JP7017294B2 - 有人無人フォークリフトおよび荷役システム - Google Patents

Description

本発明は、有人無人フォークリフトおよび荷役システムに関する。

有人運転と無人運転とを切り替えることが可能な有人無人フォークリフトとして、例えば、特許文献１に記載のフォークリフトが知られている。特許文献１に記載のフォークリフトは、オペレータが運転席にいるときに無人運転が行われないように、オペレータが運転席にいないことを検出する無人検出手段を備えている。

有人無人フォークリフトでは、例えば、荷物をトラックに積み込むときや不定形な荷物の荷役を行うときには有人運転が適しているが、オペレータの体調によっては、有人運転から無人運転に切り替えた方がよい場合もある。

特開２０１０－２２２１０８号公報

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであって、その課題とするところは、オペレータの体調を考慮して有人運転と無人運転とを切り替えることが可能な有人無人フォークリフトおよび荷役システムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明に係る有人無人フォークリフトは、
有人運転と無人運転とを切り替えることが可能な有人無人フォークリフトであって、
運転席が設けられた車体と、
前記有人運転時に前記運転席にいるオペレータの体調に関する体調データを取得する情報取得部と、
前記体調データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記有人運転の安全性の程度を示す有人運転適正スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
前記情報取得部で取得した前記体調データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記有人運転適正スコアを取得し、前記有人運転適正スコアを所定の閾値と比較する処理部と、
前記有人運転適正スコアが前記閾値以下の場合に、前記オペレータに対する第１警告画面を表示する表示部と、
を備えることを特徴とする。

この構成では、運転席にいるオペレータの体調データに基づいて有人運転適正スコアを生成し、有人運転適正スコアが閾値以下の場合にオペレータに対する第１警告画面を表示部に表示する。したがって、この構成によれば、オペレータは自分の体調の異変にいち早く気付くことができ、有人運転から無人運転に切り替えることができる。

上記有人無人フォークリフトにおいて、
前記情報取得部は、前記オペレータの体温または体表温度に関する情報、前記オペレータの咳の有無に関する情報および前記オペレータの所定時間内の呼吸回数に関する情報の少なくとも１つを前記体調データとして取得するよう構成できる。

上記有人無人フォークリフトは、
前記無人運転時に第１状態で点灯する表示灯を備え、
前記表示灯は、前記有人運転適正スコアが前記閾値以下の場合に、第２状態で点灯するよう構成できる。

上記有人無人フォークリフトは、
レーザ誘導による前記無人運転を行うために、前記無人運転時にレーザ光を投光するとともに前記レーザ光の反射光を検出するレーザスキャナ装置と、
前記車体の自己位置の推定を行う位置推定部と、
を備え、
前記処理部は、
前記有人運転適正スコアが前記閾値以下になったタイミングで、前記自己位置が前記レーザ誘導の実効性の高い第１領域に存在するか前記レーザ誘導の実効性の低い第２領域に存在するかの実効性判定を行い、
前記表示部は、
前記処理部により前記自己位置が前記第１領域に存在すると判定された場合に、前記オペレータに対する前記第１警告画面を表示する一方、
前記処理部により前記自己位置が前記第２領域に存在すると判定された場合に、前記オペレータに対する第２警告画面を表示するよう構成できる。

上記課題を解決するために、本発明に係る荷役システムは、
本発明に係る有人無人フォークリフトと、
前記有人無人フォークリフトを管理する管理装置と、
を含む荷役システムであって、
前記有人無人フォークリフトの前記処理部は、
前記学習モデル部に入力した前記体調データに前記学習モデル部から取得した前記有人運転適正スコアを関連付けた、スコア付きの体調データを前記管理装置に送信し、
前記管理装置は、
前記スコア付きの体調データを収集して学習用データを生成する収集部と、
前記学習用データに基づく機械学習を行い、前記学習モデル部に含まれる前記パラメータを更新するための更新データを生成し、前記更新データを前記学習モデル部に送信するパラメータ更新部と、
を備え、
前記有人無人フォークリフトの前記学習モデル部は、前記更新データに基づいて前記パラメータを更新することを特徴とする。

本発明によれば、オペレータの体調を考慮して有人運転と無人運転とを切り替えることが可能な有人無人フォークリフトおよび荷役システムを提供することができる。

本発明に係る荷役システムを示す図である。 本発明に係る有人無人フォークリフトを示す図であって、（Ａ）は平面図、（Ｂ）は側面図である。 本発明に係る有人無人フォークリフトの制御装置の構成を示す図である。 本発明に係る管理装置の構成を示す図である。 本発明に係る有人無人フォークリフトの制御方法を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、本発明に係る有人無人フォークリフトおよび荷役システムの実施形態について説明する。

図１に、本発明の一実施形態に係る荷役システムを示す。本発明の一実施形態に係る荷役システムは、本発明の一実施形態に係る有人無人フォークリフト１００と、有人無人フォークリフト１００を管理する管理装置２００とを含む。図１では、有人無人フォークリフト１００を１台のみ示しているが、本実施形態では、複数台の有人無人フォークリフト１００が管理装置２００によって管理される。

有人無人フォークリフト１００は、有人運転と無人運転とを切り替え可能に構成されている。有人運転時の有人無人フォークリフト１００は、オペレータの手動操作により走行する一方、無人運転時の有人無人フォークリフト１００は、レーザ誘導により自動走行する。

図２に示すように、有人無人フォークリフト１００は、車体１０１と、車体１０１の前部に設けられた荷役装置１０２とを備える。荷役装置１０２は、左右一対のマストと、マストに昇降可能に取り付けられた左右一対のフォークとを含む。

有人無人フォークリフト１００は、車体１０１の後部に設けられた運転席１０３を備える。オペレータは、有人運転時に、運転席１０３に立った状態になる。運転席１０３には、オペレータが足で操作するブレーキペダルが設けられている。

運転席１０３の前方にはレバー類１０４が設けられており、運転席１０３の側方にはステアリングハンドル１０５が設けられている。レバー類１０４には、車体１０１を前後進させるための走行レバーと、荷役装置１０２を操作して荷役作業を行うための荷役レバー（リフトレバー、リーチレバー、ティルトレバー）が含まれる。

レバー類１０４とステアリングハンドル１０５との間には、表示部１０６が設けられている。表示部１０６は、例えば、液晶ディスプレイで構成される。表示部１０６には、後述する第１警告画面および第２警告画面が表示される。表示部１０６には、さらに、バッテリー容量やスピード表示等の車体１０１の状況が表示されてもよい。

運転席１０３の上方には、落下物からオペレータを保護するためのヘッドガード１０７が設けられている。ヘッドガード１０７には、レーザ誘導による自動走行を行うためのレーザスキャナ装置１０８が設けられている。なお、図２（Ａ）ではヘッドガード１０７を省略している。

レーザスキャナ装置１０８は、レーザ光源と演算部とを含む。図１に示すように、工場や倉庫等の荷役作業場１内を走行する有人無人フォークリフト１００は、無人運転時に、レーザスキャナ装置１０８のレーザ光源を回転させながら周囲にレーザ光Ｌを投光し、荷役作業場１内に配置された複数の反射板２からの反射光Ｌ’を検出する。レーザスキャナ装置１０８の演算部は、反射板２の位置を所定のマップ上で記憶しており、三角測量の原理に基づいて車体１０１の現在地（自己位置）を算出する。このようにして、無人運転時の有人無人フォークリフト１００は、自己位置に関する現在地情報を取得しながら、管理装置２００から通知された走行ルートに従って走行する。

荷役作業場１内には、レーザスキャナ装置１０８のレーザ光Ｌ（反射光Ｌ’）が棚３等の障害物によって遮られる可能性の低い領域、すなわちレーザ誘導の実効性の高い第１領域Ｒ１が存在する一方で、レーザ光Ｌ（反射光Ｌ’）が障害物によって遮られる可能性の高い領域、すなわちレーザ誘導の実効性の低い第２領域Ｒ２が存在する。

図２に示すように、ヘッドガード１０７のピラーには、情報取得部１０９が設けられている。情報取得部１０９は、有人運転時に運転席１０３にいるオペレータの体調に関する体調データを取得するよう構成される。情報取得部１０９は、例えば、赤外線カメラおよびカラーカメラ（もしくは、カラー画像を取得可能な赤外線カメラ）で構成される。情報取得部１０９は、運転席１０３にいるオペレータを撮影してオペレータの画像（静止画および／または動画）を取得し、当該画像に対して所定の画像処理を行うことにより体調データを取得する。

情報取得部１０９により取得可能な体調データには、オペレータの体温または体表温度に関する情報、オペレータの咳の有無に関する情報およびオペレータの所定時間内の呼吸回数に関する情報の少なくとも１つの情報が含まれる。例えば、情報取得部１０９は、オペレータの体表温度およびオペレータの周囲の温度（室温）を取得して所定の演算を行うことで、オペレータの体温を算出できる。

車体１０１の内部には、制御装置１１０が設けられている。図３に示すように、制御装置１１０は、記憶部１１１と、マップ作成部１１２と、位置推定部１１３と、モード設定部１１４と、学習モデル部１１５と、処理部１１６とを備える。制御装置１１０は、例えば、マイコンで構成される。制御装置１１０の各機能部は、例えば、マイコンのＣＰＵが所定のプログラムを実行することによって実現される。

記憶部１１１には、荷役作業場１の第１領域Ｒ１および第２領域Ｒ２の範囲を規定した基礎環境マップが予め格納される。基礎環境マップは、例えば、レーザスキャナ装置１０８のレーザ光Ｌ（反射光Ｌ’）が棚３等の障害物によって遮られるか否かの実験を実際に行うか、または当該実験のシミュレーションを行うことにより作成される。基礎環境マップには、荷役作業場１の構造（例えば、反射板２の位置や棚３の位置）に関する情報が含まれていてもよい。記憶部１１１に格納されている情報は、制御装置１１０の各機能部で共有される。

マップ作成部１１２は、有人運転時に、環境マップの作成を行うよう構成される。有人無人フォークリフト１００には、車体１０１の周囲の障害物等を認識するための計測センサ（例えば、レーザレンジファインダ）が備えられており、マップ作成部１１２は、計測センサから受け取る情報と記憶部１１１に格納された基礎環境マップとに基づいて環境マップを作成し、作成した環境マップを記憶部１１１に格納する。環境マップには、荷役作業場１の第１領域Ｒ１および第２領域Ｒ２に関する情報が含まれる。

位置推定部１１３は、有人運転時に、自己位置の推定を行うよう構成される。具体的には、位置推定部１１３は、マップ作成部１１２で生成された環境マップと、車体１０１の下部に設けられた駆動輪の回転量および操舵角に関する情報と、に基づいて自己位置の推定を行う。なお、駆動輪の回転量は有人無人フォークリフト１００の移動距離に対応し、駆動輪の操舵角は有人無人フォークリフト１００の移動方向に対応する。

モード設定部１１４は、車体１０１の運転モードを、有人運転を可能にする有人運転モードまたは無人運転を可能にする無人運転モードに設定する。運転モードの設定および変更は、例えば、車体１０１に設けられたモード切替スイッチをオペレータが操作することによって行われる。

学習モデル部１１５は、オペレータの体調に関する体調データが入力されると、所定のパラメータを有するニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、有人運転時の安全性の程度を示す有人運転適正スコアを生成するように機械学習された学習済みモデルである。学習モデル部１１５は、記憶部１１１に格納されていてもよい。

学習済みモデルの機械学習では、上記のとおりニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、教師データを大量に入力する。教師データは、オペレータの体調に関する体調データに所定の有人運転適正スコアを紐付けしたデータを含む。

有人運転適正スコアとしては、数値パラメータ（例えば、１～５の数値パラメータ）を用いる。数値パラメータの設定は、人またはコンピュータが行う。例えば、オペレータの体温が３７．５度以上の場合を１とし、オペレータの体温が３７．０度未満でもオペレータが所定時間内に複数回の咳を行った場合やオペレータの所定時間内の呼吸回数に変化がみられた場合を２または３としてもよい。オペレータの体調と有人運転の安全性の程度との間には、相関関係等の一定の関係が存在することを推認できる。

処理部１１６は、情報取得部１０９から取得した体調データを学習モデル部１１５に入力することで、学習モデル部１１５から有人運転適正スコアを取得し、有人運転適正スコアを所定の閾値と比較する。所定の閾値は、例えば、有人運転適正スコアの数値パラメータに対応させて、１～５の数値として設定できる。

処理部１１６は、有人運転適正スコアが設定された閾値以下になったタイミングで、実効性判定を行う。例えば、閾値が３に設定されている場合、処理部１１６は、学習モデル部１１５から取得した有人運転適正スコアが１～３のときに、実効性判定を行う。実効性判定は、位置推定部１１３で推定された自己位置がレーザ誘導の実効性の高い第１領域Ｒ１に存在するかレーザ誘導の実効性の低い第２領域Ｒ２に存在するかの判定である。なお、処理部１１６は、位置推定部１１３に実効性判定を行わせて、実効性判定の判定結果を取得してもよい。

処理部１１６は、自己位置が第１領域Ｒ１に存在すると判定した場合、表示部１０６に、オペレータに対する第１警告画面を表示させる。第１警告画面では、例えば、オペレータに無人運転に切り替えるよう促すメッセージが表示される。一方、処理部１１６は、自己位置が第２領域Ｒ２に存在すると判定した場合に、表示部１０６に、オペレータに対する第２警告画面を表示させる。第２警告画面では、例えば、オペレータに第１領域Ｒ１に移動して無人運転に切り替えるよう促すメッセージが表示される。

また、処理部１１６は、学習モデル部１１５に入力した体調データに学習モデル部１１５から取得した有人運転適正スコアを関連付けて、スコア付きの体調データを生成し、当該スコア付きの体調データを管理装置２００に送信する。

図４に示すように、管理装置２００は、通信部２０１と、統括制御部２０２と、収集部２０３と、パラメータ更新部２０４とを備える。

通信部２０１は、管理装置２００に予め登録された有人無人フォークリフト１００と無線通信を行うよう構成される。

統括制御部２０２は、有人無人フォークリフト１００の走行および荷役作業を管理するよう構成されている。例えば、統括制御部２０２は、有人無人フォークリフト１００の荷役作業のスケジュールを作成するとともに荷役作業を円滑に行うための無人運転時の走行ルートを決定する。統括制御部２０２は、通信部２０１を介して走行ルートを有人無人フォークリフト１００に通知する。

収集部２０３は、有人無人フォークリフト１００からスコア付きの体調データを収集し、当該スコア付きの体調データに基づいてパラメータ更新部２０４に入力可能な学習用データを生成する。また、収集部２０３は、有人無人フォークリフト１００から体調データ（情報取得部１０９で生成された有人運転適正スコアが付いていない体調データ）を収集し、当該体調データに有人運転適正スコアを紐付けした学習用データを生成してもよい。この場合、学習用データは、上記の教師データと同様にして生成することができる。すなわち、収集部２０３は、有人運転適正スコアとして数値パラメータ（例えば、１～５の数値パラメータ）を用いるとともに、個々の体調データに対して有人運転適正スコアを設定する。例えば、例えば、オペレータの体温が３７．５度以上の場合は、安全性が低いと判断して小さい数値パラメータ（例えば、１）を設定する。体調データが示すオペレータの体調と有人運転の安全性の程度との間には、相関関係等の一定の関係が存在することを推認できる。

パラメータ更新部２０４は、有人無人フォークリフト１００の学習モデル部１１５に含まれる機械学習アルゴリズムのパラメータ（例えば、ニューラルネットワークの重み付けのパラメータ）を更新するための更新データを生成する。パラメータ更新部２０４は、更新データを生成するために、ニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いて、学習用データに基づく機械学習を行う。パラメータ更新部２０４は、生成した更新データを、通信部２０１を介して複数台の有人無人フォークリフト１００に送信する。

有人無人フォークリフト１００の学習モデル部１１５は、受信した更新データに基づいて機械学習アルゴリズムのパラメータを更新する。これにより、学習モデル部１１５は、更新されたパラメータを有する機械学習アルゴリズムに基づいて、有人運転適正スコアを生成することができる。

続いて、有人無人フォークリフト１００の処理部１１６による表示部１０６の制御方法について説明する。図５に、当該制御方法のフローチャートを示す。

有人無人フォークリフト１００の運転モードが有人運転モードに切り替わると、処理部１１６は、情報取得部１０９から取得した最新の体調データを学習モデル部１１５に入力することで、学習モデル部１１５から有人運転適正スコアを取得する（Ｓ１）

有人運転適正スコアを取得した処理部１１６は、有人運転適正スコアを所定の閾値と比較して、有人運転適正スコアが閾値以下か否かを判定する（Ｓ２）。有人運転適正スコアが閾値以下の場合（Ｓ２でＹＥＳ）、処理部１１６は、位置推定部１１３で推定された自己位置がレーザ誘導の実効性の高い第１領域Ｒ１に存在するかレーザ誘導の実効性の低い第２領域Ｒ２に存在するかの実効性判定を行う（Ｓ３）。

自己位置が第１領域Ｒ１に存在する場合（Ｓ４で第１領域）、処理部１１６は、表示部１０６に第１警告画面を表示させて、オペレータに無人運転に切り替えるよう促す（Ｓ５）。一方、自己位置が第２領域Ｒ２に存在する場合（Ｓ４で第２領域）、処理部１１６は、表示部１０６に第２警告画面を表示させて、オペレータに第１領域Ｒ１に移動して無人運転に切り替えるよう促す（Ｓ６）。

本実施形態に係る有人無人フォークリフト１００は、運転席１０３にいるオペレータの体調データに基づいて有人運転適正スコアを生成し、有人運転適正スコアが閾値以下の場合にオペレータに無人運転に切り替えるよう促す旨の第１警告画面を表示部１０６に表示する。したがって、本実施形態に係る有人無人フォークリフト１００によれば、オペレータは自分の体調の異変にいち早く気付くことができ、有人運転から無人運転に切り替えることができる。

さらに、本実施形態に係る有人無人フォークリフト１００は、自己位置がレーザ誘導の実効性の低い第２領域Ｒ２に存在する場合に、オペレータに第１領域Ｒ１に移動して無人運転に切り替えるよう促す旨の第２警告画面を表示部１０６に表示する。したがって、本実施形態に係る有人無人フォークリフト１００によれば、走行不能になる可能性のある領域（第２領域Ｒ２）で運転モードが有人運転モードから無人運転モードに切り替わるのを抑制することができる。

以上、本発明に係る有人無人フォークリフトおよび荷役システムの実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。

本発明に係る有人無人フォークリフトは、運転席が設けられた車体と、有人運転時に運転席にいるオペレータの体調に関する体調データを取得する情報取得部と、体調データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、有人運転の安全性の程度を示す有人運転適正スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、情報取得部で取得した体調データを学習モデル部に入力することで、学習モデル部から有人運転適正スコアを取得し、有人運転適正スコアを所定の閾値と比較する処理部と、有人運転適正スコアが閾値以下の場合に、オペレータに対する第１警告画面を表示する表示部と、を備えるのであれば適宜構成を変更できる。

本発明に係る有人無人フォークリフトは、無人運転時に第１状態で点灯する一方、有人運転時には点灯しない表示灯を備えていてもよい。当該表示灯は、例えば、ＬＥＤで構成され、車体１０１に設けることができる。本発明に係る有人無人フォークリフトでは、上記の表示灯は、有人運転適正スコアが所定の閾値以下の場合に、第１状態とは異なる第２状態で点灯することが好ましい。表示灯を第２状態で点灯させることで、オペレータの体調の異変を周囲に知らせることができる。

上記実施形態では、有人運転適正スコアの数値パラメータを１～５の範囲で設定しているが、当該範囲は適宜変更できる。

オペレータの体調に関する体調データには、オペレータがレバー類１０４を握る圧力に関する情報、オペレータのまばたき回数に関する情報、およびオペレータの周囲の照度に関する情報の少なくとも１つの情報がさらに含まれていてもよい。上記圧力は、レバー類１０４に設けられた圧力センサで検出でき、上記照度は、ヘッドガード１０７に設けられた照度センサで検出できる。

本発明に係る有人無人フォークリフトは、レーザ誘導以外の方式を採用して無人運転を行うことができる。例えば、磁気誘導方式やジャイロ誘導方式を採用してもよい。

本発明に係る荷役システムは、本発明に係る有人無人フォークリフトと、本発明に係る有人無人フォークリフトを管理する管理装置と、を含むのであれば適宜構成を変更できる。

本発明の管理装置が、スコア付きの体調データを収集して学習用データを生成する収集部と、学習用データに基づく機械学習を行い、学習モデル部に含まれるパラメータを更新するための更新データを生成し、更新データを学習モデル部に送信するパラメータ更新部と、を備える場合、有人無人フォークリフトの学習モデル部は、更新データに基づいてパラメータを更新することが好ましい。

１ 荷役作業場
２ 反射板
３ 棚
１００ 有人無人フォークリフト
１０１ 車体
１０２ 荷役装置
１０３ 運転席
１０４ レバー類
１０５ ステアリングハンドル
１０６ 表示部
１０７ ヘッドガード
１０８ レーザスキャナ装置
１０９ 情報取得部
１１０ 制御装置
１１１ 記憶部
１１２ マップ作成部
１１３ 位置推定部
１１４ モード設定部
１１５ 学習モデル部
１１６ 処理部
２００ 管理装置
２０１ 通信部
２０２ 統括制御部
２０３ 収集部
２０４ パラメータ更新部

Claims (4)

1. 有人運転と無人運転とを切り替えることが可能な有人無人フォークリフトと、
   前記有人無人フォークリフトを管理する管理装置と、
   を含む荷役システムであって、
   前記有人無人フォークリフトは、
   運転席が設けられた車体と、
   前記有人運転時に前記運転席にいるオペレータの体調に関する体調データを取得する情報取得部と、
   前記体調データが入力されると、所定のパラメータを有する機械学習アルゴリズムを用いて、前記有人運転の安全性の程度を示す有人運転適正スコアを生成するように機械学習された学習モデル部と、
   前記情報取得部で取得した前記体調データを前記学習モデル部に入力することで、前記学習モデル部から前記有人運転適正スコアを取得し、前記有人運転適正スコアを所定の閾値と比較する処理部と、
   前記有人運転適正スコアが前記閾値以下の場合に、前記オペレータに対する第１警告画面を表示する表示部と、
   を備え、
   前記有人無人フォークリフトの前記処理部は、
   前記学習モデル部に入力した前記体調データに前記学習モデル部から取得した前記有人運転適正スコアを関連付けた、スコア付きの体調データを前記管理装置に送信し、
   前記管理装置は、
   前記スコア付きの体調データを収集して学習用データを生成する収集部と、
   前記学習用データに基づく機械学習を行い、前記学習モデル部に含まれる前記パラメータを更新するための更新データを生成し、前記更新データを前記学習モデル部に送信するパラメータ更新部と、
   を備え、
   前記有人無人フォークリフトの前記学習モデル部は、前記更新データに基づいて前記パラメータを更新することを特徴とする荷役システム。
2. 前記情報取得部は、前記オペレータの体温または体表温度に関する情報、前記オペレータの咳の有無に関する情報および前記オペレータの所定時間内の呼吸回数に関する情報の少なくとも１つを前記体調データとして取得することを特徴とする請求項１に記載の荷役システム。
3. 前記無人運転時に第１状態で点灯する表示灯を備え、
   前記表示灯は、前記有人運転適正スコアが前記閾値以下の場合に、第２状態で点灯することを特徴とする請求項１または２に記載の荷役システム。
4. レーザ誘導による前記無人運転を行うために、前記無人運転時にレーザ光を投光するとともに前記レーザ光の反射光を検出するレーザスキャナ装置と、
   前記車体の自己位置の推定を行う位置推定部と、
   を備え、
   前記処理部は、
   前記有人運転適正スコアが前記閾値以下になったタイミングで、前記自己位置が前記レーザ誘導の実効性の高い第１領域に存在するか前記レーザ誘導の実効性の低い第２領域に存在するかの実効性判定を行い、
   前記表示部は、
   前記処理部により前記自己位置が前記第１領域に存在すると判定された場合に、前記オペレータに対する前記第１警告画面を表示する一方、
   前記処理部により前記自己位置が前記第２領域に存在すると判定された場合に、前記オペレータに対する第２警告画面を表示することを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の荷役システム。

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