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この記事では、メカ構造（6輪駆動と草刈り機構）から、シングルボードコンピュータRDK X5によるリアルタイム映像配信・障害物検知、Webブラウザから操作できるコントロール画面の構成まで、開発の全体像を解説します。

実動デモ動画

まずは、実際に雑草を刈り取っている様子と、開発した走行・管制用Webアプリの動作をご覧ください。

システムの全体構成

草刈りロボットは、大きく分けてハードウェア（足回り・草刈り部）とソフトウェア（制御・UI・AI処理）の2つで構成されています。

ハードウェア設計と工夫

• HARDWARE 1

  6輪駆動シャシーで悪路に強く

  草むらや凸凹のある地面では、一般的な2輪・4輪のロボットはスタックしがちです。

  • 6輪駆動で接地面を増やし、高いトラクションを確保
  • 密集したツル性の植物や不整地でも、止まらずに前進・旋回できる
• HARDWARE 2

  強固な刈り刃機構

  ロボットの前面下部に専用の回転刃を配置しています。

  • モーターの回転数を最適化
  • 密集した草もスピーディーにカット

制御システムとRDK X5

制御の中心には、AI推論とマルチメディア処理に強いシングルボードコンピュータRDK X5を採用しました。主な役割は次の3つです。

1. リアルタイム映像エンコード

   カメラ映像をRDK X5のハードウェアエンコーダ（H.264/H.265）で圧縮し、低遅延（約15fps〜）でコントロール画面へ配信します。

2. AI障害物検知

   前方の障害物（壁、家具、ブロックなど）をリアルタイムで検出し、検出枠を表示して安全な距離を保ちます。

3. 障害物での自動停止

   進行方向に障害物が入ると、制御アプリが自動で「障害物停止」モードに切り替わり、衝突を防ぎます。

Webコントロール画面

離れた場所からPCやタブレットでロボットを監視・操作できるよう、オリジナルのWebアプリケーション（TYPE-X コントロール RC-279 / RDK X5）を作りました。

• FEATURE 1

  ミッションマップ

  • 2Dグリッド上をクリック・タップして経由地（ウェイポイント）を配置
  • 「1つ戻す」「全消去」「最後に開始点へ戻る」などの編集機能
  • 「経路を実行」で、ロボットが順番に自動走行
• FEATURE 2

  カメラ映像とAI検出

  • フロントカメラのリアルタイム映像を確認
  • 障害物の検出枠を重ねて表示し、遠隔でも周囲の状況がひと目でわかる
• FEATURE 3

  ステータスとテレメトリ

  • 実行中のステップ（例: 試行 1/11）や目標までの残距離を表示
  • 旋回角度（例: +16°）をリアルタイムに数値化
  • 異常検知や目標到達をメッセージで通知

まとめと今後の展望

今後は、次のような改善・拡張を予定しています。

1. SLAM・屋外RTK-GPSの導入

   広い敷地や屋外でも、高精度な位置推定と自動マッピングができるようにします。

2. 刈り刃の形状と安全カバーの改良

   飛散防止カバーを最適化し、耐久性を高めます。

3. バッテリー残量の管理と自動充電ドック

   長時間の全自動運用に向けて、電源管理を強化します。

今後のアップデートにも、ぜひご期待ください。

ロボットが周りの環境を認識するうえで重要な、ステレオカメラによるリアルタイムの距離測定を試しました。2つのレンズで人間の目のように奥行きを測る仕組みで、実際に動かしてみると、精度と反応の良さに驚かされます。

• PHASE距離測定
• CAMERAD-Robotics RDK ステレオカメラ
• VIDEO動画 1本

ステレオカメラで距離を測る仕組み

ステレオカメラは、左右2つのカメラに映る「位置のずれ（視差）」を使って距離を求めます。

1. 少し離れた2か所から撮影する

   人間の右目と左目のように、左右に離れた2つのレンズで同じ物体を撮影します。この間隔をベースラインと呼びます。

2. 左右の画像のずれ（視差）を計算する

   手前にある物体ほど左右の画像での位置のずれが大きく、遠くにある物体ほどずれが小さくなります。

3. 三角測量で距離を求める

   ずれの大きさと、カメラ間の距離・焦点距離から、物体までの距離（深度）をリアルタイムで計算します。

使用したカメラの特徴

今回は、シングルボードコンピュータやロボット開発キットと相性の良い D-Robotics RDK ステレオカメラモジュール（GS130WIなど）で検証しています。

• FEATURE 1
  

  グローバルシャッター

  移動中のロボットや動く物体を撮っても画像がゆがみにくく、正確に撮影できます。

• FEATURE 2
  

  高速・高解像度

  高いフレームレートで視差を計算でき、なめらかな距離マップが得られます。

• FEATURE 3
  

  IMU（慣性計測装置）を内蔵

  加速度や角速度も同時に取れるため、自己位置推定と地図作成（SLAM）や自律走行の制御に向いています。

実際に距離を測ってみた

ステレオカメラをセットアップし、目の前の障害物や壁までの距離をリアルタイムで測定・表示させてみました。

カメラの映像から深度マップをつくると、手前の物体と奥の背景が色の濃さではっきり分かれ、指定した位置までの距離がリアルタイムで更新されていきます。超音波センサーやLiDARと違い、2Dの画像と3Dの距離情報を同時に取れるのが、ステレオカメラのいちばんの強みだと実感しました。

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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」の様子をご紹介します。強い足回りで走って刈り取るだけでなく、カメラの映像から障害物や刈り取るエリアを判断し、安全に自律走行させるための大切なステップです。

• PHASE画像認識テスト
• SENSORカメラ
• VIDEO動画 1本

画像認識テストの動画

実際のフィールドで、カメラを使った認識テストを行っている様子です。

草刈りの自動化で、画像認識が担う役割

広い敷地や複雑な不整地で草刈りロボットを自律走行させるため、カメラによる認識は次の役割を担います。

• ROLE 1

  障害物や人の検知

  石や立ち木、作業中の人や小動物などをリアルタイムで見分け、ぶつからないよう回避や自動停止を行います。

• ROLE 2

  刈り取りエリアの判別

  草が茂っている場所と刈り終えた場所、走れない場所との境目を、映像から見分けます。

• ROLE 3

  自律走行との連携

  カメラから得た奥行き（深度）の情報や物体の認識結果を制御ボードに送り、走行ルートの計画に役立てます。