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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】P2024063710
(43)【公開日】2024-05-13
(54)【発明の名称】情報処理装置及びプログラム
(51)【国際特許分類】
G08G 1/00 20060101AFI20240502BHJP
G08G 1/09 20060101ALI20240502BHJP
G05D 1/43 20240101ALI20240502BHJP
【ＦＩ】
G08G1/00 X
G08G1/09 F
G05D1/02 H
【審査請求】未請求
【請求項の数】10
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022199788
(22)【出願日】2022-12-14
(31)【優先権主張番号】P 2022171807
(32)【優先日】2022-10-26
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(31)【優先権主張番号】P 2022175752
(32)【優先日】2022-11-01
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(31)【優先権主張番号】P 2022178314
(32)【優先日】2022-11-07
(33)【優先権主張国・地域又は機関】JP
(71)【出願人】
【識別番号】591280485
【氏名又は名称】ソフトバンクグループ株式会社
(74)【代理人】
【識別番号】110001519
【氏名又は名称】弁理士法人太陽国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】孫 正義
【テーマコード（参考）】
5H181
5H301
【Ｆターム（参考）】
5H181AA27
5H181BB04
5H181BB20
5H181CC02
5H181CC03
5H181CC04
5H181CC11
5H181CC12
5H181CC14
5H181LL01
5H181LL04
5H181LL06
5H181LL09
5H301AA01
5H301AA10
5H301BB07
5H301CC03
5H301CC06
5H301CC10
5H301DD02
5H301DD07
5H301DD16
5H301FF11
5H301GG08
5H301GG09
5H301GG10
5H301GG16
5H301HH01
5H301HH04
(57)【要約】 （修正有）
【課題】フォークリフトの自動運転動作を制御して、生産能力及び工場効率等の大幅な向上に寄与する。
【解決手段】情報処理装置は、フォークリフトに搭載された検知部が検知した検知情報に基づいて、フォークリフトの動作を制御するための制御変数を算出する算出部と、算出部が算出した制御変数に基づいて、フォークリフトの動作を制御する制御部と、を備える。
【選択図】図１Ａ
【解決手段】情報処理装置は、フォークリフトに搭載された検知部が検知した検知情報に基づいて、フォークリフトの動作を制御するための制御変数を算出する算出部と、算出部が算出した制御変数に基づいて、フォークリフトの動作を制御する制御部と、を備える。
【選択図】図１Ａ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
フォークリフトに搭載された検知部が検知した検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作を制御するための制御変数を算出する算出部と、
前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記フォークリフトの動作を制御する制御部と、
を備える、
情報処理装置。
前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記フォークリフトの動作を制御する制御部と、
を備える、
情報処理装置。
【請求項2】
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、１０億分の１秒単位で前記フォークリフトの動作を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項3】
取得可能な前記検知情報の中から、前記フォークリフトの動作毎の前記制御変数の算出に用いる制御情報を決定する決定部を備え、
前記算出部は、前記決定部が決定した前記制御情報に基づいて、前記制御部が前記フォークリフトの動作を制御するための前記制御変数を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記算出部は、前記決定部が決定した前記制御情報に基づいて、前記制御部が前記フォークリフトの動作を制御するための前記制御変数を算出する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項4】
前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作として、前記フォークリフトが備える前後方向に伸縮可能なフォークの伸縮を制御するための前記制御変数を算出し、
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記フォークの伸縮を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記フォークの伸縮を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項5】
複数のフォークを重ねて構成された前記フォークは、前記複数のフォークそれぞれに前記検知部が搭載されており、
前記算出部は、複数の前記検知部が共通の範囲を検知した前記検知情報に基づいて、前記制御変数を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
前記算出部は、複数の前記検知部が共通の範囲を検知した前記検知情報に基づいて、前記制御変数を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項6】
複数のフォークを重ねて構成された前記フォークは、前記複数のフォークそれぞれに前記検知部が搭載されており、
前記算出部は、複数の前記検知部が異なる範囲を検知した前記検知情報に基づいて、前記制御変数を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
前記算出部は、複数の前記検知部が異なる範囲を検知した前記検知情報に基づいて、前記制御変数を算出する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項7】
前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークとしての第１フォーク又は前記フォークリフトにおいて前記第１フォークとは別の第２フォークの伸縮を制御するための前記制御変数を算出し、
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記第１フォーク又は前記第２フォークの伸縮を制御する、
請求項４に記載の情報処理装置。
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記第１フォーク又は前記第２フォークの伸縮を制御する、
請求項４に記載の情報処理装置。
【請求項8】
前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作として、前記フォークリフトが備える上下方向に伸縮可能なガイドの伸縮を制御するための前記制御変数を算出し、
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記ガイドの伸縮を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記ガイドの伸縮を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項9】
前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作として、上方に突出して荷物を囲むことができる保護部材の突出量を制御するための前記制御変数を算出し、
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記保護部材の突出量を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記保護部材の突出量を制御する、
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項10】
コンピュータを、請求項１から請求項９の何れか１項に記載の情報処理装置として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、情報処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【0002】
特許文献１には、自動運転機能を有する車両について記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【特許文献1】特開２０２２－０３５１９８号公報
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【0004】
本発明の一実施態様によれば、情報処理装置が提供される。前記情報処理装置は、フォークリフトに搭載された検知部が検知した検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作を制御するための制御変数を算出する算出部と、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記フォークリフトの動作を制御する制御部と、を備える。
【0005】
前記情報処理装置では、前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、１０億分の１秒単位で前記フォークリフトの動作を制御する。
【0006】
前記情報処理装置では、取得可能な前記検知情報の中から、前記フォークリフトの動作毎の前記制御変数の算出に用いる制御情報を決定する決定部を備え、前記算出部は、前記決定部が決定した前記制御情報に基づいて、前記制御部が前記フォークリフトの動作を制御するための前記制御変数を算出する。
【0007】
前記情報処理装置では、前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作として、前記フォークリフトが備える前後方向に伸縮可能なフォークの伸縮を制御するための前記制御変数を算出し、前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記フォークの伸縮を制御する。
【0008】
前記情報処理装置では、複数のフォークを重ねて構成された前記フォークは、前記複数のフォークそれぞれに前記検知部が搭載されており、前記算出部は、複数の前記検知部が共通の範囲を検知した前記検知情報に基づいて、前記制御変数を算出する。
【0009】
前記情報処理装置では、複数のフォークを重ねて構成された前記フォークは、前記複数のフォークそれぞれに前記検知部が搭載されており、前記算出部は、複数の前記検知部が異なる範囲を検知した前記検知情報に基づいて、前記制御変数を算出する。
【0010】
前記情報処理装置では、前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークとしての第１フォーク又は前記フォークリフトにおいて前記第１フォークとは別の第２フォークの伸縮を制御するための前記制御変数を算出し、前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記第１フォーク又は前記第２フォークの伸縮を制御する。
【0011】
前記情報処理装置では、前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作として、前記フォークリフトが備える上下方向に伸縮可能なガイドの伸縮を制御するための前記制御変数を算出し、前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記ガイドの伸縮を制御する。
【0012】
前記情報処理装置では、前記算出部は、前記検知情報に基づいて、前記フォークリフトの動作として、上方に突出して荷物を囲むことができる保護部材の突出量を制御するための前記制御変数を算出し、前記制御部は、前記算出部が算出した前記制御変数に基づいて、前記保護部材の突出量を制御する。
【0013】
本発明の一実施態様によれば、コンピュータを、前記情報処理装置として機能させるためのプログラムが提供される。
【0014】
なお、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【図面の簡単な説明】
【0015】
【図1A】本実施形態に係るクラウドに蓄積された情報の例を示す説明図である。
【図1B】本実施形態に係るネットワーク構成の概略図である。
【図2A】本実施形態に係るフォークリフトを示す第１の斜視図である。
【図2B】本実施形態に係るフォークリフトのタイヤに係る平面図である。
【図2C】本実施形態に係るフォークリフトのタイヤに係る側面図である。
【図3】本実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎにより実行される第１のフローチャートである。
【図4】本実施形態に係るフォークリフトを示す第２の斜視図である。
【図5】本実施形態に係るフォークリフトを示す第３の斜視図である。
【図6】本実施形態に係るフォークリフトを示す第４の斜視図である。
【図7】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎとして機能するコンピュータのハードウェア構成の一例を概略的に示す図である。
【図8A】本実施形態に係るフォークを示す側面図である。
【図8B】本実施形態に係るフォークを示す側面図である。
【図9】Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎとして機能するコンピュータの機能構成の例を示すブロック図である。
【図10】本実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎにより実行される第２のフローチャートである。
【図11】本実施形態に係るフォークの延出状態を示す側面図である。
【図12】本実施形態に係るフォークリフトを示す第５の斜視図である。
【図13】本実施形態に係るフォークリフトを示す第６の斜視図である。
【図14】本実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎにより実行される第３のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0016】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【0017】
（第１の実施形態）
まず、本実施形態に係る第１の実施形態について説明する。
図１Ａは、本実施形態に係るクラウド５に蓄積された情報の例を示す説明図である。本実施形態においては、複数種類の後述する検知情報をＡＩデータ化してクラウド５に蓄積する。ＡＩがナノセカンド（１０億分の１秒）ごとに状況のベストミックスを予測、判断し、フォークリフト１０の動作を最適化する。
まず、本実施形態に係る第１の実施形態について説明する。
図１Ａは、本実施形態に係るクラウド５に蓄積された情報の例を示す説明図である。本実施形態においては、複数種類の後述する検知情報をＡＩデータ化してクラウド５に蓄積する。ＡＩがナノセカンド（１０億分の１秒）ごとに状況のベストミックスを予測、判断し、フォークリフト１０の動作を最適化する。
【0018】
図１Ｂは、本実施形態に係るネットワーク構成の概略図である。本実施形態のフォークリフト１０は、ネットワークＮを通じてクラウド５に接続されている。ネットワークＮは６Ｇ又はそれ以上の通信規格による公衆回線が例示される。
【0019】
【0020】
制御装置２０は、フォークリフト１０の動作を制御する部分である。当該「フォークリフト１０の動作」は、フォークリフト１０が備える各部材の動作、及び、フォークリフト１０自身の動作、具体的には、フォークリフト１０の自動運転動作を含む概念である。
【0021】
一例として、制御装置２０は、直方体状を呈している。また、制御装置２０の下部には、複数のタイヤ２２が設けられている。さらに、制御装置２０の内部には、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が設けられている。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、情報処理装置の一例である。
【0022】
図２Ｂ及び図２Ｃは、本実施形態に係るフォークリフト１０のタイヤ２２を説明する図である。本実施形態におけるタイヤ２２は、フォークリフト１０の前後中央における左右に設けられた一対の駆動輪２２Ａと、四隅に設けられた従動輪２２Ｂと、を含む。駆動輪２２Ａは、旋回不能であって、左右それぞれに独立して搭載されたモータ（図示省略）により駆動可能である。従動輪２２Ｂは、旋回可能な所謂キャスターである。左右の駆動輪２２Ａを同方向に回動させることで、フォークリフト１０は前進又は後進を行う。この場合において、同方向に回動される左右の駆動輪２２Ａの回転数を変えることで、フォークリフト１０は左方又は右方に曲がることが可能となる。また、左右の駆動輪２２Ａを逆方向に回動させることで、フォークリフト１０はその場で旋回を行う。なお、各タイヤ２２には、走行路からの衝撃を緩衝するためのサスペンションを備えていてもよい。以上、本実施形態のフォークリフト１０は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４の制御に基づいて、左右の駆動輪２２Ａをそれぞれ独立して回動させることで、走行路を自在に走行することが可能である。
【0023】
図１Ｂ及び図２Ａに示すように、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４には、複数のＧａｔｅ Ｗａｙ２３が通信可能に接続されている。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、Ｇａｔｅ Ｗａｙ２３を介して外部のクラウド５に接続されている。Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、Ｇａｔｅ Ｗａｙ２３を介して外部のクラウド５へアクセスすることができるように構成されている。その一方で、Ｇａｔｅ Ｗａｙ２３の存在により、外部からＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４へ直接アクセスすることはできないように構成されている。
【0024】
Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、所定時間が経過する毎に、要求信号をサーバへ出力する。具体的には、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、１０億分の１秒毎に、問い合わせを表す要求信号をサーバとなるクラウド５へ出力する。
【0025】
フォーク３０は、先端部にセンサ３５が設けられている。
パレット４０は、載置面に荷物Ｌが載置されている。
パレット４０は、載置面に荷物Ｌが載置されている。
【0026】
ガイド５０は、制御装置２０の前後方向の一端部から上方に延びている。また、ガイド５０は、上端部にセンサ５５が設けられている。
【0027】
ここで、上記のセンサ３５及びセンサ５５の例は、レーダー、ＬｉＤＡＲ、高画素・望遠・超広角・３６０度・高性能カメラ、ビジョン認識、微細音、超音波、振動、赤外線、紫外線、電磁波、温度、湿度、スポットＡＩ天気予報、高精度マルチチャネルＧＰＳ、低高度衛星情報、ロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａ等である。ロングテールインシデントＡＩ ｄａｔａとはレベル５の実装した自動車のＴｒｉｐデータに相当するデータである。
【0028】
上記のセンサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサから取り入れる検知情報として、フォークリフト１０の位置情報、重心、及び向き、タイヤ２２の向き、材質、摩耗状況、及び空気圧、路面の状況（摩擦係数、上下横斜め方向の傾き、材質、道幅、など）、荷物Ｌの種類、荷重、運搬元、運搬先、及び走行経路、外気温度、外気湿度、並びに、周囲の状況（鳥、動物、サッカーボール、事故車、地震、火事、風、台風、大雨、小雨、吹雪、霧、など）等が挙げられ、本実施形態では、これらの検知を１０億分の１秒毎に実施する。
【0029】
本実施形態においては、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、上記のセンサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサにより検知された検知情報に基づいて、フォークリフト１０の動作を制御するための制御変数を算出する算出部として機能する。センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサは「検知部」の一例である。本実施形態では、上記の制御変数の算出を１０億分の１秒毎に実施する。
【0030】
また、本実施形態においては、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、上記で算出した制御変数に基づいて、１０億分の１秒単位でフォークリフト１０の動作を制御する制御部として機能する。
【0031】
Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、図３に示されているフローチャートを繰り返し実行する。
【0032】
ステップＳ１０において、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサにより検知された検知情報を取得する。そして、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、ステップＳ１１に進む。
【0033】
ステップＳ１１において、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、ステップＳ１０で取得した検知情報に基づいて、制御変数を算出する。そして、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、ステップＳ１２に進む。
【0034】
ステップＳ１２において、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、ステップＳ１１で算出した制御変数に基づいて、フォークリフト１０の動作を制御する。そして、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、当該フローチャートの処理を終了する。
【0035】
例えば、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４は、フォークリフト１０の動作としてフォークリフト１０の自動運転動作を制御して、最大時速２０ｋｍのスピードで工場内を走行させる。ここで、従来のフォークリフトの最大時速は時速５ｋｍ程度であるため、当該Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４によれば、生産能力及び工場効率等の大幅な向上に寄与することができる。
【0036】
図４から図６は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４によるフォークリフト１０の動作の制御例を説明する説明図である。なお、図２Ａ及び図４から図６に示すフォークリフト１０の状態は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が、センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサにより検知された検知情報に基づいて算出した制御変数に基づいて、１０億分の１秒単位でフォークリフト１０の動作を制御することで実現される。
【0037】
図４は、本実施形態に係るフォークリフト１０を示す第２の斜視図である。
図２Ａ及び図４に示すように、フォークリフト１０のフォーク３０は、制御装置２０から所定量延びた状態で、上下移動が可能である。これにより、フォークリフト１０から荷物Ｌを取る際に、フォーク３０の位置を上下に微調整することができる。また、図４に示すように、フォーク３０は、制御装置２０の上面に完全に収納することができる。
図２Ａ及び図４に示すように、フォークリフト１０のフォーク３０は、制御装置２０から所定量延びた状態で、上下移動が可能である。これにより、フォークリフト１０から荷物Ｌを取る際に、フォーク３０の位置を上下に微調整することができる。また、図４に示すように、フォーク３０は、制御装置２０の上面に完全に収納することができる。
【0038】
図５は、本実施形態に係るフォークリフト１０を示す第３の斜視図である。
図５に示すように、フォークリフト１０では、ガイド５０に沿ってフォーク３０及びパレット４０を上下に移動させることが可能である。これにより、制御装置２０より高い位置への荷物Ｌの移動が可能となる。
図５に示すように、フォークリフト１０では、ガイド５０に沿ってフォーク３０及びパレット４０を上下に移動させることが可能である。これにより、制御装置２０より高い位置への荷物Ｌの移動が可能となる。
【0039】
図６は、本実施形態に係るフォークリフト１０を示す第４の斜視図である。
図６に示すように、フォーク３０は、前後方向に伸縮可能である。同図においては、フォーク３０は、ガイド５０に支持された第１フォーク３０Ａと、第１フォーク３０Ａの上部に別体で設けられ、第１フォーク３０Ａ上をスライド可能な第２フォーク３０Ｂとを備える。フォーク３０の伸縮は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が図示しない駆動機構の駆動を制御することにより行われる。これにより、第２フォーク３０Ｂが第１フォーク３０Ａ上を前方にスライドすることで、第２フォーク３０Ｂが第１フォーク３０Ａ上にある状態に比べてフォーク３０の全長を伸ばすことができ、制御装置２０から遠い位置への荷物Ｌの移動が可能となる。また、フォークリフト１０の最下端にフォーク３０が移動している状態で第２フォーク３０Ｂが第１フォーク３０Ａ上を前方にスライドした場合には、下方に延出した第２フォーク３０Ｂの先端部が路面に当接することで、フォーク３０を最大限延伸させた際にたわみが生じることを抑制できる。また、第２フォーク３０Ｂに設けられたセンサ３５と同様のセンサを第１フォーク３０Ａにも設けてもよい。さらに、第２フォーク３０Ｂの先端部と同様に第１フォーク３０Ａにも下方に延出する部分を設け、当該部分にセンサ３５と同様のセンサを設けてもよい。これにより第１フォーク３０Ａのたわみも抑制することができる。
図６に示すように、フォーク３０は、前後方向に伸縮可能である。同図においては、フォーク３０は、ガイド５０に支持された第１フォーク３０Ａと、第１フォーク３０Ａの上部に別体で設けられ、第１フォーク３０Ａ上をスライド可能な第２フォーク３０Ｂとを備える。フォーク３０の伸縮は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が図示しない駆動機構の駆動を制御することにより行われる。これにより、第２フォーク３０Ｂが第１フォーク３０Ａ上を前方にスライドすることで、第２フォーク３０Ｂが第１フォーク３０Ａ上にある状態に比べてフォーク３０の全長を伸ばすことができ、制御装置２０から遠い位置への荷物Ｌの移動が可能となる。また、フォークリフト１０の最下端にフォーク３０が移動している状態で第２フォーク３０Ｂが第１フォーク３０Ａ上を前方にスライドした場合には、下方に延出した第２フォーク３０Ｂの先端部が路面に当接することで、フォーク３０を最大限延伸させた際にたわみが生じることを抑制できる。また、第２フォーク３０Ｂに設けられたセンサ３５と同様のセンサを第１フォーク３０Ａにも設けてもよい。さらに、第２フォーク３０Ｂの先端部と同様に第１フォーク３０Ａにも下方に延出する部分を設け、当該部分にセンサ３５と同様のセンサを設けてもよい。これにより第１フォーク３０Ａのたわみも抑制することができる。
【0040】
さらに、図６に示すように、ガイド５０は、上下方向に伸縮可能である。ガイド５０の伸縮は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が図示しない駆動機構の駆動を制御することにより行われる。これにより、例えば、ガイド５０の上部にフォーク３０を移動させてからフォーク３０を延ばすことで、制御装置２０より高い位置かつ制御装置２０から遠い位置への荷物Ｌの移動が可能となる。また、パレット４０に荷物Ｌが載置されていない場合には、ガイド５０を縮ませることでフォークリフト１０を高速に移動させることができる。
【0041】
ここで、図２Ａ及び図４から図６に示したように、フォーク３０の先端部には、センサ３５が設けられている。これにより、荷物Ｌを確実に高速にとらえることができる。また、図６に示すような高い位置においても荷物Ｌの受け渡し先を精度良く検知することができるため、より確実な荷物Ｌの受け渡しが可能となる。これらの効果は、図６に示すように、フォーク３０を延ばした場合においても同様に奏する。
【0042】
また、図２Ａ及び図４から図６に示したように、ガイド５０の上端部には、センサ５５が設けられている。これにより、ガイド５０に沿ってフォーク３０が上昇する際に高い位置にある棚の高さを検知することで、当該棚の高さまで誤差なく、円滑にフォーク３０を到達させることができる。また、フォークリフト１０の移動中においても常に高い位置からセンサ５５が検知を行うことで、目的地まで安全に走行することが可能であり、さらに目的地に誤差なく停止することができる。
【0043】
さらに、図２Ａ及び図４から図６に示したように、フォーク３０の先端部においてセンサ３５が設けられた部分は、フォーク３０の下方に延出している。これにより、当該部分がセンサの機能を有すると共に、カウンターバランスの役割を果たす。つまり、フォーク３０がフォークリフト１０の最下端に移動した場合、当該部分が路面に当接するので、荷物Ｌを取る際に踏ん張ることができる。
【0044】
なお、図２Ａ及び図４から図６に示すフォークリフト１０の状態は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４によるフォークリフト１０の動作の制御が行われた結果の一例であり、各図で示す状態とは異なるフォークリフト１０の状態が生じうることは言うまでもない。
【0045】
また、フォークリフト１０は、上記で説明した構成に限られず、以下の構成を採用してもよい。
【0046】
例えば、フォークリフト１０は、図２Ａ及び図４から図６に示すガイド５０の裏側に、フォーク３０とは別の他のフォークを備えてもよい。そして、フォークリフト１０の移動が短距離の場合には、荷物Ｌを制御装置２０の上面に載置することなく、当該他のフォークに荷物Ｌを載置した状態でフォークリフト１０を移動させてもよい。これにより、当該構成によれば、短距離の荷物Ｌの移動にも円滑に対応することができる。
【0047】
また、フォークリフト１０は、図２Ａ及び図４から図６に示す制御装置２０の周囲から柵のような保護部材が上方に突出可能に構成してもよい。当該保護部材が上方に突出することでパレット４０を含めた荷物Ｌの周囲を囲むことができるため、フォークリフト１０が高速で移動した場合に荷物Ｌが飛び出すことが抑制される。
【0048】
さらに、フォークリフト１０において、制御装置２０と、フォーク３０、パレット４０、及びガイド５０とを別体で構成してもよい。これにより、制御装置２０を、フォークリフト機能を持った装置に合体させることで、制御装置２０がフォークリフト１０の動作を制御したり、制御装置２０を、ドローン機能を持った装置に合体させることで、制御装置２０がドローンの動作を制御したりするなど、汎用性を持たせることができる。
【0049】
図７は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、本実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、本実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。
【0050】
本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブは、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボードのようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。
【0051】
ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。
【0052】
通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブは、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。
【0053】
ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。
【0054】
プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。
【0055】
例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。
【0056】
また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ（ＤＶＤ－ＲＯＭ）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。
【0057】
様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。
【0058】
上で説明したプログラム又はソフトウエアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。
【0059】
本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。
【0060】
コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。
【0061】
コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。
【0062】
コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。
【0063】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【0064】
特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。
【0065】
【0066】
図８Ａに示すように、格納状態では、第１フォーク３０Ａ、第２フォーク３０Ｂ、及び第３フォーク３０Ｃが重なっている。ここで、第２フォーク３０Ｂは、第１フォーク３０Ａの上部に別体で設けられ、第１フォーク３０Ａ上をスライド可能であり、第３フォーク３０Ｃは、第２フォーク３０Ｂの上部に別体で設けられ、第２フォーク３０Ｂ上をスライド可能である。
【0067】
図８Ｂに示すように、延出状態では、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４により図示しない駆動機構の駆動が制御されて、格納状態から第２フォーク３０Ｂ及び第３フォーク３０Ｃが前方にスライドしている。これにより、延出状態では、格納状態に比べてフォーク３０の全長が伸びている。
【0068】
なお、延出状態は、図８Ｂに示すように、第２フォーク３０Ｂ及び第３フォーク３０Ｃが前方にスライドすることに限らず、第３フォーク３０Ｃのみが前方にスライドした状態であってもよい。また、延出状態における第２フォーク３０Ｂ及び第３フォーク３０Ｃそれぞれの前方へのスライド量は、図８Ｂに示すものに限らず、これより多くても少なくてもよい。
【0069】
以上説明したように、フォーク３０は、格納状態、第３フォーク３０Ｃのみが前方にスライドした延出状態、及び第２フォーク３０Ｂ及び第３フォーク３０Ｃが前方にスライドした延出状態の３段階に伸縮可能である。これにより、例えば、フォークリフト１０の最下端又は最上端にフォーク３０が移動した際に、格納状態から延出状態に変化させることで、奥側に載置された荷物Ｌを容易に搬送することができる。なお、図示しないが、第２フォーク３０Ｂ及び第３フォーク３０Ｃが前方にスライドしている状態で、その上を第４のフォークが伸びてフォーク３０の全長に沿って移動することもできる。
【0070】
（第２の実施形態）
次に、本実施形態に係る第２の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第２の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0071】
図９は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００の機能構成の例を示すブロック図である。
【0072】
図９に示すように、コンピュータ１２００のＣＰＵ１２１２は、機能構成として、決定部１２１２Ａ、取得部１２１２Ｂ、算出部１２１２Ｃ、及び制御部１２１２Ｄを有する。各機能構成は、ＣＰＵ１２１２がコンピュータ１２００にインストールされたプログラムを読み出し、実行することにより実現される。
【0073】
決定部１２１２Ａは、取得可能な検知情報の中から、フォークリフト１０の動作毎の制御変数の算出に用いる制御情報を決定する。一例として、決定部１２１２Ａは、フォークリフト１０の停止中に、センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサが検知可能な検知情報を取得し、その検知情報の中から各制御変数の算出に用いる制御情報を決定する。具体的には、決定部１２１２Ａは、取得可能な検知情報の中から、フォーク３０の伸縮を制御するための制御変数の算出に用いる制御情報、及びガイド５０の伸縮を制御するための制御変数の算出に用いる制御情報等を決定する。
【0074】
取得部１２１２Ｂは、フォークリフト１０の移動中に、センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサにより検知された検知情報を１０億分の１秒毎に取得する。
【0075】
算出部１２１２Ｃは、フォークリフト１０の移動中に、取得部１２１２Ｂが取得した検知情報のうち決定部１２１２Ａが事前に決定した制御情報に基づいて、制御部１２１２Ｄがフォークリフト１０の動作を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。
【0076】
制御部１２１２Ｄは、算出部１２１２Ｃが算出した制御変数に基づいて、フォークリフト１０の動作を１０億分の１秒毎に制御する。
【0077】
次に、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００により実行される処理の流れについて説明する。コンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２がコンピュータ１２００にインストールされたプログラムを読み出して、ＲＡＭ１２１４に展開して実行することにより、図３に示すフローチャートの処理が実行される。なお、当該処理の前提として、ＣＰＵ１２１２は、取得可能な検知情報の中から、フォークリフト１０の動作毎の制御変数の算出に用いる制御情報を決定する。そして、以下では、第１の実施形態と処理内容が異なるステップＳ１１についてのみ説明する。
【0078】
ステップＳ１１において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ１０で取得した検知情報の中から事前に決定した制御情報に基づいて、制御変数を算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ１２に進む。
【0079】
上記のように、第２の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、取得可能な検知情報の中から、フォークリフト１０の動作毎の制御変数の算出に用いる制御情報を決定する。そして、ＣＰＵ１２１２は、フォークリフト１０の停止中に決定した制御情報に基づいて、フォークリフト１０の動作を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。これにより、当該コンピュータ１２００では、フォークリフト１０の移動中にフォークリフト１０の動作毎の制御変数の算出に用いる情報を決定する場合に比べて、フォークリフト１０の移動中におけるＣＰＵ１２１２の処理負荷を軽減することができる。
【0080】
（第３の実施形態）
次に、本実施形態に係る第３の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第３の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0081】
第３の実施形態では第２の実施形態と異なり、コンピュータ１２００のＣＰＵ１２１２は、機能構成として、取得部１２１２Ｂ、算出部１２１２Ｃ、及び制御部１２１２Ｄを有する（図９参照）。
【0082】
算出部１２１２Ｃは、取得部１２１２Ｂが取得した検知情報に基づいて、フォークリフト１０の動作として、フォーク３０の前後方向への伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。例えば、算出部１２１２Ｃは、検知情報に基づいてフォークリフト１０と荷物Ｌの受け渡し先との位置関係に応じたフォーク３０の伸縮量を算出し、当該伸縮量までフォーク３０を伸縮させるための制御変数を算出する。
【0083】
制御部１２１２Ｄは、算出部１２１２Ｃが算出した制御変数に基づいて、フォーク３０の伸縮を制御する。
【0084】
次に、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００により実行される処理の流れについて説明する。コンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２がコンピュータ１２００にインストールされたプログラムを読み出して、ＲＡＭ１２１４に展開して実行することにより、図１０に示すフローチャートの処理が実行される。
【0085】
ステップＳ２０において、ＣＰＵ１２１２は、センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサにより検知された検知情報を取得する。そして、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２１に進む。
【0086】
ステップＳ２１において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２０で取得した検知情報に基づいて、フォーク３０の伸縮を制御するための制御変数を算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２２に進む。
【0087】
ステップＳ２２において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２１で算出した制御変数に基づいて、フォーク３０の伸縮を制御する。そして、ＣＰＵ１２１２は、図１０に示すフローチャートの処理を終了する。
【0088】
上記のように、第３の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、検知情報に基づいて、フォーク３０の前後方向への伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、算出した制御変数に基づいて、フォーク３０の伸縮を制御する。これにより、当該コンピュータ１２００では、制御装置２０から遠い位置への荷物Ｌの的確な移動が可能となる。また、当該コンピュータ１２００では、パレット４０に荷物Ｌが載置されていない場合には、フォーク３０を縮ませることでフォークリフト１０を高速に移動させることができる。
【0089】
（第４の実施形態）
次に、本実施形態に係る第４の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第４の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0090】
図１１は、本実施形態に係るフォーク３０の延出状態を示す第２の側面図である。図１１に示すように、第４の実施形態に係るフォーク３０は、第１フォーク３０Ａ、第２フォーク３０Ｂ、及び第３フォーク３０Ｃを重ねて構成されている。そして、第１フォーク３０Ａは、先端部にセンサ３５Ａが設けられ、第２フォーク３０Ｂは、先端部にセンサ３５Ｂが設けられ、第３フォーク３０Ｃは、先端部にセンサ３５Ｃが設けられている。センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃは、上記実施形態のセンサ３５と同様の検知機能を有する。
【0091】
ここで、第４の実施形態では、センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃは、検知範囲が共通している。そのため、第４の実施形態では、センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃが共通の範囲を検知した検知情報がＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４に入力される。
【0092】
上記構成により、第４の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、センサ５５及びその他のセンサにより検知された検知情報に加えて、センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃにより共通の範囲が検知された検知情報を取得する取得部１２１２Ｂとして機能する。また、ＣＰＵ１２１２は、取得した検知情報に基づいて、フォーク３０の前後方向への伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する算出部１２１２Ｃとして機能する。これにより、当該コンピュータ１２００では、フォーク３０に設けられたセンサ３５が１つの場合に比べて、制御変数の算出に用いる当該センサ３５からの検知情報の信頼性を高めることができる。
【0093】
（第５の実施形態）
次に、本実施形態に係る第５の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第５の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0094】
第５の実施形態は第４の実施形態と同様、フォーク３０は、第１フォーク３０Ａ、第２フォーク３０Ｂ、及び第３フォーク３０Ｃを備え、また、第１フォーク３０Ａ、第２フォーク３０Ｂ、及び第３フォーク３０Ｃは、それぞれセンサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃを備えている。
【0095】
ここで、第５の実施形態では、第４の実施形態と異なり、センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃは、検知範囲が異なっている。そのため、第５の実施形態では、センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃが異なる範囲を検知した検知情報がＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４に入力される。
【0096】
上記構成により、第５の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、センサ５５及びその他のセンサにより検知された検知情報に加えて、センサ３５Ａ、センサ３５Ｂ、及びセンサ３５Ｃにより異なる範囲が検知された検知情報を取得する取得部１２１２Ｂとして機能する。また、ＣＰＵ１２１２は、取得した検知情報に基づいて、フォーク３０の前後方向への伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する算出部１２１２Ｃとして機能する。これにより、当該コンピュータ１２００では、フォーク３０に設けられたセンサ３５が１つの場合よりもセンサ３５の検知範囲が広がるため、広範囲の検知情報に基づいて制御変数を算出することができる。
【0097】
（第６の実施形態）
次に、本実施形態に係る第６の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第６の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0098】
図１２は、本実施形態に係るフォークリフト１０を示す第５の斜視図である。図１２に示すように、第６の実施形態に係るフォーク３０は、制御装置２０の上面に収納された前側フォーク３０Ｘと、ガイド５０の裏側に設けられた前側フォーク３０Ｘとは別の後側フォーク３０Ｙと、を備えている。前側フォーク３０Ｘ及び後側フォーク３０Ｙは、前後方向に伸縮可能である。そして、前側フォーク３０Ｘ及び後側フォーク３０Ｙの伸縮は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が図示しない駆動機構の駆動を制御することにより行われる。前側フォーク３０Ｘは「第１フォーク」の一例であり、後側フォーク３０Ｙは「第２フォーク」の一例である。
【0099】
ここで、第６の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、取得した検知情報に基づいて、前側フォーク３０Ｘ又は後側フォーク３０Ｙの伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する算出部１２１２Ｃとして機能する。例えば、ＣＰＵ１２１２は、取得した検知情報に基づいて荷物Ｌがガイド５０の裏側に存在することを認識した場合、後側フォーク３０Ｙの伸縮を制御するための制御変数を算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、算出した制御変数に基づいて、前側フォーク３０Ｘ又は後側フォーク３０Ｙの伸縮を制御する制御部１２１２Ｄとして機能する。上記の場合、ＣＰＵ１２１２は、当該制御変数による伸縮量まで後側フォーク３０Ｙを伸縮させて、荷物Ｌを後側フォーク３０Ｙに載置させる。これにより、当該コンピュータ１２００では、制御装置２０の前側又は後側の一方のみにフォーク３０が設けられた場合と異なり、フォーク３０が設けられていない側の荷物Ｌをフォーク３０に載置させる際にフォークリフト１０を旋回させる必要がなくなる。したがって、当該コンピュータ１２００では、制御装置２０の前側又は後側の一方のみにフォーク３０が設けられた場合に比べて、生産能力及び工場効率等の大幅な向上に寄与することができる。
【0100】
（第７の実施形態）
次に、本実施形態に係る第７の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第７の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0101】
第７の実施形態では第３の実施形態と同様に、コンピュータ１２００のＣＰＵ１２１２は、機能構成として、取得部１２１２Ｂ、算出部１２１２Ｃ、及び制御部１２１２Ｄを有する（図９参照）。
【0102】
算出部１２１２Ｃは、取得部１２１２Ｂが取得した検知情報に基づいて、フォークリフト１０の動作として、ガイド５０の上下方向への伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。例えば、算出部１２１２Ｃは、検知情報に基づいてフォークリフト１０と荷物Ｌの受け渡し先との位置関係に応じたガイド５０の伸縮量を算出し、当該伸縮量までガイド５０を伸縮させるための制御変数を算出する。
【0103】
制御部１２１２Ｄは、算出部１２１２Ｃが算出した制御変数に基づいて、ガイド５０の伸縮を制御する。
【0104】
次に、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００により実行される処理の流れについて説明する。コンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２がコンピュータ１２００にインストールされたプログラムを読み出して、ＲＡＭ１２１４に展開して実行することにより、図１０に示すフローチャートの処理が実行される。なお、以下では、第３の実施形態と処理内容が異なるステップＳ２１及びステップＳ２２についてのみ説明する。
【0105】
ステップＳ２１において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２０で取得した検知情報に基づいて、ガイド５０の伸縮を制御するための制御変数を算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２２に進む。
【0106】
ステップＳ２２において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ２１で算出した制御変数に基づいて、ガイド５０の伸縮を制御する。そして、ＣＰＵ１２１２は、図１０に示すフローチャートの処理を終了する。
【0107】
上記のように、第７の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、検知情報に基づいて、ガイド５０の上下方向への伸縮を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、算出した制御変数に基づいて、ガイド５０の伸縮を制御する。これにより、当該コンピュータ１２００では、制御装置２０より高い位置への荷物Ｌの的確な移動が可能となる。また、当該コンピュータ１２００では、パレット４０に荷物Ｌが載置されていない場合には、ガイド５０を縮ませることでフォークリフト１０を高速に移動させることができる。
【0108】
（第８の実施形態）
次に、本実施形態に係る第８の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
次に、本実施形態に係る第８の実施形態について、上記実施形態との重複部分を省略又は簡略しつつ説明する。
【0109】
図１３は、本実施形態に係るフォークリフト１０を示す第６の斜視図である。具体的には、図１３は、制御装置２０の周囲から柵のような保護部材６０が上方に突出した突出状体を示している。保護部材６０の突出は、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４が図示しない駆動機構の駆動を制御することにより行われる。一例として、保護部材６０は、４枚の板状部材を組み合わせて構成されている。
【0110】
ここで、第８の実施形態では第３の実施形態と同様に、コンピュータ１２００のＣＰＵ１２１２は、機能構成として、取得部１２１２Ｂ、算出部１２１２Ｃ、及び制御部１２１２Ｄを有する（図９参照）。
【0111】
算出部１２１２Ｃは、取得部１２１２Ｂが取得した検知情報に基づいて、フォークリフト１０の動作として、保護部材６０の突出量を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。ここで、取得部１２１２Ｂが取得した検知情報には、荷物Ｌの寸法を示す寸法情報が含まれている。そして、算出部１２１２Ｃは、例えば、検知情報に基づいて荷物Ｌの高さ寸法の半分以上となる突出量を算出し、当該突出量まで保護部材６０を突出させるための制御変数を算出する。
【0112】
制御部１２１２Ｄは、算出部１２１２Ｃが算出した制御変数に基づいて、保護部材６０の突出量を制御する。
【0113】
次に、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００により実行される処理の流れについて説明する。コンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２がコンピュータ１２００にインストールされたプログラムを読み出して、ＲＡＭ１２１４に展開して実行することにより、図１４に示すフローチャートの処理が実行される。
【0114】
ステップＳ３０において、ＣＰＵ１２１２は、センサ３５及びセンサ５５、並びにその他のセンサにより検知された検知情報を取得する。そして、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ３１に進む。
【0115】
ステップＳ３１において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ３０で取得した検知情報に基づいて、保護部材６０の突出量を制御するための制御変数を算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ３２に進む。
【0116】
ステップＳ３２において、ＣＰＵ１２１２は、ステップＳ３１で算出した制御変数に基づいて、保護部材６０の突出量を制御する。そして、ＣＰＵ１２１２は、図１４に示すフローチャートの処理を終了する。
【0117】
上記のように、第８の実施形態に係るＣｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ２４として機能するコンピュータ１２００では、ＣＰＵ１２１２は、検知情報に基づいて、制御装置２０の周囲から上方に突出して荷物Ｌを囲むことができる保護部材６０の突出量を制御するための制御変数を１０億分の１秒毎に算出する。そして、ＣＰＵ１２１２は、算出した制御変数に基づいて、保護部材６０の突出量を制御する。これにより、当該コンピュータ１２００では、荷物Ｌの高さ寸法の半分以上を保護部材６０で囲むことができるため、フォークリフト１０が高速で移動した場合に荷物Ｌが飛び出すことが抑制される。
【符号の説明】
【0118】
２４ Ｃｅｎｔｒａｌ Ｂｒａｉｎ、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ
【図1A】
【図1B】
【図2A】
【図2B】
【図2C】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13】
【図14】
