特開 2024-25454 選定装置、プログラム、選定システムおよび選定方法

(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】P2024025454

(43)【公開日】2024-02-26

(54)【発明の名称】選定装置、プログラム、選定システムおよび選定方法

(51)【国際特許分類】

   G06Q 50/10 20120101AFI20240216BHJP

【ＦＩ】

G06Q50/10

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022128916

(22)【出願日】2022-08-12

【国等の委託研究の成果に係る記載事項】（出願人による申告）令和３年度、国立研究開発法人科学技術振興機構、研究成果展開事業 研究成果最適展開支援プログラム 産学共同（育成型）「畦畔管理のためのデータ活用型農作業支援アプリの開発」委託研究、産業技術力強化法第１７条の適用を受ける特許出願

(71)【出願人】

【識別番号】501203344

【氏名又は名称】国立研究開発法人農業・食品産業技術総合研究機構

(74)【代理人】

【識別番号】110000338

【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ

(72)【発明者】

【氏名】清水 裕太

(72)【発明者】

【氏名】菊地 麗

【テーマコード（参考）】

5L049

【Ｆターム（参考）】

5L049CC11

(57)【要約】

【課題】作業対象となる土地の実態に適合した作業機体を選定する。
【解決手段】選定装置（５０）は、特徴情報（２４、２５、２６）および機体情報（２７）を取得する情報取得部（５１）と、特徴情報（２４、２５、２６）が所定条件を充足するか否かを判定した上で、機体情報（２７）の内容が判定結果の内容に最も適合する作業機体をグリッドに割り当てる機体割当部（５２）と、３次元画像（ＩＭＧ）における、同一種類の作業機体が割り当てられた複数のグリッド（Ｇ）の分布態様に基づいて、対象作業機体を選定する機体選定部（５３）と、を備える。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

複数種類の作業機体の中から、作業対象となる土地で使用される前記作業機体を対象作業機体として選定する選定装置であって、
前記土地を仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとした場合における、当該仮想グリッドの地形の特徴を示す特徴情報を、複数の当該仮想グリッドのそれぞれについて取得するとともに、前記作業機体の性能に関する機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する情報取得部と、
前記土地が撮像された３次元画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドに対応する前記仮想グリッドの前記特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定した上で、前記複数種類の作業機体の中から、前記機体情報の内容が判定結果の内容に最も適合する前記作業機体を当該グリッドに割り当てる機体割当部と、
前記３次元画像における、同一種類の前記作業機体が割り当てられた複数の前記グリッドの分布態様に基づいて、前記対象作業機体を選定する機体選定部と、を備えた選定装置。

【請求項2】

なくとも２つ以上で構成される請求項１に記載の選定装置。
（Ｉ）前記仮想グリッドに含まれる斜面における、鉛直線を基準とした場合の傾斜角度
（ＩＩ）前記地形の起伏の程度を示す起伏指標
（ＩＩＩ）前記斜面における上端と下端との間の最短距離

【請求項3】

前記情報取得部は、
前記複数種類の作業機体毎の過去の作業履歴を示す作業履歴情報と、
前記対象作業機体を用いて作業を行う予定の作業予定者における、前記複数種類の作業機体毎の操作の熟練度を示す熟練度情報と、を取得し、
前記機体割当部は、前記作業履歴情報および前記熟練度情報の少なくとも一方の内容を加味して、前記作業機体を前記グリッドに割り当てる請求項１または２に記載の選定装置。

【請求項4】

前記機体割当部は、前記特徴情報が示す数値と閾値との大小を比較することで、当該特徴情報が前記所定条件を充足するか否かを判定するとともに、前記作業履歴情報および前記熟練度情報の少なくとも一方の内容に応じて前記閾値の値を増減する請求項３に記載の選定装置。

【請求項5】

前記機体割当部は、前記判定結果を受けて、判定対象となった前記グリッドに対応する前記仮想グリッドにおいて作業を行うことが不適当である旨を決定した場合、当該グリッドに前記作業機体を割り当てることを見送り、
前記機体選定部は、前記３次元画像における、前記作業機体の割り当てが見送られた少なくとも１つ以上の前記グリッドの分布態様を加味して、前記対象作業機体を選定する請求項１に記載の選定装置。

【請求項6】

請求項１に記載の選定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記情報取得部、前記機体割当部および前記機体選定部としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

【請求項7】

複数種類の作業機体の中から、作業対象となる土地で使用される前記作業機体を対象作業機体として選定する、制御装置により制御される選定システムであって、
前記制御装置と送受信可能な端末と、
前記土地を仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとした場合における、当該仮想グリッドの地形の特徴を示す特徴情報を、複数の当該仮想グリッドのそれぞれについて記憶するとともに、前記作業機体の性能に関する機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて記憶する記憶部を備えた、前記制御装置および前記端末のそれぞれと送受信可能なサーバと、を備え、
前記制御装置は、
前記端末がユーザの入力操作を受け付けることにより、前記記憶部から、前記特徴情報を、前記土地を構成する複数の前記仮想グリッドのそれぞれについて取得するとともに、前記記憶部から、前記機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する情報取得処理と、
前記土地が撮像された３次元画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドに対応する前記仮想グリッドの前記特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定した上で、前記複数種類の作業機体の中から、前記機体情報の内容が判定結果の内容に最も適合する前記作業機体を当該グリッドに割り当てる機体割当処理と、
前記３次元画像における、同一種類の前記作業機体が割り当てられた複数の前記グリッドの分布態様に基づいて、前記対象作業機体を選定する機体選定処理と、を実行する選定システム。

【請求項8】

複数種類の作業機体の中から、作業対象となる土地で使用される前記作業機体を対象作業機体として選定する選定方法であって、
前記土地を仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとした場合における、当該仮想グリッドの地形の特徴を示す特徴情報を、複数の当該仮想グリッドのそれぞれについて取得するとともに、前記作業機体の性能に関する機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する情報取得ステップと、
前記土地が撮像された３次元画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドに対応する前記仮想グリッドにおける、前記情報取得ステップにて取得した前記特徴情報が、所定条件を充足するか否かを判定した上で、前記複数種類の作業機体の中から、前記情報取得ステップにて取得した前記機体情報の内容が判定結果の内容に最も適合する前記作業機体を当該グリッドに割り当てる機体割当ステップと、
前記３次元画像における、前記機体割当ステップにて同一種類の前記作業機体が割り当てられた複数の前記グリッドの分布態様に基づいて、前記対象作業機体を選定する機体選定ステップと、を含む選定方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、複数種類の作業機体の中から作業対象となる土地で使用される作業機体を選定する選定装置、プログラム、選定システムおよび選定方法に関する。

【背景技術】

【0002】

作業対象となる土地の地形に関する情報に基づいて、その土地で使用する作業機体を決定する技術が、従来技術として知られている。例えば特許文献１には、走行作業機に備えられたセンサが検出した地面の傾斜角度、障害物等に基づいて、対象エリアを特定するとともに、対象エリアで作業を行う作業機を決定する支援装置が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】国際公開第２０２０／１３６８１２号

【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に開示された支援装置は、作業エリア内における走行作業機の走行範囲の広狭によって、作業エリアにおける地形の状態、障害物の有無等の把握精度が大きく左右される。また、走行作業機が隈なく走行した作業エリア内の領域では把握精度が高まるものの、走行作業機が一部しか走行しなかった作業エリア内の領域では把握精度が低下することから、作業エリア内の領域によって把握精度にバラつきが生じる。これらのことから、特許文献１に開示された支援装置は、作業エリアの実態に適合した作業機の決定という点では十分とは言えない。

【0005】

本発明の一態様は、作業対象となる土地の実態に適合した作業機体を選定することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る選定装置は、 複数種類の作業機体の中から、作業対象となる土地で使用される前記作業機体を対象作業機体として選定する選定装置であって、前記土地を仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとした場合における、当該仮想グリッドの地形の特徴を示す特徴情報を、複数の当該仮想グリッドのそれぞれについて取得するとともに、前記作業機体の性能に関する機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する情報取得部と、前記土地が撮像された３次元画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドに対応する前記仮想グリッドの前記特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定した上で、前記複数種類の作業機体の中から、前記機体情報の内容が判定結果の内容に最も適合する前記作業機体を当該グリッドに割り当てる機体割当部と、前記３次元画像における、同一種類の前記作業機体が割り当てられた複数の前記グリッドの分布態様に基づいて、前記対象作業機体を選定する機体選定部と、を備える。

【0007】

本発明の一態様に係る選定装置は、前記特徴情報は、下記（Ｉ）、（ＩＩ）および（ＩＩＩ）の少なくとも２つ以上で構成されてもよい。

【0008】

（Ｉ）前記仮想グリッドに含まれる斜面における、鉛直線を基準とした場合の傾斜角度
（ＩＩ）前記地形の起伏の程度を示す起伏指標
（ＩＩＩ）前記斜面における上端と下端との間の最短距離
本発明の一態様に係る選定装置は、前記情報取得部は、前記複数種類の作業機体毎の過去の作業履歴を示す作業履歴情報と、前記対象作業機体を用いて作業を行う予定の作業予定者における、前記複数種類の作業機体毎の操作の熟練度を示す熟練度情報と、を取得し、前記機体割当部は、前記作業履歴情報および前記熟練度情報の少なくとも一方の内容を加味して、前記作業機体を前記グリッドに割り当ててもよい。

【0009】

本発明の一態様に係る選定装置は、前記機体割当部は、前記特徴情報が示す数値と閾値との大小を比較することで、当該特徴情報が前記所定条件を充足するか否かを判定するとともに、前記作業履歴情報および前記熟練度情報の少なくとも一方の内容に応じて前記閾値の値を増減してもよい。

【0010】

本発明の一態様に係る選定装置は、前記機体割当部は、前記判定結果を受けて、判定対象となった前記グリッドに対応する前記仮想グリッドにおいて作業を行うことが不適当である旨を決定した場合、当該グリッドに前記作業機体を割り当てることを見送り、前記機体選定部は、前記３次元画像における、前記作業機体の割り当てが見送られた少なくとも１つ以上の前記グリッドの分布態様を加味して、前記対象作業機体を選定してもよい。

【0011】

本発明の一態様に係るプログラムは、前記選定装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、前記情報取得部、前記機体割当部および前記機体選定部としてコンピュータを機能させるためのプログラムである。

【0012】

前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る選定システムは、複数種類の作業機体の中から、作業対象となる土地で使用される前記作業機体を対象作業機体として選定する、制御装置により制御される選定システムであって、前記制御装置と送受信可能な端末と、前記土地を仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとした場合における、当該仮想グリッドの地形の特徴を示す特徴情報を、複数の当該仮想グリッドのそれぞれについて記憶するとともに、前記作業機体の性能に関する機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて記憶する記憶部を備えた、前記制御装置および前記端末のそれぞれと送受信可能なサーバと、を備え、前記制御装置は、前記端末がユーザの入力操作を受け付けることにより、前記記憶部から、前記特徴情報を、前記土地を構成する複数の前記仮想グリッドのそれぞれについて取得するとともに、前記記憶部から、前記機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する情報取得処理と、前記土地が撮像された３次元画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドに対応する前記仮想グリッドの前記特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定した上で、前記複数種類の作業機体の中から、前記機体情報の内容が判定結果の内容に最も適合する前記作業機体を当該グリッドに割り当てる機体割当処理と、前記３次元画像における、同一種類の前記作業機体が割り当てられた複数の前記グリッドの分布態様に基づいて、前記対象作業機体を選定する機体選定処理と、を実行する。

【0013】

前記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る選定方法は、複数種類の作業機体の中から、作業対象となる土地で使用される前記作業機体を対象作業機体として選定する選定方法であって、前記土地を仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれを仮想グリッドとした場合における、当該仮想グリッドの地形の特徴を示す特徴情報を、複数の当該仮想グリッドのそれぞれについて取得するとともに、前記作業機体の性能に関する機体情報を、前記複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する情報取得ステップと、前記土地が撮像された３次元画像を格子状に分割して得られる複数のグリッドのそれぞれについて、当該グリッドに対応する前記仮想グリッドにおける、前記情報取得ステップにて取得した前記特徴情報が、所定条件を充足するか否かを判定した上で、前記複数種類の作業機体の中から、前記情報取得ステップにて取得した前記機体情報の内容が判定結果の内容に最も適合する前記作業機体を当該グリッドに割り当てる機体割当ステップと、前記３次元画像における、前記機体割当ステップにて同一種類の前記作業機体が割り当てられた複数の前記グリッドの分布態様に基づいて、前記対象作業機体を選定する機体選定ステップと、を含む。

【発明の効果】

【0014】

本発明の一態様によれば、作業対象となる土地の実態に適合した作業機体を選定することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】本発明の一実施形態に係る選定システムの機能的構成を示すブロック図である。

【図2】機体情報の一例を示す図である。

【図3】傾斜マップの一例を示す図面代用写真である。

【図4】起伏マップの一例を示す図面代用写真である。

【図5】斜面距離マップの一例を示す図面代用写真である。

【図6】本発明の一実施形態に係る機体割当処理の流れを示すフローチャートである。

【図7】機体割当処理を実行する前の３次元画像の一例を示す図面代用写真である。

【図8】機体割当処理を実行した後の３次元画像の一例を示す図面代用写真である。

【図9】本発明の一実施形態に係る機体選定処理の流れを示すフローチャートである。

【図10】閾値が０．１％の場合における潜在的集合体の分布態様の一例を示す模式図である。

【図11】符号１０１１は、閾値が０．１％の場合における集合体の分布態様の一例を示す模式図である。符号１０１２は、閾値が１．０％の場合における集合体の分布態様の一例を示す模式図である。符号１０１３は、閾値が１０．０％の場合における集合体の分布態様の一例を示す模式図である。

【図12】符号１０２１は、１種類の作業機体を選定した場合における選定結果が表示された３次元画像の一例を示す図面代用写真である。符号１０２２は、２種類の作業機体を選定した場合における選定結果が表示された３次元画像の一例を示す図面代用写真である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、本発明の一実施形態について、図１～図１２を参照しつつ詳細に説明する。本実施形態では、作業機体の作業対象となる土地（以下、「対象土地」）として畦畔を例に挙げて説明する。対象土地としては、畦畔の他、堤防敷、道路敷、ため池堤防、工場、住宅地の造成法面、鉄道・線路脇の法面、公園をはじめとする緑地等の様々な土地が挙げられる。

【0017】

〔選定システムの構成〕
図１および図２を参照して、本発明の一実施形態に係る選定システム１００の構成について説明する。選定システム１００は、複数種類の作業機体（不図示）の中から、対象土地ＬＴ（図７等参照）で使用される作業機体を対象作業機体として選定するシステムである。本実施形態では、複数種類の作業機体として、刈払機、法面草刈機、リモコン式草刈機およびウィンチ付き草刈機の４種類を例に挙げて説明する。刈払機、法面草刈機およびリモコン式草刈機のそれぞれは、一般的な公知の作業機体である。ウィンチ付き草刈機は、ワイヤー等の紐状の接続体で草刈機本体を保持し制御する機構を有する草刈機である。図１に示すように、選定システム１００は、端末１とサーバ２とを備えている。

【0018】

（端末）
端末１は、ユーザの入力操作を受け付けるとともに、各種情報の処理を実行可能な情報処理装置である。図１に示すように、端末１は、入力部１１、表示部１２、記憶部１３、通信部１４および制御部１５を備えている。入力部１１は、各種操作を受け付けるインターフェースである。例えば、端末１が据え置き型のパーソナルコンピュータの場合、キーボードおよびマウスが入力部１１となる。

【0019】

表示部１２は、各種情報を表示する出力部である。例えば、端末１が据え置き型のパーソナルコンピュータの場合、モニタが表示部１２となる。また例えば、端末１がスマートフォンまたはタブレット端末の場合、端末１は入力部１１と表示部１２とが一体化したタッチパネルを備えていてもよい。

【0020】

記憶部１３は、端末１が使用する各種情報を記憶する。記憶部１３としては、例えばＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクが挙げられる。通信部１４は、端末１がサーバ２あるいは他の情報処理装置（不図示）との間で各種情報の送受信を行うための部である。制御部１５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）またはＧＰＵ（Graphics Processing Unit）であり、端末１の各部を統括して制御する。また、制御部１５は、端末１が具備している各種機能を実現するための処理を実行する。図１に示すように、制御部１５は選定装置５０を備えている。

【0021】

選定装置５０は、端末１およびサーバ２と送受信可能な制御装置であり、複数種類の作業機体の中から対象作業機体を選定する。つまり、選定システム１００は、選定装置５０により制御される。なお、選定装置５０は、端末１内において制御部１５の外部に備えられていてもよいし、サーバ２あるいは他の情報処理装置に備えられていてもよい。図１に示すように、選定装置５０は、情報取得部５１、機体割当部５２、機体選定部５３および表示制御部５４を備えている。

【0022】

情報取得部５１は、仮想グリッドＧＫ（図７参照）の地形の特徴を示す特徴情報を、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれについて取得する。仮想グリッドは、対象土地ＬＴを仮想的に格子状に分割して得られる複数の単位空間のそれぞれのことである。本実施形態では、特徴情報は、仮想グリッドＧＫに含まれる斜面の傾斜角度２４、仮想グリッドＧＫの地形の起伏の程度を示す起伏指標２５、および仮想グリッドＧＫに含まれる斜面における上端と下端との間の最短距離（以下、「斜面距離２６」）で構成される。ここで、傾斜角度２４は、鉛直線を基準（０°）とした場合の斜面の傾斜角度を指す。

【0023】

なお、特徴情報は、傾斜角度２４、起伏指標２５および斜面距離２６の３つの情報が必須構成である必要はなく、例えばこれら３つの情報のうちのいずれか１つで構成されていてもよい。要は、特徴情報は、仮想グリッドＧＫの地形の特徴を示す情報であればどのような情報であってもよい。但し、特徴情報は、傾斜角度２４、起伏指標２５および斜面距離２６の少なくとも２つ以上で構成されているのが好ましい。

【0024】

また、情報取得部５１は、作業機体の性能に関する機体情報２７を、複数種類の作業機体のそれぞれについて取得する。以下、情報取得部５１が特徴情報および機体情報２７を取得する処理を「情報取得処理」と称する。

【0025】

本実施形態では、機体情報２７は、第１機体情報２７１、第２機体情報２７２、第３機体情報２７３および第４機体情報２７４で構成される。第１機体情報２７１は、刈払機の性能に関する情報である。第２機体情報２７２は、法面草刈機の性能に関する情報である。第３機体情報２７３は、リモコン式草刈機の性能に関する情報である。第４機体情報２７４は、ウィンチ付き草刈機の性能に関する情報である。

【0026】

機体情報２７は、作業機体のカタログスペックおよび劣化状態の他、図２に示す各種情報をその内容とする。図２において、例えば、「刈払機」の列の各種情報が第１機体情報２７１の内容の一部となり、「法面草刈機」の列の各種情報が第２機体情報２７２の内容の一部となる。

【0027】

機体割当部５２は、対象土地ＬＴが撮像された３次元画像ＩＭＧ（図７参照）を格子状に分割して得られる複数のグリッドＧ（図７参照）のそれぞれについて、当該グリッドＧに対応する仮想グリッドＧＫの特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定する。また、機体割当部５２は、複数種類の作業機体の中から、機体情報２７の内容が判定結果の内容に最も適合する作業機体を、割り当て対象となるグリッドＧに割り当てる。以下、機体割当部５２が特定種類の作業機体をグリッドＧに割り当てるまでの一連の処理を「機体割当処理」と称する。

【0028】

機体選定部５３は、３次元画像ＩＭＧ－１（図８参照）における、同一種類の作業機体が割り当てられた複数のグリッドＧの分布態様に基づいて、対象作業機体を選定する。以下、機体選定部５３が複数種類の作業機体の中から対象作業機体を選定する処理を「機体選定処理」と称する。

【0029】

表示制御部５４は、端末１が処理した各種情報を表示部１２に表示させる。また、表示制御部５４は、機体割当部５２による機体割当処理の実行結果、および機体選定部５３による機体選定処理の実行結果のそれぞれを、表示部１２に表示させる。

【0030】

（サーバ）
サーバ２は、端末１および選定装置５０のそれぞれと送受信可能な記憶装置である。本実施形態では、サーバ２は、端末１と無線接続されているが、端末１および選定装置５０の少なくとも一方と有線接続されていてもよい。図１に示すように、サーバ２は、記憶部２１、通信部２２および制御部２３を備えている。

【0031】

記憶部２１は、サーバ２が使用する各種情報を記憶する。また、記憶部２１は、特徴情報を、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれについて記憶する。本実施形態では、記憶部２１は、傾斜マップＭＩ（図３参照）、起伏マップＭＵ（図４参照）および斜面距離マップＭＳ（図５参照）を記憶することで、複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれについて、傾斜角度２４、起伏指標２５および斜面距離２６を記憶する。

【0032】

傾斜マップＭＩには、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれにおける傾斜角度２４が記録されている。起伏マップＭＵには、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれにおける起伏指標２５が記録されている。斜面距離マップＭＳには、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれにおける斜面距離２６が記録されている。傾斜マップＭＩ、起伏マップＭＵおよび斜面距離マップＭＳの各詳細については後述する。

【0033】

記憶部２１は、前述の３つのマップに替えて、例えば、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫ毎に、傾斜角度２４、起伏指標２５および斜面距離２６が対応付けられて記録されたデータベースを記憶してもよい。つまり、特徴情報が記憶部２１に記憶される形式および態様について、特段の限定はない。

【0034】

さらに、記憶部２１は、機体情報２７を複数種類の作業機体のそれぞれについて記憶する。本実施形態では、記憶部２１は、機体情報２７として第１～第４機体情報２７１～２７４を記憶する。

【0035】

通信部２２は、サーバ２が端末１あるいは他の情報処理装置との間で各種情報の送受信を行うための部である。制御部２３は、サーバ２の各部を総括して制御する。また、制御部２３は、サーバ２が具備している各種機能を実現するための処理を実行する。

【0036】

〔傾斜マップ、起伏マップおよび斜面距離マップ〕
図３～図５を参照して、傾斜マップＭＩ、起伏マップＭＵおよび斜面距離マップＭＳのそれぞれについて説明する。傾斜マップＭＩは、対象土地ＬＴが撮像された２次元または３次元の画像（以下、「基礎画像ＩＭＧＢ」）に傾斜角度２４の情報が追加されたデータである。起伏マップＭＵは、基礎画像ＩＭＧＢに起伏指標２５の情報が追加されたデータである。斜面距離マップＭＳは、基礎画像ＩＭＧＢに斜面距離２６の情報が追加されたデータである。

【0037】

傾斜マップＭＩは、具体的には、図３に示すような、基礎画像ＩＭＧＢ内に傾斜角度２４の情報を画像化した傾斜画像ＩＭＧＩが含まれる表示態様の画像データである。より詳細には、傾斜マップＭＩは、基礎画像ＩＭＧＢを格子状に分割して得られる複数のグリッド（以下、「基礎グリッド」）のそれぞれが、当該基礎グリッドに対応する仮想グリッドＧＫの傾斜角度２４の値に応じた色に色付けされた画像データである。そして、同一種類の色に色付けされた複数の基礎グリッドで、傾斜画像ＩＭＧＩが構成されている。つまり、傾斜マップＭＩは、基礎画像ＩＭＧＢ内に、傾斜角度２４の値に応じた複数種類の色毎の傾斜画像ＩＭＧＩが含まれる表示態様の画像データである。

【0038】

起伏マップＭＵは、具体的には、図４に示すような、基礎画像ＩＭＧＢ内に起伏指標２５の情報を画像化した起伏画像ＩＭＧＵが含まれる表示態様の画像データである。より詳細には、起伏マップＭＵは、基礎画像ＩＭＧＢを構成する複数の基礎グリッドのそれぞれが、当該基礎グリッドに対応する仮想グリッドＧＫの起伏指標２５の値に応じた色に色付けされた画像データである。そして、同一種類の色に色付けされた複数の基礎グリッドで、起伏画像ＩＭＧＵが構成されている。つまり、起伏マップＭＵは、基礎画像ＩＭＧＢ内に、起伏指標２５の値に応じた複数種類の色毎の起伏画像ＩＭＧＵが含まれる表示態様の画像データである。

【0039】

斜面距離マップＭＳは、具体的には、図５に示すような、基礎画像ＩＭＧＢ内に斜面距離２６の情報を画像化した斜面距離画像ＩＭＧＳが含まれる表示態様の画像データである。より詳細には、斜面距離マップＭＳは、基礎画像ＩＭＧＢを構成する複数の基礎グリッドのそれぞれが、当該基礎グリッドに対応する仮想グリッドＧＫの斜面距離２６の値に応じた色に色付けされた画像データである。そして、同一種類の色に色付けされた複数の基礎グリッドで、斜面距離画像ＩＭＧＳが構成されている。つまり、斜面距離マップＭＳは、基礎画像ＩＭＧＢ内に、斜面距離２６の値に応じた複数種類の色毎の斜面距離画像ＩＭＧＵが含まれる表示態様の画像データである。

【0040】

なお、傾斜画像ＩＭＧＩ、起伏画像ＩＭＧＵおよび斜面距離画像ＩＭＧＳのそれぞれは、色付けによって種類分けされなくてもよく、例えばハッチングによって種類分けされてもよい。傾斜画像ＩＭＧＩを例に挙げれば、傾斜角度２４の値に応じて線種、あるいは網掛けの態様を異ならせてもよい。要は、これら３つの画像については、種類分けの方法および態様に特段の限定はない。

【0041】

〔選定装置の機体割当処理〕
図６～図８を参照して、選定装置５０が実行する機体割当処理について説明する。前提として、選定装置５０が図６に示すフローチャートの流れに沿って機体割当処理を実行する前に、情報取得部５１が、図７に示す３次元画像ＩＭＧを取得して機体割当部５２に送信しているものとする。

【0042】

＜３次元画像＞
３次元画像ＩＭＧは、可視光画像であり、前述した複数のグリッドＧで構成されている。ここで、グリッドＧは、対象土地ＬＴを構成する複数の仮想グリッドＧＫのそれぞれを画像化したものとも言える。このことから、「グリッドＧに対応する仮想グリッドＧＫ」とは、グリッドＧが有する位置情報（緯度、経度）と同一の位置情報を有する仮想グリッドＧＫのことを指す。同様の理由から、「基礎グリッドに対応する仮想グリッドＧＫ」とは、基礎グリッドが有する位置情報と同一の位置情報を有する仮想グリッドＧＫのことを指す。

【0043】

本実施形態では、３次元画像ＩＭＧが記憶部２１に予め記憶されており、情報取得部５１は、記憶部２１から通信部１４を介して３次元画像ＩＭＧを取得する。なお、３次元画像ＩＭＧは、記憶部１３に予め記憶されていてもよい。あるいは、ドローン等の飛行体、または対象土地ＬＴ上を移動可能な移動体が撮像部を備えており、この飛行体または移動体が撮像した３次元画像ＩＭＧを、情報取得部５１が通信部１４を介して取得してもよい。要は、情報取得部５１が３次元画像ＩＭＧを取得する方法および態様について、特段の限定はない。

【0044】

＜機体割当処理の詳細＞
以下、機体割当処理の詳細を説明する。この説明においては、対象土地ＬＴは、ｎ個（ｎ：２以上の自然数）の仮想グリッドＧＫで構成されているものとする。傾斜マップＭＩ、起伏マップＭＵおよび斜面距離マップＭＳのそれぞれは、ｎ個の基礎グリッドで構成されているものとする。３次元画像ＩＭＧは、ｎ個のグリッドＧで構成されているものとする。

【0045】

まず、図６に示すフローチャートのＳ１０１では、情報取得部５１が、記憶部２１から通信部１４を介して傾斜マップＭＩ、起伏マップＭＵおよび斜面距離マップＭＳを取得する。これにより、情報取得部５１は、特徴情報（傾斜角度２４、起伏指標２５、斜面距離２６）を、ｎ個の仮想グリッドＧＫのそれぞれについて取得する（情報取得ステップ）。また、情報取得部５１は、記憶部２１から通信部１４を介して機体情報２７を取得し（情報取得ステップ）、機体割当部５２に送信する。

【0046】

次に、Ｓ１０２では、情報取得部５１が、ｎ個の仮想グリッドＧＫの中の任意の仮想グリッドＧＫに着目した上で、３種類のマップから、当該任意の仮想グリッドＧＫに対応する基礎グリッドに記録された特徴情報を読み出す。具体的には、情報取得部５１は、傾斜マップＭＩから前述の基礎グリッドに記録された傾斜角度２４を読み出す。また、情報取得部５１は、起伏マップＭＵから前述の基礎グリッドに記録された起伏指標２５を読み出す。さらには、情報取得部５１は、斜面距離マップＭＳから前述の基礎グリッドに記録された斜面距離２６を読み出す。そして、情報取得部５１は、読み出した傾斜角度２４、起伏指標２５および斜面距離２６を機体割当部５２に送信する。

【0047】

なお、図６に関する以降の説明では、情報取得部５１が着目した仮想グリッドＧＫを「グリッドｐ」と称する。また、情報取得部５１が機体割当部５２に送信した傾斜角度２４を「傾斜ｓ」と称し、起伏指標２５を「指標ｃ」と称し、斜面距離２６を「斜面距離ｌ」と称する。

【0048】

次に、Ｓ１０３～Ｓ４０３では、機体割当部５２が、グリッドｐの特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定する（機体割当ステップ）。本実施形態では、機体割当部５２は、グリッドｐの特徴情報が示す数値と閾値との大小を比較することで、当該特徴情報が所定条件を充足するか否かを判定する。

【0049】

また本実施形態では、前述の閾値として、閾値ｉ１、ｉ２、ｉ３、ｊ１、ｊ２、ｋ１、ｋ２およびｋ３が記憶部１３に記憶されている。これらの各閾値は、「閾値ｉ１＜閾値ｉ２＜閾値ｉ３、閾値ｊ１＜閾値ｊ２、閾値ｋ１＜閾値ｋ２＜閾値ｋ３」の関係にある。なお、これらの各閾値は、記憶部２１に記憶されていてもよいし、選定装置５０に内蔵された不図示のメモリに記憶されていてもよい。

【0050】

Ｓ１０３では、機体割当部５２が、傾斜ｓの値と閾値ｉ３との大小を比較して、傾斜ｓの値が閾値ｉ３以上か否かを判定する。閾値ｉ３は、対象作業機体を用いて作業を行う予定の作業予定者が立つことができる傾斜角度２４の上限値である。

【0051】

傾斜ｓの値が閾値ｉ３以上（Ｓ１０３でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、グリッドｐでの作業自体が危険を伴うと判断して、グリッドｐにおいて作業を行うことが不適当である旨を決定する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧへの作業機体の割り当てを見送る（Ｓ１０４）。このように、機体割当部５２は、判定結果を受けて、判定対象となったグリッドｐにおいて作業を行うことが不適当である旨を決定した場合、当該グリッドｐに対応するグリッドＧに作業機体を割り当てることを見送る。

【0052】

次に、Ｓ１０５では、機体割当部５２が、ｎ個のグリッドＧのすべてについて作業機体の割り当てを検討したか否かを判定する。Ｓ１０５でＹＥＳの場合、選定装置５０は機体割当処理を終了する。一方、Ｓ１０５でＮＯの場合、機体割当部５２はＳ１０２以降の処理を再び実行する。

【0053】

次に、Ｓ１０３において傾斜ｓの値が閾値ｉ３未満（ＮＯ）の場合、機体割当部５２が、傾斜ｓの値と閾値ｉ１との大小を比較して、傾斜ｓの値が閾値ｉ１未満か否かを判定する（Ｓ１０６）。閾値ｉ１は、リモコン式草刈機が作業可能な傾斜角度２４の上限値である。

【0054】

傾斜ｓの値が閾値ｉ１未満（Ｓ１０６でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、指標ｃの値と閾値ｋ１との大小を比較して、指標ｃの値が閾値ｋ１未満か否かを判定する（Ｓ２０１）。閾値ｋ１は、リモコン式草刈機が作業可能な起伏指標２５の上限値である。

【0055】

指標ｃの値が閾値ｋ１未満（Ｓ２０１でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、第３機体情報２７３の内容が第Ｓ１０３～Ｓ２０１の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧにリモコン式草刈機を割り当てる（Ｓ２０２；機体割当ステップ）。Ｓ２０２の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0056】

次に、Ｓ２０１において指標ｃの値が閾値ｋ１以上（ＮＯ）の場合、機体割当部５２は、斜面距離ｌの値と閾値ｊ２との大小を比較して、斜面距離ｌの値が閾値ｊ２未満か否かを判定する（Ｓ２０３）。閾値ｊ２は、ウィンチ付き草刈機のワイヤー長の最大値である。

【0057】

斜面距離ｌの値が閾値ｊ２以上（Ｓ２０３でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第１機体情報２７１の内容が第Ｓ１０３～Ｓ２０３の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに刈払機を割り当てる（Ｓ２０４；機体割当ステップ）。Ｓ２０４の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0058】

次に、Ｓ２０３において斜面距離ｌの値が閾値ｊ２未満（ＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、傾斜ｓの値と閾値ｉ２との大小を比較して、傾斜ｓの値が閾値ｉ２未満か否かを判定する（Ｓ２０５）。閾値ｉ２は、法面草刈機が作業可能な傾斜角度２４の上限値である。

【0059】

傾斜ｓの値が閾値ｉ２以上（Ｓ２０５でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第４機体情報２７４の内容が第Ｓ１０３～Ｓ２０５の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧにウィンチ付き草刈機を割り当てる（Ｓ２０６；機体割当ステップ）。Ｓ２０６の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0060】

次に、Ｓ２０５において傾斜ｓの値が閾値ｉ２未満（ＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、斜面距離ｌの値と閾値ｊ１との大小を比較して、斜面距離ｌの値が閾値ｊ１未満か否かを判定する（Ｓ２０７）。閾値ｊ１は、法面草刈機のハンドル長の最大値である。

【0061】

斜面距離ｌの値が閾値ｊ１以上（Ｓ２０７でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第４機体情報２７４の内容が第Ｓ１０３～Ｓ２０７の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧにウィンチ付き草刈機を割り当てる（Ｓ２０６）。Ｓ２０６の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0062】

一方、斜面距離ｌの値が閾値ｊ１未満（Ｓ２０７でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、第２機体情報２７２の内容が第Ｓ１０３～Ｓ２０７の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに法面草刈機を割り当てる（Ｓ２０８；機体割当ステップ）。Ｓ２０８の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0063】

次に、Ｓ１０６において傾斜ｓの値が閾値ｉ１以上（ＮＯ）の場合、機体割当部５２は、指標ｃの値と閾値ｋ２との大小を比較して、指標ｃの値が閾値ｋ２未満か否かを判定する（Ｓ３０１）。閾値ｋ２は、ウィンチ付き草刈機が作業可能な起伏指標２５の上限値である。指標ｃの値が閾値ｋ２未満（Ｓ３０１でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、斜面距離ｌの値と閾値ｊ２との大小を比較して、斜面距離ｌの値が閾値ｊ２未満か否かを判定する（Ｓ３０２）。

【0064】

斜面距離ｌの値が閾値ｊ２以上（Ｓ３０２でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第１機体情報２７１の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６およびＳ３０１～Ｓ３０２の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに刈払機を割り当てる（Ｓ２０４）。Ｓ２０４の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0065】

一方、斜面距離ｌの値が閾値ｊ２未満（Ｓ３０２でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、斜面距離ｌの値と閾値ｊ１との大小を比較して、斜面距離ｌの値が閾値ｊ１未満か否かを判定する（Ｓ３０３）。

【0066】

斜面距離ｌの値が閾値ｊ１以上（Ｓ３０３でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第１機体情報２７１の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６およびＳ３０１～Ｓ３０３の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに刈払機を割り当てる（Ｓ２０４）。Ｓ２０４の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0067】

一方、斜面距離ｌの値が閾値ｊ１未満（Ｓ３０３でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、傾斜ｓの値と閾値ｉ２との大小を比較して、傾斜ｓの値が閾値ｉ２未満か否かを判定する（Ｓ３０４）。

【0068】

傾斜ｓの値が閾値ｉ２未満（Ｓ３０４でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、第２機体情報２７２の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６およびＳ３０１～Ｓ３０４の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに法面草刈機を割り当てる（Ｓ２０８）。Ｓ２０８の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0069】

一方、傾斜ｓの値が閾値ｉ２以上（Ｓ３０４でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第４機体情報２７４の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６およびＳ３０１～Ｓ３０４の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧにウィンチ付き草刈機を割り当てる（Ｓ２０６）。Ｓ２０６の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0070】

次に、Ｓ３０１において指標ｃの値が閾値ｋ２以上（ＮＯ）の場合、機体割当部５２は、指標ｃの値と閾値ｋ３との大小を比較して、指標ｃの値が閾値ｋ３未満か否かを判定する（Ｓ４０１）。閾値ｋ３は、法面草刈機が作業可能な起伏指標２５の上限値である。

【0071】

指標ｃの値が閾値ｋ３以上（Ｓ４０１でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第１機体情報２７１の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６、Ｓ３０１およびＳ４０１の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに刈払機を割り当てる（Ｓ２０４）。Ｓ２０４の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0072】

一方、指標ｃの値が閾値ｋ３未満（Ｓ４０１でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、斜面距離ｌの値と閾値ｊ１との大小を比較して、斜面距離ｌの値が閾値ｊ１未満か否かを判定する（Ｓ４０２）。

【0073】

斜面距離ｌの値が閾値ｊ１以上（Ｓ４０２でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第１機体情報２７１の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６、Ｓ３０１およびＳ４０１～Ｓ４０２の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに刈払機を割り当てる（Ｓ２０４）。Ｓ２０４の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0074】

一方、斜面距離ｌの値が閾値ｊ１未満（Ｓ４０２でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、傾斜ｓの値と閾値ｉ２との大小を比較して、傾斜ｓの値が閾値ｉ２未満か否かを判定する（Ｓ４０３）。

【0075】

傾斜ｓの値が閾値ｉ２未満（Ｓ４０３でＹＥＳ）の場合、機体割当部５２は、第２機体情報２７２の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６、Ｓ３０１およびＳ４０１～Ｓ４０３の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに法面草刈機を割り当てる（Ｓ２０８）。Ｓ２０８の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0076】

一方、 傾斜ｓの値が閾値ｉ２以上（Ｓ４０３でＮＯ）の場合、機体割当部５２は、第１機体情報２７１の内容が第Ｓ１０３～Ｓ１０６、Ｓ３０１およびＳ４０１～Ｓ４０３の判定結果の内容に最も適合すると判断する。そして、機体割当部５２は、グリッドｐに対応するグリッドＧに刈払機を割り当てる（Ｓ２０４）。Ｓ２０４の終了後、機体割当部５２はＳ１０５の処理に進む。

【0077】

次に、選定装置５０が、ｎ個のグリッドＧのすべてに対してＳ１０３～Ｓ４０３の各処理を実行することにより、３次元画像ＩＭＧに対する機体割当処理が終了する。

【0078】

ここで、Ｓ１０３～Ｓ４０３の判定結果の内容から、刈払機を割り当てるためにグリッドｐの特徴情報が充足すべき所定条件はないことになる。一方、法面草刈機を割り当てるためにグリッドｐの特徴情報が充足すべき所定条件は、「傾斜ｓの値＜閾値ｉ２、かつ、指標ｃの値＜閾値ｋ３、かつ、斜面距離ｌの値＜閾値ｊ１」となる。また、リモコン式草刈機を割り当てるためにグリッドｐの特徴情報が充足すべき所定条件は、「傾斜ｓの値＜閾値ｉ１、かつ、指標ｃの値＜閾値ｋ１」となる。さらに、ウィンチ付き草刈機を割り当てるためにグリッドｐの特徴情報が充足すべき所定条件は、「指標ｃの値＜閾値ｋ２、かつ、斜面距離ｌの値＜閾値ｊ２」となる。

【0079】

機体割当処理が終了した後、機体割当部５２は、作業機体が割り当てられた状態の３次元画像ＩＭＧ－１を機体選定部５３に送信する。３次元画像ＩＭＧ－１は、図８に示すように、割り当てられた作業機体の種類に応じた色にグリッドＧが色付けされた状態になっている。また、どの種類の作業機体も割り当てられなかったグリッドＧについては、白色に色付けされる。図８の例では、ｎ個のグリッドＧのすべてに対して、いずれかの種類の作業機体が割り当てられている。色付けの替わりに、例えばハッチングで割り当てられた作業機体の種類分けをしてもよい点については、傾斜画像ＩＭＧＩ、起伏画像ＩＭＧＵおよび斜面距離画像ＩＭＧＳと同様である。

【0080】

表示制御部５４は、３次元画像ＩＭＧ－１を表示部１２に表示させてもよい。この場合、例えば、機体割当部５２が３次元画像ＩＭＧ－１を表示制御部５４に送信する。そして、表示制御部５４が、３次元画像ＩＭＧ－１を表示部１２に送信して当該表示部１２を制御することにより、３次元画像ＩＭＧ－１を表示部１２に表示させる。

【0081】

〔選定装置の機体選定処理〕
図９～図１２を参照して、選定装置５０が実行する機体選定処理について説明する。前提として、選定装置５０が図９に示すフローチャートの流れに沿って機体選定処理を実行する前に、機体選定部５３が、機体割当部５２から図８に示す３次元画像ＩＭＧ－１を取得しているものとする。

【0082】

図９に示すフローチャートのＳ５０１～Ｓ６０８では、機体選定部５３が、３次元画像ＩＭＧ－１における、機体割当ステップＳ１０３～Ｓ４０３にて同一種類の作業機体が割り当てられた複数のグリッドＧの分布態様に基づいて、対象作業機体を選定する（機体選定ステップ）。

【0083】

具体的には、まず、機体選定部５３が、４種類のグリッド集合体のすべてについて、３次元画像ＩＭＧ－１内に面積割合が閾値ｍ以上のグリッド集合体が存在しているか否かを判定する（Ｓ５０１）。

【0084】

グリッド集合体は、同一種類の作業機体が割り当てられた複数のグリッドＧのうち、隣接する２つ以上のグリッドＧの集合体である。本実施形態では、刈払機が割り当てられたグリッド集合体、法面草刈機が割り当てられたグリッド集合体、リモコン式草刈機が割り当てられたグリッド集合体、およびウィンチ付き草刈機が割り当てられたグリッド集合体の４種類のグリッド集合体が形成される。

【0085】

面積割合は、２次元画像ＩＭＧ－２の面積に対する、グリッド集合体を平面視した場合に視認される図形の面積の割合である。２次元画像ＩＭＧ－２は、図１０および図１１に示すような、３次元画像ＩＭＧ－１を平面視した場合に視認される２次元（緯度、経度）の画像である。なお、図１０および図１１の例では、図示を簡略化する観点から、２次元画像ＩＭＧ－１の外形を矩形にしている。

【0086】

閾値ｍは、対象土地ＬＴの大きさおよび地形の特徴、対象作業機体となり得る作業機体の種類等に応じて増減可能な閾値である。本実施形態では、４種類のグリッド集合体のすべてに対して閾値ｍを一律に適用しているが、例えば作業機体の種類に応じて閾値ｍを重み付けしてもよい。この重み付けを行うことにより、４種類のグリッド集合体のそれぞれについて、第１～第４機体情報２７１～２７４の内容により則した分布態様を特定できる。これにより、４種類の作業機体の中から、対象作業機体をより的確に選定できる。

【0087】

次に、４種類のグリッド集合体の面積割合がすべて閾値ｍ未満の場合（Ｓ５０１でＮＯ）、機体選定部５３はＳ５０７の処理に進む。一方、少なくとも１種類以上のグリッド集合体の面積割合が閾値ｍ以上の場合（Ｓ５０１でＹＥＳ）、機体選定部５３は、図１０に示すように、面積割合が閾値ｍ以上のグリッド集合体を潜在的集合体ｇｉと定義して仮ＩＤを割り振る（Ｓ５０２）。

【0088】

図１０の例では、３次元画像ＩＭＧ－１が下記の表１に示す作業機体の割当態様になっており、かつ閾値ｍが０．１％の場合において、機体選定部５３が５つのグリッド集合体を潜在的集合体ｇｉと定義し、仮ＩＤ「１」～「５」を割り振っている。仮ＩＤ「１」および「４」が割り振られた潜在的集合体ｇｉは、刈払機が割り当てられたグリッド集合体である。仮ＩＤ「２」が割り振られた潜在的集合体ｇｉは、法面草刈機が割り当てられたグリッド集合体である。仮ＩＤ「３」が割り振られた潜在的集合体ｇｉは、ウィンチ付き草刈機が割り当てられたグリッド集合体である。仮ＩＤ「５」が割り振られた潜在的集合体ｇｉは、リモコン式草刈機が割り当てられたグリッド集合体である。仮ＩＤ「１」～「５」が割り振られた各潜在的集合体ｇｉについては、下記の表２に示すような内容になっている。

【0089】

【表1】

【0090】

【表2】

【0091】

前述の表１において、「定数ｒ」は、作業効率を重視する場合の作業機体の選択順位である。ここで、選択順位が低い作業機体ほど、言い換えれば「定数ｒ」の値が大きい作業機体ほど、作業時の安全性が高くなる。なお、「定数ｒ」の値は、作業のどの面を重視するか、あるいは作業機体の種類等に応じて任意の変更でき、例えば作業の安全性を重視して値を決めてもよい。「ポリゴン」は図１０に示す２次元画像ＩＭＧ－２のことである。

【0092】

次に、Ｓ５０３では、機体選定部５３が、定義した複数の潜在的集合体ｇｉの中に複合潜在的集合体が存在するか否かを判定する。複合潜在的集合体は、ある種類の潜在的集合体ｇｉ（以下、「内側の潜在的集合体ｇｉ」）の全周に亘って他の種類の潜在的集合体ｇｉ（以下、「外側の潜在的集合体ｇｉ」）が接触するように、外側の潜在的集合体ｇｉが内側の潜在的集合体ｇｉを囲んだ構造のグリッド集合体である。本実施形態における複合潜在的集合体の構造の例としては、２～４種類以上の潜在的集合体ｇｉが略同心円状に配置された層構造が挙げられる。また、本実施形態における複合潜在的集合体の構造の他の例としては、最も外側の潜在的集合体ｇｉの中に、２または３種類の内側の潜在的集合体ｇｉが互いに離間して配置された構造が挙げられる。

【0093】

複合潜在的集合体が存在する旨判定した場合（Ｓ５０３でＮＯ）、機体選定部５３はＳ５１１の処理に進む。一方、複合潜在的集合体が存在しない旨判定した場合（Ｓ５０３でＹＥＳ）、機体選定部５３が、複合潜在的集合体を構成する外側の潜在的集合体ｇｉの定数ｒと、同じく複合潜在的集合体を構成する内側の潜在的集合体ｇｉの定数ｒと、の大小を比較する。そして、機体選定部５３は、外側の潜在的集合体ｇｉの定数ｒの方が、内側の潜在的集合体ｇｉの定数ｒよりも値が小さいか否かを判定する（Ｓ５０４）。

【0094】

Ｓ５０４でＹＥＳの場合、機体選定部５３は、外側の潜在的集合体ｇｉおよび内側の潜在的集合体ｇｉのそれぞれを個別の集合体と見なす（Ｓ５０５）。一方、Ｓ５０４でＮＯの場合、機体選定部５３は、内側の潜在的集合体ｇｉを外側の潜在的集合体ｇｉと同一種類のグリッド集合体に置き換えた上で、置き換え後の新たな潜在的集合体ｇｉを１つの集合体と見なす（Ｓ５０６）。

【0095】

次に、Ｓ５０７では、機体選定部５３が、面積割合が閾値ｍ未満の複数のグリッド集合体の中に複合グリッド集合体が存在するか否かを判定する。複合グリッド集合体は、ある種類のグリッド集合体（以下、「内側のグリッド集合体」）の全周に亘って他の種類のグリッド集合体（以下、「外側のグリッド集合体」）が接触するように、外側のグリッド集合体が内側のグリッド集合体を囲んだ構造となっている。つまり、複合グリッド集合体は複合潜在的集合体と同様の構造になっている。また、複合グリッド集合体の面積割合、つまり外側のグリッド集合体の面積割合と内側のグリッド集合体の面積割合との合計は、閾値ｍ以上になっている。

【0096】

複合グリッド集合体が存在しない旨判定した場合（Ｓ５０７でＮＯ）、機体選定部５３はＳ５１１の処理に進む。一方、複合グリッド集合体が存在する旨判定した場合（Ｓ５０７でＹＥＳ）、機体選定部５３は、存在する複合グリッド集合体を複合潜在的集合体と見なし、Ｓ５０８においてＳ５０４と同様の処理を実行する。Ｓ５０８でＹＥＳの場合、機体選定部５３は、Ｓ５０９においてＳ５０５と同様の処理を実行し、Ｓ５１１の処理に進む。一方、Ｓ５０８でＮＯの場合、機体選定部５３は、Ｓ５１０においてＳ５０６と同様の処理を実行する。

【0097】

次に、Ｓ５１１では、機体選定部５３は、複合潜在的集合体を構成するすべての潜在的集合体ｇｉに対してＳ５０５およびＳ５０６の各処理を実行することにより、複合潜在的集合体の中から１つ以上の集合体を確定する。また、機体選定部５３は、複合グリッド集合体を構成するすべてのグリッド集合体に対して、Ｓ５０９およびＳ５１０の各処理を実行することにより、複合グリッド集合体の中から１つ以上の集合体を確定する。そして、機体選定部５３は、確定した１つ以上の集合体に一意のＩＤを割り振る。さらに、機体選定部５３は、複合潜在的集合体および複合グリッド集合体を除くすべての潜在的集合体ｇｉを集合体として確定し、集合体毎に一意のＩＤを割り振る。Ｓ５１１の処理が終了した後、機体選定部５３はＳ６０１の処理に進む。

【0098】

ここで、Ｓ５０２～Ｓ５１１の一連の処理について、図１０および図１１、ならびに下記の表３および表４を例に挙げて具体的に説明する。なお、Ｓ５０２～Ｓ５１１の一連の処理に関する以降の説明において、閾値ｍが０．１％および１．０％の場合では複合グリッド集合体が存在しないものとする。

【0099】

【表3】

【0100】

閾値ｍが０．１％の場合、機体選定部５３は、図１０および前述の表３に示すように、５つのグリッド集合体に仮ＩＤ「１」～「５」を割り振って潜在的集合体ｇｉとする。図１０の例では、仮ＩＤ「４」が割り振られた外側の潜在的集合体ｇｉと、仮ＩＤ「５」が割り振られた内側の潜在的集合体ｇｉと、で２層構造の複合潜在的集合体が形成されている。そして、外側の潜在的集合体ｇｉの定数ｒ（＝４）の方が、内側の潜在的集合体ｇｉの定数ｒ（＝１）よりも値が大きい（Ｓ５０５でＮＯ）。

【0101】

よって、機体選定部５３は、内側の潜在的集合体ｇｉを外側の潜在的集合体ｇｉと同一種類のグリッド集合体に置き換えて、新たに潜在的集合体ｇｉを生成する。また、機体選定部５３は、下記の表４に示すように、新たに生成した潜在的集合体ｇｉに対して仮ＩＤ「４（統合）」を割り振る。そして、機体選定部５３は、図１１の符号１０１１に示すように、仮ＩＤ「１」～「３」が割り振られた潜在的集合体ｇｉのそれぞれを集合体として確定して、一意のＩＤ「１」～「３」を割り振る。同様に、機体選定部５３は、仮ＩＤ「４（統合）」が割り振られた潜在的集合体ｇｉを集合体として確定して、一意のＩＤ「４」を割り振る。

【0102】

【表4】

【0103】

閾値ｍが１．０％の場合、機体選定部５３は、前述の表３に示すように、３つのグリッド集合体に仮ＩＤ「２」、「４」および「５」を割り振って潜在的集合体ｇｉとする。また、機体選定部５３は、閾値が０．１％の場合と同様に、仮ＩＤ「４」が割り振られた潜在的集合体ｇｉおよび仮ＩＤ「５」が割り振られた潜在的集合体ｇｉから生成された新たな潜在的集合体ｇｉに対して、前述の表４に示すように仮ＩＤ「４（統合）」を割り振る。そして、機体選定部５３は、図１１の符号１０１２に示すように、仮ＩＤ「２」が割り振られた潜在的集合体ｇｉを集合体として確定して、一意のＩＤ「１」を割り振る。同様に、機体選定部５３は、仮ＩＤ「４（統合）」が割り振られた潜在的集合体ｇｉを集合体として確定して、一意のＩＤ「２」を割り振る。

【0104】

閾値ｍが１０．０％の場合、前述の表３に示すように潜在的集合体ｇｉが存在しない。しかしながら、刈払機が割り当てられた面積割合７．９％のグリッド集合体と、リモコン式草刈機が割り当てられた面積割合１２％のグリッド集合体と、で複合グリッド集合体が形成されている（図１０参照）。よって、機体選定部５３は、このグリッド集合体を潜在的集合体ｇｉと見なして、前述の表４に示すように仮ＩＤ「４（統合）」を割り振る。そして、機体選定部５３は、図１１の符号１０１３に示すように、仮ＩＤ「４（統合）」が割り振られた潜在的集合体ｇｉ（複合グリッド集合体）を集合体として確定して、一意のＩＤ「１」を割り振る。

【0105】

次に、Ｓ６０１では、機体選定部５３が、対象土地ＬＴでの作業に２種類以上の作業機体を用いる否かを決定する。機体選定部５３は、対象土地ＬＴの広さおよび地形、作業機体の種類毎の性能等を考慮要素として、作業効率と作業予定者の安全確保とを両立させる観点からこの決定を行う。

【0106】

２種類以上の作業機体を用いる旨決定した場合（Ｓ６０１でＹＥＳ）、機体選定部５３は、対象土地ＬＴにおける面積割合が閾値ｏ以上の領域を１種類の作業機体で作業することが可能か否かについて判定する（Ｓ６０２）。

【0107】

ここで、「対象土地ＬＴにおける面積割合」とは、対象土地ＬＴ全体の地表面の表面積に対する、対象土地ＬＴ内における特定領域の地表面の表面積の割合を指す。本実施形態では、機体選定部５３は、２次元画像ＩＭＧ－２の面積に対する、２次元画像ＩＭＧ－２内における特定領域の面積の割合を、「対象土地ＬＴにおける面積割合」と見なす。また、閾値ｏは、対象土地ＬＴの広さおよび地形、作業機体の種類毎の性能等を考慮要素として、１種類の作業機体だけで作業を行っても作業効率と作業予定者の安全確保とを両立できる面積割合の下限値として設定される。

【0108】

作業可能と判定した場合（Ｓ６０２でＹＥＳ）、機体選定部５３は、合計グリッド面積の面積割合が閾値ｏ以上となる１種類以上の作業機体の中から、合計グリッド面積の面積割合が最も大きい１種類の作業機体を対象作業機体として選定する（Ｓ６０３）。ここで、合計グリッド面積は、同一種類の作業機体が割り当てられた複数のグリッドＧについて、当該グリッドＧを平面視した場合に視認される図形の面積を合計した合計面積である。また、合計グリッド面積の面積割合は、２次元画像ＩＭＧ－２の面積に対する、合計グリッド面積の割合である。

【0109】

機体選定部５３がＳ６０３のような処理を実行することで、対象土地ＬＴに生じる刈り残しの領域（未作業の領域）を許容範囲に留め、かつ作業予定者の安全を確保しつつ、作業効率が最も高まる１種類の作業機体を選定できる。Ｓ６０３の処理が終了することにより、機体割当処理が終了する。

【0110】

一方、作業不可能と判定した場合（Ｓ６０２でＮＯ）、機体選定部５３は、対象土地ＬＴにおける面積割合が閾値ｑ以上の領域を２種類の作業機体で作業することが可能か否かについて判定する（Ｓ６０４）。閾値ｑは、対象土地ＬＴの広さおよび地形、作業機体の種類毎の性能等を考慮要素として、２種類の作業機体で作業を行うことにより作業効率と作業予定者の安全確保とを両立できる面積割合の下限値として設定される。

【0111】

作業可能と判定した場合（Ｓ６０４でＹＥＳ）、機体選定部５３は、合計グリッド面積の面積割合が閾値ｑ以上となる２種類以上の作業機体の中から、合計グリッド面積の面積割合が大きい順に上位２種類の作業機体を、対象作業機体として選定する（Ｓ６０５）。機体選定部５３がこのような処理を実行することで、対象土地ＬＴに生じる刈り残しの領域（未作業の領域）を許容範囲に留め、かつ作業予定者の安全を確保しつつ、作業効率が最も高まる２種類の作業機体を選定できる。

【0112】

一方、作業不可能と判定した場合（Ｓ６０４でＮＯ）、機体選定部５３は、４種類の作業機体のすべてを対象作業機体として選定する（Ｓ６０６）。Ｓ６０５またはＳ６０６のいずれかの処理が終了することにより、機体割当処理が終了する。

【0113】

次に、Ｓ６０１において１種類の作業機体のみを用いる旨決定した場合（ＮＯ）、機体選定部５３は、合計面積割合が閾値ｎ未満か否かを判定する（Ｓ６０７）。合計面積割合は、２次元画像ＩＭＧ－２の面積に対する、１種類以上の集合体の面積を合計した合計面積の割合である。

【0114】

閾値ｎは、対象土地ＬＴの広さおよび地形、作業機体の種類毎の性能等を考慮要素として、作業効率と作業予定者の安全確保とを両立させる観点から設定される合計面積割合の基準値である。本実施形態では、合計面積割合に対して閾値ｎを設定しているが、例えば、閾値ｎに対して集合体の種類毎に異なる重み付けをしてもよい。そして、集合体の種類毎の面積割合と、前述の異なる重み付けをした後の閾値と、の大小を比較してもよい。この重み付けを行うことにより、集合体において作業を行うことの危険の度合いを、集合体の種類毎に精度高く把握できる。これにより、４種類の作業機体の中から、対象作業機体をより的確に選定できる。

【0115】

合計面積割合が閾値ｎ未満である旨判定した場合（Ｓ６０７でＹＥＳ）、機体選定部５３は、４種類以上の作業機体の中から、合計グリッド面積の面積割合が最も大きい１種類の作業機体を対象作業機体として選定する（Ｓ６０３）。Ｓ６０７でＹＥＳの場合、対象土地ＬＴ内における集合体に対応する領域、つまり作業を行うこと自体が不適当な箇所を無視できる。そのため、機体選定部５３がＳ６０３のような処理を実行することで、作業予定者の安全を確保しつつ作業効率が最も高まる１種類の作業機体を選定できる。

【0116】

一方、合計面積割合が閾値ｎ以上である旨判定した場合（Ｓ６０７でＮＯ）、機体選定部５３は、４種類以上の作業機体の中から、定数ｒの値が最も大きい１種類の作業機体を対象作業機体として選定する（Ｓ６０８）。Ｓ６０７でＮＯの場合、対象土地ＬＴ内における集合体に対応する領域、つまり作業を行うこと自体が不適当な箇所を無視できない。そのため、機体選定部５３がＳ６０８のような処理を実行することで、作業予定者の安全確保および負担軽減の点において最も確実な１種類の作業機体を選定できる。Ｓ６０８の処理が終了することにより、機体割当処理が終了する。

【0117】

ここで、Ｓ６０３、Ｓ６０７およびＳ６０８の一連の処理について、下記の表５を例に挙げて具体的に説明する。なお、下記の表５中、「〇」は作業効率を重視することを示し、「×」は作業予定者の安全確保および負担軽減を重視することを示す。

【0118】

【表5】

【0119】

閾値ｍが０．１％の場合、集合体は一意のＩＤ「１」～「４」が割り振られた４種類となることから（図１１の符号１０１１および表４参照）、合計面積割合は前述の表５に示すように１６．７％となる。閾値ｍが１．０％の場合、集合体は一意のＩＤ「１」および「２」が割り振られた２種類となることから（図１１の符号１０１２および表４参照）、合計面積割合は１５．４％となる。閾値ｍが１０．０％の場合、集合体は一意のＩＤ「１」が割り振られた１種類となることから（図１１の符号１０１３および表４参照）、合計面積割合は１０．３％となる。

【0120】

閾値ｍが０．１％の場合において、閾値ｎを１８．０％に設定すると合計面積割合が閾値ｎ未満になる（Ｓ６０７でＹＥＳ）。したがって、機体選定部５３は、作業効率を重視し、４種類の作業機体の中で合計グリッド面積の面積割合が最も大きいリモコン式草刈機（図１１の符号１０１１参照）を対象作業機体として選定する（Ｓ６０３）。一方、閾値ｎを１６．０％または１４．０％に設定すると合計面積割合が閾値ｎ以上になる（Ｓ６０７でＮＯ）。したがって、機体選定部５３は、作業予定者の安全確保および負担軽減を重視し、４種類の作業機体の中で定数ｒの値が最も大きい刈払機（表４参照）を対象作業機体として選定する（Ｓ６０８）。

【0121】

閾値ｍが１．０％の場合において、閾値ｎを１８．０％または１６．０％に設定すると合計面積割合が閾値ｎ未満になる（Ｓ６０７でＹＥＳ）。したがって、機体選定部５３は、作業効率を重視し、リモコン式草刈機（図１１の符号１０１２参照）を対象作業機体として選定する（Ｓ６０３）。一方、閾値ｎを１４．０％に設定すると合計面積割合が閾値ｎ以上になる（Ｓ６０７でＮＯ）。したがって、機体選定部５３は、作業予定者の安全確保および負担軽減を重視し、刈払機（表４参照）を対象作業機体として選定する（Ｓ６０８）。

【0122】

閾値ｍが１０．０％の場合においては、閾値ｎを１８．０％、１６．０％または１４．０％のいずれに設定しても、合計面積割合が閾値ｎ未満になる（Ｓ６０７でＹＥＳ）。したがって、機体選定部５３は、作業効率を重視し、リモコン式草刈機（図１１の符号１０１２参照）を対象作業機体として選定する（Ｓ６０３）。

【0123】

なお、表示制御部５４は、図１２に示すように、対象作業機体の選定結果を３次元画像ＩＭＧに反映させた３次元画像ＩＭＧ－３を、表示部１２に表示させてもよい。この場合、例えば、機体選定部５３が３次元画像ＩＭＧ－３を生成して表示制御部５４に送信する。そして、表示制御部５４が、３次元画像ＩＭＧ－３を表示部１２に送信して当該表示部１２を制御することにより、３次元画像ＩＭＧ－３を表示部１２に表示させる。

【0124】

図１２の符号１０２１は、機体選定部５３が刈払機のみを対象作業機体として選定した場合に表示部１２に表示される３次元画像ＩＭＧ－３の例である。図１２の符号１０２２は、対象土地ＬＴを構成する複数のポリゴンのそれぞれにおいて、機体選定部５３が２種類の作業機体を対象作業機体として選定した場合に表示部１２に表示される３次元画像ＩＭＧ－３の例である。

【0125】

〔選定システムが奏する効果〕
選定システム１００によれば、機体選定部５３が、３次元画像ＩＭＧ－１における同一種類の作業機体が割り当てられたグリッドＧの分布態様に基づいて、複数種類の作業機体の中から対象作業機体を選定する。これにより、仮想グリッドＧＫ毎の細かな地形の特徴、および対象土地ＬＴ内における各作業機体の割当バランスの双方を考慮して、対象作業機体を選定できる。よって、グリッドＧ毎に一旦作業機体を割り当てることなく、対象土地ＬＴ全体の地形の特徴を示す情報に基づいて作業機体を直接選定する場合に比べて、対象土地ＬＴの地形の実態に適合した作業機体を選定できる。

【0126】

また、選定システム１００によれば、機体割当部５２が、傾斜角度２４、起伏指標２５および斜面距離２６の少なくとも２つ以上の観点において最も適合する作業機体をグリッドＧに割り当てる。これら３つの情報は、作業機体が仮想グリッドＧＫでの作業に適合するか否かを判定する上で重要な情報であることから、機体割当部５２は、仮想グリッドＧＫでの作業に最も適合する作業機体を精度高く割り当てることができる。これにより、対象土地ＬＴの地形の実態に適合した作業機体を精度高く選定できる。

【0127】

〔変形例〕
＜作業履歴情報および熟練度情報の参照＞
選定システム１００は、機体割当部５２が、作業履歴情報および熟練度情報の少なくとも一方の内容を加味して、４種類の作業機体の中からいずれか１種類の作業機体をグリッドＧに割り当ててもよい。

【0128】

作業履歴情報は、複数種類（本実施形態では４種類）の作業機体毎の、過去の作業履歴を示す情報である。作業履歴情報の例としては、過去の走行軌跡、および過去の作業停止履歴が挙げられる。作業停止履歴には、故障履歴、転倒履歴、障害物等との接触による進行不能履歴が含まれる。また、作業履歴情報の対象となる土地は対象土地ＬＴに限定されず、作業機体が過去に作業を行った実績のあるすべての土地が対象となる。

【0129】

熟練度情報は、作業予定者における、複数種類（本実施形態では４種類）の作業機体毎の操作の熟練度を示す情報である。熟練度情報は、作業予定者の過去の作業実績（作業時間、作業内容の難易、作業結果の良否、作業停止の回数等）、総操作時間および総操作距離等で構成される。

【0130】

具体的には、情報取得部５１が、作業履歴情報および熟練度情報の少なくとも一方を記憶部２１から通信部１４を介して取得して、機体割当部５２に送信する。作業履歴情報および熟練度情報は、記憶部１３または選定装置５０に内蔵されたメモリに記憶されていてもよい。そして、機体割当部５２は、図６に示すフローチャートの処理によってグリッドＧに割り当てる作業機体を一旦決めた後、情報取得部５１から取得した作業履歴情報および熟練度情報の少なくとも一方を参照してこの割り当てを見直す。

【0131】

例えば、一旦割り当てを決めた作業機体の作業履歴情報の内容が芳しくない場合、機体割当部５２は、作業履歴情報の内容がより良好、かつグリッドＧに対応する仮想グリッドＧＫでの作業の安全性が確保できる別種類の作業機体を、替わりに割り当てる。また例えば、一旦割り当てを決めた作業機体の種類が刈払機以外の種類であり、かつ熟練度情報が芳しくない場合、機体割当部５２は、４種類の作業機体の中で定数ｒの値が最も大きい刈払機を、替わりに割り当てる。さらには、一旦割り当てを決めた作業機体の種類がリモコン式草刈機以外の種類であり、かつ熟練度情報が良好な場合、機体割当部５２は、一旦割り当てを決めた作業機体よりも定数ｒの値が小さく、かつグリッドＧに対応する仮想グリッドＧＫでの作業の安全性が確保できる別種類の作業機体を、替わりに割り当てる。

【0132】

機体割当部５２が、このような処理を実行することで、対象土地ＬＴの地形の実態のみならず、作業機体および作業予定者の各作業実態にも適合した作業機体を選定できる。

【0133】

また、選定システム１００は、機体割当部５２が、作業履歴情報および熟練度情報の少なくとも一方の内容に応じて、閾値ｉ１、ｉ２、ｊ１、ｊ２、ｋ１、ｋ２およびｋ３の少なくとも１つ以上の値を増減してもよい。

【0134】

具体的には、機体割当部５２は、特定種類の作業機体の作業履歴情報における内容の良否に応じて、前述の各閾値のうち、特定種類の作業機体の割り当てに関連する少なくとも１つ以上の閾値の値を増減する。また、機体割当部５２は、熟練度情報の内容の良否に応じて、前述の各閾値のうち、熟練度情報の内容によって影響を受ける少なくとも１つ以上の閾値の値を増減する。「熟練度情報の内容によって影響を受ける閾値」としては、例えば、熟練度情報の中に斜面での作業の得手不得手を示す情報が含まれている場合であれば、閾値ｉ１～ｉ３が該当する。

【0135】

機体割当部５２が、このような処理を実行することで、作業機体および作業予定者の各作業実態に適合した所定条件を設定できる。これにより、作業機体をグリッドＧに割り当てる前提となる機体割当部５２の判定結果が、作業機体および作業予定者の各作業実態に則したものになる。よって、対象土地ＬＴの地形の実態のみならず、作業機体および作業予定者の各作業実態にも適合した作業機体を選定できる。

【0136】

なお、機体割当部５２は、作業履歴情報および熟練度情報の他に、例えば属性情報を加味してもよい。属性情報は、作業予定者の老化、体力、性別等を示す情報で構成される。また例えば、機体割当部５２は、作業履歴情報および熟練度情報の他に気象情報を加味してもよい。気象情報は、対象土地ＬＴが属する地域における、数時間から一か月程度までの気象状態を示す情報である。気象情報の例としては、対象土地ＬＴが属する地域における、（i）作業予定日の天気予報（作業予定日の数日前までの天気予報を含んでもよい）、（ii）作業予定者等が作業予定日までの一定期間記録した天候、が挙げられる。天候情報は、前述の（i）および（ii）の両方を含んでいてもよい。

【0137】

気象情報をも加味する場合、機体割当部５２は、グリッドｐの傾斜ｓに関する閾値ｉ１～ｉ３（図６参照）の少なくともいずれか１つを、対象土地ＬＴが属する地域の気象状態に応じた値に調整してもよい。例えば、作業予定日の当日から数日前までの天候がすべて大雨という気象情報であれば、機体割当部５２は、閾値ｉ１～ｉ３のすべてを小さくしてもよい。

【0138】

＜不適当グリッドの分布態様の加味＞
選定システム１００は、機体選定部５３が、３次元画像ＩＭＧ－１における不適当グリッドの分布態様を加味して、４種類の作業機体の中から対象作業機体を選定してもよい。不適当グリッドは、機体割当部５２が、図６のＳ１０４の処理において作業機体の割り当てを見送ったグリッドＧである。

【0139】

具体的には、一意のＩＤが割り振られた集合体に不適当グリッドが隣接している場合において、この集合体に割り当てられている作業機体の種類が刈払機以外の種類であれば、機体選定部５３は、この集合体に割り当てる作業機体を刈払機に変更する。この処理は、不適当グリッドが隣接する集合体に対応する仮想グリッドＧＫにおいて、作業予定者が安全性を確保しつつ作業を行う目的で実行される。

【0140】

機体選定部５３が、このような処理を実行することで、対象土地ＬＴ内における作業を行うことが不適当な仮想グリッドＧＫの分布態様をも考慮して対象作業機体を選定できる。これにより、対象土地ＬＴの地形の実態により適合した作業機体を選定できる。また、作業機体を用いた作業の安全性が向上するとともに作業機体の破損・損傷を低減できる。

【0141】

〔ソフトウェアによる実現例〕
選定装置５０（以下、「装置」と呼ぶ）の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各制御ブロック（特に制御部１５に含まれる各部）としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。

【0142】

この場合、前述の装置は、前述のプログラムを実行するためのハードウェアとして、少なくとも１つの制御装置（例えばプロセッサ）と少なくとも１つの記憶装置（例えばメモリ）を有するコンピュータを備えている。この制御装置と記憶装置により前述のプログラムを実行することにより、前述の実施形態で説明した各機能が実現される。

【0143】

前述のプログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、前述の装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、前述のプログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して前述の装置に供給されてもよい。

【0144】

また、前述の各制御ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、前述の各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。この他にも、例えば量子コンピュータにより前述の各制御ブロックの機能を実現することも可能である。

【0145】

〔付記事項〕
本発明は前述した実施形態および変形例に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、前述の実施形態および変形例のそれぞれに開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても、本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0146】

１ 端末
２ サーバ
２１ 記憶部
２４ 傾斜角度（特徴情報）
２５ 起伏指標（特徴情報）
２６ 斜面距離（特徴情報）
２７ 機体情報
２８ 作業履歴情報
２９ 習熟度情報
５０ 選定装置（制御装置）
１００ 選定システム
Ｇ グリッド
ＧＫ 仮想グリッド
ＩＭＧ、ＩＭＧ－１ ３次元画像
ＬＴ 対象土地（作業対象となる土地）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】