(57)【要約】【課題】多様な問題に対処しつつ自動運転を効率良く行い得る荷役機械の自動運転システムを提供する。【解決手段】荷役機械に配設され且つ荷を撮影するカメラ１００と、荷役機械の運転操作を統括する制御装置２００と、オペレータによる実運転時に、カメラ１００で撮影された荷の画像と、制御装置２００で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷の画像に対応する運転パターンを機械学習する機械学習コンピュータ３００とを備え、機械学習コンピュータ３００は、自動運転時、その時点においてカメラ１００で撮影された荷の画像に基づき、機械学習で得られた対応する運転パターンを選定し、制御装置２００へ自動運転指令を出力する。【選択図】図１
2020079145.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
荷役機械に配設され且つ荷を撮影するカメラと、
前記荷役機械の運転操作を統括する制御装置と、
オペレータによる実運転時に、前記カメラで撮影された荷の画像と、前記制御装置で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷の画像に対応する運転パターンを機械学習する機械学習コンピュータと
を備え、
前記機械学習コンピュータは、自動運転時、その時点においてカメラで撮影された荷の画像に基づき、機械学習で得られた対応する運転パターンを選定し、前記制御装置へ自動運転指令を出力する荷役機械の自動運転システム。
【請求項２】
前記荷は船舶に積載されたバラ物であり、前記荷役機械はグラブバケット式アンローダである請求項１記載の荷役機械の自動運転システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、荷役機械の自動運転システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
一般に、アンローダやコンテナクレーン等の荷役機械においては、オペレータが運転室のコントローラを操作し、荷役作業を行っている。
【０００３】
荷役作業に掛かる時間は、オペレータの技量によって大きく変化し、荷役効率に多大な影響を及ぼすため、熟練度の高いオペレータの運転を再現する自動化への関心が高まっている。
【０００４】
尚、荷役機械の自動化と関連する一般的技術水準を示すものとしては、例えば、特許文献１がある。
【０００５】
因みに、特許文献１には、連続アンローダに関し、ティーチング工程において、手動操作による掻取部の軌跡や旋回マストの旋回角度等からなる指令情報を記憶し、前記ティーチング工程の後で行われるプレーバック工程において、記憶された指令情報に応じて、ティーチング時の動作を再現すべく連続アンローダ各部を制御する点が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平７−２４２３４０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、特許文献１に開示されているものでは、荷としての石炭等のバラ物の形状や状態を認識できないため、一例として連続アンローダにおいて、万が一、荷崩れが発生した場合、負荷が大きくなって運転を停止せざるを得ない状況に陥る等、多様な問題への対処が難しいことから、荷役効率が低下する虞があった。
【０００８】
本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなしたもので、多様な問題に対処しつつ自動運転を効率良く行い得る荷役機械の自動運転システムを提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、荷役機械に配設され且つ荷を撮影するカメラと、
前記荷役機械の運転操作を統括する制御装置と、
オペレータによる実運転時に、前記カメラで撮影された荷の画像と、前記制御装置で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷の画像に対応する運転パターンを機械学習する機械学習コンピュータと
を備え、
前記機械学習コンピュータは、自動運転時、その時点においてカメラで撮影された荷の画像に基づき、機械学習で得られた対応する運転パターンを選定し、前記制御装置へ自動運転指令を出力する荷役機械の自動運転システムに係るものである。
【００１０】
荷役機械の自動運転システムにおいて、前記荷は船舶に積載されたバラ物であり、前記荷役機械はグラブバケット式アンローダとすることができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明の荷役機械の自動運転システムによれば、多様な問題に対処しつつ自動運転を効率良く行い得るという優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の荷役機械の自動運転システムの実施例を示すブロック図である。
【図２】本発明の荷役機械の自動運転システムの実施例におけるオペレータによる実運転時の機械学習を示すフローチャートである。
【図３】本発明の荷役機械の自動運転システムの実施例における自動運転時の作動を示すフローチャートである。
【図４】本発明の自動運転システムが適用される荷役機械の一例としてグラブバケット式アンローダを示す全体図である。
【図５】図４のグラブバケット式アンローダにおけるグラブバケットの駆動系を示す斜視図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照して説明する。
【００１４】
図１〜図５は本発明の荷役機械の自動運転システムの実施例である。
【００１５】
本実施例の荷役機械の自動運転システムは、図１に示す如く、カメラ１００と、制御装置２００と、機械学習コンピュータ３００とを備え、例えば、図４及び図５に示すような荷役機械としてのグラブバケット式アンローダ６００に利用される。但し、本実施例の自動運転システムは、グラブバケット式アンローダ６００に限らず、コンテナクレーン等の荷役機械に利用することも可能である。
【００１６】
先ず、前記荷役機械としてのグラブバケット式アンローダ６００について説明する。
【００１７】
図４に示す如く、前記グラブバケット式アンローダ６００は、海側の海脚６０１と陸側の陸脚６０２を有して桟橋８００上のレール６０３上を走行する機械本体６０４と、該機械本体６０４上部の陸側に設けられたガーダ６０５から海側へ張り出しピン６０６ａを中心に俯仰可能なブーム６０６と、該ブーム６０６及びガーダ６０５の長手方向に沿って横行するトロリ６０７と、該トロリ６０７から吊下げられて昇降と開閉を行うようにしたグラブバケット６０８とを有している。
【００１８】
前記機械本体６０４には、ホッパ６１０が設けられ、該ホッパ６１０の下には、機内コンベヤ６１１が配備され、該機内コンベヤ６１１の下流端には、前記桟橋８００に設置された搬送コンベヤ６１２が接続されている。
【００１９】
前記ブーム６０６には、グラブバケット式アンローダ６００を操作するオペレータが搭乗する運転室がブーム６０６に沿ってスライド自在に配設されている。前記機械本体６０４の上部の陸側端には、後述するウインチドラム等が配備された機械室６１４が設けられている。尚、図４中、７００は船舶であり、前記グラブバケット６０８を船舶７００の上部開口７０１から船倉７０２内に吊り下げ、船舶７００に積載された荷としての石炭等のバラ物９００を前記グラブバケット６０８で掴み取るようになっている。
【００２０】
前記グラブバケット式アンローダ６００の駆動系は、例えば、図５に示される如く、機械室６１４（図４参照）に四本のウインチドラム（巻上ドラム６１５Ａ、巻上ドラム６１５Ｂ、開閉ドラム６１９Ａ、開閉ドラム６１９Ｂ）を備え、該ウインチドラムの駆動により前記トロリ６０７を横行させると共にグラブバケット６０８を昇降・開閉させるようになっている。
【００２１】
前記ウインチドラムとしての巻上ドラム６１５Ａから繰り出される巻上ロープ６１６Ａは、ガーダ６０５（図４参照）の陸側端部に設けられたシーブ６１７Ａを経てトロリ６０７上のシーブ６１８Ａに導かれた後、下方に向けられて下端がグラブバケット６０８の一側（陸側）に固定されている。又、前記ウインチドラムとしての巻上ドラム６１５Ｂから繰り出した巻上ロープ６１６Ｂはブーム６０６（図４参照）の海側端部に設けられたシーブ６１７Ｂを経てトロリ６０７上のシーブ６１８Ｂに導かれた後、下方に向けた下端がグラブバケット６０８の他側（海側）に固定されている。
【００２２】
又、前記ウインチドラムとしての開閉ドラム６１９Ａから繰り出された開閉ロープ６２０Ａは、ガーダ６０５（図４参照）の陸側端部に設けられたシーブ６２１Ａを経てトロリ６０７上のシーブ６２２Ａに導かれた後、垂下されてグラブバケット６０８の下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）との間に複数回掛け回され、グラブバケット６０８の所要箇所に固定されている。尚、前記下部移動シーブ６２３は、グラブバケット６０８のバケット本体６０８ａ，６０８ａの連結部に取り付けられており、前記上部固定シーブ６２４は、タイロッド６０８ｂを介しピン連結により前記バケット本体６０８ａを支持する上部フレーム６０８ｃに取り付けられている。一方、前記ウインチドラムとしての開閉ドラム６１９Ｂから繰り出した開閉ロープ６２０Ｂはブーム６０６（図４参照）の海側端部に設けたシーブ６２１Ｂを経てトロリ６０７上のシーブ６２２Ｂに導かれた後、垂下されて前記下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）との間に複数回掛け回され、グラブバケット６０８の所要箇所に固定されている。
【００２３】
図５に示す駆動系を備えたグラブバケット式アンローダでは、巻上ドラム６１５Ａ，６１５Ｂを停止した状態において、前記開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを同時に繰り出すと、グラブバケット６０８の下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）の間隔が開いて前記グラブバケット６０８は開かれるようになっている。前記開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを同時に巻き込むと、前記下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）の間隔が狭くなりグラブバケット６０８は閉じられるようになっている。
【００２４】
又、前記巻上ドラム６１５Ａ，６１５Ｂにより巻上ロープ６１６Ａ，６１６Ｂを繰り出す操作と、開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを繰り出す操作を同時に行うと、グラブバケット６０８は下降するようになっている。又、前記巻上ドラム６１５Ａ，６１５Ｂにより巻上ロープ６１６Ａ，６１６Ｂを巻き込む操作と、開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを巻き込む操作を同時に行うと、グラブバケット６０８は上昇するようになっている。
【００２５】
一方、陸側のシーブ６１７Ａ，６２１Ａからトロリ６０７上の陸側のシーブ６１８Ａ，６２２Ａに巻上ロープ６１６Ａ及び開閉ロープ６２０Ａを導いている巻上ドラム６１５Ａ及び開閉ドラム６１９Ａの巻き込み操作と、海側のシーブ６１７Ｂ，６２１Ｂからトロリ６０７の海側のシーブ６１８Ｂ，６２２Ｂに巻上ロープ６１６Ｂ及び開閉ロープ６２０Ｂを導いている巻上ドラム６１５Ｂ及び開閉ドラム６１９Ｂの繰り出し操作を同時に行うと、トロリ６０７とグラブバケット６０８は陸側へ横行するようになっている。逆に、巻上ドラム６１５Ａ及び開閉ドラム６１９Ａの繰り出し操作と、巻上ドラム６１５Ｂ及び開閉ドラム６１９Ｂの巻き込み操作を同時に行うと、トロリ６０７及びグラブバケット６０８は海側へ横行するようになっている。
【００２６】
そして、本実施例における前記カメラ１００は、前記グラブバケット式アンローダ６００に、荷（バラ物９００）を撮影するよう配設されている。図４には、前記グラブバケット式アンローダ６００の後述するブーム６０６の先端部に二台のカメラ１００を配設すると共に、トロリ６０７に一台のカメラ１００を配設しているが、その配設箇所は適宜選定し得ることは言うまでもない。又、カメラ１００の台数は、荷（バラ物９００）の形状や状態を捉えることができれば、一台或いは三台以上の複数台であっても良い。
【００２７】
前記制御装置２００は、前記グラブバケット式アンローダ６００の運転操作を統括するものであり、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC：Programmable Logic Controller）である。前記グラブバケット式アンローダ６００には、各種のセンサ４００が設けられ、該センサ４００で計測された情報が前記制御装置２００へ入力されるようになっている。図１には、前記センサ４００の一例として、トロリ６０７の位置を計測する位置センサ４０１と、トロリ６０７及びグラブバケット６０８の駆動系のモータ（図示せず）の回転速度を計測する回転速度センサ４０２とを示している。又、前記制御装置２００には、前記運転室６１３に設けられてオペレータによる実運転時に操作されるコントローラ５００が接続されている。
【００２８】
前記機械学習コンピュータ３００は、オペレータによる実運転時に、前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷（バラ物９００）の画像に対応する運転パターンを機械学習するようになっている。前記実運転情報としては、例えば、前記位置センサ４０１で計測されたトロリ６０７の位置の情報、前記回転速度センサ４０２で計測されるモータの回転速度に基づくトロリ６０７及びグラブバケット６０８の駆動に関する情報、前記コントローラ５００がオペレータによってどのように動かされたかといった情報等が含まれている。
【００２９】
更に、前記機械学習コンピュータ３００は、自動運転時、その時点においてカメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像に基づき、機械学習で得られた対応する運転パターンを選定し、前記制御装置２００へ自動運転指令を出力するようになっている。
【００３０】
次に、上記実施例の作用を説明する。
【００３１】
先ず、オペレータによって実運転が行われる（図２のステップＳ１０参照）。この実運転は、オペレータがコントローラ５００を操作することによって行われる。因みに、オペレータは、トロリ６０７を陸側から海側へ横行させつつ、グラブバケット６０８を下降させ、該グラブバケット６０８を開きながら船舶７００の上部開口７０１から船倉７０２内に吊り下げて荷としての石炭等のバラ物９００上に載置し、グラブバケット６０８を閉じることによりバラ物９００を掴む。この後、オペレータは、グラブバケット６０８を上昇させつつ、トロリ６０７を陸側に横行させることによりグラブバケット６０８を陸側に移動させ、グラブバケット６０８が前記機械本体６０４に設けられたホッパ６１０上に来たときに該グラブバケット６０８を開くことによりバラ物９００をホッパ６１０内へ投入する。ホッパ６１０内に投入されたバラ物９００は、機械本体６０４に設けられた機内コンベヤ６１１により搬送コンベヤ６１２に供給されて搬出される。
【００３２】
前記グラブバケット６０８によってバラ物９００が掴み取られると、カメラ１００により荷（バラ物９００）の画像が撮影される（図２のステップＳ２０参照）。
【００３３】
同時に、前記実運転情報として、例えば、位置センサ４０１で計測されたトロリ６０７の位置の情報、回転速度センサ４０２で計測されるモータの回転速度に基づくトロリ６０７及びグラブバケット６０８の駆動に関する情報、コントローラ５００がオペレータによってどのように動かされたかといった情報等が制御装置２００に取得される（図２のステップＳ３０参照）。
【００３４】
前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報は、機械学習コンピュータ３００にデータとして蓄積される（図２のステップＳ４０参照）。
【００３５】
前記機械学習コンピュータ３００においては、荷（バラ物９００）の画像に対応する運転パターンが機械学習される（図２のステップＳ５０参照）。
【００３６】
前記機械学習コンピュータ３００において、荷（バラ物９００）の画像に対応する運転パターンが機械学習された後、実運転が終了であるか否かの判断が行われる（図２のステップＳ６０参照）。実運転が終了でなければ、前記ステップＳ１０〜ステップＳ５０の操作が継続される。
【００３７】
前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報とが機械学習コンピュータ３００にデータとして蓄積され、該機械学習コンピュータ３００において、荷（バラ物９００）の画像に対応する運転パターンが機械学習されることは、回数を重ねることにより、精度が高まる。即ち、荷（バラ物９００）の画像がどのような形状や状態を表しているかによって、トロリ６０７及びグラブバケット６０８をいかに駆動すべきであるか運転パターンを選定することが可能となる。
【００３８】
前記ステップＳ６０において実運転が終了であると判断されると、前記運転パターンの機械学習も終了となる。
【００３９】
次に、前記機械学習を重ねた後の自動運転について説明する。
【００４０】
前記グラブバケット式アンローダ６００の自動運転スイッチ（図示せず）が押されると、自動運転が開始される（図３のステップＳ１００参照）。
【００４１】
前記グラブバケット式アンローダ６００の自動運転が開始されると、その時点での荷（バラ物９００）の画像が撮影される（図３のステップＳ１１０参照）。
【００４２】
その時点での荷（バラ物９００）の画像がどのような形状や状態を表しているかにより、機械学習コンピュータ３００において、トロリ６０７及びグラブバケット６０８をいかに駆動すべきであるか運転パターンが選定される（図３のステップＳ１２０参照）。
【００４３】
前記機械学習コンピュータ３００において運転パターンが選定されると、該機械学習コンピュータ３００から制御装置２００へ自動運転指令が出力される（図３のステップＳ１３０参照）。
【００４４】
前記機械学習コンピュータ３００から制御装置２００へ自動運転指令が出力されると、トロリ６０７が海側へ横行する（図３のステップＳ１４０参照）。
【００４５】
同時に、グラブバケット６０８が巻き下げられつつ開閉され荷（バラ物９００）を掴み取った後、前記グラブバケット６０８は巻き上げられる（図３のステップＳ１５０参照）。
【００４６】
前記グラブバケット６０８が巻き上げられると、該グラブバケット６０８で掴み取られた後の荷（バラ物９００）の画像がカメラ１００により撮影される（図３のステップＳ１６０参照）。このとき、トロリ６０７及びグラブバケット６０８がどのように駆動されたかを示す運転情報は制御装置２００に取得されており、前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された自動運転時における運転情報も、機械学習コンピュータ３００にデータとして蓄積される。このデータもまた、オペレータによる実運転時のデータに加える形で、運転の精度を高めるために利用される。
【００４７】
前記グラブバケット６０８の巻上動作と連動して、トロリ６０７は陸側へ横行する（図３のステップＳ１７０参照）。
【００４８】
前記トロリ６０７が陸側へ横行してホッパ６１０の上方に到達すると、グラブバケット６０８は開閉され、荷（バラ物９００）の払い出しが行われる（図３のステップＳ１８０参照）。
【００４９】
前記荷（バラ物９００）の払い出しが行われた後、自動運転が終了であるか否かの判断が行われる（図３のステップＳ１９０参照）。自動運転が終了でなければ、前記ステップＳ１２０〜ステップＳ１８０の操作が継続される。
【００５０】
前記ステップＳ１９０において自動運転が終了であると判断されると、グラブバケット式アンローダ６００は停止する。
【００５１】
これにより、特許文献１に開示されているものとは異なり、荷としての石炭等のバラ物９００の形状や状態を認識できるため、荷崩れ等の問題が発生しにくい運転パターンでトロリ６０７及びグラブバケット６０８が駆動される形となる。又、万が一、荷崩れ等の問題が発生したとしても、それに対処できる運転パターンが機械学習によって蓄積されていれば、負荷が大きくなってしまうことを回避し運転を停止させずに継続でき、荷役効率が低下することを防止可能となる。
【００５２】
こうして、多様な問題に対処しつつ自動運転を効率良く行い得る。
【００５３】
尚、本発明の荷役機械の自動運転システムは、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００５４】
１００       カメラ
２００       制御装置
３００       機械学習コンピュータ
４００       センサ
４０１       位置センサ
４０２       回転速度センサ
５００       コントローラ
６００       グラブバケット式アンローダ
６０１       海脚
６０２       陸脚
６０３       レール
６０４       機械本体
６０５       ガーダ
６０６       ブーム
６０６ａ     ピン
６０７       トロリ
６０８       グラブバケット
６０８ａ     バケット本体
６０８ｂ     タイロッド
６０８ｃ     上部フレーム
６１０       ホッパ
６１１       機内コンベヤ
６１２       搬送コンベヤ
６１３       運転室
６１４       機械室
６１５Ａ     巻上ドラム
６１５Ｂ     巻上ドラム
６１６Ａ     巻上ロープ
６１６Ｂ     巻上ロープ
６１７Ａ     シーブ
６１７Ｂ     シーブ
６１８Ａ     シーブ
６１８Ｂ     シーブ
６１９Ａ     開閉ドラム
６１９Ｂ     開閉ドラム
６２０Ａ     開閉ロープ
６２０Ｂ     開閉ロープ
６２１Ａ     シーブ
６２１Ｂ     シーブ
６２２Ａ     シーブ
６２２Ｂ     シーブ
６２３       下部移動シーブ
６２４       上部固定シーブ
７００       船舶
７０１       上部開口
７０２       船倉
８００       桟橋
９００       バラ物
【図１】
2020079145.tif 000003
【図２】
2020079145.tif 000004
【図３】
2020079145.tif 000005
【図４】
2020079145.tif 000006
【図５】
2020079145.tif 000007