特許 6974925 無人フォークリフトおよび荷役システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6974925

(24)【登録日】2021年11月9日

(45)【発行日】2021年12月1日

(54)【発明の名称】無人フォークリフトおよび荷役システム

(51)【国際特許分類】

   B66F 9/24 20060101AFI20211118BHJP

【ＦＩ】

   B66F9/24 A

【請求項の数】4

【全頁数】9

(21)【出願番号】特願2020-9327(P2020-9327)

(22)【出願日】2020年1月23日

(65)【公開番号】特開2021-116140(P2021-116140A)

(43)【公開日】2021年8月10日

【審査請求日】2020年1月24日

(73)【特許権者】

【識別番号】000232807

【氏名又は名称】三菱ロジスネクスト株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000475

【氏名又は名称】特許業務法人みのり特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】甲斐 絢介

【審査官】 須山 直紀

(56)【参考文献】

【文献】 特開平０８−１１０８１５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１９−０４８６９６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０１９−０１６００８（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００２−１６７０５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】 実開平０２−０７９３９８（ＪＰ，Ｕ）

【文献】 特開２０１０−１８９１３０（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｂ６６Ｆ ９／２４

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

トラックの荷台に積まれている荷を取る無人フォークリフトであって、
前記荷を取るために昇降可能に設けられたフォークと、
前記トラックを撮像する撮像部と、
前記トラックの撮像結果に基づいて前記荷台または前記荷の地上高を推定する推定部と、
前記フォークで荷を取る際に、前記地上高の推定結果に基づいて前記フォークの昇降を制御する制御部と、
前記トラックの教師用画像データと当該教師用画像データが得られた時点での前記地上高とを教師データとした機械学習により生成された地上高推定モデルを記憶する記憶部とを備え、
前記推定部は、前記記憶部に記憶された前記地上高推定モデルと、前記撮像部で生成された現時点での前記トラックの画像データとに基づいて、前記地上高を推定する
ことを特徴とする無人フォークリフト。

【請求項2】

荷が積まれている荷台を備えるトラックと、
前記荷台または前記荷の地上高を推定する推定装置と、
前記荷を取る無人フォークリフトとを備える荷役システムであって、
前記推定装置は、
前記トラックを撮像する撮像部と、
前記トラックの撮像結果に基づいて前記地上高を推定する推定部と、
地上高情報として前記地上高の推定結果を送信する情報送信部とを備え、
前記無人フォークリフトは、
前記荷を取るために昇降可能に設けられたフォークと、
前記地上高情報を受信する情報受信部と、
前記フォークで荷を取る際に、前記地上高情報に基づいて前記フォークの昇降を制御する制御部とを備え、
前記推定装置は、前記トラックおよび前記無人フォークリフトから離れた位置に設けられている
ことを特徴とする荷役システム。

【請求項3】

前記地上高情報は、前記情報送信部から複数の前記無人フォークリフトの各々が備える前記情報受信部に配信される
ことを特徴とする請求項２に記載の荷役システム。

【請求項4】

前記推定装置は、前記トラックの教師用画像データと当該教師用画像データが得られた時点での前記地上高とを教師データとした機械学習により生成された地上高推定モデルを記憶する記憶部をさらに備え、
前記推定部は、前記記憶部に記憶された前記地上高推定モデルと、前記撮像部で生成された現時点での前記トラックの画像データとに基づいて、前記地上高を推定する
ことを特徴とする請求項２または３に記載の荷役システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、トラックの荷台から荷を取る無人フォークリフトおよび荷役システムに関するものである。

【背景技術】

【0002】

トラックの荷台から荷を取る荷取り作業（取り卸し作業）を、フォークリフトにより行うことが知られている（例えば特許文献１参照）。

【0003】

また、フォークリフトの一種として無人フォークリフトが知られている（例えば特許文献２参照）。一般的に、無人フォークリフトは、フォークで荷を取る際に、予め定められた一定の荷取り高さ（フォーク差し込み高さ）までフォークを上昇させて停止させるようにプログラムされている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１０−２３５２２３号公報

【特許文献2】特開平１１−２１０９８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、トラックの荷台に加わる荷重に応じて荷台の地上高が変化した場合、荷台に積まれた荷に無人フォークリフトのフォークを差し込むことができない、すなわち、無人フォークリフトでトラックの荷台から荷を取ることができないおそれがあった。

【0006】

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであって、トラックの荷台の地上高が変化する場合であっても、荷台から荷を取ることが可能な無人フォークリフトおよび荷役システムを提供することを課題とする。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するため、請求項１に記載の無人フォークリフトは、トラックの荷台に積まれている荷を取る無人フォークリフトであって、前記荷を取るために昇降可能に設けられたフォークと、前記トラックを撮像する撮像部と、前記トラックの撮像結果に基づいて前記荷台または前記荷の地上高を推定する推定部と、前記フォークで荷を取る際に、前記地上高の推定結果に基づいて前記フォークの昇降を制御する制御部と、前記トラックの教師用画像データと当該教師用画像データが得られた時点での前記地上高とを教師データとした機械学習により生成された地上高推定モデルを記憶する記憶部とを備え、前記推定部は、前記記憶部に記憶された前記地上高推定モデルと、前記撮像部で生成された現時点での前記トラックの画像データとに基づいて、前記地上高を推定することを特徴とする。
なお、ここでいう「現時点」とは、限定された僅かな一瞬を意味するものではなく、また、教師用画像データが得られた時点（すなわち地上高推定モデル生成時点）ではなく、地上高を推定する際の任意の時期（タイミング）を意味する。

【0009】

また、上記課題を解決するために請求項２に記載の荷役システムは、荷が積まれている荷台を備えるトラックと、前記荷台または前記荷の地上高を推定する推定装置と、前記荷を取る無人フォークリフトとを備える荷役システムであって、前記推定装置は、前記トラックを撮像する撮像部と、前記トラックの撮像結果に基づいて前記地上高を推定する推定部と、地上高情報として前記地上高の推定結果を送信する情報送信部とを備え、前記無人フォークリフトは、前記荷を取るために昇降可能に設けられたフォークと、前記地上高情報を受信する情報受信部と、前記フォークで荷を取る際に、前記地上高情報に基づいて前記フォークの昇降を制御する制御部とを備え、前記推定装置は、前記トラックおよび前記無人フォークリフトから離れた位置に設けられていることを特徴とする。

【0010】

請求項３に記載の荷役システムは、請求項２に記載の荷役システムにおいて、前記地上高情報は、前記情報送信部から複数の前記無人フォークリフトの各々が備える前記情報受信部に配信されることを特徴とする。

【0011】

請求項４に記載の荷役システムは、請求項２または３に記載の荷役システムにおいて、前記推定装置は、前記トラックの教師用画像データと当該教師用画像データが得られた時点での前記地上高とを教師データとした機械学習により生成された地上高推定モデルを記憶する記憶部をさらに備え、前記推定部は、前記記憶部に記憶された前記地上高推定モデルと、前記撮像部で生成された現時点での前記トラックの画像データとに基づいて、前記地上高を推定することを特徴とする。
なお、ここでいう「現時点」とは、限定された僅かな一瞬を意味するものではなく、また、教師用画像データが得られた時点（すなわち地上高推定モデル生成時点）ではなく、地上高を推定する際の任意の時期（タイミング）を意味する。

【発明の効果】

【0012】

本発明によれば、トラックの荷台の地上高が変化する場合であっても、荷台から荷を取ることが可能な無人フォークリフトおよび荷役システムを提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】本発明の第１実施形態に係る荷役システムの概要図である。

【図2】同実施形態に係る無人フォークリフトの概略構成を示すブロック図である。

【図3】本発明の第２実施形態に係る荷役システムの概要図である。

【図4】同実施形態に係る推定装置および無人フォークリフトの概略構成を示すブロック図である。

【図5】（Ａ）は、変形例に係る無人フォークリフトの概略構成を示すブロック図であり、（Ｂ）は、変形例に係る推定装置の概略構成を示すブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0014】

（第１実施形態）
図１および図２を参照して、本発明の第１実施形態に係る荷役システム１を説明する。
図１に示すように、本実施形態の荷役システム１は、１個以上の荷Ｌが積載されたトラック１Ａと、トラック１Ａから所定の場所に荷Ｌを搬送する１台以上の無人フォークリフト１Ｂとにより構成されている。荷Ｌは、パレットＰおよびパレットＰ上に置かれた物品Ｇを含んだ重量物であり、パレットＰは、後述するフォーク２２が差し込まれる差込口Ｐ１を有している。

【0015】

トラック１Ａは、荷Ｌが積まれている荷台１１、および、荷台１１に加わる荷重を支持するタイヤ１２等を備えている。荷台１１に積まれた荷Ｌの重さに応じてタイヤ１２が変形することにより、荷台１１の地上高（すなわち地表面から荷台１１までの距離）は変化する。具体的には、荷台１１に積まれている荷Ｌの総重量が小さいと荷台１１は高くなり、荷台１１に積まれている荷Ｌの総重量が大きいと荷台１１は低くなる。

【0016】

無人フォークリフト１Ｂは、地上を走行する車両本体２１と、荷Ｌを取るために昇降可能に設けられたフォーク２２と、トラック１Ａを撮像する撮像部２３とを備えている。撮像部２３は、撮像素子を備えたデジタルカメラにより構成されている。

【0017】

図２は、無人フォークリフト１Ｂのブロック図である。
図２に示すように、無人フォークリフト１Ｂは、昇降部２４と、記憶部２５と、推定部２６と、制御部２７とを備えている。

【0018】

昇降部２４は、フォーク２２を昇降させる昇降装置により構成されている。具体的には、昇降部２４は、例えば、マストに沿って昇降可能に設けられたリフトブラケット、リフトブラケットを昇降させるためのリフトシリンダ、および、リフトシリンダを伸縮させるための油圧回路等により構成されている。

【0019】

記憶部２５は、トラック１Ａの画像データから荷台１１または荷Ｌの地上高を推定するための地上高推定モデルを予め記憶している。地上高推定モデルは、多数のトラック１Ａの教師用画像データと当該教師用画像データが得られた時点での荷台１１または荷Ｌの地上高とを教師データとした機械学習により生成されたものである。

【0020】

推定部２６は、記憶部２５に記憶された地上高推定モデルと、撮像部２３によるトラック１Ａの撮像結果（すなわちトラック１Ａの画像データ）とに基づいて、トラック１Ａの荷台１１の地上高、または、当該荷台１１に積まれている荷Ｌの地上高を推定する。具体的には、例えば、推定部２６は、トラック１Ａの画像を解析してトラック１Ａの特徴量を検出し、当該特徴量と地上高推定モデルとに基づいて、地表面から荷台１１までの距離である荷台１１の地上高を推定する。また、例えば、推定部２６は、トラック１Ａの画像を解析してトラック１Ａおよび荷Ｌの特徴量を検出し、当該特徴量と地上高推定モデルとに基づいて、差込口Ｐ１の高さ（地表面からの距離）を荷Ｌの地上高として推定する。

【0021】

制御部２７は、フォーク２２で荷Ｌを取る際に、推定部２６による地上高の推定結果に基づいてフォーク２２の昇降を制御する。具体的には、例えば、推定部２６で荷台１１の地上高が推定された場合は、制御部２７は、荷台１１の地上高に所定量の高さを加算することで荷台１１に積まれたパレットＰの差込口Ｐ１の高さを算出し、算出した差込口Ｐ１の高さにフォーク２２を上昇させて停止させるように昇降部２４を制御する。また、例えば、推定部２６で荷Ｌの地上高として差込口Ｐ１の高さが推定された場合は、推定された差込口Ｐ１の高さにフォーク２２を上昇させて停止させるように昇降部２４を制御する。すなわち、制御部２７は、間接的または直接的に推定される差込口Ｐ１の高さ（荷取り高さ）にフォーク２２を上昇させて停止させる。

【0022】

荷Ｌを取る際の無人フォークリフト１Ｂの動作の一例を説明する。
まず、無人フォークリフト１Ｂは、トラック１Ａから離れた位置で、撮像部２３でトラック１Ａを撮影し、推定部２６で荷台１１または荷Ｌの地上高を推定する。次いで、無人フォークリフト１Ｂは、トラック１Ａの荷台１１に接近し、荷台１１または荷Ｌの地上高の推定結果に基づいて、差込口Ｐ１の高さにフォーク２２を上昇させて停止させた後、差込口Ｐ１にフォーク２２を差し込む。そして、無人フォークリフト１Ｂは、フォーク２２で荷Ｌを持ち上げて（すなわち荷Ｌを取り）、所定の場所に荷Ｌを搬送する。

【0023】

本実施形態によれば以下の効果が得られる。
（１）トラック１Ａの撮像結果に基づいて荷台１１または荷Ｌの地上高が推定され、この推定結果に基づいて、荷Ｌを取る際のフォーク２２の昇降が制御される。このため、荷台１１に加わる荷重に応じて荷台１１の地上高が変化する場合であっても、フォーク２２を差込口Ｐ１に差し込みことができるように、適切な荷取り高さにフォーク２２を上昇させて停止させることができ、荷台１１から荷Ｌを取ることができる。

【0024】

（第２実施形態）
図３および図４を参照して、本発明の第２実施形態に係る荷役システム２を説明する。なお、第１実施形態と同様の構成については、その説明を省略する。

【0025】

図３に示すように、本実施形態の荷役システム２は、トラック１Ａと、１台以上の無人フォークリフト１Ｂと、少なくとも１台の推定装置１Ｃとにより構成されている。本実施形態の無人フォークリフト１Ｂは、第１実施形態に記載した撮像部２３を備えていない。

【0026】

推定装置１Ｃは、トラック１Ａから離れた所定の位置に設けられており、トラック１Ａを撮像する撮像部３１を備えている。撮像部３１は、撮像素子を備えたデジタルカメラにより構成されている。

【0027】

図４は、無人フォークリフト１Ｂおよび推定装置１Ｃのブロック図である。
図４に示すように、本実施形態の無人フォークリフト１Ｂは、記憶部２５および推定部２６（図２参照）に代えて、地上高情報を受信する情報受信部２８を備えている。

【0028】

情報受信部２８は、直接的または間接的に推定装置１Ｃと通信する通信装置により構成されている。情報受信部２８は、地上高情報として荷台１１または荷Ｌの地上高の推定結果を受信する。本実施形態の制御部２７は、情報受信部２８で受信した地上高の推定結果に基づいてフォーク２２の昇降を制御する。

【0029】

また、図４に示すように、推定装置１Ｃは、記憶部３２と、推定部３３と、情報送信部３４とを備えている。推定装置１Ｃは、地上高情報を複数の無人フォークリフト１Ｂに送信することで、地上高情報を配信するサーバーとして機能する。

【0030】

記憶部３２は、記憶部２５と同様に、トラック１Ａの画像データから荷台１１または荷Ｌの地上高を推定するための地上高推定モデルを予め記憶している。

【0031】

推定部３３は、推定部２６と同様に、撮像部３１によるトラック１Ａの撮像結果と、記憶部３２に記憶された地上高推定モデルとに基づいて、トラック１Ａの荷台１１の地上高、または、当該荷台１１に積まれている荷Ｌの地上高を推定する。

【0032】

情報送信部３４は、直接的または間接的に無人フォークリフト１Ｂと通信する通信装置により構成されている。情報送信部３４は、推定部３３で推定された地上高の推定結果を地上高情報として送信する。

【0033】

推定装置１Ｃおよび無人フォークリフト１Ｂの動作について説明する。
無人フォークリフト１Ｂが荷Ｌを取る前に、推定装置１Ｃは、撮像部３１でトラック１Ａを撮影し、推定部３３で荷台１１または荷Ｌの地上高を推定する。次いで、推定装置１Ｃが、地上高情報として荷台１１または荷Ｌの地上高の推定結果を送信し、無人フォークリフト１Ｂが、その地上高の推定結果を受信する。次いで、無人フォークリフト１Ｂは、荷台１１または荷Ｌの地上高の推定結果に基づいて、差込口Ｐ１の高さにフォーク２２を上昇させて停止させた後、差込口Ｐ１にフォーク２２を差し込む。そして、無人フォークリフト１Ｂは、フォーク２２で荷Ｌを持ち上げて荷Ｌを搬送する。

【0034】

本実施形態によれば上記（１）と同様の効果、並びに、以下の効果が得られる。
（２）推定装置１Ｃで荷台１１または荷Ｌの地上高が推定され、この推定結果が無人フォークリフト１Ｂで地上高情報として受信され、地上高情報に基づいて荷Ｌを取る際のフォーク２２の昇降が制御される。このため、無人フォークリフト１Ｂに撮像部２３および推定部２６を設けることを不要とすることができる。

【0035】

（３）地上高情報は、情報送信部３４から複数の無人フォークリフト１Ｂの情報受信部２８に配信されるため、フォーク２２の昇降の制御に利用される地上高情報を推定装置１Ｃで一元的に管理することができる。

【0036】

本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、上記構成を変更することもできる。例えば、以下のように変更して実施することもでき、以下の変更を組み合わせて実施することもできる。

【0037】

・図５（Ａ）に示すように、第１実施形態の無人フォークリフト１Ｂがモデル生成部４１を備えていてもよく、同様に、図５（Ｂ）に示すように、第２実施形態の推定装置１Ｃがモデル生成部４１を備えていてもよい。モデル生成部４１は、トラック１Ａの教師用画像データと当該教師用画像データが得られた時点での荷台１１または荷Ｌの地上高とを教師データとした機械学習により地上高推定モデルを生成し、記憶部２５，３２は、モデル生成部４１で生成された地上高推定モデルを記憶する。こうして、モデル生成部４１で生成された地上高推定モデルに基づいて荷台１１または荷Ｌの地上高が推定されるように構成されていてもよい。なお、教師データを構成する教師用画像データとして、撮像部２３，３１で撮像されたトラック１Ａの画像データを用いてもよく、教師データを構成する荷台１１または荷Ｌの地上高として、フォーク２２の昇降量に基づく荷台１１または荷Ｌの地上高の算出結果を用いてもよい。

【0038】

上記構成によれば、モデル生成部４１により地上高推定モデルを容易に更新することができ、地上高推定モデルを更新することで（すなわち機械学習を発展させることで）地上高の推定精度を高めることができる。

【0039】

・第２実施形態において、荷役システム２は、推定装置１Ｃの情報送信部３４と複数の無人フォークリフト１Ｂの情報受信部２８との通信を中継する通信中継部として機能するサーバーをさらに備えていてもよい。この構成によれば、推定装置１Ｃにサーバーとして機能を設けることが不要となる。

【0040】

・荷Ｌを構成する物品Ｇは、パレットＰ上に置かれていなくてもよい。すなわち、物品Ｇにフォーク２２が差し込まれる差込口が形成され、荷ＬがパレットＰにより構成されていなくてもよい。

【符号の説明】

【0041】

１，２ 荷役システム
１Ａ トラック
１Ｂ 無人フォークリフト
１Ｃ 推定装置
１１ 荷台
２２ フォーク
２３ 撮像部
２５ 記憶部
２６ 推定部
２７ 制御部
２８ 情報受信部
３１ 撮像部
３２ 記憶部
３３ 推定部
３４ 情報送信部
Ｇ 物品
Ｌ 荷
Ｐ パレット
Ｐ１ 差込口

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】