Research on working route automatic generation based on working state prediction for a paddy field weeding robot

基于工作状态预测的水田除草机器人工作路线自动生成研究

• 批准号: 21K05857
• 负责人: 内田 洋彰
• 金额: $ 2.66万
• 依托单位: Kisarazu National College of Technology
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K05857/
• 关键词: 水田用除草ロボット; 自動運転; 作業経路計画; 水田除草ロボット; 作業経路生成

令和4年度はR3年度に引き続き，第１の課題，“圃場形状を考慮した経路計画と高い追従性能を有する自動運転技術開発”について検討した。除草ロボットの自動運転による除草作業を行うことを目的に，①R3年度に検討した経路設計法で計画した経路を作業経路として，この経路に自動運転で追従する除草ロボットの FB制御系の構築を行った。共同研究を行っている農業従事者から目標速度を0.5 m/s程度とするのが望ましいとのことから2入力（推進用モータ，操舵用モータ），3出力（x,y,ロボットの姿勢角）の除草ロボットの目標値として作業速度とロボットの姿勢角に追従する制御系を，PID制御系で設計した。設計したFB制御系の制御性能について除草ロボットの数学モデルを用いたシミュレーションと実機で検討した。シミュレーションにおいては，風外乱を想定した外乱の影響を抑える外乱オブザーバを導入し，風外乱が作用する場合の目標経路に対する追従性，制御入力に基づく駆動エネルギ消費量を前年度に引き続き検証を行った。実機での自動運転による目標経路，目標速度および姿勢角の制御性能については，所属機関のプールおよび水田での試験により実施した。設計したPID制御系が目標経路に追従し，目標の作業速度，姿勢角で制御されることを示した。水田での試験では，風外乱に対してPID制御系が有効に作用して目標の作業速度で除草作業を行うことを示した。次に，②圃場形状を考慮した除草ロボットの作業経路計画を行った。経路計画のアルゴリズムとしてDeep Q-Network（DQN）の手法を用いた。DQNは強化学習のQ学習と呼ばれる報酬の期待値Q値をニューラルネットワーク(NN)の深層学習を用いて予測する手法である。R4年度は水田の格子状にマッピングして，すべての格子を通過するように報酬を与えて検討を行った。格子を全て通過する作業経路設計は行えることをシミュレーションにより示した。

Make annual は R3 and 4 year に lead き 続 き, 1 の topic, "を nursery field shape considering し た 経 road project と high い chase 従 performance を す る auto transport planning technology on 発" に つ い て beg し 検 た. Weeding ロ ボ ッ ト の automatic transport planning に よ る weeding line homework を う こ と に を purpose, (1) annual に R3 beg し 検 た 経 road design method で plan し た 経 を homework 経 road と し て, こ の に automatic 経 road transport planning で chase 従 す る weeding ロ ボ ッ ト の FB line suppression is の build を っ た. Joint research line を っ て い る agricultural 従 subject か ら を target speed 0.5 m/s degree と す る の が hope ま し い と の こ と か ら 2 into force (propulsion モ ー タ, steering with モ ー タ), 3 output (x, y, ロ ボ ッ ト の posture Angle) の weeding ロ ボ ッ ト の target numerical と し て homework speed と ロ ボ ッ ト の posture Angle に chase 従 す る suppression を, PID control system で design た. Design し た FB suppression is の suppression performance に つ い て weeding ロ ボ ッ ト の mathematical モ デ ル を with い た シ ミ ュ レ ー シ ョ ン と be machine で beg し 検 た. シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に お い て は, outside the wind disorderly を scenarios し た outside disorderly の affects を え suppression る outside disorderly オ ブ ザ ー バ を import し, wind outside disorderly が す る occasions の target 経 road に す seaborne る 従 sex, suppression に into force base づ く 駆 dynamic エ ネ ル ギ consumption を before annual に lead き 続 き 検 line card を っ た. Be machine で の automatic transport planning に よ る target 経 road, target speed お よ び posture Angle の suppression performance に つ い て は, subordinate machine masato の プ ー ル お よ び paddy で の test に よ り be applied し た. Design the が たPID control system が target path に tracking 従 従, target operation speed, posture Angle で control される される とを とを indication た. Paddy field で の test で は, outside the wind disorderly に し seaborne て PID suppression system が have sharper に role し て target の line operation speed で weeding operation を う こ と を shown し た. Next, に, ② the shape of the nursery を, consider <s:1> た weeding ロボット, and plan the operation route を line った. The route planning <s:1> ア ゴリズムと ゴリズムと て て てDeep Q-Network (DQN) <s:1> method を use ア た た. DQN は reinforcement learning の Q learning と shout ば れ る の remuneration expect numerical Q numerical を ニ ュ ー ラ ル ネ ッ ト ワ ー ク (NN) の deep learning を い て in measuring す る gimmick で あ る. R4 annual は paddy の grid に マ ッ ピ ン グ し て, す べ て を の grid by す る よ う に を remuneration and え て 検 line for を っ た. Grid を て all through す る homework 経 road line design は え る こ と を シ ミ ュ レ ー シ ョ ン に よ り shown し た.

项目成果

Robotics for Sustainable Future

机器人技术促进可持续未来

• 发表时间: 2021
• 作者: 分担執筆 H. Uchida;S. Moro;K. Nomura;S. Sekine，Editor D. Chugo他４名
• 通讯作者: S. Sekine，Editor D. Chugo他４名

強化学習を用いた水田用除草ロボットの作業経路計画

利用强化学习的稻田除草机器人工作路径规划

• 发表时间: 2022
• 作者: 日高功太;加藤 寛太,内田 洋彰,茂呂 征弥,五十嵐 礼
• 通讯作者: 加藤 寛太,内田 洋彰,茂呂 征弥,五十嵐 礼

Development of Automatic Operation System Considering Steering Performance for a Paddy Field Weeding Robot

考虑转向性能的水田除草机器人自动操作系统的开发

• 发表时间: 2021
• 作者: Uchida Hiroaki;Moro Seiya;Nomura Kenzi;Sekine Satoharu
• 通讯作者: Sekine Satoharu

外乱を考慮した水田除草ロボットの自動運転システム開発

考虑外界干扰的水田除草机器人自动操作系统开发

• 发表时间: 2022
• 作者: 三好悠太;日高功太;尹永根;鈴井伸郎;野田祐作;榎本一之;長尾悠人;山口充孝;河地有木;茂呂 征弥,内田 洋彰,加藤 寛太,五十嵐 礼
• 通讯作者: 茂呂 征弥,内田 洋彰,加藤 寛太,五十嵐 礼

Robotics in Natural Settings

自然环境中的机器人

• 发表时间: 2022
• 作者: Uchida Hiroaki;Moro Seiya;Nomura Kenzi;Sekine Satoharu;S. Moro,H Uchida,K. Kato，Editor J. M. Cascalho他５名
• 通讯作者: S. Moro,H Uchida,K. Kato，Editor J. M. Cascalho他５名