JP7332267B2 - 荷役システム - Google Patents
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Description
複数の無人フォークリフトと、複数の無人フォークリフトに搭載される複数のバッテリと、管理装置と、を備えた荷役システムであって、
管理装置は、
各荷役作業における、無人フォークリフトの識別子、荷役動作および荷の重量を入力データとし荷役消費電力を出力データとする教師データによって、それらの相関を学習させられる第1ニューラルネットワークと、
消費電力予測部と、
荷役車予定出力部と、
前の荷役作業における荷置位置の座標と、次の荷役作業における荷取位置の座標とに基づいて、各荷役作業間における無人フォークリフトの走行消費電力を算出する荷役間消費電力算出部と、
第2ニューラルネットワークと、を備え、
消費電力予測部は、無人フォークリフトの識別子、荷役動作、荷の重量を第1ニューラルネットワークに入力して、各荷役作業における各無人フォークリフトの荷役予測消費電力を出力させ、
第2ニューラルネットワークは、各無人フォークリフトに搭載されるバッテリのバッテリ容量と、各荷役作業における各無人フォークリフトの荷役予測消費電力と、各荷役作業の荷取位置および荷置位置の座標と、各荷役作業間の無人フォークリフトの走行消費電力とに基づいて、電力効率の順位が上の無人フォークリフトが電力効率の順位が下の無人フォークリフトよりも多くの荷役作業をすることができる荷役予定を出力するよう学習させられており、
荷役車予定出力部は、各無人フォークリフトに搭載されるバッテリのバッテリ容量と、各荷役作業における各無人フォークリフトの荷役予測消費電力とを第2ニューラルネットワークに入力して荷役予定を出力させる、ことを特徴とする。
無人フォークリフトの電力効率の順位に基づいて、バッテリ容量の多いバッテリを電力効率のよい無人フォークリフトに優先的に割り当てるバッテリ割当部をさらに備える。
複数の無人フォークリフトには、3方向フォークリフトおよび1方向フォークリフトが含まれており、3方向フォークリフトは、1方向フォークリフトよりも電力効率が高い。
第2ニューラルネットワークが、強化学習によって学習させられている。
第2ニューラルネットワークに与える報酬を生成する報酬生成部をさらに備え、
報酬生成部が、第2ニューラルネットワークが出力する荷役予定に対して、電力効率のよい無人フォークリフトがバッテリ交換までの間により多くの荷役作業を割り当てられれば割り当てられるほど、より多くの報酬を生成する。
報酬生成部が、第2ニューラルネットワークが出力する荷役予定に対して、各無人フォークリフトの荷役間消費電力が少なければ少ないほど、より多くの報酬を生成する。
荷役作業に係る施設内情報を記憶している施設記憶部と、
バッテリ容量を含むバッテリ情報をバッテリごとに記憶しているバッテリ情報記憶部と、
非荷役時における各無人フォークリフトの走行距離当たりの消費電力を記憶している走行消費電力記憶部と、
各荷役作業の荷取位置および荷置位置の座標ならびに荷の重量を含む荷役情報を記憶している荷役記憶部と、
無人フォークリフトの種類、施設内情報ならびに荷取位置および荷置位置の座標に基づいて、各荷役作業における各無人フォークリフトの走行距離、荷取時フォーク揚高、荷置時フォーク揚高および車体方向転換回数を含む荷役動作を出力する荷役動作出力部と、
無人フォークリフトのバッテリ残量に基づいて、荷取位置から荷置位置までの無人フォークリフトの荷役消費電力を算出する消費電力算出部と、をさらに備える。
図2に示すように、フォークリフト1aは、前後の車輪10と、車体11と、車体11の上方に配置されたレーザスキャナ12と、バッテリ20と、バッテリ残量検出部13と、を備えている。レーザスキャナ12は、回転しながら水平方向にレーザを照射し、施設内の所定箇所に配置された反射板からの反射光を受信することによりフォークリフト1aの現在位置を検出する。
図4に示すように、管理装置4は、施設記憶部40と、バッテリ情報記憶部41と、走行消費電力記憶部42と、荷役記憶部43と、荷役動作出力部46と、消費電力算出部47と、第1ニューラルネットワーク48と、消費電力予測部49と、荷役間消費電力算出部51と、バッテリ割当部52と、第2ニューラルネットワーク53と、報酬生成部54と、荷役車予定出力部55と、荷役指令部56と、帰還指令部57と、を備えている。
N ネットワーク
1a、1b バッテリ式無人フォークリフト
10 車輪
11 車体
12 レーザスキャナ
13 バッテリ残量検出部
14 マスト
15 リフトブラケット
16 サイドレール
17 シフトキャリッジ
18 フィンガーバー
19 フォーク
20 バッテリ
4 管理装置
40 施設記憶部
41 バッテリ情報記憶部
42 走行消費電力記憶部
43 荷役記憶部
46 荷役動作出力部
47 消費電力算出部
48 第1ニューラルネットワーク
49 消費電力予測部
51 荷役間消費電力算出部
52 バッテリ割当部
53 第2ニューラルネットワーク
54 報酬生成部
55 荷役車予定出力部
56 荷役指令部
57 帰還指令部
Claims (7)
- 複数の無人フォークリフトと、前記複数の無人フォークリフトに搭載される複数のバッテリと、管理装置と、を備えた荷役システムであって、
前記管理装置は、
各荷役作業における、前記無人フォークリフトの識別子、荷役動作および荷の重量を入力データとし荷役消費電力を出力データとする教師データによって、それらの相関を学習させられる第1ニューラルネットワークと、
消費電力予測部と、
荷役車予定出力部と、
前の荷役作業における荷置位置の座標と、次の荷役作業における荷取位置の座標とに基づいて、各荷役作業間における前記無人フォークリフトの走行消費電力を算出する荷役間消費電力算出部と、
第2ニューラルネットワークと、を備え、
前記消費電力予測部は、前記無人フォークリフトの識別子、前記荷役動作、前記荷の重量を前記第1ニューラルネットワークに入力して、各荷役作業における各前記無人フォークリフトの荷役予測消費電力を出力させ、
前記第2ニューラルネットワークは、各前記無人フォークリフトに搭載される前記バッテリのバッテリ容量と、各荷役作業における各前記無人フォークリフトの前記荷役予測消費電力と、各荷役作業の前記荷取位置および前記荷置位置の座標と、各荷役作業間の前記無人フォークリフトの前記走行消費電力とに基づいて、電力効率の順位が上の前記無人フォークリフトが電力効率の順位が下の前記無人フォークリフトよりも多くの荷役作業をすることができる荷役予定を出力するよう学習させられており、
前記荷役車予定出力部は、各前記無人フォークリフトに搭載される前記バッテリのバッテリ容量と、各荷役作業における各前記無人フォークリフトの前記荷役予測消費電力とを前記第2ニューラルネットワークに入力して荷役予定を出力させる
ことを特徴とする荷役システム。 - 前記無人フォークリフトの電力効率の順位に基づいて、バッテリ容量の多い前記バッテリを電力効率のよい前記無人フォークリフトに優先的に割り当てるバッテリ割当部をさらに備える
ことを特徴とする請求項1に記載の荷役システム。 - 前記複数の無人フォークリフトには、3方向フォークリフトおよび1方向フォークリフトが含まれており、前記3方向フォークリフトは、前記1方向フォークリフトよりも電力効率が高い
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。 - 前記第2ニューラルネットワークは、強化学習によって学習させられている
ことを特徴とする請求項1~3のいずれか1項に記載の荷役システム。 - 前記第2ニューラルネットワークに与える報酬を生成する報酬生成部をさらに備え、
前記報酬生成部は、前記第2ニューラルネットワークが出力する前記荷役予定に対して、電力効率のよい前記無人フォークリフトがバッテリ交換までの間により多くの荷役作業を割り当てられれば割り当てられるほど、より多くの報酬を生成する
ことを特徴とする請求項4に記載の荷役システム。 - 前記報酬生成部は、前記第2ニューラルネットワークが出力する前記荷役予定に対して、各前記無人フォークリフトの荷役間消費電力が少なければ少ないほど、より多くの報酬を生成する
ことを特徴とする請求項5に記載の荷役システム。 - 荷役作業に係る施設内情報を記憶している施設記憶部と、
バッテリ容量を含むバッテリ情報を前記バッテリごとに記憶しているバッテリ情報記憶部と、
非荷役時における各前記無人フォークリフトの走行距離当たりの消費電力を記憶している走行消費電力記憶部と、
各荷役作業の前記荷取位置および前記荷置位置の座標ならびに荷の重量を含む荷役情報を記憶している荷役記憶部と、
前記無人フォークリフトの種類、前記施設内情報ならびに前記荷取位置および前記荷置位置の座標に基づいて、各荷役作業における各前記無人フォークリフトの走行距離、荷取時フォーク揚高、荷置時フォーク揚高および車体方向転換回数を含む前記荷役動作を出力する荷役動作出力部と、
前記無人フォークリフトのバッテリ残量に基づいて、各荷役作業における前記無人フォークリフトの荷役消費電力を算出する消費電力算出部と、をさらに備える
ことを特徴とする請求項1~6のいずれか1項に記載の荷役システム。
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---|---|---|---|---|
JP2011142704A (ja) | 2010-01-05 | 2011-07-21 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 作業車の二次電池充電マネージメント方法及び充電システム |
JP6901228B1 (ja) | 2020-04-01 | 2021-07-14 | 三菱ロジスネクスト株式会社 | 無人フォークリフト用充電システム |
CN112324491A (zh) | 2020-10-11 | 2021-02-05 | 中国煤炭科工集团太原研究院有限公司 | 一种可快速拆解进出罐笼的分体式蓄电池溜槽搬运车 |
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