作业车辆、障碍物检测方法、以及障碍物检测程序与流程

技术特征：
1.一种作业车辆，进行作业行驶，该作业车辆的特征在于，具有：多个拍摄装置，其对机体周围进行拍照；方向检出部，其检出所述作业行驶的行进方向；图像筛选部，其获取对所述方向检出部检出的行进方向前方进行拍照的所述拍摄装置所拍照的周边图像作为检测用图像；检测部，其对所述图像筛选部获取的所述检测用图像进行分析来检测障碍物。2.如权利要求1所述的作业车辆，其特征在于，具有自动行驶控制部，其对所述作业行驶进行自动行驶控制，以依次进行预先设定的动作。3.如权利要求2所述的作业车辆，其特征在于，所述自动行驶控制部在所述检测部检测到所述障碍物的情况下，变更预先设定的下一所述动作。4.如权利要求2或3所述的作业车辆，其特征在于，所述图像筛选部从下一所述动作开始的规定时间之前选择性地获取对下一所述动作的行进方向前方进行拍照的所述拍摄装置所拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。5.如权利要求2或3所述的作业车辆，其特征在于，所述图像筛选部从距离下一所述动作开始的位置规定的距离之前选择性地获取对下一所述动作的行进方向前方进行拍照的所述拍摄装置所拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。6.如权利要求2至5中任一项所述的作业车辆，其特征在于，所述自动行驶控制部在所述检测部检测所述障碍物时，停止所述作业行驶或所述动作的过渡。7.如权利要求1至6中任一项所述的作业车辆，其特征在于，与对行进方向前方进行拍照的所述周边图像一起，所述图像筛选部选择性地获取对邻接于对行进方向前方进行拍照的所述周边图像的拍照区域的所述机体侧方的区域进行拍照的所述拍摄装置所拍照的所述周边图像来作为所述检测用图像。8.如权利要求1至7中任一项所述的作业车辆，其特征在于，所述检测部使用进行了机器学习的神经网络来进行所述障碍物的检测。9.如权利要求1至8中任一项所述的作业车辆，其特征在于，具有：图像处理部，其将多个所述拍摄装置所拍照的所述周边图像合成，生成所述机体周围整个周的周围图像；显示装置，其显示所述周围图像。10.一种障碍物检测方法，是在作业人员进行作业行驶时的障碍物检测方法，该障碍物检测方法的特征在于，具有：将机体周围进行拍照来作为多个周边图像的工序；检出所述作业行驶的行进方向的工序；获取所述周边图像之中、对行进方向前方进行拍照的所述周边图像作为检测用图像的工序；对所述检测用图像进行分析来检测障碍物的工序。
11.如权利要求10所述的障碍物检测方法，其特征在于，对所述作业行驶进行自动行驶控制，以依次进行预先设定的动作。12.如权利要求11所述的障碍物检测方法，其特征在于，在检测到所述障碍物的情况下，变更预先设定的下一所述动作。13.如权利要求11或12所述的障碍物检测方法，其特征在于，从下一所述动作开始的规定时间之前选择性地获取对下一所述动作的行进方向前方进行拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。14.如权利要求11或12所述的障碍物检测方法，其特征在于，从距离下一所述动作开始的位置规定的距离之前选择性地获取对下一所述动作的行进方向前方进行拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。15.如权利要求11至14中任一项所述的障碍物检测方法，其特征在于，当检测所述障碍物时，停止所述作业行驶或所述动作的过渡。16.如权利要求10至15中任一项所述的障碍物检测方法，其特征在于，与对行进方向前方进行拍照的所述周边图像一起，选择性地获取对邻接于对行进方向前方进行拍照的所述周边图像的拍照区域的所述机体侧方的区域进行拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。17.如权利要求10至16中任一项所述的障碍物检测方法，其特征在于，使用进行了机器学习的神经网络进行所述障碍物的检测。18.如权利要求10至17中任一项所述的障碍物检测方法，其特征在于，具有：将多个所述周边图像合成，生成所述机体周围整个周的周围图像的工序；显示所述周围图像的工序。19.一种障碍物检测程序，是在作业人员进行作业行驶时的障碍物检测程序，该障碍物检测程序的特征在于，在处理器执行如下的处理，即，获取对机体周围进行拍照的多个周边图像的处理；检出所述作业行驶的行进方向的处理；选择所述周边图像之中、对行进方向前方进行拍照的所述周边图像作为检测用图像的处理；对所述检测用图像进行分析来检测障碍物的处理。20.如权利要求19所述的障碍物检测程序，其特征在于，对所述作业行驶进行自动行驶控制，以依次进行预先设定的动作。21.如权利要求20所述的障碍物检测程序，其特征在于，在检测出所述障碍物的情况下，变更预先设定的下一所述动作。22.如权利要求20或21所述的障碍物检测程序，其特征在于，从下一所述动作开始的规定时间之前选择性地获取对下一所述动作的行进方向前方进行拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。23.如权利要求20或21所述的障碍物检测程序，其特征在于，从距离下一所述动作开始的位置规定的距离之前选择性地获取对下一所述动作的行进方向前方进行拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。
24.如权利要求20至23中任一项所述的障碍物检测程序，其特征在于，当检测所述障碍物时，停止所述作业行驶或所述动作的过渡。25.如权利要求19至24中任一项所述的障碍物检测程序，其特征在于，与对行进方向前方进行拍照的所述周边图像一起，选择性地获取对邻接于对行进方向前方进行拍照的所述周边图像的拍照区域的所述机体侧方的区域进行拍照的所述周边图像作为所述检测用图像。26.如权利要求19至25中任一项所述的障碍物检测程序，其特征在于，使用进行了机器学习的神经网络进行所述障碍物的检测。27.如权利要求19至26中任一项所述的障碍物检测程序，其特征在于，在处理器执行如下的处理，即，将多个所述周边图像合成，生成所述机体周围整个周的周围图像的处理；显示所述周围图像的处理。

技术总结
本发明提供一种作业车辆、障碍物检测方法、以及障碍物检测程序。该作业车辆进行作业行驶，具有：对机体周围进行拍照的多个拍摄装置(4)、检出作业行驶的行进方向的方向检出部(51)、获取对方向检出部(51)检出的行进方向前方进行拍照的拍摄装置(4)所拍照的周边图像作为检测用图像的图像筛选部(52)、以及对图像筛选部(52)获取到的检测用图像进行分析来检测障碍物的检测部(53)。障碍物的检测部(53)。障碍物的检测部(53)。


技术研发人员：中林隆志 渡边俊树 江户俊介 宫下隼辅 石见宪一
受保护的技术使用者：株式会社久保田
技术研发日：2020.05.20
技术公布日：2021/12/31