JP2024091691A - Farm Work Vehicle - Google Patents

Farm Work Vehicle Download PDF

Info

Publication number
JP2024091691A
JP2024091691A JP2024062223A JP2024062223A JP2024091691A JP 2024091691 A JP2024091691 A JP 2024091691A JP 2024062223 A JP2024062223 A JP 2024062223A JP 2024062223 A JP2024062223 A JP 2024062223A JP 2024091691 A JP2024091691 A JP 2024091691A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
height
crop
map
field
detection device
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
JP2024062223A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
諒 朝田
隼輔 宮下
俊介 江戸
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Kubota Corp
Original Assignee
Kubota Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Kubota Corp filed Critical Kubota Corp
Priority to JP2024062223A priority Critical patent/JP2024091691A/en
Publication of JP2024091691A publication Critical patent/JP2024091691A/en
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01B—SOIL WORKING IN AGRICULTURE OR FORESTRY; PARTS, DETAILS, OR ACCESSORIES OF AGRICULTURAL MACHINES OR IMPLEMENTS, IN GENERAL
    • A01B69/00—Steering of agricultural machines or implements; Guiding agricultural machines or implements on a desired track
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01D—HARVESTING; MOWING
    • A01D41/00—Combines, i.e. harvesters or mowers combined with threshing devices
    • A01D41/12—Details of combines
    • A01D41/127—Control or measuring arrangements specially adapted for combines
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A01—AGRICULTURE; FORESTRY; ANIMAL HUSBANDRY; HUNTING; TRAPPING; FISHING
    • A01G—HORTICULTURE; CULTIVATION OF VEGETABLES, FLOWERS, RICE, FRUIT, VINES, HOPS OR SEAWEED; FORESTRY; WATERING
    • A01G7/00—Botany in general
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/02—Agriculture; Fishing; Forestry; Mining

Landscapes

  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Environmental Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Mining & Mineral Resources (AREA)
  • Animal Husbandry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Agronomy & Crop Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Marine Sciences & Fisheries (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Botany (AREA)
  • Ecology (AREA)
  • Forests & Forestry (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Soil Sciences (AREA)
  • Combines (AREA)
  • Guiding Agricultural Machines (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Abstract

【課題】圃場作業車で作業走行しながら作物高さを取得可能な圃場作業車の提供。【解決手段】本発明の圃場作業車に、作業走行を行いつつ、進行方向前方の前方領域に存在する物体の位置及び高さを検出する第１検出装置と、作業走行を行いつつ圃場を撮像する第２検出装置と、第１検出装置及び前記第２検出装置の検出結果に基づいて検出される作物高さの分布、及び、作物が倒伏する領域における倒伏状態の倒伏度合いに基づいて圃場における作業状態の条件を変更する制御ユニットと、が備えられている。【選択図】図４[Problem] To provide a field work vehicle capable of acquiring crop height while traveling for work. [Solution] The field work vehicle of the present invention is equipped with a first detection device that detects the position and height of an object present in the forward area in the direction of travel while traveling for work, a second detection device that captures images of the field while traveling for work, and a control unit that changes the conditions of the work state in the field based on the distribution of crop heights detected based on the detection results of the first detection device and the second detection device, and the degree of lodging of the crops in the area where they have fallen. [Selected Figure] Figure 4

Description

本発明は、作物高さを示す高さマップを生成する圃場マップ生成システム、及び、圃場者業車に関する。 The present invention relates to a farm field map generation system that generates a height map showing crop height, and a farm worker vehicle.

例えば特許文献１では、圃場作業車（文献では「コンバイン」）に設けられた検出装置（文献では「撮像部」）と、検出装置の検出結果に基づいて圃場の作物の状態を示すマップ（文献では「収量マップ」、「食味マップ」）を生成するマップ生成部（文献では「収穫情報生成部」）と、が備えられている。 For example, in Patent Document 1, a detection device (referred to as an "imaging unit" in the literature) is provided on a field work vehicle (referred to as a "combine" in the literature), and a map generation unit (referred to as a "harvest information generation unit" in the literature) generates maps (referred to as a "yield map" and "taste map" in the literature) showing the condition of the crops in the field based on the detection results of the detection device.

特開２０１９－００８５３６号公報JP 2019-008536 A

ところで特許文献１の検出装置は、例えば作物の倒伏状態を検出可能に構成されているが、検出装置の検出結果から圃場における作物高さを算出する構成は開示されていない。近年の精密農業において、作物の生育状況を把握するために、作物高さをデータとして管理する構成が望ましいが、従来技術では、圃場作業車による作業走行中に作物高さを取得する技術が存在しなかった。 The detection device in Patent Document 1 is configured to be able to detect, for example, the lodging state of crops, but does not disclose a configuration for calculating crop height in a field from the detection results of the detection device. In recent years in precision agriculture, a configuration that manages crop height as data is desirable in order to grasp the growth status of crops, but in the prior art, there was no technology to obtain crop height while a field work vehicle is traveling to work.

本発明は、圃場作業車で作業走行しながら作物高さを取得可能な圃場マップ生成システム、及び、圃場者業車を提供することにある。 The present invention aims to provide a field map generation system and a field work vehicle that can acquire crop height while driving and working on the field.

本発明の圃場マップ生成システムでは、圃場作業車に設けられ、前記圃場作業車による作業走行を行いつつ、前記圃場作業車の進行方向前方の前方領域に存在する物体の位置及び高さを検出する検出装置と、前記検出装置の検出結果に基づいて、圃場における作物高さの分布を示す高さマップを生成するマップ生成部と、が備えられていることを特徴とする。 The field map generation system of the present invention is characterized by comprising a detection device provided on a field work vehicle that detects the position and height of an object present in the forward area in the direction of travel of the field work vehicle while the field work vehicle is traveling for work, and a map generation unit that generates a height map showing the distribution of crop heights in the field based on the detection results of the detection device.

本発明によると、圃場作業車に設けられた検出装置は、圃場作業車による作業走行が行われる間、作物の位置及び高さを検出可能なように構成されている。このことから、圃場作業車が圃場を網羅する状態で作業走行を行うことによって、検出装置は圃場全体の作物の位置及び高さを検出できる。そして、圃場における作物高さが取得され、例えば圃場の作業者や管理者は作物高さを次期の農業計画に活用できる。これにより、圃場作業車で作業走行しながら作物高さを取得可能な圃場マップ生成システムが実現される。 According to the present invention, the detection device provided on the field work vehicle is configured to be able to detect the position and height of the crops while the field work vehicle is traveling for work. As a result, by having the field work vehicle travel for work while covering the field, the detection device can detect the position and height of the crops in the entire field. Then, the crop height in the field is acquired, and for example, the field worker or manager can use the crop height in the next agricultural plan. This realizes a field map generation system that can acquire crop height while the field work vehicle is traveling for work.

本発明において、前記マップ生成部は、圃場を複数の微小区画に区分けして、前記微小区画単位で前記作物高さを示すように、前記高さマップを生成すると好適である。 In the present invention, it is preferable that the map generation unit divides the field into a number of micro-plots and generates the height map so as to show the crop height in units of the micro-plots.

本構成によって、圃場における作物高さの分布図が微小区画単位で取得可能となり、例えば圃場の作業者や管理者は当該分布図を次期の農業計画に活用できる。 This configuration makes it possible to obtain a distribution map of crop height in a field in units of small plots, allowing field workers and managers, for example, to use the distribution map in their next agricultural plan.

本発明において、前記マップ生成部は、前記微小区画の範囲内に存在する作物の前記作物高さの平均値を算出し、前記平均値を前記微小区画における前記作物高さとすると好適である。 In the present invention, it is preferable that the map generation unit calculates an average value of the crop height of the crops present within the range of the micro-plot, and sets the average value as the crop height in the micro-plot.

微小区画の範囲内に存在する作物の一つ一つの作物高さが高さマップに示されると、例えば圃場の作業者や管理者は、圃場における作物高さのバラツキを直感的に把握し難くなる。本構成であれば、例えば圃場の作業者や管理者は、微小区画単位における作物高さを平均値で管理可能となり、作物の状態や傾向を容易に分析できる。 When the height of each crop within a micro-plot is shown on a height map, it becomes difficult for field workers or managers to intuitively grasp the variation in crop height in the field. With this configuration, field workers or managers can manage crop heights in micro-plot units as average values, making it easy to analyze crop conditions and trends.

本発明において、前記マップ生成部は、前記微小区画の大きさを任意に変更可能に構成されていると好適である。 In the present invention, it is preferable that the map generation unit is configured to be able to arbitrarily change the size of the micro-divisions.

本構成によって、高さマップにおける微小区画の大きさが、例えば圃場の作業者や管理者の要望に合わせて臨機応変に変更される。これにより、高さマップが、例えば圃場の作業者や管理者にとって使い易いものとなる。 With this configuration, the size of the micro-plots in the height map can be changed flexibly according to the needs of, for example, a field worker or manager. This makes the height map easy to use for, for example, a field worker or manager.

本発明において、前記マップ生成部は、前記作物高さを複数の段階にレベル分けして前記高さマップを生成すると好適である。 In the present invention, it is preferable that the map generation unit generates the height map by dividing the crop height into a plurality of levels.

本構成であれば、高さマップに含まれる作物高さが複数の段階でレベル分けされるため、例えば圃場の作業者や管理者は、圃場における作物高さのバラツキを一目で把握できる。 With this configuration, the crop heights included in the height map are divided into multiple levels, so that field workers and managers, for example, can grasp the variation in crop heights in the field at a glance.

本発明において、前記検出装置は、圃場を撮像する撮像装置を有し、前記マップ生成部は、前記撮像装置で撮像した撮像情報に基づいて作物の倒伏状態を検出し、前記倒伏状態を前記高さマップに反映させると好適である。 In the present invention, it is preferable that the detection device has an imaging device that images the field, and the map generation unit detects the lodging state of the crop based on the imaging information captured by the imaging device, and reflects the lodging state in the height map.

本構成であれば、圃場を撮像する撮像装置によって、色情報を含む撮像情報の取得が可能となって、高さマップに作物の倒伏状態を付加することが可能となる。これにより、例えば圃場の作業者や管理者は、倒伏作物の位置及び高さを、倒伏度合いとして把握でき、倒伏作物の倒伏度合いを次期の農業計画に活用できる。 With this configuration, the imaging device that captures images of the field can obtain imaging information including color information, and the lodging state of the crops can be added to the height map. This allows, for example, field workers or managers to grasp the position and height of the fallen crops as the degree of lodging, and can use the degree of lodging of the fallen crops in the next agricultural plan.

本発明において、前記マップ生成部は、圃場における作物の前記作物高さの平均値を算出し、前記作物高さと前記平均値との比率に基づいて作物の倒伏状態を検出し、前記倒伏状態を前記高さマップに反映させると好適である。 In the present invention, it is preferable that the map generation unit calculates the average crop height of the crops in the field, detects the lodging state of the crops based on the ratio between the crop height and the average crop height, and reflects the lodging state in the height map.

本構成であれば、例えば上述の撮像装置で倒伏作物を検出できなかった場合であっても、圃場のうち当該平均値よりも低い領域において、当該平均値に対する作物高さの乖離度合いに基づいて作物の倒伏状態の検出が可能となる。 With this configuration, even if the imaging device described above is unable to detect a fallen crop, it is possible to detect the state of the crop in an area of the field that is lower than the average value based on the degree of deviation of the crop height from the average value.

本発明において、前記検出装置は、圃場を撮像する撮像装置を有し、前記マップ生成部は、前記撮像装置で撮像した撮像情報に基づいて圃場における雑草を検出し、前記平均値の算出において前記雑草に関するデータを除外してから前記平均値を算出すると好適である。 In the present invention, it is preferable that the detection device has an imaging device that images the field, and the map generation unit detects weeds in the field based on image information captured by the imaging device, and calculates the average value after excluding data related to the weeds.

本構成によって、作物高さの平均値の算出精度が向上する。 This configuration improves the accuracy of calculating the average crop height.

収穫機の全体側面図である。FIG. 2 is an overall side view of the harvester. 収穫機の全体平面図である。FIG. 圃場マップ生成システムの制御ブロック図である。FIG. 2 is a control block diagram of the farm land map generating system. 第１検出装置及び第２検出装置の検出結果に関するデータの一例を示す図である。5A and 5B are diagrams illustrating an example of data related to detection results of a first detection device and a second detection device. 高さマップの一例を示す模式図である。FIG. 13 is a schematic diagram showing an example of a height map.

図１は本実施形態に係るコンバイン１の全体左側面図である。図２は本実施形態に係るコンバイン１の全体平面図である。図３はコンバイン１に設けられる制御系の構成を示すブロック図である。なお、以下では、圃場作業車の一例として、収穫された作物の全稈を脱穀装置に投入するコンバイン、いわゆる普通型コンバインを例に挙げて説明する。もちろん、コンバイン１は自脱型コンバインであっても良い。また、本実施形態では、クローラ式のコンバインを例に挙げて説明するが、ホイール式のコンバインであっても良い。コンバイン１に、機体２と、左右一対のクローラ式の走行装置１１と、が備えられている。機体２に、搭乗部１２と、脱穀装置１３と、穀粒タンク１４と、収穫部１５と、搬送装置１６と、穀粒排出装置１８と、が備えられている。 Figure 1 is a left side view of the combine harvester 1 according to this embodiment. Figure 2 is a plan view of the combine harvester 1 according to this embodiment. Figure 3 is a block diagram showing the configuration of a control system provided in the combine harvester 1. In the following, a combine harvester that feeds the entire stalk of a harvested crop into a threshing device, a so-called normal type combine harvester, will be described as an example of a field work vehicle. Of course, the combine harvester 1 may be a head-feeding type combine harvester. In this embodiment, a crawler type combine harvester will be described as an example, but a wheel type combine harvester may also be used. The combine harvester 1 is provided with a machine body 2 and a pair of left and right crawler type running devices 11. The machine body 2 is provided with a riding section 12, a threshing device 13, a grain tank 14, a harvesting section 15, a conveying device 16, and a grain discharge device 18.

ここで、理解を容易にするために、本実施形態では、特に断りがない限り、『前』（図１及び図２に示す矢印『Ｆ』の方向）は機体前後方向（走行方向）における前方を意味し、『後』（図１及び図２に示す矢印『Ｂ』の方向）は機体前後方向（走行方向）における後方を意味する。更に、『上』（図１に示す矢印『Ｕ』の方向）及び『下』（図１に示す矢印『Ｄ』の方向）は、機体２の鉛直方向（垂直方向）での位置関係であり、地上高さにおける関係を示す。また、『左』（図２における矢印『Ｌ』の方向）は機体左側、『右』（図２における矢印『Ｒ』の方向）は機体右側である。機体左右方向と機体横方向との夫々は、機体前後方向に直交する機体横断方向（機体幅方向）を意味する。機体２の左右方向を定義するときは、機体進行方向視で見た状態で左右を定義する。 For ease of understanding, in this embodiment, unless otherwise specified, "front" (the direction of the arrow "F" in Fig. 1 and Fig. 2) means the front in the longitudinal direction (travel direction) of the aircraft, and "rear" (the direction of the arrow "B" in Fig. 1 and Fig. 2) means the rear in the longitudinal direction (travel direction) of the aircraft. Furthermore, "up" (the direction of the arrow "U" in Fig. 1) and "down" (the direction of the arrow "D" in Fig. 1) refer to the positional relationship in the vertical direction (perpendicular direction) of the aircraft 2, and indicate the relationship at ground height. Furthermore, "left" (the direction of the arrow "L" in Fig. 2) refers to the left side of the aircraft, and "right" (the direction of the arrow "R" in Fig. 2) refers to the right side of the aircraft. The left-right direction of the aircraft and the lateral direction of the aircraft each refer to the transverse direction of the aircraft (aircraft width direction) perpendicular to the longitudinal direction of the aircraft. When defining the left-right direction of the aircraft 2, left and right are defined as viewed from the aircraft's traveling direction.

走行装置１１は、コンバイン１の下部に備えられている。走行装置１１は左右一対のクローラ走行機構を有し、コンバイン１は、走行装置１１によって圃場を走行可能である。圃場とは、コンバイン１が作業走行を行う作業地である。本実施形態では、作業走行はコンバイン１の収穫作業を意味する。搭乗部１２、脱穀装置１３、穀粒タンク１４は、走行装置１１よりも上側に備えられ、これらは機体２の上部として構成されている。コンバイン１の搭乗者やコンバイン１の作業を監視する監視者が、搭乗部１２に搭乗可能である。搭乗部１２の下方に駆動用のエンジン（不図示）が備えられている。穀粒排出装置１８は、穀粒タンク１４の後下部に連結されている。 The traveling device 11 is provided at the bottom of the combine harvester 1. The traveling device 11 has a pair of left and right crawler traveling mechanisms, and the combine harvester 1 can travel in a field using the traveling device 11. The field is a work area where the combine harvester 1 travels for work. In this embodiment, work travel means harvesting work of the combine harvester 1. The riding section 12, threshing device 13, and grain tank 14 are provided above the traveling device 11 and are configured as the upper part of the machine body 2. A rider of the combine harvester 1 and an observer who monitors the work of the combine harvester 1 can ride on the riding section 12. A driving engine (not shown) is provided below the riding section 12. The grain discharge device 18 is connected to the rear lower part of the grain tank 14.

収穫部１５は圃場の植立作物を収穫する。植立作物は、例えば稲や麦等の植立穀稈である。そして、コンバイン１は、収穫部１５によって圃場の植立作物を収穫しながら走行装置１１によって走行する作業走行が可能である。搬送装置１６は収穫部１５よりも後側に隣接して設けられている。収穫部１５及び搬送装置１６は、シリンダ１５Ｈの伸縮動作によって上下昇降可能なように、機体２の前部に支持されている。 The harvesting section 15 harvests the crops planted in the field. The planted crops are, for example, planted stalks of rice, wheat, etc. The combine 1 can travel while traveling on the traveling device 11, harvesting the crops planted in the field with the harvesting section 15. The transport device 16 is provided adjacent to the rear side of the harvesting section 15. The harvesting section 15 and the transport device 16 are supported at the front of the machine body 2 so that they can be raised and lowered by the extension and retraction of the cylinder 15H.

収穫部１５に、収穫フレーム１５Ａと、掻込リール１５Ｂと、横送りオーガ１５Ｃと、バリカン状の切断刃１５Ｄと、が備えられている。掻込リール１５Ｂは、機体横向き軸芯まわりに回転可能に構成されている。掻込リール１５Ｂは、圃場から植立作物を収穫する際に、植立作物のうちの先端寄りの箇所を後方に向けて掻込む。切断刃１５Ｄは、掻込リール１５Ｂによって後方に掻き込まれた植立作物の株元側部分を切断する。横送りオーガ１５Ｃは、機体横向き軸芯に回転駆動し、切断刃１５Ｄによる切断後の収穫作物を左右方向の中間側に横送りして寄せ集めて後方の搬送装置１６に向けて送り出す。 The harvesting section 15 is equipped with a harvesting frame 15A, a raking reel 15B, a lateral feed auger 15C, and a clipper-like cutting blade 15D. The raking reel 15B is configured to be rotatable around the lateral axis of the machine body. When harvesting planted crops from a field, the raking reel 15B raks the tip of the planted crop rearward. The cutting blade 15D cuts the base side of the planted crop raked rearward by the raking reel 15B. The lateral feed auger 15C rotates around the lateral axis of the machine body, and feeds the harvested crop after cutting by the cutting blade 15D laterally to the middle side in the left-right direction, gathering it up, and sending it out toward the conveying device 16 at the rear.

収穫部１５によって収穫された作物（例えば刈取穀稈）の全稈は、搬送装置１６によって脱穀装置１３へ搬送される。収穫された作物の全稈は脱穀装置１３に投入されて脱穀処理される。脱穀処理によって得られた穀粒は、穀粒タンク１４に貯留される。穀粒タンク１４に貯留された穀粒は、必要に応じて、穀粒排出装置１８によって機外に排出される。 The whole stalks of the crop (e.g., reaped culms) harvested by the harvesting section 15 are transported to the threshing device 13 by the transport device 16. The whole stalks of the harvested crop are fed into the threshing device 13 for threshing. The grains obtained by the threshing process are stored in the grain tank 14. The grains stored in the grain tank 14 are discharged outside the machine by the grain discharge device 18 as necessary.

搭乗部１２の前上部に第１検出装置２１と第２検出装置２２とが備えられている。第１検出装置２１及び第２検出装置２２は、本発明の『検出装置』である。第１検出装置２１は物体の空間位置を測定する物***置計測器である。第１検出装置２１の測定方式には、超音波測定方式、ステレオマッチング測定方式、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）測定方式などが用いられる。本実施形態では、第１検出装置２１は、進行方向前方に向かって、少なくとも電波よりも波長が短い電磁波を送出し、当該電磁波が物体で反射した反射波に基づいて物体の位置及び高さを検出する。少なくとも電波よりも波長が短い電磁波は、例えば３００万メガＨｚ以下の周波数の電磁波である。第１検出装置２１は、このような電磁波を送出した方向と、当該電磁波を送出してから物体で反射した電磁波の反射波を受信するまでの時間と、に基づいて、物体の位置及び高さを検出する。このような第１検出装置２１は、ＴｏＦ測定方式である二次元スキャンＬｉＤＡＲが用いられる。もちろん、二次元スキャンＬｉＤＡＲに代えて三次元スキャンＬｉＤＡＲが用いられてもよい。第１検出装置２１の検出結果に応じた点群データを演算することで機体前方の植立作物の作物高さ（空間位置）が得られる。 A first detection device 21 and a second detection device 22 are provided at the front upper part of the boarding section 12. The first detection device 21 and the second detection device 22 are the "detection devices" of the present invention. The first detection device 21 is an object position measuring device that measures the spatial position of an object. The measurement method of the first detection device 21 includes an ultrasonic measurement method, a stereo matching measurement method, a ToF (Time of Flight) measurement method, etc. In this embodiment, the first detection device 21 transmits electromagnetic waves with a wavelength at least shorter than that of radio waves toward the forward direction of travel, and detects the position and height of the object based on the reflected waves of the electromagnetic waves reflected by the object. The electromagnetic waves with a wavelength at least shorter than that of radio waves are, for example, electromagnetic waves with a frequency of 3 million megahertz or less. The first detection device 21 detects the position and height of the object based on the direction in which such electromagnetic waves are transmitted and the time from transmitting the electromagnetic waves to receiving the reflected waves of the electromagnetic waves reflected by the object. Such a first detection device 21 uses a two-dimensional scanning LiDAR that uses a ToF measurement method. Of course, a three-dimensional scanning LiDAR may be used instead of a two-dimensional scanning LiDAR. By calculating point cloud data according to the detection results of the first detection device 21, the crop height (spatial position) of the planted crops in front of the aircraft can be obtained.

第２検出装置２２は、いわゆるカメラであって、本発明の『撮像装置』である。第２検出装置２２は、圃場のうち、少なくとも第１検出装置２１の検出対象範囲を含む機体２の進行方向前方の領域を撮影してＲＧＢの色情報を含む撮像画像を取得する。 The second detection device 22 is a so-called camera, and is the "imaging device" of the present invention. The second detection device 22 captures an image of the field in front of the machine body 2 in the traveling direction, which includes at least the detection target range of the first detection device 21, and obtains an image containing RGB color information.

図１及び図２に示される前方領域ＦＲは、圃場における機体２の進行方向前方の未作業領域（未収穫植立作物の領域）である。前方領域ＦＲは、第１検出装置２１の検出対象であって、第２検出装置２２の撮像対象である。第１検出装置２１は前方領域ＦＲに存在する物体の位置及び高さを検出する。第２検出装置２２は前方領域ＦＲを撮像する。機体２の進行方向前方の前方領域ＦＲとは、本実施形態では収穫部１５の進行方向前方の領域が相当し、図１及び図２において、一点鎖線で示される領域が相当する。 The forward region FR shown in Figures 1 and 2 is an unworked region (region of unharvested planted crops) in front of the traveling direction of the machine body 2 in the field. The forward region FR is the detection target of the first detection device 21 and the image target of the second detection device 22. The first detection device 21 detects the position and height of objects present in the forward region FR. The second detection device 22 images the forward region FR. In this embodiment, the forward region FR in front of the traveling direction of the machine body 2 corresponds to the region in front of the traveling direction of the harvesting section 15, and corresponds to the region indicated by the dashed line in Figures 1 and 2.

図１及び図２には、第１検出装置２１によって検出される植立作物の例が示されている。図１及び図２の例では、その圃場において基準となる高さを有する標準植立作物群Ｚ０と、標準植立作物群Ｚ０よりも高さが低い短尺作物群Ｚ１と、倒伏植立作物群Ｚ２と、が示されている。 Figures 1 and 2 show examples of planted crops detected by the first detection device 21. The examples in Figures 1 and 2 show a standard planted crop group Z0 having a reference height in the field, a short crop group Z1 having a lower height than the standard planted crop group Z0, and a lying planted crop group Z2.

搭乗部１２の天井部には、衛星測位モジュール８０が設けられる。衛星測位モジュール８０は、人工衛星ＧＳからのＧＮＳＳ（グローバル・ナビゲーション・サテライト・システム）の信号（ＧＰＳ信号を含む）を受信して、自車位置を取得する。なお、衛星測位モジュール８０による衛星航法を補完するために、ジャイロ加速度センサや磁気方位センサを組み込んだ慣性航法ユニットが衛星測位モジュール８０に組み込まれている。もちろん、慣性航法ユニットは、コンバイン１において衛星測位モジュール８０と別の箇所に配置されても良い。 A satellite positioning module 80 is provided on the ceiling of the passenger compartment 12. The satellite positioning module 80 receives GNSS (Global Navigation Satellite System) signals (including GPS signals) from artificial satellites GS to obtain the vehicle's position. In order to complement the satellite navigation provided by the satellite positioning module 80, an inertial navigation unit incorporating a gyro acceleration sensor and a magnetic direction sensor is incorporated in the satellite positioning module 80. Of course, the inertial navigation unit may be located in a different location from the satellite positioning module 80 in the combine 1.

〔圃場マップ生成システムの構成〕
図３に、本発明の圃場マップ生成システムのブロック系統図が示される。本発明の圃場マップ生成システムに、上述の第１検出装置２１と、上述の第２検出装置２２と、特徴データ生成部３０と、マップデータ生成部３１と、マップ管理部３２と、自車位置算出部３３と、表示装置３４と、上述の衛星測位モジュール８０と、が備えられている。マップデータ生成部３１及びマップ管理部３２は、本発明の『マップ生成部』である。 [Configuration of the farm field map generation system]
A block diagram of the farm field map generating system of the present invention is shown in Figure 3. The farm field map generating system of the present invention is equipped with the above-mentioned first detection device 21, the above-mentioned second detection device 22, a feature data generating unit 30, a map data generating unit 31, a map management unit 32, a vehicle position calculating unit 33, a display device 34, and the above-mentioned satellite positioning module 80. The map data generating unit 31 and the map management unit 32 are the "map generating unit" of the present invention.

コンバイン１に、不図示の制御ユニットが備えられ、当該制御ユニットは、例えば複数のＥＣＵの集合体によって構成されている。本発明の圃場マップ生成システムに、コンバイン１の制御ユニットが含まれる。 The combine harvester 1 is equipped with a control unit (not shown), which is composed of, for example, a collection of multiple ECUs. The control unit of the combine harvester 1 is included in the farm field map generation system of the present invention.

本発明の圃場マップ生成システムの一部として、例えば、管理コンピュータが備えられている。管理コンピュータは、例えばデータベースを管理するサーバ（クラウドサーバ等）であっても良いし、作業者や圃場監理者が携帯する携帯型コンピュータや多機能携帯電話であっても良い。そして、コンバイン１の制御ユニットと、管理コンピュータと、の夫々がインターネット通信ネットワークを介して接続され、互いにデータの通信が行われている。 As part of the field map generation system of the present invention, for example, a management computer is provided. The management computer may be, for example, a server (such as a cloud server) that manages a database, or may be a portable computer or multi-function mobile phone carried by a worker or field manager. The control unit of the combine 1 and the management computer are connected via an Internet communication network, and data is exchanged between them.

本発明の圃場マップ生成システムに、コンバイン１の制御ユニットと、管理コンピュータと、が含まれる。なお、圃場マップ生成システムに、コンバイン１の制御ユニットと、管理コンピュータと、に加えて、管理コンピュータに接続するクライアント端末が含まれても良い。本実施形態では、特徴データ生成部３０と、マップデータ生成部３１と、自車位置算出部３３と、はコンバイン１の制御ユニットの一部として組み込まれる。また、本実施形態では、マップ管理部３２が管理コンピュータ一部として組み込まれる。なお、特徴データ生成部３０とマップデータ生成部３１と自車位置算出部３３とが管理コンピュータ一部として組み込まれても良いし、マップ管理部３２がコンバイン１の制御ユニットの一部として組み込まれても良い。 The field map generation system of the present invention includes a control unit of the combine harvester 1 and a management computer. The field map generation system may include a client terminal connected to the management computer in addition to the control unit of the combine harvester 1 and the management computer. In this embodiment, the feature data generation unit 30, the map data generation unit 31, and the vehicle position calculation unit 33 are incorporated as part of the control unit of the combine harvester 1. In this embodiment, the map management unit 32 is incorporated as part of the management computer. The feature data generation unit 30, the map data generation unit 31, and the vehicle position calculation unit 33 may be incorporated as part of the management computer, or the map management unit 32 may be incorporated as part of the control unit of the combine harvester 1.

衛星測位モジュール８０から出力された測位データは、自車位置算出部３３に入力される。自車位置算出部３３は、衛星測位モジュール８０からの測位データに基づいて自車位置を算出する。なお、コンバイン１は自動操舵も可能である。自動操舵の場合、例えばコンバイン１の制御ユニットによって設定された目標走行経路と、自車位置算出部３３によって算出された自車位置とに基づいて、コンバイン１の制御ユニットは、操舵や車速に関する制御を走行装置１１に対して行う。 The positioning data output from the satellite positioning module 80 is input to the vehicle position calculation unit 33. The vehicle position calculation unit 33 calculates the vehicle position based on the positioning data from the satellite positioning module 80. The combine 1 is also capable of automatic steering. In the case of automatic steering, for example, the control unit of the combine 1 controls the steering and vehicle speed of the traveling device 11 based on the target driving route set by the control unit of the combine 1 and the vehicle position calculated by the vehicle position calculation unit 33.

第２検出装置２２から出力された画像データは、特徴データ生成部３０へ送られる。撮像画像には色情報が含まれているため、特徴データ生成部３０は、ニューラルネットワークを含む画像認識等の技術を用いて植立作物を認識し、植立作物の色情報や姿勢を含む特徴データを生成可能である。第２検出装置２２から送られる画像データに色情報が含まれる。特徴データ生成部３０は、この画像データから、圃場における未収穫植立作物の領域、倒伏作物領域、倒伏作物の倒伏方向（倒伏の向き）、収穫済領域、畦領域、雑草領域（作物領域に雑草が混在する場合も含まれる）等を区分けする。そして特徴データ生成部３０は、上述の区分けした領域や倒伏方向等が含まれる特徴データを生成する。特徴データ生成部３０によって生成された特徴データは、マップデータ生成部３１へ送られる。 The image data output from the second detection device 22 is sent to the feature data generation unit 30. Since the captured image contains color information, the feature data generation unit 30 can recognize the planted crops using techniques such as image recognition including neural networks and generate feature data including color information and posture of the planted crops. The image data sent from the second detection device 22 contains color information. From this image data, the feature data generation unit 30 classifies the areas of unharvested planted crops in the field, areas of fallen crops, the direction of lodging of the fallen crops (the direction of lodging), harvested areas, ridge areas, weed areas (including cases where weeds are mixed in the crop areas), etc. Then, the feature data generation unit 30 generates feature data including the above-mentioned classified areas and the lodging direction. The feature data generated by the feature data generation unit 30 is sent to the map data generation unit 31.

第１検出装置２１から出力された点群データは、マップデータ生成部３１へ送られる。マップデータ生成部３１は、第１検出装置２１の検出結果と第２検出装置２２の検出結果とに基づいて、図１及び図２に示される前方領域ＦＲの作物の状態を検出し、高さマップを生成する。本実施形態では、第１検出装置２１の検出結果は点群データであって、第２検出装置２２の検出結果は、特徴データ生成部３０によって作成された特徴データである。 The point cloud data output from the first detection device 21 is sent to the map data generation unit 31. The map data generation unit 31 detects the state of the crops in the forward region FR shown in Figures 1 and 2 based on the detection results of the first detection device 21 and the detection results of the second detection device 22, and generates a height map. In this embodiment, the detection results of the first detection device 21 are point cloud data, and the detection results of the second detection device 22 are feature data created by the feature data generation unit 30.

マップデータ生成部３１は、第１検出装置２１からの点群データを用いて機体２の進行方向前方に植立する収穫前の植立作物の実高さを求める。また、詳細に関しては図４に基づいて後述するが、マップデータ生成部３１は、特徴データ生成部３０によって生成された特徴データを点群データに付与する。特徴データに色情報が含まれる。マップデータ生成部３１は、色情報を付与された点群データを分析して植立作物の先端部（穂先など）の高さをより正確に求める。そしてマップデータ生成部３１は、作物高さ、倒伏情報、雑草等に関する検出情報を含む高さマップを生成する。生成された高さマップは、マップデータ生成部３１からマップ管理部３２へ送られる。 The map data generating unit 31 uses the point cloud data from the first detection device 21 to determine the actual height of the planted crop before harvest, which is planted ahead of the machine body 2 in the direction of travel. The map data generating unit 31 assigns the feature data generated by the feature data generating unit 30 to the point cloud data, as will be described in detail later with reference to FIG. 4. The feature data includes color information. The map data generating unit 31 analyzes the point cloud data to which the color information has been assigned to more accurately determine the height of the tip of the planted crop (such as the tip). The map data generating unit 31 then generates a height map including detection information regarding the crop height, lodging information, weeds, etc. The generated height map is sent from the map data generating unit 31 to the map management unit 32.

マップ管理部３２は、圃場を複数の微小区画に区分けして、微小区画単位で作物高さを示すように、高さマップを生成する。微小区画は、コンバイン１の作業幅に応じた単位走行量当たりの区画である。微小区画単位の作物高さ、倒伏情報、雑草等に関する検出情報が、マップ管理部３２によって算出される。そして、そして、微小区画単位の作物高さ、倒伏情報、雑草等に関する検出情報が表示装置３４に表示される。表示装置３４は、上述の管理コンピュータのディスプレイであっても良いし、作業者や圃場監理者が携帯する携帯型コンピュータや多機能携帯電話であっても良い。表示装置３４が携帯型コンピュータや多機能携帯電話である場合、マップ管理部３２と、表示装置３４と、の夫々が無線インターネット通信ネットワークを介して接続され、互いにデータの通信が行われる。 The map management unit 32 divides the field into a number of micro-divisions and generates a height map to indicate the crop height for each micro-division. A micro-division is a division per unit travel distance according to the working width of the combine harvester 1. The map management unit 32 calculates the detection information on the crop height, lodging information, weeds, etc. for each micro-division. The detection information on the crop height, lodging information, weeds, etc. for each micro-division is then displayed on the display device 34. The display device 34 may be the display of the above-mentioned management computer, or may be a portable computer or multi-function mobile phone carried by the worker or field manager. When the display device 34 is a portable computer or multi-function mobile phone, the map management unit 32 and the display device 34 are connected to each other via a wireless Internet communication network, and data is exchanged between them.

〔高さマップの詳細について〕
本実施形態では、マップデータ生成部３１は、第１検出装置２１の検出結果と第２検出装置２２の検出結果とに基づいて、作物高さ及び倒伏状態を検出し、高さマップを生成する。 [Details about the height map]
In this embodiment, the map data generator 31 detects the crop height and lodging state based on the detection results of the first detection device 21 and the second detection device 22, and generates a height map.

図４の（Ａ）には第２検出装置２２の検出結果、すなわち撮像画像の一例が示される。図４の（Ａ）における撮像画像の右側部分には植立作物（直立した穀稈）が生えている植立作物領域６１が含まれ、撮像画像におけるそれ以外の部分には倒伏作物が生えている倒伏作物領域６２が含まれる。図４の（Ａ）に示される植立作物領域６１は、図１及び図２に示される標準植立作物群Ｚ０または短尺作物群Ｚ１に相当する。また、図４の（Ａ）に示される倒伏作物領域６２は、図１及び図２に示される倒伏植立作物群Ｚ２に相当する。また、植立作物領域６１と倒伏作物領域６２との境界部分（境界領域６３）には、倒伏作物領域６２において作物が倒伏することにより現れた植立作物領域６１の植立作物の側部や、植立作物と倒伏作物との間の高さを有する作物が写っている。 Figure 4 (A) shows an example of the detection result of the second detection device 22, i.e., an image captured. The right part of the image captured in Figure 4 (A) includes a planted crop area 61 where planted crops (upright culms) are growing, and the other part of the image includes a lodged crop area 62 where lodged crops are growing. The planted crop area 61 shown in Figure 4 (A) corresponds to the standard planted crop group Z0 or the short crop group Z1 shown in Figures 1 and 2. The lodged crop area 62 shown in Figure 4 (A) corresponds to the lodged planted crop group Z2 shown in Figures 1 and 2. The boundary area (boundary area 63) between the planted crop area 61 and the lodged crop area 62 shows the side of the planted crop in the planted crop area 61 that appears due to the lodging of the crop in the lodged crop area 62, and a crop that is at a height between the planted crop and the lodged crop.

上述したように、特徴データ生成部３０は、ニューラルネットワークを含む画像認識等の技術を用いて、画像データから圃場における未収穫植立作物の領域、倒伏作物領域、収穫済領域、畦領域、雑草領域等を識別可能に構成されている。図４の（Ａ）に示される例では、特徴データ生成部３０は、植立作物領域６１と、倒伏作物領域６２と、境界領域６３と、に区分け処理して特徴データを生成する。換言すると、図４の（Ａ）に示される撮像画像に基づいて生成された特徴データに、植立作物領域６１と、倒伏作物領域６２と、境界領域６３と、が含まれる。また、この生成された特徴データに、倒伏作物領域６２における倒伏作物の倒伏方向も含まれる。 As described above, the feature data generating unit 30 is configured to be able to identify, from image data, areas of unharvested planted crops, areas of fallen crops, harvested areas, ridge areas, weed areas, etc. in the field using techniques such as image recognition including neural networks. In the example shown in FIG. 4A, the feature data generating unit 30 generates feature data by dividing the area into a planted crop area 61, a fallen crop area 62, and a boundary area 63. In other words, the feature data generated based on the captured image shown in FIG. 4A includes the planted crop area 61, the fallen crop area 62, and the boundary area 63. The generated feature data also includes the direction of lodging of the fallen crops in the fallen crop area 62.

図４の（Ｂ）には、図４の（Ａ）の撮像画像の撮像範囲を検出対象とした第１検出装置２１の検出結果が示される。図４の（Ｂ）は、二次元スキャンＬｉＤＡＲにより検出された物体（作物の頭頂部や側部）を示す点群データである。二次元スキャンＬｉＤＡＲによる点群データは、検出対象において露出している部分が検出されたものである。このため、圃場における植立作物領域６１に相当する圃場面から得られた点群データ７１と、圃場における倒伏作物領域６２に相当する圃場面から得られた点群データ７２とで夫々の点群データに基づく物体の高さを示す高さ情報が互いに異なる。同様に、圃場における境界領域６３に相当する圃場面から得られた点群データ７３に基づく物体の高さを示す高さ情報も、点群データ７１及び点群データ７２に基づく物体の高さを示す高さ情報と互いに異なる。 Figure 4B shows the detection result of the first detection device 21, which detects the imaging range of the image of Figure 4A. Figure 4B shows point cloud data indicating an object (top and side of a crop) detected by a two-dimensional scanning LiDAR. The point cloud data obtained by the two-dimensional scanning LiDAR is the detection of an exposed part of the detection object. Therefore, the height information indicating the height of an object based on each point cloud data is different between the point cloud data 71 obtained from the field scene corresponding to the planted crop area 61 in the field and the point cloud data 72 obtained from the field scene corresponding to the fallen crop area 62 in the field. Similarly, the height information indicating the height of an object based on the point cloud data 73 obtained from the field scene corresponding to the boundary area 63 in the field is also different from the height information indicating the height of an object based on the point cloud data 71 and the point cloud data 72.

マップデータ生成部３１は、図４の（Ｂ）に示される点群データ７１，７２，７３に、図４の（Ａ）に示される撮像画像に基づいて生成された特徴データを付与する。そしてマップデータ生成部３１は、図４の（Ｃ）に示されるように、特徴データ（色情報）が付与された点群データ８１，８２，８３を生成する。つまり、図４の（Ａ）に示される撮像画像と、図４の（Ｂ）に示される点群データ７１，７２，７３とに基づいて、色情報が付与された点群データ８１，８２，８３が図４の（Ｃ）に示される。 The map data generator 31 assigns feature data generated based on the captured image shown in Fig. 4A to the point cloud data 71, 72, 73 shown in Fig. 4B. The map data generator 31 then generates point cloud data 81, 82, 83 to which feature data (color information) has been assigned, as shown in Fig. 4C. That is, point cloud data 81, 82, 83 to which color information has been assigned is shown in Fig. 4C, based on the captured image shown in Fig. 4A and the point cloud data 71, 72, 73 shown in Fig. 4B.

図４の（Ｃ）の点群データ８１は、点群データ７１と同じ高さ情報を有し、かつ、植立作物領域６１と同じ色情報を有する。また、図４の（Ｃ）の点群データ８２は、点群データ７２と同じ高さ情報を有し、かつ、倒伏作物領域６２と同じ色情報を有する。更に、図４の（Ｃ）の点群データ８３は、点群データ７３と同じ高さ情報を有し、かつ、境界領域６３と同じ色情報を有する。点群データ８１，８２，８３の夫々が有する高さ情報は、絶対値であっても良いし、相対値であっても良い。 Point cloud data 81 in FIG. 4C has the same height information as point cloud data 71, and has the same color information as planted crop area 61. Point cloud data 82 in FIG. 4C has the same height information as point cloud data 72, and has the same color information as fallen crop area 62. Point cloud data 83 in FIG. 4C has the same height information as point cloud data 73, and has the same color information as boundary area 63. The height information held by each of point cloud data 81, 82, and 83 may be absolute values or relative values.

図４の（Ｃ）の例では、植立作物が生えている領域（高さが高い領域）が、点群データ８１に基づいて黄色基調（黄基調）の色で着色される。また、図４の（Ｃ）の例では、倒伏作物が生えている領域（高さが低い領域）が、点群データ８２に基づいて青色基調（青基調）の色で着色される。加えて、図４の（Ｃ）の例では、植立作物の高さと倒伏作物の高さとの間の高さを有する作物が生えている領域や、植立作物の側部が見えている領域（中間帯の領域）は、点群データ８３に基づいて緑色基調（緑基調）の色で着色される。このような着色は、検出結果に畦が含まれている場合や、作物を刈り取った後の領域が含まれている場合においても、夫々に対応した色で行うと良い。更には、倒伏作物が生えている領域（高さが低い領域）が、「直立状態」及び「倒伏状態」に加え、後述する「やや倒伏」や「べたごけ（穂先が圃場面に接する程度に倒伏した状態）」を示す状態毎に着色されても良い。マップデータ生成部３１は、このような色情報が付与された点群データ８１，８２，８３に基づいて、圃場において作物の生えている状態を適切に判定できる。 In the example of FIG. 4C, the area where planted crops grow (areas with high height) is colored with a yellow-based color based on the point cloud data 81. Also, in the example of FIG. 4C, the area where fallen crops grow (areas with low height) is colored with a blue-based color based on the point cloud data 82. In addition, in the example of FIG. 4C, the area where crops with a height between the height of the planted crops and the height of the fallen crops grow, and the area where the sides of the planted crops are visible (intermediate area) are colored with a green-based color based on the point cloud data 83. Such coloring can be performed with the corresponding color even when the detection result includes ridges or areas after the crops have been harvested. Furthermore, areas where lodged crops are growing (areas with low height) may be colored according to the state of "slightly lodged" or "soggy" (lodged to the extent that the tips of the ears are in contact with the field surface) described below, in addition to "upright" and "lodged". The map data generator 31 can appropriately determine the state of crops growing in the field based on the point cloud data 81, 82, and 83 to which such color information has been added.

第１検出装置２１の検出結果は経時的にマップデータ生成部３１へ送られ、第２検出装置２２の検出結果は経時的に特徴データ生成部３０へ送られる。同時に、コンバイン１の自車位置が自車位置算出部３３によって経時的に取得される。マップデータ生成部３１は、特徴データ（色情報）が付与された点群データ８１，８２，８３を生成し、これら点群データ８１，８２，８３にコンバイン１の自車位置を紐付ける。そして、点群データ８１，８２，８３の集合体に基づいて高さマップが生成される。コンバイン１の自車位置ごとの点群データ８１，８２，８３の集合体が、上述した管理コンピュータの記憶装置（不図示）に記憶される。点群データ８１，８２，８３に、作物高さ、倒伏情報、雑草に関する検出情報、等の圃場の作物状態が含まれる。 The detection results of the first detection device 21 are sent to the map data generation unit 31 over time, and the detection results of the second detection device 22 are sent to the feature data generation unit 30 over time. At the same time, the vehicle position of the combine harvester 1 is acquired over time by the vehicle position calculation unit 33. The map data generation unit 31 generates point cloud data 81, 82, 83 to which feature data (color information) is added, and links the vehicle position of the combine harvester 1 to these point cloud data 81, 82, 83. Then, a height map is generated based on the collection of point cloud data 81, 82, 83. The collection of point cloud data 81, 82, 83 for each vehicle position of the combine harvester 1 is stored in the storage device (not shown) of the above-mentioned management computer. The point cloud data 81, 82, 83 includes the crop height, lodging information, detection information regarding weeds, and other crop conditions in the field.

点群データ８１，８２，８３の集合体を記憶する管理コンピュータに、マップ管理部３２が備えられている。上述したように、マップ管理部３２は、圃場を複数の微小区画に区分けして、微小区画単位で作物高さを示すように、高さマップを生成する。図５に、微小区画に区分けされた高さマップが示される。微小区画は、コンバイン１の作業幅に応じた単位走行量当たりの区画である。 A map management unit 32 is provided in a management computer that stores a collection of point cloud data 81, 82, and 83. As described above, the map management unit 32 divides the field into a number of micro-plots and generates a height map to indicate the crop height for each micro-plot. Figure 5 shows a height map divided into micro-plots. A micro-plot is a section per unit travel distance according to the working width of the combine 1.

図５に示される高さマップとして、作物高さマップと、倒伏マップと、が示される。作物高さマップは、微小区画単位で作物高さを５段階のレベルで示すものである。倒伏マップは、微小区画単位の倒伏度合いを３段階（「直立」を含めると４段階）のレベルで示すものである。 The height maps shown in Figure 5 include a crop height map and a lodging map. The crop height map shows the crop height in five levels for each microplot. The lodging map shows the degree of lodging in each microplot in three levels (four levels if "upright" is included).

マップ管理部３２は、微小区画の範囲内に存在する作物の作物高さの平均値を算出し、当該平均値を微小区画における前記作物高さとする。一つの微小区画に、例えば図４の（Ｃ）に示されるような点群データ８１，８２，８３が複数存在する。マップ管理部３２は、各微小区画における複数の点群データ８１，８２，８３の高さ情報の平均値を算出することによって、微小区画単位で作物高さの平均値を算出する。 The map management unit 32 calculates the average crop height of the crops present within the range of the micro-plot, and sets this average as the crop height in the micro-plot. In one micro-plot, for example, there are multiple point cloud data 81, 82, 83 as shown in FIG. 4(C). The map management unit 32 calculates the average height information of the multiple point cloud data 81, 82, 83 in each micro-plot, thereby calculating the average crop height in micro-plot units.

なお、複数の点群データ８１，８２，８３のうち、雑草の検出情報が含まれる点群データ８１，８２，８３が存在すると、その点群データ８１，８２，８３の高さ情報は雑草の高さである。この場合、各微小区画における複数の点群データ８１，８２，８３の高さ情報の平均値の算出から、雑草の検出情報が含まれる点群データ８１，８２，８３が除外される。つまり、マップデータ生成部３１は、第２検出装置２２で撮像した撮像情報に基づいて圃場の雑草を検出する。また、マップ管理部３２は、各微小区画における複数の点群データ８１，８２，８３の高さ情報の平均値の算出において、雑草に関するデータを除外してから当該平均値を算出する。 When any of the multiple point cloud data 81, 82, 83 includes weed detection information, the height information of the point cloud data 81, 82, 83 is the height of the weed. In this case, the point cloud data 81, 82, 83 including the weed detection information is excluded from the calculation of the average value of the height information of the multiple point cloud data 81, 82, 83 in each micro-plot. In other words, the map data generation unit 31 detects weeds in the field based on the image information captured by the second detection device 22. Furthermore, when calculating the average value of the height information of the multiple point cloud data 81, 82, 83 in each micro-plot, the map management unit 32 excludes data related to weeds before calculating the average value.

図５の作物高さマップでは、微小区画単位における作物高さの平均値の分布が５段階のレベルで示されている。この５段階のレベルは、作物の品種の一般的な作物高さと、微小区画単位における作物高さの平均値と、の比率に応じて設定されても良いし、圃場全体の作物高さの平均値と、微小区画単位における作物高さの平均値と、の比率に応じて設定されても良い。 In the crop height map of Figure 5, the distribution of average crop heights in microplot units is shown in five levels. These five levels may be set according to the ratio between the general crop height of the crop variety and the average crop height in the microplot unit, or may be set according to the ratio between the average crop height in the entire field and the average crop height in the microplot unit.

また、図４の（Ｃ）に示される点群データ８２に、作物の倒伏情報が含まれる。微小区画の範囲内における複数の点群データ８１，８２，８３のうち、倒伏情報を有する点群データ８２の割合が予め設定された割合以上であると、マップ管理部３２は、その微小区画を倒伏作物の存在する微小区画と判定する。倒伏作物の存在する微小区画を、以下「倒伏微小区画」と称する。 In addition, the point cloud data 82 shown in FIG. 4C includes information on lodging of crops. If the proportion of point cloud data 82 containing lodging information among the multiple point cloud data 81, 82, 83 within the range of a micro-plot is equal to or greater than a preset proportion, the map management unit 32 determines that the micro-plot is a micro-plot in which a lodged crop exists. A micro-plot in which a lodged crop exists is hereinafter referred to as a "lodged micro-plot."

マップ管理部３２は、点群データ８２の倒伏情報に基づいて、倒伏微小区画における倒伏作物の倒伏度合いを、「やや倒伏」、「倒伏」、「べたごけ」の何れかに振り分ける。微小区画単位における作物高さの平均値は、上述の作物高さマップで算出済みである。マップ管理部３２は、高さマップにおいて倒伏微小区画を除いた全ての微小区画から作物高さの平均値（植立作物の作物高さの全体平均値）を算出する。次にマップ管理部３２は、倒伏微小区画における作物高さの平均値と、植立作物の作物高さの全体平均値と、の乖離度合いを算出する。そしてマップ管理部３２は、当該乖離度合いに基づいて、倒伏微小区画単位での倒伏度合いを高さマップに反映させる。これにより、倒伏微小区画単位での倒伏度合いの分布が、「直立」、「やや倒伏」、「倒伏」、「べたごけ」の４段階のレベルで示される。 Based on the lodging information in the point cloud data 82, the map management unit 32 classifies the degree of lodging of the lodged crop in the lodged micro-section into one of "slightly lodged", "lodged", and "downy". The average value of the crop height in each micro-section has already been calculated in the crop height map described above. The map management unit 32 calculates the average crop height (the overall average crop height of the planted crops) from all the micro-sections in the height map excluding the lodged micro-sections. Next, the map management unit 32 calculates the degree of deviation between the average crop height in the lodged micro-section and the overall average crop height of the planted crops. Then, based on the degree of deviation, the map management unit 32 reflects the degree of lodging in each lodged micro-section in the height map. As a result, the distribution of the degree of lodging in each lodged micro-section is shown in four levels: "upright", "slightly lodged", "lodged", and "downy".

このように、コンバイン１による収穫走行が行われる際に、『マップ生成部』としてのマップデータ生成部３１及びマップ管理部３２は、第１検出装置２１及び第２検出装置２２の夫々の検出結果に基づいて高さマップを生成する。また、マップデータ生成部３１は、第２検出装置２２で撮像した撮像映像（撮像情報）に基づいて作物の倒伏状態を検出し、マップ管理部３２は、当該倒伏状態を高さマップに反映する。加えてマップデータ生成部３１及びマップ管理部３２は、点群データ８１，８２，８３の高さ情報及び色情報に基づいて、作物高さの平均値、倒伏度合い等を複数の段階にレベル分けして高さマップを生成する。これにより、作業者や圃場監理者等は、圃場における作物高さ及び倒伏状態に関する詳細な情報を直感的に把握できる。 In this way, when the combine harvester 1 is traveling for harvesting, the map data generating unit 31 and the map management unit 32, which serve as "map generating units," generate a height map based on the detection results of the first detection device 21 and the second detection device 22, respectively. The map data generating unit 31 also detects the lodging state of the crop based on the image (imaging information) captured by the second detection device 22, and the map management unit 32 reflects the lodging state in the height map. In addition, the map data generating unit 31 and the map management unit 32 generate a height map by dividing the average crop height, degree of lodging, etc. into multiple levels based on the height information and color information of the point cloud data 81, 82, 83. This allows workers, field supervisors, etc. to intuitively grasp detailed information about the crop height and lodging state in the field.

本実施形態では、マップ管理部３２は、前記微小区画の大きさを任意に変更可能に構成されている。例えば、作業者や圃場監理者等が、管理コンピュータ、管理コンピュータと接続するクライアント端末（例えばパーソナルコンピュータや多機能携帯電話等）を操作して、微小区画の一辺の大きさを変更可能である。微小区画の大きさが変更されると、マップ管理部３２は、図５に示されるような作物高さの平均値、倒伏度合い等を更新後の微小区画単位で算出する。これにより、作業者や圃場監理者等は、例えば田植機や施肥機、耕耘装置等の作業幅に応じた微小区画で高さマップを分析できる。 In this embodiment, the map management unit 32 is configured to be able to arbitrarily change the size of the micro-plots. For example, a worker, a field manager, etc. can change the size of one side of a micro-plot by operating the management computer or a client terminal (e.g., a personal computer or a multi-function mobile phone) connected to the management computer. When the size of the micro-plot is changed, the map management unit 32 calculates the average crop height, the degree of lodging, etc., as shown in FIG. 5, for each updated micro-plot. This allows a worker, a field manager, etc. to analyze the height map in micro-plots that correspond to the working width of, for example, a rice transplanter, a fertilizer applicator, a tilling machine, etc.

〔別実施形態〕
本発明は、上述の実施形態に例示された構成に限定されるものではなく、以下、本発明の代表的な別実施形態を例示する。 [Another embodiment]
The present invention is not limited to the configurations exemplified in the above-described embodiments, and other representative embodiments of the present invention will be described below.

（１）上述の実施形態では、特徴データ生成部３０によって圃場における倒伏作物領域が検出され、マップ管理部３２は倒伏状態を高さマップに反映させているが、この実施形態に限定されない。例えば、マップ管理部３２が、点群データ８１，８２，８３の集合体に基づいて圃場全体の作物高さの平均値を算出して、点群データ８１，８２，８３の高さ情報と、圃場全体の作物高さの平均値と、の比率に基づいて作物の倒伏状態を検出する構成であっても良い。この構成であれば、例えば特徴データ生成部３０が倒伏作物領域を検出し損ねた場合であっても、「圃場全体の作物高さの平均値」に対する「微小区画単位における作物高さの平均値」の乖離度合いに基づいて作物の倒伏状態の検出が可能となる。 (1) In the above embodiment, the feature data generating unit 30 detects the lodged crop area in the field, and the map management unit 32 reflects the lodged state in the height map, but this embodiment is not limited to this. For example, the map management unit 32 may be configured to calculate the average crop height for the entire field based on the collection of point cloud data 81, 82, 83, and detect the lodged state of the crop based on the ratio between the height information of the point cloud data 81, 82, 83 and the average crop height for the entire field. With this configuration, even if the feature data generating unit 30 fails to detect a lodged crop area, it is possible to detect the lodged state of the crop based on the degree of deviation of the "average crop height for the micro-plot unit" from the "average crop height for the entire field."

（２）図５に基づいて上述した高さマップでは、作物高さマップと、倒伏マップと、が示されるが、この実施形態に限定されない。例えば、マップ管理部３２は、点群データ８１，８２，８３の集合体に基づいて作成された高さマップに、例えば次期の施肥計画等や農薬散布計画等を自動的に付加する構成であっても良い。具体的には、マップ管理部３２は、作物高さマップの微小区画単位における作物高さの平均値と、倒伏マップの微小区画単位における倒伏度合いと、に基づいて、次期における計画施肥量を微小区画単位で算出する構成であっても良い。これにより、各微小区画の計画施肥量の分布が、例えば施肥計画マップとして生成され、圃場の監理者は施肥計画マップを次期の施肥計画に活用できる。また、例えば高さマップに、コンバイン１の刈高さや車速等の作業状態情報等が含まれ、刈高さ情報や車速情報が微小区画単位で算出されても良い。加えて、収穫物の食味がコンバイン１の食味測定装置（不図示）によって測定され、収穫物の食味情報が高さマップに反映されても良い。加えて、圃場のうち雑草の存在する度合いが微小区画単位で算出されても良い。更に、当該雑草の存在する度合いに基づいて、次期の薬剤の計画散布量が微小区画単位で算出されても良い。 (2) In the height map described above based on FIG. 5, a crop height map and a lodging map are shown, but this embodiment is not limited to this. For example, the map management unit 32 may be configured to automatically add, for example, a next fertilization plan or a pesticide spraying plan to the height map created based on the collection of point cloud data 81, 82, and 83. Specifically, the map management unit 32 may be configured to calculate the planned fertilization amount for the next period in micro-section units based on the average crop height in the micro-section units of the crop height map and the lodging degree in the micro-section units of the lodging map. As a result, the distribution of the planned fertilization amount for each micro-section is generated, for example, as a fertilization plan map, and the field supervisor can use the fertilization plan map for the next fertilization plan. In addition, for example, the height map may include work status information such as the mowing height and vehicle speed of the combine 1, and the mowing height information and vehicle speed information may be calculated in micro-section units. In addition, the taste of the harvested crop may be measured by a taste measuring device (not shown) of the combine harvester 1, and the taste information of the harvested crop may be reflected in the height map. In addition, the degree of weed presence in the field may be calculated in units of small plots. Furthermore, the planned amount of chemical to be sprayed in the next period may be calculated in units of small plots based on the degree of weed presence.

（３）上述の実施形態では、二次元スキャンＬｉＤＡＲである第１検出装置２１と、カメラである第２検出装置２２と、によって本発明の『検出装置』が構成されているが、この実施形態に限定されない。例えば、本発明の『検出装置』は、左右一対のステレオカメラで構成されても良い。左右一対のステレオカメラによって撮像された作物の撮像角度の差分に基づいて、作物とステレオカメラとの距離が算出され、作物高さが算出される構成であっても良い。 (3) In the above embodiment, the "detection device" of the present invention is configured by the first detection device 21, which is a two-dimensional scanning LiDAR, and the second detection device 22, which is a camera, but is not limited to this embodiment. For example, the "detection device" of the present invention may be configured by a pair of left and right stereo cameras. The distance between the crop and the stereo cameras may be calculated based on the difference in the imaging angles of the crop captured by the pair of left and right stereo cameras, and the crop height may be calculated.

（４）上述の実施形態では、第２検出装置２２によって撮像された撮像画像に基づいて、雑草が検出されるが、この実施形態に限定されない。一般的に、雑草の高さは作物高さと異なる場合が多い。作物の品種が予め入力されると、その品種の一般的な作物高さが分かるため、マップ管理部３２が、その品種の一般的な作物高さと、点群データ８１，８２，８３の高さ情報と、の比率に基づいて雑草判定を行う構成であっても良い。 (4) In the above embodiment, weeds are detected based on the image captured by the second detection device 22, but this is not limited to the embodiment. In general, the height of weeds often differs from the height of the crop. If the crop variety is input in advance, the general crop height of that variety can be known, and the map management unit 32 may be configured to make a weed determination based on the ratio between the general crop height of that variety and the height information of the point cloud data 81, 82, and 83.

（５）上述の実施形態では、圃場作業車としてコンバイン１を例示したが、圃場作業車は、例えば、圃場を走行しながら生育中の作物を管理する圃場作業車（圃場管理機）であっても良い。そして、圃場作業車に設けられた検出装置が、作物の位置及び高さを検出する構成であっても良い。また、上述の実施形態では、作物として稲や麦等の植立穀稈が例示されているが、作物は大豆やトウモロコシ等であっても良い。 (5) In the above embodiment, a combine harvester 1 is exemplified as a field work vehicle, but the field work vehicle may be, for example, a field work vehicle (field management machine) that manages growing crops while traveling in a field. A detection device provided on the field work vehicle may be configured to detect the position and height of the crop. In addition, in the above embodiment, planted culms of rice, wheat, etc. are exemplified as crops, but the crops may be soybeans, corn, etc.

（６）上述の実施形態では、高さマップは単位走行量当たりの微小区画に分割可能に構成されているが、高さマップは数個程度だけの区画に分割される構成であっても良いし、区画分割されない構成であっても良い。 (6) In the above embodiment, the height map is configured to be divisible into minute sections per unit travel distance, but the height map may be configured to be divided into only a few sections, or may not be divided into sections.

（７）本発明の『進行方向前方の前方領域』は、機体左右斜前方を含むものであっても良い。例えば、第１検出装置２１は機体左右斜前方の未作業領域に存在する物体の位置及び高さを検出し、第２検出装置２２は機体左右斜前方の未作業領域を撮像する構成であっても良い。 (7) The "forward area in the direction of travel" of the present invention may include the left and right diagonally forward areas of the aircraft. For example, the first detection device 21 may detect the position and height of an object present in an unworked area diagonally forward to the left and right of the aircraft, and the second detection device 22 may be configured to capture an image of the unworked area diagonally forward to the left and right of the aircraft.

（８）図５に基づいて上述した作物高さマップでは、微小区画単位で作物高さの平均値が示されているが、この実施形態に限定されない。例えば、作物高さマップは、等高線で示されても良い。 (8) In the crop height map described above based on FIG. 5, the average crop height is shown in units of microplots, but this is not limited to this embodiment. For example, the crop height map may be shown using contour lines.

なお、上述の実施形態（別実施形態を含む、以下同じ）で開示される構成は、矛盾が生じない限り、他の実施形態で開示される構成と組み合わせて適用することが可能である。また、本明細書において開示された実施形態は例示であって、本発明の実施形態はこれに限定されず、本発明の目的を逸脱しない範囲内で適宜改変することが可能である。 The configurations disclosed in the above-mentioned embodiments (including other embodiments, the same applies below) can be applied in combination with configurations disclosed in other embodiments, so long as no contradiction occurs. Furthermore, the embodiments disclosed in this specification are merely examples, and the present invention is not limited to these embodiments, and can be modified as appropriate within the scope of the purpose of the present invention.

本発明は、圃場作業車に作物の位置及び高さを検出する検出装置が設けられた圃場マップ生成システムに利用できる。 The present invention can be used in a field map generation system in which a detection device that detects the position and height of crops is installed on a field work vehicle.

１ ：コンバイン（圃場作業車）
２１ ：第１検出装置（検出装置）
２２ ：第２検出装置（検出装置、撮像装置）
３１ ：マップデータ生成部（マップ生成部）
３２ ：マップ管理部（マップ生成部）
３４ ：表示装置
ＦＲ ：前方領域 1: Combine harvester (field work vehicle)
21: First detection device (detection device)
22: Second detection device (detection device, imaging device)
31: Map data generating unit (map generating unit)
32: Map management unit (map generation unit)
34: Display device FR: Front area

Claims (4)

作業走行を行いつつ、進行方向前方の前方領域に存在する物体の位置及び高さを検出する第１検出装置と、
前記作業走行を行いつつ圃場を撮像する第２検出装置と、
前記第１検出装置及び前記第２検出装置の検出結果に基づいて検出される作物高さの分布、及び、前記作物が倒伏する領域における倒伏状態の倒伏度合いに基づいて前記圃場における作業状態の条件を変更する制御ユニットと、が備えられている圃場作業車。 a first detection device that detects the position and height of an object present in a forward area in a forward direction while performing work traveling;
A second detection device that captures an image of the farm field while performing the work traveling;
a control unit that changes the working conditions in the field based on the crop height distribution detected based on the detection results of the first detection device and the second detection device, and the degree of lodging in the area where the crops are lodged. 前記作業状態の条件の変更に、前記作物を収穫する際の収穫部の収穫高さの変更が含まれる請求項１に記載の圃場作業車。 The field work vehicle according to claim 1, wherein the change in the working conditions includes a change in the harvest height of the harvesting section when harvesting the crop. 前記作業状態の条件の変更に、前記作業走行を行う際の車速の変更が含まれる請求項１に記載の圃場作業車。 The field work vehicle according to claim 1, wherein the change in the working state conditions includes a change in the vehicle speed when the work travel is performed. 前記作業状態の条件の変更に、自動操舵用に設定された目標走行経路の変更が含まれる請求項１に記載の圃場作業車。 The farm work vehicle according to claim 1, wherein the change in the working condition includes a change in a target travel route set for automatic steering.
JP2024062223A 2020-12-10 2024-04-08 Farm Work Vehicle Pending JP2024091691A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2024062223A JP2024091691A (en) 2020-12-10 2024-04-08 Farm Work Vehicle

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2020205186A JP7471211B2 (en) 2020-12-10 2020-12-10 Farm field map generation system
JP2024062223A JP2024091691A (en) 2020-12-10 2024-04-08 Farm Work Vehicle

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020205186A Division JP7471211B2 (en) 2020-12-10 2020-12-10 Farm field map generation system

Publications (1)

Publication Number Publication Date
JP2024091691A true JP2024091691A (en) 2024-07-05

Family

ID=81973269

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020205186A Active JP7471211B2 (en) 2020-12-10 2020-12-10 Farm field map generation system
JP2024062223A Pending JP2024091691A (en) 2020-12-10 2024-04-08 Farm Work Vehicle

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020205186A Active JP7471211B2 (en) 2020-12-10 2020-12-10 Farm field map generation system

Country Status (4)

Country Link
JP (2) JP7471211B2 (en)
KR (1) KR20230114263A (en)
CN (1) CN116456821A (en)
WO (1) WO2022124258A1 (en)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN118097435B (en) * 2024-04-23 2024-07-05 北京市农林科学院信息技术研究中心 Supergraph neural network-based corn lodging classification method and device

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109891440A (en) 2016-10-31 2019-06-14 巴斯夫农化商标有限公司 Method for drawing crop yield
JP6887323B2 (en) 2017-06-23 2021-06-16 株式会社クボタ Combine and field farming map generation method
JP2019175246A (en) 2018-03-29 2019-10-10 株式会社トプコン Agricultural plan creation device, agricultural equipment, agricultural plan creation method, and agricultural plan creation program
WO2020031473A1 (en) 2018-08-06 2020-02-13 株式会社クボタ External shape calculation system, external shape calculation method, external shape calculation program, storage medium having external shape calculation program stored therein, farm field map generation system, farm field map generation program, storage medium having farm field map generation program stored therein, and farm field map generation method

Also Published As

Publication number Publication date
JP7471211B2 (en) 2024-04-19
WO2022124258A1 (en) 2022-06-16
KR20230114263A (en) 2023-08-01
CN116456821A (en) 2023-07-18
JP2022092392A (en) 2022-06-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR102618797B1 (en) Combine, field farming map creation method, field farming map creation program, and recording medium on which field farming map creation program is recorded
US9983311B2 (en) Modular systems and methods for determining crop yields with high resolution geo-referenced sensors
US20200319649A1 (en) Agriculture support device and agriculture support system
JP2024091691A (en) Farm Work Vehicle
JP6956620B2 (en) Travel route generation system and field work vehicle
CN114303614A (en) Graph generation and control system
EP3616487B1 (en) Agricultural machine with resonance vibration response detection
EP3871481B1 (en) Agricultural vehicle provided with a front and a rear 3 d imaging device
JP7381402B2 (en) automatic driving system
US11845449B2 (en) Map generation and control system
US20230217857A1 (en) Predictive map generation and control
DE102022207537A1 (en) MAP BASED CONTROL SYSTEM WITH POSITION ERROR CORRECTION FOR AGRICULTURAL MACHINERY
CN114303606A (en) Crop state diagram generation and control system
CN113985764A (en) Operation control method, control terminal, operation server and operation system
CN114303613A (en) Prediction graph generation and control based on seeding characteristics
CN113766826A (en) Agricultural working machine, automatic travel system, program, recording medium having program recorded thereon, and method
KR20230001514A (en) Work support system
JP2022092391A (en) Mobile vehicle
KR20220025701A (en) Agricultural equipment, automatic driving system, program, recording medium recording the program, and method
CN113923977A (en) Automatic travel system, agricultural machine, program, recording medium having program recorded thereon, and method
JP7433198B2 (en) Field management system
KR20230107116A (en) Driving control system
US20240142980A1 (en) Agronomy Data Utilization System And Method
JP2023097980A (en) Traveling management system
KR20230074717A (en) harvest

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20240507