JP2008009765A - 無人搬送車、無人搬送車運転システム、その制御方法、記録媒体、ソフトウェア、ブロックパターン及び広域パターン - Google Patents

Abstract

【課題】単純なセンシング方法により、認識率を低下させずに簡便に自己の絶対位置の検出が可能となるパターン手段およびその検出手段を備えた、無人搬送車、無人搬送車運転システム及びその制御方法を提供する。
【解決手段】前記運転制御手段５は、予め記憶された絶対位置検出パターンのマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのパターン情報などを記録するマップ情報記録手段１０と、現在検出している検出パターン情報と少なくとも１つ前の検出パターン情報を記憶する検出情報記憶手段１１と、前記検出パターン情報を、対応する前記マップ情報記録手段１０のマップ情報の組み合わせと照合することにより絶対位置を検知する絶対位置検知手段１６とを備えている。
【選択図】図５

Description

本発明は、部品、ユニットなどを工場、倉庫等で搬送する無人搬送車、無人搬送車運転システム及びその制御方法に関するものである。

製品の組み立て部品やユニットなどを自動搬送するのに工場、倉庫等で使用される部品搬送用の自律ロボット又は無人搬送車は、自己の絶対位置を正確に把握することが必要である。無人搬送車の誘導では、床に設けた磁気テープでの誘導や、天井に設けたカメラで無人搬送車を撮像して誘導することなどが行われている。
天井のカメラによる誘導では、カメラの設置や複数カメラの切り換えなどの負担が大きく、磁気テープによる誘導では進路を知ることはできても、無人搬送車の絶対位置を認識することができない。

かかる不都合を解消するために、無人搬送車の走行速度制御装置、位置補正方法、位置補正装置などが従来から提案されている（例えば、特許文献１乃至３参照）。
上記提案においては、導線やパターンにより無人搬送車の速度を正確に制御したり、向かっている方位を認識したり、現在位置を検知することを主眼としており、他にもジャイロセンサとタグを設ける手法などが知られている。

しかし、特許文献１では、無人搬送車の導線自体の線幅や導線上に色マークを備えているように構成されている。しかし、張替えや条件変更への対応が困難であった。
また、特許文献２では、無人搬送車の向かっている方向がグレーティング床のテクスチャーパターンで検出でき、ＩＤマークにより現在位置の認識もできる構成となっている。しかし、実際にはテクスチャーパターンをすべての床に施さなければならず、コストが掛かる。また、テクスチャーパターンとは別にＩＤマークが必要となるためさらにコストが掛かってしまう。
さらに、特許文献３では、走行経路上にバーコード等の絶対位置を示すマークを形成し、無人搬送車にこれを撮像するＣＣＤカメラ等の撮像手段を設けて絶対位置を検出する。しかし、バーコードなどのＩＤマークは、一般に工場環境では、汚れたり剥がれたりして、現在位置を誤認識してしまう可能性が高くなるという問題があった。

そこで、ランドマークやタグを天井や壁に設置し、その位置関係を計測することで自己位置を計算したり、レーザやＧＰＳなどで絶対位置を計測するなどいった方法が開発されてきた。
特開平４−３０６７０８号公報 特開２００１−１３４３１８公報 特開２０００−２５０６２６公報

しかしながら、このような位置関係の計測による自己位置の計算、レーザ、ＧＰＳなどの使用では装置が複雑で高価になってしまうという課題があった。とくに障害物やノイズによる検知ミスや誤差による補正手段が複雑化してしまうという問題も発生する。
そこで、本発明の目的は、上述した実情を考慮して、特別なランドマーク、タグや複数のセンシング方法がなくても、導線パターンと絶対位置検出パターンとがあり、少なくとも１つ前の検出パターンと現在検出した検出パターンを組み合わせパターンとして認識することで、単純なセンシング方法により、認識率を低下させずに簡便に自己の絶対位置の検出が可能となるパターン手段およびその検出手段を備えた、無人搬送車及びその制御方法などを提供することにある。

上記の課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、走行面上のパターン手段を検出するために車体上に設置されるパターン検出手段と、このパターン検出手段の出力信号を受けて前記車体の運転制御をする運転制御手段とを有する無人搬送車において、その車体の絶対位置を正確に把握するために、前記運転制御手段は、予め記憶された絶対位置検出パターンのマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのパターン情報などを記録するマップ情報記録手段と、現在検出している検出パターン情報と少なくとも１つ前の検出パターン情報を記憶する検出情報記憶手段と、前記パターン検出手段が出力した絶対位置検出パターン信号と前記検出情報記憶手段に記憶されている少なくとも１つ前の検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記検出パターン情報を、対応する前記マップ情報記録手段のマップ情報の組み合わせと照合することにより絶対位置を検知する絶対位置検知手段とを備えている無人搬送車を特徴とする。

また、請求項２に記載の発明は、無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、車体外に設置されるパターン手段と、このパターン手段を検出するために前記車体上に設置されるパターン検出手段と、このパターン検出手段の出力信号を受けて前記車体の運転制御をする運転制御手段とを有する無人搬送車運転システムにおいて、前記パターン手段が導線パターンである前記パターン手段と、絶対位置検出パターンであるパターン手段と、予め記憶された絶対位置検出パターンのマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのパターン情報などを記録するマップ情報記録手段と、現在検出している検出パターン情報と少なくとも１つ前の検出パターン情報を記憶する検出情報記憶手段と、前記パターン検出手段が出力した絶対位置検出パターン信号と前記検出情報記憶手段に記憶されている少なくとも１つ前の検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記検出パターン情報を、前記運転制御手段が対応する前記マップ情報記録手段のマップ情報の組み合わせと照合することにより絶対位置を検知する絶対位置検知手段とを備えている無人搬送車運転システムを特徴とする。

また、請求項３に記載の発明は、無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、請求項２記載の無人搬送車運転システムを制御する無人搬送車運転システムの制御方法において、前記パターン検出手段により、絶対位置検出パターンの検出信号を取得するパターン信号検出工程と、前記パターン検出手段から取得されるパターン画像信号を画像処理する画像処理工程と、この画像処理工程の結果である現在検出している検出パターンと少なくとも１つ前の検出パターンを記憶するパターン記憶工程と、前記マップ情報記録手段で予め記憶されるマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのマップ情報を記録するマップ情報記録工程と、少なくとも１つ前の検出パターン情報と現在検出している検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記マップ情報記録工程のマップ情報の組み合わせとを照合することによって絶対位置を算出する絶対位置演算工程とを備えている無人搬送車運転システムの制御方法を特徴とする。

また、請求項４に記載の発明は、無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、請求項２記載の無人搬送車運転システムを制御する無人搬送車運転システムの制御プログラムを格納する記録媒体において、前記制御プログラムが、前記パターン検出手段により、絶対位置検出パターンの検出信号を取得するパターン信号検出工程と、前記パターン検出手段から取得されるパターン画像信号を画像処理する画像処理工程と、前記画像処理工程の結果である現在検出している検出パターンと少なくとも１つ前の検出パターンを記憶するパターン記憶工程と、前記マップ情報記録手段で予め記憶されるマップ情報とマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのマップ情報を記録するマップ情報記録工程と、少なくとも１つ前の検出パターン情報と現在検出している検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記マップ情報記録工程のマップ情報の組み合わせを照合することによって絶対位置を算出する絶対位置演算工程を含んでいる記録媒体を特徴とする。

また、請求項５に記載の発明は、無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、請求項２記載の無人搬送車運転システムを制御する無人搬送車運転システムの制御プログラムを含んでいるソフトウェアにおいて、前記制御プログラムが、前記パターン検出手段により、絶対位置検出パターンの検出信号を取得するパターン信号検出工程と、前記パターン検出手段から取得されるパターン画像信号を画像処理する画像処理工程と、前記画像処理工程の結果である現在検出している検出パターンと少なくとも１つ前の検出パターンを記憶するパターン記憶工程と、前記マップ情報記録手段で予め記憶されるマップ情報とマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのマップ情報を記録するマップ情報記録工程と、少なくとも１つ前の検出パターン情報と現在検出ししている検出パターン情報との組み合わせパターンから、接続マップ情報記録工程のマップ情報の組み合わせを照合することによって絶対位置を算出する絶対位置演算工程を含んでいるソフトウェアを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明は、請求項２記載の無人搬送車運転システムで使用される絶対位置検出パターンにおいて、Ｎ×Ｎ（Ｎ≧３）のブロックパターンで構成されている絶対位置検出ブロックパターンを特徴とする。
また、請求項７に記載の発明は、請求項２記載の無人搬送車運転システムで使用される広域パターンにおいて、前記車体外に設置される前記パターン手段は、前記無人搬送車の最大活動範囲にすべて構成されている広域パターンを特徴とする。

本発明によれば、導線パターンと絶対位置検出パターンとを施し、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせることで、低コストでかつ認識率を低下させずに、１種類のセンサで簡便に無人搬送車自体の絶対位置の検出を達成できる。

以下、図面を参照して、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図１は本発明に係わる無人搬送車の第１の実施の形態を示す上面図である。図２は図１の無人搬送車を示す正面図である。図３は本発明に係わる無人搬送車の第２の実施の形態を示す上面図である。図４は図３の無人搬送車を示す正面図である。図５は図１及び図３の無人搬送車の回路構成を説明するブロック図である。

図１乃至図５を参照して、無人搬送車１において、モータ２、このモータ２によって駆動される駆動輪３、及び従動輪４は、無人搬送車１の駆動機構１３の走行駆動部分である。
この走行駆動部分は制御盤５により制御され、駆動機構１３のロータリーエンコーダ等でその回転数を監視し、駆動機構１３のステアリング部でステアリング角を算出して積算しているものとする（図５）。
画像センサ７はＣＣＤカメラ或いはＣＭＯＳカメラ等のカメラであり、無人搬送車１の車体底部などに向きを固定して取り付けられ、床（走行面）９の上の後述する導線パターンおよび絶対位置検出パターン等を撮像する。
制御盤５では、画像センサ７であるカメラからの画像信号を用いて無人搬送車１の現在位置を認識する。カメラで撮像する範囲は、好ましくは、無人搬送車１の下部（底部）あるいは前方の床面で、導線パターンや絶対位置検出パターンの最大構成領域より大きい範囲とする。バッテリ６は、制御盤５などを動作させる電源である。

図３及び図４においては、センサとして磁気センサ８が使用され、後述する磁気テープにより構成された導線パターンと絶対位置検出パターンを検出する。磁気センサ８は、例えば、ホール素子が直線状に並んだものである。直線状のホール素子が複数並列に並んでいてもよい。
図５には無人搬送車１の制御盤５などの構成図を示している。画像センサ７（或いは磁気センサ８）、例えば、ＣＣＤカメラ（或いはホール素子）は、床９面上の導線パターン及び絶対位置検出パターンを検出し、画像信号（検出信号）は、Ｉ／Ｆ（インターフェース）１２を通して、導線パターンまたは絶対位置検出パターンに対応する画像信号（検出信号）をＣＰＵ１６の画像処理部に送る。ここで画像処理（信号処理）されて、結果をＲＡＭ１１にパターン情報として格納する。

図６は絶対位置パターン情報のマップ情報と搬送経路情報の例として示すマップ情報を説明する図である。実際のマップ情報は、例えば、図６に示す通りで、実線枠線内が従来のマップ情報データとすると、枠線外が本発明の仮想的な絶対位置検出パターン情報である。
図６中の矢印は搬送経路情報であり、破線で囲まれたパターンデータが１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報の組み合わせである。
検出したパターン情報と少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報とマップ情報の組み合わせ情報とを比較演算して絶対位置演算工程であるＣＰＵ１６で絶対位置を算出する（図５）。

後述の図７乃至図１０に示すように、絶対位置検出パターン１８の場合、少なくとも１つ前の絶対位置パターン情報と現在の当該絶対位置パターン情報の組み合わせから図５のＲＯＭ１０のマップ情報である絶対位置パターンの組み合わせマップ情報とをＣＰＵ１６で比較参照してＲＡＭ１１に現在の絶対位置として現在位置を格納する。
この時、当然ながら、ＲＯＭ１０にある搬送経路情報や初期位置情報を参照して、現在経路位置を確認してもよい。すなわち、全体マップ情報から現在絶対値を確認し、初期位置情報や経路情報に対して正しく動作しているか確認することは普通に行われる動作である。

搬送経路情報から確認できれば次の絶対位置パターンは予測できるので、比較参照するパターン情報の第１候補としてもよい。絶対位置パターン情報のマップ情報と搬送経路情報の例を示す図６において、この例では、矢印は搬送経路であり、初期位置は、１１１ １０１ １１１ である。１つ前の位置パターンは、実際のマップ情報以外の仮想的に設定されているマップ情報１１１ １１０ １１１である。
データ構造としては配列やポインタで構成されている。駆動機構１３では、ロータリーエンコーダ等で取得したその回転数をＣＰＵ１６で監視し、ステアリング角を算出して積算した結果をＲＡＭ１１に格納している。これによりフィードバックしながらステアリングへ制御信号を送っている。

ＣＰＵ１６である画像処理部は、絶対位置検出パターン１８の場合に、例えば、３×３の白黒ブロックパターンを画像処理する。絶対位置検出パターン１８の場合、マップ情報を取り出して、画像処理したブロックパターンがどの絶対位置であるかマップ情報と比較参照して絶対値を算出する。
この時、初期値の東西南北の方位情報により、ブロックパターンを回転させて正規化する方法もある。例えば、３×３の白黒ブロックパターンであれば、画処理結果から３×３の１ビット配列変数に検出した絶対位置情報を代入し、例えば、黒部は１、白部は０とする。

＜例＞
取得位置データ：１１１ １０１ １１１、１つ前の位置データ：１１１ １１０ １１１、
マップデータ：０番地１１１ １１１ １１１、１番地１１１ １１１ １１０、２番地１１１ １１１ １０１、３番地１１１ １１１ ０１１、４番地１１１ １１０ １１１、５番地１１１ １０１ １１１・・・
以下は省略する。

上方向の組み合わせパターンは、
（０番地、１番地）（１番地、２番地）（２番地、３番地）（４番地、５番地）（５番地、６番地）（６番地、７番地）・・・
以下は省略する。
右方向の組み合わせパターンは、
（１番地、５番地）（２番地、６番地）（３番地、７番地）・・・
以下は省略する。

この例では、初期位置は、１１１ １０１ １１１、１つ前の位置パターンは、１１１ １１０ １１１なので、（４番地、５番地）という組み合わせパターンに照合し、５番地ということになる。
方位情報は、例えば、２ビット変数で東西南北が、それぞれ０，１，２，３とする。絶対位置の取得データに対し、方位情報が、０なら無変換、１なら１８０°データ変換、２なら−９０°変換、３なら＋９０°変換して正規化する。初期状態が０で、予め計画された搬送経路により方向を変える場合は、その時点で方位情報を書き換える。

後述の図７乃至図１０に示すように、導線パターン１７の場合、画像処理部１６では、例えば、導線の端部の位置と傾きを求めて位置補正信号を制御盤５に送る。そしてｘｙの方向がカメラ画像上でどのように現れるかを求めれば、無人搬送車１の姿勢が、床９で定まるｘｙの傾きから、どれだけシフトしているかを求めることができる。
このようにして得られた自己位置は、無人搬送車１の車体に固定したカメラセンサなどを用い、現実に走行している床９面上のパターンを用いるので、極めて正確である。さらに、カメラ画像の中心などで、誘導パターンからの左右への位置のずれも検出できる。従って、無人搬送車１の走行経路から左右へのずれ（無人搬送車１の幅方向のずれ）を、ほぼ常時、認識できる。

マップでは、絶対位置検出パターン１８から読み込んだ画像処理結果とマップ上の絶対位置情報とを比較し、無人搬送車１の現在位置を求める。さらに、カメラ画像上の所定位置からの誘導パターン画像の位置のずれから、カメラ画像上の所定位置に現れる場合に対する、前後（進行方向）左右（車体幅方向）の位置のずれを求めた、マップ上の座標を補正する。
これによって、無人搬送車１の現在位置を正確に認識する。方位は床９のパターンの撮像によってほぼ常時判明しており、走行経路からの左右のずれもほぼ常時判明している。そして間欠的にではあるが、絶対位置検出パターン１８を認識することにより、現在位置が正確に判明する。

画像センサ７（図１）からの画像を用いるもの以外に、駆動輪３に取り付けたロータリーエンコーダ等からの信号で、無人搬送車１の走行距離が判明している。またステアリング部でステアリング角を求めて積算すると、無人搬送車１の方位が判明する。
そして、例えば、無人搬送車１は、ロータリーエンコーダやステアリング部で求めた現在位置と方位とに基づいて走行し、求めた方位の妥当性を床９面上の絶対位置検出パターン１８を画像処理して求めた方位で較正する。
同様に、走行経路からの左右へのずれを、誘導（導体）パターンを画像処理して求めたずれの値によって較正する。さらに、絶対位置検出パターン１８を撮像する都度、現在位置の絶対位置を求めて、現在位置を較正する。

第１及び第２の実施の形態では、天井に備え付けのカメラを用いず、壁にランドマーク、またジャイロやタグも用いずに、無人搬送車１（図１、図３）を正確に自律走行させることができる。
さらに、撮像した誘導パターン画像の中心位置等から、走行経路からの左右のずれも正確に求めることができる。また間欠的に絶対位置検出パターン１８を検出すれば、絶対位置を算出できる。

図７は図１の第１の実施の形態の無人搬送車を導線パターンとともに示す概略図である。図８は図７の第１の実施の形態の場合における導線パターンと絶対位置検出パターンを示す概略図である。
図９は図３の第２の実施の形態の無人搬送車を導線パターンとともに示す概略図である。図１０は図９の第１の実施の形態の場合における導線パターンと絶対位置検出パターンを示す概略図である。

図７乃至図１０には、床９（図２、図４）上の導線パターン１７及び絶対位置検出パターン１８を示している。床（走行面）９上に施されたパターン導線パターン１７や絶対位置検出パターン１８は、例えば、画像センサ７（図７）の場合は、コントラストを高くするため、白い床に対し、黒テープ、黒塗料を、又は磁気センサ８（図９）の場合は、磁気テープで構成されたパターンであり、無人搬送車１はこのパターンを認識して、搬送制御に用いる。
導線パターン１７で経路の搬送制御を行い、導線パターン１７の端部に絶対位置検出パターン１８を配置し、例えば、３×３の白黒ブロックパターン或いは磁気テープ有る無しによるブロックパターンである。

図１１は広域パターンとして構成された導線パターン及び絶対位置検出パターンの第１の例を示す概略図である。図１２は広域パターンとして構成された導線パターン及び絶対位置検出パターンの第２の例を示す概略図である。これらの図に示すように、導線パターン１７及び絶対位置検出パターン１８は広域パターンであってもよい。

図１乃至図１０を参照して、無人搬送車の作用について説明する。図７及び図９のパターン手段では、導線パターン１７と絶対位置検出パターン１８が組み合わされている。これが床９上などに施されており、図１の画像センサ７であるＣＣＤカメラなどを用いる場合は、コントラストが一番大きい、例えば、白い床９に黒いパターンを用いる。
これらのパターン１７，１８は黒いテープでもよいし、黒い塗料で構成しても構わない。カラーＣＣＤカメラにより、コントラストの高い色パターンを選んでもよい。図３の磁気センサ８を用いる場合は、これらのパターン１７，１８は磁気テープで構成する。
上記導線パターン１７と絶対位置検出パターン１８とを施し、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在県質している絶対位置検出パターン情報を組み合わせることで、無人搬送車は、低コストでかつ認識率を低下させずに、１種類のセンサで簡便に自己の絶対位置の検出を達成できるという効果がある。

次に、制御盤５の制御を無人搬送車の絶対位置検出方法について説明する。絶対位置検出パターン１８の検出信号を取得するパターン信号検出工程である画像センサ７、例えば、ＣＣＤカメラにより絶対位置検出パターン１８を検出し、Ｉ／Ｆ１２を介して、パターン信号を画像処理する画像処理工程であるＣＰＵ１６へ送る。
ＲＡＭ１１にパターン信号データを一時的に保存する。保存する時は、ＲＡＭ１１からパターン信号データを読み出して、ＣＰＵ１６で画像処理などを行い、その結果であるパターン情報を記憶する。パターン記憶工程は、ＲＡＭ１１に該当する。ここでは、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報も記憶する。

予め記憶されるマップ情報記録工程であるＲＯＭ１０には、マップ情報の他にもスタート地点での初期情報に加えて、仮想的な１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報や搬送経路情報や無人搬送車１の初期位置情報などが保存されている。ＲＡＭ１１のパターン記憶工程からパターン情報を取得し、ＲＯＭ１０のマップ情報記録工程からマップ情報を読み出し、パターン情報と比較演算して絶対位置演算工程でもあるＣＰＵ１６で絶対位置を算出する。

実際のマップ情報は、例えば、図６に示す通りで、実線枠線内が従来のマップ情報データとすると、枠線外が本発明の仮想的な絶対位置検出パターン情報である。矢印が搬送経路情報であり、破線で囲まれたパターンデータが少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報の組み合わせである。
検出したパターン情報と少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報とマップ情報の組み合わせ情報とを比較演算して絶対位置演算工程であるＣＰＵ１６で絶対位置を算出する（図５）。
以上の工程により、導線パターン１７と絶対位置検出パターン１８とを施し、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせることで、無人搬送車は、低コストでかつ認識率を低下させずに、１種類のセンサで簡便に自己の絶対位置の検出を達成できるという効果がある。

次に、記録媒体について、図３、図４、図９及び図１０を参照して説明する。センサを用いた制御盤５の制御プログラムを格納した記録媒体において、絶対位置検出パターン１８の検出信号を取得するパターン信号検出工程である画像センサ７、例えば、ＣＣＤカメラで絶対位置検出パターン１８が検出され、Ｉ／Ｆ１２を介して、パターン信号を画像処理する画像処理工程であるＣＰＵ１６へ送られる。
もちろん、ＲＡＭ１１にパターン信号データを一時的に保存してもよい。保存した場合は、ＲＡＭ１１からパターン信号データを読み出して、ＣＰＵ１６で画像処理などを行い、その結果であるパターン情報を記憶する。パターン記憶工程は、ＲＡＭ１１に該当する。

予め記憶されるマップ情報記録工程であるＲＯＭ１０には、マップ情報の他にも搬送経路情報や無人搬送車の初期位置情報などが保存されている。ＲＡＭ１１のパターン記憶工程からパターン情報を取得し、ＲＯＭ１０のマップ情報記録工程からマップ情報を読出し、パターン情報と比較演算して絶対位置演算工程でもあるＣＰＵ１６で絶対位置を算出する。
以上の工程を記録媒体に格納しておくことにより、無人搬送車システムは、導線パターン１７と絶対位置検出パターン１８とを施し、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせることで、低いコストでかつ認識率を低下させずに、１種類のセンサで簡便に自己の絶対位置の検出を常に安定して達成できる。

次に、ソフトウェアの作用を図１乃至図８を参照して説明する。センサ７又は８を用いた制御盤５の制御プログラムを備えたソフトウェアにおいて、絶対位置検出パターン１８は、この絶対位置検出パターン１８の検出信号を取得するパターン信号検出工程である画像センサ７、例えば、ＣＣＤカメラによって検出され、Ｉ／Ｆ１２を介して、パターン信号が画像処理する画像処理工程であるＣＰＵ１６へ送られる。
もちろん、ＲＡＭ１１にパターン信号データを一時的に保存してもよい。保存した場合は、ＲＡＭ１１からパターン信号データを読み出して、ＣＰＵ１６で画像処理などを行い、その結果であるパターン情報を記憶する。パターン記憶工程は、ＲＡＭ１１に該当する。

予め記憶されるマップ情報記録工程であるＲＯＭ１０には、マップ情報の他にも搬送経路情報や無人搬送車の初期位置情報などが保存されている。ＲＡＭ１１のパターン記憶工程からパターン情報を取得し、ＲＯＭ１０のマップ情報記録工程からマップ情報を読み出し、パターン情報と比較演算して絶対位置演算工程でもあるＣＰＵ１６で絶対位置を算出する。
以上の工程を制御盤５の制御プログラムを備えたソフトウェアとすることにより、無人搬送車システムは、導線パターン１７と絶対位置検出パターン１８とを施し、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせることで、低コストでかつ認識率を低下させずに、１種類のセンサで簡便に自己の絶対位置の検出を常に安定して達成できる。

図７乃至図１０を参照して、パターン手段である絶対位置検出パターンにおいて、このパターンは、例えば、図７乃至図１０の絶対位置検出パターン１８に示すように、３×３の白黒ブロックパターンで構成される。
センシング領域との兼ね合いになるが、Ｎ×Ｎ（Ｎ≧３）でかつ少なくともセンサ領域より小さく構成されている。また、黒又は白パターンの代わりに磁気テープで構成する場合もある（図３の無人搬送車）。絶対位置検出パターン１８それ自体の大きさは誤検出しにくい十分大きなサイズとする。

以上の構成により、図７乃至図１０に示すような絶対位置検出パターン１８を、例えば、基準構成＝黒の３×３ブロックパターンとして、１〜４個まで白パターンと組み合わせると、
組み合わせ数Ｐ＝ ９＋９×８＋９×８×７＋９×８×７×６
＝ ３６０９
さらに、１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせると、
総組み合わせ数Ｐ２＝１３,０２４,８８１
となり、工場の１つの製造エリア内としては十分過ぎる絶対位置情報が生成できる。また、黒パターンの代わりに磁気テープで構成してもよい（図３）。
すなわち、単純な３×３の白黒ブロックパターンを使った複数の組み合わせパターンにより、多数の絶対値検出パターンを構成することができ、簡便に絶対位置の組み合わせ数を増大できる効果がある。

次に、広域パターンの構成について、図３、図４、図１１及び図１２を参照して説明する。広域パターンの形状自体は、例えば、上述したパターンと同様に構成されている。
また、工場の無人搬送車１走行可能領域には、例えば、図１１及び図１２に示す通り、導体パターン（誘導パターン）１７と絶対位置検出パターン１８の組み合わせが碁盤状に張り巡らされている。また、黒パターンの代わりに磁気テープで構成する場合もある（図３の無人搬送車）。

以上の構成により、絶対位置検出パターン１８を、例えば、基準構成＝黒の３×３ブロックパターンとして、１〜４個まで白パターンと組み合わせると、
組み合わせ数Ｐ＝９＋９×８＋９×８×７＋９×８×７×６
＝３６０９
となる。
さらに、１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせると、
総組み合わせ数Ｐ２＝１３,０２４,８８１
となり、５０ｍ×５０ｍの工場敷地全面でも高精細なピッチで絶対値検出ブロックパターンで自己位置が検出でき、一度構成すれば搬送導線のレイアウトの変更に関してもパターンの変更は不要であるという効果がある。

絶対位置検出方法は、図５に示す、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報も記憶するパターン信号記憶工程であるＲＡＭ１１と、スタート地点での初期情報に加えて、仮想的な１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報も記憶するマップ情報記録工程であるＲＯＭ１０とで構成されている。
以上の構成により、図７乃至図１０に示すような絶対位置検出パターン１８を、例えば、基準構成＝黒の３×３ブロックパターンとして、１〜４個まで白パターンと組み合わせると、
組み合わせ数Ｐ＝９＋９×８＋９×８×７＋９×８×７×６
＝３６０９
となる。

さらに、１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせると、
総組み合わせ数Ｐ２＝１３,０２４,８８１
となり、工場の１つの製造エリア内としては十分過ぎる絶対位置情報が生成できる。また、黒パターンの代わりに磁気テープで構成してもよい（図３）。

実際のマップ情報は、例えば、図６に示す通りで、実線枠線内が従来のマップ情報データとすると、枠線外が本発明の仮想的な絶対位置検出パターン情報である。矢印が搬送経路情報であり、破線で囲まれたパターンデータが少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報の組み合わせである。
検出したパターン情報と少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報とマップ情報の組み合わせ情報とを比較演算して絶対位置演算工程であるＣＰＵ１６で絶対位置を算出する（図５）。
上述したように、少なくとも１つ前の通過した絶対位置検出パターン情報と現在の絶対位置検出パターン情報を組み合わせることで、絶対位置の識別数を飛躍的に増やせるという効果が得られる。

本発明に係わる無人搬送車の第１の実施の形態を示す上面図である。 図１の無人搬送車を示す正面図である。 本発明に係わる無人搬送車の第２の実施の形態を示す上面図である。 図３の無人搬送車を示す正面図である。 図１及び図３の無人搬送車の回路構成を説明するブロック図である。 絶対位置パターン情報のマップ情報と搬送経路情報の例として示すマップ情報を説明する図である。 図１の第１の実施の形態の無人搬送車を導線パターンとともに示す概略図である。 図７の第１の実施の形態の場合における導線パターンと絶対位置検出パターンを示す概略図である。 図３の第２の実施の形態の無人搬送車を導線パターンとともに示す概略図である。 図９の第１の実施の形態の場合における導線パターンと絶対位置検出パターンを示す概略図である。 広域パターンとして構成された導線パターン及び絶対位置検出パターンの第１の例を示す概略図である。 広域パターンとして構成された導線パターン及び絶対位置検出パターンの第２の例を示す概略図である。

符号の説明

１ 無人搬送車
５ 制御盤（運転制御手段）
７ パターン検出手段（画像センサ）
８ パターン検出手段（磁気センサ）
９ 走行面（床）
１０ マップ情報記録手段（ＲＯＭ、マップ情報記憶手段）
１１ 検出情報記憶手段（ＲＡＭ、パターン記憶手段）
１３ 駆動機構
１６ 絶対位置検出手段（画像処理手段）
１７ 導体パターン（誘導パターン）
１８ 絶対位置検出パターン

Claims (7)

1. 走行面上のパターン手段を検出するために車体上に設置されるパターン検出手段と、このパターン検出手段の出力信号を受けて前記車体の運転制御をする運転制御手段とを有する無人搬送車において、その車体の絶対位置を正確に把握するために、前記運転制御手段は、予め記憶された絶対位置検出パターンのマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのパターン情報などを記録するマップ情報記録手段と、現在検出している検出パターン情報と少なくとも１つ前の検出パターン情報を記憶する検出情報記憶手段と、前記パターン検出手段が出力した絶対位置検出パターン信号と前記検出情報記憶手段に記憶されている少なくとも１つ前の検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記検出パターン情報を、対応する前記マップ情報記録手段のマップ情報の組み合わせと照合することにより絶対位置を検知する絶対位置検知手段と、を備えていることを特徴とする無人搬送車。
2. 無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、車体外に設置されるパターン手段と、このパターン手段を検出するために前記車体上に設置されるパターン検出手段と、このパターン検出手段の出力信号を受けて前記車体の運転制御をする運転制御手段とを有する無人搬送車運転システムにおいて、前記パターン手段が導線パターンである前記パターン手段と、絶対位置検出パターンであるパターン手段と、予め記憶された絶対位置検出パターンのマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのパターン情報などを記録するマップ情報記録手段と、現在検出している検出パターン情報と少なくとも１つ前の検出パターン情報を記憶する検出情報記憶手段と、前記パターン検出手段が出力した絶対位置検出パターン信号と前記検出情報記憶手段に記憶されている少なくとも１つ前の検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記検出パターン情報を、前記運転制御手段が対応する前記マップ情報記録手段のマップ情報の組み合わせと照合することにより絶対位置を検知する絶対位置検知手段と、を備えていることを特徴とする無人搬送車運転システム。
3. 無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、請求項２記載の無人搬送車運転システムを制御する無人搬送車運転システムの制御方法において、前記パターン検出手段により、絶対位置検出パターンの検出信号を取得するパターン信号検出工程と、前記パターン検出手段から取得されるパターン画像信号を画像処理する画像処理工程と、この画像処理工程の結果である現在検出している検出パターンと少なくとも１つ前の検出パターンを記憶するパターン記憶工程と、前記マップ情報記録手段で予め記憶されるマップ情報とこのマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのマップ情報を記録するマップ情報記録工程と、少なくとも１つ前の検出パターン情報と現在検出している検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記マップ情報記録工程のマップ情報の組み合わせとを照合することによって絶対位置を算出する絶対位置演算工程とを備えていることを特徴とする無人搬送車運転システムの制御方法。
4. 無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、請求項２記載の無人搬送車運転システムを制御する無人搬送車運転システムの制御プログラムを格納する記録媒体において、前記制御プログラムは、前記パターン検出手段により、絶対位置検出パターンの検出信号を取得するパターン信号検出工程と、前記パターン検出手段から取得されるパターン画像信号を画像処理する画像処理工程と、前記画像処理工程の結果である現在検出している検出パターンと少なくとも１つ前の検出パターンを記憶するパターン記憶工程と、前記マップ情報記録手段で予め記憶されるマップ情報とマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのマップ情報を記録するマップ情報記録工程と、少なくとも１つ前の検出パターン情報と現在検出ししている検出パターン情報との組み合わせパターンから、前記マップ情報記録工程のマップ情報の組み合わせを照合することによって絶対位置を算出する絶対位置演算工程を含んでいることを特徴とする記録媒体。
5. 無人搬送車の絶対位置を正確に把握するために、請求項２記載の無人搬送車運転システムを制御する無人搬送車運転システムの制御プログラムを含んでいるソフトウェアにおいて、前記制御プログラムは、前記パターン検出手段により、絶対位置検出パターンの検出信号を取得するパターン信号検出工程と、前記パターン検出手段から取得されるパターン画像信号を画像処理する画像処理工程と、前記画像処理工程の結果である現在検出している検出パターンと少なくとも１つ前の検出パターンを記憶するパターン記憶工程と、前記マップ情報記録手段で予め記憶されるマップ情報とマップ情報以外の外側に仮想的に設置された絶対位置検出パターンのマップ情報を記録するマップ情報記録工程と、少なくとも１つ前の検出パターン情報と現在検出ししている検出パターン情報との組み合わせパターンから、接続マップ情報記録工程のマップ情報の組み合わせを照合することによって絶対位置を算出する絶対位置演算工程を含んでいることを特徴とするソフトウェア。
6. 請求項２記載の無人搬送車運転システムで使用される絶対位置検出パターンにおいて、Ｎ×Ｎ（Ｎ≧３）のブロックパターンで構成されていることを特徴とする絶対位置検出ブロックパターン。
7. 請求項２記載の無人搬送車運転システムで使用される広域パターンにおいて、前記車体外に設置される前記パターン手段は、前記無人搬送車の最大活動範囲にすべて構成されていることを特徴とする広域パターン。

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