3月, 2026 | 佐良工業所

草刈りロボット: 画像認識テスト

こんにちは！今回は、開発を進めている6輪駆動（6WD）草刈りロボットの「画像認識テスト」および自律走行・自動化に向けた取り組みについてご紹介します。

単に強力な足回りで走行・刈り取りを行うだけでなく、カメラ画像から障害物や草刈りエリアを判定し、自律的に安全な走行を行うための重要なステップとなります。

屋外の広大な敷地や複雑な不整地で草刈りロボットを自動制御（自律走行）させるため、画像認識・カメラセンシングは以下の役割を担っています。

障害物・人物の検知： 飛び石や立ち木、作業者や小動物などをリアルタイムで識別し、衝突を回避・自動停止します。
刈り取りエリアの認識： 草が生い茂っているエリアと刈り取り済みのエリア、または走行不可能な境界線を視覚的に判別します。
自律走行制御との連携： カメラ映像から得られた深度（Depth）情報や物体認識結果を制御ボード（ROS 2等）へ送り、経路計画（Path Planning）に活用します。

実際のフィールドでカメラを用いた認識テストを行っている様子をショート動画にまとめました。以下のプレーヤーから再生してご覧いただけます！

こんにちは！今回は、開発を進めている6輪駆動（6WD）草刈りロボットの「走行テスト」と自律走行・自動化に向けた各種検証の様子についてご紹介します。

不整地や斜面、草が生い茂るフィールドでも安定して直進・旋回・走破できるか、足回りのトルクや走行制御のテストを行いました。

屋外の広大な敷地でロボットを安全かつ確実に自動走行させるためには、強固な足回りと高精度な制御が不可欠です。

6輪駆動（6WD）による高い走破性： 地面の凹凸やぬかるみ、急な傾斜でもスリップせず、力強いトラクションを発揮します。
直進性と旋回性能の検証： 左右のモーター制御（独立駆動）によるスムーズな超信地旋回や、傾斜地での直進補正の挙動を確認しています。
自律走行（ROS 2）との連携準備： オドメトリ（エンコーダー情報）やセンサデータをもとに、目標ルートを正確に追従できるかベースの走行メカニズムを評価します。

実際のフィールドで走行テストを行っている様子をYouTubeに公開しています。以下のプレーヤーから走行の力強さや挙動をご覧いただけます！