JP2020135619A - 無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムであって、１個の反射板で前記自己位置を算出可能にして、実用化しやすい無人搬送システムを提供する。【解決手段】無人搬送車２が建物内を自律移動する無人搬送システム１であって、無人搬送車は、エンコーダ３とジャイロセンサ４を備え自己位置についての情報を取得する内界センサ５と、建物に配置された反射板６に光を照射し反射板からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得する外界センサ７と、内界センサに基づく自己位置を外界センサで得られる情報に基づいて補正する制御部８とを備え、内界センサによる自己位置の誤差は、無人搬送車の内界センサのみで一定期間走行できる精度であり、制御部は、外界センサによる自己位置補正を１個の前記反射板を用いて行う。【選択図】図２

Description

本発明は、無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法に関する。

建物内の走行経路に沿って複数個の反射板を配置し、無人搬送車（AGV）に搭載されたレーザースキャナー（LRF）によって前記反射板を検出し、AGVの自己位置を算出するシステムが知られている。
特許文献１と特許文献２には、２以上の反射板で前記自己位置を算出することが記載されている。

特開２０００−９９１４５号公報 特開平１１−１８３１７４号公報

しかしながら、従来のように２以上の反射板で前記自己位置を算出する構成では、AGVは移動しつつ、LRFが常に複数の反射板を検出できる状態にする必要がある。
そのため、その検出を確実にするために、建物内の走行経路に沿って配置する反射板の数が多くなる。反射板の数が多くなると建物内でその設置場所の確保は容易ではない。また、反射板の数が多くなると自己位置を算出するために行われる検出結果の演算処理の負荷も大となる。

特許文献１及び２に開示されているように、AGVの上部に上方に向けてポール状部品を立ち上げ、その先端にLRFを設置することで、LRFの視界が妨げられにくくなるので、反射板の数を減らすことが可能になる。しかし、ポール状部品を取り付けることで、AGV上面に荷物を置けるスペースの確保が制約を受けることになる。更にAGV自体が大型化し、また、ポール状部品とLRFが建物内に置かれている物と衝突する虞が増し、破損の虞が増す問題がある。
以上まとめると、従来のように２以上の反射板で前記自己位置を算出する構成では、上記諸々の問題があり、実用化しにくい問題がある。

上記課題を解決するための本発明は、無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムであって、前記無人搬送車は、エンコーダとジャイロセンサとを備え自己位置についての情報を取得する内界センサと、前記建物に配置された反射板に光を照射し前記反射板からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得する外界センサと、前記内界センサに基づく自己位置を前記外界センサで得られる前記情報に基づいて補正する制御部と、を備え、前記内界センサによる自己位置の誤差は、１０ｍ走行に対して±１％未満であり、前記制御部は、前記外界センサによる自己位置補正を１の前記反射板を用いて行う、ことを特徴とする。

本発明の実施形態１に係る無人搬送車を前方から見た斜視図。 同実施形態１に係る無人搬送システムのブロック図。 同実施形態１に係る無人搬送車の自己位置補正を説明するフローチャート。 同実施形態１に係る外界センサによる反射板の検出及び特定を説明する図。 同実施形態１に係る外界センサが反射板の位置を正しく認識する場合と誤認識する場合を説明する図。 図４の正しく認識した場合における正しい自己位置補正と図５の誤認識した場合における誤った自己位置補正を説明する図。 図５の誤認識の影響を低減する自己位置補正の仕方を説明する図。 同実施形態１に係る外界センサによる検出情報から地図上反射板の１つを特定する特定処理時間の短縮の仕方を説明する図。 同実施形態１に係る外界センサによる検出情報から地図上の反射板の１つを特定する特定処理時間の短縮の仕方を説明する図。 同実施形態１に係る外界センサによる検出情報から地図上の反射板の１つを特定する特定処理時間の短縮の仕方を説明する図。

最初に、本発明について概略的に説明する。
上記課題を解決するための本発明の第１の態様の無人搬送システムは、無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムであって、前記無人搬送車は、エンコーダとジャイロセンサとを備え自己位置についての情報を取得する内界センサと、前記建物に配置された反射板に光を照射し前記反射板からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得する外界センサと、前記内界センサに基づく自己位置を前記外界センサで得られる前記情報に基づいて補正する制御部と、を備え、前記内界センサによる自己位置の誤差は、１０ｍ走行に対して±１％未満であり、前記制御部は、前記外界センサによる自己位置補正を１の前記反射板を用いて行う、ことを特徴とする。

本態様によれば、前記内界センサによる自己位置の誤差は、１０ｍ走行に対して±１％未満であるので、前記内界センサによる自己位置の誤差は、一定期間の走行に支障が無い精度である。即ち、本発明では内界センサによる自己位置補正に基づくAGVの走行精度が高い。これにより、前記制御部は、前記外界センサによる自己位置補正を１の前記反射板を用いて行うことが可能となる。
従って、本態様に係る前記内界センサと前記外界センサの組み合わせによって、１の反射板を用いた補正で十分な自己位置補正が可能である。また、当該補正を頻繁に行う必要もないという効果も得られる。また、１の反射板でよいので、検出結果の演算処理の負荷も小さくなり、更に建物内に設置する反射板の数を抑えることができ、以って設備導入のコストを抑えることができる。
以上により、従来のように２以上の反射板で前記自己位置を算出する構成において生じる上記問題を軽減でき、無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムを実用化しやすくなる。

本発明に係る第２の態様は、建物内を自律移動する無人搬送車の自己位置推定方法であって、エンコーダとジャイロセンサを備える内界センサから前記無人搬送車の第１位置情報を取得する第１工程と、前記無人搬送車から前記建物に配置された反射板に光を照射し、前記反射板からの反射光を受光する外界センサから前記無人搬送車の前記反射板に対する第２位置情報を取得する第２工程と、予め登録されている前記建物内の地図における複数の地図上反射板の地図位置情報を抽出する第３工程と、前記第２工程で取得される前記無人搬送車の第２位置情報と、前記第３工程で抽出される前記地図上反射板の地図位置情報と、を比較して前記反射板に対応する前記地図上反射板を特定する比較工程と、を有し、前記比較工程を経て特定された前記地図上反射板に基づいて演算される前記無人搬送車の演算位置情報を用いて前記第１位置情報を補正する補正工程と、を有し、前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から第１の所定範囲内に含まれる、前記第３工程における前記複数の地図上反射板の内の１以上を特定する、ことを特徴とする。

本態様によれば、前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から第１の所定範囲内に含まれる、前記第３工程における前記複数の地図上反射板の内の１以上を特定する。これにより、第１の態様と同様の効果が得られる自己位置推定を行うことができる。

本発明の第３の態様は、第２の態様において、前記第１工程は、自己位置の誤差が１０ｍ走行に対して±１％未満を示す内界センサから前記無人搬送車の第１位置情報を取得する、ことを特徴とする。

本態様によれば、前記第１情報は自己位置の誤差が１０ｍ走行に対して±１％未満を示す或いは満たす内界センサから取得するので、前記内界センサによる自己位置補正に基づくAGVの走行精度が高い。これにより、前記外界センサによる前記建物内に配置された反射板に対する第２位置情報の取得を１の前記反射板を用いて行うことが可能となり、以って１の反射板を用いて適切な自己位置推定を容易に行うことが可能になる。

本発明に係る第４の態様は、第２の態様又は第３の態様において、前記第１の所定範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正して移動した後、前記第１の所定範囲を該第１の所定範囲より小さい第２の所定範囲に変え、前記同様の各工程を実行する、ことを特徴とする。ここで、「各工程」とは、前記第１工程、前記第２工程、前記第３工程、前記比較工程、前記補正工程である。

本態様によれば、前記第１の所定範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正されれば、自己位置精度が改善されている状態になる。それにより、前記第１の所定範囲を該第１の所定範囲より小さい第２の所定範囲に変えることが可能となる。
これにより、前記第２工程を経て反射板を検出し、前記比較工程において、前記第２工程で検出した前記反射板に対応する前記地図上反射板の１以上を特定する際に、第２の所定範囲は第１の所定範囲より小さいので、建物内に配置された前記反射板の周囲の光沢物によるノイズの影響を抑制することができる。
また、前記第２の所定範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正されれば、自己位置精度が一層改善されている状態になる。その後、更に第２の所定範囲より更に小さい第３の所定範囲に変えていくことを行ってもよい。

本発明に係る第５の態様は、第４の態様において、前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から第２の所定範囲内あるいは第３の所定範囲に前記第３工程における前記複数の地図上反射板のいずれも含まれない場合は、前記第２の所定範囲あるいは前記第３の所定範囲を前記第１の所定範囲に変えて実行する、ことを特徴とする。

前記第１の所定範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正された後に想定外の軌道ずれが発生した場合等は、前記第２の所定範囲内あるいは第３の所定範囲に前記第３工程における前記複数の地図上反射板のいずれも含まれない場合が起こり得る。
本態様によれば、このような場合には、前記第２の所定範囲あるいは前記第３の所定範囲を元の第１の所定範囲まで変えて実行するので、反射板を検出しやすくなり、無人搬送車の自己位置補正をできる状態に復帰しやすくなる。

本発明に係る第６の態様は、第４の態様又は第５の態様において、前記第１の所定範囲は、前記第２工程における前記反射板の中心位置からから半径３ｍ以内である、ことを特徴とする。

本態様によれば、前記第１の所定範囲は、前記第２工程における前記反射板の中心位置からから半径３ｍ以内であるので、無人搬送車の起動時等の自己位置推定の精度が低い状態でも、前記外界センサによって前記無人搬送車の前記反射板に対する第２位置情報を取得しやすくなる。これにより、前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から第１の所定範囲内に含まれる、前記第３工程における前記複数の地図上反射板の内の１以上を特定することも行い易くなる。

本発明に係る第７の態様は、第４の態様から第６の態様のいずれか一つの態様において、前記第２工程における前記無人搬送車から前記反射板までの距離を複数取得し、前記第２の所定範囲は、前記第１工程および前記第２工程における推定誤差モデルから計算される標準偏差を基に算出した範囲であることを特徴とする。前記誤差モデルとは、前記第１工程および前記第２工程における自己位置推定計算で生じうる自己位置推定の誤差量の分布を指す。

本態様によれば、前記推定誤差モデルに基づいて過不足の無い最適な範囲を決定するため適切なノイズ除去ができ、自己位置推定状態での無人搬送車の移動を長く続けることが可能になる。

本発明に係る第８の態様は、第７の態様において、前記第２の所定範囲は、前記推定誤差モデルから想定し得る自己位置推定の誤差の標準偏差の３倍以上６倍以下の範囲である、ことを特徴とする。

本発明に係る第９の態様は、第２の態様から第８の態様のいずれか一つの態様において、前記地図は所定の単位で且つインデックス付きで区画され、前記地図に登録された前記地図上反射板は前記インデックスと関係付けられており、前記比較工程は、前記反射板の第２位置と方向の情報に対応する前記地図上反射板を、前記インデックスを用いて特定する、ことを特徴とする。

本態様によれば、前記地図は所定の単位で且つインデックス付きで区画され、前記地図に登録された前記地図上反射板は前記インデックスと関係付けられている。そして、前記比較工程は、前記反射板の第２位置情報に対応する前記地図上反射板を、前記インデックスを用いて特定するので、その特定に要する時間を短縮することができる。

本発明に係る第１０の態様は、第９の態様において、前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から前記第１の所定範囲内に地図上反射板が２以上検出された場合、前記反射板との距離が最も短い地図上反射板を前記反射板に対応する反射板と判断する、ことを特徴とする。

建物内の構造によっては、複数の反射板６を配置するに際して、隣同士の間隔を大きくとれず、小さい間隔で配置せざるを得ない場合がある。その小さい間隔の程度によっては、前記インデックスで区画されている隣り合うインデックスの区画に地図上反射板２２が位置することになる場合がある。
本態様によれば、前記第２工程における前記反射板の中心位置から前記第１の所定範囲内に地図上反射板が２以上検出された場合、前記反射板との距離が最も短い地図上反射板を前記反射板に対応する反射板と判断する。これにより、反射板が小さい間隔で配置されている場合でも対応する地図上反射板の１つの特定を容易に行うことができる。

本発明に係る第１１の態様は、第２の態様から第１０の態様のいずれか一つの態様において、前記反射板に認識部が無いことを特徴とする。

本態様によれば、前記反射板に認識部が無い。即ち該反射板は光を反射するだけの機能を有するものであり、自己情報を意味するマーカ等の認識部を有していない。本態様はこのような反射板で前記各態様の効果を得ることができる。

本発明に係る第１２の態様は、第２の態様から第１１の態様のいずれか一つの態様において、前記第２工程は前記反射板の傾き情報を含み、前記反射板の傾き情報に基づいて、前記推定した反射板の位置情報を自己位置推定計算に用いるか否かを決定する、ことを特徴とする。
本態様によれば、前記反射板からの反射光から反射板の法線方向を推定し、投光した光の入射角との角度差が閾値、則ち限界角度値を超えたものはノイズとして認定する。このように検出した反射板の傾きに着目したノイズ判定処理を加える事で、より厳密な反射板の判定が可能になり、精度良く自己位置推定状態での無人搬送車の移動を長く続けることが可能になる。

続いて、本発明の実施形態１に係る無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法について、図１から図１０を参照しつつ説明する。各図において、同一部分には同一符号を付して、各図毎の個別の説明は省略する。

［実施形態１］
＜無人搬送車及び無人搬送システム＞
図１及び図２に基づいて実施形態１に係る無人搬送システム１の構成を説明する。無人搬送システム１は、無人搬送車（AGV：Automatic Guided Vehicles）２が工場等の建物内を自律移動するシステムのことである。
無人搬送車２は、エンコーダ３とジャイロセンサ４を備え自己位置についての情報を取得する内界センサ５と、前記建物に配置された複数の反射板６に光を照射し反射板６からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得するレーザーレンジファインダ（LRF）等の外界センサ７と、内界センサ５に基づく自己位置を外界センサ７で得られる前記情報に基づいて補正する制御部８と、とを備える。
ここで、「反射板６」における「板」は、板状のものが用いられることが多いことからこの「板」の表現を使っているが、板状のものに限定されるものではなく、本願明細書では板状に限定されない反射部と同じ意味で使われている。

内界センサ４のエンコーダ３は、図１に表したように、無人搬送車２の走行部９を成す左右の車輪１０，１１にそれぞれ設けられている。内界センサ４のジャイロセンサ４は無人搬送車２のほぼ中央位置に配置されている。エンコーダ３は無人搬送車２の移動距離を計測し、ジャイロセンサ４は無人搬送車２の角速度変化の検出により前記左右の車輪１０，１１の移動量を補正する。即ち、ジャイロセンサ４は、無人搬送車２の角速度変化の検出によりエンコーダ３による無人搬送車２の前記移動距離を補正する。
本実施形態の内界センサ４は、自己位置補正の誤差が従来のものより小さくて走行精度の高いものが採用されている。具体的には、内界センサ４による自己位置の誤差は、無人搬送車２の１０ｍ走行に対して±１％未満である。即ち、内界センサ４による自己位置の誤差は一定期間の走行に支障が無い精度である。
ここでは、ジャイロセンサ４として、セイコーエプソン株式会社製の慣性計測ユニット（IMU）が使われており、前記高い走行精度を実現している。

外界センサ７は、図１に表したように、無人搬送車２の進行方向Ｄにおける前端部の左右方向のほぼ中央位置に設けられている。無人搬送車２は、その上面１２がほぼフラットに形成され、上面１２に図示しない荷物を載せて走行できるように構成されている。外界センサ７は、その高さが無人搬送車２の上面とほぼ同じ位置となるように設置されている。従来のようにAGVの上部に上方に向けてポール状部品を立ち上げ、その先端にLRFを設置する構造ではない。

＜無人搬送システムの電気的構成＞
図２に基づいて、無人搬送システムの電気的構成を説明する。
制御部８は、無人搬送車２の全体の制御を司るＣＰＵ１３を備えている。ＣＰＵ１３は、システムバス１４を介してＣＰＵ１３が実行する各種制御プログラムや演算プログラムを格納したＲＯＭ１５と接続されている。更に、データを一時的に格納可能で、本実施形態では建物内の地図２１及び地図上反射板２２の位置のデータ等が格納されるＲＡＭ１６とも接続されている。また、ＣＰＵ１３は、システムバス１４を介して、走行部９を成す車輪１０，１１を駆動する走行駆動部１７と接続されている。更に、ＣＰＵ１３は、外界センサ７による検出情報に基づく演算処理等を行う演算部１８とシステムバス１４を介して接続されている。
更に、ＣＰＵ１３は、システムバス１４を介して、入出力部１９と接続されている。入出力部１９は、建物内の地図２１及び地図上反射板２２の位置のデータ及び送受信を行うためのコンピュータであるＰＣ２０と接続可能に構成されている。更に、入出力部１９は、内界センサ５及び外界センサ７と接続されている。

＜自己位置推定＞
図３と図４に基づいて、無人搬送車の自己位置推定の仕方を説明する。
事前処理として、建物内の地図及び地図上反射板の位置のデータをＰＣ等記憶装置２０から制御部８のＲＡＭ１６に格納する。これにより、建物内の地図２１及び複数の地図上反射板２２の位置のデータが無人搬送車２に予め登録された状態になる。そして、走行開始の初期値として無人搬送車の置かれた位置及び方向の情報を更新前の位置として人が位置を入力する（ステップＳ１０１）。
無人搬送車２は、建物内の所定の位置、則ち前記置かれた位置から走行を開始する。走行開始後、内界センサ５から無人搬送車２の第１位置情報を取得する。則ち、無人搬送車２は、走行中における現時点の自己位置を第１位置情報（距離と方向）として把握しつつ移動する（第１工程：ステップＳ１０２）。

そして、前記建物内で、無人搬送車２の外界センサ（LRF）７から照射された光が前記建物内に配置された複数の反射板６のどれかに当り、その反射板６から反射される反射光を受光することによって照射から受光までの時間を計測し、その計測した時間と光速とに基づいて、無人搬送車２の反射板６に対する位置情報として、第２位置情報（距離と方向）を取得し、推定した反射板の傾きが閾値以内にあるものを反射板として検出する（第２工程：ステップＳ１０３）。外界センサ７で実際に検出された反射板６についての第２位置情報は、その反射板６が対応する地図上反射板２２の登録されている位置情報(距離と方向)と少しずれている場合がほとんどである。
第２位置情報を取得した段階で、予め登録されている前記建物内の複数の地図上反射板２２の位置、則ち地図位置情報（距離と方向）を抽出する（第３工程：ステップＳ１０４）。この抽出は、第１位置情報に基づいて行われる。これにより、第１位置情報のその位置にある無人搬送車２の外界センサ７によって検出されるであろう地図上反射板２２は、複数個の全ての地図上の反射板２２の内の一部に限られるので、その一部の地図上反射板２２が抽出されることになる。更に、反射板６以外の建物内の光沢物からのノイズの影響による誤認識を低減することもできる。

続いて、ステップＳ１０５において、ステップＳ１０３（第２工程）で取得された無人搬送車２の第２位置情報と、ステップＳ１０４（第３工程）で抽出された地図上反射板２２の地図位置情報とを比較する。そして、実際に検出された反射板６が地図２１上のどの地図上反射板２２であるかを特定する（比較工程）。
この比較工程において、ステップＳ１０３（第２工程）で実際に検出された反射板６の中心位置から第１の所定範囲２３内（図４の左側の図）に含まれる、前記複数の地図上反射板２２の内の１以上を特定する。ここで、「第１の所定範囲２３」は、内界センサ５と外界センサ７のそれぞれの限界誤差や環境によって許容される反射板の設置間隔に基づいて設定される。その適切な範囲は反射板の１が確実に同定できる範囲である。本実施形態では、設置環境の制限から第１の所定範囲２３は半径３ｍの円で囲われる範囲として設定されている。

図４の左側の図は、無人搬送車２の実際の位置が、地図２１上における本来在るべき正しい位置よりも反射板に対して遠い位置を走行している状態に相当する。この図４において外界センサ７で検出された反射板６との距離が、その反射板６に対応する地図上反射板２２との距離より長いことから、それが理解できる。この場合は、後述する補正工程で、無人搬送車２が地図上反射板２２から近づく方向に位置補正することになる。
この図４において、外界センサ７で検出する反射板６との距離が、その反射板６に対応する地図上反射板２２との距離より近い場合は、当然前記と逆の位置関係になる。この場合は補正の方向も当然に逆になる。

本発明に係る実施形態においては、上記の通り、内界センサ４は自己位置の誤差が従来のものより小さくて、無人搬送車２の１０ｍ走行に対して±１％未満の走行精度の高いものが採用されている。これにより、外界センサ７によって通常はほとんど１つの反射板６が、又は多くても２つの反射板６が検出されように、前記「第１の所定範囲」を設定することは容易に行なえる。また、前記建物内に配置される複数の反射板６の隣同士の間隔を、可能な範囲で大きくとって、前記１つの反射板６が検出されやすくなるように配置することも可能である。

続いて、ステップＳ１０６で、ステップＳ１０５で特定された地図上反射板２２の地図位置情報（距離と方向）に基づいて、内界センサ５で取得した前記第１位置情報を補正する（補正工程）。これにより、内界センサ５による自己位置推定の累積誤差を修正して高精度の自己位置推定による走行が可能になる。
ステップＳ１０７では、ステップＳ１０１で取得された更新前の位置をステップＳ１０６で補正された位置情報に更新し、終了となる。これにより、無人搬送車２は現時点の自己位置推定がより正確となる方向に更新される。

上記実施形態によれば、内界センサ５による自己位置の誤差は、無人搬送車２の１０ｍ走行に対して±１％未満である。即ち、本発明では内界センサによる自己位置補正に基づくAGVの走行精度が高い。これにより、制御部８は、外界センサ７による自己位置補正を１の反射板を用いて行うことが可能となる。
従って、本態様に係る内界センサ５と外界センサ７の組み合わせによって、１の反射板を用いた補正で十分な自己位置補正が可能である。また、当該補正を頻繁に行う必要もないという効果も得られる。また、１枚の反射板でよいので、検出結果の演算処理の負荷も小さくなり、更に建物内に設置する反射板６の数を抑えることができ、以って設備導入のコストを抑えることができる。
以上により、従来のように２以上の反射板で前記自己位置を算出する構成において生じる上記問題を軽減でき、無人搬送車２が建物内を自律移動する無人搬送システム１を実用化しやすくなる。

＜第１の所定範囲→第２の所定範囲＞
図４に表したように、本実施形態では、更に、第１の所定の範囲２３に対してステップＳ１０６の補正工程が実行されて無人搬送車２が軌道修正して移動した後、第１の所定範囲２３を該第１の所定範囲２３より小さい第２の所定範囲２４（図４の右側の図）に変え、前記同様の各工程を実行するよう に構成されている。
ここで、「各工程」とは、前記第１工程、前記第２工程、前記第３工程、前記比較工程、前記補正工程である。

本実施形態によれば、第１の所定範囲２３に対して前記補正工程が実行されて無人搬送車２が軌道修正されれば、自己位置精度が改善されている状態になる。それにより、第１の所定範囲２３を該第１の所定範囲２３より小さい第２の所定範囲２４に変えることが可能となる。
これにより、第２工程を経て反射板６を検出し、比較工程において、第２工程で検出した反射板６に対応する地図上反射板２２の１以上を特定する際に、第２の所定範囲２４は第１の所定範囲２３より小さいので、建物内に配置された反射板６の周囲の光沢物によるノイズの影響を抑制することができる。
その後、更に第２の所定範囲２４より更に小さい第３の所定範囲（図示せず）に変えることを行ってもよい。

＜第１の所定範囲→第２の所定範囲→第１の所定範囲＞
更に本実施形態では、ステップＳ１０５の前記比較工程において、前記第２工程における反射板６の中心位置２６から第２の所定範囲２４内に前記第３工程における前記複数の地図上反射板２２のいずれも含まれない場合はステップＳ１０６とステップＳ１０７を省略し、第２の所定範囲２４を広げた後にステップＳ１０１から再度実行するように構成されている。ここでは第１の所定範囲を上限として、地図上反射板２２が検出できるまで広げられていく。

第１の所定範囲２３に対して前記補正工程が実行されて無人搬送車２が軌道修正された後に想定外の軌道ずれが発生した場合等は、第２の所定範囲２４内に前記第３工程における前記複数の地図上反射板２２のいずれも含まれない場合が起こり得る。
本実施形態によれば、このような場合には、第２の所定範囲２４を元の第１の所定範囲２３に変えて実行するので、地図上反射板２２に対応する反射板６を検出しやすくなり、無人搬送車２の自己位置補正をできる状態に復帰しやすくなる。

＜第２の所定範囲の具体的規定＞
更に本実施形態では、前記第２工程において、無人搬送車２から反射板６までの距離を複数取得し（図５の符号２５）、第２の所定範囲２４は、前記第１工程および前記第２工程における推定誤差モデルから計算される標準偏差を基に算出した範囲であるように構成されている。前記推定誤差モデルとは、前記第１工程および前記第２工程を合わせた自己位置推定の計算で生じうる自己位置推定の誤差量の分布である。

本実施形態によれば、第２の所定範囲２４は、前記推定誤差モデルから想定し得る自己位置推定の誤差の標準偏差の３倍以上６倍以下の範囲であるので、１の反射板６に対応する地図上反射板２２を用いた補正で十分な自己位置補正が可能である、また、当該補正を頻繁に行う必要もなく、自己位置推定状態での無人搬送車２の移動を長く続けることが可能になる。

＜反射板の見え方による誤認識の影響の低減＞
図５は、外界センサ７が反射板６の位置を正しく認識する場合と誤認識する場合を説明する図である。
反射板６が作業者や物２７に遮られて一部しか見えない場合には、反射板６の位置が誤認識され、自己位置推定がずれることになる。図５の上側の図は、反射板６の全部が外界センサ７から見える場合を表し、図５の下側の図は、反射板６の一部が外界センサ７に対して遮られている場合を表している。
外界センサ７は、反射板６までの距離の計測を、複数の箇所２５に対して行う。具体的には、反射板６の一端側から他端側に一定間隔で複数の箇所２５に対して距離のデータを取得する。そして、複数の箇所２５に対する複数の距離のデータから最小二乗法等による直線化処理を行い、その求めた直線からその反射板６の中心位置２６を求める。そして、その中心位置２６を反射板６の位置として反射板６までの距離を求める。

図６は、反射板６が一部しか見えない場合には、反射板６の位置が誤認識され、自己位置推定がずれることを説明する図である。
図６の上側の図は、反射板６の全部が外界センサ７から見える場合で、前記自己位置推定のずれの問題が生じないことを示している。一方、図６の下側の図は、反射板６の一部が外界センサ７から遮られている場合（図５の下側の図に対応）で、前記自己位置推定のずれの問題が生じることを示している。図６の下側の図で、符号２８は前記自己位置推定のずれが生じた状態を模式的に表している。

図７は、反射板６が一部しか見えない場合の前記自己位置推定がずれる問題を低減する仕方を説明する図である。
建物内に配置される複数の反射板６には、図５の上側の状態のものと下側の状態のものとが、予測できずに発生する。そこで、本実施形態では、建物内に配置した全ての反射板６に対して、外界センサ７によってその位置情報（第２位置情報）を求めるに際して、一様に誤差があるものとして処理するように構成されている。即ち、図５の上側の状態のものも下側の状態のものも一様に誤差があるものとし、その位置情報を求めて補正量を決める際に、その補正量を一律に小さくする処理がなされている。図７において、符号２９は一様に誤差があるものとして処理することを模式的に表している。更に符号３０は前記自己位置推定のずれが小さくできることを模式的に表している。

＜インデックス付きで区画＞
図８に表したように、本実施形態では、更に、前記登録される地図２１は、所定の単位で且つインデックスＡｉｊ（ｉはＸ座標における０及び１以上の整数、ｊはＹ座標における０を含む１以上の整数）付きで、ＸＹ座標の２次元において区画され、地図２１に登録された地図上反射板２２は区画された各インデックスＡｉｊと関係付けられている。そして、前記比較工程は、反射板６の第２位置情報に対応する地図上反射板２２を、インデックスＡｉｊを用いて特定するように構成されている。
ここで、前記所定の単位（区画のサイズ）は、建物内に実際に配置されている反射板６及び対応する地図上反射板２２の位置と隣同士の間隔に基いて、前記特定する検索処理が容易になるように設定される。

図８においては、インデックスＡ１０とＡ２２のそれぞれの区画に地図上反射板２２が位置する。外界センサ７で検出された反射板６がインデックスＡ２２の区画に位置するので、この反射板６はインデックスＡ２２の区画に位置する地図上反射板２２であると判断する。
本実施形態によれば、前記比較工程において、反射板６の前記第２位置情報に対応する地図上反射板２２を、インデックスＡｉｊを用いて特定するので、その特定に要する時間を短縮することができる。

＜インデックス付きで区画の隙間にある反射板を取りこぼさないで検索高速化＞
本実施形態では、更に、以下のように構成されている。則ち、前記比較工程において、インデックスＡｉｊを用いて特定するに際して、前記第２工程における検出された反射板６の中心位置２６から第１の所定範囲２３内に地図上反射板２２が２以上検出されうる場合、反射板６との距離が最も短い地図上反射板２２を反射板６に対応する反射板と判断するように構成されている。
具体的には、図９に表したように、インデックスＡｉｊに加えて、別のインデックスＢｉｊ（ｉはＸ座標における１以上の整数、ｊはＹ座標における１以上の整数）でも区画されている。インデックスＢｉｊはインデックスＡｉｊに対して、Ｘ方向及びＹ方向の両方向に１/２だけずれている。インデックスＢｉｊには地図上反射板２２が配置されているインデックスＡｉｊの情報が格納されている。図９において、ドット付き線がインデックスＢｉｊの区画を示し、単なる実線がインデックスＡｉｊの区画を示す。

建物内の構造によっては、複数の反射板６を配置するに際して、隣同士の間隔を大きくとれず、小さい間隔で配置せざるを得ない場合がある。図９に表したように、その小さい間隔の程度によっては、インデックスＡｉｊで区画されている隣り合うインデックスＡ１１とインデックスＡ２２の区画の両方に地図上反射板２２が位置することになる場合がある。

図１０は、外界センサ７で検出された反射板６が隣り合うインデックスＡ１１とインデックスＡ２２の区画の外に位置する（両者の境目に位置する）ので、インデックスＡｉｊだけでは、対応する地図上反射板２２が無いとして検出漏れをおこす虞がある。
しかし、本態様によれば、この反射板６は隣り合うインデックスＡ１１とインデックスＡ２２の中間に位置する別のインデックスＢ２２の区画に位置することが解る。そこで、反射板６と２つの地図上反射板２２との各距離を演算して求めることで、その距離の小さい方を対応する地図上反射板２２であると判定することが可能となる。
本実施形態によれば、反射板６が小さい間隔で配置されている場合でも、その反射板６に対応する地図上反射板２２の１つを特定を容易に行うことができる。
また、インデックスＢによる比較処理を主として行なう事により、インデックスＡ単体で比較処理を行なうよりもさらに高速に比較処理を行なう事ができる。

［他の実施形態］
本発明に係る無人搬送システム及び無人搬送車の自己位置推定方法は、以上述べたような構成を有することを基本とするものであるが、本願発明の要旨を逸脱しない範囲内での部分的構成の変更や省略等を行うことも勿論可能である。
また、上記実施形態では、反射板６は認識部が無いものが使われている。即ち、反射板６は光を反射するだけの機能を有するものであり、自己情報を意味するマーカ等の認識部を有していない。

１…無人搬送システム、２…無人搬送車、３…エンコーダ、４…ジャイロセンサ、
５…内界センサ、６…反射板、７…外界センサ、８…制御部、９…走行部、
１０，１１…車輪、１２…上面、１３…ＣＰＵ、１４…システムバス、
１５…ＲＯＭ、１６…ＲＡＭ、１７…走行駆動部、１８…演算部、１９…入出力部、
２０…ＰＣ、２１…地図、２２…地図上反射板、２３…第１の所定範囲、
２４…第２の所定範囲、２５…複数の距離測定箇所、２６…中心位置、２７…荷物

Claims (12)

1. 無人搬送車が建物内を自律移動する無人搬送システムであって、
   前記無人搬送車は、
   エンコーダとジャイロセンサとを備え自己位置についての情報を取得する内界センサと、
   前記建物に配置された反射板に光を照射し前記反射板からの反射光を受光して自己位置についての情報を取得する外界センサと、
   前記内界センサに基づく自己位置を前記外界センサで得られる前記情報に基づいて補正する制御部と、を備え、
   前記内界センサによる自己位置の誤差は、１０ｍ走行に対して±１％未満であり、
   前記制御部は、前記外界センサによる自己位置補正を１の前記反射板を用いて行う、ことを特徴とする無人搬送システム。
2. 建物内を自律移動する無人搬送車の自己位置推定方法であって、
   エンコーダとジャイロセンサを備える内界センサから前記無人搬送車の第１位置情報を取得する第１工程と、
   前記無人搬送車から前記建物に配置された反射板に光を照射し、前記反射板からの反射光を受光する外界センサから前記無人搬送車の前記反射板に対する第２位置情報を取得する第２工程と、
   予め登録されている前記建物内の地図における複数の地図上反射板の地図位置情報を抽出する第３工程と、
   前記第２工程で取得される前記無人搬送車の第２位置情報と、前記第３工程で抽出される前記地図上反射板の地図位置情報と、を比較して前記反射板に対応する前記地図上反射板を特定する比較工程と、を有し、
   前記比較工程を経て特定された前記地図上反射板に基づいて演算される前記無人搬送車の演算位置情報を用いて前記第１位置情報を補正する補正工程と、を有し、
   前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から第１の所定範囲内に含まれる、前記第３工程における前記複数の地図上反射板の内の１以上を特定する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
3. 請求項２に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記第１工程は、自己位置の誤差が１０ｍ走行に対して±１％未満を示す内界センサから前記無人搬送車の第１位置情報を取得する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
4. 請求項２又は３に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記第１の所定の範囲に対して前記補正工程が実行されて前記無人搬送車が軌道修正して移動した後、前記第１の所定範囲を該第１の所定範囲より小さい第２の所定範囲に変え、
   前記同様の各工程を実行する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
5. 請求項４に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から第２の所定の範囲内に前記第３工程における前記複数の地図上反射板のいずれも含まれない場合は、前記第２の所定の範囲を前記第１の所定範囲に変えて実行する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
6. 請求項４又は５に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記第１の所定範囲は、前記第２工程における前記反射板の中心位置から前記外界センサの測定限界距離以内である、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
7. 請求項４から６のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記第２の所定範囲は、前記第１工程および前記第２工程における推定誤差モデルから計算される標準偏差を基に算出した範囲である、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
8. 請求項７に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記第２の所定範囲は、前記推定誤差モデルから想定し得る自己位置推定の誤差の標準偏差の３倍以上６倍以下の範囲である、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
9. 請求項２から８のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
   前記地図は所定の単位で且つインデックス付きで区画され、
   前記地図に登録された前記地図上反射板は前記インデックスと関係付けられており、
   前記比較工程は、前記反射板の第２位置情報に対応する前記地図上反射板を、前記インデックスを用いて特定する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
10. 請求項９に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
    前記比較工程において、前記第２工程における前記反射板の中心位置から前記第１の所定範囲内に地図上反射板が２以上検出された場合、前記反射板との距離が最も短い地図上反射板を前記反射板に対応する反射板と判断する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
11. 請求項２から１０のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
    前記反射板に認識部が無い、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。
12. 請求項２から１１のいずれか一項に記載の無人搬送車の自己位置推定方法において、
    前記第２工程は前記反射板の傾き情報を含み、前記反射板の傾き情報に基づいて、前記推定した反射板の位置情報を自己位置推定計算に用いるか否かを決定する、ことを特徴とする無人搬送車の自己位置推定方法。

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