25. 24京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第3章 マシンビジョンによる未収穫作物のエッジ検出
3.2 材料および方法: 逆遠近法マッピング(Inverse Perspective Mapping, IPM)
2 2
( , ) cot[( ) ] cos[( ) ]
1 1
2 2
( , ) cot[( ) ] sin[( ) ]
1 1
( , ) 0
CAM CAM
CAM CAM
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n m
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arctan
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2
1
arctan
( , ,0)
2
1
CAM
CAM
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n
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x l
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3
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27. 26京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第3章 マシンビジョンによる未収穫作物のエッジ検出
3.2 材料および方法: 色空間変換 (Color Segmentation)
, ,
Excess green: 2
Excess blue: 1.4
Excess green minus excess blue:
R G B
r g b
R G B R G B R G B
ExG g r b
ExB b g
ExGB ExG ExB
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max max max
max max max
, ,
255
R G B
R G B
R G B
where R G B
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28. 27京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第3章 マシンビジョンによる未収穫作物のエッジ検出
3.2 材料および方法: 未収穫作物のエッジ検出 (Uncut crop edge detection)
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2 2
n h h k h k n h
k
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x x y y x x y y
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x x y y
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31. 30京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第3章 マシンビジョンによる未収穫作物のエッジ検出
3.3 実験結果及び考察: 進行方向によって区分したエッジ検出の結果
Dataset Movement direction Frames Success rate [%]
A South 950 100
B East 300 100
C North 950 94
D West 300 100
提案したアルゴリズムの精度は約95 %であり,平均処理速度は約33 msで,リアルタイムで
未収穫作物のエッジを検出することができた.
39. 38京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第4章 LRFとGNSSによる未収穫作物のエッジ検出
4.2 材料および方法: 3次元マッピング
2
2
2
, ,
2 , ,
,
cos sin 0
( ) sin cos 0
0 0 0 1
O m GNSS m c
O m GNSS m a
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( ) sin cos 0 sin sin
0 0 1 sin cos
MAP m i
MAP m i MAP m i
MAP m i
LRF i LRF i
LRF i LRF i LRF TILT
LRF i LRF i LRF TILT
x
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z
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4
4
4
,
4 , 2
,
cos sin 0
( ) ( ) sin cos 0
0 0 1
O m d
O m b
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x l
O m y O m l
h hz
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41. 40京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第4章 LRFとGNSSによる未収穫作物のエッジ検出
4.2 材料および方法: 3次元マッピング
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2 2
n h h k h k n h
k
n h n h
x x y y x x y y
d
x x y y
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47. 46京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第4章 LRFとGNSSによる未収穫作物のエッジ検出
4.3 実験結果及び考察
(a) 区間 A (b) 区間 B
(c) 区間 C (d) 区間 D
48. 47京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第4章 LRFとGNSSによる未収穫作物のエッジ検出
4.3 実験結果及び考察: 作物の高さの平均値と横方向オフセットの値
Dataset Movement
direction
Average crop height [m] Lateral offset [m]
A South 0.514 0.294
B East 0.503 0.139
C North 0.549 0.067
D West 0.580 0.119
Average 0.537 0.154
目標経路と未収穫作物のエッジの間の横偏差は約0.154mであり,平均処理速度は約
35msで,リアルタイムで未収穫作物のエッジを検出することができた.
49. 48京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第4章 LRFとGNSSによる未収穫作物のエッジ検出
4.3 実験結果及び考察: データ集合のインライアの割合と垂線の長さの平均値
Dataset Average perpendicular distance[m] Inlier ratio[%]
A 0.070 74.4
B 0.052 90.2
C 0.072 78.2
D 0.059 83.6
Average 0.063 81.6
57. 56京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第5章 LRFとGNSSによる排出オーガの自律位置決め方法
5.2 材料および方法: グレーンコンテナの検出
0.05( 200)
0.05( 200)
x
y
W u
W v
? ?
? ? ?
59. 58京都大学大学院 地域環境科学専攻 フィールドロボティクス分野 (http://elam.kais.kyoto-u.ac.jp/)
第5章 LRFとGNSSによる排出オーガの自律位置決め方法
5.2 材料および方法: オーガ排出口の位置決め
1 3 2 4 1 3 2 2 4 4 2 4 1 3 2 4 1 1 3 3
2 4 1 3 1 3 2 4
2 4 1 3 2 4 1 1 3 3 1 3 2 4 1 3 2 2 4 4
1 3 2
( ){( )( ) } ( ){( )( ) }
3( )( ) 3( )( )
( ){( )( ) } ( ){( )( ) }
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c c
c
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4
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2 2
2 2 2
2
2( ( ) ( ))
( ) ( )
4
2
2
0
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c s c s c
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1
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