ロボットコンバインのためのソフトプラットホーム開発

農業食料工学会関西支部第130回例会 2013年11月01日 (金)

ロボットコンバインのためのソフトプラットホーム開発

京都大学大学院農学研究科地域環境科学専攻フィールドロボティクス分野

趙元在、飯田訓久、栗田寛樹、村主勝彦、増田良平

0 京都大学農学研究科フィールドロボティクス

背景

1. なぜ、ロボットコンバインを開発しているのか？

① 農業従事者の高齢化と新規就農者人口の減少数年後には、大幅な農業者人口が減少

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10

20

30

40

50

60

70

0

1

2

3

4

5

6

1985 1990 1995 2000 2005 2010

Rat

io [

%]

Po

pu

lati

on

[m

illio

n]

Year

農業就業人口

基幹農業従事者

65歳以上の基幹的農業従事者の割合

“Annual Report on Food, Agriculture and Rural Areas in Japan, 2009”, MAFF “The 86th Statistical Yearbook of MAFF”, 2010-2011

0

背景

1. なぜ、ロボットコンバインを開発しているのか？

② コンバインの大型化と高速化オペレータには高度な運転技術が必要

③ 農業規模の拡大により、長時間作業オペレータの疲労や注意力低下が問題

無人で収穫作業を行う自脱ロボットコンバイン

京都大学農学研究科フィールドロボティクス

0

背景

2. 開発中のロボットコンバイン

種類モデル名

GNSS トプコン AGI-3

GPSコンパスヘミスフィア ssV-102

レーザーレンジファインダ

ジック LMS 511

USB カメラセンサーテクノロジー STC-TC33USB

コントローラ京大 ECU

自脱コンバインロボット2 (ベース機：三菱農機、4条刈自脱コンバイン、VY446LM)

搭載されているセンサとコントローラ


様々なインタフェースをもつセンサとコントローラが使われている

開発のスピード化には、ソフトプラットフォームが必要

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研究目的

ロボットコンバインに用いられる様々なインタフェースをもつセンサや

コントローラに対応するソフトプラットフォームを開発すること.


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今日の発表内容

1. 開発したソフトプラットフォームの概要説明

2. ソフトプラットフォームを用いたレーザーレンジファインダによる自動操舵


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ソフトプラットフォームの仕様


① 対応するセンサインタフェース以上の接続に対応する．

② 一貫した操作性グラフィックインタフェースの採用

③ インタネット接続により地図情報や気象情報の取得

④ オープンソース ( https://github.com/FiroKyoto/IntegratedSensorControlPlatform )

インタフェース RS-232C Ethernet USB CAN

デバイス GNSS GPSコンパスコントローラ

レーザーレンジファインダ

カメラコントローラ

https://github.com/FiroKyoto/IntegratedSensorControlPlatform

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アーキテクチャ (4レイヤー)


Sensor Interface (Machine Vision, LRF)

ECU-KUx Interface (Combine Body, RTK-GPS, GPS compass)

Driver Layer

Robot Interface

Layer

Steering (Speed, Heading)

Sensor Fusion

Image Processing

Combine Body Control (Header, Unloading Auger, Etc.)

Algorithm Layer

Path Planning

Uncut Crop Edge Detection

3D Mapping Task Definition (Harvest, Turn)

User Interface

Layer

Sensors Display (Machine Vision, LRF, RTK-GPS)

Combine Body Display

3D Map Display

Remote Monitoring

Header Control

1. ブロックダイアグラム

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開発したソフトプラットフォーム (動画)


1. 実際の操作例

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応用例：レーザーレンジファインダによる自動操舵


1. 目的：レーザーレンジファインダで稲刈取端を検出し、コンバインの自動操舵を行う

2. 方法： ① レーザーレンジファインダで計測した2次元プロファイルを、GNSSとGPSコンパスで測位した位置・方位を用いて、 3次元のプロファイルを構築する． ② RANSACアルゴリズムで稲刈取端を検出し、操舵する．

0

3次元のプロファイルを構築


① レーザーレンジファインダの極座標系データをデカルト座標系データで変換する．

② RTK-GPSの座標を刈取座標系で変換する．出発時の座標を原点とし、出発時の方位を y軸の方向とする．(右手座標系)

③ 変換されたセンサデータを用いて 3次元のプロファイルを構築する．

_ _

_ _

_

cos sin 0

sin cos 0

0 0 0 1

MAP TM Heading Laser

i i i

TM LMS

x i c x i

TM LMS

y i a y i

LMS

z i

P P R P

P l p

P l p

p

cos

sin sin

sin cos

i i i

LMS

i i i i i

i i i i

x

p y

z h

0

穀物と地面を区分する境界点検出


XZ平面に投影されたレーザーレンジファインダのデータ

2 2

n h h k h k n h

k

n h n h

x x y y x x y yd

x x y y

(Kimberling, 1998)

パラメーター意味

zが最大値になるポイント

レーザーレンジファインダのデータの集合のポイント

線分( )からまでの垂直距離

検出された境界点

hp

np

kp

kd kphnl

0

RANSACによる刈取端検出


境界点を動的配列に追加

走行距離 > 5.0m

NO

動的配列の中からランダムに五つの要素を選択

YES

選択した要素を用いて直線モデルを生成

反復回数(n) < N

動的配列の数 < i

動的配列[i]の要素から直

線モデルまでの垂直距離を計算 (=distance_p)

distance_p < 0.1

reward [n]++ & i++

YES

reward [n] > best_reward

ベスト直線モデル=現在の直線モデル

YES

NO

YES

ベスト直線モデル

log(1 )

log(1 )m

pN

YES NO

best_reward = reward [n]

NO

Start

n++

0

実験結果と考察


1. ソフトプラットフォームを用いたロボットコンバインの自動操舵の動画

0

実験結果と考察


1. 稲列は曲がっている部分があったが、追従して操舵することができた．

2. 稲の刈残しはなかった．

-1

-0.5

0

0.5

1

1.5

2

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100

刈取座標系の

X軸

[m

]

刈取座標系のY軸、走行距離 [m]

穀物と地面を区分する境界点

デバイダの右端

この部分は、一条分だけ手で刈り取って内側に凹凸を作った．

0

結言


1. ロボットコンバインのために様々なセンサとコントローラに対応したソフトプラットフォームを開発した．

2. このソフトプラットフォームを用いて、レーザーレンジファインダによる自動操舵を行った．

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