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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】P2024111676
(43)【公開日】2024-08-19
(54)【発明の名称】搬送装置、走行制御方法および走行制御プログラム
(51)【国際特許分類】
G05D 1/43 20240101AFI20240809BHJP
【ＦＩ】
G05D1/02 J
【審査請求】未請求
【請求項の数】6
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2023016314
(22)【出願日】2023-02-06
(71)【出願人】
【識別番号】000006655
【氏名又は名称】日本製鉄株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110000338
【氏名又は名称】弁理士法人 ＨＡＲＡＫＥＮＺＯ ＷＯＲＬＤ ＰＡＴＥＮＴ ＆ ＴＲＡＤＥＭＡＲＫ
(72)【発明者】
【氏名】佐藤 隆哉
【テーマコード（参考）】
5H301
【Ｆターム（参考）】
5H301AA01
5H301BB05
5H301CC03
5H301CC06
5H301CC10
5H301GG08
(57)【要約】
【課題】搬送装置等が周辺環境の変化が少ない狭い領域を走行する際等の自己位置推定をより正確に行うことができる。
【解決手段】第１の３次元座標系で、搬送装置の位置と搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、位置角度推定部の推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と備え、位置角度推定部は、第２の３次元座標系で、角筒領域を含む搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、点群に基づいて、対となる柱によって規定される角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、平面を通過した回数と平面までの距離とに基づいて、第１の３次元座標系で、搬送装置の角筒領域の奥行方向における位置を算出し、平面に含まれる点群に基づいて、第１の３次元座標系で、搬送装置の角筒領域の幅方向における位置と、角筒領域の奥行方向に対する搬送装置の回転角とを算出する算出部とを備える。
【選択図】図５
【解決手段】第１の３次元座標系で、搬送装置の位置と搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、位置角度推定部の推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と備え、位置角度推定部は、第２の３次元座標系で、角筒領域を含む搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、点群に基づいて、対となる柱によって規定される角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、平面を通過した回数と平面までの距離とに基づいて、第１の３次元座標系で、搬送装置の角筒領域の奥行方向における位置を算出し、平面に含まれる点群に基づいて、第１の３次元座標系で、搬送装置の角筒領域の幅方向における位置と、角筒領域の奥行方向に対する搬送装置の回転角とを算出する算出部とを備える。
【選択図】図５
【特許請求の範囲】
【請求項1】
地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置であって、
前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、
前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、
前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と、
を備え、
前記位置角度推定部は、
前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、
前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、
前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出部と、
を備える、搬送装置。
前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、
前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、
前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と、
を備え、
前記位置角度推定部は、
前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、
前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、
前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出部と、
を備える、搬送装置。
【請求項2】
前記位置角度推定部は、前記平面検出部での処理の前に、
前記点群取得部で取得した前記点群から、所定の範囲外に位置する点群をフィルタリングする第１のフィルタリング処理を行う第１フィルタリング処理部と、
前記第１のフィルタリング処理を経て得られた点群をクラスタリングしてクラスタを生成するクラスタリング処理部と、
前記クラスタを、第２の３次元座標系におけるｙ軸上の位置に基づいてフィルタリングする第２のフィルタリング処理を行う第２フィルタリング処理部と、
を備える、請求項１に記載の搬送装置。
前記点群取得部で取得した前記点群から、所定の範囲外に位置する点群をフィルタリングする第１のフィルタリング処理を行う第１フィルタリング処理部と、
前記第１のフィルタリング処理を経て得られた点群をクラスタリングしてクラスタを生成するクラスタリング処理部と、
前記クラスタを、第２の３次元座標系におけるｙ軸上の位置に基づいてフィルタリングする第２のフィルタリング処理を行う第２フィルタリング処理部と、
を備える、請求項１に記載の搬送装置。
【請求項3】
前記算出部は、
前記点群の中で、高さ方向の座標の値が予め定められた範囲内の値であって、前記第２の３次元座標系で、前記幅方向の座標の値が０に最も近い負の値である第１の値を有する点と、前記幅方向の値が０に最も近い正の値である第２の値を有する点とを特定し、
前記角筒領域の幅と、前記第１の値と、前記第２の値とを用いて前記第１の３次元座標系における前記搬送装置の前記幅方向の位置を算出する、請求項１に記載の搬送装置。
前記点群の中で、高さ方向の座標の値が予め定められた範囲内の値であって、前記第２の３次元座標系で、前記幅方向の座標の値が０に最も近い負の値である第１の値を有する点と、前記幅方向の値が０に最も近い正の値である第２の値を有する点とを特定し、
前記角筒領域の幅と、前記第１の値と、前記第２の値とを用いて前記第１の３次元座標系における前記搬送装置の前記幅方向の位置を算出する、請求項１に記載の搬送装置。
【請求項4】
前記算出部は、
前記平面検出部により検出された平面に含まれる点群の前記第２の３次元座標系における座標から、前記平面を表す式の係数を算出し、前記係数を用いて前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角を算出する、請求項１に記載の搬送装置。
前記平面検出部により検出された平面に含まれる点群の前記第２の３次元座標系における座標から、前記平面を表す式の係数を算出し、前記係数を用いて前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角を算出する、請求項１に記載の搬送装置。
【請求項5】
地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置の走行制御方法であって、
前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、
前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定ステップと、
前記位置角度推定ステップの推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成ステップと、
を備え、
前記位置角度推定ステップは、
前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得ステップと、
前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出ステップと、
前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出ステップと、
を備える、搬送装置の走行制御方法。
前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、
前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定ステップと、
前記位置角度推定ステップの推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成ステップと、
を備え、
前記位置角度推定ステップは、
前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得ステップと、
前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出ステップと、
前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出ステップと、
を備える、搬送装置の走行制御方法。
【請求項6】
コンピュータに、請求項５に記載の走行制御方法を実行させる
ことを特徴とする走行制御プログラム。
ことを特徴とする走行制御プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、搬送装置、走行制御方法および走行制御プログラムに関し、周辺環境の変化が少ない狭い領域を走行する際等の自己位置推定をより正確に行うことができる搬送装置、走行制御方法および走行制御プログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）を用い、搬送装置の周囲にある物体に対応する点群からなる点群情報を取得して、自己位置推定を行う技術が活用されている。ＬｉＤＡＲは、搬送装置の周囲にある物体にレーザを照射し、レーザが当たった部分から反射された反射光を受光することで、周囲にある物体の存在や、当該物体までの距離等の周辺環境を認識可能な装置である。移動体が、移動しながら自己位置推定を行う際には、周辺環境の変化を認識することで自分の位置を推定することができる。
【0003】
例えば、特許文献1では、樹木が生い茂る環境で走行するトラクター等の移動体におけるＬｉＤＡＲを用いた自己位置推定手法が提案されている。
【0004】
また、特許文献２では、取得された点群情報を基に、機械学習を用いて低消費電力で自己位置推定を行うシステムが提案されている。特許文献１および特許文献２では地図情報も作成しながら自己位置を同時に推定するＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）を行っており、作成された地図情報を基に自己位置を推定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0005】
【特許文献1】ＷＯ２０２２／１０７５８７
【特許文献2】ＷＯ２０２１／２０５２７６
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0006】
しかしながら、移動中に同じ景色が続く状況下では、周辺環境に変化が少なくなる。例えば、周辺環境に、所定の間隔で配置された同じ形状の構造物以外に特徴的な物体が存在しない場合には、周辺環境の変化が少なくなる。
【0007】
ＳＬＡＭを用いた自己位置推定の場合、周辺環境の変化が少ないと、同じような点群情報が取得されるため、推定の精度が低下する。このため、例えば、周辺環境の変化が少ない狭い領域内を走行する移動体の走行制御には、ＳＬＡＭだけでは不十分であり、さらに精度の高い自己位置推定が必要となる。
【0008】
例えば、製鉄所のパレットヤードや、パレット内などでは、周辺環境の変化が少ないことから、自己位置推定が難しい状況になる。また、製鉄所内で鋼板などを搬送するキャリアは、パレット内に進入する必要があるが、パレット内には、キャリアの幅に対する空間的な余裕が少ないことから、精度の高い走行制御が必要となる。
【0009】
以上を踏まえ、本発明の一態様は、搬送装置等が周辺環境の変化が少ない狭い領域を走行する際等の自己位置推定をより正確に行うことができるようにする技術を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0010】
上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る搬送装置は、地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置であって、前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と、を備え、前記位置角度推定部は、前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出部と、を備える。
【0011】
上記課題を解決すべく、本発明の一態様に係る走行制御方法は、地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置の走行制御方法であって、前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定ステップと、前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成ステップと、を備え、前記位置角度推定ステップは、前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得ステップと、前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出ステップと、前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出ステップと、を備える。
【0012】
本発明の各態様は、コンピュータによって実現してもよく、この場合には、コンピュータを上記システムが備える各部（ソフトウェア要素）として動作させることによりシステムをコンピュータにて実現させる走行制御プログラム、および、それを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体も、本発明の範疇に入る。
【発明の効果】
【0013】
本発明の一態様によれば、搬送装置等が周辺環境の変化が少ない狭い領域を走行する際等の自己位置推定をより正確に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0014】
【図1】第一実施形態における搬送装置の一例となるキャリアの例を示す図である。
【図2】キャリアの進入方向から見たパレットの外観の例を示す図である。
【図3】パレットヤードの例を示す図である。
【図4】キャリアの角筒領域の内部への進入を説明する図である。
【図5】走行制御部の機能的構成例を示すブロック図である。
【図6】前処理部の構成例を説明する図である。
【図7】第１のフィルタリング処理を説明する図である。
【図8】第２のフィルタリング処理を説明する図である。
【図9】平面検出部により検出されるｙｚ平面の例を示す図である。
【図10】算出部によるｙの値の算出の例について説明する図である。
【図11】パレット内走行制御処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【図12】前処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【図13】平面検出処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【図14】位置角度推定処理の流れの一例を説明するフローチャートである。
【図15】第一実施形態に係るキャリアが対象パレットの角筒領域に進入する実験の結果を示すグラフである。
【図16】走行制御部として用いられるコンピュータの物理的構成を例示したブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0015】
＜第一実施形態＞
以下、本発明の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
以下、本発明の例示的実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【0016】
図１は、本実施形態における搬送装置の一例となるキャリアの例を示す図である。同図に示されるようにキャリア２０は、その上部にスラブが載せられたパレット等の貨物を載せて、地面１０上を走行するように構成されている。なお、図１には、貨物が載置されていない状態のキャリア２０が示されている。キャリア２０を上からみた場合、走行方向が長手方向となる長方形になる。
【0017】
キャリア２０は、本実施形態における搬送装置の一例であり、例えば、上部にパレットを積んで、自動走行により搬送するように構成されている。キャリア２０は、製鉄所内を自動走行してパレットヤード（パレットが１又は複数台設置された、製鉄所内におけるスラブ等の一時保管場所）に到達する。
【0018】
図２は、キャリア２０の進入方向から見たパレットの外観の例を示す図である。同図に示されるように、パレット５０は、主に天板５１と、幅方向の両側で天板５１を支える柱５２ａ－１、柱５２ａ－２、柱５２ｂ－１、柱５２ｂ－２、・・・によって構成されている。天板５１上には、例えば、鋼板やスラブなどが載置される。
【0019】
柱５２ａ－１および柱５２ａ－２は、キャリア２０が進入するパレット５０の奥行方向に既知の間隔で、パレット５０の幅方向の両側で対となるように配置されている。例えば、柱５２ａ－１が、天板５１の先端部（キャリア２０の進入方向から見て最も手前側）から１．５ｍの距離に配置されている場合、柱５２ａ－２もやはり、天板５１の先端部から１．５ｍの距離に配置される。柱５２ｂ－１および柱５２ｂ－２、・・・も同様に、対となるように配置されている。なお、各柱を個々に区別する必要がない場合、単に柱５２、または柱対５２ａ、柱対５２ｂ、・・・と称することにする。
【0020】
このように、対となる柱は、それぞれ、パレット５０の奥行方向の所定の位置に配置されている。例えば、パレットの奥行方向１．５ｍの位置に対となる柱５２ａが配置され、パレットの奥行方向３．２ｍの位置に対となる柱５２ｂが配置される。パレット５０を上から見た場合、奥行方向が長手方向となる長方形になる。
【0021】
キャリア２０は、天板５１と各柱５２により形成される空間に進入する。天板５１と、各柱５２と、地面１０とにより形成される空間は、矩形の面をパレット５０の奥行方向に平行に並べて得られる角筒形の領域となるので、以下では、パレット５０の天板５１と奥行方向に並ぶ各柱５２とで形成される空間を、角筒領域と称することにする。パレット５０等を載置するために、キャリア２０は、地面上を走行して、角筒形の領域である角筒領域の内部に進入する。
【0022】
柱５２ａ－１と柱５２ａ－２との間の距離が角筒領域の幅に対応する。上述したように、角筒領域内には、キャリア２０が進入する角筒領域の奥行方向に既知間隔で、角筒領域の幅方向の両側で対となるように柱が配置されている。対となる柱が配置される角筒領域の奥行方向の間隔は、一定間隔であっても一定間隔でなくてもよく、対となる柱の奥行方向の位置が、予め既知でありさえすればよい。角筒領域の幅は、キャリア２０の幅に対して数％だけ大きく構成されている。換言すれば、角筒領域は、キャリア２０の寸法に関し、空間的な余裕があまりない（狭い領域）と考えられる。また、上述したように、キャリア２０は、製鉄所内をパレットヤードまで走行する。この場合、キャリア２０が通る製鉄所内の道は、キャリア２０の寸法に関し、空間的な余裕が大きい（広い領域）と考えられる。
【0023】
キャリア２０は、製鉄所内をパレットヤードまで走行する場合等、広い領域を走行する際には、周囲の物体に衝突する可能性が相対的に低い。このため、広い領域を走行する際には、キャリア２０は、必ずしも高精度ではないものの計算負荷の小さい通常モードで自動走行する。通常モードにおいては、周囲の建造物や交差点の位置等に基づいて自己位置推定が行われる。
【0024】
一方、キャリア２０は、角筒領域の内部へ進入する場合等、狭い領域を走行する際には、空間的な余裕がない状態の下、周囲の物体に衝突しないようにするために、高精度モードで自動走行する。詳細は、後述するが、高精度モードにおいては、より精度の高い自己位置推定が行われる。
【0025】
図３は、パレットヤードの例を示す図である。この例では、パレットヤードに、パレット５０－１、パレット５０－２およびパレット５０－３が配置されている。キャリア２０が進入すべきパレットが、パレット５０－１である場合、キャリア２０は、パレット５０－１の近辺まで通常モードで自動走行する。その後、キャリア２０は、高精度モードで自動走行することにより、角筒領域の内部に進入する。
【0026】
図４は、キャリア２０とパレット５０－１とを上から見た図であり、キャリア２０の角筒領域の内部への進入を説明する図である。ここでは、キャリア２０の走行方向（キャリア２０の長手方向）の中心線が点線２０ｘとして示されている。
【0027】
図４は、パレット５０－１を基準とした（即ち、角筒領域を基準とした）座標系（第１の３次元座標系）で規定されている。第１の３次元座標系では、パレット５０－１の奥行方向がｘ軸とされ、パレット５０－１の幅方向がｙ軸とされ、紙面と垂直となる高さ方向がｚ軸に対応する。なお、各パレット５０の中でキャリア２０が進入すべきパレットを、適宜、対象パレットと称することにする。
【0028】
図４の例では、対象パレット５０－１の中心となる位置Ｇの位置が、第１の３次元座標系における原点とされ、図４の紙面上の任意の点が、３次元座標系（ｘ，ｙ，ｚ）により表される。なお、説明を簡単にするために、第１の３次元座標系の原点、並びに、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸の方向を上記のように決めたが、第１の３次元座標系は角筒領域に固定された座標系でありさえすれば良く、角筒領域を基準とする座標系であれば、上記と異なる３次元座標系を規定してもよい。
【0029】
【0030】
図４に示される例では、通常モードでの走行が完了した時点で、キャリア２０の向きは、好ましい進入方向に対して左方向に傾いており、このまま直進すると、角筒領域の内部への進入することはできない。このため、キャリア２０は、高精度モードで自動走行してキャリア２０の中心となる点Ｐの位置が、例えば、図中の曲線で示される経路を辿るように移動するよう制御される必要がある。
【0031】
対象パレット５０－１の角筒領域の内部に進入したキャリア２０は、高精度モードでの自動走行の結果、キャリア２０の中心となる点Ｐが対象パレット５０－１の中心となる位置Ｇに重なる位置に到達して停止する。この状態において中心線である点線２０ｘの向きは、ｘ軸の向きと一致する。
【0032】
本実施形態では、高精度モードで自動走行する際に高精度な自己位置推定が行われる。自己位置推定には、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２１が用いられる。
【0033】
図４の例では、キャリア２０の走行方向の先端部であって、キャリア２０の短手方向の中心となる位置に、ＬｉＤＡＲ２１が取り付けられている。すなわち、ＬｉＤＡＲ２１は、キャリア２０の走行方向（長手方向）の中心線である点線２０ｘ上の位置に取り付けられている。
【0034】
ＬｉＤＡＲ２１は、例えば、レーザ光をパルス状に照射し、物体で反射して返ってくる光を検出し、物体に反射されて返ってくるまでの時間から当該物体までの距離、方向などを測定する。このとき、検出された反射光は、ＬｉＤＡＲ２１を基準とした（即ち、キャリア２０を基準とした）座標系である３次元座標系（第２の３次元座標系）で、キャリア２０の周囲の物体に対応する点群として記憶される。この第２の３次元座標系は、キャリア２０と共に移動するキャリア２０に固定された座標系であり、ＬｉＤＡＲ２１の位置に対する相対的な位置を示す座標系である。キャリア２０上でのＬｉＤＡＲ２１の取り付け位置は既知であり、キャリア２０の形状も既知であるため、ＬｉＤＡＲ２１の位置に対する相対的な位置として、キャリア２０の中心となる点Ｐの位置を求めることができる。
【0035】
以下では、ＬｉＤＡＲ２１の位置を第２の３次元座標系における原点とし、キャリア２０の中心線である点線２０ｘをｘＬ軸、キャリア２０の幅方向をｙＬ軸、高さ方向をｚＬ軸として説明を行う。また、第２の３次元座標系で規定される任意の点を（ｘＬ，ｙＬ，ｚＬ）で表すものとする。
【0036】
また、キャリア２０の自己位置を推定するためには、キャリア２０の位置および向きを考える必要があるが、キャリア２０は、平坦な地面上を走行するので、自己位置推定では、２次元空間における位置および向きが問題となり、高さ方向は問題にはならない。このため、パレット５０を構成する部材（各柱５２や天板５１等）の位置と向きが、第２の３次元座標系の高さを無視した（ｘＬ，ｙＬ，θＬ）と表される座標として得られれば、原点Ｇと部材との相対位置は既知であるため、第１の３次元座標系を基準としたキャリアの中心点Ｐの位置と中心線の向き（ｘ，ｙ，θ）も、簡単な座標変換により算出することが可能となる。
【0037】
θは、第１の３次元座標系において、キャリア２０の中心線である図中の点線２０ｘと、ｘ軸とのずれを表す角度であり、対象パレット５０－１の向きに対するキャリア２０の回転角を意味する。なお、キャリア２０の中心線（点線２０ｘ）は、ＬｉＤＡＲ２１から真っすぐ前方に照射されるレーザ光の向きと一致するものとする。
【0038】
通常モードでの走行が完了した時点で、キャリア２０は、角筒領域への進入に好適なように、角筒領域正面の予め定められた位置の範囲内にあり、かつ、予め定められた向きの範囲内にあるものとする。例えば、通常モードでの走行が完了した時点で、キャリア２０は、ＬｉＤＡＲ２１が、対象パレット５０－１の奥行方向において、対象パレット５０－１の入口の手前１ｍ～２ｍの範囲内となるように位置するものとする。また、通常モードでの走行が完了した時点で、キャリア２０は、例えば、ＬｉＤＡＲ２１の位置が、対象パレット５０－１の幅方向において原点Ｇから１ｍの範囲内となるように位置するものとする。
【0039】
例えば、通常モードでの走行が完了した時点でのＬｉＤＡＲ２１の第１の３次元座標系上の位置を（ａ，ｂ，ｃ）とし、パレット５０－１の天板５１の先端中心部（対象パレット５０－１の入口の中心部）の位置を（ｐ，０，ｃ）とする。この場合、（ａ，ｂ，ｃ）は、１ｍ≦（ａ－ｐ）≦２ｍ、および、－１ｍ≦（ｂ－０）≦１ｍの関係を満たすものとする。
【0040】
また、通常モードでの走行が完了した時点で、例えば、キャリア２０の中心線（点線２０ｘ）とｘ軸とのずれは、±５°以内であるものとする。
【0041】
（走行制御部の構成）
図５は、キャリア２０の走行制御部１００の機能的構成例を示すブロック図である。この例では、走行制御部１００が、位置角度推定部１０１および駆動信号生成部１０２を有している。
図５は、キャリア２０の走行制御部１００の機能的構成例を示すブロック図である。この例では、走行制御部１００が、位置角度推定部１０１および駆動信号生成部１０２を有している。
【0042】
（位置角度推定部１０１）
位置角度推定部１０１は、点群取得部１２１、前処理部１２２、平面検出部１２３および算出部１２４を有している。位置角度推定部１０１は、角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系において、キャリア２０の位置およびキャリア２０の回転角とを推定する。
位置角度推定部１０１は、点群取得部１２１、前処理部１２２、平面検出部１２３および算出部１２４を有している。位置角度推定部１０１は、角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系において、キャリア２０の位置およびキャリア２０の回転角とを推定する。
【0043】
（点群取得部１２１）
点群取得部１２１は、キャリア２０に取り付けられたＬｉＤＡＲ等のセンサを用い、キャリア２０を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、角筒領域を含むキャリア２０の周囲の物体に対応する点群を取得する機能部である。より具体的には、点群取得部１２１は、ＬｉＤＡＲ２１を用いてレーザ光を照射し、キャリア２０の周囲にある物体で反射した光に基づいて、キャリア２０の周囲の物体の表面に対応する点からなる点群を取得する。ここで、点群は、第２の３次元座標系における点の集まりである。
点群取得部１２１は、キャリア２０に取り付けられたＬｉＤＡＲ等のセンサを用い、キャリア２０を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、角筒領域を含むキャリア２０の周囲の物体に対応する点群を取得する機能部である。より具体的には、点群取得部１２１は、ＬｉＤＡＲ２１を用いてレーザ光を照射し、キャリア２０の周囲にある物体で反射した光に基づいて、キャリア２０の周囲の物体の表面に対応する点からなる点群を取得する。ここで、点群は、第２の３次元座標系における点の集まりである。
【0044】
（前処理部１２２）
前処理部１２２は、点群取得部１２１により取得された点群のフィルタリング、ダウンサンプリング、クラスタリングなどを行う。図６に前処理部１２２の構成を説明する図を示す。前処理部１２２は、図６に示すように、第１フィルタリング処理部１２２ａ、ダウンサンプリング処理部１２２ｂ、クラスタリング処理部１２２ｃ、及び、第２フィルタリング処理部１２２ｄを有している。
前処理部１２２は、点群取得部１２１により取得された点群のフィルタリング、ダウンサンプリング、クラスタリングなどを行う。図６に前処理部１２２の構成を説明する図を示す。前処理部１２２は、図６に示すように、第１フィルタリング処理部１２２ａ、ダウンサンプリング処理部１２２ｂ、クラスタリング処理部１２２ｃ、及び、第２フィルタリング処理部１２２ｄを有している。
【0045】
（第１フィルタリング処理部１２２ａ）
第１フィルタリング処理部１２２ａは、点群取得部１２１で取得した点群から、所定の範囲外に位置する点群をフィルタリングする第１のフィルタリング処理を行う機能部である。より具体的には、第１フィルタリング処理部１２２ａは、第２の３次元座標系における、ｘＬ軸、ｙＬ軸およびｚＬ軸のそれぞれの座標の値に基づくフィルタリングであって、不要な点群を除去する処理を実行する。この処理を、第１のフィルタリング処理と称することにする。
第１フィルタリング処理部１２２ａは、点群取得部１２１で取得した点群から、所定の範囲外に位置する点群をフィルタリングする第１のフィルタリング処理を行う機能部である。より具体的には、第１フィルタリング処理部１２２ａは、第２の３次元座標系における、ｘＬ軸、ｙＬ軸およびｚＬ軸のそれぞれの座標の値に基づくフィルタリングであって、不要な点群を除去する処理を実行する。この処理を、第１のフィルタリング処理と称することにする。
【0046】
第１のフィルタリング処理のｙＬ軸に関しては、対象パレット５０－１の幅をＷ＿ｐａｌｌｅｔとすると、例えばｙＬ＜－２×Ｗ＿ｐａｌｌｅｔ、または、２×Ｗ＿ｐａｌｌｅｔ＜ｙＬをフィルタリングの条件とすることができる。例えば、対象パレット５０－１の幅が２．５ｍである場合、ｙＬ軸は、左右方向と言い換えることができるので、原点（ＬｉＤＡＲ２１の位置）より５ｍを超えて左に位置する点群と、原点より５ｍを超えて右に位置する点群とが除去されることになる。
【0047】
第１のフィルタリング処理のｘＬ軸に関しては、ＬｉＤＡＲ２１と対象パレットの入口との間の距離のおおよその値が分っている場合には、その距離に余裕代を加えた値を超えて位置する点群を除去する。例えば、ＬｉＤＡＲ２１と対象パレット５０－１の入口の中心部との間の距離が２ｍ未満である場合、余裕代２ｍを加えた４ｍを閾値として、ｘＬ＞４ｍをフィルタリング条件としても良く、この場合、ＬｉＤＡＲ２１の位置より４ｍを越えて前方（キャリア２０のｘ軸方向の前方）に位置する点群が除去される。
【0048】
第１のフィルタリング処理のｚＬ軸に関しては、パレット５０の天板５１の高さを超えて位置する点群を除去する。例えば、ＬｉＤＡＲ２１からパレット５０の天板５１までの高さがＺ＿ｐａｌｌｅｔである場合は、ｚＬ＞Ｚ＿ｐａｌｌｅｔをフィルタリング条件とすれば、天板５１より高い位置にある点群が除去される。また、地面の点群も不要であることから、地面を区別するための閾値Ｚ＿（ｊｕｓｔ＿ａｂｏｖｅ＿ｇｒｏｕｎｄ）を設けて、ｚＬ＜Ｚ＿（ｊｕｓｔ＿ａｂｏｖｅ＿ｇｒｏｕｎｄ）となる点群も除去するのが好ましい。
【0049】
図７は、第１のフィルタリング処理を説明する図である。同図は、パレットヤードのキャリア２０およびパレット５０を上から見た図である。
【0050】
同図には、点線の矩形７１が示されており、矩形７１は、ｘＬ軸またはｙＬ軸と平行な辺により構成されている。第１のフィルタリング処理では、図７の矩形７１の範囲外にある点群が除去される。
【0051】
このようにして、第１フィルタリング処理部１２２ａは、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸方向において所定の範囲外に位置する点群をフィルタリングする第１のフィルタリング処理を実行する。これにより、ｘＬ軸、ｙＬ軸およびｚＬ軸のそれぞれの方向において、不要な点群が除去されることになる。
【0052】
（ダウンサンプリング処理部１２２ｂ）
次に、ダウンサンプリング処理部１２２ｂは、第１のフィルタリング処理を経た点群をダウンサンプリングする機能部である。より具体的には、ダウンサンプリング処理部１２２ｂは、第１のフィルタリング処理を経た点群、すなわち、図７の矩形７１の範囲内にある点群をダウンサンプリングするダウンサンプリング処理を行う。一例として、点群を構成する点のそれぞれを、Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｌｉｂｒａｒｙ（ＰＣＬ）のＶｏｘｅｌＧｒｉｄクラスを用いてＶｏｘｅｌグリッドとして表現することでダウンサンプリングが行われる。この際、Ｖｏｘｅｌグリッドは、例えば、５ｃｍ３のＶｏｘｅｌグリッドであってもよい。
次に、ダウンサンプリング処理部１２２ｂは、第１のフィルタリング処理を経た点群をダウンサンプリングする機能部である。より具体的には、ダウンサンプリング処理部１２２ｂは、第１のフィルタリング処理を経た点群、すなわち、図７の矩形７１の範囲内にある点群をダウンサンプリングするダウンサンプリング処理を行う。一例として、点群を構成する点のそれぞれを、Ｐｏｉｎｔ Ｃｌｏｕｄ Ｌｉｂｒａｒｙ（ＰＣＬ）のＶｏｘｅｌＧｒｉｄクラスを用いてＶｏｘｅｌグリッドとして表現することでダウンサンプリングが行われる。この際、Ｖｏｘｅｌグリッドは、例えば、５ｃｍ３のＶｏｘｅｌグリッドであってもよい。
【0053】
このようにすることで、例えば、位置角度推定部１０１の処理負荷を低減させることができる。なお、例えば、位置角度推定部１０１の処理能力に余裕がある場合には、ダウンサンプリング処理は省略してもよい。
【0054】
（クラスタリング処理部１２２ｃ）
クラスタリング処理部１２２ｃは、第１のフィルタリング処理を経て得られた点群をクラスタリングしてクラスタを生成する機能部である。より具体的には、クラスタリング処理部１２２ｃは、第１のフィルタリング処理（およびダウンサンプリング処理）を経た点群をクラスタリングするクラスタリング処理を実行する。例えば、３次元座標系において、所定範囲内に位置する点が同一物を表していると想定し、それらの点の集合を１つのクラスタとみなすクラスタリングが行われる。この際、クラスタリングのアルゴリズムとして、ＰＣＬが用いられるようにしてもよい。
クラスタリング処理部１２２ｃは、第１のフィルタリング処理を経て得られた点群をクラスタリングしてクラスタを生成する機能部である。より具体的には、クラスタリング処理部１２２ｃは、第１のフィルタリング処理（およびダウンサンプリング処理）を経た点群をクラスタリングするクラスタリング処理を実行する。例えば、３次元座標系において、所定範囲内に位置する点が同一物を表していると想定し、それらの点の集合を１つのクラスタとみなすクラスタリングが行われる。この際、クラスタリングのアルゴリズムとして、ＰＣＬが用いられるようにしてもよい。
【0055】
（第２フィルタリング処理部１２２ｄ）
第２フィルタリング処理部１２２ｄは、クラスタリング処理部１２２ｃで生成されたクラスタを、第２の３次元座標系におけるｙ軸上の位置に基づいてフィルタリングする第２のフィルタリング処理を行う機能部である。すなわち、第２フィルタリング処理部１２２ｄは、クラスタリング処理を経て得られた各クラスタのフィルタリングであって、不要なクラスタの点群を除去する処理を実行する。この処理を第２のフィルタリング処理と称することにする。
第２フィルタリング処理部１２２ｄは、クラスタリング処理部１２２ｃで生成されたクラスタを、第２の３次元座標系におけるｙ軸上の位置に基づいてフィルタリングする第２のフィルタリング処理を行う機能部である。すなわち、第２フィルタリング処理部１２２ｄは、クラスタリング処理を経て得られた各クラスタのフィルタリングであって、不要なクラスタの点群を除去する処理を実行する。この処理を第２のフィルタリング処理と称することにする。
【0056】
上述したように、通常モードでの走行が完了した時点で、キャリア２０は、予め定められた位置の範囲内において予め定められた向きの範囲内にある。このため、クラスタリング処理を経て得られた各クラスタのうち、対象パレット５０－１の一部であるクラスタは、図７においてｙＬ＝０となる点を含んでいると考えられる。
【0057】
【0058】
第２のフィルタリング処理では、ｙＬ＝０となる点を含むクラスタが特定される。図８の例の場合、ｙＬ＝０となる点を含むクラスタは、図中水平方向の線５０－１ａに対応するクラスタである。例えば、対象パレット５０－１の天板５１などに対応する点群が、線５０－１ａに対応する。
【0059】
第２フィルタリング処理部１２２ｄは、線５０－１ａのｙＬ軸上の最大値ｙ＿ｍａｘおよび最小値ｙ＿ｍｉｎを特定する。図８の例の場合、線５０－１ａの図中左端部のｙＬ座標の値が最小値ｙ＿ｍｉｎとなり、線５０－１ａの図中右端部のｙＬ座標の値が最大値ｙ＿ｍａｘとなる。
【0060】
そして、第２フィルタリング処理部１２２ｄは、ｙ＿ｍｉｎ＜ｙＬ＜ｙ＿ｍａｘとなる点群以外の点群によって構成されるクラスタを除去する。これにより、図８の点線により示される矩形７２の範囲外にあるクラスタの点群が除去される。例えば、対象パレット５０－１とは異なるパレットであるパレット５０－２およびパレット５０－３の一部となるクラスタの点群が除去される。
【0061】
このようにして、第２フィルタリング処理部１２２ｄは、クラスタリング処理の結果得られたクラスタを、ｙＬ軸上の位置に基づいてフィルタリングする第２フィルタリング処理を実行する。
【0062】
なお、前処理部１２２を構成する各部の処理は、後述する平面検出部１２３による処理の前に実行される。
【0063】
（平面検出部１２３）
位置角度推定部１０１の平面検出部１２３は、点群に基づいて、対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する機能部である。より具体的には、平面検出部１２３は、好ましくは第２フィルタリング処理を経た点群に基づいて、角筒領域の幅方向と平行な平面であるｙｚ平面を検出する。ｙｚ平面の検出は、例えば、ＰＣＬを用いて行われるようにしてもよい。
位置角度推定部１０１の平面検出部１２３は、点群に基づいて、対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する機能部である。より具体的には、平面検出部１２３は、好ましくは第２フィルタリング処理を経た点群に基づいて、角筒領域の幅方向と平行な平面であるｙｚ平面を検出する。ｙｚ平面の検出は、例えば、ＰＣＬを用いて行われるようにしてもよい。
【0064】
ここで、ｙｚ平面は、ｚ軸と平行なクラスタと、ｙ軸に平行なクラスタとにより規定される平面となる。対象パレット５０－１において、柱５２ａ－１、柱５２ａ－２、柱５２ｂ－１、柱５２ｂ－２、・・・に対応するクラスタは、ｚ軸と平行なクラスタであり、天板５１に対応するクラスタは、ｙ軸に平行なクラスタとなる。
【0065】
図９は、平面検出部１２３により検出されるｙｚ平面の例を示す図である。同図は、図８の矩形７２の範囲内において検出されたｙｚ平面を上から見た様子を示している。この例では、検出されたｙｚ平面として、平面８０－１、平面８０－２、・・・および平面８０－６が示されている。
【0066】
平面８０－１は、天板５１、地面１０、柱５２ａ－１および柱５２ａ－２によって形成された平面であり、平面８０－２は、天板５１、地面１０、柱５２ｂ－１および柱５２ｂ－２によって形成された平面である。このように、検出された平面は、各柱対５２ａ、５２ｂ、・・・の位置に対応して形成されることになり、角筒領域内において検出されるｙｚ平面は、各柱対によって規定されることになる。
【0067】
なお、上述したように、点群取得部１２１により取得された点群は、（ｘＬ，ｙＬ，ｚＬ）の第２の３次元座標系に記憶されるが、ｘ軸とｘＬ軸とのずれが±５％程度である場合、ＰＣＬを用いたｙＬｚＬ平面の検出によって、ｙｚ平面を検出することが可能である。
【0068】
このようにして、平面検出部１２３は、柱対によって規定される角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する。
【0069】
（算出部１２４）
位置角度推定部１０１の算出部１２４は、平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する機能部である。より具体的には、算出部１２４は、平面検出部１２３により検出された平面に基づいてキャリア２０の位置及び回転角を示すｘ，ｙ，θの値を算出する。なお、位置角度推定部１０１は、対象パレット５０－１の寸法を予め記憶しているものとし、例えば、各対となる柱がどの位置に配置されているかなどの情報が予め記憶されているものとする。
位置角度推定部１０１の算出部１２４は、平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する機能部である。より具体的には、算出部１２４は、平面検出部１２３により検出された平面に基づいてキャリア２０の位置及び回転角を示すｘ，ｙ，θの値を算出する。なお、位置角度推定部１０１は、対象パレット５０－１の寸法を予め記憶しているものとし、例えば、各対となる柱がどの位置に配置されているかなどの情報が予め記憶されているものとする。
【0070】
算出部１２４は、平面検出部１２３により検出された平面のうち、ＬｉＤＡＲ２１のレーザの照射方向において、ＬｉＤＡＲ２１に最も近い平面を特定する。この平面を、直近平面と称することにする。例えば、通常モードでの走行が完了した時点で、直近平面は、図９の平面８０－１となる。その後、キャリア２０が対象パレット５０－１の角筒領域内に進行すると、直近平面が、平面８０－２、平面８０－３、平面８０－４、・・・へと変更されることになる。
【0071】
（ｘの算出）
算出部１２４は、原点（ＬｉＤＡＲ２１の位置）から直近平面までの距離を算出する。ここで算出される距離は、ＬｉＤＡＲ２１と直近平面とが角筒領域の奥行方向にどれだけ離れているかを表すものなので、算出された距離に基づいてｘの値を算出することができる。
算出部１２４は、原点（ＬｉＤＡＲ２１の位置）から直近平面までの距離を算出する。ここで算出される距離は、ＬｉＤＡＲ２１と直近平面とが角筒領域の奥行方向にどれだけ離れているかを表すものなので、算出された距離に基づいてｘの値を算出することができる。
【0072】
なお、平面８０－１乃至平面８０－６のそれぞれから位置Ｇまでの距離であって、角筒領域の奥行方向の距離は、対象パレット５０－１の寸法に基づいて予め特定されているものとする。従って、ＬｉＤＡＲ２１の位置から直近平面までの距離を算出することにより、第１の３次元座標系におけるＬｉＤＡＲ２１の位置のｘ座標の値を求めることができる。
【0073】
また、算出部１２４は、直近平面を通過した回数（通過平面数）を記憶しており、現在の直近平面が、平面８０－１～平面８０－６のいずれかであるかを特定して、ｘの値を算出する。
【0074】
なお、直近平面を通過したか否かは、例えば、ＬｉＤＡＲ２１から直近平面までの距離を、閾値と比較することにより判定される。閾値は、例えば、現在の直近平面から次の直近平面までの距離に基づいて設定される。
【0075】
対象パレット５０－１の寸法が既知であれば、柱の配置間隔を参照して、現在の直近平面から次の直近平面までの距離を算出することができる。例えば、現在の直近平面が平面８０－１である場合、次の直近平面は、平面８０－２となる。
【0076】
例えば、角筒領域の奥行方向の距離である、平面８０－１と平面８０－２との間の距離は、柱５２ａ－１と柱５２ｂ－１との間隔と等しくなる。算出部１２４は、このように、対象パレット５０－１の寸法に基づいて、隣接する平面間の距離を算出し、現在の直近平面から次の直近平面までの距離を算出することができる。
【0077】
算出部１２４は、例えば、対象パレット５０－１の寸法に基づいて現在の直近平面から次の直近平面までの距離Ｄｓを算出し、閾値を０．９×Ｄｓに設定する。原点（ＬｉＤＡＲ２１の位置）から直近平面までの距離が閾値以上である場合、直近平面を１つ通過したと判定される。
【0078】
このように、平面を通過した回数および平面までの距離に基づいて、第１の３次元座標系におけるキャリア２０の角筒領域の奥行方向における位置（ｘ軸上の位置）が算出される。
【0079】
（ｙの算出）
また、算出部１２４は、直近平面の水平方向の端部を構成する点群（すなわち、柱対に対応する点群）を特定し、特定された点群に基づいてｙの値を算出する。
また、算出部１２４は、直近平面の水平方向の端部を構成する点群（すなわち、柱対に対応する点群）を特定し、特定された点群に基づいてｙの値を算出する。
【0080】
ＬｉＤＡＲ２１の高さ付近の点群のうち最もｙＬ＝０に近いマイナス側とプラス側の２点を求める。なお、ＬｉＤＡＲ２１の高さ付近の点群を用いるのは、そのような点群は高い精度で検出されたと考えられるからである。
【0081】
ＬｉＤＡＲ２１の高さは、ｚＬ＝０なので、算出部１２４は、例えば、－０．１ｍ＜ｚＬ＜０．１ｍとなるｚＬ座標の値を有し、ｙＬ＜０であり、絶対値の最も小さいｙＬ座標の値を有する点を第１点として特定する。第１点のｙＬ座標の値は、－ｄｐで表されるものとする。また、算出部１２４は、例えば、－０．１ｍ＜ｚＬ＜０．１ｍとなるｚＬ座標の値を有し、ｙＬ＞０であり、絶対値の最も小さいｙＬ座標の値を有する点を第２点として特定する。第２点のｙＬ座標の値は、ｄｍで表されるものとする。
【0082】
図１０は、算出部１２４によるｙの値の算出の例について説明する図である。同図は、直近平面を概略的に示した図であり、図中の上下方向がｚＬ軸とされ、図中の左右方向がｙＬ軸とされている。ｘＬ軸は、紙面の奥行方向となる。図中のハッチングにより示された部分が点群を表し、ｙＬ軸と平行な部分は、対象パレット５０－１の天板５１に対応し、ｚＬ軸と平行な部分が柱対に対応する。
【0083】
第１点は、例えば、対象パレット５０－１の柱５２ａ－１に対応する点群の中の１点であり、第２点は、例えば、対象パレット５０－１の柱５２ａ－２に対応する点群の中の１点である。すなわち、キャリア２０の進行方向の左側の柱に対応する点群の中の１点が第１点となり、右側の柱に対応する点群の中の１点が第２点となる。
【0084】
第１点は、（ｙＬ，ｚＬ）＝（０，０）の位置から、角筒領域の幅方向に距離ｄｐだけ離れている。第２点は、（ｙＬ，ｚＬ）＝（０，０）の位置から、角筒領域の幅方向に距離ｄｍだけ離れている。
【0085】
算出部１２４は、対象パレット５０－１の幅Ｗ＿ｐａｌｌｅｔ（≒ｄｐ＋ｄｍ）を、ｄｐおよびｄｍの値を用いて比例配分することにより、第１の３次元座標系におけるキャリア２０のｙ座標の値を算出する。すなわち、算出部１２４は、ｙ座標の値を次の式（１）によって算出する。
【0086】
ｙ＝Ｗ＿ｐａｌｌｅｔ／２－ｄｐ×（Ｗ＿ｐａｌｌｅｔ／（ｄｐ＋ｄｍ））
・・・（１）
すなわち、算出部１２４は、対象パレット５０－１の角筒領域の幅、および、第１点および第２点を用いて第１の３次元座標系におけるキャリア２０の角筒領域の幅方向における位置（ｙ軸上の位置）を算出する。
・・・（１）
すなわち、算出部１２４は、対象パレット５０－１の角筒領域の幅、および、第１点および第２点を用いて第１の３次元座標系におけるキャリア２０の角筒領域の幅方向における位置（ｙ軸上の位置）を算出する。
【0087】
このように、平面に含まれる点群に基づいて、第１の３次元座標系におけるキャリア２０のｙ軸上の位置が算出される。
【0088】
（θの算出）
さらに、算出部１２４は、直近平面を表す式に基づいてθを算出する。なお、ｙｚ平面は、次の式（２）により表すことができる。
さらに、算出部１２４は、直近平面を表す式に基づいてθを算出する。なお、ｙｚ平面は、次の式（２）により表すことができる。
【0089】
ａｘ＋ｂｙ＋ｃｚ＋ｄ＝０
・・・（２）
ここで、係数ａ，ｂ，ｃ，およびｄは直近平面に含まれる点群の座標（第２の３次元座標系の座標）に基づいて算出することができる。
・・・（２）
ここで、係数ａ，ｂ，ｃ，およびｄは直近平面に含まれる点群の座標（第２の３次元座標系の座標）に基づいて算出することができる。
【0090】
θを算出する際にはｚの値を用いる必要はないので、算出部１２４は、次の式（３）によってθの値を算出する。
【0091】
θ＝ａｔａｎ（－ａ／ｂ）
・・・（３）
なお、ここで算出されるθは、実際には、キャリア２０の中心線（点線２０ｘ）に対する対象パレット５０－１の中心線のずれを表すものであるが、このθはパレット５０－１の向きに対するキャリア２０の回転角と考えることもできる。
・・・（３）
なお、ここで算出されるθは、実際には、キャリア２０の中心線（点線２０ｘ）に対する対象パレット５０－１の中心線のずれを表すものであるが、このθはパレット５０－１の向きに対するキャリア２０の回転角と考えることもできる。
【0092】
このように、平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系におけるキャリア２０の回転角が算出される。これにより、角筒領域の奥行方向に対するキャリア２０の回転角（パレット５０－１の向きに対するキャリア２０の回転角θ）が算出される。
【0093】
（駆動信号生成部１０２）
駆動信号生成部１０２は、位置角度推定部１０１の推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する機能部である。より具体的には、図５において、位置角度推定部１０１は、算出部１２４によって算出されたｘ、ｙおよびθの値を、駆動信号生成部１０２に供給する。駆動信号生成部１０２は、例えば、キャリア２０の車輪を回転させ、または、車輪の向きを変えさせるための駆動信号を生成し、生成した駆動信号を出力する。すなわち、駆動信号生成部１０２は、位置角度推定部１０１の推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する。
駆動信号生成部１０２は、位置角度推定部１０１の推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する機能部である。より具体的には、図５において、位置角度推定部１０１は、算出部１２４によって算出されたｘ、ｙおよびθの値を、駆動信号生成部１０２に供給する。駆動信号生成部１０２は、例えば、キャリア２０の車輪を回転させ、または、車輪の向きを変えさせるための駆動信号を生成し、生成した駆動信号を出力する。すなわち、駆動信号生成部１０２は、位置角度推定部１０１の推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する。
【0094】
このようにすることで、キャリア２０の走行制御部１００は、自己位置推定を行いながら、走行して角筒領域の内部にキャリア２０を進入させる。そして、キャリア２０の中心となる点Ｐが、対象パレット５０－１の中心となる点Ｇと一致する位置までキャリア２０が移動したとき、走行を停止させる。
【0095】
（パレット内走行制御処理の流れ）
次に、図１１を参照して、キャリア２０の走行制御部１００によるパレット内走行制御処理の例について説明する。図１１は、パレット内走行制御処理の流れの一例を説明するフローチャートである。この処理は、例えば、キャリア２０が高精度モードで走行するときに実行される。
次に、図１１を参照して、キャリア２０の走行制御部１００によるパレット内走行制御処理の例について説明する。図１１は、パレット内走行制御処理の流れの一例を説明するフローチャートである。この処理は、例えば、キャリア２０が高精度モードで走行するときに実行される。
【0096】
ステップＳ１０１において、点群取得部１２１は、ＬｉＤＡＲ２１にレーザ光を照射させ、反射した光に対応する点からなる点群を取得する。ここで、点群は、第２の３次元座標系において記憶された点の集まりである。
【0097】
ステップＳ１０２において、前処理部１２２は、前処理を実行する。これにより、点群取得部１２１により取得された点群のフィルタリング、ダウンサンプリング、クラスタリングなどが行われる。
【0098】
ステップＳ１０３において、平面検出部１２３は、平面検出処理を実行する。これにより、上述したｙｚ平面が検出されるとともに、直近平面を表す式の係数が算出される。
【0099】
ステップＳ１０４において、算出部１２４は、位置角度推定処理を実行する。これにより、上述したｘ、ｙおよびθの値が算出されることにより、自己位置推定が行われる。推定結果は、駆動信号生成部１０２に供給される。
【0100】
ステップＳ１０５において、駆動信号生成部１０２は、ステップＳ１０４の処理による推定結果に基づいて、角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する。これにより、キャリア２０は、例えば、車輪の向きを変えながら徐行することにより、角筒領域内に進入する。
【0101】
ステップＳ１０６において、キャリア２０は、停止位置に到達したか否かを判定する。例えば、キャリア２０の中心となる点Ｐが、対象パレット５０－１の中心となる点Ｇと一致する位置までキャリア２０が移動したとき、ステップＳ１０６において停止位置に到達したと判定される。
【0102】
ステップＳ１０６において、まだ停止位置に到達していないと判定された場合、処理は、ステップＳ１０１に戻り、それ以降の処理が繰り返し実行される。
【0103】
ステップＳ１０６において、停止位置に到達したと判定された場合、キャリア２０は、停止し、パレット内走行制御処理は終了する。
【0104】
このようにして、パレット内走行制御処理が実行される。
【0105】
【0106】
ステップＳ１２１において、前処理部１２２に含まれる第１フィルタリング処理部１２２ａは、第１のフィルタリング処理を実行して、第２の３次元座標系におけるｘＬ軸、ｙＬ軸およびｚＬ軸方向において所定の範囲外に位置する点群を除去する第１のフィルタリング処理を実行する。
【0107】
このとき、例えば、ｙＬ軸に関しては、原点より所定の距離（例えば、対象パレット５０－１の幅の２倍）を超えて左に位置する点群と、原点より所定の距離を超えて右に位置する点群とが除去されることになる。また、ｘＬ軸に関しては、例えば、ＬｉＤＡＲ２１と対象パレットの入口との間の距離に余裕代を加えた値を超えて位置する点群が除去される。さらに、ｚＬ軸に関しては、例えば、パレット５０の天板５１の高さを超えて位置する点群と地面の点群が除去される。
【0108】
これにより、例えば、図７に示される点線の矩形７１の範囲外にある点群が除去される。
【0109】
ステップＳ１２２において、前処理部１２２に含まれるダウンサンプリング処理部１２２ｂは、ダウンサンプリング処理を実行して、第１のフィルタリング処理を経た点群、すなわち、図７の矩形７１の範囲内にある点群をダウンサンプリングする。このとき、例えば、点群を構成する点のそれぞれを、ＰＣＬのＶｏｘｅｌＧｒｉｄクラスを用いてＶｏｘｅｌグリッドとして表現することでダウンサンプリングが行われるようにしてもよい。
【0110】
なお、例えば、位置角度推定部１０１の処理能力に余裕がある場合、ステップＳ１２２の処理は、省略されるようにしてもよい。
【0111】
ステップＳ１２３において、前処理部１２２に含まれるクラスタリング処理部１２２ｃは、クラスタリング処理を実行する。これにより、例えば、３次元座標系において、所定範囲内に位置する点が同一物を表していると想定し、それらの点の集合を１つのクラスタとみなすクラスタリングが行われる。この際、クラスタリングのアルゴリズムとして、ＰＣＬが用いられるようにしてもよい。
【0112】
ステップＳ１２４において、前処理部１２２に含まれる第２フィルタリング処理部１２２ｄは、第２のフィルタリング処理を実行して、クラスタリング処理を経て得られた各クラスタのうち、不要なクラスタを除去する。
【0113】
このとき、ｙＬ＝０となる点を含むクラスタが特定され、当該クラスタのｙＬ軸上の最大値ｙ＿ｍａｘおよび最小値ｙ＿ｍｉｎを特定し、ｙ＿ｍｉｎ＜ｙＬ＜ｙ＿ｍａｘとなる点群以外の点群によって構成されるクラスタが除去される。これにより、例えば、図８の点線により示される矩形７２の範囲外にあるクラスタが除去される。
【0114】
このようにして前処理が実行される。
【0115】
【0116】
ステップＳ１４１において、平面検出部１２３は、第２フィルタリング処理を経た点群に基づいて、柱対によって規定される角筒領域の幅方向と平行な平面であるｙｚ平面を検出する。ｙｚ平面の検出は、例えば、ＰＣＬを用いて行われるようにしてもよい。
【0117】
これにより、例えば、図９の平面８０－１、平面８０－２、・・・、および、平面８０－６がされる。
【0118】
ステップＳ１４２において、算出部１２４は、直近平面を表す式の係数を算出する。このとき、ステップＳ１４１で検出された平面のうち、ＬｉＤＡＲ２１のレーザの照射方向において、ＬｉＤＡＲ２１に最も近い平面が特定される。そして当該直近平面を表す式（上述した式（２））の係数が直近平面に含まれる点群の座標（第２の３次元座標系の座標）に基づいて算出される。
【0119】
このようにして平面検出処理が実行される。
【0120】
【0121】
ステップＳ１６１において、算出部１２４は、現在の直近平面を特定する。このとき、算出部１２４は、通過平面数に基づいて、現在の直近平面が、平面８０－１乃至平面８０－６のいずれかであるかを特定する。
【0122】
ステップＳ１６２において、算出部１２４は、直近平面までの距離を算出する。このとき、ＬｉＤＡＲ２１の位置から直近平面までの距離であって、角筒領域の奥行方向の距離が算出される。
【0123】
ステップＳ１６３において、算出部１２４は、ステップＳ１６２において算出された距離が閾値以上であるか否かを判定する。
【0124】
閾値は、例えば、現在の直近平面から次の直近平面までの距離に基づいて設定される。なお、まだ１つも直近平面を通過していない場合、すなわち、通過平面数が０である場合、閾値は充分に大きい値である初期値に設定されるものとする。
【0125】
ステップＳ１６３において、ステップＳ１６２において算出された距離が閾値以上であると判定された場合、ステップＳ１６４の処理が実行される。ステップＳ１６４において、算出部１２４は、通過平面数を１つインクリメントする。
【0126】
ステップＳ１６３において、ステップＳ１６２において算出された距離が閾値以上ではないと判定された場合、ステップＳ１６４の処理はスキップされ、ステップＳ１６５の処理が実行される。
【0127】
ステップＳ１６５において、算出部１２４は、第１の３次元座標系におけるキャリア２０に取り付けられたＬｉＤＡＲ２１の位置のｘ座標の値を算出する。
【0128】
なお、平面８０－１乃至平面８０－６のそれぞれから位置Ｇまでの距離は、対象パレット５０－１の寸法に基づいて求めることができるので、ステップＳ１６２で算出された距離を加算することで、ＬｉＤＡＲ２１の位置から位置Ｇまでの距離を求めることもできる。
【0129】
ステップＳ１６６において、算出部１２４は、θを算出する。このとき、算出部１２４は、上述したように、直近平面を表す式（２）に基づいてθを算出する。なお、式（２）の係数は、図１３のステップＳ１４２で求めた値が用いられる。そして、算出部１２４は、上述した式（３）によってθの値を算出する。
【0130】
なお、ここで算出されるθは、実際には、ＬｉＤＡＲ２１のレーザ光の照射方向に対する対象パレット５０－１の中心線のずれを表すものであるが、このθはパレット５０－１の向きに対するキャリア２０の回転角と考えることもできる。
【0131】
ステップＳ１６７において、算出部１２４は、第１の３次元座標系におけるキャリア２０に取り付けられたＬｉＤＡＲ２１の位置のｙ座標の値を算出する。このとき、上述したように、算出部１２４は、直近平面の水平方向の端部を構成する点群（すなわち、柱対に対応する点群）の位置を特定し、特定された点群に基づいてｙの値を算出する。
【0132】
すなわち、ＬｉＤＡＲ２１の高さ付近の点群のうち最もｙＬ＝０に近いマイナス側とプラス側の２点が求められ、図１０に示される距離ｄｐおよび距離ｄｍが求められる。そして、算出部１２４は、上述した式（１）によってｙの値を算出する。
【0133】
このようにして、位置角度推定処理が実行される。ステップＳ１６５で算出されたｘの値、ステップＳ１６６のθの値、および、ステップＳ１６７で算出されたｙの値が、位置角度推定処理の推定結果として出力され、駆動信号生成部１０２に供給されることになる。
【0134】
（第一実施形態の効果）
このように、本実施形態によれば、搬送装置であるキャリア２０の自己位置を推定することができる。本実施形態によれば、ＬｉＤＡＲ２１を用いて点群を取得することで自己位置推定が行われる。従って、既存の自己位置推定に係る機器、設備等を有効に活用することができ、特別な機器、設備等を用いる必要はない。
このように、本実施形態によれば、搬送装置であるキャリア２０の自己位置を推定することができる。本実施形態によれば、ＬｉＤＡＲ２１を用いて点群を取得することで自己位置推定が行われる。従って、既存の自己位置推定に係る機器、設備等を有効に活用することができ、特別な機器、設備等を用いる必要はない。
【0135】
また、本実施形態によれば、寸法が既知である角筒領域内において、角筒領域の奥行方向をｘ軸とした場合のｙｚ平面が検出され、検出されたｙｚ平面までの距離に基づいて搬送装置であるキャリア２０のｘ軸上の位置が算出される。従って、簡単な計算により搬送装置のｘ軸上の位置を正確に算出することができる。
【0136】
さらに、本実施形態によれば、検出されたｙｚ平面に含まれる点群に基づいて搬送装置のｙ軸上の位置と回転角とが算出される。従って、より正確に搬送装置のｙ軸上の位置と回転角とを算出することができ、特に、狭い領域内を自動走行する際に必要となる高精度な自己位置推定が可能となる。
【0137】
また、本実施形態では、上述のように平面を検出することができれば、自己位置推定を行うことができるので、似たような景色が続く領域内であっても、正確な自己位置推定が可能となる。その結果、周辺環境の変化が少ない狭い領域を走行する移動体の自己位置推定をより正確に行うことができる。
【0138】
＜実験結果＞
図１５は、第一実施形態に係るキャリア２０が対象パレット５０－１の角筒領域に進入する際の自己位置推定精度を検証する実験の結果を示すグラフである。実験は、実機を模擬したシミュレーションとして行われ、図３に示されるように、キャリア２０を対象パレット５０－１に進入させた。なお、シミュレーションにおいては、点群取得部１２１により取得される点群にノイズが加算されている。
図１５は、第一実施形態に係るキャリア２０が対象パレット５０－１の角筒領域に進入する際の自己位置推定精度を検証する実験の結果を示すグラフである。実験は、実機を模擬したシミュレーションとして行われ、図３に示されるように、キャリア２０を対象パレット５０－１に進入させた。なお、シミュレーションにおいては、点群取得部１２１により取得される点群にノイズが加算されている。
【0139】
図１５に示される３つのグラフには、それぞれ真値を表す曲線と、位置角度推定部１０１による推定結果（計算値）を表す曲線とが表示されている。ここで、図１５で示している値は、キャリア２０の中心の点Ｐの位置とキャリア２０の角度を示している。
【0140】
図１５の最も上側のグラフは、横軸が時間を示し、縦軸がｘの値（距離）を示し、ｘの値の時間の経過に伴う変化が示されている。図中において、ａｎｓｗｅｒ＿ｘで示される曲線が、ｘの値の時間の経過に伴う変化の真値を表し、ｃａｌ＿ｘで示される曲線が、ｘの値の時間の経過に伴う変化の計算値を表している。
【0141】
図１５の中央のグラフは、横軸が時間を示し、縦軸がｙの値（距離）を示し、ｙの値の時間の経過に伴う変化が示されている。図中において、ａｎｓｗｅｒ＿ｙで示される曲線が、ｙの値の時間の経過に伴う変化の真値を表し、ｃａｌ＿ｙで示される曲線が、ｙの値の時間の経過に伴う変化の計算値を表している。
【0142】
図１５の最も下側のグラフは、横軸が時間を示し、縦軸がθの値（角度）を示し、θの値の時間の経過に伴う変化が示されている。図中において、ａｎｓｗｅｒ＿ｔｈｅｔａで示される曲線が、θの値の時間の経過に伴う変化の真値を表し、ｃａｌ＿ｔｈｅｔａで示される曲線が、θの値の時間の経過に伴う変化の計算値を表している。
【0143】
同図のグラフのそれぞれから分かる通り、ｘの値の推定結果は、ほぼ真値に追従している。ｙおよびθの値の推定結果は、経過時間によっては誤差が大きくなっているが、平均的には真値に追従できている。
【0144】
ｘの値に関する推定誤差は平均６０ｍｍであり、標準偏差σ＝８０ｍｍであった。ｙの値に関する推定誤差は、平均１０ｍｍであり、標準偏差σ＝２０ｍｍであった。θの値に関する推定誤差は、平均０．０９°であり、標準偏差σ＝０．５０°であった。
【0145】
＜第二実施形態＞
第一実施形態においては、搬送装置がキャリアによって構成され、角筒領域がパレットによって形成される領域である場合の例について説明した。
第一実施形態においては、搬送装置がキャリアによって構成され、角筒領域がパレットによって形成される領域である場合の例について説明した。
【0146】
しかし、搬送装置は、例えば、トラック、乗用車などの車両によって構成されるようにしてもよい。また、角筒領域は、例えば、機械式駐車場のパレット、高架橋などによって形成される領域であってもよい。
【0147】
＜その他の実施形態＞
上述した実施形態においては、自己位置推定の際にＬｉＤＡＲ２１によって取得した点群を用いている。しかしながら、ＬｉＤＡＲ以外のその他のセンサ、例えば、２つのカメラを用いた三角測量方式で対象物までの距離を測定する方式のセンサ等を用いて、点群情報を取得するようにしても良い。また、自己位置推定は、必ずしも点群のみを用いて行われる必要はなく、平面を示す関数を用いたり、マップ情報を補助的に用いるなどしても良い。
上述した実施形態においては、自己位置推定の際にＬｉＤＡＲ２１によって取得した点群を用いている。しかしながら、ＬｉＤＡＲ以外のその他のセンサ、例えば、２つのカメラを用いた三角測量方式で対象物までの距離を測定する方式のセンサ等を用いて、点群情報を取得するようにしても良い。また、自己位置推定は、必ずしも点群のみを用いて行われる必要はなく、平面を示す関数を用いたり、マップ情報を補助的に用いるなどしても良い。
【0148】
例えば、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）や画像、磁気センサ、ＲＴＫ（Ｒｅａｌ Ｔｉｍｅ Ｋｉｎｅｍａｔｉｃ）等を、ＬｉＤＡＲ２１と併用してもよい。
＜ソフトウェアによる実現例＞
走行制御部１００の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各ブロックとしてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
＜ソフトウェアによる実現例＞
走行制御部１００の機能は、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、当該装置の各ブロックとしてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現することができる。
【0149】
図１６は、走行制御部１００として用いられるコンピュータ５００の物理的構成を例示したブロック図である。走行制御部１００は、図１６に示すように、バス５１０と、プロセッサ５０１と、主メモリ５０２と、補助メモリ５０３と、通信インタフェース５０４と、入出力インタフェース５０５とを備えたコンピュータによって構成可能である。プロセッサ５０１、主メモリ５０２、補助メモリ５０３、通信インタフェース５０４、及び入出力インタフェース５０５は、バス５１０を介して互いに接続されている。入出力インタフェース５０５には、入力装置５０６および出力装置５０７が接続されている。
【0150】
プロセッサ５０１としては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、マイクロコントローラ、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。
【0151】
主メモリ５０２としては、例えば、半導体ＲＡＭ（random access memory）等が用いられる。
【0152】
補助メモリ５０３としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、またはこれらの組み合わせ等が用いられる。補助メモリ５０３には、上述した走行制御部１００の動作をプロセッサ５０１に実行させるためのプログラムが格納されている。プロセッサ５０１は、補助メモリ５０３に格納されたプログラムを主メモリ５０２上に展開し、展開したプログラムに含まれる各命令を実行する。
【0153】
通信インタフェース５０４は、ネットワークに接続するインタフェースである。
【0154】
入出力インタフェース５０５としては、例えば、ＵＳＢインタフェース、赤外線やＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の近距離通信インタフェース、またはこれらの組み合わせが用いられる。
【0155】
入力装置５０６としては、例えば、キーボード、マウス、タッチパッド、マイク、又はこれらの組み合わせ等が用いられる。出力装置５０７としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、スピーカ、又はこれらの組み合わせが用いられる。
【0156】
走行制御部１００の機能を、当該装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムにより実現する場合、プロセッサ５０１と主メモリ５０２により上記プログラムを実行することにより、上記各実施形態で説明した各機能が実現される。
【0157】
上記プログラムは、一時的ではなく、コンピュータ読み取り可能な、１または複数の記録媒体に記録されていてもよい。この記録媒体は、上記装置が備えていてもよいし、備えていなくてもよい。後者の場合、上記プログラムは、有線または無線の任意の伝送媒体を介して上記装置に供給されてもよい。
【0158】
また、上記各ブロックの機能の一部または全部は、論理回路により実現することも可能である。例えば、上記各制御ブロックとして機能する論理回路が形成された集積回路も本発明の範疇に含まれる。
【0159】
また、上記各ブロックの機能の一部または全部は、上記装置で動作するものであってもよいし、他の装置（例えばエッジコンピュータまたはクラウドサーバ（cloud server）等）で動作するものであってもよい。
【0160】
なお、本発明は上述した各実施形態に限定されるものではなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能であり、異なる実施形態にそれぞれ開示された技術的手段を適宜組み合わせて得られる実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。
【0161】
〔まとめ〕
本発明の態様１に係る搬送装置は、地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置であって、前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と、を備え、前記位置角度推定部は、前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出部と、を備える。
本発明の態様１に係る搬送装置は、地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置であって、前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定部と、前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成部と、を備え、前記位置角度推定部は、前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得部と、前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出部と、前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出部と、を備える。
【0162】
本発明の態様２に係る搬送装置は、上記の態様１において、前記位置角度推定部は、前記平面検出部での処理の前に、前記点群取得部で取得した前記点群から、所定の範囲外に位置する点群をフィルタリングする第１のフィルタリング処理を行う第１フィルタリング処理部と、前記第１のフィルタリング処理を経て得られた点群をクラスタリングしてクラスタを生成するクラスタリング処理部と、前記クラスタを、第２の３次元座標系におけるｙ軸上の位置に基づいてフィルタリングする第２のフィルタリング処理を行う第２フィルタリング処理部と、を備える。
【0163】
本発明の態様３に係る搬送装置は、上記の態様１または２において、前記算出部は、前記点群の中で、高さ方向の座標の値が予め定められた範囲内の値であって、前記第２の３次元座標系で、前記幅方向の座標の値が０に最も近い負の値である第１の値を有する点と、前記幅方向の値が０に最も近い正の値である第２の値を有する点とを特定し、前記角筒領域の幅と、前記第１の値と、前記第２の値とを用いて前記第１の３次元座標系における前記搬送装置の前記幅方向の位置を算出する。
【0164】
本発明の態様４に係る搬送装置は、上記の態様１乃至３のいずれかにおいて、前記算出部は、前記平面検出部により検出された平面に含まれる点群の前記第２の３次元座標系における座標から、前記平面を表す式の係数を算出し、前記係数を用いて前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角を算出する。
【0165】
本発明の態様５に係る走行制御方法は、地面上を走行して角筒形の領域である角筒領域に進入する搬送装置の走行制御方法であって、前記角筒領域内には、前記搬送装置が進入する前記角筒領域の奥行方向に既知の間隔で、前記角筒領域の幅方向の両側で対となる柱が配置され、前記角筒領域を基準とした座標系である第１の３次元座標系で、前記搬送装置の位置と前記搬送装置の回転角とを推定する位置角度推定ステップと、前記位置角度推定部の推定結果に基づいて、前記角筒領域内の走行のための駆動信号を生成する駆動信号生成ステップと、を備え、前記位置角度推定ステップは、前記搬送装置に取り付けられたセンサを用い、前記搬送装置を基準とした座標系である第２の３次元座標系で、前記角筒領域を含む前記搬送装置の周囲の物体に対応する点群を取得する点群取得ステップと、前記点群に基づいて、前記対となる柱によって規定される前記角筒領域の幅方向と平行な平面を検出する平面検出ステップと、前記平面を通過した回数と前記平面までの距離とに基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の奥行方向における位置を算出し、前記平面に含まれる点群に基づいて、前記第１の３次元座標系で、前記搬送装置の前記角筒領域の幅方向における位置と、前記角筒領域の奥行方向に対する前記搬送装置の回転角とを算出する算出ステップと、を備える。
【0166】
本発明の態様６に係るプログラムは、コンピュータに、上記態様５に記載の走行制御方法を実行させる。
【符号の説明】
【0167】
２０ キャリア
２１ ＬｉＤＡＲ
５０ パレット
５２ 柱
８０ 平面
１００ 走行制御部
１０１ 位置角度推定部
１０２ 駆動信号生成部
１２１ 点群取得部
１２２ 前処理部
１２２ａ 第１フィルタリング処理部
１２２ｂ ダウンサンプリング処理部
１２２ｃ クラスタリング処理部
１２２ｄ 第２フィルタリング処理部
１２３ 平面検出部
１２４ 算出部
２１ ＬｉＤＡＲ
５０ パレット
５２ 柱
８０ 平面
１００ 走行制御部
１０１ 位置角度推定部
１０２ 駆動信号生成部
１２１ 点群取得部
１２２ 前処理部
１２２ａ 第１フィルタリング処理部
１２２ｂ ダウンサンプリング処理部
１２２ｃ クラスタリング処理部
１２２ｄ 第２フィルタリング処理部
１２３ 平面検出部
１２４ 算出部
【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】
【図15】
【図16】