JP7484810B2 - 物流システム及び物流ロボット制御方法 - Google Patents

Description

本開示は、自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスに関する。

特許文献１は、自動運転を行う移動体を利用した宅配システムを開示している。宅配システムは、複数の宅配ボックスの中から配送先に対応する宅配ボックスを特定する。移動体は、自動運転を行い、特定された宅配ボックスに荷物を配送する。

特許第６１６４５９９号公報

自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスについて考える。物流ロボットの位置から荷物の配送先への配送ルートとして複数の候補が存在する場合が有り得る。特許文献１は、そのような場合における適切な配送ルートの決定方法については考慮していない。配送ルートの決定については改善の余地がある。

本開示の１つの目的は、自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスにおいて適切な配送ルートを決定することができる技術を提供することにある。

第１の観点は、自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスを提供する物流システムに関連する。
物流システムは、物流ロボットが荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理を実行する１又は複数のプロセッサを備える。
物流ロボットの位置から荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、１又は複数のプロセッサは、複数の配送ルート候補の各々の混雑度、時間帯、気象条件、及び複数の配送ルート候補の各々における物流ロボットのエネルギー消費量のうち少なくとも一つに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。

第２の観点は、自律走行により荷物を配送する物流ロボットを制御する物流ロボット制御方法に関連する。
物流ロボット制御方法は、
物流ロボットが荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理と、
配送ルートに従って荷物を配送するよう物流ロボットを制御する物流ロボット制御処理と
を含む。
物流ロボットの位置から荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、配送ルート決定処理は、複数の配送ルート候補の各々の混雑度、時間帯、気象条件、及び複数の配送ルート候補の各々における物流ロボットのエネルギー消費量のうち少なくとも一つに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する処理を含む。

本開示によれば、複数の配送ルート候補がある場合、各配送ルート候補の混雑度、時間帯、気象条件、各配送ルート候補における物流ロボットのエネルギー消費量、及び配送ルート履歴のうち少なくとも一つに基づいて、配送ルートが選択される。これにより、状況に応じた適切な配送ルートを決定することが可能となる。

本開示の実施の形態に係る物流システムを説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る物流システムを説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の概要を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る物流システムによる処理を要約的に示すフローチャートである。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第１の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第２の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第３の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第４の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第５の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第６の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る配送ルート決定処理の第７の例を説明するための概念図である。 本開示の実施の形態に係る物流ロボットの構成例を示すブロック図である。 本開示の実施の形態に係る物流ロボットにおける各種情報の例を示すブロック図である。 本開示の実施の形態に係る管理システムの構成例を示すブロック図である。 本開示の実施の形態に係る管理システムにおける各種情報の例を示すブロック図である。

添付図面を参照して、本開示の実施の形態を説明する。

１．物流システム
図１及び図２は、本実施の形態に係る物流システム１を説明するための概念図である。物流システム１は、物流サービスを提供する。サービスエリア２は、物流サービスが提供される所定のエリアである。例えば、サービスエリア２は、スマートシティ等の１つの街である。物流システム１は、複数の物流ロボット１０と管理システム１００を含んでいる。

物流ロボット１０は、主に荷物を配送するために利用されるロボットである。この物流ロボット１０は、自律走行可能に構成され、出発地から目的地へ自律的に走行する。例えば、出発地は、荷物の集積所（例：物流センター）であり、目的地は、荷物の配送先（例：ユーザの居住場所）である。他の例として、出発地は、ある荷物の配送先であり、目的地は、別の荷物の配送先である。更に他の例として、出発地は、最後の荷物の配送先であり、目的地は、荷物の集積所である。

物流ロボット１０の種類は一つに限られない。複数種類の物流ロボット１０が用いられてもよい。例えば、図２に示されるように、小型の物流ロボット１０－１、中型の物流ロボット１０－２、大型の物流ロボット１０－３、等が用いられてもよい。

管理システム１００は、物流サービスの管理、物流ロボット１０の管理及び制御を行う。管理システム１００は、例えば、管理サーバである。管理システム１００は、分散処理システムであってもよい。

管理システム１００は、各物流ロボット１０と通信可能であり、各物流ロボット１０から位置や状態に関する情報を収集する。また、管理システム１００は、物流サービスのユーザから配送リクエストを受け取る。管理システム１００は、配送リクエストに応答して、配送を行う物流ロボット１０を割り当て、その物流ロボット１０が荷物を配送する配送ルートを決定する。そして、管理システム１００は、決定した配送ルートを物流ロボット１０に通知し、配送ルートに従って荷物の配送を行うよう物流ロボット１０に指示する。物流ロボット１０は、通知された配送ルートに従って自律的に走行し、荷物の配送を行う。

２．配送ルート決定処理
図３は、物流ロボット１０の位置から荷物の配送先への配送ルートとして複数の候補が存在する場合を示している。配送ルートの候補を、以下、「配送ルート候補」と呼ぶ。図３に示される例では、３種類の配送ルート候補Ｒ１～Ｒ３が存在する。

本実施の形態によれば、複数の配送ルート候補の中から状況に応じて適切な配送ルートが選択される。適切な配送ルートを選択するために、「参照情報ＲＥＦ」が用いられる。例えば、参照情報ＲＥＦは、各配送ルート候補の混雑度、時間帯、気象条件、各配送ルート候補における物流ロボット１０のエネルギー消費量、及び物流ロボット１０の配送ルート履歴のうち少なくとも一つに関する情報を含む。参照情報ＲＥＦの詳細は後述される。そのような参照情報ＲＥＦに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートが選択される。これにより、状況に応じた適切な配送ルートを決定することが可能となる。

例えば、管理システム１００が配送ルートを決定する。具体的には、管理システム１００は、複数の配送ルート候補を抽出する。ルート候補情報ＣＡＮは、複数の配送ルート候補を示す。また、管理システム１００は、後述される参照情報ＲＥＦを取得する。そして、管理システム１００は、参照情報ＲＥＦに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮで示される複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。ルート情報ＲＴＥは、選択された配送ルートを示す。管理システム１００は、ルート情報ＲＴＥを物流ロボット１０に提供し、ルート情報ＲＴＥに従って荷物を配送するよう物流ロボット１０に指示する。物流ロボット１０に指示を出すことは、物流ロボット１０を制御することに含まれる。物流ロボット１０は、ルート情報ＲＴＥで示される配送ルートに従って自律的に走行し、荷物を配送する。

他の例として、物流ロボット１０が配送ルートを決定してもよい。その場合、管理システム１００は、ルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦを物流ロボット１０に提供する。あるいは、物流ロボット１０は、ルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦの少なくとも一方を自ら取得してもよい。物流ロボット１０は、参照情報ＲＥＦに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮで示される複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。つまり、物流ロボット１０は、自身でルート情報ＲＴＥを生成する。そして、物流ロボット１０は、ルート情報ＲＴＥで示される配送ルートに従って自律的に走行し、荷物を配送する。

図４は、本実施の形態に係る物流システム１による処理を要約的に示すフローチャートである。

ステップＳ１００において、物流システム１（管理システム１００あるいは物流ロボット１０）は、物流ロボット１０が荷物を配送する配送ルートを決定する「配送ルート決定処理」を実行する。特に、複数の配送ルート候補がある場合、物流システム１は、参照情報ＲＥＦに基づいて複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する（ステップＳ１５０）。

ステップＳ２００において、物流システム１は、「物流ロボット制御処理」を実行する。具体的には、物流システム１（管理システム１００あるいは物流ロボット１０）は、ステップＳ１００で決定した配送ルートに従って荷物を配送するよう、物流ロボット１０を制御する。尚、管理システム１００が物流ロボット１０に指示を出すことも、物流ロボット１０を制御することに含まれる。

以上に説明されたように、本実施の形態によれば、複数の配送ルート候補がある場合、状況に応じた適切な配送ルートを決定することが可能となる。

以下、本実施の形態に係る「配送ルート決定処理」の様々な例について説明する。

２－１．第１の例
図５は、配送ルート決定処理の第１の例を説明するための概念図である。サービスエリア２内には、周囲の状況を認識するセンサ５が多数設置されている。例えば、センサ５はカメラであり、周囲の状況を示す画像情報を取得する。センサ５は、管理システム１００と通信可能であり、認識した情報（例：画像情報）を管理システム１００に送信する。

管理システム１００は、センサ５から受け取る認識情報に基づいて、複数の配送ルート候補の各々の状況を認識する。ルート状況情報ＲＳＴは、各配送ルート候補の状況を示す情報である。例えば、ルート状況情報ＲＳＴは、各配送ルート候補に沿った画像情報を含む。

管理システム１００は、ルート状況情報ＲＳＴに基づいて、各配送ルート候補の「混雑度」を算出する。ここでの、混雑度とは、配送ルート候補において移動体がどれぐらい混雑しているかを表す。移動体としては、人、車両、ロボット（他の物流ロボット１０を含む）、動物、等が例示される。例えば、混雑度は、配送ルート候補に沿った移動体密度の平均値である。移動体の種類毎に異なる重み付けが行われてもよい。他の例として、混雑度は、配送ルート候補に沿った移動体密度のピーク値であってもよい。例えば、ルート状況情報ＲＳＴが画像情報を含む場合、その画像情報を解析し、移動体を特定することによって、混雑度を算出することができる。ルート状況情報ＲＳＴは、配送ルート候補毎に算出された混雑度を含んでいてもよい。

第１の例では、参照情報ＲＥＦは、上記のルート状況情報ＲＳＴを含む。すなわち、管理システム１００は、ルート状況情報ＲＳＴに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。特に、管理システム１００は、各配送ルート候補の混雑度に基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。

より詳細には、管理システム１００は、複数の配送ルート候補のうち混雑度が最も低いものを配送ルートとして選択する。図５に示される例では、２つの配送ルート候補ＲＡ、ＲＣが存在する。配送ルート候補ＲＣの混雑度は高く、配送ルート候補ＲＡの混雑度は低い。この場合、管理システム１００は、配送ルート候補ＲＡの方を配送ルートとして選択する。

以上に説明されたように、第１の例によれば、複数の配送ルート候補のうち混雑度が最も低いものが配送ルートとして選択される。物流ロボット１０は、混雑していない配送ルートをスムーズに移動することができる。また、混雑していない配送ルートでは、物流ロボット１０と他の移動体とが接触するリスクも大幅に低下する。このように、配送効率が向上し、また、安全性も向上する。

２－２．第２の例
図６は、配送ルート決定処理の第２の例を説明するための概念図である。第１の例と重複する説明は適宜省略する。

第２の例では、参照情報ＲＥＦは、上述のルート状況情報ＲＳＴに加えて時間帯情報ＨＲＳを含む。時間帯情報ＨＲＳは、現在時刻が第１時間帯か第２時間帯かを示す。例えば、第１時間帯は昼間であり、第２時間帯は夜間である。時間帯情報ＨＲＳは、システム時計から得られる。管理システム１００は、各配送ルート候補の混雑度と時間帯に基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。

より詳細には、昼間、管理システム１００は、複数の配送ルート候補のうち混雑度が最も低いものを配送ルートとして選択する。一方、夜間、管理システム１００は、複数の配送ルート候補のうち混雑度が最も高いものを配送ルートとして選択する。すなわち、管理システム１００は、昼間と夜間とで配送ルートの選択ポリシーを切り替える。

昼間、複数の配送ルート候補のうち混雑度が最も低いものが配送ルートとして選択される。物流ロボット１０は、混雑していない配送ルートをスムーズに移動することができる。また、混雑していない配送ルートでは、物流ロボット１０と他の移動体とが接触するリスクも大幅に低下する。従って、昼間の荷物配送では、配送効率が向上し、また、安全性も向上する。

一方、夜間、複数の配送ルート候補のうち混雑度が最も高いものが配送ルートとして選択される。この場合、物流ロボット１０は、荷物配送と同時に、夜間の街を監視する役割を担うことができる。また、夜間、物流ロボット１０が近くにいるだけで人は安心感を覚える。

２－３．第３の例
図７は、配送ルート決定処理の第３の例を説明するための概念図である。第３の例では、複数の配送ルート候補は、地上ルートＲＧと地下ルートＲＵを含んでいる。地下ルートＲＵでは、地上ルートＲＧと比較して人との干渉が少ない。地下ルートＲＵは、物流ロボット１０専用の配送ルートであってもよい。典型的には、地下に潜る必要がある分、地下ルートＲＵに沿った配送先までの距離は、地上ルートＲＧに沿った配送先までの距離よりも長くなる。

第３の例では、参照情報ＲＥＦは、時間帯情報ＨＲＳを含む。時間帯情報ＨＲＳは、現在時刻が第１時間帯か第２時間帯かを示す。例えば、第１時間帯は昼間であり、第２時間帯は夜間である。時間帯情報ＨＲＳは、システム時計から得られる。管理システム１００は、時間帯情報ＨＲＳに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。

より詳細には、昼間、管理システム１００は、地上ルートＲＧを配送ルートとして選択する。一方、夜間、管理システム１００は、地下ルートＲＵを配送ルートとして選択する。すなわち、管理システム１００は、昼間と夜間とで配送ルートの選択ポリシーを切り替える。

夜間、地下ルートＲＵが配送ルートとして選択される。夜間は、地上ルートＲＧにおける視認性が悪くなり、物流ロボット１０と人が接触する確率が高くなる。人との干渉が少ない地下ルートＲＵを選択することによって、物流ロボット１０と人とが接触するリスクを低下させることができる。また、物流ロボット１０がトラブルに巻き込まれる可能性も減る。

一方、昼間、地上ルートＲＧが配送ルートとして選択される。典型的には、地上ルートＲＧに沿った配送先までの距離は、地下ルートＲＵに沿った配送先までの距離よりも短い。短い地上ルートＲＧを選択することによって、配送に要する時間を短縮することが可能となる。

２－４．第４の例
図８は、配送ルート決定処理の第４の例を説明するための概念図である。上述の第３の例と重複する説明は適宜省略する。

第４の例では、昼間、管理システム１００は、地下ルートＲＵを配送ルートとして選択する。一方、夜間、管理システム１００は、地上ルートＲＧを配送ルートとして選択する。すなわち、管理システム１００は、昼間と夜間とで配送ルートの選択ポリシーを切り替える。

昼間、地下ルートＲＵが配送ルートとして選択される。地下ルートＲＵでは、地上ルートＲＧと比較して人との干渉が少ない。よって、物流ロボット１０は、地下ルートＲＵをスムーズに移動することができる。また、物流ロボット１０と人が接触するリスクも大幅に低下する。従って、昼間の荷物配送では、配送効率が向上し、また、安全性も向上する。

一方、夜間、地上ルートＲＧが配送ルートとして選択される。この場合、物流ロボット１０は、荷物配送と同時に、夜間の街を監視する役割を担うことができる。また、夜間、物流ロボット１０が近くにいるだけで人は安心感を覚える。

２－５．第５の例
図９は、配送ルート決定処理の第５の例を説明するための概念図である。上述の第３の例の場合と同様に、複数の配送ルート候補は、地上ルートＲＧと地下ルートＲＵを含んでいる。

第５の例では、参照情報ＲＥＦは、気象条件情報ＣＯＮを含む。気象条件情報ＣＯＮは、気象条件に関連するパラメータを示す。気象条件に関連するパラメータは、降雨量、降雪量、降塵量、風速、霧濃度、及び気温のうち少なくとも一つを含む。このような気象条件情報ＣＯＮは、例えば、気象情報サービスシステムによって提供される。管理システム１００は、気象情報サービスシステムから気象条件情報ＣＯＮを取得する。

管理システム１００は、気象条件情報ＣＯＮに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。より詳細には、管理システム１００は、気象条件情報ＣＯＮに基づいて、地上ルートＲＧが過酷環境にあるか否かを判定する。例えば、気象条件情報ＣＯＮで示されるパラメータが閾値以上である場合、管理システム１００は、地上ルートＲＧが過酷環境にあると判定する。過酷環境では、物流ロボット１０の認識精度が低下する。また、大量の雨や雪は物流ロボット１０の走行に支障をきたす。

そこで、気象条件情報ＣＯＮで示されるパラメータが閾値以上である場合、管理システム１００は、地上ルートＲＧではなく地下ルートＲＵを配送ルートとして選択する。これにより、過酷環境の影響を受けることなく、荷物配送を安全に行うことが可能となる。

一方、気象条件情報ＣＯＮで示されるパラメータが閾値未満である場合、地上ルートＲＧは過酷環境にはない。よって、管理システム１００は、地上ルートＲＧを配送ルートとして選択してもよい。例えば、地上ルートＲＧに沿った配送先までの距離は、地下ルートＲＵに沿った配送先までの距離よりも短い。短い地上ルートＲＧを選択することによって、配送に要する時間を短縮することが可能となる。

２－６．第６の例
図１０は、配送ルート決定処理の第６の例を説明するための概念図である。第６の例では、参照情報ＲＥＦは、サービスエリア情報ＭＡＰを含んでいる。サービスエリア情報ＭＡＰは、物流サービスが提供されるサービスエリア２（図１参照）の構成を示す。例えば、サービスエリア情報ＭＡＰは、３次元道路地図、建物配置、建物内のフロア構成、各フロアの部屋配置、建物のエレベータ配置、等を含む。

管理システム１００は、サービスエリア情報ＭＡＰに基づいて、各配送ルート候補における物流ロボット１０のエネルギー消費量を推定する。エネルギー消費量は、各配送ルート候補の距離や高低差に基づいて算出可能である。そして、管理システム１００は、物流ロボット１０のエネルギー消費量に基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。

より詳細には、管理システム１００は、複数の配送ルート候補のうちエネルギー消費量が最も少ないものを配送ルートとして選択する。図１０に示される例では、２つの配送ルート候補ＲＥ、ＲＦが存在する。配送ルート候補ＲＥにおけるエネルギー消費量は少なく、配送ルート候補ＲＦにおけるエネルギー消費量は多い。よって、管理システム１００は、配送ルート候補ＲＥを配送ルートとして選択する。

以上に説明されたように、第６の例によれば、複数の配送ルート候補のうちエネルギー消費量が最も少ないものが配送ルートとして選択される。これにより、荷物配送に要するエネルギーを削減することが可能となる。特に、サービスエリア２全体としてのエネルギーが逼迫している状況においては、省エネルギーな配送ルートを選択することは好適である。

２－７．第７の例
図１１は、配送ルート決定処理の第７の例を説明するための概念図である。第７の例では、参照情報ＲＥＦは、配送履歴情報ＨＳＴを含んでいる。配送履歴情報ＨＳＴは、物流ロボット１０の配送履歴を示す。特に、配送履歴情報ＨＳＴは、物流ロボット１０が過去に走行した過去配送ルートＲＰを示す。

管理システム１００は、配送履歴情報ＨＳＴに基づいて、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。より詳細には、複数の配送ルート候補が過去配送ルートＲＰを含んでいる場合、管理システム１００は、その過去配送ルートＲＰを配送ルートとして選択する。過去配送ルートＲＰは過去に荷物配送に成功した配送ルートであるため、荷物配送が滞りなく行われる可能性が高い。

２－８．第８の例
上述の例のうち２以上の組み合わせも可能である。つまり、配送ルート候補の混雑度、時間帯、気象条件、エネルギー消費量、配送ルート履歴といった複数のパラメータのうち２以上を考慮して配送ルート決定処理を行うことも可能である。例えば、各パラメータを組み合わせることによりスコアが算出される。そして、スコアが高いほど優先順位が高く設定される。

２－９．第９の例
第９の例では、物流ロボット１０が配送ルート決定処理を行う。管理システム１００は、ルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦを物流ロボット１０に提供する。あるいは、物流ロボット１０は、ルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦの少なくとも一方を自ら取得してもよい。物流ロボット１０は、参照情報ＲＥＦに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮで示される複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する。

３．物流ロボット
３－１．構成例
図１２は、本実施の形態に係る物流ロボット１０の構成例を示すブロック図である。物流ロボット１０は、センサ群２０、通信装置３０、走行ユニット４０、格納ユニット５０、及び制御装置６０を備えている。

センサ群２０は、位置センサ、状態センサ、認識センサ、等を含んでいる。位置センサは、物流ロボット１０の位置及び方位を取得する。位置センサとしては、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機が例示される。状態センサは、物流ロボット１０の状態を検出する。物流ロボット１０の状態としては、車輪速、速度、加速度（前後加速度、横加速度、等）、角速度（ヨーレート、等）、積載重量、バッテリ残量、故障状態、等が例示される。認識センサは、物流ロボット１０の周囲の状況を認識する。認識センサとしては、カメラ、ＬＩＤＡＲ（LIght Detection And Ranging）、レーダー、ソナー、等が例示される。

通信装置３０は、物流ロボット１０の外部と通信を行う。例えば、通信装置３０は、４Ｇ、５Ｇ等の無線通信ネットワークを通して、管理システム１００と通信を行う。通信装置３０は、無線ＬＡＮに接続してもよい。通信装置３０は、近くの他の物流ロボット１０と近距離通信を行ってもよい。近距離通信の方式としては、赤外線通信やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）が例示される。

走行ユニット４０は、物流ロボット１０の加速、減速、及び旋回を行う。例えば、走行ユニット４０は、車輪、車輪を駆動する電動モータ、電動モータを駆動する駆動回路、電力を供給するバッテリ等を含んでいる。物流ロボット１０の加速及び減速は、電動モータの制御によって行われる。電動モータの制御による回生ブレーキを利用して、制動が行われてもよい。また、任意の車輪に機械式ブレーキが設けられていてもよい。物流ロボット１０の旋回は、左右の車輪（モータ）の回転速度の差を制御することによって実現可能である。車輪を操舵する操舵機構が設けられてもよい。特定の車輪は、オムニホイールであってもよい。

格納ユニット５０は、荷物を格納する。例えば、格納ユニット５０は、格納箱、格納箱の蓋を自動的に開閉するアクチュエータ、格納箱の位置や向きを変化させるアクチュエータ、格納箱から荷物を取り出すアーム、等を含んでいる。

制御装置６０は、物流ロボット１０を制御する。例えば、制御装置６０は、走行ユニット４０を制御する走行ユニット制御装置７０と、格納ユニット５０を制御する格納ユニット制御装置８０を含んでいる。走行ユニット制御装置７０と格納ユニット制御装置８０は、通信可能に接続されており、互いに連携して処理を行う。

走行ユニット制御装置７０は、各種処理を行う１又は複数のプロセッサ７１（以下、単に「プロセッサ７１」と呼ぶ）と、各種情報を格納する１又は複数の記憶装置７２（以下、単に「記憶装置７２」と呼ぶ）を含んでいる。例えば、プロセッサ７１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）を含んでいる。記憶装置７２は、例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）等である。プロセッサ７１がコンピュータプログラムを実行することにより、走行ユニット制御装置７０の機能が実現される。コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。

格納ユニット制御装置８０は、各種処理を行う１又は複数のプロセッサ８１（以下、単に「プロセッサ８１」と呼ぶ）と、各種情報を格納する１又は複数の記憶装置８２（以下、単に「記憶装置８２」と呼ぶ）を含んでいる。例えば、プロセッサ８１は、ＣＰＵを含んでいる。記憶装置８２は、例えば、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ等である。プロセッサ８１がコンピュータプログラムを実行することにより、格納ユニット制御装置８０の機能が実現される。コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されていてもよい。

３－２．各種情報の例
図１３は、物流ロボット１０における各種情報の例を示すブロック図である。各種情報は、記憶装置７２や記憶装置８２に格納される。

サービスエリア情報ＭＡＰは、物流サービスが提供されるサービスエリア２（図１参照）の構成を示す。例えば、サービスエリア情報ＭＡＰは、３次元道路地図、建物配置、建物内のフロア構成、各フロアの部屋配置、建物のエレベータ配置、等を含む。サービスエリア情報ＭＡＰは、例えば、管理システム１００から提供される。制御装置６０は、通信装置３０を介して、管理システム１００からサービスエリア情報ＭＡＰを取得する。

オペレーション情報ＯＰＥは、物流ロボット１０の位置及び状態を示す。物流ロボット１０の位置は、センサ群２０の位置センサにより得られる。制御装置６０は、周知の自己位置推定処理（Localization）により、高精度な位置情報を取得してもよい。物流ロボット１０の状態は、センサ群２０の状態センサにより検出される。物流ロボット１０の状態としては、車輪速、速度、加速度（前後加速度、横加速度、等）、角速度（ヨーレート、等）、積載重量、バッテリ残量、故障状態、等が例示される。制御装置６０は、センサ群２０からオペレーション情報ＯＰＥを取得する。

周辺状況情報ＳＵＲは、物流ロボット１０の周囲の状況を示す。周辺状況情報ＳＵＲは、センサ群２０の認識センサによる認識結果から得られる。例えば、周辺状況情報ＳＵＲは、カメラによって撮像される画像（映像）を含む。周辺状況情報ＳＵＲは、物流ロボット１０の周辺の物体に関する物体情報を含んでいてもよい。物流ロボット１０の周辺の物体としては、歩行者、モビリティ（車両やロボット）、標識、白線、路側構造物、建物、等が例示される。物体情報は、物流ロボット１０に対する物体の相対位置及び相対速度を示す。

配送情報ＤＬＶは、荷物配送に関する情報である。例えば、配送情報ＤＬＶは、各荷物の配送先を示す荷物情報を含んでいる。更に、配送情報ＤＬＶは、物流ロボット１０が走行する配送ルートを示すルート情報ＲＴＥを含んでいる。例えば、配送情報ＤＬＶは、管理システム１００から提供される。制御装置６０は、通信装置３０を介して、管理システム１００から配送情報ＤＬＶを取得する。他の例として、制御装置６０が、荷物の配送先とサービスエリア情報ＭＡＰに基づいて、ルート情報ＲＴＥを生成してもよい。

ルート候補情報ＣＡＮは、物流ロボット１０の位置から荷物の配送先への複数の配送ルート候補を示す。例えば、ルート候補情報ＣＡＮは、管理システム１００から提供される。制御装置６０は、通信装置３０を介して、管理システム１００からルート候補情報ＣＡＮを取得する。他の例として、制御装置６０が、荷物の配送先とサービスエリア情報ＭＡＰに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮを生成してもよい。

参照情報ＲＥＦは、複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択するために用いられる情報である。参照情報ＲＥＦとしては、上述のセクション２で説明されたものが挙げられる。例えば、参照情報ＲＥＦは、管理システム１００から提供される。制御装置６０は、通信装置３０を介して、管理システム１００から参照情報ＲＥＦを取得する。他の例として、制御装置６０は、時間帯情報ＨＲＳや気象条件情報ＣＯＮ等の参照情報ＲＥＦを自ら取得することもできる。

３－３．配送処理
走行ユニット制御装置７０（プロセッサ７１）は、走行ユニット４０を制御することによって、走行制御（加速制御、減速制御、旋回制御）を行う。物流ロボット１０の速度、加速度、及び角速度は、オペレーション情報ＯＰＥから得られる。走行ユニット制御装置７０は、周辺状況情報ＳＵＲに基づいて、物流ロボット１０の周囲の物体との衝突を避けるように走行制御を行ってもよい。

特に、走行ユニット制御装置７０（プロセッサ７１）は、物流ロボット１０が目的地に向かって走行するように自律走行制御を行う。より詳細は、走行ユニット制御装置７０は、サービスエリア情報ＭＡＰ、オペレーション情報ＯＰＥ（位置情報）、及び配送情報ＤＬＶ（ルート情報ＲＴＥ）に基づいて、物流ロボット１０が配送ルートに従って走行するように自律走行制御を行う。

走行ユニット制御装置７０（プロセッサ７１）が配送ルート決定処理（図４、ステップＳ１００）を行ってもよい。例えば、ルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦが管理システム１００から提供される。走行ユニット制御装置７０は、通信装置３０を介して、管理システム１００からルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦを取得する。他の例として、走行ユニット制御装置７０が、荷物の配送先とサービスエリア情報ＭＡＰに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮを自ら生成してもよい。更に他の例として、走行ユニット制御装置７０は、時間帯情報ＨＲＳや気象条件情報ＣＯＮといった参照情報ＲＥＦを自ら取得してもよい。走行ユニット制御装置７０（プロセッサ７１）は、参照情報ＲＥＦに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮで示される複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する（上述のセクション２参照）。

物流ロボット１０が荷物の配送先に到着すると、格納ユニット制御装置８０（プロセッサ８１）は、荷物を降ろすために格納ユニット５０を制御する。例えば、格納ユニット制御装置８０は、格納箱の蓋を自動的に開閉したり、格納箱の位置や向きを変化させたり、格納箱から荷物を取り出したりする。同様に、格納ユニット制御装置８０は、格納ユニット５０を制御して荷物を集荷してもよい。

３－４．監視機能
制御装置６０は、通信装置３０を介して、周辺状況情報ＳＵＲを管理システム１００に送信してもよい。管理システム１００のオペレータは、周辺状況情報ＳＵＲに基づいてサービスエリア２の状況を監視することができる。

また、制御装置６０は、周辺状況情報ＳＵＲに基づいて、異常事象を検知してもよい。異常事象としては、病人、犯罪、等が挙げられる。異常事象を検知した場合、制御装置６０は、通信装置３０を介して、アラートを管理システム１００に送信する。管理システム１００のオペレータは、異常事象を認識し、対処を行う。

４．管理システム
４－１．構成例
図１４は、本実施の形態に係る管理システム１００の構成例を示すブロック図である。管理システム１００は、例えば、管理サーバである。管理システム１００は、分散処理システムであってもよい。管理システム１００は、入出力装置１１０、通信装置１２０、情報処理装置１３０、及びデータベース１６０を備えている。

入出力装置１１０は、管理システム１００のオペレータから情報を受け付け、また、オペレータに情報を提供するためのインタフェースである。入力装置としては、キーボード、マウス、タッチパネル、スイッチ、等が例示される。出力装置としては、表示装置、スピーカ、等が例示される。オペレータは、入出力装置１１０を利用して、物流サービスの状態を監視することができる。

通信装置１２０は、外部との通信を行う。例えば、通信装置１２０は、４Ｇ、５Ｇ等の無線通信ネットワークを通して、各物流ロボット１０と通信を行う。通信装置１２０は、無線ＬＡＮに接続してもよい。また、通信装置１２０は、建物３のフロアの状況を認識するセンサ５と通信を行う。また、通信装置１２０は、ユーザ端末（例：ＰＣ、タブレット、スマートホン）と通信を行ってもよい。

情報処理装置１３０は、１又は複数のプロセッサ１４０（以下、単に「プロセッサ１４０」と呼ぶ）と、１又は複数の記憶装置１５０（以下、単に「記憶装置１５０」と呼ぶ）を含んでいる。プロセッサ１４０は、各種情報処理を行う。例えば、プロセッサ１４０は、ＣＰＵを含んでいる。記憶装置１５０には、プロセッサ１４０による処理に必要な各種情報が格納される。記憶装置１５０としては、揮発性メモリ、不揮発性メモリ、ＨＤＤ、ＳＳＤ、等が例示される。プロセッサ１４０がコンピュータプログラムを実行することによって、情報処理装置１３０の機能が実現される。コンピュータプログラムは、記憶装置１５０に格納される。コンピュータプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録されてもよい。コンピュータプログラムは、ネットワーク経由で提供されてもよい。

また、情報処理装置１３０は、データベース１６０にアクセス可能である。データベース１６０は、所定の記憶装置によって実現される。データベース１６０は、記憶装置１５０に含まれていてもよい。データベース１６０は、物流サービスの提供に必要な各種情報を保持する。情報処理装置１３０は、データベース１６０から必要な情報を読み出し、記憶装置１５０に格納する。

４－２．各種情報の例
図１５は、管理システム１００における各種情報の例を示すブロック図である。各種情報は、記憶装置１５０やデータベース１６０に格納される。

サービスエリア情報ＭＡＰは、物流サービスが提供されるサービスエリア２（図１参照）の構成を示す。例えば、サービスエリア情報ＭＡＰは、３次元道路地図、建物配置、建物内のフロア構成、各フロアの部屋配置、建物のエレベータ配置、等を含む。サービスエリア情報ＭＡＰは、予め作成される。サービスエリア情報ＭＡＰは、一定期間毎にアップデートされてもよい。

物流ロボット情報ＲＢＴは、物流ロボット１０に関する情報であり、物流ロボット１０毎に生成される。例えば、物流ロボット情報ＲＢＴは、オペレーション情報ＯＰＥと配送情報ＤＬＶを含んでいる。

オペレーション情報ＯＰＥは、物流ロボット１０の位置及び状態を示す。プロセッサ１４０は、通信装置１２０を介して各物流ロボット１０と通信を行い、各物流ロボット１０からオペレーション情報ＯＰＥを定期的に取得する。

配送情報ＤＬＶは、荷物配送に関する情報である。例えば、配送情報ＤＬＶは、各荷物の配送先を示す荷物情報を含んでいる。更に、配送情報ＤＬＶは、物流ロボット１０が走行する配送ルートを示すルート情報ＲＴＥを含んでいる。

物流ロボット情報ＲＢＴは、更に、物流ロボット１０の性能を示す性能情報を含んでいてもよい。例えば、性能情報は、物流ロボット１０のサイズ、荷物格納容量、最大積載量、バッテリ容量、最大走行可能距離、最高移動速度、等を含む。性能情報は、予め作成される。

ルート候補情報ＣＡＮは、物流ロボット１０の位置から荷物の配送先への複数の配送ルート候補を示す。

参照情報ＲＥＦは、ルート候補情報ＣＡＮで示される複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択するために用いられる情報である。参照情報ＲＥＦとしては、上述のセクション２で説明されたものが挙げられる。ルート状況情報ＲＳＴは、サービスエリア２に設置されたセンサ５から送られる情報に基づいて取得される。時間帯情報ＨＲＳは、システム時計から得られる。気象条件情報ＣＯＮは、気象情報サービスシステムから得られる。配送履歴情報ＨＳＴは、データベース１６０から得られる。

４－３．配送処理
プロセッサ１４０は、物流サービスのユーザから配送リクエストを受け取る。より詳細には、プロセッサ１４０は、通信装置１２０を介して、ユーザ端末から配送リクエストを受け取る。配送リクエストは、配送希望場所、配送希望日、配送希望時間、等を含む。

配送リクエストに応答して、プロセッサ１４０は、配送を行う物流ロボット１０を割り当てる。より詳細には、プロセッサ１４０は、サービスエリア情報ＭＡＰ、オペレーション情報ＯＰＥ、及び性能情報に基づいて、配送希望日の配送希望時間に配送希望場所に到達することができる物流ロボット１０を選択する。更に、プロセッサ１４０は、サービスエリア情報ＭＡＰと配送希望場所（配送先）に基づいて、適切な配送ルートを決定し、ルート情報ＲＴＥを生成する（配送ルート決定処理）。

より詳細には、プロセッサ１４０は、荷物の配送先とサービスエリア情報ＭＡＰに基づいて、複数の配送ルート候補を抽出し、ルート候補情報ＣＡＮを生成する。更に、プロセッサ１４０は、参照情報ＲＥＦに基づいて、ルート候補情報ＣＡＮで示される複数の配送ルート候補の中から配送ルートを選択する（上述のセクション２参照）。ルート情報ＲＴＥは、選択した配送ルートを示す。配送情報ＤＬＶは、そのルート情報ＲＴＥを含む。

このように、プロセッサ１４０は、ユーザからの配送リクエストに応答して、配送を行う物流ロボット１０を割り当て、その物流ロボット１０に関する配送情報ＤＬＶを生成する。プロセッサ１４０は、通信装置１２０を介して物流ロボット１０と通信を行い、物流ロボット１０に配送情報ＤＬＶを提供し、配送情報ＤＬＶに従って配送処理を行うよう物流ロボット１０に指示する。つまり、プロセッサ１４０は、物流ロボット１０に配送情報ＤＬＶを提供することによって物流ロボット１０を制御する。物流ロボット１０は、配送情報ＤＬＶに基づいて自律走行制御を行い、荷物を配送する。

他の例として、プロセッサ１４０は、通信装置１２０を介して物流ロボット１０と通信を行い、物流ロボット１０にルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦを提供してもよい。その場合、物流ロボット１０が、ルート候補情報ＣＡＮと参照情報ＲＥＦに基づいて配送ルート決定処理を行う。

１ 物流システム
２ サービスエリア
５ センサ
１０ 物流ロボット
２０ センサ群
３０ 通信装置
４０ 走行ユニット
５０ 格納ユニット
６０ 制御装置
７０ 走行ユニット制御装置
８０ 格納ユニット制御装置
１００ 管理システム
１１０ 入出力装置
１２０ 通信装置
１３０ 情報処理装置
１４０ プロセッサ
１５０ 記憶装置
１６０ データベース
ＣＡＮ ルート候補情報
ＣＯＮ 気象条件情報
ＤＬＶ 配送情報
ＨＲＳ 時間帯情報
ＨＳＴ 配送履歴情報
ＭＡＰ サービスエリア情報
ＯＰＥ オペレーション情報
ＲＢＴ 物流ロボット情報
ＲＥＦ 参照情報
ＲＳＴ ルート状況情報
ＲＴＥ ルート情報
ＳＵＲ 周辺状況情報

Claims (7)

1. 自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスを提供する物流システムであって、
   前記物流ロボットが前記荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理を実行する１又は複数のプロセッサを備え、
   前記物流ロボットの位置から前記荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記複数の配送ルート候補の各々の混雑度、時間帯、気象条件、及び前記複数の配送ルート候補の各々における前記物流ロボットのエネルギー消費量のうち少なくとも一つに基づいて、前記複数の配送ルート候補の中から前記配送ルートを選択し、
   前記複数の配送ルート候補が前記物流ロボットが過去に走行した過去配送ルートを含む場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記過去配送ルートを前記配送ルートとして選択する
   物流システム。
2. 自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスを提供する物流システムであって、
   前記物流ロボットが前記荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理を実行する１又は複数のプロセッサを備え、
   前記物流ロボットの位置から前記荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記複数の配送ルート候補の各々の混雑度と時間帯に基づいて、前記複数の配送ルート候補の中から前記配送ルートを選択し、
   前記１又は複数のプロセッサは、
   昼間において、前記複数の配送ルート候補のうち前記混雑度が最も低いものを前記配送ルートとして決定し、
   前記昼間と異なる夜間において、前記複数の配送ルート候補のうち前記混雑度が最も高いものを前記配送ルートとして決定する
   物流システム。
3. 自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスを提供する物流システムであって、
   前記物流ロボットが前記荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理を実行する１又は複数のプロセッサを備え、
   前記物流ロボットの位置から前記荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、前記１又は複数のプロセッサは、時間帯に基づいて、前記複数の配送ルート候補の中から前記配送ルートを選択し、
   前記複数の配送ルート候補は、地上ルートと地下ルートとを含み、
   前記１又は複数のプロセッサは、
   第１時間帯において、前記地上ルートを前記配送ルートとして選択し、
   前記第１時間帯と異なる第２時間帯において、前記地下ルートを前記配送ルートとして選択し、
   前記第１時間帯が昼間である場合、前記第２時間帯は夜間であり、
   前記第１時間帯が夜間である場合、前記第２時間帯は昼間である
   物流システム。
4. 自律走行により荷物を配送する物流ロボットを利用した物流サービスを提供する物流システムであって、
   前記物流ロボットが前記荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理を実行する１又は複数のプロセッサを備え、
   前記物流ロボットの位置から前記荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、前記１又は複数のプロセッサは、気象条件に基づいて、前記複数の配送ルート候補の中から前記配送ルートを選択し、
   前記複数の配送ルート候補は、地上ルートと地下ルートを含み、
   前記気象条件に関連するパラメータは、降雨量、降雪量、降塵量、風速、霧濃度、及び気温のうち少なくとも一つを含み、
   前記パラメータが閾値以上である場合、前記１又は複数のプロセッサは、前記地下ルートを前記配送ルートとして選択する
   物流システム。
5. 請求項３又は４に記載の物流システムであって、
   前記地下ルートに沿った前記配送先までの距離は、前記地上ルートに沿った前記配送先までの距離よりも長い
   物流システム。
6. 請求項１乃至５のいずれか一項に記載の物流システムであって、
   前記１又は複数のプロセッサは、更に、前記配送ルートに従って前記荷物を配送するよう前記物流ロボットを制御する物流ロボット制御処理を実行する
   物流システム。
7. 自律走行により荷物を配送する物流ロボットを制御する物流ロボット制御方法であって、
   前記物流ロボットが前記荷物を配送する配送ルートを決定する配送ルート決定処理と、
   前記配送ルートに従って前記荷物を配送するよう前記物流ロボットを制御する物流ロボット制御処理と
   を含み、
   前記物流ロボットの位置から前記荷物の配送先へ複数の配送ルート候補がある場合、前記配送ルート決定処理は、前記複数の配送ルート候補の各々の混雑度、時間帯、気象条件、及び前記複数の配送ルート候補の各々における前記物流ロボットのエネルギー消費量のうち少なくとも一つに基づいて、前記複数の配送ルート候補の中から前記配送ルートを選択する処理を含み、
   前記複数の配送ルート候補が前記物流ロボットが過去に走行した過去配送ルートを含む場合、前記配送ルート決定処理は、前記過去配送ルートを前記配送ルートとして選択することを含む
   物流ロボット制御方法。

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