JP6711555B1 - Transport system, area determination device, and area determination method - Google Patents
Transport system, area determination device, and area determination method Download PDFInfo
- Publication number
- JP6711555B1 JP6711555B1 JP2019036048A JP2019036048A JP6711555B1 JP 6711555 B1 JP6711555 B1 JP 6711555B1 JP 2019036048 A JP2019036048 A JP 2019036048A JP 2019036048 A JP2019036048 A JP 2019036048A JP 6711555 B1 JP6711555 B1 JP 6711555B1
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- facility
- guidance
- transport vehicle
- area
- unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 24
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 17
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 7
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims description 7
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 6
- 230000006698 induction Effects 0.000 claims description 5
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 3
- 230000001939 inductive effect Effects 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 abstract description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 15
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 4
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 2
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 description 1
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 1
- 230000012447 hatching Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 1
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 description 1
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
Images
Landscapes
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Abstract
【課題】確実性の高い搬送車の自動走行を実現可能な搬送システムを提供する。【解決手段】搬送車2は、レーザスキャナと反射体10とを用いて特定された現在位置に基づいて自動走行することができる(レーザ誘導)。搬送車2は、周囲の環境を計測する計測センサからの情報を用いたSLAMにより特定された現在位置に基づいて自動走行することもできる(SLAM誘導)。搬送車2の制御装置は、当該搬送車2がレーザ誘導およびSLAM誘導を所定の条件で切り替えて施設1内を走行するように、搬送車2を制御する。また、搬送システムの施設1内のSLAM誘導の実効性が確実な領域40を学習済みモデルを用いて決定するための装置および方法も提供される。【選択図】図1PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a transport system capable of realizing highly reliable automatic traveling of a transport vehicle. A transport vehicle 2 can automatically travel based on a current position specified by using a laser scanner and a reflector 10 (laser guidance). The carrier 2 can also automatically travel based on the current position specified by the SLAM using information from a measurement sensor that measures the surrounding environment (SLAM guidance). The control device of the carrier vehicle 2 controls the carrier vehicle 2 so that the carrier vehicle 2 switches between the laser guidance and the SLAM guidance under predetermined conditions and travels in the facility 1. Also provided is an apparatus and method for determining a region 40 in which the effectiveness of SLAM guidance within the facility 1 of the transport system is assured using a trained model. [Selection diagram] Figure 1
Description
本発明は、搬送車を施設内で自動で走行させる搬送システムに関する。また、本発明は、前記搬送システムにおいて施設内のSLAM誘導の実効性が確実な領域を決定するための装置および方法に関する。 The present invention relates to a transportation system that automatically drives a transportation vehicle in a facility. The present invention also relates to an apparatus and method for determining an area in the facility where SLAM guidance is effective in the transportation system.
特許文献1に開示の通り、搬送車を自動で走行させるための誘導方式として、レーザ誘導が知られている。レーザ誘導では、レーザスキャナが搬送車に設けられており、反射体が施設内の壁、柱などに複数設置されている。
As disclosed in
レーザスキャナがレーザ光を周囲に投射するとともに、複数の反射体から反射されて戻ってくるレーザ光を検出する。搬送車の現在位置は、レーザスキャナからの情報を用いた三角測量の原理に基づいて特定される。 The laser scanner projects the laser light to the surroundings and detects the laser light reflected and returned from the plurality of reflectors. The current position of the carrier is specified based on the triangulation principle using information from the laser scanner.
また、特許文献2、3に示される通り、誘導方式として、SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)を利用したSLAM誘導も知られている。搬送車の現在位置は、周囲の環境を計測する計測センサからの情報を用いたSLAMによって特定(推定)される。
As shown in
レーザ誘導は、SLAM誘導よりも位置精度が高い。ただし、レーザスキャナが少なくとも3つの反射体を認識できなければ、現在位置を特定することができない。レーザ光が荷物や予期せぬ障害物などによって遮られると、現在位置を特定できない場合がある。その結果、搬送車は自動で走行できなくなる。 Laser guidance has higher positional accuracy than SLAM guidance. However, the current position cannot be specified unless the laser scanner can recognize at least three reflectors. If the laser light is blocked by luggage or an unexpected obstacle, the current position may not be specified. As a result, the transport vehicle cannot run automatically.
これに対して、SLAM誘導では、レーザ誘導の上記問題は存在しない。ただし、SLAM誘導は、レーザ誘導よりも位置精度が低い。高い位置精度が要求される場所は、SLAM誘導では対応できないことが多い。 In contrast, SLAM guidance does not have the above-mentioned problems of laser guidance. However, SLAM guidance has lower positional accuracy than laser guidance. In many cases, SLAM guidance cannot be used for locations where high positional accuracy is required.
レーザ誘導およびSLAM誘導は、それぞれ一長一短があり、自動走行の確実性が必ずしも高いわけではない。 The laser guidance and the SLAM guidance each have advantages and disadvantages, and the certainty of automatic traveling is not necessarily high.
本発明の一態様によれば、確実性の高い自動走行を実現可能な搬送システムが提供される。また、本発明の他の態様によれば、前記搬送システムにおいて施設内のSLAM誘導の実効性が確実な領域を決定するための装置および方法が提供される。 According to one aspect of the present invention, there is provided a transport system capable of realizing highly reliable automatic traveling. Further, according to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus and a method for determining an area in the transportation system where the effectiveness of SLAM guidance in the facility is certain.
本発明の一態様によれば、搬送システムが提供され、当該搬送システムは、施設と、施設内に設置された複数の反射体と、施設内で走行する搬送車と、搬送車に設けられ、レーザ光を当該搬送車の周囲に投射するとともに反射体で反射されたレーザ光を検出するレーザスキャナと、搬送車に設けられ、当該搬送車の周囲の環境を計測する計測センサと、搬送車に設けられ、当該搬送車を制御する制御装置と、を備える。制御装置は、施設内における反射体の位置情報が予め格納された反射体記憶部と、レーザスキャナからの情報を用いて認識した複数の反射体のうち3つの反射体の位置関係と反射体の位置情報とを照合することにより、搬送車の現在位置を特定する第1位置特定部と、計測センサからの情報と施設内の環境地図とを照合することにより、搬送車の現在位置を特定する第2位置特定部と、を備える。搬送車は、第1位置特定部によって特定された現在位置に基づいて自動で走行する第1誘導と、第2位置特定部によって特定された現在位置に基づいて自動で走行する第2誘導と、で走行することができる。 According to one aspect of the present invention, there is provided a transfer system, wherein the transfer system is provided in a facility, a plurality of reflectors installed in the facility, a vehicle traveling in the facility, and a vehicle. A laser scanner that projects laser light around the transport vehicle and detects the laser light reflected by a reflector, a measurement sensor that is provided on the transport vehicle, and measures the environment around the transport vehicle, and the transport vehicle. And a control device that controls the transport vehicle. The control device includes a reflector storage unit in which positional information of the reflectors in the facility is stored in advance, and a positional relationship between three reflectors among the plurality of reflectors recognized by using the information from the laser scanner and the reflectors. By collating the position information with the first position identifying unit that identifies the current position of the transport vehicle, and by collating the information from the measurement sensor with the environmental map of the facility, the current position of the transport vehicle is identified. A second position specifying unit. The transport vehicle has a first guidance that automatically travels based on the current position identified by the first position identifying unit, and a second guidance that automatically travels based on the current position identified by the second position identifying unit ; You can drive in.
さらに、本発明では、制御装置は、搬送車の第2誘導時に、第2位置特定部による搬送車の現在位置の特定と同時に、計測センサからの情報を用いて環境地図を作成する地図作成部をさらに備え、施設は、施設内の第2誘導の実効性が確実な領域である確実領域を部分的に含み、搬送車は、確実領域内で第1誘導で走行できなくなった場合、第2誘導に切り替えて、確実領域内を第2誘導で走行し、確実領域外で第1誘導で走行できなくなった場合、走行停止するように制御装置によって制御される。 Further, according to the present invention, the control device, at the time of the second guidance of the guided vehicle, specifies the current position of the guided vehicle by the second position specifying section and simultaneously creates an environmental map using the information from the measurement sensor. Further, the facility partially includes a certain area in which the effectiveness of the second guidance is certain in the facility, and when the transport vehicle cannot run on the first guidance in the certain area, When the vehicle is switched to the guidance and the vehicle travels within the certain area by the second guidance and cannot travel outside the certain area by the first guidance, the control device controls to stop traveling.
地図作成部は、さらに、搬送車の第1誘導時にも環境地図を作成してよい。 MAP creation unit may further create an environmental map even when the first induction transport vehicle.
搬送システムは、確実領域を決定するための領域決定装置をさらに備え、制御装置は、領域決定装置によって決定された確実領域に従って搬送車を制御してよい。領域決定装置は、施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設内の確実領域との相関関係を機械学習させた学習済みモデルに対して、搬送システムの施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を入力して、当該搬送システムの施設内の確実領域を決定する領域決定部を備えてよい。 Conveying system further includes an area determining device for determining the probability the real area, the control unit may control the transporting vehicle according sure real area determined by the area determination unit. Area determination apparatus, the shape of the facility, the breadth, and the luggage layout for the learned model obtained by the machine learning the correlation between the probability the real area of the facility, the shape features of the transport system, breadth, and inputs the information indicating the cargo layout may comprise a region determining unit that determines a probability real area features of the transport system.
本発明の別の態様によれば、上記態様の搬送システムにおいて施設内の確実領域を決定するための領域決定装置が提供される。領域決定装置は、施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設内の確実領域との相関関係を機械学習させた学習済みモデルに対して、対象施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を入力して、当該対象施設内の確実領域を決定する領域決定部を備える。 According to another aspect of the present invention, the region determination apparatus for determining the probability real area in the facility in the transport system of the above aspects are provided. Realm determination device, the shape of the facility, the breadth, and the luggage layout for the learned model obtained by the machine learning the correlation between the probability the real area of the facility, the shape of the target facility, the breadth It is, and, by entering the information indicating the cargo layout comprises a region determination unit that determines a probability real area of the target site.
本発明のさらに別の態様によれば、上記態様の搬送システムにおいて施設内の確実領域を決定するための領域決定方法が提供される。領域決定方法は、施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設内の確実領域との相関関係を機械学習させた学習済みモデルに対して、対象施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を入力するステップと、
学習済みモデルから出力される情報を用いて対象施設内の確実領域を決定するステップと、を備える。
According to yet another aspect of the present invention, the area determination method for determining the probability real area in the facility in the transport system of the above aspects are provided. Realm determination method, the shape of the facility, the breadth, and the luggage layout for the learned model obtained by the machine learning the correlation between the probability the real area of the facility, the shape of the target facility, the breadth And the step of inputting information indicating the luggage layout,
And a step of determining a probability real area in the target facility using the information outputted from the learned model.
本発明の搬送システムによれば、搬送車が第1誘導と第2誘導を上記の通りに切り替えて施設内を自動で走行する。このように、2つの誘導方式が組み合わされることにより、確実性の高い自動走行が実現可能となる。本発明の領域決定装置および領域決定方法によれば、第2誘導の実効性が確実な領域が学習済みモデルを用いて決定されるので、本発明の搬送システムの実施に役立つ。 According to the transport system of the present invention, the transport vehicle automatically switches through the facility by switching between the first guidance and the second guidance as described above . Thus, by combining the two guidance systems, highly reliable automatic driving can be realized. According to the area determination device and the area determination method of the present invention, the area in which the effectiveness of the second guidance is certain is determined by using the learned model, which is useful for implementing the transport system of the present invention.
以下、図面を参照して本発明の実施形態が説明される。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[搬送システム]
図1は、一実施形態に係る搬送システムを概略的に示す平面図である。搬送システムは、工場や倉庫などの施設1と、施設1内で自動で走行する少なくとも一台の搬送車2とを備える。搬送システムは、施設1内に設置された複数の反射体10を備える。反射体10は、例えば、図1のように施設1内の壁や柱などの構造物に設置される。施設1内には、荷物11が積まれた状態で床面に置かれている。なお、荷物11は、施設1内に配置された棚に保管されることもある。
[Transport system]
FIG. 1 is a plan view schematically showing a transfer system according to an embodiment. The transport system includes a
図2の通り、搬送車2は、実施形態では、自動で走行し荷役作業を行う無人フォークリフトである。搬送車2は、走行輪21を有する車両本体20と、車両本体20に設けられたマスト22と、マスト22に対して昇降可能に設けられたフォーク23とを備える。
As shown in FIG. 2, in the embodiment, the
レーザスキャナ24が搬送車2に設けられており、レーザ光L(図4)を当該搬送車2の周囲に投射するとともに反射体10によって反射されたレーザ光を検出する。
A
SLAM用の計測センサ25が搬送車2に設けられており、当該搬送車2の周囲の環境を計測する。SLAM(Simultaneous Localization And Mapping)は、自己位置の推定と環境地図の作成を同時に行う技術であり、周知の技術であるため、その詳細は省略される。
The
計測センサ25は、例えば、周囲の物体までの距離を計測する測距センサでよい。測距センサは、例えば、レーザレンジファインダ(LRF)、ステレオカメラ、デプスカメラである。また、Visial SLAMが用いられる場合、計測センサ25は、周囲の環境を撮像する単眼カメラでよい。1つのセンサ25だけでなく、2以上のセンサが1台の搬送車2に設けられてよい。なお、SLAMのために、上述のような外界センサに加えて、必要に応じて内界センサが搬送車2に設けられてもよい。
The
図3の通りは、搬送車2は、走行装置26、荷役装置27、および、通信装置28をさらに備える。制御装置3が、搬送車2を制御するために当該搬送車2に設けられている。走行装置26は、走行輪21およびこれを駆動するための駆動系からなる。荷役装置27は、マスト22、フォーク23およびこれらを駆動するための駆動系からなる。制御装置3および通信装置28は、車両本体20の内部に設けられている。走行装置26および荷役装置27の一部は、車両本体20の内部に設けられている。
As illustrated in FIG. 3, the
通信装置28は、施設1に設置された不図示の管理装置と無線通信を行い、行うべき作業に関する情報(作業指令)を受信し、制御装置3に送る。また、通信装置28は、作業の進捗などを管理措置に逐次送信する。
The
制御装置3は、第1位置特定部31、第2位置特定部32、走行制御部33、および、荷役制御部34を備える。第1および第2位置特定部31,32は、後述する方法で搬送車2の現在位置を特定する。
The control device 3 includes a first
走行制御部33は、第1または第2位置特定部31,32によって特定された現在位置を参照しながら作業指令に従って走行装置26を制御し、それによって搬送車2の走行制御を行う。具体的は、走行制御部33は、搬送車2が所定の荷役作業位置に向かうように、走行輪21の操舵角を制御しながら走行輪21を転動させる。すなわち、搬送車2が、走行経路に沿って自動で走行する。
The traveling
荷役制御部34は、第1または第2位置特定部31,32によって特定された現在位置を参照しながら作業指令に従って荷役装置27を制御し、それによって搬送車2の荷役動作の制御を行う。具体的は、荷役制御部34は、搬送車2が所定の荷役作業位置に到着すると、マスト22およびフォーク23を動かして荷取りまたは荷置きを行わせる。すなわち、搬送車2が、自動で荷役作業を行う。
The cargo
制御装置3は、施設1内における反射体10の位置情報が予め格納された反射体記憶部35をさらに備える。第1位置特定部31および反射体記憶部35は、搬送車2がレーザスキャナ24からの情報を用いた三角測量の原理により特定された現在位置に基づいて自動で走行するレーザ誘導(第1誘導)を実現するために用いられる。
The control device 3 further includes a
図4の通り、レーザスキャナ24は、レーザ光Lを水平に360度回転しながらその周囲に投射するとともに、反射されたレーザ光Lを検出する。第1位置特定部31は、レーザスキャナ24からの情報を用いて各反射体10までの距離および当該反射体10の方位を演算する。第1位置特定部31は、このように認識した複数の反射体10のうち3つの反射体10の位置関係と予め格納された反射体10の位置情報とを照合することにより、搬送車2の現在位置を特定する。
As shown in FIG. 4, the
走行制御部33が第1位置特定部31によって特定された現在位置を参照しながら走行装置26を制御することで、搬送車2のレーザ誘導による自動走行が実現される。
The traveling
制御装置3は、搬送車2の現在位置の特定(推定)および施設1内の環境地図(グローバルマップ)の作成を同時に行うSLAM部30をさらに備える。SLAM部30は、搬送車2が計測センサ25からの情報を用いたSALMによって特定(推定)された現在位置に基づいて自動で走行するSLAM誘導(第2誘導)を実現するために用いられる。
The control device 3 further includes a
SLAM部30は、前述の第2位置特定部32、地図作成部36、および、環境地図記憶部37を含む。地図作成部36は、計測センサ25からの情報を用いて施設1内の環境地図(グローバルマップ)を作成していく。環境地図は、環境地図記憶部37に格納され更新されていく。第2位置特定部32は、計測センサ25からの情報と環境地図とを照合させることにより、搬送車2の現在位置を特定する。環境地図の作成および現在位置の特定が同時に行われる。
The
なお、本実施形態では、施設1内の壁や棚など固定的に設置された施設1内の構造物を示す情報を含む基礎環境地図が予め作成されて準備されており、環境地図記憶部37に格納されている。地図作成部36は、基礎環境地図を基にして、構造物を示す情報に加えて、施設1内の荷物や障害物といった移動し得る可動物を示す情報を含む環境地図を作成する。
In the present embodiment, a basic environment map including information indicating fixedly installed structures inside the
走行制御部33が第2位置特定部32によってSLAMにより特定された現在位置を参照しながら走行装置26を制御することで、搬送車2のSLAM誘導による自動走行が実現される。
The traveling
走行制御部33は、第1位置特定部31で特定された現在位置または第2位置特定部32で特定された現在位置のどちらを参照して走行装置26を制御するかを、所定の条件によって切り替える。すなわち、走行制御部33は、搬送車2がレーザ誘導とSLAM誘導とを所定の条件によって切り替えて走行するように、搬送車2の走行を制御する。
The traveling
図1の通り、施設1は、施設1内のSLAM誘導の実効性が確実な領域であるSLAM確実領域40(一点鎖線参照)(以下、単に確実領域とする)を部分的に有する。確実領域40は、例えば広い領域の走行など位置精度が要求されず、位置精度の低いSLAM誘導でも障害が生じる可能性が低い領域である。確実領域40は、実際に実験して予め規定されてもよいし、シミュレーションなどで実験して予め規定されてもよい。また、確実領域40は、後述する通り、領域決定装置5(図5)によって決定されてよい。確実領域40を示す情報は、制御装置3の領域記憶部38(図3)に格納される。
As shown in FIG. 1, the
施設1内の残りの領域は、施設1内のSLAM誘導の実効性が不確実な領域であるSLAM不確実領域41(二点鎖線参照)(以下、単に不確実領域とする)とされる。不確実領域41は、例えば狭い通路の走行、精度の高い位置決めが必要な荷役作業など位置精度が要求され、SLAM誘導だと障害が生じる可能性が高い領域である。したがって、不確実領域41は、SLAM誘導よりも位置精度が高いレーザ誘導が用いられるべき領域である。
The remaining area in the
制御装置3の各記憶部は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。制御装置3は、例えばCPUなどを含み、制御装置3の各機能部は、記憶装置に格納されたプログラムを、CPUが実行することによって実現される。 Each storage unit of the control device 3 is realized by a semiconductor memory device such as a RAM or a flash memory, or a storage device such as a hard disk or an optical disk. The control device 3 includes, for example, a CPU, and each functional unit of the control device 3 is realized by the CPU executing a program stored in the storage device.
搬送車2は、一例として、制御装置3によって以下のように制御される。
As an example, the
制御装置3が作業指令を受けると、その走行制御部33は、第1位置特定部31によって特定された現在位置を参照しながら作業指令に従って走行装置26を制御する。したがって、搬送車2は、レーザ誘導により走行する。また、荷役制御部34は、第1位置特定部31によって特定された現在位置を参照して作業指令に従って荷役装置27を制御する。したがって、搬送車2は、レーザ誘導で荷役作業を行う。このように、搬送車2は、通常は、SLAM誘導よりも位置精度が高いレーザ誘導で施設1内を走行しかつ荷役作業を行う。
When the control device 3 receives the work command, the
上述の通り、レーザ誘導では、3つの反射体10が認識されなければならない。したがって、レーザ光Lが荷物や障害物など何らかの原因で遮断されて3つの反射体10が認識できない場合、第1位置特定部31が現在位置を特定できず、結果的に、搬送車2が、レーザ誘導で自動で走行できなくなる。
As mentioned above, in laser guidance three
第1位置特定部31が現在位置を特定できない場合、走行制御部33は、第1位置特定部31が特定した搬送車2の最後の位置(特定できなくなった直前に特定した現在位置)が、確実領域40内か否かを判定する。
When the first
走行制御部33は、最後の位置が確実領域40内であった場合、第1位置特定部31に代えて、第2位置特定部32によって特定された位置を参照しながら作業指令に従って走行装置26を制御する。したがって、搬送車2は、確実領域40内でレーザ誘導で走行できなくなった場合、レーザ誘導からSLAM誘導に切り替えて、確実領域40内をSLAM誘導で走行する。
When the last position is within the
ここで、走行制御部33は、第1位置特定部31が特定した最後の位置をSLAM処理の初期位置としてSLAM部30に与え、第2位置特定部32は、当該初期位置を用いてSLAMにより搬送車2の現在位置を特定し始める。なお、レーザ誘導からSLAM誘導へ切り替わるまでに、搬送車2が走行していることがある。そこで、走行制御部33は、走行輪21の回転を検出するエンコーダなどのセンサからの情報と最後の位置とを用いて、搬送車2の現在位置を演算し、第2位置特定部32は、これを初期位置として用いて、搬送車2の現在位置を特定し始めてよい。
Here, the traveling
一方、走行制御部33は、最後の位置が確実領域40外(不確実領域41内)であった場合、走行装置26を停止制御する。すなわち、搬送車2は、確実領域40外でレーザ誘導で走行できなくなった場合、SLAM誘導に切り替えることなく走行停止する。
On the other hand, the
SLAM誘導に切替後、走行制御部33は、第1位置特定部31が現在位置を特定することができるようになれば、第1位置特定部31によって特定された現在位置を用いて走行装置26を制御する。したがって、搬送車2は、レーザ誘導で走行できる状態になれば、SLAM誘導からレーザ誘導に切り替えて走行する。
After switching to SLAM guidance, the traveling
但し、SLAM誘導に切替後、走行制御部33は、第1位置特定部31が現在位置を特定できないまま、第2位置特定部32によって特定された現在位置が確実領域40外になった場合、走行装置26を停止制御する。したがって、搬送車2は、SLAM誘導で確実領域40外に出ると直ちに走行停止する。
However, after switching to SLAM guidance, the traveling
このように、実施形態の搬送システムでは、搬送車2は、確実領域40内だけでしかSLAM誘導で走行できないように、確実領域40外はレーザ誘導でしか走行できないように制御装置3によって制御されている。
As described above, in the transport system of the embodiment, the
実施形態では、搬送車2は、位置精度の高いレーザ誘導で基本的に走行し、レーザ誘導ができなくなった場合にSLAM誘導に切り替えて走行するように、制御装置3によって制御されている。これによって、搬送車2は、レーザ誘導ができなくなっても、走行を継続できる。自動走行の確実性が向上する。
In the embodiment, the
レーザ誘導からSLAM誘導への切替えは、確実領域40内だけで行われる。SLAM誘導の実効性が不確実な領域41では無理にSLAM誘導に切り替えず搬送車2を停止させることで、位置精度の比較的低いSLAM誘導に起因する事故が抑制される。搬送システムの安全性が向上する。
The switching from laser guidance to SLAM guidance takes place only within the
レーザ誘導とSLAM誘導とを相互に切り替える所定の条件は、上記実施形態に限定されるものではない。 The predetermined condition for switching between the laser guidance and the SLAM guidance is not limited to the above embodiment.
SLAM誘導のための地図作成部36は、搬送車2のSLAM誘導時だけでなくレーザ誘導時にも、計測センサ25からの情報を用いたSLAMにより施設1内の環境地図を作成することが好ましい。これにより、レーザ誘導を主な誘導としSLAM誘導を緊急時の予備的な誘導とする搬送システムにおいては、実施形態のような基礎環境地図がなくても、SLAM誘導に切り替わったときに作業指令に従った自動走行が保障されるほど十分な環境地図が、レーザ誘導時に作成される。
It is preferable that the
なお、搬送システムは、以下で詳述されるように、確実領域40を決定するための領域決定装置5(図5)を備え、制御装置3が、決定装置5によって決定された確実領域40に従って上述のように搬送車2を制御してもよい。以下、領域決定装置5の一例が説明される。
The transport system includes an area determining device 5 (FIG. 5) for determining the
[領域決定装置]
図5は、領域決定装置(以下、単に決定装置)の一例を示すブロック図である。決定装置5は、制御部50、記憶部51、取得部52、および、通信部53を含む。
[Area determination device]
FIG. 5 is a block diagram showing an example of a region determination device (hereinafter, simply determination device). The
制御部50は、学習モデル生成部500、領域決定部501、および、出力制御部502を含む。制御部50は、例えばCPUなどを含み、制御部50のこれらの機能部は、記憶装置に記憶されたプログラムを、CPUが実行することによって実現される。
The
学習モデル生成部500は、確実領域40を決定するために用いられる後述の学習済みモデルを生成する。領域決定部501は、学習済みモデルを用いて確実領域40を決定する。出力制御部502は、決定された確実領域40を示す情報を通信部53を用いて無線により搬送車2の制御装置3に送信する。
The learning
記憶部51は、各種のデータを記憶する。記憶部51は、教師データ記憶部510、および、学習モデル記憶部511を含む。記憶部51は、例えば、RAM、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。
The
教師データ記憶部510には、学習済みモデルの生成のため用いられる教師データが格納される。学習モデル記憶部511には、学習モデル生成部500によって生成された学習済みモデルが格納される。
The teacher
取得部52は、確実領域40を決定するために必要な情報を取得する。取得部52は、実施形態では、確実領域40を決定すべき施設1内に設けられ、施設1内を撮像して、施設1内の画像の画像データを取得するカメラである。カメラは、例えば施設1内の天井に配置され、施設1内を撮像して、施設1内の平面画像の画像データを取得する。
The
通信部53は、決定装置5と搬送車2の制御装置3とが通信ネットワークを介して無線通信するために用いられる。通信部53は、通信機器などからなる。なお、搬送車2の制御装置3は、通信装置28を介して決定装置5と通信することができる。
The
次に、確実領域40を決定するために用いられる学習済みモデルが説明される。実施形態では、ニューラルネットワーク(以下、NNとする)の学習済みモデル、より具体的には、ディープラーニング(多層NN)の学習済みモデルが用いられる。しかしながら、確実領域40を決定することが可能な学習済みモデルを構築できるのであれば、他のアルゴリズムを適用することも可能である。
Next, the trained model used to determine the
学習済みモデルの生成のために、教師データとして、図6、図7に示される施設1内の形状、広さ、荷物レイアウト、および、確実領域40が関係付けられたデータが用いられる。この教師データにおいて、施設1内の形状、広さおよび荷物レイアウトの組合せが入力データであり、この組合せに対応する施設1内の確実領域40が正解データである。
For the generation of the learned model, the data related to the shape, the size, the luggage layout, and the
施設1内の形状は、図6、図7の通り、少なくとも平面的な形状を含んでいればよい。平面的な形状は、平面形状または平断面形状である。施設1内の形状は、施設1内で搬送車2が走行および作業する作業場所を規定する構造物の形状であり、施設1内の壁だけでなく、柱や仕切り(図示略)などの形状も含む。そして、施設1内の広さは、施設1内の上記作業場所の平面的な広さである。
The shape of the
施設1内の荷物レイアウトは、少なくとも平面的なレイアウトを含んでいればよい。なお、荷物レイアウトは、図6の通り、荷物11が床面に置かれるときには、荷物11のレイアウトであり、また、図7の通り、荷物11が棚12に保管されるときには、棚12のレイアウトである。
The luggage layout in the
施設1内で搬送車2が走行することができる走行空間は、例えば、壁などの施設1内の構造物によって形成されたり、当該構造物と施設1内に置かれた荷物11/棚12とによってこれらの間に形成されたり、施設1内に置かれた互いに隣り合う荷物11/棚12によってこれらの間に形成される。SLAM誘導は、位置精度が低い誘導方式である。つまり、施設1内の形状、広さおよび荷物レイアウトと、施設1内の確実領域40(SLAM誘導の実効性が確実な領域)とには相関がある。
The traveling space in which the
正解データとしての施設1内の確実領域40は、実際に実験して、または、シミュレーションなどにより実験して特定されたものである。
The
教師データは、施設1内の形状、広さ、荷物レイアウト、および、確実領域40が関係付けて示された画像の画像データの形式であってよい。例えば、確実領域40はハッチングによって画像上で特定される。しかしながら、教師データは、その形式は問われない。
The teacher data may be in the form of image data of an image in which the shape, size, baggage layout, and
図6や図7に示される相関関係に加えて、その他の施設における上記の相関関係を示す複数の教師データが、教師データ記憶部510に予め格納されている。
In addition to the correlation shown in FIG. 6 and FIG. 7, a plurality of teacher data showing the above correlation in other facilities is stored in the teacher
学習モデル生成部500は、教師データ記憶部510に格納された複数の教師データを用いて機械学習を行って学習済みモデルを生成する。この学習済みモデルは、確実領域40を決定する対象となる施設である対象施設Z(図9参照)内の形状、広さ、荷物レイアウトを示す情報を入力データとして、対象施設Z内の確実領域40を予測し、そして、これを示す情報を出力データとして出力するモデルである。
The learning
以上のようにして、施設1内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設1内の確実領域40との相関関係を機械学習させた学習済みモデルが生成される。学習済みモデルは、学習モデル記憶部511に格納される。
As described above, the learned model in which the shape, the size, and the luggage layout in the
[領域決定方法]
以下、領域決定装置5により確実領域40を決定するための領域決定方法(以下、単に決定方法とする)の一例が説明される。図8は、決定方法の流れを示すフローチャートであり、図9は、決定方法の流れを概念的に示す。なお、学習済みモデルは、学習モデル生成部500によって予め生成されて、学習モデル記憶部511に格納されている。
[Area determination method]
Hereinafter, an example of a region determination method (hereinafter, simply referred to as a determination method) for determining the
決定方法は、図8の通りステップS1−S4を含む。 The determination method includes steps S1 to S4 as shown in FIG.
S1は、決定装置5が対象施設Z内の確実領域40を決定するのに必要な情報を取得するステップである。すなわち、取得部52が、対象施設Z内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を取得する。実施形態のS1は、取得部52としてのカメラが、対象施設Z(ここでは図1の搬送システムの施設1である)内を撮像して、対象施設Z内の形状、広さ、荷物レイアウトを示す画像の画像データを取得する。
S1 is a step in which the
S2は、決定装置5がS1で取得した情報を学習済みモデルに入力するステップである。実施形態のS2では、領域決定部501が、対象施設Z内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を、学習済みモデルに入力する。ここで、学習済みモデルへの入力前に、S1で得られた情報(データ)を、上述の教師データの入力データと同じ形式にする前処理が、必要に応じて領域決定部501によって行われる。
S2 is a step in which the determining
S3は、決定装置5が学習済みモデルから出力される情報を用いて対象施設Z内の確実領域40を決定するステップである。実施形態のS3では、領域決定部501が、学習済みモデルに、対象施設Z内の確実領域40を予測させ、これを示す情報を出力データとして出力させる。領域決定部501は、学習モデルが予測した確実領域40を、対象施設Z内の確実領域40と決定する。
S3 is a step in which the
S4は、決定装置5がS3で決定された対象施設Zの確実領域40を示す情報を搬送車2(その制御装置3)に送信するステップである。実施形態のS5では、出力制御部502が、対象施設Zの確実領域40を示す情報を、通信部53を用いて搬送車2に送信する。搬送車2の制御装置3は、通信装置28を介して当該情報を受信し、領域記憶部38に格納する。
S4 is a step in which the
その後に、搬送システムにおいて、制御装置3が領域決定装置5によって決定された確実領域40に従って搬送車2を上述の通りに制御するステップが行われる。
After that, in the transport system, a step is performed in which the control device 3 controls the
以上の実施形態に係る決定装置5および決定方法によれば、対象施設Z内の確実領域40が、学習済みモデルを用いた領域決定部501によって決定される。これは、作業者が搬送システムを実施するにあたり、確実領域40を実際にまたはシミュレーションなどにより実験して決定する作業を不要にする。
According to the
搬送車2が施設1内で作業中に、取得部52が一定の間隔で施設1内の形状、広さおよび荷物レイアウトを示す情報を取得してもよい。そして、取得部52が当該情報を取得する度に、領域決定部501がその情報を用いて確実領域40を決定し、出力制御部502がそれを示す情報を搬送車2(その制御装置3)に送信してもよい。
While the
例えば、図1の搬送システムのように荷物11が床面に置かれる場合、荷物レイアウトが作業の進行により経時的に変わる。上記構成によれば、その時の荷物レイアウトに合った確実領域40が決定され、それに従って搬送車2が制御装置3によって制御されるので有利である。
For example, when the
以上、本発明の好ましい実施形態について説明されたが本発明は上記実施形態に限定されるものではない。 Although the preferred embodiment of the present invention has been described above, the present invention is not limited to the above embodiment.
1 施設
10 反射体
11 荷物
12 棚
2 搬送車
24 レーザスキャナ
25 計測センサ
26 走行装置
3 制御装置
30 SLAM部
31 第1位置特定部
32 第2位置特定部
33 走行制御部
36 地図作成部
40 SLAM確実領域
41 SLAM不確実領域
5 領域決定装置
50 制御部
500 学習モデル生成部
501 領域決定部
502 出力制御部
51 記憶部
52 取得部
53 通信部
L レーザ光
Z 対象施設
1
Claims (5)
前記施設内に設置された複数の反射体と、
前記施設内で走行する搬送車と、
前記搬送車に設けられ、前記レーザ光を当該搬送車の周囲に投射するとともに前記反射体で反射された前記レーザ光を検出するレーザスキャナと、
前記搬送車に設けられ、当該搬送車の周囲の環境を計測する計測センサと、
前記搬送車に設けられ、当該搬送車を制御する制御装置と、を備え、
前記制御装置は、
前記施設内における前記反射体の位置情報が予め格納された反射体記憶部と、
前記レーザスキャナからの情報を用いて認識した複数の前記反射体のうち3つの前記反射体の位置関係と前記反射体の前記位置情報とを照合することにより、前記搬送車の現在位置を特定する第1位置特定部と、
前記計測センサからの情報と前記施設内の環境地図とを照合することにより、前記搬送車の現在位置を特定する第2位置特定部と、を備え、
前記搬送車は、前記第1位置特定部によって特定された現在位置に基づいて自動で走行する第1誘導と、前記第2位置特定部によって特定された現在位置に基づいて自動で走行する第2誘導と、で走行することができ、
前記制御装置は、前記搬送車の前記第2誘導時に、前記第2位置特定部による前記搬送車の現在位置の特定と同時に、前記計測センサからの情報を用いて前記環境地図を作成する地図作成部をさらに備え、
前記施設は、前記施設内の前記第2誘導の実効性が確実な領域である確実領域を部分的に含み、
前記搬送車は、前記確実領域内で前記第1誘導で走行できなくなった場合、前記第2誘導に切り替えて、前記確実領域内を前記第2誘導で走行し、前記確実領域外で前記第1誘導で走行できなくなった場合、走行停止するように前記制御装置によって制御される、
ことを特徴とする搬送システム。 Facilities and
A plurality of reflectors installed in the facility,
A carrier that travels in the facility,
A laser scanner that is provided in the transport vehicle, detects the laser light reflected by the reflector while projecting the laser light around the transport vehicle,
A measurement sensor that is provided in the transport vehicle and measures the environment around the transport vehicle,
A control device that is provided on the transport vehicle and controls the transport vehicle;
The control device is
A reflector storage unit in which positional information of the reflector in the facility is stored in advance,
The current position of the transport vehicle is specified by collating the positional information of the three reflectors among the plurality of reflectors recognized using the information from the laser scanner with the positional information of the reflectors. A first position specifying unit,
A second position specifying unit that specifies the current position of the transport vehicle by collating the information from the measurement sensor with the environmental map of the facility,
The transport vehicle, a first inductive running automatically based on the current position specified by the first position specifying section, the second running automatically based on the current position identified by the second position specifying section With guidance , you can drive with
The control device creates the environment map by using the information from the measurement sensor at the same time when the second position of the carrier is specified by the second position specifying unit at the time of the second guidance of the carrier. More parts,
The facility partly includes a certain area, which is an area where the effectiveness of the second guidance is certain in the facility,
When the transport vehicle cannot travel in the certain area by the first guidance, it switches to the second guidance, travels in the certain area by the second guidance, and moves outside the certain area by the first guidance. When it becomes impossible to travel by induction, it is controlled by the control device to stop traveling,
A transport system characterized in that
ことを特徴とする請求項1に記載の搬送システム。 The mapping unit further also creates the environment map when the first induction of the transport vehicle,
The transport system according to claim 1 , wherein:
前記制御装置は、前記領域決定装置によって決定された前記確実領域に従って前記搬送車を制御し、
前記領域決定装置は、
施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設内の前記確実領域との相関関係を機械学習させた学習済みモデルに対して、前記搬送システムの前記施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を入力して、当該搬送システムの前記施設内の前記確実領域を決定する領域決定部を備える、
ことを特徴とする請求項1に記載の搬送システム。 Further comprising a region determination unit for determining a pre Ki確 real area,
Wherein the control device, the transport vehicle is controlled in accordance Ki確 real area before determined by the area determination unit,
The area determination device,
The shape of the facility, the breadth, and the luggage layout for the learned model the correlation between the pre Ki確 real area was machine learning of the facility, the shape of the facility of the transfer system, the breadth is, and, by entering the information indicating the cargo layout comprises a region determination unit that determines a pre Ki確 real area of the facility of the transport system,
The transport system according to claim 1 , wherein:
前記領域決定装置は、
施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設内の前記確実領域との相関関係を機械学習させた学習済みモデルに対して、対象施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を入力して、当該対象施設内の前記確実領域を決定する領域決定部を備える、
ことを特徴とする領域決定装置。 A region determination apparatus for determining the reliable region in the facility in a transfer system according to claim 1,
The area determination device,
The shape of the facility, the breadth, and the luggage layout for the learned model the correlation between the pre Ki確 real area was machine learning of the facility, the target shape of the facility, the breadth, and, type information indicating the cargo layout comprises a region determination unit that determines a pre Ki確 real area of the target site,
An area determination device characterized by the above.
前記領域決定方法は、
施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトと、当該施設内の前記確実領域との相関関係を機械学習させた学習済みモデルに対して、対象施設内の形状、広さ、および、荷物レイアウトを示す情報を入力するステップと、
前記学習済みモデルから出力される情報を用いて前記対象施設内の前記確実領域を決定するステップと、を備える、
ことを特徴とする領域決定方法。 A region determination method for determining the reliable region in the facility in a transfer system according to claim 1,
The area determination method is
The shape of the facility, the breadth, and the luggage layout for the learned model the correlation between the pre Ki確 real area was machine learning of the facility, the target shape of the facility, the breadth, and, A step of inputting information indicating a luggage layout,
And a step of determining a pre Ki確 real area of the target site using the information outputted from the learned model,
A region determination method characterized by the above.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019036048A JP6711555B1 (en) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | Transport system, area determination device, and area determination method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2019036048A JP6711555B1 (en) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | Transport system, area determination device, and area determination method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP6711555B1 true JP6711555B1 (en) | 2020-06-17 |
JP2020140490A JP2020140490A (en) | 2020-09-03 |
Family
ID=71079343
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2019036048A Active JP6711555B1 (en) | 2019-02-28 | 2019-02-28 | Transport system, area determination device, and area determination method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6711555B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022034861A (en) * | 2020-08-19 | 2022-03-04 | 三菱ロジスネクスト株式会社 | Forklift, location estimation method, and program |
Family Cites Families (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP4852753B2 (en) * | 2006-05-24 | 2012-01-11 | 国立大学法人鳥取大学 | Autonomous mobile robot with learning function |
JP4984650B2 (en) * | 2006-05-30 | 2012-07-25 | トヨタ自動車株式会社 | Mobile device and self-position estimation method of mobile device |
JP6393991B2 (en) * | 2014-01-24 | 2018-09-26 | トヨタ自動車株式会社 | Robot and control method thereof |
JP2016024598A (en) * | 2014-07-18 | 2016-02-08 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Control method of autonomous mobile apparatus |
JP6659599B2 (en) * | 2017-01-10 | 2020-03-04 | 株式会社東芝 | Self-position estimation device and self-position estimation method |
JP6962007B2 (en) * | 2017-06-02 | 2021-11-05 | 村田機械株式会社 | Driving control device for autonomous driving trolley, autonomous driving trolley |
CN110998472A (en) * | 2017-08-03 | 2020-04-10 | 日本电产新宝株式会社 | Mobile object and computer program |
JP2019220035A (en) * | 2018-06-22 | 2019-12-26 | 株式会社明電舎 | Unmanned guided vehicle, global map creation system for unmanned guided vehicle, and global map creation method |
-
2019
- 2019-02-28 JP JP2019036048A patent/JP6711555B1/en active Active
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2022034861A (en) * | 2020-08-19 | 2022-03-04 | 三菱ロジスネクスト株式会社 | Forklift, location estimation method, and program |
JP7144491B2 (en) | 2020-08-19 | 2022-09-29 | 三菱ロジスネクスト株式会社 | FORKLIFT, POSITION ESTIMATION METHOD, AND PROGRAM |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2020140490A (en) | 2020-09-03 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR102148593B1 (en) | Localization of robotic vehicles | |
CN109160451A (en) | Independent navigation unmanned fork lift, system and control method | |
KR102148592B1 (en) | Localization using negative mapping | |
JP6051993B2 (en) | Autonomous mobile automatic guided vehicle and autonomous mobile automatic transport system | |
US10725471B2 (en) | Virtual line-following and retrofit method for autonomous vehicles | |
JP4735476B2 (en) | Autonomous mobile device | |
JP2020087206A (en) | Autonomous body system and control method therefor | |
JP6136435B2 (en) | Autonomous mobile device | |
US20230137089A1 (en) | Method for Controlling an Automatic Guided Vehicle and Control System Adapted to Execute the Method | |
Behrje et al. | An autonomous forklift with 3d time-of-flight camera-based localization and navigation | |
JP2018092393A (en) | Automatic carrier vehicle control system | |
JP2009080527A (en) | Autonomous mobile device | |
JP6711555B1 (en) | Transport system, area determination device, and area determination method | |
JP7207046B2 (en) | Autonomous mobile device, guidance system, and method of moving autonomous mobile device | |
JP2009176031A (en) | Autonomous mobile body, autonomous mobile body control system and self-position estimation method for autonomous mobile body | |
US11468770B2 (en) | Travel control apparatus, travel control method, and computer program | |
JP7300413B2 (en) | Control device, moving body, movement control system, control method and program | |
US20220260999A1 (en) | Obstacle detection device | |
KR20210006138A (en) | Indoor autonomousdriving system of transpotation robot | |
JP6687313B1 (en) | Transport system | |
US20230022637A1 (en) | Information processing apparatus, information processing method, and program | |
KR102171934B1 (en) | Bidirectional following cart | |
JP2018092532A (en) | Automatic carrier vehicle control system, and travel area coordinate setting method | |
CN115698889A (en) | Autonomous mobile robot linkage system and autonomous mobile robot | |
Dubova et al. | Virtual Prototype of AGV-Based Warehouse System |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20190301 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200311 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200420 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200527 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200527 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6711555 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |