WO2020121634A1 - 安全管理支援システム、および制御プログラム - Google Patents

安全管理支援システム、および制御プログラム Download PDF

Info

Publication number
WO2020121634A1
WO2020121634A1 PCT/JP2019/039909 JP2019039909W WO2020121634A1 WO 2020121634 A1 WO2020121634 A1 WO 2020121634A1 JP 2019039909 W JP2019039909 W JP 2019039909W WO 2020121634 A1 WO2020121634 A1 WO 2020121634A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
worker
machine
information
work
safety management
Prior art date
Application number
PCT/JP2019/039909
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
鷹彦 菖蒲
淳一郎 米竹
山本　信一
亮太 石川
俊之 村松
諒 今井
尚憲 清水
理恵子 北條
京子 水嶋
Original Assignee
コニカミノルタ株式会社
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by コニカミノルタ株式会社 filed Critical コニカミノルタ株式会社
Priority to EP19895812.6A priority Critical patent/EP3896541A4/en
Priority to US17/295,759 priority patent/US20220019949A1/en
Publication of WO2020121634A1 publication Critical patent/WO2020121634A1/ja

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/04—Programme control other than numerical control, i.e. in sequence controllers or logic controllers
    • G05B19/048—Monitoring; Safety
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4183—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by data acquisition, e.g. workpiece identification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06311—Scheduling, planning or task assignment for a person or group
    • G06Q10/063114—Status monitoring or status determination for a person or group
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06313—Resource planning in a project environment
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0639—Performance analysis of employees; Performance analysis of enterprise or organisation operations
    • G06Q10/06398—Performance of employee with respect to a job function
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/04—Manufacturing
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4184—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by fault tolerance, reliability of production system
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/20—Pc systems
    • G05B2219/24—Pc safety
    • G05B2219/24024—Safety, surveillance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31003—Supervise route, reserve route and allocate route to vehicle, avoid collision
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/39—Robotics, robotics to robotics hand
    • G05B2219/39082—Collision, real time collision avoidance
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/49—Nc machine tool, till multiple
    • G05B2219/49141—Detect near collision and slow, stop, inhibit movement tool
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/30—Computing systems specially adapted for manufacturing

Definitions

  • the present invention relates to a safety management support system and a control program.
  • the types of this human error include “slip”, “laps”, “mistake”, “violation”, etc.
  • the “slip” is caused by lack of attention of the operator, and for example, pushes the "blue button” where the “red button” should have been pushed originally.
  • a lapse is caused by a misunderstanding of a worker's memory, and for example, forgetting to execute a process that should be executed at a certain time.
  • the “mistake” is caused by misunderstandings and beliefs at the planning stage.
  • a “violation” is an action in which the worker is aware of the safety ensuring procedure but does not intentionally follow it.
  • Patent Document 1 discloses an integrated production system aiming at reducing a disaster caused by a protective measure depending on such a worker's action.
  • This integrated production system receives registration of work to be performed on any of a plurality of machines from a worker, and based on the registered work, sets an operation mode that can be set for the machine on which the work is to be performed. Have been identified.
  • Safety1.0 which aims to improve safety by eliminating the coexistence area of humans (workers) and machines, is not sufficient
  • Safety2.0 aims to improve worker safety while avoiding further reduction in productivity. Has been done.
  • This Safety 2.0 is called “cooperative safety" in which people, things, and the environment cooperate to build safety.
  • Patent Document 1 imposes restrictions on the machine side in order to ensure the safety of humans (workers), and there is a problem that productivity decreases.
  • the present invention has been made in view of the above circumstances, and provides a safety management support system and a control program capable of ensuring sufficient safety even when a worker and a machine coexist and work in cooperation.
  • the purpose is to provide.
  • An acquisition unit that acquires position information of a worker who works and/or a machine that operates in a work area, A predicted flow line of the worker is generated based on a history of the position information of the worker, and a predicted flow line of the machine is generated based on a history of the position information of the machine and/or a set operating range.
  • a generator that generates From the current position of the worker and the machine in the work area acquired by the acquisition unit, and the predicted flow line of the worker generated by the generation unit, and the predicted flow line of the machine, Predicting the positions of the worker and the machine, the predicted position, whether the predetermined positional relationship, a determination unit that determines based on the determination criteria, When the determination unit determines that the predetermined positional relationship, the notification unit that notifies the information indicating that, Safety management support system equipped with.
  • the acquisition unit acquires physical condition information regarding the physical condition of the worker,
  • the said management part changes the said determination criteria based on the said physical condition information which the said acquisition part acquired,
  • the safety management support system as described in said (1) or (2).
  • the acquisition unit acquires identification information of the worker or an operator who operates the machine, The determination unit determines the proficiency level related to the work in the work area of the worker or the operator, based on the identification information and a worker list describing a correspondence relationship between the identification information and the proficiency level. Then, the safety management support system according to any one of (1) to (3), wherein the determination criterion is changed according to the determined skill level.
  • the acquisition unit acquires, together with the position information of the worker, identification information of the worker in each of the position information
  • the determination unit refers to a work scheduled area in the work area preset for each of the workers, whether or not the worker is located outside the scheduled work area based on the identification information, Alternatively, it is determined whether or not a worker other than the set worker is located in the scheduled work area
  • the notification unit when the determination unit determines that the worker is located outside the work scheduled region, or when it is determined that other than the set worker is located within the work scheduled region, the The safety management support system according to any one of (1) to (4) above, which notifies information indicating the effect.
  • the acquisition unit acquires information on an environmental state including at least one of temperature, humidity, and brightness in the work area, and changes the determination criterion according to the environmental state. ) To the safety management support system according to any one of (5) above.
  • the acquisition unit acquires information about an environmental state including a position of a building or a structure in the work area
  • the determination unit further refers to the environmental state, the position of the building or structure, and the predicted position of the worker, or the position of the building or structure, and the predicted position of the machine,
  • the safety management support system according to any one of (1) to (5) above, which determines whether or not the predetermined positional relationship is established based on the determination criterion.
  • the determination unit further determines whether or not the predicted position of the worker is included in a preset dangerous area within the work area, When the determination unit determines that the predicted position of the worker is included in the dangerous area, the notification unit notifies the information indicating that, any one of (1) to (7) above.
  • the information indicating that the predetermined positional relationship is included includes guidance position for guiding the worker so as not to have the predetermined positional relationship, or avoidance information indicating a guidance direction,
  • the safety management support system according to any one of (1) to (10), wherein the notification unit notifies the worker of the avoidance information.
  • the determination unit evaluates an avoidance result regarding the worker after the notification unit notifies the worker of the avoidance information, and the avoidance information to be used thereafter according to the evaluation, or The safety management support system according to (11) above, wherein the determination criterion is changed.
  • a control program executed by a computer for controlling a safety management support system which acquires position information of a worker who works in a work area and/or a machine which operates, Generating a predicted flow line of the worker based on the history of the position information of the worker; Generating a predicted flow line of the machine based on a history of the position information of the machine and/or a set operating range (b), (C) obtaining the current positions of the worker and the machine in the work area; The current positions of the worker and the machine acquired in step (c), the predicted flow line of the worker generated in step (a), and the prediction of the machine generated in step (b).
  • a safety management support system generates a predicted flow line of the worker based on a history of the position information of the worker, and a history of the position information of the machine and/or a set operation.
  • a generation unit that generates a predicted flow line of the machine based on a range, the current position of the worker and the machine in the work area acquired by the acquisition unit, and the generation unit generated by the generation unit.
  • the positions of the worker and the machine are predicted from the predicted flow line of the worker and the predicted flow line of the machine, and it is determined whether or not the predicted position has a predetermined positional relationship based on a determination standard.
  • a notification unit that, when the determination unit determines that the predetermined positional relationship is established, notifies the information indicating that. As a result, sufficient safety can be secured even when the worker and the machine coexist and work in cooperation.
  • FIG. 6A It is a block diagram which shows the main structures of the safety management support system which concerns on 1st Embodiment. It is a figure which shows an example of the work area in which a safety management support system is used. It is sectional drawing which shows the structure of a rider. It is a schematic diagram which shows the position history (movement locus) of the worker in a work area. It is a flow chart which shows processing which generates a forecast flow line which a safety management support system performs. It is a flowchart which shows the safety avoidance process which the safety management assistance system which concerns on 1st Embodiment performs. It is a flowchart which shows the process performed following FIG. 6A.
  • FIG. 8A It is a block diagram which shows the main structures of the safety management support system which concerns on 2nd Embodiment. It is a flowchart which shows the safety avoidance process which the safety management assistance system which concerns on 2nd Embodiment performs. It is a flowchart which shows the process performed following FIG. 8A. It is a flowchart which shows the safety avoidance process which the safety management assistance system which concerns on 3rd Embodiment performs.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the main configuration of the safety management support system 20.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of a work area in which the safety management support system 20 is used.
  • FIG. 3 is a cross-sectional view showing the configuration of the rider 11.
  • the safety management support system 20 includes a storage unit 21 and a control unit 22. Further, the safety management support system 20 is communicatively connected to the measuring device 10, the work machine 30, the alarm device 40, and the RFID receiver 60.
  • the safety management support system 20 supports the safety management in the work area 90 for the work area 90 in the manufacturing process as shown in FIG.
  • the application range of the safety management support system 20 is not limited to the manufacturing process as shown in FIG. 2, and may be applied to the work area of the physical distribution warehouse, or may be applied to the construction site and the civil engineering site performed outdoors.
  • the work area may be, for example, a plurality of work areas separated into a plurality of floors of different hierarchies, instead of one partitioned area.
  • the machines 301a to 301d are collectively referred to as the machine 301 when collectively referred to.
  • the worker 80 (80a to 80c) and the rider 11 (11a, 11b) described later are handled in the same manner.
  • the machines 301 and 302 are collectively referred to as the work machine 30.
  • the work machine 30 is a machine that is mechanically operated by electric power used in the work area 90, and includes both a stationary machine having a part of the structure fixed to the work area 90 and a self-propelled machine.
  • Stationary machines include cranes and assembly equipment.
  • Self-propelled machines include vehicles such as forklifts for transportation and self-propelled cranes. These work machines may be machines that automatically operate according to pre-input conditions, or machines that operate by the operation of an operator. Further, the operator does not necessarily have to operate on the work machine 30 side, but may operate it remotely.
  • the workers 80a to 80c can be operators who operate the work machine 30 (301, 302). In FIG. 2, the worker 80c is also an operator who operates the machine 302.
  • the machine 302 is a forklift as a self-propelled machine.
  • the alarm device 40 is a device that issues an alarm to the worker 80.
  • the alarm device 40 is patrol lamps 40a and 40b.
  • the alarm device 40 is not limited to this, and a display such as a speaker, a siren, or a digital signage may be used.
  • the RFID receiver 60 is provided near the gate of the work area 90.
  • Each worker 80 carries, for example, a card-type IC tag, and each time he/she goes in and out of the work area 90, the IC tag in which the worker ID of the worker 80 is recorded is brought close to the RFID receiver 60. As a result, the gate is opened, and entry into and exit from the work area 90 is detected.
  • a gate is included in the measurement space of the measuring instrument 10, and an object (person) detected by the measuring instrument 10 and an operator ID are associated with each other when passing through the gate.
  • the measuring instrument 10 targets the work area 90 and detects the position information of the worker 80 working in the work area 90 and the operating machines 301 and 302.
  • the measuring device 10 includes a rider 11 (LiDAR: Light Detection and Ranging).
  • the rider 11 uses part or all of the work area 90 as a measurement space, and scans the measurement space to detect an object in the entire area of the measurement space.
  • Distance measurement point cloud data also referred to as “3D map” having distance information to the object for each pixel is generated. Three-dimensional position information of the object can be obtained from the distance measuring point cloud data.
  • the entire work area 90 is used as a measurement space by using a plurality of riders 11a and 11b.
  • the distance measurement point group data obtained by each of the plurality of riders 11a and 11b may be coordinate-converted to be integrated into one coordinate system. Further, in order to avoid complicated processing, when the coordinate system is not integrated and an object (moving object) in the measurement space is recognized, only the object may be associated.
  • the measuring device 10 may be replaced with the rider 11 or may be another type of measuring device together with the rider 11.
  • the distance measuring point cloud data may be generated using a stereo camera.
  • a wireless terminal carried by an operator (object) acquires information such as Wi-fi transmitted from three or more positions or radio field intensity of a wireless signal from a beacon,
  • the position in the work area 90 may be detected from the information such as the radio field intensity.
  • a camera arranged in a bird's-eye view so as to photograph the direction directly below from the ceiling may be used. Two-dimensional position information can be measured by using these beacons and overhead cameras.
  • FIG. 3 is a cross-sectional view showing a schematic configuration of the rider 11.
  • the rider 11 has a light projecting/receiving unit 111.
  • the light projecting/receiving unit 111 has a semiconductor laser 51, a collimator lens 52, a mirror unit 53, a lens 54, a photodiode 55, a motor 56, and a housing 57 that houses each of these components.
  • the acquisition unit 221 of the control unit 22 is arranged in the housing 57.
  • the light projecting/receiving unit 111 outputs a light receiving signal of each pixel obtained by scanning the measurement space of the lidar 11 with the laser spot light.
  • the acquisition unit 221 generates distance measurement point cloud data based on the received light signal. This distance measuring point group data is also called a distance image or a distance map.
  • the semiconductor laser 51 emits a pulsed laser beam.
  • the collimator lens 52 converts the divergent light from the semiconductor laser 51 into parallel light.
  • the mirror unit 53 scans and projects the laser light made parallel by the collimator lens 52 toward the measurement area by the rotating mirror surface, and reflects the reflected light from the object.
  • the lens 54 collects the reflected light from the object reflected by the mirror unit 53.
  • the photodiode 55 receives the light condensed by the lens 54 and has a plurality of pixels arranged in the Y direction.
  • the motor 56 rotationally drives the mirror unit 53.
  • the acquisition unit 221 obtains distance information (distance value) based on the time interval (time difference) between the emission timing of these semiconductor lasers 51 and the light reception timing of the photodiode 55.
  • the acquisition unit 221 includes a CPU and a memory, and executes the various programs by executing the programs stored in the memory to obtain the distance measurement point cloud data, but is exclusively used for generating the distance measurement point cloud data.
  • Hardware circuitry may be included. Further, the acquisition unit 221 may be incorporated in the housing of the main body of the safety management support system 20 and integrated in terms of hardware.
  • the semiconductor laser 51 and the collimator lens 52 constitute the emitting section 501
  • the lens 54 and the photodiode 55 constitute the light receiving section 502.
  • the optical axes of the emitting section 501 and the light receiving section 502 are preferably orthogonal to the rotation axis 530 of the mirror unit 53.
  • the box-shaped housing 57 fixedly installed on the building wall 62 such as the side wall of the building (see FIG. 2) that constitutes the work area 90 includes an upper wall 57a, a lower wall 57b facing the upper wall 57a, and an upper wall It has a side wall 57c that connects 57a and the lower wall 57b.
  • An opening 57d is formed in a part of the side wall 57c, and a transparent plate 58 is attached to the opening 57d.
  • the mirror unit 53 has a shape in which two quadrangular pyramids are joined in the opposite direction and integrated, that is, four pairs of mirror surfaces 531a and 531b tilted in a pair to face each other (but not limited to four pairs). ) I have.
  • the mirror surfaces 531a and 531b are preferably formed by depositing a reflective film on the surface of a resin material (for example, PC (polycarbonate)) in the shape of a mirror unit.
  • the mirror unit 53 is connected to a shaft 56a of a motor 56 fixed to a housing 57 and is rotationally driven.
  • the axis line (rotation axis line) of the shaft 56a extends in the Y direction that is the vertical direction, and the X direction and the Z direction orthogonal to the Y direction cause
  • the formed XZ plane is a horizontal plane, the axis of the shaft 56a may be inclined with respect to the vertical direction.
  • the divergent light emitted intermittently in a pulse form from the semiconductor laser 51 is converted into a parallel light flux by the collimator lens 52 and is incident on the first mirror surface 531a of the rotating mirror unit 53. After that, after being reflected by the first mirror surface 531a and further reflected by the second mirror surface 531b, the light is transmitted as a laser spot light having a vertically long rectangular cross section toward the external measurement space through the transparent plate 58. Be illuminated.
  • the direction in which the laser spot light is emitted and the direction in which the emitted laser spot light is reflected by the object and returns as reflected light overlap, and these two overlapping directions are called the light projecting and receiving directions (see FIG. In FIG. 3, the emitted light and the reflected light are shifted from each other in the drawing for easy understanding).
  • Laser spot light traveling in the same light emitting/receiving direction is detected by the same pixel.
  • the four pairs have different crossing angles.
  • the laser light is sequentially reflected by the rotating first mirror surface 531a and second mirror surface 531b.
  • the laser light reflected by the first mirror surface 531a and the second mirror surface 531b of the first pair is moved horizontally (“main scanning direction”) in the uppermost area of the measurement space according to the rotation of the mirror unit 53. (Also called) from left to right.
  • the laser light reflected by the first mirror surface 531a and the second mirror surface 531b of the second pair horizontally moves from the left to the right in the second area from the top of the measurement space according to the rotation of the mirror unit 53. Scanned into.
  • the laser light reflected by the first mirror surface 531a and the second mirror surface 531b of the third pair horizontally moves from the left to the right in the third area from the top of the measurement space according to the rotation of the mirror unit 53.
  • the laser light reflected by the first mirror surface 531a and the second mirror surface of the fourth pair scans the lowermost region of the measurement space in the horizontal direction from left to right according to the rotation of the mirror unit 53. To be done.
  • the acquisition unit 221 obtains distance information according to the time difference between the emission timing of the semiconductor laser 51 and the light reception timing of the photodiode 55.
  • the object can be detected in the entire area of the measurement space, and a frame as distance measuring point cloud data having distance information for each pixel can be obtained. This frame is generated at a predetermined cycle, for example, 10 fps.
  • the obtained distance measuring point cloud data may be stored in the memory in the acquisition unit 221 or the storage unit 21 as background image data.
  • the safety management support system 20 is, for example, a computer, a CPU (Central Processing Unit), a memory (semiconductor memory, magnetic recording medium (hard disk, etc.)), an input/output unit (display, keyboard, etc.), communication I/F ( interface) and the like.
  • the communication I/F is an interface for communicating with an external device.
  • a network interface according to a standard such as Ethernet (registered trademark), SATA, PCI Express, USB, or IEEE 1394 may be used.
  • a wireless communication interface such as Bluetooth (registered trademark), IEEE 802.11, or 4G may be used for communication.
  • the safety management support system 20 includes the storage unit 21 and the control unit 22.
  • the storage unit 21 is composed of a memory.
  • the control unit 22 is mainly composed of a memory and a CPU. Note that a part of the functional configuration (acquisition unit 221) of the control unit 22 may be realized by the hardware arranged in the housing 57 of the rider 11, and the other functional configuration may be arranged in another housing. .. In that case, other functional configurations may be arranged inside the building in which the work area 90 is provided, or may be arranged in a remote place so as to be network-connected to other devices (the measuring device 10, the work machine 30, etc.). Good.
  • the control unit 22 functions as the acquisition unit 221, the recognition unit 222, the predicted flow line generation unit 223, the determination unit 224, and the notification unit 225 described above. Before describing the function of the control unit 22, each data stored in the storage unit 21 will be described.
  • the storage unit 21 stores position information history data, predicted flow line data, machine operating range data, determination reference data, dangerous area setting data, worker list, and the like.
  • the “positional information history data” is an object (a worker 80, a work machine 30, etc.) that is continuously recognized for a predetermined time by a recognition process (described later) executed by the control unit 22 (recognition unit 222). It is history data showing the transition of the position of.
  • the “predicted flow line data” is data generated by the control unit 22 (predicted flow line generation unit 223) referring to the position information history data. It is a flow line generated by tracking the time transition of the position for each type of object or for each object alone. The predicted flow line data is generated by tracking the time transition of the position of the object.
  • Machine operating range data is data describing the operating range of the work machine 30. For example, in the case of an installation type assembling apparatus, the installation position of the machine and the operation range of operating parts such as arms are described. The operating range may be set to a maximum operating range according to the machine specifications, or may be a range in which a margin is further considered.
  • the “worker list” includes IDs (worker IDs) of the respective workers 80, proficiency levels (years of experience, qualifications) regarding work in the work area 90, assigned work scheduled areas, physical condition levels, notification destination addresses, and job classes. , And the management area.
  • the notification destination address is an e-mail address for notifying an alarm, and for example, a job class of a worker 80 may be a site manager (also referred to as a line manager or a supervisor) and its management area may be the work area 90 of FIG. For example, the alarm generated in the work area 90 is also notified to the site manager.
  • the physical condition level can be obtained, for example, by comparing the vital data (body temperature, heart rate, etc.) received from the wearable terminal when each worker 80 wears the wearable terminal on the arm etc. with the history of past vital data. , It is possible to judge the physical condition level.
  • the vital data body temperature, heart rate, etc.
  • “Dangerous area setting data” is a static dangerous area preset in the work area 90.
  • the static dangerous area is, for example, a restricted area.
  • the “determination criterion data” is a criterion used by the determination unit 224 to determine whether the worker 80 and the work machine 30 have a predetermined positional relationship, and is the distance Lx and/or the time Tx. ..
  • the distance Lx is an arbitrary value from 0 m to several m
  • the time Tx is 1 to 10 seconds. This value is appropriately determined according to the degree of danger (severity at the time of injury occurrence) and productivity.
  • the determination unit 224 predicts the positions of the worker 80 and the work machine 30 after a time Tx seconds from the present time. Then, when the predicted position and the distance between the work machine 30 and the worker 80 are within the distance Lx, it is determined that "a predetermined positional relationship is established". When it is determined to be yes (affirmative), the safety management support system 20 notifies the worker 80 or the like of an alarm.
  • the distance Lx is set to be long.
  • the distance Lx may be set according to the proficiency level of the operator (worker 80) who operates the work machine 30.
  • the distance Lx of the work machine 30 operated by an operator having a low proficiency level is set to be long to widen the operating area margin.
  • Control unit 22 Next, each function of the acquisition unit 221, the recognition unit 222, the predicted flow line generation unit 223, the determination unit 224, and the notification unit 225 of the control unit 22 will be described.
  • the function of the acquisition unit 221 is as described above.
  • the acquisition unit 221 irradiates the transmission waves directed in a plurality of irradiation directions by the light projecting/receiving unit 111 of the rider 11 over the measurement space of the work area 90, and from the object (object) in the measurement space.
  • the received signal corresponding to the reflected wave of the transmitted wave of is acquired.
  • the reception timing (transmission/reception time interval) of this reception signal respective distance information in a plurality of irradiation directions is obtained.
  • the distance measuring point group data is generated.
  • the recognition unit 222 recognizes an object in the work area 90.
  • the background subtraction method is adopted.
  • background image (also referred to as reference image) data that is generated and stored in advance is used.
  • the laser spot light is scanned from the rider 11 according to a user's instruction in the absence of moving objects such as the work machine 30 and the worker 80 other than the stationary machine. To do.
  • a background image is obtained based on the reflected light obtained from the background object (stationary object).
  • the worker 80 appears as an object of the behavior analysis target in front of the background target object, reflected light from the worker 80 is newly generated.
  • the recognition unit 222 has a function of recognizing a moving body.
  • the recognition unit 222 compares the background image data held in the memory with the current distance measuring point cloud data, and if there is a difference, some moving body (foreground object) such as the worker 80 is detected in the work area 90. You can recognize that it appeared inside.
  • the foreground data is extracted by using the background subtraction method to compare the background data with the current distance measuring point group data (distance image data). Then, the pixels (pixel group) of the extracted foreground data are divided into clusters according to the distance value of the pixels, for example. Then, the size of each cluster is calculated. For example, vertical dimension, horizontal dimension, total area, etc. are calculated.
  • the “size” here is an actual size, and unlike the apparent size (angle of view, that is, the spread of pixels), the cluster of pixel groups is determined according to the distance to the object.
  • the recognition unit 222 determines whether or not the calculated size is less than or equal to a predetermined size threshold value for specifying the moving object to be analyzed which is the extraction target.
  • the size threshold can be set arbitrarily. For example, it can be set based on the size of the moving body assumed in the work area 90. If the behavior (trajectory) is tracked by tracking the worker 80 or the work machine 30, the minimum value of the worker 80 or the work machine 30 may be used as the size threshold value for clustering. On the contrary, if all moving objects are tracked, the size threshold may be set to a smaller value.
  • the predicted flow line generation unit 223 generates predicted flow line data by referring to the position information history data of each object. This predicted flow line data is generated for each of the worker 80 and the work machine 30. Although the predicted flow line is generated for each worker 80 ID by identifying the worker ID of the worker 80, one predicted flow line may be generated for the entire worker 80.
  • FIG. 4 is a schematic diagram showing a history (movement locus) of position information of a worker in the work area 90.
  • the positional information of the worker 80 generated based on the distance measuring point group data of the rider 11 is shown, and is converted into an overhead view (XZ plane (floor surface)).
  • the dashed dashed line corresponds to the machine 301 located in the work area 90.
  • the predicted flow line generation unit 223 generates predicted flow line data based on the history of such position information.
  • the generated predicted flow line data is associated with the type of target object (worker 80, work machine 30) or individual objects (work ID, work machine ID).
  • the determination unit 224 determines whether or not a safety avoidance process is necessary for a specific type of object among the objects recognized by the recognition unit 222, that is, each of the worker 80 and the work machine 30. Specifically, for each object of a specific type, (1) the current position, and (2) the predicted flow line stored in the storage unit 21 is used to predict the position for a predetermined time Tx seconds from the present. Then, it is determined whether the predicted positions have a predetermined positional relationship, that is, whether the distance between them is within the distance Lx (determination A). The determination result is sent to the notification unit 225. The determination unit 224 also determines whether or not the current position of the worker 80 is at an appropriate position.
  • the determination unit 224 sends the determination result to the notification unit 225.
  • the determination result includes the determination content and information (ID information or position information) that identifies the worker 80 and the work machine 30 that are the target of the determination.
  • the notification unit 225 receives the determination result from the determination unit 224, and notifies the information for the safety avoidance process by transmitting a warning signal to each device.
  • This information is information indicating that two target positions (for example, the positions of the worker 80 and the work machine 30) have a predetermined positional relationship.
  • the notification unit 225 sends a warning signal to the target work machine 30 to stop the work machine 30 or delay the operation.
  • a warning is issued to the operator (worker 80) who operates the work machine 30 to prompt a safety avoidance action.
  • the notification unit 225 transmits an alarm signal to the alarm device 40 to output an alarm sound from the alarm device 40, turn on an alarm lamp, or display an alarm on the digital signage.
  • a warning for the safety avoidance process is issued to the target worker 80 who is nearby.
  • the alarm device 40 to be used is selected by referring to the position information of the worker 80.
  • the information indicating that the predetermined positional relationship is established may be avoidance information.
  • avoidance information for the worker 80, work such as "Please change course”, "Please walk on the right side", "Move to another work process A-3". It may be avoidance information indicating a guidance position or a guidance direction for guiding the person.
  • avoidance information may be transmitted to the mobile terminal carried by the worker 80. Further, the mobile terminal may be set to vibrate or the LED of the mobile terminal may blink at the same time as the avoidance information is transmitted.
  • the avoidance information may be avoidance information such as "Please slow down the operating speed of the work machine” or "Please move the arm of the work machine to the right side".
  • This avoidance information is sent to a mobile terminal carried by an operator who operates the work machine 30, or is transmitted to the work machine 30 and displayed on a liquid crystal display unit of the work machine 30 which is visible to the operator.
  • the notification unit 225 may notify the mobile terminal of the administrator who manages the work area 90 that is the target of the determination of the mail according to the determination result. The manager can take a bird's-eye view of the entire work site, and thus can take measures to further balance safety and productivity.
  • FIG. 5 is a flowchart showing a process of generating a predicted flow line.
  • the process of generating the predicted flow line of FIG. 5 described below may be performed using the measurement data obtained in the first predetermined period (several hours to several days) when the work process is new, You may always do it. In the latter case, the forecast flow line is updated regularly.
  • Step S101 First, the acquisition unit 221 of the safety management support system 20 controls the rider 11 of the measuring device 10, measures the inside of the work area 90, and acquires distance measurement point cloud data.
  • Step S102 The recognition unit 222 recognizes an object in the work area 90 from the distance measurement point cloud data obtained in step S101. Further, among the recognized objects, the person (worker 80) and the work machine 30 are consecutive numbers for use in tracking, or, if the target object can be identified, the worker ID or the work. The machine ID of the machine 30 may be given.
  • Step S103 The recognition unit 222 tracks the positions of the worker 80 and the work machine 30 among the recognized objects, and records the movement trajectory (see FIG. 4 ). This is stored in the storage unit 21 as position information history data.
  • the predicted flow line generation unit 223 generates a predicted flow line for the worker 80 from the movement trajectory (positional information history), and stores the predicted flow line in the storage unit 21 in association with the worker 80 (or worker ID).
  • the predicted flow line may be associated with the average and maximum moving speed information. This moving speed is used for estimating a predicted position after Tx seconds, which will be described later.
  • the predicted flow line generation unit 223 acquires the machine operating range data stored in the storage unit 21 for each work machine 30. Then, a predicted flow line is generated from the obtained operating range of the work machine 30 and the movement trajectory. The predicted flow line generation unit 223 stores the generated predicted flow line in the storage unit 21 in association with the machine ID of the work machine 30. In the case of a stationary machine, the predicted flow line may be the movement range (area) of the operating member such as the arm as it is. Further, in the case of a self-propelled machine, information on average and maximum moving speeds may be associated with the predicted flow line. This moving speed is used for estimating a predicted position after Tx seconds, which will be described later.
  • Safety avoidance process 6A and 6B are flowcharts showing the safety avoidance process executed by the safety management support system 20 according to the first embodiment.
  • the safety avoidance processing of FIGS. 6A and 6B is performed using the predicted flow line generated in the processing of FIG.
  • the process of FIGS. 6A and 6B may be performed after the process of FIG. 5 or may be performed in parallel with the process of FIG.
  • Step S201 The control unit 22 refers to the dangerous area setting data in the storage unit 21 and sets a static dangerous area in the work area 90. Here, a new dangerous area list is created and this static dangerous area is included in the dangerous area list.
  • Step S202 The acquisition unit 221 controls the rider 11 to perform measurement in the work area 90 and acquire distance measurement point cloud data.
  • Step S203 The recognition unit 222 recognizes an object by using the distance measurement point cloud data obtained in step S202.
  • the types of objects recognized here include the worker 80 and the work machine 30.
  • Step S204 The determination unit 224 determines the type of object for each object recognized in step S203. If the target object type is the worker 80, the process proceeds to step S211. If the type of object is the work machine 30, the process proceeds to step S221. On the other hand, if the type of the object is unknown, or if it is other than the worker 80 and the work machine 30, the process proceeds to step S231.
  • Step S211 The determination unit 224 calculates a predicted course from the current position of the worker 80 to be determined and the predicted flow line of the worker 80. At this time, the position after time T1 (see step S242) may be calculated from the average value or the maximum value of the moving speed.
  • Step S212 The determination unit 224 refers to the worker ID of the worker 80 and determines whether the target worker 80 is a known worker 80. If it is the known worker 80 (YES), the process proceeds to step S213, and if not (NO), the process proceeds to step S214.
  • Step S213 The determination unit 224 updates the worker list stored in the storage unit 21.
  • the worker list includes the predicted course data associated with the worker ID, and the updated predicted course data is overwritten.
  • Step S214 The determination unit 224 adds to the worker list. By the additional writing, the worker ID and its predicted course are newly added to the worker list.
  • Step S221) The determination unit 224 calculates a predicted course from the current position of the work machine 30 to be judged and the predicted flow line of the work machine 30. At this time, in the case of a self-propelled machine, the position after time T1 (see step S242) may be calculated from the average value or the maximum value of the moving speed.
  • Step S222 The determination unit 224 sets the dangerous area from the predicted course. For example, if the work machine 30 is a self-propelled machine, the danger area is set wide (long) in the traveling direction and narrow (short) in the opposite direction to the traveling direction.
  • Step S223 The determination unit 224 refers to the machine ID of the work machine 30 and determines whether the target work machine 30 is a known work machine 30. If it is known work machine 30 (YES), the process proceeds to step S224; otherwise (NO), the process proceeds to step S225.
  • Step S224 The determination unit 224 updates the dangerous area list stored in the temporary memory.
  • the dangerous area list is composed of the machine ID and the data of its predicted course, and the data of the dangerous area is overwritten by the update.
  • Step S225 The determination unit 224 adds to the dangerous area list. By adding, the machine ID and its dangerous area are newly added to the dangerous area list.
  • Step S231 If there is no unprocessed object among the objects recognized in step S203 (YES), the determination unit 224 advances the process to step S241 in FIG. 6B, and if there is an unprocessed object (NO), the unprocessed object. Is the next determination target. Then, the process from step S204 is repeated for this determination target.
  • Step S241 As shown in FIG. 6B, in the process of step S241, the worker list and the dangerous area list generated and updated in the process of FIG. 6A are referred to. At this time, the number of workers listed on the worker list (more specifically, the workers in the work area 90) is N used in the following process.
  • the determination unit 224 refers to the determination standard stored in the storage unit 21. Here, it is assumed that a predetermined distance L1 and a predetermined time T1 are set as the determination criteria.
  • Step S243 a loop process is performed with step S247.
  • the variable of the loop is i, the initial value is 0, the value is incremented by one from the worker i to the worker N having the final value N (the number of workers), and the process is repeated N times.
  • Step S244 The determination unit 224 predicts the position T1 seconds after the predicted path of the worker i described in the worker list.
  • This predicted position may be calculated as a two-dimensional area corresponding to the width of the predicted flow line when the predicted flow line (predicted path) has a certain width according to the probability distribution.
  • the position coordinates of one point may be calculated from the center value of the line.
  • Step S245 The determination unit 224 refers to the dangerous area list (S224, S225) and determines whether or not there is a dangerous area within the distance L1 from the predicted position of the worker i calculated in step S244. When there is a dangerous area (YES), the processing of the next step S246 is executed, and when there is no dangerous area, the processing of step S246 is skipped.
  • Step S246 The notification unit 225 executes a notification process.
  • the alarm signal which is information indicating that the predetermined positional relationship is established, is transmitted to the work machine 30 and the alarm device 40.
  • the worker 80 and the work machine 30 (including the work machine 30 operated by the operator) take a safety avoidance action. After that, the processes after step S202 in FIG. 6A are repeated.
  • the current positions of the worker 80 and the work machine 30 in the work area 90 acquired by the acquisition unit 221 and the predicted flow line generation unit 223 are set.
  • the positions of the worker 80 and the work machine 30 are predicted from the generated predicted motion line of the worker 80 and the predicted motion line of the work machine 30, and it is determined whether the predicted positions have a predetermined positional relationship.
  • the determination unit 224 includes a determination unit 224 that determines based on a reference, and an informing unit 225 that notifies the information (alarm) indicating that the determination unit 224 has a predetermined positional relationship.
  • FIG. 7 is a block diagram showing the main configuration of the safety management support system 20 according to the second embodiment
  • FIGS. 8A and 8B are flowcharts showing the safety avoidance processing.
  • the same configurations as those of the first embodiment described above are denoted by the same reference numerals, and description thereof will be omitted.
  • the safety management support system 20 is connected to a management server 70 that manages a work area 90.
  • the management server 70 is a computer and includes a CPU, a memory, and the like.
  • the memory of the management server 70 stores information about the environmental state including the position of the building or the structure (hereinafter referred to as “environmental information 1”).
  • the environmental information 1 is drawing data regarding facilities such as a building or a structure that constitutes the work area 90, and a real-time 3D map obtained from various sensors installed in the building.
  • an environment measuring instrument 71 is connected to the management server 70.
  • the management server 70 acquires information (hereinafter, referred to as “environmental information 2”) regarding the environmental conditions of the temperature/humidity and brightness of the work area 90 from the temperature/humidity meter and the illuminance meter included in the environment measuring instrument 71.
  • each worker 80 wears the wearable terminal 72 on the arm or the like.
  • the management server 70 determines the physical condition level by comparing the vital data (body temperature, heart rate, etc.) received from the wearable terminal 72 with the normal value calculated from the history of past vital data. For example, when the body temperature or the heart rate is higher than the average value of the past several days by a predetermined value or more, it is determined that the physical condition level is bad.
  • the determined physical condition level (hereinafter, also referred to as “physical condition information”) is associated with the worker ID of each worker 80 and recorded in the worker list stored in the management server 70.
  • the acquisition unit 221 of the safety management support system 20 acquires the above-mentioned environment information 1, environment information 2, and physical condition information from the management server 70, and performs the following safety avoidance processing.
  • the configuration of FIG. 7 is merely an example, and the functions of the management server 70 may be integrated with the safety management support system 20.
  • FIGS. 8A and 8B correspond to FIGS. 6A and 6B, respectively. Further, the processing of FIGS. 8A and 8B is performed using the predicted flow line generated in the processing of FIG.
  • the control unit 22 refers to the dangerous area setting data in the storage unit 21 and the environment information 1 acquired from the management server 70, and sets a static dangerous area in the work area 90.
  • Steps S302 to S331 These processes are the same as steps S202 to S231 of FIG. 6A, and the description thereof will be omitted.
  • Step 341 Similarly to step S241 in FIG. 6B, the worker list and the dangerous area list are referred to.
  • the worker list also includes information on the work scheduled area of the worker 80.
  • Step S342 The acquisition unit 221 acquires the environmental information 2 (temperature and humidity, brightness) and the physical condition information of each worker 80 included in the worker list from the management server 70.
  • Step S343 In step S343, a loop process is performed between step S349 and step S349.
  • the variable of the loop is i, the initial value is 0, the value is incremented by one from the worker i to the worker N having the final value N (the number of workers), and the process is repeated N times.
  • the determination unit 224 changes the determination standard from the environmental information 2 and the physical condition level included in the physical condition information. For example, if the temperature/humidity is higher than the normal temperature/humidity, attention is likely to be insufficient. Therefore, the distance Lx is set to be longer than the standard distance L1. Similarly, if the work area 90 has a low brightness and a dim environment, the distance Lx is set to be long. For example, this is a case where only some of the lights are turned on during maintenance and inspection. Similarly, if the physical condition is not good, the distance Lx is set to be long. The distance Lx may be set in multiple stages according to the combination of these conditions. Although the time T1 is fixed, the time T1 may be changed according to the environment information 2 and the physical condition information. It should be noted that the distance Lx may be set by obtaining the proficiency level associated with the worker ID in step S341 and taking the proficiency level into consideration.
  • Steps S345, S346) The processing is the same as steps S244 and S245 in FIG.
  • Step S347 the determination unit 224 compares the assigned work scheduled area with the current position of the worker i based on the work scheduled area referred to in step S341 and the work ID of the worker i. If the worker i is located outside the planned work area (YES), the process proceeds to step S348, and if located within the planned work region (NO), the process proceeds to step S349.
  • Step S348 Similar to step S246 in FIG. 6A, notification processing to the worker 80 and the work machine 30 (including the operator) is performed. Further, in the case of passing through step S347, the worker 80 is notified of information indicating an appropriate work scheduled area, or the site manager is notified that there is a worker 80 who is not scheduled to work. May be.
  • the criterion is changed from the environmental information 2 and the physical condition information to make the criterion stricter (increase the distance Lx in a situation where the worker 80 is likely to be careless). ). By doing so, more sufficient safety can be secured. Further, by performing the notification process when the worker 80 is not located in the proper work area, it is possible to promote the movement of the worker 80 to the proper work area and improve the work efficiency.
  • the safety management support system 20 according to the third embodiment will be described.
  • the avoidance information is notified to the worker 80
  • the behavior regarding the worker 80 is tracked, the avoidance result is evaluated, and the avoidance information to be used thereafter or the determination is performed according to the evaluation. Change the standard.
  • FIG. 9 is a flowchart showing a safety avoidance process executed by the safety management support system 20 according to the third embodiment.
  • step S348 of FIG. 8B shows the processing performed after step S348 of FIG. 8B (or step S246 of FIG. 6B).
  • Step S401 The determination unit 224 traces the behavior of the worker i after notifying (warning) the worker i in step S348. Specifically, the subsequent positional relationship between the position of the worker i and the work machine 30 is evaluated. For example, whether or not the worker i has correctly separated from the work machine 30 after the notification of the avoidance information for prompting the avoidance of the worker i, that is, the information indicating the guide position and the guide direction for guiding the worker, or Evaluate whether or not you have gone to the correct guiding position. In addition, the closest distance between the work vehicle i and the work machine 30 (zero when they contact each other) may be evaluated.
  • the target of the additional action is actually the work machine 30 operated by the operator who is the notification destination who has notified the avoidance information.
  • Step S402 The determination unit 224 determines whether or not the reaction of the worker is “correct reaction”. If it is a positive reaction (YES), the process proceeds to step S403, and if it is not a positive reaction (NO), that is, if it is an incorrect reaction, the process proceeds to step S404.
  • the "correct reaction” is a safe action as intended by the avoidance information
  • the "wrong reaction” is an unsafe action.
  • the determination of the pre-anxiety behavior is performed when the worker 80 and the work machine 30 come into contact with each other (obstacle), or when the worker 80 comes closer than expected (missing hat) without reaching the contact.
  • the avoidance information is such information as "Please move to another work process A-3" to guide the worker to "another work place", move to this "other work place”. If not.
  • Step S403 The results are totaled according to the positive reaction. For example, plus points are added as an evaluation to the avoidance information obtained in step S348.
  • This evaluation may be performed by acquiring a proficiency level or a physical condition level for each avoidance information based on the worker ID of the worker i, and totaling the proficiency level and the physical condition level.
  • Step S404 The results are totaled according to the wrong reaction.
  • negative points are added as an evaluation to the avoidance information obtained in step S348.
  • the minus point may be changed in value according to the degree of seriousness. For example, when the worker 80 comes into contact with the work machine 30, the negative point is made smaller (the absolute value is made larger).
  • Step S405 The condition for avoidance information is changed according to the total result. For example, if the total points regarding certain avoidance information is a minus point that is less than a predetermined value, the determination condition is made strict, and if it is a plus point, the determination condition is loosened.
  • This determination condition may be set for each skill level and physical condition level. For example, when the operator 80 having a low level of proficiency or the work machine 30 operated by the operator (operator 80) is contacted and the aggregated negative points are reduced, the distance Lx as the determination condition is increased. To do.
  • the judgment condition is changed according to the evaluation of the avoidance result.
  • the judgment condition is changed to be stricter, so that the alarm can be notified earlier (at the previous time) and the safety can be secured.
  • the determination conditions may be too strict, so the determination conditions should be relaxed. This can improve productivity.
  • the configuration of the safety management support system 20 described above is the main configuration in describing the features of the above-described embodiment, and is not limited to the above-described configuration, and various modifications may be made within the scope of the claims. You can Further, the configuration of the general safety management support system 20 is not excluded.
  • the static danger area is included in the danger list (steps S201 and S301), and the static danger area and the worker have a predetermined positional relationship from the predicted course of the worker 80. I was deciding whether or not.
  • an alarm (notification process of step S246) is issued. May be performed.
  • the means and method for performing various processes in the safety management support system 20 can be realized by either a dedicated hardware circuit or a programmed computer.
  • the program may be provided by a computer-readable recording medium such as a USB memory or a DVD (Digital Versatile Disc)-ROM, or may be provided online via a network such as the Internet.
  • the program recorded on the computer-readable recording medium is usually transferred and stored in a storage unit such as a hard disk.
  • the program may be provided as independent application software, or may be incorporated into the software of the device as a function of the device.
  • Measuring instrument 11 Rider 20 Safety management support system 21 Storage unit 22 Control unit 221 Acquisition unit 222 Recognition unit 223 Predicted flow line generation unit 224 Judgment unit 225 Notification unit 30 Working machine 301a to 301d, 302 Machine 40 Alarm device 40a, 40b Patramp 60 RFID receiver 70 Management server 80 Worker 90 Work area

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Biodiversity & Conservation Biology (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Emergency Alarm Devices (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

【課題】作業者と機械が共存し、協調しながら作業する場合であっても、十分な安全性を確保する。 【解決手段】安全管理支援システム２０は、作業領域において、作業をする作業者、および／または稼働する機械の位置情報を取得する取得部２２１と、作業者８０の位置情報の履歴に基づいて作業者８０の予測動線を生成するとともに、機械３０の位置情報の履歴、および／または設定された稼働範囲に基づいて機械３０の予測動線を生成する生成部２２３と、取得部２２１が取得した、作業領域９０における、現在の作業者８０、および機械３０の位置、ならびに、前記生成部が生成した作業者８０の予測動線、および前記機械の予測動線から、作業者８０および機械３０の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定する判定部２２４と、判定部２２４が、所定の位置関係になると判定した場合には、その旨を示す情報を通知する報知部２２５と、を備える。

Description

安全管理支援システム、および制御プログラム
　本発明は、安全管理支援システム、および制御プログラムに関する。
　製造現場等では、一般に、１つの機械が稼働するだけでなく、複数の機械が統合して稼働する生産システムが用いられる。このような生産システムにおいても作業者の安全を確保する必要がある。国際安全規格であるＩＳＯ１１１６１は、統合生産システム（ＩＭＳ：Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）に関するグループ安全規格であり、ＩＳＯ１２１００では、その上位の基本安全規格が定められている。これらの安全規格においては、機械の稼働範囲と作業者の行動範囲を分けたり、機械の稼働中は作業者が立ち入り禁止にしたりすることで、作業者を機械から場所的に、または時間的に隔離することで、作業者の安全を図るものである。このような取り組みとしてＳａｆｅｔｙ１．０がある。このＳａｆｅｔｙ１．０では、機械設備の安全化を図り、人（作業者）と機械の共存領域を撤廃することで作業者の安全を図る。
　しかしながら、生産システムにおいては定常作業だけでなく、機械のメンテナンス、清掃、不具合対応、等の非定常作業があり、この非定常作業では、一般に、作業マニュアル等に従って安全確保の手順を行うことにより作業者の安全を図る。しかしながら、作業者のヒューマンエラーにより、安全確保の手順が適切に実行されないことにより、作業者が負傷等する災害が起こりうる。
　このヒューマンエラーの種類としては、「スリップ」、「ラプス」、「ミステイク」、「違反」、等がある。「スリップ」は、作業者の注意不足により生じるものであり、例えば、本来は「赤いボタン」を押すべきところを「青いボタン」を押してしまうことである。ラプスは、作業者の記憶の勘違いにより生じるものであり、例えば、ある時刻に実行すべき処理を実行し忘れてしまうことである。「ミステイク」は、計画段階での勘違いや思い込みにより発生するものである。「違反」は、作業者は、安全確保の手順を認識しているが、意図的に従わない行為である。例えば、立入禁止の柵を無理に越えたり、機械動作中に禁止されている作業を、安全スイッチを意図的に解除して、機械動作中に行ったりするものである。これらは、作業者は機械を停止させると生産性が低下する状況下において、機械を極力止めたくないという心理が働くことにより、このような禁止されている行為をしがちである。
　特許文献１には、このような作業者の行為に依存する保護対策が原因で発生する災害を低減することを目的とした統合生産システムが開示されている。この統合生産システムは、複数の機械のいずれかに対して実施する作業の登録を、作業者から受け付け、この登録された作業に基づいて、該作業が実施される機械に設定可能な運転モードを特定している。
特開２０１４－１９９６３７号公報
　しかしながら、人（作業者）と機械の共存領域を撤廃することで安全を図るＳａｆｅｔｙ１．０では不十分であり、より生産性の低下を極力避けながら、作業者の安全を図るＳａｆｅｔｙ２．０という取り組みが行われてきている。このＳａｆｅｔｙ２．０は、人、モノ、環境が協調しながら安全を構築する「協調安全」と言われるものである。
　上述の特許文献１は、Ｓａｆｅｔｙ１．０の取り組みと同様に、人（作業者）の安全を担保するために、機械側に制限をかすものであり生産性が低下するという問題がある。
　本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、作業者と機械が共存し、協調しながら作業する場合であっても、十分な安全性を確保できる安全管理支援システム、および制御プログラムを提供することを目的とする。
　本発明の上記目的は、下記の手段によって達成される。
　（１）作業領域において、作業をする作業者、および／または稼働する機械の位置情報を取得する取得部と、
　前記作業者の前記位置情報の履歴に基づいて前記作業者の予測動線を生成するとともに、前記機械の前記位置情報の履歴、および／または設定された稼働範囲に基づいて前記機械の予測動線を生成する生成部と、
　前記取得部が取得した、前記作業領域における、現在の前記作業者、および前記機械の位置、ならびに、前記生成部が生成した前記作業者の予測動線、および前記機械の予測動線から、前記作業者および前記機械の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定する判定部と、
　前記判定部が、前記所定の位置関係になると判定した場合には、その旨を示す情報を通知する報知部と、
を備える安全管理支援システム。
　（２）前記報知部は、前記作業者、前記機械、または、予め登録されている登録者に前記所定の位置関係になる旨を示す情報を通知する、上記（１）に記載の安全管理支援システム。
　（３）前記取得部は、前記作業者の体調に関する体調情報を取得し、
　前記判定部は、前記取得部が取得した、前記体調情報に基づいて、前記判定基準を変更する、上記（１）、または上記（２）に記載の安全管理支援システム。
　（４）前記取得部は、前記作業者、または前記機械を操作するオペレーターの識別情報を取得し、
　前記判定部は、前記識別情報、および前記識別情報と習熟度との対応関係を記述した作業者リストに基づいて、前記作業者、またはオペレーターの前記作業領域内の作業に関連する習熟度を判定し、判定した習熟度に応じて、前記判定基準を変更する、上記（１）から上記（３）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（５）前記取得部は、前記作業者の位置情報とともに、それぞれの前記位置情報における前記作業者の識別情報を取得し、
　前記判定部は、前記作業者それぞれに対して予め設定された前記作業領域内の作業予定領域を参照し、前記識別情報に基づいて前記作業者が前記作業予定領域以外に位置するか否か、または、設定された作業者以外が前記作業予定領域内に位置するか否かを判定し、
　前記報知部は、前記判定部が、前記作業者が前記作業予定領域以外に位置すると判定した場合、または、設定された作業者以外が前記作業予定領域内に位置すると判定した場合には、その旨を示す情報を通知する、上記（１）から上記（４）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（６）前記取得部は、前記作業領域における、温度、湿度、および明度の少なくともいずれかを含む環境状態に関する情報を取得し、前記環境状態に応じて、前記判定基準を変更する、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（７）前記取得部は、前記作業領域における、建物または構造物の位置を含む環境状態に関する情報を取得し、
　前記判定部は、さらに、前記環境状態を参照し、前記建物または構造物の位置、および予測した前記作業者の位置、または、前記建物または構造物の位置、および予測した前記機械の位置が、前記所定の位置関係になるか否かを、前記判定基準に基づいて判定する、上記（１）から上記（５）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（８）前記判定部は、さらに、予測した前記作業者の位置が、予め設定された前記作業領域内の危険領域に含まれるか否かを判定し、
　前記報知部は、前記判定部が、予測した前記作業者の位置が前記危険領域に含まれると判定した場合に、その旨を示す情報を通知する、上記（１）から上記（７）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（９）前記取得部が、取得する前記位置情報には、３次元的な位置情報が含まれる、上記（１）から上記（８）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（１０）前記取得部が、取得する前記位置情報には、Ｌｉｄａｒが測距して得られた３次元的な位置情報が含まれる、上記（９）に記載の安全管理支援システム。
　（１１）前記所定の位置関係になる旨を示す情報には、前記所定の位置関係にならないように前記作業者を誘導する誘導位置、または誘導方向を示す回避情報が含まれ、
　前記報知部は、前記回避情報を前記作業者に通知する、上記（１）から上記（１０）のいずれかに記載の安全管理支援システム。
　（１２）前記判定部は、前記報知部が前記作業者に前記回避情報を通知した後、該作業者に関する回避結果の評価を行い、前記評価に応じて、その後に用いる、前記回避情報、または前記判定基準を変更する、上記（１１）に記載の安全管理支援システム。
　（１３）作業領域において、作業をする作業者、および／または稼働する機械の位置情報を取得する、安全管理支援システムを制御するコンピューターで実行される制御プログラムであって、
　前記作業者の前記位置情報の履歴に基づいて前記作業者の予測動線を生成するステップ（ａ）と、
　前記機械の前記位置情報の履歴、および／または設定された稼働範囲に基づいて前記機械の予測動線を生成するステップ（ｂ）と、
　前記作業領域における、現在の前記作業者、および前記機械の位置を取得するステップ（ｃ）と、
　ステップ（ｃ）で取得した現在の前記作業者、および前記機械の位置、ならびに、前記ステップ（ａ）で生成した前記作業者の予測動線、および前記ステップ（ｂ）で生成した前記機械の予測動線から、前記作業者および前記機械の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定するするステップ（ｄ）と、
　前記ステップ（ｄ）で、前記所定の位置関係になると判定した場合には、その旨を示す情報を通知するステップ（ｅ）と
を含む処理を前記コンピューターに実行させるための制御プログラム。
　本発明に係る安全管理支援システムは、前記作業者の前記位置情報の履歴に基づいて前記作業者の予測動線を生成するとともに、前記機械の前記位置情報の履歴、および／または設定された稼働範囲に基づいて前記機械の予測動線を生成する生成部と、前記取得部が取得した、前記作業領域における、現在の前記作業者、および前記機械の位置、ならびに、前記生成部が生成した前記作業者の予測動線、および前記機械の予測動線から、前記作業者および前記機械の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定する判定部と、前記判定部が、前記所定の位置関係になると判定した場合には、その旨を示す情報を通知する報知部と、を備える。これにより、作業者と機械が共存し、協調しながら作業する場合であっても、十分な安全性を確保できる。
第１の実施形態に係る安全管理支援システムの主要構成を示すブロック図である。 安全管理支援システムが用いられる作業領域の一例を示す図である。 ライダーの構成を示す断面図である。 作業領域での作業者の位置履歴（移動軌跡）を示す模式図である。 安全管理支援システムが実行する予測動線を生成する処理を示すフローチャートである。 第１の実施形態に係る安全管理支援システムが実行する安全回避処理を示すフローチャートである。 図６Ａに続いて行われる処理を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る安全管理支援システムの主要構成を示すブロック図である。 第２の実施形態に係る安全管理支援システムが実行する安全回避処理を示すフローチャートである。 図８Ａに続いて行われる処理を示すフローチャートである。 第３の実施形態に係る安全管理支援システムが実行する安全回避処理を示すフローチャートである。
　以下、添付した図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。また、図面の寸法比率は、説明の都合上誇張されており、実際の比率とは異なる場合がある。
　図１は、安全管理支援システム２０の主要構成を示すブロック図である。図２は、安全管理支援システム２０が用いられる作業領域の一例を示す図である。図３は、ライダー１１の構成を示す断面図である。
　図１に示すように安全管理支援システム２０は、記憶部２１、および制御部２２を備える。また、安全管理支援システム２０は、測定器１０、作業機械３０、警報装置４０、およびＲＦＩＤ受信機６０と通信接続する。安全管理支援システム２０は、図２に示すような製造工程の作業領域９０を対象として、作業領域９０での安全管理を支援する。安全管理支援システム２０の適用範囲は、図２のような製造工程に限られず、物流倉庫の作業領域に適用してもよく、あるいは屋外で行われる建設現場、土木現場に適用してもよい。また、作業領域は、１つの区画化された領域ではなく、例えば複数の異なる階層のフロアに分離した複数の作業領域であってもよい。
　作業領域９０内には、複数の固定（設置型）の機械３０１ａ～３０１ｄ、および自走（自走型）する機械３０２がある（一部の機械については符号を省略している）。作業者８０ａ～８０ｃは、作業領域９０内で作業を行う。
　以下において機械３０１ａ～３０１ｄを総称する場合には、単に機械３０１という。作業者８０（８０ａ～８０ｃ）、および後述するライダー１１（１１ａ、１１ｂ）も同様に取り扱う。また、機械３０１、３０２を総称して作業機械３０と称する。作業機械３０には、作業領域９０で用いられる電動により機械的に稼働する機械であり、作業領域９０に構造の一部が固定された設置型機械と、自走型機械の両方が含まれる。設置型機械には、クレーン、組立装置がある。また自走型機械には、運搬用のフォークリフト等の車両、自走クレーンが含まれる。これらの作業機械は、予め入力された条件に応じて自動的に作動する機械であってもよく、オペレーターの操作により作動する機械であってもよい。またオペレーターは、必ずしも作業機械３０の側で操作する必要はなく、遠隔操作してもよい。
　作業者８０ａ～８０ｃは、作業機械３０（３０１、３０２）を操作するオペレーターになり得る。図２においては、作業者８０ｃは、機械３０２を操作するオペレーターでもある。この機械３０２は、自走式機械としてのフォークリフトである。
　警報装置４０は、作業者８０に対して警報を発する装置である。図２に示す例では、警報装置４０は、パトランプ４０ａ、４０ｂである。しかしながら、これに限られず、警報装置４０として、スピーカー、サイレン、またはデジタルサイネージ等のディスプレイを用いてもよい。
　ＲＦＩＤ受信機６０は、作業領域９０のゲート付近に設けられている。各作業者８０は、例えばカード型のＩＣタグを携帯しており、作業領域９０内に出入りする度に、作業者８０の作業者ＩＤが記録されているＩＣタグを、ＲＦＩＤ受信機６０に近づけることにより、ゲートが開き、そして作業領域９０への入退室が検出される。測定器１０の測定空間にゲートが含まれおり、ゲート通過時に、測定器１０で検知された物体（人）と作業者ＩＤとの対応づけが行われる。
　測定器１０は、作業領域９０を対象として、その中で作業する作業者８０、および稼働する機械３０１、３０２の位置情報を検出する。図１、図２に示す例では、測定器１０は、ライダー１１（ＬｉＤＡＲ：Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）を備える。ライダー１１は、図２に示すように作業領域９０内の一部または全部を測定空間とし、測定空間内を走査することで、測定空間内の全領域で対象物の検出を行う。画素毎に対象物までの距離情報を持つ測距点群データ（「３Ｄマップ」ともいう）を生成する。測距点群データにより対象物の３次元的な位置情報が得られる。図２においては、複数のライダー１１ａ、１１ｂを用いて作業領域９０の全域を測定空間としている。複数のライダー１１ａ、１１ｂを用いることで、死角領域が少なくなり、またより広い領域を測定できる。なお、複数のライダー１１ａ、１１ｂでそれぞれ得られた測距点群データは、座標変換することにより、１つの座標系に統合するようにしてもよい。また、処理が煩雑になるのを避けるため、座標系の統合を行わず、測定空間内の物体（動体）を認識した場合に、その物体の対応づけだけを行うようにしてもよい。
　なお、測定器１０は、ライダー１１に換えて、または、ライダー１１とともに他の種類の測定器を用いてもよい。例えば、ステレオカメラを用いて測距点群データを生成するようにしてもよい。あるいは、他の種類の測定器として、作業者（対象物）が携帯する無線端末で３個所以上の位置から発信されたＷｉ－ｆｉやビーコンからの無線信号の電波強度等の情報を取得し、この電波強度等の情報から作業領域９０内における位置を検出するようにしてもよく。あるいは、天井から真下方向を撮影するように俯瞰配置したカメラを用いてもよい。これらのビーコンや俯瞰カメラを用いることにより２次元の位置情報を測定できる。
　（ライダー１１）
　以下、図３を参照し、ライダー１１の構成について説明する。図３は、ライダー１１の概略構成を示す断面図である。ライダー１１は、投受光ユニット１１１を有する。投受光ユニット１１１は、半導体レーザー５１、コリメートレンズ５２、ミラーユニット５３、レンズ５４、フォトダイオード５５、およびモーター５６、ならびにこれらの各構成部材を収容する筐体５７を有する。筐体５７内には、制御部２２の取得部２２１が配置されている。投受光ユニット１１１は、レーザースポット光によりライダー１１の測定空間内を走査することで得られた各画素の受光信号を出力する。取得部２２１は、この受光信号に基づいて、測距点群データを生成する。この測距点群データは距離画像、または距離マップとも称される。
　半導体レーザー５１は、パルス状のレーザー光束を出射する。コリメートレンズ５２は、半導体レーザー５１からの発散光を平行光に変換する。ミラーユニット５３は、コリメートレンズ５２で平行とされたレーザー光を、回転するミラー面により測定領域に向かって走査投光するとともに、対象物からの反射光を反射させる。レンズ５４は、ミラーユニット５３で反射された対象物からの反射光を集光する。フォトダイオード５５は、レンズ５４により集光された光を受光し、Ｙ方向に並んだ複数の画素を有する。モーター５６はミラーユニット５３を回転駆動する。
　取得部２２１は、これらの半導体レーザー５１の出射タイミングと、フォトダイオード５５の受光タイミングとの時間間隔（時間差）に基づいて距離情報（距離値）を求める。取得部２２１は、ＣＰＵとメモリで構成され、メモリに記憶しているプログラムを実行することにより各種の処理を実行することによって測距点群データを求めるが、測距点群データ生成用の専用ハードウェア回路を備えてもよい。また、取得部２２１は、安全管理支援システム２０本体の筐体内部に組み込まれ、ハードウェア的に統合されてもよい。
　本実施形態において、半導体レーザー５１とコリメートレンズ５２とで出射部５０１を構成し、レンズ５４とフォトダイオード５５とで受光部５０２を構成する。出射部５０１、受光部５０２の光軸は、ミラーユニット５３の回転軸５３０に対して直交していることが好ましい。
　作業領域９０を構成する建物の側壁等（図２参照）の建物壁６２に固定して設置されたボックス状の筐体５７は、上壁５７ａと、これに対向する下壁５７ｂと、上壁５７ａと下壁５７ｂとを連結する側壁５７ｃとを有する。側壁５７ｃの一部に開口５７ｄが形成され、開口５７ｄには透明板５８が取り付けられている。
　ミラーユニット５３は、２つの四角錐を逆向きに接合して一体化した形状を有し、すなわち対になって向き合う方向に傾いたミラー面５３１ａ、５３１ｂを４対（但し４対に限られない）有している。ミラー面５３１ａ、５３１ｂは、ミラーユニットの形状をした樹脂素材（例えばＰＣ（ポリカーボネート））の表面に、反射膜を蒸着することにより形成されていることが好ましい。
　ミラーユニット５３は、筐体５７に固定されたモーター５６の軸５６ａに連結され、回転駆動されるようになっている。本実施形態では、例えば、建物壁６２に設置された状態で、軸５６ａの軸線（回転軸線）が鉛直方向であるＹ方向に延在しており、Ｙ方向に直交するＸ方向およびＺ方向によりなすＸＺ平面が水平面となっているが、軸５６ａの軸線を鉛直方向に対して傾けてもよい。
　次に、ライダー１１の対象物検出原理について説明する。図３において、半導体レーザー５１からパルス状に間欠的に出射された発散光は、コリメートレンズ５２で平行光束に変換され、回転するミラーユニット５３の第１ミラー面５３１ａに入射する。その後、第１ミラー面５３１ａで反射され、さらに第２ミラー面５３１ｂで反射した後、透明板５８を透過して外部の測定空間に向けて、例えば縦長の矩形断面を持つレーザースポット光として走査投光される。なお、レーザースポット光が出射される方向と、出射されたレーザースポット光が対象物で反射し、反射光として戻ってくる方向は重複し、この重複する２方向を投受光方向という（なお、図３では分かり易さのため、図面では出射光と反射光をずらして示している）。同一の投受光方向に進行するレーザースポット光は、同一の画素で検出される。
　ここで、ミラーユニット５３の対のミラー（例えば第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂ）の組み合わせにおいて、４対はそれぞれ交差角が異なっている。レーザー光は、回転する第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂにて、順次反射される。まず１番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂにて反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の一番上の領域を水平方向（「主走査方向」ともいう）に左から右へと走査される。次に、２番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂで反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の上から２番目の領域を水平方向に左から右へと走査される。次に、３番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂで反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の上から３番目の領域を水平方向に左から右へと走査される。次に、４番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面で反射したレーザー光は、ミラーユニット５３の回転に応じて、測定空間の最も下の領域を水平方向に左から右へと走査される。これによりライダー１１が測定可能な測定空間全体の１回の走査が完了する。この４つの領域の走査により得られた画像を組み合わせて、１つのフレームが得られる。そして、ミラーユニット５３が１回転した後、再び１番対の第１ミラー面５３１ａと第２ミラー面５３１ｂに戻り、以降は測定空間の一番上の領域から最も下の領域までの走査（この上下方向を「副走査方向」ともいう）を繰り返し、次のフレームが得られる。
　図３において、走査投光された光束のうち対象物に当たって反射したレーザー光の一部は、再び透明板５８を透過して筐体５７内のミラーユニット５３の第２ミラー面５３１ｂに入射し、ここで反射され、さらに第１ミラー面５３１ａで反射されて、レンズ５４により集光され、それぞれフォトダイオード５５の受光面で画素毎に検知される。さらに、取得部２２１が、半導体レーザー５１の出射タイミングとフォトダイオード５５の受光タイミングとの時間差に応じて距離情報を求める。これにより測定空間内の全領域で対象物の検出を行って、画素毎に距離情報を持つ測距点群データとしてのフレームを得ることができる。このフレームは、所定周期、例えば１０ｆｐｓで生成される。また、ユーザーの指示により、得られた測距点群データを背景画像データとして、取得部２２１内のメモリ、または記憶部２１に記憶してもよい。
　（安全管理支援システム２０）
　図１を再び参照し、安全管理支援システム２０について説明する。安全管理支援システム２０は、例えば、コンピューターであり、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、メモリ（半導体メモリ、磁気記録媒体（ハードディスク等））、入出力部（ディスプレイ、キーボード、等）、通信Ｉ／Ｆ（ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等を備える。通信Ｉ／Ｆは、外部機器と通信するためのインターフェースである。通信には、イーサネット（登録商標）、ＳＡＴＡ、ＰＣＩ　Ｅｘｐｒｅｓｓ、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４などの規格によるネットワークインターフェースが用いてもよい。また、通信には、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＩＥＥＥ８０２．１１、４Ｇなどの無線通信インターフェースを用いてもよい。
　上述したように、安全管理支援システム２０は、記憶部２１、および制御部２２を備える。記憶部２１はメモリで構成される。制御部２２は、主にメモリ、およびＣＰＵで構成される。なお制御部２２の一部の機能構成（取得部２２１）は、ライダー１１の筐体５７に配置したハードウェアにより実現し、他の機能構成は、別の筐体に配置するようにしてもよい。その場合、他の機能構成は、作業領域９０を設けた建物内部に配置されてもよく、遠隔地に配置し、他の機器（測定器１０、作業機械３０等）とネットワーク接続するようにしてもよい。
　制御部２２は、上述した取得部２２１、ならびに、認識部２２２、予測動線生成部２２３、判定部２２４、および報知部２２５として機能する。ここで制御部２２の機能を説明する前に記憶部２１に記憶されている各データについて説明する。
　（記憶部２１）
　記憶部２１には、位置情報履歴データ、予測動線データ、機械稼働範囲データ、判定基準データ、危険領域設定データ、作業者リスト、等が記憶される。
　「位置情報履歴データ」は、制御部２２（認識部２２２）によって実行された認識処理（後述）により、所定時間の間、連続的に認識された物体（作業者８０、作業機械３０、等）の位置の推移を示す履歴データである。
　「予測動線データ」は、制御部２２（予測動線生成部２２３）が、位置情報履歴データを参照することによって生成されたデータである。各物体の種類毎、または物体単体毎の位置の時間推移を追跡することにより生成した動線である。予測動線データは、物体の位置の時間推移を追跡することにより生成する。
　「機械稼働範囲データ」は、作業機械３０の稼働範囲を記述したデータである。例えば、設置型の組立装置であれば、その機械の設置位置、およびアーム等の稼働部品の稼働範囲が記述されている。稼働範囲は、機械仕様に応じた最大の稼働範囲を設定してもよく、これよりもさらにマージンを考慮した範囲としてもよい。
　「作業者リスト」には、作業者８０それぞれのＩＤ（作業者ＩＤ）、作業領域９０における作業に関する習熟度（経験年数、資格）、割り当てられた作業予定領域、体調レベル、通知先アドレス、職級、および管理領域が含まれる。通知先アドレスは、警報を通知するメールアドレスであり、例えば、ある作業者８０の職級が現場管理者（ライン長、または監視者ともいう）で、その管理領域が図２の作業領域９０であれば、作業領域９０で発生する警報は、この現場管理者にも通知される。体調レベルは、例えば、各作業者８０が腕等にウェアラブル端末を装着した場合に、このウェアラブル端末から受信したバイタルデータ（体温、心拍数等）を、過去のバイタルデータの履歴と比較することで、体調レベルの高低を判定できる。
　「危険領域設定データ」は、作業領域９０内で予め設定する静的な危険領域である。静的な危険領域は、例えば、立ち入り禁止領域である。
　「判定基準データ」は、判定部２２４が、作業者８０と作業機械３０とが所定の位置関係になるか否かの判定に用いる判定基準であり、距離Ｌｘ、および／または、時間Ｔｘである。例えば、距離Ｌｘは０ｍから数ｍ、時間Ｔｘは１～１０秒の任意の値である。この値は、危険度（傷害発生時の深刻度）、および生産性に応じて適宜決定される。判定部２２４は、現時点から時間Ｔｘ秒後の、作業者８０と作業機械３０の位置を予測する。そして予測位置と作業機械３０と作業者８０との距離が、距離Ｌｘ以内である場合に、「所定の位置関係になる」との判定を行う。是（肯定）と判定した場合には、安全管理支援システム２０は、作業者８０等に向けて警報を通知する。
　なお、判定基準は、作業者８０の習熟度、体調レベルに応じた複数段階の判定基準がある。例えば、熟練度が低い新人の作業者８０、または体調レベルが低い（悪い）作業者８０であれば、距離Ｌｘは長めに設定される。また、作業機械３０を操作するオペレーター（作業者８０）の習熟度に応じて、距離Ｌｘを設定するようにしてもよい。例えば、習熟度が低いオペレーターが操作する作業機械３０の距離Ｌｘは長めに設定し、稼働エリアマージンを広くする。
　（制御部２２）
　次に、制御部２２の取得部２２１、認識部２２２、予測動線生成部２２３、判定部２２４、および報知部２２５の各機能について説明する。
　（取得部２２１）
　取得部２２１の機能については、上述したとおりである。取得部２２１は、測定時に、ライダー１１の投受光ユニット１１１により、複数の照射方向に向けた送信波を、作業領域９０の測定空間に渡って照射し、測定空間内の物体（対象物）からの送信波の反射波に応じた受信信号を取得する。そして、この受信信号の受信タイミング（送受信の時間間隔）に応じて複数の照射方向における、それぞれの距離情報を得る。そしてこれにより、測距点群データを生成する。
　（認識部２２２）
　認識部２２２は、作業領域９０内の物体を認識する。本実施形態では、例えば背景差分法を採用する。この背景差分法では、予め生成し、保存しておいた背景画像（基準画像ともいう）データを用いる。具体的には、測定の前準備（前処理）として、ユーザーの指示により、設置型機械以外の作業機械３０や作業者８０等の移動物体が存在しない状態で、ライダー１１からレーザースポット光を走査する。これにより背景対象物（静止物）から得られた反射光に基づいて、背景画像を得る。実際の測定時においては、背景対象物の手前に行動解析の対象である物体として例えば作業者８０が現れた場合、作業者８０からの反射光が新たに生じる。
　認識部２２２は、動体を認識する機能を有する。認識部２２２はメモリに保持している背景画像データと現時点での測距点群データとを比較して、差が生じた場合、作業者８０等の何らかの動体（前景の物体）が作業領域９０内に現れたことを認識できる。例えば、背景差分法を用いて、背景データと、現時点での測距点群データ（距離画像データ）とを比較することで、前景データを抽出する。そして抽出した前景データの画素（画素群）を、例えば画素の距離値に応じてクラスタに分ける。そして、各クラスタのサイズを算定する。例えば、垂直方向寸法、水平方向寸法、総面積等を算出する。なお、ここでいう「サイズ」は、実寸法であり、見た目上の大きさ（画角、すなわち画素の広がり）とは異なり、対象物までの距離に応じて画素群の塊が判断される。例えば、認識部２２２は算定したサイズが抽出対象の解析対象の動体を特定するための所定のサイズ閾値以下か否か判定する。サイズ閾値は任意に設定できる。例えば、作業領域９０で想定される動体の大きさに基づいて設定できる。作業者８０、または作業機械３０を追跡して行動（軌跡）を解析するのであれば、作業者８０、または作業機械３０の最小値を、クラスタリングする場合のサイズ閾値とすればよい。逆にあらゆる動体を追跡するのであれば、サイズ閾値は、より小さな値としてもよい。
　（予測動線生成部２２３）
　予測動線生成部２２３は、各物体の位置情報履歴データを参照することにより予測動線データを生成する。この予測動線データは、作業者８０、および作業機械３０それぞれに生成される。なお、作業者８０の作業者ＩＤを識別することにより、この作業者８０のＩＤ毎に予測動線を生成するが、作業者８０全体で１つの予測動線が生成されてもよい。
　図４は、作業領域９０での作業者の位置情報の履歴（移動軌跡）を示す模式図である。同図では、ライダー１１の測距点群データに基づいて生成した、作業者８０の位置情報を示しており、俯瞰図（ＸＺ平面（床面））に変換している。四角の破線は、作業領域９０に配置した機械３０１に対応する。予測動線生成部２２３は、このような位置情報の履歴に基づいて、予測動線データを生成する。生成した予測動線データは、対象とする物体（作業者８０、作業機械３０）の種類、または、個々の物体（作業ＩＤ、作業機械ＩＤ）と紐付けられる。
　（判定部２２４）
　判定部２２４は、認識部２２２が認識した物体のうち、特定の種類の物体、すなわち作業者８０、作業機械３０それぞれについて安全回避処理が必要か否かの判定を行う。具体的には、特定の種類の各物体に対して（１）現在の位置、および（２）記憶部２１に記憶した予測動線を用いて、現在から所定時間Ｔｘ秒の位置を予測する。そして予測した位置同士が所定の位置関係になるか、すなわち両者の距離が距離Ｌｘ以内になるか否かを判定する（判定Ａ）。この判定結果は、報知部２２５に送られる。また、判定部２２４は、作業者８０の現在の位置が、適正な位置に居るか否かの判定も行う。具体的には、記憶部２１に記憶している作業領域９０の静的な危険領域内に、作業者８０が位置するか否かを判定する（判定Ｂ）。また、記憶部２１に記憶している作業者リストの作業予定領域を参照し、作業者８０の作業者ＩＤから、作業者８０が割り当てられた作業予定領域以外に位置するか否かを判定する（判定Ｃ）。また、作業予定領域毎に、作業する予定の作業者のリストを予め記憶部２１に記憶し、これを参照することで、判定部２２４は、設定された作業者８０以外が作業予定領域内に位置するか否かの判定を行うようにしてもよい（判定Ｄ）。判定部２２４は、判定Ａから判定Ｄのいずれかが是である場合には、判定結果を報知部２２５に送る。この判定結果には、判定内容、およびその対象である作業者８０、作業機械３０を特定する情報（ＩＤ情報、または位置情報）が含まれる。
　（報知部２２５）
　報知部２２５は、判定部２２４からの判定結果を受けて、各装置に発報信号を送信することにより安全回避処理のための情報を通知する。この情報は、対象となる２つの位置（例えば、作業者８０と作業機械３０の位置）が所定の位置関係になることを示す情報である。例えば、報知部２２５は、対象の作業機械３０に発報信号を送信することにより、作業機械３０を停止させたり、動作を遅延させたりする。また、作業機械３０を操作するオペレーター（作業者８０）に安全回避行動を促す警告を行う。また、報知部２２５は、警報装置４０に発報信号を送信することにより、警報装置４０から警告音を出力させたり、警告ランプを点灯させたり、デジタルサイネージに警告を表示させたりすることで、近くに居る対象の作業者８０に対して、安全回避処理のための警告を行う。警報装置４０が複数箇所にある場合は、作業者８０の位置情報を参照して、用いる警報装置４０を選択する。また、所定の位置関係になることを示す情報は回避情報であってもよい。例えば回避情報としては、作業者８０に対して「進路を変更してください。」、「右側を歩行してください」、「別の作業工程Ａ－３に移動してください。」のような作業者を誘導する誘導位置や誘導方向を示す回避情報であってもよい。このような回避情報は、作業者８０が携帯する携帯端末に送信されてもよい。また、回避情報を送信すると同時に、携帯端末が振動したり、携帯端末のＬＥＤが点滅したりするように設定してもよい。また、回避情報として「作業機械の動作速度を遅くしてください」、「作業機械のアームを右側に寄せてください」のような回避情報であってもよい。この回避情報は、作業機械３０を操作するオペレーターが携帯する携帯端末に送られたり、作業機械３０に送信され、オペレーターが視認できる作業機械３０の液晶表示部に表示されたりする。このように回避情報を作業者８０に通知することで、新人の作業者８０で作業領域９０に不慣れであっても、戸惑うことなく回避できる。すなわち、人の能力、経験に依存せずに、正しい回避行動を取れる。また、報知部２２５は、判定結果に応じて、判定の対象となった作業領域９０を管理する管理者の携帯端末に対して、メールを通知するようにしてもよい。管理者は、作業現場全体を俯瞰できるので、より一層、安全性、および生産性を両立する対応を取り得る。
　（予測動線の生成処理）
　図５は、予測動線を生成する処理を示すフローチャートである。以下に示す図５の予測動線を生成する処理は、作業工程が新しくなった場合に最初の所定期間（数時間から数日）に得られた測定データを用いて行うようにしてもよく、常に行うようにしてもよい。後者の場合には、定期的に予測動線が更新される。
　（ステップＳ１０１）
　最初に、安全管理支援システム２０の取得部２２１は、測定器１０のライダー１１を制御し、作業領域９０内を測定し、測距点群データを取得する。
　（ステップＳ１０２）
　認識部２２２は、ステップＳ１０１で得られた測距点群データから、作業領域９０内の物体を認識する。また、認識した物体のうち、人（作業者８０）、および作業機械３０については、追跡に用いるため連続した任意の番号、または、対象の物体を特定できる場合には、作業者ＩＤ、もしくは作業機械３０の機械ＩＤを付与するようにしてもよい。
　（ステップＳ１０３）
　認識部２２２は、認識した物体のうち、作業者８０、および作業機械３０について位置の追跡を行い、移動軌跡を記録する（図４参照）。これは、位置情報履歴データとして、記憶部２１に記憶する。
　（ステップＳ１０４）
　予測動線生成部２２３は、作業者８０について、移動軌跡（位置情報履歴）から予測動線を生成し、作業者８０（または作業者ＩＤ）と紐付けて記憶部２１に記憶させる。なお、予測動線に平均、および最大の移動速度の情報を紐付けてもよい。この移動速度は、後述するＴｘ秒後の予測位置の推測に用いる。
　（ステップＳ１０５）
　予測動線生成部２２３は、各作業機械３０について、記憶部２１に記憶されている機械稼働範囲データを取得する。そして、得られた作業機械３０の稼働範囲と、移動軌跡から予測動線を生成する。予測動線生成部２２３は、生成した予測動線を、作業機械３０の機械ＩＤと紐付けて記憶部２１に記憶させる。なお、設置型機械の場合には、予測動線は、アーム等の稼働部材の移動範囲（領域）をそのまま予測動線としてもよい。また自走型機械の場合には予測動線に平均、および最大の移動速度の情報を紐付けてもよい。この移動速度は、後述するＴｘ秒後の予測位置の推測に用いる。
　（安全回避処理）
　図６Ａ、図６Ｂは、第１の実施形態に係る安全管理支援システム２０が実行する安全回避処理を示すフローチャートである。この図６Ａ、図６Ｂの安全回避処理は、図５の処理で生成された予測動線を用いて行うものである。図６Ａ、図６Ｂの処理は、図５の処理の後に行われてもよく、図５の処理と並行に行われてもよい。
　（ステップＳ２０１）
　制御部２２は、記憶部２１の危険領域設定データを参照し、作業領域９０内に静的な危険領域を設定する。ここでは、新たに危険エリアリストを作成し、この静的な危険領域を危険エリアリストに含める。
　（ステップＳ２０２）
　取得部２２１は、ライダー１１を制御することで、作業領域９０内の測定を行わせ、測距点群データを取得する。
　（ステップＳ２０３）
　認識部２２２は、ステップＳ２０２で得られた測距点群データを用いて、物体の認識を行う。ここで認識する物体の種類には、作業者８０、および作業機械３０が含まれる。
　（ステップＳ２０４）
　判定部２２４は、ステップＳ２０３で認識した各物体それぞれについて、物体の種類を判定する。対象の物体の種類が作業者８０であれば処理をステップＳ２１１に進める。物体の種類が作業機械３０であれば処理をステップＳ２２１に進める。一方で、物体の種類が不明、または、作業者８０以外、および作業機械３０以外であれば、処理をステップＳ２３１に進める。
　（ステップＳ２１１）
　判定部２２４は、判定対象の作業者８０の現在の位置、およびこの作業者８０の予測動線から、予測進路を算出する。このとき、移動速度の平均値、または最大値から時間Ｔ１後（ステップＳ２４２参照）の位置を算出してもよい。
　（ステップＳ２１２）
　判定部２２４は、作業者８０の作業者ＩＤを参照し、対象の作業者８０が、既知の作業者８０か否かを判定する。既知の作業者８０であれば（ＹＥＳ）、処理をステップＳ２１３に進め、そうでなければ（ＮＯ）、処理をステップＳ２１４に進める。
　（ステップＳ２１３）
　判定部２２４は、記憶部２１に記憶している作業者リストを更新する。作業者リストは、作業者ＩＤに紐付けられた予測進路のデータを含み、更新により予測進路のデータが上書きされる。
　（ステップＳ２１４）
　判定部２２４は、作業者リストに追記する。追記により、作業者リストに、作業者ＩＤ、およびその予測進路が新たに加わる。
　（ステップＳ２２１）
　判定部２２４は、判定対象の作業機械３０の現在の位置、およびこの作業機械３０の予測動線から、予測進路を算出する。このとき、自走型機械の場合には、移動速度の平均値、または最大値から時間Ｔ１後（ステップＳ２４２参照）の位置を算出してもよい。
　（ステップＳ２２２）
　判定部２２４は、予測進路から危険領域を設定する。例えば作業機械３０が自走型機械であれば、進行方向には危険領域は広く（長く）設定し、進行方向と逆方向は狭く（短く）設定する。
　（ステップＳ２２３）
　判定部２２４は、作業機械３０の機械ＩＤを参照し、対象の作業機械３０が、既知の作業機械３０か否かを判定する。既知の作業機械３０であれば（ＹＥＳ）、処理をステップＳ２２４に進め、そうでなければ（ＮＯ）、処理をステップＳ２２５に進める。
　（ステップＳ２２４）
　判定部２２４は、一時メモリに記憶している危険エリアリストを更新する。危険エリアリストは、機械ＩＤ、およびその予測進路のデータで構成され、更新により危険領域のデータが上書きされる。
　（ステップＳ２２５）
　判定部２２４は、危険エリアリストに追記する。追記により、危険エリアリストに、機械ＩＤ、およびその危険領域が新たに加わる。
　（ステップＳ２３１）
　判定部２２４は、ステップＳ２０３で認識された物体のうち未処理の物体がなければ（ＹＥＳ）、図６ＢのステップＳ２４１に処理を進め、未処理の物体があれば（ＮＯ）、未処理の物体を次の判定対象とする。そして、この判定対象に対して、ステップＳ２０４以降の処理を繰り返す。
　（ステップＳ２４１）
　図６Ｂに示すように、このステップＳ２４１の処理では、図６Ａの処理で生成、更新した作業者リスト、および危険エリアリストを参照する。このとき作業者リストに記載されている作業者の数（より具体的には作業領域９０に居る作業者）は、以下の処理で使用するＮとなる。
　（ステップＳ２４２）
　判定部２２４は、記憶部２１に記憶している判定基準を参照する。ここでは判定基準は所定の距離Ｌ１、所定の時間Ｔ１が設定されているものとする。
　（ステップＳ２４３）
　ステップＳ２４３では、ステップＳ２４７との間でループの処理を行う。ループの変数はｉで、初期値は０であり、作業者ｉから最終値Ｎ（作業者の数）の作業者Ｎになるまで１つずつインクリメントして、Ｎ回処理を繰り返す。
　（ステップＳ２４４）
　判定部２２４は、作業者リストに記述している作業者ｉの予測進路からＴ１秒後の位置を予測する。この予測位置は、予測動線（予測進路）が確率分布に応じてある程度の幅を有する場合には、予測動線の幅に応じた、２次元の領域として算出してもよく、その予測動線の中心値から１点の位置座標として算出してもよい。
　（ステップＳ２４５）
　判定部２２４は、危険エリアリスト（Ｓ２２４、Ｓ２２５）を参照し、ステップＳ２４４で算出した作業者ｉの予測位置から距離Ｌ１内に危険領域があるか否かを判定する。危険領域がある場合（ＹＥＳ）、次のステップＳ２４６の処理を実行し、危険領域がなければステップＳ２４６の処理をスキップする。
　（ステップＳ２４６）
　報知部２２５は、通知処理を実行する。通知処理としては上述のように、作業機械３０や警報装置４０に、所定の位置関係になることを示す情報である発報信号を送信する。この発報信号に応じて、作業者８０や作業機械３０（オペレーターに操作される作業機械３０を含む）は、安全回避行動をする。以降は、図６ＡのステップＳ２０２以降の処理を繰り返す。
　このように、本実施形態に係る安全管理支援システム２０は、取得部２２１が取得した、作業領域９０における、現在の作業者８０、および作業機械３０の位置、ならびに、予測動線生成部２２３が生成した作業者８０の予測動線、および作業機械３０の予測動線から、作業者８０および作業機械３０の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定する判定部２２４と、判定部２２４が所定の位置関係になると判定した場合にはその旨を示す情報（警報）を通知する報知部２２５と、を備える。これにより、作業者と機械が共存し、協調しながら作業する場合であっても、十分な安全性を確保できる。
　（第２の実施形態）
　以下、図７、図８Ａ、図８Ｂを参照し、第２の実施形態に係る安全管理支援システム２０について説明する。図７は、第２の実施形態に係る安全管理支援システム２０の主要構成を示すブロック図であり、図８Ａ、図８Ｂは、安全回避処理を示すフローチャートである。上述した第１の実施形態と同一の構成は、同じ符号を付すことにより説明を省略する。
　図７に示すように第２の実施形態に係る安全管理支援システム２０は、作業領域９０を管理する管理サーバー７０と接続されている。管理サーバー７０は、コンピューターであり、ＣＰＵ、メモリ等で構成される。管理サーバー７０のメモリには、建物または構造物の位置を含む環境状態に関する情報（以下、「環境情報１」という）が記憶されている。この環境情報１は、作業領域９０を構成する建物または構造物等の設備に関する図面データ、および、建物に設置された各種センサーから得られたリアルタイムの３Ｄマップである。
　また、管理サーバー７０には、環境測定器７１が接続されている。管理サーバー７０は、環境測定器７１に含まれる温湿度計、および照度計から、作業領域９０の温湿度、および明るさの環境状態に関する情報（以下、「環境情報２」という）を取得する。
　また、各作業者８０は、腕等にウェアラブル端末７２を装着する。管理サーバー７０は、このウェアラブル端末７２から受信したバイタルデータ（体温、心拍数等）を、過去のバイタルデータの履歴から算出した通常値と比較することで、体調レベルの判定を行う。例えば、体温、または心拍数が過去数日の平均値よりも、所定値以上高い場合には、体調レベルが悪いと判定する。判定した体調レベル（以下、「体調情報」ともいう）は、各作業者８０の作業者ＩＤと紐付けられて、管理サーバー７０に記憶されている作業者リストに記録される。
　第２の実施形態においては、安全管理支援システム２０の取得部２２１は、上述の環境情報１、環境情報２、体調情報を管理サーバー７０から取得し、以下の安全回避処理を行う。なお、図７の構成はあくまでも例示であり、管理サーバー７０の機能を、安全管理支援システム２０に統合してもよい。
　（第２の実施形態における安全回避処理）
　図８Ａ、図８Ｂは、図６Ａ、図６Ｂにそれぞれ対応する。また図８Ａ、図８Ｂの処理は、図５の処理で生成された予測動線を用いて行う。
　（ステップＳ３０１）
　制御部２２は、記憶部２１の危険領域設定データ、および管理サーバー７０から取得した環境情報１を参照し、作業領域９０内に静的な危険領域を設定する。
　（ステップＳ３０２～Ｓ３３１）
　これらの処理は、図６ＡのステップＳ２０２～Ｓ２３１と同一の処理であり、説明を省略する。
　（ステップ３４１）
　図６ＢのステップＳ２４１と同様に、作業者リスト、および危険エリアリストを参照する。また、この作業者リストには、作業者８０の作業予定領域の情報が含まれる。
　（ステップＳ３４２）
　取得部２２１は、管理サーバー７０から環境情報２（温湿度、明度）、および作業者リストに含まれる各作業者８０の体調情報を取得する。
　（ステップＳ３４３）
　ステップＳ３４３では、ステップＳ３４９との間でループの処理を行う。ループの変数はｉで、初期値は０であり、作業者ｉから最終値Ｎ（作業者の数）の作業者Ｎになるまで１つずつインクリメントして、Ｎ回処理を繰り返す。
　（ステップＳ３４４）
　判定部２２４は、環境情報２、および体調情報に含まれる体調レベルから、判定基準を変更する。例えば、温湿度が通常の温湿度よりも高ければ、注意不足になりやすいため、標準の距離Ｌ１よりも長い距離Ｌｘに設定する。また同様に作業領域９０の明度が低く薄暗い環境であれば距離Ｌｘを長めに設定する。例えば、保守点検をしているような場合に、一部の照明しか点灯させない場合である。体調レベルも同様に体調が悪い場合には、距離Ｌｘを長めに設定する。距離Ｌｘは、これらの条件の組み合わせに応じて多段階で設定するようにしてもよい。なお、時間Ｔ１は固定としているが、時間Ｔ１も、これらの環境情報２、体調情報に応じて変更するようにしてもよい。なお、ステップＳ３４１で作業者ＩＤに紐付けられた習熟度を所得し、習熟度を加味して、距離Ｌｘを設定してもよい。
　（ステップＳ３４５、Ｓ３４６）
　図６ＡのステップＳ２４４、Ｓ２４５と同一の処理であり、説明を省略する。
　（ステップＳ３４７）
　ここでは、判定部２２４は、ステップＳ３４１で参照した作業予定領域、および作業者ｉの作業ＩＤに基づいて、割り当てられている作業予定領域と、作業者ｉの現在の位置を比較する。作業者ｉが作業予定領域以外に位置すれば（ＹＥＳ）、処理をステップＳ３４８に進め、作業予定領域内に位置すれば（ＮＯ）、処理をステップＳ３４９に進める。
　（ステップＳ３４８）
　図６ＡのステップＳ２４６と同様に、作業者８０、作業機械３０（オペレーターを含む）への通知処理を行う。また、ステップＳ３４７を経由した場合には、作業者８０を適切な作業予定領域を示す情報を通知したり、現場管理者に、作業を予定していない作業者８０が居ることを通知したりしてもよい。
　このように、第２の実施形態では、環境情報２、体調情報から判定基準を変更することにより、作業者８０の不注意が起きやすい状況化では、判定基準を厳しくする（距離Ｌｘを長くする）。このようにすることでより十分な安全性を確保できる。また適切な作業予定領域に作業者８０が位置しない場合に通知処理を行うことで、作業者８０の適切な作業領域への移動を促し、作業効率を向上できる。
　（第３の実施形態）
　次に第３の実施形態に係る安全管理支援システム２０について説明する。この第３の実施形態では、作業者８０に回避情報を通知した後に、その作業者８０に関する行動を追跡し、回避結果の評価を行い、その評価に応じて、その後に用いる回避情報、または判定基準を変更する。
　図９は、第３の実施形態に係る安全管理支援システム２０が実行する安全回避処理を示すフローチャートである。
　同図は、図８ＢのステップＳ３４８（または図６ＢのステップＳ２４６）に続いて行われる処理である。
　（ステップＳ４０１）
　判定部２２４は、ステップＳ３４８で作業者ｉへの通知（警報）を行った後に、作業者ｉの行動を追跡する。具体的には、その後の作業者ｉの位置と、作業機械３０との位置関係を評価する。例えば、作業者ｉの回避を促す回避情報、すなわち、作業者を誘導する誘導位置や誘導方向を示す情報を通知した後、作業者ｉが作業機械３０から回避情報の意図通り正しく離れたか、または正しい誘導位置に向かったか否かを評価する。また、作業車ｉと作業機械３０とが最も近づいた距離（接触した場合はゼロ）を評価してもよい。この回避情報の通知先、および、行動を追跡する対象としては、作業者ｉ（衝突、接触等の危険な状況になる作業者）のみならず、対象となる作業機械３０を操作するオペレーター（作業者８０）であってもよい。その場合、行動を追記する対象としては、実際は、回避情報を通知した通知先のオペレーターが操作する作業機械３０になる。
　（ステップＳ４０２）
　判定部２２４は、作業者の反応が「正反応」であったか否かを判定する。正反応である場合（ＹＥＳ）には、処理をステップＳ４０３に進め、正反応でない場合（ＮＯ）、すなわち誤反応の場合には、処理をステップＳ４０４に進める。ここで、「正反応」とは、回避情報の意図通りの安全行動であり、「誤反応」とは、不安全行動である。例えば、不安前行動の判定は、作業者８０と作業機械３０との接触（障害）が生じた場合や、接触に至らなくても想定以上に近づいた（ヒヤリハット）場合である。または、回避情報が「別の作業工程Ａ－３に移動してください。」のような作業者を「別の作業場所」に誘導する情報である場合に、この「別の作業場所」に向かわなかった場合である。
　（ステップＳ４０３）
　正反応に応じた、結果集計を行う。例えば、ステップＳ３４８で行った回避情報に対して、評価として、プラスポイントを加算する。この評価は、各回避情報に対して、作業者ｉの作業者ＩＤに基づいて、習熟度、または体調レベルを取得し、その習熟度、体調レベル毎に集計するようにしてもよい。
　（ステップＳ４０４）
　誤反応に応じた、結果集計を行う。この場合、ステップＳ３４８で行った回避情報に対して、評価として、マイナスポイントを加算する。マイナスポイントは、深刻度に応じて値を変更するようにしてもよい。例えば、作業者８０の作業機械３０への接触が発生した場合には、マイナスポイントをより小さくする（絶対値を大きくする）。
　（ステップＳ４０５）
　集計結果に応じて、回避情報に対する条件を変更する。例えば、ある回避情報に関する集計ポイントが所定値未満のマイナスポイントである場合には判定条件を厳しくし、プラスポイントである場合には判定条件を緩くする。この判定条件は、習熟度、体調レベル毎に設定してもよい。例えば、習熟度が低い作業者８０、またはオペレーター（作業者８０）が操作する作業機械３０で接触が発生し、集計したマイナスポイントが小さくなった場合には、判定条件としての距離Ｌｘをより長くする。
　このように本実施形態においては、判定条件を回避結果の評価に応じて変更する。これにより、より、評価結果が悪い場合には、判定条件を厳しくなるように変更することで、より手前（前の時間）で警報を通知でき、安全性を確保できる。また逆に、集計ポイントが所定以上のプラスポイントである場合には、判定条件が厳しすぎた場合があるので、判定条件を緩くするようにする。これにより生産性を向上させることができる。
　以上に説明した安全管理支援システム２０の構成は、上述の実施形態の特徴を説明するにあたって主要構成を説明したのであって、上述の構成に限られず、特許請求の範囲内において、種々改変することができる。また、一般的な安全管理支援システム２０が備える構成を排除するものではない。
　（変形例）
　例えば、第１、第２の実施形態においては、静的な危険領域を危険リストに含め（ステップＳ２０１、Ｓ３０１）、作業者８０の予測進路から静的な危険領域と作業者が所定の位置関係になるか否かを判定していた。しかしながら、静的な危険領域については、実際に作業者８０が立ち入った場合、すなわち検出された作業者８０の位置が、静的な危険領域に含まれる場合に、警報（ステップＳ２４６の通知処理）を行うようにしてもよい。
　上述した実施形態に係る安全管理支援システム２０における各種処理を行う手段および方法は、専用のハードウェア回路、またはプログラムされたコンピューターのいずれによっても実現することが可能である。上記プログラムは、例えば、ＵＳＢメモリやＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｃ）－ＲＯＭ等のコンピューター読み取り可能な記録媒体によって提供されてもよいし、インターネット等のネットワークを介してオンラインで提供されてもよい。この場合、コンピューター読み取り可能な記録媒体に記録されたプログラムは、通常、ハードディスク等の記憶部に転送され記憶される。また、上記プログラムは、単独のアプリケーションソフトとして提供されてもよいし、装置の一機能としてその装置のソフトウエアに組み込まれてもよい。
　本出願は、２０１８年１２月１４日に出願された日本特許出願（特願２０１８－２３４７９４号）に基づいており、その開示内容は、参照され、全体として組み入れられている。
１０　測定器
　１１　ライダー
２０　安全管理支援システム
　２１　記憶部
　２２　制御部
　２２１　取得部
　２２２　認識部
　２２３　予測動線生成部
　２２４　判定部
　２２５　報知部
３０　作業機械
　３０１ａ～３０１ｄ、３０２　機械
４０　警報装置
　４０ａ、４０ｂ　パトランプ
６０　ＲＦＩＤ受信機
７０　管理サーバー
８０　作業者
９０　作業領域

Claims (13)

  1. 　作業領域において、作業をする作業者、および／または稼働する機械の位置情報を取得する取得部と、
    　前記作業者の前記位置情報の履歴に基づいて前記作業者の予測動線を生成するとともに、前記機械の前記位置情報の履歴、および／または設定された稼働範囲に基づいて前記機械の予測動線を生成する生成部と、
    　前記取得部が取得した、前記作業領域における、現在の前記作業者、および前記機械の位置、ならびに、前記生成部が生成した前記作業者の予測動線、および前記機械の予測動線から、前記作業者および前記機械の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定する判定部と、
    　前記判定部が、前記所定の位置関係になると判定した場合には、その旨を示す情報を通知する報知部と、
    を備える安全管理支援システム。
  2. 　前記報知部は、前記作業者、前記機械、または、予め登録されている登録者に前記所定の位置関係になる旨を示す情報を通知する、請求項１に記載の安全管理支援システム。
  3. 　前記取得部は、前記作業者の体調に関する体調情報を取得し、
    　前記判定部は、前記取得部が取得した、前記体調情報に基づいて、前記判定基準を変更する、請求項１、または請求項２に記載の安全管理支援システム。
  4. 　前記取得部は、前記作業者、または前記機械を操作するオペレーターの識別情報を取得し、
    　前記判定部は、前記識別情報、および前記識別情報と習熟度との対応関係を記述した作業者リストに基づいて、前記作業者、またはオペレーターの前記作業領域内の作業に関連する習熟度を判定し、判定した習熟度に応じて、前記判定基準を変更する、請求項１から請求項３のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  5. 　前記取得部は、前記作業者の位置情報とともに、それぞれの前記位置情報における前記作業者の識別情報を取得し、
    　前記判定部は、前記作業者それぞれに対して予め設定された前記作業領域内の作業予定領域を参照し、前記識別情報に基づいて前記作業者が前記作業予定領域以外に位置するか否か、または、設定された作業者以外が前記作業予定領域内に位置するか否かを判定し、
    　前記報知部は、前記判定部が、前記作業者が前記作業予定領域以外に位置すると判定した場合、または、設定された作業者以外が前記作業予定領域内に位置すると判定した場合には、その旨を示す情報を通知する、請求項１から請求項４のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  6. 　前記取得部は、前記作業領域における、温度、湿度、および明度の少なくともいずれかを含む環境状態に関する情報を取得し、前記環境状態に応じて、前記判定基準を変更する、請求項１から請求項５のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  7. 　前記取得部は、前記作業領域における、建物または構造物の位置を含む環境状態に関する情報を取得し、
    　前記判定部は、さらに、前記環境状態を参照し、前記建物または構造物の位置、および予測した前記作業者の位置、または、前記建物または構造物の位置、および予測した前記機械の位置が、前記所定の位置関係になるか否かを、前記判定基準に基づいて判定する、請求項１から請求項５のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  8. 　前記判定部は、さらに、予測した前記作業者の位置が、予め設定された前記作業領域内の危険領域に含まれるか否かを判定し、
    　前記報知部は、前記判定部が、予測した前記作業者の位置が前記危険領域に含まれると判定した場合に、その旨を示す情報を通知する、請求項１から請求項７のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  9. 　前記取得部が、取得する前記位置情報には、３次元的な位置情報が含まれる、請求項１から請求項８のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  10. 　前記取得部が、取得する前記位置情報には、Ｌｉｄａｒが測距して得られた３次元的な位置情報が含まれる、請求項９に記載の安全管理支援システム。
  11. 　前記所定の位置関係になる旨を示す情報には、前記所定の位置関係にならないように前記作業者を誘導する誘導位置、または誘導方向を示す回避情報が含まれ、
    　前記報知部は、前記回避情報を前記作業者に通知する、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の安全管理支援システム。
  12. 　前記判定部は、前記報知部が前記作業者に前記回避情報を通知した後、該作業者に関する回避結果の評価を行い、前記評価に応じて、その後に用いる、前記回避情報、または前記判定基準を変更する、請求項１１に記載の安全管理支援システム。
  13. 　作業領域において、作業をする作業者、および／または稼働する機械の位置情報を取得する、安全管理支援システムを制御するコンピューターで実行される制御プログラムであって、
    　前記作業者の前記位置情報の履歴に基づいて前記作業者の予測動線を生成するステップ（ａ）と、
    　前記機械の前記位置情報の履歴、および／または設定された稼働範囲に基づいて前記機械の予測動線を生成するステップ（ｂ）と、
    　前記作業領域における、現在の前記作業者、および前記機械の位置を取得するステップ（ｃ）と、
    　ステップ（ｃ）で取得した現在の前記作業者、および前記機械の位置、ならびに、前記ステップ（ａ）で生成した前記作業者の予測動線、および前記ステップ（ｂ）で生成した前記機械の予測動線から、前記作業者および前記機械の位置を予測し、予測した位置が、所定の位置関係になるか否かを、判定基準に基づいて判定するするステップ（ｄ）と、
    　前記ステップ（ｄ）で、前記所定の位置関係になると判定した場合には、その旨を示す情報を通知するステップ（ｅ）と
    を含む処理を前記コンピューターに実行させるための制御プログラム。
PCT/JP2019/039909 2018-12-14 2019-10-09 安全管理支援システム、および制御プログラム WO2020121634A1 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP19895812.6A EP3896541A4 (en) 2019-10-09 Safety management assistance system, and control program
US17/295,759 US20220019949A1 (en) 2018-12-14 2019-10-09 Safety management assistance system, and control program

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2018-234794 2018-12-14
JP2018234794A JP2020095617A (ja) 2018-12-14 2018-12-14 安全管理支援システム、および制御プログラム

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020121634A1 true WO2020121634A1 (ja) 2020-06-18

Family

ID=71075771

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/JP2019/039909 WO2020121634A1 (ja) 2018-12-14 2019-10-09 安全管理支援システム、および制御プログラム

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20220019949A1 (ja)
JP (1) JP2020095617A (ja)
WO (1) WO2020121634A1 (ja)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022195950A1 (ja) * 2021-03-15 2022-09-22 株式会社日立製作所 倉庫内安全システム

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7358848B2 (ja) * 2019-08-29 2023-10-11 沖電気工業株式会社 生産ナビゲーション装置、生産ナビゲーション方法及びプログラム
US20230095882A1 (en) * 2020-07-31 2023-03-30 Electric Power Research Institute Of Guangxi Power Grid Co., Ltd. In-Place Supervision Method and Apparatus Suitable for Overhead Transmission Line Maintenance Operation
JP2022177375A (ja) * 2021-05-18 2022-12-01 株式会社日立製作所 人機械協調制御システム並びに人機械協調制御方法
WO2023148943A1 (ja) * 2022-02-04 2023-08-10 日本電気株式会社 管理システム、制御装置、及び制御方法
CN117893477A (zh) * 2023-12-15 2024-04-16 北京图安世纪科技股份有限公司 一种基于ai图像识别的智能安全检查系统

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004070624A (ja) * 2002-08-06 2004-03-04 Oki Electric Ind Co Ltd 遠隔操縦型鑑賞システム
JP2009110495A (ja) * 2007-04-12 2009-05-21 Panasonic Corp 自律移動型装置、自律移動型装置用の制御装置および自律移動型装置用のプログラム
JP2012200818A (ja) * 2011-03-25 2012-10-22 Advanced Telecommunication Research Institute International 歩行者の軌跡を予測して自己の回避行動を決定するロボット
JP2014199637A (ja) 2013-09-30 2014-10-23 一般社団法人日本機械工業連合会 支援的保護システム
JP2017068731A (ja) * 2015-10-01 2017-04-06 シャープ株式会社 移動体

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4066168B2 (ja) * 2003-03-13 2008-03-26 オムロン株式会社 侵入物監視装置
JP2010120139A (ja) * 2008-11-21 2010-06-03 New Industry Research Organization 産業用ロボットの安全制御装置
JP6123307B2 (ja) * 2013-01-23 2017-05-10 株式会社デンソーウェーブ ロボット周辺への物体の侵入を監視する監視システムおよび監視方法
JP5860074B2 (ja) * 2014-02-17 2016-02-16 ファナック株式会社 効率的な部品の定期点検機能を備えた工作機械の数値制御装置
JP2018120253A (ja) * 2015-05-22 2018-08-02 富士フイルム株式会社 ロボット装置及びロボット装置の移動制御方法
JP6657859B2 (ja) * 2015-11-30 2020-03-04 株式会社デンソーウェーブ ロボット安全システム
CN109153134B (zh) * 2016-05-26 2021-08-13 三菱电机株式会社 机器人控制装置
JP6791261B2 (ja) * 2016-11-28 2020-11-25 東芝三菱電機産業システム株式会社 圧延設備の異常診断の方法及び装置

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004070624A (ja) * 2002-08-06 2004-03-04 Oki Electric Ind Co Ltd 遠隔操縦型鑑賞システム
JP2009110495A (ja) * 2007-04-12 2009-05-21 Panasonic Corp 自律移動型装置、自律移動型装置用の制御装置および自律移動型装置用のプログラム
JP2012200818A (ja) * 2011-03-25 2012-10-22 Advanced Telecommunication Research Institute International 歩行者の軌跡を予測して自己の回避行動を決定するロボット
JP2014199637A (ja) 2013-09-30 2014-10-23 一般社団法人日本機械工業連合会 支援的保護システム
JP2017068731A (ja) * 2015-10-01 2017-04-06 シャープ株式会社 移動体

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022195950A1 (ja) * 2021-03-15 2022-09-22 株式会社日立製作所 倉庫内安全システム
JP2022141486A (ja) * 2021-03-15 2022-09-29 株式会社日立製作所 倉庫内安全システム
JP7372948B2 (ja) 2021-03-15 2023-11-01 株式会社日立製作所 倉庫内安全システム

Also Published As

Publication number Publication date
EP3896541A1 (en) 2021-10-20
US20220019949A1 (en) 2022-01-20
JP2020095617A (ja) 2020-06-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020121634A1 (ja) 安全管理支援システム、および制御プログラム
US11407116B2 (en) Robot and operation method therefor
JP5076070B2 (ja) 対象検出装置、対象検出方法、および対象検出プログラム
CN110719442A (zh) 一种安防监控系统
CN105100780A (zh) 使用选择的像素阵列分析的光学安全监视
KR101457137B1 (ko) 레이더 센서에 의한 차량 현장 통합 감시 시스템
JP2005242409A (ja) 自律移動ロボットシステム
JP2014146288A (ja) 監視システム
JP2015213251A (ja) 挙動解析装置、監視システム及びアミューズメントシステム
WO2020241043A1 (ja) 作業分析システム、作業分析装置、および作業分析プログラム
JP2014146141A (ja) 撮影システム
KR20230103002A (ko) 산업 현장의 안전 관리 시스템
KR20200041078A (ko) 철도역사 승강장 감시 및 경고 시스템 및 그 방법
JP2011106829A (ja) 移動体検出方法及びレーザ距離測定装置
US20220343757A1 (en) Information processing apparatus, information processing system, and information processing method
JP2014085125A (ja) レーザ距離測定方法及びレーザ距離測定装置
JP2022526071A (ja) 状況認識監視
JP6093596B2 (ja) 移動物体監視システム
WO2014061300A1 (ja) レーザ監視方法及びレーザ監視装置
US20220308556A1 (en) Delivery robot and notification method
KR20130097992A (ko) 스캐너를 이용한 터널 내 유고 검지 시스템
JP2012251900A (ja) 残置物検出方法及び装置
JP6988797B2 (ja) 監視システム
JP6775981B2 (ja) 監視システム及び物体検知装置
CN105652286A (zh) 用于防撞的立体深度感测系统及其运作方法

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19895812

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

ENP Entry into the national phase

Ref document number: 2019895812

Country of ref document: EP

Effective date: 20210714