JP2021189909A - Autonomous travel system for work vehicle - Google Patents

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Abstract

To inhibit a work vehicle with front wheels as steering wheels from meandering when reversing and turning the work vehicle by autonomous travel.SOLUTION: An autonomous travel system 1 autonomously travels a robot tractor 10 with front wheels as steering wheels. The autonomous travel system includes: a travel route development section 51a for developing a travel route; a position detection system which detects the control center of the robot tractor 10; a travel controller 30 which calculates a control volume u[k] of a steering angle of a front wheel for outputting; and a steering ECU 35 for controlling the front wheel on the basis of the control volume u[k]. The autonomous travel system is configured so that the travel controller 30 calculates an optimum control volume u[k] to 5 steps ahead using an evaluation function J for each 0.1 second on the basis of a prediction model for reversing and turning, outputs only the control volume u[k] of the first step and corrects the prediction model on the basis of a prediction position of the control center and an actual measurement position of the control center.SELECTED DRAWING: Figure 2

Description

本発明は、作業車両の自律走行システムに関し、特に、前輪が操舵輪である作業車両を自律走行させる作業車両の自律走行システムに関するものである。 The present invention relates to an autonomous traveling system of a work vehicle, and more particularly to an autonomous traveling system of a work vehicle in which a work vehicle whose front wheel is a steering wheel is autonomously traveled.

例えば圃場や枕地で予め定められた走行経路に沿って前進直進と前進旋回とを繰り返す等といった具合に、予め定められ走行パターンにて作業車両を走行させる場合には、オペレータの負担を軽減するべく、作業車両を自律走行させることが従来から行われている。 For example, when the work vehicle is driven in a predetermined driving pattern, such as repeating forward straight movement and forward turning along a predetermined traveling route in a field or a headland, the burden on the operator is reduced. Therefore, it has been conventionally practiced to autonomously drive a work vehicle.

例えば特許文献１には、圃場内に予め設定された走行経路上の前方目標点と作業車両とを結ぶ線分と、走行経路と、がなす前方目標角度を算出するとともに、作業車両に配置された角速度センサから取得したヨーレートを実現する演算タイヤ角度を算出し、前方目標角度と演算タイヤ角度との比較結果に基づいて舵角を制御する、前方注視方式を採用した自律操舵装置が開示されている。 For example, in Patent Document 1, a line segment connecting a front target point on a travel path set in advance in a field and a work vehicle, and a front target angle formed by the travel path are calculated and arranged on the work vehicle. An autonomous steering device that employs a forward gaze method that calculates the calculated tire angle that realizes the yaw rate acquired from the angular velocity sensor and controls the steering angle based on the comparison result between the front target angle and the calculated tire angle is disclosed. There is.

特開２０１９−１６６９８１号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2019-16981

ところで、特許文献１のもののように、前方注視方式を採用した自律操舵装置では、作業車両に設けられたＧＮＳＳアンテナが走行経路上に位置するようにフィードバック補正を行うことが、具体的には、操舵制御後のＧＮＳＳアンテナの位置を検出し、検出結果に基づいて舵角の補正を行うのが一般的である。 By the way, in the autonomous steering device adopting the forward gaze method as in Patent Document 1, specifically, feedback correction is performed so that the GNSS antenna provided on the work vehicle is located on the traveling path. It is common to detect the position of the GNSS antenna after steering control and correct the steering angle based on the detection result.

しかしながら、前輪が操舵輪である作業車両の後進旋回時に、かかる前方注視方式を採用した場合には、以下のような問題を生ずるおそれがある。 However, when the forward gaze method is adopted when the front wheel is a steering wheel for a reverse turn of a work vehicle, the following problems may occur.

すなわち、旋回の向きと前輪の操舵の向きとが一致する前進旋回とは異なり、後進旋回の場合には、旋回の向きとは反対の向きに前輪を操舵する必要がある。それ故、後進旋回を開始すると、前輪側が例えば円弧状の走行経路の外側に膨らむとともに、ＧＮＳＳアンテナ位置が走行経路の内側に入ることになるため、旋回の向きと同じ向きに前輪を操舵する補正が入ることになる。すると、今度は、ＧＮＳＳアンテナ位置が走行経路の外側に出ることになるため、旋回の向きとは反対の向きに前輪を操舵する補正が入ることになる。このような操舵制御とフィードバック補正とが繰り返されることで、操舵制御が発散し、作業車両が蛇行するという問題が生じることになる。 That is, unlike forward turning in which the turning direction and the steering direction of the front wheels match, in the case of reverse turning, it is necessary to steer the front wheels in the direction opposite to the turning direction. Therefore, when the reverse turn is started, the front wheel side bulges to the outside of the arcuate traveling path, and the GNSS antenna position enters the inside of the traveling path. Will enter. Then, since the GNSS antenna position goes out of the traveling path this time, the correction for steering the front wheels in the direction opposite to the turning direction is entered. By repeating such steering control and feedback correction, the steering control diverges, causing a problem that the work vehicle meanders.

本発明はかかる点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、前輪が操舵輪である作業車両を、自律走行で後進旋回させる場合に、作業車両が蛇行するのを抑える技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of this point, and an object of the present invention is to provide a technique for suppressing meandering of a work vehicle whose front wheels are steered wheels when the work vehicle is autonomously turned backward. To provide.

前記目的を達成するため、本発明に係る作業車両の自律走行システムでは、予測モデルを用いたモデル予測制御により、所定の制御周期毎に最適な制御量を算出するようにしている。 In order to achieve the above object, in the autonomous traveling system of the work vehicle according to the present invention, the optimum control amount is calculated for each predetermined control cycle by model predictive control using a predictive model.

具体的には、本発明は、前輪が操舵輪である作業車両を自律走行させる作業車両の自律走行システムを対象としている。 Specifically, the present invention is intended for an autonomous travel system of a work vehicle in which a work vehicle whose front wheel is a steering wheel is autonomously traveled.

そして、この作業車両の自律走行システムは、上記作業車両が走行する目標となる走行経路を生成する経路生成手段と、上記作業車両に設定された制御中心の位置を検出可能な位置検出手段と、上記前輪の操舵角の制御量を演算して出力する演算手段と、上記演算手段によって出力された制御量に基づいて前輪を制御する操舵手段と、を備え、上記演算手段は、後進旋回時には、上記走行経路からの上記制御中心の偏差と上記操舵角の制御量との相関を状態方程式で表した予測モデルに基づき、所定の制御周期毎に、所定の評価関数を用いて最適な制御量を所定のステップ先まで算出し、第１番目のステップの制御量のみを出力するとともに、当該制御量に対応する上記制御中心の予測位置と、上記位置検出手段によって検出された当該制御中心の実測位置とに基づいて、当該予測モデルを補正するように構成されていることを特徴とするものである。 The autonomous traveling system of the work vehicle includes a route generation means for generating a target travel route on which the work vehicle travels, a position detection means capable of detecting the position of the control center set in the work vehicle, and a position detection means. The calculation means includes a calculation means for calculating and outputting a control amount of the steering angle of the front wheels and a steering means for controlling the front wheels based on the control amount output by the calculation means. Based on a prediction model that expresses the correlation between the deviation of the control center from the travel path and the control amount of the steering angle by a state equation, the optimum control amount is obtained by using a predetermined evaluation function for each predetermined control cycle. It calculates up to a predetermined step destination, outputs only the control amount of the first step, predicts the predicted position of the control center corresponding to the control amount, and actually measures the control center detected by the position detecting means. It is characterized in that it is configured to correct the prediction model based on the above.

なお、本発明において「自律走行」とは、少なくとも操舵を自律的に行って、オペレータの運転操作なしで作業車両を走行させることを意味する。 In the present invention, "autonomous driving" means that the work vehicle is driven by at least steering autonomously without any driving operation of the operator.

この構成によれば、予測モデルに基づき所定の制御周期毎に、最適な制御量を所定のステップ先まで算出することから、換言すると、数ステップ先を予測した上で最適な制御量を算出することから、制御中心の予測位置と実測位置とに基づいて予測モデルをフィードバック補正する際に、操舵制御が発散するのを抑えることができる。したがって、前輪が操舵輪である作業車両を自律走行で後進旋回させる場合にも、作業車両が蛇行するのを抑えることができる。 According to this configuration, the optimum control amount is calculated up to a predetermined step destination for each predetermined control cycle based on the prediction model. In other words, the optimum control amount is calculated after predicting several steps ahead. Therefore, it is possible to suppress the divergence of steering control when the prediction model is feedback-corrected based on the predicted position of the control center and the actually measured position. Therefore, even when the work vehicle whose front wheel is the steering wheel is autonomously turned backward, it is possible to suppress the work vehicle from meandering.

また、上記作業車両の自律走行システムでは、上記制御中心は、上記作業車両の後輪の車軸における車幅方向の中心位置に設定されており、上記位置検出手段は、上記作業車両に設けられたＧＮＳＳアンテナの現在位置に基づいて、上記制御中心の現在位置を検出するように構成されていることが好ましい。 Further, in the autonomous traveling system of the work vehicle, the control center is set at the center position in the vehicle width direction on the axle of the rear wheel of the work vehicle, and the position detecting means is provided in the work vehicle. It is preferable that the control center is configured to detect the current position of the control center based on the current position of the GNSS antenna.

作業車両を自律走行させる場合には、通常、ＧＮＳＳアンテナの位置で作業車両を制御するところ、この構成によれば、制御中心をＧＮＳＳアンテナの位置ではなく、作業車両の後輪の車軸における車幅方向の中心位置に設定することから、換言すると、仮想のＧＮＳＳアンテナの位置（制御中心）を、後進旋回時における車両中心に設定することから、蛇行の影響をより一層抑えることができる。 When the work vehicle is autonomously driven, the work vehicle is usually controlled at the position of the GNSS antenna. According to this configuration, the control center is not the position of the GNSS antenna but the width of the rear wheel axle of the work vehicle. Since it is set at the center position in the direction, in other words, the position (control center) of the virtual GNSS antenna is set at the center of the vehicle at the time of reverse turning, so that the influence of meandering can be further suppressed.

ところで、前進直進してきた作業車両を、後進旋回させて直角に方向転換させるような場合には、作業車両を前進直進からいきなり後進旋回させる訳ではなく、短い後進直進を経て後進旋回を開始するのが一般的である。このように後進直進から後進旋回へ切り替える場合には、曲率が０から１／曲率半径へ急激に変化するが、操舵手段にはダイナミクス（動的特性）があるため、不可避的に応答遅れが生じてしまい、旋回のタイミングが遅れることになる。かかる応答遅れを抑えるために、制御量を大きくすると、実際の操舵角が大きくオーバーシュートしてしまうおそれがある。なお、このような問題は、後進旋回から前進直進または後進直進へ切り替える場合にも生じ得る。 By the way, when a work vehicle that has traveled forward and straight is turned backward and turned at a right angle, the work vehicle is not suddenly turned backward from forward straight, but starts a reverse turn after a short reverse straight. Is common. When switching from reverse straight to reverse turning in this way, the curvature suddenly changes from 0 to 1 / radius of curvature, but the steering means has dynamics (dynamic characteristics), which inevitably causes a response delay. Therefore, the timing of turning will be delayed. If the control amount is increased in order to suppress such a response delay, the actual steering angle may be significantly overshooted. It should be noted that such a problem may also occur when switching from a reverse turn to a forward straight or a reverse straight.

そこで、上記作業車両の自律走行システムでは、上記演算手段は、後進直進から後進旋回へ切り替える場合、または、後進旋回から直進へ切り替える場合には、上記走行経路における切替え予定位置に到達する前に、切替え後の制御量を出力するように構成されていることが好ましい。 Therefore, in the autonomous traveling system of the work vehicle, when the calculation means is switched from the reverse straight direction to the reverse turn, or when the reverse turn is switched to the straight direction, the calculation means is used before reaching the planned switching position in the travel path. It is preferable that the control amount after switching is output.

この構成によれば、走行経路における切替え予定位置に到達する前に、先を見越して演算手段が早めに切替え後の制御量を出力することで、オーバーシュートの発生を抑えつつ、操舵手段のダイナミクスに起因する遅れを抑えることができる。 According to this configuration, the calculation means proactively outputs the control amount after the switching before reaching the planned switching position on the traveling route, thereby suppressing the occurrence of overshoot and the dynamics of the steering means. It is possible to suppress the delay caused by.

以上説明したように、本発明に係る作業車両の自律走行システムによれば、前輪が操舵輪である作業車両を、自律走行で後進旋回させる場合に、作業車両が蛇行するのを抑えることができる。 As described above, according to the autonomous traveling system of the work vehicle according to the present invention, it is possible to prevent the work vehicle from meandering when the work vehicle whose front wheel is the steering wheel is turned backward by autonomous travel. ..

本発明の実施形態に係る自律走行システムの概要を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the outline of the autonomous traveling system which concerns on embodiment of this invention. 自律走行システムを模式的に示すブロック図である。It is a block diagram which shows typically the autonomous driving system. 直線状走行経路に沿ってロボットトラクタを自律走行させる手法を模式的に説明する図である。It is a figure which schematically explains the method of autonomously traveling a robot tractor along a linear traveling path. ヨーレートから演算タイヤ角度を算出する手法を模式的に説明する図である。It is a figure which schematically explains the method of calculating a calculated tire angle from a yaw rate. 前進旋回用走行経路に沿ってロボットトラクタを自律走行させる手法を模式的に説明する図である。It is a figure which schematically explains the method of autonomously traveling a robot tractor along a traveling path for forward turning. 枕地において、ロボットトラクタを進行方向と直角に方向転換させる態様の一例を模式的に説明する図である。It is a figure schematically explaining an example of a mode in which a robot tractor is turned at a right angle to the traveling direction in a headland. 時計回りの後進旋回時のプラントモデルを模式的に説明する図である。It is a figure which schematically explains the plant model at the time of a reverse turn clockwise. 反時計回りの後進旋回時のプラントモデルを模式的に説明する図である。It is a figure which schematically explains the plant model at the time of the reverse turn in the counterclockwise direction. モデル予測制御の概念を模式的に説明する図である。It is a figure explaining the concept of model predictive control schematically. 後進直進から後進旋回に切り替える場合、および、後進旋回から後進直進に切り替える場合における、曲率の変化を模式的に説明する図である。It is a figure which schematically explains the change of the curvature at the time of switching from the reverse straight forward to the reverse turn, and when switching from the reverse turn to the reverse straight go. 後進直進から後進旋回への切替え予定位置までの距離と、後進旋回時の曲率との関係を示すグラフ図である。It is a graph which shows the relationship between the distance to the planned switching position from the reverse straight movement to the reverse turn, and the curvature at the time of a reverse turn. 後進旋回から後進直進への切替え予定位置までの距離と、後進旋回時の曲率との関係を示すグラフ図である。It is a graph which shows the relationship between the distance to the planned switching position from a reverse turn to a reverse straight turn, and the curvature at the time of a reverse turn. 後進旋回時のロボットトラクタの軌跡を模式的に示す図である。It is a figure which shows typically the locus of a robot tractor at the time of a reverse turn.

以下、本発明を実施するための形態を図面に基づいて説明する。 Hereinafter, embodiments for carrying out the present invention will be described with reference to the drawings.

−自律走行システム−
図１は、本実施形態に係る自律走行システム１の概要を模式的に示す図である。この自律走行システム１は、ＧＮＳＳ衛星６５を利用してロボットトラクタ１０の位置を把握しながら、無線通信端末５０に予め設定された走行経路に沿って、圃場内や枕地等においてロボットトラクタ１０を自律走行させるものである。なお、「自律走行」とは、少なくとも操舵を自律的に行って、オペレータ（図示せず）の運転操作なしでロボットトラクタ１０を走行させることを意味する。 -Autonomous driving system-
FIG. 1 is a diagram schematically showing an outline of the autonomous traveling system 1 according to the present embodiment. This autonomous traveling system 1 uses the GNSS satellite 65 to grasp the position of the robot tractor 10 and, while grasping the position of the robot tractor 10, moves the robot tractor 10 in a field, a headland, or the like along a traveling route preset in the wireless communication terminal 50. It is intended to run autonomously. The term "autonomous driving" means that the robot tractor 10 is driven by at least steering autonomously without the operation of an operator (not shown).

ロボットトラクタ（作業車両）１０は、図１に示すように、車体部１１と、左右１対の前輪１３と、左右一対の後輪１５と、作業機１７と、を備えている。車体部１１の前部には、エンジン１９が配置されており、エンジン１９で発生した動力がＨＭＴ（Hydro Mechanical Transmission）２１（図２参照）を介して前輪１３および後輪１５に伝達されるようになっている。一方、車体部１１の後部には、オペレータが搭乗するキャビン２３が設けられている。キャビン２３の内部には、操舵輪である前輪１３をオペレータが操舵するための操舵ハンドル２５が配置されている。また、キャビン２３の上部には、ＧＮＳＳ衛星６５からの搬送波位相を検出することが可能なＧＮＳＳアンテナ２７や、無線通信端末５０と無線通信を行うための通信アンテナ２９や、後述する慣性計測装置４５等が設けられている。作業機１７は、車体部１１の後端部に設けられたリンク機構１１ａに装着されている。 As shown in FIG. 1, the robot tractor (working vehicle) 10 includes a vehicle body portion 11, a pair of left and right front wheels 13, a pair of left and right rear wheels 15, and a working machine 17. An engine 19 is arranged in the front portion of the vehicle body portion 11, so that the power generated by the engine 19 is transmitted to the front wheels 13 and the rear wheels 15 via the HMT (Hydro Mechanical Transmission) 21 (see FIG. 2). It has become. On the other hand, a cabin 23 on which the operator is boarded is provided at the rear of the vehicle body portion 11. Inside the cabin 23, a steering handle 25 for the operator to steer the front wheels 13, which are the steering wheels, is arranged. Further, on the upper part of the cabin 23, there is a GNSS antenna 27 capable of detecting the carrier phase from the GNSS satellite 65, a communication antenna 29 for wireless communication with the wireless communication terminal 50, and an inertial measurement unit 45 described later. Etc. are provided. The working machine 17 is attached to a link mechanism 11a provided at the rear end portion of the vehicle body portion 11.

このロボットトラクタ１０は、オペレータがキャビン２３内に搭乗して操舵ハンドル２５等を実際に操作することで走行する他、オペレータによって設定された無線通信端末５０からの指示等に基づいて自律的に走行することが可能に構成されている。なお、ロボットトラクタ１０は、無線通信端末５０を操作するオペレータの乗車の有無に関係なく、換言すると、オペレータがキャビン２３内に搭乗していてもしていなくても、自律走行を行うことが可能となっている。以下、このような自律走行を可能とする本実施形態の自律走行システム１について詳細に説明する。 The robot tractor 10 travels by the operator boarding in the cabin 23 and actually operating the steering handle 25 and the like, and also autonomously travels based on an instruction from the wireless communication terminal 50 set by the operator. It is configured to be possible. In other words, the robot tractor 10 can autonomously travel regardless of whether or not the operator who operates the wireless communication terminal 50 is on board, in other words, whether or not the operator is on board the cabin 23. It has become. Hereinafter, the autonomous traveling system 1 of the present embodiment that enables such autonomous traveling will be described in detail.

図２は、自律走行システム１を模式的に示すブロック図である。本実施形態の自律走行システム１は、図２に示すように、ロボットトラクタ１０に搭載された走行制御装置３０と、オペレータによって操作される無線通信端末５０と、基準局６０と、を中心に構成されている。 FIG. 2 is a block diagram schematically showing the autonomous traveling system 1. As shown in FIG. 2, the autonomous traveling system 1 of the present embodiment is mainly composed of a traveling control device 30 mounted on a robot tractor 10, a wireless communication terminal 50 operated by an operator, and a reference station 60. ing.

〈走行制御装置〉
ロボットトラクタ１０の走行制御装置３０は、公知のコンピュータからなり、図示は省略するが、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、入力インターフェース、出力インターフェース等を含んでいる。ＣＰＵは、ＲＯＭに記憶された各種制御プログラムやマップに基づいて演算処理を実行する。ＲＯＭには、各種制御プログラムや、それら各種制御プログラムを実行する際に参照されるマップ等が記憶されている。ＲＡＭは、ＣＰＵによる演算結果や各センサの検出結果等を一時的に記憶するメモリである。この走行制御装置３０には、図２に示すように、車速センサ４１と、舵角センサ４３と、慣性計測装置４５と、ＧＮＳＳアンテナ２７と、通信アンテナ２９と、エンジンＥＣＵ３１と、ＨＭＴＥＣＵ３３と、ステアリングＥＣＵ３５と、が接続されている。 <Driving control device>
The travel control device 30 of the robot tractor 10 is composed of a known computer, and although not shown, it includes a CPU (Central Processing Unit), a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), an input interface, an output interface, and the like. Includes. The CPU executes arithmetic processing based on various control programs and maps stored in the ROM. Various control programs and maps referred to when executing these various control programs are stored in the ROM. The RAM is a memory that temporarily stores the calculation result by the CPU, the detection result of each sensor, and the like. As shown in FIG. 2, the travel control device 30 includes a vehicle speed sensor 41, a steering angle sensor 43, an inertial measurement unit 45, a GNSS antenna 27, a communication antenna 29, an engine ECU 31, an HMTEC 33, and steering. Is connected to the ECU 35.

車速センサ４１は、例えば前輪１３の車軸に配置されていて、前輪１３の車軸の回転に応じたパルス信号を発生するように構成されている。車速センサ４１による検出結果（パルス信号）は、走行制御装置３０に入力される。 The vehicle speed sensor 41 is arranged, for example, on the axle of the front wheel 13, and is configured to generate a pulse signal according to the rotation of the axle of the front wheel 13. The detection result (pulse signal) by the vehicle speed sensor 41 is input to the travel control device 30.

舵角センサ４３は、ステアリングシャフト（図示せず）に配置されていて、ステアリング角度（ステアリングシャフトの回転角度）を検出するように構成されている。なお、舵角センサ４３は、タイヤ角度（ロボットトラクタ１０の前後方向軸に対する前輪１３の車輪の傾斜角）を検出するように構成されていてもよい。舵角センサ４３による検出結果は、走行制御装置３０に入力される。 The steering angle sensor 43 is arranged on a steering shaft (not shown) and is configured to detect a steering angle (rotational angle of the steering shaft). The steering angle sensor 43 may be configured to detect the tire angle (the tilt angle of the wheels of the front wheels 13 with respect to the front-rear axis of the robot tractor 10). The detection result by the steering angle sensor 43 is input to the traveling control device 30.

慣性計測装置４５は、３つのジャイロセンサ（角速度センサ）と３つの加速度センサを備えている。これにより、慣性計測装置４５は、上下方向を回転軸としたロボットトラクタ１０の角速度であるヨーレートの他、ロールや、ピッチを検出することが可能となっている。慣性計測装置４５が検出するロボットトラクタ１０の角速度および加速度は、走行制御装置３０に入力される。 The inertial measurement unit 45 includes three gyro sensors (angular velocity sensors) and three acceleration sensors. As a result, the inertial measurement unit 45 can detect the roll and pitch as well as the yaw rate, which is the angular velocity of the robot tractor 10 with the vertical direction as the rotation axis. The angular velocity and acceleration of the robot tractor 10 detected by the inertial measurement unit 45 are input to the travel control device 30.

ＧＮＳＳアンテナ２７は、ＧＮＳＳ衛星６５からの搬送波位相を検出して、検出結果を走行制御装置３０へ出力する。ＧＮＳＳアンテナ２７は、ロボットトラクタ１０における車幅方向の中央部に設けられている。走行制御装置３０は、後述するように、基準局６０からの補正情報を受信した上で、ＲＴＫを利用して測位を行うことで、ロボットトラクタ１０の位置を例えば緯度および経度の情報として算出する。 The GNSS antenna 27 detects the carrier wave phase from the GNSS satellite 65 and outputs the detection result to the travel control device 30. The GNSS antenna 27 is provided at the center of the robot tractor 10 in the vehicle width direction. As will be described later, the travel control device 30 receives correction information from the reference station 60 and then performs positioning using the RTK to calculate the position of the robot tractor 10 as, for example, latitude and longitude information.

通信アンテナ２９は、無線通信端末５０の通信アンテナ５３や、基準局６０の無線通信装置６３との間で各種の信号を送受信可能に構成されている。これにより、走行制御装置３０は、適宜の方式で変調処理または復調処理を行うことで、無線通信端末５０や基準局６０との間で情報の遣り取りを行うことが可能となっている。 The communication antenna 29 is configured to be able to transmit and receive various signals to and from the communication antenna 53 of the wireless communication terminal 50 and the wireless communication device 63 of the reference station 60. As a result, the travel control device 30 can exchange information with the wireless communication terminal 50 and the reference station 60 by performing modulation processing or demodulation processing in an appropriate manner.

エンジンＥＣＵ３１は走行制御装置３０の指令に基づいてエンジン１９の制御を行うとともに、エンジン１９の状態に関する情報を走行制御装置３０へ出力するように構成されている。また、ＨＭＴＥＣＵ３３は走行制御装置３０の指令に基づいてＨＭＴ２１の制御を行うとともに、ＨＭＴ２１の状態に関する情報を走行制御装置３０へ出力するように構成されている。走行制御装置３０は、車速センサ４１の検出結果により得られた、ロボットトラクタ１０の現在の車速Ｖが目標の車速に近づくように、エンジン１９の回転速度および／またはＨＭＴ２１の変速比を変更することで、ロボットトラクタ１０の車速Ｖを自律的に変更する車速制御を行うようになっている。 The engine ECU 31 is configured to control the engine 19 based on a command from the travel control device 30 and output information regarding the state of the engine 19 to the travel control device 30. Further, the HMTEC 33 is configured to control the HMT 21 based on the command of the travel control device 30 and output information regarding the state of the HMT 21 to the travel control device 30. The travel control device 30 changes the rotation speed of the engine 19 and / or the gear ratio of the HMT 21 so that the current vehicle speed V of the robot tractor 10 obtained by the detection result of the vehicle speed sensor 41 approaches the target vehicle speed. Therefore, the vehicle speed control for autonomously changing the vehicle speed V of the robot tractor 10 is performed.

ステアリングＥＣＵ３５は、走行制御装置３０との間で指令や情報の遣り取りを行うことが可能になっており、走行制御装置３０の指令に基づいて、前輪１３の電動パワーステアリング３７の制御を行うように構成されている。走行制御装置３０は、舵角センサ４３の検出結果により得られた現在の舵角に基づいて、例えば電動パワーステアリング３７の操舵トルクを制御するアシストモータ（図示せず）を駆動させることで、ロボットトラクタ１０の舵角を自律的に変更する操舵制御を行うことが可能となっている。 The steering ECU 35 can exchange commands and information with the travel control device 30, and controls the electric power steering 37 of the front wheels 13 based on the commands of the travel control device 30. It is configured. The travel control device 30 drives a robot (not shown) that controls the steering torque of the electric power steering 37, for example, based on the current steering angle obtained from the detection result of the steering angle sensor 43. It is possible to perform steering control that autonomously changes the steering angle of the tractor 10.

〈無線通信端末〉
無線通信端末５０は、タブレット型のコンピュータであり、図２に示すように、制御部５１と、通信アンテナ５３と、ディスプレイ５５と、操作部５７と、を備えている。 <Wireless communication terminal>
The wireless communication terminal 50 is a tablet-type computer, and as shown in FIG. 2, includes a control unit 51, a communication antenna 53, a display 55, and an operation unit 57.

制御部５１は、公知のコンピュータとして構成されており、図示は省略するが、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入力インターフェース、出力インターフェース等を含んでいる。そして、制御部５１は、走行経路生成部５１ａと、記憶部５１ｂと、を備えている。 The control unit 51 is configured as a known computer, and although not shown, the control unit 51 includes a CPU, a ROM, a RAM, an input interface, an output interface, and the like. The control unit 51 includes a travel path generation unit 51a and a storage unit 51b.

走行経路生成部５１ａは、オペレータの操作に基づいて、ロボットトラクタ１０が走行する目標となる走行経路を生成する処理を行う。走行経路には、直線状走行経路７１（図３参照）、前進旋回用走行経路７３（図５参照）および後進旋回用走行経路７５（図６参照）、並びに、これらを組み合わせた経路等がある。記憶部５１ｂには、ロボットトラクタ１０の設定に関する情報、オペレータが作成した走行経路７１，７３，７５、および、走行経路７１，７３，７５を生成するための各種条件等が記憶されている。 The travel route generation unit 51a performs a process of generating a target travel route on which the robot tractor 10 travels based on the operation of the operator. The traveling routes include a linear traveling route 71 (see FIG. 3), a traveling route for forward turning 73 (see FIG. 5), a traveling route 75 for reverse turning (see FIG. 6), and a route combining these. .. The storage unit 51b stores information on the setting of the robot tractor 10, travel paths 71, 73, 75 created by the operator, various conditions for generating travel paths 71, 73, 75, and the like.

なお、請求項との関係では、本実施形態の無線通信端末５０の走行経路生成部５１ａが、本発明でいうところの「作業車両が走行する目標となる走行経路を生成する経路生成手段」に相当する。 In relation to the claims, the travel route generation unit 51a of the wireless communication terminal 50 of the present invention is used as the "route generation means for generating a target travel route on which the work vehicle travels" as referred to in the present invention. Equivalent to.

通信アンテナ５３は、ロボットトラクタ１０と無線通信を行うための近距離通信用のアンテナで構成されている。制御部５１は、適宜の方式で変調処理または復調処理を行うことで、ロボットトラクタ１０の走行制御装置３０や基準局６０との間で情報を遣り取りすることが可能となっている。 The communication antenna 53 is composed of an antenna for short-range communication for wireless communication with the robot tractor 10. The control unit 51 can exchange information with the travel control device 30 of the robot tractor 10 and the reference station 60 by performing modulation processing or demodulation processing by an appropriate method.

ディスプレイ５５は、液晶ディスプレイや有機ＥＬディスプレイ等であり、画像を表示可能に構成されている。ディスプレイ５５は、制御部５１の制御によって、例えば、自律走行に関する情報、ロボットトラクタ１０の設定に関する情報、各種センサの検出結果および警告情報等を表示することが可能となっている。操作部５７は、例えば、ディスプレイ５５に重ねて配置されたタッチパネルであり、ディスプレイ５５上におけるオペレータの指等による操作を検出するように構成されている。 The display 55 is a liquid crystal display, an organic EL display, or the like, and is configured to be able to display an image. The display 55 can display, for example, information on autonomous traveling, information on the setting of the robot tractor 10, detection results of various sensors, warning information, and the like under the control of the control unit 51. The operation unit 57 is, for example, a touch panel arranged so as to be superimposed on the display 55, and is configured to detect an operation by an operator's finger or the like on the display 55.

〈基準局〉
本実施形態では、衛星測位システムを用いた測位方法としてＲＴＫ（Real Time Kinematic）を採用しており、基準点からの補正情報と、側位点の衛星測位情報と、を用いて、ロボットトラクタ１０の現在位置を求めるようにしている。 <Standards Bureau>
In this embodiment, RTK (Real Time Kinematic) is adopted as a positioning method using a satellite positioning system, and the robot tractor 10 uses correction information from a reference point and satellite positioning information of a side position point. I am trying to find the current position of.

具体的には、ロボットトラクタ１０の走行の邪魔にならない位置に基準点となる基準局６０を設置している。なお、基準局６０を設置した箇所は、ロボットトラクタ１０の走行制御装置３０や無線通信端末５０によって記憶される。基準局６０は、ＧＮＳＳアンテナ６１と、ロボットトラクタ１０の通信アンテナ２９との間で各種の信号を送受信可能な無線通信装置６３と、を備えている。これにより、基準点でも、ＧＮＳＳ衛星６５からの搬送波位相を検出することができるとともに、基準局６０とロボットトラクタ１０との間で各種の情報が送受信可能になっている。 Specifically, the reference station 60, which serves as a reference point, is installed at a position that does not interfere with the running of the robot tractor 10. The location where the reference station 60 is installed is stored by the travel control device 30 of the robot tractor 10 or the wireless communication terminal 50. The reference station 60 includes a GNSS antenna 61 and a wireless communication device 63 capable of transmitting and receiving various signals between the communication antenna 29 of the robot tractor 10. As a result, the carrier wave phase from the GNSS satellite 65 can be detected even at the reference point, and various information can be transmitted and received between the reference station 60 and the robot tractor 10.

そうして、基準点に設置された基準局６０のＧＮＳＳアンテナ６１と、側位点となるロボットトラクタ１０のＧＮＳＳアンテナ２７との両方でＧＮＳＳ衛星６５からの搬送波位相を検出する。基準局６０では、ＧＮＳＳ衛星６５から搬送波位相を検出する毎に、検出した搬送波位相と基準点の位置情報等を含む補正情報を生成して、無線通信装置６３からロボットトラクタ１０の通信アンテナ２９に補正情報を送信する。これに対し、ロボットトラクタ１０の走行制御装置３０では、ＧＮＳＳアンテナ２７にて検出した搬送波位相と、基準局６０から送信された補正情報とを用いて、上述の如く、ロボットトラクタ１０の現在位置情報を緯度および経度の形式で算出する。 Then, the carrier phase from the GNSS satellite 65 is detected by both the GNSS antenna 61 of the reference station 60 installed at the reference point and the GNSS antenna 27 of the robot tractor 10 which is the side position point. Each time the reference station 60 detects a carrier wave phase from the GNSS satellite 65, it generates correction information including the detected carrier wave phase and the position information of the reference point, and corrects the carrier wave phase from the wireless communication device 63 to the communication antenna 29 of the robot tractor 10. Send information. On the other hand, in the traveling control device 30 of the robot tractor 10, the current position information of the robot tractor 10 is obtained as described above by using the carrier wave phase detected by the GNSS antenna 27 and the correction information transmitted from the reference station 60. Calculated in latitude and longitude format.

−自律操舵制御（前進時）−
〈直線状走行経路〉
次に、図３および図４を参照して、ロボットトラクタ１０を直線状走行経路７１に沿って自律走行させる場合の操舵制御について説明する。 -Autonomous steering control (when moving forward)-
<Linear travel route>
Next, with reference to FIGS. 3 and 4, steering control when the robot tractor 10 is autonomously traveled along the linear traveling path 71 will be described.

図３は、直線状走行経路７１に沿ってロボットトラクタ１０を自律走行させる手法を模式的に説明する図であり、図４は、ヨーレートから演算タイヤ角度βを算出する手法を模式的に説明する図である。図３に示す直線状走行経路７１から離れた位置を走行しているロボットトラクタ１０を、当該直線状走行経路７１に沿って自律走行させる場合、走行制御装置３０は、以下に説明するように、前方注視方式にて目標ステアリング角速度を算出するように構成されている。この場合、操舵制御の入力は、前方目標角度φおよび演算タイヤ角度βである。 FIG. 3 is a diagram schematically explaining a method of autonomously traveling the robot tractor 10 along the linear traveling path 71, and FIG. 4 is a diagram schematically explaining a method of calculating the calculated tire angle β from the yaw rate. It is a figure. When the robot tractor 10 traveling at a position away from the linear travel path 71 shown in FIG. 3 is autonomously traveled along the linear travel path 71, the travel control device 30 is described below. It is configured to calculate the target steering angular velocity by the forward gaze method. In this case, the input of steering control is the front target angle φ and the calculated tire angle β.

前方目標角度φは、ロボットトラクタ１０を直線状走行経路７１に沿って走行させる際に用いられる角度であり、前方目標点Ｐ１に基づいて、走行制御装置３０によって算出される。ロボットトラクタ１０には予め前方目標距離が設定されており、走行制御装置３０は、ロボットトラクタ１０のＧＮＳＳアンテナ２７から直線状走行経路７１までの距離が前方目標距離となる点（前方目標点Ｐ１）を特定する。また、走行制御装置３０は、ロボットトラクタ１０のＧＮＳＳアンテナ２７の位置と前方目標点Ｐ１とを接続する線分（線Ｌ１）を引き、線Ｌ１と直線状走行経路７１とがなす角を前方目標角度φとして算出する。 The forward target angle φ is an angle used when the robot tractor 10 travels along the linear travel path 71, and is calculated by the travel control device 30 based on the forward target point P1. A forward target distance is set in advance for the robot tractor 10, and the travel control device 30 has a point where the distance from the GNSS antenna 27 of the robot tractor 10 to the linear travel path 71 is the forward target distance (forward target point P1). To identify. Further, the travel control device 30 draws a line segment (line L1) connecting the position of the GNSS antenna 27 of the robot tractor 10 and the forward target point P1, and sets the angle formed by the line L1 and the linear travel path 71 as the forward target. Calculated as an angle φ.

また、走行制御装置３０は、慣性計測装置４５が検出したヨーレートに基づいて、演算タイヤ角度βを算出する。演算タイヤ角度βは、検出したヨーレートでロボットトラクタ１０を旋回させるための理想的な（理論上の）タイヤ角度、換言すれば、検出されたヨーレートをタイヤ角度に変換した値である。演算タイヤ角度βは、４輪車であるロボットトラクタ１０を、図４に示すように、前輪１３および後輪１５が左右一対ではなく中央に１つずつあると仮定した２輪車モデルに変換して算出される。 Further, the travel control device 30 calculates the calculated tire angle β based on the yaw rate detected by the inertial measurement unit 45. The calculated tire angle β is an ideal (theoretical) tire angle for turning the robot tractor 10 at the detected tire rate, in other words, a value obtained by converting the detected tire rate into a tire angle. The calculated tire angle β converts the robot tractor 10, which is a four-wheeled vehicle, into a two-wheeled vehicle model assuming that the front wheels 13 and the rear wheels 15 are not paired on the left and right but one in the center, as shown in FIG. Is calculated.

図４において、ωはヨーレートであり、Ｖは車速であり、Ｌはホイールベースであり、Ｒは２輪車モデルにおける旋回半径である。なお、車速Ｖは車速センサ４１によって検出され、また、ホイールベースＬは予め走行制御装置３０に記憶されている。そうして、２輪車モデルにおける旋回半径Ｒは、下記の（式１）で表される。 In FIG. 4, ω is the yaw rate, V is the vehicle speed, L is the wheelbase, and R is the turning radius in the two-wheeled vehicle model. The vehicle speed V is detected by the vehicle speed sensor 41, and the wheelbase L is stored in advance in the travel control device 30. Then, the turning radius R in the two-wheeled vehicle model is represented by the following (Equation 1).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

また、ヨーレート（角速度）ωと車速Ｖと旋回半径Ｒの関係は、（式１）を用いて下記の（式２）で表すことができる。 Further, the relationship between the yaw rate (angular velocity) ω, the vehicle speed V, and the turning radius R can be expressed by the following (Equation 2) using (Equation 1).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

さらに、演算タイヤ角度βの値は、（式２）を変形して、下記の（式３）表すことができる。 Further, the value of the calculated tire angle β can be expressed by the following (Equation 3) by modifying (Equation 2).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

このような処理を行うことで、慣性計測装置４５が検出したヨーレートωから演算タイヤ角度βを算出することが可能となる。 By performing such processing, it becomes possible to calculate the calculated tire angle β from the yaw rate ω detected by the inertial measurement unit 45.

そうして、走行制御装置３０は、前方目標角度φから演算タイヤ角度βを減算する。これにより、タイヤ角度と進行方向との差異が含まれないように、換言すると、横滑りの影響がなくなるように、前方目標角度φが補正されることになる。 Then, the travel control device 30 subtracts the calculated tire angle β from the front target angle φ. As a result, the front target angle φ is corrected so that the difference between the tire angle and the traveling direction is not included, in other words, the influence of skidding is eliminated.

走行制御装置３０は、前方目標角度φから演算タイヤ角度βを減算した処理結果に基づいて目標ステアリング角速度を算出し、ステアリングＥＣＵ３５に出力する。ステアリングＥＣＵ３５が、目標ステアリング角速度に基づいて、前輪１３の電動パワーステアリング３７の制御を行うことで、ロボットトラクタ１０の舵角が自律的に変更される。これにより、前方目標角度φおよび演算タイヤ角度βの値が変化するため、前方目標角度φから演算タイヤ角度βを減算した値も変化し、新たな目標ステアリング角速度が出力される。以上の処理を継続して行うことで、ロボットトラクタ１０を直線状走行経路７１に沿って走行させることができる。 The travel control device 30 calculates the target steering angular velocity based on the processing result obtained by subtracting the calculated tire angle β from the front target angle φ, and outputs the target steering angular velocity to the steering ECU 35. The steering ECU 35 controls the electric power steering 37 of the front wheels 13 based on the target steering angular velocity, so that the steering angle of the robot tractor 10 is autonomously changed. As a result, the values of the front target angle φ and the calculated tire angle β change, so that the value obtained by subtracting the calculated tire angle β from the front target angle φ also changes, and a new target steering angular velocity is output. By continuing the above processing, the robot tractor 10 can be made to travel along the linear traveling path 71.

〈前進旋回用走行経路〉
次に、図５を参照して、ロボットトラクタ１０を前進旋回用走行経路７３に沿って自律走行させる場合の操舵制御について説明する。 <Traveling route for forward turning>
Next, with reference to FIG. 5, steering control when the robot tractor 10 is autonomously traveled along the forward turning travel path 73 will be described.

図５は、前進旋回用走行経路７３に沿ってロボットトラクタ１０を自律走行させる手法を模式的に説明する図である。前進旋回用走行経路７３に沿ってロボットトラクタ１０を自律走行させる場合には、走行制御装置３０は、直線状走行経路７１の場合と同様に、前方注視方式にて目標ステアリング角速度を算出するように構成されている。この場合、操舵制御の入力は、前方目標角度φ、演算タイヤ角度βおよび旋回演算タイヤ角度である。 FIG. 5 is a diagram schematically illustrating a method of autonomously traveling the robot tractor 10 along a traveling path 73 for forward turning. When the robot tractor 10 is autonomously traveled along the forward turning travel path 73, the travel control device 30 calculates the target steering angular velocity by the forward gaze method as in the case of the linear travel path 71. It is configured. In this case, the input of the steering control is the front target angle φ, the calculated tire angle β, and the turning calculated tire angle.

前方目標角度φは、ロボットトラクタ１０を前進旋回用走行経路７３に沿って走行させる際に用いられる角度であり、前方目標点Ｐ１に基づいて、走行制御装置３０によって算出される。走行制御装置３０は、ロボットトラクタ１０から前進旋回用走行経路７３までの距離が前方目標距離となる点（前方目標点Ｐ１）を特定する。また、走行制御装置３０は、ロボットトラクタ１０のＧＮＳＳアンテナ２７の位置と前方目標点Ｐ１とを接続する線分（線Ｌ１）を引く。 The forward target angle φ is an angle used when the robot tractor 10 travels along the forward turning travel path 73, and is calculated by the travel control device 30 based on the forward target point P1. The travel control device 30 specifies a point (forward target point P1) where the distance from the robot tractor 10 to the forward turning travel path 73 is the forward target distance. Further, the travel control device 30 draws a line segment (line L1) connecting the position of the GNSS antenna 27 of the robot tractor 10 and the front target point P1.

次に、走行制御装置３０は、ロボットトラクタ１０のＧＮＳＳアンテナ２７の位置と、前進旋回用走行経路７３の旋回中心Ｐ２と、を結ぶ線分である線Ｌ２を引く。そうして、走行制御装置３０は、線Ｌ２に垂直であってＧＮＳＳアンテナ２７の位置を通る線Ｌ３を引き、線Ｌ１と線Ｌ３がなす角を前方目標角度φとして算出する。ここで、線Ｌ３は、線Ｌ２と前進旋回用走行経路７３との交点における前進旋回用走行経路７３の接線であるため、現在のロボットトラクタ１０位置における前進旋回用走行経路７３の方向を示している。 Next, the traveling control device 30 draws a line L2 which is a line segment connecting the position of the GNSS antenna 27 of the robot tractor 10 and the turning center P2 of the traveling path 73 for forward turning. Then, the travel control device 30 draws a line L3 that is perpendicular to the line L2 and passes through the position of the GNSS antenna 27, and calculates the angle formed by the line L1 and the line L3 as the forward target angle φ. Here, since the line L3 is a tangent to the forward turning traveling path 73 at the intersection of the line L2 and the forward turning traveling path 73, the direction of the forward turning traveling path 73 at the current position of the robot tractor 10 is shown. There is.

また、走行制御装置３０は、直線状走行経路７１の場合と同様に、慣性計測装置４５が検出したヨーレートωに基づいて、演算タイヤ角度βを算出する。そうして、走行制御装置３０は、前方目標角度φから演算タイヤ角度βを減算する。 Further, the travel control device 30 calculates the calculated tire angle β based on the yaw rate ω detected by the inertial measurement unit 45, as in the case of the linear travel path 71. Then, the travel control device 30 subtracts the calculated tire angle β from the front target angle φ.

さらに、走行制御装置３０は、前進旋回用走行経路７３に沿って旋回するためのヨーレートである旋回ヨーレートを、前進旋回用走行経路７３の曲率半径等に基づいて推測し、推測した旋回ヨーレートを図４に示す手法で旋回演算タイヤ角度に変換する。そうして、走行制御装置３０は、減算後の前方目標角度φに対して、旋回演算タイヤ角度を加算する。後の処理は、直線状走行経路７１の場合と同様なので、説明を省略する。 Further, the traveling control device 30 estimates the turning yaw rate, which is the yaw rate for turning along the traveling traveling path 73 for forward turning, based on the radius of curvature of the traveling path 73 for forward turning, and obtains the estimated turning yaw rate. The turning calculation tire angle is converted by the method shown in 4. Then, the travel control device 30 adds the turning calculation tire angle to the front target angle φ after subtraction. Since the subsequent processing is the same as in the case of the linear traveling path 71, the description thereof will be omitted.

−自律操舵制御（後進旋回時）−
次に、ロボットトラクタ１０を後進旋回用走行経路７５に沿って自律走行させる場合の操舵制御について説明する。 -Autonomous steering control (when turning backward)-
Next, steering control when the robot tractor 10 is autonomously traveled along the reverse turning travel path 75 will be described.

図６は、枕地５において、ロボットトラクタ１０を進行方向と直角に方向転換させる態様の一例を模式的に説明する図である。本実施形態では、圃場３の外側に設定された枕地５において、ロボットトラクタ１０を進行方向と直角に方向転換させる態様として、図６に示すように、αターンを採用している。 FIG. 6 is a diagram schematically illustrating an example of a mode in which the robot tractor 10 is turned at a right angle to the traveling direction in the headland 5. In the present embodiment, as shown in FIG. 6, an α-turn is adopted as a mode for turning the robot tractor 10 at a right angle to the traveling direction in the headland 5 set outside the field 3.

ここで、「αターン」とは、図６の白抜き矢印で示すように、直線状走行経路７１ａに沿って前進直進してきたロボットトラクタ１０を、図６の黒塗り矢印で示すように、後進旋回用走行経路７５に沿って後進旋回させて直角に方向転換させた後、図６のハッチング矢印で示すように、方向転換後のロボットトラクタ１０を直線状走行経路７１ｂに沿って前進直進させる方向転換態様を指す。 Here, the “α-turn” means that the robot tractor 10 that has traveled straight forward along the linear traveling path 71a as shown by the white arrow in FIG. 6 is moved backward as shown by the black arrow in FIG. After turning backward along the turning path 75 to change the direction at a right angle, as shown by the hatch arrow in FIG. 6, the direction in which the robot tractor 10 after changing the direction is moved forward and straight along the linear traveling path 71b. Refers to a conversion mode.

なお、後進旋回用走行経路７５には、図６に示すように、円弧経路７５ｂの両側に短い直線経路７５ａおよび直線経路７５ｃが含まれている。それ故、より正確には、αターンとは、直線状走行経路７１ａに沿って前進直進してきたロボットトラクタ１０を、一旦直線経路７５ａに沿って短く後進させてから、円弧経路７５ｂに沿って後進旋回させて直角に方向転換させた後、直線経路７５ｃに沿って短く後進させてから、方向転換後のロボットトラクタ１０を直線状走行経路７１ｂに沿って前進直進させる方向転換態様を指す。 As shown in FIG. 6, the reverse turning travel path 75 includes a short straight path 75a and a straight path 75c on both sides of the arc path 75b. Therefore, more accurately, the α-turn means that the robot tractor 10 that has traveled forward and straight along the linear traveling path 71a is once shortly moved backward along the straight path 75a and then moved backward along the arc path 75b. This refers to a direction change mode in which the robot tractor 10 after turning is turned and turned at a right angle, then shortly moved backward along the straight path 75c, and then the robot tractor 10 after changing the direction is moved forward and straight along the straight traveling path 71b.

ここで、ロボットトラクタ１０を、後進旋回用走行経路７５に沿って後進旋回させる場合にも、前進の場合と同様に、前方注視方式を採用することが考えられる。しかしながら、前輪１３が操舵輪であるロボットトラクタ１０の後進旋回時に、前方注視方式を採用した場合には、以下のような問題を生ずるおそれがある。 Here, when the robot tractor 10 is turned backward along the traveling path 75 for reverse turning, it is conceivable to adopt the forward gaze method as in the case of forward movement. However, when the forward gaze method is adopted when the front wheel 13 is the steering wheel of the robot tractor 10 in the reverse direction, the following problems may occur.

すなわち、旋回の向きと前輪１３の操舵の向きとが一致する前進旋回とは異なり、後進旋回の場合には、旋回の向きとは反対の向きに前輪１３を操舵する必要がある。それ故、後進旋回を開始すると、前輪１３側が後進旋回用走行経路７５の外側に膨らむとともに、ＧＮＳＳアンテナ２７の位置が後進旋回用走行経路７５の内側に入ることになるため、旋回の向きと同じ向きに前輪１３を操舵する補正が入ることになる。すると、今度は、ＧＮＳＳアンテナ２７の位置が後進旋回用走行経路７５の外側に出ることになるため、旋回の向きとは反対の向きに前輪１３を操舵する補正が入ることになる。このような操舵制御とフィードバック補正とが繰り返されることで、操舵制御が発散し、ロボットトラクタ１０が蛇行するという問題が生じることになる。 That is, unlike forward turning in which the turning direction and the steering direction of the front wheels 13 match, in the case of reverse turning, it is necessary to steer the front wheels 13 in the direction opposite to the turning direction. Therefore, when the reverse turn is started, the front wheel 13 side bulges to the outside of the reverse turn travel path 75, and the position of the GNSS antenna 27 enters the inside of the reverse turn travel path 75, which is the same as the direction of the turn. A correction for steering the front wheel 13 in the direction is included. Then, since the position of the GNSS antenna 27 goes out of the traveling path 75 for reverse turning, the correction for steering the front wheel 13 in the direction opposite to the turning direction is entered. By repeating such steering control and feedback correction, the steering control diverges, causing a problem that the robot tractor 10 meanders.

そこで、本実施形態の自律走行システム１では、予測モデルを用いたモデル予測制御により、所定の制御周期毎に最適な制御量を算出するようにしている。 Therefore, in the autonomous traveling system 1 of the present embodiment, the optimum control amount is calculated for each predetermined control cycle by model prediction control using a prediction model.

具体的には、後進旋回時には、後進旋回用走行経路７５からの制御中心ＣＣの偏差と操舵角の制御量との相関を状態方程式で表した予測モデルに基づき、所定の制御周期毎に、所定の評価関数Ｊを用いて最適な制御量を所定のステップ先まで算出し、第１番目のステップの制御量のみを出力するとともに、制御量に対応する制御中心ＣＣの予測位置と、ＧＮＳＳアンテナ２７等によって検出される制御中心ＣＣの実測位置とに基づいて、予測モデルを補正するように、走行制御装置３０を構成している。以下、ロボットトラクタ１０を後進旋回用走行経路７５に沿って自律走行させる場合のモデル予測制御について詳細に説明する。 Specifically, at the time of reverse turning, the correlation between the deviation of the control center CC from the reverse turning travel path 75 and the control amount of the steering angle is predetermined for each predetermined control cycle based on the prediction model expressed by the state equation. The optimum control amount is calculated up to a predetermined step destination using the evaluation function J of, and only the control amount of the first step is output, the predicted position of the control center CC corresponding to the control amount, and the GNSS antenna 27. The travel control device 30 is configured so as to correct the prediction model based on the actually measured position of the control center CC detected by the above. Hereinafter, the model prediction control in the case where the robot tractor 10 is autonomously traveled along the reverse turning travel path 75 will be described in detail.

〈状態方程式〉
本実施形態では、状態方程式（差分方程式）を下記の（式４）のように定義する。 <Equation of state>
In this embodiment, the equation of state (difference equation) is defined as shown in (Equation 4) below.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

ここで、ｋ（０以上の整数）は予測ステップ数であり、Ａは状態係数ベクトルであり、ｘ［ｋ］は第ｋステップにおけるモデルの状態ベクトルであり、ｂ１は入力係数ベクトルであり、ｕ［ｋ］は第ｋステップにおける入力（制御量）であり、ｂ２は外乱係数ベクトルであり、ｄ［ｋ］は第ｋステップにおける既知外乱である。 Here, k (an integer of 0 or more) is the number of predicted steps, A is the state coefficient vector, x [k] is the state vector of the model in the kth step, and b 1 is the input coefficient vector. u [k] is the input (control amount) in the k-th step, b 2 is the disturbance coefficient vector, and d [k] is the known disturbance in the k-th step.

そうして、上記（式４）から、以下のような状態時系列を考える。 Then, from the above (Equation 4), consider the following state time series.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

以上の状態系列をまとめて、行列で表現すると、下記の（式５）のように表すことができる。なお、（式５）におけるＥは単位行列である。 When the above state series are collectively expressed by a matrix, it can be expressed as (Equation 5) below. Note that E in (Equation 5) is an identity matrix.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

ここで、状態系列ベクトルＸ、入力系列ベクトルＵ、外乱系列ベクトルＤ、行列Ｈ１、行列Ｈ２および行列Ｈ３を、下記の（式６）〜（式１１）のように定義する。 Here, the state sequence vector X, the input sequence vector U, the disturbance sequence vector D, the matrix H 1 , the matrix H 2, and the matrix H 3 are defined as the following (Equation 6) to (Equation 11).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

すると、上記（式５）は、下記の（式１２）のように表すことができ、この（式１２）で表される状態方程式が、下記の評価関数Ｊによる評価対象となる。 Then, the above (Equation 5) can be expressed as the following (Equation 12), and the equation of state represented by this (Equation 12) becomes an evaluation target by the following evaluation function J.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

〈評価関数〉
本実施形態では、評価関数Ｊを下記の（式１３）のように定義する。なお、Ｗ１およびＷ２は重み行列である。 <Evaluation function>
In this embodiment, the evaluation function J is defined as shown in (Equation 13) below. Note that W 1 and W 2 are weight matrices.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

上記（式１３）における１／２は、後の計算に出てくる２を打ち消すために与えられた単なる係数である。それ故、上記（式１３）の評価関数Ｊは、状態系列ベクトルＸの２乗と入力系列ベクトルＵの２乗との和を重み付けして評価しているといえる。 1/2 in the above (Equation 13) is just a coefficient given to cancel the 2 that appears in the later calculation. Therefore, it can be said that the evaluation function J of the above (Equation 13) weights and evaluates the sum of the square of the state series vector X and the square of the input series vector U.

上記（式１３）に上記（式１２）の状態方程式を代入して整理すると、評価関数Ｊを下記の（式１４）のように表すことができる。なお、（式１２）を整理する際に出てくる、ＵＨ２ ＴＷ１Ｈ１ｘ０、ＵＴＨ２ ＴＷ１Ｈ３ＤおよびＤＴＨ１ ＴＷ１Ｈ１ｘ０は、最終的にはスカラーになることから、それぞれｘ０ ＴＨ１ ＴＷ１Ｈ２Ｕ、ＤＴＨ３ ＴＷ１Ｈ２Ｕおよびｘ０ ＴＨ１ ＴＷ１Ｈ１Ｄに変換可能である。 By substituting the equation of state of the above (Equation 12) into the above (Equation 13) and rearranging it, the evaluation function J can be expressed as the following (Equation 14). In addition, UH 2 T W 1 H 1 x 0 , U T H 2 T W 1 H 3 D and D T H 1 T W 1 H 1 x 0 , which appear when (Equation 12) is arranged, are the final. thereof include from becoming scalar can be converted into x 0 T H 1 T W 1 H 2 U, D T H 3 T W 1 H 2 U and x 0 T H 1 T W 1 H 1 D , respectively.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

上記（式１４）に示す評価関数Ｊを、入力系列ベクトルＵで微分すると、下記の（式１５）が得られる。 When the evaluation function J shown in the above (Equation 14) is differentiated by the input series vector U, the following (Equation 15) is obtained.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

ここで、∂(Ｊ(Ｕ))/∂Ｕ＝０となる入力系列ベクトルＵで、評価関数Ｊが最小となることから、∂(Ｊ(Ｕ))/∂Ｕ＝０を解くことで、下記の（式１６）で示す、最適な入力系列ベクトルＵが得られる。 Here, since the evaluation function J is the minimum in the input sequence vector U such that ∂ (J (U)) / ∂U = 0, by solving ∂ (J (U)) / ∂U = 0, The optimum input sequence vector U shown by the following (Equation 16) can be obtained.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

そうして、走行制御装置３０は、例えば、予測サンプリング時間ｄｔ＝０．１（秒）毎に、上記（式１６）に基づき最適な入力（制御量）を５ステップ先まで算出し、第１番目のステップの制御量のみを出力する。それ故、請求項との関係では、予測サンプリング時間ｄｔが、本発明でいうところの「所定の制御周期」に相当し、５ステップが、本発明でいうところの「所定のステップ」に相当する。 Then, for example, the travel control device 30 calculates the optimum input (control amount) up to 5 steps ahead based on the above (Equation 16) every predicted sampling time dt = 0.1 (seconds), and first. Only the control amount of the second step is output. Therefore, in relation to the claims, the predicted sampling time dt corresponds to the "predetermined control cycle" in the present invention, and the five steps correspond to the "predetermined step" in the present invention. ..

〈プラントモデル〉
図７は、時計回りの後進旋回時のプラントモデルを模式的に説明する図であり、図８は、反時計回りの後進旋回時のプラントモデルを模式的に説明する図である。本実施形態では、図７および図８に示すように、後進旋回時のプラントモデルとして、前進時の操舵制御と同様に、２輪車モデルを採用している。 <Plant model>
FIG. 7 is a diagram schematically explaining a plant model in a clockwise reverse turn, and FIG. 8 is a diagram schematically explaining a plant model in a counterclockwise reverse turn. In this embodiment, as shown in FIGS. 7 and 8, a two-wheeled vehicle model is adopted as a plant model at the time of reverse turning, as in the case of steering control at the time of forward movement.

もっとも、後進旋回時のプラントモデルでは、ＧＮＳＳアンテナ２７の位置を基準として制御を行う前進時の操舵制御と異なり、ロボットトラクタ１０の制御中心ＣＣを、後輪１５の車軸における車幅方向の中心位置に設定している。ＧＮＳＳアンテナ２７と後輪１５の車軸の中心位置との位置関係は予め走行制御装置３０に記憶されている。走行制御装置３０は、上述の如く、ＧＮＳＳアンテナ２７、基準局６０およびＧＮＳＳ衛星６５等を用いて、ＧＮＳＳアンテナ２７の現在位置を算出し、かかるＧＮＳＳアンテナ２７の現在位置に基づいて、制御中心ＣＣの現在位置を検出するように構成されている。 However, in the plant model during reverse turning, unlike the steering control during forward control, which is controlled based on the position of the GNSS antenna 27, the control center CC of the robot tractor 10 is located at the center position of the rear wheel 15 in the vehicle width direction. Is set to. The positional relationship between the GNSS antenna 27 and the center position of the axle of the rear wheel 15 is stored in advance in the travel control device 30. As described above, the travel control device 30 calculates the current position of the GNSS antenna 27 using the GNSS antenna 27, the reference station 60, the GNSS satellite 65, and the like, and based on the current position of the GNSS antenna 27, the control center CC It is configured to detect the current position.

このように、制御中心ＣＣをロボットトラクタ１０の後輪１５の車軸における車幅方向の中心位置に設定することから、換言すると、ＧＮＳＳアンテナ２７の仮想位置（制御中心ＣＣ）を、後進旋回時の車両中心に設定することから、蛇行の影響をより一層抑えることができる。 In this way, since the control center CC is set at the center position in the vehicle width direction on the axle of the rear wheel 15 of the robot tractor 10, in other words, the virtual position (control center CC) of the GNSS antenna 27 is set at the time of reverse turning. Since it is set in the center of the vehicle, the influence of meandering can be further suppressed.

なお、請求項との関係では、走行制御装置３０、ＧＮＳＳアンテナ２７、基準局６０およびＧＮＳＳ衛星６５等が、本発明でいうところの「作業車両に設定された制御中心を検出可能な位置検出手段」に相当する。なお、以下では、これらをまとめて「位置検出システム」とも称する。 In relation to the claims, the traveling control device 30, the GNSS antenna 27, the reference station 60, the GNSS satellite 65, and the like are referred to in the present invention as "position detecting means capable of detecting the control center set in the work vehicle". Corresponds to. In the following, these are collectively referred to as a "position detection system".

そうして、本実施形態では、上記（式４）の状態方程式の状態ベクトルｘを、下記の（式１７）のように定義している。 Then, in this embodiment, the state vector x of the state equation of the above (Equation 4) is defined as the following (Equation 17).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

なお、図７および図８に示すように、ｙは、後進旋回用走行経路７５からの制御中心ＣＣの横方向偏差であり、θは、後進旋回用走行経路７５の接線７５’に対する後輪１５のタイヤ角度偏差であり、δは、前輪１３のタイヤ角度である。 As shown in FIGS. 7 and 8, y is the lateral deviation of the control center CC from the reverse turning travel path 75, and θ is the rear wheel 15 with respect to the tangent line 75'of the reverse turning travel path 75. Is the tire angle deviation of, and δ is the tire angle of the front wheel 13.

ここで、時計回りの後進旋回時における、第ｋステップでの横方向偏差ｙ［ｋ］と第ｋ＋１ステップでの横方向偏差ｙ［ｋ＋１］との関係は、図７を参照して、車速Ｖ、第ｋステップでのタイヤ角度偏差θ［ｋ］、および、予測サンプリング時間ｄｔを用いて、下記の（式１８）のように表すことができる。 Here, the relationship between the lateral deviation y [k] in the kth step and the lateral deviation y [k + 1] in the k + 1th step during the clockwise reverse turn is the vehicle speed V with reference to FIG. 7. , The tire angle deviation θ [k] in the kth step, and the predicted sampling time dt can be expressed as the following (Equation 18).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

また、時計回りの後進旋回時における、第ｋステップでのタイヤ角度偏差θ［ｋ］と第ｋ＋１ステップでのタイヤ角度偏差θ［ｋ＋１］との関係は、図７を参照して、車速Ｖ、ホイールベースＬ、第ｋステップでの前輪１３のタイヤ角度δ［ｋ］、第ｋステップでの曲率ｃ［ｋ］、および、予測サンプリング時間ｄｔを用いて、下記の（式１９）のように表すことができる。 Further, the relationship between the tire angle deviation θ [k] in the kth step and the tire angle deviation θ [k + 1] in the k + 1th step during the clockwise reverse turn is as follows. Using the wheel base L, the tire angle δ [k] of the front wheel 13 in the kth step, the curvature c [k] in the kth step, and the predicted sampling time dt, it is expressed as the following (Equation 19). be able to.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

さらに、ステアリングダイナミクスの時定数をτと規定し、第ｋステップでの前輪１３のタイヤ角度の制御量（ステアリング角度）をｕ［ｋ］とすると、第ｋステップでのタイヤ角度δ［ｋ］と第ｋ＋１ステップでのタイヤ角度δ［ｋ＋１］との関係は、図７を参照して、時定数τ、第ｋステップでの制御量ｕ［ｋ］、および、予測サンプリング時間ｄｔを用いて、下記の（式２０）のように表すことができる。 Further, assuming that the time constant of steering dynamics is defined as τ and the control amount (steering angle) of the tire angle of the front wheel 13 in the kth step is u [k], the tire angle δ [k] in the kth step is obtained. The relationship with the tire angle δ [k + 1] in the k + 1st step is described below using the time constant τ, the control amount u [k] in the kth step, and the predicted sampling time dt, with reference to FIG. It can be expressed as (Equation 20) of.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

以上の（式１８）〜（式２０）をまとめて、時計回りの後進旋回時におけるプラントモデルの運動方程式は、下記の（式２１）のように定義される。 Summarizing the above (Equation 18) to (Equation 20), the equation of motion of the plant model at the time of clockwise reverse turning is defined as the following (Equation 21).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

一方、反時計回りの後進旋回時においても、第ｋステップでの横方向偏差ｙ［ｋ］と第ｋ＋１ステップでの横方向偏差ｙ［ｋ＋１］との関係、および、第ｋステップでのタイヤ角度δ［ｋ］と第ｋ＋１ステップでのタイヤ角度δ［ｋ＋１］との関係は、上記（式１８）および（式２０）と同じになる。 On the other hand, even during a counterclockwise reverse turn, the relationship between the lateral deviation y [k] in the kth step and the lateral deviation y [k + 1] in the k + 1 step, and the tire angle in the kth step. The relationship between δ [k] and the tire angle δ [k + 1] in the k + 1th step is the same as in (Equation 18) and (Equation 20) above.

これに対し、反時計回りの後進旋回時における、第ｋステップでのタイヤ角度偏差θ［ｋ］と第ｋ＋１ステップでのタイヤ角度偏差θ［ｋ＋１］との関係は、図８を参照して、下記の（式２２）のように表すことができる。 On the other hand, the relationship between the tire angle deviation θ [k] in the kth step and the tire angle deviation θ [k + 1] in the k + 1th step during the counterclockwise reverse turn is described with reference to FIG. It can be expressed as (Equation 22) below.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

よって、（式１８）、（式２２）および（式２０）をまとめて、反時計回りの後進旋回時におけるプラントモデルの運動方程式は、下記の（式２３）のように定義される。 Therefore, (Equation 18), (Equation 22) and (Equation 20) are put together, and the equation of motion of the plant model at the time of reverse turning counterclockwise is defined as the following (Equation 23).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

これら（式２１）および（式２３）で表されるプラントモデルに上記（式４）の状態方程式を適用する場合には、上記（式４）の状態方程式と上記（式２１）のプラントモデルの運動方程式とを見比べれば分かるように、状態方程式における状態係数ベクトルＡ、入力係数ベクトルｂ１および外乱係数ベクトルｂ２は、それぞれ下記の（式２４）、（式２５）および（式２６）で規定される。 When the state equation of the above (Equation 4) is applied to the plant models represented by these (Equation 21) and (Equation 23), the state equation of the above (Equation 4) and the plant model of the above (Equation 21) are used. As can be seen by comparing with the equation of motion, the state coefficient vector A, the input coefficient vector b 1 and the disturbance coefficient vector b 2 in the state equation are expressed in the following (Equation 24), (Equation 25) and (Equation 26), respectively. It is stipulated.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

これら状態係数ベクトルＡ、入力係数ベクトルｂ１および外乱係数ベクトルｂ２を、上記（式９）〜（式１１）に代入することで、これらを要素とする行列Ｈ１、行列Ｈ２および行列Ｈ３を算出することができる。そうして、これら行列Ｈ１、行列Ｈ２および行列Ｈ３を上記（式１２）に代入したものが、本実施形態の予測モデルとなる。 By substituting the state coefficient vector A, the input coefficient vector b 1 and the disturbance coefficient vector b 2 into the above (Equation 9) to (Equation 11), the matrix H 1 , the matrix H 2 and the matrix H having these as elements are substituted. 3 can be calculated. Then, the matrix H 1 , the matrix H 2, and the matrix H 3 are substituted into the above (Equation 12), which is the prediction model of the present embodiment.

また、重み行列Ｗ１および重み行列Ｗ２は、適宜設定されることから、上記（式１６）に基づいて、最適な制御量を算出することが可能となる。 Further, since the weight matrix W 1 and the weight matrix W 2 are appropriately set, it is possible to calculate the optimum control amount based on the above (Equation 16).

〈モデル予測制御〉
次に、時計回りの後進旋回を例として、上記予測モデルおよび評価関数Ｊを用いたモデル予測制御について説明する。なお、図９は、モデル予測制御の概念を模式的に説明する図である。また、各制御周期は、予測サンプリング時間ｄｔ＝０．１である。 <Model prediction control>
Next, the model prediction control using the prediction model and the evaluation function J will be described by taking a clockwise reverse turn as an example. Note that FIG. 9 is a diagram schematically explaining the concept of model prediction control. Further, each control cycle has a predicted sampling time dt = 0.1.

≪第１制御周期≫
先ず、本実施形態のモデル予測制御は、図６に示すように、直線状走行経路７１ａに沿って前進直進してきたロボットトラクタ１０の制御中心ＣＣが、圃場３のコーナー近傍の枕地５に設定された制御開始位置ＳＰに到達したことが、位置検出システムによって検出されたときに開始される。これにより、ロボットトラクタ１０が直線経路７５ａに沿って後進し始める。 << 1st control cycle >>
First, in the model prediction control of the present embodiment, as shown in FIG. 6, the control center CC of the robot tractor 10 traveling straight forward along the linear traveling path 71a is set in the headland 5 near the corner of the field 3. It is started when the position detection system detects that the control start position SP has been reached. As a result, the robot tractor 10 starts to move backward along the straight path 75a.

そうして、本実施形態のモデル予測制御では、図９の（Ａ）に示すように、位置検出システム等によって検出されたプラントモデルの毎ステップの観測値ｘ０を、上記（式１２）の予測モデルに代入して、上記（式１６）から最適な入力系列を算出する。 Then, in the model prediction control of the present embodiment, as shown in FIG. 9A, the observed value x 0 of each step of the plant model detected by the position detection system or the like is set to the above (Equation 12). Substituting into the prediction model, the optimum input sequence is calculated from the above (Equation 16).

具体的には、後進旋回開始時（ｋ＝０）における、制御中心ＣＣの横方向偏差ｙ０は、位置検出システムによって検出されたロボットトラクタ１０の現在位置情報から求めることができる。また、後進旋回開始時（ｋ＝０）における、タイヤ角度偏差θ０は、ロボットトラクタ１０の位置変化情報から求めることができる。なお、タイヤ角度偏差θ０は、方位センサ（図示せず）で求めてもよい。さらに、後進旋回開始時（ｋ＝０）における、前輪１３のタイヤ角度δ０は、舵角センサ４３の検出結果から求めることができる。よって、プラントモデルの毎ステップの観測値であるｘ０＝［ｙ０ θ０ δ０］Ｔを算出することができる。 Specifically, the reverse turning start at (k = 0), lateral deviation y 0 of the control center CC may be determined from the current position information of the robot tractor 10 detected by the position detection system. Further, the tire angle deviation θ 0 at the start of reverse turning (k = 0) can be obtained from the position change information of the robot tractor 10. The tire angle deviation θ 0 may be obtained by an orientation sensor (not shown). Further, the tire angle δ 0 of the front wheels 13 at the start of reverse turning (k = 0) can be obtained from the detection result of the steering angle sensor 43. Therefore, it is possible to calculate x 0 = [y 0 θ 0 δ 0 ] T , which is the observed value at each step of the plant model.

また、外乱系列ベクトルＤ＝［ｄ［１］ ｄ［１］ ｄ［２］…ｄ［Ｎ−１］］Ｔは、後進旋回用走行経路７５が円弧であり、曲率半径（旋回半径Ｒ）が一定であれば、ｃ［ｋ］＝１/Ｒなので一定となる。 Further, in the disturbance series vector D = [d [1] d [1] d [2] ... d [N-1]] T , the traveling path 75 for reverse turning is an arc, and the radius of curvature (turning radius R) is If it is constant, it is constant because c [k] = 1 / R.

これらにより、上記（式１６）から、５ステップ分の（０．５秒先までの）入力系列ベクトルＵ＝［ｕ［１］ ｕ［２］ ｕ［３］ ｕ［４］ ｕ［５］］Ｔを算出することができる。もっとも、走行制御装置３０は、算出した第１〜第５ステップのうち第１番目のステップの制御量ｕ［１］（ステアリング角度（操舵角））のみをステアリングＥＣＵ３５へ出力し、ステアリングＥＣＵ３５は制御量ｕ［１］に基づいて前輪１３を制御する。それ故、請求項との関係では、走行制御装置３０が、本発明でいうところの「前輪の操舵角の制御量を演算して出力する演算手段」に相当し、ステアリングＥＣＵ３５が、本発明でいうところの「演算手段によって出力された制御量に基づいて前輪を制御する操舵手段」に相当する。 As a result, from the above (Equation 16), the input sequence vector U = [u [1] u [2] u [3] u [4] u [5] for 5 steps (up to 0.5 seconds ahead)]. T can be calculated. However, the travel control device 30 outputs only the control amount u [1] (steering angle (steering angle)) of the first step out of the calculated first to fifth steps to the steering ECU 35, and the steering ECU 35 controls. The front wheel 13 is controlled based on the amount u [1]. Therefore, in relation to the claims, the travel control device 30 corresponds to the "calculation means for calculating and outputting the control amount of the steering angle of the front wheels" in the present invention, and the steering ECU 35 is the present invention. It corresponds to the so-called "steering means for controlling the front wheels based on the control amount output by the calculation means".

なお、位置検出システムによって検出された制御中心ＣＣの現在位置を、図９の（Ａ）に示すような毎ステップの観測値として用いるのは、第１制御周期だけである。 It should be noted that the current position of the control center CC detected by the position detection system is used only in the first control cycle as an observation value at each step as shown in FIG. 9A.

≪第２制御周期以降≫
第２制御周期では、走行制御装置３０は、制御量に対応する制御中心ＣＣの予測位置と、位置検出システムによって検出された制御中心ＣＣの実測位置とに基づいて、予測モデルを補正する。より詳しくは、走行制御装置３０は、制御量ｕ［１］に基づいて前輪１３が操舵された後に、位置検出システムによって検出された制御中心ＣＣの現在位置と、制御量ｕ［１］に対応する制御中心ＣＣの予測位置との誤差を、図９の（Ｂ）に示すように、外乱系列ベクトルＤ＝［ｄ［１］ ｄ［２］ ｄ［３］ ｄ［４］ ｄ［５］］Ｔとして予測モデルに反映させて、５ステップ分の入力系列ベクトルＵ＝［ｕ［２］ ｕ［３］ ｕ［４］ ｕ［５］ ｕ［６］］Ｔを算出する。そうして、走行制御装置３０は、算出した第２〜第５ステップのうち第１番目のステップの制御量ｕ［２］のみをステアリングＥＣＵ３５へ出力し、ステアリングＥＣＵ３５は制御量ｕ［２］に基づいて前輪１３を制御する。 ≪After the second control cycle≫
In the second control cycle, the travel control device 30 corrects the prediction model based on the predicted position of the control center CC corresponding to the controlled amount and the actually measured position of the control center CC detected by the position detection system. More specifically, the travel control device 30 corresponds to the current position of the control center CC detected by the position detection system and the control amount u [1] after the front wheels 13 are steered based on the control amount u [1]. As shown in FIG. 9B, the error from the predicted position of the control center CC to be performed is the disturbance sequence vector D = [d [1] d [2] d [3] d [4] d [5]]. Reflected as T in the prediction model, the input sequence vector U = [u [2] u [3] u [4] u [5] u [6]] T for 5 steps is calculated. Then, the travel control device 30 outputs only the control amount u [2] of the first step out of the calculated second to fifth steps to the steering ECU 35, and the steering ECU 35 outputs the control amount u [2] to the control amount u [2]. The front wheel 13 is controlled based on the control.

同様に、第３制御周期では、外乱系列ベクトルＤ＝［ｄ［２］ ｄ［３］ ｄ［４］ ｕ［５］ ｕ［６］］Ｔとして予測モデルに反映させて、５ステップ分の入力系列ベクトルＵ＝［ｕ［３］ ｕ［４］ ｕ［５］ ｕ［６］ ｕ［７］］Ｔを算出し、制御量ｕ［３］のみをステアリングＥＣＵ３５へ出力する。以後、このような制御を継続して行うことで、ロボットトラクタ１０を後進旋回用走行経路７５に沿って走行させる。 Similarly, in the third control cycle, the disturbance sequence vector D = [d [2] d [3] d [4] u [5] u [6]] T is reflected in the prediction model and input for 5 steps. The series vector U = [u [3] u [4] u [5] u [6] u [7]] T is calculated, and only the control amount u [3] is output to the steering ECU 35. After that, by continuously performing such control, the robot tractor 10 is made to travel along the reverse turning travel path 75.

このように、本実施形態によれば、予測モデルに基づき０．１（秒）毎に、最適な制御量を５ステップ先まで算出することから、換言すると、５ステップ先を予測した上で最適な制御量を算出することから、制御中心ＣＣの予測位置と実測位置とに基づいて、予測モデルをフィードバック補正する際に、操舵制御が発散するのを抑えることができる。つまり、ロボットトラクタ１０の状態を０．５秒先まで予測した上で、最適な制御量を算出することから、制御中心ＣＣの実測位置とのずれが予測の範囲内であれば、蛇行を生じるような制御量が出力されるのを抑えることができる。したがって、前輪１３が操舵輪であるロボットトラクタ１０を自律走行で後進旋回させる場合にも、ロボットトラクタ１０が蛇行するのを抑えることができる。 As described above, according to the present embodiment, the optimum control amount is calculated up to 5 steps ahead every 0.1 (seconds) based on the prediction model. In other words, it is optimal after predicting 5 steps ahead. Since a large amount of control is calculated, it is possible to suppress divergence of steering control when feedback-correcting the prediction model based on the predicted position and the actually measured position of the control center CC. That is, since the optimum control amount is calculated after predicting the state of the robot tractor 10 up to 0.5 seconds ahead, meandering occurs if the deviation from the measured position of the control center CC is within the prediction range. It is possible to suppress the output of such a control amount. Therefore, even when the robot tractor 10 whose front wheel 13 is a steering wheel is autonomously turned backward, it is possible to suppress the robot tractor 10 from meandering.

〈制御タイミング〉
図１０は、後進直進から後進旋回に切り替える場合、および、後進旋回から後進直進に切り替える場合における、曲率ｃの変化を模式的に説明する図である。上述の如く、前進直進してきたロボットトラクタ１０をαターンさせる場合には、ロボットトラクタ１０を前進直進からいきなり後進旋回させる訳ではなく、直線経路７５ａに沿った後進直進を経てから、円弧経路７５ｂに沿った後進旋回を開始する。このように後進直進から後進旋回へ切り替える場合には、図１０に示すように、曲率ｃが０から１／Ｒへ急激に変化するが、電動パワーステアリング３７にはダイナミクス（動的特性）があるため、不可避的に応答遅れが生じてしまい、旋回のタイミングが遅れることになる。 <Control timing>
FIG. 10 is a diagram schematically illustrating a change in curvature c when switching from reverse straight to reverse turn and when switching from reverse turn to reverse straight. As described above, when the robot tractor 10 that has traveled straight forward is made to make an α-turn, the robot tractor 10 is not suddenly turned backward from straight forward, but goes straight backward along the straight path 75a and then goes straight to the arc path 75b. Start a reverse turn along. When switching from reverse straight to reverse turning in this way, as shown in FIG. 10, the curvature c suddenly changes from 0 to 1 / R, but the electric power steering 37 has dynamics (dynamic characteristics). Therefore, the response is inevitably delayed, and the turning timing is delayed.

かかる応答遅れを抑えるために、制御量ｕ［ｋ］を大きくすると、実際の操舵角が大きくオーバーシュートしてしまうおそれがある。なお、このような問題は、円弧経路７５ｂに沿った後進旋回から前進直進または直線経路７５ｃに沿った後進直進へ切り替える場合にも生じ得る。 If the control amount u [k] is increased in order to suppress such a response delay, the actual steering angle may be significantly overshooted. It should be noted that such a problem may also occur when switching from a reverse turn along the arc path 75b to a forward straight line or a reverse straight line along the straight path 75c.

そこで、本実施形態の自律走行システム１では、後進直進から後進旋回へ切り替える場合、または、後進旋回から直進へ切り替える場合には、後進旋回用走行経路７５における切替え予定位置に到達する前に、切替え後の制御量を出力するように走行制御装置３０を構成している。以下、このような制御について詳細に説明する。 Therefore, in the autonomous traveling system 1 of the present embodiment, when switching from reverse straight forward to reverse turn, or when switching from reverse turn to straight forward, switching is performed before reaching the planned switching position in the reverse turn travel path 75. The travel control device 30 is configured to output the later control amount. Hereinafter, such control will be described in detail.

≪後進直進から後進旋回へ切り替える場合≫
先ず、直線経路７５ａの終点Ｅ１（切替え予定位置）では、曲率ｃ＝１／Ｒとなることが好ましい。また、仮にステップ状に曲率ｃを増加させても電動パワーステアリング３７は追従することができないため、終点Ｅ１に到達するまでに曲率ｃを滑らかに増加させるのが好ましい。これらを考慮すると、下記の（式２７）で表される、図１１に示すようなグラフを描くことができる。 ≪When switching from reverse straight to reverse turn≫
First, at the end point E1 (planned switching position) of the linear path 75a, it is preferable that the curvature c = 1 / R. Further, even if the curvature c is increased stepwise, the electric power steering 37 cannot follow, so it is preferable to smoothly increase the curvature c by the time the end point E1 is reached. Considering these, it is possible to draw a graph as shown in FIG. 11 represented by the following (Equation 27).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

なお、（式２７）において、ＡＥＤは、直線経路７５ａ上での終点Ｅ１（＝０）までの距離であり、また、ＸＰ１は、直線経路７５ａ上において曲率ｃの増加を開始する位置であり、どこから曲率ｃを増加させるかに応じて適宜設定される値である。 In (Equation 27), AED is the distance to the end point E1 (= 0) on the straight path 75a, and XP1 is the position where the curvature c starts to increase on the straight path 75a. It is a value that is appropriately set depending on where the curvature c is to be increased.

ここで、速度の横方向成分は微小であると考えて、ｄ（ＡＥＤ）／ｄｔ＝車速Ｖとすると、（式２７）における傾きの時間変化は、下記の（式２８）で表される。 Here, assuming that the lateral component of the speed is minute and d (AED) / dt = vehicle speed V, the time change of the inclination in (Equation 27) is expressed by the following (Equation 28).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

これを予測サンプリング時間ｄｔで離散化（オイラー近似）すると、第ｋ＋１ステップでの曲率ｃ［ｋ＋１］と、第ｋステップでの曲率ｃ［ｋ］との関係は、下記の（式２９）で表される。 When this is discretized by the predicted sampling time dt (Euler approximation), the relationship between the curvature c [k + 1] in the k + 1 step and the curvature c [k] in the kth step is shown in the following (Equation 29). Will be done.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

そうして、初期値ｃ［０］を下記の（式３０）のように定め、上記（式２９）を用いて予測区間を求める。ただし、曲率ｃ［ｋ］は１／Ｒで飽和させる。 Then, the initial value c [0] is set as shown in (Equation 30) below, and the prediction interval is obtained using the above (Equation 29). However, the curvature c [k] is saturated at 1 / R.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

≪後進旋回から直進へ切り替える場合≫
円弧経路７５ｂに沿った後進旋回が終わるまで同じ曲率１／Ｒで旋回し続けると、円弧経路７５ｂの終点Ｅ２から惰性で進むときにロボットトラクタ１０が切れ込み過ぎてしまうおそれがある。 ≪When switching from reverse turning to straight ahead≫
If the robot continues to turn with the same curvature 1 / R until the reverse turn along the arc path 75b is completed, the robot tractor 10 may be cut too much when coasting from the end point E2 of the arc path 75b.

それ故、後進旋回から直進へ切り替える場合には、円弧経路７５ｂの終点Ｅ２（切替え予定位置）では、曲率ｃ＝０となることが好ましい。また、仮にステップ状に曲率ｃを減少させても電動パワーステアリング３７は追従することができないため、終点Ｅ２に到達するまでに曲率ｃを滑らかに減少させるのが好ましい。これらを考慮すると、下記の（式３１）で表される、図１２に示すようなグラフを描くことができる。 Therefore, when switching from reverse turning to straight traveling, it is preferable that the curvature c = 0 at the end point E2 (planned switching position) of the arc path 75b. Further, even if the curvature c is reduced stepwise, the electric power steering 37 cannot follow, so it is preferable to smoothly reduce the curvature c by the time the end point E2 is reached. Considering these, a graph as shown in FIG. 12 can be drawn, which is represented by the following (Equation 31).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

なお、（式３１）において、ＡＥＤは、円弧経路７５ｂ上での終点Ｅ２（＝０）までの距離であり、また、ＸＰ２は、円弧経路７５ｂ上において曲率ｃの減少を開始する位置であり、どこから曲率ｃを減少させるかに応じて適宜設定される値である。 In (Equation 31), AED is the distance to the end point E2 (= 0) on the arc path 75b, and XP2 is the position on the arc path 75b where the curvature c starts to decrease. It is a value that is appropriately set depending on where the curvature c is reduced.

ここで、ｄ（ＡＥＤ）／ｄｔ＝車速Ｖとすると、（式３１）における傾きの時間変化は、下記の（式３２）で表される。 Here, assuming that d (AED) / dt = vehicle speed V, the time change of the inclination in (Equation 31) is expressed by the following (Equation 32).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

これを予測サンプリング時間ｄｔで離散化すると、第ｋ＋１ステップでの曲率ｃ［ｋ＋１］と、第ｋステップでの曲率ｃ［ｋ］との関係は、下記の（式３３）で表される。 When this is discretized by the predicted sampling time dt, the relationship between the curvature c [k + 1] in the k + 1th step and the curvature c [k] in the kth step is expressed by the following (Equation 33).

Figure 2021189909
Figure 2021189909

そうして、初期値ｃ［０］を下記の（式３４）のように定め、上記（式３３）を用いて予測区間を求める。ただし、曲率ｃ［ｋ］は０で飽和させる。 Then, the initial value c [0] is set as shown in (Equation 34) below, and the prediction interval is obtained using the above (Equation 33). However, the curvature c [k] is saturated at 0.

Figure 2021189909
Figure 2021189909

以上の操作を施すことで、図１２に示すように、後進直進から後進旋回へ切り替える場合には、終点Ｅ１よりも手前で、また、後進旋回から直進へ切り替える場合には、終点Ｅ２よりも手前で、走行制御装置３０が、先を見越して早めに切替え後の制御量を出力することで、オーバーシュートの発生を抑えつつ、操舵手段のダイナミクスに起因する遅れを抑えることができる。 By performing the above operation, as shown in FIG. 12, when switching from reverse straight to reverse turn, it is before the end point E1, and when switching from reverse turn to straight, it is before end point E2. Therefore, the travel control device 30 proactively outputs the control amount after switching early, so that it is possible to suppress the occurrence of overshoot and the delay caused by the dynamics of the steering means.

（その他の実施形態）
本発明は、実施形態に限定されず、その精神又は主要な特徴から逸脱することなく他の色々な形で実施することができる。 (Other embodiments)
The present invention is not limited to embodiments and can be practiced in various other forms without departing from its spirit or key features.

上記実施形態では、トラクタに本発明を適用したが、これに限らず、例えば、田植機、コンバイン、土木・建築作業装置、除雪車等に本発明を適用してもよい。 In the above embodiment, the present invention is applied to a tractor, but the present invention is not limited to this, and the present invention may be applied to, for example, a rice transplanter, a combine, a civil engineering / building work device, a snowplow, and the like.

また、上記実施形態では、衛星測位システムを用いた測位方法としてＲＴＫを採用したが、これに限らず、例えば、ＤＧＰＳ（Differential GPS）や、基準点を用いない単独測位を採用してもよい。 Further, in the above embodiment, RTK is adopted as a positioning method using a satellite positioning system, but the present invention is not limited to this, and for example, DGPS (Differential GPS) or independent positioning without using a reference point may be adopted.

さらに、上記実施形態では、前進については前方注視方式を採用したが、これに限らず、前進についてもモデル予測制御を採用するようにしてもよい。 Further, in the above embodiment, the forward gaze method is adopted for the forward movement, but the present invention is not limited to this, and the model prediction control may be adopted for the forward movement.

このように、上述の実施形態はあらゆる点で単なる例示に過ぎず、限定的に解釈してはならない。さらに、特許請求の範囲の均等範囲に属する変形や変更は、全て本発明の範囲内のものである。 Thus, the above embodiments are merely exemplary in all respects and should not be construed in a limited way. Further, all modifications and modifications belonging to the equivalent scope of the claims are within the scope of the present invention.

本発明によると、前輪が操舵輪である作業車両を、自律走行で後進旋回させる場合に、作業車両が蛇行するのを抑えることができるので、作業車両の自律走行システムに適用して極めて有益である。 According to the present invention, when a work vehicle whose front wheel is a steering wheel is turned backward by autonomous driving, it is possible to suppress meandering of the work vehicle, which is extremely useful in application to an autonomous driving system of a work vehicle. be.

１ 自律走行システム
１０ ロボットトラクタ（作業車両）
１３ 前輪
１５ 後輪
２７ ＧＮＳＳアンテナ（位置検出手段）
３０ 走行制御装置（演算手段）（位置検出手段）
３５ ステアリングＥＣＵ（操舵手段）
５１ａ 走行経路生成部（経路生成手段）
６０ 基準局（位置検出手段）
６５ ＧＮＳＳ衛星（位置検出手段）
７５ 後進旋回用走行経路
ＣＣ 制御中心
Ｅ２ 終点（切替え予定位置）
Ｅ１ 終点（切替え予定位置）
ｕ［ｋ］ ステアリング角度（操舵角） 1 Autonomous driving system 10 Robot tractor (working vehicle)
13 Front wheels 15 Rear wheels 27 GNSS antenna (position detection means)
30 Travel control device (calculation means) (position detection means)
35 Steering ECU (steering means)
51a Travel route generation unit (route generation means)
60 Reference station (position detection means)
65 GNSS satellite (position detection means)
75 Travel path for reverse turning CC Control center E2 End point (planned switching position)
E1 end point (planned switching position)
u [k] Steering angle (steering angle)

Claims (3)

前輪が操舵輪である作業車両を自律走行させる作業車両の自律走行システムであって、
上記作業車両が走行する目標となる走行経路を生成する経路生成手段と、
上記作業車両に設定された制御中心の位置を検出可能な位置検出手段と、
上記前輪の操舵角の制御量を演算して出力する演算手段と、
上記演算手段によって出力された制御量に基づいて前輪を制御する操舵手段と、を備え、
上記演算手段は、後進旋回時には、上記走行経路からの上記制御中心の偏差と上記操舵角の制御量との相関を状態方程式で表した予測モデルに基づき、所定の制御周期毎に、所定の評価関数を用いて最適な制御量を所定のステップ先まで算出し、第１番目のステップの制御量のみを出力するとともに、当該制御量に対応する上記制御中心の予測位置と、上記位置検出手段によって検出された当該制御中心の実測位置とに基づいて、当該予測モデルを補正するように構成されていることを特徴とする作業車両の自律走行システム。 It is an autonomous driving system of a work vehicle that autonomously travels a work vehicle whose front wheel is a steering wheel.
A route generation means for generating a target travel route on which the work vehicle travels, and
A position detecting means capable of detecting the position of the control center set on the work vehicle, and
A calculation means that calculates and outputs the control amount of the steering angle of the front wheels, and
A steering means for controlling the front wheels based on the control amount output by the above calculation means is provided.
The calculation means performs a predetermined evaluation for each predetermined control cycle based on a prediction model in which the correlation between the deviation of the control center from the travel path and the control amount of the steering angle is expressed by a state equation at the time of reverse turning. The optimum control amount is calculated up to a predetermined step destination using a function, and only the control amount of the first step is output, and the predicted position of the control center corresponding to the control amount and the position detection means are used. An autonomous travel system for a work vehicle, characterized in that it is configured to correct the prediction model based on the detected measured position of the control center. 上記請求項１に記載の作業車両の自律走行システムにおいて、
上記制御中心は、上記作業車両の後輪の車軸における車幅方向の中心位置に設定されており、
上記位置検出手段は、上記作業車両に設けられたＧＮＳＳアンテナの現在位置に基づいて、上記制御中心の現在位置を検出するように構成されていることを特徴とする作業車両の自律走行システム。 In the autonomous traveling system of the work vehicle according to claim 1,
The control center is set at the center position in the vehicle width direction on the axle of the rear wheel of the work vehicle.
The position detecting means is an autonomous traveling system for a work vehicle, characterized in that it is configured to detect the current position of the control center based on the current position of the GNSS antenna provided on the work vehicle. 上記請求項１または２に記載の作業車両の自律走行システムにおいて、
上記演算手段は、後進直進から後進旋回へ切り替える場合、または、後進旋回から直進へ切り替える場合には、上記走行経路における切替え予定位置に到達する前に、切替え後の制御量を出力するように構成されていることを特徴とする作業車両の自律走行システム。 In the autonomous traveling system of the work vehicle according to claim 1 or 2,
The calculation means is configured to output the control amount after switching before reaching the planned switching position in the travel route when switching from reverse straight to reverse turn or from reverse turn to straight. An autonomous driving system for work vehicles, characterized by being
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