JP7261135B2 - 走行車両 - Google Patents
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Description
<農業機械のハードウェア構成>
図2は、農業機械(以下、農機)および該農機を制御するシステム(以下、農機制御システム)の概略構成を示すブロック図である。
図3は、農機100を横から見たときの概観を示す概略側面図である。図4は、農機100を上から見たときの概観を示す概略上面図である。
図1は、インプリメント3の高さ制御処理および傾き制御処理を実現するための農機制御システム100Aの要部構成を示すブロック図である。例えば、農機制御システム100Aは、少なくとも、車両制御ユニット13、および、インプリメント制御ユニット30を含む。上述したとおり、車両制御ユニット13およびインプリメント制御ユニット30は、トラクタ通信ユニット10およびインプリメント通信ユニット31を介して通信し、情報を送受信することができる。
情報取得部101は、インプリメント3に搭載された各種のセンサが検知した各種のインプル情報を取得する。インプル情報は、例えば、PTOの回転速度、油圧量、インプリメント3の傾き、ノズル高などを含む。インプリメント3の傾きとは、例えば、図3に示す、トラクタ1の基準軸Tt1を基準とした、インプリメント3の基準軸Ti1の相対的傾きであってもよいし、圃場面Gを基準としたインプリメント3の基準軸Ti1の傾きであってもよい。ノズル高とは、例えば、図3に示す圃場面Gからノズル64の先端までの距離であってもよい。例えば、インプリメント3には、レーザセンサまたは超音波センサなどの、ノズル高を計測する測距センサが取り付けられており、情報取得部101は、測距センサが検知した値をノズル高として取得し、ノズル高判定部102に供給する。
姿勢監視部103は、トラクタ1およびインプリメント3の姿勢を監視する。具体的には、姿勢監視部103は、インプリメント3から送信されたインプル情報またはノズル高変更要求を、トラクタ通信ユニット10を介して取得する。姿勢監視部103は、取得したインプル情報またはノズル高変更要求に基づいて、インプリメント3の現在ノズル高を特定する。また、姿勢監視部103は、例えば、トラクタ1に備えられている傾斜センサ、加速度センサ、ジャイロセンサ、または、IMU(Inertial Measurement Unit)などの慣性センサから検出された値に基づいて、現在のトラクタ1の傾きを特定する。さらに、姿勢監視部103は、計測されたトラクタ1の傾きに基づいて、圃場面Gの傾斜を示す傾斜データを記憶部22に記憶しておく。姿勢監視部103は、その場所をトラクタ1を通過した後、その場所にインプリメント3が到達したときに、記憶しておいた傾斜データに基づいて、インプリメント3と圃場面Gとの位置関係を特定してもよい。例えば、姿勢監視部103は、ノズル64の射出方向Dが、圃場面Gに対し、垂直か、あるいは、走行方向側に何度前傾しているか、あるいは、走行方向と反対側に何度後傾しているかを特定する。なお、インプリメント3にIMUが搭載されている場合には、IMUが検出したインプリメント3の傾きは、インプル情報として、インプリメント通信ユニット31を介して、トラクタ通信ユニット10に送信される。姿勢監視部103は、トラクタ通信ユニット10を介して取得したインプリメント3の傾きと、圃場面Gの傾斜データに基づいて、ノズル64と圃場面Gとの位置関係を特定してもよい。姿勢監視部103は、インプリメント3から供給される現在ノズル高に基づいて、ノズル64の現在のノズル高を特定してもよい。
(高さ制御処理)
農機制御システム100Aが実行する高さ制御処理の流れを、図6を参照して具体的に説明する。図6は、高さ制御処理の流れを示すフローチャートである。高さ制御処理は、一例として、走行前、図3に示すような平坦な地面に農機100が配置されている状態で、走行の準備段階として実施される。高さ制御処理は、運転手の指示に応じて、または、農機制御システム100Aの電源が入ったあとの適宜のタイミングで開始される。
車両制御ユニット13が実行する傾き制御の処理の流れを、図7~図9を参照して具体的に説明する。
ケース1:ロアリンク51の角度が変更されたことに伴って、インプリメント3の基準軸Tiの傾きが変化したとき。
ケース2:トラクタ1の基準軸Ttの傾きが変化したことに伴って、インプリメント3の基準軸Tiの傾きが変化したとき(トラクタ1が傾斜が異なる圃場面Gに差し掛かったとき)。
ケース3:ケース2の後、後続のインプリメント3が上述の傾斜が異なる圃場面Gに差し掛かったとき。
姿勢の自動制御の対象となるインプリメント3は、薬液散布機に限られない。本開示の一側面に係る上述の構成は、例えば、耕起を行うためのインプリメント3として、プラウまたはロータリーなどの姿勢を、圃場面の凹凸に合わせて自動制御することにも適用できる。この場合、例えば、車両制御ユニット13は、インプリメント3の不適切な耕深位置を、けん引負荷の変化に基づいて検知する。車両制御ユニット13は、該けん引負荷が適切になるように連結ユニット19を制御することで、インプリメント3の耕深位置を、適切な位置に補正することが考えられる。
車両制御ユニット13の制御ブロック(特に、姿勢監視部103および油圧制御部104)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(ハードウェア)によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
3 インプリメント(作業機)
10 トラクタ通信ユニット
11 操作端末
12 計器盤
13 車両制御ユニット(制御装置)
15 操舵ユニット
16 エンジン制御ユニット
17 変速機制御ユニット
18 油圧制御弁
19 連結ユニット(3点リンク機構)
21 記憶部
30 インプリメント制御ユニット
31 インプリメント通信ユニット
50 トップリンク
51 ロアリンク
52 横軸
60 載台フレーム
61 支柱フレーム
62 縦フレーム
63 タンク
64 ノズル
65 トップリンク連結部
66 ロアリンク連結部
100 農機
100A 農機制御システム
101 情報取得部(取得部)
102 ノズル高判定部(判定部)
103 姿勢監視部(監視部)
104 油圧制御部(制御部)
105 送信制御部
Claims (4)
- 連結ユニットを介して走行車両に取り付けられた作業機の姿勢を制御する制御装置を備えた該走行車両であって、
前記制御装置は、
前記走行車両が走行する圃場面と前記作業機との位置関係が所定の位置関係から変化した場合に、該所定の位置関係に戻るように、前記作業機の姿勢を制御するものであり、
前記走行車両に後続する前記作業機が該走行車両の傾きが変化した地点に到達したことに基づいて、前記圃場面と前記作業機との位置関係が変化したことを検知する監視部と、
前記監視部によって検知された変化した前記位置関係が、前記所定の位置関係に戻るように、前記連結ユニットの形状を変化させて前記作業機の姿勢を制御する制御部と、を備え、
前記連結ユニットは、3点リンク機構であり、
前記制御部は、前記3点リンク機構のトップリンクの長さを伸縮させることにより、前記作業機の姿勢を制御し、
前記制御装置は、
前記3点リンク機構のロアリンクの角度と、前記トップリンクの長さと、前記作業機の姿勢との対応関係を示した紐付情報を記憶した記憶部を備え、
前記制御部は、
前記紐付情報において、前記圃場面と前記作業機との位置関係が変化したときの前記ロアリンクの角度と、前記圃場面と前記作業機とを前記所定の位置関係とするための前記作業機の目標姿勢とに対応する前記トップリンクの長さを、目標の長さとして決定し、
前記トップリンクを前記目標の長さになるように制御することを特徴とする走行車両。 - 前記制御部は、
前記走行車両が走行している圃場について予め取得された、該圃場の不陸を示す傾斜データに基づいて、前記作業機の前記目標姿勢を特定することを特徴とする、請求項1に記載の走行車両。 - 前記制御部は、深層学習モデルが出力した、前記走行車両が走行している圃場の地点ごとに目標のトップリンク長をプロットした姿勢制御マップにしたがって、トップリンクの長さを制御するものであり、
前記深層学習モデルは、機械学習により、
前記走行車両の車速、トップリンクの伸縮制御速度、圃場面の傾斜角度、前記走行車両が上り走行中であるか下り走行中であるかを示す情報、圃場の土壌の性質、および、圃場の水分含有量の少なくともいずれか1つを含む走行条件を入力として、前記姿勢制御マップを出力するように構築されていることを特徴とする、請求項1または2に記載の走行車両。 - 連結ユニットを介して走行車両に取り付けられた作業機の姿勢を制御する制御装置を備えた該走行車両であって、
前記制御装置は、
前記走行車両が走行する圃場面と前記作業機との位置関係が所定の位置関係から変化した場合に、該所定の位置関係に戻るように、前記作業機の姿勢を制御するものであり、
前記連結ユニットの少なくとも一部の形状が変化したこと、前記走行車両の傾きが変化したこと、および、前記走行車両に後続する前記作業機が該走行車両の傾きが変化した地点に到達したことの少なくともいずれか1つに基づいて、前記圃場面と前記作業機との位置関係が変化したことを検知する監視部と、
前記監視部によって検知された変化した前記位置関係が、前記所定の位置関係に戻るように、前記連結ユニットの形状を変化させて前記作業機の姿勢を制御する制御部と、を備え、
前記制御部は、深層学習モデルが出力した、前記走行車両が走行している圃場の地点ごとに目標のトップリンク長をプロットした姿勢制御マップにしたがって、トップリンクの長さを制御するものであり、
前記深層学習モデルは、機械学習により、
前記走行車両の車速、トップリンクの伸縮制御速度、圃場面の傾斜角度、前記走行車両が上り走行中であるか下り走行中であるかを示す情報、圃場の土壌の性質、および、圃場の水分含有量の少なくともいずれか1つを含む走行条件を入力として、前記姿勢制御マップを出力するように構築されていることを特徴とする走行車両。
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