(57)【要約】【課題】荷物を積んだ状態で搬送車が移動する場合に、搬送事故の可能性を的確に判断することが難しい。【解決手段】搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置が行う判定方法であって、前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信し、前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する。【選択図】図３
2020158092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置が行う判定方法であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信し、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値に基づいて前記積み付け安定度を算出する
判定方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値のバラツキ度合に基づいて前記積み付け安定度を算出する
判定方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値のうち最大の測定値である最大測定値を取得し、前記最大測定値と前記積み付け安定度とに基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
予め学習された評価モデルを有しており、
前記評価モデルと、前記測定値と、前記積み付け安定度と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項６】
請求項５に記載の判定方法であって、
前記評価モデルは、前記センサから受信した前記測定値に基づいて予め学習されている
判定方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
荷物が安定して運ばれていないと判定した場合、荷物が安定して運ばれていないと判定した旨を外部装置に対して通知する
判定方法。
【請求項８】
請求項１から請求項７までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
前記センサは加速度センサである
判定方法。
【請求項９】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を有する
判定装置。
【請求項１０】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置に、
前記搬送車が有するセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を実現するためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、判定方法、判定装置、プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カゴ車上に荷物を積んだ状態で、カゴ車を設置した無人搬送車を移動させることがある。
【０００３】
このような無人搬送車で活用可能な技術の一例として、例えば、特許文献１がある。特許文献１には、車体とフロアとの間の距離を検知する距離センサを有する無人搬送車が記載されている。特許文献１によると、距離センサにより検知したフロアまでの距離に基づいてフロアの状態を予め学習しておく。そして、無人搬送車は、学習したフロアの状態と距離センサにより検知した距離情報とに基づいてフロアの異常を判断し、異常を検出した場合に走行速度を下げる。これにより、搬送事故の可能性を未然に解消する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００２−３４７６１８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
カゴ車上に置かれた荷物の積み方などによっては、同じような状況でも荷物の落ちやすさなどは変化する。しかしながら、特許文献１の距離センサだけを用いる場合のような、床面の状況のみを考慮する場合、上記のような荷物の積み方は考慮していない。そのため、搬送事故の可能性を的確に判断することが出来ない場合がある、という課題が生じていた。
【０００６】
そこで、本発明の目的は、荷物を積んだ状態で搬送車が移動する場合に、搬送事故の可能性を的確に判断することが難しい、という課題を解決する判定方法、判定装置、プログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
かかる目的を達成するため本発明の一形態である判定方法は、
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置が行う判定方法であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信し、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
という構成をとる。
【０００８】
また、本発明の他の形態である判定装置は、
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を有する
という構成をとる。
【０００９】
また、本発明の他の形態であるプログラムは、
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置に、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を実現するためのプログラムである。
【発明の効果】
【００１０】
本発明は、以上のように構成されることにより、荷物を積んだ状態で搬送車が移動する場合に、搬送事故の可能性を的確に判断することが可能な判定方法、判定装置、プログラムを提供することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の第１の実施形態におけるＡＧＶシステムの全体の構成の一例を示す図である。
【図２】図１で示すＡＧＶの構成の一例を示す側面図である。
【図３】図１で示すＡＧＶ本体部が有する構成の一例を示すブロック図である。
【図４】評価モデル作成に用いるセンサデータの一例を示す図である。
【図５】評価モデルの一例を示す図である。
【図６】判定手段による判定処理の一例を説明するための図である。
【図７】判定手段による判定処理の一例を説明するための図である。
【図８】図１で示す警告装置の構成の一例を示す図である。
【図９】ＡＧＶ本体部が判定処理を行う際の動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１で示すＡＧＶ本体部が有する構成の他の一例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の第２の実施形態における判定装置の構成の一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［第１の実施形態］
本発明の第１の実施形態を図１から図１０までを参照して説明する。図１は、ＡＧＶシステム１００の全体の構成の一例を示す図である。図２は、ＡＧＶ２００の構成の一例を示す側面図である。図３は、ＡＧＶ本体部２１０が有する構成の一例を示すブロック図である。図４は、評価モデル作成に用いるセンサデータの一例を示す図である。図５は、評価モデルの一例を示す図である。図６、図７は、判定手段２１４による判定処理の一例を説明するための図である。図８は、警告装置３００の構成の一例を示す図である。図９は、ＡＧＶ本体部２１０が判定処理を行う際の動作の一例を示すフローチャートである。図１０は、ＡＧＶ本体部２１０が有する構成の他の一例を示すブロック図である。
【００１３】
本発明の第１の実施形態においては、無人搬送車であるＡＧＶ（Automated guided vehicle）２００を有するＡＧＶシステム１００について説明する。本実施形態において説明するＡＧＶ２００は、加速度センサ２４０を有している。後述するように、ＡＧＶ２００は、加速度センサ２４０が測定した測定値のうちの最大の値である最大測定値と、測定値に基づいて算出される積み付け安定度と、に基づいて、積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する。そして、荷物が安定して運ばれていないと判定される場合、ＡＧＶ２００は、警告装置３００に対して荷物の積み直しを指示する。
【００１４】
なお、積み付け安定度は、ＡＧＶ２００に積まれた荷物の状況などの搬送状況に基づいて算出される、ＡＧＶ２００に積まれた荷物の安定度を示す値である。積み付け安定度は、例えば、ＡＧＶ２００に積まれた荷物の状況に応じた値である加速度センサ２４０が測定した測定値のバラツキ度合に基づいて算出される。例えば、積み付け安定度は、加速度センサ２４０が測定した測定値の標準偏差をバラツキ度合として算出して、算出した標準偏差が予め定められた複数の範囲のうちのいずれに属するか特定することで算出される。例えば、積み付け安定度は、「０」、「１」、「２」、「３」、「４」、「５」の６段階で評価される。６段階の評価では、数値が小さいほど荷物の安定度が高いことを示している。なお、バラツキ度合は、分散など標準偏差以外の値に基づいて算出されても構わない。また、積み付け安定度は、６段階以外の任意の段階で評価するよう構成しても構わない。また、本実施形態において、搬送事故とは、ＡＧＶ２００上に積まれた荷物が崩れることなどによりＡＧＶ２００の移動に支障をきたすことを指す。後述するように、本実施形態におけるＡＧＶ２００は、ＡＧＶ２００上に積まれた荷物が崩れる可能性に基づく判定を行って、必要な場合に積み直しの指示を行う。
【００１５】
図１は、ＡＧＶシステム１００の構成の一例を示している。図１を参照すると、ＡＧＶシステム１００は、ＡＧＶ２００と、外部装置である警告装置３００と、を有している。図１で示すように、ＡＧＶ２００と警告装置３００とは、無線通信により互いに通信可能なよう接続されている。
【００１６】
なお、ＡＧＶシステム１００の構成は、図１で例示する場合に限定されない。例えば、ＡＧＶシステム１００は、任意の数のＡＧＶ２００、警告装置３００を有することが出来る。また、図１では、警告装置３００を荷物の積み込みや積み直しを行う作業員が有する場合について例示している。しかしながら、警告装置３００としての機能は、ＡＧＶ２００に対して移動経路を指示する管制装置などが有しても構わない。また、ロボットアームなどを用いて自動的に荷物の積み込みなどを行う構成の場合、当該ロボットアームを制御する制御装置が警告装置３００としての機能を有しても構わない。
【００１７】
ＡＧＶ２００は、荷物を積まれた状態で移動することが可能な搬送車である。図１、図２は、ＡＧＶ２００の構成の一例を示している。具体的には、図１は、ＡＧＶ２００の構成の一例を示す斜視図を含んでおり、図２は、ＡＧＶ２００の構成の一例を示す側面図である。図１、図２を参照すると、ＡＧＶ２００は、ＡＧＶ本体部２１０と、４つの天板リフター２２０と、天板２３０と、２つの加速度センサ２４０と、を有している。
【００１８】
ＡＧＶ本体部２１０は、加速度センサ２４０から受信した測定値に基づいてＡＧＶ２００上に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置として機能する。図１、図２で示すように、ＡＧＶ本体部２１０は、例えば、平面視で四角形状を有している。また、ＡＧＶ本体部２１０の側面には複数の車輪が設けられている。ＡＧＶ本体部２１０は、車輪を制御することで、ＡＧＶ２００の移動を制御することが出来る。
【００１９】
図１、図２で示すように、ＡＧＶ本体部２１０のうちの上方の面の４隅周辺部にはそれぞれ、天板リフター２２０が設けられている。天板リフター２２０は、ＡＧＶ本体部２１０から離間した状態で天板２３０を支持する支持部材である。天板リフター２２０は、例えば、円柱形状を有している。天板リフター２２０は、四角柱形状など図示した形状以外であっても構わない。
【００２０】
天板２３０は、平面視でＡＧＶ本体部２１０と同様の四角形状を有している。上述したように、天板２３０は、４か所に設けられた天板リフター２２０により、ＡＧＶ本体部２１０から離間した状態で支持されている。天板２３０の上には、荷物を積み込むカゴ車を設置することが出来る。換言すると、天板２３０の上に設置されたカゴ車に荷物が積まれることになる。
【００２１】
加速度センサ２４０は、ＡＧＶ２００の進行方向の加速度を測定する一軸加速度センサである。図１、図２で示すように、加速度センサ２４０は、天板２３０のうちＡＧＶ本体部２１０側の面の進行方向でみた前側端部と進行方向でみた後側端部に設置されている。加速度センサ２４０は、測定した結果である測定値を有線または無線によりＡＧＶ本体部２１０に対して出力する。
【００２２】
なお、加速度センサ２４０は、必ずしも１軸加速度センサでなくても構わない。例えば、加速度センサ２４０は、３軸加速度センサなどであっても構わない。
【００２３】
ここで、ＡＧＶ本体部２１０が有する機能についてより詳細に説明する。図３は、ＡＧＶ本体部２１０が有する構成の一例を示すブロック図である。図３を参照すると、ＡＧＶ本体部２１０は、本実施形態に特徴的な構成として、例えば、モデル学習手段２１１と、評価モデル２１２と、センサ情報受信手段２１３と、判定手段２１４と、不安定信号送信手段２１５と、を有している。例えば、ＡＧＶ本体部２１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などの演算装置と記憶装置とを有している。ＡＧＶ本体部２１０は、記憶装置に格納されたプログラムを演算装置が実行することで、上記各処理手段を実現する。
【００２４】
まず、上述したＡＧＶ本体部２１０が有する各構成のうち、事前の処理にかかわる構成であるモデル学習手段２１１と評価モデル２１２について説明する。モデル学習手段２１１による処理は事前に行われ、その結果として、評価モデル２１２が生成される。
【００２５】
モデル学習手段２１１は、ＡＧＶ２００が移動した際に加速度センサ２４０が測定した測定値に基づいて、ＡＧＶ２００に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する際に用いる評価モデルを学習する。
【００２６】
例えば、荷物を積んだ状態でＡＧＶ２００を移動させることで、ＡＧＶ本体部２１０は、加速度センサ２４０から複数の測定値を受信する。すると、ＡＧＶ本体部２１０は、受信した測定値に基づいて、測定値の振れ具合を示す値として最大測定値を取得するとともに、測定値のバラツキ度合に基づいて積み付け安定度を算出する。また、オペレータなどの操作により、上記算出結果には、ＡＧＶ２００を移動させた際の状態を許容するか否かを示すラベルが付与される。このような処理を、例えば、荷物の積み方を変える、移動速度を変えるなどＡＧＶ２００を移動させる際の条件を変えながら、繰り返す。その結果として、図４で示すように、複数の結果が蓄積される。
【００２７】
モデル学習手段２１１は、図４で示すような複数の蓄積された結果に基づいて、例えば、図５で示すような評価モデルを生成する。図５で示す例では、図５の枠の中に最大測定値と積み付け安定度の交点が入る場合、当該状態を許容することを示している。図５で示す例では、原則として、積まれた荷物の安定度が高いほど（つまり、積み付け安定度の値が小さいほど）、最大測定値が大きくても許容されている。
【００２８】
モデル学習手段２１１は、例えば、上記のような、積まれた荷物の安定度が高いほど最大測定値が大きくても許容される評価モデルを生成する。そして、モデル学習手段２１１は、生成した評価モデルを記憶装置に格納する。
【００２９】
なお、モデル学習手段２１１は、オペレータなどによるラベルの付与を行わない教師なし学習により評価モデルを生成するよう構成しても構わない。教師なし学習を行う場合、モデル学習手段２１１は、例えば、クラスタリングにより２つのクラスタを生成することで、評価モデルを生成する。モデル学習手段２１１は、例示した以外の方法で評価モデルを生成しても構わない。
【００３０】
評価モデル２１２は、モデル学習手段２１１が事前に生成して記憶装置に格納したモデルである。図５で示すように、評価モデル２１２が示す評価モデルは、積み付け安定度に応じて、許容可能な最大測定値（または、測定値の振れ幅）が変化するモデルである。評価モデル２１２は、判定手段２１４により用いられる。
【００３１】
以上のように、評価モデル２１２は、事前に生成され用意されている。そのため、ＡＧＶ本体部２１０は、必ずしもモデル学習手段２１１を有さなくても構わない。なお、モデル学習手段２１１を有さない場合でも、ＡＧＶ本体部２１０は、外部のモデル学習手段により予め生成された評価モデル２１２を有しているものとする。
【００３２】
続いて、ＡＧＶ本体部２１０が有する各構成のうち、センサ情報受信手段２１３と、判定手段２１４と、不安定信号送信手段２１５と、について説明する。センサ情報受信手段２１３と判定手段２１４と不安定信号送信手段２１５とは、例えば、実際にＡＧＶ２００の上に荷物を積んで移動する際に、積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する場合などに用いられる。
【００３３】
センサ情報受信手段２１３は、加速度センサ２４０から測定値を受信する。例えば、センサ情報受信手段２１３は、ＡＧＶ２００が移動する際に加速度センサ２４０が測定した複数の測定値を受信する。
【００３４】
なお、センサ情報受信手段２１３は、無線により加速度センサ２４０から測定値を受信するよう構成しても構わないし、有線により接続された加速度センサ２４０から測定値を受信するよう構成しても構わない。
【００３５】
判定手段２１４は、センサ情報受信手段２１３が受信した加速度センサ２４０からの測定値に基づいて、ＡＧＶ２００に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する。
【００３６】
例えば、判定手段２１４は、受信した測定値に基づいて、複数の測定値のうちの最大の測定値であり、測定値の振れ具合に応じた値である最大測定値を取得する。また、判定手段２１４は、測定値のバラツキ度合に基づいて積み付け安定度を算出する。例えば、判定手段２１４は、測定値の標準偏差を測定値のバラツキ度合として算出する。そして、判定手段２１４は、算出したバラツキ度合が予め定められた複数の範囲のうちのどの範囲に属するか特定することで、積み付け安定度を算出する。
【００３７】
例えば、以上のような処理により、判定手段２１４は、加速度センサ２４０が測定した測定値に基づいて、最大測定値と積み付け安定度とを算出する。その後、判定手段２１４は、算出した最大測定値と積み付け安定度と、評価モデル２１２が示すモデルと、に基づいて、ＡＧＶ２００に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する。例えば、判定手段２１４は、評価モデル２１２が示すモデル枠内に最大測定値と積み付け安定度の交点が入るか否か確認することで、上記判定を行う。
【００３８】
例えば、図６で示すように、評価モデル２１２が示すモデル枠内に最大測定値と積み付け安定度の交点（例えば、図６のうち黒い丸印）が入る場合、判定手段２１４は、荷物が安定して運ばれていると判定する。この場合、判定手段２１４は、特に警告などを行わない。
【００３９】
一方、例えば、図７で示すように、評価モデル２１２が示すモデル枠内に最大測定値と積み付け安定度の交点（例えば、図７のうち黒い丸印）が入らない場合、判定手段２１４は、荷物が安定して運ばれていないと判定する。この場合、判定手段２１４は、荷物が安定して運ばれていないと判定した旨を不安定信号送信手段２１５に対して通知する。
【００４０】
不安定信号送信手段２１５は、判定手段２１４からの通知に基づいて、荷物が安定して運ばれていない旨を示す不安定信号を警告装置３００に対して送信する。例えば、不安定信号送信手段２１５は、荷物が安定して運ばれていないと判定した旨の通知を判定手段２１４から受信する。すると、不安定信号送信手段２１５は、不安定信号を警告装置３００に対して送信する。
【００４１】
例えば、不安定信号送信手段２１５は、アンテナ部を有している。不安定信号送信手段２１５から警告装置３００に対する不安定信号の送信は、アンテナ部を介した無線通信により行われる。なお、不安定信号送信手段２１５は、有線により接続された警告装置３００に対して不安定信号を送信するよう構成しても構わない。
【００４２】
なお、不安定信号を受信した警告装置３００を操作する作業員は、不安定信号の受信に応じてＡＧＶ２００に積まれた荷物の積み直しを行う。そのため、不安定信号は、荷物の積み直しを指示する信号である、ということも出来る。
【００４３】
警告装置３００は、例えば、荷物の積み込みなどを行う作業員が有する携帯端末である。警告装置３００は、例えば、タブレット、スマートフォン、などの画面表示手段を有する一般的な情報処理装置である。警告装置３００は、上記例示した以外の情報処理装置であっても構わない。警告装置３００は、不安定信号を受信すると、受信した不安定信号に応じた情報を出力する。
【００４４】
図８は、本実施形態に特徴的な警告装置３００の構成の一例を示している。図８を参照すると、警告装置３００は、例えば、不安定信号受信手段３１０と、表示手段３２０と、を有している。警告装置３００は、例えば、ＣＰＵなどの演算装置と記憶装置とを有している。警告装置３００は、記憶装置が記憶するプログラムを演算装置が実行することで各処理手段を実現する。
【００４５】
不安定信号受信手段３１０は、ＡＧＶ２００から不安定信号を受信する。例えば、不安定信号受信手段３１０はアンテナ部を有している。不安定信号受信手段３１０は、アンテナ部を介して、無線により不安定信号を受信する。
【００４６】
表示手段３２０は、受信した不安定信号に応じた情報を画面表示する。例えば、表示手段３２０は、受信した不安定信号に応じて、荷物の積み直しが必要である旨を画面表示する。
【００４７】
なお、警告装置３００は、画面表示を行うこととともに、または、画面表示の代わりに、音声などにより不安定信号を受信した旨を作業員に対して通知するよう構成しても構わない。また、警告装置３００は、不安定信号を受信した旨を外部装置に対して送信するよう構成しても構わない。
【００４８】
また、警告装置３００としての機能をロボットアームなどの制御装置が有する場合、当該制御装置は、荷物の積み直しが必要である旨を画面表示するとともに、又は、荷物の積み直しが必要である旨を画面表示する代わりに、自動的に荷物の積み直しを行うよう構成しても構わない。
【００４９】
以上が、ＡＧＶシステム１００の構成の一例である。続いて、図９を参照して、荷物が安定して運ばれているか否か判定する際の動作の一例について説明する。
【００５０】
図９を参照すると、センサ情報受信手段２１３は、加速度センサ２４０が測定した測定値を受信する（ステップＳ１０１）。例えば、センサ情報受信手段２１３は、ＡＧＶ２００が移動する際に加速度センサ２４０が測定した複数の測定値を受信する。
【００５１】
判定手段２１４は、受信した測定値に基づいて、最大測定値と積み付け安定度を算出する（ステップＳ１０２）。
【００５２】
判定手段２１４は、算出した結果と、評価モデル２１２が示すモデルと、を比較する（ステップＳ１０３）。
【００５３】
評価モデル２１２が示すモデル枠内に最大測定値と積み付け安定度の交点が入る場合（ステップ１０４、Ｙｅｓ）、判定手段２１４は、荷物が安定して運ばれていると判定する。この場合、判定手段２１４は、特に警告などを行わない。
【００５４】
一方、評価モデル２１２が示すモデル枠内に最大測定値と積み付け安定度の交点が入らない場合（ステップＳ１０４、Ｎｏ）、判定手段２１４は、荷物が安定して運ばれていないと判定する。この場合、判定手段２１４は、荷物が安定して運ばれていないと判定した旨を不安定信号送信手段２１５に対して通知する。
【００５５】
不安定信号送信手段２１５は、判定手段２１４からの通知に基づいて、荷物が安定して運ばれていない旨を示す不安定信号を警告装置３００に対して送信する（ステップＳ１０５）。
【００５６】
警告装置３００の不安定信号受信手段３１０は、不安定信号を受信する。すると、警告装置３００の表示手段３２０は、受信した不安定信号に応じた情報を画面表示するなど、所定の出力を行う（ステップＳ２０１）。
【００５７】
このように、ＡＧＶ本体部２１０は、評価モデル２１２と、センサ情報受信手段２１３と、判定手段２１４と、を有している。このような構成により、判定手段２１４は、センサ情報受信手段２１３が受信した測定値に基づいて、最大測定値と積み付け安定度とを算出することが出来る。その結果、判定手段２１４は、算出した最大測定値と積み付け安定度と、評価モデル２１２が示すモデルと、に基づいて、荷物が安定して運ばれているか否か判定することが可能となる。これにより、荷物を積んだ状態でＡＧＶ２００が移動する場合に、搬送事故の可能性を的確に判断することが可能となる。また、搬送事故の可能性が高い場合に荷物の積み直しを指示することが可能となり、その結果、搬送事故の可能性を低減させることが可能となる。
【００５８】
なお、ＡＧＶ本体部２１０の構成は、図３で例示する場合に限定されない。例えば、ＡＧＶ本体部２１０は、図１０で示すように、振動補正モデル２１６を予め記憶しておくことが出来る。振動補正モデル２１６は、ＡＧＶ２００が移動することにより生じる振動を補正するためのモデルである。振動補正モデル２１６は、例えば、荷物を積んでいない状態における加速度センサ２４０からの出力値を学習することで予め生成されている。このような構成の場合、判定手段２１４は、加速度センサ２４０から受信した出力を振動補正モデル２１６に基づいて補正したうえで、各種算出、判定処理を行うことになる。
【００５９】
また、本実施形態においては、ＡＧＶ２００が加速度センサ２４０を有する場合について例示した。しかしながら、ＡＧＶ２００は、荷物の不安定さをモデルとして表現可能なセンサなら、加速度センサ以外を有しても構わない。例えば、ＡＧＶ２００は、加速度センサ２４０の代わりに、または、加速度センサ２４０を有するとともに、音波センサ、天板２３０とＡＧＶ本体部２１０との間の距離を測定する磁石、そのほか距離測定センサ、などを有しても構わない。
【００６０】
また、本実施形態については、積み付け安定度も加速度センサ２４０からの出力に基づいて算出する場合について例示した。しかしながら、積み付け安定度は、本実施形態で例示した以外の方法で算出されても構わない。例えば、積み付け安定度は、音波センサや磁石などの測定結果に基づいて算出されるよう構成しても構わない。また、積み付け安定度は、ＡＧＶ２００を撮影するカメラなどが撮影した画像データが示す荷物の挙動などに基づいて算出されるよう構成しても構わない。積み付け安定度は、画像データに基づいて自動的に判定するよう構成しても構わないし、画像データを確認する作業員により付与されるよう構成しても構わない。
【００６１】
［第２の実施形態］
次に、図１１を参照して、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態では、判定装置４０の構成について説明する。
【００６２】
判定装置４０は、搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する情報処理装置である。図１１は、判定装置４０の構成の一例を示している。図１１を参照すると、判定装置４０は、例えば、受信手段４１と、判定手段４２と、を有している。
【００６３】
受信手段４１は、搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する。
【００６４】
判定手段４２は、前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した測定値と、に基づいて、搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する。
【００６５】
このように、判定装置４０は、受信手段４１と、判定手段４２と、を有している。このような構成により、判定装置４０は、測定値と、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、に基づいて、搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定することが出来る。その結果、荷物を積んだ状態でＡＧＶ２００が移動する場合に、搬送事故の可能性を的確に判断することが可能となる。
【００６６】
また、上述した判定装置４０は、当該判定装置４０に所定のプログラムが組み込まれることで実現できる。具体的に、本発明の他の形態であるプログラムは、搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置４０に、搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段４１と、搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した測定値と、に基づいて、搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段４２と、を実現するためのプログラムである。
【００６７】
また、上述した判定装置４０により実行される判定方法は、搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置４０が行う判定方法であって、搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信し、搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した測定値と、に基づいて、搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する、という方法である。
【００６８】
上述した構成を有する、プログラム、又は、判定方法、の発明であっても、上記判定装置４０と同様の作用、効果を有するために、上述した本発明の目的を達成することが出来る。
【００６９】
＜付記＞
上記実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうる。以下、本発明における判定方法などの概略を説明する。但し、本発明は、以下の構成に限定されない。
【００７０】
（付記１）
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置が行う判定方法であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信し、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
（付記２）
付記１に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値に基づいて前記積み付け安定度を算出する
判定方法。
（付記３）
付記１または付記２に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値のバラツキ度合に基づいて前記積み付け安定度を算出する
判定方法。
（付記４）
付記１から付記３までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値のうち最大の測定値である最大測定値を取得し、前記最大測定値と前記積み付け安定度とに基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
（付記５）
付記１から付記４までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
予め学習された評価モデルを有しており、
前記評価モデルと、前記測定値と、前記積み付け安定度と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
（付記６）
付記５に記載の判定方法であって、
前記評価モデルは、前記センサから受信した前記測定値に基づいて予め学習されている
判定方法。
（付記７）
付記１から付記６までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
荷物が安定して運ばれていないと判定した場合、荷物が安定して運ばれていないと判定した旨を外部装置に対して通知する
判定方法。
（付記８）
付記１から付記７までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
前記センサは加速度センサである
判定方法。
（付記９）
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を有する
判定装置。
（付記１０）
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置に、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
前記搬送車の搬送状況に基づく、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度と、受信した前記測定値と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を実現するためのプログラム。
【００７１】
なお、上記各実施形態及び付記において記載したプログラムは、記憶装置に記憶されていたり、コンピュータが読み取り可能な記録媒体に記録されていたりする。例えば、記録媒体は、フレキシブルディスク、光ディスク、光磁気ディスク、及び、半導体メモリ等の可搬性を有する媒体である。
【００７２】
以上、上記各実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることが出来る。
【符号の説明】
【００７３】
１００  ＡＧＶシステム
２００  ＡＧＶ
２１０  ＡＧＶ本体部
２１１  モデル学習手段
２１２  評価モデル
２１３  センサ情報受信手段
２１４  判定手段
２１５  不安定信号送信手段
２２０  天板リフター
２３０  天板
２４０  加速度センサ
３００  警告装置
３１０  不安定信号受信手段
３２０  表示手段
４０  判定装置
４１  受信手段
４２  判定手段
【図１】
2020158092.tif 000003
【図２】
2020158092.tif 000004
【図３】
2020158092.tif 000005
【図４】
2020158092.tif 000006
【図５】
2020158092.tif 000007
【図６】
2020158092.tif 000008
【図７】
2020158092.tif 000009
【図８】
2020158092.tif 000010
【図９】
2020158092.tif 000011
【図１０】
2020158092.tif 000012
【図１１】
2020158092.tif 000013
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月3日(2020.4.3)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置が行う判定方法であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信し、
受信した前記測定値に基づいて、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度を算出し、
受信した前記測定値と、算出した前記積み付け安定度と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項２】
請求項１に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値のバラツキ度合に基づいて前記積み付け安定度を算出する
判定方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の判定方法であって、
受信した前記測定値のうち最大の測定値である最大測定値を取得し、前記最大測定値と前記積み付け安定度とに基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項４】
請求項１から請求項３までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
予め学習された評価モデルを有しており、
前記評価モデルと、前記測定値と、前記積み付け安定度と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項５】
請求項４に記載の判定方法であって、
前記評価モデルは、前記センサから受信した前記測定値に基づいて予め学習されている
判定方法。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
荷物が安定して運ばれていないと判定した場合、荷物が安定して運ばれていないと判定した旨を外部装置に対して通知する
判定方法。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の判定方法であって、
前記センサは加速度センサである
判定方法。
【請求項８】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置が行う判定方法であって、 
前記搬送車に設けられた加速度センサが測定した測定値を受信し、 
受信した前記測定値のバラツキ度合に基づいて、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度を算出し、
算出した前記積み付け安定度に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する
判定方法。
【請求項９】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置であって、
前記搬送車に設けられたセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
受信した前記測定値に基づいて、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度を算出し、受信した前記測定値と、算出した前記積み付け安定度と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を有する
判定装置。
【請求項１０】
搬送車に積まれた荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定装置に、
前記搬送車が有するセンサが測定した測定値を受信する受信手段と、
受信した前記測定値に基づいて、荷物の安定度合いを示す積み付け安定度を算出し、受信した前記測定値と、算出した前記積み付け安定度と、に基づいて、前記搬送車により荷物が安定して運ばれているか否か判定する判定手段と、
を実現するためのプログラム。