水田管理ビークルの自律走行に関する基礎的研究

概要

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On traveling agricultural autonomous vehicle, when there are nonlinear factors in traveling, it is difficult to control the travel with this information. In this study, requisite traveling data such this information was verified under straight traveling in field. Then, NN was applied in order to be available for this data by controlling nonlinear factors at that time. Furthermore, the availability of NN to nonlinear factors was inspected through comparison between output from left and right wheel (before learning by NN) and learned output (after learning by NN). As a result, it was shown that absorbing nonlineal factors by NN is effective.農用車両が自律走行を行う際, 走行に必要なデータに対して非線形要素が含まれている場合に, 自律走行が困難になる. そこで今回は, 圃場において車両を直進進行させた際に取得したデー夕を用いて走行時における必要なデータの状態を確認, そのさいに生じる非線形要素を吸収させる事で, 取得したデータを自律走行に生かせるようニュートラルネットワークによる学習を行った. さらに, 学習前後の出力値の比較を行い, NNの非線形に対する有効性を検証した. その結果, NNによる非線形要素の吸収に関してNNの有効性が示された.
九州大学大学院農学研究院の論文