(57)【要約】【課題】計量機器を用いることなく、人が運搬する荷物の重量を推定することができる技術を提供する。【解決手段】重量推定装置は、人が車両の荷台へ運搬する荷物の重量を推定する重量推定装置あって、前記人の動作情報と前記荷物の重量との関係を示すテーブル情報を記憶する記憶部と、前記荷物を運搬する前記人の動作を撮影した撮影情報と、前記テーブル情報とに基づいて前記車両の荷台の荷物重量を推定する処理部と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
人が車両の荷台へ運搬する荷物の重量を推定する重量推定装置であって、
前記人の動作情報と前記荷物の重量との関係を示すテーブル情報を記憶する記憶部と、
前記荷物を運搬する前記人の動作を撮影した撮影情報と、前記テーブル情報とに基づいて前記車両の荷台の荷物重量を推定する処理部と、
を備える、重量推定装置。
【請求項２】
前記動作情報には、前記人が前記荷物を持ち上げる際に行う動作に関する情報が含まれる、請求項１に記載の重量推定装置。
【請求項３】
前記動作情報には、前記人が前記荷物を降ろす際に行う動作に関する情報が含まれる、請求項１又は２に記載の重量推定装置。
【請求項４】
前記車両の運転者へ通知する通知部を更に備え、
前記処理部は、運搬された前記荷物により前記車両の荷台の床面うち最も荷重の大きい荷重箇所を特定し、
前記通知部は、前記荷重箇所を前記運転者へ通知する、請求項１から３のいずれか１項に記載の重量推定装置。
【請求項５】
前記テーブル情報には、前記人の体型、年齢、及び、性別のうち、少なくともいずれか１つの情報を有する人情報が含まれる、請求項１から４のいずれか１項に記載の重量推定装置。
【請求項６】
前記テーブル情報には、前記荷物の重量以外の前記荷物に関する情報を有する荷物情報が含まれる、請求項１から５のいずれか１項に記載の重量推定装置。
【請求項７】
前記記憶部には、前記テーブル情報、又は、前記撮影情報から取得される情報、を補正する補正情報が更に記憶される、請求項１から６のいずれか１項に記載の重量推定装置。
【請求項８】
前記処理部は、前記荷台へ運搬された前記荷物の推定重量と、前記撮影情報から取得される前記人の行動情報とに基づいて前記人の作業負荷を推定する、請求項１から７のいずれか１項に記載の重量推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は重量推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、荷物の重量は、計量機器に荷物を載せて測定される。また、特許文献１には、ロボットハンドにおける物体を把持する力とロボットハンドの姿勢に基づいて物体の重量を推定することが開示される。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００５−１６１５０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
荷物の重量を計量機器で測定する場合、荷物の運搬作業とは別に、計量機器に荷物を載せたり降ろしたりする作業が必要となるために、作業者の負担が増加する。計量機器に荷物を載せ降ろしすることなく、人が運搬する荷物の重量を把握することができると便利である。
【０００５】
本発明は、上記課題に鑑みてなされたものであり、計量機器を用いることなく、人が運搬する荷物の重量を推定することができる技術を提供することを目的とする。また、本発明は、計量機器を用いることなく、人が車両の荷台に運搬する荷物の重量を推定することができる技術を提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために本発明の重量推定装置は、人が車両の荷台へ運搬する荷物の重量を推定する重量推定装置であって、前記人の動作情報と前記荷物の重量との関係を示すテーブル情報を記憶する記憶部と、前記荷物を運搬する前記人の動作を撮影した撮影情報と、前記テーブル情報とに基づいて前記車両の荷台の荷物重量を推定する処理部と、を備える構成（第１の構成）になっている。
【０００７】
上記第１の構成の重量推定装置において、前記動作情報には、前記人が前記荷物を持ち上げる際に行う動作に関する情報が含まれる構成（第２の構成）であることが好ましい。
【０００８】
上記第１又は第２の構成の重量推定装置において、前記動作情報には、前記人が前記荷物を降ろす際に行う動作に関する情報が含まれる構成（第３の構成）であることが好ましい。
【０００９】
上記第１から第３のいずれかの構成の重量推定装置は、前記車両の運転者へ通知する通知部を更に備え、前記処理部は、運搬された前記荷物により前記車両の荷台の床面うち最も荷重の大きい荷重箇所を特定し、前記通知部は、前記荷重箇所を前記運転者へ通知する構成（第４の構成）であることが好ましい。
【００１０】
上記第１から第４のいずれかの構成の重量推定装置において、前記テーブル情報には、前記人の体型、年齢、及び、性別のうち、少なくともいずれか１つの情報を有する人情報が含まれる構成（第５の構成）であることが好ましい。
【００１１】
上記第１から第５のいずれかの構成の重量推定装置において、前記テーブル情報には、前記荷物の重量以外の前記荷物に関する情報を有する荷物情報が含まれる構成（第６の構成）であることが好ましい。
【００１２】
上記第１から第６のいずれかの構成の重量推定装置において、前記記憶部には、前記テーブル情報、又は、前記撮影情報から取得される情報、を補正する補正情報が更に記憶される構成（第７の構成）であってよい。
【００１３】
上記第１から第７のいずれかの構成の重量推定装置において、前記処理部は、前記荷台へ運搬された前記荷物の推定重量と、前記撮影情報から取得される前記人の行動情報とに基づいて前記人の作業負荷を推定する構成（第８の構成）であってよい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明は、計量機器を用いることなく、人が運搬する荷物の重量を推定することができる技術を提供する。また、本発明は、計量機器を用いることなく、人が車両の荷台に運搬する荷物の重量を推定することができる技術を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】第１実施形態に係る重量推定システムの構成を示すブロック図
【図２】記憶部に記憶されるテーブル情報の一例を示す図
【図３】重量推定装置によって実行される重量推定処理の一例を示すフローチャート
【図４】第２実施形態に係る重量推定システムの構成を示すブロック図
【図５】第３実施形態に係る重量推定システムの構成を示すブロック図
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の例示的な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１７】
＜１．第１実施形態＞
図１は、本発明の第１実施形態に係る重量推定システム１の構成を示すブロック図である。重量推定システム１は、撮影装置１１と重量推定装置１２とを備える。
【００１８】
撮影装置１１は、荷物を運搬する人の動作を撮影するために設けられる。撮影装置１１は、例えば、荷物の運搬が行われる工場や港湾等の作業現場、建設現場、トラック等の車両の荷台、ゴミ収集車等に設置される。本実施形態では、撮影装置１１は、撮影部１１１と通信部１１２とを有する。本実施形態では、撮影装置１１は、車両の荷台に荷物を運搬する人の動作を撮影する。
【００１９】
撮影部１１１は、荷物を運搬する人の動作を撮影するカメラを含む。撮影部１１１に含まれるカメラの数は、１つでもよいが、複数であってもよい。カメラの数を複数にすることによって、荷物の運搬を行う人の動作を複数の角度から撮影することができ、人の動作情報を正確に収集することが可能になる。撮影部１１１は、カメラで撮影された撮影画像に対して所定の処理を行う画像処理部を含んでよい。当該画像処理部は、撮影部１１１とは別に設けられてもよく、例えば撮影装置１１とは別の装置に設けられてもよい。本実施形態では、画像処理部は重量推定装置１２に設けられてもよい。
【００２０】
通信部１１２は、重量推定装置１２と無線通信可能に設けられる。無線通信は、ＷＡＮ（Wide Area Network）又はＬＡＮ（Local Area Network）を介して行われてよい。通信部１１２は、撮影部１１１によって撮影した撮影情報を重量推定装置１２に送信する。なお、本実施形態では、撮影装置１１が無線通信を利用して撮影情報を重量推定装置１２に送信する構成としているが、これは例示である。撮影装置１１は、有線通信を利用して撮影情報を重量推定装置１２に送信してよい。
【００２１】
重量推定装置１２は、人が運搬する荷物の重量を推定する。本実施形態では、重量推定装置１２は、人が車両の荷台へ運搬する荷物の重量を推定する。重量推定装置１２は、例えば、ネットワークを利用した通信によって撮影装置１１で撮影した撮影情報を取得して処理するサーバ装置であってよい。ただし、重量推定装置１２は、サーバ装置である必要はなく、例えば、撮影装置１１と無線又は有線で通信を行うパーソナルコンピュータであってもよい。また、重量推定装置１２は、撮影装置１１と無線又は有線で通信を行う装置（例えば車載機器等）に含まれる装置であってもよい。
【００２２】
重量推定装置１２は、図１に示すように、処理部１２１と、記憶部１２２と、通信部１２３と、通知部１２４とを備える。通信部１２３は、ネットワークを介して撮影装置１１の通信部１１２と無線通信を行う。すなわち、重量推定装置１２は、撮影装置１１から撮影情報を取得することができる。
【００２３】
処理部１２１は、記憶部１２２に記憶されるコンピュータプログラムにしたがって演算処理を実行するプロセッサである。処理部１２１によって実行される処理の詳細は後述する。
【００２４】
記憶部１２２は、詳細には、ＲＡＭ（Random Access Memory）、及び、ＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。ＲＡＭは、演算処理に用いる情報を一時的に記憶する。ＲＯＭは、コンピュータプログラムやパラメータ等を記憶する。記憶部１２２は、その一部又は全部を可搬型記憶媒体で構成し、重量推定装置１２を構成する構造体に対して装脱着可能に設けられてもよい。
【００２５】
本実施形態では、記憶部１２２はテーブル情報１２２ａを記憶する。詳細には、記憶部１２２は、テーブル情報１２２ａを不揮発的に記憶する。テーブル情報１２２ａは、記憶部１２２に書き換え可能に記憶されることが好ましい。テーブル情報１２２ａは、例えば、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、フラッシュメモリ、ハードディスクドライブ等に記憶されてよい。また、テーブル情報１２２ａは、例えばＳＤメモリカード（登録商標）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ等の可搬型記憶媒体に記憶されてもよい。
【００２６】
テーブル情報１２２ａは、人の動作情報と荷物の重量との関係を示すテーブルである。テーブル情報１２２ａは、様々な種類の荷物を、様々な人に運搬してもらうことによって取得される多数のデータを集めて作成されるテーブルである。テーブル情報１２２ａは、ある程度の情報量を蓄積した時点で使用されてよい。テーブル情報１２２ａは、使用しながら適宜更新される構成であってよい。
【００２７】
通知部１２４は、車両の運転者に通知を行う。通知部１２４は、例えば音声や画面表示によって運転者に通知を行う。通知部１２４は、例えば、スピーカや、液晶画面等の画面を有する表示装置であってよい。通知部１２４は、処理部１２１を内蔵する筐体内に配置されてもよいし、当該筐体の外部に配置されてもよい。なお、通知部１２４は、重量推定装置１２に含まれてもよいが、重量推定装置１２とは別の装置であってもよい。この場合、通知部１２４と重量推定装置１２とは、無線又は有線によって通信を行う構成としてよい。通知部１２４は、場合によっては設けられなくてもよい。
【００２８】
処理部１２１は、荷物を運搬する人の動作を撮影した撮影情報と、テーブル情報１２２ａとに基づいて荷物の重量を推定する。撮影情報は、撮影装置１１から取得される情報である。これによれば、重量計等の計量機器を用いることなく、人が運搬する荷物の重量を推定することができる。このために、計量機器に荷物を載せたり降ろしたりする作業を省略することができ、荷物を運搬する作業者の負担を低減することができる。また、計量機器が置けない作業現場等でも荷物の重量を把握することが可能になり、便利である。本実施形態では、処理部１２１は、前述の撮影情報と、テーブル情報１２２ａとに基づいて車両の荷台の荷物重量を推定する。車両の荷台の荷物重量は、人が荷台に運搬した各荷物の重量を合計することによって取得できる。これによれば、重量計等の計量機器を用いることなく、車両の荷台の荷物重量を推定でき、作業者の負担を軽減することができる。
【００２９】
本実施形態では、処理部１２１は、運搬された荷物により車両の荷台の床面のうち最も荷重の大きい荷重箇所を特定する。処理部１２１は、車両の荷台に荷物を運搬する人の動作を撮影した撮影情報に基づき、荷物が車両の荷台の床面のうち、どの箇所に運搬されたかを特定することができる。また、処理部１２１は、運搬された各荷物の重量を、撮影情報とテーブル情報１２２ａとによって推定することができる。このために、処理部１２１は、車両の荷台の床面のうち最も荷重の大きい荷重箇所を特定することができる。前述の荷重箇所を特定すると、処理部１２１は、荷重箇所を車両の運転者へ通知するための処理を行う。これにより、通知部１２４は、荷重箇所を運転者に通知する。例えば、通知部１２４がスピーカである場合、「右側」、「左側」等の音声によって、荷重箇所が運転者へ通知される。この通知によって、運転者は荷重箇所を考慮して安全に車両を運転することができる。
【００３０】
図２は、記憶部１２２に記憶されるテーブル情報１２２ａの一例を示す図である。図２に示すように、テーブル情報１２２ａは、人の動作情報と荷物の重量との関係を示す。ただし、本実施形態では、テーブル情報１２２ａには、人情報と、荷物情報とが含まれる。すなわち、テーブル情報１２２ａは、単純に人の動作情報と荷物の重量との関係を示すのではなく、人情報及び荷物情報と関連付けられた人の動作情報と、荷物の重量との関係を示す。
【００３１】
人の動作情報は、様々なタイプの人に、荷物の重量が予め把握されている様々なタイプの荷物を実際に運搬してもらうことによって、グループ分けしながら収集される。同一の動作パターンと判定される動作は同一グループに、互いに異なる動作パターンと判定される動作は別グループに分類される。そして、各グループについて、動作情報が割り当てられる。図２において、Ｍ１及びＭ２は、グループＧ毎に割り当てられた動作情報である。本実施形態では、動作情報は、カメラを用いて人の動作を撮影し、当該撮影によって取得された撮影画像を解析することによって取得される。動作情報を取得するタイミングは、人の動作を撮影した画像をパターンマッチングにより解析することにより、人が荷物を持ち上げている最中と判別されるタイミングである。
【００３２】
なお、動作情報は、撮影画像の解析によって得られる特定の部分（例えば脚、腕、腰）の状態（屈曲角度等）や変化（移動量等）を数値で示した情報であってよいが、その他の情報であってもよい。動作情報が数値情報である場合、当該数値情報は一定の幅（範囲）を有する構成であることが好ましい。例えば、数値情報が角度に関する情報である場合、グループＧ毎の動作情報は、Ｘ°〜Ｙ°という形式で一定の幅を有する構成であることが好ましい。また、動作情報が数値情報と異なるその他の情報である場合には、当該その他の情報は、例えば特定の動作シーンの撮影画像であってもよい。グループＧ毎に割り当てられた動作情報は、単一の情報で構成されてもよいが、複数の情報で構成されてもよい。
【００３３】
動作情報には、人が荷物を持ち上げる際に行う動作に関する情報が含まれることが好ましい。人が荷物を持ち上げる際に行う動作のパターンは、荷物の重量によって異なる。このために、人の動作情報の中に荷物の持ち上げ動作に関する情報が含まれることによって、荷物の重量の推定が可能になる。荷物の持ち上げ動作に関する情報は、例えば、荷物の重量によって変化する、膝の屈曲角度、股関節の屈曲角度、身体重心の上下移動範囲、持ち上げに要する時間等であってよい。荷物の持ち上げ動作に関する情報は、荷物の持ち上げ時の動作を示す撮影画像であってもよい。
【００３４】
例えば、「膝の屈曲角度」や「股関節の屈曲角度」については、荷物が持ち上がり始めるタイミングでの膝・股関節の屈曲角度が荷物の重量を推定するのに好ましい情報例である。荷物の重量が大きいほど、足の筋肉を大きく用いた持ち上げ動作になる。また「身体重心の上下移動範囲」については、荷物持ち上げ開始から終了までの身体重心の移動距離が荷物の重量を推定するのに好ましい情報例である。軽い荷物の場合には、腕だけで持ち上げるため身体重心の移動が小さく、重たい荷物の場合には、全身を使用する（特に足の筋肉を使用するため足が屈曲する）ため身体重心の移動が大きくなる。また、「持ち上げに要する時間」については、荷物持ち上げ開始から終了までの時間が荷物の重量を推定するのに好ましい情報例である。軽い荷物の場合には、高速で持ち上げることができ（高加速度容易）、重たい荷物の場合には、ゆっくりとした持ち上げ（高加速度困難）になる。
【００３５】
動作情報には、人が荷物を降ろす際に行う動作に関する情報が含まれてよい。荷物の持ち上げ動作の場合と同様に、人が荷物を降ろす際に行う動作のパターンは、荷物の重量によって異なる。このために、人の動作情報の中に荷物の降ろし動作に関する情報が含まれることによって、荷物の重量の推定が可能になる。動作情報には、荷物の持ち上げ動作に関する情報に加えて、荷物の降ろし動作に関する情報が含まれることが好ましい。これにより、２つの動作シーンに基づいて荷物の重量の推定を行えるために、重量推定の正確さを向上することができる。
【００３６】
なお、荷物の降ろし動作に関する情報は、例えば、膝の屈曲角度、股関節の屈曲角度、身体重心の上下移動範囲等であってよい。荷物の降ろし動作に関する情報は、荷物を降ろす際の動作を示す撮影画像であってもよい。
【００３７】
人情報は、人の体型、年齢、及び、性別のうち、少なくともいずれか１つを有することが好ましい。本実施形態では、人情報は、人の体型情報、年齢情報、及び、性別情報を有する。人情報は、これらに限らず、例えば、運動能力情報や、荷物運搬時の動作の癖等を有してよい。荷物運搬時の動作の癖としては、例えば、蟹股や猫背といった姿勢が挙げられる。人情報は、本実施形態のように複数種類の情報であってもよいが、一種類の情報であってもよい。人情報は、人の動作情報が収集される際に、人の動作情報に関連付けて収集される。この関連付けのために、同一の動作情報であっても、人情報の違いによって異なるグループにグループ分けされることがある。荷物の重量が同じでも、体型、年齢、及び、性別によって、荷物運搬時の動作に差異が発生する可能性が高く、本実施形態の構成によれば、荷物の重量推定の正確さを向上することができる。
【００３８】
図２において、Ｌ１及びＬ２は体型情報であり、本実施形態では数値情報である。体型情報は一定の幅（範囲）を有する構成であることが好ましい。なお、体型情報は、例えば身長情報や肩幅情報等であってよい。図２において、Ｙ１及びＹ２は年齢情報であり、これらは数値情報である。年齢情報は一定の幅（例えば１０歳刻み等）を有する構成であってもよいが、１歳刻みであってもよい。図２において、ＳＥ１及びＳＥ２は性別情報である。本実施形態では、性別情報は、男か女の２種類である。
【００３９】
荷物情報は、荷物の重量以外の荷物に関する情報を有する。本実施形態では、荷物情報は、荷物の形状情報及びサイズ情報を有する。荷物情報は、これらに限定されず、例えば荷物の梱包形態や、荷物の持ち方に関する情報等を有してよい。荷物情報は、本実施形態のように複数種類の情報であってもよいが、一種類の情報であってもよい。荷物情報は、人の動作情報が収集される際に、人の動作情報に関連付けて収集される。この関連付けのために、同一の動作情報であっても、荷物情報の違いによって異なるグループにグループ分けされることがある。荷物の重量が同じでも、荷物の形状やサイズによって、荷物運搬時の動作に差異が発生する可能性が高く、本実施形態の構成によれば、荷物の重量推定の正確さを向上することができる。
【００４０】
図２において、ＳＨ１及びＳＨ２は荷物の形状情報である。形状情報としては、例えば、直方体形状、円柱形状、球形状等が挙げられる。図２において、ＳＩ１及びＳＩ２は荷物のサイズ情報であり、これらは数値情報である。荷物のサイズ情報は例えば荷物の体積等によって表されてよい。サイズ情報は一定の幅（範囲）を有する構成であることが好ましい。
【００４１】
図２に示すテーブル情報１２２ａでは、人の動作情報、人の体型情報、人の年齢情報、人の性別情報、荷物の形状情報、及び荷物のサイズ情報を有する各グループＧ１、Ｇ２、・・・ごとに、１つの荷物重量が割り当てられている。このために、撮影装置１１によって撮影された撮影情報から、荷物の運搬を行う作業者の動作情報、体型情報、年齢情報、及び性別情報と、作業者によって運搬される荷物の形状情報及びサイズ情報とを取得し、当該取得情報と、テーブル情報１２２ａとを比較することによって、荷物の重量を推定することが可能になる。
【００４２】
なお、各グループＧの間で、荷物の重量が同じになることが有り得る。また、各グループＧは、人の動作情報、人の体型情報、人の年齢情報、人の性別情報、荷物の形状情報、及び、荷物のサイズ情報のうちの少なくともいずれか１つの情報が異なる。グループＧの数やグループ分けの基準は適宜決定されてよい。グループ分けの基準を細かくしてグループＧの数を増やした方が、重量推定の正確さを向上することができる。
【００４３】
図３は、第１実施形態の重量推定装置１２によって実行される重量推定処理の一例を示すフローチャートである。処理部１２１は、通信部１２３を介して、撮影装置１１から撮影情報を取得する（ステップＳ１）。詳細には、撮影装置１１によって、作業者（人）が荷物の運搬を行う様子が撮影される。処理部１２１は、作業者による荷物の運搬作業に関する撮影情報を取得する。撮影装置１１によって撮影される撮影情報には、作業者が荷物の持ち上げを行う動作と、作業者が荷物を降ろす動作とのうち、少なくとも一方が撮影されていることが好ましい。撮影装置１１によって撮影される撮影情報には、少なくとも、作業者が荷物の持ち上げを行う動作が撮影されていることがより好ましい。
【００４４】
処理部１２１は、取得した撮影情報の解析を行う（ステップＳ２）。詳細には、処理部１２１は、例えば、荷物の持ち上げ作業に関する撮影画像を抽出する。処理部１２１は、抽出した撮影画像から、作業者及び荷物を特定する。作業者及び荷物の特定は、例えば、パターンマッチ処理によって行われる。また、処理部１２１は、特定した作業者について、パターンマッチング処理等によって年齢及び性別を決定する。処理部１２１は、特定した作業者について、体型情報として身長を算出する。処理部１２１は、特定した作業者について、例えば、膝の屈曲角度や股関節の屈曲角度等の動作情報を抽出する。更に、処理部１２１は、特定した荷物について、パターンマッチング処理等によって形状を決定する。処理部１２１は、特定した荷物について、サイズを算出する。サイズは、特定した形状から算出される体積であってよい。
【００４５】
処理部１２１は、撮影情報の解析によって取得したデータと、記憶部１２２に記憶されるテーブル情報１２２ａとを比較する（ステップＳ３）。詳細には、処理部１２１は、撮影情報の解析によって取得したデータと、動作情報、人情報（体型情報、年齢情報、性別情報）、及び、荷物情報（形状情報、サイズ情報）の全てが一致するグループＧを、テーブル情報１２２ａの中から探し出す。
【００４６】
処理部１２１は、テーブル情報１２２ａから動作情報、人情報、及び、荷物情報の全てが一致するグループＧを探し出すと、荷物の重量推定を行う（ステップＳ４）。詳細には、処理部１２１は、探し出したグループＧに割り当てられた荷物重量をテーブル情報１２２ａから読み出す。処理部１２１は、読み出した荷物重量を推定重量として決定する。決定された推定重量情報は、例えば、表示装置の画面に表示されたり、記憶部１２２に記憶されたり、外部の装置に出力されたりする。
【００４７】
本実施形態では、処理部１２１は、推定した各荷物の重量と、撮影情報から取得される各荷物の車両の荷台への運搬状況とに基づいて、車両の荷台の荷物重量を推定する。また、処理部１２１は、車両の荷台の床面のうち、最も荷重の大きい荷重箇所を特定する処理と、特定した荷重箇所を運転者へ通知するための処理を行う。
【００４８】
なお、ステップＳ３におけるテーブル情報１２２ａとの比較によって、対応するグループＧを検出できないことも有り得る。このような場合には、重量推定を行わないことにしてよい。重量推定を行わない場合には、その旨（重量推定不能）を外部（例えば運転者等）に報知する構成としてよい。また、重量推定を行うことができない場合には、計量機器を使用した重量測定を促し、測定データを外部から入力してもらうことによって、テーブル情報１２２ａに新たなグループを追加してもよい。
【００４９】
また、推定重量情報が記憶部１２２に記憶される場合には、例えば日時と共に記憶されることが好ましい。これにより、荷物の重量推定が正しかったか否かを検証し易くすることができる。当該検証によって、テーブル情報１２２ａの見直しを行うことができ、重量推定の正確性を向上することができる。見直しに際しては、テーブル情報１２２ａに新たなデータを追加したり、既に存在するデータを修正したりしてよい。
【００５０】
本実施形態の重量推定システム１によれば、トラック等の車両の荷台に積み込まれる荷物の重量を容易に推定することが可能になる。撮影装置１１は、例えば荷台等、荷台への荷物の積み込み作業が撮影できる位置に取り付けられればよい。荷台の荷物の重量の把握により、例えば、荷物の重量に応じたブレーキ支援やハンドリング支援等を行うことが可能となる。すなわち、本実施形態の重量推定システム１と、ＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）等の運転支援システムとを組み合わせることによって、運転支援システムの安全性を向上することができる。また、重量推定システム１によって、車両の運行ごとの荷物の重量を把握することが可能になるために、車両の傷み具合の推定等も可能になる。
【００５１】
また、本実施形態の重量推定システム１によれば、人の運搬する荷物の重量を簡単に把握することができるために、重量を利用した荷物内容の確認を簡単に行うことが可能になる。すなわち、本実施形態の重量推定システム１によれば、計量機器がない場所でも、重量検品を簡単に行うことができる。
【００５２】
また、本実施形態の重量推定システム１によれば、作業者が荷物を持ち上げた段階で荷物の重量を把握することができるために、作業者は、荷物の重量に応じて荷物を置く場所を決定することができる。例えば、作業者は、車両の荷台等に、重量バランス良く荷物を配置することが可能になる。例えば、作業者は、荷物の重量に応じて荷物の積み重ねを行って良いか否かを適切に判断することが可能になる。
【００５３】
また、本実施形態の重量推定システム１によれば、作業者が運搬した各荷物の重量を推定することができ、例えば倉庫等に運び込まれた荷物の総重量を簡単に推定することができる。これに付随して、例えば倉庫内に運び込まれた同一重量の荷物の総数を簡単に推定することができる。また、本実施形態の重量推定システム１によれば、倉庫等の床に加わる総重量の推定も簡単に行うことができる。また、本実施形態の重量推定システム１によれば、作業者が荷物を持ち上げた段階で荷物の重量を把握することができるために、例えば後から行われる工程等を考慮して、荷物の運搬作業時に重量ごとに荷物の仕分けを行うことができる。
【００５４】
また、本実施形態の重量推定システム１によれば、運搬された荷物により車両の荷台の床面うち最も荷重の大きい荷重箇所を特定し、荷重箇所を車両の運転者へ通知するので、運転者は荷重箇所を考慮して安全に車両を運転できる。例えば、荷台の床面うち右側に大きく荷重している場合には、運転者は車両右側へ遠心力の発生する左折の際、速度を低下させて走行することで安全に車両を運転できる。
【００５５】
＜２．第２実施形態＞
図４は、本発明の第２実施形態に係る重量推定システム２の構成を示すブロック図である。第２実施形態の重量推定システム２は、第１実施形態の重量推定システム１の構成とほぼ同様の構成を有する。ただし、重量推定装置１２が備える記憶部１２２に記憶される情報が第１実施形態と異なる。以下、この異なる点に絞って、第２実施形態の説明を行う。なお、本実施形態では、重量推定装置１２は通知部１２４を有さないが、通知部１２４を有してもよい。
【００５６】
第２実施形態では、記憶部１２２には、テーブル情報１２２ａ、又は、撮影情報から取得される情報、を補正する補正情報１２２ｂが更に記憶される。本実施形態では、補正情報１２２ｂは、テーブル情報１２２ａを補正するために設けられる。
【００５７】
補正情報１２２ｂは、例えば、作業者の疲労度に応じて、テーブル情報１２２ａに含まれる動作情報を補正するための情報であってよい。この構成では、例えば、撮影装置１１は、荷物の運搬作業が行われる作業現場を常時撮影する。撮影情報は重量推定装置１２に送信され、重量推定装置１２は、当該撮影情報から作業者の疲労度を推定する。重量推定装置１２は、撮影情報から、作業者が荷物を運搬した回数や、作業者の連続作業時間等を把握し、これに基づいて疲労度を推定する。疲労度は、複数段階に分けられていることが好ましい。
【００５８】
補正情報１２２ｂは、疲労度に応じた補正係数の選択を可能とする構成である。例えば、補正情報１２２ｂは、疲労度と補正係数とが一対一で対応したテーブル等であってよい。重量推定装置１２は、疲労度に基づいて補正情報１２２ｂから補正係数を選択し、テーブル情報１２２ａに含まれる動作情報を補正する。そして、重量推定装置１２は、当該補正したテーブル情報１２２ａを用いて、荷物の重量推定を行う。例えば、動作情報が荷物の持ち上げ時における膝の屈曲角度である場合、疲労度に応じて選択された補正係数が、動作情報である屈曲角度に乗じられることによって動作情報の補正が行われる。補正情報１２２ｂは、多くの実験を行うことによって決定されることが好ましい。
【００５９】
補正情報１２２ｂは、天候や作業場所等の環境情報に応じて、テーブル情報１２２ａに含まれる動作情報を補正するための情報であってよい。この構成では、例えば、天候や作業場所の情報が外部から入力される。外部からの情報の入力は、人の手によって行われてもよいが、ＧＰＳ情報やインターネット情報等を利用して自動的に行われてもよい。例えば、雨天の中での作業や、足場が悪い場所での作業では、荷物の持ち上げ時の動作に変化が見られる場合がある。補正情報１２２ｂは、環境情報に応じた補正係数の選択を可能とする構成である。例えば、補正情報１２２ｂは、環境情報と補正係数とが一対一で対応したテーブル等であってよい。重量推定装置１２は、環境情報に基づいて補正情報１２２ｂから補正係数を選択し、テーブル情報１２２ａに含まれる動作情報を補正する。そして、重量推定装置１２は、当該補正したテーブル情報１２２ａを用いて、荷物の重量推定を行う。この場合も、補正情報１２２ｂは、多くの実験を行うことによって決定されることが好ましい。
【００６０】
補正情報１２２ｂは、作業者の体調に応じて、テーブル情報１２２ａに含まれる動作情報を補正するための情報であってよい。この構成では、例えば、作業者の体調情報が手動で入力される。作業者の体調によって、例えば荷物の持ち上げ時の動作に変化が見られる場合がある。補正情報１２２ｂは、体調情報に応じた補正係数の選択を可能とする構成である。例えば、補正情報１２２ｂは、体調情報と補正係数とが一対一で対応したテーブル等であってよい。重量推定装置１２は、体調情報に基づいて補正情報１２２ｂから補正係数を選択し、テーブル情報１２２ａに含まれる動作情報を補正する。そして、重量推定装置１２は、当該補正したテーブル情報１２２ａを用いて、荷物の重量推定を行う。この場合も、補正情報１２２ｂは、多くの実験を行うことによって決定されることが好ましい。
【００６１】
なお、以上では、疲労度、環境情報、又は、体調情報に応じてテーブル情報１２２ａに含まれる動作情報が補正される構成したが、これは例示である。疲労度、環境情報、又は、体調情報に応じて、撮影情報から取得された作業者のデータ（動作情報）が補正される構成としてもよい。この場合には、補正された作業者のデータと、テーブル情報１２２ａとが比較されて、荷物の重量推定が行われる。
【００６２】
第２実施形態の構成によれば、作業現場や作業者の状況を考慮して荷物の重量推定が行われるために、荷物の重量推定の正確さを向上することができる。
【００６３】
＜３．第３実施形態＞
図５は、本発明の第３実施形態に係る重量推定システム３の構成を示すブロック図である。第３実施形態の重量推定システム３は、第１実施形態の重量推定システム１の構成とほぼ同様の構成を有する。ただし、重量推定装置１２が備える処理部１２１の機能が第１実施形態と異なる。以下、この異なる点に絞って、第３実施形態の説明を行う。なお、本実施形態では、重量推定装置１２は通知部１２４を有さないが、通知部１２４を有してもよい。
【００６４】
図５に示すように、処理部１２１は、主な機能として、重量推定部１２１ａと作業負荷推定部１２１ｂとを備える。重量推定部１２１ａ及び作業負荷推定部１２１ｂとしての機能は、処理部１２１が記憶部１２２に記憶されるコンピュータプログラムにしたがった演算処理を行うことによって実現される。なお、重量推定部１２１ａは、荷物を運搬する人の動作を撮影した撮影情報と、テーブル情報１２２ａとに基づいて荷物の重量を推定する。この機能は、第１実施形態の処理部１２１によって実現される機能と同じである。このために、重量推定部１２１ａに関する詳細な説明は省略する。
【００６５】
作業負荷推定部１２１ｂは、推定した荷物の重量と、撮影装置１１によって撮影した撮影情報から取得される人の行動情報とに基づいて人の作業負荷を推定する。ここで、推定した荷物の重量は、重量推定部１２１ａで推定された荷物の重量である。本実施形態では、作業負荷推定部１２１ｂは、車両の荷台へ運搬された荷物の推定重量と、撮影情報から取得される人の行動情報とに基づいて人の作業負荷を推定する。
【００６６】
本実施形態では、撮影装置１１は、作業者が荷物を持ち上げて目的地（一例として車両の荷台）へ荷物を運んで降ろすまでを撮影する。当該撮影情報を撮影装置１１から取得した作業負荷推定部１２１ｂは、撮影情報から作業者の行動情報を取得する。作業負荷推定部１２１ｂは、撮影情報に基づいて作業者の特定を行い、更に、特定された作業者の荷物の運搬回数や作業時間のカウントを実行する。なお、先に行われた荷物の運搬作業データが存在する場合には、運搬回数や作業時間は、先のデータに加算する形式で行われる。作業負荷推定部１２１ｂは、運搬した荷物の重量（推定重量）と、作業者の行動情報として得られた荷物の運搬回数や作業時間とを考慮して、作業者の作業負荷を推定する。例えば、各荷物の重量推定値と、運搬回数とから算出される荷物の運搬総重量を作業負荷の推定値としてよい。
【００６７】
なお、推定された作業者の作業負荷は、例えば記憶部１２２に記憶される。このようにすれば、例えば、１日の作業の終了後に各作業者の作業負荷を確認することができる。また、各作業者の作業負荷を適切に管理することができる。また、推定された作業者の作業負荷は、作業現場を監視する者が、各作業者の作業負荷をリアルタイムで監視するために使用されてもよい。
【００６８】
第３実施形態の構成によれば、荷物の運搬を行う作業者の作業負荷を推定することができるために、作業者の作業負荷を適切に管理することができる。  
【００６９】
＜４．留意事項＞
本明細書で示す実施形態や変形例の構成は、本発明の例示にすぎない。実施形態や変形例の構成は、本発明の技術的思想を超えない範囲で適宜変更されてもよい。また、複数の実施形態及び変形例は、可能な範囲で組み合わせて実施されてよい。
【符号の説明】
【００７０】
１２  重量推定装置
１２１  処理部
１２２  記憶部
１２２ａ  テーブル情報
１２２ｂ  補正情報
１２４  通知部
【図１】
2019066406.tif 000003
【図２】
2019066406.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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