JP2021086197A - 搬送システム、学習済みモデル生成方法、学習済みモデル、制御方法およびプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる搬送システム等を提供する。【解決手段】搬送システム１０は、搬送ロボット２００、制御部である駆動制御部２４１、画像データ取得部１１２および設定部１１３を有している。搬送ロボット２００は、被搬送物を搬送する。駆動制御部２４１は、搬送ロボット２００の動作を制御する。画像データ取得部１１２は、被搬送物を撮像した画像データを取得する。設定部１１３は、取得した画像データに基づいて、駆動制御部２４１に搬送ロボットの動作パラメータを設定する。【選択図】図２

Description

本発明は搬送システム、学習済みモデル生成方法、学習済みモデル、制御方法およびプログラムに関する。

所定の建物や施設内で自律移動する自律移動装置の開発が進んでいる。このような自律移動装置は、荷台を有していたり、台車を牽引したりすることにより、自動で荷物を配達する自動配達装置になり得る。自動配達装置は、出発地から目的地まで自律移動することにより、例えば出発地で搭載した荷物を目的地に届けることができる。

例えば特許文献１に記載の自動配達装置は、自律移動可能な牽引部および荷台部を有しており、これらに含まれるコンピュータは、建物の間取り図の電子地図および、ある場所から次の場所へ移動するときに辿るべき経路を格納している。この自動配達装置は、目的に応じて異なるタイプの荷台部を使用することにより様々な物品を搬送する。

米国特許第９０２６３０１号明細書

搬送ロボットは被搬送物を速く搬送することが望まれる。但し、被搬送物を速く搬送することにより被搬送物に振動や衝撃が加わると、被搬送物が荷崩れを起こすなど不具合が生じる可能性がある。また、被搬送物の種類が同じであっても被搬送物の状態が不安定な場合にはこのような不具合が生じ易くなる。しかしながら、静止状態における被搬送物の重心位置を検出しても、搬送状態が安定かどうかまでは判定できない。

本発明は、このような課題を解決するためになされたものであって、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる搬送システム等を提供するものである。

本発明の一態様における搬送システムは、搬送ロボット、制御部、画像データ取得部および設定部を有している。搬送ロボットは、被搬送物を搬送する。制御部は、搬送ロボットの動作を制御する。画像データ取得部は、被搬送物を撮像した画像データを取得する。設定部は、取得した画像データに基づいて、制御部に搬送ロボットの動作パラメータを設定する。

これにより、搬送システムは、取得した画像データに応じて動作パラメータを設定する。そのため、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる。

上記搬送システムにおいて、データベースは、被搬送物の画像データを入力として受け付け、受け付けた被搬送物の画像データに応じて搬送ロボットの動作パラメータを出力する学習済みモデルを含み、設定部は、学習済みモデルに被搬送物の画像データを入力し、入力した被搬送物の画像データに対する出力である動作パラメータを制御部に設定するものであってもよい。これにより、設定部は入力された画像データから好適に搬送ロボットの動作パラメータを設定する。

上記搬送システムにおいて、データベースは、被搬送物の参照画像データと被搬送物の参照画像データに対応する動作パラメータとをそれぞれ予め記憶するものであり、設定部は、新たに取得した被搬送物の画像データと記憶部が記憶する参照画像データとを対比して、対比した結果に基づいて動作パラメータを設定するものであってもよい。これにより、設定部は入力された画像データに対応する動作パラメータを設定する。

上記搬送システムは、被搬送物を撮像する撮像部と、被搬送物を収容し、被搬送物を収容した状態で搬送ロボットにより移動されるワゴンと、をさらに備え、設定部は、被搬送物がワゴンに収容される際に撮像部が撮像した被搬送物の画像データを取得するものであってもよい。これにより、搬送システムは、ワゴンに収容される被搬送物の画像データを利用して動作パラメータを設定できる。

上記搬送システムにおいて、ワゴンは、ワゴンが被搬送物を収容したことを検出するデータ取得トリガを有し、設定部は、データ取得トリガが被搬送物を収容したことを検出した時刻よりも予め設定された期間を遡った時刻において撮像部が撮像した被搬送物の画像データを取得するものであってもよい。これにより、搬送システムは、ワゴンに収容される被搬送物の画像データを容易に取得できる。

上記搬送システムにおいて、搬送ロボットは、ワゴンを昇降させるための昇降機構を有し、設定部は、昇降機構の昇降加速度を動作パラメータとして設定するものであってもよい。これにより搬送システムは、荷崩れ等を抑制しながらワゴンを昇降させることができる。

上記搬送システムにおいて、設定部は、搬送ロボットの移動加速度または搬送ロボットが通行する移動経路の少なくともいずれか一方を動作パラメータとして設定するものであってもよい。これにより搬送システムは、荷崩れ等を抑制しながら被搬送物を搬送できる。

上記搬送システムにおいて、搬送ロボットは、搬送ロボットの周辺に存在する物体を検出する物体センサを有し、設定部は、物体センサの検出範囲を動作パラメータとして設定するものであってもよい。これにより搬送システムは、障害物が不意に搬送ロボットに衝突するなどの事態を抑制し、被搬送物の荷崩れ等を抑制できる。

上記搬送システムにおいて、搬送ロボットは、搬送ロボットの周辺に被搬送物を搬送していることを通知する通知装置を有し、設定部は、通知装置の通知レベルを動作パラメータとして設定するものであってもよい。これにより搬送システムは、障害物が不意に搬送ロボットに衝突するなどの事態を抑制し、被搬送物の荷崩れ等を抑制できる。

本発明の一態様における学習済みモデル生成方法は、教師データ取得ステップと、モデル生成ステップとを有する。教師データ取得ステップは、被搬送物の画像データと、被搬送物の画像データに対応する搬送ロボットの動作パラメータと、を含む教師データを複数取得する。モデル生成ステップは、教師データを用いて、被搬送物の画像データを入力として受け付け、受け付けた被搬送物の画像データに応じた搬送ロボットの動作パラメータを出力とする学習済みモデルを生成する。これにより、被搬送物の状態に応じた動作パラメータを出力する学習済みモデルを生成できる。

本発明の一態様における学習済みモデルは、被搬送物の画像データと、被搬送物の画像データに対応する搬送ロボットの動作パラメータと、を含む教師データを複数取得することにより、学習した学習済みモデルである。上記学習済みモデルは、被搬送物の画像データを入力として受け付け、受け付けた被搬送物の画像データに基づいて、被搬送物を搬送する搬送ロボットの動作パラメータを出力する処理をコンピュータに実行させる。これにより、学習済みモデルは、搬送ロボットの動作パラメータを被搬送物の状態に応じて出力する。

本発明の一態様における制御方法は、被搬送物を搬送するための搬送ロボットに動作パラメータを設定するものであって、記憶ステップ、画像データ取得ステップ、設定ステップおよび制御ステップを有している。記憶ステップは、被搬送物の画像データと搬送ロボットの動作パラメータとを対応づけるためのデータベースを記憶する。画像データ取得ステップは、被搬送物を撮像した画像データを取得する。設定ステップは、取得した被搬送物の画像データとデータベースとに基づいて、動作パラメータを設定する。制御ステップは、設定した動作パラメータに基づいて搬送ロボットを制御する。

これにより、制御方法は、取得した画像データに応じて動作パラメータを設定する。そのため、搬送システムは、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる。

本発明の一態様におけるプログラムは、記憶ステップ、画像データ取得ステップ、設定ステップおよび制御ステップを有している制御方法をコンピュータに実行させるものである。記憶ステップは、被搬送物の画像データと搬送ロボットの動作パラメータとを対応づけるためのデータベースを記憶する。画像データ取得ステップは、被搬送物を撮像した画像データを取得する。設定ステップは、取得した被搬送物の画像データとデータベースとに基づいて、動作パラメータを設定する。制御ステップは、設定した動作パラメータに基づいて搬送ロボットを制御する。

これにより、プログラムは、取得した画像データに応じて動作パラメータを設定する。そのため、搬送システムは、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる。

本発明により、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる搬送システム等を提供することができる。

実施の形態１にかかる搬送システムの概観図である。 実施の形態１にかかる搬送システムのブロック図である。 搬送システムを利用する例を示す第１の図である。 搬送システムを利用する例を示す第２の図である。 搬送システムを利用する例を示す第３の図である。 搬送システムを利用する例を示す第４の図である。 被搬送物の状態と動作パラメータとの関係の例を示す表である。 搬送システムの処理を示すフローチャートである。 データベースの例を示す表である。 実施の形態１にかかる設定処理を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる搬送システムの概観図である。 学習モデル生成装置の構成を示すブロック図である。 学習済みモデルの生成処理を示すフローチャートである。 実施の形態２にかかる設定処理を示すフローチャートである。

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、特許請求の範囲にかかる発明を以下の実施形態に限定するものではない。また、実施形態で説明する構成の全てが課題を解決するための手段として必須であるとは限らない。説明の明確化のため、以下の記載および図面は、適宜、省略、および簡略化がなされている。なお、各図面において、同一の要素には同一の符号が付されており、必要に応じて重複説明は省略されている。

＜実施の形態１＞
図１を参照して実施の形態１にかかる搬送システムについて説明する。搬送システムは、所定の領域内を自律移動する搬送ロボットが被搬送物を収容したワゴンを搬送する。図１は、実施の形態１にかかる搬送システムの概観図である。図１に示す搬送システム１０は、搬送システムの一実施態様である。搬送システム１０は、例えば病院などの施設内で、患者の食事を厨房から搬送したり、患者が食事をした後の食器を厨房に搬送したり、衣類やベッドリネンなどを予め設定された場所に搬送すること等ができる。搬送システム１０は、主な構成として、搬送ロボット２００、ワゴン３００およびカメラ５００を有している。

なお、構成要素の位置関係を説明するための便宜的なものとして、図１は、右手系の直交座標系が付されている。また、図２以降において、直交座標系が付されている場合、図１のＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸方向と、これらの直交座標系のＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸方向はそれぞれ一致している。

搬送ロボット２００は、病院の床面を移動する自律移動ロボットである。搬送ロボット２００は、ワゴン３００に収容された被搬送物を所定の位置（出発地）から別の位置（目的地）まで搬送する。搬送ロボット２００は、主な構成として本体ブロック２１０、ハンドルブロック２２０および制御ブロック２３０を有している。なお、以降の説明において、搬送ロボット２００が所定の場所から出発地まで移動し、被搬送物を保持して目的地まで搬送することを、被搬送物を回収すると言う場合もある。

本体ブロック２１０は、主面が接地した扁平直方体形状をしている。本体ブロック２１０の主面の高さは、ワゴン３００の下部に進入可能な高さに設定されている。これにより本体ブロック２１０は、ワゴン３００の下部に進入し、下方からワゴン３００を持ち上げる。本体ブロック２１０は主な構成として、昇降部２１１、測距センサ２１２、駆動輪２１３、従動輪２１４およびスピーカ２１５を有している。

昇降部２１１は、本体ブロック２１０の上面中央部に設けられた平板状の部品であり、上側（ｚ軸プラス側）に略平滑な当接面を有する。当接面は床面（ｘｙ面）と平行かつ上に向くように設けられている。昇降部２１１の下側には昇降部２１１を昇降するための昇降機構（不図示）が設けられている。昇降機構により、昇降部２１１は当接面を上下させ、予め設定された位置で停止できる。これにより昇降部２１１は、ワゴン３００の下部に当接し、床面に平行にワゴン３００を持ち上げ、ワゴン３００を保持できるように構成されている。

測距センサ２１２は、搬送ロボット２００と搬送ロボット２００の周辺の物体を検出し、検出した物体との距離を測定可能なセンサである。測距センサ２１２は、例えば赤外線、レーザ光またはミリ波などにより搬送ロボット２００と周辺の物体との相対的な位置を検出する。測距センサ２１２は、物体センサと称されてもよい。測距センサ２１２は、本体ブロック２１０の前方および後方にそれぞれ設けられている。これにより測距センサ２１２は搬送ロボット２００の任意の移動方向に障害物がある場合にこれを検出できる。

搬送ロボット２００は、測距センサ２１２が検出した障害物との距離に対して、安全距離を設定する。搬送ロボット２００は、障害物が安全距離よりも離れるように搬送ロボット２００の自律移動を制御する。また搬送ロボット２００は、障害物が安全距離よりも近づいた場合には、搬送ロボット２００の移動を一旦停止させたり、障害物に対する警告を発信したりする。

駆動輪２１３は、床面に接地して本体ブロック２１０を支持するとともに、本体ブロック２１０を移動させる。本体ブロック２１０は、搬送ロボット２００の前後方向（ｘ軸方向）の中央部において、左右方向（ｙ軸方向）に伸びる１本の回転軸上に離間して軸支された２つの駆動輪２１３を有している。２つの駆動輪２１３は回転軸を中心にそれぞれ独立して回転可能に構成されている。搬送ロボット２００は、左右に配置された駆動輪２１３を同じ回転数で駆動させることにより、前進または後進を行い、左右の駆動輪２１３の回転速度または回転方向に差を生じさせることにより、旋回を行う。

従動輪２１４は、床面に接地して本体ブロック２１０を支持するとともに、駆動輪２１３の動きに従って自由に回転する。本体ブロック２１０は、駆動輪２１３の前後方向にそれぞれ従動輪２１４を有している。すなわち本体ブロック２１０は、矩形状の接地面の四隅にそれぞれ従動輪２１４を有している。

スピーカ２１５は、予め設定された音声を発信するためのものである。スピーカ２１５は、発信する音声が搬送ロボット２００の周辺に存在する通行人等に対して認識できるように設けられている。これにより搬送ロボット２００は、スピーカ２１５を介して通行人等に対して搬送ロボット２００の存在について注意を促す等の警告を発信できる。

ハンドルブロック２２０は、搬送ロボット２００を利用者が人力でけん引する場合に利用する。ハンドルブロック２２０は、本体ブロック２１０の上面かつ後方端部において左右方向離間して平行に立設された２本の柱状部材２２１aと、２本の柱状部材２２１ａの上端部を懸架するグリップ部２２１ｂとを有する。２本の柱状部材２２１aの内の１本の上端部には停止ボタン２２２が設けられている。停止ボタン２２２が押下されることにより、搬送ロボット２００は自律移動を停止させる。

制御ブロック２３０は、搬送ロボット２００の駆動を制御するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）や回路等を含む。制御ブロック２３０は搬送ロボット２００の任意の位置に設置され操作装置１００から受けた指示に応じて搬送ロボット２００を制御する。また制御ブロック２３０は搬送ロボット２００のセンサ等から取得した情報を適宜操作装置１００に送信する。

搬送ロボット２００は、姿勢センサ２３１を有している。姿勢センサ２３１は、搬送ロボット２００の任意の位置に固定され、直交３軸の各軸方向の加速度と、各軸周りの角速度を検出する６軸センサであって、搬送ロボット２００の姿勢の変化を検出する。例えば、姿勢センサ２３１は、搬送ロボット２００が斜面を通行する場合、床面の傾きにともなう搬送ロボット２００の傾きを検出する。

ワゴン３００は、複数の被搬送物４００を収容する被搬送物収容体である。ワゴン３００は、複数のフレーム３０１が結合されることにより四角柱形状の枠体を形成し、底面部の四隅にはキャスタ３２０がそれぞれ設けられている。ワゴン３００はその他の主な構成として、操作装置１００、底板３０２、物体センサ３０３および棚板３１０を有している。

操作装置１００は、搬送ロボット２００と無線通信可能に接続し、搬送ロボット２００に対して種々のタスクに関する指示を出すための装置である。操作装置１００は、例えばタブレット端末であって、ユーザが操作し易い位置であって、かつ、被搬送物の収容に妨げにならない位置に固定されている。図１に示すように、本実施の形態にかかる操作装置１００は、ワゴン３００の最上部に横架されるフレーム３０１の上に立設するように固定されている。

操作装置１００は、種々の情報をユーザＵに提示するための表示部１２１と、表示部１２１に重畳されたタッチパネルであって、ユーザＵが操作を行うためのインタフェースである操作受付部１２０を有している。表示部１２１の傍らにはＩＤセンサ１３０が設けられている。ＩＤセンサ１３０は搬送ロボット２００を操作するユーザＵのＩＤ（Identification）を識別するものであって、例えばユーザＵがそれぞれ所有するＩＤカードに含まれる固有の識別子を検出する。ＩＤセンサ１３０は、例えば無線タグの情報読取りをするためのアンテナを含む。ユーザＵは、ＩＤカードをＩＤセンサ１３０に近付けることにより、搬送ロボット２００に操作者であるユーザのＩＤを認識させる。

底面部から予め設定された高さの位置には、床面に平行に底板３０２が設けられている。床面から底板３０２の下面までの高さは、搬送ロボット２００の本体ブロック２１０が進入可能な高さが確保されている。底板３０２の下面は、搬送ロボット２００の当接面が当接する。

物体センサ３０３は、ワゴン３００に収容される被搬送物４００を検出するためのセンサである。本実施の形態にかかる物体センサ３０３は、ワゴン３００の最上部に横架されたフレーム３０１に固定されており、物体センサ３０３の下方に物体が通過したことを検出する反射型のフォトインタラプタである。

ワゴン３００の枠体の内側には、床面に平行に、かつ互いに離間して、複数の棚板３１０が設けられている。棚板３１０の上面には被搬送物４００が置かれるように構成されている。被搬送物４００は、例えば病院の患者が食事をするためのトレーであって、トレーに乗せられた食器を含む。また食器には患者が食べ残した食品が含まれる場合がある。

なお、図１に示したワゴン３００は、上述のトレーを収容するように構成されているが、ワゴン３００は、収容する被搬送物に応じて種々の構成を有し得る。例えば、ベッドリネンを収容するためのワゴン３００は、底板３０２の上側が棚板３１０に代えて籠状ないし袋状の部材により構成されていてもよい。また、ワゴン３００は、操作装置１００が固定された構成であってもよい。ワゴン３００と操作装置１００とが一体となっている場合、操作装置１００は、固定されたワゴン３００に対する操作を行うように設定される。すなわち、ユーザＵは、ワゴン３００を選択する操作を省略できる。そのため、ユーザは、ワゴン３００に対応した安定度に関する情報を容易に入力できる。またワゴン３００は、キャスタ３２０を有していない構成であってもよい。

カメラ５００は、施設内におけるワゴン３００が配置される場所の天井面に固定され、固定された位置からカメラ５００の下方に存在するワゴン３００およびワゴン３００の周辺の少なくとも一部を撮像する。これにより、カメラ５００は、ワゴン３００に収容される被搬送物４００を撮像できるように構成されている。

次に、図２を参照して搬送システムのシステム構成について説明する。図２は、実施の形態１にかかる搬送システムのブロック図である。搬送システム１０は、操作装置１００、搬送ロボット２００、物体センサ３０３およびカメラ５００を有している。

操作装置１００は主な構成として、演算処理部１１０、操作受付部１２０、表示部１２１、データ取得トリガ１２３、ＩＤセンサ１３０、記憶部１４０および通信部１５０を有している。

演算処理部１１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算装置を有する情報処理装置である。演算処理部１１０は、演算処理部１１０が有するハードウェアと、当該ハードウェアに格納されたプログラムとを含む。すなわち、演算処理部１１０が実行する処理は、ハードウェアまたはソフトウェアのいずれかにより実現される。演算処理部１１０は、システム制御部１１１、画像データ取得部１１２および設定部１１３を含む。

システム制御部１１１は、操作装置１００の各構成から情報を受け取り、受け取った情報に応じて各構成に種々の指示を出す。

画像データ取得部１１２は、データ取得トリガ１２３からトリガ信号を受け取り、受け取ったトリガ信号に応じて、トリガ信号にかかる時刻から予め設定された期間（例えば３秒間）を遡った時刻における画像データを取得する。画像データ取得部１１２は、かかる画像データを、バッファメモリ１２２に一時的に記憶されている複数の画像データから取得する。すなわち、バッファメモリ１２２は、上述の予め設定された期間（例えば３秒）よりも長い期間（例えば５秒）の画像データを蓄積する。画像データ取得部１１２は、画像データを取得すると、取得した画像データを設定部１１３に供給する。

設定部１１３は、画像データ取得部１１２から画像データを受け取るとともに、記憶部１４０が記憶するデータベースを参照し、搬送ロボットの動作パラメータを駆動制御部２４１に設定する。搬送ロボットの動作パラメータは、例えば昇降部２１１を駆動する際の加速度や、駆動輪２１３を駆動する際の加速度または最大速度等である。

操作受付部１２０は、ユーザからの入力操作を受け付けて、操作信号を演算処理部１１０へ送信する。ユーザからの入力操作を受け付ける手段として、操作受付部１２０は表示部１２１に重畳されたタッチパネルを有する。なお操作受付部１２０はタッチパネルに代えてまたはタッチパネルに加えてボタンやレバー等の操作手段を有していてもよい。ユーザＵは、これらの入力操作手段を操作して、電源のオンやオフ、種々のタスクの入力操作等を行う。

表示部１２１は、例えば液晶パネルを含む表示部であり、搬送システム１０に関する種々の情報を表示する。表示部１２１には、ユーザＵからの操作を受け付けるタッチパネルが重畳されており、タッチパネルと連動した内容が表示される。

バッファメモリ１２２は揮発性または不揮発性のメモリを含み、いわゆるリングバッファとして機能する。バッファメモリ１２２は、通信部１５０を介してカメラ５００から画像データを受け取り、予め設定された期間分（例えば５秒間分）の複数の画像データを蓄積する。バッファメモリ１２２は、画像データ取得部１１２からの要求に応じて、複数の画像データのうち、少なくとも一の画像データを画像データ取得部１１２に供給する。

データ取得トリガ１２３は、物体センサ３０３と有線通信または無線通信可能に接続し、物体センサ３０３から物体を検出したことを示す信号を受け取る。またデータ取得トリガ１２３は、物体センサ３０３から受け取った信号に応じて、トリガ信号を演算処理部１１０の画像データ取得部１１２に供給する。

ＩＤセンサ１３０は、演算処理部１１０に接続し、検出したＩＤに関する情報を演算処理部１１０に供給する。

記憶部１４０は、フラッシュメモリやＳＳＤ（Solid State Drive）等の不揮発性メモリを含み、例えばデータベースおよびフロアマップを記憶している。記憶部１４０は演算処理部１１０に接続し、演算処理部１１０からの要求に応じて、記憶している情報を演算処理部１１０に供給する。データベースは、被搬送物４００の画像データと、搬送ロボット２００の動作パラメータとを関連づけた情報である。データベースの詳細については後述する。フロアマップは、搬送ロボット２００が自律移動をするために使用する施設のフロアマップである。フロアマップには、搬送ロボット２００が自律移動するルートの候補となる領域の情報、ワゴン３００が置かれる場所およびワゴン３００を搬送して届ける場所の情報等が含まれる。

通信部１５０は、搬送ロボット２００と通信可能に接続するインタフェースであり、例えばアンテナおよびアンテナを介して送信する信号の変調または復調を行う回路等により構成される。通信部１５０は、演算処理部１１０に接続しており、無線通信により搬送ロボット２００から受け取った所定の信号を演算処理部１１０に供給する。また通信部１５０は、演算処理部１１０から受け取った所定の信号を搬送ロボット２００に送信する。また通信部１５０は、カメラ５００とも無線通信可能に構成されている。通信部１５０は、カメラ５００からカメラ５００が撮像して生成した画像データを受け取り、受け取った画像データを演算処理部１１０に供給する。

物体センサ３０３は、操作装置１００のデータ取得トリガ１２３に接続し、被搬送物４００を検出したことを示す信号をデータ取得トリガ１２３に供給する。カメラ５００は、操作装置１００の通信部１５０と無線通信可能に接続し、生成した画像データを操作装置１００に供給する。

搬送ロボット２００は、停止ボタン２２２、搬送動作処理部２４０、センサ群２５０、昇降駆動部２５１、移動駆動部２５２、警告発信部２５３、記憶部２６０および通信部２７０を有している。

停止ボタン２２２は、搬送動作処理部２４０に接続し、停止ボタンが押下された場合の信号を搬送動作処理部２４０に供給する。

搬送動作処理部２４０は、ＣＰＵ等の演算装置を有する情報処理装置であって、搬送ロボット２００の各構成から情報を取得するとともに、各構成に対して指示を送る。搬送動作処理部２４０は、駆動制御部２４１を含む。駆動制御部２４１は、昇降駆動部２５１、移動駆動部２５２および警告発信部２５３の動作を制御する。駆動制御部２４１は、設定部１１３から動作パラメータに関する情報を受け取った場合、受け取った情報に従って昇降駆動部２５１、移動駆動部２５２および警告発信部２５３の制御処理を行う。

センサ群２５０は、搬送ロボット２００が有する種々のセンサを総称したものであり、測距センサ２１２および姿勢センサ２３１を含む。センサ群２５０は、搬送動作処理部２４０に接続し、検出した信号を搬送動作処理部２４０に供給する。センサ群２５０は、測距センサ２１２の他に、例えば昇降部２１１に設けられた位置センサや、駆動輪２１３に設けられたロータリエンコーダ等を含んでもよい。またセンサ群２５０は、上述したセンサの他に、例えば本体ブロック２１０の傾きを検出する姿勢センサを含んでいてもよい。

昇降駆動部２５１は、昇降部２１１を駆動するためのモータドライバを含む。昇降駆動部２５１は、搬送動作処理部２４０に接続し、駆動制御部２４１からの指示を受けて駆動する。駆動制御部２４１からの指示には、例えばモータの動作加速度を指定するための信号が含まれる。

移動駆動部２５２は、２つの駆動輪２１３をそれぞれ駆動するためのモータドライバを含む。移動駆動部２５２は、搬送動作処理部２４０に接続し、駆動制御部２４１からの指示を受けて駆動する。駆動制御部２４１からの指示には、例えばモータの動作加速度（搬送ロボット２００の移動加速度）を指定するための信号が含まれる。

警告発信部２５３は、スピーカ２１５を介して搬送ロボット２００の周辺に存在する通行人等に対して警告を発信するための通知装置であり、スピーカ２１５を駆動するドライバを含む。警告発信部２５３は、搬送動作処理部２４０に接続し、駆動制御部２４１からの指示を受けて駆動する。駆動制御部２４１からの指示には、例えば警告を通知する際の音量（通知レベル）を指定するための信号が含まれる。

記憶部２６０は、不揮発性メモリを含み、フロアマップおよび動作パラメータを記憶する。フロアマップは、搬送ロボット２００が自律移動するために必要なデータベースであって、操作装置１００の記憶部１４０が記憶するフロアマップの少なくとも一部と同じ情報が含まれる。動作パラメータは、操作装置１００から動作パラメータに関する指示を受けた場合に、受けた指示に応じた動作を各構成に指示するための情報が含まれる。

次に、図３〜図６を参照して、搬送ロボット２００がワゴン３００を搬送する動作の一例について説明する。ここで説明するワゴン３００は、病院の入院患者が食事をした後の下膳トレー（食後の食事トレー）を収容する。搬送ロボット２００は、下膳トレーが収容されたワゴン３００を搬送するというタスクを実行する。

図３は、搬送システムを利用する例を示す第１の図である。図３には、ワゴン３００、ユーザＵおよびカメラ５００が示されている。ワゴン３００は、病院内において入院患者が滞在する病室の付近に配置される。ワゴン３００が配置される位置は、あらかじめ設定されており、搬送ロボット２００は自律移動によりワゴン３００付近に移動可能である。ワゴン３００は、被搬送物４００である下膳トレー４００ａを収容している。またワゴン３００の付近では、下膳トレー４００ｂを保持したユーザＵが下膳トレー４００ｂをワゴン３００に収容しようとしている。ワゴン３００が配置される位置の天井面には、カメラ５００が設置されている。カメラ５００はワゴン３００に収容される下膳トレーを撮像し、撮像することにより生成した画像データを操作装置１００に送信している。

上述の状況において、利用者Ｕは、被搬送物４００である下膳トレー４００ｂをワゴン３００に収容させる。その際、下膳トレー４００ｂは物体センサ３０３の検出範囲を通過する。物体センサ３０３が下膳トレー４００ｂを検出すると、操作装置１００の画像データ取得部１１２は、物体センサ３０３が下膳トレー４００ｂを検出した時刻よりも予め設定された期間を遡った時刻における画像データを取得する。そして、設定部１１３は、この画像データと記憶部１４０に記憶するデータベースとから、搬送ロボット２００の動作パラメータを設定する。

ワゴン３００に下膳トレー４００ｂが収容されると、搬送システム１０の操作装置１００を操作可能なユーザＵは、操作装置１００を操作して、ワゴン３００を搬送するタスクを入力する。操作装置１００から指示を受けた搬送ロボット２００は、待機していた所定の場所からワゴン３００が存在する場所までの移動を開始する。

図４は、搬送システム１０を利用する例を示す第２の図である。図４は、所定の場所からワゴン３００が存在する場所まで移動した搬送ロボット２００がワゴン３００を搬送するためにワゴン３００に接近している状態を示している。搬送ロボット２００は、前方からワゴン３００の下部に進入する。この際、昇降部２１１はワゴン３００の底板３０２より低い位置に設定されている。

図５は、搬送システムを利用する例を示す第３の図である。搬送ロボット２００は昇降部２１１がワゴン３００の中央付近に位置する場所で一旦停止する。次に搬送ロボット２００は昇降部２１１を上昇させて底板３０２に当接させ、ワゴン３００を持ち上げる動作を行う。

図６は、搬送システムを利用する例を示す第４の図である。図６は、昇降部２１１が上昇することにより搬送ロボット２００がワゴン３００を持ち上げた状態を示している。昇降部２１１は図６に示した位置で停止する。これによりワゴン３００のキャスタ３２０は床面から離れた状態となっている。搬送ロボット２００はこのように被搬送物４００を収容したワゴン３００を床面から持ち上げた状態のまま目的位置まで搬送する。

搬送ロボット２００は上述のような動作によってワゴン３００を搬送する。ワゴン３００に収容された被搬送物４００は、搬送ロボット２００により持ち上げられる際に昇降動作にともなう衝撃を受ける。また被搬送物４００は、搬送ロボット２００が床面を移動する際に、搬送ロボット２００が行う加速、減速、旋回および床面の段差により衝撃ないし振動といった外力が印加される。このように外力が印加されることにより、食事トレーの食器が倒れたり、食器内に残された食品がこぼれたりすると、ワゴン３００や搬送ロボット２００ひいては床面がこぼれた食品により汚染される可能性がある。

そのため、搬送時に不安定な食事トレーを搬送する場合には、搬送ロボット２００の加速度を相対的に遅くすることにより、食事トレーが受ける外力を押さえるとともに、食品がこぼれることを抑制したい。そこで本実施の形態における搬送システム１０は、被搬送物４００の画像データに応じて搬送ロボット２００の動作パラメータを設定するように構成されている。

図７を参照して、被搬送物４００の状態と搬送ロボット２００の動作パラメータとの関係について説明する。図７は、被搬送物４００の状態と搬送ロボット２００の動作パラメータとの関係の例を示す表である。

表Ｔ１０は左の列に被搬送物の例として「下膳トレー」が示されている。これは、搬送ロボット２００が下膳トレーを搬送することを示している。被搬送物の右側の列には、「被搬送物の状態」が示されている。被搬送物の状態は、被搬送物が「下膳トレー」に対応する項目として、上から「食べ残しが少ない」、「トレー内の物体が整然と置かれている」、「食べ残しが多い」および「トレー内の物体が散乱している」と示されている。

搬送物の状態の右側の列には、搬送物の状態に対応した「分類」が示されている。分類は、「安定」および「不安定」の２項目でそれぞれ示されている。すなわち搬送時の被搬送物の状態はこれら２つの状態に分類される。被搬送物の状態が「食べ残しが少ない」および「トレー内の物体が整然と置かれている」に対応する分類は「安定」が示されている。一方、「食べ残しが多い」および「トレー内の物体が散乱している」に対応する分類は「不安定」が示されている。

分類の右側の列には、分類にそれぞれ対応した「動作パラメータ」が示されている。動作パラメータは、「パラメータセットＡ」および「パラメータセットＢ」の２項目により示されている。上述の分類の「安定」には「パラメータセットＡ」が対応して示され、上述の分類の「不安定」には「パラメータセットＢ」が対応して示されている。

またこれらの動作パラメータは、「昇降駆動部」の動作パラメータと「移動駆動部」の動作パラメータとをそれぞれ含んでいる。「昇降駆動部」は、昇降駆動部２５１の加速モードが「加速モードＤ１」および「加速モードＤ２」により示されている。パラメータセットＡには「加速モードＤ１」が対応し、パラメータセットＢには「加速モードＤ２」が対応して示されている。「加速モードＤ１」および「加速モードＤ２」は、昇降部２１１が昇降する際の昇降加速度が予め設定された値となるようにそれぞれ定められている。加速モードＤ２の最大加速度は、加速モードＤ１の最大加速度より小さく設定されている。すなわち昇降駆動部２５１の動作パラメータとして加速モードＤ２が選択された場合には、昇降部２１１は、加速モードＤ１が選択された場合より相対的にゆっくりとした動作となる。

同様に、「移動加速度」は、移動駆動部２５２の加速モードが「加速モードＦ１」および「加速モードＦ２」により示されている。パラメータセットＡには「加速モードＦ１」が対応し、パラメータセットＢには「加速モードＦ２」が対応して示されている。「加速モードＦ１」および「加速モードＦ２」は、駆動輪２１３の回転にかかる搬送ロボット２００の移動加速度が予め設定された値となるようにそれぞれ定められている。加速モードＦ２の最大加速度は、加速モードＦ１の最大加速度より小さく設定されている。すなわち移動駆動部２５２の動作パラメータとして加速モードＦ２が選択された場合には、駆動輪２１３は、加速モードＦ１が選択された場合より相対的にゆっくりとした動作となる。

上述の表Ｔ１０に示すデータベースによれば、搬送ロボット２００が下膳トレーを搬送する場合、下膳トレーに残された食べ残しの量が少ない場合またはトレー内の物体が整然と置かれている場合には、「安定」と分類される。安定と分類された場合、搬送ロボット２００の動作パラメータは、パラメータセットＡとして、昇降駆動部２５１が加速モードＤ１に設定され、移動駆動部２５２が加速モードＦ１に設定される。

一方、下膳トレーに残された食べ残しの量が多い場合またはトレー内の物体が散乱している場合には、「不安定」と分類される。不安定と分類された場合、搬送ロボット２００の動作パラメータは、パラメータセットＢとして、昇降駆動部２５１が加速モードＤ２に設定され、移動駆動部２５２が加速モードＦ２に設定される。不安定と分類された場合、搬送ロボット２００は、被搬送物４００に対して与える衝撃を相対的に少なくなるように動作する。なお、上述の表Ｔ１０において、不安定に分類される「被搬送物の状態」は、安定と分類される状態を除く場合、と定義することもできる。

次に図８を参照して、搬送システム１０が行う処理について説明する。図８は、搬送システムの処理を示すフローチャートである。図８に示すフローチャートは、演算処理部１１０が行う処理を示したものである。演算処理部１１０は、例えば、ワゴン３００が予め設定された位置に配置されたことを検出することにより、以下の処理を開始する。

まず演算処理部１１０は、カメラ５００に撮像開始を指示する（ステップＳ１１）。撮像開始の指示を受けたカメラ５００は、予め設定されたフレームレート（例えば毎秒３０フレーム）で撮像を行うとともに、撮像により生成した画像データを操作装置１００に送信する。

次に、演算処理部１１０は、物体センサ３０３から被搬送物４００を検出したことを示す信号を受けたか否かを判定する（ステップＳ１２）。物体センサ３０３から被搬送物４００を検出したことを示す信号を受けたと判定しない場合（ステップＳ１２：Ｎｏ）、演算処理部１１０は、ステップＳ１５に進む。一方、物体センサ３０３から被搬送物４００を検出したことを示す信号を受けたと判定した場合（ステップＳ１２：Ｙｅｓ）、演算処理部１１０はステップＳ１３に進む。

ステップＳ１３において、演算処理部１１０は、画像データを取得する（ステップＳ１３）。より具体的には、被搬送物４００を検出したことを示す信号を受けたデータ取得トリガ１２３は、トリガ信号を演算処理部１１０に供給する。トリガ信号を受け取った演算処理部１１０の画像データ取得部１１２は、バッファメモリ１２２が記憶する画像データから、予め設定された期間を遡った時刻における画像データを取得する。

次に、演算処理部１１０は、動作パラメータを設定する処理を行う（ステップＳ１４）。ステップＳ１４で行う処理の詳細は後述するが、設定部１１３は、画像データ取得部１１２から供給された画像データと、記憶部１４０のデータベースとを利用して、動作パラメータを設定する。

ステップＳ１５において、演算処理部１１０は、被搬送物４００を搬送する指示を受けたか否か、換言すると、ワゴン３００を回収するタスクを受けたか否かを判定する（ステップＳ１５）。ワゴン３００を回収する指示を受けたと判定しない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、演算処理部１１０は、ステップＳ１２に戻る。一方、ワゴン３００を回収する指示を受けたと判定した場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、演算処理部１１０は、ステップＳ１６に進む。

ステップＳ１６において、演算処理部１１０は、搬送ロボット２００に対してワゴン３００を回収するための動作を指示する。ここで、演算処理部１１０は、設定部１１３が設定した動作パラメータによりワゴン３００を搬送することを指示する。ステップＳ１６の後、演算処理部１１０は、一連の処理を終了させる。

次に、動作パラメータ設定処理の詳細について説明する。図９は、データベースの例を示す表である。図９には、実績データＴ２０と、データベースＴ２１とが示されている。実績データＴ２０は、下膳トレーを撮像した画像データのサンプルと、画像データのサンプルにそれぞれ対応した動作パラメータのパラメータセットとが示されている。

例えば、実績データＴ２０のサンプル００１は、動作パラメータが図７で示したパラメータセットＡに対応している。これは、画像データのサンプル００１に含まれる下膳トレーは「安定」に分類され、パラメータセットＡにより搬送可能であることを示している。また、例えば、サンプル００２は、動作パラメータがパラメータセットＢに対応している。これは、画像データのサンプル００２に含まれる下膳トレーは「不安定」に分類され、パラメータセットＡによって搬送することができず、パラメータセットＢにより搬送可能であることを示している。

実績データＴ２０の右側に示したデータベースＴ２１は、実績データＴ２０に含まれるパラメータセットＡに対応する画像データサンプルを抽出し、参照画像データとしてデータベース化したものである。本実施の形態にかかる記憶部１４０のデータベースは、データベースＴ２１を含む情報を記憶する。設定部１１３は、画像データ取得部１１２から受け取った画像データと、データベースＴ２１に含まれる画像データ集合とを照合する。照合の結果、画像データ取得部１１２から受け取った画像データと、データベースＴ２１に含まれる参照画像データとが一致、またはほぼ一致した場合、パラメータセットＡを設定可能と判定できる。このように、搬送にかかる被搬送物４００の画像データと、予め記憶した画像データのサンプル（参照画像データ）とを照合することにより、搬送システム１０は、動作パラメータを設定できる。

次に、図１０を参照して搬送システム１０における設定処理の詳細について説明する。図１０は、画像照合による設定処理を示すフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、図８のステップＳ１４の詳細を示したものである。

まず設定部１１３は、画像データ取得部１１２から受け取った画像データ（すなわち搬送にかかる画像データ）と、記憶部１４０のデータベースとを照合する（ステップＳ１４１）。

次に、設定部１１３は、搬送にかかる画像データとデータベースに含まれる画像データとが一致したか否かを判定する（ステップＳ１４２）。なお、画像照合を行うことにより画像データが一致するか否かを判定する技術については、画像を種々の手法によって加工を行い、加工後の画像データを用いて照合を行う。これらの手法は、既に当業者により知られている。そのためここでは詳述を省略する。

搬送にかかる画像データとデータベースに含まれる画像データとが一致したと判定した場合（ステップＳ１４２：Ｙｅｓ）、設定部１１３は、ステップＳ１４３に進む。そして、設定部１１３は、パラメータセットＡとして、昇降駆動部２５１の加速モードＤ１と、移動駆動部２５２の加速モードＦ１を設定し（ステップＳ１４３）、設定処理を終了する。

搬送にかかる画像データとデータベースに含まれる画像データとが一致したと判定しない場合（ステップＳ１４２：Ｎｏ）、設定部１１３は、ステップＳ１４４に進む。そして、設定部１１３は、パラメータセットＢとして、昇降駆動部２５１の加速モードＤ２と、移動駆動部２５２の加速モードＦ２を設定し（ステップＳ１４４）、設定処理を終了する。

以上、実施の形態１について説明したが、実施の形態１にかかる搬送システム１０は、上述の構成に限られない。例えば、動作パラメータは、搬送ロボット２００の搬送動作にかかるものが少なくとも１つ関わっていればよい。よって、動作パラメータは昇降駆動部２５１の加速度のみであってもよいし、移動駆動部２５２の加速度のみであってもよい。

また動作パラメータは、上述の項目に限られない。例えば、動作パラメータは、搬送ロボット２００の移動経路であってもよい。この場合、記憶部１４０および記憶部２６０が記憶するフロアマップには、被搬送物４００を目的にまで搬送する経路の情報が複数含まれる。経路の情報には、床面の段差や傾きに関する情報が含まれる。データベースは、被搬送物の分類が不安定に相当する場合に、床面の段差や傾きが小さい経路を選択できるように動作パラメータが関連づけられている。このような構成により、搬送システム１０は、被搬送物の画像データに応じて好適な搬送経路を選択できる。

動作パラメータは、警告発信部２５３に設定されるスピーカ２１５の音量であってもよい。この場合、比較的に不安定な被搬送物を搬送するときの警告の音量は、比較的に安定な被搬送物を搬送するときの警告の音量よりも大きく設定される。これにより比較的に不安定な被搬送物を搬送する場合には、比較的に広い範囲における周辺の通行人等に対して注意を促すことができる。そのため、搬送システム１０は、不意に搬送ロボット２００に衝突するなどの事態を抑制し、被搬送物の荷崩れ等を抑制できる。

また動作パラメータは、上述の他に、測距センサ２１２が検出する障害物との安全距離の検出範囲であってもよい。すなわち、比較的に不安定な被搬送物を搬送するときの安全距離は、比較的に安定な被搬送物を搬送するときの安全距離よりも遠くに設定される。これにより比較的に不安定な被搬送物を搬送する場合には、比較的に広い範囲における周辺の障害物に対して安全距離を確保できる。そのため、搬送システム１０は、障害物が不意に搬送ロボット２００に衝突するなどの事態を抑制し、被搬送物の荷崩れ等を抑制できる。

また搬送システムが有する搬送ロボットは、上述の構成に限られない。例えば、搬送ロボットは昇降部によりワゴンを持ち上げて搬送するものではなく、ワゴンを牽引する構成であってもよい。また搬送ロボットは、被搬送物を収納する収納室を有し、被搬送物を直接収納して搬送するものであってもよい。その場合、収納室を有する搬送ロボットは、操作装置が一体となった操作部を有する構成であってもよい。このような構成の場合、ユーザは、被搬送物を搬送ロボットの収納室に収納し、搬送ロボットと一体となった操作部を介して、収納した被搬送物の安定度に関する情報を入力する。

物体センサ３０３は、上述の手段に限られず、ワゴン３００に被搬送物４００が収容されることを検出されるものであれば、他の検出手段であってもよい。例えば、物体センサ３０３は、ワゴン３００の棚板３１０に被搬送物４００が置かれたことを検出する圧力センサでもよい。物体センサ３０３は、被搬送物４００と近接通信を行うＮＦＣ（Near field communication）技術を利用した近接センサや、ホール素子を用いた磁気センサなどでもよい。カメラ５００は天井に設けられたものでなく、ワゴン３００ないし操作装置１００に設けられたものであってもよい。

以上、本実施の形態によれば、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる搬送システム等を提供することができる。

＜実施の形態２＞
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２にかかる搬送システムは、図２で示した記憶部１４０のデータベースが機械学習により学習された学習済みモデルである点が、実施の形態１と異なる。図１１は、実施の形態２にかかる搬送システムのブロック図である。図１１に示すブロック図は、記憶部１４０が学習済みモデルを記憶している。

設定部１１３は、搬送に係る画像データを画像データ取得部１１２から受け取ると、受け取った画像データを学習済みモデルに入力する。このとき設定部１１３は、学習済みモデルのプログラムを記憶部１４０から読み取り、読み取った学習済みモデルに搬送に係る画像データを入力する。学習済みモデルは、画像データが入力されると、動作パラメータを出力するように構成されている。設定部１１３は、画像データを入力した後に学習済みモデルから出力される動作パラメータを搬送ロボットに設定する。

次に、図１２を参照して学習済みモデルを生成するための構成について説明する。図１２は、学習モデル生成装置の構成を示すブロック図である。図１２は、学習済みモデル生成装置としての、サーバ６００の一構成例を示している。サーバ６００は、制御部６１０、通信ＩＦ６１４、データ蓄積部６２０およびモデル記憶部６２１を有している。制御部６１０は、例えばＭＰＵ（Micro Processing Unit）であり、システムメモリから読み込んだ制御プログラムを実行することにより、サーバ６００の制御を実行する。制御部６１０は、データ取得部６１０ａ、学習部６１０ｂおよび応答処理部６１０ｃを有しており、この場合、上記の制御プログラムは制御部６１０の各機能を実現させるためのプログラムを含む。

通信ＩＦ６１４は、例えば有線ＬＡＮインタフェースを含み、所定の通信ネットワークと接続するための通信インタフェースである。制御部６１０は、通信ＩＦ６１４を介して、学習済みモデルを生成するのに必要なデータを受信する。学習済みモデルを生成するのに必要なデータとは、例えば図９に示した実績データＴ２０に含まれるものであり、画像データおよび画像データに対応するパラメータセットのデータである。

データ蓄積部６２０は、例えばＨＤＤ（Hard disk drive）やＳＳＤ（Solid state drive）等の不揮発性の記憶装置を含み、通信ＩＦ６１４を介して取得したデータを記憶する。モデル記憶部６２１もＨＤＤやＳＳＤ等の不揮発性の記憶装置を含む。なお、データ蓄積部６２０とモデル記憶部６２１とは共通の記憶装置を有することもできる。

データ取得部６１０ａは、学習段階において、画像データおよびこれに対応するパラメータセットに関するデータを取得する。学習部６１０ｂは、サーバ６００を学習装置として機能する。応答処理部６１０ｃは、サーバ６００が学習済みモデルを生成すると、生成した学習済みモデルを、通信ＩＦ６１４を介して出力する。

モデル記憶部６２１は、未学習（学習中である場合も含む）の学習モデル（以下、未学習モデル）および学習済みの学習モデル（以下、学習済みモデル）の少なくとも一方を記憶する。

次に、学習済みモデル生成装置が行う処理について説明する。図１３は、学習済みモデルの生成処理を示すフローチャートである。

まずサーバ６００のデータ取得部６１０ａは、下膳トレーの画像データおよび対応する動作パラメータを、学習用データとして取得する（ステップＳ１０１）。すなわち、サーバ６００が学習を行うにあたり、下膳トレーの画像データおよび対応する動作パラメータが１セットの学習用データとなる。

次に、サーバ６００の学習部６１０ｂは、取得した学習用データから、下膳トレーの画像データを入力層に適用し、対応する動作パラメータを教師データとして、学習を実行する（ステップＳ１０２）。

次に、学習部６１０ｂは、行った学習により更新された学習済みモデルを生成する（ステップＳ１０３）。なお、学習済みモデルは、上述の処理により更新された学習モデルが運用可能な段階となった学習モデルを指すものとする。

このようにして生成された学習済みモデルは、任意の被搬送物を撮像した画像データを入力として受け付けた場合に、受け付けた被搬送物の画像データに対応する動作パラメータを出力するように構成される。

なお、学習モデルのアルゴリズムは、サポートベクターマシンや、ニューラルネットワークを用いた機械学習を用いることができる。ニューラルネットワークにおいては、例えば、隠れ層を多層化した深層ニューラルネットワーク（ＤＮＮ）を用いることができる。ＤＮＮとしては、例えば、誤差逆伝搬法を採用した多層パーセプトロン（ＭＬＰ）等の、フィードフォワード（順伝搬型）ニューラルネットワークを用いることができる。また前処理として画像データを畳み込み処理を行ってもよい。

次に、図１４を参照して、学習済みモデルを用いた設定処理について説明する。図１４は、学習済みモデルによる設定処理を示すフローチャートである。図１４に示すフローチャートは、実施の形態１において図８で示したフローチャートのステップＳ１４について詳細を示すものである。すなわち、図１４に示すフローチャートは、実施の形態１における図１０で示したフローチャートに代えて行う処理である。

まず、設定部１１３は、搬送に係る画像データを学習済みモデルに入力する（ステップＳ２４１）。なお、演算処理部１１０は、学習済みモデルに入力する前の処理として、搬送に係る画像データから下膳トレーの部分を切り取る処理や、画像データのリサイズ等を行っていてもよい。

次に、設定部１１３は、学習済みモデルから上述の入力に対する出力として、動作パラメータを受け取る（ステップＳ２４２）。そして、設定部１１３は、受け取った動作パラメータを搬送ロボット２００の動作パラメータとして設定する（ステップＳ２４３）。

以上、実施の形態２について説明した。実施の形態２によれば、被搬送物の状態に応じて被搬送物を好適に搬送できる搬送システム等を提供することができる。

なお、上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の実施の形態は病院内を搬送ロボットが自律移動するシステムについて説明したが、上述のシステムは、ホテル、レストラン、オフィスビル、イベント会場または複合施設において所定の物品を被搬送物として搬送できる。

１０ 搬送システム
１００ 操作装置
１１０ 演算処理部
１１１ システム制御部
１１２ 画像データ取得部
１１３ 設定部
１２０ 操作受付部
１２１ 表示部
１２２ バッファメモリ
１２３ データ取得トリガ
１３０ ＩＤセンサ
１４０ 記憶部
１５０ 通信部
２００ 搬送ロボット
２１０ 本体ブロック
２１１ 昇降部
２１２ 測距センサ
２１３ 駆動輪
２１４ 従動輪
２１５ スピーカ
２２０ ハンドルブロック
２２１ａ 柱状部材
２２１ｂ グリップ部
２２２ 停止ボタン
２３０ 制御ブロック
２４０ 搬送動作処理部
２４１ 駆動制御部
２５０ センサ群
２５１ 昇降駆動部
２５２ 移動駆動部
２５３ 警告発信部
２６０ 記憶部
３００ ワゴン
３０１ フレーム
３０２ 底板
３０３ 物体センサ
３１０ 棚板
３２０ キャスタ
４００ 被搬送物
５００ カメラ

Claims (13)

1. 被搬送物を搬送するための搬送ロボットと、
   前記搬送ロボットの動作を制御する制御部と、
   前記被搬送物を撮像した画像データを取得する画像データ取得部と
   前記被搬送物の画像データと前記搬送ロボットの動作パラメータとを対応づけるためのデータベースを記憶する記憶部と、
   取得した前記被搬送物の画像データと前記データベースとに基づいて、前記制御部に前記搬送ロボットの前記動作パラメータを設定する設定部と、を備える
   搬送システム。
2. 前記データベースは、前記被搬送物の画像データを入力として受け付け、受け付けた前記被搬送物の画像データに応じて前記搬送ロボットの前記動作パラメータを出力する学習済みモデルを含み、
   前記設定部は、前記学習済みモデルに前記被搬送物の画像データを入力し、入力した前記被搬送物の画像データに対する出力である前記動作パラメータを前記制御部に設定する
   請求項１に記載の搬送システム。
3. 前記データベースは、前記被搬送物の参照画像データと前記被搬送物の参照画像データに対応する前記動作パラメータとをそれぞれ予め記憶するものであり、
   前記設定部は、新たに取得した前記被搬送物の画像データと前記記憶部が記憶する前記参照画像データとを対比して、対比した結果に基づいて前記動作パラメータを設定する
   請求項１に記載の搬送システム。
4. 前記被搬送物を撮像する撮像部と、
   前記被搬送物を収容し、前記被搬送物を収容した状態で前記搬送ロボットにより移動されるワゴンと、をさらに備え、
   前記設定部は、前記被搬送物が前記ワゴンに収容される際に前記撮像部が撮像した前記被搬送物の画像データを取得する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の搬送システム。
5. 前記ワゴンは、前記ワゴンが前記被搬送物を収容したことを検出するデータ取得トリガを有し、
   前記設定部は、前記データ取得トリガが前記被搬送物を収容したことを検出した時刻よりも予め設定された期間を遡った時刻において前記撮像部が撮像した前記被搬送物の画像データを取得する
   請求項４に記載の搬送システム。
6. 前記搬送ロボットは、前記ワゴンを昇降させるための昇降機構を有し、
   前記設定部は、前記昇降機構の昇降加速度を前記動作パラメータとして設定する
   請求項４または５に記載の搬送システム。
7. 前記設定部は、前記搬送ロボットの移動加速度または前記搬送ロボットが通行する移動経路の少なくともいずれか一方を前記動作パラメータとして設定する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の搬送システム。
8. 前記搬送ロボットは、前記搬送ロボットの周辺に存在する物体を検出する物体センサを有し、
   前記設定部は、前記物体センサの検出範囲を前記動作パラメータとして設定する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の搬送システム。
9. 前記搬送ロボットは、前記搬送ロボットの周辺に前記被搬送物を搬送していることを通知する通知装置を有し、
   前記設定部は、前記通知装置の通知レベルを前記動作パラメータとして設定する
   請求項１〜３のいずれか一項に記載の搬送システム。
10. 被搬送物の画像データと、前記被搬送物の画像データに対応する搬送ロボットの動作パラメータと、を含む教師データを複数取得する教師データ取得ステップと、
    前記教師データを用いて、前記被搬送物の画像データを入力として受け付け、受け付けた前記被搬送物の画像データに応じた前記搬送ロボットの動作パラメータを出力とする学習済みモデルを生成するモデル生成ステップと、を備える
    学習済みモデル生成方法。
11. 被搬送物の画像データと、前記被搬送物の画像データに対応する搬送ロボットの動作パラメータと、を含む教師データを複数取得することにより、学習した学習済みモデルであって、
    前記被搬送物の画像データを入力として受け付け、受け付けた前記被搬送物の画像データに基づいて、前記被搬送物を搬送する前記搬送ロボットの動作パラメータを出力する処理をコンピュータに実行させる、
    学習済みモデル。
12. 被搬送物を搬送するための搬送ロボットに動作パラメータを設定する制御方法であって、
    前記被搬送物の画像データと前記搬送ロボットの動作パラメータとを対応づけるためのデータベースを記憶する記憶ステップと、
    前記被搬送物を撮像した画像データを取得する画像データ取得ステップと
    取得した前記被搬送物の画像データと前記データベースとに基づいて、前記動作パラメータを設定する設定ステップと、
    設定した前記動作パラメータに基づいて前記搬送ロボットを制御する制御ステップと、を備える
    制御方法。
13. 被搬送物を搬送するための搬送ロボットに動作パラメータを設定する制御方法であって、
    前記被搬送物の画像データと前記搬送ロボットの動作パラメータとを対応づけるためのデータベースを記憶する記憶ステップと、
    前記被搬送物を撮像した画像データを取得する画像データ取得ステップと
    取得した前記被搬送物の画像データと前記データベースとに基づいて、前記動作パラメータを設定する設定ステップと、
    設定した前記動作パラメータに基づいて前記搬送ロボットを制御する制御ステップと、を備える制御方法をコンピュータに実行させるプログラム。

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