(57)【要約】【課題】オペレータの実際の運転に基づいて自律走行をより柔軟に行うことができる農業用作業車両が用いる作業経路生成システムを提供する。【解決手段】作業経路生成システムは、教師データ記憶部８２と制御部４とを備える。教師データ記憶部８２は、トラクタ１の直進走行によって所定の作業が実行される作業領域と、旋回を許容する枕地領域と、を含む矩形でない変形圃場の外形情報を含む圃場情報と、圃場の一部の領域においてトラクタ１がオペレータにより手動で走行される第１作業経路に関する情報である第１作業経路情報と、を記憶する。制御部４は、圃場情報と第１作業経路情報とに基づいて、上記一部の領域を除いた残りの領域に対する自律走行可能な第２作業経路を生成する。第２作業経路は、複数の直進経路を含む。制御部は、枕地領域の幅が一定となるように、第２作業経路の直進経路の長さを調整する。【選択図】図３
2019213557.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業車両の直進走行によって所定の作業が実行される作業領域と前記作業車両の旋回を許容する枕地領域とを含む矩形でない変形圃場の外形情報を含む圃場情報と、前記圃場の一部の領域において前記作業車両がオペレータにより手動で走行される第１作業経路に関する情報である第１作業経路情報と、を記憶可能な記憶部と、
前記圃場情報と、前記第１作業経路情報と、に基づいて前記圃場における前記一部の領域を除いた残りの領域に対する自律走行可能な第２作業経路を生成可能な制御部と、
を備え、
前記第２作業経路は、複数の直進経路を含み、
前記制御部は、前記枕地領域の幅が一定となるように、前記第２作業経路の直進経路の長さを調整可能であることを特徴とする作業経路生成システム。
【請求項２】
請求項１に記載の作業経路生成システムであって、
前記第１作業経路は、直進経路を含み、
前記第１作業経路と前記第２作業経路の前記直進経路の長さは、前記圃場の形状に応じてそれぞれ異なる場合があることを特徴とする作業経路生成システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、主として、自律走行可能に構成された農業用作業車両が用いる作業経路生成システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、衛星測位システムを利用して自律走行可能な農業用作業車両が知られている。特許文献１は、この種の作業車両を開示する。この特許文献１の作業車両は、オペレータの操作により車体が圃場端に到達する度に認識領域地点として認識させ、当該認識領域地点を直線で結んだ多角形内が認識領域に設定され、当該認識領域の設定後にあっては、初回に圃場をオペレータの操作で走行させるときの耕耘経路を、モニタに表示させ、オペレータが適正と判断したときには、設定された圃場領域及び生成経路を記憶し、不適正と判断したときには修正を加え、前記認識した認識領域内を自律走行する自律走行手段を設け、そして２回目以降の耕耘作業時にあっては、前記生成経路に沿った自律走行を行う構成となっている。特許文献１は、この構成により、１工程のみ人為による運転を行い、以降同一運転条件を維持させた良好な作業を行うことができるとする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４８０１２５２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１の構成では、いったん手動で運転した圃場に対しては２回目以降の自律走行が可能であるが、作業内容等の状況に応じて自律走行を柔軟に行うことができなかった。
【０００５】
本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、オペレータの実際の運転に基づいて自律走行をより柔軟に行うことができる農業用作業車両が用いる作業経路生成システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段及び効果】
【０００６】
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段とその効果を説明する。
【０００７】
本発明の観点によれば、以下の構成の作業経路生成システムが提供される。即ち、この作業経路生成システムは、記憶部と、制御部と、を備える。前記記憶部は、圃場情報と、第１作業経路情報と、を記憶可能である。前記圃場情報は、作業車両の直進走行によって所定の作業が実行される作業領域と前記作業車両の旋回を許容する枕地領域を含む矩形でない変形圃場の外形情報を含む。前記第１作業経路情報は、前記圃場の一部の領域において前記作業車両がオペレータにより手動で走行される第１作業経路に関する情報である。前記制御部は、前記圃場情報と、前記第１作業経路情報と、に基づいて前記圃場における前記一部の領域を除いた残りの領域に対する自律走行可能な第２作業経路を生成可能である。前記第２作業経路は、複数の直進経路を含む。前記制御部は、前記枕地領域の幅が一定となるように、前記第２作業経路の直進経路の長さを調整可能である。
【０００８】
これにより、圃場の一部分だけを学習して圃場の全体に適用することが可能になるので、有人走行を行ってトラクタに学習させるのに必要な時間及び工数を低減することができるとともに、作業車両が旋回するための旋回領域の幅を一定に保つことが可能となる。
【０００９】
前記の作業経路生成システムにおいては、以下の構成とすることが好ましい。即ち、前記第１作業経路は、直進経路を含む。前記第１作業経路と前記第２作業経路の前記直進経路の長さは、前記圃場の形状に応じてそれぞれ異なる場合がある。
【００１０】
これにより、オペレータが実際に行った運転に基づいて、圃場の形状に応じた第２作業経路を作成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態に係るロボットトラクタの全体的な構成を示す側面図。
【図２】ロボットトラクタの平面図。
【図３】ロボットトラクタの制御系の主要な構成を示すブロック図。
【図４】作業機を作業位置に下降させた様子を示す図。
【図５】動作予測モデルの学習のために与えられる教師データを示す概念図。
【図６】遠隔操作装置を示した図。
【図７】無人のロボットトラクタに有人のロボットトラクタが伴走する様子を示した側面図。
【図８】手動運転モードのロボットトラクタがオペレータの操作によって圃場を走行する様子を示した平面図。
【図９】図８における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタが無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図。
【図１０】手動運転モードのロボットトラクタが圃場の一部分についてオペレータの操作を学習する様子を示した平面図。
【図１１】図１０における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタが圃場の残りの領域を無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図。
【図１２】複数のロボットトラクタ同士で学習に関するデータを送受信する例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に係るロボットトラクタ１の全体的な構成を示す側面図である。図２は、ロボットトラクタ１の平面図である。図３は、ロボットトラクタ１の制御系の主要な構成を示すブロック図である。
【００１３】
初めに、本発明に係る農業用作業車両の実施の一形態であるロボットトラクタ（以下、単に「トラクタ」と称する場合がある。）１について説明する。図１及び図２に示すように、トラクタ１は、圃場を自走する走行機体（車体部）２を備える。走行機体２には、作業機３が着脱可能に備えられる。当該作業機３は農作業に用いられる。この作業機３としては、例えば、耕耘機、草刈機、プラウ、施肥機、播種機等の種々の作業機があり、これらの中から必要に応じて所望の作業機３を選択して走行機体２に装着することができる。本実施形態では、作業機３としてロータリ耕耘機が用いられている。走行機体２は、装着された作業機３の高さ及び姿勢を変更可能に構成されている。
【００１４】
トラクタ１の構成について、図１及び図２を参照して詳細に説明する。トラクタ１の走行機体２は、図１に示すように、その前部が左右１対の前輪７，７で支持され、その後部が左右１対の後輪８，８で支持されている。
【００１５】
走行機体２の前部にはボンネット９が配置されている。このボンネット９内にはトラクタ１の駆動源であるエンジン１０が収容されている。このエンジン１０は、例えばディーゼルエンジンにより構成することができるが、これに限るものではなく、例えばガソリンエンジンにより構成しても良い。
【００１６】
ボンネット９の後方には、オペレータが搭乗するためのキャビン１１が配置されている。このキャビン１１の内部には、オペレータが操向操作するためのハンドル１２と、オペレータが座る座席１３と、各種の操作を行うための様々な操作装置と、が主として設けられている。ただし、農業用作業車両は、キャビン１１付きのものに限るものではなく、キャビン１１を備えないものであってもよい。
【００１７】
上記の操作装置としては、図２に示すモニタ装置１４、スロットルレバー１５、シフトレバー、ＰＴＯスイッチ１７、ＰＴＯ変速レバー１８、及び複数の油圧変速レバー１６等を例として挙げることができる。これらの操作装置は、座席１３の近傍、又はハンドル１２の近傍に配置されている。モニタ装置１４は、トラクタ１の様々な情報を表示可能に構成されている。スロットルレバー１５は、エンジン１０の回転速度を設定するためのものである。前記シフトレバーは、トランスミッション２２の変速比を変更操作するためのものである。ＰＴＯスイッチ１７は、トランスミッション２２の後端から突出した図略のＰＴＯ軸（動力取出軸）への動力の伝達／遮断を切替操作するためのものである。即ち、ＰＴＯスイッチがＯＮ状態であるときＰＴＯ軸に動力が伝達されてＰＴＯ軸が回転し、作業機３が駆動される一方、ＰＴＯスイッチがＯＦＦ状態であるときＰＴＯ軸への動力が遮断されてＰＴＯ軸が回転せず、作業機３が停止される。ＰＴＯ変速レバー１８は、作業機３に入力される動力の変更操作を行うものであり、具体的にはＰＴＯ軸の回転速度の変速操作を行うものである。油圧変速レバー１６は、図略の油圧外部取出バルブを切換操作することができる。
【００１８】
また、座席１３の右側に配置されたアームレスト１９の前部には、主変速レバー２７、作業機昇降スイッチ２８等の操作装置が設けられている。
【００１９】
主変速レバー２７はトラクタ１の走行速度を変更するためのものであり、主変速レバー２７を前方に倒すと走行速度が速くなり、後方に倒すと走行速度が遅くなるように構成されている。この主変速レバー２７は無段階の操作が可能に構成されており、トラクタ１の走行速度はレバーの操作量に応じて無段階に変速される。
【００２０】
作業機昇降スイッチ２８は、主変速レバー２７に設けられた上下操作可能な電気スイッチとして構成されており、作業機３を上昇及び下降させるときに使用される。これにより、作業機３を下降させて耕耘爪２５による耕耘作業を開始させたり、上昇させて耕耘作業を終了させたりすることができる。
【００２１】
図１に示すように、走行機体２の下部には、トラクタ１のシャーシ２０が設けられている。当該シャーシ２０は、機体フレーム２１、トランスミッション２２、フロントアクスル２３、及びリアアクスル２４等から構成されている。
【００２２】
機体フレーム２１は、トラクタ１の前部における支持部材であって、直接、又は防振部材等を介してエンジン１０を支持している。トランスミッション２２は、エンジン１０からの動力を変化させてフロントアクスル２３及びリアアクスル２４に伝達する。フロントアクスル２３は、トランスミッション２２から入力された動力を前輪７に伝達するように構成されている。リアアクスル２４は、トランスミッション２２から入力された動力を後輪８に伝達するように構成されている。
【００２３】
図３に示すように、トラクタ１は、走行機体２の動作（前進、後進、停止及び旋回等）並びに作業機３の動作（昇降、駆動、及び停止等）を制御するための制御部４を備える。制御部４には、ガバナ装置４１、変速装置４２、及び昇降アクチュエータ４４等がそれぞれ電気的に接続されている。
【００２４】
ガバナ装置４１は、エンジン１０の回転数を調整するものである。ガバナ装置４１を制御部４により制御してラック位置を適宜に調整することにより、エンジン１０の回転数を所望の回転数にすることができる。
【００２５】
変速装置４２は、具体的には例えば可動斜板式の油圧式無段変速装置であり、トランスミッション２２に備えられている。変速装置４２を制御部４により制御して図略の前記斜板の角度を適宜に調整することにより、トランスミッション２２の変速比を所望の変速比にすることができる。
【００２６】
昇降アクチュエータ４４は、例えば作業機３を走行機体２に連結している３点リンク機構を動作させることにより、作業機３を退避位置（農作業を行わない位置、例えば図１の位置）又は作業位置（農作業を行う位置、例えば図４の位置）の何れかに上げ下げするものである。なお、本実施形態において作業機３はロータリ耕耘装置として構成されているので、作業機３による農作業は耕耘作業を意味する。昇降アクチュエータ４４を制御部４により制御して作業機３を適宜に昇降動作させることにより、所望の高さで作業機３により農作業を行うことができる。
【００２７】
上述のような制御部４を備えるトラクタ１は、オペレータがキャビン１１内に搭乗して各種操作をすることにより、当該制御部４によりトラクタ１の各部（走行機体２、作業機３等）を制御して、圃場内を走行しながら農作業を行うことができるように構成されている。加えて、本実施形態のトラクタ１は、オペレータがトラクタ１に搭乗しなくても、図１及び図３に示す遠隔操作装置（遠隔制御装置）４６により前進、後進、旋回等を指示して走行させたり、トラクタ１に自律走行させたりすることも可能となっている。
【００２８】
具体的には、図３に示すように、このトラクタ１は、自律走行を可能とするための各種の構成を制御部４内に備えている。更に、トラクタ１は、測位システムに基づいて自らの位置情報を取得するために必要な測位用アンテナ６等の各種の構成を備えている。このような構成により、トラクタ１は、測位システムに基づいて自らの位置情報を取得して、圃場上を自律走行することが可能となっている。
【００２９】
次に、自律走行を可能にするためにトラクタ１が備える構成について詳細に説明する。具体的には、トラクタ１は、図１及び図３に示すように、制御部４の他に、操舵アクチュエータ４３、測位用アンテナ６、及び無線通信用アンテナ４８等を備える。
【００３０】
操舵アクチュエータ４３は、例えば、ハンドル１２の回転軸（ステアリングシャフト）の中途部に設けられ、ハンドル１２の回転角度（操舵角）を調整するものである。操舵アクチュエータ４３を制御部４により制御して適宜に動作させることにより、ハンドル１２の操舵角を所望の値にして、操舵輪である前輪７を旋回させて、トラクタ１を所望の旋回半径で旋回操作することができる。
【００３１】
測位用アンテナ６は、例えば衛星測位システム（ＧＮＳＳ）等の測位システムを構成する測位衛星からの信号を受信するものである。図１に示すように、測位用アンテナ６は、トラクタ１のキャビン１１のルーフ９２の上面に配置されている。測位用アンテナ６で受信された測位信号は、図３に示す位置情報算出部４９に入力されて、当該位置情報算出部４９でトラクタ１（厳密には、測位用アンテナ６）の位置情報が、例えば緯度・経度情報として算出される。当該位置情報算出部４９で算出された位置情報は、制御部４に入力されて、自律走行に利用される。
【００３２】
ここで、測位システムの具体例としては、ＧＰＳ技術（ＧＰＳ衛星）を活用した衛星測位システムが挙げられるが、これに代えて、準天頂衛星、グロナス衛星等の他の衛星を用いたシステムを利用することも可能である。また、ＧＰＳ技術を活用した測位システムとしては、単独測位、相対測位、ＤＧＰＳ測位、ＲＴＫ−ＧＰＳ測位等を採用することができる。
【００３３】
無線通信用アンテナ４８は、遠隔操作装置４６からの信号を受信したり、遠隔操作装置４６への信号を送信したりするものである。図１に示すように、無線通信用アンテナ４８は、トラクタ１のキャビン１１のルーフ９２の上面に配置されている。無線通信用アンテナ４８で受信した遠隔操作装置４６からの信号は、図３に示す無線通信部（通信部）４０で信号処理され、制御部４に入力される。また、制御部４から遠隔操作装置４６に送信する信号は、無線通信部４０で信号処理された後、無線通信用アンテナ４８から送信されて、遠隔操作装置４６で受信される。
【００３４】
遠隔操作装置４６は、図６に示すように、タッチパネル３９を備えるタブレット型のパーソナルコンピュータとして構成される。オペレータは、遠隔操作装置４６のディスプレイ３７に表示された情報（例えば、自律走行を行うときに必要な圃場の情報等）を参照して確認することができる。また、オペレータは、上記のタッチパネル３９、又は、ディスプレイ３７の傍に配置されたハードウェアキー３８等を操作して、トラクタ１の制御部４に、トラクタ１を制御するための制御信号を送信することができる。なお、遠隔操作装置４６はタブレット型のパーソナルコンピュータに限るものではなく、これに代えて、例えばノート型のパーソナルコンピュータで構成することも可能である。あるいは、図７に示すように有人のトラクタ１ｘを無人のトラクタ１に付随して走行させる場合、有人側のトラクタ１ｘに搭載されるモニタ装置４６ｘを遠隔操作装置とすることもできる。
【００３５】
このように構成されたトラクタ１は、遠隔操作装置４６を用いるオペレータの指示に基づいて、圃場上の作業経路に沿って自律走行しつつ、作業機３による作業を行うことができる。
【００３６】
次に、作業機の昇降に関して図１及び図４等を参照して説明する。図４は、図１の状態から作業機３を作業位置に下降させた様子を示す側面図である。
【００３７】
図１に示すように、トラクタ１の走行機体２の後部には作業機３が装着されている。前述したとおり、作業機３にはエンジン１０の駆動力の一部が前記ＰＴＯ軸を介して伝達され、作業機３を駆動して耕耘作業を行うことができる。作業機３の下部には、水平に配置された軸２６を中心に回転駆動される耕耘爪２５が設けられている。この作業機３を図４に示す作業位置まで下降させることで、回転する耕耘爪２５が土壌に接触し、圃場の耕耘作業を行うことができる。また、作業機３を図１に示す退避位置まで上昇させることで、耕耘爪２５を土壌から離脱させ、耕耘作業を停止させることができる。作業機３の昇降は、オペレータが前記作業機昇降スイッチ２８を操作することにより行うことができ、また、制御部４が自動制御することもできる。
【００３８】
次に、制御部４の学習機能に関して、図３、図５、図８及び図９等を用いて説明する。図８は、手動運転モードのロボットトラクタ１がオペレータの操作によって圃場６１を走行する様子を示した平面図である。図９は、図８における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタ１が無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図である。
【００３９】
本実施形態の制御部４は、オペレータの操縦によって行われたトラクタ１の動作を学習し、学習した動作に基づいてトラクタ１に自動運転させることができるように構成されている。その構成について以下で説明する。
【００４０】
図３に示したように、制御部４は、運転モード切替部７０と、学習部８０と、自動運転制御部７１と、を備えている。
【００４１】
運転モード切替部７０は、トラクタ１における自動運転モードと手動運転モードとを切り替えるためのものである。例えば制御部４は不図示のＲＡＭを有し、当該ＲＡＭ内に記憶される運転モードフラグが切り替えられることによって自動運転モードと手動運転モードが切り替えられる。運転モードの具体的な切替操作は、遠隔操作装置４６をオペレータが適宜操作することにより実現することができる。例えば、遠隔操作装置４６のディスプレイ３７に表示されるモード切替ボタンにオペレータが指等で触れることにより、遠隔操作装置４６がモード切替信号を送信し、このモード切替信号を無線通信部４０を介して受信した運転モード切替部７０が運転モードフラグを変更することで自動運転モードと手動運転モードとが切り替えられる。
【００４２】
学習部８０は、手動運転モードにおいて、オペレータが操縦したトラクタ１の動作を学習可能に構成されている。なお、学習部８０の具体的な構成は後述する。
【００４３】
自動運転制御部７１は、学習部８０で学習したトラクタ１の動作に基づいて、トラクタ１に自動運転を行わせることが可能に構成されている。
【００４４】
学習部８０は、動作予測モデル８１と、教師データ記憶部（記憶部）８２と、を備える。学習部８０は、教師データ記憶部８２に記憶された教師データ（圃場６１に関するデータ、及び、当該圃場６１においてオペレータが手動運転モードでトラクタ１を操作することによる動作に関するデータ）に基づいて、動作予測モデル８１に学習させることができる。
【００４５】
教師データ記憶部８２は、入力事例データ記憶部８５と、出力事例データ記憶部８６と、で構成されている。
【００４６】
入力事例データ記憶部８５は、オペレータによって入力される入力事例データを記憶することができる。入力事例データは、圃場６１に関するデータであり、圃場６１の形状に関する情報が含まれる。
【００４７】
なお、圃場６１の形状の情報は、例えば、図８に示す圃場６１ａの形状を近似した多角形のそれぞれの頂点の位置情報の組として表現することができる。圃場６１の形状を示す位置情報は、例えば、当該圃場６１の輪郭に沿ってトラクタ１を走行させつつ位置情報算出部４９により位置情報を順次取得することにより得ることができるが、オペレータが遠隔操作装置４６を操作して位置情報を順次入力することによっても得ることができる。
【００４８】
入力事例データには、作業内容に関する情報（作業情報）が含まれる。この作業情報としては、例えば作業機の種類（機種）、サイズ等を挙げることができる。また、作業情報には、作業機毎の各種の情報を含めることができる。
【００４９】
出力事例データ記憶部８６は、手動運転モードでオペレータが操縦したトラクタ１の動作に関するデータである出力事例データを記憶することができる。出力事例データには、トラクタ１の作業経路に関する情報（トラクタ１が圃場６１を走行した経路（走行経路６５）に関する情報、及び、昇降アクチュエータ４４の昇降動作に関する情報）が含まれる。
【００５０】
なお、走行経路６５の情報は、例えば、手動運転モードで実際に走行したトラクタ１の位置の変化（位置情報算出部４９で算出した位置情報の集合）として表現することができる。また、走行経路６５を直線及び円弧等で単純化した上で、当該直線の始点及び終点の位置情報、円弧の始点、終点、及び円弧中心の位置情報等として表現することもできる。
【００５１】
また、昇降アクチュエータ４４の昇降動作に関する情報（作業機３の昇降のタイミング）については、走行経路６５におけるトラクタ１の位置と、当該位置において作業機３の高さを適宜のセンサにより検出して得られる検出値と、を対応付けた情報を用いることができる。
【００５２】
オペレータが圃場６１の形状等を入力した後、当該圃場６１においてオペレータが手動運転モードで操縦すると、当該圃場６１の形状等の情報が入力事例データ記憶部８５に記憶され、オペレータが運転したトラクタ１の動作の情報が位置情報算出部４９及び図略の各種センサによって検知され、出力事例データ記憶部８６に記憶される。
【００５３】
動作予測モデル８１は、図５に示すように、教師データ記憶部８２に記憶された入力事例データ及び出力事例データの組を含む教師データに基づいて学習する。具体的に説明すると、上記の入力事例データは多次元のベクトルとして表現されるが、そのまま学習に用いると情報量が多すぎて学習を現実的な時間で完了させることができないので、学習に必要な本質的特徴だけを抽出する処理（特徴抽出処理）を入力事例データに対して行うことにより、次元数を削減したベクトル（多次元の特徴ベクトル）を求める。そして、この特徴ベクトルと、出力事例データを表現する多次元ベクトルと、の組を動作予測モデル８１に多数与えることにより、学習を行わせることができる。
【００５４】
学習済の動作予測モデル８１は、特徴ベクトルが入力されることにより、それに対応する多次元ベクトルを出力することができる。制御部４は、動作予測モデル８１から出力された情報に基づいて、トラクタ１の走行及び昇降アクチュエータ４４の昇降動作を制御する。
【００５５】
上記の構成により、学習部８０が一度学習した圃場６１において再び作業をする場合、有人走行でオペレータが操縦した走行経路６５と同一の経路でトラクタ１を自動運転させることができる。
【００５６】
また、学習済の動作予測モデル８１は、未知の特徴ベクトルが与えられた場合でも、それに対応する多次元ベクトルを推定して出力することができる（汎化能力）。従って、自動運転モードのトラクタ１において図９に示すような未知の圃場６１ｂの形状が与えられた場合でも、他の圃場６１（例えば、図８に示すような、上記の圃場６１ｂに似た形状の圃場６１ａ）において過去にオペレータの操作（トラクタ１の動作）を学習した結果に基づいて、トラクタ１の柔軟な自動運転を実現することができる。
【００５７】
以上のように、本実施形態の制御部４は、オペレータが操縦したトラクタ１の動作を学習し、学習した動作に基づいてトラクタ１を自動運転させることができる。これにより、オペレータが実際に運転を行う場合に一層近い走行経路６５に従ったトラクタ１の走行及び昇降アクチュエータ４４の昇降をトラクタ１に自動で行わせることができる。その結果、実際の圃場６１及び作業毎に異なるユーザの個々の要求にきめ細かく対応した自動運転を実現することができる。
【００５８】
また、出力事例データ記憶部８６に記憶される出力事例データには、オペレータが操縦したトラクタ１の走行経路６５及び昇降アクチュエータ４４の昇降動作だけでなく、トラクタ１のブレーキ動作（左右一側の車輪のみ制動するいわゆる片ブレーキを含む）に関する情報、トラクタ１に設定された車速の情報、及び、トラクタ１に設定されたエンジン回転数の情報、及び、ＰＴＯ軸（不図示のエンジン１０の動力を作業機３に伝達する機構）の駆動状態に関する情報等が含まれる。なお、これらの情報は、トラクタ１に取り付けられた各種センサの検出値、又は、制御部４に入力された設定値等から取得することができる。これにより、制御部４は、ブレーキ動作等の具体的な動作を含めてオペレータの操作を学習し、トラクタ１の自律走行を行わせることができる。これらの情報は、昇降アクチュエータ４４の昇降動作に関する情報と同様に走行経路６５におけるトラクタ１の位置に対応付けることが可能である。
【００５９】
また、出力事例データ記憶部８６に記憶される出力事例データには、上記の情報に加えて、圃場６１の傾斜に対応して調整されたトラクタ１の車速の情報、トラクタ１のスリップ率に対応して調整されたトラクタ１の車速の情報、エンジン負荷率の変化に対応して調整されたエンジン回転数の情報、エンジン負荷率の変化に対応して調整された車速の情報、及び、エンジン負荷率の変化に対応した昇降アクチュエータ４４の昇降動作に関する情報等が含まれる。なお、これらの情報は、トラクタ１に取り付けられた各種センサの検出値等から取得することができる。即ち、従来は、走行時において圃場６１の傾斜部分に差し掛かったり、前輪７又は後輪８がスリップしたり、エンジン１０の負荷率が増大したりする等の具体的な状況に応じて、オペレータがその経験に基づいて、車速の調整、エンジン回転数の調整、昇降アクチュエータ４４の昇降等を行っており、その操作には高度の熟練を要していた。この点、本実施形態の制御部４は、例えば経験豊かなオペレータが実際に行う操作を学習することで、トラクタ１の自律走行時に車速及びエンジン回転数等を的確に制御することができる。
【００６０】
また、入力事例データ記憶部８５に記憶される入力事例データには、圃場６１の形状だけでなく、圃場６１の傾斜、圃場６１における枕地６３の形状、圃場６１内にある木や沼地等の障害物、及び圃場６１内にある土壌の質等に関する情報が含まれる。なお、これらの情報は、例えばオペレータが遠隔操作装置４６を操作して入力する情報等から取得することができる。これにより、制御部４は、オペレータが実際に行う場合に一層近い走行経路６５に従ったトラクタ１の走行及び昇降アクチュエータ４４の昇降動作を、圃場６１の詳細な状況に適切に対応しながら、トラクタ１に自動で行わせることができる。
【００６１】
次に、制御部４が圃場６１の一部分におけるトラクタ１の動作を学習し、圃場６１全体でのトラクタ１の動作へ適用することについて、図１０及び図１１を用いて説明する。図１０は、手動運転モードのロボットトラクタ１が圃場６１の一部分についてオペレータの操作を学習する様子を示した平面図である。図１１は、図１０における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタ１が圃場６１の残りの領域を無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図である。
【００６２】
図１０では、やや複雑な形状である圃場６１ｃの例が示されている。この圃場６１ｃにおいて、有人走行が行われた右上部と、未だ作業が行われていない左下部と、の形状が比較的類似している。また、圃場６１ｃの右上部と左下部とを接続する中間部は単純な矩形である。
【００６３】
このような圃場６１ｃにおいて、オペレータはトラクタ１を手動運転モードとし、図１０における右上部についてのみ圃場６１の形状を入力し、その部分だけ、トラクタ１を手動で走行させて作業を行う。その後、オペレータは、自動運転モードに切り替えて、圃場６１の中間部及び左下部について形状等の情報を入力事例データ記憶部８５に入力し、当該入力に対する動作予測モデル８１の出力に従って、トラクタ１に自動で作業を行わせることができる。このように、圃場６１ｃの一部の領域を有人走行させて動作予測モデル８１に学習させることで、図１１に示すように、残りの領域についても、学習時にオペレータによって行われたものと良く似た走行及び作業が行われることが期待できる。
【００６４】
即ち、圃場６１の一部分だけを学習して圃場６１の全体に適用することが可能になるので、有人走行を行ってトラクタ１に学習させるのに必要な時間及び工数を低減することができる。
【００６５】
次に、トラクタ１が備える制御部４が、他のトラクタ１ａが備える制御部４に記憶されたデータを無線通信により取得し、動作予測モデル８１を学習させるデータとして利用する例について、図１２を用いて説明する。図１２は、制御部４が無線通信によって他のトラクタ１ａが備える制御部４で学習されたデータを取得する場合の、トラクタ１の制御系の主要な構成を示すブロック図である。
【００６６】
図１２に示す例では、トラクタ１とは別のトラクタ１ａに、制御部４ａが備えられている。そして、トラクタ１及びトラクタ１ａのそれぞれにおいてオペレータが手動運転モードで操縦することにより得られたデータを、無線通信用アンテナ４８を介して、２台のトラクタ１，１ａの間で互いに無線で送受信することができる。なお、図示しないが、トラクタ１ａが備える制御部４ａも、学習部８０（動作予測モデル８１、入力事例データ記憶部８５、及び出力事例データ記憶部８６）を有している。
【００６７】
制御部４，４ａの間でやり取りするデータは、入力事例データ記憶部８５及び出力事例データ記憶部８６に記憶された教師データでも良いし、教師データに基づく学習が完了した動作予測モデル８１を表現するデータでも良い。一般に、トラクタ１の学習部８０において精度の良い動作予測モデル８１を構築するには多数の教師データを動作予測モデル８１に与えて学習させることが必要になるが、外部（他のトラクタ１ａ）で得た教師データを活用することで、データ取得に必要な時間及び工数を低減することができる。また、学習済の動作予測モデル８１のデータをやり取りするように構成した場合、外部で構築された優秀な動作予測モデルを取得することが可能になり、また、学習に必要な手間や時間を軽減できる点で好ましい。
【００６８】
なお、複数のトラクタ１，１ａの間で学習に関するデータをやり取りする場合は、トラクタ１の機種を特定する情報、作業機３の機種を特定する情報、及び、測位用アンテナ６のトラクタ１に対する取付位置に関する情報等が、動作予測モデル８１に与えられる教師データ（入力事例データ）に含まれることが好ましい。即ち、トラクタ１における作業機３の昇降動作は、トラクタ１が備える昇降アクチュエータ４４の性能や作業機３の重量等に応じて異なり、また、測位用アンテナ６から作業機３の耕耘爪２５の軸２６までの距離（図１に示す距離Ｌ）は、作業機３の機種や測位用アンテナ６の取付位置等に応じて異なる。従って、上記の情報を含めて学習が行われることで、多様なトラクタに適用可能な一般性の高い動作予測モデル８１を構築することができ、学習の成果を複数のトラクタの間で共有することが容易になる。
【００６９】
以上に説明したように、本実施形態のトラクタ１は走行機体２と、作業機３と、教師データ記憶部８２と、制御部４と、を備える。作業機３は、走行機体２に装着される。作業機３は、農作業に用いられる。教師データ記憶部８２は、圃場６１の形状を示す情報を含む圃場情報、並びに、当該圃場６１の少なくとも一部の領域又は他の圃場６１の少なくとも一部の領域における過去の走行情報及び過去の作業情報を記憶可能である。制御部４は、圃場情報と過去の走行情報と過去の作業情報とに基づいて圃場６１における作業経路を生成可能である。
【００７０】
これにより、オペレータが実際に行った運転に基づいて、自動運転による作業をより柔軟に行うことができる。
【００７１】
また、本実施形態のトラクタ１は、他のトラクタ１ａと通信可能な無線通信部４０を備える。制御部４は、圃場情報、過去の走行情報及び過去の作業情報のうち少なくとも何れかについて、無線通信部４０を介して他のトラクタ１ａから取得することも、無線通信部４０を介して他のトラクタ１ａに提供することもできる。
【００７２】
これにより、良好な自動運転を実現するための情報を他のトラクタ１ａと容易に共有することができる。
【００７３】
以上に本発明の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。
【００７４】
上記の実施形態の遠隔操作装置４６は、１台の遠隔操作装置４６に対して１台のトラクタ１の自律走行による作業を遠隔から監視及び操作できる構成としたが、これに限らず複数台のトラクタ１を遠隔から監視及び操作できる構成としてもよい。
【００７５】
上記の実施形態では、２台のトラクタ１，１ａの間で学習に関するデータが送受信される例が示されているが、トラクタ１の台数は２台に限らず、何台であってもよい。例えば、制御部４が無線を通じてインターネット等のＷＡＮに接続され、遠方のトラクタの制御部４に備えられた学習部８０と学習に関するデータをやり取りしても良い。また、インターネットに接続されるサーバにおいて学習に関するデータを蓄積可能なデータベースを構築し、当該データベースからデータを取得するようにしても良い。このように、データを共有するトラクタの台数が増えるに従って、トラクタ１に良好な自動運転を実現させることが、より簡単にかつ短時間で実現し易くなる。
【００７６】
学習部８０による機械学習を用いずに作業経路を作成しても良い。例えば、過去と今回とで圃場の形状がほぼ同じである場合、過去の全走行経路を単純にコピーする形で作業経路を作成しても良い。あるいは、過去の走行経路のうち所定の繰返し単位の経路（例えば、１往復分の直線経路と旋回経路）を反復して並べることにより作業経路を作成しても良い。この場合、過去の走行経路において繰返し単位の走行経路が複数現れている場合に、旋回半径等について平均を求めて得られた平均的な走行経路を、新しく作業経路を作成する際の繰返し単位として用いても良い。
【００７７】
圃場の形状の一部に特殊な形状が現れている場合（例えば旋回路）や、圃場内に障害物が配置されている場合に、そのような特別な運転を要する部分（例えばトラクタ１の後進を伴わないターンやトラクタ１の後進を伴うターン）のみについて、過去の走行情報及び過去の作業情報に基づいて作業経路を作成しても良い。
【００７８】
機械学習によらずに、他のトラクタにおける過去の走行情報、過去の作業情報、及びそのときの圃場情報を受信して、それに基づいて作業経路を作成しても良い。具体的には、他のトラクタが過去に作業した場合と作業機３の種類及びサイズが同一であり、かつ、圃場の形状の差異も予め設定された閾値の範囲内である（圃場の形状が実質的に同一と判断できる）場合に、他のトラクタで作業したときの走行経路を例えば単純にコピーする形で作業経路を作成することが考えられる。また、他のトラクタが利用できるように、自機における過去の走行情報、過去の作業情報、及びそのときの圃場情報を、必要に応じて送信することにより他のトラクタに提供可能に構成することが好ましい。
【００７９】
トラクタ１をトラクタ１ａから取得した学習に関するデータに基づいて圃場６１ａを走行させるにあたっては、トラクタ１ａから取得した圃場６１ａの全体における学習に関するデータに基づいて走行するのみならず、トラクタ１ａから取得した圃場６１ａの一部における学習に関するデータ、トラクタ１ａから取得した他の圃場６１ｂの全体における学習に関するデータ、及び、トラクタ１ａから取得した他の圃場６１ｂの一部における学習に関するデータの何れのデータに基づいても走行させることが可能である。即ち、他のトラクタ１ａが圃場６１ａの一部分だけを走行したときの入力事例データ及び出力事例データをトラクタ１が取得して動作予測モデル８１が学習し、その学習結果を、当該圃場６１ａの全体をトラクタ１が走行する場合に適用することが可能である。また、例えば、他のトラクタ１ａが圃場６１ｂの一部分だけを走行したときの入力事例データ及び出力事例データをトラクタ１が取得して動作予測モデル８１が学習し、その学習結果を、上記の一部分に似た形状の部分を含む別の圃場６１ａの全体をトラクタ１が走行する場合に適用することが可能である。
【００８０】
出力事例データは手動運転モードでオペレータが操縦したトラクタ１の動作に関するデータであることとしたが、自動運転モードにおけるトラクタ１の動作に関するデータや、自動運転モードにおける他のトラクタ１ａの動作に関するデータであってもよい。
【００８１】
本発明は、上記の実施形態のようにトラクタに適用されることに限定されず、例えば田植機に適用することもできる。その場合、植付部（植付装置）が作業機に相当することとなる。更に、本発明は、他の様々な農業用作業車両に適用することもできる。
【符号の説明】
【００８２】
１，１ａ  ロボットトラクタ（作業車両）
２  走行機体（車体部）
３  作業機
４，４ａ  制御部
４０  無線通信部（通信部）
６１（６１ａ，６１ｂ，６１ｃ）  圃場
８２  教師データ記憶部（記憶部）
【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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