JP7726802B2 - 刈取機 - Google Patents

Description

本発明は、雑草などを刈る刈取機に関する。

高速道路などの法面、堤防、休耕田などでは、定期的に雑草の刈取りが行われている。歩行型の草刈機（特許文献１）が用いられることもあれば、法面などの傾斜地では危険があるため自律走行型（無人型）の刈取機（特許文献２）や遠隔操縦型の刈取機（特許文献３）などが用いられることもある。
図１は、荒川河川敷にある国有地の空撮写真（国土地理院「地図・空中写真サービス閲覧サービス」から引用）である。

特許第６６９９０２１号公報 特開２０１５－１５９２２号公報 特開２０１１－１４２９００号公報

雑草の繁殖する作業地は多様であり、雑草の種類も異なれば、繁殖する密度も異なっている。しかも、同じ作業地内でも雑草の生え方や種類が異なることが多い。そして、刈りにくい雑草が含まれることがある。例えば、外来種のオオブタクサは成長すると高さが３～４ｍで幹が４ｃｍを越えることがある。しかも、群生することがあるので、その刈取りには大きな負荷がかかる。また、クズは日本の固有種であるが蔓が繁茂することはよくあることである。しかも、蔓は強靭な繊維を含んでいるため回転する刃体に絡まりやすく、その度に、刈取り作業を中断し絡まった蔓を刈取り部から取り除く作業をする必要がある。ササや細い竹などは、硬度が高く、かつ、しなやかに曲がるため、刈り取りにくい植物である。

さらに、高い密度で雑草が繁茂する領域がある場合、刈取り作業を妨げることもある。密度の高い箇所では、刈取機に著しい負荷がかかるため、作業速度を落とすなどの操作が必要となる。

図１に示されているように、背の高い雑草の生えた領域や、著しく繁茂している領域、低い雑草の生えた領域などが見て取れる。刈取機の機種により、背の高い雑草の刈取が不得手な機種もある。また、どのような機種であれ、著しく雑草が繁茂している箇所では、負荷がかかり刈取機の能力を超えてしまい、良好に刈取り作業ができないため、速度を落とす等の調整が必要となる。
さらに、従来技術で説明したように、クズなどの蔓性植物の蔓は強靭な繊維を含んでいるため回転する刃体に絡まりやすく、慎重に刈取り作業をしないと、刃体に蔓が絡みつくこともある。作業者は、蔓を取り除くなど作業を強いられ、作業効率を著しく落とすことがある。

作業者が操作する、歩行型の刈取機や乗用型の刈取機においては、作業者が、雑草の生え具合、エンジン音、刈取り部から発する音などから、走行速度を落としたり、刈取り部の高さを変更したりして、負荷がかかりすぎないように調節していた。刈取り作業において、トラブルなく、且つ、作業時間を短縮するには作業者の経験と勘に任せざるを得ず、使い勝手が悪かった。
草刈ロボットのような自律型の刈取機や遠隔操作型の刈取機においては、遠方から操縦者（作業者）が、エンジン音や刈取り部から発する音を聞き分けにくく、トラブルが起きないように常に走行速度を落として作業する必要があり、作業効率を落とすこともあった。
本発明は、刈取機の使い勝手を良くすることを課題とする。

本発明は、記憶部と制御部と走行部と刈取部とＧＮＳＳ測位装置を備えた刈取機であって、前記記憶部は、作業マップデータを記憶するものであり、
前記作業マップデータは、作業地の地図情報と関連付けられており、少なくとも、刈取り作業に影響を及ぼす因子から導かれた、刈取り作業の影響度合いを含むものであり、前記制御部は、前記ＧＮＳＳ測位装置で得られた測位情報と、前記作業マップデータに基づき、（１）刈取り作業の影響度合の大きさにより前記走行部または前記刈取部を制御する、または、（２）少なくとも刈取り作業の影響度合の大きな領域に接近すると報知するものであり、刈取り作業に影響を及ぼす因子には、少なくとも蔓性植物の繁茂状態を含むことを特徴とする雑草刈取機としたことで課題を解決した。

本発明により、作業効率が向上し使い勝手が良くなった。

荒川河川敷にある国有地の空撮写真１である。（国土地理院「地図・空中写真サービス閲覧サービスから引用」） 実施例の刈取機の斜視図である。 分析結果の一部を示した説明図である。 刈取作業地の地図情報をメッシュで区切った各種分析データ２の説明図である。（Ａ） 草高さの分析データ２である。（Ｂ） 密度の分析データ２である。（Ｃ） 筒性植物繁茂領域の分析データ２である。 刈取り作業の影響度合い３１を示す作業マップデータ３を作成する概念図である。

以下、図面を参照して本発明の実施形態を説明する。以下の説明で、異なる図における同一符号は同一機能の部位を示しており、各図における重複説明は適宜省略する。

〔実施例〕
（刈取機）
本発明は、刈取対象を雑草に限るわけではないが、実施例は、雑草を刈り取り対象とする刈取機４に関するものである。
図２は、実施例の刈取機４の斜視図である。本発明は、乗用型、歩行型、遠隔操作型、自律走行型など様々な型式の刈取機４に利用可能である。実施例の刈取機４は自律走行型のため操縦部などは備えられていない。
刈取機４は、進行方向前方に刈取部４２を備えており、刈取部４２を昇降する昇降シリンダ４１で刈高さが制御されている。自律走行型であるため、制御部５は、所定のルートを走行するように走行部４３を制御している。
制御部５は、実施例では刈取機４の後方にあり、記憶部５１も同じ個所に設けられている。
報知部４４は、実施例ではパトランプであり、異常や注意を促すときに作動する。報知部４４は、光による報知に限られず、音響による報知やディスプレイ等による文字によるものも本発明に含まれる。

（ＧＮＳＳ測位装置）
刈取機４は、ＧＮＳＳ測位装置４５(Global Navigation Satellite System / 全球測位衛星システム)を備えている。ＧＮＳＳ測位装置４５は、ＧＮＳＳアンテナとＧＮＳＳ受信装置からなっている。ＧＮＳＳとしては、ＧＰＳが代表的であるが、測位精度を上げるためＧＰＳに加えてＱＺＳＳ（愛称「みちびき」）などを受信できるＧＮＳＳ測位装置４５を採用してもよい。
刈取機４の測位情報（緯度・経度）は、ＧＮＳＳ測位装置４５により測定され、その測位情報は制御部５に送られる。

（因子の抽出）
図１は、荒川河川敷にある国有地の空撮写真１（国土地理院「地図・空中写真サービス閲覧サービス」）から引用である。
本発明の作業マップデータ３は、衛星、ドローンまたは航空機から撮影した空撮写真１を分析することで作られる。図１は、一枚のカラーの空撮写真１であるが、様々な波長のフィルターで撮影した空撮写真１や、雑草の高さが分かる空撮写真１など、１ヶ所につき複数種類の空撮写真１が撮影されることもある。これらの空撮写真１は、刈取り作業直前のものでなければならないことは言うまでもない。

図３は、分析結果の一部を示した説明図である。実施例は、空撮写真１から、刈取り作業に影響を及ぼす因子（パラメータ）を分析する。草高さは、走行速度に影響を及ぼす。特に、ハンマーナイフ型の刈取機４では、刈り取った雑草を粉砕するため草高さが高い程、負荷がかかる。草高さについて、草高さが低い領域２１、草高さが高い領域２２、草高さが中程度の領域２３に分けて領域を示している。高さを精密に測定するため、撮影位置をずらせた複数の空撮写真１撮影し、高さを測定することもできる。刈取り作業に影響を及ぼす因子（パラメータ）は、植物に関する情報に限られない。例えば、転倒の危険がある傾斜がきつい領域では、慎重に走行が求められるので因子に加えて数値化してもよい。
雑草の密度は、雑草密度が高い領域２４と雑草密度が低い領域２５に分けて表示している。雑草密度は、高い程、刈取機４に負荷を与える。
オオブタクサのように太い茎の植物、ササや細竹など硬い茎の植物の繁茂している領域を、太い茎・硬い茎の植物繁茂領域２６として表示している。太い茎や硬い茎の雑草は、非常に刈取りにくいため、刈取り作業に大きな影響を与える。
さらに、蔓性植物は、他の植物にネット状に絡まり繁茂するので、雑草密度や草高さと併せて刈取り作業に極めて大きな影響を与える。空撮写真１を解析して蔓性植物繁茂領域２７として表示している。
この他にも、空撮写真１から得られる刈取り作業に影響を与える様々な因子が、分析され分析データ２として蓄積される。

分析は、画像解析装置のように自動的に分析してもよいが、作業者が分析を行ってもよい。

実施例では、分類分けを、雑草密度が高い領域２４と雑草密度が低い領域２５などと２段階や３段階に分けたが、必要に応じさらに細かく分類分けしてもよい。

また、刈取に影響を与える障害物２８として図３では、樹木２８１と沼地２８２［水たまり］を表示している。さらに、道路２９など、参考となる情報を分類してもよい。
１枚の空撮写真１から得られる情報が少なければ、各種波長に分解した空撮写真１を用いる、前年のデータを活用するなどして、多様な情報を取り出すことも可能である。

（因子の整理）
前述したように空撮写真１から分析された各因子は、地図情報（経度・緯度）と関連付け（紐付け）される。図４は、刈取作業地の地図情報をメッシュで区切った各種分析データ２の説明図である。地図情報は、経度と緯度が分かるものであればどのようなものでもよい。メッシュの大きさは、刈取機４の刈取幅などを考慮して決めてもよい。あまり大きなメッシュにすると、制御の精度が悪くなる。
空撮写真１が、経度と緯度と紐づけ可能なオルソ画像であるならば、空撮写真１上に分析データ２をオーバーレイしたものとしてもよい。（「オルソ画像」とは、空撮写真１を地図情報（経度・緯度）などと重ね合わせて利用することができる地理空間情報に変換した画像である。）

（作業マップデータ）
図５は、刈取り作業の影響度合い３１を示す作業マップデータ３を作成する概念図である。各因子は、合算または因子ごとに重みを付けて合算される。これにより、刈取り作業の影響度合い３１を予測できる。重み付けは、刈取機４の性能を考慮して決めることが好ましい。図５の実施例では、各因子を総合（合算）することで得られる刈取り作業の影響度合い３１は、刈取作業の影響度合い３１が小を「１」とし、大を「４」として１～４までに分類されている。刈取作業の影響度合い３１は、きれいに刈り取れない、刈取機４が転倒する、刈取部４２に草が詰まるなどの作業効率に影響を与えるトラブルが発生する度合い（可能性）に関連する情報を含むものとなる。

刈取り作業の影響度合い３１が大きい場合、トラブルを未然に防ぐために制御部５は、走行部４３に制御信号を送り、速度を低下させる、または、横転しにくいように方向変更をする制御信号を送るなどする。また、制御部５は、刈取部４２の刈高さを変えるなどの制御を行う。

逆に、刈取り作業の影響度合い３１が小さい場合、制御部５は、走行速度を速める、きれいに刈れるように刈取部４２を制御することで、刈取り作業効率を向上させることができる。

また、傾斜がきつい場合のように、慎重に走行する必要があるような領域においては、他の刈取り作業に影響を及ぼす因子がどうあれ、優先して刈取り作業の影響度合い３１を大とすべき因子もある。刈取機４が転倒してしまうと、トラブル解消まで著しい時間を要するからである。さらに、刈取り作業の影響度合い３１は、走行部４３の走行速度や進行方向を変化させることで解消できる因子と刈取部４２の刈高さなどを変化させることで解消できる因子等を分けることもできる。

また、蔓性植物は、生えた植物にネットのように絡まり、その上面を覆うように成長して行く。蔓性植物は、刈取り作業の影響度合い３１に与える影響が大なため、大きな重みを付けて合算することが好ましい因子もある。

なお、作業マップデータ３は、刈取り作業に影響を及ぼす因子と無関係な情報（データ）を更に含むことを妨げない。代表的な例は、作業地で刈取機４が走行する走行ルートである。このような、情報（データ）は、作業マップデータ３にオーバーレイされる。作業者は、走行ルートに照らして、作業開始からどの程度の時間経過するとトラブルが起きやすい箇所に到達するのか知ることもできる。

（作業マップデータの修正）
作業マップデータ３をオルソ変換した空撮写真１にオーバーレイすることで、作業者は、作業現場と作業マップデータ３を見比べることができる。実施例では、作業者が現場を見て、作業マップデータ３を修正してもよい。空撮写真１だけでは分からない情報を作業マップデータ３に盛り込むことができる。例えば、雑草密度が高い領域２４に密生している植物がイネ科の柔らかい雑草であるなら、負荷は小さく、影響度合いを小さい方向に修正できる。また、下草の生え具合が分からない草高さの高い領域２２で、ササなどの硬い茎の植物が下草として密に繁茂している場合、影響度合いを大きな方向に修正できる。

（制御部）
まず、制御部５は、ＧＮＳＳ測位装置４５から、刈取機４の測位データを受け取る。また、作業マップデータ３は、記憶部５１に保存されており、制御部５に送られる。制御部５は、ＧＮＳＳ測位装置４５から得られた測位情報と作業マップデータ３を照合し、走行部４３を制御し、刈取り作業の影響度合い３１の大小により走行速度を変化させるなどの制御を行う。刈取部４２にかかる負荷は、走行速度を低下させることで減らすことができる。これにより、刈り残しが発生することを防止できる。また、走行速度を低下させることで、処理能力を超えた雑草が刈取部４２に取り込まれることを防止し、雑草が刈取部４２に詰まってしまうようなトラブルも防止できる。逆に、刈取り作業の影響度合い３１が小さいのであれば、走行速度を上げて作業を行うことができる。

また、制御部５は、測位データと作業マップデータ３を照合し、刈取部４２を制御し、刈取り作業の影響度合い３１の大小により刈取部４２の昇降シリンダ４１を作動させ、刈高さを変化させるなどの制御を行う。刈取機４は、刈高さを高くした個所を２度刈りするなどの制御を併せて行うこともできる。
昇降シリンダ４１の制御と走行速度の制御は、同時になされてもよいし、いずれか一方の制御だけでもよい。

歩行型、乗用型、遠隔操作型など作業者が操縦することを前提とする刈取機４でも、上述のような走行速度や刈高さ制御などを制御部５が担ってもよい。作業者は、刈取機４を回動したり直進させたりする運転だけを行えばよく、作業効率が向上する。また、制御部５は、ディスプレイに作業マップデータ３に基づき、「走行速度を落とせ」、「刈高さを下げろ」などの指示を表示して作業者に作業マップデータ３に基づく運転を促すようにしてもよい。

実施例では、制御部５と記憶部５１を刈取機４に設けたが、ネットワークを介して制御する等、刈取機４の外に設けることもできる。また、制御部５は、プログラム上の領域であってもよく、また、分散していてもよく、必ずしもまとまった有体物として存在する必要はない。記憶部５１も制御部５と同様である。

（報知）
各刈取り作業に影響を及ぼす因子（パラメータ）を総合することで導き出された刈取り作業の影響度合い３１は、大きな値となる領域では、作業マップデータ３による制御がなされているとはいえ、トラブルが起きることが予想される。
実施例では、ＧＮＳＳ測位装置４５から得られた測位情報と作業マップデータ３に基づき、刈取り作業の影響度合い３１の大きな領域に刈取機４が接近すると、報知部４４（パトランプ）による報知が行われる。
ＧＮＳＳ測位装置４５から得られた測位情報と作業マップデータ３に基づき、刈取り作業の影響度合い３１の小さな領域に接近した場合に報知がなされてもよい。このとき、作業者は、トラブルの少ない領域を走行していることを知ることができ、走行速度を上げるなどの操作を行うこともできる。
また、報知部４４（パトランプ）を前述の刈取り作業の影響度合い３１の大きな領域で行われた報知の態様を異なる態様（例えば、点滅）で報知してもよい。

傾斜地を例にとると、一般的に、山中の法面などの傾斜地では、等高線に沿って刈取作業を行うことが多い。等高線走行は、刈取機４が横転する危険をはらむ。特に、傾斜面に凹凸があると、急激に傾斜の度合いが変化するため、危険性が増す。実施例では、自律走行型の刈取機４であるため予め設定された等高線走行を行うようにセッティングされている。傾斜地で横転などのトラブルに見舞われると、作業者は傾斜地で復旧作業を行うことが求められる。傾斜地での復旧作業は、平地に比べて時間がかかる上に、危険である。そのため、傾斜が非常にきつい領域では、刈取り作業の影響度合い３１が他の因子に優先して最高レベルまで高められていることは前述したとおりである。報知部４４は、刈取り作業の影響度合い３１が大きな領域に刈取機４が接近すると報知が行うため、作業者は、慎重に刈取り作業を行い、または、自律走行型の場合は監視するようになる。作業者が、トラブルに見舞われる兆候があると判断した場合、自律走行を中断してマニュアルで操作するようにすることも可能である。
また、制御部５による制御に任せるなら、報知を行うと共に、制御部５は横転の危険のある等高線走行を中断し、転倒しにくいように、当該領域に限り等高線を横切るような方向で刈取を行うよう走行部４３を制御する。

遠隔操作型（リモートコントロール型）の刈取機４においては、操縦装置に報知部４４を取り付けることもできる。

また、歩行型や乗用型のように作業者が操縦する刈取機４の場合は、刈取り作業の影響度合い３１が大きな領域に近接したときに、報知部４４から報知が行われる。報知により、作業者は、慎重に操縦するように促される。

（ディスプレイによる報知）
歩行型や乗用型の刈取機４においては、操縦部にディスプレイによる報知部４４を設けてもよい。また、自律走行型や遠隔操縦型の刈取機４においては、リモートコントロール装置に付属するディスプレイなどに報知部４４を設けてもよい。ディスプレイは文字情報を伝えることができるため、伝えるべき情報を多様化できる。
ディスプレイには、オルソ変換した空撮写真１に作業マップデータ３をオーバーレイした画像や、走行予定のコース、刈取部４２にかかっている負荷、エンジン回転数、傾斜角度などを同時に表示できるようにしてもよい。
さらに、作業マップデータ３の刈取り作業の影響度合い３１を表す数値を、色で表示してもよい。

（刈取り作業）
ＧＮＳＳ測位装置４５から得られた測位情報と作業マップデータ３に含まれる刈取り作業の影響度合いにより刈取機４の制御がなされることで、刈取り作業の影響度合い３１の小さな領域では、走行速度を上げることができる。これにより、作業効率が著しく向上する。また、刈取り作業の影響度合い３１の大きな領域では、トラブルを回避でき、また、刈取不良などが起きないようにできるので作業効率が著しく向上する。

作業者は、刈取り作業を開始した直後、実際の刈取り作業の影響度合い３１が作業マップデータ３と乖離しているかどうかを知ることができる。作業者は、実際に刈取り作業を行ってみて、刈取り作業の影響度合い３１が、作業マップデータ３のそれよりも低いと知った場合、作業マップデータ３に含まれる刈取り作業の影響度合い３１の値を全体的に下げることができる。逆に、作業者は、実際に刈取作業を行ってみて、刈取り作業の影響度合い３１が、作業マップデータ３のそれよりも高いと知った場合、作業マップデータ３に含まれる刈取り作業の影響度合いの値を全体的に上げることができる。もちろん、作業地の傾斜など、刈取機４に重大なトラブルを起こす因子については、変更しないように設定してもよい。
実際の刈取作業中に一括して作業マップデータ３に含まれる刈取り作業の影響度合い３１を変更できるようにすることで、作業効率を向上することができる。

（ＳＤＧｓ）
本発明は、以上のように、刈取機４の作業効率を上げることができる。燃料を節減できるため、エネルギー効率を高めることができるので、ＳＤＧｓ（持続可能な開発目標）の７番目の目標「７ エネルギーをみんなにそしてクリーンに」に貢献できるものである。

以上、本発明に係る実施形態を、図面を参照して詳述してきたが、具体的な構造や制御は、これらの実施の形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計の変更等があっても本発明に含まれる。

また、前述の各実施形態は、その目的および構成等に特に矛盾や問題がない限り、互いの技術を流用して組み合わせることが可能である。

１ 空撮写真
２ 分析データ
２１ 草高さが低い領域
２２ 草高さが高い領域
２３ 草高さが中程度の領域
２４ 雑草密度が高い領域
２５ 雑草密度が低い領域
２６ 太い茎・硬い茎の植物の繁茂領域
２７ 蔓性植物繁茂領域
２８ 障害物（樹木・沼地［水たまり］・石等）
２８１ 樹木
２８２ 沼地
２９ 道路
３ 作業マップデータ
３１ 刈取り作業の影響度合い
４ 刈取機
４１ 昇降シリンダ
４２ 刈取部
４３ 走行部
４４ 報知部
５ 制御部
５１ 記憶部

Claims (2)

1. 記憶部と制御部と走行部と刈取部とＧＮＳＳ測位装置を備えた刈取機であって、
   前記記憶部は、作業マップデータを記憶するものであり、
   前記作業マップデータは、
   作業地の地図情報と関連付けられており、少なくとも、刈取り作業に影響を及ぼす因子から導かれた、刈取り作業の影響度合いを含むものであり、
   前記制御部は、前記ＧＮＳＳ測位装置で得られた測位情報と、前記作業マップデータに基づき、
   （１）刈取り作業の影響度合の大きさにより前記走行部または前記刈取部を制御する、または、
   （２）少なくとも刈取り作業の影響度合の大きな領域に接近すると報知するものであり、刈取り作業に影響を及ぼす因子には、少なくとも蔓性植物の繁茂状態を含むことを特徴とする雑草刈取機。
   
2. 前記因子は、草高さ、植物の密度のいずれか１つを含む、請求項１記載の雑草刈取機。