JP7318244B2

JP7318244B2 - 自律移動装置、プログラムおよび自律移動装置による搬送対象物の選択方法

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Publication number: JP7318244B2
Application number: JP2019051456A
Authority: JP
Inventors: 紘片山; 宏一工藤; 敏弘岡本; 正裕植田
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 2019-03-19
Filing date: 2019-03-19
Publication date: 2023-08-01
Anticipated expiration: 2039-03-19
Also published as: JP2020154592A

Description

本発明は、自律移動装置、プログラムおよび自律移動装置による搬送対象物の選択方法に関する。

従来、自律移動装置である無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）を用いて、倉庫内の搬送作業を自動化することは、世の中で広く検討されている。具体的には、無人搬送車に接続機構を設け、無人搬送車に搬送対象物（カゴ台車）を接続して倉庫内を搬送する、という構成は既に知られている。

無人搬送車が、例えば荷物を仮置きしておく仮置きエリア内に停車している搬送対象物（カゴ台車）と自動連結する場合には、磁気テープや光学テープなどのガイド線上に搬送対象物（カゴ台車）を停車させ、無人搬送車はガイド線に沿って移動して搬送対象物（カゴ台車）と自動連結することが一般的である。

特許文献１には、自動搬送車がレーザ光により搬送対象物（カゴ台車）を検出して自動連結する技術が開示されている。

しかしながら、特許文献１に開示の技術によれば、仮置きエリア内にガイド線を設置する必要があり、仮置きエリアの位置や範囲を変更する際に手間が掛かる、という課題がある。

また、ガイド線が複数ある場合には、ガイド線毎に搬送対象物（カゴ台車）の有無を確認する必要がある。例えば、３本のガイド線がある場合において、３本目のガイド線にしか搬送対象物（カゴ台車）が存在しない場合は、２本のガイド線について搬送対象物（カゴ台車）の有無を確認するので、搬送対象物（カゴ台車）と接続するまで時間が掛かる、という課題がある。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、搬送対象物を見つけて接続完了するまので時間を短縮することを目的とする。また、自律移動装置が、搬送対象物が置かれるエリアの面積利用効率の悪化を抑制しながら搬送対象物の搬送順を管理することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、搬送対象物に装着された識別部材を検知することで、前記搬送対象物を検知する検知手段と、前記搬送対象物が複数存在する場合に、搬送対象となる搬送対象物を選択する選択手段と、を備え、前記検知手段を用いて、エリア内に存在する前記搬送対象物の位置情報を検知し、前記エリア内に複数の搬送対象物を検知した場合に、前記選択手段は、前記複数の搬送対象物の位置情報に基づいて、前記エリアにおける前記搬送対象物の配置位置毎に予め定められた優先順位に従い、前記搬送対象物を選択する、ことを特徴とする。

本発明によれば、搬送対象物を見つけて接続完了するまので時間を短縮できるという効果を奏する。また、自律移動装置が、搬送対象物が置かれるエリアの面積利用効率の悪化を抑制しながら搬送対象物の搬送順を管理することができる、という効果を奏する。

図１は、第１の実施の形態にかかる搬送システムにおける自走ロボットとカゴ台車とを示す説明図である。図２は、カゴ台車にＩＤパネルが配置された例を示す斜視図である。図３は、ＩＤパネルの例を示す図である。図４は、搬送システムを適用することが想定される物流倉庫の一例を示す説明図である。図５は、自走ロボットのコントローラのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図６は、自走ロボットのコントローラが発揮する機能的構成例を示すブロック図である。図７は、自走ロボットによるカゴ台車の接続動作の流れを示すフローチャートである。図８は、仮置きエリアにおけるカゴ台車の検知の基本動作を示す図である。図９は、ＩＤパネルの検出におけるピーク値検出状態を示す図である。図１０は、ピーク値を検出する手法について説明する図である。図１１は、ＩＤパネルの検出における距離情報値検出状態を示す図である。図１２は、カゴ台車（ＩＤパネル）の位置情報の取得方法の一例を示す図である。図１３は、搬送対象となるカゴ台車の選択手法の一例を示す図である。図１４は、第２の実施の形態にかかる搬送対象となるカゴ台車の選択手法の一例を示す図である。図１５は、第３の実施の形態にかかる搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図１６は、第４の実施の形態にかかる自走ロボットによるカゴ台車の接続動作の流れを示すフローチャートである。図１７は、搬送対象となるカゴ台車の選択手法の一例を示す図である。図１８は、第５の実施の形態にかかる自走ロボットによるカゴ台車の接続動作の流れを示すフローチャートである。図１９は、搬送対象となるカゴ台車の選択手法の一例を示す図である。図２０は、搬送対象となるカゴ台車の選択手法の別の一例を示す図である。図２１は、搬送対象となるカゴ台車の選択手法の別の一例を示す図である。図２２は、第６の実施の形態にかかる搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図２３は、搬送対象となるカゴ台車の選択手法の別の一例を示す図である。

（第１の実施の形態）
図１は、第１の実施の形態にかかる搬送システムにおける自走ロボット１とカゴ台車２とを示す説明図である。本実施形態は、連結対象であるカゴ台車２のような被牽引台車に自動で接続して牽引することで、カゴ台車２を所望の搬送先へ自動搬送する無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）としての自走ロボット１を、自律移動装置に適用した搬送システムの例である。

自走ロボット１は、搬送物を積載するカゴ台車２に自動で連結する機能を持った自律移動装置である。これにより、自走ロボット１には積載が可能な構成を持たせることなく、簡易な移動装置によってカゴ台車２を牽引させることで、カゴ台車２に積載された多数の搬送物を搬送させることができる。

図１に示すように、自走ロボット１は、装置本体であるロボット本体部１００、磁気センサ３、検出装置であるコントローラ４、電力源（バッテリー）６、動力モータ７、モータドライバ８、第１のセンサである測域センサ９、連結装置１０、駆動車輪７１及び従動車輪７２等を備える。測域センサ９は、自走ロボット１の周辺環境を認識する。

本実施形態の搬送システムでは、自走ロボット１の走行可能な経路の床面にガイドテープである磁気テープを設置し、磁気センサ３を用いて磁気テープを検出することにより自走ロボット１が走行可能な経路上に位置していることを認識することができる。床面にテープを設置する誘導方式としては、磁気テープを用いる構成（磁気式）に限らず、光学テープを用いる構成（光学式）としてもよい。光学テープを用いる場合は、磁気センサ３の代わりに反射センサやイメージセンサなどが利用できる。

また、本実施形態の搬送システムでは、二次元あるいは三次元地図と測域センサ９の検出結果との照合によって自己位置を認識する自律走行を行うことができる。測域センサ９は、物体にレーザ光を照射してその反射光から物体までの距離を測定する走査式のレーザ距離センサ（レーザレンジファインダ（ＬＲＦ））である。以降において、測域センサ９をＬＲＦ９と表記する場合がある。

なお、検出結果と二次元あるいは三次元地図との照合によって自己位置の認識に用いるセンサとしては、ステレオカメラやデプスカメラなども利用できる。

自走ロボット１は、磁気センサ３や測域センサ９の検出結果に基づいてコントローラ４がモータドライバ８を介して動力モータ７の駆動を制御し、動力モータ７が駆動車輪７１を回動駆動することで自走ロボット１が自律走行を行う。

図１に示すように、カゴ台車２は、カゴ部２０を保持する底板２２と、四角形状の底板２２の四隅に配置されたキャスター２３と、カゴ部２０の側面に配置された識別部材であるＩＤパネル２１とを備える。

所定の場所に置かれたカゴ台車２には、認識用のマーカーが表示されたＩＤパネル２１が取り付けられている。マーカーは、再帰反射テープ２１ｂ（図２や図３参照）等を用いて、カゴ台車２の識別番号情報（ＩＤ情報）、搬送位置などの搬送先情報、搬送の優先度情報がコード化されている。カゴ台車２の識別番号情報（ＩＤ情報）は、テーブル参照などによって認識することができる。

自走ロボット１には、マーカー読取装置が設置されている。マーカー読取装置はＩＤ認識手段である測域センサ９と復号部とからなる。本実施形態ではコントローラ４が復号部としての機能を有する。コントローラ４は、測域センサ９の検出結果からマーカーのコードを認識する。コントローラ４の復号部では認識したマーカーのコード情報をデコードすることで、カゴ台車２の認識番号情報、搬送先情報、優先度情報を得る。

本実施形態では、カゴ台車２に設置されたマーカーとして再帰反射テープ２１ｂを用いている。自走ロボット１は、周辺環境との距離を取得するレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の測域センサ９を用いて読み取る。コントローラ４は、測域センサ９によって位置を認識したＩＤパネル２１と測域センサ９との距離情報からＩＤパネル２１の位置座標を算出する。算出したＩＤパネル２１の位置座標を用いて、コントローラ４が動力モータ７の駆動制御を行うことで、自走ロボット１をカゴ台車２におけるＩＤパネル２１正面の所定の位置に位置決めする。

次に、ＩＤパネル２１について詳述する。

ここで、図２はカゴ台車２にＩＤパネル２１が配置された例を示す斜視図である。図２に示すように、ＩＤパネル２１は、カゴ台車２の正面の略中央部に配置される。より詳細には、ＩＤパネル２１は、自走ロボット１の測域センサ９に対して対向する位置に配置される（図１参照）。ＩＤパネル２１は、カゴ台車２に着脱可能であって、カゴ台車２の中央の骨組み（縦棒）などの所定の位置に作業者によって設置される。なお、ＩＤパネル２１の角度は、カゴ台車２の角度と同義となるので、カゴ台車２の正面部分に対して平行になるように設置する。

自走ロボット１がカゴ台車２を連結するために、自走ロボット１は、カゴ台車２と自走ロボット１との距離と角度を検出して、カゴ台車２に向かって走行を行う必要がある。しかしながら、測域センサ９でカゴ台車２の形状を認識する場合、カゴ台車２の積載状況により認識すべき形状が変化することから、カゴ台車２との距離と角度を正確に検出することは難しい。そこで、本実施形態においては、カゴ台車２にＩＤパネル２１を装着して、自走ロボット１に搭載した測域センサ９でＩＤパネル２１を検出することでカゴ台車２を検出する。

この第一の方向は、検出装置による走査方向と平行する方向である。図３に示すＩＤパネル２１の例では、紙面横方向（水平方向）において領域が分割されており、検出装置の走査方向は紙面横方向（水平方向）となる。

ここで、識別部材であるＩＤパネル２１を技術的に説明する。ＩＤパネル２１はレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）等の電磁波等を用いた検出装置により、検出対象の検出や識別を行うための識別部材である。電磁波等で検出するために、電磁波等が検出する検出面（例えば、ＩＤパネル２１の表面）を幾何学的に第一の方向において少なくとも３つの領域に分割し、分割された複数の領域において、少なくとも隣り合う領域の電磁波等に対する反射率が異なるように設定されている。

そして、検出装置は、電磁波等を照射した際の反射信号の強度の違いを利用して特定のパターン（信号）を検出することで、検出対象の検出や識別を行う。

図３は、ＩＤパネル２１の例を示す図である。図３に示すように、本実施の形態においては、例えばＡ４サイズの厚紙のような板状部材を識別部材であるＩＤパネル２１とする。該板状部材の表面２１ａに対して、該板状部材の表面２１ａの両端やその間に、再帰反射テープ２１ｂを貼ることにより、ＩＤを表示するマーカーを形成する。また、板状部材の表面２１ａと再帰反射テープ２１ｂにより、検出面２１ｃを構成する。

板状部材の表面２１ａと再帰反射テープ２１ｂとは電磁波等に対する反射率が異なるので、このように構成することで、上記した電磁波等が検出する検出面を幾何学的に第一の方向において少なくとも３つの領域ａ，ｂ，ｃに分割し、分割された複数の領域ａ，ｂ，ｃにおいて、少なくとも隣り合う領域の電磁波等に対する反射率が異なるように設定することを実現する。

図３（ａ）に示すように、分割された少なくとも３つの領域は、第一の方向における検出面２１ｃの一端側から他端側に向かって、第一領域ａである再帰反射テープ２１ｂ、第二領域ｂである板状部材の表面２１ａ、第三領域ｃである再帰反射テープ２１ｂであり、第一領域ａの反射率と第二領域ｂの反射率は異なり、第三領域ｃの反射率と第二領域ｂの反射率は異なるように構成される。

自走ロボット１を用いた本実施形態の搬送システムは、物流倉庫などにおける、カゴ台車２などのキャスター付き搬送対象を搬送する作業を自動化するものである。自走ロボット１による搬送動作は、次の（１）～（３）の三つの作業に分割される。
（１）仮置きエリアでの搬送対象の探索および連結
（２）走行エリアの走行
（３）保管エリアでの保管場所探索と荷卸し

図４は、搬送システムを適用することが想定される物流倉庫１０００の一例を示す説明図である。図４は、物流倉庫１０００を天井側から見た床面を平面図として示している。図４に示されたＸＹ平面が床面と並行な面であり、Ｚ軸が高さ方向を示している。図４に示す物流倉庫１０００において、上記（１）の仮置きエリアＡ１は、例えばピッキング（倉庫内での集荷作業）後の荷物や荷卸しされた荷物を整列しておく場所が想定される。上記（３）の保管エリアＡ２は、トラックバースの各方面別のトラック駐車位置前などのエリア、エレベータなどで他階へ移送する場合のエレベータ前エリアが想定される。また、上記（２）の走行エリアＡ３は図４中の矢印によって仮置きエリアＡ１と保管エリアＡ２との往復経路を示す場所が想定される。

自走ロボット１は、本線動作は床面に設置された磁気テープのラインをセンサで認識するライン認識による誘導方式で移動する。また、ラインの横にあるエリアマーク５２を検出してエリアを判断する。また、ＩＤパネル２１には、搬送先となる保管エリアＡ２の情報と優先順位の情報が含まれている。

図４に示すように、走行エリアＡ３には自走ロボット１の誘導用の磁気テープがライン状に設けられ、自走ロボット１が走行する走行ライン５１が設けられている。また、走行エリアＡ３における仮置きエリアＡ１、保管エリアＡ２の開始位置と終了位置には、走行ライン５１の近傍にエリアマーク５２が配置されており、自走ロボット１がどのエリアに居るかを認識できるようになっている。

後述する自走ロボット１が実行するプログラムでは、エリアごとに動作を指定できるようになっている。自走ロボット１は、仮置きエリアＡ１ではカゴ台車２の接続動作、保管エリアＡ２ではカゴ台車２の車庫入れ動作を行う。自走ロボット１は、カゴ台車２の保管エリアＡ２への搬送が完了した後、次のカゴ台車２を運ぶためにカゴ台車２が置かれた仮置きエリアＡ１に作業者の手を借りず自走により移動する。

なお、本実施形態においては、走行エリアＡ３に自走ロボット１の誘導用の磁気テープによる走行ライン５１を設けるようにしたが、これに限るものではない。例えば、走行エリアＡ３には走行ライン５１は必須ではなく、所定の間隔でエリアマークが設置されていてもよい。この場合、自走ロボット１は、エリアマークの間は駆動車輪７１及び従動車輪７２の回転数等から自己位置を判断して走行する。

本実施形態においては、仮置きエリアＡ１と保管エリアＡ２とが走行ライン５１のすぐ横にある構成である。自走ロボット１は、走行ライン５１を走行したまま、仮置きエリアＡ１や保管エリアＡ２のエリア内の探索を行う。仮置きエリアＡ１内に搬送対象となるカゴ台車２を見つけたら、走行ライン５１上からカゴ台車２への連結動作に移行する。また、保管エリアＡ２に対しても、走行ライン５１上から空き番地を探索して、カゴ台車２の車庫入れ動作を行う。

加えて、図４に示す物流倉庫１０００において、保管エリアＡ２に対して走行ライン５１を挟んだ向かい側には、反射材である複数の再帰反射テープ５３が設置されている。複数の再帰反射テープ５３は、自走ロボット１の測域センサ９が検出できる位置に設置されている。自走ロボット１は、複数の再帰反射テープ５３の設置情報をもとに、自己位置推定を行う。

図４に示されるように、仮置きエリアＡ１内には、自走ロボット１の誘導用の磁気テープによる走行ラインが設置されていない。すなわち、仮置きエリアＡ１において、走行ライン５１から外れた所定の位置にあるカゴ台車２を自走ロボット１でけん引しようとする場合に、走行ライン５１に拠らない自車位置の認識方法が必要となる。

そこで、本実施の形態においては、自走ロボット１は、仮置きエリアＡ１内の全体を測域センサ９によりスキャンしてから、接続する搬送対象物（カゴ台車２）を決定し自動接続する。

なお、仮置きエリアＡ１は、自走ロボット１の搬送対象となる搬送対象物（カゴ台車２）を置いておくエリアである。自走ロボット１は、走行しながらカゴ台車２に設置されたＩＤパネル２１を検出するため、カゴ台車２のＩＤパネル２１が設置された面が自走ロボット１の走行経路に面した方向を向くようにカゴ台車２を整列しておくことが推奨される。

次に、自走ロボット１のコントローラ４について説明する。

ここで、図５は自走ロボット１のコントローラ４のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。コントローラ４は、図５に示すように、ＣＰＵ（Central Processing Unit）やＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などの制御装置１１と、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）などの主記憶装置１２と、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの補助記憶装置１３と、ディスプレイなどの表示装置１４と、キーボードなどの入力装置１５と、無線通信インタフェイスなどの通信装置１６と、を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

制御装置１１は、主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されている各種プログラムを実行することで、コントローラ４（自走ロボット１）全体の動作を制御し、後述する各種機能部を実現する。

自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ－ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ－Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録して提供するように構成してもよい。

さらに、自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成しても良い。また、自走ロボット１のコントローラ４で実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

次に、自走ロボット１のコントローラ４の制御装置１１が主記憶装置１２や補助記憶装置１３に記憶されたプログラムを実行することによって、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能について説明する。なお、ここでは従来から知られている機能については説明を省略し、本実施の形態の自走ロボット１のコントローラ４が発揮する特徴的な機能について詳述する。

なお、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能の一部または全部をＩＣ（Integrated Circuit）などの専用の処理回路を用いて構成してもよい。

図６は、自走ロボット１のコントローラ４が発揮する機能的構成例を示すブロック図である。図６に示すように、自走ロボット１のコントローラ４は、位置検知手段１１１（検知手段）と、選択手段１１２と、障害物検知手段１１３と、を備える。

位置検知手段１１１は、複数の搬送対象物（カゴ台車２）が置かれた仮置きエリアＡ１内の複数の搬送対象物（カゴ台車２）の位置情報を検知する。

選択手段１１２は、位置検知手段１１１により検知した複数の搬送対象物（カゴ台車２）の位置情報に基づいて、搬送対象となる搬送対象物（カゴ台車２）を予め定められたルールに従って選択する。

障害物検知手段１１３は、仮置きエリアＡ１内の障害物情報を検知する。

次に、自走ロボット１による仮置きエリアＡ１におけるカゴ台車２の接続動作について詳述する。

ここで、図７は自走ロボット１によるカゴ台車２の接続動作の流れを示すフローチャートである。図７に示すように、まず、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、開始位置を示すエリアマーク５２を測域センサ９により見つけるまで走行ライン５１上を走行する（ステップＳ１）。なお、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、開始位置（終了位置）について、エリアマークを検出する方法ではなく、ＧＰＳ、ＲＦＩＤ、その他の自己位置推定などの他の方法で検知するようにしてもよい。

自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、開始位置を示すエリアマーク５２を検知すると（ステップＳ２のＹｅｓ）、仮置きエリアＡ１に到着したと判断し、ステップＳ３に進む。

次いで、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、走行しながら仮置きエリアＡ１内の全体を測域センサ９によりスキャンし、仮置きエリアＡ１に置かれているカゴ台車２のＩＤパネル２１の検知を行う（ステップＳ３）。自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、ＩＤパネル２１の検知を、終了位置を示すエリアマーク５２を検知するまで（ステップＳ５のＹｅｓ）、続ける。

ここで、図８は仮置きエリアＡ１におけるカゴ台車２の検知の基本動作を示す図である。図８（ａ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、エリアマーク５２を見つけるまで走行ライン５１上を走行する。

図８（ｂ）（ｃ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、開始位置を示すエリアマーク５２を検知すると、走行しながら仮置きエリアＡ１内の全体を測域センサ９によりスキャンし、ＩＤパネル２１の検知を行う。ＩＤパネル２１の検知は、終了位置を示すエリアマーク５２を検知するまで続けられる。

図８（ｄ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、終了位置を示すエリアマーク５２を検知すると、ＩＤパネル２１の検知を終了する。

なお、自走ロボット１とカゴ台車２（ＩＤパネル２１）の間を作業者が通過することによるカゴ台車２（ＩＤパネル２１）の検知漏れを防ぐため、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、一時停止したり、首振りしたりしながらＩＤパネル２１の検知を行うようにしてもよい。

図９は、ＩＤパネル２１の検出におけるピーク値検出状態を示す図である。図９に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、測域センサ９の値を確認しながら、走行エリアＡ３における走行ライン５１上を走行する。なお、図９（ａ）に示している測域センサ９の検出範囲は、本実施の形態においては約２７０度である。

そして、図９（ｂ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、測域センサ９からの反射強度のピーク値を検出する。

図１０は、ピーク値を検出する手法について説明する図である。図１０（ａ）に示すように、反射する部材までの距離が長い場合、測域センサ９が出力する反射強度値は低くなる。なお、一定の材質に対して、距離に応じた反射強度値の対応式を事前に算出しておく。そして、図１０（ｂ）に示すように、対応式を用いて正規化した後の値について、比率が一定値以上（この場合は８０％）の値をピークとみなす。

具体的には、図９（ｂ）に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、検出したピーク間の距離（幅）を計算し、ＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間距離と比較する。自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、検出したピーク間距離がＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間の距離（幅）と該当すると判断した場合、ＩＤパネル２１の候補とする。一方、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、検出したピーク間距離がＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂ間の距離（幅）と該当しないと判断した場合、ＩＤパネル２１の候補としない。

ここで、図１１はＩＤパネル２１の検出における距離情報値検出状態を示す図である。図１１において、カゴ台車２は天井側から見た平面図として示している。図１１に示すように、候補とされたＩＤパネル２１のエリアについて、測域センサ９からＩＤパネル２１までの距離を求める。なお、測域センサ９からの距離は、レーザが戻ってくる時間によって求めることが可能である。そして、測域センサ９により距離情報値に基づき、検出範囲内にある物体の測域センサ９から見た形状を検出することが可能となる。検出範囲内にＩＤパネル２１が存在する場合は、測域センサ９から見たＩＤパネル２１の検出面２１ｃの形状（面形状）を検出することが可能となる。

例えば、測域センサ９の走査方向におけるＩＤパネル２１の検出面２１ｃの中心に対して正面からＩＤパネル２１の検出面２１ｃに正対して測域センサ９で検出動作を行った場合（測域センサ９とＩＤパネル２１の検出面２１ｃとの位置関係が図１１（ａ）の場合）、測域センサ９が検出するＩＤパネル２１までの距離情報値はほぼ同じ値となる（厳密にいえば、両端部が遠距離となるが、簡潔に説明するために、ここでは距離情報値はほぼ同じ値として説明する）ので、検出範囲内に測域センサ９から見た形状が平面の物体が存在する、と判断することができる。

また、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃが測距センサ９に対して斜めになっている場合は、測域センサ９が検出するＩＤパネル２１までの距離情報値は、測域センサ９の走査方向における一方から他方に向かって一定の割合で変化するので、検出範囲内に測域センサ９から見た形状平面の物体が存在する、と判断することができる。

また、ＩＤパネル２１の検出面２１ｃが曲面の場合は、測域センサ９が検出するＩＤパネル２１までの距離情報値が、測距センサ９とＩＤパネル２１の検出面２１ｃとの位置関係、及び検出面２１ｃの曲率とに応じて変化しているか否かを判断することで、検出範囲内に測域センサ９から見た形状が曲面の物体が存在する、と判断することができる。

図１１（ａ）のグラフに示すように、測域センサ９の走査方向におけるＩＤパネル２１の検出面２１ｃの中心に対して正面からＩＤパネル２１の検出面２１ｃに正対して測域センサ９で検出動作を行った場合、反射強度のピークを含めたピーク間における測域センサ９が検出する距離情報値は、ほぼ同じ値となる。この場合、ＩＤパネル２１の候補とする。

このように、ピークを含めたピーク間の距離情報値、換言すると、第一領域ａ、第二領域ｂ、第三領域ｃまでの距離情報値に基づき、ＩＤパネル２１の候補を検出する。

図１１（ｂ）に示すように、カゴ台車２のフレームも反射強度の値が高くでることが分かっている。そのため、反射強度比率のピーク値を見るだけでは、カゴ台車２のフレームをＩＤパネル２１と勘違いする可能性がある。そこで、測域センサ９が検出した反射強度のピークを含めたピーク間の距離情報値に基づいて判断することで、ＩＤパネル２１の候補を検出する。カゴ台車２のフレームを検出している場合は、ＩＤパネル２１とフレームとで距離が異なるので、測域センサ９が検出した反射強度のピークを含めたピーク間の距離情報値に基づいて、ＩＤパネル２１の候補から除外されるようにしたものである。

このように測域センサ９で測定した距離情報により、カゴ台車２のフレームのような高反射を生じる小さな細いものをＩＤパネル２１の再帰反射テープ２１ｂとして誤認識しないようにすることができる。これは、カゴ台車２に荷物が載っていても同様である。

図７に戻り、自走ロボット１のコントローラ４（位置検知手段１１１）は、ＩＤパネル２１を検知した場合、検知したカゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報を取得し（ステップＳ４）、コントローラ４の記憶装置などに保持する。

ここで、カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報の取得方法について詳述する。

図１２は、カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報の取得方法の一例を示す図である。図１２は、物流倉庫１０００を天井側から見た床面を平面図として示している。図１２に示すように、開始位置を原点とし、原点から終了位置に向かう直線をＸ軸（原点を通りＸ軸に垂直な直線をＹ軸）となる座標系とする。このような座標系において、自走ロボット１やカゴ台車２（ＩＤパネル２１）等の位置は、（Ｘ軸における原点からの距離情報ａ，Ｙ軸における原点からの距離情報ｂ）として表記する。例えば、Ｘ軸上における原点からの距離が１０００、Ｙ軸上における原点からの距離が３０００の位置は（１０００，３０００）と表記する。

自走ロボット１は、カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置（ａ，ｂ）を、自走ロボット１の絶対位置と、自走ロボット１を原点としたカゴ台車２（ＩＤパネル２１）の相対位置から算出する。なお、自走ロボット１の絶対位置は、測域センサ９による自己位置推定や、車輪回転量から移動量を算出するオドメトリなどで推定する。カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の相対位置は、カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の検知機能により取得する。

なお、図１２では、自走ロボット１の走行経路を直線で示しているが、仮置きエリアＡ１内の棚や柱などのレイアウトの都合に応じて変更可能であり、直線である必要は無い。

自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、終了位置を示すエリアマーク５２を検知すると（ステップＳ５のＹｅｓ）、仮置きエリアＡ１が終了したものとして、カゴ台車２に接続するために、検知したカゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報を基に、搬送対象となるカゴ台車２を選択する（ステップＳ６）。

ここで、図１３は搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図１３に示す例では、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、仮置きエリアＡ１におけるカゴ台車２の駐車位置（配置位置）毎に予め定められた優先順位に従い、カゴ台車２の搬送順（選択順）を決めるようにしたものである。

図１３に示す例では、搬送物調査・情報取得により（５００，１８００）（１４００，２７００）（２７００，２６００）にＩＤパネル２１が検知された場合を示している。なお、（５００，１８００）（１４００，２７００）（２７００，２６００）は、検知された各ＩＤパネル２１の検出面２１ｃにおける中心位置の座標である。ＩＤパネル２１が検知されたことで、ＩＤパネル２１が検知された座標にカゴ台車２が有ることが分かる。事前に設定された優先順位表を参照すると（５００，１８００）（１４００，２７００）（２７００，２６００）の優先順位はそれぞれ「１」「５」「８」であるため、（５００，１８００）にあるカゴ台車２が搬送対象として選択される。

図７に戻り、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、搬送対象として選択されたカゴ台車２に向けて接続動作を開始する（ステップＳ７）。

このように本実施の形態によれば、仮置きエリアＡ１内全体をスキャンしてから、接続する搬送対象物（カゴ台車２）を検出した後で、自走ロボット１が定められたルールに従って搬送の優先順位の高い搬送対象物（カゴ台車２）を搬送するので、搬送対象物（カゴ台車２）を見つけて接続完了するまので時間を短縮できるとともに、自走ロボット１が仮置きエリアＡ１の面積利用効率の悪化を抑制しながら搬送対象物（カゴ台車２）の搬送順を管理することができる。

（第２の実施の形態）
次に、第２の実施の形態について説明する。

第２の実施の形態の搬送システムは、自走ロボット１による仮置きエリアＡ１におけるカゴ台車２の接続動作に際して、自走ロボット１の現在位置に基づいてカゴ台車２を選択する点が、第１の実施の形態と異なる。以下、第２の実施の形態の説明では、第１の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図１４は第２の実施の形態にかかる搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図１４に示す例では、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、自走ロボット１から最も近い位置のカゴ台車２を選択するようにしたものである。

図１４に示す例では、搬送物調査・情報取得により（１０００，３０００）（２０００，３０００）（３０００，３０００）にカゴ台車２が有ることが分かる。現在の自走ロボット１の位置が（５０００，０）である場合、最も自走ロボット１の近くにあるカゴ台車２は（３０００，３０００）にあるカゴ台車２（２－１）であるため、（３０００，３０００）にあるカゴ台車２（２－１）が搬送対象として選択される。

（第３の実施の形態）
次に、第３の実施の形態について説明する。

第３の実施の形態の搬送システムは、自走ロボット１による仮置きエリアＡ１におけるカゴ台車２の接続動作に際して、カゴ台車２に設置されたＩＤパネル２１に紐づく優先順位に基づいてカゴ台車２を選択する点が、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と異なる。以下、第３の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第２の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図１５は第３の実施の形態にかかる搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図１５に示す例では、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、カゴ台車２に設置されたＩＤパネル２１に予め定められた優先順位に従いカゴ台車２を選択するようにしたものである。

図１５に示す例では、搬送物調査・情報取得により（１０００，３０００）（２０００，３０００）（３０００，３０００）にカゴ台車２が有ることと各カゴ台車２のＩＤが「１」「４」「６」であることが分かる。ここで、ＩＤ優先順位テーブルを参照すると、「１」「４」「６」の優先順位はそれぞれ「１」「２」「３」であるため、（１０００，３０００）にあるカゴ台車２（２－２）が搬送対象として選択される。

（第４の実施の形態）
次に、第４の実施の形態について説明する。

第４の実施の形態の搬送システムは、障害物検知による接続可能なカゴ台車２の判定機能を追加する点が、第１の実施の形態ないし第３の実施の形態と異なる。以下、第４の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第３の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第３の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図１６は第４の実施の形態にかかる自走ロボット１によるカゴ台車２の接続動作の流れを示すフローチャートである。図１６に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（障害物検知手段１１３）は、仮置きエリアＡ１内の障害物情報の取得（ステップＳ１１）を、カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報の取得（ステップＳ４）と並行して実施する。自走ロボット１のコントローラ４（障害物検知手段１１３）は、取得した障害物情報をコントローラ４の記憶装置などに保持する。

図１７は、搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図１７に示す例では、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、障害物による接続不可なカゴ台車２への接続を実施することを回避し、カゴ台車２を選択するようにしたものである。

図１７に示す例では、搬送物調査・情報取得により（１０００，３０００）（２０００，３０００）（３０００，３０００）にカゴ台車２が有ることが分かる。また、障害物情報取得により（３２００，２８００）に障害物があることが分かる。カゴ台車２に接続するためには一定の範囲（＝接続用のスペース）が必要であり、各カゴ台車２の前面の接続用地に障害物が存在しないカゴ台車２は、（１０００，３０００）（２０００，３０００）となる。自走ロボット１は、（１０００，３０００）（２０００，３０００）について、例えば第４の実施の形態で説明した選択方法を適用することで、（２０００，３０００）にあるカゴ台車２（２－３）を搬送対象として選択する。

また、事前に搬送対象物（カゴ台車２）に接続可能かを判断可能とすることで、接続不可な搬送対象物（カゴ台車２）を対象として選択することを回避することができる。

（第５の実施の形態）
次に、第５の実施の形態について説明する。

第５の実施の形態の搬送システムは、自走ロボット１が仮置きエリアＡ１の開始位置から終了位置を走行中（移動中）の任意のタイミングでカゴ台車２の選択を行う点が、第１の実施の形態ないし第４の実施の形態と異なる。以下、第５の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第４の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第４の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図１８は第５の実施の形態にかかる自走ロボット１によるカゴ台車２の接続動作の流れを示すフローチャートである。図１８に示すように、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、カゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報の取得後（ステップＳ４）、取得した位置情報が搬送物選択エリアであるかを判断する（ステップＳ２１）。ここで、搬送物選択エリアは、搬送物調査・情報取得で検出・取得したカゴ台車２のＸ座標を基準に±２００ｍｍの範囲とする。このように、搬送物選択エリアを設けることで、再帰反射テープ２１ｂと同様な反射率の領域を備える物体をＩＤパネル２１と誤検出することを防止する。

自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、取得した位置情報が搬送物選択エリアでないと判断すると（ステップＳ２１のＮｏ）、ステップＳ５に進む。一方、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、取得した位置情報が搬送物選択エリアであると判断すると（ステップＳ２１のＹｅｓ）、検出したカゴ台車２の正面付近に自走ロボット１がいるタイミングで、検知したカゴ台車２（ＩＤパネル２１）の位置情報を基に、自走ロボット１の位置からＸ軸方向（自走ロボット１の移動方向）に関して最も近い位置のカゴ台車２を選択する（ステップＳ２２）。

自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、搬送対象となるカゴ台車２が有る場合（ステップＳ２３のＹｅｓ）、ステップＳ７に進む。一方、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、搬送対象となるカゴ台車２が無い場合（ステップＳ２３のＮｏ）、ステップＳ５に進む。

ここで、図１９は搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図１９に示す例では、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、検出したカゴ台車２の正面付近に自走ロボット１がいるタイミングにカゴ台車２の選択を行い、自走ロボット１の位置からＸ軸方向（自走ロボット１の移動方向）に関して最も近い位置のカゴ台車２を運ぶようにしたものである。

図１９に示す例では、自走ロボット１が最初の搬送物選択エリアに進入した際に、搬送物調査・情報取得により（１０００，３０００）（２０００，３０００）にカゴ台車２が有ることが分かる。自走ロボット１は、最も自走ロボット１の位置の近くにあるカゴ台車２は開始位置から３１６２ｍｍの位置にある（１０００，３０００）であるため、（１０００，３０００）にあるカゴ台車２（２－４）を搬送対象として選択する。

ここで、図２０は搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の別の一例を示す図である。図２０は図１９に示す例とは異なる仮置きエリアＡ１内の状況の場合のカゴ台車２の選択について示すものである。

図２０に示す例では、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ａ，カゴ台車２－Ｂ）が置かれているため、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、（８００～１２００）の位置でカゴ台車２の選択を行う。搬送物調査・情報取得によって、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ａ，カゴ台車２－Ｂ）が検出されているため、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、Ｘ軸に関して自走ロボット１の位置に近いカゴ台車２－Ａを選択する。

ここで、図２１は搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の別の一例を示す図である。図２１は図１９に示す例とは異なる仮置きエリアＡ１内の状況の場合のカゴ台車２の選択について示すものである。

図２１に示す例では、カゴ台車２（カゴ台車２－Ａ）は置かれていなく、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ｂ，カゴ台車２－Ｃ）が置かれているため、自走ロボット１は、最初の搬送物選択エリアを通過する。その後、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、（１８００～２２００）の位置でカゴ台車２の選択を行う。搬送物調査・情報取得によって、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ｂ，カゴ台車２－Ｃ）が検出されているため、自走ロボット１は、Ｘ軸に関して自走ロボット１の開始位置に近いカゴ台車２－Ｂを選択する。

このように本実施の形態によれば、搬送対象物（カゴ台車２）を見つけて接続完了するまので時間を短縮できるとともに、自走ロボット１が仮置きエリアＡ１の面積利用効率の悪化を抑制しながら搬送対象物（カゴ台車２）の搬送順を管理することができる。

（第６の実施の形態）
次に、第６の実施の形態について説明する。

第６の実施の形態の搬送システムは、Ｘ軸方向に関してではなく、Ｙ軸方向（自走ロボット１の移動方向に直交する方向）に関して最も近い位置のカゴ台車２を選択する点が、第１の実施の形態ないし第５の実施の形態と異なる。以下、第６の実施の形態の説明では、第１の実施の形態ないし第５の実施の形態と同一部分の説明については省略し、第１の実施の形態ないし第５の実施の形態と異なる箇所について説明する。

ここで、図２２は第６の実施の形態にかかる搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の一例を示す図である。図２２に示す例では、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、自走ロボット１の位置からＹ軸方向（自走ロボット１の移動方向に直交する方向）に関して最も近い位置のカゴ台車２を選択するようにしたものである。

図２２に示す例では、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ａ，カゴ台車２－Ｂ）が置かれているため、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、（８００～１２００）の位置でカゴ台車２の選択を行う。搬送物調査・情報取得によって、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ａ，カゴ台車２－Ｂ）が検出されているため、自走ロボット１は、Ｙ軸に関して自走ロボット１の位置に近いカゴ台車２－Ｂを選択する。

図２３は、搬送対象となるカゴ台車２の選択手法の別の一例を示す図である。図２３に示す例では、カゴ台車２（カゴ台車２－Ａ）は置かれていなく、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ｂ，カゴ台車２－Ｃ）が置かれているため、自走ロボット１は、最初の搬送物選択エリアを通過する。その後、自走ロボット１のコントローラ４（選択手段１１２）は、（１８００～２２００）の位置でカゴ台車２の選択を行う。搬送物調査・情報取得によって、２台のカゴ台車２（カゴ台車２－Ｂ，カゴ台車２－Ｃ）が検出されているため、自走ロボット１は、Ｙ軸に関して自走ロボット１の位置に近いカゴ台車２－Ｂを選択する。

１自律移動装置
２搬送対象物
１１１位置検知手段（検知手段）
１１２選択手段
１１３障害物検知手段

特許第６１０９６１６号公報

Claims

搬送対象物に装着された識別部材を検知することで、前記搬送対象物を検知する検知手段と、
前記搬送対象物が複数存在する場合に、搬送対象となる搬送対象物を選択する選択手段と、
を備え、
前記検知手段を用いて、エリア内に存在する前記搬送対象物の位置情報を検知し、
前記エリア内に複数の搬送対象物を検知した場合に、前記選択手段は、前記複数の搬送対象物の位置情報に基づいて、前記エリアにおける前記搬送対象物の配置位置毎に予め定められた優先順位に従い、前記搬送対象物を選択する、
ことを特徴とする自律移動装置。
前記エリア内の障害物情報を検知する障害物検知手段を更に備え、
前記選択手段は、前記複数の搬送対象物の位置情報および前記障害物情報に基づいて、搬送対象となる搬送対象物を予め定められたルールに従って選択する、
ことを特徴とする請求項１に記載の自律移動装置。
前記選択手段は、前記自律移動装置が前記エリアの開始位置から終了位置を移動中の任意のタイミングで前記搬送対象物を選択する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の自律移動装置。
自律移動装置を制御するコンピュータを、
搬送対象物に装着された識別部材を検知することで、前記搬送対象物を検知する検知手段と、
前記搬送対象物が複数存在する場合に、搬送対象となる搬送対象物を選択する選択手段と、
として機能させ、
エリア内に存在する前記搬送対象物の位置情報を検知し、
前記エリア内に複数の搬送対象物を検知した場合に、前記複数の搬送対象物の位置情報に基づいて、前記エリアにおける前記搬送対象物の配置位置毎に予め定められた優先順位に従い、前記搬送対象物を選択する、
プログラム。
自律移動装置による搬送対象物の選択方法であって、
搬送対象物に装着された識別部材を検知することで、前記搬送対象物を検知する検知工程と、
前記搬送対象物が複数存在する場合に、搬送対象となる搬送対象物を選択する選択工程と、
を含み、
前記検知工程にて、エリア内に存在する前記搬送対象物の位置情報を検知し、
前記エリア内に複数の搬送対象物を検知した場合に、前記選択工程は、前記複数の搬送対象物の位置情報に基づいて、前記エリアにおける前記搬送対象物の配置位置毎に予め定められた優先順位に従い、前記搬送対象物を選択する、
ことを特徴とする自律移動装置による搬送対象物の選択方法。