研究内容
マルチロボットによる道路除草の自動化
本研究では，複数の小型ロボットが連携して道路脇の除草作業を行うシステムの開発に取り組んでいます．道路除草は現在も人手に頼る部分が大きく，人手不足や作業者の負担が課題となっています．一方で，1台の高機能なロボットに多くの処理を集中させる方法は，コストや運用性の面で限界があります．そこで本研究では，先導ロボット，作業ロボット，確認ロボットの3台が役割を分担し，路肩を一列に移動しながら作業を進める仕組みを目指しています．先導ロボットは前方の地形や障害物を確認し，作業ロボットはその情報を利用して雑草の検出と除去を行います．確認ロボットは後方から作業結果を確認し，必要個所の再除草を指示します．さらに，各ロボットが位置情報や作業状況を共有することで，走行間隔や速度，停止・再開のタイミングを調整します．これにより，刈り残しや無駄な移動を減らし，屋外でも安全で効率的な除草作業の実現を目指しています．
自律移動ロボットによる屋外セマンティックマップの生成
本研究では，自律除草ロボットR4，Ritsumeikan Road Removal Robot，の運用効率を高めるため，司令塔となる先導ロボットを開発し，複数機による協調自律走行システムの構築に取り組んでいます．先導ロボットは，搭載したRGB-Dカメラから得られるカラー情報と深度情報を統合し，物体の識別と三次元的な位置推定を同時に行うセマンティックマップをリアルタイムに生成します．このマップには，障害物の位置に加えて，雑草の分布密度や地形属性を重畳します．さらに，後続する複数の除草ロボットに対して，作業領域の割り当てと移動経路を動的に算出し指示するアルゴリズムを実装します．高度な環境認識とマルチエージェント協調制御を連携させることで，単一機では難しい広域除草作業の効率的な自動化を目指します．