フォワーダの自動走行のためのローカルな経路計画にあたり,森林作業道の路肩検知システムを開発した。多点計測可能かつ外環境変化に対応できるデバイスとしてTOFカメラを使用した作業道検知アルゴリズムを開発した。本研究では取得画像内の平面部分を作業道と推定するアルゴリズムとし,TOFカメラより取得した深度画像を点群変換した後,RANdom SAmple Consensus アルゴリズムより平面を検出した。本研究で開発したアルゴリズムの有効性を検討するために,屋外試験を実施し,TOFカメラおよび先行研究事例のあるステレオカメラをフォワーダに設置し走行中の精度比較を行った。加えてこの際に作業道推定アルゴリズムに必要な閾値の検討も実施した。TOFカメラでは作業道横断方向に0.20±0.21 m,ステレオカメラでは0.32 ± 0.31 mの平均誤差が確認され,TOFカメラはステレオカメラよりも有意に高精度で検出ができることを示した。