(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
作業要求エージェントおよび複数の作業エージェントから構成され、各作業エージェントが自律的に行動し、互いに協調して作業要求に対する作業割当てを行う自律分散型作業割当てシステムにおいて、
作業エージェントは、作業要求エージェントからの作業要求に対する作業が可能な作業エージェント本体と、
作業要求エージェントおよび他の作業エージェントに対して無線通信可能である通信器と、
作業割当てを行う制御装置とを備え、
制御装置は、
作業エージェント本体の状態と、通信器が受信した作業要求エージェントからの作業要求に応じた作業要求値とに基づいて、要求された作業の行い難さを示す作業評価値を算出して、
算出した作業評価値が、作業エージェント本体が作業要求に応じた作業を行うか否かを判断するためのしきい値よりも小さい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値を他の作業エージェントに送信させる立候補動作を行い、自身の作業エージェント本体の作業評価値が前記しきい値よりも大きい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値の送信を行わせない不立候補動作を行って、立候補判断を行い、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当て、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信した場合には、自身の作業エージェント本体の作業評価値と他の作業エージェント本体の作業評価値とを比較し、自身の作業エージェント本体の作業評価値が最も小さい場合に自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当て、
不立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、前記しきい値に所定の補正値を加えた新たなしきい値を算出し、この新たなしきい値と作業評価値とに基づいて再び立候補判断を行うことを特徴とする自律分散型作業割当てシステム。
【請求項２】
前記制御装置は、立候補動作を行い、かつ作業エージェント本体が作業を行わない場合には、しきい値を小さくするための所定の負修正値を記憶し、
再立候補判断を行った場合には、しきい値を大きくするための正修正値を記憶し、
過去の正および負修正値に基づいてしきい値の学習値を算出し、この学習値に基づいてしきい値を修正することを特徴とする請求項１記載の自律分散型作業割当てシステム。
【請求項３】
前記学習値は、所定の経験回数の作業要求が発生したときの全修正値の平均値であり、前記経験回数は、前記しきい値を修正する毎に増加することを特徴とする請求項２記載の自律分散型作業割当てシステム。
【請求項４】
前記制御装置は、前記学習値が予め定める一定の値よりも大きくなった場合には前記経験回数を最初に設定されていた経験回数に戻すことを特徴とする請求項３記載の自律分散型作業割当てシステム。
【請求項５】
前記作業エージェントは、前記制御装置と前記通信器とを備える自動走行車であり、前記作業エージェント本体の状態は作業エージェント本体の位置であり、前記作業要求は所定の地点までの呼寄せ要求であり、前記作業要求値は要求された所定の地点の位置であり、前記作業評価値は、自身の位置から要求された所定の位置までの移動距離であり、前記しきい値は、作業エージェントに応じて予め定めた距離であることを特徴とする請求項１〜４のいずれかに記載の自律分散型作業割当てシステム。
【請求項６】
作業要求エージェントおよび複数の作業エージェントから構成され、各作業エージェントが自律的に行動し、互いに協調して作業要求に対する作業割当てを行う自律分散型作業割当てシステムの作業割当て方法において、
作業エージェントは、作業要求エージェントからの作業要求に対する作業が可能な作業エージェント本体と、作業要求エージェントおよび他の作業エージェントに対して無線通信可能である通信器と、作業割当てを行う制御装置とを備え、
制御装置は、
作業エージェント本体の状態と、通信器が受信した作業要求エージェントからの作業要求に応じた作業要求値とに基づいて、要求された作業の行い難さを示す作業評価値を算出する作業評価値算出ステップと、
作業エージェント本体による作業への立候補判断を行う第２ステップであって、算出した作業評価値が、作業エージェント本体が作業要求に応じた作業を行うか否かを判断するためのしきい値よりも小さい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値を他の作業エージェントに送信させる立候補動作を行い、自身の作業エージェント本体の作業評価値が前記しきい値よりも大きい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値の送信を行わせない不立候補動作を行って、立候補判断を行う立候補判断ステップと、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当てる割当てステップと、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信した場合には、自身の作業エージェント本体の作業評価値と他の作業エージェント本体の作業評価値とを比較し、自身の作業エージェント本体の作業評価値が最も小さい場合に自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当てる割当てステップと、
不立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、前記しきい値に所定の補正値を加えた新たなしきい値を算出し、この新たなしきい値と作業評価値とに基づいて再び、立候補判断ステップを行うとことを特徴とする自律分散型作業割当てシステムの作業割当て方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、作業要求が発生したとき、各作業エージェントが自律的に行動して互いに協調して要求された作業の割当てを行う自律分散型作業割当てシステムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、生産システムや物流システムは、大規模・複雑化する傾向にあり、それに伴って図９に示すような中央集中制御装置が全ての機器を制御する一元的なシステムの開発が困難になってきている。また、消費者ニーズの多様化などにより生産／物流ラインの機器の増設や変更などによるライン構成の変更が頻発するようになっており、これに柔軟かつ迅速に対応することが求められるようになってきている。しかし、中央集中制御方式では変更した個々の機器毎に中央集中制御装置の設定内容を変更せねばならず、柔軟かつ迅速な対応は非常に困難である。
【０００３】
上述した問題を解決するために、中央集中制御装置を設置せず、システムの各構成機器（エージェント）が高い知能を持ち、自律的に行動するとともに互いに協調することにより、システム全体が所望の機能を実現する自律分散制御方式が注目を集めている。自律分散制御方式では、１）システム変更（構成、運用の変更など）に対して柔軟に対応可能、２）システム立上げの短期化が可能といった特徴がある。
【０００４】
従来出願されている自律分散制御方式における作業要求に対する各作業エージェントの作業割当て方法では、作業要求に対して作業可能な各エージェントが立候補し、立候補した複数の作業エージェントを調停する役割を担ったシステム全体の管理エージェントを設置している。しかしながら、このような手法では、管理エージェントの故障によってシステム全体が停止してしまうといった問題が生じる。
【０００５】
たとえば特開平５−１３５０６５号公報に開示される「自律分散型生産制御システム」には、システム管理エージェント（作業セル決定部）が作業実行の可否を全ての作業エージェント（セル）に問い合わせ、その返事に基づいて作業を実行する作業エージェントを決定する方法が記載されている。このシステムでは、作業優先順位を考慮したワーク、作業の選出機能を有することに特徴があるが、システム管理エージェントを必要とするため、上述した管理エージェントの故障によってシステム全体が停止するといった問題が生じることは免れない。
【０００６】
また特開平６−２５４７３３号公報に開示される「分散制御組立てライン」には、組立て作業の各段階において、複数のエージェント（組立て機器）間でワークの受渡しなどの連携処理を行う際に、作業要求を発信したエージェントが、作業に立候補したエージェントの中から作業を実施するエージェントを決定して一連の組立て作業を遂行する方法が記載されている。この方法では作業の要求元が、作業に立候補したエージェントの調停を実施する点に特徴があるが、やはり作業要求を受付けるためのシステム管理エージェントを設置しているため上述と同様の問題を有する。
【０００７】
また特開平７−１１４４０９号公報に開示される「自律分散型生産管理装置およびその制御方法」には、自律性のない生産機械に「自律アクセラレータ」を付加して自律エージェント（セル）を構成するとともに、１つのシステム管理エージェント（コーディネータセル）を設け、自律エージェント間の協調動作に介入して競合回避処理を実行する方法が記載されている。この方法では現在運用中のシステムに対しても、「自律アクセラレータ」とコーディネータセルとを付加することで、自律分散システムに変更できる点に特徴があるが、やはりシステム管理エージェントを必要とする点で上述した問題を有する。
【０００８】
またこのような問題を回避するためにシステム管理エージェントを設置せず、要求された作業を遂行する作業エージェントの協調のみで作業割当てを行う方法が考えられる。
【０００９】
すなわち、作業要求を受信した各作業エージェントがそれぞれ作業に立候補するかしないかを通知し合い、立候補するエージェントが複数ある場合には、互いに自身の能力などの情報を交換して協調していずれのエージェントが作業を行うかを決定する作業割当て方法が考えられる。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上述した各エージェントの協調のみで作業割当てを行う方法においては、図１０に示すように各エージェントＡ１〜Ａ４が互いに情報を通知し合うので、エージェント間の同報通信が増加し、これにより通信遅れもしくはオーバフローが発生するといった問題が生じる。これは生産／物流システムの現場で、たとえば数１０台以上の機器が無線のような低速度通信方式（９，６００bps程度）を利用して通信している場合に特に問題となる。
【００１１】
本発明の目的は、各作業エージェントが協調して作業割当てを行う際に、全体の通信量を削減して迅速に作業割当てを行うことができる自律分散型作業割当てシステムを提供することである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の本発明は、作業要求エージェントおよび複数の作業エージェントから構成され、各作業エージェントが自律的に行動し、互いに協調して作業要求に対する作業割当てを行う自律分散型作業割当てシステムにおいて、
作業エージェントは、作業要求エージェントからの作業要求に対する作業が可能な作業エージェント本体と、
作業要求エージェントおよび他の作業エージェントに対して無線通信可能である通信器と、
作業割当てを行う制御装置とを備え、
制御装置は、
作業エージェント本体の状態と、通信器が受信した作業要求エージェントからの作業要求に応じた作業要求値とに基づいて、要求された作業の行い難さを示す作業評価値を算出して、
算出した作業評価値が、作業エージェント本体が作業要求に応じた作業を行うか否かを判断するためのしきい値よりも小さい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値を他の作業エージェントに送信させる立候補動作を行い、自身の作業エージェント本体の作業評価値が前記しきい値よりも大きい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値の送信を行わせない不立候補動作を行って、立候補判断を行い、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当て、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信した場合には、自身の作業エージェント本体の作業評価値と他の作業エージェント本体の作業評価値とを比較し、自身の作業エージェント本体の作業評価値が最も小さい場合に自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当て、
不立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、前記しきい値に所定の補正値を加えた新たなしきい値を算出し、この新たなしきい値と作業評価値とに基づいて再び立候補判断を行うことを特徴とする自律分散型作業割当てシステムである。
【００１３】
たとえば加工システムにおいて、作業要求エージェントが、加工すべきワークに応じた作業要求を作業要求値として各作業エージェントの通信器に送信する。作業エージェントは、産業用ロボットまたは加工機械などである。各作業エージェントの制御装置は、自身の作業エージェント本体の加工能力またはすぐに作業に取りかかれるか否かなどの自身の作業エージェント本体の状態と、通信器が受信した作業要求値とに基づいて作業評価値を算出する。作業評価値は低いほど作業を行い易いことを示し、高いほど作業を行い難いことを示す。
【００１４】
作業エージェントの制御装置には予めしきい値が設定されており、算出した作業評価値が設定されるしきい値よりも小さい場合には、算出した作業評価値を通信器を用いて各作業エージェントに送信して立候補する。作業評価値がしきい値よりも大きい場合には立候補せず、何も送信しない。
【００１５】
立候補し、かつ他の作業エージェントの作業評価値を受信しない場合は、制御装置は、自身のみが立候補したものと判断し、自身の作業エージェント本体が作業を行うよう割当てる。立候補し、かつ他の作業エージェントの作業評価値を受信した場合は、制御装置は、他の作業エージェントも立候補したものと判断し、自身の作業評価値と受信した他の作業エージェントの作業評価値とを比較し、自身の作業評価値が最も低い場合、すなわち自身が最も作業を行い易いと判断した場合のみ、自身の作業エージェント本体が作業を行うよう割当てる。このようにして作業を実施する作業エージェント本体が１つに決められる。
【００１６】
いずれの作業エージェントも立候補しない場合は、各作業エージェントの制御装置は、それぞれしきい値に予め定める補正値を加えてしきい値を大きくして再び立候補判断を行う。これによって立候補するエージェントが存在する場合は上述と同様に作業エージェントが選び出され、立候補するエージェントが再び存在しない場合には、各作業エージェントの制御装置は、さらにもう１度しきい値を上げ、立候補する作業エージェントが出てくるまで繰返す。
【００１７】
このように本発明では作業要求が発生したとき、制御装置が、各エージェントの作業評価値を算出し、この作業評価値がしきい値を超えるか否かによって立候補するかしないかを決定するので、しきい値を適切な値に設定することによって作業要求発生時に立候補する作業エージェントを少なくすることができ、これによって通信量を削減することができる。また立候補する作業エージェントが複数存在したとしても、各作業エージェントの作業評価値に基づいて作業を割当てるべき１つの作業エージェントを選出可能であり、作業エージェント同士で作業能力または作業状態の情報交換などを行うことなく、迅速に最適な作業エージェントに作業を割当てることができる。また、システム管理エージェントを必要としないので、システム管理エージェントの故障によって作業割当てを行うことができなくなるといったことが防がれる。なお、次に作業要求が発生したときは、補正したしきい値を補正する前の元のしきい値に戻して立候補判断を行ってもよく、補正したしきい値を用いて立候補判断を行ってもよい。
【００１８】
請求項２記載の本発明の前記制御装置は、立候補動作を行い、かつ作業エージェント本体が作業を行わない場合には、しきい値を小さくするための所定の負修正値を記憶し、
再立候補判断を行った場合には、しきい値を大きくするための正修正値を記憶し、
過去の正および負修正値に基づいてしきい値の学習値を算出し、この学習値に基づいてしきい値を修正することを特徴とする。
【００１９】
制御装置は、立候補しても落選して作業を行わない場合は、立候補しなかった方が妥当であると判断し、次回に同じ状態が生じた場合には立候補を抑制するようにする。すなわち、しきい値を小さくする必要がある。逆に再立候補判断を行った場合にはしきい値が小さ過ぎると判断し、しきい値を大きくする必要がある。したがって落選した場合にはしきい値を小さくするための負修正値を記憶し、再立候補を行った場合にはしきい値を大きくするための正修正値を記憶しておき、たとえば過去の所定の回数の正修正値および負修正値に基づいてしきい値を最適なしきい値に修正するための学習値を求め、この学習値に基づいてしきい値を修正する。このようにして制御装置は、落選または再立候補を経験する毎により適切なしきい値となるように学習してしきい値を修正することができる。このように各作業エージェントの制御装置が学習することにより立候補する作業エージェントの数が常に最低、つまり総通信量が最低となるように導かれ、時間の経過とともにシステム全体が作業環境に順応することになる。
【００２０】
請求項３記載の前記学習値は、所定の経験回数の作業要求が発生したときの全修正値の平均値であり、前記経験回数は、前記しきい値を修正する毎に増加することを特徴とする。
【００２１】
学習値は所定の経験回数の作業要求が発生したときの全修正値の平均値であり、制御装置は、この学習値を前回修正したしきい値に加えてしきい値を修正してしきい値の学習を行う。この学習のタイミングとなる所定の経験回数は、しきい値を修正する毎に増加する。学習値は、所定の経験回数の作業要求が発生したときの全修正値の平均であるので、前記経験回数が少ない場合には、１つの修正値によって学習値が大きく変わり、学習効果が大きく現れ、経験回数が多い場合には、１つの修正値による学習値の変動は小さくなる。したがって経験回数の少ない最初は、学習効果が大きく現れてしきい値が速やかに最適な値に近づき、時間が経ち、しきい値が最適な値となってシステムが環境に適応してくると、個々の修正値によって最適となったしきい値が大きく変動するといったことが防がれる。
【００２２】
請求項４記載の本発明の前記制御装置は、前記学習値が予め定める一定の値よりも大きくなった場合には前記経験回数を最初に設定されていた経験回数に戻すことを特徴とする。
【００２３】
作業エージェントが多数システムに導入されたり、または作業要求エージェントが交替するなど環境が大きく変わった場合には、制御装置は、変化した環境に応じたしきい値に修正する必要がある。環境が大きく変わった場合には落選回数や再立候補回数が増加し、これによって学習値の絶対値が大きくなる。本発明では、このことを利用し、学習値の値が予め定める一定の値よりも大きくなった場合には、制御装置が、環境が大きく変わったものと判断し、経験回数を最初に設定した経験回数に戻す。これによって環境の変動に迅速に対応したシステムとすることができる。
【００２４】
請求項５記載の本発明は、前記作業エージェントは、前記制御装置と前記通信器とを備える自動走行車であり、前記作業エージェント本体の状態は作業エージェント本体の位置であり、前記作業要求は所定の地点までの呼寄せ要求であり、前記作業要求値は要求された所定の地点の位置であり、前記作業評価値は、自身の位置から要求された所定の位置までの移動距離であり、前記しきい値は、作業エージェントに応じて予め定めた距離であることを特徴とする。
【００２５】
システムがたとえば自動搬送システムである場合には、作業エージェントはたとえば前記制御装置と前記通信器とを備える自動搬送車両などの自動走行車であり、作業要求エージェントはたとえば所定の出発地点から所定の目的地点まで荷物を搬送するように要求する。すなわち、作業要求エージェントは所定の出発地点まで自動搬送車両を呼寄せる要求を発する。各制御装置は、現在の自車の位置と要求された出発地点までの移動距離である作業評価値を算出する。また各制御装置には、それぞれ自車の能力、たとえば走行速度、車体の大きさなどによって決定される値がしきい値として設定されており、算出した移動距離としきい値とに基づいて立候補判断を行う。このように作業エージェントとして自動走行車を用いる自動搬送システムにおいて本発明の自律分散型作業割当てシステムを好適に適用することが可能である。
請求項６記載の本発明は、作業要求エージェントおよび複数の作業エージェントから構成され、各作業エージェントが自律的に行動し、互いに協調して作業要求に対する作業割当てを行う自律分散型作業割当てシステムの作業割当て方法において、
作業エージェントは、作業要求エージェントからの作業要求に対する作業が可能な作業エージェント本体と、作業要求エージェントおよび他の作業エージェントに対して無線通信可能である通信器と、作業割当てを行う制御装置とを備え、
制御装置は、
作業エージェント本体の状態と、通信器が受信した作業要求エージェントからの作業要求に応じた作業要求値とに基づいて、要求された作業の行い難さを示す作業評価値を算出する作業評価値算出ステップと、
作業エージェント本体による作業への立候補判断を行う第２ステップであって、算出した作業評価値が、作業エージェント本体が作業要求に応じた作業を行うか否かを判断するためのしきい値よりも小さい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値を他の作業エージェントに送信させる立候補動作を行い、自身の作業エージェント本体の作業評価値が前記しきい値よりも大きい場合は、通信器によって自身の作業エージェント本体の作業評価値の送信を行わせない不立候補動作を行って、立候補判断を行う立候補判断ステップと、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当てる割当てステップと、
立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信した場合には、自身の作業エージェント本体の作業評価値と他の作業エージェント本体の作業評価値とを比較し、自身の作業エージェント本体の作業評価値が最も小さい場合に自身の作業エージェント本体が作業を行うとして作業を割当てる割当てステップと、
不立候補動作を行うとともに、通信器が他の作業エージェント本体の作業評価値を受信しない場合には、前記しきい値に所定の補正値を加えた新たなしきい値を算出し、この新たなしきい値と作業評価値とに基づいて再び、立候補判断ステップを行うとことを特徴とする自律分散型作業割当てシステムの作業割当て方法である。
作業要求エージェントが、作業に応じた作業要求を作業要求値として各エージェントの通信器に送信する。作業評価値算出ステップで、各作業エージェントの制御装置は、自身の作業エージェント本体の能力または作業状態と、通信器が受信した作業要求値とに基づいて作業評価値を算出する。作業評価値は低いほど作業を行い易いことを示し、高いほど作業を行い難いことを示す。
次に立候補判断ステップで、作業エージェントの制御装置は、算出した作業評価値が所定のしきい値よりも小さい場合には、算出した作業評価値を各作業エージェントに送信して立候補する。また制御装置は、作業評価値がしきい値よりも大きい場合には立候補せず、何も送信しない。
立候補し、かつ他の作業エージェントの作業評価値を受信しない場合は、制御装置は、自身のみが立候補したものと判断し、自身の作業エージェント本体が作業を行うよう割当てる。立候補し、かつ他の作業エージェントの作業評価値を受信した場合は、制御装置は、他の作業エージェントも立候補したものと判断し、自身の作業評価値と受信した他の作業エージェントの作業評価値とを比較し、自身の作業評価値が最も低い場合、すなわち自身が最も作業を行い易いと判断した場合のみ、自身の作業エージェント本体が作業を行うよう割当てる。このようにして作業を実施する作業エージェント本体が１つに決められる。
いずれの作業エージェントも立候補しない場合は、各作業エージェントの制御装置はそれぞれしきい値に予め定める補正値を加えてしきい値を大きくして、再び立候補判断ステップの動作を行う。これによって立候補するエージェントが存在する場合は上述と同様に作業エージェントが選び出され、立候補するエージェントが再び存在しない場合には、各作業エージェントの制御装置は、さらにもう１度はしきい値を上げ、立候補するエージェントが出てくるまで繰返す。
このように本発明では作業要求が発生したとき、制御装置が、各エージェントの作業評価値を算出し、この作業評価値がしきい値を超えるか否かによって立候補するかしないかを決定するので、しきい値を適切な値に設定することによって作業要求発生時に立候補する作業エージェントを少なくすることができ、これによって通信量を削減することができる。また立候補する作業エージェントが複数存在したとしても、各作業エージェントの作業評価値に基づいて作業を割当てるべき１つの作業エージェントを選出可能であり、作業エージェント同士で作業能力または作業状態の情報交換などを行うことなく、迅速に最適な作業エージェントに作業を割当てることができる。また、システム管理エージェントを必要としないので、システム管理エージェントの故障によって作業割当てを行うことができなくなるといったことが防がれる。
【００２６】
【発明の実施の形態】
図１および図２は本発明の自律分散型作業割当てシステムを用いた自動搬送システムの作業割当て方法を示す模式図であり、図３は作業エージェントである自動搬送車両の作業割当て時の制御過程を示すフローチャートである。本実施形態の自動搬送システムはたとえば港湾のコンテナターミナルで用いられるコンテナ搬送システムであり、１または複数の作業要求エージェントＷｊと多数の作業エージェントである自動搬送車両Ａｉとから構成される。なお図１，２では作業要求エージェントＷｊは１つであり、自動搬送車両Ａｉは、Ａ１〜Ａ３の３台あるものとして図示してある。
【００２７】
作業要求エージェントＷｊは、たとえばコンテナ船が到着する埠頭毎に設けられ、自動搬送車両Ａｉを呼寄せて埠頭からコンテナヤードまでコンテナを搬送させるものとする。また、各自動搬送車両Ａｉは、コンテナヤードおよび埠頭を含むコンテナターミナル内を自動走行するものとし、それぞれコンテナターミナル内で各自動搬送車両Ａｉおよび作業要求エージェントＷｊと無線通信可能な通信器を備え、さらにコンテナターミナル内での現在の自車位置をたとえば座標位置として検出可能な位置検出器を有し、これらを用いて作業割当てを行う制御装置を備える。
【００２８】
作業要求エージェントは所定の位置から各コンテナヤードまでコンテナを搬送させる作業要求を発生し、そのためにコンテナターミナル内に存在する各自動搬送車両Ａｉに所定の位置までの呼寄せ要求を行う。すなわち、呼び寄せる所定の位置である作業要求発生地点での座標位置を作業要求値としてコンテナターミナル内に存在する各自動搬送車両Ａｉに送信する。
【００２９】
各自動搬送車両Ａｉは、作業要求エージェントＷｊからの作業要求値である作業要求発生地点の座標位置を受信すると他の自動搬送車両Ａｉと自律的に協調していずれの車両Ａｉが作業要求発生地点まで行くかの作業割当てを行う。以下図３のフローチャートを参照して搬送車両Ａｉが作業要求を受信してから作業を実施するまでの制御装置の作業割当て方法を説明する。
【００３０】
各搬送車両の制御装置のメモリには作業への立候補判断の基とするしきい値Ｌｔｉが設定されている。しきい値Ｌｔｉはたとえば車両の走行速度によって決定される。また、しきい値とは別に、車両の他の能力、たとえば機動性、燃料、搬送能力などの優先順位を示す値も記憶されている。
【００３１】
搬送システムが起動し、作業要求エージェントＷｊが作業要求値である作業要求発生地点の座標位置を各搬送車両Ａｉに送信し、ステップａ１で搬送車両Ａｉが受信すると、まずステップａ２で自身が作業可能か否かを判断する。すなわち、現在コンテナを搬送中であるなど要求された作業を実施できないなどを判断し、作業不可能な場合には終了し、作業可能の場合には作業要求発生回数ｊを「１」とメモリに書込み、次のステップａ３に進む。
【００３２】
ステップａ３では立候補判断しきい値Ｌｔｉの設定を行うが、システム起動直後にはメモリに記憶される初期しきい値Ｌｔｉｏｏを用いる。
【００３３】
次にステップａ４で、通信器が受信した作業要求発生地点と位置検出器が検出した現在の自車位置とに基づいて現在位置から作業要求発生地点までの直線距離である移動距離Ｌｉを算出する。なおこの移動距離Ｌｉは直線距離に限らず、たとえばコンテナターミナルに設定される自動搬送車両Ａｉの走行経路に沿った実際の走行移動距離であってもよい。
【００３４】
次にステップａ５で移動距離Ｌｉが立候補判断しきい値Ｌｔｉ以下か否かの判断である立候補判断を行う。しきい値Ｌｔｉはたとえば作業要求発生時から所定時間内に作業要求発生地点に到着できるか否かを判断する値であり、本実施形態では各車両の走行速度に応じてそれぞれ個別に設定されている。つまり、走行速度の高い車両の場合には作業要求発生地点から比較的遠い場合でもすぐに作業要求発生地点まで移動することができるのでしきい値が高く設定されており、走行速度の低い車両の場合にはしきい値が小さく設定されている（図１参照）。このしきい値Ｌｔｉよりも移動距離Ｌｉが小さいということは、所定時間内に作業要求発生地点に到着することができることであり、この場合にはステップａ６に進み、作業に立候補し、逆に移動距離Ｌｉの方が大きい場合は立候補せず、ステップａ１３に進む。
【００３５】
ステップａ６では、作業評価値である移動距離Ｌｉ、自車のＩＤ番号および優先順位を他の搬送車両Ａｉに送信して作業要求の立候補を行う。
【００３６】
次のステップａ７で作業要求を受信してからＴ０時間経過したか否かが判断され、経過した場合に次のステップａ８に進む。このＴ０時間は作業要求を受信してから立候補判断を行い、立候補して他の車両が受信するまでに必要とする充分な時間に設定され、最も立候補するのが遅い搬送車Ａｉに基づいて設定する。
【００３７】
Ｔ０時間経過後ステップａ８で他の搬送車両Ａｋの移動距離Ｌｋおよび優先順位を受信したか否かが判断され、受信していない場合には立候補したのは自身のみと判断し、ステップａ９に進み、自身が作業を実施する。すなわち、作業要求発生地点に向う。これとともに立候補判断しきい値の学習を示すしきい値学習パラメータＬｐｊを０とする。ｊは作業要求の発生回数であり、今回はｊ＝１であるので、しきい値学習パラメータＬｐ１となる。
【００３８】
【表１】
0003665499.tif 000002
【００３９】
しきい値学習パラメータＬｐｊは、作業要求発生毎に自身の判断が妥当であったか否かに基づいてしきい値を学習するためのパラメータであり、表１に示すようにたとえば立候補しかつ当選した場合には判断が妥当としてしきい値学習パラメータＬｐｊを０とする。
【００４０】
立候補したにもかかわらず落選した場合にはしきい値が大きすぎるものと判断し、立候補を抑制するためにしきい値が小さくなるよう修正する必要がある。したがってしきい値学習パラメータＬｐｊは負修正値−Ｌｃとする。
【００４１】
また立候補せずかつ立候補者がある場合にも判断が妥当なものとしてしきい値学習パラメータＬｐｊを０とし、立候補せずかつ立候補者がない場合にはしきい値が小さ過ぎるものと判断し、しきい値を大きく修正して立候補を促進する必要がある。そのためにしきい値学習パラメータＬｐｊを正修正値＋Ｌｃとする。
【００４２】
先ほどのステップａ１０で自身の移動距離Ｌｉが受信した他の搬送車両の移動距離Ｌｋよりも大きい場合にはステップａ１２に進み、自身は落選し、他の搬送車両Ａｋが当選したものと判断し、この当選した他の搬送車両Ａｋが作業を実施し、しきい値学習パラメータＬｐｊを負修正値−Ｌｃとする。このように判断することによって、最も移動距離Ｌｉが小さい搬送車両Ａｉが作業を実施することになる。
【００４３】
またステップａ１０で自身の移動距離Ｌｉと受信した他の搬送車両Ａｋの移動距離Ｌｋが等しい場合にはステップａ１１に進み、ここで自身の優先順位が受信した他の搬送車両Ａｋの優先順位よりも高いか否かが判断され、高い場合には当選したものと判断してステップａ９に進み、低い場合には落選したものと判断してステップａ１２に進む。この優先順位は、搬送車両の能力でなくたとえば各搬送車両のＩＤ番号の小さい方などとしてもよい。
【００４４】
先程のステップａ５において自身の移動距離Ｌｉが立候補判断しきい値より大きい場合にはステップａ１３に進み、作業に立候補せず、ステップａ１４で作業要求を受信してから前記Ｔ０時間経過したか否かが判断され、Ｔ０時間経過するとステップａ１５に進み、他に立候補があるか否かが判断される。ここで立候補がある場合には立候補した搬送車両Ａｋが作業を行うものと判断してステップａ１６に進み、しきい値学習パラメータＬｐｊを０とする。
【００４５】
先のステップａ１５で他に立候補する搬送車Ａｋがない場合には作業要求に対していずれの搬送車Ａｉも立候補していないものと判断し、ステップａ１７に進み、しきい値の補正を行う。すなわち図２に示すように、ステップａ１７で立候補判断しきい値Ｌｔｉに所定の補正値ｄＬを加えた値を新たなしきい値Ｌｔｉとする。次のステップａ１８では今回の、この場合１回目の作業要求が発生してから１回目の立候補判断か否かが判断され、この場合は１回目であるのでステップａ１９に進み、しきい値学習パラメータＬｐｊを＋Ｌｃとしてステップａ５に戻る。立候補判断を２回以上行っている場合にはしきい値学習パラメータＬｐｊを設定せずにステップａ５に戻り、新たなしきい値Ｌｔｉに基づいて再び立候補判断を行う。
【００４６】
ステップａ５で自身の移動距離Ｌｉが新たな立候補判断しきい値Ｌｔｉ以下の場合にはステップａ６に進み、先ほどと同様の制御を行い、自身の移動距離Ｌｉがしきい値Ｌｔｉよりも大きい場合にはステップａ１３に進み、再び作業に立候補せず、ステップａ１４でＴ０時間経過したか否かが判断される。なおこのＴ０時間は前回ステップａ１５に進んでからしきい値Ｌｔｉの補正を行い、再び立候補判断を行うのに充分な時間を満たすものとする。
【００４７】
ステップａ１５で他に立候補がある場合にはステップａ１６に進み、しきい値学習パラメータＬｐｊを０とし、立候補がない場合には再びステップａ１７に進み、前回補正したしきい値にさらに補正値ｄＬを加えるとともに、しきい値学習パラメータＬｐｊを＋Ｌｃとし、新たな補正値に基づいて再び立候補判断を行う。このようにして自身かまたは他の搬送車Ａｋかのいずれかが立候補するまで予め定める一定の回数を上限としてしきい値の補正を行う。ただし、しきい値学習パラメータＬｐｊは初回に正修正値＋Ｌｃと書込むだけとする。
【００４８】
このようにして１回目の作業要求の割当てが行われ、次の作業要求が送信されると再びステップａ１で受信し、ステップａ２で作業が可能な場合にステップａ３に進み、作業要求発生回数ｊ＝２と記憶し、立候補判断しきい値Ｌｔｉの設定が行われる。
【００４９】
図４は、立候補判断しきい値Ｌｔｉの設定方法を示すフローチャートである。ステップｂ１において立候補判断しきい値Ｌｔｉの現在しきい値Ｌｔｉｏが設定される。この現在しきい値Ｌｔｉｏはシステム起動直後では前述したように初期しきい値Ｌｔｉｏｏであり、しきい値の学習を行った場合には前回学習したしきい値Ｌｔｉｏである。ステップｂ２では、前回しきい値の学習をしてから、またはシステムを起動してから予め定めるｎ０回作業要求が発生したか否かが判断され、ｎ０回に達していない場合には前回の現在しきい値または初期しきい値であるＬｔｉｏに基づいて前述の図３のステップａ４以下の制御が行われる。
【００５０】
前回学習してからｎ０回作業要求が発生した場合にはステップｂ３に進み、記憶してあるしきい値学習パラメータＬｐｊに基づいて新たにしきい値Ｌｔｉを求める。そのために先ず前回学習した次の回からｎ０回作業要求発生する間に記憶したしきい値学習パラメータを全て加算した第１修正値Ｌｐａ１
0003665499.tif 000003
を求め、このＬｐａ１をｎ０で割った全修正値の平均値を前回修正したしきい値Ｌｉに加える。
【００５１】
Ｌｔｉ（新） ＝ Ｌｔｉ（旧）＋Ｌｐａ１／ｎ０
このようにして修正した学習後のしきい値Ｌｔｉを用いて前記ステップａ４以降の制御を行う。また新たに学習したしきい値Ｌｔｉをステップｂ４で現在しきい値Ｌｔｉｏとして記憶しておく。次回の作業要求発生時では、この記憶した現在しきい値Ｌｔｉｏをステップｂ１でしきい値Ｌｔｉに代入して以下の制御を行う。
【００５２】
図５のグラフに示すように、作業割当てシステムを起動してから作業要求発生回数ｊがｎ０回に達するまでのしきい値Ｌｔｉは初期しきい値Ｌｔｉｏｏであり、作業要求発生回数ｊがｎ０＋１回目のときのしきい値Ｌｔｉは、１回目からｎ０回目までのしきい値学習パラメータＬｐｊに基づいて修正したしきい値Ｌｔｉを用いて立候補判断を行い、次のｎ０＋２回目のしきい値は、２回目からｎ０＋１回目までのしきい値学習パラメータＬｐｊに基づいて修正したしきい値Ｌｔｉとなる。このようにして、最近のｎ０回の作業要求に基づいてしきい値Ｌｔｉを学習するので、システムを起動してからｎ０回の作業要求発生以降は常に作業環境に適した最適なしきい値Ｌｔｉを用いて作業割当てを行うことが可能となる。
【００５３】
図６は、本発明の実施の他の形態の立候補判断しきい値Ｌｔｉの学習方法を示すフローチャートであり、図７は作業要求発生回数と立候補判断しきい値Ｌｔｉとの関係を示すグラフである。前述の図４に示す学習方法ではｎ０回以降は毎回しきい値の学習を行っていたが、本実施形態の学習方法では学習するタイミングが少しずつ長くなるように制御される。
【００５４】
ステップｃ１で前回学習したしきい値Ｌｔｉｏをしきい値Ｌｔｉとした後、ステップｃ２で学習するタイミングとなる経験回数ｎ１を算出する。予め定める最初に学習するときの作業要求発生回数をｎ０回としたとき、ｍ回目のしきい値修正時の経験回数ｎ１は、
ｎ１ ＝ ｎ０＋（ｍ−１）・Ｋ
として算出する。つまり、しきい値修正回数ｍが増える毎に学習するタイミングである経験回数ｎ１が増加する。次のステップｃ３でこのｎ１回に達しているか否かが判断され、達していない場合には前回の学習したしきい値Ｌｔｉｏを用いる。なお、システム起動後、ｎ０回に達していない場合は初期しきい値Ｌｔｉｏｏとなる。
【００５５】
ステップｃ３でｎ１回に達している場合にはステップｃ４に進み、ここでしきい値の学習を行う。すなわち、まず前回学習した次の回からしきい値学習パラメータＬｐｊを全て加えた第２修正値Ｌｐａ２
0003665499.tif 000004
を算出し、この第２修正値Ｌｐａ２をｎ１で割った１作業要求当りの平均修正値を前回学習したしきい値Ｌｔｉに加えて新たなしきい値Ｌｔｉを算出する。
【００５６】
Ｌｔｉ（新） ＝ Ｌｔｉ（旧）＋Ｌｐａ２／ｎ１
図７のグラフに示されるように、時間が経過し、しきい値修正回数が増えるにつれてしきい値Ｌｔｉを修正するための基とする経験回数ｎ１が増えるため、初期の学習効果が大きく、時間が経つにつれて作業割当てシステムが作業環境に適応することになる。つまりたとえばコンテナターミナルの走行経路の配置状態などの作業環境に応じて作業割当てシステムが最適に作動し、立候補する搬送車Ａｉの台数が常に最小となるように作業割当てシステムが環境に適応することになる。
【００５７】
ステップｃ４で求めた新たなしきい値をステップｃ５で現在しきい値Ｌｔｉ０に代入して記憶し、図３のステップａ４以降の制御を行う。
【００５８】
作業環境が変化した場合、たとえば新たに多くの搬送台車Ａｉがシステムに導入された場合には再び各搬送車Ａｉのしきい値Ｌｔｉを学習し直す必要がある。
【００５９】
そのために図３のステップａ２と図６のステップｃ１との間に図８に示す制御を行い、環境変動が発生したか否かを判断する。ステップａ２の後、ステップｄ１に進み、先の実施形態の図４ステップｂ３で求めた第１修正値Ｌｐａ１を算出し、ステップｄ２で第１修正値Ｌｐａ１の絶対値を基準回数ｎ０で割った値、すなわち最近のｎ０回の作業割当て毎の平均修正値を求め、これが予め定める基準しきい値Ｌｐｔｈよりも小さいか否かを判断する。
【００６０】
第１修正値Ｌｐａ１の平均が基準しきい値Ｌｐｔｈより小さい場合には、環境変動が生じていないものと判断し、図６ステップｃ１に進む。
【００６１】
第１修正値Ｌｐａ１の平均が基準しきい値Ｌｐｔｈよりも大きい場合には何らかの環境変動が生じたものと判断し、ステップｄ３で作業要求発生回数ｊを１に戻して図６ステップｃ１に進む。これによって経験回数ｎ１がｎ０に戻り、しきい値を学習し直す。
【００６２】
このようにして本実施形態では時間の経過とともに環境に順応して最適なしきい値となり、また環境が変動した場合には速やかに変動後の環境に応じたしきい値に学習し直すことができる。
【００６３】
上述した本実施形態では作業エージェントとしては自動搬送車両Ａｉとしたが、作業エージェントは、これに限らず、たとえばコンテナターミナルで用いられるトランスファクレーンなど他の作業エージェントとの組合わせであってもよく、これらの作業エージェントに個別にそれぞれしきい値が設定され、作業要求エージェントの要求に応じて自動搬送車両Ａｉおよびトランスファクレーンのいずれかが立候補して協調して作業割当てを行うようにしてもよい。
【００６４】
また本発明の自律分散型作業割当てシステムはこのような搬送システムに用いられる場合に限らず、たとえば製造ラインなどに適用することも可能である。
【００６５】
【発明の効果】
請求項１記載の本発明によれば、各作業エージェントにはそれぞれしきい値が設定されており、制御装置が計算した作業評価値がこのしきい値以下の場合のみ立候補を行い、いずれの作業エージェントも立候補しない場合にはしきい値を上げて再び立候補判断を行う。このようにすることで管理エージェントを必要とせず、また多くの作業エージェントが同時に立候補のための通信を行うことが防がれ、通信量を削減し速やかに作業割当てを行うことが可能となる。
【００６６】
請求項２記載の本発明によれば、各作業エージェントの制御装置は、作業割当ての経験を経てしきい値の学習を行うので、時間の経過とともにシステムが環境に適応することとなる。
【００６７】
請求項３記載の本発明によれば、制御装置のしきい値学習のタイミングは作業割当ての経験を経る毎に長くなるので、システム移動直後は学習効果が大きく、速やかに最適なしきい値を学習することができる。
【００６８】
請求項４記載の本発明によれば、作業環境の変動にも迅速に対応することができる。
【００６９】
請求項５記載の本発明によれば、本発明の自律分散型作業割当てシステムを、前記制御装置と前記通信器とを備える自動走行車とこの自動走行車を呼寄せる作業要求エージェントによって構成することによって、たとえば自動搬送システムに適用することができる。
請求項６記載の本発明によれば、立候補判断ステップにおいて、制御装置が、作業評価値算出ステップで計算した作業評価値が、所定のしきい値以下の場合のみ立候補動作を行う。また、いずれの作業エージェントも立候補動作を行わない場合にはしきい値を上げて再び立候補判断ステップを行う。このようにすることで管理エージェントを必要とせず、また多くの作業エージェントが同時に立候補のための通信を行うことが防がれ、通信量を削減し速やかに作業割当てを行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の自律分散型作業割当てシステムの立候補判断時の状態を示す模式図である。
【図２】しきい値の補正時の状態を示す模式図である。
【図３】自動搬送車両Ａｉの制御装置の制御過程を示すフローチャートである。
【図４】立候補判断しきい値Ｌｔｉの設定過程を示すフローチャートである。
【図５】作業要求発生回数としきい値Ｌｔｉとの関係を示すグラフである。
【図６】本発明の実施の他の形態の立候補判断しきい値Ｌｔｉの設定方法を示すフローチャートである。
【図７】作業要求発生回数としきい値Ｌｔｉとの関係を示すグラフである。
【図８】環境変動判断方法を示すフローチャートである。
【図９】従来の集中制御装置を用いたシステムを示すブロック図である。
【図１０】システム管理エージェントを用いない自律分散型作業割当てシステムの一例を示す模式図である。
【符号の説明】
ｊ  作業要求発生回数
Ａｉ  自動搬送車両
Ｗｊ  作業要求エージェント
Ｌｔｉ  しきい値
Ｌｉ  移動距離
Ｌｋ  他の搬送車両の移動距離
Ｌｐｊ  しきい値学習パラメータ
Ｌｐｔｈ  基準しきい値
ｄＬ  補正値
＋Ｌｃ  正修正値
−Ｌｃ  負修正値
Ｌｐａ１  第１修正値
Ｌｐａ２  第２修正値
ｎ１  経験回数
【図１】
0003665499.tif 000005
【図２】
0003665499.tif 000006
【図３】
0003665499.tif 000007
【図４】
0003665499.tif 000008
【図５】
0003665499.tif 000009
【図６】
0003665499.tif 000010
【図７】
0003665499.tif 000011
【図８】
0003665499.tif 000012
【図９】
0003665499.tif 000013
【図１０】
0003665499.tif 000014