「農業版デジタルツインプラットフォーム」イメージ

このプラットフォームを利用することで、農場に特化したあらゆる環境の走行データをすばやく取得でき、UGVなどロボットの開発速度を向上させながら、ロバストなシステム開発が可能になる。

実際の農場では、植物の栄養状態や果実熟度、病害虫など日々の状態把握に多大な労力を要している。その改善として画像診断を利用する方法があり、画像診断用のカメラを自律的に移動させ、農場全体の状態を把握することが理想。その移動手段としてUGVが利用できる。

また、UGVを利用すれば、遠隔地の栽培管理のために、農場へ移動する必要がなく、自宅で遠隔の農場内を観察することも可能になる。とはいえ、植物の成長、日々の管理作業、日光、地面など農場特有の周辺環境の変化は様々で、各農場に適用する自律走行UGVの開発は容易ではない。そこで、同プラットフォームで各農場の周辺環境を網羅的に再現し、デジタルツイン上で走行シミュレーションを行うことで、これらの課題改善と実証検証に取り組んだ。

開発した農業用UGV (実物)

開発したUGVは、小回りの利く車体に走行用センサと植物観察用のカメラを備えており、農場全体の植物状態を観察できる。このプラットフォームは、Unity (3Dゲームエンジン) を用いて植物や農業用ハウス、地面など周辺環境を高精度Lidarを活用して完全に再現することで、リアルな周辺環境データの生成が可能。Happy Qualityは、同プラットフォームとロボット開発用オープンソースミドルウェア (ROS) を連携させ、UGV開発のための走行シミュレーションを実現している。また、走行シミュレーションの結果を用いて、実際の農業用ハウス内でのUGVの自律走行と画像や動画データを効率よく収集し、解析する実証実験も開始した。

走行シミュレーションのイメージ (Unityによる本プラットフォームとROSの連携)

今後は、「農業版デジタルツインプラットフォーム」をトマト以外へ展開するため、多品目のデジタルツイン農場製作をオーダーメイドで受注し、デジタルツイン農場のライナップ強化と大規模農業への展開を目指す。