WO2024047724A1 - フォークリフト、および自動倉庫システム - Google Patents

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WO2024047724A1
WO2024047724A1 PCT/JP2022/032488 JP2022032488W WO2024047724A1 WO 2024047724 A1 WO2024047724 A1 WO 2024047724A1 JP 2022032488 W JP2022032488 W JP 2022032488W WO 2024047724 A1 WO2024047724 A1 WO 2024047724A1
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WO
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forklift
pallet
rack
image
server
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Application number
PCT/JP2022/032488
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English (en)
French (fr)
Inventor
公則 澤畠
隆 森
Original Assignee
株式会社日立製作所
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Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
    • B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
    • B66F9/00—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes
    • B66F9/06—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes movable, with their loads, on wheels or the like, e.g. fork-lift trucks
    • B66F9/075—Constructional features or details
    • B66F9/20—Means for actuating or controlling masts, platforms, or forks
    • B66F9/24—Electrical devices or systems

Definitions

  • the present disclosure relates to a forklift and an automated warehouse system equipped with the forklift.
  • Cargo handling vehicles such as forklifts are used to transport cargo within distribution warehouses.
  • loading operations include inserting the tip of a cargo handling member (fork) into the opening of a pallet (loading platform) on which cargo is loaded, and lifting the cargo, and moving the cargo loaded on the cargo handling member to a predetermined position. It is necessary to carry out a series of operations such as unloading operations such as unloading and unloading of unloading members.
  • Carrying out cargo handling operations accurately means that the forklift can load the cargo even if the cargo is misaligned or misaligned with respect to the predetermined position. It is possible to unload the cargo without any misalignment, positional shift, or angular shift.
  • the positional deviation includes both a lateral deviation and a longitudinal deviation with respect to the forklift.
  • packages are arranged in a distribution warehouse: they are placed directly on the floor, and they are stored in racks that can be arranged in multiple vertical directions.
  • the forklift claw When loading cargo placed on the floor or in a rack, the forklift claw must be inserted into the hole in the pallet on which the cargo is placed, and the forklift claw must be lifted up without dropping the cargo. .
  • it is necessary for the forklift to directly face the position and direction in which the pallet is placed but since the pallet is placed manually, it may shift laterally from the predetermined position or the placement angle may vary. The forklift may not be able to directly face the pallet.
  • the position and angle of the rack itself may change over time. This is because the center of gravity of the rack moves and the angle of inclination of the front surface of the rack changes depending on the balance of the mass of the cargo stored in the rack and the front and back of the arrangement position. As a result, even if the pallet is correctly placed in the movable rack, the forklift may not be able to directly face the pallet because the movable rack itself is deformed or moves in position.
  • racks include mobile racks (mobile racks), fixed racks (fixed racks), and portable racks (Nestena), but especially in mobile racks, wheels are moved on rails by a motor mechanism. , it stops when it collides with an adjacent rack, but the stopping accuracy varies by several centimeters due to the effects of rail friction, dust, and changes in the collision situation, and the movable rack always stops at a fixed position. There is no. That is, in the case of a movable rack, in addition to the deformation of the movable rack itself, the arrangement position constantly changes, so the possibility that the forklift will not be able to directly face the pallet is higher than in the case of a fixed rack.
  • the placement position of the Nestena itself changes due to manual transportation of the Nestena.
  • the placement position will fluctuate by several centimeters, so there is a higher possibility that the forklift will not be able to face the pallet directly in Nestena than in the case of a fixed rack.
  • the pallet shifts backwards from the frame end of the rack, the pallet will be recessed into the rack, so when the forklift moves forward to load the pallet, the forklift's transfer device will may hit the edge of the frame and cause damage to the aircraft.
  • Patent Documents 1 to 3 have been proposed to address the above-mentioned problems during cargo handling and problems associated therewith.
  • the distance between the forklift and the shelf is measured by sensors placed on the left and right claws of the forklift, and the wheels of the forklift are linked with the sensors until the distances reach a predetermined value.
  • Patent Document 1 In the conventional technology described in Patent Document 1, the distance from the forklift to the shelf is measured using left and right sensors, and the forklift is made to directly face the shelf.
  • Patent Document 1 does not mention misalignment of the pallet, so if the pallet is misaligned with respect to the shelf, the forklift may not be able to directly face the pallet and may not be able to carry out a loading operation.
  • the distance the forklift moves forward is determined by the distance to the shelf, if the pallet protrudes from the rack, it will move forward more than necessary, causing damage to the equipment such as the transfer equipment. This may lead to damage to your luggage.
  • Patent Document 2 recognizes the shape and position of the fork insertion hole of the pallet by driving a 2D-Lidar attached to the aircraft up and down, but does not mention the misalignment of the pallet with respect to the shelf. Therefore, there is a problem similar to that of Patent Document 1 described above. Furthermore, in Patent Document 2, the 2D-Lidar is attached to the mast of a forklift, and cannot be used for pallets that are stored at a height that cannot be reached by the height of the mast, such as cargo inside a rack. . Furthermore, 2D-Lidar is a laser radar like Tim581, and it is difficult to attach it to the claw. Furthermore, since it is a laser radar, if it is used in a rack where many wrapped packages are placed, recognition accuracy may decrease due to the effects of laser reflection.
  • Patent Document 3 detects whether the pallet and forklift are tilted in the front-rear direction and whether there is a height deviation with respect to the fork insertion hole, and the fork tip and base end are aligned in the vertical direction of the fork insertion hole. This is a technology that controls the location so that it is placed approximately in the center. This technology realizes loading by shifting the position of the forklift with respect to the pallet position, but it does not mention the positional shift of the pallet with respect to the shelf, so it has the same problem as Patent Document 1 mentioned above. There is. Further, in Patent Document 3, it is not possible to cope with a case where the pallet of the cargo to be loaded is shifted laterally, and the loading operation cannot be completed safely.
  • the present disclosure provides a forklift and a children's warehouse system that can prevent the forklift from colliding with racks and pallets even if the pallet is displaced forward or backward relative to the rack.
  • a forklift according to the present disclosure is a forklift that transports objects placed on a pallet, and includes a fork that is inserted into a fork insertion hole formed in the pallet and lifts the object placed on the pallet; one or more cameras that acquire an image of a frame of a rack in which loaded conveyance items are stored and an image of a pallet stored in the rack; and an image of the frame acquired by the one or more cameras; and a control unit that determines the amount of advance of the forklift based on the image of the pallet and advances the forklift toward the transported object according to the determined amount of advance.
  • An automated warehouse system includes a forklift that transports objects placed on a pallet, and a server that can communicate with the forklift, the forklift having a fork insert formed on the pallet.
  • a fork that is inserted into a hole to lift up a conveyed object placed on a pallet acquires an image of the rack frame in which the conveyed object placed on the pallet is stored, and acquires an image of the pallet stored in the rack 1 or a control unit that determines the amount of advance of the forklift based on the image of the frame and the image of the pallet, and transmits the determined amount of advance to the server;
  • the server collects multiple amounts of advance from the forklift and other forklifts, stores the multiple amounts of advance as statistical data, corrects the amount of advance received from the forklift using the statistical data, and transmits the corrected amount of advance to the forklift.
  • the control unit advances the forklift toward the conveyed object according to the received corrected advance amount.
  • the amount of advance of the forklift can be determined based on the image of the frame and the image of the pallet, so even if the position of the pallet deviates forward or backward relative to the rack, the forklift can move forward toward the rack or pallet. collision can be prevented.
  • FIG. 1 is a side view of an unmanned forklift according to a first embodiment.
  • 1 is a hardware block diagram of an on-vehicle controller according to a first embodiment.
  • FIG. 1 is a plan view of an unmanned forklift according to a first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing the arrangement shape of cargo to be transported according to the first embodiment. 3 is a diagram showing the layout shape of a warehouse according to Example 1.
  • FIG. FIG. 3 is a diagram showing an example of the arrangement of temporary storage areas according to the first embodiment.
  • 2 is a diagram showing a digital map according to Example 1.
  • FIG. 1 is a diagram showing an automated warehouse system according to a first embodiment.
  • FIG. 3 is a diagram showing a method for adjusting the amount of advance according to the first embodiment.
  • 7 is a diagram illustrating a method for adjusting the amount of advance according to a second embodiment.
  • FIG. FIG. 3 is a diagram showing an automated warehouse system according to a third embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing a method for accumulating an image database according to a fourth embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing a monitoring area in an automated warehouse system according to a fifth embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an automated warehouse system according to Examples 5 and 6.
  • FIG. 7 is a diagram showing an automated warehouse system according to a seventh embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an automated warehouse system according to an eighth embodiment.
  • FIG. 7 is a diagram showing an automated warehouse system according to a ninth embodiment.
  • an unmanned forklift 10 and an automated warehouse system 200 will be described with reference to FIGS. 1A to 9.
  • the unmanned forklift 10 is an example of the forklift of the present invention, but the forklift of the present invention is not limited to an unmanned forklift, but may be a manned forklift with a driving assist function that automatically controls the amount of advance.
  • FIG. 1A and FIG. 2 are diagrams showing an unmanned forklift 10 according to this embodiment.
  • the unmanned forklift 10 includes a transfer device 21 that is provided on a vehicle frame 20 so as to be movable up and down, and a claw portion 22 (fork) that can move in and out of the transfer device 21 and places a load thereon.
  • the raised transfer device 21 and the claw portion 22 are shown by broken lines.
  • the unmanned forklift 10 transports a load 30 as shown in FIG.
  • the cargo 30 is a cargo 31 placed on a pallet 32 .
  • the pallet 32 is provided with a fork insertion hole 33.
  • the unmanned forklift 10 lifts the load 30 by inserting the claw part 22 into the fork insertion hole 33 and lifting it up.
  • the vehicle frame 20 includes a pallet 32, a fork insertion hole 33, a recognition camera 23 for recognizing the shape of the frame of a rack 34 (described later), and a load height sensor 24 for detecting the height of the load 30. , a collision prevention sensor 25 for preventing collisions with surrounding obstacles, a downward safety camera 26 for monitoring obstacles under the claw portion 22, and an external environment sensor 27 for estimating the self-position. , and an on-vehicle controller 28 that performs calculations for autonomously controlling the unmanned forklift 10.
  • the recognition camera 23 is installed at a position where the height is variable, such as the claw portion 22 of the unmanned forklift 10. As shown in FIG. 2, a plurality of recognition cameras 23 are installed on the outside of the claw portion 22 and the like.
  • the recognition camera 23 is, for example, an RGB-D camera that can acquire a distance image in addition to a color image, and is a camera that can refer to information regarding the depth of a captured image.
  • the recognition camera 23 may be implemented using a stereo system that measures distance using two cameras, a ToF (Time of Flight) system that measures the reflection time of light, or a system that irradiates special light.
  • ToF Time of Flight
  • a structured illumination method may be used to measure the depth from a state in which the depth is measured.
  • the recognition camera 23 is used to recognize the shapes of the pallet 32, the fork insertion hole 33, and the frame of the rack 34, and is therefore linked to the elevation of the claw portion 22. By interlocking the lifting and lowering of the claw portion 22, it is also possible to recognize pallets 32 placed at different heights with the same coordinates, such as a high place in the rack 34.
  • the recognition camera 23 is connected to an on-vehicle controller 28, which will be described later, and a cable of such length is used that the connection will not be disconnected even when the cargo is being handled at a high place.
  • the recognition camera 23 acquires an image of the frame of the rack 34 in which the conveyed object 31 placed on the pallet 32 is stored, and an image of the pallet 32 stored in the rack 34.
  • the recognition camera 23 may acquire one image including the frame image and the palette image, or may acquire the frame image and the palette image as separate images.
  • the load height sensor 24 is a sensor for detecting the height of the load 30 to be transported, and receives data from a 2D laser scanner installed on the unmanned forklift 10, and detects the surface ( The height of the load on the front surface of the unmanned forklift 10 is detected.
  • the collision prevention sensor 25 is a sensor for preventing collisions with surrounding obstacles, and is equipped with a 2D laser sensor. If there is an obstacle within the detection range of the collision prevention sensor 25, the traveling speed of the unmanned forklift 10 is reduced or stopped.
  • the lower safety camera 26 is arranged at the front of the unmanned forklift 10 to monitor obstacles under the claw portion 22 of the unmanned forklift 10. Like the recognition camera 23, it is a camera that can refer to information regarding the depth of a captured image, and uses the depth data to determine obstacles under the claw portion 22.
  • the external sensor 27 is installed, for example, on the top of the vehicle frame 20.
  • the unmanned forklift 10 can be equipped with one or more external sensors 27.
  • the external sensor 27 is, for example, a LiDAR (Light Detection and Ranging) device, and changes the irradiation direction of the laser beam every predetermined angle (for example, every 0.5 degrees) to detect the surroundings of the unmanned forklift 10. Detect position and shape information of objects as a point cloud.
  • LiDAR Light Detection and Ranging
  • the unmanned forklift 10 is equipped with an on-vehicle controller 28 that is a control unit that performs calculations for autonomously controlling the unmanned forklift 10.
  • the on-vehicle controller 28 is installed, for example, on the top surface of the vehicle frame 20.
  • One or more on-vehicle controllers 28 are installed in the unmanned forklift 10.
  • the unmanned forklift 10 may be equipped with a plurality of on-vehicle controllers 28, and each of the on-vehicle controllers 28 may perform different processes.
  • FIG. 1B is a hardware block diagram of the on-vehicle controller 28 according to the first embodiment.
  • the on-vehicle controller 28 includes a processor 150, a main memory section 151, an auxiliary memory section 152, and an input/output I/F (interface) 153.
  • Processor 150 is a central processing unit that performs various calculations.
  • the processor 150 is, for example, a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). it) etc.
  • the processor 150 expands the program stored in the auxiliary storage unit 152 (for example, an image processing program for processing an image captured by the recognition camera 23) into the work area of the main storage unit 151 in an executable manner.
  • the main storage unit 151 stores programs executed by the processor 150, data processed by the processor 150, and the like.
  • the processor 150 executes a program loaded in the main storage unit 151 to perform frame recognition, palette recognition, etc., which will be described later.
  • the main storage unit 151 is, for example, a flash memory, a RAM (Random Access Memory), or the like.
  • the auxiliary storage unit 152 stores various programs and various data.
  • the auxiliary storage unit 152 stores, for example, an OS (Operating System), various programs, various tables, and the like.
  • the auxiliary storage unit 152 is, for example, a solid state drive (SSD) device, a hard disk drive (HDD) device, or the like.
  • SSD solid state drive
  • HDD hard disk drive
  • acceleration sensor 29 An acceleration sensor 29 is installed in the unmanned forklift 10 to obtain acceleration when the vehicle body travels.
  • the acceleration sensor 29 can also acquire the angular velocity when the vehicle body of the unmanned forklift 10 turns.
  • the acceleration sensor 29 is installed, for example, on the side of the unmanned forklift 10, and one or more acceleration sensors 29 are installed.
  • FIG. 4 shows a warehouse 100 according to this embodiment.
  • the warehouse 100 includes an incoming temporary storage area 101 where packages 30 transported from the outside by a truck 400 or the like is temporarily stored, an outgoing temporary storage area 102 where packages 30 taken out from a rack 34 or the like are temporarily stored, and an outgoing temporary storage area 102 where packages 30 transported from the truck 400 or the like are temporarily stored.
  • a separate floor storage temporary storage area 103 installed on a floor different from the floor to be carried out, storage areas 104A and 104B where the luggage 30 is stored, a vertical conveyor 105 for moving the luggage 30 to a different floor, and a truck.
  • a berth 106 is provided for carrying in the cargo 30 from the vehicle 400 and for loading the cargo 30 onto the truck 400.
  • An unmanned forklift 10 runs within the warehouse 100, and cargo 30 that is received from outside or taken out of the warehouse 100 is transported by the unmanned forklift 10.
  • the cargo 30 unloaded from the truck 400 stopped at the berth 106 is carried into the temporary storage area 101 .
  • the unmanned forklift 10 the products are stored from the temporary storage area 101 to the temporary storage area 103 on another floor or to the storage area 104A on a different floor.
  • the luggage 30 stored in the storage areas 104B on different floors is first placed on the vertical transport machine 105 by the unmanned forklift 10, and when the vertical transport machine 105 operates, only the luggage 30 is moved to a different floor.
  • the loaded cargo 30 is loaded and transported by a different unmanned forklift 10 and stored in the storage area 104B.
  • the unmanned forklift 10 is an electric vehicle
  • a charging station 107 is installed in the warehouse 100, and when the remaining charge level decreases, the unmanned forklift 10 is charged by moving to the charging station 107. .
  • the luggage 30 stored in the storage area 104A is transported to the temporary storage area 102 by the unmanned forklift 10.
  • the luggage 30 stored in the storage area 104B is first placed on the vertical transport machine 105 by the unmanned forklift 10, and when the vertical transport machine 105 operates, the luggage 30 is moved to the floor where it is taken out.
  • the delivered cargo 30 is loaded and transported again by a different unmanned forklift 10 or a manned forklift, and is then stored in the outgoing temporary storage area 102 or directly taken out.
  • the luggage 30 stored in the storage area 104A may be moved to the storage area 104B on a different floor.
  • the cargo 30 is placed on the vertical transport machine 105, as in the case of storage, and the vertical transport machine 105 transfers the cargo 30 to a different location.
  • the vertical transport machine 105 transfers the cargo 30 to a different location.
  • it is stored in the storage area 104B again by a different unmanned forklift 10.
  • the storage area 104A and the storage area 104B are composed of a movable rack, a fixed rack, and a portable rack (Nestena). All the racks are metal storage shelves, and even if the luggage 30 alone is difficult to stack, they can be stacked vertically. Thereby, the space above the site can be utilized, and the storage efficiency of the luggage 30 can be increased in a limited space.
  • Mobile racks are pallet racks installed on electric carts that move independently on each electric cart. By moving the shelves to secure a passage during cargo handling operations, it is possible to move the pallet racks independently on each electric cart.
  • the Nestena is a shelf on which cargo 30 and pallets can be lifted and moved together with the Nestena using an unmanned forklift 10 or the like, and the arrangement within the warehouse 100 can be changed or items at the back of the warehouse 100 can be taken out.
  • the temporary storage area 101 includes a flat storage area 101A or a rack area 101B.
  • the rack areas 101B are arranged adjacent to each other on two sides of the flat area 101A, but the rack area 101B may be configured only with the flat area 101A or only with the rack area 101B.
  • the number and arrangement of the flat area 101A and the rack area 101B can be changed as long as the luggage 30 can be unloaded and loaded.
  • the temporary storage area 102 for exiting the warehouse and the temporary storage area 103 for entering the warehouse on another floor may have any layout, similar to the temporary storage area 101 for warehousing.
  • the unmanned forklift 10 When the unmanned forklift 10 transports the cargo 30 from the temporary storage area 101, the unmanned forklift 10 enters the temporary storage area 101 from the direction in which it can enter, recognizes the barcode attached to the cargo 30, and registers the barcode.
  • the WMS is inquired about the cargo information, and the transportation position is determined based on the response from the WMS. After the conveyance position is determined, pallet recognition is performed, the pawl portion 22 is inserted into the fork insertion hole 33, the cargo 30 is loaded, and the vehicle starts traveling toward the conveyance position.
  • the information on which frontage the cargo 30 is located in the temporary storage area 101 may be manually registered in advance, the empty frontage may be determined by a sensor, or the information may be determined by a camera attached to the unmanned forklift 10 or the like. There are no particular restrictions on how to obtain this information.
  • the vertical transport machine 105 is a facility in a warehouse that transports packages 30 to different floors, and has a function of simultaneously transporting a plurality of packages 30 from the first floor to the second floor, for example.
  • the number of luggage 30 that can be transported at one time is not particularly limited, and if the number of luggage 30 is small, it can operate even with only one luggage.
  • the unmanned forklift 10 runs using two-dimensional map data held by the aircraft and the server 202.
  • the two-dimensional map is created in advance using SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) by inputting point cloud data acquired by the external sensor 27 while the vehicle is running.
  • SLAM Simultaneous Localization and Mapping
  • the two-dimensional map is a digital map 110 showing the inside of the warehouse 100, and similarly to the warehouse layout, a temporary storage area 101, a storage area 104, a vertical conveyor 105, and a charging station 107 are defined. Ru. Since the digital map 110 is defined for each floor, if the warehouse is composed of multiple floors, it will be defined according to the number of floors.
  • a node 111 where the unmanned forklift 10 handles cargo and a traveling route 112 along which the unmanned forklift 10 travels are defined, and the unmanned forklift 10 travels based on the node 111 and the traveling route 112.
  • the unmanned forklift 10 actually travels, the current position and destination are given to the unmanned forklift 10 based on the nodes 111, and a travel route 112 is formed by the plurality of nodes 111 that the unmanned forklift 10 passes through.
  • the digital map 110 has a reference coordinate system, and the positions of the nodes 111, the temporary storage area 101, the storage area 104, the vertical conveyance machine 105, and the charging field 107 are defined based on the reference coordinate system. .
  • the unmanned forklift 10 travels based on data such as speed, attitude, and turning radius depending on the area in which it travels.
  • the speed, attitude, and turning radius according to the area in which the vehicle will travel are set in advance by the user.
  • the attitude of the unmanned forklift 10 refers to the yaw angle (azimuth angle) of the vehicle body of the unmanned forklift 10 with respect to the reference coordinate system.
  • An ID and a unique action can be set for the node 111.
  • Unique actions include running only, spin turns, smooth turns, and loading/unloading. Regarding running, it is also possible to specify the posture (running direction).
  • a method for estimating the self-position of the unmanned forklift 10 while traveling on the digital map 110 will be described.
  • the self-position of the unmanned forklift 10 is detected by the external sensor 27, and the self-position of the unmanned forklift 10 that is running is estimated to be at the node 111 located closest to the plurality of nodes 111.
  • frame recognition Recognition of the frame of the rack 34 (hereinafter referred to as frame recognition) is performed to recognize the rack 34 in which the pallet 32 is stored, as shown in FIG.
  • image data taken by the recognition camera 23 before cargo handling is processed as point cloud data, and the frame model and point cloud data are combined.
  • the degree of coincidence is calculated to recognize the shape of the frame of the rack 34 on which the pallet 32 is placed.
  • the heights of the frames of the unmanned forklift 10 and the rack 34 are determined and used as height data during loading or unloading.
  • the distance X from the front of the unmanned forklift 10 to the front of the frame of the rack 34 to be handled is also determined from the degree of coincidence between the frame model and the point cloud data.
  • pallet recognition Recognition of the pallet 32 (hereinafter referred to as pallet recognition) is performed in order to insert the claw portion 22 of the unmanned forklift 10 into the fork insertion hole 33 of the pallet 32, as shown in FIG.
  • the pallet model created in advance and stored in the auxiliary storage unit 152 of the on-vehicle controller 28 is processed as point cloud data using the depth information of the image data of the front of the pallet taken by the recognition camera 23 before cargo handling. Using this point cloud data, the position and orientation (angle) of the pallet 32 are recognized.
  • the side shift amount of the claw part 22 is determined so that the claw part 22 is reliably inserted into the fork insertion hole 33. Determine. Further, the distance Y from the front surface of the unmanned forklift 10 to the front surface of the pallet 32 is determined from the positional relationship between the recognition camera 23, the claw portion 22, and the recognized pallet 32.
  • two recognition cameras 23 are used for frame recognition and pallet recognition of the rack 34. This is because it corresponds to the shape of the rack 34 on which the luggage 30 is placed, as shown in FIG. In the rack 34 shown in FIG. 8(a), when loading the cargo 30 stored in the frontage (i), the frame is recognized as either the left frame 34a or the right frame 34a' of the frontage (i). Since it is only necessary to recognize the information, even one recognition camera 23 can be used. However, the shape of the rack 34 may be configured so that two pieces of luggage 30 can be placed between the vertical frames, as shown in FIG. 8(b).
  • the frame When trying to recognize a frame on either the left or right side of the package 30, when the unmanned forklift 10 is directly facing the package 30, the frame will not be captured by the recognition camera 23 unless the distance between the package 30 and the unmanned forklift 10 is increased to a certain extent. Unable and unrecognizable.
  • the width of the passage In order to increase the distance between the cargo 30 and the unmanned forklift 10, it is necessary to widen the aisle width in front of the racks 34, but in order to improve the storage efficiency of the warehouse 100, it is necessary to arrange more racks 34. Therefore, the width of the passage cannot be set wide, and the passage width is about the width that allows one unmanned forklift 10 to make a spin turn.
  • the distance The distance from the front surface to the front surface of the pallet 32 and the distance Y from the front surface of the rack 34 are known. This allows the amount of protrusion of the pallet 32 from the frames 34a to 34c to be ascertained, so that the unmanned forklift 10 can adjust the amount of advance during loading according to the amount of protrusion. Specifically, when the distance X from the front of the unmanned forklift 10 to the front of the rack 34 is smaller than the distance Y from the front of the pallet 32, that is, when the front of the pallet 32 is deeper than the front of the rack 34.
  • the amount of advance of the unmanned forklift 10 is determined from the distance X to the front of the rack 34. Conversely, if the distance X from the front of the unmanned forklift 10 to the front of the rack 34 is greater than the distance Y to the front of the pallet 32, that is, if the pallet 32 protrudes from the front of the rack 34, the distance The amount of advance is determined from the distance Y to the front of the pallet 32. For example, the amount of advance is determined by adding, subtracting, multiplying, or dividing distance X or distance Y by a predetermined variable. Specifically, the amount of advance may be the value obtained by subtracting the distance that the claw portion 22 can move forward from the distance X or the distance Y.
  • the automated warehouse system 200 includes an unmanned forklift 10, warehouse equipment 201 that is equipment of the warehouse 100, a server 202, a warehouse management system (WMS) 203, and a business application 204. , is provided.
  • the unmanned forklift 10, the warehouse equipment 201, the server 202, the warehouse management system 203, and the business application 204 are equipped with wireless communication devices, and use a wireless network etc. to exchange necessary data from the server 202 as a base point. can be sent and received from each other.
  • the unmanned forklift 10 receives a loading instruction from the warehouse management system 203 as a task and travels toward the frontage stored in the rack 34 or the like in the storage area 104.
  • the unmanned forklift 10 arrives at the frontage, it loads the cargo 30 that has been instructed to be transported, and heads to the frontage that has been instructed by the warehouse management system 203 to be transported, such as the temporary storage area 102 or the storage area 104B. and drive again.
  • the unmanned forklift 10 After the unmanned forklift 10 arrives at the designated frontage of the destination, the unmanned forklift 10 performs unloading work and transitions to the next task.
  • the server 202 reports the performance and progress of the task, the status of the unmanned forklift 10, etc. to the warehouse management system 203 via the business application 204.
  • the warehouse management system 203 Upon receiving them, the warehouse management system 203 transmits transport data such as tasks to the business application 204, and the business application 204 transmits the data to the server 202 as a task.
  • the server 202 instructs the operation control of the warehouse equipment 201 and the unmanned forklift 10 according to the task.
  • the warehouse equipment 201 and the unmanned forklift 10 perform operations according to the instructed tasks, and respond to the server 202 with their results, progress, and status.
  • the unmanned forklift 10 After directly facing the pallet 32, the unmanned forklift 10 advances the machine body according to a preset amount of advance and approaches the pallet 32, and then reaches out the claw portion 22 and inserts it into the fork insertion hole 33, and then The load 30 is lifted by lifting up the load 22 by several cm. Thereafter, by returning the reach-out claw portion 22 and lifting it down, the unmanned forklift 10 becomes ready to travel and performs an operation of transporting the loaded cargo 30 toward the destination.
  • the unmanned forklift 10 may not be able to directly face the pallet 32.
  • the position and angle of the rack 34 itself may change over time. This is because the center of gravity moves and the angle of inclination of the front surface of the rack changes depending on the mass balance of the cargo stored in the rack 34 and the front and back of the arrangement position. As a result, even if the pallet 32 is correctly placed in the rack 34, the unmanned forklift 10 may not be able to directly face the pallet 32 because the rack 34 itself is deformed or moves in position.
  • the wheels of a mobile rack move on rails by a motor mechanism and come to a stop when they collide with adjacent racks, but there are also influences such as rail friction, dust, and changes in collision conditions.
  • the stopping accuracy varies by several centimeters, and the stopper does not always stop at a fixed position. That is, in the case of a movable rack, in addition to the deformation of the movable rack itself, the arrangement position constantly changes, so there is a possibility that the unmanned forklift 10 will not be able to directly face the pallet 32.
  • the Nestena portable rack
  • the placement position of the Nestena itself changes due to manual transportation of the Nestena.
  • the placement position will vary by several centimeters, so there is a possibility that the unmanned forklift 10 will not be able to directly face the pallet 32 even in Nestena.
  • the unmanned forklift 10 Even if the unmanned forklift 10 is able to directly face the pallet 32, if the distance between the pallet 32 and the unmanned forklift 10 is shorter than a predetermined value, the rack 34 and a part of the unmanned forklift 10 will collide, causing the rack 34 and the unmanned forklift 10 to collide. There is a risk of damage to either or both of the forklift trucks 10. Conversely, if the distance between the pallet 32 and the unmanned forklift 10 is long, the claw portion 22 of the unmanned forklift 10 cannot be fully inserted into the fork insertion hole 33, and the cargo 30 may fall from the unmanned forklift 10. there is a possibility.
  • the status of the unmanned forklift 10 and the server 202 may become inconsistent, such as when the load sensor of the unmanned forklift 10 does not turn ON and the load 30 is not held even though the load 30 is taken, resulting in an error stop. there's a possibility that.
  • the unmanned forklift 10 stops due to an error it becomes difficult to execute the task, making it impossible to continue the transport work.
  • the unmanned forklift 10 detects the position of the rack 34 by frame recognition, and detects the position and angular deviation of the pallet 32 by pallet recognition.
  • the frame recognition method and palette recognition method are as described above. Using the frame recognition result and the pallet recognition result, it is determined whether the unmanned forklift 10 can load the pallet 32, and if the pallet 32 can be loaded, the optimum forward amount of the unmanned forklift 10 and the side shift of the forklift's claws are determined. Calculate the amount and carry out loading operations.
  • the amount of advance is determined as the distance X to the front surface of the rack 34 when the pallet 32 is recessed from the front surface of the rack 34, and as the distance Y to the pallet 32 when it protrudes from the front surface of the rack 34.
  • the side shift amount can be determined by comparing the position of the fork insertion hole 33 of the pallet 32 based on pallet recognition with the coordinate system of the unmanned forklift 10.
  • the placement position of the rack 34 constantly changes. Considering the positional deviation and angular deviation of the pallet 32, the positional relationship between the unmanned forklift 10 and the cargo 30 is as shown in the figure. The case shown in 10 will also occur.
  • the amount of advance and the amount of side shift do not use fixed values set in advance, but instead use values based on the recognition results, so that the amount of movement of the rack 34 can be changed. It is possible to cope with misalignment caused by the pallet 32, misalignment of the placement position of the pallet 32, and misalignment of the angle of the pallet 32, and it is possible to stably load cargo.
  • the recognition result determines that the unmanned forklift 10 cannot load the pallet because, for example, the amount of side shift or the amount of positional deviation of the pallet is beyond the range that the unmanned forklift 10 can handle, It is judged as an error, the loading operation is not performed, and the task is switched to the next task.
  • an unmanned forklift 10 and an automated warehouse system 200 will be described.
  • the depth of the pallet 32 with respect to the front part of the rack 34 is automatically measured and collected using the recognition result by the recognition camera 23 attached to the unmanned forklift 10, and automatic learning is performed. , change the amount of advance of the unmanned forklift 10 at the next time of unloading.
  • the amount of advance of the unmanned forklift 10 during unloading uses either the amount of advance specified in advance or the amount of advance determined from the distance calculated from the frame recognition results, but when the unmanned forklift 10 moves forward, the Because of this, the cargo 30 may shift from a predetermined position in the front and rear directions during unloading. In particular, if the amount of forward movement is set in advance, the amount of positional deviation during unloading may become large due to the influence of deviations in the stopping position of the unmanned forklift 10.
  • the unmanned forklift 10 unloads the cargo 30 in the frontage A of the rack 34.
  • the unmanned forklift 10 pulls out the claw portion 22 from the fork insertion hole 33 of the pallet 32 in order to lift it down and returns it to the transfer device 21.
  • the recognition camera 23 is Since the height position does not change, the recognition camera 23 is used to recognize the pallet, and the depth a of the pallet 32 relative to the front part of the rack 34 is measured.
  • the measured depth a is notified to the server 202 and stored as statistical data.
  • the server 202 collects a plurality of depths a from the unmanned forklift 10 or other forklifts, and stores the plurality of depths a as statistical data.
  • a correction value for the amount of advance of the unmanned forklift 10 is calculated using the statistical data of the amount of depth a.
  • the correction value for the amount of advance is calculated by the difference between the average value obtained from the statistical data of the amount of depth a and the amount of depth at the time of unloading.
  • the amount of advance specified in advance is corrected using this calculation result, and the result is notified to the unmanned forklift 10. This eliminates the need to manually adjust the amount of advance, reducing the number of man-hours required for adjustment.
  • the amount of advance can be adjusted individually depending on the frontage, the accuracy of unloading and loading at a predetermined location is improved.
  • the depth amount a and the amount of advance are notified to the server 202, and statistical processing is performed on each.
  • the server 202 can obtain the same effect as described above by storing the depth a, the forward amount, and the difference between them as average data, and notifies the unmanned forklift 10 of the forward amount and the difference.
  • the unmanned forklift 10 travels based on the nodes 111 defined in the digital map 110, and when it arrives at the node 111A of the frontage for loading and unloading, it spins around and faces the frontage. Perform loading or unloading operations.
  • the rack 34 due to the effects of deformation of the rack 34 itself and changes in the placement position and angle of the rack 34 over time, even if the rack 34 arrives at the predetermined node 111A, it cannot directly face the pallet 32, and the load It may not be possible to stack.
  • the unmanned forklift 10 runs while recognizing its own position through the server 202 and the wireless communication device, but if the communication situation deteriorates temporarily, the unmanned forklift 10 stops at the node 111A where cargo is to be handled. Sometimes, there is a possibility that the stopping error 113 is several centimeters or more. This may cause problems such as not being able to directly face the pallet 32 and loading it, or being unable to unload it correctly at the location where it should be unloaded.
  • the stop coordinates (XA, YA) indicating the stop position of the node 111A (coordinates (Xa, Ya)) that performs a cargo handling operation on the digital map 110 are stored and updated in the database of the server 202, and the The average value is updated as the coordinate position (Xa', Ya') of the node 111A that performs the cargo handling operation.
  • An unmanned forklift 10 and an automatic warehouse system 200 will be explained.
  • images recognized using the recognition camera 23 installed on the unmanned forklift 10 are stored and accumulated in a database prepared in the server 202 in advance. Storage in the database is performed for each cargo handling operation.
  • Situations within the warehouse 100 are diverse, and the surrounding environment may have an adverse effect on cargo handling accuracy. For example, as shown in FIG. 13, pallets 32 unrelated to the loading of cargo 30 may be piled high at the back of the temporary storage area 101, or cargo 30 that is highly reflective, such as plastic wrap, may be placed inside the warehouse 100.
  • Pallet recognition is performed by comparing the image taken by the recognition camera 23 during loading with image data stored in the database in advance, so if there is not enough image data in the database, pallet recognition will fail.
  • the palette 32 is reflected in the background, making it impossible to distinguish between the palette 32 that should be recognized and the palette 32 that does not need to be recognized, resulting in a failure in recognition of the palette 32. Therefore, as in the present embodiment, by storing images taken by the recognition camera 23 at the time of loading in the database for each cargo handling, it becomes possible to cope with changes in the surrounding environment.
  • the recognition accuracy of pallet recognition and frame recognition will be improved, allowing stable business continuity, increasing the number of pallets that can be transported, and improving productivity.
  • Example 4 images taken by the recognition camera 23 at the time of loading are stored in the database for each cargo handling, but images taken by the recognition camera 23 at the time of unloading are stored in the database for each cargo handling. Good too.
  • An unmanned forklift 10 and an automatic warehouse system 200 will be described.
  • the unmanned forklift 10 travels, racks 34, temporary storage areas 101, and the like are arranged, so the travel route 112 of the unmanned forklift 10 includes many intersections with poor visibility.
  • the warehouse not only the unmanned forklift 10 but also manned forklifts, warehouse work by workers, and other business robots may be occurring at the same time.
  • warehouse work by manned forklifts, workers, and business robots may involve entering the travel path 112 of the unmanned forklift 10.
  • the wires of forklifts, workers, and business robots may be covered. Therefore, it is necessary to ensure the safety of moving objects.
  • an area where the conductor lines (travel routes) between the unmanned forklift 10 and other moving bodies are expected to intersect is set as a monitoring area 131, as shown in FIG.
  • Contact between moving objects is prevented by monitoring entry into the monitoring area 131 and grasping the state using a moving object detection function and a state determination function.
  • the moving object detection function is a function that detects the entry state of a moving object and generates state information and a control signal for the unmanned forklift 10.
  • the state determination function is a function of determining the content of information to be transmitted to the surrounding area based on the positional relationship with other moving bodies in the monitoring area 131, and transmitting the content to the display control.
  • the moving object detection function is realized by an area sensor 206 (moving object detection sensor), and the area sensor 206 is composed of a laser sensor.
  • the light emitted by the laser sensor is reflected by structures and people within the sensor light reception distance, and the point where the laser sensor receives the light is set as the measurement point, and the moving object (unmanned forklift 10, manned forklift, work Obtain the measurement points of workers, business robots).
  • the server 202 calculates the center of gravity of the acquired measurement points and defines the position of the moving body.
  • the moving object detection function and state determination function detect the moving object and detect the movement within the monitoring area. Perform status determination.
  • the server 202 According to the state of the mobile object in the monitoring area 131, the server 202 generates and transmits a control signal to the display for transmitting information to the surrounding area according to the detection by the area sensor 206, and turns on the light. - Communicate to the surroundings by turning off/flashing the light, sounding a buzzer, displaying it on the business application 204, etc. Entry detection from the monitoring area 131 is canceled when the moving object detected in the monitoring area 131 moves outside the monitoring area 131 (the center of gravity of the measurement point moves), or when the center of gravity of the moving object moves inside the monitoring area. It will be canceled if it no longer exists.
  • An unmanned forklift 10 and an automatic warehouse system 200 will be explained.
  • An empty location detection system is installed in the temporary storage area 101 for warehousing and the temporary storage area 102 for output, and notifies the server 202 of the status of the temporary storage area 101 for warehousing and the temporary storage area 102 for output, that is, the frontage where the luggage is located and the empty frontage.
  • the source and destination of the cargo 30 are determined. As a result, during warehousing work, it is no longer necessary for a person to register in which frontage the cargo is located, and a person can place the cargo 30 in any desired frontage of the temporary warehousing storage area 101 and enter the destination frontage in the warehouse management system 203.
  • the vacant location system uses point cloud data processed from the laser sensor to detect the presence or absence of an object in each detection area (or frontages) by the vacant location sensor 207 . Then, as shown in FIG. 15, information on vacant locations is notified to the warehouse management system 203 via the server 202 and the business application 204. The warehouse management system 203 determines the presence or absence of cargo based on information from the vacant location sensor 207.
  • the warehouse management system 203 designates the frontage where the cargo 30 is placed as the transport source frontage, and gives a transport instruction to the unmanned forklift 10.
  • the unmanned forklift 10 queries the warehouse management system 203 about the frontage of the destination from the barcode information pasted on the cargo 30, obtains the information of the destination frontage from the warehouse management system 203, and performs warehousing operations.
  • the unmanned forklift 10 moves toward the destination frontage given by the warehouse management system 203, but the placement location of the load at the destination is determined by the vacant location sensor 207 in the temporary unloading storage area 102. Designated for the frontage determined to be. Further, although it is not necessary to register the frontage of the vacant location sensor 207, if a specific frontage is desired to be unused, the user can set it by turning off the vacant location sensor 207.
  • An unmanned forklift 10 and an automatic warehouse system 200 will be described.
  • the placement position of the pallet 32 may deviate greatly from the predetermined position, or the barcode affixed to the cargo 30 may be recognized.
  • a software error occurs, such as recognition failure due to blurred or blurred images, the unmanned forklift 10 may stop.
  • no error has occurred in the unmanned forklift 10 itself, and the traveling operation itself is possible. Therefore, if an error occurs in the software, the unmanned forklift 10 can move on to the next task by transporting the error cargo 30 to the error cargo opening 108 as shown in FIG. It is possible to continue operations without any intervention.
  • the error baggage frontage 108 is set in the temporary storage area 101 for warehousing, the temporary storage area 102 for output, or the temporary storage area 109 for errors that is installed independently, and is set at a frontage that does not impede business progress after an error occurs.
  • Errors that allow cargo to be transported to the cargo opening 108 include errors that obstruct the movement of the unmanned forklift 10, that is, errors other than emergency stops due to contact with obstacles, fire, machine failure, etc. . This is because emergency stop requires manual recovery work for safety management reasons, and therefore, continuous operation of the unmanned forklift 10 is not permitted. It should be noted that the user can freely set which errors will allow business to continue, and there is no particular limitation.
  • FIG. 17 when a manned forklift is working simultaneously, the cargo 30 may be placed in the frontage 108A set as the error cargo opening 108 by the manned forklift operating in parallel. In this case, even though the unmanned forklift 10 is transporting the cargo 30 toward the error cargo entrance 108A, it will not be able to unload the cargo even if it arrives in front of the error cargo entrance 108A. As a result, the unmanned forklift 10 stops due to an error and cannot continue its work, resulting in a decrease in productivity.
  • This embodiment is characterized in that, if the destination error cargo opening 108A becomes unusable during transportation, the cargo is transported to a separately set error cargo opening 108B. By making such a movement, even if the error cargo opening 108A becomes unusable during transportation, it can be transported to another error cargo opening 108B, so that the unmanned forklift 10 holding the cargo 30 This allows you to avoid operations such as stopping the machine. This makes it possible to continue operations without human intervention and maintain productivity.
  • the server 202 causes the server 202 to transport the baggage to the error baggage opening 108A. Instruct the unmanned forklift 10.
  • the error baggage opening 108 is set in the outgoing temporary storage area 102, but the error baggage opening 108 may be set in the incoming temporary storage area 101.
  • the present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications.
  • the embodiments described above are described in detail to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and the present invention is not necessarily limited to having all the configurations described.
  • the on-vehicle controller 28 of the unmanned forklift 10 determines the amount of advance, but the server 202 that has received the amount of recess from the unmanned forklift 10 may determine the amount of advance. Further, the server 202 may determine the amount of recess and the amount of advance based on the frame image and pallet image acquired by the recognition camera 23 from the unmanned forklift 10 .
  • Unmanned forklift 20 Vehicle frame 21: Transfer device 22: Claw portion 23: Recognition camera 24: Load height sensor 25: Collision prevention sensor 26: Lower safety camera 27: External sensor 28: On-board controller 29: Acceleration sensor 30: Baggage 31: Transported object 32: Pallet 33: Fork insertion hole 34: Rack 100: Warehouse 101: Incoming temporary storage area 101A: Flat storage area 101B: Rack area 102: Outgoing temporary storage area 103: Separate floor Incoming temporary storage area 104, 104A, 104B: Storage area 105: Vertical conveyance machine 106: Berth 107: Charging field 108: Frontage for error cargo 109: Temporary storage area for error 110: Digital map 111: Node 112: Travel route 113: Stopping error 131: Monitoring area 200 :Automated warehouse system 201:Warehouse equipment 202:Server 203:Warehouse management system (WMS) 204: Business application 205: Sensor system 206: Area sensor 207: Vacant location sensor

Abstract

ラック３４に対してパレット３２の位置が前方や後方に位置ずれしたとしても、無人フォークリフト１０がラック３４やパレット３２に衝突するのを防止する。パレット３２に載置された搬送物３１をラック３４から取り出す無人フォークリフト１０であって、パレット３２に形成されるフォーク差込孔３３に挿入され、パレット３２に載置された搬送物３１を持ち上げる爪部２２と、搬送物３１が格納されるラック３４のフレームの画像、およびラック３４に格納されるパレット３２の画像を取得する認識用カメラ２３と、認識用カメラ２３によって取得されたフレームの画像、及びパレット３２の画像に基づいて無人フォークリフト１０の前進量を決定し、決定した前進量だけ無人フォークリフト３２を搬送物３１に向かって前進させる制御部と、を備える。

Description

フォークリフト、および自動倉庫システム
　本開示は、フォークリフト、およびフォークリフトを備える自動倉庫システムに関する。
　近年、少子高齢化による労働力不足や物流件数の増加に伴い、物流倉庫内の省人化や作業効率の向上が求められている。物流倉庫における主な課題としては、属人的な運営による作業の長時間化や非効率的な荷捌きによる配送トラックの待ち時間の増加などがあげられる。これらの課題を解決するために、物流倉庫では、属人的な運営によらない産業車両等の導入が進められている。
　物流倉庫内での積荷の運搬作業には、フォークリフトなどの荷役車両が利用されている。荷役車両を備える倉庫システムでは、荷物を載せたパレット（荷台）の開口部に荷役部材（フォーク）の先端を差し入れて持ち上げる荷積み動作や、荷役部材上に積載した積荷を所定の位置に移動させて下ろし荷役部材を抜く荷降ろし動作などの一連の作業を実施する必要がある。
　上記のような荷役車両を利用した荷物の運搬作業を、安全かつ効率的に自動で実施するためには、いくつか手段が考えられるが、その中の一つとして、荷役車両の荷役動作を精度よく実施することがあげられる。荷役動作を精度良く実施することの意味は、荷物が所定の位置に対して位置ずれや配置角度ずれがあってもフォークリフトが荷積みすることができること、および配置されるべき所定の位置に対して、位置ずれ、および角度ずれがなく荷降ろしすることができることである。ここで、位置ずれはフォークリフトに対して横方向のずれと前後方向のずれとの両方を含んでいる。
　物流倉庫内に荷物が配置される形態としては、床に直置きされる場合と、鉛直方向に複数個配置可能なラックに収納される場合とがある。床やラックの中に配置された荷物を荷積みする場合は、荷物が載ったパレットの穴にフォークリフトの爪部を挿入し、荷物を落とすことなく、フォークリフトの爪部がリフトアップされる必要がある。ここで、パレットが配置される位置、および向きに対してフォークリフトが正対する必要があるが、パレットは人手によって配置されるため、所定の位置からの横ずれや、配置角度がバラつくことがあり、フォークリフトがパレットに正対できない場合がある。
　また、パレットがラックの中に配置される場合については、ラック自体の位置や角度が経時的に変動することがある。これは、ラック内に収納される荷物の質量のバランスや配置位置の前後により、ラックの重心が移動し、ラック前面の傾きの角度が変動するためである。これにより、パレットが移動ラックの中に正しく配置されていたとしても、移動ラック自体が変形や位置変動するため、フォークリフトがパレットに正対できない場合がある。
　さらに、ラックは、移動式のラック（移動ラック）や、固定式のラック（固定ラック）、可搬式のラック（ネステナ）があげられるが、特に移動ラックではレール上を車輪がモータ機構により移動し、隣り合うラックと衝突することによって停止するが、レールの摩擦や塵埃の影響、衝突状況の変動などの影響により、停止精度が数cm程度変動し、移動ラックは常に一定の位置に停止することがない。すなわち、移動ラックの場合、移動ラック自体の変形に加えて、配置位置が常に変動するため、フォークリフトがパレットに正対できなくなる可能性が固定ラックの場合よりも高くなる。
　また、ネステナは搬送可能なラックであることから、人手によるネステナの搬送によりネステナ自体の配置位置が変動する。これにより、配置位置が数cm程度変動することとなるため、ネステナにおいてもフォークリフトがパレットに正対できなくなる可能性が固定ラックの場合よりも高くなる。
　したがって、フォークリフトが常に高精度かつ安定的に荷役するためには、パレットの横ずれや配置角度ずれだけでなく、ラックの変動も考慮してフォークリフトがパレットに正対することが必要である。
　次に、移動ラック、固定ラック、ネステナいずれの場合において、パレットの配置位置が所定の位置に対して前後方向にずれた場合、パレットを安全に荷積みすることが課題となる。パレットがラックのフレーム端よりも前方向にずれた場合、パレットがラックからはみ出すこととなるため、荷積みしようとするフォークリフトの爪部のリフトアップ時にぶつかる可能性がある。また、荷積みしようとしてフォークリフトが前進した際、パレットがフォークリフトの移載装置にぶつかり、荷物が破損または機体が損傷する可能性がある。
　パレットがラックのフレーム端よりも後ろ方向にずれた場合、パレットはラックに奥まった形で配置されることとなるため、そのパレットを荷積みするためにフォークリフトが前進した際、フォークリフトの移載装置がフレーム端にぶつかり、機体が損傷する可能性がある。
　以上のように、安全性に関わる課題に対応する課題があり、これらの課題に対応できない場合には、機体や倉庫設備、荷物の損傷の可能性があり、損傷が発生しない場合においても、当該フォークリフトがエラー停止となるため、業務継続ができなくなり、業務あたりの搬送パレット数（生産性）が低下する。
　上記のような荷役時の課題およびそれに付随する課題に対して、例えば特許文献１～３に記載の発明が提案されている。
　特許文献１に記載の無人フォークリフトでは、フォークリフトの左右の爪部に配置されたセンサによってフォークリフトと棚との距離をそれぞれ測定し、それらの距離が所定の値になるまでセンサと連動したフォークリフトの車輪を駆動させ、前進・停止させることでラックに正対させるとともにラックへの衝突を防止する技術がある。
　特許文献２に記載の無人フォークリフトでは、機体に取り付けた２Ｄ－Ｌｉｄａｒを上下に駆動させることで、パレットのフォーク差込孔の形状と位置を認識し、フォークリフトをパレットに正対させる技術がある。
　特許文献３に記載の無人フォークリフトでは、フォークリフトの爪部の先端部及び基端側に設けた複数のセンサの検出結果に基づき、パレットのフォーク差込孔への差込方向に対するフォークの前後方向における傾きの有無と、フォーク差込孔に対する高さずれの有無とを検出し、フォークを前後傾及び昇降させることで、フォーク先端部及び基端側がフォーク差込孔の上下方向におけるほぼ中央に配置されるように制御し、フォーク差込孔へのフォークの差し込みを容易にする技術がある。
特開２０２２－５４７３２号公報 特開２０２２－３４４０８号公報 特開２００５－８３６７号公報
　特許文献１に記載の従来技術では、左右のセンサによりフォークリフトから棚までの距離を測定し、フォークリフトを棚に対して正対させている。しかし、特許文献１では、パレットの位置ずれについては言及されていないため、棚に対してパレットが位置ずれした場合には、フォークリフトがパレットに正対できず、荷積み動作ができない場合がある。また、棚までの距離でフォークリフトの前進量を決定しているため、パレットがラックからはみ出していた場合には、必要な前進量よりも多く前進してしまうため、移載装置などの機体の損傷や荷物の破損につながる恐れがある。
　特許文献２に記載の従来技術では、機体に取り付けた２Ｄ－Ｌｉｄａｒを上下に駆動させることでパレットのフォーク差込孔の形状及び位置を認識しているが、棚に対するパレットの位置ずれについては言及されていないため、上記した特許文献１と同様の問題点がある。さらに、特許文献２では、２Ｄ－Ｌｉｄａｒがフォークリフトのマスト部に取り付けられており、ラック内の荷物など、マスト部の高さが届かないような高所に保管されるパレットに対しては対応できない。また２Ｄ－ＬｉｄａｒはＴｉｍ５８１のようなレーザーレーダーであり、爪部への取り付けが困難である。さらに、レーザーレーダーであるため、ラップ巻きされた荷物が多数配置されるラック内で使用した場合、レーザーの反射の影響により、認識精度が低下する可能性がある。
　特許文献３に記載の従来技術では、パレットとフォークリフトの前後方向における傾きの有無と、フォーク差込み孔に対する高さずれの有無とを検出し、フォーク先端部及び基端側がフォーク差込み孔の上下方向におけるほぼ中央に配置されるように制御される技術である。この技術はパレットの位置に対してフォークリフトの位置をずらすことで、荷積みを実現しているが、棚に対するパレットの位置ずれについては言及されていないため、上記した特許文献１と同様の問題点がある。また、特許文献３では、荷積みすべき荷物のパレットが横ずれしていた場合には対応できず、安全に荷積み動作を完了することができない。
　したがって、いずれの特許文献でも、荷積みができなかった場合の動作については言及されておらず、荷積みできずエラーとなった場合にはその場で停止することとなり、荷物の搬送業務自体の継続が困難となる。
　本開示は、ラックに対してパレットの位置が前方や後方に位置ずれしたとしても、フォークリフトがラックやパレットに衝突するのを防止することが可能なフォークリフト、及び児童倉庫システムを提供する。
　本開示によるフォークリフトは、パレットに載置された搬送物を搬送するフォークリフトであって、パレットに形成されるフォーク差込孔に挿入され、パレットに載置された搬送物を持ち上げるフォークと、パレットに載置された搬送物が格納されるラックのフレームの画像を取得し、ラックに格納されるパレットの画像を取得する１又は複数のカメラと、１又は複数のカメラによって取得されたフレームの画像、及びパレットの画像に基づいてフォークリフトの前進量を決定し、決定した前進量に従ってフォークリフトを搬送物に向かって前進させる制御部と、を備える。
　本開示による自動倉庫システムは、パレットに載置された搬送物を搬送するフォークリフトと、フォークリフトと通信可能なサーバと、を備える自動倉庫システムであって、フォークリフトは、パレットに形成されるフォーク差込孔に挿入され、パレットに載置された搬送物を持ち上げるフォーク、パレットに載置された搬送物が格納されるラックのフレームの画像を取得し、ラックに格納されるパレットの画像を取得する１又は複数のカメラ、及び１又は複数のカメラによって取得されたフレームの画像、及びパレットの画像に基づいてフォークリフトの前進量を決定し、決定した前進量をサーバに送信する制御部、を有し、サーバは、フォークリフト及び他のフォークリフトから複数の前進量を収集し、複数の前進量を統計データとして格納し、フォークリフトから受信した前進量を、統計データを用いて補正し、補正した前進量をフォークリフトに送信し、制御部は、受信した補正された前進量に従ってフォークリフトを搬送物に向かって前進させる。
　本開示によると、フレームの画像及びパレットの画像に基づいてフォークリフトの前進量を決定することができるので、ラックに対してパレットの位置が前方や後方に位置ずれしたとしても、フォークリフトがラックやパレットに衝突するのを防止することができる。
実施例１による無人フォークリフトの側面図である。 実施例１による車載コントローラのハードウェアブロック図である。 実施例１による無人フォークリフトの平面図である。 実施例１による搬送対象とする荷物の配置形状を示した図である。 実施例１による倉庫の配置形状を示した図である。 実施例１による仮置き場の配置例を示した図である。 実施例１によるデジタルマップを示した図である。 実施例１によるパレット認識、およびフレーム認識を説明する図である。 実施例１によるラック形状を示した図である。 実施例１による自動倉庫システムを示した図である。 実施例１による前進量調整方法を示した図である。 実施例２による前進量調整方法を示した図である。 実施例３による自動倉庫システムを示した図である。 実施例４による画像データベースの蓄積方法を示した図である。 実施例５による自動倉庫システムにおける監視エリアを示した図である。 実施例５および６による自動倉庫システムを示した図である。 実施例７による自動倉庫システムを示した図である。 実施例８による自動倉庫システムを示した図である。 実施例９による自動倉庫システムを示した図である。
　以下、実施例による無人フォークリフトおよび無人フォークリフトを備える自動倉庫システムについて説明する。本明細書で用いる図面において、同一の、または対応する構成要素には同一の符号を付け、これらの構成要素については繰り返しの説明を省略する場合がある。
　実施例１による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を、図１Ａ～図９を参照して説明する。なお、無人フォークリフト１０は、本発明のフォークリフトの一例であるが、本発明のフォークリフトは無人フォークリフトに限らず、前進量などを自動で制御する運転アシスト機能付きの有人フォークリフトであってもよい。
　（無人フォークリフト１０）
　始めに、本実施例による無人フォークリフト１０について説明する。図１Ａおよび図２は、本実施例による無人フォークリフト１０を示した図である。無人フォークリフト１０は、車両フレーム２０に昇降可能に設けられた移載装置２１と、移載装置２１から出退可能で積荷を載置する爪部２２（フォーク）と、を備える。図１Ａには、上昇した移載装置２１と爪部２２とを破線で示している。無人フォークリフト１０は、図３に示すような荷物３０を搬送する。荷物３０は、搬送物３１がパレット３２に載置されたものである。パレット３２には、フォーク差込孔３３が設けられている。無人フォークリフト１０は、フォーク差込孔３３に爪部２２を差し込み、リフトアップすることで、荷物３０を持ち上げる。
　車両フレーム２０には、パレット３２、フォーク差込孔３３、および後述するラック３４のフレームの形状を認識するための認識用カメラ２３と、荷物３０の高さを検知するための荷高さセンサ２４と、周囲の障害物への衝突を防止するための衝突防止センサ２５と、爪部２２の下の障害物を監視するための下方安全カメラ２６と、自己位置を推定するための外界センサ２７と、無人フォークリフト１０の自律制御を行うための演算を実施する車載コントローラ２８と、を備える。
　（認識用カメラ２３）
　認識用カメラ２３は、図１Ａに示すように、無人フォークリフト１０の爪部２２など、高さが可変となる位置に設置される。認識用カメラ２３は、図２に示すように、爪部２２の外側などに複数台設置される。認識用カメラ２３は、例えば、カラー画像の他に距離画像を取得できるＲＧＢ－Ｄカメラであり、撮像した画像に対しての深度（Ｄｅｐｔｈ）に関する情報を参照できるカメラである。認識用カメラ２３は、二つのカメラにより距離を測定するステレオ方式で実現されてもよいし、光の反射時間を測定するＴｏＦ（Time of Flight）方式であってもよいし、特殊な光を照射した状態から深度を測定する構造化照明方式であってもよい。認識用カメラ２３は、パレット３２、フォーク差込孔３３、およびラック３４のフレームの形状を認識するために使用されるため、爪部２２の昇降と連動する。爪部２２の昇降と連動させることにより、ラック３４内の高所など、同一座標で高さの違う場所に配置されるパレット３２も認識することができる。認識用カメラ２３は、後述の車載コントローラ２８に接続され、その接続には高所に荷役する場合でも接続が解除されないような長さのケーブルが用いられる。認識用カメラ２３は、パレット３２に載置された搬送物３１が格納されるラック３４のフレームの画像、およびラック３４に格納されるパレット３２の画像を取得する。認識用カメラ２３は、フレームの画像、およびパレットの画像を含む１つの画像を取得してもよいし、フレームの画像およびパレットの画像を別々の画像として取得してもよい。
　（荷高さセンサ２４）
　荷高さセンサ２４は、搬送する荷物３０の高さを検知するためのセンサであり、無人フォークリフト１０に設置した２Ｄレーザスキャナからのデータを受信し、無人フォークリフト１０の爪部２２のある面（以下、無人フォークリフト１０の前面と称す）にある荷物の高さを検出する。
　（衝突防止センサ２５）
　衝突防止センサ２５は、周囲の障害物への衝突を防止するためのセンサであり、２Ｄレーザセンサが搭載されている。衝突防止センサ２５の検知範囲内に障害物があった場合には、無人フォークリフト１０の走行速度を減速させる、または停止させる。
　（下方安全カメラ２６）
　下方安全カメラ２６は、無人フォークリフト１０の爪部２２の下の障害物を監視するために無人フォークリフト１０の前面に配置される。認識用カメラ２３と同じく、撮像した画像に対しての深度（Ｄｅｐｔｈ）に関する情報を参照できるカメラであり、深度データを用いて爪部２２の下の障害物を判別する。
　（外界センサ２７）
　外界センサ２７は、例えば、車両フレーム２０の上部に設置される。無人フォークリフト１０は、１台または複数台の外界センサ２７を設置することができる。外界センサ２７は、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）装置であり、レーザー光の照射方向を予め定めた所定の角度ごと（例えば０．５度ごと）に変化させることで、無人フォークリフト１０の周囲の物体の位置情報と形状情報を点群として検出する。
　（車載コントローラ２８）
　無人フォークリフト１０には、無人フォークリフト１０の自律制御を行うための演算を実施する制御部である車載コントローラ２８が設置される。車載コントローラ２８は、例えば、車両フレーム２０の上面に設置される。無人フォークリフト１０には、１台または複数台の車載コントローラ２８が設置される。例えば、無人フォークリフト１０は、複数台の車載コントローラ２８が設置され、それぞれの車載コントローラ２８が互いに異なる処理を実施してもよい。
　図１Ｂは、実施例１による車載コントローラ２８のハードウェアブロック図である。車載コントローラ２８は、プロセッサ１５０と、主記憶部１５１と、補助記憶部１５２と、入出力Ｉ／Ｆ（インターフェース）１５３と、を有する。プロセッサ１５０は、各種の演算を行う中央処理演算装置である。プロセッサ１５０は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）等である。プロセッサ１５０は、補助記憶部１５２に記憶されたプログラム（例えば、認識用カメラ２３によって撮像された画像を処理する画像処理プログラム）を主記憶部１５１の作業領域に実行可能に展開する。主記憶部１５１は、プロセッサ１５０が実行するプログラム、当該プロセッサ１５０が処理するデータ等を記憶する。プロセッサ１５０は、主記憶部１５１に展開されたプログラムを実行することによって、後述するフレーム認識やパレット認識等を実行する。主記憶部１５１は、例えば、フラッシュメモリ、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）等である。補助記憶部１５２は、各種のプログラム及び各種のデータを記憶する。補助記憶部１５２は、例えば、ＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ）、各種プログラム、各種テーブル等を記憶する。補助記憶部１５２は、例えば、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ、Ｓｏｌｉｄ　Ｓｔａｔｅ　Ｄｒｉｖｅ）装置、ハードディスク（ＨＤＤ、Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）装置等である。入出力Ｉ／Ｆ１５３には、上記したカメラやセンサ等が通信可能に接続される。
　（加速度センサ２９）
　無人フォークリフト１０には、車体が走行するときの加速度を取得する加速度センサ２９が設置される。加速度センサ２９は、無人フォークリフト１０の車体が旋回するときの角速度を取得することもできる。加速度センサ２９は、例えば、無人フォークリフト１０の側面に設置され、１台または複数台の加速度センサ２９が設置される。
　（倉庫１００）
　次に、上記した無人フォークリフト１０が走行する倉庫１００を説明する。図４は、本実施例による倉庫１００である。倉庫１００は、トラック４００などによって外部から搬送されてきた荷物３０を仮置きする入庫仮置き場１０１と、ラック３４などから出庫される荷物３０を仮置きする出庫仮置き場１０２と、トラック４００から搬入または搬出されるフロアとは異なるフロアに設置される別フロア入庫仮置き場１０３と、荷物３０が格納される格納エリア１０４Ａ及びＢと、異なるフロアに荷物３０を移動させるための垂直搬送機１０５と、トラック４００から荷物３０を搬入させるため、およびトラック４００に荷積みするためのバース１０６と、を備える。
　（倉庫１００内での荷物３０の移動）
　この倉庫１００内を無人フォークリフト１０が走行し、外部から入庫または倉庫１００から出庫される荷物３０は、無人フォークリフト１０によって搬送される。荷物３０が外部から入庫される場合、バース１０６に停止したトラック４００から荷降ろしされた荷物３０は、入庫仮置き場１０１に搬入される。そして、無人フォークリフト１０によって、入庫仮置き場１０１から別フロア入庫仮置き場１０３またはフロアの異なる格納エリア１０４Ａに収納される。フロアの異なる格納エリア１０４Ｂに収納される荷物３０は、無人フォークリフト１０によって、まず垂直搬送機１０５に配置され、垂直搬送機１０５が稼働することによって、異なるフロアに荷物３０だけが移動し、移動してきた荷物３０を改めて異なる無人フォークリフト１０が荷積み・搬送することで格納エリア１０４Ｂに格納される。無人フォークリフト１０が電動車である場合には、倉庫１００内には、充電場１０７が設置され、無人フォークリフト１０は、充電残量が減少した場合、充電場１０７へ移動することにより、充電される。
　荷物３０が外部に出庫される場合、格納エリア１０４Ａに格納されている荷物３０は、無人フォークリフト１０によって出庫仮置き場１０２に搬送される。同様に格納エリア１０４Ｂに格納されている荷物３０は、無人フォークリフト１０によって、まず垂直搬送機１０５に配置され、垂直搬送機１０５が稼働することによって、荷物３０が出庫されるフロアに移動し、移動してきた荷物３０を改めて異なる無人フォークリフト１０または有人フォークリフトが荷積み・搬送することで出庫仮置き場１０２に格納または直接出庫される。
　また、格納エリア１０４Ａに格納されている荷物３０は、フロアの異なる格納エリア１０４Ｂに移動することもある。この場合、格納エリア１０４Ａに格納されている荷物を無人フォークリフト１０が荷積みした後は、入庫の時と同様に、垂直搬送機１０５に荷物３０を配置し、垂直搬送機１０５が荷物３０を異なるフロアに搬送した後、改めて異なる無人フォークリフト１０によって格納エリア１０４Ｂに格納される。
　（格納エリア１０４Ａおよび１０４Ｂのラック）
　格納エリア１０４Ａや格納エリア１０４Ｂは、移動式のラック、固定式のラック、可搬式のラック（ネステナ）によって構成される。いずれのラックも金属製の保管棚であり、荷物３０のみで段積みしにくく、積み重ねが困難な場合であっても縦方向に積み重ねることができる。これにより、敷地の上空の空間を活用でき、限られたスペースで荷物３０の保管効率を高めることができる。
　移動ラックは、電動台車などの上に設置されたパレットラックが、電動台車単位で独立して動く移動棚のことであり、荷役作業時に棚を移動して通路を確保することで、固定ラックだけで構成された収納スペースに比べて、保管効率が高い棚のことである。移動ラックの台車は、レール式や車輪式のものがあり、モータ機構によって移動し、隣り合うラックと衝突することによって停止する。
　ネステナは、無人フォークリフト１０などで荷物３０やパレットをネステナごと持ち上げて移動させることができる棚であり、倉庫１００内での配置の変更や倉庫１００の奥のものを取り出すことができる。
　（入庫仮置き場１０１）
　入庫仮置き場１０１は、図５に示すように、平置きエリア１０１Ａまたはラックエリア１０１Ｂで構成される。図５では、平置きエリア１０１Ａの２辺にラックエリア１０１Ｂが隣り合うように配置されているが、平置きエリア１０１Ａだけ、またはラックエリア１０１Ｂだけで構成されてもよい。平置きエリア１０１Ａおよびラックエリア１０１Ｂの個数と配置とは、荷物３０が荷降ろしおよび荷積み可能であれば、変更可能である。また、出庫仮置き場１０２や別フロア入庫仮置き場１０３も、入庫仮置き場１０１と同様に、そのレイアウトはどのような形でもよい。無人フォークリフト１０が入庫仮置き場１０１から荷物３０を搬送する場合、入庫仮置き場１０１の進入可能な方向から無人フォークリフト１０が進入し、荷物３０に張り付けられたバーコードを認識し、バーコードに登録された荷物情報をＷＭＳに問い合わせ、ＷＭＳからの応答により搬送位置を確定させる。そして、搬送位置が確定したのち、パレット認識を実施して爪部２２をフォーク差込孔３３に挿入し、荷物３０を荷積みし、搬送位置に向かって走行を開始する。入庫仮置き場１０１のうち、荷物３０がどこの間口にあるかの情報については、あらかじめ人手で登録することや、空き間口をセンサによって判別すること、無人フォークリフト１０などに取り付けたカメラによって判別することなどが考えられ、その情報の入手方法については特に限定しない。
　（垂直搬送機１０５）
　垂直搬送機１０５は、異なるフロアに荷物３０を運搬する倉庫内設備であり、例えば、１階から２階への複数の荷物３０を同時に運搬する機能を持つ。一度に運搬できる荷物３０の数は特に制限されず、荷物３０の数が少ない場合には、１つの荷物しかない状態でも稼働する。
　（デジタルマップ１１０）
　無人フォークリフト１０は、機体やサーバ２０２が持つ２次元地図のデータを使って走行する。２次元地図は、走行中に外界センサ２７が取得した点群データを入力し、ＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ　Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｍａｐｐｉｎｇ）を用いて予め作成される。２次元地図は、図６に示すように、倉庫１００内を示すデジタルマップ１１０であり、倉庫レイアウトと同じく、入庫仮置き場１０１や、格納エリア１０４、垂直搬送機１０５、および充電場１０７が定義される。デジタルマップ１１０は、フロア毎に定義されるため、倉庫が複数のフロアから構成されている場合、フロア数に応じて定義されることとなる。デジタルマップ１１０には、無人フォークリフト１０が荷役するノード１１１と、無人フォークリフト１０が走行する走行経路１１２とが定義され、無人フォークリフト１０は、ノード１１１および走行経路１１２をベースとして走行する。実際に無人フォークリフト１０が走行するとき、無人フォークリフト１０には、ノード１１１を基に現在位置と目的地とが付与され、無人フォークリフト１０が経由する複数のノード１１１によって走行経路１１２が形成される。デジタルマップ１１０は、基準座標系を有しており、ノード１１１、入庫仮置き場１０１、格納エリア１０４、垂直搬送機１０５、および充電場１０７は、その基準座標系をベースとした位置が定義される。デジタルマップ１１０は、速度情報が走行エリア毎に定義されており、安全に走行できるようにユーザが走行速度を規定する。倉庫１００のレイアウトが変更になるなどして走行速度が更新可能となった場合、デジタルマップ１１０に定義された速度情報が更新される。走行経路１１２では、無人フォークリフト１０は、走行するエリアに応じた速度、姿勢、および旋回半径などのデータに基づいて走行する。走行するエリアに応じた速度、姿勢、および旋回半径は、あらかじめユーザによって設定される。無人フォークリフト１０の姿勢とは、基準座標系に対する無人フォークリフト１０の車体のヨー角（方位角）のことである。
　ノード１１１には、ＩＤと固有アクションとが設定可能となっている。固有アクションは、走行のみ、スピンターンの可否、スムーズターンの可否、荷積・荷降ろしの可否などである。走行については、姿勢（走行方向）の指定も可能である。
　（自己位置の推定方法）
　デジタルマップ１１０を走行中の無人フォークリフト１０の自己位置の推定方法について説明する。無人フォークリフト１０の自己位置は、外界センサ２７によって検出され、複数あるノード１１１のうち、走行中の無人フォークリフト１０の自己位置は、最も近傍に位置するノード１１１にいるものとして推定される。
　（フレーム認識）
　ラック３４のフレームの認識（以下、フレーム認識と呼ぶ）は、図７に示すように、パレット３２が格納されるラック３４を認識するために行われるものである。あらかじめ作成し、車載コントローラ２８の補助記憶部１５２等に記憶したフレームモデルに対して、荷役前に認識用カメラ２３によって撮影した画像データを点群データとして処理し、フレームモデルと点群データとの一致度を計算して、パレット３２が配置されているラック３４のフレームの形状を認識する。認識結果を用いて、無人フォークリフト１０とラック３４のフレームの高さとを把握し、荷積みまたは荷降ろし時の高さデータとして用いる。また同時に、フレームモデルと点群データとの一致度から、無人フォークリフト１０の前面から荷役すべきラック３４のフレーム前面までの距離Ｘも把握する。
　（パレット認識）
　パレット３２の認識（以下、パレット認識と呼ぶ）は、図７に示すように、パレット３２のフォーク差込孔３３に無人フォークリフト１０の爪部２２を挿入するために実施するものである。あらかじめ作成し、車載コントローラ２８の補助記憶部１５２等に記憶したパレットモデルに対して、荷役前に認識用カメラ２３によって撮影したパレット正面の画像データの深度情報を使って点群データとして処理し、この点群データを用いてパレット３２の位置と姿勢（角度）とを認識する。そして、フォーク差込孔３３の位置と、無人フォークリフト１０の爪部２２の位置とを比較して、爪部２２は、フォーク差込孔３３に確実に差し込まれるように爪部２２のサイドシフト量を決定する。また、認識用カメラ２３と、爪部２２と、認識したパレット３２の位置関係から、無人フォークリフト１０の前面からパレット３２の前面までの距離Ｙを把握する。
　なお、本実施例では、ラック３４のフレーム認識およびパレット認識は、２台の認識用カメラ２３を用いている。これは図８に示すように、荷物３０が配置されるラック３４の形状に対応するためである。図８（ａ）に示されるラック３４では、間口（ｉ）に格納されている荷物３０を荷積みする場合、フレームの認識は、間口（ｉ）の左フレーム３４ａ、または右フレーム３４ａ’のどちらかを認識すればよいため、認識用カメラ２３は１つでも対応可能である。しかし、ラック３４の形状は、図８（ｂ）に示されるように、縦のフレームの間に２つ荷物３０が配置できるように、構成される場合がある。この場合、間口（ｉ）については無人フォークリフト１０から見て荷物３０の左側のフレーム３４ａを見る必要があるが、間口（ｉｉ）については無人フォークリフト１０から見て荷物３０の右側のフレーム３４ｃを見る必要がある。このとき、認識用カメラ２３が１つであり、その配置位置が荷高さセンサ２４などと同様に、無人フォークリフト１０の横方向中央に配置されていた場合、間口（ｉ）に格納されている荷物３０の左右いずれかにあるフレームを認識しようとすると、荷物３０に無人フォークリフト１０が正対したときに、荷物３０と無人フォークリフト１０の距離をある程度長くしないと、認識用カメラ２３でフレームが撮像できず、認識できない。荷物３０と無人フォークリフト１０の距離を長くするためにはラック３４の前の通路幅を広くする必要があるが、倉庫１００の格納効率を向上させるためには、ラック３４をより多く配置する必要があるため、通路幅を広く設定することはできず、無人フォークリフト１０の１台分がスピンターンをできる広さ程度となる。したがって、１台の認識用カメラ２３で図８（ｂ）のように形成されるフレーム３４ａ～３４ｃを常に認識することは困難である。図２に示すように、無人フォークリフト１０の爪部２２の左右に１台ずつ認識用カメラ２３を配置することで、図８（ｂ）のように荷物３０の左右どちらか一方だけにフレーム３４ａ～３４ｃがあり、無人フォークリフト１０の通る通路幅が狭い場合など、荷物３０と無人フォークリフト１０の間の距離を長く確保できない場合でも、左右どちらかの認識用カメラ２３の撮像データによって、フレームを認識できる。
　（前進量の調整方法）
　前述の通り、パレット認識の結果とフレーム認識の結果とにより、無人フォークリフト１０の前面から荷役すべきラック３４のフレーム前面までの距離Ｘ、パレット３２の配置位置、姿勢（角度）、無人フォークリフト１０の前面からパレット３２の前面までの距離、およびラック３４前面までの距離Ｙを把握している。これにより、パレット３２のフレーム３４ａ～３４ｃからのはみだし量を把握することができるため、このはみだし量に応じて、無人フォークリフト１０は、荷積み時の前進量を調整することができる。具体的には、無人フォークリフト１０の前面からラック３４の前面までの距離Ｘが、パレット３２の前面までの距離Ｙよりも小さい場合、すなわちパレット３２の前面がラック３４の前面よりも奥まっている場合、無人フォークリフト１０の前進量は、ラック３４の前面までの距離Ｘから決定される。逆に、無人フォークリフト１０の前面からラック３４の前面までの距離Ｘが、パレット３２の前面までの距離Ｙよりも大きい場合、すなわちパレット３２がラック３４の前面から出っ張っている場合、無人フォークリフト１０の前進量は、パレット３２の前面までの距離Ｙから決定される。例えば、前進量は、距離Ｘ又は距離Ｙに所定の変数を加算、減算、乗算、又は除算することにより、決定される。具体的には、距離Ｘ又は距離Ｙから、爪部２２の前方への移動可能な距離を減算した値を、前進量としてもよい。
　（自動倉庫システム２００）
　次に、自動倉庫システム２００について説明する。自動倉庫システム２００は、図９に示すように、無人フォークリフト１０と、倉庫１００の設備である倉庫設備２０１と、サーバ２０２と、倉庫管理システム（Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ　Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ　Ｓｙｓｔｅｍ：ＷＭＳ）２０３と、業務アプリ２０４と、を備える。無人フォークリフト１０と、倉庫設備２０１と、サーバ２０２と、倉庫管理システム２０３と、業務アプリ２０４とは、無線通信装置を備えており、無線ネットワークなどを用いて、サーバ２０２を基点として、必要なデータの送受信を互いに行うことができる。
　（自動倉庫システム２００の動作説明）
　次に、無人フォークリフト１０を用いた自動倉庫システム２００における荷積みに関する一連の動作を説明する。まず、倉庫管理システム２０３から荷積みの指示をタスクとして受けた無人フォークリフト１０は、格納エリア１０４のラック３４などに格納されている間口に向かって走行する。無人フォークリフト１０は、当該間口に到着すると、搬送指示を受けた荷物３０の荷積み動作を行い、出庫仮置き場１０２や格納エリア１０４Ｂなど、倉庫管理システム２０３からの搬送先指示に従った間口へ向かって再度走行する。そして、無人フォークリフト１０は、搬送先指示の間口に到着後、荷降ろし作業を行い、次のタスクに遷移する。このとき、サーバ２０２は、業務アプリ２０４を介して、タスクの実績や進捗、無人フォークリフト１０等のステータスを倉庫管理システム２０３へ報告する。倉庫管理システム２０３は、それらを受けてタスクなど搬送データを業務アプリ２０４へ送信し、業務アプリ２０４がサーバ２０２へタスクとして送信する。サーバ２０２は、タスクに応じて、倉庫設備２０１や無人フォークリフト１０の動作制御を指示する。倉庫設備２０１および無人フォークリフト１０は、指示されたタスクに応じた動作を行い、その実績や進捗、ステータスをサーバ２０２へ応答する。
　（実施例１で解決すべき課題とその方法）
　次に、実施例１によって解決すべき課題とその方法について説明する。無人フォークリフト１０は、格納エリア１０４Ａなどから荷積みをする際、荷物３０が載ったパレット３２のフォーク差込孔３３に爪部２２を挿入する必要があるため、まず荷積みするべきパレット３２に正対する必要がある。無人フォークリフト１０が荷物３０のある位置にたどりついたのち、爪部２２をリフトアップし、パレット３２に正対したのち、認識用カメラ２３によって、フォーク差込孔３３を認識する。そして、無人フォークリフト１０はパレット３２に正対した後、あらかじめ設定された前進量にしたがって機体を前進させて近づいたのち、爪部２２をリーチアウトさせてフォーク差込孔３３に挿入し、爪部２２を数ｃｍリフトアップすることで荷物３０を持ち上げる。その後、リーチアウトさせた爪部２２を元に戻し、リフトダウンすることで、無人フォークリフト１０が走行可能な状態となり、荷積みした荷物３０を搬送先に向かって搬送する動作を行う。
　ここで、パレット３２が配置される位置、および向きに対して無人フォークリフト１０が正対する必要があるが、パレット３２は人手によって配置されるため、所定の位置からの位置ずれや配置角度がバラつくことがあり、無人フォークリフト１０がパレット３２に正対できない場合がある。さらに、ラック３４自体の位置および角度が経時的に変動することがある。これは、ラック３４内に収納される荷物の質量のバランスや配置位置の前後により、重心が移動し、ラック前面の傾きの角度が変動するためである。これにより、パレット３２がラック３４の中に正しく配置されていたとしても、ラック３４自体が変形や位置変動するため、無人フォークリフト１０がパレット３２に正対できない場合がある。さらに、移動式のラックは、レール上を移動式ラックの車輪がモータ機構により移動し、隣り合うラックと衝突することによって停止するが、レールの摩擦や塵埃の影響、衝突状況の変動などの影響により、停止精度が数ｃｍ程度変動し、常に一定の位置に停止することがない。すなわち、移動ラックの場合、移動ラック自体の変形に加えて、配置位置が常に変動するため、無人フォークリフト１０がパレット３２に正対できなくなる可能性がある。ネステナ（可搬ラック）では、搬送可能なラックであることから、人手によるネステナの搬送によりネステナ自体の配置位置が変動する。これにより、配置位置が数cm程度変動することとなるため、ネステナにおいても無人フォークリフト１０がパレット３２に正対できなくなる可能性がある。
　無人フォークリフト１０がパレット３２に正対できたとしても、パレット３２と無人フォークリフト１０との距離が所定の値よりも近い場合、ラック３４と無人フォークリフト１０の一部とが衝突し、ラック３４および無人フォークリフト１０のどちらかまたは両方が損傷する危険がある。逆に、パレット３２と無人フォークリフト１０の距離が遠い場合には、無人フォークリフト１０の爪部２２がフォーク差込孔３３に十分に差し込むことができず、無人フォークリフト１０から荷物３０が落下するなどの可能性がある。また、無人フォークリフト１０の在荷センサがＯＮにならず、荷物３０を取っているにも関わらず荷物３０を持っていない状態になるなど、無人フォークリフト１０とサーバ２０２のステータスが不一致になりエラー停止する可能性がある。無人フォークリフト１０がエラー停止することで、タスクが実行困難となり、搬送業務の継続ができなくなる。
　本実施例による無人フォークリフト１０は、図１０に示すように、フレーム認識によってラック３４の位置を検出するとともに、パレット認識によってパレット３２の位置と角度ずれを検知する。フレーム認識の方法、およびパレット認識の方法は、前述の通りである。このフレーム認識の結果とパレット認識の結果とを用いて、無人フォークリフト１０がパレット３２を荷積み可能か判断し、荷積み可能な場合、無人フォークリフト１０の最適な前進量およびフォークリフトの爪のサイドシフト量を算出し、荷積み動作をする。前進量は、前述の通り、パレット３２がラック３４の前面から奥まっている場合はラック３４前面までの距離Ｘ、出っ張っている場合はパレット３２までの距離Ｙに決定される。また、サイドシフト量は、パレット認識によるパレット３２のフォーク差込孔３３の位置と無人フォークリフト１０の座標系を比較することで、決定することができる。前述の通り、ラック３４は、ラック３４自体の変形に加えて、配置位置が常に変動するため、パレット３２の位置ずれ、角度ずれも考慮すると、無人フォークリフト１０と荷物３０との位置関係は、図１０に示すような場合も生じることになる。ここで、本実施例のように、前進量、サイドシフト量は、あらかじめ設定しておいた一定の値を使用するのではなく、認識結果に基づいた値を使用することで、ラック３４の変動による位置ずれ、パレット３２の配置位置ずれ、角度ずれにも対応でき、安定的に荷積みすることができる。一方、認識結果によって、例えば、サイドシフト量やパレットの前後の位置ずれ量が無人フォークリフト１０の対応可能な範囲以上であるなどして、無人フォークリフト１０がパレットを荷積み不可と判断した場合は、エラーと判定して荷積み動作せず、次のタスクに切り替える。このような動作にすることで、パレットの位置ずれ、角度ずれに対応するとともに、移動ラック自体の変形や位置変動にも対応できることができる。また、無理な荷役を避けて機体とラックや荷物の衝突による損傷などを回避して安全性を確保するとともに、エラー停止による業務継続困難という状況を回避することができ、その日の所定の生産性を確保することができる。
　実施例２による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。実施例２による無人フォークリフト１０では、無人フォークリフト１０に取り付けられた認識用カメラ２３による認識結果を用いて、ラック３４の前面部分に対するパレット３２の奥まり量を自動計測・収集し、自動学習を行い、次回の荷降ろし時における無人フォークリフト１０の前進量を変更する。荷降ろし時の無人フォークリフト１０の前進量はあらかじめ指定していた前進量、またはフレーム認識結果から算出した距離から決定した前進量のいずれかを使用するが、無人フォークリフト１０が前進した時に機体が前後方向に揺れるため、荷降ろし時に荷物３０が所定の位置から前後方向ずれる場合がある。特にあらかじめ指定していた前進量としていた場合には、無人フォークリフト１０の停止位置のずれなどの影響もあるため、荷降ろし時の位置ずれ量が大きくなることがある。
　図１１に示すように、まず、無人フォークリフト１０によって、ラック３４内の間口Ａの荷物３０の荷降ろしを行う。無人フォークリフト１０は、荷物３０の荷降ろししたのち、リフトダウンするためにパレット３２のフォーク差込孔３３から爪部２２を引き抜き、移載装置２１側へ戻すが、このとき、認識用カメラ２３の高さ位置は変わらないため、ここで認識用カメラ２３を使ってパレット認識を行い、ラック３４の前面部分に対するパレット３２の奥まり量ａを計測する。計測した奥まり量ａをサーバ２０２へ通知し、統計データとして格納する。サーバ２０２は、無人フォークリフト１０、または他のフォークリフトから複数の奥まり量ａを収集し、複数の奥まり量ａを統計データとして格納する。次に、奥まり量ａの統計データを用いて、無人フォークリフト１０の前進量の補正値を算出する。前進量の補正値は、奥まり量aの統計データから得られた平均値と荷降ろし時の奥まり量との差分によって算出される。そして、この算出結果を用いてあらかじめ指定していた前進量を補正し、無人フォークリフト１０へ通知する。これにより、手動による前進量の調整が不要となり、調整の工数が削減できる。また、間口に応じて前進量を個別に調整可能となるため、所定の場所への荷降ろし精度および荷積み精度が向上する。前進量をフレーム認識結果から算出した距離から決定する場合においては、奥まり量aと前進量をサーバ２０２に通知し、それぞれ統計処理することとなる。サーバ２０２は、奥まり量aと前進量、およびこれらの差分を平均データとして格納し、前進量と差分を無人フォークリフト１０へ通知することで、前述と同等の効果を得ることができる。
　実施例３による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。図１２に示すように、無人フォークリフト１０は、デジタルマップ１１０に定義されたノード１１１を基に走行し、荷役する間口のノード１１１Ａに到着した場合は、スピンターンして間口に正対した後、荷積みまたは荷降ろし動作を実施する。この時、前述の通り、ラック３４自体の変形や、ラック３４の配置位置および角度の経時的な変動の影響があるため、所定のノード１１１Ａに到着してもパレット３２に正対できず、荷積みができない場合がある。これに加え、無人フォークリフト１０は、サーバ２０２と無線通信装置を通じて自己位置を認識しながら走行しているが、通信状況が一時的に悪化するなどした場合には、荷役すべきノード１１１Ａに停止するときに、数ｃｍ以上の停止誤差１１３をもつ可能性がある。これにより、パレット３２に正対でできず荷積みできない、または荷降ろしすべき位置に正しく荷降ろしできないといった問題が発生する場合がある。
　通信状況が回復した際に、所定のノード１１１Ａに戻る動作をすることによって上記の問題を解決することも可能である。しかし、通信状況が回復するまで待機する必要があることや、通信状況の回復後に再度無人フォークリフト１０を走行、スピンターンなどをする場合、各動作に数十秒程度要するため、ノード１１１Ａへ戻る動作を追加することはスループット低下の要因となる。したがって、所定のノード１１１Ａの停止位置はある程度の許容値が指定されており、ノード１１１Ａを基点として、許容値以内に停車していれば、ノード１１１Ａに停止したとみなされることとなる。そのため、前述の通り、停止位置ずれと、設備の経時的な変化の影響を受けることとなる。
　本実施例では、デジタルマップ１１０上で荷役動作をするノード１１１Ａ（座標（Ｘａ，Ｙａ））における停止位置を示す停止座標（ＸＡ，ＹＡ）がサーバ２０２のデータベースに保管、更新され、そのデータベースの平均値が荷役動作をするノード１１１Ａの座標位置（Ｘａ’，Ｙａ’）として更新される。これにより、ラック３４の変形や配置位置、角度の変動による影響を最小化し、荷役精度を向上させることができる。また、データベースでの座標位置を平均値とすることで、一時的な通信状況の悪化による外れ値の影響も軽減することができる。
　実施例４による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。本実施例では、無人フォークリフト１０に設置した認識用カメラ２３を用いて認識された画像が事前にサーバ２０２内に準備されたデータベースに格納・蓄積される。データベースへの格納は荷役毎に実施される。倉庫１００内での状況は多様であり、周囲環境が荷役精度に悪影響を与える場合がある。例えば、図１３に示すように、荷物３０の荷積みとは無関係なパレット３２が入庫仮置き場１０１の奥に高積みされていたり、ラップなど反射の多い荷物３０が倉庫１００内に配置されていたりする場合がある。パレットの認識は、荷積み時に認識用カメラ２３で撮影された画像を、あらかじめデータベースに蓄積された画像データと照合することで行われるため、データベースの画像データが少ない場合、パレットの認識失敗となる場合がある。図１３の例では、背景にパレット３２が映り込むことにより、認識すべきパレット３２と認識不要なパレット３２との区別ができず、パレット３２の認識が失敗となる。そこで、本実施例のように、荷積み時に認識用カメラ２３で撮影された画像を、荷役毎にデータベースに蓄積することで、周囲環境の変化にも対応可能となる。また、このようにデータベースを拡充することにより、パレット認識やフレーム認識の認識精度が向上し、安定的に業務継続が可能となり、搬送可能なパレット数が増え、生産性を向上させることができる。
　なお、実施例４では、荷積み時に認識用カメラ２３で撮影された画像を荷役毎にデータベースに蓄積したが、荷降ろし時に認識用カメラ２３で撮影された画像を荷役毎にデータベースに蓄積してもよい。
　実施例５による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。無人フォークリフト１０が走行する倉庫内では、ラック３４や入庫仮置き場１０１などが配置されるため、無人フォークリフト１０の走行経路１１２は、見通しの悪い交差点が多数存在することとなる。ここで、倉庫内では無人フォークリフト１０だけでなく、有人フォークリフトや作業員による倉庫作業、別の業務ロボットが同時に発生している場合がある。このとき、有人フォークリフト、作業員、業務ロボットによる倉庫作業は、その作業の内容次第では無人フォークリフト１０の走行経路１１２に進入して作業することも考えられることから、移動体（無人フォークリフト１０、有人フォークリフト、作業員、業務ロボット）の導線が被る場合がある。そのため、移動体の安全性を確保する必要がある。
　そこで、移動体が稼働する領域において、無人フォークリフト１０と他の移動体との導線（走行経路）が交差することが想定される領域を、図１４に示すように、監視エリア１３１として設定し、監視エリア１３１への進入を監視し、移動体検知機能および状態判定機能を用いて状態把握することで移動体同士の接触を防止する。移動体検知機能は、移動体の進入状態を検知して、状態情報ならびに無人フォークリフト１０に対する制御信号の生成を実施する機能である。また、状態判定機能は、監視エリア１３１における他移動体との位置関係より周辺への伝達情報内容を判定し、表示器制御へ伝達する機能である。移動体検知機能は、エリアセンサ２０６（移動体検知センサ）により実現され、エリアセンサ２０６は、レーザセンサで構成される。レーザセンサの発光をセンサ受光距離内で構造物や人に反射し、レーザセンサが受光した点を計測ポイントとし、エリアセンサ２０６の計測エリア内に存在する移動体（無人フォークリフト１０、有人フォークリフト、作業員、業務ロボット）の計測点を取得する。そして、サーバ２０２は、取得した計測点の重心点を算出して、移動体の位置を定義する。監視エリア１３１内に移動体（無人フォークリフト１０、有人ＦＬ、作業員、業務ロボット）の計測ポイントの重心点が進入すると、移動体検知機能および状態判定機能により、移動体の検知および監視エリア内の状態判定を実施する。
　図１５に示すように、監視エリア１３１における移動体の状態に合わせて、サーバ２０２は、エリアセンサ２０６の検出に従って、周辺への情報伝達用表示器に制御信号を生成・伝達し、光の点灯・消灯・点滅または音としてのブザー鳴動や業務アプリ２０４などへの表示によって、周囲へ伝達する。監視エリア１３１からの進入検知解除は、監視エリア１３１にて検知された移動体が監視エリア１３１の外に移動（計測ポイントの重心点が移動）した場合、または移動体の重心点が監視エリア内に存在しなくなった場合に解除されることとなる。このような設定とすることで、監視エリア１３１内での情報をフィードバックし、監視エリア１３１内に他の移動体が進入した場合には、無人フォークリフト１０の走行速度を減速、または停止する。走行経路１１２がふさがれた際、別の走行経路１１２がある場合は、リルートし、業務継続する。これにより、無人フォークリフト１０と周囲設備との衝突を防止し、破損や故障を防止できる。無人フォークリフト１０が荷役作業中の場合は、監視エリア１３１内の移動体の挙動の影響を受けずに業務継続できる。
　実施例６による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。入庫仮置き場１０１および出庫仮置き場１０２に空きロケーション検知システムを設置し、入庫仮置き場１０１、出庫仮置き場１０２のステータス、すなわち、荷物のある間口および空き間口をサーバ２０２に通知する。その結果に応じて、荷物３０の搬送元および搬送先が決定される。これにより、入庫作業においては、どの間口に荷物があるかを人が登録する作業が不要となり、入庫仮置き場１０１の任意の間口に人が荷物３０を配置し、倉庫管理システム２０３に搬送先間口を登録した後に自動倉庫システムを稼働させるだけで、入庫作業業務を実行することができる。同様に、出庫作業においては、どの間口に搬送すべきなのかを登録する作業が不要となり、出庫したい荷物を倉庫管理システム２０３に登録した後に自動倉庫システムを稼働させるだけで、出庫作業業務を実行することができる。空きロケーションシステムは、レーザセンサから処理された点群データを用い、各検知エリア（複数または単数の間口）の物体の有無を空きロケセンサ２０７によって検知する。そして、図１５に示すように、サーバ２０２、および業務アプリ２０４を経由して、空きロケーションの情報を倉庫管理システム２０３へ通達する。倉庫管理システム２０３は、空きロケセンサ２０７からの情報を基に、荷物の有無を判断する。入庫作業の場合、倉庫管理システム２０３は、荷物３０の配置された間口を搬送元間口として指定し、無人フォークリフト１０に搬送指示を与える。無人フォークリフト１０は、荷物３０に貼り付けられたバーコード情報から搬送先間口を倉庫管理システム２０３に問い合わせて、倉庫管理システム２０３から搬送先間口の情報を入手し、入庫業務を行う。出庫作業の場合、倉庫管理システム２０３から与えられた搬送先間口に向かって無人フォークリフト１０が走行するが、搬送先の荷物の配置場所は、出庫仮置き場１０２の中で空きロケセンサ２０７によって空いていると判断された間口に指定される。また、空きロケセンサ２０７を間口の登録作業が不要となるが、特定間口を不使用としたい場合は、ユーザ作業により空きロケセンサ２０７をオフとすることで設定可能となる。
　実施例７による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。入庫仮置き場１０１や格納エリア１０４から無人フォークリフト１０によって荷物３０を搬送する際、パレット３２の配置位置が所定の位置から大きくずれたり、荷物３０に貼り付けられたバーコードを認識する際にバーコードがかすんでいたり、するなどして認識失敗する、といったソフトウェア面でのエラーが発生した場合、無人フォークリフト１０が停止してしまうことがある。ここで、無人フォークリフト１０自体には、エラーは発生しておらず、走行動作自体は可能である。そこで、ソフトウェア面でエラーが発生した場合、図１６に示すように、エラー荷物用間口１０８にエラーの荷物３０を搬送することで、無人フォークリフト１０は、次のタスクに移行することができ、人手の介入なしで業務継続が可能となる。エラー荷物用間口１０８は、入庫仮置き場１０１や出庫仮置き場１０２、あるいは独立して設置されたエラー用仮置き場１０９の中に設定され、エラー発生後の業務進行を阻害しない間口に設定される。エラー荷物用間口１０８に荷物を搬送可能なエラーは、無人フォークリフト１０の機体の動きを阻害するエラー、すなわち、障害物との接触や火災、機体の故障などによる非常停止以外のエラーが対象となる。非常停止は安全管理上、人による復旧作業が必須となるため、無人フォークリフト１０を継続して動作させることが許可されていないためである。なお、どのエラーを業務継続可能とするか否かはユーザにより自由に設定可能であり、特に限定されるものではない。
　実施例８による無人フォークリフト１０および自動倉庫システム２００を説明する。図１７において、有人フォークリフトと同時に作業するなどした場合、エラー荷物用間口１０８として設定された間口１０８Ａに、並行して作業している有人フォークリフトによって荷物３０が配置されることがある。この場合、無人フォークリフト１０は荷物３０をエラー荷物用間口１０８Ａに向かって搬送中であるにも関わらず、エラー荷物用間口１０８Ａ前に到着しても荷降ろしができなくなる。そのため、無人フォークリフト１０は、エラー停止し、業務継続できなくなり、生産性が低下する。本実施例では、搬送途中に搬送先のエラー荷物用間口１０８Ａが使用不可能となった場合、別に設定されるエラー荷物用間口１０８Ｂへ搬送することを特徴とする。このような動きとすることにより、エラー荷物用間口１０８Ａが搬送途中で使用不可能となった場合でも、別のエラー荷物用間口１０８Ｂへ搬送可能となるため、無人フォークリフト１０が荷物３０を持ったまま停止する、といった動作を回避できる。これにより、人手の介入なく業務継続が可能となり、生産性を維持することができる。
　その後、使用不可能であったエラー荷物用間口１０８Ａが使用可能となった場合（例えば、エラー荷物用間口１０８Ａから荷物が取り除かれた場合）、サーバ２０２は、エラー荷物用間口１０８Ａに搬送するよう無人フォークリフト１０に指示する。
　実施例９による無人フォークリフト１０および自動倉庫システムを説明する。実施例７および８において、エラー荷物用間口１０８は、あらかじめ空いている間口に設定されていることを前提としているが、倉庫の面積には限りがあり、入庫仮置き場１０１や出庫仮置き場１０２として設定できるエリアおよび間口には上限がある。したがって、狭い倉庫や荷物３０の扱い量が多い倉庫などの場合には、エラー荷物用間口１０８を設定できない場合がある。そこで、本実施例では、図１８に示すように、倉庫内の入庫仮置き場１０１または出庫仮置き場１０２から荷物３０が搬送され、間口に空きができた場合、その間口をエラー荷物用間口１０８として再設定できることを特徴とする。図１８では出庫仮置き場１０２にエラー荷物用間口１０８が設定されているが、エラー荷物用間口１０８は入庫仮置き場１０１に設定されてもよい。このような設定とすることにより、エラー荷物用間口を個別に設定する必要がなくなり、倉庫の活用面積を拡大できる。
＜変形例＞
　本発明は、前述した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、前述した実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　例えば、実施例１では、無人フォークリフト１０の車載コントローラ２８が前進量を決定したが、無人フォークリフト１０から奥まり量を受信したサーバ２０２が前進量を決定してもよい。また、サーバ２０２は、無人フォークリフト１０から認識用カメラ２３によって取得されたフレームの画像およびパレットの画像に基づいて奥まり量、および前進量を決定してもよい。
１０：無人フォークリフト
２０：車両フレーム
２１：移載装置
２２：爪部
２３：認識用カメラ
２４：荷高さセンサ
２５：衝突防止センサ
２６：下方安全カメラ
２７：外界センサ
２８：車載コントローラ
２９：加速度センサ
３０：荷物
３１：搬送物
３２：パレット
３３：フォーク差込孔
３４：ラック
１００：倉庫
１０１：入庫仮置き場
１０１Ａ：平置きエリア
１０１Ｂ：ラックエリア
１０２：出庫仮置き場
１０３：別フロア入庫仮置き場
１０４、１０４Ａ、１０４Ｂ：格納エリア
１０５：垂直搬送機
１０６：バース
１０７：充電場
１０８：エラー荷物用間口
１０９：エラー用仮置き場
１１０：デジタルマップ
１１１：ノード
１１２：走行経路
１１３：停止誤差
１３１：監視エリア
２００：自動倉庫システム
２０１：倉庫設備
２０２：サーバ
２０３：倉庫管理システム（ＷＭＳ）
２０４：業務アプリ
２０５：センサシステム
２０６：エリアセンサ
２０７：空きロケセンサ

Claims (13)

  1. 　パレットに載置された搬送物を搬送するフォークリフトであって、
    　前記パレットに形成されるフォーク差込孔に挿入され、前記パレットに載置された前記搬送物を持ち上げるフォークと、
    　前記パレットに載置された前記搬送物が格納されるラックのフレームの画像、および前記ラックに格納される前記パレットの画像を取得する１又は複数のカメラと、
    　前記１又は複数のカメラによって取得された前記フレームの画像、及び前記パレットの画像に基づいて前記フォークリフトの前進量を決定し、決定した前記前進量に従って前記フォークリフトを前記搬送物に向かって前進させる制御部と、を備える
    　ことを特徴とするフォークリフト。
  2. 　前記制御部は、前記フレームの画像に基づいて前記フォークリフトから前記フレームまでの第１の距離を算出し、前記パレットの画像に基づいて前記フォークリフトから前記パレットまでの第２の距離を算出し、前記第１の距離と前記第２の距離とを比較し、小さい方の距離から前記フォークリフトの前記前進量を決定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト。
  3. 　前記制御部は、前記パレットの画像の前記フォーク差込孔の位置を特定し、前記フォーク差込孔に前記フォークが差し込まれるように前記フォークの位置を決定する
    　ことを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト。
  4. 　前記制御部は、
    　前記搬送物の前記ラックへの荷降ろし時に、前記フレームの画像及び前記パレットの画像を取得するよう前記１又は複数のカメラに指示し、前記１又は複数のカメラによって取得された前記フレームの画像、及び前記パレットの画像に基づいて前記フォークリフトの前進量を決定し、
    　前記ラックから前記搬送物の荷積み時に、決定した前記前進量だけ前記フォークリフトを前記搬送物に向かって前進させる
    　ことを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト。
  5. 　前記制御部は、
    　前記ラックに対する前記パレットの位置を示す奥まり量を算出し、算出した前記奥まり量をサーバに送信し、
    　前記奥まり量及び他のフォークリフトから収集した奥まり量を統計データとして格納する前記サーバから、補正された前記前進量を受信し、
    　受信した補正された前記前進量に従って前記フォークリフトを前記搬送物に向かって前進させる
    　ことを特徴とする請求項１に記載のフォークリフト。
  6. 　パレットに載置された搬送物を搬送するフォークリフトと、前記フォークリフトと通信可能なサーバと、を備える自動倉庫システムであって、
    　前記フォークリフトは、
    　　前記パレットに形成されるフォーク差込孔に挿入され、前記パレットに載置された前記搬送物を持ち上げるフォーク、
    　　前記パレットに載置された前記搬送物が格納されるラックのフレームの画像、および前記ラックに格納される前記パレットの画像を取得する１又は複数のカメラ、及び
    　　前記１又は複数のカメラによって取得された前記フレームの画像、及び前記パレットの画像に基づいて前記フォークリフトの前進量を決定し、決定した前記前進量を前記サーバに送信する制御部、を有し、
    　前記サーバは、
    　　前記フォークリフトから受信した前記前進量及び他のフォークリフトから収集した奥まり量を統計データとして格納し、
    　　前記フォークリフトから受信した前記前進量を、前記統計データを用いて補正し、
    　　補正した前記前進量を前記フォークリフトに送信し、
    　前記制御部は、
    　受信した補正された前記前進量に従って前記フォークリフトを前記搬送物に向かって前進させる
    　ことを特徴とする自動倉庫システム。
  7. 　前記サーバは、
    　　前記フォークリフトが走行する走行経路及び前記フォークリフトが荷役するノードを有するデジタルマップを記憶し、
    　前記制御部は、
    　　前記ノードにおける前記フォークリフトの停止位置を示す停止座標を前記サーバに送信し、
    　前記サーバは、前記制御部から受信した前記停止座標を用いて前記ノードの座標を更新する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の自動倉庫システム。
  8. 　前記制御部は、
    　　前記フォークリフトによる荷役毎に前記１又は複数のカメラにより複数の前記パレットの画像を取得し、複数の前記パレットの画像を前記サーバに送信し、
    　前記サーバは、
    　　前記制御部から受信した複数の前記パレットの画像を蓄積し、
    　　前記ラックから前記搬送物の荷積み時に前記１又は複数のカメラにより取得された前記パレットの画像と蓄積した複数の前記パレットの画像とを照合し、前記パレットを認識する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の自動倉庫システム。
  9. 　前記フォークリフトの走行経路上に設定された監視エリアに進入する移動体を検知する移動体検知センサをさらに備え、
    　前記サーバは、
    　　前記移動体検知センサによる検知結果に基づいて、前記フォークリフトの走行動作を制御する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の自動倉庫システム。
  10. 　入庫される前記搬送物が仮置きされる入庫仮置き場における前記搬送物が置かれている間口、又は出庫される前記搬送物が仮置きされる出庫仮置き場における前記搬送物が置かれていない空の間口の少なくとも一方を通知する空きロケーション検知システムをさらに備え、
    　前記サーバは、
    　　前記空きロケーション検知システムからの通知に基づいて、前記フォークリフトの走行動作を制御する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の自動倉庫システム。
  11. 　エラーと判定された前記搬送物を置くためのエラー用仮置き場をさらに備え、
    　前記サーバは、
    　　前記フォークリフトに、エラーと判定された前記搬送物を前記エラー用仮置き場の指定した間口に搬送するように指示し、次のタスクを実行するよう指示する
    　ことを特徴とする請求項６に記載の自動倉庫システム。
  12. 　前記サーバは、
    　　前記指定した間口が使用不可能となった場合、前記フォークリフトにエラーと判定された前記搬送物を前記指定した間口とは異なる間口に搬送するように指示する
    　ことを特徴とする請求項１１に記載の自動倉庫システム。
  13. 　前記サーバは、
    　　使用不可能であった前記指定した間口が使用可能となった場合、前記フォークリフトにエラーと判定された前記搬送物を前記エラー用仮置き場の前記指定した間口に搬送するように再度指示する
    　ことを特徴とする請求項１２に記載の自動倉庫システム。
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