スマート農業における対象物の密度を考慮したUAVによる対象物探索

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: CMN22039

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日: 2022/06/13

タイトル(英語): UAV-based Object Search Considering Object Density in Smart Agriculture

著者名: 照内 絢三(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),程 俊(同志社大学)

著者名(英語): Kenzo Teruuchi(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Jun Cheng(Doshisha University)

キーワード: ＵＡＶ|Ｘ－Ｍｅａｎｓ|クラスタリング|飛行経路計画|UAV|X-Means|Clustering|Flight route planning

要約(日本語): 本稿では，圃場におけるUAVを用いた目標物探索法を提案する．近年，UAVを用いたスマート農業に注目が集まっており，圃場の害虫の監視などに利用することが検討されている．害虫などの目標物はある箇所に密集するという特徴を持つため，このような特性を考慮したUAVの目標物探索法が望ましい．そこで，提案手法では，まず初めにUAVが高い高度を飛行し，大まかに目標物が配置する箇所を把握する．次に，発見済みの目標物の位置を利用して，クラスタリングを行い，密度の高い場所を重点的に飛行することで，発見率の向上を目指す．シミュレーション実験によって密度の高い場所を重点的に探索することの有効性を示す．

要約(英語): In this paper, we propose a target search method using UAVs in the field. In recent years, smart agriculture using UAVs has been attracting attention, and its use for monitoring pests in the field has been considered. Targets such as pests have a tendency to gather in one place, so a UAV target search method that takes such characteristics into account is desirable. In the proposed method, the UAV first flies at a high altitude to roughly identify the locations where targets are located. Next, to improve the detection rate, clustering is performed using the targets already discovered and focusing the flight on high-density areas. Simulation experiments show the effectiveness of focused search for high-density locations.

本誌: 2022年6月16日-2022年6月17日通信研究会

本誌掲載ページ: 73-76 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 405 Kバイト