JP7043300B2

JP7043300B2 - 作業機械の走行経路を計画するためのシステム、方法、及び作業機械

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Publication number: JP7043300B2
Application number: JP2018048608A
Authority: JP
Inventors: 雅己平山; フイバンホセ; カトゥピティヤジャヤンサ; ウイッティマーク
Original assignee: Komatsu Ltd
Current assignee: Komatsu Ltd
Priority date: 2018-03-15
Filing date: 2018-03-15
Publication date: 2022-03-29
Anticipated expiration: 2038-03-15
Also published as: AU2018334390A1; AU2018334390B2; CA3037530C; JP2019160093A; US11674287B2; CA3037530A1; WO2019176193A1; US20210363727A1

Description

特許法第３０条第２項適用平成２９年１２月１２日シドニー工科大学において開催された「オーストラリアロボット学会２０１７」会議で公開

本発明は、作業機械の走行経路を計画するためのシステム、方法、及び作業機械に関する。

作業機械は、ワークサイトのマテリアルに対して作業を行う。マテリアルとは、鉱山などのワークサイトで掘削された鉱石、土砂などである。例えば、ダンプ作業は、マテリアルをダンピングエリアの崖まで搬送し、崖下に排出する作業である。ダンプ作業では、ダンピングエリア上にマテリアルが積み上げられ、積み上げられたマテリアルが、ブルドーザなどの作業機械によって、崖から押し出されて、崖下に落とし込まれる。

特開2007-164279号

ダンピングエリアに積み上げられたマテリアルの総量は、作業機械のブレードが運ぶことができる最大容量を超えることが多い。また、ダンピングエリアに積み上げられたマテリアルと、ダンピングエリアの崖の縁との間には隙間がある。従って、ダンプ作業では、積み上げられたマテリアルの一部を作業機械によって削り、作業機械を崖の縁まで走行させ、削り取ったマテリアルを縁から押し出すという作業を、繰り返し行う必要がある。

しかし、崖の縁の形状は均一ではないため、マテリアルと縁との間の距離は、場所によって異なる。従って、どのような走行経路で作業機械を走行させるかによって、作業効率は影響を受ける。熟練したオペレータであれば、どのような走行経路で作業機械を走行させればよいかを経験により取得しているが、経験の少ないオペレータにとっては、効率のよい走行経路を判断することは容易ではない。

本発明の目的は、作業機械によるワークサイトのマテリアルに対する作業を効率よく行うための走行経路をコントローラによって適切に決定することにある。

第1の態様は、ワークサイトのマテリアルに対して作業するための作業機械の走行経路を計画するためのシステムであって、コントローラを備える。コントローラは、以下の処理を実行するようにプログラムされている。コントローラは、ワークサイトの地形を示す地形データを取得する。コントローラは、マテリアルの位置を示すマテリアルデータを取得する。コントローラは、地形データから決定される走行経路の複数の候補のそれぞれに対して、マテリアルデータに基づき、評価関数を演算する。評価関数は、マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む。コントローラは、複数の候補のうち、評価関数を最小とする候補を走行経路として決定する。

第2の態様は、ワークサイトのマテリアルに対して作業するための作業機械の走行経路を計画するためにコントローラによって実行される方法であって、以下の処理を備える。第1の処理は、ワークサイトの地形を示す地形データを取得することである。第2の処理は、マテリアルの位置を示すマテリアルデータを取得することである。第3の処理は、地形データから決定される走行経路の複数の候補のそれぞれに対して、評価関数を演算することである。評価関数は、マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む。第5の処理は、複数の候補のうち、評価関数を最小とする候補を走行経路として決定することである。

第3の態様は、作業機械であって、ワークサイトのマテリアルに対して作業するための作業機械の走行経路を計画するためのコントローラを備える。コントローラは、以下の処理を実行するようにプログラムされている。コントローラは、ワークサイトの地形を示す地形データを取得する。コントローラは、マテリアルの位置を示すマテリアルデータを取得する。コントローラは、地形データから決定される走行経路の複数の候補のそれぞれに対して、評価関数を演算する。評価関数は、マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む。コントローラは、複数の候補のうち、評価関数を最小とする候補を走行経路として決定する。

本発明によれば、コントローラによって、走行経路の複数の候補のうち、評価関数を最小とする候補が走行経路として決定される。評価関数は、マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む。そのため、マテリアルに対する作業を効率よく行うための走行経路をコントローラによって適切に決定することができる。

実施形態に係る作業機械を示す側面図である。作業機械の駆動系と制御システムとの構成を示すブロック図である。ダンピングエリアを上方から見た図である。ダンピングエリアを側方から見た図である。作業機械の自動制御の処理を示すフローチャートである。ダンピングエリアデータとマテリアルデータとの一例を示す図である。走行経路の例を示す図である。走行経路の計画方法の処理を示すフローチャートである。走行経路の候補の例を示す図である。マテリアル関数の演算方法を示す図である。時間関数の演算方法を示す図である。走行経路の計画方法の具体例を示す図である。走行経路の計画方法の具体例を示す図である。他の実施形態に係る作業機械を示す斜視図である。他の実施形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。他の実施形態に係る制御システムの構成を示すブロック図である。

以下、実施形態に係る作業機械1について、図面を参照しながら説明する。図1は、実施形態に係る作業機械1を示す側面図である。本実施形態に係る作業機械1は、ブルドーザである。作業機械1は、車体11と、走行装置12と、作業機13と、を備えている。

車体11は、運転室14とエンジン室15とを有する。運転室14には、図示しない運転席が配置されている。エンジン室15は、運転室14の前方に配置されている。走行装置12は、車体11の下部に取り付けられている。走行装置12は、左右一対の履帯16を有している。なお、図1では、左側の履帯16のみが図示されている。履帯16が回転することによって、作業機械1が走行する。

作業機13は、車体11に取り付けられている。作業機13は、リフトフレーム17と、ブレード18と、リフトシリンダ19と、を有する。リフトフレーム17は、上下に動作可能に車体11に取り付けられている。リフトフレーム17は、ブレード18を支持している。

ブレード18は、車体11の前方に配置されている。ブレード18は、リフトフレーム17の上下動に伴って上下に移動する。リフトシリンダ19は、車体11とリフトフレーム17とに連結されている。リフトシリンダ19が伸縮することによって、リフトフレーム17は、上下に回転する。

図2は、作業機械1の駆動系2と制御システム3との構成を示すブロック図である。図2に示すように、駆動系2は、エンジン22と、油圧ポンプ23と、動力伝達装置24と、を備えている。

油圧ポンプ23は、エンジン22によって駆動され、作動油を吐出する。油圧ポンプ23から吐出された作動油は、油圧アクチュエータ25に供給される。油圧アクチュエータ25は、上述したリフトシリンダ19を含む。なお、図2では、1つの油圧ポンプ23が図示されているが、複数の油圧ポンプが設けられてもよい。

油圧アクチュエータ25と油圧ポンプ23との間には、制御弁26が配置されている。制御弁26は、比例制御弁であり、油圧ポンプ23からリフトシリンダ19に供給される作動油の流量を制御する。なお、制御弁26は、圧力比例制御弁であってもよい。或いは、制御弁26は、電磁比例制御弁であってもよい。

動力伝達装置24は、エンジン22の駆動力を走行装置12に伝達する。動力伝達装置24は、例えば、HST（Hydro Static Transmission）であってもよい。或いは、動力伝達装置24は、例えば、トルクコンバーター、或いは複数の変速ギアを有するトランスミッションであってもよい。

制御システム3は、コントローラ31と、車両位置センサ32と、通信装置33と、記憶装置34と、マテリアル位置センサ35とを備える。コントローラ31は、取得したデータに基づいて作業機械1を制御するようにプログラムされている。コントローラ31は、例えばCPU等のプロセッサを含む。通信装置33は、例えば無線通信用のモジュールであり、作業機械1の外部の機器と通信を行う。

車両位置センサ32は、作業機械1の位置を検出する。車両位置センサ32は、例えば、GPS（Global Positioning System）などのGNSS(Global Navigation Satellite System)レシーバを含む。車両位置センサ32は、車体11に搭載されている。或いは、車両位置センサ32は、作業機13などの他の位置に搭載されてもよい。コントローラ31は、作業機械1の現在位置を示す現在位置データを車両位置センサ32から取得する。

マテリアル位置センサ35は、作業機械1の周囲のマテリアルの位置と形状とを測定し、マテリアルの位置と形状とを示すマテリアルデータを出力する。マテリアル位置センサ35は、車体11に搭載されている。或いは、マテリアル位置センサ35は、作業機13などの他の位置に搭載されてもよい。詳細には、マテリアル位置センサ35は、マテリアルの表面上の複数の計測点の作業機械1からの距離を測定する。計測点の位置は、計測点の作業機械１からの距離により求められる。

本実施形態において、マテリアル位置センサ35は、ライダ（LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging）である。マテリアル位置センサ35は、レーザーを照射して、その反射光を計測することで、計測点までの距離を測定する。ただし、マテリアル位置センサ35は、ライダ以外の装置であってもよい。例えば、マテリアル位置センサ35は、カメラを含み、作業現場の画像データによって測量を行ってもよい。マテリアル位置センサ35は、例えば、UAV(Unmanned Aerial Vehicle)に搭載され、航空測量を行う装置であってもよい。

記憶装置34は、例えばメモリーと補助記憶装置とを含む。記憶装置34は、例えば、RAM、或いはROMなどであってもよい。記憶装置34は、半導体メモリ、或いはハードディスクなどであってもよい。記憶装置34は、非一時的な（non-transitory）コンピュータで読み取り可能な記録媒体の一例である。記憶装置34は、プロセッサによって実行可能であり作業機械1を制御するためのコンピュータ指令を記録している。また、記憶装置34は、通信装置33を介して取得した外部の機器からのデータを記録する。

コントローラ31は、エンジン22、油圧ポンプ23、動力伝達装置24、及び制御弁26に指令信号を出力することで、これらの装置を制御する。例えば、コントローラ31は、油圧ポンプ23の容量、及び、制御弁26の開度を制御することで、油圧アクチュエータ25を動作させる。これにより、作業機13を動作させることができる。

コントローラ31は、エンジン22の回転速度、及び、動力伝達装置24を制御することで、作業機械1を走行させる。例えば、動力伝達装置24がHSTの場合、コントローラ31は、HSTの油圧ポンプの容量と油圧モータの容量とを制御する。動力伝達装置24が複数の変速ギアを有するトランスミッションの場合、コントローラ31は、ギアシフト用のアクチュエータを制御する。また、コントローラ31は、左右の履帯16に速度差が生じるように、動力伝達装置24を制御することで、作業機械1を旋回させる。

次に、コントローラ31によって実行される、作業機械1の自動制御について説明する。コントローラ31は、エンジン22及び動力伝達装置24を制御することで、作業機械1を自動的に走行させることができる。また、コントローラ31は、エンジン22、油圧ポンプ23、及び制御弁26を制御することで、作業機13を自動的に制御することができる。

以下、ワークサイトにおいて作業機械1によって行われる作業の一例として、ダンプ作業の自動制御について説明する。図3は、ワークサイトのダンピングエリアを上方から見た図である。図4は、ダンピングエリアを側方から見た図である。図3に示すように、ダンピングエリアでは、ダンプトラック等の搬送手段100が、土砂等のマテリアルを崖の縁200の近くまで搬送して排出する。それにより、ダンピングエリアの縁200の近くには、積み上げられたマテリアルS_k（k=1,2,3,...）の山（パイル）が配置される。ダンプ作業は、作業機械1が、ブレード18によってマテリアルS_kのパイルの一部を削り、ダンピングエリアの縁200から押し出して落とし込む作業である。

図5は、作業機械1の自動制御の処理を示すフローチャートである。図5に示すように、ステップS101では、コントローラ31は、現在位置データを取得する。コントローラ31は、車両位置センサ32から現在位置データを取得する。

ステップS102では、コントローラ31は、地形データを取得する。地形データは、ワークサイトの地形を示すデータである。図6に示すように、地形データは、ダンピングエリアの縁200の形状及び位置を含む。例えば、ダンピングエリアの形状はポリゴン近似によって表現される。コントローラ31は、マテリアル位置センサ35によって、ダンピングエリアの測量を行うことで、地形データを取得してもよい。或いは、コントローラ31は、外部の機器が測量した地形データを通信装置33を介して取得してもよい。

ステップS103では、コントローラ31は、マテリアルデータを取得する。図6に示すように、マテリアルデータは、ダンピングエリアのマテリアルS_kの三次元形状及び位置を示す。例えば、マテリアルS_kの形状は、ポリゴン近似によって表現される。コントローラ31は、マテリアル位置センサ35からマテリアルデータを取得する。

ステップS104では、コントローラ31は、ダンプ位置D_i（i=1,2,...,q）を決定する。ここでは、コントローラ31は、ダンピングエリアの縁200に沿う複数のダンプ位置D_iを決定する。例えば、コントローラ31は、ダンピングエリアの縁200に沿って一定距離ごとの位置を、それぞれダンプ位置D_iとして決定する。

ステップS105では、コントローラ31は、走行経路を決定する。図7は、走行経路の一例を示す図である。図7に示すように、コントローラ31は、マテリアルS_kを全てダンプするための走行経路を決定する。

走行経路は、前進経路Pf_n（n=1,2,...）と後進経路Pr_nとを含む。作業機械1は、前進経路Pf_nに沿った前進と、後進経路Pr_nに沿った後進との繰り返しによって、マテリアルS_kをダンプする。前進経路Pf_nは、各前進経路Pf_nのスタート位置ST_nからダンプ位置D_iに向かう直線である。各前進経路Pf_nの始端がスタート位置ST_nであり、終端がダンプ位置D_iである。前進経路Pf_nは、ダンプエリアの縁200に直交する。ただし、後述するように、前進経路Pf_nのダンプエリアの縁200に対する角度は、許容される所定の角度範囲内で、垂直からずれていてもよい。

コントローラ31は、後述する経路計画方法によって、前進経路Pf_nを決定する。ただし、後進経路Pr_nについては、コントローラ31は、決定された前進経路Pf_nとマテリアルS_kの形状に応じて決定する。コントローラ31は、ダンプ位置D_iから作業機械1を後方に直進させ、マテリアルS_kを通り過ぎた地点から次の前進経路Pf_n+1のスタート地点ST_n+1に向かって作業機械1を旋回させるように、後進経路Pr_nを決定する。後進経路Pr_nは、前進経路Pf_nの終端と前進経路Pf_n+1の始端を結ぶ経路である。後進経路Pr_nは、決定された前進経路Pf_nの終端と、決定された次の前進経路Pf_n+1の始端とを順次繋いで決定される。

なお、図7では、走行経路は、4つの前進経路Pf_nと3つの後進経路Pr_nとを含む。しかし、前進経路Pf_nの数と後進経路Pr_nの数とはこれらに限らず、異なってもよい。また、マテリアルS_kがブレード18の容量に比して大きいときには、前進経路Pf_nの数は複数となる。しかし、マテリアルS_kがブレード18の容量に比して小さいときには、前進経路Pf_nの数は単数であってもよい。

ステップS106では、コントローラ31は、ダンプ作業を実行するように作業機械1を制御する。ここでは、コントローラ31は、ステップS105で決定された走行経路に沿って作業機械1を移動させる。コントローラ31は、現在位置データと走行経路とに基づいて、作業機械1を制御する。

次に、経路計画方法について詳細に説明する。図8は、コントローラ31によって実行される経路計画方法の処理を示すフローチャートである。図8に示すように、ステップS201では、コントローラ31は、地形データから、走行経路の候補M_i,jを決定する。図9Aに示すように、走行経路の候補M_i,jは、ダンプ位置D_iのそれぞれから延びる直線で定義される。走行経路の候補M_i,jは、ダンピングエリアの縁200に対して垂直方向を含む所定の角度範囲内でダンプ位置D_iから延びている。

詳細には、図9Bに示すように、走行経路の候補M_i,jは、垂線VLを中心として、左右に±α度の所定の角度範囲AR内で、所定角度βずつ異なる方向に延びている。垂線VLは、ダンプ位置D_iにおいてダンピングエリアの縁200に対して垂直な直線である。好ましくは、所定の角度範囲ARは、ダンピングエリアの縁200に作業機械1が近づいたときに左右の履帯16が共に接地できるように決定される。所定角度βは、例えば、1度である。しかし、所定角度βは、1度より大きい、或いは1度より小さくてもよい。好ましくは、所定角度βは、作業の効率とコントローラ31における計算コストとを考慮して決定される。

コントローラ31は、ブレード18の容量に対して所定の割合範囲内の量のマテリアルS_kを保持する走行経路の候補M_i,jを選択する。図10に示すように、コントローラ31は、マテリアルS_kにおいて走行経路に沿ったブレード18の軌跡と重なる範囲RBを演算し、当該範囲RBからブレード18によって掴まれるマテリアルS_kの量を算出する。

なお、所定の割合範囲は、下限R1(%)から上限R2(%)までの範囲である。所定の割合範囲の下限R1は、例えば40%である。ただし、所定の割合範囲の下限R1は40%に限らず、40%より大きい、或いは40%より小さくてもよい。所定の割合範囲の上限R2は、例えば90%である。ただし、所定の割合範囲の上限R2は90%に限らず、90%より大きい、或いは90%より小さくてもよい。好ましくは、所定の割合範囲は、作業の効率とコントローラ31による計算コストとを考慮して決定される。

ステップS202では、コントローラ31は、マテリアルデータから、複数の候補M_i,jのそれぞれに対して、評価関数を演算する。評価関数は、A*アルゴリズムにおける関数であり、以下の式(1)で表される。
f(n)=g(n)＋h(n) (1)

時間関数g(n)は、作業機械1による作業時間を示す時間関数である。h(n)は、マテリアルS_kの残量を示すマテリアル関数である。作業時間とマテリアルS_kの残量とは異なる単位を有するパラメータであるために、g(n)とh(n)とは正規化されている。正規化により、g(n)とh(n)の経路評価過程における変動幅を略同じにすることができる。正規化されたg(n)とh(n)の重みは略同じであるので、評価関数f(n)は式(1)のように表すことができる。正規化により、時間関数g(n)とマテリアル関数h(n)は、それぞれ無次元量とされる。従って、評価関数f(n)は、無次元量である。詳細には、g(n)は以下の式(2)で表される。
g(n)=T_S-C/ T_Total (2)

T_S-Cは、スタート位置ST₁からダンプ位置D_iまでの経過作業時間である。T_Totalは、最短作業時間の予測値である。T_S-Cは、以下の式(3)で表される。

(3)

図11に示すように、t_i,P1-P2は、P1からP2への経過作業時間である。P1からP2は、前進経路Pf_nのスタート位置ST_nからマテリアルS_kに近づく段階である。t_i,P2-P3は、P2からP3への経過作業時間である。P2からP3は、ブレード18がマテリアルS_kに押し入っている段階である。t_i,P3-P4は、P3からP4への経過作業時間である。P3からP4は、マテリアルS_kからダンプエリアの縁200に移動する段階である。t_i,P4-P5は、P4からP5への経過作業時間である。P4からP5は、次の前進経路Pf_n+1のスタート位置ST_n+1へ向かって後進する段階である。

t_i,P1-P2及びt_i,P4-P5は、コントローラ31によって設定される車速と移動距離とから算出することができる。P2からP3への段階では、作業機械1の移動に応じてマテリアルS_kからの負荷が大きくなる。従って、t_i,P2-P3は、作業機械1の牽引力とブレード18が保持するマテリアルS_kの量と移動距離とから算出することができる。t_i,P3-P4は、P3に到達したときの作業機械1の車速と移動距離とから算出することができる。

T_Totalは、以下の式(4)で表される。

(4)
L_nbは、ダンピングエリアの縁200までの最短距離である。V_Iniは、当初のマテリアルS_kの量である。R3は、ブレード18の容量に対する所定の割合である。R3は、上述した所定の割合範囲の上限R2と同じであってもよい。V_Capacityは、ブレード18の容量である。W_forwardは、作業機械1の前進車速である。

マテリアル関数h(n)は、以下の式(5)で表される。
h(n)=V_Rest/ V_Ini (5)
V_Restは、マテリアルS_kの残量である。V_Iniは、マテリアルS_kの当初の量である。

図8に示すように、ステップS203では、コントローラ31は、複数の候補M_i,jのうち評価関数f(n)を最小とするものを第n番目の走行経路として決定する。すなわち、コントローラ31は、複数の候補M_i,jのうち評価関数f(n)を最小とするものを第n番目の前進経路Pf_nとして決定する。評価関数f(n)が最小である経路を走行経路として決定する過程において、トレースバックが実施された場合は、決定される走行経路の番号はnよりも大きい。

なお、コントローラ31は、前進経路Pf_nに沿ってマテリアルS_kから所定距離、離れた位置を、第n番目の前進経路Pf_nのスタート位置ST_nとして決定する。或いは、コントローラ31は、任意のスタートラインを設定し、スタートラインと前進経路Pf_nとの交点を、前進経路Pf_nのスタート位置ST_nとして決定してもよい。

ステップS204では、コントローラ31は、マテリアルS_kの残量V_Restが所定の閾値V_th以下であるかを判定する。所定の閾値V_thは、例えばR1（R1>0）である。閾値V_thがR1の場合にマテリアル残量V_RsetがR1より小さくなったら、閾値V_thを0に更新する。或いは、所定の閾値V_thは、マテリアルS_kを実質的に全てダンプしたと見なせる程度に小さな値であってもよい。閾値V_thは、作業効率とコントローラ31による計算コストとを考慮して決定するのが好ましい。

マテリアルS_kの残量V_Restが所定の閾値V_th以下ではないときには、ステップS201に戻り、コントローラ31は、次の前進経路Pf_n+1を決定する。マテリアルS_kの残量V_Restが所定の閾値V_th以下であるときには、コントローラ31は、走行経路の決定を終了する。すなわち、コントローラ31は、マテリアルS_kの残量が所定の閾値V_th以下になるまで、走行経路の決定を繰り返す。

次に、コントローラ31による経路計画方法の具体例について説明する。図12及び図13は、経路計画方法の具体例を示す図である。なお、図12及び図13に示された数値は一例であって、これらに限定されるものではない。また、図12及び図13では、走行経路の候補M_i,jの一部のみを示している。

図12に示すように、初期状態では、マテリアルS_kに対する作業はまだ開始されていないため、時間関数g(n)=0である。また、マテリアルS_kは全ての量が残っている状態であるため、マテリアル関数h(n)=1である。従って、評価関数f(n)=1である。

次に、コントローラ31は、第1番目の前進経路Pf₁の候補M_i,jとして候補M_5,1, M_6,2, M_15,2,を決定し、それぞれの評価関数f(n)を算出する。候補の決定の仕方は、上述の通り、R1及びR2により定義される所定の割合範囲のマテリアル量を保持できる走行経路を選択することにより行われる。例えば候補M_5,1では、時間関数g(n)=0.30、マテリアル関数h(n)=0.86である。それに対して、候補M_6,2では、時間関数g(n)=0.29、マテリアル関数h(n)=0.75である。従って、候補M_6,2の方が候補M_5,1よりも作業時間が短く、且つ、マテリアルS_kの残量が少なくなる。また、候補M_5,1では評価関数f(n)=1.16であり、候補M_6,2では評価関数f(n)=1.04である。候補M_15,2の評価関数f(n)=1.05である。従って、コントローラ31は、候補の中で評価関数f(n)が最小なので、候補M_6,2を第1番目の前進経路Pf₁として決定する。

次に、図13に示すように、コントローラ31は、第2番目の前進経路Pf₂の候補M_i,jとして候補M_7,2, M_8,3を決定し、それぞれの評価関数f(n)を算出する。候補M_7,2では、時間関数g(n)=0.59、マテリアル関数h(n)=0.54である。それに対して、候補M_8,3では、時間関数g(n)=0.60、マテリアル関数h(n)=0.42である。従って、候補M_8,3の方が候補M_7,2よりも作業時間が長いが、候補M_8,3の方が候補M_7,2よりもマテリアルS_kの残量が少なくなる。評価関数f(n)については、候補M_8,3の方が候補M_7,2よりも小さい。従って、コントローラ31は、候補M_8,3を第2番目の前進経路Pf₂として決定する。

コントローラ31は、第3番目の前進経路Pf₃の候補M_i,jとして候補M_10,4, M_12,1を決定し、それぞれの評価関数f(n)を算出する。候補M_10,4では、時間関数g(n)=0.95、マテリアル関数h(n)=0.22である。それに対して、候補M_12,1では、時間関数g(n)=0.93、マテリアル関数h(n)=0.09である。従って、候補M_12,1の方が候補M_10,4よりも作業時間が短く、且つ、マテリアルS_kの残量が少なくなる。評価関数f(n)については、候補M_12,1の方が候補M_10,4よりも小さい。従って、コントローラ31は、候補M_12,1を第3番目の前進経路Pf₃として決定する。

そして、コントローラ31は、第4番目の前進経路Pf₄の候補M_i,jとして候補M_9,2を決定する。候補M_9,2ではマテリアルS_kの残量が0となる。従って、コントローラ31は、候補M_9,2を第4番目の前進経路Pf₄として決定して、走行経路の決定を終了する。決定される走行経路の終端は、前進経路Pf₄の終端であり、ダンプ位置にある。

以上のように、コントローラ31は、候補M_6,2, M_8,3, M_12,1, M_9,2を前進経路Pf₁-Pf₄として決定し、各前進経路Pf₁-Pf₄をつなぐ後進経路Pr₁-Pr₃を演算する。そして、コントローラ31は、前進経路Pf₁-Pf₄と後進経路Pr₁-Pr₃とをマテリアルS_kに対する走行経路として決定する。

以上説明した、本実施形態に係る作業機械1の制御システム3によれば、コントローラ31によって、走行経路の複数の候補M_i,jのうち、評価関数f(n)を最小とする候補が走行経路として決定される。そのため、一般的な最短経路探索問題と異なり、ゴール地点が与えられず、且つ、マテリアルS_kに対して作業を行うという条件の元で、適切な走行経路を決定することができる。

マテリアル関数h(n)は、マテリアルS_kの残量を示している。そのため、マテリアルS_kを効率よく減らしていくために適切な走行経路を決定することができる。また、評価関数f(n)は、作業機械1による作業時間を示す時間関数g(n)を含んでいる。そのため、少ない作業時間で効率よく作業するために適切な走行経路を決定することができる。

コントローラ31は、作業機械1が直線状にマテリアルS_kを押すように走行経路の複数の候補M_i,jを決定する。すなわち、前進経路Pf_nは直線で定義される。そのため、ブレード18からのマテリアルの漏れを防止して、効率よく作業を行うことができる走行経路を決定することができる。また、走行経路の候補M_i,jの数が絞られるため、コントローラ31による計算コストを軽減することができる。

以上、本発明の一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く、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

作業機械1は、ブルドーザに限らず、ホイールローダ等の他の車両であってもよい。作業機械1は、遠隔操縦可能な車両であってもよい。その場合、図14に示す作業機械1aのように、運転室が省略されてもよい。なお、図14では、上述した実施形態に係る作業機械1に対応する構成に同一の符号を付している。

制御システム3の一部は、作業機械1の外部に配置されてもよい。例えば、コントローラ31は、互いに別体の複数のコントローラ31を有してもよい。図15に示すように、コントローラ31は、作業機械1の外部に配置されるリモートコントローラ311と、作業機械1に搭載される車載コントローラ312とを含んでもよい。リモートコントローラ311と車載コントローラ312とは通信装置33,36を介して無線により通信可能であってもよい。そして、上述したコントローラ31の機能の一部がリモートコントローラ311によって実行され、残りの機能が車載コントローラ312によって実行されてもよい。例えば、走行経路を決定する処理がリモートコントローラ311によって実行され、ダンプ作業を実行する処理が車載コントローラ312によって実行されてもよい。

作業機械1の自動制御は、オペレータによる手動操作と合わせて行われる半自動制御であってもよい。或いは、自動制御は、オペレータによる手動操作無しで行われる完全自動制御であってもよい。例えば、図15に示すように、作業機械1の外部に配置された操作装置37をオペレータが操作することによって作業機械1が操作されてもよい。その場合、操作装置37によって、作業機械1の前進、後進、及び旋回が操作されてもよい。或いは、操作装置37によって目標地点が設定され、コントローラ31による自動制御によって、作業機械1が目標地点まで走行してもよい。或いは、操作装置37による操作無しで、コントローラ31による自動制御のみによって作業機械1が走行してもよい。

ダンプ作業は、オペレータの操作によって行われてもよい。例えば、図16に示すように、作業機械1は、ディスプレイ38を備えてもよい。ディスプレイ38に走行経路が表示されてもよい。この場合、経験の少ないオペレータであっても、ディスプレイ38に表示された走行経路に従って作業機械1を操作することで、効率よく且つ容易にダンプ作業を行うことができる。なお、図15に示す例のように、操作装置37が作業機械1の外部に配置される場合には、ディスプレイ38も作業機械1の外部に配置されてもよい。

経路計画方法は、上述した実施形態のものに限らず、変更されてもよい。例えば、A*アルゴリズムに限らず、ダイクストラ法、或いは、グリーディ法などの他の手法が、経路計画方法に用いられてもよい。

評価関数は、作業時間に限らず、他のパラメータに関する関数を含んでもよい。例えば、評価関数は、作業機械1による燃料消費量を示す燃料関数を含んでもよい。その場合、コントローラ31は、マテリアルS_kの残量を少なくしつつ、燃料消費量を少なくする走行経路を決定することができる。

評価関数は、作業機械1の走行距離を示す関数を含んでもよい。その場合、コントローラ31は、マテリアルS_kの残量を少なくしつつ、走行距離を少なくする走行経路を決定することができる。走行距離を少なくすることにより、作業機械1の燃料消費と足回り部品の摩耗を少なくすることができる。

コントローラ31は、作業機械1が走行経路に従って走行した後、マテリアルデータを更新し、更新されたマテリアルデータから次の走行経路を決定してもよい。この場合、作業によってマテリアルS_kの形状が変わっても、実際のマテリアルS_kの形状に合わせて、適切な走行経路を決定することができる。

本発明によれば、作業機械によるワークサイトのマテリアルに対する作業を効率よく行うための走行経路をコントローラによって適切に決定することができる。

Claims

ワークサイトのマテリアルに対して作業するための作業機械の走行経路を計画するためのシステムであって、
コントローラを備え、
前記コントローラは、
前記ワークサイトの地形を示す地形データを取得し、
前記マテリアルの位置を示すマテリアルデータを取得し、
前記地形データから決定される前記走行経路の複数の候補のそれぞれに対して、前記マテリアルデータを基に、前記マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む評価関数を演算し、
前記複数の候補のうち、前記評価関数を最小とする候補を前記走行経路として決定する、
システム。
前記マテリアル関数は、前記マテリアルの残量を示す、
請求項１に記載のシステム。
前記評価関数は、前記作業機械による作業時間を示す時間関数をさらに含む、
請求項１に記載のシステム。
前記評価関数は、前記作業機械による燃料消費量を示す燃料関数をさらに含む、
請求項１に記載のシステム。
前記評価関数は、前記作業機械の走行距離を示す距離関数をさらに含む、
請求項１に記載のシステム。
前記評価関数は、前記マテリアルの量と異なる単位を有するパラメータに関係する所定の関数をさらに含み、
前記マテリアル関数と前記所定の関数とは、無次元量に正規化された関数である、
請求項１に記載のシステム。
前記地形データは、前記ワークサイトにおけるダンピングエリアの縁の位置を示すデータを含み、
前記コントローラは、
前記ダンピングエリアの縁に沿うダンプ位置を決定し、
前記ダンプ位置を通るように前記走行経路の複数の候補を決定する、
請求項１に記載のシステム。
前記地形データは、前記ワークサイトにおけるダンピングエリアの縁の位置を示すデータを含み、
前記コントローラは、前記ダンピングエリアの縁に対して垂直方向を含む所定の角度範囲内で前記作業機械が進むように前記走行経路の複数の候補を決定する、
請求項１に記載のシステム。
前記コントローラは、前記作業機械が直線状に前記マテリアルを押すように前記走行経路の複数の候補を決定する、
請求項１に記載のシステム。
前記コントローラは、前記マテリアルの残量が所定値以下になるまで、前記走行経路の決定を繰り返す、
請求項１に記載のシステム。
前記コントローラは、
前記作業機械が前記走行経路に従って走行した後、前記マテリアルデータを更新し、
更新されたマテリアルデータから次の走行経路を決定する、
請求項１に記載のシステム。
前記作業機械は、走行装置を備え、
前記コントローラは、前記作業機械が前記走行経路に従って走行するよう、前記走行装置を制御する、
請求項１に記載のシステム。
ディスプレイをさらに備え、
前記コントローラは、前記走行経路を前記ディスプレイに表示する、
請求項１に記載のシステム。
ワークサイトのマテリアルに対して作業するための作業機械の走行経路を計画するためにコントローラによって実行される方法であって、
前記ワークサイトの地形を示す地形データを取得することと、
前記マテリアルの位置を示すマテリアルデータを取得することと、
前記地形データから決定される前記走行経路の複数の候補のそれぞれに対して、前記マテリアルデータを基に、前記マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む評価関数を演算することと、
前記複数の候補のうち、前記評価関数を最小とする候補を前記走行経路として決定すること、
を備える方法。
前記マテリアル関数は、前記マテリアルの残量を示す、
請求項１４に記載の方法。
前記評価関数は、前記作業機械による作業時間を示す時間関数をさらに含む、
請求項１４に記載の方法。
前記評価関数は、前記作業機械による燃料消費量を示す燃料関数をさらに含む、
請求項１４に記載の方法。
前記地形データは、前記ワークサイトにおけるダンピングエリアの縁の位置を示すデータを含み、
前記ダンピングエリアの縁に沿うダンプ位置を決定することをさらに備え、
前記走行経路の複数の候補を決定することは、前記ダンプ位置を通るように前記走行経路の複数の候補を決定することを含む、
請求項１４に記載の方法。
前記走行経路は、前記作業機械が前進して走行する前進経路と、後進して走行する後進経路とを含み、
前記走行経路の複数の候補は前進経路の複数の候補であり、
前記走行経路を決定することは、前記前進経路の複数の候補のうち、前記評価関数を最小とする候補を前進経路として決定し、決定された前進経路の終端と、前記決定された前進経路に続く前進経路の始端とを繋いで前記後進経路を決定することを含む、
請求項１４に記載の方法。
前記地形データは、前記ワークサイトにおけるダンピングエリアの縁の位置を示すデータを含み、
前記走行経路の複数の候補を決定することは、前記ダンピングエリアの縁に対して垂直方向を含む所定の角度範囲内で前記作業機械が進むように前記走行経路の複数の候補を決定することを含む、
請求項１４に記載の方法。
前記マテリアルの残量が所定値以下になるまで、前記走行経路の決定を繰り返すことを備える、
請求項１４に記載の方法。
前記作業機械が前記走行経路に従って走行した後、前記マテリアルデータを更新することをさらに備え、
前記走行経路を決定することは、更新されたマテリアルデータから次の走行経路を決定することを含む、
請求項１４に記載の方法。
ワークサイトのマテリアルに対して作業するための作業機械の走行経路を計画するためのコントローラを備え、
前記コントローラは、
前記ワークサイトの地形を示す地形データを取得し、
前記マテリアルの位置を示すマテリアルデータを取得し、
前記地形データから決定される前記走行経路の複数の候補のそれぞれに対して、前記マテリアルデータに基づき、前記マテリアルの量に関係するマテリアル関数を含む評価関数を演算し、
前記複数の候補のうち、前記評価関数を最小とする候補を前記走行経路として決定する、
作業機械。