農業ロボットの開発には大量のデータが必要ですが、その多くはこれまで果実の位置や成熟度を人が一つ一つラベル付けするなど手作業で作成されており、手間と時間がかかるという課題がありました。本研究グループは、トマト収穫ロボットのAI学習に必要なデータセット（画像とラベル）を仮想環境※内で自動生成する新たな手法を開発しました。本手法は、現実環境（農園）で取得した情報をもとに農業現場を仮想環境に再現し、その中で現実に近い画像を多様に生成できます。さらに、果実の位置や成熟度などのラベルも自動的に作成できるため、AI学習用データセットを短時間で効率的に構築することが可能です。...

人手不足が深刻な農業現場において、ロボットによる自動収穫が注目されています。中でも、房状に果実が実るトマトの収穫は、熟し具合や周囲の環境などを見極めながら慎重に行う必要があり、ロボットには高度な判断力と制御が求められます。大阪公立大学大学院工学研究科の藤永 拓矢助教は、トマト収穫ロボットがどの方向から果実に近づけば収穫成功確率が高まるかを、画像認識と統計解析により定量的に評価しました。そして、抽出したデータをもとに、収穫のしやすさを予測するモデルを構築しました。本成果により、ロボットの無駄な動きを減らして収穫の成功率を高めることで、農業現場での課題解決に繋がることが期待できます。...