(57)【要約】      （修正有）【課題】移動可能領域の全てに移動体を移動させることなく現状と整合するように地図を更新することのできる地図更新装置を提供する。【解決手段】地図更新装置１は、障害物の配置パターンが変化する対象領域内における移動体の移動可能領域を示す地図を更新するものであり、所定種類のパターンのうち、障害物の現在の配置パターンを特定するパターン特定部１０２と、特定したパターンに応じて地図における移動可能領域を更新する地図更新部１０３とを備えている。【選択図】図１
2020038462.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置であって、
上記パターンは所定種類に限られており、
所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定部と、
上記パターン特定部が特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新部と、を備えていることを特徴とする地図更新装置。
【請求項２】
上記パターン特定部は、上記パターンの特徴が表れる上記対象領域内の一部を撮影した画像と、該撮影の時点の上記パターンとの対応関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、上記一部を撮影した画像から、上記障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することを特徴とする請求項１に記載の地図更新装置。
【請求項３】
上記対象領域内を移動する複数の上記移動体のそれぞれから、当該対象領域内における上記障害物の配置を示す障害物情報を取得する情報取得部を備え、
上記パターン特定部は、複数の上記移動体のそれぞれから取得された上記障害物情報を用いて、上記障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することを特徴とする請求項１に記載の地図更新装置。
【請求項４】
上記パターンが変化する契機となる所定の事象を検出する事象検出部を備え、
上記パターン特定部は、上記事象検出部が上記事象を検出したとき、上記変化後のパターンを上記障害物の配置のパターンとして特定することを特徴とする請求項１に記載の地図更新装置。
【請求項５】
移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置による地図更新方法であって、
上記パターンは所定種類に限られており、
所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定ステップと、
上記パターン特定ステップにおいて特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新ステップと、を含むことを特徴とする地図更新方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象領域における移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置等に関する。
【背景技術】
【０００２】
無人走行車や無人飛行体（例えばドローン）などの移動体を対象領域内で自律移動させつつ、該対象領域内における移動体の移動可能領域を示す地図を生成する技術が知られている。下記特許文献１に記載されているように、この技術はＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）と呼ばれる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１８−０８４６９９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ここで、上記対象領域が工場や倉庫などの施設である場合、移動体の移動の妨げとなる障害物の配置が変わることがある。そして、障害物の配置が変われば、移動体の移動可能領域も変わるため、地図を更新する必要が生じる。
【０００５】
しかし、ＳＬＡＭでは、移動体が移動した範囲内でしか地図の生成および更新ができないため、従来は障害物の位置が変化する度に移動体に施設内の各所を移動させなければ、施設内全体の地図を更新することができなかった。
【０００６】
本発明の一態様は、移動可能領域の全てに移動体を移動させることなく現状と整合するように地図を更新することのできる地図更新装置等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】
【０００７】
上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る地図更新装置は、移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置であって、上記パターンは所定種類に限られており、所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定部と、上記パターン特定部が特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新部と、を備えている。
【０００８】
また、上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る地図更新方法は、移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置による地図更新方法であって、上記パターンは所定種類に限られており、所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定ステップと、上記パターン特定ステップにおいて特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新ステップと、を含む。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の一態様によれば、移動可能領域の全てに移動体を移動させることなく現状と整合するように地図を更新することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施形態１に係る地図更新装置の要部構成の一例を示すブロック図である。
【図２】上記地図更新装置による地図更新の概要を示す図である。
【図３】障害物の配置に対応するパターンの例と、それらのパターンの特徴が表れた画像を撮影するための撮影範囲の例を示す図である。
【図４】上記地図更新装置が実行する処理の一例を示すフローチャートである。
【図５】本発明の実施形態２に係る地図更新装置による地図更新の概要を示す図である。
【図６】障害物の配置のパターンを特定するための障害物情報を説明する図である。
【図７】本発明の実施形態３に係る地図更新装置の要部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】
【００１１】
〔実施形態１〕
（装置概要）
本実施形態の地図更新装置１の概要を図２に基づいて説明する。図２は、地図更新装置１による地図更新の概要を示す図である。地図更新装置１は、移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する施設（対象領域）内における移動体の移動可能領域を示す地図を更新する装置である。障害物の配置のパターンは、所定種類に限られている。なお、図２に示す例では、上記の施設は物流倉庫であり、移動体は無人搬送車（無人フォークリフト）であり、障害物はパレットに積載された荷物である。ただし、移動体は、無人搬送車に限らず、ドローン等の無人飛行体であってもよい。また、上述の所定種類の具体的な数は、本実施形態を限定するものではないが、例として、数種類から数万種類程度が挙げられる。
【００１２】
図２の例では、定点カメラ等により施設内の一部を撮影した画像が地図更新装置１に送信される。定点カメラ等は、施設内の各所に設置される。地図更新装置１は、この定点カメラ等によって撮影された画像を取得し、当該画像に基づき、上記施設内の地図を更新する。そして、地図更新装置１は、更新した地図を、上記施設内で稼働する無人搬送車に送信する。無人搬送車は、地図更新装置１から受信した地図を参照して、施設内を移動する。
【００１３】
（地図更新装置の要部構成）
地図更新装置１の要部構成について図１に基づいて説明する。図１は、地図更新装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、地図更新装置１は、地図更新装置１の各部を統括して制御する制御部１０と、地図更新装置１が使用する各種データを記憶する記憶部２０と、を備えている。さらに、地図更新装置１は、外部の機器（例えば図２の無人搬送車）と通信するための通信部３０を備えている。地図更新装置１が更新した地図は通信部３０を介して無人搬送車に送信される。また、制御部１０には、情報取得部１０１、パターン特定部１０２、地図更新部１０３、および地図送信部１０４が含まれている。
【００１４】
情報取得部１０１は、施設内の障害物の配置パターンを特定するための情報を取得して、パターン特定部１０２に出力する。具体的には、情報取得部１０１は、施設内の一部を撮影した画像を、例えば図２に示したような撮影装置から取得し、パターン特定部１０２に出力する。
【００１５】
パターン特定部１０２は、情報取得部１０１から出力された情報に基づいて、所定種類のパターンのうち、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定する。具体的には、本実施形態のパターン特定部１０２は、機械学習により生成された学習済みモデルを用いて、情報取得部１０１が取得した上記画像から、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定する。なお、詳細は後述するが、上記学習済みモデルは、障害物の配置のパターンの特徴が表れる施設内の一部を撮影した画像と、該撮影の時点の所定種類のパターンとの対応関係を機械学習することにより生成されたものである。
【００１６】
上記構成によれば、現在の施設内の一部を撮影した画像さえ取得すれば、施設内の障害物の配置のパターンを特定することができる。よって、無人搬送車に施設内全体を走行させることなく、施設内に障害物がどのように配置されているかを容易に特定することができる。そして、施設内に障害物がどのように配置されているかを特定することができれば、地図更新部１０３により地図を更新することができる。
【００１７】
地図更新部１０３は、パターン特定部１０２が特定したパターンに応じて、地図における移動可能領域を更新する。具体的には、地図更新部１０３は、施設内の領域のうち、上記パターンにおいて障害物が存在しないとされている領域を移動可能領域とする。また、上記パターンにおいて障害物が存在するとされている領域を、上記無人搬送車等の移動体が移動できない移動不可能領域とする。これにより、現在の障害物の配置のパターンに整合するように地図が更新される。そして、地図送信部１０４は、地図更新部１０３が更新した地図を取得し、通信部３０を介して、当該地図を無人搬送車に送信する。
【００１８】
（学習済みモデルと入力データについて）
本実施形態のパターン特定部１０２が、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定するために用いる学習済みモデルについて説明する。なお、以下では、ニューラルネットワーク（ＮＮ：Neural Network）の学習済みモデルを生成する例を説明するが、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することが可能な学習済みモデルを構築できるものであれば、他のアルゴリズムを適用することも可能である。ＮＮの学習済みモデルを用いる場合、下記のように生成された、高い特定精度が期待できる多層のＮＮの学習済みモデルを用いることが好ましい。また、下記のように画像を教師データとする場合には、画像の処理に好適なＣＮＮ（Convolutional Neural Network）を用いることが好ましい。
【００１９】
学習済みモデルの生成には、教師データとして、障害物の配置のパターンが既知の施設内の一部を撮影した画像に対し、当該パターンが正解データとして対応付けられたデータを用いることができる。このような教師データを、上記施設において発生し得る所定種類のパターンのそれぞれについて多数用意してＮＮまたはＣＮＮの機械学習を行うことにより、パターン特定部１０２が使用する学習済みモデルを生成することができる。なお、教師データは、パターンの特徴が表れた情報であればよく、施設内の一部を撮影した画像に限られない。
【００２０】
施設内の一部の画像と、上記のパターンとの対応関係について、図３を用いて説明する。図３は、障害物の配置に対応するパターンの例と、それらのパターンの特徴が表れた画像を撮影するための撮影範囲の例を示す図である。なお、図３では、障害物が配置されている領域を破線で囲むことにより示している。また、図３では、上述した所定種類が３種類の場合を示している。
【００２１】
具体的には、図３に示す例では、パターンはＡ、Ｂ、Ｃの３種類である。パターンＡでは、障害物が配置される領域がアルファベットの「Ｅ」の形状である。パターンＢでは、障害物が配置される領域がアルファベットの「Ｅ」から中央の横棒を除いた形状である。パターンＣでは、障害物が配置される領域がアルファベットの「Ｅ」から縦棒を除いた形状である。
【００２２】
図３に示す例では、円形で示した撮影範囲において、各パターンの特徴が表われている。すなわち、パターンＡの当該範囲には、縦長に障害物が配置された領域Ｔの一部および横長に障害物が配置された領域Ｙの一部が含まれている一方で、パターンＢの当該範囲には領域Ｔの一部だけが含まれており、パターンＣの当該範囲には領域Ｙの一部だけが含まれている。
【００２３】
このような施設においては、以下の３種類の教師データを用いた機械学習により生成された学習済みモデルを用いればよい。なお、下記（１）〜（３）の画像は、例えば天井や壁面等に固定された定点カメラ等により当該撮影範囲を見下ろす角度で撮影した画像であってもよい。
【００２４】
（１）障害物の配置がパターンＡであるときに上記撮影範囲を撮影した画像に対し、正解データとしてパターンＡを対応付けた教師データ。
【００２５】
（２）障害物の配置がパターンＢであるときに上記撮影範囲を撮影した画像に対し、正解データとしてパターンＢを対応付けた教師データ
（３）障害物の配置がパターンＣであるときに上記撮影範囲を撮影した画像に対し、正解データとしてパターンＣを対応付けた教師データ。
【００２６】
この学習済みモデルに対し、障害物の配置が不明なときに上記撮影範囲で撮影された画像を入力すれば、パターンＡ〜Ｃのそれぞれに該当する確率が当該学習済みモデルから出力される。そして、パターン特定部１０２は、この出力に基づいて現在の障害物の配置に対応するパターンを特定する。例えば、パターン特定部１０２は、上記確率が最も高いパターンを、現在の障害物の配置に対応するパターンとして特定してもよい。
【００２７】
以下では、説明を簡単にするため、上記のように１つの撮影範囲で撮影した画像から、現在の障害物の配置が複数種類のパターンの何れに該当するかを特定する例を説明するが、パターンごとに撮影範囲が異なっていてもよい。この場合、撮影範囲毎に学習済みモデルを生成しておく。そして、情報取得部１０１は、各撮影範囲で撮影された画像を取得し、パターン特定部１０２は、撮影範囲に応じた学習済みモデルを用いてパターンを特定する。
【００２８】
例えば、図３のパターンＡ〜Ｃに各パターン用の撮影範囲Ａａ〜Ａｃが設定されていて、パターンＡ〜Ｃに対応する学習済みモデルＭａ〜Ｍｃが予め生成されていたとする。この場合、パターン特定部１０２は、撮影範囲Ａａで撮影された画像を学習済みモデルＭａに入力し、出力された確率の値が閾値以上であれば、現在の障害物の配置がパターンＡであると特定する。一方、上記確率の値が閾値未満であれば、撮影範囲Ａｂで撮影された画像を学習済みモデルＭｂに入力し、上記と同様の処理を行って、現在の障害物の配置がパターンＢであるか否かを判定する。また、パターン特定部１０２は、現在の障害物の配置がパターンＢでもなければ、撮影範囲Ａｃで撮影された画像を学習済みモデルＭｃに入力し、上記と同様の処理を行って、現在の障害物の配置がパターンＣであるか否かを判定する。
【００２９】
また、以下では、情報取得部１０１が取得した画像を、そのまま学習済みモデルの入力データとする例を説明するが、画像に対して所定の処理を施したものを入力データとしてもよい。上記所定の処理は、画像における特徴点を失わせることなく、特徴点と関係のない情報を減らすことができるものであればよい。例えば、画像がカラー画像であれば、グレースケール化したものを入力データとしてもよい。
【００３０】
なお、取得した画像をそのまま用いるか処理を施して用いるかにかかわらず、入力データに用いる画像は、学習済みモデルの機械学習用の教師データに用いた画像と同様の撮影条件で撮影したものであることが好ましい。上記撮影条件には、例えば、撮影装置と撮影範囲との位置関係、周囲の明るさ等が含まれる。撮影条件を揃えるため、例えば撮影範囲に対して所定の位置に固定された定点カメラによって撮影した画像から教師データを生成し、同じ定点カメラによって撮影した画像を入力データとすることが好ましい。
【００３１】
（処理の流れ）
地図更新装置１が実行する処理の流れを図４に基づいて説明する。図４は、地図更新装置１が実行する処理（地図更新方法）の一例を示すフローチャートである。なお、厳密には、図４のＳ２以降が地図更新装置１の処理であり、Ｓ１は施設の特定の箇所に設置された定点カメラ等の撮影装置が実行する処理である。
【００３２】
Ｓ１では、上記撮影装置が施設内の一部を撮影する。そして、該撮影装置は、撮影した画像を地図更新装置１に送信する。Ｓ２において、情報取得部１０１はＳ１で送信された画像を取得してパターン特定部１０２に出力し、パターン特定部１０２は、上述した学習済みモデルを用いて、現在の障害物の配置パターンを特定する（パターン特定ステップ）。
【００３３】
Ｓ３では、パターン特定部１０２は、前回特定したパターンと、今回特定したパターンとを比較し、パターンの変更があったか否かを判定する。ここでパターンの変更があったと判定された場合（Ｓ２でＹＥＳ）には、処理はＳ４に進む。一方、パターンの変更がなかったと判定された場合（Ｓ２でＮＯ）には、処理はＳ１に戻る。
【００３４】
Ｓ４では、地図更新部１０３は、Ｓ２で特定されたパターンに従って、地図を更新する（地図更新ステップ）。そして、Ｓ５では、地図送信部１０４は、Ｓ４で更新された地図を無人搬送車に送信する。その後、処理はＳ１に戻る。これにより、無人搬送車は、常に最新の障害物の配置パターンに整合した地図を用いて施設内を走行することができる。
【００３５】
（実施形態１のまとめ）
以上のように、地図更新装置１は、無人搬送車の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する施設内における無人搬送車の移動可能領域を示す地図を更新する。パターンは、所定種類に限られている。パターン特定部１０２は、所定種類の上記パターンのうち、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定する。地図更新部１０３は、パターン特定部１０２が特定したパターンに応じて地図における移動可能領域を更新する。このように、地図更新装置１によれば、現在の障害物の配置が何れのパターンの何れに該当するかを特定し、その結果に応じて地図を更新するので、移動可能領域の全てに無人搬送車を移動させることなく、現状と整合するように地図を更新することができる。
【００３６】
なお、パターン特定部１０２は、学習済みモデルを用いる代わりに、例えばパターンマッチング等の画像解析の手法を用いて、施設内の一部を撮影した画像から、当該施設における現在の障害物の配置を特定してもよい。
【００３７】
〔実施形態２〕
本発明の実施形態２について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。これは実施形態３以降も同様である。
【００３８】
本実施形態の地図更新装置１の概要を図５に基づいて説明する。図５は、本実施形態の地図更新装置１による地図更新の概要を示す図である。図５の例では、複数の無人搬送車（移動体）から、施設内における障害物の配置を示す障害物情報が地図更新装置１に送信されている。地図更新装置１は、送信された障害物情報を取得し、当該障害物情報に基づき、上記施設内の地図を更新する。地図更新後の処理は実施形態１と同様である。
【００３９】
地図更新装置１の要部構成は、図１と同様である。ただし、本実施形態の情報取得部１０１は、施設内を移動する複数の無人搬送車のそれぞれから、当該施設内における障害物の配置を示す障害物情報を取得する。また、本実施形態のパターン特定部１０２は、複数の無人搬送車のそれぞれから取得された上記障害物情報を用いて、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定する。
【００４０】
（パターンの特定方法）
障害物情報からパターンを特定する方法について図６を用いて説明する。図６は、障害物の配置のパターンを特定するための障害物情報を説明する図である。図６では、図３と同様に障害物が配置されている領域を破線で囲むことにより示している。また、図６では、３台の無人搬送車を記号ａ、ｂ、ｃで示している。また、各無人搬送車は、撮影装置を備えている。図６ではそれら撮影装置の撮影方向を白抜き矢印で示している。このように施設内の各所で撮影された画像と、その画像が撮影された位置と、撮影方向とを障害物情報として用いることができる。
【００４１】
例えば、図６において、障害物の配置がパターンＡである場合に、無人搬送車ａが、領域Ｔが撮影範囲に入る位置から領域Ｔに向かって撮影した画像には、障害物が存在する状態の領域Ｔが写る。情報取得部１０１は、無人搬送車ａが撮影した上記画像を受信すると共に、該無人搬送車の位置と撮影方向を特定し、これらの情報を障害物情報としてパターン特定部１０２に出力する。そして、パターン特定部１０２は、上記画像を解析することにより、領域Ｔに障害物があることを特定する。なお、無人搬送車は、ＳＬＡＭにより走行する機能を有しており、この機能により無人搬送車の位置と撮影方向（車両の向き）を特定できるため、情報取得部１０１は無人搬送車と通信することにより、無人搬送車の位置と撮影方向を特定することができる。
【００４２】
同様に、情報取得部１０１は、無人搬送車ｂが撮影した上記画像を受信すると共に、該無人搬送車の位置と撮影方向を特定し、これらの情報を障害物情報としてパターン特定部１０２に出力する。そして、パターン特定部１０２は、上記画像を解析することにより、領域Ｙに障害物があることを特定する。なお、撮影した画像に障害物が写っているか否かは、障害物が写っている画像を教師データとした機械学習により生成した学習済みモデルを用いて特定することもできる。
【００４３】
図６の例では、領域ＴとＹの両方に障害物があるパターンは、パターンＡのみであるから、パターン特定部１０２は、上記の特定結果から、現在の障害物の配置はパターンＡであることを特定する。このように、情報取得部１０１が、施設内の各所で撮影された画像と、その撮影位置と撮影方向を障害物情報として取得することにより、パターン特定部１０２は、現在の障害物の配置がいずれのパターンに該当するかを特定することができる。なお、パターンＡの特定において、無人搬送車ｃから撮影された画像を用いてもよいことは言うまでもない。
【００４４】
パターンＢについても同様であり、パターン特定部１０２は、無人搬送車ａから撮影された画像等から領域Ｔに障害物があり、無人搬送車ｃから撮影された画像等から領域Ｙに障害物がないことを特定して、現在の障害物の配置はパターンＢであることを特定する。また、パターンＣについても同様であり、パターン特定部１０２は、無人搬送車ｂから撮影された画像等から領域Ｙに障害物があり、無人搬送車ｃから撮影された画像等から領域Ｔに障害物がないことを特定して、現在の障害物の配置はパターンＣであることを特定する。
【００４５】
（実施形態２のまとめ）
以上のように、地図更新装置１は、施設内を移動する複数の無人搬送車のそれぞれから、当該施設内における障害物の配置を示す障害物情報を取得する情報取得部１０１を備える。パターン特定部１０２は、複数の無人搬送車のそれぞれから取得された障害物情報を用いて、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定する。この構成によれば、複数の無人搬送車のそれぞれから取得された障害物情報を用いて障害物の現在の配置に対応するパターンを特定するので、移動可能領域の全てに無人搬送車を移動させることなく、短時間で正確に地図を更新することが可能になる。
【００４６】
なお、各無人搬送車から取得する障害物情報は、施設内の一部における障害物の配置を示すものであればよく、上述の例に限られない。例えば、情報取得部１０１は、各無人搬送車がＳＬＡＭ機能により更新した地図（当該無人搬送車が使用している地図のうち、直近の走行により更新された部分の地図）を障害物情報として取得してもよい。この場合、パターン特定部１０２は、上記と同様にして、取得された地図から各パターンに特有の障害物の有無（図６の例では領域Ｔ、Ｙにおける障害物の有無）を特定し、その特定結果に基づいて、障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することができる。
【００４７】
〔実施形態３〕
本発明の実施形態３について、以下に説明する。本実施形態の地図更新装置１の要部構成について図７に基づいて説明する。図７は、地図更新装置１の要部構成の一例を示すブロック図である。図７に示すように、地図更新装置１は、情報取得部１０１の代わりに事象検出部１０５を備えている点で図１の地図更新装置１と相違している。
【００４８】
ところで、積荷を搬入するトラックなどの運搬車両が施設に到着した場合には、施設内の、特定の領域に荷物が置かれることが予想される。一方、積荷を搬出する運搬車両が施設に到着した場合には、施設内の、特定の領域から荷物が搬出されることが予想される。このように、運搬車両の到着という事象により、障害物の配置に対応するパターンを推定することができる。
【００４９】
事象検出部１０５は、例えば上記事象のような、障害物の配置のパターンが変化する契機となる所定の事象を検出する。そして、パターン特定部１０２は、事象検出部１０５が所定の事象を検出したとき、上記変化後のパターンが上記障害物の配置のパターン（上記契機による変化が完了した後のパターン）であると特定する。
【００５０】
（パターンの特定の具体例）
例えば、図３に示すような３種類のパターンが規定されており、障害物（例えば荷物）がパターンＢの配置となっている状態で、荷物の搬入車両が施設に到着したときには、搬入された荷物が領域Ｙに運び込まれることが決まっているとする。また、領域Ｔは、施設から搬出する荷物を集積する領域であるとする。
【００５１】
この場合、事象検出部１０５は、荷物を搬入する搬入車両が施設に到着したことを、障害物の配置のパターンがパターンＢからＡに変化する契機となる所定の事象として検出する。また、事象検出部１０５は、荷物を搬出する搬出車両が施設に到着したことを、障害物の配置のパターンがパターンＡからＣに変化する契機となる所定の事象として検出する。
【００５２】
なお、搬入車両や搬出車両が到着したことを検出する方法は特に限定されない。例えば、事象検出部１０５は、施設における駐車スペースを撮影した画像を解析することにより上記の検出を行うこともできるし、各種センサ等を用いて検出することもできる。この他にも、例えば所定の時刻に搬入または搬出されることが決まっている場合には、事象検出部１０５は、その時刻となったときに搬入車両や搬出車両が到着したと検出してもよい。また、例えば、事象検出部１０５は、領域ＴやＹの様子を例えば当該領域を撮影した画像を解析することにより監視してもよい。そして、事象検出部１０５は、領域ＴやＹで障害物（例えば荷物）を移動させる作業（当該領域に障害物を運び込む作業または当該領域から障害物を運び出す作業）が開始されたことを、所定の事象として検出してもよい。
【００５３】
（実施形態３のまとめ）
以上のように、地図更新装置１は、パターンが変化する契機となる所定の事象を検出する事象検出部１０５を備えている。パターン特定部１０２は、事象検出部１０５が上記事象を検出したとき、上記変化後のパターンを上記障害物の配置のパターンとして特定する。この構成によれば、障害物の配置のパターンが変化する契機となる事象を検出し、検出した事象に基づいて障害物の配置に対応するパターンを特定するので、所定の契機を検出するだけで速やかに地図を更新することができる。
【００５４】
〔変形例〕
上記各実施形態に記載した、パターン特定のための構成は併用することが可能である。つまり、地図更新装置１は、施設内の一部を撮影した画像を取得する実施形態１の情報取得部１０１と、障害物情報を取得する実施形態２の情報取得部１０１と、実施形態３の事象検出部１０５のうち複数を備えていてもよい。この場合、パターン特定部１０２は、各実施形態で説明した方法をそれぞれ用いてパターンを特定し、各特定結果を総合して最終的なパターンの特定結果を出力してもよい。例えば、パターン特定部１０２は、実施形態１の情報取得部１０１が取得した画像に基づいて特定したパターンと、実施形態３の事象検出部１０５が特定した事象に基づいて特定したパターンが一致した場合に、障害物の配置が当該パターンであると特定してもよい。このような構成により、パターンの特定精度を向上させることができる。
【００５５】
〔分散処理について〕
上記各実施形態で説明した地図更新装置１の実行する処理の一部は、地図更新装置１と通信接続された１または複数の装置に実行させてもよい。例えば、学習済みモデルを用いた演算を行う場合、その演算処理を、地図更新装置１と通信接続されたＡＩサーバに実行させてもよい。この場合、地図更新装置１は、学習済みモデルに入力する入力データを生成してＡＩサーバに送信し、該ＡＩサーバから出力データを受信してパターンの特定を行う。
【００５６】
〔ソフトウェアによる実現例〕
地図更新装置１の制御ブロック（特に制御部１０に含まれる各部）は、集積回路（ＩＣチップ）等に形成された論理回路（ハードウェア）によって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【００５７】
後者の場合、地図更新装置１は、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータを備えている。このコンピュータは、例えば１つ以上のプロセッサを備えていると共に、上記プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、上記コンピュータにおいて、上記プロセッサが上記プログラムを上記記録媒体から読み取って実行することにより、本発明の目的が達成される。上記プロセッサとしては、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）を用いることができる。上記記録媒体としては、「一時的でない有形の媒体」、例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の他、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、プログラマブルな論理回路などを用いることができる。また、上記プログラムを展開するＲＡＭ（Random Access Memory）などをさらに備えていてもよい。また、上記プログラムは、該プログラムを伝送可能な任意の伝送媒体（通信ネットワークや放送波等）を介して上記コンピュータに供給されてもよい。なお、本発明の一態様は、上記プログラムが電子的な伝送によって具現化された、搬送波に埋め込まれたデータ信号の形態でも実現され得る。
【００５８】
本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００５９】
１  地図更新装置
１０１  情報取得部
１０２  パターン特定部
１０３  地図更新部
１０５  事象検出部
【図１】
2020038462.tif 000003
【図２】
2020038462.tif 000004
【図３】
2020038462.tif 000005
【図４】
2020038462.tif 000006
【図５】
2020038462.tif 000007
【図６】
2020038462.tif 000008
【図７】
2020038462.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月15日(2019.11.15)
【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】
移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置であって、
上記パターンは所定種類に限られており、
所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定部と、
上記パターン特定部が特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新部と、を備え、
上記パターン特定部は、上記パターンの特徴が表れる上記対象領域内の一部を撮影した画像と、該撮影の時点の上記パターンとの対応関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、上記一部を撮影した画像から、上記障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することを特徴とする地図更新装置。
【請求項２】
移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置であって、
上記パターンは所定種類に限られており、
所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定部と、
上記パターン特定部が特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新部と、
上記対象領域内を移動する複数の上記移動体のそれぞれから、当該対象領域内における上記障害物の配置を示す障害物情報を取得する情報取得部と、を備え、
上記パターン特定部は、複数の上記移動体のそれぞれから取得された上記障害物情報を用いて、上記障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することを特徴とする地図更新装置。
【請求項３】
移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置による地図更新方法であって、
上記パターンは所定種類に限られており、
所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定ステップと、
上記パターン特定ステップにおいて特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新ステップと、を含み、
上記パターン特定ステップでは、上記パターンの特徴が表れる上記対象領域内の一部を撮影した画像と、該撮影の時点の上記パターンとの対応関係を機械学習した学習済みモデルを用いて、上記一部を撮影した画像から、上記障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することを特徴とする地図更新方法。
【請求項４】
移動体の移動の妨げとなる１または複数の障害物の配置のパターンが変化する対象領域内における上記移動体の移動可能領域を示す地図を更新する地図更新装置による地図更新方法であって、
上記パターンは所定種類に限られており、
所定種類の上記パターンのうち、上記障害物の現在の配置に対応する上記パターンを特定するパターン特定ステップと、
上記パターン特定ステップにおいて特定したパターンに応じて上記地図における上記移動可能領域を更新する地図更新ステップと、を含み、
上記対象領域内を移動する複数の上記移動体のそれぞれから、当該対象領域内における上記障害物の配置を示す障害物情報を取得するステップをさらに含み、
上記パターン特定ステップでは、複数の上記移動体のそれぞれから取得された上記障害物情報を用いて、上記障害物の現在の配置に対応するパターンを特定することを特徴とする地図更新方法。