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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• 不整地を走行する履帯車両の挙動に関する研究

  石塚駿, 松井正実, 青柳悠也

  農業食料工学会誌   85 ( 5 ) 308 - 313   2023年09月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

• 農用車両の旋回および脱輪時の横転倒に関する考察 ―トラクタおよび田植機の挙動比較―

  青柳悠也

  九州農業食料工学会誌   ( 73 ) 14 - 20   2023年09月

  掲載種別: 研究論文（研究会，シンポジウム資料等）

• Automatic travelling of agricultural support robot for a fruit farm -Verification of effectiveness of RTK-GNSS and developed simulator for specification design

  Ren Hiraoka, Yuya Aoyagi, Kazuki Kobayashi

  Journal of Agricultural Engineering ( PAGEPress Publications )    2023年02月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Labour shortages and fatal accidents in agricultural work have recently emerged as critical problems in Japan, necessitating productivity enhancement, workload reduction, and safety assurance. Therefore, in Japan and countries with similar agricultural environments, the use of small and inexpensive agricultural robots that can be used in mountain farms and orchards is desirable. In this study, a dynamic positioning test was performed in orchards in a mountainous region to verify the positioning accuracy and stability of the Global Navigation Satellite System (GNSS) and real time kinematic (RTK)-GNSS. In addition, a simulator for an agricultural robot that could consider the environmental information of orchards was developed, and driving tests were conducted using the GNSS data acquired in the simulation. The error of the GNSS module was set to be higher than that for the measured value, and robot travelling in the orchard was simulated. The results of GNSS positioning tests in an orchard near a mountainous area indicate that in the specific environmental conditions, the RTK-GNSS and stand-alone (SA)-GNSS can attain a positioning accuracy with an order of tens of centimetres and few metres, respectively. Moreover, the simulation results based on the GNSS positioning results indicate that a vehicle implementing RTK-GNSS and a simple obstacle detection sensor can travel autonomously in a farmyard without colliding with the tree rows. In contrast, a vehicle implementing SA-GNSS and a simple obstacle detection sensor cannot drive autonomously in an orchard and must realise self-positioning using a more accurate sensor. Therefore, the proposed approach of realising simulations of autonomous agricultural robots based on GNSS data from a real orchard can facilitate the evaluation of practical agricultural robots and confirming safety traveling root. The results demonstrate the possibility of development of small agricultural robot for orchards. We conducted the GNSS positioning test in an orchard at an altitude of approximately 830 m, and a similar performance can be expected under similar agricultural situations because the error of the GNSS module was set to be higher than the measured value in driving simulation test.

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• Evaluation of a dementia prevention program to improve health and social care and promote human rights among older adults

  Keisuke Kaneko, Fumihito Sasamori, Masao Okuhara, Suchinda Jarupat Maruo, Kazuki Ashida, Hisaaki Tabuchi, Hisaki Akasaki, Kazuki Kobayashi, Yuya Aoyagi, Noriaki Watanabe, Tomoyuki Nishino, Koji Terasawa

  International Journal of Human Rights in Healthcare ( Emerald )    2022年12月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Purpose This study aims to evaluate a human rights-informed dementia prevention program promoting better health and social care among older adults. In this study, the authors examined whether a dual-task training would improve cognition in healthy older adults. Design/methodology/approach Individuals attending the systematic health education program for older adults based in Japan were recruited for study inclusion, and divided into a dual-task training group (TG) and a control group (CG). The TG underwent 90 min of a weekly dual-task training for 12 weeks. Severity of dementia was measured using the Mini-Mental State Examination (MMSE) test. Brain function was assessed using a go/no-go task paradigm, during which cerebral blood flow was additionally measured using functional near-infrared spectroscopy to quantify oxyhemoglobin (oxy-Hb). Findings MMSE total score, number of errors in the go/no-go tasks and oxy-Hb values showed significant improvements in the TG. Research limitations/implications Owing to the small number of participants allocated to the CG, the results must be interpreted with caution. Replication and further validation based on large-scale, randomized-controlled trials is warranted. Practical implications This study highlights potential benefits of incorporating an early prevention training for dementia into a human rights-friendly health education program. Social implications This study suggests a potential means to reduce costs of social security and health care by introducing a human rights-informed dementia prevention program. Originality/value The results suggest that dual-task training may improve cognitive function in healthy older adults, thereby contributing to better health and improvement of social health care, based on a human rights-informed health education program for the prevention of dementia.

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• Real-Time Prediction of Growth Characteristics for Individual Fruits Using Deep Learning

  Takaya Hondo, Kazuki Kobayashi, Yuya Aoyagi

  Sensors ( MDPI AG )  22 ( 17 ) 6473 - 6473   2022年08月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Understanding the growth status of fruits can enable precise growth management and improve the product quality. Previous studies have rarely used deep learning to observe changes over time, and manual annotation is required to detect hidden regions of fruit. Thus, additional research is required for automatic annotation and tracking fruit changes over time. We propose a system to record the growth characteristics of individual apples in real time using Mask R-CNN. To accurately detect fruit regions hidden behind leaves and other fruits, we developed a region detection model by automatically generating 3000 composite orchard images using cropped images of leaves and fruits. The effectiveness of the proposed method was verified on a total of 1417 orchard images obtained from the monitoring system, tracking the size of fruits in the images. The mean absolute percentage error between the true value manually annotated from the images and detection value provided by the proposed method was less than 0.079, suggesting that the proposed method could extract fruit sizes in real time with high accuracy. Moreover, each prediction could capture a relative growth curve that closely matched the actual curve after approximately 150 elapsed days, even if a target fruit was partially hidden.

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MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

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• 新たな評価手法を活用した事故事例に基づく農用車両事故の原因と対策技術―事例調査とシミュレータで解明―

  青柳悠也

  農業 ( 大日本農会 )  ( 1704 ) 39 - 48   2023年06月

   

研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

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• 果実袋で覆ったマンゴーが日焼け果となる時の果実品温と遭遇時間

  玉城麿, 國吉真悟, 臼井高江, 仲座静香, 野原航, 青柳悠也, 鹿内健志

  第 77 回（令和 5 年度）九州農業食料工学会例会  2023年09月  -  2023年09月   

• 歩行用トラクタが農地における段差を乗り上げる時のハンドル部の反力解析

  突田彩希, 平井康丸, 岡安崇史, 青柳悠也, 光岡宗司

  農業環境工学関連学会2023年合同大会  2023年09月  -  2023年09月   

• 転倒防止用トルクコントロールシステムにおける制御パラメータの挙動への影響 －異なる機械・環境条件での挙動比較－

  青柳悠也

  農業環境工学関連学会2023年合同大会  2023年09月  -  2023年09月   

• 沖縄県本島におけるサトウキビ収穫作業でのRTK-GNSS活用の検討

  青柳悠也, 新里良章

  沖縄農業研究会令和5年度第61回大会  2023年08月  -  2023年08月   

• 袋掛け無のマンゴーが日焼け果となる果実品温と日射量，その遭遇時間

  國吉真悟, 玉城麿, 青柳悠也, 鹿内健志

  沖縄農業研究会令和5年度第61回大会  2023年08月  -  2023年08月   

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学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

• 研究奨励賞

  2022年09月   一般社団法人農業食料工学会   事故事例に基づく農用車両の事故防止に関する研究  

  受賞者: 青柳悠也

• 第8回農業食料工学会論文賞（研究論文）

  2017年09月   農業食料工学会   事故現場の地形に基づくトラクタの挙動に関する研究  

  受賞者: 青柳悠也, 松井正実, 森尾大貴, 田村孝浩, 内川義行, 木村智之

• ベスト・ペーパー奨励賞

  2016年08月   農業食料工学会関東支部   事故現場の地形に基づく田植え機の挙動に関する研究  

  受賞者: 青柳悠也

科研費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• トラクタ非線形動力学理論によるアクティブ安全対策のための技術基盤構築

  基盤研究(A)

  課題番号: 22H00388

  研究期間: 2022年04月  -  2026年03月 

  代表者: 酒井 憲司, 帖佐 直, 松井 正実, 田村 孝浩, 青柳 悠也, 滝元 弘樹, 風間 恵介, 井上 秀彦, 山下 恵, 中島 正裕, 原田 一郎, 手島 司 

  直接経費: 33,000,000（円）  間接経費: 9,900,000（円）  金額合計: 42,900,000（円）

• トラクタ非線形動力学理論によるアクティブ安全対策のための技術基盤構築

  基盤研究(A)

  課題番号: 22H00388

  研究期間: 2022年04月  -  2026年03月 

  代表者: 酒井 憲司, 帖佐 直, 松井 正実, 田村 孝浩, 青柳 悠也, 滝元 弘樹, 風間 恵介, 井上 秀彦, 山下 恵, 中島 正裕, 原田 一郎, 手島 司 

  直接経費: 33,000,000（円）  間接経費: 42,900,000（円）  金額合計: 9,900,000（円）

• 農用車転倒防止のためのリアルタイムパラメータ探索AIを活用した適応型制御システム

  若手研究

  課題番号: 22K14969

  研究期間: 2022年04月  -  2025年03月 

  代表者: 青柳 悠也 

  直接経費: 3,400,000（円）  間接経費: 1,020,000（円）  金額合計: 4,420,000（円）

• 人工知能に関する新規技術の研究（人工知能共同研究講座）

  共同研究

  課題番号: 00000000

  研究期間: 2021年04月  -  2024年03月 

  代表者: 丸山稔, 小林一樹, 山崎公俊, ARNOLD SOLVI FYLGJA, 青柳悠也 

• 施設栽培における自動作業装置の研究開発

  共同研究

  課題番号: 00000000

  研究期間: 2020年10月  -  2021年09月 

  代表者: 小林一樹, 青柳悠也 

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SDGs 【 表示 ／ 非表示 】

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