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Visual-SLAM技術を利用した果樹園の3次元圃場地図の作成
1.
Mask-RCNN を用いた キャベツの生育状況の判定 岩手大学 ○塚野正洋,武田純一,小出章二,庄野浩資,折笠貴寛 岩手大学 ○塚野正洋,武田純一,小出章二,庄野浩資,折笠貴寛 Visual-SLAM技術を利用した 果樹園の3次元圃場地図の作成
2.
目次 1. 実験の背景・目的 2. SLAMとは 3.
使用した機器とプログラムについて 4. 作成した地図の評価 5. まとめと課題
3.
研究目標 先行研究: 果樹園用自律走行車両の開発 • 草刈り作業を想定 • 刈り残しがないように経路決定 地図を用いた自律走行 圃場全体の除草など、実用的な用途には 地図の作成は欠かせない
4.
SLAMとは SLAM:自己位置推定及び地図作成 相互補完的に精度を高める ループ閉じ込み:同じ場所を通ることで地図の整合性向上 GPSに依らない自律走行 地図作成のみ SLAMによる地図作成
5.
Visual-SLAM •センサにカメラを用いるSLAM •利点(Lidarと比べて) • コストが安い • 撮影した画像で画像処理など他用途へ
6.
StereoLabs ZEDステレオカメラ •各画素に距離情報 •解像度:1280x720ピクセル •取得できる距離情報:0.5~20m
7.
RTABMAP • 画像から3次元地図を作るソフトウェア • 使用したカメラのチュートリアルで紹介
8.
センサ融合 • カメラからの情報だけでは、誤差が生じた • IMU搭載マイコンを使用し、センサ融合により 作成する地図の精度を高める カメラによる 姿勢推定 IMU ロボットの姿勢
9.
ROS(Robot Operation System) •
ロボット開発向けのミドルウェア • 可視化ツールやシミュレータなどが含まれる Velodyne Lidar: https://japan.cnet.com/article/35130648/
10.
実験車両 • 乗用草刈機 (ISEKI ARM830) •
前方にステレオカメラ • 後方にIMUとPC リアルタイムに地図を作成 ステレオカメラ IMUとPC
11.
目標とする地図の精度 • 測量ではないのでcm級の完璧な地図は不要 • 自律走行時に地図とのマッチングを行う 障害物回避など柔軟な走行経路の変更 •
地図に大きな破綻がないこと
12.
走行試験(ナシ圃場) • 概ね正確 • 往復50m
13.
走行試験(クリ圃場) • 概ね正確 • 往復100m
14.
走行試験(リンゴ圃場) • 概ね正確 •往復160m • 高さのズレ
15.
まとめと課題 • 同様な景色が多く、地図作成が難しい環境で正常に 動作した • 振動による影響もなく、正常に動作した •
計算コストが大きい(6コアCPUで使用率70%) • 広い圃場や傾斜地圃場で同様に動作するのか調査 • 地図の測定精度を調査する
16.
自律走行システムの処理経路 目標となる操舵角 3次元地図の 作成 経路の算出 経路計画 障害物回避本研究 目標地点
17.
自律走行システムの処理経路 目標となる操舵角 現在の操舵角 3次元地図の 作成 経路の算出 ROS Navigation 経路計画 障害物回避 本研究 完了 目標地点
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