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WO2017026080A1 - 自律走行車の経路設計方法 - Google Patents

自律走行車の経路設計方法 Download PDF

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WO2017026080A1
WO2017026080A1 PCT/JP2015/084337 JP2015084337W WO2017026080A1 WO 2017026080 A1 WO2017026080 A1 WO 2017026080A1 JP 2015084337 W JP2015084337 W JP 2015084337W WO 2017026080 A1 WO2017026080 A1 WO 2017026080A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
region
path
route
autonomous vehicle
tractor
Prior art date
Application number
PCT/JP2015/084337
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
丹生　秀和
康平 小倉
マノジュ シャルマ
ガウラヴ チャウダリー
パラシャント ボラ
Original Assignee
ヤンマー株式会社
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 ヤンマー株式会社 filed Critical ヤンマー株式会社
Publication of WO2017026080A1 publication Critical patent/WO2017026080A1/ja

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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0219—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory ensuring the processing of the whole working surface
    • 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

Definitions

  • the present invention relates to a system for controlling a traveling vehicle (automated traveling vehicle), and more particularly, to a method for designing an optimum route for an autonomous traveling work vehicle such as an autonomous traveling robot tractor.
  • Patent Document 1 discloses a technique for performing autonomous traveling by generating a path so as to repeatedly perform straight traveling, turning near a boundary, and restarting straight traveling following a turn in order to efficiently and easily perform farm work on farmland. Are listed.
  • Patent Document 1 Since the technique described in Patent Document 1 is not sufficiently considered for cases where there are obstacles or the like in the field of the field, the shape of the field cannot be easily divided into rectangular shapes, etc. There were restrictions on the fields to be applied.
  • the present invention provides a method for designing a route by generating a path that enables smooth traveling of an autonomous vehicle by giving information on boundary points of the region and information on obstacles in the region.
  • the issue is to provide.
  • the route design method for an autonomous vehicle is a method for designing a route in the region for an autonomous vehicle that performs work while traveling in the region, and includes a boundary point and a region in the region.
  • the boundary point of the obstacle existing in the area is acquired, the representative point selected from the acquired boundary point is used to approximate the area to a polygon, and the area approximated to the polygon is a plurality of trapezoidal shapes or Dividing as a triangular area, merging areas other than the area where the obstacle exists among the plurality of divided areas, passing between the merged areas, and between the merged areas
  • a traveling path of the autonomous traveling vehicle is designed by generating a connecting path and connecting a path in the region and a path between the regions.
  • the autonomous vehicle passes the path in the area a plurality of times, it is set so that the work is performed only at the last pass and is not performed at the previous pass.
  • the path connecting the merged areas is generated by a depth-first search using an adjacent list.
  • the present invention designs an optimum route for a work vehicle. More specifically, the present invention relates to an autonomous work vehicle that passes a path generated based on information about boundary points of regions and boundary points of obstacles.
  • a robot tractor will be described as an example of an autonomously traveling work vehicle.
  • the path design method of the present invention provides a trajectory (path) for performing various agricultural operations such as tillage, drainage pipe laying, fertilization, plow work, mowing, etc. in the path, using computational geometry and graph theory.
  • an algorithm that provides various patterns for farm work is executed.
  • the inputs to the path design algorithm / module are region boundary points and obstacle boundary points. These points can be obtained by driving an autonomous vehicle in manual mode. These points can also be recorded in advance in the route design algorithm / module. After acquisition, a representative point indicating the boundary point between the region and the obstacle is selected, and the selected representative point is used as an input to the path design algorithm / module.
  • the following two graphs are created from the input data by the route design algorithm.
  • Traveling graph showing the traveling route and turning vertex of a traveling vehicle performing farm work
  • (2) Created by dividing the polygon showing the entire farm field into a plurality of small polygons that are individually farmed Graphs
  • the algorithm for setting the shortest path is used when the robot tractor travels between areas.
  • FIG. 1 is a diagram showing an area created by the route design module, and various farming operations such as tillage, drainage pipe laying, fertilization, plowing, and mowing are performed in this area.
  • the region created here includes one region or a plurality of merged regions as shown in FIG.
  • FIG. 3 shows an example of a template for a field design route.
  • FIG. 4 shows an example of the finally designed route.
  • a path for causing the unmanned traveling tractor to travel is generated by an algorithm for route design of the robot tractor.
  • the generated path includes the entire field but excludes the area after work.
  • the field coordinate data recorded by actually running the robot tractor is recorded in a file as a set of points having latitude-longitude information.
  • the representative points related to these field areas (that is, the boundary points of the areas and the boundary points of the obstacles) are automatically selected so as to approximate the shape of the field where the tilling work is performed.
  • representative points including the following areas are selected and used as field data by setting a start point and an end point.
  • the coordinate data of the field is acquired using a positioning device.
  • coordinate data registered as field map data may be used instead of the positioning data. That is, it is also possible to acquire the field coordinate data and the boundary point of the area and the boundary point of the obstacle without actually performing manual travel. In this case as well, the shape of the field can be approximated to a polygon using coordinate data and positioning data.
  • Headland area The range of the end of the field where the robot tractor can turn, and is an area where no tilling work is performed.
  • Work area In the range selected as the work area, the traveling direction of the robot tractor is also selected at the same time.
  • Obstacle area When an obstacle exists in the field, these boundary points are recorded, and the surrounding area is recognized as a non-working area where no work is performed. The path is designed not to pass obstacles.
  • Start point and end point Set by the operator as the start point and end point of the robot tractor.
  • Step S01 The whole field is approximated to a polygon using representative points extracted from the boundary points of the region and the points acquired as the boundary points of the obstacle. As shown in FIG. 6, a point that is a predetermined distance from the outer periphery of the field is a boundary point of the region, and a point that is a predetermined distance from the outer periphery of the obstacle is a boundary point of the obstacle. A representative point indicating the shape is extracted. By connecting the representative points, the entire field is approximated to a polygon, and the obstacle is surrounded by the polygon.
  • Step S02 A plurality of trapezoidal or triangular regions are created. As shown in FIG. 6, the inside of the field approximated by a polygon is divided into trapezoidal or triangular regions using parallel straight lines. In addition, the area
  • Step S03 Merge the divided areas other than the non-working area where the obstacle exists in order to create the traveling area.
  • the trapezoidal area and the triangular area excluding the periphery of the area where the obstacle exists are merged.
  • the trapezoidal area and the triangular area merged here are areas where work can be performed by normal traveling, and conversely, the area around the obstacle passes through the route a plurality of times or the order of passage. Is an area to be optimized.
  • Step S04 Create an adjacency list for the merged area. As illustrated in FIG. 7, an adjacent list is created for the areas A1, A2, A3, A4, A5... And a path that optimally passes through these areas is designed by the following steps.
  • Step S05 A path is designed for the merged area.
  • An optimal path is designed by executing a depth-first search (DFS) algorithm on the neighbor list created in step S04.
  • DFS depth-first search
  • Step S06 A travel graph is created for the entire area. As shown in FIG. 8, a running graph in the region is created by drawing parallel straight lines with a predetermined interval inside the field indicated by polygons.
  • Step S07 A path within the region and between the regions is generated for the travel graph. As shown in FIG. 8, paths between regions are generated so as to pass the paths designed in step S05, that is, pass the paths in an optimal order. At this time, the traveling direction is also determined at the same time. In the next step, a turning path in the headland area is generated, and a travel graph for the entire area is completed. Step S08: A turning path is generated in the headland area (non-work area).
  • the path generation satisfies the following requirements.
  • a path is generated using the generated travel graph.
  • Paths are designed within and between areas.
  • Various patterns corresponding to the type of farm work (cultivation, drain pipe laying, fertilization, plow work, mowing, etc.) are generated for the paths in the region.
  • the path is generated so that the work is always performed only at the time of the last passage when it is necessary to pass twice or more.
  • the generated path is designed so that unmanned tractors do not collide with manned tractors. For example, this is possible by not including the fish tail turn in the path of the unmanned tractor.
  • the final design path is generated by a path design algorithm / module as shown in FIG.
  • This algorithm has robustness, uses graph theory for path generation, and can provide a complete path from the start point to the end point even when an obstacle exists, not a partial path.
  • An optimized path can be provided by applying the DFS algorithm to the field.
  • a robot tractor (hereinafter simply referred to as “tractor”) 1 which is an embodiment of the autonomous vehicle according to the present invention, and a guidance control system for performing guidance control of the tractor 1. 2 will be described.
  • the tractor 1 is unmanned and autonomously capable of traveling and working. Specifically, the tractor 1 receives the control by the guidance control system 2 and moves along a predetermined route while performing work at a predetermined location on the route.
  • a route design module is incorporated in the guidance control system 2, and a path designed by the route design method of this embodiment is input, and the tractor 1 travels autonomously by the guidance control system 2 according to the path.
  • the tractor 1 includes a bonnet 4 that houses the engine 3 and a cabin 5 that is arranged behind the bonnet 4.
  • a driver's seat 6 and a dashboard 7 disposed in front of the driver's seat 6 are provided.
  • a steering handle 8, a main transmission lever 9, and a forward / reverse switching lever 10 are provided around the driver's seat 6 and on the dashboard 7. Further, operating tools such as an elevating lever 11 and a PTO speed change lever 12 are provided. That is, the tractor 1 has a configuration that can be operated by an operator. In this way, the operator can acquire points necessary for route design by driving the tractor 1 and traveling once in the field.
  • a mission case 15 is arranged below the driver's seat 6.
  • the power of the engine 3 is shifted by the transmission 16 in the transmission case 15 and transmitted to the front wheels 18 supported by the front axle 17 and the rear wheels 20 supported by the rear axle 19 and the PTO shaft that drives the work implement 21.
  • the work machine 21 is attached to the rear part of the machine body via a three-point link mechanism 22, and the work machine 21 can be moved up and down and tilted left and right by the operation (hitch operation) of the three-point link mechanism 22. It is configured.
  • a tiller is illustrated, but is not limited thereto, and can be selected according to a desired work, such as a plow, a fertilizer machine, or a mower, and can be attached to the tractor 1. If applicable.
  • the robot tractor 1 is equipped with an electronic control unit (ECU) 30 for controlling its operation.
  • the ECU 30 includes a rotation speed sensor 31 that detects the rotation speed of the engine 3, a vehicle speed sensor 32 that detects the rotation speed of the rear wheel 20, and a steering wheel that detects the rotation angle of the steering handle 8 (that is, the rotation angle of the front wheel 18).
  • Sensors such as an angle sensor 33 and a position sensor 34 for detecting the operation position of the forward / reverse switching lever 10 are connected, and detection values by these sensors are converted into detection signals and transmitted to the ECU 30.
  • the ECU 30 includes a governor device 40 that controls the rotational speed of the engine 3, a transmission device 16 that controls the speed of the tractor 1, a steering device 41 that controls the traveling direction (steering angle) of the tractor 1, and a three-point link mechanism.
  • Each actuator such as an elevating device 42 for controlling 22 is connected.
  • the ECU 30 can automatically control the operation of the tractor 1 by controlling the operation of these actuators.
  • the ECU 30 includes the guidance control system 2 to enable autonomous operation of the tractor 1 based on the guidance control system 2.
  • a GNSS antenna 50 that receives a signal from the GNSS that is a satellite positioning system is disposed on the upper surface of the bonnet 4 of the tractor 1.
  • the GNSS antenna 50 measures the position of the tractor 1 by receiving a signal from a positioning satellite.
  • the GNSS antenna 50 simultaneously detects the head angle of the tractor 1 by incorporating a heading sensor.
  • the GNSS antenna 50 is connected to the ECU 30 and transmits a detection signal from the positioning satellite to the ECU 30. That is, the position and the head angle of the tractor 1 are acquired by the ECU 30.
  • a typical example of a GNSS system that uses positioning satellites is a satellite positioning system that uses GPS technology.
  • a system using other satellites such as a quasi-zenith satellite and a Glonus satellite can be used.
  • GPS positioning independent positioning, relative positioning, DGPS Positioning, RTK-GPS positioning, etc. can be employed.
  • the boundary point of the field area is detected in the ECU 30, the representative point is selected, and the obstacle point is detected by inputting the obstacle data on the positioning data. By selecting, it is possible to acquire points necessary for route design without actually traveling the tractor 1 manually.
  • the tractor 1 is provided with an obstacle sensor 51 that detects whether there is an obstacle ahead, side, or rear.
  • the obstacle sensor 51 is constituted by a laser sensor, an ultrasonic sensor, or the like, recognizes obstacles existing in front, side, and rear of the tractor 1 and generates a detection signal.
  • the tractor 1 is attached with a camera 52 for photographing the front, side, and rear.
  • the obstacle sensor 51 and the camera 52 are connected to the ECU 30 and transmit a detection result to the ECU 30. An unexpected obstacle or the like can be detected while the tractor 1 is autonomously traveling. In such a case, it is possible to take measures such as stopping the tractor 1.
  • a wireless device such as a tablet 55 is used.
  • a control signal from the tablet 55 is received by the antenna 56 disposed on the upper surface of the cabin 5 of the tractor 1.
  • the antenna 56 is connected to the ECU 30 and transmits a control signal to the ECU 30.

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Abstract

領域の境界点に関する情報及び領域内の障害物に関する情報を与えることで、自律走行車の滑らかな走行を可能にするパスを生成し、経路を設計する方法を提供することを課題とする。領域内を走行しつつ、作業を行う自律走行車に対して前記領域内での経路を設計する方法であって、前記領域の境界点及び領域内に存在する障害物の境界点を取得し、前記取得した境界点から選択された代表点を用いて、前記領域を多角形に近似し、前記多角形に近似された領域を複数の台形状又は三角形状の領域として分割し、前記分割された複数の領域のうち、前記障害物が存在する領域以外の領域を併合し、前記併合された領域内でパス、及び、前記併合された領域間を繋ぐパスを生成し、前記領域内のパス及び領域間のパスを接続することで自律走行車の走行経路を設計することを特徴とする。

Description

自律走行車の経路設計方法
　本発明は、走行車（自動走行車）を制御するシステムに関し、より詳しくは、自律走行型のロボットトラクタ等、自律走行型の作業車両に対して最適な経路を設計する方法に関する。
　特許文献１には、農地における農作業を効率よく簡便に行うべく、直進走行、境界付近での旋回、旋回に続く直進走行の再開を順に繰り返し行うようにパスを生成して自律走行を行う技術が記載されている。
特開２０１１－２５４７０４号公報
　特許文献１に記載の技術は、圃場の領域内に障害物等がある場合、圃場の形状が簡単に矩形状に分割できない程にいびつな場合等に対して十分に考慮されていないことから、適用する圃場に制限があった。
　以上のことから、本発明は、領域の境界点に関する情報及び領域内の障害物に関する情報を与えることで、自律走行車の滑らかな走行を可能にするパスを生成し、経路を設計する方法を提供することを課題とする。
　本発明の自律走行車の経路設計方法は、領域内を走行しつつ、作業を行う自律走行車に対して前記領域内での経路を設計する方法であって、前記領域の境界点及び領域内に存在する障害物の境界点を取得し、前記取得した境界点から選択された代表点を用いて、前記領域を多角形に近似し、前記多角形に近似された領域を複数の台形状又は三角形状の領域として分割し、前記分割された複数の領域のうち、前記障害物が存在する領域以外の領域を併合し、前記併合された領域内でパス、及び、前記併合された領域間を繋ぐパスを生成し、前記領域内のパス及び領域間のパスを接続することで自律走行車の走行経路を設計することを特徴とする。
　前記自律走行車が、前記領域内のパスを複数回通過する場合は、最後の通過時のみに作業を行い、それ以前の通過時には作業を行わないように設定する。
　前記併合された領域間を繋ぐパスは、隣接リストを用いた深さ優先探索によって生成される。
　本発明の自律走行車の経路設計方法によれば、領域内に障害物が存在する場合、領域が複雑な形状を有する場合にも、滑らかな自律走行を提供できる。
経路設計アルゴリズムにおける領域の作成の様子を示す図である。 経路設計アルゴリズムにおける領域の併合の様子を示す図である。 経路設計アルゴリズムにおける設計経路のテンプレートを示す図である。 経路設計アルゴリズムにおける最終の設計経路を示す図である。 経路設計アルゴリズムのフローチャートである。 経路設計アルゴリズムの流れを示す図である。 経路設計アルゴリズムの流れを示す図である。 経路設計アルゴリズムの流れを示す図である。 自律走行車の一実施形態であるロボットトラクタを示す図である。 ロボットトラクタのキャビン内の構成を示す図である。 ロボットトラクタの制御ブロック図である。
　本発明は、作業車両に対して最適な経路を設計するものである。より詳しくは、領域の境界点及び障害物の境界点に関する情報に基づいて生成したパスを通過する自律型の作業車両に関する。以下に示す実施形態では、自律走行型の作業車両の一例としてロボットトラクタについて説明する。
　本発明の経路設計方法は、計算幾何学及びグラフ理論を用いて、パス内で耕耘、排水管敷設、施肥、プラウ作業、草刈り等の種々の農作業を行うための軌道（パス）を提供し、かつ、農作業に対する種々のパターンを提供するアルゴリズムを実行する。経路設計アルゴリズム／モジュールへの入力は領域の境界点及び障害物の境界点である。これらの点は自律走行車をマニュアルモードで走行することで得られる。また、これらの点は経路設計アルゴリズム／モジュールに予め記録しておくことも可能である。取得後に、領域及び障害物の境界点を示す代表点を選択し、選択した代表点を経路設計アルゴリズム／モジュールに対する入力として用いる。
　経路設計のアルゴリズムによって、入力されたデータから以下の二つのグラフが作成される。
　（１）農作業を行う走行車の走行経路及び旋回時の頂点を表した走行用のグラフ
　（２）圃場全体を示す多角形を個々に農作業が行われる複数の小さい多角形に分割することで作成されたグラフ
　最短距離のパスを設定するアルゴリズムは、ロボットトラクタが領域間を走行する際に用いられる。
　図１は、経路設計モジュールによって作成された領域を示す図であり、この領域内で耕耘、排水管敷設、施肥、プラウ作業、草刈り等の種々の農作業が行われる。ここで作成された領域は、図２に示すように、一つの領域又は複数の併合された領域を含んでいる。図３は、圃場の設計経路のテンプレートの一例を示す。図４は、最終的に設計された経路の一例を示す。
　［ロボットトラクタの経路設計］
　ロボットトラクタの経路設計のアルゴリズムによって、無人走行トラクタを走行させるためのパスが生成される。生成されたパスは、圃場全体を包含するが、作業後のエリアは除かれる。
　［圃場データの記録及び選択］
　実際にロボットトラクタを走行させることで記録された圃場の座標データは、緯度－経度情報を有した点の集合としてファイルに記録される。これらの圃場領域に関する代表点（つまり、領域の境界点及び障害物の境界点）は、耕耘作業を行う圃場の形状に近似するように自動的に選択される。具体的には、下記のエリアを含む代表点について選択され、始点及び終点を設定することで、圃場データとして利用される。
　なお、圃場の座標データは、測位装置を用いて取得される。また、測位データの代わりに圃場のマップデータとして登録されている座標データを用いても良い。つまり、実際にマニュアル走行を行うことなく、圃場の座標データを取得し、領域の境界点及び障害物の境界点を取得することも可能である。この場合も同様に座標データと測位データを用いて圃場の形状を多角形に近似することが可能である。
　（１）枕地エリア：ロボットトラクタが旋回可能な圃場端部の範囲であり、耕耘作業が行われないエリアである。
　（２）作業エリア：作業エリアとして選択された範囲では、ロボットトラクタの走行方向も同時に選択される。
　（３）障害物エリア：圃場内に障害物が存在する場合に、これらの境界点が記録され、その周囲が作業を行わない非作業エリアとして認識される。パスは、障害物を通らないように設計される。
　（４）始点及び終点：ロボットトラクタの始点及び終点としてオペレータにより設定される。
　［経路設計の要件］
　（１）ポイント選択：ロボットトラクタは、圃場の境界点の集合内を移動する。これらの点から、圃場の形状を把握する代表点、つまり圃場の形状を表す多角形を自動的に又は手動で選択する。
　（２）全体をカバーすること：設計された経路は、圃場全体を包含する。
　（３）オーバーラップ：ロボットトラクタがパスに沿って作業を行った後に、再度同じパス上を通過しないようにする。ただし、ロボットトラクタが二度以上通過する必要があるエリアでは、次項のダミーライドで対処可能である。
　（４）ダミーライド：ロボットトラクタが二度若しくは三度同じパス上を通過する際には、一度目の通過時には作業を行わずに、二度目若しくは三度目（最後）の通過時に作業を行う。
　（５）パターン生成：作業に応じて様々な種類のパターンを生成する。
　（６）追従トラクタ経路：有人トラクタが自律走行のロボットトラクタを追従する場合は、経路設計アルゴリズムによって、二台のトラクタが衝突しないようにパスを生成する。
　（７）完全性：経路設計アルゴリズムによって生成されたパスは、始点から終点まで作業中に中断することなく、全ての圃場を包含する。
　（８）障害物：経路設計アルゴリズムは、圃場内に障害物がある場合でもパスを生成することが可能である。
　次に、図５から図８を参照して経路設計アルゴリズムについて説明する。
　ステップＳ０１：領域の境界点及び障害物の境界点として取得された点から抽出される代表点を用いて圃場全体を多角形に近似する。
　図６に示すように、圃場の外周から所定距離離れた点を領域の境界点とし、かつ、障害物の外周から所定距離離れた点を障害物の境界点として、それぞれの境界点から圃場の形状を示す代表点を抽出する。そして代表点を結ぶことで、圃場全体を多角形に近似するとともに、障害物の周囲を多角形で囲む。
　ステップＳ０２：台形状又は三角形状の領域を複数作成する。
　図６に示すように、多角形で近似された圃場の内部を平行な直線を用いて台形状又は三角形状の領域に分割する。なお、三角形状に分割される領域は、多角形で近似された圃場の端部に現れる。
　ステップＳ０３：走行領域を作成するために、障害物が存在する非作業領域以外の分割領域を併合する。
　図７に示すように、障害物が存在する領域の周囲を除いた台形領域及び三角領域を併合する。ここで併合される台形領域及び三角領域は、通常の走行によって作業を行うことが可能な領域であり、逆に、障害物の周囲の領域は、経路を複数回通過する、若しくは、通過の順序を最適化すべき領域である。
　ステップＳ０４：併合された領域に対して隣接リストを作成する。
　図７に例示するように、領域Ａ１・Ａ２・Ａ３・Ａ４・Ａ５・・・について隣接リストを作成し、これらの領域を最適に通過するパスを次のステップによって設計する。
　ステップＳ０５：併合領域についてパスを設計する。ステップＳ０４で作成された隣接リストに対して深さ優先探索（ＤＦＳ）アルゴリズムを実行することによって、最適なパスが設計される。
　ステップＳ０６：領域全体について走行グラフを作成する。
　図８に示すように、多角形で示された圃場の内部に所定間隔を空けた平行な直線を引くことで、領域内の走行グラフが作成される。
　ステップＳ０７：走行グラフについて領域内及び領域間のパスを生成する。
　図８に示すように、ステップＳ０５で設計されたパスを通過するように、つまり、最適な順序でパスを通過するように、領域間のパスが生成される。この際に、進行方向も同時に決定する。そして、次のステップで、枕地領域での旋回パスを生成し、領域全体に対する走行グラフが完成される。
　ステップＳ０８：枕地領域（非作業領域）で旋回パスを生成する。
　パス生成は、次に示す要件を満たす。
　（１）パスは、生成された走行グラフを用いて生成される。
　（２）パスは、領域内及び領域間について設計される。
　（３）領域内のパスについては、農作業の種類（耕耘、排水管敷設、施肥、プラウ作業、草刈り等）に応じた種々のパターンが生成される。
　（４）ロボットトラクタがパス上を移動し始めると、通過したパスが消去される。これにより、ロボットトラクタが同じパス上を複数回通過することを防止する。
　（５）パスは、二度以上通過することが必要な場合に、必ず最後の通過時のみに作業を行うように生成される。
　［有人トラクタを使用する場合］
　有人トラクタが無人トラクタの左側、右側、又は、後ろ側を追従する場合は、次の通りである。生成されたパスは、無人トラクタが有人トラクタと衝突しないように設計されている。例えば、無人トラクタのパスにフィッシュテールターンを含まないようにすることで可能である。
　本発明の実施形態によれば、最終的な設計経路が図４に示されるように、経路設計のアルゴリズム／モジュールによって生成される。このアルゴリズムは、ロバスト性を有し、パス生成にグラフ理論を用いているとともに、部分的なパスではなく、障害物が存在する場合でも始点から終点までの完全なパスを提供できる。そして、ＤＦＳアルゴリズムを圃場に適用することで最適化されたパスを提供できる。
　次に、図９から図１１を参照して、本発明に係る自律走行車の一実施形態であるロボットトラクタ（以下、単に「トラクタ」）１、及び、トラクタ１の誘導制御を行う誘導制御システム２について説明する。トラクタ１は、無人で自律して走行可能かつ作業可能である。具体的には、トラクタ１は、誘導制御システム２による制御を受けて、所定の経路に沿って移動しつつ、経路上の所定箇所で作業を行う。誘導制御システム２には、経路設計モジュールが組み込まれており、本実施形態の経路設計方法で設計されたパスが入力され、そのパスに従って、誘導制御システム２によってトラクタ１が自律走行する。
　トラクタ１は、エンジン３を収容するボンネット４、及び、ボンネット４の後方に配置されるキャビン５を備える。キャビン５内には、運転席６と、その前方に配置されるダッシュボード７が設けられ、運転席６の周囲及びダッシュボード７には、ステアリングハンドル８、主変速レバー９、前後進切替レバー１０、昇降レバー１１、ＰＴＯ変速レバー１２等の操作具が設けられる。つまり、トラクタ１は、オペレータによる運転が可能な構成を有している。このように、オペレータはトラクタ１を運転して圃場を一度走行することで、経路設計に必要な点を取得することが可能である。
　運転席６の下方にミッションケース１５が配置される。エンジン３の動力がミッションケース１５内の変速装置１６により変速されて、フロントアクスル１７に支承される前輪１８及びリヤアクスル１９に支承される後輪２０、並びに、作業機２１を駆動するＰＴＯ軸に伝達される。作業機２１は、機体後部に三点リンク機構２２を介して装着されており、三点リンク機構２２の作動（ヒッチ操作）によって作業機２１を上下方向に移動可能、かつ、左右に傾斜可能に構成されている。作業機２１としては、耕耘機を図示しているが、これに限定されることなく、プラウ、施肥機、草刈機等、所望する作業に応じて選択可能であり、トラクタ１に装着可能なものであれば適用できる。
　ロボットトラクタ１には、その運転を制御するための電子制御ユニット（ＥＣＵ）３０が搭載されている。ＥＣＵ３０には、エンジン３の回転数を検出する回転数センサ３１、後輪２０の回転数を検出する車速センサ３２、ステアリングハンドル８の回動角（つまり前輪１８の回動角）を検出する操舵角センサ３３、前後進切替レバー１０の操作位置を検出するポジションセンサ３４等のセンサ類が接続されており、これらのセンサによる検出値が検出信号に変換されてＥＣＵ３０に送信される。
　また、ＥＣＵ３０には、エンジン３の回転数を制御するガバナ装置４０、トラクタ１の速度を制御する変速装置１６、トラクタ１の進行方向（操舵角）を制御する操向装置４１、三点リンク機構２２を制御する昇降装置４２等の各アクチュエータが接続されている。ＥＣＵ３０は、これらのアクチュエータの作動を制御することで、トラクタ１の運転を自動的に制御することが可能である。そして、ＥＣＵ３０は、誘導制御システム２を含むことで、誘導制御システム２に基づいたトラクタ１の自律運転を可能にしている。
　トラクタ１のボンネット４の上面に衛星測位システムであるＧＮＳＳからの信号を受信するＧＮＳＳアンテナ５０が配置されている。ＧＮＳＳアンテナ５０は、測位衛星からの信号を受信することで、トラクタ１の位置を測位する。これとともに、ＧＮＳＳアンテナ５０は、ヘディングセンサを内蔵することでトラクタ１の向首角を同時に検出する。ＧＮＳＳアンテナ５０は、ＥＣＵ３０と接続されており、測位衛星からの検出信号をＥＣＵ３０に送信する。つまり、ＥＣＵ３０によって、トラクタ１の位置及び向首角が取得される。
　なお、測位衛星を利用したＧＮＳＳシステムとしては、ＧＰＳ技術を活用した衛星測位システムが代表例として挙げられる。例えば、ＧＰＳ衛星を用いた測位に加えて、準天頂衛星、グロナス衛星等の他の衛星を用いたシステムを利用することも可能である、また、ＧＰＳ測位としては、単独測位、相対測位、ＤＧＰＳ測位、ＲＴＫ－ＧＰＳ測位等を採用することができる。
　上述のように、衛星測位システムからの測位データに基づいて、圃場の形状を把握することも可能である。この場合は、ＥＣＵ３０内で、圃場領域の境界点を検出し、代表点を選択するとともに、測位データ上に障害物のデータを入力することで、障害物の境界点を検出し、代表点を選択することで、実際にトラクタ１をマニュアル走行することなく、経路設計に必要な点を取得することが可能である。
　トラクタ１には、前方、側方、又は後方に障害物があるかどうかを検出する障害物センサ５１が取り付けられている。障害物センサ５１は、レーザセンサ、超音波センサ等によって構成され、トラクタ１の前方、側方、及び後方に存在する障害物を認識し、検出信号を生成する。また、トラクタ１は、前方、側方、及び後方を撮影するカメラ５２が取り付けられる。障害物センサ５１及びカメラ５２は、ＥＣＵ３０と接続されており、ＥＣＵ３０に検出結果を送信する。トラクタ１の自律走行中に予期せぬ障害物等を検出することが可能であり、係る場合には、トラクタ１を停止する等の方策を採ることが可能である。
　トラクタ１の誘導制御システム２を遠隔操作によって制御する際には、タブレット５５等の無線機器が用いられる。タブレット５５からの制御信号は、トラクタ１のキャビン５の上面に配置されるアンテナ５６によって受信される。アンテナ５６は、ＥＣＵ３０と接続されており、制御信号をＥＣＵ３０に送信する。
　以上のように構成されるトラクタ１に対して、本実施形態の経路設計方法によって生成されたパスを入力することで、圃場内を滑らかに自律走行させることが可能であるとともに、圃場の領域内に障害物が存在する場合でも、最適に設計されたパスに沿って走行、作業を行うことが可能である。
　１：ロボットトラクタ（自律走行車）  

Claims (3)

  1. 　領域内を走行しつつ、作業を行う自律走行車に対して前記領域内での経路を設計する方法であって、
    　前記領域の境界点及び領域内に存在する障害物の境界点を取得し、
    　前記取得した境界点から選択された代表点を用いて、前記領域を多角形に近似し、
    　前記多角形に近似された領域を複数の台形状又は三角形状の領域として分割し、
    　前記分割された複数の領域のうち、前記障害物が存在する領域以外の領域を併合し、
    　前記併合された領域内でパス、及び、前記併合された領域間を繋ぐパスを生成し、
    　前記領域内のパス及び領域間のパスを接続することで自律走行車の走行経路を設計することを特徴とする自律走行車の経路設計方法。
  2. 　前記自律走行車が、前記領域内のパスを複数回通過する場合は、
    　最後の通過時のみに作業を行い、それ以前には作業を行わないように設定する請求項１に記載の自律走行車の経路設計方法。
  3. 　前記併合された領域間を繋ぐパスは、隣接リストを用いた深さ優先探索によって生成される請求項１又は２に記載の自律走行車の経路設計方法。  
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