JP3485755B2 - Automatic guided vehicle control device and automatic guided vehicle control method - Google Patents
Automatic guided vehicle control device and automatic guided vehicle control methodInfo
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Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、工場などの無人搬
送システムにおいて、走行中の無人車の経路を考慮し、
無人車の行き先の選定を行う無人搬送車制御装置に関す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention considers the route of a moving unmanned vehicle in an unmanned transportation system such as a factory,
The present invention relates to an automatic guided vehicle control device for selecting a destination of an automatic guided vehicle.
【０００２】[0002]
【従来の技術】工場などの自動搬送システムは、生産量
の増大に伴い、複数台の無人搬送車（以下、無人車）を
効率的に運行させる必要が生じている。ところが、狭隘
な走行路に無数の無人車を投入した場合、無人車同士の
干渉が発生し、搬送能力の低下を引き起こすため、干渉
を回避することができる無人車制御が求められている。2. Description of the Related Art In an automatic transportation system such as a factory, it is necessary to efficiently operate a plurality of unmanned guided vehicles (hereinafter, unmanned vehicles) as the production amount increases. However, when a large number of unmanned vehicles are thrown into a narrow road, the unmanned vehicles may interfere with each other to reduce the carrying capacity. Therefore, unmanned vehicle control capable of avoiding the interference is required.
【０００３】図１１は、複数台の無人搬送車（以下、無
人車と呼ぶ）を走行制御する、従来例としての無人車の
最適経路決定装置１００の構成を示すブロック図である
（特開平０６−２８９９２９参照）。図１１において、
最適経路決定装置１００は、ＣＰＵ（中央処理装置）、
ＲＯＭ（リードオンリメモリ）、ＲＡＭ（ランダムアク
セスメモリ）等からなる処理装置である。FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of an optimum route determining apparatus 100 for an unmanned vehicle as a conventional example, which controls traveling of a plurality of unmanned guided vehicles (hereinafter referred to as unmanned vehicles) (Japanese Patent Application Laid-Open No. 06-2006). -289929). In FIG.
The optimum route determination device 100 includes a CPU (central processing unit),
The processing device includes a ROM (Read Only Memory), a RAM (Random Access Memory), and the like.
【０００４】地図データメモリ２００は、走行路の地図
データが記憶されている。すなわち、走行路上において
無人搬送車が停止可能なノードの座標や、その接続関係
のデータが記憶されている。また、無人搬送車データメ
モリ２０１は、無人搬送車のデータが記憶されている。
最適経路生成器２０２は、図示しない制御局から無人搬
送車に搬送指示が送られると、与えられた搬送指示から
出発ノードと目標ノードとを決める。The map data memory 200 stores map data of the traveling road. That is, the coordinates of the nodes on which the automated guided vehicle can be stopped on the traveling road and the data of the connection relation are stored. Further, the unmanned guided vehicle data memory 201 stores the data of the unmanned guided vehicle.
When a transfer instruction is sent from a control station (not shown) to an automatic guided vehicle, the optimum route generator 202 determines a departure node and a target node from the given transfer instruction.
【０００５】また、グラフ生成器２０３における静的グ
ラフ生成部２０４は、地図データメモリ２００に記憶さ
れている地図データより経路のコストを計算し、コスト
データを探索グラフメモリ２０５へ書き込む。さらに、
角度ポテンシャル計算部２０５は、無人搬送車データメ
モリ２０１に記憶されている無人車の速度データから角
度ポテンシャルコストを計算し、探索グラフデータメモ
リ２０５へ書き込む。The static graph generator 204 in the graph generator 203 also calculates the cost of the route from the map data stored in the map data memory 200 and writes the cost data in the search graph memory 205. further,
The angular potential calculation unit 205 calculates the angular potential cost from the speed data of the unmanned vehicle stored in the unmanned guided vehicle data memory 201, and writes it in the search graph data memory 205.
【０００６】そして、最適経路生成器２０２は、探索グ
ラフデータメモリ２０５に記憶されているコストデータ
と角度ポテンシャルコストのデータとに基づき、与えら
れた搬送指示に対応した無人車の最適経路を求める。Then, the optimum route generator 202 obtains the optimum route of the unmanned vehicle corresponding to the given transfer instruction based on the cost data and the angular potential cost data stored in the search graph data memory 205.
【０００７】次に、図１２および図１３を用いて、上述
した従来例における無人車に対する行き先選定の動作に
ついて、実際の動作例を説明する。図１２は、無人車の
梯子型走行路の構造を示す図である。通常、無人車の走
行路としては、図１２に示す梯子型、および正方格子型
のように規則性を有する場合がほとんどである。Next, with reference to FIGS. 12 and 13, an actual operation example of the destination selection operation for the unmanned vehicle in the above-mentioned conventional example will be described. FIG. 12 is a diagram showing the structure of a ladder-type traveling path of an unmanned vehicle. Normally, the unmanned vehicle has a regular running path, such as the ladder type and the square lattice type shown in FIG. 12, in most cases.
【０００８】図１３は、図１２が示す梯子型走行路にお
ける行き先選定処理時の状況を示す図である。たとえ
ば、走行路には、無人車＃１、無人車＃２および無人車
＃３が運行している。無人車＃１は、ノード１８からノ
ード２１へ、すなわち経路ノード１８→ノード１９→ノ
ード２０→ノード２１の順に進行している。また、無人
車＃２は、ノード１２からノード８へ、すなわちノード
１２→ノード１１→ノード１０→ノード９→ノード８の
順に進行している。また、無人車＃３は、ノード２２に
おいて、荷物の積み込み作業が終了した状態にある。FIG. 13 is a diagram showing a situation at the time of destination selection processing on the ladder type traveling path shown in FIG. For example, an unmanned vehicle # 1, an unmanned vehicle # 2, and an unmanned vehicle # 3 are operating on the traveling path. The unmanned vehicle # 1 progresses from the node 18 to the node 21, that is, in the order of route node 18 → node 19 → node 20 → node 21. Further, the unmanned vehicle # 2 progresses from the node 12 to the node 8, that is, in the order of node 12 → node 11 → node 10 → node 9 → node 8. Further, the unmanned vehicle # 3 is in a state where the loading work of the luggage is completed at the node 22.
【０００９】以下、前述した前提条件における、図１１
に示す運行管理制御装置２０２により、行われる行き先
選定ついて説明する。なお、図１３に示す無人車の状態
は、搬送実行テーブルメモリ２０１に図１４に示す搬送
実行テーブルのデータとして記憶されている。図１４に
おいて、「ＮＯ．」の下に示されている番号は、それぞ
れ搬送要求に対応した番号である。In the following, in the precondition described above, FIG.
Destination selection performed by the operation management control device 202 shown in FIG. The state of the unmanned vehicle shown in FIG. 13 is stored in the transfer execution table memory 201 as data of the transfer execution table shown in FIG. In FIG. 14, the numbers shown under “NO.” Are numbers corresponding to the transport requests.
【００１０】たとえば、番号「１」の搬送要求は、ノー
ド１８で荷物を積み込み、ノード１８からノード２１ま
で積み込んだ荷物を搬送し、ノード２１で荷物を下ろ
す、一連の作業を示している。ここで、番号「１」の搬
送要求は、無人車＃１により処理される。図１４に示す
搬送実行テーブルは、他の番号の搬送要求も同様に示し
ている。For example, the transport request with the number "1" indicates a series of operations for loading the package at the node 18, transporting the package from the node 18 to the node 21, and unloading the package at the node 21. Here, the transport request with the number “1” is processed by the unmanned vehicle # 1. The transport execution table shown in FIG. 14 also indicates transport requests of other numbers.
【００１１】ここで、無人車の荷台に複数の荷物を積載
できるとすると、一台の無人車は、図１４に示す搬送実
行テーブルの搬送要求を複数処理することができる。た
とえば、図１４に示す搬送実行テーブルにおいて、番号
「３」、「４」、「５」および「６」の搬送要求は、無
人車＃３において処理されることになっている。ここで
は、番号「３」の搬送要求に対しては、無人車＃３がノ
ード２２において荷物の積み込み作業を完了している。Assuming that a plurality of loads can be loaded on the bed of the unmanned vehicle, one unmanned vehicle can process a plurality of transportation requests of the transportation execution table shown in FIG. For example, in the transportation execution table shown in FIG. 14, the transportation requests with the numbers “3”, “4”, “5” and “6” are to be processed by the unmanned vehicle # 3. Here, the unmanned vehicle # 3 has completed the loading operation of the luggage at the node 22 in response to the transport request of the number “3”.
【００１２】また、番号「４」の搬送要求に対しても、
無人車＃３はノード２６において、荷物の積み込み作業
を完了している。しかしながら、番号「５」および
「６」の搬送要求に対しては、無人車＃３による処理が
行われていない。すなわち、無人車＃の荷台には、番号
「３」および「４」の搬送要求における荷物が載せられ
ている。Further, in response to the transport request of the number "4",
The unmanned vehicle # 3 has completed the loading operation of the luggage at the node 26. However, the unmanned vehicle # 3 is not processing the transport requests of the numbers "5" and "6". That is, the luggage of the transport requests of the numbers “3” and “4” is placed on the luggage carrier of the unmanned vehicle #.
【００１３】ここで、図１３に示す状態は、無人車＃３
がノード２２において、番号「４」の搬送要求における
荷物の積み込み作業が終了したところである。これによ
り、運行管理制御装置２０２は、無人車＃３の次に走行
する目標点（目標ノード）を設定する必要がある。The state shown in FIG. 13 is the unmanned vehicle # 3.
The node 22 has just finished the work of loading packages in the transport request of number “4”. As a result, the operation management control device 202 needs to set a target point (target node) to travel next to the unmanned vehicle # 3.
【００１４】このとき、無人車＃３の向かう目標ノード
の候補としては、無人車＃３の荷台に積み込まれている
荷物を下ろすノード１５およびノード１９と、荷物の積
み込み作業を行うノード２０およびノード２５との４つ
のノードがある。At this time, as the target node candidates for the unmanned vehicle # 3, the nodes 15 and 19 for unloading the luggage loaded on the loading platform of the unmanned vehicle # 3, the nodes 20 and the nodes for loading the luggage, respectively. There are 4 nodes with 25.
【００１５】この４つのノードの候補から、無人車＃３
の走行に対して、最も効率の良い目標ノードを選択する
方法は、無人車＃３の現在いる出発点と、目標ノードの
候補のなかの一つのノードとの最短経路を抽出し、出発
点と目標ノードとの間の抽出された最短経路の評価値を
算定し、それぞれの目標ノードへの最短経路のなかで、
最も評価値の良い目標ノードを選択する方法である。From these four node candidates, the unmanned vehicle # 3
The method of selecting the most efficient target node for the running of the vehicle is to extract the shortest route between the starting point where the unmanned vehicle # 3 is currently present and one of the target node candidates, and select the starting point as the starting point. The evaluation value of the extracted shortest route to the target node is calculated, and in the shortest route to each target node,
This is a method of selecting a target node having the best evaluation value.
【００１６】上述した目標ノードの選択における基準と
なる評価値には、大別して距離に基づく評価値Ａと、時
間に基づく評価値Ｂとの２種類がある。評価値Ａを用い
て、目標ノード設定を行った場合、得られる結果は、出
発地から目的地までの無人車の最短移動距離の経路であ
る。すなわち、選択される目標ノードは、出発点から目
標点までの移動距離の積算値が最小となる経路で走行で
きるノードある。There are roughly two types of evaluation values, which are the criteria for selecting the above-mentioned target node, that is, an evaluation value A based on distance and an evaluation value B based on time. When the target node is set using the evaluation value A, the result obtained is the route of the shortest travel distance of the unmanned vehicle from the departure place to the destination. That is, the selected target node is a node that can travel on a route in which the integrated value of the moving distances from the starting point to the target point is the minimum.
【００１７】また、評価値Ｂを用いて、目標ノード設定
を行った場合、得られる結果は、出発点から目標点まで
の無人車が移動に要する時間において、最短移動時間の
経路が得られる。すなわち、選択される目標ノードは、
出発点から目標点までの無人車の移動時間の積算値が最
小となる経路で走行できるノードである。Further, when the target node is set using the evaluation value B, the obtained result is the route of the shortest travel time in the time required for the unmanned vehicle to travel from the starting point to the target point. That is, the selected target node is
It is a node that can travel on a route that minimizes the integrated value of the travel time of the unmanned vehicle from the starting point to the target point.
【００１８】ここで、図１２の梯子型走行路における各
ノードの座標データを示す図１５（Ａ）の表に基づき、
運行管理制御装置２０２は、図１６の示す探索グラフを
作成する。この探索グラフは、時間を’ｍｓｅｃ’単位
で評価値とした場合に得られる。Here, based on the table of FIG. 15 (A) showing the coordinate data of each node on the ladder type traveling path of FIG.
The operation management control device 202 creates the search graph shown in FIG. This search graph is obtained when the evaluation value is time in'msec 'units.
【００１９】また、距離を’ｍｍ’単位で評価値とした
場合の探索グラフは、図１３の探索グラフの垂直方向の
経路に対するコストを’３３３３’から’１０００’に
置き換えたグラフである。この図１６に示す探索グラフ
には、運行管理制御装置２０２が、最適な無人車の経路
を探索するための基となる評価値が示されている。Further, the search graph when the distance is set to the evaluation value in the unit of "mm" is a graph in which the cost for the route in the vertical direction of the search graph of FIG. 13 is replaced from "3333" to "1000". The search graph shown in FIG. 16 shows the evaluation value that is the basis for the operation management control device 202 to search for the optimum route of the unmanned vehicle.
【００２０】図１６が示す探索グラフで、運行制御装置
２０２は、最適な無人車の運行する経路の探索を行う。
しかし、図１２に示す梯子型走行路において求められる
最適な経路は、評価値Ａと評価値Ｂとのどちらを用いて
求めても差がない。そこで、以下の説明における経路探
索は、図１６に示す評価値Ｂを用いて行う。In the search graph shown in FIG. 16, the operation control device 202 searches for an optimum route on which the unmanned vehicle operates.
However, there is no difference between the optimum value calculated on the ladder type traveling path shown in FIG. 12 using either the evaluation value A or the evaluation value B. Therefore, the route search in the following description is performed using the evaluation value B shown in FIG.
【００２１】運行管理制御装置２０２は、上述した経路
探索により無人車＃３の目標ノードの候補に対するそれ
ぞれの評価値を求める。ここで、各候補の目標ノードへ
の最短経路は、図１７に示す点線の経路となる。これに
より、各ノードの評価値は、
目標ノード１５:（経路は、22→21→20→19→18→17→1
6→15）の評価値は19500(msec)
目標ノード１９：（経路は、22→21→20→19）の評価値
は7500(msec)
目標ノード２０：（経路は、22→21→20）の評価値は60
00(msec)
目標ノード２５：（経路は、22→23→24→25）の評価値
は10500(msec)
と求まる。この結果から、運行管理制御装置２０２は、
評価値として最小の値の経路において、無人車＃３が走
行するノード２０を目標ノードとして選択する。The operation management control unit 202 obtains the respective evaluation values for the candidate of the target node of the unmanned vehicle # 3 by the above-mentioned route search. Here, the shortest route to the target node of each candidate is the route of the dotted line shown in FIG. As a result, the evaluation value of each node is: Target node 15: (Route is 22 → 21 → 20 → 19 → 18 → 17 → 1
6 → 15) has an evaluation value of 19500 (msec) Target node 19: (path is 22 → 21 → 20 → 19) has an evaluation value of 7500 (msec) Target node 20: (path is 22 → 21 → 20) The evaluation value of is 60
00 (msec) Target node 25: (The route is 22 → 23 → 24 → 25) The evaluation value is 10500 (msec). From this result, the operation management control device 202
The node 20 on which the unmanned vehicle # 3 travels is selected as the target node on the route having the minimum evaluation value.
【００２２】[0022]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
無人搬送車制御装置により選択された無人車＃３の目標
ノードへの経路は、図１３で示す無人車＃１が運行する
経路に対して、ノード２０とノード２１との間で逆向き
に重なり合う。図１３に示す状況の場合、走行中の無人
車＃１は、無人車同士の衝突を防止するため、ノード２
１までのノードに対する進入許可が与えられている。However, the route to the target node of the unmanned vehicle # 3 selected by the conventional unmanned guided vehicle control device is different from the route of the unmanned vehicle # 1 shown in FIG. The nodes 20 and 21 overlap in opposite directions. In the situation shown in FIG. 13, the running unmanned vehicle # 1 is connected to the node 2 in order to prevent the unmanned vehicles from colliding with each other.
Entry permission is given to nodes up to 1.
【００２３】そのため、無人車＃１は、作業を行うため
に、ノード２１へ進入する。そして、無人車＃１が、作
業を終了してノード２１を出発するまで、無人車＃３
は、ノード２２において待機することになる。また、逆
に無人車＃３がノード２０へ進入すると、無人車＃１
は、ノード１９で待機することになる。Therefore, the unmanned vehicle # 1 enters the node 21 in order to perform work. Then, until the unmanned vehicle # 1 finishes its work and leaves the node 21, the unmanned vehicle # 3
Will wait at node 22. Conversely, when the unmanned vehicle # 3 enters the node 20, the unmanned vehicle # 1
Will wait at node 19.
【００２４】上述したように、無人車＃１の走行する経
路と、無人車＃３の走行する経路とが、競合するため、
無人車＃１および無人車＃３のどちらか一方は、他方の
作業が終了するまで待機させられることになる。As described above, the route traveled by the unmanned vehicle # 1 and the route traveled by the unmanned vehicle # 3 compete with each other.
Either one of the unmanned vehicle # 1 and the unmanned vehicle # 3 will be made to wait until the work of the other is completed.
【００２５】すなわち、走行中の無人車＃１の経路に対
して、走行方向が逆の経路となる無人車＃３に、配車の
割り付けが行われると、無人車＃１と無人車＃３とのど
ちらか一方は、他方の作業が終了するまで待機する。こ
の無人車の運行状態は、同一方向で進む無人車同士が干
渉する場合に比較して、片方の無人車が待機する時間が
長くなる傾向がある。That is, when the vehicle allocation is allocated to the unmanned vehicle # 3 whose traveling direction is opposite to the route of the traveling unmanned vehicle # 1, the unmanned vehicle # 1 and the unmanned vehicle # 3 are allocated. One of the two waits until the work of the other is completed. The operating state of this unmanned vehicle tends to take longer for one of the unmanned vehicles to wait than when the unmanned vehicles traveling in the same direction interfere with each other.
【００２６】一般的に、複数の無人車を投入すると他の
無人車との衝突防止などにより、全体の無人車による搬
送能力は、「台数×一台の搬送能力」で表される期待搬
送能力より減少するけいこうにある。特に、図１２に示
す梯子型走行路において、両方向走行可能な場合、実際
の搬送能力は、上述した無人車の待機状態が頻発し、期
待搬送能力から大きく下がる要因となる。In general, when a plurality of unmanned vehicles are put in, the total carrying capacity of the unmanned vehicles is the expected carrying capacity expressed by "the number of vehicles x the carrying capacity of one unit" due to the prevention of collision with other unmanned vehicles. It is in a state of diminishing. In particular, in the ladder-type traveling path shown in FIG. 12, when the vehicle can travel in both directions, the actual carrying capacity is a factor that is greatly reduced from the expected carrying capacity due to the frequent waiting state of the unmanned vehicle described above.
【００２７】本発明はこのような背景の下になされたも
ので、走行中の無人車の経路などに基づき、各無人車の
次の目標ノードを設定するため、無駄な待機時間を最小
にでき、搬送能力の低下を最小限に押さえる無人搬送車
制御装置を提供することを目的とする。The present invention has been made under such a background. Since the next target node of each unmanned vehicle is set based on the route of the unmanned vehicle in motion, the wasteful waiting time can be minimized. It is an object of the present invention to provide an automatic guided vehicle control device that minimizes a reduction in the carrying capacity.
【００２８】[0028]
【課題を解決するための手段】請求項１記載の発明は、
停止位置である複数のノードと、前記ノード間を接続す
る接続路からなる走行路を、与えられた搬送要求に従
い、所定のノードにおいて荷物の積み下ろしを行い、前
記走行路を走行する複数の無人車の運行を、前記ノード
の配列に関する情報に基づいて制御する無人搬送車制御
装置において、複数の前記無人車のそれぞれの走行経路
における荷物の積み下しを行う目標ノードを記憶する記
憶手段と、複数の搬送要求処理に対応し、走行する無人
車の走行経路の前記目標ノードにおいて、荷物の積み下
ろしを行う他の目標ノードを前記記憶手段から順次抽出
する抽出手段と、この抽出手段により抽出された前記目
標ノードと、運行中の他の無人車の前記走行路における
走行経路の情報と、前記目標ノードの配置に関する情報
とに基づき、前記走行路に対応して、無人車の走行をシ
ミュレーションし、このシミュレーション結果により、
無人車の目標ノードに対する最適な走行経路を探索する
探索手段と、この探索手段による走行経路から目標ノー
ドに対する評価値を求める評価手段と、この評価手段に
よる目標ノードの評価値のデータを、無人車毎に記憶す
る記憶手段と、この記憶手段に記憶される、無人車の複
数の目標ノード候補のおのおのの前記評価値に基づき、
最適な評価値を有する目標ノードを選択する選択手段と
を具備してなることを特徴とする。The invention according to claim 1 is
A plurality of unmanned vehicles that travel along the traveling path, in which a plurality of nodes that are stop positions and a connecting path that connects the nodes are connected to each other, according to a given transport request, load and unload cargo at a predetermined node. the operation, the AGV control system for controlling based on the information about the sequence of the nodes, storage means for storing a target node for the defeated loading luggage in the respective travel path of a plurality of said unmanned vehicle, a plurality Corresponding to the transport request processing of the above, at the target node of the traveling route of the traveling unmanned vehicle, another target node for loading and unloading luggage is sequentially extracted from the storage means, and the extraction means extracted by the extracting means. Based on the target node, information on the travel route of the other unmanned vehicle in operation on the travel route, and information on the placement of the target node, In response to the road, to simulate the running of the unmanned vehicle, this simulation result,
A search means for searching an optimum travel route for the target node of the unmanned vehicle and a target no.
And evaluation means for obtaining an evaluation value against the de, the data of the evaluation value of the target node by the evaluation means, storage means for storing for each unmanned vehicle are stored in the storage means, a plurality of target nodes candidate unmanned vehicle Based on each of the above evaluation values,
Selection means for selecting a target node having an optimum evaluation value.
【００２９】 請求項２記載の発明は、停止位置である
複数のノードと、前記ノード間を接続する接続路からな
る走行路を、与えられた搬送要求に従い、所定のノード
において荷物の積み下ろしを行い、前記走行路を走行す
る複数の無人車の運行を、前記ノードの配列に関する情
報に基づいて制御する無人搬送車制御方法において、複
数の前記無人車のそれぞれの走行経路における荷物の積
み下しを行う目標ノードを記憶手段に記憶させる第一の
ステップと、複数の搬送要求処理に対応し、走行する無
人車の走行経路の前記目標ノードにおいて、荷物の積み
下ろしを行う他の目標ノードを前記記憶手段から抽出手
段により順次抽出する第二のステップと、この第二のス
テップにおいて、抽出された前記目標ノードと、運行中
の他の無人車の前記走行路における走行経路の情報と、
前記目標ノードの配置に関する情報とに基づき、前記走
行路に対応して、無人車の前記目標ノードまでの走行経
路をシミュレーションする第三のステップと、この第三
のステップにおいて得られたシミュレーション結果によ
り、無人車の目標ノードへ至る最適な走行経路を探索す
る第四のステップと、この第四のステップにおいて得ら
れた走行経路から、目標ノードに対する評価値を求め、
記憶手段へ記憶させる第五のステップと、この第五のス
テップにおいて記憶手段に記憶される無人車の複数の目
標ノード候補の、おのおのの前記評価値に基づき、最適
な評価値を有する目標ノードを選択する第六のステップ
とを有することを特徴とする。According to a second aspect of the present invention, a traveling path including a plurality of nodes at stop positions and a connection path connecting the nodes is loaded and unloaded at a predetermined node according to a given transport request. the operation of a plurality of unmanned vehicles traveling on the travel path, the AGV control method of controlling on the basis of the information about the sequence of said nodes, luggage in the respective travel path of the plurality of the unmanned vehicle loading ruled The first step of storing a target node to be performed in the storage means, and another target node for loading and unloading luggage at the target node of the traveling route of the traveling unmanned vehicle corresponding to the plurality of transfer request processes A second step of sequentially extracting the target node from the target node extracted in the second step and the other unmanned vehicles in operation Information on the travel route on the travel route,
Based on the information on the placement of the target node, the third step of simulating the traveling route of the unmanned vehicle to the target node corresponding to the traveling path, and the simulation result obtained in the third step. , A fourth step of searching for an optimal travel route to the target node of the unmanned vehicle, and an evaluation value for the target node from the travel route obtained in the fourth step,
A fifth step of storing in the storage means, and a target node having an optimum evaluation value based on each of the evaluation values of the plurality of target node candidates of the unmanned vehicle stored in the storage means in the fifth step, And a sixth step of selecting.
【００３０】請求項３記載の発明は、請求項１に記載の
無人搬送車制御装置において、所定の時刻における前記
複数の無人車の確定走行経路および与えられた作業内容
を記憶する計画指示記憶手段と、前記各無人車の状態を
監視する第１の処理と、与えられた作業を完了した無人
車が発生する度に、前記計画指示記憶手段に新たな作業
を設定し、前記第１の手段および前記第２の手段を起動
して走行経路を探索させる第２の処理と、該探索の結果
に基づいて前記各無人車に動作指示を与える第３の処理
を並列かつ周期的に行うことで、前記複数の無人車の運
行を制御する運行制御手段とを具備してなることを特徴
とする。According to a third aspect of the present invention, in the automatic guided vehicle control device according to the first aspect, a plan instruction storage means for storing the determined travel route of the plurality of unmanned vehicles and given work contents at a predetermined time. And a first process for monitoring the state of each unmanned vehicle, and a new work is set in the plan instruction storing means each time an unmanned vehicle that has completed a given work occurs, and the first means is set. And by performing the second process of activating the second means to search the travel route and the third process of giving an operation instruction to each unmanned vehicle based on the result of the search in parallel and periodically. An operation control means for controlling the operation of the plurality of unmanned vehicles is provided.
【００３１】[0031]
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施形態について説明する。図１は本発明の一実施形態に
よる無人搬送車制御装置１の構成を示すブロック図であ
る。この図において、２は、運行制御部であり、ＣＰＵ
（中央処理装置）、ＲＯＭ（リードオンメモリ）および
ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）などから構成される
処理装置である。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of an automated guided vehicle control device 1 according to an embodiment of the present invention. In this figure, 2 is an operation control unit, which is a CPU
(Central processing unit), ROM (Read-on memory) and RAM (Random access memory).
【００３２】運行計画部３は、ＣＰＵ等により構成さ
れ、各無人車の最適な走行経路および動作順序を決定す
る。The operation planning unit 3 is composed of a CPU and the like, and determines the optimum travel route and operation sequence of each unmanned vehicle.
【００３３】４は、搬送実行テーブルメモリ４であり、
無人搬送システムに与えられる仕事に関するデータを搬
送実行テーブルの形式でプールしておく記憶領域であ
る。５は、評価値格納メモリであり、運行計画部３にお
いて計画された各無人車の確定経路、および、この確定
経路の評価値などを記憶する領域である。運行制御部２
は、評価値格納メモリ５内のデータをチェック・参照
し、各無人車の複数の目標ノードの中から最も評価値の
良い目標ノードを探索する。この運行制御部の動作の詳
細は、後述する。Reference numeral 4 denotes a transfer execution table memory 4,
This is a storage area for pooling data related to work given to the unmanned transportation system in the form of a transportation execution table. Reference numeral 5 denotes an evaluation value storage memory, which is an area for storing the fixed route of each unmanned vehicle planned by the operation planning unit 3 and the evaluation value of the fixed route. Operation control unit 2
Checks / references the data in the evaluation value storage memory 5 and searches for a target node having the best evaluation value from a plurality of target nodes of each unmanned vehicle. Details of the operation of this operation control unit will be described later.
【００３４】６は、計画指示データメモリであり、各無
人車をどのように扱うかを指示するデータ、具体的に
は、経路確定レベル、目的ノード（目標点）、作業時間
の各データが格納されている。運行計画部３は、これら
のデータに基づいて、経路計画および動作計画を立て
る。各データについて以下に説明する。Reference numeral 6 denotes a planning instruction data memory, which stores data for instructing how to handle each unmanned vehicle, specifically, each data of a route determination level, a target node (target point), and a working time. Has been done. The operation planning unit 3 makes a route plan and a motion plan based on these data. Each data will be described below.
【００３５】経路確定レベル： 各無人車の走行経路の
確定状況を示すデータであり、「未定」、「目的ノード
まで確定」、「退避先ノードまで確定」の３種類があ
る。「未定」は、現在ノードから目的ノードまでの経路
は確定しておらず、故にその経路を求める必要があるこ
とを示す。Route determination level: This is data indicating the determination status of the travel route of each unmanned vehicle, and there are three types: "undetermined", "determined to destination node", and "determined to save destination node". “Undecided” indicates that the route from the current node to the destination node has not been determined and therefore the route needs to be obtained.
【００３６】「目的ノードまで確定」は、現在ノードか
ら目的ノードまでの経路が確定していることを意味す
る。目的ノード以降の経路については、運行計画部２に
おいて退避先ノードが付け加えられることによって、そ
こまでの経路が追加される可能性がある。退避先ノード
を決定する退避動作については、後述する。"Define to destination node" means that the route from the current node to the destination node is established. Regarding the route after the destination node, the route to the destination node may be added by adding the evacuation destination node in the operation planning unit 2. The save operation for determining the save destination node will be described later.
【００３７】「退避先ノードまで確定」は現在ノードか
ら目的ノードを経て退避先ノードまでの経路が確定して
いることを意味する。退避先ノード以降の経路について
は、運行計画部３においてさらに退避先ノードが追加さ
れることによって、そこまでの経路が追加される可能性
がある。"Define to the save destination node" means that the route from the current node to the save destination node via the target node has been established. Regarding the route after the evacuation destination node, there is a possibility that the route to the evacuation destination node will be added by the addition of the evacuation destination node in the operation planning unit 3.
【００３８】７は各無人車の状態に関するデータメモリ
であり、無人車が待機状態にあるのか、運行状態にある
のか等の無人車の状態に関するデータが記憶されてい
る。Reference numeral 7 is a data memory relating to the state of each unmanned vehicle, and stores data relating to the state of the unmanned vehicle such as whether the unmanned vehicle is in a standby state or in an operating state.
【００３９】８は、走行路データメモリであり、走行路
上において無人車が停止可能な各ノードの座標と、その
接続関係およびコストなどに関するデータが納められて
いる。Reference numeral 8 denotes a traveling road data memory, which stores the coordinates of each node at which an unmanned vehicle can be stopped on the traveling road, and the data regarding the connection relationship and cost.
【００４０】運行制御部２は、搬送実行テーブルメモリ
４を参照して、複数の搬送要求に対応し、複数の目標ノ
ードを持ち、かつ複数の目標ノードの中から最初に作業
を行う目標ノードが未決定の無人車の存在を確認した場
合、その参照データを元に、計画指示データメモリ６に
経路確定レベル・目的ノード・作業時間をセットし、運
行計画部３を起動する。The operation control unit 2 refers to the transfer execution table memory 4 and has a plurality of target nodes corresponding to a plurality of transfer requests, and has a target node which performs the work first among the plurality of target nodes. When the presence of an undetermined unmanned vehicle is confirmed, the route determination level, the target node, and the working time are set in the plan instruction data memory 6 based on the reference data, and the operation planning unit 3 is activated.
【００４１】次に、運行計画部３の動作について、説明
する。まず、運行計画部３は、自身内部に記憶される経
路探索指示に従って、各無人車の出発ノードおよび目標
ノードを結ぶ経路を全て求める。次に、走行路データメ
モリ８に記憶されたコスト（図１８参照）から、各経路
のコストをそれぞれ積算し、そのコストが最小となる経
路を最適経路に選択する。ただし、経路探索指示に後述
する方向付けの方向情報が含まれる場合には、方向付け
されたアークを逆方向に走行する経路は選択されない。
同様に、経路探索指示に後述する通行禁止の方向情報が
含まれる場合には、通行禁止のアークを通る経路は選択
されない。以上の方法で求めた経路およびそのコスト
は、自身の内部記憶部へ記憶される。ただし、ここで作
成された経路は、他の無人車の走行経路は考慮されてい
ず、走行路の競合がない場合にのみ最適な経路となる。Next, the operation of the operation planning unit 3 will be described. First, the operation planning unit 3 obtains all routes connecting the starting node and the target node of each unmanned vehicle in accordance with the route search instruction stored in itself. Next, the costs of the respective routes are added up from the costs stored in the travel route data memory 8 (see FIG. 18), and the route having the minimum cost is selected as the optimum route. However, when the route search instruction includes direction information for orientation, which will be described later, the route that travels the oriented arc in the opposite direction is not selected.
Similarly, when the route search instruction includes lane-prohibited direction information, which will be described later, a route that passes the lane-prohibited arc is not selected. The route obtained by the above method and its cost are stored in its own internal storage unit. However, the route created here does not consider the traveling routes of other unmanned vehicles, and is an optimal route only when there is no competition of the traveling routes.
【００４２】また、運行計画部３は、木の探索手法を用
いて逆走行区間のない走行経路を求め、その結果を自身
の内部記憶部へ記憶する。ここでいう「木」は、図１９
に示すような下方にかけて分岐を行う構成をとる。ここ
で、Ｎ１、Ｎ２、・・・は分岐条件が入った分岐点であ
り、このうち分岐点Ｎ１は分岐を開始するルート分岐点
である。また、例えば、分岐点Ｎ２を現在の分岐点とす
ると、分岐点Ｎ１は分岐点Ｎ２の親分岐点となり、分岐
点Ｎ３およびＮ４は分岐点Ｎ２の子分岐点となる。探索
は、基本的に上位の分岐点から下位の分岐点にかけて行
われるが、探索不能の場合には、一旦親分岐点に戻り
（以降、バックトラックと呼ぶ）、他の分岐点へ分岐す
る。Further, the operation planning unit 3 obtains a traveling route having no reverse traveling section by using a tree searching method and stores the result in its own internal storage unit. The “tree” referred to here is
As shown in (3), the configuration is such that the branch is performed downward. Here, N1, N2, ... Are branch points containing branch conditions, and among these, the branch point N1 is a root branch point that starts branching. Further, for example, when the branch point N2 is the current branch point, the branch point N1 is the parent branch point of the branch point N2, and the branch points N3 and N4 are the child branch points of the branch point N2. The search is basically performed from the upper branch point to the lower branch point, but when the search is impossible, the parent branch point is temporarily returned (hereinafter referred to as backtrack), and the branch is made to another branch point.
【００４３】図２０は、運行計画部３の行う経路計画処
理を示すフローチャートであり、この図をもとに以下で
説明を行う。まず、ステップ１において、運行計画部３
は、経路計画処理を開始する。FIG. 20 is a flowchart showing the route planning process performed by the operation planning unit 3, which will be described below with reference to this figure. First, in Step 1, the operation planning unit 3
Starts the route planning process.
【００４４】ステップＳＰ２において、運行計画部３
は、内部に記憶された探索指示に基づき、各無人車の走
行経路を求める。ここで、運行計画部３は、上述した方
法により経路を探索し、その結果である初期経路を自身
の内部記憶部へ記憶する。なお、この探索指示には、計
画指示データメモリ６に記憶されたデータにより決まる
無人車の目標ノードが含まれる。In step SP2, the operation planning unit 3
Calculates the travel route of each unmanned vehicle based on the search instruction stored inside. Here, the operation planning unit 3 searches for a route by the above-described method, and stores the resulting initial route in its internal storage unit. The search instruction includes the target node of the unmanned vehicle determined by the data stored in the plan instruction data memory 6.
【００４５】ステップＳＰ３において、運行計画部３
は、木のルート分岐点を空にする。In step SP3, the operation planning unit 3
Clears the root branch of the tree.
【００４６】ステップＳＰ４において、運行計画部３
は、内部に記憶される各無人車の走行経路に基づいて、
任意の二つの無人車が互いに逆方向に移動を行う区間
（逆方向区間）を求め、これを無人車の全ての組み合わ
せについて行う。In step SP4, the operation planning unit 3
Is based on the driving route of each unmanned vehicle stored inside,
A section in which any two unmanned vehicles move in opposite directions (reverse section) is obtained, and this is performed for all combinations of unmanned vehicles.
【００４７】ステップＳＰ５において、ステップＳＰ４
の結果により、運行計画部３は、逆方向区間が無ければ
処理を終了し（ステップＳＰ１７）、逆方向区間がある
場合には次のステップＳＰ６へ進む。また、逆方向区間
が無い場合は、そのときの走行経路が最終的な走行経路
となる。In step SP5, step SP4
According to the result, the operation planning unit 3 ends the process if there is no backward section (step SP17), and proceeds to the next step SP6 if there is a backward section. Further, when there is no reverse direction section, the traveling route at that time is the final traveling route.
【００４８】ステップＳＰ６では、運行計画部３は、各
無人車の経路の逆方向区間のコストを積算する。ここ
で、逆方向区間のコストは走行路データメモリ１０５か
ら読み出される。また、ある逆方向区間で他の複数の無
人車の経路と逆向きの競合を起こしている場合には、そ
の競合の回数分コストを積算する。ただし、走行路上の
隣り合う２点間を結ぶ経路がそれ以外に存在しない場合
には、その区間は逆方向区間に含めない。In step SP6, the operation planning unit 3 adds up the costs of the backward sections of the route of each unmanned vehicle. Here, the cost of the reverse direction section is read from the travel path data memory 105. In addition, when there is a competition in the opposite direction with the routes of a plurality of other unmanned vehicles in a certain reverse direction section, the cost is added up for the number of times of the competition. However, if there is no other route connecting two adjacent points on the traveling road, the section is not included in the backward section.
【００４９】ステップＳＰ７において、運行計画部３
は、各無人車に付けられた符号を、逆走行区間のコスト
の大きい順に並べた競合無人車集合を作成する。In step SP7, the operation planning unit 3
Creates a set of competing unmanned vehicles in which the codes assigned to each unmanned vehicle are arranged in descending order of cost in the reverse traveling section.
【００５０】ステップＳＰ８において、運行計画部３
は、この競合無人車集合を持った分岐点を運行計画部３
は、親分岐点の下に加える。ただし、このステップＳＰ
８が始めて処理される場合、ルート分岐点に上記競合無
人車集合を設定する。In step SP8, the operation planning unit 3
Is at the branch point with this competing unmanned vehicle set.
Is added below the parent branch point. However, this step SP
When 8 is processed for the first time, the above-mentioned competing unmanned vehicle set is set at the route branch point.
【００５１】ステップＳＰ９において、運行計画部３
は、競合無人車集合から着目無人車を決定する。この着
目無人車は、コストの大きい順に並んだ競合無人車集合
の最初の無人車から順次選択されていく。また、次の無
人車が無い場合、運行計画部３は、着目無人車なしとす
る。In step SP9, the operation planning unit 3
Determines a focused unmanned vehicle from a set of competing unmanned vehicles. This unmanned vehicle of interest is sequentially selected from the first unmanned vehicle in the competing unmanned vehicle group arranged in descending order of cost. When there is no next unmanned vehicle, the operation planning unit 3 determines that there is no focused unmanned vehicle.
【００５２】ステップＳＰ１０において、運行計画部３
は、前ステップＳＰ９の処理において着目無人車が無か
った場合、次のステップＳＰ１１へ進み、着目無人車が
ある場合にはステップＳＰ１３へ分岐する。In step SP10, the operation planning unit 3
If there is no focused unmanned vehicle in the process of the previous step SP9, the process proceeds to the next step SP11, and if there is the focused unmanned vehicle, the process branches to step SP13.
【００５３】ステップＳＰ１１において、運行計画部３
は、現在の分岐点がルート分岐点前であるかどうかを調
べ、ルート分岐点でない場合、次のステップＳＰ１２へ
進み、ルート分岐点の場合、つまりルート分岐点の競合
無人車集合の全てにおいて経路整理が失敗した場合、経
路整理失敗で全処理を終了する（ステップＳＰ１７）。In step SP11, the operation planning unit 3
Checks whether or not the current branch point is before the route branch point, and if it is not the route branch point, the process proceeds to the next step SP12, and in the case of the route branch point, that is, the route in all of the competing unmanned vehicle sets of the route branch point. If the rearrangement fails, the route rearrangement fails and the entire process ends (step SP17).
【００５４】ステップＳＰ１２において、運行計画部３
は、現在の分岐点の処理を親分岐点へ移す（バックトラ
ック）と共に、ステップＳＰ９の処理へ戻る。また、現
在の分岐点へ分岐するときに行った方向付けはこの時に
解除する。In step SP12, the operation planning unit 3
Shifts the processing of the current branch point to the parent branch point (backtrack) and returns to the processing of step SP9. In addition, the orientation made when branching to the current branch point is canceled at this time.
【００５５】ステップＳＰ１３において、運行計画部３
は、走行路のうち、着目無人車の経路の逆方向区間を同
無人車の移動方向の逆方向に方向付けし（一方通行とす
る）、方向情報に加える。In step SP13, the operation planning unit 3
Is directed to the reverse direction section of the route of the target unmanned vehicle in the traveling path in the direction opposite to the moving direction of the unmanned vehicle (one-way) and added to the direction information.
【００５６】ステップＳＰ１４において、運行計画部３
は、経路探索部１１０へ探索指示を出し、この方向付け
された走行路において全ての無人車の経路を求め直す。In step SP14, the operation planning unit 3
Issues a search instruction to the route search unit 110, and re-determines the routes of all the unmanned vehicles on the oriented traveling route.
【００５７】ステップＳＰ１５において、運行計画部３
は、前ステップＳＰ１４の経路探索において求められな
い経路が存在するかどうかを調べ、存在する場合には次
のステップＳＰ１６へ進み、存在しない場合にはステッ
プＳＰ４へ戻る。In step SP15, the operation planning unit 3
Checks whether or not there is a route that is not obtained in the route search in the previous step SP14, and if it exists, the process proceeds to the next step SP16, and if it does not exist, the process returns to step SP4.
【００５８】ステップＳＰ１６において、運行計画部３
は、ステップＳＰ１３で行われた走行路の方向付けを解
除した後、ステップＳＰ９へ戻る。以上説明した処理に
よって、コストが小さく逆走行区間が無い複数の無人車
の経路（以降、基本経路）が得られる。In step SP16, the operation planning unit 3
Cancels the orientation of the traveling path performed in step SP13, and then returns to step SP9. By the processing described above, a plurality of routes for unmanned vehicles (hereinafter, basic routes) with a small cost and no reverse traveling section can be obtained.
【００５９】運行計画部３は、内部記憶部に記憶される
基本経路に基づいて各無人車の移動を時間的に調べ、移
動順序を調整したり、必要に応じて経路を変更、追加す
るなどして、全無人車の目標ノードまでの移動動作を計
画する。また、その計画はペトリネットを用いたシミュ
レーションにより行われる。運行計画部３の行う動作計
画処理を説明する前に、ペトリネットおよび動作計画に
含まれる各種処理の説明を具体例を挙げて行う。The operation planning unit 3 temporally checks the movement of each unmanned vehicle based on the basic route stored in the internal storage unit, adjusts the movement order, and changes or adds routes as necessary. Then, the movement operation to the target node of the unmanned vehicle is planned. Moreover, the plan is carried out by simulation using a Petri net. Before describing the operation plan processing performed by the operation planning unit 3, various kinds of processing included in the Petri net and the operation plan will be described with specific examples.
【００６０】（１）ペトリネット
図２１（ａ）は、ペトリネットの説明に用いる運行図で
あり、この図において走行路１１１のノード２、６上に
は無人車＃１、＃２がそれぞれ待機している。また、図
２１（ｂ）は、無人車＃１、＃２のそれぞれの出発ノー
ド、目標ノード、および目標ノードまでの経路を示した
図であり、［］内はノード間の移動時間（秒）を示す。
すなわち、無人車＃１はノード２からノード３、４の順
で移動を行い、それぞれの移動時間はノード２からノー
ド３までが１秒、ノード３、４間が３秒である。また、
無人車＃２についても同様である。(1) Petri Net FIG. 21 (a) is an operation diagram used to explain the Petri net. In this figure, unmanned vehicles # 1 and # 2 stand by on nodes 2 and 6 of the road 111, respectively. is doing. Further, FIG. 21B is a diagram showing the respective departure nodes, target nodes, and routes to the target nodes of the unmanned vehicles # 1 and # 2, and the inside of [] is the travel time (seconds) between the nodes. Indicates.
That is, the unmanned vehicle # 1 moves from node 2 to nodes 3 and 4 in this order, and the moving time of each is 1 second from node 2 to node 3 and 3 seconds between nodes 3 and 4. Also,
The same applies to the unmanned vehicle # 2.
【００６１】図２２は、上述した運行図（図２１（ａ）
参照）をペトリネットでモデル化した図である。この図
において、Ｐ1、Ｐ2、・・・、Ｐ8 はそれぞれノードプ
レースであり、走行路１１１の各ノード１ないし８に対
応し、各ノードの占有状態を示す。また、これらのプレ
ースＰ1ないしＰ8には、対応するノードに無人車がいる
場合には、丸印内に黒トークン（黒丸）が置かれ、ノー
ドが予約されている場合には、白トークン（白丸）が置
かれる。初期状態では、無人車＃１はノード２に、無人
車＃２はノード６にいるので、プレースＰ2、Ｐ6に各々
黒トークンが置かれる。FIG. 22 shows the operation diagram described above (FIG. 21 (a)).
FIG. 3 is a diagram obtained by modeling (see FIG. 3) with a Petri net. In the figure, P1, P2, ..., P8 are node places, correspond to the nodes 1 to 8 of the traveling path 111, and show the occupied states of the nodes. In addition, in these places P1 to P8, black tokens (black circles) are placed in circles when there are unmanned vehicles at the corresponding nodes, and white tokens (white circles) are shown when nodes are reserved. ) Is placed. In the initial state, unmanned vehicle # 1 is in node 2 and unmanned vehicle # 2 is in node 6, so black tokens are placed in places P2 and P6, respectively.
【００６２】また、Ｔ12、Ｔ23、・・・はトランジショ
ンであり、無人車の移動の状態を示す。また、同トラン
ジションには、それに入る入力アークと、それから出る
出力アークが一本ずつ付いており、これらのアークによ
り隣接する２つのプレースが結ばれる。例えば、入力ノ
ード５、出力ノード６のトランジションはＴ56であり、
逆に、ノード６からノード５への移動に対応するトラン
ジションはＴ65である。また、ノード５からノード６へ
の移動時には、このトランジションＴ56を発火させ、無
人車が移動中であることを示す。また、トランジション
は一度発火すると、対応するアークの移動時間などに基
づいて有限時間その発火を持続する。Further, T12, T23, ... Are transitions and indicate the moving state of the unmanned vehicle. Further, the transition has an input arc entering the transition and an output arc exiting from the transition, and these arcs connect two adjacent places. For example, the transition of the input node 5 and the output node 6 is T56,
Conversely, the transition corresponding to the move from node 6 to node 5 is T65. Also, when moving from node 5 to node 6, this transition T56 is fired to indicate that the unmanned vehicle is moving. Moreover, once the transition fires, it keeps firing for a finite time based on the moving time of the corresponding arc.
【００６３】また、これから移動を行う経路上のトラン
ジションをその発火順に並べたものを発火予定トランジ
ション系列といい、図２１（ｂ）の基本経路の場合、無
人車＃１および＃２の発火予定トランジション系列は以
下のようになる。
発火予定トランジション系列（無人車＃１）＝｛Ｔ23、
Ｔ34｝
発火予定トランジション系列（無人車＃２）＝｛Ｔ67、
Ｔ73、Ｔ34｝In addition, a sequence of transitions on the route to be moved from now on is called an ignition scheduled transition series. In the case of the basic route of FIG. 21 (b), the scheduled transitions of unmanned vehicles # 1 and # 2. The series is as follows. Ignition scheduled transition series (unmanned vehicle # 1) = {T23,
T34} Ignition scheduled transition series (unmanned vehicle # 2) = {T67,
T73, T34}
【００６４】次にトランジションＴstの発火に関する処
理を説明する。
発火可能条件
トランジションＴstは、入力側プレースＰs に黒トーク
ンがあり、出力側プレースＰt に黒トークンが無く、な
おかつこれに先立って先行トランジション（後述）が全
て発火しているとき、発火可能となる。Next, the processing relating to the ignition of the transition Tst will be described. The ignitable condition transition Tst can be ignited when the input side place Ps has a black token, the output side place Pt has no black token, and all preceding transitions (described later) are fired prior to this.
【００６５】 発火処理
発火可能なトランジションＴstが発火するとノードＮs
からノードＮtまでの移動時間を現在時間に加算し、ト
ランジション番号と共に、その無人車の完了時刻にセッ
トする。また、ノードＮt で作業する場合には、作業時
間をさらに完了時刻に加算する。そして、出力プレース
Ｐt に白トークンを置く。Ignition process When the transition Tst that can be ignited is ignited, the node Ns
The moving time from the node to the node Nt is added to the current time, and is set to the completion time of the unmanned vehicle together with the transition number. When working at the node Nt, the working time is further added to the completion time. Then, a white token is placed in the output place Pt.
【００６６】 発火完了処理
発火中のトランジションＴstの入力側プレースＰs から
黒トークン、出力側プレースＰｔから白トークンをそれ
ぞれ除き、プレースＰt に黒トークンを置く。なお、上
述した発火可能条件において、無人車が単線区間（迂回
路がない区間）を通るときは、トランジションを一括し
て発火可能か調べる。例えば、発火予定トランジション
系列が｛Ｔ1、Ｔ2、・・・、Ｔn ｝であり、このうちの
トランジションＴi、Ｔi+1、・・・、Ｔj が単線区間で
ある場合、トランジションＴi-1 はトランジションＴ
i、・・・、Ｔjがすべて発火可能な場合のみ、発火でき
る。これは、トランジションＴi-1 の発火によって、単
線区間に存在する他の無人車の出口を塞がないようにす
るためである。Ignition Completion Process A black token is removed from the input side place Ps and a white token is removed from the output side place Pt of the transition Tst during firing, and a black token is placed in the place Pt. When the unmanned vehicle passes through a single-track section (section without detour) under the above-described ignition possible conditions, it is checked whether the transitions can be collectively ignited. For example, if the transition sequence to be fired is {T1, T2, ..., Tn} and the transitions Ti, Ti + 1, ..., Tj among them are single-line sections, the transition Ti-1 is the transition T-1.
Can fire only if i, ..., Tj are all fireable. This is to prevent the exit of other unmanned vehicles existing in the single track section from being blocked by the ignition of the transition Ti-1.
【００６７】（２）退避動作の計画
退避動作は、移動中のある無人車の移動先に作業を終え
て待機状態にある他の無人車が存在する場合に、その待
機状態の無人車を他のノードに移動（退避）させる動作
である。図２３は、この退避経路を見つける退避経路探
索処理のフローチャートであり、以下でこの説明を行
う。(2) Planned Evacuation Operation In the evacuation operation, when there is another unmanned vehicle in the waiting state after the work is completed at the moving destination of the unmanned vehicle, the unmanned vehicle in the waiting state This is an operation to move (retract) to the node. FIG. 23 is a flowchart of the evacuation route search processing for finding the evacuation route, which will be described below.
【００６８】退避動作が開始されると、ステップＳａ２
において、運行計画部３は、ある無人車の回りのノード
を調べ、その無人車の退避できるノードを全て求める。
ここで、退避できるノードとは以下の条件を満たすノー
ドである。
そのノードへの移動が禁止されていない。
待機状態でない無人車に占有されていない。When the evacuation operation is started, step Sa2
In, the operation planning unit 3 examines the nodes around a certain unmanned vehicle and obtains all the nodes that can retreat the unmanned vehicle.
Here, a node that can be saved is a node that satisfies the following conditions. Moving to that node is not prohibited. Not occupied by an unmanned vehicle that is not on standby.
【００６９】次に、ステップＳａ３において、運行計画
部３は、退避できるノードに対し、移動時間などの基本
コストを積算する。ただし、待機状態の無人車がいるノ
ードについては、例えばコストを１００倍するなどし
て、なるべく選ばれないようにする。Next, in step Sa3, the operation planning unit 3 adds the basic cost such as the traveling time to the nodes that can be evacuated. However, for a node with an unmanned vehicle in a standby state, the cost is multiplied by 100, for example, so that the node is not selected as much as possible.
【００７０】ステップＳａ４において、運行計画部３
は、ステップＳａ３の結果のうちコストの一番小さいノ
ードを退避ノードとし、現在ノードから退避ノードまで
の区間を無人車の走行経路に追加する。In step Sa4, the operation planning unit 3
In the step Sa3, the node with the lowest cost is set as the evacuation node, and the section from the current node to the evacuation node is added to the traveling route of the unmanned vehicle.
【００７１】図２４は、以上の退避経路探索の一例を示
す運行図である。この図において、無人車＃１および＃
３は待機中（移動予定なし）であり、無人車＃２はノー
ド３へ移動しようとしている。この場合、無人車＃２の
邪魔となる無人車＃１が退避の対象となる。この無人車
＃１の退避できるノードはノード２およびノード７であ
り、その両ノードへの退避経路のコストを調べる。FIG. 24 is an operation diagram showing an example of the above evacuation route search. In this figure, unmanned vehicles # 1 and #
3 is on standby (no move planned), and unmanned vehicle # 2 is about to move to node 3. In this case, the unmanned vehicle # 1 that interferes with the unmanned vehicle # 2 is the target of evacuation. The nodes that can save the unmanned vehicle # 1 are the node 2 and the node 7, and the cost of the save route to both nodes is checked.
【００７２】ノード２への移動時間は１秒であるが、無
人車＃３がノード２で待機中のため、基本コストは、そ
の移動時間の１００倍の１００となる。また、ノード７
への移動時間は４であり、基本コストも４となる。よっ
て、コストの小さいノード７が退避ノードに選択され、
ノード３→７が無人車＃１の経路に追加される。The travel time to the node 2 is 1 second, but since the unmanned vehicle # 3 is waiting at the node 2, the basic cost is 100 times 100 times the travel time. Also, node 7
The travel time to is 4 and the basic cost is 4. Therefore, the node 7 with low cost is selected as the save node,
Nodes 3 → 7 are added to the route of unmanned vehicle # 1.
【００７３】（３）デッドロック
複数の無人車が狭い領域に密集してしまい、上述した退
避動作を行っても予定していた経路で進むことができな
いデッドロックの状況に陥った場合には、後述する発火
順序調整、迂回経路探索、待避経路探索が行われる。こ
こでは、デッドロックの状態を把握する方法について述
べる。図２５は、このデッドロック把握処理を示すフロ
ーチャートであり、以下でこの説明を行う。(3) Deadlock In the case where a plurality of unmanned vehicles are crowded in a small area and a deadlock situation occurs in which the vehicle cannot proceed on the planned route even if the evacuation operation is performed, The firing order adjustment, the detour route search, and the escape route search, which will be described later, are performed. Here, the method of grasping the state of deadlock is described. FIG. 25 is a flowchart showing this deadlock grasping process, which will be described below.
【００７４】まず、ステップＳｂ２において、運行計画
部３は、まだ以下の処理を行っていない無人車を選びそ
の無人車が待機中であるかを調べる。もし、待機中の無
人車でない場合にはステップＳｂ３へ進み、待機中であ
る場合にはステップＳｂ４へ分岐する。First, in step Sb2, the operation planning unit 3 selects an unmanned vehicle that has not been subjected to the following processing and checks whether the unmanned vehicle is on standby. If the driver's vehicle is not on standby, the process proceeds to step Sb3, and if it is on standby, the process branches to step Sb4.
【００７５】ステップＳｂ３において、運行計画部３
は、対象としている無人車の走行経路上にある最も近い
無人車を邪魔な無人車とし、ステップＳｂ５へ進む。In step Sb3, the operation planning unit 3
Regards the nearest unmanned vehicle on the travel route of the target unmanned vehicle as an unmanned unmanned vehicle and proceeds to step Sb5.
【００７６】ステップＳｂ４において、運行計画部３
は、対象としている無人車の周辺にいる全ての無人車を
邪魔な無人車とし、次のステップＳｂ５へ進む。In step Sb4, the operation planning unit 3
Regards all unmanned vehicles around the target unmanned vehicle as disturbing unmanned vehicles, and proceeds to the next step Sb5.
【００７７】ステップＳｂ５において、運行計画部３
は、全ての無人車に対し以上の処理が終了したかどうか
を調べ、まだ未処理の無人車がある場合には、ステップ
Ｓｂ２へ戻る。In step Sb5, the operation planning unit 3
Checks whether or not the above processing has been completed for all unmanned vehicles, and if there are unprocessed unmanned vehicles, the process returns to step Sb2.
【００７８】ステップＳｂ６において、運行計画部３
は、適当な待機中でない無人車を選び、その無人車が邪
魔としている無人車、その邪魔とされている無人車が邪
魔としている無人車、・・・というふうに辿っていき、
その中から２台以上のループを見つける。そして、これ
を全ての組み合わせについて行う。In step Sb6, the operation planning unit 3
Selects an unmanned vehicle that is not in a proper waiting state, follows the unmanned vehicle that the unmanned vehicle is disturbing, the unmanned vehicle that is disturbed by the unmanned vehicle, and so on.
Find two or more loops among them. Then, this is performed for all combinations.
【００７９】ステップＳｂ７において、運行計画部３
は、得られたループのうち最も多くの無人車を含むルー
プを競合ループに選択する。In step Sb7, the operation planning unit 3
Selects the loop containing the largest number of unmanned vehicles among the obtained loops as the competing loop.
【００８０】ステップＳｂ８において、運行計画部３
は、ステップＳｂ７の処理で競合ループが得られないと
きは、デッドロック把握失敗で本処理を終了する（ステ
ップＳｂ１０）。In step Sb8, the operation planning unit 3
Terminates this process with a deadlock comprehension failure if no contention loop is obtained in the process of step Sb7 (step Sb10).
【００８１】ステップＳｂ９において、運行計画部３
は、競合ループの各無人車について、その無人車が動け
る隣接ノードすなわち他の無人車がいないノードを求
め、本処理を終了する（ステップＳｂ１０）。In step Sb9, the operation planning unit 3
For each unmanned vehicle in the competition loop, obtains an adjacent node to which the unmanned vehicle can move, that is, a node without another unmanned vehicle, and ends this processing (step Sb10).
【００８２】図２６は、走行路１０１におけるデッドロ
ックの一例を示した図であり、同図（ａ）はその初期状
態の運行図、（ｂ）はデッドロック状態の運行図を示し
ている。また、この図において、待機中でない無人車は
あみかけで示し、待機中の無人車は白ぬきで示す。ここ
で、無人車＃１ないし＃６の移動経路は次の通りであ
る。 無人車＃１：６→５→４
無人車＃２：５→４
無人車＃３：１７→１８→４
無人車＃４：２→３→１６
無人車＃５：１６→１７
無人車＃６：１５→１６→１７FIG. 26 is a diagram showing an example of deadlock on the traveling path 101. FIG. 26A shows an operation diagram in the initial state and FIG. 26B shows an operation diagram in the deadlock state. Further, in this figure, unmanned vehicles that are not on standby are shown in black and unmanned vehicles that are on standby are shown in white. Here, the travel routes of the unmanned vehicles # 1 to # 6 are as follows. Unmanned Vehicle # 1: 6 → 5 → 4 Unmanned Vehicle # 2: 5 → 4 Unmanned Vehicle # 3: 17 → 18 → 4 Unmanned Vehicle # 4: 2 → 3 → 16 Unmanned Vehicle # 5: 16 → 17 Unmanned Vehicle # 6 : 15 → 16 → 17
【００８３】上記の経路に従って、無人車＃１ないし＃
６が図２６（ａ）の初期経路から１区間だけ移動する
と、同図（ｂ）に示すようなデッドロックの状態とな
る。ここで、無人車＃２および＃５は待機状態である
が、前述した退避経路は見つからない。According to the above route, the unmanned vehicles # 1 to #
When 6 moves from the initial route of FIG. 26 (a) by one section, a deadlock state as shown in FIG. 26 (b) occurs. Here, although the unmanned vehicles # 2 and # 5 are in the standby state, the evacuation route described above cannot be found.
【００８４】そこで、無人車＃１ないし＃６のそれぞれ
が邪魔な無人車を調べ、図２６（ｃ）に示すような結果
を得る。この図において、例えば無人車＃１の邪魔とな
るのは無人車＃２であり、デッドロック時に無人車＃１
の移動可能な空きノードはノード６である。この結果を
基に邪魔な無人車あるいは邪魔となる無人車のループを
探すと、
ループ１：無人車＃１(5)→＃２(4)
ループ２：無人車＃３(18)→＃２(4)
ループ３：無人車＃６(16)→＃５(17)
ループ４：無人車＃３(18)→＃２(4)→＃４(3)→＃６(1
6)→＃５(17)→＃３
の４つのループが得られる。そして、このうちの最も多
く無人車を含むループ４が競合ループに選択される。な
お、（）内はデッドロック時の各無人車の現在位置（ノ
ード）である。Then, each of the unmanned vehicles # 1 to # 6 examines the unmanned unmanned vehicle, and the result as shown in FIG. 26 (c) is obtained. In this figure, for example, the unmanned vehicle # 2 is an obstacle to the unmanned vehicle # 1, and the unmanned vehicle # 1 is deadlocked.
The free node that can be moved is node 6. Based on this result, when searching for a loop of an unmanned unmanned vehicle or a disturbed unmanned vehicle, Loop 1: unmanned vehicle # 1 (5) → # 2 (4) loop 2: unmanned vehicle # 3 (18) → # 2 (4) Loop 3: Unmanned vehicle # 6 (16) → # 5 (17) Loop 4: Unmanned vehicle # 3 (18) → # 2 (4) → # 4 (3) → # 6 (1
4 loops of 6) → # 5 (17) → # 3 are obtained. Then, the loop 4 including the largest number of unmanned vehicles among these is selected as the competing loop. Note that the values in parentheses are the current positions (nodes) of each unmanned vehicle at the time of deadlock.
【００８５】（４）発火順序調整
上述したデッドロックに陥った場合、まずトランジショ
ンの発火順序を調整し、その解消を試みる。つまり、ノ
ードの予約順序を変えることによってデッドロックが回
避できないかを探る。図２７は、この発火順序調整処理
を示すフローチャートであり、以下でこの説明を行う。(4) Firing order adjustment When the above-mentioned deadlock occurs, first, the transition firing order is adjusted and an attempt is made to eliminate it. In other words, we investigate whether deadlock can be avoided by changing the reservation order of nodes. FIG. 27 is a flowchart showing this firing order adjustment processing, which will be described below.
【００８６】まず、ステップＳｃ２において、運行制御
部２は、競合ループに属す非待機の各無人車の現在ノー
ドを、他の無人車が今後通過する回数をカウントする。First, at step Sc2, the operation control unit 2 counts the number of times that another unmanned vehicle will pass through the current node of each unmanned unmanned vehicle belonging to the competition loop.
【００８７】ステップＳｃ３において、運行制御部２
は、上記通行回数が「０」かどうかを調べ、「０」の場
合には本処理を終了し（ステップＳｃ９）、「０」でな
い場合には、次のステップＳｃ４へ進む。In step Sc3, the operation control unit 2
Checks whether or not the number of times of passing is "0", and if it is "0", ends this processing (step Sc9), and if it is not "0", proceeds to the next step Sc4.
【００８８】ステップＳｃ４において、運行制御部２
は、各ノードの通行回数が前回の発火順序調整処理の時
と異なる新しい状態であるかどうかを調べ、新しい状態
ならば次のステップＳｃ５へ進み、前回と同じ状態なら
ば、本処理を終了する（ステップＳｃ９）。これは、状
態が複雑になると、発火順序を何回も変えて結局前の状
態へ戻ることがあるためでる。In step Sc4, the operation control unit 2
Checks whether or not the number of passages of each node is a new state different from that at the time of the previous firing order adjustment processing. If it is a new state, the process proceeds to the next step Sc5, and if it is the same as the previous state, this process is ended. (Step Sc9). This is because if the state becomes complicated, the firing order may be changed many times and eventually the state may return to the previous state.
【００８９】ステップＳｃ５において、運行制御部２
は、そこにいる無人車は、自分を邪魔としている無人車
の現在ノードを通過していないかどうかを調べ、通過し
ない場合には次のステップＳｃ６へ進み、通過する場合
には処理を終了する（ステップＳｃ９）。これは、同じ
区間を通ってきた無人車においては後からきた無人車を
先にやれなくなるので、合流点（ノード）をチェックす
るためである。In step Sc5, the operation control unit 2
Checks whether or not the unmanned vehicle there is passing through the current node of the unmanned vehicle that is obstructing itself. If it does not pass, the process proceeds to the next step Sc6, and if it passes, the process ends. (Step Sc9). This is because the unmanned vehicle that has passed through the same section cannot check the unmanned vehicle that comes later, so that the joining point (node) is checked.
【００９０】ステップＳｃ６において、運行制御部２
は、ステップＳｃ２の結果である通行回数を評価値とす
る。ただし、運行制御部２は、ある無人車を邪魔として
いる無人車が待機状態のとき、前述した評価値を上げ
る。また、以上のステップＳｃ２〜Ｓｃ６の処理は、競
合ループに属する非待機の無人車がいる全てのノードに
ついて行われる。In step Sc6, the operation control unit 2
Sets the number of passes, which is the result of step Sc2, as the evaluation value. However, the operation control unit 2 raises the above-described evaluation value when an unmanned vehicle that is disturbing a certain unmanned vehicle is in a standby state. In addition, the above-described processing of steps Sc2 to Sc6 is performed for all the nodes including the non-standby unmanned vehicles belonging to the competition loop.
【００９１】ステップＳｃにおいて、運行制御部２は、
ステップＳｃ６で求めた各ノードの評価値が最小となる
ノードを競合ノードに選択する。In step Sc, the operation controller 2
The node having the smallest evaluation value of each node obtained in step Sc6 is selected as the competitive node.
【００９２】ステップＳｃ８において、運行制御部２
は、その競合ノードにいる無人車を邪魔とする無人車が
先に通るようトランジション発火制御データに加える。
このトランジション発火制御データは、特定ノードにお
ける無人車の移動順序を規制するものであり、これによ
ってトランジションの発火が規制される。In step Sc8, the operation control unit 2
Adds to the transition firing control data so that the unmanned vehicle that interferes with the unmanned vehicle at the competing node will pass first.
The transition firing control data regulates the moving order of the unmanned vehicle at the specific node, and the firing of the transition is regulated by this.
【００９３】以上で説明した発火順序調整の処理を上述
した図２６の運行図を用いて説明する。まず、競合ルー
プ中の非待機の無人車＃３、＃４、＃６がいるノード１
８、３、１６（図２６（ｂ））の各々について通行回数
を求める。この結果、ノード１６が１回、その他のノー
ドは０回なので、ノード１６は、競合ノードに選ばれ
る。The process of adjusting the firing order described above will be described with reference to the operation diagram of FIG. First, node 1 with unattended unmanned vehicles # 3, # 4, and # 6 in a contention loop
The number of passages is calculated for each of 8, 3 and 16 (FIG. 26B). As a result, since the node 16 is once and the other nodes are 0 times, the node 16 is selected as the competition node.
【００９４】このノード１６を出力先に持つトランジシ
ョンは、トランジションＴ15・16およびＴ3・16 であり、
これらの発火順序を逆にする。つまりトランジションＴ
3・16を先行トランジションとし、トランジションＴ15・1
6 よりも先に発火させる。これにより、無人車＃６をノ
ード１６へ移動させる前に、無人車＃４をノード１６ま
で移動させ、ノード３が空くので待機中の無人車＃２を
ノード３へ退避させることができる。このように、トラ
ンジションの発火順序を調整することで、デッドロック
を解消できる場合がある。The transitions having this node 16 as an output destination are transitions T15.16 and T3.16,
Reverse the firing order of these. That is, transition T
Transition T15 ・ 1 with 3 ・ 16 as the leading transition
Ignite before 6. As a result, before the unmanned vehicle # 6 is moved to the node 16, the unmanned vehicle # 4 is moved to the node 16 and the unmanned vehicle # 2 on standby can be evacuated to the node 3 because the node 3 is vacant. In this way, deadlock may be eliminated by adjusting the firing order of transitions.
【００９５】図２８は、この具体例の最終結果を示す図
であり、同図（ａ）は無人車＃１ないし＃６の出発ノー
ドから目標ノードまでの経路を示し、同図（ｂ）はノー
ド予約シーケンスを示す。同図（ａ）の（）内は目標ノ
ードであり、このノード以降の経路は上述した退避経路
である。また、ノード予約シーケンス（同図（ｂ））
は、各ノードを無人車が予約する順序を示すもので、こ
の図において例えば、ノード５は無人車＃２、＃１の順
で予約が行われる。FIG. 28 is a diagram showing the final result of this specific example. FIG. 28 (a) shows the routes from the departure nodes to the target nodes of the unmanned vehicles # 1 to # 6, and FIG. 28 (b) shows The node reservation sequence is shown. The target node is shown in the parentheses in (a) of the figure, and the route after this node is the evacuation route described above. Also, the node reservation sequence ((b) in the figure)
Represents the order in which an unmanned vehicle reserves each node. In this figure, for example, node 5 reserves unmanned vehicles # 2 and # 1 in this order.
【００９６】（５）迂回動作の計画
基本経路に従ってデッドロックの状況を解消できない場
合には、適当な無人車が迂回経路をとるように計画す
る。図２９は、この迂回経路探索処理を示すフローチャ
ートであり、以下でこの説明を行う。(5) Planning of detour operation When the deadlock situation cannot be resolved according to the basic route, it is planned that an appropriate unmanned vehicle will take the detour route. FIG. 29 is a flowchart showing this detour route search processing, which will be described below.
【００９７】まず、ステップＳｄ２において、運行制御
部２は、競合ループに属し、非待機の無人車について、
移動可能な隣接ノードがあるかどうかを探索する。ここ
で、運行制御部２は、移動可能な隣接ノードがある場合
に、次のステップＳｄ３の処理へ進み、一方、無い場合
には迂回経路探索失敗で、本処理を終了する（ステップ
Ｓｄ９）。First, in step Sd2, the operation control unit 2 belongs to a competition loop and regards a non-standby unmanned vehicle as follows.
Search for a moveable neighbor node. Here, if there is a movable adjacent node, the operation control unit 2 proceeds to the process of the next step Sd3, while if there is no adjacent node, the detour route search fails and ends this process (step Sd9).
【００９８】ステップＳｄ３において、運行制御部２
は、前ステップで選ばれた無人車に関して以下のアーク
を一時的に通行禁止にする。
その無人車の現在ノードから次のノードへのアーク
現在ノードから動けない方向へのアークIn step Sd3, the operation control unit 2
Temporarily bans the following arcs for the unmanned vehicles selected in the previous step. An arc from the current node of the unmanned vehicle to the next node
【００９９】ステップＳｄ４において、運行制御部２
は、現在ノードを出発ノード、次のノードを目標ノード
に設定する。In step Sd4, the operation control unit 2
Sets the current node as the starting node and the next node as the target node.
【０１００】ステップＳｄ５において、運行制御部２
は、ステップＳｄ３および４の設定に基づいて経路探索
処理（ステップＳａ１）を行う。In step Sd5, the operation control unit 2
Performs route search processing (step Sa1) based on the settings of steps Sd3 and Sd4.
【０１０１】ステップＳｄ６において、運行制御部２
は、ステップＳｄ３で行ったアークの通行禁止を解除す
る。In step Sd6, the operation control unit 2
Cancels the arc passage prohibition performed in step Sd3.
【０１０２】ステップＳｄ７において、運行制御部２
は、ステップＳｄ５の経路探索処理において迂回経路が
求められたかどうかを調べ、迂回経路がある場合には次
のステップＳｄ８へ進み、迂回経路が無い場合には迂回
経路探索失敗で本処理を終了する（ステップＳｄ９）。In step Sd7, the operation control unit 2
Checks whether or not a detour route is obtained in the route search process of step Sd5, and if there is a detour route, proceeds to the next step Sd8, and if there is no detour route, terminates this process with detour route search failure. (Step Sd9).
【０１０３】ステップＳｄ８において、運行制御部２
は、対象としている区間の経路を迂回経路に差し替えて
本処理を終了する（ステップＳｄ９）。In step Sd8, the operation control unit 2
Replaces the route of the target section with a detour route and ends this processing (step Sd9).
【０１０４】図３０は、デッドロックの状況を例示した
図であり、同図（ａ）はデッドロックの状態を示す運行
図である。以下、この図に基づいて上述した迂回経路探
索処理を説明する。FIG. 30 is a diagram illustrating a deadlock situation, and FIG. 30A is an operation diagram showing a deadlock situation. The above-mentioned detour route search process will be described below with reference to this figure.
【０１０５】まず、無人車＃１が最初に選ばれたとする
と、ノード４→３、４→１８のアークを通行禁止にして
迂回経路を求めようとする。この場合の無人車＃１の迂
回経路としてはノード５→６→２０→１９→１８→１７
・・・の経路が考えられるが、ノード１８→１７が無人
車＃４の経路と逆行するため基本的にはこの経路は選択
されない。ただし、後述する動作計画（図３０参照）の
２回目の試行においては、逆走行区間が通行禁止になら
ないため、選ばれるかもしれない。First, if the unmanned vehicle # 1 is selected first, it is attempted to find an alternative route by prohibiting the arcs of the nodes 4 → 3, 4 → 18. In this case, the detour route of the unmanned vehicle # 1 is nodes 5 → 6 → 20 → 19 → 18 → 17.
The route of ... Is conceivable, but this route is basically not selected because the node 18 → 17 goes backwards from the route of the unmanned vehicle # 4. However, in the second trial of the operation plan (see FIG. 30) described later, the reverse traveling section may not be prohibited, so it may be selected.
【０１０６】次に、無人車＃２で迂回経路探索をすれば
ノード３→２→１→１５→１６が得られる。そして、こ
の経路が迂回経路となると共に無人車＃２の経路（３→
１６）の間に挿入される（図３０（ｂ））。Next, if a detour route search is performed using the unmanned vehicle # 2, the nodes 3 → 2 → 1 → 15 → 16 can be obtained. Then, this route becomes a detour route and the route of the unmanned vehicle # 2 (3 →
16) (Fig. 30 (b)).
【０１０７】（６）待避動作の計画
デッドロックの状況において迂回動作がとれない場合
は、適当な無人車が一旦別のノードへ退き（待避）、他
の無人車に道を譲った後、再び元の経路で移動を行う。
図３１は、この待避動作を示す待避経路探索であり、以
下でこの説明を行う。(6) Reservation operation plan When the detour operation cannot be taken in a deadlock situation, an appropriate unmanned vehicle temporarily retreats to another node (retracts), gives way to another unmanned vehicle, and then again. Move along the original route.
FIG. 31 is an evacuation route search showing this evacuation operation, which will be described below.
【０１０８】まず、ステップＳｅ１において、運行制御
部２は、競合ループに属しまだ目標ノードまで到着して
いない無人車（非待機無人車）について、移動できる隣
接ノードがあるかどうかを調べ、ある場合には次のステ
ップＳｅ３へ進み、無い場合には待避経路探索失敗で本
処理を終了する（ステップＳｅ１０）。First, in step Se1, the operation control unit 2 checks whether or not there is an adjacent node to which an unmanned vehicle (non-standby unmanned vehicle) that belongs to the competition loop and has not yet arrived at the target node can move. Then, the process proceeds to the next step Se3, and if there is no evacuation route search, this process ends (step Se10).
【０１０９】ステップＳｅ３において、運行制御部２
は、その無人車の現在ノードから次のノードへのアーク
を一時的に通行禁止にする。In step Se3, the operation control unit 2
Temporarily blocks the arc from the current node of the unmanned vehicle to the next node.
【０１１０】ステップＳｅ４において、運行制御部２
は、現在ノードを出発ノードに、他の全てのノードを目
標ノードに設定する。In step Se4, the operation control unit 2
Sets the current node as the departure node and all other nodes as the destination nodes.
【０１１１】ステップＳｅ５において、運行制御部２
は、ステップＳｅ３および４において設定された条件で
経路探索処理（ステップＳａ１）を行う。In step Se5, the operation control unit 2
Performs a route search process (step Sa1) under the conditions set in steps Se3 and 4.
【０１１２】ステップＳｅ６において、運行制御部２
は、ステップＳｅ５で得られた全ての経路の内、最もコ
ストが小さい経路を選択し、その目標ノードを待避ノー
ドとする。ただし、待避ノードの選択では単線区間に存
在するノードは除く。At step Se6, the operation control unit 2
Selects the path with the lowest cost from all the paths obtained in step Se5, and sets the target node as the save node. However, when selecting the save node, the nodes existing in the single line section are excluded.
【０１１３】ステップＳｅ７において、運行制御部２
は、ステップＳｅ３で行った通行禁止を解除する。In step Se7, the operation control unit 2
Cancels the prohibition of traffic performed in step Se3.
【０１１４】ステップＳｅ８において、運行制御部２
は、ステップＳｅ６の結果で待避ノードが無い場合に
は、待避経路探索失敗で本処理を終了し（ステップＳｅ
１０）、待避ノードがある場合には、次のステップＳｅ
９へ進む。At step Se8, the operation control unit 2
Terminates this process because of the failure of the evacuation route search if there is no evacuation node as a result of step Se6 (step Se
10) If there is a save node, the next step Se
Proceed to 9.
【０１１５】ステップＳｅ９において、運行制御部２
は、現在ノードから待避ノード、さらにそこから現在ノ
ードまでの経路（待避経路）を、現在持っている経路に
挿入し、本処理を終了する。At step Se9, the operation control unit 2
Inserts the route from the current node to the shunting node, and the route from that node to the current node (shunting route) into the route currently held, and ends this processing.
【０１１６】図３２（ａ）は、デッドロックの状況を例
示した運行図であり、この図に基づいて待避経路探索処
理を説明する。まず、無人車＃１が最初に選ばれたとす
ると、ノード４→３を一時通行禁止にして経路探索を行
い、ノード５が最もコストの小さい待避ノードに選択さ
れる。ここで、この無人車＃１の移動可能な隣接ノード
は、ノード５の他にノード１８があるが、コスト（図１
８参照）の小さいノード５が待避ノードに選ばれる。FIG. 32 (a) is an operation diagram exemplifying a deadlock situation, and the escape route search processing will be described based on this diagram. First, assuming that the unmanned vehicle # 1 is selected first, the nodes 4 to 3 are temporarily prohibited and a route search is performed, and the node 5 is selected as the save node having the lowest cost. Here, the movable adjacent node of the unmanned vehicle # 1 includes the node 18 in addition to the node 5, but the cost (see FIG.
The node 5 having a smaller number (see 8) is selected as the save node.
【０１１７】次に、ノード５からノード４への経路を探
索し、ノード４→５→４が待避経路として求まる。最後
にこの待避経路を元の経路に挿入し無人車＃１の経路
（ノード４→５→４→３→２）が得られる（図３２
（ｂ））。Next, the route from the node 5 to the node 4 is searched, and the node 4 → 5 → 4 is obtained as the shunt route. Finally, this escape route is inserted into the original route to obtain the route of unmanned vehicle # 1 (node 4 → 5 → 4 → 3 → 2) (FIG. 32).
(B)).
【０１１８】（７）動作計画
運行計画部３は、上述した（１）〜（６）の各種処理を
用いて全無人車の経路の決定および移動順序の計画を行
う。図３３、３４、３は、この動作計画処理を示すフロ
ーチャートであり、以下でこの説明を行う。まず、ステ
ップＳｆ１（図３３参照）において、運行計画部３は、
ペトリネットを用いて走行路のモデル化を行う。(7) Operation Planning The operation planning unit 3 determines the routes of all unmanned vehicles and plans the order of movement by using the various processes of (1) to (6) described above. 33, 34 and 3 are flowcharts showing this operation planning process, which will be described below. First, in step Sf1 (see FIG. 33), the operation planning unit 3
We model the road using Petri nets.
【０１１９】ステップＳｆ２において、運行計画部３
は、試行回数に１をセットする。In step Sf2, the operation planning unit 3
Sets 1 to the number of trials.
【０１２０】ステップＳｆ３において、運行計画部３
は、各無人車の経路を、経路計画で得た基本経路に設定
する。In step Sf3, the operation planning unit 3
Sets the route of each unmanned vehicle to the basic route obtained in the route planning.
【０１２１】ステップＳｆ４において、運行計画部３
は、試行回数を調べ、試行回数が「１」であるならば次
のステップＳｆ５へ進み、「１」以外の値ならばステッ
プＳｆ６へ進む。In step Sf4, the operation planning unit 3
Examines the number of trials. If the number of trials is "1", the process proceeds to the next step Sf5, and if it is a value other than "1", the process proceeds to step Sf6.
【０１２２】ステップＳｆ５において、運行計画部３
は、上述した基本経路の各経路と逆行するアークを全て
通行禁止にする。これにより、以下に示される処理で逆
方向区間が発生することがなくなる。また、ループに
より処理が戻り試行回数が２（図３５参照、ステップＳ
ｆ３１）となる場合には、このステップＳｆ５は実行さ
れず、経路探索処理においてこの通行禁止の制限は加え
られない。In step Sf5, the operation planning unit 3
Prohibits all arcs that are reverse to the above-mentioned basic routes. As a result, the backward section does not occur in the processing described below. Further, the process returns due to the loop and the number of trials is 2 (see FIG. 35, step S
In the case of f31), this step Sf5 is not executed, and this restriction of passage prohibition is not added in the route search processing.
【０１２３】ステップＳｆ６において、運行計画部３
は、現在時刻を０に初期設定する。At step Sf6, the operation planning unit 3
Initializes the current time to 0.
【０１２４】ステップＳｆ７において、運行計画部３
は、各無人車を出発点に置き、その各経路から発火予定
トランジション系列をそれぞれ求める。In step Sf7, the operation planning unit 3
Puts each unmanned vehicle at the starting point and obtains the sequence of transitions scheduled to fire from each route.
【０１２５】ステップＳｆ８において、運行計画部３
は、各無人車の完了時刻を−１に初期設定する。In step Sf8, the operation planning unit 3
Initializes the completion time of each unmanned vehicle to -1.
【０１２６】ステップＳｆ９において、運行計画部３
は、発火トランジション系列を空に初期設定する。この
発火トランジション系列は、実際に発火を行うトランジ
ションの系列であり、必ずしも発火予定トランジション
系列と一致しない。In step Sf9, the operation planning unit 3
Initializes the firing transition sequence to empty. This firing transition series is a series of transitions that actually fires, and does not necessarily match the scheduled firing series.
【０１２７】ステップＳｆ１０において、運行計画部３
は、各無人車に対して完了時刻が現在時刻と同じである
かどうかを調べ、同じである場合には次のステップＳｆ
１１へ処理を進め、同じでない場合、ステップＳｆ１２
へ処理を進める。In step Sf10, the operation planning unit 3
Checks whether the completion time is the same as the current time for each unmanned vehicle, and if they are the same, the next step Sf
11, the process proceeds to step Sf12 if they are not the same.
Proceed to.
【０１２８】ステップＳｆ１１において、運行計画部３
は、ステップＳｆ１０の条件を満たす全ての無人車の発
火予定トランジションから先頭のトランジションを取り
出し、発火完了処理を行う。At step Sf11, the operation planning unit 3
Performs the ignition completion processing by extracting the leading transition from the ignition scheduled transitions of all unmanned vehicles that satisfy the condition of step Sf10.
【０１２９】ステップＳｆ１２において、運行計画部３
は、各無人車に対して完了時刻が現在時刻以前であるか
どうかを調べ、現在時刻以前である場合には次のステッ
プＳｆ１３へ処理を進め、現在時刻以前でない場合には
ステップＳｆ２０へ処理を進める。At step Sf12, the operation planning unit 3
Checks whether or not the completion time is before the current time for each unmanned vehicle. If it is before the current time, the process proceeds to the next step Sf13, and if it is not before the current time, the process proceeds to step Sf20. Proceed.
【０１３０】ステップＳｆ１３において、運行計画部３
は、発火予定トランジションの先頭のトランジション
が、発火可能であるかどうかを調べ、発火できる場合は
ステップＳｆ１４へ処理を進め、発火できない場合には
ステップＳｆ１７へ処理を進める。In step Sf13, the operation planning unit 3
Checks whether or not the first transition of the firing scheduled transition can fire, and if it can fire, advances the processing to step Sf14, and if not, advances the processing to step Sf17.
【０１３１】ステップＳｆ１４において、運行計画部３
は、ステップＳｆ１３で発火可能とされた全てのトラン
ジションを取り出して発火処理を行う。In step Sf14, the operation planning unit 3
Performs the ignition process by taking out all the transitions that can be fired in step Sf13.
【０１３２】ステップＳｆ１５において、運行計画部３
は、完了時刻に発火したトランジションの移動時間を加
算し、完了時刻を更新する。In step Sf15, the operation planning unit 3
Updates the completion time by adding the moving time of the transition fired to the completion time.
【０１３３】ステップＳｆ１６において、運行計画部３
は、ステップＳｆ１４で発火処理を行ったトランジショ
ンを各々対応する発火トランジション系列へ登録（追
加）し、ステップＳｆ２０へ処理を進める。At step Sf16, the operation planning unit 3
Registers (adds) the transitions that have undergone the firing process in step Sf14 to the corresponding firing transition series, and advances the process to step Sf20.
【０１３４】一方、ステップＳｆ１７において、運行計
画部３は、発火できないトランジションに対応する邪魔
な無人車に移動可能な隣接ノードがあるかどうかを調べ
る。つまり、運行計画部３は、ある無人車の運行に邪魔
な無人車を他のノードへ追い出せるかどうかを調べる。
この結果、追い出し可能の場合には次のステップＳｆ１
８へ処理を進め、追い出し可能でない場合にはステップ
Ｓｆ２０へ処理を進める。On the other hand, in step Sf17, the operation planning unit 3 checks whether or not there is a movable adjacent node in the unmanned vehicle that disturbs the transition that cannot fire. That is, the operation planning unit 3 checks whether or not an unmanned vehicle that interferes with the operation of a certain unmanned vehicle can be driven out to another node.
As a result, if it is possible to dismiss, the next step Sf1
8, the process proceeds to step Sf20 if the drive is not possible.
【０１３５】ステップＳｆ１８において、運行計画部３
は、ステップＳｆ１７で追い出し可能とされた無人車が
待機中であるかどうかを調べ、待機中の場合には次のス
テップＳｆ１９へ処理を進め、待機中でない場合にはス
テップＳｆ２０へ処理を進める。In step Sf18, the operation planning unit 3
Checks whether or not the unmanned vehicle allowed to be driven out in step Sf17 is on standby. If it is on standby, the process proceeds to next step Sf19. If not, the process proceeds to step Sf20.
【０１３６】ステップＳｆ１９において、運行計画部３
は、ステップＳｆ１７および１８の条件を満たす無人車
に対し退避経路処理（図２３、ステップＳａ１）を行
い、退避経路を求める。At step Sf19, the operation planning unit 3
Performs evacuation route processing (FIG. 23, step Sa1) for an unmanned vehicle that satisfies the conditions of steps Sf17 and Sf18 to obtain an evacuation route.
【０１３７】ステップＳｆ２０において、運行計画部３
は、全ての無人車に対応する発火トランジションの完了
時刻が現在時刻以前であるかどうかを調べ、現在時刻以
前ならばステップ２２へ処理を進め、現在時刻以前でな
いならステップＳｆ２１へ処理を進める。In step Sf20, the operation planning unit 3
Checks whether or not the completion time of the ignition transition corresponding to all the unmanned vehicles is before the current time. If it is before the current time, the process proceeds to step 22, and if it is not before the current time, the process proceeds to step Sf21.
【０１３８】ステップＳｆ２１において、運行計画部３
は、全無人車のなかから最も近未来の完了時刻を持つ無
人車を見つけ、その完了時刻を現在時刻に設定する。そ
して、ステップＳｆ１０（図３３）へ戻る。In step Sf21, the operation planning unit 3
Finds an unmanned vehicle having the closest future completion time from all unmanned vehicles and sets the completion time to the current time. Then, the process returns to step Sf10 (FIG. 33).
【０１３９】ステップＳｆ２２において、運行計画部３
は、全ての無人車の発火予定トランジション系列が空で
あるかどうかを調べ、空ならばステップＳｆ３２（図３
５参照）へ処理を進め、空でないならば次のステップＳ
ｆ２３へ処理を進める。At step Sf22, the operation planning unit 3
Checks whether the transition sequences for firing all unmanned vehicles are empty, and if they are empty, step Sf32 (see FIG. 3).
5), and if not empty, next step S
The process proceeds to f23.
【０１４０】ステップＳｆ２３において、運行計画部３
は、前述したデッドロック把握処理（図２５参照、ステ
ップＳｂ１）によってデッドロックの状況を調べる。In step Sf23, the operation planning unit 3
Checks the deadlock situation by the above-described deadlock grasping process (see FIG. 25, step Sb1).
【０１４１】ステップＳｆ２４において、運行計画部３
は、ステップＳｆ２３の処理で得られた競合ループに基
づいて、前述した発火順序調整処理（図２７参照、ステ
ップＳｃ１）によって各トランジションの発火順序を調
整する。In step Sf24, the operation planning unit 3
Adjusts the firing order of each transition by the firing order adjustment processing (see FIG. 27, step Sc1) described above, based on the competition loop obtained in the processing of step Sf23.
【０１４２】ステップＳｆ２５において、運行計画部３
は、前ステップＳｆの発火順序の調整が成功したかどう
かを調べ、失敗の場合には次のステップＳｆ２６へ処理
を進め、成功の場合つまりデッドロックが解消された場
合にはステップＳｆ６（図３３参照）へ処理を戻す。In step Sf25, the operation planning unit 3
Examines whether or not the adjustment of the firing order in the previous step Sf has succeeded, advances the processing to the next step Sf26 in the case of failure, and proceeds to step Sf6 in the case of success, that is, the deadlock has been resolved (FIG. 33). Return the processing to (Ref.).
【０１４３】ステップＳｆ２６において、運行計画部３
は、迂回経路探索処理（図２９参照、ステップＳｄ１）
によって、迂回経路を探索する。At step Sf26, the operation planning unit 3
Is a detour route search process (see FIG. 29, step Sd1)
Search for a bypass route.
【０１４４】ステップＳｆ２７において、運行計画部３
は、前ステップにおける迂回経路探索が成功したかどう
かを調べ、失敗の場合には次のステップＳｆ２８へ処理
を進め、成功の場合にはステップＳｆ６（図３３参照）
へ処理を戻す。At step Sf27, the operation planning unit 3
Checks whether or not the alternative route search in the previous step has succeeded, and if unsuccessful, advances the processing to the next step Sf28, and if successful, step Sf6 (see FIG. 33).
Return processing to.
【０１４５】ステップＳｆ２８において、運行計画部３
は、待避経路探索（図３１参照、ステップＳｅ１）によ
って、待避経路を探索する。In step Sf28, the operation planning unit 3
Searches for the escape route by the escape route search (see FIG. 31, step Se1).
【０１４６】ステップＳｆ２９において、運行制御部２
は、前ステップの待避経路探索が成功したかどうかを調
べ、失敗の場合には次のステップＳｆ３０へ進み、成功
の場合にはステップＳｆ６（図３３参照）へ処理を戻
す。In step Sf29, the operation control unit 2
Examines whether or not the escape route search in the previous step has succeeded, proceeds to the next step Sf30 if unsuccessful, and returns to step Sf6 (see FIG. 33) if successful.
【０１４７】ステップＳｆ３０において、運行計画部３
は、現在の試行回数を調べ、それが「１」の時は次のス
テップＳｆ３１へ進み、「１」でない場合には動作計画
失敗で全処理を終了する（ステップＳｆ３４）。In step Sf30, the operation planning unit 3
Examines the current number of trials. If it is "1", the process proceeds to the next step Sf31, and if it is not "1", the operation plan fails and the whole process is terminated (step Sf34).
【０１４８】ステップＳｆ３１において、運行計画部３
は、試行回数を２に増やした後、ステップＳｆ３（図３
３参照）へ処理を戻す。In step Sf31, the operation planning unit 3
Increases the number of trials to 2 and then executes step Sf3 (see FIG.
(See 3)).
【０１４９】ステップＳｆ３２において、運行計画部３
は、無人車の動作計画が成功した場合に実行され、現在
の経路を無人車の最終経路に設定する。At step Sf32, the operation planning unit 3
Is executed when the operation plan of the unmanned vehicle is successful, and sets the current route to the final route of the unmanned vehicle.
【０１５０】ステップＳｆ３３において、運行計画部３
は、発火トランジション系列をもとに、各ノードを占有
する無人車の順序（ノード予約シーケンス）を作成し、
全処理を終了する（ステップＳｆ３４）。In step Sf33, the operation planning unit 3
Creates the order of unmanned vehicles (node reservation sequence) that occupy each node based on the firing transition sequence,
All the processes are finished (step Sf34).
【０１５１】（８）ペトリネットシミュレーションの処
理例
次に、以上のペトリネットシミュレーションの具体例
を、前述した図２１の運行図（ａ）、経路（ｂ）の条件
において説明する。図３６は、シミュレーションの過程
を示すペトリネット図である。(8) Processing Example of Petri Net Simulation Next, a specific example of the above Petri net simulation will be described under the conditions of the operation diagram (a) and route (b) in FIG. 21 described above. FIG. 36 is a Petri net diagram showing a simulation process.
【０１５２】まず、初期状態（図３６（ａ）参照）で、
まず発火処理（ステップＳｆ１４）により無人車＃１に
対応するトランジションＴ23が、無人車＃２に対応する
トランジションＴ67がそれぞれ発火する。それらの完了
時刻は各々１、２秒になる。そして、プレースＰ3およ
びＰ4に白トークンが置かれる。First, in the initial state (see FIG. 36 (a)),
First, the transition T23 corresponding to the unmanned vehicle # 1 and the transition T67 corresponding to the unmanned vehicle # 2 are respectively ignited by the ignition process (step Sf14). Their completion time is 1 or 2 seconds, respectively. Then, white tokens are placed in the places P3 and P4.
【０１５３】次に、ステップＳｆ２１において、運行計
画部３は、現在時刻を無人車＃１の完了時刻つまり１秒
に更新し、ステップＳｆ１０へ処理を戻す。運行計画部
３は、ステップＳｆ１１の発火完了処理によって、プレ
ースＰ2から黒トークンを、プレースＰ3から白トークン
を除き、プレースＰ3に黒トークンを置く（図３６
（ｂ）参照）。この状態は、無人車＃１がノ ード３へ
到着したことを意味する。ここで、発火中のトランジシ
ョンＴ67は、長方形で囲まれる。Next, in step Sf21, the operation planning unit 3 updates the current time to the completion time of the unmanned vehicle # 1, that is, 1 second, and returns the process to step Sf10. The operation planning unit 3 removes the black tokens from the place P2, the white tokens from the place P3, and puts the black tokens on the place P3 by the firing completion process of step Sf11 (FIG. 36).
(See (b)). This state means that unmanned vehicle # 1 has arrived at node 3. Here, the transition T67 during firing is surrounded by a rectangle.
【０１５４】次に、ステップＳｆ１４において、運行計
画部３は、無人車＃１に対応するトランジションＴ34を
発火させ、ステップＳｆ１５において、無人車＃１の完
了時刻を４秒にセットする。Next, in step Sf14, the operation planning unit 3 fires the transition T34 corresponding to the unmanned vehicle # 1, and in step Sf15, sets the completion time of the unmanned vehicle # 1 to 4 seconds.
【０１５５】次に、ステップＳｆ２１において、運行計
画部３は、現在時刻を無人車＃２の完了時刻の３秒に更
新し、ステップＳｆ１０を経由して再び戻ったステップ
Ｓｆ１１でトランジションＴ67の発火完了処理を行う。Next, in step Sf21, the operation planning unit 3 updates the current time to 3 seconds, which is the completion time of the unmanned vehicle # 2, and returns to step Sf11 via step Sf10 to complete the firing of the transition T67. Perform processing.
【０１５６】ステップＳｆ１３において、無人車＃２の
トランジションＴ73が調べられるが出力先のプレースＰ
3に黒トークンがあるため発火できない。これは無人車
＃１がノー ド３を占有しいているためである。無人車
＃１は現在ノード３から４へ移動中なので追い出せな
い。このため、無人車＃２はノード７で待つことにな
る。ステップＳｆ２１で無人車＃１の完了時刻すなわち
４秒に、現在時刻が更新される。At step Sf13, the transition T73 of the unmanned vehicle # 2 is checked, but the output destination place P
It cannot fire because there is a black token in 3. This is because unmanned vehicle # 1 occupies node 3. Unmanned vehicle # 1 is currently moving from node 3 to 4 and cannot be ejected. Therefore, the unmanned vehicle # 2 waits at the node 7. At step Sf21, the current time is updated to the completion time of the unmanned vehicle # 1, that is, 4 seconds.
【０１５７】ステップＳｆ１４でトランジションＴ34の
発火処理が行われて無人車＃１が目標ノード４に到着す
る。次に、無人車＃１がノード３を開放したので、ステ
ップＳｆ１４でトランジションＴ73の発火処理が行われ
る（図３６（ｄ））。In step Sf14, the transition T34 is fired, and the unmanned vehicle # 1 arrives at the target node 4. Next, since the unmanned vehicle # 1 has opened the node 3, the ignition process of the transition T73 is performed in step Sf14 (FIG. 36 (d)).
【０１５８】トランジションＴ73の発火処理が終わった
時点（図３７（ａ））で、ステップＳｆ１４において、
運行計画部３は、最後のトランジションＴ34を発火させ
ようとするが発火できないため、無人車＃１に追い出し
をかける。At the time when the ignition process of the transition T73 is completed (FIG. 37 (a)), in step Sf14,
The operation planning unit 3 tries to ignite the last transition T34 but cannot ignite it, and therefore drives the unmanned vehicle # 1.
【０１５９】退避経路探索処理（ステップＳｆ１９）に
より、無人車＃１の退避経路（ノード４→８）が求まり
対応するトランジションＴ48が発火すべきトランジショ
ンに加えられ、発火する。以下、同様の処理でシミュレ
ーションが進行し、図３７（ｃ）まで進むと発火すべき
トランジションが無くなり、ステップＳｆ３２の処理に
入る。トランジションの発火系列 ＝ ｛Ｔ23（#1）,Ｔ6
7（#2）,Ｔ34（#1）,Ｔ73（#2）,Ｔ48（#1）,Ｔ34（#
2）｝から、各ノードを占有する無人車の先行関係を調
べ、図３８（ａ）に示すようなノード予約シーケンスを
作成する。By the evacuation route search process (step Sf19), the evacuation route (node 4 → 8) of the unmanned vehicle # 1 is obtained, and the corresponding transition T48 is added to the transitions to be fired and fired. Thereafter, the simulation proceeds in the same process, and when the process proceeds to FIG. 37 (c), there is no transition to be fired, and the process of step Sf32 starts. Transition firing sequence = {T23 (# 1), T6
7 (# 2), T34 (# 1), T73 (# 2), T48 (# 1), T34 (#
2)}, the preceding relationship of the unmanned vehicle occupying each node is examined, and a node reservation sequence as shown in FIG. 38A is created.
【０１６０】また、このノード予約シーケンスから、同
図（ｂ）に示すような運行計画図が作成される。この図
において、無人車＃１および＃２は実線と破線にそれぞ
れ対応している。また、矢印は各無人車の移動を示し、
水平線はノードが予約されている期間を示す。例えば、
無人車＃１はノード２から１秒でノード３へ移動し、さ
らに３秒でノード４へ移動を行う。この間、ノード３
は、時刻０から４まで無人車＃１に予約される。Further, from the node reservation sequence, an operation plan diagram as shown in FIG. 16B is created. In this figure, unmanned vehicles # 1 and # 2 correspond to the solid line and the broken line, respectively. Also, the arrows indicate the movement of each unmanned vehicle,
Horizontal lines indicate the period during which the node is reserved. For example,
The unmanned vehicle # 1 moves from the node 2 to the node 3 in 1 second, and further moves to the node 4 in 3 seconds. During this time, node 3
Is booked in driverless vehicle # 1 from times 0 to 4.
【０１６１】全体の動作例１：以下で、図４５に示した
搬送路１０１における運行管理制御装置１（図１）の動
作を説明する。以下の図において、図４５と対応する部
分には同一の符号を付け、その説明を省略する。また、
この動作例における出発点および目標点を図３９（ａ）
に示す。まず、運行計画部３は、自身内部に記憶してい
る探索指示（図３９（ａ）に基づき、各無人車＃１ない
し＃５の搬送経路（初期経路）を探索し、その結果であ
る初期経路を自身内部へ記憶する。図４０（ａ）は、こ
の初期経路を示した運行図であり、同図において無人車
＃１ないし＃７の経路はそれぞれ、点線、長い一点鎖
線、二点鎖線、一点鎖線、破線、実線、長い破線で示さ
れている。Overall Operation Example 1: The operation of the operation management control device 1 (FIG. 1) on the transport path 101 shown in FIG. 45 will be described below. In the following figures, the parts corresponding to those in FIG. 45 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. Also,
The starting point and the target point in this operation example are shown in FIG.
Shown in. First, the operation planning unit 3 searches the transport route (initial route) of each unmanned vehicle # 1 to # 5 based on the search instruction stored in itself (FIG. 39 (a)), and the result is the initial stage. 40 (a) is an operation diagram showing this initial route, in which the routes for unmanned vehicles # 1 to # 7 are respectively dotted lines, long one-dot chain lines, and two-dot chain lines. , Dashed line, dashed line, solid line, and long dashed line.
【０１６２】運行計画部３は、この図４０（ａ）に示す
初期経路において、ノード２、３間、ノード４〜６間、
およびノード８〜１０間が逆方向区間となっているた
め、コストに応じて走行路の特定区間の方向付けを行
い、再び経路探索の処理を行う。以上の動作が逆方向区
間が無くなるまで行われ、図３９（ｂ）および図４０
（ｂ）に示すような基本経路が得られる。運行計画部３
は、この基本経路を自身の記憶部へ記憶する。In the initial route shown in FIG. 40 (a), the operation planning unit 3 connects the nodes 2 and 3 and the nodes 4 to 6,
Since the section between the nodes 8 and 10 is a reverse direction section, the direction of the specific section of the traveling path is oriented according to the cost, and the route search process is performed again. The above operation is performed until there is no reverse direction section, and FIG. 39 (b) and FIG.
A basic route as shown in (b) is obtained. Operation Planning Department 3
Stores this basic route in its own storage unit.
【０１６３】運行計画部３は、この基本経路に基づいて
上述した動作計画処理（図３３、３４、３５参照）を行
う。また、この処理の間に、運行計画部３は、同時に、
迂回経路などの経路探索を行う。出発ノード、目標ノー
ドおよび通行禁止区間は、運行計画部３内部の記憶部へ
記憶される。以上の処理によって、図３９（ｃ）および
図４０（ｃ）に示すような最終経路が得られる。この最
終経路では、基本経路（図３９（ｂ））に対して、無人
車＃１の退避経路（ノード２０→６）が追加されてい
る。また、図４１は、この時の無人車＃１ないし＃７の
各々の移動を時間的に示した運行計画図である。The operation planning unit 3 performs the above-described operation planning process (see FIGS. 33, 34 and 35) based on this basic route. Also, during this process, the operation planning unit 3 simultaneously
Route search such as detour route. The departure node, the target node, and the prohibited section are stored in the storage unit inside the operation planning unit 3. By the above processing, the final route as shown in FIGS. 39 (c) and 40 (c) is obtained. In this final route, an evacuation route (node 20 → 6) for unmanned vehicle # 1 is added to the basic route (FIG. 39 (b)). Further, FIG. 41 is an operation plan diagram temporally showing the movement of each of the unmanned vehicles # 1 to # 7 at this time.
【０１６４】全体の動作例２：次に、上述した搬送路１
０１のノード２０、２１間が通行禁止である場合の動作
例について説明する。ただし、この動作例における各無
人車＃１ないし＃７の現在地および目標地は上述した動
作例１と同一である（図３９（ａ））。また、この場
合、ノード６、７間、ノード７、８間、ノード２１、２
２間は、これを結ぶ経路以外に迂回する経路が存在しな
いので、逆方向区間に含めない。Overall Operation Example 2: Next, the above-mentioned transport path 1
An operation example when the traffic between the nodes 20 and 21 of 01 is prohibited will be described. However, the present location and the destination of each unmanned vehicle # 1 to # 7 in this operation example are the same as those in the operation example 1 described above (FIG. 39 (a)). In this case, between the nodes 6 and 7, between the nodes 7 and 8, and between the nodes 21 and 2.
Since there is no detouring route other than the route connecting the two, it is not included in the backward section.
【０１６５】ここでも動作例１と同様な処理が行われ、
まず、経路探索部１１０において図４３（ａ）の運行図
に示すような初期経路が得られる。次に経路計画部１０
９によって、図４２（ｂ）および図４３（ｂ）に示すよ
うな基本経路が作成される。これらの図において、初期
経路（図４３（ａ））にあった逆走行区間は無くなって
いる。The same processing as in the operation example 1 is performed here as well,
First, the route search unit 110 obtains an initial route as shown in the operation diagram of FIG. 43 (a). Next, the route planning unit 10
9 creates a basic route as shown in FIGS. 42 (b) and 43 (b). In these figures, the reverse traveling section on the initial route (FIG. 43 (a)) is eliminated.
【０１６６】そして、運行計画部３において、図４２
（ｃ）および図４３（ｃ）に示すような最終経路が作成
される。この最終経路では、基本経路（図４３（ｂ））
に対して、無人車＃１の退避経路（ノード２０→６）お
よび無人車＃５の退避経路（ノード８→２２→２３→２
４→１０→９）が追加されている。また、図４４は、こ
の時の運行計画図であり、この図において、無人車＃１
ないし＃７のノード予約は図３９と同一の線種で示され
ている。Then, in the operation planning unit 3, FIG.
The final route as shown in (c) and FIG. 43 (c) is created. In this final route, the basic route (Fig. 43 (b))
On the other hand, the evacuation route for unmanned vehicle # 1 (node 20 → 6) and the evacuation route for unmanned vehicle # 5 (node 8 → 22 → 23 → 2)
4 → 10 → 9) has been added. Further, FIG. 44 is an operation plan diagram at this time, in which the unmanned vehicle # 1
The node reservations # through # 7 are shown in the same line type as in FIG.
【０１６７】上述の運行計画部３の動作説明をまとめる
と、運行計画部３は、計画指示データメモリ６及び無人
車データメモリ７を参照して、各無人車に対する走行経
路を作成する。この作成動作は、他の無人車の作業完了
を待たず、作業が完了した無人車に対して直ちに行われ
る。従って、運行計画部３が基本経路（逆方向区間の無
いコスト最小経路）を求める時には、走行が確定してい
る経路がすでにいくつか存在していることになる。In summary of the operation of the operation planning unit 3 described above, the operation planning unit 3 refers to the plan instruction data memory 6 and the unmanned vehicle data memory 7 to create a travel route for each unmanned vehicle. This creation operation is performed immediately for the completed unmanned vehicle without waiting for the completion of the other unmanned vehicle work. Therefore, when the operation planning unit 3 obtains the basic route (the route with the minimum cost without the reverse direction section), there are already some routes for which the travel is fixed.
【０１６８】運行計画部３は、起動時において、特定の
経路に対し、方向付けおよび通行禁止の情報を探索時条
件として指示することが可能である。また、運行計画部
３は、計画指示データメモリ６内の経路確定レベルが
「未定」の無人車に対してのみ初期経路（無人車同士の
競合を考慮しない、コストが最小となる経路）を求め
る。At the time of start-up, the operation planning unit 3 can instruct the specific route about the information on the direction and the prohibition of traffic as the search condition. In addition, the operation planning unit 3 obtains an initial route (a route that minimizes cost and does not consider competition between unmanned vehicles) only for unmanned vehicles whose route confirmation level in the plan instruction data memory 6 is “undecided”. .
【０１６９】一方、計画指示データメモリ６内の経路確
定レベルが「目的ノードまで確定」または「退避先ノー
ドまで確定」の無人車は、すでに目的ノードまたは退避
先ノードまでの経路が確定しており、この確定経路は固
定条件となる。On the other hand, for an unmanned vehicle whose route confirmation level in the plan instruction data memory 6 is "confirm to destination node" or "confirm to destination node", the route to the destination node or destination node has already been determined. , This fixed route has fixed conditions.
【０１７０】運行計画部３は、求められた基本経路に基
づいて各無人車の時間的な移動を調べ、移動順序を調整
したり、必要に応じて経路を変更、追加するなどして、
全無人車の目標ノードまでの最も効率的な運行を計画す
る。The operation planning unit 3 checks the temporal movement of each unmanned vehicle based on the obtained basic route, adjusts the movement order, and changes or adds a route as necessary.
Plan the most efficient operation of all unmanned vehicles to the target node.
【０１７１】運行計画の１つとして、退避動作がある。
退避動作は、移動中のある無人車の移動先に作業を終え
て待機状態にある他の無人車が存在する場合に、その待
機状態の無人車を他のノードに移動（退避）させる動作
である。退避先として可能なノードは、以下の条件を満
たすノードである。
そのノードへの移動が禁止されていない。
待機状態でない無人車に占有されていない。There is an evacuation operation as one of the operation plans.
The evacuation operation is an operation to move (evacuate) an unmanned vehicle in the standby state to another node when there is another unmanned vehicle in the standby state after the work is completed at the destination of the moving unmanned vehicle. is there. The nodes that can be saved are those that satisfy the following conditions. Moving to that node is not prohibited. Not occupied by an unmanned vehicle that is not on standby.
【０１７２】運行計画部３における退避経路追加は目的
ノードに到達後にのみ、必要ならば行われる。また、退
避先ノードまでの経路が確定すると、その退避先ノード
より前に新たな退避先ノードおよび経路を挿入すること
も行わない。即ち、各無人車の走行経路がどの程度まで
確定しているのかを常に把握する必要があり、計画指示
データメモリ６に記憶された、上述した「経路確定レベ
ル」が参照される。The evacuation route addition in the operation planning unit 3 is performed only after reaching the target node, if necessary. Further, when the route to the save destination node is determined, a new save destination node and route are not inserted before the save destination node. That is, it is necessary to always grasp to what extent the travel route of each unmanned vehicle is determined, and the above-mentioned “route determination level” stored in the plan instruction data memory 6 is referred to.
【０１７３】また、他の運行計画として、逆方向に運行
する無人車同士の同一な運行経路の除外がある。運行計
画部３は、他の無人車の走行経路を考慮し、目標ノード
へ向かう無人車の経路の逆方向区間をこの無人車の移動
方向の逆方向として方向付け（一方通行とする）する。
そして、運行計画部３は、方向情報の一つとして無人車
の経路を求め直し、無人車同士の逆方向経路を運行計画
から除外する。Another operation plan is to exclude the same operation route between unmanned vehicles operating in opposite directions. The operation planning unit 3 takes the traveling routes of other unmanned vehicles into consideration, and directs the reverse section of the route of the unmanned vehicle toward the target node as the direction opposite to the moving direction of the unmanned vehicle (one-way).
Then, the operation planning unit 3 recalculates the route of the unmanned vehicle as one of the direction information, and excludes the reverse route between the unmanned vehicles from the operation plan.
【０１７４】さらに、他の運行計画として、一箇所に無
人車が複数集中し、無人車の動きがとれなくなる場合に
迂回経路の探索がある。このとき、運行計画部３は、適
当な無人車が、他の無人車の集中している経路を避け
て、他の経路を回り道する、すなわち迂回する経路の探
索を行う。Furthermore, as another operation plan, there is a search for a detour route when a plurality of unmanned vehicles are concentrated at one location and the unmanned vehicles cannot move. At this time, the operation planning unit 3 searches for a route in which an appropriate unmanned vehicle detours around another route, that is, avoids a route in which other unmanned vehicles are concentrated, that is, detours.
【０１７５】上記運行管理制御装置１によれば、無人車
が移動を開始する前に、予め無人車同士の干渉を考慮し
て全ての無人車の走行経路および走行順序を得ることが
できるので、多数の無人車が走行路上で頻繁に干渉する
可能性がある場合にもスムーズな移動が可能となり、従
って無人車の搬送効率を向上させることができる。According to the above operation management control device 1, before the unmanned vehicles start to move, it is possible to obtain the traveling routes and the traveling order of all the unmanned vehicles in consideration of the interference between the unmanned vehicles in advance. Even if a large number of unmanned vehicles may frequently interfere with each other on the traveling road, the unmanned vehicles can be moved smoothly, so that the efficiency of transporting the unmanned vehicles can be improved.
【０１７６】また、周期的に各無人車の状態を監視し、
作業を完了した無人車が発生すると、その無人車に関し
て新たな作業を設定して他の無人車の状態を考慮して走
行経路探索を行う。従って、時々刻々と変化する各無人
車の状況の元で、作業を完了した無人車に直ちに新たな
作業および動作指示を与えることができるので、無人車
の搬送効率を向上させることができるAlso, the state of each unmanned vehicle is periodically monitored,
When an unmanned vehicle that has completed work occurs, new work is set for that unmanned vehicle, and the travel route search is performed in consideration of the states of other unmanned vehicles. Therefore, under the condition of each unmanned vehicle that changes moment by moment, a new work and operation instruction can be immediately given to the unmanned vehicle that has completed the work, so that the efficiency of transporting the unmanned vehicle can be improved.
【０１７７】次に、図１および図２を参照して、無人搬
送車制御装置１の動作について説明する。図２は、無人
搬送車制御装置１の目標ノード選択処理を示すフローチ
ャートである。ここで、目標ノード選択処理とは、以下
の動作を示す。図１に示す運行制御部２は、無人車が次
に積み卸しを行う目標ノードの選択を、運行計画部３の
求めた無人車の各ノードへの経路の評価値に基づき、最
適な目標ノードの選択を行う。以下、上述の処理につい
て説明する。Next, the operation of the automatic guided vehicle control device 1 will be described with reference to FIGS. FIG. 2 is a flowchart showing the target node selection processing of the automated guided vehicle control device 1. Here, the target node selection processing indicates the following operation. The operation control unit 2 illustrated in FIG. 1 selects the target node for the unmanned vehicle to load and unload next based on the evaluation value of the route to each node of the unmanned vehicle determined by the operation planning unit 3 Make a selection. The above processing will be described below.
【０１７８】まず、ステップＳ１において、運行制御部
２は、搬送実行テーブル４を参照する。その結果、運行
制御部２は、目標ノードの選択の必要がある無人車が、
割り付けられている搬送要求における次に作業を行うノ
ードを抽出する。この次に作業を行うノードは、与えら
れている搬送要求が「未実行」の場合、荷物の積み込み
を行うノードであり、搬送要求が「積み完了」の場合、
荷物の下ろしを行うノードである。これにより、運行制
御部２は、抽出された次に作業を行うノードを目標ノー
ド候補とし、目標ノード候補リストを作成し、作成した
目標ノード候補リストを運行制御部２内の記憶部へ記憶
する。First, in step S1, the operation control unit 2 refers to the transport execution table 4. As a result, the operation control unit 2 determines that the unmanned vehicle that needs to select the target node is
The node that performs the next work in the assigned transport request is extracted. The node that performs the next work is the node that loads the package when the given transport request is "unexecuted", and the node when the transport request is "load completed".
It is a node that unloads luggage. As a result, the operation control unit 2 sets the extracted next node as a target node candidate, creates a target node candidate list, and stores the created target node candidate list in the storage unit in the operation control unit 2. .
【０１７９】次に、ステップＳ２において、運行制御部
２は、ステップ１において作成された目標ノード候補リ
ストの先頭から、一つの目標ノード候補を取りだす。そ
して、運行制御部２は、計画指示データメモリ６の、目
標ノードを選択する必要のある無人車に対応する記憶領
域に、目標ノードと仮定した目標ノード候補のノードデ
ータ、およびこの目標ノード候補で行う作業時間のデー
タを書き込む。Next, in step S2, the operation control unit 2 extracts one target node candidate from the head of the target node candidate list created in step 1. Then, the operation control unit 2 stores the node data of the target node candidate assumed to be the target node and the target node candidate in the storage area of the plan instruction data memory 6 corresponding to the unmanned vehicle for which the target node needs to be selected. Write the work time data to be done.
【０１８０】次に、ステップＳ３において、運行制御部
２は、運行計画部３を起動する。そして、運行計画部３
は、走行路データメモリ８、無人車データメモリ７およ
び計画指示データメモリ６それぞれから、目標ノード候
補リストから取り出した目標ノードの選択の必要のある
無人車に対応するデータを抽出し、運行計画条件のデー
タとしてまとめる。Next, in step S3, the operation control unit 2 activates the operation planning unit 3. And the operation planning department 3
Extracts the data corresponding to the unmanned vehicle for which it is necessary to select the target node extracted from the target node candidate list from each of the travel route data memory 8, the unmanned vehicle data memory 7, and the plan instruction data memory 6, and the operation plan condition It is summarized as the data of.
【０１８１】そして、運行計画部３は、運行計画条件に
基づき、対応する無人車の出発点のノードと目標点のノ
ードとを結ぶ経路を全て求める。これにより、運行計画
部３は、走行路データメモリ８に記憶されている図１３
に示すようなコストから、各経路のコストをそれぞれ積
算し、積算したコストが最小となる経路を最適経路とし
て選択する。Then, the operation planning unit 3 obtains all routes connecting the node of the starting point and the node of the target point of the corresponding unmanned vehicle based on the operation planning conditions. As a result, the operation planning unit 3 stores the travel route data memory 8 shown in FIG.
The costs of the respective routes are added up from the costs shown in (1), and the route with the smallest added cost is selected as the optimum route.
【０１８２】また、運行計画部３は、上述した運行計画
部３の動作においての経路計画を作成する処理により、
すなわち、上述した経路を求める時、走行中の無人車の
経路に対しての逆走行区間および干渉を考慮し、かつ、
無人車の移動時間に基づき、無人車の移動順序の変更を
行いながら上述の経路を求める処理を行う。Further, the operation planning unit 3 executes the process of creating the route plan in the operation of the operation planning unit 3 described above,
That is, when obtaining the above-mentioned route, consider the reverse traveling section and the interference with respect to the route of the unmanned vehicle that is traveling, and
Based on the traveling time of the unmanned vehicle, the above-described route obtaining process is performed while changing the moving order of the unmanned vehicle.
【０１８３】次に、ステップＳ４において、運行計画部
３は、求めた経路に基づき、対応する無人車が目標ノー
ド候補に到達するまでの所要時間を見積もり、積算す
る。そして、運行計画部３は、積算した値の中で最も大
きい所要時間を、選択された経路の評価値として、評価
格納メモリ５へ記憶させる。これにより、運行制御部２
は、目標ノード候補リストから取り出した無人車の評価
値を評価値格納メモリ５から読み出せる。Next, in step S4, the operation planning unit 3 estimates and accumulates the time required for the corresponding unmanned vehicle to reach the target node candidate based on the obtained route. Then, the operation planning unit 3 stores the largest required time among the integrated values in the evaluation storage memory 5 as the evaluation value of the selected route. As a result, the operation control unit 2
Can read the evaluation value of the unmanned vehicle extracted from the target node candidate list from the evaluation value storage memory 5.
【０１８４】次に、ステップＳ５において、運行制御部
２は、目標ノード候補リストの次の無人車のデータを読
み出す。ここで、運行制御部２は、目標ノード候補リス
トに無人車のデータが無ければステップＳ６へ、処理を
進める。Next, in step S5, the operation control unit 2 reads the data of the next unmanned vehicle in the target node candidate list. Here, the operation control unit 2 advances the processing to step S6 if the target node candidate list does not include the data of the unmanned vehicle.
【０１８５】また、運行制御部２は、目標ノード候補リ
ストに無人車のデータが存在すれば、ステップＳ２へ処
理を戻す。ここで、待機無人車リストに無人車データが
残っているとすると、ステップ２において、運行制御部
２は、目標ノード候補リストから次の目標ノード候補の
データを取り出す。If the target node candidate list contains the data of the unmanned vehicle, the operation control unit 2 returns the process to step S2. If the unmanned vehicle data remains in the waiting unmanned vehicle list, the operation control unit 2 extracts the next target node candidate data from the target node candidate list in step 2.
【０１８６】そして、運行制御部２は、待機無人車リス
トの無人車データが空になるまで、ステップＳ２からス
テップＳ５間での処理を繰り返して行う。最後に、運行
制御部２は、待機無人車リストがステップＳ５におい
て、空であると確認すると、ステップＳ６へ処理を進め
る。Then, the operation control unit 2 repeats the processing from step S2 to step S5 until the unmanned vehicle data in the standby unmanned vehicle list becomes empty. Finally, when the operation control unit 2 confirms that the standby unmanned vehicle list is empty in step S5, the operation control unit 2 advances the process to step S6.
【０１８７】次に、ステップＳ６において、運行制御部
２は、評価値格納メモリ５から得られる、待機無人車リ
ストにあるそれぞれの無人車の評価値を比較する。これ
により、配車割付部２は、現在待機中の無人車の中から
最も小さい評価値（無人車の経路における所用時間）の
割付候補を、搬送要求に対する最適な無人車として、搬
送実行テーブルメモリ４へ記憶させる。[0187] Next, in step S6, the operation control unit 2 compares the evaluation values of the unmanned vehicles in the standby unmanned vehicle list, which are obtained from the evaluation value storage memory 5. As a result, the vehicle allocation allocating unit 2 sets the allocation candidate having the smallest evaluation value (the required time on the route of the unmanned vehicle) among the unmanned vehicles currently on standby as the optimal unmanned vehicle for the transportation request, and the transportation execution table memory 4 Memorize to.
【０１８８】次に、図１を参照し、図１２に示す梯子型
走行路を用いて、実際の無人車の目標ノード選択の一例
を説明する。図１３で示される無人車の状況に置いて、
搬送実行メモリ４は、図１４に示す搬送実行テーブルの
データを、記憶していたとする。Next, with reference to FIG. 1, an example of actual target node selection of an unmanned vehicle using the ladder type traveling path shown in FIG. 12 will be described. In the situation of the unmanned vehicle shown in FIG. 13,
It is assumed that the transfer execution memory 4 stores the data of the transfer execution table shown in FIG.
【０１８９】まず、運行制御部２は、搬送実行テーブル
メモリ４に記憶されている、図１４に示す搬送実行テー
ブルから、目標ノードを決定する必要のある無人車に割
り付けられている搬送要求を検索する。これにより、運
行制御部２は、搬送実行テーブルから、番号「３」の搬
送要求である荷物の卸し作業を行うノード１５、および
番号「４」の搬送要求である荷物の卸し作業を行うノー
ド１９を抽出する。First, the operation control unit 2 searches the transfer execution table shown in FIG. 14 stored in the transfer execution table memory 4 for a transfer request assigned to an unmanned vehicle for which a target node needs to be determined. To do. As a result, the operation control unit 2 performs, from the transport execution table, the node 15 that performs the unloading work of the package having the transport request number "3" and the node 19 that performs the unloading work of the package that has the transport request number "4". To extract.
【０１９０】同様に、運行制御部２は、搬送実行テーブ
ルから、番号「５」の搬送要求である荷物の積み込み作
業を行うノード２０、および番号「６」の搬送要求であ
る荷物の積み込み作業を行うノード２５を抽出する。こ
れにより、運行制御部２は、この抽出されたノード１
５、１９、２０および２５より、目標ノード候補リスト
｛１５、１９、２０、２５｝を作成する。Similarly, the operation control unit 2 performs, from the transfer execution table, the node 20 which carries out the work of loading the load of the number "5" and the work of loading the load of the number "6". The node 25 to perform is extracted. As a result, the operation control unit 2 causes the extracted node 1
A target node candidate list {15, 19, 20, 25} is created from 5, 19, 20 and 25.
【０１９１】次に、運行制御部２は、作成した目標ノー
ド候補リストの順に目標ノード候補のデータを取り出
す。そして、運行制御部２は、取り出した目標ノード候
補を対応する無人車＃３の目標ノードとして、このノー
ドのデータと、この目標ノードにおける無人車＃３の作
業時間のデータとを、計画指示データメモリ６へ書き込
む。ここで、運行制御部２は、目標ノード候補を目標ノ
ード候補リストから読み出す順番において、一回目をノ
ード１５、二回目をノード１９、３回目をノード２０、
４回目をノード２５で行う。Next, the operation control unit 2 takes out the target node candidate data in the order of the created target node candidate list. Then, the operation control unit 2 sets the extracted target node candidate as the target node of the corresponding unmanned vehicle # 3 and the data of this node and the data of the working time of the unmanned vehicle # 3 in this target node as the plan instruction data. Write to memory 6. Here, the operation control unit 2 reads the target node candidates from the target node candidate list in the order of reading the node 15 for the first time, the node 19 for the second time, and the node 20 for the third time.
The node 25 performs the fourth time.
【０１９２】＜一回目＞運行制御部２は、目標ノード候
補リストから、目標ノード候補のノード１５のデータを
読み出し、無人車＃３の目標ノードとして、ノード１５
のノードデータと、ノード１５における作業時間のデー
タとを計画指示データメモリ６へ書き込む。<First time> The operation control unit 2 reads the data of the target node candidate node 15 from the target node candidate list, and sets the node 15 as the target node of the unmanned vehicle # 3.
The node data and the working time data in the node 15 are written in the plan instruction data memory 6.
【０１９３】そして、運行制御部２は、運行計画部３を
起動する。次に、運行計画部３は、走行路データメモリ
８、無人車データメモリ７および計画指示データメモリ
６から、それぞれ各無人車の走行経路のデータ、各無人
車の待機および運行状態、各無人車に割り付けられてい
る搬送要求の作業に関するデータを読み出す。これらの
読み出されたデータに基づき、運行計画部３は、図３に
示す運行計画条件を作成する。Then, the operation control unit 2 activates the operation planning unit 3. Next, the operation planning unit 3 uses the travel route data memory 8, the unmanned vehicle data memory 7 and the plan instruction data memory 6 to obtain data on the traveling route of each unmanned vehicle, the standby and operating states of each unmanned vehicle, and each unmanned vehicle. The data regarding the work of the transfer request assigned to is read. Based on these read data, the operation planning unit 3 creates the operation planning conditions shown in FIG.
【０１９４】ここで、無人車＃３の「経路確定レベル」
の項は、「未定」となっている。そのため、運行計画部
３は、上述した運行計画部の経路計画の処理により、シ
ミュレーションを行い、無人車＃３のノード２２からノ
ード１５までの図４に破線で示す最適経路を求める。そ
して、運行計画部３は、ノード２２からノード１５まで
の所要時間を積算する。Here, the "route confirmation level" of the unmanned vehicle # 3
The section of “is undecided”. Therefore, the operation planning unit 3 performs a simulation by the route planning process of the operation planning unit described above, and obtains the optimum route from the node 22 to the node 15 of the unmanned vehicle # 3, which is indicated by a broken line in FIG. Then, the operation planning unit 3 integrates the required time from the node 22 to the node 15.
【０１９５】目標ノード候補がノード１５の場合に、経
路は
22(3.3)→8(4.5)→7(1.5)→6(4.5)→5(1.5)→4(3.3)→1
8(1.5)→17(1.5)→16(4.5)→15
と求められる。そして、所要時間は、「２６.１
（秒）」となり、運行計画部３は、評価値格納メモリ５
へ、目標ノード候補がノード１５の場合に、求められた
ノード２２からノード１５までの所要時間のデータを書
き込む。When the target node candidate is the node 15, the route is 22 (3.3) → 8 (4.5) → 7 (1.5) → 6 (4.5) → 5 (1.5) → 4 (3.3) → 1
It is calculated as 8 (1.5) → 17 (1.5) → 16 (4.5) → 15. And the required time is "26.1
(Second) ”, and the operation planning unit 3 determines that the evaluation value storage memory 5
In the case where the target node candidate is the node 15, the data of the required time from the node 22 to the node 15 is written.
【０１９６】ここで、経路の括弧内に示される数値は、
ノードからノードまでの移動時間のデータを示してい
る。このノード間の移動時間は、図１５（Ｂ）に示すノ
ード間の移動速度（ｍｍ／ｓｅｃ）により、図１６に示
すノード間の距離（ｍｍ）を除算して求められる。Here, the numerical values shown in the brackets of the route are
The data of the movement time from node to node is shown. The moving time between the nodes is obtained by dividing the distance (mm) between the nodes shown in FIG. 16 by the moving speed (mm / sec) between the nodes shown in FIG. 15B.
【０１９７】＜二回目＞運行制御部２は、目標ノード候
補リストから、目標ノード候補のノード１９のデータを
読み出し、無人車＃３の目標ノードとして、ノード１９
のノードデータと、ノード１９における作業時間のデー
タとを計画指示データメモリ６へ書き込む。<Second time> The operation control unit 2 reads the data of the target node candidate node 19 from the target node candidate list, and sets the node 19 as the target node of the unmanned vehicle # 3.
The node data of No. 1 and the work time data of the node 19 are written in the plan instruction data memory 6.
【０１９８】そして、運行制御部２は、運行計画部３を
起動する。次に、運行計画部３は、走行路データメモリ
８、無人車データメモリ７および計画指示データメモリ
６から、それぞれ各無人車の走行経路のデータ、各無人
車の待機および運行状態、各無人車に割り付けられてい
る搬送要求の作業に関するデータを読み出す。これらの
読み出されたデータに基づき、運行計画部３は、図５に
示す運行計画条件を作成する。Then, the operation control unit 2 activates the operation planning unit 3. Next, the operation planning unit 3 uses the travel route data memory 8, the unmanned vehicle data memory 7 and the plan instruction data memory 6 to obtain data on the traveling route of each unmanned vehicle, the standby and operating states of each unmanned vehicle, and each unmanned vehicle. The data regarding the work of the transfer request assigned to is read. Based on these read data, the operation planning unit 3 creates the operation planning conditions shown in FIG.
【０１９９】ここで、無人車＃３の「経路確定レベル」
の項は、「未定」となっている。そのため、運行計画部
３は、上述した運行計画部の経路計画の処理により、シ
ミュレーションを行い、無人車＃３のノード２２からノ
ード１９までの図６に破線で示す最適経路を求める。Here, the "route confirmation level" of the unmanned vehicle # 3
The section of “is undecided”. Therefore, the operation planning unit 3 performs a simulation by the route planning process of the operation planning unit described above, and obtains the optimum route from the node 22 to the node 19 of the unmanned vehicle # 3, which is indicated by a broken line in FIG.
【０２００】目標ノード候補がノード１９の場合に、経
路は
22(3.3)→8(4.5)→7(1.5)→6(4.5)→5(1.5)→4(3.3)→1
8(4.5)→19
と求められる。そして、所要時間は、「２３.１
（秒）」となり、運行計画部３は、評価値格納メモリ５
へ、目標ノード候補がノード１９の場合に、求められた
ノード２２からノード１９までの所要時間のデータを書
き込む。When the target node candidate is the node 19, the route is 22 (3.3) → 8 (4.5) → 7 (1.5) → 6 (4.5) → 5 (1.5) → 4 (3.3) → 1
8 (4.5) → 19 is required. And the required time is "23.1
(Second) ”, and the operation planning unit 3 determines that the evaluation value storage memory 5
When the target node candidate is the node 19, the data of the required time from the node 22 to the node 19 thus obtained is written.
【０２０１】＜三回目＞運行制御部２は、目標ノード候
補リストから、目標ノード候補のノード２０のデータを
読み出し、無人車＃３の目標ノードとして、ノード２０
９のノードデータと、ノード２０における作業時間のデ
ータとを計画指示データメモリ６へ書き込む。<Third time> The operation control unit 2 reads out the data of the target node candidate node 20 from the target node candidate list, and sets the node 20 as the target node of the unmanned vehicle # 3.
The node data of No. 9 and the work time data of the node 20 are written in the plan instruction data memory 6.
【０２０２】そして、運行制御部２は、運行計画部３を
起動する。次に、運行計画部３は、走行路データメモリ
８、無人車データメモリ７および計画指示データメモリ
６から、それぞれ各無人車の走行経路のデータ、各無人
車の待機および運行状態、各無人車に割り付けられてい
る搬送要求の作業に関するデータを読み出す。これらの
読み出されたデータに基づき、運行計画部３は、図７に
示す運行計画条件を作成する。Then, the operation control unit 2 activates the operation planning unit 3. Next, the operation planning unit 3 uses the travel route data memory 8, the unmanned vehicle data memory 7 and the plan instruction data memory 6 to obtain data on the traveling route of each unmanned vehicle, the standby and operating states of each unmanned vehicle, and each unmanned vehicle. The data regarding the work of the transfer request assigned to is read. Based on these read data, the operation planning unit 3 creates the operation plan conditions shown in FIG. 7.
【０２０３】ここで、無人車＃３の「経路確定レベル」
の項は、「未定」となっている。そのため、運行計画部
３は、上述した運行計画部の経路計画の処理により、シ
ミュレーションを行い、無人車＃３のノード２２からノ
ード２０までの図８に破線で示す最適経路を求める。Here, "route confirmation level" of the unmanned vehicle # 3
The section of “is undecided”. Therefore, the operation planning unit 3 performs a simulation by the route planning process of the operation planning unit described above, and obtains the optimum route from the node 22 to the node 20 of the unmanned vehicle # 3 shown by the broken line in FIG.
【０２０４】目標ノード候補がノード２０の場合に、経
路は
22(3.3)→8(4.5)→7(1.5)→6(3.3)→20
と求められる。そして、所要時間は、「１２.６
（秒）」となり、運行計画部３は、評価値格納メモリ５
へ、目標ノード候補がノード２０の場合に、求められた
ノード２２からノード２０までの所要時間のデータを書
き込む。When the target node candidate is the node 20, the route is calculated as 22 (3.3) → 8 (4.5) → 7 (1.5) → 6 (3.3) → 20. And the required time is "12.6
(Second) ”, and the operation planning unit 3 determines that the evaluation value storage memory 5
In the case where the target node candidate is the node 20, the data of the required time from the node 22 to the node 20 is written.
【０２０５】＜四回目＞運行制御部２は、目標ノード候
補リストから、目標ノード候補のノード２５のデータを
読み出し、無人車＃３の目標ノードとして、ノード２５
のノードデータと、ノード２５における作業時間のデー
タとを計画指示データメモリ６へ書き込む。<Fourth time> The operation control unit 2 reads the data of the target node candidate node 25 from the target node candidate list, and sets the node 25 as the target node of the unmanned vehicle # 3.
And the data of the working time in the node 25 are written in the plan instruction data memory 6.
【０２０６】そして、運行制御部２は、運行計画部３を
起動する。次に、運行計画部３は、走行路データメモリ
８、無人車データメモリ７および計画指示データメモリ
６から、それぞれを各無人車の走行経路のデータ、各無
人車の待機および運行状態、各無人車に割り付けられて
いる搬送要求の作業に関するデータ読み出す。これらの
読み出されたデータに基づき、運行計画部３は、図９に
示す運行計画条件を作成する。Then, the operation control unit 2 activates the operation planning unit 3. Next, the operation planning unit 3 uses the travel route data memory 8, the unmanned vehicle data memory 7 and the plan instruction data memory 6 to respectively provide data on the traveling route of each unmanned vehicle, standby and operating states of each unmanned vehicle, and each unmanned vehicle. Reads the data related to the work of the transportation request assigned to the vehicle. Based on these read data, the operation planning unit 3 creates the operation planning conditions shown in FIG.
【０２０７】ここで、無人車＃３の「経路確定レベル」
の項は、「未定」となっている。そのため、運行計画部
３は、上述した運行計画部の経路計画の処理により、シ
ミュレーションを行い、無人車＃３のノード２２からノ
ード２５までの図１０に破線で示す最適経路を求める。Here, the "route determination level" of the unmanned vehicle # 3
The section of “is undecided”. Therefore, the operation planning unit 3 performs a simulation by the route planning process of the operation planning unit described above, and obtains an optimum route from the node 22 to the node 25 of the unmanned vehicle # 3, which is indicated by a broken line in FIG.
【０２０８】目標ノード候補がノード２５の場合に、経
路は
22(4.5)→23(1.5)→24(4.5)→25
と求められる。そして、所要時間は、「１０.５
（秒）」となり、運行計画部３は、評価値格納メモリ５
へ、目標ノード候補がノード２５の場合に、求められた
ノード２２からノード２５までの所要時間のデータを書
き込む。When the target node candidate is the node 25, the route is calculated as 22 (4.5) → 23 (1.5) → 24 (4.5) → 25. And the required time is "10.5
(Second) ”, and the operation planning unit 3 determines that the evaluation value storage memory 5
When the target node candidate is the node 25, the data of the required time from the node 22 to the node 25 is written into.
【０２０９】次に、運行制御部２は、標価値格納メモリ
５へ記憶されている各目標ノード候補の所用時間と、無
人車＃１および＃２の搬送処理の所用時間とを比較し
て、それぞれの各目標ノードに対する標価値は、以下の
ように求まる。
目標ノード候補がノード１５の場合、２６.１（秒）
目標ノード候補がノード１９の場合、２３.１（秒）
目標ノード候補がノード２０の場合、１２.６（秒）
目標ノード候補がノード２５の場合、１０.５（秒）Next, the operation control unit 2 compares the required time of each target node candidate stored in the standard value storage memory 5 with the required time of the transfer processing of the unmanned vehicles # 1 and # 2, The standard value for each target node is calculated as follows. When the target node candidate is the node 15, 26.1 (seconds) When the target node candidate is the node 19, 23.1 (seconds) When the target node candidate is the node 20, 12.6 (seconds) The target node candidate is the node If 25, 10.5 (seconds)
【０２１０】また、図３、５、７および９に示す運行計
画条件の場合、走行路上での衝突防止のため、一時停止
する時間は、「０（秒）」となっている。しかしなが
ら、実際には、走行路上での一時停止の時間を含めて、
目標ノードに対する評価値は、求められる必要がある。In the case of the operation plan conditions shown in FIGS. 3, 5, 7 and 9, the temporary stop time is "0 (seconds)" in order to prevent collision on the traveling road. However, in reality, including the time of the suspension on the road,
The evaluation value for the target node needs to be obtained.
【０２１１】上述の処理により求められた評価値の中
で、目標ノード候補がノード２５の評価値が最も低いの
で、運行制御部２は、ノード２５を最適な目標ノードと
して、搬送実行テーブルメモリ４の搬送実行テーブルに
ノード２５を示すデータを書き込む。Since the target node candidate has the lowest evaluation value of the node 25 among the evaluation values obtained by the above-described processing, the operation control unit 2 sets the node 25 as the optimum target node and the transport execution table memory 4 The data indicating the node 25 is written in the transport execution table.
【０２１２】この結果、運行制御部２は、複数の搬送要
求に対応する無人車の、複数の目標ノードの最適な搬送
処理を行う順序を決定できるため、無駄な待ち時間のな
い運行制御を行うことが出来る。As a result, the operation control unit 2 can determine the optimum order of carrying out the carrying process of the plurality of target nodes of the unmanned vehicle corresponding to the plurality of carrying requests, so that the running control without wasteful waiting time is performed. You can
【０２１３】[0213]
【発明の効果】請求項１記載の発明によれば、停止位置
である複数のノードと、前記ノード間を接続する接続路
からなる走行路を、与えられた搬送要求に従い、所定の
ノードにおいて荷物の積み下ろしを行い、前記走行路を
走行する複数の無人車の運行を、前記ノードの配列に関
する情報に基づいて制御する無人搬送車制御装置におい
て、複数の前記無人車のそれぞれの走行経路における荷
物の積み下しを行う目標ノードを記憶する記憶手段と、
複数の搬送要求処理に対応し、走行する無人車の走行経
路の前記目標ノードにおいて、荷物の積み下ろしを行う
他の目標ノードを前記記憶手段から順次抽出する抽出手
段と、この抽出手段により抽出された前記目標ノード
と、運行中の他の無人車の前記走行路における走行経路
の情報と、前記目標ノードの配置に関する情報とに基づ
き、前記走行路に対応して、無人車の走行をシミュレー
ションし、このシミュレーション結果により、無人車の
目標ノードに対する最適な走行経路を探索する探索手段
と、この探索手段による走行経路から目標ノードに対す
る評価値を求める評価手段と、この評価手段による目標
ノードの評価値のデータを、無人車毎に記憶する記憶手
段と、この記憶手段に記憶される、無人車の複数の目標
ノード候補のおのおのの前記評価値に基づき、最適な評
価値を有する目標ノードを選択する選択手段とを具備し
てなるため、走行中の無人車の経路を考慮し、待機中の
無人車のなかから、搬送要求の目標点まで最も早く到達
可能な無人車を選択するので、搬送要求に対して無駄な
待ち時間の少ない効率的な配車制御ができ、所定の走行
路における無人車の搬送能力を向上させる効果がある。According to the first aspect of the present invention, the traveling path including the plurality of nodes at the stop position and the connecting path connecting the nodes is loaded at a predetermined node in accordance with a given transport request. In an unmanned guided vehicle control device that controls the operation of a plurality of unmanned vehicles traveling on the traveling path on the basis of information about the arrangement of the nodes, the load on each traveling route of the plurality of unmanned vehicles storage means for storing a target node that performs beat stacking,
Corresponding to a plurality of transportation request processing, at the target node of the traveling route of the traveling unmanned vehicle, another target node for loading and unloading the load is sequentially extracted from the storage unit, and the extraction unit is extracted. Based on the target node, information on the travel route in the travel route of other unmanned vehicles in operation, and information about the placement of the target node, corresponding to the travel route, simulate the running of the unmanned vehicle, This simulation result shows that
Search means for searching an optimum travel route for the target node, evaluation means for obtaining an evaluation value for the target node from the travel route by the search means, and target by this evaluation means
Storage means for storing the evaluation value data of the node for each unmanned vehicle, and a target having an optimum evaluation value based on the evaluation value of each of the plurality of target node candidates of the unmanned vehicle stored in the storage means Since it is equipped with a selection means for selecting a node, the route of an unmanned vehicle that is running is taken into consideration, and an unmanned vehicle that can reach the target point of the transport request earliest is selected from among the unmanned vehicles that are waiting. Therefore, it is possible to perform efficient vehicle allocation control with less wasteful waiting time in response to a transportation request, and it is possible to improve the transportation capacity of an unmanned vehicle on a predetermined traveling path.
【０２１４】 請求項２記載の発明によれば、停止位置
である複数のノードと、前記ノード間を接続する接続路
からなる走行路を、与えられた搬送要求に従い、所定の
ノードにおいて荷物の積み下ろしを行い、前記走行路を
走行する複数の無人車の運行を、前記ノードの配列に関
する情報に基づいて制御する無人搬送車制御方法におい
て、複数の前記無人車のそれぞれの走行経路における荷
物の積み下し行う目標ノードを記憶手段に記憶させる第
一のステップと、複数の搬送要求処理に対応し、走行す
る無人車の走行経路の前記目標ノードにおいて、荷物の
積み下ろしを行う他の目標ノードを前記記憶手段から抽
出手段により順次抽出する第二のステップと、この第二
のステップにおいて、抽出された前記目標ノードと、運
行中の他の無人車の前記走行路における走行経路の情報
と、前記目標ノードの配置に関する情報とに基づき、前
記走行路に対応して、無人車の前記目標ノードまでの走
行経路をシミュレーションする第三のステップと、この
第三のステップにおいて得られたシミュレーション結果
により、無人車の目標ノードへ至る最適な走行経路を探
索する第四のステップと、この第四のステップにおいて
得られた走行経路から、目標ノードに対する評価値を求
め、記憶手段へ記憶させる第五のステップと、この第五
のステップにおいて記憶手段に記憶される無人車の複数
の目標ノード候補の、おのおのの前記評価値に基づき、
最適な評価値を有する目標ノードを選択する第六のステ
ップとを有するため、走行中の無人車の経路を考慮し、
待機中の無人車のなかから、搬送要求の目標点まで最も
早く到達可能な無人車を選択するので、搬送要求に対し
て無駄な待ち時間の少ない効率的な配車制御ができ、所
定の走行路における無人車の搬送能力を向上させる効果
がある。According to the second aspect of the present invention, the traveling path including the plurality of nodes at the stop position and the connection path connecting the nodes is unloaded at a predetermined node in accordance with a given transport request. In the unmanned guided vehicle control method for controlling the operation of a plurality of unmanned vehicles traveling on the traveling path on the basis of information about the arrangement of the nodes, the loading and unloading of luggage on each traveling route of the plurality of unmanned vehicles is performed. The first step of storing the target node in the storage means, and the other target node for loading and unloading the luggage in the target node of the traveling route of the traveling unmanned vehicle corresponding to the plurality of transfer request processing are stored. Second step of sequentially extracting from the means by the extraction means, the target node extracted in the second step, and other unmanned vehicles in operation A third step of simulating a traveling route of the unmanned vehicle to the target node, corresponding to the traveling route, based on information on the traveling route on the traveling route and information on arrangement of the target nodes; the simulation results obtained in third step, a fourth step of searching an optimal travel route of the unmanned vehicle to the target node, from the obtained travel route in the fourth step, to the target node A fifth step of obtaining an evaluation value and storing it in the storage means, and a plurality of target node candidates of the unmanned vehicle stored in the storage means in the fifth step, based on each of the evaluation values,
And a sixth step of selecting a target node having an optimum evaluation value, so that the route of the traveling unmanned vehicle is considered,
Since the unmanned vehicle that can reach the target point of the transportation request earliest is selected from the waiting unmanned vehicles, efficient vehicle allocation control with less wasted waiting time for the transportation request can be performed, and There is an effect of improving the carrying capacity of the unmanned vehicle.
【０２１５】請求項３記載の発明によれば、所定の時刻
における前記複数の無人車の確定走行経路および与えら
れた作業内容を記憶する計画指示記憶手段と、前記各無
人車の状態を監視する第１の処理と、与えられた作業を
完了した無人車が発生する度に、前記計画指示記憶手段
に新たな作業を設定し、前記第１の手段および前記第２
の手段を起動して走行経路を探索させる第２の処理と、
該探索の結果に基づいて前記各無人車に動作指示を与え
る第３の処理を並列かつ周期的に行うことで、前記複数
の無人車の運行を制御する運行制御手段とを具備してな
るため、時々刻々と変化する各無人車の状況に基づき、
作業を完了した無人車に直ちに新たな作業および動作指
示を与えることができるため、無人車の搬送効率を向上
させることができるという効果がある。According to the third aspect of the present invention, the plan instruction storage means for storing the fixed travel route of the plurality of unmanned vehicles and the given work contents at a predetermined time, and the state of each unmanned vehicle are monitored. Every time an unmanned vehicle that has completed the first process and the given work is generated, a new work is set in the plan instruction storage means, and the first means and the second means are set.
A second process for activating the means for searching the travel route,
The operation control means for controlling the operation of the plurality of unmanned vehicles by parallelly and periodically performing the third processing for giving an operation instruction to each unmanned vehicle based on the result of the search. , Based on the situation of each unmanned vehicle that changes from moment to moment,
Since it is possible to immediately give new work and operation instructions to the unmanned vehicle that has completed the work, there is an effect that it is possible to improve the transportation efficiency of the unmanned vehicle.
【図１】 本発明の一実施形態による無人搬送車制御装
置１の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an automated guided vehicle control device 1 according to an embodiment of the present invention.
【図２】 本発明の一実施形態による無人搬送車制御装
置１の行き先決定の動作を示すフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart showing a destination determination operation of the automated guided vehicle control device 1 according to the embodiment of the present invention.
【図３】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
１５を選択した場合の運行計画条件を示す図である。FIG. 3 is a diagram showing an operation plan condition when a node 15 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図４】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
１５を選択した場合の最適経路を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing an optimum route when a node 15 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図５】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
１９を選択した場合の運行計画条件を示す図である。FIG. 5 is a diagram showing operation planning conditions when a node 19 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図６】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
１９を選択した場合の最適経路を示す図である。FIG. 6 is a diagram showing an optimum route when a node 19 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図７】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
２０を選択した場合の運行計画条件を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing operation plan conditions when a node 20 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図８】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
２０を選択した場合の最適経路を示す図である。FIG. 8 is a diagram showing an optimum route when a node 20 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図９】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノード
２５を選択した場合の運行計画条件を示す図である。FIG. 9 is a diagram showing operation plan conditions when a node 25 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図１０】 無人車＃３の目標ノード候補として、ノー
ド２５を選択した場合の最適経路を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an optimum route when a node 25 is selected as a target node candidate of the unmanned vehicle # 3.
【図１１】 従来の最適経路決定装置の構成を示すブロ
ック図である。FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of a conventional optimum route determination device.
【図１２】 梯子型走行路を示す図である。FIG. 12 is a diagram showing a ladder-type traveling path.
【図１３】 無人車の走行状態を示す図である。FIG. 13 is a diagram showing a traveling state of an unmanned vehicle.
【図１４】 搬送実行テーブルを示す図である。FIG. 14 is a diagram showing a transport execution table.
【図１５】 図１２に示す梯子型走行路の座標および無
人車の走行速度のデータを示す図である。FIG. 15 is a diagram showing coordinates of the ladder-type traveling path shown in FIG. 12 and data of traveling speed of the unmanned vehicle.
【図１６】 図１２に示す梯子型走行路のコスト計算お
よび従来例における最短経路選択結果を示す図である。16 is a diagram showing cost calculation of the ladder-type traveling path shown in FIG. 12 and a shortest route selection result in the conventional example.
【図１７】 無人車の目標ノードへの最短経路を示す図
である。FIG. 17 is a diagram showing the shortest route of an unmanned vehicle to a target node.
【図１８】 図４１に示す走行路１０１のコストを示す
図である。FIG. 18 is a diagram showing a cost of the traveling road 101 shown in FIG. 41.
【図１９】 経路計画に用いる木を示した図である。FIG. 19 is a diagram showing a tree used for route planning.
【図２０】 運行計画部３の経路計画処理を示すフロー
チャートである。FIG. 20 is a flowchart showing a route planning process of the operation planning unit 3.
【図２１】 動作計画処理の動作例を示す運行図であ
る。FIG. 21 is an operation diagram showing an operation example of operation plan processing.
【図２２】 図１７の運行図をモデル化したペトリネッ
ト図である。22 is a Petri net diagram modeling the operation diagram of FIG. 17; FIG.
【図２３】 運行計画部３の退避経路探索処理を示すフ
ローチャートである。FIG. 23 is a flowchart showing an evacuation route search process of the operation planning unit 3.
【図２４】 退避経路探索処理を示す運行図である。FIG. 24 is an operation diagram showing an evacuation route search process.
【図２５】 運行計画部３のデッドロック把握処理を示
すフローチャートである。FIG. 25 is a flowchart showing a deadlock grasping process of the operation planning unit 3.
【図２６】 デッドロック把握処理の動作例を示す運行
図である。FIG. 26 is an operation diagram showing an operation example of deadlock grasping processing.
【図２７】 運行計画部３の発火順序調整処理を示すフ
ローチャートである。FIG. 27 is a flowchart showing a firing order adjustment process of the operation planning unit 3.
【図２８】 発火順序調整処理の動作例を示す図であ
る。FIG. 28 is a diagram showing an operation example of a firing order adjustment process.
【図２９】 運行計画部３の迂回経路探索処理を示すフ
ローチャートである。FIG. 29 is a flowchart showing a bypass route search process of the operation planning unit 3.
【図３０】 迂回経路探索処理の動作例を示す運行図で
ある。FIG. 30 is an operation diagram illustrating an operation example of a bypass route search process.
【図３１】 運行計画部３の退避経路探索処理を示すフ
ローチャートである。FIG. 31 is a flowchart showing an evacuation route search process of the operation planning unit 3.
【図３２】 退避経路探索処理の動作例を示す運行図で
ある。FIG. 32 is an operation diagram showing an operation example of an evacuation route search process.
【図３３】 運行計画部３の動作計画処理（メイン処
理）を示すフローチャートである。FIG. 33 is a flowchart showing an operation planning process (main process) of the operation planning unit 3.
【図３４】 運行計画部３の動作計画処理（メイン処
理）を示すフローチャートである。FIG. 34 is a flowchart showing an operation planning process (main process) of the operation planning unit 3.
【図３５】 運行計画部３の動作計画処理（メイン処
理）を示すフローチャートである。FIG. 35 is a flowchart showing an operation planning process (main process) of the operation planning unit 3.
【図３６】 運行計画部３の動作例を示すペトリネット
図である。FIG. 36 is a Petri net diagram showing an operation example of the operation planning unit 3.
【図３７】 運行計画部３の動作例を示すペトリネット
図である。37 is a Petri net diagram showing an operation example of the operation planning unit 3. FIG.
【図３８】 運行計画部３の動作例における結果を示す
図である。FIG. 38 is a diagram showing results in an operation example of the operation planning unit 3.
【図３９】 運行管理制御装置１の動作例１における経
路を示す図である。FIG. 39 is a diagram showing a route in Operation Example 1 of the operation management control device 1.
【図４０】 運行管理制御装置１の動作例１における運
行図である。FIG. 40 is an operation diagram in Operation Example 1 of the operation management control device 1.
【図４１】 運行管理制御装置１の動作例１における運
行計画図である。41 is an operation plan diagram in Operation Example 1 of the operation management control device 1. FIG.
【図４２】 運行管理制御装置１の動作例２における経
路を示す図である。FIG. 42 is a diagram showing a route in Operation Example 2 of the operation management control device 1.
【図４３】 運行管理制御装置１の動作例２における運
行図である。43 is an operation diagram in Operation Example 2 of the operation management control device 1. FIG.
【図４４】 運行管理制御装置１の動作例１における運
行計画図である。FIG. 44 is an operation plan diagram in Operation Example 1 of the operation management control device 1.
【図４５】 無人搬送システムのシステム構成図であ
る。FIG. 45 is a system configuration diagram of an unmanned conveyance system.
１ 無人搬送車制御装置 ２ 運行制御部 ３ 運行計画部 ４ 搬送実行テーブルメモリ ５ 評価値格納メモリ ６ 計画指示データメモリ ７ 無人車データメモリ ８ 走行路データメモリ 1 Automated guided vehicle control device 2 operation control section 3 Operation Planning Department 4 Transport execution table memory 5 Evaluation value storage memory 6 Planning instruction data memory 7 Unmanned vehicle data memory 8 Road data memory
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−73142（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−219633（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−340607（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−289929（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−77808（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−219632（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−81905（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G05D 1/02 ─────────────────────────────────────────────────── --Continued from the front page (56) References JP-A-5-73142 (JP, A) JP-A-7-219633 (JP, A) JP-A-4-340607 (JP, A) JP-A-6- 289929 (JP, A) JP-A 2-77808 (JP, A) JP-A 7-219632 (JP, A) JP-A 4-81905 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G05D 1/02
Claims (3)
ード間を接続する接続路からなる走行路を、与えられた
搬送要求に従い、所定のノードにおいて荷物の積み下ろ
しを行い、前記走行路を走行する複数の無人車の運行
を、前記ノードの配列に関する情報に基づいて制御する
無人搬送車制御装置において、 複数の前記無人車のそれぞれの走行経路における荷物の
積み下しを行う目標ノードを記憶する記憶手段と、 複数の搬送要求処理に対応し、走行する無人車の走行経
路の前記目標ノードにおいて、荷物の積み下ろしを行う
他の目標ノードを前記記憶手段から順次抽出する抽出手
段と、 この抽出手段により抽出された前記目標ノードと、運行
中の他の無人車の前記走行路における走行経路の情報
と、前記目標ノードの配置に関する情報とに基づき、前
記走行路に対応して、無人車の走行をシミュレーション
し、このシミュレーション結果により、無人車の目標ノ
ードに対する最適な走行経路を探索する探索手段と、 この探索手段による走行経路から目標ノードに対する評
価値を求める評価手段と、 この評価手段による目標ノードの評価値のデータを、無
人車毎に記憶する記憶手段と、 この記憶手段に記憶される、無人車の複数の目標ノード
候補のおのおのの前記評価値に基づき、最適な評価値を
有する目標ノードを選択する選択手段と、 を具備してなることを特徴とする無人搬送車制御装置。1. A traveling path comprising a plurality of nodes at stop positions and a connecting path connecting the nodes is loaded and unloaded at a predetermined node according to a given transportation request, and travels on the traveling path. the operation of a plurality of unmanned vehicles which, in AGV control device that controls based on the information about the sequence of the node, and stores the target node that performs beat loading luggage in the respective travel path of the plurality of the unmanned vehicle A storage unit, an extraction unit that corresponds to a plurality of transport request processes, and sequentially extracts from the storage unit other target nodes for loading and unloading luggage at the target node of the traveling route of the traveling unmanned vehicle; The target node extracted by, the information on the travel route of the other unmanned vehicle in operation on the travel route, and the information on the placement of the target node. Based on the above-mentioned driving route, the unmanned vehicle is simulated to run, and the simulation results show the target
A search unit that searches for an optimum travel route for over-de, and evaluation means for determining an evaluation value against the travel path by the search means to the target node, the data of the evaluation value of the target node by the evaluation means, no
Storage means for storing each person's car, and selection means for selecting a target node having an optimum evaluation value based on the evaluation value of each of the plurality of target node candidates of the unmanned car stored in the storage means, An automatic guided vehicle control device comprising:
ード間を接続する接続路からなる走行路を、与えられた
搬送要求に従い、所定のノードにおいて荷物の積み下ろ
しを行い、前記走行路を走行する複数の無人車の運行
を、前記ノードの配列に関する情報に基づいて制御する
無人搬送車制御方法において、 複数の前記無人車のそれぞれの走行経路における荷物の
積み下しを行う目標ノードを記憶手段に記憶させる第一
のステップと、 複数の搬送要求処理に対応し、走行する無人車の走行経
路の前記目標ノードにおいて、荷物の積み下ろしを行う
他の目標ノードを前記記憶手段から抽出手段により順次
抽出する第二のステップと、 この第二のステップにおいて、抽出された前記目標ノー
ドと、運行中の他の無人車の前記走行路における走行経
路の情報と、前記目標ノードの配置に関する情報とに基
づき、前記走行路に対応して、無人車の前記目標ノード
までの走行経路をシミュレーションする第三のステップ
と、 この第三のステップにおいて得られたシミュレーション
結果により、無人車の目標ノードへ至る最適な走行経路
を探索する第四のステップと、 この第四のステップにおいて得られた走行経路から、目
標ノードに対する評価値を求め、記憶手段へ記憶させる
第五のステップと、 この第五のステップにおいて記憶手段に記憶される無人
車の複数の目標ノード候補の、おのおのの前記評価値に
基づき、最適な評価値を有する目標ノードを選択する第
六のステップと、 を有することを特徴とする無人搬送車制御方法。2. A traveling path consisting of a plurality of nodes at stop positions and a connecting path connecting the nodes is loaded and unloaded at a predetermined node according to a given transport request, and travels on the traveling path. a plurality of the operation of the unmanned vehicle, in AGV control method of controlling on the basis of the information about the sequence of the nodes, storage means a target node for the loading of cargo beat in the respective travel path of the plurality of the unmanned vehicle that Corresponding to a plurality of transfer request processes, the target nodes of the traveling route of the traveling unmanned vehicle are sequentially extracted from the storage means by the extraction means, in response to the plurality of transport request processing, from the storage means. The second step, and in the second step, the travel path of the other target unmanned vehicle in operation on the travel path. A third step of simulating a traveling route of an unmanned vehicle to the target node, corresponding to the traveling route, based on road information and information on the arrangement of the target nodes; It was simulation
The result, a fourth step of searching an optimal travel route of the unmanned vehicle to the target node, from the obtained travel route in the fourth step, the eye
A fifth step of obtaining an evaluation value for the standard node and storing it in the storage means, and an optimum method based on the respective evaluation values of the plurality of target node candidates of the unmanned vehicle stored in the storage means in the fifth step A sixth step of selecting a target node having a different evaluation value, and an automatic guided vehicle control method comprising:
確定走行経路および与えられた作業内容を記憶する計画
指示記憶手段と、 前記各無人車の状態を監視する第１の処理と、与えられ
た作業を完了した無人車が発生する度に、前記計画指示
記憶手段に新たな作業を設定し、前記第１の手段および
前記第２の手段を起動して走行経路を探索させる第２の
処理と、該探索の結果に基づいて前記各無人車に動作指
示を与える第３の処理を並列かつ周期的に行うことで、
前記複数の無人車の運行を制御する運行制御手段とを具
備してなることを特徴とする請求項１に記載の無人搬送
車制御装置。3. A plan instruction storage means for storing the defined travel paths of the plurality of unmanned vehicles and given work contents at a predetermined time; a first process for monitoring the state of each unmanned vehicle; A second process of setting a new work in the plan instruction storage means and activating the first means and the second means every time an unmanned vehicle that completes the work is generated and searching a travel route And performing the third process for giving an operation instruction to each of the unmanned vehicles based on the result of the search in parallel and periodically,
The automated guided vehicle control device according to claim 1, further comprising: an operation control unit that controls the operation of the plurality of unmanned vehicles.
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Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
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-
1997
- 1997-05-22 JP JP13260497A patent/JP3485755B2/en not_active Expired - Fee Related
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