JP2024021834A - 荷役システム - Google Patents

Abstract

【課題】荷役車両の速度を決定すること。【解決手段】荷役車両は、車両側制御装置と、カメラと、を備える。車両側制御装置は、カメラによる撮像で得られた画像データであって荷役車両による荷役の対象となる荷を撮像した画像データを取得する。車両側制御装置は、画像データから荷の種類を判別する。車両側制御装置は、荷の種類から荷役車両の速度を決定する。【選択図】図４

Description

本開示は、荷役システムに関する。

特許文献１に開示の荷役車両は、制御装置を備える。制御装置の制御によって荷役車両は、自動での走行、及び自動での荷役を行う。

特開２０２２－７９１３６号公報

制御装置は、荷役車両を制御する際に、荷役車両の速度を決定する。そして、制御装置は、決定した速度で荷役車両が動作するように制御を行う。荷役車両の速度を決定する際には、適切な速度を決定することが求められる。

上記課題を解決する荷役システムは、制御装置を備え、前記制御装置は、カメラによる撮像で得られた画像データであって荷役車両による荷役の対象となる荷を撮像した画像データを取得し、前記画像データから前記荷の種類を判別し、前記荷の種類から前記荷役車両の速度を決定する。

荷の種類によって荷役車両の適切な速度は異なる。制御装置は、荷の種類から荷役車両の速度を決定する。このため、制御装置は、荷の種類に応じて、適切な速度を決定することができる。

上記荷役システムについて、前記制御装置は、前記荷の重量を検出する重量センサによって得られた重量データを取得し、前記画像データ、及び前記重量データから前記荷の種類を判別してもよい。

上記荷役システムについて、前記荷役車両は、前記荷を搬送する搬送車両から前記荷を荷取りするものであり、前記制御装置は、前記搬送車両によって搬送される前記荷に関する情報である運行情報を取得し、前記画像データ、及び前記運行情報から前記荷の種類を判別してもよい。

本発明によれば、荷役車両の速度を決定することができる。

荷役車両の側面図である。 図１の荷役車両の概略構成図である。 図１の荷役車両が荷役する対象となる荷の一例を示す斜視図である。 図２の車両側制御装置が荷役車両の速度を決定する際に行う制御を示す図である。 図２の車両側制御装置が荷役車両の速度を決定する際に行う制御を示す図である。

荷役システムの一実施形態について説明する。
＜荷役車両＞
図１に示すように、荷役車両１０は、リーチ式のフォークリフトである。荷役車両１０は、カウンタ式のフォークリフトであってもよい。荷役車両１０は、自動で動作する。荷役車両１０は、自動での動作と手動での動作とを切り替え可能に構成されていてもよい。以下の説明において、前後左右は、荷役車両１０を基準とした場合の前後左右である。

荷役車両１０は、車体１１を備える。荷役車両１０は、リーチレグ１２を備える。リーチレグ１２は、左右方向に互いに離間して２つ設けられている。リーチレグ１２は、車体１１から前方に延びている。

荷役車両１０は、前輪１３を備える。前輪１３は、各リーチレグ１２に１つずつ設けられている。荷役車両１０は、後輪１４を備える。後輪１４は、車体１１に設けられている。後輪１４は、操舵輪である。後輪１４は、駆動輪である。

荷役車両１０は、荷役装置２１を備える。荷役装置２１は、車体１１の前方に設けられている。
荷役装置２１は、マスト２２を備える。マスト２２は、多段式のマストである。マスト２２は、アウタマスト２３と、インナマスト２４と、を備える。インナマスト２４は、アウタマスト２３に対して昇降可能に設けられている。

荷役装置２１は、リフトブラケット２５を備える。荷役装置２１は、フォーク２６を備える。フォーク２６は、リフトブラケット２５に固定されている。フォーク２６は、左右方向に互いに離間して２つ設けられている。

荷役装置２１は、リフトシリンダ３１を備える。リフトシリンダ３１は、油圧シリンダである。リフトブラケット２５は、リフトシリンダ３１への作動油の給排によって昇降する。フォーク２６は、リフトブラケット２５とともに昇降する。

荷役装置２１は、ティルトシリンダ３２を備える。ティルトシリンダ３２は、油圧シリンダである。リフトブラケット２５は、ティルトシリンダ３２への作動油の給排によって前後方向に傾動する。フォーク２６は、リフトブラケット２５とともに傾動する。

荷役装置２１は、リーチシリンダ３３を備える。リーチシリンダ３３は、油圧シリンダである。マスト２２は、リーチシリンダ３３への作動油の給排によって前後方向に移動する。フォーク２６は、マスト２２とともに前後方向に移動する。

図２に示すように、荷役車両１０は、カメラ４１を備える。カメラ４１は、デジタルカメラである。カメラ４１は、撮像素子を備える。撮像素子は、例えば、ＣＣＤイメージセンサ(Charge Coupled Device image sensor)、又はＣＭＯＳイメージセンサ(Complementary Metal Oxide Semiconductor image sensor)である。カメラ４１は、単眼カメラである。カメラ４１は、例えば、RGBカメラ、赤外線カメラ、グレースケールカメラ、又は可視光カメラである。カメラ４１は、前方を撮像するように配置されている。詳細にいえば、カメラ４１は、荷役車両１０が荷役を行う際に、荷役車両１０の前方に位置する荷を撮像できるように配置されている。カメラ４１は、例えば、リフトブラケット２５に設けられる。

荷役車両１０は、重量センサ４２を備える。重量センサ４２は、フォーク２６に積載された荷の重量を検出する。重量センサ４２は、例えば、リフトシリンダ３１の油圧を検出する圧力センサである。

荷役車両１０は、油圧機構４３を備える。油圧機構４３は、油圧機器への作動油の給排を制御するための部材である。油圧機器は、リフトシリンダ３１、ティルトシリンダ３２、及びリーチシリンダ３３を含む。油圧機構４３は、作動油を吐出するポンプ、及び油圧機器への作動油の給排を制御するコントロールバルブを含む。

荷役車両１０は、駆動機構４４を備える。駆動機構４４は、荷役車両１０を走行させるための部材である。駆動機構４４は、後輪１４を駆動させるための駆動源及び後輪１４を操舵するための操舵機構を含む。駆動源をモータとする荷役車両１０であれば、駆動機構４４はモータドライバを含む。駆動源をエンジンとする荷役車両１０であれば、駆動機構４４は燃料噴射装置を含む。

荷役車両１０は、車両側制御装置４５を備える。車両側制御装置４５は、走行に関する制御、及び荷役に関する制御を行う。車両側制御装置４５は、プロセッサ４６と、記憶部４７と、を備える。プロセッサ４６としては、例えば、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、又はDSP（Digital Signal Processor）が用いられる。記憶部４７は、RAM（Random Access Memory）及びROM（Read Only Memory）を含む。記憶部４７には、荷役車両１０を動作させるためのプログラムが記憶されている。記憶部４７は、処理をプロセッサ４６に実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納しているといえる。記憶部４７、すなわち、コンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。車両側制御装置４５は、ASIC（Application Specific Integrated Circuit）やFPGA（Field Programmable Gate Array）等のハードウェア回路によって構成されていてもよい。処理回路である車両側制御装置４５は、コンピュータプログラムに従って動作する１つ以上のプロセッサ、ASICやFPGA等の１つ以上のハードウェア回路、或いは、それらの組み合わせを含み得る。車両側制御装置４５は、制御装置である。荷役車両１０は、荷役システムである。

荷役車両１０は、補助記憶装置４８を備える。補助記憶装置４８は、車両側制御装置４５が読み取り可能な情報を記憶している。補助記憶装置４８は、例えば、ハードディスクドライブ、又はソリッドステートドライブである。補助記憶装置４８は、荷役車両１０を自動で動作させるためのデータ４９を記憶している。

荷役車両１０は、通信部５０を備える。通信部５０は、任意の無線通信方式で通信を行うことが可能な通信機器である。無線通信方式は、例えば、無線LAN、Zigbee（登録商標）、LPWA（Low Power Wide Area）、又は移動通信システムである。通信部５０は、無線信号を送受信可能である。通信部５０は、受信した無線信号を復調したデータを車両側制御装置４５に出力する。通信部５０は、上位システム５１と通信可能に設けられている。上位システム５１は、荷役車両１０に対して種々の指令を与える装置である。

上位システム５１は、上位制御装置５２と、通信部５５と、を備える。上位制御装置５２は、プロセッサ５３と、記憶部５４と、を備える。プロセッサ５３は、例えば、車両側制御装置４５のプロセッサ４６と同様の装置である。記憶部５４は、例えば、車両側制御装置４５の記憶部４７と同様の装置である。

通信部５５は、例えば、通信部５０と同様の装置である。通信部５５は、荷役車両１０からの無線信号を受信する。通信部５５は、荷役車両１０からの無線信号を復調したデータを上位制御装置５２に出力する。通信部５５は、上位制御装置５２から入力されたデータを無線信号として荷役車両１０に送信する。

車両側制御装置４５は、荷役車両１０による荷役の対象となる荷の種類に応じて荷役車両１０の速度を決定する。そして、車両側制御装置４５は、決定した速度で荷役車両１０が動作するように荷役車両１０の制御を行う。荷役車両１０の速度は、荷役車両１０の走行速度、及び荷役車両１０の荷役速度の少なくとも１つを含む。荷役速度は、フォーク２６の昇降速度、フォーク２６の傾動速度、及びフォーク２６のリーチ速度の少なくとも１つを含む。フォーク２６のリーチ速度は、リーチシリンダ３３によるフォーク２６の前後方向への移動速度である。車両側制御装置４５は、決定された走行速度で荷役車両１０が走行するように駆動機構４４を制御する。車両側制御装置４５は、決定された荷役速度で荷役装置２１が動作するように油圧機構４３を制御する。車両側制御装置４５は、決定された昇降速度でフォーク２６が昇降するように油圧機構４３を制御する。車両側制御装置４５は、決定された傾動速度でフォーク２６が傾動するように油圧機構４３を制御する。車両側制御装置４５は、決定されたリーチ速度でフォーク２６が前後方向に移動するように油圧機構４３を制御する。

車両側制御装置４５が荷役車両１０の速度を決定する際の制御について説明する。車両側制御装置４５は、荷役車両１０を自動で動作させる際に、荷役車両１０の速度を決定する。この速度は、荷役車両１０の目標速度である。

＜荷役対象となる荷の一例＞
一例として、図３に示すように、搬送車両６０の荷台６１に積載された荷７０の荷役を行う場合について説明する。荷役車両１０は、搬送車両６０の荷台６１とは異なる場所に置かれた荷７０の荷役を行うことも可能である。搬送車両６０は、例えば、トラックである。搬送車両６０は、AGV（Automatic Guided Vehicle）又はAMR（Autonomous Mobile Robot）であってもよい。荷役は、荷取り、荷取りした荷７０の運搬、及び荷取りした荷７０の荷降ろしの少なくとも１つを含む。

図３に示すように、荷役対象となる荷７０は、パレット７４に積まれている。荷７０は、例えば、商品７１と、梱包材７２と、を備える。商品７１は、梱包材７２に包まれている。梱包材７２は、表示部７３を備える。表示部７３には、例えば、商品７１の商品名、及び商品７１の製造者の少なくとも一方が印字されている。

＜速度を決定する際の制御＞
図４に示すように、ステップＳ１において、車両側制御装置４５は、カメラ４１から画像データを取得する。画像データは、カメラ４１による撮像で得られた画像データであって荷役車両１０による荷役の対象となる荷７０を撮像した画像データである。

次に、ステップＳ２において、車両側制御装置４５は、画像データに基づいて荷役速度を決定する。車両側制御装置４５は、画像データから荷７０の種類を推定する。本実施形態において、荷７０の種類は、壊れやすい荷、重量が軽い荷、過去に荷崩れを起こした荷、又は通常の荷に分類される。壊れやすい荷は、衝撃が加わることによって破損しやすい荷であって、例えば、商品７１がガラス製又は陶器製の荷である。重量が軽い荷は、衝撃が加わることによって商品７１が移動しやすい荷である。通常の荷は、壊れやすい荷、重量が軽い荷及び過去に荷崩れを起こした荷のいずれにも分類されない荷である。通常の荷は、壊れやすい荷よりも、衝撃が加わることによって破損しにくい。通常の荷は、軽い荷よりも重量が重い。通常の荷は、過去に荷崩れを起こしていない。

車両側制御装置４５は、例えば、機械学習によって得られた学習済みモデルを用いて画像データから荷７０の種類を推定する。学習済みモデルは、例えば、画像データに、当該画像データに含まれる荷７０の種類に応じたラベルを付した学習データを用いて学習を行ったものである。荷７０の種類と荷７０の外観には相関がある。例えば、梱包材７２の表示部７３に印字された商品７１の商品名や商品７１の製造者から荷７０の種類を推定することができる。このため、学習済みモデルを用いることで画像データから荷７０の種類を推定することができる。学習済みモデルは、例えば、データ４９に含まれる。

荷７０の種類には、荷役速度が対応付けられている。通常の荷に対応付けられた荷役速度を通常荷役速度とする。壊れやすい荷に対応付けられた荷役速度を第１荷役速度、重量が軽い荷に対応付けられた荷役速度を第２荷役速度、過去に荷崩れを起こした荷に対応付けられた荷役速度を第３荷役速度とする。第１荷役速度、第２荷役速度、及び第３荷役速度は、通常荷役速度よりも低い荷役速度である。第１荷役速度及び第３荷役速度は、第２荷役速度よりも低い荷役速度であってもよい。

車両側制御装置４５は、画像データから荷７０の種類を推定すると、荷７０の種類に対応付けられた荷役速度を荷役車両１０の荷役速度として決定する。車両側制御装置４５は、画像データから推定した荷７０の種類に基づいて荷役速度を決定すると、当該荷役速度で荷役装置２１が動作するように油圧機構４３を制御する。これにより、荷役車両１０は、決定された荷役速度によって荷取りを行う。

次に、ステップＳ３において、車両側制御装置４５は、重量センサ４２から荷７０の重量を示す重量データを取得する。詳細にいえば、車両側制御装置４５は、フォーク２６に荷７０が積載されると、当該荷７０の重量を示す重量データを重量センサ４２から取得する。

次に、ステップＳ４において、車両側制御装置４５は、荷７０の種類を判別する。ステップＳ４における荷７０の種類は、ステップＳ２における荷７０の種類と同様の分類である。車両側制御装置４５は、例えば、機械学習によって得られた学習済みモデルを用いて、画像データ及び重量データから荷７０の種類を判別する。学習済みモデルは、例えば、画像データに、当該画像データに含まれる荷７０の種類に応じたラベルを付した学習データ、及び重量データに荷７０の種類に応じたラベルを付した学習データを用いて学習を行ったものである。荷７０の種類と荷７０の外観には相関がある。荷７０の種類と荷７０の重量には相関がある。例えば、梱包材７２の表示部７３に印字された商品７１の製造者からは商品７１を特定できない場合であっても、梱包材７２の表示部７３に印字された商品７１の製造者と荷７０の重量との組み合わせによって商品７１を特定できる場合がある。このため、学習済みモデルを用いることで、画像データから把握できる荷７０の外観と、重量データから把握できる荷７０の重量と、に基づいて荷７０の種類を判別することができる。この学習済みモデルは、例えば、データ４９に含まれる。

次に、ステップＳ５において、車両側制御装置４５は、ステップＳ４で判別された荷７０の種類から走行速度、及び荷役速度を決定する。荷７０の種類には、走行速度が対応付けられている。通常の荷に対応付けられた走行速度を通常走行速度とする。壊れやすい荷に対応付けられた走行速度を第１走行速度、重量が軽い荷に対応付けられた走行速度を第２走行速度、過去に荷崩れを起こした荷に対応付けられた走行速度を第３走行速度とする。第１走行速度、第２走行速度、及び第３走行速度は、通常走行速度よりも低い走行速度である。第１走行速度及び第３走行速度は、第２走行速度よりも低い走行速度であってもよい。荷７０の種類には、荷役速度が対応付けられている。荷７０の種類に対応付けられる荷役速度は、ステップＳ２で決定される荷役速度と同様のものである。ステップＳ２では、画像データのみから荷７０の種類を推定しているのに対し、ステップＳ５では画像データ及び重量データから荷７０の種類を判別している。ステップＳ２よりもステップＳ５のほうが、荷７０の種類を判別する精度が高い。このため、ステップＳ５では、ステップＳ２で決定された荷役速度が更新される。

車両側制御装置４５は、荷７０の種類に基づいて走行速度を決定すると、当該走行速度で荷役車両１０が走行するように駆動機構４４を制御する。これにより、荷役車両１０は、荷降ろしを行う場所に向けて、決定された走行速度で走行する。車両側制御装置４５は、荷７０の種類に基づいて荷役速度を決定すると、当該荷役速度で荷役装置２１が動作するように油圧機構４３を制御する。これにより、荷役車両１０は、決定された荷役速度で荷降ろしを行う。

［本実施形態の作用］
荷役車両１０による荷役が行われる際には、車両側制御装置４５が、荷役車両１０の速度を決定する。荷７０の種類によって荷役車両１０の適切な速度は異なる。壊れやすい荷であれば、荷役車両１０の荷役や荷役車両１０の走行による衝撃によって荷７０が壊れることを抑制することが好ましい。重量が軽い荷であれば、荷役車両１０の荷役や荷役車両１０の走行によって荷７０が移動することを抑制することが好ましい。過去に荷崩れを起こした荷であれば、荷役車両１０の荷役や荷役車両１０の走行を慎重に行うことが好ましい。従って、荷７０の種類がこれらの荷であれば、荷役速度は通常荷役速度よりも低くすることが好ましい。同様に、走行速度は、通常走行速度よりも低くすることが好ましい。

車両側制御装置４５は、画像データから荷７０の種類を判別する。車両側制御装置４５は、荷７０の種類に応じた速度を決定する。本実施形態であれば、壊れやすい荷、重量が軽い荷、及び過去に荷崩れを起こした荷であれば、通常の荷に比べて荷役車両１０の速度が低くなる。

［本実施形態の効果］
（１）車両側制御装置４５は、荷７０の種類に応じて、適切な速度を決定することができる。

（２）車両側制御装置４５は、画像データ及び重量データから荷７０の種類を判別している。画像データのみから荷７０の種類を判別する場合に比べて、荷７０の種類を判別する精度が向上する。

［変更例］
実施形態は、以下のように変更して実施することができる。実施形態及び以下の変更例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。

○車両側制御装置４５は、画像データ、及び運行情報から荷７０の種類を判別してもよい。運行情報は、搬送車両６０によって搬送される荷７０に関する情報である。運行情報は、例えば、搬送車両６０によって搬送される荷７０の商品７１の商品名を示す情報である。搬送車両６０によって荷７０を搬送する際には、搬送車両６０の便毎に運行情報が作成される。運行情報は、例えば、上位システム５１に記憶されている。

図５に示すように、画像データ、及び運行情報から荷７０の種類を判別する場合、実施形態のステップＳ３に代えてステップＳ１３の処理を行う。ステップＳ１３において、車両側制御装置４５は、通信部５０を介して運行情報を上位システム５１から取得する。車両側制御装置４５は、ステップＳ４に代えてステップＳ１４の処理を行う。

ステップＳ１４において、車両側制御装置４５は、例えば、梱包材７２の表示部７３に印字された商品７１の製造者を運行情報と照合することによって商品７１を特定する。例えば、運行情報によって商品７１の製造者と商品７１の商品名とが対応付けられていれば、車両側制御装置４５は、画像データから商品７１の製造者を認識することによって、運行情報から商品７１の商品名を認識することができる。車両側制御装置４５は、商品７１の商品名から荷７０の種類を判別することができる。そして、車両側制御装置４５は、荷７０の種類から荷役車両１０の速度を決定することができる。車両側制御装置４５は、画像データ、運行情報、及び重量データから荷７０の種類を判別してもよい。

○車両側制御装置４５は、画像データのみから荷７０の種類を判別してもよい。即ち、車両側制御装置４５は、実施形態でのステップＳ２で推定された荷７０の種類を、荷７０の種類であると判別して、当該荷７０の種類から荷役車両１０の速度を決定してもよい。

○車両側制御装置４５は、ステップＳ２の処理を行わなくてもよい。即ち、車両側制御装置４５は、荷取りの際には、荷７０の種類に応じた荷役速度の決定を行わなくてもよい。

○車両側制御装置４５は、画像データに基づいて、光学文字認識によって表示部７３に印字された文字の文字コードを認識してもよい。この場合、車両側制御装置４５は、認識した文字コードから荷７０の種類を判別してもよい。例えば、車両側制御装置４５は、文字コードを荷７０の種類に対応付けたデータベースから荷７０の種類を判別してもよい。このデータベースは、補助記憶装置４８に記憶されたデータ４９に含まれていてもよいし、上位システム５１に記憶されていてもよい。上位システム５１にデータベースが記憶されている場合、車両側制御装置４５は、認識した文字コードを通信部５０から上位システム５１に送信する。上位システム５１は、文字コードに対応付けられた荷７０の種類を示す情報を荷役車両１０に送信する。車両側制御装置４５は、通信部５０を介して荷７０の種類を示す情報を取得する。車両側制御装置４５は、荷７０の種類を判別すると、当該荷７０の種類から荷役車両１０の速度を決定する。車両側制御装置４５は、文字コードと、重量データ及び運行情報の少なくとも１つとの組み合わせから、荷７０の種類を判別してもよい。

○表示部７３には、二次元コードが印されていてもよい。二次元コードは、例えば、商品７１の商品名を示す商品コードである。二次元コードは、例えば、バーコード又はＱＲコード（登録商標）である。車両側制御装置４５は、画像データに含まれる二次元コードから商品７１の商品名を認識する。車両側制御装置４５は、商品７１の商品名から荷７０の種類を判別する。例えば、車両側制御装置４５は、商品７１の商品名を荷７０の種類に対応付けたデータベースから荷７０の種類を判別してもよい。車両側制御装置４５は、荷７０の種類に応じた荷役車両１０の速度を決定する。

○梱包材７２は、表示部７３を備えていなくてもよい。梱包材７２の形状、梱包材７２の意匠、及び梱包材７２の大きさは、商品７１によって異なり得る。このため、梱包材７２が表示部７３を備えていない場合であっても、これらの特徴から学習済みモデルを用いて荷７０の種類を判別し得る。

○荷７０は、梱包材７２を備えていなくてもよい。この場合、画像データには、商品７１が写る。車両側制御装置４５は、画像データから荷７０の種類を判別する。例えば、車両側制御装置４５は、学習済みモデルを用いて荷７０の種類を判別する。

○荷７０の種類の分類は、任意に変更してもよい。例えば、荷７０の種類は、商品７１の商品名毎の分類であってもよい。
○荷７０の種類には、通常荷役速度よりも荷役速度を高くする分類が含まれていてもよい。例えば、荷７０の種類には、重量が重い荷が含まれていてもよい。重量が重い荷は、通常の荷よりも重量が重い。荷７０の種類が、重量が重い荷の場合、車両側制御装置４５は、走行速度を通常走行速度より高くしてもよい。

○荷役車両１０は、例えば、ロボットアームを備えているものであってもよい。
○車両側制御装置４５は、荷役車両１０が手動で動作する際に、荷役車両１０の速度を決定してもよい。

○荷役車両１０の速度を決定する制御は、上位システム５１によって行われてもよい。この場合、車両側制御装置４５は、画像データを通信部５０によって上位システム５１に送信する。上位制御装置５２は、通信部５５を用いて画像データを取得する。上位制御装置５２は、画像データを用いて荷役車両１０の速度を決定する。上位制御装置５２は、実施形態及び変更例で車両側制御装置４５が実行した制御と同様の制御を行うことで、荷役車両１０の速度を決定する。上位制御装置５２は、荷役車両１０の速度を示す情報を通信部５５によって荷役車両１０に送信する。車両側制御装置４５は、上位システム５１から受信した荷役車両１０の速度を示す情報から、荷７０の種類に応じた速度を認識する。車両側制御装置４５は、当該速度で荷役車両１０が動作するように制御を行う。上位制御装置５２は、画像データ及び重量データに基づいて荷役車両１０の速度を決定してもよい。この場合、車両側制御装置４５は、画像データ及び重量データを通信部５０によって上位システム５１に送信する。上位制御装置５２は、画像データ及び運行情報に基づいて荷役車両１０の速度を決定してもよい。上記した場合、上位制御装置５２が制御装置である。上位システム５１が荷役システムである。

１０…荷役システムである荷役車両、４１…カメラ、４２…重量センサ、４５…制御装置である車両側制御装置、６０…搬送車両、７０…荷。

Claims (3)

1. 制御装置を備え、
   前記制御装置は、
   カメラによる撮像で得られた画像データであって荷役車両による荷役の対象となる荷を撮像した画像データを取得し、
   前記画像データから前記荷の種類を判別し、
   前記荷の種類から前記荷役車両の速度を決定する、荷役システム。
2. 前記制御装置は、
   前記荷の重量を検出する重量センサによって得られた重量データを取得し、
   前記画像データ、及び前記重量データから前記荷の種類を判別する、請求項１に記載の荷役システム。
3. 前記荷役車両は、前記荷を搬送する搬送車両から前記荷を荷取りするものであり、
   前記制御装置は、
   前記搬送車両によって搬送される前記荷に関する情報である運行情報を取得し、
   前記画像データ、及び前記運行情報から前記荷の種類を判別する、請求項１に記載の荷役システム。

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