「ロボティクスと車両ダイナミクスの両方を生かすアルゴリズムを構築し、制御設計することで高精度かつ安定的に車間距離を保つことに成功しました。また人間の『眼』と『運転』のメカニズムを数式モデル化し、自動車の計測と制御を融合した他、センシングのための車載カメラの設置位置や計測箇所も検討しました」と深尾。認知モデルから機械やアクチュエータといった動的モデルまでを組み合わせることで、安全・正確、かつ人間に近いスムーズな自動操舵・隊列走行に近づいた。すでに公道での走行試験、強風や雨天などの悪環境での走行実験も終え、現在は自動車メーカーで実用化が進められている。

また深尾は飛行船ロボットに関する研究でも数々の成果をあげている。その一つ、災害監視無人システムの開発においては、上空を自動飛行しながら回転するカメラで地上を撮影して3次元情報を取得し、人工衛星による撮影では把握できない緻密な3次元地図を作成する技術を生み出した。

現在注力しているのは、収穫や運搬用車両ロボットの開発だ。目下キャベツや玉ねぎなどの野菜の自動収穫機の開発に苦心している。「難しいのは『人間の熟練技』を機械で実現すること。人が収穫機を操縦する場合は、指先の微妙な感覚を頼りにキャベツの根本部分を捉え、繊細な操作でキャベツを刈り取っていきます。この経験と感覚による緻密な操作を機械で行うためには、どこをセンシングし、その情報を制御機構にどのように伝えるか、認知から動作までの作業プロセスを連続的な値として捉え、操舵につなげる必要があります。センシングや制御、駆動をどう組み合わせて最適なシステムを構築するか。その『解』を見つけるのがおもしろい」と深尾は言う。

さらに最近は果樹園を自在に動き回り、草刈りや農薬散布、収穫までを完全無人で行う自動作業用機械の開発も進めている。ここでもデコボコの地面、果樹が林立する中を倒れたりぶつかったりせずに移動する操舵技術や、果実をスムーズ、かつスピーディにもぎ取る「人間技」を機械で実現するという難題に挑んでいる。「5年計画で実用化を目指します」と深尾。人に代わって農業を知的ロボットが担う未来はもうすぐそこまで来ている。

キャベツ畑から果樹園、草刈りから収穫まで、高齢化が進む日本の農業の数々の難点を解決する、実践的なロボット技術の開発が続く。