(57)【要約】      （修正有）【課題】貨物の積載重量又は積み方が変化しても、安定した操舵制御を可能とする自律移動装置を提供する。【解決手段】搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置において、目標軌道との追従誤差ｄＰに基づく操舵指令Ｗｔｇｔに基づいて操舵制御する操舵手段１１１と、目標軌道への追従を乱す外乱Ｎｏｉｓｅを発生させ、外乱発生後の挙動に基づいて操舵手段のパラメータＰａｒａｍを調整する調整手段と、を備える。【選択図】図６
2020155096.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置において、
前記目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵手段と、
前記目標軌道への追従を乱す外乱を発生させ、外乱発生後の挙動に基づいて前記操舵手段のパラメータを調整する調整手段と、を備えること
を特徴とする自律移動装置。
【請求項２】
前記操舵手段の操舵制御の安定性を判定する安定判定手段を備え、
前記調整手段は、前記安定判定手段により安定性が不足していると判定された場合、前記調整を実施すること
を特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
【請求項３】
前記調整手段は、周期性がある前記外乱を発生させること
を特徴とする請求項２に記載の自律移動装置。
【請求項４】
搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置において、
前記目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵手段と、
前記搬送対象物にかかる積載状態を示す積載情報に基づいて前記操舵手段のパラメータを調整する調整手段と、を備えること
を特徴とする自律移動装置。
【請求項５】
前記積載情報は、少なくとも前記搬送対象物の重量と重心位置とを含むこと
を特徴とする請求項４に記載の自律移動装置。
【請求項６】
前記積載情報を外部から受信する通信手段を備えること
を特徴とする請求項４または５に記載の自律移動装置。
【請求項７】
搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置を制御するコンピュータを、
前記目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵手段と、
前記目標軌道への追従を乱す外乱を発生させ、外乱発生後の挙動に基づいて前記操舵手段のパラメータを調整する調整手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項８】
搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置を制御するコンピュータを、
前記目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵手段と、
前記搬送対象物にかかる積載状態を示す積載情報に基づいて前記操舵手段のパラメータを調整する調整手段
として機能させるためのプログラム。
【請求項９】
搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置の操舵方法であって、
前記目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵工程と、
前記目標軌道への追従を乱す外乱を発生させ、外乱発生後の挙動に基づいて前記操舵工程のパラメータを調整する調整工程と、を含むこと
を特徴とする自律移動装置の操舵方法。
【請求項１０】
搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置の操舵方法であって、
前記目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵工程と、
前記搬送対象物にかかる積載状態を示す積載情報に基づいて前記操舵工程のパラメータを調整する調整工程と、を含むこと
を特徴とする自律移動装置の操舵方法。
【請求項１１】
目標軌道との追従誤差に基づいて操舵制御する操舵手段を備え、目標軌道に沿って移動する自律移動装置の調整方法であって、
調整部が、前記目標軌道の形状が２点を最短距離で結ぶ形状でない所定区間における、前記自律移動装置の挙動に基づいて、前記操舵手段のパラメータを調整すること
を特徴とする自律移動装置の調整方法。
【請求項１２】
前記所定区間における目標軌道の形状は、２点を最短距離で結ぶ線を中心線とした周期性を有する形状であること
を特徴とする請求項１１に記載の自律移動装置の調整方法。
【請求項１３】
前記周期性を有する形状は、正弦波であること
を特徴とする請求項１２に記載の自律移動装置の調整方法。
【請求項１４】
前記周期性を有する形状は、ジグザグ形状であること
を特徴とする請求項１２に記載の自律移動装置の調整方法。
【請求項１５】
前記周期性を有する形状は、複数の直線を非連続かつ互い違いに配置した形状であること
を特徴とする請求項１２に記載の自律移動装置の調整方法。
【請求項１６】
目標軌道との追従誤差に基づいて操舵制御する操舵手段を備え、目標軌道に沿って移動する自律移動装置であって、
前記目標軌道の形状が２点を最短距離で結ぶ形状でない所定区間における、前記自律移動装置の挙動に基づいて、前記操舵手段のパラメータを調整する調整部を有すること
を特徴とする自律移動装置。
【請求項１７】
前記所定区間における目標軌道の形状は、２点を最短距離で結ぶ線を中心線とした周期性を有する形状であること
を特徴とする請求項１６に記載の自律移動装置。
【請求項１８】
前記周期性を有する形状は、正弦波であること
を特徴とする請求項１７に記載の自律移動装置。
【請求項１９】
前記周期性を有する形状は、ジグザグ形状であること
を特徴とする請求項１７に記載の自律移動装置。
【請求項２０】
前記周期性を有する形状は、複数の直線を非連続かつ互い違いに配置した形状であること
を特徴とする請求項１７に記載の自律移動装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自律移動装置、プログラム、自律移動装置の操舵方法及び自律移動装置の調整方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、自律移動装置である無人搬送車（ＡＧＶ：Automated  Guided  Vehicle）を用いて、倉庫内の搬送作業を自動化することは、世の中で広く検討されている。具体的には、無人搬送車に接続機構を設け、無人搬送車に搬送対象物（カゴ車）を接続して倉庫内を搬送する、という構成は既に知られている。
【０００３】
特許文献１（特許第２６７６８６９１号公報）には、自律移動装置である無人搬送台車におけるライン追従を安定させる技術が開示されている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された技術によれば、操舵制御のパラメータが固定値であり、貨物の積載重量や積み方により変動する操舵特性に対応できずに、積載状態によっては操舵制御が不安定になり発振することが懸念される。すなわち、貨物の積載重量や積み方が変化したとしても、安定した操舵制御を行う、という観点で改善の余地がある。
【０００５】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、貨物の積載重量や積み方が変化したとしても、安定した操舵制御を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、搬送対象物を目標軌道に沿って搬送する自律移動装置において、目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する操舵手段と、目標軌道への追従を乱す外乱を発生させ、外乱発生後の挙動に基づいて操舵手段のパラメータを調整する調整手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、貨物の積載重量や積み方が変化したとしても、安定した操舵制御を行うことができる、という効果を奏する。その結果、自律移動装置におけるライン追従をより安定させる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】図１は、第１の実施の形態にかかる搬送システムにおける無人搬送車とカゴ台車とを示す説明図である。
【図２】図２は、カゴ台車にＩＤパネルが配置された例を示す斜視図である。
【図３】図３は、搬送システムを適用することが想定される物流倉庫の一例を示す説明図である。
【図４】図４は、無人搬送車のコントローラのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図５】図５は、無人搬送車のコントローラが発揮する機能的構成例を示すブロック図である。
【図６】図６は、操舵手段の構成を示す図である。
【図７】図７は、操舵制御のフィードバック制御ループを示す図である。
【図８】図８は、図７の制御ループの周波数特性における望ましい開ループ特性（ゲインのみ）を示す図である。
【図９】図９は、安定判定手段における判定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、調整手段の構成を示す図である。
【図１１】図１１は、図７に示す操舵制御の制御ループの周波数特性における閉ループ特性を示す図である。
【図１２】図１２は、位相差検出の一例を示す図である。
【図１３】図１３は、貨物の積載の変化による車体操舵特性の変動を示すグラフである。
【図１４】図１４は、図７に示した操舵制御の制御ループの周波数特性における閉ループ特性を示す図である。
【図１５】図１５は、第２の実施の形態にかかる無人搬送車の構成を示す図である。
【図１６】図１６は、制御ゲインＰａｒａｍのデータテーブルの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、第３の実施の形態にかかる無人搬送車の構成を示す図である。
【図１８】図１８は、車重検出手法を示す図である。
【図１９】図１９は、制御ゲインＰａｒａｍのデータテーブルの一例を示す図である。
【図２０】図２０は、第４の実施の形態の搬送システムに設けられている無人搬送車の全体構成を示す図である。
【図２１】図２１は、調整区間におけるライン形状を示す図である。
【図２２】図２２は、第４の実施の形態におけるカメラ画像の例を示す図である。
【図２３】図２３は、第４の実施の形態における操舵制御部の構成を示す図である。
【図２４】図２４は、第４の実施の形態における操舵制御の制御ループを示す図である。
【図２５】図２５は、第４の実施の形態における操舵制御の開ループ特性を示す図である。
【図２６】図２６は、第４の実施の形態における調整部の構成を示す図である。
【図２７】図２７は、第４の実施の形態における位相差検出を示す図である。
【図２８】図２８は、第４の実施の形態における閉ループ特性の変動を示す図である。
【図２９】図２９は、第４の実施の形態における組立ばらつきの例を示す図である。
【図３０】図３０は、第４の実施の形態における開ループ特性の変動を示す図である。
【図３１】図３１は、第４の実施の形態における最適化処理の動作の流れを示すフローチャートである。
【図３２】図３２は、第４の実施の形態における最適化処理の結果例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、自律移動装置、プログラム、自律移動装置の操舵方法及び自律移動装置の調整方法の実施の形態を詳細に説明する。
【００１０】
（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態となる搬送システムに設けられている自走ロボット１とカゴ台車２とを示す説明図である。この第１の実施の形態は、連結対象であるカゴ台車２のような被牽引台車に自動で接続して牽引することで、カゴ台車２を所望の搬送先へ自動搬送する無人搬送車（ＡＧＶ：Automated  Guided  Vehicle）としての自走ロボット１を、自律移動装置に適用した搬送システムの例である。自走ロボット１は、搬送物を積載するカゴ台車２に自動で連結する機能を持った自律移動装置である。これにより、自走ロボット１には積載が可能な構成を持たせることなく、簡易な移動装置によってカゴ台車２を牽引させることで、カゴ台車２に積載された多数の搬送物を搬送させることができる。
【００１１】
図１に示すように、自走ロボット１は、装置本体であるロボット本体部１００、磁気センサ３、検出装置であるコントローラ４、電力源（バッテリー）６、動力モータ７、モータドライバ８、第１のセンサである測域センサ９、連結装置１０、駆動車輪７１及び従動車輪７２等を備える。測域センサ９は、自走ロボット１の周辺環境を認識する。
【００１２】
第１の実施の形態の搬送システムでは、自走ロボット１の走行可能な経路の床面にガイドテープである磁気テープを設置し、磁気センサ３を用いて磁気テープを検出することにより自走ロボット１が走行可能な経路上に位置していることを認識することができる。床面にテープを設置する誘導方式としては、磁気テープを用いる構成（磁気式）に限らず、光学テープを用いる構成（光学式）としてもよい。光学テープを用いる場合は、磁気センサ３の代わりに反射センサやイメージセンサなどが利用できる。
【００１３】
また、第１の実施の形態の搬送システムでは、二次元あるいは三次元地図と測域センサ９の検出結果との照合によって自己位置を認識する自律走行を行うことができる。測域センサ９は、物体にレーザ光を照射してその反射光から物体までの距離を測定する走査式のレーザ距離センサ（レーザレンジファインダ（ＬＲＦ））である。以降において、測域センサ９をＬＲＦ９と表記する場合がある。
【００１４】
なお、検出結果と二次元あるいは三次元地図との照合によって自己位置の認識に用いるセンサとしては、ステレオカメラやデプスカメラなども利用できる。
【００１５】
自走ロボット１は、磁気センサ３や測域センサ９の検出結果に基づいてコントローラ４がモータドライバ８を介して動力モータ７の駆動を制御し、動力モータ７が駆動車輪７１を回動駆動することで自走ロボット１が自律走行を行う。
【００１６】
駆動車輪７１は、左右２つ備えられ、ロボット本体部１００を支える。駆動車輪７１は、動力モータ７により左右独立の駆動速度ＭｔｇｔＬ、ＭｔｇｔＲで駆動されることにより、自走ロボット１を前進、後退及び旋回させる。
【００１７】
動力モータ７は、旋回速度指令Ｗｔｇｔ及び並進速度指令Ｆｔｇｔ（図示せず）にしたがって、駆動車輪７１を回転駆動する。左右の駆動車輪７１の外周の平均速度が、自走ロボット１の並進速度に相当し、左右駆動輪外周の速度差が自走ロボット１の旋回速度に比例した値となる。左右それぞれの駆動車輪７１の駆動速度ＭｔｇｔＬ、ＭｔｇｔＲは、以下の（１）式及び（２）式に基づいて算出する。なお、換算係数ｋｍ２は、左右の駆動車輪７１間の配置距離に比例して決まる係数とする。
【００１８】
【数１】
2020155096.tif 000003
【００１９】
【数２】
2020155096.tif 000004
【００２０】
なお、自走ロボット１の旋回は、駆動車輪７１の左右の回転速度差により実現する構成に限るものではなく、例えば車輪を操舵角で回動させて旋回する構成としてもよい。
【００２１】
図１に示すように、カゴ台車２は、カゴ部２０を保持する底板２２と、四角形状の底板２２の四隅に配置されたキャスタ２３と、カゴ部２０の側面に配置された識別部材であるＩＤパネル２１とを備える。
【００２２】
所定の場所に置かれたカゴ台車２には、認識用のマーカが表示されたＩＤパネル２１が取り付けられている。マーカは、帯状部材である再帰反射テープ２１ｂ（図２参照）等を用いて、カゴ台車２の識別番号情報（ＩＤ情報）、搬送位置などの搬送先情報、搬送の優先度情報がコード化されている。カゴ台車２の識別番号情報（ＩＤ情報）は、テーブル参照などによって認識することができる。
【００２３】
自走ロボット１には、マーカ読取装置が設置されている。マーカ読取装置はＩＤ認識手段である測域センサ９と復号部とからなる。第１の実施の形態ではコントローラ４が復号部としての機能を有する。コントローラ４は、測域センサ９の検出結果からマーカのコードを認識する。コントローラ４の復号部では認識したマーカのコード情報をデコードすることで、カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報を得る。
【００２４】
第１の実施の形態では、カゴ台車２に設置されたマーカとして再帰反射テープ２１ｂを用いている。自走ロボット１は、周辺環境との距離を取得するレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の測域センサ９を用いて読み取る。コントローラ４は、測域センサ９によって位置を認識したＩＤパネル２１と測域センサ９との距離情報からＩＤパネル２１の位置座標を算出する。算出したＩＤパネル２１の位置座標を用いて、コントローラ４が動力モータ７の駆動制御を行うことで、自走ロボット１をカゴ台車２におけるＩＤパネル２１正面の所定の位置に位置決めする。
【００２５】
次に、ＩＤパネル２１について詳述する。
【００２６】
ここで、図２はカゴ台車２にＩＤパネル２１が配置された例を示す斜視図である。図２に示すように、ＩＤパネル２１は、カゴ台車２の正面の略中央部に配置される。より詳細には、ＩＤパネル２１は、自走ロボット１の測域センサ９に対して対向する位置に配置される（図１参照）。ＩＤパネル２１は、カゴ台車２に着脱可能であって、カゴ台車２の中央の骨組み（縦棒）などの所定の位置に作業者によって設置される。なお、ＩＤパネル２１の角度は、カゴ台車２の角度と同義となるので、カゴ台車２の正面部分に対して平行になるように設置する。
【００２７】
自走ロボット１がカゴ台車２を連結するために、自走ロボット１は、カゴ台車２と自走ロボット１との距離と角度を検出して、カゴ台車２に向かって走行を行う必要がある。しかしながら、測域センサ９でカゴ台車２の形状を認識する場合、カゴ台車２の積載状況により認識すべき形状が変化することから、カゴ台車２との距離と角度を正確に検出することは難しい。そこで、第１の実施の形態においては、カゴ台車２にＩＤパネル２１を装着して、自走ロボット１に搭載した測域センサ９でＩＤパネル２１を検出する。
【００２８】
ここで、識別部材であるＩＤパネル２１を技術的に説明する。ＩＤパネル２１はレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の電磁波等を用いた検出装置により、検出対象の検出や識別を行うための識別部材である。電磁波等で検出するために、電磁波等が検出する検出面（例えば、ＩＤパネル２１の表面）を幾何学的に第一の方向（ここでは、水平方向）において少なくとも３つの領域に分割し、分割された複数の領域において、少なくとも隣り合う領域の電磁波等に対する反射率が異なるように設定されている。
【００２９】
そして、検出装置は、電磁波等を照射した際の反射信号の強度の違いを利用して特定のパターン（信号）を検出することで、検出対象の検出や識別を行う。
【００３０】
自走ロボット１を用いた第１の実施の形態の搬送システムは、物流倉庫などにおける、カゴ台車２などのキャスタ付き搬送対象を搬送する作業を自動化するものである。自走ロボット１による搬送動作は、次の（１）〜（３）の三つの作業に分割される。
（１）仮置きエリアでの搬送対象の探索及び連結
（２）走行エリアの走行
（３）保管エリアでの保管場所探索と荷卸し
【００３１】
図３は、搬送システムを適用することが想定される物流倉庫１０００の一例を示す説明図である。図３は、物流倉庫１０００を天井側から見た床面を平面図として示している。図３に示されたＸＹ平面が床面と並行な面であり、Ｚ軸が高さ方向を示している。図３に示す物流倉庫１０００において、上記（１）の仮置きエリアＡ１は、例えばピッキング（倉庫内での集荷作業）後の荷物や荷卸しされた荷物を整列しておく場所が想定される。上記（３）の保管エリアＡ２は、トラックバースの各方面別のトラック駐車位置前などのエリア、エレベータなどで他階へ移送する場合のエレベータ前エリアが想定される。また、上記（２）の走行エリアＡ３は図３中の矢印によって仮置きエリアＡ１と保管エリアＡ２との往復経路を示す場所が想定される。
【００３２】
自走ロボット１は、本線動作は床面に設置された磁気テープのラインをセンサで認識するライン認識による誘導方式で移動する。また、ラインの横にあるエリアマーク５２を検出してエリアを判断する。また、ＩＤパネル２１には、搬送先となる保管エリアＡ２の情報と優先順位の情報が含まれている。
【００３３】
図３に示すように、走行エリアＡ３には自走ロボット１の誘導用の磁気テープがライン状に設けられ、自走ロボット１が走行する走行ライン５１が設けられている。また、走行エリアＡ３における仮置きエリアＡ１、保管エリアＡ２の開始位置と終了位置には、走行ライン５１の近傍にエリアマーク５２が配置されており、自走ロボット１がどのエリアに居るかを認識できるようになっている。
【００３４】
後述する自走ロボット１が実行するプログラムでは、エリアごとに動作を指定できるようになっている。自走ロボット１は、仮置きエリアＡ１ではカゴ台車２の接続動作、保管エリアＡ２ではカゴ台車２の車庫入れ動作を行う。自走ロボット１は、カゴ台車２の保管エリアＡ２への搬送が完了した後、次のカゴ台車２を運ぶためにカゴ台車２が置かれた仮置きエリアＡ１に作業者の手を借りず自走により移動する。
【００３５】
なお、第１の実施の形態においては、走行エリアＡ３に自走ロボット１の誘導用の磁気テープによる走行ライン５１を設けるようにしたが、これに限るものではない。例えば、走行エリアＡ３には走行ライン５１は必須ではなく、所定の間隔でエリアマークが設置されていてもよい。この場合、自走ロボット１は、エリアマークの間は駆動車輪７１及び従動車輪７２の回転数等から自己位置を判断して走行する。
【００３６】
第１の実施の形態においては、仮置きエリアＡ１と保管エリアＡ２とが走行ライン５１のすぐ横にある構成である。自走ロボット１は、走行ライン５１を走行したまま、仮置きエリアＡ１や保管エリアＡ２のエリア内の探索を行う。仮置きエリアＡ１内に搬送対象となるカゴ台車２を見つけたら、走行ライン５１上からカゴ台車２への連結動作に移行する。また、保管エリアＡ２に対しても、走行ライン５１上から空き番地を探索して、カゴ台車２の車庫入れ動作を行う。
【００３７】
加えて、図３に示す物流倉庫１０００において、保管エリアＡ２に対して走行ライン５１を挟んだ向かい側であって保管エリアＡ２から離間した位置には、反射材である再帰反射テープ５３が複数設置されている。複数の再帰反射テープ５３は、自走ロボット１の測域センサ９が検出できる位置に設置されている。自走ロボット１は、複数の再帰反射テープ５３の設置情報をもとに、自己位置推定を行う。
【００３８】
次に、自走ロボット１のコントローラ４について説明する。
【００３９】
ここで、図４は自走ロボット１のコントローラ４のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。コントローラ４は、図４に示すように、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）などの制御装置１１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの主記憶装置１２と、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）などの補助記憶装置１３と、ディスプレイなどの表示装置１４と、キーボードなどの入力装置１５と、無線通信インタフェイスなどの通信装置１６と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。
【００４０】
制御装置１１は、主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されている各種プログラムを実行することで、コントローラ４（自走ロボット１）全体の動作を制御し、後述する各種機能部を実現する。
【００４１】
自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。
【００４２】
さらに、自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。
【００４３】
次に、自走ロボット１のコントローラ４の制御装置１１が主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されたプログラムを実行することによって、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能について説明する。なお、ここでは従来から知られている機能については説明を省略し、第１の実施の形態の自走ロボット１のコントローラ４が発揮する特徴的な機能について詳述する。
【００４４】
なお、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能の一部または全部をＩＣ（Integrated  Circuit）などの専用の処理回路を用いて構成してもよい。
【００４５】
図５は、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能的構成例を示すブロック図である。図５に示すように、自走ロボット１のコントローラ４は、操舵手段１１１と、安定判定手段１１２と、調整手段１１３と、を備える。
【００４６】
操舵手段１１１は、目標軌道との追従誤差に基づく操舵指令に基づいて操舵制御する。
【００４７】
安定判定手段１１２は、操舵手段１１１の操舵制御の安定性を判定する。
【００４８】
調整手段１１３は、安定判定手段１１２により安定性が不足していると判定された場合、操舵手段１１１のパラメータの調整を実施する。
【００４９】
次に、自走ロボット１の操舵のフィードバック制御（操舵制御）について説明する。
【００５０】
一般に、ライントレース型の無人搬送車（ＡＧＶ：Automated  Guided  Vehicle）である自走ロボット１においては、左右の駆動輪の車輪径誤差、組付け誤差があることや、特に差動駆動型の場合はモータの回転数の個体差があることから、直進の走行指示に対してもわずかに曲がっていくことが有るため、直進する際においても常に左右へ操舵して進行方向を修正する必要がある。そこで、自走ロボット１は、軌道上をトレースして移動する際に、常に左右へ操舵することで進行方向を修正するフィードバック制御を行っている。
【００５１】
しかしながら、搬送対象物（カゴ台車２）に積載された荷物の積載重量や積み方により搬送対象物（カゴ台車２）と連結されて自律移動する自走ロボット１の操舵特性は変動する。
【００５２】
なお、操舵のフィードバック制御では、左右へ操舵する周期（左右へ操舵するスピード）の逆数が周波数であり、軌道との誤差に応じて左右へ操舵する舵角の大きさを決定する係数がゲインとなる。
【００５３】
そこで、貨物の積載重量や積み方に対応した操舵制御を行うことが重要となる。
【００５４】
まず、操舵手段１１１について説明する。
【００５５】
ここで、図６は操舵手段１１１の構成を示す図である。図６に示すように、操舵手段１１１は、磁気センサ３を用いて自走ロボット１と床面の磁気テープとのライン位置誤差ｄＰを検出する。操舵手段１１１は、検出したライン位置誤差ｄＰに基づいて、比例微分制御（ＰＤ制御）により算出した旋回速度指令Ｗｔｇｔを出力する。なお、床面の磁気テープとの誤差検出はライン位置誤差ｄＰに限るものではなく、角度誤差も出力する構成、または角度誤差のみを出力する構成としてもよい。
【００５６】
また、図６に示すように、操舵手段１１１は、外乱加算部３５と、比例ゲイン３１と、微分ゲイン３２と、微分処理部３３と、出力加算部３４と、を備える。
【００５７】
外乱加算部３５は、ライン位置誤差ｄＰと外乱Ｎｏｉｓｅとを加算して出力する。外乱Ｎｏｉｓｅについての詳細は後述する。
【００５８】
比例ゲイン３１は、外乱加算部３５の出力に比例パラメータＫｐを乗じて出力する。比例パラメータＫｐは、後述する制御ゲインＰａｒａｍに従って変更される。制御ゲインＰａｒａｍは、比例パラメータＫｐの値とする。
【００５９】
微分ゲイン３２は、比例ゲイン３１の出力に微分パラメータＫｄを乗じて出力する。なお、第１の実施の形態においては、微分パラメータＫｄは固定とするが、比例ゲイン３１と同様に制御ゲインＰａｒａｍにより可変としてもよい。
【００６０】
微分処理部３３は、微分ゲイン３２の出力を微分して出力する。なお、微分処理部３３は、所定周期ごとの差分を出力するものであってもよい。
【００６１】
出力加算部３４は、比例ゲイン３１の出力と微分処理部３３の出力とを加算して、旋回速度指令Ｗｔｇｔとして出力する。
【００６２】
ここで、比例パラメータＫｐ及び微分パラメータＫｄについて、図７及び図８を参照して説明する。
【００６３】
図７は、操舵制御のフィードバック制御ループを示す図である。図７においては、操舵制御特性は操舵手段１１１の周波数特性を示し、車体操舵特性は旋回速度指令Ｗｔｇｔから実位置Ｐｒｅまでの周波数特性を示すものとする。ラインへの追従誤差がゼロを目標とするならば、目標位置Ｐｔｇｔはゼロであり、実位置Ｐｒｅを符号反転した値がライン位置誤差ｄＰと同義になる。なお、車体操舵特性は、実測やシミュレーションにより事前に得るものとする。
【００６４】
図８は、図７の制御ループの周波数特性における望ましい開ループ特性（ゲインのみ）を示す図である。図８に示されるように、車体操舵特性（点線）と操舵制御特性（一点鎖線）の合計が開ループ特性（実線）となる。操舵手段１１１の比例パラメータＫｐ及び微分パラメータＫｄは、開ループ特性が所定の要求仕様値（交叉周波数ｆｃ、折れ点ｆｌ）で表現される特性になるように、かつ十分な安定性を確保した上で、決定される。
【００６５】
なお、操舵手段１１１の構成は、ＰＤ制御に限るものではなく、目標軌道への追従誤差に応じて操舵指令を随時更新するフィードバック制御系の制御器であればよい。
【００６６】
次に、安定判定手段１１２について説明する。
【００６７】
安定判定手段１１２は、ライン位置誤差ｄＰに基づいて操舵制御の安定性が十分（良）または不足（否）を判定して、判定結果Ｓｔｂｌとして出力する。
【００６８】
操舵制御の安定性が十分（良）または不足（否）の安定判定は、フィードバック制御の安定性の指標である位相余裕が不足するに従って一定周期で発振しやすくなることを利用して判定する。ところが、発振する周波数は制御ループの実際の交叉周波数近傍（設計値の交叉周波数ｆｃと等しいとは限らない）である。そこで、第１の実施の形態においては、ライン位置誤差ｄＰを監視して、後述する判定処理を周期的に実行する。
【００６９】
なお、安定判定は、第１の実施の形態で説明したものに限るものでなく、例えばフーリエ変換によるスペクトル解析を用いて振幅の大小を検出する構成にしてもよい。
【００７０】
ここで、図９は安定判定手段１１２における判定処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図９に示すように、安定判定手段１１２は、まず、初期化処理を行う（ステップＳ１）。初期化処理は、例えば、判定結果Ｓｔｂｌを操舵制御の安定性が十分（良）である「ＯＫ」とするとともに、連続発振カウントをクリア（Ｎ＝０）する。
【００７１】
次いで、安定判定手段１１２は、所定時間内におけるライン位置誤差ｄＰの符号の反転が有り（ステップＳ２のＹｅｓ）、ライン位置誤差ｄＰの絶対値（振幅）が所定値よりも大きい場合（ステップＳ３のＹｅｓ）、連続発振カウントＮを１インクリメントする（ステップＳ４）。すなわち、安定判定手段１１２は、所定時間内における符号の反転の有無にて、周期的な振れを検出するようにしている。なお、所定時間は、発振する周波数の推測値に基づいて決定する。
【００７２】
なお、ライン位置誤差ｄＰの絶対値（振幅）が所定値より大きいこと（ステップＳ３）を判定に加えるようにしたのは、環境からの外乱により乱されることを除外するためである。
【００７３】
一方、安定判定手段１１２は、所定時間内におけるライン位置誤差ｄＰの符号の反転が無く（ステップＳ２のＮｏ）、前回の符号反転から所定時間経過していない場合（ステップＳ５のＮｏ）、ステップＳ２に戻る。また、安定判定手段１１２は、所定時間内におけるライン位置誤差ｄＰの符号の反転が無く（ステップＳ２のＮｏ）、前回の符号反転から所定時間経過している場合（ステップＳ５のＹｅｓ）、ステップＳ１に戻る。
【００７４】
また、安定判定手段１１２は、所定時間内におけるライン位置誤差ｄＰの符号の反転が有っても（ステップＳ２のＹｅｓ）、ライン位置誤差ｄＰの絶対値が所定値よりも大きくなく（ステップＳ３のＮｏ）、前回の符号反転から所定時間経過していない場合（ステップＳ６のＮｏ）、ステップＳ３に戻る。また、安定判定手段１１２は、所定時間内におけるライン位置誤差ｄＰの符号の反転が有り（ステップＳ２のＹｅｓ）、ライン位置誤差ｄＰの絶対値が所定値よりも大きくなく（ステップＳ３のＮｏ）、前回の符号反転から所定時間経過している場合（ステップＳ６のＹｅｓ）、ステップＳ１に戻る。
【００７５】
安定判定手段１１２は、上述のようなステップＳ２〜Ｓ６の処理を、連続発振カウントＮが所定値よりも大きいと判断するまで（ステップＳ７のＹｅｓ）、繰り返す。
【００７６】
安定判定手段１１２は、連続発振カウントＮが所定値よりも大きいと判断すると（ステップＳ７のＹｅｓ）、振れが継続的である（つまり発振と判定し）、操舵制御の安定性が不足（否）であるとして、判定結果Ｓｔｂｌを操舵制御の安定性が不足（否）である「ＮＧ」とし（ステップＳ８）、処理を終了する。
【００７７】
次に、調整手段１１３について説明する。
【００７８】
調整手段１１３は、安定判定手段１１２による判定結果Ｓｔｂｌに従って操舵手段１１１のパラメータの自動調整を実行する。自動調整は、操舵制御の制御ループに注入する外乱Ｎｏｉｓｅを発生して自走ロボット１のライン追従を乱し、その挙動に応じて操舵手段１１１のパラメータを変更する制御ゲインＰａｒａｍを出力する。
【００７９】
ここで、図１０は調整手段１１３の構成を示す図である。図１０に示すように、調整手段１１３は、外乱発生部６１と、最適化処理部６２と、位相差検出部６３と、を備える。
【００８０】
外乱発生部６１は、後述する調整指令Ａｄｊの外乱発生要求に従って外乱Ｎｏｉｓｅを出力する。外乱Ｎｏｉｓｅは、所定周波数ｆｎの正弦波である。なお、外乱Ｎｏｉｓｅは、操舵手段１１１における操舵制御の制御ループに加算され、ラインへの追従を乱すが、正弦波振幅を小さくすれば実用上の走行への影響はない。また、外乱Ｎｏｉｓｅは、正弦波に限るものではなく、矩形波や、周期性のないステップ状の信号としてもよい。
【００８１】
最適化処理部６２は、安定判定手段１１２による判定結果Ｓｔｂｌが否であれば、外乱Ｎｏｉｓｅの発生指令である調整指令Ａｄｊを出力し、後述する位相差ｄＴＨにもとづいて制御ゲインＰａｒａｍを出力する。
【００８２】
ここで、制御ゲインＰａｒａｍの最適化の動作について説明する。図１１は、図７に示す操舵制御の制御ループの周波数特性における閉ループ特性を示す図である。図１１においては、実線が目標とする特性を示し、点線が車体操舵特性にゲイン低下側の変動があった場合を示し、一点鎖線が車体操舵特性にゲイン増大側の変動があった場合の例を示している。
【００８３】
図１１に示すように、交叉周波数ｆｃ付近に設定されたＮｏｉｓｅ周波数ｆｎの外乱Ｎｏｉｓｅを注入すると、その応答に相当するライン位置誤差ｄＰの位相差は、ゲイン変動がなければ目標位相差Ｐｈ０であり、ゲイン増大に伴って目標位相Ｐｈ０より進み、反対にゲイン低下に伴って目標位相Ｐｈ０より遅れることが、図１１の下段プロットより分かる。最適化の処理は、この特性を利用する。
【００８４】
最適化処理部６２は、位相差ｄＴＨが目標位相Ｐｈ０より大きい場合、制御ゲインＰａｒａｍの値を下げる。また、最適化処理部６２は、位相差ｄＴＨが目標位相Ｐｈ０より小さい場合、制御ゲインＰａｒａｍの値を上げる。最適化処理部６２は、この操作を位相差ｄＴＨが目標位相Ｐｈ０を中心とした所定範囲に収まるまで繰り返す。これにより、図１１のゲイン変動なしの場合と同等の閉ループ特性を得ることができる。
【００８５】
位相差検出部６３は、ライン位置誤差ｄＰと外乱Ｎｏｉｓｅとの位相差を検出して、位相差ｄＴＨとして出力する。
【００８６】
ここで、位相差検出部６３における位相差検出について説明する。図１２は、位相差検出の一例を示す図である。図１２に示すように、位相差検出部６３は、ライン位置誤差ｄＰを符号反転した信号及び外乱Ｎｏｉｓｅのゼロクロス点の時間差Ｄｅｌａｙを計測する。第１の実施の形態においては、目標位置Ｐｔｇｔ＝０のため、ライン位置誤差ｄＰの符号反転は、実位置Ｐｒｅに相当する。このとき、ライン位置誤差ｄＰ及び外乱Ｎｏｉｓｅは周波数ｆｎの正弦波であり、時間差Ｄｅｌａｙは数回の測定の平均値とすればより精度の高い値が得られる。
【００８７】
次に、位相差検出部６３は、以下の（３）式により、時間差Ｄｅｌａｙから位相差ｄＴＨを算出して出力する。
【００８８】
【数３】
2020155096.tif 000005
【００８９】
なお、位相差検出部６３による位相差検出は、上述した例に限るものではなく、例えばＮｏｉｓｅ周波数ｆｎのみのフーリエ変換、具体的には、外乱Ｎｏｉｓｅと１／４周期位相の進んだ信号をライン位置誤差ｄＰに乗じて積分する手法でもよい。
【００９０】
ここで、第１の実施の形態における自走ロボット１の操舵のフィードバック制御（操舵制御）の効果について説明する。
【００９１】
自走ロボット１がけん引する搬送対象物（カゴ台車２）には貨物が積載される。貨物の積載重量及び積載位置により、搬送対象物（カゴ台車２）単体と比較して、車重、回転中心周りのイナーシャ（回転系慣性モーメント）、重心（ＣＧ：Center  of  Gravity）位置が変動する。これにより、図８に示す車体操舵特性（点線）が変動する。
【００９２】
ここで、図１３は貨物の積載の変化による車体操舵特性の変動を示すグラフである。図１３に示すように、貨物の積載が変化した場合、すなわち搬送対象物（カゴ台車２）の重心（ＣＧ）と回転中心（ＣＲ）との距離Ｌｗが変化した場合、車体操舵特性のゲイン変動が発生し、制御ループの特性も変動することになる。
【００９３】
ここで、制御ループのゲイン特性変動と安定性の関係を説明する。図１４は、図７に示した操舵制御の制御ループの周波数特性における閉ループ特性を示す図である。図１４においては、実線が目標とする特性を示し、点線が車体操舵特性にゲイン低下側の変動があった場合を示し、一点鎖線が車体操舵特性にゲイン増大側の変動があった場合の例を示している。ゲインが０［ｄＢ］と交わる周波数を交叉周波数ｆｃ、交叉周波数ｆｃの位相と−１８０［ｄｅｇ］との差を位相余裕ＰＭとする。位相余裕ＰＭは、制御の安定性の目安となる。
【００９４】
図１４に示すように車体操舵特性にゲイン変動があれば、増大／低下側ともに位相余裕ＰＭが減少して安定性が低下する可能性がある。位相余裕ＰＭが低下すると、制御が不安定となり発振するなど不具合が発生する。
【００９５】
そこで、第１の実施の形態においては、調整手段１１３による操舵手段１１１の制御パラメータの調整を行うことにより、貨物積載変化によるゲイン変動があっても、制御ループを目標の特性に自動調整することができるので、自走ロボット１によって搬送対象物（カゴ台車２）をして搬送することができる。
【００９６】
（第１の実施の形態の効果）
このように第１の実施の形態によれば、自走ロボット１がけん引する搬送対象物（カゴ台車２）の積載重量や積み方に起因する操舵制御の安定性不足を検出して、操舵制御の制御ループに外乱ノイズ（信号）を加えることで、実走行への影響がない程度に自走ロボット１のライン追従をわざと乱し、乱れた挙動に応じて操舵制御のパラメータを自動調整するよう構成したので、貨物の積載重量／積み方が変化しても安定して搬送することができ、搬送対象物（カゴ台車２）を搬送する自走ロボット１の走行中の操舵制御の安定性不足による操舵のフィードバック制御（操舵制御）の発振、換言すると自走ロボット１の走行中のふらつきを抑制することができる。
【００９７】
また、例えば倉庫内の狭い通路を走行する際においてはこのふらつきの影響は大きくなるので、ふらつきを抑制することで狭い通路においても搬送対象物（カゴ台車２）を安定して搬送することができる。
【００９８】
また、操舵制御の制御ループに外乱ノイズ（信号）を加えることによる自走ロボット１の乱れた挙動に応じて操舵制御のパラメータを自動調整するよう構成しているので、積載貨物の重量等の事前情報なく上記の効果を提供することができる。
【００９９】
さらに、操舵制御の制御ループに加える外乱ノイズ（信号）を周期性の信号としたので、平均化により操舵制御のパラメータの自動調整を精度よく実現することができる。
【０１００】
なお、操舵制御のパラメータの自動調整は、ライントレース型の自律走行に限らず、自走ロボット１自身が走行するラインを決めて走行する自律走行にも適用可能である。
【０１０１】
また、第１の実施の形態においては、貨物を自走ロボット１がけん引する搬送対象物（カゴ台車２）に積載する形態としたが、これに限るものではなく、貨物を自走ロボット１に直接積載する形態であってもよい。
【０１０２】
（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。
【０１０３】
第２の実施の形態の搬送システムは、自走ロボット１に積載される貨物の重量に関連する情報を検出して、あらかじめ最適に求められた操舵制御のパラメータを検出した情報に基づいて選択して自動調整する点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１０４】
ここで、図１５は第２の実施の形態にかかる自走ロボット１の構成を示す図である。図１５に示す自走ロボット１は、貨物を直接積載する形態である。図１５に示すように、自走ロボット１は、貨物を直接積載する積載部１１０、重量検出部（前）７０ｆ、重量検出部（後）７０ｒ、積載情報生成手段１１４を更に備える。なお、図１５においては、自走ロボット１の従動車輪７２が進行方向の前方に位置し、駆動輪７１が進行方向の後方に位置している。
【０１０５】
重量検出部（前）７０ｆは、積載部１１の下部かつ自走ロボット１の進行方向に対してできる限り前方に配置され、積載部１１による荷重を検出して、積載重量（前）ｍｆとして出力する。
【０１０６】
重量検出部（後）７０ｒは、積載部１１の下部かつ自走ロボット１の進行方向に対してできる限り後方に配置され、積載部１１による荷重を検出して、積載重量（後）ｍｒとして出力する。
【０１０７】
積載情報生成手段１１４は、積載重量（前）ｍｆ及び積載重量（後）ｍｒに基づいて、積載情報Ｉｎｆｏを生成して出力する。積載情報Ｉｎｆｏは、積載部１１に積載された貨物の重量及び重心位置の情報を含むものとする。貨物の重量は、積載重量（前）ｍｆ及び積載重量（後）ｍｒの和から容易に算出することができる。貨物の重心位置は、積載重量（前）ｍｆ及び積載重量（後）ｍｒの比と、重量検出部（前）７０ｆ及び重量検出部（後）７０ｒが配置された間隔から算出することができる。
【０１０８】
調整手段１１３は、積載情報Ｉｎｆｏに基づいて、操舵手段１１１の操舵制御のパラメータを変更する制御ゲインＰａｒａｍを出力する。
【０１０９】
図１６は、制御ゲインＰａｒａｍのデータテーブルの一例を示す図である。調整部６６は、図１６に示すデータテーブルに従って、制御ゲインＰａｒａｍの値を選択する。図１６に示すデータテーブルは、積載情報Ｉｎｆｏが含む貨物の重量及び重心位置の値の組み合わせそれぞれに対して最適に設定された値であり、自走ロボット１の車重や重心位置の既知の情報も含め、あらかじめシミュレーションや実測により設定している。
【０１１０】
（第２の実施の形態の効果）
このように第２の実施の形態によれば、自走ロボット１に積載される貨物の重量に関連する情報を検出して、検出した情報の値に基づいて操舵制御のパラメータを、あらかじめ最適に求められたデータテーブルから選択して自動調整するよう構成したので、貨物の積載重量／積み方が変化しても安定して搬送することができる。
【０１１１】
また、少なくとも貨物の重量と重心位置を含む情報に基づいて高精度に最適な操舵制御のパラメータを選択できるため、貨物の安定した搬送を信頼性高く実現することができる。
【０１１２】
また、積載貨物について複数箇所で重量検出して、貨物の重量と重心を算出するよう構成したので、積載の変化を直ちに検出できるため、貨物の安定した搬送を積載状態が変化しても直ちに実現することができる。
【０１１３】
（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。
【０１１４】
第３の実施の形態の搬送システムは、自走ロボット１に積載される貨物の重量を含む自走ロボット１の総車重に関連する情報を検出して、あらかじめ最適に求められた操舵制御のパラメータを検出した情報に基づいて選択して自動調整する点が、第１の実施の形態または第２の実施の形態と異なる。以下、第３の実施の形態の説明では、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態または第２の実施の形態と異なる箇所について説明する。
【０１１５】
ここで、図１７は第３の実施の形態にかかる自走ロボット１の構成を示す図である。図１７に示す自走ロボット１は、貨物を直接積載する形態である。図１７に示すように、自走ロボット１は、通信手段１２０を更に備える。なお、図１７においては、自走ロボット１の従動車輪７２が進行方向の前方に位置し、駆動輪７１が進行方向の後方に位置している。
【０１１６】
通信手段１２０は、後述する総重量（前）Ｍｆ及び総重量（後）Ｍｒを無線通信により後述する送信部２０２から受信し、受信した情報を出力する。
【０１１７】
ここで、総重量（前）Ｍｆ、総重量（後）Ｍｒについて説明する。例えば、自走ロボット１の目標軌道上に車重検出部２０１を備える。車重検出部２０１は、上部からの荷重を計測する機能を持ち、計測した値を出力する。なお、車重検出部２０１は、目標軌道上において自走ロボット１への貨物の積み下ろしが実施される場所の直後に設置されることが望ましい。
【０１１８】
ここで、図１８は車重検出手法を示す図である。図１８（ａ）に示すように、車重検出部２０１は、自走ロボット１の従動車輪７２が上部にきたときに測定した荷重を総車重（前）Ｍｆとして出力する。また、図１８（ｂ）に示すように、車重検出部２０１は、自走ロボット１の駆動輪７１が上部にきたときに測定した荷重を総車重（後）Ｍｒとして出力する。
【０１１９】
また、車重検出部２０１には、無線通信により情報を送信する送信部２０２が接続されている。送信部２０２が送信する情報は、総重量（前）Ｍｆ及び総重量（後）Ｍｒである。なお、送信部２０２の通信の方式は、無線通信に限るものではなく、自走ロボット１に伝達できる手段であればよい。
【０１２０】
調整手段１１３は、通信手段１２０により受信した総重量（前）Ｍｆ及び総重量（後）Ｍｒに基づいて、操舵手段１１１の操舵制御のパラメータを変更する制御ゲインＰａｒａｍを出力する。
【０１２１】
図１９は、制御ゲインＰａｒａｍのデータテーブルの一例を示す図である。調整部６７は、図１９に示すデータテーブルに従って、制御ゲインＰａｒａｍの値を選択する。図１９に示すデータテーブルは、総重量（前）Ｍｆ及び総重量（後）Ｍｒの値の組み合わせそれぞれに対して最適に設定された値であり、あらかじめシミュレーションや実測から設定している。
【０１２２】
（第３の実施の形態の効果）
このように第３の実施の形態によれば、自走ロボット１に積載される貨物の重量を含む自走ロボット１の総車重に関連する情報を検出して、検出した情報の値に基づいて操舵制御のパラメータを、あらかじめ最適に求められたデータテーブルから選択して自動調整するよう構成したので、複数の自走ロボット１で車重検出部２０１を共用できるため、安価な構成で貨物の安定した搬送を実現することができる。
【０１２３】
（第４の実施の形態）
次に、第４の実施の形態について説明する。
【０１２４】
上述の特許文献１（特許第２６７６８６９１号公報）に開示された技術の場合、操舵制御のパラメータが固定値となっている。このため、貨物の積載重量又は積み方により変動し、部品又は組付けのばらつきにより変動する車体操舵特性又はライン追従の誤差検出特性に対応困難となり、積載状態によっては操舵制御が不安定になり発振することが懸念される。
【０１２５】
すなわち、特許文献１に開示されている技術の場合、貨物の積載重量又は積み方が変化しても、また、部品又は組付けのばらつきが存在しても、安定した操舵制御を可能とする、という観点で改善の余地がある。
【０１２６】
この第４の実施の形態の搬送システムの場合、貨物の積載重量又は積み方が変化しても、また、部品又は組付けのばらつきが存在しても、安定した操舵制御を可能とし、自律移動装置における、より安定したライン追従を可能としている。
【０１２７】
第４の実施の形態の搬送システムに設けられている無人搬送車とその調整方法について説明する。この無人搬送車は、貨物を積載して、床面または地面に敷設された目標軌道に追従走行する。目標軌道は、例えば磁気又は光学的に検出可能なライン又はマーカ等で形成される。一例ではあるが、第４の実施の形態の場合、カメラで撮影可能なラインを用いている。
【０１２８】
図２０は、第４の実施の形態の搬送システムに設けられている自走ロボット２１０の構成を示す図である。自走ロボット２１０は、積載部２１１、自在キャスタ２１２、位置検出部２２０、操舵制御部２３０、モータユニット２４１、駆動輪２４２及び調整部２６０を備えた無人搬送車（ＡＧＶ：Automated  Guided  Vehicle）であり、自律移動装置の一例である。
【０１２９】
図２１は、自走ロボット２１０が追従する目標軌道であるライン２２５を上面から見た状態の図である。ライン２２５は、略連続する線で構成され、その一部に周期形状をもつ調整区間を備える。周期形状は、形状Ａに示す正弦波、形状Ｂに示すジグザグ形状、形状Ｃに示す複数の直線を非連続かつ互い違いに配置（千鳥配置）した形状のいずれかとする。なお、周期性がある形状であれば、形状Ａ〜形状Ｃ以外の形状でもよい。
【０１３０】
周期形状の振れ幅Ａｍｐは、後述する位置検出部２２０の検出可能範囲に収まる大きさである。一例ではあるが、第４の実施の形態においては、後述するカメラの視野範囲に入る大きさとなっている。
【０１３１】
なお、調整区間全体の長さＬａｌｌ及び１周期あたりの長さである周期長さＬｐｒｄについては後述する。また、ライン２２５は、目標軌道の一例であり、形状Ａ、形状Ｂ及び形状Ｃは、周期性を持つ形状の一例である。
【０１３２】
調整マーク２２６は、調整区間の開始点及び終了点近傍に配置される。一例ではあるが、調整区間の開始点においては、自走ロボット２１０の進行方向に対してライン２２５の右に調整マーク２２６を配置している。また、調整区間の終了点においては、自走ロボット２１０の進行方向に対してライン２２５の左に調整マーク２２６を配置している。なお、調整マーク２２６は、位置検出部２２０が調整区間の開始点及び終了点を検出できれば、どのような形状及び配置としてもよい。
【０１３３】
次に、自走ロボット２１０の構成について説明する。積載部２１１は、自走ロボット２１０における、貨物を積載する場所である。籠又は囲いが一般的だが、特に形状を限定するものではない。自在キャスタ２１２は、車輪であり、自走ロボット２１０の車体を支え、かつ、後述する駆動輪２４２の走行及び操舵を阻害しないよう、回動自在に設けられている。位置検出部２２０は、カメラを備え、床に敷設されたライン２２５を撮影して、撮影した画像から自走ロボット２１０とライン２２５の誤差を検出する。
【０１３４】
図２２は、位置検出部２２０のカメラで撮影された画像の一例を示す図である。図２２の上下が自走ロボット２１０の前後に相当する。また、水平方向の中心は、自走ロボット２１０の車体中心と一致するよう構成されている。位置検出部２２０は、撮影されたライン２２５のライン画像２２１の中心と水平方向の中心との距離を画像処理で算出し、ライン位置誤差ｄPとして出力する。
【０１３５】
調整マーク画像２２２は、撮影された調整マーク２２６である。位置検出部２２０は、画像処理により調整マーク２２６を検出する。位置検出部２２０は、調整マーク画像２２２がライン画像２２１に対して左側に存在するか、又は、右側に存在するかにより、開始点の調整マーク２２６であるか、又は、終了点の調整マーク２２６であるかを判別する。調整マーク画像２２２がライン画像２２１に対して左側に存在するということは、調整マーク画像２２２は、開始点の調整マーク画像２２２であることを意味する。この場合、位置検出部２２０は、調整開始の指令（調整指令Ｔｒｇ）を出力する。これに対して、調整マーク画像２２２がライン画像２２１に対して右側に存在するということは、調整マーク画像２２２は、終了点の調整マーク画像２２２であることを意味する。この場合、位置検出部２２０は、調整終了の指令（調整指令Ｔｒｇ）を出力する。
【０１３６】
なお、ラインとの誤差検出はライン位置誤差ｄPに限るものではなく、ライン画像２２１の角度を算出して角度誤差も出力する構成、又は、角度誤差のみを出力する構成としてもよい。
【０１３７】
操舵制御部２３０は、ライン位置誤差ｄＰに基づいて、比例微分制御(ＰＤ（Proportional  Differential）制御)により算出した旋回速度指令Ｗｔｇｔを出力する。操舵制御部２３０は、図２３に示す構成を有している。この図２３において、比例ゲイン２３１は、ライン位置誤差ｄＰに比例パラメータＫｐを乗算処理して出力する。比例パラメータＫｐは、後述する制御ゲインＰａｒａｍで変更される。制御ゲインＰａｒａｍは、比例パラメータＫｐの値とする。
【０１３８】
微分ゲイン２３２は、比例ゲイン２３１の出力に微分パラメータＫｄを乗算処理して出力する。なお、微分パラメータＫｄは、固定でもよいし、比例ゲイン３１と同様に制御ゲインＰａｒａｍにより可変としてもよい。
【０１３９】
微分処理部２３３は、微分ゲイン２３２の出力を微分して出力する。なお、所定周期毎の差分を出力してもよい。
【０１４０】
出力加算部２３４は、比例ゲイン２３１の出力と微分処理部２３３の出力を加算して、旋回速度指定Ｗｔｇｔとして出力する。
【０１４１】
比例パラメータＫｐ及び微分パラメータＫｄについて、図２４及び図２５を用いて説明する。図２４は、操舵制御のフィードバック制御ループのブロック図である。誤差検出特性２５２は、位置検出部２２０の周波数特性を示し、操舵制御特性２５３は、操舵制御部２３０の周波数特性を示す。また、車体操舵特性２５４は、旋回速度指令Ｗｔｇｔから実位置Ｐｒｅまでの周波数特性を示す。なお、ラインへの追従誤差がゼロを目標とするならば、目標位置Ｐｔｇｔはゼロであり、実位置Ｐｒｅを符号反転して加算器２５１に供給する。そして、位置検出部２２０で検出した値がライン位置誤差ｄＰになる。
【０１４２】
図２５は、図２４の制御ループの周波数特性における望ましい開ループ特性（ゲインのみ）を示す図である。誤差検出特性（二点鎖線）、車体操舵特性（点線）及び操舵制御特性（一点鎖線）の合計が開ループ特性（実線）となる。開ループ特性が、所定の要求仕様値（交叉周波数ｆｃ、折れ点ｆｌ）で表現される特性になり、かつ、十分な安定性を確保した上で、操舵制御部の比例パラメータＫｐ及び微分パラメータＫｄが決定される。
【０１４３】
なお、誤差検出特性は、位置検出部２２０のカメラと路面の距離又はカメラの視野範囲等から算出する。また、車体操舵特性は、実測又はシミュレーションにより事前に得ることができる。また、操舵制御部２３０は、ＰＤ制御を行う構成以外でも、例えば目標軌道への追従誤差に応じて操舵指令を随時更新するフィードバック制御を行う構成でもよい。
【０１４４】
自走ロボット２１０の左右にそれぞれ設けられた駆動輪２４２は、自走ロボット２１０の車体を支持する。駆動輪２４２は、後述するモータユニットにより左右独立の駆動速度ＭｔｇｔＬ、ＭｔｇｔＲで駆動される。これにより、自走ロボット２１０の前進制御、後退制御及び旋回制御が行われる。
【０１４５】
モータユニット２４１は、旋回速度指令Ｗｔｇｔ及び並進速度指令Ｆｔｇｔに従って、駆動輪を回転駆動する。左右の駆動輪２４２の外周の平均速度が、自走ロボット２１０の並進速度に相当し、左右駆動輪外周の速度差が自走ロボット２１０の旋回速度に比例した値となる。左右それぞれの駆動速度ＭｔｇｔＬ、ＭｔｇｔＲは、以下の（４）式及び（５）式に基づいて算出される。
【０１４６】
【数４】
2020155096.tif 000006
【０１４７】
【数５】
2020155096.tif 000007
換算係数ｋｍ２は、左右の駆動輪４２間の配置距離に比例して決まる係数である。なお、モータユニット２４１及び駆動輪２４２は、操舵部の一例である。
【０１４８】
また、自走ロボット２１０の旋回は、本実施例の駆動輪４２の左右の回転速度差により実現する構成以外でも、例えば車輪を操舵角で回動させて旋回する構成としてもよい。
【０１４９】
調整部２６０は、調整指令Ｔｒｇに従って操舵制御部２３０のパラメータの自動調整を行う。自動調整は、ライン２２５の形状Ａ、形状Ｂ、形状Ｃにより、追従する目標を意図的に乱し、そのときの自走ロボット２１０の挙動に応じて操舵制御部２３０のパラメータを変更する制御ゲインＰａｒａｍを出力する。
【０１５０】
図２６に調整部２６０の構成を示す。調整部２６０は、最適化処理部２６２及び位相差検出部２６３を備える。最適化処理部２６２は、調整指令Ｔｒｇにより調整開始の指令を受けて、後述する位相差ｄＴＨに基づく制御ゲインＰａｒａｍの出力を開始する。また、最適化処理部２６２は、調整指令Ｔｒｇにより調整終了の指令を受けて、制御ゲインＰａｒａｍの更新を停止する。
【０１５１】
図２８を用いて、最適化処理部２６２における制御ゲインＰａｒａｍの最適化処理の動作を説明する。図２８は、図２４に示した操舵制御の制御ループの周波数特性における閉ループ特性を示している。図２８の実線が、目標とする周波数特性を示し、点線が、誤差検出特性又は車体操舵特性にゲイン低下側の変動があった場合の周波数特性を示す。また、一点鎖線が、ゲイン増大側の変動があった場合の周波数特性を示している。
【０１５２】
交叉周波数ｆｃ付近に設定された周波数ｆｎの外乱を制御ループへ注入すると、その応答に相当するライン位置誤差ｄＰとの位相差は、ゲイン変動がなければ目標位相差Ｐｈ０であるのに対し、ゲイン増大に伴って目標位相Ｐｈ０より進むようになる。反対に、ライン位置誤差ｄＰとの位相差は、ゲイン低下に伴って目標位相Ｐｈ０より遅れるようになる。最適化処理部２６２における制御ゲインＰａｒａｍの最適化処理は、この特性を利用して行われる。
【０１５３】
すなわち、最適化処理部２６２は、入力される位相差ｄＴＨが目標位相Ｐｈ０より大きい場合は、制御ゲインＰａｒａｍの値を下げる。反対に、位相差ｄＴＨが目標位相Ｐｈ０より小さい場合は、制御ゲインＰａｒａｍの値を上げる。最適化処理部２６２は、この操作を位相差ｄＴＨが目標位相Ｐｈ０を中心とした所定範囲に収まるまで繰り返し実行する。これにより、図２８のゲイン変動なしの場合と同等の閉ループ特性を得ることができる。
【０１５４】
次に、位相差検出部２６３は、上述の外乱とライン位置誤差ｄＰとの位相差を検出して、位相差ｄＴＨとして出力する。まず、外乱の制御ループへの注入について説明する。制御ループに対しては、ライン２２５の形状に対応する外乱を注入する。これはライン２２５の形状Ａ、形状Ｂ、形状Ｃの区間を、自走ロボット２１０が略一定速度で通過することに相当する。このとき外乱周波数ｆｎは、以下の（６）式で算出できる。
【０１５５】
【数６】
2020155096.tif 000008
【０１５６】
このため、外乱周波数ｆｎが交叉周波数ｆｃ付近になるように、調整区間における並進速度指令Ｆｔｇｔ０を事前に所定値に設定し、かつ、形状Ａ、形状Ｂ、形状Ｃの所定の周期長さＬｐｒｄとなるようライン２２５を形成しておく。
【０１５７】
次に、位相差ｄＰの算出に用いる外乱の参照波形Ｒｅｆを算出する。調整指令Ｔｒｇにより調整開始の指令を受けてからの経過時間を、調整開始からの時刻ｔａｄｊとして、以下の（７）式により算出する。なお、位相にのみ着目するため、参照波形の振幅Ａｒｅｆの値は正の任意の値でよい。
【０１５８】
【数７】
2020155096.tif 000009
【０１５９】
次に、位相差ｄＴＨの算出について説明する。図２７に示すように、ライン位置誤差ｄＰ（太線）を符号反転した信号、及び、参照波形Ｒｅｆのゼロクロス点の時間差Ｄｅｌａｙを計測する。第４の実施の形態では、目標位置Ｐｔｇｔ＝０のため、ライン位置誤差ｄＰの符号を反転すると、実位置Ｐｒｅに相当する。このとき、ライン２２５が形状Ｂ又は形状Ｃの非正弦波形状であっても、制御ループにより追従波形が鈍るため、ライン位置誤差ｄＰは略正弦波となる。なお、時間差Ｄｅｌａｙとして、数回の測定の平均値を用いることで、精度の高い値を用いることができる。
【０１６０】
次に、以下の（８）式により、時間差Ｄｅｌａｙから位相差ｄＴＨを算出して値を出力する。なお、位相差ｄＴＨは次に更新されるまで前の値を保つものとする。
【０１６１】
【数８】
2020155096.tif 000010
【０１６２】
なお、位相差検出は、例えば外乱周波数ｆｎのみのフーリエ変換処理である、参照波形Ｒｅｆと１／４周期位相の進んだ信号をライン位置誤差ｄＰに乗じて積分する処理でもよい。
【０１６３】
また、上述の実施の形態の場合、自走ロボット２１０の上面に貨物を積載する例であったが、自走ロボット２１０が牽引する台車に貨物を積載させてもよい。
【０１６４】
次に、このような自動調整動作の具体例を説明する。まず、各種条件を示す。自走ロボット２１０の操舵制御の制御ループの仕様は以下の通りとする。
【０１６５】
交叉周波数ｆｃ＝０．３３［Ｈｚ］
折れ点ｆｌ＝０．１［Ｈｚ］
【０１６６】
このような仕様において、外乱周波数ｆｎ＝０．４［Ｈｚ］とすると、制御ゲインＰａｒａｍ及び目標位相Ｐｈ０は、以下の通りとなった。
【０１６７】
制御ゲインＰａｒａｍ＝１．８８（実測）
目標位相Ｐｈ０＝−６０［ｄｅｇ］（実測）
【０１６８】
また、調整区間のライン２２５の周期形状を、図２１に示した形状Ｃとし、ふり幅Ａｍｐを０．０５［ｍ］とし、調整区間における並進速度指令Ｆｔｇｔ０を０．１５［ｍ／ｓ］、周期形状の数を１２個とした。この場合、周期長さＬｐｒｄ及び調整区間の長さＬａｌｌは以下のとおりである。
【０１６９】
周期長さＬｐｒｄ＝Ｆｔｇｔ／ｆｎ＝０．３７５［ｍ］
調整区間の長さＬａｌｌ＝Ｌｐｒｄ×１２＝４．５［ｍ］
【０１７０】
なお、周期形状の数に制限はないが、今回は後述する、調整区間直後の待機区間を２個とし、繰り返しの調整を実施する区間を１０個とした。
【０１７１】
最適化処理部２６２は、このような各種条件に基づいて、図３１のフローチャートに示す動作を周期的に実行することで、操舵制御部２３０のパラメータの自動調整を行う。実行周期は、外乱の周期に対して十分に短くすることが好ましく、この例では、外乱の１周期を「０．０２（１／ｆｎ）［ｓ］」の１／５０に設定した。なお、ここでは、調整開始の指令から調整終了の指令を発するまで、つまり、調整区間を自走ロボット２１０が走行している間は、調整指令Ｔｒｇはハイレベル（Ｈｉ）、それ以外は、調整指令Ｔｒｇはローレベル「Ｌｏ」とする。
【０１７２】
ステップＳ１１では、最適化処理部２６２が、調整区間か否かを判別する。最適化処理部２６２は、調整命令ＴｒｇがＨｉの場合（ステップＳ１１：Ｙｅｓ）、ステップＳ１２へ処理を進め、それ以外は（ステップＳ１１：Ｎｏ）、ステップＳ１６へ処理を進める。
【０１７３】
ステップＳ１２では、最適化処理部２６２が、調整区間侵入から、自走ロボット２１０の挙動が定常に落ち着くまでの待機時間を確保する（定常待ち）。これは、自走ロボット２１０がライン２２５の直線部から周期形状部へ侵入した直後は挙動が乱れて位相差ｄＴＨは参考にならないためである。定常待ち判定のための周期カウントｎは、自走ロボット２１０が通過した周期形状の個数を示す。待機カウント値ｎ０は、調整区間侵入から何個の周期形状を通過したら位相差検出を開始するか示す閾値であり、一例として、ｎ０＝２とした。
【０１７４】
最適化処理部２６２は、自走ロボット２１０の挙動が定常に落ち着いたと判別した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、ステップＳ１３に処理を進め、自走ロボット２１０の挙動が定常に落ち着かない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、そのまま、この図３１のフローチャートの全処理を終了する。
【０１７５】
ステップＳ１３では、最適化処理部２６２が、周期形状を新たに１つ通過したことを、位相差ｄＴＨが更新の有無に基づいて判定する。位相差ｄＴＨが更新されている場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、最適化処理部２６２は、処理をステップＳ１４に進め、それ以外は（ステップＳ１３：Ｎｏ）、この図３１のフローチャートの全処理を終了する。
【０１７６】
ステップＳ１４では、最適化処理部２６２が、以下の（９）式により、位相差ｄＴＨに基づいて制御ゲインＰａｒａｍを算出して更新する。
【０１７７】
【数９】
2020155096.tif 000011
【０１７８】
なお、一例ではあるが、１０回程度で概ね収束させる場合、調整係数α＝０．０２５となる。
【０１７９】
最後に、ステップＳ１５において、周期形状を新たに１つ通過したため、最適化処理部２６２は、調整カウントｎをインクリメントする。ステップＳ６においては、調整区間外であるため、最適化処理部２６２は、調整カウントｎをクリアして、図３１のフローチャートの全処理を終了する。
【０１８０】
図３２に、上述の条件下で、制御ゲインＰａｒａｍの初期値を、狙いの２倍である３．７６（１．８８×２）に設定して自動調整を実施したときの、位相差ｄＴＨ及び制御ゲインＰａｒａｍの推移を示す。この図３２において、上段のプロットは、横軸が調整開始からの時刻ｔａｄｊ、縦軸が、検出した位相差ｄＴＨである。自走ロボット２１０が調整区間へ侵入してから、待機時間の後に位相差ｄＴＨの検出を開始し、自動調整により目標位相差Ｐｈ０へ漸近する様子が分かる。
【０１８１】
図３２において、下段のプロットは、横軸が調整開始からの時刻ｔａｄｊ、縦軸が、制御パラメータＰａｒａｍを示す。図３１のフローチャートで説明したように、操舵制御部２３０のパラメータの自動調整処理により、位相差ｄＴＨが更新されるたびに値が更新され、目標値である「１．８８」に漸近し、思惑通りの自動調整処理が行われていることが分かる。
【０１８２】
（第４の実施の形態の効果）
自走ロボット２１０には、貨物が積載される。積載重量及び積載位置により、自走ロボット２１０単体と比較して、車重、回転中心周りのイナーシャ、重心ＣＧ位置が変動する。これにより、図２５に示す車体操舵特性（点線）が変動し、制御ループ特性も変動する。
【０１８３】
自走ロボット２１０は、部品又は組立てのバラつきにより、図２５に示す誤差検出特性（二点鎖線）及び車体操舵特性特性（点線）が変動する。部品のバラつきとしては、例えば駆動輪４２の車輪径にバラつきが存在すると、車体操舵特性が変動する。また、組付けのバラつきとしては、例えば図２９に示すように位置検出部２０のカメラの取り付け姿勢の誤差（左：理想、右：誤差あり）により、路面とカメラの距離が変化して誤差検出特性が変動する。このように、誤差検出特性又は車体操舵特性が変化するため、制御ループの特性も変動することになる。
【０１８４】
図３０を用いて、制御ループ内の特性変動と安定性の関係を説明する。図３０は、図２４に示した制御ループの周波数特性における開ループ特性であり、図２８と同様に、実線が目標とする特性を示し、点線が車体操舵特性にゲイン低下側の変動があった場合を、一点鎖線が車体操舵特性にゲイン増大側の変動があった場合の例を示している。ゲインが０［ｄＢ］と交わる周波数が交叉周波数ｆｃであり、この交叉周波数ｆｃの位相と−１８０［ｄｅｇ］との差が位相余裕ＰＭである。この位相余裕ＰＭは、制御の安定性の目安となる。
【０１８５】
図３０に示すようにゲイン変動があれば、増大／低下側共に位相余裕ＰＭが減少して安定性が低下する可能性がある。位相余裕ＰＭが低下すると、制御が不安定となり発振するなど不具合が発生するおそれがある。
【０１８６】
このため、第４の実施の形態で説明したように、操舵制御により目標軌道に沿って移動する自走ロボット２１０に対して、周期形状を有する目標軌道の特定区間において、移動時の挙動に基づいて制御パラメータの調整を行う。これにより、貨物積載変化が生じても、また、部品又は組付けのバラつきによるゲイン変動が生じても、制御ループを目標の特性に調整できる。従って、自走ロボット２１０のライン追従をより安定させることができ、安定して搬送を行うことができる。
【０１８７】
最後に、上述の各実施の形態は、一例として提示したものであり、本発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、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、変更を行うことも可能である。また、各実施の形態及び各実施の形態の変形は、発明の範囲や要旨に含まれると共に、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ものである。
【符号の説明】
【０１８８】
１  自走ロボット
２  搬送対象物
１１１  操舵手段
１１２  安定判定手段
１１３  調整手段
１２０  通信手段
２１０  自走ロボット
２２０  位置検出部
２３０  操舵制御部
２４１  モータユニット
２６０  調整部
２６２  最適化処理部
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１８９】
【特許文献１】特許第２６７６８６９１号公報
【図１】
2020155096.tif 000012
【図２】
2020155096.tif 000013
【図３】
2020155096.tif 000014
【図４】
2020155096.tif 000015
【図５】
2020155096.tif 000016
【図６】
2020155096.tif 000017
【図７】
2020155096.tif 000018
【図８】
2020155096.tif 000019
【図９】
2020155096.tif 000020
【図１０】
2020155096.tif 000021
【図１１】
2020155096.tif 000022
【図１２】
2020155096.tif 000023
【図１３】
2020155096.tif 000024
【図１４】
2020155096.tif 000025
【図１５】
2020155096.tif 000026
【図１６】
2020155096.tif 000027
【図１７】
2020155096.tif 000028
【図１８】
2020155096.tif 000029
【図１９】
2020155096.tif 000030
【図２０】
2020155096.tif 000031
【図２１】
2020155096.tif 000032
【図２２】
2020155096.tif 000033
【図２３】
2020155096.tif 000034
【図２４】
2020155096.tif 000035
【図２５】
2020155096.tif 000036
【図２６】
2020155096.tif 000037
【図２７】
2020155096.tif 000038
【図２８】
2020155096.tif 000039
【図２９】
2020155096.tif 000040
【図３０】
2020155096.tif 000041
【図３１】
2020155096.tif 000042
【図３２】
2020155096.tif 000043