JP2020018255A - Harvesting work system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、収穫作業システムに関する。 The present invention relates to a harvesting operation system.
従来、特許文献1に例示するように、圃場内に設定された走行経路に沿ってコンバインを自動走行させながら収穫作業を行わせる技術が知られている。
Conventionally, as exemplified in
また、特許文献2に例示するように、カメラを備えた無人飛行体によって圃場を撮影し、作物の生育状態を検出する技術が知られている。
Further, as exemplified in
しかしながら、上記の特許文献には、コンバインの自動走行に無人飛行体の撮影情報を反映させる技術が開示されていない。 However, the above-mentioned patent document does not disclose a technique for reflecting photographing information of an unmanned aerial vehicle in automatic traveling of a combine.
また、コンバインに搭載されたセンサーやカメラでは、コンバインから大きく離れた位置での作物の状態や障害物の存在等を検出することができず、対応が遅れ、作物の収穫損失や障害物との衝突を来すおそれがある。 In addition, sensors and cameras mounted on the combine cannot detect the condition of the crop or the presence of obstacles at a position far away from the combine, delaying response, and preventing crop harvest loss and obstacles. There is a risk of collision.
本発明は、コンバインから離れた位置での作物の状態や障害物の存在を、圃場上空を飛行する無人飛行体からの撮影情報によって検出し、収穫作業を円滑に行える収穫作業システムを提供することを目的とする。 The present invention provides a harvesting operation system capable of detecting the state of a crop or the presence of an obstacle at a position distant from a combine by photographing information from an unmanned aerial vehicle flying over a field and performing a harvesting operation smoothly. With the goal.
上述した課題を解決するために、本発明は以下の技術的手段を講じる。 In order to solve the above-described problems, the present invention takes the following technical measures.
すなわち、請求項1記載の発明は、コンバインと無人飛行体から構成される収穫作業システムであって、前記コンバインには、前記無人飛行体からの情報を受信すると共に、圃場内に設定された走行経路に沿って機体を自動走行させながら収穫作業を行わせる制御部を備え、前記無人飛行体には、機体に備えたカメラによる撮影情報を前記コンバインに送信すると共に、圃場上空に設定された飛行経路、またはコンバインの機体に対して設定された位置を飛行させる制御部を備えたことを特徴とする収穫作業システムとする。
In other words, the invention according to
請求項2記載の発明は、前記無人飛行体をコンバインよりも先行する位置に飛行させ、前記カメラによって圃場の植立穀稈を撮影し、この撮影情報から植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバインの作業走行速度を変速制御する構成とした請求項1記載の収穫作業システムとする。
The invention according to
請求項3記載の発明は、前記カメラによる撮影情報から圃場内の複数領域での植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバインの作業走行速度を各領域ごとに変速制御する構成とした請求項2記載の収穫作業システムとする。
According to a third aspect of the present invention, the falling state of the planted grain culm in a plurality of areas in the field is detected from the photographing information obtained by the camera, and the work traveling speed of the combine is controlled for each area according to the falling state. The harvesting operation system according to
請求項4記載の発明は、前記無人飛行体をコンバインよりも先行する位置に飛行させ、前記カメラによって圃場の植立穀稈を撮影し、この撮影情報から植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバインの刈取装置を圃場面近傍の高さに位置付ける構成とした請求項1記載の収穫作業システムとする。
The invention according to
請求項5記載の発明は、前記無人飛行体に備えたカメラによってコンバインと圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバインの走行方向が設定された走行経路に対してずれていることが検出された場合に、コンバインを設定された走行経路に復帰させる操向制御がなされる構成とした請求項1記載の収穫作業システムとする。
According to a fifth aspect of the present invention, a combine and a field are simultaneously photographed by a camera provided on the unmanned aerial vehicle, and it is detected from the photographed information that the traveling direction of the combine is deviated from the set traveling route. In this case, the harvesting operation system according to
請求項6記載の発明は、前記無人飛行体に備えたカメラによってコンバインと圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバインの前方に障害物があることが検出された場合に、コンバインの走行と刈取装置の駆動を自動的に停止させる構成とした請求項1記載の収穫作業システムとする。
According to a sixth aspect of the present invention, the combine and the field are photographed simultaneously by a camera provided on the unmanned aerial vehicle, and when it is detected from the photographed information that there is an obstacle ahead of the combine, the traveling and harvesting of the combine are performed. The harvesting operation system according to
請求項7記載の発明は、前記無人飛行体に備えたカメラによってコンバインと圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバインの前方に障害物があることが判定された場合に、この障害物を回避するようにコンバインを自動的に操向する構成とした請求項1記載の収穫作業システムとする。
According to a seventh aspect of the present invention, a combine and a field are simultaneously photographed by a camera provided on the unmanned aerial vehicle, and when it is determined from the photographed information that there is an obstacle ahead of the combine, the obstacle is avoided. The harvesting operation system according to
請求項1記載の発明によれば、無人飛行体に備えたカメラによる撮影情報をコンバインに送信することで、コンバインから離れた位置の状態を検出してコンバインの作業走行を適正化することができ、収穫作業を円滑に行うことができる。 According to the first aspect of the present invention, by transmitting the photographing information by the camera provided on the unmanned aerial vehicle to the combine, it is possible to detect the state of the position away from the combine and to optimize the work traveling of the combine. In addition, the harvesting operation can be performed smoothly.
請求項2記載の発明によれば、請求項1に記載の発明の効果に加えて、無人飛行体に備えたカメラによる撮影情報から植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバインの作業走行速度を変速制御するので、コンバインの前方の位置に植立穀稈の倒伏が検出された場合には、この倒伏した穀稈を刈り取る前に作業走行速度を減速し、倒伏穀稈を引き起こして刈り取ることができ、収穫損失の発生を少なくすることができる。
According to the invention described in
請求項3記載の発明によれば、請求項2記載の発明の効果に加えて、無人飛行体に備えたカメラによる撮影情報から圃場内の複数領域での植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバインの作業走行速度を各領域ごとに変速制御するので、コンバインの前方領域に植立穀稈の倒伏が検出された場合には、この倒伏した穀稈を刈り取る前に作業走行速度を減速し、倒伏穀稈を引き起こして刈り取ることができ、収穫損失の発生を少なくすることができる。 According to the third aspect of the present invention, in addition to the effects of the second aspect, the lodging state of the planted grain culm in a plurality of areas in the field is detected from the photographing information obtained by the camera provided on the unmanned aerial vehicle. However, since the work traveling speed of the combine is speed-changed for each area in accordance with the state of lodging, if lodging of the planted grain culm is detected in the area in front of the combine, before cutting down the laid grain culm, The work traveling speed can be reduced, the lodging grain can be raised and cut, and the occurrence of harvest loss can be reduced.
請求項4記載の発明によれば、請求項1記載の発明の効果に加えて、無人飛行体をコンバインよりも先行する位置に飛行させ、カメラによって圃場の植立穀稈を撮影し、この撮影情報から植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバインの刈取装置を圃場面近傍の高さに位置付けるので、倒伏した穀稈でも引き起こして刈り取ることができ、収穫損失の発生を少なくすることができる。
According to the invention described in
請求項5記載の発明によれば、請求項1記載の発明の効果に加えて、無人飛行体に備えたカメラによってコンバインと圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバインの走行方向が設定された走行経路に対してずれていることが検出された場合に、コンバインを設定された走行経路に復帰させる操向制御がなされるので、設定経路を飛行する無人飛行体によってコンバインの走行状態を監視し、異常な走行が行われた場合でも、このコンバインを設定された走行経路に復帰させることができる。 According to the fifth aspect of the present invention, in addition to the effect of the first aspect of the present invention, the combine and the field are simultaneously photographed by the camera provided on the unmanned aerial vehicle, and the traveling direction of the combine is set from the photographing information. When the deviation from the travel route is detected, steering control is performed to return the combine to the set travel route, so that the traveling state of the combine is monitored by an unmanned aerial vehicle flying on the set route. Even when an abnormal running is performed, the combine can be returned to the set running route.
請求項6記載の発明によれば、請求項1記載の発明の効果に加えて、無人飛行体に備えたカメラによってコンバインと圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバインの前方に障害物があることが検出された場合に、コンバインの走行と刈取装置の駆動を自動的に停止させるので、圃場内の障害物との衝突を避けることができる。
According to the invention of claim 6, in addition to the effect of the invention of
請求項7記載の発明によれば、請求項1記載の発明の効果に加えて、無人飛行体に備えたカメラによってコンバインと圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバインの前方に障害物があることが判定された場合に、この障害物を回避するようにコンバインを自動的に操向するので、圃場内の障害物を回避して作業走行を継続することができる。 According to the seventh aspect of the invention, in addition to the effect of the first aspect, the combine and the field are simultaneously photographed by the camera provided on the unmanned aerial vehicle, and there is an obstacle ahead of the combine based on the photographing information. When the determination is made, the combine is automatically steered so as to avoid the obstacle, so that the work traveling can be continued while avoiding the obstacle in the field.
以下に、本発明の実施形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、実施形態における構成要素には、当業者が容易に想定できるもの、あるいは実質的に同一のもの、いわゆる均等の範囲のものが含まれる。そして、以下の実施形態により本発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The components in the embodiments include those that can be easily assumed by those skilled in the art, or those that are substantially the same, that is, those that have a so-called equivalent range. The present invention is not limited by the following embodiments.
図1は、実施形態に係るコンバインの制御システム1の概要説明図である。なお、このコンバインの制御システム1は、各種作業車両の作業管理システムに組み込まれる。図1においては、コンバインの制御システム1を一点鎖線で示している。図1に示すように、コンバインの制御システム1は、コンバイン2と、無人飛行体20とを備える。
FIG. 1 is a schematic explanatory diagram of a
また、コンバインの制御システム1は、後述する記憶装置152や情報処理装置(図示省略)を備えるコンピュータにより構築された機体制御部150と、タブレット端末のように携行自在であり、制御部100と有線あるいは無線で接続可能な情報処理端末10とを備える(図5参照)。
Further, the
また、情報処理端末10は、基地局50を介して、インターネットあるいは所定の通信網に接続される。情報処理端末10は、たとえば、コンバインの制御システム1による作業管理を行う管理者が所有するサーバ、およびパーソナルコンピュータなどの複数の端末装置を接続している。なお、端末装置からも、サーバを介して、コンバインの制御システム1の作業管理が可能である。
The
コンバイン(以下、機体という)2は、走行装置3と、作業装置4とを備える。なお、走行装置3および作業装置4については、図2および図3を用いて後述する。機体2には、キャビン5の上部にGPS(Global Positioning System)アンテナやGNSS(Global Navigation Satellite System)アンテナなどの受信アンテナ6が設けられる。
The combine (hereinafter, referred to as an airframe) 2 includes a traveling device 3 and a working
また、キャビン5は、機体フレームの前部に設けられ、作業者(操縦者ともいう)が着席する操縦席5bの他、各種操作レバーや計器類、さらには、情報処理端末10や各種情報を表示する表示部(モニタ)12などが設けられた操縦部5aを内部空間に有する。
In addition, the
一方、無人飛行体20は、ドローンと呼ばれる飛行体であり、コントローラ(制御部)200(図5参照)と、カメラ22と、複数の航法衛星Sから送信される電波を受信して自己位置を測定する測位装置21(図5参照)とを備える。無人飛行体(以下、ドローンという)20は、機体2周辺や圃場の上空を飛行しながら、カメラ22による機体2や機体2周辺、圃場の撮影を行う。なお、コントローラ200は、記憶装置や情報処理装置を有するコンピュータから構成される。
On the other hand, the unmanned
上記したような作業管理システムにおいて、たとえば、機体2側に設けられた制御部100は、ドローン20のカメラ22で撮像された画像(画像情報)と、測位装置21に取得されたカメラ22による撮像位置を示す位置情報とを合成処理して圃場情報を生成し、生成した圃場情報に基づいて作業管理処理を実行する。
In the work management system as described above, for example, the
次に、図2および図3を参照してコンバイン2の構成について説明する。図2は、コンバイン2の概略側面図であり、図3は、コンバイン2の概略平面図である。なお、以下の説明では、コンバイン(機体)2の通常の使用態様時における前後方向、左右方向、上下方向を、各部位におけるそれぞれの前後方向、左右方向、上下方向として説明する。
Next, the configuration of the
このうち、「前」方は、刈り取り作業時における機体2の進行方向であり、「左」方は、前方に向かって左手方向であり、「右」方は、前方に向かって右手方向であり、また、「下」方は、重力が作用する方向である。これらの方向は、説明をわかりやすくするために便宜上定義したものであり、これらの方向によって本発明が限定されるものではない。
Of these, the “front” direction is the traveling direction of the
図2および図3に示すように、機体2は、機体フレームの下部に設けられた走行装置3と、機体フレームの前部および上部に設けられた各種作業装置4とを備える。また、機体2は、前部上方に、操縦席5bなどが設けられた操縦部5aを覆うキャビン5が設けられ、キャビン5の上部に受信アンテナ6が設けられる。
As shown in FIGS. 2 and 3, the
走行装置3は、機体フレーム上に設置されたエンジンE(図1参照)から動力が伝達されて周回する左右一対のクローラベルトを備える。走行装置3は、クローラベルトを周回させることで、機体2を走行させる。なお、クローラベルトは、ゴムなどの弾性体により無端状に形成される。
The traveling device 3 includes a pair of left and right crawler belts that rotate by being transmitted with power from an engine E (see FIG. 1) installed on the body frame. The traveling device 3 causes the
作業装置4としては、たとえば、機体フレームの前部に設けられた刈取装置4Aと、機体フレームの上部における左右一側(左側)に設けられた脱穀装置4Bと、機体フレームの上部における左右他側(右側)に設けられた貯留装置(グレンタンク)4Cと、貯留装置4Cの後方に直立している縦オーガ、待機状態では脱穀装置4Bおよび貯留装置4Cの上方に横たわる横オーガを有する排出装置(穀粒排出オーガ)4Dとを備える。
The working
刈取装置4Aは、圃場の穀稈を分草する分草杆、分草した穀稈を引き起こす引起装置、引き起こした穀稈の根元を切断する刈刃などを備える。刈取装置4Aは、圃場に植立している穀稈を分草杆で分草し、分草した穀稈を引起装置で引き起こし、引き起こした穀稈を刈刃で刈り取る。刈取装置4Aの後方には、刈り取った穀稈を脱穀装置4Bに向けて搬送する穀稈搬送装置が設けられる。
The reaping
脱穀装置4Bは、脱穀後に選別部で選別した穀粒を、揚穀装置で貯留装置4Cへと送り込む。貯留装置4Cは、貯留した穀粒を、排出装置4Dの縦オーガの下部へと送り込む。
排出装置4Dは、縦オーガに送り込まれた穀粒を縦オーガの上部から横オーガへと送り込み、横オーガに送り込まれた穀粒を横オーガの先端部に設けられた排出筒から機体外の運搬車などへと排出する。
The threshing
The
ここで、図4を参照して無人飛行体であるドローン20について説明を加える。図4は、無人飛行体(ドローン)20の概略斜視図である。図4に示すように、ドローン20は、本体部20aから放射状に延在する4本のアーム部20bの先端に、それぞれ回転翼24が設けられる。本体部20aの下部には、カメラ22と、レーダ23とが設けられる。
Here, the
カメラ22は、たとえば2点支持により姿勢変更自在に取り付けられる。レーダ23は、圃場面の形状を測定可能な圃場面形状測定装置として設けられる。また、本体部20aの内部には、飛行制御を行うためのコントローラ200および自己位置を認識可能な測位装置21(図5参照)が設けられる。
The
次に、図5を参照してコンバインの制御システム1における制御系について説明する。
Next, a control system in the
図5は、制御部100を中心とした機能ブロック図である。制御系の中核をなす制御部100は、機体2に搭載された機体制御部150と、たとえば、作業者が携行するタブレットタイプの情報処理端末(タブレット端末)10とを備える。なお、情報処理端末10は、機体2の操縦部5a内に設置することも可能である。このように、制御部100を、機体制御部150と情報処理端末10とを備える構成としてもよいし、機体制御部150と情報処理端末10とのうち、いずれか一方のみの構成として制御部100を構築してもよい。
FIG. 5 is a functional block diagram centering on the
情報処理端末10は、たとえば、ハードディスクやROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)などで構成される記憶部11と、タッチパネルにより構成される表示部12および操作部13とを備える。なお、操作部13として、各種キーやボタンなどが設けられてもよい。
The
上記したコンバインの制御システム1では、電子制御によって各部を制御することが可能であり、機体2が備える機体制御部150は、CPU(Central Processing Unit)などを有する処理部をはじめ、各種プログラムや、圃場ごとに予め定めた予定走行経路データなどの必要なデータ類が格納された記憶装置152と、複数のコントローラとを備える。
In the
コントローラとしては、たとえば、走行系である走行装置3を駆動制御する走行系コントローラ151、作業管理に関する制御を行う作業管理コントローラ153、作業系である刈取装置4A、脱穀装置4B、貯留装置4C、排出装置4D(図2および図3参照)などの作業装置4を駆動制御する作業系コントローラ154などがある。なお、記憶装置152は、ハードディスクやROM、RAMなどで構成され、記憶装置152に格納されたデータなどは、情報処理端末10や、作業管理システムを構成しているサーバや端末装置と共有することも可能である。
As the controller, for example, a traveling system controller 151 that drives and controls the traveling device 3 that is a traveling system, a
走行系コントローラ151、作業管理コントローラ153および作業系コントローラ154は、いずれもCPUなどを有する処理部や、制御プログラムが格納されるROM、作業領域用のRAMなどのストレージ部、さらには入出力部を備え、互いに接続されることで、互いに信号の受け渡しが可能である。なお、ストレージ部のROMには、各コントローラの制御対象に応じた制御プログラムなどがそれぞれ格納される。
The traveling system controller 151, the
また、機体制御部150には、走行装置3、走行系各種センサ31、作業装置4、作業系各種センサ41が接続される。
In addition, the traveling device 3, various traveling system sensors 31, the working
こうして、コンバインの制御システム1は、作業者が機体2に搭乗して走行しながら所定の作業を実行する他、機体制御部150により自動走行ユニット155で自動走行しながら所定の作業を実行することができる。
In this way, the
なお、機体2を自動走行させる場合、作業内容に応じた予定走行経路が予め圃場ごとに定められ、データ化されて記憶装置152に格納される。予定走行経路は、圃場の形状、大きさ、圃場内に形成された畝の幅、長さおよび本数、さらには作物の種類などに応じて設定される。予定走行経路の設定は、たとえば、作業管理システムのサーバや端末装置を用いて設定することができる。
When the
また、予定走行経路に従って実行される機体2の自動走行については、機体制御部150により実行させてもよいし、たとえば、情報処理端末10を介して実行させてもよい。さらには、上記端末装置を介して実行させてもよい。
Further, the automatic traveling of the
また、図5に示すように、制御部100とドローン20とは、無線による通信が可能である。すなわち、ドローン20のコントローラ200が備える通信装置を介して、情報処理端末10および機体制御部150のいずれもがドローン20と通信することができる。
Further, as shown in FIG. 5, the
ドローン20のコントローラ200は、記憶部を備えており、記憶部に格納された飛行経路情報や飛行プログラムおよびカメラ22用の撮像プログラムなどに従って、機体2周辺あるいは圃場の上空を飛行しながら、機体2や機体2周辺、圃場画像を撮影することができる。なお、記憶部に格納された飛行経路情報や飛行プログラムおよび撮像プログラムなどは、機体制御部150や情報処理端末10、あるいは上記したサーバや端末装置などからドローン20のコントローラ200に送信することも可能である。また、ドローン20の動作制御は、情報処理端末10や上記端末装置によって制御することも可能である。
The
ここで、表示部(モニタ)12の表示画面121(図6参照)には、ドローン20のカメラ22で撮影された画像がリアルタイムで表示される。次に、図6を参照して表示部12の表示画面121の表示について説明する。図6は、表示画面121における表示例の説明図である。図6に示すように、表示画面121は、たとえば、第1、第2、第3表示領域121a,121b,121cに区画される。各表示領域121a,121b,121cには、たとえば、複数のドローン20のカメラ22でそれぞれ撮影された機体2および機体2周辺における所定箇所の画像が表示される。
Here, an image captured by the
図6に示す例では、表示画面121の左半部の第1表示領域121aに、上空から撮影された、圃場Fを走行(刈り取り作業)する機体2の画像であり圃場Fに植立している穀稈(植立穀稈ともいう)Gaを走行しながら刈り取る機体2の状況が平面視で表示される。第1表示領域121aからは、植立穀稈Gaや切り株Gbの画像から、たとえば、機体2の直進状況や刈り取り状況などを確認することができる。また、第1表示領域121aからは、穀稈Gaの倒伏状況を確認することができる。さらに、圃場Fにある空き缶や空きビンなどの異物を確認することができる。
In the example shown in FIG. 6, in the
また、表示画面121の右半部かつ上半部の第2表示領域121bには、機体2の後部から撮影された、圃場Fを走行(刈り取り作業)する機体2の画像であり圃場Fの植立穀稈Gaを走行しながら刈り取る機体2の状況が機体2からの後方視で表示される。第2表示領域121bからは、植立穀稈Gaや切り株Gbの画像から、たとえば、機体2の直進状況や刈り取り状況などを、第1表示領域121aの画像とは別アングルで確認することができる。
The
また、表示画面121の右半部かつ下半部の第3表示領域121cには、畦などに停車している運搬車の上空から撮影された、運搬車の荷台に向けて穀粒Gcを排出する排出装置4Dの画像が表示される。第3表示領域121cに表示された画像からは、たとえば、穀粒Gcの排出状況、荷台の空き容量などを確認することができる。また、表示画面121を見ながら排出方向を調整することで、穀粒Gcを均一に排出することができる。
In the
かかる構成によれば、機体2の走行中あるいは作業中、機体2周辺を撮影することができるとともに撮影された画像を作業者が表示部12の表示画面121で確認することができ、機体2の走行中あるいは作業中における機体2周辺の状況を作業者が把握することができる。これにより、たとえば、穀稈Gaが倒伏している場合は、走行速度を低速にして走行速度に連動する穀稈搬送速度などを低速にすることで、刈り取り時の穀稈Gaの株抜けを抑えることができる。また、たとえば、圃場Fにおける機体2の進行走行の前方に異物がある場合は、回避操作を行うことで、刈刃の損傷などを防止することができる。このように、作業者は、異常が発生した場合に、異常を回避する操作を行うことができ、安全性を向上させることができる。
According to such a configuration, while the
また、たとえば、ドローン20が機体2に先行して飛行しながら、機体2の数メートル先の圃場Fの状況を撮影することで、たとえば、圃場Fにおける異常を作業者がいち早く認識することができる。また、機体2の数メートル先の植立穀稈Gaの色合いを見ることで、たとえば、穀稈Gaの生育度合いを作業者がいち早く認識することもできる。
Further, for example, by photographing the situation of the field F several meters ahead of the
また、制御部100は、カメラ22で撮影された画像を表示させるとともに、カメラ22で撮影された画像を解析し、解析結果を用いて走行装置3および作業装置4の少なくともいずれかを駆動制御することで、異常がある場合には自動で異常を回避する制御を行う。かかる構成によれば、機体2の走行中あるいは作業中、機体2周辺において異常が発生した場合には自動で異常を回避することができる。
In addition, the
次に、図7〜図10を参照して、人(補助者など)が機体2に接近している場合における機体2の走行停止制御を例に、自動で異常を回避するための処理手順について説明する。図7〜図10は、走行停止制御の処理手順を示すフローチャートである。なお、図7〜図10に示す処理は、制御部100が各部を制御して実行する。
Next, with reference to FIGS. 7 to 10, a processing procedure for automatically avoiding an abnormality will be described with reference to an example of travel stop control of the
まず、図7を参照して、走行停止制御の第1の例の処理手順について説明する。図7に示すように、ドローン20に搭載されたカメラ22で機体2周辺を撮影する(ステップS101)。
First, a processing procedure of a first example of the traveling stop control will be described with reference to FIG. As shown in FIG. 7, the periphery of the
制御部100は、カメラ22で撮影された画像を取得し、取得した画像を表示部12の表示画面121にリアルタイムで表示させる(ステップS102)。また、制御部100は、カメラ22で撮影された画像を表示部12に表示させる他、カメラ22で撮影された画像を解析する(ステップS103)。なお、かかる画像解析では、たとえば、形状判定を行い、判定結果に基づいて機体2周辺の人を認識するとともに、機体2周辺の人が認識された場合には機体2からの距離を測定する。
The
次いで、制御部100は、機体2が走行中であるか否かを判定する(ステップS104)。ステップS104の処理において、機体2が走行中であると判定された場合(ステップS104:Yes)、人が機体2から所定距離以内にいるか否かを判定する(ステップS105)。ステップS105の処理において、人が機体2から所定距離以内にいると判定された場合は(ステップS105:Yes)、走行装置3を駆動制御することで、機体2の走行を停止する(ステップS106)。機体2の走行停止については、たとえば、主変速レバーを中立位置に移動させる、すなわち、無段変速装置(HST)のトラニオン軸を中立位置に移動させる。これにより、機体2の走行が停止する。また、機体2を走行停止する場合、エンジンEを緊急停止する制御を行うようにしてもよい。
Next, the
なお、制御部100は、ステップS104の処理において、機体2が走行中ではないと判定された場合(ステップS104:No)は、ステップS103の処理に戻る。また、制御部100は、ステップS105の処理において、人が機体2から所定距離以内にいない場合(ステップS105:No)においても、ステップS103の処理に戻る。
In addition, in the process of step S104, when it is determined that the
かかる構成によれば、機体2の走行中あるいは作業中、機体2周辺において異常が発生した場合には自動で異常を回避することができる。たとえば、補助者などの人が機体2に接近している場合、自動で機体2の走行を停止することで、人との接触を防止することができる。これにより、安全性を向上させる。また、回避操作を自動で行うため、作業者の手間を省くことができ、作業性の低下を抑えることができる。
According to such a configuration, when an abnormality occurs around the
次に、図8を参照して、走行停止制御の第2の例の処理手順について説明する。なお、図8を用いて説明する第2の例は、上記した第1の例とは警報を発生させる処理(ステップS206)を含む点で異なる。すなわち、第2の例における処理のうち、ステップS201〜ステップS205の処理は、第1の例におけるステップS101〜ステップS105の処理と同様である。また、第2の例におけるステップS207の処理は、第1の例におけるステップS106の処理と同様である。このため、第2の例においては、第1の例との相違点のみを説明する。 Next, a processing procedure of a second example of the traveling stop control will be described with reference to FIG. Note that the second example described with reference to FIG. 8 differs from the first example described above in that it includes a process of generating an alarm (step S206). That is, among the processes in the second example, the processes in steps S201 to S205 are the same as the processes in steps S101 to S105 in the first example. Further, the processing in step S207 in the second example is the same as the processing in step S106 in the first example. For this reason, in the second example, only differences from the first example will be described.
図8に示すように、制御部100は、ステップS206の処理において、人が機体2から所定距離以内にいると判定された場合は(ステップS205:Yes)、警報部14(図5参照)にブザー音などの警報を発生させる(ステップS206)。そして、制御部100は、機体2の走行を停止する(ステップS207)。
As illustrated in FIG. 8, when it is determined in the process of step S206 that a person is within a predetermined distance from the aircraft 2 (step S205: Yes), the
かかる構成によれば、機体2の走行中、機体2から所定距離以内に補助者などの人がいる場合には機体2が自動で停止するため、機体2と人との接触などを防ぐことができ、安全性を向上させることができる。たとえば、補助者などの人が機体2に接近している場合、警報を発生させることで、人に危険を認識させることができ、自動で機体2の走行を停止することで、人との接触を防止することができる。これにより、安全性を向上させる。
According to such a configuration, while the
また、回避操作を自動で行うため、作業者の手間を省くことができ、作業性の低下を抑えることができる。 In addition, since the avoidance operation is performed automatically, the labor of the operator can be saved, and a decrease in workability can be suppressed.
なお、上記した第2の例においては、警報を発生させ、かつ、機体2の走行を停止する構成としているが、警報を発生させるだけの構成としてもよい。このように構成しても、機体2の走行中、機体2から所定距離以内に補助者などの人がいる場合に警報が発生するため、機体2の近くに人がいるのを作業者が把握することができるとともに、人に危険を認識させることで、人との接触を防止することができ、安全性を向上させることができる。
In the second example, an alarm is generated and the traveling of the
次に、図9を参照して、走行停止制御の第3の例の処理手順について説明する。なお、図9を用いて説明する第3の例は、上記した第1の例のステップS104の処理において機体2が走行中でないと判定された場合の処理を追加した点で第1の例とは異なる。すなわち、第3の例における処理のうち、ステップS301〜ステップS306の処理は、第1の例におけるステップS101〜ステップS106の処理と同様である。このため、第3の例においては、第1の例との相違点のみを説明する。
Next, a processing procedure of a third example of travel stop control will be described with reference to FIG. Note that the third example described with reference to FIG. 9 differs from the first example in that a process when it is determined that the
図9に示すように、制御部100は、ステップS304の処理において、機体2が走行中ではないと判定された場合(ステップS304:No)は、人が機体2から所定距離以内にいるか否かを判定する(ステップS307)。制御部100は、ステップS307の処理において、人が機体2から所定距離以内にいると判定された場合は(ステップS307:Yes)、作業者による走行操作を無効にする(ステップS308)。走行操作の無効については、たとえば、主変速装置と無段変速装置との間の電気的接続を遮断する制御を行うことで、作業者による主変速レバーの操作を受け付けない。
As illustrated in FIG. 9, when it is determined in the process of step S304 that the
なお、制御部100は、ステップS307の処理において、人が機体2から所定距離以内にいない場合(ステップS307:No)は、ステップS303の処理に戻る。
In addition, in the process of step S307, when the person is not within the predetermined distance from the machine body 2 (step S307: No), the
かかる構成によれば、機体2の停止中、機体2に人が接近している場合には作業者による機体2の走行操作を無効にすることで、人との接触を防止することができ、安全性を向上させることができる。
According to such a configuration, while the
ここで、制御部100は、人の機体2からの距離に応じた複数の閾値を設け、複数の閾値ごとに機体2の走行条件を設定してもよい。すなわち、制御部100は、人が機体2に近いほど走行条件が厳しくなるよう機体2の走行を規制する。制御部100は、たとえば、3つの閾値を設け、機体2から所定距離以内に人がいる場合には、機体2から最も遠い第1の閾値では、走行を制限しない。また、制御部100は、機体2から遠い第2の閾値では、走行速度を低速のみに制限(減速)する。また、制御部100は、機体に最も近い第3の閾値では、走行を停止する。
Here, the
かかる構成によれば、機体2の走行中、機体2から所定距離以内に補助者などの人がいる場合、機体2に対する人の接近に応じて、制限なし、減速、停止などのように段階的に機体2を停止するため、停止するまでもない安全な距離に人がいる場合などにおける走行停止を抑えて、安全性を確保しつつ作業性の低下を抑えることができる。
According to such a configuration, when there is a person such as an assistant within a predetermined distance from the
次に、図10を参照して、走行停止制御の第4の例の処理手順について説明する。なお、図10を用いて説明する第4の例は、上記した第3の例とは停止解除スイッチ13a(図5参照)による停止解除処理を含む点で異なる。すなわち、第4の例における処理のうち、ステップS401〜ステップS408の処理は、第3の例におけるステップS301〜ステップS308の処理と同様である。このため、第4の例においては、第3の例との相違点のみを説明する。 Next, a processing procedure of a fourth example of travel stop control will be described with reference to FIG. Note that the fourth example described with reference to FIG. 10 is different from the third example described above in that a stop release process by a stop release switch 13a (see FIG. 5) is included. That is, among the processes in the fourth example, the processes in steps S401 to S408 are the same as the processes in steps S301 to S308 in the third example. Therefore, in the fourth example, only differences from the third example will be described.
図10に示すように、制御部100は、走行操作を無効にした後、たとえば操縦席5b付近に設けられた停止解除スイッチ13aの操作を検知する(ステップS409)。停止解除スイッチ13aの操作が検知されると(ステップS409:Yes)、走行装置3を駆動制御して低速走行のみ許可する。なお、制御部100は、ステップS409の処理において、停止解除スイッチ13aの操作が検知されない場合(ステップS409:No)は、走行操作の無効を継続する。
As shown in FIG. 10, after disabling the traveling operation, the
かかる構成によれば、作業者が安全を確認してから機体2を元の状態(走行可能な状態)に復帰させるようになるため、安全性を確保することができる。機体2を復帰させる場合には機体2の走行が低速に規制されるため、安全性を確保することができる。
According to such a configuration, the operator confirms safety and then returns the
なお、制御部100は、停止解除スイッチ13aの操作により、低速走行のみ許可する構成としているが、走行速度をとくに制限しない構成としてもよい。このように構成しても、作業者が安全を確認してから機体2を元の状態に復帰させるようになるため、安全性を確保することができる。
The
また、ドローン20が圃場Fの上空を飛行しながらカメラ22で撮影した画像を、刈り取り作業などの作業性の向上のために活用することも可能である。
Further, an image captured by the
次に、図11および図12を参照して、圃場Fごとの最適ルートR表示制御について説明する。図11は、最適ルートR表示の説明図である。なお、図11には、最適ルートRが表示された状態の表示部12aを例示している。また、図12は、最適ルートR表示制御の処理手順を示すフローチャートである。
Next, the optimal route R display control for each field F will be described with reference to FIGS. FIG. 11 is an explanatory diagram of the optimal route R display. Note that FIG. 11 illustrates the
制御部100は、カメラ22で撮影された圃場Fの上空画像をマップ化する処理を実行し、圃場Fのマップデータと、機体2の型式や性能を示すパラメータとに基づいて、圃場Fにおける最適ルートRを表示部12aの表示画面に表示させる。たとえば、図11に示すように、表示画面には、圃場Fを出入口Faから反時計まわりに回りながら穀稈を刈り取る、左まわりの回り刈りのルートが最適ルートRとして表示される。
The
図12に示すように、制御部100は、カメラ22で撮影された画像を取得し、取得した画像をマップ化する(ステップS501)。次いで、制御部100は、マップデータと機体2のパラメータとに基づいて、最適ルートRを決定し(ステップS502)、決定された最適ルートRを表示部12aの表示画面に表示させる(ステップS503)。
As shown in FIG. 12, the
かかる構成によれば、圃場Fごとに機体2のパラメータに応じて最適ルートRが表示されるため、たとえば、これから刈り取り作業を始める圃場における作業に要する時間などを作業者が大まかに把握することができる。これにより、熟練者ではない経験の浅い作業者でも、効率良く作業を行うことができ、作業性を向上させることができる。
According to such a configuration, since the optimum route R is displayed according to the parameters of the
次に、図13および図14を参照して、圃場Fごとの注意ポイントP表示制御について説明する。図13は、注意ポイントP表示の説明図である。なお、図13には、注意ポイントPが表示された状態の表示部12aを例示している。また、図14は、注意ポイントP表示制御の処理手順を示すフローチャートである。
Next, the display control of the attention point P for each field F will be described with reference to FIGS. FIG. 13 is an explanatory diagram of the attention point P display. Note that FIG. 13 illustrates the
制御部100は、カメラ22で撮影された圃場Fの上空画像をマップ化する処理を実行し、圃場Fのマップデータと、機体2の型式や性能を示すパラメータとに基づいて、圃場Fにおける注意ポイントP、すなわち、圃場Fにおいて気を付けるべき箇所を表示部12aの表示画面に表示させる。
The
図14に示すように、制御部100は、カメラ22で撮影された画像を取得し、取得した画像をマップ化する(ステップS601)。次いで、制御部100は、マップデータと機体2のパラメータとに基づいて、注意ポイントPを判定し(ステップS602)、判定された注意ポイントPを表示部12aの表示画面に表示させる(ステップS603)。
As shown in FIG. 14, the
次いで、制御部100は、機体2が作業を開始すると、機体2が注意ポイントPに近いか否かを検知し(ステップS604)、機体2が注意ポイントに近いことが検知されると(ステップS604:Yes)、警報部14(図5参照)に警報を発生させる。なお、ステップS604の処理において、機体2が注意ポイントPに近いことが検知されない場合は(ステップS604:No)、注意ポイントPに近いことが検知されるまで処理を繰り返す。
Next, when the
かかる構成によれば、圃場Fごとに機体2のパラメータに応じて圃場Fにおける注意ポイントPが表示されるため、経験の浅い作業者でも、注意ポイントPを把握することができるとともに、注意ポイントPを回避して作業することができ、作業中のトラブルを未然に防いで効率良く作業を行うことができる。これにより、作業性を向上させることができる。
According to such a configuration, the attention point P in the field F is displayed for each field F in accordance with the parameters of the
また、ドローン20が圃場Fの上空を飛行しながらカメラ22で撮影した画像や機体2周辺の画像を、作業者の操作評価に用いることも可能である。この場合、切り株Gb(図6参照)の状態、すなわち、穀稈の刈り跡から機体2の直進操作性や刈り取りの正確性を評価するようにしてもよい。これにより、作業後の機体2の状態からわかる燃費や負荷率などの測定だけでなく、作業中あるいは作業後の圃場Fの状態で操作評価を行うことができ、より正確な操作評価を行うことができる。また、営農の場合は、経営者が従業員の評価に用いることも可能である。
Further, an image taken by the
次に、図15を参照してコンバインの制御システムの変形例(制御システム1A)について説明する。図15は、コンバインの制御システムの変形例(制御システム1A)の説明図である。なお、図15には、圃場Fを走行している機体2と、機体2に先行して飛行しているドローン20とを概略左側面視で示し、図中において機体2およびドローン20の進行方向をそれぞれ矢線で示している。
Next, a modified example (
図15に示すように、刈り取り作業において圃場Fが乾燥している場合、機体2に先行して飛行しているドローン20によって、機体2の前進にあわせて機体2の前方に向けて上空から水を噴射するように構成してもよい。この場合、ドローン20には、噴射する水を貯留するタンクが設けられる。かかる構成によれば、圃場F面を湿らせて刈り取り作業中の埃の発生を抑えることができる。
As shown in FIG. 15, when the field F is dry during the mowing operation, the
また、機体2側にも水を貯留するタンクが設けられ、ドローン20のタンクに補給するように構成してもよい。また、機体2側に充電装置が設けられ、ドローン20を機体2側において充電可能に構成してもよい。かかる構成によれば、水やバッテリーを機体2側で補給することができ、連続作業が可能となる。
Further, a tank for storing water may be provided on the
また、ドローン20に照明装置が設けられ、機体2に先行して飛行しているドローン20によって、たとえば、機体2の前方を照らす構成としてもよい。かかる構成によれば、夜間作業において効率的に圃場を照らすことができる。なお、GPSなどの受信アンテナ6を機体2およびドローン20の双方に設けることで、機体2に対するドローン20の飛行経路を任意に設定することができる。
The
なお、制御部100において、ドローン20の不使用時には、ドローン20を貯留装置4Cの上面に移動させて駐機させるよう制御する構成としてもよい。この場合、貯留装置4Cの上面に固定手段を設け、ドローン20を固定手段によって貯留装置4Cの上面に固定する。かかる構成によれば、ドローン20が、脱穀装置4Bの扱胴カバーの開閉や排出装置4Dの旋回を妨げない。
Note that, when the
また、制御部100において、HSTレバーが後進側に操作されたことが検知されると、ドローン20を機体2の後方に位置させてカメラ22をバックモニタとして機能させるように制御する構成としてもよい。かかる構成によれば、作業者が機体2後方を表示部12の表示画面121で確認することができ、安全性を向上させることができる。
Further, when the
また、制御部100において、刈り取り作業中にはドローン20を機体2の上方に位置させてカメラ22で機体2の平面視の画像を撮影するように制御する構成としてもよい。かかる構成によれば、操縦席5bから見えにくい機体2の左側なども作業者が確認することができ、たとえば、補助者などの人がいる場合には回避操作を行うことができるため、安全を確保することができる。
In addition, the
(収穫作業システム)
上述の制御部100には、無人飛行体20に備えた測位装置21と同様の測位装置が備えられる。(RTK方式のものが好ましい。)また、記憶装置152には、圃場の形状と、この形状に基づいて設定された走行経路が記憶されており、コンバイン2は、刈取装置4A、脱穀装置4B等の作業装置を駆動しながら、この走行経路に沿って自動走行する。
(Harvesting work system)
The
無人飛行体20のコントローラ200には、圃場の形状と、この形状に基づいて設定された飛行経路(高度を含む)が記憶されており、無人飛行体20は、この飛行経路に沿って飛行する。また、レーダ23によってコンバイン2との距離を測定することができ、コンバイン2と一定の距離を維持しながら飛行することができる。
The
無人飛行体20に備えたカメラ22による撮影情報は、無人飛行体20側のコントローラ200からコンバイン2側へ送信される。コンバイン2側では、この撮影情報を機体制御部150で受信する。
Photographing information by the
これにより、無人飛行体20をコンバイン2よりも先行する位置に飛行させ、カメラ22によって圃場の植立穀稈を撮影し、この撮影情報から植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバイン2の作業走行速度を変速制御する。
As a result, the unmanned
また、カメラ22による撮影情報から圃場内の複数領域での植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバイン2の作業走行速度を各領域ごとに変速制御する。
In addition, the lodging state of the planted grain culm in a plurality of areas in the field is detected from the photographing information by the
また、無人飛行体20をコンバイン2よりも先行する位置に飛行させ、カメラ22によって圃場の植立穀稈を撮影し、この撮影情報から植立穀稈の倒伏状態を検出し、この倒伏状態に応じてコンバイン2の刈取装置4Aを圃場面近傍の高さに位置付ける。
Further, the unmanned
また、無人飛行体20に備えたカメラ22によってコンバイン2と圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバイン2の走行方向が設定された走行経路に対してずれていることが検出された場合に、コンバイン2を設定された走行経路に復帰させる操向制御がなされる。
In addition, when the
また、無人飛行体20に備えたカメラ22によってコンバイン2と圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバイン2の前方に障害物があることが検出された場合に、コンバイン2の走行と刈取装置4Aの駆動を自動的に停止させる。
The
また、無人飛行体20に備えたカメラ22によってコンバイン2と圃場を同時に撮影し、この撮影情報からコンバイン2の前方に障害物があることが判定された場合に、この障害物を回避するように走行経路を新たに生成し、この走行経路に沿ってコンバイン2を自動的に操向する。障害物を回避した後、元の設定経路に復帰するように操向される。
Further, the
(別実施例1)
コンバイン2を自動走行させるべく設定された走行経路のうち、最外周の走行経路から、収穫作業を行う圃場面積を算出し、この圃場面積とコンバイン2の平均車速から、その圃場での収穫作業に要する時間を算出して送信し、情報処理端末10の表示部12または圃場脇で監視している作業者の携帯端末に、収穫作業が終了する予測時刻を表示するように構成してもよい。
(Another Example 1)
Of the travel routes set to automatically run the
また、上述のようにして、圃場面積とコンバイン2Cの平均車速から、貯留装置4Cが満杯になるまでの時間を算出して送信し、情報処理端末10の表示部12または圃場脇で監視している作業者の携帯端末に、穀粒排出作業が必要となる予測時刻を表示するように構成してもよい。
Further, as described above, the time until the
(別実施例2)
コンバイン2を設定された走行経路に沿って自動走行させた場合、刈取装置4Aが穀稈の株に突っ込んで所謂「株割り」を生じ、穀稈を押し倒して刈残すことが起こりうる。
(Another Example 2)
When the
これに対処するために、刈取装置4Aを機体フレームに対して左右方向に移動自在に支持し、植立穀稈との接触によってON/OFFする倣いセンサを設け、この倣いセンサの検出結果に基づいて電動モータ等の駆動装置を作動させ、刈取装置4Aを左右方向に移動させる構成としてもよい。
In order to cope with this, the
この構成によって、コンバイン2を設定された走行経路に沿って自動走行させながら、刈取装置4Aを隣接する穀稈列の間に常時位置するように左右方向に移動制御し、株割りを防ぐことができる。
With this configuration, while automatically driving the
また、刈取装置4Aを左右方向に移動させる駆動装置を、手動操作具の操作によって作動させる構成とし、操縦席5bに着座した操縦者の手が届く位置に、この手動操作具を配置してもよい。なお、この手動操作具は、操縦席5bの左側に配置するのが好ましい。
Further, the driving device for moving the
(別実施例3)
この収穫作業システムに使用するコンバイン2を、小型コンバイン(2条刈コンバイン)または中型コンバイン(4条刈コンバイン)と、大型コンバイン(6条刈コンバイン)の2台とし、小型コンバインまたは中型コンバインに圃場の外周領域を収穫走行する経路を設定し、大型コンバインに圃場の外周領域以外の領域を収穫走行する経路を設定する。これにより、小型または中型のコンバインによって圃場の外周領域を収穫走行させることで、畦際でのトラブルを起こしにくく、走行装置によって圃場面を荒らすことが少なくなる。また、小型または中型のコンバインは、最初の圃場の外周領域を収穫走行した後、次の圃場に移動してその圃場の外周領域を収穫走行させる。大型コンバイは、最初の圃場の外周領域以外の領域を収穫走行した後、次の圃場の外周領域以外の領域を収穫走行する。すなわち、小型または中型のコンバインと大型コンバインとで、圃場における収穫走行領域を分担することで、収穫作業の能率向上が図れる。
(Another embodiment 3)
The
(参考例1)
脱穀装置4Bの選別部に備えたシーブの角度を電動モータで制御する構成とし、貯留装置4C内の上部に設けたカメラで貯留装置4Cに投入される1番物中の稈切れや枝梗粒の量を検出し、この量が多い場合に電動モータを作動させてシーブを閉じるように制御する構成としてもよい。
(Reference Example 1)
The angle of the sheave provided in the sorting unit of the threshing
これによって、貯留装置4Cに投入される稈切れや枝梗粒を減らすことができる。
Thereby, it is possible to reduce culm breaks and branch stalks input to the
(参考例2)
脱穀装置4Bの選別部に備えた唐箕の風量を、電動モータで制御する構成とし、貯留装置4C内の上部に設けたカメラで貯留装置4Cに投入される1番物中の稈切れや枝梗粒の量を検出し、この量が多い場合に電動モータを作動させて唐箕風量を増加させ、この量が少ない場合には唐箕風量を減少させるように制御する構成としてもよい。
(Reference Example 2)
The amount of Karino air provided in the sorting section of the threshing
これによって、貯留装置4Cに投入される稈切れや枝梗粒を減らすことができる。
Thereby, it is possible to reduce culm breaks and branch stalks input to the
(参考例3)
脱穀装置4Bの脱穀室の上部に備えた送塵弁の角度を、電動モータで制御する構成とし、貯留装置4C内の上部に設けたカメラで貯留装置4Cに投入される1番物中の稈切れや枝梗粒や損傷粒の量を検出し、この量が多い場合に電動モータを作動させて送塵弁の角度を送り方向側に制御し、この量が少ない場合には送塵弁の角度を抵抗側に制御する構成としてもよい。
(Reference Example 3)
The angle of a dust valve provided in the upper part of the threshing room of the threshing
これによって、貯留装置4Cに投入される稈切れや枝梗粒や損傷粒を減らすことができる。
As a result, it is possible to reduce the number of cut culms, branch stalks and damaged grains that are put into the
(参考例4)
脱穀装置4Bの選別部に備えた唐箕の風量を、電動モータで制御する構成とし、貯留装置4C内に投入される穀粒の水分量を検出する水分センサを設け、この水分量が多いほど唐箕の風量を増加させるように制御する構成としてもよい。
(Reference Example 4)
An electric motor controls the air flow of the kara minos provided in the sorting unit of the threshing
これによって、貯留装置4Cへの藁屑の投入を減少させることができる。
Thereby, the input of the straw waste to the
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。 Further effects and modifications can be easily derived by those skilled in the art. Thus, the broader aspects of the present invention are not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications may be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and equivalents thereof.
2 コンバイン
4A 刈取装置
20 無人飛行体
22 カメラ
100 制御部
200 コントローラ(制御部)
2
Claims (7)
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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Cited By (42)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2020262416A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 株式会社クボタ | Automatic traveling system, agricultural work machine, program, recording medium with program recorded thereon, and method |
CN112815943A (en) * | 2020-12-31 | 2021-05-18 | 广州极飞科技股份有限公司 | Method and device for determining unmanned equipment operation route and unmanned equipment |
US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
WO2021246106A1 (en) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | ヤンマーホールディングス株式会社 | Combine harvester |
US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
CN114115338A (en) * | 2021-11-11 | 2022-03-01 | 河北英虎农业机械股份有限公司 | Corn harvesting method based on unmanned aerial vehicle cooperation |
US20220110251A1 (en) | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
CN114402995A (en) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 | Air-ground cooperative corn emasculation method and system and air unmanned emasculation machine |
WO2022118771A1 (en) * | 2020-12-02 | 2022-06-09 | ヤンマーホールディングス株式会社 | Automatic traveling system, automatic traveling method, and automatic traveling program |
CN114643923A (en) * | 2020-12-18 | 2022-06-21 | 乐天集团股份有限公司 | Travel control system, control method, and control device |
WO2022145331A1 (en) * | 2020-12-29 | 2022-07-07 | 株式会社クボタ | Agricultural machine |
JP2022129956A (en) * | 2021-02-25 | 2022-09-06 | 井関農機株式会社 | Travel vehicle |
US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
US11864483B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-09 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10210846A (en) * | 1997-01-28 | 1998-08-11 | Iseki & Co Ltd | Threshing depth controller for combine or the like |
JPH11137062A (en) * | 1997-11-10 | 1999-05-25 | Yanmar Agricult Equip Co Ltd | Control device of conventional combine harvester |
JP2000166357A (en) * | 1998-12-04 | 2000-06-20 | Iseki & Co Ltd | Device for detecting row of lodged culms |
US20170083024A1 (en) * | 2014-03-20 | 2017-03-23 | Lely Patent N.V. | Method and system for navigating an agricultural vehicle on a land area |
JP2017195804A (en) * | 2016-04-26 | 2017-11-02 | ヤンマー株式会社 | combine |
JP2018042477A (en) * | 2016-09-12 | 2018-03-22 | 島根県 | Automatic reaping system |
-
2018
- 2018-08-02 JP JP2018145894A patent/JP6958508B2/en active Active
Patent Citations (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10210846A (en) * | 1997-01-28 | 1998-08-11 | Iseki & Co Ltd | Threshing depth controller for combine or the like |
JPH11137062A (en) * | 1997-11-10 | 1999-05-25 | Yanmar Agricult Equip Co Ltd | Control device of conventional combine harvester |
JP2000166357A (en) * | 1998-12-04 | 2000-06-20 | Iseki & Co Ltd | Device for detecting row of lodged culms |
US20170083024A1 (en) * | 2014-03-20 | 2017-03-23 | Lely Patent N.V. | Method and system for navigating an agricultural vehicle on a land area |
JP2017195804A (en) * | 2016-04-26 | 2017-11-02 | ヤンマー株式会社 | combine |
JP2018042477A (en) * | 2016-09-12 | 2018-03-22 | 島根県 | Automatic reaping system |
Cited By (48)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11240961B2 (en) | 2018-10-26 | 2022-02-08 | Deere & Company | Controlling a harvesting machine based on a geo-spatial representation indicating where the harvesting machine is likely to reach capacity |
US11589509B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-02-28 | Deere & Company | Predictive machine characteristic map generation and control system |
US11653588B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-05-23 | Deere & Company | Yield map generation and control system |
US11178818B2 (en) | 2018-10-26 | 2021-11-23 | Deere & Company | Harvesting machine control system with fill level processing based on yield data |
US11672203B2 (en) | 2018-10-26 | 2023-06-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control |
US11650553B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-05-16 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
US11234366B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-02-01 | Deere & Company | Image selection for machine control |
US11829112B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
US11778945B2 (en) | 2019-04-10 | 2023-10-10 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
US11079725B2 (en) | 2019-04-10 | 2021-08-03 | Deere & Company | Machine control using real-time model |
US11467605B2 (en) | 2019-04-10 | 2022-10-11 | Deere & Company | Zonal machine control |
WO2020262416A1 (en) * | 2019-06-28 | 2020-12-30 | 株式会社クボタ | Automatic traveling system, agricultural work machine, program, recording medium with program recorded thereon, and method |
US11641800B2 (en) | 2020-02-06 | 2023-05-09 | Deere & Company | Agricultural harvesting machine with pre-emergence weed detection and mitigation system |
US11957072B2 (en) | 2020-02-06 | 2024-04-16 | Deere & Company | Pre-emergence weed detection and mitigation system |
US11477940B2 (en) | 2020-03-26 | 2022-10-25 | Deere & Company | Mobile work machine control based on zone parameter modification |
WO2021246106A1 (en) * | 2020-06-02 | 2021-12-09 | ヤンマーホールディングス株式会社 | Combine harvester |
US11849672B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11711995B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-01 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11592822B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-02-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11474523B2 (en) | 2020-10-09 | 2022-10-18 | Deere & Company | Machine control using a predictive speed map |
US11635765B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-04-25 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
US11983009B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-05-14 | Deere & Company | Map generation and control system |
US11946747B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-04-02 | Deere & Company | Crop constituent map generation and control system |
US11650587B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-05-16 | Deere & Company | Predictive power map generation and control system |
US11927459B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-03-12 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11675354B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-06-13 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11864483B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-09 | Deere & Company | Predictive map generation and control system |
US11874669B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Map generation and control system |
US11727680B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-08-15 | Deere & Company | Predictive map generation based on seeding characteristics and control |
US11895948B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-13 | Deere & Company | Predictive map generation and control based on soil properties |
US11889788B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive biomass map generation and control |
US11889787B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-02-06 | Deere & Company | Predictive speed map generation and control system |
US20220110251A1 (en) | 2020-10-09 | 2022-04-14 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
US11825768B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-11-28 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11844311B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Machine control using a predictive map |
US11845449B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-19 | Deere & Company | Map generation and control system |
US11871697B2 (en) | 2020-10-09 | 2024-01-16 | Deere & Company | Crop moisture map generation and control system |
US11849671B2 (en) | 2020-10-09 | 2023-12-26 | Deere & Company | Crop state map generation and control system |
WO2022118771A1 (en) * | 2020-12-02 | 2022-06-09 | ヤンマーホールディングス株式会社 | Automatic traveling system, automatic traveling method, and automatic traveling program |
CN114643923A (en) * | 2020-12-18 | 2022-06-21 | 乐天集团股份有限公司 | Travel control system, control method, and control device |
WO2022145331A1 (en) * | 2020-12-29 | 2022-07-07 | 株式会社クボタ | Agricultural machine |
CN112815943B (en) * | 2020-12-31 | 2023-11-21 | 广州极飞科技股份有限公司 | Method and device for determining operation route of unmanned equipment and unmanned equipment |
CN112815943A (en) * | 2020-12-31 | 2021-05-18 | 广州极飞科技股份有限公司 | Method and device for determining unmanned equipment operation route and unmanned equipment |
JP7211443B2 (en) | 2021-02-25 | 2023-01-24 | 井関農機株式会社 | running vehicle |
JP2022129956A (en) * | 2021-02-25 | 2022-09-06 | 井関農機株式会社 | Travel vehicle |
CN114115338A (en) * | 2021-11-11 | 2022-03-01 | 河北英虎农业机械股份有限公司 | Corn harvesting method based on unmanned aerial vehicle cooperation |
CN114115338B (en) * | 2021-11-11 | 2023-11-14 | 河北英虎农业机械股份有限公司 | Corn harvesting method based on unmanned aerial vehicle cooperation |
CN114402995A (en) * | 2022-01-19 | 2022-04-29 | 北京市农林科学院智能装备技术研究中心 | Air-ground cooperative corn emasculation method and system and air unmanned emasculation machine |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6958508B2 (en) | 2021-11-02 |
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