JP2017127292A - Agricultural working vehicle - Google Patents

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JP2017127292A JP2016011094A JP2016011094A JP2017127292A JP 2017127292 A JP2017127292 A JP 2017127292A JP 2016011094 A JP2016011094 A JP 2016011094A JP 2016011094 A JP2016011094 A JP 2016011094A JP 2017127292 A JP2017127292 A JP 2017127292A
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敏史 平松
Toshifumi Hiramatsu
敏史 平松
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an agricultural working vehicle capable of more flexibly performing autonomous travel based on an operator's actual operation.SOLUTION: An agricultural working vehicle includes a travelling machine body, a working machine, a teacher data storage part 82, and a control part 4. The working machine is mounted on the travelling machine body. The working machine is used for agricultural work. The teacher data storage part 82 can store farm field information including information indicating the shape of a farm field, and past travelling information and past work information in at least a partial area of the farm field or another farm field. The control part 4 can generate a work route in the farm field based on the farm field information, the past travelling information, and the past work information.SELECTED DRAWING: Figure 3

Description

本発明は、主として、自律走行可能に構成された農業用作業車両に関する。   The present invention mainly relates to an agricultural work vehicle configured to be able to travel autonomously.

従来から、衛星測位システムを利用して自律走行可能な農業用作業車両が知られている。特許文献1は、この種の作業車両を開示する。この特許文献1の作業車両は、オペレータの操作により車体が圃場端に到達する度に認識領域地点として認識させ、当該認識領域地点を直線で結んだ多角形内が認識領域に設定され、当該認識領域の設定後にあっては、初回に圃場をオペレータの操作で走行させるときの耕耘経路を、モニタに表示させ、オペレータが適正と判断したときには、設定された圃場領域及び生成経路を記憶し、不適正と判断したときには修正を加え、前記認識した認識領域内を自律走行する自律走行手段を設け、そして2回目以降の耕耘作業時にあっては、前記生成経路に沿った自律走行を行う構成となっている。特許文献1は、この構成により、1工程のみ人為による運転を行い、以降同一運転条件を維持させた良好な作業を行うことができるとする。   2. Description of the Related Art Conventionally, agricultural work vehicles that can autonomously travel using a satellite positioning system are known. Patent document 1 discloses this kind of work vehicle. The work vehicle of Patent Document 1 is recognized as a recognition area point every time the vehicle body reaches the field edge by an operator's operation, and the inside of a polygon connecting the recognition area points with a straight line is set as a recognition area. After setting the area, the tillage path when the farm is run for the first time by the operator's operation is displayed on the monitor, and when the operator determines that the field is appropriate, the set field area and the generation path are stored. When it is determined to be appropriate, correction is made, autonomous traveling means that autonomously travels within the recognized recognition area is provided, and the autonomous traveling along the generation route is performed during the second and subsequent tillage operations. ing. Patent Document 1 assumes that, with this configuration, only one process is operated by man-made operation, and thereafter good work can be performed while maintaining the same operation conditions.

特許第4801252号公報Japanese Patent No. 4801252

しかしながら、特許文献1の構成では、いったん手動で運転した圃場に対しては2回目以降の自律走行が可能であるが、作業内容等の状況に応じて自律走行を柔軟に行うことができなかった。   However, in the configuration of Patent Document 1, the second and subsequent autonomous traveling is possible for a field that has been manually operated once, but the autonomous traveling could not be performed flexibly depending on the situation such as work contents. .

本発明は以上の事情に鑑みてされたものであり、その目的は、オペレータの実際の運転に基づいて自律走行をより柔軟に行うことができる農業用作業車両を提供することにある。   This invention is made in view of the above situation, The objective is to provide the agricultural work vehicle which can perform autonomous driving | running | working more flexibly based on the actual driving | operation of an operator.

課題を解決するための手段及び効果Means and effects for solving the problems

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とその効果を説明する。   The problems to be solved by the present invention are as described above. Next, means for solving the problems and the effects thereof will be described.

本発明の観点によれば、以下の構成の農業用作業車両が提供される。即ち、この農業用作業車両は、車体部と、作業機と、記憶部と、制御部と、を備える。前記作業機は、前記車体部に装着されて農作業に用いられる。前記記憶部は、圃場の形状を示す情報を含む圃場情報、並びに、前記圃場の少なくとも一部の領域又は他の圃場の少なくとも一部の領域における過去の走行情報及び過去の作業情報を記憶可能である。前記制御部は、前記圃場情報と前記過去の走行情報と前記過去の作業情報とに基づいて前記圃場における作業経路を生成可能である。   According to an aspect of the present invention, an agricultural work vehicle having the following configuration is provided. That is, this agricultural work vehicle includes a vehicle body part, a work machine, a storage part, and a control part. The working machine is attached to the vehicle body and used for farm work. The storage unit can store field information including information indicating the shape of the field, and past travel information and past work information in at least a part of the field or at least a part of another field. is there. The control unit can generate a work route in the field based on the field information, the past traveling information, and the past work information.

これにより、オペレータが実際に行った運転に基づいて、自動運転による作業をより柔軟に行うことができる。   Thereby, based on the driving | operation which the operator actually performed, the operation | work by an automatic driving | operation can be performed more flexibly.

前記の農業用作業車両においては、以下の構成とすることが好ましい。即ち、この農業用作業車両は、他の農業用作業車両と通信可能な通信部を備える。前記制御部は、前記圃場情報、前記過去の走行情報及び過去の作業情報のうち少なくとも何れかについて、前記通信部を介して前記他の農業用作業車両から取得すること、及び、前記通信部を介して前記他の農業用作業車両に提供すること、の少なくとも一方が可能である。   The agricultural work vehicle preferably has the following configuration. That is, this agricultural work vehicle includes a communication unit that can communicate with other agricultural work vehicles. The control unit acquires at least one of the farm field information, the past traveling information, and past work information from the other agricultural work vehicle via the communication unit, and the communication unit. It is possible to provide at least one of the above to the other agricultural work vehicle.

これにより、良好な自動運転を実現するための情報を他の農業用作業車両と容易に共有することができる。   Thereby, the information for implement | achieving favorable automatic driving | operation can be easily shared with other agricultural work vehicles.

本発明の一実施形態に係るロボットトラクタの全体的な構成を示す側面図。1 is a side view showing an overall configuration of a robot tractor according to an embodiment of the present invention. ロボットトラクタの平面図。The top view of a robot tractor. ロボットトラクタの制御系の主要な構成を示すブロック図。The block diagram which shows the main structures of the control system of a robot tractor. 作業機を作業位置に下降させた様子を示す図。The figure which shows a mode that the working machine was lowered | hung to the working position. 動作予測モデルの学習のために与えられる教師データを示す概念図。The conceptual diagram which shows the teacher data given for learning of a motion prediction model. 遠隔操作装置を示した図。The figure which showed the remote control apparatus. 無人のロボットトラクタに有人のロボットトラクタが伴走する様子を示した側面図。The side view which showed a mode that the manned robot tractor accompanies the unmanned robot tractor. 手動運転モードのロボットトラクタがオペレータの操作によって圃場を走行する様子を示した平面図。The top view which showed a mode that the robot tractor of manual operation mode drive | works a farm field by operation of an operator. 図8における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタが無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図。The top view which showed a mode that the robot tractor of automatic operation mode was work | operating, drive | working unattended based on the learning result in the manual operation mode in FIG. 手動運転モードのロボットトラクタが圃場の一部分についてオペレータの操作を学習する様子を示した平面図。The top view which showed a mode that the robot tractor of manual operation mode learned operation of an operator about a part of agricultural field. 図10における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタが圃場の残りの領域を無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図。The top view which showed a mode that the robot tractor of automatic operation mode worked while driving | running | working the remaining area | region of an agricultural field unattended based on the learning result in the manual operation mode in FIG. 複数のロボットトラクタ同士で学習に関するデータを送受信する例を示すブロック図。The block diagram which shows the example which transmits / receives the data regarding learning between several robot tractors.

次に、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。図1は、本発明の一実施形態に係るロボットトラクタ1の全体的な構成を示す側面図である。図2は、ロボットトラクタ1の平面図である。図3は、ロボットトラクタ1の制御系の主要な構成を示すブロック図である。   Next, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. FIG. 1 is a side view showing an overall configuration of a robot tractor 1 according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a plan view of the robot tractor 1. FIG. 3 is a block diagram showing the main configuration of the control system of the robot tractor 1.

初めに、本発明に係る農業用作業車両の実施の一形態であるロボットトラクタ(以下、単に「トラクタ」と称する場合がある。)1について説明する。図1及び図2に示すように、トラクタ1は、圃場を自走する走行機体(車体部)2を備える。走行機体2には、作業機3が着脱可能に備えられる。当該作業機3は農作業に用いられる。この作業機3としては、例えば、耕耘機、草刈機、プラウ、施肥機、播種機等の種々の作業機があり、これらの中から必要に応じて所望の作業機3を選択して走行機体2に装着することができる。本実施形態では、作業機3としてロータリ耕耘機が用いられている。走行機体2は、装着された作業機3の高さ及び姿勢を変更可能に構成されている。   First, a robot tractor (hereinafter may be simply referred to as “tractor”) 1 as an embodiment of an agricultural work vehicle according to the present invention will be described. As shown in FIG.1 and FIG.2, the tractor 1 is provided with the traveling body (vehicle body part) 2 which self-propels in the agricultural field. The traveling machine body 2 is provided with a work machine 3 detachably. The work machine 3 is used for farm work. Examples of the work machine 3 include various work machines such as a tillage machine, a mowing machine, a plow, a fertilizer machine, a seeding machine, and the like. 2 can be attached. In the present embodiment, a rotary tiller is used as the work machine 3. The traveling machine body 2 is configured to be able to change the height and posture of the attached work machine 3.

トラクタ1の構成について、図1及び図2を参照して詳細に説明する。トラクタ1の走行機体2は、図1に示すように、その前部が左右1対の前輪7,7で支持され、その後部が左右1対の後輪8,8で支持されている。   The configuration of the tractor 1 will be described in detail with reference to FIGS. 1 and 2. As shown in FIG. 1, the traveling machine body 2 of the tractor 1 is supported at its front part by a pair of left and right front wheels 7 and 7 and at its rear part by a pair of left and right rear wheels 8 and 8.

走行機体2の前部にはボンネット9が配置されている。このボンネット9内にはトラクタ1の駆動源であるエンジン10が収容されている。このエンジン10は、例えばディーゼルエンジンにより構成することができるが、これに限るものではなく、例えばガソリンエンジンにより構成しても良い。   A bonnet 9 is disposed at the front of the traveling machine body 2. An engine 10 that is a drive source of the tractor 1 is accommodated in the bonnet 9. The engine 10 can be configured by, for example, a diesel engine, but is not limited thereto, and may be configured by, for example, a gasoline engine.

ボンネット9の後方には、オペレータが搭乗するためのキャビン11が配置されている。このキャビン11の内部には、オペレータが操向操作するためのハンドル12と、オペレータが座る座席13と、各種の操作を行うための様々な操作装置と、が主として設けられている。ただし、農業用作業車両は、キャビン11付きのものに限るものではなく、キャビン11を備えないものであってもよい。   A cabin 11 for an operator to board is arranged behind the bonnet 9. Inside the cabin 11, there are mainly provided a handle 12 for a steering operation by an operator, a seat 13 for the operator to sit on, and various operation devices for performing various operations. However, the agricultural work vehicle is not limited to the one with the cabin 11 and may be one without the cabin 11.

上記の操作装置としては、図2に示すモニタ装置14、スロットルレバー15、シフトレバー、PTOスイッチ17、PTO変速レバー18、及び複数の油圧変速レバー16等を例として挙げることができる。これらの操作装置は、座席13の近傍、又はハンドル12の近傍に配置されている。モニタ装置14は、トラクタ1の様々な情報を表示可能に構成されている。スロットルレバー15は、エンジン10の回転速度を設定するためのものである。前記シフトレバーは、トランスミッション22の変速比を変更操作するためのものである。PTOスイッチ17は、トランスミッション22の後端から突出した図略のPTO軸(動力取出軸)への動力の伝達/遮断を切替操作するためのものである。即ち、PTOスイッチがON状態であるときPTO軸に動力が伝達されてPTO軸が回転し、作業機3が駆動される一方、PTOスイッチがOFF状態であるときPTO軸への動力が遮断されてPTO軸が回転せず、作業機3が停止される。PTO変速レバー18は、作業機3に入力される動力の変更操作を行うものであり、具体的にはPTO軸の回転速度の変速操作を行うものである。油圧変速レバー16は、図略の油圧外部取出バルブを切換操作することができる。   Examples of the operation device include the monitor device 14, the throttle lever 15, the shift lever, the PTO switch 17, the PTO speed change lever 18, and the plurality of hydraulic speed change levers 16 shown in FIG. These operating devices are arranged in the vicinity of the seat 13 or in the vicinity of the handle 12. The monitor device 14 is configured to display various information of the tractor 1. The throttle lever 15 is for setting the rotational speed of the engine 10. The shift lever is for changing the speed ratio of the transmission 22. The PTO switch 17 is for switching the transmission / cutoff of power to a PTO shaft (power take-off shaft) (not shown) protruding from the rear end of the transmission 22. That is, when the PTO switch is in the ON state, power is transmitted to the PTO shaft and the PTO shaft rotates to drive the work machine 3, while when the PTO switch is in the OFF state, the power to the PTO shaft is cut off. The working machine 3 is stopped without rotating the PTO shaft. The PTO speed change lever 18 is used to change the power input to the work machine 3, and specifically, is a speed change operation for the rotational speed of the PTO shaft. The hydraulic speed change lever 16 can switch and operate a hydraulic external take-off valve (not shown).

また、座席13の右側に配置されたアームレスト19の前部には、主変速レバー27、作業機昇降スイッチ28等の操作装置が設けられている。   In addition, operating devices such as a main transmission lever 27 and a work implement lifting switch 28 are provided at the front portion of the armrest 19 disposed on the right side of the seat 13.

主変速レバー27はトラクタ1の走行速度を変更するためのものであり、主変速レバー27を前方に倒すと走行速度が速くなり、後方に倒すと走行速度が遅くなるように構成されている。この主変速レバー27は無段階の操作が可能に構成されており、トラクタ1の走行速度はレバーの操作量に応じて無段階に変速される。   The main transmission lever 27 is for changing the traveling speed of the tractor 1 and is configured such that when the main transmission lever 27 is tilted forward, the traveling speed is increased, and when the main transmission lever 27 is tilted backward, the traveling speed is decreased. The main transmission lever 27 is configured to be capable of stepless operation, and the traveling speed of the tractor 1 is steplessly changed according to the amount of lever operation.

作業機昇降スイッチ28は、主変速レバー27に設けられた上下操作可能な電気スイッチとして構成されており、作業機3を上昇及び下降させるときに使用される。これにより、作業機3を下降させて耕耘爪25による耕耘作業を開始させたり、上昇させて耕耘作業を終了させたりすることができる。   The work implement raising / lowering switch 28 is configured as an electric switch that is provided on the main transmission lever 27 and can be operated up and down, and is used when raising and lowering the work implement 3. Thereby, the working machine 3 can be lowered to start the tilling work by the tilling claws 25, or can be raised to end the tilling work.

図1に示すように、走行機体2の下部には、トラクタ1のシャーシ20が設けられている。当該シャーシ20は、機体フレーム21、トランスミッション22、フロントアクスル23、及びリアアクスル24等から構成されている。   As shown in FIG. 1, a chassis 20 of the tractor 1 is provided at the lower part of the traveling machine body 2. The chassis 20 includes a body frame 21, a transmission 22, a front axle 23, a rear axle 24, and the like.

機体フレーム21は、トラクタ1の前部における支持部材であって、直接、又は防振部材等を介してエンジン10を支持している。トランスミッション22は、エンジン10からの動力を変化させてフロントアクスル23及びリアアクスル24に伝達する。フロントアクスル23は、トランスミッション22から入力された動力を前輪7に伝達するように構成されている。リアアクスル24は、トランスミッション22から入力された動力を後輪8に伝達するように構成されている。   The body frame 21 is a support member at the front portion of the tractor 1 and supports the engine 10 directly or via a vibration isolation member. The transmission 22 changes the power from the engine 10 and transmits it to the front axle 23 and the rear axle 24. The front axle 23 is configured to transmit the power input from the transmission 22 to the front wheels 7. The rear axle 24 is configured to transmit the power input from the transmission 22 to the rear wheel 8.

図3に示すように、トラクタ1は、走行機体2の動作(前進、後進、停止及び旋回等)並びに作業機3の動作(昇降、駆動、及び停止等)を制御するための制御部4を備える。制御部4には、ガバナ装置41、変速装置42、及び昇降アクチュエータ44等がそれぞれ電気的に接続されている。   As shown in FIG. 3, the tractor 1 includes a control unit 4 for controlling the operation of the traveling machine body 2 (forward, reverse, stop, turn, etc.) and the operation of the work machine 3 (elevation, drive, stop, etc.). Prepare. The control unit 4 is electrically connected with a governor device 41, a transmission device 42, a lifting actuator 44, and the like.

ガバナ装置41は、エンジン10の回転数を調整するものである。ガバナ装置41を制御部4により制御してラック位置を適宜に調整することにより、エンジン10の回転数を所望の回転数にすることができる。   The governor device 41 adjusts the rotational speed of the engine 10. By controlling the governor device 41 by the control unit 4 and appropriately adjusting the rack position, the rotational speed of the engine 10 can be set to a desired rotational speed.

変速装置42は、具体的には例えば可動斜板式の油圧式無段変速装置であり、トランスミッション22に備えられている。変速装置42を制御部4により制御して図略の前記斜板の角度を適宜に調整することにより、トランスミッション22の変速比を所望の変速比にすることができる。   Specifically, the transmission 42 is, for example, a movable swash plate type hydraulic continuously variable transmission, and is provided in the transmission 22. By controlling the transmission 42 by the control unit 4 and appropriately adjusting the angle of the swash plate (not shown), the transmission 22 can have a desired transmission ratio.

昇降アクチュエータ44は、例えば作業機3を走行機体2に連結している3点リンク機構を動作させることにより、作業機3を退避位置(農作業を行わない位置、例えば図1の位置)又は作業位置(農作業を行う位置、例えば図4の位置)の何れかに上げ下げするものである。なお、本実施形態において作業機3はロータリ耕耘装置として構成されているので、作業機3による農作業は耕耘作業を意味する。昇降アクチュエータ44を制御部4により制御して作業機3を適宜に昇降動作させることにより、所望の高さで作業機3により農作業を行うことができる。   The lifting / lowering actuator 44 operates the three-point link mechanism that connects the work machine 3 to the traveling machine body 2, for example, thereby moving the work machine 3 to the retracted position (the position where the farm work is not performed, for example, the position shown in FIG. 1) or the work position. The position is raised or lowered to any one of (a position where farm work is performed, for example, the position shown in FIG. 4). In addition, since the working machine 3 is comprised as a rotary tillage apparatus in this embodiment, the farm work by the working machine 3 means a tilling work. Agricultural work can be performed with the work machine 3 at a desired height by controlling the elevating actuator 44 by the control unit 4 and appropriately moving the work machine 3 up and down.

上述のような制御部4を備えるトラクタ1は、オペレータがキャビン11内に搭乗して各種操作をすることにより、当該制御部4によりトラクタ1の各部(走行機体2、作業機3等)を制御して、圃場内を走行しながら農作業を行うことができるように構成されている。加えて、本実施形態のトラクタ1は、オペレータがトラクタ1に搭乗しなくても、図1及び図3に示す遠隔操作装置(遠隔制御装置)46により前進、後進、旋回等を指示して走行させたり、トラクタ1に自律走行させたりすることも可能となっている。   The tractor 1 including the control unit 4 as described above controls various parts of the tractor 1 (the traveling machine body 2, the work implement 3, and the like) by the control unit 4 when the operator gets into the cabin 11 and performs various operations. Thus, the farm work can be performed while traveling in the field. In addition, the tractor 1 of this embodiment travels by instructing forward, reverse, turning, etc. by the remote control device (remote control device) 46 shown in FIGS. 1 and 3 even when the operator does not board the tractor 1. It is also possible to make the tractor 1 autonomously travel.

具体的には、図3に示すように、このトラクタ1は、自律走行を可能とするための各種の構成を制御部4内に備えている。更に、トラクタ1は、測位システムに基づいて自らの位置情報を取得するために必要な測位用アンテナ6等の各種の構成を備えている。このような構成により、トラクタ1は、測位システムに基づいて自らの位置情報を取得して、圃場上を自律走行することが可能となっている。   Specifically, as shown in FIG. 3, the tractor 1 includes various configurations in the control unit 4 for enabling autonomous traveling. Further, the tractor 1 is provided with various configurations such as a positioning antenna 6 necessary for acquiring its own position information based on the positioning system. With such a configuration, the tractor 1 can acquire its own position information based on the positioning system and can autonomously travel on the field.

次に、自律走行を可能にするためにトラクタ1が備える構成について詳細に説明する。具体的には、トラクタ1は、図1及び図3に示すように、制御部4の他に、操舵アクチュエータ43、測位用アンテナ6、及び無線通信用アンテナ48等を備える。   Next, the configuration of the tractor 1 for enabling autonomous traveling will be described in detail. Specifically, as shown in FIGS. 1 and 3, the tractor 1 includes a steering actuator 43, a positioning antenna 6, a wireless communication antenna 48, and the like in addition to the control unit 4.

操舵アクチュエータ43は、例えば、ハンドル12の回転軸(ステアリングシャフト)の中途部に設けられ、ハンドル12の回転角度(操舵角)を調整するものである。操舵アクチュエータ43を制御部4により制御して適宜に動作させることにより、ハンドル12の操舵角を所望の値にして、操舵輪である前輪7を旋回させて、トラクタ1を所望の旋回半径で旋回操作することができる。   The steering actuator 43 is provided, for example, in the middle of the rotation shaft (steering shaft) of the handle 12 and adjusts the rotation angle (steering angle) of the handle 12. By controlling the steering actuator 43 by the control unit 4 and appropriately operating it, the steering angle of the handle 12 is set to a desired value, the front wheel 7 which is a steering wheel is turned, and the tractor 1 is turned at a desired turning radius. Can be operated.

測位用アンテナ6は、例えば衛星測位システム(GNSS)等の測位システムを構成する測位衛星からの信号を受信するものである。図1に示すように、測位用アンテナ6は、トラクタ1のキャビン11のルーフ92の上面に配置されている。測位用アンテナ6で受信された測位信号は、図3に示す位置情報算出部49に入力されて、当該位置情報算出部49でトラクタ1(厳密には、測位用アンテナ6)の位置情報が、例えば緯度・経度情報として算出される。当該位置情報算出部49で算出された位置情報は、制御部4に入力されて、自律走行に利用される。   The positioning antenna 6 receives a signal from a positioning satellite constituting a positioning system such as a satellite positioning system (GNSS). As shown in FIG. 1, the positioning antenna 6 is disposed on the upper surface of the roof 92 of the cabin 11 of the tractor 1. The positioning signal received by the positioning antenna 6 is input to the position information calculation unit 49 shown in FIG. 3, and the position information calculation unit 49 stores the position information of the tractor 1 (strictly, the positioning antenna 6). For example, it is calculated as latitude / longitude information. The position information calculated by the position information calculation unit 49 is input to the control unit 4 and used for autonomous traveling.

ここで、測位システムの具体例としては、GPS技術(GPS衛星)を活用した衛星測位システムが挙げられるが、これに代えて、準天頂衛星、グロナス衛星等の他の衛星を用いたシステムを利用することも可能である。また、GPS技術を活用した測位システムとしては、単独測位、相対測位、DGPS測位、RTK−GPS測位等を採用することができる。   Here, as a specific example of the positioning system, there is a satellite positioning system using GPS technology (GPS satellite), but instead, a system using other satellites such as a quasi-zenith satellite and a Glonus satellite is used. It is also possible to do. Moreover, as a positioning system using GPS technology, single positioning, relative positioning, DGPS positioning, RTK-GPS positioning, or the like can be employed.

無線通信用アンテナ48は、遠隔操作装置46からの信号を受信したり、遠隔操作装置46への信号を送信したりするものである。図1に示すように、無線通信用アンテナ48は、トラクタ1のキャビン11のルーフ92の上面に配置されている。無線通信用アンテナ48で受信した遠隔操作装置46からの信号は、図3に示す無線通信部(通信部)40で信号処理され、制御部4に入力される。また、制御部4から遠隔操作装置46に送信する信号は、無線通信部40で信号処理された後、無線通信用アンテナ48から送信されて、遠隔操作装置46で受信される。   The wireless communication antenna 48 receives a signal from the remote operation device 46 or transmits a signal to the remote operation device 46. As shown in FIG. 1, the radio communication antenna 48 is disposed on the upper surface of the roof 92 of the cabin 11 of the tractor 1. A signal from the remote control device 46 received by the radio communication antenna 48 is signal-processed by the radio communication unit (communication unit) 40 shown in FIG. A signal transmitted from the control unit 4 to the remote operation device 46 is subjected to signal processing by the wireless communication unit 40, then transmitted from the wireless communication antenna 48, and received by the remote operation device 46.

遠隔操作装置46は、図6に示すように、タッチパネル39を備えるタブレット型のパーソナルコンピュータとして構成される。オペレータは、遠隔操作装置46のディスプレイ37に表示された情報(例えば、自律走行を行うときに必要な圃場の情報等)を参照して確認することができる。また、オペレータは、上記のタッチパネル39、又は、ディスプレイ37の傍に配置されたハードウェアキー38等を操作して、トラクタ1の制御部4に、トラクタ1を制御するための制御信号を送信することができる。なお、遠隔操作装置46はタブレット型のパーソナルコンピュータに限るものではなく、これに代えて、例えばノート型のパーソナルコンピュータで構成することも可能である。あるいは、図7に示すように有人のトラクタ1xを無人のトラクタ1に付随して走行させる場合、有人側のトラクタ1xに搭載されるモニタ装置46xを遠隔操作装置とすることもできる。   As shown in FIG. 6, the remote operation device 46 is configured as a tablet personal computer including a touch panel 39. The operator can confirm the information by referring to information displayed on the display 37 of the remote control device 46 (for example, information on a field necessary for autonomous traveling). In addition, the operator operates the hardware key 38 or the like arranged near the touch panel 39 or the display 37 to transmit a control signal for controlling the tractor 1 to the control unit 4 of the tractor 1. be able to. Note that the remote operation device 46 is not limited to a tablet-type personal computer, but can be configured by, for example, a notebook-type personal computer. Alternatively, when the manned tractor 1x travels along with the unmanned tractor 1 as shown in FIG. 7, the monitor device 46x mounted on the manned tractor 1x may be a remote control device.

このように構成されたトラクタ1は、遠隔操作装置46を用いるオペレータの指示に基づいて、圃場上の作業経路に沿って自律走行しつつ、作業機3による作業を行うことができる。   The tractor 1 configured as described above can perform work by the work implement 3 while autonomously traveling along the work path on the field based on an instruction of an operator using the remote operation device 46.

次に、作業機の昇降に関して図1及び図4等を参照して説明する。図4は、図1の状態から作業機3を作業位置に下降させた様子を示す側面図である。   Next, raising and lowering of the working machine will be described with reference to FIGS. FIG. 4 is a side view showing a state where the work implement 3 is lowered to the work position from the state of FIG.

図1に示すように、トラクタ1の走行機体2の後部には作業機3が装着されている。前述したとおり、作業機3にはエンジン10の駆動力の一部が前記PTO軸を介して伝達され、作業機3を駆動して耕耘作業を行うことができる。作業機3の下部には、水平に配置された軸26を中心に回転駆動される耕耘爪25が設けられている。この作業機3を図4に示す作業位置まで下降させることで、回転する耕耘爪25が土壌に接触し、圃場の耕耘作業を行うことができる。また、作業機3を図1に示す退避位置まで上昇させることで、耕耘爪25を土壌から離脱させ、耕耘作業を停止させることができる。作業機3の昇降は、オペレータが前記作業機昇降スイッチ28を操作することにより行うことができ、また、制御部4が自動制御することもできる。   As shown in FIG. 1, a work machine 3 is attached to the rear part of the traveling machine body 2 of the tractor 1. As described above, a part of the driving force of the engine 10 is transmitted to the work machine 3 through the PTO shaft, and the work machine 3 can be driven to perform the tilling work. At the lower portion of the work machine 3, a tilling claw 25 that is driven to rotate about a horizontally disposed shaft 26 is provided. By lowering the working machine 3 to the working position shown in FIG. 4, the rotating tillage claw 25 comes into contact with the soil, and the farming work in the field can be performed. Moreover, by raising the working machine 3 to the retreat position shown in FIG. 1, the tilling claw 25 can be detached from the soil and the tilling work can be stopped. The work machine 3 can be lifted and lowered by an operator operating the work machine lift switch 28, and can also be automatically controlled by the control unit 4.

次に、制御部4の学習機能に関して、図3、図5、図8及び図9等を用いて説明する。図8は、手動運転モードのロボットトラクタ1がオペレータの操作によって圃場61を走行する様子を示した平面図である。図9は、図8における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタ1が無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図である。   Next, the learning function of the control unit 4 will be described with reference to FIG. 3, FIG. 5, FIG. 8, FIG. FIG. 8 is a plan view showing a state where the robot tractor 1 in the manual operation mode travels on the field 61 by the operation of the operator. FIG. 9 is a plan view showing a state in which the robot tractor 1 in the automatic operation mode performs an operation while traveling unattended based on the learning result in the manual operation mode in FIG.

本実施形態の制御部4は、オペレータの操縦によって行われたトラクタ1の動作を学習し、学習した動作に基づいてトラクタ1に自動運転させることができるように構成されている。その構成について以下で説明する。   The control part 4 of this embodiment is comprised so that the operation | movement of the tractor 1 performed by the operator's operation may be learned, and the tractor 1 can be made to drive automatically based on the learned operation | movement. The configuration will be described below.

図3に示したように、制御部4は、運転モード切替部70と、学習部80と、自動運転制御部71と、を備えている。   As shown in FIG. 3, the control unit 4 includes an operation mode switching unit 70, a learning unit 80, and an automatic operation control unit 71.

運転モード切替部70は、トラクタ1における自動運転モードと手動運転モードとを切り替えるためのものである。例えば制御部4は不図示のRAMを有し、当該RAM内に記憶される運転モードフラグが切り替えられることによって自動運転モードと手動運転モードが切り替えられる。運転モードの具体的な切替操作は、遠隔操作装置46をオペレータが適宜操作することにより実現することができる。例えば、遠隔操作装置46のディスプレイ37に表示されるモード切替ボタンにオペレータが指等で触れることにより、遠隔操作装置46がモード切替信号を送信し、このモード切替信号を無線通信部40を介して受信した運転モード切替部70が運転モードフラグを変更することで自動運転モードと手動運転モードとが切り替えられる。   The operation mode switching unit 70 is for switching between the automatic operation mode and the manual operation mode in the tractor 1. For example, the control unit 4 has a RAM (not shown), and an automatic operation mode and a manual operation mode are switched by switching an operation mode flag stored in the RAM. A specific switching operation of the operation mode can be realized by the operator appropriately operating the remote operation device 46. For example, when the operator touches the mode switching button displayed on the display 37 of the remote operation device 46 with a finger or the like, the remote operation device 46 transmits a mode switching signal, and this mode switching signal is transmitted via the wireless communication unit 40. The received operation mode switching unit 70 changes the operation mode flag to switch between the automatic operation mode and the manual operation mode.

学習部80は、手動運転モードにおいて、オペレータが操縦したトラクタ1の動作を学習可能に構成されている。なお、学習部80の具体的な構成は後述する。   The learning unit 80 is configured to be able to learn the operation of the tractor 1 operated by the operator in the manual operation mode. A specific configuration of the learning unit 80 will be described later.

自動運転制御部71は、学習部80で学習したトラクタ1の動作に基づいて、トラクタ1に自動運転を行わせることが可能に構成されている。   The automatic operation control unit 71 is configured to allow the tractor 1 to perform automatic operation based on the operation of the tractor 1 learned by the learning unit 80.

学習部80は、動作予測モデル81と、教師データ記憶部(記憶部)82と、を備える。学習部80は、教師データ記憶部82に記憶された教師データ(圃場61に関するデータ、及び、当該圃場61においてオペレータが手動運転モードでトラクタ1を操作することによる動作に関するデータ)に基づいて、動作予測モデル81に学習させることができる。   The learning unit 80 includes a motion prediction model 81 and a teacher data storage unit (storage unit) 82. The learning unit 80 operates based on teacher data stored in the teacher data storage unit 82 (data relating to the field 61 and data relating to an operation of the farm 61 when the operator operates the tractor 1 in the manual operation mode). The prediction model 81 can be trained.

教師データ記憶部82は、入力事例データ記憶部85と、出力事例データ記憶部86と、で構成されている。   The teacher data storage unit 82 includes an input case data storage unit 85 and an output case data storage unit 86.

入力事例データ記憶部85は、オペレータによって入力される入力事例データを記憶することができる。入力事例データは、圃場61に関するデータであり、圃場61の形状に関する情報が含まれる。   The input case data storage unit 85 can store input case data input by an operator. The input example data is data related to the farm field 61 and includes information related to the shape of the farm field 61.

なお、圃場61の形状の情報は、例えば、図8に示す圃場61aの形状を近似した多角形のそれぞれの頂点の位置情報の組として表現することができる。圃場61の形状を示す位置情報は、例えば、当該圃場61の輪郭に沿ってトラクタ1を走行させつつ位置情報算出部49により位置情報を順次取得することにより得ることができるが、オペレータが遠隔操作装置46を操作して位置情報を順次入力することによっても得ることができる。   Note that the information on the shape of the field 61 can be expressed, for example, as a set of position information of each vertex of a polygon that approximates the shape of the field 61a shown in FIG. The position information indicating the shape of the field 61 can be obtained, for example, by sequentially acquiring the position information by the position information calculation unit 49 while running the tractor 1 along the contour of the field 61. It can also be obtained by operating the device 46 and sequentially inputting position information.

入力事例データには、作業内容に関する情報(作業情報)が含まれる。この作業情報としては、例えば作業機の種類(機種)、サイズ等を挙げることができる。また、作業情報には、作業機毎の各種の情報を含めることができる。   The input case data includes information on the work content (work information). Examples of the work information include the type (model) and size of the work machine. The work information can include various types of information for each work machine.

出力事例データ記憶部86は、手動運転モードでオペレータが操縦したトラクタ1の動作に関するデータである出力事例データを記憶することができる。出力事例データには、トラクタ1の作業経路に関する情報(トラクタ1が圃場61を走行した経路(走行経路65)に関する情報、及び、昇降アクチュエータ44の昇降動作に関する情報)が含まれる。   The output case data storage unit 86 can store output case data that is data related to the operation of the tractor 1 operated by the operator in the manual operation mode. The output example data includes information related to the work route of the tractor 1 (information related to the route (travel route 65) on which the tractor 1 traveled the field 61, and information related to the lifting operation of the lifting actuator 44).

なお、走行経路65の情報は、例えば、手動運転モードで実際に走行したトラクタ1の位置の変化(位置情報算出部49で算出した位置情報の集合)として表現することができる。また、走行経路65を直線及び円弧等で単純化した上で、当該直線の始点及び終点の位置情報、円弧の始点、終点、及び円弧中心の位置情報等として表現することもできる。   The information on the travel route 65 can be expressed, for example, as a change in the position of the tractor 1 that actually travels in the manual operation mode (a set of position information calculated by the position information calculation unit 49). In addition, the travel route 65 may be simplified as a straight line and an arc, and may be expressed as position information on the start point and end point of the straight line, position information on the start point, end point, and arc center of the arc.

また、昇降アクチュエータ44の昇降動作に関する情報(作業機3の昇降のタイミング)については、走行経路65におけるトラクタ1の位置と、当該位置において作業機3の高さを適宜のセンサにより検出して得られる検出値と、を対応付けた情報を用いることができる。   Further, the information related to the lifting / lowering operation of the lifting / lowering actuator 44 (timing of lifting / lowering of the work implement 3) is obtained by detecting the position of the tractor 1 in the travel route 65 and the height of the work implement 3 at the corresponding position by an appropriate sensor. Information that associates the detected values with each other can be used.

オペレータが圃場61の形状等を入力した後、当該圃場61においてオペレータが手動運転モードで操縦すると、当該圃場61の形状等の情報が入力事例データ記憶部85に記憶され、オペレータが運転したトラクタ1の動作の情報が位置情報算出部49及び図略の各種センサによって検知され、出力事例データ記憶部86に記憶される。   After the operator inputs the shape and the like of the field 61, when the operator operates in the manual operation mode in the field 61, information such as the shape of the field 61 is stored in the input case data storage unit 85, and the tractor 1 operated by the operator is stored. Is detected by the position information calculation unit 49 and various sensors (not shown) and stored in the output case data storage unit 86.

動作予測モデル81は、図5に示すように、教師データ記憶部82に記憶された入力事例データ及び出力事例データの組を含む教師データに基づいて学習する。具体的に説明すると、上記の入力事例データは多次元のベクトルとして表現されるが、そのまま学習に用いると情報量が多すぎて学習を現実的な時間で完了させることができないので、学習に必要な本質的特徴だけを抽出する処理(特徴抽出処理)を入力事例データに対して行うことにより、次元数を削減したベクトル(多次元の特徴ベクトル)を求める。そして、この特徴ベクトルと、出力事例データを表現する多次元ベクトルと、の組を動作予測モデル81に多数与えることにより、学習を行わせることができる。   As shown in FIG. 5, the motion prediction model 81 learns based on teacher data including a set of input case data and output case data stored in the teacher data storage unit 82. More specifically, the above input case data is expressed as a multidimensional vector, but if used as it is for learning, the amount of information is so large that learning cannot be completed in a realistic time. A vector (multidimensional feature vector) with a reduced number of dimensions is obtained by performing processing (feature extraction processing) for extracting only essential features on the input case data. Then, learning can be performed by giving the motion prediction model 81 a large number of sets of the feature vectors and multidimensional vectors representing the output case data.

学習済の動作予測モデル81は、特徴ベクトルが入力されることにより、それに対応する多次元ベクトルを出力することができる。制御部4は、動作予測モデル81から出力された情報に基づいて、トラクタ1の走行及び昇降アクチュエータ44の昇降動作を制御する。   The learned motion prediction model 81 can output a multidimensional vector corresponding to the feature vector input thereto. The control unit 4 controls the traveling of the tractor 1 and the lifting / lowering operation of the lifting / lowering actuator 44 based on the information output from the motion prediction model 81.

上記の構成により、学習部80が一度学習した圃場61において再び作業をする場合、有人走行でオペレータが操縦した走行経路65と同一の経路でトラクタ1を自動運転させることができる。   With the above configuration, when the work is performed again in the field 61 once learned by the learning unit 80, the tractor 1 can be automatically operated along the same route as the traveling route 65 that the operator has operated in the manned traveling.

また、学習済の動作予測モデル81は、未知の特徴ベクトルが与えられた場合でも、それに対応する多次元ベクトルを推定して出力することができる(汎化能力)。従って、自動運転モードのトラクタ1において図9に示すような未知の圃場61bの形状が与えられた場合でも、他の圃場61(例えば、図8に示すような、上記の圃場61bに似た形状の圃場61a)において過去にオペレータの操作(トラクタ1の動作)を学習した結果に基づいて、トラクタ1の柔軟な自動運転を実現することができる。   In addition, even when an unknown feature vector is given, the learned motion prediction model 81 can estimate and output a corresponding multidimensional vector (generalization ability). Therefore, even when the shape of the unknown field 61b as shown in FIG. 9 is given to the tractor 1 in the automatic operation mode, another field 61 (for example, a shape similar to the above-described field 61b as shown in FIG. 8). Based on the result of learning the operator's operation (operation of the tractor 1) in the past in the farm field 61a), flexible automatic operation of the tractor 1 can be realized.

以上のように、本実施形態の制御部4は、オペレータが操縦したトラクタ1の動作を学習し、学習した動作に基づいてトラクタ1を自動運転させることができる。これにより、オペレータが実際に運転を行う場合に一層近い走行経路65に従ったトラクタ1の走行及び昇降アクチュエータ44の昇降をトラクタ1に自動で行わせることができる。その結果、実際の圃場61及び作業毎に異なるユーザの個々の要求にきめ細かく対応した自動運転を実現することができる。   As described above, the control unit 4 of the present embodiment can learn the operation of the tractor 1 operated by the operator, and can automatically operate the tractor 1 based on the learned operation. As a result, the tractor 1 can automatically run the tractor 1 and the lift actuator 44 can be moved up and down along the travel path 65 that is closer to when the operator actually operates. As a result, it is possible to realize an automatic operation that finely responds to the individual demands of the users that differ for each actual field 61 and operation.

また、出力事例データ記憶部86に記憶される出力事例データには、オペレータが操縦したトラクタ1の走行経路65及び昇降アクチュエータ44の昇降動作だけでなく、トラクタ1のブレーキ動作(左右一側の車輪のみ制動するいわゆる片ブレーキを含む)に関する情報、トラクタ1に設定された車速の情報、及び、トラクタ1に設定されたエンジン回転数の情報、及び、PTO軸(不図示のエンジン10の動力を作業機3に伝達する機構)の駆動状態に関する情報等が含まれる。なお、これらの情報は、トラクタ1に取り付けられた各種センサの検出値、又は、制御部4に入力された設定値等から取得することができる。これにより、制御部4は、ブレーキ動作等の具体的な動作を含めてオペレータの操作を学習し、トラクタ1の自律走行を行わせることができる。これらの情報は、昇降アクチュエータ44の昇降動作に関する情報と同様に走行経路65におけるトラクタ1の位置に対応付けることが可能である。   The output case data stored in the output case data storage unit 86 includes not only the traveling path 65 of the tractor 1 and the lifting / lowering operation of the lifting / lowering actuator 44 operated by the operator, but also the braking operation of the tractor 1 (the left and right wheels). Information on so-called single brake that only brakes), information on the vehicle speed set in the tractor 1, information on the engine speed set in the tractor 1, and PTO shaft (working power of the engine 10 not shown) Information on the driving state of the mechanism that transmits to the machine 3 is included. Note that these pieces of information can be acquired from detection values of various sensors attached to the tractor 1 or setting values input to the control unit 4. Thereby, the control part 4 can learn an operator's operation including specific operation | movements, such as a brake operation | movement, and can make the tractor 1 autonomously travel. These pieces of information can be associated with the position of the tractor 1 in the travel route 65 in the same manner as the information related to the lifting operation of the lifting actuator 44.

また、出力事例データ記憶部86に記憶される出力事例データには、上記の情報に加えて、圃場61の傾斜に対応して調整されたトラクタ1の車速の情報、トラクタ1のスリップ率に対応して調整されたトラクタ1の車速の情報、エンジン負荷率の変化に対応して調整されたエンジン回転数の情報、エンジン負荷率の変化に対応して調整された車速の情報、及び、エンジン負荷率の変化に対応した昇降アクチュエータ44の昇降動作に関する情報等が含まれる。なお、これらの情報は、トラクタ1に取り付けられた各種センサの検出値等から取得することができる。即ち、従来は、走行時において圃場61の傾斜部分に差し掛かったり、前輪7又は後輪8がスリップしたり、エンジン10の負荷率が増大したりする等の具体的な状況に応じて、オペレータがその経験に基づいて、車速の調整、エンジン回転数の調整、昇降アクチュエータ44の昇降等を行っており、その操作には高度の熟練を要していた。この点、本実施形態の制御部4は、例えば経験豊かなオペレータが実際に行う操作を学習することで、トラクタ1の自律走行時に車速及びエンジン回転数等を的確に制御することができる。   In addition to the above information, the output case data stored in the output case data storage unit 86 corresponds to the vehicle speed information of the tractor 1 adjusted according to the inclination of the field 61 and the slip rate of the tractor 1. Information on the vehicle speed of the tractor 1 adjusted in this way, information on the engine speed adjusted in response to changes in the engine load factor, information on vehicle speed adjusted in response to changes in the engine load factor, and engine load Information related to the lifting / lowering operation of the lifting / lowering actuator 44 corresponding to the change in rate is included. These pieces of information can be acquired from detection values of various sensors attached to the tractor 1. That is, in the past, the operator has come to the slope portion of the field 61 during traveling, the front wheel 7 or the rear wheel 8 slips, the load factor of the engine 10 increases, or the like depending on the specific situation. Based on this experience, adjustment of the vehicle speed, adjustment of the engine speed, raising / lowering of the lifting / lowering actuator 44, and the like were performed, and the operation required a high degree of skill. In this respect, the control unit 4 according to the present embodiment can accurately control the vehicle speed, the engine speed, and the like during autonomous traveling of the tractor 1 by learning, for example, an operation actually performed by an experienced operator.

また、入力事例データ記憶部85に記憶される入力事例データには、圃場61の形状だけでなく、圃場61の傾斜、圃場61における枕地63の形状、圃場61内にある木や沼地等の障害物、及び圃場61内にある土壌の質等に関する情報が含まれる。なお、これらの情報は、例えばオペレータが遠隔操作装置46を操作して入力する情報等から取得することができる。これにより、制御部4は、オペレータが実際に行う場合に一層近い走行経路65に従ったトラクタ1の走行及び昇降アクチュエータ44の昇降動作を、圃場61の詳細な状況に適切に対応しながら、トラクタ1に自動で行わせることができる。   The input case data stored in the input case data storage unit 85 includes not only the shape of the field 61 but also the inclination of the field 61, the shape of the headland 63 in the field 61, trees and swamps in the field 61, and the like. Information on the obstacle, the quality of the soil in the field 61, and the like is included. Note that these pieces of information can be acquired from, for example, information input by the operator operating the remote operation device 46. As a result, the control unit 4 allows the tractor 1 to follow the traveling of the tractor 1 and the lifting / lowering operation of the lifting / lowering actuator 44 along the traveling path 65 that is closer to the case where the operator actually performs the tractor while appropriately responding to the detailed situation of the field 61. 1 can be performed automatically.

次に、制御部4が圃場61の一部分におけるトラクタ1の動作を学習し、圃場61全体でのトラクタ1の動作へ適用することについて、図10及び図11を用いて説明する。図10は、手動運転モードのロボットトラクタ1が圃場61の一部分についてオペレータの操作を学習する様子を示した平面図である。図11は、図10における手動運転モードでの学習結果に基づいて、自動運転モードのロボットトラクタ1が圃場61の残りの領域を無人で走行しつつ作業を行う様子を示した平面図である。   Next, it will be described with reference to FIGS. 10 and 11 that the control unit 4 learns the operation of the tractor 1 in a part of the agricultural field 61 and applies it to the operation of the tractor 1 in the entire agricultural field 61. FIG. 10 is a plan view showing how the robot tractor 1 in the manual operation mode learns the operation of the operator for a part of the field 61. FIG. 11 is a plan view showing a state in which the robot tractor 1 in the automatic operation mode performs work while unmanned traveling in the remaining area of the farm field 61 based on the learning result in the manual operation mode in FIG. 10.

図10では、やや複雑な形状である圃場61cの例が示されている。この圃場61cにおいて、有人走行が行われた右上部と、未だ作業が行われていない左下部と、の形状が比較的類似している。また、圃場61cの右上部と左下部とを接続する中間部は単純な矩形である。   In FIG. 10, the example of the agricultural field 61c which is a somewhat complicated shape is shown. In the field 61c, the shapes of the upper right part where the manned traveling is performed and the lower left part where the work is not yet performed are relatively similar. Moreover, the intermediate part which connects the upper right part and the lower left part of the agricultural field 61c is a simple rectangle.

このような圃場61cにおいて、オペレータはトラクタ1を手動運転モードとし、図10における右上部についてのみ圃場61の形状を入力し、その部分だけ、トラクタ1を手動で走行させて作業を行う。その後、オペレータは、自動運転モードに切り替えて、圃場61の中間部及び左下部について形状等の情報を入力事例データ記憶部85に入力し、当該入力に対する動作予測モデル81の出力に従って、トラクタ1に自動で作業を行わせることができる。このように、圃場61cの一部の領域を有人走行させて動作予測モデル81に学習させることで、図11に示すように、残りの領域についても、学習時にオペレータによって行われたものと良く似た走行及び作業が行われることが期待できる。   In such an agricultural field 61c, the operator sets the tractor 1 in the manual operation mode, inputs the shape of the agricultural field 61 only for the upper right part in FIG. 10, and operates the tractor 1 manually for only that part. Thereafter, the operator switches to the automatic operation mode, inputs information such as the shape of the middle part and the lower left part of the field 61 to the input case data storage unit 85, and enters the tractor 1 according to the output of the motion prediction model 81 corresponding to the input. Work can be done automatically. In this way, by causing a part of the field 61c to travel on a manned basis and causing the motion prediction model 81 to learn, the remaining areas are also similar to those performed by the operator during learning, as shown in FIG. It can be expected that running and work will be performed.

即ち、圃場61の一部分だけを学習して圃場61の全体に適用することが可能になるので、有人走行を行ってトラクタ1に学習させるのに必要な時間及び工数を低減することができる。   That is, since only a part of the field 61 can be learned and applied to the entire field 61, it is possible to reduce the time and man-hours required for performing the manned traveling and causing the tractor 1 to learn.

次に、トラクタ1が備える制御部4が、他のトラクタ1aが備える制御部4に記憶されたデータを無線通信により取得し、動作予測モデル81を学習させるデータとして利用する例について、図12を用いて説明する。図12は、制御部4が無線通信によって他のトラクタ1aが備える制御部4で学習されたデータを取得する場合の、トラクタ1の制御系の主要な構成を示すブロック図である。   Next, FIG. 12 illustrates an example in which the control unit 4 included in the tractor 1 acquires data stored in the control unit 4 included in the other tractor 1a by wireless communication and uses the motion prediction model 81 as data for learning. It explains using. FIG. 12 is a block diagram illustrating a main configuration of the control system of the tractor 1 when the control unit 4 acquires data learned by the control unit 4 included in the other tractor 1a through wireless communication.

図12に示す例では、トラクタ1とは別のトラクタ1aに、制御部4aが備えられている。そして、トラクタ1及びトラクタ1aのそれぞれにおいてオペレータが手動運転モードで操縦することにより得られたデータを、無線通信用アンテナ48を介して、2台のトラクタ1,1aの間で互いに無線で送受信することができる。なお、図示しないが、トラクタ1aが備える制御部4aも、学習部80(動作予測モデル81、入力事例データ記憶部85、及び出力事例データ記憶部86)を有している。   In the example shown in FIG. 12, the control unit 4 a is provided in a tractor 1 a different from the tractor 1. The data obtained by the operator maneuvering in the manual operation mode in each of the tractor 1 and the tractor 1a is wirelessly transmitted and received between the two tractors 1 and 1a via the wireless communication antenna 48. be able to. Although not shown, the control unit 4a included in the tractor 1a also includes a learning unit 80 (an operation prediction model 81, an input case data storage unit 85, and an output case data storage unit 86).

制御部4,4aの間でやり取りするデータは、入力事例データ記憶部85及び出力事例データ記憶部86に記憶された教師データでも良いし、教師データに基づく学習が完了した動作予測モデル81を表現するデータでも良い。一般に、トラクタ1の学習部80において精度の良い動作予測モデル81を構築するには多数の教師データを動作予測モデル81に与えて学習させることが必要になるが、外部(他のトラクタ1a)で得た教師データを活用することで、データ取得に必要な時間及び工数を低減することができる。また、学習済の動作予測モデル81のデータをやり取りするように構成した場合、外部で構築された優秀な動作予測モデルを取得することが可能になり、また、学習に必要な手間や時間を軽減できる点で好ましい。   The data exchanged between the control units 4 and 4a may be teacher data stored in the input case data storage unit 85 and the output case data storage unit 86, or represents the motion prediction model 81 in which learning based on the teacher data has been completed. The data to be used may be used. In general, in order to construct an accurate motion prediction model 81 in the learning unit 80 of the tractor 1, it is necessary to give a large number of teacher data to the motion prediction model 81 for learning, but externally (other tractors 1 a). By using the obtained teacher data, the time and man-hours required for data acquisition can be reduced. In addition, when configured to exchange the data of the learned motion prediction model 81, it is possible to acquire an excellent motion prediction model constructed externally, and to reduce labor and time required for learning. It is preferable in that it can be performed.

なお、複数のトラクタ1,1aの間で学習に関するデータをやり取りする場合は、トラクタ1の機種を特定する情報、作業機3の機種を特定する情報、及び、測位用アンテナ6のトラクタ1に対する取付位置に関する情報等が、動作予測モデル81に与えられる教師データ(入力事例データ)に含まれることが好ましい。即ち、トラクタ1における作業機3の昇降動作は、トラクタ1が備える昇降アクチュエータ44の性能や作業機3の重量等に応じて異なり、また、測位用アンテナ6から作業機3の耕耘爪25の軸26までの距離(図1に示す距離L)は、作業機3の機種や測位用アンテナ6の取付位置等に応じて異なる。従って、上記の情報を含めて学習が行われることで、多様なトラクタに適用可能な一般性の高い動作予測モデル81を構築することができ、学習の成果を複数のトラクタの間で共有することが容易になる。   In addition, when exchanging the data regarding learning between the plurality of tractors 1 and 1a, information for specifying the model of the tractor 1, information for specifying the model of the work implement 3, and the attachment of the positioning antenna 6 to the tractor 1 It is preferable that information on the position and the like is included in the teacher data (input case data) given to the motion prediction model 81. That is, the lifting / lowering operation of the work machine 3 in the tractor 1 varies depending on the performance of the lifting / lowering actuator 44 provided in the tractor 1, the weight of the work machine 3, and the like, and the axis of the tilling claw 25 of the work machine 3 from the positioning antenna 6. The distance up to 26 (distance L shown in FIG. 1) varies depending on the model of the work implement 3, the mounting position of the positioning antenna 6, and the like. Therefore, by performing learning including the above information, it is possible to construct a general motion prediction model 81 that can be applied to various tractors, and to share learning results among a plurality of tractors. Becomes easier.

以上に説明したように、本実施形態のトラクタ1は走行機体2と、作業機3と、教師データ記憶部82と、制御部4と、を備える。作業機3は、走行機体2に装着される。作業機3は、農作業に用いられる。教師データ記憶部82は、圃場61の形状を示す情報を含む圃場情報、並びに、当該圃場61の少なくとも一部の領域又は他の圃場61の少なくとも一部の領域における過去の走行情報及び過去の作業情報を記憶可能である。制御部4は、圃場情報と過去の走行情報と過去の作業情報とに基づいて圃場61における作業経路を生成可能である。   As described above, the tractor 1 of this embodiment includes the traveling machine body 2, the work machine 3, the teacher data storage unit 82, and the control unit 4. The work machine 3 is attached to the traveling machine body 2. The work machine 3 is used for farm work. The teacher data storage unit 82 includes farm field information including information indicating the shape of the farm field 61, past travel information and past work in at least a partial area of the farm field 61 or at least a partial area of the other farm field 61. Information can be stored. The control unit 4 can generate a work route in the farm field 61 based on the farm field information, past travel information, and past work information.

これにより、オペレータが実際に行った運転に基づいて、自動運転による作業をより柔軟に行うことができる。   Thereby, based on the driving | operation which the operator actually performed, the operation | work by an automatic driving | operation can be performed more flexibly.

また、本実施形態のトラクタ1は、他のトラクタ1aと通信可能な無線通信部40を備える。制御部4は、圃場情報、過去の走行情報及び過去の作業情報のうち少なくとも何れかについて、無線通信部40を介して他のトラクタ1aから取得することも、無線通信部40を介して他のトラクタ1aに提供することもできる。   Moreover, the tractor 1 of this embodiment is provided with the radio | wireless communication part 40 which can communicate with the other tractor 1a. The control unit 4 obtains at least one of the field information, the past travel information, and the past work information from the other tractor 1a via the wireless communication unit 40, or the other information via the wireless communication unit 40. It can also be provided to the tractor 1a.

これにより、良好な自動運転を実現するための情報を他のトラクタ1aと容易に共有することができる。   Thereby, the information for implement | achieving favorable automatic driving | operation can be easily shared with the other tractor 1a.

以上に本発明の好適な実施の形態を説明したが、上記の構成は例えば以下のように変更することができる。   The preferred embodiment of the present invention has been described above, but the above configuration can be modified as follows, for example.

上記の実施形態の遠隔操作装置46は、1台の遠隔操作装置46に対して1台のトラクタ1の自律走行による作業を遠隔から監視及び操作できる構成としたが、これに限らず複数台のトラクタ1を遠隔から監視及び操作できる構成としてもよい。   The remote operation device 46 of the above embodiment is configured to be able to remotely monitor and operate the work of the single tractor 1 autonomously with respect to one remote operation device 46, but is not limited to this. The tractor 1 may be configured to be remotely monitored and operated.

上記の実施形態では、2台のトラクタ1,1aの間で学習に関するデータが送受信される例が示されているが、トラクタ1の台数は2台に限らず、何台であってもよい。例えば、制御部4が無線を通じてインターネット等のWANに接続され、遠方のトラクタの制御部4に備えられた学習部80と学習に関するデータをやり取りしても良い。また、インターネットに接続されるサーバにおいて学習に関するデータを蓄積可能なデータベースを構築し、当該データベースからデータを取得するようにしても良い。このように、データを共有するトラクタの台数が増えるに従って、トラクタ1に良好な自動運転を実現させることが、より簡単にかつ短時間で実現し易くなる。   In the above embodiment, an example in which data related to learning is transmitted and received between the two tractors 1 and 1a is shown, but the number of tractors 1 is not limited to two, and may be any number. For example, the control unit 4 may be wirelessly connected to a WAN such as the Internet and exchange learning data with the learning unit 80 provided in the control unit 4 of a distant tractor. In addition, a database capable of storing data related to learning may be constructed in a server connected to the Internet, and the data may be acquired from the database. As described above, as the number of tractors sharing data increases, it becomes easier to realize a good automatic operation in the tractor 1 more easily and in a short time.

学習部80による機械学習を用いずに作業経路を作成しても良い。例えば、過去と今回とで圃場の形状がほぼ同じである場合、過去の全走行経路を単純にコピーする形で作業経路を作成しても良い。あるいは、過去の走行経路のうち所定の繰返し単位の経路(例えば、1往復分の直線経路と旋回経路)を反復して並べることにより作業経路を作成しても良い。この場合、過去の走行経路において繰返し単位の走行経路が複数現れている場合に、旋回半径等について平均を求めて得られた平均的な走行経路を、新しく作業経路を作成する際の繰返し単位として用いても良い。   A work route may be created without using machine learning by the learning unit 80. For example, when the shape of the field is almost the same between the past and the present, the work route may be created by simply copying all past travel routes. Alternatively, the work route may be created by repeatedly arranging a predetermined repeating unit route (for example, a straight-line route and a turning route for one round trip) among the past traveling routes. In this case, when a plurality of repetitive unit travel routes appear in the past travel route, the average travel route obtained by calculating the average of the turning radius etc. is used as a repeat unit when creating a new work route. It may be used.

圃場の形状の一部に特殊な形状が現れている場合(例えば旋回路)や、圃場内に障害物が配置されている場合に、そのような特別な運転を要する部分(例えばトラクタ1の後進を伴わないターンやトラクタ1の後進を伴うターン)のみについて、過去の走行情報及び過去の作業情報に基づいて作業経路を作成しても良い。   When a special shape appears in a part of the shape of the field (for example, a turning circuit), or when an obstacle is arranged in the field, such a part that requires such a special operation (for example, reverse of the tractor 1) Only for a turn without a turn or a turn with a reverse movement of the tractor 1), a work route may be created based on past travel information and past work information.

機械学習によらずに、他のトラクタにおける過去の走行情報、過去の作業情報、及びそのときの圃場情報を受信して、それに基づいて作業経路を作成しても良い。具体的には、他のトラクタが過去に作業した場合と作業機3の種類及びサイズが同一であり、かつ、圃場の形状の差異も予め設定された閾値の範囲内である(圃場の形状が実質的に同一と判断できる)場合に、他のトラクタで作業したときの走行経路を例えば単純にコピーする形で作業経路を作成することが考えられる。また、他のトラクタが利用できるように、自機における過去の走行情報、過去の作業情報、及びそのときの圃場情報を、必要に応じて送信することにより他のトラクタに提供可能に構成することが好ましい。   Instead of using machine learning, past travel information in other tractors, past work information, and field information at that time may be received, and a work route may be created based on the information. Specifically, the type and size of the work implement 3 are the same as when other tractors have worked in the past, and the difference in the shape of the field is also within a preset threshold range (the shape of the field is For example, it is conceivable to create a work route by simply copying a travel route when working with another tractor. In addition, in order to be able to use other tractors, past travel information, past work information, and farm field information at that time can be provided to other tractors by transmitting them as necessary. Is preferred.

トラクタ1をトラクタ1aから取得した学習に関するデータに基づいて圃場61aを走行させるにあたっては、トラクタ1aから取得した圃場61aの全体における学習に関するデータに基づいて走行するのみならず、トラクタ1aから取得した圃場61aの一部における学習に関するデータ、トラクタ1aから取得した他の圃場61bの全体における学習に関するデータ、及び、トラクタ1aから取得した他の圃場61bの一部における学習に関するデータの何れのデータに基づいても走行させることが可能である。即ち、他のトラクタ1aが圃場61aの一部分だけを走行したときの入力事例データ及び出力事例データをトラクタ1が取得して動作予測モデル81が学習し、その学習結果を、当該圃場61aの全体をトラクタ1が走行する場合に適用することが可能である。また、例えば、他のトラクタ1aが圃場61bの一部分だけを走行したときの入力事例データ及び出力事例データをトラクタ1が取得して動作予測モデル81が学習し、その学習結果を、上記の一部分に似た形状の部分を含む別の圃場61aの全体をトラクタ1が走行する場合に適用することが可能である。   In traveling the field 61a based on the learning data acquired from the tractor 1a, the tractor 1 not only travels based on the learning data in the entire field 61a acquired from the tractor 1a, but also the field acquired from the tractor 1a. Based on any of the data relating to learning in a part of 61a, data relating to learning in the whole other field 61b acquired from the tractor 1a, and data relating to learning in a part of another field 61b obtained from the tractor 1a. Can also be run. That is, the tractor 1 acquires the input case data and the output case data when the other tractor 1a travels only a part of the field 61a, and the motion prediction model 81 learns, and the learning result is obtained for the entire field 61a. It can be applied when the tractor 1 travels. In addition, for example, the tractor 1 acquires input case data and output case data when another tractor 1a travels only a part of the field 61b, and the motion prediction model 81 learns, and the learning result is included in the above part. The present invention can be applied when the tractor 1 travels the whole of another field 61a including a portion having a similar shape.

出力事例データは手動運転モードでオペレータが操縦したトラクタ1の動作に関するデータであることとしたが、自動運転モードにおけるトラクタ1の動作に関するデータや、自動運転モードにおける他のトラクタ1aの動作に関するデータであってもよい。   The output example data is data relating to the operation of the tractor 1 operated by the operator in the manual operation mode. However, the output example data is data relating to the operation of the tractor 1 in the automatic operation mode and data relating to the operation of other tractors 1a in the automatic operation mode. There may be.

本発明は、上記の実施形態のようにトラクタに適用されることに限定されず、例えば田植機に適用することもできる。その場合、植付部(植付装置)が作業機に相当することとなる。更に、本発明は、他の様々な農業用作業車両に適用することもできる。   The present invention is not limited to being applied to a tractor as in the above embodiment, and can be applied to, for example, a rice transplanter. In that case, a planting part (planting apparatus) will correspond to a working machine. Furthermore, the present invention can also be applied to various other agricultural work vehicles.

1,1a ロボットトラクタ(農業用作業車両)
2 走行機体(車体部)
3 作業機
4,4a 制御部
40 無線通信部(通信部)
61(61a,61b,61c) 圃場
82 教師データ記憶部(記憶部)
1,1a Robot tractor (agricultural work vehicle)
2 Traveling body (body part)
3 Work machines 4, 4a Control unit 40 Wireless communication unit (communication unit)
61 (61a, 61b, 61c) Agricultural field 82 Teacher data storage unit (storage unit)

Claims (2)

車体部と、
前記車体部に装着されて農作業に用いられる作業機と、
圃場の形状を示す情報を含む圃場情報、並びに、前記圃場の少なくとも一部の領域又は他の圃場の少なくとも一部の領域における過去の走行情報及び過去の作業情報を記憶可能な記憶部と、
前記圃場情報と前記過去の走行情報と前記過去の作業情報とに基づいて前記圃場における作業経路を生成可能な制御部と、
を備えることを特徴とする農業用作業車両。
The body part,
A working machine mounted on the vehicle body and used for farm work;
A storage unit capable of storing past field information including information indicating the shape of the field, and past travel information and past work information in at least a part of the field or at least a part of another field;
A control unit capable of generating a work route in the field based on the field information, the past travel information, and the past work information;
Agricultural work vehicle comprising:
請求項1に記載の農業用作業車両であって、
他の農業用作業車両と通信可能な通信部を備え、
前記制御部は、前記圃場情報、前記過去の走行情報及び過去の作業情報のうち少なくとも何れかについて、前記通信部を介して前記他の農業用作業車両から取得すること、及び、前記通信部を介して前記他の農業用作業車両に提供すること、の少なくとも一方が可能であることを特徴とする農業用作業車両。
The agricultural work vehicle according to claim 1,
It has a communication unit that can communicate with other agricultural work vehicles,
The control unit acquires at least one of the farm field information, the past traveling information, and past work information from the other agricultural work vehicle via the communication unit, and the communication unit. An agricultural work vehicle characterized in that at least one of the above can be provided to the other agricultural work vehicle.
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