JP6486784B2 - 物流支援装置、物流支援システム、および物流支援プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、物流支援装置、物流支援システム、および物流支援プログラムに関する。

従来、配達物を搬送するパレットまたはボックスなどの積載部に、複数の配達対象物を自動的に積載するパレタイジング装置が知られている。また、積載部に積載された複数の配達対象物を自動的に積み下ろすデパレタイジング装置が知られている。配達対象物が自動的に積載された場合、パレタイジング装置の動作履歴を参照すれば、その積載パターンを取得することができる。しかしながら、配達対象物は人の手によって積載部に積載される場合があり、この場合、デパレタイジング装置において積載パターンが不明なまま動作を行う必要が生じ、非効率な動作が行われる場合があった。

特開２００３−３３５４１７号公報 特開平０７−２７７５１２号公報 特開平０８−２９３０２９号公報

本発明が解決しようとする課題は、積載部からの自動荷下ろしを効率的に行わせることができる物流支援装置、物流支援システム、および物流支援プログラムを提供することである。

実施形態の物流支援装置は、取得部と、推定部と、管理部とを持つ。取得部は、複数の配達対象物が積載部に積載された順序を特定可能な情報および前記積載部を識別する識別情報を取得する。推定部は、前記取得部により取得された情報と前記積載部の空間情報とに基づく制約下で、前記複数の配達対象物が積載部に積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を補助可能な補助情報に基づいて前記導出する積載パターンの候補を絞り込むことで、前記配達対象物が前記積載部に積載された積載パターンを推定する。管理部は、前記識別情報に前記推定部により推定された積載パターンを対応付けて記憶部に記憶させる。

物流システム１を模式的に示す図である。 荷主から配達対象物Ｐが受け取られる様子を示す図である。 エリア集積所において配達対象物Ｐが係員Ａの手によってボックスＢ（積載部）に積載される様子を示す図である。 エリア集積所においてボックスＢがトラックＴＲ（輸送用機器）に積み載せられる様子を示す図である。 物流支援装置１００の機能構成図である。 配達対象物データ１２２として格納されるデータの一例を示す図である。 物流支援装置１００がトラックＴＲの位置情報を提供する様子を示す図である。 配達対象物データ１２２が生成される過程を示すシーケンス図である。 大規模集積所および大規模分配所における配達物処理を説明するための図である。 自動荷下ろし機２０の構成図である。 積載パターンの伝達過程を示すシーケンス図である。 実施形態の物品処理装置における物品モデルおよび荷姿モデルの各々の座標系における直方体の４つの頂点、幅、高さ、および奥行きを示す斜視図である。 積載パターンの推定処理を概念的に示す図である。 図１３のツリー構造における分岐を説明するための図である。 積載パターン推定部１６０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。 最適解アルゴリズム１２６の処理を説明するための図である。 物流支援装置１００から提供された複数のブロックパターンの概念図である。 積載パターン推定部１６０により導出された分岐パターンに基づいて、自動荷下ろし機２０が実行する処理の流れについて説明するためのフローチャートである。 物流支援装置１００から提供された複数の分岐パターンの概念図である。 図１９のツリー構造における分岐パターンの選択処理を説明するための図である。 自動荷下ろし機２０が、分岐パターンＢを荷下ろしパターン候補として選択した場合の概念図である。 自動荷下ろし機２０により配達対象物Ｐ１が荷下ろしされる様子を示す図である。 １ステップ分の枝が消し込まれた分岐パターンの概念図である。 ｉ＝４の配達対象物Ｐ４について、元々選択していた分岐パターンが誤りであると判定した場合に、次に選択される分岐パターンの候補を示す図である。 認識した荷姿に対応する分岐パターンを荷下ろしパターン候補として選択する様子を示す模式図である。 自動荷下ろし機２０が、分岐パターンＢを荷下ろしパターン候補として選択した場合の概念図である。 自動荷下ろし機２０が実行するブロックごとの処理を説明するためのフローチャートである。 自動荷下ろし機２０によりブロックパターンＢＬ２が選択された場合の概念図である。 積載パターンを用いて荷下ろしを行う場合と、積載パターンを用いずに荷下ろしを行う場合との比較結果を示す図である。 第２の実施形態の物流支援装置１００Ａの機能構成図である。

以下、実施形態の物流支援装置、物流支援システム、および物流支援プログラムを、図面を参照して説明する。

（第１の実施形態）
図１は、物流システム１を模式的に示す図である。配達対象物Ｐは、荷主からエリア集積所、大規模集積所、大規模分配所、およびエリア分配所を介して届け先に届けられる。例えば大規模集積所はエリア集積所より規模が大きい施設である。例えば大規模集積所はエリア分配所より規模が大きい施設である。エリア集積所、大規模集積所、大規模分配所、およびエリア分配所のうち一部または全部は、それぞれネットワークＮＷを介して物流支援装置１００と通信可能である。ネットワークＮＷは、例えば、ＬＡＮ（Local Area Network）やＷＡＮ（Wide Area Network）、インターネット等を含む。

図２は、荷主から配達対象物Ｐが受け取られる様子を示す図である。配達対象物Ｐは、例えば小包である。配達対象物Ｐには、予めＲＦＩＤ（Radio Frequency IDentifier）タグＴＧ１が取り付けられている状態で係員Ａに渡されてもよいし、係員ＡによってＲＦＩＤタグＴＧ１が取り付けられてもよい。ＲＦＩＤタグＴＧ１は、通信によって自身の識別情報であるタグＩＤを送信する。

ハンディターミナルＨＴは、バーコードやＱＲコード（登録商標）を読み取るコード読み取り部、文字を読み取る文字読み取り部（ＯＣＲ（Optical Character Recognition）部）、あるいはＯＣＲ依頼を外部装置（例えば物流支援装置１００）に送信する依頼部、ＲＦＩＤタグＴＧ１と通信するタグ通信部、ユーザの入力操作を受け付ける入力部、セルラー網またはＷｉ−Ｆｉ網を介してネットワークＮＷに接続するためのネットワーク通信部等を備える。ハンディターミナルＨＴから、これらの機能構成のうち一部が省略されてもよい。

ハンディターミナルＨＴは、係員の操作に応じて、タグＩＤ、輸送情報（荷主、配達先）、配達対象物Ｐのサイズ、特性（割れ物、天地無用等）を、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信する。サイズは、例えば、幅、奥行き、および高さで表現され、何らかの手法で測定済であるものとする。なお、ハンディターミナルＨＴにより取得された情報の送信は、直接的に行われてもよいし、端末装置（不図示）にデータが吸い上げられてから、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信されてもよい。

図３は、エリア集積所において配達対象物Ｐが係員Ａの手によってボックスＢ（積載部）に積載される様子を示す図である。配達対象物ＰがボックスＢに積載される様子は、カメラＣＭ１によって撮像されている。カメラＣＭ１は、撮像画像を、例えば撮像時刻と共にネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信する。なお、図２に示す係員Ａと図３に示す係員Ａは同じ人物であってもよいし、異なる人物であってもよい。

また、係員Ａの例えば手首には、ＲＦＩＤタグＴＧ１と通信する通信機ＴＭ１が取り付けられる。この通信機ＴＭ１は、例えば、配達対象物Ｐが係員Ａによって把持されている間、配達対象物ＰのＲＦＩＤタグＴＧ１と通信可能となるように、通信可能範囲が設定されている。通信機ＴＭ１は、ＲＦＩＤタグＴＧ１のタグＩＤを含む通信履歴を、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信する。この通信履歴の送信は、直接的に行われてもよいし、通信機ＴＭ１から端末装置（不図示）にデータが吸い上げられてから、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信されてもよい。この結果、物流支援装置１００では、通信履歴において出現するタグＩＤの順序を参照すれば、配達対象物ＰがボックスＢに積載された順序を検知することができる。

また、配達対象物ＰがボックスＢに積載された順序は、異なる方法で取得されてもよい。例えば、配達対象物Ｐがベルトコンベアによって一列で搬送される場合、その搬送路にＲＦＩＤタグと通信する通信機を設置してもよい。この通信機は、配達対象物Ｐが搬送され搬送路の通信機が設置された付近を通過する際に、配達対象物ＰのＲＦＩＤタグＴＧ１と通信可能となるように、通信可能範囲が設定される。また、配達対象物ＰがボックスＢに積載される付近には、通信機ＴＭ２が設けられる。通信機ＴＭ２は、配達対象物ＰがボックスＢに積載される際に、ボックスＢのＲＦＩＤタグＴＧ２と通信可能となるように、通信可能範囲が設定される。通信機ＴＭ２は、ＲＦＩＤタグＴＧ２のタグＩＤを、通信時刻と共に、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信する。また、ボックスＢにボックスＢの識別情報が表示されている場合、カメラＣＭ１は、ボックスＢの識別情報を撮像する。カメラＣＭ１は、ボックスＢの識別情報を撮像した画像を、撮像した時刻と共に、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に送信する。

なお、配達対象物Ｐが自動的にボックスＢに積載される場合、積載パターンは既知の情報となる。この場合、自動積み載せ機（不図示）がネットワークＮＷを介して物流支援装置１００に積載パターンを送信する。

図４は、エリア集積所においてボックスＢがトラックＴＲ（輸送用機器）に積み載せられる様子を示す図である。トラックＴＲは、レンタル車両等である場合があり、通信等によって車両を特定できないことがある。このため、ナンバープレートを撮像する等して、車両を特定する。図示するようにカメラＣＭ２は、トラックＴＲの後方等、ナンバープレートを撮像できる位置に設置される。なお、ナンバープレートと共に、またはナンバープレートに代えて、トラックＴＲの運転者の顔画像等が撮像されてもよい。この場合、カメラＣＭ２は、トラックＴＲの前方からナンバープレートまたは運転者の顔画像等を撮像する。また、カメラＣＭ２とは別のカメラが、トラックＴＲの前方からナンバープレートおよび運転者の顔画像等を撮像してもよい。カメラＣＭ２は、撮像画像を、例えば撮像時刻と共に物流支援装置１００に送信する。また、ボックスＢには、ＲＦＩＤタグＴＧ２が取り付けられており、トラックＴＲに積み載せられる直前に通信機ＴＭ３がＲＦＩＤタグＴＧ２を検知する。通信機ＴＭ３は、ＲＦＩＤタグＴＧ２のタグＩＤを、例えば通信時刻と共に物流支援装置１００に送信する。物流支援装置１００では、これらの技術の組み合わせ（例えば通信機ＴＭ３の識別情報とカメラＣＭ２の識別情報とのマッチング）によって、どのトラックＴＲにどのボックスＢが積み載せられたのかを検知することができる。

図５は、物流支援装置１００の機能構成図である。物流支援装置１００は、例えば、通信インターフェース１１０と、記憶部１２０と、データ管理部（発番処理部）１３０と、ナンバープレート認識部１４０と、追跡情報提供部１５０と、積載パターン推定部１６０とを備える。データ管理部１３０、ナンバープレート認識部１４０、追跡情報提供部１５０および積載パターン推定部１６０は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサによって管理プログラム１２４が実行されることにより機能するソフトウェア機能部である。記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ等の記憶装置により実現される。通信インターフェース１１０は、ネットワークＮＷに接続された装置（例えばハンディターミナルＨＴやカメラ、通信機、並びにエリア集積所、大規模集積所、大規模分配所、およびエリア分配所の管理コンピュータ）と通信する。

記憶部１２０は、配達対象物データ１２２、管理プログラム１２４、および最適解アルゴリズム１２６を格納する。管理プログラム１２４は、最適解アルゴリズム１２６を適宜呼び出して処理を実行する。データ管理部１３０は、前述した各種機器から取得した情報を統合し、配達対象物データ１２２として管理する。図６は、配達対象物データ１２２として格納されるデータの一例を示す図である。配達対象物データ１２２の各項目については、図８のシーケンス図に即して、より詳細に説明する。

ナンバープレート認識部１４０は、カメラＣＭ２から取得された画像に対し、拡張縮小処理による特定周波数以下の成分の抽出処理、２値化処理等を行う。また、ナンバープレート認識部１４０は、２値化処理によって抽出された文字候補の外接矩形を複数抽出し、４桁の一連番号を構成する適切なサイズの文字候補の外接矩形が、一直線上かつ一定間隔で並ぶ組み合わせを抽出し、ナンバープレートを構成する組み合わせを複数作成する。そして、ナンバープレート認識部１４０は、ナンバープレートを構成する組み合わせから、数字候補の間隔およびサイズを考慮し、ナンバープレートを構成する文字候補の組み合わせを複数作成する。

次に、ナンバープレート認識部１４０は、作成したナンバープレートを構成する組み合わせから、アフィン変換を行なう際の補正パラメータを取得する。補正パラメータは、例えば、車両を撮像した複数の画像の中で、同じようなアングルで車両を撮像した画像に対して過去に設定されたものを抽出することで選択される。

次に、ナンバープレート認識部１４０は、取得した補正パラメータに基づいて、ナンバープレートの画像に対するアフィン変換補正を行い、カメラの光軸に正対するように座標変換を行なう。そして、ナンバープレート認識部１４０は、アフィン変換が行われたナンバープレートの画像に対し、大・中・小板のテンプレートを適用し、４桁の１連番号に対する、陸支部、分類番号等の一連番号以外の文字候補の外接矩形が、仮定したテンプレート上に当てはまる候補を判定する。ナンバープレート認識部１４０は、カメラの光軸に正対するよう座標変換を行った画像に対し、項目毎にナンバープレートの認識を行ない、最もスコアの高かった組み合わせを出力することで、ナンバープレートに記載された文字や数字を認識する。

ナンバープレート認識部１４０は、認識結果として得られた情報を、トラックＴＲを識別するトラックＩＤとしてデータ管理部１３０に提供する。

追跡情報提供部１５０は、トラックＴＲの位置を追跡して利用者に提供する。追跡情報提供部１５０は、例えば、ボックスＢに取り付けられ、ボックスＢと共にトラックＴＲに積載され、またはトラックＴＲに搭載されたＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機によってトラックＴＲの位置を取得する。ＧＮＳＳ受信機がボックスＢと共にトラックＴＲに積載される場合、予めＧＮＳＳ受信機の識別情報を物流支援装置１００に登録しておく必要がある。

図７は、物流支援装置１００がトラックＴＲの位置情報を提供する様子を示す図である。追跡情報提供部１５０は、端末装置５０から配達対象物Ｐを指定する情報を含む要求信号を受信すると、配達対象物Ｐを指定する情報を用いて配達対象物データ１２２を参照することで、配達対象物Ｐに対応するトラックＴＲの識別情報を抽出し、抽出したトラックＴＲの位置を端末装置５０に返信する。端末装置５０の利用者は、荷主、或いは届け先である。利用者は、端末装置５０を用いて、配達対象物Ｐを積載したトラックＴＲの位置を認識することができる。これにより利用者は、配達対象物Ｐが搬送過程で遅延が生じていることなどについて、詳細な情報を知ることができる。

積載パターン推定部１６０は、配達対象物Ｐが人によってボックスＢに積載された積載パターンを推定する。積載パターンとは、ボックスＢにおける各配達対象物Ｐの配置を意味する。積載パターン推定部１６０は、積載パターン推定のための前処理機能部として、配達対象物モデル生成部１６２と、荷姿検出部１６４と、ボックスモデル生成部１６６と、荷姿モデル生成部１６８とを備える。各機能部の詳細は後述する。

図８は、配達対象物データ１２２が生成される過程を示すシーケンス図である。まず、物流支援装置１００が、ハンディターミナルＨＴから各種情報（例えばタグＩＤや、輸送情報、サイズ、特性等）を取得する（ステップＳ１００）。次に、物流支援装置１００のデータ管理部１３０が、ステップＳ１００で受信した各種情報に対して配達物識別情報となる番号をランダムに選んで付与し（発番を行い）、配達対象物データ１２２に配達物識別情報に対応付けられた１レコードを追加する（ステップＳ１０２）。

次に、物流支援装置１００が、係員Ａの手首等に装着された通信機ＴＭ１から、配達対象物Ｐに取り付けられたＲＦＩＤタグＴＧ１のタグＩＤを含む通信履歴を取得する（ステップＳ１０４）。次に、物流支援装置１００は、エリア集積所の天井等に取り付けられたカメラＣＭ１から、配達対象物ＰがボックスＢに積載される様子が撮像された撮像画像を取得する（ステップＳ１０６）。また、物流支援装置１００は、ステップＳ１０４とステップＳ１０６の通信過程でボックスＢの識別情報を取得してもよい。例えば、通信機ＴＭ２がＲＦＩＤタグＴＧ２と通信し、ＲＦＩＤタグＴＧ２のタグＩＤを通信インターフェース１１０に送信することで、ボックスＢの識別情報およびＲＦＩＤタグＴＧ２との通信時刻が取得されてもよい。また、不図示の端末装置に対してボックスＢを指定する情報が入力され、物流支援装置１００が、ネットワークＮＷを介して端末装置からボックスＢを指定する情報を取得してもよい。

次に、物流支援装置１００のデータ管理部１３０が、配達対象物データ１２２において配達対象物識別情報とタグＩＤとの対応付けを行う（ステップＳ１０８）。また、データ管理部１３０は、ステップＳ１０４で取得した通信履歴において出現するタグＩＤの順序を参照し、配達対象物ＰがボックスＢに積載された順序を検知し、「積載順序」の項目に情報を追加する。更に、データ管理部１３０は、配達対象物データ１２２における配達対象物識別情報と、当該配達対象物Ｐが積載されたボックスＢの識別情報であるボックスＩＤとを対応付ける。また、管理部１３０は、ステップＳ１０４で取得した通信履歴と、通信機ＴＭ２のＲＦＩＤタグＴＧ２と通信した通信時刻との対応関係に基づいて、配達対象物識別情報（ＲＦＩＤタグＴＧ１のタグＩＤ）と、ＲＦＩＤタグＴＧ２のタグＩＤとを対応付ける。

また、管理部１３０は、ステップＳ１０４で取得した通信履歴と、ボックスＢの識別情報を撮像した画像を撮像した時刻との対応付けによって、配達対象物識別情報（ＲＦＩＤタグＴＧ１のタグＩＤ）と、ＲＦＩＤタグＴＧ２のタグＩＤとを対応付けてもよい。この場合、ボックスＢの識別情報は、ＱＲコード（登録商標）やバーコードのようなコンピュータによって認識容易な態様でボックスＢに表示されてもよいし、数字や文字で表示されてもよい。前者の場合、管理部１３０は、画像から読み取られるコード情報をデコードする機能を有し、後者の場合、管理部１３０は、画像における文字認識の機能を有する。

次に、物流支援装置１００の積載パターン推定部１６０が、配達対象物Ｐが人によって積載されたボックスＢごとに、積載パターンを推定する（ステップＳ１１０）。積載パターン推定部１６０は、配達対象物Ｐのサイズと、配達対象物Ｐが積載されたボックスＢの大きさや形状と、配達対象物ＰがボックスＢに積載された積載順序とに基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐの積載パターンの候補を推定する。なお、ボックスＢの大きさや、形状、積載容量は、予めボックスＩＤに対応付けられて記憶部１２０に格納されているものとする。

次に、物流支援装置１００は、エリア集積所のゲート等に取り付けられた通信機ＴＭ３から、配達対象物Ｐが積載されたボックスＢに付されたＲＦＩＤタグＴＧ２のタグＩＤを取得する（ステップＳ１１２）。これにより物流支援装置１００は、トラックＴＲに積み込まれたボックスＢの順序を認識することができる。また、不図示の端末装置に対してトラックＴＲの荷台におけるボックスＢの配置パターンの情報が入力され、物流支援装置１００が、ネットワークＮＷを介して端末装置からボックスＢの配置パターンの情報を取得してもよい。物流支援装置１００は、ボックスＢの配置パターンの情報をトラックＩＤに紐付ける。次に、通信インターフェース１１０は、カメラＣＭ２からナンバープレートが撮像された撮像画像を取得する（ステップＳ１１４）。

次に、物流支援装置１００のナンバープレート認識部１４０が、ステップＳ１１４で取得された画像からナンバープレートに付与された文字や、数字等を認識する（ステップＳ１１６）。次に、データ管理部１３０は、配達対象物データ１２２において、配達対象物識別情報と、ボックスＩＤと、トラックＩＤとの対応付けを行う（ステップＳ１１８）。

図９は、大規模集積所および大規模分配所における配達物処理を説明するための図である。大規模集積所および大規模分配所には、ソータ１０が設置される。ソータ１０は、自動荷下ろし機２０と、ソータ側カメラＣＭ３と、自動荷積機３０とを有する。

図１０は、自動荷下ろし機２０の構成図である。自動荷下ろし機２０は、例えば、荷下ろし側通信部２１と、荷下ろし側制御部２２と、センサ２４と、駆動部２６と、アーム部２８とを備える。荷下ろし側通信部２１は、ネットワークＮＷを介して物流支援装置１００と通信する。荷下ろし側制御部２２は、物流支援装置１００から取得した情報や、センサ２４により検出された検出結果、カメラＣＭ３により撮像された画像等に基づいて、駆動部２６を制御する。センサ２４は、赤外線センサや超音波センサ等であり、アーム部２８と物体との距離を検出する。駆動部２６は、アーム部２８を制御する。アーム部２８は、配達対象物Ｐを吸着、把持、または載置した状態で（ピッキングした状態で）配達対象物Ｐを運搬し、配達対象物Ｐを荷下ろしする。

自動荷下ろし機２０は、物流支援装置１００から供給される積載パターンの情報を参照しながら、ボックスＢから配達対象物Ｐを搬出してベルトコンベア等に載置する。自動荷下ろし機２０は、積載パターンの情報に対するボッスクＢに積載された配達対象物Ｐのずれを取得し、取得したずれを補正しながらボッスクＢに積載された配達対象物Ｐをピッキングする。

自動荷下ろし機２０は、ボックスＢを撮像するソータ側カメラＣＭ３により撮像された、積載された配達対象物Ｐの外観（以下、荷姿と称する）を推定し、推定結果に基づいて推定された配達対象物Ｐのずれを取得する。または、自動荷下ろし機２０は、例えばセンサ２４により検出された検出値に基づいて、配達対象物Ｐのずれを取得してもよい。ソータ１０は、ベルトコンベア等に載置された配達対象物Ｐを、宛先に応じた集積部に区分する。区分された配達対象物Ｐは、自動荷積機３０によってボックスＢに積載される。自動荷積機３０によって積載された積載パターンは、物流支援装置１００に送信される。ここでは、ボックスＢは自動的に移動し、トラック等に積載される。

図１１は、積載パターンの伝達過程を示すシーケンス図である。まず、積載パターン推定部１６０が、配達対象物Ｐが人によって積載されたボックスＢごとに積載パターンを導出する（ステップＳ１１０）。大規模集積所の自動荷下ろし機２０は、推定された積載パターンに基づいて荷下ろしし、大規模集積所の自動荷積機３０が自動積み上げを行う（ステップＳ１２０）。次に、大規模集積所のソータ１０が、自動荷積機３０により行われた自動積み上げの結果である積載パターンを物流支援装置１００に送信（ボックスＩＤと共に）する（ステップＳ１２２）。

次に、物流支援装置１００が、ステップＳ１２２で受信した積載パターンを、ボックスＩＤと共に大規模分配所のソータ１０に送信する（ステップＳ１２４）。大規模分配所の自動荷下ろし機２０は、推定された積載パターンに基づいて荷下ろしし、大規模集積所の自動荷積機３０が自動積み上げを行う（ステップＳ１２６）。

［積載パターンの推定］
図１２は、実施形態の物品処理装置における物品モデルおよび荷姿モデルの各々の座標系における直方体の４つの頂点、幅、高さ、および奥行きを示す斜視図である。積載パターン推定部１６０の配達対象物モデル生成部１６２は、配達対象物データ１２２に含まれる配達対象物Ｐの３次元形状の情報に基づき、配達対象物Ｐの３次元モデル（配達対象物モデル）を生成する。配達対象物モデル生成部１６２は、図示するように、配達対象物Ｐを直方体とみなして、配達対象物Ｐに対する所定の基準位置によって配達対象物座標系の原点を設定する。配達対象物座標系は、互いに直交するｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸による３次元直交座標系である。配達対象物座標系の原点は、例えば、直方体である配達対象物Ｐの中心などである。

配達対象物モデル生成部１６２は、配達対象物モデルを、配達対象物座標系の原点ベクトルＶｑＰと、回転行列ＶＲＰを含む同次変換行列ＶＴＰと、直方体である配達対象物Ｐの幅ｗ、高さｈ、および奥行きｄとによって生成する。
配達対象物モデル生成部１６２は、下記数式（１）に示すように、配達対象物座標系のｘ軸、ｙ軸、およびｚ軸の単位ベクトルＶｅｘ，Ｖｅｙ，Ｖｅｚを、直方体である配達対象物Ｐの少なくとも４つの頂点Ｖｐ１，Ｖｐ２，Ｖｐ３，Ｖｐ４によって記述する。

配達対象物モデル生成部１６２は、下記数式（２）に示すように、配達対象物座標系の原点ベクトルＶｑＰを４つの頂点Ｖｐ１，Ｖｐ２，Ｖｐ３，Ｖｐ４によって記述するとともに、回転行列ＶＲＰを単位ベクトルＶｅｘ，Ｖｅｙ，Ｖｅｚによって記述する。

配達対象物モデル生成部１６２は、下記数式（３）に示すように、同次変換行列ＶＴＰを、回転行列ＶＲＰと原点ベクトルＶｑＰとによって記述する。

配達対象物モデル生成部１６２は、下記数式（４）に示すように、配達対象物Ｐの幅ｗ、高さｈ、および奥行きｄを、４つの頂点Ｖｐ１，Ｖｐ２，Ｖｐ３，Ｖｐ４によって記述する。

配達対象物モデル生成部１６２は、配達対象物モデルのデータを荷姿モデル生成部１５４５に出力する。

荷姿検出部１６４は、ボックスＢおよびボックスＢ内に積載される複数の配達対象物Ｐによって形成される荷姿の情報をカメラＣＭ１から取得する。荷姿検出部１６４は、例えば、カメラＣＭ１から取得される荷姿の３次元形状の画像データに所定の画像処理を行うことによって、荷姿の３次元形状を認識する。荷姿検出部５６は、荷姿の３次元形状の情報をボックスモデル生成部１６６に出力する。

ボックスモデル生成部１６６は、荷姿検出部５６から出力される荷姿の３次元形状の情報に基づき、ボックスＢの３次元モデル（ボックスモデル）を生成する。ボックスモデル生成部１６６は、図示すように、ボックスＢの外形を直方体とみなして、ボックスＢに対する所定の基準位置によってボックス座標系の原点を設定する。ボックス座標系は、互いに直交するＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸による３次元直交座標系である。ボックス座標系の原点は、例えば、直方体であるボックスＢの中心などである。

ボックスモデル生成部１６６は、ボックスモデルを、ボックス座標系の原点ベクトルＶＱＢと、回転行列ＶＲＢを含む同次変換行列ＶＴＢと、直方体であるボックスＢの外形の幅Ｗ、高さＨ、および奥行きＤとによって生成する。
ボックスモデル生成部１６６は、下記数式（５）に示すように、ボックス座標系のＸ軸、Ｙ軸、およびＺ軸の単位ベクトルＶＥｘ，ＶＥｙ，ＶＥｚを、直方体であるボックスＢの外形の少なくとも４つの頂点ＶＰ１，ＶＰ２，ＶＰ３，ＶＰ４によって記述する。

ボックスモデル生成部１６６は、下記数式（６）に示すように、ボックス座標系の原点ベクトルＶＱＢを４つの頂点ＶＰ１，ＶＰ２，ＶＰ３，ＶＰ４によって記述するとともに、回転行列ＶＲＢを単位ベクトルＶＥｘ，ＶＥｙ，ＶＥｚによって記述する。

ボックスモデル生成部１６６は、下記数式（７）に示すように、同次変換行列ＶＴＢを、回転行列ＶＲＢと原点ベクトルＶＱＢとによって記述する。

ボックスモデル生成部１６６は、下記数式（８）に示すように、ボックスＢの外形の幅Ｗ、高さＨ、および奥行きＤを、４つの頂点ＶＰ１，ＶＰ２，ＶＰ３，ＶＰ４によって記述する。

ボックスモデル生成部１６６は、ボックスモデルのデータを荷姿モデル生成部１６８に出力する。

荷姿モデル生成部１６８は、ボックスモデル生成部５７から出力されるボックスモデルと、配達対象物モデル生成部１６２から出力される配達対象物Ｐの配達対象物モデルとに基づき、ボックスＢ内に積載されている配達対象物Ｐの位置姿勢を取得する。荷姿モデル生成部１６８は、ボックスモデルと、ボックスＢ内に積載されている配達対象物Ｐの配達対象物モデルと、ボックスＢ内に積載されている配達対象物Ｐの位置姿勢とを対応付けることによって荷姿モデルを生成する。

荷姿モデル生成部１６８は、下記数式（９）に示すように、配達対象物モデルの同次変換行列ＶＴＰにボックスモデルの同次変換行列ＶＴＢの逆行列ＢＴＶを左からかけることによって、配達対象物Ｐのボックス座標系での位置姿勢を示す同次変換行列ＢＴＰを取得する。同次変換行列ＢＴＰは、配達対象物座標系の単位ベクトルＶｅｘ，Ｖｅｙ，Ｖｅｚのボックス座標系でのベクトルＢｅｘ，Ｂｅｙ，Ｂｅｚと、配達対象物座標系の原点ベクトルＶｑＰのボックス座標系でのベクトルＢｑＰとによって構成されている。

荷姿モデル生成部１６８は、ボックスＢ内に積載されている複数の配達対象物Ｐに対する同次変換行列ＢＴＰ、幅ｗ、高さｈ、および奥行きｄの集合を荷姿モデルとする。荷姿モデル生成部５８は、例えば、ボックスＢ内に積載されているｎ個の配達対象物Ｐｉ（ｉ＝１，…，ｎ）に対して、同次変換行列ＢＴＰｉ（ｉ＝１，…，ｎ）、幅ｗｉ（ｉ＝１，…，ｎ）、高さｈｉ（ｉ＝１，…，ｎ）、および奥行きｄｉ（ｉ＝１，…，ｎ）の集合を荷姿モデルとする。

以下、積載パターンの推定処理について説明する。
積載パターン推定部１６０は、通信インターフェース１１０により取得された順序情報と、ボックスＢの空間情報（ボックスＢのサイズ）とに基づく制約下で、複数の配達対象物Ｐがボックスに積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を補助可能な補助情報に基づいて積載パターンの候補を絞り込むことで、配達対象物Ｐが係員ＡによってボックスＢに積載された積載パターンを推定する。「順序情報」とは、複数の配達対象物ＰがボックスＢに積載された順序を特定可能な情報であり、本実施形態では、配達対象物データ１２２に含まれる「積載順序」が該当する。

図１３は、積載パターンの推定処理を概念的に示す図である。また、図１４は、図１３のツリー構造における分岐を説明するための図である。図１３は、図中、ｉは何番目に積載された配達対象物Ｐであるかを示す符号である。図１４に示すように、ボックスＢの奥側に配達対象物Ｐ１からＰ４が一列に並べられた後、次の配達対象物Ｐ５は、配達対象物Ｐ１の手前に置かれるかも知れないし、配達対象物Ｐ４の手前に置かれるかも知れない。配達対象物ＰをボックスＢに積載する際には、このような分岐が多数存在する。

これに対し積載パターン推定部１６０は、配達対象物Ｐごとに、それらが積載される分岐パターン（積載パターンの候補）を生成し、補助情報に基づいて成立し得ないと判定した分岐パターンを消し込む（絞り込む）ことで、最終的な積載パターンを推定する。図１３における「ＮＧ」は、消し込まれた分岐パターンを示している。

補助情報とは、カメラＣＭ１によって撮像されたボックスＢに積載された配達対象物Ｐの画像（荷姿）、並びに、配達対象物Ｐの大きさや形状と、ボックスＢの空間情報と、荷姿の変化に基づいて積載パターンの成立可否を判定可能なアルゴリズムである最適解アルゴリズム１２６を含む。なお、カメラＣＭ１によって撮像されたボックスＢに積載された配達対象物Ｐの画像（荷姿）は撮像時刻に対応付けられているため、積載パターン推定部１６０は、配達対象物ＰがボックスＢに積載された積載順序を、撮像時刻と画像（荷姿）とに基づいて特定することができる。

図１５は、積載パターン推定部１６０により実行される処理の流れを示すフローチャートである。まず、積載パターン推定部１６０が、パラメータｉを初期値である１に設定する（ステップＳ２００）。次に、積載パターン推定部１６０は、配達対象物Ｐｉの情報を取得する（ステップＳ２０２）。配達対象物Ｐｉの情報とは、例えば配達対象物Ｐｉの大きさや形状、積載順序等である。次に、積載パターン推定部１６０は、ステップＳ２０２で取得した配達対象物Ｐｉの情報と、それまでに推定した分岐パターンとに基づいて、配達対象物Ｐの分岐パターンを生成する（ステップＳ２０４）。分岐パターンは一つ生成される場合もあるし、複数生成される場合もある。積載パターン推定部１６０は、それまでに導出した分岐パターンに追加する形で、配達対象物Ｐｉが置かれる可能性のある箇所を網羅的に探索し、分岐パターンを生成する。

次に、積載パターン推定部１６０は、ステップＳ２０４で生成した分岐パターンのうちから、分岐パターンを一つ選択する（ステップＳ２０６）。次に、積載パターン推定部１６０は、ステップＳ２０６で選択した分岐パターンが、最適解アルゴリズム１２６による実行結果に合致するか否かを判定する（ステップＳ２０８）。最適解アルゴリズム１２６は、配達対象物Ｐｉが積載される前後の画像の差分を解析することによって、分岐パターンの成立可否、並びに複数の分岐パターンについて成立可能性等を導出可能なものである。また、最適解アルゴリズム１２６は、配達対象物Ｐｉが積載される前後の画像が鮮明でない場合、これまでに配達対象物Ｐが積載された経過に基づいて学習される係員Ａの癖などに基づいて、確率統計的な処理により、分岐パターンの成立可否、並びに複数の分岐パターンについて成立可能性等を導出してもよい。また、最適解アルゴリズム１２６は、ボックスＢのサイズとボックスＢが積載された配達対象物Ｐの数と大きさとから算出されるボックスＢの充填率に基づいて、分岐パターンの成立可否、並びに複数の分岐パターンについて成立可能性等を導出してもよい。

図１６は、最適解アルゴリズム１２６の処理を説明するための図である。画像ＩＭはカメラＣＭ１によって撮像された画像を示している。画像ＩＭ１はカメラＣＭ１によって撮像された画像に対してエッジ点抽出処理が行われたエッジ画像である。例えば積載パターン推定部１６０が導出した分岐パターンの一つは、配達対象物Ｐｘが、ボックスＢの空きスペースＳＰに置かれたと推定した分岐パターンであるものとする。このとき、最適解アルゴリズム１２６は、エッジ点抽出処理の結果に基づいて、ボックスＢの空きスペースＳＰに配達対象物Ｐは置かれていないと判定する。

上記例示したような処理によって、ステップＳ２０６で選択した分岐パターンが最適解アルゴリズム１２６の処理結果と合致していないと判定した場合、積載パターン推定部１６０は、ステップＳ２０４で選択した分岐パターンを消し込む（ステップＳ２１０）。

ステップＳ２０６により選択された分岐パターンと、最適解アルゴリズム１２６により生成された分岐パターンとが合致している場合、積載パターン推定部１６０は、全ての分岐パターンについて処理を実行したか否かを判定する（ステップＳ２１２）。全ての分岐パターンについて処理が実行されていない場合、ステップＳ２０６の処理に戻る。

全ての分岐パターンについて処理が実行された場合、積載パターン推定部１６０は、最適解アルゴリズム１２６に基づいて一つのブロックが終了したか否かを判定する（ステップＳ２１３）。ブロックとは、配達対象物Ｐｉが高さ方向に何段にも亘って積層されるという前提で、仮想的に「同じ段」に積まれた一群の配達対象物Ｐを意味する。ここで、仮想的と表現したのは、配達対象物Ｐの高さは一様でないことが多く、配達対象物Ｐの積層構造には高さ方向に凹凸が存在するからである。

一つのブロックが終了したと判定した場合、積載パターン推定部１６０は、一つのブロックの配達対象物Ｐが積載し終えられたことを示すブロック区切り情報を追加する（ステップＳ２１４）。例えば、初期状態からボックスＢの底面全体に亘って、配達対象物Ｐが敷き詰められた場合、最初のブロックの配達対象物Ｐが積載し終えられたことになる。

一つのブロックが終了していないと判定した場合、またはステップＳ２１４でブロック区切り情報が追加された場合、積載パターン推定部１６０は、パラメータｉが最大値ｉ_ＭＡＸに至ったか否かを判定する（ステップＳ２１６）。最大値ｉ_ＭＡＸとは、対象となるボックスＢに積載された配達対象物Ｐの数である。パラメータｉが最大値ｉ_ＭＡＸに至っていない場合、積載パターン推定部１６０は、パラメータｉを１インクリメントし（ステップＳ２１８）、ステップＳ２０２の処理に進める。パラメータｉが最大値ｉ_ＭＡＸに至った場合、本フローチャートの処理は終了する。

図１５のフローチャートの処理によって残存することになる分岐パターンは、一つのみである場合もあるし、複数の場合もある。残存する１または複数の分岐パターンの情報は、「積載パターン」としてボックスＩＤに対応付けられて配達対象物データ１２２に格納される。大規模集積所のソータ１０では、これを利用することで、自動荷下ろしを効率的に行うことができる。なお、分岐パターンは、全体として成立可能性に関するスコア等が導出され、スコアの低い分岐パターンを除外する処理が、物流支援装置１００により行われてもよい。

また、図１５のフローチャートの処理によって付与されるブロック区切り情報に基づいて、ブロックパターンが生成される。ブロックパターンとは、ボックスＢ内におけるブロックの配置である。ブロックパターンは、一つのみである場合もあるし、複数の場合もある。「ブロックパターン」はボックスＩＤに対応付けられて配達対象物データ１２２に格納される。大規模集積所のソータ１０では、ブロックパターンを利用することで、自動荷下ろしを効率的に行うことができる。

図１７は、物流支援装置１００から提供された複数のブロックパターンの概念図である。自動荷下ろし機２０は、物流支援装置１００から提供された複数のブロックパターン（例えばＢＬ１およびＢＬ２）と、ソータ１０側カメラＣＭ３により撮像された画像に基づいて認識した荷姿とを比較し、荷姿に対応する尤もらしいブロックパターンを選択し、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐを荷下ろしする。

［荷下ろし］
以下、配達対象物Ｐの荷下ろし処理について説明する。
自動荷下ろし機２０は、積載パターンに基づいてボックスＢに積載された配達対象物Ｐを荷下ろしする。ここで、自動荷下ろし機２０は、積載パターンに含まれる分岐パターンのうち尤もらしい分岐パターンを前提に荷下ろしを行うが、その過程で分岐パターンと荷姿の変化が一致しなくなった場合、次の分岐パターンに切り替えて処理を行う。

図１８は、積載パターン推定部１６０により導出された分岐パターンに基づいて、自動荷下ろし機２０が実行する処理の流れについて説明するためのフローチャートである。

まず、自動荷下ろし機２０が、ソータ１０側カメラＣＭ３により撮像された画像に基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐの荷姿を認識する（ステップＳ３００）。次に、自動荷下ろし機２０が、物流支援装置１００から提供された積載パターンと、ステップＳ３００で認識した荷姿とを比較する（ステップＳ３０２）。次に、自動荷下ろし機２０が、ステップＳ３０２の比較の結果に基づいて、物流支援装置１００から提供された積載パターンに含まれる分岐パターンのうち尤もらしい分岐パターンを一つ選択する（ステップＳ３０４）。自動荷下ろし機２０は、ステップＳ３０４で選択した分岐パターンを荷下ろしパターン候補とする。

図１９は、物流支援装置１００から提供された複数の分岐パターンの概念図である。図２０は、図１９のツリー構造における分岐パターンの選択処理を説明するための図である。図１９における網掛けの丸印で示される分岐パターンＡ，ＢおよびＣ（配置Ａ、ＢおよびＣ）は、最適解アルゴリズム１２６により生成された分岐パターンと合致する分岐パターンであり、白丸で示される分岐パターンは、最適解アルゴリズム１２６により生成された分岐パターンと合致しなかった分岐パターンである。

自動荷下ろし機２０は、例えば網掛けの丸印で示される分岐パターンのうちから、ソータ側カメラＣＭ４により撮像された画像に基づいて認識した荷姿と合致度の高い分岐パターンを荷下ろしパターン候補とする。図２０の配置Ａ、Ｂ、Ｃは、それぞれ図１９の配置Ａ、Ｂ、Ｃを模式的に表している。ソータ側カメラＣＭ４により撮像された画像に基づいて認識した荷姿が図２０に示す配置Ｘの場合、自動荷下ろし機２０は、配置Ａ、Ｂ、Ｃのうちから、配置Ｘと最も合致度が高い配置Ｂを選択する。自動荷下ろし機２０は、分岐パターンＢを荷下ろしパターン候補として選択する。図２０の例では、自動荷下ろし機２０は、分岐パターンＡ、Ｂ、Ｃのｉ＝５に対応する配達対象物Ｐ５の位置と、認識した荷姿の配達対象物Ｐ５との位置に基づいて、分岐パターンＢを荷下ろしパターン候補として選択する。図２１は、自動荷下ろし機２０が、分岐パターンＢを荷下ろしパターン候補として選択した場合の概念図である。

図１８の説明に戻る。次に、自動荷下ろし機２０は、荷下ろしパターン候補に基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐを荷下ろしする（ステップＳ３０６）。図２２は、自動荷下ろし機２０により配達対象物Ｐ５が荷下ろしされる様子を示す図である。自動荷下ろし機２０は、荷下ろしパターン候補である分岐パターンＢに基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐ５を認識し（図中、ａ、ｂ）、認識した配達対象物Ｐ５を荷下ろしする（図中、ｃ、ｄ）。これにより、自動荷下ろし機２０は、分岐パターンの１ステップ分の枝を消し込む。図２３は、１ステップ分の枝（ｉ＝５）が消し込まれた分岐パターンの概念図である。

次に、自動荷下ろし機２０は、ボックスＢに積載された全ての配達対象物Ｐを荷下ろししたか否かを判定する（ステップＳ３０８）。ボックスＢに積載された全ての配達対象物Ｐを荷下ろしていないと判定した場合、自動荷下ろし機２０はステップＳ３００の処理に進み、次の配達対象物Ｐの荷下ろし処理を実行する。ボックスＢに積載された全ての配達対象物Ｐを荷下ろしたと判定した場合、本フローチャートの処理は終了する。

また、自動荷下ろし機２０は、次の配達対象物Ｐについて処理を行う際に、最初に分岐パターンの１つ前の枝において選択した分岐パターンである荷下ろしパターン候補と、ステップＳ３００で認識した荷姿とを比較し、双方の合致度が低い場合、荷下ろしパターン候補を消し込む。図２４は、ｉ＝４の配達対象物Ｐ４について、元々選択していた分岐パターンが誤りであると判定した場合に、次に選択される分岐パターンの候補を示す図である。

ここで、自動荷下ろし機２０は、配達対象物Ｐ５を荷下ろした後のｉ＝１〜４について、ステップ３００で認識した荷姿と合致度が高い分岐パターンを選択する。図２５は、認識した荷姿に対応する分岐パターンを荷下ろしパターン候補として選択する様子を示す模式図である。自動荷下ろし機２０は、ソータ１０側カメラＣＭ３により撮像された画像に基づいて、配達Ｘ１と最も合致度が高い配置Ｃに対応する分岐パターンを荷下ろし候補パターンとして選択する。図２６は、自動荷下ろし機２０が、分岐パターンＢを荷下ろしパターン候補として選択した場合の概念図である。このような処理を繰り返し実行することで、一つのブロックの配達対象物Ｐの荷下しが完了する。

［ブロックパターン推定］
自動荷下ろし機２０は、積載パターンのブロック区切り情報から得られるブロックパターンから正しいブロックパターンを推定（選択）しながら配達対象物Ｐの荷下ろしを実行する。

以下、配達対象物Ｐのブロックパターンの推定処理について説明する。
自動荷下ろし機２０は、上述したステップＳ３００からステップＳ３０８の１ブロック単位の処理の前提として、ブロックパターンに基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐを荷下ろしする。ここで、自動荷下ろし機２０は、荷姿に対応する尤もらしいブロックパターンを前提に荷下ろしを行うが、その過程でブロックパターンと荷姿の変化が一致しなくなった場合、次のブロックパターンに切り替えて処理を行う。

自動荷下ろし機２０は、１ブロック単位の処理が終了すると、次のブロックの処理を実行する。図２７は、自動荷下ろし機２０が実行するブロックごとの処理を説明するためのフローチャートである。

まず、自動荷下ろし機２０が、ソータ１０側カメラＣＭ３により撮像された画像に基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐの荷姿を認識する（ステップＳ４００）。次に、自動荷下ろし機２０が、物流支援装置１００から提供された複数のブロックパターンと、ステップＳ４００で認識した荷姿とを比較する（ステップＳ４０２）。

次に、自動荷下ろし機２０が、ステップＳ４０２の比較の結果に基づいて、物流支援装置１００から提供されたブロックパターンから、荷姿に対応する尤もらしいブロックパターンを一つ選択する（ステップＳ４０４）。自動荷下ろし機２０は、例えば荷姿から尤もらしいブロックパターンを選択し、選択したブロックパターンをブロックパターン候補とする。図２８は、自動荷下ろし機２０によりブロックパターンＢＬ２が選択された場合の概念図である。例えば自動荷下ろし機２０は、ブロックパターンＢＬ１およびＢＬ２のうちから尤もらしいブロックパターンとして、ブロックパターンＢＬ２を選択した場合、ブロックパターンＢＬ２の分岐に基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐを荷下ろしする。

次に、自動荷下ろし機２０は、ブロックパターン候補に基づいて、前述したステップＳ３００からＳ３０８の処理を実行する（ステップＳ４０６）。次に、自動荷下ろし機２０は、ボックスＢの全てのブロックを処理したか否かを判定する（ステップＳ４０８）。

ボックスＢの全てのブロックを処理していない場合、自動荷下ろし機２０は、ソータ１０側カメラＣＭ３により撮像された画像に基づいて、１つのブロックの処理後の荷姿を認識する（ステップＳ４１０）。次に、自動荷下ろし機２０は、ステップＳ４１０で認識した荷姿と、ブロックパターン候補のブロックの配置とが合致するか否かを判定する（ステップＳ４１２）。

ステップＳ４１０で認識した荷姿と、ブロックパターン候補のブロックの配置とが合致する場合、ステップＳ４０６の処理に進む。ステップＳ４１０で認識した荷姿と、ブロックパターン候補のブロックの配置とが合致しない場合、自動荷下ろし機２０は、ステップＳ４１０で認識した荷姿に対応する尤もらしいブロックパターンを選択し（ステップＳ４１４）、ステップＳ４０６の処理に進む。ステップＳ４１２でボックスＢの全てのブロックを処理した場合、本フローチャートの処理は終了する。

図２９は、積載パターンを用いて荷下ろしを行う場合と、積載パターンを用いずに荷下ろしを行う場合との比較結果を示す図である。上図は自動荷下ろし機２０が、積載パターン推定部１６０により推定された推定パターンを用いずに配達対象物１から４をボックスＢから荷下ろしした場合の時間Ｔ１を示している。下図は自動荷下ろし機２０が、積載パターン推定部１６０により推定された推定パターンを用いて配達対象物１から４をボックスＢから荷下ろしした場合の時間Ｔ２を示している。図中、Ｔ３は、時間Ｔ１と時間Ｔ２との差分であり、ブロックパターンおよび積載パターンを用いて荷下ろしされた場合に短縮される短縮時間である。また、図中、Ｐは着ベータに配達対象物Ｐが積載されたボックスＢが到着し、自動荷下ろし機２０が荷下ろしを開始する時点を示している。

上図に示すように、自動荷下ろし機２０が、推定パターンを用いて配達対象物１から４を荷下ろしする場合、ボックスＢに積載された配達対象物を１つ１つ認識後、荷下ろし動作を行う。例えば自動荷下ろし機２０は、配達対象物１を認識後、配達対象物１の荷下ろし動作を行い、配達対象物２を認識後、配達対象物２荷下ろし動作を行い、・・・配達対象物４を認識後、配達対象物４の荷下ろし動作を行う。自動荷下ろし機２０は、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐの位置を認識するための手がかりとなる情報を有しない。自動荷下ろし機２０は、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐの画像処理を実行し、画像処理の結果に基づいて、ピッキングする配達対象物Ｐの位置を推定する。自動荷下ろし機２０は、推定した配達対象物Ｐの位置を手がかりに、更に位置検出のための補正処理を実行し、配達対象物Ｐをピッキングする。このように自動荷下ろし機２０が、配達対象物Ｐの位置の手がかりとなる情報を有しない場合、配達対象物をピッキングするためには複雑な処理と多大に時間を要する。

これに対し、自動荷下ろし機２０が、本実施形態の物流支援装置１００により推定された積載パターンを用いて配達対象物１から４を荷下ろしする場合、積載パターンを用いずに荷下ろしする場合に比して荷下ろし時間を短縮（短縮時間Ｔ３）することができる。積載パターンを用いる場合、自動荷下ろし機２０は、積載パターンに基づいて、ボックスＢに積載された配達対象物Ｐの位置の手がかりとなる情報を有している。自動荷下ろし機２０は、ボックスＢが大規模分配所に到着する前に、最初にピッキングする配達対象物Ｐと配達対象物Ｐの位置を推定することできる。これにより自動荷下ろし機２０は、ボックスＢが自動荷下ろし機２０にピッキングされる位置に配置された直後に荷下ろし動作を開始することができるため、荷下ろしに要する時間を短縮することができる。また、自動荷下ろし機２０は、積載パターンに基づいて、荷下ろし動作している配達対象物Ｐの次に荷下ろし動作の対象となる配達対象物Ｐと配達対象物Ｐの位置を推定することができる。これにより、自動荷下ろし機２０は、配達対象物Ｐの荷下ろし動作を連続して行うことができ、複雑な処理を行わずに荷下ろしに要する時間を短縮することができる。このように物流支援装置１００は、配達対象物ＰがボックスＢに積載された状態を推定した積載パターンを自動荷下ろし機２０に提供することで、自動荷下ろしを効率的に行わせることができる。

なお、第１の実施形態では、積載パターン推定部１６０は、配達対象物Ｐが人によってボックスＢに積載された積載パターンを推定するものとしたが、更にボックスＢが人によってトラックＴＲの荷台に積み込まれたトラック積載パターンを推定してもよい。この場合、積載パターン推定部１６０は、配達対象物ＰがボックスＢに積載された積載パターンを推定した手法を用いて、ボックスＢがトラックＴＲの荷台に積載された積載パターンを推定する。積載パターン推定部１６０は、例えば人によってトラックＴＲの荷台にボックスＢが積載された順序情報と、トラックＴＲの荷台の空間情報とに基づく制約下で、複数のボックスＢが荷台に積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を補助可能な補助情報に基づいて積載パターンの候補を絞り込むことで、ボックスＢが人によってトラックＴＲの荷台に積載された積載パターンを推定する。

以上説明した第１の実施形態によれば、物流支援装置１００が、複数の配達対象物ＰがボックスＢに積載された順序を特定可能な情報およびボックスＩＤを取得し、取得した情報とボックスＢの空間情報とに基づく制約下で、複数の配達対象物ＰがボックスＢに積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を荷姿に基づいて導出する積載パターンの候補を絞り込むことで、配達対象物ＰがボックスＢに積載された積載パターンを推定し、積載パターンとボックスＩＤとを対応付けて記憶させることにより、ボックスＢからの自動荷下ろしを効率的に行わせることができる。また、データ管理部１３０が、配達対象物の識別情報と輸送用機器の識別情報とを対応付けて管理することにより、利便性を向上させることができる。

（第２の実施形態）
以下、第２の実施形態について説明する。第１の実施形態では、一例として自動荷下ろし機２０が、ステップＳ３００からステップＳ３０８およびステップＳ４００からステップＳ４１４までの処理を実行するものとして説明した。第２の実施形態では物流支援装置１００Ａが自動荷下ろし機２０ＡにステップＳ３００からステップＳ３０８の処理、またはステップＳ４００からステップＳ４１４までの処理を実行させるためのコマンドを生成し、自動荷下ろし機２０が生成されたコマンドに基づいて上述した処理の一方または双方を実行する。以下、第１の実施形態の物流支援システム１との相違点を中心に説明する。

図３０は、第２の実施形態の物流支援装置１００Ａの機能構成図である。第２の実施形態の物流支援装置１００Ａは、荷下ろし支援部１８０を更に備える。荷下ろし支援部１８０は、図１８のステップＳ３００からステップＳ３０８の処理または／および図２７のステップＳ４００からステップ４１４までの処理を、ソータ側カメラＣＭ４により撮像された画像、および／または自動荷下ろし機２０の動作状態を受信しながら実行し、実行結果を自動荷下ろし機２０に返信する。

自動荷下ろし機２０は、逐次、物流支援装置１００の指示に基づいて荷下ろし動作を実行する。この場合、自動荷下ろし機２０は、自動荷下ろし機２０の動作状態や、配達対象物Ｐのずれ等を物流支援装置１００に送信する。

以上説明した第２の実施形態によれば、物流支援装置１００が、積載パターンに基づいて、自動荷下ろし機２０を制御するためのコマンドを生成する。自動荷下ろし機２０は、
生成されたコマンドに基づいてボックスＢに積載された配達対象物Ｐを荷下ろしすることにより、第１の実施形態と同様の効果を奏すると共に、自動荷下ろし機２０の処理負荷を軽減させることができる。

なお、第２の実施形態では、記憶部１２０と、ナンバープレート認識部１４０と、追跡情報提供部１５０と、積載パターン推定部１６０と、荷下ろし支援部１８０とが物流支援装置１００Ａとして機能するものとして説明したが、上述の機能部は、複数の装置に分散されていてもよい。この場合、上述の機能部が含まれる複数の装置が１つのシステムとして機能することにより、物流支援装置１００Ａと同様の機能を実現する。また、上述の機能部が含まれる複数の装置は、例えばネットワークＮＷを介して通信することで、物流支援装置１００Ａと同様の機能を実現してもよい。

以上説明した少なくともひとつの実施形態によれば、物流支援装置は、複数の配達対象物が積載部に積載された順序を特定可能な情報および前記積載部を識別する識別情報を取得する取得部と、前記取得部により取得された情報と前記積載部の空間情報とに基づく制約下で、前記複数の配達対象物が積載部に積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を補助可能な補助情報に基づいて前記導出する積載パターンの候補を絞り込むことで、前記配達対象物が前記積載部に積載された積載パターンを推定する推定部と、前記識別情報に前記推定部により推定された積載パターンを対応付けて記憶部に記憶させる管理部とを持つことにより、積載部からの自動荷下ろしを効率的に行わせることができる。

実施形態の物流支援装置は、以下のように表現することができる。
配達対象物の識別情報を通信により検知可能な通信機から通信履歴および前記積載部を識別する識別情報を取得する取得部と、
前記取得部により取得された通信履歴から前記配達対象物が積載部に積載された順序を検知する管理部と、
前記管理部により検知された順序と前記積載部のサイズを示す情報とに基づく制約下で、前記複数の配達対象物が積載部に積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を前記配達対象物が積載部に積載される過程を撮像した撮像画像に基づいて前記導出する積載パターンの候補を絞り込むことで、前記配達対象物が前記積載部に積載された積載パターンを推定する推定部と、
前記識別情報に前記推定部により推定された積載パターンを対応付けて記憶部に記憶させる管理部と、
を備える物流支援装置。

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。

１…物流システム、２０…自動荷下ろし機、１００…物流支援装置、１１０…通信インターフェース、１２０…記憶部、１２２…配達対象物データ、１２４…管理プログラム、１２６…最適解アルゴリズム、１３０…データ管理部、１４０…ナンバープレート認識部、１５０…追跡情報提供部、１６０…積載パターン推定部、１８０…荷下ろし支援部

Claims (7)

1. 複数の配達対象物が積載部に積載された順序を特定可能な情報および前記積載部を識別する識別情報を取得する取得部と、
   前記取得部により取得された情報と前記積載部の空間情報とに基づく制約下で、前記複数の配達対象物が積載部に積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を補助可能な補助情報に基づいて前記導出する積載パターンの候補を絞り込むことで、前記配達対象物が前記積載部に積載された積載パターンを推定する推定部と、
   前記識別情報に前記推定部により推定された積載パターンを対応付けて記憶部に記憶させる管理部と、
   を備える物流支援装置。
2. 前記補助情報は、前記複数の配達対象物が積載部に積載される過程を撮像した撮像画像である、
   請求項１記載の物流支援装置。
3. 前記補助情報は、前記撮像画像に基づいて、積載パターンの成立可否を判定可能なアルゴリズムである、
   請求項２記載の物流支援装置。
4. 前記取得部は、更に前記配達対象物のサイズを特定可能な情報を取得する、
   請求項１乃至３のいずれか一項記載の物流支援装置。
5. 請求項１乃至４のいずれか一項記載の物流支援装置であって、
   前記推定部により推定された積載パターンを用いて、配達対象物の荷下ろしを自動で行う自動荷下ろし機を支援する荷下ろし支援部を更に備える、
   物流支援装置。
6. 請求項１乃至４のいずれか一項記載の物流支援装置と、
   前記物流支援装置により推定された積載パターンを用いて配達対象物の荷下ろしを自動で行う自動荷下ろし機と、
   を備える物流支援システム。
7. 複数の配達対象物が積載部に積載された順序を特定可能な情報および前記積載部を識別する識別情報を取得する取得部を有する装置のコンピュータに、
   前記取得部により取得された情報と前記積載部の空間情報とに基づく制約下で、前記複数の配達対象物が積載部に積載される積載パターンの候補を導出すると共に、積載パターンの成立可否判定を補助可能な補助情報に基づいて前記導出する積載パターンの候補を絞り込むことで、前記配達対象物が前記積載部に積載された積載パターンを推定させ、
   前記識別情報に前記推定させた積載パターンを対応付けて記憶部に記憶させる、
   物流支援プログラム。

Images