JP2021098594A - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
また、マーカの読取結果を荷役作業の管理に利用する場合には、所望の契機でマーカの読み取りが可能な位置に運搬装置を移動させることとなるため、非効率的となる場合もある。
図1を参照して、本実施形態に係る管理システム1の概要について説明する。本実施形態に係る管理システム1は、倉庫等の所定の空間において、荷物を運搬する運搬装置の作業状態を管理するシステムである。管理システム1は、情報処理装置100と、運搬装置190とを含む。なお、本実施形態では、便宜上、運搬装置190としてフォークリフトが適用されるものとする。また、運搬装置190は、情報収集ユニット193を備える。情報処理装置100と情報収集ユニット193とは所定のネットワークを介して情報を送受信可能に構成されている。例えば、図1に示す例では、情報処理装置100と情報収集ユニット193とは無線のネットワークを介して接続される。
また、運搬装置190による荷物等の物品の運搬に係る動作が阻害されなければ、情報処理装置100と情報収集ユニット193とを接続するネットワークの種別は特に限定されない。具体的な一例として、情報処理装置100と情報収集ユニット193とが複数種類のネットワークを介して接続されていてもよく、一部に有線のネットワークが含まれていてもよい。また、情報処理装置100と情報収集ユニット193との間の通信が他の通信装置により中継されてもよい。すなわち、情報処理装置100と情報収集ユニット193との間で論理的なネットワークを介した通信が確立されていればよく、物理的なネットワークの実現方法は特に限定されない。
具体的には、本実施形態に係る情報収集ユニット193は、運搬装置190の周囲の状態に応じた情報を収集可能に構成されている。
情報処理装置100は、情報収集ユニット193から送信される上記画像から被写体の特徴を抽出し、当該特徴の抽出結果に基づき、当該画像に撮像された作業場所の種別を識別する。特に、運搬対象となる物品(荷物等)の種別に応じて、当該物品の積み込みや積み下ろしが行われる作業場所は限定され、当該作業場所の風景の画像に撮像される被写体の種別も異なる場合がある。情報処理装置100は、このような特性を利用して、作業場所に付されたマーカの読み取り結果等のように、作業場所を厳密に特定するための情報の利用が困難な場合においても、当該作業場所の種別を識別する。
また、図2及び図3に示す例は一例であり、画像中に撮像される被写体の種別に基づき作業場所の種別を識別することが可能であれば、対象となる作業場所は図2及び図3に示す例には限定されない。具体的な一例として、床に載置された台の上に物品が載置されるような作業場所を、作業場所の種別の識別対象とすることも可能である。この場合には、例えば、画像中に被写体として撮像される台の特徴を当該画像から抽出することで当該台を認識し、当該台の認識結果を利用して作業場所の種別を特定することが可能である。
また、撮像部194の撮像範囲197に、保持部191による物品(荷物等)の積み込みまたは積み下ろしが行われる方向の風景が含まれるように、撮像部194が支持される向き(換言すると、情報収集ユニット193が支持される向き)が決定されるとよい。また、撮像部194として、撮像範囲197のより広いデバイス(換言すると、画角のより広いデバイス)が適用されるとより望ましい。
また、図2及び図3に示す例では、本実施形態に係る管理システム1の特徴をよりわかりやすくするために、1台の運搬装置190に対して1つの情報収集ユニット193(換言すると、撮像部194)が支持される場合について示している。しかしながら、図2及び図3に示す例は、必ずしも本実施形態に係る管理システム1の構成を限定するものではない。具体的な一例として、1台の運搬装置190に対して複数の撮像部194が支持されてもよい。これにより、撮像部194が1つの場合に比べて、より広い範囲を撮像の対象とすることも可能となる。また、この場合には、1台の運搬装置190に対して、それぞれが撮像部194を備えた複数の情報収集ユニット193が支持されてもよい。また、他の一例として、情報収集ユニット193が複数の撮像部194を備えてもよい。
このような場合には、保持部191が物品を保持していない状態で、撮像部194により運搬装置190の周囲の環境が撮像されるように、当該撮像部194の撮像に係るタイミングが制御されてもよい。具体的には、物品の積み込みが行われる前(例えば、積み込みの直前)、または積み下ろしが行われた後(例えば、積み下ろし直後)のタイミングで、撮像部194が運搬装置190の周囲の環境の画像を撮像するように、撮像に係るタイミングが制御されてもよい。
また、他の一例として、撮像部194に撮像された一連の画像のうち、保持部191が物品を保持していない状態で撮像された画像が情報処理装置100に送信されるように、送信対象となる画像が制御されてもよい。
図4を参照して、本実施形態に係る情報処理装置100のハードウェア構成の一例について説明する。図4に示すように、本実施形態に係る情報処理装置100は、CPU(Central Processing Unit)210と、ROM(Read Only Memory)220と、RAM(Random Access Memory)230とを含む。また、情報処理装置100は、補助記憶装置240と、出力装置250と、入力装置260と、ネットワークI/F270とを含む。CPU210と、ROM220と、RAM230と、補助記憶装置240と、出力装置250と、入力装置260と、ネットワークI/F270とは、バス280を介して相互に接続されている。
図5を参照して、本実施形態に係る管理システム1の機能構成の一例について、特に、情報処理装置100及び情報収集ユニット193の機能構成に着目して説明する。
なお、記憶部104は、例えば、情報処理装置100に内蔵された記憶装置により実現されてもよい。また、他の一例として、記憶部104は、情報処理装置100とは異なる外部の記憶装置により実現されてもよい。具体的には、記憶部104は、情報処理装置100に対して外付けされた記憶装置により実現されてもよいし、情報処理装置100とネットワークを介して接続された記憶装置により実現されてもよい。
また、この際に、認識部102は、作業場所の特徴(形状や色等)に応じた特徴量に限らず、例えば、当該作業場所に付されたマーカやタグ等の特徴に応じた特徴量を利用して、当該作業場所の認識を行ってもよい。
なお、この場合には、比較対象となる特徴量に関する情報については、例えば、認識部102が読み出し可能な記憶領域(例えば、記憶部104)に記憶させておくとよい。
具体的には、物品のサイズや重量に応じて、積み込みや積み下ろしが行える作業場所が制限される場合がある。また、同じ作業場所であったとしても、当該作業場所において対象となる物品に対して実行可能な作業が異なる場合がある。また、対象となる物品の種別に応じて、当該物品の運搬に係る動線上の各作業場所において、当該物品に対して実行される作業が異なるような場合もある。このような場合には、同じ作業場所であったとしても、作業場所の種別が物品ごとに異なるものとして識別される方がより望ましい場合がある。
そのため、認識部102は、例えば、取得した物品情報と、撮像画像の解析結果と、の組み合わせに基づき、当該解析結果が、対象となる物品の運搬に係る状態の管理上において、どの作業場所の種別に該当するかを識別してもよい。
例えば、従前に作業場所の規定に係る指標等について抽出された特徴量のうち、取得した物品情報に基づき特定された特徴量と、撮像画像から抽出した特徴量との比較結果に基づき、作業場所の種別を識別してもよい。
具体的な一例として、認識部102は、運搬装置190に対する作業指示(物品の運搬に係る指示)に関する情報に基づき、当該運搬装置190が運搬の対象とする物品を識別してもよい。この場合には、認識部102は、運搬装置190から当該作業指示に関する情報を取得してもよいし、当該運搬装置190に作業指示を行う管理サーバから当該作業指示に関する情報を取得してもよい。
また、他の一例として、認識部102は、撮像部194等による物品の撮像結果に応じた画像に基づく、当該物品の認識結果を利用して、当該物品を識別してもよい。
もちろん、認識部102は、対象となる物品に付されたマーカの読み取り結果に応じて、当該物品を識別してもよい。
また、他の一例として、認識部102は、物品の運搬を行う運搬装置190に応じて、当該物品を識別してもよい。具体的には、運搬対象となる物品によっては、運搬を行うことが可能な運搬装置190が限られる場合がある。また、特定の運搬装置190に対して、運搬対象となる物品に関する特定の工程があらかじめ割り当てられる場合もある。このような場合には、対象となる物品の運搬を行う運搬装置190を特定することで、当該物品を識別することが可能である。
具体的な一例として、認識部102は、作業場所の規定に係る指標を事前の機械学習に基づき個別に識別し、当該識別の結果に基づき、当該作業場所の種別を識別してもよい。この場合には、作業場所の規定に係る指標の認識に関する教師データ(例えば、当該指標の撮像画像)を利用した教師あり学習に基づき、上記識別器が構築されてもよい。
また、他の一例として、認識部102は、作業場所自体を事前の機械学習に基づき識別してもよい。この場合には、作業場所の種別ごとの教師データを利用した教師あり学習に基づき、上記識別器が構築されてもよい。
また、管理部103が、認識部102による作業場所の種別の識別結果を利用して、管理の対象となる物品の運搬に係る状態を管理する方法についても、上述して例には限定されない。例えば、管理部103は、物品の積み込みまたは積み下ろしが行われたタイミングや運搬中における運搬装置190の位置情報を取得し、当該位置情報を当該物品の運搬に係る状態の管理に利用してもよい。これにより、作業場所の種別の識別結果に対応する、実際の作業場所の候補が複数存在するような場合においても、位置情報と組み合わせることで、対象となる作業場所の候補を絞る(ひいては、対象となる作業場所を特定する)ことが可能となる。なお、運搬装置190の位置情報については、例えば、GNSS(Global Navigation Satellite System)や屋内測位に用いられるビーコン等の技術に基づき取得することが可能である。
具体的な一例として、管理部103は、物品の運搬に係る状態の管理結果に応じた情報を出力部105に出力させることで、当該情報をユーザに提示してもよい。これにより、例えば、物品の運搬に係る一連の工程のうちのどの工程まで終了したか(例えば、どこまでも運搬が完了したか)をユーザに報知することも可能となる。
また、他の一例として、管理部103は、物品の運搬に係る状態の管理結果に応じたデータを、ネットワークを介して他の装置に送信してもよい。これにより、当該他の装置は、当該データに基づき物品の運搬に係る状態を認識することが可能となり、ひいては、当該状態の認識結果を他の処理の実行に利用することも可能となる。
例えば、出力部105は、ディスプレイ等のようの表示デバイスを含んでもよい。この場合には、出力部105は、提示対象となる情報に応じた表示情報を表示させることで、当該情報をユーザに提示してもよい。
また、出力部105は、所謂スピーカ等のような音響出力デバイスを含んでもよい。この場合には、出力部105は、提示対象となる情報に応じた音声や電子音等の音響を出力することで、当該情報をユーザに提示してもよい。
もちろん上記はあくまで一例であり、情報の提示方法に応じて、出力部105の構成が適宜変更されてもよい。
図6を参照して、本実施形態に係る管理システム1の処理の一例について、特に、情報処理装置100の処理に着目して説明する。
また、情報処理装置100は、積み込みまたは積み下ろしが行われた物品(換言すると、運搬対象となる物品)に関する物品情報を取得してもよい。なお、前述したように、物品情報の取得方法については特に限定されない。
また、S101の処理が、運搬装置の周囲の環境の撮像結果に応じた画像や、当該運搬装置による運搬の対象となる物品に関する物品情報の取得に係る取得処理の一例に相当する。
なお、S102の処理が、作業場所の種別を識別する識別処理の一例に相当する。
例えば、情報処理装置100は、運搬装置190による物品の積み込みまたは積み下ろしが行われるタイミングで取得された撮像画像に基づく作業場所の種別の識別結果に応じた情報を、画像の撮像が行われた時系列に沿って記録してもよい。情報処理装置100は、以上のようにして記録した情報を利用することで、対象となる物品の運搬に係る動線を管理してもよい。
これにより、例えば、情報処理装置100は、物品の運搬に係る状態の管理結果に応じた情報を所定の出力部(例えば、出力部105)に出力させることで、当該情報をユーザに提示することも可能となる。
なお、S103の処理が、物品の運搬に係る状態を管理する管理処理の一例に相当する。
続いて、図7を参照して、本実施形態に係る管理システム1の実施例として、情報処理装置100による物品の運搬に係る状態の管理の一例について説明する。図7は、情報処理装置100による物品の運搬に係る状態の管理の一例として、特に、対象となる物品の運搬に係る動線の管理の概要について示している。
具体的な一例として、ある特定の物品に関して、一部の製造元で製造された物品を対象として頻繁に調整や修繕が発生している場合には、このことを、物品ごとの運搬に係る動線の認識結果に関連付けられた物品情報に基づき特定することが可能である。すなわち、この場合には、例えば、一部の製造元での物品の製造工程に問題がある可能性があることを推測することが可能である。
また、他の一例として、ある特定の物品に関して、製造元に限らず、頻繁に調整や修繕が発生している場合についても、このことを、上記と同様の方法に基づき特定することが可能である。すなわち、この場合には、製造元以外の要因により調整や修繕が発生していることを推測することが可能である。また、この場合には、調整や修繕が発生している物品(すなわち、作業場所322を経由して運搬される物品)の物品情報を分析することで、調整や修繕が発生する要因を推測できる場合がある。
また、他の一例として、物品ごとの運搬に係る動線の認識結果が、通常時の動線(例えば、あらかじめ規定した動線)と異なるか否かを判別することも可能である。この場合には、例えば、通常時の動線のパターンをあらかじめ記録しておき、時系列に沿って記録された、作業場所の種別の認識結果に応じた情報を当該パターンと照合することで、対象となる物品の運搬に係る動線の認識結果が通常時の動線と異なるか否かを判別すればよい。
続いて、本実施形態に係る管理システム1の変形例として、運搬の対象となる物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所の種別の識別に、所謂機械学習に基づき構築された識別器を適用する場合の一例について説明する。なお、本変形例では、特徴をよりわかりやすくするために、運搬装置190が「フォークリフト」であり、撮像部194による撮像結果に応じた撮像画像に基づき作業場所の種類の識別が行われる場合の一例について説明する。
まず、機械学習に基づき識別器を構築する学習フェーズについて説明する。識別器の構築には、例えば、教師あり学習を適用するとよい。具体的には、教師データとして、運搬の対象となる物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所(例えば、「調整場」等)の風景が撮像された画像を利用する。また、この際に、運搬対象となる物品ごとに、当該物品に対応する作業場所の画像が教師データとして利用されてもよい。加えて、運搬対象となる物品の物品情報が教師データとして利用されてもよい。以上のような教師データを識別器に入力することで、当該識別器に、どのような画像がどのような作業場所に相当するかを学習させる。
なお、撮像画像に基づき作業場所の種類を識別機に学習させることが可能であれば、そのための機械学習のアルゴリズムは限定されない。
上述した機械学習に基づき構築された識別器は、図5に示す認識部102として適用される。具体的には、撮像部194による撮像結果に応じた撮像画像が識別器(認識部102)に入力されると、当該識別器により、当該撮像画像が、運搬の対象となる物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所の種別のいずれに該当するが識別され、当該識別の結果が出力される。
具体的な一例として、情報収集ユニット193は、フォークや当該フォークに保持された物品の撮像結果に応じた画像を利用して当該フォークによる物品の保持状態を認識することで、物品の積み込みまたは積み下ろしのタイミングを認識してもよい。この場合には、例えば、情報収集ユニット193は、フォークに物品が保持されていない状態から、フォークに物品が保持された状態に遷移したタイミングを、物品の積み込みが行われたタイミングとして認識してもよい。これに対して、情報収集ユニット193は、フォークに物品が保持された状態から、フォークに物品が保持されていない状態に遷移したタイミングを、物品の積み下ろしが行われたタイミングとして認識してもよい。
また、他の一例として、情報収集ユニット193は、フォーク操作に係るボタン等の操作デバイスがユーザからの操作を受け付けた場合に出力されるシグナルを利用して、物品の積み込みまたは積み下ろしのタイミングを認識してもよい。
また、他の一例として、情報収集ユニット193は、センサ等の検知部よるフォークの状態の検知結果を利用して、物品の積み込みまたは積み下ろしのタイミングを認識してもよい。
実施形態として上述した例はあくまで一例であり、必ずしも管理システム1を実現するための構成や、当該管理システム1の処理を限定するものではない。すなわち、上述した技術思想を逸脱しない範囲で、管理システム1の構成や処理の一部が適宜変更されてもよい。
また、他の一例として、情報収集ユニット193と情報処理装置100とが一体的に構成されていてもよい。この場合には、情報処理装置100側の機能構成に相当する部分(例えば、認識部102や管理部103)が、情報収集ユニット193側の機能構成(例えば、撮像部194)から撮像画像を取得する処理が、撮像結果に応じた画像を取得する取得処理の一例に相当する。
具体的な一例として、運搬装置190としてクレーンを適用することも可能である。この場合には、例えば、クレーンのフックに相当する部分が保持部191の一例に相当する。
また、他の一例として、ショベルカーやブルドーザー等の工作機械を本実施形態に係る管理システム1における運搬装置190と見立てて、当該工作機械の状態の管理を行うことも可能である。この場合には、例えば、ショベルカーやブルドーザーのバケットに相当する部分が、保持部191の一例に相当する。
以上説明したように、本実施形態に係る管理システム1において、情報処理装置100は、取得手段と、識別手段と、管理手段とを備える。取得手段は、物品を保持した状態で移動可能に構成された運搬装置の周囲の環境の撮像結果に応じた画像と、当該運搬装置による運搬の対象となる前記物品に関する物品情報と、を取得する。識別手段は、上記画像と上記物品情報とに基づき、運搬の対象となる上記物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所の種別を識別する。管理手段は、運搬の対象となる上記物品に関する上記作業場所の種別の識別結果に基づき、当該物品の運搬に係る状態を管理する。
以上のような構成により、本実施形態に係る管理システム1に依れば、作業場所にマーカを付すことが困難な状況下においても、作業場所の風景の撮像結果に応じた画像に基づき当該作業場所の種別を識別し、当該識別の結果を荷役管理に利用することが可能となる。すなわち、本実施形態に係る管理システム1に依れば、マーカの有無に依存せずに、より好適な態様で荷役作業の管理を実現することが可能となる。また、マーカを利用せずに作業場所の種別を特定可能であるため、例えば、マーカの読み取りが可能な位置に運搬装置を移動させるといった煩雑な作業が不要となり、作業効率を向上させる効果を期待することも可能となる。
100 情報処理装置
101 通信部
102 認識部
103 管理部
104 記憶部
105 出力部
190 運搬装置
191 保持部
192 支持部
193 情報収集ユニット
194 撮像部
196 通信部
Claims (13)
- 物品を保持した状態で移動可能に構成された運搬装置の周囲の環境の撮像結果に応じた画像と、当該運搬装置による運搬の対象となる前記物品に関する物品情報と、を取得する取得手段と、
前記画像と前記物品情報とに基づき、前記運搬の対象となる前記物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所の種別を識別する識別手段と、
前記運搬の対象となる前記物品に関する前記作業場所の種別の識別結果に基づき、当該物品の前記運搬に係る状態を管理する管理手段と、
を備える、情報処理装置。 - 前記管理手段は、前記物品情報と、前記作業場所の種別の識別結果と、に基づき、前記物品の運搬に係る状態を管理する、請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記管理手段は、前記物品の運搬に係る状態に応じて、当該物品に関連する作業の作業工程を管理する、請求項1または2に記載の情報処理装置。
- 前記管理手段は、前記物品の運搬に係る状態の少なくとも一部として、当該物品の運搬に係る動線を管理する、請求項1〜3のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記取得手段は、前記運搬装置が前記物品を保持していない状態における前記画像を取得する、請求項1〜4のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記取得手段は、前記物品の積み込み前、または前記物品の積み下ろし後に撮像された前記画像を取得する、請求項5に記載の情報処理装置。
- 前記運搬装置は、フォークリフトであり、
前記取得手段は、前記フォークリフトのフォークにより前記物品が保持されていない状態における前記画像を取得する、
請求項5または6に記載の情報処理装置。 - 前記識別手段は、前記画像から被写体の特徴を抽出し、当該特徴に基づき前記作業場所の種別を識別する、請求項1〜7のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記識別手段は、前記特徴に基づき前記被写体を認識し、当該被写体の認識結果に基づき、前記作業場所の種別を識別する、請求項8に記載の情報処理装置。
- 前記画像は、前記運搬装置が備える撮像部により撮像された画像である、請求項1〜9のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 前記識別手段は、前記作業場所ごとの画像と、前記物品ごとの前記物品情報と、を教師データとした機械学習に基づき構築された識別器に対して、前記運搬装置の周囲の環境の撮像結果に応じた前記画像と、当該運搬装置による運搬の対象となる前記物品に関する前記物品情報と、を入力し、当該識別器の出力に基づき前記作業場所の種別を識別する、請求項1〜10のいずれか1項に記載の情報処理装置。
- 情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
物品を保持した状態で移動可能に構成された運搬装置の周囲の環境の撮像結果に応じた画像と、当該運搬装置による運搬の対象となる前記物品に関する物品情報と、を取得する取得ステップと、
前記画像と前記物品情報とに基づき、前記運搬の対象となる前記物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所の種別を識別する識別ステップと、
前記運搬の対象となる前記物品に関する前記作業場所の種別の識別結果に基づき、当該物品の前記運搬に係る状態を管理する管理ステップと、
を含む、情報処理方法。 - コンピュータに、
物品を保持した状態で移動可能に構成された運搬装置の周囲の環境の撮像結果に応じた画像と、当該運搬装置による運搬の対象となる前記物品に関する物品情報と、を取得する取得ステップと、
前記画像と前記物品情報とに基づき、前記運搬の対象となる前記物品の積み込みまたは積み下ろしに係る作業場所の種別を識別する識別ステップと、
前記運搬の対象となる前記物品に関する前記作業場所の種別の識別結果に基づき、当該物品の前記運搬に係る状態を管理する管理ステップと、
を実行させるためのプログラム。
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- 2019-12-23 JP JP2019231956A patent/JP7346283B2/ja active Active
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