JP2022045455A - 自動配車システムおよび自動配車方法 - Google Patents

Abstract

【課題】未来の搬送要求を含む複数の搬送要求を考慮して配車することができる。【解決手段】自動配車システム１０は、複数の製造作業装置（コンピュータ２２）が配置された工場に適用され、最適化サーバ１２、管理サーバ１６および複数のＡＧＶ２０を含む。ＡＧＶの移動を制御する管理サーバは、製造作業装置からの搬送要求を受信すると、この現在の搬送要求を最適化サーバに送信する。最適化サーバは、他の製造作業装置の各々から次に発行される搬送要求を、搬送要求間隔の予想パターンを用いて予想し、現在の搬送要求と未来の搬送要求のそれぞれについて、異なるパターンでＡＧＶを割り当てた複数の割当モデルを生成する。また、最適化サーバは、複数の割当モデルについて、割り当てた各ＡＧＶの移動時間を予想し、割当モデル毎に移動時間を合計する。そして、最適化サーバは、移動時間の合計値が最小となる１つの割当モデルを選択し、選択した１つの割当モデルに基づいて現在の搬送要求に対する移動指示を生成し、管理サーバに送信する。【選択図】図１

Description

この発明は、自動配車システムおよび自動配車方法に関し、特にたとえば、或る拠点から他の拠点まで荷物を搬送する自動走行装置を配車する、自動配車システムおよび自動配車方法に関する。

背景技術の一例が特許文献１に開示される。この特許文献１には、第１の搬送台車によって第１の搬送対象物を第１の搬送元装置から搬送先装置へと搬送するとともに、第２の搬送台車によって第２の搬送対象物を第２の搬送元装置から搬送先装置へと搬送する物品の搬送方法において、第２の搬送元装置から搬送先装置までの搬送時間および第１の搬送対象物が搬送先装置に到着する時間に基づいて決定される所定時間に到着する搬送台車を第２の搬送台車として選択し、この第２の搬送台車によって第２の搬送対象物を配送することが開示される。つまり、背景技術では、搬送要求が発生したときに、待機中または待機場所に帰還中の搬送台車のうち、最短時間で到着できる搬送台車が選択（または、配車）される。

特開２００６－１０８２６４号公報

背景技術の搬送方法では、未来に発生する搬送要求を考慮せずに、現在の搬送要求に対して最適な搬送台車を選択するため、比較的近い未来に発生する搬送要求を含めた搬送要求全体を考慮した場合には、搬送にかかる時間および搬送台車の消費電力の無駄が発生してしまう。

この要因は、たとえば、現在の搬送要求に対して、搬送要求位置に最も近い待機位置で待機中の搬送台車を選択して移動させると、この搬送台車は移動してしまうため、その移動の直後にその待機位置の近くの搬送要求位置で新たな搬送要求があった場合に、遠くの待機位置から別の搬送台車を移動させる必要があるからである。

また、背景技術の搬送方法では、複数の搬送要求が有る場合には、搬送要求毎に最適な搬送台車を選択するため、この要因によっても、全体として搬送にかかる時間および搬送台車の消費電力の無駄が発生してしまう。

この要因は、たとえば、複数の搬送要求が同時または連続して有った場合には、各搬送要求についてどの搬送台車を選択するかという点において多数の組み合わせが考えられる。この場合、１つの搬送要求に対して搬送台車を選択した結果、他の搬送要求に対して不適切な搬送台車を選択することになるからである。

それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、自動配車システムおよび自動配車方法を提供することである。

この発明の他の目的は、未来の搬送要求を含む複数の搬送要求を考慮して配車することができる、自動配車システムおよび自動配車方法を提供することである。

第１の発明は、複数の自動走行装置、複数の要求元の各々からの搬送要求に応じて複数の自動走行装置に対して移動指示を送信する移動指示装置、複数の要求元の各々からの搬送要求と当該搬送要求の発行された日時を含む搬送要求情報を記憶する搬送要求記憶手段、１つの要求元から現在の搬送要求を受け付けたとき、搬送要求記憶手段によって記憶された複数の搬送要求情報に基づいてパターン化した搬送要求時刻または搬送要求時間間隔の予想パターンを用いて、１または複数の他の要求元から未来に発行される１または複数の未来の搬送要求を予想する搬送要求予想手段、および現在の搬送要求と１または複数の未来の搬送要求を考慮して、複数の自動走行装置から、当該現在の搬送要求に対応して移動指示装置が移動指示を送信する１つの当該自動走行装置の割当を決定する割当決定手段を備える、自動配車システムである。

第２の発明は、第１の発明に従属し、割当決定手段は、現在の搬送要求と１または複数の未来の搬送要求の各々についての移動ルートに、候補となる自動走行装置を異なる組み合わせの割当パターンで割り当てた複数の割当モデルを生成する割当手段、割当手段によって生成された複数の割当モデルの各々について評価値を算出する評価値算出手段、および評価値算出手段によって算出された複数の評価値に基づいて１の割当モデルを選択する選択手段を含む。

第３の発明は、第２の発明に従属し、搬送要求に応じて移動した複数の自動走行装置の各々の移動ルートと移動時間を含む移動情報を記録する移動情報記憶手段をさらに備え、割当決定手段は、割当手段によって生成された複数の割当モデルの各々について、現在の搬送要求と１または複数の未来の搬送要求の各々についての移動ルートに異なるパターンで割り当てた自動走行装置の各々の移動時間を、移動情報記憶手段によって記憶された複数の移動情報に基づいてパターン化した移動時間の予想パターンを用いて予想する移動時間予想手段をさらに含み、評価値算出手段は、移動時間予想手段によって予想された移動時間を用いて評価値を算出する。

第４の発明は、第３の発明に従属し、移動時間の予想パターンは、移動情報記憶手段によって記憶された複数の移動情報を、Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ法によりパターン化することで生成される。

第５の発明は、第３または第４の発明に従属し、割当決定手段は、搬送要求が発行される時刻および渋滞による遅延時間を考慮して、移動時間予想手段によって予想された移動時間を変更する変更手段をさらに含み、評価値算出手段は、変更手段によって変更された移動時間を用いて評価値を算出する。

第６の発明は、第２から第５の発明までのいずれかに従属し、評価値は、移動時間の合計である。

第７の発明は、第５の発明に従属し、評価値は、変更手段によって変更された移動時間の合計に遅延時間を加算した値である。

第８の発明は、第１から第７の発明までのいずれかに従属し、搬送要求時刻または搬送要求時間間隔の予想パターンは、搬送要求記憶手段によって記憶された複数の搬送要求情報を、Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ法によりパターン化することで生成される。

第９の発明は、複数の要求元の各々からの搬送要求に応じて複数の自動走行装置に対して移動指示を送信する移動指示送信ステップ、複数の要求元の各々からの搬送要求と当該搬送要求の発行された日時を含む搬送要求情報を記憶手段に記憶する搬送要求記憶ステップ、１つの要求元から現在の搬送要求を受け付けたとき、搬送要求記憶ステップにおいて記憶手段に記憶した複数の搬送要求情報に基づいてパターン化した搬送要求時刻または搬送要求時間間隔の予想パターンを用いて、１または複数の他の要求元から未来に発行される１または複数の未来の搬送要求を予想する搬送要求予想ステップ、および現在の搬送要求と１または複数の未来の搬送要求を考慮して、複数の自動走行装置から、移動指示ステップにおいて当該現在の搬送要求に対応して移動指示を送信する１つの当該自動走行装置の割り当てを決定する割当決定ステップを含む、自動配車方法である。

この発明によれば、未来の搬送要求を含む複数の搬送要求を考慮して配車することができる。

図１はこの発明の実施例に係る自動配車システムの構成の一例を示す図である。 図２は図１に示す最適化サーバの電気的な構成の一例を示すブロック図である。 図３は図１に示す管理サーバの電気的な構成の一例を示すブロック図である。 図４は図１に示すＡＧＶの外観構成の右側面の一例を示す図である。 図５は図１に示すＡＧＶの外観構成の下面の一例を示す図である。 図６は図１に示すＡＧＶの電気的な構成の一例を示すブロック図である。 図７はＡＧＶの使用環境の一例の概略を示す図である。 図８は搬送要求実績データの内容を説明するための図である。 図９は搬送要求間隔予想パターンを説明するための図である。 図１０は標準化情報の内容を説明するための図である。 図１１は移動時間予想パターンを説明するための図である。 図１２はＡＧＶの移動ルートを簡単に示した概略図である。 図１３はＡＧＶの到着時間を予想する方法の一例を説明するための図である。 図１４はＡＧＶの到着時間を予想する方法の他の例を説明するための図である。 図１５は図２に示す最適化サーバのＲＡＭのメモリマップの一例を示す図である。 図１６は図３に示す管理サーバのＲＡＭのメモリマップの一例を示す図である。 図１７は図２に示す最適化サーバのＣＰＵの移動指示処理の一例を示すフロー図である。 図１８は図３に示す管理サーバのＣＰＵのＡＧＶ制御処理の一例の一部を示すフロー図である。 図１９は図３に示す管理サーバのＣＰＵのＡＧＶ制御処理の他の一部であって、図１８に後続するフロー図である。

図１は、この発明の実施例に係る自動配車システム（以下、「システム」という）１０の構成の一例を示す図である。システム１０は、後述する自動走行装置（自律搬送装置または無人搬送装置とも呼ばれる。（以下、「ＡＧＶ」という））の開発元または納品先に適用され、ＡＧＶによる荷物の搬送計画の適正化を行うとともに、ＡＧＶの走行を管理および制御する。

ただし、ＡＧＶの納品先は工場であり、ＡＧＶは、工場において、或る拠点から他の拠点まで走行（または移動）する。ここで、拠点とは、ＡＧＶの待機場所、荷物（この実施例では、仕掛品）の積載場所および荷物の搬送先（保管場所を含む）を意味する。この実施例では、ＡＧＶは、待機場所から荷物の積載場所まで移動したり、積載場所から搬送先まで荷物を搬送したり、搬送先から待機場所に戻ったりする。また、この実施例では、拠点は、充電ステーションを含み、ＡＧＶのバッテリの残量が所定値よりも少なくなると、ＡＧＶは充電ステーションに移動される。

たとえば、工場の中には、複数の製造作業装置が配置されており、製造作業装置は、組み立て工程、検査工程、梱包工程など、上流工程から下流工程の各工程の作業を行う。各製造作業装置は、現時点の仕掛品の作業が終了すると、管理サーバ１６に対して、作業完了後の仕掛品を下流工程に搬送（または、搬出）するための要求（以下、「搬送要求」という）を送信するとともに、次の仕掛品を上流の工程から搬送（または、搬入）するための搬送要求を送信する。つまり、複数の製造作業装置が配置される場所または位置は上記の拠点に相当する。

図１に戻って、システム１０は、最適化サーバ１２を含み、最適化サーバ１２は、インターネット、ＷＡＮまたはＬＡＮのようなネットワーク１４を介して管理サーバ１６と通信（送信および／または受信）可能に接続される。また、データベース１８が、ネットワーク１４上に設けられ、最適化サーバ１２および管理サーバ１６は、それぞれ、データベース１８と通信可能に接続される。

また、管理サーバ１６は、複数のＡＧＶ２０のそれぞれと無線で通信可能に接続される。ただし、ＡＧＶ２０が自律走行または自動走行する場所（この実施例では、工場）には、複数のアクセスポイントが設けられ、各ＡＧＶ２０は、アクセスポイントを含む他のネットワーク（上記のネットワーク１４とは異なるネットワーク）を介して、管理サーバ１６と通信を行う。この実施例では、管理サーバ１６と各ＡＧＶ２０が通信するデータには、各ＡＧＶ２０の識別情報が含まれており、ＡＧＶ２０を指定してデータを送信したり、受信したデータからＡＧＶ２０を特定（識別）したりすることができる。

さらに、管理サーバ１６は、ネットワーク１４を介して、複数のコンピュータ２２と通信可能に接続される。複数のコンピュータ２２は、複数のＡＧＶ２０が配置される工場の各拠点に配置される。ただし、コンピュータ２２は、各拠点に配置される製造作業装置に組み込まれる場合もある。また、コンピュータ２２として、各拠点に配置される製造作業装置を管理する者が所持する端末が使用されることもある。

なお、この実施例では、管理サーバ１６は、ネットワーク１４を介して、複数のコンピュータ２２と通信可能に接続されるようにしてあるが、これに限定される必要はない。上述したように、工場には、他のネットワークが設けられるため、管理サーバ１６は、この他のネットワークを介して、一部または全部のコンピュータ２２と通信可能に接続されてもよい。

また、管理サーバ１６と、複数のＡＧＶ２０によって、搬送システム１０ａが構成される。

最適化サーバ１２は、複数のＡＧＶ２０の搬送計画を最適化するためのサーバである。具体的には、この実施例の最適化サーバ１２は、コンピュータ２２から次に発行される搬送要求の時刻を予想する予想装置と、複数の搬送要求のそれぞれに対してどのＡＧＶ２０に割り当てるかの組み合わせについての複数のモデル（以下、「割当モデル」という）を生成する搬送計画生成装置と、複数の割当モデルのそれぞれについて各ＡＧＶ２０の移動時間（ここでは、搬送要求が発行されるまでの時間および渋滞などによる遅延時間を含む）または到着時刻を予想する予想装置と、複数の割当モデルのそれぞれを評価し、最適な１つの割当モデルを選択する搬送計画評価装置と、選択した割当モデルに基づいて移動指示を生成し、生成した移動指示を管理サーバ１６に送信する移動指示生成装置として機能する装置である。

この最適化サーバ１２としては、汎用のサーバを用いることができる。図２は最適化サーバ１２の電気的な構成の一例を示すブロック図である。図２に示すように、最適化サーバ１２は、ＣＰＵ３０含み、内部バスを介して、ＲＡＭ３２および通信装置３４に接続される。図示は省略するが、補助記憶装置のＨＤＤおよびＲＯＭなども設けられる。

ＣＰＵ３０は、最適化サーバ１２の全体的な制御を司るプロセッサである。ＲＡＭ３２は、最適化サーバ１２の主記憶装置であり、ＣＰＵ３０のバッファ領域およびワーク領域として機能する。通信装置３４は、イーサネットまたはWi-Fiのような通信方式に従って有線または無線で通信するための通信モジュールである。

なお、後述する管理サーバ１６およびＡＧＶ２０のブロック図を説明する場合には、最適化サーバ１２と同じ回路コンポーネントについての説明は省略することにする。

管理サーバ１６は、ＡＧＶ２０の移動を管理する装置であり、より具体的には、ＡＧＶ２０の移動を指示または制御する移動指示装置と、ＡＧＶ２０の状態を反映した測定値を含む走行情報をＡＧＶ２０から取得する取得装置として機能する装置であり、汎用のサーバを用いることができる。図３に示すように、管理サーバ１６は、ＣＰＵ５０を含み、ＣＰＵ５０は内部バスを介してＲＡＭ５２、第１通信装置５４および第２通信装置５６に接続される。

管理サーバ１６では、第１通信装置５４は、ネットワーク１４との間で通信するための通信モジュールであり、上記の通信装置３４と同じ機能を有する。第２通信装置５６は、他の装置（ここでは、ＡＧＶ２０）と無線で通信するための通信モジュールである。第２通信装置５６は、ＬＡＮ接続可能な無線の通信モジュールであり、この通信モジュールの通信方式は、たとえば、Wi-FiまたはZigBee（登録商標）である。

データベース１８は、汎用のデータベースであり、この実施例では、最適化サーバ１２および管理サーバ１６がアクセス可能である。データベース１８は、過去の搬送要求（以下、「搬送要求実績」ということがある）の情報と、過去の移動指示（以下、「移動指示実績」ということがある）の情報と、ＡＧＶ２０の走行情報の履歴（以下、「走行実績」ということがある）と、マスタ情報を記憶する。

搬送要求実績は、管理サーバ１６がコンピュータ２２から受信した搬送要求情報を時系列に従って記録した実績情報（ログデータ）である。移動指示実績は、管理サーバ１６がＡＧＶ２０に対して送信した移動指示を時系列に従って記録した実績情報である。走行実績は、管理サーバ１６が観測したＡＧＶ２０の走行情報を時系列に従って記録した実績情報である。

ただし、ＡＧＶ２０の走行情報は、日時の情報、ＡＧＶ＿ＩＤ、搬送要求ＩＤと搬送先の位置情報、搬送先ＩＤ、ＡＧＶ２０の現在位置、ＡＧＶ２０の状態および交差点情報を含む。ただし、これは一例であり、限定される必要はない。この実施例では、ＡＧＶ２０の走行情報は、ＡＧＶ２０が走行するときに、第１所定時間（この実施例では、２秒）毎に第１所定時間分記憶される。

ＡＧＶ＿ＩＤは、ＡＧＶ２０を個別に識別するための識別情報であり、この実施例では、記号および数字を用いて示される。搬送要求ＩＤは、搬送要求を個別に識別するための識別情報であり、この実施例では、１つのアルファベットと４桁の数字を用いて示される。

搬送先の位置情報は、搬送先に割り当てられた固有の位置情報であり、この実施例では、数字を用いて示される。搬送先ＩＤは、搬送先を個別に識別するための識別情報であり、この実施例では、２桁の数字を用いて示される。

ＡＧＶ２０の現在位置は、ＡＧＶ２０の現在位置のマップ上の位置座標である。ＡＧＶ２０の状態は、使用状態（待機中または移動中）、速度、電圧（バッテリ９４の電圧値）、積載荷重の情報（荷物の荷重）およびエラー（急加速、急減速、移動ルートからの逸脱）などの情報を含む。

交差点情報は、ＡＧＶ２０が現在交差点に居る（停止して待機または侵入）場合に走行情報に記載され、待機または侵入の状態と、当該交差点の位置情報を含む。ＡＧＶ２０が現在交差点に居ない場合には、交差点情報は走行情報に記載されない（ＮＵＬＬ情報）。

また、マスタ情報は、搬送システム１０ａにおける複数のＡＧＶ２０の走行に必要な情報である。この実施例では、マスタ情報は、基本情報と、走行パラメータ情報と、マップ情報と、各拠点の位置情報と、移動ルート情報と、交差点位置情報と、走行規則情報を含む。

基本情報は、各ＡＧＶ２０および各拠点の識別情報である。走行パラメータ情報は、ＡＧＶ２０の走行時における操舵制御をＰＩＤ制御で行う場合のＰ値、Ｉ値およびＤ値などの複数のパラメータの値を含む走行パラメータであり、移動ルート毎に用意されている。

なお、ＰＩＤ制御とは、目標値に対する出力のずれ量（偏差）に基づいて、この偏差の比例(P:Propotion)、積分(I:Integral)および微分(D:Differential)の３つの要素を好適な割合で組み合わせてフィードバックする制御手法である。この実施例では、ＡＧＶ２０がラインに沿って走行するように、偏差の比例要素のフィードバック量、積分要素のフィードバック量および微分要素のフィードバック量の比率を適宜選択する。

また、この実施例では、フィードバック制御の手法として、ＰＩＤ制御を用いるようにしてあるが、他の実施例では、ＰＩ制御、Ｐ制御、オンオフ制御、ＰＤ制御を用いることもできる。

マップ情報は、複数のＡＧＶ２０が配置される工場についてのマップであり、主として、各拠点およびＡＧＶ２０が走行可能なコースが記載される。各拠点の位置情報は、マップ上における各拠点の位置座標である。

移動ルート情報は、２つの拠点間において予め決定または設定された移動ルートについての情報である。この実施例では、移動ルート情報は、移動開始位置である一方の拠点と移動終了位置である他方の拠点の識別情報と、２つの拠点間においてＡＧＶ２０が通過（方向転換を含む）または停止すべき位置（中継地点）の識別情報を含む。ただし、移動ルート情報は、すべての中継地点のうち、システム１０の管理者等が予め決定した一部の中継地点についての識別情報のみを含む。

交差点位置情報は、マップ上において、ＡＧＶ２０が走行可能なコースのうち、２以上のルートが交差する交差点（Ｔ字路を含む）の位置座標である。走行規則情報は、マップ上の所定の位置の各々における所定動作と、障害物検知動作、すれ違い動作および交差点動作のそれぞれについての規則と、各動作の場合の走行パラメータの識別情報を含む。

ただし、この実施例では、所定動作は、直進、後進、停止、左右寄せ、旋回（左旋回、右旋回）および速度変更（加速、減速）を意味する。

障害物検知動作の規則は、ＡＧＶ２０の前方または進行方向において、移動の邪魔になる障害物を検知した場合に、停止するとともに、障害物を検知したことを管理サーバ１６に通知することである。

なお、後述する図６では省略するが、ＡＧＶ２０は障害物を検知するためのセンサ（たとえば、レーザ距離計または音波センサ）をＡＧＶ２０の前端部（および後端部）に備えている。

すれ違い動作の規則は、２台のＡＧＶ２０が同じルートを逆向きに移動する場合において、左寄せまたは右寄せすることである。ＡＧＶ２０が左側通行である場合には、左寄せし、ＡＧＶ２０が右側通行である場合には、右寄せする。左側通行または右側通行はＡＧＶ２０の使用環境毎に設定される。

交差点動作の規則は、或るＡＧＶ２０が交差点が存在する２つのルートの一方を移動中に他のＡＧＶ２０が他方のルートに到着した場合には先着順に交差点への侵入が許可される。また、２台のＡＧＶ２０が交差点が存在する２つのルートのそれぞれに同時に到着した場合には、優先順位に従って交差点への侵入が許可される。この実施例では、優先順位は、ＡＧＶ２０に割り当てられたＡＧＶ＿ＩＤの番号が小さい方（または、大きい方）が高い。ただし、これは一例であり、他の例では、バッテリ残量の少ない方（または、多い方）のＡＧＶ２０の優先順位が高くされてもよい。

ＡＧＶ２０は、自律走行可能なロボットであり、この実施例では、必要に応じて、被牽引物としての台車を牽引する。図４はＡＧＶ２０の外観構成のうちの右側面についての図であり、図５はＡＧＶ２０の外観構成のうちの下面についての図である。図４では、右方向がＡＧＶ２０の前方であり、左方向がＡＧＶ２０の後方である。また、図５では、上方向がＡＧＶ２０の前方であり、下方向がＡＧＶ２０の後方である。

図示は省略するが、台車は、ロールボックス台車であり、ロールボックスパレットまたはかご台車とも呼ばれる。台車は、台座を含み、台座の下面の四隅のそれぞれに自在輪であるキャスターが設けられる。また、台座の上面には、かごが設けられる。

ＡＧＶ２０は、床面または地面と台車の下面の間に潜り込める低背の直方体形状を有する車本体２０ａを含み、車本体２０ａの上部には、台車を牽引するための左右一対の牽引アーム２６が昇降可能に設けられる。詳細な説明は省略するが、牽引アーム２６は、油圧シリンダ２６０と台車を接続する接続部２６２で構成され、油圧シリンダ２６０が油圧駆動装置８０によって昇降され、接続部２６２も昇降される。接続部２６２は、牽引アーム２６を側面から見た場合に、その端面が凹の字の形状を有している。

なお、使用される台車は予め決まっているため、牽引アーム２６を上昇または下降させる長さは予め決まっている。そして、その長さに応じて、油圧駆動装置８０に内蔵される油圧ポンプを駆動する駆動モータの回転数も決まっている。図示は省略するが、油圧駆動装置８０は、油圧ポンプおよびこの油圧ポンプを駆動する駆動モータを含む。

また、図４では、牽引アーム２６が上昇した状態を示してある。

牽引アーム２６の接続部２６２は、前方の第１部分２６ａと後方の第２部分２６ｂを有し、第１部分２６ａの上部には近接センサ２８が設けられ、第２部分２６ｂの前方側の側面には荷重センサ８６が設けられる。

近接センサ８４は、一例として、透過型または反射型の光センサであり、台車をＡＧＶ２０に接続する際、台車の下面を検出する。ＡＧＶ２０が台車（または、台座）の下に潜り込み、近接センサ８４によって台車の下面の後端が検出されると、ＡＧＶ２０は、その位置からさらに所定の距離だけ前方に設けられる接続位置まで進んで停止する。

台座の下面には、牽引アーム２６が接続（または、係合）される接続部が配置されている。接続部は、角筒の形状（煙突形状）であり、台座の下面において、筒が上下方向に延びるように形成される。

したがって、ＡＧＶ２０が停止された後に、牽引アーム２６を上昇させると、接続部を構成する板部材が牽引アーム２６（接続部２６２）の第１部分２６ａと第２部分２６ｂの間に配置され、ＡＧＶ２０が移動する場合に、板部材が第２部分２６ｂに係合し、したがって、ＡＧＶ２０によって台車が牽引される。

荷重センサ８６は、汎用の荷重センサであり、台車を牽引する際にＡＧＶ２０（または、牽引アーム２６）にかかる荷重を検出する。ただし、荷重は、台車を含む荷物の荷重である。この明細書において、台車および台車に載せられた荷物の荷重を言う場合には、単に「荷物の荷重」ということにする。

また、図５に示すように、ＡＧＶ２０は、車本体２０ａの下面に３つの車輪が設けられる。この実施例では、１つの前輪１２２と左右の後輪１２４Ｌ、１２４Ｒが設けられる。１つの前輪１２２は補助輪であり、車本体２０ａに対して回動可能に設けられる。左右の後輪１２４Ｌ、１２４Ｒは駆動輪であり、車本体２０ａに対して固定的に設けられる。

したがって、左右の後輪１２４Ｌ、１２４Ｒの回転速度を異ならせることにより、ＡＧＶ２０の移動方向を変えることができる。たとえば、左の後輪１２４Ｌの回転を停止させ（回転速度を０にし）、右の後輪１２４Ｒを回転させる(回転速度を０よりも大きくする)と、ＡＧＶ２０は左旋回する。また、右の後輪１２４Ｒの回転を停止させ（回転速度を０にし）、左の後輪１２４Ｌを回転させる(回転速度を０よりも大きくする)と、ＡＧＶ２０は右旋回する。

また、車本体２０ａの内部には、左の車輪モータ７８Ｌおよび右の車輪モータ７８Ｒが設けられる。左の車輪モータ７８Ｌは左の後輪１２４Ｌに連結され、右の車輪モータ７８Ｒは右の後輪１２４Ｒに連結される。また、車輪モータ７８Ｌおよび７８Ｒは、車輪駆動回路７６に接続される。

さらに、車本体２０ａには、バッテリ９４および制御基板１００が設けられる。制御基板１００には、後述するＣＰＵ７０、ＲＡＭ７２、通信装置７４および慣性センサ９０などの回路コンポーネントが組み込まれる。

また、車本体２０ａの下面には、ラインセンサ８８およびＲＦタグリーダ９２が設けられる。この実施例では、ラインセンサ８８は、ＡＧＶ２０の前側の端部であり、左右方向における中央に配置される。また、この実施例では、ＲＦタグリーダ９２は、ＡＧＶ２０の前後方向における中央から前寄りであり、左右方向における中央から左寄りに配置される。ラインセンサ８８およびＲＦタグリーダ９２の配置位置は一例であり、限定される必要はない。

図６は図１に示したＡＧＶ２０の電気的な構成の一例を示すブロック図である。図６に示すように、ＡＧＶ２０は、ＣＰＵ７０を含み、ＣＰＵ７０はバスを介して、ＲＡＭ７２、通信装置７４、車輪駆動回路７６、油圧駆動装置８０、近接センサ８４、荷重センサ８６、ラインセンサ８８、慣性センサ９０およびＲＦタグリーダ９２に接続される。また、車輪駆動回路７６は車輪モータ７８に接続される。また、上記のバッテリ９４は、ＡＧＶ２０の各コンポーネントに接続される。

ＣＰＵ７０およびＲＡＭ７２は、上述したとおりである。なお、図示は省略するが、ＡＧＶ２０には、ＲＡＭ７２以外のＨＤＤおよびＲＯＭなどのメモリも設けられる。ＲＡＭ７２には、ＡＧＶ２０が走行する実験環境または使用環境のマップおよび移動ルートのデータが記憶される。

通信装置７４は、他の装置（ここでは、管理サーバ１６）と無線で通信するための通信モジュールである。たとえば、通信装置７４は、管理サーバ１６の第２通信装置５６と同じ通信方式（たとえば、Wi-FiまたはZigBee（登録商標））の通信モジュールである。

車輪駆動回路７６は、ＣＰＵ５０の指示の下、車輪モータ７８の駆動電圧を生成し、生成した駆動電圧を車輪モータ７８に印加するための駆動回路である。車輪モータ７８は、ＡＧＶ２０の車輪を回転させるためのモータである。図６では省略するが、上述したように、車輪モータ７８は、ＡＧＶ２０に設けられる２つの後輪（１２４Ｌ、１２４Ｒ）のうち、左側の後輪１２４Ｌを駆動する左側の車輪モータ７８Ｌと、右側の後輪１２４Ｒを駆動する右側の車輪モータ７８Ｒで構成される。車輪モータ７８Ｌと車輪モータ７８Ｒは車輪駆動回路７６によって個別に駆動され、ＡＧＶ２０は、直進、左旋回、右旋回、加速、減速および停止される。図示は省略するが、車輪モータ７８Ｌおよび車輪モータ７８Ｒのそれぞれにはエンコーダが設けられており、それぞれの回転数がエンコーダで検出され、ＣＰＵ５０に通知される。また、図示は省略するが、車輪モータ７８Ｌの回転軸には左側の後輪１２４Ｌが直接接続され、車輪モータ７８Ｒの回転軸には右側の後輪１２４Ｒが直接接続される。したがって、ＣＰＵ５０は、車輪モータ７８Ｌおよび車輪モータ７８Ｒの回転数を検出することにより、後輪１２４Ｌおよび後輪１２４Ｒの回転数を知ることができる。

油圧駆動装置８０は、ＣＰＵ５０の指示の下、駆動モータの駆動電圧を生成し、生成した駆動電圧を駆動モータに印加するための駆動回路を含み、駆動モータが、油圧ポンプを駆動し、牽引アーム２６の油圧シリンダ２６０を昇降させる。

近接センサ８４は、上述したように、この実施例では、透過型または反射型の光センサである。荷重センサ８６は、上述したように、この実施例では、汎用の荷重センサである。

ラインセンサ８８は、複数（たとえば、８個）の検出素子が横一列に並べられた磁気センサであり、工場の床面に施設された（または、貼り付けられた）移動用のライン（誘導線またはガイドとも呼ばれる）を検出する。この実施例では、複数の検出素子の各々はホール素子であり、隣接する検出素子の間隔は所定の長さに設定される。また、ラインは磁気テープで構成され、所定の幅でＡＧＶ２０が移動（または、走行）なコース上に設けられる。したがって、ＡＧＶ２０は、後述するように、ラインに沿って移動する。

慣性センサ９０は、加速度センサであり、ＡＧＶ２０の加速度を検出する。この実施例では、慣性センサ９０は、ＡＧＶ２０の急加速および急減速の回数を検出するのに用いられる。したがって、加速度センサとしては、ＡＧＶ２０の前後方向についての加速度を検出可能な１軸の加速度センサを用いることができる。この加速度センサで検出される加速度の第１所定時間（この実施例では、２秒）における平均値を、第１所定時間で積分することにより、ＡＧＶ２０の走行速度を知ることができる。ただし、ＡＧＶ２０の走行速度は、管理サーバ１６が算出するようにしてもよい。

ＲＦタグリーダ９２は、倉庫内の床面に施設された（または、貼り付けられた）ＲＦＩＤタグのタグ情報を読み取る。この実施例では、ＲＦＩＤタグは、ラインの近傍であり、ＡＧＶ２０に通常の移動とは異なる所定動作を行わせたい位置に施設される。所定動作を行わせたい位置は、たとえば、拠点の位置、旋回動作（左旋回、右旋回）をさせたい位置および走行速度（加速、減速）を変更させたい位置が該当する。ただし、拠点の位置は、ＡＧＶ２０を停止させたい位置である。

したがって、ＡＧＶ２０は、ＲＦタグリーダ９２によってＲＦＩＤタグのタグ情報を読み取り、読み取ったタグ情報に基づいて管理サーバ１６とやり取りする。管理サーバ１６は、各ＡＧＶ２０の位置（すなわち、現在位置）を把握して移動指示を各ＡＧＶ２０に送信し、所定の位置で所定動作（停止、左旋回、右旋回および速度変更（すなわち加速および減速））の指示を各ＡＧＶ２０に送信する。

また、各ＡＧＶ２０は、自身の移動ルートを把握しており、また、車輪モータ７８の回転数を知ることができる。このため、各ＡＧＶ２０は、タグ情報を読み取れない場所においては、タグ情報を読み取ってからの車輪モータ７８の回転数に基づいて移動した距離を算出し、マップのデータを参照することにより、現在位置を知ることができる。

バッテリ９４は、充電可能な２次電池であり、一例として、リチウムイオン電池を用いることができる。バッテリ９４は、ＡＧＶ２０の各回路コンポーネントに電力を供給する。図６では、信号線と区別するために電線を破線で示してある。図示は省略するが、ＣＰＵ７０は、バッテリ９４の電圧値を検出し、電圧値に基づいてバッテリ残量を知ることができる。

このような構成のシステム１０では、管理サーバ１６は、移動ルートを指定するとともに、予め用意された走行パラメータを用いてＡＧＶ２０の走行を制御する。ＡＧＶ２０は、配置された工場において、無荷重で、または、台車を牽引して移動する。

ＡＧＶ２０が配置および走行される場所（たとえば、工場）についてのマップの一例が図７に示される。図７において、待機場所Ｌ１および待機場所Ｌ２は、それぞれ、荷物の搬送を行っていない、１または複数のＡＧＶ２０が待機する位置ないし領域である。

保管場所は、荷物を他の場所に配送（または、出荷）するために仕掛品または完成品を一時的に保管する場所である。

製造作業装置Ａおよび製造作業装置Ｂは、それぞれ、仕掛品についての作業を行う装置である。ただし、作業は、組み立て工程、検査工程、梱包工程など、上流工程から下流工程までのいずれかの工程の作業を意味する。

充電ステーションは、ＡＧＶ２０のバッテリ９４を充電するための位置ないし領域である。

また、マットリックス状に記載された実線は、ＡＧＶ２０が配置および移動される工場に設けられたラインである。上述したように、ＡＧＶ２０は、ラインに沿って走行するため、マトリックス状に記載された実線は、ＡＧＶ２０が走行するコースとも言える。

なお、待機場所、製造作業装置、保管場所および充電ステーションの個数および配置位置は一例であり、限定される必要はなく、ＡＧＶ２０が配置される場所に応じて適宜変更される。この実施例では、分かり易く説明するために、待機場所、製造作業装置、保管場所および充電ステーションの個数を少なくしてある。

また、図７において、括弧書きの数字は、各拠点および所定の位置に割り当てられた位置情報を示す。所定の位置は、ＡＧＶ２０が走行する場合の中継地点である。図７に示す例では、待機場所Ｌ１で待機するＡＧＶ２０が製造作業装置Ｂの位置まで移動する場合の移動ルートが破線で示される。この場合、ＡＧＶ２０は、中継地点Ｐ１および中継地点Ｐ２を経由する。また、待機場所Ｌ２で待機するＡＧＶ２０が製造作業装置Ａの位置まで移動する場合の移動ルートが一点鎖線で示される。この場合、ＡＧＶ２０は、中継地点Ｐ３および中継地点Ｐ４を経由する。

ただし、図７においては、移動ルートを示す線を分かり易く示すために、ラインから少しずらして記載してある。

また、後述するように、中継地点Ｐ５は、待機場所Ｌ１で待機するＡＧＶ２０が図７において左端の縦のラインを通って製造作業装置Ａの位置まで移動する場合の移動ルートにおける中継地点であり、中継地点Ｐ６は、待機場所Ｌ２で待機するＡＧＶ２０が図７において右端の縦のラインを通って製造作業装置Ｂの位置まで移動する場合の移動ルートにおける中継地点である。

また、製造作業装置Ａおよび製造作業装置Ｂには、搬送要求元の識別情報（すなわち、搬送要求元ＩＤ）として２桁の数字（ここでは、「０１」、「０２」）が割り当てられる。同様に、保管場所には、搬送先ＩＤとして２桁の数字（ここでは、「１１」）が割り当てられる。さらに、ＡＧＶ２０には、ＡＧＶ＿ＩＤとして記号および数字（ここでは、「＃１」、「＃２」）が割り当てられる。

従来の搬送システム１０ａでは、製造作業装置から荷物を搬送する要求（以下、「搬送要求」という）が有ると、管理サーバ１６は、空いているＡＧＶ２０を制御して荷物を搬送する。製造作業装置を管理する者は、搬送先を指定して搬送要求を出す。ただし、製造作業装置は自動的に搬送要求を出してもよい。また、搬送要求は、管理サーバ１６の管理者が管理サーバ１６に入力してもよい。

従来の搬送システム１０ａでは、管理サーバ１６は、搬送要求があると、搬送元から搬送先までにおいて拠点間毎に予め設定されたＡＧＶ２０の移動ルートをデータベース１８から取得するとともに、移動ルートに応じて予め設定された走行パラメータをデータベース１８から取得する。

また、管理サーバ１６は、空いているＡＧＶ２０を選択し、選択したＡＧＶ２０を搬送要求に対応するＡＧＶ２０として割り当てる。ただし、空いているＡＧＶ２０は、いずれの搬送要求も割り当てられていない待機中のＡＧＶ２０を意味し、待機場所Ｌ１、Ｌ２のみならず、他の拠点で待機しているＡＧＶ２０も含まれる。また、管理サーバ１６は、搬送要求のあった製造作業装置に最も近い位置で待機しているＡＧＶ２０を選択する。

そして、管理サーバ１６は、選択したＡＧＶ２０に、取得した移動ルートおよび走行パラメータを含む移動指示を送信する。したがって、ＡＧＶ２０は、移動指示に含まれる走行パラメータを用いて、移動指示に含まれる移動ルートに従って移動する。

複数の搬送要求が有る場合には、管理サーバ１６は、搬送要求毎に、順次、移動ルートおよび走行パラメータをデータベース１８から取得するとともに、搬送要求のあった製造作業装置に最も近い位置で待機しているＡＧＶ２０を選択する。

このように、従来の搬送システム１０ａでは、未来に発生する搬送要求を考慮せずに、現在の搬送要求に対して最適なＡＧＶ２０を選択するため、比較的近い未来に発生する搬送要求を含めた搬送要求全体を考慮した場合には、搬送にかかる時間およびＡＧＶ２０の消費電力の無駄が発生してしまうことがある。

この要因の一例としては、現在の搬送要求に対して、搬送要求位置に最も近い待機位置で待機中のＡＧＶ２０を選択して移動させると、このＡＧＶ２０は移動してしまうため、その移動の直後にその待機位置の近くの搬送要求位置で新たな搬送要求があった場合に、遠くの待機位置から別のＡＧＶ２０を移動させる必要があるからである。ただし、待機位置は、待機場所Ｌ１およびＬ２のみならず、搬送に使用されずに単に停止している他の拠点も含まれる。

また、従来の搬送システム１０ａでは、複数の搬送要求が有る場合には、搬送要求毎に最適なＡＧＶ２０が選択されるため、この要因によっても、全体として搬送にかかる時間およびＡＧＶ２０の消費電力の無駄が発生してしまう。

たとえば、複数の搬送要求が同時または連続して発行された場合には、各搬送要求についてどのＡＧＶ２０を選択するかという点において多数の組み合わせが考えられる。この場合、１つの搬送要求に対して適切なＡＧＶ２０を選択した結果、他の搬送要求に対して不適切なＡＧＶ２０を選択することがある。

さらに、従来の搬送システム１０ａでは、複数のＡＧＶ２０の中から選択されたＡＧＶ２０によって荷物を第１の拠点から第２の拠点に搬送する場合において、第１の拠点から第２の拠点までの搬送時間に基づいて決定される第２所定時間に第１の拠点に到着するＡＧＶ２０が選択され、選択されたＡＧＶ２０が荷物を搬送する。

しかし、第１の拠点から第２の拠点までの実際の搬送時間が第２所定時間と異なる場合がある。つまり、従来の搬送システム１０ａを含むシステム１０では、ＡＧＶ２０の到着時刻の予想の確度が低かった。

このため、この実施例では、全体として搬送にかかる時間およびＡＧＶ２０の消費電力の無駄を無くすのみならず、到着時刻の予想の確度を高くするようにしてある。

簡単に説明すると、複数の搬送要求およびこの複数の搬送要求の各々に応じて移動したＡＧＶ２０の走行情報を個別に記憶（または、蓄積）し、記憶した複数の搬送要求および複数の走行情報に基づいて、搬送要求間隔の予想パターンおよび移動時間の予想パターンをそれぞれ生成し、これらの予想パターンを用いて、ＡＧＶ２０の到達時刻を予想するとともに、搬送要求に対応するＡＧＶ２０を選択（つまり、配車）する。

以下、具体的に説明するが、図７に示したマップに対応する使用環境において、複数のＡＧＶ２０が移動される場合について説明する。

[搬送要求間隔の予想パターンの生成]
搬送要求間隔の予想パターンおよび移動時間の予想パターンが生成される前においては、上述したように、管理サーバ１６は、製造作業装置Ａおよび製造作業装置Ｂからの搬送要求を受信すると、搬送要求に応じて、移動ルートおよび走行パラメータをデータベース１８から取得するとともに、空いている１または複数のＡＧＶ２０の中から搬送要求元に最も近い位置で待機するＡＧＶ２０を選択して、選択したＡＧＶ２０に移動ルートおよび走行パラメータを含む移動指示を送信する。また、管理サーバ１６は、搬送要求についての情報（搬送要求情報）をデータベース１８に登録する。

図８は、搬送要求実績の一例を示す。図８に示す搬送要求実績では、搬送要求情報が時系列に従って記載される。搬送要求情報は、搬送要求ＩＤ、日時の情報、搬送要求元ＩＤおよび搬送先ＩＤの各情報を含む。搬送要求ＩＤは、搬送要求の識別情報であって、１文字のアルファベットと４桁の数字で構成される。この実施例では、１文字のアルファベットは、搬送要求元すなわち製造作業装置Ａまたは製造作業装置Ｂの別を示し、４桁の数字は搬送要求を発行した順番を示す。したがって、搬送要求ＩＤとして「Ｂ０００１」が記載されている場合には、製造作業装置Ｂが発行した１番目の搬送要求であることが示される。他の場合も同様である。

日時の情報は、年（西暦）、月、日を示す８桁の数字と、時刻（時、分、秒）を示す数字および記号（コロン）で構成される。ただし、年月日と時刻の間には、スペースが設けられる。したがって、日時の情報として「20200201 08:36:00」が記載されている場合には、２０２０年２月１日の８時３６分００秒であることが示される。他の場合も同様である。

搬送要求元ＩＤは、搬送要求の発行元の識別情報であり、製造作業装置Ａおよび製造作業装置Ｂのそれぞれに予め割り当てられている。この実施例では、製造要求元ＩＤは２桁の数字で示される。製造作業装置Ａに「０１」が割り当てられ、製造作業装置Ｂに「０２」が割り当てられる。ただし、この実施例では、２桁の数字のうち、左側の数字が搬送要求元であることを示す。

搬送先ＩＤは、搬送先の識別情報であり、搬送先のそれぞれ（図７では、保管場所）に予め割り当てられている。この実施例では、搬送先ＩＤは２桁の数字で示される。保管場所に「１１」が割り当てられる。ただし、この実施例では、２桁の数字のうち、左側の数字が搬送先であることを示す。

なお、図７では、保管場所は１つであるが、複数の保管場所が設けられる場合には、それぞれ個別の搬送先ＩＤが割り当てられる。

また、上述したように、仕掛品は、或る製造作業装置が配置される位置から他の製造作業装置が配置される位置に搬送されることもあるため、製造作業装置には、搬送要求元ＩＤと搬送先ＩＤの両方が割り当てられる場合もある。

上記のような搬送要求実績すなわち過去の搬送要求情報に基づいて、公知のＬＳＴＭ法（Long Short Term Memory 法）により、パターン化を行うことにより、搬送要求間隔の予想パターンを生成する。

図９は図８に示した搬送要求実績に基づいて生成した搬送要求間隔の予想パターンの一例を示す図である。搬送要求間隔の予想パターンは、パターンＩＤ、搬送要求元ＩＤおよび搬送要求間隔の期待値（秒）で構成される。パターンＩＤは、５桁の数字で示される。左端の数字は、搬送要求間隔の予想パターンであることを示す。残りの４桁の数字が予想パターン毎に割り当てられるシリアル番号である。搬送要求元ＩＤは、上述したように、搬送要求の発行元の製造作業装置に割り当てられる識別情報である。搬送要求間隔の期待値（秒）は、搬送要求元ＩＤが示す製造作業装置から発行される搬送要求の時間間隔の期待値（秒）である。

したがって、たとえば、搬送要求間隔の予想パターンが[10001, 01, 480]である場合には、パターンＩＤが「１０００１」であり、搬送要求元が製造作業装置Ａであり、この製造作業装置Ａが発行する搬送要求の時間間隔の期待値が４８０秒であることが示される。他の搬送要求間隔の予想パターンについても同様である。

この実施例では、搬送要求間隔の予想パターンは、搬送要求元（製造作業装置）毎に生成されるため、搬送要求元が３つ以上の場合には、搬送要求間隔の予想パターンも３つ以上生成される。

[移動時間の予想パターンの生成]
移動時間の予想パターンが生成される前においては、管理サーバ１６は、ＡＧＶ２０から取得した走行情報をデータベース１８に登録する。

上述したように、この実施例では、走行情報は、第１所定時間毎にＡＧＶ２０から管理サーバ１６に送信されるため、記憶される走行情報は膨大な量である。したがって、この実施例では、１の搬送要求に対して、ＡＧＶ２０の移動開始から移動終了までの区間ごとのまとまりで走行情報を統合することにより、パターン化（学習）に適した形式の情報（以下、「標準化情報」）を生成する。

具体的には、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０が、２０２０年２月１日に、待機場所Ｌ１（位置情報（１））から移動開始し、１４６秒後に、製造作業装置Ｂの位置（位置情報（４））に到着（つまり、移動終了）した場合には、１４６秒の間に、７３個の走行情報が記憶される。この７３個の走行情報が統合され、標準化情報が生成される。

ただし、各拠点への到着時刻は、走行情報に含まれる日時情報とＡＧＶ２０の現在位置から取得可能である。

７３個の走行情報から、位置情報（１）の地点(すなわち、移動開始の地点）から位置情報（４）の地点（すなわち、移動終了の地点）までの間に存在する中継地点（図７に示した例では、位置情報（２）の地点と位置情報（３）の地点）への移動時間が判定（または、算出）される。たとえば、位置情報（１）の地点から位置情報（２）の地点への移動時間が８８秒であり、位置情報（１）の地点から位置情報（３）の地点への移動時間が１１６秒である。

図１０は、蓄積された複数の標準化情報の一例を示す。標準化情報は、標準化ＩＤ、日時の情報、ＡＧＶ＿ＩＤ，開始位置＞終了位置（移動ルート）および移動時間情報（秒）の各情報を含む。

標準化ＩＤは、標準化情報の識別情報であり、１文字のアルファベットと４桁の数字で示される。１文字のアルファベットは、標準化情報であることを示し、４桁の数字は標準化情報に付されるシリアル番号である。

日時の情報は、上述したように、西暦（年月日）および時刻（時、分、秒）であり、この実施例では、ＡＧＶ２０が移動を開始した日時である。ＡＧＶ＿ＩＤは、上述したように、ＡＧＶ２０に割り当てられた識別情報である。

開始位置＞終了位置は、移動開始の地点と移動終了の地点を示す区間情報すなわち移動ルートを示す情報であり、この実施例では、開始位置の位置情報と終了位置の位置情報の間に左開きの不等号記号が記載される。不等号記号は、矢先の形状に似ているため、ＡＧＶ２０が移動する方向を示してある。以下、不等号記号を用いる場合について同じである。ただし、不等号記号の間に挟まれる括弧無しの数字は、不等号記号を挟んで記載される括弧書きの数字で示される地点間の移動にかかる時間を意味する。

移動時間情報は、移動開始の地点から移動終了の地点までにおいて、１または２以上の中継地点を含む連続する２つの地点間の移動時間（秒）の情報である。

標準化情報の一例として、[Y0001 09:00:00, #1, (1)>(4), (1)>88>(2)>28>(3)>30>(4)]が記載される。この標準化情報は、標準化ＩＤがＹ０００１であり、２０２０年２月１日の９時００分００分に、識別情報が＃１であるＡＧＶ２０が移動開始し、（１）で示される待機場所Ｌ１から（２）で示される中継地点Ｐ１までの移動時間が８８秒であり、中継地点Ｐ１から（３）で示される中継地点Ｐ２までの移動時間が２８秒であり、中継地点Ｐ２から（４）で示される製造作業装置Ｂの位置までの移動時間が３０秒であることを示す。他の標準化情報についても同様である。

ただし、図１０に示す例は、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１、＃２、＃３である３つのＡＧＶ２０が、いずれも待機場所Ｌ１から中継地点Ｐ１および中継地点Ｐ２を経由して製造作業装置Ｂの位置まで移動した場合の標準化情報である。図示は省略するが、他の移動ルートを移動した場合の標準化情報も多数蓄積される。

蓄積された複数の標準化情報を用いて移動時間の予想パターンが生成される。図１１には、図１０の蓄積された複数の標準化情報に基づいて生成された移動時間の予想パターンの一例を示す。ただし、移動時間の予想パターンは、移動ルート毎に生成される。

一例として、公知のGaussian Processingの手法により、蓄積された複数の標準化情報は移動ルート毎にパターン化される。図１１に示す移動時間の予想パターンは、パターンＩＤ、開始位置＞終了位置（移動ルート）および移動時間の期待値（秒）で構成される。

パターンＩＤは、移動時間の予想パターンの識別情報である。開始位置＞終了位置は、上述したように、移動ルートを示す情報である。移動時間の期待値（秒）は、開始位置から終了位置までにおいて、中継地点を含む連続する２つの地点間の移動時間の期待値（秒）を示す。

移動時間の予想パターンの一例として、[20001, (1)>(4), (1)>90>(2)>30>(3)>30>(4)]が記載される。この移動時間の予想パターンは、パターンＩＤが「２０００１」であり、開始位置が待機場所Ｌ１であり、終了位置が製造作業装置Ｂの位置であり、待機場所Ｌ１から中継地点Ｐ１までの移動時間の期待値が９０秒であり、中継地点Ｐ１から中継地点Ｐ２までの移動時間の期待値が３０秒であり、中継地点Ｐ２から製造作業装置Ｂの位置までの移動時間の期待値が３０秒であることを示す。他の移動時間の予想パターンについても同様である。

[到着時刻の予想および配車]
次に、搬送要求間隔の予想パターンおよび移動時間の予想パターンを用いた到着時刻の予想および配車について具体的に説明する。

図１２は図７に示したマップを簡略化した図であり、この図１２を用いてＡＧＶ２０の到着時刻の予想および配車について説明する。図１２において、黒丸は中継地点Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ４、Ｐ５、Ｐ６を示すとともに、交差点Ｃを示す。上述したように、各拠点および中継地点Ｐ１－Ｐ６の各々には、位置情報として括弧書きの数字が割り当てられる。また、搬送要求元および搬送先の拠点には、搬送要求元ＩＤおよび搬送先ＩＤとして２桁の数字が割り当てられる。

また、図１２に示す例では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１のＡＧＶ２０は待機場所Ｌ１で待機し、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２のＡＧＶ２０は待機場所Ｌ２で待機し、ＡＧＶ＿ＩＤが＃３のＡＧＶ２０は製造作業装置Ａから保管場所に向けて移動中である。

現在の日時が２０２０年４月１日の９時００分００秒であると仮定する。また、この現在の日時に、製造作業装置Ａが仕掛品に対する製造作業を終了し、この製造作業装置Ａが製造作業を終了した仕掛品を保管場所に搬送する搬送要求を管理サーバ１６に送信したと仮定する。管理サーバ１６は、この搬送要求（以下、「現在の搬送要求」）を最適化サーバ１２に送信するとともに、この現在の搬送要求についての搬送要求情報をデータベース１８に登録する。したがって、搬送要求情報が搬送要求実績として蓄積される。

最適化サーバ１２は、現在の搬送要求を受信すると、ＡＧＶ２０の選択に先立って、すべてのＡＧＶ２０の使用状態を観測（または、検出）する。上述したように、ＡＧＶ２０の使用状態とは、待機中（使用していない）または移動中（使用中）の別を意味する。上述したように、各ＡＧＶ２０は、第１所定時間（この実施例では、２秒）毎に、管理サーバ１６に走行情報を送信する。管理サーバ１６は、各ＡＧＶ２０から送信された走行情報をデータベース１８に登録し、最適化サーバ１２は、データベース１８を参照して、各ＡＧＶ２０の現在位置および使用状態を観測する。

図１２に示す例では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１のＡＧＶ２０は、待機場所Ｌ１で待機中であり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２のＡＧＶ２０は、待機場所Ｌ２で待機中であり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃３のＡＧＶ２０は、製造作業装置Ａから保管場所に移動中（使用中）である。

また、最適化サーバ１２は、データベース１８に記憶された搬送要求実績を参照して、現在の搬送要求を発行した製造作業装置（ここでは、製造作業装置Ａ）以外の他の製造作業装置（ここでは、製造作業装置Ｂ）における最新の搬送要求を観測する。

たとえば、製造作業装置Ｂにおいて、仕掛品の保管場所への搬送を要求する最新の搬送要求が２０２０年４月１日の８：５１：００に発行されていることが観測されたと仮定する。また、製造作業装置Ｂにおける搬送要求間隔の予想パターンは、図９に示したように、[10002, 02, 600]である。つまり、製造作業装置Ｂにおいては、搬送要求間隔の期待値は６００秒である。したがって、製造作業装置Ｂにおいて、仕掛品の保管場所への搬送を要求する次の搬送要求が発行されるのは、同日の９：０１：００と予想することができる。

なお、製造作業装置ＡおよびＢ以外の製造作業装置が設けられる場合には、同様の方法で、未来に発行される搬送要求の時刻が予想される。

[搬送計画（すなわち、ＡＧＶの割当モデル）の生成]
他の製造作業装置で次の搬送要求が発行される時刻が予想されると、現在の搬送要求と、次の（未来の）搬送要求に対して、それぞれの搬送要求にＡＧＶ２０を割り当てた場合の割当モデルが生成される。ただし、この実施例では、割当モデルが生成される対象である次の搬送要求は、予想された時刻が現在の搬送要求から第３所定時間（たとえば、６００秒（１０分））以内の搬送要求である。したがって、ここで考えられる割当モデルは次の２通りである。ただし、現在使用中のＡＧＶ２０および充電中のＡＧＶ２０は、割当の対象外である。

また、ここでは、２通りの割当モデルのうち、一方を割当モデル１といい、他方を割当モデル２という。また、製造作業装置Ａが９：００：００に発行した現在の搬送要求を搬送要求１といい、製造作業装置Ｂが９：０１：００に発行することが予想される次の搬送要求を搬送要求２という。

割当モデル１では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０が搬送要求１に割り当てられ、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０が搬送要求２に割り当てられる。つまり、候補となるＡＧＶ２０が搬送要求１および搬送要求２のそれぞれに割り当てられる。このことは、後述する割当モデル２についても同じである。

割当モデル２では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０が搬送要求１に割り当てられ、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０が搬送要求２に割り当てられる。

[到着時刻の予想]
複数の割当モデルが生成されると、移動時間の予想パターンに基づいて到着時刻が予想される。最適化サーバ１２は、割当モデル１および割当モデル２のそれぞれについて、到着時刻を予想する。

まず、割当モデル１の場合について説明する。上記のとおり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０は待機場所Ｌ１で待機中であり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０は待機場所Ｌ２で待機中であることが観測されている。

したがって、割当モデル１では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ１から製造作業装置Ａに移動させ、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ２から製造作業装置Ｂに移動させる必要がある。

最適化サーバ１２は、データベース１８に登録されたマスタ情報に含まれる経路情報を参照し、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ１から製造作業装置Ａに移動させる移動ルートおよびこの移動ルートに登録されている位置情報を取得する。同様に、最適化サーバ１２は、マスタ情報に含まれる経路情報を参照し、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ２から製造作業装置Ｂに移動させる移動ルートおよびこの移動ルートに登録されている位置情報を取得する。移動ルートに登録されている位置情報とは、拠点および中継地点の位置情報である。このことは、後述する割当モデル２の場合についても同じである。

ここでは、図１２に示すように、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０の移動ルートとして、（１）＞（１０）＞（８）が取得され、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０の移動ルートとして、（５）＞（１１）＞（４）が取得される。

各移動ルートにおける移動時間は、各移動ルートを図１１に示した移動時間の予想パターンにそれぞれ当て嵌めることにより、図１３に示すように、（１）＞９０秒＞（１０）＞２０秒＞（８）と、（５）＞２０秒＞（１１）＞２０秒＞（４）と予想される。ただし、割当モデル１では、搬送要求が発行される時刻を考慮すると、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０は、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０よりも６０秒後に移動が開始される。このため、搬送要求が発行される時刻を考慮した移動時間の予想は、（１）＞１５０秒＞（１０）＞２０秒＞（８）である。

割当モデル１では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０の移動ルートと、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０の移動ルートが交差することがないため、交差点における停止時間を考慮する必要はない。

よって、割当モデル１では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０が製造作業装置Ａに位置に到着する予想の到着時刻は、現在の時刻から１７０秒後の９：０２：５０である。また、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０が製造作業装置Ｂの位置に到着する予想の到着時刻は、現在の時刻から４０秒後の９：００：４０である。

次に、割当モデル２の場合について説明する。上記のとおり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０は待機場所Ｌ１で待機中であり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０は待機場所Ｌ２で待機中であるため、割当モデル２では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ１から製造作業装置Ｂに移動させ、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ２から製造作業装置Ａに移動させる必要がある。

最適化サーバ１２は、マスタ情報に含まれる経路情報を参照し、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ１から製造作業装置Ｂに移動させる移動ルートおよびこの移動ルートに登録されている位置情報を取得する。同様に、最適化サーバ１２は、マスタ情報に含まれる経路情報を参照し、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０を待機場所Ｌ２から製造作業装置Ａに移動させる移動ルートおよびこの移動ルートに登録されている位置情報を取得する。移動ルートに登録されている位置情報とは、拠点および中継地点の位置情報である。

ここでは、図１２に示すように、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０の移動ルートとして、（１）＞（２）＞（３）＞（４）が取得され、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０の移動ルートとして、（５）＞（６）＞（７）＞（８）が取得される。

各移動ルートにおける移動時間は、各移動ルートを図１１に示した移動時間の予想パターンに当て嵌めることにより、図１４に示すように、（１）＞９０秒＞（２）＞３０秒＞（３）＞３０秒＞（４）と、（５）＞３５秒＞（６）＞９０秒＞（７）＞３０秒＞（８）と予想される。ただし、割当モデル２では、搬送要求が発行される時刻を考慮すると、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０は、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０よりも６０秒後に移動が開始される。このため、搬送要求が発行される時刻を考慮した移動時間の予想は、（５）＞９５秒＞（６）＞９０秒＞（７）＞３０秒＞（８）である。

また、最適化サーバ１２は、各ＡＧＶ２０の移動ルートを、上記の交差点位置情報および交差点動作の規則に当て嵌めて交差点での停止時間を予想する。割当モデル２では、交差点位置情報によれば、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０の移動ルートのうちの（２）＞（３）のルート（以下、「部分ルート」という）と、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０の移動ルートのうちの（６）＞（７）の部分ルートが交差する交差点Ｃが存在する。

また、交差点動作の規則は、上記のとおり、或るＡＧＶ２０が交差点が存在する２つの部分ルートの一方を移動中に他のＡＧＶ２０が他方の部分ルートに到着した場合には先着順に交差点への侵入が許可される。また、２台のＡＧＶ２０が交差点が存在する２つの部分ルートのそれぞれに同時に到着した場合には、優先順位に従って交差点への侵入が許可される。

割当モデル２の場合について、上記の交差点動作の規則を適用すると、図１４に示すように、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０は、移動開始から９０秒後に、部分ルートのうちの（２）の中継地点Ｐ１に到着し、移動開始から１２０秒後に、部分ルートのうちの（３）の中継地点Ｐ２を到着し、交差点Ｃから退出する。

一方、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０は、移動開始から９５秒後に、部分ルートのうちの（６）の中継地点Ｐ３に到着し、この中継地点Ｐ３において、移動開始から１２０秒後にＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０が交差点Ｃから退出するまでの２５秒間待機（停止）する。したがって、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０については、さらに停止時間を考慮した移動時間の予想は、（５）＞９５秒＞（６）＞１１５秒＞（７）＞３０秒＞（８）である。

よって、割当モデル２では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０が製造作業装置Ｂに位置に到着する予想の到着時刻は、現在の時刻から１５０秒後の９：０２：３０である。また、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０が製造作業装置Ａの位置に到着する予想の到着時刻は、現在の時刻から２４０秒後の９：０４：００である。

[割当モデルの選択]
各割当モデルについて、各ＡＧＶ２０の到着時刻が予想されると、所定の条件に基づいて、複数の割当モデルから１つの割当モデルが選択され、選択された割当モデルに従って現在の搬送要求に対する移動指示が生成される。つまり、現在の搬送要求に対するＡＧＶ２０が決定（または、配車）される。

この実施例では、所定の条件は、評価値が小さい方であり、一例として、評価値は、各ＡＧＶ２０の開始位置から終了位置までの移動にかかる所要時間の合計である。ただし、所要時間は、現在の時刻から終了位置に到着するまでの時刻であり、移動時間のみならず、搬送要求が発行される時刻および停止時間も考慮される。

上記の割当モデル１では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０の所要時間が１７０秒であり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０の所要時間が現在の時刻から４０秒であり、その合計は２１０秒である。

また、上記の割当モデル２では、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０の所要時間が１５０秒であり、ＡＧＶ＿ＩＤが＃２であるＡＧＶ２０の所要時間が２４０秒であり、その合計は３９０秒である。

よって、所定の条件に従って、割当モデル１が選択される。したがって、最適化サーバ１２は、現在の搬送要求に対して、ＡＧＶ＿ＩＤが＃１であるＡＧＶ２０を決定し、移動ルートとして（１）＞（８）（（１）＞（１０）＞（８））を決定し、この移動ルートに応じた走行パラメータを決定した移動指示を管理サーバ１６に送信する。管理サーバ１６は、最適化サーバ１２から受信した移動指示を、当該移動指示に含まれるＡＧＶ＿ＩＤのＡＧＶ２０（以下、「対象のＡＧＶ２０」ということがある）に送信する。厳密に言うと、管理サーバ１６は、移動指示を他のネットワークに送信（ブロードキャスト）し、移動指示を受信したＡＧＶ２０が当該移動指示に含まれるＡＧＶ＿ＩＤが自身のＡＧＶ＿ＩＤであるかどうかを判断し、自身のＡＧＶ＿ＩＤである場合に、移動指示に従って移動を開始する。また、管理サーバ１６は、移動指示を移動指示実績としてデータベース１８に登録する。

また、管理サーバ１６は、各ＡＧＶ２０が第１所定時間毎に送信する走行情報をデータベース１８に登録（または、蓄積）する。

図１５は図２に示した最適化サーバ１２に含まれるＲＡＭ３２のメモリマップ５００の一例を示す図である。図１５に示すように、ＲＡＭ３２はプログラム記憶領域５０２およびデータ記憶領域５０４を含む。

プログラム記憶領域５０２は、最適化サーバ１２のＣＰＵ３０によって実行されるプログラム（情報処理プログラム）を記憶し、情報処理プログラムは、通信プログラム５０２ａ、搬送要求間隔予想パターン生成プログラム５０２ｂ、移動時間予想パターン生成プログラム５０２ｃ、搬送要求予想プログラム５０２ｄ、搬送計画生成プログラム５０２ｅ、到着時刻予想プログラム５０２ｆ、搬送計画評価プログラム５０２ｇおよび搬送計画選択プログラム５０２ｈなどを含む。

通信プログラム５０２ａは、通信装置３４を用いて、管理サーバ１６およびデータベース１８などの他の装置またはコンピュータと通信するためのプログラムである。

搬送要求間隔予想パターン生成プログラム５０２ｂは、搬送要求実績に基づいて、ＬＳＴＭ法により、搬送要求間隔の予想パターンを生成するためのプログラムである。移動時間予想パターン生成プログラム５０２ｃは、蓄積された標準化情報（後述する、標準化データ５０４ｂ）に基づいて、Gaussian Processingの手法によりパターン化した移動時間の予想パターンを生成するためのプログラムである。

搬送要求予想プログラム５０２ｄは、製造作業装置から現在の搬送要求があった場合に、当該製造作業装置とは異なる他の製造作業装置のそれぞれにおいて、未来に発行される次の搬送要求を搬送要求間隔の予想パターンに当て嵌めて予想するためのプログラムである。

搬送計画生成プログラム５０２ｅは、現在の搬送要求および次の搬送要求のそれぞれについて異なる候補のＡＧＶ２０を割り当てた複数の割当モデルを生成するためのプログラムである。

到着時刻予想プログラム５０２ｆは、搬送計画生成プログラム５０２ｅに従って生成した複数の割当モデルのそれぞれについて、各ＡＧＶ２０が終了位置に到着する到着時刻を予想するためのプログラムである。

搬送計画評価プログラム５０２ｇは、到着時刻予想プログラム５０２ｆに従って到着時刻を予想した複数の割当モデルのそれぞれについての評価値を算出するためのプログラムである。

搬送計画選択プログラム５０２ｈは、搬送計画評価プログラム５０２ｇに従って算出した評価値に基づいて、複数の割当モデルから１の割当モデルを選択するためのプログラムである。

移動指示送信プログラム５０２ｉは、搬送計画選択プログラム５０２ｈで選択された１の割当モデルに基づいて、現在の搬送要求に対する移動指示（後述する、移動指示データ５０４ｇ）を生成し、管理サーバ１６に送信するためのプログラムである。ただし、管理サーバ１６に移動指示を送信する場合には、通信プログラム５０２ａも実行される。

なお、プログラム記憶領域５０２には、情報処理プログラムの実行に必要な他のプログラムも記憶される。

データ記憶領域５０４には、搬送要求実績データ５０４ａ、標準化データ５０４ｂ、搬送要求間隔予想パターンデータ５０４ｃ、移動時間予想パターンデータ５０４ｄ、割当モデルデータ５０４ｅおよび移動指示データ５０４ｆなどが記憶される。

搬送要求実績データ５０４ａは、各製造作業装置から発行された搬送要求を時系列に従って蓄積した搬送要求実績についてのデータである。標準化データ５０４ｂは、各ＡＧＶ２０から第１所定時間毎に取得された走行情報に基づいて生成した標準化情報を蓄積したデータである。

搬送要求間隔予想パターンデータ５０４ｃは、搬送要求実績データ５０４ａを用いて、搬送要求間隔予想パターン生成プログラム５０２ｂに従って生成された搬送要求の予想パターンについてのデータである。

移動時間予想パターンデータ５０４ｄは、標準化データ５０４ｂを用いて、移動時間予想パターン生成プログラム５０２ｃに従って生成された移動時間の予想パターンについてのデータである。

割当モデルデータ５０４ｅは、搬送計画生成プログラム５０２ｅに従って生成された複数の割当モデルについてのデータである。

移動指示データ５０４ｆは、搬送計画選択プログラム５０２ｈに従って選択された１の割当モデルに基づいて生成された現在の搬送要求に対する移動指示についてのデータであり、対象のＡＧＶ２０のＡＧＶ＿ＩＤ、走行ルートおよび走行パラメータを含むデータである。

なお、データ記憶領域５０４には、情報処理プログラムの実行に必要な他のデータが記憶されたり、情報処理プログラムの実行に必要なタイマ（カウンタ）およびフラグなどが設けられたりする。

図１６は図３に示した管理サーバ１６に含まれるＲＡＭ５２のメモリマップ６００の一例を示す図である。図１６に示すように、ＲＡＭ５２はプログラム記憶領域６０２およびデータ記憶領域６０４を含む。

プログラム記憶領域６０２は、管理サーバ１６のＣＰＵ５０によって実行されるプログラム（管理プログラム）を記憶し、管理プログラムは、通信プログラム６０２ａ、受付プログラム６０２ｂ、ＡＧＶ制御プログラム６０２ｃおよびＡＧＶ状態観測プログラム６０２ｄなどを含む。

通信プログラム６０２ａは、第１通信装置５４を用いて、ＡＧＶ２０などの他の装置またはコンピュータと通信するためのプログラムである。ただし、アクセスポイントを介して通信する場合もある。また、通信プログラム６０２ａは、第２通信装置５６を用いて、最適化サーバ１２およびデータベース１８などの他の装置またはコンピュータと通知するためのプログラムでもある。

受付プログラム６０２ｂは、搬送要求を受け付けるためのプログラムである。また、受付プログラム６０２ｂは、搬送要求を受け付けると、受け付けた搬送要求をデータベース１８に登録するためのプログラムでもある。このとき、通信プログラム６０２ａも実行される。

ＡＧＶ制御プログラム６０２ｃは、制御対象のＡＧＶ２０を指定するとともに、決定した移動ルートおよび選択した走行パラメータを含む移動指示および所定動作の動作指示を当該ＡＧＶ２０に送信するためのプログラムである。ただし、最適化サーバ１２によって移動指示データ５０４ｇを受信した場合には、受信した移動指示データ５０４ｇを他のネットワークに送信する。

ＡＧＶ状態観測プログラム６０２ｄは、工場に配置された複数のＡＧＶ２０のうち、搬送作業に使用されている１または複数のＡＧＶ２０の各々についての走行情報を観測するためのプログラムである。具体的には、各ＡＧＶ２０から第１所定時間毎に送信されるＡＧＶ２０の走行情報を受信して、ＲＡＭ５２に記憶するとともに、データベース１８に記憶（登録）する。

なお、プログラム記憶領域６０２には、管理プログラムの実行に必要な他のプログラムも記憶される。たとえば、走行中のＡＧＶ２０（説明の都合上、「対象ＡＧＶ２０」という）の前方に、他のＡＧＶ２０が停止していたり、交差点に他のＡＧＶ２０が先に侵入したりしている場合には、対象ＡＧＶ２０を一時的に停止させるためのプログラムなども記憶される。

データ記憶領域６０４には、要求データ６０４ａ、移動指示データ６０４ｂおよび走行情報データ６０４ｃが記憶される。

要求データ６０４ａは、工場に配置された製造作業装置すなわちコンピュータ２２からの搬送要求についてのデータである。ただし、複数のコンピュータ２２から同時または同期に搬送要求があった場合には、要求データ６０４ａは複数の搬送要求についてのデータである。

移動指示データ６０４ｂは、搬送要求に対応して生成または最適化サーバ１２から受信した移動指示についてのデータである。走行情報データ６０４ｃは、各ＡＧＶ２０から第１所定時間毎に送信される走行情報のデータである。

なお、データ記憶領域６０４には、管理プログラムの実行に必要な他のデータが記憶されたり、管理プログラムの実行に必要なタイマ（カウンタ）およびフラグなどが設けられたりする。

図１７は図２に示した最適化サーバ１２に内蔵されるＣＰＵ３０によって実行される情報処理の一例である移動指示処理を示すフロー図である。なお、図１７に示す移動指示処理は、搬送要求（現在の搬送要求）毎に実行される。図１７に示すように、ＣＰＵ３０は、製造作業装置から搬送要求が有ると、移動指示処理を開始し、ステップＳ１で、データベース１８を参照して、現時点でのすべてのＡＧＶ２０の位置および使用状態（待機中または移動中）を観測する。

次のステップＳ３では、搬送要求を予想する。ここでは、ＣＰＵ３０は、搬送要求のあった製造作業装置とは異なる他の製造作業装置において未来に発行される搬送要求を、搬送要求間隔の予想パターンを用いて予想する。

続くステップＳ５では、複数の割当モデルを作成する。ここでは、ＣＰＵ３０は、現在の搬送要求と、予想した搬送要求のそれぞれについて、使用可能なＡＧＶ２０を異なるパターンで割り当てた複数の走行ルートをデータベース１８に記憶されるマスタ情報に含まれる経路情報から取得して、複数の割当モデルを生成する。

次のステップＳ７では、到着時刻を予想する。ここでは、ＣＰＵ３０は、各割当てモデルの各ＡＧＶ２０について、移動時間の予想パターンを用いて移動時間を予想し、搬送要求が発行される時刻と、渋滞による遅延時間を考慮して、到着時刻を予想する。

続くステップＳ９では、各割当モデルを評価する。ここでは、ＣＰＵ３０は、各ＡＧＶ２０の移動時間の合計（評価値）を割当モデル毎に算出する。

続いて、ステップＳ１１では、評価値に基づいて、１つの割当モデルを選択する。そして、ステップＳ１３で、ステップＳ１１で選択した１つの割当モデルに基づいて現在の搬送要求に対する移動指示についての移動指示データ５０４ｇを生成し、生成した移動指示データ５０４ｇを管理サーバ１６に送信して、移動指示処理を終了する。

図１８および図１９は図３に示した管理サーバ１６に内蔵されるＣＰＵ５０によって実行されるＡＧＶ制御処理の一例を示すフロー図である。ただし、このＡＧＶ制御処理は、搬送要求に応じて、最適化サーバ１２から移動指示が送信される場合についての処理である。

図１８に示すように、管理サーバ１６のＣＰＵ５０はＡＧＶ制御処理を開始すると、ステップＳ５１で、ＡＧＶ２０の走行情報を受信したかどうかを判断する。

ステップＳ５１で“ＮＯ”であれば、つまり、ＡＧＶ２０の走行情報を受信していなければ、ステップＳ５７に進む。一方、ステップＳ５１で“ＹＥＳ”であれば、つまり、ＡＧＶ２０の走行情報を受信すれば、ステップＳ５３で、受信したＡＧＶ２０の走行情報を記憶（更新）し、ステップＳ５５で、受信したＡＧＶ２０の走行情報をデータベース１８に登録して、ステップＳ５７に進む。ステップＳ５３では、走行情報データ６０４ｃが更新され、ステップＳ５５では、データベース１８に登録された走行情報の履歴が更新される。

ステップＳ５７では、最適化サーバ１２からの移動指示が有るかどうかを判断する。つまり、ＣＰＵ５０は、移動指示データ５０４ｇを受信し、移動指示データ６０４ｂとしてデータ記憶領域６０４に記憶したかどうかを判断する。

ステップＳ５７で“ＮＯ”であれば、つまり、最適化サーバ１２からの移動指示が無ければ、ステップＳ５９で、移動中のＡＧＶ２０が有るかどうかを判断する。ただし、ここでの「移動中」とは、実際に荷物を搬送している状態のみならず、荷物を積載するために製造作業装置に移動している状態および荷物を搬送先に搬送した後に待機場所に帰還するために移動している状態を含む。

ステップＳ５９で“ＮＯ”であれば、つまり、移動中のＡＧＶ２０が無ければ、ステップＳ５１に戻る。一方、ステップＳ５９で“ＹＥＳ”であれば、つまり、移動中のＡＧＶ２０があれば、図１９に示すステップＳ６３に進む。

また、ステップＳ５７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、最適化サーバ１２からの移動指示が有れば、ステップＳ６１で、対象のＡＧＶ２０に移動指示データ６０４ｂを送信して、ステップＳ５１に戻る。したがって、移動指示データ６０４ｂを受信した対象のＡＧＶ２０は、移動指示データ６０４ｂが示す走行パラメータを用いて、移動指示データ６０４ｂが示す移動ルートに従って移動するように、移動を開始する。

図１９に示すように、ステップＳ６３では、所定動作の実行かどうかを判断する。ここでは、対象のＡＧＶ２０が、直進、後進、停止、左寄せ、右寄せ、左旋回、右旋回または速度変更する位置に到達したかどうかを判断する。ステップＳ６３で“ＮＯ”であれば、つまり、所定動作の実行でなければ、ステップＳ６７に進む。一方、ステップＳ６３で“ＹＥＳ”であれば、つまり、所定動作の実行であれば、ステップＳ６５で、所定動作の実行を対象のＡＧＶ２０に指示してからステップＳ６７に進む。

ステップＳ６７では、ＡＧＶ２０が製造作業装置（すなわち、搬送要求の要求元）の位置に到達したかどうかを判断する。ステップＳ６７で“ＮＯ”であれば、つまり、ＡＧＶ２０が製造作業装置の位置に到達していなければ、ステップＳ７５に進む。一方、ステップＳ６７で“ＹＥＳ”であれば、つまり、ＡＧＶ２０が製造作業装置の位置に到達すれば、ステップＳ６９で、製造作業装置の位置から保管場所までの移動ルートをデータベース１８のマスタ情報から取得し、ステップＳ７１で、移動ルートに応じた走行パラメータをデータベース１８のマスタ情報から取得し、ステップＳ７３で、対象のＡＧＶ２０に、取得した移動ルートおよび走行パラメータを含む移動指示を送信して、ステップＳ７５に進む。

なお、ＡＧＶ２０では、製造作業装置の位置から保管場所までの移動指示を受信すると、牽引アーム２６を台車と接続した状態にしてから移動（すなわち、搬送）を開始する。

ステップＳ７５では、対象のＡＧＶ２０が保管場所に到着したかどうかを判断する。ステップＳ７５で“ＮＯ”であれば、つまり、対象のＡＧＶ２０が保管場所に到着していなければ、ステップＳ５１に戻る。

一方、ステップＳ７５で“ＹＥＳ”であれば、つまり、ＡＧＶ２０が保管場所に到着すれば、ステップＳ７７で、保管場所から待機場所（この実施例では、待機場所Ｌ１またはＬ２）までの移動ルートをマスタ情報から取得し、ステップＳ７９で、移動ルートに応じた走行パラメータをマスタ情報から取得し、ステップＳ８１で、対象のＡＧＶ２０に、取得した移動ルートおよび走行パラメータを含む移動指示を送信して、ステップＳ５１に戻る。

なお、ＡＧＶ２０は、保管場所から待機場所までの移動指示を受信すると、牽引アーム２６を台車と接続しない状態にしてから移動を開始する。

また、ステップＳ５７～Ｓ８１の処理は、走行制御するＡＧＶ２０毎に実行される。また、図１８および図１９に示すＡＧＶ制御処理では、製造作業装置の位置から保管場所までの移動ルートおよび保管場所から待機場所までの移動ルートを、製造作業装置の位置および保管場所のそれぞれでマスタ情報から取得するようにしたが、最適化サーバ１２からの移動指示が有ったときに、それらの移動ルートをマスタ情報から取得してもよい。このことは、走行パラメータについても同様である。

この実施例によれば、過去の搬送要求実績に基づいて生成した搬送要求間隔の予想パターンを用いるので、或る製造作業装置が現在の搬送要求を発行した場合に、他の製造作業装置が次に発行する搬送要求の時刻を予想することができる。このため、未来の搬送要求を含む複数の搬送要求を考慮して配車することができる。

また、この実施例によれば、未来の搬送要求を含む複数の搬送要求を考慮して配車するので、搬送作業の全体において、時間およびＡＧＶの消費電力の無駄を省くことができる。

さらに、この実施例によれば、移動ルートに異なるパターンでＡＧＶを割り当てた場合の複数の割当モデルのそれぞれについて、移動時間の予想パターンを用いて待機場所から製造作業装置までの移動時間を予想し、さらに、搬送要求が発行される時刻および渋滞による遅延時間を考慮するので、高い確度で到着時刻を予想することができる。

なお、上述の実施例では、搬送要求のあった製造作業装置とは異なる他の製造作業装置において未来に発行される搬送要求を、搬送要求間隔の予想パターンを用いて予想し、この搬送要求間隔の予想パターンは、搬送要求間隔の期待値（秒）を含むようにしたが、これに限定される必要はない。搬送要求間隔の期待値に代えて、複数の搬送要求時刻の期待値（時分秒）を含むようにしてもよい。この場合には、未来に発行される搬送要求の搬送要求時刻を直接的に知ることができる。

また、上述の実施例では、ＡＧＶの到着時刻を予想する場合に、搬送要求が発行される時刻および渋滞による遅延時間を考慮したが、走行情報には、エラーも含まれるため、エラーによる遅延時間も考慮されてもよい。かかる場合には、エラーによる遅延時間の期待値に走行ルートを当て嵌めることにより、エラーによる遅延時間が予想され、到着時刻を予想する場合に、移動時間に加算される。

さらに、上述の実施例では説明を省略したが、搬送要求間隔の予想パターンおよび移動時間の予想パターンを生成した後も、搬送要求および走行情報をデータベースに記録するため、所定のタイミング（たとえば、１カ月に一度）で、搬送要求間隔の予想パターンおよび移動時間の予想パターンを生成し直すようにしてもよい。かかる場合には、使用環境の変化に応じて適切な予想パターンを生成することができ、使用環境の変化に応じて、確度の高い到着時刻を予想することができるとともに、適切にＡＧＶを配車することができる。

また、この実施例では、割当モデルの評価値を、送要求が発行される時刻および渋滞による遅延時間を考慮した移動時間の合計で算出するようにしたが、これに限定される必要はない。

他の例では、送要求が発行される時刻および渋滞による遅延時間を考慮した移動時間の合計に、さらに、渋滞による遅延時間を加算するようにしてもよい。評価値が小さい方の割当モデルが選択される点は、上述の実施例と同じである。このことは、その他の例も同じである。

その他の例では、移動時間の合計のみならず、消費電力も考慮するようにしてもよい。この場合、移動時間の合計に、消費電力の電力量が加算される。ただし、消費電力の電力量は、走行ルートを、走行情報に基づいてパターン化したＡＧＶに内蔵されるバッテリの消費電力の電力量についての期待値に当て嵌めることにより、予想（または算出）される。

さらに、上述の実施例では、管理サーバは、データベースに記憶されたマスタ情報から、走行ルートおよび走行パラメータを取得するようにしたが、走行ルートおよび走行パラメータは管理サーバに記憶しておいてもよい。

また、上述の実施例で示したシステムおよびＡＧＶの具体的な構成は実際の製品において適宜変更することができる。

たとえば、ＡＧＶは台車を牽引するようにしたが、荷物をＡＧＶに積載できる構成にしてもよい。かかる場合には、荷重センサは、積載された荷物の荷重を計測できるものが用いられる。

また、上述の実施例では、最適化サーバと管理サーバを個別に設けるようにしたが、これらの両方の機能を備える一台のサーバを設けるようにしてもよい。また、データベースは、最適化サーバまたは管理サーバに内蔵されてもよい。

１０ …システム
１０ａ …搬送システム
１２ …最適化サーバ
１６ …管理サーバ
２０ …ＡＧＶ
２２ …コンピュータ
３０、５０、７０ …ＣＰＵ
３２、５２、７２ …ＲＡＭ
３４、５４、５６、７４ …通信装置
７６ …車輪駆動回路
７８ …車輪モータ
８０ …昇降駆動回路
８２ …昇降モータ
８４ …近接センサ
８６ …荷重センサ
８８ …ラインセンサ
９０ …慣性センサ
９２ …ＲＦタグリーダ
９４ …バッテリ

Claims (9)

1. 複数の自動走行装置、
   複数の要求元の各々からの搬送要求に応じて前記複数の自動走行装置に対して移動指示を送信する移動指示装置、
   前記複数の要求元の各々からの前記搬送要求と当該搬送要求の発行された日時を含む搬送要求情報を記憶する搬送要求記憶手段、
   １つの前記要求元から現在の搬送要求を受け付けたとき、前記搬送要求記憶手段によって記憶された複数の搬送要求情報に基づいてパターン化した搬送要求時刻または搬送要求時間間隔の予想パターンを用いて、１または複数の他の前記要求元から未来に発行される１または複数の未来の搬送要求を予想する搬送要求予想手段、および
   前記現在の搬送要求と前記１または複数の未来の搬送要求を考慮して、前記複数の自動走行装置から、当該現在の搬送要求に対応して前記移動指示装置が前記移動指示を送信する１つの当該自動走行装置の割当を決定する割当決定手段を備える、自動配車システム。
2. 前記割当決定手段は、前記現在の搬送要求と前記１または複数の未来の搬送要求の各々についての移動ルートに、候補となる前記自動走行装置を異なる組み合わせの割当パターンで割り当てた複数の割当モデルを生成する割当手段、前記割当手段によって生成された複数の割当モデルの各々について評価値を算出する評価値算出手段、および前記評価値算出手段によって算出された複数の評価値に基づいて１の前記割当モデルを選択する選択手段を含む、請求項１記載の自動配車システム。
3. 前記搬送要求に応じて移動した前記複数の自動走行装置の各々の移動ルートと移動時間を含む移動情報を記録する移動情報記憶手段をさらに備え、
   前記割当決定手段は、前記割当手段によって生成された複数の割当モデルの各々について、前記現在の搬送要求と前記１または複数の未来の搬送要求の各々についての移動ルートに異なるパターンで割り当てた前記自動走行装置の各々の移動時間を、前記移動情報記憶手段によって記憶された複数の移動情報に基づいてパターン化した移動時間の予想パターンを用いて予想する移動時間予想手段をさらに含み、
   前記評価値算出手段は、前記移動時間予想手段によって予想された移動時間を用いて前記評価値を算出する、請求項２記載の自動配車システム。
4. 前記移動時間の予想パターンは、前記移動情報記憶手段によって記憶された複数の移動情報を、Ｇａｕｓｓｉａｎ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ法によりパターン化することで生成される、請求項３記載の自動配車システム。
5. 前記割当決定手段は、前記搬送要求が発行される時刻および遅延時間を考慮して、前記移動時間予想手段によって予想された移動時間を変更する変更手段をさらに含み、
   前記評価値算出手段は、前記変更手段によって変更された移動時間を用いて前記評価値を算出する、請求項３または４記載の自動配車システム。
6. 前記評価値は、前記移動時間の合計である、請求項２から５までのいずれかに記載の自動配車システム。
7. 前記評価値は、前記変更手段によって変更された移動時間の合計に前記遅延時間を加算した値である、請求項５記載の自動配車システム。
8. 前記搬送要求時刻または前記搬送要求時間間隔の予想パターンは、前記搬送要求記憶手段によって記憶された複数の搬送要求情報を、Ｌｏｎｇ Ｓｈｏｒｔ Ｔｅｒｍ Ｍｅｍｏｒｙ法によりパターン化することで生成される、請求項１から７までのいずれかに記載の自動配車システム。
9. 複数の要求元の各々からの搬送要求に応じて複数の自動走行装置に対して移動指示を送信する移動指示送信ステップ、
   前記複数の要求元の各々からの前記搬送要求と当該搬送要求の発行された日時を含む搬送要求情報を記憶手段に記憶する搬送要求記憶ステップ、
   １つの前記要求元から現在の搬送要求を受け付けたとき、前記搬送要求記憶ステップにおいて前記記憶手段に記憶した複数の搬送要求情報に基づいてパターン化した搬送要求時刻または搬送要求時間間隔の予想パターンを用いて、１または複数の他の前記要求元から未来に発行される１または複数の未来の搬送要求を予想する搬送要求予想ステップ、および
   前記現在の搬送要求と前記１または複数の未来の搬送要求を考慮して、前記複数の自動走行装置から、前記移動指示ステップにおいて当該現在の搬送要求に対応して前記移動指示を送信する１つの当該自動走行装置の割り当てを決定する割当決定ステップを含む、自動配車方法。

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