収量予測は，収穫や販売計画を立てる上で重要です．樹冠の構造を正確に把握することで，収量予測の精度向上に繋がります．農家の感覚として各主枝の元気度が角度に表れているため，構造情報の枝角度と半径に着目しました．点群上での角度計測ではスケルトンを用いることで，中心線での精度の高い計測を行うことができます．
そこで本研究では，三次元点群処理と骨格化による枝半径・枝角度計測の精度と信頼性の検証を行なっています．
実験では，真値を確保するために角度を設定したアタッチメントを用いて樹モデルを作成しました．撮影した動画から三次元点群を作成し，スケルトン,トポロジーグラフ抽出を行います．このグラフを用いて主成分分析 (PCA)を行い主幹と主枝，主枝間の角度を計測します．また円柱フィッティングを用いて半径の計測を行います．
結果として，結果から本手法は，枝角度を数度程度，枝半径を数ミリメートル程度の誤差で計測できることが確認されました．
今後は，枝の角度を自動で計測するアルゴリズムの開発や年度の異なる樹の点群を重ね合わせ，差分の分析を行い新規枝の長さを比べ，元気度の評価を進めていこうと考えています．
Publication
- 収量予測のための三次元点群処理と骨格化による樹モデルの枝半径・角度の計測と評価 ，竹田 朝哉，築地原 里樹，高橋 泰岳，The 9th Workshop of Robotics Ongoing Breakthroughs (ROOB2025), 2025.9.6.
