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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B2)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-12-22
(45)【発行日】2024-01-05
(54)【発明の名称】農業用ロボット
(51)【国際特許分類】
A01D 46/30 20060101AFI20231225BHJP
G06T 7/00 20170101ALI20231225BHJP
【ＦＩ】
A01D46/30
G06T7/00 350B
【請求項の数】
8
(21)【出願番号】P 2020109081
(22)【出願日】2020-06-24
(65)【公開番号】P2022006700
(43)【公開日】2022-01-13
【審査請求日】2022-06-22
(73)【特許権者】
【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】110003041
【氏名又は名称】安田岡本弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】江戸 俊介
(72)【発明者】
【氏名】坂野 倫祥
(72)【発明者】
【氏名】宮本 惇平
【審査官】吉田 英一
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０１８／２１１６２１（ＷＯ，Ａ１）
【文献】国際公開第００／０５７１２９（ＷＯ，Ａ１）
【文献】Yang-Yang Zheng, Jianlei Kong, Xue-bo Jin, Tingli Su, Ming-Jun Nie, and Yuting Bai，Real-Time Vegetables Recognition System based on Deep Learning Network for Agricultural Robots，2018 Chinese Automation Congress (CAC)，2018年11月30日，pp. 2223 - 2228
【文献】佐藤治、高橋伸弥、横道政裕、福嶋浩紀，機械学習を用いたスイカ果実検出，第３８回計測自動制御学会九州支部学術講演会予稿集，日本，公益社団法人計測自動制御学会九州支部，2019年11月30日，pp. 17 - 20
【文献】Inkyu Sa, Zongyuan Ge, Feras Dayoub, Ben Upcroft, Tristan Perez and Chris McCool，DeepFruits: A Fruit Detection System Using Deep Neural Networks，Sensors，2016年08月03日，Vol. 16, No. 8，1222
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ａ０１Ｄ ４６／３０
Ｇ０６Ｔ ７／００
ＩＥＥＥ Ｘｐｌｏｒｅ
ＪＳＴＰｌｕｓ（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
ＪＳＴ７５８０（ＪＤｒｅａｍＩＩＩ）
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
走行体と、前記走行体に設けられ、作物に関する作業を行う作業部と、
前記走行体に設けられた光学式センサと、
前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物を推定する作物推定部と、
を備え、
前記作物推定部は、前記センシングデータから得られた作物の表面状態である当該作物の模様を構成する線の間隔、線の角度、線の繋がり、線の形状、線の配列パターンのいずれかから作物を推定し、前記推定した作物の前記模様として表れた線から、前記作物の姿勢を推定する農業用ロボット。
【請求項2】
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された作物に関し、前記作物の特徴部分と前記作物の模様の線とに基づいて、前記作物の姿勢を推定する請求項１に記載の農業用ロボット。
【請求項3】
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された前記作物の模様の線の向きに基づいて、前記姿勢を推定する請求項１又は２に記載の農業用ロボット。
【請求項4】
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された前記作物の模様の線の長さに基づいて、前記姿勢を推定する請求項１～３のいずれかに記載の農業用ロボット。
【請求項5】
前記作物推定部は、前記作物の特徴部分と前記模様との位置関係に基づいて、前記姿勢を推定する請求項１～４のいずれかに記載の農業用ロボット。
【請求項6】
前記作物推定部は、前記センシングデータに基づいて作物の輪郭と、前記作物の周囲に関して前記推定した作物の表面を隠す障害物とを推定する請求項１～５のいずれかに記載の農業用ロボット。
【請求項7】
前記作業部は、前記作物推定部で推定した前記障害物を、前記作物から遠ざける作業を行う請求項６に記載の農業用ロボット。
【請求項8】
前記作物と前記作物の表面状態との関係を、深層学習することで表面状態モデルを生成するモデル生成部を備えている請求項１～７のいずれかに記載の農業用ロボット。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、農業用ロボットに関する。
【背景技術】
【0002】
従来、特許文献１に開示された農業用ロボットが知られている。
特許文献１に開示された農業用ロボットは、走行体に作物の収穫を行うことが可能なマニピュレータが設けられている。
特許文献１に開示された農業用ロボットは、走行体に作物の収穫を行うことが可能なマニピュレータが設けられている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】特開２０１１－２２９４０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
さて、スイカ、メロン、カボチャ等の作物は様々なところで栽培（作付け）されるのが一般的である。農業用ロボットで作業を行うにあたって、適正に作物の姿勢を把握することが難しいのが実情である。
本発明は、作物の姿勢を簡単に把握することができる農業用ロボットを提供することを目的とする。
本発明は、作物の姿勢を簡単に把握することができる農業用ロボット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】
【0005】
農業用ロボットは、走行体と、前記走行体に設けられ、作物に関する作業を行う作業部と、前記走行体に設けられた光学式センサと、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物を推定する作物推定部と、を備え、前記作物推定部は、前記センシングデータから得られた作物の表面状態である当該作物の模様を構成する線の間隔、線の角度、線の繋がり、線の形状、線の配列パターンのいずれかから作物を推定し、前記推定した作物の前記模様として表れた線から、前記作物の姿勢を推定する。
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された作物に関し、前記作物の特徴部分と前記作物の模様の線とに基づいて、前記作物の姿勢を推定する。
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された作物に関し、前記作物の特徴部分と前記作物の模様の線とに基づいて、前記作物の姿勢を推定する。
【0006】
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された前記作物の模様の線の向きに基づいて、前記姿勢を推定する。
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された前記作物の模様の線の長さに基づいて、前記姿勢を推定する。
前記作物推定部は、前記作物の特徴部分と前記模様との位置関係に基づいて、前記姿勢を推定する。
前記作物推定部は、前記センシングデータで示された前記作物の模様の線の長さに基づいて、前記姿勢を推定する。
前記作物推定部は、前記作物の特徴部分と前記模様との位置関係に基づいて、前記姿勢を推定する。
【0007】
前記作物推定部は、前記センシングデータに基づいて作物の輪郭と、前記作物の周囲に関して前記推定した作物の表面を隠す障害物とを推定する。
前記作業部は、前記作物推定部で推定した前記障害物を、前記作物から遠ざける作業を行う。
前記作物と前記作物の表面状態との関係を、深層学習することで表面状態モデルを生成するモデル生成部を備えている。
前記作業部は、前記作物推定部で推定した前記障害物を、前記作物から遠ざける作業を行う。
前記作物と前記作物の表面状態との関係を、深層学習することで表面状態モデルを生成するモデル生成部を備えている。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、作物の姿勢を簡単に把握することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】農業用ロボットの側面図である。
【図2】作業姿勢の状態の農業用ロボットの側面図である。
【図3】機体及びマニピュレータの斜視図である。
【図4】機体及びマニピュレータの側面図である。
【図5】走行装置の平面図である。
【図6】走行装置の側面図である。
【図7】ロボットハンドの一部拡大図である。
【図8】農業用ロボットの支援システムの全体図である。
【図9】農業用ロボットを施設で走行させたルートを示す図である。
【図10】農業用ロボットにて作物に対して作業を行う様子を示す図である。
【図11】センシングデータＨ１１と部分データＨ１３との関係を示す図である。
【図12】部分データＨ１３の一例を示す図である。
【図13】表面状態モデルとデータとの関係を示す図である。
【図14A】特徴部分として、へたを抽出した状態を示す図である。
【図14B】特徴部分として、へそを抽出した状態を示す図である。
【図14C】特徴部分として、へた及びへそを抽出した状態を示す図である。
【図15A】作物の第１姿勢を示す図である。
【図15B】作物の第２姿勢を示す図である。
【図15C】作物の第３姿勢を示す図である。
【図16A】作物の模様を示す線が上下方向（垂直方向）に延びている状態を示す図である。
【図16B】作物の模様を示す線が左右方向（水平方向）に延びている状態を示す図である。
【図17A】作物の模様が標準的な長さ以下である場合を示す図である。
【図17B】作物の模様が標準的な長さを超えている場合を示す図である。
【図18A】作物のへたを中心として、複数の線の長さの手前側が長く、奥側が短い場合を示す図である。
【図18B】作物のへたを中心として、複数の線の長さの手前側が短く、奥側が長い場合を示す図である。
【図19A】部分画像Ｈ１６において作物の輪郭の一部が見えている状態を示す図である。
【図19C】部分画像Ｈ１６において作物の輪郭が見えていない状態を示す図である。
【図20】障害物を作物から遠ざける作業を説明する説明図である。
【図21】施設園芸の施設の内部の概略図である。
【図22】施設園芸の施設の平面の概略図である。
【図23】作物の栽培初期の施設園芸の施設の内部の斜視図である。
【図24】作物の栽培中期又は後期の施設園芸の施設の内部の斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明の一実施形態について、図面を適宜参照しつつ説明する。
図１、図２は、農業用ロボット１を例示している。農業用ロボット１は、図２１～図２４に示すようなハウス等の施設園芸、植物工場等の施設において、栽培される作物２に対して作業（農作業）を行うロボットである。農業用ロボット１は、例えば、スイカ、メロン、カボチャ等の比較的重量のある作物２である重量野菜、果実等に対して作業を行う。
図１、図２は、農業用ロボット１を例示している。農業用ロボット１は、図２１～図２４に示すようなハウス等の施設園芸、植物工場等の施設において、栽培される作物２に対して作業（農作業）を行うロボットである。農業用ロボット１は、例えば、スイカ、メロン、カボチャ等の比較的重量のある作物２である重量野菜、果実等に対して作業を行う。
【0011】
まず、施設園芸の施設（施設園芸施設）を例にとり、施設について説明する。
図２１～図２４に示すように、施設１００は、当該施設１００を構成する構造物として、ハウス１０１と、ハウス１０１の内部に設置された機器１０２とを備えている。
ハウス１０１は、フレーム１１０と、被覆材１１１とを含んでいる。フレーム１１０は、例えば、Ｉ形鋼、Ｈ形鋼、Ｃ形鋼、角形鋼、丸形鋼等の様々な鋼材を組み合わせて、施設１００の躯体を構成していて、複数の支柱部材１１０Ａと、複数の連結部材１１０Ｂとを含んでいる。図２１～図２３に示すように、複数の支柱部材１１０Ａは、地面等から起立した部材であって、横方向Ｘ１に所定の間隔で設置され且つ縦方向Ｙ１に所定の間隔で設置されている。
図２１～図２４に示すように、施設１００は、当該施設１００を構成する構造物として、ハウス１０１と、ハウス１０１の内部に設置された機器１０２とを備えている。
ハウス１０１は、フレーム１１０と、被覆材１１１とを含んでいる。フレーム１１０は、例えば、Ｉ形鋼、Ｈ形鋼、Ｃ形鋼、角形鋼、丸形鋼等の様々な鋼材を組み合わせて、施設１００の躯体を構成していて、複数の支柱部材１１０Ａと、複数の連結部材１１０Ｂとを含んでいる。図２１～図２３に示すように、複数の支柱部材１１０Ａは、地面等から起立した部材であって、横方向Ｘ１に所定の間隔で設置され且つ縦方向Ｙ１に所定の間隔で設置されている。
【0012】
連結部材１１０Ｂは、横方向Ｘ１に離れた複数の支柱部材１１０Ａの上端を互いに連結する。また、連結部材１１０Ｂは、縦方向Ｙ１に離れた複数の支柱部材１１０Ａを互いに連結する。
被覆材１１１は、少なくとも太陽光を取り入れ可能な透光性を有する部材であって、合成樹脂、ガラス等で構成されている。被覆材１１１は、例えば、フレーム１１０の外側か
ら当該フレーム１１０の全体を覆っている。言い換えれば、被覆材１１１は、支柱部材１１０Ａの外側、連結部材１１０Ｂの外側に配置されている。
被覆材１１１は、少なくとも太陽光を取り入れ可能な透光性を有する部材であって、合成樹脂、ガラス等で構成されている。被覆材１１１は、例えば、フレーム１１０の外側か
ら当該フレーム１１０の全体を覆っている。言い換えれば、被覆材１１１は、支柱部材１１０Ａの外側、連結部材１１０Ｂの外側に配置されている。
【0013】
機器１０２は、作物２を栽培する際に使用する様々な機器であって、ハウス１０１内の温度、湿度、空気流動等を調整することができる機器である。詳しくは、機器１０２は、換気扇１０２Ａ、循環扇１０２Ｂ、熱交換装置１０２Ｃ等である。図２１、図２２に示すように、換気扇１０２Ａは、ハウス１０１の出入口１３０側に設置され、外部の空気をハウス１０１内の空気を外部に排出したり、外部の空気をハウス１０１内に取り入れる。
循環扇１０２Ｂは、ハウス１０１内に設置されていて、ハウス１０１内の空気を所定の方向に循環させる。熱交換装置１０２Ｃはハウス１０１の温度を変更可能な装置であり、例えば、ヒートポンプ構成されている。上述した機器１０２は、一例であり、灌水機器、照明機器、噴霧機器などであってもよいし限定されない。
循環扇１０２Ｂは、ハウス１０１内に設置されていて、ハウス１０１内の空気を所定の方向に循環させる。熱交換装置１０２Ｃはハウス１０１の温度を変更可能な装置であり、例えば、ヒートポンプ構成されている。上述した機器１０２は、一例であり、灌水機器、照明機器、噴霧機器などであってもよいし限定されない。
【0014】
農業用ロボット１は、施設１００内において、栽培場所１０５で栽培された作物２に対して様々な農作業、例えば、作物２の収穫、肥料散布、農薬散布などの農作業を行う。農業用ロボット１は、自立型のロボットである。
図１～図８は、農業用ロボット１を示している。図８は、農業用ロボットの支援システムを示している。
図１～図８は、農業用ロボット１を示している。図８は、農業用ロボットの支援システムを示している。
【0015】
以下、農業用ロボット１及び農業用ロボットの支援システムについて詳しく説明する。以下の説明において、図１、図２に矢印Ａ１で示す方向を前方、矢印Ａ２で示す方向を後方、矢印Ａ３で示す方向を前後方向として説明する。したがって、図２に矢印Ｂ１で示す方向（図１の手前側）が左方であり、図２に矢印Ｂ２で示す方向（図１の奥側）が右方である。また、前後方向Ａ３に直交する水平方向を機体幅方向（図２の矢印Ｂ３方向）として説明する。
【0016】
図１に示すように、農業用ロボット１は、自律走行する走行体３を有している。走行体３は、機体６と、機体６を走行可能に支持する走行装置７とを有している。
図３、図４に示すように、機体６は、メインフレーム６Ａと、原動機フレーム６Ｂとを有している。メインフレーム６Ａは、機体幅方向Ｂ３で間隔をあけて配置された一対の第１フレーム６Ａａと、各第１フレーム６Ａａの下方に間隔をあけて配置された一対の第２フレーム６Ａｂとを有している。第１フレーム６Ａａと第２フレーム６Ａｂとは、複数の縦フレーム６Ａｃによって連結されている。縦フレーム６Ａｃは、左の第１フレーム６Ａａと左の第２フレーム６Ａｂとの前部間、右の第１フレーム６Ａａと右の第２フレーム６Ａｂとの前部間、左の第１フレーム６Ａａと左の第２フレーム６Ａｂとの後部間、右の第１フレーム６Ａａと右の第２フレーム６Ａｂとの後部間に設けられている。
図３、図４に示すように、機体６は、メインフレーム６Ａと、原動機フレーム６Ｂとを有している。メインフレーム６Ａは、機体幅方向Ｂ３で間隔をあけて配置された一対の第１フレーム６Ａａと、各第１フレーム６Ａａの下方に間隔をあけて配置された一対の第２フレーム６Ａｂとを有している。第１フレーム６Ａａと第２フレーム６Ａｂとは、複数の縦フレーム６Ａｃによって連結されている。縦フレーム６Ａｃは、左の第１フレーム６Ａａと左の第２フレーム６Ａｂとの前部間、右の第１フレーム６Ａａと右の第２フレーム６Ａｂとの前部間、左の第１フレーム６Ａａと左の第２フレーム６Ａｂとの後部間、右の第１フレーム６Ａａと右の第２フレーム６Ａｂとの後部間に設けられている。
【0017】
左の第１フレーム６Ａａと右の第１フレーム６Ａａとは、第１フレーム６Ａａ間に配置された第１横フレーム６Ａｄ～第５横フレーム６Ａｈによって連結されている。第１横フレーム６Ａｄ～第５横フレーム６Ａｈは、第１フレーム６Ａａの前端から後端にわたって前後方向Ａ３で間隔をあけて並行状に配置されている。
第２フレーム６Ａｂの前部同士は、第６横フレーム６Ａｊによって連結され、第２フレーム６Ａｂの後部同士は、第７横フレーム６Ａｋによって連結されている。
第２フレーム６Ａｂの前部同士は、第６横フレーム６Ａｊによって連結され、第２フレーム６Ａｂの後部同士は、第７横フレーム６Ａｋによって連結されている。
【0018】
原動機フレーム６Ｂは、メインフレーム６Ａの下方側に配置されている。原動機フレーム６Ｂは、前フレーム６Ｂａと、後フレーム６Ｂｂと、複数の連結フレーム６Ｂｃと、複数の取付フレーム６Ｂｄとを有している。前フレーム６Ｂａは、上部が、左及び右の第２フレーム６Ａｂの前部に取り付けられている。後フレーム６Ｂｂは、上部が、左及び右の第２フレーム６Ａｂの前部に取り付けられている。複数の連結フレーム６Ｂｃは、前フレーム６Ｂａと後フレーム６Ｂｂの下部間を連結している。複数の取付フレーム６Ｂｄは、連結フレーム６Ｂｃの前後方向Ａ３中央部に固定されている。
【0019】
図４に示すように、取付フレーム６Ｂｄには、原動機（エンジン）Ｅ１が取り付けられている。原動機Ｅ１には、油圧ポンプＰ１が取り付けられている。油圧ポンプＰ１は、原動機Ｅ１で駆動される。また、原動機フレーム６Ｂには、油圧ポンプＰ１から吐出する作動油を貯留する作動油タンク（図示省略）が搭載されている。
図５に示すように、メインフレーム６Ａ（機体６）には、走行装置７を制御する複数のコントロールバルブ（第１コントロールバルブＣＶ１～第４コントロールバルブＣＶ４）が搭載されている。
図５に示すように、メインフレーム６Ａ（機体６）には、走行装置７を制御する複数のコントロールバルブ（第１コントロールバルブＣＶ１～第４コントロールバルブＣＶ４）が搭載されている。
【0020】
図１、図２、図５に示すように、走行装置７は、４輪の車輪８を有する車輪型（４輪型）の走行装置７で構成されている。詳しくは、走行装置７は、機体６前部の左側に配置された第１車輪８Ｌａ（左前輪）と、機体６前部の右側に配置された第２車輪８Ｒａ（右前輪）と、機体６後部の左側に配置された第３車輪８Ｌｂ（左後輪）と、機体６後部の右側に配置された第４車輪８Ｒｂ（右後輪）とを備えている。なお、走行装置７は、少なくとも３輪の車輪８を有する車輪型走行装置で構成されていてもよい。また、走行装置７は、クローラ型の走行装置であってもよい。
【0021】
走行装置７は、車輪８を支持する車輪支持体９を有している。車輪支持体９は、車輪８に対応する数設けられている。つまり、走行装置７は、第１車輪８Ｌａを支持する第１車輪支持体９Ｌａ、第２車輪８Ｒａを支持する第２車輪支持体９Ｒａ、第３車輪８Ｌｂを支持する第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂを支持する第４車輪支持体９Ｒｂを有している。
【0022】
図５、図６に示すように、車輪支持体９は、走行フレーム１０と、操向シリンダＣ１と、第１昇降シリンダＣ２と、第２昇降シリンダＣ３と、走行モータＭ１とを有している。
走行フレーム１０は、主支持体１０Ａと、揺動フレーム１０Ｂと、車輪フレーム１０Ｃとを有している。主支持体１０Ａは、機体６に縦軸（上下方向に延伸する軸心）回りに可能に支持されている。詳しくは、主支持体１０Ａは機体６に固定された支持ブラケット１１に上下方向に延伸する軸心を有する第１支軸１２Ａを介して回動可能に支持されている。
走行フレーム１０は、主支持体１０Ａと、揺動フレーム１０Ｂと、車輪フレーム１０Ｃとを有している。主支持体１０Ａは、機体６に縦軸（上下方向に延伸する軸心）回りに可能に支持されている。詳しくは、主支持体１０Ａは機体６に固定された支持ブラケット１１に上下方向に延伸する軸心を有する第１支軸１２Ａを介して回動可能に支持されている。
【0023】
図５に示すように、第１車輪支持体９Ｌａを枢支する支持ブラケット１１は機体６の前部左側に設けられ、第２車輪支持体９Ｒａを枢支する支持ブラケット１１は機体６の前部右側に設けられ、第３車輪支持体９Ｌｂを枢支する支持ブラケット１１は機体６の後部左側に設けられ、第４車輪支持体９Ｒｂを枢支する支持ブラケット１１は機体６の後部右側に設けられている。
【0024】
揺動フレーム１０Ｂは、主支持体１０Ａに上下揺動可能に支持されている。詳しくは、揺動フレーム１０Ｂは、上部が主支持体１０Ａに第２支軸１２Ｂを介して横軸（機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心）回りに回動可能に支持されている。
第１車輪支持体９Ｌａ及び第２車輪支持体９Ｒａの揺動フレーム１０Ｂは前上部が主支持体１０Ａに枢支され、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂの揺動フレーム１０Ｂは後上部が主支持体１０Ａに枢支されている。
第１車輪支持体９Ｌａ及び第２車輪支持体９Ｒａの揺動フレーム１０Ｂは前上部が主支持体１０Ａに枢支され、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂの揺動フレーム１０Ｂは後上部が主支持体１０Ａに枢支されている。
【0025】
車輪フレーム１０Ｃは、揺動フレーム１０Ｂに上下揺動可能に支持されている。詳しくは、車輪フレーム１０Ｃは、揺動フレーム１０Ｂに第３支軸１２Ｃを介して横軸回りに回動可能に支持されている。
第１車輪支持体９Ｌａ及び第２車輪支持体９Ｒａの車輪フレーム１０Ｃは後部が揺動フレーム１０Ｂの後部に枢支され、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂの車輪フレーム１０Ｃは前部が揺動フレーム１０Ｂの前部に枢支されている。
第１車輪支持体９Ｌａ及び第２車輪支持体９Ｒａの車輪フレーム１０Ｃは後部が揺動フレーム１０Ｂの後部に枢支され、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂの車輪フレーム１０Ｃは前部が揺動フレーム１０Ｂの前部に枢支されている。
【0026】
操向シリンダＣ１、第１昇降シリンダＣ２及び第２昇降シリンダＣ３は、油圧シリンダによって構成されている。
操向シリンダＣ１は、機体６と主支持体１０Ａとの間に設けられている。詳しくは、操向シリンダＣ１の一端は、第１フレーム６Ａａの前後方向Ａ３中央部に固定されたシリンダブラケット１４Ａに枢支され、操向シリンダＣ１の他端は、主支持体１０Ａに固定されたシリンダブラケット１４Ｂに枢支されている。操向シリンダＣ１を伸縮することにより走行フレーム１０が第１支軸１２Ａ回りに揺動し、車輪８（第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂ）の向きを変更する（操向する）ことができる。本実施形態の走行装置７にあっては、各車輪８を独立して操向可能である。
操向シリンダＣ１は、機体６と主支持体１０Ａとの間に設けられている。詳しくは、操向シリンダＣ１の一端は、第１フレーム６Ａａの前後方向Ａ３中央部に固定されたシリンダブラケット１４Ａに枢支され、操向シリンダＣ１の他端は、主支持体１０Ａに固定されたシリンダブラケット１４Ｂに枢支されている。操向シリンダＣ１を伸縮することにより走行フレーム１０が第１支軸１２Ａ回りに揺動し、車輪８（第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂ）の向きを変更する（操向する）ことができる。本実施形態の走行装置７にあっては、各車輪８を独立して操向可能である。
【0027】
第１昇降シリンダＣ２は、一端が揺動フレーム１０Ｂに枢支され、他端が第１リンク機構１５Ａに枢支されている。第１リンク機構１５Ａは、第１リンク１５ａと第２リンク１
５ｂとを有している。第１リンク１５ａの一端は、主支持体１０Ａに枢支され、第２リンク１５ｂの一端は揺動フレーム１０Ｂに枢支されている。第１リンク１５ａと第２リンク１５ｂとの他端は、第１昇降シリンダＣ２の他端に枢支されている。第１昇降シリンダＣ２を伸縮することにより揺動フレーム１０Ｂが第２支軸１２Ｂ回りに上下揺動する。
５ｂとを有している。第１リンク１５ａの一端は、主支持体１０Ａに枢支され、第２リンク１５ｂの一端は揺動フレーム１０Ｂに枢支されている。第１リンク１５ａと第２リンク１５ｂとの他端は、第１昇降シリンダＣ２の他端に枢支されている。第１昇降シリンダＣ２を伸縮することにより揺動フレーム１０Ｂが第２支軸１２Ｂ回りに上下揺動する。
【0028】
第２昇降シリンダＣ３は、一端が揺動フレーム１０Ｂの前部に枢支され、他端が第２リンク機構１５Ｂに枢支されている。第２リンク機構１５Ｂは、第１リンク１５ｃと第２リンク１５ｄとを有している。第１リンク１５ｃの一端は、揺動フレーム１０Ｂに枢支され、第２リンク１５ｄの一端は車輪フレーム１０Ｃに枢支されている。第１リンク１５ｃと第２リンク１５ｄとの他端は、第２昇降シリンダＣ３の他端に枢支されている。第２昇降シリンダＣ３を伸縮することにより車輪フレーム１０Ｃが第３支軸１２Ｃ回りに上下揺動する。
【0029】
第１昇降シリンダＣ２による揺動フレーム１０Ｂの上下揺動と、第２昇降シリンダＣ３による車輪フレーム１０Ｃの上下揺動とを組み合わせることによって車輪８を平行状に昇降させることができる。
走行モータＭ１は、油圧モータによって形成されている。走行モータＭ１は、各車輪８に対応して設けられている。即ち、走行装置７は、第１車輪８Ｌａを駆動する走行モータＭ１と、第２車輪８Ｒａを駆動する走行モータＭ１と、第３車輪８Ｌｂを駆動する走行モータＭ１と、第４車輪８Ｒｂを駆動する走行モータＭ１とを有している。走行モータＭ１は、車輪８の機体幅方向Ｂ３の内方に配置され、車輪フレーム１０Ｃに取り付けられている。走行モータＭ１は、油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動され、正逆転可能である。走行モータＭ１を正逆転させることにより、車輪８の回転を正転方向と逆転方向とに切り換えることができる。
走行モータＭ１は、油圧モータによって形成されている。走行モータＭ１は、各車輪８に対応して設けられている。即ち、走行装置７は、第１車輪８Ｌａを駆動する走行モータＭ１と、第２車輪８Ｒａを駆動する走行モータＭ１と、第３車輪８Ｌｂを駆動する走行モータＭ１と、第４車輪８Ｒｂを駆動する走行モータＭ１とを有している。走行モータＭ１は、車輪８の機体幅方向Ｂ３の内方に配置され、車輪フレーム１０Ｃに取り付けられている。走行モータＭ１は、油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動され、正逆転可能である。走行モータＭ１を正逆転させることにより、車輪８の回転を正転方向と逆転方向とに切り換えることができる。
【0030】
第２車輪支持体９Ｒａ、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂは、第１車輪支持体９Ｌａを構成する構成部品と同様の構成部品を有している。第２車輪支持体９Ｒａは、第１車輪支持体９Ｌａと左右対称に構成されている。第３車輪支持体９Ｌｂは、第２車輪支持体９Ｒａを機体６の中心を通る上下方向のセンタ軸心回りに１８０°回転させた形態を呈している。第４車輪支持体９Ｒｂは、第１車輪支持体９Ｌａをセンタ軸心回りに１８０°回転させた形態を呈している。
【0031】
第１車輪支持体９Ｌａに装備された油圧アクチュエータは、第１コントロールバルブＣＶ１によって制御される。第２車輪支持体９Ｒａに装備された油圧アクチュエータは、第２コントロールバルブＣＶ２によって制御される。第３車輪支持体９Ｌｂに装備された油圧アクチュエータは、第３コントロールバルブＣＶ３によって制御される。第４車輪支持体９Ｒｂに装備された油圧アクチュエータは、第４コントロールバルブＣＶ４によって制御される。
【0032】
したがって、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂは、それぞれ独立的に操向可能である。また、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂは、それぞれ独立的に昇降可能である。
上記走行装置７にあっては、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを操向操作することで走行体３を操向することができる。第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを正転させることで走行体３を前進させることができ、逆転させることにより走行体３を後進させることができる。第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを昇降することにより走行体３を昇降することができる。第１車輪８Ｌａ及び第２車輪８Ｒａを第３車輪８Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂに対して昇降することにより、或いは、第３車輪８Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂを第１車輪８Ｌａ及び第２車輪８Ｒａに対して昇降することにより、機体６を前傾または後傾させることができる。第１車輪８Ｌａ及び第３車輪８Ｌｂを第２車輪８Ｒａ及び第４車輪８Ｒｂに対して昇降することにより、或いは、第２車輪８Ｒａ及び第４車輪８Ｒｂを第１車輪８Ｌａ及び第３車輪８Ｌｂに対して昇降することにより、機体６を、機体幅方向Ｂ３の一側が他側よりも高い傾斜状にすることができる。
上記走行装置７にあっては、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを操向操作することで走行体３を操向することができる。第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを正転させることで走行体３を前進させることができ、逆転させることにより走行体３を後進させることができる。第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを昇降することにより走行体３を昇降することができる。第１車輪８Ｌａ及び第２車輪８Ｒａを第３車輪８Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂに対して昇降することにより、或いは、第３車輪８Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂを第１車輪８Ｌａ及び第２車輪８Ｒａに対して昇降することにより、機体６を前傾または後傾させることができる。第１車輪８Ｌａ及び第３車輪８Ｌｂを第２車輪８Ｒａ及び第４車輪８Ｒｂに対して昇降することにより、或いは、第２車輪８Ｒａ及び第４車輪８Ｒｂを第１車輪８Ｌａ及び第３車輪８Ｌｂに対して昇降することにより、機体６を、機体幅方向Ｂ３の一側が他側よりも高い傾斜状にすることができる。
【0033】
農業用ロボット１は、走行体３に装着されたマニピュレータ（作業部）４を備えている。マニピュレータ（作業部）４は、作業を行う部分であって、例えば、本実施形態では、少なくとも作物２の収穫を行うことが可能な装置である。
図３、図４に示すように、マニピュレータ４は、走行体３（機体６）に着脱可能に装着された装着体１６と、装着体１６に取り付けられたアーム１７と、アーム１７に設けられていて作物（対象物）２を把持可能なロボットハンド１８とを備えている。
図３、図４に示すように、マニピュレータ４は、走行体３（機体６）に着脱可能に装着された装着体１６と、装着体１６に取り付けられたアーム１７と、アーム１７に設けられていて作物（対象物）２を把持可能なロボットハンド１８とを備えている。
【0034】
図１に示すように、装着体１６は、本実施形態では、走行体３の後部に設けられている。なお、装着体１６は、走行体３の前部に設けられていてもよい。つまり、走行体３における前後方向Ａ３の中央部から一方側に偏倚して設けられていればよい。また、本実施形態では、農業用ロボット１は、走行体３を前方に進行させて収穫作業を行うので、装着体１６は、進行方向とは反対側の方向である進行逆方向側に偏倚して設けられている。装着体１６は、箱型に形成されていて走行体３に対して着脱可能である。
【0035】
装着体１６には、回動フレーム２１が立設されている。回動フレーム２１は、装着体１６の内部に設けられた回動モータＭ２によって回動軸心Ｊ１の周囲を回動可能である。回動フレーム２１を回動させることにより、ロボットハンド１８を回動軸心Ｊ１を中心とする円周方向に移動（位置変更）させることができる。
図３、図４に示すように、アーム１７は、回動フレーム２１に上下揺動可能に支持されると共に長手方向の中途部で屈伸可能である。アーム１７は、メインアーム２９とサブアーム３０とを有している。
図３、図４に示すように、アーム１７は、回動フレーム２１に上下揺動可能に支持されると共に長手方向の中途部で屈伸可能である。アーム１７は、メインアーム２９とサブアーム３０とを有している。
【0036】
メインアーム２９は、回動フレーム２１に上下揺動可能に枢支され、屈伸可能である。詳しくは、メインアーム２９は、回動フレーム２１に上下揺動可能に枢支された第１アーム部３１と、第１アーム部３１に揺動可能に枢支された第２アーム部３２とを有し、第１アーム部３１に対して第２アーム部３２が揺動することで屈伸可能とされている。
第１アーム部３１は、基部側３１ａがアームブラケット２６に枢支されている。第１アーム部３１は、図３に示すように、第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒを有している。第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒは、機体幅方向Ｂ３で並べて配置され且つ連結パイプ３１Ａ等で相互に連結されている。第１アームフレーム３１Ｌと第２アームフレーム３１Ｒとの基部側３１ａ間にアームブラケット２６の上部が挿入され、機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心を有するアーム枢軸３３Ａ（第１アーム枢軸という）を介して第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒの基部側３１ａがアームブラケット２６に第１アーム枢軸３３Ａの軸心回りに回動可能に支持されている。
第１アーム部３１は、基部側３１ａがアームブラケット２６に枢支されている。第１アーム部３１は、図３に示すように、第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒを有している。第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒは、機体幅方向Ｂ３で並べて配置され且つ連結パイプ３１Ａ等で相互に連結されている。第１アームフレーム３１Ｌと第２アームフレーム３１Ｒとの基部側３１ａ間にアームブラケット２６の上部が挿入され、機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心を有するアーム枢軸３３Ａ（第１アーム枢軸という）を介して第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒの基部側３１ａがアームブラケット２６に第１アーム枢軸３３Ａの軸心回りに回動可能に支持されている。
【0037】
第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒは中空部材で形成されている。第１アーム部３１の長さは、走行体３（機体６）の前後方向Ａ３の長さよりも短く形成されている。
図４に示すように、第１アーム部３１は、基部側３１ａであって且つ第１アーム枢軸３３Ａよりも先端側３１ｃ寄りに、シリンダ取付部３１ｂを有している。このシリンダ取付部３１ｂとシリンダブラケット２７のシリンダ取付部２７ａとにわたって第１アームシリンダ（第１油圧シリンダ）Ｃ４が設けられている。第１アームシリンダＣ４は、走行体３に設けた油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動されて伸縮する。第１アームシリンダＣ４を伸縮させることで第１アーム部３１が上下揺動する。第１アーム部３１（アーム１７）を上下揺動させることにより、ロボットハンド１８を昇降させることができる。第１アームシリンダＣ４には、第１アームシリンダＣ４のストロークを検出する第１ストロークセンサが設けられている。
図４に示すように、第１アーム部３１は、基部側３１ａであって且つ第１アーム枢軸３３Ａよりも先端側３１ｃ寄りに、シリンダ取付部３１ｂを有している。このシリンダ取付部３１ｂとシリンダブラケット２７のシリンダ取付部２７ａとにわたって第１アームシリンダ（第１油圧シリンダ）Ｃ４が設けられている。第１アームシリンダＣ４は、走行体３に設けた油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動されて伸縮する。第１アームシリンダＣ４を伸縮させることで第１アーム部３１が上下揺動する。第１アーム部３１（アーム１７）を上下揺動させることにより、ロボットハンド１８を昇降させることができる。第１アームシリンダＣ４には、第１アームシリンダＣ４のストロークを検出する第１ストロークセンサが設けられている。
【0038】
図４に示すように、第１アーム部３１の先端側３１ｃには、枢支部材３１Ｂが固定されている。詳しくは、枢支部材３１Ｂは、基部３１Ｂａが第１アームフレーム３１Ｌと第２アームフレーム３１Ｒとの間に挿入されて第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒに固定されている。枢支部材３１Ｂの基部３１Ｂａの下面側には、シリンダステー３４が取り付けられている。枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂは、第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒから前方に突出している。
【0039】
図３に示すように、第２アーム部３２の長さは、第１アーム部３１の長さよりも長く形成されている。第２アーム部３２は、基部側３２ａが枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂに枢支されている。第２アーム部３２は、第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレー
ム３２Ｒを有している。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒは、機体幅方向Ｂ３で並べて配置され且つ複数の連結プレート３５によって相互に連結されている。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒは中空部材で形成されている。第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの基部側３２ａ間に枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂが挿入されている。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒ（第２アーム部３２）は、機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心を有するアーム枢軸（第２アーム枢軸という）３３Ｂによって枢支部材３１Ｂに枢支されている。
ム３２Ｒを有している。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒは、機体幅方向Ｂ３で並べて配置され且つ複数の連結プレート３５によって相互に連結されている。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒは中空部材で形成されている。第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの基部側３２ａ間に枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂが挿入されている。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒ（第２アーム部３２）は、機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心を有するアーム枢軸（第２アーム枢軸という）３３Ｂによって枢支部材３１Ｂに枢支されている。
【0040】
第２アーム部３２の基部側３２ａであって第２アーム枢軸３３Ｂよりも先端側３２ｂ寄りには、シリンダ取付部３２ｃが設けられている。このシリンダ取付部３２ｃとシリンダステー３４とにわたって第２アームシリンダ（第２油圧シリンダ）Ｃ５が設けられている。第２アームシリンダＣ５は、走行体３に設けた油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動されて伸縮する。第２アームシリンダＣ５を伸縮させることで第１アーム部３１に対して第２アーム部３２が揺動し、メインアーム２９（アーム１７）が屈伸（曲げたり伸ばしたりすること）する。なお、本実施形態では、メインアーム２９は、最も伸びた状態で直線状となるが、最も伸びた状態で若干曲がっていてもよい。
【0041】
また、第２アームシリンダＣ５を伸縮させることで走行体３に対してロボットハンド１８を遠近方向に移動させることができる。詳しくは、第２アームシリンダＣ５を伸長させることでロボットハンド１８を走行体３から遠ざける方向に移動させることができ、第２アームシリンダＣ５を収縮させることでロボットハンド１８を走行体３に近づける方向に移動させることができる。
【0042】
図４に示すように、第２アームシリンダＣ５には、第２アームシリンダＣ５のストロークを検出する第２ストロークセンサが設けられている。
サブアーム３０は、第２アーム部３２に突出及び後退可能に設けられている。したがって、サブアーム３０を突出及び後退させることにより、アーム１７の長さが伸縮可能である。サブアーム３０は、角パイプによって直線状に形成されている。サブアーム３０は、第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの先端側（前部）間に長手方向移動可能に支持されている。また、サブアーム３０は、対向する連結プレート３５の間に配置されていて連結プレート３５にボルト等の固定具によって固定可能とされている。サブアーム３０の一側面には、第３アームフレーム３２Ｌに当接する突起３０ａが設けられ、他側面には、第４アームフレーム３２Ｒに当接する突起３０ａが設けられている。突起３０ａによってサブアーム３０のがたつきを抑制することができる。
サブアーム３０は、第２アーム部３２に突出及び後退可能に設けられている。したがって、サブアーム３０を突出及び後退させることにより、アーム１７の長さが伸縮可能である。サブアーム３０は、角パイプによって直線状に形成されている。サブアーム３０は、第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの先端側（前部）間に長手方向移動可能に支持されている。また、サブアーム３０は、対向する連結プレート３５の間に配置されていて連結プレート３５にボルト等の固定具によって固定可能とされている。サブアーム３０の一側面には、第３アームフレーム３２Ｌに当接する突起３０ａが設けられ、他側面には、第４アームフレーム３２Ｒに当接する突起３０ａが設けられている。突起３０ａによってサブアーム３０のがたつきを抑制することができる。
【0043】
サブアーム３０は、最も後退させた位置（最後退位置）では、第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの間に没入する。なお、サブアーム３０は、最後退位置で第２アーム部３２から若干突出していてもよい。
図４に示すように、サブアーム３０の先端側には、吊りプレート３７が固定されている。吊りプレート３７にロボットハンド１８が枢支され、吊り下げられる（図１参照）。つまり、ロボットハンド１８は、サブアーム３０の先端側に揺動可能に取り付けられる。第２アーム部３２の先端側には、サブアーム３０の第２アーム部３２からの突出量を測定（検出）する第３ストロークセンサが設けられている。
図４に示すように、サブアーム３０の先端側には、吊りプレート３７が固定されている。吊りプレート３７にロボットハンド１８が枢支され、吊り下げられる（図１参照）。つまり、ロボットハンド１８は、サブアーム３０の先端側に揺動可能に取り付けられる。第２アーム部３２の先端側には、サブアーム３０の第２アーム部３２からの突出量を測定（検出）する第３ストロークセンサが設けられている。
【0044】
図１、図２に示すように、ロボットハンド１８は、ベース部材１８Ａと、複数の把持ツメ１８Ｂとを有している。ベース部材１８Ａの上面側には連結片６３が設けられている。連結片６３は吊りプレート３７に枢支されている。つまり、ロボットハンド１８はアーム１７に吊り下げられている。複数の把持ツメ１８Ｂは、ベース部材１８Ａの下面側に揺動可能に取り付けられている。ロボットハンド１８は、複数の把持ツメ１８Ｂが揺動することにより、把持ツメ１８Ｂと把持ツメ１８Ｂとの間で作物２を把持することが可能（図２参照）であると共に、把持した作物２を解放することが可能である。
【0045】
図１、図２に示すように、農業用ロボット１は、光学式センサ５Ａ、５Ｂを備えている。光学式センサ５Ａ、５Ｂは、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices：電荷結合素子）イメージセンサを搭載したＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補性金属酸化膜半導体）イメージセンサを搭載したＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ
である。この実施形態では、光学式センサ５Ａ、５Ｂは、撮像装置（ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ）である。光学式センサ５Ａ、５Ｂは、レーザセンサ、即ち、ライダー（LiDAR: Light Detection And Ranging）であってもよい。レーザセンサ（ライダー）は、１秒間に何百万回ものパルス状の赤外線等を照射し、跳ね返って戻ってくるまでの時間を測定することで、走行体３周辺の３Ｄマップを構築することができるセンサである。この実施形態では、光学式センサ５Ａ、５Ｂは、撮像装置（ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ）である。
である。この実施形態では、光学式センサ５Ａ、５Ｂは、撮像装置（ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ）である。光学式センサ５Ａ、５Ｂは、レーザセンサ、即ち、ライダー（LiDAR: Light Detection And Ranging）であってもよい。レーザセンサ（ライダー）は、１秒間に何百万回ものパルス状の赤外線等を照射し、跳ね返って戻ってくるまでの時間を測定することで、走行体３周辺の３Ｄマップを構築することができるセンサである。この実施形態では、光学式センサ５Ａ、５Ｂは、撮像装置（ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ）である。
【0046】
光学式センサ５Ａは、回動フレーム２１に取り付けられている。詳しくは、アームブラケット２６の上部に支柱４０を介して取り付けられている。これに限定されることはなく、光学式センサ５Ａは、走行体３等に取り付けてもよい。また、光学式センサ５Ａは複数箇所に設けられていてもよい。つまり、農業用ロボット１は、光学式センサ５Ａを複数有していてもよい。光学式センサ５Ａは、走行体３の周囲を撮影可能であって、走行体３の周囲の情報を撮影によって取得する。
【0047】
光学式センサ５Ｂは、第２アーム部３２の先端側に取り付けられている。光学式センサ５Ｂは、作物２を撮像することによって、例えば、作物２の大きさ、形、色、模様（スイカにあっては縞模様）、傷などの品質情報を取得することができる。
図１、図２に示すように、農業用ロボット１は、打音センサ５０Ｃを備えている。打音センサ５０Ｃは、作物２に打撃を与えた（作物２を叩いた）ときの打音を取得するセンサである。図７に示すように、打音センサ５０Ｃは、ロボットハンド１８（ベース部材１８Ａ）に設けられている。
図１、図２に示すように、農業用ロボット１は、打音センサ５０Ｃを備えている。打音センサ５０Ｃは、作物２に打撃を与えた（作物２を叩いた）ときの打音を取得するセンサである。図７に示すように、打音センサ５０Ｃは、ロボットハンド１８（ベース部材１８Ａ）に設けられている。
【0048】
打音センサ５０Ｃは、打撃機構５１と、録音機構５２とを有している。打撃機構５１は、把持ツメ１８Ｂで把持された作物２に対して進退可能な打撃部材５１Ａを有している。打撃部材５１Ａは、当該打撃部材５１Ａを軸方向に移動させるアクチュエータ５１Ｂに連結されている。アクチュエータ５１Ｂは、例えば、電動であって、制御信号に応じて打撃部材５１Ａを軸方向に移動させることで、作物２に打撃を与えて打音を発生させる。録音機構５２は、マイク（高指向性マイク）を有し、打撃部材５１Ａで作物２を打撃することによって発生した打音を録音（記録）する。
【0049】
図８に示すように、農業用ロボット１は、制御装置４１を有している。制御装置４１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable
Programmable Read-Only Memory）などを備えたマイクロコンピュータ等である。
制御装置４１には、光学式センサ５Ａ、５Ｂ、打音センサ５０Ｃ、走行モータＭ１、回動モータＭ２が接続されている。また、制御装置４１には、複数の制御弁４２が接続されている。制御弁４２は、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ、第５制御弁４２Ｅを含んでいる。
Programmable Read-Only Memory）などを備えたマイクロコンピュータ等である。
制御装置４１には、光学式センサ５Ａ、５Ｂ、打音センサ５０Ｃ、走行モータＭ１、回動モータＭ２が接続されている。また、制御装置４１には、複数の制御弁４２が接続されている。制御弁４２は、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ、第５制御弁４２Ｅを含んでいる。
【0050】
第１制御弁４２Ａは、操向シリンダＣ１を制御する弁、第２制御弁４２Ｂは、第１昇降シリンダＣ２を制御する弁、第３制御弁４２Ｃは、第２昇降シリンダＣ３を制御する弁、第４制御弁４２Ｄは、第１アームシリンダＣ４を制御する弁、第５制御弁４２Ｅは、第２アームシリンダＣ５を制御する弁である。
第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅは、例えば、制御装置４１からの制御信号に基づいて作動する電磁弁である。より詳しくは、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅは、制御信号によって複数の位置に切り換わる電磁弁（３位置切換電磁弁）である。
第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅは、例えば、制御装置４１からの制御信号に基づいて作動する電磁弁である。より詳しくは、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅは、制御信号によって複数の位置に切り換わる電磁弁（３位置切換電磁弁）である。
【0051】
制御装置４１が第１制御弁４２Ａに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第１制御弁４２Ａが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第２制御弁４２Ｂに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第２制御弁４２Ｂが所定位置に切り換わる。
また、制御装置４１が第３制御弁４２Ｃに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第３制御弁４２Ｃが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第４制御弁４２Ｄが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第５制御弁４２Ｅが所定
位置に切り換わる。
また、制御装置４１が第３制御弁４２Ｃに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第３制御弁４２Ｃが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第４制御弁４２Ｄが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第５制御弁４２Ｅが所定
位置に切り換わる。
【0052】
第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅには、油路４６が接続され、当該油路４６には、作動油を吐出する油圧ポンプＰ１が接続されている。
以上によれば、第１制御弁４２Ａの切り換わりによって、操向シリンダＣ１のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、操向シリンダＣ１が伸縮する。第２制御弁４２Ｂの切り換わりによって、第１昇降シリンダＣ２のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第１昇降シリンダＣ２が伸縮する。第３制御弁４２Ｃの切り換わりによって、第２昇降シリンダＣ３のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第２昇降シリンダＣ３が伸縮する。
以上によれば、第１制御弁４２Ａの切り換わりによって、操向シリンダＣ１のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、操向シリンダＣ１が伸縮する。第２制御弁４２Ｂの切り換わりによって、第１昇降シリンダＣ２のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第１昇降シリンダＣ２が伸縮する。第３制御弁４２Ｃの切り換わりによって、第２昇降シリンダＣ３のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第２昇降シリンダＣ３が伸縮する。
【0053】
また、第４制御弁４２Ｄの切り換わりによって、第１アームシリンダＣ４のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第１アームシリンダＣ４が伸縮する。第５制御弁４２Ｅの切り換わりによって、第２アームシリンダＣ５のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第２アームシリンダＣ５が伸縮する。
農業用ロボット１は、走行制御部４１Ａを有している。走行制御部４１Ａは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
農業用ロボット１は、走行制御部４１Ａを有している。走行制御部４１Ａは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
【0054】
走行制御部４１Ａは、走行装置７を制御する。即ち、走行制御部４１Ａは、操向シリンダＣ１（第１制御弁４２Ａ）、走行モータＭ１を制御する。走行制御部４１Ａは、第１制御弁４２Ａに制御信号を出力して、操向シリンダＣ１を伸縮させることによって、走行装置７（機体６）の操舵方向の変更を行う。走行制御部４１Ａは、走行モータＭ１に制御信号を出力して、走行モータＭ１の回転数又は回転方向を変更することにより、走行装置７（機体６）の速度の変更、走行装置７（機体６）の進行方向の変更を行う。
【0055】
また、走行制御部４１Ａは、機体６の昇降、傾き等の制御を行ってもよい。例えば、走行制御部４１Ａは、第２制御弁４２Ｂに制御信号を出力して、第１昇降シリンダＣ２を伸縮することによって、機体６の昇降、傾きの変更を行う。また、走行制御部４１Ａは、第３制御弁４２Ｃに制御信号を出力して、第２昇降シリンダＣ３を伸縮することによって、機体６の昇降、傾きの変更を行う。
【0056】
以上のように、走行制御部４１Ａの制御によって、農業用ロボット１は、施設１００など自立走行することができる。
農業用ロボット１は、作業制御部４１Ｂを有している。作業制御部４１Ｂは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
作業制御部４１Ｂは、マニピュレータ（作業部）４を制御する。即ち、作業制御部４１Ｂは、第１アームシリンダＣ４、第２アームシリンダＣ５、回動モータＭ２を制御する。作業制御部４１Ｂは、第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力して、第１アームシリンダＣ４を伸縮させることによって、第１アーム部３１の揺動を行う。作業制御部４１Ｂは、第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力して、第２アームシリンダＣ５を伸縮させることによって、第２アーム部３２の揺動を行う。また、作業制御部４１Ｂは、回動モータＭ２に制御信号を出力することによって、回動モータＭ２の回転方向を変更することにより、マニピュレータ（作業部）４の回動を行う。
農業用ロボット１は、作業制御部４１Ｂを有している。作業制御部４１Ｂは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
作業制御部４１Ｂは、マニピュレータ（作業部）４を制御する。即ち、作業制御部４１Ｂは、第１アームシリンダＣ４、第２アームシリンダＣ５、回動モータＭ２を制御する。作業制御部４１Ｂは、第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力して、第１アームシリンダＣ４を伸縮させることによって、第１アーム部３１の揺動を行う。作業制御部４１Ｂは、第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力して、第２アームシリンダＣ５を伸縮させることによって、第２アーム部３２の揺動を行う。また、作業制御部４１Ｂは、回動モータＭ２に制御信号を出力することによって、回動モータＭ２の回転方向を変更することにより、マニピュレータ（作業部）４の回動を行う。
【0057】
以上のように、作業制御部４１Ｂは、ロボットハンド１８を任意（所望）の位置に移動させることができる。詳しくは、回動フレーム２１の回動による回動軸心Ｊ１を中心とする円周方向のロボットハンド１８の移動、第１アーム部３１の上下揺動によるロボットハンド１８の昇降、第２アーム部３２の揺動によるロボットハンド１８の走行体３に対する遠近方向の移動によって、ロボットハンド１８を目的の位置に移動させることができる。
【0058】
作業制御部４１Ｂは、アクチュエータ５１Ｂ（打撃部材５１Ａ）を制御する。例えば、アクチュエータ５１Ｂに制御信号を出力することで、アクチュエータ５１Ｂを作動させ、打撃部材５１Ａによって作物２に対して打撃を与える制御（打撃制御）を行う。
農業用ロボット１は、作物推定部１４１Ｉを備えている。作物推定部１４１Ｉは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
農業用ロボット１は、作物推定部１４１Ｉを備えている。作物推定部１４１Ｉは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
【0059】
作物推定部１４１Ｉは、光学式センサ５Ａ又は光学式センサ５Ｂで得られたセンシングデータに基づいて、少なくとも作物２の姿勢を推定する。光学式センサ５Ａ又は光学式センサ５Ｂが撮像装置である場合、センシングデータは、撮像した撮像画像（画像データ）である。光学式センサ５Ａ又は光学式センサ５Ｂがレーザセンサ（ライダー）である場合、センシングデータは、光学式センサ５Ａ又は光学式センサ５Ｂからセンシングした対象物（物体）までの距離、方向を含むスキャンデータである。
【0060】
さて、図９に示すように、農業用ロボット１によって収穫などの作業を行う場合、施設１００内において、農業用ロボット１を栽培場所１０５の間の通路１０６を走行させる。例えば、作業時において、農業用ロボット１を作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５（通路１０６）に沿って農業用ロボット１を走行させる。
農業用ロボット１を走行させる際、作物推定部１４１Ｉは、光学式センサ５Ａ又は光学式センサ５Ｂで得られたセンシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１１を参照して、少なくとも作物２の姿勢を推定する。
農業用ロボット１を走行させる際、作物推定部１４１Ｉは、光学式センサ５Ａ又は光学式センサ５Ｂで得られたセンシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１１を参照して、少なくとも作物２の姿勢を推定する。
【0061】
以下、作物推定部１４１Ｉについて詳しく説明する。
作物推定部１４１Ｉは、データ抽出部１８５と、推定部１８６とを有している。データ抽出部１８５は、図１１に示すようなセンシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１１に基づいて推定する作物２を特定し且つセンシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１１のうち特定した作物２の周囲のデータを部分データＨ１３として抽出する。
作物推定部１４１Ｉは、データ抽出部１８５と、推定部１８６とを有している。データ抽出部１８５は、図１１に示すようなセンシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１１に基づいて推定する作物２を特定し且つセンシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１１のうち特定した作物２の周囲のデータを部分データＨ１３として抽出する。
【0062】
図１０に示すように、栽培場所１０５で栽培している作物２に対して作業を行うために、農業用ロボット１を進行方向に向けて自立走行をさせると、データ抽出部１８５は、センシングデータＨ１１を参照し、推定する作物２の特定を行う。図１１に示すように、データ抽出部１８５は、参照したセンシングデータＨ１１に作物２の一部が含まれているか否かを判断する。具体的には、センシングデータＨ１１が撮像画像である場合、撮像画像の特徴量のマッチング、パターンマッチング等により、撮像画像内において、推定する作物２を特定する。
【0063】
例えば、データ抽出部１８５は、撮像画像の所定範囲内の特徴量と予め用意された作物の画像における特徴量とを比較し、両者の特徴量が一致した場合、撮像画像の所定範囲内に作物２があると判断し、両者の特徴量が一致しない場合は、撮像画像の所定範囲内に作物２があると判断しない。
或いは、データ抽出部１８５は、予め用意された作物２の表面の模様、凸凹などを示す基準プロファイリングと、撮像画像の所定範囲内の画像プロファイリングとを比較し、基準プロファイリングと画像プロファイリングとが一致した場合は、撮像画像の所定範囲内に作物２等が含まれている判断し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致しなかった場合は、撮像画像の所定範囲内に作物２が含まれていないと判断する。
或いは、データ抽出部１８５は、予め用意された作物２の表面の模様、凸凹などを示す基準プロファイリングと、撮像画像の所定範囲内の画像プロファイリングとを比較し、基準プロファイリングと画像プロファイリングとが一致した場合は、撮像画像の所定範囲内に作物２等が含まれている判断し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致しなかった場合は、撮像画像の所定範囲内に作物２が含まれていないと判断する。
【0064】
なお、センシングデータＨ１１がスキャンデータである場合、データ抽出部１８５は、スキャンデータで描写した描写体が、作物２であるか否かを判断する。この場合、データ抽出部１８５は、描写体の所定範囲内のデータプロファイリングと、基準プロファイリングとを比較し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致した場合は、スキャンデータ内に作物２が含まれていると判断し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致しなかった場合は、スキャンデータ内に作物２が含まれていないと判断する。
【0065】
つまり、データ抽出部１８５は、撮像画像の特徴量のマッチング、パターンマッチング、描写体のパターンマッチングなどによって、センシングデータＨ１１に作物２が存在するか否かを判断し、作物２が存在すると判断した場合に、存在すると判断した作物２を特定する。
図１２に示すように、データ抽出部１８５は、センシングデータＨ１１のうち特定した作物２（特定作物２ａ）の周囲を、部分データＨ１３として抽出する。言い換えれば、センシング画像において、特定した作物２（特定作物２ａ）の周囲に対応する部分（部分画像）Ｈ１６を抽出する。
図１２に示すように、データ抽出部１８５は、センシングデータＨ１１のうち特定した作物２（特定作物２ａ）の周囲を、部分データＨ１３として抽出する。言い換えれば、センシング画像において、特定した作物２（特定作物２ａ）の周囲に対応する部分（部分画像）Ｈ１６を抽出する。
【0066】
推定部１８６は、データ抽出部１８５によって抽出した部分データＨ１３（部分画像Ｈ
１６）から得られた特定作物２ａの表面状態Ｗ１０から特定作物２ａの種類などを推定する。
図１３に示すように、推定部１８６は、作物２の種類と、作物２の表面状態Ｗ１０とを学習したモデル（表面状態モデル）を用いて、部分データＨ１３の特定作物２の種類を推定する。表面状態モデルは、数多くの作物２の表面状態Ｗ１０と作物２の種類とが関連付けられた作物表面情報を、コンピュータに入力し、当該コンピュータにおいて、人工知能（ＡＩ）による深層学習を実行し、学習済みモデルを構築したものである。
１６）から得られた特定作物２ａの表面状態Ｗ１０から特定作物２ａの種類などを推定する。
図１３に示すように、推定部１８６は、作物２の種類と、作物２の表面状態Ｗ１０とを学習したモデル（表面状態モデル）を用いて、部分データＨ１３の特定作物２の種類を推定する。表面状態モデルは、数多くの作物２の表面状態Ｗ１０と作物２の種類とが関連付けられた作物表面情報を、コンピュータに入力し、当該コンピュータにおいて、人工知能（ＡＩ）による深層学習を実行し、学習済みモデルを構築したものである。
【0067】
具体的には、表面状態モデルでは、特定作物２ａの表面状態Ｗ１０として、部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）から得られた特定作物２ａの模様から作物２の種類を推定する。例えば、図１２に示すように、表面状態モデルは、特定作物２ａの表面において、模様（図柄）を構成する線Ｗ１１の間隔、線Ｗ１１の角度、線Ｗ１１の繋がり、線Ｗ１１の形状、線Ｗ１１の配列パターンから、特定作物２の種類を推定する。
【0068】
また、推定部１８６は、表面状態モデルによって特定した作物２の部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）を参照し、図１４Ａ～図１４Ｃに示すように、作物２の特徴部分Ｗ２５と、作物２の表面状態（模様を構成する線Ｗ１１）とに基づいて、作物２の姿勢を推定する。例えば、図１４Ａ、図１４Ｂ、図１４Ｃに示すように、推定部１８６は、部分画像Ｈ１６から作物２のへたＷ２５ａ、へそＷ２５ｂの部分を特徴部分Ｗ２５として抽出する。
【0069】
図１４Ａに示すように、推定部１８６は、特徴部分Ｗ２５として、例えば、へたＷ２５ａが抽出され、且つ、複数の線Ｗ１１の端部のそれぞれがへたＷ２５ａに近接している場合、図１５Ａに示すように、作物２は、へそＷ２５ｂを栽培場所１０５の地面側で且つ、へたＷ２５ａを上向きにしている姿勢（第１姿勢）Ｚ１であると推定する。
図１４Ｂに示すように、推定部１８６は、特徴部分Ｗ２５として、例えば、へそＷ２５ｂが抽出され、且つ、複数の線Ｗ１１の端部のそれぞれがへそＷ２５ｂに近接している場合、図１５Ｂに示すように、作物２は、へそＷ２５ｂを農業用ロボット１に向け、へたＷ２５ａを農業用ロボット１から離れる方向に向けた姿勢（第１姿勢）Ｚ１であると推定する。即ち、作物２は、へたＷ２５ａを基準にすると、農業用ロボット１に対して奥に向けて倒れている第２姿勢Ｚ２の状態である。
図１４Ｂに示すように、推定部１８６は、特徴部分Ｗ２５として、例えば、へそＷ２５ｂが抽出され、且つ、複数の線Ｗ１１の端部のそれぞれがへそＷ２５ｂに近接している場合、図１５Ｂに示すように、作物２は、へそＷ２５ｂを農業用ロボット１に向け、へたＷ２５ａを農業用ロボット１から離れる方向に向けた姿勢（第１姿勢）Ｚ１であると推定する。即ち、作物２は、へたＷ２５ａを基準にすると、農業用ロボット１に対して奥に向けて倒れている第２姿勢Ｚ２の状態である。
【0070】
図１４Ｃに示すように、推定部１８６は、特徴部分Ｗ２５として、例えば、へたＷ２５ａ及びへそＷ２５ｂが抽出され、少なくとも１つの線Ｗ１１がへたＷ２５ａとへそＷ２５ｂとに向けて伸びている場合、図１５Ｃに示すように、作物２は、農業用ロボット１に沿っている姿勢（第２姿勢）Ｚ２であると推定する。即ち、作物２は、へたＷ２５ａを基準にすると、農業用ロボット１に対して真横に倒れている第３姿勢Ｚ３の状態である。
【0071】
なお、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、作物２の表面の模様の向きに基づいて、姿勢を推定してもよい。図１６Ａに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、表面の模様を構成する線Ｗ１１の延びる方向（連続的に延びる長手方向）が、上下方向（垂直方向）である場合、作物２が第１姿勢Ｚ１であると推定する。図１６Ｂに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、線Ｗ１１の延びる方向が、左右方向（水平方向）である場合、作物２が第３姿勢Ｚ３であると推定する。
【0072】
また、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、作物の表面の模様の長さに基づいて、姿勢を推定してもよい。図１７Ａに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、線Ｗ１１の長さＬ５１が略同じ（所定範囲内）であって且つ標準的な作物２の長さ（基準）以下である場合、第１姿勢Ｚ１又は第２姿勢Ｚ２であると推定する。ここで、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、光学式センサ５Ａ、５Ｂにおいて、作物２を上方から撮像した場合、第１姿勢Ｚ１であると推定し、作物２を側方（通路１０６側）から撮像した場合、第２姿勢Ｚ２であると推定する。
【0073】
図１７Ｂに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、複数の線Ｗ１１のうち、最大の線の長さＬ５２が標準的な作物２の長さ（基準）を超えている場合、第２姿勢Ｚ２又は第３姿勢Ｚ３であると推定する。ここで、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、光学式センサ５Ａ、５Ｂにおいて、作物２を上方から撮像
した場合、第２姿勢Ｚ２であると推定し、作物２を側方（通路１０６側）から撮像した場合、第３姿勢Ｚ３であると推定する。
した場合、第２姿勢Ｚ２であると推定し、作物２を側方（通路１０６側）から撮像した場合、第３姿勢Ｚ３であると推定する。
【0074】
作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、作物２の特徴部分Ｗ２５と模様との位置関係に基づいて、姿勢を推定してもよい。
図１８Ａに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、へたＷ２５ａを中心として、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の手前側が長く、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の奥側が短い場合、第１姿勢Ｚ１であってやや奥側に斜めになっていると推定する。図１８Ｂに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、へたＷ２５ａを中心として、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の手前側が短く、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の手前側が短い場合、第１姿勢Ｚ１であってやや手前側に斜めになっていると推定する。
図１８Ａに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、へたＷ２５ａを中心として、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の手前側が長く、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の奥側が短い場合、第１姿勢Ｚ１であってやや奥側に斜めになっていると推定する。図１８Ｂに示すように、作物推定部１４１Ｉ（推定部１８６）は、部分画像Ｈ１６において、へたＷ２５ａを中心として、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の手前側が短く、複数の線Ｗ１１の長さＬ５３の手前側が短い場合、第１姿勢Ｚ１であってやや手前側に斜めになっていると推定する。
【0075】
また、推定部１８６は、特定作物２の種類を推定した推定結果に基づいて、部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）に含まれる特定作物２の輪郭Ｒ１０を演算する。例えば、特定作物２の推定結果（例えば、作物２の種類）から、推定部１８６は、作物２の輪郭Ｒ１０の基本形状（円形、四角、楕円形）、基準サイズＬ１０を参照する。また、図１９Ａに示すように、推定部１８６は、例えば、部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）において、特定作物２の模様を構成する線Ｗ１１のうち、直線状の線Ｗ１１ａを抽出する。ここで、推定部１８６は、線Ｗ１１ａの両端部Ｗ１１ｂを部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）から得ることができた場合、線Ｗ１１ａの両端部Ｗ１１ｂを通る円形状又は楕円形状の線を、特定作物２の輪郭Ｒ１０とする。
【0076】
図１９Ｂに示すように、推定部１８６は、線Ｗ１１ａの一方の端部Ｗ１１ｂを抽出した場合、一方の端部Ｗ１１ｂから基準サイズの１／２の位置を、特定作物２の中心Ｏ１０とし、中心Ｏ１０から基準サイズの１／２を特定作物２の半径Ｒ１として、一方の端部Ｗ１１ａを通り且つ半径Ｒ１の円形状の線を、特定作物２の輪郭Ｒ１０とする。
図１９Ｃに示すように、推定部１８６は、線Ｗ１１の端部Ｗ１１ａが部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）で構成する抽出画像枠に達している場合、抽出画像枠の特定作物２の模様から特定作物２の中心Ｏ１０を推定し、半径Ｒ１の円形状の線を、特定作物２の輪郭Ｒ１０とする。
図１９Ｃに示すように、推定部１８６は、線Ｗ１１の端部Ｗ１１ａが部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）で構成する抽出画像枠に達している場合、抽出画像枠の特定作物２の模様から特定作物２の中心Ｏ１０を推定し、半径Ｒ１の円形状の線を、特定作物２の輪郭Ｒ１０とする。
【0077】
なお、図１９Ａ～図１９Ｃは一例であり、表面状態モデルが作物２の模様等から作物の種類だけでなく、作物の大きさを推定してもよい。
さらに、図１９Ａ～図１９Ｃに示すように、推定部１８６は、部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）で得られた作物２の周囲に関して推定した作物２の表面を隠す障害物Ｗ２０を推定してもよい。図１９Ａ～図１９Ｃに示すように、例えば、推定部１８６は、作物２の表面において表面状態モデルが作物２の表面の模様と判断した以外の部分Ｗ２１を抽出し、部分Ｗ２１において、特定作物２の輪郭Ｒ１０と重複する部分が、障害物Ｗ２０の一部であると判断し、障害物Ｗ２０の全体の輪郭Ｗ２２を画像処理等により抽出する。
さらに、図１９Ａ～図１９Ｃに示すように、推定部１８６は、部分データＨ１３（部分画像Ｈ１６）で得られた作物２の周囲に関して推定した作物２の表面を隠す障害物Ｗ２０を推定してもよい。図１９Ａ～図１９Ｃに示すように、例えば、推定部１８６は、作物２の表面において表面状態モデルが作物２の表面の模様と判断した以外の部分Ｗ２１を抽出し、部分Ｗ２１において、特定作物２の輪郭Ｒ１０と重複する部分が、障害物Ｗ２０の一部であると判断し、障害物Ｗ２０の全体の輪郭Ｗ２２を画像処理等により抽出する。
【0078】
上述したように、推定部１８６が障害物Ｗ２０の全体の輪郭Ｗ２２を抽出、即ち、障害物Ｗ２０を推定した場合、農業用ロボット１は、作物２の収穫時などに、障害物Ｗ２０を作物２から遠ざける作業を行う。図２０に示すように、作業制御部４１Ｂは、マニピュレータ（作業部）４（ロボットハンド１８）の収穫時の制御において、ロボットハンド１８の先端を障害物Ｗ２０に近づけ、ロボットハンド１８の一部を障害物Ｗ２０に当接し、先端部を当接させた状態でロボットハンド１８を、障害物Ｗ２０が作物２の表面から遠ざかる方向に移動させる。つまり、ロボットハンド１８は、作物２の収穫時に、障害物Ｗ２０を遠ざける動作する。
【0079】
上述した実施形態では、農業用ロボット１が学習済みモデル（表面状態モデル）を有していることについて説明したが、農業用ロボット１は、表面状態モデルを生成するモデル生成部８１Ｉを備えていてもよい。モデル生成部８１Ｉは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
【0080】
まず、農業用ロボット１が作物２の収穫を行う際、制御装置４１は、光学式センサ５Ａ
又は光学式センサ５Ｂにて、作物２の表面をセンシングしたセンシングデータ（作物２の表面のデータ）を取得する。制御装置４１は、作物２の収穫を行う毎に、作物２の表面のデータを取得し、データベース化して記憶する。モデル生成部８１Ｉは、制御装置４１が取得した数多くの作物２の表面のデータを、深層学習することによって、表面状態モデルを構築する。なお、モデル生成部８１Ｉは、表面状態モデルの構築後も作物２の収穫を行う毎に、制御装置４１から作物２の表面のデータを取得して、強化学習を続ける。
又は光学式センサ５Ｂにて、作物２の表面をセンシングしたセンシングデータ（作物２の表面のデータ）を取得する。制御装置４１は、作物２の収穫を行う毎に、作物２の表面のデータを取得し、データベース化して記憶する。モデル生成部８１Ｉは、制御装置４１が取得した数多くの作物２の表面のデータを、深層学習することによって、表面状態モデルを構築する。なお、モデル生成部８１Ｉは、表面状態モデルの構築後も作物２の収穫を行う毎に、制御装置４１から作物２の表面のデータを取得して、強化学習を続ける。
【0081】
農業用ロボット１は、走行体３と、走行体３に設けられ、作物２に関する作業を行う作業部と、走行体３に設けられた光学式センサ５Ａ、５Ｂと、光学式センサ５Ａ、５Ｂで得られたセンシングデータに基づいて、作物２を推定する作物推定部１４１Ｉと、を備え、作物推定部１４１Ｉは、センシングデータから得られた作物２の表面状態に基づいて、作物２の姿勢を推定する。これによれば、栽培されている状態の作物２の姿勢がどのようであるかを簡単に把握することができる。ここで、作物２の姿勢に応じて、作物２に対するマニピュレータ（作業部）４の向きを変更することができ、作業性を向上させることができる。
【0082】
作物推定部１４１Ｉは、センシングデータで示された作物２に関し、作物２の特徴部分と作物２の表面状態とに基づいて、作物２の姿勢を推定する。これによれば、特徴部分と作物２の表面状態との関係で作物２の姿勢を推定することができる。例えば、作物２のへたＷ２５ａ、作物２のへそＷ２５ｂを特徴部分とした場合において、へたＷ２５ａ、へそＷ２５ｂの向いている方向と作物２の表面形状との関係により、作物２が上を向いたり、作物２が横を向いたりしているなどの姿勢を把握することができる。
【0083】
作物推定部１４１Ｉは、センシングデータで示された作物２の表面の模様の向きに基づいて、姿勢を推定する。これによれば、作物２の表面の模様が上に向いているか、下を向いているか等によって、作物２の姿勢を簡単に把握することができる。
作物推定部１４１Ｉは、センシングデータで示された作物２の表面の模様の長さに基づいて、姿勢を推定する。これによれば、作物２をセンシングしたときの所定の表面の模様の長さが、長い又は短いなどといった長さにより作物２の姿勢を簡単に把握することができる。
作物推定部１４１Ｉは、センシングデータで示された作物２の表面の模様の長さに基づいて、姿勢を推定する。これによれば、作物２をセンシングしたときの所定の表面の模様の長さが、長い又は短いなどといった長さにより作物２の姿勢を簡単に把握することができる。
【0084】
作物推定部１４１Ｉは、作物２の特徴部分と模様との位置関係に基づいて、姿勢を推定する。これによれば、例えば、作物２のへたＷ２５ａ、作物２のへそＷ２５ｂを特徴部分とした場合において、へたＷ２５ａ、へそＷ２５ｂと、模様との位置によって簡単に作物２の姿勢を把握することができる。
作物推定部１４１Ｉは、センシングデータに基づいて作物２の輪郭と、作物２の周囲に関して推定した作物２の表面を隠す障害物Ｗ２０とを推定する。これによれば、簡単に障害物Ｗ２０の輪郭を推定することができ、どれくらいの大きさの障害物Ｗ２０によって作物２の表面が覆われていたかを把握することができる。
作物推定部１４１Ｉは、センシングデータに基づいて作物２の輪郭と、作物２の周囲に関して推定した作物２の表面を隠す障害物Ｗ２０とを推定する。これによれば、簡単に障害物Ｗ２０の輪郭を推定することができ、どれくらいの大きさの障害物Ｗ２０によって作物２の表面が覆われていたかを把握することができる。
【0085】
作業部４は、作物推定部１４１Ｉで推定した障害物Ｗ２０を、作物２から遠ざける作業を行う。これによれば、農業用ロボット１によって作物２に対して作業を行う場合に、作業に邪魔な障害物Ｗ２０を作物２から遠ざけることができ、作業を効率よく行うことができる。例えば、作業が収穫である場合には、障害物Ｗ２０を除いたうえで、作業部４によって収穫を行うことができる。また、作業が作物２に打撃を加える場合、打撃時の音を収集する場合なども、障害物Ｗ２０を除いたうえで、作物２に打撃を加える等の作業を行うことができる。
【0086】
作物２と作物２の表面状態との関係を、深層学習することで表面状態モデルを生成するモデル生成部８１Ｉを備えている。これによれば、作物２と作物２の表面状態との関係を推定するモデルを簡単に作成することができる。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【0087】
１ ：農業用ロボット
２ ：作物
３ ：走行体
４ ：作業部
５Ａ ：光学式センサ
５Ｂ ：光学式センサ
８１Ｉ ：モデル生成部
１４１Ｉ ：作物推定部
１８６ ：推定部
Ｈ１１ ：センシングデータ
Ｒ１０ ：輪郭
Ｗ１０ ：表面状態
Ｗ２０ ：障害物
Ｗ２１ ：部分
Ｗ２２ ：輪郭
Ｗ２５ ：特徴部分
２ ：作物
３ ：走行体
４ ：作業部
５Ａ ：光学式センサ
５Ｂ ：光学式センサ
８１Ｉ ：モデル生成部
１４１Ｉ ：作物推定部
１８６ ：推定部
Ｈ１１ ：センシングデータ
Ｒ１０ ：輪郭
Ｗ１０ ：表面状態
Ｗ２０ ：障害物
Ｗ２１ ：部分
Ｗ２２ ：輪郭
Ｗ２５ ：特徴部分
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14A】
【図14B】
【図14C】
【図15A】
【図15B】
【図15C】
【図16A】
【図16B】
【図17A】
【図17B】
【図18A】
【図18B】
【図19A】
【図19B】
【図19C】
【図20】
【図21】
【図22】
【図23】
【図24】