自律型農作業ロボットシステムの構築に関する研究

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前年度の研究成果を受け、屋外環境における車両の位置同定および不整理における高ロバストな車両の運動制御に関する研究を行った。その結果、以下に示すような結果が得られた。1.Radio Frequency(RF)タグとステレオカメラを用いた車両の自己位置同定法昨年度の研究にでは、RF測位によって農耕地での作業に必要な数十cmオーダーの精度を実現することはできなかった。そこで今年度においては、非線形性に対してロバストであり、近年注目されているUnscented Kalman Filter(UKF)を用いたRF測位のための理論の構築を行った。また、オドメトリの計測の精度向上のため、車輪のすべりの影響を受けないステレオカメラによるビジュアルオドメトリによる方法を提案した。そして、北海道農業研究センターにおいて自律トラクタを用いて実験を行い、車両の位置推定実験並びにこれまで提案した制御アルゴリズムと組み合わせた車両制御実験を実施した。その結果、車両の位置推定精度が大きく向上し、その推定精度はRFタグと高価な慣性計測装置(IMU)を用いて推定を行った場合と比肩するものとなった。また、車両の自律走行に関しても、その実現の可能性を示す結果が得られた。2.より厳しい走行条件・路面外乱に対応した車両の制御アルゴリズムの構築実際に果樹園で使用されている農薬散布用車両であるスピードスプレーヤはおよそ3.0m/sで運用されており、これまでの方法では路面外乱により誤差が増大する場合があった.そこで今年度においてはより高い速度における経路追従性能の向上を目指し、H∞制御の基づく経路追従制御則を設計した。また、路面の凹凸により車速が大きく変動していた問題を改善するため、速度制御系についても設計を行った。そして、UGVを用いて北海道農業研究センターの果樹園において走行実験を行った結果、3.5m/sにおいても安定した走行が実現された。また、勾配の急な牧草地における走行実験や、牽引車による重量変動を与えた実験も行い、経路追従性能及び速度制御性能双方において提案手法のロバスト性を検証した。