ボールをキャッチするロボットです。
深層学習によりボール認識しをキャッチします。
ステレオカメラで左右の視差より距離を求めます。これでボールの座標が判ります。ボールが近づいたらキャッチします。サーボのトルクセンサーによりボールを掴んだか如何かを判断します。
なお本システムではRZ/V2L(ルネサスエレクトロニクス社製)を使用しており、AI chip搭載のCPUです。
課題:投げたボールを認識し掴むには、更なる認識時間の高速化が必要です。また接近した状態でのボールの認識を行う必要があります。
活用方法: トマトの認識と収穫はもう少しゆっくりした動作であり、実現が可能です。
移動ロボット研究所との開発で頭の部分を開発しました。
壁除菌モードと床面除菌モードがり一定の条件下では監視しながら自動運転が可能です。
ステレオカメラで3Dで障害物を、Liderで2Dで周囲1mの障害物または階段を検出します。また魚眼画像を展開し、ロボットの周囲の画像を見ながら遠隔操縦が可能です。画像から物体認識により、人や動物を検出し、除菌を停止することが出来ます。
トマトの遠隔からの監視ロボットを開発しています。
トマトの発育状況や病気、害虫の早期発見を行います。
画像処理により育苗管理を行います
苗の発育状況を定点設置カメラ画像を物体認識し、葉の枚数や大きさの分析を行います。
課題: 葉が重なり合った場合の分離認識が現状では困難です。
今後の予定: ステレオカメラで3Dデータを取得することで葉の重なりがより分離しやすくなります。また高さ方向の成長速度が取得できます。
Liderでは透明なガラスの判断が困難で見つけられずロボットがぶつかってしまいます。本研究ではステレオカメラにより映った画像を解析することでガラス面を検出します。また窓枠とガラス面を認識し窓に対する座標を計算しに垂直であることを認識し、それをもとにドローンや窓ふきロボットの制御を行うなどが可能となります。
野菜や果物の糖度は光の屈折により測定します。また非破壊では赤外線の吸収により糖度を計測します。しかし果物の美味しさが糖度と完全に比例しているわけではありません。 私たちの研究では果物が完熟することによる光の透過や反射を画像処理により計測します。 トマトにおいて非破壊の完熟度を計測するセンサーを開発しています。
アインシュタインが温暖化が進むとミツバチがいなくなり、植物の受粉が出来なくなり、人類が滅亡すると予言したと言ううわさが流れました。 最近の温暖化でいちごハウスのミツバチが活動しなくなり収量が減ったという事態になっています。 一般にトマトはホルモン剤の噴射で受粉しますがいちごはミツバチやハエを使っているようです。 本研究ではロボットによる受粉を考えました。受粉が終わっているかどうかを深層学習による物体検出を行い、まだの花を綿棒で受粉をさせようというものです。
しかし花が咲いたから受粉するというものではなく、咲いてから少しおいて花粉が飛び始めます。時差により他の株からの花粉を優先するためだと言うことです。
花粉が飛び始めた花を捜す必要があります。
良く見ていると風で飛んでいるのがわかりました。当たり前ですが風でも受粉できます。苦労してロボットを作るまでもなく扇風機による受粉に変更し、「さちのか」という品種では成功しました。
病気や害虫対策には「よつぼし」が良いとのお話があり、よつぼしで本格栽培を始めました。ところが奇形ばかりで均一に受粉してくれません。 柄が長く空気の流れが比較的均一であることが原因のようです。乱流を起こすことで様々な方向から受粉するのが良いと考えています。 また品種の依存性の確認のため6種のいちごで実験中です。