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(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023055228
(43)【公開日】2023-04-18
(54)【発明の名称】無人搬送車両制御システムおよび無人搬送車両制御方法
(51)【国際特許分類】
G05D 1/02 20200101AFI20230411BHJP
【ＦＩ】
G05D1/02 L
【審査請求】未請求
【請求項の数】8
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021164379
(22)【出願日】2021-10-06
(71)【出願人】
【識別番号】000005108
【氏名又は名称】株式会社日立製作所
(74)【代理人】
【識別番号】110000925
【氏名又は名称】弁理士法人信友国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】杉本 和也
(72)【発明者】
【氏名】伊藤 誠也
(72)【発明者】
【氏名】小野 達矢
(72)【発明者】
【氏名】永崎 佑里
【テーマコード（参考）】
5H301
【Ｆターム（参考）】
5H301AA02
5H301AA10
5H301BB05
5H301CC03
5H301CC06
5H301CC10
5H301DD07
5H301DD15
5H301GG08
5H301KK08
5H301KK18
5H301KK19
5H301LL02
5H301LL03
5H301LL06
(57)【要約】 （修正有）
【課題】走行環境の変化を含む走行不可状態の原因を根本的に解決することで、不必要な制御モデルの変更による走行性能の悪化を防止することが可能な無人搬送車両制御システムを提供する。
【解決手段】無人搬送車両と、走行環境の情報を検知するために設けられた外界センサと、外界センサで検知した情報に基づいて無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備え、車両制御装置は、無人搬送車両が走行不可となる要因が、無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、走行環境の変化に属する要因から先に、各要因が走行不可の原因であるか否かを外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、複数の要因の中から走行不可の原因を特定する走行不可原因判定部を有する無人搬送車両制御システムである。
【選択図】図４
【解決手段】無人搬送車両と、走行環境の情報を検知するために設けられた外界センサと、外界センサで検知した情報に基づいて無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備え、車両制御装置は、無人搬送車両が走行不可となる要因が、無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、走行環境の変化に属する要因から先に、各要因が走行不可の原因であるか否かを外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、複数の要因の中から走行不可の原因を特定する走行不可原因判定部を有する無人搬送車両制御システムである。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
無人搬送車両と、
前記無人搬送車両が走行する走行環境の情報を検知するために前記無人搬送車両に設けられた外界センサと、
前記外界センサで検知した情報に基づいて前記無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備え、
前記車両制御装置は、
前記無人搬送車両が走行不可となる要因が、前記無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、前記無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、前記走行環境の変化に属する要因から先に、前記各要因が前記走行不可の原因であるか否かを前記外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、前記複数の要因の中から前記走行不可の原因を特定する走行不可原因判定部を有する
無人搬送車両制御システム。
前記無人搬送車両が走行する走行環境の情報を検知するために前記無人搬送車両に設けられた外界センサと、
前記外界センサで検知した情報に基づいて前記無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備え、
前記車両制御装置は、
前記無人搬送車両が走行不可となる要因が、前記無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、前記無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、前記走行環境の変化に属する要因から先に、前記各要因が前記走行不可の原因であるか否かを前記外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、前記複数の要因の中から前記走行不可の原因を特定する走行不可原因判定部を有する
無人搬送車両制御システム。
【請求項2】
前記車両制御装置は、
前記走行環境において前記無人搬送車両が走行可能な経路の経路情報を含む環境地図を管理する地図管理部と、
前記無人搬送車両の移動経路に関する移動経路情報を生成する移動経路情報生成部とを備え、
前記走行不可原因判定部は、前記環境地図と、前記移動経路情報と、前記外界センサで検知した情報と、前記無人搬送車両の駆動制御部からの出力とに基づいて、前記走行環境の変化に属する要因として、前記移動経路上の障害物の有無を判断する
請求項１に記載の無人搬送車両制御システム。
前記走行環境において前記無人搬送車両が走行可能な経路の経路情報を含む環境地図を管理する地図管理部と、
前記無人搬送車両の移動経路に関する移動経路情報を生成する移動経路情報生成部とを備え、
前記走行不可原因判定部は、前記環境地図と、前記移動経路情報と、前記外界センサで検知した情報と、前記無人搬送車両の駆動制御部からの出力とに基づいて、前記走行環境の変化に属する要因として、前記移動経路上の障害物の有無を判断する
請求項１に記載の無人搬送車両制御システム。
【請求項3】
前記無人搬送車両は、積荷の状態を検知するための内界センサを備え、
前記車両制御装置は、前記それ以外の要因の一つとして前記無人搬送車両における前記積荷の位置ずれが前記走行不可の原因であるか否かを、前記内界センサで検知した情報に基づいて判断する
請求項１または２に記載の無人搬送車両制御システム。
前記車両制御装置は、前記それ以外の要因の一つとして前記無人搬送車両における前記積荷の位置ずれが前記走行不可の原因であるか否かを、前記内界センサで検知した情報に基づいて判断する
請求項１または２に記載の無人搬送車両制御システム。
【請求項4】
前記車両制御装置は、
前記走行不可原因判定部において特定した走行不可の原因を解消するための次の動作を決定する走行戦略検討部を備えた
請求項１～３のうちの何れか１項に記載の無人搬送車両制御システム。
前記走行不可原因判定部において特定した走行不可の原因を解消するための次の動作を決定する走行戦略検討部を備えた
請求項１～３のうちの何れか１項に記載の無人搬送車両制御システム。
【請求項5】
前記車両制御装置は、
前記走行戦略検討部において決定した次の行動の実施回数を行動毎に積算して記録すると共に、前記次の行動によって変更される制御モデルのパラメータの初期値を保持する行動記録部と、
前記行動記録部に記録された前記行動の実施回数が、前記各行動に対して設定した上限回数に達したか否かを判断し、達した場合には上限回数に達した行動によって変更された前記パラメータの初期値を前記行動記録部から抽出する誤判定検出部とを有する
請求項４に記載の無人搬送車両制御システム。
前記走行戦略検討部において決定した次の行動の実施回数を行動毎に積算して記録すると共に、前記次の行動によって変更される制御モデルのパラメータの初期値を保持する行動記録部と、
前記行動記録部に記録された前記行動の実施回数が、前記各行動に対して設定した上限回数に達したか否かを判断し、達した場合には上限回数に達した行動によって変更された前記パラメータの初期値を前記行動記録部から抽出する誤判定検出部とを有する
請求項４に記載の無人搬送車両制御システム。
【請求項6】
前記車両制御装置との通信が可能な管制サーバを備え、
前記管制サーバは、
前記車両制御装置を有する複数の前記無人搬送車両の位置情報を検出する位置検出部と、
前記位置検出部で検出した位置情報と、前記各車両制御装置からの情報に基づいて前記各車両制御装置の運行管理を実施する運行管理部とを有する
請求項１～５のうちの何れか１項に記載の無人搬送車両制御システム。
前記管制サーバは、
前記車両制御装置を有する複数の前記無人搬送車両の位置情報を検出する位置検出部と、
前記位置検出部で検出した位置情報と、前記各車両制御装置からの情報に基づいて前記各車両制御装置の運行管理を実施する運行管理部とを有する
請求項１～５のうちの何れか１項に記載の無人搬送車両制御システム。
【請求項7】
前記管制サーバとの通信が可能な携帯用の端末装置を備え、
前記管制サーバの前記運行管理部は、前記無人搬送車両の前記車両制御装置からの指示に基づいて、前記走行不可原因を解消するための次の行動を前記端末装置に送信する
請求項６に記載の無人搬送車両制御システム。
前記管制サーバの前記運行管理部は、前記無人搬送車両の前記車両制御装置からの指示に基づいて、前記走行不可原因を解消するための次の行動を前記端末装置に送信する
請求項６に記載の無人搬送車両制御システム。
【請求項8】
無人搬送車両が走行する走行環境の情報を検知するために前記無人搬送車両に設けられた外界センサと、前記外界センサで検知した情報に基づいて前記無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備えた無人搬送車両の制御方法であって、
前記車両制御装置の走行不可原因判定部は、
前記無人搬送車両が走行不可となる要因が、前記無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、前記無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、前記走行環境の変化に属する要因から先に、前記各要因が前記走行不可の原因であるか否かを前記外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、前記複数の要因の中から前記走行不可の原因を特定する
無人搬送車両制御方法。
前記車両制御装置の走行不可原因判定部は、
前記無人搬送車両が走行不可となる要因が、前記無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、前記無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、前記走行環境の変化に属する要因から先に、前記各要因が前記走行不可の原因であるか否かを前記外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、前記複数の要因の中から前記走行不可の原因を特定する
無人搬送車両制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、無人搬送車両制御システムおよび無人搬送車両制御方法に関する。
【背景技術】
【0002】
無人車両の運行の制御に関する技術として、下記特許文献１に開示の技術がある。この特許文献１には、「参照経路を示す参照経路情報を参照して移動体が参照経路に沿って移動することにより報酬を算出するための項を含む演算式を用いて、移動体が移動することにより報酬を評価することにより学習させたモデルを示すモデル情報、移動体位置取得部が取得した移動体位置情報、及び目標位置取得部が取得した目標位置情報に基づいて、目標位置情報が示す目標位置に向かって移動体を移動させるための制御内容を示す制御信号を生成する制御生成部を備えた。」と記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】ＷＯ２０２０／１３６７７０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
ところで、無人車両が走行する環境は、例えば倉庫・工場環境であり、狭く細い経路の連続である上に、他車両（有人操縦の搬送車両・他の無人搬送車両）や作業員も存在する。また、経路上に仮置きされた荷や、棚内の荷の有無、棚からの荷のはみ出し等も考えられ、走行環境や周囲の障害物の位置関係が短時間の間に変化する。
【0005】
このような環境においては、無人車両が、事前に期待された走行を実現できず、走行不可能に陥る場合がある。この場合、特許文献１の技術では、事前に設定した目標速度、および目標経路に対する追従誤差を低減するように、内界センサの情報を入力とし、車両制御モデルや制御信号のみを更新しようとする。しかしながら、走行不可状態の原因が走行環境側に存在する場合、車両制御モデルや制御信号の変更は、走行不可状態に対する本質的な解決にならないばかりか、不必要な変更による性能の悪化を引き起こす要因ともなる。
【0006】
そこで本発明は、走行環境の変化を含む走行不可状態の原因を解決することで、不必要な制御モデルの変更による走行性能の悪化を防止することが可能な無人搬送車両制御システムおよび無人搬送車両制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
上記課題を解決するために、例えば特許請求の範囲に記載の構成を採用する。
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、無人搬送車両と、前記無人搬送車両が走行する走行環境の情報を検知するために前記無人搬送車両に設けられた外界センサと、前記外界センサで検知した情報に基づいて前記無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備え、前記車両制御装置は、前記無人搬送車両が走行不可となる要因が、前記無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、前記無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、前記走行環境の変化に属する要因から先に、前記各要因が前記走行不可の原因であるか否かを前記外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、前記複数の要因の中から前記走行不可の原因を特定する走行不可原因判定部を有する無人搬送車両制御システムである。
本願は上記課題を解決する手段を複数含んでいるが、その一例を挙げるならば、無人搬送車両と、前記無人搬送車両が走行する走行環境の情報を検知するために前記無人搬送車両に設けられた外界センサと、前記外界センサで検知した情報に基づいて前記無人搬送車両の駆動を制御する車両制御装置とを備え、前記車両制御装置は、前記無人搬送車両が走行不可となる要因が、前記無人搬送車両の移動経路上における走行環境の変化に属する要因とそれ以外の要因とに分けられた状態において、前記無人搬送車両が走行不可となった場合に、予め付与された優先度にしたがって、前記走行環境の変化に属する要因から先に、前記各要因が前記走行不可の原因であるか否かを前記外界センサで検知した情報に基づいて順次に判断することで、前記複数の要因の中から前記走行不可の原因を特定する走行不可原因判定部を有する無人搬送車両制御システムである。
【発明の効果】
【0008】
本発明によれば、走行環境の変化を含む走行不可状態の原因を解決することで、不必要な制御モデルの変更による走行性能の悪化を防止することが可能な無人搬送車両制御システムおよび無人搬送車両制御方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【0009】
【図1】本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御システムの全体構成を説明するための図である。
【図2】本発明の実施形態に係る無人搬送車両の側面図である。
【図3】本発明の実施形態に係る無人搬送車両の上面図である。
【図4】本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御システムのブロック図である。
【図5】走行環境における走行ノードと目的地への経路を示した概念図である。
【図6】走行環境の時間変化および搬送車両の走行結果を示した概念図である。
【図7】全データ集約部が生成する全体集約データの一例を示す図である。
【図8】無人搬送車両の走行不可状態時に発生し得る現象を説明するための図である。
【図9】走行不可原因と次の行動とを関連付けしたアクションデータの一例を示す図である。
【図10】本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御方法を示すフローチャート（その１）である。
【図11】本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御方法を示すフローチャート（その２）である。
【図12】複合要因の判断を説明するための図である。
【図13】実施形態の変形例に係る無人搬送車両制御システムのブロック図である。
【図14】実施形態の変形例において行動記録部が記録するデータの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【0010】
以下、本発明を適用した実施の形態を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下においては、無人搬送車両の一例として荷物を運搬するための台車型の車両を例示して実施の形態を説明するが、本発明に係る無人搬送車両は、これ以外の無人で物や人を搬送するための無人搬送車両への適用が可能である。
【0011】
≪無人搬送車両制御システム≫
図１は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御システム１の全体構成を説明するための図である。この図に示すように、無人搬送車両制御システム１は、所定の走行環境２０において、荷物［Ｇ］を運搬するための無人搬送車両１０を走行させるためのシステムである。
図１は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御システム１の全体構成を説明するための図である。この図に示すように、無人搬送車両制御システム１は、所定の走行環境２０において、荷物［Ｇ］を運搬するための無人搬送車両１０を走行させるためのシステムである。
【0012】
このような無人搬送車両制御システム１は、車両制御装置１００を搭載した無人搬送車両１０と、管制サーバ２００と、端末装置３００とを有する。以下、この無人搬送車両制御システム１を構成するこれらの構成要素を説明するのに先立ち、走行環境２０の一例を説明し、次に無人搬送車両制御システム１の各構成要素の詳細を説明し、次いでこの無人搬送車両制御システム１によって実施される無人搬送車両制御方法を説明する。
【0013】
≪走行環境２０≫
無人搬送車両制御システム１を運用する走行環境２０は、例えば倉庫や工場の内部であり、無人搬送車両１０が走行するための走行路２１、および荷物［Ｇ］を載置する荷物エリア２２を有する。荷物エリア２２には、例えば複数の棚２３が配置され、棚２３の上部に荷物［Ｇ］が載置される。各棚２３は、一例として下部に空間を設けており、次に説明する無人搬送車両１０が、この空間に侵入することで、棚２３ごと持ちあげて荷［Ｇ］を移動可能な構成となっている。このため、荷物エリア２２には、棚２３および荷［Ｇ］を移動させた領域も存在する。
無人搬送車両制御システム１を運用する走行環境２０は、例えば倉庫や工場の内部であり、無人搬送車両１０が走行するための走行路２１、および荷物［Ｇ］を載置する荷物エリア２２を有する。荷物エリア２２には、例えば複数の棚２３が配置され、棚２３の上部に荷物［Ｇ］が載置される。各棚２３は、一例として下部に空間を設けており、次に説明する無人搬送車両１０が、この空間に侵入することで、棚２３ごと持ちあげて荷［Ｇ］を移動可能な構成となっている。このため、荷物エリア２２には、棚２３および荷［Ｇ］を移動させた領域も存在する。
【0014】
走行路２１は、無人搬送車両１０が走行する領域である。この走行路２１上には、複数の無人搬送車両１０が走行する場合、作業員［Ｈ］が存在する場合、荷物エリア２２から荷物［Ｇ］がはみ出している場合、さらには荷物［Ｇ］が仮置きされる場合もある。したがって、各無人搬送車両１０の走行環境２０は、時々刻々と変化することになる。
【0015】
≪無人搬送車両１０≫
無人搬送車両１０は、荷物［Ｇ］を運搬するための台車型の車両であり、走行環境２０内の走行路２１上を所定経路に沿って走行するための車両制御装置１００を搭載したものである。無人搬送車両制御システム１は、走行路２１上において、複数の無人搬送車両１０を走行させる場合もある。ここでは、無人搬送車両制御システム１によって複数の無人搬送車両１０を制御する場合を想定し、１つの無人搬送車両１０に対する他の無人搬送車両１０を、特に他車１０Ｂとする。
無人搬送車両１０は、荷物［Ｇ］を運搬するための台車型の車両であり、走行環境２０内の走行路２１上を所定経路に沿って走行するための車両制御装置１００を搭載したものである。無人搬送車両制御システム１は、走行路２１上において、複数の無人搬送車両１０を走行させる場合もある。ここでは、無人搬送車両制御システム１によって複数の無人搬送車両１０を制御する場合を想定し、１つの無人搬送車両１０に対する他の無人搬送車両１０を、特に他車１０Ｂとする。
【0016】
図２は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両１０の側面図である。また図３は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両１０の上面図である。これらの図に示すように、無人搬送車両１０は、車両フレーム１１を有し、車両フレーム１１にはバンパー１２が取り付けられている。
【0017】
また無人搬送車両１０は、車両フレーム１１上に、移載装置１３（図２のみに図示）と荷受部材１４とを備えている。移載装置１３は、車両フレーム１１内部に設置された移載モータ１３ａ（図２のみに図示）によって上下および左右に自在に移動可能である。また荷受部材１４は、上部に荷物［Ｇ］が載置されるものであり、移載装置１３に支持された状態で、移載装置１３に追従して上下および左右に移動する。このような無人搬送車両１０は、先にも述べたように、棚２３の下部に設けられた空間に侵入し、棚２３（図１参照）ごと持ちあげて荷［Ｇ］を移動する構成となっている。このため、以降においては、無人搬送車両１０に積載された荷［Ｇ］は、棚２３も含むこととする。また、荷［Ｇ］のうち、無人搬送車両１０に積載されたものを、特に積荷［Ｇ１］と称する。
【0018】
さらに無人搬送車両１０は、駆動輪１５、従動輪１６、遊動輪（キャスタホイール）１７（図３のみに図示）を備えている。また車両フレーム１１の内部には、駆動輪１５を駆動させるための、駆動機構１５ａが設けられている。この駆動機構１５ａは、走行モータ１５ａ－１、操舵モータ１５ａ－２、およびブレーキ１５ａ－３である。なお、このような構成は、無人搬送車両１０の車輪構成の一例であり、車輪構成は上記以外でもよく、例えば全ての車輪を駆動輪とすることで全方位への移動が可能な構成であってもよい。
【0019】
以上のような無人搬送車両１０は、さらに外界センサ１８ｓ、内界センサ１９ｓ、および車両制御装置１００を備えている。これらは次のような構成のものである。
【0020】
＜外界センサ１８ｓ＞
外界センサ１８ｓは、無人搬送車両１０の周囲環境を計測するためのものである。このような外界センサ１８ｓとして、例えばＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）が設置されていることとする。ＬｉＤＡＲは、レーザー光の照射角度を変化させながら照射範囲に存在する物体との距離を計測するセンサである。ＬｉＤＡＲは、レーザー照射時の光軸角度の情報と、物体との距離の情報から、物体の位置を示す点群情報を取得することが可能であり、無人搬送車両１０の周囲の所定の検知範囲［Ａ１］（図１参照）内に存在する物体の位置を示す点群情報を取得する。
外界センサ１８ｓは、無人搬送車両１０の周囲環境を計測するためのものである。このような外界センサ１８ｓとして、例えばＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）が設置されていることとする。ＬｉＤＡＲは、レーザー光の照射角度を変化させながら照射範囲に存在する物体との距離を計測するセンサである。ＬｉＤＡＲは、レーザー照射時の光軸角度の情報と、物体との距離の情報から、物体の位置を示す点群情報を取得することが可能であり、無人搬送車両１０の周囲の所定の検知範囲［Ａ１］（図１参照）内に存在する物体の位置を示す点群情報を取得する。
【0021】
また特に、このような外界センサ１８ｓは、無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］の位置を示す点群情報を取得することが可能なように、荷受部材１４よりも高い位置に設置されていることとする。なお図示した例においては、各無人搬送車両１０に対して、１つの外界センサ１８ｓを設けた構成を示したが、各無人搬送車両１０に複数の外界センサ１８ｓを設けた構成としてもよい。
【0022】
このような外界センサ１８ｓによって得られた情報は、無人搬送車両１０の現在の走行位置・姿勢を算出する自己位置推定、無人搬送車両１０の走行を阻害する障害物を検知する障害物検知、および無人搬送車両１０が積載する積荷［Ｇ１］の位置・姿勢ずれ変化量算出の３つの機能を実現する。
【0023】
＜内界センサ１９ｓ＞
内界センサ１９ｓは、無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］の状態に関する値を計測するためのものである。このような内界センサ１９ｓとして、例えば無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］の質量を計測する荷重センサ（圧力センサ）、さらには荷受部材１４の傾斜角度を検出する傾斜センサが用いられる。
内界センサ１９ｓは、無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］の状態に関する値を計測するためのものである。このような内界センサ１９ｓとして、例えば無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］の質量を計測する荷重センサ（圧力センサ）、さらには荷受部材１４の傾斜角度を検出する傾斜センサが用いられる。
【0024】
ここでは、各無人搬送車両１０に対して、１つの荷重センサを内界センサ１９ｓとして設けた構成を説明するが、各無人搬送車両１０に複数の荷重センサを設けた構成としてもよい。この場合、荷受部材１４の前後方向に間隔をあけて複数の荷重センサを設けることで、またさらに傾斜センサを追加することで、無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］の鉛直方向の重心位置などをより高精度に求める構成とすることができる。
【0025】
＜車両制御装置１００＞
車両制御装置１００は、無人搬送車両１０の自律制御を実現するための計算機によって構成されている。計算機は、無人搬送車両１０を制御する演算を実施するためのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、プログラムやデータを記憶するメモリを有する。なお、図示した例においては、各無人搬送車両１０に対して、１つの車両制御装置１００を搭載した構成を示したが、各無人搬送車両１０に複数の車両制御装置１００を搭載し、例えば処理ごとに使用する車両制御装置１００を区別してもよい。
車両制御装置１００は、無人搬送車両１０の自律制御を実現するための計算機によって構成されている。計算機は、無人搬送車両１０を制御する演算を実施するためのＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）やＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等のプロセッサ、プログラムやデータを記憶するメモリを有する。なお、図示した例においては、各無人搬送車両１０に対して、１つの車両制御装置１００を搭載した構成を示したが、各無人搬送車両１０に複数の車両制御装置１００を搭載し、例えば処理ごとに使用する車両制御装置１００を区別してもよい。
【0026】
以上のような車両制御装置１００は、計算機に保存されたプログラムによって各機能を実行する複数の機能部を有する。
【0027】
図４は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御システム１のブロック図である。図４に示すように、各無人搬送車両１０に搭載された車両制御装置１００は、地図管理部１０１、移動経路情報生成部１０２、自己位置姿勢算出部１０３、最近傍ノード算出部１０４、障害物検知部１０５、および積載荷重／位置算出部１０６を有する。また車両制御装置１００は、基本車両性能格納部１０７、車両制御モデル格納部１０８、制御指令生成部１０９、駆動制御部１１０を有する。さらに車両制御装置１００は、情報収集部１２０、全データ集約部１３０、走行不可原因判定部１４０、走行戦略検討部１５０、制御指令モデル更新部１６０、車両制御モデル更新部１７０、および通信装置１８０を有する。以下、これらの各機能部の構成を、説明する。
【0028】
［地図管理部１０１］
地図管理部１０１は、各無人搬送車両１０が備える外界センサ１８ｓから取得した走行中の点群データを入力とし、走行環境２０（図１参照）の環境地図を管理する。環境地図は、例えばＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）を用いて作成した、２次元点群地図である。このような環境地図は、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つであり、環境地図上には、無人搬送車両１０が走行可能な経路情報が付与されている。
地図管理部１０１は、各無人搬送車両１０が備える外界センサ１８ｓから取得した走行中の点群データを入力とし、走行環境２０（図１参照）の環境地図を管理する。環境地図は、例えばＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）を用いて作成した、２次元点群地図である。このような環境地図は、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つであり、環境地図上には、無人搬送車両１０が走行可能な経路情報が付与されている。
【0029】
図５は、走行環境における走行ノードと目的地への経路を示した概念図であり、地図管理部１０１が管理している走行環境の環境地図上に付与された経路情報を説明するための図でもある。図５に示すように、経路情報は、無人搬送車両１０が棚２３に対してアプローチするための経路を細分化した複数のリンクＬと、各リンクＬの両端の走行ノードＮとによって構成されている。
【0030】
各ノードＮは、基準座標系Ｃ１に対する座標値を備えており、これが無人搬送車両１０の目標走行位置となる。加えて各リンクＬは目標走行速度を設定でき、以降に説明する車両制御モデル更新部１７０（図４参照）による車両制御モデルの更新に向けて、実現したい速度情報が付与される。また、各ノードＮのうち、終端に配置される終端ノードＮｅ１，Ｎｅ２は、経路の最終地点を示す。なお、図５においては、１つの棚２３に、２つの荷［Ｇ］が載置された状態を例示している。この場合、無人搬送車両１０は、２つの荷［Ｇ］を積荷［Ｇ１］として搬送することになる。
【0031】
図４に戻り、地図管理部１０１は、以降に説明する走行戦略検討部１５０からの指示にしたがって、ＳＬＡＭを用いた環境地図の再作成を実施する。環境地図の再作成のタイミングについては、以降の以降の無人搬送車両制御方法において詳細に説明する。
【0032】
［移動経路情報生成部１０２］
移動経路情報生成部１０２は、地図管理部１０１にて管理している環境地図上に付与された経路情報に基づいて、例えば以降に説明する管制サーバ２００の運行管理部２０２から入力されたタスク指令を実現するための移動経路に関する移動経路情報を生成する。タスク指令は、走行環境２０（図５参照）にある複数の棚２３のうちのどの棚２３を積むかを示す情報である。また移動経路は、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つである。なお、無人搬送車両１０は、先にも述べたように、棚２３の下部に設けられた空間に侵入し、棚２３ごと持ちあげて荷［Ｇ］を移動する構成となっている。そして、タスク指令を実現するための移動経路情報とは、各棚２３の配置位置に対応するノードＮに到着するまでのノード群である。
移動経路情報生成部１０２は、地図管理部１０１にて管理している環境地図上に付与された経路情報に基づいて、例えば以降に説明する管制サーバ２００の運行管理部２０２から入力されたタスク指令を実現するための移動経路に関する移動経路情報を生成する。タスク指令は、走行環境２０（図５参照）にある複数の棚２３のうちのどの棚２３を積むかを示す情報である。また移動経路は、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つである。なお、無人搬送車両１０は、先にも述べたように、棚２３の下部に設けられた空間に侵入し、棚２３ごと持ちあげて荷［Ｇ］を移動する構成となっている。そして、タスク指令を実現するための移動経路情報とは、各棚２３の配置位置に対応するノードＮに到着するまでのノード群である。
【0033】
また移動経路情報生成部１０２は、以降に説明する走行戦略検討部１５０からの指示にしたがって、移動経路情報を再生成する。移動経路情報の再作成については、以降の以降の無人搬送車両制御方法において詳細に説明する。
【0034】
［自己位置姿勢算出部１０３］
図４および図５を参照し、自己位置姿勢算出部１０３は、外界センサ１８ｓが取得したＬｉＤＡＲの点群情報と、地図管理部１０１が管理する環境地図を用いて、基準座標系Ｃ１（ＸＧ，ＹＧ）における無人搬送車両１０の自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０（ＸＶ，ＹＶ）を算出する。
図４および図５を参照し、自己位置姿勢算出部１０３は、外界センサ１８ｓが取得したＬｉＤＡＲの点群情報と、地図管理部１０１が管理する環境地図を用いて、基準座標系Ｃ１（ＸＧ，ＹＧ）における無人搬送車両１０の自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０（ＸＶ，ＹＶ）を算出する。
【0035】
具体的には、地図管理部１０１が管理する環境地図上の点群情報と、外界センサ１８ｓが取得した点群情報とを入力とした点群マッチング技術を用いて、各時刻における自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０を算出する。
【0036】
点群情報は、点集合を図形として見立てたときに、環境地図上の点群情報と、外界センサ１８ｓが取得した点群情報との双方が相似であることを利用する。この場合、自己位置姿勢算出部１０３は、外界センサ１８ｓが取得した点群情報で表される点群の集合を、平行移動や回転、および拡大・縮小させることで、環境地図上の点群の集合に対して合わせ込みを行う。ただし、誤差無く一致させることは困難なため、ある評価値を設け、この評価値が最小となる演算を解くことで、探索的に自己位置・姿勢を求める手法が多く取られる。このような手法を解く過程で、自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０に対し、不確かさ（分散値）が出力される。この分散値は、ある確率で無人搬送車両１０が存在している範囲を示す。
【0037】
図６は、走行環境の時間変化および搬送車両の走行結果を示した概念図である。図６に示すように、ある確率で無人搬送車両１０が存在している範囲は、一般的には、走行環境２０上に楕円形状で表現することができる。ここでは、この楕円を誤差楕円［Ａｒ１］と呼称し、誤差楕円［Ａｒ１］が大きいほど推定された自己位置・姿勢の誤差が大きく、自己位置・姿勢の値が信頼性に欠けることを示している。そこで、自己位姿勢算出部３０３は、自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０に関連付けて、ある確率で無人搬送車両１０が存在している範囲を示す誤差楕円［Ａｒ１］の値（長辺・短辺）も出力する。
【0038】
［最近傍ノード算出部１０４］
図４および図５を参照し、最近傍ノード算出部１０４は、移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報が備える走行ノードＮのうち、自己位置Ｐ１０に対する最近傍のノードＮを取得する。具体的には、自己位置Ｐ１０を入力とし、移動経路情報が備える各走行ノードＮとの距離差分の最小値を算出することで、無人搬送車両１０に対する最近傍ノードＮを探索し、これを現在ノードＮ１とする。最近傍ノード算出部１０４は、得られた現在ノードＮ１に対し、無人搬送車両１０の前方に存在する、リンクＬで接続された走行ノードＮを目標ノードＮ２と呼ぶ。また、現在ノードＮ１と目標ノードＮ２とを結ぶリンクＮを目標リンクＬ１とする。
図４および図５を参照し、最近傍ノード算出部１０４は、移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報が備える走行ノードＮのうち、自己位置Ｐ１０に対する最近傍のノードＮを取得する。具体的には、自己位置Ｐ１０を入力とし、移動経路情報が備える各走行ノードＮとの距離差分の最小値を算出することで、無人搬送車両１０に対する最近傍ノードＮを探索し、これを現在ノードＮ１とする。最近傍ノード算出部１０４は、得られた現在ノードＮ１に対し、無人搬送車両１０の前方に存在する、リンクＬで接続された走行ノードＮを目標ノードＮ２と呼ぶ。また、現在ノードＮ１と目標ノードＮ２とを結ぶリンクＮを目標リンクＬ１とする。
【0039】
［障害物検知部１０５］
障害物検知部１０５は、外界センサ１８ｓが取得したＬｉＤＡＲの点群情報と、移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報を用いて、無人搬送車両１０の走行を阻害する障害物５０を事前に検知する。
障害物検知部１０５は、外界センサ１８ｓが取得したＬｉＤＡＲの点群情報と、移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報を用いて、無人搬送車両１０の走行を阻害する障害物５０を事前に検知する。
【0040】
図５に示すように、は、無人搬送車両１０の前方に障害物５０が存在する状況を想定する。この場合、障害物検知部１０５は、外界センサ１８ｓが取得した点群情報のうち、障害物５０に対応して計測されたある１点（図５：Ｐａ）に着目し、この点Ｐａを中心とする半径Ｒの円内に他の計測点が存在するか判定する。存在する場合は同一の障害物をとらえている点群情報として、計測点Ｐａおよび計測点Ｐｂに同一の識別情報ＩＤ５０を付与する。外界センサ１８ｓが取得した全点群を対象とし、上述した処理を繰り返す。同一の識別情報ＩＤ５０を付与された点が、例えば１０点以上から構成される点群が存在する場合は、これら点群を障害物とする。この際、上記点群の平均位置を算出し、これを障害物５０の中心位置Ｐ５０と定義する。
【0041】
移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報が有するリンクＬに対し、障害物５０の中心位置Ｐ５０から降ろした垂線Ｌｐ５０の距離が、無人搬送車両１０の車体幅以内である場合は、無人搬送車両１０の走行を阻害する障害物有りとして、後述する車両制御モデル格納部１０８に障害物５０の中心位置Ｐ５０の座標値を送信する。
【0042】
［積載荷重／位置算出部１０６］
図４および図５を参照し、積載荷重／位置算出部１０６は、無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］（棚２３を含む２つの積荷［Ｇ１］の合計）の質量を、内界センサ１９ｓから取得する。また同時に外界センサ１８ｓで計測された値に基づいて、無人搬送車両１０の荷受部材１４上に載置された積荷［Ｇ１］の初期設置位置、および時間変化を算出する。
図４および図５を参照し、積載荷重／位置算出部１０６は、無人搬送車両１０上の積荷［Ｇ１］（棚２３を含む２つの積荷［Ｇ１］の合計）の質量を、内界センサ１９ｓから取得する。また同時に外界センサ１８ｓで計測された値に基づいて、無人搬送車両１０の荷受部材１４上に載置された積荷［Ｇ１］の初期設置位置、および時間変化を算出する。
【0043】
先述した通り、無人搬送車両１０は、外界センサ１８ｓが３６０度の計測範囲を有しており、外界センサ１８ｓにて積載中の積荷［Ｇ１］の側面を検出することができる。そのため、積載作業直後の計測位置と走行途中の計測位置の差分を、任意の周期で算出することで、走行に伴う加減速、旋回に伴う遠心力等の影響による積荷［Ｇ１］の位置・姿勢ずれ変化量を、算出することができる。算出結果は、後述する走行誤差収集部１２４に送信される。
【0044】
［基本車両性能格納部１０７］
基本車両性能格納部１０７は、後述する車両制御モデルの立式に必要な、無人搬送車両１０の車両性能に関する基本情報を格納している。具体的には、車両幅や車両長、ホイールベースなど、車格に関わる寸法値をはじめとし、最大走行速度や、最大加速度（減速度）など走行に関わる上下限値、最大積載量などが挙げられる。
基本車両性能格納部１０７は、後述する車両制御モデルの立式に必要な、無人搬送車両１０の車両性能に関する基本情報を格納している。具体的には、車両幅や車両長、ホイールベースなど、車格に関わる寸法値をはじめとし、最大走行速度や、最大加速度（減速度）など走行に関わる上下限値、最大積載量などが挙げられる。
【0045】
［車両制御モデル格納部１０８］
車両制御モデル格納部１０８は、無人搬送車両１０が走行動作を行うときの動作特性を数式（運動方程式）で示した車両制御モデルを管理する。車両制御モデルは、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つである。車両の走行形態に応じた運動方程式の立式方法は公知であるため割愛する。車両制御モデル格納部１０８は、基本車両性能格納部１０７および積載荷重／位置算出部１０６の結果を用いて、数式内の係数値を決定する。ここで設定された車両制御モデルは、制御指令生成部１０９に送信される。
車両制御モデル格納部１０８は、無人搬送車両１０が走行動作を行うときの動作特性を数式（運動方程式）で示した車両制御モデルを管理する。車両制御モデルは、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つである。車両の走行形態に応じた運動方程式の立式方法は公知であるため割愛する。車両制御モデル格納部１０８は、基本車両性能格納部１０７および積載荷重／位置算出部１０６の結果を用いて、数式内の係数値を決定する。ここで設定された車両制御モデルは、制御指令生成部１０９に送信される。
【0046】
［制御指令生成部１０９］
制御指令生成部１０９は、最近傍ノード算出部１０４で取得した目標ノードＮ２が有する目標走行位置と、目標リンクＬ１が有する目標速度とに基づいて、駆動制御部１１０に指令値を算出する。この場合、制御指令生成部１０９は、目標走行位置と目標速度とを実現するように、現在の位置ずれ量および姿勢ずれ量と、上記車両制御モデルおよびモータの動特性を伝達関数の形式で表現した制御指令モデルに従って、各指令値を算出する。制御指令モデルは、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つである。
制御指令生成部１０９は、最近傍ノード算出部１０４で取得した目標ノードＮ２が有する目標走行位置と、目標リンクＬ１が有する目標速度とに基づいて、駆動制御部１１０に指令値を算出する。この場合、制御指令生成部１０９は、目標走行位置と目標速度とを実現するように、現在の位置ずれ量および姿勢ずれ量と、上記車両制御モデルおよびモータの動特性を伝達関数の形式で表現した制御指令モデルに従って、各指令値を算出する。制御指令モデルは、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータのうちの一つである。
【0047】
ここで現在の位置ずれ量および姿勢ずれ量は、以降に説明する走行誤差収集部１２４において得た値である。このうち現在の位置ずれ量とは、図５において、目標リンクＬ１に対し、自己位置Ｐ１０から降ろした垂線Ｌｐ１０の距離である。また、現在の姿勢ずれ量とは、目標リンクＬ１の方向に対する、自己姿勢Ｓ１０との方位角差分を示す。
【0048】
また制御指令生成部１０９が算出する指令値は、走行モータ指令値、操舵角モータ指令値である。また制御指令生成部１０９は、以降に説明する管制サーバ２００の位置検出部２０１にて他車・作業員との干渉有り、または障害物検知部１０５にて障害物有りと判定された場合に、ブレーキ指令を生成する。制御指令生成部１０９は、算出した各指令値および生成した指令を、次に説明する駆動制御部１１０に送信する。
【0049】
［駆動制御部１１０］
駆動制御部１１０は、制御指令生成部１０９から送信された、各指令値および指令に基づいて、駆動機構１５ａ（図１参照）における走行モータ１５ａ－１、操舵モータ１５ａ－２、およびブレーキ１５ａ－３の各部の駆動を制御する。
駆動制御部１１０は、制御指令生成部１０９から送信された、各指令値および指令に基づいて、駆動機構１５ａ（図１参照）における走行モータ１５ａ－１、操舵モータ１５ａ－２、およびブレーキ１５ａ－３の各部の駆動を制御する。
【0050】
［情報収集部１２０］
情報収集部１２０は、以降に説明する走行不可原因判定部１４０での判断に用いる情報を収集する。この情報収集部１２０は、障害物検知結果収集部１２１、地図変化収集部１２２、位置誤差収集部１２３、走行誤差収集部１２４、駆動部出力収集部１２５を有する。これらは次のようである。
情報収集部１２０は、以降に説明する走行不可原因判定部１４０での判断に用いる情報を収集する。この情報収集部１２０は、障害物検知結果収集部１２１、地図変化収集部１２２、位置誤差収集部１２３、走行誤差収集部１２４、駆動部出力収集部１２５を有する。これらは次のようである。
【0051】
－障害物検知結果収集部１２１－
障害物検知結果収集部１２１は、無人搬送車両１０の移動経路上に存在する障害物の情報を収集する。ここでは、以降に説明する管制サーバ２００の位置検出部２０１からの情報、および障害物検知部１０５から取得した情報に基づいて、無人搬送車両１０の走行に干渉する障害物の検知位置・時間を収集する。
障害物検知結果収集部１２１は、無人搬送車両１０の移動経路上に存在する障害物の情報を収集する。ここでは、以降に説明する管制サーバ２００の位置検出部２０１からの情報、および障害物検知部１０５から取得した情報に基づいて、無人搬送車両１０の走行に干渉する障害物の検知位置・時間を収集する。
【0052】
管制サーバ２００の位置検出部２０１からの情報は、障害物としての（１）他車干渉の情報であり、他車１０Ｂおよび作業員［Ｈ］のうち、干渉が発生した他車１０Ｂおよび作業員［Ｈ］を示す識別情報と、干渉の発生を検知した検知時間である。これらの他車１０Ｂおよび作業員［Ｈ］は、識別情報を有する障害物である。
【0053】
また、障害物検知部１０５からの情報は、（２）障害物検知の情報であり、衝突を避けるために無人搬送車両１０が減速・停止した障害物の検知位置・時間である。なお、ここでの障害物とは識別情報を持たない物体であり、干渉する障害物情報が存在しない場合は、「障害物無し」を示す情報が収集される。
【0054】
－地図変化収集部１２２－
地図変化収集部１２２は、自己位置姿勢算出部１０３にて説明した点群マッチング技術を用いて、地図作成時の環境地図と現在の環境地図との差分を、（３）地図変化として算出する。なお、前述した自己位置姿勢算出部１０３は、各点群ごと、もしくは数点の点群をまとめたエリアごとに、一致度を示す評価値を算出し、最終的な自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０を算出する。そのため、例えば図５に示すような、各荷物エリア２２における棚２３の配置状態（有る無しを含む）の変化や、荷［Ｇ］の配置状態（有る無しを含む）の変化が、上記評価値の変動に現れる。
地図変化収集部１２２は、自己位置姿勢算出部１０３にて説明した点群マッチング技術を用いて、地図作成時の環境地図と現在の環境地図との差分を、（３）地図変化として算出する。なお、前述した自己位置姿勢算出部１０３は、各点群ごと、もしくは数点の点群をまとめたエリアごとに、一致度を示す評価値を算出し、最終的な自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０を算出する。そのため、例えば図５に示すような、各荷物エリア２２における棚２３の配置状態（有る無しを含む）の変化や、荷［Ｇ］の配置状態（有る無しを含む）の変化が、上記評価値の変動に現れる。
【0055】
そこで地図変化収集部１２２は、例えば各点群ごと、もしくは数点の点群をまとめたエリアごとの変化率を集計することで、地図作成時の環境地図と、現在の環境地図との差分を示す全体の変化率として出力する。
【0056】
－位置誤差収集部１２３－
位置誤差収集部１２３は、自己位置姿勢算出部１０３から（４）誤差楕円［Ａｒ１］の（長辺、短辺）の値を収集する。（４）誤差楕円［Ａｒ１］は、各時刻に算出された自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０の信頼性を示す。
位置誤差収集部１２３は、自己位置姿勢算出部１０３から（４）誤差楕円［Ａｒ１］の（長辺、短辺）の値を収集する。（４）誤差楕円［Ａｒ１］は、各時刻に算出された自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０の信頼性を示す。
【0057】
－走行誤差収集部１２４－
走行誤差収集部１２４は、自己位置姿勢算出部１０３で算出した自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０と、移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報とに基づいて、（５）走行誤差を算出する。（５）走行誤差は、移動経路情報が有する目標リンクＬ１に対する、自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０のずれ量（位置ずれ量および姿勢ずれ量）である。位置ずれ量は、目標リンクＬ１に対し自己位置Ｐ１０から降ろした垂線Ｌｐ１０の距離である。また、姿勢ずれ量とは、目標リンクＬ１の方向に対する、自己姿勢Ｓ１０との方位角差分を示す（図５参照）。走行誤差収集部１２４は、収集した位置ずれ量および姿勢ずれ量を、制御指令生成部１０９に送信する。
走行誤差収集部１２４は、自己位置姿勢算出部１０３で算出した自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０と、移動経路情報生成部１０２で生成した移動経路情報とに基づいて、（５）走行誤差を算出する。（５）走行誤差は、移動経路情報が有する目標リンクＬ１に対する、自己位置Ｐ１０および自己姿勢Ｓ１０のずれ量（位置ずれ量および姿勢ずれ量）である。位置ずれ量は、目標リンクＬ１に対し自己位置Ｐ１０から降ろした垂線Ｌｐ１０の距離である。また、姿勢ずれ量とは、目標リンクＬ１の方向に対する、自己姿勢Ｓ１０との方位角差分を示す（図５参照）。走行誤差収集部１２４は、収集した位置ずれ量および姿勢ずれ量を、制御指令生成部１０９に送信する。
【0058】
また走行誤差収集部１２４は、積載荷重／位置算出部１０６で算出した、各時刻の積荷［Ｇ１］の位置ずれ変化量を、（６）積荷位置ずれ量として収集する。
【0059】
－駆動部出力収集部１２５－
駆動部出力収集部１２５は、駆動制御部１１０から、各時刻に出力されたモータの応答値と、予め設計したモータの理想応答値との差分を、（７）モータ応答誤差として収集する。理想応答値とは、制御指令生成部１０９において、各指令値を算出するために用いた制御指令モデルを表現するための伝達係数である。
駆動部出力収集部１２５は、駆動制御部１１０から、各時刻に出力されたモータの応答値と、予め設計したモータの理想応答値との差分を、（７）モータ応答誤差として収集する。理想応答値とは、制御指令生成部１０９において、各指令値を算出するために用いた制御指令モデルを表現するための伝達係数である。
【0060】
［全データ集約部１３０］
全データ集約部１３０は、情報収集部１２０の各部で収集した上記の各データ（１）～（７）を集約した全体集約データを生成する。
全データ集約部１３０は、情報収集部１２０の各部で収集した上記の各データ（１）～（７）を集約した全体集約データを生成する。
【0061】
図７は、全データ集約部１３０が生成する全体集約データの一例を示す図である。ここで、情報収集部１２０の各部で収集されるデータは、サンプリング周期が様々である。そこで全データ集約部１３０は、情報収集部１２０の各部で収集されたデータを、同一のタイムスタンプで管理可能なデータ形式に変換する。この場合、全データ集約部１３０は、最もサンプリング周期が高いデータに合わせて、情報収集部１２０の各部で収集されたデータを同期させる。
【0062】
図７に示した例では、駆動部出力収集部１２５でのサンプリング周期が最も高いため、情報収集部１２０の各部で収集されたデータを、駆動部出力収集部１２５で収集した（７）モータ応答誤差に同期させた全体集約データを生成する。駆動部出力収集部１２５が、例えば２０ｍｓ間隔でデータ収集する場合、図７の各行は２０ｍｓ間隔となる。他のデータは２０ｍｓ以上のサンプリング周期であるため、駆動部出力のサンプリング時刻に最も近いデータで補間される。
【0063】
また、図７の表の列方向の記載項目は、上述した通りであって、それぞれ以下を示している。
（１）他車干渉：無人搬送車両１０の走行に干渉した、他車両・作業員を示すＩＤ情報であり、ここでは障害物検知結果収集部１２１にて収集した結果を、２０ｍｓ周期に補間した結果を表す。
（２）障害物検知：障害物検知結果収集部１２１にて収集した、障害物検知時間・検知位置（２次元座標値）を示す値を、２０ｍｓ周期に補間した結果を表す。
（３）地図変化：地図変化算出部３２２の出力である、地図作成時の環境地図と、現在の環境地図との差分を示すパラメータを、２０ｍｓ周期で補間した結果を表す。
（４）誤差楕円：自己位置・姿勢の信頼性を示す誤差楕円（長辺、短辺）の値を、２０ｍｓ周期に補間した結果を表す。
（５）走行誤差：移動経路情報が有する目標リンクＬ１に対する位置・姿勢ずれ量を示す。ここでは、走行誤差収集部１２４の結果を、２０ｍｓ周期に補間した結果を示す。なお、簡単のため位置ずれ量のみを示し、姿勢ずれ量の図示は省略した。
（６）積荷位置ずれ量：走行誤差収集部１２４の出力である、各時刻に出力された積荷の位置ずれ変化量を、２０ｍｓ周期で補間した結果を表す。
（７）モータ応答誤差：駆動部出力収集部１２５の出力である、各時刻に出力されたモータの応答値と、予め設計したモータの理想応答値との差分値を示す。ここでは簡単のため駆動制御部１１０における走行モータ駆動部の結果のみを示している。
（１）他車干渉：無人搬送車両１０の走行に干渉した、他車両・作業員を示すＩＤ情報であり、ここでは障害物検知結果収集部１２１にて収集した結果を、２０ｍｓ周期に補間した結果を表す。
（２）障害物検知：障害物検知結果収集部１２１にて収集した、障害物検知時間・検知位置（２次元座標値）を示す値を、２０ｍｓ周期に補間した結果を表す。
（３）地図変化：地図変化算出部３２２の出力である、地図作成時の環境地図と、現在の環境地図との差分を示すパラメータを、２０ｍｓ周期で補間した結果を表す。
（４）誤差楕円：自己位置・姿勢の信頼性を示す誤差楕円（長辺、短辺）の値を、２０ｍｓ周期に補間した結果を表す。
（５）走行誤差：移動経路情報が有する目標リンクＬ１に対する位置・姿勢ずれ量を示す。ここでは、走行誤差収集部１２４の結果を、２０ｍｓ周期に補間した結果を示す。なお、簡単のため位置ずれ量のみを示し、姿勢ずれ量の図示は省略した。
（６）積荷位置ずれ量：走行誤差収集部１２４の出力である、各時刻に出力された積荷の位置ずれ変化量を、２０ｍｓ周期で補間した結果を表す。
（７）モータ応答誤差：駆動部出力収集部１２５の出力である、各時刻に出力されたモータの応答値と、予め設計したモータの理想応答値との差分値を示す。ここでは簡単のため駆動制御部１１０における走行モータ駆動部の結果のみを示している。
【0064】
なお、各項目は事前に設定された目標値を有している。なお、（１）他車干渉および（２）障害物検知に関しては、検知無しが目標であるため、図７では“－”として表現している。
【0065】
【0066】
［走行不可原因判定部１４０］
走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で生成した全体集約データ（図７参照）に基づいて、収集した各データの値が目標値内であるか否かを判断し、その結果に応じて走行不可状態の発生と、その原因である走行不可原因を特定する。なお、走行不可状態の発生とは、無人搬送車両１０が目標性能を満たす走行ができない状態であることとする。
走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で生成した全体集約データ（図７参照）に基づいて、収集した各データの値が目標値内であるか否かを判断し、その結果に応じて走行不可状態の発生と、その原因である走行不可原因を特定する。なお、走行不可状態の発生とは、無人搬送車両１０が目標性能を満たす走行ができない状態であることとする。
【0067】
ここで、無人搬送車両１０が走行不可能な状態に陥る要因（走行不可の要因）としては、複数の要因が上げられる。そこで、無人搬送車両１０が走行不可となる要因を、無人搬送車両１０の移動経路上における走行環境の変化に属する要因と、それ以外の要因とに分けておく。そして走行不可原因判定部１４０は、複数の要因に対して予め付与された優先度にしたがって、走行環境の変化に属する要因から先に、走行不可の原因であるか否かを判断することで、走行不可の原因を特定する。この判断は、外界センサ１８ｓおよび内界センサ１９ｓからのデータにもとづいて全データ集約部１３０で生成した全体集約データにおける各データが、目標値内であるか否かによって実施される。
【0068】
図８は、無人搬送車両１０の走行不可状態時に発生し得る現象（走行不可の要因）を説明するための図である。図８に示すように、無人搬送車両１０が移動経路［Ｒ１０］の走行において走行不可能な状態に陥る要因として、７つの要因（＃１１～＃１８）が考えられ、これらの７つの要因に対して、以下のように予め優先度を付与しておく。なお、優先度は複数の要因に対して重複して付与される場合もある。
【0069】
優先度１は他車干渉（＃１１）、優先度２は一瞬の障害物検知（＃１２）、優先度３は障害物検知（＃１３）である。以上は、移動経路上における走行環境の変化に属する要因である。ここで、移動経路上における走行環境の変化とは、現時点において地図管理部１０１に保持されている環境地図上の移動経路での走行環境の変化であって、環境地図そのものの地図変化は含まないこととする。優先度４は地図変化（＃１４）と自己位置誤差（＃１５）、優先度５は積荷位置ずれ（＃１６）、優先度６はモータ応答誤差（＃１７）、優先度７は車両制御モデル化誤差（＃１８）である。以上は、それ以外の要因である。
【0070】
なお、これらのうち、優先度１の他車干渉（＃１１）は、他車１０Ｂとの干渉の他、作業員［Ｈ］との干渉も含む。なお、他車１０Ｂおよび作業員［Ｈ］は、障害物でもある。また優先度２の一瞬の障害物検知（＃１２）は、例えば、倉庫や工場などの走行環境の出入り口付近から差し込んだ太陽光や侵入した埃などを一瞬の障害物５０’とした、外界センサ１８ｓによる障害物の誤検知である。これに対して優先度３の障害物検知（＃１３）は、外界センサ１８ｓによる、同一位置おける所定時間（例えば１００ｍｓ）以上の連続する障害物５０の検知である。また、優先度７の車両制御モデル化誤差（＃１８）は、走行誤差によって判断される。
【0071】
なお、この走行不可原因判定部１４０による判定の手順は、以降の無人搬送車両制御方法において詳細に説明する。
【0072】
［走行戦略検討部１５０］
図４に戻り、走行戦略検討部１５０は、走行不可原因判定部１４０において特定された走行不可原因に基づき、この走行不可原因を解決するために、無人搬送車両１０が行うべき次の動作を決定する。このような走行戦略検討部１５０は、走行不可原因と、次の動作とを関連付けしたアクションデータを保持する。
図４に戻り、走行戦略検討部１５０は、走行不可原因判定部１４０において特定された走行不可原因に基づき、この走行不可原因を解決するために、無人搬送車両１０が行うべき次の動作を決定する。このような走行戦略検討部１５０は、走行不可原因と、次の動作とを関連付けしたアクションデータを保持する。
【0073】
図９は、走行不可原因と次の行動とを関連付けしたアクションデータの一例を示す図である。走行戦略検討部１５０は、図９に示すアクションデータの中から、走行不可原因判定部１４０において特定された走行不可原因に関連付けされた次の行動を抽出する。走行戦略検討部１５０は、抽出した次の行動を、各機能部に送信する。図９に示す走行不可原因に対応する次の行動は、以下のようである。
【0074】
他車干渉（＃１１）および一瞬の障害物検知（＃１２）に対応する次の行動（＃２１），（＃２２）は、変更事項なしとし、再度同経路を走行する動作の実施であって、移動経路情報生成部１０２に送信される。
【0075】
障害物検知（＃１３）に対応する次の行動（＃２３）は、回避経路を生成する動作の実施であって、移動経路情報生成部１０２に送信される。
【0076】
地図変化（＃１４）に対応する次の行動（＃２４）は、再度ＳＬＡＭを用いた地図作成の実施であって、地図管理部１０１に送信される。
【0077】
自己位置誤差（＃１５）に対応する次の行動（＃２５）は、異なる経路の走行の実施であって、移動経路情報生成部１０２に送信される。
【0078】
積荷位置ずれ（＃１６）は、走行中に、積荷［Ｇ１］の位置が荷受部材１４上で想定値以上に変化した事象が発生している。この場合、例えば、無人搬送車両１０の重心位置が大きく変動し、車両走行に蛇行を生じさせ、この蛇行を解消すべく制御指令生成部１０９側で減速指令を生成し、目標の走行が実現できない、といった流れが想定される。根本原因としては、例えば、今回搬送した積載荷が編重心であり、（荷を格納している）棚全体の重心位置が中心から大きく外れている場合は、上述した現象が発生しやすい。このため、積荷位置ずれ（＃１６）の発生要因は、今回搬送した積載荷側に原因があると想定される。そこで、積荷位置ずれ（＃１６）に対応する次の行動（＃２６）は、概ね等しい荷重の荷［Ｇ］（棚２３を含む）を積載し、再度同経路の走行を実施して車体挙動を取得する。この行動（＃２６）の指示は、移動経路情報生成部１０２に送信される。
【0079】
モータ応答誤差（＃１７）に対応する次の行動（＃２７）は、制御指令モデルの更新であって、制御指令モデル更新部１６０に送信される。
【0080】
車両制御モデル化誤差（＃１８）に対応する次の行動（＃２８）は、車両制御モデルの更新であって、車両制御モデル更新部１７０に送信される。
【0081】
複合要因（＃１９）の場合は、無人搬送車両１０だけでは原因特定が困難である。この場合、問題切り分けのため、次の行動（＃２９）は、障害物検知部１０５をＯＦＦにした状態での走行の実施であり、障害物検知部１０５、移動経路情報生成部１０２、および管制サーバ２００に送信される。
【0082】
なお、以上の各行動については、以降の無人搬送車両制御方法において詳細に説明する。
【0083】
［制御指令モデル更新部１６０］
図４に戻り、制御指令モデル更新部１６０は、走行戦略検討部１５０からモータの動特性の更新要求を受信した場合に、各モータが所望の応答を示すように、制御指令生成部１０９で生成した制御指令モデルを上書きして更新する。基本的に、制御指令モデルは、指令値に対する応答値の関係を示す伝達関数によって設計されている。このため制御指令モデル更新部１６０は、各モータが所望の応答を示す様に伝達関数を調整することで、制御指令モデルを更新する。例えば、指令値と応答値のデータセットを利用することで、最小二乗法や周波数応答に着目したシステム同定などによって、伝達関数を適切に算出・逐次更新する手法により、モータ応答誤差を解消していく仕組みをとることができる。
図４に戻り、制御指令モデル更新部１６０は、走行戦略検討部１５０からモータの動特性の更新要求を受信した場合に、各モータが所望の応答を示すように、制御指令生成部１０９で生成した制御指令モデルを上書きして更新する。基本的に、制御指令モデルは、指令値に対する応答値の関係を示す伝達関数によって設計されている。このため制御指令モデル更新部１６０は、各モータが所望の応答を示す様に伝達関数を調整することで、制御指令モデルを更新する。例えば、指令値と応答値のデータセットを利用することで、最小二乗法や周波数応答に着目したシステム同定などによって、伝達関数を適切に算出・逐次更新する手法により、モータ応答誤差を解消していく仕組みをとることができる。
【0084】
［車両制御モデル更新部１７０］
車両制御モデル更新部１７０は、走行戦略検討部１５０から車両制御モデル更新要求を受信した場合に、車両制御モデル格納部１０８に格納された車両制御モデルを上書きして更新する。この場合、走行戦略検討部１５０は、車両制御モデル更新要求とともに、全データ集約部１３０で取得した走行誤差を、車両制御モデル更新部１７０に送信する。車両制御モデル更新部１７０は、受信した走行誤差を解消するように、車両制御モデルを更新する。
車両制御モデル更新部１７０は、走行戦略検討部１５０から車両制御モデル更新要求を受信した場合に、車両制御モデル格納部１０８に格納された車両制御モデルを上書きして更新する。この場合、走行戦略検討部１５０は、車両制御モデル更新要求とともに、全データ集約部１３０で取得した走行誤差を、車両制御モデル更新部１７０に送信する。車両制御モデル更新部１７０は、受信した走行誤差を解消するように、車両制御モデルを更新する。
【0085】
車両制御モデル更新部１７０による車両制御モデルの更新は、例えば特許文献１（ＷＯ２０２０/１３６７７０）に示すように、強化学習の枠組みを用いて実施してもよい。具体的には、目標速度との差分および経路追従誤差を報酬として表し、上記報酬を最大化するように、車両制御モデルの各種係数値や制御入力信号を生成する仕組みが考えられる。
【0086】
［通信装置１８０］
通信装置１８０は、各無人搬送車両１０の車両制御装置１００と、管制サーバ２００との間の通信を実施する。
通信装置１８０は、各無人搬送車両１０の車両制御装置１００と、管制サーバ２００との間の通信を実施する。
【0087】
≪管制サーバ２００≫
図１および図４に示す管制サーバ２００は、走行路２１上に存在する全ての無人搬送車両１０、および次に説明する端末装置３００の位置検出と、検出した位置情報の管理を行い、各無人搬送車両１０および端末装置３００に各位置情報を送信する。このような管制サーバ２００は、計算機によって構成され、機能構成部として位置検出部２０１および運行管理部２０２を有する（図３参照）。
図１および図４に示す管制サーバ２００は、走行路２１上に存在する全ての無人搬送車両１０、および次に説明する端末装置３００の位置検出と、検出した位置情報の管理を行い、各無人搬送車両１０および端末装置３００に各位置情報を送信する。このような管制サーバ２００は、計算機によって構成され、機能構成部として位置検出部２０１および運行管理部２０２を有する（図３参照）。
【0088】
＜位置検出部２０１＞
位置検出部２０１は、走行環境２０内に存在する全ての無人搬送車両１０および作業員［Ｈ］の位置情報を有する。無人搬送車両１０の位置情報は、各無人搬送車両１０の通信装置１８０から送信された情報である。また作業員［Ｈ］の位置情報は、各作業員［Ｈ］が携帯する端末装置３００またはＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：図示省略）から送信された情報である。位置検出部２０１は、これらの位置情報を、各無人搬送車両１０および端末装置３００が有する識別情報と、位置情報の検知とともに格納する。
位置検出部２０１は、走行環境２０内に存在する全ての無人搬送車両１０および作業員［Ｈ］の位置情報を有する。無人搬送車両１０の位置情報は、各無人搬送車両１０の通信装置１８０から送信された情報である。また作業員［Ｈ］の位置情報は、各作業員［Ｈ］が携帯する端末装置３００またはＲＦＩＤ（Ｒａｄｉｏ Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ＩＤｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ：図示省略）から送信された情報である。位置検出部２０１は、これらの位置情報を、各無人搬送車両１０および端末装置３００が有する識別情報と、位置情報の検知とともに格納する。
【0089】
また位置検出部２０１は、この位置情報に基づいて、各無人搬送車両１０が、他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］と干渉するか否かを判断する。
【0090】
＜運行管理部＞
運行管理部２０２は、位置検出部２０１にて管理されている各無人搬送車両１０および作業員［Ｈ］の位置情報に基づいて、各無人搬送車両１０の移動経路情報生成部１０２にタスク指令を送信する。
運行管理部２０２は、位置検出部２０１にて管理されている各無人搬送車両１０および作業員［Ｈ］の位置情報に基づいて、各無人搬送車両１０の移動経路情報生成部１０２にタスク指令を送信する。
【0091】
さらに運行管理部２０２は、後述するように、各無人搬送車両１０から、作業員［Ｈ］が携帯する端末装置３００への協力要求を送信する。協力要求については、以降の無人搬送車両制御方法において詳細に説明する。
【0092】
さらに運行管理部２０２は、無人搬送車両１０に対して、他車１０Ｂや作業員［Ｈ］が特定の距離以上近接した場合は、接近した他車１０Ｂや作業員［Ｈ］が携帯する端末装置３００のＩＤと共に停止指令を無人搬送車両１０に送信する。
【0093】
また運行管理部２０２は、走行戦略検討部１５０より出力された、無人搬送車両１０側からの要求を受け入れ可能か否かを判断する機能も有している。具体的には、走行戦略検討部１５０の出力の一例として、車両制御モデル改善に向け、ある特定の経路を特定の目標速度で走行する要求が存在する。運行管理部２０２では、他車１０Ｂや作業員［Ｈ］の位置情報を管理しているため、無人搬送車両１０からの要求にもとづき、該当する経路に他車１０Ｂや作業員［Ｈ］が存在するか否か確認する。そして存在する場合は、他車１０Ｂや作業員［Ｈ］が存在しなくなるまで、無人搬送車両１０側へはタスク指令を送信せず、無人搬送車両１０側を待機させる。
【0094】
≪端末装置３００≫
端末装置３００は、各作業員［Ｈ］が携帯する携帯端末装置であり、各端末が個別に有する識別情報の発信し情報を受信するための通信部と、表示部とを備える。このような端末装置３００は、管制サーバ２００に対して識別情報を発信し、管制サーバ２００から個別に受信した情報を表示部に表示する。なお、端末装置３００は、識別情報の発信装置と、情報を受信して表示する表示装置とが個別のものもであってもよい。この場合、発信装置としてはＲＦＩＤタグが用いられ、管制サーバ２００は、ＲＦＩＤからの電波を用いた無線通信により、走行路２１上における作業員［Ｈ］の現在の位置を算出する。また作業員［Ｈ］は、携帯している端末の表示装置により、管制サーバ２００からの要求を視覚情報として受け取ることができる。
端末装置３００は、各作業員［Ｈ］が携帯する携帯端末装置であり、各端末が個別に有する識別情報の発信し情報を受信するための通信部と、表示部とを備える。このような端末装置３００は、管制サーバ２００に対して識別情報を発信し、管制サーバ２００から個別に受信した情報を表示部に表示する。なお、端末装置３００は、識別情報の発信装置と、情報を受信して表示する表示装置とが個別のものもであってもよい。この場合、発信装置としてはＲＦＩＤタグが用いられ、管制サーバ２００は、ＲＦＩＤからの電波を用いた無線通信により、走行路２１上における作業員［Ｈ］の現在の位置を算出する。また作業員［Ｈ］は、携帯している端末の表示装置により、管制サーバ２００からの要求を視覚情報として受け取ることができる。
【0095】
≪無人搬送車両制御方法≫
図１０および図１１は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御方法を示すフローチャート（その１）および（その２）であって、図１～図９を用いて説明した車両制御装置１００によって実行される無人車両制御手順を示している。以下、図１０および図１１のフローチャートに沿って、先の図４、図７、および必要に応じた他の図を参照しつつ、無人搬送車両制御方法を説明する。
図１０および図１１は、本発明の実施形態に係る無人搬送車両制御方法を示すフローチャート（その１）および（その２）であって、図１～図９を用いて説明した車両制御装置１００によって実行される無人車両制御手順を示している。以下、図１０および図１１のフローチャートに沿って、先の図４、図７、および必要に応じた他の図を参照しつつ、無人搬送車両制御方法を説明する。
【0096】
［ステップＳ１０１］
ステップＳ１０１において、走行不可原因判定部１４０は、走行不可状態が発生しているか否かの判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（５）走行誤差（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、目標値（０．１０ｍ以内）から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在する場合には、走行不可状態が発生している（ＹＥＳ）と判断し、ステップＳ１０２に進み、発生原因を特定するための処理に移行する。一方、存在しない場合には、目標通りの走行ができていて、走行不可状態が発生していない（ＮＯ）と判断して処理を終了させる。
ステップＳ１０１において、走行不可原因判定部１４０は、走行不可状態が発生しているか否かの判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（５）走行誤差（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、目標値（０．１０ｍ以内）から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在する場合には、走行不可状態が発生している（ＹＥＳ）と判断し、ステップＳ１０２に進み、発生原因を特定するための処理に移行する。一方、存在しない場合には、目標通りの走行ができていて、走行不可状態が発生していない（ＮＯ）と判断して処理を終了させる。
【0097】
［ステップＳ１０２］
ステップＳ１０２において、走行不可原因判定部１４０は、他車干渉の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（１）他車干渉（図７参照）の列において、他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］の干渉が発生しているか否かを確認する。発生している場合は、他車干渉有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０２ａに進む。一方、発生していない場合には、他車干渉無し（ＮＯ）と判断してステップＳ１０３に進む。
ステップＳ１０２において、走行不可原因判定部１４０は、他車干渉の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（１）他車干渉（図７参照）の列において、他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］の干渉が発生しているか否かを確認する。発生している場合は、他車干渉有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０２ａに進む。一方、発生していない場合には、他車干渉無し（ＮＯ）と判断してステップＳ１０３に進む。
【0098】
［ステップＳ１０２ａ］
ステップＳ１０２ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、他車干渉有りの情報を走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、走行不可原因となっている他車干渉（＃１１）を解決するための次の動作（＃２１）を抽出する。この場合、走行戦略検討部１５０は、次の行動として、再度同経路を走行する動作の実施を抽出し、抽出した動作を移動経路情報生成部１０２に送信し、処理を終了させる。
ステップＳ１０２ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、他車干渉有りの情報を走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、走行不可原因となっている他車干渉（＃１１）を解決するための次の動作（＃２１）を抽出する。この場合、走行戦略検討部１５０は、次の行動として、再度同経路を走行する動作の実施を抽出し、抽出した動作を移動経路情報生成部１０２に送信し、処理を終了させる。
【0099】
なお、移動経路情報生成部１０２は、走行戦略検討部１５０から送信された指示にしたがって、次の動作（＃２１）として、再度同経路を走行するように移動経路情報を再生成する。これにより、無人搬送車両１０は、干渉していた他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］が移動した後の同経路を、他車干渉なく再走行する。
【0100】
また、次の動作（＃２１）は、無人搬送車両１０に干渉している他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］に対する退避要求または待機要求の送信であってもよい。この場合、他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］に対する退避要求または待機要求は、管制サーバ―２００を介して送信される。また、退避要求または待機要求を受信した他車１０Ｂまたは作業員［Ｈ］は、自身の作業進捗に沿って退避要求または待機要求を受け入れ可能か否かを管制サーバ２００側に返信する構成をとしてもよい。
【0101】
なお、図７に示した全集約データの例では、ナンバー＃２において既に他車１０Ｂの干渉が発生しているため、この時点でステップＳ１０２ａに進んで処理が終了となり、新たにナンバー＃１からの処理が開始される。
【0102】
［ステップＳ１０３］
ステップＳ１０３において、走行不可原因判定部１４０は、一瞬の障害物検知の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（２）障害物検知（図７参照）の列において、障害物が検知されているが検知の結果が例えば１００ｍｓ以上連続して発生していない場合に、一瞬の障害物検知有り（ＹＥＳ）と判断し、ステップＳ１０３ａに進む。一方、それ以外の場合には、一瞬の障害物検知無し（ＮＯ）と判断し、ステップＳ１０４に進む。
ステップＳ１０３において、走行不可原因判定部１４０は、一瞬の障害物検知の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（２）障害物検知（図７参照）の列において、障害物が検知されているが検知の結果が例えば１００ｍｓ以上連続して発生していない場合に、一瞬の障害物検知有り（ＹＥＳ）と判断し、ステップＳ１０３ａに進む。一方、それ以外の場合には、一瞬の障害物検知無し（ＮＯ）と判断し、ステップＳ１０４に進む。
【0103】
［ステップＳ１０３ａ］
ステップＳ１０３ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、一瞬の障害物検知の有りの情報を走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、走行不可原因となっている一瞬の障害物検知（＃１２）を解決するための次の動作（＃２２）を抽出する。この場合、走行戦略検討部１５０は、次の行動として、再度同経路を走行する動作の実施を抽出し、抽出した動作を移動経路情報生成部１０２に送信し、処理を終了させる。
ステップＳ１０３ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、一瞬の障害物検知の有りの情報を走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、走行不可原因となっている一瞬の障害物検知（＃１２）を解決するための次の動作（＃２２）を抽出する。この場合、走行戦略検討部１５０は、次の行動として、再度同経路を走行する動作の実施を抽出し、抽出した動作を移動経路情報生成部１０２に送信し、処理を終了させる。
【0104】
なお、移動経路情報生成部１０２は、走行戦略検討部１５０から送信された指示にしたがって、次の動作（＃２２）として、再度同経路を走行するように移動経路情報を再生成する。ここで、先にも述べたように、一瞬の障害物検知は、倉庫や工場などの走行環境の出入り口付近から差し込んだ太陽光や侵入した埃などの外界センサ１８ｓによる障害物の誤検知である。したがって、無人搬送車両１０は、同経路を再走行すればよい。
【0105】
［ステップＳ１０４］
ステップＳ１０４において、走行不可原因判定部１４０は、通常の障害物検知の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（２）障害物検知（図７参照）の列において、障害物が検知されていて、検知の結果が例えば１００ｍｓ以上連続して発生している場合に、通常の障害物検知有り（ＹＥＳ）と判断し、ステップＳ１０４ａに進む。一方、それ以外の場合には、通常の障害物検知無し（ＮＯ）と判断し、ステップＳ１０５に進む。
ステップＳ１０４において、走行不可原因判定部１４０は、通常の障害物検知の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（２）障害物検知（図７参照）の列において、障害物が検知されていて、検知の結果が例えば１００ｍｓ以上連続して発生している場合に、通常の障害物検知有り（ＹＥＳ）と判断し、ステップＳ１０４ａに進む。一方、それ以外の場合には、通常の障害物検知無し（ＮＯ）と判断し、ステップＳ１０５に進む。
【0106】
［ステップＳ１０４ａ］
ステップＳ１０４ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、障害物検知（＃１３）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１０５に進む。
ステップＳ１０４ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、障害物検知（＃１３）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１０５に進む。
【0107】
［ステップＳ１０５］
ステップＳ１０５において、走行不可原因判定部１４０は、無人搬送車両１０の自己位置誤差が有りか否かを判断する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（４）誤差楕円（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、目標値から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在している場合には、自己誤差有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０６に進む。一方、存在していない場合には自己誤差なし（ＮＯ）と判断してステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０５において、走行不可原因判定部１４０は、無人搬送車両１０の自己位置誤差が有りか否かを判断する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（４）誤差楕円（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、目標値から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在している場合には、自己誤差有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０６に進む。一方、存在していない場合には自己誤差なし（ＮＯ）と判断してステップＳ１０７に進む。
【0108】
［ステップＳ１０６］
ステップＳ１０６において、走行不可原因判定部１４０は、ステップＳ１０５で（４）誤差楕円（図７参照）が目標値から外れていて自己位置誤差があると判断した同時刻に、地図変化があるか否かを判断する。この際、走行不可原因判定部１４０は、ステップＳ１０５で（４）誤差楕円（図７参照）が目標値から外れていと判断した同時刻の行の（３）地図変化の値が、目標値から外れる時間が所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して発生しているか否かを判断する。発生している場合には地図変化有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０６ａに進む。一方、発生していない場合には地図変化なし（ＮＯ）と判断してステップＳ１０６ｂに進む。
ステップＳ１０６において、走行不可原因判定部１４０は、ステップＳ１０５で（４）誤差楕円（図７参照）が目標値から外れていて自己位置誤差があると判断した同時刻に、地図変化があるか否かを判断する。この際、走行不可原因判定部１４０は、ステップＳ１０５で（４）誤差楕円（図７参照）が目標値から外れていと判断した同時刻の行の（３）地図変化の値が、目標値から外れる時間が所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して発生しているか否かを判断する。発生している場合には地図変化有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０６ａに進む。一方、発生していない場合には地図変化なし（ＮＯ）と判断してステップＳ１０６ｂに進む。
【0109】
［ステップＳ１０６ａ］
ステップＳ１０６ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、地図変化（＃１４）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０６ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、地図変化（＃１４）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１０７に進む。
【0110】
［ステップＳ１０６ｂ］
ステップＳ１０６ｂにおいて、走行不可原因判定部１４０は、自己位置誤差（＃１５）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１０７に進む。
ステップＳ１０６ｂにおいて、走行不可原因判定部１４０は、自己位置誤差（＃１５）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１０７に進む。
【0111】
［ステップＳ１０７］
ステップＳ１０７において、走行不可原因判定部１４０は、積荷の位置ずれ有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（６）積荷位置のずれ量（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、積荷位置のずれ量が目標値から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在する場合には、積荷の位置ずれ有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０７ａに進む。一方、それ以外の場合には、積荷の位置ずれ無し（ＮＯ）と判断してステップＳ１０８に進む。
ステップＳ１０７において、走行不可原因判定部１４０は、積荷の位置ずれ有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（６）積荷位置のずれ量（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、積荷位置のずれ量が目標値から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在する場合には、積荷の位置ずれ有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０７ａに進む。一方、それ以外の場合には、積荷の位置ずれ無し（ＮＯ）と判断してステップＳ１０８に進む。
【0112】
［ステップＳ１０７ａ］
ステップＳ１０７ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、積荷の位置ずれ（＃１６）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１０７ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、積荷の位置ずれ（＃１６）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１１０に進む。
【0113】
［ステップＳ１０８］
ステップＳ１０８において、走行不可原因判定部１４０は、モータ応答誤差の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（７）モータ応答誤差（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、モータの応答誤差が目標値から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在する場合は、モータ応答誤差有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０８ａに進む。一方、それ以外の場合には、モータ応答誤差無し（ＮＯ）と判断してステップＳ１０９に進む。
ステップＳ１０８において、走行不可原因判定部１４０は、モータ応答誤差の有無の判断を実施する。この際、走行不可原因判定部１４０は、全データ集約部１３０で集約した（７）モータ応答誤差（図７参照）の列において、所定時間（例えば５００ｍｓ）以上連続して、モータの応答誤差が目標値から外れる現象（行）が存在するか否かを確認する。存在する場合は、モータ応答誤差有り（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１０８ａに進む。一方、それ以外の場合には、モータ応答誤差無し（ＮＯ）と判断してステップＳ１０９に進む。
【0114】
［ステップＳ１０８ａ］
ステップＳ１０８ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、モータ応答誤差（＃１７）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１０８ａにおいて、走行不可原因判定部１４０は、モータ応答誤差（＃１７）を走行不可原因として保持し、ステップＳ１１０に進む。
【0115】
［ステップＳ１０９］
ステップＳ１０９において、走行不可原因判定部１４０は、走行不可原因を車両制御モデル化誤差（＃１８）として保持し、ステップＳ１１０に進む。
ステップＳ１０９において、走行不可原因判定部１４０は、走行不可原因を車両制御モデル化誤差（＃１８）として保持し、ステップＳ１１０に進む。
【0116】
［ステップＳ１１０］
ステップＳ１１０において、走行不可原因判定部１４０は、先のステップにおいて保持した走行不可原因が、障害物検知を含む複数の原因が重なった複合要因によるものであるか否かの判断を実施する。図１２は、複合要因の判断を説明するための図である。図１２に示すように、先のステップにおいて走行不可原因判定部１４０が保持する走行不可原因は、３つのグループから選択される少なくとも１つの要因である。３つのグループは、障害物検知（＃１３）、地図変化（＃１４）および自己位置誤差（＃１５）、積荷位置ずれ（＃１６）およびモータの応答誤差（＃１７）および車両制御モデル化誤差（＃１８）である。
ステップＳ１１０において、走行不可原因判定部１４０は、先のステップにおいて保持した走行不可原因が、障害物検知を含む複数の原因が重なった複合要因によるものであるか否かの判断を実施する。図１２は、複合要因の判断を説明するための図である。図１２に示すように、先のステップにおいて走行不可原因判定部１４０が保持する走行不可原因は、３つのグループから選択される少なくとも１つの要因である。３つのグループは、障害物検知（＃１３）、地図変化（＃１４）および自己位置誤差（＃１５）、積荷位置ずれ（＃１６）およびモータの応答誤差（＃１７）および車両制御モデル化誤差（＃１８）である。
【0117】
走行不可原因判定部１４０は、障害物検知（＃１３）を含む複数の走行不可原因を保持している場合には、複合要因（＃１９）である（ＹＥＳ）と判断してステップＳ１１１に進む。一方、それ以外の場合、すなわち走行不可の原因として、１つの原因のみを保存している場合、および障害物検知（＃１３）を含まない複数の原因を保持してえる場合には、複合要因ではない（ＮＯ）と判断してステップＳ１１２に進む。
【0118】
［ステップＳ１１１］
ステップＳ１１１において、走行不可原因判定部１４０は、走行不可原因が障害物検知を含む複合要因（＃１９）であることを、走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、複合要因に対応する次の動作（＃２９）を抽出する。そして、走行戦略検討部１５０は、次の行動（＃２９）として、原因特定のために障害物検知をＯＦＦにした状態での走行の実施を、障害物検知部１０５、移動経路情報生成部１０２、および管制サーバ２００に送信し、処理を終了させる。
ステップＳ１１１において、走行不可原因判定部１４０は、走行不可原因が障害物検知を含む複合要因（＃１９）であることを、走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、複合要因に対応する次の動作（＃２９）を抽出する。そして、走行戦略検討部１５０は、次の行動（＃２９）として、原因特定のために障害物検知をＯＦＦにした状態での走行の実施を、障害物検知部１０５、移動経路情報生成部１０２、および管制サーバ２００に送信し、処理を終了させる。
【0119】
ここで走行不可原因が「複合要因」の場合は、無人搬送車両１０だけでは原因特定が困難である。この場合、問題切り分けのため、例えば障害物検知部１０５をＯＦＦにした状態での走行が有効である。ただし、無人搬送車両１０は周囲の障害物との干渉を防ぐための安全機能を失う。
【0120】
そこで、例えば、管制サーバ２００は、無人搬送車両１０から走行不可原因が複合要因である情報を受信した場合に、作業員［Ｈ］が携帯する端末装置３００に対して、情報を送信した無人搬送車両１０を追従する指示を送信する。これにより、指示を受信した端末装置３００を携帯する作業員［Ｈ］は、無人搬送車両１０が障害物に接近する走行が見られる場合は、管制サーバ２００を介して、無人搬送車両１０に対して緊急停止指令を稼働させて安全確保を図ることができる。
【0121】
［ステップＳ１１２］
ステップＳ１１２において、走行不可原因判定部１４０は、先のステップにおいて保持した走行不可原因を、走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、受信した各走行不可原因に対応する次の各動作を、以下のように抽出する。
ステップＳ１１２において、走行不可原因判定部１４０は、先のステップにおいて保持した走行不可原因を、走行戦略検討部１５０に送信する。情報を受信した走行戦略検討部１５０は、アクションデータ（図９参照）の中から、受信した各走行不可原因に対応する次の各動作を、以下のように抽出する。
【0122】
障害物検知（＃１３）に対応する次の行動（＃２３）は、回避経路を生成する動作の実施であって、移動経路情報生成部１０２に送信される。これにより、移動経路情報生成部１０２は、障害物検知部１０５で検知した障害物の位置情報を入力とし、検知された障害物に干渉しない経路を回避経路として生成する。回避経路の生成手法に関しては、公知技術が様々存在し、例えばポテンシャル法を利用したものなどが挙げられる。ポテンシャル法は、検知した障害物の位置と、本来の目標であった移動経路に対し、ポテンシャル関数と呼ばれる関数を定義し、関数の勾配を算出することで前記移動経路を障害物に干渉しないように修正する手法である。
【0123】
ただし、無人搬送車両１０が実施している走行は、あくまで無人搬送車両１０の車両制御モデルの更新およびモータの動特性把握が目的であるため、事前に実現したい車両速度や走行旋回半径が満たせない場合は、たとえ回避経路が生成できたとしても、回避経路生成不可とする。回避経路不可の場合は、障害物の検知位置情報、具体的には図５に示す障害物５０の中心位置Ｐ５０を管制サーバ２００へ送信する。これにより、例えば、人手により対象となる障害物の撤去・移動などを促すことが可能となる。
【0124】
地図変化（＃１４）に対応する次の行動（＃２４）は、再度ＳＬＡＭを用いた地図作成の実施であって、地図管理部１０１に送信される。これにより、地図管理部１０１は、再度ＳＬＡＭを用いた地図作成を実施する。なお、地図変化（＃１４）が発生している場合には、自己位置誤差（＃１５）も同時に発生している。この自己位置誤差（＃１５）の要因は、例えば、図６に示した棚２３の除去、棚２３上における荷［Ｇ］の移動や荷［Ｇ］の除去などの環境変化に起因する地図変化であると推定できる。
【0125】
自己位置誤差（＃１５）に対応する次の行動（＃２５）は、異なる経路の走行の実施であって、移動経路情報生成部１０２に送信される。これにより、移動経路情報生成部１０２は、異なる経路を次の目標移動経路として生成する。例えば図５参照し、終端ノードＮｅ１までの経路の走行において自己位置誤差（＃１５）による走行不可状態が発生したとする。この際、終端ノードＮｅ１までの経路と、終端ノードＮｅ２までの経路が同じ曲率であって、同じ目標速度での走行可能である場合、移動経路情報生成部１０２は、終端ノードＮｅ２までの経路を次の目標移動経路として走行するように、異なる経路を生成する。
【0126】
その後、無人搬送車両１０が、終端ノードＮｅ２までの経路を期待通り走行できた場合は、例えば、自己位置推定の演算に影響を及ぼす、ガラスや鏡など、外界センサ１８ｓから照射されるレーザーの反射を十分に集光できないような物体が終端ノードＮｅ１までの経路内に存在した可能性が考えられる。この場合は、管制サーバ２００に対して、端末装置３００への確認協力要請を送信させる。
【0127】
積荷位置ずれ（＃１６）に対応する次の行動（＃２６）は、概ね等しい荷重の荷［Ｇ］（棚２３を含む）を積載し、再度同経路の走行を実施して車体挙動を取得する。この行動（＃２６）の指示は、移動経路情報生成部１０２に送信される。移動経路情報生成部１０２は、荷［Ｇ］の形状や重量の個体差が少ない環境を考慮した同経路情報を生成する。例えば図５を参照し、積荷位置ずれ（＃１６）を検出した際に搬送した前回の棚２３に対して近接する棚２３’（および荷［Ｇ］）を積載する様に、移動経路情報を生成する。
【0128】
この際、移動経路情報生成部１０２は、前回の棚２３に近接する複数の棚２３’にそれぞれアプローチし、無人搬送車両１０が備える内界センサ１９ｓによって、一度その場で各棚２３’の重量を計測し、どの棚２３’を搬送すべきか決定する方針を用いて、移動経路情報を生成してもよい。
【0129】
また移動経路情報生成部１０２は、前回の棚２３との重量差分を、積載荷重／位置算出部１０６で算出し、例えばその差が１０ｋｇ以内の棚２３’を搬送する仕組みを構築して移動経路情報を生成してもよい。
【0130】
また本実施例には作業内容を明記していないが、荷（棚）自体は入庫作業時に搬送車両によって搬送・設置されたものである。そのため、入庫作業時に搬送車両によって重量を計測し、管制サーバ２００に各棚の重量を管理する構成を備えても良い。
【0131】
モータ応答誤差（＃１７）に対応する次の行動（＃２７）は、制御指令モデルの更新であって、制御指令モデル更新部１６０に送信される。これにより、制御指令モデル更新部１６０は、先にも述べたようにして、各モータが所望の応答を示すように、制御指令生成部１０９で生成した制御指令モデルを上書きして更新する。
【0132】
車両制御モデル化誤差（＃１８）に対応する次の行動（＃２８）は、車両制御モデルの更新であって、車両制御モデル更新部１７０に送信される。これにより、車両制御モデル更新部１７０は、受信した走行誤差を解消するように、車両制御モデルを更新する。
【0133】
＜実施形態の効果＞
以上説明した実施形態によれば、無人搬送車両が走行不可となる要因として、移動経路上における走行環境の変化に属する要因を含め、この要因から先に走行不可原因であるか否かを判断して走行不可原因が特定される。これにより、走行不可原因が、走行環境の変化に属する要因に特定された場合には、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルを変更する必要がなく、走行不可原因として特定された要因を解消する行動を実施すればよい。
以上説明した実施形態によれば、無人搬送車両が走行不可となる要因として、移動経路上における走行環境の変化に属する要因を含め、この要因から先に走行不可原因であるか否かを判断して走行不可原因が特定される。これにより、走行不可原因が、走行環境の変化に属する要因に特定された場合には、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルを変更する必要がなく、走行不可原因として特定された要因を解消する行動を実施すればよい。
【0134】
この結果、無駄な制御モデルの変更による無人搬送車両１０の走行性能の悪化を防止すること、および必要な制御モデルの変更のみを実施することによる学習走行回数の削減が可能である。
【0135】
≪実施形態の変形例≫
図１３は、実施形態の変形例に係る無人搬送車両制御システム２の全体構成を説明するための図である。この図に示す無人搬送車両制御システム２が、図４に示した無人搬送車両制御システム１と異なるところは、各無人搬送車両１０の車両制御装置１００’が、さらに追加で行動記録部１５０ａと、誤判定検出部１５０ｂとを備えたとろにあり、他の構成は同様である。このため以下においては、追加されてこれらの機能部を説明する。
図１３は、実施形態の変形例に係る無人搬送車両制御システム２の全体構成を説明するための図である。この図に示す無人搬送車両制御システム２が、図４に示した無人搬送車両制御システム１と異なるところは、各無人搬送車両１０の車両制御装置１００’が、さらに追加で行動記録部１５０ａと、誤判定検出部１５０ｂとを備えたとろにあり、他の構成は同様である。このため以下においては、追加されてこれらの機能部を説明する。
【0136】
＜車両制御装置１００’＞
［行動記録部１５０ａ］
行動記録部１５０ａは、走行不可原因判定部１４０での判定結果と、走行戦略検討部１５０において抽出して実施された行動（アクション）を記録し管理する。図１４は、実施形態の変形例において行動記録部１５０ａが記録するデータの一例を示す図であり、横軸が実施された動作番号であり、縦軸が実施回数である。なお、動作番号は、図９に示した動作番号に対応しており、動作番号から走行不可原因の特定が可能である。また、図１４に示す動作（２３’）は、図９に示した動作（＃２３）を実施できない場合の管制サーバ２００への送信である。
［行動記録部１５０ａ］
行動記録部１５０ａは、走行不可原因判定部１４０での判定結果と、走行戦略検討部１５０において抽出して実施された行動（アクション）を記録し管理する。図１４は、実施形態の変形例において行動記録部１５０ａが記録するデータの一例を示す図であり、横軸が実施された動作番号であり、縦軸が実施回数である。なお、動作番号は、図９に示した動作番号に対応しており、動作番号から走行不可原因の特定が可能である。また、図１４に示す動作（２３’）は、図９に示した動作（＃２３）を実施できない場合の管制サーバ２００への送信である。
【0137】
また行動記録部１５０ａは、各行動を、無人搬送車両１０を制御するための制御モデルのパラメータの変更を伴うか否かに分類して記憶する。例えば、図１４に示すグループＡは、パラメータ変更がない動作であり、グループＢは、パラメータ変更がある動作である。このパラメータは、環境地図・走行経路・制御指令モデル・車両制御モデルである。
【0138】
行動記録部１５０ａは、走行戦略検討部１５０での決定にしたがって実施した次の行動を、行動毎に積算して記録する。また行動記録部１５０ａは、上述したパラメータの初期値を保持する。
【0139】
［誤判定検出部１５０ｂ］
誤判定検出部１５０ｂは、走行不可原因が誤って判定された状況を検出する。この誤判定検出部１５０ｂは、行動記録部１５０ａにて記録・管理しているデータに基づいて、同じ動作番号の動作の実施回数が、予め設定された上限回数に達したか否かを判断する。この上限回数は、誤判定を検出するために設定される回数であり、動作毎に異なる値が設定されていてもよい。また、図９に示した動作（＃２１、＃２２）の「再度同経路を走行（何も変更しない）」も対象であり、例えば再度同経路を走行する場合は、上限回数を３回までと設定してもよい。
誤判定検出部１５０ｂは、走行不可原因が誤って判定された状況を検出する。この誤判定検出部１５０ｂは、行動記録部１５０ａにて記録・管理しているデータに基づいて、同じ動作番号の動作の実施回数が、予め設定された上限回数に達したか否かを判断する。この上限回数は、誤判定を検出するために設定される回数であり、動作毎に異なる値が設定されていてもよい。また、図９に示した動作（＃２１、＃２２）の「再度同経路を走行（何も変更しない）」も対象であり、例えば再度同経路を走行する場合は、上限回数を３回までと設定してもよい。
【0140】
また誤判定検出部１５０ｂは、同じ動作番号の動作の実施回数が上限回数に達したと判断した場合に、その動作が無人搬送車両１０の制御モデルのパラメータを変更する動作であるか否かを判断する。例えば、図１４に示すグループＡはパラメータの変更なしの動作であり、グループＢはパラメータの変更ありの動作である。
【0141】
誤判定検出部１５０ｂは、上限回数に達した動作がグループＡのパラメータの変更なし動作であると判断した場合には、上限回数まで実行された行動と、その行動に関連付けされた走行不可原因とを、通信装置１８０を介して管制サーバ２００に送信する。無人搬送車両１０から、上限回数まで実行された行動と、その行動に関連付けされた走行不可原因とを受信した管制サーバ２００は、端末装置３００にこの情報を転送する。
【0142】
ここで、グループＡのパラメータの変更なしの動作に関連付けされた走行不可原因は、図９を参照すると、他車干渉（＃１１）、一瞬の障害物検知（＃１２）、自己位置誤差（＃１５）、および積荷位置ずれ（＃１６）の何れかである。これらの走行不可原因は、無人搬送車両１０自身で解決可能な問題ではない。そこで、端末装置３００に情報を転送することにより、作業員［Ｈ］による状況調査が可能となる。なお、グループＡの動作はパラメータの変更なしの動作であるため、誤判定が連続して動作を繰り返した場合であっても、無人搬送車両１０の車体挙動は変化せず、学習のための走行時間（回数）のみが浪費される。
【0143】
一方、誤判定検出部１５０ｂは、上限回数に達した動作がグループＢの動作であると判断した場合には、上限回数まで実行された行動と、その行動に関連付けされた走行不可原因とを、通信装置１８０を介して管制サーバ２００に送信する。さらに誤判定検出部１５０ｂは、行動記録部１５０ａが保持している情報に基づいて、制御モデルのパラメータ（環境地図・走行経路・制御指令モデル・車両制御モデル）をリセットして初期値に戻すように、各機能部に指示を送信する。
【0144】
これにより、グループＢの何れかの動作が上限回数に達した場合には、走行不可原因は、無人搬送車両１０自身で解決可能ではないと考えられるため、端末装置３００に情報を転送することにより、作業員［Ｈ］による状況調査が可能なる。またこの場合、走行不可原因の判定自体が誤判定である場合も考えられるため、上限回数に達した動作によって変更された制御モデルのパラメータを初期値に戻すことで、実施した動作を取り消してロールバック可能な構成とする。
【0145】
＜変形例の効果＞
以上説明した実施形態の変形例によれば、走行不可原因判定部１４０により誤った判定が繰り返されることで、無人搬送車両１０が目標性能を実現できない場合や、本来不要な制御モデルの変更を行うことによる性能悪化を回避することができる。また、誤った判定によって制御モデルのパラメータが変更された場合、パラメータの初期値を保持したことにより、パラメータを初期値に戻すことが可能である。
以上説明した実施形態の変形例によれば、走行不可原因判定部１４０により誤った判定が繰り返されることで、無人搬送車両１０が目標性能を実現できない場合や、本来不要な制御モデルの変更を行うことによる性能悪化を回避することができる。また、誤った判定によって制御モデルのパラメータが変更された場合、パラメータの初期値を保持したことにより、パラメータを初期値に戻すことが可能である。
【0146】
なお、本発明は上記した実施形態および変形例に限定されるものではなく、さらに様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施形態は本発明をわ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。
【符号の説明】
【0147】
１，２…無人搬送車両制御システム
１０…無人搬送車両
１８ｓ…外界センサ
１９ｓ…内界センサ
２０…走行環境
５０…障害物
１００，１００’…車両制御装置
１０１…地図管理部
１０２…移動経路情報生成部
１１０…駆動制御部
１０Ｂ…他車（障害物）
１５０…走行戦略検討部
１５０ａ…行動記録部
１５０ｂ…誤判定検出部
２００…管制サーバ
２０１…位置検出部
２０２…運行管理部
３００…端末装置
［Ｈ］…作業員（障害物）
［Ｇ１］…積荷
１０…無人搬送車両
１８ｓ…外界センサ
１９ｓ…内界センサ
２０…走行環境
５０…障害物
１００，１００’…車両制御装置
１０１…地図管理部
１０２…移動経路情報生成部
１１０…駆動制御部
１０Ｂ…他車（障害物）
１５０…走行戦略検討部
１５０ａ…行動記録部
１５０ｂ…誤判定検出部
２００…管制サーバ
２０１…位置検出部
２０２…運行管理部
３００…端末装置
［Ｈ］…作業員（障害物）
［Ｇ１］…積荷
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】