WO2023281919A1 - 状態推定装置、状態推定方法、コンピュータプログラム、及び状態推定システム - Google Patents

状態推定装置、状態推定方法、コンピュータプログラム、及び状態推定システム Download PDF

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WO2023281919A1
WO2023281919A1 PCT/JP2022/020314 JP2022020314W WO2023281919A1 WO 2023281919 A1 WO2023281919 A1 WO 2023281919A1 JP 2022020314 W JP2022020314 W JP 2022020314W WO 2023281919 A1 WO2023281919 A1 WO 2023281919A1
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WO
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worker
state
vehicle
sensor
measurement result
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PCT/JP2022/020314
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English (en)
French (fr)
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剛志 八川
茂樹 西村
則雄 是川
智之 北田
優 浦田
Original Assignee
住友電気工業株式会社
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    • 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
    • G06Q10/08—Logistics, e.g. warehousing, loading or distribution; Inventory or stock management

Definitions

  • the present disclosure relates to a state estimation device, a state estimation method, a computer program, and a state estimation system.
  • This application claims priority based on Japanese application No. 2021-1139345 filed on July 9, 2021, and incorporates all the descriptions described in the Japanese application.
  • Patent Document 1 discloses that a worker inputs a work state such as unloading or rest by pressing an operation state input switch. Further, Patent Literature 2 discloses that a worker uses an information terminal to input information about cargo handling conditions.
  • a state estimation device includes a first acquisition unit that acquires a measurement result of a first sensor that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and that measures the state of the vehicle; a second acquisition unit that acquires a measurement result of a second sensor that is a sensor carried by a person and measures the state of the worker, and based on the measurement result of the first sensor and the measurement result of the second sensor , and an estimating unit for estimating a state associated with the work of the worker.
  • a state estimating method includes a step in which a state estimating device acquires a measurement result of a first sensor that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and measures the state of the vehicle. a step in which the state estimation device acquires a measurement result of a second sensor carried by the worker and measures the state of the worker; and estimating a work-related condition of the worker based on the result and the measurement result of the second sensor.
  • a computer program comprises: a computer, a first acquisition unit that acquires a measurement result of a first sensor that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and measures the state of the vehicle; A second acquisition unit that acquires a measurement result of a second sensor, which is a sensor carried by the worker and measures the state of the worker, and a measurement result of the first sensor and a measurement result of the second sensor Based on, it functions as an estimation part which estimates the state related to the said worker's work.
  • a state estimation system includes an in-vehicle device that is mounted on a vehicle in which a worker rides and that provides measurement results of the state of the vehicle; A terminal for providing measurement results of a state, and a state estimation device for estimating the work state of the worker based on the measurement results provided by the in-vehicle device and the terminal.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a budget/actual management system according to Embodiment 1 of the present disclosure.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a comparison between a package delivery plan indicated by delivery plan information and a worker's work record indicated by work record information.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the prediction/actual analysis apparatus.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the measurement result of the speed of the vehicle and the measurement result of the acceleration of the worker within a certain period of time.
  • FIG. 5 is a flow chart showing the procedure of processing executed by the prediction/actual analysis apparatus.
  • FIG. 6 is a flowchart showing the details of the vehicle travel-related state estimation process (step S3 in FIG. 5).
  • FIG. 7 is a flowchart showing the details of the worker's boarding-related state estimation process (step S4 in FIG. 5).
  • FIG. 8 is a flowchart showing the details of the worker's work-related state estimation process (step S5 in FIG. 5).
  • FIG. 9 is a flowchart showing details of the worker's boarding-related state estimation process (step S4 in FIG. 5) according to the second embodiment of the present disclosure.
  • FIG. 10 is a diagram showing the overall configuration of a budget/actual management system according to Embodiment 3 of the present disclosure.
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the prediction/actual analysis apparatus.
  • FIG. 12 is a flowchart showing details of the worker's boarding-related state estimation process (step S4 in FIG. 5) according to the third embodiment of the present disclosure.
  • Patent Documents 1 and 2 are known as methods for specifying actual work hours. These methods require workers to use switches and terminals to input work-related information. For this reason, a burden of input is imposed on the operator. In addition, if the operator omits or makes an input error, the actual work time cannot be specified accurately.
  • the present disclosure has been made in view of such circumstances, and provides a state estimation device capable of accurately estimating a state related to a worker's work without burdening the user with information input. It is an object to provide a method, a computer program and a state estimation system.
  • a state estimation device is a first acquisition unit that acquires measurement results of a first sensor that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and measures the state of the vehicle.
  • a second acquisition unit that acquires the measurement result of a second sensor that measures the state of the worker by matching the sensor possessed by the worker; and the measurement result of the first sensor and the measurement of the second sensor.
  • an estimating unit for estimating a work-related state of the worker based on the result.
  • the measurement result of the state of the vehicle and the measurement result of the state of the worker can be automatically obtained from the first sensor and the second sensor, respectively. Therefore, it is possible to accurately estimate the state related to the work of the worker without burdening the user with information input.
  • the measurement result of the first sensor is the position of the vehicle
  • the measurement result of the second sensor is the position of the worker
  • the estimating unit measures the position of the vehicle. and a state related to the worker's getting into the vehicle may be estimated based on the measurement result of the worker's position.
  • the distance between the vehicle and the worker when the distance between the vehicle and the worker is less than the distance threshold, it can be estimated that the worker is in the vehicle, and when the distance is the distance threshold or more, It can be inferred that the worker is getting off the vehicle. As a result, the time during which it is determined that the worker is in the vehicle can be removed from the work time of the worker.
  • the estimation unit may estimate the condition of the worker riding in the vehicle based on a change in the distance between the vehicle and the worker.
  • the distance between the vehicle and the worker when the distance between the vehicle and the worker changes from the distance threshold or more to less than the distance threshold, it can be estimated that the worker has boarded the vehicle, and the distance is less than the distance threshold. , it can be estimated that the worker has gotten off the vehicle when the distance has changed from the distance to the distance threshold or more. This makes it possible to accurately estimate the getting on and off of the vehicle by the worker.
  • the state estimating device further includes a connection state obtaining unit that obtains a state of connection by wireless communication between a communication device mounted on the vehicle and a communication device possessed by the worker, wherein the estimating unit , the state of getting on or off of the vehicle by the worker may be estimated based on the acquired connection state.
  • the measurement result of the second sensor is at least one of the worker's speed, acceleration, angular velocity and altitude
  • the estimating unit measures the worker's speed, acceleration, angular velocity and altitude You may presume the state of the said worker's work or standby based on the measurement result of at least 1 of.
  • the estimation unit may estimate the work or standby state of the worker within a time range in which the worker is estimated to have exited the vehicle.
  • the measurement result of the first sensor is the speed of the vehicle
  • the estimation unit estimates the state of movement of the worker by the vehicle based on the measurement result of the speed of the vehicle.
  • An analysis unit that analyzes the relationship between the delivery plan and delivery results based on the state related to the work of the worker estimated by the estimation unit and the delivery plan of the vehicle, and outputs an analysis result. may be provided.
  • the state estimation device measures the measurement result of a first sensor that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and measures the state of the vehicle. obtaining, the state estimating device acquiring a measurement result of a second sensor, which is a sensor carried by the worker and measures the state of the worker, and the state estimating device and estimating a work-related state of the worker based on the measurement result of the first sensor and the measurement result of the second sensor.
  • This configuration includes the processing in the state estimation device described above as steps. Therefore, according to this configuration, it is possible to obtain the same actions and effects as those of the state estimation device described above.
  • a computer program causes a computer to acquire a measurement result of a first sensor that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and measures the state of the vehicle.
  • 1 acquisition unit a second acquisition unit that acquires a measurement result of a second sensor that is a sensor possessed by the worker and that measures the state of the worker, and a measurement result of the first sensor and the second sensor Based on the measurement result of the sensor, it functions as an estimation unit that estimates the state related to the work of the worker.
  • the computer can function as the state estimation device described above. Therefore, it is possible to obtain the same actions and effects as those of the state estimation device described above.
  • a state estimation system includes an in-vehicle device that is a sensor mounted on a vehicle in which a worker rides and provides measurement results of the state of the vehicle, and a terminal that is a sensor that provides measurement results of the worker's state, and a state estimation device that estimates the work state of the worker based on the measurement results provided from the in-vehicle device and the terminal. and
  • the measurement result of the state of the vehicle and the measurement result of the state of the worker can be automatically obtained from the in-vehicle device and the terminal, respectively. Therefore, it is possible to accurately estimate the state related to the work of the worker without burdening the user with information input.
  • FIG. 1 is a diagram showing the overall configuration of a budget/actual management system, which is a work-related state estimation system according to Embodiment 1 of the present disclosure.
  • the budget/actual management system 1 is a system for managing delivery plan information indicating a delivery plan for packages by a vehicle 4 and work performance information indicating work performance of a worker 3, and includes a work related state estimation device ( A prediction/actual analysis device 2 which is a state estimation device), a terminal 3A possessed by a worker 3, and an in-vehicle device 4A mounted on a vehicle 4 are provided.
  • the budget/actual analysis device 2 detects the temporal difference between the delivery plan and the actual work based on the information on the delivery plan of the package by the vehicle 4 and the actual work information of the worker 3, and based on the detection result, the temporal difference Analyze the causes of discrepancies.
  • the forecast/actual analysis device 2 transmits the delivery plan to a delivery plan creation device (not shown) that creates the delivery plan.
  • the delivery plan creation device that has received the analysis result corrects the next delivery plan information based on the analysis result.
  • the terminal 3A includes a sensor that measures the position and acceleration of the terminal 3A (that is, the position and acceleration of the worker 3 holding the terminal 3A). That is, the terminal 3A includes a position sensor that measures the position of the terminal 3A and an acceleration sensor that measures the acceleration of the terminal 3A.
  • the position sensor identifies the position of terminal 3A using satellite navigation. For example, the position sensor identifies the position of terminal 3A based on radio waves received from a plurality of GPS (Global Positioning System) satellites.
  • GPS Global Positioning System
  • the position of the terminal 3A can be identified by latitude and longitude, for example. Satellite navigation uses a satellite positioning system such as GPS, but is not limited to this, and may use a satellite positioning system such as Michibiki or Galileo. These satellite positioning systems are collectively called GNSS (Global Navigation Satellite System).
  • the terminal 3A measures the position and acceleration of the worker 3 at predetermined time intervals, and transmits the measurement results to the forecast analysis device 2 via the network 5.
  • the in-vehicle device 4A includes a sensor that measures the position and speed of the in-vehicle device 4A (that is, the position and speed of the vehicle 4 on which the in-vehicle device 4A is mounted). That is, the vehicle-mounted device 4A includes a position sensor that measures the position of the vehicle-mounted device 4A and a speed sensor that measures the speed of the vehicle-mounted device 4A.
  • the position sensor identifies the position of the in-vehicle device 4A using satellite navigation. For example, the position sensor identifies the position of the vehicle-mounted device 4A based on radio waves received from a plurality of GPS satellites.
  • the position of the in-vehicle device 4A can be identified by, for example, latitude and longitude. Satellite navigation uses a satellite positioning system such as GPS, but is not limited to this, and may use a satellite positioning system such as Michibiki or Galileo.
  • the in-vehicle device 4A measures the position and speed of the vehicle 4 at predetermined time intervals and transmits the measurement results to the forecast analysis device 2 via the network 5.
  • the forecast/actual analysis device 2, the terminal 3A, and the in-vehicle device 4A are wired or wirelessly connected to a network 5 such as the Internet, and can exchange data with each other.
  • FIG. 2 is a diagram for explaining a comparison between (a) the delivery plan of the package indicated by the delivery plan information and (b) the work performance of the worker 3 indicated by the work performance information.
  • the worker 3 leaves the departure place at the scheduled departure time A1 in the vehicle 4, and arrives at the delivery destination at the scheduled arrival time A after the scheduled travel time A has passed. Further, the worker 3 waits at the delivery destination for the expected waiting time A from the expected arrival time A to the expected waiting end time A.
  • the scheduled standby end time A becomes the scheduled work start time A
  • the worker 3 performs work such as loading and unloading at the delivery destination for the scheduled work time A from the scheduled work start time A to the scheduled work end time A. I do.
  • the scheduled work end time A becomes the scheduled departure time A2
  • the worker 3 leaves the delivery destination in the vehicle 4 at the scheduled departure time A2 and heads for the next delivery destination.
  • the worker 3 leaves the departure place at the actual departure time B1 in the vehicle 4, and arrives at the delivery destination at the actual arrival time B after the actual movement time B has passed. bottom. Further, the worker 3 waits at the delivery destination for the actual waiting time B from the actual arrival time B to the actual waiting end time B.
  • the actual standby end time B becomes the actual work start time B
  • the worker 3 performs work such as loading and unloading at the delivery destination for the actual work time B from the actual work start time B to the actual work end time B.
  • the actual work end time B becomes the actual departure time B2
  • the worker 3 leaves the delivery destination at the actual departure time B2 in the vehicle 4 and heads for the next delivery destination.
  • the forecast/actual analysis device 2 compares each time of the delivery plan with each time of the actual work, and analyzes the cause of the failure of the delivery according to the delivery plan. For example, when the actual work time B is shorter than the scheduled work time A, the forecast/actual analysis device 2 analyzes whether the cause is delay in movement or delay in waiting. In order to perform such an analysis, it is necessary to accurately specify the actual departure time B from the departure point, the actual arrival time B at the delivery destination, the actual standby time B at the delivery destination, and the actual work time B.
  • FIG. 3 is a block diagram showing the configuration of the forecast/actual analysis device 2. As shown in FIG. Referring to FIG. 3 , prediction/actual analysis apparatus 2 includes a communication I/F (interface) section 21 , a memory 22 and a processor 23 that are interconnected via a bus 24 .
  • I/F interface
  • the communication I/F unit 21 includes a communication module for performing wired or wireless communication (data transmission/reception) with external devices such as the terminal 3A and the in-vehicle device 4A.
  • the memory 22 is a volatile memory element such as SRAM (Static Random Access Memory) or DRAM (Dynamic Random Access Memory), a non-volatile memory element such as flash memory or EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory), or a hard disk. It is composed of a magnetic storage device such as Memory 22 stores computer programs executed by processor 23 . The memory 22 also stores data used during execution of the computer program and data generated during execution of the computer program. For example, the memory 22 stores delivery plan information created by the delivery plan creation device.
  • the processor 23 is configured by a CPU (Central Processing Unit) or the like, and includes a first acquisition unit 25 and a second acquisition unit 26 as functional processing units realized by executing a computer program stored in the memory 22. , an estimation unit 27 , and an analysis unit 28 .
  • a CPU Central Processing Unit
  • the processor 23 includes a CPU (Central Processing Unit) or the like, and includes a first acquisition unit 25 and a second acquisition unit 26 as functional processing units realized by executing a computer program stored in the memory 22. , an estimation unit 27 , and an analysis unit 28 .
  • the first acquisition unit 25 acquires the position and speed measurement results of the vehicle 4 from the in-vehicle device 4A via the communication I/F unit 21 and writes the acquired measurement results into the memory 22 .
  • the first acquisition unit 25 may acquire a measurement result each time the in-vehicle device 4A measures the position and speed of the vehicle 4, or may collectively acquire a plurality of measurement results.
  • the second acquisition unit 26 acquires the measurement results of the position and acceleration of the worker 3 from the terminal 3A via the communication I/F unit 21, and writes the acquired measurement results into the memory 22.
  • the second acquisition unit 26 may acquire a measurement result each time the position and acceleration of the worker 3 are measured by the terminal 3A, or may collectively acquire a plurality of measurement results.
  • the estimation unit 27 determines the state related to the work of the worker 3, the state related to the running of the vehicle 4, and the state of the worker 3 getting into the vehicle 4. Estimate relevant states. The processing of the estimation unit 27 will be described in detail below.
  • the estimation unit 27 reads from the memory 22 the position and speed measurement results of the vehicle 4 and the position and acceleration measurement results of the worker 3 within a certain period of time.
  • the certain period of time includes, for example, the package delivery time indicated in the delivery plan information.
  • FIG. 4 is a diagram showing an example of the measurement result of the speed of the vehicle 4 and the measurement result of the acceleration of the worker 3 within a certain period.
  • FIG. 4 includes (a) a graph showing the speed of the vehicle 4 and (b) a graph showing the acceleration of the worker 3 .
  • the horizontal axis indicates time
  • the vertical axis indicates the speed of the vehicle 4 .
  • Each point 31 indicates the speed of the vehicle 4 .
  • the horizontal axis of the graph showing the acceleration of the worker 3 in (b) of FIG. 4 indicates time
  • the vertical axis indicates the acceleration of the worker 3 .
  • Each point 32 indicates the acceleration of worker 3 . Note that the horizontal axes of the two graphs described above indicate common time.
  • the measurement result of the speed of the vehicle 4 is continuously obtained while the vehicle 4 is moving, and is continuously obtained while the vehicle 4 is parked. I can't get it. This is because the in-vehicle device 4A is powered off when the vehicle 4 is parked, and thus the in-vehicle device 4A does not measure or transmit the measurement result.
  • the estimation unit 27 estimates that the vehicle 4 is in a parked state during the time when the measurement results of the in-vehicle device 4A are not obtained continuously (for example, when the measurement results are not obtained for 5 minutes or longer).
  • a parked state of the vehicle 4 is a state in which the vehicle 4 is parked in a predetermined place and the power supply of the in-vehicle device 4A is turned off.
  • the estimating unit 27 estimates that the vehicle 4 is in a moving state during the time when the measurement results of the in-vehicle device 4A are continuously obtained (for example, when the measurement results are continuously obtained within 5 minutes). do.
  • the moving state of the vehicle 4 is a state in which the onboard device 4A is powered on, and in the moving state, the onboard device 4A performs measurement and transmits the measurement result.
  • the estimation unit 27 calculates the time at which the parking state is switched to the moving state as the actual departure time of the vehicle 4 and the worker 3 . In addition, the estimation unit 27 calculates the time at which the moving state is switched to the parking state as the actual arrival time of the vehicle 4 and the worker 3 . The estimation unit 27 also calculates the time from the actual departure time to the actual arrival time, that is, the time during which the vehicle 4 is in a moving state, as the actual movement time.
  • the moving state of the vehicle 4 includes a running state of the vehicle 4 and a stopped state of the vehicle 4 .
  • the estimation unit 27 compares the speed of the vehicle 4 measured by the in-vehicle device 4A with a predetermined speed threshold Th1. When the speed of the vehicle 4 is equal to or greater than the speed threshold Th1, the estimating unit 27 estimates that the vehicle 4 is in a running state during the time from when the speed is obtained until when the next speed is obtained. When the speed of the vehicle 4 is less than the speed threshold Th1, the estimating unit 27 estimates that the vehicle 4 is stopped during the time from when the speed is obtained until when the next speed is obtained.
  • the speed of the vehicle 4 is measured every minute.
  • the estimation unit 27 estimates that the vehicle 4 is in a running state for one minute from the measurement time of the speed, and when the speed is less than the speed threshold Th1. Then, it is estimated that the vehicle 4 is stopped for one minute from the time when the speed is measured.
  • the estimation unit 27 estimates a state related to the worker 3 getting into the vehicle 4 based on the measurement result of the position of the vehicle 4 and the measurement result of the position of the worker 3 . That is, the estimation unit 27 estimates a boarding state in which the worker 3 gets into the vehicle 4 and a getting-off state in which the worker 3 gets off the vehicle 4 based on these measurement results.
  • the estimation unit 27 calculates the distance between the vehicle 4 and the worker 3 based on the measurement result of the position of the vehicle 4 and the measurement result of the position of the worker 3 .
  • the estimation unit 27 compares the calculated distance with a predetermined distance threshold.
  • the estimation unit 27 estimates that the worker 3 is in the riding state of the vehicle 4 when the distance is less than the distance threshold.
  • the estimation unit 27 estimates that the worker 3 is getting off the vehicle 4 when the distance is equal to or greater than the distance threshold.
  • the estimation unit 27 performs threshold processing on the acceleration measurement result of the worker 3 to obtain the acceleration measurement result when the worker 3 is performing a predetermined work and the acceleration measurement result when the worker 3 is not performing the work. Separate the measurement result of the acceleration when waiting. From this, it is estimated whether the worker 3 is in the working state or in the standby state.
  • the predetermined work is, for example, unloading and loading of cargo.
  • the estimation unit 27 estimates that the worker 3 is in the working state at the time of .
  • the estimation unit 27 estimates that the worker 3 is in a standby state during the time from when the acceleration is obtained until when the next acceleration is obtained. do.
  • the acceleration of worker 3 is measured every minute.
  • the estimating unit 27 estimates that the worker 3 is in a working state for one minute from the measurement time of the acceleration, and calculates the absolute value of the acceleration. If the value is less than the acceleration threshold Th2, it is estimated that the worker 3 is in a standby state for one minute from the acceleration measurement time.
  • the estimation unit 27 does not use the measurement result of the acceleration of the worker 3 when the worker 3 is in the boarding state, but uses the measurement result of the acceleration of the worker 3 when the worker 3 is in the dismounting state. It is desirable to estimate whether the worker 3 is in the working state or in the standby state. This is because the worker 3 does not perform the predetermined work when the worker 3 is on the vehicle.
  • the estimating unit 27 calculates the total time during which the worker 3 is in the working state as the actual work time in the time zone when the worker 3 is getting off the vehicle, and calculates the total time during which the worker 3 is in the standby state as the actual standby time. Calculate as As shown in FIG. 2, when the time zone of the actual work time and the actual standby time can be clearly divided, the estimating unit 27 sets the boundary time of the time zone as the actual standby end time (actual work start time). presume.
  • the analysis unit 28 calculates the delivery plan and the work performance based on the delivery plan information stored in the memory 22 and the performance information of the work status of the worker 3 estimated by the estimation unit 27. , and analyze the cause of the temporal difference based on the detection result.
  • the analysis unit 28 transmits the analysis result to the delivery plan creation device via the communication I/F unit 21 .
  • FIG. 5 is a flow chart showing the procedure of processing executed by the prediction/actual analysis apparatus 2.
  • the first acquisition unit 25 acquires the measurement results of the position and speed of the vehicle 4 at the time including the delivery time of the package indicated in the delivery plan information from the in-vehicle device 4A, and stores them in the memory. 22 is written.
  • the second acquisition unit 26 acquires the measurement results of the position and acceleration of the worker 3 at the time including the delivery time of the package indicated in the delivery plan information from the terminal 3A and writes them in the memory 22 .
  • estimating unit 27 calculates the measurement results of the position and speed of vehicle 4 at a time including the delivery time of the package indicated in the delivery plan information (for example, the delivery time and one hour before and after the delivery time). , is read from the memory 22 (step S1).
  • the estimation unit 27 reads from the memory 22 the measurement results of the position and acceleration of the worker 3 at the time including the delivery time of the package indicated in the delivery plan information (step S2).
  • the estimation unit 27 estimates the travel-related state, which is the state related to travel of the vehicle 4, based on the measurement result of the speed of the vehicle 4 read from the memory 22 (step S3).
  • FIG. 6 is a flowchart showing the details of the travel-related state estimation process (step S3 in FIG. 5) of the vehicle 4. As shown in FIG. With reference to the graphs of FIGS. 6 and 4(a), the estimation unit 27 determines the time zone in which the speed of the vehicle 4 is continuously obtained (for example, the speed is obtained continuously for 5 minutes or longer). time period) is specified (step S31).
  • the estimation unit 27 determines whether the speed is less than the speed threshold Th1 (step S33).
  • step S33 If the speed is less than the speed threshold Th1 (YES in step S33), the estimating unit 27 estimates that the vehicle 4 is stopped during the time from when the speed is obtained until when the next speed is obtained (step S34).
  • the estimating unit 27 estimates that the vehicle 4 is in a running state during the time from when the speed is obtained until when the next speed is obtained (step S35).
  • the estimating unit 27 estimates that the vehicle 4 is parked in a time period other than the time period specified in step S31 (NO in step S32) (step S36).
  • the estimation unit 27 calculates the time when the vehicle 4 switches from the parking state to the moving state as the actual departure time of the vehicle 4 and the worker 3 (step S37).
  • the estimation unit 27 calculates the time when the vehicle 4 switches from the moving state to the parked state as the actual arrival time of the vehicle 4 and the worker 3 (step S38).
  • the estimation unit 27 calculates the time from the actual departure time to the actual arrival time as the actual movement time of the vehicle 4 and the worker 3 (step S39).
  • the estimation unit 27 estimates a boarding-related state, which is a state related to the worker 3 boarding the vehicle 4 (step S4).
  • FIG. 7 is a flowchart showing the details of the process of estimating the boarding-related state of worker 3 (step S4 in FIG. 5).
  • estimating unit 27 calculates the position of vehicle 4 and worker at each measurement time at which the measurement results of the position of vehicle 4 and the position of worker 3 stored in memory 22 are obtained. 3 is calculated (step S41). In addition, when both measurement times are included in the predetermined time range, they may be regarded as the same measurement time.
  • the estimation unit 27 compares each calculated distance with a predetermined distance threshold (step S42).
  • the estimating unit 27 determines that the worker 3 is riding in the vehicle 4 at the measurement time of the measurement result on which the distance is calculated. It is estimated that the vehicle is in the riding state (step S43).
  • the estimating unit 27 determines whether the worker 3 got off the vehicle 4 at the measurement time of the measurement result on which the distance was calculated. It is estimated that the vehicle is getting off (step S44).
  • the estimation unit 27 estimates the work-related state, which is the state related to the work of the worker 3, based on the measurement result of the acceleration of the worker 3 read from the memory 22 (step S5). ).
  • FIG. 8 is a flow chart showing the details of the work-related state estimation process of the worker 3 (step S5 in FIG. 5). With reference to the graphs of FIGS. 8 and 4(b), the measurement result of the acceleration of the worker 3 in the time range in which the worker 3 is getting off the vehicle is selected (step S51).
  • the estimation unit 27 compares the absolute value of each selected acceleration with the acceleration threshold Th2 (step S52).
  • the estimating unit 27 determines that the worker 3 is It is estimated that it is in a working state (step S53).
  • the estimating unit 27 determines that the worker 3 is It is estimated that it is in a standby state (step S54).
  • the estimation unit 27 calculates the total time during which the worker 3 is in the working state as the actual work time (step S55).
  • the estimation unit 27 calculates the total time during which the worker 3 is in the standby state as the actual standby time (step S56).
  • analysis unit 28 calculates the time between the delivery plan and the actual work based on the delivery plan information stored in memory 22 and the performance information on the work estimated in steps S3 to S5. A temporal difference is detected, and the cause of the temporal difference is analyzed based on the detection result (step S6).
  • the analysis unit 28 transmits the analysis result to the delivery plan creation device via the communication I/F unit 21 .
  • the distance between the vehicle 4 and the worker 3 is less than the distance threshold, it can be estimated that the worker 3 is on the vehicle 4, and when the distance is equal to or greater than the distance threshold, the work is performed. It can be inferred that the person 3 is getting off the vehicle 4 . As a result, the time during which it is determined that the worker 3 is on the vehicle 4 can be excluded from the working time of the worker 3.
  • the estimating unit 27 estimates the work or standby state of the worker 3 in the time range in which the worker 3 is estimated to have gotten off the vehicle 4 . For this reason, it is possible to limit the time range for estimating the state of work or standby of the worker 3, and thereby the state of work or standby of the worker 3 can be accurately estimated.
  • Embodiment 2 the estimation unit 27 estimates whether the worker 3 is getting into the vehicle 4 or getting off the vehicle 4 based on the distance between the worker 3 and the vehicle 4 .
  • the estimation unit 27 estimates the state of the worker 3 getting into the vehicle 4 based on the change in the distance between the vehicle 4 and the worker 3 .
  • the configuration of the budget/actual management system 1 is the same as that of the first embodiment. Differences from the first embodiment will be mainly described below.
  • FIG. 9 is a flowchart showing details of the process of estimating the riding-related state of the worker 3 (step S4 in FIG. 5) according to the second embodiment of the present disclosure.
  • estimating unit 27 calculates the distance between vehicle 4 and worker 3 at each measurement time when the measurement result of the position of vehicle 4 and the measurement result of the position of worker 3 are obtained. Calculate (step S91). In addition, when both measurement times are included in the predetermined time range, they may be regarded as the same measurement time. The estimation unit 27 compares the calculated distances at consecutive measurement times (step S92).
  • the estimation unit 27 estimates that the worker 3 got into the vehicle 4 at the time when the distance changed. (step S94).
  • step S96 the estimation unit 27 determines that the worker 3 got off the vehicle 4 at the time when the distance changed. Estimate (step S96).
  • the time at which the distance changes may be the earlier or later of the two calculated distance measurement times.
  • the time for example, average time
  • the time calculated from two measurement times may be used.
  • the estimating unit 27 determines whether the worker 3 is the vehicle. 4, and when the distance changes from less than the distance threshold to greater than or equal to the distance threshold, it can be estimated that the worker 3 got off the vehicle 4. Thereby, the estimating unit 27 can accurately estimate getting on and off of the vehicle 4 by the worker 3 .
  • the estimation unit 27 estimates whether the worker 3 is getting into the vehicle 4 or getting off the vehicle 4 based on the distance between the worker 3 and the vehicle 4 .
  • the estimation unit 27 estimates the state of the worker 3 getting into the vehicle 4 based on the connection state of wireless communication between the terminal 3A and the in-vehicle device 4A.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating an overall configuration of a budget/actual management system according to Embodiment 3 of the present disclosure.
  • the budget/actual management system 1 has the same configuration as the budget/actual management system 1 according to the first embodiment shown in FIG.
  • the terminal 3A and the in-vehicle device 4A can transmit and receive data to and from each other by short-range wireless communication without going through the network 5 .
  • the terminal 3A and the in-vehicle device 4A are connected by a communication method conforming to a communication protocol such as Bluetooth (registered trademark), ZigBee (registered trademark), or Wibree, for example.
  • the terminal 3A periodically transmits connection state information indicating the state of connection with the in-vehicle device 4A by short-range wireless communication to the prediction/actual analysis device 2 via the network 5.
  • the in-vehicle device 4A may transmit the connection state information to the forecast/actual analysis device 2 .
  • FIG. 11 is a block diagram showing the configuration of the forecast/actual analysis device 2. As shown in FIG. Referring to FIG. 11, the forecast/actual analysis device 2 has the same configuration as the forecast/actual analysis device 2 according to the first embodiment shown in FIG. However, the processor 23 further includes a connection state acquiring section 29 as a functional processing section implemented by executing the computer program stored in the memory 22 .
  • connection state acquisition unit 29 acquires connection state information from the terminal 3A via the communication I/F unit 21, and writes it to the memory 22 in association with the measurement time of the connection state. Note that the connection state acquisition unit 29 may associate the connection state information with the acquisition time of the connection state information and write the connection state information to the memory 22 .
  • the estimation unit 27 estimates the state of getting on or off the vehicle 4 by the worker 3.
  • FIG. 12 is a flowchart showing details of the process of estimating the riding-related state of the worker 3 (step S4 in FIG. 5) according to the third embodiment of the present disclosure.
  • the estimation unit 27 reads from the memory 22 the connection state information of the connection state of the short-range wireless communication between the terminal 3A and the in-vehicle device 4A for each measurement time (step S101).
  • the estimating unit 27 executes the processing of steps S102 to S104 at each measurement time based on the read connection state information.
  • the estimating unit 27 determines that at the measurement time of the connection state, the operator 3 is assumed to be in the state of getting on the vehicle 4 (step S103).
  • the estimation unit 27 determines that the worker 3 is in a dismounted state in which the vehicle 4 is dismounted (step S104).
  • connection state information is stored in the memory 22 in association with the acquisition time, the processing of steps S102 to S104 is executed for each acquisition time.
  • the worker 3 is in the vehicle 4 when the terminal 3A and the in-vehicle device 4A are connected by short-range wireless communication. It can be assumed that the worker 3 has gotten off the vehicle 4 when the short-range wireless communication between the terminal 3A and the in-vehicle device 4A is disconnected.
  • the terminal 3A includes an acceleration sensor that measures the acceleration of the terminal 3A.
  • a speed sensor for measurement or an angular speed sensor for measuring the angular speed of the terminal 3A may be included.
  • the estimating unit 27 of the prediction/actual analysis device 2 determines that after the altitude is obtained, the following It is estimated that the worker 3 is in a working state until the altitude of . Moreover, when the altitude of the worker 3 is less than the altitude threshold, the estimating unit 27 estimates that the worker 3 is in the standby state during the time from when the altitude is obtained until when the next altitude is obtained. When the worker 3 works in high places and waits in low places, the working state and the waiting state of the worker 3 can be accurately estimated by such an estimation method.
  • the estimation unit 27 obtains the next speed after the speed is obtained. It is estimated that the worker 3 is in a working state during the time until . Moreover, when the speed of the worker 3 is less than the speed threshold, the estimating unit 27 estimates that the worker 3 is in a standby state during the time from when the speed is obtained until when the next speed is obtained.
  • the estimation unit 27 calculates the next angular velocity after the angular velocity is obtained. It is estimated that the worker 3 is in a working state during the time until is obtained. Further, when the absolute value of the angular velocity of the worker 3 is less than the angular velocity threshold, the estimating unit 27 determines that the worker 3 is in the standby state during the time from when the angular velocity is obtained until when the next angular velocity is obtained. presume.
  • the estimating unit 27 determines whether or not the worker 3 You may estimate the state of work or standby of
  • the estimation unit 27 may estimate the working state and standby state of the worker 3 in more detail using a plurality of measurement results obtained by the plurality of sensors.
  • the work-related state of the worker 3 includes a work state, a standby state, and a work suspension state, which is a state in which the work is temporarily stopped but can be immediately resumed.
  • the estimation unit 27 estimates the work-related state using the measurement results of the altitude sensor and the acceleration sensor. Further, it is assumed that the worker 3 works in high places but does not work in low places.
  • the estimation unit 27 estimates that the worker 3 is in a working state when the altitude of the terminal 3A is equal to or higher than a predetermined altitude threshold and the acceleration of the terminal 3A is equal to or higher than a predetermined acceleration threshold. Further, the estimating unit 27 estimates that the worker 3 is in the work temporary stop state when the altitude of the terminal 3A is equal to or higher than the predetermined altitude threshold and the acceleration of the terminal 3A is less than the predetermined acceleration threshold. . This is because it is considered that the worker 3 does not wait at a high place and temporarily stops working. Furthermore, the estimation unit 27 estimates that the worker 3 is in the standby state regardless of the acceleration of the terminal 3A when the altitude of the terminal 3A is less than the predetermined altitude threshold. This is because it is known that the worker 3 does not work in low places.
  • a part or all of the components constituting each of the above devices may be configured from semiconductor devices such as one or more system LSIs (Large Scale Integration).
  • part or all of the functions of the above devices may be provided by cloud computing. That is, part or all of the functions of each device may be realized by the cloud server. Also, at least part of the above embodiments may be combined arbitrarily.
  • Each process (each function) of the above-described embodiment is realized by a processing circuit (circuitry) including one or more processors.
  • the processing circuit may be configured by an integrated circuit or the like in which one or more memories, various analog circuits, and various digital circuits are combined in addition to the one or more processors.
  • the one or more memories store computer programs (instructions) that cause the one or more processors to execute the processes.
  • the one or more processors may execute the above processes according to the computer program read from the one or more memories, or execute the above processes according to a logic circuit designed in advance to execute the above processes. may be executed.
  • the processor may be a CPU, GPU (Graphics Processing Unit), DSP (Digital Signal Processor), FPGA (Field Programmable Gate Array), ASIC (Application Specific Integrated Circuit), etc., various processors suitable for computer control. .
  • the plurality of physically separated processors may cooperate with each other to execute the above processes.
  • the processors installed in each of a plurality of physically separated computers cooperate with each other via networks such as LAN (Local Area Network), WAN (Wide Area Network), and the Internet to execute each of the above processes.
  • the program may be installed in the memory from an external server device or the like via the network, or may be CD-ROM (Compact Disc-Read Only Memory), DVD-ROM (Digital Versatile Disk Read Only Memory), semiconductor It may be distributed in a state stored in a recording medium such as a flash memory, and installed in the memory from the recording medium.
  • CD-ROM Compact Disc-Read Only Memory
  • DVD-ROM Digital Versatile Disk Read Only Memory
  • semiconductor It may be distributed in a state stored in a recording medium such as a flash memory, and installed in the memory from the recording medium.
  • the computer program described above can be distributed via non-temporary computer-readable recording media such as CD-ROMs and communication networks such as the Internet.
  • the present disclosure can also be implemented as a semiconductor integrated circuit that implements part or all of the work-related state estimation device.

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Abstract

状態推定装置は、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部と、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部と、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部とを備える。

Description

状態推定装置、状態推定方法、コンピュータプログラム、及び状態推定システム
　本開示は、状態推定装置、状態推定方法、コンピュータプログラム、及び状態推定システムに関する。
　本出願は、２０２１年７月９日出願の日本出願第２０２１－１１３９３４５号に基づく優先権を主張し、前記日本出願に記載された全ての記載内容を援用するものである。
　特許文献１には、作業者が操作状態入力スイッチを押下することにより、荷卸し、休憩などの作業状態を入力することが開示されている。また、特許文献２には、作業者が情報端末を利用して、荷役状態に関する情報を入力することが開示されている。
特開２００５－２５１０７３号公報 特開２０１９－２８９７９号公報
　本開示の一態様に係る状態推定装置は、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部と、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部と、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部とを備える。
　本開示の他の態様に係る状態推定方法は、状態推定装置が、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得するステップと、前記状態推定装置が、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得するステップと、前記状態推定装置が、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定するステップとを含む。
　本開示の他の態様に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部、及び、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部として機能させる。
　本開示の他の態様に係る状態推定システムは、作業者が乗車する車両に搭載され、かつ前記車両の状態の計測結果を提供する車載装置と、前記作業者に所持され、かつ前記作業者の状態の計測結果を提供する端末と、前記車載装置及び前記端末のそれぞれから提供された計測結果に基づいて、前記作業者の作業状態を推定する状態推定装置とを備える。
図１は、本開示の実施形態１に係る予実管理システムの全体構成を示す図である。 図２は、配送計画情報が示す荷物の配送計画と、作業実績情報が示す作業者の作業実績とを対比して説明するための図である。 図３は、予実分析装置の構成を示すブロック図である。 図４は、一定期間内の車両の速度の計測結果及び作業者の加速度の計測結果の一例を示す図である。 図５は、予実分析装置が実行する処理の手順を示すフローチャートである。 図６は、車両の走行関連状態推定処理（図５のステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。 図７は、作業者の乗車関連状態推定処理（図５のステップＳ４）の詳細を示すフローチャートである。 図８は、作業者の作業関連状態推定処理（図５のステップＳ５）の詳細を示すフローチャートである。 図９は、本開示の実施形態２に係る作業者の乗車関連状態推定処理（図５のステップＳ４）の詳細を示すフローチャートである。 図１０は、本開示の実施形態３に係る予実管理システムの全体構成を示す図である。 図１１は、予実分析装置の構成を示すブロック図である。 図１２は、本開示の実施形態３に係る作業者の乗車関連状態推定処理（図５のステップＳ４）の詳細を示すフローチャートである。
［本開示が解決しようとする課題］
　従来、荷物の配送先への配送経路、到着予定時刻及び配送先での滞在予定時間などを計画する配送計画システムが知られている。滞在予定時間には、配送先に到着した後の配送先における待機予定時間及び作業予定時間が含まれる。
　このような配送計画に無理があった場合には、その原因を分析し、新たな配送計画への改善に役立てる仕組みが必要となる。原因分析のためには、作業者の配送先への到着実績時刻、作業者の配送先における待機実績時間及び作業実績時間、作業者の配送先からの出発実績時刻を正確に特定する必要がある。
　作業実績時間を特定する方法として、特許文献１，２に記載の方法が知らている。これらの方法は、作業者がスイッチや端末を利用して作業に関する情報を入力しなければならない。このため、作業者に入力の負担をかけてしまう。また、作業者による入力漏れや入力ミスが生じた場合には、作業実績時間を正確に特定することができない。
　本開示は、このような事情に鑑みてなされたものであり、ユーザに情報入力の負担をかけることなく、作業者の作業に関連する状態を正確に推定することのできる状態推定装置、状態推定方法、コンピュータプログラム、及び状態推定システムを提供することを目的とする。
［本開示の効果］
　本開示によると、ユーザに情報入力の負担をかけることなく、作業者の作業に関連する状態を正確に推定することができる。
［本開示の実施形態の概要］
　最初に本開示の実施形態の概要を列記して説明する。
　（１）本開示の一実施形態に係る状態推定装置は、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部と、前記作業者に所持されたセンサで合って前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部と、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部とを備える。
　この構成によると、車両の状態の計測結果及び作業者の状態の計測結果に基づいて、作業者の作業に関連する状態を推定することができる。ここで、車両の状態の計測結果及び作業者の状態の計測結果は、第１センサ及び第２センサからそれぞれ自動的に取得可能である。このため、ユーザに情報入力の負担をかけることなく、作業者の作業に関連する状態を正確に推定することができる。
　（２）また、前記第１センサの計測結果は、前記車両の位置であり、前記第２センサの計測結果は、前記作業者の位置であり、前記推定部は、前記車両の位置の計測結果及び前記作業者の位置の計測結果に基づいて、前記作業者の前記車両への乗車に関連する状態を推定してもよい。
　この構成によると、例えば、車両と作業者との間の距離が距離閾値未満の場合には作業者が車両に乗車していると推定することができ、当該距離が距離閾値以上の場合には作業者が車両から降車していると推定することができる。これにより、作業者が車両に乗車していると判断されている時間を作業者の作業時間から除くことができる。
　（３）また、前記推定部は、前記車両と前記作業者との間の距離の変化に基づいて、前記作業者の前記車両への乗車の状態を推定してもよい。
　この構成によると、例えば、車両と作業者との間の距離が距離閾値以上から距離閾値未満に変化した場合には作業者が車両に乗車したと推定することができ、当該距離が距離閾値未満から距離閾値以上に変化した場合には作業者が車両から降車したと推定することができる。これにより、作業者の車両の乗車及び降車を正確に推定することができる。
　（４）また、前記状態推定装置は、前記車両に搭載された通信装置と前記作業者が所持する通信装置との無線通信による接続状態を取得する接続状態取得部をさらに備え、前記推定部は、取得された前記接続状態に基づいて、前記作業者の前記車両の乗車又は降車の状態を推定してもよい。
　この構成によると、例えば、２つの通信装置が近距離無線通信により接続されている場合には作業者が車両に乗車していると推定することができ、当該２つの通信装置の通信が切断された場合には作業者が車両から降車していると推定することができる。
　（５）また、前記第２センサの測定結果は、前記作業者の速度、加速度、角速度及び高度のうちの少なくとも１つであり、前記推定部は、前記作業者の速度、加速度、角速度及び高度のうちの少なくとも１つの計測結果に基づいて、前記作業者の作業又は待機の状態を推定してもよい。
　この構成によると、作業者の速度、加速度、角速度及び高度のうちの少なくとも１つの計測結果を閾値処理することにより、作業者が作業をしている場合の計測結果と作業者が待機している場合の計測結果とを分離することができる。これにより、作業者の作業又は待機の状態を正確に推定することができる。
　（６）また、前記推定部は、前記作業者が前記車両から降車していると推定された時間範囲において、前記作業者の作業又は待機の状態を推定してもよい。
　この構成によると、作業者の作業又は待機の状態を推定する時間範囲を限定することができ、これにより、作業者の作業又は待機の状態を正確に推定することができる。
　（７）また、前記第１センサの測定結果は、前記車両の速度であり、前記推定部は、前記車両の速度の計測結果に基づいて、前記作業者の前記車両による移動の状態を推定してもよい。
　この構成によると、車両の速度の計測結果を閾値処理することにより、車両が走行している場合の計測結果と車両が停車している場合の計測結果とを分離することができる。これにより、作業者が乗車した車両が走行している状態と停車している状態とを正確に推定することができる。
　（８）また、前記推定部が推定した前記作業者の作業に関連する状態と前記車両の配送計画とに基づいて前記配送計画と配送実績との関係を分析し、分析結果を出力する分析部を備えてもよい。
　この構成によると、配送計画と配送実績の分析結果を次の配送計画の立案などに利用することができる。
　（９）本開示の他の実施形態に係る状態推定方法は、状態推定装置が、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得するステップと、前記状態推定装置が、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得するステップと、前記状態推定装置が、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定するステップとを含む。
　この構成は、上述の状態推定装置における処理をステップとして含む。このため、この構成によると、上述の状態推定装置と同一の作用および効果を奏することができる。
　（１０）本開示の他の実施形態に係るコンピュータプログラムは、コンピュータを、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部、及び、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部として機能させる。
　この構成によると、コンピュータを、上述の状態推定装置として機能させることができる。このため、上述の状態推定装置と同様の作用および効果を奏することができる。
　（１１）本開示の他の実施形態に係る状態推定システムは、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態の計測結果を提供する車載装置と、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態の計測結果を提供する端末と、前記車載装置及び前記端末のそれぞれから提供された計測結果に基づいて、前記作業者の作業状態を推定する状態推定装置とを備える。
　この構成によると、車両の状態の計測結果及び作業者の状態の計測結果に基づいて、作業者の作業に関連する状態を推定することができる。ここで、車両の状態の計測結果及び作業者の状態の計測結果は、車載装置及び端末からそれぞれ自動的に取得可能である。このため、ユーザに情報入力の負担をかけることなく、作業者の作業に関連する状態を正確に推定することができる。
［本開示の実施形態の詳細］
　以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、以下で説明する実施形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。以下の実施形態で示される数値、形状、材料、構成要素、構成要素の配置位置および接続形態、ステップ、ステップの順序などは、一例であり、本開示を限定するものではない。また、以下の実施形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
　また、同一の構成要素には同一の符号を付す。それらの機能および名称も同様であるため、それらの説明は適宜省略する。
　＜実施形態１＞
　〔予実管理システムの全体構成〕
　図１は、本開示の実施形態１に係る作業関連状態推定システムである予実管理システムの全体構成を示す図である。
　図１を参照して、予実管理システム１は、車両４による荷物の配送計画を示す配送計画情報及び作業者３の作業実績を示す作業実績情報を管理するシステムであり、作業関連状態推定装置（状態推定装置）である予実分析装置２と、作業者３が所持する端末３Ａと、車両４に搭載される車載装置４Ａとを備える。
　予実分析装置２は、車両４による荷物の配送計画情報と、作業者３の作業実績情報とに基づいて、配送計画と作業実績との時間的な差異を検出し、検出結果に基づいて時間的差異の原因を分析する。予実分析装置２は、配送計画を作成する配送計画作成装置（図示せず）に送信する。分析結果を受信した配送計画作成装置は、分析結果に基づいて次回以降の配送計画情報の修正を行う。
　端末３Ａは、端末３Ａの位置及び加速度（すなわち、端末３Ａを所持する作業者３の位置及び加速度）を計測するセンサを含む。つまり、端末３Ａは、端末３Ａの位置を計測する位置センサと、端末３Ａの加速度を計測する加速度センサとを含む。位置センサは、衛星航法を用いて端末３Ａの位置を特定する。例えば、位置センサは、複数のＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）衛星から受信した電波に基づいて、端末３Ａの位置を特定する。端末３Ａの位置は、例えば、緯度及び経度により特定することができる。衛星航法は、ＧＰＳなどの衛星測位システムを用いるが、これに限定されず、みちびき、ガリレオなどの衛星測位システムを用いてもよい。これらの衛星測位システムは総称してＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）と呼ばれる。
　端末３Ａは、所定の時間間隔で作業者３の位置及び加速度を計測し、計測結果をネットワーク５を介して予実分析装置２に送信する。
　車載装置４Ａは、車載装置４Ａの位置及び速度（すなわち、車載装置４Ａが搭載された車両４の位置及び速度）を計測するセンサを含む。つまり、車載装置４Ａは、車載装置４Ａの位置を計測する位置センサと、車載装置４Ａの速度を計測する速度センサとを含む。位置センサは、衛星航法を用いて車載装置４Ａの位置を特定する。例えば、位置センサは、複数のＧＰＳ衛星から受信した電波に基づいて、車載装置４Ａの位置を特定する。車載装置４Ａの位置は、例えば、緯度及び経度により特定することができる。衛星航法は、ＧＰＳなどの衛星測位システムを用いるが、これに限定されず、みちびき、ガリレオなどの衛星測位システムを用いてもよい。
　車載装置４Ａは、所定の時間間隔で車両４の位置及び速度を計測し、計測結果をネットワーク５を介して予実分析装置２に送信する。
　予実分析装置２、端末３Ａ及び車載装置４Ａは、有線又は無線によりインターネット等のネットワーク５に接続され、互いにデータを送受信することができる。
　〔配送計画と作業実績の比較〕
　図２は、配送計画情報が示す荷物の（ａ）配送計画と、作業実績情報が示す作業者３の（ｂ）作業実績とを対比して説明するための図である。
　図２の（ａ）配送計画によると、作業者３は、車両４に乗って出発地を出発予定時刻Ａ１に出発し、移動予定時間Ａ経過後の到着予定時刻Ａに配送先に到着する。また、作業者３は、到着予定時刻Ａから待機終了予定時刻Ａまでの待機予定時間Ａだけ配送先で待機する。ここで、待機終了予定時刻Ａは作業開始予定時刻Ａとなり、作業者３は、作業開始予定時刻Aから作業終了予定時刻Ａまでの作業予定時間Ａだけ配送先で荷積みや荷卸しなどの作業を行う。ここで、作業終了予定時刻Ａは出発予定時刻Ａ２となり、作業者３は、車両４に乗って出発予定時刻Ａ２に配送先を出発し、次の配送先に向かう。
　また、図２の（ｂ）作業実績によると、作業者３は、車両４に乗って出発地を出発実績時刻Ｂ１に出発し、移動実績時間Ｂ経過後の到着実績時刻Ｂに配送先に到着した。また、作業者３は、到着実績時刻Ｂから待機終了実績時刻Ｂまでの待機実績時間Ｂだけ配送先で待機する。ここで、待機終了実績時刻Ｂは作業開始実績時刻Ｂとなり、作業者３は、作業開始実績時刻Ｂから作業終了実績時刻Ｂまでの作業実績時間Ｂだけ配送先で荷積みや荷卸しなどの作業を行った。ここで、作業終了実績時刻Ｂは出発実績時刻Ｂ２となり、作業者３は、車両４に乗って出発実績時刻Ｂ２に配送先を出発し、次の配送先に向かった。
　予実分析装置２は、このような配送計画の各時刻と作業実績の各時刻を比較することにより、配送計画通りに配送がされなかった場合の原因を分析する。例えば、予実分析装置２は、作業実績時間Ｂが作業予定時間Ａよりも短い場合には、その原因が移動の遅れによるものか、待機の遅れによるものか等を分析する。このような分析を行うためには、出発地からの出発実績時刻Ｂ、配送先への到着実績時刻Ｂ、配送先での待機実績時間Ｂ及び作業実績時間Ｂを正確に特定する必要がある。
　〔予実分析装置２の構成〕
　図３は、予実分析装置２の構成を示すブロック図である。
　図３を参照して、予実分析装置２は、バス２４を介して相互に接続される通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）部２１と、メモリ２２と、プロセッサ２３とを備える。
　通信Ｉ／Ｆ部２１は、端末３Ａや車載装置４Ａなどの外部の装置と有線又は無線により通信（データの送受信）を行うための通信モジュールを含む。
　メモリ２２は、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）若しくはＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの揮発性のメモリ素子、フラッシュメモリ若しくはＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ　Ｅｒａｓａｂｌｅ　Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの不揮発性のメモリ素子、又は、ハードディスクなどの磁気記憶装置などにより構成されている。メモリ２２は、プロセッサ２３で実行されるコンピュータプログラムを記憶する。また、メモリ２２は、コンピュータプログラムの実行時に利用されるデータ、及び、コンピュータプログラムの実行時に生成されるデータを記憶する。例えば、メモリ２２は、配送計画作成装置が作成した配送計画情報を記憶している。
　プロセッサ２３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などにより構成され、メモリ２２に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される機能的な処理部として、第１取得部２５と、第２取得部２６と、推定部２７と、分析部２８とを含む。
　第１取得部２５は、通信Ｉ／Ｆ部２１を介して、車載装置４Ａから車両４の位置及び速度の計測結果を取得し、取得した計測結果をメモリ２２に書き込む。第１取得部２５は、車載装置４Ａにより車両４の位置及び速度が計測される度に計測結果を取得してもよいし、複数の計測結果を纏めて取得してもよい。
　第２取得部２６は、通信Ｉ／Ｆ部２１を介して、端末３Ａから作業者３の位置及び加速度の計測結果を取得し、取得した計測結果をメモリ２２に書き込む。第２取得部２６は、端末３Ａにより作業者３の位置及び加速度が計測される度に計測結果を取得してもよいし、複数の計測結果を纏めて取得してもよい。
　推定部２７は、車載装置４Ａの計測結果及び端末３Ａの計測結果に基づいて、作業者３の作業に関連する状態、車両４の走行に関連する状態、作業者３の車両４への乗車に関連する状態を推定する。以下、推定部２７の処理について詳述する。
　推定部２７は、一定時間内の車両４の位置及び速度の計測結果及び作業者３の位置及び加速度の計測結果を、メモリ２２から読み出す。ここで、一定時間は、例えば、配送計画情報に示される荷物の配送時間を含む。
　図４は、一定期間内の車両４の速度の計測結果及び作業者３の加速度の計測結果の一例を示す図である。図４は、（ａ）車両４の速度を示すグラフと、（ｂ）作業者３の加速度を示すグラフとで構成されている。
　図４の（ａ）車両４の速度を示すグラフの横軸は時間を示し、縦軸は車両４の速度を示す。各点３１は、車両４の速度を示す。図４の（ｂ）作業者３の加速度を示すグラフの横軸は時間を示し、縦軸は作業者３の加速度を示す。各点３２は、作業者３の加速度を示す。なお、上述した２つのグラフの横軸は、共通の時間を示す。
　また、図４のグラフには、車両４及び作業者３の位置情報が示されていないが、車両４の速度及び作業者３の加速度の情報と同様に取得されているため、これらの位置情報は図４のグラフに表示されることもある。
　図４の（ａ）のグラフが示すように、車両４の速度の計測結果は、車両４が移動している時間において連続して得られ、車両４が駐車している時間においては連続して得られない。これは、車両４の駐車時には車載装置４Ａの電源がオフになるため、車載装置４Ａは、計測および計測結果の送信を行わないからである。
　推定部２７は、車載装置４Ａの計測結果が連続して得られていない時間（例えば、計測結果が５分以上得られていない時間）は、車両４が駐車状態であると推定する。車両４の駐車状態とは、車両４が所定の場所に駐車し、車載装置４Ａの電源がオフになっている状態である。
　推定部２７は、車載装置４Ａの計測結果が連続して得られている時間（例えば、計測結果が５分以内に連続して得られている時間）は、車両４の移動状態であると推定する。車両４の移動状態は車載装置４Ａの電源がオンになっている状態であり、移動状態においては、車載装置４Ａは計測および計測結果の送信を行う。
　推定部２７は、駐車状態から移動状態に切り替わった時刻を車両４及び作業者３の出発実績時刻として算出する。また、推定部２７は、移動状態から駐車状態に切り替わった時刻を車両４及び作業者３の到着実績時刻として算出する。また、推定部２７は、出発実績時刻から到着実績時刻までの時間、つまり、車両４が移動状態の時間を移動実績時間として算出する。
　車両４の移動状態には、車両４の走行状態と、車両４の停車状態とが含まれる。
　図４の（ａ）のグラフを参照して、推定部２７は、車載装置４Ａが計測した車両４の速度をあらかじめ定められた速度閾値Ｔｈ１と比較する。推定部２７は、車両４の速度が速度閾値Ｔｈ１以上の場合には、当該速度が得られてから次の速度が得られるまでの時間において車両４が走行状態であると推定する。推定部２７は、車両４の速度が速度閾値Ｔｈ１未満の場合には、当該速度が得られてから次の速度が得られるまでの時間において車両４が停車状態であると推定する。
　例えば、車両４の速度が１分毎に計測される。推定部２７は、車両４の速度が速度閾値Ｔｈ１以上の場合には、当該速度の計測時刻から１分間の間、車両４が走行状態であると推定し、当該速度が速度閾値Ｔｈ１未満の場合には、当該速度の計測時刻から１分間の間、車両４が停車状態であると推定する。
　推定部２７は、車両４の位置の計測結果及び作業者３の位置の計測結果に基づいて、作業者３の車両４への乗車に関連する状態を推定する。つまり、推定部２７は、これらの計測結果に基づいて、作業者３が車両４に乗車した乗車状態と、作業者３が車両４から降車した降車状態とを推定する。
　具体的には、推定部２７は、車両４の位置の計測結果及び作業者３の位置の計測結果に基づいて、車両４と作業者３との間の距離を算出する。推定部２７は、算出した距離とあらかじめ定められた距離閾値とを比較する。推定部２７は、当該距離が距離閾値未満の場合には作業者３が車両４に乗車している乗車状態であると推定する。また、推定部２７は、当該距離が距離閾値以上の場合には作業者３が車両４から降車している降車状態であると推定する。
　また、推定部２７は、作業者３の加速度の計測結果を閾値処理することにより、作業者３が所定の作業をしている場合の加速度の計測結果と、作業者３が作業をせずに待機している場合の加速度の計測結果とを分離する。これにより、作業者３が作業状態にあるか待機状態にあるかを推定する。ここで、所定の作業とは、例えば、荷物の荷卸し、荷積みなどである。
　図４の（ｂ）のグラフを参照して、推定部２７は、作業者３の加速度の絶対値が加速度閾値Ｔｈ２以上の場合には、当該加速度が得られてから次の加速度が得られるまでの時間において作業者３が作業状態であると推定する。推定部２７は、作業者３の加速度の絶対値が加速度閾値Ｔｈ２未満の場合には、当該加速度が得られてから次の加速度が得られるまでの時間において作業者３が待機状態であると推定する。
　例えば、作業者３の加速度が１分毎に計測される。推定部２７は、作業者３の加速度の絶対値が加速度閾値Ｔｈ２以上の場合には、当該加速度の計測時刻から１分間の間、作業者３が作業状態であると推定し、当該加速度の絶対値が加速度閾値Ｔｈ２未満の場合には、当該加速度の計測時刻から１分間の間、作業者３が待機状態であると推定する。
　なお、推定部２７は、作業者３が乗車状態である場合の作業者３の加速度の計測結果を用いずに、作業者３が降車状態である場合の作業者３の加速度の計測結果を用いて、作業者３が作業状態であるか待機状態であるかの推定を行うのが望ましい。作業者３が乗車状態の場合には、作業者３は所定の作業を行わないからである。
　推定部２７は、作業者３が降車状態の時間帯において、作業者３が作業状態にある時間の合計を作業実績時間として算出し、作業者３が待機状態にある時間の合計を待機実績時間として算出する。推定部２７は、図２に示したように作業実績時間と待機実績時間の時間帯を明確に分けることができる場合には、時間帯の境界時刻を待機終了実績時刻（作業開始実績時刻）として推定する。
　再び図３を参照して、分析部２８は、メモリ２２に記憶されている配送計画情報と、推定部２７が推定した作業者３の作業状態の実績情報とに基づいて、配送計画と作業実績との時間的な差異を検出し、検出結果に基づいて時間的差異の原因を分析する。分析部２８は、分析結果を通信Ｉ／Ｆ部２１を介して配送計画作成装置に送信する。
　〔予実分析装置２の処理手順〕
　図５は、予実分析装置２が実行する処理の手順を示すフローチャートである。
　なお、図５に示す処理に先立って、第１取得部２５は、配送計画情報に示される荷物の配送時間を含む時間における車両４の位置及び速度の計測結果を車載装置４Ａから取得し、メモリ２２に書き込んでいるものとする。また、第２取得部２６は、配送計画情報に示される荷物の配送時間を含む時間における作業者３の位置及び加速度の計測結果を端末３Ａから取得し、メモリ２２に書き込んでいるものとする。
　図５を参照して、推定部２７は、配送計画情報に示される荷物の配送時間を含む時間（例えば、配送時間と配送時間の前後１時間）における、車両４の位置及び速度の計測結果を、メモリ２２から読み出す（ステップＳ１）。
　推定部２７は、配送計画情報に示される荷物の配送時間を含む時間における、作業者３の位置及び加速度の計測結果を、メモリ２２から読み出す（ステップＳ２）。
　推定部２７は、メモリ２２から読み出した車両４の速度の計測結果に基づいて、車両４の走行に関連する状態である走行関連状態を推定する（ステップＳ３）。
　図６は、車両４の走行関連状態推定処理（図５のステップＳ３）の詳細を示すフローチャートである。
　図６及び図４の（ａ）のグラフを参照して、推定部２７は、車両４の速度が連続して得られている時間帯（例えば、速度が５分以上途切れることなく得られている時間帯）を特定する（ステップＳ３１）。
　推定部２７は、特定した時間帯に含まれる車両４の速度の各計測結果について（ステップＳ３２においてＹＥＳ）、速度が速度閾値Ｔｈ１未満か否かを判断する（ステップＳ３３）。
　速度が速度閾値Ｔｈ１未満の場合には（ステップＳ３３においてＹＥＳ）、推定部２７は、当該速度が得られてから次の速度が得られるまでの時間において車両４が停車状態であると推定する（ステップＳ３４）。
　速度が速度閾値Ｔｈ１以上の場合には（ステップＳ３３においてＮＯ）、推定部２７は、当該速度が得られてから次の速度が得られるまでの時間において車両４が走行状態であると推定する（ステップＳ３５）。
　推定部２７は、ステップＳ３１で特定した時間帯以外の時間帯において（ステップＳ３２においてＮＯ）、車両４が駐車状態であると推定する（ステップＳ３６）。
　推定部２７は、車両４が駐車状態から移動状態に切り替わった時刻を車両４及び作業者３の出発実績時刻として算出する（ステップＳ３７）。
　推定部２７は、車両４が移動状態から駐車状態に切り替わった時刻を車両４及び作業者３の到着実績時刻として算出する（ステップＳ３８）。
　推定部２７は、出発実績時刻から到着実績時刻までの時間を車両４及び作業者３の移動実績時間として算出する（ステップＳ３９）。
　再び図５を参照して、推定部２７は、作業者３の車両４への乗車に関連する状態である乗車関連状態を推定する（ステップＳ４）。
　図７は、作業者３の乗車関連状態推定処理（図５のステップＳ４）の詳細を示すフローチャートである。
　図７を参照して、推定部２７は、メモリ２２に格納されている車両４の位置の計測結果及び作業者３の位置の計測結果が得られている計測時刻ごとに、車両４と作業者３との間の距離を算出する（ステップＳ４１）。なお、両者の計測時刻が所定時間範囲内に含まれる場合には、同一の計測時刻とみなしてもよい。
　推定部２７は、算出した距離の各々とあらかじめ定められた距離閾値とを比較する（ステップＳ４２）。
　算出した距離が距離閾値未満の場合には（ステップＳ４２においてＹＥＳ）、推定部２７は、当該距離の算出のもととなった計測結果の計測時刻において、作業者３が車両４に乗車している乗車状態であると推定する（ステップＳ４３）。
　算出した距離が距離閾値以上の場合には（ステップＳ４２においてＮＯ）、推定部２７は、当該距離の算出のもととなった計測結果の計測時刻において、作業者３が車両４から降車している降車状態であると推定する（ステップＳ４４）。
　再び図５を参照して、推定部２７は、メモリ２２から読み出した作業者３の加速度の計測結果に基づいて、作業者３の作業に関連する状態である作業関連状態を推定する（ステップＳ５）。
　図８は、作業者３の作業関連状態推定処理（図５のステップＳ５）の詳細を示すフローチャートである。
　図８及び図４の（ｂ）のグラフを参照して、作業者３が降車状態である時間範囲の作業者３の加速度の計測結果を選択する（ステップＳ５１）。
　推定部２７は、選択した各加速度について、当該加速度の絶対値と加速度閾値Ｔｈ２とを比較する（ステップＳ５２）。
　推定部２７は、作業者３の加速度の絶対値が加速度閾値Ｔｈ２以上の場合には（ステップＳ５２においてＹＥＳ）、当該加速度が得られてから次の加速度が得られるまでの時間において作業者３が作業状態であると推定する（ステップＳ５３）。
　推定部２７は、作業者３の加速度の絶対値が加速度閾値Ｔｈ２未満の場合には（ステップＳ５２においてＮＯ）、当該加速度が得られてから次の加速度が得られるまでの時間において作業者３が待機状態であると推定する（ステップＳ５４）。
　推定部２７は、作業者３が作業状態にある時間の合計を作業実績時間として算出する（ステップＳ５５）。
　推定部２７は、作業者３が待機状態にある時間の合計を待機実績時間として算出する（ステップＳ５６）。
　再び図５を参照して、分析部２８は、メモリ２２に記憶されている配送計画情報と、ステップＳ３～Ｓ５において推定された作業に関する実績情報とに基づいて、配送計画と作業実績との時間的な差異を検出し、検出結果に基づいて時間的差異の原因を分析する（ステップＳ６）。分析部２８は、分析結果を通信Ｉ／Ｆ部２１を介して配送計画作成装置に送信する。
　〔実施形態１の効果等〕
　以上説明したように、本開示の実施形態１によると、車両４の状態の計測結果及び作業者３の状態の計測結果に基づいて、作業者３の作業に関連する状態を推定することができる。ここで、車両４の状態の計測結果及び作業者３の状態の計測結果は、車載装置４Ａ及び端末３Ａからそれぞれ自動的に取得可能である。このため、ユーザに情報入力の負担をかけることなく、作業者３の作業に関連する状態を正確に推定することができる。
　また、車両４と作業者３との間の距離が距離閾値未満の場合には作業者３が車両４に乗車していると推定することができ、当該距離が距離閾値以上の場合には作業者３が車両４から降車していると推定することができる。これにより、作業者３が車両４に乗車していると判断されている時間を作業者３の作業時間から除くことができる。
　また、作業者３の加速度の計測結果を閾値処理することにより、作業者３が作業をしている場合の計測結果と作業者３が待機している場合の計測結果とを分離することができる。これにより、作業者３の作業又は待機の状態を正確に推定することができる。
　また、推定部２７は、作業者３が車両４から降車していると推定された時間範囲において、作業者３の作業又は待機の状態を推定する。このため、作業者３の作業又は待機の状態を推定する時間範囲を限定することができ、これにより、作業者３の作業又は待機の状態を正確に推定することができる。
　また、車両４の速度の計測結果を閾値処理することにより、車両４が走行している場合の計測結果と車両４が停車している場合の計測結果とを分離することができる。これにより、作業者３が乗車した車両４が走行している状態と停車している状態とを正確に推定することができる。
　＜実施形態２＞
　実施形態１では、推定部２７は、作業者３と車両４との間の距離に基づいて、作業者３が車両４に乗車しているか車両４から降車しているかを推定した。実施形態２では、推定部２７が、車両４と作業者３との距離の変化に基づいて、作業者３の車両４への乗車の状態を推定する例について説明する。
　予実管理システム１の構成は実施形態１と同様である。以下では、実施形態１と異なる点を中心に説明する。
　図９は、本開示の実施形態２に係る作業者３の乗車関連状態推定処理（図５のステップＳ４）の詳細を示すフローチャートである。
　図９を参照して、推定部２７は、車両４の位置の計測結果及び作業者３の位置の計測結果が得られている計測時刻ごとに、車両４と作業者３との間の距離を算出する（ステップＳ９１）。なお、両者の計測時刻が所定時間範囲内に含まれる場合には、同一の計測時刻とみなしてもよい。
　推定部２７は、連続する計測時刻において、算出した距離を比較する（ステップＳ９２）。
　推定部２７は、算出した距離があらかじめ定められた距離閾値以上から距離閾値未満に変化した場合には（ステップＳ９３においてＹＥＳ）、距離が変化した時刻において作業者３が車両４に乗車したと推定する（ステップＳ９４）。
　推定部２７は、算出した距離が距離閾値未満から距離閾値以上に変化した場合には（ステップＳ９３においてＮＯ、ステップＳ９５においてＹＥＳ）、距離が変化した時刻において作業者３が車両４から降車したと推定する（ステップＳ９６）。
　なお、ステップＳ９４、Ｓ９６において、距離が変化した時刻とは、２つの算出した距離の計測時刻のうち、時間的に早いものであってもよいし遅いものであってもよい。また、２つの計測時刻から算出される時刻（例えば、平均時刻）であってもよい。
　以上説明したように、本開示の実施形態２によると、推定部２７は、車両４と作業者３との間の距離が距離閾値以上から距離閾値未満に変化した場合には作業者３が車両４に乗車したと推定することができ、当該距離が距離閾値未満から距離閾値以上に変化した場合には作業者３が車両４から降車したと推定することができる。これにより、推定部２７は、作業者３の車両４の乗車及び降車を正確に推定することができる。
　＜実施形態３＞
　実施形態１では、推定部２７は、作業者３と車両４との間の距離に基づいて、作業者３が車両４に乗車しているか車両４から降車しているかを推定した。実施形態３では、推定部２７が、端末３Ａと車載装置４Ａとの無線通信の接続状態に基づいて、作業者３の車両４への乗車の状態を推定する例について説明する。
　図１０は、本開示の実施形態３に係る予実管理システムの全体構成を示す図である。
　図１０を参照して、予実管理システム１は、図１に示した実施形態１に係る予実管理システム１と同様の構成を備える。ただし、端末３Ａ及び車載装置４Ａは、ネットワーク５を介することなく近距離無線通信により互いにデータを送受信することができる。端末３Ａ及び車載装置４Ａは、例えば、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＺｉｇＢｅｅ（登録商標）、又はＷｉｂｒｅｅなどの通信プロトコルに準拠した通信方法により接続される。
　端末３Ａは、近距離無線通信による車載装置４Ａとの接続状態を示す接続状態情報を、ネットワーク５を介して予実分析装置２に周期的に送信する。ただし、車載装置４Ａが接続状態情報を予実分析装置２に送信してもよい。
　図１１は、予実分析装置２の構成を示すブロック図である。
　図１１を参照して、予実分析装置２は、図３に示した実施形態１に係る予実分析装置２と同様の構成を備える。ただし、プロセッサ２３は、メモリ２２に記憶されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される機能的な処理部として、さらに、接続状態取得部２９を備える。
　接続状態取得部２９は、通信Ｉ／Ｆ部２１を介して端末３Ａから接続状態情報を取得し、接続状態の計測時刻と対応付けてメモリ２２に書き込む。なお、接続状態取得部２９は、接続状態情報と接続状態情報の取得時刻とを対応付けてメモリ２２に書き込んでもよい。
　推定部２７は、接続状態取得部２９が取得した接続状態情報に基づいて、作業者３の車両４への乗車又は車両４からの降車の状態を推定する。
　図１２は、本開示の実施形態３に係る作業者３の乗車関連状態推定処理（図５のステップＳ４）の詳細を示すフローチャートである。
　図１２を参照して、推定部２７は、端末３Ａ及び車載装置４Ａの近距離無線通信の接続状態の計測時刻ごとの接続状態情報を、メモリ２２から読み出す（ステップＳ１０１）。
　推定部２７は、読み出した接続状態情報に基づいて、計測時刻ごとにステップＳ１０２～Ｓ１０４の処理を実行する。
　つまり、推定部２７は、接続状態情報が端末３Ａ及び車載装置４Ａが近距離無線通信により接続されていることを示す場合には（ステップＳ１０２においてＹＥＳ）、当該接続状態の計測時刻において、作業者３が車両４に乗車している乗車状態であると推定する（ステップＳ１０３）。
　また、推定部２７は、接続状態情報が端末３Ａ及び車載装置４Ａが近距離無線通信により接続されていないことを示す場合には（ステップＳ１０２においてＮＯ）、当該接続状態の計測時刻において、作業者３が車両４から降車している降車状態であると推定する（ステップＳ１０４）。
　なお、接続状態情報が取得時刻と対応付けられてメモリ２２に記憶されている場合には、取得時刻ごとにステップＳ１０２～Ｓ１０４の処理が実行される。
　以上説明したように、本開示の実施形態３によると、端末３Ａ及び車載装置４Ａが近距離無線通信により接続されている場合には作業者３が車両４に乗車していると推定することができ、端末３Ａ及び車載装置４Ａの近距離無線通信が切断された場合には作業者３が車両４から降車していると推定することができる。
　＜変形例＞
　上述の実施形態１～３では、端末３Ａは、端末３Ａの加速度を計測する加速度センサを含むものとしたが、加速度センサの代わりに、端末３Ａの高度を計測する高度センサ、端末３Ａの速度を計測する速度センサ、又は端末３Ａの角速度を計測する角速度センサを含んでもよい。
　例えば、予実分析装置２の推定部２７は、端末３Ａの高度（すなわち、端末３Ａを所持する作業者３の高度）が所定の高度閾値以上である場合には、当該高度が得られてから次の高度が得られるまでの時間において作業者３が作業状態であると推定する。また、推定部２７は、作業者３の高度が高度閾値未満の場合には、当該高度が得られてから次の高度が得られるまでの時間において作業者３が待機状態であると推定する。作業者３が高所作業を行うとともに、低所において待機を行う場合には、このような推定方法によって作業者３の作業状態と待機状態とを正確に推定することができる。
　また、推定部２７は、端末３Ａの速度（すなわち、端末３Ａを所持する作業者３の速度）が所定の速度閾値以上である場合には、当該速度が得られてから次の速度が得られるまでの時間において作業者３が作業状態であると推定する。また、推定部２７は、作業者３の速度が速度閾値未満の場合には、当該速度が得られてから次の速度が得られるまでの時間において作業者３が待機状態であると推定する。
　また、推定部２７は、端末３Ａの角速度（すなわち、端末３Ａを所持する作業者３の角速度）の絶対値が所定の速度閾値以上である場合には、当該角速度が得られてから次の角速度が得られるまでの時間において作業者３が作業状態であると推定する。また、推定部２７は、作業者３の角速度の絶対値が角速度閾値未満の場合には、当該角速度が得られてから次の角速度が得られるまでの時間において作業者３が待機状態であると推定する。
　また、推定部２７は、速度センサ、加速度センサ、角速度センサ及び高度センサの少なくとも１つによる、作業者３の速度、加速度、角速度及び高度のうちの少なくとも１つの計測結果に基づいて、作業者３の作業又は待機の状態を推定してもよい。
　また、推定部２７は、これら複数のセンサで計測された複数の計測結果を用いて、作業者３の作業状態と待機状態をより詳細に推定してもよい。例えば、作業者３の作業関連状態には、作業状態、待機状態の他に、作業を一時的に停止しているがすぐに作業に復帰できる状態である作業一時停止状態が含まれるものとする。また、推定部２７は、高度センサ及び加速度センサの計測結果を用いて、作業関連状態を推定するものとする。また、作業者３は高所で作業を行うが、低所で作業を行わないことが分かっているものとする。
この場合、推定部２７は、端末３Ａの高度が所定の高度閾値以上であり、かつ、端末３Ａの加速度が所定の加速度閾値以上の場合には、作業者３が作業状態であると推定する。また、推定部２７は、端末３Ａの高度が所定の高度閾値以上であり、かつ、端末３Ａの加速度が所定の加速度閾値未満の場合には、作業者３が作業一時停止状態であると推定する。
これは、作業者３が高所で待機することはなく、一時的に作業を停止していると考えられるからである。さらに、推定部２７は、端末３Ａの高度が所定の高度閾値未満の場合には、端末３Ａの加速度にかかわらず、作業者３が待機状態であると推定する。これは、作業者３が低所では作業を行わないと分かっているためである。
［付記］
　上記の各装置を構成する構成要素の一部または全部は、１または複数のシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）などの半導体装置から構成されていてもよい。
　また、上記各装置の一部または全部の機能がクラウドコンピューティングによって提供されてもよい。つまり、各装置の一部または全部の機能がクラウドサーバにより実現されていてもよい。
　また、上記実施形態の少なくとも一部を任意に組み合わせてもよい。
　上述の実施形態の各処理（各機能）は、１又は複数のプロセッサを含む処理回路（Ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ）により実現される。上記処理回路は、上記１又は複数のプロセッサに加え、１又は複数のメモリ、各種アナログ回路、各種デジタル回路が組み合わされた集積回路等で構成されてもよい。上記１又は複数のメモリは、上記各処理を上記１又は複数のプロセッサに実行させるコンピュータプログラム（命令）を格納する。上記１又は複数のプロセッサは、上記１又は複数のメモリから読み出した上記コンピュータプログラムに従い上記各処理を実行してもよいし、予め上記各処理を実行するように設計された論理回路に従って上記各処理を実行してもよい。上記プロセッサは、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）等、コンピュータの制御に適合する種々のプロセッサであってよい。なお物理的に分離した上記複数のプロセッサが互いに協働して上記各処理を実行してもよい。例えば物理的に分離した複数のコンピュータのそれぞれに搭載された上記プロセッサがＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ (Wide Area Network) 、インターネット等のネットワークを介して互いに協働して上記各処理を実行してもよい。上記プログラムは、外部のサーバ装置等から上記ネットワークを介して上記メモリにインストールされても構わないし、ＣＤ－ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ　Ｄｉｓｃ－Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ－ＲＯＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、半導体フラッシュメモリ等の記録媒体に格納された状態で流通し、上記記録媒体から上記メモリにインストールされても構わない。
　上記したようなコンピュータプログラムを、ＣＤ－ＲＯＭ等のコンピュータ読取可能な非一時的な記録媒体やインターネット等の通信ネットワークを介して流通させることができるのは、言うまでもない。また、本開示は、作業関連状態推定装置の一部又は全部を実現する半導体集積回路として実現することもできる。
　今回開示されたはすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本開示の範囲は、上記した意味ではなく、請求の範囲によって示され、請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
１　　　　予実管理システム（作業関連状態推定システム）
２　　　　予実分析装置（作業関連状態推定装置）
３　　　　作業者
３Ａ　　　端末
４　　　　車両
４Ａ　　　車載装置
５　　　　ネットワーク
２１　　　通信Ｉ／Ｆ部
２２　　　メモリ
２３　　　プロセッサ
２４　　　バス
２５　　　第１取得部
２６　　　第２取得部
２７　　　推定部
２８　　　分析部
２９　　　接続状態取得部

Claims (11)

  1. 　作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部と、
    　前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部と、
    　前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部とを備える、状態推定装置。
  2. 　前記第１センサの計測結果は、前記車両の位置であり、
    　前記第２センサの計測結果は、前記作業者の位置であり、
    　前記推定部は、前記作業者の前記車両への乗車に関連する状態を推定する、請求項１に記載の状態推定装置。
  3. 　前記推定部は、前記車両と前記作業者との間の距離の変化に基づいて、前記作業者の前記車両への乗車の状態を推定する、請求項２に記載の状態推定装置。
  4. 　前記状態推定装置は、
    　前記車両に搭載された通信装置と前記作業者が所持する通信装置との無線通信による接続状態を取得する接続状態取得部をさらに備え、
    　前記推定部は、取得された前記接続状態に基づいて、前記作業者の前記車両の乗車又は降車の状態を推定する、請求項１に記載の状態推定装置。
  5. 　前記第２センサの測定結果は、前記作業者の速度、加速度、角速度及び高度のうちの少なくとも１つであり、
    　前記推定部は、前記作業者の速度、加速度、角速度及び高度のうちの少なくとも１つの計測結果に基づいて、前記作業者の作業又は待機の状態を推定する、請求項２から請求項４のいずれか１項に記載の状態推定装置。
  6. 　前記推定部は、前記作業者が前記車両から降車していると推定された時間範囲において、前記作業者の作業又は待機の状態を推定する、請求項５に記載の状態推定装置。
  7. 　前記第１センサの測定結果は、前記車両の速度であり、
    　前記推定部は、前記車両の速度の計測結果に基づいて、前記作業者の前記車両による移動の状態を推定する、請求項１から請求項６のいずれか１項に記載の状態推定装置。
  8. 　前記推定部が推定した前記作業者の作業に関連する状態と前記車両の配送計画とに基づいて前記配送計画と配送実績との関係を分析し、分析結果を出力する分析部を備える、請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の状態推定装置。
  9. 　状態推定装置が、作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得するステップと、
    　前記状態推定装置が、前記作業者に所持されたセンサであって前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得するステップと、
    　前記状態推定装置が、前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定するステップとを含む、状態推定方法。
  10. 　コンピュータを、
    　作業者が乗車する車両に搭載されたセンサであって前記車両の状態を計測する第１センサの計測結果を取得する第１取得部、
    　前記作業者に所持されたセンサであってかつ前記作業者の状態を計測する第２センサの計測結果を取得する第２取得部、及び、
    　前記第１センサの計測結果及び前記第２センサの計測結果に基づいて、前記作業者の作業に関連する状態を推定する推定部として機能させるための、コンピュータプログラム。
  11. 　作業者が乗車する車両に搭載され、かつ前記車両の状態の計測結果を提供する車載装置と、
    　前記作業者に所持され、かつ前記作業者の状態の計測結果を提供する端末と、
    　前記車載装置及び前記端末のそれぞれから提供された計測結果に基づいて、前記作業者の作業状態を推定する状態推定装置とを備える、状態推定システム。
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