JP2017168058A - 無人走行作業車 - Google Patents

Abstract

【課題】無人走行作業車が作業を行うエリアの設定にかかるユーザーの労力を軽減可能な無人走行作業車を提供する。【解決手段】所定の作業エリア内で自動的に作業を行う無人走行作業車は、移動した距離及び方向を含む挙動情報を取得する挙動取得部と、無人走行作業車１０に設けられているカメラが撮像する画像に含まれる標識７１を抽出する画像解析部と、画像解析部が抽出した標識の位置情報を三角測量法によって取得する測量部とを備え、測量部は、無人走行作業車が一定の移動方向に移動する間に通る、第１地点から標識を指す方向と移動方向との角度差である第１角度と、第２地点から標識を指す方向と移動方向との角度差である第２角度と、第１地点と第２地点との距離とを用いて標識の位置情報を取得し、測量部は、無人走行作業車が移動方向に移動する間に、第１角度と第２角度との角度差が９０ｄｅｇに近づくように、第１地点及び／又は第２地点を決定する。【選択図】図５

Description

本発明は、無人走行作業車に関する。本発明は、特に、無人走行作業車が作業を行う作業エリアの設定にかかるユーザーの労力を軽減可能な無人走行作業車に関する。

従来から、例えば芝刈り作業用ブレード等の作業装置を搭載し、設定された作業エリアを無人走行する間に作業装置を作動させる無人走行作業車が提案されている。無人走行作業車が無人走行する作業エリアは、例えばワイヤ等の物理的な障壁をユーザーが設置することによって設定される。そのため、無人走行作業車は、物理的な障壁に接触したときに例えば旋回して方向転換することによって、作業エリアの外を走行することがない。

ところで、物理的な障壁によって作業エリアを設定するためには、ユーザーが、作業エリアの内と外との境界の全体にわたって例えばワイヤ等の物理的な障壁を、無人走行作業車と接触する高さに設置する必要がある。ここで、特許文献１には、作業エリアの内と外との境界の位置情報を記憶すること可能な物理的な障壁を必要としないロボット芝刈機（無人走行作業車）が開示されている。

特許文献１に開示されている無人走行作業車には、ユーザーが把持可能なハンドルが設けられており、ユーザーがこのハンドルを把持して無人走行作業車の走行を案内することができる。特許文献１に開示されている無人走行作業車は、ユーザーが無人走行作業車の走行を作業エリアの内と外との境界に沿って案内する間に、自身の現在位置を取得して記憶することによってこの境界の位置を記憶することができる。

特許文献１に開示されている無人走行作業車は、作業エリアの内と外との境界の位置を記憶した後は、作業エリアの内と外との境界の位置と自身の現在位置とを比較することによって、作業エリア内のみの走行を実現することができる。そのため、特許文献１に開示されている無人走行作業車では、ユーザーがワイヤ等の物理的な障壁を作業エリアの内と外との境界の全体にわたって設置する必要がない。

しかしながら、特許文献１に開示されている無人走行作業車では、作業エリアの設定をするために、ユーザーが無人走行作業車の走行を作業エリアの内と外との境界に沿って案内する必要がある。そのため、特許文献１に開示されている無人走行作業車では、作業エリアの設定にかかるユーザーの労力を軽減するためには改良の余地があることを本発明者らは認識した。

米国特許出願公開第２０１５／０２７１９９１号明細書

本発明の１つの目的は、無人走行作業車が作業を行う作業エリアの設定にかかるユーザーの労力を軽減可能な無人走行作業車を提供することにある。本発明の他の目的は、以下に例示する態様及び好ましい実施形態、並びに添付の図面を参照することによって、当業者に明らかになるであろう。

本発明に従う第１の態様は、所定の作業エリア内で自動的に作業を行う無人走行作業車であって、
前記無人走行作業車が移動した距離及び移動した方向を含む挙動情報を取得する挙動取得部と、
前記無人走行作業車に設けられているカメラが撮像する画像に含まれる標識を抽出する画像解析部と、
前記画像解析部が抽出した前記標識の位置情報を三角測量法によって取得する測量部と、
を備え、
前記測量部は、前記無人走行作業車が一定の移動方向に移動する間に通る任意の地点である第１地点から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差である第１角度と、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動する間に通る前記第１地点とは異なる任意の地点である第２地点から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差である第２角度と、前記第１地点と前記第２地点との距離と、を用いて前記標識の前記位置情報を取得し、
前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動する間に、前記第１角度と前記第２角度との角度差が９０ｄｅｇに近づくように、前記第１地点及び／又は前記第２地点を決定する無人走行作業車に関係する。

一般的にデジタル形式の画像を生成可能なカメラでは、被写体の像を撮像センサの撮像面に形成するときに、撮像センサの分解能、撮像レンズの焦点距離等に起因した誤差が生じる。測量部が、無人走行作業車が一定の移動方向に移動している間に、第１角度と第２角度との角度差が９０［ｄｅｇ］に近づくように、第１地点及び／又は第２地点を決定することによって、上記誤差の影響を軽減することができる。その結果、ユーザーが、標識の位置情報の取得の精度を担保するために、第１地点及び第２地点を決定する必要がない。

本発明に従う第２の態様では、第１の態様において、前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動している間に、前記第１角度が４５ｄｅｇに近づくように前記第１地点を決定すると共に、前記第２角度が１３５ｄｅｇに近づくように前記第２地点を決定してもよい。

カメラと標識との距離が長くなることに応じて上記誤差の影響が大きくなる。第２の態様において、測量部は、第１地点と標識との距離及び第２地点と標識との距離の双方を短くすることができる。

本発明に従う第３の態様では、第１又は２の態様において、前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動している間に、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第１地点における第１角度よりも４５ｄｅｇに近いときは前記既に決定されている前記第１地点の代わりに前記現在位置を前記第１地点として決定する一方で、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第１地点における第１角度よりも４５ｄｅｇに近くないときは既に決定されている前記第１地点における前記第１角度を前記標識の前記位置情報の取得に用いてもよい。

第３の態様において、無人走行作業車が移動方向に移動している間に、第１角度が４５［ｄｅｇ］に近づくように第１地点を決定することができる。

本発明に従う第４の態様では、第１から３の態様において、前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動している間に、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第２地点における第２角度よりも１３５ｄｅｇに近いときは既に決定されている前記第２地点の代わりに前記現在位置を前記第２地点として決定する一方で、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第２地点における第２角度よりも１３５ｄｅｇに近くないときは既に決定されている前記第２地点における前記第２角度を前記標識の前記位置情報の取得に用いてもよい。

第４の態様において、無人走行作業車が移動方向に移動している間に、第２角度が１３５［ｄｅｇ］に近づくように第２地点を決定することができる。

無人走行作業車の全体の構成の例を示す側面図である。 図１に示される無人走行作業車の平面図である。 図１に示される基板及び基板に接続された装置等の構成の例を示すブロック図である。 図３に示される電子制御装置の構成の例を示すブロック図である。 図１に示される無人走行作業車の作業エリアの例を示す図である。 図４に示される測量部による三角測量法の原理を説明する図である。 図１に示される無人走行作業車が複数の標識の位置情報を取得するときの移動の例を示す図である。 図１に示される無人走行作業車が標識の位置情報を取得するときの動作の例を示すフローチャートである。 カメラが標識を撮像するときに生じる誤差を説明する図である。 カメラが標識を撮像するときに生じる誤差を考慮した図４に示される測量部による測量の精度を説明する図である。 カメラが標識を撮像するときに生じる誤差を考慮した図４に示される測量部による測量の精度を説明する図である。 図８に示されるフローチャートの標識の位置情報を取得するステップの詳細な処理の例を示すフローチャートである。 図１に示される無人走行作業車と標識との間に障害物が存在するときに無人走行作業車が一定の方向に移動する例である。 図１３に示される状況における図４に示される画像解析部による画像解析の例を示す図である。

以下に説明する好ましい実施形態は、本発明を容易に理解するために用いられている。従って、当業者は、本発明が、以下に説明される実施形態によって不当に限定されないことを留意すべきである。

《１．無人走行作業車の構成例》
図１及び図２を参照して、無人走行作業車１０の全体の構成の例を説明する。以下、無人走行作業車１０を、作業車１０とも呼ぶ。図１には、作業車１０の一例として、芝草を刈るように自主的に走行可能なロボット式芝刈機１０が示されている。作業車１０は、ハウジング１１と、ハウジング１１の前部に備えた左右の前輪１２と、ハウジング１１の後部に備えた左右の後輪１３と、ハウジング１１の中央の下部に備えた作業部１４と、を含む。図１に示される例においては、作業部１４の一例として、ロボット式芝刈機１０の芝刈ブレード１４が示されている。

作業車１０は、左右の後輪１３を個別に駆動する左右の走行用モータ１５と、作業部１４を駆動する作業部駆動用モータ１６と、バッテリ１７と、車輪速センサ１８と、電子制御装置（ＥＣＵ；Electronic Control Unit）３１、角速度センサ３２及び加速度センサ３３を搭載する基板３０と、をハウジング１１内に備える。また、作業車１０は、作業車１０の外部を撮像可能なカメラ２１をハウジング１１上に有する。カメラ２１は、例えば、ＣＣＤ、ＣＭＯＳ等の撮像センサと、被写体の像を撮像センサの撮像面に形成する撮像レンズとを有し、デジタル形式の画像を生成することができる。

走行用モータ１５、作業部駆動用モータ１６、車輪速センサ１８、ＥＣＵ３１、角速度センサ３２、加速度センサ３３及びカメラ２１は、バッテリ１７から電力が供給される。例えば、走行用モータ１５、作業部駆動用モータ１６、車輪速センサ１８、角速度センサ３２、加速度センサ３３及びカメラ２１は、ＥＣＵ３１を経由してバッテリ１７から電力が供給されてもよい。

ＥＣＵ３１は、車輪速センサ１８、角速度センサ３２、加速度センサ３３及びカメラ２１から信号（又はデータ）を受け取り、走行用モータ１５と作業部駆動用モータ１６との動作を制御する。また、ＥＣＵ３１は、左右の走行用モータ１５を個別に制御することによって、作業車１０の移動を制御することができる。

すなわち、図２に示されているように、左の走行用モータ１５は左の後輪１３を、右の走行用モータ１５は右の後輪１３を、個別に駆動する。例えば、左右の走行用モータ１５の双方が等速で正転することによって、作業車１０は前方向に直進走行（前進）をする。同様に、左右の走行用モータ１５の双方が等速で逆転することによって、作業車１０は後方向に直進走行（後進）をする。

また、左側の走行用モータ１５と右側の走行用モータ１５とが異なる速度で正転することによって、作業車１０は左右の走行用モータ１５の回転速度の遅い側の方向に、旋回する。さらに、左右の走行用モータ１５の一方が正転すると共に他方が同じ回転速度で逆転することによって、作業車１０は、作業車１０の位置が変わることなく、左右の走行用モータ１５の逆転している側の方向に旋回可能である。

図３を参照して、基板３０及び基板３０に接続される装置等の構成の例を説明する。図３に示されているように、基板３０は、ＥＣＵ３１と、角速度センサ３２と、加速度センサ３３と、左右の走行用モータ１５の回転を個別に制御するドライバ３６と、作業部駆動用モータ１６の回転を制御するドライバ３７と、を備える。また、基板３０は、カメラ２１、バッテリ１７及び車輪速センサ１８と電気的に接続されている。

角速度センサ３２は、作業車１０の図示されていない重心位置の鉛直軸回りの回転角速度であるヨーレートを表す信号をＥＣＵ３１に対して出力する。すなわち、ＥＣＵ３１は、角速度センサ３２からヨーレートを表す信号を受け取ることによって、作業車１０の正面方向（進行方向）を演算等して取得することができる。

加速度センサ３３は、作業車１０の例えば前後方向、左右方向及び上下方向の３方向に作用する加速度を表す信号をＥＣＵ３１に対して出力する。加速度センサ３３は、必ずしも３方向に作用する加速度を表す信号を出力する必要はなく、例えば上記３方向のうちの１方向又は２方向に作用する加速度を表す信号を出力してもよい。

ドライバ３６は、ＥＣＵ３１から受け取る信号に応じて、左右の走行用モータ１５の回転を個別に制御する。ドライバ３７は、ＥＣＵ３１から受け取る信号に応じて、作業部駆動用モータ１６の回転を制御する。ここで、図３に示される例においては、角速度センサ３２、加速度センサ３３、ドライバ３６及びドライバ３７は、ＥＣＵ３１とは別の構成要素として基板３０上に備えられているが、例えば、これらの少なくとも１つ以上をＥＣＵ３１が備えてもよい。

車輪速センサ１８は、後輪１３の回転速度を検出可能に作業車１０に備えられており、後輪１３の回転速度を表す信号を基板３０、具体的にはＥＣＵ３１に対して出力する。すなわち、ＥＣＵ３１は、車輪速センサ１８から後輪１３の回転速度を表す信号を受け取ることによって、作業車１０が移動した距離を演算等して取得することができる。

カメラ２１は、作業車１０の外部を撮像可能に作業車１０に備えられており、撮像した画像のデータを基板３０、具体的にはＥＣＵ３１に対して出力する。ここで、図３に示される例においては、１つのカメラ２１が基板３０と電気的に接続されているが、２以上のカメラ２１が基板３０に接続されていてもよい。

また、作業車１０の外部を周囲全体にわたって撮像可能に、適切な個数のカメラ２１が作業車１０の適切な位置に備えられていることが好ましい。例えば、作業車１０のハウジング１１の前側と後側と左側と右側とに１つずつ、合計４つのカメラ２１が備えられることが好ましい。代替的に、例えば、作業車１０の外部を周囲全体にわたって撮像可能な画角を有する１つのカメラ２１が、作業車１０のハウジング１１の上位部に備えられてもよい。

図４を参照して、ＥＣＵ３１の構成の例を説明する。ＥＣＵ３１は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理部４０と、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の記憶部５０と、を含むマイクロコンピュータで構成される。記憶部５０には、作業車１０が作業を行う範囲である作業エリアに関するマップデータ（マップ）５１が記憶されている。

処理部４０は、例えば、記憶部５０に記憶されている図示されていないプログラムを実行することによって、移動方向決定部４１、画像解析部４３、挙動取得部４４及び測量部４５として機能する。代替的に、移動方向決定部４１、画像解析部４３、挙動取得部４４及び測量部４５の少なくとも１つは、例えばアナログ回路等のハードウェアで実現されてもよい。

移動方向決定部４１は、作業車１０が移動する方向（移動方向）を決定する。画像解析部４３は、カメラ２１が作業車１０の外部を撮像した画像を受け取り、例えば、公知の画像処理、パターンマッチング手法等を用いて画像を解析する。作業車１０が複数のカメラ２１を備えるときは、画像解析部４３は、例えば、複数のカメラ２１から受け取る作業車１０の外部を撮像した画像を結合して得られる、作業車１０の周囲全体にわたる画像を解析してもよい。画像解析部４３は、受け取った画像に後述する標識が含まれているときには、標識を抽出する。そして、画像解析部４３は、作業車１０の正面方向（進行方向）と、作業車１０の現在位置から抽出した標識を指す方向との角度差を演算等することによって取得する。

挙動取得部４４は、作業車１０が移動した距離及び方向を含む挙動情報を取得する。挙動取得部４４は、車輪速センサ１８から受け取る信号に応じて作業車１０が移動した距離を演算等して取得する。また、挙動取得部４４は、角速度センサ３２から受け取る信号に応じて作業車１０が移動した方向を演算等して取得する。挙動取得部４４は、例えば、加速度センサ３３から受け取る信号に応じて演算等して取得した情報を、さらに挙動情報に含んでもよい。

測量部４５は、画像解析部４３による解析結果及び挙動取得部４４による挙動情報を用いて、画像解析部４３が抽出した標識の位置情報を後述する三角測量法によって取得する。測量部４５は、例えば、取得した標識の位置情報を、マップ５１に反映させる。

作業車１０は、作業車１０の動作モードとして、例えば、作業モードと測量モードとを有している。作業車１０は、作業モードで動作するときは、作業エリア内を自主的に走行し、例えば芝草を刈る等の作業を行う。また、作業車１０は、測量モードで動作するときは、自主的に走行している間に標識の位置情報を取得してマップ５１を更新する。

《２．無人走行作業車の動作の例》
《２−１．作業エリアと無人走行作業車の動作との関係》
図５を参照して、作業エリア７０と作業車１０の動作との関係について説明する。図５には、作業エリア７０を上から見た例が示されている。図５に示されている例では、作業エリア７０が破線で囲まれた範囲として示されている。また、図５に示されている例では、作業車１０を収容可能なステーション６０が示されている。作業車１０は、ステーション６０に収容されることによってバッテリ１７の充電が可能となる。また、作業車１０は、作業モード又は測量モードでの動作を終えたときに、ステーション６０まで移動して収容されてもよい。なお、図５に示されている例においては、ステーション６０は作業エリア７０の内側と外側とをまたがっているような状態で配置されているが、ステーション６０は、作業エリア７０の内側に配置されていてもよく、作業エリア７０の外側に配置されていてもよい。

作業車１０は、ＥＣＵ３１の記憶部５０が記憶しているマップ５１上に作業エリア７０を設定（又は記憶）することができる。マップ５１は、例えば、地面と同一平面を表す二次元マップであり、マップ５１上の位置情報（二次元座標）と実空間上の位置情報（二次元座標）とは対応関係にある。実空間上の位置情報（二次元座標）は、例えば、地面と同一平面上の座標平面で表され、この座標平面は、ステーション６０が配置されている位置又は予め設定された位置を原点としてＸ軸及びＸ軸と直角に交差するＹ軸の２つの座標軸で構成される。なお、図５に示される例においては、原点、Ｘ軸及びＹ軸の図示が省略されており、Ｘ軸正方向及びＹ軸正方向の例が表されている。

図５に示されている例では、長方形の作業エリア７０が示されており、この長方形の４つの頂点には標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）が存在している。すなわち、図５に示されている例においては、マップ５１上では、実空間上で４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）の位置に対応する４つの座標点によって規定される長方形の内側の範囲が作業エリア７０として設定されている。

作業車１０は、上述したように、ＥＣＵ３１の挙動取得部４４によって、作業車１０が移動した距離及び作業車１０が移動した方向を含む挙動情報を取得することができる。そのため、作業車１０は、マップ５１上において、作業車１０の現在位置を把握することができる。

このように、作業車１０は、マップ５１上に作業エリア７０を設定した後は、作業エリア７０の内側のみを走行することができる。その結果、作業車１０は、例えば、作業モードで動作するときに、作業エリア７０の内側のみを自主的に走行し、芝草を刈る等の作業を行うことが実現できる。

マップ５１上で作業エリア７０を設定するためには、実空間上の作業エリア７０の内側と外側との境界に関する位置情報（二次元座標）を把握する必要がある。作業車１０では、測量部４５が、実空間上の作業エリア７０の内側と外側との境界に関する位置情報として、実空間上の標識７１の位置情報（二次元座標）を三角測量法によって取得する。なお、ユーザーはマップ５１を編集可能であり、例えば、マップ５１上に反映された標識７１の位置情報から任意の距離だけ離れた位置を作業エリア７０の内側と外側との境界に設定してもよい。

また、標識７１は、画像解析部４３がカメラ２１から受け取った画像から抽出可能な物であり、例えば地面に自立可能な棒状の物であってもよい。また、画像解析部４３がカメラ２１から受け取った画像から抽出可能である限り、木、石等が標識７１として使用されてもよい。さらに、標識７１は、例えば、カメラ２１が撮像対象とする特定の周波数領域の光を発光可能に構成されていてもよい。

《２−２．三角測量法による標識の位置情報の取得》
図６を参照して、測量部４５が三角測量法を用いて、標識７１の位置情報（二次元座標）を取得する方法の一例を説明する。図６には、一定方向に移動する作業車１０と、標識７１とを上から見た例が示されている。

作業車１０が一定方向に移動するときに通る、位置１０−Ａと位置１０−Ｂとの距離をＬとする。位置１０−Ａと標識７１の位置とを結ぶ直線の距離をＨＡとする。位置１０−Ａと標識７１の位置とを結ぶ直線と、作業車１０が移動した方向と、がなす角をθＡとする。位置１０−Ｂと標識７１の位置とを結ぶ直線と、作業車１０が移動した方向と、がなす角をθＢとする。位置１０−Ａと標識７１の位置とを通る直線と、位置１０−Ｂと標識７１の位置とを通る直線と、がなす角をθαとする。このとき、正弦定理から次の式（１）が得られる。
ＨＡ／ｓｉｎ（π−θＢ）＝Ｌ／ｓｉｎθα
ＨＡ／ｓｉｎθＢ＝Ｌ／ｓｉｎ（θＢ−θＡ） （１）
（∵ ｓｉｎ（π−θＢ）＝ｓｉｎθＢ， θα＝θＢ−θＡ）

また、式（１）を変形することによって、次の式（２）が得られる。
ＨＡ＝Ｌ・ｓｉｎθＢ／ｓｉｎ（θＢ−θＡ） （２）

このように、ＬとθＡとθＢとを得ることによって、式（２）を演算してＨＡを決定することができる。ここで、測量部４５は、作業車１０が位置１０−Ａから位置１０−Ｂまで一定方向に移動することによって、ＬとθＡとθＢとを得ることができる。すなわち、Ｌは挙動取得部４４が取得し、θＡとθＢとは画像解析部４３が取得する。したがって、測量部４５は、標識７１が、位置１０−Ａにおいて作業車１０の正面方向（進行方向）との角度差がθＡの方向であって、位置１０−ＡからＨＡだけ離れた位置に配置されていることを取得することができる。以上のように、測量部４５は、三角測量法を用いて、標識７１の位置情報（二次元座標）を取得する。

以下、測量部４５が三角測量法を用いて標識７１の位置情報を取得するときに、作業車１０が一定の移動方向に移動する間に通る２つの位置（図６において位置１０−Ａ及び位置１０−Ｂに相当）のうち、一方を第１地点（図６において位置１０−Ａに相当）とも呼び、他方を第２地点（図６において位置１０−Ｂに相当）とも呼ぶ。また、第１地点から標識７１を指す方向と移動方向との角度差を第１角度（図６において角度θＡに相当）とも呼び、第２地点から標識７１を指す方向と移動方向との角度差を第２角度（図６において角度θＢに相当）とも呼ぶ。

《２−３．測量モードにおける無人走行作業車の動作の例》
図７及び図８を参照して、測量モードにおける作業車１０の動作の例を説明する。図７には、作業車１０と４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）とを上から見た例が示されている。図７に示される例おいて、作業車１０は位置１０−１で測量モードの実行を開始したとする。

測量モードの実行を開始した作業車１０は、位置１０−１で作業車１０の外部をカメラ２１によって撮像する。画像解析部４３は、カメラ２１が撮像した画像を受け取って解析する。画像解析部４３は、解析した画像に標識７１−１が含まれているときに、標識７１−１を抽出する。測量部４５は、画像解析部４３が抽出した標識７１−１の位置情報の取得を開始する。

移動方向決定部４１は、測量部４５が位置情報の取得を開始する標識７１−１について、位置情報を取得するために作業車１０が移動する移動方向を決定する。すなわち、移動方向決定部４１は、作業車１０が標識７１（標識７１−１）と接触しない方向であって、且つ、作業車１０の現在位置（位置１０−１）から標識７１（標識７１−１）を指す方向との角度差θｇ（θｇ１）が９０ｄｅｇよりも小さくなる方向を、作業車１０の移動方向として決定する。

移動方向決定部４１によって作業車１０の移動方向が決定されると、作業車１０は正面方向（進行方向）と移動方向決定部４１が決定した移動方向とが一致するまで旋回する。正面方向（進行方向）と移動方向決定部４１が決定した移動方向とが一致した後に、作業車１０が正面方向（進行方向）に移動（前進）する。作業車１０が移動している間に、測量部４５が上述した三角測量法によって標識７１（標識７１−１）の位置情報を取得する。

以上のように、測量部４５が標識７１の位置情報の取得を開始するときに、移動方向決定部４１が作業車１０の移動方向を決定することによって、ユーザーが標識７１の位置情報を自身で取得すること及び作業車１０の移動方向を案内することなく、標識７１の位置情報を取得することができる。また、移動方向決定部４１が決定する移動方向が、作業車１０が標識７１と接触しない方向であって、且つ、作業車１０の現在位置から標識７１を指す方向との角度差θｇが９０ｄｅｇよりも小さくなる方向であることによって、作業車１０が決定された移動方向に移動している間に、作業車１０と標識７１との距離が近づくタイミングが発生する。すなわち、作業車１０と標識７１との距離が近づくタイミングが発生しない、作業車１０の現在位置から標識７１を指す方向との角度差θｇが９０ｄｅｇ以上となる方向に作業車１０が移動する場合と比較して、標識７１との距離が近いときに撮像された画像に基づいて標識７１の位置情報を取得することができる。

移動方向決定部４１が決定する移動方向は、作業車１０が標識７１と接触しない方向であって、且つ、作業車１０の現在位置から標識７１を指す方向との角度差θｇが４５ｄｅｇよりも小さくなる方向であることが好ましい。この場合、作業車１０が決定された移動方向に移動している間に、作業車１０と標識７１との距離が近づくタイミングが十分に発生する。

また、測量部４５は、画像解析部４３が抽出した標識７１（７１−１）の位置情報の取得が完了しているか否かを判定してもよい。そして、標識７１（７１−１）の位置情報の取得が完了していないと判定したときに、測量部４５は標識７１（７１−１）の位置情報の取得を開始してもよい。例えば、測量部４５は、マップ５１を参照して、位置情報が記憶されている標識７１を、位置情報の取得が完了した標識７１と判定してもよい。代替的に、測量部４５は、位置情報の取得が所定の回数実行された標識７１を、位置情報の取得が完了した標識７１と判定してもよい。

測量部４５が、位置情報の取得が完了していない標識７１の位置情報の取得を開始することによって、すでに位置情報の取得が完了している標識７１について、再度位置情報の取得を実行されることを防ぐことができる。その結果、例えば、測量モードにおける動作にかかるバッテリ１７の電力消費を軽減することができる。

また、画像解析部４３は、受け取った画像に複数の標識７１が含まれているときには、これら全ての標識７１を抽出する。測量部４５は、画像解析部４３が抽出した複数の標識７１のなかに位置情報の取得が完了していない標識７１が含まれているか判定する。位置情報の取得が完了していない標識７１が含まれているときは、測量部４５は、位置情報の取得が完了していない標識７１のうち作業車１０の現在位置からの視認性の最も良い標識７１の位置情報の取得を開始する。作業車１０の現在位置からの視認性の最も良い標識７１とは、例えば、受け取った画像上での大きさが最も大きい標識７１であってもよい。例えば、標識７１の位置情報の取得が完了した位置でカメラ２１が撮像する画像に、位置情報の取得が完了していない標識７１が含まれなくなるまで、同様の手順が繰り返される。

具体的に、図７に示される例において、作業車１０が位置１０−１のときにカメラ２１が撮像する画像に位置情報の取得が完了していない４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）が含まれたとする。このとき、画像解析部４３は受け取った画像に含まれる４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）を抽出し、測量部４５は４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）の位置情報の取得が完了していないと判定する。測量部４５は、位置情報の取得が完了していない４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）のうち作業車１０の現在位置（位置１０−１）からの視認性の最も良い標識７１−１の位置情報の取得を開始する。そして、移動方向決定部４１によって作業車１０の移動方向が決定され、決定された移動方向に作業車１０が移動している間に測量部４５が標識７１−１の位置情報を取得する。

その後、標識７１−１の位置情報の取得が完了した位置（例えば位置１０−２）でカメラ２１が撮像する画像に、４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）が含まれたとする。このとき、画像解析部４３は受け取った画像に含まれる４つの標識７１（７１−１，７１−２，７１−３，７１−４）を抽出し、測量部４５は３つの標識７１（７１−２，７１−３，７１−４）の位置情報の取得が完了していないと判定する。測量部４５は、位置情報の取得が完了していない３つの標識７１（７１−２，７１−３，７１−４）のうち作業車１０の現在位置（位置１０−２）からの視認性の最も良い標識７１−２の位置情報の取得を開始する。

標識７１−２の位置情報の取得が完了した位置（例えば位置１０−３）において同様の手順によって標識７１−３の位置情報の取得が開始され、さらに標識７１−３の位置情報の取得が完了した位置（例えば位置１０−４）において同様の手順によって標識７１−４の位置情報の取得が開始される。ここで、いずれの標識７１の位置情報の取得が開始されるときも、移動方向決定部４１が決定する移動方向は、作業車１０が標識７１と接触しない方向であって、且つ、作業車１０の現在位置から標識７１を指す方向との角度差θｇ（θｇ１，θｇ２，θｇ３，θｇ４）が９０ｄｅｇよりも小さくなる方向である。

標識７１−４の位置情報の取得が完了した位置（図示されていない）でカメラ２１が撮像する画像に、位置情報の取得が完了していない標識７１が含まれていない（全ての標識７１の位置情報の取得が完了した）と測量部４５が判定すると、作業車１０は測量モードでの動作を終了してもよい。しかしながら、代替的に、例えば、全ての標識７１の位置情報の取得が３回完了されたときに、作業車１０が測量モードでの動作を終了してもよい。

このように、カメラ２１が撮像した画像に複数の標識７１が含まれるときに、測量部４５が位置情報の取得する標識７１を決定することによって、ユーザーが位置情報の取得する標識７１を決定する必要がない。また、測量部４５は、位置情報の取得が完了していない標識７１のなかから作業車１０の現在位置からの視認性の最も良い標識７１の位置情報の取得を開始することによって、例えば現在位置からの距離が最も遠い標識７１の位置情報の取得を開始する場合と比較して、全ての標識７１の位置情報の取得が完了するまでに必要とする移動距離が短くなる。その結果、測量モードにおける動作にかかるバッテリ１７の電力消費を軽減することができる。

図８に示されるフローチャートを参照して、測量モードにおける作業車１０の動作の一連の流れの例を説明する。ステップＳ１０１では、作業車１０のカメラ２１が作業車１０の外部を撮像する。ステップＳ１０２では、画像解析部４３が、カメラ２１が撮像した画像を分析し、画像に含まれる標識７１を抽出する。ステップＳ１０３では、測量部４５が、画像解析部４３が抽出した標識７１のなかに位置情報の取得が完了していない標識７１が含まれているか否かを判定する。

ステップＳ１０３の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ１０４に進み、ステップＳ１０３の判定がＮＯのときにフローは終了する。ステップＳ１０４では、測量部４５が位置情報を取得する標識７１を決定し、移動方向決定部４１が作業車１０の移動方向を決定する。ステップＳ１０５では、作業車１０は移動方向決定部４１が決定した移動方向に移動を開始し、作業車１０がこの移動方向に移動している間に測量部４５が標識７１の位置情報を上述した三角測量法によって取得する。

ステップＳ１０６では、測量部４５は、取得した標識７１の位置情報をマップ５１に反映させて、マップ５１を更新する。マップ５１の更新が終了すると、フローは再度ステップＳ１０１に進む。すなわち、ステップＳ１０３のステップで、画像解析部４３が抽出した標識７１のなかに位置情報の取得が完了していない標識７１が含まれていないと判定されるまで、ステップＳ１０１からステップＳ１０６の処理が繰り返される。

《２−４．位置情報の取得の精度》
図９、図１０及び図１１を参照して、測量部４５による標識７１の位置情報の取得の精度について説明する。図９には、作業車１０と標識７１とを上から見た例が示されている。また、図９に示される例においては、作業車１０と標識７１とは距離Ｈだけ離れている。

ここで、一般的にデジタル形式の画像を生成可能なカメラでは、被写体の像を撮像センサの撮像面に形成するときに、撮像センサの分解能、撮像レンズの焦点距離等に起因した誤差が生じる。この誤差が影響して、カメラ２１が撮像するときに所定の角度の撮像誤差±θｐ（撮像誤差の範囲は２θｐ）が生じる。撮像誤差±θｐが生じることによって、作業車１０から距離Ｈだけ離れる標識７１は、実空間上の２Ｈｔａｎθｐの範囲の誤差を含んだ状態で撮像される。すなわち、カメラ２１と標識７１との距離が遠くなることに応じて撮像誤差の影響が大きくなる。

図１０及び図１１を参照して、三角測量法による標識７１の位置情報の取得における撮像誤差の影響を説明する。図１０の（Ａ）及び（Ｂ）に示される領域７６は、三角測量法を用いて標識７１の位置情報が取得される誤差の範囲を表す。領域７６は、第１地点の例である位置Ａで標識７１を撮像するときの撮像誤差と、第２地点の例である位置Ｂで標識７１を撮像するときの撮像誤差と、が重なって形成される領域である。

図１０に示される（Ａ）の例と（Ｂ）の例と間で、位置Ａ（第１地点）と標識７１との距離及び位置Ｂ（第２地点）と標識７１との距離は概ね同じである。しかしながら、位置Ａ（第１地点）、標識７１、位置Ｂ（第２地点）からなる角度が図１０の（Ａ）に示される例よりも９０［ｄｅｇ］に近い図１０の（Ｂ）の方が、領域７６が小さくなっている。なお、位置Ａ（第１地点）、標識７１、位置Ｂ（第２地点）からなる角度は、第１角度と第２角度との角度差と同じである。

このように、撮像誤差を考慮すると、三角測量法に用いる第１角度と第２角度との角度差が９０［ｄｅｇ］に近い程、標識７１の位置情報の取得の精度が向上する。すなわち、測量部４５は、作業車１０が移動方向に移動している間に、第１角度と第２角度との角度差が９０［ｄｅｇ］に近づくように、第１地点及び／又は第２地点を決定することによって、撮像誤差を軽減することができる。その結果、ユーザーが、標識７１の位置情報の取得の精度を担保するために、第１地点及び第２地点を決定する必要がない。

また、図１１には、第１角度と第２角度との角度差が略９０［ｄｅｇ］であるときの三角測量法を用いた標識７１の位置情報の取得の精度を表す２つの例として、図１１の（Ａ）及び（Ｂ）が示されている。図１１の（Ａ）の領域７６と（Ｂ）の領域７６とでは、図１１の（Ａ）の方が大きくなっている。これは、図１１の（Ａ）における位置Ａ（第１地点）と標識７１との距離が図１１の（Ｂ）のにおける位置Ａ（第１地点）と標識７１との距離よりも長くなっていることにより、撮像誤差が大きく影響しているためである。

第１角度と第２角度との角度差が略９０［ｄｅｇ］であるときに、第１地点と標識７１との距離及び第２地点と標識７１との距離の双方が最も短くなる条件は、図１１の（Ｂ）に示されるように第１角度θＡが略４５［ｄｅｇ］及び第２角度θＢが略１３５［ｄｅｇ］が成立するときである。すなわち、測量部４５は、作業車１０が移動方向に移動している間に、第１角度が４５［ｄｅｇ］に近づくように第１地点を決定すると共に、第２角度が１３５［ｄｅｇ］に近づくように第２地点を決定することによって、標識７１の位置情報の取得の精度が向上する。

ここで、標識７１の位置情報の取得の精度の観点からも、測量部４５が標識７１の位置情報の取得を開始するときに移動方向決定部４１が決定する移動方向は、作業車１０が標識７１と接触しない方向であって、且つ、作業車１０の現在位置から標識７１を指す方向との角度差θｇが４５ｄｅｇよりも小さくなる方向であることが好ましい。すなわち、作業車１０の移動方向が作業車１０の現在位置から標識７１を指す方向との角度差θｇが４５ｄｅｇよりも小さくなる方向であるときには、作業車１０が移動している間に、第１角度が４５［ｄｅｇ］となる第１地点を必ず通る。

《２−５．標識の位置情報の取得に係る処理》
図１２に示されるフローチャートを参照して、測量部４５が標識７１の位置情報の取得するときの詳細の処理の例を説明する。図１２に示されるフローチャートは、図８に示されるフローチャートにおけるステップＳ１０５の詳細な処理の例である。

ステップＳ２０１では、測量部４５は、標識７１検出フラグがＯＮであるか否かを判定する。ステップＳ２０１の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２０５に進み、ステップＳ２０１の判定がＮＯのときにフローはステップＳ２０２に進む。なお、図８に示されるフローチャートにおけるステップＳ１０４からステップＳ１０５に進んだ直後は、標識７１検出フラグはＯＦＦである。

ステップＳ２０２では、測量部４５は、現在位置でカメラ２１が撮像した画像に標識７１が含まれているか否かを判定する。ステップＳ２０２の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２０３に進み、ステップＳ２０２の判定がＮＯのときにフローはＳＴＡＲＴに戻る。

ステップＳ２０３では、測量部４５は、ステップＳ２０２で判定した画像を撮像した位置における作業車１０の移動方向と作業車１０から標識７１を指す方向との角度差を、第１角度として記憶する。以下、画像を撮像した位置における作業車１０の移動方向と作業車１０から標識７１を指す方向との角度差を、標識７１検出角度とも呼ぶ。測量部４５は、例えば、標識７１検出角度を画像解析部４３から受け取る。また、ステップＳ２０３では、測量部４５は、ステップＳ２０２で判定した画像を撮像した位置を第１地点として記憶する。以下、画像を撮像した位置を、標識７１検出位置とも呼ぶ。測量部４５は、例えば、標識７１検出位置を挙動取得部４４から受け取る。

ステップＳ２０４では、測量部４５は、標識７１検出フラグをＯＮにする。ステップＳ２０４の処理が終了すると、フローはＳＴＡＲＴへ戻る。ステップＳ２０５では、測量部４５は、第１角度が確定されているか否かを判定する。ステップＳ２０５の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２１１に進み、ステップＳ２０５の判定がＮＯのときにフローはステップＳ２０６に進む。

ステップＳ２０６では、現在位置でカメラ２１が撮像した画像に標識７１が含まれているか否かを判定する。ステップＳ２０６の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２０７に進み、ステップＳ２０６の判定がＮＯのときにフローは終了する。なお、ステップＳ２０６の判定がＮＯでフローは終了するときは、検出できていた標識７１が何かしらの原因で検出できない（画像解析部４３が標識７１を抽出できない）状況が発生しているため、例えば、図８のフローチャートのステップＳ１０１に戻る。

ステップＳ２０７では、ステップＳ２０６で判定した画像を撮像した位置における標識７１検出角度が、第１角度よりも４５［ｄｅｇ］に近いか否かを判定する。ステップＳ２０７の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２０８に進み、ステップＳ２０７の判定がＮＯのときにフローはステップＳ２０９に進む。

ステップＳ２０８では、測量部４５は、現在記憶されている第１角度に代えて、ステップＳ２０６で判定した画像を撮像した位置における標識７１検出角度を新たに第１角度として記憶（上書き）する。また、ステップＳ２０８では、測量部４５は、現在記憶されている第１地点に代えて、ステップＳ２０６で判定した画像を撮像した位置を新たに第１地点として記憶（上書き）する。

ステップＳ２０９では、測量部４５は、現在記憶されている第１角度及び現在記憶されている第１地点を、三角測量法に用いる第１角度及び第１地点として確定する。ステップＳ２１０では、測量部４５は、ステップＳ２０６で判定した画像を撮像した位置における標識７１検出角度を第２角度として記憶し、画像を撮像した位置を第２地点として記憶する。ステップＳ２０８又はステップＳ２１０の処理が終了すると、フローはＳＴＡＲＴへ戻る。

測量部４５は、ステップＳ２０７、ステップＳ２０８、ステップＳ２０９の処理を有することによって、作業車１０が移動方向に移動している間に、第１角度が４５［ｄｅｇ］に近づくように第１地点を決定することができる。その結果、標識７１の位置情報の取得の精度が向上する。

ステップＳ２１１では、現在位置でカメラ２１が撮像した画像に標識７１が含まれているか否かを判定する。ステップＳ２１１の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２１２に進み、ステップＳ２１１の判定がＮＯのときにフローはステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２１２では、ステップＳ２１１で判定した画像を撮像した位置における標識７１検出角度と確定された第１角度との角度差が、現在記憶されている第２角度と確定された第１角度との角度差よりも、９０［ｄｅｇ］に近いか否かを判定する。ステップＳ２１２の判定がＹＥＳのときにフローはステップＳ２１３に進み、ステップＳ２１２の判定がＮＯのときにフローはステップＳ２１４に進む。

ステップＳ２１３では、測量部４５は、現在記憶されている第２角度に代えて、ステップＳ２１１で判定した画像を撮像した位置における標識７１検出角度を新たに第２角度として記憶する。また、ステップＳ２１３では、測量部４５は、現在記憶されている第２地点に代えて、ステップＳ２１１で判定した画像を撮像した位置を新たに第２地点として記憶する。ステップＳ２１３の処理が終了すると、フローはＳＴＡＲＴへ戻る。

ステップＳ２１４では、測量部４５は、現在記憶されている第２角度及び現在記憶されている第２地点を、三角測量法に用いる第２角度及び第２地点として確定する。ステップＳ２１５では、測量部４５は、確定された第１角度、確定された第２角度、確定された第１地点と確定された第２地点との距離を用いて、三角測量法によって標識７１の位置情報を演算して取得する。ステップＳ２１５の処理が終了すると、フローは終了する。すなわち、ステップＳ２１５の処理が終了すると、図８に示されるフローチャートのステップＳ１０６に進む。

測量部４５は、ステップＳ２１２、ステップＳ２１３、ステップＳ２１４の処理を有することによって、作業車１０が移動方向に移動している間に、第２角度が１３５［ｄｅｇ］に近づくように第２地点を決定することができる。その結果、標識７１の位置情報の取得の精度が向上する。

図１２に示されているフローチャートは一例であって、測量部４５は、全てのステップの処理を実行する必要はない。測量部４５は、例えば、第１地点を確定するための処理、すなわち、図１２に示されているフローチャートのステップＳ２０１からステップＳ２０９までに相当する処理を、実行してもよい。また、測量部４５は、例えば、第２地点を確定するための処理、すなわち、図１２に示されているフローチャートのステップＳ２１１からステップＳ２１５までに相当する処理を、実行してもよい。

《２−６．特別な場合における動作》
図１３及び図１４を参照して、特別な場合の例として、作業車１０が移動している間に、画像解析部４３が、カメラ２１が撮像する画像から抽出できていた標識７１を、カメラ２１が撮像する画像から抽出できない状況が発生したときの動作の例を説明する。以下、この「画像解析部４３が、カメラ２１が撮像する画像から抽出できていた標識７１を、カメラ２１が撮像する画像から抽出できない状況」を、ロストとも呼ぶ。ロストは、例えば、位置が固定されている木、岩等又は位置が固定されていない人、動物等が障害物７８となってカメラ２１と標識７１との間を遮るときに発生し得る。また、ロストは、例えば、逆光等によっても発生し得る。

図１３には、一定の移動方向に移動する作業車１０と標識７１とを上から見た例が示されている。また、図１３には、障害物７８が示されている。図１３に示されているように、位置１０−Ａ、位置１０−Ｂ、位置１０−Ｅ及び位置１０−Ｆからは、障害物７８と干渉することなく、作業車１０と標識７１とを直線でつなぐことができる。その一方で、図１３に示されているように、位置１０−Ｃ及び１０−Ｄからは、障害物７８と干渉することなく、作業車１０と標識７１とを直線でつなぐことができない。

すなわち、例えば作業車１０がカメラ２１で外部を撮像しながら図１３に示される移動方向に移動する間に、位置１０−Ａ及び位置１０−Ｂにおいて撮像する画像から画像解析部４３が抽出していた標識７１を、位置１０−Ｃにおいて撮像する画像から画像解析部４３が抽出できなくなる状況（ロスト）が発生する。その後、位置１０−Ｅまで作業車１０が移動したときに、撮像する画像から画像解析部４３が再度標識７１を抽出可能になり、ロストが解消される。

例えば、何かしらの対策もなされないとすると、画像解析部４３は、ロスト発生前に抽出した標識７１と、ロスト解消後に抽出する標識７１とを異なる標識７１として認識することが想定される。例えば、測量部４５が標識７１の位置情報を取得するために作業車１０が移動している間に、このようなロストが発生したとすると、測量部４５が標識７１の位置情報を精度良く取得できないこと又は標識７１の位置情報を取得することができないことが想定される。すなわち、測量部４５が標識７１の位置情報を取得するための情報は、作業車１０が位置１０−Ｃに到達するまで（ロスト発生前）に得た情報（標識７１検出角度及び標識７１検出位置）又は、作業車１０が位置１０−Ｅに到達した後（ロスト解消後）に得た情報（標識７１検出角度及び標識７１検出位置）のいずれか一方に限られることが想定される。

例えば、図１２に示されるフローチャートに従うと、ステップＳ２１１の判定でＮＯ又はステップＳ２０６の判定でＮＯとなる。例えばステップＳ２１１の判定でＮＯとなるときは、作業車１０が位置１０−Ｃまで移動する間に記憶された第２角度及び第２地点が三角測量法に用いる第２角度及び第２地点として確定され（ステップＳ２１４）、すでに確定している第１角度及び第１地点とともに三角測量法によって標識７１の位置情報が取得される（ステップＳ２１５）。この場合には、標識７１の位置情報を精度良く取得できない可能性がある。また、例えばステップＳ２０６の判定でＮＯとなるときは、標識７１の位置情報が取得されることなくフローが終了する。

ここで、図１３に示されている例では、位置１０−Ｅまで作業車１０が移動したときに、撮像する画像から画像解析部４３が再度標識７１を抽出可能になるため、画像解析部４３は、ロスト発生前に抽出していた標識７１とロスト解消後に抽出する標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定してもよい。画像解析部４３がロスト発生前に抽出していた標識７１とロスト解消後に抽出する標識７１とが同一の標識７１であるときは、測量部４５は、ロスト発生前に得た情報（標識７１検出角度及び標識７１検出位置）と、ロスト解消後に得た情報（標識７１検出角度及び標識７１検出位置）との双方を用いて標識７１の位置情報を取得してもよい。

そうすると、測量部４５が、例えば、ロスト発生前に得た情報又は、ロスト解消後に得た情報の一方のみを用いて標識７１の位置情報を取得する場合と比較して、標識７１の位置情報を精度良く取得することができる。また、例えば、ユーザーが、作業車１０が移動する間に障害物７８の影響がない位置まで作業車１０を案内する必要がない。

図１４を参照して、ロストが発生した後に解消したときに、画像解析部４３が、ロスト解消後に抽出する標識７１と、ロスト発生前に抽出していた標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定する方法の例を説明する。

図１４の（Ａ）は、ロスト発生前にカメラ２１が撮像した画像の例として、図１３の例の位置１０−Ｂで撮像された画像８０Ｂを示す。図１４の（Ｂ）は、ロスト解消後にカメラ２１が撮像した画像の例として、図１３の例の位置１０−Ｅで撮像された画像８９Ｅを示す。図１４の（Ｃ）は、画像解析部４３が画像８０Ｂのなかから標識７１以外を取り除く画像処理を施した画像の例として、加工画像８０Ｂｉを示す。図１４の（Ｄ）は、画像解析部４３が画像８０Ｅのなかから標識７１以外を取り除く画像処理を施した画像の例として、加工画像８０Ｅｉを示す。なお、図１４では、障害物７８の図示を省略している。

１つの方法の例として、画像解析部４３は、画像８０Ｂ上における標識７１の近傍の風景の形状特徴と、画像８０Ｅ上における標識７１の近傍の風景の形状特徴とを比較してもよい。画像解析部４３は、この比較結果に応じて、画像８０Ｂに含まれる標識７１と画像８０Ｅに含まれる標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定してもよい。この方法の例によると、標識７１の近傍の風景の形状特徴を判定に用いることができる。例えば、標識７１の近傍の風景に特徴的なもの（例えば木等）が含まれている場合等に効果がある。また、例えば、ロスト解消後に撮像された画像に複数の同一形状の標識７１が含まれている場合等、標識７１の形状特徴のみで同一性を判定することが困難な場合にも判定の精度を担保する効果がある。

他の方法の例として、画像解析部４３は、図１３の例の位置１０−Ｂと図１３の例の位置１０−Ｅとの距離を用いて、画像８０Ｂに含まれる標識７１が画像８０Ｅにおいて含まれる位置を予測して、予測された画像８０Ｅ上での標識７１の位置と、実際の画像８０Ｅ上での標識７１の位置とを比較してもよい。画像解析部４３は、この比較結果に応じて、画像８０Ｂに含まれる標識７１と画像８０Ｅに含まれる標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定してもよい。この方法の例によると、作業車１０が移動した距離を判定に用いることができる。例えば、例えば、ロスト解消後に撮像された画像に複数の同一形状の標識７１が含まれている場合等、標識７１の形状特徴のみで同一性を判定することが困難な場合にも判定の精度を担保する効果がある。

また、他の方法の例として、加工画像８０Ｂｉ上における標識７１の形状特徴と、加工画像８０Ｅｉ上における標識７１の形状特徴とを比較してもよい。画像解析部４３は、この比較結果に応じて、画像８０Ｂに含まれる標識７１と画像８０Ｅに含まれる標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定してもよい。この方法の例によると、標識７１の形状特徴を判定に用いることができる。例えば、標識７１の形状が特徴的な形状を有している場合等に特に効果がある。

また、さらなる他の方法の例として、画像解析部４３は、図１３の例の位置１０−Ｂと図１３の例の位置１０−Ｅとの距離を用いて、加工画像８０Ｂｉに含まれる標識７１が加工画像８０Ｅｉにおいて含まれる位置を予測して、予測された加工画像８０Ｅｉ上での標識７１の位置と、実際の加工画像８０Ｅｉ上での標識７１の位置とを比較してもよい。画像解析部４３は、この比較結果に応じて、画像８０Ｂに含まれる標識７１と画像８０Ｅに含まれる標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定してもよい。この方法の例によると、作業車１０が移動した距離を判定に用いることができる。例えば、例えば、ロスト解消後に撮像された画像に複数の同一形状の標識７１が含まれている場合等、標識７１の形状特徴のみで同一性を判定することが困難な場合にも判定の精度を担保する効果がある。

ロストが発生した後に解消したときに、画像解析部４３が、ロスト解消後に抽出する標識７１と、ロスト発生前に抽出していた標識７１とが同一の標識７１であるか否かを判定する方法の例をいくつか挙げた。画像解析部４３は、これらの方法の１つを単独で実行した結果を用いて判定してもよいし、これらの方法の２つ以上の方法を実行した結果を用いて総合的に判定してもよい。また、画像解析部４３は、ここで挙げられていない他の方法を併せて実行して、その結果も考慮して総合的に判定してもよい。

ここまで説明した作業車１０の動作は、全てが実施される必要はない。すなわち、作業車１０は、ここまで説明した動作の例のうちの一部を実施してもよい。

本発明は、上述の例示的な実施形態に限定されず、また、当業者は、上述の例示的な実施形態を特許請求の範囲に含まれる範囲まで、容易に変更することができるであろう。

１０・・・無人走行作業車、１８・・・車輪速センサ、２１・・・カメラ、３０・・・基板、３１・・・電子制御装置（ＥＣＵ）、３２・・・角速度センサ、３３・・・加速度センサ、４１・・・移動方向決定部、４３・・・画像解析部、４４・・・挙動検出部、４５・・・測量部、５１・・・マップ、７０・・・作業エリア、７１・・・標識。

Claims (4)

1. 所定の作業エリア内で自動的に作業を行う無人走行作業車であって、
   前記無人走行作業車が移動した距離及び移動した方向を含む挙動情報を取得する挙動取得部と、
   前記無人走行作業車に設けられているカメラが撮像する画像に含まれる標識を抽出する画像解析部と、
   前記画像解析部が抽出した前記標識の位置情報を三角測量法によって取得する測量部と、
   を備え、
   前記測量部は、前記無人走行作業車が一定の移動方向に移動する間に通る任意の地点である第１地点から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差である第１角度と、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動する間に通る前記第１地点とは異なる任意の地点である第２地点から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差である第２角度と、前記第１地点と前記第２地点との距離と、を用いて前記標識の前記位置情報を取得し、
   前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動する間に、前記第１角度と前記第２角度との角度差が９０ｄｅｇに近づくように、前記第１地点及び／又は前記第２地点を決定する無人走行作業車。
2. 前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動している間に、前記第１角度が４５ｄｅｇに近づくように前記第１地点を決定すると共に、前記第２角度が１３５ｄｅｇに近づくように前記第２地点を決定する、請求項１に記載の無人走行作業車。
3. 前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動している間に、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第１地点における第１角度よりも４５ｄｅｇに近いときは前記既に決定されている前記第１地点の代わりに前記現在位置を前記第１地点として決定する一方で、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第１地点における第１角度よりも４５ｄｅｇに近くないときは既に決定されている前記第１地点における前記第１角度を前記標識の前記位置情報の取得に用いる、請求項１又は２に記載の無人走行作業車。
4. 前記測量部は、前記無人走行作業車が前記移動方向に移動している間に、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第２地点における第２角度よりも１３５ｄｅｇに近いときは既に決定されている前記第２地点の代わりに前記現在位置を前記第２地点として決定する一方で、前記無人走行作業車の現在位置から前記標識を指す方向と前記移動方向との角度差が、既に決定されている前記第２地点における第２角度よりも１３５ｄｅｇに近くないときは既に決定されている前記第２地点における前記第２角度を前記標識の前記位置情報の取得に用いる、請求項１から３のいずれか１項に記載の無人走行作業車。

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