(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
管理装置と、前記管理装置の管理下で走行および荷役作業を行う複数台の無人作業車と、を備える荷役システムであって、
前記管理装置は、
前記無人作業車と通信を行う通信部と、
前記無人作業車の走行ルートを決定し、前記通信部を介して前記走行ルートに関する第１ルート情報を出力する走行ルート決定部と、
を備え、
前記無人作業車は、
車体と、
前記車体の現在地を認識して前記現在地に関する現在地情報を取得する認識部と、
前記走行ルート上の障害物を検出して前記障害物の位置に関する障害物情報を取得する検出部と、
前記障害物情報を記憶する記憶部と、
前記第１ルート情報および前記障害物情報が入力されると前記車体の走行可能ルートに関する第２ルート情報を生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記第１ルート情報と前記記憶部に記憶された前記障害物情報とを前記学習モデル部に入力することで前記学習モデル部から前記第２ルート情報を取得する処理部と、
前記現在地情報および前記処理部で取得した前記第２ルート情報に基づいて前記車体の走行制御を行う走行制御部と、
を備え、
前記処理部は、前記第１ルート情報に含まれる前記走行ルートと前記第２ルート情報に含まれる前記走行可能ルートとを比較し、前記走行ルートと前記走行可能ルートとの一致率が所定値以下の場合に走行停止指令を出力し、
前記走行制御部は、前記走行停止指令に基づいて前記走行制御を停止させることを特徴とする荷役システム。
【請求項２】
前記処理部は、前記第２ルート情報を前記管理装置に通知し、
前記管理装置は、前記第１ルート情報に含まれる前記走行ルートと前記第２ルート情報に含まれる前記走行可能ルートとを表示する表示部を備えることを特徴とする請求項１に記載の荷役システム。
【請求項３】
前記管理装置は、
前記第１ルート情報と、前記第１ルート情報に対応する前記第２ルート情報および前記障害物情報とを収集し、学習用データを生成する収集部と、
前記学習用データに基づく機械学習を行い、前記学習モデル部に含まれる機械学習アルゴリズムのパラメータを更新するための更新データを生成し、前記更新データを前記学習モデル部に送信するパラメータ更新部と、
を備え、
前記学習モデル部は、前記更新データに基づいて前記パラメータを更新することを特徴とする請求項１または２に記載の荷役システム。
【請求項４】
前記無人作業車は、レーザー誘導方式の無人フォークリフトであり、
前記認識部は、前記車体の上部に設けられたレーザースキャナであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の荷役システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、荷役システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
倉庫内では、管理装置の管理下で、複数の無人作業車（例えば、レーザー誘導方式の無人フォークリフト）が走行および荷役作業を行う。管理装置は、各無人作業車の走行ルートを決定し、決定した走行ルートを無人作業車に通知する。通知を受けた無人作業車は、自己位置を認識しながら、通知された走行ルートに従って走行する。
【０００３】
レーザー誘導方式の無人フォークリフトは、レーザースキャナを備える（例えば、特許文献１参照）。レーザースキャナは、レーザー光源を回転させながら周囲にレーザーを投光するとともに、倉庫内に配置された複数の反射板からの反射光を検出する。レーザー誘導方式の無人フォークリフトは、反射板の位置をマップ上で記憶しており、三角測量の原理に基づいて自己位置を算出する。これにより、レーザー誘導方式の無人フォークリフトは、自己位置を認識しながら、通知された走行ルートを走行することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平８−１６１０３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、通知された走行ルート上に荷物等の障害物が存在していると、無人作業車は、通知された走行ルートを走行できず、円滑な荷役作業を行うことができないという問題がある。
【０００６】
本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その課題とするところは、無人作業車が通知された走行ルートを走行できなくても、円滑な荷役作業が可能な荷役システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明に係る荷役システムは、
管理装置と、前記管理装置の管理下で走行および荷役作業を行う複数台の無人作業車と、を備える荷役システムであって、
前記管理装置は、
前記無人作業車と通信を行う通信部と、
前記無人作業車の走行ルートを決定し、前記通信部を介して前記走行ルートに関する第１ルート情報を出力する走行ルート決定部と、
を備え、
前記無人作業車は、
車体と、
前記車体の現在地を認識して前記現在地に関する現在地情報を取得する認識部と、
前記走行ルート上の障害物を検出して前記障害物の位置に関する障害物情報を取得する検出部と、
前記障害物情報を記憶する記憶部と、
前記第１ルート情報および前記障害物情報が入力されると前記車体の走行可能ルートに関する第２ルート情報を生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記第１ルート情報と前記記憶部に記憶された前記障害物情報とを前記学習モデル部に入力することで前記学習モデル部から前記第２ルート情報を取得する処理部と、
前記現在地情報および前記処理部で取得した前記第２ルート情報に基づいて前記車体の走行制御を行う走行制御部と、
を備え、
前記処理部は、前記第１ルート情報に含まれる前記走行ルートと前記第２ルート情報に含まれる前記走行可能ルートとを比較し、前記走行ルートと前記走行可能ルートとの一致率が所定値以下の場合に走行停止指令を出力し、
前記走行制御部は、前記走行停止指令に基づいて前記走行制御を停止させることを特徴とする。
【０００８】
上記荷役システムにおいて、
前記処理部は、前記第２ルート情報を前記管理装置に通知し、
前記管理装置は、前記第１ルート情報に含まれる前記走行ルートと前記第２ルート情報に含まれる前記走行可能ルートとを表示する表示部を備えるよう構成できる。
【００１０】
上記荷役システムにおいて、
前記管理装置は、
前記第１ルート情報と、前記第１ルート情報に対応する前記第２ルート情報および前記障害物情報とを収集し、学習用データを生成する収集部と、
前記学習用データに基づく機械学習を行い、前記学習モデル部に含まれる機械学習アルゴリズムのパラメータを更新するための更新データを生成し、前記更新データを前記学習モデル部に送信するパラメータ更新部と、
を備え、
前記学習モデル部は、前記更新データに基づいて前記パラメータを更新するよう構成できる。
【００１１】
上記荷役システムにおいて、例えば、
前記無人作業車は、レーザー誘導方式の無人フォークリフトであり、
前記認識部は、前記車体の上部に設けられたレーザースキャナである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、無人作業車が通知された走行ルートを走行できなくても、円滑な荷役作業が可能な荷役システムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】第１実施形態に係る荷役システムのブロック図である。
【図２】第１実施形態に係るレーザー誘導方式の無人フォークリフトの側面図である。
【図３】第１実施形態に係る荷役システムの平面図である。
【図４】第１実施形態に係る管理装置の表示画面を示す図であって、（Ａ）は走行ルートと走行可能ルートとの一致率が高いときの図、（Ｂ）は走行ルートと走行可能ルートとの一致率が低いときの図である。
【図５】第２実施形態に係る荷役システムのブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、添付図面を参照して、本発明に係る荷役システムの実施形態について説明する。
【００１５】
［第１実施形態］
図１に、本発明の第１実施形態に係る荷役システム１のブロック図を示す。荷役システム１は、管理装置１００と、少なくとも１台のレーザー誘導方式の無人フォークリフト２００（本発明の「無人作業車」に相当）とを備える。
【００１６】
管理装置１００は、通信部１０１と、走行ルート決定部１０２と、表示部１０３とを備える。管理装置１００は、図３に示すように、無人フォークリフト２００が走行する施設２（例えば、複数の棚３を有する倉庫）の外に設けてもよいし、施設２の中に設けてもよい。
【００１７】
通信部１０１は、管理装置１００に予め登録された無人フォークリフト２００と無線通信を行うよう構成されている。
【００１８】
走行ルート決定部１０２は、無人フォークリフト２００の走行ルートを決定し、通信部１０１を介して上記走行ルートに関する第１ルート情報を出力するよう構成されている。走行ルート決定部１０２は、例えば、マイコンで構成され、マイコンのＣＰＵが所定のプログラムを実行すること等によって走行ルート決定部１０２の各種機能が実現される。
【００１９】
表示部１０３は、例えば、液晶ディスプレイで構成される。表示部１０３には、例えば、無人フォークリフト２００の走行情報および荷役作業情報が表示される。図４に示すように、表示部１０３は、施設２のモデル図Ｍを表示し、モデル図Ｍにおいて無人フォークリフト２００の現在地Ｍａ、走行ルートＲａ等を走行情報として表示してもよい。
【００２０】
無人フォークリフト２００は、管理装置１００の管理下で走行および荷役作業を行うよう構成されている。
【００２１】
図２に示すように、無人フォークリフト２００は、車体２１０と、荷役装置２１１と、車体２１０の上部に設けられたレーザースキャナ２１２と、車体２１０の前部に設けられた障害物センサ２１３とを備える。荷役装置２１１は、車体２１０の前後に水平移動可能に設けられたマストと、マストに昇降可能に設けられたフォークとを含む。
【００２２】
図１に示すように、無人フォークリフト２００は、認識部２０１と、検出部２０２と、記憶部２０３と、学習モデル部２０４と、処理部２０５と、走行制御部２０６とを備える。
【００２３】
認識部２０１は、車体２１０の現在地（自己位置）を認識し、車体２１０の現在地に関する現在地情報を取得するよう構成されている。具体的には、認識部２０１は、レーザースキャナ２１２と、車体２１０の内部に設けられた第１演算部（図示せず）とを含む。
【００２４】
図３に示すように、レーザースキャナ２１２は、レーザー光源を回転させながら周囲にレーザーＬを投光し、施設２内に配置された複数の反射板４からの反射光Ｌ’を検出する。第１演算部は、反射板４の位置を所定のマップ上で記憶しており、三角測量の原理に基づいて車体２１０の現在地を算出する。このようにして、認識部２０１は車体２１０の現在地に関する現在地情報を取得する。
【００２５】
検出部２０２は、走行ルート上の障害物を検出し、障害物の位置に関する障害物情報を取得するよう構成されている。具体的には、検出部２０２は、障害物センサ２１３と、車体２１０の内部に設けられた第２演算部（図示せず）とを含む。
【００２６】
障害物センサ２１３は、無人フォークリフト２００の走行中に車体２１０の前方に存在する障害物（例えば、走行ルート上に置かれた荷物）を検出する。第２演算部は、認識部２０１が取得した現在地情報に基づいて、障害物センサ２１３が検出した障害物の位置を算出する。このようにして、検出部２０２は障害物の位置に関する障害物情報を取得する。
【００２７】
記憶部２０３は、少なくとも、検出部２０２で取得した障害物情報を記憶するよう構成されている。障害物情報は、検出部２０２により適宜更新される。例えば、走行ルート上に置かれた荷物が取り除かれた場合、すなわち、検出部２０２により当該荷物が検出されなかった場合、当該荷物に対応する障害物情報は削除される。
【００２８】
学習モデル部２０４は、第１ルート情報および障害物情報が入力されると、所定のパラメータを有するニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムに基づいて、車体２１０の走行可能ルートに関する第２ルート情報を生成するように機械学習された学習済みモデルである。
【００２９】
学習済みモデルの機械学習では、上記のとおりニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、教師データ、すなわち入力データと出力データとの組を大量に入力する。入力データは、管理装置１００が決定する無人フォークリフト２００の走行ルートに関するデータと、上記走行ルート上に存在する障害物の位置に関するデータとを含む。出力データは、無人フォークリフト２００が障害物を避けて走行するための走行可能ルートに関するデータを含む。入力データと出力データとの間には、相関関係等の一定の関係が存在することを推認できる。
【００３０】
処理部２０５は、管理装置１００から受信した第１ルート情報と記憶部２０３に記憶された障害物情報とを学習モデル部２０４に入力することで、学習モデル部２０４から第２ルート情報を取得するよう構成されている。処理部２０５は、取得した第２ルート情報を障害物情報に関連付けて管理装置１００に通知してもよい。
【００３１】
第１ルート情報に対応する障害物情報が存在しない場合、すなわち第１ルート情報に含まれる走行ルート上に障害物が存在しない場合、処理部２０５は、第１ルート情報を走行制御部２０６に出力する。
【００３２】
処理部２０５が第２ルート情報および障害物情報を管理装置１００に通知した場合、管理装置１００の表示部１０３は、図４（Ａ）、（Ｂ）に示すように、施設２のモデル図Ｍを表示し、モデル図Ｍにおいて無人フォークリフト２００の現在地Ｍａ、障害物Ｍｂ、走行ルートＲａ、走行可能ルートＲｂを表示してもよい。
【００３３】
走行制御部２０６は、認識部２０１で取得した現在地情報および処理部２０５で取得した第２ルート情報に基づいて車体２１０の走行制御を行う。なお、処理部２０５から第１ルート情報が入力された場合（走行ルート上に障害物が存在しない場合）、走行制御部２０６は、現在地情報および第１ルート情報に基づいて車体２１０の走行制御を行う。
【００３４】
結局、本実施形態に係る荷役システム１では、管理装置１００から通知された走行ルート上に障害物が存在する場合、学習モデル部２０４が車体２１０の走行可能ルートに関する第２ルート情報を生成し、走行制御部２０６が第２ルート情報に基づいて車体２１０の走行制御を行う。
【００３５】
したがって、本実施形態に係る荷役システム１によれば、無人フォークリフト２００は、通知された走行ルートを走行できなくても当該走行ルートとは別の走行可能ルートを走行できるので、円滑な荷役作業が可能となる。
【００３６】
［第２実施形態］
図５に、本発明の第２実施形態に係る荷役システム１１のブロック図を示す。荷役システム１１は、管理装置３００と、複数台のレーザー誘導方式の無人フォークリフト２００とを備える。無人フォークリフト２００の構成は、第１実施形態と共通するため、ここでは説明を省略する。
【００３７】
管理装置３００は、複数台の無人フォークリフト２００の走行および荷役作業を管理する。管理装置３００は、収集部３０１と、パラメータ更新部３０２とを備えること以外、第１実施形態の管理装置１００と共通する。
【００３８】
収集部３０１は、走行ルート決定部１０２から第１ルート情報を収集するとともに、複数の無人フォークリフト２００から第２ルート情報および障害物情報を収集するよう構成されている。
【００３９】
収集部３０１は、第１ルート情報と、当該第１ルート情報に対応する第２ルート情報および障害物情報との関連付けを行い、第１ルート情報、第２ルート情報および障害物情報を含む学習用データを生成する。すなわち、収集部３０１は、それぞれの無人フォークリフト２００から、走行ルート上に障害物が存在するときにどのようなルート（走行可能ルート）で走行したのかを示すデータを大量に収集して、学習用データを生成する。
【００４０】
パラメータ更新部３０２は、無人フォークリフト２００の学習モデル部２０４に含まれる機械学習アルゴリズムのパラメータ（例えば、ニューラルネットワークの重み付けのパラメータ）を更新するための更新データを生成する。パラメータ更新部３０２は、更新データを生成するために、ニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、学習用データに基づく機械学習を行う。パラメータ更新部３０２は、生成した更新データを、通信部１０１を介して複数台の無人フォークリフト２００に送信する。
【００４１】
無人フォークリフト２００の学習モデル部２０４は、受信した更新データに基づいて機械学習アルゴリズムのパラメータを更新する。これにより、学習モデル部２０４は、更新されたパラメータを有する機械学習アルゴリズムに基づいて、車体２１０の走行可能ルートに関する第２ルート情報を生成することができる。
【００４２】
［変形例］
以上、本発明に係る荷役システムの実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。
【００４３】
本発明の管理装置は、無人作業車と通信を行う通信部と、無人作業車の走行ルートを決定し、通信部を介して走行ルートに関する第１ルート情報を出力する走行ルート決定部と、を備えるのであれば適宜構成を変更できる。
【００４４】
本発明の無人作業車は、車体と、車体の現在地を認識して現在地に関する現在地情報を取得する認識部と、走行ルート上の障害物を検出して障害物の位置に関する障害物情報を取得する検出部と、障害物情報を記憶する記憶部と、第１ルート情報および障害物情報が入力されると車体の走行可能ルートに関する第２ルート情報を生成するように機械学習された学習モデル部と、第１ルート情報と記憶部に記憶された障害物情報とを学習モデル部に入力することで学習モデル部から第２ルート情報を取得する処理部と、現在地情報および処理部で取得した第２ルート情報に基づいて車体の走行制御を行う走行制御部と、を備えるのであれば適宜構成を変更できる。
【００４５】
本発明の無人作業車は、レーザー誘導方式の無人フォークリフトに限定されるものではなく、別の方式の無人フォークリフトや無人搬送車を含んでもよい。
【００４６】
第１実施形態に係る処理部２０５は、第１ルート情報に含まれる走行ルートと第２ルート情報に含まれる走行可能ルートとを比較する処理を実行してもよい。比較結果は、例えば、走行ルートと走行可能ルートとの一致率を含む。処理部２０５は、走行ルートと走行可能ルートとの一致率が所定値以下（例えば、５０％以下）の場合、走行制御部２０６に走行停止指令を出力してもよい。走行制御部２０６は、走行停止指令に基づいて、少なくとも一定期間、走行制御を停止させる。
【００４７】
これにより、走行ルートと走行可能ルートとの一致率が低い場合に、走行可能ルートに従って走行する無人フォークリフト２００が別の無人フォークリフトの走行を妨げてしまうのを防ぐことができる。なお、図４（Ａ）は走行ルートＲａと走行可能ルートＲｂとの一致率が高いときの表示画面であり、図４（Ｂ）は走行ルートＲａと走行可能ルートＲｂとの一致率が低いときの表示画面である。
【００４８】
第２実施形態に係る収集部３０１およびパラメータ更新部３０２は、管理装置３００ではなく、無人フォークリフト２００に備えられていてもよい。しかしながら、大量のデータを取得できるという観点からは、管理装置３００が収集部３０１およびパラメータ更新部３０２を備えることが好ましい。
【符号の説明】
【００４９】
１、１１    荷役システム
２    施設
３    棚
４    反射板
１００、３００    管理装置
１０１    通信部
１０２    走行ルート決定部
１０３    表示部
２００    無人フォークリフト
２０１    認識部
２０２    検出部
２０３    記憶部
２０４    学習モデル部
２０５    処理部
２０６    走行制御部
２１０    車体
２１１    荷役装置
２１２    レーザースキャナ
２１３    障害物センサ
３０１    収集部
３０２    パラメータ更新部
【図１】
0006898054.tif 000002
【図２】
0006898054.tif 000003
【図３】
0006898054.tif 000004
【図４】
0006898054.tif 000005
【図５】
0006898054.tif 000006