(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】2024-10-21
(45)【発行日】2024-10-29
(54)【発明の名称】搬送システム、搬送装置、搬送方法及びプログラム
(51)【国際特許分類】
B65G 1/00 20060101AFI20241022BHJP
G05D 1/43 20240101ALI20241022BHJP
【ＦＩ】
B65G1/00 501
G05D1/43
【請求項の数】
19
(21)【出願番号】P 2023547949
(86)(22)【出願日】2021-09-14
(86)【国際出願番号】 JP2021033655
(87)【国際公開番号】W WO2023042242
(87)【国際公開日】2023-03-23
【審査請求日】2024-03-11
(73)【特許権者】
【識別番号】000004237
【氏名又は名称】日本電気株式会社
(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】熊谷 太一
【審査官】福島 和幸
(56)【参考文献】
【文献】国際公開第２０２１／０６４８０２（ＷＯ，Ａ１）
【文献】特開平９－２５１３１７（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２００６－８３６２（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１９－１４２４１７（ＪＰ，Ａ）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｂ６５Ｇ １／００
Ｇ０５Ｄ １／４３
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送システム。
【請求項2】
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、請求項１に記載の搬送システム。
【請求項3】
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、請求項１又は２に記載の搬送システム。
【請求項4】
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、請求項１から３の何れか１項に記載の搬送システム。
【請求項5】
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、請求項４に記載の搬送システム。
【請求項6】
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、請求項１から５の何れか１項に記載の搬送システム。
【請求項7】
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送装置。
【請求項8】
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、請求項７に記載の搬送装置。
【請求項9】
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、請求項７又は８に記載の搬送装置。
【請求項10】
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、請求項７から９の何れか１項に記載の搬送装置。
【請求項11】
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、請求項１０に記載の搬送装置。
【請求項12】
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、請求項７から１１の何れか１項に記載の搬送装置。
【請求項13】
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得すること、及び前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定すること、
を含む搬送方法。
【請求項14】
前記搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、請求項１３に記載の搬送方法。
【請求項15】
搬送物の重量を推定することにおいて、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、請求項１３又は１４に記載の搬送方法。
【請求項16】
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、請求項１３から１５の何れか１項に記載の搬送方法。
【請求項17】
搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、請求項１６に記載の搬送方法。
【請求項18】
搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、請求項１３から１７の何れか１項に記載の搬送方法。
【請求項19】
コンピュータに、
え搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得処理と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定処理と、
を実行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、搬送物の重量を推定する技術に関する。
【背景技術】
【0002】
搬送物の重量を推定する技術が知られている。例えば、特許文献１には、搬送車が搬送物を牽引する際に、搬送車に搭載された加速度センサの検出値と、搬送車の重量とに基づいて、搬送物の重量を推定する技術が記載されている。また、特許文献２には、荷物を積載した荷台を移動させる搬送車であって、所定の目標期間が経過した時点での到達速度に基づいてモータの制御定数を変更する搬送車が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0003】
【文献】日本国特開２０２０－０３２９８２号公報
【文献】日本国特開２０２０－１４９３９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0004】
特許文献１に記載の技術は、搬送車が搬送物を牽引する搬送形態が前提である。また、特許文献２に記載の技術は、搬送車が搬送物を積載する搬送形態が前提である。このように、これらの技術は、前提とする搬送形態が限定されているという課題がある。
【0005】
本発明の一態様は、上記の課題に鑑みてなされたものであり、その目的の一例は、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定する技術を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【0006】
本発明の一側面に係る搬送システムは、搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む。
【0007】
本発明の一側面に係る搬送装置は、搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む。
【0008】
本発明の一側面に係る搬送方法は、搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得すること、及び前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定すること、を含む。
【発明の効果】
【0009】
本発明の一態様によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【0010】
【図1】本発明の例示的実施形態１に係る搬送システムの構成を示すブロック図である。
【図2】本発明の例示的実施形態１に係る搬送方法の流れを示すフロー図である。
【図3】本発明の例示的実施形態１に係る搬送システムの搬送形態の一例を概略的に示す図である。
【図4】本発明の例示的実施形態１に係る搬送システムの搬送形態の一例を概略的に示す図である。
【図5】本発明の例示的実施形態１に係る搬送システムの搬送形態の一例を概略的に示す図である。
【図6】本発明の例示的実施形態１を実現する装置構成の一例を示すブロック図である。
【図7】本発明の例示的実施形態１を実現する装置構成の一例を示すブロック図である。
【図8】本発明の例示的実施形態１を実現する装置構成の一例を示すブロック図である。
【図9】本発明の例示的実施形態２に係る搬送システムの搬送形態を概略的に示す図である。
【図10】本発明の例示的実施形態２に係る搬送システムの構成を示すブロック図である。
【図11】本発明の例示的実施形態２に係る搬送車の底面図である。
【図12】本発明の例示的実施形態２に係るセンサ情報の時系列データの一例を表すグラフである。
【図13】本発明の例示的実施形態２に係る搬送方法の流れを示すフロー図である。
【図14】本発明の例示的実施形態３に係る搬送システムの搬送形態を概略的に示す図である。
【図15】本発明の例示的実施形態３に係る搬送システムの構成を示すブロック図である。
【図16】本発明の例示的実施形態３に係る搬送方法の流れを示すフロー図である。
【図17】本発明の例示的実施形態１～３に係る搬送車、第１搬送車、第２搬送車又は管理装置として機能するコンピュータの構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0011】
〔例示的実施形態１〕
本発明の第１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。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
本発明の第１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。本例示的実施形態は、後述する例示的実施形態の基本となる形態である。
【0012】
＜搬送システムの構成＞
本例示的実施形態に係る搬送システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、搬送システム１の構成を示すブロック図である。搬送システム１は、搬送車が搬送する搬送物の重量を推定するシステムである。搬送システム１は、取得部１１及び推定部１２を備える。取得部１１は、本例示的実施形態において取得手段を実現する構成である。推定部１２は、本例示的実施形態において推定手段を実現する構成である。
本例示的実施形態に係る搬送システム１の構成について、図１を参照して説明する。図１は、搬送システム１の構成を示すブロック図である。搬送システム１は、搬送車が搬送する搬送物の重量を推定するシステムである。搬送システム１は、取得部１１及び推定部１２を備える。取得部１１は、本例示的実施形態において取得手段を実現する構成である。推定部１２は、本例示的実施形態において推定手段を実現する構成である。
【0013】
取得部１１は、搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する。推定部１２は、センサ情報の時系列データに基づき搬送物の重量を推定する。
【0014】
（搬送物）
搬送物は、搬送車が搬送する対象物であり、一例として、格子状の構造体（カゴ）に車輪がついた運搬用の台車、いわゆるカゴ車（ロールボックスパレット）である。搬送物はカゴ車に限定されるものではなく、例えば、カゴ車以外の台車、コンテナ、又は、荷物若しくは旅客を運ぶトレーラーであってもよい。
搬送物は、搬送車が搬送する対象物であり、一例として、格子状の構造体（カゴ）に車輪がついた運搬用の台車、いわゆるカゴ車（ロールボックスパレット）である。搬送物はカゴ車に限定されるものではなく、例えば、カゴ車以外の台車、コンテナ、又は、荷物若しくは旅客を運ぶトレーラーであってもよい。
【0015】
（搬送車）
搬送車は、搬送物を搬送する搬送装置であり、一例として、自動走行する無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）である。また、搬送車は、人の運転により走行するものであってもよい。搬送車は、一例として、搬送物を搬送するための移動機構及び移動機構を駆動する駆動機構を備える。移動機構は、一例として、車輪、キャタピラ又はプロペラである。駆動機構は、一例として、車輪を回転駆動するモータである。
搬送車は、搬送物を搬送する搬送装置であり、一例として、自動走行する無人搬送車（ＡＧＶ：Automated Guided Vehicle）である。また、搬送車は、人の運転により走行するものであってもよい。搬送車は、一例として、搬送物を搬送するための移動機構及び移動機構を駆動する駆動機構を備える。移動機構は、一例として、車輪、キャタピラ又はプロペラである。駆動機構は、一例として、車輪を回転駆動するモータである。
【0016】
搬送車は、搬送物に対し直接又は間接的に力を加えることにより搬送物を搬送する。搬送車は、一例として、搬送物を進行方向に押す力を加えることにより搬送物を搬送する。また、搬送車は、搬送物を牽引することにより搬送する牽引車であってもよい。搬送車は、弾性を有する弾性部材又はその他の部材を介して搬送物に力を加えてもよい。搬送車が搬送物に力を加えることにより搬送車と搬送物との距離が変動しながら搬送車と搬送物とが移動する。搬送車と搬送物とは、連結部材等により連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。
【0017】
また、搬送車は、第１搬送車と、第１搬送車と協調して搬送物を搬送する第２搬送車と、を含んでもよい。この場合、一例として、第１搬送車は搬送物を進行方向の後方から押すことで搬送物を搬送し、第２搬送車は搬送物の前方を第１搬送車と同じもしくは近しい同じ速度で走行し、第１搬送車と第２搬送車とが搬送物を挟み込んだ状態で搬送物を搬送するものであってもよい。
【0018】
（センサ情報）
センサ情報は、センサの検出値又はセンサの検出値に基づき特定される情報であり、搬送中の搬送車と搬送物との距離に応じて変化する情報である。センサ情報は、一例として、搬送車に設けられた測距センサが検出する、搬送車と搬送物との距離を表す情報である。また、センサ情報は、一例として、搬送車と搬送物との間に設けられた弾性部材のバネ長（測距センサが測定した搬送車と搬送物との距離）に基づき算出される弾性力、すなわち弾性物を介して搬送物に加わる応力の大きさを表す情報であってもよい。搬送車と搬送物との距離は、一例として、搬送車に設けられた測距センサの位置から搬送物の表面までの距離である。
センサ情報は、センサの検出値又はセンサの検出値に基づき特定される情報であり、搬送中の搬送車と搬送物との距離に応じて変化する情報である。センサ情報は、一例として、搬送車に設けられた測距センサが検出する、搬送車と搬送物との距離を表す情報である。また、センサ情報は、一例として、搬送車と搬送物との間に設けられた弾性部材のバネ長（測距センサが測定した搬送車と搬送物との距離）に基づき算出される弾性力、すなわち弾性物を介して搬送物に加わる応力の大きさを表す情報であってもよい。搬送車と搬送物との距離は、一例として、搬送車に設けられた測距センサの位置から搬送物の表面までの距離である。
【0019】
＜搬送方法の流れ＞
図２は、本発明の例示的実施形態１に係る搬送方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。搬送方法Ｓ１は、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２を含む。
図２は、本発明の例示的実施形態１に係る搬送方法Ｓ１の流れを示すフロー図である。搬送方法Ｓ１は、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２を含む。
【0020】
（ステップＳ１０１）
ステップＳ１０１は、搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得するステップである。一例として、取得部１１は、搬送車と搬送物との距離を測定する測距センサの検出値を表すセンサ情報を取得する。また、取得部１１は、測距センサの検出値に基づき算出される、搬送物に加わる応力を表す情報をセンサ情報として取得してもよい。
ステップＳ１０１は、搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得するステップである。一例として、取得部１１は、搬送車と搬送物との距離を測定する測距センサの検出値を表すセンサ情報を取得する。また、取得部１１は、測距センサの検出値に基づき算出される、搬送物に加わる応力を表す情報をセンサ情報として取得してもよい。
【0021】
（ステップＳ１０２）
ステップＳ１０２は、ステップＳ１０１で取得されたセンサ情報の時系列データに基づき搬送物の重量を推定するステップである。推定部１２は、一例として、センサ情報の時系列データに基づき距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき重量を推定する。変動パターンは、一例として、時系列データの差分変換による解析結果、及び、時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を含む。換言すると、推定部１２は、変動パターンとして、時系列データの差分変換による解析結果、及び、時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を抽出する。
ステップＳ１０２は、ステップＳ１０１で取得されたセンサ情報の時系列データに基づき搬送物の重量を推定するステップである。推定部１２は、一例として、センサ情報の時系列データに基づき距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき重量を推定する。変動パターンは、一例として、時系列データの差分変換による解析結果、及び、時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を含む。換言すると、推定部１２は、変動パターンとして、時系列データの差分変換による解析結果、及び、時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を抽出する。
【0022】
推定部１２が重量の推定に用いる時系列データは、搬送車が搬送物を搬送中である期間の時系列データであり、一例として、搬送車が搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの時系列データである。換言すると、推定部１２は、搬送車が搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの時系列データに基づき重量を推定してもよい。第１条件は、例えば、所定期間が経過したこと、又は、時系列データの変動幅が所定の閾値以内に収束すること、を含む。
【0023】
推定部１２が重量を推定する手法としては、機械学習の手法が用いられてもよく、また、ルールベースでの手法が用いられてもよい。換言すると、推定部１２は、機械学習により生成された推定モデルを用いて重量を推定してもよく、また、ルールベースで重量を推定してもよい。
【0024】
（推定モデルを用いる場合）
推定部１２が推定モデルを用いる場合、推定モデルは、一例として、センサ情報の時系列データ又は時系列データの特徴量を入力として重量を出力する推定モデルである。推定モデルの機械学習の手法は限定されず、一例として、決定木ベース、線形回帰、又はニューラルネットワークの手法が用いられてもよく、また、これらのうちの２以上の手法が用いられてもよい。決定木ベースとしては、例えば、ＬｉｇｈｔＧＢＭ（Light Gradient Boosting Machine）、ランダムフォレスト、及びＸＧＢｏｏｓｔが挙げられる。線形回帰としては、例えば、サポートベクター回帰、Ｒｉｄｇｅ回帰、Ｌａｓｓｏ回帰、及びＥｌａｓｔｉｃＮｅｔが挙げられる。ニューラルネットワークとしては、例えばディープラーニングが挙げられる。
推定部１２が推定モデルを用いる場合、推定モデルは、一例として、センサ情報の時系列データ又は時系列データの特徴量を入力として重量を出力する推定モデルである。推定モデルの機械学習の手法は限定されず、一例として、決定木ベース、線形回帰、又はニューラルネットワークの手法が用いられてもよく、また、これらのうちの２以上の手法が用いられてもよい。決定木ベースとしては、例えば、ＬｉｇｈｔＧＢＭ（Light Gradient Boosting Machine）、ランダムフォレスト、及びＸＧＢｏｏｓｔが挙げられる。線形回帰としては、例えば、サポートベクター回帰、Ｒｉｄｇｅ回帰、Ｌａｓｓｏ回帰、及びＥｌａｓｔｉｃＮｅｔが挙げられる。ニューラルネットワークとしては、例えばディープラーニングが挙げられる。
【0025】
この場合、推定モデルの入力データは、センサ情報の時系列データ又は時系列データの特徴量である。時系列データの特徴量は、時系列データを解析することにより得られる特徴量であり、一例として、搬送物と搬送車との距離の変動パターンである。変動パターンは、一例として、差分変換により得られる動き出し（加速）の特性、周波数領域解析により得られる周波数特性、又は、自己相関関数若しくは近似エントロピー法等により得られる動きの周期性である。差分変換により得られる動き出し（加速）の特性は、一例として、差分変換により得られる差分の平均値又は分散である。周波数領域解析は、一例として、フーリエ変換、ウェーブレット変換、又はウェルチ法である。自己相関関数は、一例として、任意のラグ、ＡＲモデルにより算出される。
【0026】
（ルールベースの場合）
一方、推定部１２がルールベースで重量を推定する場合、推定部１２は、一例として、時系列データ又は時系列データの特徴量と、搬送物の重量との対応関係を記憶したテーブルを参照し、取得部１１が取得したセンサ情報に対応する重量を特定することにより、重量の推定を行う。より具体的には、推定部１２は例えば、データベースに登録された変動パターンと、取得部１１が取得したセンサ情報から抽出した変動パターンとを比較し、センサ情報から抽出した変動パターンに類似する変動パターンに対応付けられた重量を特定してもよい。また、推定部１２は例えば、データベースに登録された時系列データの特徴量と、取得部１１が取得したセンサ情報の特徴量とを比較し、センサ情報の特徴量に類似する特徴量に対応付けられた重量を特定してもよい。
一方、推定部１２がルールベースで重量を推定する場合、推定部１２は、一例として、時系列データ又は時系列データの特徴量と、搬送物の重量との対応関係を記憶したテーブルを参照し、取得部１１が取得したセンサ情報に対応する重量を特定することにより、重量の推定を行う。より具体的には、推定部１２は例えば、データベースに登録された変動パターンと、取得部１１が取得したセンサ情報から抽出した変動パターンとを比較し、センサ情報から抽出した変動パターンに類似する変動パターンに対応付けられた重量を特定してもよい。また、推定部１２は例えば、データベースに登録された時系列データの特徴量と、取得部１１が取得したセンサ情報の特徴量とを比較し、センサ情報の特徴量に類似する特徴量に対応付けられた重量を特定してもよい。
【0027】
（搬送形態１）
図３は、搬送システム１の搬送形態の一例を概略的に示す図である。図３の例で、搬送車１０は連結部１０１を備える。搬送車１０と搬送物９０とは連結部１０１により連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。連結部１０１は、バネ、紐又はチェーン等の、搬送車１０と搬送物９０との距離ｄが可変な部材を含む。搬送車１０が矢印Ｄ方向に移動することにより、搬送車１０から直接又は連結部１０１を介して搬送物９０に力が加わり、搬送物９０が矢印Ｄ方向に移動する。搬送中において、距離ｄの大きさは時間の経過に伴い変動し、特に、搬送物９０が動き出してから速度が安定するまでの期間（加速している期間）に亘ってより大きく変動する。
図３は、搬送システム１の搬送形態の一例を概略的に示す図である。図３の例で、搬送車１０は連結部１０１を備える。搬送車１０と搬送物９０とは連結部１０１により連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。連結部１０１は、バネ、紐又はチェーン等の、搬送車１０と搬送物９０との距離ｄが可変な部材を含む。搬送車１０が矢印Ｄ方向に移動することにより、搬送車１０から直接又は連結部１０１を介して搬送物９０に力が加わり、搬送物９０が矢印Ｄ方向に移動する。搬送中において、距離ｄの大きさは時間の経過に伴い変動し、特に、搬送物９０が動き出してから速度が安定するまでの期間（加速している期間）に亘ってより大きく変動する。
【0028】
（搬送形態２）
図４は、搬送システム１の搬送形態の他の例を概略的に示す図である。図４の例で、搬送車は、第１搬送車１０Ａと第２搬送車１０Ｂとを含む。第１搬送車１０Ａは、搬送物９０に対し矢印Ｄ方向に力を加えて搬送物９０を矢印Ｄ方向に搬送する。第２搬送車１０Ｂは、第１搬送車１０Ａと協調して搬送物９０を搬送する。この例で、第１搬送車１０Ａは搬送物９０の搬送方向の後方に配置され、第２搬送車１０Ｂは搬送物９０の前方に配置され、第１搬送車１０Ａと第２搬送車１０Ｂとが搬送物９０を間に挟んだ状態で同じもしくは近しい同じ速度で移動することにより搬送物９０を搬送する。
図４は、搬送システム１の搬送形態の他の例を概略的に示す図である。図４の例で、搬送車は、第１搬送車１０Ａと第２搬送車１０Ｂとを含む。第１搬送車１０Ａは、搬送物９０に対し矢印Ｄ方向に力を加えて搬送物９０を矢印Ｄ方向に搬送する。第２搬送車１０Ｂは、第１搬送車１０Ａと協調して搬送物９０を搬送する。この例で、第１搬送車１０Ａは搬送物９０の搬送方向の後方に配置され、第２搬送車１０Ｂは搬送物９０の前方に配置され、第１搬送車１０Ａと第２搬送車１０Ｂとが搬送物９０を間に挟んだ状態で同じもしくは近しい同じ速度で移動することにより搬送物９０を搬送する。
【0029】
第１搬送車１０Ａは連結部１０１Ａを備え、第２搬送車１０Ｂは連結部１０１Ｂを備える。第１搬送車１０Ａと搬送物９０とは連結部１０１Ａにより連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。また、第２搬送車１０Ｂと搬送物９０とは連結部１０１Ｂにより連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。連結部１０１Ａ、１０１Ｂは連結部１０１と同様の構成を有する。
【0030】
第１搬送車１０Ａが矢印Ｄ方向に移動することにより、第１搬送車１０Ａから直接又は連結部１０１Ａを介して搬送物９０に力が加わり、搬送物９０が矢印Ｄ方向に移動する。搬送中において、第１搬送車１０Ａと搬送物９０との距離ｄ１、及び第２搬送車１０Ｂと搬送物９０との距離ｄ２は、時間の経過に伴い変動し、特に、搬送物９０が動き出してから速度が安定するまでの期間に亘ってより大きく変動する。
【0031】
（搬送形態３）
図５は、搬送システム１の搬送形態の他の例を概略的に示す図である。図５の例で、搬送車１０は搬送物９０を矢印Ｄ方向に牽引して搬送する。搬送車１０と搬送物９０とは連結部１０１により連結される。
図５は、搬送システム１の搬送形態の他の例を概略的に示す図である。図５の例で、搬送車１０は搬送物９０を矢印Ｄ方向に牽引して搬送する。搬送車１０と搬送物９０とは連結部１０１により連結される。
【0032】
搬送車１０が矢印Ｄ方向に移動することにより、搬送車１０から連結部１０１を介して搬送物９０に力が加わり、搬送物９０が矢印Ｄ方向に移動する。搬送中において、搬送車１０と搬送物９０との距離ｄは時間の経過に伴い変動し、特に、搬送物９０が動き出してから速度が安定するまでの期間に亘ってより大きく変動する。
【0033】
（装置構成例１）
図６は、搬送システム１を実現する装置構成の一例を示すブロック図である。図６の例において、搬送システム１は、搬送車１０及び管理装置２０を含む。搬送車１０は、取得部１１及び通信部１３を含む。管理装置２０は、推定部１２及び通信部２１を含む。換言すると、搬送車１０は、取得部１１を少なくとも含み、管理装置２０は、推定部１２を少なくとも含む。通信部１３は、通信回線を介して管理装置２０との間で情報を送受信する。通信部２１は、通信回線を介して搬送車１０との間で情報を送受信する。通信回線は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、５Ｇ、ローカル５Ｇ、４Ｇ、３Ｇ、等の無線通信回線、又は、有線通信回線を含む。搬送車１０は、取得部１１が取得したセンサ情報を通信部２１を介して管理装置２０に送信する。管理装置２０は、センサ情報を通信部２１を介して受信し、推定部１２が、受信したセンサ情報の時系列データに基づき搬送物の重量を推定する。
図６は、搬送システム１を実現する装置構成の一例を示すブロック図である。図６の例において、搬送システム１は、搬送車１０及び管理装置２０を含む。搬送車１０は、取得部１１及び通信部１３を含む。管理装置２０は、推定部１２及び通信部２１を含む。換言すると、搬送車１０は、取得部１１を少なくとも含み、管理装置２０は、推定部１２を少なくとも含む。通信部１３は、通信回線を介して管理装置２０との間で情報を送受信する。通信部２１は、通信回線を介して搬送車１０との間で情報を送受信する。通信回線は、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＬＴＥ（Long Term Evolution）、５Ｇ、ローカル５Ｇ、４Ｇ、３Ｇ、等の無線通信回線、又は、有線通信回線を含む。搬送車１０は、取得部１１が取得したセンサ情報を通信部２１を介して管理装置２０に送信する。管理装置２０は、センサ情報を通信部２１を介して受信し、推定部１２が、受信したセンサ情報の時系列データに基づき搬送物の重量を推定する。
【0034】
（装置構成例２）
図７は、搬送システム１を実現する装置構成の他の例を示すブロック図である。図７の例において、搬送システム１は、搬送車１０を含む。搬送車１０は、取得部１１と推定部１２とを少なくとも含む。搬送車１０は、本明細書に係る搬送装置の一例である。
図７は、搬送システム１を実現する装置構成の他の例を示すブロック図である。図７の例において、搬送システム１は、搬送車１０を含む。搬送車１０は、取得部１１と推定部１２とを少なくとも含む。搬送車１０は、本明細書に係る搬送装置の一例である。
【0035】
（装置構成例３）
図８は、搬送システム１を実現する装置構成の他の例を示すブロック図である。図８の例において、搬送システム１は、複数の搬送車１０－１、１０－２、…、１０－ｎ（ｎは２以上の整数）と、管理装置２０とを含む。搬送車１０－ｉ（１＜ｉ≦ｎ）は、取得部１１－ｉ、及び、通信部１３－ｉを含む。管理装置２０は、推定部１２及び通信部２１を含む。換言すると、搬送車１０－ｉ（１＜ｉ≦ｎ）は、取得部１１－ｉを少なくとも含み、管理装置２０は、推定部１２を少なくとも含む。搬送車１０－ｉは、搬送物を１台で搬送するものであってもよく、また、複数の搬送車１０－ｉが協調して搬送物を搬送するものであってもよい。複数の搬送車１０－ｉが協調して搬送物を搬送する場合、管理装置２０は、例えば、搬送物の前方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報に基づき搬送物の重量を推定してもよく、また、搬送物の後方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報に基づき搬送物の重量を推定してもよい。また、管理装置２０は、搬送物の前方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報と、搬送物の後方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報との両方の情報を総合して、搬送物の重量を推定してもよい。
図８は、搬送システム１を実現する装置構成の他の例を示すブロック図である。図８の例において、搬送システム１は、複数の搬送車１０－１、１０－２、…、１０－ｎ（ｎは２以上の整数）と、管理装置２０とを含む。搬送車１０－ｉ（１＜ｉ≦ｎ）は、取得部１１－ｉ、及び、通信部１３－ｉを含む。管理装置２０は、推定部１２及び通信部２１を含む。換言すると、搬送車１０－ｉ（１＜ｉ≦ｎ）は、取得部１１－ｉを少なくとも含み、管理装置２０は、推定部１２を少なくとも含む。搬送車１０－ｉは、搬送物を１台で搬送するものであってもよく、また、複数の搬送車１０－ｉが協調して搬送物を搬送するものであってもよい。複数の搬送車１０－ｉが協調して搬送物を搬送する場合、管理装置２０は、例えば、搬送物の前方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報に基づき搬送物の重量を推定してもよく、また、搬送物の後方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報に基づき搬送物の重量を推定してもよい。また、管理装置２０は、搬送物の前方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報と、搬送物の後方を走行する搬送車１０－ｉが取得するセンサ情報との両方の情報を総合して、搬送物の重量を推定してもよい。
【0036】
搬送システム１の各機能部は、図６～図８に例示したように、１つの装置に含まれてもよく、また、１つの装置に含まれていなくてもよい。例えば、取得部１１と推定部１２とが１つの装置に含まれていてもよく、また、取得部１１と推定部１２とが別体の装置に実装される構成であってもよい。
【0037】
以上のように、本例示的実施形態に係る搬送システム１においては、搬送物と、搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得し、センサ情報の時系列データに基づき搬送物の重量を推定する構成が採用されている。このため、本例示的実施形態に係る搬送システム１によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定できるという効果が得られる。
【0038】
〔例示的実施形態２〕
本発明の第２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。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
本発明の第２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。なお、例示的実施形態１にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付し、その説明を適宜省略する。
【0039】
＜搬送システムの搬送形態＞
図９は、例示的実施形態２に係る搬送システム２の搬送形態を概略的に示す図である。搬送車３０は、自立走行する無人搬送車であり、搬送物９０を矢印Ｄ方向に搬送する。搬送車３０は、連結部３０１を備える。連結部３０１は、２枚の板と、当該２枚の板の間に挟み込まれた弾性体とにより構成される。搬送物９０と連結部３０１とは連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。
図９は、例示的実施形態２に係る搬送システム２の搬送形態を概略的に示す図である。搬送車３０は、自立走行する無人搬送車であり、搬送物９０を矢印Ｄ方向に搬送する。搬送車３０は、連結部３０１を備える。連結部３０１は、２枚の板と、当該２枚の板の間に挟み込まれた弾性体とにより構成される。搬送物９０と連結部３０１とは連結されていてもよく、また、連結されていなくてもよい。
【0040】
搬送車３０が矢印Ｄ方向に移動することにより、搬送車３０から連結部３０１を介して搬送物９０に力が加わり、搬送物９０が矢印Ｄ方向に移動する。図９において、搬送車３０と搬送物９０との距離ｄは、矢印Ｄ方向における、連結部３０１を含まない搬送車３０の前方の端部から搬送物９０までの距離である。連結部３０１が弾性体を含むため、搬送物９０の搬送中において搬送車３０と搬送物９０との距離ｄの大きさは時間の経過に伴い変動する。距離ｄは特に、搬送物９０が動き出してから速度が安定するまでの期間に亘ってより大きく変動する。
【0041】
【0042】
（搬送車の構成）
搬送車３０は管理装置４０が供給する制御情報に基づき自律走行して搬送物９０を搬送する。搬送車３０は、通信部３１、制御部３２、センサ３３、ディスプレイ３４、モータドライバ３５、動力モータ３６及び車輪３０２を備える。通信部３１は、制御部３２の制御の下に、通信回線を介して管理装置４０との間で情報を送受信する。以降、制御部３２が通信部３１を介して管理装置４０との間で情報を送受信することを、単に、制御部３２が管理装置４０との間で情報を送受信する、とも記載する。
搬送車３０は管理装置４０が供給する制御情報に基づき自律走行して搬送物９０を搬送する。搬送車３０は、通信部３１、制御部３２、センサ３３、ディスプレイ３４、モータドライバ３５、動力モータ３６及び車輪３０２を備える。通信部３１は、制御部３２の制御の下に、通信回線を介して管理装置４０との間で情報を送受信する。以降、制御部３２が通信部３１を介して管理装置４０との間で情報を送受信することを、単に、制御部３２が管理装置４０との間で情報を送受信する、とも記載する。
【0043】
制御部３２は、取得部３２１、重量出力部３２２及び駆動制御部３２３を備える。取得部３２１は、請求の範囲に記載した取得手段の一例である。取得部３２１は、搬送物９０と搬送車３０との距離を表すセンサ情報をセンサ３３から取得する。取得部３２１は、取得したセンサ情報を管理装置４０に送信する。
【0044】
重量出力部３２２は、推定部４２２が推定した重量を出力装置に出力する。重量出力部３２２は、一例として、重量を表す情報をディスプレイ３４に出力する。なお、重量を表す情報の出力先はディスプレイに限られず、重量出力部３２２は、スピーカ、印刷装置等の他の出力装置に重量を出力してもよいし、通信部３１を介して他の装置に重量を表す情報を送信してもよい。
【0045】
センサ３３は、搬送物９０と搬送車３０との距離を測定する測距センサであり、一例として、リニア変位センサ、ＴｏＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）センサ、ドップラーセンサ、又はカメラである。センサ３３は、一例として、図９の矢印Ｄ方向における連結部３０１を含まない搬送車３０の前方の端部に設けられている。ディスプレイ３４は、制御部３２の制御の下に、各種情報を表示する。
【0046】
駆動制御部３２３は、管理装置４０から受信した制御情報に応じてモータドライバ３５を制御する。モータドライバ３５は、制御部３２の制御の下に動力モータ３６の駆動を制御する。動力モータ３６が車輪３０２を回転駆動することで搬送車３０が自律走行を行う。車輪３０２は本体部３０４を支え、動力モータ３６により駆動されることにより、搬送車３０を前進、後退及び旋回させる。
【0047】
（管理装置の構成）
管理装置４０は搬送車３０に制御情報を供給し、搬送車３０の自律走行を制御する。管理装置４０は、通信部４１、制御部４２、及び記憶部４３を備える。通信部４１は、制御部４２の制御の下に、通信回線を介して搬送車３０との間で情報を送受信する。以降、制御部４２が通信部４１を介して搬送車３０との間で情報を送受信することを、単に、制御部４２が搬送車３０との間で情報を送受信する、とも記載する。
管理装置４０は搬送車３０に制御情報を供給し、搬送車３０の自律走行を制御する。管理装置４０は、通信部４１、制御部４２、及び記憶部４３を備える。通信部４１は、制御部４２の制御の下に、通信回線を介して搬送車３０との間で情報を送受信する。以降、制御部４２が通信部４１を介して搬送車３０との間で情報を送受信することを、単に、制御部４２が搬送車３０との間で情報を送受信する、とも記載する。
【0048】
制御部４２は、搬送制御部４２１、推定部４２２及び学習部４２３を備える。搬送制御部４２１は制御情報を搬送車３０に供給する。制御情報は、搬送車３０の自律走行を制御するために搬送車３０に供給される情報である。制御情報は一例として、後述するパラメータ４３２、又はパラメータ４３２に基づき特定される情報を含む。パラメータ４３２は、搬送車３０の搬送を制御するための制御パラメータである。パラメータ４３２は一例として、距離ｄの目標値、搬送車３０の移動速度、搬送車３０の加減速、及び／又は搬送車３０の減速・停止のタイミングを表すパラメータを含む。より具体的には、パラメータ４３２は例えば、最大走行速度、加減速の制限（急峻さ）、及び／又は減速を開始するゴールや障害物との距離、を含む。
【0049】
搬送制御部４２１は、一例として、搬送車３０の搬送中において距離ｄが目標値に近づくような制御情報を搬送車３０に供給する。制御部３２は、供給される制御情報に基づきモータドライバ３５を介して動力モータ３６の駆動を制御し、搬送車３０を自律走行させる。
【0050】
推定部４２２は、搬送車３０が出力するセンサ情報の時系列データと搬送物９０の重量を推定する推定モデル４３３とを用いて搬送物９０の重量を推定する。より具体的には、推定部４２２は、時系列データから特徴量を抽出し、抽出した特徴量を推定モデル４３３に入力することにより重量を推定する。時系列データの特徴量は、一例として、時系列データの差分変換による解析結果、又は、時系列データの周波数領域における解析結果を含む。
【0051】
学習部４２３は、教師データ４３４を用いて推定モデル４３３を機械学習により生成する。推定モデル４３３は、センサ情報の時系列データの特徴量を入力とし、搬送物９０の重量を出力するよう機械学習された学習済モデルである。教師データ４３４は、学習部４２３が推定モデル４３３を構築する際に用いられる教師データである。教師データ４３４は、一例として、搬送物９０を搬送車３０が実際に搬送したときのセンサ情報の時系列データの特徴量の抽出結果を表す第１データと搬送物９０の重量を表す第２データとのセットの集合である。推定モデル４３３の機械学習の手法は限定されず、一例として、決定木ベース、線形回帰、又はニューラルネットワークの手法が用いられてもよく、また、これらのうちの２以上の手法が用いられてもよい。
【0052】
教師データ４３４の入力方法については限定されないが、一例として、第１データと第２データとのセットを管理者が管理装置４０に入力してもよく、また、所定のシステムが各所から収集した情報をまとめて管理装置４０に入力してもよい。この場合、例えば、３時間分、１日分、３日分、といったように、所定の期間において収集された教師データがまとめて管理装置４０に入力されてもよい。また、第１データと第２データとの入力タイミングは同じであってもよく、異なっていてもよい。例えば、第１データはリアルタイムで収集され、後から管理者がデータ収集時に対応する搬送物の重量（第２データ）を管理装置４０に入力してもよい。また、例えば、管理装置４０がスケール等の装置と通信して第２データの入力を受け付けてもよい。
【0053】
記憶部４３は、時系列データ４３１、パラメータ４３２、推定モデル４３３、及び教師データ４３４を記憶する。時系列データ４３１は、取得部３２１が取得したセンサ情報、すなわち距離ｄの時系列データである。
【0054】
搬送車３０及び管理装置４０の各機能部は、１つの装置に含まれていてもよく、また、１つの装置に含まれていなくてもよい。例えば、管理装置４０の記憶部４３がクラウドサーバに設けられ、管理装置４０が通信回線を介して記憶部４３と通信してもよい。また、例えば、搬送車３０の各機能部の一部が管理装置４０又は他の装置に設けられていてもよく、また、管理装置４０の各機能部の一部が搬送車３０又は他の装置に設けられていてもよい。例えば、推定部４２２が搬送車３０に搭載され、推定部４２２の推定結果を管理装置４０に送信する構成であってもよい。また、例えば、重量出力部３２２が管理装置４０に搭載され、重量出力部３２２が推定部４２２の推定結果を、通信部４１を介して他の装置へ送信する構成であってもよい。
【0055】
図１１は、搬送車３０の底面図である。搬送車３０は、連結部３０１、複数の車輪３０２、キャスター３０３、本体部３０４、旋回部３０５を備える。連結部３０１は旋回部３０５に固定されている。車輪３０２は搬送車３０を移動させる移動機構であり、車輪３０２が回転することにより搬送車３０が移動する。キャスター３０３は搬送車３０の移動に伴い回転する。旋回部３０５は、本体部３０４に含まれる旋回軸３０６を軸として所定範囲で回転する。制御部３２の制御の下で旋回部３０５が回転し、この回転に伴い連結部３０１が旋回することにより、連結部３０１に当接する搬送物９０の移動方向を変更する。また、連結部３０１は搬送物９０の搬送中において弾性体の伸縮により矢印Ｄ１１に伸縮し、連結部３０１の伸縮に伴い搬送車３０と搬送物９０との距離ｄも伸縮する。
【0056】
図１２は、センサ情報の時系列データの一例を表すグラフである。グラフｇ１～ｇ３はそれぞれ、重量が「４０ｋｇ」、「１２０ｋｇ」、「２００ｋｇ」である搬送物９０を搬送車３０が搬送した場合にセンサ３３が検出した距離の時系列データを表すグラフである。図において、横軸は時間を示し、縦軸は距離ｄを示す。図１２に示されるように、搬送車３０が動き出してから搬送速度が安定するまでの期間において距離ｄは大きく変動する。一方、搬送が開始されてからある程度経過すると、搬送物９０の動きがスムーズになって移動速度が安定し、距離ｄの変動は小さくなる。また、図１２に示されるように、搬送物９０の重量が大きいほど距離ｄが安定するまでに時間がかかり、また、重量が大きいほど距離ｄの振動の周期が長くなっている。このように、時系列データの示す距離の変動パターンは搬送物９０の重量により異なっている。
【0057】
＜搬送方法の流れ＞
図１３は、本例示的実施形態に係る搬送方法Ｓ２の流れを示すフロー図である。搬送方法Ｓ２は、ステップＳ２０１～Ｓ２０９を含む。搬送方法Ｓ２は、搬送車３０が搬送物９０の搬送を開始するとき、又は搬送物９０の搬送中の任意のタイミングにおいて開始される。なお、一部のステップは並行して、又は順序を変えて実行されてもよい。
図１３は、本例示的実施形態に係る搬送方法Ｓ２の流れを示すフロー図である。搬送方法Ｓ２は、ステップＳ２０１～Ｓ２０９を含む。搬送方法Ｓ２は、搬送車３０が搬送物９０の搬送を開始するとき、又は搬送物９０の搬送中の任意のタイミングにおいて開始される。なお、一部のステップは並行して、又は順序を変えて実行されてもよい。
【0058】
（ステップＳ２０１）
ステップＳ２０１において、制御部３２は、搬送物９０の搬送中においてセンサ３３が検出した情報、すなわち搬送物９０と搬送車３０との距離ｄを表すセンサ情報を取得する。制御部３２は、取得したセンサ情報を管理装置４０に送信する。
ステップＳ２０１において、制御部３２は、搬送物９０の搬送中においてセンサ３３が検出した情報、すなわち搬送物９０と搬送車３０との距離ｄを表すセンサ情報を取得する。制御部３２は、取得したセンサ情報を管理装置４０に送信する。
【0059】
（ステップＳ２０２）
ステップＳ２０２において、制御部４２は、搬送車３０から受信したセンサ情報を記憶部４３に蓄積する。記憶部４３には、複数のタイミングで生成されたセンサ情報、すなわちセンサ情報の時系列データが蓄積される。
ステップＳ２０２において、制御部４２は、搬送車３０から受信したセンサ情報を記憶部４３に蓄積する。記憶部４３には、複数のタイミングで生成されたセンサ情報、すなわちセンサ情報の時系列データが蓄積される。
【0060】
（ステップＳ２０３）
ステップＳ２０３において、推定部４２２は、記憶部４３に蓄積されたセンサ情報の時系列データから特徴量を抽出する。一例として、推定部４２２は、記憶部４３に蓄積されたセンサ情報の時系列データに基づき、距離の変動パターンを抽出する。変動パターンは、一例として、時系列データの差分変換による解析結果、及び、時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を含む。
ステップＳ２０３において、推定部４２２は、記憶部４３に蓄積されたセンサ情報の時系列データから特徴量を抽出する。一例として、推定部４２２は、記憶部４３に蓄積されたセンサ情報の時系列データに基づき、距離の変動パターンを抽出する。変動パターンは、一例として、時系列データの差分変換による解析結果、及び、時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を含む。
【0061】
推定部４２２が差分変換処理により変動パターンを抽出する場合、抽出される変動パターンには、搬送車３０が搬送を開始してから（すなわち動き出してから）所定期間が経過するまでの変動の特徴が現れやすい。また、推定部４２２が周波数領域解析により変動パターンを抽出する場合、抽出される変動パターンには、搬送車３０の移動速度が安定している期間（動き出してから所定期間が経過した後の期間、等）における変動の特徴が現れやすい。なお、推定部４２２が時系列データの変動パターンを抽出する手法はこれらに限定されるものではなく、推定部４２２が他の手法により変動パターンを抽出してもよい。
【0062】
（ステップＳ２０４・Ｓ２０５）
ステップＳ２０４において、推定部４２２は、ステップＳ２０３で抽出した特徴量を推定モデル４３３に入力する。ステップＳ２０５において、推定部４２２は、ステップＳ２０４で特徴量を推定モデル４３３に入力することにより得られる出力結果に基づき、搬送物９０の重量を推定する。推定部４２２は、推定した重量を表す情報を搬送車３０に送信する。
ステップＳ２０４において、推定部４２２は、ステップＳ２０３で抽出した特徴量を推定モデル４３３に入力する。ステップＳ２０５において、推定部４２２は、ステップＳ２０４で特徴量を推定モデル４３３に入力することにより得られる出力結果に基づき、搬送物９０の重量を推定する。推定部４２２は、推定した重量を表す情報を搬送車３０に送信する。
【0063】
（ステップＳ２０６）
ステップＳ２０６において、重量出力部３２２は、管理装置４０から受信した情報に基づき、管理装置４０が推定した重量をディスプレイ３４に表示する。搬送車３０の管理者等のユーザは、ディスプレイ３４に表示された重量を確認することで、搬送物９０の重量を把握することができる。また、例えば推定された重量が想定された値と乖離している場合に搬送物９０の中身が誤っている等の可能性をユーザが把握できる。
ステップＳ２０６において、重量出力部３２２は、管理装置４０から受信した情報に基づき、管理装置４０が推定した重量をディスプレイ３４に表示する。搬送車３０の管理者等のユーザは、ディスプレイ３４に表示された重量を確認することで、搬送物９０の重量を把握することができる。また、例えば推定された重量が想定された値と乖離している場合に搬送物９０の中身が誤っている等の可能性をユーザが把握できる。
【0064】
（ステップＳ２０７）
ステップＳ２０７において、搬送制御部４２１は、ステップＳ２０５で推定した重量に基づきパラメータを決定し、決定したパラメータを記憶部４３に記憶する。一例として、搬送制御部４２１は、推定された重量が大きいほど搬送車３０が搬送物９０に加える力が大きくなるようパラメータを決定してもよい。また、一例として、搬送制御部４２１は、カーブを走行する場合に重量が大きいほど走行速度を小さくするパラメータを決定してもよい。また、一例として、搬送の終点（目的地）に近づいた場合において、搬送制御部４２１は、重量が大きいほど減速を開始するタイミングが早くなるようパラメータを決定してもよい。
ステップＳ２０７において、搬送制御部４２１は、ステップＳ２０５で推定した重量に基づきパラメータを決定し、決定したパラメータを記憶部４３に記憶する。一例として、搬送制御部４２１は、推定された重量が大きいほど搬送車３０が搬送物９０に加える力が大きくなるようパラメータを決定してもよい。また、一例として、搬送制御部４２１は、カーブを走行する場合に重量が大きいほど走行速度を小さくするパラメータを決定してもよい。また、一例として、搬送の終点（目的地）に近づいた場合において、搬送制御部４２１は、重量が大きいほど減速を開始するタイミングが早くなるようパラメータを決定してもよい。
【0065】
（ステップＳ２０８・Ｓ２０９）
ステップＳ２０８において、搬送制御部４２１は、ステップＳ２０７で決定したパラメータに基づく制御情報を搬送車３０に送信する。ステップＳ２０９において、制御部３２は、管理装置４０から受信した制御情報にしたがって動力モータの駆動を制御し、搬送物９０を搬送する。換言すると、搬送制御部４２１は、推定部４２２が推定した重量に応じたパラメータを用いて、搬送車３０を制御する。
ステップＳ２０８において、搬送制御部４２１は、ステップＳ２０７で決定したパラメータに基づく制御情報を搬送車３０に送信する。ステップＳ２０９において、制御部３２は、管理装置４０から受信した制御情報にしたがって動力モータの駆動を制御し、搬送物９０を搬送する。換言すると、搬送制御部４２１は、推定部４２２が推定した重量に応じたパラメータを用いて、搬送車３０を制御する。
【0066】
以上のように、本例示的実施形態に係る搬送システム２においては、管理装置４０は搬送物９０と搬送車３０との距離を表すセンサ情報の時系列データに基づき距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき重量を推定する。これにより、本例示的実施形態によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定できる。
【0067】
また、管理装置４０は搬送物９０の搬送中において搬送物９０の重量を推定することができるため、搬送物９０の重量を測定するための作業等を搬送作業と別途行う必要がない。
【0068】
また、管理装置４０は、搬送車３０が搬送を開始してから所定期間が経過するまでの時系列データを用いて重量を推定する。図１２に示されるように、搬送車３０が搬送を開始してから移動速度が安定するまでの期間（加速している期間）において時系列データの特徴に重量の影響が大きく現れる。そのため、搬送車３０の動き出しの期間の時系列データを用いることで、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0069】
〔例示的実施形態３〕
本発明の第３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。なお、例示的実施形態１～２にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
本発明の第３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。なお、例示的実施形態１～２にて説明した構成要素と同じ機能を有する構成要素については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。
【0070】
＜搬送システムの搬送形態＞
図１４は、例示的実施形態３に係る搬送システム３の搬送形態を概略的に示す図である。図１４において、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは協調して搬送物９０を矢印Ｄ方向に協調搬送する。協調搬送とは、複数の搬送車が協調して１つにまとまった搬送物を搬送することをいう。１つにまとまったと搬送物は、例えば、格子状の構造体（カゴ）に１つ以上の搬送物が収められている状態、箱の中に複数の搬送物が収められている状態、２つ以上の搬送物がテープ等で固定されている状態等である。なお、以降の説明において、第１搬送車３０Ａは搬送物９０の搬送方向の後方に配置され、第２搬送車３０Ｂは搬送方向の前方に配置される。第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとが搬送物９０を間に挟んで同じもしくは近しい同じ速度で移動することにより、搬送物９０を搬送する。第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは連結されておらず、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの距離は固定でない。そのため、搬送システム３は様々なサイズの搬送物９０を第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの間に挟んで搬送可能である。しかし、協調搬送の方法は上記に限られない。例えば、複数の搬送車が搬送方向と垂直の方向から搬送物を挟んで搬送してもよいし、３台以上の搬送車がそれぞれの方向から搬送物を押すことで協調搬送してもよい。
図１４は、例示的実施形態３に係る搬送システム３の搬送形態を概略的に示す図である。図１４において、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは協調して搬送物９０を矢印Ｄ方向に協調搬送する。協調搬送とは、複数の搬送車が協調して１つにまとまった搬送物を搬送することをいう。１つにまとまったと搬送物は、例えば、格子状の構造体（カゴ）に１つ以上の搬送物が収められている状態、箱の中に複数の搬送物が収められている状態、２つ以上の搬送物がテープ等で固定されている状態等である。なお、以降の説明において、第１搬送車３０Ａは搬送物９０の搬送方向の後方に配置され、第２搬送車３０Ｂは搬送方向の前方に配置される。第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとが搬送物９０を間に挟んで同じもしくは近しい同じ速度で移動することにより、搬送物９０を搬送する。第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは連結されておらず、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの距離は固定でない。そのため、搬送システム３は様々なサイズの搬送物９０を第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの間に挟んで搬送可能である。しかし、協調搬送の方法は上記に限られない。例えば、複数の搬送車が搬送方向と垂直の方向から搬送物を挟んで搬送してもよいし、３台以上の搬送車がそれぞれの方向から搬送物を押すことで協調搬送してもよい。
【0071】
第１搬送車３０Ａは連結部３０１Ａを備え、第２搬送車３０Ｂは連結部３０１Ｂを備える。連結部３０１Ａ及び連結部３０１Ｂは、上述の例示的実施形態２に係る連結部３０１と同様の構成を有する。第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは、同じもしくは近しい同じ速度で移動するが、外力等の影響によりこれらの移動速度には誤差が生じる。連結部３０１Ａ及び連結部３０１Ｂはこのような誤差を吸収する働きも担っている。第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとで搬送物９０を挟み込んで搬送することにより、搬送物９０は第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの間で振動しながら移動する。
【0072】
より具体的には、第１搬送車３０Ａが矢印Ｄ方向に移動することにより、第１搬送車３０Ａから連結部３０１Ａを介して搬送物９０に力が加わり、搬送物９０が矢印Ｄ方向に移動する。連結部３０１Ａ及び３０１Ｂが弾性体を含むため、搬送物９０の搬送中において、第１搬送車３０Ａと搬送物９０との距離ｄ１及び第２搬送車３０Ｂと搬送物９０との距離ｄ２は時間の経過に伴い変動する。距離ｄ１及び距離ｄ２は特に、搬送物９０が動き出してから速度が安定するまでの期間に亘ってより大きく変動する。具体的には、第１搬送車３０Ａ（又は第２搬送車３０Ｂ）から搬送物９０に押す力が加わる場合、距離ｄ１（又は距離ｄ２）は小さくなる。一方、第１搬送車３０Ａ（又は第２搬送車３０Ｂ）から搬送物９０に力が加わらない場合、距離ｄ１（又は距離ｄ２）は大きくなる。
【0073】
＜搬送システムの構成＞
図１５は、搬送システム３の構成を示すブロック図である。搬送システム３は、第１搬送車３０Ａ、第２搬送車３０Ｂ、及び管理装置６０を備える。第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂの構成は、上述の例示的実施形態２に係る搬送車３０の構成と同様である。
図１５は、搬送システム３の構成を示すブロック図である。搬送システム３は、第１搬送車３０Ａ、第２搬送車３０Ｂ、及び管理装置６０を備える。第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂの構成は、上述の例示的実施形態２に係る搬送車３０の構成と同様である。
【0074】
管理装置６０は、通信部６１、制御部６２、及び記憶部６３を備える。通信部６１は、制御部６２の制御の下に、通信回線を介して第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂとの間で情報を送受信する。以降、制御部６２が通信部６１を介して第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂとの間で情報を送受信することを、単に、制御部６２が第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂとの間で情報を送受信する、とも記載する。
【0075】
制御部６２は、搬送制御部４２１、推定部６２２及び学習部６２３を備える。推定部６２２は、第１搬送車３０Ａが出力するセンサ情報の時系列データ及び第２搬送車３０Ｂが出力するセンサ情報の時系列データの一方又は両方と、推定モデル６３３とを用いて搬送物９０の重量を推定する。以下では、第１搬送車３０Ａが出力するセンサ情報の時系列データを「第１時系列データ」ともいう。また、第２搬送車３０Ｂが出力するセンサ情報の時系列データを「第２時系列データ」ともいう。
【0076】
推定モデル６３３は、時系列データ又は時系列データの特徴量を入力とし、搬送物９０の重量を出力するよう機械学習された学習済モデルである。推定モデル６３３の機械学習の手法として、一例として、決定木ベース、線形回帰、又はニューラルネットワークの手法が挙げられ、また、これらのうちの２以上の手法が用いられてもよい。
【0077】
推定モデル６３３の入力は、一例として、第１時系列データの特徴量及び第２時系列データの特徴量の一方又は両方を含む。また、推定モデル６３３の入力は、第１時系列データ及び第２時系列データの一方又は両方に基づき特定される、第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂの間で搬送物９０が振動する振動パターンを含んでもよい。本明細書において、変動のうち、周期性又は半周期性を有するものを振動とも呼ぶ。
【0078】
学習部６２３は、教師データ６３４を用いて推定モデル６３３を機械学習により生成する。教師データ６３４は、一例として、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとが搬送物９０を実際に搬送したときのセンサ情報の時系列データの特徴量を表す第１データと、搬送物９０の重量を表す第２データとのセットの集合である。第１データは、一例として、第１時系列データの特徴量及び第２時系列データの特徴量の一方又は両方を含む。また、第１データは、第１時系列データ及び第２時系列データの一方又は両方に基づき特定される、第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂの間で搬送物９０が振動する振動パターンを含んでもよい。
【0079】
記憶部６３は、時系列データ６３１、パラメータ６３２、推定モデル６３３、及び教師データ６３４を記憶する。時系列データ６３１は、第１時系列データ及び第２時系列データの一方又は両方を含む。パラメータ６３２は、第１搬送車３０Ａの搬送を制御するための制御パラメータ、及び、第２搬送車３０Ｂの搬送を制御するための制御パラメータを含む。パラメータ６３２は、一例として、距離ｄ１の目標値、距離ｄ２の目標値、第１搬送車３０Ａの移動速度、第２搬送車３０Ｂの移動速度、第１搬送車３０Ａの加減速、第２搬送車３０Ｂの加減速、第１搬送車３０Ａの減速・停止のタイミング、第２搬送車３０Ｂの減速・停止のタイミング、及び／又は、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの協調搬送の協調制御に係るパラメータ等、を含む。より具体的には、パラメータ６３２は例えば、第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂの最大走行速度、加減速の制限（急峻さ）、減速を開始するゴールや障害物との距離、及び／又は協調制御におけるゲイン係数、を含む。
【0080】
＜搬送方法の流れ＞
搬送物９０の搬送を開始するにあたって、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは管理装置６０の制御の下に、搬送物９０を挟み込むように搬送物９０に対し力を加える。搬送物９０に力が加わることにより、距離ｄ１及び距離ｄ２は搬送物９０に力を加えていない場合よりも小さくなる。管理装置６０は、距離ｄ１と距離ｄ２が小さくなった状態で第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとを同じもしくは近しい同じ速度で移動開始させ、移動を開始してからの時間の経過に伴い搬送物９０に加わる力を徐々に小さくする、といった制御を行う。なお、管理装置６０が行う搬送制御の手法は上述したものに限定されず、他の手法により搬送制御が行われてもよい。
搬送物９０の搬送を開始するにあたって、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとは管理装置６０の制御の下に、搬送物９０を挟み込むように搬送物９０に対し力を加える。搬送物９０に力が加わることにより、距離ｄ１及び距離ｄ２は搬送物９０に力を加えていない場合よりも小さくなる。管理装置６０は、距離ｄ１と距離ｄ２が小さくなった状態で第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとを同じもしくは近しい同じ速度で移動開始させ、移動を開始してからの時間の経過に伴い搬送物９０に加わる力を徐々に小さくする、といった制御を行う。なお、管理装置６０が行う搬送制御の手法は上述したものに限定されず、他の手法により搬送制御が行われてもよい。
【0081】
図１６は、本例示的実施形態に係る搬送方法Ｓ３の流れを示すフロー図である。搬送方法Ｓ３は、第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂが搬送物９０の搬送を開始するとき、又は搬送物９０の搬送中の任意のタイミングにおいて開始される。なお、一部のステップは並行して、又は順序を変えて実行されてもよい。
【0082】
ステップＳ３０１－１において、第１搬送車３０Ａの取得部３２１は、搬送物９０と第１搬送車３０Ａとの間の距離ｄ１に応じて変化する第１センサ情報を取得する。また、ステップＳ３０１－２において、第２搬送車３０Ｂの取得部３２１は、搬送物９０と第２搬送車３０Ｂとの間の距離ｄ２に応じて変化する第２センサ情報を取得する。換言すると、取得部３２１は、搬送物９０と第１搬送車３０Ａとの間の距離ｄ１に応じて変化する第１センサ情報と、搬送物９０と第２搬送車３０Ｂとの間の距離ｄ２に応じて変化する第２センサ情報と、の一方又は両方を含むセンサ情報を取得する。
【0083】
ステップＳ３０２において、制御部６２は、第１搬送車３０Ａから受信したセンサ情報、及び第２搬送車３０Ｂから受信したセンサ情報を記憶部６３に蓄積する。記憶部６３には、第１搬送車３０Ａから受信したセンサ情報の第１時系列データ、及び、第２搬送車３０Ｂから受信したセンサ情報の第２時系列データが蓄積される。
【0084】
ステップＳ３０３～ステップＳ３０５において、推定部６２２は、第１時系列データ及び第２時系列データの一方又は両方と、推定モデル６３３とを用いて搬送物９０の重量を推定する。推定部６２２は、一例として、第１時系列データの特徴量及び第２時系列データの特徴量の一方又は両方を推定モデル６３３に入力することにより得られる出力結果に基づき重量を推定する。また、推定部６２２は、一例として、センサ情報の時系列データに基づいて、搬送物９０が第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂの間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき重量を推定する。また、ステップＳ３０５において、推定部６２２は、推定した重量を表す情報を第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂに送信する。
【0085】
ステップＳ３０６－１において、第１搬送車３０Ａの重量出力部３２２は、管理装置４０から受信した情報に基づき、管理装置４０が推定した重量をディスプレイ３４に表示する。また、ステップＳ３０６－２において、第２搬送車３０Ｂの重量出力部３２２は、管理装置４０から受信した情報に基づき、管理装置４０が推定した重量をディスプレイ３４に表示する。なお、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとの両方が重量を表示せずに、いずれか一方が重量を表示してもよい。
【0086】
ステップＳ３０７において、搬送制御部４２１は、第１搬送車３０Ａの搬送を制御するパラメータ及び第２搬送車３０Ｂの搬送を制御するパラメータを、推定した重量に応じて決定する。一例として、搬送制御部４２１は、推定された重量が大きいほど第１搬送車３０Ａの追従速度を速くするようパラメータを決定してもよい。また、例えば、搬送制御部４２１は、推定された重量が大きいほど、第２搬送車３０Ｂの減速が大きくなるようパラメータを決定してもよい。また、例えば、カーブを走行する場合に、重量が大きいほど走行速度を小さくするパラメータを搬送制御部４２１が決定してもよい。また、搬送の終点（目的地）に近づいた場合において、搬送制御部４２１は、重量が大きいほど減速を開始するタイミングが早くなるようパラメータを決定してもよい。
【0087】
ステップＳ３０８において、搬送制御部４２１は、ステップＳ３０７で決定したパラメータに基づく制御情報を第１搬送車３０Ａ及び第２搬送車３０Ｂに送信する。ステップＳ３０９－１及びステップＳ３０９－２において、第１搬送車３０Ａの制御部３２及び第２搬送車３０Ｂの制御部３２は、管理装置４０から受信した制御情報にしたがって動力モータの駆動を制御し、搬送物９０を協調搬送する。
【0088】
以上のように、本例示的実施形態に係る搬送システム３においては、第１搬送車３０Ａと第２搬送車３０Ｂとが搬送物９０を協調搬送する。管理装置６０は第１搬送車３０Ａのセンサ情報の第１時系列データ及び第２搬送車３０Ｂのセンサ情報の第２時系列データの一方又は両方に基づき重量を推定する。これにより、本例示的実施形態によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送において搬送物の搬送中に重量を推定することができる。
【0089】
〔ソフトウェアによる実現例〕
搬送車１０、３０、第１搬送車１０Ａ、３０Ａ、第２搬送車１０Ｂ、３０Ｂ、及び管理装置２０、４０、６０（以下、「管理装置２０等」という）の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
搬送車１０、３０、第１搬送車１０Ａ、３０Ａ、第２搬送車１０Ｂ、３０Ｂ、及び管理装置２０、４０、６０（以下、「管理装置２０等」という）の一部又は全部の機能は、集積回路（ＩＣチップ）等のハードウェアによって実現してもよいし、ソフトウェアによって実現してもよい。
【0090】
後者の場合、管理装置２０等は、例えば、各機能を実現するソフトウェアであるプログラムの命令を実行するコンピュータによって実現される。このようなコンピュータの一例（以下、コンピュータＣと記載する）を図１７に示す。コンピュータＣは、少なくとも１つのプロセッサＣ１と、少なくとも１つのメモリＣ２と、を備えている。メモリＣ２には、コンピュータＣを管理装置２０等として動作させるためのプログラムＰが記録されている。コンピュータＣにおいて、プロセッサＣ１は、プログラムＰをメモリＣ２から読み取って実行することにより、管理装置２０等の各機能が実現される。
【0091】
プロセッサＣ１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などを用いることができる。メモリＣ２としては、例えば、フラッシュメモリ、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、又は、これらの組み合わせなどを用いることができる。
【0092】
なお、コンピュータＣは、プログラムＰを実行時に展開したり、各種データを一時的に記憶したりするためのＲＡＭ（Random Access Memory）を更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、他の装置との間でデータを送受信するための通信インタフェースを更に備えていてもよい。また、コンピュータＣは、キーボードやマウス、ディスプレイやプリンタなどの入出力機器を接続するための入出力インタフェースを更に備えていてもよい。
【0093】
また、プログラムＰは、コンピュータＣが読み取り可能な、一時的でない有形の記録媒体Ｍに記録することができる。このような記録媒体Ｍとしては、例えば、テープ、ディスク、カード、半導体メモリ、又はプログラマブルな論理回路などを用いることができる。コンピュータＣは、このような記録媒体Ｍを介してプログラムＰを取得することができる。また、プログラムＰは、伝送媒体を介して伝送することができる。このような伝送媒体としては、例えば、通信ネットワーク、又は放送波などを用いることができる。コンピュータＣは、このような伝送媒体を介してプログラムＰを取得することもできる。
【0094】
〔付記事項１〕
上述の例示的実施形態２又は３では、推定部４２２又は推定部６２２（以下「推定部４２２等」という）は、センサ情報の時系列データとして、センサ３３が検出した距離の時系列データに基づき搬送物９０の重量を推定した。センサ情報の時系列データは、距離の時系列データに限られず、他のデータであってもよい。センサ情報の時系列データは、一例として、搬送物９０に付与される応力の時系列データであってもよい。すなわち、推定部４２２等は、時系列データを、距離に応じて搬送物に付与される応力の時系列データに変換し、変換後の時系列データに基づき重量を推定してもよい。連結部３０１等に含まれる弾性体の種類によっては、重量と距離との関係が線形でないものもあり、重量の推定結果に誤差が生じる場合がある。推定部４２２等がセンサ３３により測定される距離に基づき応力を算出し、算出した応力の時系列データに基づき重量を推定することにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
上述の例示的実施形態２又は３では、推定部４２２又は推定部６２２（以下「推定部４２２等」という）は、センサ情報の時系列データとして、センサ３３が検出した距離の時系列データに基づき搬送物９０の重量を推定した。センサ情報の時系列データは、距離の時系列データに限られず、他のデータであってもよい。センサ情報の時系列データは、一例として、搬送物９０に付与される応力の時系列データであってもよい。すなわち、推定部４２２等は、時系列データを、距離に応じて搬送物に付与される応力の時系列データに変換し、変換後の時系列データに基づき重量を推定してもよい。連結部３０１等に含まれる弾性体の種類によっては、重量と距離との関係が線形でないものもあり、重量の推定結果に誤差が生じる場合がある。推定部４２２等がセンサ３３により測定される距離に基づき応力を算出し、算出した応力の時系列データに基づき重量を推定することにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0095】
〔付記事項２〕
上述の例示的実施形態２又は３において、キャスター３０３の向きが正方向でない場合、キャスター３０３の方向転換時に抵抗力が発生し、この抵抗力の影響により重量が精度よく推定できない場合がある。そのため、キャスター３０３の向きが正方向でない場合に、搬送物９０の搬送が開始されてすぐの時系列データではなく、しばらく搬送が行われてキャスター３０３の向きが正方向になってからの時系列データに基づき推定部４２２等が重量の推定を行ってもよい。
上述の例示的実施形態２又は３において、キャスター３０３の向きが正方向でない場合、キャスター３０３の方向転換時に抵抗力が発生し、この抵抗力の影響により重量が精度よく推定できない場合がある。そのため、キャスター３０３の向きが正方向でない場合に、搬送物９０の搬送が開始されてすぐの時系列データではなく、しばらく搬送が行われてキャスター３０３の向きが正方向になってからの時系列データに基づき推定部４２２等が重量の推定を行ってもよい。
【0096】
この場合、推定部４２２等は、搬送車３０等による搬送物９０の搬送の開始後において、第２条件が満たされた以降の時系列データに基づき重量を推定してもよい。第２の条件は、一例として、所定の期間が経過する、又は、正方向に所定距離だけ進む、といった条件を含む。搬送車３０の移動距離は、一例として、搬送車３０等を撮影するカメラが撮影した画像を解析して搬送車３０の位置を検出することにより算出されてもよい。また、第２の条件は、キャスター３０３の向きを検出するセンサにより、キャスター３０３が正方向であると検出される、といった条件であってもよい。キャスター３０３の向きを検出するセンサは、一例として、搬送車３０等を撮影するカメラである。第２の条件が満たされた以降の時系列データに基づき推定部４２２等が重量を推定することにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0097】
〔付記事項３〕
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に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。
本発明は、上述した実施形態に限定されるものでなく、請求項に示した範囲で種々の変更が可能である。例えば、上述した実施形態に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。
【0098】
〔付記事項４〕
上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
上述した実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得る。ただし、本発明は、以下の記載する態様に限定されるものではない。
【0099】
（付記１）
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送システム。
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送システム。
【0100】
上記の構成によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【0101】
（付記２）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１に記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１に記載の搬送システム。
【0102】
上記の構成によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【0103】
（付記３）
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１又は２に記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１又は２に記載の搬送システム。
【0104】
上記の構成によれば、搬送システムは、時系列データの特徴に重量の影響が大きく現れる時系列データに基づき重量を推定することにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0105】
（付記４）
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記１から３の何れか１つに記載の搬送システム。
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記１から３の何れか１つに記載の搬送システム。
【0106】
上記の構成によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送を行う搬送システムにおいて、搬送物の搬送中に重量を推定することができる。
【0107】
（付記５）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記４に記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記４に記載の搬送システム。
【0108】
上記の構成によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送を行う搬送システムにおいて、搬送物の重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0109】
（付記６）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記１から５の何れか１つに記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記１から５の何れか１つに記載の搬送システム。
【0110】
上記の構成によれば、搬送システムは、推定モデルに時系列データを入力することにより重量を推定する。これにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0111】
（付記７）
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送装置。
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送装置。
【0112】
上記の構成によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【0113】
（付記８）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記７に記載の搬送装置。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記７に記載の搬送装置。
【0114】
上記の構成によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【0115】
（付記９）
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記７又は８に記載の搬送装置。
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記７又は８に記載の搬送装置。
【0116】
上記の構成によれば、搬送装置は、時系列データの特徴に重量の影響が大きく現れる時系列データに基づき重量を推定することにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0117】
（付記１０）
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記７から９の何れか１つに記載の搬送装置。
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記７から９の何れか１つに記載の搬送装置。
【0118】
上記の構成によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送による搬送中に重量を推定することができる。
【0119】
（付記１１）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１０に記載の搬送装置。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１０に記載の搬送装置。
【0120】
上記の構成によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送による搬送中に重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0121】
（付記１２）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記７から１１の何れか１つに記載の搬送装置。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記７から１１の何れか１つに記載の搬送装置。
【0122】
上記の構成によれば、搬送装置は、推定モデルに時系列データを入力することにより重量を推定する。これにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0123】
（付記１３）
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送方法。
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、を含む、搬送方法。
【0124】
上記の構成によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【0125】
（付記１４）
前記搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１３に記載の搬送方法。
前記搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１３に記載の搬送方法。
【0126】
上記の構成によれば、より多様な搬送形態において搬送物の重量を推定することができる。
【0127】
（付記１５）
前記搬送物の重量を推定することにおいて、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１３又は１４に記載の搬送方法。
前記搬送物の重量を推定することにおいて、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１３又は１４に記載の搬送方法。
【0128】
上記の構成によれば、時系列データの特徴に重量の影響が大きく現れる時系列データに基づき重量を推定することにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0129】
（付記１６）
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記１３から１５の何れか１つに記載の搬送方法。
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記１３から１５の何れか１つに記載の搬送方法。
【0130】
上記の構成によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送による搬送中に重量を推定することができる。
【0131】
（付記１７）
搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１６に記載の搬送方法。
搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記１６に記載の搬送方法。
【0132】
上記の構成によれば、複数の搬送車を用いた協調搬送において、搬送物の重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0133】
（付記１８）
搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記１３から１７の何れか１つに記載の搬送方法。
搬送物の重量を推定することにおいて、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記１３から１７の何れか１つに記載の搬送方法。
【0134】
上記の構成によれば、推定モデルに時系列データを入力することにより重量を推定する。これにより、重量の推定をより精度よく行うことができる。
【0135】
（付記１９）
前記推定モデルを機械学習により生成する学習手段をさらに含む、
付記６に記載の搬送システム。
前記推定モデルを機械学習により生成する学習手段をさらに含む、
付記６に記載の搬送システム。
【0136】
（付記２０）
前記取得手段は、前記搬送物と前記第１搬送車との間の距離に応じて変化する第１センサ情報と、前記搬送物と前記第２搬送車との間の距離に応じて変化する第２センサ情報と、の一方又は両方を含む前記センサ情報を取得する、
付記４に記載の搬送システム。
前記取得手段は、前記搬送物と前記第１搬送車との間の距離に応じて変化する第１センサ情報と、前記搬送物と前記第２搬送車との間の距離に応じて変化する第２センサ情報と、の一方又は両方を含む前記センサ情報を取得する、
付記４に記載の搬送システム。
【0137】
（付記２１）
前記推定手段は、前記変動パターンとして、前記時系列データの差分変換による解析結果、及び、前記時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を抽出する、
付記２に記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記変動パターンとして、前記時系列データの差分変換による解析結果、及び、前記時系列データの周波数領域における解析結果の一方又は両方を抽出する、
付記２に記載の搬送システム。
【0138】
（付記２２）
前記推定手段は、前記搬送車による前記搬送物の搬送の開始後において第２条件が満たされた以降の前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１から６、及び、１９から２１の何れか１つに記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記搬送車による前記搬送物の搬送の開始後において第２条件が満たされた以降の前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１から６、及び、１９から２１の何れか１つに記載の搬送システム。
【0139】
（付記２３）
前記推定手段は、前記時系列データを、前記距離に応じて前記搬送物に付与される応力の時系列データに変換し、変換後の時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１から６、及び、１９から２２の何れか１つに記載の搬送システム。
前記推定手段は、前記時系列データを、前記距離に応じて前記搬送物に付与される応力の時系列データに変換し、変換後の時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記１から６、及び、１９から２２の何れか１つに記載の搬送システム。
【0140】
（付記２４）
前記推定手段により推定した重量に応じたパラメータを用いて、前記搬送車を制御する搬送制御手段をさらに含む、
付記１から６、及び、１９から２３の何れか１つに記載の搬送システム。
前記推定手段により推定した重量に応じたパラメータを用いて、前記搬送車を制御する搬送制御手段をさらに含む、
付記１から６、及び、１９から２３の何れか１つに記載の搬送システム。
【0141】
（付記２５）
前記推定手段により推定した重量を出力装置に出力する重量出力手段をさらに含む、
付記１から６、及び、１９から２４の何れか１つに記載の搬送システム。
前記推定手段により推定した重量を出力装置に出力する重量出力手段をさらに含む、
付記１から６、及び、１９から２４の何れか１つに記載の搬送システム。
【0142】
（付記２６）
１又は複数の前記搬送車と、管理装置と、を含み、
前記搬送車は、前記取得手段を少なくとも含み、
前記管理装置は、前記推定手段を少なくとも含む、
付記１から６、及び、１９から２５の何れか１つに記載の搬送システム。
１又は複数の前記搬送車と、管理装置と、を含み、
前記搬送車は、前記取得手段を少なくとも含み、
前記管理装置は、前記推定手段を少なくとも含む、
付記１から６、及び、１９から２５の何れか１つに記載の搬送システム。
【0143】
（付記２７）
コンピュータを搬送装置として機能させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記コンピュータを、
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、
として機能させることを特徴とするプログラム。
コンピュータを搬送装置として機能させるプログラムであって、
前記プログラムは、前記コンピュータを、
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得手段と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定手段と、
として機能させることを特徴とするプログラム。
【0144】
（付記２８）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記２７に記載のプログラム。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づき前記距離の変動パターンを抽出し、抽出した変動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記２７に記載のプログラム。
【0145】
（付記２９）
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記２７又は２８に記載のプログラム。
前記推定手段は、前記搬送車が前記搬送物の搬送を開始してから第１条件が満たされるまでの前記時系列データに基づき前記重量を推定する、
付記２７又は２８に記載のプログラム。
【0146】
（付記３０）
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記２７から２９の何れか１つに記載のプログラム。
前記搬送車は、第１搬送車と、前記第１搬送車と協調して前記搬送物を搬送する第２搬送車と、を含む、
付記２７から２９の何れか１つに記載のプログラム。
【0147】
（付記３１）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記３０に記載のプログラム。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データに基づいて、前記搬送物が前記第１搬送車及び前記第２搬送車の間で振動する振動パターンを抽出し、抽出した振動パターンに基づき前記重量を推定する、
付記３０に記載のプログラム。
【0148】
（付記３２）
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記２７から３１の何れか１つに記載のプログラム。
前記推定手段は、前記センサ情報の時系列データを入力として前記重量を出力する推定モデルであって、機械学習により生成された推定モデルを用いて前記重量を推定する、
付記２７から３１の何れか１つに記載のプログラム。
【0149】
〔付記事項５〕
上述した実施形態の一部又は全部は、更に、以下のように表現することもできる。
上述した実施形態の一部又は全部は、更に、以下のように表現することもできる。
【0150】
少なくとも１つのプロセッサを備え、前記プロセッサは、
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得処理と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定処理と、を実行する搬送装置。
搬送物と、当該搬送物を搬送中の搬送車との間の距離に応じて変化するセンサ情報を取得する取得処理と、
前記センサ情報の時系列データに基づき前記搬送物の重量を推定する推定処理と、を実行する搬送装置。
【0151】
なお、この搬送装置は、更にメモリを備えていてもよく、このメモリには、前記取得処理と、前記推定処理とを前記プロセッサに実行させるためのプログラムが記憶されていてもよい。また、このプログラムは、コンピュータ読み取り可能な一時的でない有形の記録媒体に記録されていてもよい。
【符号の説明】
【0152】
１、２、３ 搬送システム
１０、３０ 搬送車
１０Ａ、３０Ａ 第１搬送車
１０Ｂ、３０Ｂ 第２搬送車
１１、３２１ 取得部
１２、４２２、６２２ 推定部
１３、２１、３１、４１、６１ 通信部
２０、４０、６０ 管理装置
３２、４２、６２ 制御部
３３ センサ
３４ ディスプレイ
３５ モータドライバ
３６ 動力モータ
４３、６３ 記憶部
９０ 搬送物
１０１、１０１Ａ、１０１Ｂ、３０１、３０１Ａ、３０１Ｂ 連結部
３０２ 車輪
３０３ キャスター
３０４ 本体部
３０５ 旋回部
３０６ 旋回軸
３２２ 重量出力部
３２３ 駆動制御部
４２１ 搬送制御部
４２３、６２３ 学習部
１０、３０ 搬送車
１０Ａ、３０Ａ 第１搬送車
１０Ｂ、３０Ｂ 第２搬送車
１１、３２１ 取得部
１２、４２２、６２２ 推定部
１３、２１、３１、４１、６１ 通信部
２０、４０、６０ 管理装置
３２、４２、６２ 制御部
３３ センサ
３４ ディスプレイ
３５ モータドライバ
３６ 動力モータ
４３、６３ 記憶部
９０ 搬送物
１０１、１０１Ａ、１０１Ｂ、３０１、３０１Ａ、３０１Ｂ 連結部
３０２ 車輪
３０３ キャスター
３０４ 本体部
３０５ 旋回部
３０６ 旋回軸
３２２ 重量出力部
３２３ 駆動制御部
４２１ 搬送制御部
４２３、６２３ 学習部
【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】
【図17】