農作業の軽労化を目的とした収穫作業台車の作業者追従に関する研究ー深層学習を用いた収穫作業者の状態識別手法の検討ー

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS7-8

グループ名: 【C】2024年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2024/08/28

タイトル(英語): Research on worker following of a harvest cart for workload reduction in farm work-Study on recognition of worker's behavior using deep learning-

著者名: 高松 昂洋（愛知工業大学）,道木 加絵（愛知工業大学）,都築 力司（愛知工業大学）,鳥井 昭宏（愛知工業大学）,元谷 卓（愛知工業大学）

著者名(英語): Koyo Takamatsu (Aichi Institute of Technology),Kae Doki (Aichi Institute of Technology),Ryoji Tsuzuki (Aichi Institute of Technology),Akihiro Tori (Aichi Institute of Technology),Suguru Mototani (Aichi Institute of Technology)

キーワード: 人追従|人認識|自律移動ロボット|スマート農業|深層学習深度センサ|Human Following|Human Recognition|Autonomous Mobile Robot|Smart Agriculture|Deep LearningDepth Sensor

要約(日本語): 現在日本の農業分野では、労働力不足が深刻化している。そこで、筆者らはキャベツの拾い採り作業に着目し、軽労化を目的として収穫時に使用する作業台車（以下、台車）の作業者自動追従システム実現を目指してきた。台車の作業者自動追従として、圃場から集荷場までの収穫物運搬と圃場内における収穫時の作業者追従が考えられ、従来研究では前者に着目し安価な深度カメラを用いた作業者追従システムを構築してきたが、本研究では後者に着目する。圃場内では作業効率と作業者の安全性を考慮して、作業者の状態を識別し収穫中の作業者と一定距離を保つように台車を制御する必要がある。そこで、本研究では圃場内の作業者自動追従実現に向けた第一歩として、深層学習を用いた作業者状態識別手法について検討した。台車に設置されているカメラにて圃場を撮影した画像を用い、収穫中の作業者と収穫物を置くために台車に近づく作業者の識別の実現を目指す。