Development of ultra-precision weeding technology using a system for unmanned-ground-vehicles driven by solar power

利用太阳能驱动的无人地面车辆系统开发超精密除草技术

• 批准号: 21H02321
• 负责人: 山本 聡史
• 金额: $ 11.23万
• 依托单位: Akita Prefectural University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
• 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-21H02321/
• 关键词: 農業ロボット; 雑草検出; ローカル５G; エネルギー自給; 有機農業; 除草ロボット; 太陽光発電; 選択除草; 三次元モデル; マルチスペクトラル; 三次元モデル化; 太陽光エネルギー; ローカル5G; 機械学習; 精密農業

本研究は、エネルギー自給型の自律走行ロボット群を用いて除草作業を完全無人化することを目的としている。今年度は、エネルギー自給型の自律走行ロボットにより1haほ場で3日間かけて条間0.84ｍ、長さ130ｍ、80列のダイズの播種作業を実施し、安定した自律走行性能を確認した。一方、150Wのソーラーパネルが唯一のエネルギー供給源であり、走行に定格出力50Wのモータ2台で計100Wを消費するため、重量約6.5kgの手押しの播種機（向井工業・HS-300LH）を動作させるのは問題ないものの、ある程度成長した雑草に対し、物理的な除草に必要なエネルギーの確保が難しいことを改めて確認した。そこで、市販の電動ラジコン草刈機（ササキコーポレーション社製・RS400-M2）を改良し、エネルギー自給型の自律走行ロボットと同じ航法技術を用いて、1haダイズほ場で自動草刈作業を実施した。ラジコン草刈機の機体幅845mmを踏まえて広めに播種した条間を速度0.3m/sで走行させた結果、2台のRTK-GNSSを用いたムービングベース方式の測位と方位検出が良好であれば発芽直後のダイズを損傷なく走行できたが、測位状況が良くないと蛇行して欠株が生じ、横幅が大きく生長したダイズの葉を巻き込む現象が散見された。さらに、雑草の生育が旺盛な6月は除草適期が非常にシビアであり、市販の草刈機を改造したロボットを用いても、生育初期の除草適期を逃すと雑草の生長を止められず、最終的に収穫が全く見込めない事態となることが判明した。草刈ロボットの台数を増やすことがもっとも効果的な対応策であるが、できるだけ少ない台数で広い面積をカバーするためには、ほ場全体のどの部分で雑草が発生しているかという情報を正確に把握する必要があると考えられた。

は, this study エ ネ ル ギ ー subsistence の discipline direction ロ ボ ッ を ト group with い て weeding work を completely unmanned す る こ と を purpose と し て い る. Our は, エ ネ ル ギ ー subsistence の discipline direction ロ ボ ッ ト に よ り 1 ha ほ field で 3 day か け て long さ between 0.84 m and 130 m and 80 columns の ダ イ ズ の planting operation を be し, settle し た discipline direction performance を confirm し た. Side, 150 w の ソ ー ラ ー パ ネ ル が only の エ ネ ル ギ ー supply source で あ り, go に fixed output 50 w の モ ー タ 2 100 w で す を consumption る た め, weighs about 6.5 kg の hand and し の seeder (lh) to industrial, HS - 300 を action さ せ る の は problem な い も の の, あ る degree growth し た 雑 grass に polices <s:1>, physical な weeding に is necessary for なエネ ギ ギ な めて to ensure が difficulty めて とを とを とを とを めて to めて confirm た た. そ こ で, city vendor の electric ラ ジ コ ン mow grass machine (サ サ キ コ ー ポ レ ー シ ョ ン club · RS400 - M2) modified し を, エ ネ ル ギ ー subsistence の discipline direction ロ ボ ッ ト と with じ を navigation technology with い て, 1 ha ダ イ ズ で automatic ほ field grass to mow homework を be applied し た. ラ ジ コ ン mow grass machine is の body 845 mm を tread ま え て hiroo め に seeding し article た を speed 0.3 m/s で walk line between さ せ た results, two の RTK - GNSS を with い た ム ー ビ ン グ ベ ー ス way の location と bearing with good が 検 で あ れ ば 発 shoots straight after の ダ イ ズ を damage な く direction で き た が, location conditions good が く な い と crawling Born し て owe strains が じ, large banners が き く growth し た ダ イ ズ の leaf を 巻 き 込 む phenomenon が shi kan さ れ た. さ ら に, 雑 grass family の が exuberant な June は weeding in suitable が very に シ ビ ア で あ り, city vendor の mow grass machine を transformation し た ロ ボ ッ ト を with い て も, birth early の weeding in suitable を fled す と の 雑 grass growth を check め ら れ ず, eventually に 収 won が く see all 込 め な い things と な る こ と が.at し た. Grass to mow ロ ボ ッ ト の sets を raised や す こ と が も っ と も unseen fruited な 応 seaborne policy で あ る が, で き る だ け less な い sets で hiroo い area を カ バ ー す る た め に は, ほ plenary の ど の part で 雑 grass が 発 raw し て い る か と い う intelligence を に grasp す る necessary が あ る と exam え ら れ た.

项目成果

エネルギー自給型無人走行ロボットによる播種作業と除草作業の完全無人化に関する研究

能源自给无人机器人完全无人化播种除草工作研究

• 发表时间: 2021
• 作者: Nakayasu Masaru;Takamatsu Kyoko;Yazaki Kazufumi;Sugiyama Akifumi;村中久珠，伊藤博通，宇野雄一，黒木信一郎），中島周作，田上千恵，小澤こまり，大谷錬太郎，大窪一輝，山本真生;佐々木一樹・山本聡史・西村洋・保田謙太郎
• 通讯作者: 佐々木一樹・山本聡史・西村洋・保田謙太郎

エネルギー自給型の超軽量除草ロボットに関する研究（第 2 報）

能源自给超轻型除草机器人研究（第二次报告）

• 发表时间: 2021
• 作者: Masakaze Imamura;Daisuke Hamanaka;山本聡史・佐々木一樹・西村洋・保田謙太郎
• 通讯作者: 山本聡史・佐々木一樹・西村洋・保田謙太郎

ラズベリーパイを用いた低コスト農業ロボットの試作（第１報） － 低コストRTK-GNSS受信機と組み合わせた自律走行制御 －

使用Raspberry Pi的低成本农业机器人原型（第一篇报告）-自动驾驶控制结合低成本RTK-GNSS接收器-

• 发表时间: 2022
• 作者: 山本聡史;西村洋;保田謙太郎;Alin Khaliduzzaman
• 通讯作者: Alin Khaliduzzaman

Domain Adaptation for Agricultural Image Recognition and Segmentation Using Category Maps

使用类别图进行农业图像识别和分割的域适应

• 发表时间: 2021
• 作者: K. Takahashi;H. Madokoro;S. Yamamoto;Y. Nishimura;S. Nix
• 通讯作者: S. Nix