JP2022146514A - 無人搬送車、無人搬送システム及び搬送プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】かご台車に対して搬送に有利な位置及び姿勢でドッキング可能な無人搬送車、無人搬送システム及び搬送プログラムを提供する。【解決手段】実施形態の無人搬送車は、床面を自律走行可能であるとともに前記搬送対象物に結合するためのドッキング部を有した移動体と、前記搬送対象物の前記支持脚を検出可能な第１の検出センサと、を持つ。前記移動体は、前記搬送対象物の前記荷板の下面と、前記複数の支持脚と、前記床面とに囲まれた底部空間内へ進入可能な高さを有する。【選択図】図１

Description

本発明の実施形態は、無人搬送車、無人搬送システム及び搬送プログラムに関する。

物流分野では人手不足やコスト削減のため、省人化の要望がある。物流倉庫や配送センターなどでのかご搬送作業にも自動化の期待が大きく、これまで工場の生産ライン等で用いられてきたＡＧＶなどの無人搬送車を用いてカゴを持ち上げあるいは引っかけて運搬するなどして省人化が図られつつある。近年では、自己位置推定機能を有したガイドレスの無人搬送車も現れ、移動自由度が大きく向上している。ここでは、搬送機能を有した移動台車全般を対象とし、これを無人搬送車と呼称する。

前述のように無人搬送車が普及しつつあるが、その運搬方法は、一般的には無人搬送車の形状に合わせた専用のかごを用意したり、ＲＦタグや２次元バーコードなどのマーカを床に埋め込んだりするなど、無人搬送車以外の環境側に手を加えることが多く、市販の標準かごをそのまま運搬させることは困難であった。
その一つの理由として、ドッキングの際の無人搬送車による汎用かご台車の検知と動作制御の一般化が困難なことが挙げられる。

近年においては、ドッキング対象物である車いすのキャスタ部とのドッキングには「無線通信装置から近接データ及びナビゲーションデータ」を利用して無人搬送車を誘導する技術が開示されている（例えば、特許文献１）。

例えば、Ａｍａｚｏｎｒｏｂｏｔｉｃｓｋｉｖａ（登録商標）の搬送ロボットは、ロボットの車高にあわせた専用の搬送棚を用意し、その搬送棚を予め所定の位置に正確に設置したうえで、床面には埋め込んだ位置認識用のタグをロボットが確認しながら移動することで、搬送棚への正確なドッキングを実現している。

一般的に、物流業界では、ロールボックスパレット（ＲＢＰ）と呼ばれる汎用的なかご台車が広く普及しており、かご台車や環境設備に手を加えることなく、搬送車が自律的にかご台車を検知して搬送可能な自動搬送車へのニーズが高い。
しかしながら、前述したような既存のロボットシステムでは、搬送対象や移動環境に細工を施す必要があり、搬送車を用意するだけで、かご台車の検知やドッキングを実現することは困難である。

そこで、カメラ画像とディープラーニングを用いてかご台車の検知やドッキングを行う技術が開示されているが（例えば、特許文献２）、画像処理によるピクセル単位での搬送対象物の計測は計測精度が低く、搬送に有利な位置及び姿勢でのドッキングが難しい。

特開２０１２－３５０７７号公報 特開２０１９－１３１３９２号公報

本発明が解決しようとする課題は、かご台車に対して搬送に有利な位置及び姿勢でドッキング可能な無人搬送車、無人搬送システム及び搬送プログラムを提供することである。

実施形態の無人搬送車は、床面を自律走行可能であるとともに前記搬送対象物に結合するためのドッキング部を有した移動体と、前記搬送対象物の前記支持脚を検出可能な第１の検出センサと、を持つ。前記移動体は、前記搬送対象物の前記荷板の下面と、前記複数の支持脚と、前記床面とに囲まれた底部空間内へ進入可能な高さを有する。

実施形態の無人搬送システムは、本発明に係る上記無人搬送車による搬送対象物の無人搬送システムであって、第１の検出センサによって前記搬送対象物の進入側支持脚を探索するステップと、前記第１の検出センサによる探索結果に基づいて前記搬送対象物における一対の進入側支持脚の位置を検出し、前記搬送対象物への進入位置の目標となる進入目標基準点と、前記搬送対象物に対するドッキング位置の目標となるドッキング目標位置と、を算出するステップと、前記移動体を前記進入目標基準点から前記ドッキング目標位置へと段階的に移動させるステップと、前記搬送対象物に対して前記無人搬送車をドッキングさせるステップと、を含む。

実施形態の搬送プログラムは、本発明に係る上記無人搬送車による搬送対象物の搬送プログラムであって、コンピュータシステムに、第１の検出センサによって前記搬送対象物の進入側支持脚を探索し、前記第１の検出センサによる探索結果に基づいて前記搬送対象物における一対の進入側支持脚の位置を検出し、前記搬送対象物への進入位置の目標となる進入目標基準点と、前記搬送対象物に対するドッキング位置の目標となるドッキング目標位置と、を算出し、移動体を前記進入目標基準点から前記ドッキング目標位置へと段階的に移動させ、前記搬送対象物に対して前記無人搬送車をドッキングさせる、処理を実行させる。

図１は、第１の実施形態の無人搬送車の使用例を示す斜視図。 図２は、第１の実施形態の無人搬送車とかご台車との大きさを示す平面図。 図３は、第１の実施形態の無人搬送車とかご台車との大きさを示す側面図 図４は、第１の実施形態の無人搬送車における制御装置の制御フローチャートを示す図。 図５は、第１の実施形態の無人搬送車による物体検索範囲を示す平面図。 図６は、物体の検出位置を可視化した物体検出マップの一例を示す図。 図７は、かご台車のキャスタ検出位置に基づいた無人搬送車の動作例を示す平面図。 図８は、無人搬送車の他の動作例の制御フローチャートを示す図。 図９は、無人搬送車の他の動作例を説明するための図。 図１０は、進入側キャスタのタイプ（旋回自在式）に応じて設定した第１の進入目標基準点（Ｍ’）及び第１のドッキング目標位置（Ｇ’）と、理想とする進入目標基準点（Ｍ）及びドッキング目標位置（Ｇ）との位置関係を示す図。 図１１は、進入側キャスタのタイプ（旋回軸固定式）に応じて設定した第１の進入目標基準点（Ｍ’）及び第１のドッキング目標位置（Ｇ’）と、理想とする進入目標基準点（Ｍ）及びドッキング目標位置（Ｇ）との位置関係を示す図。 図１２は、第２実施形態の無人搬送車の構成とその動作例を示す図。 図１３は、第２実施形態の無人搬送車２３０の動作例の制御フローチャートを示す図。 図１４は、第３の実施形態の無人搬送車を用いる場合の解決すべき動作例を示す平面図。 図１５は、第３の実施形態の無人搬送車の好適な動作例を示す平面図。 図１６は、第３の実施形態の無人搬送車における制御装置の制御フローチャートを示す図。 図１７は、第４の実施形態の無人搬送車の構成と動作を説明するための斜視図。 図１８は、第４の実施形態の無人搬送車の構成と動作を説明するための平面図。 図１９は、第４実施形態の無人搬送車における制御装置の制御フローチャートを示す図。

以下、実施形態の無人搬送車、無人搬送システム及び搬送プログラムを、図面を参照して説明する。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。
なお、本願でいう「ＸＸに基づく」とは、「少なくともＸＸに基づく」ことを意味し、ＸＸに加えて別の要素に基づく場合も含む。また、「ＸＸに基づく」とは、ＸＸを直接に用いる場合に限定されず、ＸＸに対して演算や加工が行われたものに基づく場合も含む。「ＸＸ」は、任意の要素（例えば、任意の情報）である。

本願において、直交座標系のＸ方向、Ｙ方向およびＺ方向が以下のように定義される。
Ｚ方向は鉛直方向であって、＋Ｚ方向は上方向である。Ｘ方向は水平方向であって、無人搬送車の前後方向であり、＋Ｘ方向は無人搬送車の前方向である。Ｙ方向は水平方向であって、Ｘ方向に直交する方向であり、無人搬送車の左右方向（幅方向）である。

なお、無人搬送車の移動方向は、少なくともＸ方向の移動、および旋回動作が可能である。これに限られず、無人搬送車の移動方向は、Ｙ方向への移動やその合成方向など、全方位への移動が可能であってもよい。

本明細書において無人搬送車は、かご台車を他の場所へ移動させる搬送車であり、無人搬送車のうち、かご台車を搬送（牽引）する方向を「前方」とし、ドッキングするかご台車に対向する方向を「後方」とする。また、無人搬送車をかご台車へ向かって－Ｘ方向（「後方」）へ移動させる動作を「かご台車に対する進入動作」とし、＋Ｘ方向（「前方」）へ移動させる動作を「かご台車を搬送（牽引）する動作」とする。

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態の無人搬送車２００の使用例を示す斜視図である。図２は、第１の実施形態の無人搬送車とかご台車との大きさを示す平面図である。図３は、第１の実施形態の無人搬送車とかご台車との大きさを示す側面図である。

本実施形態の無人搬送車２００は、例えば、オペレータによる操縦が不要であり、床面に描かれたラインなども不要なラインレスタイプの自律走行可能な搬送車である。無人搬送車２００は、例えば、低床型の搬送車であり、かご台車１００の下方に潜り込んでかご台車１００に結合（ドッキング）され、かご台車１００を別の場所へと搬送する。

ただし、本発明における無人搬送車２００は、上記例に限定されず、別のタイプの搬送車でもよい。例えば、無人搬送車２００は、ドッキング動作以外の自律移動部分が、オペレータによって操縦される搬送車であってもよい。

まず、無人搬送車２００の搬送対象物であるかご台車（搬送対象物）１００の構成について記載する。
図１に示すかご台車１００の構成は一例である。
かご台車１００は、荷物を積載可能な荷板１０１と、荷板１０１の四方の辺から垂直に立ち上がる枠部材１０２と、荷板１０１の下面１０１ｂ側の四隅に設けられた４つのキャスタ（支持脚）１０３と、を備えている。

４つのキャスタ１０３は、いずれも旋回自在式のキャスタであって、かご台車１００を全方向へ移動可能とする。図２において、各キャスタ１０３の旋回範囲を一点鎖線の丸で示す。

なお、４つのキャスタ１０３のうち少なくとも２つは、旋回自在及び旋回軸固定を適宜切り換え可能なタイプであってもよい。また、４つ全てのキャスタ１０３が旋回軸固定式キャスタであってもよい。

図１及び図３に示すように、かご台車１００の下部には、床面Ｆと、４つのキャスタ１０３と、荷板１０１の下面１０１ｂによって囲まれた底部空間Ｋが存在する。この底部空間Ｋ内に無人搬送車２００が進入する。

次に、第１の実施形態における無人搬送車２００の構成について詳述する。
無人搬送車２００は、運搬車体（移動体）２０１と、複数の車輪２０２と、各車輪２０２をそれぞれ駆動する複数の車輪駆動モータ（不図示）と、第１の検出センサ（検出センサ）２１０Ａと、制御装置２２０と、を備える。

本実施形態では、制御装置２２０は、プロセッサ及びメモリを有するコンピュータシステムを主構成とする。コンピュータシステムのメモリに記録された、本発明に係る搬送プログラムを、コンピュータシステムのプロセッサが実行することにより、制御装置２２０の機能が実現される。搬送プログラムは、メモリに記録されていてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通して提供されてもよく、メモリカード等の非一時的記録媒体に記録されて提供されてもよい。

運搬車体２０１は、平面視矩形状の第１部位２０１Ａと、第１部位２０１Ａの長さ方向一方側から上方へ延びる第２部位２０１Ｂと、を有する。第１部位２０１Ａは、かご台車１００の下方へ潜り込むことが可能な部位である。第１部位２０１Ａの内部には、車輪駆動モータ、センサ、バッテリ、制御装置（いずれも不図示）などが搭載されている。
なお、本実施形態における運搬車体２０１は、第１部位２０１Ａのみで構成されていてもよい。

運搬車体２０１は、かご台車１００にドッキングするためのドッキング部２０３を有する。ドッキング部２０３は、第１部位２０１Ａ内に設置された昇降リフタ（不図示）と、昇降リフタとともに上下移動可能な天板２０４と、を備える。無人搬送車２００は、運搬車体２０１のうち少なくとも第１部位２０１Ａをかご台車１００の下方へ潜り込ませた状態で昇降リフタを上昇させ、天板２０４をかご台車１００の荷板１０１の下面１０１ｂに接触させることによってかご台車にドッキングされる。

車輪２０２は、平面視において運搬車体２０１の内部において幅方向（短手方向：Ｙ方向）両側に２つずつ取り付けられている。片側に設けられた２つの車輪２０２は、第１部位２０１Ａの長さ方向（Ｘ方向）に互いに間隔をあけて配置されているとともに、もう片側に設けられた他の２つの車輪２０２と運搬車体２０１の長さ方向における取付位置が一致しており、運搬車体２０１の幅方向で両側の車輪どうしが互いに対向する。これら４つの車輪２０２は、幅方向に平行な車軸を有する。

これら４つの車輪２０２は、任意の方向へ移動可能なメカナムホイールとされている。メカナムホイールは、車輪２０２の円周上に複数の樽を有する。樽は、車輪２０２の車軸に対して４５度傾いた回転軸の周りを自由回転する。メカナムホイール構造の各車輪２０２には車輪駆動モータとエンコーダとがそれぞれ設けられており、４つの車輪２０２における回転方向の組み合わせや回転速度を変えることにより、運搬車体２０１をあらゆる方向に移動させることが可能である。

各車輪２０２に設けられた車輪駆動モータおよびエンコーダは、例えば、運搬車体２０１における第１部位２０１Ａ内に設置されている。

エンコーダによって検出された車輪駆動モータの回転数など（以下、エンコーダ情報と呼ぶ）は、制御装置２２０に直接、あるいはモータドライバ等を介して間接的に取り込み可能となっている。これにより、制御装置２２０は、各車輪２０２の任意の時刻の回転数などを連続的に計測可能である。制御装置２２０は、各エンコーダ情報から各車輪２０２の任意の時刻の回転数を制御し、４つの車輪２０２を相互に独立して回転駆動させる。

本実施形態の無人搬送車２００は、メカナムホイールを備えた全方向移動型機構である。このため、無人搬送車２００は、制御装置２２０の記憶部に予め組み込まれたプログラムによって、各車輪２０２が個別の駆動モータにより回転駆動され、無人状態で自律的に動作することが可能である。

なお、エンコーダの代わりに、ホールセンサ等の回転数を計測可能なセンサを用いても構わない。また、４つの車輪２０２は、通常の２輪独立駆動方式（２つの駆動車輪および２つの従動車輪）でもよく、アクティブキャスターと呼ばれる操舵輪方式でもよい。

また、本実施形態の無人搬送車２００では、メカナムホイールを用いた全方向移動台車としているが、これに限定するものではなく、オムニホイールなど他の全方向移動機構でも構わない。あるいは、独立二輪駆動方式など、ノンホロノミックな移動機構をその移動自由度上の拘束条件に則って制御を行うものとしても良い。

また、通信機能を備えることで、センサ情報や運搬車体２０１の運動情報等を、運搬車体２０１の外部のシステムに伝送し、外部リソースを用いて制御装置２２０の一部処理を分担させても構わない。

図２および図３に示すように、本実施形態の無人搬送車２００は、運搬車体２０１の一部（第１部位２０１Ａ）をかご台車１００の荷板１０１の下に潜り込ませた状態でかご台車１００とドッキングする構成であることから、搬送対象のかご台車１００に対応した大きさを有する。ここで、既存する複数種類のかご台車１００に対応した大きさであることが好ましい。

図２に示すように、かご台車１００の４つのキャスタ１０３のうち、無人搬送車２００が進入してくる側に位置する一対の進入側キャスタ１０３ａ（１０３）どうしのキャスタ間隔をＣｗとすると、運搬車体２０１の第１部位２０１Ａは、進入側キャスタ１０３ａ同士の間隔Ｃｗよりも十分に狭い胴体幅Ｗを有する（Ｃｗ＞Ｗ）。
これにより、少なくとも一対の進入側キャスタ１０３ａが旋回自在式の場合に、これら一対の進入側キャスタ１０３ａの旋回の向きがどのような状態であっても、無人搬送車２００は、かご台車１００と干渉することなく、かご台車１００の下に潜り込める。

また、図３に示すように、かご台車１００が載置された床面Ｆから、かご台車１００における荷板１０１の下面１０１ｂまでの高さをＣＨとすると、無人搬送車２００の運搬車体２０１は、かご台車１００の荷板１０１の下面１０１ｂより低い胴体高さＨを有する（ＣＨ＞Ｈ）。これにより無人搬送車２００は、運搬車体２０１の第１部位２０１Ａが、かご台車１００の荷板１０１と干渉することなく、かご台車１００の下の底部空間Ｋ（図１、図３）内へ進入することができる。
これにより、本実施形態の無人搬送車２００は、運搬車体２０１のうち少なくとも第１部位２０１Ａの全体を、かご台車１００の下に潜り込ませることができる。

第１の検出センサ２１０Ａは、空間平面における距離をレーザ走査により測定する側域センサである。側域センサとしては、例えばレーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Laser Range Finger）、ライダー（ＬｉＤＡＲ：Light (Imaging) Detection and Ranging)が挙げられる。図１中に、第１の検出センサ２１０Ａのレーザ走査範囲Ｒ１を示す。
なお、図１中に示すレーザ走査範囲Ｒ１は、例示であって実際はさらに広範囲である。
本実施形態では、搬送対象物であるかご台車１００までの距離を計測可能である。第１の検出センサ２１０Ａは、レーザ光の投光方向が運搬車体２０１の後方（－Ｘ方向）となるように、運搬車体２０１の後端面２０１ｃ側に取り付けられている。

ここで、運搬車体２０１の後方とは、無人搬送車２００がかご台車１００へ向けて移動する方向である。すなわち、本実施形態の無人搬送車２００は、図１に示すように、かご台車１００へ向かって－Ｘ方向（後方）へバック移動で近づく動作仕様となっているため、運搬車体２０１の後端面２０１ｃ側に第１の検出センサ２１０Ａが取り付けられている。第１の検出センサ２１０Ａは、運搬車体２０１の幅方向（Ｙ方向）において、後端面２０１ｃの略中央に位置する。

第１の検出センサ２１０Ａは、そのレーザ走査面が水平、且つ、かご台車１００の荷板１０１の下面１０１ｂよりも低く、かご台車１００の各キャスタ１０３を検出可能な高さに固定されている。第１の検出センサ２１０Ａは、かご台車１００のキャスタ１０３の高さ位置に設置されているため、水平方向でキャスタ１０３に対向し、かご台車１００の荷板１０１等は検出しない。

第１の検出センサ２１０Ａは、図１に示すレーザ走査範囲Ｒ１内の平面空間に存在する周囲環境中の物体の表面までの距離の計測が可能である。第１の検出センサ２１０Ａのレーザ走査範囲Ｒ１は、例えば、投射角度θが最大で２７０°となる範囲である。第１の検出センサ２１０Ａは、レーザの反射の有無により、レーザ走査範囲Ｒ１内に存在する物体の有無を検知可能である。レーザ走査範囲Ｒ１における投射光到達距離は、例えば１５ｍ程度である。

第１の検出センサ２１０Ａは、照射したレーザの反射の度合いにより、物体までの距離や方角が検出可能である。第１の検出センサ２１０Ａは、物体の有無を示すデータや物体までの距離や方角を出力する。以降の説明において、第１の検出センサ２１０Ａの出力を「計測値」という。

第１の検出センサ２１０Ａの設置数は、１つに限定するものではなく、必要な視野範囲を確保するために十分な数だけ設けてもよい。また、第１の検出センサ２１０Ａの設置位置も、運搬車体２０１の後端面２０１ｃに限られず、その他の適切な場所、姿勢で取り付けてもよい。

なお、第１の検出センサ２１０Ａは、上記例に限定されず、別のタイプのセンサでもよい。例えば、第１の検出センサ２１０Ａは、３次元ＬＩＤＥＲなど、他の高精度距離センサを使用しても構わない。この場合、ＬＩＤＥＲの３次元スキャン空間のうちのある平面が、第１の検出センサ２１０Ａの投光面と一致するようになっていればよい。

制御装置２２０は、ＣＰＵ等のプロセッサやメモリや記憶媒体を有するコンピュータを備えており、ソフトウェアを実行可能である。制御装置２２０の制御機能は、ソフトウェアによって実現される。

本実施形態の制御装置２２０は、物体検出マップ生成部２２１を有し、第１の検出センサ２１０Ａの検出データ等に基づいて物体検出マップを生成する。

さらに、制御装置２２０は、無人搬送車２００の代表位置（ここでは、無人搬送車２００の中心位置（Ｘ－Ｙ－Ｚ座標系が置かれている部分））における任意の方向・大きさを有した並進速度・旋回角速度に対応する各車輪軸の回転角速度に変換する逆運動学（Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃｓ（ＩＫ））および、各車輪軸の回転速度に対応する無人搬送車２００の代表位置の並進速度・旋回角速度に変換する順運動学（ＤｉｒｅｃｔＫｉｎｅｍａｔｉｃｓ（ＤＫ））処理機能を備えた動作制御部を有している。

動作制御部は、第１の検出センサ２１０Ａから取得した検出データ等に基づいて、車輪駆動モータなどを制御する。この動作制御部により、無人搬送車２００の移動速度を制御でき、任意のタイミングで任意の無人搬送車２００の搬送速度の制御が可能となっている。

動作制御部は、順運動学処理機構（ＤＫ）で得られる運搬車体２０１の並進速度・旋回角速度の時間積分（デッドレコニング）と、第１の検出センサ２１０Ａによる検出距離情報（ＬＲＦ情報）を用いた物体検出マップのマッチングによる自己位置推定機能を有する。

さらに、動作制御部は、物体検出マップ生成部２２１において生成された物体検出マップを頼りに、現在地から目標位置までの経路を生成し、生成経路を辿りながら目標位置へ到達可能な位置制御機能（大局移動）を有する。このときの検出距離情報の取得に使用する距離計測部は、上記第１の検出センサ２１０Ａと共通に限られず、別途、動作制御部専用のものを任意の位置・姿勢で取り付けても構わない。

次に、無人搬送車２００の動作例（搬送システム例）について説明する。
図４は、第１実施形態の無人搬送車における制御装置の制御フローチャートを示す図である。図５は、第１実施形態の無人搬送車による物体検索範囲を示す平面図である。図６は、物体の検出位置を可視化した物体検出マップの一例を示す図である。図７は、かご台車のキャスタ検出位置に基づいた無人搬送車の動作例を示す平面図である。

図４、図６および図７を参照しつつ、図５に示す制御装置２２０の制御フローチャートに沿って説明を行う。
起動された無人搬送車２００の制御装置２２０は、まずステップＳ０を実行する。
ステップＳ０において、制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａの初期化を実施した後に無人搬送車２００の制御を開始する。

次に、制御装置２２０はステップＳ１を実行する。
ステップＳ１において、制御装置２２０は、動作制御部の位置制御機能（大局移動）により、搬送対象のかご台車１００の付近まで無人搬送車２００を自律移動させる。制御装置２２０は、４つの車輪２０２を個別に駆動させることによって無人搬送車２００を搬送対象とされたかご台車１００の近傍まで近づける。

本実施形態では、かご台車１００の長辺側からのドッキングを行うことを例に挙げて説明する。このためステップＳ１では、図５に示すように、無人搬送車２００をかご台車１００の長辺側の正面に移動させる。かご台車１００に対する無人搬送車２００のドッキング動作を別の方向から行う場合は、大局移動先を別の位置にしても構わない。例えば、大局移動先をかご台車１００の短辺側の正面にしてもよい。

次に、制御装置２２０はステップＳ２を実行する。
ステップＳ２において、制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａによる一次探索を実行する。制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａからかご台車１００へ向けてレーザ光を投光し、レーザ走査範囲Ｒ１内の平面空間に存在する周囲環境中の物体を検出し、検出した物体の表面までの距離を計測する。制御装置２２０は、レーザ走査範囲Ｒ１内に存在する物体の検出点群データを取得する。

第１の検出センサ２１０Ａにおいて検出される物体としては、図５に示すように、レーザ走査範囲Ｒ１内の平面空間に存在するかご台車１００のキャスタ１０３だけでなく、キャスタ１０３と同じ高さにある周囲の壁９１や柱９２等の環境構造も挙げられ、これらもキャスタ１０３と同時に検出される。一次探索動作では、かご台車１００の４つのキャスタ１０３のうち、少なくとも、無人搬送車２００がドッキングを行う長辺側に位置するキャスタ１０３ａ（以下、進入側キャスタ１０３ａ）の検出点群データを取得することを目的としている。

次に、制御装置２２０は、ステップＳ３を実行する。
ステップＳ３において、制御装置２２０は、かご台車１００の向きやキャスタ１０３のタイプを検出する。
まず、制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａを通じて取得した複数の物体検出点群データの中から、かご台車１００のキャスタ１０３のサイズに近い範囲に密集した検出点群を１つのクラスタ情報としてまとめ、これを１つのキャスタ（進入側キャスタ１０３ａ）から検出された点群クラスタ１１１とみなす（図５）。本実施形態では、無人搬送車２００に最も近い点群クラスタ１１１を進入側キャスタ１０３ａとみなす。

制御装置２２０の記憶部には、キャスタ１０３のサイズやキャスタ１０３の姿勢（旋回の向き）により変化する点群クラスタ１１１の形状パターンが予め記憶されている。そのため、制御装置２２０は、記憶部に記憶された点群クラスタの形状パターンと、実際に取得した点群クラスタ１１１の形状パターンとを比較し、これらのマッチングに基づいて、物体検出点群データの中から、搬送対象のかご台車１００のキャスタ１０３の点群クラスタ１１１であることを判定するとともに、その点群クラスタ１１１によって検出したキャスタ１０３が旋回自在式か旋回軸固定式かを判別し、検出したキャスタ１０３の種類とそのキャスタ姿勢に基づいて搬送対象のかご台車１００の向きを判断する。

ここで、制御装置２２０の記憶部に記憶されている点群クラスタ１１１の形状パターンとのマッチングには、ディープラーニングなどの学習処理を用いてもよい。

また、予め、かご台車１００が床面Ｆ上の定められた場所に置かれているような運用がなされている場合において、第１の検出センサ２１０Ａによるキャスタ１０３の探索範囲が、当該第１の検出センサ２１０Ａの探索範囲（レーザ走査範囲Ｒ１）全域でなくてもよい。つまり、第１の検出センサ２１０Ａによる探索範囲（レーザ走査範囲Ｒ１）にて検出された全ての点群クラスタの全てに対してパターンマッチングを実施するのではなく、かご台車１００が存在すると推測される位置を含む領域（以下、近傍領域Ａ）内に含まれる検出点のみをキャスタ検索対象としてもよい。これにより、キャスタ１０３以外を誤検知するリスクを減らすことができるとともに、探索に必要な計算処理負荷を減らすことができる。なお、図６及び図７に示した近傍領域Ａは、かご台車１００の外形に沿った矩形状で示したが、限定する近傍領域Ａを示す範囲は矩形状に限らない。

次に、制御装置２２０はステップＳ４を実行する。
ステップＳ４において、制御装置２２０は、進入側キャスタ１０３ａを判定する。
第１の検出センサ２１０Ａにおいて検出される点群クラスタ１１１としては、探索範囲（レーザ走査範囲Ｒ１）のサイズによって、１つのかご台車１００から最大で４つのキャスタ１０３が検出される可能性がある。
また、床面Ｆ上に、搬送対象となるかご台車１００の他にも、搬送対象ではない別のかご台車１００が配置されている場合は、第１の検出センサ２１０Ａによる探索範囲（レーザ走査範囲Ｒ１）のサイズによっては、探索範囲（レーザ走査範囲Ｒ１）内に存在する他のかご台車１００のキャスタ１０３も検出される可能性もある。

そのため、ステップＳ４において制御装置２２０は、図６に示すように、搬送対象のかご台車１００の付近まで大局移動が実現できているものとし、第１の検出センサ２１０Ａから最も近い２つの点群クラスタ１１１ａを、搬送対象であるかご台車１００のドッキング側にある一対の進入側キャスタ１０３ａとみなす。

次に、制御装置２２０はステップＳ５を実行する。
ステップＳ５において制御装置２２０は、無人搬送車２００の進入目標基準点Ｍを算出する。制御装置２２０は、図７に示すように、２つの点群クラスタ１１１ａから、一対の進入側キャスタ１０３ａにおける代表位置Ｏ（ここでは、キャスタ１０３の中心位置）をそれぞれ決定する。ここでは、制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａにおいて検出した２つの点群クラスタ１１１ａのそれぞれの重心位置を、各進入側キャスタ１０３ａの中心位置とみなす。制御装置２２０は、各進入側キャスタ１０３ａの代表位置Ｏを結ぶ第１直線ＬＮの中点を無人搬送車２００の進入目標基準点Ｍとして算出する。
ここで、進入目標基準点Ｍとは、かご台車１００に向けて無人搬送車２００が進入する際に目標となる地点である。

次に、制御装置２２０はステップＳ６を実行する。
ステップＳ６において制御装置２２０は、ドッキング目標位置Ｇを算出する。
制御装置２２０は、図７に示すように、上記第１直線ＬＮの中点である進入目標基準点Ｍにおいて、第１直線ＬＮに直交する第２直線ＬＭに沿う方向を無人搬送車２００の進行方向（後退方向）とし、かご台車１００及び無人搬送車２００の寸法等の幾何情報（既知）と、予め定められたかご台車１００へのドッキング進入量（規定値）とを参考にして、かご台車１００に対するドッキング目標位置Ｇを算出する。このとき、ドッキング目標位置Ｇは、かご台車１００の底部空間Ｋ（図１、図３）内であって、Ｚ方向（上下方向で）でかご台車１００の重心位置に一致、もしくはその近傍であることが好ましい。
ここで、ドッキング目標位置Ｇとは、かご台車１００に対するドッキング位置の目標となる位置である。

次に、制御装置２２０はステップＳ７を実行する。
ステップＳ７において制御装置２２０は、無人搬送車２００をかご台車１００の下の底部空間Ｋ内へ進入させる。制御装置２２０は、各車輪２０２を駆動することによって、運搬車体２０１をかご台車１００へ向けて－Ｘ方向（後方）へと移動させる。このとき、制御装置２２０は、運搬車体２０１を第１直線ＬＮに沿って移動させ、当該運搬車体２０１の第１部位２０１Ａを搬送対象のかご台車１００の下の底部空間Ｋ内へ進入させる。制御装置２２０は、ドッキング目標位置Ｇにおいて、無人搬送車２００を停止させる（図７）。このとき、無人搬送車２００の重心位置と、かご台車１００のドッキング目標位置Ｇとが、Ｚ方向（上下方向）で一致していることが好ましい。

次に、制御装置２２０はステップＳ８を実行する。
ステップＳ８において制御装置２２０は、かご台車１００へのドッキング動作を実行する。制御装置２２０は、ドッキング目標位置Ｇにおいて、無人搬送車２００におけるドッキング部２０３の昇降リフタを上昇させることにより、昇降リフタに接続された天板２０４をかご台車１００の荷板１０１の下面１０１ｂに接触させる。このようにして、かご台車１００へのドッキング動作を終了する。
その後、制御装置２２０は、所定の搬送先へ向けて運搬車体２０１を移動させて、かご台車１００を搬送する動作へと移行する。

このように、本実施形態の無人搬送車２００によれば、かご台車１００の進入側キャスタ１０３ａを検出し、これらの位置やタイプに基づいて算出したドッキング目標位置へ向けて移動させることができるので、かご台車１００の搬送に有利な位置（正確な位置）及び姿勢で、かご台車１００にドッキングすることが可能である。ここで、搬送に有利な位置及び姿勢とは、ドッキングバランスが良好になる位置及び姿勢である。

本実施形態の無人搬送車２００は、かご台車１００や環境設備に手を加える必要がないため、無人搬送車２００を用意するだけで、搬送対象となるかご台車１００の検知やドッキングを実現することができるため、汎用性が高く、コストを抑えることが可能である。

なお、上記実施形態においては、既存する複数種類のかご台車１００に対応する動作例について述べたが、必ずしも上述した動作ステップを全て実行する必要はない。例えば、予め対応するかご台車１００（キャスタ１０３）の種類や状態が分かっている場合には、ステップＳ３を省略してもよい。

以下、無人搬送車２００の他の動作例（搬送システム例）について説明する。
ここでは、かご台車１００から離れた位置にある無人搬送車２００をドッキング目標位置Ｇまで直進させるのではなく、かご台車１００の進入側に、無人搬送車２００に対向する位置（移動経由点Ｐ）に移動させた後、進入目標基準点Ｍを経て、ドッキング目標位置Ｇへと段階的に移動させる。

図８は、無人搬送車２００の他の動作例の制御フローチャートを示す図である。図９は、無人搬送車２００の他の動作例を説明するための図である。

図９に示す無人搬送車２００の制御装置２２０は、まず、図８に示すように、ステップＳ１０～ステップＳ１６までを実行する。本実施形態の制御フローにおけるステップＳ１０～ステップＳ１６は、上記第１の実施形態の図４に示すステップＳ０～ステップＳ６と同様であるため説明を省略する。

次に、制御装置２２０はステップＳ１７を実行する。
ステップＳ１７において制御装置２２０は、無人搬送車２００を移動経由点Ｐが必要かどうかを判定する。制御装置２２０は、ステップＳ１６において算出した最終移動目標位置（ドッキング目標位置Ｇ）へ無人搬送車２００を移動させる前に、ステップＳ１７を実行し、図９の仮想線で示す初動位置の無人搬送車２００とかご台車１００との位置関係から、無人搬送車２００の現在地とかご台車１００との間に、移動経由点Ｐが必要かどうかを判断する。

すなわち、制御装置２２０が、動作制御部の位置制御機能（大局移動）により搬送対象のかご台車１００の付近まで移動させる際、無人搬送車２００とかご台車１００との位置関係に応じて、無人搬送車２００の現在の場所から、かご台車１００に対するドッキング目標位置Ｇへと直接移動可能かどうかを判断する。そして、無人搬送車２００の現在位置とかご台車１００との間に、移動経由点Ｐが必要かどうかを判断した場合には、かご台車１００の進入目標基準点Ｍと無人搬送車２００との間に、移動経由点Ｐを定める。
ここで、移動経由点Ｐは、無人搬送車２００がドッキング目標位置Ｇまで直接移動可能な位置である。

次に、制御装置２２０はステップＳ１８を実行する。
ステップＳ１８において制御装置２２０は、移動経由点Ｐを定めて無人搬送車２００を移動させる。制御装置２２０は、先のステップＳ１７において、無人搬送車２００の現在の場所からドッキング目標位置Ｇまで、かご台車１００のキャスタ１０３に干渉することなく無人搬送車２００を直進させることが不可能で、移動経由点Ｐを定める必要があると判断した場合は、図９に示すように、第２直線ＬＭに沿う方向においてかご台車１００の手前側の位置に移動経由点Ｐを定める。そして、定めた移動経由点Ｐへ向けて無人搬送車２００を移動させる。制御装置２２０は、ステップＳ１７～Ｓ１８を実行することによって、無人搬送車２００をドッキング目標位置Ｇへと移動させる前に、まず、移動経由点Ｐへと移動させる。

次に、制御装置２２０はステップＳ１９を実行する。
ステップＳ１９において制御装置２２０は、移動経由点Ｐに位置する無人搬送車２００をかご台車１００の下に進入させて、ドッキング目標位置Ｇへと移動させる。

その後、制御装置２２０はステップＳ１９Ａを実行し、ドッキング目標位置Ｇにおいてかご台車１００に対するドッキング動作を実行する。

上述したように、制御装置２２０は、この移動経由点Ｐへ無人搬送車２００を移動させた上でドッキング目標位置Ｇへと移動させるように、段階を踏んだ移動手順を実行してもよい。これにより、どの位置から無人搬送車２００がドッキング動作を開始しても、かご台車１００のキャスタ１０３と接触することなく、かご台車１００とのドッキング動作をスムーズに完了させることができる。

（第２の実施形態）
図１０は、進入側キャスタのタイプに応じて設定した第１の進入目標基準点（Ｍ’）及び第１のドッキング目標位置（Ｇ’）と、理想とする進入目標基準点（Ｍ）及びドッキング目標位置（Ｇ）との位置関係を示す図である。図１１は、進入側キャスタのタイプ（旋回軸固定式）に応じて設定した第１の進入目標基準点（Ｍ’）及び第１のドッキング目標位置（Ｇ’）と、理想とする進入目標基準点（Ｍ）及びドッキング目標位置（Ｇ）との位置関係を示す図である。図１２は、第２実施形態の無人搬送車２３０の構成とその動作例を示す図である。なお、図１２中に示すレーザ走査範囲Ｒ１，Ｒ２は、例示であって実際はさらに広範囲である。

ここでは、まず、かご台車１００のキャスタタイプによって、かご台車１００に対する無人搬送車の移動完了時の姿勢と、ドッキング時に理想とする姿勢との関係について述べる。

ドッキング時における無人搬送車の動作精度に関しては、かご台車１００のキャスタ１０３の種類によって変わる可能性がある。少なくとも、かご台車１００における一対の進入側キャスタ１０３ａが、旋回自在式か旋回軸固定式化によって変わる可能性がある。

かご台車１００における４つのキャスタ１０３が旋回自在式の場合は、図１０に示すように、全てのキャスタ１０３の姿勢が互いに異なっていることが多い。そのため、一対の進入側キャスタ１０３ａの姿勢においても、互いに異なっている可能性が高く、各進入側キャスタ１０３ａの代表位置Ｏに基づいて算出した第１の進入目標基準点Ｍ’および第１のドッキング目標位置Ｇ’は、理想とするドッキング目標位置Ｇ（例えば、かご台車１００の中央位置）からずれてしまう。この場合、無人搬送車の移動完了時の姿勢、すなわち、ドッキング目標位置Ｇに到達した際の姿勢が、ドッキング目標位置Ｇにおいて理想とする無人搬送車の姿勢と異なってしまう可能性が高い。

一方で、図１１に示すように、かご台車１００のうち、少なくとも無人搬送車側の一対の進入側キャスタ１０３ａが旋回軸固定式の場合は、これら一対の進入側キャスタ１０３ａどうしの姿勢が互いに一致しておりいずれも姿勢変化がない。このため、各旋回軸固定式の進入側キャスタ１０３ａの代表位置Ｏに基づいて算出した第１の進入目標基準点Ｍ’と、当該第１の進入目標基準点Ｍ’において第１直線ＬＮに垂直な第２直線ＬＭに沿う方向をかご台車１００の中心線に一致させて推定することが可能である。そのため、旋回軸固定式の一対の進入側キャスタ１０３ａの代表位置Ｏに基づいて算出した第１の進入目標基準点Ｍ’及び第１のドッキング目標位置Ｇ’は、いずれも理想とする進入目標基準点Ｍ及びドッキング目標位置Ｇとして指定することができる。そのため、無人搬送車の移動完了時の姿勢、すなわち、ドッキング目標位置Ｇに到達した際の無人搬送車の姿勢は、ドッキング目標位置Ｇにおいて理想とする無人搬送車の姿勢に略一致する。

上述したことを踏まえて、第２の実施形態の無人搬送車２３０について説明する。
本実施形態の無人搬送車２３０は、図１２に示すように、複数の検出センサを備えている点において第１の実施形態と異なっている。

本実施形態の無人搬送車２３０は、２つの検出センサ２１０Ａ，２１０Ｂを備えている。一対の検出センサ２１０Ａ，２１０Ｂは、それぞれのレーザ走査範囲Ｒ１，Ｒ２内の平面空間に存在する周囲環境中の物体の表面までの距離の計測が可能である。これら検出センサ２１０Ａ，２１０Ｂのレーザ走査範囲Ｒ１,Ｒ２は、例えば最大で２７０°の範囲である。

第１の検出センサ２１０Ａは、無人搬送車２３０における運搬車体２０１の後端面２０１ｃに設けられ、第２の検出センサ（検出センサ）２１０Ｂは、運搬車体２０１の幅方向一方側の側端面２０１ｄに設けられている。第１の検出センサ２１０Ａは、後端面２０１ｃの幅方向略中央に位置し、第２の検出センサ２１０Ｂは、側端面２０１ｄの幅方向略中央に位置している。

第１の検出センサ２１０Ａ及び第２の検出センサ２１０Ｂは、各々のレーザ走査面が水平であるとともに、かご台車１００の荷板１０１の下面１０１ｂよりも低く、かご台車１００の各キャスタ１０３を計測可能な高さに固定されている。第１の検出センサ２１０Ａ及び第２の検出センサ２１０Ｂは、Ｚ方向において、かご台車１００のうちキャスタ１０３の高さと同じ位置に設置されているため、かご台車１００の荷板１０１等は検出しない。

なお、第２の検出センサ２１０Ｂは、図示した位置に限らない。搬送対象のかご台車１００の二次探索箇所（奥行側キャスタ１０３ｂ）を良好に検出することが可能な位置であれば、他の場所でもよい。

本実施形態の無人搬送車２３０は、例えば、旋回自在式及び旋回軸固定式のキャスタ１０３が混在するかご台車１００の搬送に適している。例えば、図１２に示す搬送対象のかご台車１００は、４つのキャスタ１０３のうち、かご台車１００の一方の短辺側に位置する一対のキャスタ１０３（１０３ａ，１０３ｂ）どうしが旋回自在式であり、他方の短辺側に位置する一対のキャスタ１０３（１０３ａ，１０３ｂ）どうしが旋回軸固定式とされている。そのため、かご台車１００のうち、無人搬送車２３０が進入する長辺側に位置する一対の進入側キャスタ１０３ａの一方が旋回自在式であり、他方が旋回軸固定式であるとともに、かご台車１００の奥行側に位置する一対の奥行側キャスタ１０３ｂの一方が旋回自在式であって、他方が旋回軸固定式である。

次に、第２実施形態の無人搬送車２３０の動作例（搬送システム例）について説明する。
図１３は、第２実施形態の無人搬送車２３０の動作例の制御フローチャートを示す図である。

ここでは、図１２に示す本実施形態の無人搬送車２３０を、かご台車１００のうち、旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａと旋回軸固定式の進入側キャスタ１０３ａとの間から底部空間Ｋ（図１、図３）内へ進入させる場合の動作例について述べる。

無人搬送車２３０の制御装置２２０は、まず、図１３に示すようにステップＳ２０～ステップＳ２２までを実行する。ステップＳ２０～ステップＳ２２は、第１の実施形態のステップＳ０～ステップＳ２と同様であるため説明を省略する。

次に、制御装置２２０はステップＳ２３を実行する。
制御装置２２０は、ステップＳ２３において、第１の検出センサ２１０Ａによる検出結果に基づいて、かご台車１００の向きや進入側キャスタ１０３ａのタイプを検出する。
まず、制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａにおいて検出した全ての物体検出点群データの中から、かご台車１００のキャスタ１０３のサイズに近い範囲に密集した検出点群を１つのクラスタ情報としてまとめ、これを１つのキャスタ１０３から検出された点群クラスタ１１１とみなす。

制御装置２２０は、記憶部に記憶された点群クラスタ１１１の形状パターンとのマッチングに基づいて、物体検出点群データの中から、搬送対象のかご台車１００におけるキャスタ１０３の点群クラスタ１１１であることを判定するとともに、その点群クラスタ１１１からキャスタ１０３のタイプ（旋回自在式または旋回軸固定式）を判別する。

次に、制御装置２２０はステップＳ２４を実行する。
制御装置２２０は、ステップＳ２４において、無人搬送車２３０に最も近い位置において検出した２つの点群クラスタ１１１ａを、搬送対象であるかご台車１００のドッキング側にある一対の進入側キャスタ１０３ａ（一方が旋回自在式、他方が旋回軸固定式）であると判定する。

次に、制御装置２２０はステップＳ２５を実行する。
ステップＳ２５において、制御装置２２０は、検出した一対の進入側キャスタ１０３ａの各代表位置Ｏから、無人搬送車２３０の第１の進入目標基準点Ｍ’を算出する。

次に、制御装置２２０はステップＳ２６を実行する。
ステップＳ２６において、制御装置２２０は、先のステップＳ２５において算出した第１の進入目標基準点Ｍ’に基づいて、かご台車１００に対する第１のドッキング目標位置Ｇ’を算出する。

次に、制御装置２２０はステップＳ２７を実行する。
ステップＳ２７において、制御装置２２０は、まず、無人搬送車２３０をかご台車１００の下の底部空間Ｋ内へと進入させる。制御装置２２０は、先のステップＳ２５において算出した第１の進入目標基準点Ｍ’に向かって無人搬送車２３０を－Ｘ（後方）へと移動させ、かご台車１００の下に進入させる。このとき、無人搬送車２３０に搭載された検出センサ２１０Ｂの位置が、少なくとも進入側キャスタ１０３ａの位置を超えるまで当該無人搬送車２３０を進入させる。

次に、制御装置２２０はステップＳ２８を実行する。
ステップＳ２８において、制御装置２２０は第２の検出センサ２１０Ｂによる二次探索を実行する。制御装置２２０は、例えば、無人搬送車２３０をドッキング目標位置Ｇまで移動させながら、第２の検出センサ２１０Ｂからかご台車１００のＹ方向（幅方向）一方側（ここでは、無人搬送車２００の進行方向右側）へ向けてレーザ光を投光し、かご台車１００の進入側とは異なる側（進行方向右側）の一対のキャスタ１０３を探索する。このとき、かご台車１００のうち、少なくとも進行方向右側に位置する進入側のキャスタ１０３ａが検出され、進行方向右側に位置する奥行側に位置するキャスタ１０３ｂを探索する。

このように、制御装置２２０は、無人搬送車２００をかご台車１００の下へ進入させつつ、第２の検出センサ２１０ＢによってＹ方向（幅方向）一方側の一対のキャスタ１０３（奥行側キャスタ１０３ｂ）の探索を実行する。制御装置２２０は、レーザ操作範囲Ｒ２内の平面空間内において、当該無人搬送車２００に最も近い位置にキャスタ１０３とみられる検出点群データが新たにもう１つ（計２つ）検出されたとき、奥行側のキャスタ１０３ｂが検出されたと判断する。

次に、制御装置２２０はステップＳ２９を実行する。
ステップＳ２９において、制御装置２２０は、無人搬送車２３０の姿勢を補正する。制御装置２２０は、第２の検出センサ２１０Ｂにおいて検出した進入側のキャスタ１０３ａの代表位置Ｏと、奥行側のキャスタ１０３ｂの代表位置Ｏとを結ぶ第３直線Ｌ３の中点において当該第３直線Ｌ３に直交する第４直線Ｌ４を求め、これを基準として、理想とするドッキング目標位置Ｇを算出し、ドッキング目標位置Ｇ’の無人搬送車２３０の姿勢を補正する。例えば、図１１に示すように、例えば無人搬送車２３０を図中の反時計回りに旋回させることによって、無人搬送車２３０の側辺が、かご台車１００の側辺に平行する姿勢に補正する。これにより、ドッキング目標位置Ｇにおける無人搬送車２３０の姿勢を搬送に好適な姿勢とすることが可能である。
なお、目標位置Ｇとの並進成分がずれている場合には、これも併せて補正する。

その後、制御装置２２０はステップＳ２９Ａを実行し、ドッキング目標位置Ｇにおいてかご台車１００に対するドッキング動作を実行する。

第２実施形態の無人搬送車２３０によれば、２つの検出センサ２１０Ａ，２１０Ｂを備えているため、かご台車１００に進入前に検出センサ２１０Ａを用いて進入側のキャスタ位置の探索（一次探索）を実行した後、かご台車１００の進入後に検出センサ２１０Ｂを用いて奥行側のキャスタの探索（二次探索）を実行することによって、一次探索に基づいて算出したドッキング目標位置Ｇ’にある無人搬送車２３０の姿勢を、二次探索に基づいて算出したドッキング目標位置Ｇにおいて理想とする最終的な姿勢に補正することが可能なる。このように、かご台車１００の進入側キャスタ１０３ａだけでなく、奥行側キャスタ１０３ｂのタイプ（姿勢及び位置）に基づいて無人搬送車２３０の姿勢を適宜補正することで、旋回自在式及び旋回軸固定式のキャスタ１０３が混合したかご台車１００に対して、無人搬送車２３０を理想の姿勢でドッキングさせることができる。これにより、かご台車１００のキャスタ１０３の種類に関わらず、かご台車１００を好適に搬送することが可能である。

なお、かご台車１００の種類と配置向きは既知であるものとしているが、かご台車１００の種類や配置向きを、無人搬送車自体が単体で認識可能な認識機能を有する構成としても構わない。また、無人搬送車２３０を統合管理するような上位サーバから、かご台車の情報として提供されるような通知機能を使用する構成であっても構わない。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態の無人搬送車２４０について述べる。
図１４は、第３の実施形態の無人搬送車２４０を用いる場合の解決すべき動作例を示す平面図である。図１５は、第３の実施形態の無人搬送車２４０の好適な動作例を示す平面図である。なお、図１５中に示すレーザ走査範囲（一点鎖線で示す範囲）は、例示であって実際はさらに広範囲である。

以下、無人搬送車２４０の構成について説明する。
図１４に示すように、本実施形態の無人搬送車２４０は、細長いかご台車１４０の搬送を可能とするものである。ここでは、かご台車１４０の短辺側からドッキングを行うことを例に挙げて説明する。

搬送対象となる細長いかご台車１４０は、一方向に長さを有する平面視矩形状の荷板１０１を有し、一方の短辺側に配置された一対の進入側キャスタ１０３ａが旋回自在式であり、他方の短辺側に配置された一対の奥行側キャスタ１０３ｂが旋回軸固定式である。

本実施形態の無人搬送車２４０は、一方向に長さを有する平面視矩形状を呈する運搬車体２０１を有する。運搬車体２０１の短手方向に沿う幅は、かご台車１４０の短辺側に配置された一対の旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａの旋回範囲同士の間隔Ｃｗよりも狭い幅Ｗとされている。無人搬送車２４０（運搬車体２０１の第１部位２０１Ａ）の長手方向の長さは、かご台車１４０の長手方向の長さよりも長いか、略等しいことが好ましい。

次に、無人搬送車２４０の動作例（搬送システム例）について説明する。
図１６は、第３の実施形態の無人搬送車における制御装置の制御フローチャートを示す図である。
図１５に示す本実施形態の無人搬送車２４０を、例えば、かご台車１４０のうち、短辺側に配置された一対の旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａどうしの間から進入させる場合の動作例について述べる。

図１５に示す無人搬送車２４０の制御装置２２０は、まず、図１６に示すようにステップＳ３０～ステップＳ３４までを実行する。ステップＳ３０～ステップＳ３４は、第１の実施形態のステップＳ０～ステップＳ４と同様であるため説明を省略する。

次に、制御装置２２０はステップＳ３５を実行する。
ステップＳ３５において、制御装置２２０は、検出した一対の旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａの各代表位置から、無人搬送車２３０の第１の進入目標基準点Ｍ’を算出する。

次に、制御装置２２０はステップＳ３６を実行する。
ステップＳ３６において、制御装置２２０は、先のステップＳ３５において算出した第１の進入目標基準点Ｍ’に基づいて、かご台車１００に対する第１のドッキング目標位置Ｇ’を算出する。

次に、制御装置２２０はステップＳ３７を実行する。
ステップＳ３７において、制御装置２２０は、まず、先のステップＳ３５において算出した第１の進入目標基準点Ｍ’に向かって無人搬送車２３０を移動させ、かご台車１００の下の底部空間Ｋ（図１、図３）内へ進入させる。

次に、制御装置２２０はステップＳ３８を実行する。
ステップＳ３８において、制御装置２２０は第１の検出センサ２１０Ａによる二次探索を実行する。制御装置２２０は、例えば、無人搬送車２３０を第１のドッキング目標位置Ｇ’まで移動させながら、第１の検出センサ２１０Ａからかご台車１００の側方（＋Ｙ方向）へ向かってレーザ光を投光し、かご台車１００の進入方向とは異なる方向のキャスタ１０３を検出する。ここでは、かご台車１４０の幅方向一方側に位置する進入側キャスタ１０３ａと、奥行側キャスタ１０３ｂとの位置を探索する。

次に、制御装置２２０はステップＳ３９を実行する。
ステップＳ３９において、制御装置２２０は、第１の検出センサ２１０Ａにおいて検出した奥行側のキャスタ１０３ｂの代表位置同士を結ぶ第４直線Ｌ４の中点である第１の進入目標基準点Ｍ”において当該第４直線Ｌ４に直交する第５直線Ｌ５を求め、第５直線Ｌ５と、無人搬送車２３０及びかご台車１００の幾何情報から新たなドッキング目標位置Ｇ”（Ｇ）を算出し、かご台車１００の下に進入した無人搬送車２４０の姿勢を補正する。

つまり、かご台車１４０の一対の進入側キャスタ１０３ａが旋回自在式である場合、これら旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａの位置（一次探索結果）に基づいて算出した第１のドッキング目標位置Ｇ’は、理想とするドッキング目標位置Ｇからズレていることが多い。
一方で、旋回軸固定式の奥行側キャスタ１０３ｂの位置（二次探索結果）に基づいて算出した第２のドッキング目標位置Ｇ”は、理想とするドッキング目標位置Ｇに略一致することから、二次探索結果に基づいて算出した第２のドッキング目標位置Ｇ”（Ｇ）を目標とすべく、かご台車１００の下に進入した無人搬送車２４０の姿勢を補正する。このようにして、無人搬送車２００を理想とするドッキング目標位置Ｇに到達させる。
なお、目標位置Ｇとの並進成分がずれている場合には、これも併せて補正する。

次に、制御装置２２０は、かご台車１００とのドッキングを実行する（ステップＳ３９Ａ）。

以上述べたように、図１４に示す本実施形態の無人搬送車２４０を用いて細長形状のかご台車１４０を搬送する際に、かご台車１４０の短辺方向側から無人搬送車２４０を進入させる場合においては、進入側キャスタ１０３ａが旋回軸固定タイプであるときは、各進入側キャスタ１０３ａの姿勢は互いに変化しないため、一次探索結果に基づいて進入目標基準点Ｍとドッキング目標位置Ｇとを精度よく算出することができる。そのため、かご台車１４０の長さ方向に対して、無人搬送車２４０をその長さ方向を略平行にした状態で進入させることが可能となるため、無人搬送車２４０がかご台車１４０のキャスタ１０３（例えば、奥行側キャスタ１０３ｂ）に衝突（接触）するリスクは低い。

一方で、進入側キャスタ１０３ａが旋回自在式であるとき、これら一対の進入側キャスタ１０３ａどうしの姿勢は互いに異なっている可能性が高い。そのため、これら一対の旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａの各代表位置Ｏに基づいて（各代表位置Ｏを結ぶ第１直線ＬＮの中点（第１の進入目標基準点Ｍ’）において当該第１直線ＬＮに垂直な第２直線ＬＭから）算出した第１のドッキング目標位置Ｇ’に向かって、一対の旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａの間から無人搬送車２４０を進入させると、無人搬送車２４０がかご台車１４０に衝突（接触）する可能性が高い。

つまり、かご台車１４０は細長形状のため、横幅方向に無人搬送車２４０との十分な空間が確保できないことから、無人搬送車２４０の動作途中で、例えば、運搬車体２０１の先端側と奥行側のキャスタ１０３ｂとが接触してしまう可能性がある。

これに対して、本実施形態の無人搬送車２４０によれば、旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａを有するかご台車１４０を搬送する場合に、制御装置２２０は、一次探索結果に基づいて算出した第１の進入目標基準点Ｍ’へ向かって、一対の旋回自在式の進入側キャスタ１０３ａ同士の間からかご台車１４０の下へ無人搬送車２４０を進入させた後、図１５に示すように無人搬送車２４０をかご台車１４０のさらに－Ｘ方向（後方）へと進入させながら、第１の検出センサ２１０Ａによる二次探索を実施して奥行側キャスタ１０３ｂの位置を検出することとした。これにより、旋回軸固定式の奥行側キャスタ１０３ｂどうしの位置に応じて（二次探索結果に基づいて）新たな第２のドッキング目標位置Ｇ”（Ｇ）を算出して、無人搬送車２４０の進行方向を適宜補正することにより、理想とするドッキング目標位置Ｇへ無人搬送車２４０を到達させることが可能である。

なお、かご台車１００の奥側のキャスタ配置情報については、上述したように既知あるいは外部入手可能である。また、かご台車１４０の下に進入した後に、奥行側キャスタ１０３ｂを再探索する場合は、その探索領域を入手したキャスタ配置情報を元に、探索範囲をある程度絞り込んだ範囲に設定することが可能である。

また、第１の検出センサ２１０Ａの計測距離が十分長く、搬送対象のかご台車１４０における全てのキャスタ１０３の姿勢及びタイプを判別可能であってその計測精度も十分高い場合には、一次探索において旋回軸固定式の一対の奥行側キャスタ１０３ｂを検出し、これら奥行側キャスタ１０３ｂの位置からドッキング目標位置Ｇを算出するようにしてもよい。

ただし、奥行側キャスタ１０３ｂが進入側キャスタ１０３ａの死角に位置して隠れてしまう場合には、一次探索において奥行側キャスタ１０３ｂの探索は行わず、進入側キャスタ１０３ａの探索に切り替えることが好ましい。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態の無人搬送車２５０について述べる。
図１７は、第４の実施形態の無人搬送車の構成と動作を説明するための斜視図である。図１８は、第４の実施形態の無人搬送車の構成と動作を説明するための平面図である。なお、図１７，図１８に示すレーザ走査範囲（一点鎖線で示す範囲）は、例示であって実際はさらに広範囲である。

以下、無人搬送車２５０の構成について説明する。
本実施形態の無人搬送車２５０は、４つのキャスタの全てが旋回自在式キャスタであるかご台車１００の搬送に適した搬送車である。

図１７および図１８に示すように、本実施形態における無人搬送車２５０は、設置高さが互いに異なる一対の検出センサ（第１の検出センサ２１０Ａ，第３の検出センサ２１０Ｃ）を有する。
第３の検出センサ（検出センサ）２１０Ｃは、無人搬送車２５０の運搬車体２０１のうち、第１部位２０１Ａの上面２０１ａ上であって、第１部位２０１Ａの上面２０１ａと第２部位２０１Ｂの前面２０１ｂとに接するように設置されている。

第３の検出センサ２１０Ｃにおけるレーザ投射面の位置は、かご台車１００の荷板１０１の下面１０１ｂよりも高く、荷板１０１の上面１０１ａよりも低い位置であって、荷板１０１の進入側端面１０１ｃに対向する位置である。第３の検出センサ２１０Ｃは、荷板１０１の進入側端面１０１ｃの位置から荷板１０１のエッジ（側縁）を検出する。

次に、第４実施形態の無人搬送車２５０の動作例（搬送システム例）について説明する。
図１９は、第４実施形態の無人搬送車２５０における制御装置２２０の制御フローチャートを示す図である。
図１８に示す無人搬送車２５０の制御装置２２０は、まず、図１９に示すようにステップＳ４０～ステップＳ４２までを実行する。本実施形態の制御フローにおけるステップＳ４０～ステップＳ４２は、上記第１の実施形態の図４に示すステップＳ０～ステップＳ２と同様であるため説明を省略する。

次に、制御装置２２０はステップＳ４３～ステップＳ４６を実行し、第１の検出センサ２１０Ａの検出結果（進入側キャスタ１０３ａの姿勢及び向き）に基づいて、第１の進入目標基準点Ｍ’及び第１のドッキング目標位置Ｇ’を算出する。

次に、制御装置２２０はステップＳ４７を実行する。
ステップＳ４７において、制御装置２２０は無人搬送車２５０を前進させる。
制御装置２２０は、ステップＳ４７において無人搬送車２５０を第１の進入目標基準点Ｍ’へ向けて－Ｘ方向へ後退させることにより、当該無人搬送車２５０をかご台車１００に近づける。

次に、制御装置２２０はステップＳ４８を実行する。
ステップＳ４８において、制御装置２２０は、第３の検出センサ２１０Ｃによる二次探索を実行する。制御装置２２０は、第３の検出センサ２１０Ｃを用いて二次探索を実行し、かご台車１００の荷板１０１のエッジ（進入側端面１０１ｃ）を検出する。
このとき、荷板１０１のエッジの凡その位置については、かご台車１００の既知な形状情報を元にある程度範囲を絞って探索することが可能である。
また、荷板１０１のエッジの探索には、第３の検出センサ２１０Ｃによる検出点群情報に対して直線検出処理を利用してもよい。

次に、制御装置２２０はステップＳ４９を実行する。
ステップＳ４９において、制御装置２２０は、無人搬送車２５０の姿勢を補正する。
制御装置２２０は、先のステップＳ４８で検出した荷板１０１の進入側端面１０１ｃの長さ方向の中点（第２の進入目標基準点Ｍ”）において進入側端面１０１ｃに垂直な第６直線Ｌ６上に新たなドッキング目標位置Ｇを算出し、先のステップＳ４６においてキャスタ位置に基づいて算出した第１のドッキング目標位置Ｇ’を補正する。

次に、制御装置２２０はステップＳ５０を実行する。
ステップＳ５０において、制御装置２２０は、無人搬送車２５０をかご台車１００の下の底部空間Ｋ（図１、図３）内へとさらに進入させる。制御装置２２０は、ステップＳ５０において無人搬送車２５０をさらに－Ｘ方向へ後退させてかご台車１００の下に進入させ、ドッキング目標位置Ｇまで移動させる。

次に、制御装置２２０はステップＳ５１を実行する。
ステップＳ５１において制御装置２２０は、かご台車１００に対する無人搬送車２５０のドッキング動作を実行する。

このように、本実施形態における無人搬送車２５０によれば、無人搬送車２５０をかご台車１００の下に進入させる前にドッキング目標位置Ｇを補正することができるので、無人搬送車２５０の進行方向をより小さい動きで補正することができる。これにより、無人搬送車２５０を理想とするドッキング目標位置Ｇへと直進させることが可能となり、ご台車１００へのドッキング効率が向上する。

なお、床面Ｆや、進入前の無人搬送車２５０の姿勢が理想的に整えられている場合には、第１の検出センサ２１０Ａによる一次探索（ステップＳ４２）とこれに基づく動作（ステップＳ４３～Ｓ４６）を省略し、第３の検出センサ２１０Ｃによる二次探索を実行してもよい。

また、第３の検出センサ２１０Ｃの設置位置は、図示した位置に限らない。搬送対象のかご台車１００の荷板１０１の進入側エッジを良好に検出することが可能な位置であれば、他の場所でもよい。

本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

例えば、上述した各実施形態においては、搬送対象物としてかご台車を例に挙げて述べたが、無人搬送車による搬送対象物はかご台車に限らない。例えば、柱状の支持脚で構成された荷物棚が搬送対象物であってもよい。この場合、進入側の支持脚どうしは互いに姿勢の変化がないため、これら進入側の支持脚の位置に基づいて算出した進入目標基準点Ｍ及びドッキング目標位置Ｇは、理想とする進入目標基準点Ｍ及びドッキング目標位置Ｇとなる。

また、搬送対象物に対する無人搬送車の進入方向（長辺側、短辺側）は、搬送対象物の構造や荷物の積載状態等に応じて、適宜設定してもよい。

２２０…制御装置、１００…台車（搬送対象物）、１０１…荷板、１０１ａ…上面、１０１ｂ…下面、１０３…キャスタ（支持脚）、１１１，１１１ａ…点群クラスタ、２００，２３０，２４０，２５０…無人搬送車、２０１…運搬車体（移動体）、２０３…ドッキング部、２１０Ａ…第１の検出センサ、２１０Ｂ…第２の検出センサ、２１０Ｃ…第３の検出センサ、Ｆ…床面、Ｇ…ドッキング目標位置、Ｇ’…第１のドッキング目標位置、Ｇ”…第２のドッキング目標位置、Ｋ…底部空間、ＬＭ…第２直線、ＬＮ…第１直線、Ｍ…進入目標基準点、Ｍ…第１の進入目標基準点、Ｏ…代表位置、Ｐ…移動経由点、Ｗ…幅

Claims (13)

1. 荷物を積載可能な荷板と、前記荷板の少なくとも四隅を支える複数の支持脚と、を備える搬送対象物を搬送可能な無人搬送車であって、
   床面を自律走行可能であるとともに前記搬送対象物に結合するためのドッキング部を有した移動体と、
   前記搬送対象物における前記複数の支持脚のうち、前記移動体がドッキングする側に位置する一対の支持脚を進入側支持脚とし、前記移動体の進行方向においてドッキングする側とは反対側に位置する一対の支持脚を奥行側支持脚としたとき、前記進入側支持脚を検出可能な検出センサと、
   前記移動体および第１の前記検出センサに接続される制御装置と、を備え、
   前記移動体は、前記搬送対象物の前記荷板の下面と、前記複数の支持脚と、前記床面とに囲まれた底部空間内へ進入可能な高さを有する、
   無人搬送車。
2. 前記移動体は、前記搬送対象物の前記進入側支持脚及び奥行側支持脚を検出可能な第２の前記検出センサを備え、
   前記第２の検出センサは、前記移動体の進行方向に交差する幅方向一方側に設けられている、
   請求項１に記載の無人搬送車。
3. 前記検出センサは、各々の検出面の位置が前記床面より高く、かつ、前記搬送対象物の前記荷板の前記下面より低い位置となる高さに設置されている、
   請求項１又は２記載の無人搬送車。
4. 前記移動体は、前記荷板を検出可能な第３の前記検出センサを備え、
   前記第３の検出センサの検出面の位置は、前記荷板の前記下面よりも高く、且つ前記荷板の上面よりも低い位置となる高さに設置されている、
   請求項１から３のいずれか１項に記載の無人搬送車。
5. 前記検出センサとして、
   空間平面における距離をレーザ走査により測定する側域センサを用いる、
   請求項１から４のいずれか１項に記載の無人搬送車。
6. 前記移動体は、メカナムホイールを用いた全方向移動体である、
   請求項１から５のいずれか１項に記載の無人搬送車。
7. 請求項１から６のいずれか１項に記載の無人搬送車による搬送対象物の無人搬送システムであって、
   第１の検出センサによって前記搬送対象物の進入側支持脚を探索するステップと、
   前記第１の検出センサによる探索結果に基づいて前記搬送対象物における一対の進入側支持脚の位置を検出し、前記搬送対象物への進入位置の目標となる進入目標基準点と、前記搬送対象物に対するドッキング位置の目標となるドッキング目標位置と、を算出するステップと、
   前記移動体を前記進入目標基準点から前記ドッキング目標位置へと段階的に移動させるステップと、
   前記搬送対象物に対して前記無人搬送車をドッキングさせるステップと、を含む、
   無人搬送システム。
8. 前記ドッキング目標位置を算出する際、
   前記第１の検出センサによって検出した複数の物体検出地点群データの中から、前記移動体に最も近い一対の点群クラスタを前記一対の進入側支持脚とみなし、前記一対の進入側支持脚の代表位置どうしを結ぶ第１直線の中点を前記進入目標基準点として算出するとともに、前記進入目標基準点において前記第１直線に直交する第２直線上の前記底部空間内に、前記ドッキング目標位置を定める、
   請求項７に記載の無人搬送システム。
9. 前記第１の検出センサによる一次探索結果に基づいて算出した前記進入目標基準点と、前記無人搬送車の現在地との位置関係から、前記無人搬送車と前記進入目標基準点との間に移動経由点が必要かどうかを判定するステップと、
   前記移動経由点から前記進入目標基準点を経て前記ドッキング目標位置へと段階的に移動させるステップを含む、
   請求項７又は８に記載の無人搬送システム。
10. 前記第１の検出センサによる一次探索結果に基づいて第１の進入目標基準点および記第１のドッキング目標位置を算出するステップと、
    第２の検出センサによって、前記無人搬送車の進行方向に交差する幅方向一方側における前記搬送対象物の前記進入側支持脚及び奥行側支持脚を探索するステップと、
    前記第２の検出センサによる探索結果に基づいて前記奥行側支持脚の位置を判定し、第１の進入目標基準点および第２のドッキング目標位置を算出するステップと、
    前記第２のドッキング目標位置に基づいて前記移動体の姿勢を補正するステップと、を含む、
    請求項７又は８に記載の無人搬送システム。
11. 前記第１の検出センサによる一次探索結果に基づいて第１の進入目標基準点および第１のドッキング目標位置を算出するステップと、
    前記第１の検出センサによって前記搬送対象物の奥行側支持脚を探索するステップと、
    前記第１の検出センサによる二次探索結果に基づいて第２のドッキング目標位置を算出するステップと、
    前記第２のドッキング目標位置に基づいて前記移動体の姿勢を補正するステップを含む、
    請求項７又は８に記載の無人搬送システム。
12. 前記第１の検出センサによる一次探索結果に基づいて前記第１の進入目標基準点および前記第１のドッキング目標位置を算出するステップと、
    第３の検出センサによって前記搬送対象物の荷板を探索するステップと、
    前記第３の検出センサによる二次探索結果に基づい第２のドッキング目標位置を算出するステップと、
    前記第２のドッキング目標位置に基づいて前記移動体の姿勢を補正するステップを含む、
    請求項７又は８に記載の無人搬送システム。
13. 請求項１から６のいずれか１項に記載の無人搬送車による搬送対象物の搬送プログラムであって、
    コンピュータシステムに、
    第１の検出センサによって前記搬送対象物の進入側支持脚を探索し、
    前記第１の検出センサによる探索結果に基づいて前記搬送対象物における一対の進入側支持脚の位置を検出し、前記搬送対象物への進入位置の目標となる進入目標基準点と、前記搬送対象物に対するドッキング位置の目標となるドッキング目標位置と、を算出し、
    移動体を前記進入目標基準点から前記ドッキング目標位置へと段階的に移動させ、
    前記搬送対象物に対して前記無人搬送車をドッキングさせる、処理を実行させる、
    搬送プログラム。

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