JP2021040589A - Harvesting robot system - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、リンゴなどの果実、トマトなどの果菜類、イチゴ等の果実的野菜を含む農作物を、栽培管理情報に基づき自動的に収穫する収穫ロボットシステムに関するものである。 The present invention relates to a harvesting robot system that automatically harvests agricultural products including fruits such as apples, fruit vegetables such as tomatoes, and fruit vegetables such as strawberries based on cultivation management information.
日本社会における今後の社会課題として、高齢化による生産人口の減少が懸念されている。特に第1次産業である農業について、日本を取り巻く環境は、高齢化が特に顕著であり、労働不足という観点で非常に厳しい状況にある。農林水産省の基本データによると、2014年の基幹的農業従事者は168万人であり、5年間で約23万人の減少となっている。また、平均年齢が66.5歳、新規就農者も減少傾向と、高齢化による労働不足が浮き彫りになる数字となっている。このことにより、耕作放棄地も40万haに達する状況であり、地域の営農環境や生活環境にも悪影響を与える状況である。特に耕作地が多く存在する地方においては、少子高齢化による過疎化も進み、農業の担い手がいないことからこの問題の顕在化が進んできている。 As a future social issue in Japanese society, there is concern that the working-age population will decrease due to aging. Especially for agriculture, which is the primary industry, the environment surrounding Japan is extremely aging and is in a very difficult situation from the viewpoint of labor shortage. According to the basic data of the Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries, the number of key agricultural workers in 2014 was 1.68 million, a decrease of about 230,000 in five years. In addition, the average age is 66.5 years old, and the number of new farmers is decreasing, which highlights the labor shortage due to aging. As a result, the abandoned cultivated land has reached 400,000 ha, which adversely affects the local farming environment and living environment. Especially in rural areas where there are many cultivated lands, depopulation is progressing due to the declining birthrate and aging population, and this problem is becoming more apparent because there are no farmers.
そのような中、農業の自動化による労働力不足への対応に対する期待が高まっている。経済産業省の「2012年ロボット産業の市場動向」によれば、2018年から2024年にかけて農業関連ロボット国内市場は大きく伸びるとされ、約2200億円の規模になると予想されている。実際に、ドローンを使った管理、トラクターの自動運転、栽培をナビゲーションするシステムなど、農業の自動化につながる開発も活発になってきている。また、農林水産省においても、農業の自動化を支援するような補助制度が充実化しており、国からのこの分野への期待も非常に高い。 Under such circumstances, expectations are rising for responding to labor shortages through agricultural automation. According to the Ministry of Economy, Trade and Industry's "2012 Robot Industry Market Trends," the domestic market for agricultural robots is expected to grow significantly from 2018 to 2024, reaching a scale of approximately 220 billion yen. In fact, developments that lead to the automation of agriculture, such as management using drones, automatic operation of tractors, and systems for navigating cultivation, are becoming active. In addition, the Ministry of Agriculture, Forestry and Fisheries has also enhanced the subsidy system to support the automation of agriculture, and the government has high expectations for this field.
その中で収穫の自動化に関する技術についても、従来、企業や大学などにおいて研究が進んでおり、様々な果実、果実的野菜、果菜類に対し自動的に収穫を行う収穫ロボットが多数提案されている。しかし、どのように自動的に農園内の栽培状況情報を入手し、どのようにして収穫ロボットが収穫すべきエリアを決定するか、の栽培管理システムと、収穫ロボットが連動した収穫ロボットシステムに関する提案は少ない。 Among them, research on harvest automation technology has been advanced in companies and universities, and many harvesting robots that automatically harvest various fruits, fruit vegetables, and fruits and vegetables have been proposed. .. However, a proposal regarding a cultivation management system and a harvesting robot system in which the harvesting robot is linked, how to automatically obtain cultivation status information in the farm and how the harvesting robot determines the area to be harvested. Is few.
その中で従来の栽培状況情報を収集管理するシステムとしては、農園内に複数のモニタリング装置と遠隔地にひとつのサーバーを設置し、それらをインターネットで接続しているものがある(例えば、特許文献1参照。)。特許文献1記載の従来の農園内栽培状況情報を収集する自立稼働制御システムでは、モニタリング装置は撮像部を有し所定の農作物の画像を撮影している。サーバーはインターネットで複数の前記モニタリング装置と接続され、オペレータは端末を介して遠隔地の農作物の画像を閲覧可能にしている。 Among them, as a conventional system for collecting and managing cultivation status information, there is a system in which a plurality of monitoring devices and one server are installed in a remote place in a farm and connected to them via the Internet (for example, patent documents). See 1.). In the conventional self-sustaining operation control system for collecting cultivation status information in a farm described in Patent Document 1, the monitoring device has an imaging unit and captures an image of a predetermined crop. The server is connected to the plurality of monitoring devices via the Internet, and the operator can view images of agricultural products in remote areas via terminals.
しかしながら、前記従来の特許文献1の構成では、モニタリング装置が固定設置のため撮影箇所が固定され、モニタリング装置の数も限られるため農園全体をカバーできず、したがって農作物の成熟状況情報は断片的になり、限定的な情報からでは農園全体として最適な収穫スケジュールを立てられないという課題を有している。また広い範囲を撮影できるようにすると撮像部の分解能の制約で農作物の詳細が分からなくなる。特に一つの主茎または一つの房に連なる果実が段階的に成熟し、収穫時期も異なるような農作物では小さな個々の果実の成熟程度を判別できず目的を達せられないという課題を有している。さらには、前記従来の特許文献1の構成ではモニタリングの機能しかなく、収穫ロボットとの連携は何らなされていない。すなわち、効率的な収穫ロボットの運用は難しい。 However, in the configuration of the conventional Patent Document 1, since the monitoring device is fixedly installed, the imaging location is fixed, and the number of monitoring devices is limited, so that the entire farm cannot be covered. Therefore, the maturity status information of the crop is fragmented. Therefore, there is a problem that the optimum harvest schedule cannot be set for the farm as a whole from limited information. In addition, if a wide range can be photographed, the details of the crop cannot be known due to the limitation of the resolution of the imaging unit. In particular, there is a problem that the degree of maturity of small individual fruits cannot be determined and the purpose cannot be achieved in agricultural products in which the fruits connected to one main stem or one bunch mature in stages and the harvest time is different. .. Furthermore, the configuration of the conventional Patent Document 1 has only a monitoring function, and no cooperation with the harvesting robot is made. That is, it is difficult to operate the harvesting robot efficiently.
本発明は、前記従来の課題を解決するもので、収穫ロボットと、広い農園をくまなくカバーし、かつ個別の農作物の詳細な成熟状況情報を得ることで最適な収穫スケジュールを立てられる栽培管理システムとを結合し、収穫ロボットが効率的に運用される収穫ロボットシステムを提供することを目的とする。 The present invention solves the above-mentioned conventional problems, and is a cultivation management system that can set an optimum harvest schedule by covering the entire farm with a harvesting robot and obtaining detailed maturity status information of individual crops. It is an object of the present invention to provide a harvesting robot system in which a harvesting robot is efficiently operated by combining with and.
上記目的を達成するための本発明の収穫ロボットシステムは、
農園内で対象物を収穫する収穫ロボットと、前記収穫ロボットと通信可能に構成されたサーバーと、を含む収穫ロボットシステムであって、
前記サーバーは、
前記農園の農園マップ情報及び前記対象物の収穫時期を判定するための収穫判定基準情報を含む収穫与条件の入力を受け付ける入出力部と、
前記収穫ロボットにより前記農園内の単位収穫エリア毎に撮影された前記対象物の画像と、前記収穫与条件と、に基づき、収穫対象エリアを決定する判断部と、
前記収穫対象エリアの位置情報を含む収穫指示情報を、前記収穫ロボットへ送信する第1送受信部と、
を備える、収穫ロボットシステムである。
The harvesting robot system of the present invention for achieving the above object is
A harvesting robot system that includes a harvesting robot that harvests objects in a farm and a server that is configured to communicate with the harvesting robot.
The server
An input / output unit that accepts input of harvesting conditions including farm map information of the farm and harvest judgment standard information for determining the harvest time of the object.
A determination unit that determines the harvest target area based on the image of the object taken by the harvest robot for each unit harvest area in the farm and the harvest conditions.
A first transmission / reception unit that transmits harvest instruction information including the position information of the harvest target area to the harvest robot, and
It is a harvesting robot system equipped with.
以上のように、本発明の収穫ロボットシステムによれば、必要にして十分な農作物の栽培状況情報を基にサーバーが最適な収穫スケジュールを立てることができ、その指示を受けた収穫ロボットはもっとも効率的に収穫作業を行うことができる。 As described above, according to the harvesting robot system of the present invention, the server can set the optimum harvesting schedule based on the necessary and sufficient information on the cultivation status of the crops, and the harvesting robot receiving the instruction is the most efficient. Harvesting work can be carried out in a targeted manner.
以下本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
(実施の形態)
図1は、本発明の実施の形態における収穫ロボットシステムの全体システム構成図である。
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
(Embodiment)
FIG. 1 is an overall system configuration diagram of the harvesting robot system according to the embodiment of the present invention.
図1において、サーバー101は、複数台の収穫ロボット102と、1台以上の回収ロボット103と、集荷ステーション104と、収穫ロボット102または回収ロボット103が待機するホームステーション105と、オペレータ106が入出力を行う入出力手段107と、さらに他農園のサーバー108と接続可能なインターネット109と、有線または無線で接続され有機的に関連して収穫ロボットシステムを構成している。
In FIG. 1, the
図2は、サーバー101のブロック図である。
FIG. 2 is a block diagram of the
図2に示すように、サーバー101は収穫ロボット102および回収ロボット103に無線LAN等で情報を送信し、また受信する第1送受信部201と、集荷ステーション104と、ホームステーション105と、入出力手段107と、インターネット109を介して他農園のサーバー108と、に有線または無線で情報を出力し、または入力する入出力部202と、マップアドレス付き画像データと収穫与条件とに基づき収穫対象エリアを決定し、収納済収納籠の回収順序と回収ルートを決定し、また空収納籠供給配車計画を決定する判断部203と、マップアドレス付画像データを含む大量の情報を蓄積できる大容量記憶装置204と、から構成される。
As shown in FIG. 2, the
図3は、本発明の実施の形態における収穫ロボット102の構成図である。
FIG. 3 is a block diagram of the
図3に示すように、収穫ロボット102は、カメラで対象物306と収納籠の撮影を行う撮影部301と、GPS、レーザーレーダー、白線マーカー、風景認識照合等により自位置を特定する第1自位置検出手段302と、マップアドレス付画像データを含む情報を、無線LAN等によりサーバーに送り、またサーバーからの指示情報を受ける第2送受信部303と、マニピュレータで対象物306を採取し収納籠307に収納する収穫部304と、地上に載置された積層された収納籠307の最下層の収納籠307を把持し持ち上げる第1リフター機構305と、積層された収納籠307の下から2段目より上の空の収納籠307を順次把持持ち上げ分離する第3リフター機構309と、上記機器すべてを搭載し、畝道705およびメイン通路703を自動走行できる自走台車部308と、から構成される。
As shown in FIG. 3, the
なお、撮影部301はステレオカメラが望ましい。収穫対象エリア決定のためのマップアドレス付画像データ取得だけに使用するのであれば通常の2次元エリアカメラでよいが、本発明の実施の形態においては、この撮影部301は収穫作業や収納籠307拾い上げ時にも使用する。収穫のためには対象物306までの距離情報が、収納籠307を拾いあげるには収納籠307までの距離情報が必要である。もし通常の2次元エリアカメラを使用する場合は、別途レーザーセンサー等の測距装置が必要となる。
It is desirable that the photographing
収穫部304は収穫すべき対象物306の種類により形態は異なる。従来様々な収穫ロボット、収穫マニピュレータ、収穫ハンドが提案されているので、詳細の説明は省略する。図3では、収穫部304は回転自在の胴部に双腕の関節型マニピュレータが取り付けられ、マニピュレータ先端に収穫ハンドが装着された例を示す。なお、収穫ハンドは対象物306の種類、形状、大きさ等によりもっとも適した収穫ハンドが選択され適宜装着される。なお、図3では対象物306を採取するマニピュレータがそのまま対象物306を収納籠307に収納する形態としているが、対象物306を採取するマニピュレータと対象物306を収納籠307に収納する収納機構とに分かれていてもよい。その場合は採取するマニピュレータと前記収納機構を合わせて収穫部304とする。
The form of the
収納籠307は例えばプラスチック製で中に対象物を収納した状態で積み重ねることができる、いわゆるコンテナと呼ばれる類の箱である。
The
また、自走台車部308は一般にAGV(Automatic Guided Vehicle)と呼ばれているもので、詳細の説明は割愛する。なお、図3は車輪で走行する例を示したが、農園の特性に応じてクローラー等が採用されてもよい。
The automatic guided
図4は本発明の実施の形態における回収ロボット103の構成図である。
FIG. 4 is a configuration diagram of the
図4に示すように回収ロボット103は、第1リフター機構305と同じ機能を有する第2リフター機構401と、第1自位置検出手段302と同じ機能を有する第2自位置検出手段402と、第2送受信部303と同じ機能を有する第3送受信部403と、上記機器すべてを搭載し、メイン通路703(図7参照)を自動走行できる自走台車部404と、から構成される。
As shown in FIG. 4, the
図5は本発明の実施の形態における集荷ステーション104のブロック図である。
FIG. 5 is a block diagram of the
図5に示すように集荷ステーション104は複数の収穫済収納籠307を回収ロボット103から受け取り、例えばローラーコンベア上でストック可能な収穫済収納籠ストック部501と、複数の空の収納籠307を、例えばローラーコンベア上でストック可能で、サーバー101または回収ロボット103からの要求で空の収納籠307を回収ロボット103に受け渡し可能な空収納籠ストック部502と、から構成される。
As shown in FIG. 5, the
尚、集荷ステーション104は、収穫済収納籠ストック部501の空きスペース情報をサーバー101へ送信したり、空収納籠ストック部502に存在する空収納籠の在庫量を含む在庫情報をサーバー101へ送信する第4送受信部(図示せず)も有している。
The
図6は本発明の実施の形態におけるホームステーション105のブロック図である。
FIG. 6 is a block diagram of the
ホームステーション105は収穫ロボット102または回収ロボット103が収穫作業または回収作業を行わないとき係留される場所で、一般にドックと呼ばれ、複数台分の駐機スペースが用意される。
The
図6に示すようにホームステーション105は、収穫ロボット102の収穫部304の収穫するためのマニピュレータ先端のツールを他の種類の対象物を収穫するものに、または他の作業に使用するツールに交換するツールチェンジ部601と、収穫ロボット102または回収ロボット103の駆動用充電池の充電を行う充電部602と、サーバー101とデータの送受信を行う第5送受信部(図示せず)と、から構成される。
As shown in FIG. 6, the
図7は本発明の実施の形態における代表的な農園全体の概略レイアウト図である。図7において、図1、図5と同じ構成要素については同じ符号を用い、説明を省略する。 FIG. 7 is a schematic layout diagram of a typical farm as a whole in the embodiment of the present invention. In FIG. 7, the same reference numerals are used for the same components as those in FIGS. 1 and 5, and the description thereof will be omitted.
図7に示すように、農園は大きくは農作物を栽培する栽培ヤード701と収穫した農作物を選別袋詰めして出荷する選別出荷ヤード702により構成される。栽培ヤード701は露地でもビニールハウスのような温室でもよい。また栽培ヤード701と選別出荷ヤード702は直結されていても、通路でつながっていてもよい。
As shown in FIG. 7, the farm is largely composed of a
栽培ヤード701の中央に収穫ロボット102や回収ロボット103が走行する比較的広いメイン通路703がある。メイン通路703はそのまま選別出荷ヤード702に繋がっている。メイン通路703の両側にトマトやイチゴなどの農作物が栽培される畝704が縦にそれぞれ数本ずつ配置される。畝704は文字通りの土が盛り上がった畝であっても、オランダ式フェンロ―型施設栽培で見られる高設栽培用の栽培箱であっても、また、果樹の立ち木の並びであってもよい。この畝704で栽培され、収穫すべき対象物306が存在する領域が収穫エリアである。畝704と畝704の間に畝道705があり、収穫ロボット102が通過できるようになっている。収穫ロボット102は両側の畝704から対象物306を収穫できる。畝道705は土面でも温室の場合は温水パイプが敷設されていてもよい。温水パイプが敷設されている場合、収穫ロボット102は温水パイプを畝道走行のための軌道として利用できる。図7に示すように畝道705のメイン通路703反対側端は行き止まりでもよい。収穫ロボット102は収穫後畝道705を引き返し、いったんメイン通路703に出てから収穫済収納籠307を降ろし、次の畝道705に向かう。なお、このとき収穫ロボット102は例えば往路が右側の畝704の収穫、復路が左側の畝704の収穫とすると効率がよい。ちなみに多くの農園は図7に示すように畝道の反対側は行き止まりになっている。これは、栽培ヤード701の面積生産性を高めるためである。
In the center of the
収穫した対象物306を収納した収納籠307もしくは空の収納籠307は、メイン通路703の他の作業の邪魔にならない位置、例えばメイン通路703脇の畝端部にそれぞれ仮置きされる。
The
収穫ロボット102がメイン通路703脇に仮置きした収穫済収納籠307は回収ロボット103が回収し、集荷ステーション104の収穫済収納籠ストック部501に運び、ストックされる。収穫済収納籠ストック部501は例えばローラーコンベアで、収納籠307をストックするとともに選別袋詰め作業者706の近傍まで収納籠307を搬送する。途中に段ばらしユニット708があり、積み重ねられた収納籠307を1個ずつに分離したうえで、選別袋詰め作業者706のところまで搬送される。
The harvested
選別袋詰め作業者706は収納籠307の中から対象物306を取出し、選別し、所定の手順に従って袋に収納し、出荷コンベア707に置く。対象物306の入った袋はコンベアで次工程に運ばれ、その後袋は箱詰めされて出荷される。
The
一方、空になった収納籠307は空収納籠ストック部502に繋がるコンベア上に、選別袋詰め作業者706が置く。空の収納籠307は空収納籠ストック部502までコンベアで搬送されるが、途中に段積みユニット709があり、空の収納籠307は所定の段数に積み上げられた後、空収納籠ストック部502に搬送され、ストックされる。その後、サーバー101からの要求に従い、空の収納籠307は回収ロボット103により栽培ヤード701に搬送され、メイン通路703脇の指定された場所に載置される。載置された空の収穫籠307を収穫ロボット102が拾い上げ収穫に向かう。このようにして収納籠307の循環物流系が機能する。
On the other hand, the
サーバー101と入出力手段107は農園内の適当な場所に設置される。
The
ホームステーション105はメイン通路703に近接するスペースに設置され、複数台の収穫ロボット102または回収ロボット103を係留できる。係留した場所でツールの交換や充電池の充電が行われる。
The
メイン通路703は複数台の収穫ロボット102と回収ロボット103が行き来するため、メイン通路703内での基本走行ルートとルールを決めておくとよい。例えば、メイン通路703を2車線に区切りそれぞれ進行方向を限定する。すなわち往路と復路を完全に分離し、常時互いにすれ違いができるようにする。回収ロボット103の基本走行ルートはメイン通路703端で折り返し、選別出荷ヤード702内ではメイン通路703→収穫済収納籠ストック部501→空収納籠ストック部502→メイン通路703と繋げ、閉回路を構成するのが望ましい。複数台の回収ロボット103はその閉回路に沿って一方向にそれぞれ巡回する。走行ルートは白線で表示しても磁気テープを貼り付けても、農園マップ情報で定義してもよい。
Since a plurality of
もちろん、選別出荷ヤード702に近い場所で空の収納籠307の設置と収穫済収納籠307の回収を終えた回収ロボット103は最後まで前記閉回路をなぞることなく、すぐに集荷ステーション104に向かうべくショートカットする。このルート指示もサーバー101から出される。
Of course, the
なお、農園の形態は図7に例示する形態に限らない。回収ロボット103が集荷ステーション104まで行き来できるメイン通路703と、収穫ロボット102が畝で収穫を終えた後畝道からメイン通路703に出て来られる形態で、メイン通路703上に収穫ロボット102と回収ロボット103が共有できる接点がありさえすればよい。
The form of the farm is not limited to the form illustrated in FIG. 7. The
また、集荷ステーション104の収穫済収納籠ストック部501と空収納籠ストック部502の形態はローラーコンベアとしたが、これにはこだわらない。例えば収納籠307を置くだけの、それぞれ区分けされた単なるスペースでもよい。その場合は選別袋詰め作業者706がそのスペースまで収納籠を取りに行き、作業終了後、空の収納籠ストックスペースに戻す。回収ロボット103は例えば撮影装置により、所定のスペース内にある空の収納籠の位置を検出し、第2リフター機構401で拾い上げる。
Further, the form of the harvested storage
また、図7の本発明の実施の形態では、選別出荷作業は作業者が行うとしたが、自動選別袋詰め機であってもよい。ちなみに一部の果実では選別出荷作業の自動化が実現されている。本実施の形態に加えて、これら自動選別袋詰め機とさらに自動箱詰め機を導入し、出荷システムとして、サーバー101に接続し、サーバー101が収穫計画、回収計画に加えて、出荷計画も管理するようにすれば、自動収穫出荷システムが構築でき、一連の収穫作業の無人化がさらに進展する。
Further, in the embodiment of the present invention shown in FIG. 7, the sorting and shipping work is performed by the worker, but an automatic sorting and bagging machine may be used. By the way, automation of sorting and shipping work has been realized for some fruits. In addition to the present embodiment, these automatic sorting and bagging machines and an automatic boxing machine are introduced and connected to the
また、選別袋詰め作業者706が昼間のみの作業であり、一方、収穫ロボット102と回収ロボット103が昼夜間とも稼働すると、シフト差が生じるため、収穫済収納籠ストック部501と空収納籠ストック部502は、そのシフト差を吸収するだけの収納籠数をストックできるコンベア長さが必要となる。さらに大量の収納籠307が必要となる。前記のように、選別出荷を含めすべての作業を自動化すると、シフト差が解消され、より短いコンベア長と収納籠数で運用できる。
Further, when the sorting and bagging
以上のように構成された収穫ロボットシステムの動作例について、図8を参照して説明する。 An operation example of the harvesting robot system configured as described above will be described with reference to FIG.
図8は本発明の実施の形態における収穫・回収・空収納籠供給の基本動作フロー図である。 FIG. 8 is a basic operation flow diagram of harvesting / collecting / empty storage basket supply according to the embodiment of the present invention.
図8に例示するように、最初にサーバー101は収穫与条件の入力を受け付ける(S1)。収穫与条件はオペレータ106が入出力手段107を操作して入出力部202に入力される。
As illustrated in FIG. 8, the
オペレータ106が入力する「収穫与条件」は、判断部203が収穫対象エリアを決定するために予め与えられるべき情報で、農園マップ情報、及び、対象物の収穫時期を判定するための収穫判定基準情報を含む。ここで、収穫判定基準情報は、収穫ロボット102が撮像した対象物306の画像から、当該対象物306を収穫すべきか、収穫すべきでないかを判断するための閾値に関する情報である。又、農園マップ情報は、例えば、農園内の栽培ヤード701、走行可能エリア、集荷ステーション104の位置、及び、ホームステーション105の位置等に関する情報である。
The "harvesting condition" input by the
尚、農園マップ情報において、栽培ヤード701は、複数の単位収穫エリアに区画されて、単位収穫エリア毎にアドレス情報が付されて記憶されている。そして、本実施形態に係る収穫ロボットシステムにおいては、単位収穫エリア毎に、収穫対象エリアが決定される。
In the farm map information, the
次に判断部203は、上記農園マップ情報等を基に収穫ロボット102が撮影するルートを決定する(S2)。次にサーバー101は第1送受信部201を通じて収穫ロボット102に上記撮影ルートを含む撮影指示情報を出力する。
Next, the
第2送受信部303を通じて上記撮影指示情報を入力された収穫ロボット102はその指示に従い自走台車部308で移動しながら撮影部301を用いて農園内の対象物306の撮影を行う(R1)。撮影した時点の収穫ロボット102の自位置は第1自位置検出手段302で取得される。自位置は農園座標データでも、農園マップで定義されたアドレスコードでもよい。撮影部301が固定式のカメラでなく、自由に向きを変えられるカメラの場合は、農園内自位置と、そのカメラの姿勢情報をも含みマップアドレス付画像データとする。つまり画像データ内に映る対象物306の栽培ヤード701内での絶対位置が特定される必要がある。収穫ロボット102は取得したマップアドレス付画像データを、第2送受信部303を介してサーバー101に送信する。
The
「マップアドレス付画像データ」は、収穫ロボット102により、農園内の単位収穫エリア毎に撮影された単位収穫エリア内に存在する対象物306の画像である。「マップアドレス付画像データ」は、典型的には、単位収穫エリアに存在する対象物306の熟成度が画像から把握され得るように、単位収穫エリア全域が映るように撮影される(図12を参照して後述)。但し、複数の画像によって、単位収穫エリア全域に存在する対象物306の熟成度が把握され得るようにしてもよい。
The "image data with a map address" is an image of an
「マップアドレス付画像データ」には、例えば、画像と関連付けて、当該画像が撮影された位置(例えば、収穫ロボット102の自位置)及び当該画像が撮影された方向(例えば、収穫ロボット102の姿勢)に係る情報を記憶されている。尚、画像と関連付けて記憶された位置情報は、当該画像が撮影された位置及び当該画像が撮影された方向に基づいて特定される撮影対象の位置に係る位置情報であってもよい。 The "image data with map address" includes, for example, the position where the image was taken (for example, the own position of the harvesting robot 102) and the direction in which the image was taken (for example, the posture of the harvesting robot 102) in association with the image. ) Is stored. The position information stored in association with the image may be the position information related to the position where the image was taken and the position of the shooting target specified based on the direction in which the image was taken.
収穫ロボット102から農園内のマップアドレス付画像データを第1送受信部201で受信したサーバー101の判断部203は予め入力されていた収穫与条件に基づき、もっとも効率の良い、すなわちもっとも成熟した対象物306が多いエリアを収穫対象エリアとして決定する(S3)。具体的には決定した収穫対象エリアに面した畝道705の番号を、収穫ロボット102の収穫能力を考慮して各収穫ロボット102に割り振る。基本的に1本の畝道705に1台の収穫ロボット102が割り当てられる。ある瞬間において1本の畝道705には1台の収穫ロボット102しか進入を許さないのが原則である。収穫ロボット102は複数の畝道705を割り当てられてよい。なお、畝道705の両側の畝704すべてが収穫対象エリアになることもあれば、片側の畝704の1部分だけが収穫対象エリアのこともある。これらが収穫指示情報となる。
The
サーバー101の第1送受信部201は収穫対象エリアを含む上記収穫指示情報を収穫ロボット102に送信する。
The first transmission /
なお、本実施の形態では上述のように収穫ロボット102が収穫すべき収穫対象エリアは収穫物のマップアドレス付画像データと収穫与条件に基づきサーバー101の判断部203が決定するとしたが、オペレータ106が農園内収穫対象物の生育状態を肉眼で確認し、従来の経験に基づいて収穫対象エリアを決定し、入出力手段107を通じて各収穫ロボット102が収穫すべき畝道705の番号と収穫区間を直接入力して収穫指示情報としてもよい。
In the present embodiment, as described above, the harvest target area to be harvested by the
収穫ロボット102は第2送受信部303が受信した収穫指示情報に基づき、自走台車部308により指定された畝道705に進入し、収穫部304を駆使して収穫対象エリア内の対象物306の収穫を行い、収納籠307に収納していく(R2)。なお、収穫ロボット102は予め積層された空の収納籠307の最下層の収納籠307を第1リフター機構305が把持しているものとする。これは後述するR5の状態を引き継いでいる。収穫ロボット102は収穫指示情報を受けると、その状態から第3リフター機構309が下から2段目の収納籠307を把持し、持ち上げる。すると最下層の収納籠307の上方に空間が形成される。この空間を利用して、収穫部304は最下層の収納籠307に対象物306を収納していく。最下層の収納籠307が満杯になると、第3リフター機構309が下降し、いったん収納籠307をすべて積層したのち、下から2段目の収納籠307の把持を解放し、収納籠307の高さ1個分だけ上昇し、下から3段目の収納籠307を把持し上昇する。これにより下から2段目の収納籠307の上方に形成された空間を利用して収穫部304が収穫動作を再開し、対象物306を下から2段目の収納籠307に収容していく。図3はこのときの状態を示す。以下、この動作を繰り返し、搭載している収納籠307すべてが対象物306で満杯になるか、もしくは予定していた収穫対象エリアの収穫を完了した収穫ロボット102は第2送受信部303からサーバー101へ収穫完了信号を含む収穫状況情報と現在位置情報を送信する。
The
収穫完了信号を含む収穫状況情報を第1送受信部201で受けたサーバー101は、搭載している収納籠307にまだ空き容量がある場合は次の収穫対象エリアに向かうよう、新たな収穫指示情報を収穫ロボット102に与える。搭載している収穫籠307すべてが対象物306で満杯の場合は収納籠回収のための情報を収集する(S4)。収穫済収納籠307の回収計画を立てる上で必要な回収与条件は予め入出力手段107を通じてオペレータ106が入出力部202に入力済である。回収与条件とは集荷ステーション104の位置を含む農園マップ情報であり、運用している回収ロボット103の台数や走行速度等を含む回収ロボットスペック等である。集荷ステーション104からは入出力部202を通じて、収穫済収納籠ストック部501の空きスペース情報を入手し、集荷ステーション104が収穫済収納籠307を受け入れる余地があるかどうか確認する。ただし収穫済収納籠ストック部501は常にスペースに余裕がある設計仕様であり、最悪の場合、回収ロボット103が集荷ステーション104前で収穫済収納籠307の積み下ろしを待機してもよいのであれば特にこの空きスペース情報は必要としない。
The
次にサーバー101は、回収ロボット103の状況を把握するため、第1送受信部201から回収ロボット103にリクエスト信号を送信する。
Next, the
第3送受信部403でリクエスト信号を受けた回収ロボット103は、第2自位置検出手段402にて自位置を検出し、自位置データと、現在の収納籠積載の有無と現在実行中の作業内容、例えばホームステーション105にて充電中か、もしくは収穫済か空か、どちらの収納籠307を持ってどこかへ向かう途中か、などの積載状況情報を第3送受信部403からサーバー101に送信する(K1)。
The
このようにして収穫済収納籠307の回収作業に必要なすべての情報を入手したサーバー101はそれらの情報を基に判断部203が、収穫作業を完了した収穫ロボット102がどの位置に収穫済収納籠307を降ろし、どの回収ロボット103が、収穫ロボット102が置いた収納籠307を、どのルートを通って回収にいき、どのルートを通って集荷ステーション104に行くかを決定する(S5)。これらが回収指示情報であり、第1送受信部201が収穫ロボット102に出力する。
In this way, the
第2送受信部303でサーバー101からの前記回収指示情報を受けた収穫ロボット102は回収指示情報で指示された位置に自走台車部308で移動し、到着すると第1リフター機構305を下降させて収穫済収納籠307を地面に降ろす(R3)。収穫ロボット102が収納籠307を降ろしたことを第2送受信部303からサーバー101に送信する(完了信号を含む収穫状況情報と現在位置情報)とサーバー101は第1送受信部201から回収ロボット103に回収指示情報を送る(S6)。第3送受信部403が受けた回収指示情報に基づいて回収ロボット103は指示された場所に自走台車部404で向かい、地面に置かれた収穫済収納籠307を、第2リフター機構401を上昇させて拾う(K2)。
The
尚、ここでは、収穫ロボットに送信する回収指示情報と回収ロボットに送信する回収指示情報とを同一の情報としているが、収穫ロボットに送信する回収指示情報には、満杯となった収納籠を自身から分離して載置させる載置位置の情報が含まれていればよく、回収ロボットに送信する回収指示情報には、収穫ロボットが載置した収納籠を回収し、集荷ステーションに運搬させる回収ルートの情報が含まれていればよい。 Here, the collection instruction information transmitted to the harvesting robot and the collection instruction information transmitted to the collection robot are the same information, but the collection instruction information transmitted to the harvesting robot includes the full storage basket itself. It suffices to include information on the placement position to be placed separately from the harvesting robot, and the collection instruction information sent to the collection robot is a collection route for collecting the storage basket on which the harvesting robot is placed and transporting it to the collection station. It suffices if the information of is included.
その後回収ロボット103は自走台車部404によりサーバー101に指示されたルートを通って集荷ステーション104に向かい(K3)、集荷ステーション104の収穫済収納籠ストック部501に収納籠307を、第2リフター機構401を下降させて降ろす(K4)。
After that, the
次に回収ロボット103の第3送受信部403は、完了信号を含む積載状況情報と現在位置情報をサーバー101に送信する。第1送受信部201で回収ロボット103の前記完了信号を含む積載状況情報等を受けたサーバー101は、集荷ステーション104の空収納籠ストック部502の在庫情報を入手する(S7)。このとき、十分な収納籠流通量と十分な空収納籠ストック容量があり、最悪在庫切れの場合は、回収ロボット103が集荷ステーション104前で待機状態になることを容認できれば、この在庫情報の入手は省略できる。
Next, the third transmission /
空収納籠の在庫があれば判断部203は空収納籠307を積載して回収ロボット103をどこに向かわせるかの空収納籠供給配車計画を決定する(S8)。これらが収納籠供給指示情報であり、サーバー101は第1送受信部201から回収ロボット103に収納籠供給指示情報を送信する。第3送受信部403で収納籠供給指示情報を受けた回収ロボット103は自走台車部404で集荷ステーション104の空収納籠ストック部502に行き、第2リフター機構401で空の収納籠307を持ち上げ、搭載する(K5)。
If the empty storage basket is in stock, the
その後、回収ロボット103はサーバー101に指示された場所に自走台車部404で移動し、到着すると第2リフター機構401が下降し、空の収納籠307を降ろす(K6)。回収ロボット103は第3送受信部403から完了信号を含む積載状況情報と現在位置情報をサーバー101に送信する。
After that, the
第1送受信部201で完了信号を含む積載状況情報と現在位置情報を受けたサーバー101は、第1送受信部201が収納籠供給指示情報を収穫ロボット102に送信する(S9)。
The
収納籠供給指示情報を第2送受信部303で受けた収穫ロボット102は指定された場所に自走台車部308で移動し、地面に置かれた空の収納籠307を第1リフター機構305で持ち上げ保持する(R4)。収穫ロボット102はサーバー101から次の指示があるまで待機する(R5)。この状態は前記R1の収穫エリアの撮影時、もしくは前記R2の収穫・収納動作に移る直前の状態である。以降はこれを繰り返す。
The
以上の動作フローは基本パターンであり、実際には複数の収穫ロボット102と複数の回収ロボット103が、収穫状況に応じて複合的に動作し、全体として効率的に稼働するように運用される。
The above operation flow is a basic pattern, and in reality, the plurality of
例えば、図8の動作フロー図では、分かりやすく1台の収穫ロボット102と1台の回収ロボット103の動作を収穫基本フローと回収基本フローと空収納籠供給基本フローとに分離して示したが、実際には一体で運用されてよい。すなわち、サーバー101は、常時複数の収穫ロボット102と回収ロボット103の状況を逐一把握することで収穫対象エリアの決定と、回収順序と回収ルートの決定と、空収納籠供給配車計画と、を同時に行う。例えば、ある時点で収穫済収納籠307を回収すべき地点と空の収穫籠307を供給すべき地点が比較的近い場合、回収ロボット103は集荷ステーション104からの往路で空の収納籠307を供給し、集荷ステーション104への復路で収穫済収納籠307を回収するようにすれば、回収ロボット103は空荷で走行する区間はほとんどなくなるうえ、回収ロボット103に無駄な待ち時間が発生しない。同様に収穫ロボット102は収穫済収納籠307を降ろした後、直ちに近くの空の収納籠載置点に向かい、収納籠307を拾いあげ、サーバー101の指示する次の収穫対象エリアの畝道705に進入して収穫作業を開始するようにすれば、収穫ロボット102にも無駄な待ち時間が発生しない。
For example, in the operation flow diagram of FIG. 8, the operations of one
収穫ロボット102と回収ロボット103にペアリング関係はなく、しかも収納籠307をいったん地面に載置するため、収穫ロボット102と回収ロボット103は収納籠307の引き渡し動作を同期しなくてもよい。さらに収穫ロボット102の収穫済収納籠307の載置から回収ロボット103による拾い上げまではかなりのタイムラグがあってもよいので、サーバー101はこのような効率的な運用プログラミングの展開が可能となる。結果的に、収穫ロボット102の台数に対し、最小限の台数の回収ロボット103で運用できる。基本的に収穫ロボット102の収穫開始から収穫完了までの収穫スパンは長く、一方、回収ロボット103の収穫済収納籠307の回収から空の収納籠307の設置までの回収供給スパンは短いからである。
Since the
本収穫ロボットシステムは、収穫ロボット102および回収ロボット103が手待ちにならないよう、サーバー101により最適に収穫計画と回収計画と収納籠供給計画がプログラミングされる。その過程にゲーム理論や待ち行列理論等が応用されてもよい。
In this harvesting robot system, the harvesting plan, the collecting plan, and the storage cage supply plan are optimally programmed by the
また、AI等を応用し、前もってある程度の予測をして、収穫スケジュールをプログラミングしてもよい。ただし、工業製品のように果実は画一的に均一に生るものではなく、天候その他の要因により大きく変動する。最初に予測は立ててもよいが予測は外れるものとして、常に最新の情報でもって臨機応変にプログラムを変更していくフィードバックの仕組みが合わせて必要である。 In addition, AI or the like may be applied to make some predictions in advance and program the harvest schedule. However, unlike industrial products, fruits do not grow uniformly and uniformly, and fluctuate greatly depending on the weather and other factors. It is possible to make a prediction first, but the prediction is wrong, and it is necessary to have a feedback mechanism that constantly changes the program flexibly with the latest information.
また、図3に示したように収穫ロボット102が第3リフター機構309を有していると、収納籠307は収穫ロボット102に複数個搭載可能となり、1度により多くの収穫した対象物306が収納できる。すなわち、回収ロボット103による回収ロットサイズが大きくなり、回収ロボット103の収納籠307の回収頻度が低下する。すなわち必要な収穫ロボット103の台数が減少する。できればそのストック量は1本の畝道705あたりの収穫量より大きいことが望ましい。
Further, as shown in FIG. 3, when the
その場合、畝道705の1本ごとに1対1で対応するように積層された収納籠307の置く位置を予め決めることができる。また、その場合は収納籠307を地面に直置きでなく、専用の固定設置した収納籠置台を設けておいてもよい。固定設置された収納籠置台により各ロボットとの収納籠307の受け渡しが確実にかつ簡単にできる。どちらの場合でもその場所に空の収納籠307が存することが定常状態であると決めておくと管理がしやすくより効率的な運用ができる。すなわち、収穫対象エリアすなわち畝704が決定されるとすぐに収穫ロボット102がその畝704に対応する位置にある空の収納籠307を拾いあげ、畝道705に入り、収穫を行い、収穫を終えると、元あった同じ位置に収穫済収納籠307を載置し、サーバー101に収穫完了信号を送ったのち、間髪おかずサーバー101から新たな収穫指示を受け次の収穫対象エリアとそれと対になっている空の収納籠307の置き場所に向かう。回収ロボット103は近くの収穫済収納籠307が回収されて空きになった定位置に空の収納籠307を載置し、その復路にサーバー101からの回収指示を受け収穫済収納籠307を拾いあげる。その後、サーバー101に回収信号を発したのち集荷ステーション104に向かう。以降、これを繰り返す。
In that case, the position where the
なお、収穫ロボット102が複数の収納籠307を搭載し、順次各収納籠307に収納していく仕組みとして、図3に示すように第1リフター機構305と第3リフター機構309が鉛直方向同軸に配置され、第3リフター機構309が順次残る空の収納籠307を持ち上げることで生じた間隙を利用して収穫対象物を収納していく構造を例示したが、これにこだわるものではない。要は、複数の収納籠307を搭載でき、それぞれに対象物306を収納出来て、地面もしくは固定の置台から積層された収納籠307を積み下ろしできる構造であればよい。
As a mechanism in which the
また、極端な場合、収納籠307は積層されず、1個だけでもよく、その場合第3リフター機構309は不要である。ただし、収穫スパンは短くなるので回収効率が悪化し、必要な回収ロボット103の台数は増大する。もちろん畝長さが短く、収穫すべき対象物306がオウトウのような小さな果実であれば畝道1本あたり1個の収納籠で対応できるのでこの限りではない。
Further, in an extreme case, the
次に、本実施の形態におけるオプション群について図9〜図18を用いて順次説明する。これらオプション群は上述図8における収穫・回収・収納籠供給基本動作フローをベースにして、収穫ロボットシステムとしての機能をより効果的に向上、補強もしくは補足するものである。オプション群は矛盾の無い範囲において、実施形態に適宜組み合わせてよい。 Next, the option group in the present embodiment will be sequentially described with reference to FIGS. 9 to 18. These option groups more effectively improve, reinforce or supplement the function as a harvesting robot system based on the basic operation flow of harvesting / collecting / storing basket supply in FIG. 8 above. The option group may be appropriately combined with the embodiment as long as there is no contradiction.
図9は、本発明の実施の形態におけるツールチェンジ動作のフロー図である。 FIG. 9 is a flow chart of a tool change operation according to the embodiment of the present invention.
栽培ヤード701内で複数の種類の農作物を栽培している場合、一般に収穫ロボット102はそれぞれの農作物の特性に応じた専用の収穫ハンドを収穫部304のマニピュレータ先端に装着して収穫作業を行う。各種の収穫ハンドは作業ツール群の一角をなし、その交換は一般にツールチェンジと呼ばれる。本オプション適用時、収穫ロボット102の収穫部304のマニピュレータおよび先端の収穫ハンドは、例えば産業用ロボットのオートツールチェンジャーと呼ばれる機構にて収穫ハンドを自動交換できる構造を取る。オートツールチェンジャーの詳細説明は省略する。
When a plurality of types of crops are cultivated in the
ツールチェンジ動作フローにおいては図9に例示するように、事前にサーバー101はツールチェンジ与条件の入力を受け付ける(S101)。ツールチェンジ与条件はオペレータ106が入出力手段107を操作して入出力部202に入力される。オペレータ106が入力するツールチェンジ与条件は、判断部203がツール交換を決定するために予め与えられるべき情報で、例えば、作付け情報であり、ツールコード情報などである。作付け情報は農園マップ情報と連動して、栽培ヤード701で栽培している対象物306の品種ごとの収穫エリアの位置、すなわち畝番号を特定するとともに、品種ごとに適用する収穫用ハンドの種類をツールコードで規定している。ツールコード情報は、収穫ハンドの種類ごとに付与されたコード番号で、このツールコードを用いてサーバー101は収穫ロボット102がどの収穫ハンドを装着するかのツールチェンジ情報を構成する。
In the tool change operation flow, as illustrated in FIG. 9, the
上記ツールチェンジ与条件が入力された状態において、図8におけるステップR1からマップアドレス付画像データが入力されたサーバー101の判断部203は収穫対象エリアの決定を行う。このとき同時に、収穫対象エリアに決定した対象物306の種類に応じた収穫ハンドのツールコードが確定される(S102)。一方、サーバー101は収穫ロボット102から前記マップアドレス付画像データと同時に、ツール状態を含むロボット状態情報を得ている。現在の収穫ロボット102が装着している収穫ハンドと、決定した収穫ハンドのツールコードが一致すれば(S103のY)、図8における収穫・回収・収納籠供給基本動作フロー通り、収穫指示情報を出し、収穫ロボット102は収穫・収納を行う(R2)。もし、ツールコードが一致しなければ(S103のN)、サーバー101はホームステーション105にリクエスト信号を出力し、ホームステーション105に待機ポジションの空き状況と、収穫ハンドを含むツールの在庫状況を問い合わせる。ホームステーション105は、空きポジション情報、すなわちどのドックが現在空いているか、とツール在庫情報、すなわちどのコードのツールがいくつ残っているか、を返す(H101)。ホームステーション105の待機ポジションの空きと必要なツールの在庫を確認したサーバー101の判断部203はツールの交換を決定する(S104)。サーバー101はツールチェンジ情報を含み、どのドックに向かうかのホームステーション行き指示情報を収穫ロボット102に出す。それを受けた収穫ロボット102はホームステーション105に移動し指定されたドックに入庫する(R101)。収穫ロボット102はホームステーション105に到着後、到着信号をサーバー101に発信する。それを受けたサーバー101はホームステーション105にツールチェンジ情報を発信する(S105)。受けたホームステーション105は収穫ロボット102と連動し、指定のツールに交換する(H102)。ホームステーション105が交換完了をツールチェンジ完了信号としてサーバー101に知らせるとサーバー101は収穫ロボット102に収穫指示情報を発信する(S106)。以降は図8に示す収穫・回収・収納籠供給基本動作フローに戻る。
In the state where the tool change giving condition is input, the
なお、ホームステーション105におけるツールチェンジH102はサーバー101からのツールチェンジ情報ではなく、収穫ロボット102からのツールチェンジ情報にもとづいてもよい。ただし、ホームステーション105は収穫ロボット102と情報を無線LAN等で直接送受信できる送受信部か、もしくは有接点での情報の交換ができる構造が必要である。同様にツールチェンジ完了信号も収穫ロボット102からサーバー101に向けての発信でもよい。
The tool change H102 at the
図10は、本発明の実施の形態における充電動作のフロー図である。収穫ロボット102および回収ロボット103は自走台車部308、404を有し、動力源として鉛蓄電池またはリチウムイオン2次電池等の充電池を搭載する。これらは自走するための動力源だけでなく、収穫マニピュレータ等の他の動力源としても使用され、定期的に充電を行う必要がある。充電を自動で行う自動充電装置はAGV(Automatic Guided Vehicle)で一般に実用化されているので、説明は省略する。
FIG. 10 is a flow chart of a charging operation according to the embodiment of the present invention. The
図10において、収穫ロボット102または回収ロボット103は充電池の電池残量が予め決められた警告レベルに達するとサーバー101にその旨の充電状態を含むロボット状態情報を発信する(R151)。警告レベルは充電池の残容量が農園内のどこにいても作業を中断しホームステーション105に向かい到達できるだけの容量以上が最低限必要である。ロボット状態情報にて電池切れの警告を受けたサーバー101はホームステーション105にリクエスト信号を送って自動充電装置を装備しているドックの空きを打診する(S151)。ホームステーション105はドックの空きがあれば、空きドック番号を空きポジション情報としてサーバー101に返す(H151)。ドックの空きを確認したサーバー101の判断部203は充電を決定する(S152)。次にサーバー101は、どのドックに向かうかの充電指示情報を含むホームステーション行き指示情報を、収穫ロボット102または回収ロボット103に発信する。ホームステーション行き指示情報を受けた収穫ロボット102または回収ロボット103はホームステーション105の指定されたドックに移動する(R152)。収穫ロボット102または回収ロボット103はホームステーション105に到着後、到着信号をサーバー101に発信し、サーバー101は充電指示情報をホームステーション105に送る(S153)。充電指示情報を受けたホームステーション105は充電を開始する(H152)。ホームステーション105は充電完了後、充電完了信号をサーバー101に送る。充電完了信号を受けたサーバー101は収穫ロボット102または回収ロボット103に仕事がない場合はそのまま待機を命じる待機指示情報を発信する(S154)。待機指示情報を受けた収穫ロボット102または回収ロボット103は、指定された位置で待機する(R153)。収穫ロボット102または回収ロボット103に仕事があれば、サーバー101の判断部203はその仕事を割り当て、収穫ロボット102または回収ロボット103に収穫指示情報他指示情報を与える(S155)。
In FIG. 10, when the remaining battery level of the rechargeable battery reaches a predetermined warning level, the
上記サーバー101からホームステーション105への充電指示情報は収穫ロボット102または回収ロボット103から発信してもよい。ただし、ホームステーション105に送受信装置、もしくは有接点での情報の交換ができる構造が必要である。同様に充電完了信号は収穫ロボット102または回収ロボット103からサーバー101に発信してよい。
The charging instruction information from the
なお、この充電動作は、計画的に前記図9におけるツールチェンジ動作と同時に行ってもよい。 It should be noted that this charging operation may be systematically performed at the same time as the tool change operation shown in FIG.
また、電池残量が警告レベルに達して充電動作に入るとしたが、サーバー101は定期的に収穫ロボット102と回収ロボット103の充電池の状態を監視し、作業途中で充電動作に入ることを避けるため、早めに作業の区切りのよいところで計画的にドック入りさせてもよい。
In addition, although it was stated that the remaining battery level reached the warning level and the charging operation was started, the
図11は、本発明の実施の形態における収穫対象エリアを決定するフロー図である。 FIG. 11 is a flow chart for determining a harvest target area according to the embodiment of the present invention.
図8における収穫・回収・収納籠供給基本動作フロー図における収穫対象エリア決定(S3)のための手順は様々であるが、客観的かつ効率的に収穫対象エリアを決定する手順の一例を図11に示す。 Although there are various procedures for determining the harvest target area (S3) in the basic operation flow diagram of harvesting / collecting / storing basket supply in FIG. 8, an example of the procedure for objectively and efficiently determining the harvest target area is shown in FIG. Shown in.
図11に例示するように、収穫エリアの撮影と自位置の特定(R1)をした収穫ロボット102からサーバー101にマップアドレス付画像データが入力されると、判断部203は、まず、不要な背景や枝葉等のノイズを除去し、果実のみを抽出する(S201)。その方法については従来様々な画像処理上の手法が提案されているので、詳細の説明は省略する。次に判断部203は、抽出された果実1個1個の成熟度合いを予めオペレータ106が入出力手段107を通じて入力した成熟度ランク付け基準(N201)にもとづきランク付けする(S202)。成熟度ランク付け基準とは、例えば大抵の果実は未成熟である第1の色から完熟である第2の色に連続的に変化するので、その間を10段階に分ければ10ランクのランク付けとなる。第1の色とは例えば緑色で、第2の色は例えば赤色である。この第1の色と第2の色の組み合わせは果実によって異なる。また果実によっては、成熟途中では1個の果実の中の場所によって前記第1の色と第2の色に分かれていたり、その間の色が連続的に変化したりもする。また一般に成熟するにしたがって大きさも大きくなる。対象物306の特性に応じてこれらを総合的に成熟度で特徴をパターン分類したものが、成熟度ランク付け基準である。判断部203は、これらのランク基準パターンと対象物306とを比較して、もっとも近い基準パターンのランクを対象物306のランクとしてランク付けを行う。
As illustrated in FIG. 11, when the image data with the map address is input to the
次にそのランクの中で収穫可能なランク以上を予め閾値として入力されているので(N202)、判断部203はランク付けした果実の中から閾値以上の果実を抽出し、単位収穫エリアごとに収穫量を推定する(S203)。基本的には推定した収穫量に基づき、もっとも収穫量の多い畝道から対象収穫エリアとして設定し、順に収穫ロボット102の配膳をすればよいが、ここで多少の補正を行うことがある(S204)。例えば、閾値以上のランクの果実の数量を一律にカウントするのではなく、成熟度ランクのより高いランクの果実については重みづけを行う(N203)。これは完熟度の高いランクの果実は完熟度が進み商品力が落ちる前に早急に収穫を行う必要があるからである。ランクごとの重みづけの係数は事前に入出力手段107よりサーバー101に入力される。
Next, since a rank or higher that can be harvested in that rank is input in advance as a threshold value (N202), the
一方、予め策定され、入出力手段107よりサーバー101に入力されている収穫予定表により、ある品種を優先させることがある(N204)。これは、収穫予定表は市場からのニーズが反映されているため、売れる品種を優先させたほうがよいとの判断に基づく。その場合は売れる品種の重みづけの係数を大きく設定する。また、農作物の大口納入先との契約にもとづき、品種ごとの出荷計画が予め決められている場合であれば、普通に所定の閾値で切ると、その品種の数量が不足することがある。その場合には多少若い果実が混じってもよいので閾値のランクを下げて、所定の数量を満たす必要がある。逆に普通に所定の閾値で切ると、その品種の数量が計画を上回ることがある。その場合には、閾値のランクを上げて、収穫予定数を減らす必要がある。農園にとって農作物の廃棄は避けなければならない。これらの事情を反映させて判断部203は評価値の補正を行う。その結果をもって、判断部203は最終的に収穫対象エリアを決定する(S205)。以降は、図8の収穫・回収・収納籠供給基本動作フロー図の通りに推移する。
On the other hand, a certain variety may be prioritized according to the harvest schedule that has been formulated in advance and is input to the
なお、上述の果実の成熟度判定方法は収穫ロボット102が撮影する画像データを基に行っているが、他の情報を基に判定してもよい。例えば、収穫ロボット102の収穫部304の収穫ハンドの代わりに糖度計のプローブを装着し、果実の糖度を測定して、糖度を基に収穫対象エリアを決定してもよい。
Although the above-mentioned method for determining the maturity of the fruit is based on the image data captured by the
また、上記動作フローは色のイメージがつきやすい果実の例で説明したが、他の農作物でも同様の方法で実施できる。ただし、農作物の種類によっては色だけでなく、形状や大きさなどで判定することがある。要は農作物の特性により、成熟度が判定しやすい判定基準が選択される。
図12は、本発明の実施の形態における撮影ローテーション動作フロー図である。
Further, although the above operation flow has been described with the example of fruits that are easily colored, the same method can be applied to other agricultural products. However, depending on the type of crop, it may be judged not only by color but also by shape and size. In short, depending on the characteristics of the crop, a criterion that makes it easy to determine the maturity is selected.
FIG. 12 is a photographing rotation operation flow diagram according to the embodiment of the present invention.
図8のフロー図におけるマップアドレス付画像データの撮影工程では、まず収穫ロボット102がサーバー101からの撮影指示情報にもとづき撮影を行う(R1)。限られた時期に同じ収穫エリア内では毎年各1回だけ収穫が行われる農作物では、主にこのルーチンによる。一方、ミニトマトやイチゴなどの一部の温室内高設栽培施設では1年中、もしくは数か月にわたって収穫作業が続く。これらの農作物では一つの苗、茎から収穫期間中、無数の果実が順繰りに生育していくため、収穫期間中は同じ畝で何回も収穫が行われる。すなわち、ある収穫作業時には未成熟のため収穫をしなかった果実は、例えば1週間後に、成熟期を迎える。この特性を利用して、わざわざ撮影だけのための収穫ロボット102の走査走行を省略することができる。以下、図12を用いて、その動作を説明する。
In the step of photographing the image data with the map address in the flow chart of FIG. 8, the
図12において、サーバー101より収穫指示情報を受けた収穫ロボット102は収穫・収納を実施する(R2)。収穫ロボット102による収穫・収納は、より具体的にはまず、撮影部301にて対象物306を認識して収穫の可否判断と収穫可の対象物306の位置を特定(R251)したのち、収穫部304にて収穫を行い(R252)、収納籠307に収納していく(R253)。搭載しているすべての収納籠307が対象物306で満杯になるか、サーバー101より指示された畝の収穫を完了したなら収穫ロボット102はサーバー101に収穫完了信号を送信する(R254)。上記の流れの中で、本オプションでは、収穫物306を収穫するため撮影した上記対象物306の画像を都度マップアドレス付画像データとしてサーバー101に送信する(R251)。なお、収穫ロボット102は収穫時、単位収穫エリア内の収穫すべき対象物306を選別するため、最初に単位収穫エリア全域を撮影するので、未成熟を含むすべての果実の情報が得られる。
In FIG. 12, the
サーバー101が得た前記画像データには、これから収穫ロボット102が収穫しようとする果実が含まれるため、判断部203は、まず収穫したその果実を前記画像データから消去する(S251)。どの果実を収穫したか、または失敗したかの収穫成功情報は、収穫ロボット102から入手する。
Since the image data obtained by the
サーバー101は収穫ロボット102から送られてくる前記画像データに上記加工を施した画像データを蓄積していく(S252)。ある量が蓄積されると、判断部203は果実の成熟分布図の作成を行う(S253)。ある量とは、例えばその日1日の収穫作業が完了したときや、1本の畝道の収穫が完了したときなどである。成熟分布図とはすべての果実に対し成熟度ランク付けを行い、どの領域にどのレベルの成熟度の果実が分布しているかを示すデータのことである。この成熟分布図から、判断部203は例えばある畝の一定時間経過後の収穫可能な果実の総量を推定する(S254)。このときの収穫可否の閾値は別途入力される。この推定量を基に、判断部203は一定時間経過後の収穫対象エリアを決定する(S255)。これらから判断部203は一定時間経過後の収穫スケジュールの策定を行い(S256)、この収穫スケジュールにもとづいてサーバー101は随時収穫指示情報を収穫ロボット102に送信する。これを前記一定時間の周期でローテーションとして繰り返すことで、収穫と同時にマップアドレス付画像データが順次得られていくので、収穫ロボット102はわざわざ撮影のためだけに農場内を走査する必要がなくなる。よって収穫ロボット102の作業効率が向上し、その分収穫ロボット102の台数が少なくてすむ。
The
また、図12では、画像データを蓄積した後、成熟分布図を作成するとしたが、画像データ入手後、順次分布図を作成していってもよい。 Further, in FIG. 12, it is assumed that the maturity distribution map is created after accumulating the image data, but the distribution map may be sequentially created after the image data is obtained.
なお、ローテーションのスパンは果実と農園の特性、および過去のデータから運用効率が高く予想確度が高いスパンに適宜設定される。 The rotation span is appropriately set to a span with high operational efficiency and high prediction accuracy based on the characteristics of fruits and farms and past data.
図13は、本発明の実施の形態における学習機能応用成熟度判定フロー図である。 FIG. 13 is a learning function application maturity determination flow diagram according to the embodiment of the present invention.
図8の収穫・回収・収納籠供給基本動作フロー図においては、判断部203による収穫対象エリアの決定は、予め入力された収穫判断基準を含む収穫与条件に基づいて行われる。より詳しくは図11の本発明の実施の形態における収穫対象エリア決定フロー図に例示されているように、成熟度ランク付け基準と収穫可能閾値が収穫与条件として与えられる。本オプションでは、この成熟度ランク付け基準と閾値を人の経験と勘により人が設定するのではなく、蓄積されたマップアドレス付画像データを基に判断部203がそれぞれ設定する(S300)。以下、図13を用いて、その動作を説明する。
In the basic operation flow chart of harvesting / collecting / storing basket supply shown in FIG. 8, the
図13において、サーバー101は収穫ロボット102が撮影したマップアドレス付画像データを蓄積する(S301)。蓄積した画像データから成熟度に関係なくランダムに抽出した農作物単体の画像を入出力手段107に表示する(N301)。これを見たオペレータ106がその農作物の収穫適か否の判断をして(P301)、2択でラベル付けし、入出力手段107を通じて入力する(N302)。サーバー101は当該農作物の画像データと対応するラベルで紐づけし(S302)、紐づけされたデータを蓄積する(S303)。十分な蓄積が得られると、サーバー101の判断部203は予め与えられた判定因子、例えば、色相、明度、彩度、色の混じり合い程度(ばらつき)、大きさ、形状などで、それらの評価指標による成熟度の評価関数を生成する。次にもっともきれいに収穫可否のランクが分かれる評価関数を抽出し、境目を閾値として決定する(S304)。これらを収穫与条件として新たに設定し、収穫ロボット102からのマップアドレス付画像データに適用し、判断部203が収穫対象エリアを決定し(S3)、収穫指示情報を収穫ロボット102に発信する。
In FIG. 13, the
評価関数としては、典型的には、ニューラルネットワーク、ベイズ識別器、又はSVM(Support Vector Machine)等の機械学習を利用する識別器が用いられている。そして、当該識別器が、対象物の画像と対象物の成熟度とを関連付けた教師データを用いて、学習処理が施され、学習済みの識別器を用いて、単位収穫エリア毎に収穫可能な対象物の量が推定されることになる。 As the evaluation function, a neural network, a Bayesian discriminator, or a discriminator using machine learning such as SVM (Support Vector Machine) is typically used. Then, the classifier is subjected to learning processing using the teacher data that associates the image of the object with the maturity of the object, and can be harvested for each unit harvesting area using the trained classifier. The amount of the object will be estimated.
なお、評価関数と閾値の生成の過程において、オペレータ106が随時介入し、補正を行ってもよい。
In the process of generating the evaluation function and the threshold value, the
図14は、本発明の実施の形態における手動プログラミング時のフロー図である。図8の本発明の実施の形態における収穫・回収・収納籠供給基本動作フロー図においては、上述のように収穫ロボット102が収穫すべき収穫対象エリアは対象物306のマップアドレス付画像データと収穫与条件に基づきサーバー101の判断部203が決定するとしたが、場合によっては、この決定をオペレータ106が成すことも可能にしたのが本オプションである。実際の農園では、自動的に収穫対象エリアを決めてしまうと不都合が生じることがある。なお、不都合が単発発生起因でない場合は、その因子をS204補正項に追加していく。
FIG. 14 is a flow chart at the time of manual programming according to the embodiment of the present invention. In the basic operation flow diagram of harvesting / collecting / storing basket supply according to the embodiment of the present invention of FIG. 8, as described above, the harvesting target area to be harvested by the
以下、図14を用いて、その動作フローを説明する。 Hereinafter, the operation flow will be described with reference to FIG.
図14に示すように、本オプションでは、新たに「収穫対象エリアの決定判断は自動か?」(S351)の判断子を追加する。YESかNOはパラメータで、予めオペレータ106が入力する。YESの場合は従来通り図8のフローに沿って収穫作業が進む。パラメータがNOの場合はマップアドレス付画像データの画像とエリア情報を入出力手段107に表示する(N351)。これを見て、オペレータ106はどの収穫エリアの対象物306を収穫するか、を判断し(P351)、入出力手段107に入力する(N352)。これを受けたサーバー101は、その入力されたエリアを収穫対象エリアとして決定し(S3)、収穫ロボット102に収穫指示情報を発信する。
As shown in FIG. 14, in this option, a new judge of "Is the determination of the harvest target area automatic?" (S351) is added. YES or NO is a parameter, which is input by the
図15は、本発明の実施の形態における収穫予測管理処理フロー図である。 FIG. 15 is a harvest prediction management processing flow chart according to the embodiment of the present invention.
本発明の実施の形態における収穫ロボットシステムでは、収穫ロボット102および回収ロボット103が手待ちにならないよう、サーバー101により最適に収穫計画と回収計画と収納籠供給計画がプログラミングされる。その過程にゲーム理論や待ち行列理論等が応用されてもよい。また、過去の膨大なデータを基に、前もってある程度の予測をして、収穫スケジュールをプログラミングしてもよい。その一例を、図15を用いて説明する。
In the harvesting robot system according to the embodiment of the present invention, the harvesting plan, the collecting plan, and the storage cage supply plan are optimally programmed by the
図15において、収穫ロボット102が撮影したすべてのマップアドレス付画像データを大容量記憶装置204に蓄積していく(S401)。これらの画像データには撮影日時も付属情報として記録される。蓄積された画像と画像に紐づけられた時間と場所の情報に基づき、判断部203は画像データを時空間で系統分析していく(S402)。例えば、ある場所の特定の農作物に注目すると、経時変化が抽出でき、その農作物の時間軸の成熟曲線が得られる。またどの時点でその農作物が収穫されたかもわかる。すなわち、このデータからある農作物の将来の成熟度の進展が予想できる。次に判断部203は単位収穫エリアごとに将来の成熟度進展を予測し、時系列の成熟度ランク予想分布図を作成する(S403)。判断部203はこの予想分布図を基に近未来、例えば向こう1週間の日毎の収穫量を推定する(S404)。次に判断部203は、前記推定を基に近未来において最適化された収穫スケジュールを決定し(S405)、収穫ロボット102に収穫指示情報を発信する。最適化とは、例えば向こう1週間の日々の収穫量が平準化するように収穫スケジュールに補正を加えることをいう。農園側としては、近未来の収穫量が予想できて出荷計画を立てやすくなる。農園の経営にとって出荷量の不足は販売機会ロスに、出荷量の超過は廃棄ロスに繋がるからである。
In FIG. 15, all the image data with map addresses taken by the
なお、近未来の収穫スケジュールは週間スケジュールである必要はなく、月間スケジュールなど、農作物の特性や市場ニーズ等に合わせて適宜最適な計画スパンが設定される。 The harvest schedule in the near future does not have to be a weekly schedule, and the optimum planning span is set as appropriate according to the characteristics of the crops, market needs, etc., such as the monthly schedule.
さらに、収穫ロボット102に、撮影部301のほかに各種センサを搭載し、画像データ以外の各種情報も同時に集めるようにすれば、さらに成熟予測精度が高まる。各種センサとは、温度計、湿度計、照度計、ガス濃度計、土壌センサである。収穫ロボット102は前記センサのいずれかひとつ、もしくは複数のセンサを目的に応じて組み合わせて装備する。これらのセンサが計測する項目はいずれも植物の生育に大きな影響を及ぼす。例えば、一般に温度が高く、二酸化炭素濃度が高いほど生育が早い、など。収穫ロボット102はこれらのセンサで得られた情報をマップアドレス付画像データに添付してサーバー101に送る。判断部203は、上記画像データ時空間分析と将来の成熟度進展予測に、これらの情報を加味して成熟度ランク予想分布図を作成する。以下は上述図15で説明したフローに準じる。
Further, if the
図16は、本発明の実施の形態におけるリアルタイムフィードバック処理フロー図である。 FIG. 16 is a real-time feedback processing flow diagram according to the embodiment of the present invention.
図15に示したオプションでは、近未来、例えば向こう1週間の収穫予想を立てることができ、よって週間収穫スケジュールを立てることができる。そのことにより収穫を含めて全農園の作業の効率が向上する。ただし、工業製品のように農作物は画一的に均一に生るものではなく、天候その他の要因により大きく変動する。最初に予測は立ててもよいが予測は外れるものとして、常に最新の情報でもって臨機応変にプログラムを変更していくフィードバックの仕組みが合わせて必要である。その一例を、図16を用いて説明する。 The options shown in FIG. 15 allow for forecasting harvests for the near future, eg, the next week, and thus for weekly harvesting schedules. This will improve the efficiency of work on all farms, including harvesting. However, unlike industrial products, agricultural products do not grow uniformly and evenly, and fluctuate greatly depending on the weather and other factors. It is possible to make a prediction first, but the prediction is wrong, and it is necessary to have a feedback mechanism that constantly changes the program flexibly with the latest information. An example thereof will be described with reference to FIG.
図16において、S401〜S405までは図15と同じフローである。本オプションでは収穫スケジュールにもとづき実際の収穫を行う前に収穫ロボット102は当該収穫対象エリアの撮影を行う。収穫ロボット102はその直近のマップアドレス付画像データをサーバー101に送る。サーバー101の判断部203は得られたマップアドレス付画像データと近未来の収穫スケジュール計画作成時の成熟度予想図とを比較し(S451)、予想とのずれが許容値以下であれば、そのまま当初の収穫計画を実行する(S453)。ずれが許容値を超える場合は、収穫対象エリアの修正を行う(S452)。
In FIG. 16, S401 to S405 have the same flow as in FIG. In this option, the
なお、修正はオペレータ106が入出力手段107を介して直接行ってもよい。
The modification may be performed by the
図17は、本発明の実施の形態における栽培管理処理フロー図である。 FIG. 17 is a cultivation management processing flow chart according to the embodiment of the present invention.
これまでは本収穫ロボットシステム実施作業の対象は収穫作業に限定して説明してきたが、本オプションでは実施作業の対象を収穫以外の農作業に拡張する。収穫以外の農作業としては、例えば剪定、薬剤散布、摘果、摘葉などがあげられる。従来の収穫ハンドには収穫のためにハサミを備えたものが多数あり、これらはそのまま、あるいは少し形態をアレンジすれば本収穫ロボット102は剪定、摘果、摘葉等に使用できる。摘み取った葉や枝、間引きされた未成熟果実等はそのまま収納籠307に収納できるようにすれば、残渣の後始末作業の軽減化が図れる。薬剤塗布は、収穫ハンドをスプレーガンに持ち替えて、収納籠の代わりに薬剤タンクを装備すれば対応可能である。このように本収穫ロボットシステムはツールを交換するだけで収穫以外の農作業に適用でき応用範囲が広い。この場合のツールは各種収穫ハンドだけでなく、剪定ハサミやスプレーガン等も含む。
So far, the target of the main harvesting robot system implementation work has been limited to the harvesting work, but this option extends the target of the implementation work to agricultural work other than harvesting. Agricultural work other than harvesting includes, for example, pruning, chemical spraying, fruit thinning, and leaf thinning. Many conventional harvesting hands are equipped with scissors for harvesting, and the
図17を用いて、ツールの交換を中心とした収穫を含む栽培管理フローを説明する。 The cultivation management flow including the harvesting centering on the exchange of tools will be described with reference to FIG.
図17において、図9と同じ要素については同じ符号を用い、説明は省略する。ツール交換に必要な情報は与条件として前もって与えられる(S501)。図9のS101の与条件から、収穫以外の農作業情報が追加される。なお、ツールコード情報は収穫ハンド以外の他の農作業に用いるツールにも拡張される。収穫以外の農作業情報としては、例えば剪定、摘果、摘葉すべき樹木の状態パターンデータと判定基準である。内容としては収穫与条件に準じる。なお、薬剤塗布は撮影した樹木の状態から判断されるのではなく、毎年決められた時期に複数回行われるため、その時期を農作業情報として入力される。薬剤塗布の期間は幅を持たせておき、サーバー101の判断部203は収穫等の他の農作業の繁忙期を避け収穫ロボット102に余力があるときに薬剤塗布の実行を決定する。
In FIG. 17, the same reference numerals are used for the same elements as in FIG. 9, and the description thereof will be omitted. The information necessary for exchanging tools is given in advance as a given condition (S501). From the given conditions of S101 of FIG. 9, agricultural work information other than harvesting is added. The tool code information is extended to tools used for agricultural work other than the harvesting hand. Agricultural work information other than harvesting includes, for example, pruning, fruit picking, and state pattern data of trees to be picked and judgment criteria. The contents are based on the harvest conditions. It should be noted that the chemical application is not judged from the condition of the photographed tree, but is performed multiple times at a fixed time every year, so that time is input as agricultural work information. The period of chemical application is allowed to vary, and the
収穫ロボット102からマップアドレス付画像データを受信したサーバー101の判断部203は、前記与条件に基づき、実施する農作業と対象エリアを決定する(S502)。同時に収穫ロボット102からツール状態を含むロボット状態情報を受信し、そのツールで決定した農作業を実施できるかどうかを判断する(S503)。OKであれば、サーバー101は収穫ロボット102に収穫作業を含む農作業指示情報を発信する。NGであればホームステーション105にリクエスト信号を送信する。以降は、図9のツールチェンジ動作フローに準じる。ただし、ツール交換の決定は対象範囲が収穫ハンド以外の農作業ツールに拡張される(S504)。
The
図18は、本発明の実施の形態における他農園協調システム動作フロー図である。 FIG. 18 is an operation flow diagram of another farm cooperative system according to the embodiment of the present invention.
これまでは本収穫ロボットシステム実施の対象はサーバー101が管理するひとつの農園に範囲を限定して説明してきたが、本オプションでは情報管理の対象を他のサーバーが管理する他の農園にまで拡張し、インターネット109を介して他農園のサーバー108と協調したシステムを構築する(図1参照)。ミニトマトなど一部の温室内高設栽培施設を除き、通常、ひとつの農作物の収穫期間は1年のある時期に限定されるが、農作物の種類が異なれば収穫時期は異なる。例えばトマト、キュウリの収穫時期は一般に10月〜7月とされ、一方、ナス、ピーマンの収穫時期は6月〜10月で収穫のピークがずれる。同じく、イチゴの収穫時期は12月〜5月で、ブルーベリーは6月〜9月である。またリンゴは8月〜11月で、オウトウは5月〜7月である。
So far, the target of this harvesting robot system has been limited to one farm managed by the
本収穫ロボット102はツール、すなわち収穫ハンドを交換すれば、多くの農作物の収穫に対応できるため、上記の農作物間で収穫ロボット102をタイムシェアリングすることができる。タイムシェアリングにより高価な収穫ロボット102の年間を通じた稼働率を高め、より費用対効果が高い収穫ロボットシステムを組むことができる。
Since the
図18を用いて、他農園との協調システムの動作例を説明する。まず、年間の収穫予定表を作成する(S551)。年間の収穫予定表は過去の実績を基に今年度の変動要素を加味してオペレータ106が入出力手段107を通じてサーバー101に入力する。次に、判断部203は計画達成のため、特に収穫繁忙期に必要な収穫ロボット102および回収ロボット103の台数を算出し、自前のリソースで対応可能か、判断する(S552)。足りれば、判断部203は手持ちのロボットでロボット配膳計画を策定し(S553)、収穫与条件として設定する。足りなければ他農園のサーバー108にリクエスト信号を送信し、他農園のロボット稼働計画を含む他農園の情報を入手する(T551)。次に判断部203は他農園の余剰リソースを組み込んで、ロボット配膳計画を策定し(S554)、入出力手段107に表示する(N551)。オペレータ106はそれを見て、他農園のロボットレンタルの承認を取り付けて確認の入力を行う(N552)。その入力を受けて判断部203はロボット配膳計画を確定させ(S555)、他農園のサーバー108にロボットの稼働計画を含む自農園の情報を送るとともに、収穫与条件として設定する(S556)。他農園のサーバー108は、前記情報の入力を受けつけた(T552)後、他農園内でその情報を活用する。
An operation example of the cooperative system with other farms will be described with reference to FIG. First, an annual harvest schedule is created (S551). The annual harvest schedule is input to the
なお、上記ではサーバー101がロボット配膳計画を策定するとしたが、オペレータ106が他農園の状況データを閲覧して決めてもよい。本システムにとって、それはどちらでもよく、問題ではない。サーバー間のネットワークで情報を交換し、情報を共有化できる仕組み、すなわち協調システムが重要である。
In the above, the
また、サーバー間の通信ネットワークはインターネットとしたが、専用のLAN回線でも構わない。 Although the communication network between the servers is the Internet, a dedicated LAN line may be used.
また、上記は年間計画を前提にフローを説明したが、農園同士の距離が比較的近いケースでは、1週間単位または1日単位のきめ細かいタイムシェアリングも可能で、ネットワーク化による臨機応変対応の効果が高い。さらに、収穫ロボット102を収穫以外の他の農作業にも活用する前提で農園間の連携を拡大展開すれば、より一層農園の運営効果が高くなる。
In addition, although the flow was explained above on the premise of an annual plan, in cases where the distance between farms is relatively short, detailed time sharing on a weekly or daily basis is also possible, and the effect of flexible response by networking is possible. Is high. Furthermore, if the cooperation between farms is expanded and expanded on the premise that the
[効果]
以上のように、本実施形態に係る収穫ロボットシステムは、
農園内で対象物を収穫する収穫ロボット102と、収穫ロボット102と通信可能に構成されたサーバー101と、を含む収穫ロボットシステムであって、
サーバー101は、
農園の農園マップ情報及び対象物の収穫時期を判定するための収穫判定基準情報を含む収穫与条件の入力を受け付ける入出力部202と、
収穫ロボット102により農園内の単位収穫エリア毎に撮影された対象物の画像と、収穫与条件と、に基づき、収穫対象エリアを決定する判断部203と、
収穫対象エリアの位置情報を含む収穫指示情報を、収穫ロボット102へ送信する第1送受信部201と、を備える。
[effect]
As described above, the harvesting robot system according to the present embodiment is
A harvesting robot system including a
An input /
It includes a first transmission /
このように、本実施形態に係る収穫ロボットシステムにおいては、サーバー101により複数の収穫ロボット102が集中管理され、走行可能な収穫ロボット102が収穫前に撮影装置301でくまなく農園内収穫エリアを撮影することで、固定定点カメラによるモニタリングシステムでは得られない農園全域の農作物の精密な成熟状況情報を得、その情報を基にサーバー101が常に最適な収穫スケジュールを策定することができる。そして、サーバー101より収穫スケジュールに基づいて、収穫指示を受けた収穫ロボット102が収穫を遂行するというフローを実現することができる。これによって、収穫ロボットの収穫作業効率が大きく向上することが可能である。
As described above, in the harvesting robot system according to the present embodiment, a plurality of
また本システムには上述した多種多様なオプションを付加することができ、それにより収穫ロボットの稼働効率をさらに高めることが可能で、より費用対効果が向上する。 In addition, the above-mentioned wide variety of options can be added to this system, which makes it possible to further improve the operating efficiency of the harvesting robot, which further improves cost effectiveness.
本発明の収穫ロボットシステムは、栽培状況情報を広範囲かつ精密に収集し、その情報を基に最適な作業計画を立て、実行する栽培管理収穫システムと、効率的に収穫物や雑草等の廃棄物を回収する循環型物流システムを有し、施設型果実栽培農園の収穫作業の自動化だけでなく、露地栽培や立ち木を含むほとんどすべての農作物の収穫作業と、さらに収穫以外の他のさまざまな農作業の用途の自動化にも適用できる。 The harvesting robot system of the present invention is a cultivation management harvesting system that collects cultivation status information in a wide range and precision, formulates and executes an optimum work plan based on the information, and efficiently wastes such as harvests and weeds. It has a circulation type distribution system that collects harvesting, not only for automating the harvesting work of facility-type fruit cultivation farms, but also for harvesting almost all crops including open-field cultivation and standing trees, and for various other farming operations other than harvesting. It can also be applied to automation of applications.
101 サーバー
102 収穫ロボット
103 回収ロボット
104 集荷ステーション
105 ホームステーション
106 オペレータ
107 入出力手段
108 他農園のサーバー
109 インターネット
201 第1送受信部
202 入出力部
203 判断部
204 大容量記憶装置
301 撮影部
302 第1自位置検出手段
303 第2送受信部
304 収穫部
305 第1リフター機構
306 対象物
307 収納籠
308 自走台車部
309 第3リフター機構
401 第2リフター機構
402 第2自位置検出手段
403 第3送受信部
404 自走台車部
501 収穫済収納籠ストック部
502 空収納籠ストック部
601 ツールチェンジ部
602 充電部
701 栽培ヤード
702 選別出荷ヤード
703 メイン通路
704 畝
705 畝道
706 選別袋詰め作業者
707 出荷コンベア
708 段ばらしユニット
709 段積みユニット
Claims (16)
前記サーバーは、
前記農園の農園マップ情報及び前記対象物の収穫時期を判定するための収穫判定基準情報を含む収穫与条件の入力を受け付ける入出力部と、
前記収穫ロボットにより前記農園内の単位収穫エリア毎に撮影された前記対象物の画像と、前記収穫与条件と、に基づき、収穫対象エリアを決定する判断部と、
前記収穫対象エリアの位置情報を含む収穫指示情報を、前記収穫ロボットへ送信する第1送受信部と、
を備える、収穫ロボットシステム。 A harvesting robot system that includes a harvesting robot that harvests objects in a farm and a server that is configured to communicate with the harvesting robot.
The server
An input / output unit that accepts input of harvesting conditions including farm map information of the farm and harvest judgment standard information for determining the harvest time of the object.
A determination unit that determines the harvest target area based on the image of the object taken by the harvest robot for each unit harvest area in the farm and the harvest conditions.
A first transmission / reception unit that transmits harvest instruction information including the position information of the harvest target area to the harvest robot, and
Harvesting robot system.
前記対象物を撮影して、前記画像を生成する撮影部と、
自身の現在位置を検出する第1自位置検出手段と、
前記画像を、撮影位置に係る情報と関連付けて、前記サーバーへ送信する第2送受信部と、
前記サーバーから受信した前記収穫指示情報に基づいて、前記対象物の収穫を行う収穫部と、
を備える、請求項1に記載の収穫ロボットシステム。 The harvesting robot
An imaging unit that photographs the object and generates the image,
The first self-position detecting means for detecting its own current position,
A second transmission / reception unit that associates the image with information related to the shooting position and transmits the image to the server.
Based on the harvest instruction information received from the server, the harvesting unit that harvests the object and
The harvesting robot system according to claim 1.
前記ホームステーションは、
前記サーバーからのツールチェンジ情報に基づいて、前記収穫ロボットの収穫部のアームを第1のツールから第2のツールに交換するツールチェンジ部と、
前記収穫ロボットが搭載する充電池の充電を行う充電部と、
前記収穫ロボットが係留するためのドックの空き情報を示す空きポジション情報と、前記ホームステーションが現在保持しているツールの種類および数を含むツール在庫情報と、を前記サーバーへ送信する第3送受信部と、
を備える、請求項1又は2に記載の収穫ロボットシステム。 A home station for the harvesting robot to stand by is further provided in the farm.
The home station
A tool change unit that replaces the arm of the harvesting unit of the harvesting robot from the first tool to the second tool based on the tool change information from the server.
A charging unit that charges the rechargeable battery mounted on the harvesting robot,
A third transmitter / receiver that transmits vacant position information indicating vacant dock information for mooring the harvesting robot and tool inventory information including the type and number of tools currently held by the home station to the server. When,
The harvesting robot system according to claim 1 or 2.
前記第1送受信部は、充電指示情報とツールチェンジ情報を含むホームステーション行き指示情報を、前記収穫ロボットへ送信する、
請求項3に記載の収穫ロボットシステム。 The determination unit receives the vacant position information and the tool inventory information received from the home station, tool change conditions for determining a tool to be attached to the arm to be used in the harvesting robot, and the harvesting robot. Based on the robot state information including the remaining battery level of the harvesting robot and the tool state of the arm, it is determined to charge the harvesting robot or replace the tool.
The first transmission / reception unit transmits instruction information for the home station including charging instruction information and tool change information to the harvesting robot.
The harvesting robot system according to claim 3.
請求項1乃至4のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The image is one or more images taken so as to show the object existing in the entire area of the unit harvesting area.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 4.
請求項1乃至5のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The determination unit estimates the amount of the target object that can be harvested for each unit harvesting area based on the color of the object that appears in the image, and determines the harvest target area.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 5.
請求項2に記載の収穫ロボットシステム。 When the harvesting robot harvests the object in the harvesting target area instructed by the server, the photographing unit takes a picture of the unit harvesting area corresponding to the harvesting target area.
The harvesting robot system according to claim 2.
請求項1乃至7のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The determination unit extracts the object existing in the entire unit harvest area from the image, creates a maturity rank distribution map of the object in the unit harvest area, and is based on the maturity rank distribution map. To estimate the harvestable amount of the unit harvesting area,
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 7.
当該識別器を用いて、前記単位収穫エリア毎に収穫可能な前記対象物の量を推定し、前記収穫対象エリアを決定する、
請求項1乃至8のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The determination unit has a discriminator that has been subjected to learning processing using teacher data that associates the image of the object with the maturity of the object.
Using the classifier, the amount of the object that can be harvested is estimated for each unit harvest area, and the harvest target area is determined.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 8.
請求項1乃至9のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The input / output unit is configured to be able to receive input of the harvest target area by the operator.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 9.
請求項1乃至10のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 Based on the time-series images, the determination unit creates a harvest schedule that defines when to harvest the object in the unit harvest area.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 10.
請求項1乃至11のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The determination unit harvests the object in the unit harvesting area based on at least one of the sensor data of the thermometer, the hygrometer, the luminometer, the gas concentration meter, and the soil sensor provided in the harvesting robot. Create a timed harvest schedule,
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 11.
請求項1乃至12のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The harvesting robot includes a recovery robot that collects the harvested object and transports it to a collection station in the farm.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 12.
請求項1乃至13のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The determination unit determines the harvest target area based on the position and operating state of the harvest robot.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 13.
請求項3に記載の収穫ロボットシステム。 Based on the image, the determination unit determines when agricultural work other than harvesting is required in the unit harvesting area, and transmits instruction information for the home station and tool change information to the harvesting robot based on the time. The harvesting robot system according to claim 3.
前記判断部は、当該他農園の情報に基づいて、前記農園の前記収穫ロボットの稼働計画を作成する、
請求項1乃至15のいずれか一項に記載の収穫ロボットシステム。 The input / output unit acquires information on other farms, including an operation plan for harvesting robots on other farms.
The determination unit creates an operation plan of the harvesting robot of the farm based on the information of the other farm.
The harvesting robot system according to any one of claims 1 to 15.
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