農業ロボットの作業安全性を確保するため，LiDAR点群を用いた6つの深層学習の人検出モデルを開発した。これらのモデルは物体特徴を自動的に抽出し，分類から距離推定までを一貫して実行できる。LiDARは物体検出だけでなく，対象物の種類および正確な位置の同定にも有効である。最も高い性能を示したVoxel R-CNNは，Intersection over Union（IoU）閾値0.5において平均適合率99.55 %を達成し，推論速度およびテスト速度はそれぞれ20.63 FPSと7.39 FPSであった。また，3～20 mの固定距離における静的試験では，距離推定誤差がRMSE 4.4 cm未満であることが確認された。最良モデルの高い検出精度と合わせて，これらの結果は，農業環境におけるLiDARを用いた人検出の有用性を示した。
