TS-MAMP：第二寿命EV部品とNMSフリーのオンデバイス雑草検出を搭載した再生農業ロボット

TS-MAMP (Telescopic-Sleeve Modular Agricultural Mobile Platform) は、廃棄された低速電気自動車 (LSEV) のコンポーネントを再利用した、3R (Reduce, Reuse, Recycle) の循環経済原則に基づく農業用ロボット。48V BLDC ハブモーターと、60%-80% の健全状態 (State of Health) に選別された鉛蓄電池モジュールを再利用し、パワートレインとシャーシの BOM コストを約 60% 削減 (USD 450 未満)。トラス構造シャーシは 200kg 以上の静的荷重、1200mm から 2000mm の連続調整可能なトレッド幅、5 分以内のモジュール交換を実現。NMS フリーの YOLOv10n 検出器を Jetson Nano に FP16 TensorRT で展開し、オンデバイス推論の実現性を確認。

従来の Agriculture 4.0 ロボットは高コストで小規模農家には不向きだったが、TS-MAMP は廃棄 EV 部品を再利用することでコストを大幅に削減。また、既存の物体検出器は NMS を必要とするが、NMS フリーの YOLOv10n を採用し、エッジデバイスでの効率的な推論を実現。さらに、バッテリーの能動的バランシングにより、再利用バッテリーの性能を最適化している点が新しい。

手法の肝は、廃棄 LSEV の 48V BLDC ハブモーターを back-EMF マッチングでペアリングし、鉛蓄電池モジュールを 60%-80% の健全状態で選別し、100mV 以内のモジュール間電圧偏差で能動的バランシングを行うこと。また、NMS フリーの YOLOv10n を一貫したデュアルアサインメントトレーニングとネガティブサンプル学習で訓練し、FP16 TensorRT で Jetson Nano に展開。トラス構造シャーシにより、軽量かつ高剛性を実現し、トレッド幅の調整とモジュール交換を容易にしている。

有効性は、Wanxi Crop-Weed データセットで YOLOv10n 検出器が 80.87% mAP@0.5 (58.41% mAP@0.5:0.95) を達成し、Jetson Nano での FP16 TensorRT 展開によりオンデバイス推論の実現性を確認。また、シャーシの静的荷重 200kg 以上、トレッド幅調整範囲、モジュール交換時間 5 分以内を実測。コスト削減効果は BOM コストの比較により示された。

要旨からは、議論の余地として、再利用バッテリーの寿命や性能劣化の長期的影響、NMS フリー検出器の精度と速度のトレードオフ、実際の圃場での耐久性や運用コストに関する詳細は不明。また、コスト削減はパワートレインとシャーシに限定されており、認識・除草モジュールを除いている点に注意が必要。

要旨で参照されている研究は、YOLOv10n と Wanxi Crop-Weed データセット。次に読むべき論文としては、YOLOv10 の原著論文、および農業用ロボットの循環経済適用に関する関連研究が挙げられる。