JP2019154378A - 作業車両および作物列認識プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】圃場の環境や作物の状態にかかわらず、作物列を安定して認識することが可能となる作業車両を提供する。【解決手段】作業車両は、圃場に存在する複数の物体に向かってレーザ光を照射し、物体からの反射光を受光することによって、物体各々の距離情報を取得する距離センサと、距離情報に基づいて物体各々の位置を検出し、検出された物体各々の位置を検出点として含む鳥瞰画像を生成する鳥瞰画像生成部５１と、鳥瞰画像に含まれる検出点のうち、所定距離以内に位置する２以上の検出点を結合することにより、１または複数の列候補領域を生成する列候補領域生成部５２と、各列候補領域において複数の仮想点を作成し、複数の仮想点から当該列領域候補に対応する直線を推定し、各列候補領域に対応する直線から、作物列を認識する作物列認識部５３とを含む。【選択図】図５

Description

この発明は、作業車両および作物列認識プログラムに関する。

特許文献１には、ステレオカメラによって得られた視差画像を用いて作物列を検出することが開示されている。
特許文献２には、vision moduleが収集した画像を作物領域と非作物領域に分けることが開示されている。
特許文献３には、カメラによって得られた画像において作物列を認識することが開示されている。

米国特許第8855405号明細書 米国特許第8150574号明細書 米国特許出願公開第2015/32169号明細書

前述の各特許文献１〜３では、作物列を認識するに当たり、カメラによって撮影された圃場の画像を使用する。しかしながら、これらの特許文献１〜３では、カメラで画像を撮影するため、例えば逆光や夜間等、照明条件が良好ではない場合、作物列を認識することが困難になる。また、作物の枝や葉等の状態は季節によって変化する。作物の状態の変化に伴って撮影される画像も変化するため、カメラで撮影された画像を使用する場合、作物列を安定して認識することは難しい。

本発明は、圃場の環境にかかわらず、安定して作物列を認識することが可能となる作業車両を提供することを目的とする。
また、本発明は、作物列を高精度で認識することができる作物列認識プログラムを提供することを目的とする。

この発明による作業車両は、作物列が植え付けられた圃場を走行する作業車両であって、前記圃場に存在する複数の物体に向かってレーザ光を照射し、前記物体からの反射光を受光することによって、前記物体各々の距離情報を取得する距離センサと、前記距離情報に基づいて前記物体各々の位置を検出し、検出された前記物体各々の位置を検出点として含む鳥瞰画像を生成する鳥瞰画像生成部と、前記鳥瞰画像に含まれる前記検出点のうち、所定距離以内に位置する２以上の検出点を結合することにより、作物列方向に延びる１または複数の列候補領域を生成する列候補領域生成部と、前記各列候補領域において前記作物列方向に並ぶ複数の仮想点を作成し、前記複数の仮想点から前記作物列に対応する直線を認識する作物列認識部とを含む。

この構成では、レーザ光を利用した距離センサによって各物体の距離情報が取得され、取得された距離情報に基づいて圃場の鳥瞰画像が生成される。そして、生成された鳥瞰画像に基づいて、作物列が認識される。したがって、この構成によって生成される鳥瞰画像は、カメラの撮像画像に基づいて生成される圃場の鳥瞰画像に比べて、照明条件や季節等といった圃場の環境の影響を受けにくい。このため、この構成では、圃場の環境にかかわらず、安定して作物列を認識することが可能となる。

また、この構成では、各列候補領域において作物列方向に並ぶ複数の仮想点が作成され、複数の仮想点から作物列に対応する直線が認識される。したがって、列候補領域に雑草等の作物以外の物体の検出点が含まれている場合においても、作物列に対応する直線を認識する際に、このような作物以外の物体の検出点の影響を低減することができる。これにより、作物列を高精度で認識することが可能となる。

この発明の一実施形態では、前記列候補領域生成部は、前記鳥瞰画像に対して、前記検出点の画像を膨張させて近くにある複数の前記検出点を結合させるためのぼかし処理を行って、１または複数の塊画像を生成するぼかし処理部と、前記塊画像のうち、所定の選択条件を満たすものを列候補領域として選択する選択部とを含む。所定の選択条件は、例えば、塊画像の大きさが所定以上でかつ塊画像が作物列方向に長いという条件である。

この発明の一実施形態では、前記仮想点は、前記列候補領域において、前記作物列方向の両端部に配置される第１仮想点と、前記作物列方向の両端部間に配置される１つの点または前記作物列方向の両端部間に所定間隔で配置される複数の点からなる第２仮想点とを含む。
この構成では、列候補領域に対応する直線を高精度に推定できるので、作物列を高精度で認識することが可能となる。

この発明の一実施形態では、前記列候補領域に配置される前記第１仮想点および前記第２仮想点は、当該列候補領域の近似四角形に基づいて作成される。
この発明の一実施形態では、前記作物列認識部は、前記列候補領域毎に、当該列候補領域に対して作成された前記複数の仮想点から、当該列候補領域に対応する直線を推定する直線推定部と、前記直線推定部によって推定された前記各列候補領域に対応する直線のうち、所定の結合条件を満たす直線どうしを結合することにより、前記作物列に対応する直線を生成する直線結合部とを含む。所定の結合条件は、例えば、２つの直線の間隔が所定間隔以下であり、２つの直線の傾きの差が所定範囲内であることである。

この構成では、同じ作物列に対して複数の列候補領域が生成されている場合に、これらの列候補領域に対応する直線どうしを結合することによって、当該作物列に対応する直線を生成できるようになる。
この発明の一実施形態では、前記作物列認識部は、少なくとも２つの作物列を認識するように構成されており、前記作業車両は、前記２つの作物列の重心間の距離が所定範囲内にある場合、当該２つの作物列を長辺とする矩形を認識する矩形認識部をさらに含む。

この構成では、認識された矩形に基づいて、２つの作物列の列間隔、２つの作物列に対する作業車両の位置等を認識することが可能となる。
この発明による作物列認識プログラムは、圃場内に植え付けられた作物列を認識するための作物列認識プログラムであって、コンピュータを、所定の基準位置から前記圃場に存在する複数の物体各々までの距離情報に基づいて前記物体各々の位置を検出し、検出された前記物体各々の検出点を含む鳥瞰画像を生成する鳥瞰画像生成手段、前記鳥瞰画像に含まれる前記検出点のうち、所定距離以内に位置する２以上の検出点を結合することにより、作物列方向に延びる１または複数の列候補領域を生成する列候補領域生成手段、および前記各列候補領域において前記作物列方向に並ぶ複数の仮想点を作成し、前記複数の仮想点から当該列領域候補に対応する直線を推定し、前記各列候補領域に対応する直線から、前記作物列を認識する作物列認識手段、として機能させる。

このプログラムでは、各列候補領域において作物列方向に並ぶ複数の仮想点が作成され、複数の仮想点から当該列領域候補に対応する直線が認識される。したがって、列候補領域に雑草等の作物以外の物体の検出点が含まれている場合においても、当該列候補領域に対応する直線を推定する際に、このような作物以外の物体の検出点の影響を低減することができる。これにより、作物列を高い精度で認識することが可能となる。

図１は、この発明の一実施形態に係る作業車両の概略構成を示す側面図である。 図２は、図１の作業車両の概略構成を示す正面図である。 図３は、作業車両が圃場を自動走行する様子を示す模式図である。 図４は、作業車両の主要な電気的構成を示すブロック図である。 図５は、作物列認識処理部の電気的構成を示すブロック図である。 図６は、作物列に含まれる作物に対して距離センサからレーザ光が照射されている様子を示す模式的な斜視図である。 図７は、図６を上方から見た模式的な平面図である。 図８は、鳥瞰画像生成部によって生成された鳥瞰画像の一例を示す模式図である。 図９は、ぼかし処理部によって生成されたノイズ除去後のぼかし画像の一例を示す模式図である。 図１０は、直線結合部の動作を説明するための模式図である。 図１１Ａは、矩形認識処理の手順を説明するための模式図である。 図１１Ｂは、図１１Ａの次の手順を説明するための模式図である。 図１１Ｃは、図１１Ｂの次の手順を説明するための模式図である。 図１１Ｄは、図１１Ｃの次の手順を説明するための模式図である。 図１２は、目標設定部の動作を説明するための模式図である。 図１３は、偏差算出部の動作を説明するための模式図である。 図１４は、自動走行制御部による自動走行制御処理の全体的な手順を示すフローチャートである。 図１５は、隣り合う作物列の傾きが途中で変化している場合においても作物列の傾きの変化に応じて目標方位を修正できることを説明するための模式図である。

以下では、この発明の実施形態を、添付図面を参照して詳細に説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係る作業車両の概略構成を示す側面図である。図２は、図１の作業車両の概略構成を示す正面図である。
作業車両１は、この実施形態では、薬液散布用の作業車両である。作業車両１は、走行装置２と、走行装置２上に支持された機体フレーム３と、機体フレーム３上に設けられた薬液散布装置４とを含む。この実施形態では、走行装置２は、クローラ式であり、左右の走行装置２Ｌ，２Ｒとを含む。走行装置２は、ホイル式であってもよい。なお、以下において、ホイル式の走行装置を有する車両の略図を、作業車両１の略図として用いる場合がある。

機体フレーム３の後部に駆動源としてのエンジン５が配置されている。機体フレーム３の前部には、支持枠６が設けられている。支持枠６は、機体フレーム３に支持された左右一対のマスト６Ａ，６Ｂと、これらのマスト６Ａ，６Ｂの上端どうしを連結する第１連結部材６Ｃと、これらのマスト６Ａ，６Ｂの長さ中間部どうしを連結する第２連結部材６Ｄとを含む。

薬液散布装置４は、薬液タンク７と、ノズルユニット８と、ポンプユニット９とを含む。薬液タンク７は、機体フレーム３上の前後中央部に配置されている。薬液タンク７には薬液が収容される。薬液は、作物または土壌に散布される液体であればよく、農薬、水等を含む。ノズルユニット８は、支持枠６における上端寄りの位置に取り付けられている。ノズルユニット８は、左右方向に延びた中空体状であり、両端に薬液を噴出させるためのノズル８ａ，８ｂを有している。ノズルユニット８には、薬液流入口（図示略）が形成されている。

ポンプユニット９は、図１および図２に図示していないが、この実施形態では、エンジン５の動力によって回転駆動されるポンプ９Ａ（図４参照）と、エンジン５の回転力をポンプ９Ａに伝達したり遮断したりするクラッチ機構９Ｂ（図４参照）等を含む。ポンプ９Ａの吸込口は、ホース１０を介して薬液タンク７に接続されている。また、ポンプ９Ａの吐出口は、ホース１１を介してノズルユニット８の薬液流入口に接続されている。ポンプ９Ａが回転駆動されると、薬液タンク７内の薬液がポンプ９Ａを介してノズルユニット８に供給され、ノズル８ａ，８ｂから薬液が噴出される。

作業車両１には、物体までの距離を測定するための距離センサ１３および作業車両１の方位（姿勢）を検出するための方位センサ（姿勢センサ）１４（図４参照）が搭載されている。距離センサ１３は、作業車両１の前部の幅中央位置に配置されている。
距離センサ１３としては、レーザ光を利用して物体までの距離を測定するセンサが用いられる。この実施形態では、距離センサ１３としては、例えば、レーザ光をパルス状に照射して物体に反射されて帰ってくるまでの時間から距離を測定するＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging, Laser Imaging Detection and Ranging）が用いられている。特に、この実施形態では、距離センサ１３としては、レーザ光を可動ミラーによって方向を変えてスキャンすることで、物体の方位も検出できるスキャンＬＩＤＡＲが用いられている。

方位センサ（姿勢センサ）１４としては、ジャイロセンサ、地磁気センサ、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）等を用いることができる。
図１および図２には図示されていないが、作業車両１には、エンジン５の駆動力を左右の走行装置２Ｌ，２Ｒに伝達して、左右の走行装置２Ｌ，２Ｒを独立して駆動制御するクローラ制御機構１５（図４参照）が設けられている。クローラ制御機構１５は、左右の走行装置２Ｌ，２Ｒを独立して駆動させることにより、作業車両１に前進、後進、旋回等を行わせるための機構である。具体的には、クローラ制御機構１５によって、左右の走行装置２Ｌ，２Ｒが同一方向に同一速度で回転駆動されると、作業車両１は前進または後進する。一方、クローラ制御機構１５によって、左右の走行装置２Ｌ，２Ｒが同一方向に異なる速度で回転駆動されるか、左右の走行装置２Ｌ，２Ｒが互いに逆方向に回転駆動されると、作業車両１は旋回する。

この実施形態では、作業車両１は、図３に示すように、作物Ｓが列状に植えられている圃場Ｈを自動走行しながら、作物Ｓに薬液を散布する。この実施形態では、作物Ｓは果樹であり、圃場Ｈは果樹園である。この明細書では、作物Ｓの列を作物列Ｌということにする。図３の例では、縦方向に並んだ作物Ｓの列が作物列Ｌであり、圃場Ｈ内には５つの作物列Ｌ１〜Ｌ５が横方向に間隔をおいて植え付けられている。各作物列Ｌ１〜Ｌ５には、複数の作物Ｓがほぼ等間隔で並んで配置されている。これらの作物列Ｌ１〜Ｌ５を左から順に、第１作物列Ｌ１、第２作物列Ｌ２、第３作物列Ｌ３、第４作物列Ｌ４および第５作物列Ｌ５ということにする。また、隣り合う作物列間の空間のうち図３の下側の端部を手前側端といい、図３の上側の端部を奥側端ということにする。

作業車両１は、例えば、第１作物列Ｌ１と第２作物列Ｌ２との間の手前側端付近を自動走行開始位置として、これらの作物列間に目標走行経路を設定しながら、当該作物列間を奥側端に向かって自動走行する。作業車両１が当該作物列間の奥側端に到達すると、作業車両１は進行方向に向かって右方向に旋回して、第２作物列Ｌ２と第３作物列Ｌ３との間の奥側端に移動する。そして、作業車両１は、第２作物列Ｌ２と第３作物列Ｌ３との間に目標走行経路を設定しながら、当該作物列間を手前側端に向かって自動走行する。

作業車両１が当該作物列Ｌ２，Ｌ３間の手前側端に到達すると、作業車両１は進行方向に向かって左方向に旋回して、第３作物列Ｌ３と第４作物列Ｌ４の間の手前側端に移動する。そして、作業車両１は、第３作物列Ｌ３と第４作物列Ｌ４との間に目標走行経路を設定しながら、当該作物列間を奥側端に向かって自動走行する。以下同様な動作により、作業車両１は、図３に破線で示すように移動する。そして、例えば、作業車両１が第４作物列Ｌ４と第５作物列Ｌ５との間の手前側端に到達した後、進行方向に向かって左方向に旋回すると、自動走行が停止される。自動走行中は、クラッチ機構９Ｂを介してポンプ９Ａが駆動され、ノズル８ａ，８ｂから薬剤が噴出される。

以下において、ある隣り合う作物列間において、当該作物列間の手前側端と奥側端のうち、作業車両１の走行が開始される側の端を当該作物列間の走行始端といい、走行始端と反対側の端を当該作物列間の走行終端という場合がある。また、隣り合う作物列の間隔Ｗを列間隔という場合がある。また、同じ作物列Ｌ内の隣り合う２つの作物の間隔ｄを幹間隔という場合がある。

ユーザ等は、図示しない遠隔操作装置を操作することによって作業車両１を遠隔操作することが可能であるが、このような遠隔操作技術はよく知られているので、遠隔操作を行うための具体的な構成の説明については省略する。
図４は、作業車両１の主要な電気的構成を示すブロック図である。
作業車両１は、作業車両１の動作を制御するための制御装置３０を備えている。

制御装置３０には、距離センサ１３、方位センサ１４、エンジンコントローラ２１、走行コントローラ２２、クラッチ作動装置２３、記憶部２４等が接続されている。
距離センサ１３は、前述したように、圃場Ｈに存在する複数の物体各々までの距離情報を検出するものである。複数の物体の主たる対象は、作物Ｓである。方位センサ１４は、前述したように、作業車両１の方位を検出するためのものである。

エンジンコントローラ２１は、エンジン５の回転数等を制御するものである。具体的には、エンジンコントローラ２１は、エンジン５に設けられる燃料噴射装置としてのコモンレール装置１６を制御することによって、エンジン５の回転数を制御する。エンジンコントローラ２１は、コモンレール装置１６を制御することによって、エンジン５への燃料の供給を停止させ、エンジン５の駆動を停止させることもできる。

走行コントローラ２２は、クローラ制御機構１５を制御することによって、作業車両１の前進、後進、旋回および停止を制御する。クラッチ作動装置２３は、ポンプユニット９内のクラッチ機構９Ｂを締結・解放させるための装置である。記憶部２４は、ハードディスク、不揮発性メモリ等の記憶デバイスから構成されている。
制御装置３０は、ＣＰＵおよびメモリ（ＲＯＭ，ＲＡＭ等）３１を備えたマイクロコンピュータを含む。制御装置３０は、圃場Ｈ内の隣り合う作物列Ｌ間に目標走行経路を設定しながら、作業車両１を目標走行経路に沿って自動走行させるための自動走行制御部３２を含む。自動走行制御部３２は、作物列認識処理部４１と、目標作物列ペア抽出部４２と、矩形認識部４３と、目標設定部４４と、偏差算出部４５と、補正部４６とを含む。

作物列認識処理部４１は、距離センサ１３によって検出された各物体までの距離情報に基づいて、圃場Ｈ内の複数の作物列Ｌを認識するための処理を行う。作物列認識処理部４１は、図５に示すように、鳥瞰画像生成部５１と、列候補領域生成部５２と、作物列認識部５３とを含む。
鳥瞰画像生成部５１は、距離センサ１３によって検出された各物体までの距離情報に基づいて物体各々の位置を検出し、検出された物体各々の位置を検出点として含む鳥瞰画像を生成する。以下、鳥瞰画像生成部５１の動作について詳しく説明する。

図６は、作物列に含まれる作物Ｓに対して距離センサ１３からレーザ光が照射されている様子を示す模式的な斜視図である。図７は、図６を上方から見た模式的な平面図である。図６および図７には、隣り合う２つの作物列Ｌａ，Ｌｂが示されている。
図７を参照して、距離センサ１３におけるレーザ光出力位置を原点Ｏとし、原点Ｏを通りかつ作業車両１の左右方向に平行な直線をＸ軸とし、原点Ｏを通り作業車両１の前後方向に平行な直線をＹ軸にとった座標系をセンサ座標系ということにする。

距離センサ１３からは、レーザ光が方向を変えて出射される。レーザ光の出射方向（出射角度）θを、＋Ｘ軸とレーザ光とのなす角であって、原点Ｏを中心とした反時計回りの角度で表すことにする。レーザ光が出射角度θで出力されたときに、ある物体までの距離ｒが検出された場合には、距離ｒおよび出射角度θとの組み合わせ（ｒ，θ）が、当該物体に対する距離情報として取得される。距離情報が（ｒ，θ）である物体のセンサ座標系のＸ座標値ｘおよびＹ座標値ｙは、次式（１）によって表される。

ｘ＝ｒcosθ
ｙ＝ｒsinθ…（１）
鳥瞰画像生成部５１は、前記式（１）に基づいて、距離センサ１３からの距離が検出された物体各々の位置を検出する。そして、鳥瞰画像生成部５１は、物体各々の位置を検出点として含む鳥瞰画像を生成する。図８は、鳥瞰画像生成部５１によって生成された鳥瞰画像の一例を示す模式図である。

図５に戻り、列候補領域生成部５２は、鳥瞰画像に含まれる検出点のうち、所定距離以内に位置する２以上の検出点を結合することにより、作物列方向に延びる１または複数の列候補領域を生成する。具体的には、列候補領域生成部５２は、ぼかし処理部５２Ａと選択部５２Ｂとを含む。
ぼかし処理部５２Ａは、鳥瞰画像に対して、検出点の画像を膨張させて近くにある検出点を結合させるぼかし処理を行って１または複数の塊画像を含むぼかし画像を生成する。この実施形態では、ぼかし処理部５２Ａは、ガウシアンフィルタによって鳥瞰画像に対してぼかし処理を行うことにより、多値画像からなるぼかし画像を生成する。そして、ぼかし処理部５２Ａは、ノイズを除去するために、所定の閾値を用いて、多値画像からなるぼかし画像を、二値画像からなるぼかし画像に変換する。二値画像からなるぼかし画像をノイズ除去後のぼかし画像という場合がある。図９は、ぼかし処理部５２Ａによって生成されたノイズ除去後のぼかし画像の一例を示す模式図である。

図５に戻り、選択部５２Ｂは、ノイズ除去後のぼかし画像に含まれる塊画像のうち、所定の選択条件を満たすものを列候補領域として選択する。所定の選択条件は、例えば、塊画像の大きさが所定以上でかつ塊画像が作物列方向に長いという条件である。塊画像が作物列方向に長いという条件は、この実施形態では、センサ座標系のＸ軸方向よりもＹ軸方向に長いという条件であり、例えば、塊画像のアスペクト比から判定することができる。選択部５２Ｂは、列候補領域を矩形に近似し、近似矩形の面積およびアスペクト比に基づいて、当該列候補領域が選択条件を満たしているか否かを判定するようにしてもよい。

図５に戻り、作物列認識部５３は、各列候補領域において作物列方向に並ぶ複数の仮想点を作成し、複数の仮想点から作物列に対応する直線を認識する。作物列認識部５３は、直線推定部５３Ａと、直線結合部５３Ｂとを含む。
直線推定部５３Ａは、列候補領域毎に、当該列候補領域に対して作成された複数の仮想点から、当該列候補領域に対応する直線を推定する。直線推定部５３Ａは、ある列候補領域に対応する直線を、例えば、次のようにして推定する。すなわち、直線推定部５３Ａは、当該列候補領域を四角形に近似する。この実施の形態では、説明の便宜上、直線推定部５３Ａは、当該列候補領域を、傾きがＸ軸よりもＹ軸に近い互いに平行な２辺（以下、長辺という）を有する四角形（矩形、平行四辺形または台形）に近似する。次に、直線推定部５３Ａは、当該列候補領域の四隅に第１仮想点を配置するとともに、当該近似四角形の中心を通りかつ長辺に平行な直線上に所定間隔おきに第２仮想点を配置する。そして、直線推定部５３Ａは、第１仮想点および第２仮想点から直線を近似し、得られた直線を当該列候補領域の直線として推定する。前記所定間隔は、例えば、予め設定された幹間隔ｄに設定される。第２仮想点は、近似四角形の重心に対応する１つの点から構成されてもよい。

直線結合部５３Ｂは、直線推定部５３Ａによって推定された各列候補領域に対応する直線のうち、所定の結合条件を満たす直線どうしを結合することにより、作物列に対応する直線を生成する。所定の結合条件は、例えば、２つの直線の間隔が所定間隔以下であり、２つの直線の傾きの差が所定範囲内であることである。２つの直線の距離が所定間隔以下であるか否かは、例えば、それらの重心（中点）のＸ座標値のずれ量が所定値以下であるか否かによって判定される。

具体的には、直線結合部５３Ｂは、ある２つの列候補領域に対応する直線が、結合条件を満たすか否かを判別する。そして、結合条件を満たしていれば、直線結合部５３Ｂは、当該２つの直線を結合する。直線結合部５３Ｂは、このような処理を繰り返し行う。これにより、同じ作物列上に存在すると推定される複数の列候補領域の直線が結合される。この結果、各作物列に対応する直線が生成される。言い換えれば、各作物列が認識される。

例えば、図１０に示すように、Ｙ軸に沿う方向に並んだ２つの列候補領域Ａ１およびＡ２が存在しており、これらの列候補領域Ａ１およびＡ２に対して直線推定部５３Ａによって推定された直線がそれぞれε１およびε２であるとする。この場合において、直線ε１と直線ε２が結合条件を満たしていれば、これらの直線ε１，ε２が結合されて１つの直線にされる。

２つの直線ε１，ε２の結合は、例えば、図１０に鎖線ε１２で示すように、これらの直線ε１，ε２上の点のうち、Ｙ座標値が最も小さい点とＹ座標値が最も大きい点を結ぶことにより行われる。なお、２つの直線ε１，ε２の結合は、他の方法で行われてもよい。例えば、２つの直線ε１，ε２の結合は、直線ε１の両端の端点と直線ε２両端の端点との４つの端点とから一本の直線を求めることによって行われてもよい。

図４に戻り、目標作物列ペア抽出部４２は、作物列認識部５３によって認識された複数の作物列Ｌから、作業車両１の目標走行経路を生成するために使用される隣り合う２つの作物列ペアを、目標作物列ペアとして抽出する。具体的には、目標作物列ペア抽出部４２は、まず、隣り合う作物列Ｌの重心間の距離が所定範囲内にある作物列ペアをペア候補として設定する。より具体的には、目標作物列ペア抽出部４２は、隣り合う作物列Ｌの重心（中点）のＸ座標値の差分が所定範囲内にある作物列ペアをペア候補として設定する。所定範囲は、現在設定されている列間隔Ｗよりも所定長だけ短い長さから列間隔Ｗよりも所定長だけ長い長さまでの範囲に設定される。

次に、目標作物列ペア抽出部４２は、例えば、作業車両１の左右中心を通りかつ作業車両１の前後方向に延びる直線を、隣り合う２つの作物列が挟むような配置にあるペア候補を、目標作物列ペアとして抽出する。
矩形認識部４３は、目標作物列ペアを、当該目標作物列ペアを構成する２つの作物列を対辺とする矩形（長方形または正方形）として認識する。言い換えれば、矩形認識部４３は、目標作物列ペアに近似する矩形を認識する。以下、この処理を矩形認識処理ということにする。以下において、矩形の隣接する２つの辺のうちの一方の辺を第１辺といい、他方の辺を第２辺ということにする。

以下、図１１Ａ〜図１１Ｄを参照して、矩形認識処理の一例について説明する。
例えば、図１１Ａに示すように、２つの作物列ＬａおよびＬｂが目標作物列ペアとして選択されたとする。矩形認識部４３は、まず、目標作物列ペアの重心ｇおよび傾きａを算出する。具体的には、矩形認識部４３は、作物列Ｌａの端点Ｐ１，Ｐ２の座標と、作物列Ｌａ，Ｌｂの端点Ｐ３，Ｐ４の座標を取得する。そして、矩形認識部４３は、この４点を頂点とする四角形の重心を目標作物列ペアの重心ｇとして算出する。目標作物列ペアの傾きａは、例えば、２つの作物列Ｌａ，Ｌｂの間のほぼ中央を通る直線Ｋ０の傾きであり、例えば最小二乗法等によって算出できる。以下において、このようにして算出された目標作物列ペアの傾きａを、「第１の傾きａ１」という場合がある。

次に、図１１Ｂに示すように、矩形認識部４３は、端点Ｐ１〜Ｐ４のうちＸ座標値が最も大きい端点（この例ではＰ４）を通り、第１の傾きａ１を有する第１の直線Ｋ１を求める。そして、矩形認識部４３は、第１の直線Ｋ１と、端点Ｐ１〜Ｐ４のうちＸ座標値が最も小さい端点（この例ではＰ２）との距離を、第１辺の長さｑ１として算出する。
次に、矩形認識部４３は、ＸＹ平面内において、第１の傾きａ１を有する直線に対して直交する直線の傾きを第２の傾きａ２として求める。そして、図１１Ｃに示すように、矩形認識部４３は、端点Ｐ１〜Ｐ４のうちＹ座標値が最も大きい端点（この例ではＰ３）を通り、第２の傾きａ２を有する第２の直線Ｋ２を求める。そして、矩形認識部４３は、第２の直線Ｋ２と、端点Ｐ１〜Ｐ４のうちＹ座標値が最も小さい端点（この例ではＰ２）との距離を、第２辺の長さｑ２として算出する。

最後に、矩形認識部４３は、前記重心ｇを重心として持ち、傾きが第２の傾きａ２でかつ長さがｑ１である第１辺を持ち、傾きが第１の傾きａ１でかつ長さがｑ２の第２辺を持つ矩形を、目標作物列ペアに近似する矩形として認識する。目標作物列ペアが図１１Ａの場合、この目標作物列ペアに近似する矩形は図１１ＤにＲで示すようになる。
なお、矩形認識部４３は、前述した方法以外の方法によって、目標作物列ペアに近似する矩形を求めてもよい。目標作物列ペアに近似する矩形を求める方法としては、例えば特開２０１０−１０８１３５号公報の背景技術として記載されている各種の方法や、同公報の実施形態として記載されている各種方法を用いることができる。

図４に戻り、目標設定部４４は、矩形認識部４３によって認識された矩形に基づいて、選択された作物列ペアを構成する２つの作物列間における作業車両１の目標走行経路および目標方位を設定する。
具体的には、目標設定部４４は、図１２に示すように、矩形Ｒの左右両辺の間隔を目標作物列ペアの列間隔Ｗとして特定する。また、矩形Ｒの左右両辺の中央を通る直線を目標作物列ペアの中心線ＣＬとして特定する。そして、目標設定部４４は、中心線ＣＬに対して、所定のオフセット量ΔＷだけ一方の作物列（図１２の例では左側の作物列Ｌａ）側にずれた直線を、目標走行経路Ｔとして設定するとともに、目標走行経路Ｔに沿う方向を目標方位として設定する。

なお、中心線ＣＬに対してオフセット量ΔＷだけずらす方向は、目標作物列ペアによって異なる。例えば図３の第１作物列Ｌ１と第２作物列Ｌ２とが目標作物列ペアである場合には、中心線ＣＬに対してオフセット量ΔＷだけずらす方向は第１作物列Ｌ１側の方向（進行方向に向かって左側方向）となる。一方、図３の第２作物列Ｌ２と第３作物列Ｌ３とが目標作物列ペアである場合には、中心線ＣＬに対してオフセット量ΔＷだけずらす方向は第２作物列Ｌ２側の方向（進行方向に向かって右側方向）となる。

図４に戻り、偏差算出部４５は、目標走行経路Ｔからのずれ量および目標方位からのずれ量を算出する。偏差算出部４５は、位置偏差算出部４５Ａと、方位偏差算出部４５Ｂとを含む。位置偏差算出部４５Ａは、矩形認識部４３によって認識された矩形Ｒに基づいて、目標作物列ペアを構成する２つの作物列間における作業車両１の現在位置を推定し、現在位置の目標走行経路からのずれ量（位置ずれ量）を算出する。方位偏差算出部４５Ｂは、方位センサ１４によって検出された作業車両１の現在方位の目標方位からのずれ量（方位ずれ量）を算出する。

具体的には、位置偏差算出部４５Ａは、図１３に示すように、センサ座標系における作業車両１の位置および方位を、目標走行経路ＴをＹ’軸としかつＹ’軸に直交しかつ作業車両１の重心を通る線をＸ’軸とする作物列座標系の位置および方位に変換する。変換後の作業車両１の位置および方位が、目標作物列ペアを構成する２つの作物列間における作業車両１の現在の位置および方位に相当する。

次に、位置偏差算出部４５Ａは、図１３に示すように、作物列座標系の原点Ｏ’から目標走行経路Ｔに沿って所定距離ｆだけ進行方向に進んだ位置を目標位置Ｑとして設定する。そして、位置偏差算出部４５Ａは、目標位置Ｑと作業車両１の重心位置Ｇとを結ぶ直線と、Ｙ’軸とのなす角ηを、目標走行経路Ｔに対する作業車両１の位置ずれ量（位置ずれ角）として算出する。原点Ｏ’と作業車両１の重心位置Ｇまでの距離をΔｘとすると、位置ずれ量ηは、次式（２）から算出することができる。

η＝cos^−１｛ｆ／（Δｘ^２＋ｆ^２）^１／２｝ …（２）
方位偏差算出部４５Ｂは、作業車両１の向き（前後方向）と目標方向（Ｙ’軸）とのなす角δを方位ずれ量として算出する。方位ずれ量δは、作業車両１の重心Ｇを通りかつ作業車両１の前後方向に延びる直線とＹ’軸との交点のＹ’座標値を求めることにより、位置ずれ量ηと同様な方法によって算出することができる。

図４に戻り、補正部４６は、位置補正部４６Ａと方位補正部４６Ｂとを含む。位置補正部４６Ａは、位置偏差算出部４５Ａによって算出された位置ずれ量ηに基づいて、作物列間における作業車両１の位置を目標走行経路Ｔに近づけるように補正する。方位補正部４６Ｂは、方位偏差算出部４５Ｂによって算出された方位ずれ量δに基づき、作物列間における作業車両１の方位を目標方位に近づけるように補正する。つまり、この実施形態では、補正部４６は、位置ずれ量ηが零に近づくとともに、方位ずれ量δが零に近づくように、クローラ制御機構１５を制御する。

図１４は、自動走行制御部３２による自動走行制御処理の全体的な手順を示すフローチャートである。
作業車両１の動作モードとして、サーチモードとランモードとがある。サーチモードとは、作物列間に突入する前に、作物列認識処理を行うことにより、目標走行経路および目標方位の設定等を行うモードをいう。作物列認識処理とは、作物列認識処理部４１、目標作物列ペア抽出部４２、矩形認識部４３、目標設定部４４および偏差算出部４５によって、目標走行経路Ｔおよび目標方位の設定、列間隔Ｗ、目標走行経路Ｔからの位置ずれ量η、目標方位からの方位ずれ量δ等を算出する処理をいう。

ランモードとは、作物列認識処理を行いながら、位置ずれ量ηおよび方位ずれ量δが零に近づくように作業車両１を走行させるモードをいう。
自動走行制御を行うに際しては、ユーザは、列間隔Ｗと目標旋回回数Ｎとを作業車両１に設定する。目標旋回回数Ｎとは、自動運転が開始されてから自動運転を停止すべき位置に作業車両１が到達するまでの間に行われると予測される作業車両１の旋回回数である。ユーザによって設定された列間隔Ｗと目標旋回回数Ｎは、メモリ３１に記憶される。また、ユーザは、例えば遠隔操作によって、作業車両１を自動走行の開始位置付近まで移動させる。そして、ユーザは、例えば遠隔操作によって、自動走行制御を開始させる。

自動走行制御が開始されると、自動走行制御部３２は、動作モードをサーチモードに設定する（ステップＳ１）。そして、自動走行制御部３２は、作業車両１の旋回回数が目標旋回回数Ｎに達したか否かを判別する。
作業車両１の旋回回数が目標旋回回数Ｎに達していなければ（ステップＳ２：ＮＯ）、自動走行制御部３２は、前述した作物列認識処理を行う（ステップＳ３）。

次に、自動走行制御部３２は、作物列検出が成功したか否かを判別する（ステップＳ４）。具体的には、自動走行制御部３２は、作物列認識処理によって算出された位置ずれ量ηが所定の第１範囲内でかつ作物列認識処理によって算出された方位ずれ量δが所定の第２範囲内にあるという成否判定条件を満たしていれば、作物列検出が成功したと判別する。一方、作物列認識処理によって、目標作物列ペアが特定されなかった場合や、目標作物列ペアが特定されたとしても成否判定条件を満たしていない場合には、自動走行制御部３２は、作物列検出が失敗したと判別する。

作物列検出が失敗したと判別された場合には（ステップＳ４:ＮＯ）、自動走行制御部３２は、動作モードがサーチモードであるか否かを判別する（ステップＳ５）。動作モードがサーチモードである場合には（ステップＳ５：ＹＥＳ）、自動走行制御部３２は、作業車両１の位置を変更して、再度、作物列認識処理を行うために、作業車両１を移動させる（ステップＳ６）。

具体的には、自動走行制御部３２は、ステップＳ３の作物列認識処理において、目標作物列ペアが特定されていなかった場合には、作業車両１を単に所定量だけ後退させるようにしてもよい。一方、ステップＳ３の作物列認識処理において、目標作物列ペアが特定されている場合には、自動走行制御部３２は、当該目標作物列ペアを構成する２つの作物列間の中心位置側に作業車両１を移動させるようにしてもよい。ステップＳ６の処理が終了すると、自動走行制御部３２は、ステップＳ２に戻る。

ステップＳ５において、動作モードがランモードであると判別された場合には（ステップＳ５：ＮＯ）、自動走行制御部３２は、ステップＳ２に戻る。
ステップＳ４において、作物列検出が成功したと判別された場合には（ステップＳ４:ＹＥＳ）、自動走行制御部３２は、メモリ３１内の列間隔Ｗを更新する（ステップＳ７）。具体的には、自動走行制御部３２は、メモリ３１に記憶されている列間隔Ｗを、ステップＳ３の作物列認識処理によって取得した列間隔Ｗに書き換える。

次に、自動走行制御部３２は、動作モードがサーチモードであるか否かを判別する（ステップＳ８）。動作モードがサーチモードである場合には（ステップＳ８：ＹＥＳ）、自動走行制御部３２は、基準方位を設定する（ステップＳ９）。具体的には、自動走行制御部３２は、ステップＳ３で算出した方位ずれ量δおよび方位センサ１４によって現在検出されている作業車両１の方位を用いて、ステップＳ３で設定された目標方位を、方位センサ１４によって検出される方位に換算する。そして、自動走行制御部３２は、換算後の方位を基準方位としてメモリ３１に記憶する。これにより、方位センサ１４によって検出される作業車両１の方位と基準方位との差を、目標方位に対する作業車両１の方位の方位ずれ量として検出できるようになる。

次に、自動走行制御部３２は、動作モードをランモードに設定する（ステップＳ１０）。そして、自動走行制御部３２は、ステップＳ１１に移行する。ランモードにおいては、自動走行制御部３２の補正部４６は、位置ずれ量ηおよび方位ずれ量δが零に近づくように、クローラ制御機構１５を制御する。
ステップＳ８において、動作モードがランモードであると判別された場合には（ステップＳ８：ＮＯ）、自動走行制御部３２は、ステップＳ１１に移行する。ステップＳ１１では、自動走行制御部３２は、ステップＳ４の判定結果が所定回数以上連続して作物列検出成功であるか否かを判別する。

ステップＳ４の判定結果が所定回数以上連続して作物列検出成功である場合には（ステップＳ１１：ＹＥＳ）、自動走行制御部３２は、基準方位を更新する（ステップＳ１２）。具体的には、自動走行制御部３２は、ステップＳ３で設定された方位ずれ量δおよび方位センサ１４によって現在検出されている作業車両１の方位を用いて、ステップＳ３で設定された目標方位を、方位センサ１４によって検出される方位に換算する。そして、自動走行制御部３２は、メモリ３１に記憶されている基準方位を、換算後の方位に書き換える。この後、自動走行制御部３２はステップＳ１３に移行する。

ステップＳ１１において、ステップＳ４の判定結果が所定回数以上連続して作物列検出成功ではないと判別された場合には（ステップＳ１１：ＮＯ）、自動走行制御部３２は、基準方位を更新することなく、ステップＳ１３に移行する。ステップＳ４の判定結果が所定回数以上連続して作物列検出成功である場合のみ、基準方位を更新しているのは、作物列認識処理がノイズの影響等によって正確に行われなかった場合等に基準方位が更新されるのを抑制するためである。

ステップＳ１３では、自動走行制御部３２は、作業車両１が作物列間の走行終端（列終端）に到着したか否かを判別する。自動走行制御部３２は、例えば、目標作物列ペア間の走行終端から所定距離だけ手前位置に作業車両１が到達したときに走行距離の測定を開始し、測定された走行距離が前記所定距離に達したときに、作業車両１が作物列間の走行終端に到着したと判別する。自動走行制御部３２は、目標作物列ペア間の走行終端から所定距離だけ手前位置に作業車両１が到達したときに計時を開始し、前記所定距離を作業車両１が走行するのに必要な時間が経過したときに作業車両１が作物列間の走行終端に到着したと判別するようにしてもよい。

作業車両１が目標作物列ペア間の走行終端に到着していない場合には（ステップＳ１３：ＮＯ）、自動走行制御部３２は、ステップＳ２に戻る。
ステップＳ１３において、作業車両１が目標作物列ペア間の走行終端に到着したと判別された場合には（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、自動走行制御部３２は、次の作物列間の走行始端まで作業車両１を移動させるために、作業車両１を旋回させる（ステップＳ１４）。具体的には、自動走行制御部３２は、クローラ制御機構１５を制御して、作業車両１を所定の旋回方向に約１８０度旋回させる。旋回半径は、メモリ３１に記憶されている列間隔Ｗの１／２に設定される。

所定の旋回方向は、予め設定された１回目の走行終端での旋回方向と、今回の旋回が何回目の旋回であるかという情報に基づいて決定する。例えば、１回目の終端での旋回方向が右である場合には、今回の旋回が奇数回目であれば旋回方向は右方向となり、今回の旋回が偶数回目であれば旋回方向は左方向となる。一方、１回目の終端での旋回方向が左である場合には、今回の旋回が奇数回目であれば旋回方向は左方向となり、今回の旋回が偶数回目であれば旋回方向は右方向となる。

ステップＳ１４の処理が終了すると、自動走行制御部３２は、ステップＳ２に戻る。
ステップＳ２において、作業車両１の旋回回数が目標旋回回数Ｎに達していると判別された場合には（ステップＳ２：ＹＥＳ）、自動走行制御部３２は、自動走行制御を終了させる。
図１４のフローチャートでは、自動走行制御部３２は、ステップＳ１４の旋回後に、ステップＳ２に戻っているが、ステップＳ１４の旋回後に、ステップＳ１に戻るようにしてもよい。この場合には、ステップＳ１４の旋回後に、動作モードがサーチモードに設定されるので、作業車両は一旦停止される。

圃場Ｈによっては、隣り合う作物列Ｌが直線状ではなく途中で屈曲している場合もある。言い換えれば、隣り合う作物列Ｌの傾きが途中で変化している場合がある。このような場合には、作業車両１の目標走行経路の方向（目標方位）を隣り合う作物列Ｌの傾きの変化に応じて変化させる必要がある。前述の実施形態では、自動走行中に作物列認識処理（ステップＳ３参照）によって認識される矩形に基づいて、目標方位（基準方位）を更新しているため、作業車両１の目標方位を作物列の傾きの変化に応じて変化させることができる。この点について、図１５を用いて説明する。

図１５では、目標作物列ペアを構成する２つの作物列Ｌａ，Ｌｂが、それぞれ長さ方向の中間位置Ｐａ，Ｐｂ付近で右方向に屈曲している。作業車両１は、作物列Ｌａ，Ｌｂ間を図１５の紙面の下側から上側に向かって自動走行するものとする。説明の便宜上、図１５の作物列間の下側の端が走行始点であり、作物列間の上側の端が走行終点であるものとする。

まず、自動走行制御部３２は、作物列Ｌａ，Ｌｂ間における走行始点から作物列Ｌａ，Ｌｂの屈曲点Ｐａ，Ｐｂまでの部分に対応した第１矩形Ｒ１を認識する。第１矩形Ｒ１の左右両辺の傾き（目標方位）は、作物列Ｌａ，Ｌｂにおける走行始点から作物列Ｌａ，Ｌｂの屈曲点Ｐａ，Ｐｂまでの部分の平均的な傾きに応じた角度となる。したがって、作業車両１は矢印Ｖ１のように走行する。

作業車両１が作物列Ｌａ，Ｌｂの屈曲点Ｐａ，Ｐｂに近づくと、自動走行制御部３２は、作物列Ｌａ，Ｌｂにおける屈曲点Ｐａ，Ｐｂを長さ方向の中間に含む部分に対応した第２矩形Ｒ２を認識する。第２矩形Ｒ２の左右両辺の傾き（目標方位）は、作物列Ｌａ，Ｌｂにおける屈曲点Ｐａ，Ｐｂを長さ方向の中間に含む部分の平均的な傾きに応じた角度となる。このため、第２矩形Ｒ２の傾きは、第１矩形Ｒ１の傾きに対して、進行方向に向かって右方向に傾いた角度となる。これにより、目標方位（基準方位）が進行方向に向かって右方向側に修正される。したがって、作業車両１は矢印Ｖ２のように走行する。

作業車両１が作物列Ｌａ，Ｌｂの屈曲点Ｐａ，Ｐｂを通過すると、自動走行制御部３２は、作物列Ｌａ，Ｌｂにおける屈曲点Ｐａ，Ｐｂよりも走行終端側部分に対応した第３矩形Ｒ３を認識する。第３矩形Ｒ３の左右両辺の傾き（目標方位）は、作物列Ｌａ，Ｌｂにおける屈曲点Ｐａ，Ｐｂよりも走行終端側部分の平均的な傾きに応じた角度となる。このため、第３矩形Ｒ３の傾きは、第２矩形Ｒ２の傾きに対して、進行方向に向かってさらに右方向に傾いた角度となる。これにより、目標方位（基準方位）が進行方向に向かって右方向側に修正される。したがって、作業車両１は矢印Ｖ３のように走行する。このように、作業車両１は、作物列Ｌａ，Ｌｂが途中で屈曲している場合でも、作物列Ｌａ，Ｌｂの形状に応じた目標走行経路に沿って走行することになる。

また、前述の実施形態では、レーザ光を利用した距離センサ１３によって各物体の距離情報が取得され、取得された距離情報に基づいて圃場Ｈの鳥瞰画像が生成される。そして、生成された鳥瞰画像に基づいて、作物列が認識される。したがって、この構成によって生成される鳥瞰画像は、カメラの撮像画像に基づいて生成される圃場の鳥瞰画像に比べて、照明条件や季節等といった圃場の環境の影響を受けにくい。このため、前述の実施形態では、圃場の環境にかかわらず、安定して作物列を認識することが可能となる。

また、前述の実施形態では、各列候補領域において作物列方向に並ぶ複数の仮想点が作成され、複数の仮想点から作物列に対応する直線が認識される。したがって、列候補領域に雑草等の作物以外の物体の検出点が含まれている場合においても、作物列に対応する直線を認識推定する際に、このような作物以外の物体の検出点の影響を低減することができる。これにより、作物列を高精度で認識することが可能となる。

具体的には、図５に示される列候補領域生成部５２および作物列認識部５３では、所定距離以内に位置する２以上の検出点を含む１または複数の列候補領域が生成され、生成された列候補領域に対して作成された複数の仮想点から、当該列候補領域に対応する直線が推定される。したがって、列候補領域に雑草等の作物以外の物体の検出点が含まれている場合においても、当該列候補領域に対応する直線を推定する際に、このような作物以外の物体の検出点の影響を低減することができる。これにより、作物列を高精度で認識することが可能となる。

以上、この発明の実施形態について説明したが、この発明はさらに他の形態で実施することもできる。例えば、前述の実施形態では、遠隔操作によって作業車両１を自動走行開始位置まで移動させているが、トラック等によって作業車両１を自動走行開始位置まで運搬するようにしてもよい。また、作業車両１を手動運転可能とし、手動運転によって自動走行開始位置まで移動させてもよい。

また、前述の実施形態では、作業車両が薬剤散布用の作業車両である場合について説明したが、作業車両は薬剤散布用以外の作業車両であってもよい。
その他、特許請求の範囲に記載された事項の範囲で種々の設計変更を施すことが可能である。

１ 作業車両
１３ 距離センサ
１４ 方位センサ
３０ 制御装置
３１ メモリ
３２ 自動走行制御部
４１ 作物列認識処理部
５１ 鳥瞰画像生成部
５２ 列候補領域生成部
５２Ａ ぼかし処理部
５２Ｂ 選択部
５３ 作物列認識部
５３Ａ 直線結合部
５３Ｂ 直線結合部

Claims (7)

1. 作物列が植え付けられた圃場を走行する作業車両であって、
   前記圃場に存在する複数の物体に向かってレーザ光を照射し、前記物体からの反射光を受光することによって、前記物体各々の距離情報を取得する距離センサと、
   前記距離情報に基づいて前記物体各々の位置を検出し、検出された前記物体各々の位置を検出点として含む鳥瞰画像を生成する鳥瞰画像生成部と、
   前記鳥瞰画像に含まれる前記検出点のうち、所定距離以内に位置する２以上の検出点を結合することにより、作物列方向に延びる１または複数の列候補領域を生成する列候補領域生成部と、
   前記各列候補領域において前記作物列方向に並ぶ複数の仮想点を作成し、前記複数の仮想点から前記作物列に対応する直線を認識する作物列認識部とを含む、作業車両。
2. 前記列候補領域生成部は、
   前記鳥瞰画像に対して、前記検出点の画像を膨張させて近くにある複数の前記検出点を結合させるためのぼかし処理を行って、１または複数の塊画像を生成するぼかし処理部と、
   前記塊画像のうち、所定の選択条件を満たすものを列候補領域として選択する選択部とを含む、請求項１に記載の作業車両。
3. 前記仮想点は、前記列候補領域において、前記作物列方向の両端部に配置される第１仮想点と、前記作物列方向の両端部間に配置される１つの点または前記作物列方向の両端部間に所定間隔で配置される複数の点からなる第２仮想点とを含む、請求項１または２に記載の作業車両。
4. 前記列候補領域に配置される前記第１仮想点および前記第２仮想点は、当該列候補領域の近似四角形に基づいて作成される、請求項３に記載の作業車両。
5. 前記作物列認識部は、
   前記列候補領域毎に、当該列候補領域に対して作成された前記複数の仮想点から、当該列候補領域に対応する直線を推定する直線推定部と、
   前記直線推定部によって推定された前記各列候補領域に対応する直線のうち、所定の結合条件を満たす直線どうしを結合することにより、前記作物列に対応する直線を生成する直線結合部とを含む、請求項１〜４のいずれか一項に記載の作業車両。
6. 前記作物列認識部は、少なくとも２つの作物列を認識するように構成されており、
   前記作業車両は、前記２つの作物列の重心間の距離が所定範囲内にある場合、当該２つの作物列を長辺とする矩形を認識する矩形認識部をさらに含む、請求項１〜５のいずれか一項に記載の作業車両。
7. 圃場内に植え付けられた作物列を認識するための作物列認識プログラムであって、
   コンピュータを、
   所定の基準位置から前記圃場に存在する複数の物体各々までの距離情報に基づいて前記物体各々の位置を検出し、検出された前記物体各々の検出点を含む鳥瞰画像を生成する鳥瞰画像生成手段、
   前記鳥瞰画像に含まれる前記検出点のうち、所定距離以内に位置する２以上の検出点を結合することにより、作物列方向に延びる１または複数の列候補領域を生成する列候補領域生成手段、および
   前記各列候補領域において前記作物列方向に並ぶ複数の仮想点を作成し、前記複数の仮想点から当該列領域候補に対応する直線を推定し、前記各列候補領域に対応する直線から、前記作物列を認識する作物列認識手段、
   として機能させるための作物列認識プログラム。

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