特許 7559474 充電システムおよび情報処理装置

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2024-09-24

(45)【発行日】2024-10-02

(54)【発明の名称】充電システムおよび情報処理装置

(51)【国際特許分類】

   H02J 7/00 20060101AFI20240925BHJP

   B60L 53/16 20190101ALI20240925BHJP

   B60L 53/37 20190101ALI20240925BHJP

【ＦＩ】

H02J7/00 301B

H02J7/00 P

B60L53/16

B60L53/37

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2020164799

(22)【出願日】2020-09-30

(65)【公開番号】P2022056840

(43)【公開日】2022-04-11

【審査請求日】2023-05-09

(73)【特許権者】

【識別番号】000191009

【氏名又は名称】新東工業株式会社

(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】田名網 克周

(72)【発明者】

【氏名】伊藤 康二

【審査官】大濱 伸也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１９２５４７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－０８４６３７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１１－０３６１０７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１４０８７９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１４０７８２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１１７４３３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｈ０２Ｊ ７／００

Ｂ６０Ｌ １／００－３／１２

Ｂ６０Ｌ ７／００－１３／００

Ｂ６０Ｌ １５／００－５８／４０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

アーム部と、
力覚センサと、
前記力覚センサを介して前記アーム部に固定された、電気自動車の給電口に挿し込まれる充電用のコネクタと、
１または複数のプロセッサと、を備え、
前記プロセッサは、
電気自動車に設けられた給電口の位置を特定する位置特定ステップと、
前記位置特定ステップでの特定結果に基づき、前記アーム部を制御して前記コネクタを前記給電口に対向する位置に移動させる移動制御ステップと、
前記コネクタを前記給電口に挿し込むよう前記アーム部を制御する挿込制御ステップと、を実行し、
前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサの検出値に基づき、前記コネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの一方または両方の大きさが閾値以下となるよう前記アーム部を制御し、
前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサの検出値に基づき前記コネクタの故障または異物の噛み込みを検知する、
ことを特徴とする充電システム。

【請求項2】

前記力覚センサは、６軸力覚センサである、
ことを特徴とする請求項１に記載の充電システム。

【請求項3】

前記プロセッサは、前記位置特定ステップにおいて、電気自動車を撮像するセンサが撮像した画像に基づいて前記電気自動車の車種を判別し、判別した車種に基づき前記給電口の位置を特定する、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の充電システム。

【請求項4】

前記プロセッサは、前記位置特定ステップにおいて、前記給電口を撮像するセンサが撮像した画像に基づいて前記給電口の位置を特定する、
ことを特徴とする請求項１から３の何れか１項に記載の充電システム。

【請求項5】

前記アーム部を搬送する搬送機構、を更に備え、
前記プロセッサは、前記移動制御ステップにおいて、前記搬送機構により前記アーム部を前記給電口の付近に搬送させるとともに、前記アーム部により前記コネクタを前記給電口に対向する位置に移動させる、
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の充電システム。

【請求項6】

前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサが前記挿込方向における閾値以上の外力を検出した場合、前記コネクタの挿し込みが完了したと判別する、
ことを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の充電システム。

【請求項7】

電気自動車に設けられた給電口の位置を特定する位置特定ステップと、
前記位置特定ステップでの特定結果に基づき、前記給電口に挿し込まれる充電用のコネクタが力覚センサを介して固定されたアーム部を制御して、当該コネクタを当該給電口に対向する位置に移動させる移動制御ステップと、
前記コネクタを前記給電口に挿し込むよう前記アーム部を制御する挿込制御ステップと、を実行する１または複数のプロセッサ、を備え、
前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサの検出値に基づき、前記コネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの一方または両方の大きさが閾値以下となるよう前記アーム部を制御し、
前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサの検出値に基づき前記コネクタの故障または異物の噛み込みを検知する、ことを特徴とする情報処理装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、充電用システムおよび情報処理装置に関する。

【背景技術】

【0002】

電気自動車を充電する技術が提案されている。特許文献１には、自動化電気自動車ステーションが記載されている。この自動化電気自動車ステーションにおいては、ＲＦＩＤシステムが充電待ち自動車の充電条件を読み取り、該充電条件が制御盤に送られる。そして制御盤は、該読み取った充電条件に基づき、自動充電機構を制御し、該車両に対し充電を行う。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】実用新案登録第３１６９４３９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ところで、電気自動車の充電を自動化する場合、給電口へのコネクタの挿し込みを適切に行えない場合がある。電気自動車の停車位置や車高等の要因により、電気自動車の給電口の位置および挿込方向がその都度異なる場合があるためである。特許文献１に記載の技術では、給電口へのコネクタの挿し込みを適切に行えない場合があった。

【0005】

本発明の一態様は、電気自動車の給電口への充電用のコネクタの挿し込みが適切に行えない事態となるのを低減することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上記の課題を解決するために、本発明の一態様に係る充電システムは、アーム部と、力覚センサと、充電用のコネクタと、１または複数のプロセッサと、を備える。充電用のコネクタは、力覚センサを介してアーム部に固定されており、電気自動車の給電口に挿し込まれる。プロセッサは、位置特定ステップと、移動制御ステップと、挿込制御ステップと、を実行する。位置特定ステップは、電気自動車に設けられた給電口の位置を特定する。移動制御ステップは、位置特定ステップでの特定結果に基づき、アーム部を制御してコネクタを給電口に対向する位置に移動させる。挿込制御ステップは、コネクタを給電口に挿し込むようアーム部を制御する。そして、挿込制御ステップにおいて、プロセッサは、力覚センサの検出値に基づき、コネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの一方または両方の大きさが閾値以下となるようアーム部を制御する。

【発明の効果】

【0007】

本発明の一態様によれば、電気自動車の給電口へのコネクタの挿し込みが適切に行えない事態となるのを低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【0008】

【図1】本発明の実施形態１に係る充電システムの構成を示す概略図である。

【図2】本発明の実施形態１に係る充電システムの構成を概略的に示すブロック図である。

【図3】給電口の外観を例示する図である。

【図4】コネクタの外観を例示する図である。

【図5】情報処理装置の構成を示すブロック図である。

【図6】充電システムが行う充電動作の一例を示すフローチャートである。

【図7】給電口へのコネクタの挿込動作を説明するための模式図である。

【図8】給電口へのコネクタの挿込動作を説明するための模式図である。

【図9】学習済モデルの構築動作および教師データの生成動作の一例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】

【0009】

〔実施形態１〕
〔システム概要〕
以下、本発明の一実施形態について説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る充電システム１の構成を示す概略図である。充電システム１は、電気自動車２を充電するシステムである。電気自動車２は、電気をエネルギー源とし、電動機（モーター）を動力源として走行する自動車である。電気自動車２は例えば、外部からの電力給電によって二次電池（蓄電池）に充電し、二次電池から電動機に供給する二次電池車である。また、電気自動車２は、内燃機構と二次電池を併用する、いわゆるハイブリッドカーであってもよい。電気自動車２は、充電用のコネクタ１７が挿し込まれる給電口２０１を備える。給電口２０１の位置は、電気自動車２の車種および型式等（以下、単に「車種」という）によって異なっている。

【0010】

充電システム１は、協働ロボット１０、情報処理装置２０、および力覚センサ３０を備える。協働ロボット１０は、充電ステーションＳに停車した電気自動車２を充電するための装置である。協働ロボット１０は、ロボットアーム等のアーム部１８を備え、電気自動車２の給電口２０１に充電用のコネクタ１７をアーム部１８により挿し込んだり、コネクタ１７を給電口２０１から引き抜いたりする動作を行う。情報処理装置２０は、協働ロボット１０を制御するための各種演算を行う装置であり、例えばパーソナルコンピュータである。

【0011】

力覚センサ３０は、力およびトルクの方向および大きさを検出するセンサであり、例えば６軸力覚センサである。なお、力覚センサ３０は６軸力覚センサに限らず、例えば４軸力覚センサ等の他の力覚センサであってもよい。

【0012】

図１では、充電システム１が１台の協働ロボット１０、および１台の情報処理装置２０を備えているが、これは本実施形態１を限定するものではない。充電システム１は、複数の協働ロボット１０を備える構成であってもよく、また、複数の情報処理装置２０を備える構成であってもよい。

【0013】

図２は、本発明の一実施形態に係る充電システム１の構成を概略的に示すブロック図である。協働ロボット１０は、コネクタ１７およびアーム部１８を備える。コネクタ１７は、電気自動車の給電口２０１に挿し込まれる充電用のコネクタである。アーム部１８は、コネクタ１７を移動させるものであり、例えば協働ロボット１０のロボットアームである。アーム部１８は、１または複数の関節を含み、各関節が駆動されることにより動作する。コネクタ１７は力覚センサ３０を介してアーム部１８に固定されている。

【0014】

情報処理装置２０は、プロセッサ２１を備える。プロセッサ２１は位置特定ステップＭ１１、移動制御ステップＭ１２、および挿込制御ステップＭ１３を含む充電制御方法Ｍ１を実行する。位置特定ステップＭ１１は、電気自動車２に設けられた給電口２０１の位置を特定するステップである。プロセッサ２１は例えば、電気自動車２を撮像する撮像装置が撮像した画像に基づいて電気自動車２の車種を判別し、判別した車種に基づき給電口２０１の位置を特定する。

【0015】

移動制御ステップＭ１２は、位置特定ステップＭ１１での特定結果に基づき、アーム部１８を制御してコネクタ１７を給電口２０１に対向する位置に移動させるステップである。給電口２０１に対向する位置とは、コネクタ１７の挿込動作が開始される、給電口２０１とコネクタ１７とが相対する位置である。

【0016】

挿込制御ステップＭ１３は、コネクタ１７を給電口２０１に挿し込むようアーム部１８を制御するステップである。挿込制御ステップＭ１３において、プロセッサ２１は、力覚センサ３０の検出値に基づき、コネクタ１７の挿込方向以外の方向の力および／またはトルクの大きさが閾値以下となるようアーム部１８を制御する。

【0017】

アーム部１８は、プロセッサ２１が供給する制御情報に従い関節を駆動することによりコネクタ１７の姿勢および位置を変更する。アーム部１８は、プロセッサ２１が供給する制御情報に従いコネクタ１７の姿勢および位置を変更しながら、コネクタ１７を給電口２０１に挿し込む動作を行う。挿込動作中においてアーム部１８がコネクタ１７の姿勢および位置を変更するため、コネクタ１７の給電口２０１への挿込方向は挿込動作中において変動する。

【0018】

上記の構成によれば、充電システム１は、アーム部１８を制御してコネクタ１７を給電口２０１に移動させ、コネクタ１７の挿込方向以外の方向の力および／またはトルクの大きさが閾値以下となるよう制御しながらコネクタ１７を給電口２０１に挿し込ませる。挿込動作中においてプロセッサ２１がコネクタ１７の挿込方向以外の方向の力および／またはトルクの大きさが閾値以下となるよう制御するため、コネクタ１７の挿込方向は変動する。このように、挿込動作中において給電口２０１の位置および挿込方向が是正されるため、挿し込みを適切に行うことができる。

【0019】

〔システム構成〕
続いて、図１を参照して充電システム１の構成について説明する。図１に示すように、充電システム１は、協働ロボット１０、情報処理装置２０、および力覚センサ３０に加えて、第１ビジョンセンサ４０、第２ビジョンセンサ５０、および無人搬送車６０を備える。

【0020】

第１ビジョンセンサ４０は、充電ステーションＳに停車した電気自動車２を撮像する。第１ビジョンセンサ４０は、充電ステーションＳに停車した電気自動車２を撮像する位置および姿勢で充電ステーションＳに設置されている。第１ビジョンセンサ４０は、撮像した画像を表すデータを情報処理装置２０に出力する。第１ビジョンセンサ４０は、例えばフォトセンサ等、他方式のセンサで判別しても良い。

【0021】

第２ビジョンセンサ５０は、電気自動車２の給電口２０１を撮像する。第２ビジョンセンサ５０は、協働ロボット１０のアーム部１８に設けられている。また、第２ビジョンセンサ５０の撮像方向が、コネクタ１７が挿し込まれる給電口２０１が位置する方向となる位置に第２ビジョンセンサ５０が設けられている。第２ビジョンセンサ５０は、撮像した画像を表すデータを情報処理装置２０に出力する。第２ビジョンセンサ５０は、例えばフォトセンサ等、他方式のセンサで判別しても良い。

【0022】

無人搬送車６０は、アーム部１８を含む協働ロボット１０を搬送する搬送機構の一例である。無人搬送車６０は、車輪またはキャタピラ等の移動機構を備える。無人搬送車６０は、充電ステーションＳの所定の位置（以下、「初期位置」という）に停車している。電気自動車２を充電する場合、情報処理装置２０から供給される制御情報に基づき、協働ロボット１０を初期位置から給電口２０１の付近に搬送する。なお、無人搬送車６０は協働ロボット１０と別体であってもよく、また、無人搬送車６０と協働ロボット１０とが一体に構成されていてもよい。

【0023】

〔協働ロボットの構成〕
協働ロボット１０は、上述したように、コネクタ１７およびアーム部１８を備える。コネクタ１７は、例えばアーム部１８の端部に設けられている。コネクタ１７には充電ケーブルがつながっており、コネクタ１７が給電口２０１に挿し込まれることにより、充電ケーブルからの給電により電気自動車２が充電される。また、協働ロボット１０は、電気自動車２のドライバーに情報を報知する報知部（図示略）を備えていてもよい。報知部は例えば、警告音または音声メッセージを出力するスピーカ、または、メッセージ等の画像を表示するディスプレイであってもよい。

【0024】

図３は、コネクタ１７が挿し込まれる給電口２０１の外観を例示する図であり、図４は、コネクタ１７の外観を例示する図である。図において、給電口２０１は、カバー部２０１ａと窪み部２０１ｂとを含む。カバー部２０１ａは開閉可能に設けられており、閉じた状態では窪み部２０１ｂを覆った状態で固定されている。カバー部２０１ａが開くと、窪み部２０１ｂが外部に露出した状態となる。電気自動車２のドライバーが電気自動車２の所定の操作子（操作ボタン、等）を操作することにより、カバー部２０１ａが開閉する。

【0025】

コネクタ１７は、窪み部２０１ｂに嵌り込む凸形状を有している。給電口２０１にコネクタ１７が挿し込まれることにより、電気自動車２への充電が行われる。図４の例で、コネクタ１７は、協働ロボット１０のアーム部１８の端部に力覚センサ３０を介して固定されている。アーム部１８の関節が駆動することによりコネクタ１７の位置および姿勢はアーム部１８の動作に伴って変化する。なお、給電口２０１およびコネクタ１７の形状は図３および図４に例示したものに限られず、種々の形状のものが適用され得る。

【0026】

本実施形態において、力覚センサ３０は、６軸力覚センサである。図４の例では、力覚センサ３０は、ｘ軸、ｙ軸およびｚ軸により定義される３次元空間における、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向の力成分Ｆｘ、Ｆｙ、Ｆｚ、および、ｘ軸方向、ｙ軸方向、ｚ軸方向のトルク成分Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚを検出する。図４の例では、力覚センサ３０は、ｚ軸の正方向がコネクタ１７の挿込方向となる姿勢で固定されている。すなわち、アーム部１８の動作によりコネクタ１７の姿勢または位置が変化した場合、コネクタの姿勢または位置の変化に伴って、力覚センサ３０が検出する各成分の方向も変化する。情報処理装置２０は力覚センサ３０が検出した各成分を取得する。

【0027】

なお、本実施形態では、力覚センサ３０と協働ロボット１０とが別体である場合の構成について説明するが、力覚センサ３０が協働ロボット１０に内蔵された構成であってもよい。この場合、力覚センサ３０が検出した各成分を、協働ロボット１０が情報処理装置２０に出力する。

【0028】

〔情報処理装置２０の構成〕
図５は、情報処理装置２０の構成を示すブロック図である。情報処理装置２０は、汎用コンピュータを用いて実現されており、プロセッサ２１と、一次メモリ２２と、二次メモリ２３と、入出力ＩＦ２４と、通信ＩＦ２５と、バス２６とを備えている。プロセッサ２１、一次メモリ２２、二次メモリ２３、入出力ＩＦ２４、及び通信ＩＦ２５は、バス２６を介して相互に接続されている。

【0029】

二次メモリ２３には、充電制御プログラムＰ１及び学習済モデルＬＭ１が格納されている。プロセッサ２１は、二次メモリ２３に格納されている充電制御プログラムＰ１及び学習済モデルＬＭ１を一次メモリ２２上に展開する。そして、プロセッサ２１は、一次メモリ２２上に展開された充電制御プログラムＰ１に含まれる命令に従って、充電制御方法Ｍ１に含まれる各ステップを実行する。一次メモリ２２上に展開された学習済モデルＬＭ１は、充電制御方法Ｍ１の位置特定ステップＭ１１をプロセッサ２１が実行する際に利用される。なお、充電制御プログラムＰ１が二次メモリ２３に格納されているとは、ソースコード、又は、ソースコードをコンパイルすることにより得られた実行形式ファイルが二次メモリ２３に記憶されていることを指す。また、学習済モデルＬＭ１が二次メモリ２３に格納されているとは、学習済モデルＬＭ１を規定するパラメータが二次メモリ２３に格納されていることを指す。

【0030】

プロセッサ２１として利用可能なデバイスとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphic Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＦＰＵ（Floating point number Processing Unit）、ＰＰＵ（Physics Processing Unit）、マイクロコントローラ、又は、これらの組み合わせを挙げることができる。プロセッサ２１は、「演算装置」と呼ばれることもある。

【0031】

また、一次メモリ２２として利用可能なデバイスとしては、例えば、半導体ＲＡＭ（Random Access Memory）を挙げることができる。一次メモリ２２は、「主記憶装置」と呼ばれることもある。また、二次メモリ２３として利用可能なデバイスとしては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、ＯＤＤ（Optical Disk Drive）、ＦＤＤ（Floppy（登録商標） Disk Drive）、又は、これらの組み合わせを挙げることができる。二次メモリ２３は、「補助記憶装置」と呼ばれることもある。なお、二次メモリ２３は、情報処理装置２０に内蔵されていてもよいし、入出力ＩＦ２４又は通信ＩＦ２５を介して情報処理装置２０と接続された他のコンピュータ（例えば、クラウドサーバを構成するコンピュータ）に内蔵されていてもよい。なお、本実施形態においては、情報処理装置２０における記憶を２つのメモリ（一次メモリ２２及び二次メモリ２３）により実現しているが、これに限定されない。すなわち、情報処理装置２０における記憶を１つのメモリにより実現してもよい。この場合、例えば、そのメモリの或る記憶領域を一次メモリ２２として利用し、そのメモリの他の記憶領域を二次メモリ２３として利用すればよい。

【0032】

入出力ＩＦ２４には、入力デバイス及び／又は出力デバイスが接続される。入出力ＩＦ２４としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）、ＡＴＡ（Advanced Technology Attachment）、ＳＣＳＩ（Small Computer System Interface）、ＰＣＩ（Peripheral Component Interconnect）などのインタフェースが挙げられる。入出力ＩＦ２４に接続される入力デバイスとしては、協働ロボット１０、力覚センサ３０、第１ビジョンセンサ４０および第２ビジョンセンサ５０が挙げられる。充電制御方法Ｍ１において協働ロボット１０、力覚センサ３０、第１ビジョンセンサ４０および第２ビジョンセンサ５０から取得するデータは、情報処理装置２０に入力され、一次メモリ２２に記憶される。また、入出力ＩＦ２４に接続される他の入力デバイスとしては、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が挙げられる。また、入出力ＩＦ２４に接続される出力デバイスとしては、ディスプレイ、プロジェクタ、プリンタ、スピーカ、ヘッドホン、又は、これらの組み合わせが挙げられる。充電制御方法Ｍ１においてユーザに提供する情報は、これらの出力デバイスを介して情報処理装置２０から出力される。なお、情報処理装置２０は、ラップトップ型コンピュータのように、入力デバイスとして機能するキーボードと、出力デバイスとして機能するディスプレイとを、それぞれ内蔵してもよい。或いは、情報処理装置２０は、タブレット型コンピュータのように、入力デバイス及び出力デバイスの両方として機能するタッチパネルを内蔵していてもよい。

【0033】

通信ＩＦ２５には、ネットワークを介して他のコンピュータが有線接続又は無線接続される。通信ＩＦ２５としては、例えば、イーサネット（登録商標）、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）などのインタフェースが挙げられる。利用可能なネットワークとしては、ＰＡＮ（Personal Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＣＡＮ（Campus Area Network）、ＭＡＮ（Metropolitan Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＧＡＮ（Global Area Network）、又は、これらのネットワークを含むインターネットワークが挙げられる。インターネットワークは、イントラネットであってもよいし、エクストラネットであってもよいし、インターネットであってもよい。充電制御方法Ｍ１において情報処理装置２０が他のコンピュータから取得するデータ、および、充電制御方法Ｍ１において情報処理装置２０が他のコンピュータに提供するデータは、これらのネットワークを介して送受信される。なお、協働ロボット１０と情報処理装置２０とは、入出力ＩＦ２４により接続されてもよく、また、通信ＩＦ２５により接続されてもよい。

【0034】

なお、本実施形態においては、単一のプロセッサ（プロセッサ２１）を用いて充電制御方法Ｍ１を実行する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、複数のプロセッサを用いて充電制御方法Ｍ１を実行する構成を採用してもよい。この場合、連携して充電制御方法Ｍ１を実行する複数のプロセッサは、単一のコンピュータに設けられ、バスを介して相互に通信可能に構成されていてもよいし、複数のコンピュータに分散して設けられ、ネットワークを介して相互に通信可能に構成されていてもよい。一例として、クラウドサーバを構成するコンピュータに内蔵されたプロセッサと、そのクラウドサーバの利用者が所有するコンピュータに内蔵されたプロセッサとが、連携して充電制御方法Ｍ１を実行する態様などが考えられる。

【0035】

また、本実施形態においては、充電制御方法Ｍ１を実行するプロセッサ（プロセッサ２１）と同じコンピュータに内蔵されたメモリ（二次メモリ２３）に学習済モデルＬＭ１を格納する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、充電制御方法Ｍ１を実行するプロセッサと異なるコンピュータに内蔵されたメモリに学習済モデルＬＭ１を格納する構成を採用してもよい。この場合、学習済モデルＬＭ１を格納するメモリが内蔵されたコンピュータは、充電制御方法Ｍ１を実行するプロセッサが内蔵されたコンピュータとネットワークを介して相互に通信可能に構成される。一例として、クラウドサーバを構成するコンピュータに内蔵されたメモリに学習済モデルＬＭ１を格納し、そのクラウドサーバの利用者が所有するコンピュータに内蔵されたプロセッサが充電制御方法Ｍ１を実行する態様などが考えられる。

【0036】

また、本実施形態においては、単一のメモリ（二次メモリ２３）に学習済モデルＬＭ１を格納する構成を採用しているが、本発明は、これに限定されない。すなわち、複数のメモリに学習済モデルＬＭ１を分散して格納する構成を採用してもよい。この場合、学習済モデルＬＭ１を格納する複数のメモリは、単一のコンピュータ（充電制御方法Ｍ１を実行するプロセッサが内蔵されたコンピュータであってもよいし、そうでなくてもよい）に設けられていてもよいし、複数のコンピュータ（充電制御方法Ｍ１を実行するプロセッサが内蔵されたコンピュータを含んでいてもよいし、そうでなくてもよい）に分散して設けられていてもよい。一例として、クラウドサーバを構成する複数のコンピュータの各々に内蔵されたメモリに学習済モデルＬＭ１を分散して格納する構成などが考えられる。

【0037】

学習済モデルＬＭ１は、電気自動車２の車種を判別するための学習済モデルである。学習済モデルＬＭ１は、第１ビジョンセンサ４０が撮像した画像を入力とし、電気自動車２の車種を出力するよう学習させたモデルである。学習済モデルＬＭ１としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、又は、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

【0038】

〔電気自動車２への充電動作〕
図６は、充電システム１が行う充電動作の流れを示すフローチャートである。充電ステーションＳに電気自動車２が停車すると、ステップＳ１１において、第１ビジョンセンサ４０は、充電ステーションＳに停車している電気自動車２を撮像し、撮像した画像を表すデータを情報処理装置２０に出力する。

【0039】

ステップＳ１２において、プロセッサ２１は、第１ビジョンセンサ４０が撮像した画像に基づいて、電気自動車の車種を判別する。プロセッサ２１は、車種の判別を、例えば学習済モデルＬＭ１を用いて行う。

【0040】

プロセッサ２１は、第１ビジョンセンサ４０が撮像した画像を入力用画像としてもよく、また、第１ビジョンセンサ４０が撮像した画像の一部を入力用画像としてもよい。プロセッサ２１は、機械学習により構築された学習済モデルＬＭ１に入力用画像を入力して得られる出力値に基づき、電気自動車２の車種を判別する。

【0041】

なお、プロセッサ２１は、学習済モデルＬＭ１を用いることなく、例えばルールベースで電気自動車２の車種を判別してもよい。この場合、例えば、電気自動車２を撮像した画像を表す画像データを車種毎に情報処理装置２０の二次メモリ２３に予め記憶しておく。プロセッサ２１は、第１ビジョンセンサ４０の撮像画像を解析し、予め記憶された画像データを用いてパターンマッチング等の手法を用いることにより、電気自動車の車種を判別する。

【0042】

ステップＳ１３において、プロセッサ２１は、ステップＳ１２で判別した車種に基づき、電気自動車２の停止位置と給電口２０１の位置とを特定する。本実施形態では、プロセッサ２１は、第１ビジョンセンサ４０の撮像画像を解析し、電気自動車２の停止位置と給電口２０１のおおまかな位置とを特定する。例えば、電気自動車２を撮像した画像を表す画像データを情報処理装置２０の二次メモリ２３に車種毎に予め記憶しておき、プロセッサ２１がこの画像データを用いて特定処理を行う。この場合、例えば、プロセッサ２１が、第１ビジョンセンサ４０の撮像画像と予め記憶された画像データとを用いてパターンマッチング等の手法を用いることにより、電気自動車２の停車位置および車体の向きを特定してもよい。また、例えば、プロセッサ２１は、電気自動車２の車種と給電口２０１の位置とを対応付けて記憶したテーブルを参照し、ステップＳ１２で判別した車種に対応する給電口２０１の位置を特定する。

【0043】

プロセッサ２１は、給電口２０１の位置を特定すると、無人搬送車６０を給電口２０１の付近に移動させるための制御情報を無人搬送車６０に出力する。すなわち、プロセッサ２１は、無人搬送車６０によりアーム部１８を給電口２０１の付近に搬送させるとともに、アーム部１８によりコネクタ１７を給電口２０１に対向する位置に移動させる。無人搬送車６０は、情報処理装置２０から制御情報を取得すると、ステップＳ１４において、取得した制御情報に基づき、協働ロボット１０を情報処理装置２０に指示された位置に移動させる。

【0044】

また、無人搬送車６０による搬送が完了すると、協働ロボット１０は、コネクタ１７を給電口２０１に対向する位置に移動させるとともに、コネクタ１７の姿勢を、挿込動作を開始する姿勢に変更する。アーム部１８が挿込動作を開始するときのコネクタ１７の姿勢は、例えば、電気自動車２の車種毎に予め設定されている。この場合、例えば電気自動車２の車種とコネクタ１７の姿勢と二次メモリ２３に対応付けて予め記憶されており、プロセッサ２１が、充電対象である電気自動車２の車種に対応する姿勢をアーム部１８に指示する。この移動により、第２ビジョンセンサ５０と給電口２０１との位置関係は、第２ビジョンセンサ５０の撮像方向に給電口２０１が位置する位置関係となる。

【0045】

電気自動車２のドライバーは、充電ステーションＳに電気自動車２を停車させた後のいずれかのタイミングにおいて、電気自動車２に設けられた操作子（操作ボタン、等）を用いて、給電口２０１のカバー部２０１ａを開くための操作を行う。電気自動車２は、操作子から出力される操作情報に基づきカバー部２０１ａを開く。カバー部２０１ａが開かれることにより、窪み部２０１ｂが外部に露出した状態となる。

【0046】

ステップＳ１５において、第２ビジョンセンサ５０は、給電口２０１を撮像し、撮像した画像を表す画像データを出力する。ステップＳ１６において、プロセッサ２１は、第２ビジョンセンサ５０が撮像した画像に基づいて給電口２０１の位置を特定する。ステップＳ１３において給電口２０１の位置は特定されているものの、給電口２０１の位置は電気自動車２のタイヤの空気圧や地面の傾斜具合等により誤差が生じる場合がある。そこで、プロセッサ２１は、ステップＳ１６において、第２ビジョンセンサ５０の撮像画像を解析することにより、給電口２０１の位置をより精度よく特定する。

【0047】

具体的には例えば、電気自動車２の給電口２０１を撮像した画像を表す画像データを車種毎に情報処理装置２０の二次メモリ２３に予め記憶しておく。プロセッサ２１は第２ビジョンセンサ５０の撮像画像と予め記憶された画像データとを用いてパターンマッチング等の手法を用いることにより、電気自動車２における給電口２０１の位置を特定する。また、プロセッサ２１は、コネクタ１７の挿し込み動作の開始位置を示す情報（以下、「開始位置情報」という）を二次メモリ２３に記憶する。この情報は、コネクタ１７の引き抜き動作を行う際に参照される。

【0048】

ステップＳ１６において、給電口２０１のカバー部２０１ａが閉じた状態である場合、プロセッサ２１は給電口２０１の位置の特定を適切に行えない場合がある。位置の特定ができなかった場合、プロセッサ２１は、協働ロボット１０に警告音を出力させたり、「給電口のカバーを開いてください」といった音声メッセージを出力させたりする制御を行うことにより、ドライバーに報知を行ってもよい。

【0049】

ステップＳ１７において、プロセッサ２１は、コネクタ１７を給電口２０１に挿し込むようアーム部１８を制御する。アーム部１８は、プロセッサ２１が供給する制御情報に基づき、ステップＳ１６で位置が特定された給電口２０１にコネクタ１７を挿し込む動作を行う。このとき、プロセッサ２１は、力覚センサ３０の検出値に基づき、コネクタ１７の挿込方向以外の方向の力および／またはトルクの大きさが閾値以下となるようアーム部１８を制御する。

【0050】

具体的には、図４の例では、プロセッサ２１は、コネクタ１７が挿込方向（すなわち力覚センサ３０のｚ軸の正方向）に移動するようアーム部１８を制御することにより、挿込動作を行わせる。また、この挿込動作中において、プロセッサ２１は、力成分Ｆｚ以外の力覚センサ３０の検出値の成分、すなわち力成分Ｆｘ、Ｆｙおよびトルク成分Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚの検出値の絶対値が所定の閾値以下となるよう、アーム部１８を制御する。所定の閾値は、例えばゼロであってもよく、また、ゼロより大きい値であってもよい。閾値としては、例えば成分毎に異なる値が設定されていてもよく、また、複数の成分について共通する閾値が用いられてもよい。

【0051】

図７および図８は、給電口２０１へのコネクタ１７の挿込動作の一例を説明するための模式図である。図７において、アーム部１８は、プロセッサ２１が供給する制御情報に基づき、力覚センサ３０のｚ軸の正方向である挿込方向ｚ１にコネクタ１７を挿し込む。挿込動作中において、所望される挿込方向ａ１とコネクタ１７の挿込方向ｚ１とにずれが生じている場合、図８に示すように、コネクタ１７の一部が給電口２０１の窪み部２０１ｂの内壁に衝突し、窪み部２０１ｂの内壁にコネクタ１７が押し当てられる。これにより窪み部２０１ｂからコネクタ１７および力覚センサ３０に外力Ｆａが加わる。

【0052】

力覚センサ３０は外力Ｆａの力成分およびトルク成分を検出する。プロセッサ２１は、力覚センサ３０の力成分Ｆｚ以外の成分の検出値が閾値以下となるよう、コネクタ１７の位置および姿勢を修正する制御情報をアーム部１８に供給する。図８の例では、プロセッサ２１は例えば、力覚センサ３０の検出値に基づき、力覚センサ３０のｚ軸の正方向である挿込方向ｚ１と所望される挿込方向ａ１との差分が小さくなるようコネクタ１７の位置及び姿勢を修正する制御情報をアーム部１８に供給する。

【0053】

このように、アーム部１８は、プロセッサ２１が供給する制御情報に基づき、コネクタ１７の位置および姿勢を修正しながら、コネクタ１７を給電口２０１に挿し込む動作を行う。プロセッサ２１は、例えば所定の単位時間毎に上記の修正処理を繰り返し実行する。コネクタ１７の位置および姿勢が繰り返し修正されながら挿込動作が行われることにより、例えばコネクタ１７の挿込方向（力覚センサ３０のｚ方向）と所望される挿込方向ａ１とにずれが生じている場合であっても、挿込方向を修正しながら挿し込みを行うことができる。これにより、電気自動車２の給電口２０１へのコネクタ１７の挿し込みが適切に行えない事態となるのが低減される。

【0054】

図４の例では、プロセッサ２１は、上述したように、力成分Ｆｚ以外の力覚センサ３０の検出値の成分、すなわち力成分Ｆｘ、Ｆｙおよびトルク成分Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚの検出値が所定の閾値以下となるよう、アーム部１８を制御した。プロセッサ２２１の制御方法は上述したものに限られず、プロセッサ２１は、力成分（Ｆｘ、Ｆｙ）またはトルク成分（Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ）の成分の検出値が閾値以下となるようにアーム部１８を制御してもよい。

【0055】

図６の説明に戻る。ステップＳ１８において、プロセッサ２１は、コネクタ１７の給電口２０１への挿し込みが完了したかを判別する。コネクタ１７の給電口２０１への挿し込みが完了すると、コネクタ１７および力覚センサ３０には窪み部２０１ｂからｚ軸方向の外力が加わる。プロセッサ２１は、力覚センサ３０が挿込方向（ｚ軸方向）において閾値以上の外力を検出したか否かにより、コネクタ１７の挿し込みが完了したかを判別する。力覚センサ３０が検出したｚ軸方向の力の大きさが所定の閾値以上である場合、プロセッサ２１は挿し込みが完了したと判別する。一方、力覚センサ３０が検出したｚ軸方向の力の大きさが閾値未満である場合、プロセッサ２１は挿し込みが完了していないと判別する。挿し込みが完了した場合（ステップＳ１８にてＹＥＳ）、プロセッサ２１はステップＳ１９の処理に進む。一方、挿し込みが完了していない場合（ステップＳ１８にてＮＯ）、プロセッサ２１はステップＳ１７の処理に戻り、挿込動作を継続する。

【0056】

コネクタ１７が給電口２０１に挿し込まれることにより、電気自動車２への給電が行われる。ステップＳ１９において、プロセッサ２１は、電気自動車２への充電が完了したかを判定する。プロセッサ２１は例えば、コネクタ１７により電気自動車２に供給される電流値が所定値まで減少した場合に、充電が完了したと判定する。

【0057】

充電が完了した場合（ステップＳ１９にてＹＥＳ）、プロセッサ２１はステップＳ２０の処理に進む。一方、充電が完了していない場合（ステップＳ１９にてＮＯ）、プロセッサ２１はステップＳ１９の処理に戻り、充電が完了するまで待機する。

【0058】

ステップＳ２０において、アーム部１８は、プロセッサ２１が供給する制御情報に基づき、コネクタ１７を給電口２０１から引き抜く動作を行う。この引き抜き動作は、ステップＳ１７の挿込動作とは逆の動作である。すなわち、プロセッサ２１は、挿込方向と反対の方向（すなわち、力覚センサ３０のｚ軸の負方向）にコネクタ１７を移動させる制御情報をアーム部１８に供給する。

【0059】

この引き抜き動作においても、プロセッサ２１は、力覚センサ３０の検出値に基づき、コネクタ１７の挿込方向以外の方向の力およびトルクの大きさが閾値以下となるようアーム部１８を制御しながら、コネクタ１７を給電口２０１に引き抜く動作を行わせる。

【0060】

具体的には、プロセッサ２１は例えば、コネクタ１７が引き抜き方向（すなわち力覚センサ３０のｚ軸の負方向）に移動するようアーム部１８を制御することにより、引き抜き動作を行わせる。また、この引き抜き動作中において、プロセッサ２１は、力成分Ｆｚ以外の力覚センサ３０の検出値の成分、すなわち力成分Ｆｘ、Ｆｙおよびトルク成分Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚの検出値が所定の閾値以下となるよう、アーム部１８を制御する。

【0061】

ステップＳ２１において、プロセッサ２１は、コネクタ１７の引き抜きが完了したかを判別する。プロセッサ２１は例えば、二次メモリ２３に記憶された開始位置情報を参照し、引き抜き動作によりコネクタ１７が挿込動作の開始位置に移動したかにより、引き抜きが完了したかを判別する。この場合、プロセッサ２１は例えば、コネクタ１７が開始位置に移動した場合、引き抜きが完了したと判別する一方、コネクタ１７が開始位置に移動していない場合、引き抜きが完了していないと判別する。

【0062】

引き抜き動作が完了した場合（ステップＳ２１にてＹＥＳ）、プロセッサ２１はステップＳ２２の処理に進む。一方、引き抜き動作が完了していない場合（ステップＳ２１にてＮＯ）、プロセッサ２１はステップＳ２０の処理に戻り、引き抜き動作を継続する。

【0063】

プロセッサ２１は、無人搬送車６０を初期位置に移動させるための制御情報を無人搬送車６０に出力する。無人搬送車６０は、情報処理装置２０から制御情報を取得すると、ステップＳ２２において、取得した制御情報に基づき、協働ロボット１０を初期位置に移動させる。

【0064】

電気自動車２のドライバーは、協働ロボット１０による充電動作が完了すると、給電口２０１のカバー部２０１ａを閉じる。ドライバーが手動によりカバー部２０１ａを閉じてもよく、また、ドライバーが所定の操作子を用いてカバー部２０１ａを閉じるための操作を行うことにより、電気自動車２がカバー部２０１ａを閉じてもよい。

【0065】

〔教師データの生成・学習済モデルの構築〕
次いで、図６のステップＳ１２で用いられる学習済モデルＬＭ１の構築動作、および構築処理で用いる教師データの生成動作について、図面を参照しつつ説明する。本実施形態では、情報処理装置２０が、学習済モデルＬＭ１の構築処理、および教師データの生成処理を実行する。なお、学習済モデルＬＭ１の構築処理、および教師データの生成処理は、情報処理装置２０以外の他の装置が実行してもよい。

【0066】

学習済モデルＬＭ１の構築で用いる教師データは、電気自動車２を撮像した撮像画像と、電気自動車２の車種を示すラベルデータとを含む。

【0067】

図９は、学習済モデルＬＭ１の構築動作および教師データの生成動作の一例を示すフローチャートである。Ｓ３１では、第１ビジョンセンサ４０が電気自動車２を撮像し、撮像画像を生成する。情報処理装置２０は、第１ビジョンセンサ４０が生成した撮像画像をそのまま学習用画像として用いてもよく、また、撮像画像の一部を抽出した画像を学習用画像として用いてもよい。

【0068】

Ｓ３２では、情報処理装置２０は、学習用画像にラベルデータを対応付けて教師データを生成する。ラベルデータは、車種を示すデータである。ラベルデータは例えば、入出力ＩＦ２４を介して情報処理装置２０に入力される。

【0069】

Ｓ３３では、情報処理装置２０は、教師データを用いた教師あり学習によって、学習済モデルＬＭ１を構築する。学習済モデルＬＭ１としては、例えば、畳み込みニューラルネットワークや再帰型ニューラルネットワークなどのニューラルネットワークモデル、線形回帰などの回帰モデル、または、回帰木などの木モデルなどのアルゴリズムを用いることができる。

【0070】

ところで、電気自動車２の充電を行う場合、給電口２０１とコネクタ１７との位置合わせや、給電口２０１へのコネクタ１７の挿し込みを適切に行えない場合がある。車種によって給電口２０１の位置が異なっていたり、また、電気自動車２のタイヤの空気圧が変化する等により給電口２０１への挿込方向に若干のズレが生じている場合等があったりするためである。

【0071】

それに対し本実施形態によれば、プロセッサ２１が、コネクタ１７の挿込動作中においてコネクタ１７の挿込方向以外の方向に加わる大きさが閾値以下となるよう制御することにより、コネクタ１７の挿込方向は変動する。これにより、給電口２０１の位置および挿込方向が若干ずれている場合等であっても挿込方向が是正され、挿し込みを適切に行うことができる。そのため、電気自動車２の給電口２０１へのコネクタ１７の挿し込みが適切に行えない事態となるのを低減することができる。

【0072】

また、コネクタ１７の挿込方向を力覚センサ３０の検出結果に基づき変化させながら挿込動作を行うことにより、コネクタ１７が給電口２０１に誤った挿込方向で挿し込まれてしまうことが防止される。コネクタ１７が無理な姿勢で給電口２０１に挿し込まれることがないため、コネクタ１７および給電口２０１の破損が防止される。

【0073】

また、本実施形態では、コネクタ１７と給電口２０１との位置関係の誤差、およびコネクタ１７の挿込方向におけるある程度の誤差は、コネクタ１７の挿込動作において是正される。そのため、給電口２０１を撮像する第１ビジョンセンサ４０として高精度のセンサが不要となるとともに、高精度の協働ロボット１０が不要となる。

【0074】

また、本実施形態では、力覚センサ３０がｚ軸方向における閾値以上の外力を検出した場合に、挿込動作が完了したとプロセッサ２１が判別する。これにより、プロセッサ２１はコネクタ１７の給電口２０１への押込動作の完了を検出することができる。

【0075】

また、本実施形態では、情報処理装置２０が給電口２０１の位置を特定し、特定した位置に協働ロボット１０が移動するため、充電ステーションＳの任意の位置に停車した電気自動車２に対して協働ロボット１０が充電を行うことができる。すなわち、電気自動車２の停車位置を予め定めておく必要がなく、電気自動車２の停車位置に関わらず給電が可能になり、ドライバーの負担が軽減する。また、電気自動車２のドライバー等が給電作業を行う必要がないため、コネクタ１７をドライバーが誤って破損してしまうことがなく、また、コネクタ１７につながっている充電ケーブルをさばくといった煩雑な作業をドライバーが行う必要がない。

【0076】

また、本実施形態では、無人搬送車６０が給電口２０１に移動して充電を行うため、例えば電気自動車２のドライバーが給電のために降車したりする必要がない。また、給電作業を行う必要がないため、ドライバーが誤って感電してしまうことがない。

【0077】

また、本実施形態では、力成分（Ｆｘ、Ｆｙ）の大きさが閾値以下になるようプロセッサ２１が制御することにより、コネクタ１７が給電口２０１の側壁に接触した際に双方に過大な垂直抗力が働くことを防止できる。また、トルク成分（Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ）の大きさが閾値以下になるようプロセッサ２１が制御することにより、コネクタ１７が給電口２０１の側壁に接触した際に双方に過大な摩擦力が働くことを防止できる。

【0078】

また、力成分（Ｆｘ、Ｆｙ）およびトルク成分（Ｍｘ、Ｍｙ、Ｍｚ）の両方の成分の検出値の絶対値が閾値以下となるようコネクタ１７が制御することにより、垂直抗力や摩擦力によってコネクタ又は給電口が損傷するといった事態が生じる可能性を低減することができる。

【0079】

〔変形例〕
上述の実施形態では、協働ロボット１０がコネクタ１７を備える構成を例示したが、コネクタ１７が協働ロボット１０と別体として構成されていてもよい。この場合、コネクタ１７は例えば、協働ロボット１０のアーム部１８のエンドエフェクタである把持部により把持され、給電口２０１へのコネクタ１７の挿し込みが行われてもよい。

【0080】

また、上述の実施形態において、力覚センサ３０の検出値に基づき、プロセッサ２１がコネクタ１７の故障または異物の噛み込み等を検知してもよい。この場合、例えば、コネクタ１７が給電口２０１に正常に挿し込まれた場合にコネクタ１７がたどる移動軌跡を示す情報（以下、「軌跡情報」という）を、車種毎に二次メモリ２３に予め記憶しておく。プロセッサ２１は、二次メモリ２３に記憶された軌跡情報の示す移動軌跡とコネクタ１７の実際の移動軌跡とを比較し、差分が所定の条件を満たさない場合、異常が発生していると判別してもよい。所定の条件とは例えば、力覚センサ３０がｚ軸方向において閾値以上の力を検出し、かつ、コネクタ１７の移動距離と二次メモリ２３に記憶された軌跡情報に対応する移動距離との差分が所定の閾値以上である、といった条件である。

【0081】

上述の実施形態では、協働ロボット１０と情報処理装置２０とが別体の装置として構成されている場合を説明した。充電システム１の構成は上述した実施形態で示したものに限られない。例えば、協働ロボット１０と情報処理装置２０とが一体の装置として構成されていてもよい。

【0082】

また、上述の実施形態では、プロセッサ２１が、位置特定ステップＭ１１、移動制御ステップＭ１２、および挿込制御ステップＭ１３を実行したが、これらのステップを情報処理装置２０と１または複数の他の装置とが分担して実行してもよい。例えば、プロセッサ２１が位置特定ステップＭ１１を実行し、協働ロボット１０に設けられたプロセッサが移動制御ステップＭ１２および挿込制御ステップＭ１３を実行してもよい。

【0083】

上述の実施形態では、電気自動車２のドライバーが電気自動車２に設けられた操作子を操作することにより、電気自動車２がカバー部２０１ａの開閉を行った。カバー部２０１ａの開閉のトリガは、ドライバーの所定の操作に限られず、他のものであってもよい。例えば、コネクタ１７が給電口２０１に近づき、コネクタ１７と給電口２０１との距離が所定の閾値以下となって場合、電気自動車２がカバー部２０１ａを開く制御を行ってもよい。その後、コネクタ１７と給電口２０１との距離が閾値以上となった場合に、電気自動車がカバー部２０１ａを閉じる制御を行ってもよい。この場合、例えば、給電口２０１が測距センサを備える構成とし、測距センサが給電口２０１に近づいたコネクタ１７との距離を測定してもよい。測距センサとしては、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）センサ、ドップラーセンサ、カメラ等の公知の測距センサが使用される。

【0084】

〔まとめ〕
態様１に係る充電システムは、アーム部と、力覚センサと、前記力覚センサを介して前記アーム部に固定された、電気自動車の給電口に挿し込まれる充電用のコネクタと、１または複数のプロセッサと、を備え、前記プロセッサは、電気自動車に設けられた給電口の位置を特定する位置特定ステップと、前記位置特定ステップでの特定結果に基づき、前記アーム部を制御して前記コネクタを前記給電口に対向する位置に移動させる移動制御ステップと、前記コネクタを前記給電口に挿し込むよう前記アーム部を制御する挿込制御ステップと、を実行し、前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサの検出値に基づき、前記コネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの一方または両方の大きさが閾値以下となるよう前記アーム部を制御する。

【0085】

上記の構成によれば、コネクタの挿込動作中においてプロセッサがコネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの一方又は両方の大きさが閾値以下となるよう制御する。挿込方向以外の力の大きさが閾値以下になるよう制御する場合、コネクタが給電口の側壁に接触した際に双方に過大な垂直抗力が働くことを防止できる。また、トルクの大きさが閾値以下になるよう制御する場合、コネクタが給電口の側壁に接触した際に双方に過大な摩擦力が働くことを防止できる。挿込方向以外の力の大きさ及びトルクの大きさが閾値以下になるよう制御する場合、垂直抗力や摩擦力によってコネクタ又は給電口が損傷するといった事態が生じる可能性を低減することができる。

【0086】

態様２に係る充電システムは、態様１に係る充電システムの特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様２に係る充電システムにおいて、前記力覚センサは、６軸力覚センサである。

【0087】

上記の構成によれば、充電システムは、６軸力覚センサに検出される力およびトルクに基づきコネクタの挿し込み方向を制御する。これにより、電気自動車の給電口へのコネクタの挿し込みが適切に行えない事態となるのを低減することができる。

【0088】

態様３に係る充電システムは、態様１または２に係る充電システムの特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様３に係る充電システムにおいて、前記プロセッサは、前記位置特定ステップにおいて、電気自動車を撮像するセンサが撮像した画像に基づいて前記電気自動車の車種を判別し、判別した車種に基づき前記給電口の位置を特定する。

【0089】

上記の構成によれば、複数の車種の電気自動車について給電口へのコネクタの挿し込みを行うことができる。

【0090】

態様４に係る充電システムは、態様１～３に係る充電システムの特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様４に係る充電システムにおいて、前記プロセッサは、前記位置特定ステップにおいて、前記給電口を撮像するセンサが撮像した画像に基づいて前記給電口の位置を特定する。

【0091】

上記の構成によれば、電気自動車が停車している地面の傾斜や車高等の要因により給電口の位置にズレが生じている場合等であっても、電気自動車の給電口の位置の特定の精度を高くすることができる。

【0092】

態様５に係る充電システムは、態様１～４に係る充電システムの特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様５に係る充電システムにおいて、前記アーム部を搬送する搬送機構、を更に備え、前記プロセッサは、前記移動制御ステップにおいて、前記搬送機構により前記アーム部を前記給電口の付近に搬送させるとともに、前記アーム部により前記コネクタを前記給電口に対向する位置に移動させる。

【0093】

上記の構成によれば、電気自動車の停車位置がその都度異なる場合であっても、コネクタを給電口の付近に搬送することにより、電気自動車の給電口へのコネクタの挿し込みを行うことができる。

【0094】

態様６に係る充電システムは、態様１～５に係る充電システムの特徴に加えて、以下の特徴を有している。すなわち、態様６に係る充電システムにおいて、前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサが前記挿込方向における閾値以上の外力を検出した場合、前記コネクタの挿し込みが完了したと判別する。

【0095】

上記の構成によれば、プロセッサ２１はコネクタ１７の給電口２０１への押込動作の完了を検出することができる。

【0096】

態様７に係る情報処理装置は、電気自動車に設けられた給電口の位置を特定する位置特定ステップと、前記位置特定ステップでの特定結果に基づき、前記給電口に挿し込まれる充電用のコネクタが力覚センサを介して固定されたアーム部を制御して、当該コネクタを当該給電口に対向する位置に移動させる移動制御ステップと、前記コネクタを前記給電口に挿し込むよう前記アーム部を制御する挿込制御ステップと、を実行する１または複数のプロセッサ、を備え、前記挿込制御ステップにおいて、前記プロセッサは、前記力覚センサの検出値に基づき、前記コネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの一方または両方の大きさが閾値以下となるよう前記アーム部を制御する。

【0097】

上記の構成によれば、コネクタの挿込動作中においてプロセッサがコネクタの挿込方向以外の方向の力およびトルクの大きさが閾値以下となるよう制御するため、コネクタの挿込方向が変動しながら挿込動作が行われる。これにより、電気自動車の給電口へのコネクタの挿し込みが適切に行えない事態となるのを低減することができる。

【0098】

〔付記事項〕
本発明は上述した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、上述した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他の実施形態についても本発明の技術的範囲に含まれる。

【符号の説明】

【0099】

１ 充電システム
２ 電気自動車
１０ 協働ロボット
１７ コネクタ
１８ アーム部
２０ 情報処理装置
２１ プロセッサ
３０ 力覚センサ
４０ 第１ビジョンセンサ
５０ 第２ビジョンセンサ
２０１ 給電口

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】