(57)【要約】      （修正有）【課題】農作物の収穫量や品質の向上を目指す農業システムを提供する。【解決手段】農業システムは、無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した参照用画像情報Ｐ１１〜Ｐ１３、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む参照用履歴情報Ｐ２２〜Ｐ２５とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。その後、新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した画像情報と第１連関度の参照用画像情報Ｐ１１〜Ｐ１３との差異と、農作業を実施させた無人航空機の農作業の履歴である第２の参照用履歴情報Ｐ２２〜Ｐ２４より取得した第３連関度に基づき、最適な農作業Ａ〜Ｅを探索する。【選択図】図１６
2020146030.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無人航空機により農作業を行わせる農業システムにおいて、
無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した第１の参照用画像情報と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第１の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度を予め取得する第１の連関度取得手段と、
新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した第１の画像情報と、当該に対して上記無人航空機により施してきた農作業の履歴を含む第１の履歴情報とを取得する第１の情報取得手段と、
上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索する探索手段と、
上記探索手段により探索された農作業を上記無人航空機に実行させる作業制御手段とを備え、
上記第１の情報取得手段は、無人航空機が上記圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、上記飛行経路上に設定された区分領域単位で第１の画像情報を取得し、
上記探索手段は、上記区分領域単位で施すべき農作業を探索し、
上記作業制御手段は、上記区分領域単位で上記無人航空機に実行させる農作業を制御すること
を特徴とする農業システム。
【請求項２】
上記探索手段により上記区分領域単位で探索される農作業からなる参照用農作業情報と、上記無人航空機の飛行経路との３段階以上の第２連関度を予め取得する第２の連関度取得手段を備え、
上記作業制御手段は、上記探索手段により新たに農作業が探索された場合には、上記第２の連関度取得手段により取得した第２連関度を参照し、探索された上記農作業に応じた参照用農作業情報と飛行経路との３段階以上の第２連関度に基づき、飛行経路を探索し、探索した飛行経路に基づいて上記農作業を実行させること
を特徴とする請求項１記載の農業システム。
【請求項３】
上記第１の連関度取得手段は、上記無人航空機により施すべき農作業が農薬、水、肥料の何れかの散布液を散布する場合には、散布液の散布量及び飛行速度で当該農作業を構成し、
上記探索手段は、上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業における散布液の散布量及び飛行速度を探索すること
索し、探索した散布量及び飛行速度に基づいて上記農作業を実行させること
を特徴とする請求項１記載の農業システム。
【請求項４】
上記第２連関度取得手段は、上記農作業の結果としての収穫量と、上記散布液の散布量の総量に基づいて形成された上記第１連関度を取得すること
を特徴とする請求項３記載の農業システム。
【請求項５】
農作業を実行させた後の農作物を撮像した画像情報と、上記第１の参照用画像情報との差異を検出することで得られた参照用差異画像と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第２の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第３連関度を予め取得する第３の連関度取得手段と、
上記作業制御手段により上記農作業を実行させた後の農作物を撮像した第２の画像情報と、第１の画像情報との差異を検出することで得られた差異画像と、上記作業制御手段により実行させた上記農作業の履歴を含む第２の履歴情報とを取得する第２の情報取得手段とを備え、
上記探索手段は、上記第３の連関度取得手段により取得した第３連関度を参照し、上記第２の情報取得手段を介して取得された差異画像と第２の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索すること
を特徴とする請求項１〜４のうち何れか１項記載の農業システム。
【請求項６】
上記第１連関度取得手段は、その農作物の育成過程における気候状況に関する参照用気候情報との上記組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度を予め取得し、
上記第１の情報取得手段は、新たに農作業を行わせる農作物の育成過程における気候状況に関する気候情報を取得し、
上記探索手段は、上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、更に上記情報取得手段を介して取得された気候情報に基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索すること
を特徴とする請求項１〜５のうち何れか１項記載の農業システム。
【請求項７】
上記第１連関度取得手段は、その農作物の市況に関する参照用市況情報との上記組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度を予め取得し、
上記第１の情報取得手段は、新たに農作業を行わせる農作物の市況に関する市況情報を取得し、
上記探索手段は、上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、更に上記情報取得手段を介して取得された市況情報に基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索すること
を特徴とする請求項１〜６のうち何れか１項記載の農業システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、農作物の収穫量や品質の向上を視野に入れ、これを目指すための最適な農作業を行ってくれる無人航空機を含めた農業システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
農業人口の高齢化に伴い、農作業のスキルを持つベテランの農家の減少、ひいてはスキル伝承する若手の農家の不足が昨今において問題になっている。このような中で、ベテランの農家によるスキル伝承を行う代わりに、人工知能が栽培方法を上限する考えが提唱されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
農作業の栽培方法の助言を人工知能によりアシストするためには、育成中の農作物の将来の収穫量や品質を見通したうえで、現時点においてより最適な栽培を行っていく必要がある。しかしながら、従来において、この農作物の収穫量や品質の向上を視野に入れ、これを目指すための最適な助言を行う人工知能が特段提案されていないのが現状であった。また近年においては、ドローンを始めとする無人航空機により農作業を行わせる農業システムが提案されているが、このような人工知能を盛り込んだ無人航空機に農作業を行わせることで、農作物の収穫量や品質の向上を労力の負担を軽減しつつ実現することができる。しかしながら、このような人工知能が盛り込まれた無人航空機が未だ提案されていないのが現状であった。
【０００４】
そこで本発明は、上述した問題点に鑑みて案出されたものであり、その目的とするところは、農作物の収穫量や品質の向上を視野に入れ、これを目指すための最適な農作業を行ってくれる無人航空機を含めた農業システムを提案することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明を適用した農業システムは、無人航空機により農作業を行わせる農業システムにおいて、無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した第１の参照用画像情報と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第１の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度を予め取得する第１の連関度取得手段と、新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した第１の画像情報と、当該に対して上記無人航空機により施してきた農作業の履歴を含む第１の履歴情報とを取得する第１の情報取得手段と、上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索する探索手段と、上記探索手段により探索された農作業を上記無人航空機に実行させる作業制御手段とを備え、上記第１の情報取得手段は、無人航空機が上記圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、上記飛行経路上に設定された区分領域単位で第１の画像情報を取得し、上記探索手段は、上記区分領域単位で施すべき農作業を探索し、上記作業制御手段は、上記区分領域単位で上記無人航空機に実行させる農作業を制御することを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
この農作物の収穫量や品質の向上を視野に入れ、これを目指すための最適な助言を行う人工知能による指示に基づいて無人航空機に農作業を行わせることができ、農作物の収穫量や品質の向上を労力の負担を軽減しつつ実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】本発明を適用したシステムの全体構成を示すブロック図である。
【図２】探索装置の具体的な構成例を示す図である。
【図３】本発明の動作について説明するための図である。
【図４】本発明の動作について説明するための図である。
【図５】本発明の動作について説明するための図である。
【図６】本発明の動作について説明するための図である。
【図７】本発明の動作について説明するための図である。
【図８】本発明の動作について説明するための図である。
【図９】本発明の動作について説明するための図である。
【図１０】本発明の動作について説明するための図である。
【図１１】本発明の動作について説明するための図である。
【図１２】本発明の動作について説明するための図である。
【図１３】本発明の動作について説明するための図である。
【図１４】本発明の動作について説明するための図である。
【図１５】本発明の動作について説明するための図である。
【図１６】本発明の動作について説明するための図である。
【図１７】本発明の動作について説明するための図である。
【図１８】本発明の動作について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下、本発明を適用した農業システムについて、図面を参照しながら詳細に説明をする。
【０００９】
第１の実施形態
図１は、本発明を適用した農作物の栽培助言プログラムが実装される農業システム１０１の全体構成を示すブロック図である。農業システム１０１は、情報取得部９と、情報取得部９に接続された探索装置１０２と、探索装置１０２に接続されたデータベース１０３と、探索装置１０２との間で有線又は無線で通信が可能な無人航空機１とを備えている。
【００１０】
情報取得部９は、本システムを活用する者が各種コマンドや情報を入力するためのデバイスであり、具体的にはキーボードやボタン、タッチパネル、マウス、スイッチ等により構成される。情報取得部９は、テキスト情報を入力するためのデバイスに限定されるものではなく、マイクロフォン等のような音声を検知してこれをテキスト情報に変換可能なデバイスで構成されていてもよい。また情報取得部９は、カメラ等の画像を撮影可能な撮像装置として構成されていてもよい。情報取得部９は、紙媒体の書類から文字列を認識できる機能を備えたスキャナで構成されていてもよい。また情報取得部９は、後述する探索装置１０２と一体化されていてもよい。情報取得部９は、検知した情報を探索装置１０２へと出力する。また温度センサ、湿度センサ、雨量センサ等、外部環境を計測するための各種センサにより構成されていてもよい。
【００１１】
データベース１０３は、過去の農作物の育成に関する様々な情報が蓄積されている。例えば農作物の生育状況を撮影した画像データ、農作物の害虫による被害状況や農作物の病気による被害状況を示す画像データ、農作物を作付けする土壌を分析した土壌データ、その農作物の育成過程において検知した外部環境データ（例えば、日射量、温度、湿度、風向、雨量等の天候状況に関するデータ、台風、洪水、旱魃、日照り等の災害状況に関するデータ）、過去の農作業履歴に関するデータ、農作物の育成時期に関するデータ、農作物の種類に関するデータ等が記録されている。
【００１２】
探索装置１０２は、例えば、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）等を始めとした電子機器で構成されているが、ＰＣ以外に、携帯電話、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等、他のあらゆる電子機器で具現化されるものであってもよい。ユーザは、この探索装置１０２による探索解を得ることにより、現在育成中の農作物に関する最適な栽培方法の助言を得ることができる。探索装置１０２は実際に助言を行う場合には画面上に具体的な栽培方法の助言内容を表示したり、これを音声で流したり、あるいはプリンタにより紙媒体に助言内容を印刷して表示するようにしてもよい。
【００１３】
図２は、探索装置１０２の具体的な構成例を示している。この探索装置１０２は、探索装置１０２全体を制御するための制御部１２４と、操作ボタンやキーボード等を介して各種制御用の指令を入力するための操作部１２５と、例えば無人航空機１と有線通信又は無線通信を行うための通信部１２６と、各種判断を行う判断部１２７と、ハードディスク等に代表され、実行すべき検索を行うためのプログラムを格納するための記憶部１２８とが内部バス１２１にそれぞれ接続されている。さらに、この内部バス１２１には、実際に情報を表示するモニタとしての表示部１２３が接続されている。
【００１４】
制御部１２４は、内部バス１２１を介して制御信号を送信することにより、探索装置１０２内に実装された各構成要素を制御するためのいわゆる中央制御ユニットである。また、この制御部１２４は、操作部１２５を介した操作に応じて各種制御用の指令を内部バス１２１を介して伝達する。
【００１５】
操作部１２５は、キーボードやタッチパネルにより具現化され、プログラムを実行するための実行命令がユーザから入力される。この操作部１２５は、上記実行命令がユーザから入力された場合には、これを制御部１２４に通知する。この通知を受けた制御部１２４は、判断部１２７を始め、各構成要素と協調させて所望の処理動作を実行していくこととなる。この操作部１２５は、前述した情報取得部９として具現化されるものであってもよい。
【００１６】
判断部１２７は、農作物の栽培方法につき、どのような助言を行うべきかの判断を担う。この判断部１２７は、推定動作を実行するに当たり、必要な情報として記憶部１２８に記憶されている各種情報や、データベース１０３に記憶されている各種情報を読み出す。この判断部１２７は、人工知能により制御されるものであってもよい。この人工知能はいかなる周知の人工知能技術に基づくものであってもよい。
【００１７】
表示部１２３は、制御部１２４による制御に基づいて表示画像を作り出すグラフィックコントローラにより構成されている。この表示部１２３は、例えば、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）等によって実現される。
【００１８】
記憶部１２８は、ハードディスクで構成される場合において、制御部１２４による制御に基づき、各アドレスに対して所定の情報が書き込まれるとともに、必要に応じてこれが読み出される。また、この記憶部１２８には、本発明を実行するためのプログラムが格納されている。このプログラムは制御部１２４により読み出されて実行されることになる。
【００１９】
上述した構成からなる農業システム１０１における動作について説明をする。
【００２０】
農業システム１０１では、例えば図３に示すように、参照用画像情報と、参照用土壌情報との組み合わせが形成されていることが前提となる。参照用画像情報とは、育成過程にある農作物をカメラにより撮影した画像である。農作物の撮影画像は、種まき、苗を作る段階から収穫に至るまで時系列的に順次撮影されたものであってもよい。また農作物の撮影画像は、畑や水田を全体的に捉えた撮影範囲の画像で構成してもよいし、畑や水田における農作物の葉や茎、実などを至近距離で撮影した画像も含まれる。また撮影画像は、ドローン等のような無人航空機を介して撮影されたものであってもよいし、地上に設置されたカメラにより撮影されたものであってもよい。このようなカメラにより、農作物の生育状況、農作物に発生した害虫被害、農作物に発生した病気等を検知することができる。ちなみに、この参照用画像情報は、カメラにより撮影した生の画像をそのまま画像情報として取得するようにしてもよいし、周知のディープラーニング技術を活用し、画像の特徴的な部分のみを抽出してこれを参照用画像情報としてもよい。
【００２１】
また参照用土壌情報は、農作物が作付けされる土壌に関するあらゆる情報が含まれる。この参照用土壌情報の例としては、土壌の成分、ｐＨ、含水量、温度等が含まれる。実際に土壌の成分を採取し、化学的分析手法に基づいて分析された結果を用いてもよいし、周知の土壌センサにより検知されたデータを用いてもよい。また土壌をカメラにより撮像した画像、更にこれを周知のディープラーニング技術を活用し、画像の特徴的な部分のみを抽出したものも用いてもよい。
【００２２】
図３の例では、入力データとして例えば参照用画像情報Ｐ１１〜Ｐ１３、参照用土壌情報Ｐ１４〜１７であるものとする。このような入力データとしての、参照用画像情報に対して、参照用土壌情報が組み合わさったものが、図３に示す中間ノードである。各中間ノードは、更に出力に連結している。この出力においては、出力解としての、農作物の栽培方法が表示されている。
【００２３】
参照用画像情報と参照用土壌情報との各組み合わせ（中間ノード）は、この出力解としての、農作物の栽培方法に対して３段階以上の連関度を通じて互いに連関しあっている。参照用画像情報と参照用土壌情報がこの連関度を介して左側に配列し、各農作物の栽培方法が連関度を介して右側に配列している。連関度は、左側に配列された参照用画像情報と参照用土壌情報に対して、何れの農作物の栽培方法と関連性が高いかの度合いを示すものである。換言すれば、この連関度は、各参照用画像情報と参照用土壌情報が、いかなる農作物の栽培方法に紐付けられる可能性が高いかを示す指標であり、参照用画像情報と参照用土壌情報から最も確からしい、最も適した、農作物の栽培方法を選択する上での的確性を示すものである。図３の例では、連関度としてｗ１３〜ｗ２２が示されている。このｗ１３〜ｗ２２は以下の表１に示すように１０段階で示されており、１０点に近いほど、中間ノードとしての各組み合わせが出力としての農作物の栽培方法と互いに関連度合いが高いことを示しており、逆に１点に近いほど中間ノードとしての各組み合わせが出力としての農作物の栽培方法と互いに関連度合いが低いことを示している。
【００２４】
【表１】
2020146030.tif 000003
【００２５】
探索装置１０２は、このような図３に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置１０２は、実際の探索解の判別を行う上で、参照用画像情報と、参照用土壌情報、並びにその場合において適した農作物の栽培方法がどの程度であったか、過去のデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図３に示す連関度を作り上げておく。
【００２６】
例えば、参照用画像情報Ｐ１１が外注による被害を受けている農作物の状態を映し出しているものとする。このとき、その農作物が実際に作付けされていた土壌の成分を調査したところ参照用土壌情報Ｐ１４に対応する「ｐＨ●●、成分○×」であったとき、以前のデータにおいて実際の農作物を栽培方法を調査し、どの栽培方法が収穫量を向上させる上で、或いは農作物の品質を向上させる上で、ベストであるかを調べる。農作物が、このような参照用画像情報Ｐ１１、参照用土壌情報Ｐ１４の状況下で、過去いかなる栽培方法を施し、その結果、農作物の収穫量や品質がどの程度であったかを調べた上で、この連関度を形成させる。参照用画像情報Ｐ１１、参照用土壌情報Ｐ１４の状況下で、例えば栽培方法「肥料〇〇の散布を週２回、農薬△△の散布を月１回」を行った結果、収穫量、品質が向上した場合には、その栽培方法の連関度を強くする。一方、参照用画像情報Ｐ１１、参照用土壌情報Ｐ１４の状況下で、栽培方法「水の散布を一日２回、除草を週１回」を行った結果、収穫量、品質が芳しいものではなかった場合には、その連関度を低くする。
【００２７】
このような参照用画像情報、参照用土壌情報に対する過去施した栽培方法とその結果（収穫量等）に基づいて連関度を形成していく。
【００２８】
実際にこのような参照用画像情報、参照用土壌情報に対する過去施した栽培方法とその結果（収穫量等）の関係が記載されている電子データがある場合には、これを分析、解析することで、連関度を作り出すようにしてもよい。この分析、解析は人工知能により行うようにしてもよい。かかる場合には、例えば参照用画像情報Ｐ１１で、かつ参照用土壌情報Ｐ１６「ｐＨ▲▲、成分□○」である場合に、その農作物の実際の収穫量と実際に施した栽培方法を過去のデータから分析する。栽培方法「肥料〇〇の散布を週２回、農薬△△の散布を月１回」を施したところ、収穫量が以前よりも増えた場合には、この栽培方法「肥料〇〇の散布を週２回、農薬△△の散布を月１回」につながる連関度をより高く設定する。栽培方法「水の散布を一日２回、除草を週１回」を施したところ、収穫量が以前よりも増えた場合には、この栽培方法「「水の散布を一日２回、除草を週１回」につながる連関度をより高く設定する。
【００２９】
また、この図３に示す連関度は、人工知能におけるニューラルネットワークのノードで構成されるものであってもよい。即ち、このニューラルネットワークのノードが出力に対する重み付け係数が、上述した連関度に対応することとなる。またニューラルネットワークに限らず、人工知能を構成するあらゆる意思決定因子で構成されるものであってもよい。
【００３０】
図３に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用画像情報Ｐ１１に対して、参照用土壌情報Ｐ１４の組み合わせのノードであり、栽培方法「肥料□□に肥料××を混合して週１回散布」の連関度がｗ１５、栽培方法「農薬△〇を２週間に１回散布、除草を週２回」の連関度がｗ１６となっている。ノード６１ｃは、参照用画像情報Ｐ１２に対して、参照用土壌情報Ｐ１５、Ｐ１７の組み合わせのノードであり、栽培方法「水の散布を一日２回、除草を週１回」の連関度がｗ１７、栽培方法「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」の連関度がｗ１８となっている。
【００３１】
このような連関度が、人工知能でいうところの学習済みデータとなる。このような学習済みデータを作った後に、実際にこれから農作物の栽培方法を新たに助言する際において、上述した学習済みデータを利用して農作物の栽培方法を探索することとなる。かかる場合には、画像情報を新たに取得するとともに、土壌情報を取得する。
【００３２】
新たに取得する画像情報は、上述した情報取得部９によるカメラにより画像を撮影する。この撮影は、これから新たに育成しようとする農作物を対象とする。
【００３３】
土壌情報の取得は、実際にその新たに育成しようとする農作物が作付けされた土壌であり、その取得方法は、上述した参照用土壌情報を取得する際と同様である。
【００３４】
このようにして新たに取得した画像情報と、土壌情報に基づいて、実際にその新たに画像情報と土壌情報とを取得した農作物の栽培方法を探索する。かかる場合には、予め取得した図３（表１）に示す連関度を参照する。例えば、新たに取得した画像情報がＰ１２と同一かこれに類似するものである場合であって、土壌情報がＰ１７である場合には、連関度を介してノード６１ｄが関連付けられており、このノード６１ｄは、「肥料□□に肥料××を混合して週１回散布」がｗ１９、「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」が連関度ｗ２０で関連付けられている。かかる場合には、連関度のもっと高い「肥料□□に肥料××を混合して週１回散布」を最適解として選択する。但し、最も連関度の高いものを最適解として選択することは必須ではなく、連関度は低いものの連関性そのものは認められる「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」を最適解として選択するようにしてもよい。また、これ以外に矢印が繋がっていない出力解を選択してもよいことは勿論であり、連関度に基づくものであれば、その他いかなる優先順位で選択されるものであってもよい。
【００３５】
また、入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２の例を以下の表２に示す。
【００３６】
【表２】
2020146030.tif 000004
【００３７】
この入力から伸びている連関度ｗ１〜ｗ１２に基づいて中間ノード６１が選択されていてもよい。つまり連関度ｗ１〜ｗ１２が大きいほど、中間ノード６１の選択における重みづけを重くしてもよい。しかし、この連関度ｗ１〜ｗ１２は何れも同じ値としてもよく、中間ノード６１の選択における重みづけは何れも全て同一とされていてもよい。
【００３８】
図４は、上述した参照用画像情報と、参照用外部環境情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する農作物の栽培方法との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００３９】
入力データとしては、このような参照用画像情報と、参照用外部環境情報が並んでいる。このような入力データとしての、参照用画像情報に対して、参照用外部環境情報が組み合わさったものが、図４に示す中間ノードである。
【００４０】
参照用外部環境情報とは、その農作物の育成過程において検知した外部環境データであり、例えば、日射量、温度、湿度、風向、雨量等の天候状況に関するデータ、台風、洪水、旱魃、日照り等の災害状況に関するデータ等である。実際にこの参照用外部環境情報は、参照用画像情報の取得時点における外部環境を取得することが望ましいがこれに限定されるものではない。これらの参照用外部環境情報は、温度センサ、湿度センサ、光量センサ、風向計、雨量計等リアルタイムなデータを取得するためのセンシング手段で構成されていてもよいが、台風や洪水の被害状況や旱魃、日照り等の状況を事後的に解析するものであってもよい。
【００４１】
探索装置１０２は、このような図４に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置１０２は、実際の農作物の栽培方法を新たに助言する上で、参照用画像情報と、参照用外部環境情報、並びにその場合の農作物の栽培方法がどれが最適であったかデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００４２】
図４に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用画像情報Ｐ１１に対して、参照用外部環境情報Ｐ１８「雨量●●、温度○×」の組み合わせのノードであり、「肥料□□に肥料××を混合して週１回散布」の連関度がｗ１５、「農薬△〇を２週間に１回散布、除草を週２回」の連関度がｗ１６となっている。
【００４３】
このような連関度が設定されている場合も同様に、画像情報を新たに取得するとともに、外部環境情報を取得する。画像情報は参照用画像情報に対応し、外部環境情報は、参照用外部環境情報に対応する。
【００４４】
外部環境情報の取得方法は、上述した参照用外部環境情報の取得方法と同様である。
【００４５】
農作物の栽培方法を新たに助言する上では、予め取得した図４に示す連関度を参照する。例えば、取得した画像が参照用画像情報Ｐ１２に同一又は類似で、取得した外部環境情報が、参照用外部環境情報Ｐ１９に相当するものである場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「水の散布を一日２回、除草を週１回」が連関度ｗ１７で、また「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」が連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際にその新たに画像情報と外部環境情報とを取得した時点における農作物の栽培方法を探索していくことになる。
【００４６】
図５は、上述した参照用画像情報と、参照用履歴情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する農作物の栽培方法との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００４７】
入力データとしては、このような参照用画像情報と、参照用履歴情報が並んでいる。このような入力データとしての、参照用画像情報に対して、参照用履歴情報が組み合わさったものが、図５に示す中間ノード６１である。
【００４８】
参照用履歴情報とは、その農作物の育成過程において実際に行ってきた農作業の履歴である。種まきから苗を植え、収穫に至るまで具体的にどのような農作業を行ってきたのかが整理されている。例えば、水を撒いたり、肥料を施したり、農薬を散布したり、雑草の駆除を行ったりする農作業を、いつ、どの程度、どのように行ったのかがこの参照用履歴情報として反映されている。実際にこの参照用履歴情報は、農家がつけた農作業日誌を電子データ化したもので構成しても良いし、実際に農作業を行った記録が記載されたPCやスマートフォン等を通じて取得したものであってもよい。
【００４９】
探索装置１０２は、このような図５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置１０２は、実際の農作物の栽培方法を新たに探索する上で、参照用画像情報と、参照用履歴情報、並びにその場合の農作物の栽培方法がどれが最適であるかのデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図５に示す連関度を作り上げておく。
【００５０】
図５に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用画像情報Ｐ１１に対して、参照用外部環境情報Ｐ２２の組み合わせのノードであり、「肥料□□に肥料××を混合して週１回散布」の連関度がｗ１５、「農薬△〇を２週間に１回散布、除草を週２回」の連関度がｗ１６となっている。
【００５１】
このような連関度が設定されている場合も同様に、画像情報を新たに取得するとともに、履歴情報を取得する。画像情報は参照用画像情報に対応し、履歴情報は、参照用履歴情報に対応する。
【００５２】
履歴情報の取得方法は、上述した参照用履歴情報の取得方法と同様である。
【００５３】
農作物の栽培方法を探索する上では、予め取得した図５に示す連関度を参照する。例えば、取得した画像が参照用画像情報Ｐ１２に同一又は類似で、取得した履歴情報が、参照用履歴情報Ｐ２３に相当するものである場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「水の散布を一日２回、除草を週１回」が連関度ｗ１７で、また「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」が連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際にその新たに画像情報と履歴情報とを取得し、農作物の栽培方法を求めていくことになる。
【００５４】
図６は、上述した参照用画像情報と、参照用土壌情報に加えて、更に参照用時期情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する農作物の栽培方法との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００５５】
参照用時期情報とは、実際にこの参照用画像情報を取得している時点がいつであるかを示す情報である。
【００５６】
かかる場合において、連関度は、参照用画像情報と、参照用土壌情報と、参照用時期情報との組み合わせの集合が上述と同様に中間ノードのノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。
【００５７】
例えば、図６において、ノード６１ｃは、参照用画像情報Ｐ１２が連関度ｗ３で、参照用土壌情報Ｐ１５が連関度ｗ７で、参照用時期情報Ｐ２７が連関度ｗ１１で連関している。同様にノード６１ｅは、参照用画像情報Ｐ１３が連関度ｗ５で、参照用土壌情報Ｐ１５が連関度ｗ８で、参照用時期情報Ｐ２６が連関度ｗ１０で連関している。
【００５８】
このような連関度が設定されている場合も同様に、新たに取得した画像情報と、土壌情報に加え、その画像情報の取得時点における時期情報に基づいて、農作物の栽培方法を探索する。
【００５９】
この農作物の栽培方法を探索する上で予め取得した図６に示す連関度を参照する。例えば、取得した画像が参照用画像情報Ｐ１２に同一又は類似で、取得した土壌情報が参照用土壌情報Ｐ１５に対応し、更に取得した時期情報が参照用時期情報Ｐ２７に対応する場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「水の散布を一日２回、除草を週１回」が連関度ｗ１７で、また「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」が連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際に探索解を求めていくことになる。
【００６０】
このような参照用時期情報を更に組み合わせる場合には、上述した参照用画像情報と、参照用土壌情報との組み合わせ以外に、参照用画像情報と参照用外部環境情報との組み合わせ、参照用画像情報と参照用履歴情報との組み合わせにおいても適用可能である。
【００６１】
図７は、上述した参照用画像情報と、参照用土壌情報に加えて、更に参照用種類情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する農作物の栽培方法との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【００６２】
参照用種類情報とは、農作物の種類、品種に関する情報である。農作物の種類は、農作物を育成する農家等から聴取したり画像から判別することで取得する。
【００６３】
かかる場合において、連関度は、図７に示すように、参照用画像情報と、参照用土壌情報と、参照用種類情報との組み合わせの集合が上述と同様に中間ノードのノード６１ａ〜６１ｅとして表現されることとなる。
【００６４】
例えば、図７において、ノード６１ｃは、参照用画像情報Ｐ１２が連関度ｗ３で、参照用土壌情報Ｐ１５が連関度ｗ７で、参照用種類情報Ｐ２９が連関度ｗ１１で連関している。同様にノード６１ｅは、参照用画像情報Ｐ１３が連関度ｗ５で、参照用土壌情報Ｐ１５が連関度ｗ８で、参照用種類情報Ｐ２８が連関度ｗ１０で連関している。
【００６５】
このような連関度が設定されている場合も同様に、新たに取得した画像情報と、土壌情報に加え、その画像情報の取得対象といえる農作物の種類に基づいて、農作物の栽培方法
を探索する。
【００６６】
この農作物の栽培方法を探索する上で予め取得した図７に示す連関度を参照する。例えば、取得した画像が参照用画像情報Ｐ１２に同一又は類似で、取得した土壌情報が参照用土壌情報Ｐ１５に対応し、更に取得した種類情報が参照用種類情報Ｐ２９に対応する場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、「水の散布を一日２回、除草を週１回」が連関度ｗ１７で、また「種まき後３か月経過したら防虫ネットを張る」が連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際に探索解を求めていくことになる。
【００６７】
このような参照用種類情報を更に組み合わせる場合には、上述した参照用画像情報と、参照用土壌情報との組み合わせ以外に、参照用画像情報と参照用外部環境情報との組み合わせ、参照用画像情報と参照用履歴情報との組み合わせ、更にこれらに参照用時期情報を組み合わせる場合においても適用可能である。
【００６８】
上述した連関度においては、１０段階評価で連関度を表現しているが、これに限定されるものではなく、３段階以上の連関度で表現されていればよく、逆に３段階以上であれば１００段階でも１０００段階でも構わない。一方、この連関度は、２段階、つまり互いに連関しているか否か、１又は０の何れかで表現されるものは含まれない。
【００６９】
上述した構成からなる本発明によれば、農作物の栽培方法の探索から探索した結果に基づく助言までを、特段の熟練を要することなく、少ない労力で容易に行うことが可能となる。また本発明によれば、この探索解の判断を、人間が行うよりも高精度に行うことが可能となる。更に、上述した連関度を人工知能（ニューラルネットワーク等）で構成することにより、これを学習させることでその判別精度を更に向上させることが可能となる。
【００７０】
また、本発明によれば、３段階以上に設定されている連関度を介して農作物の栽培方法の探索を行う点に特徴がある。連関度は、上述した５段階以外に、例えば０〜１００％までの数値で記述することができるが、これに限定されるものではなく３段階以上の数値で記述できるものであればいかなる段階で構成されていてもよい。
【００７１】
このような３段階以上の数値で表される連関度に基づいて最も確からしい農作物の栽培方法を探索することで、探索解の可能性の候補として複数考えられる状況下において、当該連関度の高い順に探索して表示することも可能となる。このように連関度の高い順にユーザに表示できれば、より確からしい探索解を優先的に表示することも可能となる。
【００７２】
これに加えて、本発明によれば、連関度が１％のような極めて低い出力の判別結果も見逃すことなく判断することができる。連関度が極めて低い判別結果であっても僅かな兆候として繋がっているものであり、何十回、何百回に一度は、その判別結果として役に立つ場合もあることをユーザに対して注意喚起することができる。
【００７３】
更に本発明によれば、このような３段階以上の連関度に基づいて探索を行うことにより、閾値の設定の仕方で、探索方針を決めることができるメリットがある。閾値を低くすれば、上述した連関度が１％のものであっても漏れなく拾うことができる反面、より適切な判別結果を好適に検出できる可能性が低く、ノイズを沢山拾ってしまう場合もある。一方、閾値を高くすれば、最適な探索解を高確率で検出できる可能性が高い反面、通常は連関度は低くてスルーされるものの何十回、何百回に一度は出てくる好適な解を見落としてしまう場合もある。いずれに重きを置くかは、ユーザ側、システム側の考え方に基づいて決めることが可能となるが、このような重点を置くポイントを選ぶ自由度を高くすることが可能となる。
【００７４】
更に本発明では、上述した連関度を更新させるようにしてもよい。この更新は、例えばインターネットを始めとした公衆通信網を介して提供された情報を反映させるようにしてもよい。また農作物の画像を撮像し、これ以外に土壌情報、外部環境情報、履歴情報、時期情報、種類情報と、これらに対する収穫量や品質に関する知見、情報、データを取得し、その収穫量や品質を向上させる上で好適な農作物の栽培方法に関する情報を得た場合、これらに応じて連関度を上昇させ、或いは下降させる。
【００７５】
つまり、この更新は、人工知能でいうところの学習に相当する。新たなデータを取得し、これを学習済みデータに反映させることを行っているため、学習行為といえるものである。
【００７６】
また、この連関度の更新は、公衆通信網から取得可能な情報に基づく場合以外に、専門家による研究データや論文、学会発表や、新聞記事、書籍等の内容に基づいてシステム側又はユーザ側が人為的に、又は自動的に更新するようにしてもよい。これらの更新処理においては人工知能を活用するようにしてもよい。
【００７７】
また学習済モデルを最初に作り上げる過程、及び上述した更新は、教師あり学習のみならず、教師なし学習、ディープラーニング、強化学習等を用いるようにしてもよい。教師なし学習の場合には、入力データと出力データのデータセットを読み込ませて学習させる代わりに、入力データに相当する情報を読み込ませて学習させ、そこから出力データに関連する連関度を自己形成させるようにしてもよい。
【００７８】
第２の実施形態
以下、本発明を適用した農業システム１について無人航空機を利用する第２の実施形態について図面を参照しながら詳細に説明をする。
【００７９】
図８は、本発明を適用した無人航空機１並びにこれを操縦するための操作端末２の外観構成を示している。
【００８０】
無人航空機１は、いわゆる小型でかつ無人飛行が可能なドローン（マルチコプター）や無人ヘリコプターであり、ローター１１と、ローター１１を駆動するローター用モーター１２と、先端にローター用モーター１２が取り付けられたモーターステイ１３と、モーターステイ１３の根本に取り付けられた据付器具２０と、据付器具２０を上下から挟持する第１中央プレート１６及び第２中央プレート１７と、この第２中央プレート１７上に設けられた制御ユニット１５と、第２中央プレート１７に対して上側に離間させて平行に設けられた第３中央プレート１８と、この第３中央プレート１８上に設けられたバッテリー１４とを備えている。
【００８１】
またこの無人航空機１は、第１中央プレート１６から下方に向けて延長する複数本の脚部２６と、この脚部２６の下端にそれぞれ設けられた２本のスキッド２８と、この２本のスキッド２８に架設されている載置用アーム２７と、載置用アーム上に載置されている薬液タンク２４と、脚部２６から外側に向けて延長された左右一対の右側ブーム２１並びに左側ブーム２２と、右側ブーム２１に設けられたノズル２３ａ〜２３ｃと、左側ブーム２２に設けられたノズル２３ｄ〜２３ｆとを備えている。
【００８２】
ローター１１は、ローター用モーター１２の回転に基づき回転するとともに、無人航空機１に対して浮力を与えることができるものである。本実施の形態においては、４基のローター１１を有するクアッドコプターを例にとり説明をするが、これに限定されるものではなく、要求される飛行性能や、故障に対する信頼性、許容されるコスト等に応じて、ローター１１を１基で構成したヘリコプター、ローター１１を３基で構成したトリコプター、ローター１１を６基で構成したヘキサコプター、ローター１１を８基で構成したオクトコプターとして具現化されるものであってもよい。
【００８３】
ローター用モーター１２は、ローター１１それぞれに対して設けられており、バッテリー１４からモーターステイ１３を介して供給されてくる電力に基づいて回転動作可能とされている。ローター用モーター１２は、上記の機能を有する限りにおいて限定されず、いかなる市販のものを適用することができる。ローター用モーター１２を回転させることによりローター１１を回転させることができ、無人航空機１を即座に垂直方向に向けて上昇させ又は下降させることができ、或いはその場で静止させることも可能となる。また、無人航空機１を前後左右に移動させる場合は、進行方向のローター用モーター１２の回転数を下げ、進行方向とは反対側のローター用モーター１２の回転数を上げる。これにより、無人航空機１は進行方向に対して前かがみの姿勢となり、進行方向に移動することが可能となる。また、ローター用モーター１２の回転方向による出力の調整を行うことで、無人航空機１自体を回転させることも可能となる。これらローター用モーター１２の回転数の制御は、制御ユニット１５を介して行われる。
【００８４】
モーターステイ１３は、第１中央プレート１６及び第２中央プレート１７から互いに異なる方向に向けて延長されている。特に４基のローター１１を有するクアッドコプターで構成する場合、これらをそれぞれ支持するモーターステイ１３は、平面視で互いに約９０°間隔となるように延長されている。このモーターステイ１３は、例えば金属製又は樹脂製、カーボン製、又はその他の材料からなる管体で構成されていてもよい。かかる場合には、このモーターステイ１３の管体内にバッテリー１４からの電力供給のためのケーブルを挿通させることができる。
【００８５】
第１中央プレート１６及び第２中央プレート１７は、互いに金属製又は樹脂製等の板状体で構成されている。この第１中央プレート１６及び第２中央プレート１７は、挟持させる据付器具２０を介して互いに略平行となるように設けられる。第１中央プレート１６には脚部２６を取り付ける上で必要な図示しないネジ孔等が予め設けられている。第２中央プレート１７についても同様に制御ユニット１５を取り付ける上で必要なネジ孔が予め設けられている。
【００８６】
制御ユニット１５は、各種制御に必要な集積回路やデバイスを収容するための筐体で構成されている。この制御ユニット１５は、第２中央プレート１７上に設けられたネジ孔にネジを介して固定される。この制御ユニット１５のブロック構成の詳細は後述する。
【００８７】
第３中央プレート１８は、金属製又は樹脂製等の板状体で構成されている。第３中央プレート１８は、第２中央プレート１７の表面に立設された長ネジ１８ａを介して固定されることで、当該第２中央プレート１７に対して離間させつつ平行となるように設けられる。
【００８８】
バッテリー１４は、制御ユニット１５やローター用モーター１２を駆動させるために必要な電力を供給するための電池である。またバッテリー１４は、ノズル２３を制御する上で必要な電力も供給する。このバッテリー１４は、着脱自在に構成され、充電が可能な仕様とされていてもよい。
【００８９】
脚部２６の下端に設けられているスキッド２８は、無人航空機１が地面に着陸した場合において接地させるために設けられている。同様にスキッド２８間に設けられる載置用アーム２７も無人航空機１が地面に着陸した場合において接地させる役割を担うが、これに加えて薬液タンク２４を下側から支持する役割をも担う。
【００９０】
右側ブーム２１及び左側ブーム２２は、脚部２６に対して回動装置２９ａ、回動装置２９ｂを介して設けられていてもよい。これにより右側ブーム２１及び左側ブーム２２は、この回動装置２９ａ、回動装置２９ｂにより図中Ａ方向に向けて回動自在に構成されている。例えば無人航空機１を倉庫等に収納する場合において、取り外せるだけでなく、この回動装置２９ａ、２９ｂを介して右側ブーム２１及び左側ブーム２２を上方に向けて回動させて折り畳むことも可能となる。またこの回動装置２９ａ、２９ｂを介して右側ブーム２１及び左側ブーム２２をＡ方向に向けて自由に回動させることにより、ノズル２３からの散布液の散布方向を調整することが可能となる。なお、右側ブーム２１及び左側ブーム２２は、脚部２６の下端よりも若干上方に設けられていることにより、無人航空機１の着陸時においてスキッド２８を介して接地させた場合において、ノズル２３が地面に接触するのを防止することができる。なお、この右側ブーム２１及び左側ブーム２２は、回動装置２９ａ、２９ｂを介して手動で回動させるようにしてもよいし、回動装置２９ａ、２９ｂ自体が制御ユニット１４からの電気信号を介して自動的に回動されるものであってもよい。
【００９１】
なお、着陸時には、無人航空機１の機体が水平のまま着地するが、操作ミスや着地時の横風がある場合機体が傾くことがあり得る。こうした場合に備え、右側ブーム２１及び左側ブーム２２を上部へ折りたたむことで、着地時にブームが地面に接触することを回避するようにしてもよい。
【００９２】
薬液タンク２４は、散布液を貯留するためのタンクであり、その材質は樹脂、金属等の材料で構成されている。この薬液タンク２４は、開閉自在に設けられた蓋２４ａを有し、散布液を注入する場合には蓋２４ａを開け、実際に散布液を散布する場合には、これが漏れないように蓋２４ａを強固に閉蓋することとなる。なお、薬液タンク２４は簡便な操作で無人航空機１からとりはずすことができるようにしてもよい。かかる場合において、事前に複数の薬液タンク２４を用意し、散布液を充填しておくことで、複数回の散布を効率的に行うことができる。
【００９３】
この薬液タンク２４に貯留される散布液は、農作地に散布するための農薬を想定しているが、これに限定されるものではなく、例えば液体肥料や塗料、水、その他いかなる液体も含まれる。薬液タンク２４の内部からには、ホース３２が伸びており、各ホース３２は、右側ブーム２１に設けられた各ノズル２３ａ〜２３ｃと、左側ブーム２２に設けられた各ノズル２３ｄ〜２３ｆに連続する。なお、薬液タンク２４は、載置用アーム２７上へ載置される場合に限定されるものではなく、第一中央プレート１６および据付器具２０から構成される構造から吊り下げるようにしてもよいし、或いは複数の脚部２６等から吊り下げる形としてもよい。
【００９４】
図９は、薬液タンク２４からノズル２３に至るまでの流路構成を示している。薬液タンク２４から排出される散布液は、２つの散布液パイプ３６ａ、３６ｂに分岐して流れる。そして散布液パイプ３６ａは、薬液ポンプ３５ａへ到達し、散布液パイプ３６ｂは、薬液ポンプ３５ｂへ到達する。薬液ポンプ３５ａからホース３２が連続して各ノズル２３ａ〜２３ｃへと連続することとなる。また薬液ポンプ３５ｂからホース３２が連続して各ノズル２３ｄ〜２３ｆへと連続することとなる。
【００９５】
ここで薬液ポンプ３５ａ、３５ｂは、モーターを動力源としてピストンが往復動することにより散布液を散布液パイプ３６ａ、３６ｂから吸い込み、ホース３２ひいては各ノズル２３ａ〜２３ｃ、２３ｄ〜２３ｆへ吐出する構造のものである。ちなみに薬液ポンプ３５ａ、３５ｂは、制御ユニット１５を介して独立に制御可能とされている。例えば薬液ポンプ３５ａについては制御ユニット１５から動作命令が送信され、薬液ポンプ３５ｂについては制御ユニット１５から動作命令が送信されなかった場合には、薬液ポンプ３５ａにつながるノズル２３ａ〜２３ｃのみから散布液が噴射される一方、薬液ポンプ３５ｂにつながるノズル２３ｄ〜２３ｆから散布液の噴射を停止するように制御することができる。なお、上述した例では２つの薬液ポンプ３５ａ、３５ｂで構成する場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではなく、特に比較的小容量の散布の場合等は、薬液ポンプ３５を一つのみで構成するようにしてもよい。また大容量の散布液の散布時には、この薬液ポンプ３５を３つ以上で構成してもよい。
【００９６】
また薬液ポンプ３５の吐出力を制御することにより、ノズル２３からの散布液の散布量を制御することもできる。即ち、薬液ポンプ３５からの散布液の吐出力を弱くすることでノズル２３からの散布液の散布量を低くすることができ、薬液ポンプ３５からの散布液の吐出力を強くすることでノズル２３からの散布液の散布量を増加させることができる。しかも薬液ポンプ３５ａ、３５ｂ間で別々にこの吐出力を制御することができるため、ノズル２３ａ〜２３ｃと、ノズル２３ｄ〜２３ｆとにつき、互いに独立して散布量を制御することが可能となる。なお、２台の薬液ポンプ３５ａ、３５ｂを用いる場合において、各ノズル２３の流量制御装置を省くようにしてもよい。かかる場合には、単純に右側ブーム２１及び左側ブーム２２毎の吐出量を変える仕組みとする。この構成は機体の左右毎に吐出量を制御するのみだが、各ノズル２３の構造を簡略化し、コストを下げることができる。
【００９７】
ノズル２３は、上述した右側ブーム２１又は左側ブーム２２により支持されてなり、接続されたホース３２を介して散布液が送られてくる。本実施の形態においては、ノズル２３は、２３ａ〜２３ｆの６個に亘り配置される場合を例にとり説明をするがこれに限定されるものではなく、いかなる数に亘り配置されていてもよい。
【００９８】
このノズル２３は、送られてきた散布液を所定の拡散角度で噴霧する。この散布液の拡散角度と、散布方向の何れか１以上が制御可能とされていてもよい。散布液の拡散角度を変化させる場合には、例えば、拡散角度可変の市販のスプレーノズルを用いるようにしてもよい。また散布方向を変化させる場合には、市販の噴霧方向自在ノズルを用いてもよい。これらの散布液の拡散角度又は散布方向は手動で変更するようにしてもよいが、制御ユニット１５による制御の下、電気的な信号に基づいて変更するようにしてもよい。かかる場合には、ノズル２３にサーボモーターを組み合わせることにより、電気的な信号に基づいてノズル２３の拡散角度や散布方向を自動的に調整することが可能となる。
【００９９】
次に制御ユニット１５の詳細な構成について説明をする。制御ユニット１５は、図１０に示すようにフライトコントローラ５０を中心とし、これに対してそれぞれ接続されている無線通信部５１、電動ジンバル５２、カメラ５３、ＥＳＣ（Electronic Speed Controller）５４とを備えている。なお、この電動ジンバル５２、カメラ５３の構成は必須ではなく、省略するようにしてもよい。
【０１００】
無線通信部５１は、操作端末２との間で無線通信を行う上で必要な周波数変換やその他各種変換処理を行い、電気信号を電波に変換し、或いは電波を電気信号に変換するアンテナも含まれる。この無線通信部５１は、操作端末２から送信されてきた電波に重畳されてきた操縦情報を電気信号に変換した上でフライトコントローラ５０へ出力する。その結果、操作端末２からの操縦情報に基づいたフライトコントローラ５０の制御が実現されることとなる。またこの無線通信部５１は、フライトコントローラ５０から送られてきたデータを電波に変換して操作端末２に送信する。なお、可能であれば、これらデータをインターネット網等を始めとした公衆通信網へ送信するようにしてもよい。なお、この無線通信部５１は、公衆通信網から各種情報を無線通信を通じて取得し、これをフライトコントローラ５０へ送信するようにしてもよい。
【０１０１】
フライトコントローラ５０は、制御部５７と、この制御部５７に接続されている飛行制御センサ群５５及びＧＮＳＳ（Global Navigation Satelite System）受信部５６とを備えている。
【０１０２】
制御部５７は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１１と、このＣＰＵ１１１に対してそれぞれ接続されているメモリ１１２、ＰＷＭコントローラ１１３とを有している。この制御部５７は、薬液ポンプ３５、ノズル２３に接続されている。
【０１０３】
メモリ１１２は、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ(Random Access Memory)として具現化される記憶手段である。ＲＯＭは、制御ユニット１５全体のハードウェア資源を制御するためのプログラムが格納されている。またＲＡＭは、データの蓄積や展開等に使用する作業領域として使用され、制御ユニット１５全体のハードウェア資源を制御するときの各種命令を一時的に記憶する。
【０１０４】
ＣＰＵ１１１は、全ての構成要素を制御するためのいわゆる中央演算ユニットである。このＣＰＵ１１１は、メモリ１１２に記憶されているプログラムを読み出して各種動作を行うための命令を各構成要素に対して通知する。例えばメモリ１１２に記憶されているプログラムが無人航空機１の飛行経路の決定方法や飛行方法に関するものであれば、これに基づいて飛行するための各種命令を静止して各構成要素に送信する。また、メモリ１１２に記憶されているプログラムが無人航空機１による散布液の散布方法に関するものであれば、これに基づいて散布液を散布するための各種命令を生成して各構成要素に送信する。
【０１０５】
またＣＰＵ１１１は、無線通信部５１から送られてきた操縦情報やその他の情報に基づいて各種命令を生成して各構成要素に送信する。またＣＰＵ１１１は、飛行制御センサ群５５から送られてきたデータやＧＮＳＳ受信部５６から送られてきた無人航空機１の現在位置情報に基づいて各構成要素を制御する。さらにＣＰＵ１１１は、接続された薬液ポンプ３５、ノズル２３を制御するための電気的な信号を生成し、送信する。ＣＰＵ１１１は、電動ジンバル５２、カメラ５３をそれぞれ制御するとともに、ＰＷＭコントローラ１１３に対しても必要な命令を送信する。
【０１０６】
ＰＷＭコントローラ１１３は、ＣＰＵ１１１による制御の下、ＥＳＣ５４を介してローター用モーター１２の回転数、回転速度等を制御する。
【０１０７】
飛行制御センサ群５５は、少なくとも加速度センサ、角速度センサ、気圧センサ（高度センサ）、地磁気センサ（方位センサ）に加え、飛行高度を検出するための高度計、風速や風向を検出するための風向風速計、機体の傾斜角度や傾斜方向を検出するための加速度センサ、ジャイロセンサ等を始めとした各種センサで構成されている。ちなみに飛行制御センサ群５５は、これらのセンサが全て実装されている場合に限定されるものではない。例えば加速度センサ、角速度センサから無人航空機１の飛行速度を検知することができる。またジャイロセンサや加速度センサ、角速度センサから無人航空機１の傾き方向や傾き角度を検知することができる。また風向風速計から無人航空機１の飛行時においてその場において吹く風の風向、風速をリアルタイムに検知することが可能となる。高度計から無人航空機１の飛行高度をリアルタイムに検知することが可能となる。飛行制御センサ群５５は、検知した各データを制御部５７へ送信する。
【０１０８】
ＧＮＳＳ受信部５６は、人工衛星から送られてくる衛星測位信号に基づいて無人航空機１の飛行時における現時点の位置情報をリアルタイムに取得する。ＧＮＳＳ受信部５６は、取得した位置情報を制御部５７へ送信する。
【０１０９】
電動ジンバル５２は、カメラ５３が載置される回転台である。この電動ジンバル５２は、制御部５７におけるＣＰＵ１１１による制御の下で回転自在に構成されている。この電動ジンバル５２を回転させることによりカメラ５３の撮影方向を変化させることができる。電動ジンバル５２は、無人航空機１からの揺動がカメラ５３に伝達しないようにするための振動吸収機構が設けられていてもよい。
【０１１０】
カメラ５３は、電動ジンバル５２の回転に基づいて定められた撮影方向の被写体を撮像する。カメラ５３の撮像タイミングは、ＣＰＵ１１１により制御されることとなる。カメラ５３は撮影した画像を制御部５７へ送信する。この制御部５７へ送信された画像は、ＣＰＵ１１１による制御の下でメモリ１１２に記憶される他、必要に応じて無線通信部５１を介して公衆通信網へと送られる場合もある。
【０１１１】
なお上述した構成要素のうち、フライトコントローラ５０、電動ジンバル５２、カメラ５３、ＥＳＣ５４は何れもバッテリー１４に接続されており、電力が供給される。
【０１１２】
操作端末２は、例えばＰＣ（パーソナルコンピューター）、携帯端末、スマートフォン、タブレット型端末、ウェアラブル端末等の無線通信可能な端末装置で構成されているが、これに限定されるものではなく、専用のコントローラーにより具現化されるものであってもよい。操作端末２は、ユーザが実際に所望の操作を行うためのユーザＩ／Ｆ６と、このユーザＩ／Ｆ６に接続された無線通信部７とを備えている。
【０１１３】
ユーザＩ／Ｆ６は、無人航空機１を操縦するための操縦情報を入力するためのタッチパネル、ボタン、レバー等で構成されている。またこのユーザＩ／Ｆ６は、ユーザに対して各種情報を表示するための液晶パネル等も含まれる。ユーザＩ／Ｆ６は、入力された操縦情報を無線通信部７へ送信する。またユーザＩ／Ｆ６は、無線通信部７が受信した各種情報が送信された場合には、必要に応じてこれを液晶パネル等を介してユーザに表示する。
【０１１４】
無線通信部７は、無人航空機１との間で無線通信を行う上で必要な周波数変換やその他各種変換処理を行い、電気信号を電波に変換し、或いは電波を電気信号に変換するアンテナも含まれる。この無線通信部７は、無人航空機１から送信されてきた情報や、公衆通信網から送られてきた情報をユーザＩ／Ｆ６へ出力する。また無線通信部７はユーザＩ／Ｆ６から送られてきた操縦情報を電波に変換し、無人航空機１へ送信する。
【０１１５】
次に上述した構成からなる無人航空機１の動作について説明をする。
【０１１６】
先ず無人航空機１は、農作業を行う。この無人航空機１による農作業は、水、肥料（液体）、農薬等からなる散布液の散布、播種、受粉等である。播種、受粉は粉体、固体を散布することになるが、上述した薬液タンク２４にこれらを収容することで同様に散布することが可能となる。
このユーザ自身がこの農作業領域を入力する場合には、操縦端末２におけるユーザＩ／Ｆ６を介して入力操作を行う。この入力された農作業対象領域は、無線通信部７を介して無人航空機１における無線通信部５１に送信される。フライトコントローラ５０における制御部５７は、この農作業対象領域を取得し、必要に応じてこれをメモリ１１２に格納する。
【０１１７】
次にＣＰＵ１１１は、この農作業対象領域に基づく地図情報に対して、実際に飛行計画を策定する。この飛行計画の策定については、メモリ１１２に記憶された飛行計画策定プログラムを読み出して実行する。なお、飛行計画の策定は、メモリ１１２からの読み出しに基づく場合に限定されるものではなく、ユーザＩ／Ｆ６からの入力情報に基づくものであってもよい。かかる場合には、ユーザＩ／Ｆ６から飛行計画に関する入力情報を受け付ける都度、この無人航空機１の制御部５７へ送信するようにしてもよい。
【０１１８】
図１１は、飛行計画の策定例を示している。ＣＰＵ１１１は、取得した農作業対象領域７１に対して、例えば斜線で示される実際の農作業範囲で殆ど埋めることができるような飛行計画を策定する。例えば無人航空機１におけるノズル２３から散布液の散布される散布領域の幅ｗは既知であることから、この幅ｗの散布範囲で農作業対象領域７１を埋めることができる様々な飛行経路の候補を挙げることができる。この中でも例えば図１１の点線で示すような飛行経路のようにジグザグ状に進んでいくことでこれを中心とした幅ｗの散布範囲により農作業対象領域７１をカバーすることができる。なお、この飛行計画においては、図１１に示すように農作業対象領域７１の上端又は下端をオーバランした上でＵターンして再び農作業対象領域７１に戻るような経路を設定するようにしてもよい。これにより、農作業対象領域７１内を隙間無く散布範囲で埋めることができる。ちなみに、このオーバーランした農作業対象領域７１外の飛行時には、散布液の散布を一時的に停止するようにしてもよい。
【０１１９】
また、これ以外に農作業対象領域７１のほぼ上端又は下端まで到達した場合に特にオーバーランすることなく飛行経路をこの上端、下端の境界に沿って飛行することでＵターンするようにしてもよい。
【０１２０】
ＣＰＵ１１１は、このような飛行経路を設定した後、これに基づいて無人航空機１を飛行させるための制御をＰＷＭコントローラ１１３に対して行う。ＰＷＭコントローラ１１３は、このＣＰＵ１１１による制御の下でＥＳＣ５４を介してローター用モーター１２の回転数、回転速度、回転方向等を制御することにより、図１１に示す飛行経路上を飛行させる。
【０１２１】
また、この飛行経路上を飛行させる過程において制御部５７は、薬液ポンプ３５に対して動作命令を送信し、ポンプによる散布液の吐出を行わせる。その結果、薬液タンク２４に貯留されている散布液は、薬液ポンプ３５によりノズル２３ａ〜２３ｆまで送られる。そしてこのノズル２３ａ〜２３ｆに送られた散布液は、散布範囲において散布されることとなる。
【０１２２】
この散布液の散布の過程で無人航空機１は、飛行経路上を連続して飛行することとなる。これにより、図１１に示すように、飛行経路に沿った散布範囲につき散布液を散布することができる。そして、飛行経路の終着点まで飛行することにより、散布対象領域７１の大半につき散布液を散布することが可能となる。
【０１２３】
本発明においては、この飛行経路を飛行する過程において飛行制御センサ群５５における加速度センサ、角速度センサ等を介して無人航空機１の飛行速度を検出するようにしてもよい。検出した飛行速度は、制御部５７へ送られ、この制御部５７は、この飛行速度に基づいて薬液ポンプの吐出力を制御することによりノズル２３からの散布液の散布量を制御する。
【０１２４】
ここで無人航空機１の飛行速度が２０ｋｍ／時で、散布量を１ｌ／秒とすることで、散布対象領域７１における単位面積当たりの散布量が適正なものになると仮定する。飛行開始時においてこのような飛行速度、散布量になるように設定をし、例えばＰ地点において飛行制御センサ群５５を介して飛行速度を検出したところ、飛行速度は当初と同様に飛行速度が２０ｋｍ／時であった場合には、特段散布量を変更するための制御は行わない。次にＱ地点において測定した飛行速度が２５ｋｍ／時であった場合には、飛行速度が上がっているためその分において単位面積当たりの散布量が低くなってしまう。このため、かかる飛行速度を検知した制御部５７は、散布量を１ｌ／秒よりも多くなるように薬液ポンプ３５を制御する。次にＲ地点において測定した飛行速度が１５ｋｍ／時であった場合には、飛行速度が遅くなっているためその分において単位面積当たりの散布量が高くなってしまう。このため、かかる飛行速度を検知した制御部５７は、散布量を１ｌ／秒よりも低くなるように薬液ポンプ３５を制御する。
【０１２５】
このようにして本発明では、検出した飛行速度に基づいて薬液タンク１４に貯留されている散布液の散布量を制御する。これにより、散布対象領域７１内の農作地における単位面積当たりの散布液の散布量を均一に調整することができる。その結果、散布液の散布量にムラが生じるのを防止でき、散布液の散布量が多すぎることによる農薬焼けや、散布液の散布量が少なすぎることによる農作物の病気や害虫被害を防止することが可能となる。
【０１２６】
特に無人航空機１の飛行速度を一定になるように設定しても、突発的な風や周辺環境の変化、或いは無人航空機１の各構成要素に起因して、飛行速度が必ずしも一定にならず、僅かな範囲でブレてしまうことがある。かかる場合においても飛行速度の変化をリアルタイムに検知し、これに基づいて散布量を調整することで、結果としては散布液の散布量にムラが生じるのを防止できる。
【０１２７】
なお、上述した実施の形態においては、Ｐ地点〜Ｒ地点の３箇所に亘り飛行速度を検知する場合を例にとり説明をしたが、これに限定されるものではなく、更に短いピッチで飛行速度を検出するようにしてもよい。かかる場合には、例えば毎秒に亘り飛行速度を検知し、散布量の制御もこれに応じて毎秒行うようにしてもよい。
【０１２８】
なお、図１２に示すような散布対象領域７１の端部７２について散布液を散布する際には、飛行速度をあえて遅くさせると有効な場合がある。このように散布対象領域７１内における位置に応じて飛行速度を速める場合もあれば遅くする場合もある。かかる場合には、散布対象領域７１内における現時点の位置情報をＧＮＳＳ受信部５６を介してリアルタイムに受信し、制御部５７は、その受信した位置情報の散布対象領域７１との関係に基づいて飛行速度を制御するようにしてもよい。散布対象領域７１は、地図情報として予め取得していることから、これに対して受信した位置情報を重ね合わせることにより、無人航空機１が現時点において散布対象領域７１上のどの位置を飛行しているかをリアルタイムに検知することが可能となる。制御部５７は、係る情報に基づいて飛行速度を制御することとなる。
【０１２９】
また、無人航空機１が現時点において散布対象領域７１上のどの位置を飛行しているかをリアルタイムに検知した結果を利用し、散布量を直接制御するようにしてもよいし、散布範囲を制御するようにしてもよい。散布量の制御方法は上述したとおりであるが、散布範囲を制御する際には、例えば図１３に示すようにノズル２３ｄ〜２３ｆのみから散布液を噴射させ、ノズル２３ａ〜２３ｃからは散布液の噴射を停止するように制御する。これらの制御は、上述したように制御ユニット１５から薬液ポンプ３５ａ、３５ｂに動作命令を発信することで実現する。制御ユニット１５は、散布対象領域７１上のどの位置を飛行しているかをリアルタイムに検知しているため、ちょうど散布対象領域７１の端部を飛行している旨を判別した場合には、散布対象領域７１上に位置するノズル２３ｄ〜２３ｆのみから散布液を噴射させることで農作物に散布液を散布させることができる。また散布対象領域７１から外れるノズル２３ａ〜２３ｃからは散布液の噴射を停止することで、散布対象領域７１外に散布液が散布されることによる被害を防止できる。
【０１３０】
また、本発明によれば、検出した飛行高度に基づいて散布液の散布量を制御するようにしてもよい。かかる場合には、飛行制御センサ群５５における高度計等を介して無人航空機１の飛行高度を検出するようにしてもよい。検出した飛行高度は、制御部５７へ送られ、この制御部５７は、この飛行高度に基づいて薬液ポンプの吐出力を制御することによりノズル２３からの散布液の散布量をリアルタイムに制御する。
【０１３１】
また、本発明によれば、無人航空機１が飛行経路を飛行する過程で、カメラ５３により、農作物の圃場を撮像するようにしてもよい。このカメラ５３により撮像された画像情報は、探索装置１０２に送られ、ひいてはデータベース１０３に蓄積される。無人航空機１が圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、飛行経路上に設定された図示しない区分領域単位で画像情報を取得することができる。この区分領域とは、例えば、図１１に示すＰ、Ｑ、Ｒの直径Ｗを中心とした円又は矩形で構成されていてもよい。この区分領域の各位置情報は、ＧＰＳ受信部５６を介して取得される。この区分領域の位置情報は、その区分領域について取得した画像情報に紐付けられて取得され、記憶される。
【０１３２】
本発明では、このような無人航空機１に対して行わせる農作業を探索する。その探索方法は、第１実施形態における図５に基づくものとなる。
【０１３３】
農作業を探索する方法を図１４に基づいて説明する。この図１４では、参照用画像情報と、参照用履歴情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する、無人航空機１により施すべき農作業との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。この連関度を構成する各ノードは人工知能、ニューラルネットワークの各ノードで構成してもよいことは勿論である。
【０１３４】
入力データとしては、このような参照用画像情報と、参照用履歴情報が並んでいる。このような入力データとしての、参照用画像情報に対して、参照用履歴情報が組み合わさったものが、中間ノード６１である。
【０１３５】
参照用履歴情報とは、無人航空機１が農作物の育成過程において実際に行ってきた農作業の履歴である。種まきから苗を植え、収穫に至るまで具体的にどのような農作業を行ってきたのかが整理されている。例えば、水を撒いたり、肥料を施したり、農薬を散布したり、種をまいたり、花粉を受粉させるような、無人航空機１を介したあらゆる農作業を示す。
【０１３６】
出力に当たる農作業は、例えば、農薬の散布であれば、農作業Ａは、区分領域Ｐにおいて、飛行速度が２０ｋｍ／時で、散布量を１ｌ／秒、区分領域Ｑにおいて、飛行速度が１５ｋｍ／時で、散布量を１．５ｌ／秒等に設定されており、農作業Ｂは、区分領域Ｐにおいて、飛行速度が１０ｋｍ／時で、散布量を２ｌ／秒、区分領域Ｑにおいて、飛行速度が１２ｋｍ／時で、散布量を１．３ｌ／秒等に設定されている。参照用履歴情報も今まで行ってきた農作業について、同様に整理されている。
【０１３７】
参照用画像情報は、上述した無人航空機１から空撮した圃場の画像であり、可視画像のみならず、赤外画像、スペクトル画像で構成されていてもよい。
【０１３８】
探索装置１０２は、このような図１４に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置１０２は、実際の無人航空機１による農作業を新たに探索する上で、参照用画像情報と、参照用履歴情報、並びにその場合の農作業がどれが最適であるかのデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図１４に示す連関度を作り上げておく。
【０１３９】
この連関度が学習済みデータとなるが、これは、作業対象の圃場以外について取得した参照用画像情報と、参照用履歴情報、並びにその場合の農作業に基づいて構成してもよいし、作業対象の圃場の同一の圃場から取得してもよい。実際に無人航空機１を飛行させ、圃場を撮像した画像（参照用画像情報）と、その圃場に対する当該無人航空機１において行わせた農作業からなる参照用履歴情報）を取得し、これに対して行った農作業がどれがふさわしいかを学習させる。そのふさわしさは、実際のその農作業の結果、収穫量がどの程度であったかに基づいて判定するようにしてもよい。
【０１４０】
図５に示す連関度の例で、ノード６１ｂは、参照用画像情報Ｐ１１に対して、参照用外部環境情報Ｐ２２の組み合わせのノードであり、農作業Ｃの連関度がｗ１５、農作業Ｅの連関度がｗ１６となっている。
【０１４１】
このような連関度が設定されているという前提で、実際に無人航空機１に対して農作業を施す圃場の農作物を撮像することで、画像情報を新たに取得する。また実際に無人航空機１に対して農作業を施す圃場の今までの農作業の履歴情報を取得する。画像情報は参照用画像情報に対応し、履歴情報は、参照用履歴情報に対応する。
【０１４２】
履歴情報の取得方法は、上述した参照用履歴情報の取得方法と同様である。
【０１４３】
農作物の栽培方法を探索する上では、予め取得した図１４に示す連関度を参照する。例えば、取得した画像が参照用画像情報Ｐ１２に同一又は類似で、取得した履歴情報が、参照用履歴情報Ｐ２３に相当するものである場合、その組み合わせはノード６１ｃが関連付けられており、このノード６１ｃは、農作業Ｂが連関度ｗ１７で、また農作業Ｄが連関度ｗ１８で関連付けられている。このような連関度の結果、ｗ１７、ｗ１８に基づいて、実際にその新たに画像情報と履歴情報とを取得し、無人航空機１に対して実施させるべき農作物を探索し、求めていくことになる。
【０１４４】
探索の結果、区分領域Ｐにおいて、飛行速度が１０ｋｍ／時で、散布量を２ｌ／秒、区分領域Ｑにおいて、飛行速度が１２ｋｍ／時で、散布量を１．３ｌ／秒で農薬を散布することが探索された場合、無人航空機１に対して、そのような農作業を行わせる作業指示、作業命令を探索装置１０２において作成し、これを無人航空機１に対して送信する。作業指示、作業命令を受信した無人航空機１は、ＣＰＵ１１１による制御の下、圃場上を飛行して、その作業指示、作業命令に沿った動作を実行していくことになる。つまり探索装置１０２側において無人航空機１の作業制御を行うこととなる。
【０１４５】
ちなみに無人航空機１により施すべき農作業が農薬、水、肥料の何れかの散布液を散布する場合には、散布液の散布量及び飛行速度で、出力としての農作業を構成するようにしてもよい。その結果、探索される農作業を、散布量及び飛行速度を通じて取得することができる。かかる場合には、農作業の結果としての収穫量と、散布液の価格情報に基づいて形成された連関度を取得するようにしてもよい。つまり連関度の各重み付けを構成する上では、収穫量に加えて散布液の価格も考慮に入れておき、これらのデータを取得した上で紐付けて構成する。散布液を多くするほど収穫量が増加するのであれば散布液が多い出力解への重み付けを重くするが、圃場全体の散布量の総量が多いと散布液のコストが高くなってしまう。つまり圃場全体の散布量の総量と収穫量とのバランスで、個々の区分領域に対する最適な散布量及び飛行速度が決まることになる。このため、これらのデータを連関度に反映させるようにしてもよい。
【０１４６】
なお、無人航空機１が圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、飛行経路上に設定された区分領域単位で画像情報を取得している。また、図１４による農作業の探索は、区分領域Ｐ、Ｑ、・・・等のように区分領域単位で施すべき農作業を探索する。更に探索装置１０２による作業制御を行う過程では、区分領域単位で無人航空機１に実行させる農作業を制御することになる。
【０１４７】
これにより、農作物の収穫量や品質の向上を視野に入れ、これを目指すための最適な助言を行う人工知能による指示に基づいて無人航空機に農作業を行わせることができ、農作物の収穫量や品質の向上を労力の負担を軽減しつつ実現することができる。
【０１４８】
なお、上述した例では、探索装置１０２側において人工知能による探索を行い、これに基づいて無人航空機１による農作業を制御する場合について説明をしたが、これに限定されるものではなく、探索装置１０２側において実行する探索機能を全て無人航空機１側に実装してもよい。必要に応じてデータベース１０３に記憶しておく連関度や学習済みモデルを無人航空機１内に記憶させるようにしてもよい。
【０１４９】
これにより、探索装置１０２を介さず、これらの機能が全て実装された無人航空機１を通じて農作業の探索と制御を終始させることが可能となる。
【０１５０】
なお、無人航空機１の農作業の制御を行う過程では、無人航空機１の飛行経路を探索し、探索した飛行経路を飛行させることを制御することで、農作業を実行させるようにしてもよい。
【０１５１】
この図１５では、参照用農作業情報に対する、無人航空機１の飛行経路との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。この連関度を構成する各ノードは人工知能、ニューラルネットワークの各ノードで構成してもよいことは勿論である。
【０１５２】
入力データとしては、このような参照用農作業情報が並んでいる。参照用農作業情報は、上述した図１４に示す連関度により探索された農作業を参照用情報化したものであり、情報の種類としては、図１４に示す出力データとしての農作業と同種である。
【０１５３】
出力に当たる飛行経路は、無人航空機１の農作業を行う上での飛行経路であり、例えば、圃場上を図１１に示すような経路で進むのか、或いは、Ｐ、Ｑ、Ｒを最短距離で進む経路にするのか、その他いかなる飛行経路で進むのかを特定するための情報である。
【０１５４】
探索装置１０２は、このような図１５に示す３段階以上の連関度ｗ１３〜ｗ２２を予め取得しておく。つまり探索装置１０２は、実際の無人航空機１による農作業を新たに探索する上で、参照用農作業情報、並びにその場合の飛行経路がどれが最適であるかのデータを蓄積しておき、これらを分析、解析することで図１５に示す連関度を作り上げておく。
【０１５５】
この連関度が学習済みデータとなるが、これは、作業対象の圃場以外について取得した参照用農作業情報、並びにその場合の飛行経路に基づいて構成してもよいし、作業対象の圃場の同一の圃場から取得してもよい。実際に農作業を行う無人航空機１を飛行させ、各農作業を行わせるうえで、どの経路であれば最も電力の使用量が少ないか、どの経路であると散布液の減少度合が多いか、どの経路であれば収穫量が多いか、等に基づいて連関度の重み付けを判定するようにしてもよい。
【０１５６】
このような連関度が設定されているという前提で、実際に図１４に示す方法で探索された農作業を新たに取得する。その上で、予め取得した図１５に示す連関度を参照し、最適な飛行経路を探索することになる。そして、探索された飛行経路に基づいて無人航空機１を飛行させて農作業を制御することになる。
【０１５７】
例えば、Ｑ領域とＲ領域については散布液を多く散布し、Ｐ領域は散布液の散布が不要であることが探索された場合には、Ｐ領域を介さずに直接Ｑ領域に飛行して散布を行い、その後Ｒ領域に移動して散布を行うほうが効率的である。このように実際に実施させるべき農作業において、最適な飛行経路を図１５に示す連関度を通じて探索していくことになる。
【０１５８】
なお、本発明は、例えば図１６に示すように、時系列的に追跡して圃場の農作物の状況を取得し、都度最適な農作業を無人航空機１に対して実行させるようにしてもよい。
【０１５９】
図１６に示す第１連関度は、図８と同様である。この第１連関度を通じて探索された農作業を無人航空機１に実行させる。その後、実行させた後の農作物の画像を無人航空機１により撮像する。次に、第１連関度を参照する上で最初に撮像した画像情報と、後から撮像した画像情報との間の差異を求める。この差異の求め方は、最初に撮像した画像の輝度と、探索された農作業を実行後の農作物の画像の輝度との差分値等を通じて得るようにしてもよい。このようして求められた、最初に撮像した画像情報と探索された農作業を実行後の画像情報との差異を差異画像とする。この差異画像を通じて、第３連関度を利用し、次に無人航空機１に対して実施させるべき農作業を探索する。これらを実行する前に、第３連関度を予め構成しておく。
【０１６０】
第３連関度は、農作業を実行させた後の農作物を撮像した画像情報と、参照用画像情報との差異を検出することで得られた参照用差異画像と、当該農作物に対して無人航空機１により施された農作業の履歴を含む第２の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に無人航空機１により施すべき農作業との間で構成される。
【０１６１】
参照用差異画像は、上述した差異画像の構成方法と同様である。また第２の参照用履歴情報は、第１連関度を通じて探索された農作業を実施させた実際に無人航空機１の農作業履歴に関する情報である。この第２の参照用履歴情報は、第１連関度を通じて探索された農作業と同様であることから、この第１連関度を通じて探索された農作業をそのまま適用するようにしてもよいし、改めて作業履歴を取り込むことで生成してもよい。作業履歴は、例えば、無人航空機１による実際の飛行経路や散布液の散布量等を探索装置１０２において記録しておくことで得るようにしてもよい。
【０１６２】
このような参照用差異画像と第２の参照用履歴情報を通じて、実際に無人航空機１に対して行わせた農作業と、これに対する成果としての画像情報（参照用差異画像）との関係で、最適な農作業を探索することができる。第１連関度を通じて探索された農作業を実行した結果、農薬散布により害虫が殆ど死滅したことが差異画像を通じて判明していれば、その差異画像と今まで施した履歴情報とから、農薬の散布量を少なくすることで散布液のコストを低減させる農作業について連関度を高く設定しておく。同様に、第１連関度を通じて探索された農作業を実行した結果、農薬散布により害虫が殆ど死滅していないことが差異画像を通じて判明していれば、その差異画像と今まで施した履歴情報とから、農薬の散布量を多くするなり、農薬の種類を変える等をする農作業について連関度を高く設定しておく。
【０１６３】
このような連関度を、参照用差異画像と第２の参照用履歴情報に対する農作業との関係において予め作りこんでおく。この作り方は、上述した図１４の例と同様であってもよい。そして、実際に農作業を実施させる無人航空機１の農作業を探索させる場合には、第１連関度を通じて当該無人航空機１に対して実施させた農作業の履歴情報（第２の履歴情報）と、当該無人航空機１により撮像した差異画像を取得する。そして、第２の履歴情報は、第２の参照用履歴情報と照らし合わせ、また差異画像は、参照用差異画像と照らし合わせて、次に実施させるべき農作業を探索させることとなる。探索させた農作業をこの無人航空機１に実施させる方法は、上述と同様である。
【０１６４】
図１７は、図１４に示す連関度に対して更に参照用市況情報との３段階以上の組み合わせが設定されている場合を示している。図１７は、上述した参照用画像情報と、参照用履歴情報に加えて、更に参照用市況情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する農作業との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１６５】
参照用市況情報は、農作物の市況に関するあらゆる情報を示すものであり、各農作物の種類ごとに、相場、値動き、相場の変動傾向等がデータ化されている。このような３つ以上の参照用情報に対する出力解が設定されている連関度を用いて、解探索を行う方法は、図６の説明を引用することにより以下での説明は省略する。
【０１６６】
実際に市況情報を含めて最適な農作業を探索することにより、豊作にするか、やや豊作にするか、あえて不作にするかをコントロールする。市況に応じて生産調整を行う場合に、その調整をしたい生産量にあわせた農作業を無人航空機１に実行させる。この生産調整は、例えば、あえて農薬や肥料の量を少なくすることでコストを抑えつつやや生産量を下げたりする場合等がある。
【０１６７】
過去、どのような市況の場合にどの程度生産調整すると、費用対効果の観点から望ましかったか、市況データ、コストデータ、実際の売上データ等から検証し、これに基づいた連関度を設定しておく。そして、実際にこれから無人航空機１に実行させる農作業を探索させる場合において、現在の、又は現在に至るまでの市況の情報（市況情報）を取り込み、これを参照用市況情報と照らし合わせて判断する。
【０１６８】
図１８は、図１４に示す連関度に対して更に参照用気候情報との３段階以上の組み合わせが設定されている場合を示している。図１８は、上述した参照用画像情報と、参照用履歴情報に加えて、更に参照用気候情報との組み合わせと、当該組み合わせに対する農作業との３段階以上の連関度が設定されている例を示している。
【０１６９】
参照用気候情報は、気候に関するあらゆる情報を示すものであり、温度、湿度、風向、台風、雨量、日照度、天気（晴れ、曇り、雨）等のデータからなる。このような３つ以上の参照用情報に対する出力解が設定されている連関度を用いて、解探索を行う方法は、図６の説明を引用することにより以下での説明は省略する。
【０１７０】
実際に気候情報を含めて最適な農作業を探索することにより、実際の農作業を探索する上で今までの気候がどのようなものであったかで、最適な農作業が変わる場合がある。
【０１７１】
過去、どのような気候の場合にどの程度の農作業をすると、収穫量の観点から望ましかったか、上述の気候データや収穫量データ等から検証し、これに基づいた連関度を設定しておく。そして、実際にこれから無人航空機１に実行させる農作業を探索させる場合において、現在の、又は現在に至るまでの気候の情報（気候情報）を取り込み、これを参照用気候情報と照らし合わせて判断する。
【０１７２】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものでは無く、上述した連関度の探索機能が実装された無人航空機１として具現化されるものであってもよいことは勿論である。
【符号の説明】
【０１７３】
１  農業システム
２  探索装置
１２１  内部バス
１２３  表示部
１２４  制御部
１２５  操作部
１２６  通信部
１２７  推定部
１２８  記憶部
６１  ノード
【図１】
2020146030.tif 000005
【図２】
2020146030.tif 000006
【図３】
2020146030.tif 000007
【図４】
2020146030.tif 000008
【図５】
2020146030.tif 000009
【図６】
2020146030.tif 000010
【図７】
2020146030.tif 000011
【図８】
2020146030.tif 000012
【図９】
2020146030.tif 000013
【図１０】
2020146030.tif 000014
【図１１】
2020146030.tif 000015
【図１２】
2020146030.tif 000016
【図１３】
2020146030.tif 000017
【図１４】
2020146030.tif 000018
【図１５】
2020146030.tif 000019
【図１６】
2020146030.tif 000020
【図１７】
2020146030.tif 000021
【図１８】
2020146030.tif 000022
【手続補正書】
【提出日】令和2年6月16日(2020.6.16)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
無人航空機により農作業を行わせる農業システムにおいて、
無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した第１の参照用画像情報と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第１の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度を予め取得する第１の連関度取得手段と、
新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した第１の画像情報と、当該圃場に対して上記無人航空機により施してきた農作業の履歴を含む第１の履歴情報とを取得する第１の情報取得手段と、
上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索する探索手段と、
上記探索手段により探索された農作業を上記無人航空機に実行させる作業制御手段とを備え、
上記第１の情報取得手段は、無人航空機が上記圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、上記飛行経路上に設定された区分領域単位で第１の画像情報を取得し、
上記探索手段は、上記区分領域単位で施すべき農作業を探索し、
上記作業制御手段は、上記区分領域単位で上記無人航空機に実行させる農作業を制御すること
を特徴とする農業システム。
【請求項２】
上記探索手段により上記区分領域単位で探索される農作業からなる参照用農作業情報と、上記無人航空機の飛行経路との３段階以上の第２連関度を予め取得する第２の連関度取得手段を備え、
上記作業制御手段は、上記探索手段により新たに農作業が探索された場合には、上記第２の連関度取得手段により取得した第２連関度を参照し、探索された上記農作業に応じた参照用農作業情報と飛行経路との３段階以上の第２連関度に基づき、飛行経路を探索し、探索した飛行経路に基づいて上記農作業を実行させること
を特徴とする請求項１記載の農業システム。
【請求項３】
上記第１の連関度取得手段は、上記無人航空機により農薬、水、肥料の何れかの散布液を散布する際の散布量及び飛行速度で当該農作業を構成し、
上記探索手段は、上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業における散布液の散布量及び飛行速度を探索し、探索した散布量及び飛行速度に基づいて上記農作業を実行させること
を特徴とする請求項１記載の農業システム。
【請求項４】
農作業を実行させた後の農作物を撮像した画像情報と、上記第１の参照用画像情報との差異を検出することで得られた参照用差異画像と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第２の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第３連関度を予め取得する第３の連関度取得手段と、
上記作業制御手段により上記農作業を実行させた後の農作物を撮像した第２の画像情報と、第１の画像情報との差異を検出することで得られた差異画像と、上記作業制御手段により実行させた上記農作業の履歴を含む第２の履歴情報とを取得する第２の情報取得手段とを備え、
上記探索手段は、上記第３の連関度取得手段により取得した第３連関度を参照し、上記第２の情報取得手段を介して取得された差異画像と第２の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索すること
を特徴とする請求項１〜３のうち何れか１項記載の農業システム。
【請求項５】
無人航空機により農作業を行わせる農業システムにおいて、
無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した第１の参照用画像情報と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第１の参照用履歴情報と、その農作物の育成過程における気候状況に関する参照用気候情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第４連関度を予め取得する第４の連関度取得手段と、
新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した第１の画像情報と、当該圃場に対して上記無人航空機により施してきた農作業の履歴を含む第１の履歴情報と、新たに農作業を行わせる農作物の育成過程における気候状況に関する気候情報とを取得する第１の情報取得手段と、
上記第４の連関度取得手段により取得した第４連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報と気候情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索する探索手段と、
上記探索手段により探索された農作業を上記無人航空機に実行させる作業制御手段とを備え、
上記第１の情報取得手段は、無人航空機が上記圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、上記飛行経路上に設定された区分領域単位で第１の画像情報を取得し、
上記探索手段は、上記区分領域単位で施すべき農作業を探索し、
上記作業制御手段は、上記区分領域単位で上記無人航空機に実行させる農作業を制御すること
を特徴とする農業システム。
【請求項６】
無人航空機により農作業を行わせる農業システムにおいて、
無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した第１の参照用画像情報と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第１の参照用履歴情報と、その農作物の市況に関する参照用市況情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第５連関度を予め取得する第５の連関度取得手段と、
新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した第１の画像情報と、当該圃場に対して上記無人航空機により施してきた農作業の履歴を含む第１の履歴情報と、新たに農作業を行わせる農作物の市況に関する市況情報とを取得する第１の情報取得手段と、
上記第５の連関度取得手段により取得した第５連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報と市況情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索する探索手段と、
上記探索手段により探索された農作業を上記無人航空機に実行させる作業制御手段とを備え、
上記第１の情報取得手段は、無人航空機が上記圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、上記飛行経路上に設定された区分領域単位で第１の画像情報を取得し、
上記探索手段は、上記区分領域単位で施すべき農作業を探索し、
上記作業制御手段は、上記区分領域単位で上記無人航空機に実行させる農作業を制御すること
を特徴とする農業システム。 
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００５】
本発明に係る農業システムは、無人航空機により農作業を行わせる農業システムにおいて、無人航空機により成育過程の農作物を事前に撮像した第１の参照用画像情報と、当該農作物に対して上記無人航空機により施された農作業の履歴を含む第１の参照用履歴情報とを有する組み合わせと、当該組み合わせに対する次に上記無人航空機により施すべき農作業との３段階以上の第１連関度を予め取得する第１の連関度取得手段と、新たに農作業を行わせる農作物の圃場を無人航空機により撮像した第１の画像情報と、当該圃場に対して上記無人航空機により施してきた農作業の履歴を含む第１の履歴情報とを取得する第１の情報取得手段と、上記第１の連関度取得手段により取得した第１連関度を参照し、上記情報取得手段を介して取得された第１の画像情報と第１の履歴情報とに基づき、次に上記無人航空機により施すべき農作業を探索する探索手段と、上記探索手段により探索された農作業を上記無人航空機に実行させる作業制御手段とを備え、上記第１の情報取得手段は、無人航空機が上記圃場上の飛行経路を飛行する過程で時系列的に撮像を行うことにより、上記飛行経路上に設定された区分領域単位で第１の画像情報を取得し、上記探索手段は、上記区分領域単位で施すべき農作業を探索し、上記作業制御手段は、上記区分領域単位で上記無人航空機に実行させる農作業を制御することを特徴とする。