特許 7569225 荷取支援装置、搬送装置、荷取支援方法及び荷取支援プログラム

(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】2024-10-08

(45)【発行日】2024-10-17

(54)【発明の名称】荷取支援装置、搬送装置、荷取支援方法及び荷取支援プログラム

(51)【国際特許分類】

   B66F 9/24 20060101AFI20241009BHJP

   G06T 7/70 20170101ALI20241009BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20241009BHJP

【ＦＩ】

B66F9/24 L

G06T7/70 Z

G06T7/00 350C

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021007701

(22)【出願日】2021-01-21

(65)【公開番号】P2022112068

(43)【公開日】2022-08-02

【審査請求日】2023-06-12

(73)【特許権者】

【識別番号】000002107

【氏名又は名称】住友重機械工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100090033

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 博司

(74)【代理人】

【識別番号】100093045

【弁理士】

【氏名又は名称】荒船 良男

(72)【発明者】

【氏名】佐藤 美徳

【審査官】太田 義典

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１５－２２５４５３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０２３３９７（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１１１４００（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｂ６６Ｆ ９／００－１１／０４

Ｇ０６Ｔ ７／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

孔部を有する荷役台の二次元画像を取得する２Ｄ撮像手段と、
前記荷役台の三次元画像を取得する３Ｄ撮像手段と、
前記二次元画像及び前記三次元画像に基づいて、前記荷役台の前記孔部を検出する検出手段と、
前記荷役台のサイズ情報又は形状情報を取得する情報取得手段と、
を備え、
前記検出手段は、
前記三次元画像から前記荷役台の深度情報を取得し、当該深度情報に基づいて前記荷役台の位置及び姿勢を算出し、
前記情報取得手段が取得した前記荷役台のサイズ情報又は形状情報に基づいて、算出した前記荷役台の位置及び姿勢を補正する、
荷取支援装置。

【請求項2】

前記二次元画像から、前記孔部を含む対象領域を抽出する対象領域抽出手段を備え、
前記検出手段は、
前記対象領域から、前記荷役台の保持に関する特徴部分を抽出し、
前記特徴部分の深度情報に基づいて、前記荷役台の位置及び姿勢を算出する、
請求項１に記載の荷取支援装置。

【請求項3】

前記特徴部分は、前記孔部を含む平面部分、又は、前記平面部分のうち前記孔部を画成する周囲部分である、
請求項２に記載の荷取支援装置。

【請求項4】

前記対象領域抽出手段は、ニューラルネットワークを用いて前記対象領域を抽出する、
請求項２又は請求項３に記載の荷取支援装置。

【請求項5】

前記荷役台を保持する保持部の位置及び姿勢の情報を取得する取得手段を備え、
前記検出手段は、
前記荷役台の位置及び姿勢と、前記保持部の位置及び姿勢とに基づいて、前記保持部が前記孔部に挿入可能か否かを算出する、
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の荷取支援装置。

【請求項6】

前記孔部への前記保持部の挿入可否を表示する表示手段を備える、
請求項５に記載の荷取支援装置。

【請求項7】

請求項１から請求項６のいずれか一項に記載の荷取支援装置と、
前記荷役台を保持する保持部と、を備える、
搬送装置。

【請求項8】

制御手段が、
孔部を有する荷役台の二次元画像を取得する２Ｄ撮像工程と、
前記荷役台の三次元画像を取得する３Ｄ撮像工程と、
前記二次元画像及び前記三次元画像に基づいて、前記荷役台の前記孔部を検出する検出工程と、
前記荷役台のサイズ情報又は形状情報を取得する情報取得工程と、
を実行し、
前記検出工程では、
前記三次元画像から前記荷役台の深度情報を取得し、当該深度情報に基づいて前記荷役台の位置及び姿勢を算出し、
前記情報取得工程で取得した前記荷役台のサイズ情報又は形状情報に基づいて、算出した前記荷役台の位置及び姿勢を補正する、
荷取支援方法。

【請求項9】

コンピュータを、
孔部を有する荷役台の二次元画像を取得する２Ｄ撮像手段、
前記荷役台の三次元画像を取得する３Ｄ撮像手段、
前記二次元画像及び前記三次元画像に基づいて、前記荷役台の前記孔部を検出する検出手段、
前記荷役台のサイズ情報又は形状情報を取得する情報取得手段、
として機能させ、
前記検出手段は、
前記三次元画像から前記荷役台の深度情報を取得し、当該深度情報に基づいて前記荷役台の位置及び姿勢を算出し、
前記情報取得手段が取得した前記荷役台のサイズ情報又は形状情報に基づいて、算出した前記荷役台の位置及び姿勢を補正する、
荷取支援プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、荷取支援装置、搬送装置、荷取支援方法及び荷取支援プログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、フォークリフトでの荷役作業では、運転者（作業者）が目視によりパレットの孔部（フォークポケット）を確認し、この孔部へのフォークの挿入可否を判断していた。そのため、特にパレットが目視しづらい位置に置かれている場合などには、予測を頼りにフォークを挿入しなければならなかった。

【0003】

そこで、例えば特許文献１に記載の技術では、フォークリフトに搭載した撮像装置（三次元センサ）でパレットの画像を取得し、この画像に基づいてパレットの種別とその孔部へのフォークの挿入可否を判定している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【文献】特許第６６４９７９６号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、三次元センサではデータを上手く取得できない場合があり、その場合には処理に支障をきたす。
そこで、本発明は、演算処理のロバスト性を高めることを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本発明に係る荷取支援装置は、
孔部を有する荷役台の二次元画像を取得する２Ｄ撮像手段と、
前記荷役台の三次元画像を取得する３Ｄ撮像手段と、
前記二次元画像及び前記三次元画像に基づいて、前記荷役台の前記孔部を検出する検出手段と、
前記荷役台のサイズ情報又は形状情報を取得する情報取得手段と、
を備え、
前記検出手段は、
前記三次元画像から前記荷役台の深度情報を取得し、当該深度情報に基づいて前記荷役台の位置及び姿勢を算出し、
前記情報取得手段が取得した前記荷役台のサイズ情報又は形状情報に基づいて、算出した前記荷役台の位置及び姿勢を補正する。

【0007】

本発明に係る搬送装置は、
上記荷取支援装置と、
前記荷役台を保持する保持部と、を備える。

【0008】

本発明に係る荷取支援方法は、
制御手段が、
孔部を有する荷役台の二次元画像を取得する２Ｄ撮像工程と、
前記荷役台の三次元画像を取得する３Ｄ撮像工程と、
前記二次元画像及び前記三次元画像に基づいて、前記荷役台の前記孔部を検出する検出工程と、
前記荷役台のサイズ情報又は形状情報を取得する情報取得工程と、
を実行し、
前記検出工程では、
前記三次元画像から前記荷役台の深度情報を取得し、当該深度情報に基づいて前記荷役台の位置及び姿勢を算出し、
前記情報取得工程で取得した前記荷役台のサイズ情報又は形状情報に基づいて、算出した前記荷役台の位置及び姿勢を補正する。

【0009】

本発明に係る荷取支援プログラムは、
コンピュータを、
孔部を有する荷役台の二次元画像を取得する２Ｄ撮像手段、
前記荷役台の三次元画像を取得する３Ｄ撮像手段、
前記二次元画像及び前記三次元画像に基づいて、前記荷役台の前記孔部を検出する検出手段、
前記荷役台のサイズ情報又は形状情報を取得する情報取得手段、
として機能させ、
前記検出手段は、
前記三次元画像から前記荷役台の深度情報を取得し、当該深度情報に基づいて前記荷役台の位置及び姿勢を算出し、
前記情報取得手段が取得した前記荷役台のサイズ情報又は形状情報に基づいて、算出した前記荷役台の位置及び姿勢を補正する。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、演算処理のロバスト性を高めることができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態に係るフォークリフトの外観を示す斜視図である。

【図2】実施形態に係るフォークリフトの概略の制御構成を示すブロック図である。

【図3】実施形態に係るパレットの位置・姿勢算出処理の流れを示すフローチャートである。

【図4】実施形態に係るパレットの位置・姿勢算出処理を説明するための図である。

【図5】実施形態に係るパレットの位置・姿勢算出処理を説明するための図である。

【図6】実施形態に係るパレットの位置・姿勢算出処理の結果表示例を示す図である。

【図7】実施形態の変形例に係るパレットの位置・姿勢算出処理の流れを示すフローチャートである。

【図8】実施形態の変形例に係るパレットの位置・姿勢算出処理を説明するための図である。

【図9】実施形態の変形例に係るパレットのサイズ情報の入力画面例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。

【0013】

［フォークリフトの構成］
図１は、本実施形態に係るフォークリフト１の外観を示す斜視図である。
本実施形態に係るフォークリフト１は、本発明に係る搬送装置の一例であり、車体１１、フォーク１２、昇降体（リフト）１３、マスト１４、車輪１５を備える。マスト１４は車体１１の前方に設けられ、図示しない駆動源によって駆動されて車体１１の前後に傾斜する。昇降体１３は、図示しない駆動源によって駆動され、マスト１４に沿って昇降する。昇降体１３には、荷物やパレット３０などを保持する保持部としての一対のフォーク１２が取り付けられている。
パレット３０は、本発明に係る荷役台の一例であり、図４（ａ）に示すように、フォークリフト１の荷役対象となる荷物が載置される台状のものである。パレット３０は、短矩形板状に形成され、一対のフォーク１２が挿入される２つの孔部（フォークポケット）３２を各側面３１に有する。各孔部３２は、パレット３０の四辺に沿って延在し、その前後又は左右の両側に位置する柱状部３３により画成される。

【0014】

図２は、フォークリフト１の概略の制御構成を示すブロック図である。
この図に示すように、フォークリフト１は、上記構成に加え、駆動部２１、操作部２２、表示部２３、撮影部２４、記憶部２６、制御部２７を備える。本発明に係る荷取支援装置は、少なくとも撮影部２４と制御部２７を含んで構成される。

【0015】

駆動部２１は、フォークリフト１の各種駆動源である走行モータ、操舵モータ及び荷役モータ（いずれも図示省略）を含む。走行モータは、車輪１５のうちの駆動輪を駆動する。操舵モータは、車輪１５のうちの操舵輪を回転（操舵動作）させる。荷役モータは、昇降体１３の昇降とマスト１４の傾倒との各動作を行わせる駆動源である。

【0016】

操作部２２は、運転者が各種操作を行う操作手段である。操作部２２は、例えばハンドルやペダル、レバー、各種ボタン等を含み、これらの操作内容に応じた操作信号を制御部２７に出力する。
表示部２３は、例えば液晶ディスプレイ、有機エレクトロルミネッセンスディスプレイその他のディスプレイであり、制御部２７から入力される表示信号に基づいて各種情報を表示する。なお、表示部２３は、操作部２２の一部を兼ねるタッチパネルであってもよい。

【0017】

撮影部２４は、深度（距離）情報を含む画像を取得可能なものであり、本実施形態では、三次元の点群データを含む画像が得られるＲＧＢ－Ｄカメラ（デプスカメラ）である。つまり、撮影部２４は、三次元情報とＲＧＢ画像（二次元画像）とが取得可能なものである。撮影部２４は、例えば昇降体１３又はマスト１４に前方向きに取り付けられ、フォークリフト１の前方を撮影する。
なお、撮影部２４は、撮影対象の二次元画像と、深度情報を含む三次元画像とを取得できるものであればよい。すなわち、撮影部２４は、撮影対象の二次元画像を取得する手段と、三次元画像を取得する手段とを個別に備えるものであってもよい。また、撮影部２４は、例えばＲＧＢ画像でなく赤外線画像を取得可能な赤外線カメラであってもよい。この場合には赤外線画像を利用できるので、照明不足の場合にも対応できる。

【0018】

記憶部２６は、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＲＯＭ（Read Only Memory）等により構成されるメモリであり、各種のプログラム及びデータを記憶するとともに、制御部２７の作業領域としても機能する。本実施形態の記憶部２６には、パレット３０の形状情報として、パレット３０のＣＡＤデータ（設計データ）が予め記憶されている。
制御部２７は、フォークリフト１各部の動作を制御する。具体的に、制御部２７は、操作部２２の操作内容に基づいて駆動部２１を動作させたり、記憶部２６に予め記憶されているプログラムを展開し、展開されたプログラムと協働して各種処理を実行したりする。

【0019】

［フォークリフトの動作］
続いて、フォークリフト１がパレット３０にフォーク１２を挿入する際の荷取動作について説明する。
この荷取動作では、パレット３０の画像に基づいてパレット３０の位置及び姿勢が算出され、その結果に基づいて、パレット３０の孔部３２へのフォーク１２の挿入が好適にアシストされる。
図３は、パレット３０の位置・姿勢算出処理の流れを示すフローチャートであり、図４及び図５は、この処理を説明するための図であり、図６は、この処理における結果表示例を示す図である。
この処理は、制御部２７が、ユーザ操作に基づいて記憶部２６から該当するプログラムを読み出して展開することで実行される。
なお、以下では、特に断りのない限り、パレット３０の孔部３２又は柱状部３３とは、側面３１のうちの開口部分又は表面部分を指すものとする。

【0020】

図３に示すように、まず制御部２７は、撮影部２４によりパレット３０の画像を取得する（ステップＳ１）。
このステップでは、制御部２７は、ユーザ操作に基づいて、撮影部２４を動作させ、深度情報を含むパレット３０の画像（三次元の点群データを含む画像）を取得する。つまり、このステップでは、深度情報を含む三次元画像と、これに対応するＲＧＢ画像（二次元画像）とを取得する。取得した画像は記憶部２６に記憶される。これにより、図４（ａ）に示すようなパレット３０の画像が得られる。
なお、所定の撮影タイミングで定期的にフォークリフト１前方の画像を取得し、その画像からパレット３０を検出することとしてもよい。

【0021】

次に、制御部２７は、取得した画像（深度情報を含まないＲＧＢ画像（二次元画像））から、パレット３０の側面３１を含む部分を対象領域として抽出する（ステップＳ２）。
この抽出手法は、特に限定はされないが、本実施形態ではニューラルネットワークが利用される。これは、撮影された画像から、パレット３０の側面３１が写っている領域を含む矩形の範囲の画像部分を特定して出力するように学習されたニューラルネットワークである。これにより、図４（ｂ）に示すように、パレット３０の１つの側面３１を囲う矩形の画像部分Ｇが抽出される。画像に複数の側面３１が含まれる場合、例えば最もフォークリフト１の正対位置に近い（すなわち最も面積の大きい）状態の側面３１が抽出されることとしてもよいし、ユーザ（運転者）が選択できることとしてもよい。
なお、ここでは、対象領域として１つの側面３１を含む画像部分Ｇを抽出することとしたが、この対象領域は、ステップＳ１で取得された画像の一部であって、パレット３０の孔部３２を含む範囲であればよく、例えばパレット３０全体を含む矩形範囲であってもよい。

【0022】

次に、制御部２７は、ステップＳ２で対象領域として抽出された画像部分Ｇから、局所点群を抽出する（ステップＳ３）。つまり、このステップでは、画像部分Ｇ内の側面３１に含まれる点群データが深度情報として抽出される。

【0023】

次に、制御部２７は、ステップＳ３で抽出した点群データから平面を抽出する（ステップＳ４）。このステップでは、側面３１に含まれる点群データに平面をフィッティングすることで、図５（ａ）に示すように、パレット３０の特徴部分として、側面３１に対応した平面部分Ｇａが得られる。この平面部分Ｇａの向きにより、パレット３０の姿勢が得られる。ここで、パレット３０の「特徴部分」とは、フォーク１２によるパレット３０の保持に関係する部分をいう。

【0024】

次に、制御部２７は、側面３１の画像部分Ｇから、２つの孔部３２を抽出（検出）する（ステップＳ５）。ここでは、画像部分Ｇのうち、点群データを含まない部分として、図５（ｂ）に示すように、孔部３２に対応する孔部領域Ｇｂが抽出される。そして、制御部２７は、得られた孔部領域Ｇｂの位置を正として、必要に応じてパレット３０全体の位置を算出して修正する。
それから、制御部２７は、各孔部領域Ｇｂの位置を算出する（ステップＳ６）。ここでは、各孔部領域Ｇｂの中心位置等が取得される。

【0025】

次に、制御部２７は、算出したパレット３０（側面３１、孔部３２）の位置や姿勢の情報をＣＡＤデータと照合して補正する（ステップＳ７）。
このステップでは、制御部２７は、記憶部２６からパレット３０のＣＡＤデータを読み出し、例えば三次元のバーチャル画像を生成する。そして、そのうち側面３１の二次元シルエット画像が、算出結果のパレット３０の情報と整合する（誤差が所定以内）か否かを判定し、整合しない場合には整合するように算出結果を補正する。また、算出結果とＣＡＤデータとの照合度合を求め、この照合度合が所定の閾値未満であって場合には、画像のパレット３０が検出対象のパレットとは異なると判定し、それを表示部２３に表示してもよい。

【0026】

次に、制御部２７は、算出結果を出力する（ステップＳ８）。
本実施形態では、算出されたパレット３０の位置・姿勢情報から、孔部３２へのフォーク１２の挿入可否が算出（判定）され、表示部２３に表示される。
具体的には、例えば図６（ａ）に示すように、現状のフォーク１２とパレット３０との相対的な位置・姿勢が表示部２３に図示される。そして、フォーク１２の挿入予測線（延長線）Ｌがパレット３０を適正に貫通しているか否かにより挿入可否が示される。すなわち、孔部３２へのフォーク１２の「挿入可否」とは、フォークリフト１を前進させることで、フォーク１２がパレット３０の孔部３２内に挿入されるか否かをいう。この「挿入可否」の判定は、フォーク１２の向きと孔部３２の向き（つまりパレット３０の姿勢）とが所定範囲内にあるか否かの判定を含んでもよいし、単にフォーク１２の先端が孔部３２（の開口部）内に入るかだけの判定でもよい。フォーク１２の挿入予測線Ｌは、フォーク１２を駆動する荷役モータのエンコーダ（又は所定のセンサ）からフォーク１２の高さ及びチルト角度（位置及び姿勢）を取得し、フォーク１２の延在方向を計算すればよい。あるいは図６（ｂ）に示すように、この結果表示を、パレット３０の孔部３２が視認可能な透視図で示してもよい。
なお、算出結果の出力はここに例示したものに限定されない。例えば、フォーク１２がパレット３０の孔部３２に好適に挿入されない（フォーク１２の挿入予測線Ｌが孔部３２から外れている）算出結果であった場合に、フォーク１２の挿入予測線Ｌを孔部３２内に収めるためのフォークリフト１の向きやフォーク１２の高さ及び角度の各調整量を算出し、これを表示部２３に表示して調整を促してもよい。さらに、この調整の少なくとも一部が自動で行われるように駆動部２１を制御してもよい。この場合の自動調整は、上述のステップＳ７において算出結果とＣＡＤデータとの照合度合が所定値以上であった場合にのみ行われることとしてもよい。また、フォーク１２やパレット３０の図示は、図６のような側面図でなく平面図や鳥観図でもよいし、これらを組み合わせたものでもよい。
その後、制御部２７は、パレット３０の位置・姿勢算出処理を終了させる。

【0027】

［本実施形態の技術的効果］
以上のように、本実施形態によれば、パレット３０の二次元画像と三次元画像に基づいて、孔部３２が検出される。
したがって、三次元データのみに基づいていた従来に比べ、演算処理のロバスト性を高めることができる。

【0028】

また本実施形態によれば、画像（三次元画像）からパレット３０の深度情報（三次元点群データ）が取得され、ＲＧＢ画像（二次元画像）から孔部３２を含む対象領域が抽出される。そして、この対象領域の深度情報に基づいて、パレット３０の位置及び姿勢が算出される。
これにより、取得された画像のうち、孔部３２を含む対象領域についての三次元点群データの演算処理だけで、パレット３０の位置及び姿勢を算出できる。したがって、取得した画像全体について三次元点群データの演算処理を行う場合に比べ、演算コストを低減し、演算レートを向上できる。

【0029】

また本実施形態によれば、孔部３２を含む対象領域から、パレット３０の保持に関する特徴部分として平面部分Ｇａが抽出され、その深度情報に基づいてパレット３０の位置及び姿勢が算出される。
これにより、さらに演算コストを低減することができる。

【0030】

また本実施形態によれば、フォーク１２を孔部３２に挿入可能か否かが表示部２３に表示されるので、運転者（作業者）は表示部２３を見るだけでフォーク１２の挿入可否を即座に判断できる。

【0031】

また本実施形態によれば、画像から算出されたパレット３０の位置及び姿勢が、パレット３０のＣＡＤデータ（形状情報）に基づいて補正される。
これにより、パレット３０の位置及び姿勢をより高精度に算出できる。

【0032】

［変形例］
続いて、上記実施形態の変形例について説明する。
本変形例は、パレット３０の位置・姿勢算出時に、側面３１のうち孔部３２両側の柱状部３３を抽出する点で上記実施形態と異なる。以下では、主にこの異なる点について説明し、上記実施形態と同様の構成要素には同一の符号を付して説明を省略する。
図７は、本変形例におけるパレット３０の位置・姿勢算出処理の流れを示すフローチャートであり、図８は、この処理を説明するための図である。

【0033】

図７に示すように、まず制御部２７は、上記実施形態のステップＳ１と同様にして、撮影部２４によりパレット３０の画像を取得する（ステップＴ１）。
そして、制御部２７は、上記実施形態のステップＳ２と同様にして、取得した画像（深度情報を含まないＲＧＢ画像）から、パレット３０の側面３１を含む画像部分Ｇを対象領域として抽出する（ステップＴ２）。

【0034】

次に、制御部２７は、ステップＴ２で対象領域として抽出された画像部分Ｇから、特徴部分（局所特徴）として、孔部３２を画成する柱状部３３に対応する部分を抽出する（ステップＴ３）。
この抽出手法は、特に限定はされないが、本実施形態ではニューラルネットワークが利用される。これは、画像から、柱状部３３が写っている範囲の画像部分を特定して出力するように学習されたニューラルネットワークである。これにより、図８（ａ）に示すように、画像部分Ｇから、３つの柱状部３３に対応する３つの柱状部領域Ｇｃが抽出される。

【0035】

次に、制御部２７は、各柱状部領域Ｇｃから局所点群を抽出する（ステップＴ４）。つまり、このステップでは、図８（ｂ）に示すように、各柱状部領域Ｇｃに含まれる点群データが深度情報として抽出される。

【0036】

次に、制御部２７は、ステップＴ４で抽出した点群データから、各柱状部領域Ｇｃの重心を求める（ステップＴ５）。これにより、図８（ｃ）に示すように、各柱状部領域Ｇｃの重心ベクトルＧｄが得られる。
そして、制御部２７は、各柱状部領域Ｇｃの重心から、当該柱状部領域Ｇｃの位置及び姿勢を算出する（ステップＴ６）。これにより、パレット３０全体の位置及び姿勢も得られる。

【0037】

次に、制御部２７は、ステップＴ６で算出した各柱状部３３（柱状部領域Ｇｃ）の情報に基づいて、２つの孔部３２（孔部領域Ｇｂ）を抽出する（ステップＴ７）。ただし、実質的には、上述のステップＴ６の段階で２つの孔部３２の位置及び姿勢は既に求められている。なお、孔部３２の高さは柱状部３３と同じと仮定してもよいし、孔部３２の上下の肉厚部分を抽出して加味してもよい。そして、制御部２７は、得られた孔部３２の位置を正として、必要に応じてパレット３０全体の位置を修正する。

【0038】

次に、制御部２７は、上記実施形態のステップＳ７と同様にして、算出したパレット３０（側面３１、孔部３２、柱状部３３）の位置や姿勢の情報をＣＡＤデータと照合して補正する（ステップＴ８）。
そして、制御部２７は、上記実施形態のステップＳ８と同様にして、算出結果を出力する（ステップＴ９）。
その後、制御部２７は、パレット３０の位置・姿勢算出処理を終了させる。

【0039】

以上のように、本変形例によれば、上記実施形態と同様の効果を奏することができる。
また本変形例によれば、パレット３０の特徴部分として、孔部３２を画成する柱状部３３に対応する柱状部領域Ｇｃが抽出され、この柱状部領域Ｇｃの三次元点群データに基づいてパレット３０の位置及び姿勢が算出される。
これにより、特徴部分として側面３１に対応する平面部分Ｇａを抽出した上記実施形態に比べ、さらに演算コストを低減し、演算レートを向上できる。

【0040】

［その他］
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上記の実施形態（変形例含む）に限られない。
例えば、上記実施形態では、パレット３０のＣＡＤデータに基づいて位置及び姿勢の算出結果を補正することとしたが、これに代えて（又はこれに加えて）、パレット３０の孔部３２のサイズ情報に基づいて同様の補正を行うこととしてもよい。孔部３２のサイズ情報は、パレット３０のＣＡＤデータから取得してもよいし、ＣＡＤデータが無い場合などには、例えば図９に示すように、孔部（穴）のサイズ情報の入力画面を表示部２３に表示して当該サイズ情報を作業者に入力させてもよい。この補正では、例えば、柱状部３３の点群が最も孔部３２の内側に入り込まない位置となるように、孔部３２を側面３１上で調整すればよい。
また、この補正に用いる情報は、画像からの算出結果と照合可能なパレット３０のサイズ情報であれば、孔部３２のサイズ情報でなくともよく、例えば柱状部３３のサイズ情報であってもよい。

【0041】

また上記実施形態では、本発明に係る荷取支援装置がフォークリフト１に搭載される場合について説明したが、この構成に限定されず、例えば荷取支援装置のうち少なくとも一部の演算を行う部分がフォークリフト１に搭載されていなくともよい。具体的には、例えば演算装置（検出手段）を外部設備（例えば荷役作業場の管理室）に設けるとともに、この外部設備とフォークリフト１に通信手段を設け、撮影した画像をフォークリフト１から外部設備の演算装置に送信して、この演算装置で算出した結果をフォークリフト１に送信することとしてもよい。

【0042】

また、本発明に係る搬送装置は、荷役台を保持して搬送するものであればフォークリフトに限定されず、例えば荷を無人で搬送する無人搬送車（例えばＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）などであってもよい。
また、本発明に係る荷役台は、荷が載置されるとともに搬送装置により保持されるものであれば、パレットに限定されず、すのこなどを含む。
その他、上記実施形態で示した細部は、発明の趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。

【符号の説明】

【0043】

１ フォークリフト（搬送装置）
１２ フォーク（保持部）
２３ 表示部（表示手段）
２４ 撮影部
２６ 記憶部
２７ 制御部（検出手段）
３０ パレット（荷役台）
３１ 側面
３２ 孔部
３３ 柱状部
Ｇ 画像部分
Ｇａ 平面部分
Ｇｂ 孔部領域
Ｇｃ 柱状部領域
Ｇｄ 重心ベクトル
Ｌ フォークの挿入予測線

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】