JP2021134080A - 作業車両の重心位置を推定するためのシステム、方法、及び作業車両 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明の目的は、作業車両の作業中にリアルタイムに精度よく重心位置を把握することにある。【解決手段】加速度センサは、作業車両の加速度を示す加速度データを出力する。荷重センサは、作業車両の所定部分にかかる実荷重を示す荷重データを出力する。コンピュータは、加速度データと荷重データとを受信する。コンピュータは、現時点から前の所定期間においてサンプリングされた複数の加速度データと複数の荷重データとを取得する。コンピュータは、所定期間における複数の加速度データと複数の荷重データとに基づいて、作業車両の推定重心位置を決定する。【選択図】図６

Description

本発明は、作業車両の重心位置を推定するためのシステム、方法、及び作業車両に関する。

作業車両によって安定的に作業を行うためには、作業車両における重心位置を把握することが有効である。例えば、特許文献１では、フォークリフトにおける重心位置の推定方法が開示されている。この方法では、フォークリフトのフォークにかかる荷重と、フォークの傾斜角度から、荷物の重心位置が算出されている。

特開２０１２−２０８１４号公報

しかし、上記の技術は、フォークリフトが停止している静的な状態での荷重を前提としている。しかし、フォークリフトの作業中には、フォークリフトに加速度が生じることがある。そのような動的な状態では、上記の技術によって精度よく重心位置を算出することは困難である。そのため、作業車両の作業中にリアルタイムに精度よく重心位置を把握することは容易ではない。なお、上記のフォークリフトの作業は、荷物の有無にかかわらず、傾斜地で加減速するような走行を含む。

本発明の目的は、作業車両の作業中にリアルタイムに精度よく重心位置を把握することにある。

本発明の第１の態様に係るシステムは、作業車両における重心位置を推定するためのシステムである。作業車両は、車体と、車体に対して動作可能に支持された作業機とを含む。本態様に係るシステムは、加速度センサと、荷重センサと、コンピュータとを備える。加速度センサは、作業車両の加速度を示す加速度データを出力する。荷重センサは、作業車両の所定部分にかかる実荷重を示す荷重データを出力する。コンピュータは、加速度データと荷重データとを受信する。コンピュータは、現時点から前の所定期間においてサンプリングされた複数の加速度データと複数の荷重データとを取得する。コンピュータは、所定期間における複数の加速度データと複数の荷重データとに基づいて、作業車両における推定重心位置を決定する。

本発明の第２の態様に係る方法は、作業車両における重心位置を推定するためにコンピュータによって実行される方法である。作業車両は、車体と、車体に対して動作可能に支持された作業機とを含む。本態様に係る方法は、以下の処理を含む。第１の処理は、複数の加速度データを取得することである。複数の加速度データは、現時点から前の所定期間においてサンプリングされた作業車両の複数の加速度を示す。第２の処理は、複数の荷重データを取得することである。複数の荷重データは、所定期間においてサンプリングされた作業車両の所定部分にかかる複数の実荷重を示す。第３の処理は、所定期間における複数の加速度データと複数の荷重データとに基づいて、作業車両における推定重心位置を決定することである。なお、各処理の実行の順番は、上記の順に限らず、変更されてもよい。

本発明の第３の態様に係る作業車両は、車体と、作業機と、加速度センサと、荷重センサと、コンピュータとを備える。作業機は、車体に対して動作可能に支持される。加速度センサは、作業車両の加速度を示す加速度データを出力する。荷重センサは、作業車両の所定部分にかかる実荷重を示す荷重データを出力する。コンピュータは、加速度データと荷重データとを受信する。コンピュータは、現時点から前の所定期間においてサンプリングされた複数の加速度データと複数の荷重データとを取得する。コンピュータは、所定期間における複数の加速度データと複数の荷重データとに基づいて、作業車両における推定重心位置を決定する。

本発明では、現時点から前の所定期間においてサンプリングされた複数の加速度データと複数の荷重データとに基づいて、作業車両における推定重心位置が決定される。そのため、作業中の加速度の変化、或いは実荷重の変化に応じて、精度よく推定重心位置を決定することができる。それにより、作業車両の作業中にリアルタイムに精度よく、重心位置を把握することができる。

実施形態に係る作業車両の側面図である。 作業車両における重心位置を推定するためのシステムを示すブロック図である。 重心位置を推定するための処理を示すフローチャートである。 加速度データの一例を示す図である。 荷重データの一例を示す図である。 作業車両を簡略化したモデルを示す図である。 第１実施例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 第１実施例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 第２実施例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 第２実施例の変形例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 第３実施例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 第３実施例の変形例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 第３実施例の変形例にかかる作業車両の力学モデルを示す図である。 加速度の標準偏差と推定の精度との関係を示す図である。 所定条件の一例を示す図である。 参照位置における評価値と推定重心位置における評価値との差と、推定の精度との関係を示す図である。

以下、実施形態について図面を参照しながら説明する。図１は、実施形態に係る作業車両１の側面図である。本実施形態に係る作業車両１は、フォークリフトである。作業車両１は、車体２と作業機３とを含む。

車体２は、運転席４と動力室５とを含む。動力室５は、運転席４の下方に配置されている。動力室５には、エンジン、或いは電気モータなどの動力源６が配置されている。車体２は、支持体１１と、前回転軸１２と、前輪１３と、後回転軸１４と、後輪１５とを含む。支持体１１は、動力室５の下方に配置されている。前回転軸１２は、支持体１１に回転可能に支持されている。前輪１３は、前回転軸１２に取り付けられている。後回転軸１４は、支持体１１に回転可能に支持されている。後輪１５は、後回転軸１４に取り付けられている。

作業機３は、車体２に対して動作可能に支持されている。作業機３は、荷物を搭載可能である。作業機３は、上下に動作可能である。詳細には、作業機３は、マスト１６と、フォーク１７と、チルトアクチュエータ１８と、リフトアクチュエータ１９と、チェーン２０とを含む。マスト１６は、車体２の前方に配置されている。マスト１６は、前回転軸１２に支持されている。マスト１６は、フォーク１７を支持している。詳細には、マスト１６は、アウターマスト２１とインナーマスト２２とを含む。

アウターマスト２１は、車体２の前方に配置されており、前回転軸１２に支持されている。アウターマスト２１は、前回転軸１２を中心にして、前後に傾動可能である。インナーマスト２２は、アウターマスト２１に対して上下に移動可能に支持されている。インナーマスト２２の上端には滑車２５が取り付けられている。

チルトアクチュエータ１８は、アウターマスト２１と車体２とに接続されている。チルトアクチュエータ１８は、アウターマスト２１を傾動させる。チルトアクチュエータ１８は、例えば、油圧シリンダである。ただし、チルトアクチュエータ１８は、油圧モータ、或いは電動シリンダなどの他のアクチュエータであってもよい。

リフトアクチュエータ１９は、インナーマスト２２に接続されている。リフトアクチュエータ１９は、インナーマスト２２をアウターマスト２１に対して上下に移動させる。リフトアクチュエータ１９は、例えば、油圧シリンダである。ただし、リフトアクチュエータ１９は、油圧モータ、或いは電動シリンダなどの他のアクチュエータであってもよい。

フォーク１７は、マスト１６の前方に配置されている。フォーク１７は、底部２３と壁部２４とを含む。底部２３は、前後方向に延びている。壁部２４は、底部２３から上方に延びている。フォーク１７は、マスト１６に対して上下に移動可能に支持されている。チェーン２０は、フォーク１７とアウターマスト２１とに接続されている。チェーン２０の一部は、滑車２５に巻かれている。リフトアクチュエータ１９によってインナーマスト２２が上方に移動すると、インナーマスト２２は、チェーン２０を介してフォーク１７を上昇させる。リフトアクチュエータ１９によってインナーマスト２２が下方に移動すると、インナーマスト２２が、チェーン２０を介してフォーク１７を下降させる。

図２は、作業車両１における重心位置を推定するためのシステムを示すブロック図である。図２に示すように、システムは、加速度センサ３１と、荷重センサ３２と、重量センサ３３と、コンピュータ３４とを含む。加速度センサ３１は、作業車両１の加速度を示す加速度データを出力する。加速度センサ３１は、例えば、ジャイロセンサ、或いはIMU（Inertial Measurement Unit）であってもよい。或いは、加速度センサ３１は、車速を検出し、加速度は、車速の変化から算出されてもよい。

荷重センサ３２は、作業車両１の所定部分にかかる実荷重を示す荷重データを出力する。荷重センサ３２は、例えば歪ゲージである。ただし、荷重センサ３２は、静電容量、或いは磁歪式のロードセルなどの他のセンサであってもよい。重量センサ３３は、フォーク１７上の荷物の重量を示す重量データを出力する。重量センサ３３は、例えば歪ゲージである。ただし、重量センサ３３は、静電容量、或いは磁歪式のロードセルなどの他のセンサであってもよい。

コンピュータ３４は、CPUなどのプロセッサ３５と、記憶装置３６とを備える。記憶装置３６は、RAM及びROMなどのメモリと、補助記憶装置とを含む。補助記憶装置は、SSD（Solid State Drive）などの半導体メモリ、或いは、HDD（Hard Disk Drive）などの磁気記録媒体を含んでもよい。記憶装置３６は、作業車両１における重心位置を推定するためのプログラム及びデータを記憶している。また、記憶装置３６は、作業車両１の重量及び寸法に関する車体データを記憶している。

コンピュータ３４は、プログラムに従い、作業車両１における重心位置を推定するための処理を実行する。図３は、作業車両１における重心位置を推定するための処理を示すフローチャートである。図３に示すように、ステップＳ１０１では、コンピュータ３４は、加速度センサ３１から加速度データを取得する。図４に示すように、加速度データは、現時点tから前の所定期間Tにおいて、サンプリングされた複数の加速度の点群を示す。

ステップＳ１０２では、コンピュータ３４は、荷重センサ３２から荷重データを取得する。図５に示すように、荷重データは、現時点tから前の所定期間Tにおいて、サンプリングされた複数の実荷重の点群を示す。なお、荷重データは、力、或いはモーメントによって表されてもよい。ステップＳ１０３では、コンピュータ３４は、重量センサ３３から重量データを取得する。

ステップＳ１０４では、コンピュータ３４は、作業車両１における推定重心位置を決定する。コンピュータ３４は、加速度データと荷重データと重量データとに基づいて、作業車両１における推定重心位置を決定する。

図６は、作業車両１を簡略化したモデルを示す図である。図６に示すように、コンピュータ３４は、作業車両１の仮の重心位置GP（aP, hP）を決定する。aPは、作業車両１の前後方向における仮の重心の位置である。hPは、仮の重心の高さである。コンピュータ３４は、以下の式（１）により、作業車両１の加速度

と、仮の重心位置GP（aP, hP）とから、作業車両１の所定部分への仮の荷重N1Pを算出する。

は、慣性力と荷重の関係を表す。

は、重力と荷重の関係を表す。

は、作業車両１における力とモーメントとの釣り合いにより、仮の重心の高さhpから算出される。

は、作業車両１における力とモーメントとの釣り合いにより、作業車両１の前後方向における仮の重心の位置aPから算出される。コンピュータ３４は、仮の重心位置GP（aP, hP）から算出した所定部分への仮の荷重N1Pと、実荷重N1とを比較することで、作業車両１における推定重心位置を決定する。

詳細には、コンピュータ３４は、以下の式（２）により、仮の重心位置GP（aP, hP）の評価値Eを算出する。

評価値Eは、現時点tから前の所定期間Tにおける実荷重N1と仮の荷重Ｎ1Pとの差を示す。コンピュータ３４は、現時点tから前の所定期間Tにおいてサンプリングされた複数の加速度と複数の実荷重とから、評価値Eを算出する。コンピュータ３４は、複数の仮の重心位置GP（aP, hP）について、上記の評価値Eを算出し、評価値Eが最小となるものを作業車両１における推定重心位置GA（aA, hA）として決定する。例えば、コンピュータ３４は、グリッド探索により評価値Eが最小となるaPとhPとを求める。

なお、作業車両１における推定重心位置は、荷物を含めた作業車両１全体の推定重心位置であってもよい。その場合、所定部分の荷重N1は、荷物を含めた作業車両１全体から所定部分が受ける荷重である。或いは、作業車両１における推定重心位置は、作業車両１に搭載された荷物の重心位置であってもよい。その場合、所定部分の荷重N1は、荷物から所定部分が受ける荷重である。或いは、作業車両１における推定重心位置は、作業車両１の一部の重心位置であってもよい。作業車両１の一部は、荷物と、作業車両１のうち荷物の荷重を受ける部分とを含む。その場合、所定部分の荷重N1は、所定部分が、作業車両１の一部から受ける荷重である。

以上説明した本実施形態に係るシステムでは、現時点tから前の所定期間Tにおいてサンプリングされた複数の加速度と複数の実荷重とに基づいて、作業車両１における推定重心位置が決定される。そのため、作業中の加速度の変化、或いは実荷重の変化に応じて、精度よく推定重心位置を決定することができる。それにより、作業車両１の作業中にリアルタイムに精度よく、作業車両１における重心位置を把握することができる。

なお、上記の実施形態では、加速度

は、作業車両１の前後方向における加速度である。コンピュータ３４は、加速度

から、作業車両１の前後方向における重心位置を算出している。ただし、コンピュータ３４は、作業車両１の左右方向における加速度から、作業車両１の左右方向における重心位置を算出してもよい。

次に、第１実施例に係る推定重心位置の決定方法について説明する。第１実施例において、所定部分は、後回転軸１４である。実荷重は、後回転軸１４にかかる荷重である。例えば、荷重センサ３２は、支持体１１において後回転軸１４を支持する部分を介して、後回転軸１４にかかる荷重を検出する。

図７Ａ及び図７Ｂは、第１実施例にかかる作業車両１の力学モデルを示す図である。図７Ａにおいて、MAは、前輪１３及び後輪１５を含めた作業車両１の全質量である。MAは、荷物の質量を含んでもよい。gは、重力加速度である。aAは、前輪１３及び後輪１５を含めた作業車両１の前後方向における重心位置である。hAは、前輪１３及び後輪１５を含めた作業車両１の重心の高さである。Lは、前輪１３と後輪１５との間の距離である。

図７Ｂにおいて、MBは、前輪１３及び後輪１５を除いた作業車両１の質量である。MBは、荷物の質量を含んでもよい。aBは、前輪１３及び後輪１５を除いた作業車両１の前後方向における重心位置である。hBは、前輪１３及び後輪１５を除いた作業車両１の重心の高さである。m1は、後輪１５の質量である。m2は、前輪１３の質量である。r1は、後輪１５の半径である。r2は、前輪１３の半径である。N1は、後輪１５の荷重である。N2は、前輪１３の荷重である。F1は、後輪１５の摩擦力である。F2は、前輪１３の摩擦力である。τは駆動トルクである。N’1は、後輪１５にかかる鉛直方向の力である。N’2は、前輪１３にかかる鉛直方向の力である。F’1は、後輪１５にかかる水平方向の力である。F’2は、前輪１３にかかる水平方向の力である。τは、駆動トルクである。なお、重心位置GA（aA, hA），GB（aB, hB）は、前回転軸１２の位置を原点P0とする。

図７Ｂにおいて、水平方向の力の釣り合いにより、以下の（３）式が与えられ、（３）式より（４）式が与えられる。

図７Ｂにおいて、鉛直方向の力の釣り合いにより、以下の（５）式が与えられ、（５）式より（６）式が与えられる。

図７Ｂにおいて、モーメントの釣り合いより、以下の（７）式が与えられる。

図７Ｂにおいて、回転の運動方程式より、以下の（８）式が与えられる。J1は、後輪１５の慣性モーメントである。

は、後輪１５の角加速度である。J2は、前輪１３の慣性モーメントである。

は、前輪１３の角加速度である。

図７Ｂにおいて、並進運動と回転運動の関係より、以下の（９）式が与えられる。

（４）（６）（７）（８）（９）式により、以下の（１０）式が与えられる。

前輪１３及び後輪１５を除いた作業車両１における重心位置GB（aB, hB）と、前輪１３及び後輪１５を含めた作業車両１全体の重心位置GA（aA, hA）との関係は、以下の（１１）式で示される。

（１０）式と（１１）式とにより、前輪１３及び後輪１５を含めた作業車両１全体の重心位置GA（aA, hA）は、以下の（１２）式で示される。

（１２）式より、後輪１５の荷重N1と、作業車両１の加速度

とは、以下の（１３）式で示される。

（１３）式に仮の重心位置GP（aP, hP）を代入すると、以下の（１４）式が与えられる。

式（１４）において、aP, hP, N1P,

以外のパラメータは、既知であり、記憶装置３６に保存されている。コンピュータ３４は、式（１４）と上述した式（２）とにより、仮の重心位置GP（aP, hP）の評価値Eを算出する。コンピュータ３４は、現時点tから前の所定期間Tにおいてサンプリングされた複数の加速度と複数の実荷重とから、複数の仮の重心位置GP（aP, hP）について、上記の評価値Eを算出する。コンピュータ３４は、評価値Eが最小となる仮の重心位置GP（aP, hP）を、作業車両１における推定重心位置GA（aA, hA）として決定する。

次に、第２実施例に係る推定重心位置の決定方法について説明する。第２実施例において、所定部分は、フォーク１７である。実荷重は、フォーク１７にかかる荷重である。図８は、第２実施例にかかる作業車両１の力学モデルを示す図である。図８において

は、荷物１００の質量であり、重量センサ３３によって検出される。GC（aC, hC）は、荷物１００の重心である。重心位置GC（aC, hC）は、フォーク１７上において荷重センサ３２が配置された位置を原点P0とする。

図８に示すように、荷重センサ３２は、フォーク１７に取り付けられている。フォーク１７を片持ち梁と仮定した場合、曲げモーメントとフォーク１７の荷重によるモーメントN1との関係から、フォーク１７のモーメントN1と、作業車両１の加速度

とは、以下の式（１５）で示される。

第１実施例と同様に、コンピュータ３４は、式（１５）に仮の重心位置GP（aP, hP）を代入し、式（２）により、複数の仮の重心位置GP（aP, hP）について評価値Eを算出する。コンピュータ３４は、評価値Eが最小となる仮の重心位置GP（aP, hP）を、荷物１００の推定重心位置GC（aC, hC）として決定する。

図９は、第２実施例の変形例にかかる作業車両１の力学モデルを示す図である。第２実施例の変形例では、荷重センサ３２は、第１センサ３７と第２センサ３８とを含む。第１センサ３７は、フォーク１７に取り付けられている。第２センサ３８は、作業車両１の前後方向に第１センサ３７から離れた位置において、フォーク１７に取り付けられている。第２センサ３８は、第１センサ３７からΔaだけ離れた位置に配置されている。図９において、N1は、第１センサ３７が検出するフォーク１７の荷重によるモーメントを示す。N2は、第２センサ３８が検出するフォーク１７の荷重によるモーメントを示す。曲げモーメントとフォーク１７のモーメントN1, N2との関係から、以下の式（１６）が与えられる。

式（１６）から、荷物１００の質量MCは、以下の式（１７）で示される。

従って、コンピュータ３４は、第１センサ３７と第２センサ３８とが検出したフォーク１７の荷重によるモーメントN1, N2から、荷物１００の質量を算出することができる。そのため、コンピュータ３４は、重量センサ３３無しで、フォーク１７のモーメントN1, N2により、荷物１００の推定重心位置GC（aC, hC）を決定することができる。従って、上述した重量センサ３３は、省略されてもよい。

次に、第３実施例に係る推定重心位置の決定方法について説明する。第３実施例において、所定部分は、マスト１６である。実荷重は、マスト１６にかかる荷重である。図１０は、第３実施例にかかる作業車両１の力学モデルを示す図である。図１０において、MDは、マスト部１０の質量である。マスト部１０は、荷物１００と、マスト１６と、フォーク１７とを含む。マスト１６とフォーク１７の質量は、記憶装置３６に保存されている。コンピュータ３４は、重量センサ３３によって検出された荷物１００の質量とマスト１６とフォーク１７の質量とから、マスト部１０の質量MDを算出する。

GD（aD, hD）は、マスト部１０の重心位置である。重心位置GD（aD, hD）は、マスト１６の回転軸、すなわち前回転軸１２の位置を原点P0とする。荷重センサ３２は、チルトアクチュエータ１８にかかる実荷重N1を、マスト１６にかかる荷重として検出する。

図１０において、モーメントの釣り合いから、以下の式（１８）が与えられる。

式（１８）からマスト１６の荷重N1と、作業車両１の加速度

とは、以下の式（１９）で示される。

第１実施例と同様に、コンピュータ３４は、式（１９）に仮の重心位置GP（aP, hP）を代入し、式（２）により、複数の仮の重心位置GP（aP, hP）の評価値Eを算出する。コンピュータ３４は、評価値Eが最小となる仮の重心位置GP（aP, hP）を、マスト部１０の推定重心位置GD（aD, hD）として決定する。

なお、重量センサ３３は、チェーン２０の張力を検出することで、荷物１００の重量を検出してもよい。作業車両１が、左右一対のチェーン２０を備える場合には、重量センサ３３は、左右のチェーン２０の張力を検出してもよい。その場合、コンピュータ３４は、左右のチェーン２０のそれぞれの張力のバランスから、荷物１００の左右方向における推定重心位置を決定してもよい。

図１１及び図１２は、第３実施例の変形例にかかる作業車両１の力学モデルを示す図である。図１１及び図１２において、Moutは、アウターマスト２１の質量である。houtは、アウターマスト２１の初期の重心の高さである。Minは、インナーマスト２２の質量である。hinは、インナーマスト２２の初期の重心の高さである。MCは、フォーク１７を含めた荷物１００の質量である。hCは、フォーク１７を含めた荷物１００の初期の重心の高さである。これらのパラメータは既知であり、記憶装置３６に保存されている。

図１２において、dは、インナーマスト２２の上昇距離である。作業車両１は、インナーマスト２２の上昇距離ｄを検出する距離センサを含む。コンピュータ３４は、距離センサから上昇距離ｄを取得する。図１１及び図１２より、マスト部１０の重心の高さhDは、以下の式（２０）で示される。

コンピュータ３４は、上述した式（１９）に、式（２０）を代入して得られる式によって、評価値Eを算出してもよい。それにより、マスト１６が上昇した場合のマスト部１０の推定重心位置GD（aD, hD）を決定することができる。

以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

作業車両１は、フォークリフトに限らず、ホイールローダなどの他の車両であってもよい。フォークリフトの構成は、上記の実施形態のものに限らず、変更されてもよい。評価値Eを算出するための式は、変更されてもよい。例えば、上記の実施形態では、実荷重N1と仮の荷重N1Pとの差の二乗から評価値Eが算出されている。しかし、実荷重N1と仮の荷重N1Pとの差の絶対値から評価値Eが算出されてもよい。上記の所定部分にかかる荷重N1は、所定部分の歪に換算されてもよい。

評価値Eを算出するための式に、他のパラメータが追加されてもよい。例えば、作業車両１が傾斜地を走行しているときには、地面の傾斜角度がパラメータとして追加されてもよい。

コントローラは、所定の判定条件が満たされているときに、推定重心位置を有効としてもよい。コントローラは、所定の判定条件が満たされていないときには、推定重心位置を無効としてもよい。所定の判定条件は、加速度の標準偏差が、第１閾値より大きいことであってもよい。

図１３において、実線は、上述した推定方法において決定された推定重心位置の高さを示している。破線は、重心位置の真の高さを示している。二点鎖線は、加速度の標準偏差を示している。図１３においてハッチングを付した部分で示されているように、加速度の標準偏差が大きいときに、推定重心位置の高さの精度がよい。従って、加速度の標準偏差が、第１閾値ＴＨ１より大きいときに、推定重心位置を有効とすることで、精度のよい推定を行うことができる。

図１４に示すように、コントローラは、推定重心位置GAから所定距離だけ離れた参照位置G’Aにおける評価値E’を算出してもよい。コントローラは、参照位置G’Aにおける評価値E’と、推定重心位置GAにおける評価値Eとの差Δを算出してもよい。所定の判定条件は、上記の差Δが、第２閾値より大きいことであってもよい。

図１５において、実線は、上述した推定方法において決定された推定重心位置の高さを示している。破線は、重心位置の真の高さを示している。二点鎖線は、参照位置G’Aにおける評価値E’と、推定重心位置GAにおける評価値Eとの差Δを示している。図１５においてハッチングを付した部分で示されているように、差Δが大きいときに、推定重心位置の高さの精度がよい。従って、差Δが、第２閾値ＴＨ２より大きいときに、推定重心位置を有効とすることで、精度のよい推定を行うことができる。

本発明によれば、作業車両の作業中にリアルタイムに精度よく重心位置を把握することができる。

２ 車体
３ 作業機
１２ 前回転軸
１３ 前輪
１４ 後回転軸
１５ 後輪
１６ マスト
１７ フォーク
１８ チルトアクチュエータ
３１ 加速度センサ
３２ 荷重センサ
３４ コンピュータ
３７ 第１センサ
３８ 第２センサ

Claims (13)

1. 車体と、前記車体に対して動作可能に支持された作業機とを含む作業車両において重心位置を推定するためのシステムであって、
   前記作業車両の加速度を示す加速度データを出力する加速度センサと、
   前記作業車両の所定部分にかかる実荷重を示す荷重データを出力する荷重センサと、
   前記加速度データと前記荷重データとを受信するコンピュータと、
   を備え、
   前記コンピュータは、
   現時点から前の所定期間においてサンプリングされた複数の前記加速度データと複数の前記荷重データとを取得し、
   前記所定期間における前記複数の加速度データと前記複数の荷重データとに基づいて、前記作業車両における推定重心位置を決定する、
   システム。
2. 前記コンピュータは、
   複数の仮の重心位置を決定し、
   前記複数の仮の重心位置のそれぞれについて、前記複数の加速度データと前記仮の重心位置とから、仮の荷重を算出し、
   前記複数の仮の重心位置のそれぞれについて、前記所定期間における前記仮の荷重と前記実荷重との差を示す評価値を算出し、
   前記評価値に基づいて、前記複数の仮の重心位置のなかから前記推定重心位置を決定する、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記コントローラは、
   前記複数の加速度データの標準偏差を算出し、
   前記標準偏差が第１閾値より大きいときに前記推定重心位置を有効とする、
   請求項１又は２に記載のシステム。
4. 前記コントローラは、
   前記推定重心位置から所定距離だけ離れた参照位置における前記評価値を算出し、
   前記参照位置における前記評価値と前記推定重心位置における前記評価値と差を算出し、
   前記差が第２閾値より大きいときに、前記推定重心位置を有効とする、
   請求項１から３のいずれかに記載のシステム。
5. 前記作業車両は、フォークリフトであり、
   前記車体は、
   前回転軸と、
   前記前回転軸に取り付けられた前輪と、
   後回転軸と、
   前記後回転軸に取り付けられた後輪と、
   を含み、
   前記作業機は、
   前記前回転軸に支持されたマストと、
   前記マストに対して上下に移動可能に支持されたフォークと、
   を含む、
   請求項１から４のいずれかに記載のシステム。
6. 前記所定部分は、前記フォークである、
   請求項５に記載のシステム。
7. 前記荷重センサは、
   前記フォークに取り付けられた第１センサと、
   前記作業車両の前後方向に前記第１センサから離れた位置において、前記フォークに取り付けられた第２センサと、
   を含む、
   請求項６に記載のシステム。
8. 前記所定部分は、前記マストである、
   請求項５に記載のシステム。
9. 前記作業機は、前記フォークに接続されたアクチュエータをさらに備え、
   前記センサは、前記アクチュエータにかかる荷重を前記実荷重として検出する、
   請求項８に記載のシステム。
10. 前記所定部分は、前記後回転軸である、
    請求項５に記載のシステム。
11. 前記センサは、歪ゲージである、
    請求項１から１０のいずれかに記載のシステム。
12. 車体と、前記車体に対して動作可能に支持された作業機とを含む作業車両において、重心位置を推定するためにコンピュータによって実行される方法であって、
    現時点から前の所定期間においてサンプリングされた前記作業車両の複数の加速度を示す複数の加速度データを取得することと、
    前記所定期間においてサンプリングされた前記作業車両の所定部分にかかる複数の実荷重を示す複数の荷重データを取得することと、
    前記所定期間における前記複数の加速度データと前記複数の荷重データとに基づいて、前記作業車両における推定重心位置を決定すること、
    を備える方法。
13. 車体と、
    前記車体に対して動作可能に支持された作業機と、
    前記作業車両の加速度を示す加速度データを出力する加速度センサと、
    前記作業車両の所定部分にかかる実荷重を示す荷重データを出力する荷重センサと、
    前記加速度データと前記荷重データとを受信するコンピュータと、
    を備え、
    前記コンピュータは、
    現時点から前の所定期間においてサンプリングされた複数の前記加速度データと複数の前記荷重データとを取得し、
    前記所定期間における前記複数の加速度データと前記複数の荷重データとに基づいて、前記作業車両における推定重心位置を決定する、
    作業車両。

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