(57)【要約】【課題】荷物特性を得ることができる動作支援装置を提供すること。【解決手段】実施形態によれば、動作支援装置は、フレームと、モータと、複数のセンサと、動作認識部と、荷物特性推定部と、を備える。フレームは、上肢に設けられ、少なくとも１軸周りで回転可能である。モータは、前記フレームを回転させる。複数のセンサは、前記上肢の動きをセンシングする。動作認識部は、前記複数のセンサで検出した前記上肢の動きから荷役動作を判定する。荷物特性推定部は、前記動作認識部で前記荷役動作の判定後、前記荷物の荷物特性を推定する。【選択図】      図１
2020044621.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
上肢に設けられ、少なくとも１軸周りで回転可能なフレームと、
前記フレームを回転させるモータと、
前記上肢の動きをセンシングする複数のセンサと、
前記複数のセンサで検出した前記上肢の動きから荷役動作を判定する動作認識部と、
前記動作認識部で前記荷役動作の判定後、荷物の荷物特性を推定する荷物特性推定部と、
を備える動作支援装置。
【請求項２】
前記フレームは、前記上肢の肘において１軸周りに回転可能、且つ、前記上肢の肩において多軸周りに回転可能であり、
前記複数のセンサは、前記フレームの前記１軸周りの回転角を検出する第１センサ、前記フレームの前記多軸周りの回転角を検出する第２センサ、及び、前記上肢の姿勢角度を検出する第３センサを含み、
前記動作認識部は、前記第１センサ、前記第２センサ及び前記第３センサで検出された前記上肢の動作から前記前記荷役動作の動作内容及び経過状態を判定し、
前記荷物特性推定部は、前記動作認識部で判定された前記荷役動作の動作内容及び経過状態における前記荷物特性を推定する、請求項１に記載の動作支援装置。
【請求項３】
前記荷物特性は、前記荷物の重量を含み、
前記荷物特性推定部で推定された前記荷物の重量に基づいて、前記モータを制御するモータ制御部を備える、
請求項２に記載の動作支援装置。
【請求項４】
学習モデルを記憶する記憶部と、
前記荷役動作及び前記荷物特性から作業者毎の前記学習モデルを生成する制御部と、
を備え、
前記荷物特性推定部は、前記作業者毎の学習モデルをもとに、前記荷役動作から前記荷物特性を推定する、請求項１に記載の動作支援装置。
【請求項５】
前記荷物特性を送信する通信部を備える請求項１乃至請求項４のいずれか一項に記載の動作支援装置と、
荷物情報及び前記荷物に割り当てられた固有ＩＤを含む荷物リスト、並びに、前記荷物を荷積みする位置を含む荷積み位置リストを記憶するシステム記憶部と、
前記動作支援装置から送信された前記荷物特性をもとに、前記荷物情報から前記荷物を特定し、特定した前記荷物の前記固有ＩＤを取得する荷物特定部と、
前記荷物特定部で取得した前記固有ＩＤをもとに、前記荷積み位置リストから前記荷物の荷積み位置を参照する参照部と、
作業者へ前記荷積み位置を通知する通知部と、
前記参照部で参照した前記荷物の荷積み位置を前記通知部により前記作業者に通知するシステム制御部と、
を備える荷積みシステム。
【請求項６】
前記荷物特定部は、前記動作支援装置から送信された前記荷物特性をもとに、前記荷物情報から前記荷物が特定できない場合に、前記荷物特性をもとに、前記システム記憶部の前記荷物リストを更新し、
前記荷物特性及び前記荷物特定部により更新された前記荷物リストをもとに、前記荷積み位置を再計算し、前記システム記憶部の前記荷積み位置を更新する荷積み再計算部を備える、請求項５に記載の荷積みシステム。
【請求項７】
前記システム制御部は、前記参照部で参照した前記荷積み位置をもとに、前記荷物を荷積みできるか否かを判断し、前記荷物を荷積みできないと判断した場合に、判断した情報をもとに前記通知部により前記作業者へ指令を通知する、請求項５又は請求項６に記載の荷積みシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、動作支援装置及び荷積みシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従前から、荷物をカメラやセンサ等の外部認識装置で認識して形状等の荷物特性を計測し、荷積み及び荷卸し作業等の荷役動作を行う搬送ロボットが知られている。また、搬送ロボットにより荷物を荷積みする場合に、荷積みの順番や配置等を荷物の特性から計算して計画し、容器に荷物を充填する充填率を上げる技術も知られている。
【０００３】
しかしながら、荷物の種類や量、物流拠点の規模、作業を行う環境によっては、搬送ロボットを用いることができない場合がある。このため、人による作業により、荷積み及び荷卸しが求められる場合もある。また、人により作業する場合に、荷積み及び荷卸しの作業時の荷役動作を支援する動作支援装置も知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−０８８３８８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、荷物特性を得ることができる動作支援装置及び荷積みシステムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、動作支援装置は、フレームと、モータと、複数のセンサと、動作認識部と、荷物特性推定部と、を備える。フレームは、上肢に設けられ、少なくとも１軸周りで回転可能である。モータは、前記フレームを回転させる。複数のセンサは、前記上肢の動きをセンシングする。動作認識部は、前記複数のセンサで検出した前記上肢の動きから荷役動作を判定する。荷物特性推定部は、前記動作認識部で前記荷役動作の判定後、前記荷物の荷物特性を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】第１の実施形態に係る動作支援装置を示すブロック図。
【図２】同動作支援装置の構成を示す説明図。
【図３】同動作支援装置のセンサにより検出する動作の一例を示す説明図。
【図４】同動作支援装置の動作認識部で判定される動作内容及び経過状態の一例を示す説明図。
【図５】同動作支援装置の荷物特性推定部で荷物特性を推定するタイミングの一例を示す説明図。
【図６】同動作支援装置の制御部における制御の一例を示す流れ図。
【図７】同動作認識部における制御の一例を示す流れ図。
【図８】同荷物特性推定部における制御の一例を示す流れ図。
【図９】同動作支援装置のモータ制御部における制御の一例を示す流れ図。
【図１０】第２の実施形態に係る荷積みシステムを示すブロック図。
【図１１】同荷積みシステムの荷積み位置提示動作の一例を示す流れ図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
（第１実施形態）
以下、第１の実施形態に係る動作支援装置１について、図１乃至図９を用いて説明する。
【０００９】
図１は、第１の実施形態に係る動作支援装置１のブロック図である。図２は、動作支援装置１の構成を示す説明図であって、作業者が動作支援装置１を装着した状態における正面側からの構成を図２中の（Front）に示し、背面側からの構成を図２中の（Back）に示す。図３は、動作支援装置１のセンサにより検出する動作の一例を示す説明図であって、第１センサ３１で検出する肩関節の動きを図３中の（肩関節）に示し、第２センサ３２で検出する肘関節の動きを図３中の（肘関節）に示し、第３センサ３３で検出する上半身の動きを図３中の（股関節）に示す。図４は、動作支援装置１の動作認識部５２で判定される動作内容及び経過状態の一例を示す説明図である。図５は、動作支援装置１の荷物特性推定部５３で荷物特性を推定するタイミングの一例を示す説明図である。
【００１０】
図１及び図２に示すように、動作支援装置１は、作業者に装着されるフレーム１１と、フレーム１１に設けられたモータ１２と、複数のセンサ１３と、制御ボックス１４と、を備える。
【００１１】
動作支援装置１は、例えば、肩及び肘周りで回転可能なフレーム１１を作業者が装着し、モータ１２によってフレーム１１に作業者の腕の移動方向に沿ったアシスト力を生じさせることで、作業者の動作を支援する。動作支援装置１は、例えば、作業者による荷物の荷積み及び荷卸し作業等の荷役動作の支援に用いられる。
【００１２】
図１及び図２に示すように、フレーム１１は、例えば、基部２１、一対の第１アーム２２、一対の第２アーム２３、一対の第１関節部２４及び一対の第２関節部２５を備える。
【００１３】
図１及び図２に示すように、基部２１は、例えば、作業者の背中に装着される。例えば、基部２１は、作業者の背中に装着するための、肩ベルトや腰ベルト等を備える。
【００１４】
図１及び図２に示すように、一対の第１アーム２２は、基部２１に左右一対設けられる。第１アーム２２は、固定用のベルト２６等により、上腕に固定される。
【００１５】
図１及び図２に示すように、一対の第２アーム２３は、一対の第１アーム２２にそれぞれ連結される。第２アーム２３は、固定用のベルト２６等により、前腕に固定される。
【００１６】
図１及び図２に示すように、一対の第１関節部２４は、基部２１及び前記一対の第１アーム２２を回転可能に連結する。第１関節部２４は、少なくとも肩の可動範囲で基部２１に対して第１アーム２２を回転可能に、基部２１及び第１アーム２２を接続する。例えば、第１関節部２４は、直交する３軸周りで基部２１に対して第１アーム２２を回転可能に、基部２１及び第１アーム２２を接続する。
【００１７】
図１及び図２に示すように、一対の第２関節部２５は、前記第１アーム２２及び前記第２アーム２３を回転可能にそれぞれ連結する。第２関節部２５は、肘の可動範囲で第１アーム２２に対して第２アーム２３を回転可能に、第１アーム２２及び第２アーム２３を接続する。例えば、第２関節部２５は、１軸周りで第１アーム２２に対して第２アーム２３を回転可能に、第１アーム２２及び第２アーム２３を接続する。
【００１８】
図１及び図２に示すように、モータ１２は、例えば、一対の第１関節部２４及び一対の第２関節部２５に設けられる。第１関節部２４に設けられるモータ１２は、基部２１に対する１軸周りの第１アーム２２の回転方向の少なくとも一方向で、第１アーム２２を回転させる。
【００１９】
また、図１及び図２に示すように、第２関節部２５に設けられるモータ１２は、第１アーム２２に対する１軸周りの第２アーム２３の回転方向の少なくとも一方向で、第２アーム２３を回転させる。
【００２０】
即ち、モータ１２は、動作支援装置１を装着した作業者の腕の動作方向に第１アーム２２又は第２アーム２３を回転させることで、第１アーム２２又は第２アーム２３にアシスト力を生じさせる。
【００２１】
具体例として、一対の第１関節部２４にそれぞれ設けられた一対のモータ１２は、左右の肩関節それぞれの、屈曲及び伸展のアシストを行う。また、一対の第２関節部２５にそれぞれ設けられた一対のモータ１２は、左右の肘関節それぞれの、屈曲及び伸展のアシストを行う。
【００２２】
図１及び図２に示すように、複数のセンサ１３は、作業者に設けられるか、又は、作業者に装着されるフレーム１１に設けられることで、作業者の動きに沿って移動する。
【００２３】
複数のセンサ１３は、基部２１に対する第１アーム２２の回転を検出する第１センサ３１、第１アーム２２に対する第２アーム２３の回転を検出する第２センサ３２、及び、作業者の上半身の姿勢を検出する第３センサ３３を含む。また、例えば、複数のセンサ１３は、荷物の重量を検出可能な第４センサ３４を備えている。
【００２４】
図２及び図３に示すように、第１センサ３１は、一対の第１関節部２４にそれぞれ設けられる。第１センサ３１は、多軸、本実施形態においては少なくとも３軸周りの回転角を検出できる多軸回転角センサである。具体例として、一対の第１センサ３１は、基部２１に対する第１アーム２２の回転から、図３の（肩関節）においてα、γ、βで示すように、左右の肩関節それぞれの、３軸角度の屈曲及び伸展、内転及び外転、内旋及び外旋における回転角を検出する。
【００２５】
図２及び図３に示すように、第２センサ３２は、一対の第２関節部２５にそれぞれ設けられる。第２センサ３２は、１軸周りの回転角を検出できる単軸回転角センサである。具体例として、一対の第２センサ３２は、第１アーム２２に対する第２アーム２３の回転から、図３の（肘関節）においてψで示すように、左右の肘関節それぞれの、１軸角度の屈曲及び伸展における回転角を検出する。
【００２６】
図１乃至図３に示すように、第３センサ３３は、例えば、基部２１に設けられる。第３センサ３３は、例えば、加速度センサ３３ａ及び磁気センサ３３ｂを備える。加速度センサ３３ａは、基部２１に設けられることで、作業者の体幹背面に位置し、体幹の動作の加速度を検出する。また、加速度センサ３３ａは求めた加速度から体幹の傾斜角度を検出できる。磁気センサ３３ｂは、基部２１に設けられることで、作業者の体幹背面に位置し、体幹の傾斜角度を検出する。なお、第３センサ３３は、体幹の傾斜角度を検出できればよいことから、加速度センサ３３ａ及び磁気センサ３３ｂの一方のみを有する構成であってもよい。但し、第３センサ３３は、加速度センサ３３ａ及び磁気センサ３３ｂの双方を用いる構成とすることで、加速度センサ３３ａ及び磁気センサ３３ｂの一方を用いる構成に比べて体幹の傾斜角度の検出精度を上げることができる。
第３センサ３３は、体幹、例えば背中における作業者の加速度及び傾斜角度を検出することで、図３の（股関節）においてηに示すように、作業者の上半身の姿勢角度（体幹の傾斜角度）を検出する。また、第３センサ３３は、基部２１ではなく、作業者に直接取り付けても良く、また、制御ボックス１５に設置してもよい。
【００２７】
図１及び図２に示すように、第４センサ３４は、例えば、圧力センサである。例えば、第４センサ３４は、靴に内蔵されるか、又は、足裏に配置され、足裏の圧力を検出する。
【００２８】
図２に示すように、制御ボックス１４は、例えば、基部２１に設けられる。制御ボックス１４は、通信部４１と、記憶部４２と、制御部４３と、を備える。
【００２９】
例えば、通信部４１は、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、携帯電話網、Ｗｉ−Ｆｉ網、インターネット等のネットワーク２００を介して処理端末１０１等と情報の送受信を行う。例えば、通信部４１は、無線により処理端末１０１と通信を行う。
【００３０】
図１に示すように、記憶部４２は、制御部４３の処理に要するデータを記憶する。例えば、制御部４３の処理に要するデータの一例としては、複数のセンサ１３で検出した値から作業者の荷役動作を求めるための各設定値、荷役動作で作業者が持った荷物の荷物特性を求めるための各設定値が挙げられる。
【００３１】
また、記憶部４２は、ノイズ除去を行うプログラム、荷役動作を判断するプログラム、荷役特性を推定するプログラム及びモータ１２を制御するためのプログラム等の各種プログラムを記憶する。また、記憶部４２は、例えば、学習モデルを生成するための情報、及び、学習モデルを生成するための学習モデル生成プログラムを記憶する。
【００３２】
図１に示すように、制御部４３は、プロセッサ等である。制御部４３は、複数のモータ１２及び複数のセンサ１３に電気的に接続される。制御部４３は、信号処理部５１、動作認識部５２、荷物特性推定部５３及びモータ制御部５４を含む。
【００３３】
また、制御部４３は、学習モデルを生成するための情報及び学習モデル生成プログラムから動作支援装置１を装着する複数人の作業者毎の学習モデルを構築する。
【００３４】
具体例として、先ず、動作支援装置１を作業者が初めて装着した場合に、キャリブレーションとして、作業者は、複数の寸法の定型荷物の持ち上げを行う。このとき複数のセンサ１３で検出されたデータ信号から、制御部４３は、荷物特性推定の為の学習パラメータの同定を行い、記憶部４２に記憶する。また、制御部４３は、複数のセンサ１３の少なくとも第１センサ３１、第２センサ３２及び第３センサ３３で検出されたデータ信号から、各定型荷物における荷役動作におけるデータ信号を記憶部４２に記憶する。制御部４３は、これら学習パラメータ及び荷役動作時におけるデータ信号及び学習モデル生成プログラムから、作業者毎の荷役動作を学習し、作業者毎の荷物９０の寸法を推定するための学習モデル、及び、荷役動作の認識のための学習モデルを構築する。
【００３５】
図１に示すように、信号処理部５１は、例えば、制御部４３がノイズ除去を行うプログラムを実行することで実現される機能構成である。信号処理部５１は、複数のセンサ１３から送信された検出値であるデータ信号を処理し、データ信号のノイズを除去する。
【００３６】
図１に示すように、動作認識部５２は、例えば、制御部４３が荷役動作を判断するプログラムを実行することで実現される機能構成である。動作認識部５２は、信号処理部５１で処理したデータ信号から、荷役作業中の作業者の荷役動作である動作内容及び経過状態を判定する。なお、例えば、予め作業者に対応する学習モデルを選択しておくことで、動作認識部５２は、荷役動作における各動作の判定を、作業者に基づいた学習モデルと信号処理部５１で処理したデータ信号を紐付けて、作業者の荷役動作を判定することができる。
【００３７】
以下、図４に示す荷物９０の持ち上げ動作の一例として、直立姿勢から腰を屈曲することで荷物９０を持ち上げる具体例を用いて、動作認識部５２による各動作の判定を説明する。なお、ここで、図４に示すように、動作内容は、直立姿勢を「（Ａ）その他」とし、そして、「（ａ）持ち上げ前動作」から「（ｄ）持ち上げ完了」までを「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」として、以下説明する。
【００３８】
先ず、図４に示すように、作業者８０が荷物を持っていない直立姿勢から「（ａ）持ち上げ前動作の姿勢」へと変化すると、第３センサ３３により検出される加速度及び傾斜角度が増加する。動作認識部５２は、信号処理部５１で処理したデータ信号から加速度及び傾斜角度が増加したことを判断すると、作業者の動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、そして、経過状態が「（ａ）持ち上げ前動作」であることを判定する。
【００３９】
次いで、図４に示すように、「（ａ）持ち上げ前動作」から「（ｂ）持ち上げ前停止」へと作業者の姿勢が変化すると、第３センサ３３により検出される動作方向の加速度は０に近い値となり、そして、傾斜角度は、「（ａ）持ち上げ前動作」よりも増加する。動作認識部５２は、信号処理部５１で処理したデータ信号から動作方向の加速度が０に近い値となりそして、傾斜角度がさらに増加したことを判断すると、作業者の動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、そして、経過状態が「（ｂ）持ち上げ前停止」であることを判定する。
【００４０】
次いで、図４に示すように、「（ｂ）持ち上げ前停止」から「（ｃ）持ち上げ動作」へと作業者の姿勢が変化すると、第３センサ３３により検出される加速度は増加し、そして、傾斜角度は、直立姿勢時の傾斜角度に向かって減少する。動作認識部５２は、信号処理部５１で処理したデータ信号から加速度が増加し、そして、傾斜角度が減少したことを判断すると、作業者の動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、そして、経過状態が「（ｃ）持ち上げ動作」であることを判定する。
【００４１】
次いで、図４に示すように、「（ｃ）持ち上げ動作」から「（ｄ）持ち上げ完了」へと作業者の姿勢が変化すると、第３センサ３３により検出される動作方向の加速度は０に近い値となり、そして、傾斜角度はさらに減少し、直立姿勢時の傾斜角度、例えば、０に近い値となる。動作認識部５２は、信号処理部５１で処理したデータ信号から加速度及び傾斜角度が０に近い値であることを判断すると作業者の動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、そして、経過状態が「（ｄ）持ち上げ完了」であることを判定する。
【００４２】
これらのように、動作認識部５２は、第３センサ３３により検出される加速度及び傾斜角度から、荷役動作の動作内容及び経過状態を判定する。
【００４３】
図１に示すように、荷物特性推定部５３は、例えば、制御部４３が荷物特性を推定するプログラムを実行することで実現される機能構成である。荷物特性推定部５３は、動作認識部５２で判定した各動作時に複数のセンサ１３から送信され、信号処理部５１で処理されたデータ信号から荷物９０の荷物特性を推定する。また、荷物特性推定部５３は、推定した荷物特性を記憶部４２に記憶する。
【００４４】
例えば、荷物特性とは、荷物９０の重量及び寸法である。また、荷物の寸法とは、例えば、高さ及び幅である。なお、例えば、予め作業者に対応する学習モデルを選択しておくことで、荷物特性推定部５３は、作業者に基づいた学習モデルと信号処理部５１で処理した複数のセンサ１３で検出されたデータ信号から、荷物特性を推定する。
【００４５】
以下、荷物９０の荷物特性の推定の一例として、図４及び図５に示す直立姿勢から腰の屈曲を屈曲することで荷物９０を持ち上げる具体例を用いて、荷物特性推定部５３による荷物９０の推定を説明する。また、本具体例においては、作業者８０が荷物９０の上端縁の中央を把持する荷役動作の例を説明する。
【００４６】
先ず、図４及び図５に示すように、動作認識部５２により作業者８０が荷物を持っていない直立姿勢から「（ｂ）持ち上げ前停止」の姿勢へと変化したと判定されると、荷物特性推定部５３は、例えば、複数のセンサ１３から荷物９０の高さ寸法を求める。具体例として、荷物特性推定部５３は、例えば、第３センサ３３によって作業者８０の姿勢をもとに、床面から作業者８０の手までの距離を推定し、この距離を荷物９０の高さ方向の寸法として推定する。
【００４７】
次いで、図４及び図５に示すように、動作認識部５２により作業者が「（ｃ）持ち上げ動作中」であると判定されると、荷物特性推定部５３は、例えば、複数のセンサ１３から荷物９０の重量を求める。具体例として、荷物特性推定部５３は、例えば、「（ｂ）持ち上げ前停止」において第４センサ３４により求められた圧力と「（ｃ）持ち上げ動作中」において第４センサ３４により求められた圧力との差を求める。即ち、荷物特性推定部５３は、「（ｃ）持ち上げ動作中」において増加した圧力から求められる重量が荷物９０の重量であると推定する。
【００４８】
次いで、図４及び図５に示すように、動作認識部５２により作業者が「（ｄ）持ち上げ完了」と判定すると、荷物特性推定部５３は、複数のセンサ１３から荷物９０の縦方向（奥行き方向）及び横方向（幅方向）の寸法を求める。具体例として、荷物特性推定部５３は、例えば、「（ｄ）持ち上げ完了」において荷物９０を作業者８０が把持しているときの、作業者８０の両手間の幅を、第１センサ３１及び第２センサ３２により求められた回転角から求め、この求めた幅を横方向の寸法と推定する。
【００４９】
また、具体例として、荷物特性推定部５３は、例えば、作業者８０の「（ｄ）持ち上げ完了」において荷物９０を作業者８０が把持しているときの、上半身の例えば腹部から手までの距離を第１センサ３１及び第２センサ３２により求められた回転角から求める。そして、荷物特性推定部５３は、求めた腹部から手までの距離を荷物９０の縦方向の寸法の中央位置までの長さと推定し、例えば、求めた距離の２倍の値を荷物９０の縦方向の寸法と推定する。
【００５０】
これらのように、動作認識部５２は、複数のセンサ１３により検出される回転角、加速度、傾斜角度及び圧力から、荷物９０の寸法及び重量等の荷物特性を推定する。
【００５１】
図１に示すように、モータ制御部５４は、例えば、制御部４３がモータ１２を制御するためのプログラムを実行することで実現される機能構成である。例えば、予め記憶された荷役作業の動作内容及び経過状態に対するモータ１２によるフレーム１１の動作支援の要否が記憶部４２に記憶されており、モータ制御部５４は、動作支援を要するときに、モータ１２を制御してフレーム１１を駆動し、荷役動作の動作支援を行う。
【００５２】
具体例として、モータ制御部５４は、動作認識部５２で動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」と判定され、そして、経過状態が「（ｂ）持ち上げ動作」と判定され、荷物特性推定部５３で荷物９０の重量が推定されると、荷物９０の重量をもとにアシスト力を設定する。そして、モータ制御部５４は、このアシスト力に基づいてモータ１２を駆動制御する。そして、モータ制御部５４は、（ｄ）持ち上げ完了の経過状態まで、モータ１２を駆動制御し、動作認識部５２で経過状態が「（ｄ）持ち上げ完了」が判定されると、モータ１２の駆動制御を停止する。
【００５３】
次に、このように構成された動作支援装置１の制御の一例について、図６乃至図９の流れ図を用いて説明する。なお、図６は、制御部４３の制御の一例を示し、図７は動作認識部５２の制御の一例を示し、図８は荷物特性推定部５３の制御の一例を示し、そして、図９はモータ制御部５４の制御の一例を示す。
【００５４】
先ず、図６を用いて、制御部４３が行う制御の一例を説明する。
【００５５】
制御部４３は、作業者８０が動作支援装置１を装着して荷役動作を開始する指令を受け、複数のセンサ１３からのデータ信号の受信を開始する（ステップＳ１１）。制御部４３は、複数のセンサ１３から受信したデータ信号を信号処理部５１によりノイズ除去処理を行う（ステップＳ１２）。また、制御部４３は、ノイズを除去したデータ信号を動作認識部５２に送信する。
【００５６】
次に、制御部４３は、動作認識部５２で判定された荷役動作を受けて、現在の作業者８０の荷役動作を認識する（ステップＳ１３）。次に、制御部４３は、予め設定された推定する荷物特性のすべて、荷物特性推定部５３で推定されたか否かを判断する（ステップＳ１４）。
【００５７】
具体例として、制御部４３は、荷物特性推定部５３で推定された荷物特性を、予め設定された推定する荷物特性と比較する。すべての荷物特性が推定されていない場合（ステップＳ１４のＮＯ）には、制御部４３は、繰り返し予め設定された推定する荷物特性のすべて、荷物特性推定部５３で推定されたか否かを判断する（ステップＳ１４）。
【００５８】
すべての荷物特性が推定された場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）には、制御部４３は、通信部４１からネットワーク２００を介して処理端末１０１へ、荷物９０の荷物特性の推定結果を出力する（ステップＳ１５）。制御部４３は、すべての荷物９０の荷役作業が終了するまで、これらの制御を繰り返し行う。
【００５９】
次に、図７を用いて、動作認識部５２の制御の一例を説明する。
【００６０】
動作認識部５２は、制御部４３がステップＳ１２で処理したデータ信号を取得する（ステップＳ２１）。次いで、動作認識部５２は、取得したデータ信号から、作業者８０の荷役動作の動作内容を判定する（ステップＳ２２）。次に動作認識部５２は、動作内容の変化である荷役動作の経過状態を判定する（ステップＳ２３）。
【００６１】
動作認識部５２は、判定した動作内容と経過状態を記憶部４２に出力し（ステップＳ２４）、記憶部４２に動作内容及び経過状態を、例えば一時的に記憶する。動作認識部５２は、荷役動作の開始から終了まで、これらの制御を繰り返し行う。また、動作認識部５２は、すべての荷物９０の荷役作業が終了するまで、これらの制御を繰り返し行う。
【００６２】
次に、図８を用いて、荷物特性推定部５３の制御の一例を説明する。
【００６３】
荷物特性推定部５３は、動作認識部５２がステップＳ２２又はステップＳ２４で記憶部４２に出力した荷役動作の動作内容及び経過状態を取得する（ステップＳ３１）。このとき、荷物特性推定部５３は、荷物特性を推定できる否かを判断する（ステップＳ３２）。なお、荷物特性を推定できるとの判断は、例えば、荷役動作のうち予め記憶部４２に記憶されたタイミング、即ち、予め設定された動作内容の経過状態であるときに行われる。
【００６４】
荷物特性を推定ができない場合（ステップＳ３２のＮＯ）には、再びステップＳ３１に戻り、継続して動作内容及び経過状態を取得する。荷物特性を推定できる場合（ステップＳ３２のＹＥＳ）には、荷物特性推定部５３は、複数のセンサ１３で検出され、制御部４３のステップＳ１２で処理されたデータ信号及び記憶部４２の学習モデルをもとに、荷物特性を推定する（ステップＳ３３）。
【００６５】
次に、荷物特性推定部５３は、推定した荷物特性を記憶部４２に出力し（ステップＳ３４）、記憶部４２に荷物特性を記憶する。荷物特性推定部５３は、荷物９０の荷物特性のすべてを推定するまで、これらの制御を繰り返し行う。また、荷物特性推定部５３は、すべての荷物９０の荷役作業が終了するまで、これらの制御を繰り返し行う。
【００６６】
次に、図９を用いて、モータ制御部５４の制御の一例を説明する。
【００６７】
モータ制御部５４は、記憶部４２に記憶された、動作認識部５２で判定された動作内容及び経過状態を取得する（ステップＳ４１）。次に、モータ制御部５４は、荷役作業の動作支援を開始するか否かを動作内容及び経過状態から判断する（ステップＳ４２）。例えば、荷役作業の動作支援を開始するか否かの判断は、予め記憶部４２に動作内容及び経過状態に支援動作の要否を関連づけた情報を記憶し、この情報に基づいて行われる。
【００６８】
荷役作業の動作支援を開始しない場合（ステップＳ４２のＮＯ）には、モータ制御部５４は、ステップＳ４１に戻り、動作内容及び経過状態を取得する。荷役作業の動作支援を開始する場合（ステップＳ４２のＹＥＳ）には、モータ制御部５４は、モータ１２を駆動制御し（ステップＳ４３）、動作支援を行う。例えば、荷役作業の動作支援を行う場合の一例として、上述したように、動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、経過状態が「（ｂ）持ち上げ動作」となるとモータ制御部５４は、モータ１２の駆動制御を開始する。
【００６９】
次に、モータ制御部５４は、動作支援を終了するか否かを動作内容及び経過状態から判断する（ステップＳ４４）。例えば、荷役作業の動作支援を終了するか否かの判断は、予め記憶部４２に動作内容及び経過状態に支援動作の要否を関連づけた情報を記憶し、この情報に基づいて行われる。
【００７０】
荷役作業の動作支援を終了しない場合（ステップＳ４４のＮＯ）には、モータ制御部５４は、ステップＳ４３に戻り、モータ１２の駆動制御を継続する。例えば、荷役作業の動作支援を継続する場合の一例として、動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、経過状態が「（ｄ）持ち上げ完了」となるまで、モータ１２の駆動制御を継続する。
【００７１】
荷役作業の動作支援を終了する場合（ステップＳ４４のＹＥＳ）には、モータ制御部５４は、モータ１２の駆動制御を停止する（ステップＳ４５）。例えば、荷役作業の動作支援を停止する場合の一例として、上述したように、動作内容が「（Ｂ）腰の屈曲による持ち上げ」であり、経過状態が「（ｄ）持ち上げ完了」となると、モータ制御部５４は、モータ１２の駆動制御を停止する。
【００７２】
このように構成された動作支援装置１によれば、複数のセンサ１３、動作認識部５２及び荷物特性推定部５３を備え、動作支援装置１を装着した作業者が荷役作業を行うときに、制御部４３は複数のセンサ１３により荷役動作の動作内容及び経過状態を判定し、そして、荷物特性を推定する。このため、動作支援装置１は、荷役作業時の動作支援において、別途計測機器を用いて荷役動作や荷物特性を計測する必要がなく、別途計測機器を用いた場合に比べて、荷役作業の作業効率が向上する。
【００７３】
また、作業者の動作時においてフレーム１１等に設けられた複数のセンサ１３で検出したデータに基づいて動作内容、経過状態及び荷物特性を推定することが可能である。このため、動作支援装置１は、使用性がよく、そして、製造コストが高くなることを防止できる。具体例を挙げて説明すると、従来の搬送ロボットを用いた場合には、画像処理を行うことで寸法計測を行っていたことから、カメラ等の周辺機器が必要であった。これに対し、動作支援装置１は、フレーム１１等に用いられる複数のセンサ１３により荷物特性を求める構成であることから、定点にカメラ等の周辺機器を設置する必要もなく、また、このような周辺機器を用いる必要もない。このため、動作支援装置１は、作業場所を選ばないことから、高い自由度を有し、そして、複数のセンサ１３を用いる簡素な構成で荷物特性を推定することができる。
【００７４】
また、動作支援装置１は、荷役動作中に荷物特性を推定することから、推定した荷物特性の寸法や重量に基づいてモータ１２のアシスト力を調整することができる。荷物９０に適したアシスト力で動作支援を行うことができるため、動作支援装置１は、作業者の作業性を向上することができる。
【００７５】
また、予め学習モデルを構築し、動作認識及び荷物特性の推定において学習モデルを用いることで、動作支援装置１は、高い精度で動作内容及び経過情報、並びに、荷物特性を得ることが可能となる。また、学習モデルを動作支援装置１の作業者毎に構築し、記憶部４２に記憶することで、作業者毎に学習モデルを切り替えることができる。結果、作業者毎の身体的特徴の違いにより生じる、判定した動作内容及び経過情報、並びに、推定した荷物特性のばらつきを抑制することができる。
【００７６】
上述したように本実施形態に係る動作支援装置１によれば、複数のセンサ１３及び動作認識部５２及び荷物特性推定部５３を有することから、荷物特性を得ることができる。
【００７７】
（第２実施形態）
次に、第２実施形態に係る動作支援装置１を用いた荷積みシステム１００について、図１０及び図１１を用いて説明する。図１０は、第２の実施形態に係る荷積みシステム１００であって、ネットワークの構成を省略して示すブロック図である。図１１は、荷積みシステム１００の荷積み位置提示動作の一例を示す流れ図である。なお、本実施形態において用いられる動作支援装置１は、上述した第１実施形態に係る動作支援装置１と同様の構成であることから、同一符号を付し、その説明は省略する。
【００７８】
図１、図１０及び図１１に示すように、荷積みシステム１００は、動作支援装置１と、処理端末１０１と、通知部１０２と、を備える。荷積みシステム１００は、例えば、荷役作業時に動作支援装置１で推定された荷物特性から、荷積み対象の荷物９０の荷積み位置を作業者に通知するシステムである。
【００７９】
図１０に示すように、処理端末１０１は、システム通信部１１１と、システム記憶部１１２と、システム制御部１１３と、を備える。
【００８０】
システム通信部１１１は、ネットワーク２００を介して動作支援装置１から荷物特性等の情報の受信を行う。システム通信部１１１は、受信した動作支援装置１からの情報をシステム制御部１１３に送信する。また、システム通信部１１１は、無線又は有線によって通知部１０２と通信を行う。
【００８１】
システム記憶部１１２は、システム制御部１１３の処理に要するデータを記憶する。例えば、システム制御部１１３の処理に要するデータの一例としては、荷物９０の荷積みを行う容器の寸法等の情報が挙げられる。また、システム記憶部１１２は、荷物リスト及び荷積み位置リストを記憶する。
【００８２】
荷物リストは、例えば、荷積みを行う荷物９０の荷物特性等の荷物情報、及び、各荷物９０に割り当てられた固有ＩＤを含む。また、荷積み位置リストは、例えば、容器等の荷積み場所に各荷物９０を荷積みする位置である荷積み方法が荷物９０毎に設定されたリストである。
【００８３】
さらに、システム記憶部１１２は、荷物９０を特定するプログラム、荷積み位置を特定するプログラム、荷積み位置を再計算するプログラムを記憶する。
【００８４】
システム制御部１１３は、プロセッサ等である。システム制御部１１３は、荷物特定部１２１、参照部１２２及び荷積み再計算部１２３を含む。システム制御部１１３は、システム通信部１３０を介して、動作支援装置１から荷物特性を取得する。システム制御部１１３は、システム通信部１３０を介して荷物９０の荷積み位置情報を通知部１０２へ送信し、通知部１０２により荷積み位置情報を通知させる。
【００８５】
荷物特定部１２１は、例えば、システム制御部１１３が荷物９０を特定するプログラムを実行することで実現される機能構成である。荷物特定部１２１は、システム記憶部１１２に記憶されている荷物リスト及び動作支援装置１で推定した荷物特性を比較し、該当する荷物９０を特定し、特定した荷物９０の固有ＩＤを取得する。
【００８６】
参照部１２２は、例えば、システム制御部１１３が荷積み位置を特定するプログラムを実行することで実現される機能構成である。参照部１２２は、荷物特定手段で特定された荷物９０の固有ＩＤを、荷積み位置リストから参照して、荷物９０の荷積み位置を特定する。
【００８７】
荷積み再計算部１２３は、例えば、システム制御部１１３が荷積み位置を再計算するプログラムを実行することで実現される機能構成である。荷積み再計算部１２３は、荷積み方法を求める必要がある場合に、荷積みが完了していない荷物９０を用いて、容器等の荷積みができる領域を利用して荷積み方法を再計算し、荷積み位置リストを更新する。
荷積み方法を求める必要がある場合とは、例えば、動作支援装置１で推定された荷物特性が荷物リストに含まれていないときに、この荷物リストに含まれていない荷物９０の積み込み方法を求める場合である。
【００８８】
通知部１０２は、例えば、情報等を表示可能なディスプレイである。通知部１０２は、荷役作業を行う作業者が確認可能な位置に配置される。
【００８９】
次に、図１１を用いて、システム制御部１１３が行う制御の一例を説明する。なお、荷積み方法を再計算する例として、荷物リストに対象の荷物９０が登録されていない場合を用いて説明する。
【００９０】
図１１に示すように、システム制御部１１３は、システム通信部１１１を介して、動作支援装置１で推定した荷物９０の荷物特性を取得する（ステップＳ５１）。荷物特性は、荷物９０の寸法及び重量である。
【００９１】
次に、システム制御部１１３は、荷物特定部１２１により、取得した荷物９０の荷物特性（寸法及び重量）と、システム記憶部１１２に記憶された荷物リストの荷物の情報（寸法及び重量）とを比較し（ステップＳ５２）、動作支援装置１で推定した荷物９０を特定する（ステップＳ５３）。システム制御部１１３は、荷物９０が特定できた場合（ステップＳ５３のＹＥＳ）、特定した荷物９０の固有ＩＤを取得する（ステップＳ５４）。
【００９２】
荷物リストの中に、取得した荷物９０の荷物特性に適合する荷物が登録されておらず、荷物９０が特定できない場合（ステップＳ５３のＮＯ）には、システム制御部１１３は、特定できない荷物９０の荷物特性を荷物リストに追加登録し、システム記憶部１１２に記憶された荷物リストを更新する（ステップＳ５５）。次いで、システム制御部１１３は、荷積み再計算部１２３により、荷物リストに登録した荷物９０を含む荷積みを行う全ての荷物９０から既に荷積みを終えた荷物９０を除いたデータに基づいて、荷積み位置を再計算する（ステップＳ５６）。加えて、システム制御部１１３は、再計算した荷積み位置に基づいて、システム記憶部１１２に記憶された荷積み位置リストを更新する（ステップＳ５７）。次に、ステップＳ５４において、追加した荷物９０の固有ＩＤを取得する。
【００９３】
ステップＳ５４において荷物９０の固有ＩＤを取得後、システム制御部１１３は、参照部１２２により、荷積み位置リストから荷積み位置データを取得する（ステップＳ５８）。システム制御部１１３は、取得した荷積み位置データに基づいて対象の荷物９０が荷積み可能な位置であるか否かを判断する（ステップＳ５９）。対象の荷物９０が荷積み可能である場合（ステップＳ５９のＹＥＳ）には、システム制御部１１３は、通知部１０２に出力し、通知部１０２に対象の荷物９０の荷積み位置を通知させる（ステップＳ６０）。
【００９４】
対象の荷物９０が荷積み可能な位置でない場合（ステップＳ５９のＮＯ）には、システム制御部１１３は、対象の荷物９０の荷積みを中止し、次の荷物９０へ移る指令を通知部１０２により行う（ステップＳ６１）。
【００９５】
なお、対象の荷物９０が荷積み可能な位置でない場合とは、例えば、荷物９０を行う荷積み領域がまだ積んでいない荷物の上段や中央等といった、現状では荷積みが不可能な場合等が挙げられる。
【００９６】
このように構成された荷積みシステム１００によれば、動作支援装置１が、複数のセンサ１３及び動作認識部５２及び荷物特性推定部５３を有し、荷物特性を推定することができる。また、荷積みシステム１００は、動作支援装置１で推定した荷物９０の荷物特性から荷積み位置を求め、通知部１０２により作業者に通知できる。このため、荷積みシステム１００は、人による荷役作業であっても、荷積みを行う容器等に効率よく荷物を荷積みすることができる。また、荷積みシステム１００は、荷積みを行う容器等の荷物の充填率を上げることが可能となり、運搬効率を向上できる。
【００９７】
また、システム制御部１１３は、動作支援装置１で推定した荷物９０の荷物特性が荷物リストに含まれていない場合に、荷物リストを更新し、荷積み位置の再計算を行う。このため、作業者は、荷物リストに含まれない荷物９０の荷物位置の再計算や荷物リストの更新を行う作業が不要となる。また、システム制御部１１３は、作業者への荷積み順を支持するのではなく、作業者が持ち上げた荷物の荷積み位置を通知部１０２で通知することから、作業者の作業手順を制限することがない。
【００９８】
上述したように、第２実施形態に係る荷積みシステム１００によれば、動作支援装置１が複数のセンサ１３及び動作認識部５２及び荷物特性推定部５３を有することで、荷物特性を得ることができる。また、荷積みシステム１００によれば、システム制御部１１３が、推定した荷物特性、並びに、システム記憶部１１２に記憶された荷物リスト及び荷積み位置リスト及びから作業者が荷物９０を荷積みする位置を得ることができる。
【００９９】
なお、本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。例えば、上述した例では、動作支援装置１は、第４センサ３４として圧力センサを備え、荷物の重量を圧力センサにより求める構成を説明したがこれに限定されない。例えば、荷物の重量は、荷役動作から重量を推定する構成であってもよい。荷役動作から推定する例としては、例えば、複数の重量の荷物を持ち上げる際に、第１センサ３１、第２センサ３２及び第３センサ３３でデータを予め検出し、この荷物の重量と持ち上げ動作との学習モデルを構築してもよい。
【０１００】
また、上述した例では、フレーム１１は、基部２１、一対の第１アーム２２、一対の第２アーム２３、一対の第１関節部２４及び一対の第２関節部２５を備える構成を説明したがこれに限定されない。例えば、フレーム１１は、上肢のうち、一部の腕、例えば、上腕のみを動作支援する構成であってもよい。即ち、フレーム１１は、モータ１２により動作支援が可能に、少なくとも１軸回りに回転可能な構成であれば、適宜設定可能である。
【０１０１】
また、上述した例では、動作支援装置１は、上肢の動作支援を行う例を説明したがこれに限定されない。動作支援装置１は、上肢の動作支援に加えて下肢の動作支援を行う構成であってもよい。
【０１０２】
また、上述した例では、複数のセンサ１３として、第１センサ３１、第２センサ３２、加速度センサ３３ａ及び磁気センサ３３ｂを有する第３センサ３３及び第４センサ３４を備える構成を説明したがこれに限定されない。例えば、第３センサ３３は、加速度センサ３３ａ及び磁気センサ３３ｂの一方だけであってもよい。また、複数のセンサ１３は、膝の姿勢を検出できるセンサを有する構成であってもよい。
【０１０３】
また、上述した例では、荷役動作として腰の屈曲による荷物９０の持ち上げの例を用いて説明したがこれに限定されず、他の動作であってもよい。すなわち、荷役動作から荷物特性を推定するために必要とする複数のセンサ１３及び学習モデルを有していれば、動作支援装置１は、種々の荷役作業における荷役動作において、荷物特性を推定することができる。
【０１０４】
また、上述した例では、システム制御部１１３（荷積み再計算部１２３）で荷積み位置の再計算を行う例として、システム記憶部１１２に記憶された荷物リストに対象の荷物９０が登録されていない場合を挙げて説明したがこれに限定されない。例えば、荷積み位置の再計算を行う他の例としては、対象の荷物９０を荷物リストから特定できたが、荷物特性（寸法及び重量）のうちいずれかのデータが推定値と異なることで、現状の荷積み位置が不適であると判断した場合が挙げられる。また、他の例としては、荷物リストの荷物の寸法又は重量のうちいずれかのデータが欠損しており、推定した荷物特性から荷物リストの欠損したデータを補充した場合が挙げられる。また、他の例として、荷物９０が新たに追加となった場合や、荷積み予定の荷物９０の中に荷積みが取りやめになった荷物９０がある場合も挙げられる。このように、荷積み位置の再計算を行う例は、適宜設定可能である。
【０１０５】
また、上述した例では、荷積みシステム１００は、荷積み位置の通知及び再計算を行う構成を説明したがこれに限定されない。荷積みシステム１００は、これらの構成に加えて、例えば、荷物９０の特性を通知部１０２で作業者に通知する構成としてもよい。例えば、荷物リストが荷物９０の特記事項をさらに含む構成とし、システム制御部１１３が対象となる荷物９０の荷積み位置を通知部１０２に出力するときに、対象となる荷物９０の特記事項を通知部１０２にさらに出力する構成であってもよい。このような構成とすることで、作業者は、通知部１０２から、荷物９０の荷積み位置の情報に加えて、荷物９０の特記事項の情報を得ることができる。荷物９０の特記事項とは、例えば、荷物９０を荷積みするにあたり注意する事項等であり、例えば、割れ物である情報や、荷積みするときに上方となる面が決められている等の荷積みの姿勢の情報等が挙げられる。
【０１０６】
また、上述した例では、荷物９０が容器に荷積みされる例を用いて説明したが、これに限定されない。すなわち、荷物９０が荷積みされる対象は、かご台車やパレットであってもよい。
【０１０７】
以上述べた少なくとも一つの実施形態の動作支援装置１及び荷積みシステム１００によれば、荷物特性を得ることができる。
【０１０８】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０９】
１…動作支援装置、１１…フレーム、１２…モータ、１３…センサ、１４…制御ボックス、１５…制御ボックス、２１…基部、２２…第１アーム、２３…第２アーム、２４…第１関節部、２５…第２関節部、２６…ベルト、３１…第１センサ（多軸回転角センサ）、３２…第２センサ（単軸回転角センサ）、３３…第３センサ、３３ａ…加速度センサ、３３ｂ…磁気センサ、３４…第４センサ、４１…通信部、４２…記憶部、４３…制御部、５１…信号処理部、５２…動作認識部、５２…動作認識部、５３…荷物特性推定部、５４…モータ制御部、８０…作業者、９０…荷物、１００…荷積みシステム、１０１…処理端末、１０２…通知部、１１１…システム通信部、１１２…システム記憶部、１１３…システム制御部、１２１…荷物特定部、１２２…参照部、１２３…再計算部、１３０…システム通信部、２００…ネットワーク。
【図１】
2020044621.tif 000003
【図２】
2020044621.tif 000004
【図３】
2020044621.tif 000005
【図４】
2020044621.tif 000006
【図５】
2020044621.tif 000007
【図６】
2020044621.tif 000008
【図７】
2020044621.tif 000009
【図８】
2020044621.tif 000010
【図９】
2020044621.tif 000011
【図１０】
2020044621.tif 000012
【図１１】
2020044621.tif 000013