WO2021261246A1

WO2021261246A1 - 農業用ロボット及び農業用ロボットの支援システム

Info

Publication number: WO2021261246A1
Application number: PCT/JP2021/021864
Authority: WO
Inventors: 俊介江戸; 淳一石川; 実平岡; 倫祥坂野; 隼輔宮下
Original assignee: 株式会社クボタ
Priority date: 2020-06-24
Filing date: 2021-06-09
Publication date: 2021-12-30
Also published as: EP4173464A1

Abstract

施設（１００）内における農業用ロボット（１）の作業を効率的に行うことができるようにする。　農業用ロボット（１）は、走行体（３）と、走行体（３）に設けられ、作物（２）に関する作業を行う作業部（４）と、走行体（３）に設けられた光学式センサ（５Ａ、５Ｂ）と、光学式センサ（５Ａ、５Ｂ）で得られたセンシングデータに基づいて、作物（２）を栽培する施設（１００）内に走行体（３）が位置するか否かを判断する場所管理部（４１Ｃ）と、を備え、作業部（４）は、場所管理部（４１Ｃ）によって走行体（３）が施設（１００）内に位置すると判断した場合に、作業部（４）に基づいて作物（２）に関する作業を行う。

Description

農業用ロボット及び農業用ロボットの支援システム

　本発明は、農業用ロボット及び農業用ロボットの支援システムに関する。

　従来、特許文献１に開示された農業用ロボットが知られている。
　特許文献１に開示された農業用ロボットは、走行体に作物の収穫を行うことが可能なマニピュレータが設けられている。

日本国公開特許公報「特開２０１１－２２９４０６号公報」

　さて、スイカ、メロン、カボチャ等の作物は様々なところで栽培（作付け）されるのが一般的である。ここで、施設内で作物の栽培を行ったときにも、農業用ロボットが適正に作物に関する作業を行うことが求められている。また、施設内で作物の栽培を行ったときに、作物の生育状態などを把握することが必要である。さらに、農業用ロボットで作物の収穫などの作業を行う場合、作物を素早く探索することができれば、作業を効率化することができるものの、特許文献１の農業用ロボットでは、作物の探索を行うことが困難であった。

　本発明は、作物の収穫時に、施設内における農業用ロボットの作業を効率的に行うことができる農業用ロボット及び農業用ロボットの支援システムを提供することを目的とする。
　また、本発明は、作物の生育などを把握するためのデータを簡単に収集することができる農業用ロボット及び農業用ロボットの支援システムを提供することを目的とする。

　さらに、本発明は、作物の探索を効率よく行うことができる農業用ロボットを提供することを目的とする。

　農業用ロボットは、走行体と、前記走行体に設けられ、作物に関する作業を行う作業部と、前記走行体に設けられた光学式センサと、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物を栽培する施設内に前記走行体が位置するか否かを判断する場所管理部と、を備え、前記作業部は、前記場所管理部によって前記走行体が前記施設内に位置すると判断した場合に、前記作業部に基づいて作物に関する作業を行う。

　前記場所管理部は、前記センシングデータに前記施設を構成する構造物が含まれ且つ前記構造物が施設内から見た第１プロファイリングである場合に、前記走行体が施設内であると判断する。
　前記場所管理部は、前記センシングデータに、前記第１プロファイリングに加えて前記作物の栽培場所の第２プロファイリングが含まれる場合に、前記走行体が施設内であると判断する。

　農業用ロボットは、前記第１プロファイリングと前記第２プロファイリングとに基づいて、前記走行体の走行を制御する走行制御部を備えている。
　農業用ロボットは、前記第１プロファイリングと、前記第２プロファイリングに含まれる作物に基づいて、前記施設内のマップを生成するマップ生成部を備えている。
　前記場所管理部は、学習済みのモデルと、前記センシングデータとに基づいて、前記第１プロファイリングであるかを判断する。

　前記場所管理部は、前記走行体が前記施設内を走行したときの前記センシングデータを取得することで、強化学習を行う。
　前記場所管理部は、前記構造物として施設を構成するフレームのセンシングデータに基づいて走行体が施設内に位置しているか否かを判断する。
　農業用ロボットの支援システムは、走行体と、前記走行体に設けられ作物に関する作業を行う作業部と、前記走行体に設けられた光学式センサとを備え、前記走行体が前記施設内に位置する場合に前記作業部に基づいて作物に関する作業を行う農業用ロボットの支援システムであって、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物を栽培する施設内に前記走行体が位置するか否かを判断する場所管理部を備えている。

　農業用ロボットの支援システムは、前記第１プロファイリングと前記第２プロファイリングとに基づいて、前記走行体の走行を制御する走行制御部を備えている。
　農業用ロボットの支援システムは、前記第１プロファイリングと、前記第２プロファイリングに含まれる作物に基づいて、前記施設内のマップを生成するマップ生成部を備えている。

　農業用ロボットは、作物の栽培位置に向けて移動可能な走行体と、前記走行体に設けられ、且つ、当該走行体が前記栽培位置の周囲に到達したときに先端側を作物に近づけることが可能なマニピュレータと、前記マニピュレータの先端側に設けられ且つ前記作物に打撃を与える打撃機構と、前記打撃機構で作物を打撃したときの音を集音する録音機構とを含む打音センサと、前記録音機構で集音した音のデータを収集する収集装置と、を備えている。

　農業用ロボットは、少なくとも前記収集装置が前記データを収集後、当該データを収集していない他の作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる制御を行う制御装置を備えている。
　農業用ロボットは、前記走行体に設けられた光学式センサを備え、前記制御装置は、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物と走行体との距離が予め定められた基準距離になるように、作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる。

　農業用ロボットは、前記収集装置が収集した複数のデータに基づいて、作物の生育状況を推定するモデルを生成するモデル生成部を備えている。
　前記モデル生成部は、前記収集装置がデータを取得する毎に、強化学習を行う。
　農業用ロボットは、前記作物を把持することで収穫するロボットハンドと、前記モデルと前記データとに基づいて、前記打撃を与えた作物が収穫時期であるか否かを判断する時期判断部と、を備え、前記ロボットハンドは、前記時期判断部が収穫時期と判断した場合に前記打撃を与えた作物を収穫し、前記収穫時期と判断しなかった場合に前記打撃を与えた作物を収穫しない。

　前記収集装置は、前記データを記憶する記憶装置、又は、前記データを外部端末に送信する通信装置である。
　農業用ロボットの支援システムは、作物の栽培位置に向けて移動可能な走行体と、前記走行体に設けられ、且つ、当該走行体が前記栽培位置の周囲に到達したときに先端側を作物に近づけることが可能なマニピュレータと、前記マニピュレータの先端側に設けられ且つ前記作物に打撃を与える打撃機構と、前記打撃機構で作物を打撃したときの音を集音する録音機構とを含む打音センサとを備えた農業用ロボットの支援システムであって、前記録音機構で集音した音のデータを収集する収集装置を備えている。

　農業用ロボットの支援システムは、少なくとも前記収集装置が前記データを収集後、当該データを収集していない他の作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる制御を行う制御装置を備えている。
　農業用ロボットの支援システムは、前記走行体に設けられた光学式センサを備え、前記制御装置は、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物と走行体との距離が予め定められた基準距離になるように、作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる。

　農業用ロボットの支援システムは、前記収集装置が収集した複数のデータに基づいて、作物の生育状況を推定するモデルを生成するモデル生成部を備えている。
　農業用ロボットの支援システムは、前記作物を把持することで収穫可能なロボットハンドを制御する作業制御部と、前記モデルと前記データとに基づいて、前記打撃を与えた作物が収穫時期であるか否かを判断する時期判断部と、を備え、前記作業制御部は、前記ロボットハンドに対して前記時期判断部が収穫時期と判断した場合に前記打撃を与えた作物を収穫する制御を行い、前記収穫時期と判断しなかった場合に前記打撃を与えた作物を収穫しない制御を行う。

　農業用ロボットは、機体と、機体を走行可能に支持する走行装置とを含む走行体と、前記機体に着脱可能に装着された装着体、前記装着体に取り付けられたアーム及び前記アームの先端側に設けられたロボットハンドを含むマニピュレータと、前記機体に設けられた第１光学式センサと、前記アーム及びロボットハンドのいずれかに設けられた第２光学式センサと、前記第１光学式センサで得られた第１センシングデータと、前記第２光学式センサで得られた第２センシングデータとに基づいて、作物を探索する作物探索部と、を備えている。

　前記作物探索部は、前記第１センシングデータに基づいて作物を栽培する施設内における前記作物の栽培位置を推定する位置推定部と、前記位置推定部で推定した前記栽培位置の周辺に前記走行体を位置させたときの前記第２センシングデータに基づいて作物の位置である作物位置を特定する位置特定部とを含んでいる。
　前記位置推定部で推定した前記栽培位置の周囲に前記走行体を移動させる制御装置を備えている。

　前記位置特定部は、前記走行体を前記栽培位置の周囲に移動させて当該走行体を停止させたときの前記第２光学式センサから得られた第２センシングデータから前記作物位置を特定する。
　前記位置特定部は、前記第２センシングデータに基づいて、前記第２光学式センサ及び走行体のいずれかと、前記作物との第１距離を演算し、前記演算した第１距離に基づいて前記作物位置を特定する。

　前記第２光学式センサは、レーザセンサ、撮像装置及び分光分析装置のうち２つ以上を含んでいる。
　前記作物探索部は、前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータのいずれかに、作物を識別する識別部材に識別情報が含まれている場合、前記識別部材と前記走行体との第２距離に基づいて、前記栽培位置及び前記作物位置の推定を行う。

　農業用ロボットは、前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータのいずれかに、作物を識別する識別部材に識別情報が含まれている場合、前記第１センシングデータ、前記第２センシングデータ及び前記識別情報に基づいて、作物位置及び栽培情報を含む栽培マップを作成するマップ作成部を備えている。

　本発明によれば、施設内における農業用ロボットの作業を効率的に行うことができる。
　また、本発明によれば、作物の生育などを把握するためのデータを簡単に収集することができる。
　さらに、本発明によれば、作物の探索を効率よく行うことができる。

農業用ロボットの側面図である。作業姿勢の状態の農業用ロボットの側面図である。機体及びマニピュレータの斜視図である。機体及びマニピュレータの側面図である。走行装置の平面図である。走行装置の側面図である。ロボットハンドの一部拡大図である。農業用ロボットの支援システムの全体図である。農業用ロボットを施設で走行させたルートを示す図である。センシングデータ（撮像画像）と学習済みモデルとの関係を示す図である。センシングデータ（撮像画像）と、図１０Ａとは異なる学習済みモデルとの関係を示した図である。マップＦ１の一例を示す図である。施設園芸の施設の内部の概略図である。施設園芸の施設の平面の概略図である。作物の栽培初期の施設園芸の施設の内部の斜視図である。作物の栽培中期又は後期の施設園芸の施設の内部の斜視図である。撮像画像Ｈ１の一例を示す図である。図１６Ａとは異なる撮像画像Ｈ１の一例を示す図である。農業用ロボットの一連の動作のフローを示す図である。農業用ロボットの支援システムの全体図である。音データ（波形Ｈ１０）の一例を示す図である。農業用ロボットにて作物に対して打撃を与える様子を示す図である。撮像画像Ｈ１の一例を示す図である。識別情報及び音データを含む打音情報の一例を示す図である。識別情報、音データ及び打音時間を含む打音情報の一例を示す図である。収穫時の音データ、識別情報及び打音時間（収穫時間）の一例を示す図である。農業用ロボットを施設で走行させたルートを示す図である。農業用ロボットの支援システムの変形例を示す図である。農業用ロボットの支援システムの全体図である。農業用ロボットにて作物に関する作業を行う様子を示す図である。撮像画像Ｈ１（第１センシングデータＨ１１）の一例を示す図である。アームブラケットを中立位置ＭＰ１から回転させたときの光学式センサの光軸Ａ２０と角度θ１との関係を示す図である。作物位置Ｚｎを求める方法を説明する説明図である。第２センシングデータＨ１２を示す図である。識別部材と作物との関係を示す図である。栽培マップＦ２の一例を示す図である。

　以下、本発明の実施形態について、図面を適宜参照しつつ説明する。
（第１実施形態）
　図１、図２は、農業用ロボット１を例示している。農業用ロボット１は、図１２～図１５に示すようなハウス等の施設園芸、植物工場等の施設において、栽培される作物２に対して作業（農作業）を行うロボットである。農業用ロボット１は、例えば、スイカ、メロン、カボチャ等の比較的重量のある作物２である重量野菜、果実等に対して作業を行う。

　まず、施設園芸の施設（施設園芸施設）を例にとり、施設について説明する。
　図１２～図１５に示すように、施設１００は、当該施設１００を構成する構造物として、ハウス１０１と、ハウス１０１の内部に設置された機器１０２とを備えている。
　ハウス１０１は、フレーム１１０と、被覆材１１１とを含んでいる。フレーム１１０は、例えば、Ｉ形鋼、Ｈ形鋼、Ｃ形鋼、角形鋼、丸形鋼等の様々な鋼材を組み合わせて、施設１００の躯体を構成していて、複数の支柱部材１１０Ａと、複数の連結部材１１０Ｂとを含んでいる。図１２～図１４に示すように、複数の支柱部材１１０Ａは、地面等から起立した部材であって、横方向Ｘ１に所定の間隔で設置され且つ縦方向Ｙ１に所定の間隔で設置されている。

　連結部材１１０Ｂは、横方向Ｘ１に離れた複数の支柱部材１１０Ａの上端を互いに連結する。また、連結部材１１０Ｂは、縦方向Ｙ１に離れた複数の支柱部材１１０Ａを互いに連結する。
　被覆材１１１は、少なくとも太陽光を取り入れ可能な透光性を有する部材であって、合成樹脂、ガラス等で構成されている。被覆材１１１は、例えば、フレーム１１０の外側から当該フレーム１１０の全体を覆っている。言い換えれば、被覆材１１１は、支柱部材１１０Ａの外側、連結部材１１０Ｂの外側に配置されている。

　機器１０２は、作物２を栽培する際に使用する様々な機器であって、ハウス１０１内の温度、湿度、空気流動等を調整することができる機器である。詳しくは、機器１０２は、換気扇１０２Ａ、循環扇１０２Ｂ、熱交換装置１０２Ｃ等である。図１２、図１３に示すように、換気扇１０２Ａは、ハウス１０１の出入口１３０側に設置され、ハウス１０１内の空気を外部に排出したり、外部の空気をハウス１０１内に取り入れる。

　循環扇１０２Ｂは、ハウス１０１内に設置されていて、ハウス１０１内の空気を所定の方向に循環させる。熱交換装置１０２Ｃはハウス１０１の温度を変更可能な装置であり、例えば、ヒートポンプで構成されている。上述した機器１０２は、一例であり、灌水機器、照明機器、噴霧機器などであってもよいし限定されない。
　農業用ロボット１は、施設１００内において、栽培場所１０５で栽培された作物２に対して様々な農作業、例えば、作物２の収穫、肥料散布、農薬散布などの農作業を行う。農業用ロボット１は、自立型のロボットである。

　図１～図８は、農業用ロボット１を示している。図８は、農業用ロボットの支援システムを示している。
　以下、農業用ロボット１及び農業用ロボットの支援システムについて詳しく説明する。以下の説明において、図１、図２に矢印Ａ１で示す方向を前方、矢印Ａ２で示す方向を後方、矢印Ａ３で示す方向を前後方向として説明する。したがって、図５に矢印Ｂ１で示す方向（図１の手前側）が左方であり、図５に矢印Ｂ２で示す方向（図１の奥側）が右方である。また、前後方向Ａ３に直交する水平方向を機体幅方向（図５の矢印Ｂ３方向）として説明する。

　図１に示すように、農業用ロボット１は、自律走行する走行体３を有している。走行体３は、機体６と、機体６を走行可能に支持する走行装置７とを有している。
　図３、図４に示すように、機体６は、メインフレーム６Ａと、原動機フレーム６Ｂとを有している。メインフレーム６Ａは、機体幅方向Ｂ３で間隔をあけて配置された一対の第１フレーム６Ａａと、各第１フレーム６Ａａの下方に間隔をあけて配置された一対の第２フレーム６Ａｂとを有している。第１フレーム６Ａａと第２フレーム６Ａｂとは、複数の縦フレーム６Ａｃによって連結されている。縦フレーム６Ａｃは、左の第１フレーム６Ａａと左の第２フレーム６Ａｂとの前部間、右の第１フレーム６Ａａと右の第２フレーム６Ａｂとの前部間、左の第１フレーム６Ａａと左の第２フレーム６Ａｂとの後部間、右の第１フレーム６Ａａと右の第２フレーム６Ａｂとの後部間に設けられている。

　左の第１フレーム６Ａａと右の第１フレーム６Ａａとは、第１フレーム６Ａａ間に配置された第１横フレーム６Ａｄ～第５横フレーム６Ａｈによって連結されている。第１横フレーム６Ａｄ～第５横フレーム６Ａｈは、第１フレーム６Ａａの前端から後端にわたって前後方向Ａ３で間隔をあけて並行状に配置されている。
　第２フレーム６Ａｂの前部同士は、第６横フレーム６Ａｊによって連結され、第２フレーム６Ａｂの後部同士は、第７横フレーム６Ａｋによって連結されている。

　原動機フレーム６Ｂは、メインフレーム６Ａの下方側に配置されている。原動機フレーム６Ｂは、前フレーム６Ｂａと、後フレーム６Ｂｂと、複数の連結フレーム６Ｂｃと、複数の取付フレーム６Ｂｄとを有している。前フレーム６Ｂａは、上部が、左及び右の第２フレーム６Ａｂの前部に取り付けられている。後フレーム６Ｂｂは、上部が、左及び右の第２フレーム６Ａｂの前部に取り付けられている。複数の連結フレーム６Ｂｃは、前フレーム６Ｂａと後フレーム６Ｂｂの下部間を連結している。複数の取付フレーム６Ｂｄは、連結フレーム６Ｂｃの前後方向Ａ３中央部に固定されている。

　図４に示すように、取付フレーム６Ｂｄには、原動機（エンジン）Ｅ１が取り付けられている。原動機Ｅ１には、油圧ポンプＰ１が取り付けられている。油圧ポンプＰ１は、原動機Ｅ１で駆動される。また、原動機フレーム６Ｂには、油圧ポンプＰ１から吐出する作動油を貯留する作動油タンク（図示省略）が搭載されている。
　図５に示すように、メインフレーム６Ａ（機体６）には、走行装置７を制御する複数のコントロールバルブ（第１コントロールバルブＣＶ１～第４コントロールバルブＣＶ４）が搭載されている。

　図１、図２、図５に示すように、走行装置７は、４輪の車輪８を有する車輪型（４輪型）の走行装置で構成されている。詳しくは、走行装置７は、機体６前部の左側に配置された第１車輪８Ｌａ（左前輪）と、機体６前部の右側に配置された第２車輪８Ｒａ（右前輪）と、機体６後部の左側に配置された第３車輪８Ｌｂ（左後輪）と、機体６後部の右側に配置された第４車輪８Ｒｂ（右後輪）とを備えている。なお、走行装置７は、少なくとも３輪の車輪８を有する車輪型走行装置で構成されていてもよい。また、走行装置７は、クローラ型の走行装置であってもよい。

　走行装置７は、車輪８を支持する車輪支持体９を有している。車輪支持体９は、車輪８に対応する数設けられている。つまり、走行装置７は、第１車輪８Ｌａを支持する第１車輪支持体９Ｌａ、第２車輪８Ｒａを支持する第２車輪支持体９Ｒａ、第３車輪８Ｌｂを支持する第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂを支持する第４車輪支持体９Ｒｂを有している。

　図５、図６に示すように、車輪支持体９は、走行フレーム１０と、操向シリンダＣ１と、第１昇降シリンダＣ２と、第２昇降シリンダＣ３と、走行モータＭ１とを有している。
　走行フレーム１０は、主支持体１０Ａと、揺動フレーム１０Ｂと、車輪フレーム１０Ｃとを有している。主支持体１０Ａは、機体６に縦軸（上下方向に延伸する軸心）回りに可能に支持されている。詳しくは、主支持体１０Ａは機体６に固定された支持ブラケット１１に上下方向に延伸する軸心を有する第１支軸１２Ａを介して回動可能に支持されている。

　図５に示すように、第１車輪支持体９Ｌａを枢支する支持ブラケット１１は機体６の前部左側に設けられ、第２車輪支持体９Ｒａを枢支する支持ブラケット１１は機体６の前部右側に設けられ、第３車輪支持体９Ｌｂを枢支する支持ブラケット１１は機体６の後部左側に設けられ、第４車輪支持体９Ｒｂを枢支する支持ブラケット１１は機体６の後部右側に設けられている。

　揺動フレーム１０Ｂは、主支持体１０Ａに上下揺動可能に支持されている。詳しくは、揺動フレーム１０Ｂは、上部が主支持体１０Ａに第２支軸１２Ｂを介して横軸（機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心）回りに回動可能に支持されている。
　第１車輪支持体９Ｌａ及び第２車輪支持体９Ｒａの揺動フレーム１０Ｂは前上部が主支持体１０Ａに枢支され、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂの揺動フレーム１０Ｂは後上部が主支持体１０Ａに枢支されている。

　車輪フレーム１０Ｃは、揺動フレーム１０Ｂに上下揺動可能に支持されている。詳しくは、車輪フレーム１０Ｃは、揺動フレーム１０Ｂに第３支軸１２Ｃを介して横軸回りに回動可能に支持されている。
　第１車輪支持体９Ｌａ及び第２車輪支持体９Ｒａの車輪フレーム１０Ｃは後部が揺動フレーム１０Ｂの後部に枢支され、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂの車輪フレーム１０Ｃは前部が揺動フレーム１０Ｂの前部に枢支されている。

　操向シリンダＣ１、第１昇降シリンダＣ２及び第２昇降シリンダＣ３は、油圧シリンダによって構成されている。
　操向シリンダＣ１は、機体６と主支持体１０Ａとの間に設けられている。詳しくは、操向シリンダＣ１の一端は、第１フレーム６Ａａの前後方向Ａ３中央部に固定されたシリンダブラケット１４Ａに枢支され、操向シリンダＣ１の他端は、主支持体１０Ａに固定されたシリンダブラケット１４Ｂに枢支されている。操向シリンダＣ１を伸縮することにより走行フレーム１０が第１支軸１２Ａ回りに揺動し、車輪８（第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂ）の向きを変更する（操向する）ことができる。本実施形態の走行装置７にあっては、各車輪８を独立して操向可能である。

　第１昇降シリンダＣ２は、一端が揺動フレーム１０Ｂに枢支され、他端が第１リンク機構１５Ａに枢支されている。第１リンク機構１５Ａは、第１リンク１５ａと第２リンク１５ｂとを有している。第１リンク１５ａの一端は、主支持体１０Ａに枢支され、第２リンク１５ｂの一端は揺動フレーム１０Ｂに枢支されている。第１リンク１５ａと第２リンク１５ｂとの他端は、第１昇降シリンダＣ２の他端に枢支されている。第１昇降シリンダＣ２を伸縮することにより揺動フレーム１０Ｂが第２支軸１２Ｂ回りに上下揺動する。

　第２昇降シリンダＣ３は、一端が揺動フレーム１０Ｂの前部に枢支され、他端が第２リンク機構１５Ｂに枢支されている。第２リンク機構１５Ｂは、第１リンク１５ｃと第２リンク１５ｄとを有している。第１リンク１５ｃの一端は、揺動フレーム１０Ｂに枢支され、第２リンク１５ｄの一端は車輪フレーム１０Ｃに枢支されている。第１リンク１５ｃと第２リンク１５ｄとの他端は、第２昇降シリンダＣ３の他端に枢支されている。第２昇降シリンダＣ３を伸縮することにより車輪フレーム１０Ｃが第３支軸１２Ｃ回りに上下揺動する。

　第１昇降シリンダＣ２による揺動フレーム１０Ｂの上下揺動と、第２昇降シリンダＣ３による車輪フレーム１０Ｃの上下揺動とを組み合わせることによって車輪８を平行状に昇降させることができる。
　走行モータＭ１は、油圧モータによって形成されている。走行モータＭ１は、各車輪８に対応して設けられている。即ち、走行装置７は、第１車輪８Ｌａを駆動する走行モータＭ１と、第２車輪８Ｒａを駆動する走行モータＭ１と、第３車輪８Ｌｂを駆動する走行モータＭ１と、第４車輪８Ｒｂを駆動する走行モータＭ１とを有している。走行モータＭ１は、車輪８の機体幅方向Ｂ３の内方に配置され、車輪フレーム１０Ｃに取り付けられている。走行モータＭ１は、油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動され、正逆転可能である。走行モータＭ１を正逆転させることにより、車輪８の回転を正転方向と逆転方向とに切り換えることができる。

　第２車輪支持体９Ｒａ、第３車輪支持体９Ｌｂ及び第４車輪支持体９Ｒｂは、第１車輪支持体９Ｌａを構成する構成部品と同様の構成部品を有している。第２車輪支持体９Ｒａは、第１車輪支持体９Ｌａと左右対称に構成されている。第３車輪支持体９Ｌｂは、第２車輪支持体９Ｒａを機体６の中心を通る上下方向のセンタ軸心回りに１８０°回転させた形態を呈している。第４車輪支持体９Ｒｂは、第１車輪支持体９Ｌａをセンタ軸心回りに１８０°回転させた形態を呈している。

　第１車輪支持体９Ｌａに装備された油圧アクチュエータは、第１コントロールバルブＣＶ１によって制御される。第２車輪支持体９Ｒａに装備された油圧アクチュエータは、第２コントロールバルブＣＶ２によって制御される。第３車輪支持体９Ｌｂに装備された油圧アクチュエータは、第３コントロールバルブＣＶ３によって制御される。第４車輪支持体９Ｒｂに装備された油圧アクチュエータは、第４コントロールバルブＣＶ４によって制御される。

　したがって、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂは、それぞれ独立的に操向可能である。また、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂは、それぞれ独立的に昇降可能である。
　上記走行装置７にあっては、第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを操向操作することで走行体３を操向することができる。第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを正転させることで走行体３を前進させることができ、逆転させることにより走行体３を後進させることができる。第１車輪８Ｌａ～第４車輪８Ｒｂを昇降することにより走行体３を昇降することができる。第１車輪８Ｌａ及び第２車輪８Ｒａを第３車輪８Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂに対して昇降することにより、或いは、第３車輪８Ｌｂ及び第４車輪８Ｒｂを第１車輪８Ｌａ及び第２車輪８Ｒａに対して昇降することにより、機体６を前傾または後傾させることができる。第１車輪８Ｌａ及び第３車輪８Ｌｂを第２車輪８Ｒａ及び第４車輪８Ｒｂに対して昇降することにより、或いは、第２車輪８Ｒａ及び第４車輪８Ｒｂを第１車輪８Ｌａ及び第３車輪８Ｌｂに対して昇降することにより、機体６を、機体幅方向Ｂ３の一側が他側よりも高い傾斜状にすることができる。

　農業用ロボット１は、走行体３に装着されたマニピュレータ（作業部）４を備えている。マニピュレータ（作業部）４は、作業を行う部分であって、例えば、本実施形態では、少なくとも作物２の収穫を行うことが可能な装置である。
　図３、図４に示すように、マニピュレータ４は、走行体３（機体６）に着脱可能に装着された装着体１６と、装着体１６に取り付けられたアーム１７と、アーム１７に設けられていて作物（対象物）２を把持可能なロボットハンド１８とを備えている。

　図１に示すように、装着体１６は、本実施形態では、走行体３の後部に設けられている。なお、装着体１６は、走行体３の前部に設けられていてもよい。つまり、走行体３における前後方向Ａ３の中央部から一方側に偏倚して設けられていればよい。また、本実施形態では、農業用ロボット１は、走行体３を前方に進行させて収穫作業を行うので、装着体１６は、進行方向とは反対側の方向である進行逆方向側に偏倚して設けられている。装着体１６は、箱型に形成されていて走行体３に対して着脱可能である。

　装着体１６には、回動フレーム２１が立設されている。回動フレーム２１は、装着体１６の内部に設けられた回動モータＭ２によって回動軸心Ｊ１の周囲を回動可能である。回動フレーム２１を回動させることにより、ロボットハンド１８を回動軸心Ｊ１を中心とする円周方向に移動（位置変更）させることができる。
　図３、図４に示すように、アーム１７は、回動フレーム２１に上下揺動可能に支持されると共に長手方向の中途部で屈伸可能である。アーム１７は、メインアーム２９とサブアーム３０とを有している。

　メインアーム２９は、回動フレーム２１に上下揺動可能に枢支され、屈伸可能である。詳しくは、メインアーム２９は、回動フレーム２１に上下揺動可能に枢支された第１アーム部３１と、第１アーム部３１に揺動可能に枢支された第２アーム部３２とを有し、第１アーム部３１に対して第２アーム部３２が揺動することで屈伸可能とされている。
　第１アーム部３１は、基部側３１ａがアームブラケット２６に枢支されている。第１アーム部３１は、図３に示すように、第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒを有している。第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒは、機体幅方向Ｂ３で並べて配置され且つ連結パイプ３１Ａ等で相互に連結されている。第１アームフレーム３１Ｌと第２アームフレーム３１Ｒとの基部側３１ａ間にアームブラケット２６の上部が挿入され、機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心を有するアーム枢軸３３Ａ（第１アーム枢軸という）を介して第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒの基部側３１ａがアームブラケット２６に第１アーム枢軸３３Ａの軸心回りに回動可能に支持されている。

　第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒは中空部材で形成されている。第１アーム部３１の長さは、走行体３（機体６）の前後方向Ａ３の長さよりも短く形成されている。
　図４に示すように、第１アーム部３１は、基部側３１ａであって且つ第１アーム枢軸３３Ａよりも先端側３１ｃ寄りに、シリンダ取付部３１ｂを有している。このシリンダ取付部３１ｂとシリンダブラケット２７のシリンダ取付部２７ａとにわたって第１アームシリンダ（第１油圧シリンダ）Ｃ４が設けられている。第１アームシリンダＣ４は、走行体３に設けた油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動されて伸縮する。第１アームシリンダＣ４を伸縮させることで第１アーム部３１が上下揺動する。第１アーム部３１（アーム１７）を上下揺動させることにより、ロボットハンド１８を昇降させることができる。第１アームシリンダＣ４には、第１アームシリンダＣ４のストロークを検出する第１ストロークセンサが設けられている。

　図４に示すように、第１アーム部３１の先端側３１ｃには、枢支部材３１Ｂが固定されている。詳しくは、枢支部材３１Ｂは、基部３１Ｂａが第１アームフレーム３１Ｌと第２アームフレーム３１Ｒとの間に挿入されて第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒに固定されている。枢支部材３１Ｂの基部３１Ｂａの下面側には、シリンダステー３４が取り付けられている。枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂは、第１アームフレーム３１Ｌ及び第２アームフレーム３１Ｒから前方に突出している。

　図３に示すように、第２アーム部３２の長さは、第１アーム部３１の長さよりも長く形成されている。第２アーム部３２は、基部側３２ａが枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂに枢支されている。第２アーム部３２は、第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒを有している。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒは、機体幅方向Ｂ３で並べて配置され且つ複数の連結プレート３５によって相互に連結されている。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒは中空部材で形成されている。第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの基部側３２ａ間に枢支部材３１Ｂの先端側３１Ｂｂが挿入されている。第３アームフレーム３２Ｌ及び第４アームフレーム３２Ｒ（第２アーム部３２）は、機体幅方向Ｂ３に延伸する軸心を有するアーム枢軸（第２アーム枢軸という）３３Ｂによって枢支部材３１Ｂに枢支されている。

　第２アーム部３２の基部側３２ａであって第２アーム枢軸３３Ｂよりも先端側３２ｂ寄りには、シリンダ取付部３２ｃが設けられている。このシリンダ取付部３２ｃとシリンダステー３４とにわたって第２アームシリンダ（第２油圧シリンダ）Ｃ５が設けられている。第２アームシリンダＣ５は、走行体３に設けた油圧ポンプＰ１から吐出される作動油によって駆動されて伸縮する。第２アームシリンダＣ５を伸縮させることで第１アーム部３１に対して第２アーム部３２が揺動し、メインアーム２９（アーム１７）が屈伸（曲げたり伸ばしたりすること）する。なお、本実施形態では、メインアーム２９は、最も伸びた状態で直線状となるが、最も伸びた状態で若干曲がっていてもよい。

　また、第２アームシリンダＣ５を伸縮させることで走行体３に対してロボットハンド１８を遠近方向に移動させることができる。詳しくは、第２アームシリンダＣ５を伸長させることでロボットハンド１８を走行体３から遠ざける方向に移動させることができ、第２アームシリンダＣ５を収縮させることでロボットハンド１８を走行体３に近づける方向に移動させることができる。

　図４に示すように、第２アームシリンダＣ５には、第２アームシリンダＣ５のストロークを検出する第２ストロークセンサが設けられている。
　サブアーム３０は、第２アーム部３２に突出及び後退可能に設けられている。したがって、サブアーム３０を突出及び後退させることにより、アーム１７の長さが伸縮可能である。サブアーム３０は、角パイプによって直線状に形成されている。サブアーム３０は、第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの先端側（前部）間に長手方向移動可能に支持されている。また、サブアーム３０は、対向する連結プレート３５の間に配置されていて連結プレート３５にボルト等の固定具によって固定可能とされている。サブアーム３０の一側面には、第３アームフレーム３２Ｌに当接する突起３０ａが設けられ、他側面には、第４アームフレーム３２Ｒに当接する突起３０ａが設けられている。突起３０ａによってサブアーム３０のがたつきを抑制することができる。

　サブアーム３０は、最も後退させた位置（最後退位置）では、第３アームフレーム３２Ｌと第４アームフレーム３２Ｒとの間に没入する。なお、サブアーム３０は、最後退位置で第２アーム部３２から若干突出していてもよい。
　図４に示すように、サブアーム３０の先端側には、吊りプレート３７が固定されている。吊りプレート３７にロボットハンド１８が枢支され、吊り下げられる（図１参照）。つまり、ロボットハンド１８は、サブアーム３０の先端側に揺動可能に取り付けられる。第２アーム部３２の先端側には、サブアーム３０の第２アーム部３２からの突出量を測定（検出）する第３ストロークセンサが設けられている。

　図１、図２に示すように、ロボットハンド１８は、ベース部材１８Ａと、複数の把持ツメ１８Ｂとを有している。ベース部材１８Ａの上面側には連結片６３が設けられている。連結片６３は吊りプレート３７に枢支されている。つまり、ロボットハンド１８はアーム１７に吊り下げられている。複数の把持ツメ１８Ｂは、ベース部材１８Ａの下面側に揺動可能に取り付けられている。ロボットハンド１８は、複数の把持ツメ１８Ｂが揺動することにより、把持ツメ１８Ｂと把持ツメ１８Ｂとの間で作物２を把持することが可能（図２参照）であると共に、把持した作物２を解放することが可能である。

　図１、図２に示すように、農業用ロボット１は、光学式センサ５Ａ、５Ｂを備えている。光学式センサ５Ａ、５Ｂは、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices：電荷結合素子）イメージセンサを搭載したＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor：相補性金属酸化膜半導体）イメージセンサを搭載したＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラである。この実施形態では、光学式センサ５Ａ、５Ｂは、撮像装置（ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ）である。光学式センサ５Ａ、５Ｂは、レーザセンサ、即ち、ライダー（LiDAR: Light Detection And Ranging）であってもよい。レーザセンサ（ライダー）は、１秒間に何百万回ものパルス状の赤外線等を照射し、跳ね返って戻ってくるまでの時間を測定することで、走行体３周辺の３Ｄマップを構築することができるセンサである。この実施形態では、光学式センサ５Ａ、５Ｂは、撮像装置（ＣＣＤカメラ、ＣＭＯＳカメラ、赤外線カメラ）である。

　光学式センサ５Ａは、回動フレーム２１に取り付けられている。詳しくは、アームブラケット２６の上部に支柱４０を介して取り付けられている。これに限定されることはなく、光学式センサ５Ａは、走行体３等に取り付けてもよい。また、光学式センサ５Ａは複数箇所に設けられていてもよい。つまり、農業用ロボット１は、光学式センサ５Ａを複数有していてもよい。光学式センサ５Ａは、走行体３の周囲を撮影可能であって、走行体３の周囲の情報を撮影によって取得する。

　光学式センサ５Ｂは、第２アーム部３２の先端側に取り付けられている。光学式センサ５Ｂは、作物２を撮像することによって、例えば、作物２の大きさ、形、色、模様（スイカにあっては縞模様）、傷などの品質情報を取得することができる。
　図１、図２に示すように、農業用ロボット１は、打音センサ５０Ｃを備えている。打音センサ５０Ｃは、作物２に打撃を与えた（作物２を叩いた）ときの打音を取得するセンサである。図７に示すように、打音センサ５０Ｃは、ロボットハンド１８（ベース部材１８Ａ）に設けられている。

　打音センサ５０Ｃは、打撃機構５１と、録音機構５２とを有している。打撃機構５１は、把持ツメ１８Ｂで把持された作物２に対して進退可能な打撃部材５１Ａを有している。打撃部材５１Ａは、当該打撃部材５１Ａを軸方向に移動させるアクチュエータ５１Ｂに連結されている。アクチュエータ５１Ｂは、例えば、電動であって、制御信号に応じて打撃部材５１Ａを軸方向に移動させることで、作物２に打撃を与えて打音を発生させる。録音機構５２は、マイク（高指向性マイク）を有し、打撃部材５１Ａで作物２を打撃することによって発生した打音を録音（記録）する。

　図８に示すように、農業用ロボット１は、制御装置４１を有している。制御装置４１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）などを備えたマイクロコンピュータ等である。
　制御装置４１には、光学式センサ５Ａ、５Ｂ、打音センサ５０Ｃ、走行モータＭ１、回動モータＭ２が接続されている。また、制御装置４１には、複数の制御弁４２が接続されている。制御弁４２は、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ、第５制御弁４２Ｅを含んでいる。

　第１制御弁４２Ａは、操向シリンダＣ１を制御する弁、第２制御弁４２Ｂは、第１昇降シリンダＣ２を制御する弁、第３制御弁４２Ｃは、第２昇降シリンダＣ３を制御する弁、第４制御弁４２Ｄは、第１アームシリンダＣ４を制御する弁、第５制御弁４２Ｅは、第２アームシリンダＣ５を制御する弁である。
　第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅは、例えば、制御装置４１からの制御信号に基づいて作動する電磁弁である。より詳しくは、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅは、制御信号によって複数の位置に切り換わる電磁弁（３位置切換電磁弁）である。

　制御装置４１が第１制御弁４２Ａに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第１制御弁４２Ａが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第２制御弁４２Ｂに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第２制御弁４２Ｂが所定位置に切り換わる。
　また、制御装置４１が第３制御弁４２Ｃに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第３制御弁４２Ｃが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第４制御弁４２Ｄが所定位置に切り換わる。制御装置４１が第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力すると、制御信号に応じて第５制御弁４２Ｅが所定位置に切り換わる。

　第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ及び第５制御弁４２Ｅには、油路４６が接続され、当該油路４６には、作動油を吐出する油圧ポンプＰ１が接続されている。
　以上によれば、第１制御弁４２Ａの切り換わりによって、操向シリンダＣ１のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、操向シリンダＣ１が伸縮する。第２制御弁４２Ｂの切り換わりによって、第１昇降シリンダＣ２のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第１昇降シリンダＣ２が伸縮する。第３制御弁４２Ｃの切り換わりによって、第２昇降シリンダＣ３のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第２昇降シリンダＣ３が伸縮する。

　また、第４制御弁４２Ｄの切り換わりによって、第１アームシリンダＣ４のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第１アームシリンダＣ４が伸縮する。第５制御弁４２Ｅの切り換わりによって、第２アームシリンダＣ５のボトム側又はロッド側への作動油の供給が切り換わり、第２アームシリンダＣ５が伸縮する。
　農業用ロボット１は、走行制御部４１Ａを有している。走行制御部４１Ａは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。

　走行制御部４１Ａは、走行装置７を制御する。即ち、走行制御部４１Ａは、操向シリンダＣ１（第１制御弁４２Ａ）、走行モータＭ１を制御する。走行制御部４１Ａは、第１制御弁４２Ａに制御信号を出力して、操向シリンダＣ１を伸縮させることによって、走行装置７（機体６）の操舵方向の変更を行う。走行制御部４１Ａは、走行モータＭ１に制御信号を出力して、走行モータＭ１の回転数又は回転方向を変更することにより、走行装置７（機体６）の速度の変更、走行装置７（機体６）の進行方向の変更を行う。

　また、走行制御部４１Ａは、機体６の昇降、傾き等の制御を行ってもよい。例えば、走行制御部４１Ａは、第２制御弁４２Ｂに制御信号を出力して、第１昇降シリンダＣ２を伸縮することによって、機体６の昇降、傾きの変更を行う。また、走行制御部４１Ａは、第３制御弁４２Ｃに制御信号を出力して、第２昇降シリンダＣ３を伸縮することによって、機体６の昇降、傾きの変更を行う。

　以上のように、走行制御部４１Ａの制御によって、農業用ロボット１は、施設１００など自立走行することができる。
　農業用ロボット１は、作業制御部４１Ｂを有している。作業制御部４１Ｂは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
　作業制御部４１Ｂは、マニピュレータ（作業部）４を制御する。即ち、作業制御部４１Ｂは、第１アームシリンダＣ４、第２アームシリンダＣ５、回動モータＭ２を制御する。作業制御部４１Ｂは、第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力して、第１アームシリンダＣ４を伸縮させることによって、第１アーム部３１の揺動を行う。作業制御部４１Ｂは、第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力して、第２アームシリンダＣ５を伸縮させることによって、第２アーム部３２の揺動を行う。また、作業制御部４１Ｂは、回動モータＭ２に制御信号を出力することによって、回動モータＭ２の回転方向を変更することにより、マニピュレータ（作業部）４の回動を行う。

　以上のように、作業制御部４１Ｂは、ロボットハンド１８を任意（所望）の位置に移動させることができる。詳しくは、回動フレーム２１の回動による回動軸心Ｊ１を中心とする円周方向のロボットハンド１８の移動、第１アーム部３１の上下揺動によるロボットハンド１８の昇降、第２アーム部３２の揺動によるロボットハンド１８の走行体３に対する遠近方向の移動によって、ロボットハンド１８を目的の位置に移動させることができる。

　作業制御部４１Ｂは、アクチュエータ５１Ｂ（打撃部材５１Ａ）を制御する。例えば、アクチュエータ５１Ｂに制御信号を出力することで、アクチュエータ５１Ｂを作動させ、打撃部材５１Ａによって作物２に対して打撃を与える制御（打撃制御）を行う。
　さて、農業用ロボット１は、光学式センサ５Ａによって得られたセンシングデータに基づいて、走行体３（機体６）の位置を判断しながら走行、作業などを行ってもよい。

　図８に示すように、農業用ロボット１は、場所管理部４１Ｃを有している。場所管理部４１Ｃは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
　場所管理部４１Ｃは、光学式センサ５Ａで得られたセンシングデータに基づいて、作物２を栽培する施設１００内に走行体３（機体６）が位置するか否かを判断する。光学式センサ５Ａが撮像装置である場合、センシングデータは、撮像した撮像画像（画像データ）である。光学式センサ５Ａがレーザセンサ（ライダー）である場合、光学式センサ５Ａからセンシングした対象物（物体）までの距離、方向を含むスキャンデータである。

　以下、場所管理部４１Ｃにおける処理について詳しく説明する。
　図１６Ａ、図１６Ｂに示すように、場所管理部４１Ｃは、光学式センサ５Ａによって得られた撮像画像Ｈ１を参照する。場所管理部４１Ｃは、参照した撮像画像Ｈ１に施設１００を構成する構造物が含まれているか判断する。
　例えば、場所管理部４１Ｃは、撮像画像Ｈ１に対して画像処理を実行することで、撮像画像Ｈ１に、施設１００を構成する構造物が含まれているか否かの解析を行う。場所管理部４１Ｃは、ハウス１０１のフレーム１１０（支柱部材１１０Ａ、連結部材１１０Ｂ）、換気扇１０２Ａ、循環扇１０２Ｂ、熱交換装置１０２Ｃ等の撮像画像Ｈ１が含まれているか否かの解析を行う。

　また、場所管理部４１Ｃは、構造物（フレーム１１０、支柱部材１１０Ａ、連結部材１１０Ｂ、換気扇１０２Ａ、循環扇１０２Ｂ、熱交換装置１０２Ｃ）が含まれている場合、撮像画像Ｈ１に示された構造物の形状が施設１００内から見た形状（第１プロファイリング）Ｒ１と同じであるかを判断する。場所管理部４１Ｃは、撮像画像Ｈ１の構造物において、当該構造物の輪郭、凹凸、表面の色（グラデーション）などのから得られる形状（プロファイリング）が、施設１００内から見た第１プロファイリングＲ１と同じであるか否かを判断する。

　具体的には、場所管理部４１Ｃは、学習済みのモデルと、撮像画像Ｈ１とに基づいて、撮像画像Ｈ１に示された構造物の形状が第１プロファイリングＲ１であるか否かを判断する。学習済みのモデルとは、複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を用意して、人工知能（ＡＩ）による深層学習によって得られたモデルであり、所定の撮像画像Ｈ１から抽出された構造物の形状が、施設１００内から見た構造物の形状であるかを判断することができるモデルである。

　学習済みモデルを構築するためには、図９に示すように、施設１００内において、農業用ロボット１を栽培場所１０５の間の通路１０６に走行させながら、光学式センサ５Ａで複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得するデータ取得作業を行う。データ取得作業では、農業用ロボット１で実際に行う農作業を想定して、作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って農業用ロボット１を走行させながら複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得する。

　そして、複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を、制御装置４１に格納して、人工知能（ＡＩ）による深層学習を実行し、学習済みモデルを構築する（モデル構築作業）。
　なお、上述した実施形態では、モデル構築作業において、農業用ロボット１が複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得することによって、学習済みモデルを構築させているが、複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を農業用ロボット１とは別のコンピュータに送信して、当該コンピュータによってモデルを構築し、構築した学習済みモデルを、制御装置４１に格納してもよい。

　また、上述した実施形態では、実際に農業用ロボット１を、施設１００内を走行させたときの撮像画像Ｈ１を用いて学習済みモデルを構築したが、構造物（フレーム１１０、支柱部材１１０Ａ、連結部材１１０Ｂ、換気扇１０２Ａ、循環扇１０２Ｂ、熱交換装置１０２Ｃ）の撮像画像を、様々なデータベースから制御装置４１又はコンピュータに取り込み、取り込んだデータベースの撮像画像を用いて学習済みモデルを構築してもよい。

　また、図１０Ａに示すように、学習済みモデルを構築するためのセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）は、施設１００で作物２を栽培する時期に分けて、グループ化しておき、グループ化されたセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）毎に、学習済みモデルを構築してもよい。
　例えば、図１０Ａに示すように、第１グループＧ１は、作物２を栽培する前の施設１００内のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）であり、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）には、作物２の画像が含まれていない。第２グループＧ２は、作物２を栽培した初期のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）であり、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）には、作物２が成長した初期の画像が含まれている。

　第３グループＧ３は、作物２を栽培した中期のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）であり、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）には、作物２が成長した中期の画像が含まれている。第４グループＧ４は、作物２を栽培した後期のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）であり、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）には、作物２が成長した後期の画像が含まれている。

　したがって、第１グループＧ１のセンシングデータで得られた学習済みモデル（第１モデル）は、作物２が施設１００に存在しないときの構造物の形状を判断するモデルである。また、第２グループＧ２のセンシングデータで得られた学習済みモデル（第２モデル）は、作物２の栽培が初期であるときの構造物の形状を判断するモデルである。第３グループＧ３のセンシングデータで得られた学習済みモデル（第３モデル）は、作物２の栽培が中期であるときの構造物の形状を判断するモデルである。第４グループＧ４のセンシングデータで得られた学習済みモデル（第４モデル）は、作物２の栽培が後期であるときの構造物の形状を判断するモデルである。

　場所管理部４１Ｃは、現在のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を、学習済みのモデル（第１モデル～第４モデル）に適用して、当該現在のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）の構造物の形状が施設１００内から見た形状（第１プロファイリングＲ１）と同じである（形状がほぼ同じである）と判断される場合、場所管理部４１Ｃは、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内に位置していると判断し、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）の構造物の形状が、第１プロファイリングＲ１の形状と異なる判断した場合、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００外に位置していると判断する。

　さて、上述した実施形態では、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）が施設１００の構造物の第１プロファイリングＲ１であるか否かに基づいて、農業用ロボット１が施設１００内に位置しているか否かを判断していたが、これに加え、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）に作物２の栽培場所１０５の第２プロファイリングが含まれる場合、走行体３（機体６）が施設１００内であると判断してもよい。

　図８に記載の場所管理部４１Ｃは、図１６Ａ、図１６Ｂに示すように、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）に、第１プロファイリングＲ１に加えて作物２の栽培場所１０５の第２プロファイリングＲ２が含まれる場合、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内であると判断する。第２プロファイリングＲ２は、作物２の形状、又は、作物２及び栽培場所１０５の形状である。

　上述したように、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内であるか否かの判断において、第１プロファイリングＲ１及び第２プロファイリングＲ２を用いる場合、図１０Ｂに示すように、例えば、構造物と作物２とが含まれる形状を判断する学習済みモデル（第５モデル）、構造物、作物２及び栽培場所１０５が含まれる形状を判断する学習済みモデル（第６モデル）を用いる。第５モデル及び第６モデルは、第２グループＧ２～第４グループＧ４のセンシングデータから構築すればよい。

　場所管理部４１Ｃは、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）を第５モデル又は第６モデルに適用し、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）が、第１プロファイリングＲ１及び第２プロファイリングＲ２と一致する（形状が同じである）と判断される場合、場所管理部４１Ｃは、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内に位置していると判断する。一方、場所管理部４１Ｃは、走行又は作業開始後、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）を第５モデル又は第６モデルに適用し、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）が、第１プロファイリングＲ１及び第２プロファイリングＲ２と一致しない場合、場所管理部４１Ｃは、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内に位置していないと判断する。

　なお、図１０Ｂに示すように、場所管理部４１Ｃは、例えば、作物２の形状を判断する学習済みモデル（第７モデル）を有していてもよい。第７モデルは、少なくとも作物２が含まれている撮像画像Ｈ１を用いて構築することが可能である。例えば、第７モデルは、上述した第２グループＧ２～第４グループＧ４のセンシングデータから構築してもよいし、作物２の撮像画像を様々なデータベースから制御装置４１又はコンピュータに取り込み、取り込んだデータベースの撮像画像を用いて構築してもよく、限定されない。

　さて、上述した実施形態では、図１６Ａ、図１６Ｂに示したように、光学式センサ５Ａによって得られたセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）によって、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内に位置しているか否かを判断しているが、これに加えて、農業用ロボット１（走行体３）は、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）に含まれる構造物の形状（第１プロファイリング）及び第２プロファイリング（作物２の形状、又は、作物２の形状及び栽培場所１０５の形状）に基づいて、自立走行を行っている。

　まず、走行制御部４１Ａは、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内に位置していると判断された場合、走行モータＭ１に制御信号等を出力することで、当該農業用ロボット１（走行体３）の走行を開始する。
　走行制御部４１Ａは、走行開始後、図１６Ａ、図１６Ｂに示したようなセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）から通路１０６を抽出する。走行制御部４１Ａは、走行中（走行開始後）に抽出した通路１０６（栽培場所１０５）に沿って、農業用ロボット１（走行体３）が走行するように、操向シリンダＣ１（第１制御弁４２Ａ）を制御する。通路１０６の判断は、例えば、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）において、隣接する栽培場所１０５の間であると判断してもよいし、作物２の間であると判断してもよく、限定されない。

　また、農業用ロボット１（走行体３）の走行中において、場所管理部４１Ｃは、当該走行中に光学式センサ５Ａによって得られたセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を、少なくとも第１モデル～第６モデルのいずれかに適用して、走行中の撮像画像Ｈ１内に含まれる構造物が、フレーム１１０、支柱部材１１０Ａ、連結部材１１０Ｂ、換気扇１０２Ａ、循環扇１０２Ｂ、熱交換装置１０２Ｃのいずれであるかを判断し、農業用ロボット１（走行体３）と構造物との距離が短い場合、停止指令を走行制御部４１Ａに出力する。走行制御部４１Ａは、停止指令を取得した場合、自動的に農業用ロボット１（走行体３）の走行を停止する。

　或いは、場所管理部４１Ｃは、走行中のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を、少なくとも第１モデル～第６モデルのいずれかに適用して、撮像画像Ｈ１において、構造物、作物２、栽培場所１０５、通路１０６のそれぞれの位置関係を判断し、農業用ロボット１（走行体３）の前方又は後方に、障害物が無い場所（走行が可能な場所）を抽出して、農業用ロボット１（走行体３）の走行ルート（進行方向、速度など）を自動的に作成してもよい。この場合、走行制御部４１Ａは、場所管理部４１Ｃで作成された走行ルートに沿って移動するように、走行の制御を行う。

　或いは、場所管理部４１Ｃは、走行中のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を、少なくとも第１モデル～第６モデルのいずれかに適用して、撮像画像Ｈ１において、構造物、作物２、栽培場所１０５、通路１０６のそれぞれの位置関係から、施設１００内における農業用ロボット１（走行体３）の位置（走行体位置）を推定してもよい。
　なお、走行制御部４１Ａによって、農業用ロボット１（走行体３）を施設１００内にて自立走行させた場合、制御装置４１は、走行中の光学式センサ５Ａによって得られた撮像画像Ｈ１を取得し、取得した撮像画像Ｈ１を用いて、学習済みモデル（第１モデル～第６モデル）の強化学習を行ってもよい。

　農業用ロボット１は、図８に示すように、マップ生成部４１Ｄを有していてもよい。マップ生成部４１Ｄは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
　マップ生成部４１Ｄは、撮像画像Ｈ１から得られた第１プロファイリング（構造物の形状）と、第２プロファイリング（作物２の形状、又は、作物２の形状及び栽培場所１０５の形状）とに基づいて、施設１００内のマップを生成する。マップ生成部４１Ｄは、例えば、図９に示したように、作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って農業用ロボット１を走行させたときの複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得する。マップ生成部４１Ｄは、複数のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）から上述した学習済みモデルを用いて、所定位置における構造物、作物、通路の位置関係を推定する。具体的には、マップ生成部４１Ｄは、作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２までの複数の撮像画像Ｈ１ｎ（ｎ＝１，２，３・・・・ｎ）をそれぞれ参照し、複数の撮像画像Ｈ１ｎに含まれる被写体（構造物、作物２、通路１０６）をそれぞれ抽出する一方、抽出した被写体（構造物、作物２、通路１０６）のそれぞれの形状に基づいて、撮像画像Ｈ１ｎが撮像された撮像位置Ｑｎ（Ｘ座標：Ｑｎｘ、Ｙ座標：Ｑｎｙ）を推定する。また、マップ生成部４１Ｄは、推定した撮像位置Ｑｎと、撮像画像Ｈ１ｎに描写された被写体（構造物、作物２、通路１０６）との距離（水平距離）Ｌｎを推定し、図１１に示すように、構造物としてハウス１０１の平面輪郭、作物２の位置及び形状、通路１０６の位置及び形状が含まれるマップＦ１を生成する。マップ生成部４１Ｄが作成したマップＦ１は、制御装置４１に記憶（保存）される。マップＦ１は、農業用ロボット１に設けた通信装置を用いて、外部機器（携帯端末、パーソナルコンピュータ、サーバ）等に送信してもよいし、マップＦ１は、走行制御部４１Ａに出力したり、作業制御部４１Ｂに出力することによって、走行、作業に用いてもよい。

　例えば、走行開始後、場所管理部４１Ｃは、走行の開始後のセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を、少なくとも第１モデル～第６モデルのいずれかに適用して、撮像画像Ｈ１において、構造物、作物２、栽培場所１０５、通路１０６のそれぞれの位置関係から、施設１００内における農業用ロボット１（走行体３）の位置（走行体位置）を推定し、走行制御部４１Ａは、走行車体位置とマップＦ１とを比較して、農業用ロボット１（走行体３）が通路１０６に沿って移動するように制御する。

　作業制御部４１Ｂは、農業用ロボット１（走行体３）の自立走行において、光学式センサ５Ａのセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を参照する。作業制御部４１Ｂは、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）を第７モデルに適用して、作物２が農業用ロボット１（走行体３）の周囲に存在するか否かを判断する。即ち、作業制御部４１Ｂは、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）に作物２のプロファイリング（第３プロファイリング）が含まれている場合、農業用ロボット１（走行体３）の周囲に存在すると判断し、第３プロファイリングが含まれていない場合、農業用ロボット１（走行体３）の周囲に存在しないと判断する。

　作業制御部４１Ｂは、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）に作物２が映っている場合（第３プロファイリングが含まれる場合）、当該作物２に向けて、第１アームシリンダＣ４、第２アームシリンダＣ５、回動モータＭ２を制御することにより、ロボットハンド１８を移動させる。
　作業制御部４１Ｂは、例えば、ロボットハンド１８で作物２を把持して、当該把持した作物２を通路１０６側へ移動させることにより、作物２の収穫を行う。或いは、作業制御部４１Ｂは、ロボットハンド１８を作物２に近づけた状態（把持した状態）で、図７に示すように、アクチュエータ５１Ｂに制御信号を出力することで、打撃部材５１Ａによって作物２に対して打撃を与える。

　図１７は、農業用ロボットの一連の動作のフローを示している。
　図１７に示すように、農業用ロボット１を施設１００内において、通路１０６に沿って走行させ、走行時に光学式センサ５Ａが検出したセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得する（Ｓ１）。即ち、農業用ロボット１を施設１００内にて走行させることでデータ取得作業を行う（Ｓ１）。データ取得作業後は、制御装置４１を用いてモデル構築作業を行い学習済みモデル（第１モデル～第７モデル）の構築を行う（Ｓ２）。なお、農業用ロボット１において、データ取得作業Ｓ１を繰り返し行って、多くのセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得しておくと、モデルの精度を向上させることができる。

　学習済みモデルの構築後（Ｓ２）、農業用ロボット１にて作業を行う際に、当該農業用ロボット１を自立走行させ（Ｓ３）、自立走行時に光学式センサ５Ａが検出したセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）を取得する（Ｓ４）。自立走行時の撮像画像Ｈ１を取得後、場所管理部４１Ｃは、第１モデル～第７モデルに撮像画像Ｈ１を適用して、農業用ロボット１（走行体３）が施設１００内に位置しているか否かを判断する（Ｓ５）。場所管理部４１Ｃが施設１００内に位置していると判断した場合（Ｓ５、Ｙｅｓ）、農業用ロボット１は、光学式センサ５Ａによってセンシングした撮像画像Ｈ１に基づいて施設１００内を自立走行する（Ｓ６：自立走行）。

　自立走行Ｓ６において、場所管理部４１Ｃは、光学式センサ５Ａが検出したセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）に基づいて走行ルートを作成し、走行制御部４１Ａは、場所管理部４１Ｃが作成した走行ルートに応じて走行の制御（自立走行の制御）を行う。
　或いは、自立走行Ｓ６において、場所管理部４１Ｃは、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）に基づいて、農業用ロボット１（走行体３）の位置（走行体位置）を推定し、走行制御部４１Ａは、走行車体位置とマップＦ１とを比較して、農業用ロボット１（走行体３）が通路１０６に沿って移動するように自立走行の制御を行う。

　或いは、自立走行Ｓ６において、走行制御部４１Ａは、光学式センサ５Ａが検出したセンシングデータ（撮像画像Ｈ１）から画像処理により通路１０６を抽出して、農業用ロボット１（走行体３）が通路１０６に沿って移動するように自立走行の制御を行う。
　また、農業用ロボット１が自立走行Ｓ６を行っているとき、作業制御部４１Ｂは、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）を参照して、作物２が農業用ロボット１の周囲に存在しているときは、ロボットハンド１８を制御し、収穫、打音などの作業を行う（Ｓ７）。なお、自立走行時に制御装置４１に保存されたマップＦ１を参照して、マップＦ１から作物の位置を判断してもよい。なお、作業を行っているときは、走行制御部４１Ａは、自立走行Ｓ６を停止する。

　上述した実施形態では、センシングデータとして、撮像画像Ｈ１を例にあげ説明したが、センシングデータは、撮像画像Ｈ１に限定されず、レーザセンサ（ライダー）でセンシングすることにより得られたスキャンデータであってもよい。スキャンデータを用いる場合は、上述した実施形態における撮像画像Ｈ１を「スキャンデータ」に読み替えれば、スキャンデータを用いた実施形態の説明になるため、スキャンデータの説明は省略する。

　農業用ロボット１は、走行体３と、走行体３に設けられ、作物に関する作業を行う作業部４と、走行体３に設けられた光学式センサ５Ａ、５Ｂと、光学式センサ５Ａ、５Ｂで得られたセンシングデータに基づいて、作物２を栽培する施設１００内に走行体３が位置するか否かを判断する場所管理部４１Ｃと、を備え、作業部４は、場所管理部４１Ｃによって走行体３が施設１００内に位置すると判断した場合に、作業部４に基づいて作物２に関する作業を行う。

　農業用ロボット１の支援システムは、走行体３と、走行体３に設けられ作物２に関する作業を行う作業部４と、走行体３に設けられた光学式センサ５Ａ、５Ｂとを備え、走行体３が施設１００内に位置する場合に作業部４に基づいて作物２に関する作業を行う農業用ロボット１の支援システムであって、光学式センサ５Ａ、５Ｂで得られたセンシングデータに基づいて、作物２を栽培する施設１００内に走行体３が位置するか否かを判断する場所管理部４１Ｃを備えている。

　これによれば、光学式センサ５Ａ、５Ｂから得られたセンシングデータによって、走行体３が施設１００に位置しているか否かを簡単に把握することができ、農業用ロボット１が簡単に施設１００内で作物２に関する作業を行うことができる。即ち、センシングデータによって、農業用ロボット１が施設１００内の状況を簡単に把握することができ、施設１００内における農業用ロボットの作業を効率的に行うことができる。

　場所管理部４１Ｃは、センシングデータに施設１００を構成する構造物が含まれ且つ構造物が施設１００内から見た第１プロファイリングである場合に、走行体３が施設１００内であると判断する。これによれば、施設１００内から見た構造物の第１プロファイリングによって簡単に、走行体３が施設１００に位置しているか否かを簡単に把握することができる。

　場所管理部４１Ｃは、センシングデータに、第１プロファイリングに加えて作物２の栽培場所１０５の第２プロファイリングが含まれる場合に、走行体３が施設１００内であると判断する。これによれば、栽培場所１０５の状態、即ち、栽培場所１０５で栽培している作物２が生育によって変化しても、簡単に施設１００内であるかを判断することができる。

　農業用ロボット１又は農業用ロボット１の支援システムは、第１プロファイリングと第２プロファイリングとに基づいて、走行体３の走行を制御する走行制御部４１Ａを備えている。これによれば、走行制御部４１Ａは、施設１００内の構造物及び栽培場所１０５をセンシングしたときのプロファイリング（第１プロファイリングと第２プロファイリング）を参照しながら、走行体３を施設１００内で適正に走行させることができる。

　農業用ロボット１又は農業用ロボット１の支援システムは、第１プロファイリングと、第２プロファイリングに含まれる作物２に基づいて、施設１００内のマップを生成するマップ生成部４１Ｄを備えている。これによれば、施設１００内を簡単にマップ（地図）にすることができ、作物２の位置、構造物の位置などを把握することができる。
　場所管理部４１Ｃは、学習済みのモデルと、センシングデータとに基づいて、第１プロファイリングであるかを判断する。これによれば、簡単に構造物の形状を把握することができる。

　場所管理部４１Ｃは、走行体３が施設１００内を走行したときのセンシングデータを取得することで、強化学習を行う。これによれば、走行体３によって施設１００を走行させるだけで、学習済みモデルの強化学習を行うことができ、学習済みモデルをより精度よりモデルへと構築することができる。
　場所管理部４１Ｃは、構造物として施設１００を構成するフレーム１００のセンシングデータに基づいて走行体３が施設１００内に位置しているか否かを判断する。これによれば、フレーム１００のセンシングデータによって簡単に、走行体３が施設１００内であるかを把握することができる。

（第２実施形態）
　図面を参照しつつ、本発明の第２実施形態について説明する。第１実施形態と同じ構成要素には、同じ参照符号を付してその詳細な説明を省略する。
　図１８に示すように、農業用ロボット１は、制御装置４１を有している。制御装置４１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）などを備えたマイクロコンピュータ等である。
　制御装置４１には、光学式センサ５Ａ、５Ｂ、打音センサ５０Ｃ、走行モータＭ１、回動モータＭ２が接続されている。また、制御装置４１には、複数の制御弁４２が接続されている。制御弁４２は、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ、第５制御弁４２Ｅを含んでいる。

　作業制御部４１Ｂは、アクチュエータ５１Ｂ（打撃部材５１Ａ）を制御する。例えば、アクチュエータ５１Ｂに制御信号を出力することで、アクチュエータ５１Ｂを作動させ、打撃部材５１Ａによって作物２に対して打撃を与える制御（打撃制御）を行う。
　図１８に示すように、農業用ロボット１は、収集装置４３を備えている。収集装置４３は、打撃部材５１Ａによって作物２に対して打撃を与えたときにマイク（録音機構５２）で集音した音のデータ（音データ）を収集する。収集装置４３は、不揮発性のメモリ等で構成されて音データを記憶する記憶装置を含んでいる。

　図１９に示すように、収集装置４３は、音データとして、作物２に対して打撃を与えた時のマイク（録音機構５２）で集音した波形Ｈ１０を収集する。ここで、収集装置４３は、作物２に対して打撃を与える打撃前又は打撃後に、打撃対象である作物２の周囲の音（雑音）をマイク（録音機構５２）にて取得し、取得した雑音を解析する。収集装置４３は、解析結果を用いて、波形Ｈ１０に、雑音に対応する波形（雑音波形）が含まれているか否かを判断し、雑音が含まれている場合は、波形Ｈ１０から雑音波形を除去した波形を、打撃時の波形Ｈ１０として収集する。即ち、収集装置４３は、作物２を打撃したときのノイズ（雑音）を除去する処理を行う。

　雑音波形であるか否かの判断（推定）は、雑音推定モデル（第１モデル）を用いる。雑音推定モデルは、波形の振幅、周波数、波形の変化によって雑音であるかを推定するモデルである。雑音除去モデルは、作物２に対して打撃を行っていない状況下において、施設１００内の音を集音し、当該集音した音を、コンピュータに入力して当該コンピュータにおいて人工知能による深層学習を行うことにより構築したモデルである。

　上述した実施形態では、作物２の打撃前、打撃後の周囲の音を予め集音しておき、雑音推定モデル（第１モデル）を用いて、周囲の音から雑音の波形を解析、推定することによって、ノイズを除去していたが、これに代えて、打撃前、打撃後の波形から雑音を判断するのではなく、打撃を行ったときの波形Ｈ１０の中に雑音波形が含まれているか否かを判断する雑音推定モデル（第２モデル）を用いる。雑音推定モデル（第２モデル）は、打音を行ったときの波形Ｈ１０をコンピュータに入力して当該コンピュータにおいて人工知能による深層学習を行うことにより構築する。雑音推定モデル（第２モデル）でも、波形Ｈ１０の振幅、周波数、波形の変化に基づいて、波形Ｈ１０中の雑音波形を推定する。雑音推定モデル（第２モデル）による雑音波形の推定後は、上述したように、推定結果を用いて、収集装置４３が波形Ｈ１０の中から雑音波形を除去する。

　図２０に示すように、農業用ロボット１（走行体３）は、走行制御部４１Ａの制御によって施設１００内を自立走行する。自立走行時において、作業制御部４１Ｂによって、作物２を打撃部材５１Ａにて打撃を与え、収集装置４３は、作物２に打撃が与えられたときの波形Ｈ１０を作物２毎に収集（保存）する。
　例えば、制御装置４１（走行制御部４１Ａ）の制御によって、農業用ロボット１を作物２ａの周囲に近づける。農業用ロボット１が作物２ａに近づくと、作業制御部４１Ｂの打撃制御等によって作物２ａに打撃が与えられ、当該作物２ａの打撃時の音データを収集装置４３が収集する。

　次に、作物２ａの音データを収集すると、制御装置４１（走行制御部４１Ａ）は、音データを収集していない他の作物２ｂに向けて走行体３を移動させる制御を行い、農業用ロボット１を作物２ｂの周囲に近づける。農業用ロボット１が作物２ｂに近づくと、作業制御部４１Ｂの打撃制御等によって作物２ｂに打撃が与えられ、当該作物２ｂの打撃時の音データを収集装置４３が収集する。
　つまり、制御装置４１（走行制御部４１Ａ）は、音データを収集装置４３が収集後、音データを収集していない他の作物２ｂ、２ｃ・・・の栽培位置Ｄｎ（ｎ＝１，２，３・・・）に向けて走行体３を移動させる制御を、施設１００内において、音データを収集していない作物２が無くなるまで繰り返し行う。

　さて、制御装置４１は、光学式センサ５Ａによって得られたセンシングデータに基づいて、栽培位置Ｄｎに向けて農業用ロボット１（走行体３）を移動させる。光学式センサ５Ａが撮像装置である場合、センシングデータは、撮像した撮像画像（画像データ）である。光学式センサ５Ａがレーザセンサ（ライダー）である場合、センシングデータは、光学式センサ５Ａからセンシングした対象物（物体）までの距離、方向を含むスキャンデータである。
　図２１に示すように、制御装置４１は、センシングデータ（撮像画像Ｈ１）を参照し、当該センシングデータ（撮像画像Ｈ１）の特徴点のマッチング等により、撮像画像Ｈ１内に作物２が含まれているか否かを判断する。

　第１センシングデータＨ１０に作物２が含まれていると判断した場合、作物２と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離Ｌ１０を演算する（図２０参照）。制御装置４１は、撮像画像Ｈ１に作物２が含まれていると判断した場合、図１６Ａに示すように、例えば、撮像画像Ｈ１に含まれる被写体である作物２の画像（縦ピクセル、横ピクセル）Ｈ２の大きさと、予め設定された基準フレーム（縦ピクセル、横ピクセル）Ｆ１０の大きさとを比較する。作物２の画像Ｈ２が、基準フレームＦ１０のよりも小さい場合、制御装置４１は、相対距離Ｌ１０は、基準フレームＦ１０に対応して定められた基準距離Ｌ１１よりも長いと判断する。即ち、制御装置１１は、作物２は、農業用ロボット１（走行体３）から基準距離Ｌ１１までの位置よりも遠い所にあると推定する。一方、作物２の画像Ｈ２が、基準フレームＦ１０よりも大きい場合、制御装置４１は、相対距離Ｌ１０は、基準距離Ｌ１１よりも短いと判断する。即ち、制御装置４１は、作物２は、農業用ロボット１（走行体３）から基準距離Ｌ１１までの位置よりも近い所にあると推定する。

　つまり、制御装置４１は、作物２の画像Ｈ２の大きさと基準フレームＦ１０との大きさを比較し、作物２の画像Ｈ２の大きさと基準フレームＦ１０との大きさとの比率と基準距離Ｌ１１に基づいて、現在の農業用ロボット１と作物２との相対距離Ｌ１０を求める。即ち、制御装置４１は、現在の農業用ロボット１の位置において、相対距離Ｌ１０が基準距離Ｌ１１に一致する距離（移動距離）を演算し、走行制御部４１Ａは、移動距離だけ農業用ロボット１（走行体３）を前進又は後進させる。なお、基準距離Ｌ１１は、マニピュレータ（作業部）４の先端側（ロボットハンド１８）を、走行体３から最も離した状態において、当該ロボットハンド１８と走行体３までの距離よりも短く設定されている。即ち、マニピュレータ（作業部）４において、走行体３からロボットハンド１８の先端側までのストローク（稼働範囲）よりも、基準距離Ｌ１１が短くなるように設定されている。

　まとめると、作物２の画像Ｈ２と基準フレームＦ１０とが一致したときの作物２と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離Ｌ１０が一定となるように、走行制御部４１Ａは、作物の栽培位置Ｄｎに向けて移動する。なお、上述した方法では、イメージセンサに対するレンズの位置は変更しない（ピント合わせは行わない）。
　上述した実施形態では、撮像画像Ｈ１を用いて、作物２と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離Ｌ１０が一定となる位置に、農業用ロボット１（走行体３）を作物２の栽培位置Ｄｎに向けて移動していたが、光学式センサ５Ａがレーザセンサ（ライダー）である場合、制御装置４１（走行制御部４１Ａ）は、スキャンデータを用いて、現在の農業用ロボット１（走行体３）と作物２との距離（相対距離Ｌ１０）を演算して、演算した相対距離Ｌ１０が基準距離Ｌ１１と一致するように、農業用ロボット１（走行体３）を前進又は後進させる。

　作業制御部４１Ｂは、農業用ロボット１（走行体３）と作物２との相対距離Ｌ１０が基準距離Ｌ１１に達したとき、即ち、農業用ロボット１が所定の作物２の栽培位置Ｄｎの周囲に到達したとき、マニピュレータ（作業部）４の先端側（ロボットハンド１８）を所定の作物に近づけ、打撃制御を行う。収集装置４３は、所定の作物２に打撃が与えられたときの音データを保存する。

　図２２Ａに示すように、収集装置４３が、音データを保存する場合、作物２（作物２ａ、２ｂ、２ｃ・・・）を識別する識別情報と、音データとを対応づけて打音情報として記憶する。例えば、作物２に対応づけて、当該作物２の近傍に二次元バーコード、マーカ等の識別情報を認識するための識別部材を設置しておき、打音時に識別部材（二次元バーコード、マーカ）を撮像装置にて撮像することにより得ることができる。

　或いは、図２２Ｂに示すように、収集装置４３は、識別情報、音データ及び打音時間（月、日、時刻）を対応付けて打音情報として記憶してもよい。例えば、農業用ロボット１に時間を計時する計時装置（タイマー）を設けておき、計時装置によって打音時の時間（打音時間）を計時し、計時した打音時間と、識別情報、音データを対応付けて打音情報として記憶する。

　或いは、収集装置４３は、ロボットハンド１８で収穫する際に、作業制御部４１Ｂによって打撃制御を行い、図２２Ｃに示すように、打撃制御によって作物２を打音したときの音データ（収穫時の音データ）と、識別情報と、打音時間とを対応づけて打音情報として記憶してもよい。図２２Ｃの場合は、打音を行ったときと、収穫を行ったときとが同じであるため、打音時間は、収穫時期（収穫時間）とみなすことができる。

　スイカ、メロン等において、収穫時の音データに着目した場合、当該収穫時の音データで得られる波形Ｈ１０の周波数が低く、低い音になる傾向がある。収集装置４３は、波形Ｈ１０の周波数が予め定められた周波数よりも低い場合には、収穫時期の音データとして記憶してもよい。
　農業用ロボット１は、図１８に示すように、モデル生成部４１Ｅを有していてもよい。モデル生成部４１Ｅは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。

　モデル生成部４１Ｅは、収集装置４３が収集した複数の音データに基づいて、作物の生育状況を推定するモデルを生成する。モデル生成部４１Ｅは、図２２Ａの打音情報（音データ、識別情報）を取得する。この場合、モデル生成部４１Ｅは、複数の音データ（波形Ｗ１０）において、打音の音の大きさ（波形の振幅）、打音の音の高さ（周波数）、打音の波形の変化度合い（音色）について、人工知能による深層学習を行い、生育状況を推定する学習済みモデル（第１生育モデル）を構築する。

　或いは、モデル生成部４１Ｅは、生育モデルを構築するにあたって、複数の音データ（波形Ｗ１０）だけでなく、図２２Ｂに示した音データに対応付けられた打音時間も取得し、打音時間に基づいて、複数の音データ（波形Ｗ１０）を栽培の初期、中期、後期にグループ分けを行う。モデル生成部４１Ｅは、各グループ（初期、中期、後期）のそれぞれに属する複数の音データについて深層学習を行って、生育状況を推定する学習済みの生育モデル（第２生育モデル）を構築してもよい。

　或いは、モデル生成部４１Ｅは、図２２Ｃに示すように、打音情報として、音データ、識別情報、収穫時間を取得し、収穫時間に対応する音データにおける深層学習を行い、生育状況として収穫時間を推定する学習済みモデル（第３生育モデル）を構築する。
　上述した実施形態では、施設１００内において、農業用ロボット１（走行体３）を走行させながら、打音したときの音データを収集していたが、作物２に対して音データの収集は繰り返し行ってもよい。

　この場合、モデル生成部４１Ｅは、農業用ロボット１（走行体３）を走行させて打音を行ったとき（収集装置４３が音データを取得する毎）に、強化学習を行ってもよい。
　農業用ロボット１は、図１８に示すように、時期判断部４１Ｆを有していてもよい。時期判断部４１Ｆは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。

　時期判断部４１Ｆは、学習済みモデル（第１生育モデル、第２生育モデル、第３生育モデル）と、作業時（打撃時）の音データとに基づいて、打撃を与えた作物２が収穫時期であるか否かを判断する。
　図２３に示すように、施設１００内において、農業用ロボット１を栽培場所１０５の間の通路１０６に走行させる。作業時において、制御装置４１（走行制御部４１Ａ、作業制御部４１Ｂ）は、光学式センサ５Ａから得られたセンシングデータ（撮像画像Ｈ１、スキャンデータ）を参照し、作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って農業用ロボット１を走行させる。

　図２０に示すように、制御装置４１（走行制御部４１Ａ、作業制御部４１Ｂ）は、センシングデータを解析して、農業用ロボット１が作物２の栽培位置Ｄｎの周囲に近づいたと判断した場合、走行制御部４１Ａは、一旦走行を停止する。作業制御部４１Ｂは、マニピュレータ４を制御して、ロボットハンド１８を作物２に近づける。作業制御部４１Ｂは、ロボットハンド１８を作物２に近づけた状態で打撃制御を行い、作物２に打撃を与える。収集装置４３は、打撃時の音データを取得して保存する一方、時期判断部４１Ｆは、打撃時の音データを少なくとも第１生育モデル、第２生育モデル、第３生育モデルのいずれかに適用する。

　例えば、打撃時の音データを第１生育モデルに適用し、第１生育モデルが、生育状況として、収穫時期と同じ時期である結果を出力した場合、時期判断部４１Ｆは、作物２の収穫時期であると判断し、作業制御部４１Ｂの制御によって、ロボットハンド１８で作物２を収穫する。一方、第１生育モデルが、生育状況として、収穫時期と異なる時期である結果を出力した場合、時期判断部４１Ｆは、作物２の収穫時期でないと判断し、作業制御部４１Ｂの制御によって、ロボットハンド１８を、打撃を行った作物２から遠ざけることで、作物２を収穫しない。

　或いは、打撃時の音データを第２生育モデルに適用し、第２生育モデルが、生育状況として、作物２が栽培の後期であると結果を出力した場合、時期判断部４１Ｆは、作物２の収穫時期であると判断し、作業制御部４１Ｂの制御によって、ロボットハンド１８で作物２を収穫する。第２生育モデルが、生育状況として、作物２が栽培の初期、中期であると結果を出力した場合、時期判断部４１Ｆは、作物２の収穫時期でないと判断し、作業制御部４１Ｂの制御によって、ロボットハンド１８を、打撃を行った作物２から遠ざけることで、作物２を収穫しない。

　或いは、打撃時の音データを第３生育モデルに適用し、第３生育モデルが、生育状況として、収穫時期であると結果を出力した場合、時期判断部４１Ｆは、作物２の収穫時期であると判断し、作業制御部４１Ｂの制御によって、ロボットハンド１８で作物２を収穫する。一方、第３生育モデルが、生育状況として、収穫時期ではないと結果を出力した場合、時期判断部４１Ｆは、作物２の収穫時期でないと判断し、作業制御部４１Ｂの制御によって、ロボットハンド１８を、打撃を行った作物２から遠ざけることで、作物２を収穫しない。

　以上によれば、農業用ロボット１を作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って走行させ、途中で打撃を行った作物２の音データを学習済みモデルに適用して収穫時期であるか否かを判断し、学習済みモデルが収穫時期であると判断した作物２のみ収穫を行う。
　上述した実施形態では、時期判断部４１Ｆは、学習済みモデル（第１生育モデル、第２生育モデル、第３生育モデル）と、作業時（打撃時）の音データとに基づいて、打撃を与えた作物２が収穫時期であるか否かを判断していたが、学習済みモデルを用いずに、収穫時期であるか否かを判断してもよい。

　時期判断部４１Ｆは、収集装置４３において、収穫時期に相当する時期の音データをまとめたデータベース（過去の収穫実績情報）を参照し、収穫時期の音データの打音の音の大きさ（波形の振幅）、打音の音の高さ（周波数）、打音の波形の変化度合い（音色）の平均などの基準値を演算する。また、時期判断部４１Ｆは、農業用ロボット１を作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで走行させながら打撃作業を行った音データにおいて、打音の音の大きさ（波形の振幅）、打音の音の高さ（周波数）、打音の波形の変化度合い（音色）のそれぞれが基準（平均）から所定範囲内であるか否かを判断し、所定範囲以内であれば、収穫時期と判断し、所定範囲外であれば、収穫時期でないと判断する。

　以上の変形例によれば、農業用ロボット１を作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って走行させ、途中で打撃を行った作物２の音データを、過去の収穫実績情報と比較し、当該音データが過去の収穫実績情報の基準（平均）よりも所定範囲内である場合は、作物２の収穫を行う。
　なお、上述した変形例では、過去の収穫実績情報の平均を求めた例について説明したが、基準は平均以外であってもよく、標準偏差などのバラツキを基準にしてもよく、基準については限定されない。

　図２４は、農業用ロボット１及び農業用ロボットの支援システムの変形例を示している。図２４に示すように、収集装置４３は、サーバ、携帯端末、パーソナルコンピュータなどの外部機器７０に、音データを送信可能な通信装置であってもよい。この場合、通信装置である収集装置４３は、作物２に打撃が与えられたときの音データ（波形Ｈ１０）を外部機器７０に送信する。外部機器７０は、モデル生成部４１Ｅを有していて、農業用ロボット１（通信装置）から送信された音データに基づいて、生育状況を推定する学習済みモデルを構築する。なお、学習済みモデルの構築方法は、上述した実施形態と同じである。

　モデル生成部４１Ｅが学習済みモデルを構築すると、外部機器７０は、構築した学習済みモデル（第１生育モデル、第２生育モデル、第３生育モデル）を、農業用ロボット１（通信装置）に送信する。農業用ロボット１（通信装置）が、学習済みモデル（第１生育モデル、第２生育モデル、第３生育モデル）を受信すると、制御装置４１は、学習済みモデルを保存する。時期判断部４１Ｆは、上述した実施形態と同様に、制御装置４１が有する学習済みモデルと、打撃時に得られた音データに基づいて、打撃を行った作物２が収穫時期か否かを判断する。作業制御部４１Ｂは、打撃を行った作物２が収穫時期であると判断された場合に収穫の制御を実行する一方、打撃を行った作物２が収穫時期でないと判断された場合は収穫を行わない制御を実行する。

　農業用ロボット１は、作物２の栽培位置Ｄｎに向けて移動可能な走行体３と、走行体３に設けられ、且つ、当該走行体３が栽培位置Ｄｎの周囲に到達したときに先端側を作物２に近づけることが可能なマニピュレータ４と、マニピュレータ４の先端側に設けられ且つ作物２に打撃を与える打撃機構５１と、打撃機構５１で作物２を打撃したときの音を集音するマイク（録音機構５２）とを含む打音センサ５０Ｃと、マイク（録音機構５２）で集音した音のデータを収集する収集装置６３と、を備えている。

　これによれば、音のデータを用いて作物２の生育などを把握したい場合に、走行体３を作物２の栽培位置Ｄｎに近づけるだけで、当該作物２を打撃したときの音のデータを簡単に収集することができ、作物２の生育を把握するための支援を行うことができる。特に、作物２の栽培場所（作付け場所）が施設１００内である場合には、雑音が少ない中で効率よく、作物２を打音したときの音のデータを収集することができる。

　農業用ロボット１は、少なくとも収集装置６３がデータを収集後、当該データを収集していない他の作物２の栽培位置Ｄｎに向けて走行体３を移動させる制御を行う制御装置４１を備えている。これによれば、制御装置４１によって、複数の作物２がある場合に、効率よく音のデータを収集することができる。
　農業用ロボット１は、走行体３に設けられた光学式センサ５Ａ、５Ｂを備え、制御装置４１は、光学式センサ５Ａ、５Ｂで得られたセンシングデータに基づいて、作物２と走行体３との距離が予め定められた基準距離になるように、作物２の栽培位置Ｄｎに向けて走行体３を移動させる。これによれば、農業用ロボット１（走行体３）を栽培位置Ｄｎの周囲へと走行させることができ、マニピュレータ４の先端側をより素早く正確に作物２に近づけることができる。

　農業用ロボット１は、収集装置６３が収集した複数のデータに基づいて、作物２の生育状況を推定するモデルを生成するモデル生成部４１Ｅを備えている。これによれば、収集した複数の音のデータから、作物２の生育状況を推定することができるモデルを簡単に生成することができる。
　モデル生成部４１Ｅは、収集装置６３がデータを取得する毎に、強化学習を行う。これによれば、農業用ロボット１（走行体３）によって作物２に対して作業を行う状況など、収集装置６３がデータを取得する毎に強化学習を行うことができ、より精度の高いモデルを構築することができる。

　農業用ロボット１は、作物２を把持することで収穫するロボットハンド１８と、モデルとデータとに基づいて、打撃を与えた作物２が収穫時期であるか否かを判断する時期判断部４１Ｆと、を備え、ロボットハンド１８は、時期判断部４１Ｆが収穫時期と判断した場合に打撃を与えた作物２を収穫し、収穫時期と判断しなかった場合に打撃を与えた作物２を収穫しない。

　これによれば、作物２を収穫する収穫作業時に、作物２が収穫時期であるかを簡単に把握することができ、収穫時期である作物２のみを、効率よく収穫することができる。
　収集装置６３は、データを記憶する記憶装置、又は、データを外部端末に送信する通信装置である。これによれば、作物２に打撃を与えたときの音のデータを記憶して収集したり、外部端末へ収集した音のデータを送信することができる。

　農業用ロボット１の支援システムは、作物２の栽培位置Ｄｎに向けて移動可能な走行体３と、走行体３に設けられ、且つ、当該走行体３が栽培位置Ｄｎの周囲に到達したときに先端側を作物２に近づけることが可能なマニピュレータ４と、マニピュレータ４の先端側に設けられ且つ作物２に打撃を与える打撃機構５１と、打撃機構５１で作物２を打撃したときの音を集音するマイク（録音機構５２）とを含む打音センサ５０Ｃとを備えた農業用ロボット１の支援システムであって、マイク（録音機構５２）で集音した音のデータを収集する収集装置６３を備えている。

　農業用ロボット１の支援システムは、少なくとも収集装置６３がデータを収集後、当該データを収集していない他の作物２の栽培位置Ｄｎに向けて走行体３を移動させる制御を行う制御装置４１を備えている。これによれば、制御装置４１によって、複数の作物２がある場合に、効率よく音のデータを収集することができる。
　農業用ロボット１の支援システムは、走行体３に設けられた光学式センサ５Ａ、５Ｂを備え、制御装置４１は、光学式センサ５Ａ、５Ｂで得られたセンシングデータに基づいて、作物２と走行体３との距離が予め定められた基準距離になるように、作物２の栽培位置Ｄｎに向けて走行体３を移動させる。これによれば、農業用ロボット１（走行体３）を栽培位置Ｄｎの周囲へと走行させることができ、マニピュレータ４の先端側をより素早く正確に作物２に近づけることができる。

　農業用ロボット１の支援システムは、収集装置６３が収集した複数のデータに基づいて、作物２の生育状況を推定するモデルを生成するモデル生成部４１Ｅを備えている。これによれば、収集した複数の音のデータから、作物２の生育状況を推定することができるモデルを簡単に生成することができる。
　農業用ロボット１の支援システムは、作物２を把持することで収穫可能なロボットハンド１８を制御する作業制御部と、モデルとデータとに基づいて、打撃を与えた作物２が収穫時期であるか否かを判断する時期判断部４１Ｆと、を備え、作業制御部は、ロボットハンド１８に対して時期判断部４１Ｆが収穫時期と判断した場合に打撃を与えた作物２を収穫する制御を行い、収穫時期と判断しなかった場合に打撃を与えた作物２を収穫しない制御を行う。
　これによれば、作物２を収穫する収穫作業時に、作物２が収穫時期であるかを簡単に把握することができ、収穫時期である作物２のみを、効率よく収穫することができる。

（第３実施形態）
　図面を参照しつつ、本発明の第３実施形態について説明する。第１実施形態と同じ構成要素には、同じ参照符号を付してその詳細な説明を省略する。
　図２５に示すように、農業用ロボット１は、制御装置４１を有している。制御装置４１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）などを備えたマイクロコンピュータ等である。
　制御装置４１には、光学式センサ５Ａ、５Ｂ、打音センサ５０Ｃ、走行モータＭ１、回動モータＭ２が接続されている。また、制御装置４１には、複数の制御弁４２が接続されている。制御弁４２は、第１制御弁４２Ａ、第２制御弁４２Ｂ、第３制御弁４２Ｃ、第４制御弁４２Ｄ、第５制御弁４２Ｅを含んでいる。

　また、走行制御部４１Ａは、機体６の昇降、傾き等の制御を行ってもよい。例えば、走行制御部４１Ａは、第２制御弁４２Ｂに制御信号を出力して、第１昇降シリンダＣ２を伸縮することによって、機体６の昇降、傾きの変更を行う。また、走行制御部４１Ａは、第３制御弁４２Ｃに制御信号を出力して、第２昇降シリンダＣ３を伸縮することによって、機体６の昇降、傾きの変更を行う。
　以上のように、走行制御部４１Ａの制御によって、農業用ロボット１は、施設１００など自立走行することができる。

　農業用ロボット１は、作業制御部４１Ｂを有している。作業制御部４１Ｂは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
　作業制御部４１Ｂは、マニピュレータ（作業部）４を制御する。即ち、作業制御部４１Ｂは、第１アームシリンダＣ４、第２アームシリンダＣ５、回動モータＭ２を制御する。作業制御部４１Ｂは、第４制御弁４２Ｄに制御信号を出力して、第１アームシリンダＣ４を伸縮させることによって、第１アーム部３１の揺動を行う。作業制御部４１Ｂは、第５制御弁４２Ｅに制御信号を出力して、第２アームシリンダＣ５を伸縮させることによって、第２アーム部３２の揺動を行う。また、作業制御部４１Ｂは、回動モータＭ２に制御信号を出力することによって、回動モータＭ２の回転方向を変更することにより、マニピュレータ（作業部）４の回動を行う。

　作業制御部４１Ｂは、アクチュエータ５１Ｂ（打撃部材５１Ａ）を制御する。例えば、アクチュエータ５１Ｂに制御信号を出力することで、アクチュエータ５１Ｂを作動させ、打撃部材５１Ａによって作物２に対して打撃を与える制御（打撃制御）を行う。
　農業用ロボット１は、作物探索部４１Ｇを備えている。作物探索部４１Ｇは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。

　作物探索部４１Ｇは、第１光学式センサ５Ａで得られた第１センシングデータと、第２光学式センサ５Ｂで得られた第２センシングデータとに基づいて、作物２を探索する。光学式センサ５Ａが撮像装置である場合、第１センシングデータは、撮像した撮像画像（画像データ）である。光学式センサ５Ａがレーザセンサ（ライダー）である場合、第１センシングデータは、光学式センサ５Ａからセンシングした対象物（物体）までの距離、方向を含むスキャンデータである。

　光学式センサ５Ｂが撮像装置である場合、第２センシングデータは、撮像した撮像画像（画像データ）である。光学式センサ５Ｂがレーザセンサ（ライダー）である場合、第２センシングデータは、光学式センサ５Ｂからセンシングした対象物（物体）までの距離、方向を含むスキャンデータである。
　さて、図２３に示すように、農業用ロボット１によって作業を行う場合、施設１００内において、農業用ロボット１を栽培場所１０５の間の通路１０６を走行させる。例えば、作業時において、農業用ロボット１を作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５（通路１０６）に沿って農業用ロボット１を走行させる。

　農業用ロボット１を走行させる際、作物探索部４１Ｇは、第１センシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｈ１０と、第２センシングデータ（撮像画像、スキャンデータ）Ｋ１０と、に基づいて、作物２を探索する。
　以下、作物探索部４１Ｇについて詳しく説明する。
　作物探索部４１Ｇは、図２５に示すように、位置推定部８１と、位置特定部８２とを有している。位置推定部８１は、第１センシングデータＨ１１に基づいて作物２を栽培する施設１００内における作物２の栽培位置Ｄｎを推定する。位置特定部８２は、位置推定部８１で推定した栽培位置Ｄｎの周辺に農業用ロボット１（走行体３）を位置させたときの第２センシングデータＨ１２に基づいて作物の位置である作物位置Ｚｎを特定する。

　図２６に示すように、栽培場所１０５で栽培している作物２に対して作業を行うために、農業用ロボット１を進行方向に向けて自立走行をさせると、位置推定部８１は、第１センシングデータＨ１１を参照する。図２７に示すように、位置推定部８１は、参照した第１センシングデータＨ１１に作物２のプロファイリングが含まれているか否かを判断する。具体的には、第１センシングデータＨ１１が撮像画像である場合、撮像画像の特徴量のマッチング、パターンマッチング等により、撮像画像内に作物２が含まれているか否かを判断する。例えば、位置推定部８１は、撮像画像から得られた特徴量と予め用意された作物の画像における特徴量とを比較し、両者の特徴量が一致すれば、撮像画像内に作物２があると判断し、両者の特徴量が一致しない場合は、撮像画像内に作物２があると判断しない。

　或いは、位置推定部８１は、予め用意された作物２の表面の模様、輪郭、凸凹などを示す基準プロファイリングと、撮像画像から得られた画像プロファイリングとを比較し、基準プロファイリングと画像プロファイリングとが一致した場合は、撮像画像内に作物２等が含まれている判断し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致しなかった場合は、撮像画像内に作物２が含まれていないと判断する。

　なお、第１センシングデータＨ１１がスキャンデータである場合、位置推定部８１は、スキャンデータで描写した描写体が、作物２であるか否かを判断する。この場合、位置推定部８１は、描写体のデータプロファイリングと、基準プロファイリングとを比較し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致した場合は、スキャンデータ内に作物２が含まれていると判断し、基準プロファイリングとデータプロファイリングとが一致しなかった場合は、スキャンデータ内に作物２が含まれていないと判断する。

　図２６に示すように、位置推定部８１は、第１センシングデータＨ１１に作物２が含まれていると判断した場合、作物２と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離Ｌ１０を演算する。図２７に示すように、例えば、第１センシングデータＨ１１が撮像画像Ｈ１である場合、位置推定部８１は、撮像画像Ｈ１に含まれる被写体である作物２の画像（縦ピクセル、横ピクセル）Ｈ２の大きさと、基準フレーム（縦ピクセル、横ピクセル）Ｆ１０の大きさとを比較する。作物２の画像Ｈ２が、基準フレームＦ１０のよりも小さい場合、位置推定部８１は、相対距離Ｌ１０は、基準フレームＦ１０に対応して定められた基準距離Ｌ１１よりも長いと判断する。即ち、位置推定部８１は、作物２は、農業用ロボット１（走行体３）から基準距離Ｌ１１までの位置よりも遠い所にあると推定する。一方、作物２の画像Ｈ２の大きさが、基準フレームＦ１０よりも大きい場合、位置推定部８１は、相対距離Ｌ１０は、基準距離Ｌ１１よりも短いと判断する。即ち、位置推定部８１は、作物２は、農業用ロボット１（走行体３）から基準距離Ｌ１１までの位置よりも近い所にあると推定する。

　つまり、位置推定部８１は、作物２の画像Ｈ２の大きさと基準フレームＦ１０との大きさを比較し、作物２の画像Ｈ２の大きさと基準フレームＦ１０との大きさとの比率と基準距離Ｌ１１に基づいて、現在の農業用ロボット１と作物２との相対距離Ｌ１０を求める。図２８に示すように、位置推定部８１は、アームブラケット２６を中立位置ＭＰ１から第１アーム枢軸３３Ａ周りに回転させている場合、光学式センサ５Ａの光軸Ａ２０も中立位置ＭＰ１に対して、所定の角度θ１だけ回動していることになる。ここで、撮像画像Ｈ１において、光軸Ａ２０に対応するＹ軸方向のラインＬ２０とした場合、位置推定部８１は、作物２の画像Ｈ２の中心をラインＬ２０に一致させたときの中立位置ＭＰ１に対する光学式センサ５Ａの所定の角度θ１を演算し、演算した所定の角度θ１の方向であってラインＬ２０上で且つ光学式センサ５Ａの中心位置Ｏ２（回動軸心Ｊ１）から相対距離Ｌ１０だけ離れた位置を、栽培位置Ｄｎと推定する。

　走行制御部４１Ａは、位置推定部８１が推定した相対距離Ｌ１０（栽培位置Ｄｎ）が現在の農業用ロボット１（走行体３）の位置から遠く、マニピュレータ（作業部）４の先端側（ロボットハンド１８）が作物２に届かないと判断した場合には、農業用ロボット１（走行体３）を制御し、栽培位置Ｄｎに近づくように、当該農業用ロボット１（走行体３）を栽培位置Ｄｎへ向けて移動させる。走行制御部４１Ａは、マニピュレータ（作業部）４の先端側（ロボットハンド１８）が作物２に届く位置、即ち、栽培位置Ｄｎの周囲に近づくと、農業用ロボット１（走行体３）を停止させる。

　農業用ロボット１（走行体３）が栽培位置Ｄｎの周囲に移動し、当該農業用ロボット１（走行体３）を停止させた場合、図２９、図３０に示すように、位置特定部８２は、第２センシングデータＨ１２を参照し、参照した第２センシングデータＨ１２から、作物２の位置（作物位置）Ｚｎを特定する。位置特定部８２は、第２センシングデータＨ１２に基づいて、第２光学式センサ５Ｂと、作物２との第１距離（相対距離Ｌ１５）を演算し、演算した第１距離（相対距離Ｌ１５）に基づいて作物位置Ｚｎを特定する。

　図３０に示すように、例えば、第２センシングデータＨ１２が撮像画像Ｈ１である場合、位置特定部８２は、撮像画像Ｈ１に含まれる作物２の画像Ｈ２の中心（Ｘ軸方向の中心）が撮像画像Ｈ１の中心に位置するように、即ち、第２光学式センサ５Ｂの光軸に対応するＹ軸方向のラインＬ２１が作物２の画像Ｈ２の中心（Ｘ軸方向の中心）と一致するように、走行体３に対するアーム部（第１アーム部３１及び第２アーム部３２）の角度θ２を調整する。

　位置特定部８２は、作物２の画像Ｈ２の中心（Ｘ軸方向の中心）が撮像画像Ｈ１の中心に位置している状態で、作物２の画像Ｈ２の大きさと、基準フレームＦ１１の大きさとを比較する。作物２の画像Ｈ２が、基準フレームＦ１１のよりも小さい場合、位置特定部８２は、相対距離Ｌ１５は、基準フレームＦ１１に対応して定められた基準距離Ｌ１１よりも長いと判断する。即ち、位置特定部８２は、作物２は、農業用ロボット１（走行体３）から基準距離Ｌ１１までの位置よりも遠い所にあると推定する。一方、作物２の画像Ｈ２の大きさが、基準フレームＦ１１よりも大きい場合、位置特定部８２は、相対距離Ｌ１５は、基準距離Ｌ１１よりも短いと判断する。即ち、位置特定部８２は、作物２は、農業用ロボット１（走行体３）から基準距離Ｌ１１までの位置よりも近い所にあると推定する。

　位置特定部８２は、作物２の画像Ｈ２の大きさと基準フレームＦ１１との大きさを比較し、作物２の画像Ｈ２の大きさと基準フレームＦ１１との大きさとの比率と基準距離Ｌ１１に基づいて、第２光学式センサ５Ｂと、作物２との相対距離Ｌ１５を求める。
　位置特定部８２は、回動軸心Ｊ１と第２光学式センサ５Ｂとの可動距離Ｌ１６と、相対距離Ｌ１５とを合計することにより、農業用ロボット１（走行体３）から作物２までの相対距離Ｌ１０を演算する。また、位置特定部８２は、相対距離Ｌ１０（相対距離Ｌ１５＋可動距離Ｌ１６）と走行体３に対するアーム部の角度θ２により、回動軸心Ｊ１を原点としたときの作物２の位置（作物位置）Ｚｎ（Ｘ座標：Ｚｘｎ、Ｙｘｎ、ｎ＝１，２，３・・・）を演算する。

　なお、可動距離Ｌ１６は、回動フレーム２１に対する第１アーム部３１の角度θ３、第１アーム部３１と第２アーム部３２との角度θ４、第１アーム部３１の長さ、第２アーム部３２の長さ（第２アーム部３２のストローク）により演算することが可能である。例えば、角度θ３は、第１アーム枢軸３３Ａの回動を検出するセンサ又は第１アームシリンダＣ４のストロークを検出するセンサにより求めることができる。角度θ４は、第２アーム枢軸３３Ｂの回動を検出するセンサ又は第２アームシリンダＣ５のストロークを検出するセンサにより求めることができる。

　上述した実施形態では、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２が撮像画像Ｈ１であることを例にあげて説明をしたが、これに代えて、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２はスキャナデータであってもよい。位置推定部８１は、スキャナデータに基づいて相対距離Ｌ１０を演算することができ、位置特定部８２もスキャナデータに基づいて相対距離Ｌ１５を演算することができる。

　なお、第２光学式センサ５Ｂは、レーザセンサ、撮像装置の他に、作物に照射した光の反射波を分光分析することで、作物２の成分等を検出することができる分光分析装置であってもよい。また、第２光学式センサ５Ｂは、レーザセンサ、撮像装置及び分光分析装置のうち２つ以上を含むものであってもよい。
　図３１に示すように、作物２の近傍に作物２を識別する識別部材８５を設置する場合がある。識別部材８５は、作物２の二次元バーコード、数字、色等で示された識別情報（識別データ）を示すコード部８５ａと、コード部８５ａを支持する支柱、棒等の支持部材８５ｂとを含んでいる。

　作物探索部４１Ｇは、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２のいずれかに、識別部材８５のコード部８５ａが含まれている場合、識別部材８５と走行体３との第２距離に基づいて、栽培位置Ｄｎ及び作物位置Ｚｎの推定を行ってもよい。識別情報には、作物２の苗を植え付けた植付日、作物２の収穫予定日などの栽培に関する情報（栽培情報）が関連付けられていて、識別情報を光学式センサ（第１光学式センサ５Ａ、第２光学式センサ５Ｂ）により検出することにより、識別情報に対応する作物２の植付日、収穫予定日などが把握すること可能である。なお、例えば、栽培情報と識別情報とは互いに関連づけられて、サーバ、携帯端末等の外部機器に記憶されている。光学式センサ（第１光学式センサ５Ａ、第２光学式センサ５Ｂ）が識別情報を検出したときに、農業用ロボット１の通信装置等が外部機器に接続することにより、農業用ロボット１は、外部機器から栽培情報を取得することができる。上述した実施形態では、栽培情報と識別情報とが関連付けられて、外部機器に記憶されていたが、制御装置４１に記憶されていてもよい。

　図３１に示すように、作物２が葉などに覆われている場合、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２から作物２の形状（プロファイリング）を検出し難い場合がある。作物探索部４１Ｇは、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２のいずれかを参照し、参照したセンシングデータに識別部材８５が含まれている場合、作物２の代わりに、識別部材８５の位置を、栽培位置Ｄｎ及び作物位置Ｚｎのいずれかとして推定する。

　具体的には、位置推定部８１は、第１センシングデータＨ１１に識別部材８５が含まれていると判断した場合、識別部材８５と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離を演算する。位置推定部８１は、作物２と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離Ｌ１０の代わりに、識別部材８５と農業用ロボット１（走行体３）との相対距離を演算し、当該相対距離に基づいて、栽培位置Ｄｎを求める。栽培位置Ｄｎの求め方は、位置推定部８１の説明において、作物２を「識別部材」に読み替え、作物２の画像を「識別部材８５の画像」に読み替えればよく、作物２と同じである。

　位置特定部８２は、第２センシングデータＨ１２に識別部材８５が含まれていると判断した場合、識別部材８５と第２光学式センサ５Ｂとの相対距離を演算する。位置特定部８２は、作物２と第２光学式センサ５Ｂとの相対距離Ｌ１５の代わりに、識別部材８５と第２光学式センサ５Ｂとの相対距離を演算し、当該相対距離に基づいて、作物位置Ｚｎを求める。作物位置Ｚｎの求め方は、位置特定部８２の説明において、作物２を「識別部材」に読み替え、作物２の画像を「識別部材８５の画像」に読み替えればよく、作物２と同じである。

　図２５に示すように、農業用ロボット１は、マップ作成部４１Ｈを備えていてもよい。マップ作成部４１Ｈは、制御装置４１に設けられた電気電子回路、当該制御装置４１に格納されたプログラム等である。
　マップ作成部４１Ｈは、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２のいずれかに、識別部材８５ｂの識別情報が含まれている場合、図３２に示すように、第１センシングデータＨ１１、第２センシングデータＨ１２及び識別部材８５のコード部８５ａ（識別部材８５ｂの識別情報）に基づいて、作物位置Ｚｎ及び栽培情報を含む栽培マップＦ２を作成する。

　具体的には、マップ作成部４１Ｈは、上述したように、作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って農業用ロボット１を走行させた際に、作物探索部４１Ｇが求めた作物位置Ｚｎを参照する。
　次に、マップ作成部４１Ｈは、図２９に示すように、農業用ロボット１（走行体３）の位置、例えば、回動軸心Ｊ１の位置を車体位置Ｒｉ（ｉ＝１、２、３・・・）とし、車体位置Ｒｉに対して、参照した作物位置Ｚｎ（Ｘ座標：Ｚｘｎ、Ｙｘｎ、ｎ＝１，２，３・・・）を加算したり、除算することにより、施設１００における作物位置Ｚｎａを求める。

　ここで、車体位置Ｒｉは、例えば、出入口１３０からの現在の農業用ロボット１までの縦方向Ｙ１における距離、或いは、出入口１３０から現在の農業用ロボット１までの横方向Ｘ１における距離にて求めることができる。或いは、車体位置Ｒｉは、作業開始点Ｐ１１を施設１００における原点として、作業開始点Ｐ１１から現在の農業用ロボット１までの縦方向Ｙ１における距離、或いは、作業開始点Ｐ１１から現在の農業用ロボット１までの横方向Ｘ１における距離にて求めることができる。

　なお、車体位置Ｒｉを求めるにあたって、出入口１３０及び作業開始点Ｐ１１のいずれかを基準にする場合であっても、例えば、走行体３に進んだ距離を計測する距離計を設けることにより、現在の農業用ロボット１の位置を求めることが可能である。
　また、マップ作成部４１Ｈは、上述したように、作業開始点Ｐ１１から作業終了点Ｐ１２まで栽培場所１０５に沿って農業用ロボット１を走行させた際に、光学式センサ（第１光学式センサ５Ａ、第２光学式センサ５Ｂ）が検出した識別情報を外部機器又は制御装置４１から取得し、取得した識別情報から栽培情報を割り出し、図３２に示すように、割り出した栽培情報と作物位置Ｚｎａとを対応付けた栽培マップＦ２を作成する。図３２に示すように、栽培マップＦ２を表示する際には、作物位置Ｚｎａに作物２を示す図形を示す。

　農業用ロボット１は、機体６と、機体６を走行可能に支持する走行装置７とを含む走行体３と、機体６に着脱可能に装着された装着体１６、装着体１６に取り付けられたアーム１７及びアーム１７の先端側に設けられたロボットハンド１８を含むマニピュレータ４と、機体６に設けられた第１光学式センサ５Ａと、アーム１７及びロボットハンド１８のいずれかに設けられた第２光学式センサ５Ｂと、第１光学式センサ５Ａで得られた第１センシングデータＨ１１と、第２光学式センサ５Ｂで得られた第２センシングデータＨ１２とに基づいて、作物２を探索する作物探索部４１Ｇと、を備えている。これによれば、第１光学式センサ５Ａによって機体６からセンシングした第１センシングデータＨ１１と、アーム１７及びロボットハンド１８のいずれかからからセンシングした第２センシングデータＨ１２との両方のセンシングによって、より作物２の探索を効率よく行うことができる。例えば、第１センシングデータＨ１１では、作物２の大雑把な位置を把握し、第２センシングデータＨ１２では、作物２の正確な位置を把握することができる。このように分けることで、走行体３とマニピュレータ４とをそれぞれ素早く作物２の位置まで移動させることが可能となる。

　作物探索部４１Ｇは、第１センシングデータＨ１１に基づいて作物２を栽培する施設１００内における作物の栽培位置Ｄｎを推定する位置推定部８１と、位置推定部８１で推定した栽培位置Ｄｎの周辺に走行体３を位置させたときの第２センシングデータＨ１２に基づいて作物の位置である作物位置Ｚｎを特定する位置特定部８２とを含んでいる。これによれば、施設１００内において、おおよその作物の位置である栽培位置Ｄｎを把握することができ、正確な作物２の位置である作物位置Ｚｎを把握することができる。

　農業用ロボット１は、位置推定部８１で推定した栽培位置Ｄｎの周囲に走行体３を移動させる制御装置４１を備えている。これによれば、施設１００内において、おおよその作物の位置である栽培位置Ｄｎに農業用ロボット１を効率よく移動させることができる。
　位置特定部８２は、走行体３を栽培位置Ｄｎの周囲に移動させて当該走行体３を停止させたときの第２光学式センサ５Ｂから得られた第２センシングデータＨ１２から作物位置Ｚｎを特定する。これによれば、作業時などに走行体３を移動後に停止させた場合、正確な作物２の位置である作物位置Ｚｎを簡単に求めることができ、走行体３を停止させた状態でマニピュレータ４の先端部側を求めた作物位置Ｚｎに位置させて、作物位置Ｚｎの作物２に関する作業を効率よく行うことができる。

　位置特定部８２は、第２センシングデータＨ１２に基づいて、第２光学式センサ５Ｂ及び走行体３のいずれかと、作物２との第１距離（相対距離）Ｌ１５を演算し、演算した第１距離（相対距離）Ｌ１５に基づいて作物位置Ｚｎを特定する。これによれば、実際の作物２の位置と、誤差が少ない作物位置Ｚｎを求めることができる。
　第２光学式センサ５Ｂは、レーザセンサ、撮像装置及び分光分析装置のいずれか２以上を含んでいる。これによれば、作物２の作物位置Ｚｎを正確に求めるだけでなく、品質などの作物２の状態を把握することができる。

　作物探索部４１Ｇは、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２のいずれかに、作物を識別する識別部材８５ｂの識別情報が含まれている場合、識別部材８５と走行体３との第２距離に基づいて、栽培位置Ｄｎ及び作物位置Ｚｎの推定を行う。これによれば、作物２を直接、センシングしなくても、識別部材８５の有無をセンシングするだけで、簡単に作物２の位置（栽培位置Ｄｎ、作物位置Ｚｎ）を求めることができる。

　農業用ロボット１は、第１センシングデータＨ１１及び第２センシングデータＨ１２のいずれかに、作物を識別する識別部材８５ｂの識別情報が含まれている場合、第１センシングデータＨ１１、第２センシングデータＨ１２及び識別データに基づいて、作物位置Ｚｎ及び栽培情報を含む栽培マップＦ２を作成するマップ作成部４１Ｈを備えている。これによれば、栽培マップＦ２によって、作物位置Ｚｎと栽培情報とを簡単に確認することができる。例えば、農業用ロボット１で作業を行う場合に、作物位置Ｚｎにて栽培情報に応じた作業を行うことができる。

　以上、本発明の一実施形態について説明したが、今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１　　　　：農業用ロボット
２　　　　：作物
２ａ　　　：作物
２ｂ　　　：作物
２ｃ　　　：作物
３　　　　：走行体
４　　　　：作業部（マニピュレータ）
５Ａ　　　：光学式センサ
５Ｂ　　　：光学式センサ
６　　　　：機体
７　　　　：走行装置
１６　　　：装着体
１７　　　：アーム
１８　　　：ロボットハンド
２３　　　：収集装置
４１　　　：制御装置
４１Ａ　　：走行制御部
４１Ｂ　　：作業制御部
４１Ｃ　　：場所管理部
４１Ｄ　　：マップ生成部
４１Ｅ　　：モデル生成部
４１Ｆ　　：時期判断部
４１Ｇ　　：作物探索部
４１Ｈ　　：マップ作成部
４３　　　：収集装置
５０Ｃ　　：打音センサ
５１　　　：打撃機構
６３　　　：収集装置
８１　　　：位置推定部
８２　　　：位置特定部
８５　　　：識別部材
８５ｂ　　：識別部材
１００　　：施設
１０５　　：栽培場所
Ｆ１　　　：マップ
Ｒ１　　　：第１プロファイリング
Ｒ２　　　：第２プロファイリング
Ｄｎ　　　：栽培位置
Ｌ１１　　：基準距離
Ｆ２　　　：栽培マップ
Ｈ１１　　：第１センシングデータ
Ｈ１２　　：第２センシングデータ
Ｚｎ　　　：作物位置

Claims

　走行体と、
　前記走行体に設けられ、作物に関する作業を行う作業部と、
　前記走行体に設けられた光学式センサと、
　前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物を栽培する施設内に前記走行体が位置するか否かを判断する場所管理部と、
　を備え、
　前記作業部は、前記場所管理部によって前記走行体が前記施設内に位置すると判断した場合に、前記作業部に基づいて作物に関する作業を行う農業用ロボット。
　前記場所管理部は、前記センシングデータに前記施設を構成する構造物が含まれ且つ前記構造物が施設内から見た第１プロファイリングである場合に、前記走行体が施設内であると判断する請求項１に記載の農業用ロボット。
　前記場所管理部は、前記センシングデータに、前記第１プロファイリングに加えて前記作物の栽培場所の第２プロファイリングが含まれる場合に、前記走行体が施設内であると判断する請求項２に記載の農業用ロボット。
　前記第１プロファイリングと前記第２プロファイリングとに基づいて、前記走行体の走行を制御する走行制御部を備えている請求項３に記載の農業用ロボット。
　前記第１プロファイリングと、前記第２プロファイリングに含まれる作物に基づいて、前記施設内のマップを生成するマップ生成部を備えている請求項３又は４に記載の農業用ロボット。
　前記場所管理部は、学習済みのモデルと、前記センシングデータとに基づいて、前記第１プロファイリングであるかを判断する請求項２～５のいずれか一項に記載の農業用ロボット。
　前記場所管理部は、前記走行体が前記施設内を走行したときの前記センシングデータを取得することで、強化学習を行う請求項６に記載の農業用ロボット。
　前記場所管理部は、前記構造物として施設を構成するフレームのセンシングデータに基づいて走行体が施設内に位置しているか否かを判断する請求項１～７のいずれか一項に記載の農業用ロボット。
　走行体と、前記走行体に設けられ作物に関する作業を行う作業部と、前記走行体に設けられた光学式センサとを備え、前記走行体が前記施設内に位置する場合に前記作業部に基づいて作物に関する作業を行う農業用ロボットの支援システムであって、
　前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物を栽培する施設内に前記走行体が位置するか否かを判断する場所管理部を備えている農業用ロボットの支援システム。
　前記場所管理部は、前記センシングデータに前記施設を構成する構造物が含まれ且つ前記構造物が施設内から見た第１プロファイリングである場合に、前記走行体が施設内であると判断する請求項９に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記場所管理部は、前記センシングデータに、前記第１プロファイリングに加えて前記作物の栽培場所の第２プロファイリングが含まれる場合に、前記走行体が施設内であると判断する請求項１０に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記第１プロファイリングと前記第２プロファイリングとに基づいて、前記走行体の走行を制御する走行制御部を備えている請求項１１に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記第１プロファイリングと、前記第２プロファイリングに含まれる作物に基づいて、前記施設内のマップを生成するマップ生成部を備えている請求項１１又は１２に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記場所管理部は、学習済みのモデルと、前記センシングデータとに基づいて、前記第１プロファイリングであるかを判断する請求項１０～１３のいずれか一項に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記場所管理部は、前記走行体が前記施設内を走行したときの前記センシングデータを取得することで、強化学習を行う請求項１４に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記場所管理部は、前記構造物として施設を構成するフレームのセンシングデータに基づいて走行体が施設内に位置しているか否かを判断する請求項９～１５のいずれか一項に記載の農業用ロボットの支援システム。
　作物の栽培位置に向けて移動可能な走行体と、
　前記走行体に設けられ、且つ、当該走行体が前記栽培位置の周囲に到達したときに先端側を作物に近づけることが可能なマニピュレータと、
　前記マニピュレータの先端側に設けられ且つ前記作物に打撃を与える打撃機構と、前記打撃機構で作物を打撃したときの音を集音する録音機構とを含む打音センサと、
　前記録音機構で集音した音のデータを収集する収集装置と、
　を備えている農業用ロボット。
　少なくとも前記収集装置が前記データを収集後、当該データを収集していない他の作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる制御を行う制御装置を備えている請求項１７に記載の農業用ロボット。
　前記走行体に設けられた光学式センサを備え、
　前記制御装置は、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物と走行体との距離が予め定められた基準距離になるように、作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる請求項１８に記載の農業用ロボット。
　前記収集装置が収集した複数のデータに基づいて、作物の生育状況を推定するモデルを生成するモデル生成部を備えている請求項１７～１９のいずれか一項に記載の農業用ロボット。
　前記モデル生成部は、前記収集装置がデータを取得する毎に、強化学習を行う請求項２０に記載の農業用ロボット。
　前記作物を把持することで収穫するロボットハンドと、
　前記モデルと前記データとに基づいて、前記打撃を与えた作物が収穫時期であるか否かを判断する時期判断部と、
　を備え、
　前記ロボットハンドは、前記時期判断部が収穫時期と判断した場合に前記打撃を与えた作物を収穫し、前記収穫時期と判断しなかった場合に前記打撃を与えた作物を収穫しない請求項２０又は２１に記載の農業用ロボット。
　前記収集装置は、前記データを記憶する記憶装置、又は、前記データを外部端末に送信する通信装置である請求項１７～２２のいずれか一項に記載の農業用ロボット。
　作物の栽培位置に向けて移動可能な走行体と、前記走行体に設けられ、且つ、当該走行体が前記栽培位置の周囲に到達したときに先端側を作物に近づけることが可能なマニピュレータと、前記マニピュレータの先端側に設けられ且つ前記作物に打撃を与える打撃機構と、前記打撃機構で作物を打撃したときの音を集音する録音機構とを含む打音センサとを備えた農業用ロボットの支援システムであって、
　前記録音機構で集音した音のデータを収集する収集装置を備えている農業用ロボットの支援システム。
　少なくとも前記収集装置が前記データを収集後、当該データを収集していない他の作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる制御を行う制御装置を備えている請求項２４に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記走行体に設けられた光学式センサを備え、
　前記制御装置は、前記光学式センサで得られたセンシングデータに基づいて、前記作物と走行体との距離が予め定められた基準距離になるように、作物の栽培位置に向けて前記走行体を移動させる請求項２５に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記収集装置が収集した複数のデータに基づいて、作物の生育状況を推定するモデルを生成するモデル生成部を備えている請求項２４～２６のいずれか一項に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記モデル生成部は、前記収集装置がデータを取得する毎に、強化学習を行う請求項２７に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記作物を把持することで収穫可能なロボットハンドを制御する作業制御部と、
　前記モデルと前記データとに基づいて、前記打撃を与えた作物が収穫時期であるか否かを判断する時期判断部と、
　を備え、
　前記作業制御部は、前記ロボットハンドに対して前記時期判断部が収穫時期と判断した場合に前記打撃を与えた作物を収穫する制御を行い、前記収穫時期と判断しなかった場合に前記打撃を与えた作物を収穫しない制御を行う請求項２７又は２８に記載の農業用ロボットの支援システム。
　前記収集装置は、前記データを記憶する記憶装置、又は、前記データを外部端末に送信する通信装置である請求項２４～２９のいずれか一項に記載の農業用ロボットの支援システム。
　機体と、機体を走行可能に支持する走行装置とを含む走行体と、
　前記機体に着脱可能に装着された装着体、前記装着体に取り付けられたアーム及び前記アームの先端側に設けられたロボットハンドを含むマニピュレータと、
　前記機体に設けられた第１光学式センサと、
　前記アーム及びロボットハンドのいずれかに設けられた第２光学式センサと、
　前記第１光学式センサで得られた第１センシングデータと、前記第２光学式センサで得られた第２センシングデータとに基づいて、作物を探索する作物探索部と、
　を備えている農業用ロボット。
　前記作物探索部は、前記第１センシングデータに基づいて作物を栽培する施設内における前記作物の栽培位置を推定する位置推定部と、前記位置推定部で推定した前記栽培位置の周辺に前記走行体を位置させたときの前記第２センシングデータに基づいて作物の位置である作物位置を特定する位置特定部とを含んでいる請求項３１に記載の農業用ロボット。
　前記位置推定部で推定した前記栽培位置の周囲に前記走行体を移動させる制御装置を備えている請求項３２に記載の農業用ロボット。
　前記位置特定部は、前記走行体を前記栽培位置の周囲に移動させて当該走行体を停止させたときの前記第２光学式センサから得られた第２センシングデータから前記作物位置を特定する請求項３３に記載の農業用ロボット。
　前記位置特定部は、前記第２センシングデータに基づいて、前記第２光学式センサ及び走行体のいずれかと、前記作物との第１距離を演算し、前記演算した第１距離に基づいて前記作物位置を特定する請求項３４に記載の農業用ロボット。
　前記第２光学式センサは、レーザセンサ、撮像装置及び分光分析装置のうち２つ以上を含んでいる請求項３１～３５のいずれか一項に記載の農業用ロボット。
　前記作物探索部は、前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータのいずれかに、作物を識別する識別部材に識別情報が含まれている場合、前記識別部材と前記走行体との第２距離に基づいて、前記栽培位置及び前記作物位置の推定を行う請求項３１～３６のいずれか一項に記載の農業用ロボット。
　前記第１センシングデータ及び前記第２センシングデータのいずれかに、作物を識別する識別部材の識別情報が含まれている場合、前記第１センシングデータ、前記第２センシングデータ及び前記識別情報に基づいて、作物位置及び栽培情報を含む栽培マップを作成するマップ作成部を備えている請求項３１～３６のいずれか一項に記載の農業用ロボット。