スライド 1

農業と車両と組込みシステム
～独ホーエンハイム大における事例紹介～
九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門
九州大学大学院統合新領域学府オートモーティブサイエンス専攻
中西恒夫
E-mail: [email protected]
講演内容
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StuttgartとHohenheim大学について
精密農業
自律走行トラクタ
ICT技術者は農業のために何をすべきか
2012年5月31日
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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StuttgartとHohenheim大学について
Stuttgart について（１）
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ドイツ南西部 BadenWürttemberg州の州都
人口約60万人
Münchenと互角の豊かさと
物価と治安の良さ
自動車産業がさかん：ベン
ツ，ポルシェ，ボッシュの本社
所在地
でも周辺は農村地帯
ラの音を440Hzと標準化した
街
2012年5月31日
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Stuttgart について（２）
Stuttgart近郊の農業地域（Wolfschlugen）
Hohenheim大学について（１）
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Stuttgart郊外（Stuttgart空港の近く）にある大学。
もともとは農学校。
3学部：自然科学系，農業系，ビジネス系
九大農学研究院とは部局間交流協定。
レントゲン博士が教員をしていた。（1年でやめた。）
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Hohenheim大学について（２）
農業工学研究所（Institut für Agrartechnik）
 農業科学部所属の農業工学に関する研究所。
 6つの講座：農業工学基礎，家畜，装置・計測，プロセス工学
，熱帯／亜熱帯，再生可能エネルギー
 装置・計測講座はDLG（Deutsche LandwirtschaftsGesellschaft）の寄付講座。
 装置・計測講座のプロジェクト：
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果樹園におけるモニタリングと灌水最適化（3D-Mosaic）： ICT-Agriプ
ロジェクトの一環。（ICT-Agri: 農業分野におけるICTとロボティクスの
応用に関するEUのプロジェクト）
農業機械の耐久性
2012年5月31日
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精密農業
農業は環境制御
気象
作物
アクチュエー
ション
種まき，灌水，水位
制御，施肥，農薬散
布，除草，間引き，
…
土壌
センシング
葉色，茎径，日照量，
気温，湿度，土中湿
度，土中pH，土中
EC，…
意思決定
履歴
カンと経験
記録
機械化，機械支援，省力化の余地大
2012年5月31日
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農業の情報化
やるべきこと
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熟練営農者や文献からの営農知
目指すべき「農業の
識の収集と整理
情報化」
高
営農知識とセンシング／アクチュ
営
エーションとの紐づけ（帰納）
農
意思決定の視点とプロセスの見え営農知識
情
（＝意思決定）
る化＝モデリング（演繹）
報
の
抽
象
度
現在実用化されて
いる「精密農業」？
2012年5月31日
低
センシング
アクチュ
エーション
葉色，茎径，日照量，
気温，湿度，土中湿度，
土中pH，土中EC，…
灌水量，施肥量，農薬
散布，除草，間引き，
…
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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精密農業とは
精密農業（Precision Agriculture）：情報技術を駆使し，空間的に
も時間的にも高精度の多種多様なデータを取得，解析し，作物生
産に関わる意思決定や営農活動を行う農業の方法論。（NRC,
1997）
ばらつきの把握，対応，緩和が精密農業の基本！
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収量のばらつき
土壌のばらつき
病害虫のばらつき
汚染のばらつき
生育や管理のばらつき etc.
 空間的ばらつき
 時間的ばらつき
ばらつきはすなわち最適化の余地
2012年5月31日
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精密農業を支える技術（１）
目的
技術
センシング
ばらつきの把握
意思決定
ばらつきへの対応データベース，データマイニング，モデ
リング，最適化
アクチュエーションばらつきの緩和
各種センサ技術（土壌，気象，作物），
測位技術，画像，非破壊／非接触のセ
ンシング（分光）
可変作業機械（灌水，施肥，除草，防
除，選別），自律航行機械
これらの技術をつなぐソフトウェア技術と通信技術。
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Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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精密農業を支える技術（２）
各種自律航行機械の長所と短所
 車両：トラクタ etc.
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高い汎用性。
長い連続稼働時間。
飛行体よりペイロードが（圧倒的に）大きい。
 飛行体：飛行機，ヘリコプタ，飛行船 etc.
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
土を踏み固めない。
地面の状態が悪くても航行可能。
背の高い作物を植えた圃場でも利用可能。
飛行機はヘリコプタよりペイロードが大きい。
ヘリコプタは滑走路不要，ホバリング可能。
cf.) 人工衛星や無線センサネットワークによるセンシング。
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自律走行トラクタ
～ホーエンハイム大学における事例～
農業用トラクタ
2012年5月31日
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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自律走行トラクタ（１）
2012年5月31日
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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自律走行トラクタ（２）
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RTK-GPSによる測位。
オドメトリ
ヨーレート，ロール，ピッチ角センサ
Gセンサ
アクチュエータによる制御
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操舵
エンジン回転数
速度
PTOの回転
PTOのリフト操作
 レーザレンジスキャナによる周辺障害物の監視。
※ 自律走行トラクタの研究は国内農学分野（農業機械学会等）でも多数。
2012年5月31日
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自律走行
 計画走行：事前に与えられる指令ファイルに基づく走行。
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緯度，経度で指定される点を指定される速度で走行。
緯度，経度で指定される点での指定の作業。
 動的対応：計画走行時の計画外の事象への対応。
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経路上の障害物の回避。
圃場の末端でのターンのパターン
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測位技術（１）
何のために測位をするのか？
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車両を計画した経路通りに移動させるため。
計画した作業を計画した位置で実施させるため。
農作物のトレーサビリティ管理のため。
農作物個体の識別のため。
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測位技術（２）
測位技術
GPS単独測位
特徴
測位誤差は10m。衛星位置の誤差，故意に載せて
いる誤差，電離層や対流層での伝搬遅延，マルチパ
ス，受信端末の個体差などが誤差の原因。
DGPS: Differential GPS 測位誤差は数m。正確な位置が既知の地上基準局
が自身をGPS測位し誤差を算出，補正情報を放送。
各受信端末は補正情報を用いて測位結果を修正。
RTK-GPS: Real-Time
Kinematic GPS
測位誤差は数cm。衛星から送られてくる電波の位相
差も用いて測位。200万円前後。
準天頂衛星
測位誤差は数cm。日本の真上を飛行する測位用衛
星。24時間測位には最低3機必要だが，現在は1機。
センサフュージョン
測位デバイスによる測位情報に車両のオドメトリ（車
輪の走行距離）等の情報を組み合わせて測位精度
を向上する。
2012年5月31日
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測位技術（３）
GPSの測位誤差例：南北3.7m，東西1.5m（測定条件： 2012年7
月8日午前9時～10時，福岡市西区，天候：晴，車載用GPS使用，
捕捉衛星数3個）
40cm程度
2012年5月31日
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測位技術（４）
位置情報の劣化：大陸の移動により過去に計測した位置情報が
劣化する。下図は九州の1年間の地殻変動（国土地理院）。
2012年5月31日
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自律走行トラクタの使い方
 各種インプリメントを装着して農作業

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耕起
代掻き（米作）
播種
施肥
灌水
除草
防除
収穫
 各種センサを搭載して圃場／作物情報のモニタリング

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マップ作成：土壌マップなど
場所ごとのデータ収集
2012年5月31日
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載せモノの例（１）
除草用インプリメント：鍬の水平位置を制御し，作物の列の間の
雑草を作物を傷つけることなく除去。
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載せモノの例（２）
各種センサやカメラ
Agritechnica 2011
(Hannover, 2011年11月）
2012年5月31日
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自律走行トラクタのソフトウェア（１）
 デンマーク工科大学（DTU）で開発されたロボット用ミドルウェ
ア「MobotWare」を使用。
 NASREMアーキテクチャを採用： NASA/NBS Standard
Reference Model for Telerobot Control System

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

物体の運動制御を行うアプリケーション向き
センシング→デシジョンメーキング→アクチュエーションの水平構造
データの抽象度による垂直構造（レイヤ構造）
グローバルメモリ使用
 Linux + RTAI (Real Time Application Interface)
 デバイスドライバはプラグイン形式。
プロセス不在，コーディング中心の開発。（∵トライ＆エラー，擦り合
わせ開発）
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自律走行トラクタのソフトウェア（２）
ロボット制御ミドルウェアの現状認識
 ロボットはソフトウェアインテンシブシステム
 ロボット用ミドルウェアは今後重要（すでにいくつもある。ROS，
OpenRTM-aist）
ロボット制御ミドルウェアの課題
 ロボット制御ソフトウェア開発へのソフトウェア工学の導入。
 Try & Error，リアルタイム処理，擦り合わせ開発を効率的に行
う開発プロセス。
 わかりやすさ，よいインターフェース
 モデルベース開発，派生開発，SPL（モデルの成長，プラントモ
デルの記述）…
2012年5月31日
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農業用車両の今後
一般自動車と同じ歴史（多機能化＆ソフトウェア化）を歩む？
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
安全性，信頼性の向上
ISOBUSによる装置接続の標準化
ECU数の増加
インプリメントのインテリジェンス化
ユーザインターフェース
無人化は自動車より早い？
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欧州における農業用ロボット教育（１）
フィールドロボットイベント（Herning, Denmark; June 2011）
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欧州における農業用ロボット教育（２）
ホーエンハイム大学での農業用ロボット開発実習の様子
2012年5月31日
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組込み技術者は農業のために何ができるか？
（まとめにかえて）
農工連携（１）
今さらながらの「農工連携」
 今「農工連携」を言ってるのはたぶん工学系の人だけです。
 もともと農学系の人の何割かは昔から工学をやっていました。（
すぐ思いつくようなことはおおよそやり尽くされています！）
 単に今まで農工間の人や情報の往来が乏しかった？（欧州の
場合，多くの工学出身者が農業に関わっていました。）
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農工連携（２）
組込み技術者としては農業や農家を知ることがおそらく最重要。
 技術は何を使っても構わない。（農業現場の問題が解決される
なら何をやったって構わない。）
 使えそうな技術はすでにある？
農業ICTの難しさ
 農業現場への投入



規模や収入の小さい農家は買えない。（日本は特にこれが問題！）
農家が仕事のやり方を変えるのを嫌う。
ICTへの慣れ。
 農業そのものの多様性：経営規模，土地，作物，文化の違い
 生き物相手，お天気相手
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参考文献
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2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
Universität Hohenheim, http://www.hohenheim.de/
National Research Council (NRC), Precision Agriculture in the 21st Century,
National Academy Press, 1998.
澁澤栄（編著）, 精密農業, 朝倉書店, 2006.
近藤直, 門田充司, 野口伸（編著）, 農業ロボット (I)/(II), コロナ社, 2006.
国土地理院, 「最新の地殻変動情報」,
http://mekira.gsi.go.jp/project/f3/ja/index.html
S. Blackmore, H. W. Griepentrog, H. Nielsen, M. Nørremark, and J. RestingJeppesen, “Development of a Deterministic Autonomous Tractor,” Proc. 2004
CIGR Int. Conf., 2004.
A. B. Beck, N. A. Andersen, J. C. Andersen, and O. Ravn, “MobotWare: A PlugIn Based Framework for Mobile Robots,” Proc. 7th IFAC Symp. on Intelligent
Autonomous Vehicles, Vol.7, Part 1, 2010.
J. S. Albus, H. G. McCain, and R. Lumia, “NASA/NBS Standard Reference
Model for Telerobot Control System Architecture (NASREM),” NIST Technical
Note, No.1235, 1989.
2012年5月31日
Created by Tsuneo Nakanishi, 2012
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