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農業と車両と組込みシステム
~独ホーエンハイム大における事例紹介~
九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門
九州大学大学院統合新領域学府オートモーティブサイエンス専攻
中西 恒夫
E-mail: [email protected]
講演内容
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StuttgartとHohenheim大学について
精密農業
自律走行トラクタ
ICT技術者は農業のために何をすべきか
2012年5月31日
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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StuttgartとHohenheim大学について
Stuttgart について(1)
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ドイツ南西部 BadenWürttemberg州の州都
人口約60万人
Münchenと互角の豊かさと
物価と治安の良さ
自動車産業がさかん: ベン
ツ,ポルシェ,ボッシュの本社
所在地
でも周辺は農村地帯
ラの音を440Hzと標準化した
街
2012年5月31日
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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Stuttgart について(2)
Stuttgart近郊の農業地域(Wolfschlugen)
Hohenheim大学について(1)
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Stuttgart郊外(Stuttgart空港の近く)にある大学。
もともとは農学校。
3学部: 自然科学系,農業系,ビジネス系
九大農学研究院とは部局間交流協定。
レントゲン博士が教員をしていた。(1年でやめた。)
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Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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Hohenheim大学について(2)
農業工学研究所(Institut für Agrartechnik)
 農業科学部所属の農業工学に関する研究所。
 6つの講座: 農業工学基礎,家畜,装置・計測,プロセス工学
,熱帯/亜熱帯,再生可能エネルギー
 装置・計測講座はDLG(Deutsche LandwirtschaftsGesellschaft)の寄付講座。
 装置・計測講座のプロジェクト:
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果樹園におけるモニタリングと灌水最適化(3D-Mosaic): ICT-Agriプ
ロジェクトの一環。(ICT-Agri: 農業分野におけるICTとロボティクスの
応用に関するEUのプロジェクト)
農業機械の耐久性
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精密農業
農業は環境制御
気象
作物
アクチュエー
ション
種まき,灌水,水位
制御,施肥,農薬散
布,除草,間引き,
…
土壌
センシング
葉色,茎径,日照
量,気温,湿度,土
中湿度,土中pH,土
中EC,…
意思決定
履歴
カンと経験
記録
機械化,機械支援,省力化の余地大
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Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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農業の情報化
やるべきこと
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熟練営農者や文献からの営農知
目指すべき「農業の
識の収集と整理
情報化」
高
営農知識とセンシング/アクチュ
営
エーションとの紐づけ(帰納)
農
意思決定の視点とプロセスの見え 営農知識
情
(=意思決定)
る化 = モデリング(演繹)
報
の
抽
象
度
現在実用化されて
いる「精密農業」?
低
センシング
2012年5月31日
葉色,茎径,日照量,
気温,湿度,土中湿
度,土中pH,土中EC,
…
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
アクチュ
エーション
灌水量,施肥量,農薬
散布,除草,間引き,
…
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精密農業とは
精密農業(Precision Agriculture): 情報技術を駆使し,空間的に
も時間的にも高精度の多種多様なデータを取得,解析し,作物生
産に関わる意思決定や営農活動を行う農業の方法論。(NRC,
1997)
ばらつきの把握,対応,緩和が精密農業の基本!
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収量のばらつき
土壌のばらつき
病害虫のばらつき
汚染のばらつき
生育や管理のばらつき etc.
 空間的ばらつき
 時間的ばらつき
ばらつきはすなわち最適化の余地
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精密農業を支える技術(1)
目的
技術
センシング
ばらつきの把握
意思決定
ばらつきへの対応 データベース,データマイニング,モデ
リング,最適化
アクチュエーション ばらつきの緩和
各種センサ技術(土壌,気象,作物),
測位技術,画像,非破壊/非接触のセ
ンシング(分光)
可変作業機械(灌水,施肥,除草,防
除,選別),自律航行機械
これらの技術をつなぐソフトウェア技術と通信技術。
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Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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精密農業を支える技術(2)
各種自律航行機械の長所と短所
 車両: トラクタ etc.
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高い汎用性。
長い連続稼働時間。
飛行体よりペイロードが(圧倒的に)大きい。
 飛行体: 飛行機,ヘリコプタ,飛行船 etc.
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土を踏み固めない。
地面の状態が悪くても航行可能。
背の高い作物を植えた圃場でも利用可能。
飛行機はヘリコプタよりペイロードが大きい。
ヘリコプタは滑走路不要,ホバリング可能。
cf.) 人工衛星や無線センサネットワークによるセンシング。
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自律走行トラクタ
~ホーエンハイム大学における事例~
農業用トラクタ
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自律走行トラクタ(1)
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Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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自律走行トラクタ(2)
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RTK-GPSによる測位。
オドメトリ
ヨーレート,ロール,ピッチ角センサ
Gセンサ
アクチュエータによる制御
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操舵
エンジン回転数
速度
PTOの回転
PTOのリフト操作
 レーザレンジスキャナによる周辺障害物の監視。
※ 自律走行トラクタの研究は国内農学分野(農業機械学会等)でも多数。
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自律走行
 計画走行: 事前に与えられる指令ファイルに基づく走行。
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緯度,経度で指定される点を指定される速度で走行。
緯度,経度で指定される点での指定の作業。
 動的対応: 計画走行時の計画外の事象への対応。
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経路上の障害物の回避。
圃場の末端でのターンのパターン
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測位技術(1)
何のために測位をするのか?
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車両を計画した経路通りに移動させるため。
計画した作業を計画した位置で実施させるため。
農作物のトレーサビリティ管理のため。
農作物個体の識別のため。
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測位技術(2)
測位技術
GPS単独測位
特徴
測位誤差は10m。衛星位置の誤差,故意に載せて
いる誤差,電離層や対流層での伝搬遅延,マルチパ
ス,受信端末の個体差などが誤差の原因。
DGPS: Differential GPS 測位誤差は数m。正確な位置が既知の地上基準局
が自身をGPS測位し誤差を算出,補正情報を放送。
各受信端末は補正情報を用いて測位結果を修正。
RTK-GPS: Real-Time
Kinematic GPS
測位誤差は数cm。衛星から送られてくる電波の位相
差も用いて測位。200万円前後。
準天頂衛星
測位誤差は数cm。日本の真上を飛行する測位用衛
星。24時間測位には最低3機必要だが,現在は1機。
センサフュージョン
測位デバイスによる測位情報に車両のオドメトリ(車
輪の走行距離)等の情報を組み合わせて測位精度
を向上する。
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測位技術(3)
GPSの測位誤差例: 南北3.7m,東西1.5m(測定条件: 2012年7
月8日午前9時~10時,福岡市西区,天候:晴,車載用GPS使用,
捕捉衛星数3個)
40cm程度
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測位技術(4)
位置情報の劣化: 大陸の移動により過去に計測した位置情報が
劣化する。下図は九州の1年間の地殻変動(国土地理院)。
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自律走行トラクタの使い方
 各種インプリメントを装着して農作業
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耕起
代掻き(米作)
播種
施肥
灌水
除草
防除
収穫
 各種センサを搭載して圃場/作物情報のモニタリング
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マップ作成: 土壌マップなど
場所ごとのデータ収集
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載せモノの例(1)
除草用インプリメント: 鍬の水平位置を制御し,作物の列の間の
雑草を作物を傷つけることなく除去。
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載せモノの例(2)
各種センサやカメラ
Agritechnica 2011
(Hannover, 2011年11月)
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自律走行トラクタのソフトウェア(1)
 デンマーク工科大学(DTU)で開発されたロボット用ミドルウェ
ア「MobotWare」を使用。
 NASREMアーキテクチャを採用: NASA/NBS Standard
Reference Model for Telerobot Control System
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
物体の運動制御を行うアプリケーション向き
センシング→デシジョンメーキング→アクチュエーションの水平構造
データの抽象度による垂直構造(レイヤ構造)
グローバルメモリ使用
 Linux + RTAI (Real Time Application Interface)
 デバイスドライバはプラグイン形式。
プロセス不在,コーディング中心の開発。(∵トライ&エラー,擦り合
わせ開発)
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自律走行トラクタのソフトウェア(2)
ロボット制御ミドルウェアの現状認識
 ロボットはソフトウェアインテンシブシステム
 ロボット用ミドルウェアは今後重要(すでにいくつもある。ROS,
OpenRTM-aist)
ロボット制御ミドルウェアの課題
 ロボット制御ソフトウェア開発へのソフトウェア工学の導入。
 Try & Error,リアルタイム処理,擦り合わせ開発を効率的に行
う開発プロセス。
 わかりやすさ,よいインターフェース
 モデルベース開発,派生開発,SPL(モデルの成長,プラントモ
デルの記述)…
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農業用車両の今後
一般自動車と同じ歴史(多機能化&ソフトウェア化)を歩む?
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安全性,信頼性の向上
ISOBUSによる装置接続の標準化
ECU数の増加
インプリメントのインテリジェンス化
ユーザインターフェース
無人化は自動車より早い?
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欧州における農業用ロボット教育(1)
フィールドロボットイベント(Herning, Denmark; June 2011)
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欧州における農業用ロボット教育(2)
ホーエンハイム大学での農業用ロボット開発実習の様子
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組込み技術者は農業のために何ができるか?
(まとめにかえて)
農工連携(1)
今さらながらの「農工連携」
 今「農工連携」を言ってるのはたぶん工学系の人だけです。
 もともと農学系の人の何割かは昔から工学をやっていました。(
すぐ思いつくようなことはおおよそやり尽くされています!)
 単に今まで農工間の人や情報の往来が乏しかった?(欧州の
場合,多くの工学出身者が農業に関わっていました。)
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農工連携(2)
組込み技術者としては農業や農家を知ることがおそらく最重要。
 技術は何を使っても構わない。(農業現場の問題が解決される
なら何をやったって構わない。)
 使えそうな技術はすでにある?
農業ICTの難しさ
 農業現場への投入



規模や収入の小さい農家は買えない。(日本は特にこれが問題!)
農家が仕事のやり方を変えるのを嫌う。
ICTへの慣れ。
 農業そのものの多様性: 経営規模,土地,作物,文化の違い
 生き物相手,お天気相手
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参考文献
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5.
6.
7.
8.
Universität Hohenheim, http://www.hohenheim.de/
National Research Council (NRC), Precision Agriculture in the 21st Century,
National Academy Press, 1998.
澁澤 栄(編著), 精密農業, 朝倉書店, 2006.
近藤 直, 門田 充司, 野口 伸(編著), 農業ロボット (I)/(II), コロナ社, 2006.
国土地理院, 「最新の地殻変動情報」,
http://mekira.gsi.go.jp/project/f3/ja/index.html
S. Blackmore, H. W. Griepentrog, H. Nielsen, M. Nørremark, and J. RestingJeppesen, “Development of a Deterministic Autonomous Tractor,” Proc. 2004
CIGR Int. Conf., 2004.
A. B. Beck, N. A. Andersen, J. C. Andersen, and O. Ravn, “MobotWare: A PlugIn Based Framework for Mobile Robots,” Proc. 7th IFAC Symp. on Intelligent
Autonomous Vehicles, Vol.7, Part 1, 2010.
J. S. Albus, H. G. McCain, and R. Lumia, “NASA/NBS Standard Reference
Model for Telerobot Control System Architecture (NASREM),” NIST Technical
Note, No.1235, 1989.
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