水田除草

水田除草に興味を持ち「ブラシローラー型水田除草ロボット」の試作と実験を行っています。   農業経験の無い素人の私が見聞きした田圃の話も書いてみます。

自律走行

2015 自律走行試験 4

 広い緑地に囲まれた野球練習場の内野で走行試験を行いました。 この日は5m角の走行に加え、6m角と10m角(30度傾き)の走行試験を行いした。

DSC01196-1

動画は6m角の走行試験です。 5m角に比べると直線走行距離が伸びていますが、回転半径が大きく(2m)コーナーで外側に膨らんでいます。



下図は10m角の走行試験の奇跡です。 これまで東西南北に走行ベクトル(赤い矢印)を設定していましたが、この実験では30度傾いた方向に走行ベクトルを設定しています。

南に行くに連れて走行ベクトルから奇跡がずれています。 自律走行はRTKRCVのリアルタイム出力(シリアル)に対して、下図の奇跡はRTKPOSTによる事後処理です。 RTKRCVとRTKPOSTの間に差があるのでしょうか? 今後リアルタイムのシリアル出力をロギングするなどして調べてみます。

RTKRCVの設定でシリアル出力と同時にロギング出来るのでしょうか? ご存知の方がいらしたら教えていただけると助かります。 不可の場合はシリアル出力にデータロガーを並列接続して確認しようと思います。

直進部分での走行奇跡のバラツキも大きく、制御パラメーターの改善が必要そうです。

out_vector1116


参考までに南北、東西、高さのポジションをプロットした図を紹介します。 約8.5周しています。
基準点(緯度経度、高さが既知)と水田ロボット除草機の高さの差は一定の範囲内に収まるはずなので、高さ情報を基に測位結果の信頼性を評価しながら走行可能ではないかと考えています。

output1116p

今後も天候と時間の許す範囲で自律走行試験を繰り返します。




ブログ「水田除草」はブラシローラー型水田除草ロボット開発に挑戦しています。



この記事は「攻めの農林水産業の実現に向けた革新的技術緊急展開事業(うち産学の英知を結集した革新的な技術体系の確立)」に採択された「秋田式水田ロボット除草機の実用化と実証試験」に係る活動又は成果についてお知らせしています。


 
 

条に対して45度

除草試験のため、ラジコン操作をしていると稲列(条)に沿って起伏があるように感じることがあります。 条に沿って残草が見られる所もあります。 目視で走らせる以上、稲列(条)がたよりですから、往路復路の間に走行していない場所があるからかも知れません。

一方で田植え機等の走行跡が轍状になっている可能性を考えれば、稲列(条)に対して平行または直角に走行するだけでなく、斜めに走らせての除草試験もしてみたいと思います。 斜めの場合、目視でムラ無く走らせることが困難なので、自律走行が必須条件です。

ブラシローラーと言え、旋回場所では稲のダメージが認められます。 ブラシローラーを前にして走行する方が安定しますが、逆向きにも走れますからスイッチバックによって稲に対するダメージを抑えられるように思います。 

RTK-GPSの自律走行試験を行いながら、下図のように条に対して45度斜めに除草していみたいと考えています。

45deg
 
条に沿って走る機会が少ない方が、株元の除草効果が高まるように思います。

週に2回の除草であれば、1回目を上図のように除草し、2回目は上図に対して直角方向に除草するという具合に交互に走行すれば、もう少し除草効果が高まるのではないかと期待しています。




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2015 自律走行試験 3

 facebook で実験適地の情報を頂き、自律走行試験を行いました。 防風林や建物に囲まれていますが、広い駐車場での実験です。 本番の前に動作確認するには十分な環境でした。 情報ありがとうございます。

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約5m角の範囲を自律走行しています。  回転半径が大きいため、ほとんど直進する場面が見られませんでしたが、自律走行の確認が出来ました。

 

軌跡を見ると、いくつか不具合がありそうです。 原因を見極めて対策し、本番に備えます。
次回本番では10m角の自律走行試験を行い、直進部分の精度を確認したいと思います。

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だんだん寒くなってきました。 天候に恵まれるよう祈りながら、準備を進めます。



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2015 自律走行試験 2

 用水の供給が止まり、田んぼで実験が出来なくなったこともあり、圃場での自律走行試験を終了しました。 現在は自律走行車を作って実験を行っています。

安定したRTK-GPS測位が必要で、出来るだけ凸凹の少ない周囲が開けた場所を探し、広い緑地の中にある野球練習場の内野で実験を行っています。 子供を乗せて走行可能なRCカーを改造して自律走行車を作りました。

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ラジコン受信部にRCサーボ入力信号を見つけられず、結局モーターと減速機以外の制御回路は全て置き換えることにしました。 ハンドルの舵角を検出するセンサーも追加しました。 付加が軽いせいか速過ぎるため、調速回路(キット)も追加です。

自前の基準局(Base)をセカンドベースに設置し、自律走行車に搭載した移動極(Rover)とRTK-GPSを行います。

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この日は、最初の自律走行試験でしたが、予定した走行経路を走らず、次回に向けて修正が必要です。 走行ベクトルを次々と更新して進む部分にバグがあるようです。

田んぼでの実験と違い、機材が軽くて持ち運びが容易です。 水濡れの心配も少なく、実験が容易になりました。 日程の都合で困難だったとは言え、最初からこのような方法を考えるべきだったと思います。



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2015 自律走行試験 1

 遅れていた自律走行試験の様子を紹介します。

自律走行は東京海洋大学の高須先生を初めとする皆さんが、オープンソースで公開している測位系高精度解析ソフトウェア群であるRTKLIBを使わせていただきました。 優れたソフトウェアを公開してくれている皆様に感謝申し上げます。

除草ロボットに組み込むために Raspberry Pi B+ 上でRTKLIBをコンパイルし、RTKLIBの一部でCUI環境で使うリアルタイム測位ソフトである RTKRCV を使っています。 Raspberry Pi の使い方について秋田県産業技術センターの技術指導を受けて実現しています。 ありがとうございます。

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デッキの上に立てた三脚に1周波GPSアンテナを設置し、圃場の近くに基準点となる1周波GPSアンテナを設置(固定)して、無線(ZigBee)で除草ロボットの Raspberry Pi にデータを送っています。 2つのアンテナと受信機から送られるデータを基にRTKRCVが1周波のRTK-GPS(リアルタイムキネマティックGPS測量)を実現しています。 測位精度は数cmと言われています。

IMG_6741-1

まだまだ、制御定数の調整などが必要ですが、除草ロボットを構成する基本的な技術が揃ったと考えています。


 
予定を大幅に遅れてしまった為、走行試験圃場表面の土が硬く雑草があってブラシローラーによる推進力が不足して速度低下と旋回半径拡大が認められます。

この先は試験圃場での試験は困難と考え、別途試験方法を検討しています。

自律走行試験の日程遅延により、多くの皆さんにご迷惑をお掛けしていることを、お詫び申し上げます。

写真と動画は秋田県立大学の保田先生に提供していただきました。 ありがとうございます。

 

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