特開 2024-120775 圃場管理システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024120775

(43)【公開日】2024-09-05

(54)【発明の名称】圃場管理システム

(51)【国際特許分類】

   A01G 7/00 20060101AFI20240829BHJP

   G06Q 50/02 20240101ALI20240829BHJP

【ＦＩ】

A01G7/00 603

G06Q50/02

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023027815

(22)【出願日】2023-02-24

(71)【出願人】

【識別番号】520470752

【氏名又は名称】ＡＧＲＩＳＴ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100165331

【弁理士】

【氏名又は名称】森岡 智昭

(72)【発明者】

【氏名】長田 拓

(72)【発明者】

【氏名】田中 俊平

【テーマコード（参考）】

5L049

5L050

【Ｆターム（参考）】

5L049CC01

5L050CC01

(57)【要約】

【課題】本発明は、農業の現場で採用しやすい手法により、圃場で移動するロボットの高精度な自己位置推定を実現する圃場管理システムを提供することを目的とする。
【解決手段】圃場管理システムは、軌道と、軌道に沿って設けられた位置情報特定手段を備える。ロボットは、軌道に沿って移動する移動手段を備え、圃場に関する環境情報を収集する環境センサを備える。自己位置生成手段は、少なくともロボットと位置情報特定手段の間で授受される情報に基づいて、ロボットの自己位置情報を生成する。情報管理装置は、自己位置情報と、環境情報とに基づいて、前記圃場を管理する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

圃場に設けられた軌道と、
前記軌道に沿って設けられた位置情報特定手段と、
前記軌道に沿って移動する移動手段を備え、前記圃場に関する環境情報を収集する環境センサを備えたロボットと、
少なくとも前記ロボットと前記位置情報特定手段との間で授受される情報に基づいて、前記ロボットの自己位置情報を生成する自己位置生成手段と、
前記自己位置情報と、前記環境情報とに基づいて、前記圃場を管理する情報管理装置と、
を備えた圃場管理システム。

【請求項2】

前記情報管理装置は、前記自己位置情報と前記環境情報に基づいて、前記ロボットの行動を制御することを特徴とする請求項１に記載の圃場管理システム。

【請求項3】

前記自己位置生成手段は、前記ロボットと前記位置情報特定手段との間で授受される情報と、前記移動手段から得る移動量とに基づいて、前記ロボットの自己位置情報を生成することを特徴とする請求項１または２に記載の圃場管理システム。

【請求項4】

前記自己位置生成手段で生成した前記ロボットの自己位置と、
前記ロボットにおける前記環境センサの位置と、
前記環境センサにより取得した前記環境センサに対する収穫物の位置と、に基づいて、前記収穫物の３次元位置を特定し、
前記収穫物の３次元位置に基づいて、前記圃場を管理することを特徴とする、請求項１または２に記載の圃場管理システム。

【請求項5】

前記軌道は、圃場の畝に沿って空中に張られたワイヤーロープであって、
前記ロボットは、前記ワイヤーロープから吊り下げられた状態で、前記軌道に沿って移動することを特徴とする、請求項１または２に記載の圃場管理システム。

【請求項6】

異なる複数の時点における前記環境情報を収集し、前記環境情報の時間的な変化に基づいて、前記圃場を管理することを特徴とする請求項１または２に記載の圃場管理システム。

【請求項7】

前記環境情報は、前記収穫物の生育情報を含んでおり、
前記生育情報の時間的な変化に基づいて、前記収穫物の収穫適期を推定することを特徴とする、請求項６に記載の圃場管理システム。

【請求項8】

前記位置情報特定手段は、近距離無線通信を用いて情報を送受信することを特徴とする、請求項１または２に記載の圃場管理システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、圃場で移動するロボットの高精度な自己位置推定を実現する圃場管理システムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、農作物を栽培する圃場において、ロボットの活用とIoT化による管理の高度化が進んでいる。

【0003】

従来、ロボットを用いる圃場の運用においては、GPSやSLAM、オドメトリ等の手法によってロボットの位置を推定し、圃場の管理を行なっている。また、非特許文献１のように、個々の果実等の位置を特定してそのマップを作成し、圃場管理に活用することが検討されている。

【先行技術文献】

【非特許文献】

【0004】

【非特許文献1】施設園芸を対象としたトマト果実自動収穫ロボットの開発（日本ロボット学会誌 Vol.39 No.10 , pp921-925 , 2021）

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、ビニールハウスのような比較的小規模の圃場では、GPSやSLAMなどの高価な自己位置推定技術は採用が難しく、その運用管理も容易ではない。また、オドメトリは簡易な手法で広く普及しているものの、圃場という環境ではタイヤのスリップや横滑りなどもあって、自己位置推定で十分な精度を得ることができない。

【0006】

そこで、本発明は、農業の現場で採用しやすい手法により、圃場で移動するロボットの高精度な自己位置推定を実現する圃場管理システム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】

【0007】

本発明では、以下のような解決手段を提供する。

【0008】

（１）圃場に設けられた軌道と、前記軌道に沿って設けられた位置情報特定手段と、前記軌道に沿って移動する移動手段を備え、前記圃場に関する環境情報を収集する環境センサを備えたロボットと、少なくとも前記ロボットと前記位置情報特定手段との間で授受される情報に基づいて、前記ロボットの自己位置情報を生成する自己位置生成手段と、前記自己位置情報と、前記環境情報とに基づいて、前記圃場を管理する情報管理装置と、を備えた圃場管理システム。

【0009】

上記構成によれば、圃場で移動するロボットは、その軌道に沿って設けられた位置情報特定手段との間で情報を授受することによって、自己位置情報を生成する。これにより、高価なシステムを導入することなく、農業の現場でも採用しやすい簡易な手法にてロボットの自己位置推定が可能となる。

【0010】

（２）前記情報管理装置は、前記自己位置情報と前記環境情報に基づいて、前記ロボットの行動を制御することを特徴とする上記（１）に記載の圃場管理システム。

【0011】

上記構成によれば、ロボットは自己位置情報と環境情報に基づいて制御されるため、圃場に関する多様な情報に基づき、より高度な制御を実現することが可能となる。

【0012】

（３）前記自己位置生成手段は、前記ロボットと前記位置情報特定手段との間で授受される情報と、前記移動手段から得る移動量とに基づいて、前記ロボットの自己位置情報を生成することを特徴とする上記（１）または（２）に記載の圃場管理システム。

【0013】

上記構成によれば、ロボットの自己位置情報は、位置情報特定手段との間で授受される情報と、移動手段から得る移動量とに基づいて生成される。

【0014】

これにより、高価なシステムを導入することなく、農業の現場でも採用しやすい簡易な手法にて、より精度の高いロボットの自己位置情報の生成を実現することができる。

【0015】

（４）前記自己位置生成手段で生成した前記ロボットの自己位置と、前記ロボットにおける前記環境センサの位置と、前記環境センサにより取得した前記環境センサに対する収穫物の位置と、に基づいて、前記収穫物の３次元位置を特定し、前記収穫物の３次元位置に基づいて、前記圃場を管理することを特徴とする、上記（１）または（２）に記載の圃場管理システム。

【0016】

上記構成によれば、収穫物の３次元位置は、ロボットの自己位置と、ロボットにおける環境センサの位置と、環境センサに対する収穫物の位置とに基づいて特定される。

【0017】

これにより、高価なシステムを導入することなく、農業の現場でも採用しやすい簡易な手法にて個々の収穫物の３次元位置を把握することが可能となる。

【0018】

（５）前記軌道は、圃場の畝に沿って空中に張られたワイヤーロープであって、前記ロボットは、前記ワイヤーロープから吊り下げられた状態で、前記軌道に沿って移動することを特徴とする、上記（１）または（２）に記載の圃場管理システム。

【0019】

上記構成によれば、ロボットは、地面を走行することなく、空中に張られたワイヤーロープに沿って移動するため、正確に軌道に沿った移動を実現することができ、凸凹で滑りやすい地面の影響を受けることなく、より高精度に自己位置情報を生成することが可能となる。

【0020】

（６）異なる複数の時点における前記環境情報を収集し、前記環境情報の時間的な変化に基づいて、前記圃場を管理することを特徴とする上記（１）または（２）に記載の圃場管理システム。

【0021】

上記構成によれば、環境情報の時間的な変化に基づいて圃場を管理するため、より精度の高い将来予測に基づいた圃場管理が可能となる。

【0022】

（７）前記環境情報は、前記収穫物の生育情報を含んでおり、前記生育情報の時間的な変化に基づいて、前記収穫物の収穫適期を推定することを特徴とする、上記（６）に記載の圃場管理システム。

【0023】

上記構成によれば、収穫物の生育情報の時間的な変化に基づいて、収穫適期を推定するため、より精度の高い収穫適期の情報に基づいた圃場の管理が可能となる。

【0024】

（８）前記位置情報特定手段は、近距離無線通信を用いて情報を送受信することを特徴とする、上記（１）または（２）に記載の圃場管理システム。

【0025】

上記構成によれば、位置情報特定手段とロボットは近距離無線通信を用いて情報を送受信するため、より安価で簡易な手法による高度な自己位置情報の生成が可能となる。

【発明の効果】

【0026】

本発明によれば、農業の現場で採用しやすい簡易で安価な手法により、圃場で移動するロボットの高精度な自己位置推定が可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0027】

【図1】図１は、本発明に係る第１の実施形態を説明する模式図である。

【図2】図２は、本発明に係る第１の実施形態の変形例を説明する模式図である。

【図3】図３は、本発明に係る第２の実施形態を説明する模式図である。

【図4】図４は、圃場に置けるロボットのイメージ図である。

【図5】図５は、収穫物の３次元位置を特定するフローを示す図である。

【図6】図６は、収穫物の３次元位置を可視化した３Dマップである。

【図7】図７は、３Dマップを更新するフローを示す図である。

【図8】図８は、時系列データの活用パターンを示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0028】

以下、図を参照しながら、本発明の実施形態の一例を説明する。なお、これはあくまでも一例であって、本発明の技術的範囲はこれに限られるものではない。
以下の実施形態の説明では、収穫対象となる収穫物として、ピーマンを一例として説明するが、本発明はピーマンに限らず、様々な野菜や果物等の収穫に適用することができる。例えば、キュウリ、トマト、みかん、イチゴ、ナス、りんご等の野菜や果物の収穫において用いることが可能である。

【0029】

１．第１の実施形態
図１は、本発明にかかる第１の実施形態を説明する模式図である。ビニールハウスなどに代表される圃場には軌道１０が設けられており、軌道１０に沿って位置情報特定手段１１が設けられている。ロボット１２は、軌道１０に沿って移動し、環境センサ１４を介して様々な情報を収集することができる。

【0030】

軌道１０は空中に張られたワイヤーロープやレール、或いは、地面に設置されたレールや磁気マーカーなどであってもよい。位置情報特定手段１１は、ロボット１２との間で情報を授受することが可能な手段であり、RFID（Radio frequency identifier）のように電波の送受信によって非接触で情報の授受を可能とする。RFIDとして、具体的には近距離無線通信NFC（Near Field Communication）を用いることが好ましい。軌道１０からほど近い場所に位置情報特定手段１１としてNFCタグを設置し、ロボット１２が当該NFCタグの前を通過するタイミングで情報を授受する構成とすることができる。

【0031】

軌道１０に沿って移動するロボット１２には、自己位置生成手段１５が搭載されている。ロボット１２は、位置情報特定手段１１であるNFCタグの前を通過するタイミングで、情報の授受を行い、自己位置生成手段１５は、当該NFCタグと紐づけられる位置情報を用いることで、正確なロボットの自己位置情報を生成する。

【0032】

ロボット１２と位置情報特定手段１１の間で行われる情報授受の手段は、電波による通信のみに限る必要はなく、一方に2次元バーコードを設置し、他方にカメラを設置することでこれを読み取る手法や、ロボット１２が前を通過することで作動する各種スイッチなどの手法が採用し得る。

【0033】

位置情報特定手段１１は、軌道１０の端部に設けられていてもよいし、中間部に設けられていても良い。自己位置生成手段１５は、位置情報特定手段１１との間で授受する情報のみではなく、移動手段１３から軌道１０に沿ったロボット１２の移動量を取得し、これらの情報に基づいて計算することで、より正確なロボット１２の自己位置情報を生成することができる。

【0034】

位置情報特定手段１１を軌道１０の端部に設けた場合は、ロボット１２は軌道１０の端部で自己位置情報を生成し、その位置からの移動量を移動手段１３から取得して、これを加味することで自己位置情報を更新していくことができる。或いは、軌道１０の端部をゼロ地点と設定し、移動手段１３から得た移動量に基づいて自己位置情報を更新すると共に、軌道１０の途中にある位置情報特定手段１１の前を通過するタイミングで、当該位置情報特定手段１１に紐づく位置情報を得て、ロボット１２の自己位置を補正することで、自己位置情報を更新することも可能である。

【0035】

軌道１０が長い場合は、移動手段１３から取得するロボット１２の移動量に誤差が生じやすいことから、軌道に沿った所定の間隔で位置情報特定手段１１を設け、個々位置情報特定手段１１の前を通過するタイミングで、位置情報を得て、ロボット１２の自己位置を補正することが望ましい。

【0036】

ロボット１２の自己位置情報の生成には校正が必要になるが、ロボット導入時に全軌道を走行させて、軌道１０の端部の位置や位置情報特定手段１１の位置など、自己位置情報の生成に必要な情報を学習させる方法や、ロボットの初期位置（軌道の端部など）をゼロ地点と特定して走行の度に校正する方法などが採用し得る。

【0037】

ロボット１２には、環境センサ１４が搭載されており、ロボット周辺の環境情報を収集する。環境情報としては、収穫対象となる果実を含む画像や、照度、温度、湿度、CO2濃度など、様々な情報があり得る。ロボット１２は、圃場内を軌道１０に沿って移動しながら、環境センサ１４を介して様々な情報を収集し、これらの情報をロボットの自己位置情報と紐づけて記憶することが可能となっている。

【0038】

ロボット１２には、情報管理装置１６が搭載されており、ロボットの自己位置情報と、環境情報とに基づいて、ロボットの行動を制御することが可能となっている。このような制御を行うことにより、収穫、施肥、灌水、農薬散布など様々な作業の効率化と高度化が実現できる。

【0039】

図２の変形例に示す通り、情報管理装置１６は、必ずしもロボット１２の内部に搭載される必要はなく、ロボット１２との通信を確保しながら、ロボット１２の外部に設置することも可能である。この際、情報管理装置１６はロボット１２のみでなく、位置情報特定手段１１と通信する構成としても構わない。

【0040】

さらに、自己位置生成手段１５は、必ずしもロボット１２の内部に搭載される必要はなく、図２の情報管理装置１６と同様にロボット１２の外部に設けることが可能である。例えば、位置情報特定手段１１のIDと、その前を通過した時刻情報をロボット１２が取得し、当該IDや時刻情報を自己位置生成手段１５に送信することで、ロボット１２の外部で、ロボット１２の自己位置情報を生成することも可能である。

【0041】

２．第２の実施形態
図３に示す通り、ロボット１２は収穫ハンド１７を備えることができる。ロボット１２が収穫ハンド１７を備えると、情報管理装置１６からの指令により、より最適化された収穫行動を行うことが可能となる。

【0042】

ロボット１２は、軌道１０に沿って移動しながら、環境センサ１４で周辺環境のデータを収集する。収集したデータは情報管理装置１６で処理されることで、次に優先して収穫すべき作物の場所が特定され、ロボット１２はその場所に移動して、収穫作業を行うことができる。圃場内のどの位置の収穫物をどの時期にどれだけ収穫するかを最適化するようにロボット１２の行動を制御することができる。

【0043】

図４にピーマンを収穫するロボットのイメージ図を示す。ピーマンを栽培する畝に沿って軌道であるワイヤーロープ１０が張られている。ロボット１２の天井部には移動手段１３が設けられ、当該移動手段１３は複数の滑車を備えて、これにワイヤーロープを通すことによって、ロボット１２が移動可能に吊り下げられた状態となっている。

【0044】

圃場に張られたワイヤーロープ１０は、所定の間隔で図示しない支柱や梁によって支えられており、ワイヤーロープ１０の垂れ下がりの量を一定値以下に抑えている。位置情報特定手段１１は、当該支柱や梁に所定間隔で設置されており、ロボット１２が位置情報特定手段１１の前を通過する際の両者間の距離は１０cm以内、好ましくは１～２cmとなっている。

【0045】

ロボット１２に設けられる環境センサ１４は、収穫物であるピーマンの画像を取得するカメラを採用し得る。図５は、カメラ１４で取得した画像から、収穫物であるピーマンの個々の３次元位置を特定してピーマンの３Dマップを作成するプロセスを示している。

【0046】

まず、図５のカメラ１４がピーマンを含む画像を取得し、画像処理装置１８が当該画像から収穫対象となるピーマンの位置を特定する。ここで得ることのできるピーマンの位置は、カメラ１４に対するピーマンの相対的な座標となっている。情報管理装置１６は、画像処理装置１８からカメラ１４に対する収穫物の位置情報１６１を取得する。また、情報管理装置１６は、ロボット全体を制御する制御装置１９からロボットに対するカメラの位置情報１６２を取得する。ここで、ロボットに対するカメラ１４の相対的な座標は、収穫ハンド１７にカメラ１４が備え付けられている場合は、収穫ハンド１７の動きに合わせて変動する可変値となり、ロボット本体にカメラ１４が備え付けられている場合は固定値となる。

【0047】

情報管理装置１６は、上述のカメラに対する収穫物の位置情報１６１と、ロボットに対するカメラの位置情報１６２と、自己位置生成手段１５で生成したロボットの自己位置情報１６３とに基づいて、収穫物の３次元位置１６０を特定することが可能となる。

【0048】

収穫物である個々のピーマンの３次元位置を特定することができると、図６に示すように、圃場にあるピーマンの３Dマップを作成することが可能となる。３Dマップには、ピーマンの果実の３次元位置のみでなく、実になる前段階の花の位置情報や、カメラ１４で取得した画像情報から得た病害虫に関する情報などを表示することも可能である。また、収穫対象となるピーマンを特定するためにピーマンの縦横のサイズやその成長速度など、生育状況に関するあらゆるデータと紐づけることも可能である。

【0049】

この３Dマップに、後述するピーマンの収穫適期の予測情報などを加味することで、情報管理装置１６はロボット１２による最適な収穫プランを生成することが可能となり、この収穫プランをロボット１２に指示することで、収穫行動の最適化を図ることができる。また、ロボットによる収穫行動だけでなく、３Dマップを用いることで作業者による収穫行動の最適化も図ることができる。

【0050】

ピーマンの３Dマップは、ピーマンが成長するに従い、随時更新することが必要となる。３Dマップの更新プロセスを図７に示す。まず、ステップ２０において、ロボット或いはカメラが所定の位置にあり、その位置から見えるピーマンの３次元位置を特定する。次にステップ２１にてロボットが移動するが、カメラがロボットのアーム等に設置されている場合は、ロボットは動かずにカメラの位置のみを移動させてもよい。そして、ステップ２２において、移動した後の位置から見えるピーマンの３次元位置を特定する。ステップ２３では、ステップ２０と２２で取得したピーマンの３次元位置を比較し、その差分のピーマンを特定する。最後にステップ２４において、ステップ２３で特定した差分のピーマンのうち、新たに認識されたピーマンの情報を３Dマップに統合することで、３Dマップは更新される。

【0051】

ステップ２３で特定した差分のピーマンのうち、消失した（見えなくなった）ピーマンは、カメラの画角から外れたり、葉などの影に隠れて認識できなくなったりしたものであるが、見えなくなっただけで存在する果実であるため、継続して管理対象とする。ただし、収穫作業を経た後は、収穫されたものとして、管理対象から削除する場合もある。

【0052】

ピーマンの果実は、カメラ１４とピーマンとの間に葉が存在することによって、カメラ１４では認識できない場合があるが、図７に示した手順で異なる場所からピーマンの３次元位置を特定し、これらの情報を統合することで、より精度の高い３Dマップを生成することが可能となる。

【0053】

一度作成した３Dマップは、環境や状況によって様々であるが、１日１回や数日に１回といった頻度で、全体を統合するとよい。この統合においては、一度作成した３Dマップと、その直前（前日や数日前）に作成した３Dマップとを比較し、個々のピーマンを対応付け、収穫行動、株の成長、自然落下などに起因する位置ずれなどを考慮しながら、個々のピーマンの３D座標や生育情報などを更新するとよい。このような全体の統合を繰り返すことで、個々のピーマンに関する時系列の情報を把握することが可能となる。

【0054】

このように、上述のピーマンに関する情報は、３次元的に収集するのみではなく、同情報を時系列で収集することが有益である。図８に時系列データを収集した場合のデータ活用方法を示す。時系列のデータがあれば、収穫物の生育状況を適時に把握し、収穫適期の予測が可能となる。ピーマンの３Dマップ（３１）に、収穫量や収穫適期の予測情報を組み合わせることで（３２）、ロボットの収穫行動の最適化を行うことができる（３３）。

【0055】

また、時系列の画像データをAI教師データとして整理し（３４）、機械学習させて学習済みモデルを生成し（３５）、これを用いることで、収穫物の異常などを早期に正確に認識し、人に対して通知したり作業提案したりすることも可能となる（３６）。また、個々のピーマン単位ではなく、株やエリアごとの時系列情報として整理することもできるため（３７）、生育環境の良否判断が容易となり（３８）、施肥や灌水などの環境制御に反映させることも可能となる（３９）。

【0056】

以上、本発明の実施形態及び変形例について説明したが、本発明は上述したこれらの実施形態に限るものではない。また、本発明の実施形態及び変形例に記載された効果は、本発明から生じる最も好適な効果を列挙したに過ぎず、本発明による効果は、本発明の実施形態及び変形例に記載されたものに限定されるものではない。

【符号の説明】

【0057】

１ 圃場管理システム
１０ 軌道
１１ 位置情報特定手段
１２ ロボット
１３ 移動手段
１４ 環境センサ
１５ 自己位置生成手段
１６ 情報管理装置
１６０ 収穫物の３次元位置
１６１ カメラに対する収穫物の位置情報
１６２ ロボットに対するカメラの位置情報
１６３ ロボットの自己位置情報
１７ 収穫ハンド
１８ 画像処理装置
１９ 制御装置
２ ３Dマップを更新するフロー
３ 時系列データの活用パターン

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】