(57)【要約】【課題】反射板の設置作業の負担を軽減する。【解決手段】レイアウト決定装置１は、荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板６のレイアウトを決定するために用いられる。決定装置１は、学習済みモデルに対して、対象作業環境Ｚにおける施設２内の形状、荷物４のレイアウトおよび荷役車両３の走行経路５を示すデータを入力して、当該対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトを決定する。学習済みモデルは、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路と、当該作業環境における反射板のレイアウトとの相関関係を機械学習している。【選択図】図８
2020135297.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定装置であって、
作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路と、当該作業環境における反射板のレイアウトとの相関関係を機械学習した学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力し、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを決定する位置決定部を、備える、
ことを特徴とするレイアウト決定装置。
【請求項２】
前記作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウト、荷役車両の走行経路、および、反射板のレイアウトが関係付けられたデータを教師データとして用いて機械学習を行って前記学習済みモデルを生成する学習モデル生成部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１に記載のレイアウト決定装置。
【請求項３】
前記学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部をさらに備える、
ことを特徴とする請求項１または請求項２に記載のレイアウト決定装置。
【請求項４】
荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定方法であって、
作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路と、当該作業環境における反射板のレイアウトとの相関関係を機械学習した学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力するステップと、
前記学習済みモデルからの出力データを用いて前記対象作業環境における反射板のレイアウトを決定するステップと、を備える、
ことを特徴とするレイアウト決定方法。
【請求項５】
決定された前記対象作業環境における反射板のレイアウトに関する情報を携帯端末に表示させるステップをさらに備える、
ことを特徴とする請求項４に記載のレイアウト決定方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定する装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１−３は、フォークリフトなどの荷役車両を、倉庫や工場などの施設内においてレーザー誘導方式で自動走行させる搬送システムを開示する。荷役車両は、レーザーを投射および受信するレーザースキャナを備える。レーザーを反射する反射板が、施設内の壁、柱などに設置されている。
【０００３】
荷役車両は、レーザーをレーザースキャナからその周囲に投射するとともに、複数の反射板から反射されて戻ってくるレーザーを受信する。荷役車両は、三角測量の原理に基づいて自己の位置をリアルタイムベースで演算する。荷役車両は、演算された自己の位置に基づいて、所定の走行経路に沿って自動走行することができる。したがって、反射板のレイアウトは、搬送システムを実施する上で非常に重要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１６１０３９号公報
【特許文献２】特開平８−１６６８２１号公報
【特許文献３】特開２００２−２８３８２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
反射板のレイアウトは、荷役車両の走行経路を初めとするいくつかの作業環境の要素の影響を受ける。作業者がこれらの要素を総合的に考慮して理論的に反射板のレイアウトを決定するのは難しく、時間がかかることが多い。一般的には、反射板のレイアウトは、経験則に基づいて決定されることが通例であるが、妥当性に欠くこともある。作業者が反射板を設置する作業の負担は大きい。
【０００６】
本発明は、反射板の設置作業の負担を軽減することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様によれば、荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定装置が提供される。レイアウト決定装置は、学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力し、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを決定する位置決定部を、備える。上記学習済みモデルは、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路と、当該作業環境における反射板のレイアウトとの相関関係を機械学習したものである。
【０００８】
レイアウト決定装置は、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウト、荷役車両の走行経路、および、反射板のレイアウトが関係付けられたデータを教師データとして用いて機械学習を行って上記学習済みモデルを生成する学習モデル生成部をさらに備えてよい。
【０００９】
レイアウト決定装置は、上記学習済みモデルを記憶する学習モデル記憶部をさらに備えてよい。
【００１０】
さらに、本発明の別の態様によれば、荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定方法が提供される。レイアウト決定方法は、学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力するステップと、上記学習済みモデルからの出力データを用いて上記対象作業環境における反射板のレイアウトを決定するステップと、を備える。上記学習済みモデルは、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路と、当該作業環境における反射板のレイアウトとの相関関係を機械学習したものである。
【００１１】
レイアウト決定方法は、決定された上記対象作業環境における反射板のレイアウトに関する情報を携帯端末に表示させるステップをさらに備えてよい。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、反射板の設置作業の負担が軽減される。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】搬送システムを示す概略的な平面図である。
【図２】レーザー誘導方式を説明する概略図である。
【図３】一実施形態に係るレイアウト決定装置のブロック図である。
【図４】反射板が既に設置された作業環境および教師データを例示する図である。
【図５】反射板が既に設置された作業環境および教師データを例示する図である。
【図６】反射板が既に設置された作業環境および教師データを例示する図である。
【図７】一実施形態に係るレイアウト決定方法を示すフローチャートである。
【図８】一実施形態に係るレイアウト決定方法を示す概念図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を参照して、本発明の一実施形態に係る反射板のレイアウト決定装置および反射板のレイアウト決定方法が説明される。
【００１５】
＜搬送システム＞
図１は、搬送システムを概略的に示す平面図である。搬送システムは、工場や倉庫などの施設２内において、少なくとも１台の荷役車両３に荷物４の荷役作業および搬送作業を自動でさせる。荷役車両３は、実施形態では無人フォークリフトである。
【００１６】
搬送システムは、荷役車両３を、レーザー誘導方式で所定の走行経路５に沿って自動走行させる。このために、荷役車両３は、レーザーを投射および受信するレーザースキャナ３０を備える。レーザースキャナ３０は、例えば荷役車両３の頂部に設置される。レーザーを反射する反射板６が、施設２内に設置される。反射板６は、レーザースキャナ３０と同じ高さに設置される。
【００１７】
図２の通り、レーザースキャナ３０は、レーザーＬを水平に３６０度回転しながらその周囲に投射する。レーザーＬは、複数の反射板６によって反射される。レーザースキャナ３０は、反射されたレーザーＬを受信する。荷役車両３は、レーザーＬを受信することで、レーザースキャナ３０と各反射板６との距離および方位を演算する。荷役車両３は、三角測量の原理に基づいて、自己の位置をリアルタイムベースで演算する。荷役車両３は、演算された位置に基づいて、走行経路５に沿って自動走行する。
【００１８】
荷役車両３が、自己の位置を算出するためには、少なくとも３つの反射板６から反射されたレーザーＬを受信する必要がある。そして、荷役車両３が走行経路５に沿って精度よく安定して走行するためには、少なくとも４つの反射板６から反射されたレーザーＬを走行経路５のいずれの位置においても受信できるようにする必要がある。したがって、搬送システムを実施するにあたり、反射板６のレイアウトは非常に重要である。
【００１９】
レイアウト決定装置（以下、単に決定装置とする）は、反射板６を新たに設置する対象である対象作業環境における反射板６のレイアウトを決定するために用いられる。
【００２０】
＜決定装置の構成＞
図３は、決定装置１の一例を示すブロック図である。決定装置１は、制御部１０、記憶部１１、入力部１２、および、通信部１３を含む。
【００２１】
制御部１０は、学習モデル生成部１００、位置決定部１０１、表示データ作成部１０２、および、出力制御部１０３を含む。制御部１０は、例えばＣＰＵなどを含み、制御部１０のこれらの機能部は、記憶部１１（記憶装置）に記憶されたプログラムを、ＣＰＵが実行することによって実現される。
【００２２】
学習モデル生成部１００は、反射板６のレイアウトを決定するために用いられる後述の学習済みモデルを生成する。
【００２３】
位置決定部１０１は、学習済みモデルを用いて反射板６のレイアウトを決定する。
【００２４】
表示データ作成部１０２は、決定された反射板６のレイアウトを示す表示用のデータを作成する。
【００２５】
出力制御部１０３は、決定された反射板６のレイアウトを示す表示用のデータを出力する。出力制御部１０３は、具体的には、通信ネットワーク７を介して携帯端末８に出力（送信）する。
【００２６】
記憶部１１は、各種のデータを記憶する。記憶部１１は、教師データ記憶部１１０、および、学習モデル記憶部１１１を含む。記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
【００２７】
教師データ記憶部１１０は、学習済みモデルの生成のため用いられる教師データを記憶している。
【００２８】
学習モデル記憶部１１１は、学習モデル生成部１００によって生成された学習済みモデルを記憶している。
【００２９】
入力部１２は、反射板６のレイアウトを決定するために必要な入力データを入力する入力操作を受け付ける。入力部１２は、例えばキーボード、マウスなどの入力デバイスや、対象作業環境Ｚ（図８参照）に備えられたカメラ、荷役車両３に記憶された走行データなどを機械的に入力するデバイスである。
【００３０】
通信部１３は、決定装置１と携帯端末８とが通信ネットワーク７を介して通信するために用いられる。通信部１３は、通信機器などからなる。なお、携帯端末８は、例えばスマートフォンである。携帯端末８は、ディスプレイなどの表示部８０を含む。
【００３１】
＜学習済みモデルの生成＞
次に、反射板６のレイアウトを決定するために用いられる学習済みモデルが説明される。実施形態では、ニューラルネットワーク（以下、ＮＮとする）の学習済みモデル、より具体的には、ディープラーニング（多層ＮＮ）の学習済みモデルが用いられる。しかしながら、反射板６のレイアウトを決定することが可能な学習済みモデルを構築できるのであれば、他のアルゴリズムを適用することも可能である。
【００３２】
学習済みモデルの生成のために、教師データとして、既に反射板６が設置された作業環境（例えば図４−図６の作業環境Ｘ１−Ｘ３参照）における施設２内の形状、荷物４のレイアウト、荷役車両３の走行経路５、および、反射板６のレイアウトが関係付けられたデータが用いられる。
【００３３】
この教師データにおいて、施設２内の形状、荷物４のレイアウト、および、荷役車両３の走行経路５の組合せが入力データであり、この組合せに対応する反射板６のレイアウトが正解データである。
【００３４】
施設２内の形状は、図４−図６の通り、少なくとも平面的な形状を含んでいればよい。平面的な形状は、平面形状または平断面形状である。施設２内の形状は、施設２内の作業空間を規定する構造物の形状であり、図４−図６の通り施設２内の壁の形状だけでなく、図６の通り施設２内の柱の形状なども含む。こういった、施設２内の壁や柱などの構造物は、反射板６が設置され得る部分であり、またレーザーＬを遮断する要素となるので、施設２内の形状は、反射板６のレイアウトと相関がある。
【００３５】
荷物４のレイアウトは、少なくとも平面的なレイアウトを含んでいればよい。なお、作業環境によっては、荷物４はラックに載置されることもある。この場合、ラックのレイアウトが、荷物４のレイアウトとなる。荷物４は、レーザーＬを遮断する要素となり得るので、荷物４のレイアウトは、反射板６のレイアウトと相関がある。
【００３６】
反射板６は、荷役車両３を走行経路５に沿って自動走行させるために設置されるものであるので、走行経路５は、反射板６のレイアウトと相関がある。
【００３７】
反射板６のレイアウトは、平面的なレイアウトである。各反射板６は、荷役車両３のレーザースキャナ３０と同じ高さに設定されるからである。正解データとしての反射板６のレイアウトは、その作業環境において、荷役車両３の走行経路５に沿った安定走行を実現させたものとされる。
【００３８】
教師データは、作業環境における施設２内の形状、荷物４のレイアウトおよび荷役車両３の走行経路５、および、反射板６のレイアウトが関係付けて示された画像の画像データの形式であってよい。しかしながら、教師データは、その形式は問われない。
【００３９】
作業環境Ｘ１〜Ｘ３に加えてその他の作業環境における複数の教師データが、教師データ記憶部１１０に予め記憶されている。
【００４０】
学習モデル生成部１００は、教師データ記憶部１１０に記憶された複数の教師データを用いて機械学習を行って学習済みモデルを生成する。この学習済みモデルは、対象作業環境における施設２内の形状、荷物４のレイアウト、荷役車両３の走行経路５を示すデータを入力として、当該対象作業環境に適した反射板６のレイアウトを予測して、そして、これを示すデータを出力とするモデルである。
【００４１】
以上のようにして、作業環境における施設２内の形状、荷物４のレイアウトおよび荷役車両３の走行経路５と、当該作業環境における反射板６のレイアウトとの相関関係を機械学習した学習済みモデルが生成される。学習済みモデルは、学習モデル記憶部１１１に記憶されている。
【００４２】
＜レイアウト決定方法＞
以下、反射板６のレイアウトを決定するレイアウト決定方法（以下、単に決定方法とする）の一例が説明される。図７は、決定方法の流れを示すフローチャートであり、図８は、決定方法の流れを概念的に示す。
【００４３】
ユーザーは、図８の示されるように反射板６を新たに設置する対象である対象作業環境Ｚにおいて適切な反射板６のレイアウトを知るために決定装置１を用いる。なお、上述の学習済みモデルは、学習モデル生成部１００によって予め生成されて、学習モデル記憶部１１１に記憶されている。
【００４４】
決定方法は、図７の通りステップＳ１−Ｓ６を含む。
【００４５】
Ｓ１は、決定装置１がデータの入力を受け付けるステップである。実施形態のＳ１では、対象作業環境Ｚにおける施設２内の形状、荷物４のレイアウト、および、荷役車両３の走行経路５を示すデータがユーザーによって又は機械的に入力部１２を用いて決定装置１に入力される。
【００４６】
Ｓ２は、決定装置１がＳ１で得られたデータを学習済みモデルに入力するステップである。実施形態のＳ２では、位置決定部１０１が、対象作業環境Ｚにおける施設２内の形状、荷物４のレイアウト、および、荷役車両３の走行経路５を示すデータを、学習済みモデルに入力する。ここで、学習済みモデルへの入力前に、Ｓ１で得られたデータを、上述の教師データの入力データと同じ形式にする前処理が、必要に応じて位置決定部１０１によって行われる。
【００４７】
Ｓ３は、決定装置１が学習済みモデルからの出力データを用いて対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトを決定するステップである。実施形態のＳ３では、位置決定部１０１が、学習済みモデルに、対象作業環境Ｚに適した反射板６のレイアウトを予測させ、これを示すデータを出力データとして出力させる。位置決定部１０１は、出力データが示す反射板６のレイアウトを、対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトと決定する。
【００４８】
Ｓ４は、決定装置１がＳ３で決定された対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトを示す表示用のデータを作成するステップである。実施形態のＳ４では、表示データ作成部１０２が、決定装置１に入力された入力データと学習済みモデルから出力された出力データとを用いて、図８に示すような対象作業環境Ｚの施設２内の形状と反射板６のレイアウトとを合わせて示す画像の画像データを表示用のデータとして作成する。
【００４９】
Ｓ５は、決定装置１がＳ３で決定された対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウト示す表示用のデータを出力するステップである。実施形態のＳ５では、出力制御部１０３が、表示データ作成部１０２によって作成された表示用のデータを、通信部１３を用いて通信ネットワーク７を介して、決定装置１に予め登録されている１または２以上の特定の携帯端末８に出力（送信）する。
【００５０】
Ｓ６は、決定された対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトに関する情報を表示させるステップである。実施形態のＳ６は、決定された対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトに関する情報を携帯端末８に表示させる。具体的には、携帯端末８は、表示データ作成部１０２によって作成された表示用のデータを決定装置１から受信する。携帯端末８は、操作者からの入力操作などに応じて、表示用のデータ（画像データ）に係る画像（すなわち、施設２内の形状と反射板６のレイアウトとを合わせて示す画像）をその表示部８０に表示させる。
【００５１】
＜実施形態の効果＞
以上のように上記実施形態によれば、反射板６を新たに設置する対象である対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトは、学習済みモデルを用いて位置決定部１０１によって決定される。これは、作業者が反射板６のレイアウトを決定するのに要する労力および時間を軽減する。したがって、反射板６の設置作業の負担は軽減される。
【００５２】
対象作業環境Ｚにおける反射板６のレイアウトに関する情報が携帯端末８に表示される。したがって、作業者は、携帯端末８を携帯し、そこに表示されている情報を見ることで、各反射板６をレイアウト通りの位置に容易に設置することができる。したがって、反射板６の設置作業の負担はさらに軽減される。
【００５３】
＜変形例＞
対象作業環境Ｚにおける施設２内の形状、荷物４のレイアウトおよび荷役車両３の走行経路５を示すデータが、入力部１２を用いて決定装置１へ入力されるが、例えば、これに代えてまたは加えて、携帯端末８を用いて通信ネットワーク７を介して決定装置１へ入力（送信）されてよい。
【００５４】
出力制御部１０３は、反射板６のレイアウトを示すデータを決定装置１の外部の携帯端末８に出力している。これに代えてまたは加えて、出力制御部１０３は、反射板６のレイアウトを示すデータを決定装置１の表示部（ディスプレイなど）に出力し、反射板６のレイアウトに関する情報をこの表示部に表示させてもよい。
【符号の説明】
【００５５】
１  レイアウト決定装置
１００  学習モデル生成部
１０１  位置決定部
１０２  表示データ作成部
１０３  出力制御部
１１０  教師データ記憶部
１１１  学習モデル記憶部
１２  入力部
１３  通信部
２  施設
３  荷役車両
３０  レーザースキャナ
４  荷物
５  走行経路
６  反射板
７  通信ネットワーク
８  携帯端末
８０  表示部
Ｌ  レーザー
Ｘ１−Ｘ３  作業環境
Ｚ  対象作業環境
【図１】
2020135297.tif 000003
【図２】
2020135297.tif 000004
【図３】
2020135297.tif 000005
【図４】
2020135297.tif 000006
【図５】
2020135297.tif 000007
【図６】
2020135297.tif 000008
【図７】
2020135297.tif 000009
【図８】
2020135297.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和2年1月24日(2020.1.24)
【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】請求項１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項１】
荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定装置であって、
作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウト、荷役車両の走行経路、および、反射板のレイアウトが関係付けられたデータを教師データとして用いて機械学習を行って生成され、対象作業環境における施設内の形状、荷物レイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力として、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを示すデータを出力とする学習済みモデルと、
前記学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力し、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを決定する位置決定部と、を備える、
ことを特徴とするレイアウト決定装置。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】請求項４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【請求項４】
荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定方法であって、
学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力するステップと、
前記学習済みモデルからの出力データを用いて前記対象作業環境における反射板のレイアウトを決定するステップと、を備え、
前記学習済みモデルは、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウト、荷役車両の走行経路、および、反射板のレイアウトが関係付けられたデータを教師データとして用いて機械学習を行って生成され、対象作業環境における施設内の形状、荷物レイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力として、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを示すデータを出力とするものである、
ことを特徴とするレイアウト決定方法。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
本発明の一態様によれば、荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定装置が提供される。レイアウト決定装置は、学習済みモデルと、学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力し、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを決定する位置決定部とを、備える。上記学習済みモデルは、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウト、荷役車両の走行経路、および、反射板のレイアウトが関係付けられたデータを教師データとして用いて機械学習を行って生成されたものであって、対象作業環境における施設内の形状、荷物レイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力として、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを示すデータを出力とするものである。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１０】
さらに、本発明の別の態様によれば、荷役車両をレーザー誘導方式で自動走行させるために用いられる反射板のレイアウトを決定するためのレイアウト決定方法が提供される。レイアウト決定方法は、学習済みモデルに対して、対象作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力するステップと、上記学習済みモデルからの出力データを用いて上記対象作業環境における反射板のレイアウトを決定するステップと、を備える。上記学習済みモデルは、作業環境における施設内の形状、荷物のレイアウト、荷役車両の走行経路、および、反射板のレイアウトが関係付けられたデータを教師データとして用いて機械学習を行って生成されたものであって、対象作業環境における施設内の形状、荷物レイアウトおよび荷役車両の走行経路を示すデータを入力として、当該対象作業環境における反射板のレイアウトを示すデータを出力とするものである。