JP2020035054A - 進路予測装置および進路予測方法 - Google Patents
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Abstract
Description
(予測装置による進路予測の概要)
本実施形態の予測装置による予測対象車両の進路予測について図2に基づいて説明する。図2は、本実施形態の予測装置による予測対象車両の進路予測の概要を示す図である。以降、本実施形態の予測装置を「予測装置1」と記載する。予測装置1(進路予測装置)は、有人走行する予測対象車両の、現時点における走行に関する情報(以下、「走行情報」と称する)に基づいて、現時点以降の該予測対象車両の進路を予測する装置である。図2に示す例では、該予測対象車両は、所定の施設内で荷役などの所定の作業を行う作業用車両である有人フォークリフト2である。なお、予測対象車両は、所定の施設内を走行する車両であればよく、有人フォークリフト2に限定されない。
予測装置1の要部構成について図1に基づいて説明する。図1は、予測装置1の要部構成の一例を示すブロック図である。図示のように、予測装置1は、予測装置1の各部を統括して制御する制御部10と、予測装置1が使用する各種データを記憶する記憶部20とを備えている。さらに、予測装置1は、予測装置1が他の装置と通信するための通信部30を備えている。他の装置とは、例えば、有人フォークリフト2、無人搬送車3などである。制御部10には、走行情報生成部101、予測部102、遭遇判定部103、および、車両制御部104が含まれている。
本実施形態の予測部102が、有人フォークリフト2の進路を予測するために用いる学習済みモデルについて説明する。なお、以下では、ニューラルネットワーク(NN:Neural Network)の学習済みモデルを生成する例を説明するが、有人フォークリフト2の進路を予測することが可能な学習済みモデルを構築できるものであれば、他のアルゴリズムを適用することも可能である。NNの学習済みモデルを生成する場合、高い特定精度が期待できる多層のNNの学習済みモデルを生成することが好ましい。
予測装置1が実行する処理の流れを図3に基づいて説明する。図3は、予測装置1が実行する処理(進路予測方法)の一例を示すフローチャートである。
以上のように、予測装置1は、有人フォークリフト2の現時点における走行情報から、現時点以後の有人フォークリフト2の進路を予測する予測部102を備えている。この予測部102は、所定の施設内で有人走行した車両(例えば有人フォークリフト)の有人走行中のある時点における走行情報と、該時点以後に上記車両が進行した進路との相関関係を機械学習させた学習済みモデルを用いて進路を予測する。このように、予測装置1によれば、所定の施設内を有人走行する有人フォークリフト2の進路を予測することができる。
本発明の他の実施形態について、以下に説明する。なお、説明の便宜上、上記実施形態1にて説明した部材と同じ機能を有する部材については、同じ符号を付記し、その説明を繰り返さない。実施形態3以降も同様である。
本実施形態の予測装置1は、無人搬送車3が有人フォークリフト2の近くに存在する場合に限り、有人フォークリフト2の進路の予測を行う点で、実施形態1および2の予測装置1と異なっている。これについて、図5に基づいて説明する。図5は、本実施形態に係る予測装置1の要部構成を示す図である。図5に示すように、本実施形態の予測装置1の制御部10には、無人搬送車検出部105が含まれている。
(道幅の考慮)
有人フォークリフト2と無人搬送車3が走行する走行ルート5には、有人フォークリフト2と無人搬送車3が行き違いできる程度の比較的広い道幅の走行ルート(以下、幅広ルート)と、行き違いできない道幅の走行ルート(以下、幅狭ルート)が含まれ得る。この場合、車両制御部104は、有人フォークリフト2との行き違いが幅広ルートで行われるように、無人搬送車3の走行を制御してもよい。言い換えれば、車両制御部104は、有人フォークリフト2と無人搬送車3が遭遇すると判定されたリンクが幅狭ルートであれば無人搬送車3の進路変更を行う一方、上記リンクが幅広ルートであれば予定通り無人搬送車3にそのリンクを走行させてもよい。これにより、有人フォークリフト2と無人搬送車3が行き違いできずに立ち往生したり衝突したりする等の問題の発生を回避しつつ、無人搬送車3の走行の自由度をさらに高めることができる。また、無人搬送車3の進路変更の回数を必要最小限とすることができるため、無人搬送車3の作業効率の低下を抑えることができる。
進路予測の結果に基づいて予測装置1が実行する処理は、無人搬送車3の制御に限定されない。例えば、予測装置1は、有人フォークリフト2を運転する運転者に、無人搬送車3の存在を報知してもよい。該報知の態様は特に限定されない。例えば、有人フォークリフト2がスピーカ等の音声出力装置を備えている場合には、予測装置1は、該音声出力装置に無人搬送車3の存在を報知するメッセージを出力させてもよい。また、例えば、有人フォークリフト2が表示装置を備えている場合には、予測装置1は、該表示装置に上記のようなメッセージを表示させることにより運転者への報知を行ってもよい。また、この場合、無人搬送車3の予定進路や、遭遇が予測される位置を示す情報についても表示させてもよい。この他にも、例えば有人フォークリフト2が点灯部を備えている場合には、予測装置1は、該点灯部を点灯あるいは点滅させることにより運転者への報知を行ってもよい。また、予測装置1が上記の報知を行わせる対象も有人フォークリフト2に限られず、例えば運転者が所持する携帯端末装置等に報知させてもよい。
上記実施形態では、学習済みモデルから出力される確率が最も高いノード4を、有人フォークリフト2の進路としているが、予測部102は、学習済みモデルから出力される確率の値を予測結果として出力してもよい。この場合、車両制御部104は、予測部102が出力する確率に基づいて無人搬送車3の制御を行う。例えば、車両制御部104は、予測部102が、あるノード4について出力した確率が所定の閾値未満であればそのノード4およびそのノード4から延びるリンクを無人搬送車3に走行させ、閾値以上であればそれらノード4およびリンクを走行させないようにしてもよい。
有人フォークリフト2について、その車種、車体サイズ、作業内容、および運転者等に応じて、走行するルートに一定の傾向がみられる場合、これらの情報を考慮して有人フォークリフト2の進路を予測してもよい。これにより、予測精度をさらに高めることができる。具体的には、走行情報生成部101が、上記のような情報を含む走行情報を生成し、予測部102が、上記のような情報を含む入力データで機械学習した学習済みモデルに上記走行情報を入力することにより、進路を予測してもよい。また、例えば、有人フォークリフト2の車種、車体サイズ、作業内容、および運転者等に応じた学習済みモデルを構築しておいてもよい。この場合、予測部102は、有人フォークリフト2の車種、車体サイズ、作業内容、および運転者等を特定し、その特定結果に応じた学習済みモデルを用いて進路を予測する。
上記各実施形態で説明した予測装置1の制御部10には、有人フォークリフト2の進路の予測に用いた走行情報に対し、実際に有人フォークリフト2が走行した進路を正解データとして対応付けて教師データを生成する教師データ生成部が含まれていてもよい。さらに、上記制御部10には、上記教師データ生成部が生成した教師データを用いた再学習を行い、予測部102が使用する学習済みモデルを更新する学習部が含まれていてもよい。なお、実際に有人フォークリフト2が走行した進路は、走行情報生成部101が取得する、有人フォークリフト2の現在位置を示す情報から特定することができる。
上記各実施形態で説明した予測装置1の実行する処理の一部は、予測装置1と通信接続された1または複数の装置に実行させてもよい。例えば、予測部102以外の各部が実行する処理を、予測装置1と通信接続された装置に実行させてもよい。この例の場合、予測装置1は、AIサーバであってもよい。また、例えば、予測装置1は、進路の予測を行い、その予測結果を用いた報知や制御を他の装置に実行させる構成としてもよい。
予測装置1の制御ブロック(特に制御部10に含まれる各部)は、集積回路(ICチップ)等に形成された論理回路(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。
2 有人フォークリフト(予測対象車両)
3 無人搬送車(他の車両)
102 予測部
103 遭遇判定部
104 車両制御部
Claims (5)
- 所定の施設内で有人走行した車両の有人走行中のある時点における走行に関する情報と、該時点以後に上記車両が進行した進路との相関関係を機械学習させた学習済みモデルを用いて、上記所定の施設内で有人走行する予測対象車両の現時点における走行に関する情報から、現時点以後の上記予測対象車両の進路を予測する予測部を備えている、
ことを特徴とする進路予測装置。 - 上記所定の施設内で走行する、上記予測対象車両と異なる他の車両が、上記予測部が予測した進路を走行する上記予測対象車両と遭遇するか否かを判定する遭遇判定部と、
上記遭遇判定部が遭遇すると判定したとき、上記予測部が予測した進路を走行する上記予測対象車両と遭遇しないように上記他の車両を制御する車両制御部とを備えている、
ことを特徴とする請求項1に記載の進路予測装置。 - 上記走行に関する情報は、上記予測対象車両の進行方向、行き先、現在位置、出発位置から現在位置までの経路、および走行速度、の少なくとも何れかを示す情報である、
ことを特徴とする請求項1または2に記載の進路予測装置。 - 上記予測部は、予測した上記予測対象車両の進路に分岐点がある場合に、上記予測対象車両の上記分岐点における走行に関する情報から、上記分岐点で上記予測対象車両がいずれの分岐に進むかをさらに予測する、
ことを特徴とする請求項1から3の何れか1項に記載の進路予測装置。 - 進路予測装置による、所定の施設内で有人走行する予測対象車両の進路予測方法であって、
上記所定の施設内で有人走行した車両の有人走行中のある時点における走行に関する情報と、該時点以後に上記車両が進行した進路との相関関係を機械学習させた学習済みモデルを用いて、上記予測対象車両の現時点における走行に関する情報から、現時点以後の上記予測対象車両の進路を予測する予測ステップを含む
ことを特徴とする進路予測方法。
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