ロボット芝刈り機における効率的な作業を行うための地面状態の推定

抄録

本研究は，ランダムフォレストとニューラルネットワークを使用し，ロボット芝刈り機が走行する際に芝の長さと地面の状態を推定し，地面によって走行制御を変えることにより効率の良い芝刈りをすることを目的とする。現在市販されている主なロボット芝刈り機は，芝の長さや，土などの芝以外の地面の状態を認識できない。このため，ロボット芝刈り機は指定された範囲をランダムに走行しながら常に刈刃を最高速で回転させている。効率的な芝刈りを行うために，センサと機械学習を用いて，芝の長さや地面の状態を推定し，適切な制御を行うことを提案する。その結果，地面の状態の推定において，正解率90%以上を達成したことを実験的に示した。