著者

神田 睦月 徳田 献一 入部 正継 森田 成昭 齊藤 安貴子 八上 修一 小堀 亮

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集 2017 (ISSN:24243124)

巻号頁・発行日

pp.1A1-C02, 2017 (Released:2017-11-25)

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In recent years, aging of agricultural workers has progressed, attention is paid to ICT conversion of agriculture and Functional food with health maintenance effect. Raspberry contains a large amount of compounds that have a high health maintenance effect, which takes time and labor for cultivation. The purpose of this research is to construct an image processing system that recognizes color and position information in order to check whether harvesting of raspberries is possible under an indoor environment. As research contents, RGB values of colors of berries at various stages were calculated from spectral analysis results of berries and compared with actual fruit photos. We also classified colors in the image using machine learning and verified its accuracy.

著者

徳田 献一

出版者

一般社団法人日本機械学会

雑誌

バイオエンジニアリング講演会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2009, no.22, 2010-01-08

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レスキューロボットなど,作業現場が事前に予測されない環境で運用されるロボットにおいて,使用者が状況に応じて,ロボットに取り付けられたセンサやアクチュエータを柔軟に変更できるようにすることが求められている.しかし,ロボットの動作のために使用されるセンサ機器を入れ換えすることは容易ではない.そこで,水平分散アーキテクチャFDNetを用いて,ロボットのセンサ機器の内部状態を観測し,それにもとづてい動作設計するフレームワークを提供する手法を提案している.本稿では,実際の足探り動作のロボット実現をもとにアーキテクチャ応用について述べる.

著者

神田 睦月 徳田 献一 入部 正継 森田 成昭 齊藤 安貴子 八上 修一 小堀 亮

出版者

一般社団法人 日本機械学会

雑誌

ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集

巻号頁・発行日

vol.2017, pp.1A1-C02, 2017

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<p>In recent years, aging of agricultural workers has progressed, attention is paid to ICT conversion of agriculture and Functional food with health maintenance effect. Raspberry contains a large amount of compounds that have a high health maintenance effect, which takes time and labor for cultivation. The purpose of this research is to construct an image processing system that recognizes color and position information in order to check whether harvesting of raspberries is possible under an indoor environment. As research contents, RGB values of colors of berries at various stages were calculated from spectral analysis results of berries and compared with actual fruit photos. We also classified colors in the image using machine learning and verified its accuracy.</p>

著者

徳田 献一 似内 映之 衣笠 哲也

出版者

和歌山大学

雑誌

基盤研究(C)

巻号頁・発行日

2011

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本研究では,自然災害などにより発生した脆弱な地盤の上をロボットが移動する際の問題を解決する手段として足探りを切り口として,(1)脚ロボットによる足探りスキルの記述,(2)地盤と脚の関係性のモデル化,(3)柔軟全周囲クローラの不整地踏破の取り組みを行った.研究成果として,表面が固く内部の状態がわからない脆弱な地盤を対象に足探りスキルのロボットへの埋め込みを実現し,シミュレータで獲得した強化学習結果を実環境で実現することができた.また,脆弱な地面についての考察の中で,ロボット脚と地面の関係性に着目することによる能動歩行と受動歩行の比較システムを用いて環境推定システムの構築を行うことができた.