JP2022070534A - 計測管理システム - Google Patents

Abstract

【課題】手間をかけることなくメンテナンスを実施できるようにした計測管理システムを提供する。【解決手段】ハウス管理システムは、ハウスの中で栽培される作物の栽培状態や当該栽培に関する作業状況を管理する。計測管理システムは、収穫ロボットシステムが走行するレール８、９の管理を行う。収穫ロボットシステムの電動台車がレール８、９に沿って走行しながらローラ３３、３４がレール８、９の外側に沿って回転することでレール８、９を認識する。この認識に基づいてレール８、９の幅又は傾き等のパラメータを計測し、パラメータをサーバに計時的に記録する。【選択図】図５

Description

本発明は、レールに関するパラメータを計測する計測管理システムに関する。

従来、農業分野においては、人が耕運機などの農作業支援装置を用いて各種作業を行ってきたが、近年、農業分野への企業等の参入により様々な技術が農業分野に導入されてきており、出願人は、果菜類の自動収穫装置を提案している（例えば、特許文献１参照）。

大規模なハウス栽培では、作物の周辺にレールを設置し、車輪を設けた高所作業車や収穫ロボットシステムをレール上に走行させることで作物を効率良く収穫できるようにしている。しかし、経年劣化に伴い、レールやレールが敷設された土台が変形すると、レールの幅を一定に保てなくなり、収穫ロボットシステムが脱輪することで転倒する虞がある。また、レールが長手方向に撓むと、レールが傾斜してしまい、収穫ロボットシステムがレール上で勝手に動き出す虞がある。

従来より、定期的にゲージやメジャーなど水準器を用いてレール幅、傾き等を手動測定してメンテナンスを実施している。しかし、大規模なハウスに敷設されたレールを全て測定するのに工数を要し、メンテナンス作業に必要な時間やメンテナンス間隔が長くなってしまう。また、手動計測する場合、過去に遡ってデータを比較しようとすると、さらに工数を要する。

メンテナンスを手作業により短期間で行う場合、時間が限られているためレールの各種パラメータが基準値を満たしているか否かを判定することに留まってしまう。パラメータが基準値に収まっていた場合には、破損を検出することが難しく、劣化を予期することが難しい。

特開２０１９－３７２１４号公報

本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、その目的は、手間をかけることなくメンテナンスを実施できるようにした計測管理システムを提供することにある。

請求項１記載の発明は、ハウスの中で栽培される作物の栽培状態や当該栽培に関する作業状況を管理するハウス管理システムの一環として収穫ロボットシステムが走行するレールに関するパラメータを計測する計測管理システムを対象としている。

請求項１記載の発明によれば、認識部は、走行部により走行しながらレールを認識する。計測部は、認識部による認識に基づいてレールの幅又は傾き等の当該レールに関するパラメータを計測し、記録部は、計測部の計測結果を計時的に記録する。このとき作業指示が入力されるとレールに関するパラメータを計測・記録するため、手間をかけることなくメンテナンスを実施できる。

第１実施形態についてハウス管理システムの構成例を示すブロック図 ハウスの中の作物栽培領域を模式的に示す図 作物栽培領域及びレール設置状態を模式的に示す図 収穫ロボットシステムの構成例を模式的に示す図 レール間の幅を測定するための構造を模式的に示す図 測定したレール間幅の計時変化を示す図のその１ 測定したレール間幅の計時変化を示す図のその２ 第２実施形態について示すレール間幅の測定方法の説明図 第３実施形態について示すレール間の幅の測定方法の説明図 第４実施形態について示すロール方向の傾き測定方法の説明図 第５実施形態について示すピッチ方向の傾き測定方法の説明図 第６実施形態について示すピッチ方向の傾き測定方法の説明図 第７実施形態について示す蛇行ゆらぎの計測方法の説明図

以下、幾つかの実施形態を説明する。以下の実施形態中では、各実施形態間で同一機能又は類似機能を備えた部分に同一符号又は類似符号を付して説明を行い、第２実施形態以降においては、同一機能又は類似機能を備えた部分の説明を必要に応じて省略する。

（第１実施形態）
第１実施形態について図１から図７を参照して説明する。まずハウス管理システム１の基本的構成を説明する。図１に例示したように、ハウス管理システム１は、ロボット運行管理システム２１、収穫管理システム２２、及びレール計測管理システム２３を備える。

ロボット運行管理システム２１は、無線通信ネットワークを通じて収穫ロボットシステム１０のコントローラ１４（後述参照）と通信接続されており、収穫ロボットシステム１０を遠隔操作する。収穫ロボットシステム１０は、作物２の収穫のため収穫レーン内を自律的に移動することができる。ロボット運行管理システム２１は、オペレータ２０により作業指示されることで当該作業指示内容に基づいて収穫ロボットシステム１０の運行管理を行う。

収穫管理システム２２は作物２の収穫個数等を管理するシステムである。ロボット運行管理システム２１は、オペレータ２０の作業指示に基づいて収穫ロボットシステム１０の運行管理を行うシステムである。例えば、収穫ロボットシステム１０が、作物２の収穫作業指示を入力すると、自律的に走行しながら栽培領域Ａから作物２を収穫する。収穫ロボットシステム１０は、栽培領域Ａから収穫した作物２の個数の情報をロボット運行管理システム２１を通じて収穫管理システム２２に送信する。レール計測管理システム２３は、ロボット運行管理システム２１と連携動作し、収穫レーンを構成するレール８、９の保守、点検を行うシステムであるが、この詳細は後述する。

図２はハウス管理システム１の一部構成を示しており、例えば作物２の栽培領域Ａを示している。ハウス管理システム１は、例えばハウスの中でハイワイヤー方式を採用して作物２を自動的に栽培し、作物２の栽培状態や当該栽培に関する作業状況を管理するシステムである。作物２は、例えば大玉トマトやミニトマトなどを挙げることができるが、その他の野菜、果物などでも良い。

図２に示すように、一般に、ハウス栽培では、ハウスの中に培養土を配合した土壌３を例えば直線状の所定領域に配設すると共に、当該所定領域に設けられた土壌３に作物２の苗を離間して並べて育てる。近年では土壌３に代えて養液が用いられることもある。ハイワイヤー方式では、ビニールハウスの中で一列の苗の上方に沿って直線上に延伸ワイヤ４を固定すると共に、当該延伸ワイヤ４に吊り下げられた誘引ワイヤ５により主茎６を引き上げながら苗を育てる。

このとき、一列に離間して並べられた主茎６にそれぞれ誘引ワイヤ５のロックを固定し、主茎６を土壌３の上方に直線状に引き上げ、誘引ワイヤ５に主茎６を吊り下げた状態で主茎６の成長に合わせて誘引ワイヤ５のロックを上に移動させる。

作物２が主茎６に熟すことで収穫可能になる。また、さらに作物２を収穫しながら主茎６の先端が延伸ワイヤ４まで達すると、誘引ワイヤ５をスライドさせることで主茎６の成長に合わせて作物２の高さを調整できる。このハウス管理システム１においては、成長した作物２が例えば９００～１２００ｍｍの所定の高さ範囲Ｈに位置するように調整される。これにより、主茎６を引き上げて収穫可能な作物２の高さを調整できる。

図３は、ハウス管理システム１を構成するレール８、９の敷設状態を概略的に示している。作物２の収穫作業を効率的に行うため、土壌３の脇にはレール８、９が敷設されており、レール８、９は、多数の土台７により支持されている。レール８、９は、それぞれ鋼材を成型した管状のパイプを溶接により長尺に連結して構成される。レール８、９を構成するパイプの内側には温水が流されておりハウスの内部を温めている。収穫ロボットシステム１０が、これらの２本のレール８、９の上を走行しつつ土壌３の上の作物２を収穫する。

以下、収穫ロボットシステム１０の構成例を説明する。図４に構成を模式的に示したように、収穫ロボットシステム１０は、電源１１、走行部としての電動台車１２、収穫ロボット１３、及びコントローラ１４を備える。

電動台車１２、収穫ロボット１３、及びコントローラ１４には電源１１が供給されている。コントローラ１４は、電動台車１２、及び収穫ロボット１３を制御するために設けられる制御回路であり、図示しないがＣＰＵ及び非遷移的実体的記録媒体としてのメモリを備える。コントローラ１４は、ＣＰＵがメモリに記憶されたプログラムを実行することで各種一連の制御を実行する。電動台車１２は、土壌３に沿って収穫用に敷設されたレール８、９の上を走行可能な車輪１５を備え、コントローラ１４の制御に応じて自律走行可能な電動作業車により構成される。車輪１５は、前輪１５ａ、中間輪１５ｂ及び後輪１５ｃによる６輪により構成され、中間輪１５ｂが駆動輪であり、前輪１５ａ及び後輪１５ｃは従動輪である。

収穫ロボット１３は、電動台車１２に搭載されている。収穫ロボット１３は、支柱１６に備え付けられた複数軸のアームを連結してなるマニピュレータ１７、マニピュレータ１７の先端に取り付けられたエンドエフェクタ１８、及び作物認識装置１９を備える。エンドエフェクタ１８は、作物２を収穫して保持する収穫保持機構を備える。収穫保持機構の構成は従来と同様であるため説明を省略する。作物認識装置１９は、収穫ロボット１３の一部にステー１９ａを介して取付けられている。

作物認識装置１９は、１の通常のカメラ、ステレオカメラ、ＴｏＦ（Time of Flight）カメラ、ストラクチャードライトスキャナ等により外部の所定範囲に視野を設けることで作物２を認識可能にする装置である。

コントローラ１４は、作物認識装置１９により認識された作物２を目標としてマニピュレータ１７を操作制御し、さらにエンドエフェクタ１８を操作制御することで作物２を収穫する。作物認識装置１９は、他の場所、例えば収穫ロボット１３のマニピュレータ１７に取り付けられていても良い。コントローラ１４は、エンドエフェクタ１８により収穫された作物２を、搬送装置又はビニールハウスに設置されたベルトコンベヤ等に運ぶことで収穫完了となる。

以下、レール計測管理システム２５による保守、点検内容を詳細説明する。レール計測管理システム２５は、収穫ロボットシステム１０がレール８、９の上を安全走行するために設けられ、信頼性良く且つ効率的に作物２を収穫するために保守点検を実行する。

収穫ロボットシステム１０は、オペレータ２０がロボット運行管理システム２１等を通じて指令した作業指示に基づいて動作する。この作業指示内容は、何れの収穫レーンの収穫作業を行うか計測を行うかを指示する内容である。収穫ロボットシステム１０は、オペレータ２０の作業指示に基づいて待機位置から自律走行し目的の収穫レーンに移動すると共に、指示された作業を実行する。

収穫ロボットシステム１０が、レール８、９の保守点検に係る作業指示を入力するとレール８、９に関するパラメータを計測、記録する。パラメータは、レール８、９の間の幅、ロール方向、ピッチ方向、又はヨー方向の傾き等である。ロール方向は、図３中のＹ軸を回転する方向を示す。ピッチ方向は図３中のＸ軸を回転する方向を示す。ヨー方向はＺ軸を回転する方向を示す。

収穫ロボットシステム１０は、レール８、９に係る各種の計測結果をロボット運行管理システム２１を通じてレール計測管理システム２３に送信する。レール計測管理システム２３は、記録部としてサーバ２３ａを備えており、サーバ２３ａが計測結果を記録、解析し、この計測結果が異常値である場合にはアラートを発報しオペレータ２０に通知する。

＜幅Ｗの計測方法＞
レール８、９の間の幅Ｗの計測例を説明する。図４及び図５に例示したように、電動台車１２は、メインフレーム３０を母材として構成される。図４に示したように、電動台車１２のメインフレーム３０には、その左右両側に位置して車輪１５が合計６輪取付けられており、収穫ロボット１３を下から支持しながらレール８、９の上を走行可能に構成されている。６輪走行の形態を示すが、４輪走行であっても良い。

図５に示したように、メインフレーム３０には、スライドフレーム３１が取付けられている。スライドフレーム３１はＸ方向（横方向）に長尺に構成され、メインフレーム３０に対してＸ方向に摺動可能に設置されている。メインフレーム３０及びスライドフレーム３１は、スプリング３２により結合されており、スプリング３２は、スライドフレーム３１をメインフレーム３０側の図示右方向に引張り弾性力を加えるように取付けられている。

ローラ３３は、スライドフレーム３１に固定設置されると共に、レール８の左側壁に沿うように設置され、スプリング３２の弾性力によりレール８の側壁を図示左外側から押圧するように取付けられている。電動台車１２がレール８上を走行すると、ローラ３３はレール８の左側壁を押圧しながら回転する。これにより電動台車１２が走行中にも、ローラ３３の横方向位置をレール８の横方向位置に合わせることができる。ローラ３３はレール８の外側壁の位置を認識する認識部として構成される。

他方、レール９側には、ローラ３４、スライダ３５、ローラプレート３６、スプリング３７、レーザ変位計３９、及びターゲット４０が設けられる。スライダ３５が、スライドフレーム３１の長手方向に沿って摺動可能に取付けられ、このスライダ３５にはローラプレート３６が連結されている。またスライドフレーム３１とローラプレート３６とはスプリング３７により接続されている。スプリング３７は、ローラプレート３６をスライドフレーム３１側の左方向に引張り力を加えるように取付けられている。

ローラプレート３６にはローラ３４が固定設置されている。ローラ３４は、レール９の外側壁に沿うように設置され、スプリング３７の弾性力によりレール９の側壁を外側から押圧するように取付けられている。電動台車１２が、レール９の上を走行すると、ローラ３４はレール９の右側壁を押圧しながら回転する。これにより、電動台車１２が走行中にも、ローラ３４の位置をレール９の横方向位置に合わせることができる。ローラ３４は、レール９の右側壁の位置を認識する認識部として構成される。

スライドフレーム３１にはレーザ変位計３９が計測部として固定されている。ターゲット４０は、レーザ変位計３９が照射するレーザの反射板として設けられるものでローラプレート３６に固定されている。レーザ変位計３９は、レーザ光４１をターゲット４０に向けて照射するように設置されており、ターゲット４０から反射したレーザ光４１を受けて、レーザ変位計３９の照射位置からターゲット４０までの距離を計測する。

ターゲット４０及びローラ３４は横方向に連動するため、レーザ変位計３９の測定結果に基づいてローラ３４の位置情報を取得できる。レーザ変位計３９とローラ３３との間の位置関係は固定されており既知の距離に保持されている。このため、ローラ３４の位置情報を取得することで、ローラ３３とローラ３４との間の距離、すなわち、その地点のレール８、９の間の外形の幅Ｗの情報を取得でき、レール８、９の間の幅Ｗを計測できる。

収穫ロボットシステム１０が、当該レール８、９の外側からローラ３３、３４を押圧しつつレール８、９の上を走行しながら、レーザ変位計３９を用いてターゲット４０の位置を計測することで、レール８、９の間の外形の幅Ｗを連続して計測できる。

したがって進行方向に沿って、レール８、９の間の幅に変化を生じ、レール８、９の間の距離が変化しても、レール８、９間の幅Ｗの変化量を計測できる。本形態では、レール８、９の外形の幅Ｗを計測しているが、レール８、９の中心間の幅や内幅を測定してもよい。車輪１５のフランジが外側にあるときには、測定対象とする幅Ｗは外形幅が最も適している。

これにより、レール８、９の間の幅Ｗを自動計測できるようになり、計測に必要な工数を大幅に削減できる。レール８、９を構成するパイプの内部には温水が通っているため、パイプの溶接個所の破損、摩耗、極度の錆の進行は早めに修繕することが望ましい。本実施形態によれば、工数を削減できるため、レール８、９の間の幅Ｗの計測を頻繁に行うことができ、メンテナンスの間隔を短くできる。

手動により計測を行う場合、一般には極軽量な計測器を用いて行うことが多い。このため、収穫ロボットシステム１０が実際にレール８、９の上を走行した時のレール８、９の撓みに基づく計測結果を得ることが困難である。本形態によれば、収穫ロボットシステム１０が実際にレール８、９の上を走行したときの影響を計測結果に反映できるため、より実態に沿った計測結果を得ることができる。また、連続的に計測できるため、手動計測するより詳細且つ正確に計測できる。

収穫ロボットシステム１０が、レール８、９に係るパラメータを自動的に計測し、レール計測管理システム２３のサーバ２３ａが計測結果を連続的に記録しておくことで、それまでに記録されていたデータと比較することが容易になる。これにより、計時的なデータの変動傾向を掴むことができ、経年劣化によるレール８、９の歪みなどの傾向を容易に理解できる。

例えば、図６のパラメータの計測値Ｋに示すように、最小値min及び最大値maxの基準値内に計測値Ｋが収まっていたとしても、計時的な変動傾向を考慮すると、変動傾向が明らかに異なってきているため、破損又は劣化している可能性が高いという疑いをかけることができる。この変動傾向はＡＩを利用して解析しても良い。この場合、破損又は劣化している可能性が高いことが想定されるレール８、９のパラメータを部分的に再計測したり、これまで記録されたパラメータの計測結果を詳細に解析することで、基準値内であっても破損又は損傷を発見できる。

また、図７に示すように、計時的な変化傾向が基準値から外れる可能性が高くなってきている場合には、劣化の予兆を容易に発見できるようになり、レール８、９が破損する前にメンテナンスできる。

（第２実施形態）
第２実施形態について図８を参照して説明する。第２実施形態では、レール８、９の幅の他の計測例を説明する。図８に示したように、収穫ロボット１３の先端に取付けられた作物認識装置１９のカメラを用いて、レール８、９を撮影、認識するようにしても良い。すなわち、作物２を認識する作物認識装置１９がレール８、９を認識する装置として兼ねていても良い。

レール８、９の間の幅を計測するときには、コントローラ１４が、マニピュレータ１７を操作制御することで作物認識装置１９のカメラ視野を下方向に向け、２本のレール８、９を視野範囲に入れて撮影する。計測部としてのレール計測管理システム２３のサーバ２３ａが、この撮影された画像情報に基づいてレール８、９の間の幅を計測し、この計測データを記録すると良い。なお作物認識装置１９は、３次元情報を計測可能にしたカメラを用いるとなお望ましい。

（第３実施形態）
第３実施形態について図９を参照して説明する。収穫ロボット１３の電動台車１２のメインフレーム３０の底部にレール撮影用のカメラ５０、５１を２台所定の距離を保って取り付けても良い。コントローラ１４が、カメラ５０、５１を用いてレール８、９を撮影し、レール計測管理システム２３が、この撮影された画像情報に基づいてレール８、９の間の幅を計測しても良い。

２台のカメラ５０、５１は電動台車１２にそれぞれ離間して固定されているため、２台のカメラ５０、５１の間の距離は既知となる。このため、レール計測管理システム２３が、カメラ５０、５１によりそれぞれ撮影された画像情報に基づいて、レール８、９のそれぞれの位置を求めることで、２本のレール８、９の間の幅を測定できる。

（第４実施形態）
図１０は第４実施形態の説明図を示す。第４実施形態では、ロール方向の傾斜をパラメータとして計測する方法を説明する。ここでいうロール方向とは、収穫ロボット１３がレール８、９に沿って走行する進行方向に対して左回転又は右回転する方向を示している。

収穫ロボット１３のメインフレーム３０には上下方向に変位可能にサブフレーム５２が取り付けられると共に、サブフレーム５２の下端には傾き計測用フレーム５３が取付けられている。傾き計測用フレーム５３は、レール８、９の延伸方向に対して鉛直方向に延設されており、サブフレーム５２の下端に設けられた軸を中心としてロール方向に回動自在に取付けられる。傾き計測用フレーム５３の両端には傾き計測専用の車輪５５、５６が取り付けられている。車輪５５、５６は、レール８、９の上に接触するため、ロール方向の傾斜を認識可能な認識部として構成される。

傾き計測用フレーム５３の上には、水平計５４が計測部として搭載されており、ロール方向の傾斜を計測する。これにより、収穫ロボット１３の姿勢と関係することなく、レール８、９の高さの差Ｔに応じて、水平計５４がロール方向の傾斜計測結果を指し示す。このため、収穫ロボット１３が走行しながらロール方向の傾斜を計測できる。

ロール方向の傾斜を測定する場合、作物認識装置１９のカメラを用いたり、図９に示した２台のカメラ５０、５１を用いてレール８、９を撮影し、ロール方向の傾斜を測定しても良い。このとき、レール８、９の上を走行する収穫ロボット１３も傾斜するため、収穫ロボット１３の傾斜度を考慮に入れて補正することで、ロール方向の傾斜を正確に測定できる。

前述では、水平計５４を傾き計測用フレーム５３の上に取り付けた形態を示したが、傾き計測用フレーム５３を設けず、メインフレーム３０に水平計５４を取り付けても良い。特に、収穫ロボット１３を支える車輪１５が４輪構成とされている場合、レール８、９に車輪１５が接触する接触状態に前後左右バランスが依存しやすくなる。このため、メインフレーム３０に水平計５４を取り付けることで傾斜を測定しやすくなる。

（第５実施形態）
第５実施形態について図１１を参照しながら説明する。第５及び第６実施形態では、ピッチ方向の傾斜をパラメータとして計測する方法を説明する。

図１１に示すように、収穫ロボット１３のメインフレーム３０にはサブフレーム５２が取付けられている。サブフレーム５２は上下方向に変位可能に構成される。図１１には左側のレール８の上に構成されたサブフレーム５２を図示している。サブフレーム５２の下端には、ピッチ方向に回動可能に取付けられた傾き計測用フレーム５７が構成されている。

傾き計測用フレーム５７は、レール８、９と平行に延設されており、サブフレーム５２の下端に設けられた軸を中心としてピッチ方向に回動自在に取り付けられている。傾き計測用フレーム５７の両端には、認識部として傾き計測専用の車輪５８、５９が取り付けられており、車輪５８及び５９は共にレール８を走行する。車輪５８、５９は、それぞれ図１１に示す前輪１５ａと中間輪１５ｂとの間、中間輪１５ｂと後輪１５ｃとの間でレール８の上で回転する。

傾き計測用フレーム５７は、車輪１５とは独立で動作し、傾き計測専用の車輪５８、５９と連動するため、当該車輪５８、５９の上下動で傾斜度が変化し、ピッチ方向の傾斜を認識できる。傾き計測用フレーム５７の上には、計測部として水平計６０が搭載されている。水平計６０は傾き計測用フレーム５７の傾斜を計測するためピッチ方向の傾斜を計測できる。これにより、収穫ロボット１３の姿勢とは関係することなく、進行方向に沿うレール８のピッチ方向の傾斜に応じて、水平計６０がピッチ方向の傾斜計測結果を指し示す。このため、収穫ロボット１３が走行しながらピッチ方向の傾斜を計測できる。

（第６実施形態）
第６実施形態について図１２参照しながら説明する。図１２に示すように、収穫ロボットシステム１０の前に連結部６１を介してサブフレーム５２、傾き計測用フレーム５７、傾き計測専用の車輪５８、５９、及び水平計６０を取り付けても良い。これにより、第５実施形態と同様にピッチ方向の傾斜を計測できる。なお収穫ロボットシステム１０の後に連結部６１を介してサブフレーム５２、傾き計測用フレーム５７、傾き計測専用の車輪５８、５９、及び水平計６０を取り付けても良い。

（第７実施形態）
第７実施形態について図１３を参照しながら説明する。第７実施形態は、レール８、９の上を蛇行する際の蛇行度合の計測方法を説明する。図１３に示したように、収穫ロボットシステム１０が、レール８、９の上を素早く走行すると、電動台車１２が、横振動、所謂ヨーイングすることで蛇行することがある。収穫ロボットシステム１０への影響が大きいと、電動台車１２が損傷したり脱線事故を引き起こす虞がある。

このようなことを未然に防ぐため、収穫ロボットシステム１０に慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial Measurement Unit）を搭載し、レール計測管理システム２３が、三次元方向の３軸の角度及び加速度を測定することで慣性運動を測定、管理すると良い。特に、レール計測管理システム２３は、サーバ２３ａを用いてレール８、９の始点から終点まで連続データとして記録し、収穫ロボットシステム１０の蛇行ゆらぎ、すなわちヨー方向変化を記録すると良い。

収穫ロボットシステム１０に慣性計測装置を搭載することで、複雑な機械的な機構を用いなくても、ロール方向、ピッチ方向の計測も可能になる。人手では計測するのが難しいピッチ方向の傾斜や、蛇行ゆらぎも計測できるので、レール８、９の状態をより正確に把握できる。これにより、適切なメンテナンスを慣行でき安全性を向上できる。

（他の実施形態）
前述実施形態に限定されるものではなく、例えば、以下に示す変形又は拡張が可能である。作物認識装置１９やカメラ５０、５１を用いてレール８、９を撮影することで、画像情報に基づいて摩耗、溶接部の損傷、その他の劣化等を発見することもできる。画像情報から摩耗などの発見するために人工知能を活用すると良い。また作物認識装置１９は、図示しないハウスの構造物に取り付けられることで、常に定点から認識するように構成しても良い。

「計測部」を装着したロボットは、必ずしも収穫機能を備えている必要はない。計測専用のロボットや、他の作業、例えば育成管理や防除機能、単なる運搬機能を有するロボットであっても良い。

「計測部」は、収穫ロボットシステム１０に一体に設ける必要はない。取り外し可能な計測部を必要に応じてユニット毎に着脱したり、「計測部」を装着した被牽引車を自動走行可能な牽引車により牽引する形でも良い。また収穫機能や他の機能を搭載した他の作業ユニットを着脱可能にしてもよい。「計測部」は、リニアエンコーダを用いて構成しても良い。

収穫ロボットシステム１０が、レール８、９の上を走行する際に必ずしも走行部として電動台車１２を備えていなくても良い。例えば、走行部としての台車を人力で手押ししても良い。また、人がスイッチ操作することで走行する台車に、レール８、９に関するパラメータを計測する「計測部」を設けても良く、この「計測部」の計測結果をレール計測管理システム２３に自動的に記録すると良い。

レール計測管理システム２３が、レール８、９の幅や傾きなどのパラメータを記録するときにはレール８、９の計測位置と紐づけて記録すると良いが、あるレーン内におけるレール８、９への乗入地点からの車輪１５の回転数を計測し、この回転数計測結果に基づいてレール８、９の計測位置を推定すると良い。より正確に計測位置を推定するために他の方法を用いても良い。

例えば、カメラやＧＰＳを用いて計測位置を推定したり、レーン内の１か所以上に、ＲＦＩＤタグなどの情報通信端末やＱＲコード（登録商標）等の情報コードを設置し、これらの情報を各種のリーダにより読取ることで計測位置を補正すると良い。

図６又は図７に示したが、例えばレール８、９の幅などのパラメータを計測しているときに基準値となる最大値maxから最小値minの範囲を逸脱した場合には、収穫ロボットシステム１０は安全運行を維持するため停止すると良く、これにより脱輪や転倒を防止できる。

安全運航の担保のためにレール８、９に関するパラメータを測定しているため、必ずしも、パラメータに係る数値の絶対値を正確に計測する必要はない。特に、慣性計測装置を用いて蛇行ゆらぎやピッチ方向の傾斜を求める場合、パラメータの絶対値を正確に計測することは難しい。しかし、メインフレーム３０や傾き計測用フレーム５３、５７に水平計５４、６０を載置しただけであっても、パラメータの時系列的な変化傾向を取得できるため、複雑な機構を用いなくともレール８、９の検査に必要十分なデータを取得できる。

本開示は、前述した実施形態に準拠して記述したが、当該実施形態や構造に限定されるものではないと理解される。本開示は、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範畴や思想範囲に入るものである。

図面中、８、９はレール、１０は収穫ロボットシステム、１４は電動台車（走行部）、１９は作物認識装置（認識部）、２３ａはサーバ（記録部）、３３、３４はローラ（認識部）、３９はレーザ変位計（計測部）、５０、５１はカメラ（認識部）、５４、６０は水平計（計測部）、５５、５６、５８、５９は傾き計測専用の車輪（認識部）、を示す。

Claims (5)

1. ハウスの中で栽培される作物の栽培状態や当該栽培に関する作業状況を管理するハウス管理システム（１）の一環として構成され、収穫ロボットシステム（１０）が走行するレール（８、９）に関するパラメータを計測する計測管理システムであって、
   前記レールに沿って走行する走行部（１４）と、
   前記走行部により走行しながら前記レールを認識する認識部（１９；３３、３４；５０、５１；５５、５６；５８、５９）と、
   前記認識部による認識に基づいて前記レールの幅又は傾き等の当該レールに関する前記パラメータを計測する計測部（２３；３９；５４；６０）と、
   前記計測部の計測結果を計時的に記録する記録部（２３ａ）と、を備え、
   作業指示が入力されると前記レールに関する前記パラメータを計測・記録する計測管理システム。
2. 前記認識部（３３、３４）は、前記レールの外側から押圧するように設けられたローラ（３３、３４）により構成され、
   前記計測部（３９）は、レーザ光を用いて前記ローラの変位を検出するレーザ変位計（３９）を用いて構成されている請求項１記載の計測管理システム。
3. 前記認識部（１９）は、前記作物を認識する作物認識装置（１９）を用いて構成されている請求項１記載の計測管理システム。
4. 前記認識部（５０、５１）は、複数の前記レールをそれぞれ撮影する複数のカメラ（５０、５１）により構成されている請求項１記載の計測管理システム。
5. 前記認識部（５５、５６；５８、５９）は、前記レールの上に接触して走行する傾き計測専用の車輪（５５、５６；５８、５９）を用いて認識するように構成されている請求項１記載の計測管理システム。
   

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