(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
走行および荷役作業を行う無人作業車であって、
荷役装置が設けられた車体と、
前記車体の前方を含む画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部と、
前記画像データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記車体の走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記画像データ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安全性スコアを取得する処理部と、
前記車体の走行速度に関する速度指令値に応じて前記車体の走行制御を行うとともに、前記安全性スコアに応じて前記速度指令値の補正を行う走行制御部と、
を備え、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第１閾値よりも小さい場合に、前記速度指令値を減少させる第１補正を行う一方、前記安全性スコアが所定の第２閾値よりも大きい場合に、前記速度指令値を増加させる第２補正を行い、
前記荷役装置は、昇降動作を行うフォークを含み、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第３閾値よりも大きい場合に、走行中における前記昇降動作を許可する一方、前記安全性スコアが前記第３閾値以下の場合に、走行中における前記昇降動作を禁止することを特徴とする無人作業車。
【請求項２】
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の無人作業車と、を含む荷役システムであって、
前記無人作業車は、
荷役装置が設けられた車体と、
前記車体の前方を含む画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部と、
前記画像データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記車体の走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記画像データ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安全性スコアを取得する処理部と、
前記車体の走行速度に関する速度指令値に応じて前記車体の走行制御を行うとともに、前記安全性スコアに応じて前記速度指令値の補正を行う走行制御部と、
を備え、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第１閾値よりも小さい場合に、前記速度指令値を減少させる第１補正を行う一方、前記安全性スコアが所定の第２閾値よりも大きい場合に、前記速度指令値を増加させる第２補正を行い、
前記荷役装置は、昇降動作を行うフォークを含み、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第３閾値よりも大きい場合に、走行中における前記昇降動作を許可する一方、前記安全性スコアが前記第３閾値以下の場合に、走行中における前記昇降動作を禁止することを特徴とする荷役システム。
【請求項３】
前記処理部は、前記学習モデル部に入力した前記画像データに前記学習モデル部から取得した前記安全性スコアを関連付けた、安全性スコア付きの画像データを前記管理装置に送信し、
前記管理装置は、
前記安全性スコア付きの画像データを収集して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前記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２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、無人作業車および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】
従来の無人フォークリフトは、予め設定された走行速度で走行ルートを走行するので、倉庫内の状況に応じて走行速度を変更する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、倉庫内の状況に応じて走行速度を変更することが可能な無人作業車および当該無人作業車を含む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、本発明に係る無人作業車は、
走行および荷役作業を行う無人作業車であって、
荷役装置が設けられた車体と、
前記車体の前方を含む画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部と、
前記画像データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記車体の走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記画像データ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安全性スコアを取得する処理部と、
前記車体の走行速度に関する速度指令値に応じて前記車体の走行制御を行うとともに、前記安全性スコアに応じて前記速度指令値の補正を行う走行制御部と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
上記無人作業車において、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第１閾値よりも小さい場合に、前記速度指令値を減少させる第１補正を行うよう構成できる。
【０００９】
上記無人作業車において、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第２閾値よりも大きい場合に、前記速度指令値を増加させる第２補正を行うよう構成できる。
【００１０】
上記無人作業車において、
前記荷役装置は、昇降動作を行うフォークを含み、
前記走行制御部は、前記安全性スコアが所定の第３閾値よりも大きい場合に、走行中における前記昇降動作を許可する一方、前記安全性スコアが前記第３閾値以下の場合に、走行中における前記昇降動作を禁止するよう構成できる。
【００１１】
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の無人作業車と、を含む荷役システムであって、
前記無人作業車は、
荷役装置が設けられた車体と、
前記車体の前方を含む画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部と、
前記画像データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記車体の走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記画像データ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安全性スコアを取得する処理部と、
前記車体の走行速度に関する速度指令値に応じて前記車体の走行制御を行うとともに、前記安全性スコアに応じて前記速度指令値の補正を行う走行制御部と、
を備えることを特徴とする。
【００１２】
上記荷役システムにおいて、
前記処理部は、前記学習モデル部に入力した前記画像データに前記学習モデル部から取得した前記安全性スコアを関連付けた、安全性スコア付きの画像データを前記管理装置に送信し、
前記管理装置は、
前記安全性スコア付きの画像データを収集して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前記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。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、倉庫内の状況に応じて走行速度を変更することが可能な無人作業車および当該無人作業車を含む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】
【００１４】
【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実施形態に係る無人作業車（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】
【００１５】
以下、添付図面を参照して、本発明に係る無人作業車および荷役システムの実施形態について説明する。
【００１６】
［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。
【００１７】
管理装置１００は、通信部１０１と、統括制御部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（本実施形態では、複数の棚３を有する倉庫２）の外に設けてもよいし、施設の中に設けてもよい。
【００１８】
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。
【００１９】
統括制御部１０２は、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よう構成されている。例えば、統括制御部１０２は、無人フォークリフト２００の荷役作業のスケジュールを作成するとともに荷役作業を円滑に行うための走行ルートを決定する。統括制御部１０２は、通信部１０１を介して走行ルートを無人フォークリフト２００に通知する。
【００２０】
表示部１０３は、例えば、液晶ディスプレイで構成されている。表示部１０３には、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。
【００２１】
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。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、倉庫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。レーザースキャナ２１２の演算部は、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、無人フォークリフト２００は、車体２１０の現在地に関する現在地情報を取得しながら、通知された走行ルートに従って走行する。
【００２３】
再び図１を参照して、無人フォークリフト２００は、画像データ生成部２０１と、学習モデル部２０２と、処理部２０３と、走行制御部２０４とを備える。
【００２４】
画像データ生成部２０１は、撮影手段および画像処理手段を含むよう構成されている。撮影手段は、車体２１０の前方を含む画像（静止画および／または動画）を撮影し、画像処理手段に出力する。画像処理手段は、当該画像に基づいて、学習モデル部２０２に入力可能な画像データを生成する。
【００２５】
学習モデル部２０２は、画像データ生成部２０１で生成された画像データが入力されると、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を用いて、走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコア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。
【００２６】
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、教師データを大量に入力する。教師データは、倉庫２内の走行ルートを撮影した画像データに所定の安全性スコアを紐付けしたデータを含む。安全性スコアとしては、数値パラメータ（本実施形態では、１〜５の数値パラメータ）を用いる。数値パラメータの設定は、人またはコンピュータが行う。例えば、棚３の近くを走行し、かつ走行ルート上に人がいる場合は、安全性が低いと判断して小さい数値パラメータを設定する。画像データが示す走行ルートの状況と安全性の程度との間には、相関関係等の一定の関係が存在することを推認できる。
【００２７】
処理部２０３は、画像データ生成部２０１から取得した画像データを学習モデル部２０２に入力することで、学習モデル部２０２から安全性スコアを取得するよう構成されている。処理部２０３は、学習モデル部２０２から取得した安全性スコアとレーザースキャナ２１２で取得した現在地情報とを関連付けたデータを管理装置１００に送信する。処理部２０３は、学習モデル部２０２に入力した画像データに安全性スコアを関連付けて、安全性スコア付きの画像データを生成し、当該安全性スコア付きの画像データを管理装置１００に送信してもよい。
【００２８】
処理部２０３および走行制御部２０４は、例えば、少なくとも１つのマイコンを含み、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処理部２０３および走行制御部２０４の各種機能が実現される。
【００２９】
走行制御部２０４は、車体２１０の走行速度に関する速度指令値に応じて車体２１０の走行制御を行うよう構成されている。例えば、管理装置１００から走行ルートが通知されると、走行制御部２０４は、車体２１０の走行速度が予め設定された速度になるように速度指令値を設定する。速度指令値を設定した走行制御部２０４は、所定の周期で補正を行うか否かを判定し、速度指令値または補正後の速度指令値に基づいて、車体２１０に設けられた走行モータの回転速度の指令値を算出し、当該走行モータを制御することにより車体２１０の走行制御を行う。
【００３０】
走行制御部２０４は、処理部２０３から取得した安全性スコアに応じて速度指令値の補正を行うよう構成されている。走行制御部２０４は、例えば表１に示すような、安全性スコアと速度指令値およびフォークの昇降動作との関係が規定されたデータを記憶している。表１では、速度指令値の補正を行わない場合（補正なしの場合）の速度指令値をＶとしている。
【００３１】
【表１】
0006884240.tif 000002
【００３２】
安全性スコアの数値パラメータが５の場合、走行制御部２０４は、速度指令値Ｖを速度指令値Ｖ１（＞Ｖ）に増加させる補正（第２補正）を行う。速度指令値Ｖ１は、例えば、速度指令値Ｖに所定の係数Ｋ１およびゲインＧ１を乗算したものである。なお、係数Ｋ１は車体２１０の寸法等によって決まる固定値であり、ゲインＧ１は環境等に応じて変更可能なパラメータである。後述する係数Ｋ２，Ｋ３およびゲインＧ２，Ｇ３も同様とする。
【００３３】
また、安全性スコアの数値パラメータが５の場合、走行制御部２０４は、走行中におけるフォークの昇降動作を許可する。これにより、無人フォークリフト２００は、フォークを昇降させながら荷役作業位置に向かうことができるので、荷役作業位置でのフォークの昇降時間を短縮化でき、荷役作業の迅速化を図ることができる。
【００３４】
安全性スコアの数値パラメータが４の場合、走行制御部２０４は、速度指令値Ｖを補正することなく、走行中におけるフォークの昇降動作を許可する。
【００３５】
安全性スコアの数値パラメータが３の場合、走行制御部２０４は、速度指令値Ｖを補正することなく、走行中におけるフォークの昇降動作を禁止する。これにより、無人フォークリフト２００は、より安全に走行することができる。
【００３６】
安全性スコアの数値パラメータが２の場合、走行制御部２０４は、速度指令値Ｖを速度指令値Ｖ２（＜Ｖ）に減少させる補正（第１補正）を行うとともに、走行中におけるフォークの昇降動作を禁止する。速度指令値Ｖ２は、例えば、速度指令値Ｖに所定の係数Ｋ２およびゲインＧ２を乗算したものである。
【００３７】
安全性スコアの数値パラメータが１の場合、走行制御部２０４は、速度指令値Ｖを速度指令値Ｖ３（＜Ｖ２）に減少させる補正（第１補正）を行うとともに、走行中におけるフォークの昇降動作を禁止する。速度指令値Ｖ３は、例えば、速度指令値Ｖに所定の係数Ｋ３およびゲインＧ３を乗算したものである。
【００３８】
上記のとおり、本実施形態に係る無人フォークリフト２００では、走行制御部２０４が、安全性スコアが３よりも小さい場合（すなわち、２，１の場合）に速度指令値Ｖを減少させる補正を行う一方、安全性スコアが４よりも大きい場合（すなわち、５の場合）に、速度指令値を増加させる補正を行う。したがって、本実施形態に係る無人フォークリフト２００によれば、倉庫２内の走行ルートの状況に応じて走行速度を変更する柔軟な走行が可能となる。
【００３９】
［第２実施形態］
図４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。
【００４０】
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。
【００４１】
収集部３０１は、無人フォークリフト２００から安全性スコア付きの画像データを収集し、当該安全性スコア付きの画像データに基づいてパラメータ更新部３０２に入力可能な学習用データを生成するよう構成されている。
【００４２】
また、収集部３０１は、無人フォークリフト２００から画像データ（画像データ生成部２０１で生成された安全性スコアが付いていない画像データ）を収集し、当該画像データに安全性スコアを紐付けした学習用データを生成してもよい。この場合、学習用データは、第１実施形態の教師データと同様にして生成することができる。すなわち、収集部３０１は、安全性スコアとして数値パラメータ（本実施形態では、１〜５の数値パラメータ）を用いるとともに、個々の画像データに対して安全性スコアを設定する。例えば、棚３の近くを走行し、かつ走行ルート上に人がいる場合は、安全性が低いと判断して小さい数値パラメータを設定する。画像データが示す走行ルートの状況と安全性の程度との間には、相関関係等の一定の関係が存在することを推認できる。
【００４３】
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２０２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。
【００４４】
無人フォークリフト２００の学習モデル部２０２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２０２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、安全性スコアを生成することができる。
【００４５】
［変形例］
以上、本発明に係る無人作業車および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。
【００４６】
本発明の無人作業車は、荷役装置が設けられた車体と、車体の前方を含む画像を撮影して画像データを生成する画像データ生成部と、画像データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、車体の走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、画像データを学習モデル部に入力することで学習モデル部から安全性スコアを取得する処理部と、車体の走行速度に関する速度指令値に応じて車体の走行制御を行うとともに、安全性スコアに応じて速度指令値の補正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。
【００４７】
例えば、走行制御部は、安全性スコアが所定の第１閾値よりも小さい場合に速度指令値を減少させる補正を行い、かつ／または安全性スコアが所定の第２閾値（＞第１閾値）よりも大きい場合に速度指令値を増加させる補正を行うよう構成できる。
【００４８】
上記実施形態では、安全性スコアの数値パラメータを１〜５の範囲で設定しているが、当該範囲は適宜変更できる。
【００４９】
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。
【００５０】
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でもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１，１１    荷役システム
２    倉庫
３    棚
４    反射板
１００    管理装置
１０１    通信部
１０２    統括制御部
１０３    表示部
２００    無人フォークリフト
２０１    画像データ生成部
２０２    学習モデル部
２０３    処理部
２０４    走行制御部
２１０    車体
２１１    荷役装置
２１２    レーザースキャナ
３００    管理装置
３０１    収集部
３０２    パラメータ更新部
【要約】
【課題】倉庫内の状況に応じて走行速度を変更することが可能な無人作業車を提供する。
【解決手段】走行および荷役作業を行う無人作業車２００であって、車体と、車体前方の画像データを生成する画像データ生成部２０１と、画像データが入力されると走行ルートの安全性の程度を示す安全性スコアを生成するように機械学習された学習モデル部２０２と、画像データを学習モデル部２０２に入力することで学習モデル部２０２から安全性スコアを取得する処理部２０３と、車体の走行速度に関する速度指令値に応じて車体の走行制御を行うとともに安全性スコアに応じて速度指令値の補正を行う走行制御部２０４と、を備えることを特徴とする。
【選択図】図１【図１】
0006884240.tif 000003
【図２】
0006884240.tif 000004
【図３】
0006884240.tif 000005
【図４】
0006884240.tif 000006