JP2022186328A

JP2022186328A - 作業車両

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Publication number: JP2022186328A
Application number: JP2021094487A
Authority: JP
Inventors: 一生池田; Kazuo Ikeda; 将基矢野; Masaki Yano; 佳菜子山田; Kanako Yamada; 浩喜三宅; Hiroki Miyake; 修平川上; Shuhei Kawakami; 直岐堀田; Naoki Hotta; 秀平飛田; Shuhei Hida
Original assignee: Iseki and Co Ltd; Iseki Agricultural Machinery Mfg Co Ltd
Current assignee: Iseki and Co Ltd; Iseki Agricultural Machinery Mfg Co Ltd
Priority date: 2021-06-04
Filing date: 2021-06-04
Publication date: 2022-12-15
Anticipated expiration: 2041-06-04
Also published as: JP7428163B2

Abstract

【課題】本発明者は、苗の生育を平準化してさまざまな要素を調節しながら最適な営農方法を見出すことが重要であると考えている。しかしながら、従来の田植え機などのような作業車両については、最適な営農方法のためのきめ細かな植付け作業が必ずしも実現されていない。【解決手段】走行しながら苗を植付けるとともに肥料を散布する田植え機であって、所定の苗取り量および所定の苗植付け深さで苗を植付ける苗植付け装置２４０と、所定の施肥量で肥料を散布する施肥装置２５０と、苗取り量および苗植付け深さの内の少なくとも一方ならびに施肥量を制御するコントローラー５００と、を備え、コントローラー５００は、苗の苗残量および肥料の肥料残量の内の少なくとも一方が不足すると判断したとき、苗取り量および施肥量を減らす田植え機である。【選択図】図２

Description

本発明は、田植え機などのような作業車両に関する。

車体へ昇降可能に取付けられた植付け装置と、ステアリングハンドルを駆動するステアリングモーターと、ステアリングモーターにステアリングハンドルを駆動させることにより、車体の直進制御を行う制御装置と、を有する田植え機などのような作業車両が、知られている（たとえば、特許文献１および２参照）。

特開２０１６－２４５４１号公報特開２００２－３３５７２０号公報

ところで、本発明者は、苗の生育を平準化してさまざまな要素を調節しながら最適な営農方法を見出すことが重要であると考えている。

しかしながら、上述された従来の田植え機などのような作業車両については、最適な営農方法のためのきめ細かな植付け作業が必ずしも実現されていない。

本発明は、上述された従来の課題を考慮し、きめ細かな植付け作業を自動的に実現することができる作業車両を提供することを目的とする。

第１の本発明は、走行しながら苗を植付けるとともに肥料を散布する作業車両であって、
所定の苗取り量および所定の苗植付け深さで前記苗を植付ける苗植付け装置（２４０）と、
所定の施肥量で前記肥料を散布する施肥装置（２５０）と、
前記苗取り量および前記苗植付け深さの内の少なくとも一方ならびに前記施肥量を制御するコントローラー（５００）と、
を備え、
前記コントローラー（５００）は、前記苗の苗残量および前記肥料の肥料残量の内の少なくとも一方が不足すると判断したとき、前記苗取り量および前記施肥量を減らすことを特徴とする作業車両である。

第２の本発明は、前記コントローラー（５００）は、前記苗残量が不足すると判断したとき、前記苗取り量を減らすとともに、前記施肥量も減らすことを特徴とする第１の本発明の作業車両である。

第３の本発明は、前記コントローラー（５００）は、前記肥料残量が不足すると判断したとき、前記施肥量を減らすとともに、前記苗取り量も減らすことを特徴とする第１の本発明の作業車両である。

第４の本発明は、前記コントローラー（５００）は、前記苗残量が不足すると判断した後は、前記苗取り量が手動操作で変更された場合においても、前記手動操作を無視することを特徴とする第２の本発明の作業車両である。

第５の本発明は、前記コントローラー（５００）は、前記肥料残量が不足すると判断したときでも、土壌肥沃度が所定の土壌肥沃度レベルを上回る場合においては、前記苗取り量を減らさないことを特徴とする第３の本発明の作業車両である。

第１の本発明により、きめ細かな植付け作業を自動的に実現することが可能である。

第２の本発明により、第１の本発明の効果に加えて、苗残量の不足に応じた精密性の高い制御を実現することが可能である。

第３の本発明により、第１の本発明の効果に加えて、肥料残量の不足に応じた精密性の高い制御を実現することが可能である。

第４の本発明により、第２の本発明の効果に加えて、利便性を向上することが可能である。

第５の本発明により、第３の本発明の効果に加えて、利便性を向上することが可能である。

本発明における実施の形態の田植え機の左側面図本発明における実施の形態の田植え機のブロック図本発明における実施の形態の田植え機の苗植付け装置近傍の部分左側面図本発明における実施の形態の田植え機の苗植付け装置近傍の部分ブロック図本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その一）本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その二）本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その三）本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その四）本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その五）本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その六）本発明における実施の形態の田植え機の深層学習に基づく生育予測の説明図（その一）本発明における実施の形態の田植え機の深層学習に基づく生育予測の説明図（その二）本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上の説明図本発明における実施の形態の田植え機の苗取り量の自動制御の説明図本発明における実施の形態の田植え機の苗使用量の算出の説明図（その一）本発明における実施の形態の田植え機の苗使用量の算出の説明図（その二）

図面を参照しながら、本発明における実施の形態について詳細に説明する。

以下同様であるが、いくつかの構成要素は図面において示されていないこともあるし透視的にまたは省略的に示されていることもある。

（Ａ）はじめに、図１および２を参照しながら、本実施の形態の田植え機の構成および動作について具体的に説明する。

ここに、図１は本発明における実施の形態の田植え機の左側面図であり、図２は本発明における実施の形態の田植え機のブロック図である。

本実施の形態の田植え機は、本発明における作業車両の例である。

本実施の形態の田植え機の動作について説明しながら、コントローラー５００などにより実現される、本発明に関連した発明の作業車両動作制御方法についても説明する。

本実施の形態の田植え機は、車体１００の操縦装置２３０における手動操縦操作または自動操縦操作に応じて、左右一対の前輪２２１および後輪２２２を有する走行装置２２０で走行しながら、整地フロート２６１を有する整地装置２６０により圃場の整地を行って苗植付け装置２４０により圃場への苗植付けを行うとともに施肥装置２５０により圃場への施肥を行うための田植え機である。

走行装置２２０ならびに苗植付け装置２４０、施肥装置２５０および整地装置２６０は、ＨＳＴである主変速装置３００および副変速装置４００などを介して伝達されるエンジン２１０の動力により駆動される。

（Ｂ）つぎに、図３および４を主として参照しながら、本実施の形態の田植え機の構成および動作についてより具体的に説明する。

ここに、図３は本発明における実施の形態の田植え機の苗植付け装置２４０近傍の部分左側面図であり、図４は本発明における実施の形態の田植え機の苗植付け装置２４０近傍の部分ブロック図である。

本実施の形態の田植え機は、走行しながら苗を植付けるとともに肥料を散布する作業車両であって、所定の苗取り量および所定の苗植付け深さで苗を植付ける苗植付け装置２４０と、所定の施肥量で肥料を散布する施肥装置２５０と、苗取り量および苗植付け深さの内の少なくとも一方ならびに施肥量を制御するコントローラー５００と、を有する。

コントローラー５００は、苗の苗残量および肥料の肥料残量の内の少なくとも一方が不足すると判断したとき、苗取り量および施肥量を減らす。

たとえば、肥沃度に応じた電動苗取量調節により、苗の品質を保てる乗用型田植え機を提供することができる。

図３はアクチュエータ６２１と苗タンク６１１を示す側面図であり、アクチュエータ６２１によりアーム６２２で苗タンク６１１を上下動させることで、植付部の回転軌跡６１３と苗取口６１２の間の距離を変化させ、苗取量を調節する。

図４は制御装置とも呼ばれるコントローラー５００によるアクチュエータ作動制御を示すブロック図であり、超音波センサ６３１と電極板センサ６３２で、圃場の土壌肥沃度を測定する。

一株あたりの苗の取量を調節する苗取量調節機構を利用して手動のレバー操作によって苗取量を調節するのではなく、圃場の状況に応じて苗取量を調節することにより、電動化による作業性向上や、苗の生育環境の違いによる品質低下を防止するニーズに対応する。

たとえば、（１）苗取量を調節する苗取量調節機構にアクチュエータ６２１を設け、（２）機体に圃場の土壌肥沃度（ＳＦＶ）を算出する肥沃度算出装置を設け、（３）肥沃度が土壌肥沃度が高い箇所において、アクチュエータ６２１により苗取量を増やし、（４）肥沃度が土壌肥沃度が低い箇所において、アクチュエータ６２１により苗取量を減らす。

土壌肥沃度が高いと、作物が育ちやすいため、苗取量を増やし苗に対して肥料分が行き渡ることで品質を保ったまま収量を増やすことができる。

土壌肥沃度が低いと、作物が育ちにくいため、苗取量を減らし苗に対して肥料分が不足することを抑えることで、品質を保つことができる。

コントローラー５００は、苗残量が不足すると判断したとき、苗取り量を減らすとともに、施肥量も減らす。

可変施肥使用中に苗取量を減らした場合、自動で減肥率設定を大きくする。

可変施肥使用中に苗取量を増やした場合、自動で減肥率設定を小さくする。

可変施肥使用中に苗の残量が残り少なくなった場合、苗取量を減らし、自動で減肥率設定を大きくする。

可変施肥にて施肥しながら移植中に、苗取量を変化させた場合でも、変化前と同等な施肥が行える。また、苗の残量を感知して苗取量を減らすため、苗補給箇所に到達するまでの欠株を防ぐ。

コントローラー５００は、苗残量が不足すると判断した後は、苗取り量が手動操作で変更された場合においても、手動操作を無視する。

これは、苗残量が不足しているにもかかわらず、手動操作で多めに変更された苗取り量がそのまま採用されると、苗補給箇所に到達するまでに、苗が完全に消費されてしまうと予想されるからである。

コントローラー５００は、肥料残量が不足すると判断したとき、施肥量を減らすとともに、苗取り量も減らす。

施肥装置２５０の施肥装置の残量が少なくなると、苗植付け装置２４０の植付部（電動苗取量もしくは電動植付深さ）で調節する。

肥料残量が少ないとき苗植付け装置２４０の植付部による調節を優先させることで、肥料の使用量を抑える。資材投入ができる畦まで距離が長いときなどに、肥料がなくなるのを防ぎながら、苗を移植する。

施肥装置２５０の施肥装置の残量が十分であるとき、苗植付け装置２４０の植付部（電動苗取量もしくは電動植付深さ）の調節に優先して、施肥装置２５０の施肥機で調節する。

肥料の残量が十分であるときは施肥装置２５０の施肥機による調節を優先させることで、苗植付け装置２４０の植付部調節に左右されず、本来の可変施肥が行える。

コントローラー５００は、肥料残量が不足すると判断したときでも、土壌肥沃度が所定の土壌肥沃度レベルを上回る場合においては、苗取り量を減らさない。

これは、土壌肥沃度が大きければ、苗取り量を減らさなくても、良好な苗の生育が期待されるからである。

ところで、計算された最適な減肥率は、実際のディジタル制御が行われる、離散的な減肥率としばしば厳密に一致しないので、つぎのような調節処理が望ましい。

計算された最適な減肥率が、実際に制御される４段階の減肥率よりも大きい場合、電動苗取量を多めにする。

苗取量を多めに調整することで、少なめに減肥した分土壌状態のバランスをとり、圃場を平準化する。

計算された最適な減肥率が、実際に制御される４段階の減肥率よりも小さい場合、電動苗取量を少なめする。

苗取量を少なめに調整することで、余分に減肥した分土壌状態のバランスをとり、圃場を平準化する。

（Ｃ）つぎに、図１および２を主として参照しながら、本実施の形態の田植え機の構成および動作についてさらにより具体的に説明する。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成＞
はじめに、本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成の説明図（その一から六）である図５から１０も参照しながら、本実施の形態の田植え機のロボット田植機ティーチング支援機能の構成について説明する。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１）＞
外周の走行によって圃場形状の認識（ティーチング）と経路生成を行うロボット田植機において、ティーチングの作業手順を、メータパネルやリモコンモニタの表示によってオペレータに示す構成（ティーチング支援）が、考えられる（図５参照）。

これは、すでに開発したロボット田植え機用経路生成プログラムにおいては、圃場外周の植付走行（ティーチング）を行うだけで自動走行経路が生成されるが、苗補給や圃場退出の都合上、ティーチングの手順が煩雑になる場合があるためである。

オペレータが混乱することなく、適切なティーチングを行うことができる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（２）＞

（１）の構成で、ロボット田植機がティーチングモードに移行したとき、ティーチングする圃場の概形（矩形、台形、その他四角形、三角形、凸多角形、凹多角形、湾曲など）を、オペレータが選択する構成が、考えられる（図６参照）。

これは、圃場の形状によっては、通常の手順とは異なるティーチングを必要とする場合があるためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（３）＞

（１）の構成で、ロボット田植機がティーチングモードに移行したとき、圃場進入可能な頂点および辺をオペレータが選択（複数選択可）する構成が、考えられる（図７参照）。

これは、圃場の進入口の位置によっては、通常の手順とは異なるティーチングを必要とする場合があるためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（４）＞

（１）の構成で、ロボット田植機がティーチングモードに移行したとき、苗補給可能な辺を選択（複数選択可）する構成が、考えられる（図８参照）。

これは、苗補給路の位置によっては、通常の手順とは異なるティーチングを必要とする場合があるためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（５）＞

（１）の構成で、ロボット田植機がティーチングモードに移行したとき、両側苗補給の要・不要を、オペレータが選択する構成が、考えられる（図９参照）。

これは、圃場の大きさによっては無補給で一往復の植付を行うことができず、圃場の両側で苗補給を行わなければならないため、通常の手順とは異なるティーチングを必要とする場合があるためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（６）＞

（１）の構成で、ロボット田植機がティーチングモードに移行したとき、進入口からの退出方向（前進退出、後進退出）を、オペレータが選択する構成が、考えられる（図１０参照）。

これは、圃場進入口から前進で退出したい場合、通常の手順とは異なるティーチングを必要とするためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（７）＞

（１）～（６）の構成で、オペレータが選択した圃場の特徴に基づいて、推奨される作業手順（ティーチングの開始位置、周回方向、植付クラッチの入切など）を、メータパネルやリモコンモニタの表示によってオペレータに示す構成が、考えられる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（８）＞

（７）の構成で、推奨される作業手順でティーチングを実行した場合、生成される作業経路・作業計画の例を、メータパネルやリモコンモニタの表示によってオペレータに示す構成が、考えられる。

（９）で提示する機能において、その判断基準となる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（９）＞

（７）の構成で、推奨された複数の作業手順案から、実際に行うティーチング手順をオペレータが選択できる構成が、考えられる。

ティーチングの手順によって、最終的に生成される作業経路・作業計画が異なるが、その中でもより望ましいものをオペレータが選択できる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１０）＞

（７）の構成で、ティーチング作業中、植付部の上げ下げ、植付クラッチの入切を検知することで、現在オペレータがどのティーチング行程を実行中か、認識する構成が、考えられる。

これは、（１１）～（１４）で提示する機能が利用されるためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１１）＞

（１０）の構成で、現在実行中の行程から次に行うべき操作行程を判断し、その行程をメータパネルやリモコンモニタの表示によってオペレータに示す構成が、考えられる。

次に行うべき作業が表示されることで、オペレータは迷わずティーチングを行える。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１２）＞

（７）～（１０）の構成で、ティーチング作業中、植付部の上げ下げ、植付クラッチの入切などの操作を検知し、その操作が（７）で選択したティーチング手順から逸脱している場合、メータパネルやリモコンモニタの表示や、ホーン、ブザー音などによってオペレータに報知する構成が、考えられる。

誤ったティーチング作業が行われたとき、オペレータに報知される。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１３）＞

（７）～（１０）の構成で、ティーチング作業中、植付部の上げ下げ、植付クラッチの入切などの操作を検知し、その操作が（７）で選択したティーチング手順から逸脱している場合、植付クラッチを切、ＨＳＴを中立にすることで、ティーチング作業を中断させる構成が、考えられる。

誤ったティーチング作業を規制できる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１４）＞

（１２）、（１３）の構成で、逸脱した作業手順のままティーチングを続行するか、手順に従ってティーチングをやり直すか、オペレータが選択できる構成が、考えられる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１５）＞

（１）の構成で、ティーチング支援機能のＯＮ／ＯＦＦを、オペレータが選択できる構成が、考えられる。

これは、ロボット田植機の操作に習熟したオペレータにとっては、ティーチング支援機能に必要な操作（圃場概形の選択など）が煩わしく感じられる可能性があるためである。

ティーチング支援が不要なオペレータは、機能をＯＦＦすることができる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１６）＞

（１）～（９）の構成で、タブレット・スマートフォン・ＰＣなどで、（２）～（６）の圃場情報入力プロセスおよび（７）～（９）のティーチング手順確認プロセスを実行できる構成が、考えられる。

これは、メータパネルやリモコンは入力ボタンが限られており、操作性が悪いためである。

操作性の高いデバイスで圃場情報の入力ができる。自宅や事務所などで、事前にティーチングの手順を確認できる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１７）＞

（２）、（１６）の構成で、圃場の概形を選択する際、オペレータがペイントツールを使って圃場概形を描いて入力することのできる構成が、考えられる。

これは、矩形、台形、その他四角形、三角形、凸多角形、凹多角形…など多くの形状中から、圃場の概形として適切なものを選択する手間がかかるためである。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１８）＞

（１６）の構成で、圃場の情報を入力する際、圃場の衛星写真を表示することで、圃場の形状などを確認しながら入力作業が行える構成が、考えられる。

例えば、衛星写真上の圃場エリアを塗りつぶすと概形が生成される、圃場進入口を囲むとその位置が保存される、などといったインターフェースが考えられる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（１９）＞

（１８）の構成で、入力した圃場の情報と衛星写真、ＧＮＳＳデータを紐づけ、ＧＩＳ上で管理・編集することのできる構成が、考えられる。

圃場情報の管理が容易となる。

＜ロボット田植機ティーチング支援機能の構成（２０）＞

（１６）の構成で、実行結果を保存し、保存した結果をロボット田植機にインポートすることで、ティーチング支援機能を実行することのできる構成が、考えられる。

例えば、その圃場を熟知し、作業について種々の判断が可能な従事者が、事務所などで事前に圃場情報の入力を行って推奨手順を保存する、短期雇用の作業者等が現地に向かい、モニタに表示される指示に従って実際のティーチングを行う、といった作業分担が考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測＞
つぎに、本発明における実施の形態の田植え機の深層学習に基づく生育予測の説明図（その一および二）である図１１および１２も参照しながら、本実施の形態の田植え機の深層学習に基づく生育予測について説明する。

＜深層学習に基づく生育予測（１）＞
可変施肥田植え機において、過去の収穫量のデータとその年の生育結果に基づき、収量を予測する構成が、考えられる。

過去のほ場環境（肥沃度・施肥量など）とその年の（倒伏の有無・収量など）に基づき、収量を予測できる（例：一昨年は慣行施肥で倒伏し、昨年は減肥率３０％で倒伏しなかったので、今年は減肥率２０％にする、など）。

＜深層学習に基づく生育予測（２）＞

（１）の構成で、可変施肥田植え機によって取得した「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」のデータとＧＰＳで取得した位置情報を合わせてサーバに送信する構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（３）＞

（１）の構成で、収量コンバインによって取得した圃場毎の収穫量とＧＰＳで取得した位置情報を合わせてサーバに送信する構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（４）＞

（１）の構成で、取得したデータをサーバに送信するかどうかをユーザが設定できる構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（５）＞

（１）の構成で、サーバは受け取ったデータを年や地域ごとに分けて保存する構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（６）＞

（１）の構成で、ほ場環境と施肥量を基に、生育結果を予測するニューラルネットワークモデルを構築する構成が、考えられる。

ほ場環境・施肥量から生育結果（倒伏・収量など）を予測できるようになる。ニューラルネットワークを用いることで、未知のデータであっても過去に似たデータがあれば高い予測精度を期待することができる。

＜深層学習に基づく生育予測（７）＞

（６）の構成で、ほ場内のある地点Ａとその近傍の「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」から地点Ａの「倒伏の有無」と「１ｍ^２あたりの収量」を予測するためのニューラルネットワークモデルを構築する構成が、考えられる。

ほ場環境・施肥量から倒伏・収量を予測できるようになる。二つのネットワークに分ける場合と比較すると、ＣＰＵメモリの使用量を抑えることができる。

＜深層学習に基づく生育予測（８）＞

（７）の構成で、地点Ａと近傍８地点の「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」（以降、ほ場・施肥データと呼称する）の値をネットワークの入力とする構成が、考えられる。

地点Ａにおける生育結果は周囲の影響を受けるため、周囲のデータをネットワークの入力に含めることでより高い予測結果を期待できる。

＜深層学習に基づく生育予測（９）＞

（７）の構成で、地点Ａの倒伏の有無（倒伏なし：０、倒伏あり：１）と１ｍ^２あたりの収量をネットワークの出力とする構成が、考えられる。

ネットワークによって倒伏と収量を予測できるようになる。

＜深層学習に基づく生育予測（１０）＞

（７）の構成で、構築するネットワークの中間層として複数層の全結合層を持つ構成が、考えられる。

中間層を持つことでネットワークの予測精度を上げることができる。

＜深層学習に基づく生育予測（１１）＞

（６）の構成で、ほ場内のある地点Ａとその近傍の「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」から地点Ａの「倒伏の有無」を予測するためのニューラルネットワークモデルを構築する構成が、考えられる。

一つのネットワークで倒伏の有無と収量の両方を予測する場合、予測精度が低下する恐れがある。

ほ場環境・施肥量から倒伏の有無を予測できるようになる。一つのネットワークで倒伏と収量の両方を予測する場合と比較すると、予測精度を高めることができる。

＜深層学習に基づく生育予測（１２）＞

（１１）の構成で、地点Ａと近傍８地点の「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」（以降、ほ場・施肥データと呼称する）の値をネットワークの入力とする構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（１３）＞

（１１）の構成で、地点Ａの倒伏の有無をネットワークの出力とする構成が、考えられる。

ネットワークによって倒伏の有無を予測できるようになる。

＜深層学習に基づく生育予測（１４）＞

（１１）の構成で、構築するネットワークの中間層として複数層の全結合層を持つ構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（１５）＞

（６）の構成で、ほ場内のある地点Ａとその近傍の「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」から「１ｍ^２あたりの収量」を予測するためのニューラルネットワークモデルを構築する構成が、考えられる。

ほ場環境・施肥量から収量を予測できるようになる。一つのネットワークで倒伏と収量の両方を予測する場合と比較すると、予測精度を高めることができる。

＜深層学習に基づく生育予測（１６）＞

（１５）の構成で、地点Ａと近傍８地点の「作土深」、「ＳＦＶ」、「施肥量」の値をネットワークの入力とする構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（１７）＞

（１５）の構成で、地点Ａの１ｍ^２あたりの収量をネットワークの出力とする構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（１８）＞

（１５）の構成で、構築するネットワークの中間層として複数層の全結合層を持つ構成が、考えられる。

＜深層学習に基づく生育予測（１９）＞

（７），（１１）の構成で、構築したネットワークを学習するためのデータセットを作成する構成が、考えられる。

ネットワークの学習ができるようになる。

＜深層学習に基づく生育予測（２０）＞

（１）の構成で、構築したネットワークを用いて生育結果を予測し、ユーザに表示する構成が、考えられる。

ネットワークを用いて生育結果を予測できる。ユーザは予測結果を基に作業計画を立てることができるようになる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上＞
つぎに、本発明における実施の形態の田植え機のロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上の説明図である図１３も参照しながら、本実施の形態の田植え機のロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上について説明する。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１）＞
田植機の作業及び動作に紐づいてセンシングの感度・フィルタパラメータを変更することで、ロボット制御の精度を向上する構成が、考えられる。

これは、ロボット田植機では、加速度及びジャイロセンサーを用いて姿勢推定を行い、操舵制御の操舵量の演算を行うが、この時、センサーは振動などの外乱やノイズの影響を受けるため、精度よく姿勢推定を行うためには、適切なフィルタ処理が必要であるためである。

田植機の作業内容や動作ごとに、適切なフィルタ処理を行うことで、姿勢指定の精度向上を図り、ロボット制御の性能を向上する。これにより、直進性・旋回性を向上する。ロボット田植機を正確に制御することが可能になる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２）＞
センシング情報のフィルタとして重み付きローパスフィルタを用いる構成が、考えられる。

これは、通常のローパスフィルタでは応答が遅く、変化への追従性が低いためである。

適切にフィルタ処理を行い外乱・ノイズは除去しつつ、変化への追従もできる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３）＞

（２）の重み付きローパスフィルタのパラメータとして、閾値Ｔｈ，変化量小時の係数Ｋ１，変化量大時の係数Ｋ２の三つを田植機の作業及び動作に紐づいて変更する構成が、考えられる。

これは、作業内容や操作によって外乱・ノイズの発生パターンや幅が異なるためである。

作業及び動作ごとの外乱・ノイズに対応でき、姿勢指定の精度向上が可能になる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（４）＞
前回のフィルター処理後のセンサ値と、現在のセンサ生値を比較し、変化量が閾値Ｔｈより小さいときは変化量小時の係数Ｋ１を用いてフィルタ処理を行う構成が、考えられる。

この構成は重み付きローパスフィルタの基本構成であり、外乱・ノイズの影響を抑える。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（５）＞
前回のフィルター処理後のセンサ値と、現在のセンサ生値を比較し、変化量が閾値Ｔｈより大きいときは変化量大時の係数Ｋ２を用いてフィルタ処理を行う構成が、考えられる。

この構成は重み付きローパスフィルタの基本構成であり、車体姿勢の変化に速やかに追従する。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（６）＞
エンジン回転数に応じて閾値Ｔｈを変化させる構成が、考えられる。

これは、エンジン回転数が大きいときには、車体の振動が大きくなるなど、エンジンの状態に応じて外乱・ノイズの発生パターンや幅が異なるためである。

エンジンの振動の影響を考慮して適切なフィルタ処理が行える。これにより姿勢推定の精度が向上する。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（７）＞
エンジン回転数が大きくなるほど閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、エンジン回転数が大きいときには、車体の振動が大きくなるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（８）＞
エンジン回転数が田植機全体を一つの剛体としたときの固有振動数に近い振動を発生させる回転数の時には、閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、固有振動数に近い振動がエンジンから発生するときには、車体全体の振動が大きくなり、外乱・ノイズが大きく発生することがあるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（９）＞
エンジン回転数の単位時間当たりの変化量が大きいときには閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、エンジン回転数が大きく変化するときには、エンジンからの振動の発生が大きくなるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１０）＞
エンジン負荷率が大きいときには閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、エンジン負荷率が高いときには、エンジンからの振動の発生が大きくなるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１１）＞
エンジン回転数が一定より低くノッキングなどの異常振動の発生が予測される回転数の時には閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、異常振動による外乱・ノイズが発生することがあるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１２）＞
植え付け部上げ操作が行われている最中には閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、植え付け部の動きにより外乱・ノイズが発生することがあるためである。

ロボット制御に不要な姿勢の変化を除外して外乱・ノイズの影響を抑えたフィルタ処理が可能になる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１３）＞
植え付け部上げ操作が行われたている最中にはロール・ピッチ方向のみ閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、植え付け部の動きにより外乱・ノイズが発生することがあるが、ヨー角は植え付け部の移動の影響を受けづらく、またロボット制御への影響が大きいため閾値が小さいほうが良いためである。

ロボット制御に不要な姿勢の変化を除外して外乱・ノイズの影響を抑えたフィルタ処理が可能になる。ヨー角はセンサ感度が落ちず適切なロボット制御ができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１４）＞
植え付け部下げ操作が行われている最中には閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１５）＞
植え付け部下げ操作が行われたている最中にはロール・ピッチ方向のみ閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１６）＞
植え付けクラッチ入りの時には閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、植え付け時の振動や横送りによって発生する外乱・ノイズが発生することがあるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１７）＞
植え付けクラッチ入りの時にはロール・ピッチ方向のみ閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１８）＞
横送りで大きな振動が発生するときのみ閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、横送りによって発生する外乱・ノイズの影響があることがあるためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（１９）＞
横送りで大きな振動が発生するときのみロール・ピッチ方向のみ閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２０）＞
ステアリングの切れ角が一定範囲を超えて操作されるとき、閾値Ｔｈを小さくする構成が、考えられる。

これは、ヨー角の変化には敏感に反応する必要があるためである。

ヨー角の大きな変化が予測される操作に紐づいて、ヨー角方向の変化に対して敏感にセンシングできる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２１）＞
ステアリングの切れ角が一定範囲を超えて操作されるとき、ヨー角の閾値Ｔｈのみを小さくする構成が、考えられる。

ヨー角の大きな変化が予測される操作に紐づいて、ヨー角方向の変化のみに対して敏感にセンシングできる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２２）＞
ロボットによる直進中、車速の変化及びステアリングの操作がないにもかかわらず、ヨー角が大きく変化するとき、ヨー角のＫ１の値を小さくする構成が、考えられる。

これは、外乱・ノイズが除去しきれていない場合、変化しないはずの姿勢を示す各数値が変化するためである。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２３）＞
ロボットによる直進中、車速の変化がないにもかかわらず、ロール角が大きく変化するとき、ロール角のＫ１の値を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２４）＞
ロボットによる直進中、車速の変化がないにもかかわらず、ピッチ角が大きく変化するとき、ピッチ角のＫ１の値を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２５）＞
ロボットによる直進中、車速の変化がないにもかかわらず、Ｘ軸方向加速度が大きく変化するときＸ軸方向加速度のＫ１の値を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２６）＞
ロボットによる直進中、車速の変化がないにもかかわらず、Ｙ軸方向加速度が大きく変化するとき、Ｙ軸方向加速度のＫ１の値を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２７）＞
ロボットによる直進中、車速の変化がないにもかかわらず、Ｚ軸方向加速度が大きく変化するとき、Ｚ軸方向加速度のＫ１の値を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２８）＞
車速が大きく変化しているにもかかわらず、Ｘ軸方向加速度に変化がないとき、Ｘ軸方向加速度のＫ１の値を大きくする構成が、考えられる。

これは、フィルタが強くかかりすぎている場合、変化に追従できないためである。

自動感度調整が実現される。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（２９）＞
操舵量の変化が行われず、車速を変更する各操作が行われず、植え付け部や植え付けクラッチも動きに変化がないにもかかわらず、姿勢推定のロール角の値に変化があるとき、ロール角のＫ１を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３０）＞
操舵量の変化が行われず、車速を変更する各操作が行われず、植え付け部や植え付けクラッチも動きに変化がないにもかかわらず、姿勢推定のピッチ角の値に変化があるとき、ピッチ角のＫ１を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３１）＞
操舵量の変化が行われず、車速を変更する各操作が行われず、植え付け部や植え付けクラッチも動きに変化がないにもかかわらず、姿勢推定のヨー角の値に変化があるとき、ヨー角のＫ１を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３２）＞
操舵量の変化が行われず、車速を変更する各操作が行われず、植え付け部や植え付けクラッチも動きに変化がないにもかかわらず、姿勢推定のＸ軸方向加速度の値に変化があるとき、Ｘ軸方向加速度のＫ１を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３３）＞
操舵量の変化が行われず、車速を変更する各操作が行われず、植え付け部や植え付けクラッチも動きに変化がないにもかかわらず、姿勢推定のＹ軸方向加速度の値に変化があるとき、Ｙ軸方向加速度のＫ１を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３４）＞
操舵量の変化が行われず、車速を変更する各操作が行われず、植え付け部や植え付けクラッチも動きに変化がないにもかかわらず、姿勢推定のＺ軸方向加速度の値に変化があるとき、Ｚ軸方向加速度のＫ１を小さくする構成が、考えられる。

外乱を判別し適正にフィルタ処理を行うことができる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３５）＞
ステアリング切れ角に大きな変化があるにもかかわらず、姿勢推定のヨー角の変化量が小さいとき、または変化がないとき、ヨー角のＫ２を大きくする構成が、考えられる。

自動感度調整が実現される。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３６）＞
車速に大きな変化があるにもかかわらず、姿勢推定のＸ軸方向加速度の変化量が小さいとき、または変化がないとき、Ｘ軸方向加速度のＫ２を大きくする構成が、考えられる。

自動感度調整が実現される。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３７）＞
ステアリングの切れ角が一定範囲を超えて操作されるとき、Ｋ２を大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３８）＞
ステアリングの切れ角が一定範囲を超えて操作されるとき、ヨー角のＫ２のみを大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（３９）＞
フロートが接地しているとき、閾値Ｔｈを大きくする構成が、考えられる。

これは、地面からのノイズを除去することが望ましいためである。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（４０）＞
フロートが接地しているとき、閾値Ｔｈを小さくする構成が、考えられる。

植え付け作業時の姿勢推定を敏感に（３９）と二律背反の為どちらを織り込むかは試験により決める。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（４１）＞
フロートが接地しているとき、ヨー角のＫ２を大きくする構成が、考えられる。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（４２）＞
フロートが接地しているとき、ヨー角のＫ２を小さくする構成が、考えられる。

植え付け作業時の姿勢推定を敏感に（４１）と二律背反の為どちらを織り込むかは試験により決める。

＜ロボット田植機直進性およびセンシング制御の向上（４３）＞
閾値Ｔｈ，変化量小時の係数Ｋ１，変化量大時の係数Ｋ２の三つを田植機の作業及び動作に紐づいて、ユーザーが任意に設定できる構成が、考えられる。

これは、ユーザーの使用環境や圃場によって適切なフィルタ処理や動作ごとの外乱・ノイズの影響が異なる場合があるためである。

制御の自由度が上がり、ユーザーの意図したとおりの動作が可能になる。

＜田植機旋回アシスト改良＞
つぎに、本実施の形態の田植え機の田植機旋回アシスト改良について説明する。

＜田植機旋回アシスト改良（１）＞
ステアリング角度θｐとＧＰＳより取得する車速ｖ［ｍ／ｓ］から理想角速度ω［ｄｅｇ／ｓｅｃ］を算出する構成が、考えられる（ω＝０．０７１ｖθｐ［ｄｅｇ／ｓｅｃ］）。

これは、機体のスリップ状況によって、旋回アシストの条合わせがズレてしまうためである。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。本来あるべき理想角速度が算出できる。

この第一案では、ハンドル戻し始めタイミングのみ補正するパターンが利用され、試験済であり、標準圃場では良好だが、深い圃場で補正しきれないことがある。

＜田植機旋回アシスト改良（２）＞

（１）の構成で、車速ｖ［ｍ／ｓ］は所定時間（０．５秒等）の移動平均値とする構成が、考えられる。

これは、ＧＰＳ車速の瞬時値を用いるとバラつきがあるので安定しないためである。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。ＧＰＳ車速のバラつきを鈍らせることができる。

＜田植機旋回アシスト改良（３）＞

（１）の構成で、車速ｖ［ｍ／ｓ］が０．１［ｍ／ｓ］の場合は停車と判断しω＝０とする。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。停車状態は不要なデータを蓄積させないことで正しい角速度を算出できる。

＜田植機旋回アシスト改良（４）＞

（１）の構成で、理想角速度ωを積算することで、機体が所定の方位を検知した時の予測方位θａを算出する（θａｎ＝θａ（ｎ－１）＋ωｔ［ｄｅｇ］、ａは所定角５，３０，６０，９０，１２０，１５０である）。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。角速度を積分することで機体が理想的に旋回した際の方位を算出することができる。

＜田植機旋回アシスト改良（５）＞

（４）の構成で、予測方位θａは各ポイント（所定角毎）に差分を記録した後にリセットする構成が、考えられる（例：方位３０度の時、θ３０＝２９の場合、差分をθｄｉｆｆ３０＝２９（θ３０）－３０＝－１として保存する）。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。実際の方位と機体が理想的に旋回した際の方位との差分を各ポイントごとに利用する。

＜田植機旋回アシスト改良（６）＞

（５）の構成で、各点で取得した予測方位との差分θｄｉｆｆａを用いてスリップによる機体のズレ量Ｄ［ｃｍ］を予測する構成が、考えられる（Ｄ＝－０．８＊（θｄｉｆｆ３０－θｄｉｆｆ５）＋＊（θｄｉｆｆ６０－θｄｉｆｆ３０）＋＊（θｄｉｆｆ９０－θｄｉｆｆ６０）＋＊（θｄｉｆｆ１２０－θｄｉｆｆ９０）＋＊（θｄｉｆｆ１５０－θｄｉｆｆ１２０）＋３０［ｃｍ］）。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。理想的に旋回した際とのズレ量を算出することができる。

＜田植機旋回アシスト改良（７）＞

（６）の構成で、ずれ量Ｄから旋回終了時の理想角度θｄを求める構成が、考えられる（θｄ＝０．３Ｄ［ｓｅｃ］）。

機体のスリップ状況によって、旋回アシストの条合わせがズレてしまう。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。ズレ量から、どの角度で経路に突入したら目標経路へスムーズに突入できるか算出できる。

＜田植機旋回アシスト改良（８）＞

（７）の構成で、理想角度θｄからステアリングの戻し角θｓｔを求める構成が、考えられる（θｓｔ＝１８０＋θｄ－３１ｖ）。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。目標経路へスムーズに突入できるためのハンドル戻しダイミングを算出できる。

＜田植機旋回アシスト改良（９）＞

（８）の構成で、旋回アシスト中に機体がステアリングの戻し角θｓｔ未満になった場合にステアリングを戻し始めて旋回アシストを終了する構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

＜田植機旋回アシスト改良（１０）＞

（１）～（９）の構成で、計算に用いる各計算式の定数（資料などではしばしば赤字で表記される係数）はコントローラ設定で任意の値に変えられる構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

＜田植機旋回アシスト改良（１１）＞
旋回アシスト開始時に、機体の作業機幅Ｗ（８条で２．４ｍ）を用いて現在のＧＰＳ位置座標を直交座標系に置き換え、Ｘ＾２＋Ｙ＾２＝（Ｗ／２）＾２の円経路を生成する構成が、考えられる。

これは、旋回終了タイミングを角度だけで合わせようとしても、スリップの状況によって次行程への突入角が安定せずに植付入までに経路を補正しきれない（第一案の内容）ためである。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。理想的な旋回経路を直交座標系で表すことができる。

この第二案では、旋回中にハンドルの切れ角を補正するパターンが利用される。

＜田植機旋回アシスト改良（１２）＞

（１１）の構成で、現在の位置情報と、目標とする旋回経路との距離ｄを算出する構成が、考えられる（点と直線の距離の方程式に当てはめる）。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。目標経路と機体との距離を算出することができる。

＜田植機旋回アシスト改良（１３）＞

（１１）、（１２）の構成で、円経路の式Ｘに旋回経路との距離ｄを代入しＹを求める構成が、考えられる（Ｙ＾２＝（Ｗ／２）＾２－ｄ＾２）。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。理想的な旋回経路に対して、今の機体の位置を当てはめることで本来はどの位置にいるべきかがわかる。

＜田植機旋回アシスト改良（１４）＞

（１１）～（１３）の構成で、現在の機体の位置での理想方位をα＝ｔａｎ－１（Ｙ／ｄ）として求める構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。理想の経路に合わせるため、どの方位にあるべきかを算出できる。

＜田植機旋回アシスト改良（１５）＞

（１１）～（１４）の構成で、現在の機体方位βと理想方位αを用いてステアリングの補正角ｕ＝（α－β）／０．０４を求める構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。理想経路への方位のズレからハンドルをどれぐらい補正したら良いか算出できる。

＜田植機旋回アシスト改良（１６）＞

（１５）の構成で、旋回アシスト開始～ハンドルが所定の切れ角を検知した後は１秒毎にステアリングの補正角ｕの分だけステアリングを補正する構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

＜田植機旋回アシスト改良（１７）＞
旋回アシスト中のハンドル戻し始め角θｓｔをＧＰＳ車速ｖを用いてθｓｔ＝１８０－Ｃｓｔ＊ｖ［ｄｅｇ］として算出する構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

この改良第一案では、ハンドル戻し始め角を車速で変えるパターンが利用され、試験済であり、結果は良好である。

＜田植機旋回アシスト改良（１８）＞

（１７）の構成で、補正係数Ｃｓｔはコントローラで任意の値に変更できる構成が、考えられる。試験実績から「４５」をデフォルトとする。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

＜田植機旋回アシスト改良（１９）＞
旋回アシスト中、所定時間毎（０．１秒）に取得する機体方位θｐより機体の角速度ωｐをωｐ＝１０＊［θｐ－θ（ｐ－１）として求める構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。機体の角速度を算出することができる。

＜田植機旋回アシスト改良（２０）＞
従来の補正無し時の旋回アシスト中のステアリング切れ角をθｄ（８条で３８７度、５～７条で４４７度）、理想角速度ωｐ［ｄｅｇ／ｓｅｃ］は（１）の構成で算出し、旋回アシスト中のステアリング目標舵角θｄｉをθｄｉ＝θｄ－（ωｐ－ωｉ）＊ｓｉｎθｐ＊ｃｏｓ（θｐ／２）＊Ｇｉとして求める構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。理想的な角速度と現在の角速度の差分、および現在の機体方位からスリップによる機体のズレ量を算出し、ステアリングの補正量を決定することができる。

この改良第二案では、ハンドル戻し始め角を車速で変えるパターンが利用され、試験済であり、結果は良好である。

＜田植機旋回アシスト改良（２１）＞

（２０）の構成で、Ｇｉはステリング制御ゲイン（デフォルト１０）とし、コントローラ設定で任意の値に変えられる構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

この改良第二案では、ハンドル戻し始め角を車速で変えるパターンが利用され、試験済であり、結果は良好であるが、さらに圃場にて試験予定がある。

＜田植機旋回アシスト改良（２２）＞

（２０）の構成で、補正するステアリング角θｄｉは最大で大回り方向へ１００度、つまりθｄ－１００≦θｄｉ≦θｄの範囲とする構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。補正量に制限を設けることで、過剰に補正をしないようにできる。

＜田植機旋回アシスト改良（２３）＞

（１９）～（２２）の構成で、ステアリングの補正制御は機体方位が１２０度を検知した時点で終了し、以降は（１７）の構成に従って旋回アシスト制御を終了する構成が、考えられる。

機体の状態に応じて旋回アシストの補正が可能になる。

＜田植機旋回アシスト改良（２４）＞

（１７）～（２３）の構成で、モニタでの旋回アシスト（右）・（左）の設定について「狭く」側に補正した場合、旋回アシスト時のステリング目標舵角を大きく（小回り側）する構成が、考えられる。

モニタ設定で容易に旋回アシストの補正ができる。

＜田植機旋回アシスト改良（２５）＞

（１７）～（２３）の構成で、モニタでの旋回アシスト（右）・（左）の設定について「広く」側に補正した場合、旋回アシスト時のステリング目標舵角を小さく（大回り側）する構成が、考えられる。

モニタ設定で容易に旋回アシストの補正ができる。

＜田植機旋回アシスト改良（２６）＞

（１７）～（２３）の構成で、モニタでの旋回アシスト（右）・（左）の設定について「狭く」側に補正した場合、（２０）のＧｉゲイン値を小さくすることで旋回アシスト時のステリングの補正具合を小さく（あまり補正しない側）する構成が、考えられる。

モニタ設定で容易に旋回アシストの補正ができる。

＜田植機旋回アシスト改良（２７）＞

（１７）～（２３）の構成で、モニタでの旋回アシスト（右）・（左）の設定について「広く」側に補正した場合、（２０）のＧｉゲイン値を大きくすることで旋回アシスト時のステリングの補正具合を大きく（補正をたくさんする側）する構成が、考えられる。

モニタ設定で容易に旋回アシストの補正ができる。

＜苗取り量の自動制御＞
つぎに、本発明における実施の形態の田植え機の苗取り量の自動制御の説明図である図１４も参照しながら、本実施の形態の田植え機の苗取り量の自動制御について説明する。

＜苗取り量の自動制御（１）＞
アクチュエータで苗取り量調節ができる田植機において、圃場面積と株数、横送り回数、用意した苗枚数を入力すると適正な苗取り量に自動的に調整する制御とする（例：３０ａの圃場で５０株２４回送りで準備した苗枚数が４５枚の場合、適正な苗取り量は１２ｍｍとなる）。

これは、１０ａ当たりの苗使用枚数と株間から取り量を決定しており、取説に早見表があるが圃場には持って行かないためである。

請負で田植を行う時は、圃場に用意された苗枚数を使い切ることが望まれているが、自動で適切な苗取り量に調整できることで、苗が足りない、余る等の問題の発生を防止でき効率化につながる。

＜苗取り量の自動制御（２）＞
圃場面積については、モニタでの手動入力、外周を走行することにでＧＰＳから面積を算出する方法、アグリノート連携等のマップから面積を算出する方法いずれかで面積を取得する。

これは、請負で田植を行う際、初めての圃場では地主の言う面積を信じるしかないがずれていることが多々あるためである。

様々な方法で面積を入力できるようにすることで適正な苗取り量に調整することができる。それにより、苗が足りないなどの問題を防止でき効率化につながる。

＜苗取り量の自動制御（３）＞
アクチュエータで苗取り量調節ができ、別の技術提案での苗使用量を測定できる田植機において、現圃場で準備した苗枚数を入力するとモニタ液晶パネルに現圃場での苗使用量と残り苗枚数を表示する構成とする。

これは、残り苗枚数をモニタに表示することで、残り面積と残り苗枚数を比較することができ、苗が足りなくなるなどのトラブルを防ぐことができるためである。

＜苗取り量の自動制御（４）＞
アクチュエータで苗取り量調節ができ、別の技術提案での苗使用量を測定できる田植機において、今シーズン準備した苗枚数を入力するとモニタ液晶パネルに今シーズンの苗使用量と残り苗枚数を表示する構成とする。

今シーズン積算の残り苗枚数がリアルタイムで把握でき、シーズン途中で苗が不足するなどのトラブルを防ぐことができ効率化につながる。

＜苗取り量の自動制御（５）＞
ＧＮＳＳアンテナを備え、アクチュエータで苗取り量調節ができ、別の技術提案での苗使用量を測定できる田植機において、圃場面積と株数、横送り回数、用意した苗枚数を入力すると適正な苗取り量に自動的に調整し、作業の進捗状態をＧＮＳＳで監視しながら、残り面積と残り苗枚数からリアルタイムで苗取り量を調整する。

これは、のこり苗枚数を数え、残り面積から感覚的に取り量を調整したりしていた。圃場の終盤で足りないと思ったら取り量を少なくしたりしており、圃場内で１株当たりの苗本数が異なり、生育に影響を及ぼすことがあるためである。

苗の過不足なく計画的に作業を行え、能率が向上する。苗の過不足については熟練者でも作業終盤にならないと判断が難しく、植えはじめと終盤で取り量を変えると生育に影響する。リアルタイムで苗取り量調整することで均一な植え付けを行うことができ、生育が安定し、初心者でも安心して田植作業を任せられる。また、計画通りに作業が進められるため能率が向上する。

スリップ率で株間補正を行ってもよく、この方法でも適切な同様の効果を得ることができる。

＜苗取り量の自動制御（６）＞
アクチュエータで施肥量調節ができ、施肥ロール回転数を測定することで肥料使用量を記憶できる田植機において、圃場面積と用意した肥料量を入力すると自動で適正な施肥量に調整される。

これは、一般的に１０ａ当たりの施肥量を決定するが、圃場主によっては、この圃場にはトータル何キロ入れてくれと言われ、計算して施肥量を決定するためである。

自動で施肥量を決定してくれるので、施肥量を計算する必要がなく効率が上がる。また、請負業者や初心者にとって安心して作業が行える。

＜苗取り量の自動制御（７）＞
ＧＮＳＳアンテナを備え、アクチュエータで施肥量調節ができ、施肥ロール回転数を測定することで肥料使用量を記憶できる田植機において、圃場面積と用意した肥料量を入力すると自動で適正な施肥量に調整される。作業の進捗状態をＧＮＳＳで監視しながら、残り面積と残り肥料からリアルタイムで施肥量を調整する。

これは、残りの肥料と面積を見ながら、足りない気がしたら少し施肥量を減らして最後まで足りるか余るか不安になりながら作業を行うことがあるためである。

リアルタイムで施肥量を調整していくので、圃場ごとで足りなかったり余ったりといったトラブルがなくなり計画通り作業でき能率が向上する。また、スリップ等による施肥ムラもなくなり均一な施肥ができ生育が安定する。

スリップ率測定による施肥調整を行ってもよく、この方法でも同様の効果が期待できる。

＜苗使用量の算出＞
つぎに、本発明における実施の形態の田植え機の苗使用量の算出の説明図（その一および二）である図１５および１６も参照しながら、本実施の形態の田植え機の苗使用量の算出について説明する。

＜苗使用量の算出（１）＞
苗タンク１往復で１回ピタ寄せスイッチが押されることを利用して、苗タンクのピタ寄せスイッチで植付作業開始時からの横送り回数をカウントする。また、苗取り量をモニタで手動入力することで苗使用量を算出する（例：標準１１ｍｍ取り量でスイッチが１回押されれば２２ｍｍ苗が使用されたとカウントする）。

横送り切り替えレバーにセンサをつける必要がなく１往復で苗取り量（標準１１ｍｍ）の２回分苗が使用されたと判断できセンサを追加することなく容易に苗使用量を算出できる。

＜苗使用量の算出（２）＞
植え込みかんが植え付けた株数をカウントするために、機体前方のロータリーケース駆動スプロケットに回転センサを取り付け、何株苗を植え付けたかをカウントする。また、苗取り量をモニタで手動入力することで苗使用量を算出する。

横送り切り替えレバーにセンサを取り付ける必要がなくスプロケット１回転につき１株植え付けたと判断でき、精密に苗使用量を算出できる。

＜苗使用量の算出（３）＞
苗タンク１往復で１回ピタ寄せスイッチが押されることを利用して、苗タンクのピタ寄せスイッチで植付作業開始時からの横送り回数をカウントする。また、苗取り量をセンシングするポテンショメーターを取り付け、苗取り量をリアルタイムで自動的に苗使用量を算出する。

横送り切り替えレバーにセンサをつける必要がなく１往復で苗取り量（標準１１ｍｍ）の２回分苗が使用されたと判断できる。また、苗取り量のポテンショメーターからリアルタイムに苗使用量を算出することで取り量を作業途中で変化させたとしても正確に苗使用量を算出できる。

＜苗使用量の算出（４）＞
植え込みかんが植え付けた株数をカウントするために、機体前方のロータリーケース駆動スプロケットに回転センサを取り付け、何株苗を植え付けたかをカウントする。また、苗取り量をセンシングするポテンショメーターを取り付け、苗取り量をリアルタイムで自動的に苗使用量を算出する。

横送り切り替えレバーにセンサを取り付ける必要がなくスプロケット１回転につき１株植え付けたと判断でき、精密に苗使用量を算出できる。また、苗取り量のポテンショメーターからリアルタイムに苗使用量を算出することで取り量を作業途中で変化させたとしても正確に苗使用量を算出できる。

＜苗使用量の算出（５）＞
植え込みかんが植え付けた株数をカウントするために、機体前方のロータリーケース各条の駆動スプロケットに回転センサを取り付ける（配置の技術提案である）。

各条にセンサを取り付けることで、あぜクラッチ使用時等で回転していない場があるときはその条の苗使用量はカウントされず正確に苗使用量を算出できる。

＜苗使用量の算出（６）＞
植え込みかんが植え付けた株数をカウントするために、ミッションケースの植付部駆動軸に回転センサを取り付ける。

センサ１つで植え込みかんの植え付け株数をカウントできコストダウンになる。

＜苗使用量の算出（７）＞
植え込みかんが植え付けた株数をカウントするために、ミッションケースの植付部駆動軸に回転センサを取り付ける。あぜクラッチ使用時はあぜクラッチスイッチが押された条の分、苗使用量算出時に減らす制御とする（例：８条田植機で１～４条あぜクラッチ使用時は苗使用量算出時に苗使用量１／２として計算する）。

あぜクラッチ使用時は、あぜクラッチスイッチのｏｎ・ｏｆｆ判定から苗使用量を算出することで正確に苗使用量を算出することができる。

＜苗使用量の算出（８）＞
算出された苗使用量（ｍｍ）を液晶モニタで表示する。

オペレータに苗使用量を通知し、残り苗枚数から作業計画を立てやすくし作業効率を向上させる。

＜苗使用量の算出（９）＞
算出された苗使用量（ｍｍ）を苗箱数に換算し、苗使用量を液晶モニタで表示する。

苗使用量を箱数に換算して表示することで、残り苗枚数と比較しやすく作業効率が向上する。

＜苗使用量の算出（１０）＞
苗の状態によって、苗１枚から取ることができる株数が異なる（軟弱でつぶれやすい苗は圧縮され１箱から取れる株数は少なくなる）ため、苗箱数に換算する際に補正パラメータを変更入力できるようにする（例：ａ＊苗使用枚数補正値ａ＝０．９５）。

ユーザーや地域ごとで苗の状態が異なり使用枚数に誤差が出ることを補正することで、苗使用枚数の精度向上を図れる。

＜苗使用量の算出（１１）＞
作業終了後、半端苗を補植用として使用したり、捨てたりした際はその苗枚数をモニタで手動入力できる制御とする（小数点第１位まで）。

捨てた苗も苗使用枚数として入力することで、苗使用量を正確に測ることができる。

＜苗使用量の算出（１２）＞
苗使用枚数を記憶できるメモリを田植機本機に搭載する。

苗使用枚数をメモリすることで、シーズン中に使用した苗使用量を積算でき作業状況を把握でき効率が向上する。

＜苗使用量の算出（１３）＞
圃場１枚あたりと今シーズン中の積算苗使用枚数をモニタに表示できる制御とする。

それぞれの苗使用枚数を視認できることで、日々の状況と通期での苗使用量から作業計画を立てやすく、作業効率化することができる。

なお、本発明に関連した発明のプログラムは、上述された本発明に関連した発明の作業車両動作制御方法の全部または一部のステップ（または工程、動作および作用など）の動作をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータと協働して動作するプログラムである。

また、本発明に関連した発明の記録媒体は、上述された本発明に関連した発明の作業車両動作制御方法の全部または一部のステップ（または工程、動作および作用など）の全部または一部の動作をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体であり、読取られたプログラムがコンピュータと協働して利用されるコンピュータ読取り可能な記録媒体である。

なお、上述された「一部のステップ（または工程、動作および作用など）」は、それらの複数のステップの内の一つまたはいくつかのステップを意味する。

また、上述された「ステップ（または工程、動作および作用など）の動作」は、上述されたステップの全部または一部の動作を意味する。

また、本発明に関連した発明のプログラムの一利用形態は、インターネット、光、電波または音波などのような伝送媒体の中を伝送され、コンピュータにより読取られ、コンピュータと協働して動作するという形態であってもよい。

また、記録媒体としては、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）などが含まれる。

また、コンピュータは、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）などのような純然たるハードウェアに限らず、ファームウェア、ＯＳ（ＯｐｅｒａｔｉｎｇＳｙｓｔｅｍ）、そしてさらに周辺機器を含んでもよい。

なお、上述されたように、本発明の構成は、ソフトウェア的に実現されてもよいし、ハードウェア的に実現されてもよい。

本発明における作業車両は、きめ細かな植付け作業を自動的に実現することができ、田植え機などのような作業車両に利用する目的に有用である。

１００車体
２１０エンジン
２２０走行装置
２２１前輪
２２２後輪
２３０操縦装置
２４０苗植付け装置
２５０施肥装置
２６０整地装置
２６１整地フロート
３００主変速装置
４００副変速装置
５００コントローラー
６１１苗タンク
６１２苗取口
６１３回転軌跡
６２１アクチュエータ
６２２アーム
６３１超音波センサ
６３２電極板センサ

Claims

走行しながら苗を植付けるとともに肥料を散布する作業車両であって、
所定の苗取り量および所定の苗植付け深さで前記苗を植付ける苗植付け装置（２４０）と、
所定の施肥量で前記肥料を散布する施肥装置（２５０）と、
前記苗取り量および前記苗植付け深さの内の少なくとも一方ならびに前記施肥量を制御するコントローラー（５００）と、
を備え、
前記コントローラー（５００）は、前記苗の苗残量および前記肥料の肥料残量の内の少なくとも一方が不足すると判断したとき、前記苗取り量および前記施肥量を減らすことを特徴とする作業車両。
前記コントローラー（５００）は、前記苗残量が不足すると判断したとき、前記苗取り量を減らすとともに、前記施肥量も減らすことを特徴とする請求項１に記載の作業車両。
前記コントローラー（５００）は、前記肥料残量が不足すると判断したとき、前記施肥量を減らすとともに、前記苗取り量も減らすことを特徴とする請求項１に記載の作業車両。
前記コントローラー（５００）は、前記苗残量が不足すると判断した後は、前記苗取り量が手動操作で変更された場合においても、前記手動操作を無視することを特徴とする請求項２に記載の作業車両。
前記コントローラー（５００）は、前記肥料残量が不足すると判断したときでも、土壌肥沃度が所定の土壌肥沃度レベルを上回る場合においては、前記苗取り量を減らさないことを特徴とする請求項３に記載の作業車両。