ドローンを用いた受粉支援のためのクラスタベース飛行経路構築

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：CMN25081

グループ名：【C】電子・情報・システム部門 通信研究会

発行日：2025/11/3

タイトル(英語)：Cluster-Based Flight Path Planning for Drone-Assisted Pollination

著者名：桑原 新大(同志社大学),木村 共孝(同志社大学),大久保 颯太(同志社大学),吉岡 理音(日本工業大学),遠藤 啓太(日本工業大学),島田 智人(埼玉県農業技術研究センター),鈴木 智砂(埼玉県農業技術研究センター),竹村 圭弘(鳥取大学),平栗 健史(日本工業大学)

著者名(英語)： Arata Kuwahara(Doshisha University),Tomotaka Kimura(Doshisha University),Sota Okubo(Doshisha University),Rion Yoshioka(Nippon Institute of Technology University),Keita Endo(Nippon Institute of Technology University),Tomohito Shimada(Saitama Agricultural Technology Research Center),Chisa Suzuki(Saitama Agricultural Technology Research Center),Yoshihiro Takemura(Nippon Institute of Technology University),Takefumi Hiraguri(Nippon Institute of Technology University)

キーワード：ドローン受粉,飛行経路計画,ナシの花,drone pollination,flight path planning,pear flowers

要約(日本語)：近年，受粉昆虫の減少に加え，農業分野の労働力不足や人手受粉の重労働が果樹生産の課題となっている．本研究では，観測用ドローンがRGB-Dカメラで撮影したナシ花画像からYOLOで開花花を検出し，三次元座標を推定する．さらにOPTICSクラスタリングで花群を抽出し，その重心を基に受粉用ドローンの飛行経路を設計する手法を提案した．圃場実験により高精度な花位置推定と安定飛行が確認され，結実率向上が示された．

要約(英語)：Pollination is challenged by declining insects, labor shortages, and heavy manual work. This study proposes a drone-based pear pollination method: an observation drone with an RGB-D camera detects flowers using YOLO and estimates 3D positions, OPTICS clustering extracts clusters, and a pollination drone follows planned paths. Field tests confirmed stable flight and improved fruit set.

本誌：2025年11月6日-2025年11月7日通信研究会

本誌掲載ページ：37-42p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：2,613Kバイト