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
基本信息
- 批准号:21K05857
- 负责人:
- 金额:$ 2.66万
- 依托单位:
- 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:
- 关键词:
项目摘要
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
期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Robotics for Sustainable Future
机器人技术促进可持续未来
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 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
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
内田 洋彰其他文献
内田 洋彰的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('内田 洋彰', 18)}}的其他基金
地雷探知ロボットの歩行による地雷原移動技術の研究
步行探雷机器人雷场移动技术研究
- 批准号:
15710130 - 财政年份:2003
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
人道的地雷探知を目的とした6足歩行ロボットの歩容計画および歩行制御に関する研究
人道主义地雷探测六足步行机器人步态规划与步态控制研究
- 批准号:
12750197 - 财政年份:2000
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
階層型線形および非線形ロバスト制御による4足歩行ロボットの動的制御
使用分层线性和非线性鲁棒控制的四足机器人动态控制
- 批准号:
08750291 - 财政年份:1996
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
H^∞/μによるロバスト制御理論を用いた四足歩行ロボットの動歩行
基于H^∞/μ的鲁棒控制理论四足机器人动态行走
- 批准号:
07750277 - 财政年份:1995
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
相似海外基金
積雪環境下での自動運転を実現するハイディペンダブルローカライゼーション技術の構築
构建高度依赖的定位技术,实现雪地自动驾驶
- 批准号:
24K07402 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自動運転の3Dデジタルツイン基盤に基づく知識駆動型リスク予測型運動制御の創出
基于3D数字孪生基础的自动驾驶知识驱动的风险预测运动控制创建
- 批准号:
24K07415 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自動運転向け周囲環境認識用実時間組込みAIシステムの高精度・低電力化
高精度、低功耗的实时嵌入式AI系统,用于自动驾驶周围环境识别
- 批准号:
24K14877 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
交通参加者の状況認識に基づいた自動運転バスとのインタラクション評価手法の構築
开发基于交通参与者态势感知的自动驾驶巴士交互评估方法
- 批准号:
24K15031 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
梁の物性値最適化を用いた自動運転自動車のための走行レーン設計手法の開発
利用梁属性优化开发自动驾驶汽车行驶车道设计方法
- 批准号:
24K07424 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自動運転バスの遠隔操縦者の運転特性とインタフェースに関する研究
自动驾驶公交车远程操作员驾驶特性及界面研究
- 批准号:
24K02986 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
自動運転普及過渡期における高速道路のリアルタイム交通事故リスク低減システムの開発
自动驾驶普及过渡期高速公路实时交通事故风险降低系统开发
- 批准号:
24K01003 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
些細なエラーは自動運転車への信頼を大きく低下させるのか
小错误会大大降低人们对自动驾驶汽车的信任吗?
- 批准号:
24K16799 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
自動運転用地図を活用した小型電動モビリティの速度制御システムの構築
使用自动驾驶地图构建小型电动汽车速度控制系统
- 批准号:
24K07406 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
自動運転車と人のコミュニケーション
自动驾驶汽车与人之间的沟通
- 批准号:
24K06437 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.66万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)














{{item.name}}会员




