ロボットコンバインが正確に目標地点まで収穫するためには、コンバインに取り付けたセンサーを用いて現在の環境をリアルタイムに把握することが重要である．よって、本研究では、取り付けた様々なセンサーから収集されたセンサーデータを融合して、現在位置を基準とした3次元マッピングをしながら収穫ガイドラインを生成することができるIntegrate Sensor Control Platform (ISCP)を提案する．

1. 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
趙 元在、飯田 訓久、栗田 寛樹、村主 勝彦、増田 良平
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

2. 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
70
5
60
50
4
40
3
30
2
Ratio [%]
Population [million]
6
20
農業就業人口
1
10
基幹農業従事者
0
0
65歳以上の基幹的農業従事者の割合
1985
1990
1995
2000
2005
2010
Year
“Annual Report on Food, Agriculture and Rural Areas in Japan, 2009”, MAFF
“The 86th Statistical Yearbook of MAFF”, 2010-2011
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

3. 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

4. 背景
2. 開発中のロボットコンバイン
搭載されているセンサとコントローラ
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
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
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)
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
開発のスピード化には、
ソフトプラットフォームが必要
0

5. 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.
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

6. 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
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

7. 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
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
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 )
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

8. アーキテクチャ (4レイヤー)
1. ブロックダイアグラム
User
Interface
Layer
Sensors Display
(Machine Vision, LRF, RTK-GPS)
Algorithm
Layer
Uncut Crop Edge
Detection
Path
Planning
3D Mapping
Robot
Interface
Layer
Steering
(Speed, Heading)
Sensor
Fusion
Image
Processing
Driver
Layer
Sensor Interface
(Machine Vision, LRF)
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
Combine Body
Display
3D Map
Display
Header
Control
Remote
Monitoring
Task Definition
(Harvest, Turn)
Combine Body Control
(Header, Unloading Auger, Etc.)
ECU-KUx Interface
(Combine Body, RTK-GPS, GPS compass)
0

9. 開発したソフトプラットフォーム (動画)
1. 実際の操作例
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

10. 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．
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

11. 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．
i cos i
 xi  

LMS
pi   yi    i sin i sin  i 
  

 zi   h  i sin i cos  i 
  

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．
MAP
Pi  TM Pi  Heading R Laser P i
 TM Px _ i   cos 


  TM Py _ i     sin 

 0   0

 
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
sin 
0   lc  LMS px _ i 


cos  0  la  LMS p y _ i 

0
1   LMS pz _ i 


0

12. 穀物と地面を区分する境界点検出
dk 
 xn  xh  yh  yk    xh  xk  yn  yh 
2
2
 xn  xh    yn  yh 
(Kimberling, 1998)
パラメーター
意味
ph
zが最大値になるポイント
pn
レーザーレンジファインダのデー
タの集合のポイント
dk
線分(lhn )から pk までの垂直距離
pk
検出された境界点
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
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

13. RANSACによる刈取端検出
Start
境界点を動的配列に追加
NO
走行距離 > 5.0m
YES
反復回数(n) < N
NO
YES
動的配列の中からランダ
ムに五つの要素を選択
選択した要素を用いて直
線モデルを生成
動的配列の数 < i
YES
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)
NO
reward [n] > best_reward
NO
YES
ベスト直線モデル=現在の
直線モデル
best_reward = reward [n]
distance_p < 0.1
YES
n++
reward [n]++ & i++
N
log(1  p )
log(1   m )
ベスト直線モデル
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

14. 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
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

15. 刈取座標系のX軸 [m]
実験結果と考察
-1
穀物と地面を区分する境界点
-0.5
デバイダの右端
0
0.5
1
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．
1.5
2
0
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
刈取座標系のY軸、走行距離 [m]
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．
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

16. 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．
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0

17. Contact us
Thank you for listening to my presentation.
If you have any questions, please electronic mail me!
 cho@elam.kais.kyoto-u.ac.jp
京都大学 農学研究科 フィールドロボティクス
0