JP7176925B2 - 異物検知方法およびシステム - Google Patents

Description

本開示は、駐車場等、車両の停止する領域内において、車両以外の異物を検知する方法およびシステムに関する。

車両が進入し、停止する空間、例えば機械式駐車場の入出庫スペース等においては、出入口の扉を開閉したり、車両を載せたパレットを運搬するといった操作を行うにあたり、車両の他に運転者や乗員、手荷物といった異物が存在しないことを確認する必要がある。こうした異物不在の確認作業は、運転者や施設の係員等が目視で行うことができるが、人力のみに頼った場合、不注意等により確認が徹底されない可能性がある。そこで、近年では、異物の不在確認を確実に行うよう、人力のみに頼ることなく、対象領域内の異物を自動で検出する技術が要請されている。

また、現在、各国で開発が進められている自動運転技術が本格的に実用化されれば、車両の運転のみならず、上述の如き扉の開閉やパレットの運搬といった、車両周辺において行われる種々の操作についても自動化が進められることが想定できる。例えば、自動運転により車両が乗員を目的地に送り届けた後、自動で近傍の機械式駐車場へ移動し、格納スペースに格納されるといったケースが考えられるが、この場合、車両は乗員が不在の状態で移動し、入出庫スペースに停止することになる。このとき、扉の開閉、パレットの移動の開始といった操作は、係員が異物の不在を目視で確認し、操作ボタンを入力することで実行されるようにしても良いが、異物の不在を自動で確認し、操作を開始する仕組みがあればよりスムーズである。

このような異物の検知を行う仕組みは、機械式駐車場だけでなく、例えば電気自動車の給電設備等、停止した車両の周辺で何らかの操作を行う場所において広く必要とされ得る。

車両の進入する対象領域内の異物を自動的に検知するための技術としては、例えば下記特許文献１に記載の如き技術が挙げられる。特許文献１には、立体駐車場において、パレット以外の外部連通部の床面全体に、圧電シートにより構成されたマットスイッチを敷設し、人の存在を検出する技術が記載されている。しかしながら、特許文献１に記載の技術の場合、マットスイッチの設置されていないパレット等については、人や異物を検知することができない。

そこで、マットスイッチ等を敷設できる領域以外についても異物を検知し得る技術として、例えば下記特許文献２、３に記載の如き技術が提案されている。特許文献２には、機械式駐車設備の入庫部に測域センサを備え、該測域センサの走査情報から床面上の物体を検出する入庫部検知装置が記載されている。該入庫部検知装置では、前記測域センサの検出データのうち所定サイズ以上のものを候補データとし、そのうち自動車のタイヤとして認識したもの以外を残留物として認識する。

特許文献３には、測域センサー（検知手段）と、制御装置（制御手段）を備えたエリア検知装置が記載されている。測域センサーは、機械式駐車設備の乗降エリアに入庫した車両の位置、大きさ、形状を検知し、車両輪郭データを取得する。制御装置は、乗降エリアのうち、前記車両輪郭データの範囲を除いた居残り検出範囲の状態を入庫初期データとして記憶し、リアルタイムデータと比較して相違の有無を判定する。

特開平０６－１７３４８３号公報 特開２０１５－１６１０８０号公報 特開２０１４－８０７３５号公報

しかしながら、上記特許文献２、３に記載の如き技術では、異物の検知にあたってデータに対し高度な演算処理を施すことが要求される。特許文献２に記載の入庫部検知装置の場合、まず検出データから所定サイズ以上の物を候補データとして選出し、さらに候補データの中から重心位置の近いものを同一物体として関連付け、タイヤと認識する。検出データから物体のサイズを検出したり、候補データから物体の重心位置を特定して関連付ける工程に複雑な演算が必要である。

また、特許文献３に記載のエリア検知装置の場合、測域センサーによる走査に基づき、車両の二次元あるいは三次元における輪郭を取得する。車両の表面は複雑な形状であることがほとんどであり、測域センサーのデータから車両輪郭データを作成するには、やはり複雑な演算が必要である。

このように、異物を自動的に検知する技術は、高度な演算を要することが一般的である。このため、機械式駐車設備等において入出庫の際にデータの演算に時間がかかるなど、円滑な稼働が妨げられてしまう可能性がある。

そこで、本開示においては、対象領域内の異物を簡便に検知し得る異物検知方法およびシステムを説明する。

本開示は、車両の進入する対象領域内を測定する測域センサを対象領域に対して配置し、車両が対象領域内の停止位置に停止した状態で、前記測域センサにより被検出点データを取得するステップと、前記測域センサにおいてそれぞれ測定された最近点に基づいて検知除外領域を設定するステップと、対象領域のうち、前記検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うステップとを含む異物検知方法にかかるものである。

上述の異物検知方法において、前記測域センサは、停止位置の斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置に停止する車両を挟んで対向するよう少なくとも一対を配置し、前記検知除外領域は、前記一対の測域センサにより取得された最近点同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定することができる。

上述の異物検知方法においては、対象領域内に車両が進入し、停止位置に車両が停止した時点に取得された被検出点データを検知除外領域の設定に用いることができる。

上述の異物検知方法において、前記異物検知を行うステップは、対象領域内に異物のない状態で、前記測域センサにより被検出点データを基準データとして取得するステップと、任意の時点において前記測域センサにより被検出点データを取得するステップと、前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップと、該ステップにおいて、対象領域のうち検知除外領域以外の領域に関し、データ間に所定以上の差分が見られた場合に、前記任意の時点において対象領域内に異物が存在すると判定するステップとを含むことができる。

上述の異物検知方法において、前記基準データは、対象領域内に車両が進入し、停止位置に車両が停止した時点、または、対象領域内に異物がなく、停止位置に車両がない時点に取得された被検出点データとすることができる。
上述の異物検知方法では、前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップにおいて、床面から基準高さ以下の被検出点に係るデータ同士を比較に用いることができる。

また、本開示は、車両の進入する対象領域内を測定する測域センサと、該測域センサの被検出点データを処理する制御装置とを備え、前記制御装置は、車両が対象領域内の停止位置に停止した状態で、前記測域センサの被検出点データから最近点を取得し、該最近点に基づいて検知除外領域を設定し、対象領域のうち、前記検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うよう構成された異物検知システムにかかるものである。

上述の異物検知システムにおいて、前記測域センサは、停止位置の斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置に停止する車両を挟んで対向するよう少なくとも一対が配置され、前記検知除外領域は、前記一対の測域センサにより取得された最近点同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定されるよう構成することができる。

本発明の異物検知方法およびシステムによれば、対象領域内の異物を簡便に検知し得るという優れた効果を奏し得る。

本開示の実施例による異物検知システムの全体構成を説明する概要平面図である。 最近点に基づく検知除外領域の設定方法を説明する概要平面図である。 検知除外領域の設定の手順の一例を説明するフローチャートである。 異物検知工程の手順の一例を説明するフローチャートである。

以下、本開示における実施例の形態を添付図面を参照して説明する。図１に示す本実施例の異物検知システムは、対象領域Ａとして機械式駐車設備の入出庫スペースを想定している。対象領域Ａ内には、車両１を運搬するパレット２が出入りするようになっており、このパレット２上にあたる領域が車両１の停止位置Ｐに設定されている。そして、対象領域Ａ内において、停止位置Ｐに停止した車両１以外に物体（異物）Ｏが存在する場合に、該異物Ｏを検知するようになっている。尚、「異物」とは、対象領域内に存在する車両以外の物体であって、対象領域にもとより設置された物体以外の物体、例えば、車両の運転者、乗員、設備の係員等の人、また、手荷物等を指す。図１には、一例として対象領域Ａ内に２つの異物Ｏを図示している。

入出庫スペースである対象領域Ａは、四方を壁で囲まれた空間であり、奥側（図中上側）に搬送口３が、手前側（図中下側）に入出庫口４が設けられている。車両１を搬送するパレット２は、対象領域Ａ外の格納スペース（図示せず）から搬送口３を通じて入出庫スペースである対象領域Ａに出入りする。対象領域Ａにおけるパレット２の定位置は、対象領域Ａの中央部である。入庫時において、車両１は、入出庫口４を通じて対象領域Ａ内に進入し、パレット２上の停止位置Ｐに停止し、パレット２と共に搬送口３から前記格納スペースへ搬送され、格納される。出庫時には、車両１はパレット２と共に前記格納スペースから搬送口３を通じて対象領域Ａ内に搬送された後、入出庫口４から対象領域Ａ外へ退出する。

対象領域Ａには、該対象領域Ａ内の測定を行う測域センサ５が配置されている。測域センサ５は、図１に矢印で示す如く、レーザ光や超音波等を照射波として周囲の空間に照射し、反射波を検出する装置である。測域センサ５からの照射波が周囲の物体、あるいは壁、床、柱といった構造物に到達して反射し、その反射波が測域センサ５に検出されると、反射した点の測域センサ５からの距離、および測域センサ５に対する角度がデータとして取得される（以下、測域センサ５によって反射波を検出された対象領域Ａ内の点を、被検出点と称する）。

本実施例では、例えば図１中に示す如く、平面視で長方形状をなす対象領域Ａに対し、２個の測域センサ５ａ，５ｂを、互いに対角線をなす角部に配置する。このように、一対の測域センサ５ａ，５ｂを、車両１の停止位置Ｐを挟むように配置することで、停止位置Ｐの平面視における全周を、測域センサ５の測定範囲に含むことができる。照射波は原則として直進するので、仮に対象領域Ａに対して測域センサ５を１個だけ配置した場合、測域センサ５から見て停止位置Ｐに停止した車両１の反対側については測定範囲外となってしまう。そこで、図１に示す如く測域センサ５ａ，５ｂを配置すれば、車両１の周辺の領域全体について漏れなく異物検知を行うことができるのである。

また、一対の測域センサ５ａ，５ｂをこのように配置するのは、後述する検知除外領域Ａ０（図２参照）の設定に好適であるという理由にもよる。検知除外領域Ａ０は、停止位置Ｐに停止した車両１が占める領域として設定される領域であり、後に説明するように、検知除外領域Ａ０以外の領域が異物検知の対象として扱われる。

本実施例では、検知除外領域Ａ０を四角形の領域として設定する。車両１は通常、多数の曲面により構成された複雑な形状をなすが、乗用車等であれば、平面視で概ね長方形に近い形状をしており、機械式駐車場等において車両１の位置等を管理する観点からは、長方形と見なして差し支えない。そこで、本実施例では、車両１の平面視における形状を略四角形あるいは長方形と見なし、該四角形あるいは長方形に基づいて、検知除外領域Ａ０を設定するようにしている。

車両１の平面視における形状を四角形と見なす場合、その頂点の位置は、以下に説明するように測域センサ５により取得した被検出点のデータ（以下、「被検出点データ」と称する）から算出できる。そこで、停止位置Ｐ内に停止した車両１の対角線をなす一対の頂点をそれぞれ測定範囲に含むよう、停止位置Ｐに停止する車両１を挟んで対向するように、測域センサ５を配置する。すなわち、一対の測域センサ５ａ，５ｂのうち、一方の測域センサ５ａを停止位置Ｐの斜め前方に配置し、他方の測域センサ５ｂを停止位置Ｐの斜め後方、車両１を挟んで測域センサ５ａの反対側の位置に配置する。このようにすれば、各測域センサ５から見て最も近くに検出された被検出点を、車両１の対角線をなす一対の頂点と考えることができる（以下、「各測域センサ５により、車両１にあたる位置に検出された被検出点データのうち、測域センサ５から最も近くにあたる検出点」を、最近点Ｎと称する。図２参照）。そして、一対の最近点Ｎ同士を結ぶ線分を対角線とする四角形を仮想し、該四角形に基づいて検知除外領域Ａ０を設定するのである。

上述の如く、機械式駐車場等で扱う乗用車等であれば平面視で概ね長方形状であるので、一対の最近点Ｎ同士を結ぶ線分から想定される四角形の形状としては、長方形が好適である。ここで、一本の対角線から長方形の形状を一義に特定するには、さらに該長方形の縦横比、あるいは角度を決定する必要がある。

車両の長さと幅の比率は、広く一般に使用されている車両であれば、概ね一定の範囲に収まる。そこで、一対の最近点Ｎの座標を取得したら、該一対の最近点Ｎを向かい合う頂点とし、且つ縦横比を便宜的に設定された所定の値とする長方形を想定すれば、車両１の占める範囲と概ね合致する長方形を設定できる。より一致度の高い四角形を設定したい場合には、例えば最近点Ｎ同士の距離から車種を絞り込み、該車種に応じた縦横比を用いて長方形を設定するといった方法が考えられる。

また、停止位置Ｐに対して車両１が常に一定の方向で進入するよう、パレット２の形状、あるいは停止位置Ｐと入出庫口４の位置関係等が設定されている場合は、停止位置Ｐにおける車両１の向きが概ね一定であると見なすことができる。すなわち、例えば図１に即して述べると、図中の上下方向と、車両１の前後方向が概ね一致していると考えることができる。そのような場合は、縦横比を別途設定しなくとも、一本の対角線から長方形の形状を一義的に決定できる。

より厳密に車両１の占める範囲を把握したい場合は、図１および図２に実線で示した一対の測域センサ５の他に、図２に破線で示す如くもう一対の測域センサ５ｃ，５ｄを配置し、計４点の最近点Ｎを頂点とする四角形を仮想しても良い。この場合は、車両１の占める領域を長方形と見なしたり、あるいは長方形の縦横比を便宜的に設定する必要はない。車両１の平面視における概形が長方形であろうと、それ以外の四角形、例えば台形であろうと、二本の対角線から四角形の形状を一義的に決定することができる。

あるいは、図１に実線または破線で示す測域センサ５ａ～５ｄのうち３個を実際に配置し、計３点の最近点Ｎを頂点とする四角形を仮想することもできる。

ただし、機械式駐車場における異物検知等の用途であれば、検知除外領域Ａ０の形状等にさほどの厳密性は要求されない。また、平面視で長方形から大きく外れるような形状の車両も稀である。よって、用途にもよるが、一対の測域センサ５で対角線をなす２点の最近点Ｎを取得し、検知除外領域Ａ０を長方形に設定する上述の方法で実用上は十分である。このようにすれば、測域センサ５の設置数は最少の２個で足り、システム構成を単純化して設置の費用を低減することができる。

尚、検知除外領域Ａ０の設定という点からは、車両１の左右いずれか片側における前後２つの頂点を取得し、該２つの頂点のなす線分を長辺とする長方形を仮想することも可能である。すなわち、例えば図２に示す測域センサ５ａと測域センサ５ｄ、あるいは測域センサ５ｂと測域センサ５ｃにより２つの最近点Ｎを取得し、それらのなす線分を一辺として、所定の縦横比の長方形を仮想するのである。ただし、このような方法では、長方形の設定に用いる２個の測域センサ５では停止位置Ｐの全周を測定範囲に収めることができず、異物検知を適切に行うためには結局、さらに測域センサ５が必要である。よって、測域センサ５の数を最小限にする意味では、一対の測域センサ５を図２における測域センサ５ａ，５ｂ、あるいは測域センサ５ｃ，５ｄの位置に配置するのが好適である。尚、上に説明したように検知除外領域Ａ０を車両１に対して厳密に設定したり、あるいは異物検知の精度を高めたり、測定可能な範囲を広く確保するといった目的で、３個か４個、あるいは５個以上の測域センサ５を対象領域Ａに対し配置することは自由である。

上述の如く最近点Ｎを頂点として仮想した四角形は、そのまま検知除外領域Ａ０として設定しても良いが、車両１の形状が様々であることを考慮し、例えば前記四角形をさらに外側に所定の距離だけ拡張した領域を検知除外領域Ａ０に設定しても良い（図２に示した例では、２つの最近点Ｎを頂点とする長方形を幾分拡張した範囲を検知除外領域Ａ０としている）。

ここで、車両１の向きによっては、必ずしも図２に示す如く最近点Ｎの位置から適切な検知除外領域Ａ０を設定できない場合も、理論上は考えられる。例えば、測域センサ５における測定範囲の中心線に対し、車両１の側面が垂直となるような向きに車両１が停止した場合、測域センサ５から見て車両１の側面における一点が最近点として検知されてしまう可能性がある。そのような状態で取得された最近点を基準として設定された検知除外領域は、実際に車両１が占める範囲とは大きく食い違ってしまう。しかしながら、機械式駐車場等の設備において、特定の範囲（ここでは、停止位置Ｐ）に停止する車両１の向きは、多少の誤差はあるとしても、一定の向きに沿うように管理することができる。例えば、図１に示す如き対象領域Ａの場合、車両１は図中下側から進入するので、車両１の前後方向は概ね図中における上下方向に沿っていると考えて良い。したがって、上述の如く、停止位置Ｐに対し、車両１から見て斜め前の位置と、反対側の斜め後ろの位置に測域センサ５ａ，５ｂを設置すれば、適切な一対の最近点Ｎを取得することができる。

尚、対象領域Ａ内の構造によっては、停止位置Ｐの近傍に図示しない柱等が存在し、該柱等により、車両１の角部にあたる被検出点データを最近点Ｎとして取得することが妨げられる可能性がある。そういった場合には、柱等に相当する被検出点データを、最近点Ｎとして扱うデータの候補から除外すれば良い。例えば、柱等の存在しない範囲、あるいは車両１が停止する可能性のある範囲に検出された被検出点データのみを、最近点Ｎの候補として使用する。あるいは、取得した被検出点データの中から、柱等にあたるデータを除外しても良い。例えば、停止位置Ｐ内に車両１がなく、停止位置Ｐの近傍に異物Ｏがない状態で被検出点データを取得しておき、停止位置Ｐに車両１が停止した時点で取得した被検出点データとの差分を算出する。その差分データの中から最近点Ｎにあたる被検出点データを選択するようにすれば、柱等にあたるデータは最近点Ｎの候補から除外される。

各測域センサ５により取得された各被検出点のデータは、測定信号５ｅとして制御装置６に入力され、処理される。制御装置６は、入出庫スペースである対象領域Ａを含む機械式駐車場全体を監視し、各部の運転を行う装置であり、搬送口３および入出庫口４の開閉、パレット２の搬送、各測域センサ５の作動等を制御する。

入出庫口４近傍の外壁には、操作部７が備えられている。操作部７を操作すると、操作の内容に応じた操作信号７ａが制御装置６に入力される。制御装置６では、操作信号７ａの入力に応じ、入出庫口４の開閉、パレット２の搬送といった各種の動作を実行するようになっている。尚、操作部７の設置位置は、ここに示した例に限らず、入出庫口４をはじめとする各部の動作等に好適な適宜位置を選択することができる。

また、対象領域Ａ内におけるパレット２の近傍には、位置センサ８が配置されている。位置センサ８は、測定範囲にレーザ光や超音波といった照射波を照射し、反射波によって測定範囲内の物体の有無、該物体の距離、速度等を検出する装置である。本実施例においては、図１に示す如く、位置センサ８は停止位置Ｐに向けて照射波を照射すると共に反射波を観測するようになっており、位置センサ８の検出した物体の位置情報は、位置信号８ａとして制御装置６に送信される。そして、パレット２内の停止位置Ｐに車両１が停止した場合に、車両１の停止を制御装置６において把握できるようになっている。

尚、車両１の停止を判定する仕組みは、ここに示した例に限定されない。例えば、位置センサとしては、車両１の停止を判定できる限りにおいて種々の形式の装置を使用できるし、設置の個数、位置等も適宜設定できる。あるいは、測域センサ５を車両１の停止の判定に流用しても良い。

対象領域Ａの内外の各所には、警報装置９が備えられている。警報装置９は、制御装置６の管理する領域（対象領域Ａを含む）において、人員に対して注意を促すべき何らかの事態が生じた場合に警報を発する装置であり、制御装置６からの警報信号９ａの入力により作動する。「人員に対して注意を促すべき何らかの事態」とは、例えば車両１を対象領域Ａ外の格納スペースへ移動させるにあたり、後述する異物検知の工程を実行した結果、対象領域Ａに車両１以外の異物Ｏが検知された場合などである。警報の内容は、アラーム音、警告灯の点灯、警告メッセージの表示など、人員に対して注意を喚起できればどのようなものであっても良く、適当な形式を選択することができる。

ここに示した例では、警報装置９を対象領域Ａの内壁、および入出庫口４近傍の外壁に図示しているが、この他の箇所にも必要に応じて警報装置９を設けても良い。例えば、図示しない機械式駐車場の管理室等に警報装置９を備えることもできる。

測定信号５ｅ、操作信号７ａ、位置信号８ａ、警報信号９ａといった各種の信号のやり取りは、有線または無線いずれの形式で行っても良い。一例としては、Ethernet（登録商標）等により、制御装置６と測域センサ５、操作部７、位置センサ８、警報装置９といった装置を接続し、相互に通信を行うように構成することができる。

次に、上記した本実施例の作動を説明する。

図１に示す本実施例の異物検知システムでは、対象領域Ａ内の異物Ｏの検知を行う。異物Ｏを検知するにあたっては、例えば後に説明するように、ある時点における対象領域Ａ内の状態と、別の時点における対象領域Ａ内の状態を比較すれば良い。つまり、それぞれの時点で測域センサ５により対象領域Ａ内の測定を行い、取得した被検出点データ同士を比較し、両データ間に所定以上の差が見られた時に異物を検知したと判定するのである。

ところで、機械式駐車場の入出庫スペースである対象領域Ａにおいては、停止位置Ｐに車両１が存在している状態で異物Ｏの検知を行う場合と、停止位置Ｐに車両１が存在しない空室状態で異物Ｏの検知を行う場合の両方が想定できる。そして、上述の如く被検出点データの比較により異物検知を実行しようとした場合、車両１の有無により異物検知に支障が出る可能性がある。つまり、比較に係る両時点のうち、一方では車両１が停止位置Ｐにあり、他方では存在しない場合、車両１の有無によって被検出点データに差が生じ、異物Ｏが実際には無くても異物を検知したと判定されてしまうのである。

こうした事態を避けて異物の検知を正しく行うには、停止位置Ｐの同じ位置に同じ車両１が同じ姿勢で存在している状態同士で被検出点データを比較するか、対象領域Ａ内に車両１が存在しない状態同士で比較すれば良い。

ただし、このような時間的な制限は極力少ない方が良く、例えば、空室状態の対象領域Ａと、車両１が停止位置Ｐに停止した状態の対象領域Ａとの比較により異物検知を実行できた方が、より便利である。このためには、車両１の有無については異物検知の判定対象から除外し、車両１以外の領域についてのみ異物検知を行うようにすれば良い。

上記特許文献２、３に記載の発明は、このような発想により開発された技術である。特許文献２では、物体の重心位置からタイヤを認識し、自動車の位置と角度を特定する。特許文献３では、車両の輪郭を取得し、車両輪郭データの範囲を除いた居残り検出範囲について異物検知を行う。

本実施例では、特許文献２、３に記載の技術と同様、車両１を異物検知の判定から除外する方法を採っているが、そのための具体的な演算処理が異なっている。上述の如く、少なくとも一対の測域センサ５の被検出点データからそれぞれ最近点Ｎの座標を取得し、これに基づいて車両１の占める範囲として検知除外領域Ａ０を設定し（図２参照）、該検知除外領域Ａ０以外について異物検知を行うのである。

検知除外領域Ａ０の設定にあたっては、停止位置Ｐに車両１が停止していることと、車両１の近傍に異物Ｏが存在しないことが条件として必要であり、この条件が成立している状態で測域センサ５による測定を行い、被検出点データから最近点Ｎの位置を取得する。この条件が成立していれば、どの時点の被検出点データであっても検知除外領域Ａ０の設定に用いても良いが、例えば以下に説明するように、車両１の入庫時、対象領域Ａに車両１が進入し、停止位置Ｐに停止した時点に取得した被検出点データを用いるのが好適である。車両１の停止は位置センサ８により検知できるし、また、車両１の停止直後であれば、車両１内の乗員等が未だ降車しておらず、近傍に異物Ｏが存在しないと考えられるからである。

尚、検知除外領域Ａ０の設定にあたっては、「車両１の近傍に異物Ｏが存在しないこと」は条件として必要であるが、「対象領域Ａ内に異物Ｏが存在しないこと」は必ずしも必要ではない。平面視における車両１の角部を、各測域センサ５にて最近点Ｎとして取得できれば足りる。つまり、各測域センサ５の測定範囲において、車両１との最短距離以下の地点に異物Ｏが存在しなければ良く、車両１との最短距離を超える距離に異物Ｏが存在したとしても、検知除外領域Ａ０の設定に影響はない。

この検知除外領域Ａ０の設定の手順について、図３のフローチャートを参照しながら説明する。

車両１の入庫を行う際には、車両１の運転者、乗員、施設の係員といった人員が操作部７を操作し、入庫の開始を指示する。制御装置６は、指示に応じて入出庫口４を開放する。入庫の開始にあたっては、空のパレット２が対象領域Ａ内の定位置である中央部に配備された状態で入出庫口４を開放する。仮に、入庫の開始が指示された時点で対象領域Ａ内に空のパレット２が存在しない場合には、搬送口３を開放して空のパレット２を対象領域Ａへ搬送し、中央部に配備してから、入出庫口４を開放する。

尚、入庫の開始は、必ずしも操作部７への入力によらなくとも良く、他の方式により実行されるようにしても良い。例えば、自動運転車である車両１が無人の状態で入出庫スペースである対象領域Ａの入出庫口４の前に移動し、自動で入庫する場合、操作部７を操作する人員がいない状況も想定される。そのような場合、例えば車両１を入出庫口４の前に検出するセンサを別途設け、該センサにより車両１が検知されたら、その検知信号の入力を条件としてパレット２の搬送、入出庫口４の開放等を実行しても良い。あるいは、入庫に際し、車両１から何らかの信号を出力するようにしても良い。

入出庫口４から車両１が対象領域Ａ内に進入し、パレット２上の停止位置Ｐに停止すると、車両１の停止が位置センサ８からの位置信号８ａにより検知される（ステップＳ１）。制御装置６では、車両１の停止を検知すると、測域センサ５を作動させて対象領域Ａ内の測定を行う（ステップＳ２）。

次に、各測域センサ５にて取得した被検出点データから、最近点Ｎ（図２参照）の座標を特定する（ステップＳ３）。すなわち、各測域センサ５から最も近い距離に検出された被検出点を最近点Ｎとし、座標を取得する。ここで、測域センサ５の近傍に柱等がある場合には、上述の如く、該柱等にあたるデータは最近点Ｎの候補から除外する。

測域センサ５により、それぞれ取得した最近点Ｎの座標から、図２に示す如く、検知除外領域Ａ０を設定する（ステップＳ４）。上述の如く、最近点Ｎを頂点とする四角形を仮想し、該四角形に基づいて検知除外領域Ａ０を設定する。

次に、異物検知の工程について、図４のフローチャートを参照しながら説明する。

異物検知工程は、対象領域Ａ内の状態を確認したい任意のタイミングで開始することができる。例えば、入庫時に車両１内に運転者や乗員がいたり、対象領域Ａ内に係員等がいたりする場合には、停止位置Ｐに車両１が停止した後、パレット２による車両１の搬送を開始する前に、対象領域Ａが無人であることを確認する必要があることが想定できる。その場合は、車両１の入庫後、検知除外領域Ａ０の設定が完了したら異物検知工程を自動的に開始し、異物Ｏが検知されなかったことを条件としてパレット２の移動を実行すれば良い。あるいは、操作部７の操作等により車両１の搬送が指示された時点で異物検知工程を開始し、異物Ｏが検知されなかった場合に搬送を行い、検知されたら搬送を停止するようにしても良い。

同様に、車両１の出庫時にも、車両１を対象領域Ａ内に搬送する前や、車両１を搬送して入出庫口４を開放する前などのタイミングで、対象領域Ａ内の無人を確認するようにしても良い。また、入出庫の際、入出庫口４を閉鎖する前に異物検知工程を実行し、異物Ｏの不在を確認してから扉の動作を行う、といった態様が想定できる。

異物検知工程では、異物検知をしたい任意の時点（例えば、リアルタイム）における被検出点データを、別の時点に取得した被検出点データと比較し、所定以上の差分が認められた場合に異物Ｏを検知したと判定する。そこで、異物検知を行う場合、任意の時点の被検出点データとは別に、比較の基準となる被検出点データを取得する必要がある（以下、「基準データ」と称する）。

そこで、本実施例では、任意の時点において被検出点データを取得するのに先立って、空室時に測域センサ５による測定を行い、被検出点データを基準データとして取得しておく（ステップＳ１１）。尚、図４では便宜上、このステップＳ１１から、ステップＳ１３以降を一連の流れとして表示しているが、基準データの取得は、対象領域Ａ内に異物Ｏの存在しない時点であればどの時点に実行しても良い。また、取得した基準データの処理（後述するステップＳ１２）についても、ステップＳ１３以降の工程とは独立に実行して良い。

ここで、基準データとしては、空室時の被検出点データ、すなわち「対象領域Ａ内に異物Ｏがなく、車両１もない状態の被検出点データ」に限らず、「検知除外領域Ａ０以外に異物Ｏのない状態の被検出点データ」であれば利用できる。つまり、検知除外領域Ａ０以外に異物Ｏがなければ、検知除外領域Ａ０に車両１が存在する状態での被検出点データを基準データとしても良い。例えば、車両１の入庫後、図３に示す工程を実行して検知除外領域Ａ０を設定した際に、該検知除外領域Ａ０の設定に用いた被検出点データを基準データとすることも、理論上は可能である。以下に説明する異物検知工程では、検知除外領域Ａ０以外の領域について異物Ｏの検知を行うので、検知除外領域Ａ０における車両１の有無は異物検知の結果に影響しないからである。ただし、検知除外領域Ａ０は車両１の寸法、種類、位置、角度等によって変動するので、車両１が存在する状態の被検出点データを基準データとして使用する場合には、停止位置Ｐにおける車両１の状態が同じ時点同士での被検出点データを比較すべきである。例えば、出庫時に異物検知を行いたい場合には、同じ車両１の入庫時に取得し、検知除外領域Ａ０の設定に用いた被検出点データを基準データとして使用すれば良い。同一の車両１の入庫時と、その後の出庫時であれば、パレット２上における車両１の位置や角度は一致するはずであるので、異物検知のための比較に用いることができる。

ただし、異物検知に際し、対応し得る基準データをその都度呼び出すのは煩雑である。空室時の被検出点データであれば、車両１の状態にかかわらず一定であるので、以下の異物検知工程に用いる基準データとして最も簡便であり、好適である。

続いて、ステップＳ１１において取得した基準データから、床面から基準高さまで（例えば、一般的な乗用車のタイヤ高の半分まで）の位置に検出された被検出点データを抽出する（ステップＳ１２）。比較の対象とする被検出点データを絞り込み、処理を効率化するためである。異物Ｏの検知には、床面付近の物体のみを検出すれば十分である。

ステップＳ１３で、異物検知をしたい任意の時点における被検出点データを取得する。リアルタイムの異物検知を行う場合、この時点で測域センサ５を作動させ、対象領域Ａ内の測定を行う。次のステップＳ１４では、ステップＳ１３において取得した被検出点データから、床面から基準高さまでの位置に検出された被検出点データを抽出する。ステップＳ１２において、基準データに対して行った処理と同様である。

続くステップＳ１５，Ｓ１６では、ステップＳ１３，Ｓ１４にて取得し、抽出した被検出点データを、ステップＳ１１，Ｓ１２にて取得し、抽出した基準データと比較する。さらに、ステップＳ１７～Ｓ１９では、ステップＳ１５，Ｓ１６で行った比較の結果、データ間に所定以上の差分が見られるか否かを判定し、これに基づき、ステップＳ１３にて被検出点データを取得した時点において対象領域Ａに異物Ｏが存在するか否かを判定する。このステップＳ１５～Ｓ１９の工程は、ステップＳ１１，Ｓ１２で取得・抽出した基準データ、およびステップＳ１３，Ｓ１４で取得・抽出した被検出点データのうち、検知除外領域Ａ０以外の領域にあたる被検出点に関してのみ行う。検知除外領域Ａ０に関する被検出点データを除外するにあたっては、例えばステップＳ１１より後、且つステップＳ１６より前の段階で、各データから検知除外領域Ａ０にあたる被検出点データのみを除いておくことができる。あるいは、ステップＳ１５～Ｓ１７を行う際に、各データのうち検知除外領域Ａ０以外の領域にあたる被検出点データのみを対象に各処理を行うようにしても良い。

ステップＳ１５では、抽出後の両データの差分を、測域センサ５毎に算出する。差分データについて、ダウンサンプリングやノイズ除去といった処理を行い、残った被検出点データについてラベリング処理を行う（ステップＳ１６）。このステップＳ１６では、例えば差分として残った被検出点データのうち、複数の被検出点が互いに近い座標に存在していた場合、それらの被検出点に同じ標識を付し、それらは同一の異物Ｏに属すると見なす処理を行う。

ステップＳ１７では、ラベリングされた各測域センサ５の差分データに関し、異物Ｏの個数をカウントする。一つ以上の測域センサ５において、検知除外領域Ａ０以外の領域にあたる差分データに一個以上の異物Ｏと見られる被検出点データが認められたら、検知フラグを立て（ステップＳ１８）、異物検知工程は終了する。いずれの測域センサ５の差分データにも検知除外領域Ａ０以外の領域に異物Ｏと見られる被検出点データがなければ、検知フラグを立てずに（ステップＳ１９）、異物検知工程は終了する。

以上の異物検知工程において検知フラグが立った場合には、例えばパレット２の移動、あるいは入出庫口４の開閉といった動作を停止したり、操作を禁止するなどの処置を行う。また、必要に応じて警報装置９から警報を発報する。そして、例えば係員等により対象領域Ａ内に異物Ｏが無いことが確認され、警報が解除されたら、再度上記の異物検知工程を実行する。異物検知工程を再実行し、検知フラグが立った場合には、パレット２、入出庫口４等の操作を禁止したままとし、検知フラグが立たなければ、操作の禁止を解除すれば良い。

このような異物検知システムおよび方法によれば、対象領域Ａに対して測域センサ５を配置した簡単な構成により、対象領域Ａ内の異物Ｏを検知することができる。上記特許文献１に記載の技術のように床面で異物を検知するシステムとは異なり、測域センサ５の照射波により空間を走査するので、パレット２上の異物Ｏをも検知することが可能である。

また、取得した被検出点データから異物Ｏの存在を検知するにあたり、車両１を異物検知の対象から除外するために、本実施例では各測域センサ５により取得した最近点Ｎから四角形を仮想し、検知除外領域Ａ０を設定している。上記特許文献２、３に記載の技術のように、物体のサイズを特定したり、重心位置を算出したり、あるいは車両輪郭データを取得するといった複雑な演算を必要としないので、異物検知にあたってはごく単純な演算を行えば良く、高速且つ信頼性の高い検知が可能である。

また、特許文献２に記載の技術の如くタイヤを認識するような処理は不要であるので、仮に異物検知を行う時点で異物Ｏが測域センサ５とタイヤの間にあり、タイヤへの照射波を遮るようなことがあっても、異物検知に支障が出ることはない。特許文献２に記載の技術ではＱ、車両に属する物体であるタイヤを異物検知から除外するため、異物検知の時点でタイヤを認識する必要があるが、本実施例では、車両１の占める範囲を予め検知除外領域Ａ０に設定してあるので、異物検知の時点で車両１を認識しなくても良いのである。

尚、上では異なる時点に取得した被検出点データ同士を比較し、その差分の有無あるいは大小により異物検知を行う場合を例示したが、これ以外にも、例えば以下の如き方法によれば、差分を取ることなく異物検知を行うことが可能である。まず、異物検知をしたい任意の時点の被検出点データを取得し、その中から床面付近に検出された被検出点データを抽出する。そのうち、検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データから、柱や壁、床等の構造物にあたる被検出点データを除外し、残った被検出点データがあれば、その被検出点データは異物の被検出点データと考え、異物を検出したと判定することができる。対象領域内の床や構造物の形状が単純であれば、それらの検出点データを除外するための計算量が少なくて済むので、有効な手法である。その他、異物検知の具体的な工程は上記実施例に限定されず、異物検知の対象領域のうち、検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うことができれば、種々の工程を採用できる。

また、ここでは、対象領域Ａの例として、車両１の搬送のための装置としてパレット２のみを備えた入出庫スペースを説明したが、対象領域Ａの形式はこれに限定されない。例えば、パレットの手前にターンテーブルを備えた形式の入出庫スペースにおいて、前記ターンテーブルおよびその周辺と、前記パレットおよびその周辺に、それぞれ本開示における異物検知システムと同様のシステムを備えることもできる。あるいは、機械式駐車場に限らず、例えば電気自動車の給電設備など、車両の周辺で何らかの操作を行う設備一般に広く適用し得る。

以上のように、本実施例の異物検知方法は、車両１の進入する対象領域Ａ内を測定する測域センサ５を対象領域Ａに対して配置し、車両１が対象領域Ａ内の停止位置Ｐに停止した状態で、測域センサ５により被検出点データを取得するステップＳ２と、測域センサ５においてそれぞれ測定された最近点Ｎに基づいて検知除外領域Ａ０を設定するステップＳ４と、対象領域Ａのうち、検知除外領域Ａ０以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うステップＳ１１～Ｓ１９とを含んでいる。こうすることで、対象領域Ａ内において車両１の占める範囲を簡単な演算により検知除外領域Ａ０として設定できる。そして、該検知除外領域Ａ０以外の領域について異物検知を行うことで、車両１を異物検知の対象から除外し、適切に異物Ｏを検知することができる。

本実施例の異物検知方法において、測域センサ５は、停止位置Ｐの斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置に停止する車両１を挟んで対向するよう少なくとも一対（測域センサ５ａ，５ｂ）を配置し、検知除外領域Ａ０は、一対の測域センサ５ａ，５ｂにより取得された最近点Ｎ同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定することができる。このようにすれば、一対の測域センサ５ａ，５ｂにより、停止位置Ｐの平面視における全周を測域センサ５の測定範囲に含むことができ、車両１の周辺の領域全体について漏れなく異物検知を行うことができる。また、平面視でおおむね長方形に近い形状をなす車両１に関し、最小限の個数の測域センサ５で適切な検知除外領域Ａ０を設定することができる。

本実施例の異物検知方法では、前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップＳ１５，Ｓ１６において、床面から基準高さ以下の被検出点に係るデータ同士を比較に用いることができる。このようにすれば、比較の対象とする被検出点データを絞り込むことで、異物検知の際に行う処理を効率化することができる。

本実施例の異物検知方法においては、対象領域Ａ内に車両１が進入し、停止位置Ｐに車両１が停止した時点に取得された被検出点データを検知除外領域Ａ０の設定に用いることができる。

本実施例の異物検知方法において、異物検知を行うステップＳ１１～Ｓ１９は、対象領域Ａ内に異物Ｏのない状態で、測域センサ５により被検出点データを基準データとして取得するステップＳ１１と、任意の時点において測域センサ５により被検出点データを取得するステップＳ１３と、前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップＳ１５，Ｓ１６と、該ステップＳ１５，Ｓ１６において、対象領域Ａのうち検知除外領域Ａ０以外の領域に関し、データ間に所定以上の差分が見られた場合に、前記任意の時点において対象領域Ａ内に異物Ｏが存在すると判定するステップＳ１７～Ｓ１９とを含むことができる。

本実施例の異物検知方法において、前記基準データは、対象領域Ａ内に車両１が進入し、停止位置Ｐに車両１が停止した時点、または、対象領域内Ａに異物Ｏがなく、停止位置Ｐに車両１がない時点に取得された被検出点データとすることができる。

また、本実施例の異物検知システムは、車両１の進入する対象領域Ａ内を測定する測域センサ５と、該測域センサ５の被検出点データを処理する制御装置６とを備え、制御装置６は、車両１が対象領域Ａ内の停止位置Ｐに停止した状態で、測域センサ５の被検出点データから最近点Ｎを取得し、該最近点Ｎに基づいて検知除外領域Ａ０を設定し、対象領域Ａのうち、検知除外領域Ａ０以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うよう構成されている。こうすることで、対象領域Ａ内において車両１の占める範囲を簡単な演算により検知除外領域Ａ０として設定できる。そして、該検知除外領域Ａ０以外の領域について異物検知を行うことで、車両１を異物検知の対象から除外し、適切に異物Ｏを検知することができる。

本実施例の異物検知システムにおいて、測域センサ５は、停止位置Ｐの斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置Ｐに停止する車両１を挟んで対向するよう少なくとも一対（測域センサ５ａ，５ｂ）が配置され、検知除外領域Ａ０は、一対の測域センサ５ａ，５ｂにより取得された最近点Ｎ同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定されるよう構成されている。このようにすれば、一対の測域センサ５ａ，５ｂにより、停止位置Ｐの平面視における全周を測域センサ５の測定範囲に含むことができ、車両１の周辺の領域全体について漏れなく異物検知を行うことができる。また、平面視でおおむね長方形に近い形状をなす車両１に関し、最小限の個数の測域センサ５で適切な検知除外領域Ａ０を設定することができる。

したがって、上記本実施例によれば、対象領域内の異物を簡便に検知し得る。

尚、本開示において説明した本発明の異物検知方法およびシステムは、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、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。

１ 車両
２ パレット
３ 搬送口
４ 入出庫口
５ 測域センサ
５ａ 測域センサ
５ｂ 測域センサ
５ｃ 測域センサ
５ｄ 測域センサ
５ｅ 測定信号
６ 制御装置
７ 操作部
７ａ 操作信号
８ 位置センサ
８ａ 位置信号
９ 警報装置
９ａ 警報信号
Ａ 対象領域
Ａ０ 検知除外領域
Ｎ 最近点
Ｏ 物体（異物）
Ｐ 停止位置

Claims (8)

1. 車両の進入する対象領域内を測定する測域センサを対象領域に対して配置し、
   車両が対象領域内の停止位置に停止した状態で、前記測域センサにより被検出点データを取得するステップと、
   前記測域センサにおいてそれぞれ測定された最近点に基づいて検知除外領域を設定するステップと、
   対象領域のうち、前記検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うステップと
   を含む異物検知方法。
2. 前記測域センサは、停止位置の斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置に停止する車両を挟んで対向するよう少なくとも一対が配置され、
   前記検知除外領域は、前記一対の測域センサにより取得された最近点同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定される、請求項１に記載の異物検知方法。
3. 対象領域内に車両が進入し、停止位置に車両が停止した時点に取得された被検出点データを検知除外領域の設定に用いる、請求項１または２に記載の異物検知方法。
4. 前記異物検知を行うステップは、
   対象領域内に異物のない状態で、前記測域センサにより被検出点データを基準データとして取得するステップと、
   任意の時点において前記測域センサにより被検出点データを取得するステップと、
   前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップと、
   該ステップにおいて、対象領域のうち検知除外領域以外の領域に関し、データ間に所定以上の差分が見られた場合に、前記任意の時点において対象領域内に異物が存在すると判定するステップと
   を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の異物検知方法。
5. 前記基準データは、
   対象領域内に車両が進入し、停止位置に車両が停止した時点、または、
   対象領域内に異物がなく、停止位置に車両がない時点に取得された被検出点データである、
   請求項４に記載の異物検知方法。
6. 前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップにおいて、床面から基準高さ以下の被検出点に係るデータ同士を比較に用いる、請求項４または５に記載の異物検知方法。
7. 車両の進入する対象領域内を測定する測域センサと、
   該測域センサの被検出点データを処理する制御装置とを備え、
   前記制御装置は、
   車両が対象領域内の停止位置に停止した状態で、前記測域センサの被検出点データから最近点を取得し、該最近点に基づいて検知除外領域を設定し、
   対象領域のうち、前記検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うよう構成された異物検知システム。
8. 前記測域センサは、停止位置の斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置に停止する車両を挟んで対向するよう少なくとも一対が配置され、
   前記検知除外領域は、前記一対の測域センサにより取得された最近点同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定されるよう構成された、請求項７に記載の異物検知システム。
   

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