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(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】P2025004533
(43)【公開日】2025-01-15
(54)【発明の名称】作物検知システム
(51)【国際特許分類】
A01G 7/00 20060101AFI20250107BHJP
G01S 13/88 20060101ALN20250107BHJP
G01S 17/931 20200101ALN20250107BHJP
G01S 17/86 20200101ALN20250107BHJP
G01S 13/86 20060101ALN20250107BHJP
【ＦＩ】
A01G7/00 603
G01S13/88 200
G01S17/931
G01S17/86
G01S13/86
【審査請求】未請求
【請求項の数】12
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023104267
(22)【出願日】2023-06-26
(71)【出願人】
【識別番号】000001052
【氏名又は名称】株式会社クボタ
(74)【代理人】
【識別番号】100101683
【弁理士】
【氏名又は名称】奥田 誠司
(74)【代理人】
【識別番号】100155000
【弁理士】
【氏名又は名称】喜多 修市
(74)【代理人】
【識別番号】100139930
【弁理士】
【氏名又は名称】山下 亮司
(74)【代理人】
【識別番号】100188813
【弁理士】
【氏名又は名称】川喜田 徹
(74)【代理人】
【識別番号】100202197
【弁理士】
【氏名又は名称】村瀬 成康
(74)【代理人】
【識別番号】100202142
【弁理士】
【氏名又は名称】北 倫子
(72)【発明者】
【氏名】湯浅 純一
(72)【発明者】
【氏名】玉井 拓也
【テーマコード（参考）】
5J070
5J084
【Ｆターム（参考）】
5J070AB01
5J070AC02
5J070AD05
5J070AE20
5J070AF03
5J070BD06
5J084AA13
5J084AB20
5J084AC02
5J084BA03
5J084BA48
(57)【要約】
【課題】圃場に作付けされた、地下部を含めた作物の状態を容易に把握することができる作物検知システムを提供する。
【解決手段】作物検知システムは、圃場の作物を検知する作物検知システムであって、作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、地上情報と、地下情報とに基づいて、作物の地上部と、作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、を備える。
【選択図】図４
【解決手段】作物検知システムは、圃場の作物を検知する作物検知システムであって、作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、地上情報と、地下情報とに基づいて、作物の地上部と、作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、を備える。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
圃場の作物を検知する作物検知システムであって、
前記作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、
前記作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、
前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の地上部と、前記作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、
を備える作物検知システム。
前記作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、
前記作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、
前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の地上部と、前記作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、
を備える作物検知システム。
【請求項2】
前記情報処理装置は、
前記第１センサが検出した複数の地上情報およびと、前記第２センサが検出した複数の地下情報とを参照し、前記複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出し、
抽出した前記所定の地中情報と、前記所定の地上情報とを関連付け、
関連付けられた前記所定の地上情報および前記所定の地下情報から、前記作物を推定する、請求項１に記載の作物検知システム。
前記第１センサが検出した複数の地上情報およびと、前記第２センサが検出した複数の地下情報とを参照し、前記複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出し、
抽出した前記所定の地中情報と、前記所定の地上情報とを関連付け、
関連付けられた前記所定の地上情報および前記所定の地下情報から、前記作物を推定する、請求項１に記載の作物検知システム。
【請求項3】
前記関連付けられた所定の地上情報および前記所定の地下情報は、それぞれ、前記第１センサおよび前記第２センサによって検出された距離から得られたセンシングデータであり、
前記情報処理装置は、前記センシングデータから、前記作物の寸法を推定する、請求項２に記載の作物検知システム。
前記情報処理装置は、前記センシングデータから、前記作物の寸法を推定する、請求項２に記載の作物検知システム。
【請求項4】
前記情報処理装置は、前記地上情報と前記地下情報とに基づいて、前記作物の形状を作成し、作成した前記作物の形状を、前記圃場を示すフィールドに展開することによって、圃場マップを作成する、請求項２または３に記載の作物検知システム。
【請求項5】
前記第１センサおよび第２センサは、単一の農業機械に搭載される、あるいは複数の農業機械に別個搭載される、請求項１または２に記載の作物検知システム。
【請求項6】
前記第１センサは、農業機械の周辺に設定された測定範囲に存在する前記作物の地上部までの距離を前記地上情報として検出する測距センサ、または、前記測定範囲に存在する前記作物の地上部の画像を前記地上情報として検出するカメラであり、
前記第２センサは、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を前記地下情報として検出する測距センサである、請求項１から３のいずれか１項に記載の作物検知システム。
前記第２センサは、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を前記地下情報として検出する測距センサである、請求項１から３のいずれか１項に記載の作物検知システム。
【請求項7】
前記第１センサにおける前記測距センサは、レーザパルスを射出することで、前記測定範囲に存在する前記作物の地上部までの距離を検出するＬｉＤＡＲセンサである、請求項６に記載の作物検知システム。
【請求項8】
前記第２センサは、電磁波を送信することで、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を検出する地中レーダ装置である、請求項６に記載の作物検知システム。
【請求項9】
前記農業機械は、
前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットと、
予め定められた走行経路に前記測位ユニットによって出力された前記位置が一致するように操舵の制御を行う制御装置と、
を備える、請求項６に記載の作物検知システム。
前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットと、
予め定められた走行経路に前記測位ユニットによって出力された前記位置が一致するように操舵の制御を行う制御装置と、
を備える、請求項６に記載の作物検知システム。
【請求項10】
前記情報処理装置は、前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の形状を作成し、作成した前記作物の形状を、前記圃場を示すフィールドに展開することによって、前記走行経路が設定される圃場マップを作成する、請求項９に記載の作物検知システム。
【請求項11】
前記農業機械は、自動走行を制御する制御装置を備え、
前記情報処理装置は、前記自動走行による走行時に前記第１センサが取得した前記地上情報と、前記自動走行による走行時に前記第２センサが取得した前記地下情報とに基づいて、前記作物を推定する、請求項６に記載の作物検知システム。
前記情報処理装置は、前記自動走行による走行時に前記第１センサが取得した前記地上情報と、前記自動走行による走行時に前記第２センサが取得した前記地下情報とに基づいて、前記作物を推定する、請求項６に記載の作物検知システム。
【請求項12】
前記農業機械は、前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットを備え、
前記情報処理装置は、
緯度および経度で表された前記車体位置と、少なくとも前記第１センサによって得られた、前記農業機械から前記所定の作物までの距離とから、前記作物における緯度および経度を求め、前記農業機械の走行時に推定された前記作物に基づいて作成した前記作物の形状と、前記作物における緯度および経度とを対応付けた圃場マップを作成する、請求項２または３に記載の作物検知システム。
前記情報処理装置は、
緯度および経度で表された前記車体位置と、少なくとも前記第１センサによって得られた、前記農業機械から前記所定の作物までの距離とから、前記作物における緯度および経度を求め、前記農業機械の走行時に推定された前記作物に基づいて作成した前記作物の形状と、前記作物における緯度および経度とを対応付けた圃場マップを作成する、請求項２または３に記載の作物検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本開示は、圃場における作物検知システムに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、圃場の作物を管理するための作物検知システムが知られている。そのようなシステムに関連する技術が特許文献１または２に記載されている。
【0003】
特許文献１に記載の技術によれば、圃場を上空から撮像した空撮画像の解析によって農作物の植生指数が算出される。また、特許文献２に記載の技術によれば、無人飛行体に設けられた撮影装置および測位装置がそれぞれ取得した撮影画像および位置情報に基づいて、上空から俯瞰した圃場のマップが生成される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【特許文献1】特開２０１９－１８５７７３号公報
【特許文献2】特許第６９２９１９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１または２に記載の技術によれば、圃場の作物を検知するシステムにおいて、地上から成長した作物の地上部に着目し、地上部から作物の成長が把握される。しかしながら、作物は、地下部から栄養を取得して成長するために、地下部も考慮しながら、作物の成長を把握することが求められる。
【0006】
本発明は上記の問題点に鑑みなされたものであり、圃場に作付けされた、地下部を含めた作物の状態を容易に把握することができる作物検知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】
本開示の一態様による作物検知システムは、圃場の作物を検知する作物検知システムであって、前記作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、前記作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の地上部と、前記作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、を備える。
【0008】
本開示の包括的または具体的な態様は、装置、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、もしくはコンピュータが読み取り可能な非一時的記憶媒体、またはこれらの任意の組み合わせによって実現され得る。コンピュータが読み取り可能な記憶媒体は、揮発性の記憶媒体を含んでいてもよいし、不揮発性の記憶媒体を含んでいてもよい。装置は、複数の装置で構成されていてもよい。装置が二つ以上の装置で構成される場合、当該二つ以上の装置は、一つの機器内に配置されてもよいし、分離した二つ以上の機器内に分かれて配置されていてもよい。
【発明の効果】
【0009】
本開示の実施形態によれば、圃場の作物の地上部および地下部を検知し、地上部および地下部のそれぞれから得られる情報に基づいて作物の状態を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】ぶどう樹木の地上部および地下部を模式的に示す図である。
【図2】本開示の例示的な実施形態による農業管理システムの概要を説明するための図である。
【図3A】作業車両、および作業車両に連結された作業機の例を模式的に示す側面図である。
【図3B】作業車両の他の構成例を模式的に示す側面図である。
【図4】作業車両および作業機の構成例を示すブロック図である。
【図5】ＲＴＫ－ＧＮＳＳによる測位を行う作業車両の例を示す概念図である。
【図6】キャビンの内部に設けられる操作端末および操作スイッチ群の例を示す図である。
【図7A】地中レーダ装置が地中を探査する様子を模式的に示す図である。
【図7B】地中レーダ装置の構成例のブロック図である。
【図7C】地中レーダ装置のアンテナユニットの配置例を模式的に示す図である。
【図8A】ＬｉＤＡＲセンサからレーザパルスが射出される方向および範囲を模式的に示す作業車両の側面図である。
【図8B】ＬｉＤＡＲセンサを鉛直上方から見た場合の模式図である。
【図9】圃場に植え付けられた作物群の地下に存在する地下部の分布を模式的に示す図である。
【図10】作物の地上部の左側方部および右側方部を説明するための図である。
【図11】５本の樹木列が存在するぶどう園を模式的に示す図である。
【図12】側方単位で区分けされた複数の点群データから、同一の樹木列を構成する地上部の左側方部および右側方部の点群データを関連付けた結果を示す図である。
【図13】作物の地下部の左側方部および右側方部を説明するための図である。
【図14】５本の樹木列が存在するぶどう園を模式的に示す図である。
【図15】側方単位で区分けされた複数の地中センシングデータ群から、同一の樹木列を構成する地下部の左側方部および右側方部のデータ群を関連付けた結果を示す図である。
【図16】樹木の地下部の一部である幹部の断面を拡大して示す平面図である。
【図18】樹木列の一部の形状を模式的に示す図である。
【図19】樹木列に含まれる１つの樹木の外観を模式的に示す図である。
【図20】圃場マップの一例を示す図である。
【図21】位置情報付き圃場マップに基づいて生成される、樹木列の幹分布を模式的に示す図である。
【図22】作物情報を推定するための推定方法の処理フローの概要を示すフローチャートである。
【図23】制御装置によって実行される自動運転時の操舵制御の動作の例を示すフローチャートである。
【図24A】目標経路に沿って走行する作業車両の例を示す図である。
【図24B】目標経路から右にシフトした位置にある作業車両の例を示す図である。
【図24C】目標経路から左にシフトした位置にある作業車両の例を示す図である。
【図24D】目標経路に対して傾斜した方向を向いている作業車両の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
（用語の定義）
本開示において「農業機械」は、農業用途で使用される機械を意味する。農業機械の例は、トラクタ、収穫機、田植機、乗用管理機、野菜移植機、草刈機、播種機、施肥機、および農業用移動ロボットを含む。トラクタのような作業車両が単独で「農業機械」として機能する場合だけでなく、作業車両に装着または牽引される作業機（インプルメント）と作業車両の全体が一つの「農業機械」として機能する場合がある。農業機械は、圃場内の地面に対して、耕耘、播種、防除、施肥、作物の植え付け、または収穫などの農作業を行う。これらの農作業を「対地作業」または単に「作業」と称することがある。車両型の農業機械が農作業を行いながら走行することを「作業走行」と称することがある。
本開示において「農業機械」は、農業用途で使用される機械を意味する。農業機械の例は、トラクタ、収穫機、田植機、乗用管理機、野菜移植機、草刈機、播種機、施肥機、および農業用移動ロボットを含む。トラクタのような作業車両が単独で「農業機械」として機能する場合だけでなく、作業車両に装着または牽引される作業機（インプルメント）と作業車両の全体が一つの「農業機械」として機能する場合がある。農業機械は、圃場内の地面に対して、耕耘、播種、防除、施肥、作物の植え付け、または収穫などの農作業を行う。これらの農作業を「対地作業」または単に「作業」と称することがある。車両型の農業機械が農作業を行いながら走行することを「作業走行」と称することがある。
【0012】
「自動運転」は、運転者による手動操作によらず、制御装置の働きによって農業機械の移動を制御することを意味する。自動運転を行う農業機械は「自動運転農機」または「ロボット農機」と呼ばれることがある。自動運転中、農業機械の移動だけでなく、農作業の動作（例えば作業機の動作）も自動で制御されてもよい。農業機械が車両型の機械である場合、自動運転によって農業機械が走行することを「自動走行」と称する。制御装置は、農業機械の移動に必要な操舵、移動速度の調整、移動の開始および停止の少なくとも一つを制御し得る。作業機が装着された作業車両を制御する場合、制御装置は、作業機の昇降、作業機の動作の開始および停止などの動作を制御してもよい。自動運転による移動には、農業機械が所定の経路に沿って目的地に向かう移動のみならず、追尾目標に追従する移動も含まれ得る。自動運転を行う農業機械は、部分的にユーザの指示に基づいて移動してもよい。また、自動運転を行う農業機械は、自動運転モードに加えて、運転者の手動操作によって移動する手動運転モードで動作してもよい。手動によらず、制御装置の働きによって農業機械の操舵を行うことを「自動操舵」と称する。制御装置の一部または全部が農業機械の外部にあってもよい。農業機械の外部にある制御装置と農業機械との間では、制御信号、コマンド、またはデータなどの通信が行われ得る。自動運転を行う農業機械は、人がその農業機械の移動の制御に関与することなく、周囲の環境をセンシングしながら自律的に移動してもよい。自律的な移動が可能な農業機械は、無人で圃場内または圃場外（例えば道路）を走行することができる。自律移動中に、障害物の検出および障害物の回避動作を行ってもよい。
【0013】
「作業計画」は、農業機械によって実行される一つ以上の農作業の予定を定めるデータである。作業計画は、例えば、農業機械によって実行される農作業の順序および各農作業が行われる圃場を示す情報を含み得る。作業計画は、各農作業が行われる予定の日および時刻の情報を含んでいてもよい。作業計画は、農業機械と通信して農作業を管理する処理装置、または農業機械に搭載された処理装置によって作成され得る。処理装置は、例えば、ユーザ（農業経営者または農作業者など）が端末装置を操作して入力した情報に基づいて作業計画を作成することができる。本明細書において、農業機械と通信して農作業を管理する処理装置を「管理装置」と称する。管理装置は、複数の農業機械の農作業を管理してもよい。その場合、管理装置は、複数の農業機械の各々が実行する各農作業に関する情報を含む作業計画を作成してもよい。作業計画は、各農業機械によってダウンロードされ、記憶装置に格納され得る。各農業機械は、作業計画に従って、予定された農作業を実行するために、自動で圃場に向かい、農作業を実行することができる。
【0014】
「環境地図」は、農業機械が移動する環境に存在する物の位置または領域を所定の座標系によって表現したデータである。環境地図を規定する座標系は、例えば、地球に対して固定された地理座標系などのワールド座標系であり得る。環境地図は、環境に存在する物について、位置以外の情報（例えば、属性情報その他の情報）を含んでいてもよい。環境地図は、点群地図または格子地図など、さまざまな形式の地図を含む。
【0015】
「地下地図」は、農業機械が走行する圃場の地下に存在する物の位置または分布を所定の座標系によって表現したデータである。地下に存在する物の例は、作物の地下部である。地下部は、地下茎および根を含み、根系とも呼ばれる。地下地図を規定する座標系も、環境地図と同様に、地球に対して固定されたワールド座標系であり得る。地下地図は、地下に存在する物について、位置以外の情報（例えば、属性情報その他の情報）を含んでいてもよい。地下地図は、点群地図または格子地図など、さまざまな形式の地図を含む。
【0016】
「圃場マップ」は、「環境地図」のデータ、「地下地図」のデータ、または「環境地図」のデータと「地下地図」のデータとを統合した統合データのいずれか１つのデータである。圃場マップを規定する座標系も、環境地図または地下地図と同様に、地球に対して固定されたワールド座標系であり得る。
【0017】
「ポーズ」は、物（オブジェクト）の「位置および向き」である。２次元空間におけるポーズは、例えば（ｘ，ｙ，θ）の３個の座標値によって規定される。ここで、（ｘ，ｙ）は、地球に固定されたワールド座標系であるＸＹ座標系における座標値であり、θは基準方向に対する角度である。θは、３次元空間におけるロール角、ピッチ角、およびヨー角のうちのヨー角に相当する。ヨー角は、農業機械の上下方向の軸の周りの回転量を表す。
【0018】
（実施形態）
以下、本開示の実施形態を説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略することがある。例えば、既によく知られた事項の詳細な説明および実質的に同一の構成に関する重複する説明を省略することがある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。以下の説明において、同一または類似の機能を有する構成要素については、同一の参照符号を付している。
以下、本開示の実施形態を説明する。ただし、必要以上に詳細な説明は省略することがある。例えば、既によく知られた事項の詳細な説明および実質的に同一の構成に関する重複する説明を省略することがある。これは、以下の説明が不必要に冗長になることを避け、当業者の理解を容易にするためである。なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。以下の説明において、同一または類似の機能を有する構成要素については、同一の参照符号を付している。
【0019】
以下の実施形態は例示であり、本開示の技術は以下の実施形態に限定されない。例えば、以下の実施形態で示される数値、形状、材料、ステップ、ステップの順序、表示画面のレイアウトなどは、あくまでも一例であり、技術的に矛盾が生じない限りにおいて種々の改変が可能である。また、技術的に矛盾が生じない限りにおいて、一の態様と他の態様とを組み合わせることが可能である。
【0020】
本開示の実施形態における作物検知システムは、農業機械、建設機械などの作業車両に搭載され得る。本開示の実施形態では、作物検知システムは農業機械に搭載される。作物検知システムは、圃場に作付けされた作物の地上部だけでなく、地下部に関する情報も取得するためのシステムである。作物検知システムは、農業機械に搭載される１以上のセンサを備える。当該作物検知システムは、１以上のセンサを用いて、作物が作付けされた圃場の地上および地下（または地中）をセンシングし、地上および地下のそれぞれをセンシングして得られたセンシングデータを統合し得る。作物検知システムは、統合されたセンシングデータに基づいて、地上部および地下部を含む作物全体の生育状態を推定または把握することを可能とする。作物の状態は、例えば作物の生育状態または作物の生育に関する情報を意味する。作物の状態は、例えば、地上部および／または地下部の、形状、サイズ（根の太さ、幹部の太さ）、根の密度、または圃場における位置情報によって表される。
【0021】
［１．作物の地上部および地下部］
作物は、地上に存在する部分、および、地下に存在する部分から構成される。前者は地上部と呼ばれ、後者は、地下部または根系と呼ばれる。地下部は、根および地下茎などを含む。作物の根は、生育に応じて地中に不規則に伸びる。また、剪定技術、灌漑、年度などの根の成長に影響を与えるさまざまな要因により、根の成長の仕方は年ごとに異なり得る。本開示の実施形態では、作物としてぶどうを例に挙げ、地下部の概略的な構造を説明する。
作物は、地上に存在する部分、および、地下に存在する部分から構成される。前者は地上部と呼ばれ、後者は、地下部または根系と呼ばれる。地下部は、根および地下茎などを含む。作物の根は、生育に応じて地中に不規則に伸びる。また、剪定技術、灌漑、年度などの根の成長に影響を与えるさまざまな要因により、根の成長の仕方は年ごとに異なり得る。本開示の実施形態では、作物としてぶどうを例に挙げ、地下部の概略的な構造を説明する。
【0022】
図１は、ぶどう樹木の地上部および地下部を模式的に示す図である。ぶどう樹木は、地面上方において観察される樹冠部、幹を含む地上部、および根系を含む地下部から構成される。ぶどうの地下部の大部分は地面から１００ｃｍの深さの範囲内に位置し、個々の根は９ｍの深さにまで成長し得る。細根のほとんどは、１０ｃｍ～６０ｃｍの深さにあり、地面から２０ｃｍ程の深さにおいて、根の密度が最大になる。主根は、通常、地面から１８ｃｍ～８０ｃｍの深さに確認される。根の分布は、土壌特性、不透水層、および台木（ｒｏｏｔ ｓｔｏｃｋ）の品種などに依存し得る。ぶどうの根は非常に分岐することが知られており、様々な深さや方向に成長し得る。いくつかの研究によれば、ぶどうの根は、主に開花からヴェレゾン（すなわち、ぶどうが成熟するにつれ、色づいていくこと）の間に成長し、典型的には、収穫時期の近くには成長せず、収穫後または春先にもほとんど成長しない。また、休眠期であっても、土壌の温度が十分高ければ、根は成長し得る。また、地上部は地下部の影響を受けるために、樹冠部、幹の成長の仕方は年ごとに異なり得る。
【0023】
このように、作物が植え付けられた圃場の地上部および地下部のそれぞれの分布は、作物の個体ごとに特有であり、地下部の固有パターンを形成する。とりわけ、圃場に植え付けられた複数の作物のそれぞれは、地下部の固有パターンを形成する。このため、複数の作物の地下部が組み合わさることによって、圃場全体として、圃場の地下部全体の固有パターンが形成される。圃場の地下部全体の分布は、前述したさまざまな要因によって根の成長とともに変化し得る。この点において、動的な地下部は、地中に存在し得る例えば配管または岩石などの静的構造物とは異なる。
【0024】
［２．システムの構成例］
以下、トラクタのような作業車両に本開示の技術を適用した実施形態を主に説明する。ただし、本開示の技術は、トラクタのような作業車両に限らず、他の種類の農業機械にも適用することができる。
以下、トラクタのような作業車両に本開示の技術を適用した実施形態を主に説明する。ただし、本開示の技術は、トラクタのような作業車両に限らず、他の種類の農業機械にも適用することができる。
【0025】
図２は、本開示の例示的な実施形態による農業管理システムの概要を説明するための図である。図２に示す農業管理システムは、作業車両１００と、端末装置４００と、管理装置６００とを備える。農業管理システムは、さらに、エッジコンピュータを備えていてもよい。端末装置４００は、作業車両１００を遠隔で監視するユーザが使用するコンピュータである。管理装置６００は、農業管理システムを運営する事業者が管理するコンピュータである。作業車両１００、端末装置４００、および管理装置６００は、ネットワーク８０を介して互いに通信することができる。図２には１台の作業車両１００が例示されているが、農業管理システムは、複数の作業車両またはその他の農業機械を含んでいてもよい。
【0026】
本開示の実施形態において、作物の地上部に関する情報である地上情報を取得する第１センサと、作物の地下部に関する情報である地下情報を取得する第２センサと、地上情報と地下情報とに基づいて、作物の地上部と、作物の地下部とを合わせた作物の状態を推定する情報処理装置とが、協働して、作物検知システムとして機能する。当該情報処理装置は、例えば、作業車両１００が備える処理装置、管理装置６００におけるプロセッサ、またはエッジコンピュータである。当該第１センサの例は、カメラまたはＬｉＤＡＲセンサである。当該第２センサの例は地中レーダ装置である。
【0027】
作物検知システムが備える複数の装置は、１または複数の作業車両に分散して搭載され得る。例えば、第１センサおよび第２センサは、単一の農業機械に搭載され得、あるいは複数の農業機械に別個搭載され得る。作物検知システムは、それらの機能を有しない作業車両に後から取り付けることもできる。そのようなシステムは、作業車両とは独立して製造および販売され得る。そのようなシステムで使用されるコンピュータプログラムも、作業車両とは独立して製造および販売され得る。コンピュータプログラムは、例えばコンピュータが読み取り可能な非一時的な記憶媒体に格納されて提供され得る。コンピュータプログラムは、電気通信回線（例えばインターネット）を介したダウンロードによっても提供され得る。
【0028】
本開示の実施形態における作業車両１００はトラクタである。作業車両１００は、後部および前部の一方または両方に作業機を装着することができる。作業車両１００は、作業機の種類に応じた農作業を行いながら圃場内を走行することができる。作業車両１００は、作業機を装着しない状態で圃場内または圃場外を走行してもよい。
【0029】
本開示の実施形態における作業車両１００は、自動運転機能を備える。すなわち、作業車両１０は、手動によらず、制御装置の働きによって走行することができる。ただし、自動運転機能は必須でない。本開示の実施形態における制御装置は、作業車両１００の内部に設けられ、作業車両１００の速度および操舵の両方を制御することができる。作業車両１００は、圃場内に限らず、圃場外（例えば道路）を自動走行することもできる。
【0030】
作業車両１００は、測位のために利用されるＧＮＳＳ受信機などの装置を備える。作業車両１００の制御装置は、作業車両１００の位置と、目標経路または走行経路の情報とに基づいて、作業車両１００を自動で走行させる。本明細書において、目標経路を「走行予定経路」と呼ぶ場合がある。制御装置は、作業車両１００の走行制御に加えて、作業機の動作の制御も行う。これにより、作業車両１００は、圃場内を自動で走行しながら作業機を用いて農作業を実行することができる。さらに、作業車両１００は、圃場外の道（例えば、農道または一般道）を目標経路に沿って自動で走行することができる。作業車両１００は、カメラまたはＬｉＤＡＲセンサなどのセンシング装置から出力されるデータを活用しながら、圃場外の道に沿って自動走行を行う。センシング装置は測距センサとして機能する。測距センサは、第１または第２センサとして機能し得る。
【0031】
管理装置６００は、作業車両１００による農作業を管理するコンピュータである。管理装置６００は、例えば圃場に関する情報をクラウド上で一元管理し、クラウド上のデータを活用して農業を支援するサーバコンピュータであり得る。管理装置６００は、例えば、作業車両１００の作業計画を作成し、その作業計画に従って、作業車両１００に農作業を実行させる。管理装置６００は、例えば、ユーザが端末装置４００または他のデバイスを用いて入力した情報に基づいて圃場内の目標経路を生成する。管理装置６００は、さらに、作業車両１００または他の移動体がＬｉＤＡＲセンサなどのセンシング装置を用いて収集したデータに基づいて、環境地図の生成および編集を行ってもよい。管理装置６００は、生成した作業計画、目標経路、および、環境地図または圃場マップのデータを作業車両１００に送信する。作業車両１００は、それらのデータに基づいて、移動および農作業を自動で行う。
【0032】
端末装置４００は、作業車両１００から離れた場所にいるユーザが使用するコンピュータである。図２に示す端末装置４００はラップトップコンピュータであるが、これに限定されない。端末装置４００は、デスクトップＰＣ（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｃｏｍｐｕｔｅｒ）などの据え置き型のコンピュータであってもよいし、スマートフォンまたはタブレットコンピュータなどのモバイル端末でもよい。端末装置４００は、作業車両１００を遠隔監視したり、作業車両１００を遠隔操作したりするために用いられ得る。例えば、端末装置４００は、作業車両１００が備える１台以上のカメラ（撮像装置）が撮影した映像をディスプレイに表示させることができる。端末装置４００は、さらに、作業車両１００の作業計画（例えば各農作業のスケジュール）を作成するために必要な情報をユーザが入力するための設定画面をディスプレイに表示することもできる。ユーザが設定画面上で必要な情報を入力し送信の操作を行うと、端末装置４００は、入力された情報を管理装置６００に送信する。管理装置６００は、その情報に基づいて作業計画を作成する。端末装置４００は、さらに、目標経路を設定するために必要な情報をユーザが入力するための設定画面をディスプレイに表示する機能を備えていてもよい。
【0033】
以下、本開示の実施形態におけるシステムの構成例をより詳細に説明する。
【0034】
図３Ａは、作業車両１００、および作業車両１００に連結された作業機３００の例を模式的に示す側面図である。本開示の実施形態における作業車両１００は、手動運転モードと自動運転モードの両方で動作することができる。自動運転モードにおいて、作業車両１００は無人で走行することができる。作業車両１００は、圃場内と圃場外の両方で自動運転が可能である。
【0035】
［３．作業車両の構成例］
図３Ａに示すように、作業車両１００は、車両本体１０１と、原動機（エンジン）１０２と、変速装置（トランスミッション）１０３とを備える。車両本体１０１には、タイヤ付きの車輪１０４と、キャビン１０５とが設けられている。車輪１０４は、一対の前輪１０４Ｆと一対の後輪１０４Ｒとを含む。キャビン１０５の内部に運転席１０７、操舵装置１０６、操作端末２００、および操作のためのスイッチ群が設けられている。作業車両１００が圃場内で作業走行を行うとき、前輪１０４Ｆおよび後輪１０４Ｒの一方または両方にはタイヤではなくクローラが取り付けられていてもよい。
図３Ａに示すように、作業車両１００は、車両本体１０１と、原動機（エンジン）１０２と、変速装置（トランスミッション）１０３とを備える。車両本体１０１には、タイヤ付きの車輪１０４と、キャビン１０５とが設けられている。車輪１０４は、一対の前輪１０４Ｆと一対の後輪１０４Ｒとを含む。キャビン１０５の内部に運転席１０７、操舵装置１０６、操作端末２００、および操作のためのスイッチ群が設けられている。作業車両１００が圃場内で作業走行を行うとき、前輪１０４Ｆおよび後輪１０４Ｒの一方または両方にはタイヤではなくクローラが取り付けられていてもよい。
【0036】
作業車両１００は、作業車両１００の周囲の環境および地中をセンシングする少なくとも１つのセンシング装置と、少なくとも１つのセンシング装置から出力されるセンシングデータを処理する情報処理装置とを備え得る。図３Ａに示す例では、作業車両１００は複数のセンシング装置を備える。センシング装置は、複数のカメラ１２０と、複数の障害物センサ１３０と、地中レーダ装置１４０と、ＬｉＤＡＲセンサ２２０とを含む。
【0037】
ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、測距センサの一例であり、作業車両１００の周辺に設定された測定範囲に存在する作物の地上部までの距離を地上情報として検出する。地中レーダ装置１４０も、測距センサの一例であり、測定範囲に存在する作物の地下部までの距離を地下情報として検出する。
【0038】
カメラ１２０は、例えば作業車両１００の前後左右に設けられ得る。カメラ１２０は、作業車両１００の周囲の環境を撮影し、画像データを生成する。カメラ１２０が取得した画像は、作業車両１００に搭載された情報処理装置に出力され、遠隔監視を行うための端末装置４００に送信され得る。当該画像は、無人運転時に作業車両１００を監視するために用いられ得る。カメラ１２０は、作業車両１００が圃場外の道（農道または一般道）を走行するときに、周辺の地物もしくは障害物、白線、標識、または表示などを認識するための画像を生成する用途でも使用され得る。また、本開示の実施形態では、カメラ１２０はＲＧＢカメラである。作業車両１００が圃場を走行している間、カメラ１２０は、作業車両１００の周辺に設定された測定範囲に存在する作物の地上部の画像を地上情報として検出する。
【0039】
図３Ａの例における地中レーダ装置１４０は、車両本体１０１の前部の下側に配置されている。地中レーダ装置１４０は、車両本体１０１の中央下部または車両本体１０１の後部の下側などの他の位置に設けられていてもよい。また、使用する地中レーダ装置の個数は１個に限定されず、２個以上であり得る。図３Ｂは、作業車両１００の他の構成例を模式的に示す側面図である。作業車両１００は、例えば２個の地中レーダ装置１４０を備え得る。この場合、一方は、車両本体１０１の前部の下側に配置され、他方は、車両本体１０１の後部の下側に配置され得る。あるいは、車両本体の後部に地中レーダ装置を取り付けることが作業機と干渉して困難である場合などは、地面に対して対地作業を行う作業機に地中レーダ装置を取り付けてもよいし、車両本体１０１の底面に地中レーダ装置を取り付けてもよい。
【0040】
地中レーダ装置１４０は、地面に電磁波を放射し、地中からの反射波を受信するように構成される。地中レーダ装置１４０は、電磁波を送信することによって、作業車両１００の周辺に設定された測定範囲に存在する作物の地下部までの距離を検出する。地中レーダ装置１４０は、比誘電率の変化によって地中の物理的境界面で電磁波が反射する現象を利用して地中の物体の存在を探査・検出する探査装置である。地中レーダ装置１４０は、地中に存在する構造物の空間分布に関する情報を含むセンシングデータを繰り返し取得する。空間分布は２次元または３次元空間における分布であり得る。以降、空間分布は単に「分布」と呼ぶ。本開示の実施形態における地中レーダ装置１４０は、作業車両１００が圃場を走行している間、圃場内の地中における作物の地下部の分布に関する情報を含むセンシングデータを繰り返し取得する。本明細書では、作物の地下部に関する情報、より具体的には、圃場内の地中における作物の地下部の分布に関する情報を「地下情報」と呼ぶ。地下情報は、地中センシングデータによって示され、例えば、地下部の形状、サイズ、および圃場における位置情報を含む。一方、作物の地上部に関する情報、より具体的には、圃場内の地上における作物の地上部の分布に関する情報を「地上情報」と呼ぶ。地上情報は、点群データによって示され、例えば、地上部の形状、サイズ、および圃場における位置情報を含む。
【0041】
図７Ａは、地中レーダ装置１４０が地中を探査する様子を模式的に示す図である。図７Ｂは、地中レーダ装置１４０の構成例のブロック図である。図７Ｃは、地中レーダ装置１４０のアンテナユニット１４１の配置例を模式的に示す図である。
【0042】
本開示の実施形態における地中レーダ装置１４０は、それぞれが送信アンテナＴおよび受信アンテナＲを含む複数のアンテナユニット（マルチチャネル）１４１と、複数の受信アンテナＲのそれぞれに接続される受信機１４２と、複数の送信アンテナＴのそれぞれに接続されるパルス発生器１４３と、受信機１４２およびパルス発生器１４３の動作を制御する制御装置１４４と、記憶装置１４５とを備える。図７Ｂおよび図７Ｃに例示する地中レーダ装置１４０は、複数のアンテナユニット１４１を備える３次元地中レーダ装置である。車両本体１０１の幅方向（図７Ｃに示すＹ方向）に沿った地中レーダ装置１４０の長さは、例えば１００ｃｍ～２００ｃｍである。複数の送信アンテナＴは、車両本体１０１の幅方向に沿って等間隔（例えば数十ｍｍ）で配置され、複数の受信アンテナＲも、車両本体１０１の幅方向に沿って等間隔（例えば数十ｍｍ）で配置され得る。３次元地中レーダ装置によれば、受信アンテナＲの間隔で、図７Ａに示すＸＺ平面に平行な複数の地中断面の地中探査データを同時に取得することが可能となる。地中探査データに基づいて、地中の地下部の分布を高精細な３次元情報として取得でき、可視化することが可能である。この３次元情報は、画像化することが可能であり、これにより、３次元画像データを取得することができる。また、地中の地下部の分布を示す３次元情報に基づいて地下部の２次元もしくは３次元形状、またはサイズを推定することができる。
【0043】
地中レーダ装置１４０は、例えば、ステップ周波数方式に従って、２００ＭＨｚから３０００ＭＨｚの周波数帯域の電磁波を送受信することができる。ただし、レーダ方式または変調方式はこれに限定されず、任意の方式であってよい。例えば、レーダ方式としてインパルス方式を利用し得る。地中レーダ装置１４０は、例えば、上記の周波数帯域の間で、正弦波周波数を段階的に上昇させながら、地面に電磁波を放射し、地中からの反射波を受信して得られた周波数スペクトルデータをフーリエ逆変換することで、地中からの反射波に相当する時間領域波形を生成し得る。反射波形が反射体７７の位置または形状に依存するために、受信信号に基づいて、反射体７７の位置（図７Ｃに示すＺ方向の深さ）または形状を推定あるいは特定することが可能となる。
【0044】
地中レーダ装置１４０から出力されるセンシングデータは、作業車両１００の制御システム、管理装置６００またはエッジコンピュータによって処理され得る。
【0045】
【0046】
作業車両１００は、１または複数のＬｉＤＡＲセンサを備え得る。ＬｉＤＡＲセンサは、周囲の環境に存在する物体の各計測点までの距離および方向、または各計測点の２次元もしくは３次元の座標値を示すセンサデータを繰り返し出力する。ＬｉＤＡＲセンサは、作業車両１００が主に圃場内を走行している間、レーザパルスを射出することによって、作業車両１００の周辺に設定された測定範囲に存在する作物の地上部までの距離を検出する。ＬｉＤＡＲセンサから出力されたセンサデータは、作業車両１００の制御システムによって処理され得る。
【0047】
図３Ａに示す例におけるＬｉＤＡＲセンサ２２０は、作業車両１００のキャビン１０５の前部に配置されている。ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、キャビン１０５の前部に限定されず、作業車両１００のボンネット上部またはキャビン１０５の後部等に配置され得る。使用するＬｉＤＡＲセンサの数は１個に限定されず、２個以上であり得る。
【0048】
ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、レーザビームのパルス（以下「レーザパルス」と略記する。）を、射出方向を変えながら次々と射出し、射出時刻と各レーザパルスの反射パルスを取得した時刻との時間差に基づいて、各反射点の位置までの距離および角度を計測することができる。ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、周囲に存在する構造物の空間分布に関する情報を含むセンシングデータを繰り返し取得する。空間分布は２次元または３次元空間における分布であり得る。本開示の実施形態におけるＬｉＤＡＲセンサ２２０は、作業車両１００が圃場を走行している間、圃場内の地上における作物の地上部の分布に関する情報を含むセンシングデータを繰り返し取得する。
【0049】
図８Ａは、ＬｉＤＡＲセンサ２２０からレーザパルスが射出される方向および範囲を模式的に示す作業車両１００の側面図である。ＬｉＤＡＲセンサ２２０から負の仰角の方向に射出されたレーザパルスは太い破線で表され、ＬｉＤＡＲセンサ２２０から正の仰角の方向に射出されたレーザパルスは細い破線で表されている。ＬｉＤＡＲセンサ２２０から異なる仰角で射出される複数のレーザパルスのうち、負の仰角の方向に射出されたレーザパルスは、作物に当たらない場合、地面で反射され得る。一方、正の仰角の方向に射出されたレーザパルスは、作物に当たらない場合、反射点を形成せず、作物に当たった場合の反射点は、作物の幹部や枝部、葉部等が考えられ得る。このため、本開示の実施形態では、作物の幹部、枝部、葉部での反射を利用して作物の地上部における情報である地上情報を取得する。具体的には、ＬｉＤＡＲセンサ２２０から異なる仰角で射出される複数のレーザパルスのうち、仰角が所定の範囲に含まれるレーザパルスの反射点に基づいて、地上情報を取得し得る。また、反射点の高さが作物の平均的な高さよりも低い反射点に基づいて地上情報を取得し得る。
【0050】
ＬｉＤＡＲセンサ２２０には、レーザパルスを出射する方法の違いに応じて複数の方式が存在する。例えば、レーザパルスのスキャンによって空間中の物体の距離分布の情報を取得するスキャン型のセンサ、または、広範囲に拡散する光を利用して空間中の物体の距離分布の情報を取得するフラッシュ型のセンサがある。スキャン型のＬｉＤＡＲセンサは、フラッシュ型のＬｉＤＡＲセンサよりも高い強度の光を使用するため、より遠方の距離情報を取得することができる。一方、フラッシュ型のＬｉＤＡＲセンサは、構造が簡易であり、比較的低コストで製造可能なため、強い光を必要としない用途に適する。本開示の実施形態では、主にスキャン型のＬｉＤＡＲセンサが用いられる例を説明するが、本開示はこれに限定されるものではない。
【0051】
図８Ｂは、ＬｉＤＡＲセンサ２２０を鉛直上方から見た場合の模式図である。本開示の実施形態では、図８Ｂに示すように、作業車両１００の進行方向（Ｘ方向）に向いて、左の車輪から右の車輪の側までの第１測定範囲がＬｉＤＡＲセンサ２２０の測定範囲として設定される。ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、キャビン１０５の前部における上部の左右中央の位置に配置されている。これにより、ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、作業車両１００の左右中心線を対称軸とする車体の左右および前方側の所定範囲が第１測定範囲に設定される。
【0052】
ＬｉＤＡＲセンサの構造および動作の例が、本出願人による国際出願の公開公報である国際公開第２０２２／１０７５８６号に詳しく記載されている。国際公開第２０２２／１０７５８６号の開示内容のすべてを参照により本明細書に援用する。
【0053】
再び図３Ａを参照する。図３Ａに示す複数の障害物センサ１３０は、キャビン１０５の前部および後部に設けられている。障害物センサ１３０は、他の部位にも配置され得る。例えば、車両本体１０１の側部、前部、および後部の任意の位置に、一つまたは複数の障害物センサ１３０が設けられ得る。障害物センサ１３０は、例えばレーザスキャナまたは超音波ソナーを含み得る。障害物センサ１３０は、自動走行時に周囲の障害物を検出して作業車両１００を停止したり迂回したりするために用いられる。
【0054】
本開示の実施形態における作業車両１００は、さらに、測位ユニット１１０を備える。測位ユニット１１０は、作業車両１００の位置である車体位置を出力する。車体位置は、例えば、ワールド座標系における作業車両１００の緯度および経度を含む位置情報によって表される。ただし、測位ユニットは必須ではない。測位ユニット１１０の例はＧＮＳＳユニットである。以降、測位ユニット１１０をＧＮＳＳユニット１１０と呼ぶ。ＧＮＳＳユニット１１０は、ＧＮＳＳ受信機を含む。ＧＮＳＳ受信機は、ＧＮＳＳ衛星からの信号を受信するアンテナと、アンテナが受信した信号に基づいて作業車両１００の位置を計算するプロセッサとを備え得る。ＧＮＳＳユニット１１０は、複数のＧＮＳＳ衛星から送信される衛星信号を受信し、衛星信号に基づいて測位を行う。ＧＮＳＳは、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System、例えばみちびき）、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、およびＢｅｉＤｏｕなどの衛星測位システムの総称である。本開示の実施形態におけるＧＮＳＳユニット１１０は、キャビン１０５の上部に設けられているが、他の位置に設けられていてもよい。
【0055】
ＧＮＳＳユニット１１０は、慣性計測装置（ＩＭＵ）を含み得る。ＩＭＵからの信号を利用して位置データを補完することができる。ＩＭＵは、作業車両１００の傾きおよび微小な動きを計測することができる。ＩＭＵによって取得されたデータを用いて、衛星信号に基づく位置データを補完することにより、測位の性能を向上させることができる。
【0056】
本開示の実施形態における作業車両１００の情報処理装置は、地中レーダ装置１４０が取得したセンシングデータに加え、ＧＮＳＳユニット１１０による測位結果、カメラ１２０が取得した画像データ、およびＬｉＤＡＲセンサ２２０が取得したセンサデータのうちの少なくとも１つを利用して、作物の状態を推定することが可能である。また、作業車両１００の情報処理装置は、これらのデータおよび測位結果に基づいて自己位置推定を行ってもよい。これにより、より高い精度で作業車両１００の位置を特定できる。
【0057】
原動機１０２は、例えばディーゼルエンジンであり得る。ディーゼルエンジンに代えて電動モータが使用されてもよい。変速装置１０３は、変速によって作業車両１００の推進力および移動速度を変化させることができる。変速装置１０３は、作業車両１００の前進と後進とを切り換えることもできる。
【0058】
操舵装置１０６は、ステアリングホイールと、ステアリングホイールに接続されたステアリングシャフトと、ステアリングホイールによる操舵を補助するパワーステアリング装置とを含む。前輪１０４Ｆは操舵輪であり、その切れ角（「操舵角」とも称する。）を変化させることにより、作業車両１００の走行方向を変化させることができる。前輪１０４Ｆの操舵角は、ステアリングホイールを操作することによって変化させることができる。パワーステアリング装置は、前輪１０４Ｆの操舵角を変化させるための補助力を供給する油圧装置または電動モータを含む。自動操舵が行われるときには、作業車両１００内に配置された制御装置からの制御により、油圧装置または電動モータの力によって操舵角が自動で調整される。
【0059】
車両本体１０１の後部には、連結装置１０８が設けられている。連結装置１０８は、例えば３点支持装置（「３点リンク」または「３点ヒッチ」とも称する。）、ＰＴＯ（Ｐｏｗｅｒ Ｔａｋｅ Ｏｆｆ）軸、ユニバーサルジョイント、および通信ケーブルを含む。連結装置１０８によって作業機３００を作業車両１００に着脱することができる。連結装置１０８は、例えば油圧装置によって３点リンクを昇降させ、作業機３００の位置または姿勢を変化させることができる。また、ユニバーサルジョイントを介して作業車両１００から作業機３００に動力を送ることができる。作業車両１００は、作業機３００を引きながら、作業機３００に所定の作業を実行させることができる。連結装置は、車両本体１０１の前部に設けられていてもよい。その場合、作業車両１００の前部に作業機を接続することができる。
【0060】
図３Ａに示す作業機３００は、作物に薬剤を噴霧するスプレイヤであるが、作業機３００はスプレイヤに限定されない。例えば、シーダ（播種機）、スプレッダ（施肥機）、移植機、モーア（草刈機）、レーキ、ベーラ（集草機）、ハーベスタ（収穫機）、ロータリ耕耘機、またはハローなどの、任意の作業機を作業車両１００に接続して使用することができる。
【0061】
図３Ａに示す作業車両１００は、有人運転が可能であるが、無人運転のみに対応していてもよい。その場合には、キャビン１０５、操舵装置１０６、および運転席１０７などの、有人運転にのみ必要な構成要素は、作業車両１００に設けられていなくてもよい。無人の作業車両１００は、自律走行、またはユーザによる遠隔操作によって走行することができる。
【0062】
図４は、作業車両１００および作業機３００の構成例を示すブロック図である。作業車両１００と作業機３００は、連結装置１０８に含まれる通信ケーブルを介して互いに通信することができる。作業車両１００は、ネットワーク８０を介して、端末装置４００および管理装置６００と通信することができる。
【0063】
図４の例における作業車両１００は、ＧＮＳＳユニット１１０、カメラ１２０、障害物センサ１３０、地中レーダ装置１４０、操作端末２００、およびＬｉＤＡＲセンサ２２０に加え、作業車両１００の動作状態を検出するセンサ群１５０、制御システム１６０、通信装置１９０、操作スイッチ群２１０、および駆動装置２４０を備える。これらの構成要素は、バスを介して相互に通信可能に接続される。ＧＮＳＳユニット１１０は、ＧＮＳＳ受信機１１１と、ＲＴＫ受信機１１２と、慣性計測装置（ＩＭＵ）１１５と、処理回路１１６とを備える。センサ群１５０は、ステアリングホイールセンサ１５２と、切れ角センサ１５４、車軸センサ１５６とを含む。制御システム１６０は、情報処理装置１６１と、記憶装置１７０と、制御装置１８０とを備える。制御装置１８０は、複数の電子制御ユニット（ＥＣＵ）１８１から１８５を備える。作業機３００は、駆動装置３４０と、制御装置３８０と、通信装置３９０とを備える。なお、図４には、作業車両１００による自動運転の動作との関連性が相対的に高い構成要素が示されており、それ以外の構成要素の図示は省略されている。
【0064】
ＧＮＳＳユニット１１０におけるＧＮＳＳ受信機１１１は、複数のＧＮＳＳ衛星から送信される衛星信号を受信し、衛星信号に基づいてＧＮＳＳデータを生成する。ＧＮＳＳデータは、例えばＮＭＥＡ－０１８３フォーマットなどの所定のフォーマットで生成される。ＧＮＳＳデータは、例えば、衛星信号が受信されたそれぞれの衛星の識別番号、仰角、方位角、および受信強度を示す値を含み得る。
【0065】
図４に示すＧＮＳＳユニット１１０は、ＲＴＫ（Real Time Kinematic）－ＧＮＳＳを利用して作業車両１００の測位を行う。図５は、ＲＴＫ－ＧＮＳＳによる測位を行う作業車両１００の例を示す概念図である。ＲＴＫ－ＧＮＳＳによる測位では、複数のＧＮＳＳ衛星５０から送信される衛星信号に加えて、基準局６０から送信される補正信号が利用される。基準局６０は、作業車両１００が作業走行を行う圃場の付近（例えば、作業車両１００から１０ｋｍ以内の位置）に設置され得る。基準局６０は、複数のＧＮＳＳ衛星５０から受信した衛星信号に基づいて、例えばＲＴＣＭフォーマットの補正信号を生成し、ＧＮＳＳユニット１１０に送信する。ＲＴＫ受信機１１２は、アンテナおよびモデムを含み、基準局６０から送信される補正信号を受信する。ＧＮＳＳユニット１１０の処理回路１１６は、補正信号に基づき、ＧＮＳＳ受信機１１１による測位結果を補正する。ＲＴＫ－ＧＮＳＳを用いることにより、例えば誤差数ｃｍの精度で測位を行うことが可能である。緯度、経度、および高度の情報を含む位置情報が、ＲＴＫ－ＧＮＳＳによる高精度の測位によって取得される。ＧＮＳＳユニット１１０は、例えば１秒間に１回から１０回程度の頻度で、作業車両１００の位置を計算する。
【0066】
なお、測位方法はＲＴＫ－ＧＮＳＳに限らず、必要な精度の位置情報が得られる任意の測位方法（干渉測位法または相対測位法など）を用いることができる。例えば、ＶＲＳ（Virtual Reference Station）またはＤＧＰＳ（Differential Global Positioning System）を利用した測位を行ってもよい。基準局６０から送信される補正信号を用いなくても必要な精度の位置情報が得られる場合は、補正信号を用いずに位置情報を生成してもよい。その場合、ＧＮＳＳユニット１１０は、ＲＴＫ受信機１１２を備えていなくてもよい。
【0067】
ＲＴＫ－ＧＮＳＳを利用する場合であっても、基準局６０からの補正信号が得られない場所（例えば圃場から遠く離れた道路上）では、ＲＴＫ受信機１１２からの信号によらず、他の方法で作業車両１００の位置が推定される。例えば、カメラ１２０および／またはＬｉＤＡＲセンサ２２０から出力されたデータと、高精度の環境地図とのマッチングによって、作業車両１００の位置が推定され得る。また、作業車両１００が圃場を走行するときは、地中レーダ装置１４０から出力されたセンシングデータと、高精度の地下地図とのマッチングによって、作業車両１００の位置が推定され得る。
【0068】
本開示の実施形態におけるＧＮＳＳユニット１１０は、さらにＩＭＵ１１５を備える。ＩＭＵ１１５は、３軸加速度センサおよび３軸ジャイロスコープを備え得る。ＩＭＵ１１５は、３軸地磁気センサなどの方位センサを備えていてもよい。ＩＭＵ１１５は、モーションセンサとして機能し、作業車両１００の加速度、速度、変位、および姿勢などの諸量を示す信号を出力することができる。処理回路１１６は、衛星信号および補正信号に加えて、ＩＭＵ１１５から出力された信号に基づいて、作業車両１００の位置および向きをより高い精度で推定することができる。ＩＭＵ１１５から出力された信号は、衛星信号および補正信号に基づいて計算される位置の補正または補完に用いられ得る。ＩＭＵ１１５は、ＧＮＳＳ受信機１１１よりも高い頻度で信号を出力する。その高頻度の信号を利用して、処理回路１１６は、作業車両１００の位置および向きをより高い頻度（例えば、１０Ｈｚ以上）で計測することができる。ＩＭＵ１１５に代えて、３軸加速度センサおよび３軸ジャイロスコープを別々に設けてもよい。ＩＭＵ１１５は、ＧＮＳＳユニット１１０とは別の装置として設けられていてもよい。
【0069】
カメラ１２０は、作業車両１００の周囲の環境を撮影する撮像装置である。カメラ１２０は、例えば、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）またはＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）などのイメージセンサを備える。カメラ１２０は、他にも、一つ以上のレンズを含む光学系、および信号処理回路を備え得る。カメラ１２０は、作業車両１００の走行中、作業車両１００の周囲の環境を撮影し、画像（例えば動画）のデータを生成する。カメラ１２０は、例えば、３フレーム／秒（fps: frames per second）以上のフレームレートで動画を撮影することができる。カメラ１２０によって生成された画像は、遠隔の監視者が端末装置４００を用いて作業車両１００の周囲の環境を確認するときに利用され得、測位または障害物の検出に利用され得る。とりわけ、カメラ１２０によって生成された、作物の地上部を含む画像は、作物の状態の推定に利用される。
【0070】
図３Ａに示すように、複数のカメラ１２０が作業車両１００の異なる位置に設けられていてもよいし、単数のカメラが設けられていてもよい。可視光画像を生成する可視カメラと、赤外線画像を生成する赤外カメラとが別々に設けられていてもよい。可視カメラと赤外カメラの両方が監視用の画像を生成するカメラとして設けられていてもよい。赤外カメラは、夜間において障害物の検出にも用いられ得る。
【0071】
障害物センサ１３０は、作業車両１００の周囲に存在する物体を検出する。障害物センサ１３０は、例えばレーザスキャナまたは超音波ソナーを含み得る。障害物センサ１３０は、障害物センサ１３０から所定の距離よりも近くに物体が存在する場合に、障害物が存在することを示す信号を出力する。複数の障害物センサ１３０が作業車両１００の異なる位置に設けられていてもよい。例えば、複数のレーザスキャナと、複数の超音波ソナーとが、作業車両１００の異なる位置に配置されていてもよい。そのような多くの障害物センサ１３０を備えることにより、作業車両１００の周囲の障害物の監視における死角を減らすことができる。
【0072】
ステアリングホイールセンサ１５２は、作業車両１００のステアリングホイールの回転角を計測する。切れ角センサ１５４は、操舵輪である前輪１０４Ｆの切れ角を計測する。ステアリングホイールセンサ１５２および切れ角センサ１５４による計測値は、制御装置１８０による操舵制御に利用される。
【0073】
車軸センサ１５６は、車輪１０４に接続された車軸の回転速度、すなわち単位時間あたりの回転数を計測する。車軸センサ１５６は、例えば磁気抵抗素子（ＭＲ）、ホール素子、または電磁ピックアップを利用したセンサであり得る。車軸センサ１５６は、例えば、車軸の１分あたりの回転数（単位：ｒｐｍ）を示す数値を出力する。車軸センサ１５６は、作業車両１００の速度を計測するために使用される。
【0074】
駆動装置２４０は、前述の原動機１０２、変速装置１０３、操舵装置１０６、および連結装置１０８などの、作業車両１００の走行および作業機３００の駆動に必要な各種の装置を含む。原動機１０２は、例えばディーゼル機関などの内燃機関を備え得る。駆動装置２４０は、内燃機関に代えて、あるいは内燃機関とともに、トラクション用の電動モータを備えていてもよい。
【0075】
情報処理装置１６１の例は、マイクロプロセッサまたはマイクロコントローラである。情報処理装置１６１は、例えば、地中レーダ装置１４０から出力されるセンシングデータを処理する。本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、第１センサが検出した複数の地上情報と、第２センサが検出した複数の地下情報とを参照し、複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出し、抽出した所定の地下情報と、所定の地上情報とを関連付け、関連付けられた所定の地上情報および所定の地下情報から、作物の状態を推定する。作物の状態の推定については、後で詳しく説明する。また、本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、地上情報と地下情報とに基づいて、作物の形状を作成し、作成した作物の形状を、圃場を示すフィールドに展開することによって、圃場マップを作成し得る。圃場マップのデータは、管理装置６００におけるプロセッサまたはエッジコンピュータによって生成あるいは編集されてもよい。情報処理装置１６１が行う一連の処理を後述する制御装置１８０に実行させることも可能である。
【0076】
記憶装置１７０は、フラッシュメモリまたは磁気ディスクなどの一つ以上の記憶媒体を含む。記憶装置１７０は、ＧＮＳＳユニット１１０、カメラ１２０、障害物センサ１３０、地中レーダ装置１４０、センサ群１５０、情報処理装置１６１および制御装置１８０が生成する各種のデータを記憶する。記憶装置１７０が記憶するデータには、作業車両１００が走行する圃場内の圃場マップ、作業車両１００が走行する環境内の環境地図、地下地図、および自動運転のための目標経路のデータが含まれ得る。環境地図は、例えば、作業車両１００が農作業を行う複数の圃場およびその周辺の道の情報を含む。環境地図および目標経路は、管理装置６００におけるプロセッサによって生成され得る。なお、制御装置１８０が、環境地図および目標経路を生成または編集する機能を備えていてもよい。制御装置１８０は、管理装置６００から取得した環境地図および目標経路を、作業車両１００の走行環境に応じて編集することができる。記憶装置１７０は、通信装置１９０が管理装置６００から受信した作業計画のデータも記憶する。
【0077】
記憶装置１７０は、情報処理装置１６１、および制御装置１８０における各ＥＣＵに、後述する各種の動作を実行させるコンピュータプログラムも記憶する。そのようなコンピュータプログラムは、記憶媒体（例えば半導体メモリまたは光ディスク等）または電気通信回線（例えばインターネット）を介して作業車両１００に提供され得る。そのようなコンピュータプログラムが、商用ソフトウェアとして販売されてもよい。
【0078】
制御装置１８０は、複数のＥＣＵを含む。複数のＥＣＵは、例えば、速度制御用のＥＣＵ１８１、ステアリング制御用のＥＣＵ１８２、インプルメント制御用のＥＣＵ１８３、自動運転制御用のＥＣＵ１８４、および経路生成用のＥＣＵ１８５を含む。
【0079】
ＥＣＵ１８１は、駆動装置２４０に含まれる原動機１０２、変速装置１０３、およびブレーキを制御することによって作業車両１００の速度を制御する。
【0080】
ＥＣＵ１８２は、ステアリングホイールセンサ１５２の計測値に基づいて、操舵装置１０６に含まれる油圧装置または電動モータを制御することによって作業車両１００のステアリングを制御する。
【0081】
ＥＣＵ１８３は、作業機３００に所望の動作を実行させるために、連結装置１０８に含まれる３点リンクおよびＰＴＯ軸などの動作を制御する。ＥＣＵ１８３はまた、作業機３００の動作を制御する信号を生成し、その信号を通信装置１９０から作業機３００に送信する。
【0082】
ＥＣＵ１８４は、ＧＮＳＳユニット１１０、カメラ１２０、障害物センサ１３０、情報処理装置１６１およびセンサ群１５０から出力されたデータに基づいて、自動運転を実現するための演算および制御を行う。例えば、ＥＣＵ１８４は、ＧＮＳＳユニット１１０、カメラ１２０および情報処理装置１６１の少なくとも１つから出力されたデータに基づいて、作業車両１００の位置を特定する。ＥＣＵ１８４は、ＬｉＤＡＲセンサ２２０から出力されたデータにさらに基づいて、作業車両１００の位置を特定し得る。作業車両１００がとりわけ圃場を走行するときは、情報処理装置１６１は、単独でまたはＥＣＵ１８４と協働して、地中レーダ装置１４０から出力されたセンシングデータに基づいて自己位置推定を行い得る。ＥＣＵ１８４は、カメラ１２０またはＬｉＤＡＲセンサ２２０が取得したデータに基づいて、情報処理装置１６１が推定した作業車両１００の位置を補正してもよい。また、圃場外においては、ＥＣＵ１８４は、カメラ１２０またはＬｉＤＡＲセンサ２２０から出力されるデータを利用して作業車両１００の位置を推定する。例えば、ＥＣＵ１８４は、カメラ１２０またはＬｉＤＡＲセンサ２２０から出力されるデータと、環境地図とのマッチングにより、作業車両１００の位置を推定してもよい。自動運転中、ＥＣＵ１８４は、推定された作業車両１００の位置に基づいて、目標経路に沿って作業車両１００が走行するために必要な演算を行う。ＥＣＵ１８４は、ＥＣＵ１８１に速度変更の指令を送り、ＥＣＵ１８２に操舵角変更の指令を送る。ＥＣＵ１８１は、速度変更の指令に応答して原動機１０２、変速装置１０３、またはブレーキを制御することによって作業車両１００の速度を変化させる。ＥＣＵ１８２は、操舵角変更の指令に応答して操舵装置１０６を制御することによって操舵角を変化させる。
【0083】
ＥＣＵ１８５は、作業車両１００の走行中、カメラ１２０および障害物センサ１３０から出力されたデータに基づいて、作業車両１００の周囲に存在する障害物を認識する。また、ＥＣＵ１８５は、記憶装置１７０に格納された作業計画に基づいて作業車両１００の移動先を決定し、作業車両１００の移動の開始地点から目的地点までの目標経路を決定し得る。
【0084】
これらのＥＣＵの働きにより、制御装置１８０は、情報処理装置１６１と協働して、自動運転を実現する。自動運転時において、制御装置１８０は、計測または推定された作業車両１００の位置と、目標経路とに基づいて、駆動装置２４０を制御する。これにより、制御装置１８０は、作業車両１００を目標経路に沿って走行させることができる。
【0085】
制御装置１８０に含まれる複数のＥＣＵは、例えばＣＡＮ（Controller Area Network）などのビークルバス規格に従って、相互に通信することができる。ＣＡＮに代えて、車載イーサネット（登録商標）などの、より高速の通信方式が用いられてもよい。図４において、情報処理装置１６１、およびＥＣＵ１８１から１８５のそれぞれは、個別のブロックとして示されているが、これらのそれぞれの機能が、複数のＥＣＵによって実現されていてもよい。情報処理装置１６１、ＥＣＵ１８１から１８５の少なくとも一部の機能を統合した車載コンピュータが設けられていてもよい。制御装置１８０は、ＥＣＵ１８１から１８５以外のＥＣＵを備えていてもよく、機能に応じて任意の個数のＥＣＵが設けられ得る。例えば、情報処理装置１６１は、ＥＣＵとして制御装置１８０に実装されてもよい。各ＥＣＵは、一つ以上のプロセッサを含む処理回路を備える。
【0086】
通信装置１９０は、作業機３００、端末装置４００、および管理装置６００と通信を行う回路を含む装置である。通信装置１９０は、例えばＩＳＯＢＵＳ－ＴＩＭ等のＩＳＯＢＵＳ規格に準拠した信号の送受信を、作業機３００の通信装置３９０との間で実行する回路を含む。これにより、作業機３００に所望の動作を実行させたり、作業機３００から情報を取得したりすることができる。通信装置１９０は、さらに、ネットワーク８０を介した信号の送受信を、端末装置４００および管理装置６００のそれぞれの通信装置との間で実行するためのアンテナおよび通信回路を含み得る。ネットワーク８０は、例えば、３Ｇ、４Ｇもしくは５Ｇなどのセルラー移動体通信網およびインターネットを含み得る。通信装置１９０は、作業車両１００の近くにいる監視者が使用する携帯端末と通信する機能を備えていてもよい。そのような携帯端末との間では、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、３Ｇ、４Ｇもしくは５Ｇなどのセルラー移動体通信、またはＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）などの、任意の無線通信規格に準拠した通信が行われ得る。
【0087】
操作端末２００は、作業車両１００の走行および作業機３００の動作に関する操作をユーザが実行するための端末であり、バーチャルターミナル（ＶＴ）とも称される。操作端末２００は、タッチスクリーンなどの表示装置、および／または一つ以上のボタンを備え得る。表示装置は、例えば液晶または有機発光ダイオード（ＯＬＥＤ）などのディスプレイであり得る。ユーザは、操作端末２００を操作することにより、例えば自動運転モードのオン／オフの切り替え、環境地図の記録または編集、目標経路の設定、および作業機３００のオン／オフの切り替えなどの種々の操作を実行することができる。これらの操作の少なくとも一部は、操作スイッチ群２１０を操作することによっても実現され得る。操作端末２００は、作業車両１００から取り外せるように構成されていてもよい。作業車両１００から離れた場所にいるユーザが、取り外された操作端末２００を操作して作業車両１００の動作を制御してもよい。ユーザは、操作端末２００の代わりに、端末装置４００などの、必要なアプリケーションソフトウェアがインストールされたコンピュータを操作して作業車両１００の動作を制御してもよい。
【0088】
図６は、キャビン１０５の内部に設けられる操作端末２００および操作スイッチ群２１０の例を示す図である。キャビン１０５の内部には、ユーザが操作可能な複数のスイッチを含む操作スイッチ群２１０が配置されている。操作スイッチ群２１０は、例えば、主変速または副変速の変速段を選択するためのスイッチ、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スイッチ、前進と後進とを切り替えるためのスイッチ、および作業機３００を昇降するためのスイッチ等を含み得る。なお、作業車両１００が無人運転のみを行い、有人運転の機能を備えていない場合、作業車両１００が操作スイッチ群２１０を備えている必要はない。
【0089】
図４に示す作業機３００における駆動装置３４０は、作業機３００が所定の作業を実行するために必要な動作を行う。駆動装置３４０は、例えば油圧装置、電気モータ、またはポンプなどの、作業機３００の用途に応じた装置を含む。制御装置３８０は、駆動装置３４０の動作を制御する。制御装置３８０は、通信装置３９０を介して作業車両１００から送信された信号に応答して、駆動装置３４０に各種の動作を実行させる。また、作業機３００の状態に応じた信号を通信装置３９０から作業車両１００に送信することもできる。
【0090】
図９は、圃場に植え付けられた作物群の地下に存在する地下部の分布を模式的に示す図である。図９には、作物群のうちの９つの作物の地下部７００に着目して例示している。作物群のそれぞれの地下部が、圃場の地中に張り巡らされ、全体の地下部を形成している。地下部の分布または形状は、個々の作物ごとに異なっている。それぞれの根は３次元空間中に不規則に伸びている。例えば、ぶどうの標準的な根の太さ（直径）は、０．５ｃｍ～２ｃｍ程度であり、太い根は２ｃｍ以上の直径を有し、細い根は０．５ｃｍ以下の直径を有し得る。ぶどうの根は、幹から水平方向（地中の深さ方向に直交する方向）に例えば２ｍ～３ｍ離れた地点にまで到達し得る。
【0091】
作業車両１００が圃場を走行している間に、地中レーダ装置１４０が、地中における作物の地下部７００に関する情報を含むセンシングデータを取得する。作業車両１００が、例えば、図９に示すＸ方向またはＹ方向に沿って往復を繰り返すと、地中レーダ装置１４０は、地中の地下部７００の分布を示す３次元情報を含むセンシングデータを取得する。個々のセンシングデータは、地中レーダ装置１４０の受信アンテナが受信した地中からの反射波に基づいて得られる観測データである。例えば、１５００ＭＨｚ～２０００ＭＨｚのマイクロ波を利用すると、地面から深さ３０ｃｍ程度までに存在し、かつ、直径が５ｍｍ以上の根を検出することができる。４００ＭＨｚ程度の比較的低い周波数のマイクロ波を利用すると、直径が２ｃｍ～４ｃｍであれば、地面から深さ２ｍ程度までに存在する根を検出することができる。
【0092】
再び、図７Ａおよび図７Ｃを参照する。作業車両１００が例えばＸ方向に走行する場合、作業車両１００の幅方向（Ｙ方向）に所定間隔で配置された複数の受信アンテナＲの各々が、地中からの反射波を受信することにより、図９に示すＸＺ平面に平行な縦断面における地下部の縦断面プロファイルが受信アンテナＲの数だけ得られる。情報処理装置１６１は、複数の縦断面プロファイルをＹ方向に繋ぎ合わせることで、圃場全体の地下部の分布を示す３次元データ群を生成し得る。３次元データ群は、モデリングして可視化することが可能である。情報処理装置１６１は、観測して得られたデータ群に基づいて地下部の形状を推定することができる。観測して得られたデータ群に基づいて生成される画像をレーダ画像と呼ぶ。レーダ画像は、例えば地下部の形状の一部または全部を含む。
【0093】
作業車両１００が車両本体１０１の前部および後部に一対の地中レーダ装置を備える場合には、一方を他方に対し、アンテナユニット１４１の間隔の例えば半分の距離だけ作業車両の幅方向（図７Ｃに示すＹ方向）にシフトさせて配置してもよい。これにより、１個の地中レーダ装置を用いる場合に比べ、作業車両の幅方向に２倍の分解能で縦断面プロファイルのデータを取得することができる。高分解能で大量のデータを取得することは、後述するように、地中における地下部の位置または形状を推定すること、または、地下部の分布を示す精度の高い地下地図、または圃場マップを構築することに有益である。
【0094】
作業車両１００が圃場の全体または一区画を走行し終えると、圃場の全体または一区画の地下部の分布に関する情報を含む３次元データ群が得られる。３次元データ群は、地中の深さ方向にＸＹ平面に平行にスライスすることが可能である。３次元データ群を深さ方向にスライスすることで、所望の深さで２次元平面（水平断面）における地下部の分布情報が得られ、その分布情報に基づいて水平断面における地下部の水平断面プロファイルＳｎが得られる。情報処理装置１６１は、深さが異なる複数の水平断面プロファイルＳ０～Ｓｎに対応する複数のレーダ画像を合成することによって、深さ方向の合成レーダ画像を生成し得る。それぞれのレーダ画像は、それぞれの深さにおける根の形状を反映した根の分布情報を含む。
【0095】
情報処理装置１６１は、観測して得られたデータ群を例えば空間解析手法を用いて、２次元または３次元空間に分布するデータ点の分布パターンを分析してもよい。データ点の分布はラスターデータとして表現されてもよいし、例えばカーネル法を用いて可視化してもよい。あるいは、情報処理装置１６１は、点分布の密度を算出し、それらを可視化した画像を生成してもよい。このようにして生成される画像も、前述したレーダ画像の一例である。
【0096】
［４．地上情報の取得］
次に、図１０を参照して、作業車両１００が圃場を走行しながら地上情報を取得する方法の例を説明する。図１０に示す例では、ぶどう園を作業車両１００が走行し、生育するぶどうの樹木列２０の地上情報を取得する例を説明する。ただし、作業車両１００は、ぶどう樹木に限定されず、任意の作物の地上情報を取得することが可能である。
次に、図１０を参照して、作業車両１００が圃場を走行しながら地上情報を取得する方法の例を説明する。図１０に示す例では、ぶどう園を作業車両１００が走行し、生育するぶどうの樹木列２０の地上情報を取得する例を説明する。ただし、作業車両１００は、ぶどう樹木に限定されず、任意の作物の地上情報を取得することが可能である。
【0097】
図１０に示すように、作業車両１００が直進と旋回とを繰り返しながら、ぶどう園の樹木列２０の間を手動運転または自動運転により走行している間、ＬｉＤＡＲセンサ２２０が樹木列２０の地上情報を取得する。
【0098】
作業車両１００が、複数の樹木列２０のうちのある樹木列に沿って走行するとき、図１０に示す例では、作業車両１００の側方に対向する樹木列２０の左側部分の地上部（図１０において点線の矩形ＬＵの枠内の部分）が検出されるものの、樹木列２０の左側部分と反対側の右側部分の地上部（図１０において破線の矩形ＲＵの枠内の部分）は検出されない。本明細書において、図面を参照して説明する右側および左側の用語が意味する左右方向は、ぶどう園を俯瞰した場合のワールド座標系から見る絶対方向であり、走行する作業車両１００に固定された移動体座標系から見る相対方向ではない。
【0099】
図１０の例では、作業車両１００がある樹木列の左側方を樹木列に沿って走行している間に、ＬｉＤＡＲセンサ２２０がレーザバルスを出射し、出射されたレーザパルスの反射点の分布を示すセンサデータを取得し、さらに、当該センサデータに基づいて、樹木列２０の左部分の地上部に関する地上情報を取得する。続いて、作業車両１００が樹木列２０の端点で旋回し、樹木列２０の右部分を樹木列２０に沿って走行している間、ＬｉＤＡＲセンサ２２０がレーザバルスを出射し、出射されたレーザパルスの反射点の分布を示すセンサデータを取得し、さらに、当該センサデータに基づいて、樹木列２０の右部分の地上部に関する地上情報を取得する。作業車両１００が隣り合う樹木列２０の間を走行する間、ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、隣り合う樹木列２０の一方の右部分の地上部に関する地上情報、および隣り合う樹木列２０の他方の左部分の地上部に関する地上情報を同時に取得することが可能である。言い換えると、ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、作業車両１００の両側に位置する、第１測定範囲内にある樹木列２０の地上部に関する地上情報を取得することが可能である。
【0100】
このようにして、ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、複数の樹木列２０の地上部に関する地上情報を樹木列ごとに取得し、直進および旋回を繰り返しながらぶどう園に存在する樹木列２０全体の地上部に関する地上情報を取得する。作業車両１００が樹木列２０に沿って走行を行いながら、ＬｉＤＡＲセンサ２２０が、実際に走行した走行経路Ｐに沿った樹木列２０の地上情報を連続して取得することが可能である。
【0101】
前述した例では、ぶどうの樹木列の地上部の全周に関する地上情報を取得する方法を説明したが、この方法は一例に過ぎず、樹木列の地上部の全周に関する地上情報の取得は必須でない。例えば、樹木列に含まれる少なくとも１本の樹木の地上部に関する地上情報が樹木単位で取得され得る。
【0102】
［５．点群データの取得および座標系変換］
図１１は、５本の樹木列が存在するぶどう園を模式的に示す図である。図１１には、５本の樹木列の地上部が図示されている。図１１に示す例では、ぶどう園に５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５が存在するが、当然に樹木列の本数はこれに限定されない。また、図１１における５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の左部分をそれぞれ「左側方部」ＬＵ１～ＬＵ５、５本の樹木列２０の右部分をそれぞれ「右側方部」ＲＵ１～ＲＵ５と呼ぶことにする。
図１１は、５本の樹木列が存在するぶどう園を模式的に示す図である。図１１には、５本の樹木列の地上部が図示されている。図１１に示す例では、ぶどう園に５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５が存在するが、当然に樹木列の本数はこれに限定されない。また、図１１における５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の左部分をそれぞれ「左側方部」ＬＵ１～ＬＵ５、５本の樹木列２０の右部分をそれぞれ「右側方部」ＲＵ１～ＲＵ５と呼ぶことにする。
【0103】
作業車両１００は、開始点Ｓから進行し、樹木列Ｔ１の外側を走行しながら樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１の点群データをＬｉＤＡＲセンサ２２０によって取得する。作業車両１００は、樹木列Ｔ１の端点で旋回した後、隣接する樹木列Ｔ１とＴ２との間に進入し、樹木列Ｔ１の地上部の右側方部ＲＵ１、および樹木列Ｔ２の地上部の左側方部ＬＵ２の点群データをＬｉＤＡＲセンサ２２０によって取得する。作業車両１００は、樹木列に沿った走行と旋回とを繰り返しながら終了点Ｇまで進行し、樹木列Ｔ３～Ｔ５の地上部の左側方部ＬＵ３～ＬＵ５の点群データ、および、樹木列Ｔ２～Ｔ４の地上部の右側方部ＲＵ２～ＲＵ４の点群データをＬｉＤＡＲセンサ２２０によって取得する。最後に、作業車両１００は、樹木列Ｔ５の外側を走行しながら樹木列Ｔ５の地上部の右側方部ＲＵ５の点群データをＬｉＤＡＲセンサ２２０によって取得する。このようにして、ＬｉＤＡＲセンサ２２０は、ぶどう園全体の樹木列Ｔ１～Ｔ５の地上部の点群データを取得する。
【0104】
情報処理装置１６１は、地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５、地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５のそれぞれについて取得した点群データを、各樹木列の地上部における側方単位として扱い、点群データに関する情報を側方単位で記憶装置に記憶し得る。本開示の実施形態では、作業車両１００が備えるＧＮＳＳユニット１１０がＩＭＵ１１５を有し、作業車両１００の樹木列に沿った走行と、旋回との間の動作差異を検知する。この検知によって、作業車両１００が開始点Ｓから終了点Ｇまで走行する間にＬｉＤＡＲセンサ２２０によって連続的に取得された点群データを側方単位で識別することが可能である。
【0105】
樹木列の地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５のそれぞれの点群データと、地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５のそれぞれの点群データとは、ＧＮＳＳユニット１１０から出力される測位データを用いて区分することができる。例えば、作業車両１００が、樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１に沿って開始点Ｓから走行し、左側方部ＬＵ１の端部に到達した後、旋回することになる。情報処理装置１６１は、作業車両１００の旋回によって作業車両１００の進行方向が変化することを、ＧＮＳＳユニット１１０から出力される測位データに基づいて検出し得る。情報処理装置１６１は、この検出結果に応じて、樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１の一方の端部（開始点Ｓ）から他方の端部に作業車両１００が到達したこと、および、左側方部ＬＵ１の他方の端部から右側方部ＲＵ１の端部に到達したことを認識できる。このように、作業車両１００の進行方向の変化を利用して、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１の左側方部ＬＵ１のセンシングから右側方部ＲＵ１のセンシングに移行したことを認識して、左側方部ＬＵ１の点群データと右側方部ＲＵ１の点群データとの区分を行い得る。これと同様に、樹木列Ｔ２～Ｔ５についても、情報処理装置１６１は、作業車両１００の旋回ごとに、地上部の左側方部ＬＵ２～ＬＵ５の点群データと、地上部の右側方部ＲＵ２～ＲＵ５の点群データとの区分を行い得る。
【0106】
本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、区分けされた地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５、地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５のそれぞれの点群データに識別情報を付与して、区分けされた点群データを側方単位で識別する。識別情報については後述する。
【0107】
本開示の実施形態において、点群データは、ＬｉＤＡＲセンサ２２０に固定されたセンサ座標系で表現された各反射点の３次元座標（ｕ１，ｖ１，ｗ１）の情報、または、各反射点までの距離およびその反射点の方向を示す情報を含むデータである。ただし、各反射点は例えば２次元座標系で表現され得る。樹木列の地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５、および、地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５のそれぞれの点群データは、ワールド座標系である３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。つまり、３次元座標（ｕ１，ｖ１，ｗ１）における各反射点の座標を、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における座標に変換することが可能である。例えば、樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１の点群データは、ＧＮＳＳユニット１１０から出力される測位データが示すワールド座標系における作業車両１００の位置情報、および、ＬｉＤＡＲセンサ２２０から出力される点群データが示す各反射点の座標情報に基づいて、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。言い換えると、樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１の点群データは、ＬｉＤＡＲセンサ２２０が樹木列Ｔ１をセンシングしている間に作業車両１００が通過する任意の地点の座標情報と、任意の地点から樹木列Ｔ１までの距離（厳密には、ＬｉＤＡＲセンサ２２０から反射点までの距離）とに基づいて３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。同様に、地上部の左側方部ＬＵ２～ＬＵ５、および地上部の右側方部ＲＵ２～ＲＵ５のそれぞれの点群データも、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。なお、例えば、開始点Ｓまたは終了点Ｇを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の原点としてもよいし、他の位置を原点としてもよい。
【0108】
［６．地上部の左および右側方部の点群データの関連付け］
続いて、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５の地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５、および右側方部ＲＵ１～ＲＵ５の、側方単位で区分けされた複数の点群データから、同一の樹木列を構成する地上部の左側方部および右側方部の点群データを抽出または同定する。例えば、情報処理装置１６１は、地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５の点群データと、地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５の点群データとを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において参照し、複数の点群データの中から、最も近接する、もしくは類似するデータ群を含む点群データ同士、または、一致するデータ群を含む点群データ同士を関連付ける。言い換えると、情報処理装置１６１は、地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５のそれぞれの点群データに付与された複数の識別情報、および地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５のそれぞれの点群データに付与された複数の識別情報のうち、点群データが最も近接する、あるいは、一致するデータ群を含む点群データの識別情報を関連付ける。
続いて、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５の地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５、および右側方部ＲＵ１～ＲＵ５の、側方単位で区分けされた複数の点群データから、同一の樹木列を構成する地上部の左側方部および右側方部の点群データを抽出または同定する。例えば、情報処理装置１６１は、地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５の点群データと、地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５の点群データとを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において参照し、複数の点群データの中から、最も近接する、もしくは類似するデータ群を含む点群データ同士、または、一致するデータ群を含む点群データ同士を関連付ける。言い換えると、情報処理装置１６１は、地上部の左側方部ＬＵ１～ＬＵ５のそれぞれの点群データに付与された複数の識別情報、および地上部の右側方部ＲＵ１～ＲＵ５のそれぞれの点群データに付与された複数の識別情報のうち、点群データが最も近接する、あるいは、一致するデータ群を含む点群データの識別情報を関連付ける。
【0109】
本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、点群データ同士のマッチングを行うことによって、前述した複数の点群データの中から、最も近接する、あるいは最も類似するデータ群を含む点群データ同士を関連づける。マッチングは、例えばＮＤＴ（Normal Distribution Transform）またはＩＣＰ（Iterative Closest Point）などの任意のマッチングアルゴリズムを用いて実行され得る。
【0110】
情報処理装置１６１は、関連付けられた２つの点群データのうち、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において相対的に左側の空間に位置する点群データを、地上部の左側方部に関連する点群データと決定し、３次元の座標系において相対的に右側の空間に位置する点群データを、地上部の右側方部に関連する点群データと決定する。
【0111】
図１２は、側方単位で区分けされた複数の点群データから、同一の樹木列を構成する地上部の左側方部および右側方部の点群データを関連付けた結果を示す図である。図１２には、図１１に示す樹木列Ｔ１～Ｔ５のそれぞれを構成する地上部の左側方部および右側方部の点群データを関連付けた結果が示されている。図１２に示す例において、作業車両１００が、図１１に示す開始点Ｓから終了点Ｇまで移動したときに側方単位で取得された複数（１０個）の点群データに、識別情報０００１Ｕ～００１０Ｕが付与されている。識別情報０００１Ｕが付与された点群データが最初に取得されたデータであり、識別情報００１０Ｕが付与された点群データが最後に取得された最新データである。
【0112】
情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｕ～００１０Ｕが付与された点群データから、樹木列Ｔ１を構成する地上部の左側方部の点群データと、右側方部の点群データとを、マッチングにより関連付ける。図１２に示す例では、情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｕが付与された点群データと、識別情報０００２Ｕが付与された点群データとが最も類似するデータ群であると決定する。言い換えると、情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｕと識別情報０００２Ｕとを関連付ける。そして、情報処理装置１６１は、関連付けられた２つの識別情報０００１Ｕ、０００２Ｕのそれぞれが付与された点群データの座標を参照し、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において相対的に左側の空間に位置する、識別情報０００１Ｕが付与された点群データを、地上部の左側方部ＬＵ１に関連する点群データと決定し、３次元の座標系において相対的に右側の空間に位置する、識別情報０００２Ｕが付与された点群データを、地上部の右側方部ＲＵ１に関連する点群データと決定する。
【0113】
情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１と同様に、樹木列Ｔ２～Ｔ５のそれぞれを構成する地上部の左側方部の点群データと、右側方部の点群データとを、マッチングにより関連付ける。情報処理装置１６１は、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において相対的に左側の空間に位置する、識別情報０００３Ｕ、０００５Ｕ、０００７Ｕおよび０００９Ｕが付与された点群データを、それぞれ、地上部の左側方部ＬＵ２～ＬＵ５に関連する点群データと決定し、３次元の座標系において相対的に右側の空間に位置する、識別情報０００４Ｕ、０００６Ｕ、０００８Ｕおよび００１０Ｕが付与された点群データを、それぞれ、地上部の右側方部ＲＵ２～ＲＵ５に関連する点群データと決定する。
【0114】
［７．地上情報の生成］
情報処理装置１６１は、抽出された同一の樹木列を構成する地上部の左側方部の点群データと右側方部の点群データとから、地上情報を推定し得る。例えば、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１の点群データと決定され、かつ、識別情報０００１Ｕが付与された点群データ、および、当該樹木列と同一の樹木列Ｔ１の地上部の右側方部ＲＵ１の点群データと決定され、かつ、識別情報０００２Ｕが付与された点群データの中から、最も近接する、あるいは一致するデータ群を含む１以上の点群データを抽出する。抽出した１以上の点群データを「共通地上部点群データ」と呼ぶ。
情報処理装置１６１は、抽出された同一の樹木列を構成する地上部の左側方部の点群データと右側方部の点群データとから、地上情報を推定し得る。例えば、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１の地上部の左側方部ＬＵ１の点群データと決定され、かつ、識別情報０００１Ｕが付与された点群データ、および、当該樹木列と同一の樹木列Ｔ１の地上部の右側方部ＲＵ１の点群データと決定され、かつ、識別情報０００２Ｕが付与された点群データの中から、最も近接する、あるいは一致するデータ群を含む１以上の点群データを抽出する。抽出した１以上の点群データを「共通地上部点群データ」と呼ぶ。
【0115】
情報処理装置１６１は、共通地上部点群データを基準とし、識別情報０００１Ｕ、０００２Ｕのそれぞれが付与された点群データを、同一の３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において表すことにより、当該樹木列の地上部に関する地上情報を推定し得る。そして、情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｕ、０００２Ｕが付与された２つの点群データを統合し、統合した点群データに地上部の識別情報Ｕ０００１を付与する（図１２参照）。識別情報Ｕ０００１が付与された点群データは、樹木列Ｔ１の地上部に関する、形状、サイズまたは座標位置などの地上情報を示し得る。同様に、情報処理装置１６１は、識別情報０００３Ｕ、０００５Ｕ、０００７Ｕおよび０００９Ｕが付与された左側方部の点群データと、識別情報０００４Ｕ、０００６Ｕ、０００８Ｕおよび００１０Ｕが付与された右側方部の点群データとから、それぞれ、樹木列Ｔ２～Ｔ５の地上部に関する地上情報を推定し得る。
【0116】
情報処理装置１６１は、例えば、樹木列ごとの地上情報と、各地上情報を示す点群データに含まれる反射点の、３次元の座標系における原点からの距離とを参照して、識別情報Ｕ０００１～Ｕ０００５を地上情報に付与し、樹木列ごとに区分けされた地上情報を識別してもよい。識別情報Ｕ０００１～Ｕ０００５のそれぞれと、各識別情報が付与された地上情報とが、記憶装置に記憶され得る。
【0117】
［８．地下情報の取得］
次に、図１３を参照して、ぶどう園において作業車両を走行させ、生育するぶどう樹木の地下情報を取得する方法の例を説明する。図１１に示すように、作業車両１００が隣り合う樹木列の間を直進と旋回とを繰り返しながら、ぶどう園の樹木列の間を手動運転または自動運転により走行している間、地中レーダ装置１４０が樹木列の地下部に関する地下情報を取得する。
次に、図１３を参照して、ぶどう園において作業車両を走行させ、生育するぶどう樹木の地下情報を取得する方法の例を説明する。図１１に示すように、作業車両１００が隣り合う樹木列の間を直進と旋回とを繰り返しながら、ぶどう園の樹木列の間を手動運転または自動運転により走行している間、地中レーダ装置１４０が樹木列の地下部に関する地下情報を取得する。
【0118】
作業車両１００が、複数の樹木列のうちのある樹木列に沿って走行するとき、図１３に示される例では、作業車両１００の側方に対向する樹木列の地下部の左側方部（図１３におい点線の矩形ＬＤの枠内の部分）が探査されるものの、樹木列の左側部分と反対側の右側部分の地下部（図１３におい点線の矩形ＲＤの枠内の部分）は探査されない。
【0119】
図１３の例では、作業車両１００がある樹木列の左側方を樹木列に沿って走行している間に、地中レーダ装置１４０が電磁波を送受信することによってセンシングデータを繰り返し取得し、さらに、当該センシングデータに基づいて、樹木列の左側方部の地下情報を取得する。続いて、作業車両１００が樹木列の端点で旋回し、樹木列の右側方を樹木列に沿って走行している間、地中レーダ装置１４０が電磁波を送受信することによってセンシングデータを繰り返し取得し、さらに、当該センシングデータに基づいて、樹木列の右側方部の地下情報を取得する。作業車両１００が隣り合う樹木列の間を走行する間、地中レーダ装置１４０が、隣り合う樹木列の一方の右側方部の地下情報、および隣り合う樹木列の他方の左側方部の地下情報を同時に取得することが可能である。言い換えると、地中レーダ装置１４０は、作業車両１００の両側に位置する、第２測定範囲内にある樹木列の地下部に関する地下情報を取得することが可能である。
【0120】
このようにして、地中レーダ装置１４０は樹木列全体の地下部に関する地下情報を樹木列ごとに取得し、直進および旋回を繰り返しながらぶどう園に存在する複数の樹木列の全体の地下部に関する地下情報を取得する。作業車両１００は樹木列に沿って走行を行いながら、地中レーダ装置１４０が、走行経路Ｐに沿った複数の樹木列の地下情報を連続して取得することが可能である。
【0121】
なお、前述した例では、ぶどうの樹木の地下部の全周の地下情報を取得する方法を説明したが、この方法は一例に過ぎず、地上情報と同様に、樹木列の地下部の全周に関する地下情報の取得は必須でない。例えば、樹木列に含まれる少なくとも１本の樹木の地下部に関する地下情報が樹木単位で取得され得る。
【0122】
［９．地中センシングデータの取得および座標系変換］
図１４は、５本の樹木列が存在するぶどう園を模式的に示す図である。図１４には、５本の樹木列の地下部が図示されている。図１４に示す５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の地下部は、それぞれ、図１１に示す５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の地上部に対応する。図１４における５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の左部分をそれぞれ「左側方部」ＬＤ１～ＬＤ５、５本の樹木列２０の右部分をそれぞれ「右側方部」ＲＤ１～ＲＤ５と呼ぶことにする。
図１４は、５本の樹木列が存在するぶどう園を模式的に示す図である。図１４には、５本の樹木列の地下部が図示されている。図１４に示す５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の地下部は、それぞれ、図１１に示す５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の地上部に対応する。図１４における５本の樹木列Ｔ１～Ｔ５の左部分をそれぞれ「左側方部」ＬＤ１～ＬＤ５、５本の樹木列２０の右部分をそれぞれ「右側方部」ＲＤ１～ＲＤ５と呼ぶことにする。
【0123】
作業車両１００は、開始点Ｓから進行し、樹木列Ｔ１の外側を走行しながら樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１の空間分布に関する情報を含むセンシングデータ（以下、「地中センシングデータ」と記載する。）を地中レーダ装置１４０によって取得する。作業車両１００は、樹木列Ｔ１の端点で旋回した後、隣接する樹木列Ｔ１とＴ２との間に進入し、樹木列Ｔ１の地下部の右側方部ＲＤ１および樹木列Ｔ２の地下部の左側方部ＬＤ２の地中センシングデータを地中レーダ装置１４０によって取得する。作業車両１００は、樹木列に沿った走行と旋回とを繰り返しながら終了点Ｇまで進行し、樹木列Ｔ３～Ｔ５の地下部の左側方部ＬＤ３～ＬＤ５の地中センシングデータ、および、樹木列Ｔ２～Ｔ４の地下部の右側方部ＲＤ２～ＲＤ４の地中センシングデータを地中レーダ装置１４０によって取得する。最後に、作業車両１００は、樹木列Ｔ５の外側を走行しながら樹木列Ｔ５の地下部の右側方部ＲＤ５の地中センシングデータを地中レーダ装置１４０によって取得する。このようにして、地中レーダ装置１４０は、ぶどう園全体の樹木列Ｔ１～Ｔ５の地下部の地中センシングデータを取得する。
【0124】
情報処理装置１６１は、地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５、地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータを、各樹木列の地下部における側方単位として扱い、センシングデータに関する情報を側方単位で記憶装置に記憶し得る。作業車両１００が備えるＧＮＳＳユニット１１０がＩＭＵ１１５を有し、作業車両１００の樹木列に沿った走行と、旋回との間の動作差異を検知する。この検知によって、作業車両１００が開始点Ｓから終了点Ｇまで走行する間に地中レーダ装置１４０によって連続的に取得された地中センシングデータを側方単位で識別することが可能である。
【0125】
樹木列の地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５のそれぞれの地中センシングデータと、地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータとは、ＧＮＳＳユニット１１０から出力される測位データを用いて区分することができる。例えば、作業車両１００が開始点Ｓから樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１に沿って走行し、左側方部ＬＤ１の端部に到達した後、旋回することになる。情報処理装置１６１は、作業車両１００の旋回によって作業車両１００の進行方向が変化することを、ＧＮＳＳユニット１１０から出力される測位データに基づいて検出し得る。情報処理装置１６１は、この検出結果に応じて、樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１の一方の端部（開始点Ｓ）から他方の端部に作業車両１００が到達したこと、および、左側方部ＬＤ１の他方の端部から右側方部ＲＤ１の端部に達したことを認識できる。このように、作業車両１００の進行方向の変化を利用して、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１の左側方部ＬＤ１のセンシングから右側方部ＲＤ１のセンシングに移行したことを認識して、それぞれの地中センシングデータの区分を行い得る。これと同様に、樹木列Ｔ２～Ｔ５についても、情報処理装置１６１は、作業車両１００の旋回ごとに、地下部の左側方部ＬＤ２～ＬＤ５の地中センシングデータと、地下部の右側方部ＲＤ２～ＲＤ５の地中センシングデータとの区分を行い得る。
【0126】
本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、地上部と同様に、区分けされた地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５、地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータに識別情報を付与して、区分けされた地中センシングデータを側方単位で識別する。
【0127】
本開示の実施形態において、地中センシングデータは、地中における地下部の３次元空間の分布に関するデータ群であり、データ群の個々のデータ点までの距離およびそのデータ点の方向を示す情報を含み得る。データ群の個々のデータは、地中レーダ装置１４０に固定されたセンサ座標系である３次元座標（ｕ２，ｖ２，ｗ２）の情報を含むデータであり得る。そのため、樹木列の地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５、および地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータは、点群データと同様に、ワールド座標系である３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。例えば、樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１の地中センシングデータは、ＧＮＳＳユニット１１０から出力される測位データが示すワールド座標系における作業車両１００の位置情報、および、地中レーダ装置１４０から出力される地中センシングデータに含まれる各データ点の座標情報に基づいて、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。言い換えると、樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１の地中センシングデータは、地中レーダ装置１４０が樹木列Ｔ１をセンシングしている間に作業車両１００が通過する任意の地点の座標情報と、任意の地点から樹木列Ｔ１までの距離（厳密には、地中レーダ装置１４０から各データ点までの距離）とに基づいて３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。同様に、地下部の左側方部ＬＤ２～ＬＤ５および地下部の右側方部ＲＤ２～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータも、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表すことが可能である。なお、この３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の原点は、地下情報を示す地中センシングデータ群が存在する３次元の座標系の原点に一致する。
【0128】
［１０．地下部の左および右側方部の地中センシングデータの関連付け］
続いて、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５の地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５、および地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５の、側方単位で区分けされた複数の地中センシングデータから、同一の樹木列を構成する地下部の左側方部および右側方部のデータ群を抽出または同定する。例えば、情報処理装置１６１は、地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５の地中センシングデータ群と、地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５の地中センシングデータ群とを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において参照し、複数のデータ群の中から、一部のデータが最も近接する、もしくは類似するデータ群同士、または、一致するデータ群同士を関連付ける。言い換えると、情報処理装置１６１は、地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５のそれぞれの地中センシングデータ群に付与された複数の識別情報、および地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータ群に付与された複数の識別情報のうち、地中センシングデータ群の一部が最も近接する、あるいは、一致するデータ群の識別情報を関連付ける。
続いて、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５の地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５、および地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５の、側方単位で区分けされた複数の地中センシングデータから、同一の樹木列を構成する地下部の左側方部および右側方部のデータ群を抽出または同定する。例えば、情報処理装置１６１は、地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５の地中センシングデータ群と、地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５の地中センシングデータ群とを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において参照し、複数のデータ群の中から、一部のデータが最も近接する、もしくは類似するデータ群同士、または、一致するデータ群同士を関連付ける。言い換えると、情報処理装置１６１は、地下部の左側方部ＬＤ１～ＬＤ５のそれぞれの地中センシングデータ群に付与された複数の識別情報、および地下部の右側方部ＲＤ１～ＲＤ５のそれぞれの地中センシングデータ群に付与された複数の識別情報のうち、地中センシングデータ群の一部が最も近接する、あるいは、一致するデータ群の識別情報を関連付ける。
【0129】
情報処理装置１６１は、関連付けられた２つの地中センシングデータ群のうち、３次元の座標系において相対的に左側の空間に位置するデータ群を、地下部の左側方部に関するデータ群と決定し、３次元の座標系において相対的に右側の空間に位置するデータ群を、地下部の右側方部に関するデータ群と決定する。
【0130】
図１５は、側方単位で区分けされた複数の地中センシングデータ群から、同一の樹木列を構成する地下部の左側方部および右側方部のデータ群を関連付けた結果を示す図である。図１５には、図１４に示す樹木列Ｔ１～Ｔ５のそれぞれを構成する地下部の左側方部および右側方部の地中センシングデータ群を関連付けた結果が示されている。図１５に示す例において、作業車両１００が、図１４に示す開始点Ｓから終了点Ｇまで移動したときに側方単位で取得された複数（１０個）の地中センシングデータ群に、識別情報０００１Ｄ～００１０Ｄが付与されている。識別情報０００１Ｄが付与された地中センシングデータ群が最初に取得されたデータであり、識別情報００１０Ｄが付与された地中センシングデータ群が最後に取得された最新データである。
【0131】
情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｄ～００１０Ｄが付与された地中センシングデータ群から、樹木列Ｔ１を構成する地下部の左側方部のデータ群と、右側方部のデータ群とを、マッチングにより関連付ける。図１５に示す例では、情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｄが付与された地中センシングデータ群と、識別情報０００２Ｄが付与された地中センシングデータ群とが最も類似するデータ群であると決定する。言い換えると、情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｄと識別情報０００２Ｄとを関連付ける。そして、情報処理装置１６１は、関連付けられた２つの識別情報０００１Ｄ、０００２Ｄのそれぞれが付与された地中センシングデータ群の座標を参照し、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において相対的に左側の空間に位置する、識別情報０００１Ｄが付与されたデータ群を、地下部の左側方部ＬＤ１に関連する地中センシングデータ群と決定し、３次元の座標系において相対的に右側の空間に位置する、識別情報０００２Ｄが付与されたデータ群を、地下部の右側方部ＲＤ１に関連する地中センシングデータ群と決定する。
【0132】
情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１と同様に、樹木列Ｔ２～Ｔ５のそれぞれを構成する地下部の左側方部のデータ群と、右側方部のデータ群とを、マッチングにより関連付ける。情報処理装置１６１は、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において相対的に左側の空間に位置する、識別情報０００３Ｄ、０００５Ｄ、０００７Ｄおよび０００９Ｄが付与された点群データを、それぞれ、地下部の左側方部ＬＤ２～ＬＵＤに関連する地中センシングデータ群と決定し、３次元の座標系において相対的に右側の空間に位置する、識別情報０００４Ｄ、０００６Ｄ、０００８Ｄおよび００１０Ｄが付与されたデータ群を、それぞれ、地下部の右側方部ＲＤ２～ＲＤ５に関連する地中センシングデータ群と決定する。
【0133】
［１１．地下情報の生成］
情報処理装置１６１は、抽出された同一の樹木列を構成する地下部の左側方部の地中センシングデータ群と右側方部の地中センシングデータ群とから、地下情報を推定し得る。例えば、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１のデータ群と決定され、かつ、識別情報０００１Ｄが付与された地中センシングデータ群、および、当該樹木列と同一の樹木列Ｔ１の地下部の右側方部ＲＤ１のデータ群と決定され、かつ、識別情報０００２Ｄが付与された地中センシングデータ群の中から、一部のデータが最も近接する、あるいは一致する１以上のデータ群を抽出する。抽出した１以上のデータ群を「共通地下部データ群」と呼ぶ。
情報処理装置１６１は、抽出された同一の樹木列を構成する地下部の左側方部の地中センシングデータ群と右側方部の地中センシングデータ群とから、地下情報を推定し得る。例えば、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１の地下部の左側方部ＬＤ１のデータ群と決定され、かつ、識別情報０００１Ｄが付与された地中センシングデータ群、および、当該樹木列と同一の樹木列Ｔ１の地下部の右側方部ＲＤ１のデータ群と決定され、かつ、識別情報０００２Ｄが付与された地中センシングデータ群の中から、一部のデータが最も近接する、あるいは一致する１以上のデータ群を抽出する。抽出した１以上のデータ群を「共通地下部データ群」と呼ぶ。
【0134】
情報処理装置１６１は、共通地下部データ群を基準とし、識別情報０００１Ｄ、０００２Ｄのそれぞれが付与されたデータ群を、同一の３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において表すことにより、当該樹木列の地下部に関する地下情報を推定し得る。そして、情報処理装置１６１は、識別情報０００１Ｄ、０００２Ｄが付与された２つの地中センシングデータ群を統合し、統合した地中センシングデータ群に地下部の識別情報Ｄ０００１を付与する（図１５参照）。識別情報Ｄ０００１が付与された地中センシングデータ群は、樹木列Ｔ１の地下部に関する、形状、サイズまたは座標位置などの地下情報を示し得る。同様に、情報処理装置１６１は、識別情報０００３Ｄ、０００５Ｄ、０００７Ｄおよび０００９Ｄが付与された左側方部のデータ群と、識別情報０００４Ｄ、０００６Ｄ、０００８Ｄおよび００１０Ｄが付与された右側方部のデータ群とから、それぞれ、樹木列Ｔ２～Ｔ５の地下部に関する地下情報を推定し得る。
【0135】
情報処理装置１６１は、例えば、樹木列ごとの地下情報と、各地下情報を示す地中センシングデータ群に含まれる各データ点の、３次元の座標系における原点からの距離とを参照して、識別情報Ｄ０００１～Ｄ０００５を地下情報に付与し、樹木列ごとに区分けされた地下情報を識別してもよい。識別情報Ｄ０００１～Ｄ０００５のそれぞれの識別情報と、各識別情報が付与された地下情報とが、記憶装置に記憶され得る。
【0136】
［１２．地上情報と地下情報とを統合して作物情報を推定］
情報処理装置１６１は、複数の地上情報、および、複数の地下情報を参照し、作物情報を推定し得る。本開示の実施形態では、情報処理装置１６１は、複数の識別情報Ｕ０００１～Ｕ０００５が付与された点群データが示す複数の地上情報、および、識別情報Ｄ０００１～Ｄ０００５が付与された地中センシングデータが示す地下情報を参照し、作物の状態を推定する。以降の説明では、例えば、識別情報Ｕ０００１が付与された点群データが示す地上情報を、識別情報Ｕ０００１が付与された地上情報と呼ぶ。識別情報Ｄ０００１が付与された地中センシングデータが示す地下情報を、識別情報Ｄ０００１が付与された地下情報と呼ぶ。
情報処理装置１６１は、複数の地上情報、および、複数の地下情報を参照し、作物情報を推定し得る。本開示の実施形態では、情報処理装置１６１は、複数の識別情報Ｕ０００１～Ｕ０００５が付与された点群データが示す複数の地上情報、および、識別情報Ｄ０００１～Ｄ０００５が付与された地中センシングデータが示す地下情報を参照し、作物の状態を推定する。以降の説明では、例えば、識別情報Ｕ０００１が付与された点群データが示す地上情報を、識別情報Ｕ０００１が付与された地上情報と呼ぶ。識別情報Ｄ０００１が付与された地中センシングデータが示す地下情報を、識別情報Ｄ０００１が付与された地下情報と呼ぶ。
【0137】
情報処理装置１６１は、複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出する。言い換えると、情報処理装置１６１は、複数の地上情報のうちの１つを示す点群データと、複数の地下情報のうちの１つを示す地中センシングデータとを関連付ける。
【0138】
前述した例において、識別情報Ｕ０００１～Ｕ０００５のそれぞれが付与された複数の地上情報のうちの、識別情報Ｕ０００２が付与された地上情報が、所定の地上情報であるとする。この場合、情報処理装置１６１は、識別情報Ｕ０００２が付与された地上情報に共通する地下情報を、識別情報Ｄ０００１～Ｄ０００６が付与された複数の地下情報の中から抽出する。具体的には、情報処理装置１６１は、識別情報Ｕ０００２が付与された地上情報を示す点群データに最も近接する、または、一致する地中センシングデータ群を、識別情報Ｄ０００１～Ｄ０００５が付与された地下情報を示す地中センシングデータ群の中から検索する。
【0139】
情報処理装置１６１が、複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出できないと判断した場合、所定の地下情報を抽出できないことを通知するためのメッセージを表示装置に表示させ得る。表示装置の例は、前述した操作端末２００または端末装置４００の画面である。このようなメッセージの表示により、例えば、システムのユーザにセンシングデータの再取得を促すことが可能となる。
【0140】
複数の地上情報および複数の地下情報の中から、お互い共通する組み合わせを抽出する場合、すなわち、所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出する場合、情報処理装置１６１は、地上情報を示す点群データに含まれる、地上部と地下部との境界またはその近辺に位置するデータ群と、地下情報を示す地中センシングデータに含まれる、地上部と地下部との境界またはその近辺に位置するデータ群とを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において比較することで判断することが好ましい。
【0141】
図１６は、樹木の地下部７００の一部である幹部７１０の断面を拡大して示す平面図である。樹木の幹部の断面の形状またはサイズは、樹木の個体ごとに異なる。樹木の幹部分は、地上部と地下部との境界において両者に共通する部分を含む。そのため、本開示の実施形態では、情報処理装置１６１は、地上部の幹部分と、地下部の幹部分との断面の形状またはサイズに着目して、複数の点群データのうちの１つの点群データに含まれる幹部のデータ群に最も近接する、あるいは一致する幹部のデータ群を含む地中センシングデータ群を、複数の地中センシングデータ群の中から検索する。
【0142】
図１７は、図１２に示す地上部に関する識別情報を記載したテーブルと、図１５に示す地下部に関する識別情報を記載したテーブルとを統合して得られる、作物全体の識別情報を記載したテーブルを示す。本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、図１２に示すテーブルと、図１５に示すテーブルとを参照し、同一の作物に関する地上および地下情報を関連付け、作物全体の識別情報を記載したテーブルを作成する。
【0143】
情報処理装置１６１は、地上情報Ｕ０００１および地下情報Ｄ０００１を関連付け、作物全体を識別するための作物識別情報ＵＤ００１を樹木列Ｔ１に付与することができる。言い換えると、情報処理装置１６１は、属性が異なる地上部の点群データと地下部の地中センシングデータとを共通の座標系において統合することができる。樹木の幹部に関して、地上情報Ｕ０００１が付与された点群データの一部のデータ群と、地下情報Ｄ０００１が付与された地中センシングデータの一部のデータ群とが、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）において最も近接、類似、または一致し得る。この場合、情報処理装置１６１は、地上情報Ｕ０００１に共通する所定の地下情報を地下情報Ｄ０００１と決定し得る。同様に、情報処理装置１６１は、地上情報Ｕ０００２～Ｕ０００５と、地下情報Ｄ０００２～Ｄ０００５とをそれぞれ関連付け、作物識別情報ＵＤ００２～ＵＤ００５を樹木列Ｔ２～Ｔ５にそれぞれ付与することができる。情報処理装置１６１は、地上情報Ｕ０００２～Ｕ０００５に共通する所定の地下情報を地下情報Ｄ０００２～Ｄ０００５とそれぞれ決定し得る。
【0144】
情報処理装置１６１は、例えば樹木列Ｔ２に共通する組み合わせとして抽出した地上情報Ｕ０００２と地下情報Ｄ０００２とを紐づける。具体的には、情報処理装置１６１は、地上情報Ｕ０００２と地下情報Ｄ０００２とを、樹木列Ｔ２に関する複数の情報として紐づけることによって、作物識別情報ＵＤ００２を新たに付与する。これによって、樹木列Ｔ２が他の樹木列と区別される。情報処理装置１６１は、ある樹木列に共通する地上および地下情報の組み合わせが樹木列Ｔ１～Ｔ５のどの樹木列に対応するかどうかを、例えば、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における点群データまたは地中センシングデータの代表点（例えばデータ群の重心の位置）から原点までの距離に基づいて決定し得る。同様にして、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１、Ｔ３～Ｔ５に共通する組み合わせとして抽出した地上情報Ｕ０００１、Ｕ０００３～Ｕ０００５と地下情報Ｄ０００１、Ｄ０００３～Ｄ０００５とを紐づけ、樹木列Ｔ１、Ｔ３～Ｔ５に作物識別情報ＵＤ００１、ＵＤ００３～ＵＤ００５を付与する。情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５の作物識別情報ＵＤ００１～ＵＤ００５のそれぞれと、各識別情報に含まれる地上および地下情報とを関連付け、記憶装置に記憶し得る。
【0145】
本開示の実施形態における情報処理装置１６１は、関連付けられた地上情報および地下情報から、樹木列全体、また樹木列に含まれる１以上の樹木の形状またはサイズを推定し得る。関連付けられた地上情報および地下情報は、それぞれ、第１センサおよび第２センサによって検出された距離に基づいて得られたセンサデータである。情報処理装置１６１は、当該センサデータから、作物である樹木の形状またはサイズを推定する。例えば、情報処理装置１６１は、作物識別情報ＵＤ００１～ＵＤ００５のそれぞれに含まれる地上情報および地下情報の組み合わせのうち、作物識別情報ＵＤ００２に含まれる地上情報Ｕ０００２および地下情報Ｄ０００２に基づいて、樹木列Ｔ２のサイズまたは形状を推定し得る。具体的に説明すると、情報処理装置１６１は、記憶装置にアクセスし、樹木列Ｔ２に関連付けられた地上情報Ｕ０００２および地下情報Ｄ０００２、すなわち、地上情報Ｕ０００２を示す点群データ、および地下情報Ｄ０００２を示す地中センシングデータの３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における座標情報に基づいて、樹木列Ｔ２のサイズまたは形状を推定することができる。
【0146】
［１３．樹木の形状、サイズの推定］
ある一態様において、情報処理装置１６１は、自動走行による走行時に第１センサ（例えばＬｉＤＡＲセンサ）が取得した地上情報と、自動走行による走行時に第２センサ（例えば地中レーダ装置）が取得した地下情報とに基づいて、作物の形状、サイズ、または生育状態を推定する。
ある一態様において、情報処理装置１６１は、自動走行による走行時に第１センサ（例えばＬｉＤＡＲセンサ）が取得した地上情報と、自動走行による走行時に第２センサ（例えば地中レーダ装置）が取得した地下情報とに基づいて、作物の形状、サイズ、または生育状態を推定する。
【0147】
【0148】
図１８は、樹木列Ｔ２の一部の形状を模式的に示す図である。図１８には、１０本の樹木を含む樹木列Ｔ２（図１１参照）のうちの４本の樹木の部分が示されている。図１９は、樹木列Ｔ２に含まれる１つの樹木Ｔ２ａの外観を模式的に示す図である。情報処理装置１６１は、所定の樹木列に複数の樹木が含まれる場合、手動または自動で指定された複数の樹木のうちの１本の樹木を抽出し得る。例えば、樹木の指定は、ユーザが端末装置を操作することによって行われる。
【0149】
本開示の実施形態では、情報処理装置１６１は、所定の樹木列Ｔ２を示す点群データを、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表される仮想的なフィールドに展開することによって、図１８に示すような、地上部および地下部を含む樹木列Ｔ２の形状を把握することが可能である。情報処理装置１６１は、得られた樹木列Ｔ２の形状、および樹木列Ｔ２の形状を表すデータ群の座標に基づいて、樹木列Ｔ２に含まれる複数の樹木の中から少なくとも１本の樹木の形状を樹木単位で把握し得る。例えば、樹木Ｔ２ａがユーザによって指定されると、図１９に示すように、情報処理装置１６１は、地上部および地下部を含む、指定された樹木列Ｔ２の形状を樹木列Ｔ２の形状から抽出する。指定される樹木は、樹木列の端に位置する樹木であってもよいし、樹木列の端以外に位置する樹木であってもよい。情報処理装置１６１は、樹木Ｔ２ａを表す形状から、実際の樹木Ｔ２ａの例えばサイズ、形状を推定する。
【0150】
本開示の実施形態によれば、属性が異なる点群データと地中センシングデータとを統合し、樹木列または樹木単位で樹木列または樹木のサイズや形状を推定することが可能となる。
【0151】
＜樹木の地上部のサイズの推定＞
情報処理装置１６１は、例えば、樹木Ｔ２ａの形状から樹木Ｔ２ａの幹部の部分を認識し、幹部のサイズ（図１９に示す高さＨ１および幅Ｗ１）を求めることができる。あるいは、情報処理装置１６１は、樹木Ｔ２ａの形状から樹木Ｔ２ａの樹冠部の部分を認識し、樹冠部のサイズ（図１９に示す高さＨ２および幅Ｗ２）を求め得る。例えば、樹木Ｔ２ａの幹部の高さＨ１は、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における樹木Ｔ２ａの地上部の点群データのうちのＹ方向において最も下方に位置する反射点（例えば地面に相当する部分）から、樹冠部の点群データのうちのＹ方向において最も下方に位置する枝部分の反射点までの距離によって規定され得る。樹木Ｔ２ａの幹部の幅Ｗ１は、図１９に示すＸＹ平面の平行な幹部の断面の水平方向の距離によって規定され得る。なお、幹部の幅Ｗ１は、幹部の高さ方向（Ｙ方向）における水平方向（Ｘ方向）の幅または距離を水平方向において複数抽出し、抽出したそれらの幅の平均を算出することによって求められ得る。あるいは、幹部の幅Ｗ１は、地面から所定の高さに位置する幹部の水平方向の幅であってもよい。
情報処理装置１６１は、例えば、樹木Ｔ２ａの形状から樹木Ｔ２ａの幹部の部分を認識し、幹部のサイズ（図１９に示す高さＨ１および幅Ｗ１）を求めることができる。あるいは、情報処理装置１６１は、樹木Ｔ２ａの形状から樹木Ｔ２ａの樹冠部の部分を認識し、樹冠部のサイズ（図１９に示す高さＨ２および幅Ｗ２）を求め得る。例えば、樹木Ｔ２ａの幹部の高さＨ１は、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における樹木Ｔ２ａの地上部の点群データのうちのＹ方向において最も下方に位置する反射点（例えば地面に相当する部分）から、樹冠部の点群データのうちのＹ方向において最も下方に位置する枝部分の反射点までの距離によって規定され得る。樹木Ｔ２ａの幹部の幅Ｗ１は、図１９に示すＸＹ平面の平行な幹部の断面の水平方向の距離によって規定され得る。なお、幹部の幅Ｗ１は、幹部の高さ方向（Ｙ方向）における水平方向（Ｘ方向）の幅または距離を水平方向において複数抽出し、抽出したそれらの幅の平均を算出することによって求められ得る。あるいは、幹部の幅Ｗ１は、地面から所定の高さに位置する幹部の水平方向の幅であってもよい。
【0152】
図１９に示す樹冠部は、幹部の上に形成される枝および葉の層の部分に相当する。樹木Ｔ２ａの樹冠部の高さＨ２は、例えば、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における幹部の点群データのうちのＹ方向において最も上方に位置する反射点から、樹冠部の点群データのうちのＹ方向において最も上方に位置に位置する枝または葉の部分の反射点までの距離によって規定され得る。樹冠の幅Ｗ２は、樹冠部に含まれる枝または葉の部分の水平方向（Ｘ方向）の最大距離によって規定され得る。さらに、情報処理装置１６１は、樹木Ｔ２ａの高さＨ４を、幹部の高さＨ１と樹冠部の高さＨ２とを加算することによって求めてもよく、地面から樹冠部の最高点までの距離として求めてもよい。
【0153】
図１９には、ＸＹ平面に平行な樹木Ｔ２ａの断面における高さＨ１、Ｈ２、Ｈ４、幅Ｗ１およびＷ２が例示されているが、情報処理装置１６１は、ＹＺ平面またはＸＺ平面に平行な樹木Ｔ２ａの断面における幹部および／または樹冠部の高さ、幅を求めることが可能である。
【0154】
＜樹木の地下部のサイズの推定＞
情報処理装置１６１は、樹木Ｔ２ａの地上部と同様に、樹木Ｔ２ａの形状から樹木Ｔ２ａの根の部分（または根系）を認識し、根の部分のサイズ（図１９に示す深さＨ３および幅Ｗ３）を求め得る。例えば、樹木Ｔ２ａの根の深さＨ３は、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における地下部の地中センシングデータのうちの、地面に位置するデータ点から、Ｙ方向において最も下方に位置する根の部分のデータ点までのＹ方向の距離によって規定され得る。根の幅Ｗ３は、地中での根の水平方向（Ｘ方向）における最大距離によって規定され得る。
情報処理装置１６１は、樹木Ｔ２ａの地上部と同様に、樹木Ｔ２ａの形状から樹木Ｔ２ａの根の部分（または根系）を認識し、根の部分のサイズ（図１９に示す深さＨ３および幅Ｗ３）を求め得る。例えば、樹木Ｔ２ａの根の深さＨ３は、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における地下部の地中センシングデータのうちの、地面に位置するデータ点から、Ｙ方向において最も下方に位置する根の部分のデータ点までのＹ方向の距離によって規定され得る。根の幅Ｗ３は、地中での根の水平方向（Ｘ方向）における最大距離によって規定され得る。
【0155】
なお、ぶどう園の特性を考慮すると、樹木Ｔ２ａの直下またはその付近の地面が傾斜していたり、凸凹であったりする場合がある。このため、樹木Ｔ２ａの地上部の複数の点群データのうちの地面のデータ群に含まれる幾つかのデータの最小のＹ座標の平均を求めることによって、高さまたは深さの基準となる仮想的な地面の位置が推定されてもよい。
【0156】
樹木の幹部、樹冠部、および根の部分のそれぞれのサイズまたは形状の推定は、樹木単位または樹木列単位で実行され得る。例えば、樹木Ｔ２ａの幹部、樹冠部、および根の部分のそれぞれのサイズは、作物識別情報ＵＤ００２に関連する識別情報Ｕ０００２が付与された点群データを、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表される圃場を示すフィールドに展開することによって得られる樹木Ｔ２ａの形状から求まる特徴量に基づいて求めてもよいし、あるいは、樹木Ｔ２ａの形状のパターンマッチングによって求めてもよい。なお、樹木の幹部、樹冠部、および根の部分のそれぞれのサイズまたは形状の推定方法は、本明細書において例示する方法に限定されない。また、情報処理装置１６１は、作物識別情報ＵＤ００２に関連する識別情報Ｕ０００２が付与された点群データおよび／または識別情報Ｄ０００２が付与された地中センシングデータ群を、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表される圃場を示すフィールドに展開することによって得られる樹木Ｔ２ａの形状から求まる特徴量に基づいて樹木Ｔ２ａの生育状態を推定し得る。
【0157】
このようにして、圃場の作物の地上部および地下部を検知し、地上部および地下部のそれぞれから得られる情報に基づいて作物の状態を推定することができる。とりわけ、地上情報だけでは作物の状態を把握することが困難であるような場合であっても、地下情報を加味することによって作物の状態を総合的に把握することが可能となる。
【0158】
［１４．圃場マップの生成］
情報処理装置１６１は、地上情報と、地下情報とに基づいて、作物の形状を作成し、作成した作物の形状を、圃場を示すフィールドに展開することによって、走行経路（または目標経路）が設定される圃場マップを作成し得る。作成される作物の形状は、実際の作物の形状を再現したものに限定されず、作物の形状を模擬するもの、例えば作物の形状をデフォルメして得られる作物の概略的な形状であってもよい。
情報処理装置１６１は、地上情報と、地下情報とに基づいて、作物の形状を作成し、作成した作物の形状を、圃場を示すフィールドに展開することによって、走行経路（または目標経路）が設定される圃場マップを作成し得る。作成される作物の形状は、実際の作物の形状を再現したものに限定されず、作物の形状を模擬するもの、例えば作物の形状をデフォルメして得られる作物の概略的な形状であってもよい。
【0159】
情報処理装置１６１は、作物識別情報ＵＤ００１～ＵＤ００５にそれぞれ関連する地上部の複数の点群データを３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で表される仮想的なフィールドに展開することによって、樹木列Ｔ１～Ｔ５のそれぞれの形状を表す圃場マップを作成し得る。図２０に、圃場マップの一例が示されている。図示される圃場マップは、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における樹木列Ｔ１～Ｔ５の地上部の点群データの座標情報、相対距離、および方位などを反映している。さらに、圃場マップは、樹木列Ｔ１～Ｔ５の地下部の地中センシングデータ群の座標情報、相対距離、および方位などを反映し得る。
【0160】
情報処理装置１６１は、例えば、緯度および経度で表された作業車両１００の位置（つまり、車体位置）と、少なくとも第１センサによって得られた、作業車両１００から所定の作物までの距離とから、作物における緯度および経度を求め、作業車両１００の走行時に推定された作物に基づいて作成した作物の形状と、作物における緯度および経度とを対応付けた位置情報付き圃場マップを作成し得る。例えば、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５の形状、および樹木列Ｔ１～Ｔ５の緯度・経度の位置情報を含む位置情報付き圃場マップを作成する。情報処理装置１６１は、作業車両１００から樹木列Ｔ１～Ｔ５のそれぞれまでの距離と、ＧＮＳＳユニット１１０によって検出された車体の位置情報とに基づいて、３次元座標（ｕ２，ｖ２，ｗ２）における樹木列Ｔ１～Ｔ５の点群データの各データ点の座標を、３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における樹木列Ｔ１～Ｔ５の緯度・経度の位置情報に変換する。情報処理装置１６１は、変換した位置情報が示す位置に樹木列Ｔ１～Ｔ５の３次元の形状を配置することによって、３次元の位置情報付き圃場マップを作成し得る。なお、情報処理装置１６１は、樹木列Ｔ１～Ｔ５のそれぞれの２次元の形状を配置することによって、２次元の位置情報付き圃場マップを作成してもよい。
【0161】
前述した位置情報付き圃場マップは作業車両１００の自動走行に利用され得る。例えば、情報処理装置１６１または管理装置６００が、作成された位置情報付き圃場マップ上に走行予定経路を事前に生成してもよい。
【0162】
作業車両１００は、作成した位置情報付き圃場マップを使用して圃場内を自動走行してもよい。具体的に説明すると、図４に示す経路生成用のＥＣＵ１８５が位置情報付き圃場マップに基づき、予め定められた走行経路を意味する作業車両１００の走行予定経路を決定する。走行予定経路は、位置情報付き圃場マップに基づいて自動でＥＣＵ１８５によって決定されてもよいし、ユーザの操作によって設定されてもよい。
【0163】
図２１は、位置情報付き圃場マップに基づいて生成される、樹木列の幹分布を模式的に示す図である。図２１に例示される樹木列の２次元の幹分布において、各樹木の幹部が一定の大きさの円によって表現されている。このような２次元の幹分布を示すデータ群を「幹分布データ」と称する。幹分布データは、例えば個々の幹の中心の緯度・経度の位置情報を含み得る。幹分布データは、緯度・経度の位置情報に加えて、図１９に示す幹部の幅Ｗ１の情報を含み得る。ユーザが操作端末を利用して、例えば、隣り合う樹木の幹部の間の距離または幹部の位置情報などの、複数の樹木列の配置関係を示す情報を入力してもよい。入力された情報は、記憶装置または他の記憶媒体に記録される。
【0164】
図２１には、幹分布データに基づいて決定される走行予定経路Ｐも示されている。例えば、経路生成用のＥＣＵ１８５が、各樹木列に含まれる複数の樹木の幹部を繋いだ曲線を決定し得る。ＥＣＵ１８５は、例えば、隣り合う２つの樹木列（例えば、樹木列Ｔ１およびＴ２）のそれぞれに含まれる複数の樹木の幹部を繋いだ曲線の中央を通る曲線または折れ線を走行予定経路として決定する。制御装置１８０（図４参照）が、ＧＮＳＳユニットによって出力された位置情報が走行予定経路に一致するように操舵の制御を行うことができる。制御装置１８０は、隣り合う２つの樹木列の幹部曲線の中央に生成される走行予定経路を、作業車両１００の車体中心が通過するように厳密に制御しなくてよい。走行予定経路は、隣り合う２つの樹木列の幹部曲線の中央からシフトしていてもよい。
【0165】
なお、簡単のため、２次元の幹分布データに基づく走行予定経路の生成方法を示したが、ＥＣＵ１８５は、作成した位置情報付き圃場マップを用いて、樹木列に含まれる複数の樹木の幹部の点群データの各データ点の３次元の座標系（Ｘ，Ｙ，Ｚ）における座標に基づいて、走行予定経路を決定してもよい。
【0166】
作業車両１００は、幹分布データ、または圃場マップに基づき決定した走行予定経路に従って自動走行を行いながら、圃場内の任意の樹木列をセンシングしてもよい。作業車両１００は、自動走行を行いながら、ＬｉＤＡＲセンサ２２０が地上情報を取得し、さらに、地中レーダ装置１４０が地下情報を取得することによって、任意の樹木列を推定することが可能である。
【0167】
本開示の実施形態によれば、取得した樹木情報を仮想的なフィールドに展開して圃場マップを作成することが可能となる。この圃場マップは、情報の見える化に貢献し得、さらに、作業車両の自動走行のための走行予定経路の生成に利用され得る。
【0168】
図２２は、作物情報を推定するための推定方法の処理フローの概要を示すフローチャートである。本開示の実施形態における推定方法は、地上部の点群データおよび地下部の地中センシングデータを樹木列の側方単位で取得するステップＳ１０と、点群データおよび地中センシングデータに識別情報を付与するステップＳ２０と、作業車両が開始点から終了点までの走行を終了したか否かを判定するステップＳ３０と、点群データおよび地中センシングデータに座標変換処理を適用するステップＳ４０と、地上部の左および右側方部の点群データを関連付け、地上情報を生成するステップＳ５０と、地下部の左および右側方部の地中センシングデータを関連付け、地下情報を生成するステップＳ６０と、地上情報と地下情報とを統合して作物情報を推定するステップＳ７０とを包含する。各ステップにおける処理の詳細は、前述したとおりである。
【0169】
作業車両１００は、図２２に示すフローに従って、圃場に存在する１または複数の樹木列の作物情報を樹木列単位で推定することが可能である。あるいは、作業車両１００は、圃場に存在する１または複数の樹木列に含まれる複数の樹木のうちの着目する少なくとも１本以上の樹木の作物情報を推定することが可能である。１本の樹木の作物情報を推定する場合、例えば、作業車両のオペレータが樹木の左側方部および右側方部のセンシングデータの取得が完了したかどうかを決定してもよい。
【0170】
ステップＳ５０またはステップＳ６０の処理において、例えば、左側方部に関連する右側方部のデータが存在しない場合など、情報処理装置１６１が、左および右側方部のデータを関連付けできないときは、左および右側方部のデータのいずれか一方のデータを検出できなかったことを示すエラーメッセージを例えば作業車両１００の操作端末２００の画面に表示させてもよい。
【0171】
［１５．自動運転時の操舵制御］
以下、自動運転時の操舵制御の動作の例をより詳細に説明する。
以下、自動運転時の操舵制御の動作の例をより詳細に説明する。
【0172】
図２３は、制御装置１８０によって実行される自動運転時の操舵制御の動作の例を示すフローチャートである。制御装置１８０は、作業車両１００の走行中、図２３に示すステップＳ１２１からＳ１２５の動作を実行することにより、自動操舵を行う。速度に関しては、例えば予め設定された速度に維持される。制御装置１８０は、作業車両１００の走行中、情報処理装置１６１によって推定された作業車両１００の位置を示すデータを取得する（ステップＳ１２１）。次に、制御装置１８０は、作業車両１００の位置と、目標経路との位置偏差を算出する（ステップＳ１２２）。位置偏差は、その時点における作業車両１００の位置と、目標経路との距離を表す。制御装置１８０は、算出した位置偏差が予め設定された閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ１２３）。位置偏差が閾値を超える場合、制御装置１８０は、位置偏差が小さくなるように、駆動装置２４０に含まれる操舵装置の制御パラメータを変更することにより、操舵角を変更する。ステップＳ１２３において位置偏差が閾値を超えない場合、ステップＳ１２４の動作は省略される。続くステップＳ１２５において、制御装置１８０は、動作終了の指令を受けたか否かを判定する。動作終了の指令は、例えばユーザが遠隔操作で自動運転の停止を指示したり、作業車両１００が目的地に到達したりした場合に出され得る。動作終了の指令が出されていない場合、ステップＳ１２１に戻り、新たに推定された作業車両１００の位置に基づいて、同様の動作を実行する。制御装置１８０は、動作終了の指令が出されるまで、ステップＳ１２１からＳ１２５の動作を繰り返す。上記の動作は、制御装置１８０におけるＥＣＵ１８２、１８４によって実行される。
【0173】
図２３に示す例では、制御装置１８０は、情報処理装置１６１が推定した作業車両１００の位置と目標経路との位置偏差のみに基づいて駆動装置２４０を制御するが、方位偏差もさらに考慮して制御してもよい。例えば、制御装置１８０は、情報処理装置１６１が推定した作業車両１００の向き、あるいは、ＩＭＵを有するＧＮＳＳユニット１１０によって特定された作業車両１００の向きと、目標経路の方向との角度差である方位偏差が予め設定された閾値を超える場合に、その偏差に応じて駆動装置２４０の操舵装置の制御パラメータ（例えば操舵角）を変更してもよい。
【0174】
【0175】
図２４Ａは、目標経路Ｐに沿って走行する作業車両１００の例を示す図である。図２４Ｂは、目標経路Ｐから右にシフトした位置にある作業車両１００の例を示す図である。図２４Ｃは、目標経路Ｐから左にシフトした位置にある作業車両１００の例を示す図である。図２４Ｄは、目標経路Ｐに対して傾斜した方向を向いている作業車両１００の例を示す図である。これらの図において、目標経路に沿って基準線が設定され、目標経路上に基準点が設定されている。例えば情報処理装置１６１によって推定された作業車両１００の位置および向きを示すポーズが、ｒ（ｘ，ｙ，θ）と表現されている。（ｘ，ｙ）は、ワールド座標系であるＸＹ座標系における作業車両１００の基準点の位置を表す座標である。図２４Ａから図２４Ｄに示す例において、作業車両１００の基準点はキャビン上のＧＮＳＳアンテナが設置された位置にあるが、この基準点の位置は任意である。θは、作業車両１００の推定または計測された向きを表す角度である。図示されている例においては、目標経路ＰがＹ軸に平行であるが、一般的には目標経路ＰはＹ軸に平行であるとは限らない。
【0176】
図２４Ａに示すように、作業車両１００の位置および向きが目標経路Ｐから外れていない場合には、制御装置１８０は、作業車両１００の操舵角および速度を変更せずに維持する。
【0177】
図２４Ｂに示すように、作業車両１００の位置が目標経路Ｐから右側にシフトしている場合には、制御装置１８０は、作業車両１００の走行方向が左寄りに傾き、目標経路Ｐに近付くように操舵角を変更する。このとき、操舵角に加えて速度も併せて変更してもよい。操舵角の大きさは、例えば位置偏差Δｘの大きさに応じて調整され得る。
【0178】
図２４Ｃに示すように、作業車両１００の位置が目標経路Ｐから左側にシフトしている場合には、制御装置１８０は、作業車両１００の走行方向が右寄りに傾き、目標経路Ｐに近付くように操舵角を変更する。この場合も、操舵角に加えて速度も併せて変更してもよい。操舵角の変化量は、例えば位置偏差Δｘの大きさに応じて調整され得る。
【0179】
図２４Ｄに示すように、作業車両１００の位置は目標経路Ｐから大きく外れていないが、向きが目標経路Ｐの方向とは異なる場合は、制御装置１８０は、方位偏差Δθが小さくなるように操舵角を変更する。この場合も、操舵角に加えて速度も併せて変更してもよい。操舵角の大きさは、例えば位置偏差Δｘおよび方位偏差Δθのそれぞれの大きさに応じて調整され得る。例えば、位置偏差Δｘの絶対値が小さいほど方位偏差Δθに応じた操舵角の変化量を大きくしてもよい。位置偏差Δｘの絶対値が大きい場合には、目標経路Ｐに戻るために操舵角を大きく変化させることになるため、必然的に方位偏差Δθの絶対値が大きくなる。逆に、位置偏差Δｘの絶対値が小さい場合には、方位偏差Δθをゼロに近づけることが必要である。このため、操舵角を決定するための方位偏差Δθの重み（すなわち制御ゲイン）を相対的に大きくすることが妥当である。
【0180】
作業車両１００の操舵制御および速度制御には、ＰＩＤ制御またはＭＰＣ制御（モデル予測制御）などの制御技術が適用され得る。これらの制御技術を適用することにより、作業車両１００を目標経路Ｐに近付ける制御を滑らかにすることができる。
【0181】
本明細書は、以下の項目に記載の解決手段を開示している。
【0182】
［項目１］
圃場の作物を検知する作物検知システムであって、
前記作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、
前記作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、
前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の地上部と、前記作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、
を備える作物検知システム。
圃場の作物を検知する作物検知システムであって、
前記作物の地上部に関する情報である地上情報を検出する第１センサと、
前記作物の地下部に関する情報である地下情報を検出する第２センサと、
前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の地上部と、前記作物の地下部とを合わせた作物を推定する情報処理装置と、
を備える作物検知システム。
【0183】
［項目２］
前記情報処理装置は、
前記第１センサが検出した複数の地上情報およびと、前記第２センサが検出した複数の地下情報とを参照し、前記複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出し、
抽出した前記所定の地中情報と、前記所定の地上情報とを関連付け、
関連付けられた前記所定の地上情報および前記所定の地下情報から、前記作物を推定する、項目１に記載の作物検知システム。
前記情報処理装置は、
前記第１センサが検出した複数の地上情報およびと、前記第２センサが検出した複数の地下情報とを参照し、前記複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する所定の地下情報を抽出し、
抽出した前記所定の地中情報と、前記所定の地上情報とを関連付け、
関連付けられた前記所定の地上情報および前記所定の地下情報から、前記作物を推定する、項目１に記載の作物検知システム。
【0184】
［項目３］
前記関連付けられた所定の地上情報および前記所定の地下情報は、それぞれ、前記第１センサおよび前記第２センサによって検出された距離から得られたセンシングデータであり、
前記情報処理装置は、前記センシングデータから、前記作物の寸法を推定する、項目２に記載の作物検知システム。
前記関連付けられた所定の地上情報および前記所定の地下情報は、それぞれ、前記第１センサおよび前記第２センサによって検出された距離から得られたセンシングデータであり、
前記情報処理装置は、前記センシングデータから、前記作物の寸法を推定する、項目２に記載の作物検知システム。
【0185】
［項目４］
前記情報処理装置は、前記地上情報と前記地下情報とに基づいて、前記作物の形状を作成し、作成した前記作物の形状を、前記圃場を示すフィールドに展開することによって、圃場マップを作成する、項目２または３に記載の作物検知システム。
前記情報処理装置は、前記地上情報と前記地下情報とに基づいて、前記作物の形状を作成し、作成した前記作物の形状を、前記圃場を示すフィールドに展開することによって、圃場マップを作成する、項目２または３に記載の作物検知システム。
【0186】
［項目５］
前記第１センサおよび第２センサは、単一の農業機械に搭載される、あるいは複数の農業機械に別個搭載される、項目１から４のいずれか１項に記載の作物検知システム。
前記第１センサおよび第２センサは、単一の農業機械に搭載される、あるいは複数の農業機械に別個搭載される、項目１から４のいずれか１項に記載の作物検知システム。
【0187】
［項目６］
前記第１センサは、農業機械の周辺に設定された測定範囲に存在する前記作物の地上部までの距離を前記地上情報として検出する測距センサ、または、前記測定範囲に存在する前記作物の地上部の画像を前記地上情報として検出するカメラであり、
前記第２センサは、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を前記地下情報として検出する測距センサである、項目１から３のいずれか１項に記載の作物検知システム。
前記第１センサは、農業機械の周辺に設定された測定範囲に存在する前記作物の地上部までの距離を前記地上情報として検出する測距センサ、または、前記測定範囲に存在する前記作物の地上部の画像を前記地上情報として検出するカメラであり、
前記第２センサは、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を前記地下情報として検出する測距センサである、項目１から３のいずれか１項に記載の作物検知システム。
【0188】
［項目７］
前記第１センサにおける前記測距センサは、レーザパルスを射出することで、前記測定範囲に存在する前記作物の地上部までの距離を検出するＬｉＤＡＲセンサである、項目６に記載の作物検知システム。
前記第１センサにおける前記測距センサは、レーザパルスを射出することで、前記測定範囲に存在する前記作物の地上部までの距離を検出するＬｉＤＡＲセンサである、項目６に記載の作物検知システム。
【0189】
［項目８］
前記第２センサは、電磁波を送信することで、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を検出する地中レーダ装置である、項目６または７に記載の作物検知システム。
前記第２センサは、電磁波を送信することで、前記測定範囲に存在する前記作物の地下部までの距離を検出する地中レーダ装置である、項目６または７に記載の作物検知システム。
【0190】
［項目９］
前記農業機械は、
前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットと、
予め定められた走行経路に前記測位ユニットによって出力された前記位置が一致するように操舵の制御を行う制御装置と、
を備える、項目６から８のいずれか１項に記載の作物検知システム。
前記農業機械は、
前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットと、
予め定められた走行経路に前記測位ユニットによって出力された前記位置が一致するように操舵の制御を行う制御装置と、
を備える、項目６から８のいずれか１項に記載の作物検知システム。
【0191】
［項目１０］
前記情報処理装置は、前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の形状を作成し、作成した前記作物の形状を、前記圃場を示すフィールドに展開することによって、前記走行経路が設定される圃場マップを作成する、項目９に記載の作物検知システム。
前記情報処理装置は、前記地上情報と、前記地下情報とに基づいて、前記作物の形状を作成し、作成した前記作物の形状を、前記圃場を示すフィールドに展開することによって、前記走行経路が設定される圃場マップを作成する、項目９に記載の作物検知システム。
【0192】
［項目１１］
前記農業機械は、自動走行を制御する制御装置を備え、
前記情報処理装置は、前記自動走行による走行時に前記第１センサが取得した前記地上情報と、前記自動走行による走行時に前記第２センサが取得した前記地下情報とに基づいて、前記作物を推定する、項目６から１０のいずれか１項に記載の作物検知システム。
前記農業機械は、自動走行を制御する制御装置を備え、
前記情報処理装置は、前記自動走行による走行時に前記第１センサが取得した前記地上情報と、前記自動走行による走行時に前記第２センサが取得した前記地下情報とに基づいて、前記作物を推定する、項目６から１０のいずれか１項に記載の作物検知システム。
【0193】
［項目１２］
前記農業機械は、前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットを備え、
前記情報処理装置は、
緯度および経度で表された前記車体位置と、少なくとも前記第１センサによって得られた、前記農業機械から前記所定の作物までの距離とから、前記作物における緯度および経度を求め、前記農業機械の走行時に推定された前記作物に基づいて作成した前記作物の形状と、前記作物における緯度および経度とを対応付けた圃場マップを作成する、項目２または３に記載の作物検知システム。
前記農業機械は、前記農業機械の位置である車体位置を出力する測位ユニットを備え、
前記情報処理装置は、
緯度および経度で表された前記車体位置と、少なくとも前記第１センサによって得られた、前記農業機械から前記所定の作物までの距離とから、前記作物における緯度および経度を求め、前記農業機械の走行時に推定された前記作物に基づいて作成した前記作物の形状と、前記作物における緯度および経度とを対応付けた圃場マップを作成する、項目２または３に記載の作物検知システム。
【0194】
［項目１３］
表示装置をさらに備え、
前記情報処理装置が、前記複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する前記所定の地下情報を抽出できないと判断した場合、前記所定の地下情報を抽出できないことを通知するためのメッセージを前記表示装置に表示させる、項目２に記載の作物検知システム。
表示装置をさらに備え、
前記情報処理装置が、前記複数の地上情報のうち所定の地上情報に共通する前記所定の地下情報を抽出できないと判断した場合、前記所定の地下情報を抽出できないことを通知するためのメッセージを前記表示装置に表示させる、項目２に記載の作物検知システム。
【0195】
［項目１４］
前記地中レーダ装置は、前記農業機械の前部に設けられ、
前記農業機械の後部に設けられた他の地中レーダ装置をさらに備える、項目１から１３のいずれか１項に記載の作物検知システム。
前記地中レーダ装置は、前記農業機械の前部に設けられ、
前記農業機械の後部に設けられた他の地中レーダ装置をさらに備える、項目１から１３のいずれか１項に記載の作物検知システム。
【0196】
［項目１５］
項目１から１４のいずれか１項目に記載の作物検知システムと、
農業機械を走行させる駆動装置と、
を備える農業機械。
項目１から１４のいずれか１項目に記載の作物検知システムと、
農業機械を走行させる駆動装置と、
を備える農業機械。
【0197】
［項目１６］
前記地面に対して対地作業を行う作業機を備え、
前記地中レーダ装置は前記作業機に取り付けられている、項目１５に記載の農業機械。
前記地面に対して対地作業を行う作業機を備え、
前記地中レーダ装置は前記作業機に取り付けられている、項目１５に記載の農業機械。
【産業上の利用可能性】
【0198】
本開示の技術は、例えばトラクタ、収穫機、田植機、乗用管理機、野菜移植機、草刈機、播種機、施肥機、または農業用ロボットなどの農業機械の操作に適用することができる。
【符号の説明】
【0199】
５０・・・ＧＮＳＳ衛星、６０・・・基準局、８０・・・ネットワーク、１００・・・作業車両、１０１・・・車両本体、１０２・・・原動機（エンジン）、１０３・・・変速装置（トランスミッション）、１０４・・・車輪、１０５・・・キャビン、１０６・・・操舵装置、１０７・・・運転席、１０８・・・連結装置、１１０・・・測位装置、１１１・・・ＧＮＳＳ受信機、１１２・・・ＲＴＫ受信機、１１５・・・慣性計測装置（ＩＭＵ）、１１６・・・処理回路、１２０・・・カメラ、１３０・・・障害物センサ、１４０・・・地中レーダ装置、１４１・・・アンテナユニット、１５０・・・センサ群、１５２・・・ステアリングホイールセンサ、１５４・・・切れ角センサ、１５６・・・回転センサ、１６０・・・制御システム、１６１・・・処理装置、１７０・・・記憶装置、１８０・・・制御装置、１８１～１８５・・・ＥＣＵ、１９０・・・通信装置、２００・・・操作端末、２１０・・・操作スイッチ群、２２０・・・ＬｉＤＡＲセンサ、２４０・・・駆動装置、２５０・・・受信機、３００・・・作業機、３４０・・・駆動装置、３８０・・・制御装置、３９０・・・通信装置、４００・・・端末装置、６００・・・管理装置
【図1】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7A】
【図7B】
【図7C】
【図8A】
【図8B】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
【図15】
【図16】
【図17】
【図18】
【図19】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24A】
【図24B】
【図24C】
【図24D】