(57)【要約】【課題】農場や牧場に侵入した害獣を駆除する害獣駆除装置を提供すること。【解決手段】害獣駆除用無人機１は、自律移動するための自律移動手段と、侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得手段と、画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、侵入禁止領域に駆除対象が侵入したか否かを判断する判断手段と、駆除対象を駆除する駆除手段と、を有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律移動するための自律移動手段と、
侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、前記侵入禁止領域に前記駆除対象が侵入したか否かを判断する判断手段と、
前記駆除対象を駆除する駆除手段と、
を有する害獣駆除用無人機。  
【請求項２】
前記駆除手段は、前記駆除対象を捕獲する捕獲手段、及び／または、前記駆除対象を前記侵入禁止領域から排除する排除手段を含む請求項１に記載の害獣駆除用無人機。
【請求項３】
前記排除手段が実施する排除方法は、音の発生、光の照射、匂いの発生、特定の移動態様における移動、または、それらの組合せを含む、
請求項２に記載の害獣駆除用無人機。
【請求項４】
前記排除方法は、前記駆除対象の種類ごとに規定され、
前記害獣駆除用無人機は、前記駆除対象を追跡しつつ、前記駆除対象の種類に応じて前記駆除手段を作動させる、請求項３に記載の害獣駆除用無人機。
【請求項５】
前記排除方法は、昼間用の排除方法と夜間用の排除方法に区別して規定され、
前記排除手段は、前記昼間用の排除方法と前記夜間用の排除方法とを使い分けるように構成されている請求項３または４のいずれかに記載の害獣駆除用無人機。
【請求項６】
前記画像取得手段は、周囲の光の強度に応じて、可視光における画像または赤外線における画像を取得するように構成されている請求項１乃至５のいずれかに記載の害獣駆除用無人機。
【請求項７】
前記判断手段は、前記画像中の物体が前記駆除対象か否かを認識するために、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを参照する請求項１乃至６のいずれかに記載の害獣駆除用無人機。
【請求項８】
前記判断手段は、前記画像取得手段によって取得した画像に基づいて、前記駆除対象の捕獲が成功したか否かを判断し、前記捕獲が成功しなかったと判断した場合には、再度の捕獲を行った場合の成功確率を計算し、
前記駆除手段は、前記成功確率が所定値以上であれば、前記駆除対象の再度の捕獲を実施し、前記成功確率が前記所定値未満であれば、前記駆除対象の排除を実施する請求項２乃至７のいずれかに記載の害獣駆除用無人機。
【請求項９】
自律移動可能な害獣駆除用無人機が実施する害獣駆除方法であって、
侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得ステップと、
前記画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、前記侵入禁止領域に前記駆除対象が侵入したか否かを判断する判断ステップと、
前記駆除対象を駆除する駆除ステップと、
を含む害獣駆除方法。
【請求項１０】
自律移動可能な害獣駆除用無人機を制御するコンピュータを、
侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得手段、
前記画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、前記侵入禁止領域に前記駆除対象が侵入したか否かを判断する判断手段、
前記駆除対象を駆除する駆除手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、害獣駆除用無人機、害獣駆除方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、シカやイノシシなどの害獣から農作物を保護するために、侵入防止柵の工夫が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−１１２８０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、侵入防止柵は、害獣が農場や牧場に侵入することを防止するためには有効であるが、侵入した害獣を駆除することはできない。
【０００５】
本発明はかかる問題の解決を試みたものであり、農場や牧場に侵入した害獣を駆除する害獣駆除用無人機を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
第一の発明は、自律移動するための自律移動手段と、侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得手段と、前記画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、前記侵入禁止領域に前記駆除対象が侵入したか否かを判断する判断手段と、前記駆除対象を駆除する駆除手段と、
を有する害獣駆除用無人機である。
【０００７】
第一の発明の構成によれば、害獣駆除用無人機は、自律移動しつつ、侵入禁止領域に侵入した駆除対象を駆除することができる。すなわち、農場や牧場に侵入した害獣を駆除することができる。
【０００８】
第二の発明は、第一の発明の構成において、前記駆除手段は、前記駆除対象を捕獲する捕獲手段、及び／または、前記駆除対象を前記侵入禁止領域から排除する排除手段を含む害獣駆除用無人機である。
【０００９】
第二の発明の構成によれば、害獣駆除装置は、捕獲及び／または排除を実施することができる。
【００１０】
第三の発明は、第二の発明の構成において、前記排除手段が実施する排除方法は、音の発生、光の照射、匂いの発生、特定の移動態様における移動、または、それらの組合せを含む害獣駆除用無人機である。
【００１１】
第三の発明の構成によれば、複数の排除方法の中から、適切な排除方法を実施することができる。
【００１２】
第四の発明は、第三の発明の構成において、前記排除方法は、前記駆除対象の種類ごとに規定され、前記害獣駆除用無人機は、前記駆除対象を追跡しつつ、前記駆除対象の種類に応じて前記駆除手段を作動させる、害獣駆除用無人機である。
【００１３】
第四の発明の構成によれば、駆除対象を追跡しつつ、駆除対象の種類に応じて、適切な駆除を実施することができる。
【００１４】
第五の発明は、第三または第四のいずれかの発明の構成において、前記排除方法は、昼間用の排除方法と夜間用の排除方法に区別して規定され、
前記排除手段は、前記昼間用の排除方法と前記夜間用の排除方法とを使い分けるように構成されている害獣駆除用無人機である。
【００１５】
第五の発明の構成によれば、昼間か夜間に応じて、適切な排除方法を実施することができる。
【００１６】
第六の発明は、第一乃至第五のいずれかの発明の構成において、前記画像取得手段は、周囲の光の強度に応じて、可視光における画像または赤外線における画像を取得するように構成されている害獣駆除用無人機である。
【００１７】
第六の発明の構成によれば、周囲の光の強度に応じて、駆除対象か否かを判別するための画像を取得することができる。
【００１８】
第七の発明は、第一乃至第六のいずれかの発明の構成において、前記判断手段は、前記画像中の物体が前記駆除対象か否かを認識するために、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータを参照する害獣駆除用無人機である。
【００１９】
第七の発明の構成によれば、深層学習（ディープラーニング）によって生成されたデータによって、駆除対象か否かを精度良く認識することができる。
【００２０】
第八の発明は、第二乃至第七のいずれかの発明の構成において、前記画像取得手段によって取得した画像に基づいて、前記駆除対象の捕獲が成功したか否かを判断し、前記捕獲が成功しなかったと判断した場合には、再度の捕獲を行った場合の成功確率を計算し、前記駆除手段は、前記成功確率が所定値以上であれば、前記駆除対象の再度の捕獲を実施し、前記成功確率が前記所定値未満であれば、前記駆除対象の排除を実施する害獣駆除用無人機である。
【００２１】
第九の発明は、自律移動可能な害獣駆除用無人機が実施する害獣駆除方法であって、侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得ステップと、前記画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、前記侵入禁止領域に前記駆除対象が侵入したか否かを判断する判断ステップと、前記駆除対象を駆除する駆除ステップと、を含む害獣駆除方法である。
【００２２】
第十の発明は、自律移動可能な害獣駆除用無人機を制御するコンピュータを、侵入禁止領域内の画像を取得する画像取得手段、前記画像中の物体が駆除対象か否かを認識し、前記侵入禁止領域に前記駆除対象が侵入したか否かを判断する判断手段、前記駆除対象を駆除する駆除手段、として機能させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【００２３】
本発明によれば、農場や牧場に侵入した害獣を駆除することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施形態に係る害獣駆除用無人機の作用を示す概略図である。
【図２】害獣駆除用無人機の作用を示す概略図である。
【図３】害獣駆除用無人機の作用を示す概略図である。
【図４】害獣駆除用無人機の作用を示す概略図である。
【図５】害獣駆除用無人機の構成を示す図である。
【図６】捕獲網を示す概略図である。
【図７】害獣駆除用無人機の機能構成を示す図である。
【図８】特徴データベースを示す図である。
【図９】排除方法データベースを示す図である。
【図１０】排除方法組合せデータベースを示す図である。
【図１１】害獣駆除用無人機の動作を示す概略フローチャートである。
【図１２】害獣駆除用無人機の動作を示す概略フローチャートである。
【図１３】害獣駆除用無人機の構成を示す図である。
【図１４】特徴データベースを示す図である。
【図１５】排除方法組合せデータベースを示す図である。
【図１６】害獣駆除用無人機の動作を示す概略フローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明を実施するための形態（以下、「実施形態」という。）について詳細に説明する。以下の説明においては、同様の構成には同じ符号を付し、その説明を省略又は簡略する。なお、当業者が適宜実施できる構成については説明を省略し、本発明の基本的な構成についてのみ説明する。
【００２６】
＜第一の実施形態＞
図１乃至図４は、本発明の実施形態に係る害獣駆除用無人機（以下、「無人機」という。）の作用を示す概略図である。図１等に示す無人機１は、害獣駆除用無人機の一例である。無人機１は地面を走行する無人車両である。無人機１は、領域Ｆ内に配置されている。領域Ｆは、侵入禁止領域の一例である。無人機１は、基地局１００と通信可能に構成されており、適宜、基地局１００と通信し、基地局１００の指示に従う。無人機１は、基地局１００と領域Ｆの間及び領域Ｆ内においてのみ、移動可能なように、移動領域が制限されている。無人機１は、バッテリー残量が所定基準値以下になった場合には、基地局１００において、充電、または、バッテリーの交換を行うようになっている。また、無人機１は、他の物に所定の距離以内に近づかないように制御されており、他の物との衝突を回避するように構成されている。
【００２７】
図１乃至図４において、領域Ｆは、小領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３及びＦ４を含む。また、領域Ｆは、小領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３及びＦ４を合わせた領域よりも一回り広い領域である。
【００２８】
無人機１は、シカ３０１やイノシシ３０３などの害獣が領域Ｆに侵入した場合に、領域Ｆから害獣を駆除するように構成されている。害獣は、駆除対象の一例である。小領域Ｆ１等は、例えば、農場である。
【００２９】
図２に示すように、例えば、シカ３０１が領域Ｆに侵入した場合に、無人機１は、シカ３０１を捕獲する（図３参照）、あるいは、シカ３０１を領域Ｆから排除する（外に出す）（図４参照）。本明細書において、「駆除」という用語は捕獲と排除を含むものとして使用する。
【００３０】
領域Ｆは、小領域Ｆ１等よりも広い面積の領域であるから、小領域Ｆ１等へ侵入した害獣を排除するだけではなく、害獣排除を迅速に実施する場合には、小領域Ｆ１等への侵入を防止することができるようになっている。なお、領域Ｆ１等は、害獣からの保護を要する領域であればよく、農場に限らず、例えば、牧場であってもよい。
【００３１】
以下、無人機１の構成を説明する。
【００３２】
図５に示すように、無人機１は、筐体１０を有する。筐体１０内部には、無人機１の各部を制御するコンピュータ、無線通信装置、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を利用した測位装置、加速度センサー、ジャイロセンサー、磁気センサー、バッテリー等が配置されている。筐体
１０には、４つの車輪１２（前輪２輪、後輪２輪）が配置されている。筐体１０内部には、モーター（図示せず）が配置されており、モーターの軸には４つの車輪１２のうち後輪の２輪が接続されており、縦横自在に走行可能になっている。筐体１０には、ヘッドランプ１４、アンテナ１６が付いている。ヘッドランプ１４によって、無人機１の前方を照らすことができる。無線通信装置を構成するアンテナ１６から電波を送受信し、基地局１００と通信可能になっている。また、筐体１０には、回転及び伸縮自在な軸部材１８にカメラ２０が配置されている。カメラ２０は、可視光カメラであり、外部の画像を取得可能になっている。無人機１は、夜間においては、ヘッドランプ１４で無人機１の前方を照らしたうえで、カメラ２０で画像を取得する。筐体１０には、回転及び伸縮自在な軸部材２２に、発光装置２４及び音声発生装置２６が配置されている。また、筐体１０には、捕獲網発射装置２８が配置されている。無人機１は、カメラ２０によって取得した画像中の物体が、駆除対象であるシカ３０１などであると判断した場合には、自律移動で駆除対象を追跡しつつ、捕獲網発射装置２８を発射して駆除対象を捕獲するか、あるいは、発光装置２４及び音声発生装置２６を所定の態様で作動させることによって、駆除対象を領域Ｆから排除するようになっている。発光装置２４及び音声発生装置２６は害獣を排除するための構成であり、捕獲網発射装置２８は害獣を捕獲するための構成である。
【００３３】
捕獲網発射装置２８には、図６に示す捕獲網３０が折りたたまれた状態で装填されている。捕獲網３０は、発射されると図６に示すように展開する。捕獲網３０は、中央に小孔部３０ｃを有する網本体３０ａと、網本体３０ａの周辺部に配置される重り３０ｂから構成される。捕獲網３０の発射の仕組みは、例えば、特開２０１０−４８５３９号公報に記載のものを使用することができる。ただし、無人機１においては、捕獲網３０は、無人機１自体による制御及びメカニズムによって発射する。
【００３４】
図７は、無人機１の機能構成を示す図である。無人機１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）５０、記憶部５２、無線通信部５４、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）部５６、慣性センサー部５８、画像処理部６０、駆動制御部６２、駆除手段制御部６４、距離センサー部６６及び電源部６８を有する。
【００３５】
無人機１は、無線通信部５４によって、基地局１００と通信可能になっている。無人機１は、無線通信部５４によって、基地局１００から各種指示を受信し、基地局１００へ各種情報を送信する。
【００３６】
無人機１は、ＧＰＳ部５６と慣性センサー部５８によって、無人機１自体の位置を測定することができる。ＧＰＳ部５６は、基本的に、３つ以上のＧＰＳ衛星からの電波を受信して無人機１の位置を計測する。慣性センサー部５８は、例えば、加速度センサー及びジャイロセンサーによって、出発点からの無人機１の移動を積算して、無人機１の位置を計測する。無人機１は、無人機１自体の位置を、自律移動や駆除対象の位置の計測等のために使用する。
【００３７】
画像処理部６０によって、無人機１はカメラ２０を作動させて外部の画像を取得することができる。
【００３８】
駆動制御部６２によって、無人機１は４つの車輪１２の動きを制御するようになっている。
【００３９】
駆除手段制御部６４は、捕獲網発射装置２８、発光装置２４及び音声発生装置２６を制御して、駆除対象である害獣を捕獲する動作、あるいは、害獣を領域Ｆから排除するための動作を実施する。
【００４０】
距離センサー部６６は、無人機１と他の物体との距離を計測する。距離センサー部６６は、例えば、レーザー距離計（レーザーレンジ）を含んで構成される。距離センサー部６６は、無人機１と他の物体との距離を継続的に計測している。
【００４１】
電源部６８は、例えば、交換可能な可充電電池であり、無人機１の各部に電力を供給するようになっている。
【００４２】
記憶部５２には、移動予定領域である領域Ｆ内において自律移動するための移動計画を示すデータ等の自律移動に必要な各種データ及びプログラム、及び、地形や構造物の位置や形状を示すデータを格納している。記憶部５２には、さらに、以下のプログラムやデータが格納されている。
【００４３】
記憶部５２には、自律移動プログラム、画像取得プログラム、位置情報生成プログラム、判断プログラム、物体認識プログラム、駆除プログラム、完了確認プログラム、移動範囲規制プログラム、及び、衝突回避プログラムが格納されている。物体認識プログラムは判断プログラムの一部であり、画像中の物体のカテゴリーを認識する一般物体認識プログラムである。ここで、一般物体認識とは、物体のカテゴリーの認識を意味する。例えば、画像中の物体が、人なのか、シカなのか、イノシシなのかを認識することが、一般物体認識である。
【００４４】
ＣＰＵ５０及び自律移動プログラムは、自律移動手段の一例である。無人機１は、例えば、記憶部５２に格納された領域Ｆ内の地形や構造物の位置を参照し、領域Ｆ内を巡回するなど、自律移動するようになっている。
【００４５】
ＣＰＵ５０及び画像取得プログラムは、画像取得手段の一例である。無人機１は、カメラ２０を作動させて領域Ｆ内の画像を継続的に取得している。
【００４６】
ＣＰＵ５０及び位置情報生成プログラムは、位置情報生成手段の一例である。位置情報は、無人機１自体の位置を示す情報及び侵入物の位置を示す情報である。無人機１は、ＧＰＳ部５６と慣性センサー部５８によって無人機１の絶対位置や姿勢を示す情報を継続的に生成し、保持する。また、距離センサー部６６によって、異なる複数の地点で、特定の物体との距離を測定することによって、例えば、小領域Ｆ１に侵入したシカ３０１について、無人機１との相対位置や、小領域Ｆ１内の構造物との相対位置を算出する。そして、無人機１は、無人機１自体の絶対位置や小領域Ｆ１内の構造物等の位置を参照して、シカ３０１の絶対位置を算出することができる。なお、位置計測についての詳細な説明は、省略する。
【００４７】
ＣＰＵ５０及び判断プログラムは判断手段の一例である。判断プログラムは、物体認識プログラムを含む。無人機１は、物体認識プログラムによって、深層学習（ディープラーニング）によって生成された特徴データを参照する。特徴データは記憶部５２に格納されている。深層学習（ディープラーニング）とは、多層構造のニューラルネットワークの機械学習であり、画像認識の分野が有力な活用分野の一つである。
【００４８】
無人機１は、物体認識プログラムによって、図８に示す特徴データベースを参照する。特徴データベースは記憶部５２に格納されている。特徴データベースに格納されている特徴データは、例えば、シカ、イノシシ、サル等の害獣の外観について、輪郭や個々の構成の方向といった多数の特徴を示すデータである。
【００４９】
無人機１は、カメラ２０によって取得した画像に含まれる物体の特徴と、各カテゴリーの特徴情報を対比して、物体のカテゴリーを認識できるようになっている。ここで、カテゴリーとは、シカ、イノシシ、サル等の害獣の種類を意味する。
【００５０】
具体的には、無人機１は、カメラ２０で取得した画像について、例えば、輪郭や個々の構成の方向といった特徴を多数抽出する。そして、無人機１は、それらの特徴と、深層学習（ディープラーニング）で取得して記憶部５２に格納している各カテゴリーの特徴データと対比して、相関性（相関度）を判断する。相関度が高いほど、取得した画像中の物体が特定のカテゴリーに属する可能性が高い。例えば、相関度が０の場合には、特定のカテゴリーに属する可能性（以下、「カテゴリー共通確率」と呼ぶ。）は０％として、相関度が最大値を示すときに、カテゴリー共通確率が１００％であると定義する。無人機１は、カテゴリー共通確率が所定の基準値である、例えば、９５％以上であるときに、取得した画像中の物体のカテゴリーが、特定のカテゴリーに属すると判断する。
【００５１】
無人機１は、物体認識プログラムによって、画像中の物体が特定の害獣のカテゴリーに属すると認識すると、判断プログラムによって、画像中の物体が駆除対象であると判断するようになっている。本実施形態において、駆除対象はシカ、イノシシ、サル等の害獣である。
【００５２】
ＣＵＰ５０及び駆除プログラムは、駆除手段の一例であり、捕獲手段及び排除手段の一例でもある。無人機１は、駆除プログラムによって、駆除対象を追跡する。無人機１は、カメラ２０で取得する画像中に常に駆除対象が含まれるように、無人機１の移動を制御する。すなわち、無人機１は、カメラ２０によって継続的に取得する画像中における駆除対象の移動方向、距離センサー部６６によって取得する駆除対象の移動速度を参照し、駆除対象がカメラ２０の画像に捕捉されるように、移動を制御する。そして、無人機１は、例えば、駆除対象の捕獲が可能な場合、あるいは、基地局１００から駆除対象を捕獲する指示を受信している場合には、捕獲網発射装置２８を作動させて、駆除対象の捕獲を実施する。具体的には、無人機１は、上述の位置情報生成手段によって、無人機１と駆除対象との相対位置を計算し、捕獲網３０を発射する上下方向及び水平方向の角度を算出し、駆除対象に対して捕獲網３０を発射するように構成されている。距離センサー部６６で制御されるレーザー距離計のレーザー光の照射目標を駆除対象に設定し、距離の測定を行うことによって、相対位置の精度を向上させることができる。
【００５３】
無人機１は、害獣の捕獲が不可能な場合、基地局１００から捕獲する指示を受信していない場合、あるいは、捕獲が奏功しなかった場合には、発光装置２４及び／または音声発生装置２６を作動させて、害獣の排除を実施する。無人機１は、駆除プログラムによって、図９に示す排除方法データベースを参照する。排除方法データベースは記憶部５２に格納されている。排除方法データベースには、複数の排除方法を示すデータが格納されている。例えば、音のデータとして、シカの警戒音（Ｓ１）、銃声（Ｓ２）、ゾウの鳴き声（Ｓ３）、オオカミの鳴き声（Ｓ４）等の音声データが、それぞれ、識別番号に紐づけされて格納されている。同様に、光、速度、移動経路についても、それぞれ、複数種類のものが格納されている。なお、無人機１に匂い発生装置を配置して、排除方法として、害獣が嫌う匂いを加えてもよい。
【００５４】
無人機１は、駆除プログラムによって、図１０に示す排除方法組合せデータベース（以下、「組合せデータベース」という。）を参照する。組合せデータベースは記憶部５２に格納されている。組合せデータベースに格納されている組合せデータは、図９の排除方法を組み合わせたデータである。組合せデータは、例えば、シカの警戒音（Ｓ１）、速度５ｋｍ／ｈ（Ｖ１）及び直線の移動経路（Ｒ３）の組合せというように、図９の排除方法を様々に組み合わせたデータである。組合せデータは、排除方法の組合せの有効性を示す評価値を含む。評価値は、害獣の種類ごとに規定されている。無人機１は、害獣の種類ごとに、評価値の高い排除方法の組み合わせを優先的に採用するようになっている。
【００５５】
なお、無人機１が有する特徴データベース（図８）、排除方法データベース（図９）、組合せデータベース（図１０）は、基地局１００も有している。基地局１００は、必要に応じてこれらのデータベース中のデータを更新し、あるいは、変更し、無人機１のデータベースを書き換えることができるようになっている。
【００５６】
上述のように、無人機１は、判断プログラムによって、カメラ２０によって取得した画像中の物体が駆除対象であると判断すると、位置情報生成プログラムによって生成した位置情報に基づいて、駆除対象の追跡を開始するとともに、駆除プログラムによって、駆除対象の捕獲または排除を実施するように構成されている。すなわち、無人機１は、侵入物が駆除対象であると判断すると、無人機１自身が生成した精度の高い位置情報に基づいて、ピンポイントで、駆除対象の種類に応じた有効な害獣駆除を実施することができる。
【００５７】
ＣＰＵ５０及び完了判断プログラムは、完了判断手段の一例であり、判断プログラムの一部である。無人機１は、例えば、駆除対象で害獣であるシカ３０１に捕獲網３０がからまった状態で、所定時間、所定範囲内に位置すると判断すれば、駆除対象の捕獲が完了したと判断する。所定時間は例えば、２分であり、所定範囲は、例えば、所定時間の最初における駆除対象の位置から半径５ｍ以内である。無人機１は、カメラ２０によって取得した画像に基づいて、上記判断を実施するようになっている。
【００５８】
一方、無人機１は、例えば、駆除対象が所定時間、領域Ｆ内に位置しないと判断すれば、駆除対象の排除が完了したと判断する。所定時間は、例えば、５分である。無人機１は、カメラ２０によって取得した画像に基づいて、上記判断を実施するようになっている。
【００５９】
ＣＰＵ５０及び移動範囲規制プログラムは、移動範囲規制手段の一例である。無人機１は、記憶部５２に記憶している領域Ｆの座標情報と、ＧＰＳ部５６と慣性センサー部５８によって生成した無人機１自体の位置を示す位置情報を参照して、無人機１の位置が移動予定領域内である領域Ｆ内か否かを判断する。そして、無人機１は、無人機１の位置が領域Ｆ外であれば、無人機１を領域Ｆ内に戻すようになっている。
【００６０】
ＣＰＵ５０及び衝突回避プログラムは、衝突回避手段の一例である。無人機１は、距離センサー部６６によって計測した無人機１と他の物体（「物体Ａ」という。）との距離が、所定の距離以内になった場合には、駆動制御部６２によって、無人機１と物体Ａとの距離を所定距離よりも大きくするようになっている。これにより、無人機１が物体Ａと衝突することを回避することができる。所定の距離は、例えば、２ｍ（メートル）である。
【００６１】
以下、図１１及び図１２を参照して、無人機１の動作を説明する。無人機１は、領域Ｆ内を自律移動によって巡回しており、継続的にカメラ２０で画像を取得し、画像解析を行っている（図１１のステップＳＴ１）。無人機１は、画像中の物体が駆除対象であると判断すると（ステップＳＴ２）、追跡及び駆除手段作動を実施する（ステップＳＴ３）。無人機１は、駆除対象の駆除が完了したと判断すると（ステップＳＴ４）、追跡を停止し、駆除手段を停止する（ステップＳＴ５）。そして、無人機１は、駆除が完了した旨の情報を基地局１００へ送信し（ステップＳＴ６）、巡回を再開する（ステップＳＴ７）。
【００６２】
無人機１は、上述のステップＳＴ３において、駆除対象を捕獲する条件を満たすと判断すると（図１２のステップＳＴ３１）、駆除対象の位置を確認し（ステップＳＴ３２）、捕獲網３０の発射角度及び発射方向を算出し（ステップＳＴ３３）、捕獲網３０を発射する（ステップＳＴ３４）。
【００６３】
無人機１は、捕獲する条件を満たさないと判断すると（ステップＳＴ３１）、駆除対象である害獣の種類に応じて、評価値の高い排除方法の組み合わせを選択し（ステップＳＴ３５）、排除方法の組み合わせによる排除を実施する（ステップＳＴ３６）。
【００６４】
＜第二の実施形態＞
次に、図１３等を参照して、第二の実施形態について説明する。なお、第一の実施形態と共通する構成については説明を省略し、第一の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００６５】
図１３に示すように、無人機２は、カメラ２０に加えて、カメラ２１を有する。カメラ２０は可視光カメラであり、カメラ２１は近赤外線カメラである。画像処理部６０は、無人機２に配置された光センサー（図示せず）によって感知した光の強度に基づいて、可視光カメラ２０または近赤外線カメラ２１を作動させるようになっている。光センサーは、例えば、フォトレジスタ（ｐｈｏｔｏｒｅｓｉｓｔｅｒ）で構成される。無人機２は、光の強度が昼間のレベルであれば、可視光カメラ２０を作動させ、光の強度が昼間のレベル未満であれば、近赤外線カメラ２１を作動させる。なお、本実施形態とは異なり、可視光カメラと近赤外線カメラの機能は、双方の機能を備え、双方の機能を切り替え可能なハイブリッドカメラによって実現してもよい。また、近赤外線カメラに替えて、あるいは、さらに追加して、遠赤外線カメラを備えるようにしてもよい。
【００６６】
図１４に示すように、特徴データべースには、可視光のもとにおける特徴データと近赤外線のもとにおける特徴データが含まれている。無人機２は、画像処理部６０が可視光カメラ２０を作動させているときには可視光特徴データを参照し、画像処理部６０が近赤外線カメラ２１を作動させているときには近赤外線特徴データを参照するようになっている。なお、本実施形態とは異なり、無人機２が遠赤外線カメラを有する場合には、特徴データには、遠赤外線のもとでの特徴データを含むように構成する。
【００６７】
図１５に示すように、排除方法組み合わせデータベースには、排除方法の組み合わせが、害獣の種類別に加えて、昼間と夜間を区別して規定されている。例えば、Ｓ１、Ｖ１及びＲ３の組合せについて、昼間の評価値は、シカについては「８」であるが、イノシシについては「５」である。また、その組合せの夜間評価値は、シカについて、昼間評価値よりも高く、「９」である。無人機２は、可視光カメラ２０を作動させている昼間であれば、害獣の種類によって、昼間評価値の高い排除方法の組合せを優先的に採用する。また、無人機２は、近赤外線カメラ２１を作動させている夜間であれば、害獣の種類によって、夜間評価値の高い排除方法の組み合わせを優先的に採用するようになっている。
【００６８】
無人機２は、駆除プログラムによって選択した駆除方法を実施する。
【００６９】
＜第三の実施形態＞
次に、図１６等を参照して、第三の実施形態について説明する。なお、第二の実施形態と共通する構成については説明を省略し、第二の実施形態と異なる部分を中心に説明する。
【００７０】
第三の実施形態の無人機２の記憶部５２には、捕獲成功確率判断プログラムを有している。捕獲成功確率判断プログラムは、判断プログラムの一部である。無人機２は、捕獲が成功しなかった場合には、再度の捕獲を行った場合の成功確率を計算する。無人機２は、カメラ２０またはカメラ２１によって取得した画像に基づいて、駆除対象の動作（移動速度や移動方向の変化率など）及び捕獲網発射装置２８の性能（駆除対象の動きへの追従性能、捕獲網３０の発射速度など）に基づいて、再度の捕獲を行った場合の成功確率を計算する。例えば、駆除対象の移動速度が、捕獲網発射装置２８の追従性能よりも早く、しかも、駆除対象が移動方向を大きく変えながら移動している場合には、成功確率は低い。これに対して、駆除対象の動作が前回の捕獲時と同様あるいはより遅い場合であって、捕獲網３０の発射条件を修正すれば捕獲できる可能性が高い場合には、成功確率は高い。無人機２は、成功確率を数値化する。
【００７１】
そして、無人機２は、成功確率が所定値以上であれば、駆除プログラムによって、再度の捕獲を実施する。無人機２は、成功確率を算出したときの条件に基づいて、捕獲網３０の発射角度、発射方向、発射速度を含む発射条件を算出する。一方、無人機２は、成功確率が所定値未満であれば、駆除対象の排除を実施する。所定値は、例えば、６０％である。
【００７２】
以下、図１６等を参照して、無人機２の動作を説明する。無人機２は、駆除対象の駆除を実施した場合において、駆除が完了していないと判断した場合（図１１のステップＳＴ４）、捕獲成功確率が基準値以上か否かを判断する（図１６のステップＳＴ４１）。捕獲成功確率が基準値以上であれば、駆除対象の位置を確認し（ステップＳＴ４２）、捕獲網３０の発射角度・方向及び発射速度の補正値を算出し（ステップＳＴ４３）、捕獲網３０を発射する（ステップＳＴ４４）。
【００７３】
一方、捕獲成功確率が基準値以上ではない場合には、排除方法の組合せを選択し（ステップＳＴ４５）、その排除方法の組合せによる排除を実施する（ステップＳＴ４６）。
【００７４】
なお、本発明は上述の各実施形態に限定されるものではなく、本発明の目的を達成できる範囲での変形、改良等は本発明に含まれるものである。例えば、本実施形態において無人機１（２）が実施する処理の一部を基地局１００が実施するようにしてもよい。また、上述の実施形態１、２及び３の構成を、適宜、組み合わせてもよい。また、所定の方法で排除方法組合せの評価値を更新するようにしてもよい。また、有効な排除方法組合せを所定の基準によって、切り替えるようにしてもよい。あるいは、無人機１（２）を単体で出動させるほか、複数の無人機１（２）で編隊を組んで出動させるパターンや、無人機１（２）と無人飛行体を併用するパターンも排除方法の一つとしてもよい。また、無人機１（２）を無人飛行体としてもよいし、無人船舶としてもよい。
【符号の説明】
【００７５】
１，２      無人機
２０        カメラ（可視光カメラ）
２１        カメラ（近赤外線カメラ）
２４        発光装置
２６        音声発生装置
２８        捕獲網発射装置
３０１      シカ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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