JP7430975B2

JP7430975B2 - 誘導システム

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Publication number: JP7430975B2
Application number: JP2022090259A
Authority: JP
Inventors: 彰卯路
Original assignee: Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Current assignee: Mitsubishi Logisnext Co Ltd
Priority date: 2022-06-02
Filing date: 2022-06-02
Publication date: 2024-02-14
Anticipated expiration: 2042-06-02
Also published as: JP2023177532A

Description

本発明は、有人搬送車と無人飛行体とを備えた誘導システムに関する。

工場や倉庫等の施設内で使用される有人搬送車（例えば、フォークリフト）は、オペレータが搭乗及び操作することで動作するように構成されている。フォークリフトは、フォークを使って荷物を荷取り及び荷置きする荷役を行うように構成されている。

ところで、オペレータが操作する有人搬送車と、空中停止可能な一台の無人飛行体と、無人飛行体を制御する管理装置と、を備える誘導システムが知られている（特許文献１等参照）。

誘導システムにおいて、無人飛行体は、路面に対して誘導画像を投影するプロジェクタを備えている。誘導画像は、例えば、特定した方向を指し示す矢印が表示されており、有人搬送車の前方の路面に投影される。これにより、有人搬送車を操作中のオペレータは、誘導画像を確認することで、荷役位置に誘導されるように構成されている。

ところで、従来の誘導システムでは、一台の無人飛行体が投影する１つの誘導画像に基づいて有人搬送車を誘導するので、有人搬送車を操作するオペレータが荷役位置までの距離及び方向等を直感的に認識することが難しいという問題がある。

特開２０２０－５２６２９号公報

そこで、本発明が解決しようとする課題は、有人搬送車を誘導するための無人飛行体を複数台使用して、有人搬送車を操作するオペレータが荷役位置までの距離及び方向等を直感的に認識することができる誘導システムを提供することにある。

上記課題を解決するため、本発明に係る誘導システムは、オペレータが操作する有人搬送車と、空中停止可能な複数台の無人飛行体と、無人飛行体を制御する管理装置と、を備えている。無人飛行体は、誘導画像を投影する投影部と、路面側を撮影する路面撮影部と、を備えている。さらに、管理装置は、有人搬送車の車両位置と荷役位置との間に誘導路を生成する誘導路生成部と、誘導路上で複数台の無人飛行体が空中停止する位置を決定する配置決定部と、路面撮影部による撮影画像に基づいて、誘導画像が投影される方向を投影部に指示する投影指示部と、を備えている。

好ましくは、投影指示部は、撮影画像の色に関する色データ及び照度に関する照度データと、オペレータの視認性を示す視認性スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部を備えている。また、投影指示部は、収集部に収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、現時点の色データ及び照度データを所定時間ごとに取得する取得部と、学習モデル生成部で生成された学習モデルに、取得部から取得される現時点の色データ及び照度データを入力することで、視認性スコアを学習モデルから取得する予測部と、予測部によって取得される視認性スコアに基づいて、誘導画像が投影される方向を決定する決定部と、を備えている。

誘導画像が投影される方向は、路面側、棚側および天井側を含むことが望ましい。

また、好ましくは、棚は、誘導画像が投影される被投影面を備える。

そして、被投影面は、棚に設けられた投影パネルの平坦面、又は、棚に収納された荷物の平坦面であってもよい。

無人飛行体は、さらに、棚側を撮影する棚撮影部と、天井側を撮影する天井撮影部と、を備えていてもよい。投影指示部は、路面撮影部、棚撮影部及び天井撮影部による各撮影画像に基づいて、誘導画像が投影される方向を投影部に指示する。

好ましくは、投影指示部は、各撮影画像の色に関する色データ及び照度に関する照度データと、オペレータの視認性を示す視認性スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部を備えている。また、収集部に収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、現時点の色データ及び照度データを所定時間ごとに取得する取得部と、学習モデル生成部で生成された学習モデルに、取得部から取得される現時点の色データ及び照度データを入力することで、視認性スコアを学習モデルから取得する予測部と、予測部によって取得される視認性スコアに基づいて、誘導画像が投影される方向を決定する決定部と、を備えている。

また、配置決定部は、無人飛行体が荷役位置の高さに配置されるよう無人飛行体の空中停止位置を決定してもよい。

好ましくは、配置決定部は、無人飛行体が荷役位置の高さに配置されるよう無人飛行体の空中停止位置を決定する。また、管理装置は、荷役位置の高さが棚の最下段の高さに相当するとき、無人飛行体が発光するように制御する。

好ましくは、配置決定部は、無人飛行体が荷役位置の高さに配置されるよう無人飛行体の空中停止位置を決定する。また、管理装置は、荷役位置の高さが棚の最下段の高さに相当するとき、無人飛行体が天井に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備える。

配置決定部は、有人搬送車を操作するオペレータの目の高さと荷役位置の高さとを結ぶ直線上に無人飛行体の空中停止位置を決定することが望ましい。

配置決定部は、有人搬送車を操作するオペレータの目に相当する高さと荷役位置の高さとを結ぶ直線上に無人飛行体の空中停止位置を決定してもよい。さらに、管理装置は、無人飛行体が路面に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備える。

好ましくは、管理装置は、無人飛行体が天井に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備えている。さらに、配置決定部は、有人搬送車と、有人搬送車に最も近い無人飛行体との間の距離が所定長さになるように無人飛行体を制御する。

また、管理装置は、無人飛行体が路面又は天井に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備えており、無人飛行体の高さに応じて誘導画像のピントを調整するフォーカス調整を行うように制御してもよい。

本発明に係る誘導システムは、有人搬送車の車両位置と荷役位置との間で生成された誘導路上に複数台の無人飛行体を空中停止することによって、有人搬送車を操作するオペレータが荷役位置までの距離、位置及び方向等を直感的に認識することができる。

さらに、投影指示部は、路面の汚れや剥がれなどの状態に応じて、誘導画像が投影される方向を指示するようになっているので、路面に誘導画像を綺麗に投影できない場合であっても、棚や天井等に誘導画像を綺麗に投影することで、有人搬送車を操作するオペレータが誘導画像を認識しやすいようにすることができる。

誘導システムを示す斜視図。誘導システムを示す平面図。誘導システムを示す側面図であって、（Ａ）は誘導画像が路面に投影された状態、（Ｂ）は誘導画像が天井に投影された状態。誘導システムを示す側面図であって、（Ａ）は誘導画像が棚の投影パネルに投影された状態、（Ｂ）は誘導画像が棚に収納された荷物に投影された状態。誘導システムを示すブロック図。投影指示部を説明するためのブロック図。他の実施形態１の誘導システムを示す側面図。他の実施形態２の誘導システムを示す側面図。他の実施形態３の誘導システムを示す側面図。他の実施形態４の誘導システムを示す側面図。他の実施形態５の誘導システムを示す側面図。他の実施形態６の誘導システムを示す側面図。

以下、図面に基づいて、本発明に係る誘導システムの実施形態を説明する。

＜第１実施形態＞
図１～図６のとおり、誘導システムＳは、オペレータＯが操作する有人搬送車１を備える。有人搬送車１は、オペレータＯが操作することで動作するように構成されている。本実施形態では、有人搬送車１は、カウンタバランス式のフォークリフトであって、オペレータＯが操作することで、車体の走行、及びフォークの昇降を行うことができるように構成されている。

誘導システムＳは、工場や倉庫等の施設内に設置された複数の棚Ｒを備えている。棚Ｒは、高さ方向に複数の段部を備えており、段部の所定位置に荷物Ｌを収納できるように構成されている。有人搬送車１は、棚Ｒの所定位置に対して荷物Ｌを荷置き及び荷取りして荷役を行う。棚Ｒは、有人搬送車１が走行及び荷役を行うことができるように、所定幅の間隔を置いて配置されており、対向する棚Ｒの間に通路Ｐが形成されている（図２）。

誘導システムＳは、空中停止可能な複数台の無人飛行体２を備える。無人飛行体２は、ドローンと呼ばれており、複数本のアームの各先端側に設けられた回転翼の回転によって、所定の空中停止位置まで飛行すると共に、所定の空中停止位置でホバリング可能なように構成されている。

誘導システムＳは、無人飛行体２を制御するための管理装置３を備える（図５）。管理装置３は、記憶部３０を備えている。記憶部３０は、施設内に設置された棚Ｒ及び通路Ｐ、施設内に配置された荷物Ｌ等によって構成されるマップＭが記憶されている。

さらに、記憶部３０は、有人搬送車１によって行われる単数または複数の荷役タスクＴが荷役スケジュールＪとして記憶されている。即ち、荷役スケジュールＪは、所定の棚Ｒの所定場所から荷物Ｌを荷取りする荷役タスクＴ１、所定の棚Ｒの所定場所に荷物Ｌを荷置きする荷役タスクＴ２、出荷場所に荷物Ｌを荷置きする荷役タスクＴ３、入荷場所から荷物Ｌを荷取りする荷役タスクＴ４等の単数または複数の荷役タスクＴが、所定の順序に従って設定されている。また、荷役タスクＴは、荷物Ｌの位置情報、荷物Ｌに対する荷役（荷取り又は荷置き）情報が含まれている。

管理装置３は、荷役指示部３４を備えており、荷役指示部３４が、記憶部３０から送信される荷役スケジュールＪの荷役タスクＴを有人搬送車１の運転席に設けられた表示部１１に表示するように構成されている。

表示部１１は、例えば、タッチパネルディスプレイで構成されており、荷役指示部３４は、有人搬送車１が行うべき荷役タスクＴを表示部１１に表示する。オペレータＯは、表示部１１に表示された荷役タスクＴに従って、有人搬送車１を操作して荷役を行う。荷役タスクＴが終了すると、オペレータＯは、表示部１１に表示された終了ボタン（不図示）を押して、終了信号が荷役指示部３４に送信される。荷役指示部３４は、終了信号を受信すると、荷役スケジュールＪに基づいて、次に有人搬送車１が行うべき荷役タスク（次の荷役タスク）Ｔを表示部１１に表示するように構成されている。

有人搬送車１は、位置検出部１０を備えている。位置検出部１０は、レーザーセンサ、ＧＰＳセンサ、電磁誘導センサ等で構成されている。位置検出部１０は、有人搬送車１の車両位置Ｄ１を検出するように構成されている。

管理装置３は、誘導路生成部３１を備えている。誘導路生成部３１は、位置検出部１０から送信される有人搬送車１の車両位置Ｄ１の情報と、記憶部３０から送信される施設マップＭと、記憶部３０から送信される荷役スケジュールＪの荷役タスクＴとに基づいて、有人搬送車１の車両位置Ｄ１と荷役位置Ｄ２との間の誘導路４を生成する。荷役位置Ｄ２は、荷役タスクＴにおいて有人搬送車１が荷取り及び荷置きする通路Ｐ上の位置である（図２）。

図２のとおり、誘導路生成部３１は、例えば、車両位置Ｄ１と荷役位置Ｄ２とを通路Ｐ上で結ぶ誘導路４を生成するように構成されている。誘導路４は、例えば、有人搬送車１の走行距離が最短となるよう設定される。本実施形態では、図２のとおり、誘導路４は、第１直線部４１、屈曲部４０、第２直線部４２で構成されている。

無人飛行体２は、位置検出部２０を備えている（図５）。位置検出部２０は、ＧＰＳセンサ、ジャイロセンサ、超音波センサ、レーザーセンサ、気圧センサ、コンパス、加速度センサ等で構成されており、無人飛行体２の位置を検出することができる。

無人飛行体２は、飛行制御部２１を備えている。飛行制御部２１は、回転翼の回転を制御するように構成されている。無人飛行体２は、位置検出部２０の検出結果と飛行制御部２１の制御とに基づいて、誘導路４上の所定の空中停止位置まで飛行して、空中停止位置で空中停止するようにホバリングすることができる。

管理装置３は、配置決定部３２を備えている。配置決定部３２は、無人飛行体２の台数を誘導路４の距離に応じて決定するように構成されている。

配置決定部３２は、例えば、無人飛行体２が誘導路４上に等間隔に配置されるようにする場合、誘導路４が長距離のときは、多数の無人飛行体２が配置されるように決定する一方、誘導路４が短距離のときは、少数の無人飛行体２が配置されるように決定する。

配置決定部３２は、さらに、誘導路４上で無人飛行体２がホバリングする空中停止位置を決定するよう構成されている。図２のとおり、本実施形態では、無人飛行体２は、誘導路４の第１直線部４１及び第２直線部４２上で等間隔に空中停止してホバリングすると共に、誘導路４の屈曲部４０上に配置される屈曲位置Ｄ３、誘導路４上に配置される荷役位置Ｄ２で空中停止してホバリングする。

誘導路４上の屈曲位置Ｄ３は、有人搬送車１が曲がる重要な位置であることから、屈曲位置Ｄ３に無人飛行体２が空中停止してホバリングすることで、オペレータＯは、重要な位置である屈曲位置Ｄ３を素早く把握することができる。また、誘導路４上の荷役位置Ｄ２は、有人搬送車１が荷役作業を行う重要な位置であることから、荷役位置Ｄ２に無人飛行体２が空中停止してホバリングすることで、オペレータＯは、重要な位置である荷役位置Ｄ２を素早く把握することができる。

無人飛行体２は、記憶部２２を備えている。記憶部２２は、誘導画像２００を記憶している。誘導画像２００は、例えば、有人搬送車１を荷役位置Ｄ２に誘導するための矢印等で構成されており、荷役位置Ｄ２に応じて矢印の向きが変化するように表示される（図２）。

無人飛行体２は、投影部２３を備えている。投影部２３は、例えば、プロジェクタ等で構成されており、施設の通路Ｐの路面に、記憶部２２に記憶された誘導画像２００を投影することができるようになっている（図１及び図２）。

管理装置３は、投影指示部３３を備えている。投影指示部３３は、誘導路生成部３１による誘導路４に応じて、通路Ｐに投影すべき誘導画像２００を決定して、無人飛行体２の投影部２３に投影の指示を送るよう構成されている。

図１及び図２の通り、通常では、投影部２３は、通路Ｐの路面に誘導画像２００を投影するように構成されている。

また、無人飛行体２は、路面撮影部２５を備えており、路面撮影部２５は、通路Ｐの路面を撮影するよう構成されている。路面撮影部２５は、例えば、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ、イメージプロセッサ等を有するカメラでよく、撮影画像を取得するよう構成されている。

無人飛行体２は、誘導画像２００を投影する投影部２３を備えているが、投影部２３は、例えば、１つのプロジェクタが誘導画像２００を投影する方向を変更するか、複数のプロジェクタが異なる方向に誘導画像２００を投影するよう構成されており、通路Ｐ側、棚Ｒ側、天井Ｃ側等に誘導画像２００を投影することができる。投影部２３は、例えば、プロジェクタがモータで回転可能に構成されるか、誘導画像２００を反射する反射鏡がモータで回転可能に構成されていて、誘導画像２００が投影される方向を変更してもよい。

また、投影指示部３３は、路面撮影部２５による撮影画像に基づいて、誘導画像２００が投影される方向を投影部２３に指示するよう構成されている。投影指示部３３は、通路Ｐの路面の色を記憶しており、撮影画像の全体のうち所定の割合が通路Ｐの路面の色と異なる色であるときに、路面が汚れていたり剥がれていたりしており、誘導画像２００を綺麗に投影できないことから、誘導画像２００を通路Ｐではなく、棚Ｒ側や天井Ｃ側等に投影するように投影部２３に指示してもよい（図３及び図４）。

また、図６の通り、投影指示部３３は、機械学習によって、誘導画像２００が投影される方向を投影部２３に指示してもよい。このとき、投影指示部３３は、教師データ４６を収集する収集部４０を備えている。教師データ４６は、通路Ｐの路面の色に関する色データＤ１と、通路Ｐの路面の照度に関する照度データＤ２とを含む。

投影指示部３３は、収集部４０に収集された教師データ４６（色データＤ１、照度データＤ２）から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部４１を備える。本実施の形態の学習モデル生成部４１は、教師あり学習を実施する。教師あり学習では、教師データ４６、すなわち、入力データＩＤと出力データＯＤとの組を大量に学習モデル生成部４１に入力する。

入力データＩＤは、通路Ｐの路面の色及び照度を含む。出力データＯＤは、視認性スコアである。オペレータが誘導画像２００を視認できるか否かの可能性を示す視認性スコアとして、入力データＩＤを評価し、０から１０までの数値パラメータが設定される。

例えば、視認性スコアの数値パラメータが高い、すなわち、オペレータが誘導画像２００を視認できる可能性が高いと判断される場合として、例えば、通路Ｐの路面の色が、当初の色と同じ色の割合が高いか、同じ色の割合が低かったとしても当初の色に近い色の割合が高くて、照度が高い場合などは、視認性がよいことが多い。

一方、視認性スコアの数値パラメータが低い、すなわち、オペレータが誘導画像２００を認識できる可能性が低いと判断される場合として、例えば、通路Ｐの路面の色が、当初の色と異なる色の割合が高いか、異なる色の割合が低かったとしても当初の色から遠い色の割合が高くて、照度が低い場合などは、視認性が悪いことが多い。

視認性スコアは、通路Ｐの路面の色及び照度のいずれかの数値パラメータで設定されてもよいし、重み付け係数により加重平均された数値パラメータで設定されてもよい。

なお、実際に、オペレータが誘導画像２００を視認するときに、通路Ｐの路面の色及び照度によって視認性が異なるので、通路Ｐの路面の色及び照度と、オペレータが誘導画像２００を視認できることとの間に相関関係等の一定の関係が存在することは推認できる。

学習モデル生成部４１は、一般的なニューラルネットワーク等の機械学習アルゴリズムを用いる。学習モデル生成部４１は、相関関係を有する入力データＩＤと出力データＯＤを教師データ４６として機械学習を行うことにより、入力から出力を推定するモデル（学習モデル）、すなわち、入力データＩＤを入力すると、視認性スコアを出力するモデルを生成する。

投影指示部３３は、現時点の入力データＩＤを所定時間ごとに取得する取得部４５を備える。本実施形態では、取得部４５は、路面撮影部２５である。上記の通り、入力データＩＤは、通路Ｐの路面の色及び照度である。入力データＩＤは、所定時間（例えば１分）ごとに取得される。

投影指示部３３は、学習モデル生成部４１で生成された学習モデルを、取得部４５から取得される現時点の入力データＩＤに適用することで、オペレータが誘導画像２００を視認できるか否かを予測する予測部４２を備える。

所定時間ごとに予測部４２に現時点の入力データＩＤが入力されたときに、通路Ｐの路面の色及び照度を解析して視認性スコアが取得される。取得された視認性スコアが予め設定された所定の数値パラメータ以上という条件を満たせば、オペレータが誘導画像２００を視認できる可能性が高いと予測される。

決定部４３は、視認性が低いときに、投影部２３に対して、誘導画像２００が投影される方向を通路Ｐの路面ではなく、棚Ｒ側や天井Ｃ側等の方向にするよう決定する。これにより、オペレータが誘導画像２００を視認しやすくなるよう構成されている。

また、無人飛行体２は、路面撮影部２５に加えて、棚撮影部２６及び天井撮影部２７を備えていてもよい。棚撮影部２６は、棚Ｒを撮影するよう構成されている。天井撮影部２７は、天井Ｃを撮影するよう構成されている。各撮影部２５，２６，２７は、例えば、ＣＣＤセンサ、ＣＭＯＳセンサ、イメージプロセッサ等を有するカメラでよく、撮影画像のデータを取得するよう構成されている。各撮影部２５，２６，２７は、それぞれ異なる複数のカメラで構成されてもよいし、単一のカメラで構成されてもよい。

図４（Ａ）の通り、棚Ｒは、荷物Ｌが収納される収納部ごとに設けられた投影パネル２１０を備えていてもよい。投影パネル２１０は、通路Ｐ側の平坦面である被投影面２０１に誘導画像２００が投影されるようになっている。また、図４（Ｂ）の通り、棚Ｒに収納された荷物Ｌの通路Ｐ側を被投影面２０１として、誘導画像２００が投影されてもよい。

投影指示部３３は、路面撮影部２５で撮影された通路Ｐの路面が汚れていたり剥がれていたりする場合や、棚撮影部２６で撮影された棚Ｒに、投影パネル２１０や荷物Ｌの被投影面２０１がなかったり、被投影面２０１が汚れていたりする場合に、図３（Ｂ）の通り、天井Ｃに誘導画像２００が投影されてもよい。

投影指示部３３は、被投影面２０１の色を記憶しており、撮影画像の全体のうち所定の割合が通常の色と異なる色であるときに、汚れていたり剥がれていたりしており、誘導画像２００を綺麗に投影できないことから、誘導画像２００を棚Ｒ側ではなく、天井Ｃ側に投影するように投影部２３に指示してもよい。また、投影指示部３３は、棚Ｒに荷物Ｌが収納されていないと認識した場合、被投影面２０１がないことから、誘導画像２００を棚Ｒ側ではなく、天井Ｃ側に投影するように投影部２３に指示してもよい。

また、投影指示部３３の収集部４０は、通路Ｐの路面の色及び照度に加えて、被投影面２０１及び天井Ｃの色に関する色データＤ１と、被投影面２０１及び天井Ｃの照度に関する照度データＤ２とを含んでもよい。

そして、投影指示部３３の学習モデル生成部４１は、通路Ｐの路面の色及び照度と同様に、収集部４０に収集された教師データ４６から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶して、棚撮影部２６及び天井撮影部２７である取得部４５による入力データＩＤに基づいて、予測部４２が、オペレータが誘導画像２００を視認できるか否かを予測する。

決定部４３は、通路Ｐの路面の視認性が低いときに、投影部２３に対して、誘導画像２００が投影される方向を棚Ｒ側ではなく天井Ｃ側の方向にしたり、天井Ｃ側ではなく棚Ｒ側の方向にしたりするよう決定する。これにより、オペレータが誘導画像２００を視認しやすくなるよう構成されている。

オペレータＯは、通路Ｐ側、棚Ｒ側又は天井Ｃ側に投影された誘導画像２００を目視し、誘導画像２００に沿って有人搬送車１を荷役位置Ｄ２まで走行して、表示部１１に表示された荷役タスクＴに従って有人搬送車１を操作して荷物Ｌに対して荷役作業を行うことができる。

誘導システムＳでは、有人搬送車１の車両位置Ｄ１と荷役位置Ｄ２との間で生成された誘導路４上に複数台の無人飛行体２を空中停止してホバリングすることによって、有人搬送車１を操作するオペレータＯは、荷役位置Ｄ２までの距離及び方向等を直感的に認識することができる。

＜他の実施例＞
図７～図１２に基づいて、誘導システムＳにおける他の実施例を説明する。
なお、上記第１実施形態と同様の構成については、重複説明を避けるために省略することがある。

（他の実施例１）
図７のとおり、管理装置３の配置決定部３２は、無人飛行体２が荷役位置Ｄ２の高さに配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定するよう構成されてもよい。即ち、管理装置３の記憶部３０は、荷役スケジュールＪの各荷役タスクＴの荷役位置Ｄ２の高さ位置が記憶されている。荷役位置Ｄ２の高さ位置とは、各荷役タスクＴで荷役される荷物Ｌの高さである。有人搬送車１によって、荷役位置Ｄ２の高さ位置で荷物Ｌに対して荷取り・荷置きの荷役が行われる。配置決定部３２は、各荷役タスクＴの荷役位置Ｄ２の高さ位置に相当する高さで無人飛行体２がホバリングして空中停止するように構成されている。

有人搬送車１を操作するオペレータＯは、無人飛行体２から通路Ｐ上に投影される誘導画像２００に沿って有人搬送車１を走行するが、無人飛行体２の空中停止位置を目視で確認するだけで、荷役を行うべき荷物Ｌの高さを直感的に認識することができる。

（他の実施例２）
図８のとおり、管理装置３の配置決定部３２は、無人飛行体２が荷役位置Ｄ２の高さ位置に配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定するよう構成されてもよい。そして、無人飛行体２は、発光装置（不図示）を備えており、オペレータＯが無人飛行体２の位置を容易に認識できるように発光するよう構成されている。

管理装置３の配置決定部３２は、荷役位置Ｄ２の高さ位置が棚Ｒの最下段の高さに相当するとき、無人飛行体２が棚Ｒの最下段の高さに配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定する。従って、無人飛行体２は通路Ｐに近接する低い位置で空中停止しているため、通路Ｐ上に誘導画像２００が投影されても、オペレータＯが認識することが難しいことから、無人飛行体２が発光して、その結果、オペレータＯが誘導路４を確実に認識することができる。

有人搬送車１が走行して無人飛行体２に接近すると、無人飛行体２は、有人搬送車１に衝突しないよう回避飛行するよう構成されている。

有人搬送車１を操作するオペレータＯは、無人飛行体２に沿って有人搬送車１を走行することで荷役位置Ｄ２に到達できるが、無人飛行体２の空中停止位置を目視で確認するだけで、荷役を行うべき荷物Ｌの高さを直感的に認識することができる。

（他の実施例３）
図９のとおり、管理装置３の配置決定部３２は、無人飛行体２が荷役位置Ｄ２の高さ位置に配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定するよう構成されてもよい。そして、無人飛行体２は、投影部２３を備えており、投影部２３は、施設の天井Ｃに誘導画像２００を投影することができるよう構成されている。

管理装置３の配置決定部３２は、荷役位置Ｄ２の高さ位置が棚Ｒの最下段の高さに相当するとき、無人飛行体２が棚Ｒの最下段の高さに配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定する。従って、無人飛行体２は通路Ｐに近接して低い位置で空中停止しているため、通路Ｐ上に誘導画像２００が投影されても、オペレータＯは認識することが難しいことから、無人飛行体２が天井Ｃ上に誘導画像２００を投影することで、オペレータＯが誘導路４を確実に認識することができる。

有人搬送車１を操作するオペレータＯは、無人飛行体２から天井Ｃ上に投影される誘導画像２００に沿って有人搬送車１を走行することで荷役位置Ｄ２に到達できるが、無人飛行体２の空中停止位置を目視で確認するだけで、荷役を行うべき荷物Ｌの高さを直感的に認識することができる。

（他の実施例４）
図１０のとおり、管理装置３の配置決定部３２は、有人搬送車１を操作するオペレータＯの目の高さと荷役位置Ｄ２の高さ位置とを結ぶ直線ＯＳ上に無人飛行体２の空中停止位置を決定するよう構成されてもよい。そして、無人飛行体２は、発光装置（不図示）を備えており、オペレータＯが無人飛行体２の位置を容易に認識できるように発光するよう構成されている。

（他の実施例５）
図１１のとおり、管理装置３の配置決定部３２は、有人搬送車１を操作するオペレータＯの目の高さと荷役位置Ｄ２の高さ位置とを結ぶ直線ＯＳ上に無人飛行体２の空中停止位置を決定するよう構成されてもよい。そして、無人飛行体２は、投影部２３を備えており、投影部２３は、施設の通路Ｐに誘導画像２００を投影することができるよう構成されている。

また、オペレータＯは、無人飛行体２に沿って有人搬送車１を走行することができるので、誘導画像２００は、荷役位置Ｄ２の方向を指す矢印で構成する必要がなく、その他の、例えば、荷役されるべき荷物Ｌの種類等を表示することができる。従って、オペレータＯは、荷物Ｌの種類等に応じて、荷取り及び荷置きを行うための準備ができる。

（他の実施例６）
図１２のとおり、管理装置３の配置決定部３２は、無人飛行体２が荷役位置Ｄ２の高さ位置に配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定するよう構成されてもよい。そして、無人飛行体２は、投影部２３を備えており、投影部２３は、施設の天井Ｃに誘導画像２００を投影することができるよう構成されている。

管理装置３の配置決定部３２は、荷役位置Ｄ２の高さ位置が棚Ｒの最下段の高さに相当するとき、無人飛行体２が棚Ｒの最下段の高さに配置されるよう無人飛行体２の空中停止位置を決定する。従って、無人飛行体２は通路Ｐに近接した低い位置であるため、通路Ｐ上に誘導画像２００が投影されても、オペレータＯが認識することが難しいことから、投影指示部３３は、無人飛行体２が天井Ｃ上に誘導画像２００を投影するように制御する。

さらに、有人搬送車１と、有人搬送車１に最も近い誘導画像２００との間の距離Ｘが短いと、有人搬送車１を操作するオペレータＯの視線が大きな角度で上方に向いて危険であることから、配置決定部３２は、有人搬送車１と、有人搬送車１に最も近い誘導画像２００との間の距離Ｘが所定長さとなって、オペレータＯの視線が大きな角度で上方を向かないよう制御する。

距離Ｘは、予め設定された一定長さでも良く、例えば、有人搬送車１の速度が所定速度より速いときは長くなり、所定速度より遅いときは短くなる等、有人搬送車１の速度に応じて変更されても良い。それによって、有人搬送車１を操作するオペレータＯの視線が小さな角度で上方に向くので、有人搬送車１を安全に走行することができる。

有人搬送車１を操作するオペレータＯは、無人飛行体２から天井Ｃ上に投影される誘導画像２００に沿って有人搬送車１を走行するが、無人飛行体２の空中停止位置を目視で確認するだけで、荷役を行うべき荷物Ｌの高さを直感的に認識することができる。

（他の実施例７）
管理装置３の投影指示部３３は、無人飛行体２が通路Ｐの路面又は天井Ｃに向けて誘導画像２００を投影するときに、無人飛行体２の空中停止位置の高さに応じて、誘導画像２００が通路Ｐの路面又は天井Ｃに鮮明に投影されるようピントを調整するフォーカス調整を行うように制御してもよい。

フォーカス調整によって誘導画像２００が通路Ｐの路面又は天井Ｃに鮮明に投影されることで、オペレータＯは、誘導画像２００を確実に認識することでき、それにより、有人搬送車１を適切に走行及び操作することができる。

以上、本発明の好ましい実施形態を説明したが、本発明の構成はこれらの実施形態に限定されない。例えば、以下のように変更することもできる。

上記実施形態では、無人飛行体２は、通路Ｐ又は天井Ｃ上に誘導画像２００を投影したり、自機を発光したりして、オペレータＯの視覚によって誘導路４が認識されるように構成されているが、音声、ブザー、チャイム等の音を発する音声発生部（不図示）を備えており、オペレータＯの聴覚によって誘導路４が認識されるように構成されてもよい。音声発生部は、例えば、「１５ｍ先を左折です」、「３０ｍ先、目的地です」、「この先、障害物あり。ご注意ください」等の音声を発するよう構成されている。

本発明の効果について説明する。

誘導システムＳでは、有人搬送車１の車両位置Ｄ１と荷役位置Ｄ２との間で生成された誘導路４上に複数台の無人飛行体２を空中停止することによって、有人搬送車１を操作するオペレータＯが荷役位置Ｄ２までの距離、位置及び方向等を直感的に認識することができる。

さらに、投影指示部３３は、路面撮影部２５による撮影画像に基づいて、通路Ｐの路面の汚れや剥がれなどの状態に応じて誘導画像２００が投影される方向を指示するようになっているので、通路Ｐの路面に誘導画像２００を綺麗に投影できない場合であっても、他の部分に誘導画像２００を綺麗に投影することで、有人搬送車１を操作するオペレータＯが誘導画像２００を認識しやすいようにすることができる。

１有人搬送車
２無人飛行体
３管理装置
４誘導路
２５路面撮影部
２６棚撮影部
２７天井撮影部
３１誘導路生成部
３２配置決定部
３３撮影指示部
４０収集部
４１学習モデル生成部
４２予測部
４３決定部
４５取得部
２００誘導画像
２０１被投影面
２１０投影パネル
Ｄ１車両位置
Ｄ２荷役位置
Ｓ誘導システム
Ｒ棚
Ｐ路面
Ｃ天井
Ｏオペレータ

Claims

オペレータが操作する有人搬送車と、
空中停止可能な複数台の無人飛行体と、
前記無人飛行体を制御する管理装置と、を備える誘導システムであって、
前記無人飛行体は、
誘導画像を投影する投影部と、
路面側を撮影する路面撮影部と、を備え、
前記管理装置は、
前記有人搬送車の車両位置と荷役位置との間に誘導路を生成する誘導路生成部と、
前記誘導路上で前記複数台の無人飛行体が空中停止する位置を決定する配置決定部と、
前記路面撮影部による撮影画像に基づいて、前記誘導画像が投影される方向を前記投影部に指示する投影指示部と、を備える
ことを特徴とする誘導システム。
前記投影指示部は、
前記撮影画像の色に関する色データ及び照度に関する照度データと、前記オペレータの視認性を示す視認性スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部と、
前記収集部に収集された前記教師データから機械学習を行い、前記機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、
現時点の前記色データ及び前記照度データを所定時間ごとに取得する取得部と、
前記学習モデル生成部で生成された前記学習モデルに、前記取得部から取得される現時点の前記色データ及び前記照度データを入力することで、前記視認性スコアを前記学習モデルから取得する予測部と、
前記予測部によって取得される前記視認性スコアに基づいて、前記誘導画像が投影される方向を決定する決定部と、を備える
ことを特徴する請求項１に記載の誘導システム。
前記誘導画像が投影される方向は、前記路面側、棚側および天井側を含む
ことを特徴とする請求項１に記載の誘導システム。
前記棚は、前記誘導画像が投影される被投影面を備える
ことを特徴とする請求項３に記載の誘導システム。
前記被投影面は、前記棚に設けられた投影パネルの平坦面、又は、前記棚に収納された荷物の平坦面である
ことを特徴とする請求項４に記載の誘導システム。
前記無人飛行体は、さらに、
前記棚側を撮影する棚撮影部と、
前記天井側を撮影する天井撮影部と、を備え、
前記投影指示部は、
前記路面撮影部、前記棚撮影部及び前記天井撮影部による各撮影画像に基づいて、前記誘導画像が投影される方向を前記投影部に指示する
ことを特徴とする請求項３に記載の誘導システム。
前記投影指示部は、
前記各撮影画像の色に関する色データ及び照度に関する照度データと、前記オペレータの視認性を示す視認性スコアとの間の関係に基づく教師データを収集する収集部と、
前記収集部に収集された前記教師データから機械学習を行い、前記機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、
現時点の前記色データ及び前記照度データを所定時間ごとに取得する取得部と、
前記学習モデル生成部で生成された前記学習モデルに、前記取得部から取得される現時点の前記色データ及び前記照度データを入力することで、前記視認性スコアを前記学習モデルから取得する予測部と、
前記予測部によって取得される前記視認性スコアに基づいて、前記誘導画像が投影される方向を決定する決定部と、を備える
ことを特徴する請求項６に記載の誘導システム。
前記配置決定部は、前記無人飛行体が前記荷役位置の高さに配置されるよう前記無人飛行体の空中停止位置を決定する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれかに記載の誘導システム。
前記管理装置は、前記荷役位置の高さが棚の最下段の高さに相当するとき、前記無人飛行体が発光するように制御する
ことを特徴とする請求項８に記載の誘導システム。
前記管理装置は、前記荷役位置の高さが棚の最下段の高さに相当するとき、前記無人飛行体が天井に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備える
ことを特徴とする請求項８に記載の誘導システム。
前記配置決定部は、前記有人搬送車を操作するオペレータの目に相当する高さと前記荷役位置の高さとを結ぶ直線上に前記無人飛行体の空中停止位置を決定する
ことを特徴とする請求項１～７のいずれかに記載の誘導システム。
前記管理装置は、前記無人飛行体が路面に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備える
ことを特徴とする請求項１１に記載の誘導システム。
前記管理装置は、前記無人飛行体が天井に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備え、
前記配置決定部は、前記有人搬送車と、前記有人搬送車に最も近い前記無人飛行体との間の距離が所定長さになるように前記無人飛行体を制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の誘導システム。
前記管理装置は、前記無人飛行体が路面又は天井に向けて誘導画像を投影するように制御する投影指示部を備え、
前記無人飛行体の高さに応じて前記誘導画像のピントを調整するフォーカス調整を行うように制御する
ことを特徴とする請求項１に記載の誘導システム。