プロジェクトメンバー

• 延原 肇　Hajime Nobuhara
  C-AIRヒューマンテクノロジー分野、システム情報系、教授
• 丸山 勉　Tsutomu Maruyama
  システム情報系、教授
• 山口 佳樹　Yoshiki Yamaguchi
  システム情報系、准教授
• 河合 新　Shin Kawai
  システム情報系、助教
• 林 久喜　Hisayoshi Hayashi
  生命環境系、教授

研究概要

農業分野、特に、育種分野においては、各植物個体の高さ方向の情報を大規模・高精度に計測する、ハイスループットなフェノタイピングの基盤技術が求められている。しかしながら、図1に示すような規模の圃場には、約50,000個体が生育しており、これを人手で計測するのは非常に困難である。
このボトルネックの解消手段として、ドローンの大規模観測能力に注目が集まっている。一方で、従来のドローンによる計測システムではセンチメートルオーダーが限界であり、さらに撮影画像によっては3次元再構成がうまくゆかない場合もある。

本研究では、FPGAの処理能力を最大限に活用し、ドローンの飛行中に撮影画像からの3次元再構成を行い、3次元再構成がうまく行かない場合に、再撮影をすることを視野に入れ、さらに、計測精度をミリオーダーまで引き上げることを目的としたシステムを開発している。

提案システムの原理は、図2に示すように、ドローンによる画像撮影と、撮影時の地点をRTK-GPSで測位し、当該画像と紐付けることで、各撮影画像間の基線長を推定し、ステレオマッチングによる深度情報を推定する。
図3に示すドローンを開発し、実圃場において実証実験を行いミリオーダーの精度を確認するとともに、処理時間と計測に必要な入力に関しても、従来に比べ大幅に削減可能であることを示した（図4）。

図3