大規模トマト生産施設における収穫ロボットの開発
─ 安全システムのための3次元距離センサによる人間の検出 ─

Development of Tomato Harvesting Robot in Large Scale Greenhouse
― Human Detection by 3D Distance Sensor for Safety System ―

瀬戸川友章

1. はじめに
本研究室では，人間との協調作業を想定した大規模トマト生産施設における収穫ロボットの開発を行ってきた。安全な作業環境を実現するには，人間の正確な位置や移動，姿勢を把握しながらロボットを制御する必要がある。これまでにも，超音波センサやレーザスキャナを用いた人体検出の研究があったが，処理時間や検出範囲に課題が残されていた。そこで，本研究では3次元距離センサを用いて，リアルタイムでの人体全体および各部位の検出実験を行った。

2. 実験装置および方法
3次元距離センサ（以降，センサと称する）にはMicrosoft社製Kinect for Windows v2を用いた。解像度512 (H) × 424 (V)（視野角70°(H) × 60°(V)），0.5~8.0 mまでの距離情報を毎秒30フレームで取得できる。Kinect制御用ソフトウェアを用いれば，図1に示すように，収集した距離情報から人体の領域を抽出し，体の各部位を骨格モデルに当てはめて各関節の座標を推定することが可能である。人間の位置や移動を検出するには代表点が必要となる。本研究では人体の中で最も保護すべき部位であり，移動時においも揺れ動きの少ない頭部の座標を代表点とした。センサ視野内に複数の人間が存在する場合，頭部が検出されていれば同時に6人まで識別できる。今回は，ロボットが作業の際に移動する作物列間の通路上に人間が存在する状況を想定し，様々な姿勢や移動を行った人間の検出実験を室内で行った。

3. 実験結果および考察
センサを1 mの高さに水平方向に設置して，直進で接近する人間を検出した結果例を図2に示す。センサの設置位置を原点とし，頭部の位置（●印）を0.2秒間隔で示している。また，各地点での移動方向を矢印の向き，移動速度をその長さで表している。同様に，蛇行しながら接近した場合の検出結果例を図3に示す。いずれの場合も，人体の移動状況が良好に検出されている。接近の動作以外にも，しゃがみ等など姿勢を変更した場合や，コンテナを持った状況，手先をセンサ方向に伸ばした場合においても良好に各部位の位置検出が行われた。一方，ロボットと人間の間に障害物が存在する場合（作物列を挟んでの作業時等）には，人体を検出できない場合があったため，アルゴリズムの改良が必要である。今後は，人間とロボット間の距離や相対速度，両者の姿勢等を基に算出した危険度に応じてロボットを制御する方法（減速，停止，回避，加速等）を検討し，安全性と作業効率を両立できるロボットシステムの実現が望まれる。
謝辞
本研究は文部科学省科研費基盤研究(C)19K06317の支援を受けて行った。
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Distance data
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Extraction of human body region
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Detection of joints and parts
Fig.1 Example of human body detection
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Fig.2 Result of detection of straight approach
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Fig.3 Result of detection of zigzag approach