JP2021504262A

JP2021504262A - 着地面上のコンテナのための着地ソリューションを生成するための方法およびシステム背景

Info

Publication number: JP2021504262A
Application number: JP2020527896A
Authority: JP
Inventors: クリーナー，ロバート，チャールズ
Original assignee: ティーエムイーアイシーコーポレーション
Priority date: 2017-11-24
Filing date: 2018-11-23
Publication date: 2021-02-15
Also published as: JP2023040090A; US11873195B2; EP3713866A1; CN111587215A; US20200369493A1; WO2019104251A1; EP3713866A4

Abstract

測定デバイスまたは複数の測定デバイスによって生成された複数の測定点を使用して、着地面にコンテナの着地ソリューションを生成するシステムおよび方法が説明される。特に、複数の測定値を分析し、データの分析から、コンテナ荷役機器の基準系内で、機器のワークスペース内にある着地面に輸送コンテナを配置する場所および配向を決定する方法が説明される。次いで、この場所を機器の自動化システムで使用して、人間の入力を必要とせずに、または人間の相互作用または入力をほとんど必要とせずに、輸送コンテナを着地面に自動的に配置することができる。システムおよび方法は、陸側移送ゾーンおよびそのようなゾーンの外での運転に適用可能であり、したがって、上から機器にコンテナを着地させることができるあらゆるコンテナ荷役機器への設置に適用可能である。【選択図】図１

Description

関連出願の相互参照
本出願は、その全体が基準により本明細書に組み込まれる、２０１７年１１月２４日に提出された米国仮出願第６２／５９０，４４３号、および２０１８年２月６日に提出された米国仮出願第６２／６２６，９９０号の開示に基づいており、その出願日の優先権とその利益を主張している。

本発明は、国際輸送で使用されるようなコンテナクレーン動作に関する。より詳細には、本発明は、車両シャーシまたは他の着地面上のコンテナの着地ソリューションを生成するための方法およびシステムに関する。

１９５５年にコンテナ輸送が開始されて以来、貨物輸送業界は貨物の移動による効率の向上を追求してきた（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｏｒｌｄｓｈｉｐｐｉｎｇ．ｏｒｇ／ａｂｏｕｔ−ｔｈｅ−ｉｎｄｕｓｔｒｙ／ｈｉｓｔｏｒｙ−ｏｆ−ｃｏｎｔａｉｎｅｒｉｚａｔｉｏｎ）。輸送コンテナの出現から、すぐに、輸送の様々な段階でそれを処理するための標準化された機器（「相互輸送」と呼ばれるシステム）（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｗｏｒｌｄｓｈｉｐｐｉｎｇ．ｏｒｇ／ａｂｏｕｔ−ｔｈｅ−ｉｎｄｕｓｔｒｙ／ｈｉｓｔｏｒｙ−ｏｆ−ｃｏｎｔａｉｎｅｒｉｚａｔｉｏｎ）と続き、業界はより速い移動、さらなる標準化、より高い生産性、および、より少ない人間の介入を追求してきた。これらは、コンテナ荷役機器の自動化における段階的な開発を通じて達成されている。

コンテナクレーンなどのコンテナ荷役機器の自動化を促進する技術が存在する（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｐｏｒｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ｏｒｇ／ｔｅｃｈｎｉｃａｌ＿ｐａｐｅｒｓ／ｔｈｅ＿ｃａｓｅ＿ｆｏｒ＿ａｕｔｏｍａｔｅｄ＿ｒｔｇ＿ｃｏｎｔａｉｎｅｒ＿ｈａｎｄｌｉｎｇ）。クレーンの自動化が始まった当初、人々による不可避のアクセスを伴う領域は、自動化するには危険すぎると考えられていた。最終的に生産的な動きを増やし、待ち時間を短縮するというプレッシャーにより、業界標準が人々との直接接触のない領域での完全自動化および、人々の接触が不可避である領域での、しばしばリモート動作を伴う「半自動化」の状態に促進された。しかしながら、最近では、業界は、コンテナ荷役のすべての領域で完全に自動化された移動を追求している。本開示で特に興味深いのは、図１２−Ｂおよび図１３−Ｂに例が示されている陸側移送ゾーン（ｌａｎｄｓｉｄｅｔｒａｎｓｆｅｒｚｏｎｅ：ＬＳＴＺ）の自動化である。ＬＳＴＺ領域は、道路上だけでなく、ロードシャーシ以外の内部ポート機器によってスタッキングクレーンがコンテナを移送する車両とインターフェースする場所である。ＬＳＴＺでの動作を完全に自動化することに、過去数年にわたって大きな関心が寄せられている。

ＬＳＴＺでの動作の自動化に伴う課題は膨大である。ＬＳＴＺでの移動を自動化できるシステムを設計するには、非標準のシャーシおよび機器のタイプ、特定の着地点の有無、動作の領域における人々の安全、ならびに動作領域内の機器の配置によって導入される変動を克服する必要がある。自動化の主な課題は、通常、シャーシをＬＳＴＺにどのように配置するか、および動作中に人々がいる場所に関して人間が導入する変動性から生じる。しかしながら、この変動性は、ＬＳＴＺの場合は、トラックレーンを囲む縁石（図１２、アイテムＣ、および図１３、アイテムＣ）およびドライバが入るブース（図１２、アイテムＤ、および図１３、アイテムＤ）などの機械的制限によって緩和され、これらは、この領域で動作するときに特定の規則が守られている限り、人間が誘発し得る変動性を制限する。人間の変動性の問題に加えて、クレーンがコンテナを着地させる必要があるシャーシおよび機器の非標準化の問題がある。輸送コンテナの形状およびサイズはＩＳＯ（国際標準化機構：ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ）規格に準拠しているが、コンテナを運搬するシャーシおよび他の機器は準拠していない。所与のロードシャーシに対する唯一の制約は、シャーシの着地面のどこかに、シャーシ上に配置されたコンテナのコーナキャスティングと噛合する通常１つ以上、好ましくは複数のツイストロックがあることである。これは、少なくともロードシャーシで、しかし必ずしも他のコンテナ運搬機器である必要はないが、シャーシ上に配置されるコンテナの４つのコーナに対応する４つのポイントが通常、シャーシ上にあることを意味する。見つかると、これらの４つのポイントを使用して、シャーシ面上のどこにコンテナを配置するかのソリューションを生成できる。しかしながら、これらの４つのポイントは、それらに噛合するコンテナの４つのコーナに従うように互いに適切に離間されている限り、ロードシャーシの表面のどこにでも存在できるということに注意すべきである。ツイストロックのサイズおよび形状にもばらつきがあり、それらを特定するシステムの能力に影響を与え、コンテナの正確な着地位置に影響を与える。シャーシ変動の例を図１８および図１９に示す。

コンテナを受け入れる準備が整っている機器にツイストロックがない場合、検索する表面に制約されたポイントがなく、純粋にその光学的外観に基づいてカメラまたは類似のセンサで機器を視覚的に認識するのに十分な均一性がないため、着地位置を決定することがさらにより困難になる可性がある。着地する機器の外観は、形状、サイズ、色、摩耗パターンなどが異なる場合があり、光学システムがそれらを識別するのに効果的ではない。図１８および図１９では、いくつかのシャーシの状態を観察できる。図１９の下部シャーシに欠けているツイストロックおよび図１８のシャーシ上の汚れの様々なレベルに留意されたい。

過去数年間で、動作を完全に自動化し、リモートオペレータがロードシャーシおよびＬＳＴＺ内の他の機器との相互作用を実行する必要性を取り除くと主張するシステムがいくつか開発された。しかしながら、提案されているシステムおよび方法は、前述のすべての課題を克服して、完全に自動化されていると主張する動作を正常に実行する必要があるが、これらのシステムおよび方法は、課題に完全に対処していないセンサを使用している。この分野での取り組みの例には、米国特許出願公開第２０１２／００８９３２０Ａ１号、国際特許出願公開第ＷＯ２０１５／０２２００１Ａ１号、ドイツ特許出願公開第ＤＥ１０２００８０１４１２５Ａ１号および第ＤＥ１０２００７０５５３１６Ａ１号、欧州特許出願公開第ＥＰ２５７４５８７Ｂ１号、欧州特許出願公開第ＥＰ２７２４９７２Ａ１号、第ＥＰ２３２７６５２Ａ１号、および第ＥＰ２７２４９７２Ａ１号に記載されているものが含まれる。しかし、これらの取り組みにもかかわらず、上記の欠陥に対処する技術の必要性が依然として残っている。

本発明の実施形態は、既存のシステムよりも正確なソリューションを生成するために、より堅牢な方法で上記の課題に対処するための方法およびシステムを提供する。実施形態では、本発明は、単数の測定デバイスまたは複数の測定デバイス、ならびに、本方法および対応するコンピュータプログラム製品を実行するための対応するデバイスによって生成された複数の測定点を使用して、ターゲット機器およびターゲット機器上の着地面にコンテナなどのオブジェクトの着地ソリューションを生成する方法を説明する。着地面は、コンテナ荷役機器によって上から着地面上に配置されたときにコンテナを受け入れるように設計された任意の機器などの、任意の機器の任意の着地面を含み得る。

実施形態では、本発明は、ポイントクラウドのデータ（ポイントクラウドは、デカルト座標空間でｘ、ｙ、およびｚ座標点として表すことができる点の収集として定義されている）などの複数の測定点を分析し、データ分析の段階から、コンテナ荷役機器の基準系で、機器のワークスペース内にある着地面に輸送コンテナを配置する場所に関する６ＤｏＦ（ＤｅｇｒｅｅｓｏｆＦｒｅｅｄｏｍ：自由度）での場所および配向を決定する方法を説明する。次に、この場所を機器の自動化システムで使用して、人間の入力、または最小限の人間の入力もしくは相互作用を必要とせずに、輸送コンテナを着地面に自動的に配置できる。本方法およびシステムは、陸側移送ゾーンおよびそのようなゾーンの外での動作に適用可能であり、そのため、上から機器上にコンテナを着地させることができる任意のコンテナ荷役機器への設置に適用可能である。

本発明の実施形態の特定の態様は、（ａ）ターゲット機器またはシャーシを走査して、１つ以上のツイストロックなどのターゲット機器またはシャーシの着地面の特徴が区別可能であるポイントクラウドを生成することと、（ｂ）プロセッサによってポイントクラウドを分析して、特徴および／またはツイストロックの場所を決定することと、（ｃ）特徴および／またはツイストロックの場所に基づいて、ターゲット機器またはシャーシの着地面の中心を決定することと、を含む、ＩＳＯコンテナの着地ソリューションを決定する方法である、態様１を含む。態様２は、プロセッサがターゲット機器もしくはシャーシの着地面の極小値および極大値、ならびに／またはモデル畳み込みなどの技術を使用して、隆起および陥凹した特徴ならびに／またはツイストロックの場所を決定する方法を含む。態様３は、走査することが、１つ以上のカメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせを使用して実行される、態様１または２に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、ターゲット機器の着地面上のオブジェクトに対する着地位置を決定する方法であって、（ａ）コンテナなどの第１のオブジェクトが積み込まれたシャーシなどのターゲット機器を提供することと、（ｂ）空間内の第１のオブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標を生成することと、（ｃ）ターゲット機器またはシャーシから第１のオブジェクトまたはコンテナを取り除いて、ターゲット機器またはシャーシの着地面を明らかにすることと、（ｄ）ターゲット機器またはシャーシを走査し、ターゲット機器またはシャーシ着地面のモデルを生成することと、（ｅ）第１のオブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標に基づいて、モデル内のターゲット機器またはシャーシ着地面の中心を決定することにより、第１のオブジェクトまたはコンテナのターゲット機器またはシャーシ上の着地場所を決定することと、を含む、方法である、態様４も含む。態様５は、１つ以上のオブジェクトまたはコンテナオフセットを決定して、ターゲット機器またはシャーシ着地面上の付加的な着地場所を識別することをさらに含む、態様４に記載の方法である。態様６は、１つ以上のオフセットが、（ａ）１つ以上の第２のオブジェクトまたはコンテナをターゲット機器またはシャーシ着地面に配置することと、（ｂ）空間内の第２のオブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標を生成することと、（ｃ）第２のオブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標に基づいて、第２のオブジェクトまたはコンテナが、ターゲット機器またはシャーシ着地面の中心からオフセットされる距離を決定することと、によって決定される、態様４または５に記載の方法である。態様７は、任意の数の着地位置が前記１つ以上のオフセットから決定され、例えば、１つ以上のコンテナオフセットが、前部コンテナオフセット、後部コンテナオフセット、または前部および後部コンテナオフセットの両方を含む、態様４〜６のいずれか一項に記載の方法である。態様８は、第１のオブジェクトまたはコンテナの着地場所および１つ以上のオフセットを格納して、ターゲット機器またはシャーシの着地面に対する複数の着地場所を表すモデルのライブラリを作成することをさらに含む、態様４〜７のいずれか一項に記載の方法である。態様９は、生成することが、１つ以上のカメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせを含む、１つ以上の測定デバイスによって実行される、態様４〜８のいずれか一項に記載の方法である。態様１０は、ターゲット機器またはシャーシが、無人搬送車両（ＡｕｔｏｍａｔｉｃａｌｌｙＧｕｉｄｅｄＶｅｈｉｃｌｅ：ＡＧＶ）シャーシ、ＡＧＶラック、爆弾カートシャーシ、鉄道車両、ストリートシャーシ、またはカセットである、態様４〜９のいずれか一項に記載の方法である。態様１１は、コンテナが、国際標準化機構（ＩＳＯ）に従って形状設定およびサイズ設定された輸送コンテナである、態様４〜１０のいずれか一項に記載の方法である。態様１２は、ターゲット機器またはシャーシ着地面のモデルが、データの３Ｄポイントクラウドによって表される、態様４〜１１のいずれか一項に記載の方法である。態様１３は、ターゲット機器またはシャーシ着地面のモデルが、ターゲット機器またはシャーシを１回または複数回、例えば２〜２０回、例えば、３〜１８回、または４〜１５回、または５〜１０回、走査することから生成される、態様４〜１２のいずれか一項に記載の方法である。態様１４は、モデルが、１回走査することから、かつ、高解像度データを達成する方法で走査することによって生成される、態様４〜１３のいずれか一項に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、シャーシなどのターゲット機器の着地面上で、コンテナなどのオブジェクトに対する着地場所を決定する方法であって、寳保が、（ａ）第１のターゲット機器またはシャーシを走査し、第１のターゲット機器またはシャーシのモデルを提供することと、（ｂ）第１のターゲット機器またはシャーシのモデルを１つ以上の基準ターゲット機器またはシャーシと比較して、どの基準ターゲット機器またはシャーシが、選択された一致度内で第１のターゲット機器またはシャーシに一致するかを識別することと、（ｃ）一致する基準ターゲット機器またはシャーシの既知のオブジェクトまたはコンテナ着地場所を、第１のターゲット機器またはシャーシのオブジェクトまたはコンテナ着地場所のプロキシとして使用することと、を含む、方法である態様１５も含む。態様１６は、コンテナが、ＩＳＯ輸送コンテナである、態様１５に記載の方法である。態様１７は、走査することが、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を使用して実行される、態様１５または１６に記載の方法である。態様１８は、第１のターゲット機器またはシャーシのモデル、および基準ターゲット機器またはシャーシが、データの３Ｄポイントクラウドによって表される、態様１５〜１７のいずれか一項に記載の方法である。態様１９は、比較することが、第１のターゲット機器またはシャーシの長さの指定された範囲内の長さを有する１つ以上の基準ターゲット機器またはシャーシを識別すること、および／あるいは、ボクセルフィルタを使用して、基準ターゲット機器またはシャーシと第１のターゲット機器またはシャーシとの間の類似性を識別すること、を含む、態様１５〜１８のいずれか一項に記載の方法である。態様２０は、ボクセルフィルタが、３Ｄデータクラウドの１つ以上の次元にわたってデータを比較する、態様１５〜１９のいずれか一項に記載の方法である。態様２１は、ボクセルフィルタが、ｘ−、ｙ、および／またはｚ−値の任意の組み合わせを比較する、態様１５〜２０のいずれか一項に記載の方法である。態様２２は、一致する基準ターゲット機器シャーシの既知のオブジェクトまたはコンテナの着地場所が、（ａ）第１の基準オブジェクトまたはコンテナが積み込まれた基準ターゲット機器またはシャーシを提供することと、（ｂ）空間内の第１の基準オブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標を生成することと、（ｃ）第１の基準オブジェクトまたはコンテナを基準ターゲット機器またはシャーシから取り除いて、基準ターゲット機器またはシャーシの着地面を明らかにすることと、（ｄ）基準ターゲット機器またはシャーシを走査し、基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のモデルを生成することと、（ｅ）第１の基準オブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標に基づいて、モデル内の基準ターゲット機器またはシャーシの着地面の中心を決定することにより、基準ターゲット機器またはシャーシ上の第１の基準オブジェクトまたはコンテナに対する着地場所を決定することと、によって決定される、態様１５〜２１のいずれか一項に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、荷役機器の動作基準系内のターゲット機器またはシャーシの配向を決定する方法であって、（ａ）基準ターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、（ｂ）現在のターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、（ｃ）基準ターゲット機器またはシャーシデータポイントクラウドをコンテナ荷役機器の動作基準系内の予想される仮想位置に位置づけることと、（ｄ）基準ターゲット機器またはシャーシの着地面の第１の中心および現在のターゲット機器またはシャーシの着地面の第２の中心を、それらのそれぞれのデータポイントクラウド内で推定することと、（ｅ）第１の中心を第２の中心と位置合わせすることによって、第１の位置合わせを実行することと、（ｆ）ＸＹＺ座標などで、第１の中心の場所から第２の中心の場所への、第１の位置合わせを達成するために必要な任意の平行移動（複数可）を決定することと、（ｇ）基準ターゲット機器またはシャーシの着地面と現在のターゲット機器またはシャーシの着地面を別の方法で位置合わせすることにより、少なくとも１回の第２の位置合わせを実行することと、（ｈ）第２の位置合わせを達成するために必要な、ＸＹＺ軸（複数可）の周囲などの基準シャーシデータポイントクラウドの任意の回転（複数可）を決定することと、（ｉ）平行移動（複数可）および／または回転（複数可）を使用して、コンテナ荷役機器の動作基準系内の現在のターゲット機器またはシャーシの実際の配向を推定することと、を含む、方法である、態様２３も含む。態様２４は、少なくとも１回の第２の位置合わせの１回以上が、反復最近傍点技術を使用して実行される、態様２３に記載の方法である。態様２５は、現在のターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドのノイズの多いデータが低減されるか、または除去されて、フィルタリングされた現在のターゲット機器またはシャーシポイントクラウドを提供する、態様２３または２４に記載の方法である。態様２６は、フィルタリングされた現在のターゲット機器またはシャーシポイントクラウドの最大および最小測定点が、現在のターゲット機器またはシャーシの着地面の中心を推定するために使用される、態様２３〜２５のいずれか一項に記載の方法である。

本発明の特定の実施形態は、ターゲット機器またはシャーシの位置および配向に従って、ＩＳＯ輸送コンテナのターゲット機器またはシャーシ上の着地位置を識別する方法であって、（ａ）コンテナ荷役機器の基準系に配列されている現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、（ｂ）基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルと位置合わせすることと、（ｃ）位置合わせの結果として、基準系内に一連の座標を生成し、これにより、座標が、現在のターゲット機器またはシャーシの着地面にＩＳＯ輸送コンテナを配置するための着地位置を表すことと、を含む、態様２７も含む。態様２８は、位置合わせが、基準ターゲット機器またはシャーシ着地面を、コンテナ荷役機器の基準系の予想される位置および配向で位置づけること、を含む、態様２７に記載の方法である。態様２９は、位置合わせが、（ａ）現在のターゲット機器またはシャーシポイントクラウドモデル内の現在のターゲット機器またはシャーシの着地面の第１の中心を決定することと、（ｂ）基準ターゲット機器またはシャーシポイントクラウドモデル内の基準ターゲット機器またはシャーシの着地面の第２の中心を決定することと、（ｃ）第１および第２の中心を位置合わせすることにより、進路位置合わせを取得することと、（ｄ）現在のシャーシポイントクラウドモデルの対応する点と基準シャーシポイントクラウドモデルの点との間の距離を反復的に最小化することにより、精密な位置合わせを取得して、精密な位置合わせに到達することと、を含む、態様２７または２８に記載の方法である。態様３０は、距離を反復的に最小化することが、反復最近傍点（ｉｔｅｒａｔｉｖｅｃｌｏｓｅｓｔｐｏｉｎｔ：ＩＣＰ）アルゴリズムを含む、態様２７〜２９のいずれか一項に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、ＩＳＯ輸送コンテナを保持できるターゲット機器またはシャーシのタイプを識別する方法であって、（ａ）現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、（ｂ）現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを１つ以上の基準ターゲット機器またはシャーシ着地面と比較して、どの基準ターゲット機器またはシャーシ着地面が、選択された一致度内で現在のターゲット機器またはシャーシ着地面に一致するかを識別することか、または、（ｃ）現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを分析して、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルが関連付けられているターゲット機器またはシャーシのタイプを識別することと、を含む、方法を含む、態様３１も含む。態様３２は、ニューラルネットワークおよび基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のサンプルを使用して、一致するターゲット機器またはシャーシクラウドが何であるかをニューラルネットワークに教育することをさらに含む、態様３１に記載の方法である。態様３３は、比較が、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデル、および基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルのうちの１つ以上から取得したメタデータを比較することを含む、態様３１または３２に記載の方法である。態様３４は、比較することおよび／または分析することが、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面と基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のうちの１つ以上との間、かつ／または、現在のターゲット機器もしくはシャーシ着地面と既知のターゲット機器またはシャーシ着地面との間の表面特性における類似性または差異を識別するように実行される、態様３１〜３３のいずれか一項に記載の方法である。態様３５は、比較することおよび／または分析することが、（ａ）連続または不連続面と、（ｂ）データ異常と、（ｃ）着地面特徴のタイプと、（ｄ）ガーダ、クロスメンバ、サポート、および／もしくはガイドなどの１つ以上の着地面特徴の有無と、（ｅ）同様の着地面特徴に対して、もしくは互いに対して、もしくは別の基準点に対して、ガーダ、クロスメンバ、サポート、および／もしくはガイドなどの１つ以上の着地面特徴の間隔と、（ｄ）ガーダ、クロスメンバ、サポート、および／もしくはガイドなどの着地面特徴の実際の、もしくは相対的な形状、寸法（複数可）、および／もしくはサイズと、ならびに／または、（ｅ）ベンド、ステップダウン、ワーピング、および／もしくはランプなどの１つ以上の着地面プロファイルの１つ以上の特性か、またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせと、のうちの１つ以上を識別するように実行される、態様３１〜３４のいずれか一項に記載の方法である。態様３６は、メタデータが、ボクセルフィルタから取得される、態様３１〜３５のいずれか一項に記載の方法である。態様３７は、ボクセルフィルタが、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルおよび／または基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルのうちの１つ以上を、それぞれが３Ｄ空間をカバーする一連のボックスとして分析するように動作する、態様３１〜３６のいずれか一項に記載の方法である。態様３８は、メタデータが、（ａ）各ボックス内のいくつかのポイントか、（ｂ）Ｘ−Ｙ平面のボックスのそれぞれの最大Ｚ座標値か、または、（ｃ）特定のボックスが占有されているかどうか、を含む、態様３１〜３７のいずれか一項に記載の方法である。態様３９は、メタデータが、（ａ）バイナリ類似性比較か、（ｂ）クラウドポイントモデル（複数可）のＸ−Ｙ平面において視認可能なポイントを有するボックスの数に基づくなどして、クロスメンバおよびそれらの場所を探すことか、（ｃ）シャーシの長さに沿って最大値を測定し、特定のシャーシを定義する、それらの対象の最大値オブジェクトを呼び出すことか、（ｄ）またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせ、によって比較される、態様３１〜３８のいずれか一項に記載の方法である。態様４０は、バイナリ類似性比較が、基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルからのメタデータから、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルからのメタデータを差し引いて、各比較のエラーに到達することを含む、態様３１〜３９のいずれか一項に記載の方法である。態様４１は、メタデータが、バイナリ列比較によって比較される、態様３１〜４０のいずれか一項に記載の方法である。態様４２は、バイナリ列比較が、（ａ）前在のターゲット機器またはシャーシ着地面に関して、かつ、各基準ターゲット機器またはシャーシ着地面に関して、各列の占有ボックスの数を合計して、一連の列合計に到達することと、（ｂ）現在のターゲット機器またはシャーシ着地面と各基準ターゲット機器またはシャーシ着地面との間で一連の列合計を比較して、各比較のエラーに到達することと、を含む、態様３１〜４１のいずれか一項に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、オブジェクトを着地面に着地させる方法であって、（ａ）ターゲット機器またはシャーシを走査することと、（ｂ）ターゲット機器またはシャーシのモデルを提供することと、（ｃ）モデルを１つ以上の基準機器またはシャーシと比較することと、（ｄ）１つ以上の基準機器またはシャーシのどれが、選択された一致度内でターゲット機器またはシャーシに一致するかを識別することと、（ｅ）一致する基準機器またはシャーシ上の既知の着地場所の高さをプロキシとして使用して、ターゲット機器またはシャーシ上のターゲット着地場所の高さを決定することと、（ｆ）オブジェクトまたはコンテナをある速度で降ろすことによって、オブジェクトまたはコンテナをターゲット着地場所に着地させることと、次いでプロキシによって決定されたとおり、オブジェクトまたはコンテナがターゲット着地場所の高さに近づくにつれて速度を下げることと、を含む、方法である、態様４３も含む。態様４４は、オブジェクトまたはコンテナが、ＩＳＯ輸送コンテナである、態様４３に記載の方法である。態様４５は、走査することが、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を使用して実行される、態様４３または４４に記載の方法である。態様４６は、ターゲット機器またはシャーシおよび前記基準機器またはシャーシのモデルが、データの３Ｄポイントクラウドによって表される、態様４３〜４５のいずれか一項に記載の方法である。態様４７は、比較することが、ターゲット機器またはシャーシの長さの指定された範囲内の長さを有する１つ以上の基準機器またはシャーシを識別すること、および／あるいは、ボクセルフィルタを使用して基準機器またはシャーシとターゲット機器またはシャーシとの間の類似性を識別すること、を含む、態様４３〜４６のいずれか１項に記載の方法である。態様４８は、ボクセルフィルタが、３Ｄデータクラウドの１つ以上の次元にわたってデータを比較する、態様４３〜４７のいずれか一項に記載の方法である。態様４９は、ボクセルフィルタが、ｘ−、ｙ−、および／またはｚ−値の任意の組み合わせを比較する、態様４３〜４８のいずれか一項に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様はまた、ＩＳＯ輸送コンテナをターゲット機器またはシャーシ上に着地させる方法であって、（ａ）コンテナ荷役機器の基準系に配列されている現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、（ｂ）基準機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを、現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルと位置合わせすることと、（ｃ）位置合わせの結果として、基準系内に一連の座標を生成することであって、座標が、現在のターゲット機器またはシャーシの着地面にＩＳＯ輸送コンテナを配置するための、そのターゲット着地場所、およびその高さを表す、生成することと、（ｄ）ＩＳＯ輸送コンテナをある速度で降ろすことによって、ＩＳＯ輸送コンテナを現在のターゲット機器またはシャーシの着地面に着地させることと、次いでＩＳＯ輸送コンテナがターゲット着地場所の高さに近づくにつれて速度を下げることと、を含む、方法である、態様５０を含む。態様５１は、位置合わせが、基準装置またはシャーシ着地面を、コンテナ荷役機器の基準系の予想される位置および配向で位置づけることを含む、態様５０に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、ＩＳＯ輸送コンテナを着地させる方法であって、（ａ）ターゲット機器またはシャーシの着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、（ｂ）ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを１つ以上の基準機器またはシャーシ着地面と比較して、どの基準機器またはシャーシ着地面が、選択された一致度内でターゲット機器またはシャーシ着地面に一致するかを識別することか、または、（ｃ）ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを分析して、ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルが関連付けられている機器またはシャーシのタイプを識別することと、（ｄ）ターゲット機器またはシャーシの着地面の少なくとも高さを決定することと、（ｅ）ＩＳＯ輸送コンテナをある速度で降ろすことによって、ＩＳＯ輸送コンテナをターゲット機器またはシャーシの着地面に着地させることと、次いでＩＳＯ輸送コンテナがターゲット機器またはシャーシの着地面の高さに近づくにつれて速度を下げることと、を含む、方法である、態様５２を含む。

本発明の実施形態の特定の態様は、オブジェクトまたはコンテナを着地面に着地させる方法であって、（ａ）基準機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、（ｂ）ターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、（ｃ）基準機器またはシャーシデータポイントクラウドを、コンテナ荷役機器の動作基準系内の予想される仮想位置に位置づけることと、（ｄ）基準機器またはシャーシの着地面の第１の中心およびターゲット機器またはシャーシの着地面の第２の中心を、それらのそれぞれのデータポイントクラウド内で推定することと、（ｅ）第１の中心を第２の中心と位置合わせすることによって、第１の位置合わせを実行することと、（ｆ）ＸＹＺ座標などで、第１の中心の場所から第２の中心の場所への、第１の位置合わせを達成するために必要な任意の平行移動（複数可）を決定することと、（ｇ）基準機器またはシャーシの着地面とターゲット機器またはシャーシの着地面を別の方法で位置合わせすることにより、少なくとも１回の第２の位置合わせを実行することと、（ｈ）第２の位置合わせを達成するために必要な、ＸＹＺ軸（複数可）の周囲などの基準シャーシデータポイントクラウドの任意の回転（複数可）を決定することと、（ｉ）平行移動（複数可）および／または回転（複数可）を使用して、ターゲット機器またはシャーシの実際の高さを推定することと、（ｊ）オブジェクトまたはコンテナをある速度で降ろすことによって、オブジェクトまたはコンテナをターゲット機器またはシャーシの着地面に着地させることと、次いでオブジェクトまたはコンテナがターゲット機器またはシャーシの着地面の高さに近づくにつれて速度を下げることと、を含む、方法である、態様５３を含む。態様５４は、オブジェクトまたはコンテナが、ＩＳＯ輸送コンテナである、態様５３に記載の方法である。

本発明の実施形態の特定の態様は、（ａ）コンテナ荷役機器と、（ｂ）コンテナ荷役機器の上または近くに配置された１つ以上の測定デバイスと、（ｃ）１つ以上のプロセッサと、（ｄ）態様１〜５４のいずれか一項に記載の方法を実行するために、１つ以上のプロセッサに命令するように構成された一連のコンピュータ実行可能命令を含むメモリと、を備える、システムである、態様５５も含む。態様５６は、メモリが、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に格納される、態様５５に記載のシステムである。態様５７は、１つ以上の測定デバイスが、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらのうちの１つ以上の組み合わせを備える、態様５５または５６に記載のシステムである。態様５８は、コンテナ荷役機器が、（ａ）モーションコントロールシステムと、（ｂ）スプレッダなどのコンテナ持ち上げ装置と、を備える、態様５５〜５７のいずれか一項に記載のシステムである。態様５９は、１つ以上の測定デバイスが、コンテナ荷役機器またはその可動部分に配置される、態様５５〜５８のいずれか一項に記載のシステムである。

本発明の付加的な実施形態および態様は、前述の詳細な説明で明らかになるであろう。

添付の図面は、本発明の実施形態の特定の態様を示しており、本発明を限定するために使用されるべきではない。書かれた説明とともに、図面は本発明の特定の原理を説明するのに役立つ。

積み降ろしされたＡＧＶの図である。ＩＳＯ標準コンテナで積み込みおよび積み下ろしされた爆弾カートの図である。ＩＳＯ標準輸送コンテナ（４０フィート）の図である。コンテナクレーンの図である。コンテナクレーンの図である。ＩＳＯ標準コーナキャスティングの図である。（積み降ろしされた）ロードシャーシの図である。本発明の一実施形態による、陸側移送ゾーンにおけるロードシャーシのポイントクラウドのレンダリングである。４０フィートの位置にあるスプレッダの図である。ツイストロックの図である。本発明の一実施形態による、システムトポロジの図である。本発明の一実施形態による測定デバイス構成の図である。陸側移送ゾーンの斜視図を示す画像である。陸側移送ゾーンの図である。シャーシのスタイルの変動を示す図である。本発明の一実施形態による、シャーシおよびそのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、シャーシおよびそのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、シャーシおよびそのモデルクラウドの図である。シャーシ上面図を示す図である。シャーシ側面図を示す図である。シャーシの状態および変動を示す画像である。シャーシの状態および変動を示す画像である。本発明の一実施形態による、例示的な動作手順のフローチャートである。位置が既知である、コンテナを有するシャーシの図である。積荷位置が既知である、シャーシの図である。本発明の一実施形態による、前部コンテナオフセットの決定を示す図である。本発明の一実施形態による、前部コンテナオフセットを備えたシャーシの図である。本発明の一実施形態による、後部コンテナオフセットの決定を示す図である。本発明の一実施形態による、前部オフセットおよび後部オフセットを有するシャーシの図である。本発明の一実施形態による、係合および検出された４０フィートのツイストロックを備えたシャーシの図である。本発明の一実施形態による、検出されたツイストロックおよびコンテナのターゲットの場所／配向を有するシャーシの図である。シャーシ変動を示す図である。シャーシ変動を示す図である。シャーシ変動を示す図である。本発明の一実施形態による、シャーシのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、現在のシャーシの走査クラウドの図である。本発明の一実施形態による、バイナリ類似性比較の図である。本発明の一実施形態による、バイナリ列比較の図である。本発明の一実施形態による、レーンにおける予想されるシャーシ位置を示す図である。本発明の一実施形態による、予想される位置でのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、レーンにおけるの実際のシャーシ位置の図である。本発明の一実施形態による、レーンに駐車された実際のシャーシからサンプリングされたデータを示す図である。本発明の一実施形態による、レーンに駐車された実際のシャーシからサンプリングされたデータを示す図である。本発明の一実施形態による、理想的な場所におけるモデルクラウドおよび実際の位置における現在のデータクラウドの図である。本発明の一実施形態による、モデルクラウドと実際のクラウドの初期の大まかな位置合わせを示す図である。本発明の一実施形態による、ＩＣＰ（反復最接近点）後の最終位置合わせを示す図である。典型的な陸側移送ゾーンを示す画像である。本発明の実施形態による、ツイントゥエンティースが積み込まれたシャーシの生データを示すレンダリングである。本発明の実施形態による、ツイントゥエンティースが積み込まれたシャーシのフィルタリングされたデータを示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。

次に、本発明の様々な例示的な実施形態を詳細に参照する。例示的な実施形態の以下の説明は、本発明に対する限定を意図するものではないことを理解されたい。むしろ、以下の議論は、読者に本発明の特定の態様および特徴のより詳細な理解を与えるために提供される。

定義
無人搬送車両両（ＡＧＶ）：ＡＧＶは、ＩＳＯコンテナをポートの領域間で移送するように設計されたポート機器である。車両は上部からの積み込みおよび積み降ろしができるように設計されており、ローカルまたはリモートのいずれかのオペレータがいないセンサを使用してポートの周囲を移動する。積み降ろしされたＡＧＶを示す例が図１に示されている。

ブロック／コンテナ格納領域／スタッキング領域／スタック（複数可）：本文書では、ブロックは、コンテナ荷役クレーンがコンテナを積み重ねて輸送するコンテナ格納領域を表す用語である。

爆弾カート／カセット：コンテナターミナルで標準輸送コンテナを移送することを目的として設計および製造されたトラックシャーシ（トレーラー）。これらには通常、コンテナのロック機構はない。ＩＳＯ標準コンテナが積み降ろしおよび積み込みされた爆弾カートを示している、例が図２に示されている。ＩＳＯ標準輸送コンテナ（４０フィート）の例を図３に示す。

ブース／ドライバブース：本文書では、ブースは、クレーンの動作中にトラックのドライバまたは機器のオペレータがいる必要がある、陸側移送ゾーンの各レーン内の指定された場所、多くの場合筐体である。

コンテナ／ボックス／リーファー／タンク／フラットラック：ＩＳＯ標準で定義されている輸送コンテナ。国際および国内輸送で使用されるコンテナ。標準の長さには、２０、４０、４５フィートが含まれるが、これらに限定されない。また、金属製の波形の壁のコンテナだけでなく、様々なタイプのコンテナが標準に含まれている。

コンテナクレーン／コンテナ荷役クレーン：例えば、コンテナが船から岸のポートに移送される場合、コンテナが格納領域内で移動される場合、または、コンテナがコンテナターミナルまたはレイルヤードにおいて、トラックに、もしくはトラックから移送される場合、輸送コンテナを移動させるために使用されるクレーン。コンテナクレーンの例を図４Ａ〜Ｂに示す。

コンテナ荷役機器（ＣｏｎｔａｉｎｅｒＨａｎｄｌｉｎｇＥｑｕｉｐｍｅｎｔ：ＣＨＥ）：ターミナルの周囲でコンテナを処理し、輸送するために設計された任意の機器。ほとんどの場合、これはいくつかの種類のクレーンであるが、トップピッカー、ストラドルキャリアまたは類似のものなどの機器を含めることもできる。通常、このクラスの機器は、コンテナを垂直に持ち上げて配置することができる。

コーナキャスティング／キャスティング／コーナフィッティング：ＩＳＯ標準で定義されたコーナキャスティング。コンテナの８つのコーナのそれぞれにある標準的な機械的固定具で、コンテナを積み重ね、ロックし、移動させることができる。ＩＳＯ標準コーナキャスティングの例が図５にある。

６ＤｏＦ／６自由度：６自由度は、対応する配向のＸＹＺ位置を指し、これはつまり、これらの各軸ＸＹＺを中心とした回転であり、一般にトリム、リストおよびスキューと称される。

クレーンの動作基準系／クレーン座標／世界座標：これは、原点を含む座標系を指す。原点では、クレーンの自動運動および調整システムが機能する。これは、多くの場合、各デカルト方向のミリメートル／メートル数と相関する。クレーンのスプレッダに関するいくつかの特定のポイントは、クレーンヤード内の所定の調査済みの場所からのものである。本明細書の用途では、クレーン座標と世界座標は同一である。

陸側移送ゾーン（ＬａｎｄｓｉｄｅＴｒａｎｓｆｅｒＺｏｎｅ：ＬＳＴＺ）：本文書では、陸側移送ゾーンはコンテナ荷役クレーンの整備領域の一部であり、そこにはロードシャーシ用のレーンが存在し、他のポート機器はコンテナを積むか、または降ろすいずれかの際にクレーンによって整備されるようになる。

レーン：本文書では、レーンとは、コンテナ荷役機器がクレーンによって整備されるために駐車する領域を指す。

測定デバイス：本明細書で言及される「測定デバイス」は、ある原点についてのデカルト座標として表すことができる測定点を生成することができる任意の方法のデバイスを指す。測定デバイスには、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、光学センサなどが含まれるが、これに限定されず、これらのいずれも、３Ｄ（三次元）測定点を生成するために利用することができる。

測定点／走査点／３Ｄデータ：これらの用語はすべて、測定デバイスによって測定された点の収集を指し、クレーンの動作基準系内のデカルト座標として存在する。これらの機能を説明するために、モデルクラウドおよび／またはポイントクラウドという用語が使用されることもある。

モデル／テンプレート：モデルは、モデルクラウドおよび、システムに所与の機器の着地場所を「教育する」ときに決定される、そのそれぞれの相対的な着地場所をすべて含むオブジェクトとして定義される。

モデルクラウド：モデルクラウドは、高解像度で高密度にサンプリングされた測定点のセットであり、本開示の文脈では、コンテナを受け入れる任意の機器を表すことができる。実施形態では、クラウドは、着地面のみにフィルタリングすることができ、着地面を分類し、機器のどこにコンテナを配置するかについて着地ソリューションを提供するのに十分な着地面に関するメタデータを解析することができる。

ロードシャーシ：標準輸送コンテナをコンテナターミナルの外の道路に移送させることを目的として設計および製造されたトラックシャーシ（トレーラー）。これらのシャーシは通常、ＩＳＯ標準の位置に、運搬するように設計されている、対応するサイズのコンテナ用にツイストロックを有する。（積み降ろしされた）ロードシャーシの例が図６にある。

ポイントクラウド：ポイントクラウドは、座標系の３Ｄデータポイントの収集を指すために使用される用語である。図７は、陸側移送ゾーンにおけるロードシャーシのポイントクラウドのレンダリングの例を示している。クラウドという用語は、ポイントクラウドを指す場合にも使用することができる。

スプレッダ／フック／（スプレッダ）バー：スプレッダは、ＩＳＯコンテナにロックしてクレーンがコンテナを移動することができるようにするデバイスである。４０フィートの位置にあるスプレッダの例を、図８に示す。

トラックレーン：トラックレーンは、整備を受けるトラックが駐車する陸側移送ゾーンのレーン、または、トラックがクレーンで整備されているブロック内のコンテナのスタックに隣接するブロックの長さに沿って走るクレーンの下のレーンのいずれかである。

ツイストロック：ツイストロックは、コーナキャスティングの穴の内側に配置され、次いで、デバイスの上部を９０度回転させることで係合するように設計されたデバイスである。このデバイスは、コンテナのコーナキャスティングを別のオブジェクトに固定するために使用される。ツイストロックの例を図９に示す。

ボクセルグリッド：ボクセルグリッドはボクセルフィルタの結果であり、ボクセルフィルタは、ポイントクラウドを取得して、それをクラウドが占める３Ｄ空間をカバーする一連のボックスとして分析する。各「ボックス」は通常同一のサイズであり、構成可能なパラメーターである。クラウドからの点は、（ｘ、ｙ、ｚ）座標値に基づいて各ボックスにグループ化され、次いで、各ボックスに関するデータは配列、すなわちボクセルグリッドに格納される。

本発明の物理的構成
一実施形態によると、本発明の物理システムは、少なくとも３つの主要コンポーネントから構成される。第１のコンポーネントは、センサの視野内の物理オブジェクトの測定点を生成し、それらを他のコンポーネントに報告できる測定デバイス（複数可）である。第２のコンポーネントは、測定デバイス（複数可）を駆動し、着地位置を生成するために複数の測定点の分析を実行する本発明のソフトウェアプログラムコンポーネントを実行するために使用できる単数または複数のコンピューティングデバイスである。システムの最後のコンポーネントは、コンピューティングデバイス（複数可）によって提供された着地位置を使用してコンテナの着地を実行するデバイス、すなわち、いくつかのコンテナ荷役機器である。

図１０は、本発明の一実施形態による例示的なシステムトポロジを示す。図の左上のボックスは、プログラマブルロジックコントローラ（ＰＬＣ）、２つの中央処理装置／プロセッサ^{（Ｍａｘｖｉｅｗ（登録商標）ＣＰＵ}および^{Ｍａｘｖｉｅｗ４Ｄ（商標）ＣＰＵ）、}ソフトウェア（ＣｒａｎｅＤｉｒｅｃｔｏｒ^（商標））およびクレーン管理システム（ＣＭＳ）コンピュータを含むサブステーションであるＥハウス（または電気ハウス）を示す。これには、プロセッサ、メモリ、ハードドライブ、グラフィックス処理装置（ＧＰＵ）などの従来のコンピュータ機能、ならびに米国特許第８，６８６，８６８号および同第７，７２５，２８７号に記載されているシステムおよび方法などの、ディスプレイ、キーボード、マウスなどの入力／出力デバイスが含まれる。Ｅハウスの右側のボックスはクレーンの脚を表しており、ＬｉＤＡＲセンサ（ＬＭＳ６）と左右のガントリモータが含まれている。Ｅハウスとクレーンの脚の下のボックスは、トロリを表している。トロリには、一連のＬｉＤＡＲセンサ（ＬＭＳ１−ＬＭＳ５およびＬＭＳ７）、トロリ固定カメラおよびトロリパンチルトズーム（ＰＴＺ）カメラが含まれている。トロリには、１つ以上のホイストモータおよび１つ以上のトロリモータも含まれる。右下のボックスは、スプレッダを表しており、スプレッダには、一連のスプレッダカメラおよび１つ以上のマイクロモーションモータが含まれている。さらに、動作可能な接続の様々な経路を以下に示す。黒い線は、クレーンの動きとフィードバックを制御する様々な経路を表している。濃い灰色の線は、リモートオペレーティングシステム（ＲＯＳ）、ターミナルオペレーティングシステム（ＴＯＳ）、およびリモートクレーン管理システム（ＲＣＭＳ）などの中央ロケーションデバイスへの接続に最終的に流れる監視ネットワークの一部としての様々な監視経路を表す。示されているように、薄い灰色の線はコンポーネント間の様々な制御経路を表している。

図１０に示されていないのは、本開示に記載されている方法のいずれかを実行するようにプロセッサに命令するコンピュータ実行可能命令（ソフトウェア）のセットを格納するＲＡＭなどの非一時的なコンピュータ記憶媒体である。本明細書の文脈で使用される場合、「非一時的なコンピュータ可読媒体（複数可）」は、磁気記憶媒体、光記憶媒体、不揮発性メモリ記憶媒体、および揮発性メモリを含む、あらゆる種類のコンピュータメモリを含み得る。非一時的なコンピュータ可読ストレージ媒体の非限定的な例には、フロッピーディスク、磁気テープ、従来のハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＢＬＵ−ＲＡＹ、フラッシュＲＯＭ、メモリカード、光学ドライブ、ソリッドステートドライブ、フラッシュが含まれる。ドライブ、消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＰＲＯＭ）、電気的に消去可能なプログラム可能な読み取り専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、不揮発性ＲＯＭ、およびＲＡＭが含まれる。非一時的コンピュータ可読媒体は、オペレーティングシステムを提供するためのコンピュータ実行可能命令のセット、ならびに本発明の方法を実装するためのコンピュータ実行可能命令またはソフトウェアのセットを含むことができる。コンピュータ可読命令は、ＪａｖａＳｃｒｉｐｔ、Ｃ、Ｃ＃、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ、Ｐｙｔｈｏｎ、Ｐｅｒｌ、Ｒｕｂｙ、Ｓｗｉｆｔ、ＶｉｓｕａｌＢａｓｉｃ、ＯｂｊｅｃｔｉｖｅＣを含む任意の適切なプログラミング言語でプログラムできる。

実施形態によると、システムは、様々な方法で構成することができる。第１の構成では、すべての測定デバイスがクレーンに取り付けられており、すべての測定値がクレーンの動作基準系で報告される。クレーン自体に取り付けられた少なくとも１つの測定デバイスが、クレーンの動作基準系内の測定点を報告し、任意の基準系内のクレーン報告測定点内に取り外された他の測定デバイスを有する第２の構成が存在する。実施形態では、測定収集段階のある時点、ない時点、任意の時点、またはすべての時点で、すべての、少なくとも１つの、１つ以上の、またはまったくない測定デバイスを配置して、ターゲット機器の着地面などのターゲット機器およびコンテナ荷役機器の下に配列された表面のほとんど妨げられない視野を得ることができる。例えば、測定デバイスの収集は、着地面の完全な、またはほぼ完全な視野を一緒に提供することができる。図１１は、様々なＬｉＤＡＲセンサ（ＬＭＳ１、ＬＭＳ２など）がクレーンに位置づけられた構成を示している。

実施形態によると、第３のコンポーネント、本明細書で説明されるシステムによって生成される着地位置を使用するものとして本開示で言及される一次デバイスは、一種のＣＨＥである。一実施形態によると、特定のＣＨＥタイプは、２０フィート、４０フィート、および４５フィートのＩＳＯ標準輸送コンテナを移動させるレール取り付けガントリ（ＲＭＧ）クレーンまたは自動スタッキングクレーン（ＡＳＣ）である。しかしながら、本開示で概説されるシステムは、必ずしもこのタイプのＣＨＥでのみ動作することに限定されない。システムが動作する可能性のある他のタイプのＣＨＥには、Ｓｈｉｐ−ｔｏ−Ｓｈｏｒｅガントリクレーン、ゴム製タイヤガントリクレーン、ストラドルキャリア、フロントエンドローダ、リーチスタッカ、ポータナなどが挙げられる。

実施形態では、システムは、それ自体の場所を報告するためにクレーンに依存し、クレーンの配置に関して既知であるクレーン上の測定デバイスの配置に依存して、クレーンの基準系内の１つの共通点に関するオブジェクトの測定点を報告する。クレーン上にない任意の測定デバイスの配置は、必ずしもクレーンに関して既知である必要はない。このシステムは、オブジェクトが、測定デバイスに対して視認可能であるように、（シャーシまたは他の機器上で）動作すること、およびオブジェクトがクレーンの動作領域内に存在することに依拠している。

本発明の動作／機能
実施形態によると、使用されるシステムおよび方法の動作が、以下に定義される。

以下に、本発明の一実施形態による動作手順を説明する。

１．クレーンは、いくつかのターゲットシャーシに積荷を着地させるジョブ要求を受け取る。

２．クレーンが一般的なターゲット場所に移動する：
クレーン運動の持続時間中、システムは測定点を収集し、それらをポイントクラウドに連結して、クレーンの下のシーンの視野、好ましくはクレーンの下の完全なシーンを取得するが、部分的なシーンを取得することもできる。このシステムは、特定の用途のために所望されるシーンの量を取得するために戦略的に配置された１つ以上の、好ましくは複数のセンサを備えている。測定点は、１つ以上の測定デバイス、好ましくはクレーンの周囲に取り付けられた複数の測定デバイスから取得され、測定点は、クレーンの動作基準系内の３Ｄポイントまたは外部デバイスの外部座標系としてシステムに報告される。

３．有効なジョブ：
次いで、システムはシーン（ポイントクラウド）を分析して、ジョブが有効かどうかを判断する。システムは、シャーシ、コンテナ、原動機、障害物などを探し、陸側のアイテムおよび場所がジョブ要求と一致しているかどうか、また、（障害物がない状態で）動作できることを判断する。

４．モデルを選ぶ：
ａ．システムに既知のシャーシ変数のカタログが装備されている場合、現在のシャーシポイントクラウドデータを処理し、既知の変数と比較して最適なものを見つける。結果的に、そのクラウドの中心からのターゲットオフセットを持つモデルのポイントクラウドがもたらされる。「相対的な着地位置の作成：システムの教育」を参照されたい。

ｂ．システムにシャーシの高解像度データを提供する１つ以上の追加センサが装備されている場合、システムは高解像度データを処理して、クラウドの中心からのターゲット着地オフセットを決定する。結果的に、そのクラウドの中心からのターゲットオフセットを持つモデルのポイントクラウドがもたらされる。「相対的な着地位置の作成：高解像度での表面特徴の分析」を参照されたい。

５．着地ソリューションの生成を実行する：
次いで、クレーンの動作座標系の「着地面の積荷に対する着地ソリューションの生成方法」セクションで説明されている方法を使用して、システムがシャーシの着地面とうまく噛合するようにどこにコンテナを配置するかに関する着地ソリューションを生成する。

６．次いで、クレーンの調整システムは、スプレッダ／スプレッダとコンテナのコンボを要求された場所に移動させる。

上記の部分４および５は、本開示で説明されている手順の一部を参照している。

本発明の一実施形態による動作手順のフローチャートを図２０に示す。プロセス２００は、ジョブ開始２０５が要求されたときに開始する。次いで、システムは３Ｄデータポイントを収集し２１０、これらのポイントからシャーシ面を抽出する２１５。この時点で、システムはシャーシが存在するかどうかを判断する２２０。シャーシが存在しないとシステムが判断した場合、次いで、プロセスはソリューションなしで終了する２２５。シャーシが存在するとシステムが判断した場合、システムはモデルライブラリにクエリを実行し、シャーシが対応するシャーシをモデルライブラリに有するどうかを判断する２３０。モデルライブラリがある場合、システムはまず表面をボクセルグリッドに分割する２３５。次いで、システムはボクセルグリッドを既存のモデルボクセルグリッドと比較する２４０。次いで、システムは、シャーシの同様のモデルがあるかどうかを判断する２４５。シャーシの同様のモデルがない場合、プロセスはソリューションなしで終了する２５０。

モデルライブラリがない場合、システムは高解像度ライブデータからモデルクラウドを取得する２５５。次いで、システムは、シャーシ面を抽出し２６０、ターゲット機器を処理して、オブジェクトとの噛合またはターゲット機器の着地面上のオブジェクトの着地に関連する可能性のある構造を識別する。この実施形態では、システムはシャーシを処理して、ツイストロックおよび対応するコンテナの場所を識別する２６５。このステップの後、システムは抽出されたシャーシとローカライズされたターゲットコンテナの場所をモデルクラウドとして取得し２７０、モデルは、将来の参照のためにモデルライブラリに含めることができ２３０、かつ／または、反復最近傍点（ＩＣＰ）分析などにおける将来の分析に使用され得る。

次いで、類似したモデルがある場合、またはシステムが抽出されたシャーシとローカライズされたターゲットコンテナの場所をモデルクラウドとして取得すると、システムは現在のシャーシ視野と選択されたモデルとの間の最適な位置合わせを見つける２７５。次いで、システムは、中心に着地しない場合、モデルの中心からの任意のオフセットを適用する２８０。次いで、システムは変換をソリューションとして報告し、プロセスは完了する２８５。

着地面分析の方法
実施形態によると、着地面分析に使用される方法は、以下の段階で完了する。

１．相対的な着地位置を作成する。２つのオプション：
Ａ．将来の参照用に、コンテナを配置する場所をシステムに教育し、格納されたモデルのポイントクラウドを作成する。

Ｂ．任意選択的に高解像度で、着地面特徴を分析し、その場でモデルのポイントクラウドを作成する。

２．現在の着地面で使用するモデルのポイントクラウドおよび相対的な着地位置を把握する。

相対的な着地位置の作成：システムの教育
実施形態では、「教育」は、クレーンおよびセンサ（測定デバイス）を使用して、クレーンの動作基準系内の着地面上の積荷の場所を決定し、次いで、積み降ろされたシャーシのスーパーサンプリングされた測定点のセットを収集し、２つの情報をシステムに保存するプロセスである。

実施形態によると、システムは、ツイストロックの正確な場所、または着地面の任意の他の特徴を知る必要がなく、機器のコンテナに有効な着地ソリューションを提供する。システムは、着地面上のいくつかの共通点に関して、ツイストロックと適切に噛合するように（着地面にそれらがある場合）、または、コンテナが表面上で適切に静止するように、コンテナをどこに配置するかを知る必要があるだけである。次のセクションでは、所与のロードシャーシの着地場所を決定するためのプロセスの概要を説明するが、コンテナまたは任意の他のオブジェクトを受け入れることができる着地面を有する他の形式の機器にも同じプロセスを適用できる。着地面には、プロセスを適用し続けるためにツイストロックを有するが必要ない。

一実施形態では、任意の所与の着地面上のどこにコンテナを配置するかをシステムに「教育する」プロセスは、コンテナを正しく、かつ正確に配置した状態で、シャーシをクレーンの下の静止位置に配置することによって始まる。コンテナが着地面の所望の場所に慎重に配置された後、システムは、クレーンの動作基準系内のコンテナの正確な場所を生成する（例えば、図２１を参照されたい）。この場所は、コンテナの位置がクレーンの動作基準系内で正確にわかっている場合は、どのような方法でも取得できる。しかしながら、最も一般的には、システムは、クレーンの上または近くに配置された測定デバイス（複数可）を使用して、コンテナの場所を生成する。これを行うには、クレーンがコンテナの上部を移動するときに、システムが１つ以上の測定デバイスから測定点を収集し、クレーンの動作基準系でデカルト座標として報告され、コンテナの上部を表す複数の測定点を生成する。次いで、システムはこの測定点のセット（例えば、ポイントクラウド）を処理して、クレーンの動作基準系内のコンテナの正確な場所を生成する（図２１）。

実施形態では、輸送コンテナは、それらの幅、高さ、および長さに関してＩＳＯ標準（ＩＳＯ６６８）で十分に定義されているので、この場所は、比較的容易に正確に生成することができる。通常、ＩＳＯ標準では、輸送コンテナの以下のおおよその外形寸法が規定されている。
表１：ＩＳＯコンテナの仕様

データ処理の観点からは、コンテナ自体は長方形のボックスである。コンテナの一般的な位置は既知であり、その特性は明確に定義されているため、６自由度（６ＤｏＦ）でのコンテナの位置の計算は、モデルマッチング、ライン抽出、平面フィッティングなどで実行できる。

実施形態によると、コンテナの正確な位置が決定されると、次いで、コンテナは、着地面の場所または配向を乱さないように、シャーシの着地面から慎重に取り除かれる。続いて、上記のプロセスと同様に、クレーンが空のシャーシの上部を移動すると、システムは、クレーンの動作基準系でデカルト座標として報告される測定点を、クレーン上または近くに配置された１つ以上の測定デバイスから収集し、着地面の形状を表す複数の測定点（例えば、ポイントクラウド）を生成する。しかしながら、この段階では、非常にゆっくりとなど、オブジェクトの表面上で１回クレーンを動かすか、非常に密度の高い測定点のセットを作成するような方法で複数回クレーンを動かすことができる。クレーンの下の領域の既知の構成に関する、また、推定された着地面の高さの情報を使用して測定点をフィルタリングすると、次いで、システムは、図１５Ａ〜Ｃのように、着地面のみを表す点を抽出する。抽出された点は、次いで、着地面の「モデル」としてシステムに保存される。このモデルクラウドとともに、以前に抽出されたコンテナの位置が、図２２のようにシステムに保存される。クレーンの動作基準系に存在する測定点の収集として今は保存されたモデルクラウド、および、同じ基準系内の座標として今は保存されているコンテナの既知の位置を使用して、システムは、コンテナがこの着地面に配置されるべき正確な場所を把握し得る。

実施形態では、この時点で、システムは、コンテナが着地面に配置されるべき既知のターゲット位置を有する着地面の３Ｄポイントクラウド「モデル」をそれ自体の中に格納している。このシステムのために、着地面が運搬することができる最大のコンテナの場所は、着地面の「中心」と見なされる。したがって、３Ｄモデルは、その座標中心（０，０，０）がシャーシが運搬することができる最大の適格なコンテナのターゲット場所になるようにシフトされる。これにより、シャーシの３Ｄポイントクラウドモデルに、最大の適格なコンテナ、つまり原点の既知のコンテナターゲット位置が残る。

実施形態によると、複数のサイズのコンテナの運搬をサポートするシャーシタイプの場合、所与の着地面について様々なサイズのコンテナの着地場所が知られるように、オフセットを決定して記録することができる。単一の着地面に対して複数の着地場所を作成するために、システムは、着地面上の適格な場所のそれぞれで着地したコンテナを一度に１つずつ分析し、上記と同じ方法で各コンテナの位置を決定する。システムは、第１の（最大の）コンテナからの後続の各コンテナの場所間の違いを取得し、その場所間の違いがシャーシの「中心」からのオフセットとして記録され、格納される。このプロセスの結果、他のすべての着地場所が、着地面で分析された第１のコンテナの着地場所に対して既知になる。そのようなオフセット決定の例は、図２３〜２６に示されている。

実施形態では、このプロセスの終わりに、システムは、着地面の少なくとも１つの「モデル」および、コンテナを配置するための、その表面の「中心」に対する位置を格納している。このプロセスは、任意の数のシャーシまたは他の機器に対して繰り返し、システムが動作する方法を知っているモデルのライブラリを生成することができる。

この方法の１つの付加的な利点は、正しく収集された場合、「教育」段階で収集されたデータは１つのクレーンに固有ではなく、任意のＣＨＥに実装されたシステムで使用できることである。多くの場合、１つのシャーシについて収集されたモデルクラウドは、同じ「クラス」内の別のシャーシにも適用できる（主要な特徴を共有）。

相対的な着地位置の作成：高解像度での表面特徴の分析
実施形態によると、本発明のシステムはまた、着地面に非常に近い位置にあるクレーンから離れて配置された測定装置から得られたより高い解像度のデータを使用して、図２７に示すように、ガイド、ターゲット、隆起したツイストロック、または陥凹したツイストロックなどのシャーシ上の主要な特徴を使用してコンテナの着地位置を見つけることができる。

これは、クレーンに取り付けられたデバイスが目的の着地面の機能モデルを作成するのに十分な詳細を提供できない状況や、他の要因により、「教育」が着地ソリューションを生成する信頼できる方法となるのを妨げる場合に必要になることがある。システムは、着地面の十分に近い場所に取り付けられた測定デバイスでシャーシを走査し、着地面の主要な特徴が区別可能な複数の測定点（例えば、ポイントクラウド）を生成し、それらを収集し、収集を分析するコンピューティングデバイスに、その点を報告して戻す。システムは、「教育」段階のように、測定点の収集を取得し、着地面のみをフィルタリングし、その後、シャーシのすべての区別可能な特徴を着地面に沿って調べ、それらをカタログ化する。システムは、極小値と極大値を使用してシャーシ面に沿って検索し、隆起し、陥凹したツイストロックの場所を決定し、可能性のあるすべての着地点の位置をカタログ化する。次いで、コンテナのコーナキャスティング場所についてのＩＳＯ標準によって着地点の場所に課せられた幾何学的制約を使用して、システムは、最も適切な場所を見つけ、図２８に示すように、コンテナの全体的な着地場所をそれらの数学的中心として報告する。使用できる他の技術には、モデルの畳み込みがある。数学的に言えば、畳み込みは「点ごとの乗算の積分」であり、畳み込みフィルターはレーダーなどでエコー信号の識別に使用される。畳み込みフィルターは、予想される形状（波、ツイストロックなど）の事前知識を利用して、その形状をノイズからより適切に区別するのに役立つ。

次いで、システムは、「教育」で行われるように、発見された表面の着地場所と着地面の測定点収集を取得し、２つの情報をそのローカル原点を全体の着地場所としてのモデルとして保存する。このモデルは、システムの長期記憶などに保存できるが、代わりに、またはさらに、着地ソリューションを生成する方法に直接渡すことができる。

使用する適切な測定点モデルを見つける
「相対的な着地位置の作成：システムの教育」セクションでは、それぞれの表面が受け入れることができる最大のコンテナの着地位置、および、表面が受け入れることができる他のすべてのコンテナの関連するオフセットを中心とした測定点の収集を作成して保存する方法を定義した。システムに複数のモデルが格納されると、所与の動作に適用する正しいモデルを選択する方法が必要になる。このセクションでは、所与の現在の測定点セットの選択動作を実行して、格納されているモデルの最良の適合一致を選択するためにシステムで実行される手順の概要を説明する。

実施形態によると、特定の機器に着地する方法をシステムに「教育する」方法が実行された後、システムは、少なくとも１つがクレーン自体に取り付けられている測定デバイスによって報告される測定点の収集によって表される着地面の分析を通じてその機器に関する情報を収集する。着地面の表現を取得し、それに関連する着地場所を見つけるプロセスは、上で説明されている。このプロセスは、機器の実際の着地動作を実行する前に、システムが動作することが期待される機器のクラスに属する各機器の少なくとも１つの表現に対して完了する。

クラスは、機器をグループに分類する属性の収集であり、特定のグループのすべてのメンバが同じまたは同様の着地位置を共有する。着地装置の場所や車軸の配置などの主に表面的な属性とは対照的に、クラスは通常、ガーダの場所や支持メンバなどの構造的な属性で構成されている。クラス内のオブジェクトの着地位置は同じでなければならない。一例は、図２９Ａ〜Ｃに見られるスケルトンシャーシである。図２９Ａ〜Ｃに示される３つのシャーシのうち、最も左のシャーシは単一のクラスにある。それらは両方とも、着地面で着地位置を共有する。これは、４０フィートのコンテナ１つが前端と後端で同時にシャーシにロックするのに十分であり、これら２つのシャーシは４０フィートのコンテナしか運搬することができない。第１および第２のシャーシは、全体的な形状が同じで、コンテナの積荷を支える主要なメンバはほぼ同じ場所にあるが、小さいクロスメンバは示すように異なる場所にあり、ホイールおよび着地装置は異なる。第３のシャーシは第２のクラスに属する。これは、初めの２つとは異なり、２つの２０フィートのコンテナをシャーシに着地させることができ、単一の４０フィートのコンテナ積荷を運搬することもできるためである。システムでは、第１または第２シャーシのいずれかの１つのモデルおよび、第３のシャーシの別のモデルが必要になる。

実施形態によると、ライブラリが、クレーンが整備することが期待される機器の各クラスの表現で満たされると、システムは、所与の現在のシャーシに対する適切な一致を見つけることができる。これを行う際に、クレーンが空のシャーシの上部を移動すると、システムは、クレーンの動作基準系でデカルト座標として報告され得る測定点を、クレーン上または近くに配置された１つ以上の測定デバイスから収集し、「教育」段階と同様に、着地面の形状を表す複数の測定点を生成する。用途によっては、他の座標系も同様に適用可能である。例えば、ラッフィング、タワー、ジブなどのガントリクレーンではないクレーンは、円筒／極座標系で動作してもよい。しかしながら、今回はクレーンがシャーシを１回だけ移動する。測定デバイスの解像度／品質の制限、クレーンの機械的特徴の不安定性、および動作の実行時にクレーンから吊り下げられたスプレッダによって吊り下げられた積荷によって測定デバイスの視野が妨害される可能性があるため、このように取得されたデータは、低品質／ノイズが発生することがある。低品質のデータサンプルでは、ツイストロックなどの小さなオブジェクトを信頼性をもって検出することは通常不可能であるため、シャーシの特徴を使用して着地位置を計算することは不可能である。さらに、パスが１つしかない場合、動作するシャーシの状態によっては、測定デバイスから見た障害物や視界不良のため、シャーシの一部がまったく視認可能ではない場合がある。これらの要因により、システムには、測定点で表される着地面の完全なサンプルがない場合がある。測定デバイスからのデータの品質にもかかわらず、システムは類似のフィルタリングおよび処理技術を使用して現在のシャーシ測定データを処理し、提供されたデータから代表的な着地面を除くすべてを排除する。次いで、複数の測定点（例えば、ポイントクラウド）のフィルタリングおよび処理されたサブセットは、着地面の現在の視野のクラウドと見なされる。密にサンプリングされたモデルクラウドの例を図３０に示し、動作されているシャーシのデータを図３１に示す。

システムに現在のシャーシのクラウドがあるので、モデルクラウドのライブラリに対してオブジェクトを相互参照し、モデルクラウドと現在のクラウドについて生成された様々なメトリックおよびメタデータを使用して既知のシャーシとの類似性を測定することにより、このオブジェクトを格納されたモデルのライブラリ全体と比較し始めることができる。比較プロセスは、各アイテムの測定された３Ｄポイントの各クラウドを取得し、それらにボクセルフィルタを適用することによって始まる。

実施形態では、ボクセルフィルタはクラウドを取得して、それをクラウドが占める３Ｄ空間をカバーする一連のボックスとして分析する。各「ボックス」は同じサイズで、構成可能なパラメーターである。クラウドからのポイントは、（ｘ、ｙ、ｚ）座標値に基づいて各ボックスにグループ化され、各ボックスに関するデータが次いで配列に格納される。メタデータのタイプには、各ボックスのポイントの数、Ｘ−Ｙ平面の各ボックスの最大Ｚ座標値、または所与のボックスが占有されているかどうかが含まれるが、これらに限定されない。

実施形態によると、着地面のいくつかの基本原理を知っている生メタデータが生成されると、システムは、いくつかの方法を適用して、ノイズの多いデータが情報を欠いている可能性がある穴を埋める。「教育」方法で生成されたモデルクラウドは十分にサンプリングされているため、また、ノイズがないか、実質的にノイズがないと予想されるため、穴埋め／ノイズ削減は、動作中の着地面で生成されたクラウドにのみ適用される。このプロセスの結果は、格納されている各モデルクラウドおよび現在の走査のモデルクラウドに関するメタデータの収集である。

実施形態では、このメタデータは、次いで、２つの着地面オブジェクトの類似性をテストするように設計された一連の計算およびメトリックで使用される。一例では、システムは、システムが受け入れることができる最大のコンテナに関して、各着地面の長さを決定する。次いで、システムは、現在動作されている着地面の長さに一致しないすべての着地面を無視する。次いで、格納されている残りの着地面のメタデータは、マクロレベルで確認できる表面の特定の特性について分析され、そのメタデータの分析によって決定された現在の着地面に当てはまる特性と比較される。実施形態では、分析で考慮される表面の特性は、特定の用途に依存する。表面特性には、着地面として解釈される連続または不連続面、障害物または欠陥として認識されるデータの異常、ガーダ、クロスメンバ、サポート、またはガイドの有無、ならびにそれらの間隔およびサイズなどの着地面の特徴、着地面の平面度またはプロファイルの視認可能なまたは測定可能な変化、またはこれらの１つ以上の組み合わせを構成する、ベンド、ステップダウン、ワーピング、および／またはランプなどの表面プロファイルの特性が含まれるが、これらに限定されない。

実施形態では、各適格モデルクラウドからのメタデータの各収集が順にループされ、次に現在のクラウドのメタデータと比較され、所与のモデルクラウドが現在のクラウドと有する類似性のレベルを示す信頼スコアが生成される。メタデータを異なる方法で比較することにより、様々な異なるスコアを生成できる。次いで、これらのスコアのそれぞれに重みを付けて合計し、一致信頼度の全体的なスコアを生成できる。処理の最後に、十分なスコア閾値が満たされると、最も高いスコアを持つ格納されたモデルが一致として選択される。

単純なメタデータ比較の実施形態が、図３２に示されている−バイナリ類似性比較。一番上の行は、シャーシの現在の視野からのメタデータを表し、その後に２つの既知のシャーシタイプの格納されたメタデータが続く。このメタデータは、Ｘ、Ｙ平面に沿った占有／非占有ボックスを表している。このデータを比較する１つの方法は、モデル配列から現在の視野配列を単に差し引くことである。この減算の結果は、２行目に表示される。モデルＡの場合、両方の配列で１つのボックスのみが一般的に使用されることはないが、モデルＢの場合、５つのボックスが一般的に使用されることはない。この結果、このメトリックの全体的なエラースコアは、バイナリ類似性と呼ばれ、モデルＡでは１、モデルＢでは５になる。

別の実施形態では、同じメタデータからスコアを生成する別の方法は、所与の次元に沿ってデータを圧縮し、再度比較することである。各列の占有ボックスの数を合計して結果を比較することにより、図３３−バイナリ列比較が生成される。この比較では、Ａの一致エラーは１であるが、Ｂの一致エラーは３しかない。

これで、２セットのスコアを使用して、全体的な一致の可能性を生成できる。各スコアが均等に重み付けされていると仮定すると、モデルＡのスコアは２、モデルＢのスコアは７になる。この場合のスコアは一致エラーであるため、最小の数値が最良の一致を示す。したがって、モデルＡが最良の一致として選択される。

実施形態によると、実際の用途では、付加的な類似性比較を実行して多くのスコアを生成でき、これらのスコアのそれぞれに重み付けして合計し、全体の類似性エラーを生成し、最後に、最良の適格スコアを持つモデルを選択することができる。適用されるメトリックと重みのタイプは、表示されることが予想されるオブジェクトのタイプを分析し、メトリックを生成し、それに応じてそれらに重み付けすることによって決定される。

モデルを選択するための分析の段階：
１．ボクセルフィルタ
Ａ．Ｘ−Ｙのポイント
Ｂ．Ｙ−Ｚのポイント
Ｃ．Ｘ−Ｙの値
２．現在の走査に穴埋め技術を適用するが、データ品質が低いと予想される
３．各モデルの長さクラスを確立する（１０フィート、２０フィート、４０フィート、４５フィート、プラスサイズなど）
４．次のトピックで、現在の走査のモデルクラウドに最も類似した長さクラスの各アイテムを比較する。
Ａ．２つの配列間の類似性チェックにより、各シャーシの特徴を比較する
Ｂ．類似性信頼スコアを生成する
Ｃ．適格信頼スコアが最も高いモデルが最良の一致として選択される

実施形態によると、いくつかの場合において、試験を通じて、特定の着地面は、表面の上から取得された測定点として見た場合に、特徴を定義することに欠けることがあることがわかった。これにより、２つの表面間に視認可能な特徴がない可能性があるため、クレーンの下に存在する現在の着地面と一致するモデルのライブラリから正しい着地面を選択することが非常に難しくなる。２つの視野で特徴を定義することの欠如にもかかわらず、２つの表面はコンテナの着地位置が大きく異なる場合がある。

例えば、２台のフラットベッドシャーシを取得する。２台のフラットベッドシャーシの着地面は、同じ幅、同じ長さ、同じ高さになる場合がある。両方のシャーシは、上から測定点として見たときに、同じ寸法である測定点の明確でない長方形を生成する。この例では、これらをシャーシＡとシャーシＢと呼ぶ。どちらも長さが４２フィート、幅が８フィート（ＩＳＯコンテナの幅であり、４０フィートのコンテナよりも２フィート長い）であると想定する。ここで、シャーシＡに４０フィートのコンテナに適したツイストロックがあり、着地面の前端から配置されているとする。シャーシＢには、シャーシの前端から１フィートのところに配置されている４０フィートのコンテナに適したツイストロックがある。ここで、シャーシＡおよびシャーシＢがシステムに「教育され」、そのライブラリに格納されて将来の使用に備える。２つのシャーシ間で２セットのツイストロックの開始場所が１フィート異なるため、後で間違ったシャーシが選択された場合、コンテナは適切に着地しない。ここで、後でシャーシＢ２が到着し、クレーンからボックスを受け取る。このシャーシはシャーシＢと同じであるが、シャーシＡおよびシャーシＢはどちらもシステムで同じように見えるため、どちらが正しいモデルかを判断する方法がなく、コンテナのソリューションを取得する方法もない。

ライブラリから正しいものをコンパニオン経由で選択できないような着地面のあいまいさは、シャーシまたは機器の近くにセンサを取り付けて（地上または固定またはモバイル機器や構造物など）、高解像度で着地面を分析する方法を使用して、より高い解像度のデータから着地点または他の特徴的な特徴を識別することによって着地ソリューションを生成する。

着地面の積荷に対する着地ソリューションの生成方法
一実施形態において、測定点モデルを作成する上記で定義された方法は、システムが高解像度での表面特徴の分析を使用していない限り、コンテナ荷役機器の着地面でコンテナの着地ソリューションを生成する先駆けである。適切なモデルが選択されるか、または「高解像度での表面特徴の分析」の場合に生成されると、モデルは次に定義されている方法に渡され、そのモデルを、ソリューションを生成するために現在のシャーシのクレーンに配置されている測定デバイス（複数可）によって収集された測定点と組み合わせて使用する。以下の方法では、反復最近傍点（ＩＣＰ）と呼ばれる十分に研究されたプロセス（Ｂｅｓｌ、ＰａｕｌＪ．、Ｎ．ＤＭｃＫａｙ（１９９２）「ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆ３−ＤＳｈａｐｅｓ」ｉＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．ＬｏｓＡｌａｍｉｔｏｓ，ＣＡ，ＵＳＡ：ｉＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ．１４（２）：２３９−２５６を参照）を使用して、測定点モデルに関連付けられた相対位置を、クレーンの動作基準系の絶対位置に変換する。

実施形態では、現在の着地面の潜在的に低品質の測定点のセットを、このステップの前に作成され、取得されたシャーシのモデルとともに使用することにより、システムは、２つの類似オブジェクトの位置と方向を比較する、よく研究された方法を使用して、このシャーシのどこに正確にコンテナを着地させるかを決定できる。システムは、シャーシがクレーンの下に配置されている場所の大まかな推測から始まる。通常、現在のシャーシ場所のこの大まかな推測は、現在の動作のカタログおよびクレーンの座標系におけるその推定場所を持つ外部システム（ターミナルオペレーティングシステム−ＴＯＳ）から提供され、図３４は、レーンのシャーシの通常予想される位置を示す。アルゴリズムを開始するには、モデルクラウドを図３５のようにこの予想される位置に配置する。

実施形態によると、次いで、システムは、コンテナをこの場所の近くに配置する場所について、より正確であるが大まかな推測を生成することを試みる。大まかな推定は、現在のシャーシデータクラウドに対応するノイズの多いデータをシャーシ着地面のみにフィルタリングし、フィルタリングされたシャーシポイントクラウドの最大および最小測定点の平均をとって、着地面の中心を取得することで得られる。図３６は、シャーシが実際にレーンに駐車される方法を示している。図３７Ａ〜Ｂは、この駐車されたシャーシがどのように現在のデータクラウドを生成することができるかを示している。図３８は、理想的な位置にあるモデルクラウドと実際の位置にある実際のデータクラウドとの間の初期位置合わせ不良を示している。

実施形態では、システムが着地面の場所の大まかな推測を行うと、システムは、着地面のモデルを、その原点、シャーシがサポートする最大のコンテナの中心のモデル内の着地位置が現在のャーシのこの中心に位置合わせされるように、着地面のモデルを方向付ける。図３９は、理想的なモデルクラウドと実際のデータクラウドの中心を大まかに位置合わせされることによる初期の大まかな位置合わせを示している。この段階でのモデルの位置合わせはやや不十分であるが、残りのプロセスの開始点として役立つ。

実施形態では、この大まかな位置合わせの後、システムは、シャーシを表す２つの測定点の収集、現在の点およびモデル点を有し、これらは、クレーンの動作基準系内でほぼ位置合わせされる。システムは、２つのアイテムのより正確な位置合わせを取得する方法を使用して、２つのオブジェクトの精密な位置合わせを作成しようとする。同じオブジェクトの２つの視野、またはこの場合は同じオブジェクトの２つのポイントクラウドを取得し、それらを最もよく位置合わせする変換を見つけるという概念は、コンピュータビジョンおよび３Ｄデータ処理でよく研究されている問題である。これら２つのクラウドを位置合わせするには、多くの異なる方法がある。使用できるそのようなアルゴリズムの１つは、反復近接点（ＩＣＰ）アルゴリズムである。（Ｂｅｓｌ，ＰａｕｌＪ．；Ｎ．Ｄ．ＭｃＫａｙ（１９９２）「ＡＭｅｔｈｏｄｆｏｒＲｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎｏｆ３−ＤＳｈａｐｅｓ．」ＩＥＥＥＴｒａｎｓ．ｏｎＰａｔｔｅｒｎＡｎａｌｙｓｉｓａｎｄＭａｃｈｉｎｅＩｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ．ＬｏｓＡｌａｍｉｔｏｓ，ＣＡ，ＵＳＡ：ＩＥＥＥＣｏｍｐｕｔｅｒＳｏｃｉｅｔｙ．１４（２）：２３９−２５６．を参照）。

実施形態によると、このアルゴリズムは、ほぼ位置合わせされた２つのデータセットを取得し、セットＡの各ポイントについて、セットＢの対応するポイントを見つけようと試みる。対応は、通常、デカルト距離によって決定される最も近いポイントを見つけることによって決定される。これにより、セットＡのポイントとセットＢのポイントとの間の対応のセットが生成される。対応が生成されると、すべての対応間の距離を最小化しようとして、各セットのポイントをより正確に位置合わせする新しい位置推定を生成できる。距離が最小化されると、新しい位置合わせが生成され、対応の別のセットが見つかる。このプロセスは、位置の変化が十分に小さくなるまで繰り返される。この時点で、最も正確な位置合わせが達成され、反復プロセスが終了する。

実施形態によると、ＩＣＰおよび格納されたシャーシモデルを使用することにより、システムは、図４０にあるように、クレーンの動作基準系内の現在のシャーシクラウド上にモデルクラウドの非常に正確な位置づけを生成することができる。

実施形態では、モデルクラウドのローカル原点は、モデル着地面がサポートできる最大のコンテナの着地位置を表し、その位置から、表面がサポートできる任意の他のコンテナへのオフセットが存在し、システムがモデルシャーシをＩＣＰの使用により現在のシャーシと同じように配置したため、システムは今は、現在のシャーシ上でコンテナをどこに配置するかに関する、クレーン座標での着地位置および配向を有する。システムの出力は、ＸＹＺ座標での平行移動および、２つのモデルを最もよく位置合わせするＸＹＺ軸を中心とした回転である。コンテナを所与の方向のターゲットＸＹＺ座標に配置することにより、コンテナはシャーシと所望の位置で噛合する。

例：自動化ターミナルでの陸側自動化の必要性
船の大型化および輸送ラインの統合により、コンテナターミナル間の競争は非常に激しくなっている。過去１０年間だけで、船舶のサイズは、２００８年の４，０００２０フィートコンテナ換算（ＴＥＵ）未満の平均容量から、アジア北ヨーロッパの貿易ルートの現在の平均１３，７７２ＴＥＵまでほぼ倍増した。世界最大の船舶は２１，４１３ＴＥＵを保持することができ、現在注文されている少なくとも１８，０００ＴＥＵの容量を持つ５７の超大型コンテナ船がある。さらに、環境への影響は、規制の増加と排出量の削減への動機とともに、世界中でますます懸念されている。コンテナターミナルが大型の船舶を引き付け、競争力を維持したい場合、二酸化炭素排出量を削減しながら、ターミナルのスループットおよび効率を改善する必要がある。陸側自動化は、これらの目標を達成するための具体的なソリューションを提供する。

自動化は、過去２０年間にわたってコンテナ業界で進化している。自動スタッキングクレーン（ＡＳＣ）は２０００年代初頭に登場し、コンテナヤードのレイアウトと運用に革命をもたらした。理想的には、ＡＳＣヤードは水辺移送ゾーン（ＷＳＴＺ）、スタッキング領域、および陸側移送ゾーン（ＬＳＴＺ）で岸壁に垂直に方向づけされる。ＷＳＴＺは、岸壁とスタッキング領域の間の交換領域として機能し、通常、ストラドルキャリアまたは無人搬送車両（ＡＧＶ）によって整備される。これらの車両はＷＳＴＺのコンテナから降ろされる。ＡＳＣは、車両が出発すると、これらの領域にあるコンテナを自動的に受け取り、降ろすことができる。スタッキング領域は、ＡＳＣが全自動モードで動作する無人領域である。ＬＳＴＺは、コンテナが輸送用のロードトラックに積み込まれる場所である。図４１は、典型的なＡＳＣヤードのＬＳＴＺを示している。従来、これらのＡＳＣは無人領域（ＷＳＴＺおよびスタッキング領域）内での完全自動動作のみを可能にし、ＬＳＴＺ内のすべての移動をリモートオペレータに依存する。この方法では、純粋な手動動作に比べて多くの改善点があるが、ＬＳＴＺ内のすべての移動をリモートオペレータに依存しているため、移送プロセスに遅延が生じる。

オペレータは、離れた場所からコンテナを道路のシャーシに正確に配置して着地させるために、様々なカメラ視野に依存している。これらのリモートオペレータは、着地プロセスに人間の変動性をもたらす。一部のオペレータは非常に効率的であるが、他のオペレータは、コンテナの受け取りまたは着地を成功させるためにより多くの時間または複数の試行を必要とする。リモートオペレータが移動を実行できるようになるのを待つことから、別の遅延が発生する。世界で最も先進的なコンテナターミナルの１つでは、リモートオペレータが待機中のクレーンに接続するまでの平均待ち時間は約３３秒である。この接続時間は、単一のコンテナの移動に対して評価すると非常に印象的である。ただし、２４時間の間にわたって、３３秒の遅延は生産性の大幅な損失になる。この待機時間は、クレーンごとに最大２．１時間、ヤードのサイズによっては１日５０時間を超える生産性の無駄になる。これらの待機時間には、オペレータが使用可能になるのを待機している時間のみが含まれ、接続後にオペレータが移動を実行するのにかかる時間は含まれない。ＬＳＴＺに成功した自動化ソリューションを実装すると、端末の生産性が大幅に向上する。

本発明の実施形態は、ロードシャーシを含む、上部に積み込まれたコンテナ荷役機器に完全に自律的な着地を提供する新しいシステムを提供する。このシステムは、従来のＡＳＣに必要なものと同じセンサを利用し、通常は付加的なインフラストラクチャを必要としない。さらに、新しいＡＳＣまたは既存のＡＳＣを改造するための経済的なソリューションを提供する。このシステムは、クレーンに取り付けられたレーザスキャナ（ＬｉＤＡＲ）を使用して、スプレッダの下の領域のモデルを作成する。ＡＳＣがＬＳＴＺに入ると、クレーンの下の領域の走査が開始され、クレーンの基準系に一連のデカルト座標が生成される。時間の経過とともにこれらのポイントを収集すると、対象となる領域を表すポイントクラウドが作成される。生のポイントクラウドをフィルタリングすると、ターゲットを明確に表示できる。図４２ＡおよびＢは、装填されたシャーシの生の（図４２Ａ）、そしてフィルタリングされた（図４２Ｂ）両方のポイントクラウドデータを示す。フィルタリングされたデータは、クレーンがコンテナをシャーシから自律的に取り外し、コンテナをスタッキング領域に移送するために使用するコンテナの正確な場所を提供する。

コンテナをロードシャーシに着地させるプロセスを自動化することは、上記の受け取りよりもはるかに多くの課題をもたらす。異なるシャーシタイプ間の固有のばらつき、ツイストロックに必要な２５ｍｍの組み合わせ精度、およびクレーンに取り付けられたスキャナの解像度機能が主な障害である。本発明の実施形態は、適切な着地ソリューションを決定するためにツイストロックを「見る」ことを試みる代わりに、シャーシの幾何学形状および形状を分析することによってこれらの問題に対処する新しいＬＳＴＺ自動化ソリューションを提供する。空のシャーシのポイントクラウドデータは前述のように構築され、システムは主要な幾何学的特徴を評価してコンテナの正しい積み込み位置を決定し、空のシャーシにコンテナを配置する。図４３Ａ〜Ｆは、いくつかの異なるシャーシタイプからの走査データを示す。

このシステムは、現在稼働している場所で大きな成功を収めている。シャーシからの自動受け取りの平均成功率は９９％であり、シャーシへの自動着地の成功率は７０％であり、陸側自動動作の合計成功率は８４．５％である。このシステムにより、効率と成功率が大幅に向上する。システムは、走査の完了後、約３秒でソリューションを生成する。ロードシャーシに着地するのに必要な合計時間は、クレーンがＬＳＴＺに入ってからスプレッダがコンテナから完全に外れるまでの時間で６６秒である。

このような陸側自動化システムは、ＬＳＴＺでの平均待機時間を、リモートオペレータを待機する３３秒から３秒に短縮し、システムがすべての動作の８４．５％で適切なソリューションを生成できるようにする。これは、アクティブな着地時間の改善を考慮せずに、クレーンごとに毎日余分な１．６６時間の生産である。さらに、オペレータが介入しなければならない場合、その関与は通常、着地位置の簡単な調整で構成され、完全に離れた移動よりも完了までの時間が大幅に短くなる。

ＬＳＴＺの自律着地のもう１つの利点は、ハード着地がほとんどなくなることである。自動着地システムは、シャーシの高さを正確に検出し、着地前に適切に減速する。これにより、スプレッダの損傷およびメンテナンスが減少し、全体的なクレーンの稼働時間が増加する。

最後に、効果的な陸側自動化システムは、ターミナルの全体的な排出量を削減する。平均的なトラックは、アイドリングに費やす１時間ごとに約３．１Ｌ（０．８２ガロン）の燃料を使用する。付加的な３０秒の待機時間は、個々のトラックドライバにとって重要ではなく、待機中にトラックをオフにする実用的なインセンティブを提供しない。ただし、ターミナルレベルでは、これらの付加的な待機により、１日あたり最大５０時間のトラックアイドリング排出量が追加される可能性がある。説明されているＬＳＴＺ自動化システムを使用すると、アイドリング時間が１日あたり３８時間削減され、毎日最大３１２ｋｇのＣＯ２および５．４７ｋｇのＮＯｘ排出が削減される。ＬＳＴＺの自動化は、環境要因を改善し、コンテナターミナルが常に増大する船舶サイズに対応し、増加するスループット要件を満たし、グローバル市場で競争力を維持するための重要なステップである。

本発明は、様々な特徴を有する特定の実施形態を参照して説明されてきた。上記で提供された開示に照らして、本発明の範囲または精神から逸脱することなく、本発明の実施において様々な修正および変更を行うことができることが当業者には明らかであろう。当業者は、開示された特徴が、単独で、任意の組み合わせで使用され得るか、または所与の用途もしくは設計の要件および仕様に基づいて省略され得ることを認識するであろう。開示された方法は、開示されたシステムまたは他の既知のシステムとともに使用することができ、開示されたシステムは、開示された方法または他の既知の方法とともに使用することができる。実施形態が特定の特徴を「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｉｎｇ）」に言及する場合、実施形態は、代替として、任意の１つ以上の特徴を「からなる（ｃｏｎｓｉｓｔｏｆ）」または「から本質的になる（ｃｏｎｓｉｓｔｅｓｓｅｎｔｉａｌｌｙｏｆ）」ことができることを理解されたい。本発明の他の実施形態は、本発明の仕様および実施を考慮すれば当業者には明らかであろう。

特に、本明細書で値の範囲が提供されている場合、その範囲の上限と下限の間の各値も具体的に開示されていることに留意されたい。これらのより小さな範囲の上限と下限は、独立して範囲に含めたり除外したりすることもできる。単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」には、文脈から明らかに別の指示がない限り、複数の指示対象が含まれる。明細書および実施例は本質的に例示と見なされ、本発明の本質から逸脱しない変形は本発明の範囲内にあることが意図されている。さらに、本発明で引用されるすべての参考文献は、それぞれ個別にその全体が参照により本明細書に組み込まれ、したがって、本発明の有効な開示を補足する効率的な方法を提供するとともに、当業者のレベルの詳細を説明する背景を提供することを目的とする。

関連出願の相互参照
本出願は、２０１８年１１月２３日付けで出願された国際出願ＰＣＴ／ＵＳ１８／６２３９４の合衆国法典第３５編第３７１条における国内段階出願であり、その全体が基準により本明細書に組み込まれる、２０１７年１１月２４日に提出された米国仮出願第６２／５９０，４４３号、および２０１８年２月６日に提出された米国仮出願第６２／６２６，９９０号の開示に基づいており、その出願日の優先権とその利益を主張している。

コンテナクレーンなどのコンテナ荷役機器の自動化を促進する技術が存在する（ｈｔｔｐｓ：／／ｗｗｗ．ｐｏｒｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ．ｏｒｇ／ｔｅｃｈｎｉｃａｌ＿ｐａｐｅｒｓ／ｔｈｅ＿ｃａｓｅ＿ｆｏｒ＿ａｕｔｏｍａｔｅｄ＿ｒｔｇ＿ｃｏｎｔａｉｎｅｒ＿ｈａｎｄｌｉｎｇ）。クレーンの自動化が始まった当初、人々による不可避のアクセスを伴う領域は、自動化するには危険すぎると考えられていた。最終的に生産的な動きを増やし、待ち時間を短縮するというプレッシャーにより、業界標準が人々との直接接触のない領域での完全自動化および、人々の接触が不可避である領域での、しばしばリモート動作を伴う「半自動化」の状態に促進された。しかしながら、最近では、業界は、コンテナ荷役のすべての領域で完全に自動化された移動を追求している。本開示で特に興味深いのは、図１２−Ｂに例が示されている陸側移送ゾーン（ｌａｎｄｓｉｄｅｔｒａｎｓｆｅｒｚｏｎｅ：ＬＳＴＺ）の自動化である。ＬＳＴＺ領域は、道路上だけでなく、ロードシャーシ以外の内部ポート機器によってスタッキングクレーンがコンテナを移送する車両とインターフェースする場所である。ＬＳＴＺでの動作を完全に自動化することに、過去数年にわたって大きな関心が寄せられている。

ＬＳＴＺでの動作の自動化に伴う課題は膨大である。ＬＳＴＺでの移動を自動化できるシステムを設計するには、非標準のシャーシおよび機器のタイプ、特定の着地点の有無、動作の領域における人々の安全、ならびに動作領域内の機器の配置によって導入される変動を克服する必要がある。自動化の主な課題は、通常、シャーシをＬＳＴＺにどのように配置するか、および動作中に人々がいる場所に関して人間が導入する変動性から生じる。しかしながら、この変動性は、ＬＳＴＺの場合は、トラックレーンを囲む縁石（図１２、アイテムＣ）およびドライバが入るブース（図１２、アイテムＤ）などの機械的制限によって緩和され、これらは、この領域で動作するときに特定の規則が守られている限り、人間が誘発し得る変動性を制限する。人間の変動性の問題に加えて、クレーンがコンテナを着地させる必要があるシャーシおよび機器の非標準化の問題がある。輸送コンテナの形状およびサイズはＩＳＯ（国際標準化機構：ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＯｒｇａｎｉｚａｔｉｏｎｆｏｒＳｔａｎｄａｒｄｉｚａｔｉｏｎ）規格に準拠しているが、コンテナを運搬するシャーシおよび他の機器は準拠していない。所与のロードシャーシに対する唯一の制約は、シャーシの着地面のどこかに、シャーシ上に配置されたコンテナのコーナキャスティングと噛合する通常１つ以上、好ましくは複数のツイストロックがあることである。これは、少なくともロードシャーシで、しかし必ずしも他のコンテナ運搬機器である必要はないが、シャーシ上に配置されるコンテナの４つのコーナに対応する４つのポイントが通常、シャーシ上にあることを意味する。見つかると、これらの４つのポイントを使用して、シャーシ面上のどこにコンテナを配置するかのソリューションを生成できる。しかしながら、これらの４つのポイントは、それらに噛合するコンテナの４つのコーナに従うように互いに適切に離間されている限り、ロードシャーシの表面のどこにでも存在できるということに注意すべきである。ツイストロックのサイズおよび形状にもばらつきがあり、それらを特定するシステムの能力に影響を与え、コンテナの正確な着地位置に影響を与える。

コンテナを受け入れる準備が整っている機器にツイストロックがない場合、検索する表面に制約されたポイントがなく、純粋にその光学的外観に基づいてカメラまたは類似のセンサで機器を視覚的に認識するのに十分な均一性がないため、着地位置を決定することがさらにより困難になる可性がある。着地する機器の外観は、形状、サイズ、色、摩耗パターンなどが異なる場合があり、光学システムがそれらを識別するのに効果的ではない。

積み降ろしされたＡＧＶの図である。ＩＳＯ標準コンテナで積み込みおよび積み下ろしされた爆弾カートの図である。ＩＳＯ標準輸送コンテナ（４０フィート）の図である。コンテナクレーンの図である。コンテナクレーンの図である。ＩＳＯ標準コーナキャスティングの図である。（積み降ろしされた）ロードシャーシの図である。本発明の一実施形態による、陸側移送ゾーンにおけるロードシャーシのポイントクラウドのレンダリングである。４０フィートの位置にあるスプレッダの図である。ツイストロックの図である。本発明の一実施形態による、システムトポロジの図である。本発明の一実施形態による測定デバイス構成の図である。陸側移送ゾーンの図である。シャーシのスタイルの変動を示す図である。本発明の一実施形態による、シャーシおよびそのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、シャーシおよびそのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、シャーシおよびそのモデルクラウドの図である。シャーシ上面図を示す図である。シャーシ側面図を示す図である。本発明の一実施形態による、例示的な動作手順のフローチャートである。位置が既知である、コンテナを有するシャーシの図である。積荷位置が既知である、シャーシの図である。本発明の一実施形態による、前部コンテナオフセットの決定を示す図である。本発明の一実施形態による、前部コンテナオフセットを備えたシャーシの図である。本発明の一実施形態による、後部コンテナオフセットの決定を示す図である。本発明の一実施形態による、前部オフセットおよび後部オフセットを有するシャーシの図である。本発明の一実施形態による、係合および検出された４０フィートのツイストロックを備えたシャーシの図である。本発明の一実施形態による、検出されたツイストロックおよびコンテナのターゲットの場所／配向を有するシャーシの図である。シャーシ変動を示す図である。シャーシ変動を示す図である。シャーシ変動を示す図である。本発明の一実施形態による、シャーシのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、現在のシャーシの走査クラウドの図である。本発明の一実施形態による、バイナリ類似性比較の図である。本発明の一実施形態による、バイナリ列比較の図である。本発明の一実施形態による、レーンにおける予想されるシャーシ位置を示す図である。本発明の一実施形態による、予想される位置でのモデルクラウドの図である。本発明の一実施形態による、レーンにおけるの実際のシャーシ位置の図である。本発明の一実施形態による、レーンに駐車された実際のシャーシからサンプリングされたデータを示す図である。本発明の一実施形態による、レーンに駐車された実際のシャーシからサンプリングされたデータを示す図である。本発明の一実施形態による、理想的な場所におけるモデルクラウドおよび実際の位置における現在のデータクラウドの図である。本発明の一実施形態による、モデルクラウドと実際のクラウドの初期の大まかな位置合わせを示す図である。本発明の一実施形態による、ＩＣＰ（反復最接近点）後の最終位置合わせを示す図である。本発明の実施形態による、ツイントゥエンティースが積み込まれたシャーシの生データを示すレンダリングである。本発明の実施形態による、ツイントゥエンティースが積み込まれたシャーシのフィルタリングされたデータを示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。本発明の実施形態による、いくつかのシャーシタイプの一連のフィルタリングされた走査を示すレンダリングである。

本発明の一実施形態による動作手順のフローチャートを図１７に示す。プロセス２００は、ジョブ開始２０５が要求されたときに開始する。次いで、システムは３Ｄデータポイントを収集し２１０、これらのポイントからシャーシ面を抽出する２１５。この時点で、システムはシャーシが存在するかどうかを判断する２２０。シャーシが存在しないとシステムが判断した場合、次いで、プロセスはソリューションなしで終了する２２５。シャーシが存在するとシステムが判断した場合、システムはモデルライブラリにクエリを実行し、シャーシが対応するシャーシをモデルライブラリに有するどうかを判断する２３０。モデルライブラリがある場合、システムはまず表面をボクセルグリッドに分割する２３５。次いで、システムはボクセルグリッドを既存のモデルボクセルグリッドと比較する２４０。次いで、システムは、シャーシの同様のモデルがあるかどうかを判断する２４５。シャーシの同様のモデルがない場合、プロセスはソリューションなしで終了する２５０。

一実施形態では、任意の所与の着地面上のどこにコンテナを配置するかをシステムに「教育する」プロセスは、コンテナを正しく、かつ正確に配置した状態で、シャーシをクレーンの下の静止位置に配置することによって始まる。コンテナが着地面の所望の場所に慎重に配置された後、システムは、クレーンの動作基準系内のコンテナの正確な場所を生成する（例えば、図１８を参照されたい）。この場所は、コンテナの位置がクレーンの動作基準系内で正確にわかっている場合は、どのような方法でも取得できる。しかしながら、最も一般的には、システムは、クレーンの上または近くに配置された測定デバイス（複数可）を使用して、コンテナの場所を生成する。これを行うには、クレーンがコンテナの上部を移動するときに、システムが１つ以上の測定デバイスから測定点を収集し、クレーンの動作基準系でデカルト座標として報告され、コンテナの上部を表す複数の測定点を生成する。次いで、システムはこの測定点のセット（例えば、ポイントクラウド）を処理して、クレーンの動作基準系内のコンテナの正確な場所を生成する（図１８）。

実施形態によると、コンテナの正確な位置が決定されると、次いで、コンテナは、着地面の場所または配向を乱さないように、シャーシの着地面から慎重に取り除かれる。続いて、上記のプロセスと同様に、クレーンが空のシャーシの上部を移動すると、システムは、クレーンの動作基準系でデカルト座標として報告される測定点を、クレーン上または近くに配置された１つ以上の測定デバイスから収集し、着地面の形状を表す複数の測定点（例えば、ポイントクラウド）を生成する。しかしながら、この段階では、非常にゆっくりとなど、オブジェクトの表面上で１回クレーンを動かすか、非常に密度の高い測定点のセットを作成するような方法で複数回クレーンを動かすことができる。クレーンの下の領域の既知の構成に関する、また、推定された着地面の高さの情報を使用して測定点をフィルタリングすると、次いで、システムは、図１４Ａ〜Ｃのように、着地面のみを表す点を抽出する。抽出された点は、次いで、着地面の「モデル」としてシステムに保存される。このモデルクラウドとともに、以前に抽出されたコンテナの位置が、図１９のようにシステムに保存される。クレーンの動作基準系に存在する測定点の収集として今は保存されたモデルクラウド、および、同じ基準系内の座標として今は保存されているコンテナの既知の位置を使用して、システムは、コンテナがこの着地面に配置されるべき正確な場所を把握し得る。

実施形態によると、複数のサイズのコンテナの運搬をサポートするシャーシタイプの場合、所与の着地面について様々なサイズのコンテナの着地場所が知られるように、オフセットを決定して記録することができる。単一の着地面に対して複数の着地場所を作成するために、システムは、着地面上の適格な場所のそれぞれで着地したコンテナを一度に１つずつ分析し、上記と同じ方法で各コンテナの位置を決定する。システムは、第１の（最大の）コンテナからの後続の各コンテナの場所間の違いを取得し、その場所間の違いがシャーシの「中心」からのオフセットとして記録され、格納される。このプロセスの結果、他のすべての着地場所が、着地面で分析された第１のコンテナの着地場所に対して既知になる。そのようなオフセット決定の例は、図２０〜２３に示されている。

相対的な着地位置の作成：高解像度での表面特徴の分析
実施形態によると、本発明のシステムはまた、着地面に非常に近い位置にあるクレーンから離れて配置された測定装置から得られたより高い解像度のデータを使用して、図２４に示すように、ガイド、ターゲット、隆起したツイストロック、または陥凹したツイストロックなどのシャーシ上の主要な特徴を使用してコンテナの着地位置を見つけることができる。

これは、クレーンに取り付けられたデバイスが目的の着地面の機能モデルを作成するのに十分な詳細を提供できない状況や、他の要因により、「教育」が着地ソリューションを生成する信頼できる方法となるのを妨げる場合に必要になることがある。システムは、着地面の十分に近い場所に取り付けられた測定デバイスでシャーシを走査し、着地面の主要な特徴が区別可能な複数の測定点（例えば、ポイントクラウド）を生成し、それらを収集し、収集を分析するコンピューティングデバイスに、その点を報告して戻す。システムは、「教育」段階のように、測定点の収集を取得し、着地面のみをフィルタリングし、その後、シャーシのすべての区別可能な特徴を着地面に沿って調べ、それらをカタログ化する。システムは、極小値と極大値を使用してシャーシ面に沿って検索し、隆起し、陥凹したツイストロックの場所を決定し、可能性のあるすべての着地点の位置をカタログ化する。次いで、コンテナのコーナキャスティング場所についてのＩＳＯ標準によって着地点の場所に課せられた幾何学的制約を使用して、システムは、最も適切な場所を見つけ、図２５に示すように、コンテナの全体的な着地場所をそれらの数学的中心として報告する。使用できる他の技術には、モデルの畳み込みがある。数学的に言えば、畳み込みは「点ごとの乗算の積分」であり、畳み込みフィルターはレーダーなどでエコー信号の識別に使用される。畳み込みフィルターは、予想される形状（波、ツイストロックなど）の事前知識を利用して、その形状をノイズからより適切に区別するのに役立つ。

クラスは、機器をグループに分類する属性の収集であり、特定のグループのすべてのメンバが同じまたは同様の着地位置を共有する。着地装置の場所や車軸の配置などの主に表面的な属性とは対照的に、クラスは通常、ガーダの場所や支持メンバなどの構造的な属性で構成されている。クラス内のオブジェクトの着地位置は同じでなければならない。一例は、図２６Ａ〜Ｃに見られるスケルトンシャーシである。図２６Ａ〜Ｃに示される３つのシャーシのうち、最も左のシャーシは単一のクラスにある。それらは両方とも、着地面で着地位置を共有する。これは、４０フィートのコンテナ１つが前端と後端で同時にシャーシにロックするのに十分であり、これら２つのシャーシは４０フィートのコンテナしか運搬することができない。第１および第２のシャーシは、全体的な形状が同じで、コンテナの積荷を支える主要なメンバはほぼ同じ場所にあるが、小さいクロスメンバは示すように異なる場所にあり、ホイールおよび着地装置は異なる。第３のシャーシは第２のクラスに属する。これは、初めの２つとは異なり、２つの２０フィートのコンテナをシャーシに着地させることができ、単一の４０フィートのコンテナ積荷を運搬することもできるためである。システムでは、第１または第２シャーシのいずれかの１つのモデルおよび、第３のシャーシの別のモデルが必要になる。

実施形態によると、ライブラリが、クレーンが整備することが期待される機器の各クラスの表現で満たされると、システムは、所与の現在のシャーシに対する適切な一致を見つけることができる。これを行う際に、クレーンが空のシャーシの上部を移動すると、システムは、クレーンの動作基準系でデカルト座標として報告され得る測定点を、クレーン上または近くに配置された１つ以上の測定デバイスから収集し、「教育」段階と同様に、着地面の形状を表す複数の測定点を生成する。用途によっては、他の座標系も同様に適用可能である。例えば、ラッフィング、タワー、ジブなどのガントリクレーンではないクレーンは、円筒／極座標系で動作してもよい。しかしながら、今回はクレーンがシャーシを１回だけ移動する。測定デバイスの解像度／品質の制限、クレーンの機械的特徴の不安定性、および動作の実行時にクレーンから吊り下げられたスプレッダによって吊り下げられた積荷によって測定デバイスの視野が妨害される可能性があるため、このように取得されたデータは、低品質／ノイズが発生することがある。低品質のデータサンプルでは、ツイストロックなどの小さなオブジェクトを信頼性をもって検出することは通常不可能であるため、シャーシの特徴を使用して着地位置を計算することは不可能である。さらに、パスが１つしかない場合、動作するシャーシの状態によっては、測定デバイスから見た障害物や視界不良のため、シャーシの一部がまったく視認可能ではない場合がある。これらの要因により、システムには、測定点で表される着地面の完全なサンプルがない場合がある。測定デバイスからのデータの品質にもかかわらず、システムは類似のフィルタリングおよび処理技術を使用して現在のシャーシ測定データを処理し、提供されたデータから代表的な着地面を除くすべてを排除する。次いで、複数の測定点（例えば、ポイントクラウド）のフィルタリングおよび処理されたサブセットは、着地面の現在の視野のクラウドと見なされる。密にサンプリングされたモデルクラウドの例を図２７に示し、動作されているシャーシのデータを図２８に示す。

単純なメタデータ比較の実施形態が、図２９に示されている−バイナリ類似性比較。一番上の行は、シャーシの現在の視野からのメタデータを表し、その後に２つの既知のシャーシタイプの格納されたメタデータが続く。このメタデータは、Ｘ、Ｙ平面に沿った占有／非占有ボックスを表している。このデータを比較する１つの方法は、モデル配列から現在の視野配列を単に差し引くことである。この減算の結果は、２行目に表示される。モデルＡの場合、両方の配列で１つのボックスのみが一般的に使用されることはないが、モデルＢの場合、５つのボックスが一般的に使用されることはない。この結果、このメトリックの全体的なエラースコアは、バイナリ類似性と呼ばれ、モデルＡでは１、モデルＢでは５になる。

別の実施形態では、同じメタデータからスコアを生成する別の方法は、所与の次元に沿ってデータを圧縮し、再度比較することである。各列の占有ボックスの数を合計して結果を比較することにより、図３０−バイナリ列比較が生成される。この比較では、Ａの一致エラーは１であるが、Ｂの一致エラーは３しかない。

実施形態では、現在の着地面の潜在的に低品質の測定点のセットを、このステップの前に作成され、取得されたシャーシのモデルとともに使用することにより、システムは、２つの類似オブジェクトの位置と方向を比較する、よく研究された方法を使用して、このシャーシのどこに正確にコンテナを着地させるかを決定できる。システムは、シャーシがクレーンの下に配置されている場所の大まかな推測から始まる。通常、現在のシャーシ場所のこの大まかな推測は、現在の動作のカタログおよびクレーンの座標系におけるその推定場所を持つ外部システム（ターミナルオペレーティングシステム−ＴＯＳ）から提供され、図３１は、レーンのシャーシの通常予想される位置を示す。アルゴリズムを開始するには、モデルクラウドを図３２のようにこの予想される位置に配置する。

実施形態によると、次いで、システムは、コンテナをこの場所の近くに配置する場所について、より正確であるが大まかな推測を生成することを試みる。大まかな推定は、現在のシャーシデータクラウドに対応するノイズの多いデータをシャーシ着地面のみにフィルタリングし、フィルタリングされたシャーシポイントクラウドの最大および最小測定点の平均をとって、着地面の中心を取得することで得られる。図３３は、シャーシが実際にレーンに駐車される方法を示している。図３４Ａ〜Ｂは、この駐車されたシャーシがどのように現在のデータクラウドを生成することができるかを示している。図３５は、理想的な位置にあるモデルクラウドと実際の位置にある実際のデータクラウドとの間の初期位置合わせ不良を示している。

実施形態では、システムが着地面の場所の大まかな推測を行うと、システムは、着地面のモデルを、その原点、シャーシがサポートする最大のコンテナの中心のモデル内の着地位置が現在のャーシのこの中心に位置合わせされるように、着地面のモデルを方向付ける。図３６は、理想的なモデルクラウドと実際のデータクラウドの中心を大まかに位置合わせされることによる初期の大まかな位置合わせを示している。この段階でのモデルの位置合わせはやや不十分であるが、残りのプロセスの開始点として役立つ。

実施形態によると、ＩＣＰおよび格納されたシャーシモデルを使用することにより、システムは、図３７にあるように、クレーンの動作基準系内の現在のシャーシクラウド上にモデルクラウドの非常に正確な位置づけを生成することができる。

自動化は、過去２０年間にわたってコンテナ業界で進化している。自動スタッキングクレーン（ＡＳＣ）は２０００年代初頭に登場し、コンテナヤードのレイアウトと運用に革命をもたらした。理想的には、ＡＳＣヤードは水辺移送ゾーン（ＷＳＴＺ）、スタッキング領域、および陸側移送ゾーン（ＬＳＴＺ）で岸壁に垂直に方向づけされる。ＷＳＴＺは、岸壁とスタッキング領域の間の交換領域として機能し、通常、ストラドルキャリアまたは無人搬送車両（ＡＧＶ）によって整備される。これらの車両はＷＳＴＺのコンテナから降ろされる。ＡＳＣは、車両が出発すると、これらの領域にあるコンテナを自動的に受け取り、降ろすことができる。スタッキング領域は、ＡＳＣが全自動モードで動作する無人領域である。ＬＳＴＺは、コンテナが輸送用のロードトラックに積み込まれる場所である。従来、これらのＡＳＣは無人領域（ＷＳＴＺおよびスタッキング領域）内での完全自動動作のみを可能にし、ＬＳＴＺ内のすべての移動をリモートオペレータに依存する。この方法では、純粋な手動動作に比べて多くの改善点があるが、ＬＳＴＺ内のすべての移動をリモートオペレータに依存しているため、移送プロセスに遅延が生じる。

本発明の実施形態は、ロードシャーシを含む、上部に積み込まれたコンテナ荷役機器に完全に自律的な着地を提供する新しいシステムを提供する。このシステムは、従来のＡＳＣに必要なものと同じセンサを利用し、通常は付加的なインフラストラクチャを必要としない。さらに、新しいＡＳＣまたは既存のＡＳＣを改造するための経済的なソリューションを提供する。このシステムは、クレーンに取り付けられたレーザスキャナ（ＬｉＤＡＲ）を使用して、スプレッダの下の領域のモデルを作成する。ＡＳＣがＬＳＴＺに入ると、クレーンの下の領域の走査が開始され、クレーンの基準系に一連のデカルト座標が生成される。時間の経過とともにこれらのポイントを収集すると、対象となる領域を表すポイントクラウドが作成される。生のポイントクラウドをフィルタリングすると、ターゲットを明確に表示できる。図３８ＡおよびＢは、装填されたシャーシの生の（図３８Ａ）、そしてフィルタリングされた（図３８Ｂ）両方のポイントクラウドデータを示す。フィルタリングされたデータは、クレーンがコンテナをシャーシから自律的に取り外し、コンテナをスタッキング領域に移送するために使用するコンテナの正確な場所を提供する。

コンテナをロードシャーシに着地させるプロセスを自動化することは、上記の受け取りよりもはるかに多くの課題をもたらす。異なるシャーシタイプ間の固有のばらつき、ツイストロックに必要な２５ｍｍの組み合わせ精度、およびクレーンに取り付けられたスキャナの解像度機能が主な障害である。本発明の実施形態は、適切な着地ソリューションを決定するためにツイストロックを「見る」ことを試みる代わりに、シャーシの幾何学形状および形状を分析することによってこれらの問題に対処する新しいＬＳＴＺ自動化ソリューションを提供する。空のシャーシのポイントクラウドデータは前述のように構築され、システムは主要な幾何学的特徴を評価してコンテナの正しい積み込み位置を決定し、空のシャーシにコンテナを配置する。図３９Ａ〜Ｆは、いくつかの異なるシャーシタイプからの走査データを示す。

Claims

ＩＳＯコンテナの着地ソリューションを決定する方法であって、
ターゲット機器またはシャーシを走査して、１つ以上のツイストロックなどの前記ターゲット機器またはシャーシの着地面の特徴が区別可能であるポイントクラウドを生成することと、
プロセッサによって前記ポイントクラウドを分析して、前記特徴および／またはツイストロックの場所を決定することと、
前記特徴および／またはツイストロックの場所に基づいて、前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の中心を決定することと、を含む、方法。
前記プロセッサが、前記ターゲット機器もしくはシャーシの前記着地面の極小値および極大値、ならびに／またはモデル畳み込みなどの技術を使用して、隆起および陥凹した特徴ならびに／またはツイストロックの場所を決定する、請求項１に記載の方法。
前記走査することが、１つ以上のカメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせを使用して実行される、請求項１または２に記載の方法。
ターゲット機器の着地面上のオブジェクトに対する着地場所を決定する方法であって、
コンテナなどの第１のオブジェクトが積み込まれたシャーシなどのターゲット機器を提供することと、
空間内の前記第１のオブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標を生成することと、
前記ターゲット機器またはシャーシから前記第１のオブジェクトまたはコンテナを取り除いて、前記ターゲット機器またはシャーシの着地面を明らかにすることと、
前記ターゲット機器またはシャーシを走査し、前記ターゲット機器またはシャーシ着地面のモデルを生成することと、
前記第１のオブジェクトまたはコンテナの前記１つ以上の座標に基づいて、前記モデル内の前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の中心を決定することにより、前記第１のオブジェクトまたはコンテナの前記ターゲット機器またはシャーシ上の着地場所を決定することと、を含む、方法。
１つ以上のオブジェクトまたはコンテナオフセットを決定して、前記ターゲット機器またはシャーシ着地面上の付加的な着地場所を識別することをさらに含む、請求項４に記載の方法。
前記１つ以上のオフセットが、
１つ以上の第２のオブジェクトまたはコンテナを前記ターゲット機器またはシャーシ着地面に配置することと、
空間内の前記第２のオブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標を生成することと、
前記第２のオブジェクトまたはコンテナの前記１つ以上の座標に基づいて、前記第２のオブジェクトまたはコンテナが、前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記中心からオフセットされる距離を決定することと、によって決定される、請求項５に記載の方法。
任意の数の着地位置が１つ以上のオフセットから決定され、例えば、前記１つ以上のコンテナオフセットが、前部コンテナオフセット、後部コンテナオフセット、または前部および後部コンテナオフセットの両方を含む、請求項５または６に記載の方法。
前記第１のオブジェクトまたはコンテナの前記着地場所および前記１つ以上のオフセットを格納して、前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面に対する複数の着地場所を表すモデルのライブラリを作成することをさらに含む、請求項５または６に記載の方法。
前記生成することが、１つ以上のカメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせを含む、１つ以上の測定デバイスによって実行される、請求項５または６に記載の方法。
前記ターゲット機器またはシャーシが、無人搬送車両（ＡＧＶ）シャーシ、ＡＧＶラック、爆弾カートシャーシ、鉄道車両、ストリートシャーシ、またはカセットである、請求項５または６に記載の方法。
前記コンテナが、国際標準化機構（ＩＳＯ）に従って形状設定およびサイズ設定された輸送コンテナである、請求項５または６に記載の方法。
前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記モデルが、データの３Ｄポイントクラウドによって表される、請求項５または６に記載の方法。
前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記モデルが、前記ターゲット機器またはシャーシを１回または複数回、例えば、２〜２０回、例えば、３〜１８回、または４〜１５回、または５〜１０回走査することから生成される、請求項５または６に記載の方法。
前記モデルが、１回走査することから、かつ、高解像度データを達成する方法で走査することによって生成される、請求項５または６に記載の方法。
シャーシなどのターゲット機器の着地面上で、コンテナなどのオブジェクトに対する着地場所を決定する方法であって、
第１のターゲット機器またはシャーシを走査し、前記第１のターゲット機器またはシャーシのモデルを提供することと、
前記第１のターゲット機器またはシャーシの前記モデルを１つ以上の基準ターゲット機器またはシャーシと比較して、どの基準ターゲット機器またはシャーシが、選択された一致度内で前記第１のターゲット機器またはシャーシに一致するかを識別することと、
前記一致する基準ターゲット機器またはシャーシの既知のオブジェクトまたはコンテナ着地場所を、前記第１のターゲット機器またはシャーシのオブジェクトまたはコンテナ着地場所のプロキシとして使用することと、を含む、方法。
前記コンテナが、ＩＳＯ輸送コンテナである、請求項１５に記載の方法。
前記走査することが、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を使用して実行される、請求項１５または１６に記載の方法。
前記第１のターゲット機器またはシャーシの前記モデル、および前記基準ターゲット機器またはシャーシが、データの３Ｄポイントクラウドによって表される、請求項１５または１６に記載の方法。
前記比較することが、前記第１のターゲット機器またはシャーシの長さの指定された範囲内の長さを有する１つ以上の基準ターゲット機器またはシャーシを識別すること、および／あるいは、ボクセルフィルタを使用して、前記基準ターゲット機器またはシャーシと前記第１のターゲット機器またはシャーシとの間の類似性を識別すること、を含む、請求項１５または１６に記載の方法。
前記ボクセルフィルタが、前記３Ｄデータクラウドの１つ以上の次元にわたってデータを比較する、請求項１９に記載の方法。
前記ボクセルフィルタが、ｘ−、ｙ、および／またはｚ−値の任意の組み合わせを比較する、請求項１９に記載の方法。
前記一致する基準ターゲット機器シャーシの前記既知のオブジェクトまたはコンテナ着地場所が、
第１の基準オブジェクトまたはコンテナが積み込まれた基準ターゲット機器またはシャーシを提供することと、
空間内の前記第１の基準オブジェクトまたはコンテナの１つ以上の座標を生成することと、
前記第１の基準オブジェクトまたはコンテナを前記基準ターゲット機器またはシャーシから取り除いて、前記基準ターゲット機器またはシャーシの着地面を明らかにすることと、
前記基準ターゲット機器またはシャーシを走査し、前記基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のモデルを生成することと、
前記第１の基準オブジェクトまたはコンテナの前記１つ以上の座標に基づいて、前記モデル内の前記基準ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の中心を決定することにより、前記基準ターゲット機器またはシャーシ上の前記第１の基準オブジェクトまたはコンテナに対する着地場所を決定することと、によって決定される、請求項１５または１６に記載の方法。
コンテナ荷役機器の動作基準系内のターゲット機器またはシャーシの配向を決定する方法であって、
基準ターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、
現在のターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、
前記基準ターゲット機器またはシャーシデータポイントクラウドをコンテナ荷役機器の動作基準系内の予想される仮想位置に位置づけることと、
前記基準ターゲット機器またはシャーシの着地面の第１の中心および前記現在のターゲット機器またはシャーシの着地面の第２の中心を、それらのそれぞれのデータポイントクラウド内で推定することと、
前記第１の中心を前記第２の中心と位置合わせすることによって、第１の位置合わせを実行することと、
ＸＹＺ座標などで、前記第１の中心の場所から前記第２の中心の場所への、前記第１の位置合わせを達成するために必要な任意の平行移動（複数可）を決定することと、
前記基準ターゲット機器またはシャーシの前記着地面と前記現在のターゲット機器またはシャーシの前記着地面を別の方法で位置合わせすることにより、少なくとも１回の第２の位置合わせを実行することと、
第２の位置合わせを達成するために必要とされる、ＸＹＺ軸（複数可）周囲などの前記基準シャーシデータポイントクラウドの任意の回転（複数可）を決定することと、
前記平行移動（複数可）および／または回転（複数可）を使用して、前記コンテナ荷役機器の前記動作基準系内の前記現在のターゲット機器またはシャーシの実際の配向を推定することと、を含む、方法。
前記少なくとも１回の第２の位置合わせの１回以上が、反復最近傍点技術を使用して実行される、請求項２３に記載の方法。
前記現在のターゲット機器またはシャーシを表す前記データポイントクラウドのノイズの多いデータが低減されるか、または除去されて、フィルタリングされた現在のターゲット機器またはシャーシポイントクラウドを提供する、請求項２３または２４に記載の方法。
前記フィルタリングされた現在のターゲット機器またはシャーシポイントクラウドの最大および最小測定点が、前記現在のターゲット機器またはシャーシの前記着地面の前記中心を推定するために使用される、請求項２５に記載の方法。
ターゲット機器またはシャーシの位置および配向に従って、ＩＳＯ輸送コンテナのターゲット機器またはシャーシ上の着地位置を識別する方法であって、
コンテナ荷役機器の基準系に配列されている現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、
基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルと位置合わせすることと、
前記位置合わせの結果として、前記基準系内に一連の座標を生成することであって、前記座標が、前記現在のターゲット機器またはシャーシの前記着地面にＩＳＯ輸送コンテナを配置するための着地位置を表す、生成することと、を含む、方法。
前記位置合わせが、
前記基準ターゲット機器またはシャーシ着地面を、前記コンテナ荷役機器の前記基準系の予想される位置および配向で位置づけること、を含む、請求項２７に記載の方法。
前記位置合わせが、
前記現在のターゲット機器またはシャーシポイントクラウドモデル内の前記現在のターゲット機器またはシャーシの前記着地面の第１の中心を決定することと、
前記基準ターゲット機器またはシャーシポイントクラウドモデル内の前記基準ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の第２の中心を決定することと、
前記第１および第２の中心を位置合わせすることにより、進路位置合わせを取得することと、
前記現在のシャーシポイントクラウドモデルの対応する点と前記基準シャーシポイントクラウドモデルの点との間の距離を反復的に最小化することにより、精密な位置合わせを取得して、前記精密な位置合わせに到達することと、を含む、請求項２７または２８に記載の方法。
前記距離を反復的に最小化することが、反復最近傍点（ＩＣＰ）アルゴリズムを含む、請求項２９に記載の方法。
ＩＳＯ輸送コンテナを保持できるターゲット機器またはシャーシのタイプを識別する方法であって、
現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、
前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルを１つ以上の基準ターゲット機器またはシャーシ着地面と比較して、どの基準ターゲット機器またはシャーシ着地面が、選択された一致度内で前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面に一致するかを識別することか、または、
前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルを分析して、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルが関連付けられているターゲット機器またはシャーシのタイプを識別することか、を含む、方法。
ニューラルネットワークおよび基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のサンプルを使用して、一致するターゲット機器またはシャーシクラウドが何であるかを前記ニューラルネットワークに教育することをさらに含む、請求項３１に記載の方法。
前記比較が、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデル、および前記基準ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルのうちの１つ以上から取得したメタデータを比較することを含む、請求項３１に記載の方法。
前記比較することおよび／または分析することが、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面と前記基準ターゲット機器またはシャーシ着地面のうちの１つ以上との間、かつ／または、前記現在のターゲット機器もしくはシャーシ着地面と既知のターゲット機器またはシャーシ着地面との間の表面特性における類似性または差異を識別するように実行される、請求項３１に記載の方法。
前記比較することおよび／または分析することが、
連続または不連続面、
データ異常、
着地面特徴のタイプ、
ガーダ、クロスメンバ、サポート、および／もしくはガイドなどの１つ以上の着地面特徴の有無、
同様の着地面特徴に対して、もしくは互いに対して、もしくは別の基準点に対して、ガーダ、クロスメンバ、サポート、および／もしくはガイドなどの１つ以上の着地面特徴の間隔、
ガーダ、クロスメンバ、サポート、および／もしくはガイドなどの着地面特徴の実際の、もしくは相対的な形状、寸法（複数可）、および／もしくはサイズ、ならびに／または、
ベンド、ステップダウン、ワーピング、および／もしくはランプなどの１つ以上の着地面プロファイルの１つ以上の特性、
またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせ、のうちの１つ以上を識別するために実行される、請求項３３に記載の方法。
前記メタデータが、ボクセルフィルタから取得される、請求項３３に記載の方法。
前記ボクセルフィルタが、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルおよび／または前記基準ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルのうちの１つ以上を、それぞれが３Ｄ空間をカバーする一連のボックスとして分析するように動作する、請求項３６に記載の方法。
前記メタデータが、
各ボックス内のいくつかのポイントか、
Ｘ−Ｙ平面のボックスのそれぞれの最大Ｚ座標値か、または、
特定のボックスが占有されているかどうか、を含む、請求項３７に記載の方法。
前記メタデータが、
バイナリ類似性比較、
前記クラウドポイントモデル（複数可）のＸ−Ｙ平面において視認可能なポイントを有するボックスの数に基づくなどして、クロスメンバおよびそれらの場所を探すこと、
前記シャーシの前記長さに沿って最大値を測定し、特定のシャーシを定義する、関心対象のそれらの最大値オブジェクトを呼び出すこと、
またはこれらのうちの１つ以上の組み合わせ、によって比較される、請求項３７に記載の方法。
前記バイナリ類似性比較が、前記基準ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルからの前記メタデータから、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルからのメタデータを差し引いて、各比較のエラーに到達することを含む、請求項３９に記載の方法。
前記メタデータが、バイナリ列比較によって比較される、請求項３７に記載の方法。
前記バイナリ列比較が、
前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面に関して、かつ、各基準ターゲット機器またはシャーシ着地面に関して、各列の占有ボックスの数を合計して、一連の列合計に到達させることと、
前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面と各基準ターゲット機器またはシャーシ着地面との間で前記一連の列合計を比較して、各比較のエラーに到達させることと、を含む、請求項４１に記載の方法。
コンテナ荷役機器と、
前記コンテナ荷役機器の上または近くに配置された１つ以上の測定デバイスと、
１つ以上のプロセッサと、
請求項１、１２、２０、２４、および２８のいずれか一項に記載の方法を実行するために、前記１つ以上のプロセッサに命令するように構成された一連のコンピュータ実行可能命令を含むメモリと、を備える、システム。
前記メモリが、非一時的なコンピュータ可読記憶媒体に格納される、請求項４３に記載のシステム。
前記１つ以上の測定デバイスが、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらのうちの１つ以上の組み合わせを備える、請求項４３または４４に記載のシステム。
前記コンテナ荷役機器が、
モーションコントロールシステムと、
スプレッダなどのコンテナ持ち上げ装置と、を備える、請求項４３または４４に記載のシステム。
前記１つ以上の測定デバイスが、前記コンテナ荷役機器またはその可動部分に配置される、請求項４３に記載のシステム。
オブジェクトを着地面に着地させる方法であって、
ターゲット機器またはシャーシを走査することと、
前記ターゲット機器またはシャーシのモデルを提供することと、
前記モデルを１つ以上の基準機器またはシャーシと比較することと、
前記１つ以上の基準機器またはシャーシのどれが、選択された一致度内で前記ターゲット機器またはシャーシに一致するかを識別することと、
前記一致する基準機器またはシャーシ上の既知の着地場所の高さをプロキシとして使用して、前記ターゲット機器またはシャーシ上のターゲット着地場所の高さを決定することと、
オブジェクトまたはコンテナをある速度で降ろすことによって、前記オブジェクトまたは前記コンテナを前記ターゲット着地場所に着地させることと、次いでプロキシによって決定されたとおり、前記オブジェクトまたはコンテナが前記ターゲット着地場所の高さに近づくにつれて前記速度を下げることと、を含む、方法。
前記オブジェクトまたはコンテナが、ＩＳＯ輸送コンテナである、請求項４８に記載の方法。
前記走査することが、カメラ、ＬｉＤＡＲ、ソナー、もしくは光学センサ、またはそれらの組み合わせのうちの１つ以上を使用して実行される、請求項４８または４９に記載の方法。
前記ターゲット機器またはシャーシおよび前記基準機器またはシャーシの前記モデルが、データの３Ｄポイントクラウドによって表される、請求項４８または４９に記載の方法。
前記比較することが、前記ターゲット機器またはシャーシの長さの指定された範囲内の長さを有する１つ以上の基準機器またはシャーシを識別すること、および／あるいは、ボクセルフィルタを使用して前記基準機器またはシャーシと前記ターゲット機器またはシャーシとの間の類似性を識別すること、を含む、請求項４８または４９に記載の方法。
前記ボクセルフィルタが、前記３Ｄデータクラウドの１つ以上の次元にわたってデータを比較する、請求項５２に記載の方法。
前記ボクセルフィルタが、ｘ−、ｙ−、および／またはｚ−値の任意の組み合わせを比較する、請求項５２に記載の方法。
ＩＳＯ輸送コンテナをターゲット機器またはシャーシ上に着地させる方法であって、
コンテナ荷役機器の基準系に配列されている現在のターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、
基準機器またはシャーシの着地面のポイントクラウドモデルを、前記現在のターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルと位置合わせすることと、
前記位置合わせの結果として、前記基準系内に一連の座標を生成し、これにより、座標が、前記現在のターゲット機器またはシャーシの前記着地面にＩＳＯ輸送コンテナを配置するための、そのターゲット着地場所、およびその高さを表すことと、
前記ＩＳＯ輸送コンテナをある速度で降ろすことによって、前記ＩＳＯ輸送コンテナを前記現在のターゲット機器またはシャーシの前記着地面に着地させることと、次いで前記ＩＳＯ輸送コンテナが前記ターゲット着地場所の高さに近づくにつれて前記速度を下げることと、を含む、方法。
前記位置合わせが、
前記基準機器またはシャーシの着地面を、前記コンテナ荷役機器の前記基準系内の予想される位置および配向で位置づけることを含む、請求項５５に記載の方法。
ＩＳＯ輸送コンテナを着地させる方法であって、
ターゲット機器またはシャーシ着地面のポイントクラウドモデルを取得することと、
前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルを１つ以上の基準機器またはシャーシ着地面と比較して、どの基準機器またはシャーシ着地面が、選択された一致度内で前記ターゲット機器またはシャーシ着地面に一致するかを識別することか、または、
前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルを分析して、前記ターゲット機器またはシャーシ着地面の前記ポイントクラウドモデルが関連付けられている機器またはシャーシのタイプを識別することと、
前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の少なくとも高さを決定することと、
ＩＳＯ輸送コンテナをある速度で降ろすことによって、前記ＩＳＯ輸送コンテナを前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面に着地させることと、次いで前記ＩＳＯ輸送コンテナが前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の高さに近づくにつれて前記速度を下げることと、を含む、方法。
オブジェクトまたはコンテナを着地面に着地させる方法であって、
基準機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、
ターゲット機器またはシャーシを表すデータポイントクラウドを提供することと、
前記基準機器またはシャーシデータポイントクラウドを、コンテナ荷役機器の動作基準系内の予想される仮想位置に位置づけることと、
前記基準機器またはシャーシの着地面の第１の中心および前記ターゲット機器またはシャーシの着地面の第２の中心を、それらのそれぞれのデータポイントクラウド内で推定することと、
前記第１の中心を前記第２の中心と位置合わせすることによって、第１の位置合わせを実行することと、
ＸＹＺ座標などで、前記第１の中心の場所から前記第２の中心の場所への、前記第１の位置合わせを達成するために必要な任意の平行移動（複数可）を決定することと、
前記基準機器またはシャーシの前記着地面と前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面を別の方法で位置合わせすることにより、少なくとも１回の第２の位置合わせを実行することと、
前記第２の位置合わせを達成するために必要とされる、ＸＹＺ軸（複数可）の周囲などの前記基準シャーシデータポイントクラウドの任意の回転（複数可）を決定することと、
前記平行移動（複数可）および／または回転（複数可）を使用して、前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の実際の高さを推定することと、
オブジェクトまたはコンテナをある速度で降ろすことによって、前記オブジェクトまたはコンテナを前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面に着地させることと、次いで前記オブジェクトまたはコンテナが前記ターゲット機器またはシャーシの前記着地面の高さに近づくにつれて前記速度を下げることと、を含む、方法。
前記オブジェクトまたはコンテナが、ＩＳＯ輸送コンテナである、請求項５８に記載の方法。