北大とNTTドコモなど、農機の圃場間自動走行と遠隔監視制御を実現

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北海道大学(北大)と岩見沢市、NTT、NTT東日本、NTTドコモは11月16日、最先端のロボット農業技術に、第5世代移動通信方式(5G)、革新的ネットワーク技術IOWNを実現する技術の一つである複数ネットワーク最適活用技術や高精度な測位技術などを用いて、農機完全自動走行に向け、通信や映像の途切れを防止するなど、安定的で円滑な農機の広域自動走行とその遠隔監視制御を実現したと発表した。

路面画像による位置推定の概要

日本の農業は、長期にわたる就農人口の減少や高齢化などによる人手不足が続いている。また、昨今の新型コロナウイルス感染拡大の影響により、外国人技能実習生が減少するなど、農業現場の労働力減少に拍車がかかっている。こうした状況のなかで、日本の農業を維持、発展させるためには、農家当たりの耕作面積地拡大などにつながる大幅な生産性向上が求められるが、農家自身の努力だけで実現するには限界がある。そのため、ロボット農機などを活用して、農作業を可能な限り自動化することにより、直面する人手不足を解消することが期待されている。

こうした背景のもと、北大、岩見沢市、NTT、NTT東日本、NTTドコモは19年6月28日に産官学連携協定を結び、最先端の農業ロボット技術と情報通信技術の活用による世界トップレベルのスマート農業とサステイナブルなスマートアグリシティの実現に向けた研究、技術開発などを進めてきた。

これまで、農機からの高精細映像や監視センターからの発進・停止などの制御信号の安定的な伝送を目指し、5Gなどの高速・大容量・低遅延のネットワークを活用して実証を進めてきた。しかし、農機完全自動走行対応には圃場間での移動も含め、遠隔地からトラクタやコンバインなどの農機をモニターなどで監視、制御することが必要となる。

例えば、対象の農地が5Gのサービスエリア外であったり、その無線通信の特性上、遮蔽等の影響を受けて自動運転農機が必要な通信品質を得られなかった場合、遠隔地にある監視センターへ送信する監視映像が乱れたり、途切れたりすることにより遠隔監視の継続的・安定的な実施が難しいなどの課題があり、その解決策として、複数のネットワークを安定的に切り替えるなどの対策が有効となる。

そこで、今回の実証では、農機完全自動走行に向けた新たな技術を実現し、その有効性を確認した。

まず、IOWNを実現する技術の一つとなる協調型インフラ基盤技術(マルチ無線品質予測技術、E2Eオーバレイネットワーク技術)を用いて、複数のネットワークをまたがって農機が自動走行するなかで、通信品質の変動をAIが予測して通信品質が劣化する前に適切なネットワークに自動で切り替えることにより、遠隔監視を中断させることのない、安定的な自動走行を実現した。

岩見沢市の農道で実際に農機を自動走行させ、同技術を用いて通信を中断させず自動でのネットワーク切り替えに成功した。これらの技術は、アプリケーションに利用ネットワークを意識させない、ナチュラルな利用を可能とする、将来の移動固定融合サービスにつながる技術の1つとしても位置付けられる。

また、ネットワーク協調デバイス制御技術を用いて、ネットワークの品質変化に応じた農機の制御指示を実現し、監視映像が伝送できないレベルにネットワーク品質が劣化した際に、自動でトラクタを安全に停止させるなど、その有効性を確認した。

さらに、監視拠点で映像をパケットレベルで低遅延に複製することでネットワーク負荷を低減しながら、遠隔監視と画像解析など複数の用途でリアルタイム映像の同時利用を可能とするデータストリームアシスト技術、また深層学習では、サーバー収容率を高めるために、複数の映像ストリームを効率的に処理するストリームマージ機能、CPUやGPUなど様々なリソースを最適化する推論処理基盤技術により、処理を効率化している。これらの機能により監視者の負担軽減につながる効率的な遠隔監視を実現し、その有効性を確認した。

また、農機が自動走行するためには、高精度な測位が必要となるため、衛星信号を受信する固定局を農機の周辺環境に設置し、固定局から位置補正情報を配信することが求められる。従来は、農家がこの固定局を設置することから、費用面や運用面で農家の負担となるなどの課題があった。

そこで、農家による固定局の設置が不要となる「docomo IoT高精度GNSS位置情報サービス」を用いた農機自動走行の実証を行い、高精度の測位を実現し、有効性を確認した。これにより、低コストで高精度な測位情報の利用が可能となる。

さらに、IOWNを実現する技術の一つであるクラウドGNSS測位技術を用いた農機の自動走行の実証も行った。農機に搭載した受信機で受信されたGNSS信号と固定局からの位置補正情報を使用して、クラウド上で測位演算処理を行い、リアルタイムの測位結果を農機の自動走行の制御に使用することで、その有効性を確認した。

クラウド上で測位の演算処理を行うことで、農機だけでなく、PCやタブレットなどの機器でも同時に位置情報の利用が可能になること、また、樹木などの障害物が圃場周辺にある環境下で、利用にふさわしくない衛星信号を測位処理に利用して測位精度が劣化する課題に対しても、クラウド上の潤沢な計算リソースを使い適切な衛星信号を選択することで、高精度な測位を実現することが可能となる。

今後は、農機自動走行の安全性をさらに高めるため、衛星信号を用いた測位可能なエリア圏外でも農機自動走行を可能にする路面画像認識による測位補完技術の実証も行う。また、ドローンや草刈り・収穫ロボットなど農機以外への遠隔監視制御対象の拡大や、5Gや現行光ネットワークよりもさらに高速・大容量・低遅延なIOWN関連技術の導入を通じた、より多数の農機の遠隔監視制御、より広域での農業の自動化を目指す。

さらには、農業の生産分野にとどまらず、流通・販売・消費分野にまたがるフードバリューチェーンへと取り組みを拡大させるとともに、そこで構築した通信インフラを防災や健康など他分野での活用に広げるなどスマート農業を軸とした生活に必要な様々なサービスのスマート化へとつながるスマートアグリシティの実現を目指していく。

これらの取り組みに加え、産官学連携のメンバーが主体となり、新たに農機メーカーのクボタや日立ソリューションズ、スマートリンク北海道なども加わったコンソーシアムを組成し、総務省の「地域課題解決型ローカル5G等の実現に向けた開発実証等」、農林水産省の「スマート農業実証プロジェクト(ローカル5G)」事業も進めることにより取り組みを融合・深化させ、農業分野の課題解決、競争力強化に貢献していく。