JP2009199359A - 自律型ロボット及び自律型ロボットを複数用いる協調作業システム - Google Patents

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崇之 白水
Toshio Fukuda
敏男 福田
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Akira Fuwa
彬 不破
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Abstract

【課題】作業領域での作業時間を考慮し、複数の自律型ロボットが協調して作業する自律型ロボット及び自律型ロボットを複数用いる協調作業システムを提供し、作業効率を最適化する。
【解決手段】複数の雑草群Ｚが存在する圃場Ｈにて雑草群Ｚを順に移動して除草作業を実施する除草ロボット１０は、現在位置から雑草群Ｚまでの距離を評価距離とし、前記雑草群Ｚの雑草面積とし、雑草群Ｚと、該雑草群Ｚの最も近い、他の除草ロボット１０が除草作業を実施している雑草群Ｚとの距離を分散距離とし、前記評価距離のみ正負の異なる係数を用いる該評価距離と前記雑草面積と前記分散距離との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて次に除草作業を実施する除草作業領域である雑草群Ｚを選定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにおいて作業を行う自律型ロボット及び自律型ロボットを複数用いる協調作業システムの技術に関する。
自律型ロボットとは、自己の認識によって動作・判断を行うロボットである。また、自律型ロボットを複数用いる協調作業システム（以下、自律型ロボット協調作業システム）とは、複数の自律型ロボットが協調して、全体としての作業を行う作業システムである。
自律型ロボット協調作業システムは、複数の自律型ロボットが協調し作業を行うことで、作業効率を最適にできる。また、自律型ロボット協調作業システムは、自律型ロボット単体の機能は単純であるため、二次元フィールドへの適応が柔軟である。さらに、自律型ロボット協調作業システムは、全ての自律型ロボットをコントロールする統合コントローラが省略できるため、作業システムの拡張又は縮小が柔軟に行える。このような自律型ロボット協調作業システムは、災害現場における救助ロボット、圃場における雑草除去ロボット、又は屋内外における清掃ロボット等による協調作業システムへの適用が試みられている。例えば、非特許文献１は、複数の自律型ロボット同士が、多数の地点への移動を繰り返しながら、自律型ロボット同士の競合の可能性を最小化するための戦略最適化手法を開示している。
藤原一毅、外２名、「協働群における行動戦略最適化〜競合期待値を最小化する行動戦略決定」、日本機械学会[Ｎｏ．０４−４]ロボティクス・メカトロニクス講演会’０４公演論文集 ２Ａ１−Ｌ１−３２（１）−（４）
しかし、非特許文献１に示された戦略最適化手法には、自律型ロボットが各地点で作業する時間が含まれていない。また、非特許文献１では、ある地点に複数の自律型ロボットが到着することは競合とみなされ、１地点を複数の自律型ロボットが協調して担当することは想定されていない。
そこで、解決しようとする課題は、作業領域での作業時間を考慮し、複数の自律型ロボットが協調して作業する自律型ロボット及び自律型ロボットを複数用いる協調作業システムを提供し、作業効率を最適化することである。
本発明の解決しようとする課題は以上の如くであり、次にこの課題を解決するための手段を説明する。
即ち、請求項１においては、複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、自己の現在位置を認識する位置認識手段と、少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、前記作業領域情報を更新する更新手段と、前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、前記作業領域で作業する作業手段と、を有する自律型ロボットであって、現在位置から作業領域位置までの距離を評価距離とし、該評価距離が最小となる作業領域を次に作業を実施する作業領域として選定するものである。
請求項２においては、複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、自己の現在位置を認識する位置認識手段と、少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、前記作業領域情報を更新する更新手段と、前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、前記作業領域で作業する作業手段と、を有する自律型ロボットであって、作業面積が最大である作業領域を次に作業を実施する作業領域として選定するものである。
請求項３においては、複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、自己の現在位置を認識する位置認識手段と、少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、前記作業領域情報を更新する更新手段と、前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、前記作業領域で作業する作業手段と、を有する自律型ロボットであって、現在位置から作業領域位置までの距離を評価距離とし、正負の異なる係数を用いて該評価距離と前記作業面積との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて次に作業を実施する作業領域を選定するものである。
請求項４においては、複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、自己の現在位置を認識する位置認識手段と、少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、前記作業領域情報を更新する更新手段と、前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、前記作業領域で作業する作業手段と、少なくとも前記作業領域情報を他の自律型ロボットと通信可能な通信手段と、を有する自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記自律型ロボットは、作業領域位置と、該作業領域に最も近い、他の自律型ロボットが作業を実施している作業領域位置との距離を分散距離とし、該分散距離が最大となる作業領域を次に作業を実施する作業領域として選定するものである。
請求項５においては、複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、自己の現在位置を認識する位置認識手段と、少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、前記作業領域情報を更新する更新手段と、前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、前記作業領域で作業する作業手段と、少なくとも前記作業領域情報を他の自律型ロボットと通信可能な通信手段と、を有する自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記自律型ロボットは、現在位置から作業領域位置までの距離を評価距離とし、該評価距離のみ正負の異なる係数を用いて前記評価距離と前記作業面積と前記分散距離との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて次に作業を実施する作業領域を選定するものである。
請求項６においては、請求項１乃至４記載のいずれか一項に記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システム、或いは請求項５記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記自律型ロボットは、作業領域での作業が完了したときに、未着手作業領域を優先して次に作業を実施する作業領域として選定するものである。
請求項７においては、請求項６記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記自律型ロボットは、前記未着手作業領域がないときには、他の作業中の自律型ロボットに対し、前記通信手段によって協調作業の申し出を送信するものである。
請求項８においては、請求項７記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記協調作業の申し出を受信した自律型ロボットは、残作業面積が所定値より大きいときには、前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットに対し、前記通信手段によって協調作業の受け入れを送信するものである。
請求項９においては、請求項８記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記協調作業の受け入れを受信した自律型ロボットは、前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットに対し、前記通信手段によって作業を実施している作業領域の残作業面積を送信し、前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットは、複数の前記協調作業の受け入れがあったときには、現在位置から前記協調作業の受け入れを送信した自律型ロボットが作業を実施している作業領域までの距離を協調距離とし、正負の異なる係数を用いて前記残作業面積と該協調距離との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて協調先の自律型ロボットを選定するものである。
請求項１０においては、請求項９記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットは、他の自律型ロボットに対し、前記通信手段によって協調先として選定した自律型ロボットに係る情報を送信するものである。
請求項１１においては、請求項１０記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、前記協調先の自律型ロボットは、残作業面積を分割し、前記更新手段によって前記作業領域情報を更新し、前記通信手段によって他の自律型ロボットに対し前記作業領域情報を送信するものである。
本発明の効果として、以下に示すような効果を奏する。
請求項１においては、自律型ロボットは、とりあえず最も近い作業領域を次の作業領域として選定するため、移動距離を短くできる。
請求項２においては、自律型ロボットは、とりあえず最も作業面積が大きい作業領域を次の作業領域として選定するため、複数の自律型ロボットと協調作業を実施する場合等は、作業面積が大きい作業領域が優先されるため、全作業を完了するまでの二次元作業フィールドにおける総移動距離を少なくできる。
請求項３においては、最も近い作業領域を次の作業領域とする選定要素と、最も作業面積が大きい作業領域を次の作業領域とする選定要素とを加味して評価値を決定するため、全作業を完了するまでの総移動距離を少なくできる。
請求項４においては、各自律型ロボットは二次元作業フィールドにて分散して作業することができる。
請求項５においては、各自律型ロボットは、最も近い作業領域を次の作業領域とする選定要素と、最も作業面積が大きい作業領域を次の作業領域とする選定要素と、各自律型ロボットが二次元作業フィールドにて分散して作業するための選定要素とを加味して評価値を決定するため、各自律型ロボットは、全作業を完了するまでの総移動距離を短くしつつも、二次元作業フィールドにて分散して作業することができる。つまり、自律型ロボットを複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
請求項６においては、１つの作業領域には１台の自律型ロボットが作業することを優先するため、未着手の作業領域を早期に減らすことができる。
請求項７においては、未着手の作業領域がない場合には、１つの作業領域に複数の自律型ロボットが協調作業を行うようにするため、自律型ロボットを複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
請求項８においては、残作業面積次第では協調作業を行わないため、無駄となる協調作業を省略することができる。
請求項９においては、協調作業を行う上で、とりあえず最も近い作業領域を次の作業領域として選定する要素とし、残作業面積が最大の作業領域を次の作業領域として選定する要素とを加味して評価値を決定するため、協調作業の申し出を送信した自律型ロボットは、移動距離が短く、残作業面積が大きい作業領域で作業を実施している自律型ロボットを協調先として選定できる。つまり、自律型ロボットを複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
請求項１０においては、協調先の自律型ロボットの選定を他の自律型ロボットに送信するため、他の自律型ロボットは、協調先の自律型ロボットについて認識することができる。
請求項１１においては、分割した作業領域を新たな作業領域として作業領域情報を更新するため、他の自律型ロボットは、協調作業による作業領域情報について認識することができる。
次に、発明の実施の形態を説明する。
図１は本発明の実施例に係る除草ロボットを複数用いる圃場除草システムを示す構成図、図２は同じく除草ロボットを示す構成図、図３は同じく除草ロボットのコントローラの構成を示すブロック図である。
図４は実施例１の第一選定手法を示す概念図、図５は同じく第二選定手法を示す概念図、図６は同じく第四選定手法を示す概念図である。
図７は実施例２の協調手法を示す概念図、図８は同じく協調手法を示すフロー図、図９は同じく別の概念図である。
まず、図１を用いて、本発明の実施例である自律型ロボットを複数用いる協調作業システムについて、簡単に説明する。
図１に示すように、本発明の実施例の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムは、複数の除草作業領域である雑草群Ｚが存在する二次元作業フィールドとしての圃場Ｈにおいて、複数の自律型ロボットとしての除草ロボット１０が複数の雑草群Ｚを順に移動して除草作業を実施する作業システムとする。
ここで、各除草ロボット１０は、自己の認識によって動作・判断を行う自律型ロボットである。そのため、本実施例では、各除草ロボット１０を統合して制御するコントローラを有さない。
なお、自律型ロボットを複数用いる協調作業システムは、本実施例に限定されるものではなく、屋内外の清掃ロボット、災害時の救援ロボットにも適用できる。また、除草ロボット１０の台数は、特に限定されるものではない。
次に、図２を用いて、除草ロボット１０について、簡単に説明する。
除草ロボット１０は、移動手段としてのクローラー式走行装置１１、作業手段としての草刈装置１２、コントローラ２０、ＧＰＳアンテナ１３、通信手段としての通信アンテナ１４を備えて構成されている。ここで、移動手段については、クローラー式走行装置１１に限定されるものではない。また、草刈装置１２については、従来から周知の草刈装置とするため、説明を省略する。さらに、除草ロボット１０は、通信アンテナ１４を介して、他の除草ロボット１０と通信可能に構成されている。なお、ＧＰＳアンテナ１３及びコントローラ２０について、詳しくは後述する。
次に、図３を用いて、除草ロボット１０の制御装置となるコントローラ２０について、簡単に説明する。
コントローラ２０は、ＧＰＳアンテナ１３、通信手段としての通信アンテナ１４と、クローラー式走行装置１１、草刈装置１２とに接続され構成されている。
また、コントローラ２０は、位置認識手段２１、更新手段２２、記憶手段２５としての機能を有している。位置認識手段２１は、除草ロボット１０が上空にある衛星からの信号をＧＰＳアンテナ１３で受け取り、圃場Ｈにおける自己の現在位置を知る機能である。記憶手段２５は、予め雑草群Ｚの位置及び雑草面積Ｓである除草作業領域情報が読み込まれている。また、更新手段２２は、記憶手段２５に予め読み込まれた除草作業領域情報を更新する機能である。例えば、コントローラ２０は、搭載された除草ロボット１０が除草した雑草群Ｚ、或いは通信手段によって他の除草ロボット１０が除草した雑草群Ｚを除草作業領域情報から消去する機能を有する。
なお、以下の実施例では、実際にはコントローラ２０が行う上記各手段を除草ロボット１０が行うとして表現する。
ここで、図４乃至図６を用いて、実施例１について詳細に説明する。
実施例１は、除草ロボット１０が、どの雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定するかの手法である。まず、図４を用いて、第一選定手法について詳細に説明する。
図４に示すように、圃場Ｈに投入された、或いはある雑草群Ｚにおいて除草作業を完了した除草ロボット１０は次の除草作業を実施する雑草群Ｚを選定する必要がある。まず、除草ロボット１０は、ＧＰＳアンテナ１３によって、圃場Ｈにおける自己の現在位置を認識する。次に、除草ロボット１０は、現在位置から全ての除草作業領域である雑草群Ｚまでの距離をそれぞれ評価距離Ｄとして算出する（例えば、図４におけるＤ１〜Ｄ４）。次に、除草ロボット１０は、評価距離Ｄが最小値Ｄ３である雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定する。
このようにして、除草ロボット１０は、とりあえず最も近い雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定するため、移動距離を短くできる。つまり、除草ロボット１０の作業効率を最適化できる。
次に、図５を用いて、第二選定手法について詳細に説明する。
図５に示すように、圃場Ｈに投入された、或いはある雑草群Ｚにおいて除草作業を完了した除草ロボット１０は次の除草作業を実施する雑草群Ｚを選定する必要がある。除草ロボット１０は、除草作業領域情報によって、雑草面積Ｓが最大である雑草群Ｚを、次に除草作業を実施する除草作業領域として選定する。本選定手法によれば、除草ロボット１０は、図５の実線矢印に示すように雑草群Ｚ間を逐次移動することになる。
除草ロボット１０は、とりあえず最も雑草面積Ｓが大きい雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定するため、複数の除草ロボット１０と協調作業を実施する場合等は、雑草面積Ｓが大きい雑草群Ｚが優先されるため、全除草作業を完了するまでの圃場Ｈにおける総移動距離が少なくなる。つまり、除草ロボット１０の作業効率を最適化できる。
次に、第三選定手法について詳細に説明する。
本選定手法は、第一選定手法及び第二選定手法を組み合わせ、除草ロボット１０がどの雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定するかの手法である。
除草ロボット１０は、全ての雑草群Ｚについて、評価距離Ｄと雑草面積Ｓとに基づいて、評価値Ｊ１を算出する。ここで、評価値Ｊ１は、評価距離Ｄと雑草面積Ｓとの線形結合であるＪ１＝ａ１Ｄ＋ａ２Ｓによって求められる。また、評価距離Ｄは小さく雑草面積Ｓは大きければ作業効率が良いため、ａ１とａ２とは互いに正負の異なる係数である。本選定手法では、ａ２を負の係数としている。除草ロボット１０は、評価値Ｊ１が最小となる雑草群Ｚを次に除草作業を実施する除草作業領域として選定する。
このようにして、除草ロボット１０は、最も近い雑草群Ｚを次の除草作業領域とする選定要素と、最も雑草面積Ｓが大きい雑草群Ｚを次の除草作業領域とする選定要素と加味して評価値を決定するため、全除草作業を完了するまでの圃場Ｈにおける総移動距離を少なくできる。つまり、除草ロボット１０の作業効率を最適化できる。
次に、図６を用いて、第四選定手法について詳細に説明する。
本選定手法は、圃場Ｈにて例えば３台の除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃが複数の雑草群Ｚを順に移動して除草作業を実施する作業システムにおいて、除草ロボット１０ａがどの雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定するかの手法である。
まず、除草ロボット１０ｂ・１０ｃは、ＧＰＳアンテナ１３によって、圃場Ｈにおける各除草ロボット１０ｂ・１０ｃの自己の現在位置を認識する。除草ロボット１０ｂ・１０ｃは、通信アンテナ１４を介して、除草ロボット１０ａに現在位置を送信する。また、除草ロボット１０ａは、雑草群Ｚと、該雑草群Ｚに最も近い、他の除草ロボット１０ｂ・１０ｃが除草作業を実施している雑草群Ｚとの距離を分散距離Ｌとして算出する（例えば、図６におけるＬ１〜Ｌ４）。このとき、除草ロボット１０ｂ・１０ｃが除草作業を実施している雑草群Ｚは、次に除草作業を実施する除草作業領域の候補とはしない。さらに、除草ロボット１０ａは、分散距離Ｌが最大値Ｌ４となる雑草群Ｚを、次に除草作業を実施する除草作業領域として選定する。
このようにして、除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃは、圃場Ｈにて分散して除草作業を実施するため、除草ロボット１０を複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
次に、第五選定手法について詳細に説明する。
本選定手法は、第三選定手法及び第四選定手法を組み合わせ、圃場Ｈにて複数の除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃが複数の雑草群Ｚを順に移動して除草作業を実施する作業システムにおいて、除草ロボット１０ａがどの雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定するかの手法である。
除草ロボット１０は、全ての雑草群Ｚについて、評価距離Ｄと雑草面積Ｓと分散距離Ｌとの線形結合である評価値Ｊ２を算出する。ここで、評価値Ｊ２は、Ｊ２＝ｂ１Ｄ＋ｂ２Ｓ＋ｂ３Ｌによって求められる。また、評価距離Ｄは小さく雑草面積Ｓ及び分散距離Ｌは大きければ作業効率が良いため、本選定手法では、ｂ２及びｂ３を負の係数としている。除草ロボット１０は、評価値Ｊ２が最小となる雑草群Ｚを次に除草作業を実施する除草作業領域として選定する。
このようにして、各除草ロボット１０は、最も近い雑草群Ｚを次の除草作業領域とする選定要素と、最も面積が大きい雑草群Ｚを次の除草作業領域とする選定要素と、各除草ロボット１０は圃場Ｈにて分散して除草作業を実施するための選定要素とを加味して評価値を決定する。
そのため、除草ロボット１０は、全除草作業を完了するまでの圃場Ｈにおける総移動距離を短くしつつも、圃場Ｈにて分散して除草作業を実施することができる。つまり、除草ロボット１０を複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
以上において説明した除草ロボット１０、並びに除草ロボット１０を複数用いる協調作業システムは、除草作業が完了したときに、未着手の雑草群Ｚを優先して次の除草作業領域として選定する。
このようにして、１つの雑草群Ｚには１台の除草ロボット１０が除草作業を実施することを優先するため、未着手の除草作業領域を早期に減らすことができる。つまり、除草ロボット１０を複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
ここで、図７乃至図９を用いて、実施例２について詳細に説明する。
実施例２は、除草ロボット１０同士が１つの雑草群Ｚにおいて協調して除草作業を実施する協調手法である。まず、図７を用いて、本実施例が適用される状況について間単に説明する。
図７に示すように、本実施例は、圃場Ｈにて例えば３台の除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃが複数の雑草群Ｚを順に移動して除草作業を実施する作業システムにおいて、除草ロボット１０ａが担当雑草群Ｚでの除草作業を完了し、圃場Ｈにて他の未着手雑草群Ｚがない状況を想定している。また、除草ロボット１０ｂ・１０ｃは、それぞれの雑草群Ｚｂ・Ｚｃにて除草作業を実施している。
次に、図８を用いて、本実施例のフローについて詳細に説明する。
図８は、Ｓ１００は協調申し出を送信した除草ロボット１０ａの行動を示すフローであって、Ｓ２００は協調受け入れを送信した除草ロボット１０ｂ・１０ｃの行動を示すフローである。なお、除草ロボット１０ｂは、協調先の除草ロボットとなる。また、破線矢印は、除草ロボット１０間の通信アンテナ１４を介しての通信を示している。
まず、除草ロボット１０ａは、現在、自己が担当する雑草群Ｚを有するかを判定する（Ｓ１１０）。Ｓ１１０において、担当雑草群Ｚを有するのであれば、そのまま除草作業を継続する（Ｓ１１５）。
次に、除草ロボット１０ａは、現在、圃場Ｈにおいて未着手の雑草群Ｚがあるかを判定する（Ｓ１２０）。Ｓ１２０において、未着手の雑草群Ｚがあれば、雑草群Ｚを選定し（Ｓ１２５）、自己の除草作業領域情報を更新する（Ｓ１７０）。
ここで、除草ロボット１０ａは、担当雑草群Ｚ及び未着手の雑草群Ｚがなければ、除草作業中の除草ロボット１０ｂ・１０ｃに対し、通信アンテナ１４を介して、協調申し出を送信する（Ｓ１３０）。
他方、除草ロボット１０ｂ・１０ｃは、協調申し出を受信したときには（Ｓ２１０）、自己の担当雑草群Ｚの残雑草面積Ｒが所定面積以上であるかを判定する（Ｓ２２０）。
Ｓ２２０において、残雑草面積Ｒが所定面積以上であれば、除草ロボット１０ａに対して、通信アンテナ１４を介して、協調受け入れを送信する（Ｓ２３０）。
除草ロボット１０ａは、協調受け入れが１以上あるかどうかを判定する（Ｓ１４０）。
Ｓ１４０において、協調受け入れが全くなければ、除草ロボット１０ａはホームへ戻る（Ｓ１４５）。ここで、ホームとは、除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃが圃場Ｈの除草作業を全て完了した後に集合する場所である。
一方、除草ロボット１０ａは、協調受け入れが１以上あれば、評価量Ｊ３によって協調先の除草ロボットを選定する（Ｓ１５０）。ここで、評価値Ｊ３は、除草作業中の除草ロボット１０ｂ（又は１０ｃ）の残雑草面積Ｒと、除草ロボット１０ａの現在位置と雑草群Ｚｂ（又はＺｃ）との距離である評価距離Ｅとの線形結合によって求められる。より詳しくは、評価値Ｊ３は、Ｊ３＝ｃ１Ｅ＋ｃ２Ｒによって求められる。また、評価距離Ｅは小さく残雑草面積Ｒは大きければ協調作業効率が良いため、ｃ１及びｃ２とは互いに正負の異なる係数である。本協調手法では、ｃ２を負の係数としている。本実施例においては、除草ロボット１０ａは、評価値Ｊ３が最小となる雑草群Ｚｂを次に除草作業を実施する除草作業領域として選定する。
除草ロボット１０ａは、除草ロボット１０ｂを協調先の除草ロボットとして選定したことを、通信アンテナ１４を介して、除草ロボット１０ｂ・１０ｃに送信する（Ｓ１６０）。
除草ロボット１０ｂは、残雑草面積Ｒを分割し、通信アンテナ１４を介して、新しい除草作業領域情報を除草ロボット１０ａに送信する（Ｓ２５０）。同時に新しい除草作業領域情報を除草ロボット１０ｃに送信する。本実施例では、除草ロボット１０ｂは、残雑草面積Ｒの半分を新たな雑草群Ｚａとして分割する（図９参照）。
また、除草ロボット１０ｂは、新しい除草作業領域情報に基づいて、自己の除草作業領域情報を更新する（Ｓ２６０）。一方、新しい除草作業領域情報を受信した除草ロボット１０ａ・１０ｃは、自己の除草作業領域情報を更新する（Ｓ１７０）。
図９は、本実施例完了後の圃場Ｈにおける除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃの状況を示している。
図９に示すように、除草ロボット１０ａ・１０ｂ・１０ｃは、それぞれの除草作業領域である雑草群Ｚａ、Ｚｂ、Ｚｃにおいて除草作業を実施している。
このようにして、１つの雑草群Ｚを雑草群Ｚａ・Ｚｂに分割して２台の除草ロボット１０ａ・１０ｂが除草作業を実施するため、除草ロボット１０を複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。また、残雑草面積Ｒ次第では協調作業を行わないため、無駄となる協調作業を省略することができる。さらに、協調作業を行う上で、とりあえず最も近い雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定する選定要素と、残雑草面積Ｒが最大の雑草群Ｚを次の除草作業領域として選定する選定要素を加味して評価値Ｊ３を決定するため、協調申し出を送信した除草ロボット１０ａは、移動距離が短く、かつ残雑草面積Ｒが大きい雑草群Ｚで除草作業を実施する除草ロボット１０ｂを協調先の除草ロボットとして選定できる。さらに、協調先の除草ロボット１０ｂは、分割した雑草群Ｚａ・Ｚｂを他の除草ロボット１０ａ・１０ｃに送信するため、除草ロボット１０を複数用いる協調作業システムの作業効率を最適化できる。
本発明の実施例に係る除草ロボットを複数用いる圃場除草システムを示す構成図。 同じく除草ロボットを示す構成図。 同じく除草ロボットのコントローラの構成を示すブロック図。 実施例１の第一選定手法を示す概念図。 同じく第二選定手法を示す概念図。 同じく第四選定手法を示す概念図。 実施例２の協調手法を示す概念図。 同じく協調手法を示すフロー図。 同じく別の概念図。
符号の説明
１０ 除草ロボット（自律型ロボット）
２０ コントローラ
２１ 位置認識手段
２２ 更新手段
Ｈ 圃場（二次元作業フィールド）
Ｚ 雑草群（作業領域）
Ｄ 評価距離
Ｊ１ 評価値
Ｓ 雑草面積
Ｊ２ 評価値
Ｌ 分散距離
Ｅ 評価距離
Ｒ 残雑草面積
Ｊ３ 評価値

Claims (11)

  1. 複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、
    自己の現在位置を認識する位置認識手段と、
    少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、
    前記作業領域情報を更新する更新手段と、
    前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、
    前記作業領域で作業する作業手段と、
    を有する自律型ロボットであって、
    現在位置から作業領域位置までの距離を評価距離とし、該評価距離が最小となる作業領域を次に作業を実施する作業領域として選定することを特徴とする自律型ロボット。
  2. 複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、
    自己の現在位置を認識する位置認識手段と、
    少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、
    前記作業領域情報を更新する更新手段と、
    前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、
    前記作業領域で作業する作業手段と、
    を有する自律型ロボットであって、
    作業面積が最大である作業領域を次に作業を実施する作業領域として選定することを特徴とする自律型ロボット。
  3. 複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、
    自己の現在位置を認識する位置認識手段と、
    少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、
    前記作業領域情報を更新する更新手段と、
    前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、
    前記作業領域で作業する作業手段と、
    を有する自律型ロボットであって、
    現在位置から作業領域位置までの距離を評価距離とし、正負の異なる係数を用いて該評価距離と前記作業面積との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて次に作業を実施する作業領域を選定することを特徴とする自律型ロボット。
  4. 複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、
    自己の現在位置を認識する位置認識手段と、
    少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、
    前記作業領域情報を更新する更新手段と、
    前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、
    前記作業領域で作業する作業手段と、
    少なくとも前記作業領域情報を他の自律型ロボットと通信可能な通信手段と、
    を有する自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記自律型ロボットは、作業領域位置と、該作業領域に最も近い、他の自律型ロボットが作業を実施している作業領域位置との距離を分散距離とし、該分散距離が最大となる作業領域を次に作業を実施する作業領域として選定することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  5. 複数の作業領域が存在する二次元作業フィールドにて前記作業領域を順に移動して作業を実施し、
    自己の現在位置を認識する位置認識手段と、
    少なくとも前記作業領域位置及び作業面積に係る作業領域情報を予め記憶する記憶手段と、
    前記作業領域情報を更新する更新手段と、
    前記二次元作業フィールドを移動する移動手段と、
    前記作業領域で作業する作業手段と、
    少なくとも前記作業領域情報を他の自律型ロボットと通信可能な通信手段と、
    を有する自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記自律型ロボットは、現在位置から作業領域位置までの距離を評価距離とし、該評価距離のみ正負の異なる係数を用いて前記評価距離と前記作業面積と前記分散距離との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて次に作業を実施する作業領域を選定することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  6. 請求項１乃至４記載のいずれか一項に記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システム、或いは請求項５記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記自律型ロボットは、作業領域での作業が完了したときに、未着手作業領域を優先して次に作業を実施する作業領域として選定することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  7. 請求項６記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記自律型ロボットは、前記未着手作業領域がないときには、他の作業中の自律型ロボットに対し、前記通信手段によって協調作業の申し出を送信することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  8. 請求項７記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記協調作業の申し出を受信した自律型ロボットは、残作業面積が所定値より大きいときには、前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットに対し、前記通信手段によって協調作業の受け入れを送信することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  9. 請求項８記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記協調作業の受け入れを受信した自律型ロボットは、前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットに対し、前記通信手段によって作業を実施している作業領域の残作業面積を送信し、
    前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットは、複数の前記協調作業の受け入れがあったときには、現在位置から前記協調作業の受け入れを送信した自律型ロボットが作業を実施している作業領域までの距離を協調距離とし、正負の異なる係数を用いて前記残作業面積と該協調距離との線形結合を評価値とし、該評価値に基づいて協調先の自律型ロボットを選定することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  10. 請求項９記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記協調作業の申し出を送信した自律型ロボットは、他の自律型ロボットに対し、前記通信手段によって協調先として選定した自律型ロボットに係る情報を送信することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
  11. 請求項１０記載の自律型ロボットを複数用いる協調作業システムであって、
    前記協調先の自律型ロボットは、残作業面積を分割し、前記更新手段によって前記作業領域情報を更新し、前記通信手段によって他の自律型ロボットに対し前記作業領域情報を送信することを特徴とする自律型ロボットを複数用いる協調作業システム。
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Cited By (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015080444A (ja) * 2013-10-23 2015-04-27 松山株式会社 畦塗り作業方法
JP2015146748A (ja) * 2014-02-05 2015-08-20 ヤンマー株式会社 電動作業車両
JP2017059217A (ja) * 2015-09-15 2017-03-23 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 移動制御方法、自律移動制御システム、自律移動ロボット及び自律移動制御プログラム
WO2018116772A1 (ja) * 2016-12-19 2018-06-28 株式会社クボタ 作業車自動走行システム
JP2018099043A (ja) * 2016-12-19 2018-06-28 株式会社クボタ 作業車自動走行システム
KR20200054351A (ko) * 2018-11-02 2020-05-20 주식회사 케이티 로봇 협업 제어 방법 및 시스템
JP2020116669A (ja) * 2019-01-22 2020-08-06 日本電気通信システム株式会社 検査ロボット、システム、情報処理装置、方法、及びプログラム
WO2020251065A1 (ko) * 2019-06-10 2020-12-17 엘지전자 주식회사 지능형 로봇 디바이스를 관제하는 방법
JPWO2019215838A1 (ja) * 2018-05-09 2021-04-22 日本電気株式会社 自律動作機の制御装置、自律動作機の制御方法、及び、自律動作機の制御プログラム
WO2021192259A1 (ja) * 2020-03-27 2021-09-30 本田技研工業株式会社 作業管理装置、作業管理プログラム及び作業管理方法
JP2021153493A (ja) * 2020-03-27 2021-10-07 本田技研工業株式会社 自律作業システム、自律作業設定方法、およびプログラム
US11188096B2 (en) 2015-04-16 2021-11-30 Nec Corporation Control apparatus, control method, and storage medium

Cited By (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2015080444A (ja) * 2013-10-23 2015-04-27 松山株式会社 畦塗り作業方法
JP2015146748A (ja) * 2014-02-05 2015-08-20 ヤンマー株式会社 電動作業車両
US11188096B2 (en) 2015-04-16 2021-11-30 Nec Corporation Control apparatus, control method, and storage medium
JP2017059217A (ja) * 2015-09-15 2017-03-23 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 移動制御方法、自律移動制御システム、自律移動ロボット及び自律移動制御プログラム
WO2018116772A1 (ja) * 2016-12-19 2018-06-28 株式会社クボタ 作業車自動走行システム
JP2018099043A (ja) * 2016-12-19 2018-06-28 株式会社クボタ 作業車自動走行システム
US11740629B2 (en) 2018-05-09 2023-08-29 Nec Corporation Control device for autonomous operating machines, control method for autonomous operating machines, and recording medium having control program for autonomous operating machines stored thereon
JP7070673B2 (ja) 2018-05-09 2022-05-18 日本電気株式会社 自律動作機の制御装置、自律動作機の制御方法、及び、自律動作機の制御プログラム
JPWO2019215838A1 (ja) * 2018-05-09 2021-04-22 日本電気株式会社 自律動作機の制御装置、自律動作機の制御方法、及び、自律動作機の制御プログラム
KR20200054351A (ko) * 2018-11-02 2020-05-20 주식회사 케이티 로봇 협업 제어 방법 및 시스템
KR102658913B1 (ko) * 2018-11-02 2024-04-18 주식회사 케이티 로봇 협업 제어 방법 및 시스템
JP2020116669A (ja) * 2019-01-22 2020-08-06 日本電気通信システム株式会社 検査ロボット、システム、情報処理装置、方法、及びプログラム
JP7364203B2 (ja) 2019-01-22 2023-10-18 日本電気通信システム株式会社 検査ロボット、システム、情報処理装置、方法、及びプログラム
WO2020251065A1 (ko) * 2019-06-10 2020-12-17 엘지전자 주식회사 지능형 로봇 디바이스를 관제하는 방법
JPWO2021192259A1 (ja) * 2020-03-27 2021-09-30
JP2021153493A (ja) * 2020-03-27 2021-10-07 本田技研工業株式会社 自律作業システム、自律作業設定方法、およびプログラム
WO2021192259A1 (ja) * 2020-03-27 2021-09-30 本田技研工業株式会社 作業管理装置、作業管理プログラム及び作業管理方法
JP7288416B2 (ja) 2020-03-27 2023-06-07 本田技研工業株式会社 自律作業システム、自律作業設定方法、およびプログラム
US11803187B2 (en) 2020-03-27 2023-10-31 Honda Motor Co., Ltd. Autonomous work system, autonomous work setting method, and storage medium
JP7410274B2 (ja) 2020-03-27 2024-01-09 本田技研工業株式会社 作業管理装置、作業管理プログラム及び作業管理方法

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