ロボットと作物の衝突を回避する「姿勢推定」テクノロジー~グアバ収穫の場合~(AI×農業)【論文】

   

果実の収穫の自動化にはたくさんの課題が残されている。その一つは、ロボットアームが作物にぶつかってしまうことだ。

課題:ロボットによる自動収穫は衝突リスクがある

グアバ(熱帯産の果物)の収穫には時間とコストがかかるのみならず、農業労働者の高齢化が進んでいるため、圃場で作業可能な自動収穫ロボットの開発が急務となっている。

一般的に、野外での果物検出は、照度の変化、葉や枝によって果物が隠れてしまう、果物の色が変化するなどの多くの課題を含んでいる。

また、果物の位置情報のみを使用する場合、収穫ロボットのエンドエフェクタ(ロボットのハンド部分)が果実に向かって移動する際に、果実のなる枝に衝突する可能性が高く、収穫の成功率が低下してしまう。そのためエンドエフェクタが枝に衝突せずに果実に接近できる「3次元姿勢推定」を行うことが重要となる。

屋外におけるグアバの自動検出という課題において、実際にどんな研究が行われているのだろうか。中国にある華南農業大学のGuichao Linら研究者の発表を紹介したい。

研究者らは、低コストのRGB-Dセンサを用いて、先行研究で有効とされている姿勢推定の手法を組み合わせることで、屋外におけるグアバの姿勢推定を試みた。

テーマ:RGB-Dセンサを使用したグアバ検出と姿勢推定

まずはLinらの研究におけるミッション・手法・結果をまとめた。

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