(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の無人作業車と、を備える荷役システムであって、
前記無人作業車は、
車体と、
前記車体の走行中に所定のメロディーを出力する音声出力部と、
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、
前記安全性スコアに応じて前記メロディーの出力状態を調整する音声制御部と、
を備え、
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荷役システム。
【請求項２】
前記無人作業車は、前記音声制御部の制御下で警報音を出力する警報音出力部を備え、
前記音声制御部は、前記安全性スコアが所定の閾値よりも小さい場合に、前記警報音出力部に前記警報音を出力させることを特徴とする請求項１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】
無人フォークリフトは、倉庫内にいる作業者への注意を促す目的で、メロディーを出力しながら走行する。しかしながら、従来の無人フォークリフトは、倉庫内の状況に応じてメロディーの出力状態を調整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、施設内（例えば、倉庫内）の状況に応じてメロディーの出力状態を調整可能な無人作業車および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、
車体と、
前記車体の走行中に所定のメロディーを出力する音声出力部と、
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、
前記安全性スコアに応じて前記メロディーの出力状態を調整する音声制御部と、
を備えることを特徴とする。
【０００８】
上記無人作業車は、
前記音声制御部の制御下で警報音を出力する警報音出力部を備え、
前記音声制御部は、前記安全性スコアが所定の閾値よりも小さい場合に、前記警報音出力部に前記警報音を出力させることが好ましい。
【０００９】
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、を備える荷役システムであって、
前記無人作業車は、
車体と、
前記車体の走行中に所定のメロディーを出力する音声出力部と、
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、
前記安全性スコアに応じて前記メロディーの出力状態を調整する音声制御部と、
を備えることを特徴とする。
【００１０】
上記荷役システムにおいて、
前記無人作業車は、前記音声制御部の制御下で警報音を出力する警報音出力部を備え、
前記音声制御部は、前記安全性スコアが所定の閾値よりも小さい場合に、前記警報音出力部に前記警報音を出力させることが好ましい。
【００１１】
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】
【００１２】
本発明によれば、施設内の状況に応じてメロディーの出力状態を調整可能な無人作業車および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】
【００１４】
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。
【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、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。
【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】
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。
【００１９】
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。
【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。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。
【００２１】
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。
【００２２】
再び図１を参照して、無人フォークリフト２００は、音声出力部２０１と、警報音出力部２０２と、画像データ生成部２０３と、学習モデル部２０４と、処理部２０５と、音声制御部２０６とを備える。
【００２３】
音声出力部２０１は、例えば、少なくとも１つのスピーカーで構成され、音声制御部２０６の制御下で車体２１０の走行中に所定のメロディーを出力する。なお、出力するメロディーは音声制御部２０６に記憶されている。
【００２４】
警報音出力部２０２は、例えば、少なくとも１つのスピーカーで構成され、音声制御部２０６の制御下で警報音を出力する。また、車体２１０の前部に障害物センサが設けられている場合、障害物センサが車体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）を検出した際に、警報音出力部２０２が警報音を出力してもよい。
【００２５】
画像データ生成部２０３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２０４に入力可能な画像データを生成する。
【００２６】
学習モデル部２０４は、画像データ生成部２０３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。
【００２７】
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。
【００２８】
処理部２０５は、画像データ生成部２０３から取得した画像データを学習モデル部２０４に入力することで、学習モデル部２０４から安全性スコアを取得するよう構成されている。処理部２０５は、学習モデル部２０４に入力した画像データに学習モデル部２０４から取得した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。
【００２９】
処理部２０５および音声制御部２０６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２０５および音声制御部２０６の各種機能が実現される。
【００３０】
音声制御部２０６は、処理部２０５から取得した安全性スコアに応じて、メロディーおよび警報音の出力状態を調整するよう構成されている。音声制御部２０６は、表１に示すような、安全性スコアとメロディーおよび警報音の出力状態との関係が規定されたデータを記憶している。
【００３１】
【表１】
0006918908.tif 000002
【００３２】
安全性スコアの数値パラメータが５〜２の範囲では、音声制御部２０６は、安全性スコアの数値パラメータが小さくなる（安全性が低くなる）につれて、メロディーの音量が大きくなるように、メロディーの出力状態を調整する。
【００３３】
安全性スコアの数値パラメータが１の場合、音声制御部２０６は、音声出力部２０１にメロディーの出力を停止させる一方、警報音出力部２０２に警報音を出力させる。なお、音声制御部２０６は、メロディーの出力を停止させるかわりに、メロディーの音量を４よりも減少させた状態で警報音出力部２０２に警報音を出力させてもよい。
【００３４】
上記のとおり、本実施形態に係る無人フォークリフト２００によれば、安全性スコアに応じて、言い換えれば倉庫２内の走行ルートの状況に応じて、メロディーの出力状態を調整することができる。その結果、より効率的に作業者への注意を促すことが可能となり、例えば、無人フォークリフト２００が警報音を出力する前に、作業者は無人フォークリフト２００の存在に気付きやすくなる。
【００３５】
［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。
【００３６】
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。
【００３７】
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。
【００３８】
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２０３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。
【００３９】
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。
【００４０】
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、安全性スコアを生成することができる。
【００４１】
［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。
【００４２】
本発明の無人作業車は、車体と、車体の走行中に所定のメロディーを出力する音声出力部と、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、安全性スコアに応じてメロディーの出力状態を調整する音声制御部と、を備えるのであれば適宜構成を変更できる。
【００４３】
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。
【００４４】
第１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。また、音声制御部２０６は、安全性スコアの数値パラメータが小さくなるにつれてメロディーの音量が大きくなるようにメロディーの出力状態を調整しているが、音量に加えて、または音量の代わりに、メロディーの再生速度等を変更してもよい。
【００４５】
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】
【００４６】
１、１１    荷役システム
２    倉庫
３    棚
４    反射板
１００、３００    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    音声出力部
２０２    警報音出力部
２０３    画像データ生成部
２０４    学習モデル部
２０５    処理部
２０６    音声制御部
２１０    車体
２１１    荷役装置
２１２    レーザースキャナ
３０１    収集部
３０２    パラメータ更新部
【図１】
0006918908.tif 000003
【図２】
0006918908.tif 000004
【図３】
0006918908.tif 000005
【図４】
0006918908.tif 000006