野生でのロボットの使い方:複雑な林業作業における多様なユーザーグループに対するアクセシビリティのギャップを埋める
Florian Ehrlich-Sommer1, Bernhard Hörl1, Christoph Gollob2
1Human-Centered AI Lab, Institute of Forest Engineering, Department of Ecosystem Management, Climate and Biodiversity, University of Natural Resources and Life Sciences Vienna, Vienna, Austria.
Universal access in the information society
|September 2, 2025
まとめ
この研究では,ライダーを用いた森林調査のためのロボットプラットフォームを評価した. 責任ある林業の自動化のための環境上の考慮事項を強調し,四足のロボットよりも優れた使いやすさを示しました
科学分野:
- ロボットと自動化
- 林業科学
- 環境工学
背景:
- 森の在庫管理は伝統的に手作業が必要で 安全リスクと身体的負担を伴うものです
- ロボット工学と人工知能 (AI) の進歩は,これらの作業を自動化し,効率と安全性を向上させる可能性を秘めています.
- ロボットプラットフォームを現実の森林環境で評価することは,その実用的な応用と限界を理解するために不可欠です.
研究 の 目的:
- LiDARスキャナーを用いた森林のインベントリ作業のためのさまざまなロボットプラットフォームの可用性と有効性を評価する.
- ユニバーサル アクセス 原則に基づくロボットソリューションの環境影響とアクセシビリティを評価する.
- 森林ロボットにAIを統合するための経験的データを提供し,感知,ナビゲーション,意思決定を強化します.
主な方法:
- 3つのロボットプラットフォーム (ボストン・ダイナミクス・スポット,アジャイルX・スカウト,バンカー・ミニ) が,野生の森林環境でリダースキャナーでテストされました.
- ユーザビリティはシステムユーザビリティスケール (SUS) を用いて評価され,さらにモビリティ,バッテリー寿命,環境への影響も評価された.
- 森林工学の学生が参加し,実用的な経験を得て,責任ある技術統合について議論しました.
主要な成果:
- 四足のスポット・プラットフォームは,密度の高い低木地帯で移動に問題がありました (SUSスコア: 78 ± 10).
- 車輪付きAgileX Scoutとトラック付きBunker Miniは優れた使いやすさを示した (SUSスコア:88 ±5).
- AgileX Scoutは環境への干渉を最小限に抑え,Bunker Miniの軌跡は若い植生に偶発的なダメージを与えました. 全てのプラットフォームは 労働者の安全と効率を向上させました
結論:
- ロボット・プラットフォームは,使用性と環境への影響を考慮して,四足のロボットよりも森林の調査に適しています.
- ロボットによるソリューションは 労働者の安全を高め,身体的労力を減らし,林業における LiDAR データ取得を改善することができます.
- この研究は,持続可能な効率的な森林管理を促進する,森林ロボットのAI駆動的な進歩のための基盤を提供します.
