JP7146594B2 - 荷役機械運転支援装置 - Google Patents

Description

本発明は、荷役機械運転支援装置に関するものである。

一般に、アンローダやコンテナクレーン等の荷役機械においては、オペレータが運転室のコントローラを操作し、荷役作業を行っている。

荷役作業に掛かる時間は、オペレータの技量によって大きく変化し、一回の操作では秒単位のロスであっても、作業全体では数時間単位のロスとなることもあり、荷役効率に多大な影響を及ぼす。このため、経験の浅いオペレータであっても、熟練度の高いオペレータの運転を再現できる支援技術への関心が高まっている。

尚、荷役機械の運転支援と関連する一般的技術水準を示すものとしては、例えば、特許文献１がある。

因みに、特許文献１には、連続アンローダに関し、荷役運転中の瞬間荷役量に基づき単位時間当りの平均荷役量を算出し、該平均荷役量を予め設定された定格荷役量と比較し、前記平均荷役量を定格荷役量に合致させるために必要となる各部作動修正要求を各部作動状況に基づいて求め、該平均荷役量及び前記各部作動修正要求を表示する点が開示されている。

特開２０１７－１８６１０８号公報

特許文献１に開示されているものでは、バケットエレベータのテーブルフィーダの負荷やブームコンベヤの負荷に基づいて瞬間荷役量を計測し、各部作動状況として、連続アンローダのバケットエレベータトルクと、連続アンローダの走行速度と、連続アンローダのブーム旋回速度と、連続アンローダのバケットエレベータ旋回速度とを計測するようになっている。

しかしながら、前述の如く、限られた情報の中から瞬間荷役量や各部作動状況を計測して運転支援につなげるのでは、情報収集に関して充分であるとは言えず、経験の浅いオペレータによる運転時の荷役効率を向上させる上で改善の余地が残されていた。

本発明は、上記従来の問題点に鑑みてなしたもので、オペレータの技量に左右されることなく、荷役効率向上を図り得る荷役機械運転支援装置を提供しようとするものである。

本発明は、バラ物を荷として扱う荷役機械に配設され且つ荷を撮影するカメラと、
前記荷役機械の運転操作を統括する制御装置と、
認定オペレータによる実運転時に、前記カメラで撮影された荷の画像と、前記制御装置で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷の画像に対応する認定オペレータの運転パターンを機械学習する機械学習コンピュータと、
非認定オペレータに対する支援情報を出力する支援情報伝達器と
を備え、
前記機械学習コンピュータは、非認定オペレータによる実運転時に、該非認定オペレータの運転パターンを前記制御装置で取得される実運転情報から採取し、その時点においてカメラで撮影された荷の画像がどのような形状や状態を表しているかにより、機械学習で得られた対応する認定オペレータの運転パターンを選定し、該認定オペレータの運転パターンと前記非認定オペレータの運転パターンとを比較し、比較結果に基づき前記認定オペレータの運転パターンに倣わせるべく非認定オペレータへの支援情報を前記支援情報伝達器から出力させる荷役機械運転支援装置に係るものである。

前記荷役機械運転支援装置において、前記支援情報は、前記支援情報伝達器に表示出力されるようにすることができる。

前記支援情報は、前記支援情報伝達器から音声出力されるようすることもできる。

前記荷役機械運転支援装置において、前記荷役機械はグラブバケット式アンローダとすることができる。

本発明の荷役機械運転支援装置によれば、オペレータの技量に左右されることなく、荷役効率向上を図り得るという優れた効果を奏し得る。

本発明の荷役機械運転支援装置の実施例を示すブロック図である。 本発明の荷役機械運転支援装置の実施例における認定オペレータによる実運転時の機械学習を示すフローチャートである。 本発明の荷役機械運転支援装置の実施例における非認定オペレータによる実運転時の作動を示すフローチャートである。 本発明の運転支援装置が適用される荷役機械の一例としてグラブバケット式アンローダを示す全体図である。 図４のグラブバケット式アンローダにおけるグラブバケットの駆動系を示す斜視図である。

以下、本発明の実施の形態を添付図面を参照して説明する。

図１～図５は本発明の荷役機械運転支援装置の実施例である。

本実施例の荷役機械運転支援装置は、図１に示す如く、カメラ１００と、制御装置２００と、機械学習コンピュータ３００と、支援情報伝達器５１０とを備え、例えば、図４及び図５に示すような荷役機械としてのグラブバケット式アンローダ６００に利用される。但し、本実施例の自動運転システムは、グラブバケット式アンローダ６００に限らず、コンテナクレーン等の荷役機械に利用することも可能である。

先ず、前記荷役機械としてのグラブバケット式アンローダ６００について説明する。

図４に示す如く、前記グラブバケット式アンローダ６００は、海側の海脚６０１と陸側の陸脚６０２を有して桟橋８００上のレール６０３上を走行する機械本体６０４と、該機械本体６０４上部の陸側に設けられたガーダ６０５から海側へ張り出しピン６０６ａを中心に俯仰可能なブーム６０６と、該ブーム６０６及びガーダ６０５の長手方向に沿って横行するトロリ６０７と、該トロリ６０７から吊下げられて昇降と開閉を行うようにしたグラブバケット６０８とを有している。

前記機械本体６０４には、ホッパ６１０が設けられ、該ホッパ６１０の下には、機内コンベヤ６１１が配備され、該機内コンベヤ６１１の下流端には、前記桟橋８００に設置された搬送コンベヤ６１２が接続されている。

前記ブーム６０６には、グラブバケット式アンローダ６００を操作するオペレータが搭乗する運転室６１３がブーム６０６に沿ってスライド自在に配設されている。前記機械本体６０４の上部の陸側端には、後述するウインチドラム等が配備された機械室６１４が設けられている。尚、図４中、７００は船舶であり、前記グラブバケット６０８を船舶７００の上部開口７０１から船倉７０２内に吊り下げ、船舶７００に積載された荷としての石炭等のバラ物９００を前記グラブバケット６０８で掴み取るようになっている。

前記グラブバケット式アンローダ６００の駆動系は、例えば、図５に示される如く、機械室６１４（図４参照）に四本のウインチドラム（巻上ドラム６１５Ａ、巻上ドラム６１５Ｂ、開閉ドラム６１９Ａ、開閉ドラム６１９Ｂ）を備え、該ウインチドラムの駆動により前記トロリ６０７を横行させると共にグラブバケット６０８を昇降・開閉させるようになっている。

前記ウインチドラムとしての巻上ドラム６１５Ａから繰り出される巻上ロープ６１６Ａは、ガーダ６０５（図４参照）の陸側端部に設けられたシーブ６１７Ａを経てトロリ６０７上のシーブ６１８Ａに導かれた後、下方に向けられて下端がグラブバケット６０８の一側（陸側）に固定されている。又、前記ウインチドラムとしての巻上ドラム６１５Ｂから繰り出した巻上ロープ６１６Ｂはブーム６０６（図４参照）の海側端部に設けられたシーブ６１７Ｂを経てトロリ６０７上のシーブ６１８Ｂに導かれた後、下方に向けた下端がグラブバケット６０８の他側（海側）に固定されている。

又、前記ウインチドラムとしての開閉ドラム６１９Ａから繰り出された開閉ロープ６２０Ａは、ガーダ６０５（図４参照）の陸側端部に設けられたシーブ６２１Ａを経てトロリ６０７上のシーブ６２２Ａに導かれた後、垂下されてグラブバケット６０８の下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）との間に複数回掛け回され、グラブバケット６０８の所要箇所に固定されている。尚、前記下部移動シーブ６２３は、グラブバケット６０８のバケット本体６０８ａ，６０８ａの連結部に取り付けられており、前記上部固定シーブ６２４は、タイロッド６０８ｂを介しピン連結により前記バケット本体６０８ａを支持する上部フレーム６０８ｃに取り付けられている。一方、前記ウインチドラムとしての開閉ドラム６１９Ｂから繰り出した開閉ロープ６２０Ｂはブーム６０６（図４参照）の海側端部に設けたシーブ６２１Ｂを経てトロリ６０７上のシーブ６２２Ｂに導かれた後、垂下されて前記下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）との間に複数回掛け回され、グラブバケット６０８の所要箇所に固定されている。

図５に示す駆動系を備えたグラブバケット式アンローダでは、巻上ドラム６１５Ａ，６１５Ｂを停止した状態において、前記開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを同時に繰り出すと、グラブバケット６０８の下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）の間隔が開いて前記グラブバケット６０８は開かれるようになっている。前記開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを同時に巻き込むと、前記下部移動シーブ６２３と上部固定シーブ６２４（図４参照）の間隔が狭くなりグラブバケット６０８は閉じられるようになっている。

又、前記巻上ドラム６１５Ａ，６１５Ｂにより巻上ロープ６１６Ａ，６１６Ｂを繰り出す操作と、開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを繰り出す操作を同時に行うと、グラブバケット６０８は下降するようになっている。又、前記巻上ドラム６１５Ａ，６１５Ｂにより巻上ロープ６１６Ａ，６１６Ｂを巻き込む操作と、開閉ドラム６１９Ａ，６１９Ｂにより開閉ロープ６２０Ａ，６２０Ｂを巻き込む操作を同時に行うと、グラブバケット６０８は上昇するようになっている。

一方、陸側のシーブ６１７Ａ，６２１Ａからトロリ６０７上の陸側のシーブ６１８Ａ，６２２Ａに巻上ロープ６１６Ａ及び開閉ロープ６２０Ａを導いている巻上ドラム６１５Ａ及び開閉ドラム６１９Ａの巻き込み操作と、海側のシーブ６１７Ｂ，６２１Ｂからトロリ６０７の海側のシーブ６１８Ｂ，６２２Ｂに巻上ロープ６１６Ｂ及び開閉ロープ６２０Ｂを導いている巻上ドラム６１５Ｂ及び開閉ドラム６１９Ｂの繰り出し操作を同時に行うと、トロリ６０７とグラブバケット６０８は陸側へ横行するようになっている。逆に、巻上ドラム６１５Ａ及び開閉ドラム６１９Ａの繰り出し操作と、巻上ドラム６１５Ｂ及び開閉ドラム６１９Ｂの巻き込み操作を同時に行うと、トロリ６０７及びグラブバケット６０８は海側へ横行するようになっている。

そして、本実施例における前記カメラ１００は、前記グラブバケット式アンローダ６００に、荷（バラ物９００）を撮影するよう配設されている。図４には、前記グラブバケット式アンローダ６００の後述するブーム６０６の先端部に二台のカメラ１００を配設すると共に、トロリ６０７に一台のカメラ１００を配設しているが、その配設箇所は適宜選定し得ることは言うまでもない。又、カメラ１００の台数は、荷（バラ物９００）の形状や状態を捉えることができれば、一台或いは三台以上の複数台であっても良い。

前記制御装置２００は、前記グラブバケット式アンローダ６００の運転操作を統括するものであり、プログラマブル・ロジック・コントローラ（PLC：Programmable Logic Controller）である。前記グラブバケット式アンローダ６００には、各種のセンサ４００が設けられ、該センサ４００で計測された情報が前記制御装置２００へ入力されるようになっている。図１には、前記センサ４００の一例として、トロリ６０７の位置を計測する位置センサ４０１と、トロリ６０７及びグラブバケット６０８の駆動系のモータ（図示せず）の回転速度を計測する回転速度センサ４０２とを示している。又、前記制御装置２００には、前記運転室６１３に設けられてオペレータによる実運転時に操作されるコントローラ５００が接続されている。

前記機械学習コンピュータ３００は、オペレータによる実運転時に、前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷（バラ物９００）の画像に対応する運転パターンを機械学習するようになっている。前記実運転情報としては、例えば、前記位置センサ４０１で計測されたトロリ６０７の位置の情報、前記回転速度センサ４０２で計測されるモータの回転速度に基づくトロリ６０７及びグラブバケット６０８の駆動に関する情報、前記コントローラ５００がオペレータによってどのように動かされたかといった情報等が含まれている。ここで、本実施例の場合、機械学習される運転パターンは、認定オペレータのものが使用されるようになっている。前記認定オペレータとは、前記グラブバケット式アンローダ６００の運転時間が規定時間以上となっているベテランのオペレータか、或いは前記グラブバケット式アンローダ６００に関する社内での運転技能検定試験に合格しているオペレータのことである。

前記支援情報伝達器５１０は、例えば、前記運転室６１３に設けられたタッチパネルであり、非認定オペレータに対する支援情報を、タッチパネルの画面上に表示出力したり、スピーカから音声出力したりするようになっている。但し、表示出力と音声出力とを同時に行うようにしても良い。

更に、前記機械学習コンピュータ３００は、非認定オペレータによる実運転時に、該非認定オペレータの運転パターンを前記制御装置２００で取得される実運転情報から採取し、その時点においてカメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像に基づき、機械学習で得られた対応する認定オペレータの運転パターンを選定し、該認定オペレータの運転パターンと前記非認定オペレータの運転パターンとを比較し、比較結果に基づく非認定オペレータへの支援情報を前記支援情報伝達器５１０から出力させるようになっている。前記非認定オペレータとは、前記グラブバケット式アンローダ６００の運転時間が規定時間未満となって経験の浅いオペレータか、或いは前記グラブバケット式アンローダ６００に関する社内での運転技能検定試験に合格していないオペレータのことである。

次に、上記実施例の作用を説明する。

先ず、認定オペレータによって実運転が行われる（図２のステップＳ１０参照）。この実運転は、認定オペレータがコントローラ５００を操作することによって行われる。因みに、認定オペレータは、トロリ６０７を陸側から海側へ横行させつつ、グラブバケット６０８を下降させ、該グラブバケット６０８を開きながら船舶７００の上部開口７０１から船倉７０２内に吊り下げて荷としての石炭等のバラ物９００上に載置し、グラブバケット６０８を閉じることによりバラ物９００を掴む。この後、認定オペレータは、グラブバケット６０８を上昇させつつ、トロリ６０７を陸側に横行させることによりグラブバケット６０８を陸側に移動させ、グラブバケット６０８が前記機械本体６０４に設けられたホッパ６１０上に来たときに該グラブバケット６０８を開くことによりバラ物９００をホッパ６１０内へ投入する。ホッパ６１０内に投入されたバラ物９００は、機械本体６０４に設けられた機内コンベヤ６１１により搬送コンベヤ６１２に供給されて搬出される。

前記グラブバケット６０８によってバラ物９００が掴み取られると、カメラ１００により荷（バラ物９００）の画像が撮影される（図２のステップＳ２０参照）。

同時に、前記実運転情報として、例えば、位置センサ４０１で計測されたトロリ６０７の位置の情報、回転速度センサ４０２で計測されるモータの回転速度に基づくトロリ６０７及びグラブバケット６０８の駆動に関する情報、コントローラ５００が認定オペレータによってどのように動かされたかといった情報等が制御装置２００に取得される（図２のステップＳ３０参照）。

前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報は、機械学習コンピュータ３００にデータとして蓄積される（図２のステップＳ４０参照）。

前記機械学習コンピュータ３００においては、荷（バラ物９００）の画像に対応する認定オペレータの運転パターンが機械学習される（図２のステップＳ５０参照）。

前記機械学習コンピュータ３００において、荷（バラ物９００）の画像に対応する認定オペレータの運転パターンが機械学習された後、実運転が終了であるか否かの判断が行われる（図２のステップＳ６０参照）。実運転が終了でなければ、前記ステップＳ１０～ステップＳ５０の操作が継続される。

前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報とが機械学習コンピュータ３００にデータとして蓄積され、該機械学習コンピュータ３００において、荷（バラ物９００）の画像に対応する認定オペレータの運転パターンが機械学習されることは、回数を重ねることにより、精度が高まる。即ち、荷（バラ物９００）の画像がどのような形状や状態を表しているかによって、トロリ６０７及びグラブバケット６０８をいかに駆動すべきであるか認定オペレータの運転パターンを選定することが可能となる。

前記ステップＳ６０において実運転が終了であると判断されると、前記認定オペレータの運転パターンの機械学習も終了となる。

次に、前記機械学習を重ねた後の非認定オペレータによる実運転について説明する。

前記グラブバケット式アンローダ６００の非認定オペレータによる実運転が開始されると（図３のステップＳ１００参照）、非認定オペレータの運転パターンが前記制御装置２００で取得される実運転情報から採取される（図３のステップＳ１１０参照）。

前記グラブバケット式アンローダ６００の非認定オペレータによる実運転時には、認定オペレータによる実運転時と同様、前記グラブバケット６０８によって荷（バラ物９００）が掴み取られるが、その時点での荷（バラ物９００）の画像が撮影される（図３のステップＳ１２０参照）。

その時点での荷（バラ物９００）の画像がどのような形状や状態を表しているかにより、トロリ６０７及びグラブバケット６０８をいかに駆動すべきであるか、機械学習で得られた対応する認定オペレータの運転パターンが機械学習コンピュータ３００において選定される（図３のステップＳ１３０参照）。

前記機械学習で得られた対応する認定オペレータの運転パターンが選定されると、該認定オペレータの運転パターンと前記非認定オペレータの運転パターンとが前記機械学習コンピュータ３００において比較される（図３のステップＳ１４０参照）。

前記機械学習コンピュータ３００は、前記認定オペレータの運転パターンと非認定オペレータの運転パターンとの比較結果に基づく非認定オペレータへの支援情報を前記支援情報伝達器５１０から出力させる（図３のステップＳ１５０参照）。

前記非認定オペレータへの支援情報としては、例えば、「トロリの横行と連動してグラブバケットを下降させるタイミングを早くして下さい。」といったものとなり、こうしたメッセージが、前記支援情報伝達器５１０の画面に表示出力されたり、前記支援情報伝達器５１０のスピーカから音声出力されたりする。非認定オペレータは、前記支援情報を参考に自身の運転を補正しつつ進めていく。尚、非認定オペレータの運転が認定オペレータの運転パターンと略一致している場合には、前記非認定オペレータへの支援情報としては、例えば、「効率の良い運転が行われています。そのまま継続して下さい。」といったものとなる。

この後、非認定オペレータによる実運転が終了であるか否かの判断が行われる（図３のステップＳ１６０参照）。非認定オペレータによる実運転が終了でなければ、前記ステップＳ１００～ステップＳ１５０の操作が継続される。

前記ステップＳ１６０において非認定オペレータによる実運転が終了であると判断されると、グラブバケット式アンローダ６００は停止する。

本実施例の場合、特許文献１に開示されているもののように、限られた情報の中から瞬間荷役量や各部作動状況を計測して運転支援につなげるのとは異なり、前記カメラ１００で撮影された荷（バラ物９００）の画像と、前記制御装置２００で取得された実運転情報とを機械学習コンピュータ３００にデータとして蓄積し、該機械学習コンピュータ３００において、荷（バラ物９００）の画像に対応する認定オペレータの運転パターンを機械学習している。機械学習は、回数を重ねれば重ねるほど、精度を高めることができ、本実施例では、荷（バラ物９００）の画像がどのような形状や状態を表しているかによって、トロリ６０７及びグラブバケット６０８をいかに駆動すべきであるか認定オペレータの運転パターンを選定し、非認定オペレータに伝えることが可能となる。この結果、充分な情報収集が行われ、経験の浅い非認定オペレータによる運転時の荷役効率を向上させる上で改善が期待できる。

こうして、オペレータの技量に左右されることなく、荷役効率向上を図り得る。

尚、本発明の荷役機械運転支援装置は、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。

１００ カメラ
２００ 制御装置
３００ 機械学習コンピュータ
４００ センサ
４０１ 位置センサ
４０２ 回転速度センサ
５００ コントローラ
５１０ 支援情報伝達器
６００ グラブバケット式アンローダ
６０１ 海脚
６０２ 陸脚
６０３ レール
６０４ 機械本体
６０５ ガーダ
６０６ ブーム
６０６ａ ピン
６０７ トロリ
６０８ グラブバケット
６０８ａ バケット本体
６０８ｂ タイロッド
６０８ｃ 上部フレーム
６１０ ホッパ
６１１ 機内コンベヤ
６１２ 搬送コンベヤ
６１３ 運転室
６１４ 機械室
６１５Ａ 巻上ドラム
６１５Ｂ 巻上ドラム
６１６Ａ 巻上ロープ
６１６Ｂ 巻上ロープ
６１７Ａ シーブ
６１７Ｂ シーブ
６１８Ａ シーブ
６１８Ｂ シーブ
６１９Ａ 開閉ドラム
６１９Ｂ 開閉ドラム
６２０Ａ 開閉ロープ
６２０Ｂ 開閉ロープ
６２１Ａ シーブ
６２１Ｂ シーブ
６２２Ａ シーブ
６２２Ｂ シーブ
６２３ 下部移動シーブ
６２４ 上部固定シーブ
７００ 船舶
７０１ 上部開口
７０２ 船倉
８００ 桟橋
９００ バラ物

Claims (4)

1. バラ物を荷として扱う荷役機械に配設され且つ荷を撮影するカメラと、
   前記荷役機械の運転操作を統括する制御装置と、
   認定オペレータによる実運転時に、前記カメラで撮影された荷の画像と、前記制御装置で取得された実運転情報とをデータとして蓄積し、荷の画像に対応する認定オペレータの運転パターンを機械学習する機械学習コンピュータと、
   非認定オペレータに対する支援情報を出力する支援情報伝達器と
   を備え、
   前記機械学習コンピュータは、非認定オペレータによる実運転時に、該非認定オペレータの運転パターンを前記制御装置で取得される実運転情報から採取し、その時点においてカメラで撮影された荷の画像がどのような形状や状態を表しているかにより、機械学習で得られた対応する認定オペレータの運転パターンを選定し、該認定オペレータの運転パターンと前記非認定オペレータの運転パターンとを比較し、比較結果に基づき前記認定オペレータの運転パターンに倣わせるべく非認定オペレータへの支援情報を前記支援情報伝達器から出力させる荷役機械運転支援装置。
2. 前記支援情報は、前記支援情報伝達器に表示出力される請求項１記載の荷役機械運転支援装置。
3. 前記支援情報は、前記支援情報伝達器から音声出力される請求項１記載の荷役機械運転支援装置。
4. 前記荷役機械はグラブバケット式アンローダである請求項２又は３記載の荷役機械運転支援装置。

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