(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
無人運転と有人運転とに切り替え可能な荷役車であって、
前記有人運転によりカーブを走行する際に、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度と、当該カーブに進入したときに前記荷役車が通路の幅方向中心からどの程度シフトしていたのかとを教師データとした機械学習を行って、推定モデルを生成するモデル生成手段と、
前記無人運転により次に走行すべきカーブが決定すると、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度とを前記推定モデルにあてはめることにより、当該カーブに進入するときに前記荷役車が通路の幅方向中心からどの程度シフトしているのがよいのかを推定する最適シフト量推定手段と、
前記荷役車が当該カーブに進入するときのシフト量が推定された量に一致するように操舵装置を制御する操舵制御手段と、
を備えたことを特徴とする荷役車。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、無人運転と有人運転とに切り替え可能な荷役車に関し、特に、無人運転によりカーブをスムーズに曲がることができる荷役車に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、オペレータの操作による有人運転とオペレータの操作によらない無人運転とに切り替え可能な作業車が様々な分野で利用されている（例えば、特許文献１参照）。その１つに、物流倉庫の分野がある。この分野では、例えば、通常の荷役作業は無人運転に任せ、緊急の荷役作業のみをオペレータによる有人運転で行う、との運用がなされている。
【０００３】
図５に、直角に交わる通路Ｐ１および通路Ｐ２を含む走行経路を無人運転により走行する荷役車１００を示す。荷役車１００は、通常、基準となるものとの相対的な距離等に基づいて自分自身の位置を確認しながら、通路Ｐ１，Ｐ２を逸脱する可能性がもっとも低い経路、すなわち、通路Ｐ１の幅方向中心線Ｃ１および通路Ｐ２の幅方向中心線Ｃ２に沿って走行するよう構成されている。なお、図５中の破線Ｔは、荷役車１００の走行の軌跡である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１０−２２２１０８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、カーブ（例えば、上記通路Ｐ１，Ｐ２のつなぎ目）をある程度の走行速度を維持しながらスムーズに曲がるためには、荷役車１００は、通路（例えば、通路Ｐ１）の幅方向中心線（例えば、幅方向中心線Ｃ１）に沿って走行するのではなく、幅方向中心線から左右いずれかの方向にシフトした位置を走行することが好ましい場合がある。
【０００６】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、無人運転によりカーブをスムーズに曲がることができる荷役車を提供することを課題とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明者は、上記課題を解決するために鋭意検討した結果、オペレータによる有人運転の際に荷役車が通路の幅方向中心線からどの程度シフトしてカーブに進入したのかを参考にすればよいことを見出した。
【０００８】
すなわち、本発明に係る無人運転と有人運転とに切り替え可能な荷役車は、（１）有人運転によりカーブを走行する際に、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度と、当該カーブに進入したときに荷役車が通路の幅方向中心からどの程度シフトしていたのかとを教師データとした機械学習を行って、推定モデルを生成するモデル生成手段と、（２）無人運転により次に走行すべきカーブが決定すると、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度とを推定モデルにあてはめることにより、当該カーブに進入するときに荷役車が通路の幅方向中心からどの程度シフトしているのがよいのかを推定する最適シフト量推定手段と、（３）荷役車が当該カーブに進入するときのシフト量が推定された量に一致するように操舵装置を制御する操舵制御手段と、を備えたことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、無人運転によりカーブをスムーズに曲がることができる荷役車を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の実施例に係る荷役車の外観を示す斜視図である。
【図２】本発明の実施例に係る荷役車の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施例に係る荷役車が有人運転による走行中に行う機械学習の一例（Ａ）および別の一例（Ｂ）を示す図である。
【図４】本発明の実施例に係る荷役車の無人運転による走行の一例を示す図である。
【図５】従来の荷役車の無人運転による走行の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付の図面を参照しながら、本発明に係る荷役車の実施例について説明する。
【００１２】
図１に、本発明の実施例に係る荷役車１を示す。同図に示すように、荷役車１は、オペレータが搭乗する車両本体２と、車両本体２の前方に設けられたマスト３と、マスト３に沿って昇降する左右一対のフォーク４，４とを備えている。また、車両本体２は、オペレータによって操作されるアクセルレバー５、荷役指令レバー群６およびステアリング７と、駆動輪８と、制御装置１０とを備えている。駆動輪８は、操舵輪を兼ねている。
【００１３】
荷役車１は、オペレータによるアクセルレバー５、荷役指令レバー群６およびステアリング７の操作を必要とする有人運転と、オペレータの操作が不要な無人運転とに切り替えることができる。これら２つの運転は、不図示のスイッチの操作により切り替わってもよいし、オペレータが搭乗しているか否かに基づいて自動的に切り替わってもよい。
【００１４】
図２に、荷役車１のブロック図を示す。同図に示すように、荷役車１は、荷役装置２０と、操舵装置２１と、車両位置計測装置２２と、制御装置１０を構成するモデル生成手段１１、最適シフト量推定手段１２、走行経路決定手段１３、操舵制御手段１４、レイアウト記憶部１５およびモデル記憶部１６とを備えている。
【００１５】
荷役装置２０は、前述のマスト３およびフォーク４，４と、フォーク４，４に作用する荷３０の荷重を検出する荷重センサとを含んでいる。荷役装置２０は、検出した荷重に対応した信号を出力する。
【００１６】
操舵装置２１は、前述の駆動輪８（操舵輪）と、操舵制御手段１４の制御下で駆動輪８を作動させる駆動装置とを含んでいる。
【００１７】
車両位置計測装置２２は、１つ以上の基準となるものとの相対的な距離等に基づいて自分自身の位置を計測するとともに、計測した位置に対応した信号を出力する。車両位置計測装置２２は、例えば、回転しながら周囲にレーザ光を投光するとともに、荷役車１が荷役作業を行う倉庫の壁面等に設けられた反射板による反射レーザ光を受光するレーザスキャナ装置を含んでいてもよい。
【００１８】
レイアウト記憶部１５は、荷役車１が荷役作業を行う倉庫内のレイアウトを記憶している。
【００１９】
モデル生成手段１１は、有人運転によりカーブを走行する際に、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度と、当該カーブに進入したときに荷役車１が通路の幅方向中心からどの程度シフトしていたのかを教師データとした機械学習を行って、モデル記憶部１６内に推定モデル１７を生成する。ここで、モデル生成手段１１は、荷役装置２０が出力した信号に基づいて現在の荷重を特定することができる。また、モデル生成手段１１は、レイアウト記憶部１５に記憶されたレイアウトと、車両位置計測装置２２が出力した信号とに基づいて当該カーブの方向および程度と、当該カーブに進入したときに荷役車１がどの程度シフトしていたのかを特定することができる。
【００２０】
例えば、オペレータＯによる有人運転で荷３０を積んだ荷役車１が図３（Ａ）に示した軌跡Ｔでカーブを曲がると、モデル生成手段１１は、荷３０の荷重「Ｗ１」と、当該カーブの方向である「左」と、当該カーブの程度である「９０°」と、当該カーブに進入したときの荷役車１の通路Ｐの幅方向中心線Ｃからのシフト量である「＋Ｄ１」とを教師データとした機械学習により、推定モデル１７を更新する。
【００２１】
また、オペレータＯによる有人運転で荷３０を積んだ荷役車１が図３（Ｂ）に示した軌跡Ｔでカーブを曲がると、モデル生成手段１１は、荷３０の荷重「Ｗ２」と、当該カーブの方向である「右」と、当該カーブの程度である「３０°」と、当該カーブに進入したときの荷役車１の通路Ｐの幅方向中心線Ｃからのシフト量である「−Ｄ２」とを教師データとした機械学習により、推定モデル１７を更新する。
【００２２】
荷役車１が有人運転でカーブを曲がるたびに、モデル生成手段１１は、機械学習により推定モデル１７を更新していく。
【００２３】
走行経路決定手段１３は、無人運転時に、レイアウト記憶部１５に記憶されたレイアウトと、車両位置計測装置２２が出力した信号とに基づいて、所定の荷役作業を行うための走行経路を決定するとともに、次に走行すべきカーブに関する信号を最適シフト量推定手段１２に向けて出力する。走行経路決定手段１３が出力する信号には、次に走行すべきカーブの方向に関する信号と、当該カーブの程度に関する信号とが含まれている。
【００２４】
最適シフト量推定手段１２は、走行経路決定手段１３から次に走行すべきカーブに関する新たな信号を受け取ると、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度とを推定モデル１７にあてはめることにより、当該カーブに進入するときに荷役車１が通路の幅方向中心からどの程度シフトしているのがよいのかを推定する。また、最適シフト量推定手段１２は、推定した最適シフト量に関する信号を操舵制御手段１４に向けて出力する。ここで、最適シフト量推定手段１２は、モデル生成手段１１と同様、荷役装置２０が出力した信号に基づいて現在の荷重を特定することができる。
【００２５】
操舵制御手段１４は、レイアウト記憶部１５に記憶されたレイアウトと、車両位置計測装置２２が出力した信号と、最適シフト量推定手段１２が出力した信号とに基づいて、操舵装置２１を制御する。より詳しくは、操舵制御手段１４は、次に走行すべきカーブに進入するときの荷役車１のシフト量が、最適シフト量推定手段１２によって推定された最適シフト量に一致するように操舵装置２１を制御する。
【００２６】
例えば、最適シフト量推定手段１２は、荷役車１が図４（Ａ）に示した位置にいるときに前方にある９０°のカーブを左方向に曲がることが決定されると、荷３０の荷重「Ｗ３」と、当該カーブの方向である「左」と、当該カーブの程度である「９０°」とを推定モデル１７にあてはめ、最適シフト量が「＋Ｄ３」であると推定する。そして、これを受けて、操舵制御手段１４が操舵装置２１を制御し、その結果、当該カーブに進入するときの荷役車１のシフト量は＋Ｄ３となる（図４（Ｂ）参照）。
【００２７】
このように、本実施例に係る荷役車１は、熟練のオペレータＯが荷３０の荷重およびカーブの程度に応じて無意識に決定する走行経路を参考にして、無人運転によりカーブに進入するときの最適なシフト量を推定するとともに、推定した結果にしたがって走行する。このため、本実施例に係る荷役車１によれば、無人運転により、熟練のオペレータＯによる有人運転と同等のスムーズさでカーブを曲がることができる。
【００２８】
以上、本発明に係る荷役車の実施例について説明してきたが、本発明の構成はこれに限定されるものではなく、種々の変形例が考えられることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００２９】
１    荷役車
２    車両本体
３    マスト
４    フォーク
５    アクセルレバー
６    荷役指令レバー群
７    ステアリング
８    駆動輪
１０    制御装置
１１    モデル生成手段
１２    最適シフト量推定部
１３    走行経路決定手段
１４    操舵制御手段
１５    レイアウト記憶部
１６    モデル記憶部
１７    推定モデル
２０    荷役装置
２１    操舵装置
２２    車両位置計測装置
３０    荷
Ｏ    オペレータ
【要約】
【課題】無人運転によりカーブをスムーズに曲がることができる荷役車を提供する。
【解決手段】本発明に係る荷役車は、有人運転によりカーブを走行する際に、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度と、当該カーブに進入したときに荷役車が通路の幅方向中心からどの程度シフトしていたのかとを教師データとした機械学習を行って、推定モデル１７を生成するモデル生成手段１１と、無人運転により次に走行すべきカーブが決定すると、荷重と、当該カーブの方向と、当該カーブの程度とを推定モデル１７にあてはめることにより、当該カーブに進入するときに荷役車が通路の幅方向中心からどの程度シフトしているのがよいのかを推定する最適シフト量推定手段１２と、荷役車が当該カーブに進入するときのシフト量が推定された量に一致するように操舵装置２１を制御する操舵制御手段１４とを備えている。
【選択図】図２【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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