特開 2024-120667 走行制御システム、走行制御装置、自律装置、走行制御方法、走行制御プログラム

(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】P2024120667

(43)【公開日】2024-09-05

(54)【発明の名称】走行制御システム、走行制御装置、自律装置、走行制御方法、走行制御プログラム

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/43 20240101AFI20240829BHJP

   B65G 35/00 20060101ALI20240829BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 H

B65G35/00 B

【審査請求】未請求

【請求項の数】13

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023027633

(22)【出願日】2023-02-24

(71)【出願人】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【氏名又は名称】矢作 和行

(74)【代理人】

【識別番号】100121991

【弁理士】

【氏名又は名称】野々部 泰平

(74)【代理人】

【識別番号】100145595

【弁理士】

【氏名又は名称】久保 貴則

(72)【発明者】

【氏名】藤本 啓吾

(72)【発明者】

【氏名】川北 幸治

【テーマコード（参考）】

5H301

【Ｆターム（参考）】

5H301AA01

5H301BB05

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301DD08

5H301DD17

5H301GG09

5H301JJ05

5H301QQ01

(57)【要約】

【課題】搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能な走行制御システム等を提供する。
【解決手段】走行制御システムは、プロセッサを有し、搬送物品を積載して自律走行可能な自律装置の走行を制御する。プロセッサは、走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び搬送物品に関する物品条件に応じた、自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することを実行するように構成される。プロセッサは、制御パターンを自律装置に付与することを実行するように構成される。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御する走行制御システムであって、
前記プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び前記搬送物品に関する物品条件に応じた、前記自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
前記制御パターンを前記自律装置に付与することと、
を実行するように構成される走行制御システム。

【請求項2】

前記制御パターンを取得することは、
前記路面条件、前記物品条件、及び前記自律装置に関する装置条件に応じた、前記制御パターンを取得することを含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項3】

前記制御パターンを取得することは、
前記搬送物品の少なくとも一部の固液状態を含む前記物品条件に応じた前記制御パターンを、取得することを含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項4】

前記制御パターンを取得することは、
固体状の前記搬送物品の硬さを含む前記物品条件に応じた前記制御パターンを、取得することを含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項5】

前記制御パターンを取得することは、
塑性変形が想定される範囲の前記硬さを有する固体状の前記搬送物品の姿勢を含む前記物品条件に応じた前記制御パターンを、取得することを含む請求項４に記載の走行制御システム。

【請求項6】

前記制御パターンを取得することは、
前記走行路面の凹凸度が前記物品条件に応じた許容凹凸度範囲に対して範囲外となる路面エリアでは、走行を禁止する前記制御パターンを取得することを含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項7】

前記制御パターンを取得することは、
前記物品条件に応じて、前記走行路面の凹凸度が高いほど、許容速度範囲が制限された前記制御パターンを取得することを含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項8】

前記制御パターンを取得することは、
前記物品条件に応じて、前記走行路面の凹凸度が高いほど、許容加速度範囲が制限された前記制御パターンを取得することを含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項9】

前記制御パターンを取得することは、
前記路面条件及び前記物品条件を取得することと、
前記路面条件及び前記物品条件に応じた前記制御パターンを出力可能な制限制御モデルにより、前記制御パターンを最適化することと、
を含む請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項10】

プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）に搭載可能に構成され、前記自律装置の走行を制御する走行制御装置であって、
前記プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び前記搬送物品に関する物品条件に応じた、前記自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
前記制御パターンを前記自律装置に付与することと、
を実行するように構成される走行制御装置。

【請求項11】

プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置であって、
前記プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び前記搬送物品に関する物品条件に応じた、前記自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
前記制御パターンを前記自律装置に付与することと、
を実行するように構成される自律装置。

【請求項12】

搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御するために、プロセッサ（１０２）により実行される走行制御方法であって、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び前記搬送物品に関する物品条件に応じた、前記自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
前記制御パターンを前記自律装置に付与することと、
を含む走行制御方法。

【請求項13】

搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御するために記憶媒体（１０１）に記憶され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む走行制御プログラムであって、
前記命令は、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び前記搬送物品に関する物品条件に応じた、前記自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得させることと、
前記制御パターンを前記自律装置に付与させることと、
を含む走行制御プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、自律装置の走行を制御する走行制御技術に、関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、複数の作業ステーション間の路面を走行する無人搬送車が開示されている。この無人搬送車は、路面の状態を検出するセンサが取り付けられたロボットを搭載している。無人搬送車は、センサにより検出された凹凸の深さ等の路面の状態に基づき、振動の振幅を所定の閾値以下にする走行速度により走行する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特許第７０００３７８号

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、特許文献１の無人搬送車は、走行による振動が搬送する物品に与える影響について考慮できていない。例えば、ケーキ等の柔らかい食品や飲み物等、搬送する物品によっては、転倒により変形したり零れたりする等、走行中の振動による影響が大きくなる虞がある。特許文献１の無人搬送車は、こうした搬送する物品に応じた走行について開示されていない。

【0005】

本開示の課題は、搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能な走行制御システムを、提供することにある。本開示の別の課題は、搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能な走行制御装置を、提供することにある。本開示の別の課題は、搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能な自律装置を、提供することにある。本開示の又別の課題は、搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能な走行制御方法を、提供することにある。本開示のさらに別の課題は、搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能な走行制御プログラムを、提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0006】

以下、課題を解決するための本開示の技術的手段について、説明する。尚、特許請求の範囲及び本欄に記載された括弧内の符号は、後に詳述する実施形態に記載された具体的手段との対応関係を示すものであり、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

【0007】

本開示の第一態様は、プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御する走行制御システムであって、
プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び搬送物品に関する物品条件に応じた、自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
制御パターンを自律装置に付与することと、
を実行するように構成される。

【0008】

本開示の第二態様は、プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）に搭載可能に構成され、自律装置の走行を制御する走行制御装置であって、
プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び搬送物品に関する物品条件に応じた、自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
制御パターンを自律装置に付与することと、
を実行するように構成される。

【0009】

本開示の第三態様は、プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置であって、
プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び搬送物品に関する物品条件に応じた、自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
制御パターンを自律装置に付与することと、
を実行するように構成される。

【0010】

本開示の第四態様は、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御するために、プロセッサ（１０２）により実行される走行制御方法であって、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び搬送物品に関する物品条件に応じた、自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
制御パターンを自律装置に付与することと、
を含む。

【0011】

本開示の第五形態は、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御するために記憶媒体（１０１）に記憶され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む走行制御プログラムであって、
命令は、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び搬送物品に関する物品条件に応じた、自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得させることと、
制御パターンを自律装置に付与させることと、
を含む。

【0012】

これら第一～第五態様によると、路面条件及び物品条件に応じた、走行制限制御を含む制御パターンが、自律装置に付与される。故に、走行路面の凹凸状態に加え、搬送物品を考慮して制限された自律装置の走行制御が実現され得る。したがって、搬送する物品に対する影響を抑制した走行が可能となり得る。

【図面の簡単な説明】

【0013】

【図1】第一実施形態の適用される自律装置の外観を示す概略図である。

【図2】第一実施形態の適用される自律装置の機能構成を示す模式図である。

【図3】第一実施形態における走行制御システムを含む全体システムの機能構成を示すブロック図である。

【図4】第一実施形態による走行制御フローを示すフローチャートである。

【図5】第一実施形態による走行制御フローを示すフローチャートである。

【図6】制限制御モデルの一例を示すグラフである。

【図7】制限制御モデルの一例を示すグラフである。

【図8】制限制御モデルの一例を示すグラフである。

【図9】制限制御モデルにより制御パターンを最適化する処理の一例を模式的に示す図である。

【図10】走行エリアの一例を示す模式図である。

【図11】グローバルコストマップの一例を示す模式図である。

【図12】グローバルコストマップの一例を示す模式図である。

【図13】走行エリアの一例を示す模式図である。

【図14】ローカルコストマップの一例を示す模式図である。

【図15】ローカルコストマップの一例を示す模式図である。

【図16】第二実施形態による走行制御フローを示すフローチャートである。

【図17】第二実施形態による走行制御フローを示すフローチャートである。

【図18】第三実施形態による走行制御フローを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0014】

以下、本開示の実施形態を図面に基づき複数説明する。尚、各実施形態において対応する構成要素には同一の符号を付すことで、重複する説明を省略する場合がある。又、各実施形態において構成の一部分のみを説明している場合、当該構成の他の部分については、先行して説明した他の実施形態の構成を適用することができる。さらに、各実施形態の説明において明示している構成の組み合わせばかりではなく、特に組み合わせに支障が生じなければ、明示していなくても複数の実施形態の構成同士を部分的に組み合わせることができる。

【0015】

（第一実施形態）
第一実施形態の走行制御システム１００は、図１及び図２に示す、搬送物品Ｌを自律走行により搬送する自律装置（autonomous robot）１の走行制御に関連する処理を遂行する。尚、自律装置１は、自律走行車(autonomous vehicle)等を含む。自律装置１は、走行エリア内にて前後左右の任意方向に自律走行する。自律装置１は、走行施設としての駅や病院、倉庫等を走行エリアとして自律走行して搬送物品Ｌを搬送する、物流車両であってもよい。又は、自律装置１は、走行施設としての道路を走行エリアとして自律走行して搬送物品Ｌを配送先へ搬送する、配送車両であってもよい。自律装置１は、搬送物品Ｌの搬送機能を備えている限り、これら以外の装置であってもよい。さらにいずれの種の自律装置１であっても、外部センタとの通信によりリモートでの走行支援又は走行制御を受けてもよい。

【0016】

自律装置１は、図１，２に示すように、ボディ２、センサ系３、通信系４、地図データベース５、入力ユニット６、及び走行系７を備えている。ボディ２は、例えば金属等により、中空状に形成されている。ボディ２は本実施形態では、外部のうち上部へ向かって開放された荷室２０を、前後左右からは囲んで形成している。ボディ２において荷室２０は、少なくとも一つの搬送物品Ｌを荷台上に積載可能な空間サイズを、有している。尚、ボディ２の構造としては、図１，２に示す構造以外にも、例えば扉により荷室２０を外部に対して閉塞可能な構造等を、採用可能である。

【0017】

センサ系３は、自律装置１により利用可能なセンシング情報を、自律装置１における外界及び内界のセンシングによって取得する。そのためにセンサ系３の構成要素は、ボディ２に搭載されている。具体的にセンサ系３は、外界センサ３０と内界センサ３１とを含んで構成されている。

【0018】

外界センサ３０は、自律装置１の周辺環境となる外界から、センシング情報としての外界情報を取得する。外界センサ３０は、自律装置１の外界に存在する物体を検知することで、外界情報を取得する。物体検知タイプの外界センサ３０は、例えばカメラ、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging / Laser Imaging Detection and Ranging）、レーダ、及びソナー等のうち、少なくとも一種類である。

【0019】

内界センサ３１は、自律装置１の内部環境となる内界から、センシング情報としての内界情報を取得する。内界センサ３１は、自律装置１の内界としての荷室２０内の荷台上において搬送物品Ｌを検知することで、内界情報を取得する。物品検知タイプの内界センサ３１は、例えば重量センサ、圧力センサ、カメラ、及びＲＦＩＤ（Radio Frequency Identifier）リーダ等のうち、少なくとも一種類である。内界センサ３１は、自律装置１の内界において特定の運動物理量を検知することで、内界情報を取得してもよい。運動検知タイプの内界センサ３１は、例えば速度センサ、加速度センサ、及びヨーレートセンサ等のうち、少なくとも一種類である。

【0020】

通信系４は、制御システム１００により利用可能な通信情報を、無線通信により取得する。通信系４は、自律装置１の外界に存在するＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）の人工衛星から測位信号を受信する、測位タイプであってもよい。測位タイプの通信系４は、例えばＧＮＳＳ受信機等である。通信系４は、自律装置１の外界に存在するＶ２Ｘシステムとの間において通信信号を送受信する、Ｖ２Ｘタイプであってもよい。Ｖ２Ｘタイプの通信系４は、例えばＤＳＲＣ（Dedicated Short Range Communications）通信機、及びセルラＶ２Ｘ（C-V2X）通信機等のうち、少なくとも一種類である。通信系４は、自律装置１の内界に存在する端末との間において通信信号を送受信する、端末通信タイプであってもよい。端末通信タイプの通信系４は、例えばＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）機器、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）機器、及び赤外線通信機器等のうち、少なくとも一種類である。

【0021】

地図データベース５は、走行制御システム１００により利用可能な地図情報を、記憶する。地図データベース５は、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）を含んで構成されている。地図データベース５は、自律装置１の自己位置を含む自己状態量を推定するロケータの、データベースであってもよい。地図データベース５は、自律装置１の走行経路をナビゲートするナビゲーションユニットの、データベースであってもよい。地図データベース５は、これらのデータベース等のうち複数種類の組み合わせにより、構成されていてもよい。

【0022】

地図データベース５は、例えばＶ２Ｘタイプの通信系４を介した外部センタとの通信等により、最新の地図情報を取得して記憶する。ここで地図情報は、自律装置１の走行環境を表す情報として、三次元にデータ化されている。特に三次元の地図データとしては、高精度地図のデジタルデータが採用されるとよい。地図情報は、例えば道路自体の位置、形状、及び路面状態等のうち、少なくとも一種類を表した道路情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に付属する標識及び区画線の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した標示情報を含んでいてもよい。地図情報は、例えば道路に面する建造物及び信号機の位置並びに形状等のうち、少なくとも一種類を表した構造物情報を含んでいてもよい。地図データベース５は、ラスタ形式のラスタマップ５０と、ベクタ形式のベクタマップ５１と、を含んでいる。ベクタマップ５１は、路面の凹凸について、高さ情報や、後述の乗越レベルに関する情報を、少なくとも含んでいる。

【0023】

入力ユニット６は、自律装置１のユーザによる入力操作を受け付ける。入力スイッチ４０は、例えばタッチパネルや物理ボタン等、ユーザのタッチ入力を受け付けるタッチ入力タイプであってもよい。又は、入力ユニット６は、ユーザの音声を認識する音声入力タイプであってもよい。又は、入力ユニット６は、スマートフォン等のユーザの操作端末からの入力操作を通信により取得する、通信入力タイプであってもよい。

【0024】

走行系７は、バッテリ７０、電動アクチュエータ７１、駆動輪７２及び従動輪７３を含んで構成されている。バッテリ７０は、例えばボディ２の下部に搭載されている。バッテリ７０は、例えばリチウムイオン電池等の蓄電池を主体に、構成されている。バッテリ７０は、放電によって自律装置１に搭載された電装品へ供給する電力を、外部からの充電によって蓄える。バッテリ７０は、電動アクチュエータ７１からの回生電力を、蓄えてもよい。バッテリ７０は、電動アクチュエータ７１、センサ系３、通信系４、入力ユニット６、電動アクチュエータ７１及び走行制御システム１００に対し、ワイヤハーネス等を介して電力供給可能に接続されている。

【0025】

電動アクチュエータ７１は、ボディ２内に搭載されている。電動アクチュエータ７１は、駆動輪７２ごとに対応する個別の電動モータを主体に構成されている。電動アクチュエータ７１は、複数の駆動輪７２を独立して回転駆動する。電動アクチュエータ７１は、制御システム１００からの制御指令に応じたモータ速度にて、駆動輪７２を回転駆動する。電動アクチュエータ７１は、各駆動輪７２の回転中に制動を与える、ブレーキユニットを備えていてもよい。電動アクチュエータ７１は、各駆動輪７２を停止中にロックする、ロックユニットを備えていてもよい。

【0026】

駆動輪７２は、ボディ２により複数支持されている。各駆動輪７２は、それぞれ独立して回転可能に構成されている。駆動輪７２は、例えばメカナムホイールやオムニホイール等、駆動輪７２同士の回転速度差により旋回動作が可能な車輪とされる。従動輪７３は、駆動輪７２に従動して回転する車輪である。従動輪７３は、例えば図１，２に示すように、駆動輪７２の前後に設けられている。

【0027】

図３に示す走行制御システム１００は、例えばＬＡＮ（Local Area Network）回線、ワイヤハーネス、内部バス、及び無線通信回線等のうち、少なくとも一種類を介してセンサ系３、通信系４、地図データベース５、入力ユニット６、走行系７に接続されている。走行制御システム１００は、少なくとも一つの専用コンピュータを含んで構成されている。

【0028】

走行制御システム１００を構成する専用コンピュータは、自律装置１の走行を計画する、プランニングＥＣＵ（Electronic Control Unit）であってもよい。走行制御システム１００を構成する専用コンピュータは、自律装置１のセンサ系３を制御する、センシングＥＣＵであってもよい。走行制御システム１００を構成する専用コンピュータは、自律装置１の自己位置を含む自己状態量を地図データベース５に基づき推定する、ロケータＥＣＵであってもよい。制御システム１０を構成する専用コンピュータは、自律装置１の電動アクチュエータ７１を制御する、アクチュエータＥＣＵであってもよい。走行制御システム１００を構成する専用コンピュータは、例えば通信系４を介して通信可能な外部センタ又はモバイル端末等を構成する、ボディ２外のコンピュータであってもよい。

【0029】

走行制御システム１００を構成する専用コンピュータは、メモリ１０１とプロセッサ１０２とを、少なくとも一つずつ有している。メモリ１０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラム及びデータ等を非一時的に記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体、及び光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。ここで記憶とは、自律装置１の起動オフによってもデータが保持される蓄積であってもよいし、自律装置１の起動オフによりデータが消去される一時的な格納であってもよい。プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ、ＤＦＰ（Data Flow Processor）、及びＧＳＰ（Graph Streaming Processor）等のうち、少なくとも一種類をコアとして含んでいる。

【0030】

走行制御システム１００においてプロセッサ１０２は、自律装置１の走行を制御するためにメモリ１０１に記憶された、走行制御プログラムに含まれる複数の命令を実行する。これにより走行制御システム１００は、自律装置１の走行を制御するための機能ブロックを、複数構築する。走行制御システム１００において構築される複数の機能ブロックには、図３に示すように取得ブロック１１０、監視ブロック１２０及び出力ブロック１３０が含まれている。

【0031】

これらのブロック１１０，１２０，１３０の共同により、走行制御システム１００が自律装置１の走行を制御する走行制御方法は、図４に示す走行制御フローに従って実行される。本走行制御フローは、自律装置１の起動中に繰り返し実行される。尚、本走行制御フローにおける各「Ｓ」は、走行制御プログラムに含まれた複数命令によって実行される複数ステップを、それぞれ意味している。

【0032】

まずＳ１００にて、取得ブロック１１０は、物品条件を取得する。物品条件は、搬送物品Ｌに応じた、後述の制御パターンを規定する、搬送物品Ｌに関するパラメータである。例えば、物品条件は、搬送物品Ｌの許容最大加速度、許容最大ジャーク、重量、固有振動数、固体状の搬送物品Ｌの硬さ、塑性変形が想定される範囲の硬さを有する固体状の搬送物品Ｌの姿勢及び搬送物品Ｌの少なくとも一部の固液状態等のうち少なくとも一種類である。例えば、固体状の搬送物品Ｌが柔らかいほど、後述の走行制限制御の制限度合が、より厳しく設定されることになる。さらに、塑性変形が想定される範囲の硬さを有する固体状の搬送物品Ｌの姿勢が、より転倒し易い姿勢であるほど、走行制限制御の制限度合が、より厳しく設定されることになる。又、固液状態の搬送物品Ｌがより液体状態に近いほど、走行制限制御の制限度合が、より厳しく設定されることになる。又、ここで、許容最大加速度及び許容最大ジャークは、水平方向（前後、左右）及び上下方向の各方向について規定されているパラメータである。許容最大加速度及び許容最大ジャークは、搬送物品Ｌの転倒や塑性変形等を回避する上限値として、搬送物品Ｌごとに設定される。

【0033】

物品条件は、例えばメモリ１０１等に搬送物品Ｌの種別ごとに予め記憶されている。取得ブロック１１０は、荷室２０に積載された搬送物品Ｌの種別を識別し、該当する物品条件を読み出すことで、物品条件を取得する。取得ブロック１１０は、例えば物品検知タイプの内界センサ３１により搬送物品Ｌを識別すればよい。又は、取得ブロック１１０は、入力ユニット６に入力された搬送物品Ｌに関する情報により搬送物品Ｌを識別してもよい。尚、取得ブロック１１０は、物品条件自体を入力ユニット６や通信系４を介して外部から取得してもよい。

【0034】

続くＳ１１０にて、取得ブロック１１０は、車両情報を取得する。車両情報は、物品条件とともに制御パターンを規定する自律装置１に関するパラメータであり、装置条件と表現することもできる。例えば、車両情報は、自律装置１における搬送物品Ｌの積載量、自律装置１の車両特性等が含まれる。車両特性は、振動に対する自律装置１の挙動に関連するパラメータである。例えば、車両特性は、弾性特性、ダンパ特性、及びボディ２のフレーム構造等の少なくとも一種類である。取得ブロック１１０は、各車両情報を、メモリ１０１等の記憶媒体、内界センサ３１、入力ユニット６等の少なくとも一種類から取得する。

【0035】

そしてＳ１２０にて、取得ブロック１１０は、エリアマップ情報を取得する。エリアマップ情報は、物品条件及び車両情報とともに制御パターンを規定する情報である。エリアマップ情報は、自律装置１の出発地点ＳＰ及び目的地点ＧＰを含む、自律装置１が走行し得る範囲としての走行エリアについての地図情報である。エリアマップ情報は、走行エリアにおける路面の凹凸状態に関する情報を、少なくとも含んでいる。凹凸状態に関する情報は、路面に形成された凹凸の位置範囲、高さ、及び乗越レベル等を含んでいる。ここで路面の凹凸は、路面において高低差を生じさせる形状や設置物により構成されるものである。例えば、路面の凹凸としては、視覚障害者誘導用ブロック（所謂点字ブロック）、縁石、段差スロープ、砂利道等の少なくとも一種類以上が含まれる。凹凸の高さ及び乗越レベルは、「凹凸度」の一例である。

【0036】

ここで、凹凸の乗越レベルは、自律装置１が当該凹凸を通過した際の搬送物品Ｌへの影響度の大きさに応じて規定されるパラメータである。乗越レベルは、凹凸種類ごとの一般的な高さや、凹凸の連続度合等に応じて、凹凸種類ごとに総合的に規定される。又、乗越レベルは、凹凸の種類ごとに、通過する自律装置１が受ける振動に関する実験結果に応じて規定されてもよい。一例として、乗越レベルの低い順に、タイル床は「レベル０」、砂利道は「レベル１」、視覚障害者誘導用ブロックは「レベル２」、段差スロープは「レベル３」、縁石は「レベル４」に設定される。ここで視覚障害者誘導用ブロックに着目すると、１つのブロックは複数の突起を有しており、凹凸が連続した構造となっている。故に、当該突起と同等の高さの段差が唯一存在する路面構造よりも、搬送物品Ｌへの影響度が大きくなる。したがって、乗越レベルにおける「レベル２」は、凹凸の高さにより規定される制限速度よりも小さい制限速度を規定する乗越レベルとして、定義され得る。尚、乗越レベルは、上述した各レベル間にて小数点以下も含む数値としてより細分化されて分類されていてもよい。

【0037】

取得ブロック１１０は、例えば地図データベース５に記憶されたエリアマップ情報を、取得する。特に、取得ブロック１１０は、ベクタマップ５１から走行エリアにおけるエリアマップ情報を取得する。エリアマップ情報の取得対象となる走行エリアは、自律装置１による搬送サービスの対象エリアとして予め規定されたエリア全域であってもよいし、対象エリアの中から出発地点ＳＰ及び目的地点ＧＰに応じてさらに限定されたエリアであってもよい。エリアマップ情報は、「路面条件」の一例である。

【0038】

続くＳ１３０において、取得ブロック１１０は、路面の凹凸状態に応じた自律装置１の制御パターンを、搬送物品毎に取得する。ここで、制御パターンは、物品条件及びエリアマップ情報に応じて自律装置１の走行を制限する走行制限制御を含む、自律装置１における走行制御の態様である。走行制御の態様は、例えば走行エリアに応じて許容される自律装置１の速度範囲、加速度範囲及び走行位置（走行ルート）範囲の少なくとも一種類である。又、走行制限制御は、自律装置１の速度、加速度及び走行位置の少なくとも一種類について、許容範囲を搬送物品Ｌが未積載の場合よりも制限する制御である。すなわち、走行制限制御の制限度合が厳しく設定される条件下では、この許容範囲がより小さく制限されることになる。

【0039】

具体的には、取得ブロック１１０は、搬送物品Ｌごとの制限制御モデルと、エリアマップ情報における路面の凹凸状態と、に応じて、走行エリアにおける凹凸が形成された小エリアごとに、制御パターンを取得する。制限制御モデルは、物品条件及び車両情報に応じて規定される、凹凸状態と許容される制御との関係情報である。例えば、制限制御モデルは、凹凸の高さと許容される速度範囲（許容速度範囲）との関係情報と、凹凸の高さと許容される加速度範囲（許容加速度範囲）との関係情報と、を含んでいる。さらに、制限制御モデルは、凹凸の乗越レベルと許容される速度範囲との関係情報と、凹凸の乗越レベルと許容される加速度範囲との関係情報と、を含んでいる。

【0040】

例えば、凹凸の高さと許容速度範囲とは、図６のグラフに示される関係にて表される。図６においてドットハッチングにて示された領域では、凹凸の乗り越えが許容される。又、ドットハッチングが施されていない領域では、凹凸の乗り越えが禁止される。換言すれば、この場合許容速度範囲がゼロとなる。例えば、凹凸の高さが４ｍｍより大きい場合、いかなる速度でも当該凹凸の乗り越えは禁止される。そして凹凸の高さが４ｍｍ以下の場合、凹凸の高さに応じて許容速度範囲が変化する。具体的には、凹凸の高さが低いほど、許容される速度範囲は大きくなる。上述したグラフの領域により規定される凹凸の高さ範囲は、「許容凹凸度範囲」の一例である。

【0041】

又、凹凸の乗越レベルと許容速度範囲とは、図７のグラフに示される関係にて表される。図７においても、ドットハッチングにて示された領域にて凹凸の乗り越えが許容され、ドットハッチングが施されていない領域にて凹凸の乗り越えが禁止される。例えば、乗越レベルが１より大きい場合、いかなる速度でも当該凹凸の乗り越えは禁止され、乗越レベルが１以下の場合、乗越レベルに応じて許容速度範囲が変化する。具体的には、乗越レベルが低いほど、許容される速度範囲は大きくなる。上述したグラフの領域により規定される凹凸の乗越レベル範囲は、「許容凹凸度範囲」の一例である。

【0042】

尚、凹凸の高さと許容加速度範囲、乗越レベルと許容加速度範囲についても、例えば図８に示すようなグラフに示される関係にて、表される。以上の制限制御モデルは、シミュレーションモデル及び統計データ等に応じて、規定される。

【0043】

取得ブロック１１０は、対象となる凹凸について、上述した高さに関する制限制御モデルに応じた許容速度範囲及び許容加速度範囲を、搬送物品Ｌごとに算出する。さらに、取得ブロック１１０は、同じ凹凸エリアについて、凹凸の乗越レベルに関する制限制御モデルに応じた許容速度範囲及び許容加速度範囲も、搬送物品Ｌごとに算出する。

【0044】

一例として、走行エリア中において視覚障害者誘導用ブロックＢにより形成された凹凸エリアを想定する。ここで、自律装置１に搬送物品Ｌとして複数種類（例えば２種類）の物品α，βが積載されるとする。そして、物品αについては、図６～８に示す制限制御モデルが取得されるとする。この場合、想定凹凸エリアにおける凹凸高さが４ｍｍであったとすると、物品αにおける凹凸高さに関する制御パターンの一つとして、－Ｖａ＜Ｖ＜Ｖａの許容速度範囲が取得される（図６，９参照）。一方で、想定凹凸エリアは視覚障害者誘導用ブロックにより形成されているため、物品αにおける凹凸の乗越レベルに関する制御パターンの一つとしては、許容速度範囲ゼロ、すなわち想定凹凸エリアの走行禁止との情報が取得される。

【0045】

又、物品βについては、図９に示すように、凹凸高さに関する制御パターンの一つとして、－Ｖｂ１＜Ｖ＜Ｖｂ１の許容速度範囲が取得されたとする。そして、物品βについての凹凸の乗越レベルに関する制御パターンの一つとしては、－Ｖｂ２＜Ｖ＜Ｖｂ２の許容速度範囲が取得されたとする。ここで、Ｖｂ１はＶａよりも大きい値であり、Ｖｂ２はゼロより大きい値であるとする。尚、各物品α，βについて、許容加速度範囲についても同様に取得される。以上のように、Ｓ１３０では、搬送物品Ｌごとに、凹凸高さに関する制御パターンと、乗越レベルに関する制御パターンとが、実際に自律装置１に付与される制御パターンの候補として各々取得される（図９参照）。

【0046】

次いでＳ１４０では、取得ブロック１１０は、走行エリアにおける凹凸の形成された各小エリアのそれぞれについて自律装置１に付与する制御パターンを、Ｓ１３０にて取得された制御パターンの候補の中から選択することで、取得する。取得ブロック１１０は、複数の候補の中から、最も制限が厳しいものを、付与する制御パターンとして選択する。

【0047】

具体的には、取得ブロック１１０は、まず凹凸高さに関する搬送物品Ｌごとの許容速度範囲から、最も範囲の小さい許容速度範囲を抽出する。図９に示す例では、物品αにおける凹凸高さに関する許容速度範囲－Ｖａ＜Ｖ＜Ｖａが、物品βにおける凹凸高さに関する許容速度範囲－Ｖｂ１＜Ｖ＜Ｖｂ１よりも制限が厳しい制御パターンとなる。したがって、取得ブロック１１０は、想定凹凸エリアに対する凹凸高さに関する許容速度範囲として、－Ｖａ＜Ｖ＜Ｖａを抽出する。

【0048】

同様に、取得ブロック１１０は、凹凸の乗越レベルに関する搬送物品Ｌごとの許容速度範囲から、最も範囲の小さい許容速度範囲を選択する。図９に示す例では、物品αにおける凹凸の乗越レベルに関する許容速度範囲ゼロが、物品βにおける凹凸高さに関する許容速度範囲－Ｖｂ２＜Ｖ＜Ｖｂ２よりも制限が厳しい制御パターンとなる。したがって、取得ブロック１１０は、想定凹凸エリアに対する凹凸の乗越レベルに関する許容速度範囲として、許容速度範囲ゼロ（すなわち走行禁止）を抽出する。

【0049】

さらに、取得ブロック１１０は、抽出した凹凸高さに関する許容速度範囲及び凹凸の乗越レベルに関する許容速度範囲のうち、より制限の厳しい許容速度範囲を、対象となる凹凸エリアに関して自律装置１に付与する許容速度範囲として取得する。図９に示す例では、取得ブロック１１０は、凹凸の乗越レベルに関する許容速度範囲の方を、想定凹凸エリアに関して自律装置１に付与する許容速度範囲として決定、取得する。尚、取得ブロック１１０は、自律装置１に付与する許容加速度範囲についても、同様に取得する。以上のＳ１３０及びＳ１４０の処理により、少なくとも一種類以上の搬送物品Ｌを搬送する場合において、制御パターンが最適化される。

【0050】

続くＳ１５０では、出力ブロック１３０が、走行エリア内の各凹凸について取得された制御パターンに基づいて、後述の経路計画に利用可能なグローバルコストマップを生成する。グローバルコストマップは、走行エリアについて各地点の制御パターン情報が関連付けられた地図情報である。

【0051】

例えば、出力ブロック１３０は、ある地点について許容速度範囲がゼロ、すなわち乗り越えが禁止された制御パターンが取得されていた場合には、グローバルコストマップにおける当該地点を通過禁止エリアＡ１に設定する。具体的には、図１０に示すように、走行エリア内において視覚障害者誘導用ブロックＢが設置されたエリアに対して走行禁止の制御パターンが取得されていた場合、出力ブロック１３０は、図１１に示すように当該エリアを通過禁止エリアＡ１に設定する。

【0052】

一方で、出力ブロック１３０は、ある地点について所定の許容速度範囲を規定した制御パターンが取得されていた場合には、グローバルコストマップにおける当該地点に関連して、コスト加算エリアＡ２を設定する（図１２参照）。コスト加算エリアＡ２は、通過する経路に対して所定のコストが加算されるエリアである。

【0053】

続くＳ１６０では、出力ブロック１３０が、グローバルコストマップに応じた経路計画を実行する。経路は、出発地点ＳＰから目的地点ＧＰまでの、自律装置１の走行位置及び各走行位置の通過順序を規定する情報である。計画された経路は、後述の軌道を計画する際のリファレンス情報として利用される。

【0054】

具体的には、出力ブロック１３０は、コストが許容コスト範囲内で、且つ走行距離が最短となるように、経路を計画する。例えば図１０に示す走行エリアでは、視覚障害者誘導用ブロックＢを回避する経路と当該ブロックＢを通過する経路との２通りの経路が計画可能となっている。そして、後者の方が前者よりも短い経路となるとする。視覚障害者誘導用ブロックＢが通過禁止エリアＡ１に設定されていた場合、出力ブロック１３０は、図１１に示すように通過禁止エリアＡ１を回避する経路Ｐ１を計画する。一方で、同様の走行エリアにおいて視覚障害者誘導用ブロックＢがコスト加算エリアＡ２に設定されていた場合、出力ブロック１３０は、コストが許容コスト範囲内である限り、図１２に示すように視覚障害者誘導用ブロックＢを通過する経路を計画する。

【0055】

続くＳ１７０では、各ブロック１１０，１２０，１３０の共同により、経路に沿って目的地点ＧＰへと走行する自律装置１の走行制御が実行される。Ｓ１７０の処理においては、エリアマップ情報にて参照された凹凸に関するより具体的な制御パターン、及びエリアマップ情報から欠落していた凹凸に関する制御パターンが、自律装置１による路面の監視結果に応じて取得される。Ｓ１７０の詳細処理について、図５のフローに従って以下説明する。

【0056】

まずＳ１７１では、監視ブロック１２０が、監視範囲Ｒにおける路面についての監視情報を、外界センサ３０から取得する。監視情報は、例えば監視範囲Ｒにおける凹凸の位置範囲、高さ、乗越レベルに関する情報を、少なくとも含んでいる。

【0057】

Ｓ１７２では、取得ブロック１１０が、物品条件、車両情報及び監視情報に応じて、搬送物品Ｌごとの制御パターンを取得する。この処理は、エリアマップ情報が監視情報に置き換わった以外はＳ１３０の処理と実質同様の処理である。さらに、続くＳ１７３の処理は、Ｓ１４０の処理と実質同様の処理である。

【0058】

そしてＳ１７４では、出力ブロック１３０が、監視範囲Ｒ内の路面の凹凸について取得された制御パターンに応じた、ローカルコストマップを生成する。ローカルコストマップは、監視範囲Ｒを含む自律装置１周辺の各地点に、当該地点の制御パターンに関する情報が関連付けられた地図情報である。ローカルコストマップは、グローバルコストマップに対してより小さい範囲についての地図情報である。

【0059】

具体的には、出力ブロック１３０は、ある地点について許容速度範囲がゼロ、すなわち乗り越えが禁止された制御パターンが取得されていた場合には、ローカルコストマップにおける当該地点を通過禁止エリアＡ１に設定する。一方で、出力ブロック１３０は、ある地点について所定の許容速度範囲を規定した制御パターンが取得されていた場合には、ローカルコストマップにおける当該地点に関連して、コスト加算エリアＡ２及び減速エリアＡ３を設定する。減速エリアＡ３は、例えば許容速度範囲内までの走行速度の減速を規定されたエリアである。減速エリアＡ３は、コスト加算エリアＡ２の周辺に設定される。

【0060】

続くＳ１７５では、出力ブロック１３０が、ローカルコストマップに応じた軌道計画を生成する。軌道計画は、自律装置１の現在地点から特定の通過地点までの、自律装置１の軌道に関する情報である。ここで軌道とは、経路に沿った自律装置１の各走行位置と各走行位置の時間パラメータとを規定した情報である。尚、ここで自律装置１が経路に沿うとは、自律装置１が経路に対して所定距離範囲内を保っていることを意味する。又、各走行位置の時間パラメータは、各走行位置の通過時刻等を含む。これにより、軌道は、自律装置１の走行位置に加え、速度や加速度を規定する情報となる。

【0061】

例えば、図１３に示すように、路面の一部分を遮るように設置された視覚障害者誘導用ブロックＢに関する情報が、監視情報として取得されたとする。図１４に示すように、この視覚障害者誘導用ブロックＢが設置されたエリアが通過禁止エリアＡ１に設定されたローカルコストマップが生成されていた場合、出力ブロック１３０は、通過禁止エリアＡ１を迂回する軌道Ｔ１を、生成する。一方で図１５に示すように、この視覚障害者誘導用ブロックＢが設置されたエリアがコスト加算エリアＡ２として設定されたローカルコストマップが生成されていたとする。この場合、出力ブロック１３０は、コストが許容コスト範囲内となる限り、コスト加算エリアＡ２を通過する軌道Ｔ２を、生成する。さらに、出力ブロック１３０は、コスト加算エリアＡ２における制御パターン、及び当該エリアＡ２の周辺に設定された減速エリアＡ３に応じて、軌道Ｔ２の時間パラメータを設定する。

【0062】

そして、Ｓ１７６では、出力ブロック１３０が、軌道計画に応じた制御指令を、走行系７に対して出力することで、制御パターンを自律装置１に付与する。制御指令は、自律装置１の進行方向、速度及び加速度等を含んでいる。続くＳ１７７では、出力ブロック１３０が、センサ情報等に基づいて、制御指令に応じて走行した自律装置１が目的地点ＧＰに到着したか否かを判定する。到着していないと判定した場合にはＳ１７１へと戻って走行を継続し、到着したと判定した場合には本フローを終了し、自律装置１の走行を完了する。

【0063】

以上の第一実施形態によれば、路面条件及び物品条件に応じた、走行制限制御を含む制御パターンが、自律装置１に付与される。故に、走行路面の凹凸状態に加え、搬送物品Ｌを考慮して制限された自律装置１の走行制御が実現され得る。したがって、搬送物品Ｌに対する影響を抑制した走行が可能となり得る。

【0064】

（第二実施形態）
図１６，１７に示すように第二実施形態は、第一実施形態の変形例である。第二実施形態の走行制御システム１００が自律装置１の走行を制御する走行制御方法は、図１６，１７のフローに従って実行される。

【0065】

図１６に示すように、Ｓ１２０の処理の後、本フローはＳ１２５へと移行する。Ｓ１２５では、Ｓ１７１と同様に、監視ブロック１２０が、監視範囲Ｒにおける路面についての監視情報を、外界センサ３０から取得する。Ｓ１２５の処理の後、本フローはＳ１３０へと移行する。これにより、Ｓ１３０，Ｓ１４０における制御パターンの決定において、取得ブロック１１０は、エリアマップ情報に加えて監視情報に応じた制御パターンを決定する。さらに、図１７に示すように、Ｓ１７７にて目的地点ＧＰに未到着であると判定された場合には、本フローは図１６のＳ１２５へと移行する。

【0066】

以上の処理により、軌道計画に基づく制御指令により自律装置１が走行すると、走行中に外界センサ３０から取得された監視情報に応じた制御パターンが、Ｓ１３０，Ｓ１４０にて決定される。そして、Ｓ１５０，Ｓ１６０の処理により、この制御パターンに応じたグローバルコストマップ、及び経路計画が生成される。すなわち、本実施形態では、走行中に取得された監視情報により、制御パターン、グローバルコストマップ、及び経路計画が、適宜更新され得る。

【0067】

（第三実施形態）
図１８に示すように第三実施形態は、第一実施形態の変形例である。第三実施形態におけるＳ１７０の詳細処理では、まずＳ１７１の処理の代わりに、Ｓ１７１ａの処理が実行される。Ｓ１７１ａでは、取得ブロック１１０が、ローカルエリアマップ情報を取得する。ここでローカルエリアマップ情報は、自律装置１の周辺に限定されたエリアマップ情報である。ローカルエリアマップ情報は、「路面条件」の一例である。

【0068】

Ｓ１７１ａの後に本フローはＳ１７２へと移行する。これにより、Ｓ１７２，Ｓ１７３では、取得ブロック１１０は、ローカルエリアマップ情報に応じた制御パターンを決定する。尚、Ｓ１７１ａの処理は、Ｓ１７１の処理と並列して実行されてもよい。すなわち、取得ブロック１１０は、制御パターンの決定においてローカルエリアマップ情報及び監視情報の両方を利用してもよい。

【0069】

（他の実施形態）
以上、複数の実施形態について説明したが、本開示は、当該説明の実施形態に限定して解釈されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲内において種々の実施形態及び組み合わせに適用することができる。

【0070】

変形例において、取得ブロック１１０は、物品条件及び路面条件の入力に対して制御パターンを出力するように学習された学習済みモデルに対して、物品条件及び路面条件を入力することで、制御パターンを取得してもよい。学習済みモデルは、例えばニューラルネットワークモデル等、機械学習アルゴリズムによってチューニングされたモデルである。

【0071】

変形例において走行制御システム１００を構成する専用コンピュータは、デジタル回路及びアナログ回路のうち、少なくとも一方をプロセッサとして有していてもよい。ここでデジタル回路とは、例えばＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、及びＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。又こうしたデジタル回路は、プログラムを記憶したメモリを、有していてもよい。

【0072】

ここまでの説明形態の他に上述の実施形態及び変形例は、自律装置１に搭載可能に構成されてプロセッサ１０２及びメモリ１０１を少なくとも一つずつ有する走行制御装置として、実施されてもよい。具体的には、上述の実施形態及び変形例は、処理回路（例えば処理ＥＣＵ等）又は半導体装置（例えば半導体チップ等）の形態で実施されてもよい。

【0073】

（技術的思想の開示）
この明細書は、以下に列挙する複数の項に記載された複数の技術的思想を開示している。いくつかの項は、後続の項において先行する項を択一的に引用する多項従属形式（a multiple dependent form）により記載されている場合がある。さらに、いくつかの項は、他の多項従属形式の項を引用する多項従属形式（a multiple dependent form referring to another multiple dependent form）により記載されている場合がある。これらの多項従属形式で記載された項は、複数の技術的思想を定義している。

【0074】

（技術的思想１）
プロセッサ（１０２）を有し、搬送物品（Ｌ）を積載して自律走行可能な自律装置（１）の走行を制御する走行制御システムであって、
前記プロセッサは、
走行路面の凹凸状態に関する路面条件及び前記搬送物品に関する物品条件に応じた、前記自律装置の走行制限制御を含む制御パターンを、取得することと、
前記制御パターンを前記自律装置に付与することと、
を実行するように構成される走行制御システム。

【0075】

（技術的思想２）
前記制御パターンを取得することは、
前記路面条件、前記物品条件、及び前記自律装置に関する装置条件に応じた、前記制御パターンを取得することを含む技術的思想１に記載の走行制御システム。

【0076】

（技術的思想３）
前記制御パターンを取得することは、
前記搬送物品の少なくとも一部の固液状態を含む前記物品条件に応じた前記制御パターンを、取得することを含む技術的思想１又は技術的思想２に記載の走行制御システム。

【0077】

（技術的思想４）
前記制御パターンを取得することは、
固体状の前記搬送物品の硬さを含む前記物品条件に応じた前記制御パターンを、取得することを含む技術的思想１から技術的思想３のいずれか１項に記載の走行制御システム。

【0078】

（技術的思想５）
前記制御パターンを取得することは、
塑性変形が想定される範囲の前記硬さを有する固体状の前記搬送物品の姿勢を含む前記物品条件に応じた前記制御パターンを、取得することを含む技術的思想４に記載の走行制御システム。

【0079】

（技術的思想６）
前記制御パターンを取得することは、
前記走行路面の凹凸度が前記物品条件に応じた許容凹凸度範囲に対して範囲外となる路面エリアでは、走行を禁止する前記制御パターンを取得することを含む技術的思想１から技術的思想５のいずれか１項に記載の走行制御システム。

【0080】

（技術的思想７）
前記制御パターンを取得することは、
前記物品条件に応じて、前記走行路面の凹凸度が高いほど、許容速度範囲が制限された前記制御パターンを取得することを含む技術的思想１から技術的思想６のいずれか１項に記載の走行制御システム。

【0081】

（技術的思想８）
前記制御パターンを取得することは、
前記物品条件に応じて、前記走行路面の凹凸度が高いほど、許容加速度範囲が制限された前記制御パターンを取得することを含む技術的思想１から技術的思想７のいずれか１項に記載の走行制御システム。

【0082】

（技術的思想９）
前記制御パターンを取得することは、
前記路面条件及び前記物品条件を取得することと、
前記路面条件及び前記物品条件に応じた前記制御パターンを出力可能な制限制御モデルにより、前記制御パターンを最適化することと、
を含む技術的思想１から技術的思想８のいずれか１項に記載の走行制御システム。

【0083】

尚、以上において技術的思想１～９は、走行制御装置、自律装置１、走行制御方法及び走行制御プログラムの形態で実現されてもよい。

【符号の説明】

【0084】

１：自律装置、１００：走行制御システム、１０１：メモリ（記憶媒体）、１０２：プロセッサ、Ｌ：搬送物品

【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】

【図17】

【図18】