JP2020155131A - 識別部材、識別部材の検出装置、自律移動装置、検出方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】簡単な構成のセンサを用いて、遠距離からでも安定して識別部材を検出する。【解決手段】第一の方向において、少なくとも３つの領域に分割された検出面を有する識別部材であって、少なくとも３つの領域を、第一の方向における検出面の一端側から他端側に向かって第一領域、第二領域、第三領域と定義すると、第一領域の反射率と第二領域の反射率とが異なり、第二領域の反射率と第三領域の反射率とが異なるように構成され、第１のセンサにより、第一領域で反射された第一受光量と、第二領域で反射された第二受光量と、及び第三領域で反射された第三受光量と、第１のセンサから第一領域までの第一距離と、第１のセンサから第二領域までの第二距離と、第１のセンサから第三領域までの第三距離と、が検出され、第一受光量と、第二受光量と、第三受光量と、第一距離と、第二距離と、第三距離と、に基づいて識別される。【選択図】図４

Description

本発明は、識別部材、識別部材の検出装置、自律移動装置、検出方法およびプログラムに関する。

従来、自律移動装置である無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）を用いて、倉庫内の搬送作業を自動化することは、世の中で広く検討されている。具体的には、無人搬送車に接続機構を設け、無人搬送車に搬送対象物（カゴ車）を接続して倉庫内を搬送する、という構成は既に知られている。

特許文献１には、矩形の板状の拡散反射部材に複数の鏡面反射部材を張り付けることでコードが生成された標識を通路に設置し、自律移動装置（無人搬送車）が標識を用いて自己位置を把握する技術が開示されている。

また、特許文献２には、二次元のカラーコード等を用いて、カゴ台車の識別番号情報、搬送先情報、搬送の優先度情報がコード化された認識用のマーカーが表示された識別部材であるＩＤパネルを搬送対象物（カゴ車）に装着し、自走ロボット（無人搬送車）が搬送対象物（カゴ車）を識別する技術が開示されている。

特許文献２に開示されているＩＤパネルは搬送対象物の識別番号情報、搬送先情報、搬送の優先度情報をコード化している。そのため、ある程度の情報量を有したコードを識別するために、無人搬送車は、ＩＤパネル（搬送対象物）に対して近距離まで近づいてコードを読む、若しくはコードを読むためのセンサを高分解能にする必要がある。

すなわち、特許文献２に開示されている技術によれば、搬送対象物の検出に際し、簡単な構成のセンサを用いて遠距離からでも安定して検出する、という観点において改善の余地がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、簡単な構成のセンサを用いて、遠距離からでも安定して識別部材（搬送対象物）を検出することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の識別部材は、第一の方向において、少なくとも３つの領域に分割された検出面を有する識別部材であって、前記少なくとも３つの領域を、前記第一の方向における前記検出面の一端側から他端側に向かって第一領域、第二領域、第三領域と定義すると、前記第一領域の反射率と前記第二領域の反射率とが異なり、前記第二領域の反射率と前記第三領域の反射率とが異なるように構成され、当該識別部材に対して光を射出し、射出された光が前記識別部材により反射された反射光を受光する第１のセンサにより、前記第一領域で反射された第一受光量と、前記第二領域で反射された第二受光量と、及び前記第三領域で反射された第三受光量と、前記第１のセンサから前記第一領域までの第一距離と、前記第１のセンサから前記第二領域までの第二距離と、前記第１のセンサから前記第三領域までの第三距離と、が検出され、前記第一受光量と、前記第二受光量と、前記第三受光量と、前記第一距離と、前記第二距離と、前記第三距離と、に基づいて識別される、ことを特徴とする。

本発明によれば、識別部材を検出するためのセンサは簡単な構成でよく、遠距離からでも安定して搬送対象物（識別部材）を検出することができる、という効果を奏する。

図１は、第１の実施の形態にかかる搬送システムにおける自走ロボットとカゴ台車とを示す説明図である。 図２は、テーブルの一例を示す図である。 図３は、カゴ台車にＩＤパネルが配置された例を示す斜視図である。 図４は、ＩＤパネルの例を示す図である。 図５は、物流倉庫の一例を示す説明図である。 図６は、自走ロボットのコントローラのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図７は、自走ロボットのコントローラが発揮する機能的構成例を示すブロック図である。 図８は、ＩＤパネルの検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図９は、ＩＤパネルの検出におけるピーク値検出状態を示す図である。 図１０は、ピーク値を検出する手法について説明する図である。 図１１は、ＩＤパネルの検出における距離情報値検出状態を示す図である。 図１２は、自走ロボットとカゴ台車とが接続可能な範囲を示す図である。 図１３は、ＩＤパネルの傾きの算出例を示す図である。 図１４は、ＩＤパネルの検出処理の完了後における目標位置への移動処理の流れを示すフローチャートである。 図１５は、ＩＤパネルの傾きの検出手法を示す図である。 図１６は、ＩＤパネルの方向の検出手法を示す図である。 図１７は、相対目標位置の算出方法を示す図である。 図１８は、相対目標位置への走行経路を模式的に示す図である。 図１９は、第２の実施の形態にかかるＩＤパネルの検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図２０は、ＩＤパネルの検出におけるピーク値検出状態を示す図である。 図２１は、ＩＤパネルに対する接近状態を示す図である。 図２２は、ＩＤパネルの内容識別例を示す図である。 図２３は、第３の実施の形態にかかる搬送システムにおける自走ロボットのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。 図２４は、ＩＤパネルの検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。 図２５は、ＩＤパネルの内容識別例を示す図である。 図２６は、第４の実施の形態にかかるＩＤパネルの検出処理の完了後における目標位置への移動処理の流れを示すフローチャートである。 図２７は、相対目標位置のシフト方法を示す図である。

以下に添付図面を参照して、識別部材、識別部材の検出装置、自律移動装置、検出方法およびプログラムの実施の形態を詳細に説明する。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる搬送システムにおける自走ロボット１とカゴ台車２とを示す説明図である。本実施形態は、連結対象であるカゴ台車２のような被牽引台車に自動で接続して牽引することで、カゴ台車２を所望の搬送先へ自動搬送する無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）としての自走ロボット１を、自律移動装置に適用した搬送システムの例である。

自走ロボット１は、搬送物を積載するカゴ台車２に自動で連結する機能を持った自律移動装置である。これにより、自走ロボット１には積載が可能な構成を持たせることなく、簡易な移動装置によってカゴ台車２を牽引させることで、カゴ台車２に積載された多数の搬送物を搬送させることができる。

図１に示すように、自走ロボット１は、装置本体であるロボット本体部１００、磁気センサ３、検出装置であるコントローラ４、電力源（バッテリー）６、動力モータ７、モータドライバ８、第１のセンサである測域センサ９、連結装置１０、駆動車輪７１及び従動車輪７２等を備える。測域センサ９は、自走ロボット１の周辺環境を認識する。

本実施形態の搬送システムでは、自走ロボット１の走行可能な経路の床面に磁気テープを設置し、磁気センサ３を用いて磁気テープを検出することにより自走ロボット１が走行可能な経路上に位置していることを認識することができる。床面にテープを設置する誘導方式としては、磁気テープを用いる構成（磁気式）に限らず、光学テープを用いる構成（光学式）としてもよい。光学テープを用いる場合は、磁気センサ３の代わりに反射センサやイメージセンサなどが利用できる。

また、本実施形態の搬送システムでは、二次元あるいは三次元地図と測域センサ９の検出結果との照合によって自己位置を認識する自律走行を行うことができる。測域センサ９は、物体にレーザ光を照射してその反射光から物体までの距離を測定する走査式のレーザ距離センサ（レーザレンジファインダ（ＬＲＦ））である。以降において、測域センサ９をＬＲＦ９と表記する場合がある。

なお、検出結果と二次元あるいは三次元地図との照合によって自己位置の認識に用いるセンサとしては、ステレオカメラやデプスカメラなども利用できる。

自走ロボット１は、磁気センサ３や測域センサ９の検出結果に基づいてコントローラ４がモータドライバ８を介して動力モータ７の駆動を制御し、動力モータ７が駆動車輪７１を回動駆動することで自走ロボット１が自律走行を行う。

図１に示すように、カゴ台車２は、カゴ部２０を保持する底板２２と、四角形状の底板２２の四隅に配置されたキャスター２３と、カゴ部２０の側面に配置された識別部材であるＩＤパネル２１とを備える。

所定の場所に置かれたカゴ台車２には、認識用のマーカーが表示されたＩＤパネル２１が取り付けられている。マーカーは、帯状部材の再帰反射テープ２１ｂ（図４参照）等を用いて、カゴ台車２の識別番号情報（ＩＤ情報）、搬送位置などの搬送先情報、搬送の優先度情報がコード化されている。カゴ台車２の識別番号情報（ＩＤ情報）は、テーブル参照などによって認識することができる。テーブルの一例を図２に示す。

自走ロボット１には、マーカー読取装置が設置されている。マーカー読取装置はＩＤ認識手段である測域センサ９と復号部とからなる。本実施形態ではコントローラ４が復号部としての機能を有する。コントローラ４は、測域センサ９の検出結果からマーカーのコードを認識する。コントローラ４の復号部では認識したマーカーのコード情報をデコードすることで、カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報を得る。図２には、マーカーのコード情報をデコードした場合のデコード番号、カゴ台車２の認識番号、搬送先、優先度の一例を例示している。

本実施形態では、詳細は後述するが、カゴ台車２に設置されたマーカーとして再帰反射テープ２１ｂを用いている。自走ロボット１は、周辺環境との距離を取得するレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の測域センサ９を用いて読み取る。コントローラ４は、測域センサ９によって位置を認識したＩＤパネル２１と測域センサ９との距離情報からＩＤパネル２１の位置座標を算出する。算出したＩＤパネル２１の位置座標を用いて、コントローラ４が動力モータ７の駆動制御を行うことで、自走ロボット１をカゴ台車２におけるＩＤパネル２１正面の所定の位置に位置決めする。

次に、ＩＤパネル２１について詳述する。

ここで、図３はカゴ台車２にＩＤパネル２１が配置された例を示す斜視図である。図３に示すように、ＩＤパネル２１は、カゴ台車２の正面の略中央部に配置される。より詳細には、ＩＤパネル２１は、自走ロボット１の測域センサ９に対して対向する位置に配置される（図１参照）。ＩＤパネル２１は、カゴ台車２に着脱可能であって、カゴ台車２の中央の骨組み（縦棒）などの所定の位置に作業者によって設置される。なお、ＩＤパネル２１の角度は、カゴ台車２の角度と同義となるので、カゴ台車２の正面部分に対して平行になるように設置する。

自走ロボット１がカゴ台車２を連結するために、自走ロボット１は、カゴ台車２と自走ロボット１との距離と角度を検出して、カゴ台車２に向かって走行を行う必要がある。しかしながら、測域センサ９でカゴ台車２の形状を認識する場合、カゴ台車２の積載状況により認識すべき形状が変化することから、カゴ台車２との距離と角度を正確に検出することは難しい。そこで、本実施形態においては、カゴ台車２にＩＤパネル２１を装着して、自走ロボット１に搭載した測域センサ９でＩＤパネル２１を検出する。

ここで、識別部材であるＩＤパネル２１を技術的に説明する。ＩＤパネル２１はレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の電磁波等を用いた検出装置により、検出対象の検出や識別を行うための識別部材である。電磁波等で検出するために、電磁波等が検出する検出面（例えば、ＩＤパネル２１の表面）を幾何学的に第一の方向において少なくとも３つの領域に分割し、分割された複数の領域において、少なくとも隣り合う領域の電磁波等に対する反射率が異なるように設定されている。

この第一の方向は、検出装置による走査方向と平行する方向である。図４に示すＩＤパネル２１の例では、紙面横方向（水平方向）において領域が分割されており、検出装置の走査方向は紙面横方向（水平方向）となる。

そして、検出装置は、電磁波等を照射した際の反射信号の強度の違いを利用して特定のパターン（信号）を検出することで、検出対象の検出や識別を行う。

図４は、ＩＤパネル２１の例を示す図である。図４に示すように、本実施の形態においては、例えばＡ４サイズの厚紙のような板状部材を識別部材であるＩＤパネル２１とする。該板状部材の表面２１ａに対して、該板状部材の表面２１ａの両端やその間に、再帰反射テープ２１ｂを貼ることにより、ＩＤを表示するマーカーを形成する。また、板状部材の表面２１ａと再帰反射テープ２１ｂにより、検出面２１ｃを構成する。

板状部材の表面２１ａと再帰反射テープ２１ｂとは電磁波等に対する反射率が異なるので、このように構成することで、上記した電磁波等が検出する検出面を幾何学的に第一の方向において少なくとも３つの領域ａ，ｂ，ｃに分割し、分割された複数の領域ａ，ｂ，ｃにおいて、少なくとも隣り合う領域の電磁波等に対する反射率が異なるように設定することを実現する。

図４（ａ）に示すように、分割された少なくとも３つの領域は、第一の方向における検出面２１ｃの一端側から他端側に向かって、第一領域ａである再帰反射テープ２１ｂ、第二領域ｂである板状部材の表面２１ａ、第三領域ｃである再帰反射テープ２１ｂであり、第一領域ａの反射率と第二領域ｂの反射率は異なり、第三領域ｃの反射率と第二領域ｂの反射率は異なるように構成される。第二領域ｂの反射率は、第二領域ｂの区間で取得される複数の反射強度検出値に対し、それらの平均値を取ることによって算出する。

ここで、第一領域ａと第三領域ｃとに異なる反射率の再帰反射テープ２１ｂを貼ることで、第一領域ａの反射率と、第二領域ｂの反射率と、第三領域ｃの反射率と、を異ならせることを実現できる。また、第一領域ａと第三領域ｃとに同じ反射率の再帰反射テープ２１ｂを貼ることで、第一領域ａの反射率と第三領域ｃの反射率とが等しくなるように構成してもよい。

また、第一領域ａの反射率と第三領域ｃとは、第二領域ｂの反射率よりも高い必要はなく、第一領域ａの反射率と第三領域ｃとの少なくとも一方が、第二領域ｂの反射率より低くてもよい。

また、識別部材であるＩＤパネル２１は、一つの板状部材で構成されなくてもよく、例えば２つの板状部材を並べることで検出面２１ｃを構成してもよい。

第１のセンサである測域センサ９により、第一領域ａで反射された第一受光量と、第二領域ｂで反射された第二受光量と、及び第三領域ｃで反射された第三受光量と、測域センサ９から第一領域ａまでの第一距離と、測域センサ９から第二領域ｂまでの第二距離と、測域センサ９から第三領域ｃまでの第三距離と、が検出される。

詳細は後述するが、ＩＤパネル２１は、第一受光量と、第二受光量と、第三受光量と、第一距離と、第二距離と、第三距離と、に基づいて識別される。

ＩＤパネル２１の両端の再帰反射テープ２１ｂは、スタートビットおよびストップビットを表すものであり、認識領域を規定する。このスタートビットおよびストップビットを表す両端の再帰反射テープ２１ｂの間に貼られたパターンを構成する再帰反射テープ２１ｂの位置に応じて、ＩＤパネル２１が保有する情報（カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報）が表される。なお、パターンを構成する再帰反射テープ２１ｂは、検出面２１ｃ基板部材２１ａの両端に配置された２つの再帰反射テープ２１ｂに比べて、水平方向の長さが短く（すなわち、細く）なっていてもよい。すなわち、第二領域ｂに配置される再帰反射テープ２１ｂは、情報を有するパターンである。

図４に示したＩＤパネル２１の例では、板状部材の表面２１ａに対して再帰反射テープ２１ｂを貼ることで、ＩＤパネル２１の表面である検出面を矩形形状の領域に分割しているが、分割される領域の形状は矩形に限定されるものではなく、幾何学的な形状であればよい。なお、この図４に示したＩＤパネル２１の例は、再帰反射テープ２１ｂを貼っているので、簡単で安価に識別部材を製造することが可能となる。

測域センサ９から照射されたレーザは、検出面２１ｃを構成するＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂおよび板状部材の表面２１ａに当たった後、（反射率や入射角などに応じた強度で）反射し、測域センサ９内部のディテクタで検出される。測域センサ９の内部では、レーザの往復にかかった時間から距離を算出し、検出したレーザ光の強度値から反射強度を算出し、結果をコントローラ４に送信する。

図４（ａ）に示すＩＤパネル２１の例によれば、Ａｍｍ、Ｂｍｍのそれぞれの距離（幅）に応じて、ＩＤパネル２１が保有する情報（カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報）が識別される。また、図４（ｂ）に示すＩＤパネル２１の例によれば、Ｃｍｍ、Ｄｍｍ、Ｅｍｍのそれぞれの距離（幅）に応じて、ＩＤパネル２１が保有する情報（カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報）が識別される。

なお、ＩＤパネル２１に貼り付ける再帰反射テープ２１ｂは、ＩＤパネル２１の板状部材の表面２１ａに対して反射（輝度差の絶対値）に差があればよい。したがって、ＩＤパネル２１に貼り付ける部材は、光の再帰反射に限るものではなく、光を吸収するものであってもよい。

マーカーが再帰反射テープ２１ｂとすることで、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）である測域センサ９を用いた読み取りに好適となる。再帰反射テープ２１ｂを用いる構成では、コントローラ４は、測域センサ９から得たＩＤパネル２１の両端の再帰反射テープ２１ｂまでの距離、反射強度を得て、距離および反射強度からカゴ台車２と自走ロボット１との距離と角度を計算する。

ここで、反射強度とは、測域センサ９の内部の受光素子で受光した光の強さに応じた電圧を数値化したものである。ＩＤパネル２１に貼り付ける再帰反射テープ２１ｂは反射強度の値が高くでるので、位置を正確に識別し、連結時の自走ロボット１の位置決めに用いるフィードバック情報として用いることができる。

自走ロボット１を用いた本実施形態の搬送システムは、物流倉庫などにおける、カゴ台車２などのキャスター付き搬送対象を搬送する作業を自動化するものである。自走ロボット１による搬送動作は、次の（１）〜（３）の三つの作業に分割される。
（１）仮置きエリアでの搬送対象の探索および連結
（２）走行エリアの走行
（３）保管エリアでの保管場所探索と荷卸し

図５は、搬送システムを適用することが想定される物流倉庫１０００の一例を示す説明図である。図５は、物流倉庫１０００を天井側から見た床面を平面図として示している。図５に示されたＸＹ平面が床面と並行な面であり、Ｚ軸が高さ方向を示している。図５に示す物流倉庫１０００において、上記（１）の仮置きエリアＡ１は、荷卸しされた荷物を整列しておく場所が想定される。上記（３）の保管エリアＡ２は、エレベータなどで他階へ移送する場合のエレベータ前エリアが想定される。また、上記（２）の走行エリアＡ３は図５中の矢印によって仮置きエリアＡ１と保管エリアＡ２との往復経路を示す場所が想定される。

自走ロボット１は、本線動作は床面に設置された磁気テープのラインをセンサで認識するライン認識による誘導方式で移動する。また、ラインの横にあるエリアマーク５２を検出してエリアを判断する。また、ＩＤパネル２１には、搬送先となる保管エリアＡ２の情報と優先順位の情報が含まれている。

図５に示すように、走行エリアＡ３には自走ロボット１の誘導用の磁気テープがライン状に設けられ、自走ロボット１が走行する走行ライン５１が設けられている。また、走行エリアＡ３における仮置きエリアＡ１、保管エリアＡ２の入り口には、走行ライン５１の近傍にエリアマーク５２が配置されており、どのエリアに来たかを認識できるようになっている。

後述する自走ロボット１が実行するプログラムでは、エリアごとに動作を指定できるようになっている。自走ロボット１は、仮置きエリアＡ１では接続動作、保管エリアＡ２では車庫入れ動作を行う。

本実施形態においては、仮置きエリアＡ１と保管エリアＡ２とが走行ライン５１のすぐ横にある構成である。自走ロボット１は、走行ライン５１を走行したまま、仮置きエリアＡ１や保管エリアＡ２のエリア内の探索を行う。仮置きエリアＡ１内に搬送対象となるカゴ台車２を見つけたら、走行ライン５１上からカゴ台車２への連結動作に移行する。また、保管エリアＡ２に対しても、走行ライン５１上から空き番地を探索して、車庫入れ動作を行う。

加えて、図５に示す物流倉庫１０００において、保管エリアＡ２に対して走行ライン５１を挟んだ向かい側には、複数の再帰反射テープ５３が設置されている。複数の再帰反射テープ５３は、自走ロボット１の測域センサ９が検出できる位置に設置されている。自走ロボット１は、複数の再帰反射テープ５３の設置情報をもとに、自己位置推定を行う。

次に、自走ロボット１のコントローラ４について説明する。

ここで、図６は自走ロボット１のコントローラ４のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。コントローラ４は、図６に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの制御装置１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置１２と、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置１３と、ディスプレイなどの表示装置１４と、キーボードなどの入力装置１５と、無線通信インタフェイスなどの通信装置１６と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

制御装置１１は、主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されている各種プログラムを実行することで、コントローラ４（自走ロボット１）全体の動作を制御し、後述する各種機能部を実現する。

自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

次に、自走ロボット１のコントローラ４の制御装置１１が主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されたプログラムを実行することによって、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能について説明する。なお、ここでは従来から知られている機能については説明を省略し、本実施の形態の自走ロボット１のコントローラ４が発揮する特徴的な機能について詳述する。

なお、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能の一部または全部をＩＣ（Integrated Circuit）などの専用の処理回路を用いて構成してもよい。

図７は、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能的構成例を示すブロック図である。図７に示すように、自走ロボット１のコントローラ４は、検出手段１１１と、算出手段１１２と、移動制御手段１１３と、を備える。

検出手段１１１は、測域センサ９を介して、ＩＤパネル２１における再帰反射テープ２１ｂ間の距離と再帰反射テープ２１ｂのそれぞれの位置とに基づいてＩＤパネル２１を検出する。

算出手段１１２は、検出手段１１１により検出されたＩＤパネル２１までの距離および角度を算出する。

移動制御手段１１３は、算出手段１１２により算出したＩＤパネル２１までの距離および角度に従った目標位置への移動を制御する。

次に、自走ロボット１におけるカゴ台車２に設けられたＩＤパネル２１の検出処理について詳述する。

ここで、図８はＩＤパネル２１の検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。図８に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、測域センサ９の反射強度値からピークを検出する（ステップＳ１）。

図９は、ＩＤパネル２１の検出におけるピーク値検出状態を示す図である。図９に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、測域センサ９の値を確認しながら、走行エリアＡ３における走行ライン５１上を走行する。なお、図９（ａ）に示している測域センサ９の検出範囲は、本実施の形態においては約２７０度である。

そして、図９（ｂ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、測域センサ９からの反射強度のピーク値を検出する。

図１０は、ピーク値を検出する手法について説明する図である。図１０（ａ）に示すように、反射する部材までの距離が長い場合、測域センサ９が出力する反射強度値は低くなる。なお、一定の材質に対して、距離に応じた反射強度値の対応式を事前に算出しておく。そして、図１０（ｂ）に示すように、対応式を用いて正規化した後の値について、比率が一定値以上（この場合は８０％）の値をピークとみなす。

図８に戻り、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、測域センサ９の反射強度値からピークを検出すると（ステップＳ１）、検出したピーク間距離（幅）がＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間の距離（幅）と該当するかを判断する（ステップＳ２）。

具体的には、図９（ｂ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、検出したピーク間の距離（幅）を計算し、ＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間距離と比較する。

自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、検出したピーク間距離がＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間の距離（幅）と該当すると判断した場合（ステップＳ２のＹｅｓ）、ＩＤパネル２１の候補とし、ステップＳ３に進む。

一方、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、検出したピーク間距離がＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間の距離（幅）と該当しないと判断した場合（ステップＳ２のＮｏ）、ＩＤパネル２１の候補とせず、ステップＳ１に戻る。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ピークを含めたピーク間における測域センサ９の距離情報値を、後述するように判断する（ステップＳ３）。

ここで、図１１はＩＤパネル２１の検出における距離情報値検出状態を示す図である。図１１において、カゴ台車２は天井側から見た平面図として示している。図１１に示すように、ステップＳ２で候補とされたＩＤパネル２１のエリアについて、測域センサ９からＩＤパネル２１までの距離を求める。なお、測域センサ９からの距離は、レーザが戻ってくる時間によって求めることが可能である。そして、測域センサ９により距離情報値に基づき、検出範囲内にある物体の測域センサ９から見た形状を検出することが可能となる。検出範囲内にＩＤパネル２１が存在する場合は、測域センサ９から見たＩＤパネル２１の検出面２１ｃの形状（面形状）を検出することが可能となる。

例えば、測域センサ９の走査方向におけるＩＤパネル２１の検出面２１ｃの中心に対して正面からＩＤパネル２１の検出面２１ｃに正対して測域センサ９で検出動作を行った場合（測域センサ９とＩＤパネル２１の検出面２１ｃとの位置関係が図１１（ａ）の場合）、測域センサ９が検出するＩＤパネル２１までの距離情報値はほぼ同じ値となる（厳密にいえば、両端部が遠距離となるが、簡潔に説明するために、ここでは距離情報値はほぼ同じ値として説明する）ので、検出範囲内に測域センサ９から見た形状が平面の物体が存在する、と判断することができる。

また、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃが測距センサ９に対して斜めになっている場合は、測域センサ９が検出するＩＤパネル２１までの距離情報値は、測域センサ９の走査方向における一方から他方に向かって一定の割合で変化するので、検出範囲内に測域センサ９から見た形状平面の物体が存在する、と判断することができる。

また、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃが曲面の場合は、測域センサ９が検出するＩＤパネル２１までの距離情報値が、測距センサ９とＩＤパネル２１の検出面２１ｃとの位置関係、及び検出面２１ｃの曲率とに応じて変化しているか否かを判断することで、検出範囲内に測域センサ９から見た形状が曲面の物体が存在する、と判断することができる。

図１１（ａ）のグラフに示すように、測域センサ９の走査方向におけるＩＤパネル２１の検出面２１ｃの中心に対して正面からＩＤパネル２１の検出面２１ｃに正対して測域センサ９で検出動作を行った場合、反射強度のピークを含めたピーク間における測域センサ９が検出する距離情報値は、ほぼ同じ値となる。この場合、ＩＤパネル２１の候補とする。

このように、ピークを含めたピーク間の距離情報値、換言すると、第一領域ａ、第二領域ｂ、第三領域ｃまでの距離情報値に基づき、ＩＤパネル２１の候補を検出する。

図１１（ｂ）に示すように、カゴ台車２のフレームも反射強度の値が高くでることが分かっている。そのため、反射強度比率のピーク値を見るだけでは、カゴ台車２のフレームをＩＤパネル２１と勘違いする可能性がある。そこで、測域センサ９が検出した反射強度のピークを含めたピーク間の距離情報値に基づいて判断することで、ＩＤパネル２１の候補を検出する。カゴ台車２のフレームを検出している場合は、ＩＤパネル２１とフレームとで距離が異なるので、測域センサ９が検出した反射強度のピークを含めたピーク間の距離情報値に基づいて、ＩＤパネル２１の候補から除外されるようにしたものである。

このように測域センサ９で測定した距離情報により、カゴ台車２のフレームのような高反射を生じる小さな細いものをＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂとして誤認識しないようにすることができる。これは、カゴ台車２に荷物が載っていても同様である。

自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネルの検出面２１ｃに該当すると判断した場合（ステップＳ３のＹｅｓ）、ＩＤパネル２１の候補とし、ステップＳ４に進む。

一方、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネルの検出面２１ｃに該当しないと判断した場合（ステップＳ３のＮｏ）、ＩＤパネル２１の候補とせず、ステップＳ１に戻る。

以上により、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、現在の測域センサ９の測定値をＩＤパネル２１の候補とする（ステップＳ４）。

次に、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネル２１の候補について、測域センサ９の走査角度におけるピーク間位置の角度（ＩＤパネル２１の候補を検出した際の走査角度）が、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な範囲に入っているか、を判断することで、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な位置関係にあるか否か、を判断する（ステップＳ５）。

ここで、図１２は自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な範囲を示す図である。図１２に示すように、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な範囲（角度）が決められている。

図１２（ａ）は、自走ロボット１の接続可能な範囲にカゴ台車２が存在しない場合を示す図である。図１２（ａ）に示すように、測域センサ９の走査角度におけるピーク間位置の角度（ＩＤパネル２１の候補を検出した際の走査角度）が接続可能な範囲（角度）内にない場合には、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な位置関係でないと判断する。

一方、図１２（ｂ）は、自走ロボット１の接続可能な範囲にカゴ台車２が存在する場合を示す図である。図１２（ｂ）に示すように、測域センサ９の走査角度におけるピーク間位置の角度（ＩＤパネル２１の候補を検出した際の走査角度）が接続可能な範囲（角度）内にある場合には、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な位置関係にあると判断する。

自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネル２１の候補について、測域センサ９の走査角度におけるピーク間位置の角度（ＩＤパネル２１の候補を検出した際の走査角度）が、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な位置関係にあると判断した場合（ステップＳ５のＹｅｓ）、ステップＳ６に進む。

一方、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネル２１の候補について、測域センサ９の走査角度におけるピーク間位置の角度（ＩＤパネル２１の候補を検出した際の走査角度）が、自走ロボット１とカゴ台車２とが接続可能な位置関係でないと判断した場合（ステップＳ５のＮｏ）、ステップＳ１に戻る。

次に、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネル２１の候補について、測域センサ９の距離情報から、ＩＤパネル２１の傾きを算出する（ステップＳ６）。

ここで、図１３はＩＤパネル２１の傾きの算出例を示す図である。図１３に示すように、ＩＤパネル２１の傾きは、測域センサ９が検出したピーク値の距離情報（ＩＤパネル２１の検出面２１ｃにおける第一領域ａの距離情報と第三領域ｃの距離情報）から検出可能である。

続いて、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネル２１の傾きが接続可能な範囲であるかを判断する（ステップＳ７）。自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、傾きが所定範囲内（図１３に示す角度θが所定の角度以下）の場合、接続にいける許容範囲の傾きで置かれているカゴ台車２であると判断し（ステップＳ７のＹｅｓ）、ステップＳ８に進む。

一方、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、傾きが所定範囲外（図１３に示す角度θが所定の角度より大きい）の場合、接続にいける許容範囲の傾きで置かれているカゴ台車２ではないと判断し（ステップＳ７のＮｏ）、ステップＳ１に戻る。

そして、自走ロボット１のコントローラ４（検出手段１１１）は、ＩＤパネル２１の検出処理を完了する（ステップＳ８）。

続いて、検出したＩＤパネル２１の表面の角度と自走ロボット１との角度を検出する動作について説明する。

概略的には、搬送対象物（カゴ台車２）に装着されたＩＤパネル２１の検出面２１ｃが平面であることを利用して、検出したＩＤパネル２１の検出面２１ｃの角度と自走ロボット１との角度を搬送対象物（カゴ台車２）と自走ロボット１との角度として、自走ロボット１と搬送対象物（カゴ台車２）との自動連結に用いるようにしたものである。

続いて、ＩＤパネル２１の検出処理の完了後における自走ロボット１の目標位置への移動について説明する。

ここで、図１４はＩＤパネル２１の検出処理の完了後における目標位置への移動処理の流れを示すフローチャートである。図１４に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、ＩＤパネル２１に向けて走行を開始し（ステップＳ３１）、ＩＤパネル２１までの距離、反射強度情報を測域センサ９から取得する（ステップＳ３２）。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、ＩＤパネル２１の設計情報（大きさ、再帰反射テープ２１ｂの間隔など）を参考にして、距離・反射強度情報からＩＤパネル２１の自走ロボット１に対する相対位置および傾きを検出する（ステップＳ３３）。

次に説明する図１５から図１８は、自走ロボット１、ＩＤパネル２１を天井側から見た平面図として示している。なお、既述しているように、ＩＤパネル２１はカゴ台車２に装着されているが図が煩雑になることを避けるために、カゴ台車２は省略しＩＤパネル２１のみを表示している。

図１５は、ＩＤパネル２１の傾きの検出手法を示す図である。図１５に示すように、自走ロボット１の中心は、後輪である従動車輪７２の車軸中心である。ＩＤパネル２１の位置は、ＩＤパネル２１の中心である。ＩＤパネル２１の傾きは、自走ロボット１の後輪である従動車輪７２の車軸方向に平行な直線と、ＩＤパネル２１のパネル面に平行な直線とのなす角（図１５のθ_１）である。

図１６は、ＩＤパネル２１の方向の検出手法を示す図である。図１６に示すように、ＩＤパネル２１の方向は、自走ロボット１の後輪である従動車輪７２の車軸方向に対して垂直で自走ロボット１の中心を通る直線（図１６の軸Ｙ）と、自走ロボット１の中心とＩＤパネル２１の中心をつなぐ直線とのなす角（図１６のθ_２）である。

ＩＤパネル２１の自走ロボット１に対する相対位置および傾きが検出されなかった場合（ステップＳ３４のＮｏ）、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、一時停止して（ステップＳ３５）、再度ＩＤパネル２１までの距離、反射強度情報を測域センサ９から取得する（ステップＳ３２）。

なお、ＩＤパネル２１を検出した後に、自走ロボット１がＩＤパネル２１を検出できなくなることは自走ロボット１とＩＤパネル２１（カゴ台車２）との位置関係の観点からは考え辛いが、自走ロボット１の駆動エラーや測域センサ９のエラーなどでＩＤパネル２１が検出できなくなったときの対処として、一時停止処理（ステップＳ３５）を設けている。なお、一時停止期間が所定の時間を超えると、異常発生として、自走ロボット１を停止し、カゴ台車２の接続失敗の表示を出すなどの処理をする。

ＩＤパネル２１の自走ロボット１に対する相対位置および傾きが検出された場合（ステップＳ３４のＹｅｓ）、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、ＩＤパネル２１の位置と傾きに基づく相対目標位置を算出する（ステップＳ３６）。

ここで、図１７は相対目標位置の算出方法を示す図である。図１７に示すように、ＩＤパネル２１の中心から垂直方向に一定距離、かつ、ＩＤパネル２１に対して正対する角度が相対目標位置（ｘ´，ｙ´，θ´）である。

続いて、自走ロボット１のコントローラ４（移動制御手段１１３）は、現在位置を（ｘ，ｙ，θ）＝（０，０，０）として、相対目標位置（ｘ´，ｙ´，θ´）との差分を基に、目標位置への方向角度θ_３を決定し、走行する（ステップＳ３７）。

自走ロボット１のコントローラ４は、ステップＳ３２〜Ｓ３７の処理を、ＩＤパネル２１のパネル面に対して垂直な位置に設定された相対目標位置（ｘ´，ｙ´，θ´）へ到着するまで（ステップＳ３８のＹｅｓ）、繰り返す。

ここで、図１８は相対目標位置への走行経路を模式的に示す図である。図１８に示すように、自走ロボット１のコントローラ４は、自走ロボット１が相対目標位置に近づくにつれて速度を減速させるようにしてもよい。例えば自走ロボット１のコントローラ４は、下記式に従って制御すればよい。
ｖ［ｍ／Ｓ］＝α＊（ｘ^２＋Ｙ^２）^１／２
α：パラメータ

また、自走ロボット１のコントローラ４は、回転速度をＩＤパネル２１の方向（図１６）に基づいて設定する。
ω［ｒａｄ／Ｓ］=β＊θ
＊βはパラメータ

このように本実施の形態によれば、ＩＤパネル２１を検出する際に、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃに生成されたコードとＩＤパネル２１の検出面２１ｃまでの距離情報（換言すると、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃの第一領域ａ、第二領域ｂ、第三領域ｃまでの距離情報）とを用いて、ＩＤパネル２１を検出する。これにより、ＩＤパネル２１を検出するためのコードは情報量が少ない簡易なものでよいので、ＩＤパネル２１を検出するためのセンサは簡単な構成でよく、遠距離からでも安定して搬送対象物（ＩＤパネル２１）を検出することができる。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。

第２の実施の形態の搬送システムは、ＩＤパネル２１の検出と、ＩＤパネル２１の内容の識別との２段階にする点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。

第１の実施の形態においては、ＩＤパネル２１内の情報量は、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃ（特に、第二領域ｂ）における再帰反射テープ２１ｂの本数に依るものとなっている。しかしながら、再帰反射テープ２１ｂを測域センサ９の分解能より細かい間隔で配置しても情報量を増やすという観点では意味がない。また、測域センサ９の角分解能は距離が離れるほど悪くなるので、自走ロボット１から遠い位置にあるＩＤパネル２１の情報量は少なくなってしまう。

そこで、本実施の形態においては、以下に示すように、ＩＤパネル２１の検出時（ＩＤパネル２１と自走ロボット１との距離が遠い状態）は、ＩＤパネル２１の両端の再帰反射テープ２１ｂ（第一領域ａと第三領域ｃ）のみを見るようにする。そして、ＩＤパネル２１の位置を検出後、自走ロボット１がＩＤパネル２１に近づき、ＩＤパネル２１の内容の識別を行うものとする。

図１９は、第２の実施の形態にかかるＩＤパネルの検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、図１９におけるステップＳ１〜Ｓ８については、第１の実施の形態で説明した図８におけるステップＳ１〜Ｓ８と何ら変わるものではないため、ここでの説明は省略する。

自走ロボット１のコントローラ４は、ＩＤパネル２１の検出処理を完了すると（ステップＳ８）、自走ロボット１をカゴ台車２に接続可能な走行ライン５１上の位置に停止させる（ステップＳ９）。

ここで、図２０はＩＤパネル２１の検出におけるピーク値検出状態を示す図である。図２０に示すように、本実施の形態において自走ロボット１のコントローラ４は、ＩＤパネル２１を検出する際には、ＩＤパネル２１の両端の再帰反射テープ２１ｂに対応するピークを検出した場合に、ＩＤパネル２１の検出処理を完了する。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４は、自走ロボット１を９０度旋回させる（ステップＳ１０）。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４は、自走ロボット１をＩＤパネル２１に向かって進行させる（ステップＳ１１）。自走ロボット１のコントローラ４は、測域センサ９からＩＤパネル２１までの間の距離情報値が５０ｃｍ以下になるまで（ステップＳ１２のＹｅｓ）、自走ロボット１をＩＤパネル２１に向かって進行させる（ステップＳ１１）。

ここで、図２１はＩＤパネル２１に対する接近状態を示す図である。図２１に示すように、自走ロボット１は、ＩＤパネル２１に対して５０ｃｍの距離まで近づくようにする。

自走ロボット１のコントローラ４は、測域センサ９からＩＤパネル２１までの間の距離情報値が５０ｃｍ以下になると（ステップＳ１２のＹｅｓ）、測域センサ９の反射強度値からピークを取得する（ステップＳ１３）。そして、自走ロボット１のコントローラ４は、ＩＤパネル２１の両端の再帰反射テープ２１ｂに対応するピーク以外のピーク位置からＩＤパネル２１の内容を識別する（ステップＳ１４）。

ここで、図２２はＩＤパネル２１の内容識別例を示す図である。図２２に示すように、自走ロボット１のコントローラ４は、ＩＤパネル２１の内容の識別の際には、ＩＤパネル２１の両端の再帰反射テープ２１ｂに対応するピーク以外のピークを探索する。図２２に示すように、自走ロボット１がＩＤパネル２１の５０ｃｍ手前にまで近づいているので、ＩＤパネル２１を検出する時よりも分解能は高く検出できる。

このように本実施の形態によれば、ＩＤパネル２１の検出とＩＤパネル２１の内容の識別とを分けて行うため、簡単な構成のセンサ（測域センサ９）で遠距離からでも安定してＩＤパネル２１を検出した後に、検出したＩＤパネル２１に近づいてから識別番号情報、搬送先情報、搬送の優先度情報等の詳細な情報を取得することができる。

（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。

第３の実施の形態の搬送システムは、更に識別手段（例えば、バーコードリーダなど）を備えて、ＩＤパネル２１内のコードを読み取る点が、第１の実施の形態および第２の実施の形態と異なる。以下、第３の実施の形態の説明では、第１の実施の形態または第２の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態および第２の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図２３は第３の実施の形態にかかる搬送システムにおける自走ロボットのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２３に示すように、本実施の形態の自走ロボット１は、第２のセンサであるカメラ５を備えている。また、ＩＤパネル２１の第二領域ｂに配置されるバーコード（画像パターン）は、情報を有するパターンである。

カメラ５は、復号部として機能するコントローラ４とともにマーカー読取装置を構成する。コントローラ４は、カメラ５の撮影画像からマーカーの特徴の画像認識によってマーカーのコードを認識する。コントローラ４の復号部では認識したマーカーのコード情報をデコードすることで、カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報を得る。

マーカーのＩＤの表示方法は、画像パターンとしての一般的なバーコードやＱＲコード（登録商標）が使える。また、ＩＤとしてカラーコードや、濃淡バーコードなどの画像パターンによって単位面積当たりの情報量を増やすことで、より遠くから認識できるようになる。また、マーカーのＩＤの表示方法は、後述の図２５に示すように、数字や記号などの文字表記としておき、カメラの画像認識によって認識する方法としてもよい。

本実施形態では、カゴ台車２に設置されたマーカーとして、バーコードを用いているため、カメラ５をバーコードリーダとして用いて読み取っている。なお、ＩＤを表示するマーカーがＱＲコードの場合は、ＩＤ認識手段としてＱＲコードリーダが使用できる。

図２４は、第３の実施の形態にかかるＩＤパネルの検出処理の流れを概略的に示すフローチャートである。なお、図２４におけるステップＳ１〜Ｓ１１については、第２の実施の形態で説明した図１９におけるステップＳ１〜Ｓ１１と何ら変わるものではないため、ここでの説明は省略する。

自走ロボット１のコントローラ４は、自走ロボット１をＩＤパネル２１に向かって進行させると（ステップＳ１１）、測域センサ９の距離情報値と、測域センサ９とカメラ５との間の距離の関係から、カメラ５とＩＤパネル２１との間の距離を算出する（ステップＳ２１）。

次に、自走ロボット１のコントローラ４は、カメラ５とＩＤパネル２１との間の距離がバーコードの読み取り可能範囲以下になるまで（ステップＳ２２のＹｅｓ）、自走ロボット１をＩＤパネル２１に向かって進行させる（ステップＳ１１）。

自走ロボット１のコントローラ４は、カメラ５からＩＤパネル２１までの間の距離情報値がバーコードの読み取り可能範囲以下になると（ステップＳ２２のＹｅｓ）、カメラ５でＩＤパネル２１のバーコードを読み取る（ステップＳ２３）。

そして、自走ロボット１のコントローラ４は、バーコードの内容からＩＤパネル２１の内容を識別する（ステップＳ２４）。

ここで、図２５はＩＤパネル２１の内容識別例を示す図である。図２５（ａ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４は、ＩＤパネル２１の内容の識別の際には、自走ロボット１がバーコードの読み取り可能範囲までＩＤパネル２１に近づき、カメラ５によりＩＤパネル２１のバーコードを読み取るので、ＩＤパネル２１の情報量を多くすることができる。なお、図２５（ｂ）に示すように、ＩＤパネル２１に数字や記号などの文字表記がある場合には、自走ロボット１のコントローラ４は、カメラ５によりＩＤパネル２１の文字表記を読み取り画像認識することによって、ＩＤパネル２１の内容を識別するようにしてもよい。

このように本実施の形態によれば、ＩＤパネル２１の検出とＩＤパネル２１の内容の識別とを分けて行うため、簡単な構成のセンサ（測域センサ９）で遠距離からでも安定してＩＤパネル２１を検出した後に、検出したＩＤパネル２１に近づいてから識別番号情報、搬送先情報、搬送の優先度情報等の詳細な情報を取得することができる。

なお、本実施の形態においては、カゴ台車２に設置されたマーカーとして、バーコードやＱＲコードを用いるようにしたが、これに限るものではない。例えば、カゴ台車２に設置されたマーカーとして、濃淡バーコード、カラーコード等を用いるようにしてもよい。カラーコードは、カメラ５を使った読み取りを行うことで、コードの位置情報を同時に読み取ることができるため、カゴ台車２が置かれている位置を認識することができる。また、濃淡バーコードは、測域センサ９で読み取ることができるので、より正確な位置情報を得ることができ、接続位置決めのフィードバック情報として有効である。

（第４の実施の形態）
次に、第４の実施の形態について説明する。

第４の実施の形態の搬送システムは、自走ロボット１における連結装置１０がカゴ台車２にとって最適な位置で接続を行う点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第４の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。

カゴ台車２の骨組みの位置関係などによっては、自走ロボット１における連結装置１０の接続位置を変更したい場合が考えられる。そこで、本実施の形態においては、カゴ台車２の接続したい位置を考慮してカゴ台車２の種類ごとにＩＤパネル２１のパネルＩＤ（識別番号）を用意する。自走ロボット１は、パネルＩＤを検出して、パネルＩＤごとに相対目標位置を変え、各カゴ台車２にとって最適な位置で接続を行う。

ここで、図２６は第４の実施の形態にかかるＩＤパネル２１の検出処理の完了後における目標位置への移動処理の流れを示すフローチャートである。図２６に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、ＩＤパネル２１に向けて走行を開始し（ステップＳ３１）、ＩＤパネル２１までの距離、反射強度情報を測域センサ９から取得する（ステップＳ３２）。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、ＩＤパネル２１の設計情報（大きさ、再帰反射テープ２１ｂの間隔など）を参考にして、距離・反射強度情報からＩＤパネル２１の自走ロボット１に対する相対位置および傾きを検出するとともにＩＤパネル２１のパネルＩＤを検出する（ステップＳ４１）。

ＩＤパネル２１の自走ロボット１に対する相対位置および傾き、ＩＤパネル２１のパネルＩＤが検出されなかった場合（ステップＳ３４のＮｏ）、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、一時停止して（ステップＳ３５）、再度ＩＤパネル２１までの距離、反射強度情報を測域センサ９から取得する（ステップＳ３２）。

一方、ＩＤパネル２１の自走ロボット１に対する相対位置および傾き、ＩＤパネル２１のパネルＩＤが検出された場合（ステップＳ３４のＹｅｓ）、設定ファイルを読み込む（ステップＳ４２）。設定ファイルには、パネルＩＤに紐付けて移動量が登録されている。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４（算出手段１１２）は、ＩＤパネル２１の位置と傾きに基づく相対目標位置を算出するとともに、設定ファイルに登録してあるパネルＩＤに紐づいた移動量分だけＩＤパネル２１のパネル面と平行な方向へ相対目標位置をシフトさせる（ステップＳ４３）。

ここで、図２７は相対目標位置のシフト方法を示す図である。図２７に示すように、設定ファイルに登録してあるパネルＩＤに紐づいた移動量分だけＩＤパネル２１のパネル面と平行な方向へ相対目標位置をシフトさせる。例えば、ＩＤ＝２の場合には、プラス方向に３０ｍｍだけＩＤパネル２１のパネル面と平行に移動させる。

続いて、自走ロボット１のコントローラ４（移動制御手段１１３）は、現在位置を（ｘ，ｙ，θ）＝（０，０，０）として、相対目標位置（ｘ´，ｙ´，θ´）との差分を基に、目標位置への方向角度θ_３を決定し、走行する（ステップＳ３７）。

自走ロボット１のコントローラ４は、ステップＳ３２〜Ｓ３７の処理を、ＩＤパネル２１のパネル面に対して垂直な位置に設定された相対目標位置（ｘ´，ｙ´，θ´）へ到着するまで（ステップＳ３８のＹｅｓ）、繰り返す。

このように本実施形態によれば、カゴ台車２の種類ごとにパネルＩＤを用意することで、ＡＧＶはパネルＩＤを検出して、ＩＤごとに相対目標位置を変え、各カゴ車にとって最適な位置で接続を行うことができる。

なお、各実施形態においては、連結対象であるカゴ台車２のような被牽引台車に自動で接続して牽引することで、カゴ台車２を所望の搬送先へ自動搬送する無人搬送車（ＡＧＶ）としての自走ロボット１を、自律移動装置に適用した例について説明したが、これに限るものではなく、各種の自律移動装置に適用可能であることはいうまでもない。

１ 自律移動装置
４ 検出手段
５ 第２のセンサ
９ 第１のセンサ
２１ 識別部材（ＩＤパネル、板状部材）
２１ａ 板状部材の表面
２１ｂ 再帰反射テープ
１１１ 検出装置
１１２ 算出手段
１１３ 移動制御手段

特許第５９８３０８８号公報 特開２０１８−０９００８４号公報

Claims (12)

1. 第一の方向において、少なくとも３つの領域に分割された検出面を有する識別部材であって、
   前記少なくとも３つの領域を、前記第一の方向における前記検出面の一端側から他端側に向かって第一領域、第二領域、第三領域と定義すると、
   前記第一領域の反射率と前記第二領域の反射率とが異なり、前記第二領域の反射率と前記第三領域の反射率とが異なるように構成され、
   当該識別部材に対して光を射出し、射出された光が前記識別部材により反射された反射光を受光する第１のセンサにより、
   前記第一領域で反射された第一受光量と、前記第二領域で反射された第二受光量と、及び前記第三領域で反射された第三受光量と、
   前記第１のセンサから前記第一領域までの第一距離と、前記第１のセンサから前記第二領域までの第二距離と、前記第１のセンサから前記第三領域までの第三距離と、
   が検出され、
   前記第一受光量と、前記第二受光量と、前記第三受光量と、前記第一距離と、前記第二距離と、前記第三距離と、に基づいて識別される、
   ことを特徴とする識別部材。
2. 前記第一領域の反射率と前記第三領域の反射率は等しい、
   ことを特徴とする請求項１に記載の識別部材。
3. 前記第二領域に、情報を有するパターンが配置されている、
   ことを特徴とする請求項１または２に記載の識別部材。
4. 前記情報を有するパターンは、文字または記号である、
   ことを特徴とする請求項３に記載の識別部材。
5. 前記情報を有するパターンは、画像パターンである、
   ことを特徴とする請求項３に記載の識別部材。
6. 前記画像パターンは、画像を撮影する第２のセンサにより検出される、
   ことを特徴とする請求項５に記載の識別部材。
7. 検出領域に光を射出し、射出された光が前記検出領域に存在する物体により反射された反射光を受光する第１のセンサを有し、前記検出領域に存在する識別部材を検出する検出装置であって、
   前記識別部材は、
   第一の方向において、少なくとも３つの領域に分割された検出面を有し、
   前記少なくとも３つの領域を、前記第一の方向における前記検出面の一端側から他端側に向かって第一領域、第二領域、第三領域と定義すると、
   前記第一領域の反射率と前記第二領域の反射率とが異なり、前記第二領域の反射率と前記第三領域の反射率とが異なるように構成され、
   前記第１のセンサは、
   前記第一領域で反射された第一受光量と、前記第二領域で反射された第二受光量と、及び前記第三領域で反射された第三受光量と、
   前記第１のセンサから前記第一領域までの第一距離と、前記第１のセンサから前記第二領域までの第二距離と、前記第１のセンサから前記第三領域までの第三距離と、を検出し、
   前記第一受光量と、前記第二受光量と、前記第三受光量と、前記第一距離と、前記第二距離と、前記第三距離と、に基づいて、前記識別部材を検出する、
   ことを特徴とする識別部材の検出装置。
8. 前記第二領域には、情報を有するパターンが配置され、
   前記識別部材を検知した後に、前記第１のセンサにより、前記情報を識別する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の識別部材の検出装置。
9. 画像を撮影する第２のセンサをさらに有し、
   前記第二領域には、情報を有するパターンが配置され、
   前記識別部材を検知した後に、前記第２のセンサにより、前記情報を識別する、
   ことを特徴とする請求項７に記載の識別部材の検出装置。
10. 請求項７ないし９のいずれか一項に記載の識別部材の検出装置と、
    前記検出装置により検出された識別部材までの距離および角度を算出する算出手段と、
    前記算出手段により算出した前記識別部材までの距離および角度に従った目標位置への移動を制御する移動制御手段と、
    を備えることを特徴とする自律移動装置。
11. 検出領域に光を射出し、射出された光が前記検出領域に存在する物体により反射された反射光を受光する第１のセンサを用いて、前記検出領域に存在する識別部材を検出する検出方法であって、
    前記識別部材は、
    第一の方向において、少なくとも３つの領域に分割された検出面を有し、
    前記少なくとも３つの領域を、前記第一の方向における前記検出面の一端側から他端側に向かって第一領域、第二領域、第三領域と定義すると、
    前記第一領域の反射率と前記第二領域の反射率とが異なり、前記第二領域の反射率と前記第三領域の反射率とが異なるように構成され、
    第１のセンサは、
    前記第一領域で反射された第一受光量と、前記第二領域で反射された第二受光量と、及び前記第三領域で反射された第三受光量と、
    前記第１のセンサから前記第一領域までの第一距離と、前記第１のセンサから前記第二領域までの第二距離と、前記第１のセンサから前記第三領域までの第三距離と、を検出し、
    前記第一受光量と、前記第二受光量と、前記第三受光量と、前記第一距離と、前記第二距離と、前記第三距離と、に基づいて、前記識別部材を検出する、
    ことを特徴とする検出方法。
12. コンピュータに、
    請求項１１に記載の検出方法を実行させるためのプログラム。

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