JP5601332B2 - 搬送車 - Google Patents
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Description
本発明は、搬送車、特に経路を自動走行する搬送車に関する。
従来、経路を自動走行する搬送車が知られている。このような搬送車は、例えば環境地図記憶部、測距センサ及び制御部を有している。
環境地図記憶部は、経路を構成する構成物が存在する領域と存在しない領域とを表した環境地図を保存している。測距センサは、例えば搬送車の前方に設けられており、搬送車の前方２７０度の範囲にわたってレーザ光をスキャンする。これにより、測距センサは、経路を構成する構成物からの反射光に基づいて反射物の位置データを取得し、経路情報を取得する。制御部は、環境地図と取得した経路情報とを照合することで搬送車の位置の計算を行う（例えば特許文献１を参照）。
環境地図記憶部は、経路を構成する構成物が存在する領域と存在しない領域とを表した環境地図を保存している。測距センサは、例えば搬送車の前方に設けられており、搬送車の前方２７０度の範囲にわたってレーザ光をスキャンする。これにより、測距センサは、経路を構成する構成物からの反射光に基づいて反射物の位置データを取得し、経路情報を取得する。制御部は、環境地図と取得した経路情報とを照合することで搬送車の位置の計算を行う（例えば特許文献１を参照）。
倉庫などにおいては、搬送車が走行する経路以外の場所には例えば荷物が載置される。測距センサはあらゆる障害物からの反射光を感知するため、経路の構成物以外の荷物などからの反射光も感知する。そのため、荷物の有無や荷物の形状の差により反射物の位置データが異なり、その場合には経路情報を正確に取得できない。結果として、搬送車の位置を正確に取得することができない。
本発明の課題は、測距センサによって反射光を検知することで位置を知る搬送車において、搬送車の位置を正確に取得することにある。
以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
本発明の一見地に係る搬送車は、搬送車本体と、測距センサと、地図データ記憶部と、近似線算出部と、位置算出部と、を備えている。
搬送車本体は、第１エリアと、第１エリア以外の第２エリアと、を含む経路を走行する。
測距センサは、搬送車本体に設けられ、反射光の強度を複数回測定し、複数の測定データを取得する。
地図データ記憶部は、経路に沿って設けられた構成物が記録された地図データを記憶する。
近似線算出部は、第１エリアでは、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出し、第２エリアでは、複数の測定データの集合に基づいて近似線を算出する。
位置算出部は、近似線と地図データとを照合することで、搬送車本体の位置を算出する。
搬送車本体は、第１エリアと、第１エリア以外の第２エリアと、を含む経路を走行する。
測距センサは、搬送車本体に設けられ、反射光の強度を複数回測定し、複数の測定データを取得する。
地図データ記憶部は、経路に沿って設けられた構成物が記録された地図データを記憶する。
近似線算出部は、第１エリアでは、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出し、第２エリアでは、複数の測定データの集合に基づいて近似線を算出する。
位置算出部は、近似線と地図データとを照合することで、搬送車本体の位置を算出する。
経路は、第１エリアと、第１エリア以外の第２エリアと、を含む。
例えば、第１エリアは経路の周辺環境が変化しやすい、荷物を載置するためのラック間のエリアであり得る。ラック内には大小様々な大きさの荷物が出し入れされるため、第１エリアでは荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化する。そのため、測距センサが取得する測定データも荷物などの周辺環境によって、測定時によって変わり得る。そこで、第１エリアには、例えば、所定の閾値以上の強度で光を反射する反射板が経路に沿って設けられる。
近似線算出部は、周辺環境が変化しやすい第１エリアでは、所定の閾値以上の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出する。つまり、近似線算出部は、搬送車が第１エリアを走行している場合は、反射板からの反射光を検出した測定データのみに基づいて近似線を算出する。荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化しても、反射板からの反射光は周辺環境の変化により影響を受け難い。このように周辺環境の影響を受け難い測定データのみにより経路を示す近似線を算出することで、経路情報を正確に算出できる。
一方、例えば、第２エリアは経路の周辺環境の変化が少ない、壁などを含むエリアであり得る。第２エリアには反射板が設けられておらず、光は所定の閾値より小さい強度で反射される。そして、近似線算出部は、搬送車が第２エリアを走行している場合は、測距センサにより測定されたあらゆる測定データに基づいて近似線を算出する。第２エリアは第１エリアと比較して周辺環境の変化が少なく、近似線を算出するための測定データを所定のデータに限定する必要はない。
以上のように、第１エリアと第２エリアとでそれぞれ近似線を算出することで、周辺環境に応じた精度の高い近似線を算出することができる。よって、周辺環境が変化する場合であっても、正確に経路情報を取得し、搬送車本体の位置を正確に算出することができる。
例えば、第１エリアは経路の周辺環境が変化しやすい、荷物を載置するためのラック間のエリアであり得る。ラック内には大小様々な大きさの荷物が出し入れされるため、第１エリアでは荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化する。そのため、測距センサが取得する測定データも荷物などの周辺環境によって、測定時によって変わり得る。そこで、第１エリアには、例えば、所定の閾値以上の強度で光を反射する反射板が経路に沿って設けられる。
近似線算出部は、周辺環境が変化しやすい第１エリアでは、所定の閾値以上の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出する。つまり、近似線算出部は、搬送車が第１エリアを走行している場合は、反射板からの反射光を検出した測定データのみに基づいて近似線を算出する。荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化しても、反射板からの反射光は周辺環境の変化により影響を受け難い。このように周辺環境の影響を受け難い測定データのみにより経路を示す近似線を算出することで、経路情報を正確に算出できる。
一方、例えば、第２エリアは経路の周辺環境の変化が少ない、壁などを含むエリアであり得る。第２エリアには反射板が設けられておらず、光は所定の閾値より小さい強度で反射される。そして、近似線算出部は、搬送車が第２エリアを走行している場合は、測距センサにより測定されたあらゆる測定データに基づいて近似線を算出する。第２エリアは第１エリアと比較して周辺環境の変化が少なく、近似線を算出するための測定データを所定のデータに限定する必要はない。
以上のように、第１エリアと第２エリアとでそれぞれ近似線を算出することで、周辺環境に応じた精度の高い近似線を算出することができる。よって、周辺環境が変化する場合であっても、正確に経路情報を取得し、搬送車本体の位置を正確に算出することができる。
所定の閾値以上の光の強度を有する測定データの集合は、間隔の離れた複数の小集合を含み、各小集合には少なくとも１の測定データが含まれてもよい。
１の小集合のみを用いて近似線を算出する場合には、１点の測定データが近似線の延在方向、つまり傾きに対して大きな影響を与える。これは、１の小集合には、近似線の延在方向に対して限られた範囲の測定データのみが含まれるからである。よって、１の測定データのみが誤差を有している場合であっても、近似線は大きな誤差を有することとなる。そこで、そのような問題を解消するために、本発明の一見地に係る搬送車では、互いに間隔の離れた複数の小集合を用い、各小集合それぞれに含まれる測定データを用いて近似線を算出する。このように互いに離れた位置の複数の測定データを用いることで、誤差を有する測定データが近似線の傾きに与える影響を小さくして、近似線の精度を向上できる。
第１エリアには経路に沿って複数の構成物が設けられており、各構成物に所定の閾値以上で光を反射する反射板が設けられていてもよい。
構成物は、例えば所定の間隔で設けられたラックの柱であり得る。近似線算出部は、各構成物に設けられた反射板からの測定データに基づいて近似線を算出する。この近似線は構成物の位置データを表す。位置算出部は、構成物の位置データを表す近似線と構成物を記録した地図データとを照合することで、搬送車本体の位置を算出することができる。
反射板は、構成物の第１エリアに対向する面にのみ設けられていてもよい。
反射板は少なくとも第１エリアに対向する面に設けられる。これにより、第１エリアでは反射板により反射され所定の閾値以上の強度を有する反射光を検出することができる。そして、所定の閾値に基づいて、複数の測定データのうち、反射板により反射された反射光の測定データを選択して近似線の算出に用いることができる。一方、第２エリアではあらゆる測定データを近似線の算出に用いるので、所定の閾値を基準に測定データを選択する必要はない。
本発明に係る搬送車では、搬送車の位置を正確に取得できる。
（１）搬送車システム
（１−１）全体構成
図１、図２を用いて搬送車システムの構成について説明する。図１は搬送車システムの平面図である。図２はラックに荷物が載置されている様子を示す説明図である。
搬送車システム１は、例えば図１に示すように壁２に取り囲まれた室内に設けられている。搬送車システム１には、荷物を載置するためのラック４（４ａ、４ｂ、４ｃ、４ｄ、４ｅ、４ｆ）と、第１及び第２エリアＡ、Ｂと、第１及び第２エリアＡ、Ｂを走行する搬送車３と、が含まれる。
（１−１）全体構成
図１、図２を用いて搬送車システムの構成について説明する。図１は搬送車システムの平面図である。図２はラックに荷物が載置されている様子を示す説明図である。
搬送車システム１は、例えば図１に示すように壁２に取り囲まれた室内に設けられている。搬送車システム１には、荷物を載置するためのラック４（４ａ、４ｂ、４ｃ、４ｄ、４ｅ、４ｆ）と、第１及び第２エリアＡ、Ｂと、第１及び第２エリアＡ、Ｂを走行する搬送車３と、が含まれる。
ラック４は、例えば２つのラック４を１組として配置されている。図１では、ラック４ａ及びラック４ｂが隣接して１組として配置されている。同様に、ラック４ｃ及びラック４ｄが１組として配置され、ラック４ｅ及びラック４ｆが１組として配置される。ラック４は、図２に示すように、複数の柱１０と床板１１とを組み合わせることで、上下左右に複数段の収納棚が形成されるように構成されている。収納棚には大小様々な荷物１５が載置される。
第１エリアＡ及び第２エリアＢは搬送車３が走行する経路である。本実施形態では、ラック４間が第１エリアＡであり、ラック４と壁２との間が第２エリアＢである。ラック４の荷物の出し入れは、ラック４が面しているエリアを走行する搬送車３により行われる。例えば、ラック４ｂは第１エリアＡに面しており、第１エリアＡを走行する搬送車３により荷物１５の出し入れがなされる。一方、ラック４ａは第２エリアＢに面しており、第２エリアＢを走行する搬送車３により荷物１５の出し入れがなされる。
搬送車３は、主に、搬送車本体３ａと、測距センサ５０と、制御部４０（図５参照）とを有している。搬送車本体３ａには、走行モータ５１（図５参照）と、走行車輪３ｂとが設けられている。図１には搬送車３の走行方向の一例が太矢印で示されている。
搬送車３は、主に、搬送車本体３ａと、測距センサ５０と、制御部４０（図５参照）とを有している。搬送車本体３ａには、走行モータ５１（図５参照）と、走行車輪３ｂとが設けられている。図１には搬送車３の走行方向の一例が太矢印で示されている。
（１−２）ラックの柱及び反射板
次に、ラック４の柱及び反射板２０について図３及び図４を用いて説明する。図３はラックの柱に設けられた反射板を示す説明図である。図４はラックの柱に設けられた反射板の拡大図であり、（ａ）は柱１０ａの拡大図であり、（ｂ）は柱１０ｂの拡大図である。
図３に示すように、ラック４ｂとラック４ｃとの間が第１エリアＡであり、ラック４ｂ及び４ｃと壁２との間が第２エリアＢある。第１エリアＡに面してラック４ｂ及び４ｃの柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃ・・・が設けられている。柱１０ａはラック４ｂ及び４ｃの端に位置している。
次に、ラック４の柱及び反射板２０について図３及び図４を用いて説明する。図３はラックの柱に設けられた反射板を示す説明図である。図４はラックの柱に設けられた反射板の拡大図であり、（ａ）は柱１０ａの拡大図であり、（ｂ）は柱１０ｂの拡大図である。
図３に示すように、ラック４ｂとラック４ｃとの間が第１エリアＡであり、ラック４ｂ及び４ｃと壁２との間が第２エリアＢある。第１エリアＡに面してラック４ｂ及び４ｃの柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃ・・・が設けられている。柱１０ａはラック４ｂ及び４ｃの端に位置している。
図３及び図４に示すように、例えばラック４の柱１０は４つの面を有する正方形状であり、一辺が第１エリアＡの延在方向に平行である。反射板２０を設ける位置は様々であるが、例えば、少なくとも第１エリアＡに対向する面に反射板２０を設ける場合、あるいは、第１エリアＡに対向する面にのみ反射板２０を設ける場合などが挙げられる。
一例として、ラック４の端に位置する柱１０ａには、第１エリアＡを走行する搬送車３が反射光を検出可能な２つの面に反射板２０ａが設けられている。具体的には、図４の（ａ）に示すように、ラック４の端に位置する柱１０ａは、第１面１０ａ−１、第２面１０ａ−２、第３面１０ａ−３及び第４面１０ａ−４を有する。第１面１０ａ−１が第１エリアＡの延在方向に平行な面であり、第３面１０ａ−３が第２エリアＢと対向する面である。反射板２０ａは、第１面１０ａ−１及び第２面１０ａ−２に設けられており、第３面１０ａ−３及び第４面１０ａ−４には設けられていない。
また、ラック４の端以外に位置する柱１０ｂ、１０ｃ・・・には、反射板２０ｂ、２０ｃ・・・が第１エリアＡに対向する１つの面に設けられている。具体的には、図４の（ｂ）に示すように、柱１０ｂは、第１面１０ｂ−１、第２面１０ｂ−２、第３面１０ｂ−３及び第４面１０ｂ−４を有する。第１面１０ｂ−１が第１エリアＡの延在方向に平行な面である。反射板２０ｂは、第１面１０ｂ−１にのみ設けられており、第２面１０ｂ−２、第３面１０ｂ−３及び第４面１０ｂ−４には設けられていない。
また、柱１０ａとは反対の端に設けられた柱１０ｄは、図４の（ｃ）に示すように、第１面１０ｄ−１、第２面１０ｄ−２、第３面１０ｄ−３及び第４面１０ｄ−４を有する。第１面１０ｄ−１が第１エリアＡの延在方向に平行な面であり、第２面１０ｄ−２が第２エリアＢに対向する面である。反射板２０ｄは、第１面１０ｄ−１及び第３面１０ｄ−３に設けられており、第２面１０ｄ−２及び第４面１０ｄ−４には設けられていない。
また、柱１０ａとは反対の端に設けられた柱１０ｄは、図４の（ｃ）に示すように、第１面１０ｄ−１、第２面１０ｄ−２、第３面１０ｄ−３及び第４面１０ｄ−４を有する。第１面１０ｄ−１が第１エリアＡの延在方向に平行な面であり、第２面１０ｄ−２が第２エリアＢに対向する面である。反射板２０ｄは、第１面１０ｄ−１及び第３面１０ｄ−３に設けられており、第２面１０ｄ−２及び第４面１０ｄ−４には設けられていない。
（２）搬送車の制御構成
次に、搬送車３の制御構成について図１及び図５を用いて説明する。図５は搬送車の制御構成を示す構成図である。
搬送車３は、機能部として制御部４０を有している。制御部４０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭからなるコンピュータであり、所定のプログラムを実行することで、走行制御を実現する。制御部４０には、測距センサ５０及び走行モータ５１等が接続されている。
測距センサ５０は、搬送車３の走行方向前側にある障害物を検出するためのセンサである。測距センサ５０は、レーザレンジファインダであり、レーザ発信器によって、目標物へレーザパルス信号を発信し、そしてレーザ受信器により、目標物から反射したレーザパルス信号を受信すると共に、その反射したレーザパルス信号に基づいて距離を計算する。測距センサ５０は、射出したレーザを回転ミラーで反射させることで搬送車本体３ａの前方約２７０度の扇状に水平方向に照射できる。レーザレンジファインダの走査周期は、例えば、２５〜１００ｍｓｅｃ間隔である。
次に、搬送車３の制御構成について図１及び図５を用いて説明する。図５は搬送車の制御構成を示す構成図である。
搬送車３は、機能部として制御部４０を有している。制御部４０は、ＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭからなるコンピュータであり、所定のプログラムを実行することで、走行制御を実現する。制御部４０には、測距センサ５０及び走行モータ５１等が接続されている。
測距センサ５０は、搬送車３の走行方向前側にある障害物を検出するためのセンサである。測距センサ５０は、レーザレンジファインダであり、レーザ発信器によって、目標物へレーザパルス信号を発信し、そしてレーザ受信器により、目標物から反射したレーザパルス信号を受信すると共に、その反射したレーザパルス信号に基づいて距離を計算する。測距センサ５０は、射出したレーザを回転ミラーで反射させることで搬送車本体３ａの前方約２７０度の扇状に水平方向に照射できる。レーザレンジファインダの走査周期は、例えば、２５〜１００ｍｓｅｃ間隔である。
走行モータ５１は、走行車輪３ｂに駆動力を与え、搬送車本体３ａを走行可能にする駆動部である。
制御部４０は、記憶部４１と、位置算出部４６と、近似線算出部４７と、走行制御部４８と、を有している。また、記憶部４１は、地図データＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）４２と、近似線ＤＢ４３と、受光強度閾値ＤＢ４４と、測距データＤＢ４５と、を有している。
制御部４０は、記憶部４１と、位置算出部４６と、近似線算出部４７と、走行制御部４８と、を有している。また、記憶部４１は、地図データＤＢ（Ｄａｔａ Ｂａｓｅ）４２と、近似線ＤＢ４３と、受光強度閾値ＤＢ４４と、測距データＤＢ４５と、を有している。
地図データＤＢ４２は、少なくともラック４の柱１０の位置を記述した地図データを記憶している。地図データには、その他、壁２の位置が記述されていてもよい。
近似線ＤＢ４３は近似線算出部４７が算出した近似線を記憶する。
受光強度閾値ＤＢ４４は、反射板２０からの反射光か、反射板２０以外からの反射光かを区別するための受光強度閾値を記憶している。
近似線ＤＢ４３は近似線算出部４７が算出した近似線を記憶する。
受光強度閾値ＤＢ４４は、反射板２０からの反射光か、反射板２０以外からの反射光かを区別するための受光強度閾値を記憶している。
測距データＤＢ４５は、測距センサ５０が測定した反射光の受光強度を示す測定データを記憶している。
近似線算出部４７は、測距センサ５０が測定した測定データに基づいて近似線を算出する機能を有している。
位置算出部４６は、算出された近似線と地図データとを比較することで搬送車本体３ａの現在位置を特定する。これにより、搬送車３の現在位置を正確に把握する機能を有している。
近似線算出部４７は、測距センサ５０が測定した測定データに基づいて近似線を算出する機能を有している。
位置算出部４６は、算出された近似線と地図データとを比較することで搬送車本体３ａの現在位置を特定する。これにより、搬送車３の現在位置を正確に把握する機能を有している。
走行制御部４８は、与えられた走行指令及び現在位置に基づいて走行モータ５１を制御する機能を有している。
以下に、搬送車３の上記機能部の動作について、搬送車３の位置算出方法の説明とともに詳細に説明する。
（３）搬送車の位置算出方法
（３−１）反射光の測定
測距センサ５０は光を照射してあらゆる反射光の受光強度を測定する。図６は測距センサ５０により反射光を測定している様子を示す説明図である。搬送車３が第１エリアＡを走行している場合も、第２エリアＢを走行している場合も、測距センサ５０は光を約２７０の範囲で照射して反射光を測定している。このように測距センサ５０は、例えば壁２、柱１０、反射板２０及び荷物１５からの反射光など、あらゆる反射光の受光強度を測定する。
測距データＤＢ４５は、測距センサ５０が測定した反射光の受光強度を、測定データとして記憶する。
（３）搬送車の位置算出方法
（３−１）反射光の測定
測距センサ５０は光を照射してあらゆる反射光の受光強度を測定する。図６は測距センサ５０により反射光を測定している様子を示す説明図である。搬送車３が第１エリアＡを走行している場合も、第２エリアＢを走行している場合も、測距センサ５０は光を約２７０の範囲で照射して反射光を測定している。このように測距センサ５０は、例えば壁２、柱１０、反射板２０及び荷物１５からの反射光など、あらゆる反射光の受光強度を測定する。
測距データＤＢ４５は、測距センサ５０が測定した反射光の受光強度を、測定データとして記憶する。
（３−２）近似線の算出
（ａ）エリアの判定
まず、近似線算出部４７は、地図データＤＢ４２の地図データと、走行制御部４８からの走行データと、に基づいて搬送車３が第１エリアＡ及び第２エリアＢのいずれを走行しているかを特定する。例えば、近似線算出部４７は、速度及び走行方向等を含む走行データに基づいて、地図データ内の初期位置に対して搬送車３がどのエリアにいるかを判定する。
（ａ）エリアの判定
まず、近似線算出部４７は、地図データＤＢ４２の地図データと、走行制御部４８からの走行データと、に基づいて搬送車３が第１エリアＡ及び第２エリアＢのいずれを走行しているかを特定する。例えば、近似線算出部４７は、速度及び走行方向等を含む走行データに基づいて、地図データ内の初期位置に対して搬送車３がどのエリアにいるかを判定する。
（ｂ）エリアごとの近似線の算出
近似線算出部４７は、搬送車３が第１エリアＡに位置すると判定した場合、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データを選択する。近似線算出部４７は、選択した測定データの集合に基づいて近似線を算出する。
一方、近似線算出部４７は、搬送車３が第２エリアＢに位置すると判定した場合、測定データを選択することなく、全ての測定データを用いて近似線を算出する。第２エリアＢは壁２に面した経路であり、測距センサ５０は主に壁２からの反射光の強度を測定している。よって、近似線算出部４７は壁２に対応した近似線を算出できる。なお、近似線算出部４７は、全ての測定データを用いるのではなく、地図データ中の壁２に沿った測定データのみを用いて近似線を算出してもよい。
近似線算出部４７は、搬送車３が第１エリアＡに位置すると判定した場合、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データを選択する。近似線算出部４７は、選択した測定データの集合に基づいて近似線を算出する。
一方、近似線算出部４７は、搬送車３が第２エリアＢに位置すると判定した場合、測定データを選択することなく、全ての測定データを用いて近似線を算出する。第２エリアＢは壁２に面した経路であり、測距センサ５０は主に壁２からの反射光の強度を測定している。よって、近似線算出部４７は壁２に対応した近似線を算出できる。なお、近似線算出部４７は、全ての測定データを用いるのではなく、地図データ中の壁２に沿った測定データのみを用いて近似線を算出してもよい。
（ｃ）第１エリアＡでの近似線算出の詳細
次に、第１エリアＡでの近似線の算出方法について、図６、図７を用いて以下に具体的に説明する。図７は第１エリアＡでの近似線の算出に用いる測定データの集合を示す説明図であり、（ａ）は測定データの小集合を示す説明図であり、（ｂ）は各小集合の近似線を示す説明図である。
搬送車３が図６に示すように第１エリアＡを走行しているとする。このとき、測距センサ５０はあらゆる反射光の強度を測定している。例えば、ラック４ｂ及び４ｃの反射板２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、荷物１５等からの反射光が測定され、測距データＤＢ４５に格納される。
次に、第１エリアＡでの近似線の算出方法について、図６、図７を用いて以下に具体的に説明する。図７は第１エリアＡでの近似線の算出に用いる測定データの集合を示す説明図であり、（ａ）は測定データの小集合を示す説明図であり、（ｂ）は各小集合の近似線を示す説明図である。
搬送車３が図６に示すように第１エリアＡを走行しているとする。このとき、測距センサ５０はあらゆる反射光の強度を測定している。例えば、ラック４ｂ及び４ｃの反射板２０ａ、２０ｂ、２０ｃ、荷物１５等からの反射光が測定され、測距データＤＢ４５に格納される。
搬送車３が第１エリアＡを走行しているため、近似線算出部４７は、受光強度閾値ＤＢ４４から所定の閾値を読み出す。ここで、所定の閾値とは、反射板２０から反射された光か否かを判断するための値である。
近似線算出部４７は、測距データＤＢ４５の測定データと、所定の閾値とを比較して、所定の閾値以上の測定データを選択する。つまり、図６に示すように、ラック４ｂ及び４ｃの反射板２０ａ、２０ｂ、２０ｃから反射された反射光についての測定データのみが抽出される（図６の太破線参照）。選択された所定の閾値以上の測定データは、例えば図７の（ａ）に示すように分布している。
近似線算出部４７は、測距データＤＢ４５の測定データと、所定の閾値とを比較して、所定の閾値以上の測定データを選択する。つまり、図６に示すように、ラック４ｂ及び４ｃの反射板２０ａ、２０ｂ、２０ｃから反射された反射光についての測定データのみが抽出される（図６の太破線参照）。選択された所定の閾値以上の測定データは、例えば図７の（ａ）に示すように分布している。
図７の（ａ）によると、複数の測定データ２５が柱１０の反射板２０に沿って分布している。なお、図７の（ａ）及び（ｂ）において、ｙ方向が第１エリアＡの延在方向に沿う方向であり、ｘ方向がｙ方向と直交する方向である。ｘ、ｙがともに“０”の原点は搬送車３の位置である。ｘ座標がｘ１の位置はラック４ｃの柱１０に対応しており、（ｘ１、ｙ２）の位置が柱１０ａに対応しており、（ｘ１、ｙ１）の位置が柱１０ｂに対応しており、（ｘ１、−ｙ１）の位置が柱１０ｃに対応している。また、ｘ座標が−ｘ１の位置はラック４ｂの柱１０に対応しており、（−ｘ１、ｙ２）の位置が柱１０ａに対応しており、（−ｘ１、ｙ１）の位置が柱１０ｂに対応しており、（−ｘ１、−ｙ１）の位置が柱１０ｃに対応している。
図７の（ａ）には、所定の閾値以上の測定データ２５の小集合として、ラック４ｂの柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃに対応した小集合Ａ、Ｂ、Ｃが示されている。柱１０ａにおいては２面に反射板２０が設けられてるため、柱１０ａの２面に沿って測定データ２５が分布している。柱１０ｂ、１０ｃには１面にのみ反射板２０が設けられているため、柱１０ｂ、１０ｃの１面に沿って測定データ２５が分布している。ここで、各小集合同士は、柱１０どうしが所定距離離れているのと同様に、所定の距離程度離れている。近似線算出部４７は、小集合Ａ、Ｂ、Ｃからなる集合に含まれる測定データを用いて近似線を算出する。
例えば、近似線算出部４７は、ラック４ｂの各柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃの位置を地図データＤＢ４２から読み出し、ラック４ｂの柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃそれぞれに近接して対応する測定データ２５をそれぞれ小集合Ａ、Ｂ、Ｃとする。そして、近似線算出部４７は各小集合Ａ、Ｂ、Ｃごとに近似線６０を算出する。このとき、近似線算出部４７は、図７の（ｂ）に示すように、ラック４ｂの柱１０ａについては２面に沿った２つの近似線６０ａ、６０ｄを算出している。また、近似線算出部４７は、ラック４ｂの柱１０ｂ、１０ｃについてはそれぞれ近似線６０ｂ、６０ｃを算出している。同様に、近似線算出部４７はラック４ｃの柱１０ａについては近似線６０ｅ、６０ｈを算出し、ラック４ｃの柱１０ｂ、１０ｃについてはそれぞれ近似線６０ｆ、６０ｇを算出している。
次に、近似線算出部４７は、近似線６０の延在方向が概ね同一方向であり、かつ、ｘ座標が同程度であり、距離的に近い複数の小集合を一の集合とみなす。ここで、近似線６０ａ、６０ｂ、６０ｃ、６０ｄはｘ座標が−ｘ１の近傍であり同程度である。しかし、近似線６０ａ、６０ｂ、６０ｃと近似線６０ｄとは延在方向が異なる。よって、近似線６０ｄの算出に用いられた測定データ２５は小集合Ａからは除外される。これにより小集合Ａには、近似線６０ａに沿った測定データ２５のみが含まれる。そして、ｙ座標が−ｙ１、ｙ１、ｙ２であり距離的に近い小集合Ａ、Ｂ、Ｃが一の集合とみなされる。近似線算出部４７は、一の集合に含まれる近似線６０ａ、６０ｂ、６０ｃに沿った測定データ２５に基づいて、ラック４ｂの各柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃに沿った近似線６２を算出する。同様に、近似線算出部４７は、近似線６０ｅ、６０ｆ、６０ｇに沿った測定データ２５を一の集合とみなし、これらの測定データに基づいてラック４ｃの各柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃに沿った近似線６２を算出する。
近似線算出部４７は、算出した近似線を近似線ＤＢ４３に格納する。
例えば、近似線算出部４７は、ラック４ｂの各柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃの位置を地図データＤＢ４２から読み出し、ラック４ｂの柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃそれぞれに近接して対応する測定データ２５をそれぞれ小集合Ａ、Ｂ、Ｃとする。そして、近似線算出部４７は各小集合Ａ、Ｂ、Ｃごとに近似線６０を算出する。このとき、近似線算出部４７は、図７の（ｂ）に示すように、ラック４ｂの柱１０ａについては２面に沿った２つの近似線６０ａ、６０ｄを算出している。また、近似線算出部４７は、ラック４ｂの柱１０ｂ、１０ｃについてはそれぞれ近似線６０ｂ、６０ｃを算出している。同様に、近似線算出部４７はラック４ｃの柱１０ａについては近似線６０ｅ、６０ｈを算出し、ラック４ｃの柱１０ｂ、１０ｃについてはそれぞれ近似線６０ｆ、６０ｇを算出している。
次に、近似線算出部４７は、近似線６０の延在方向が概ね同一方向であり、かつ、ｘ座標が同程度であり、距離的に近い複数の小集合を一の集合とみなす。ここで、近似線６０ａ、６０ｂ、６０ｃ、６０ｄはｘ座標が−ｘ１の近傍であり同程度である。しかし、近似線６０ａ、６０ｂ、６０ｃと近似線６０ｄとは延在方向が異なる。よって、近似線６０ｄの算出に用いられた測定データ２５は小集合Ａからは除外される。これにより小集合Ａには、近似線６０ａに沿った測定データ２５のみが含まれる。そして、ｙ座標が−ｙ１、ｙ１、ｙ２であり距離的に近い小集合Ａ、Ｂ、Ｃが一の集合とみなされる。近似線算出部４７は、一の集合に含まれる近似線６０ａ、６０ｂ、６０ｃに沿った測定データ２５に基づいて、ラック４ｂの各柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃに沿った近似線６２を算出する。同様に、近似線算出部４７は、近似線６０ｅ、６０ｆ、６０ｇに沿った測定データ２５を一の集合とみなし、これらの測定データに基づいてラック４ｃの各柱１０ａ、１０ｂ、１０ｃに沿った近似線６２を算出する。
近似線算出部４７は、算出した近似線を近似線ＤＢ４３に格納する。
（ｄ）近似線の誤差
図８は第１エリアＡでの近似線の誤差を説明する説明図であり、（ａ）は柱と測定データとの関係図であり、（ｂ）各柱ごとの近似線であり、（ｃ）は複数の柱に対応した近似線である。
図８の（ａ）に示すように、柱１０ａに対応して複数の測定データ２５が抽出されている。同様に、柱１０ｂに対応して複数の測定データ２５が抽出されている。そして、柱１０ａ、１０ｂごとに近似線６０ａ、６０ｂをそれぞれ算出すると図８の（ｂ）に示すようになる。一方、柱１０ａ、１０ｂ両方の測定データ２５を用いて近似線６２を算出すると図８の（ｃ）に示すようになる。図８の（ｂ）よりも図８の（ｃ）の方が柱１０ａ、１０ｂに沿った近似線を算出できており、誤差が少ないことが分かる。
図８は第１エリアＡでの近似線の誤差を説明する説明図であり、（ａ）は柱と測定データとの関係図であり、（ｂ）各柱ごとの近似線であり、（ｃ）は複数の柱に対応した近似線である。
図８の（ａ）に示すように、柱１０ａに対応して複数の測定データ２５が抽出されている。同様に、柱１０ｂに対応して複数の測定データ２５が抽出されている。そして、柱１０ａ、１０ｂごとに近似線６０ａ、６０ｂをそれぞれ算出すると図８の（ｂ）に示すようになる。一方、柱１０ａ、１０ｂ両方の測定データ２５を用いて近似線６２を算出すると図８の（ｃ）に示すようになる。図８の（ｂ）よりも図８の（ｃ）の方が柱１０ａ、１０ｂに沿った近似線を算出できており、誤差が少ないことが分かる。
図８の（ｂ）に示すように、１の小集合のみを用いて近似線を算出する場合には、１点の測定データが近似線の延在方向、つまり傾きに対して大きな影響を与える。これは、１の小集合には、近似線の延在方向に対して限られた範囲の測定データのみが含まれるからである。よって、１の測定データのみが誤差を有している場合であっても、近似線は大きな誤差を有することとなる。そこで、そのような問題を解消するために、本実施形態における搬送車３では、互いに所定の距離以上離れた複数の小集合を用い、各小集合それぞれに含まれる測定データを用いて近似線を算出する。このように互いに離れた位置の複数の測定データを用いることで、誤差を有する測定データが近似線の傾きに与える影響を小さくして、近似線の精度を向上できる。
（３−３）現在位置の算出
次に、搬送車本体３ａの現在位置の算出方法について図９及び図１０を用いて説明する。図９は地図データ中の柱の配置を示す説明図である。図１０は近似線と地図データとの照合を示す説明図である。
位置算出部４６は地図データＤＢ４２から地図データを読み出す。地図データには、図９に示すように少なくとも各柱１０の配置を示すデータが含まれる。図９において、ラック４ｂの柱１０とラック４ｃの柱１０との間が第１エリアＡである。
次に、搬送車本体３ａの現在位置の算出方法について図９及び図１０を用いて説明する。図９は地図データ中の柱の配置を示す説明図である。図１０は近似線と地図データとの照合を示す説明図である。
位置算出部４６は地図データＤＢ４２から地図データを読み出す。地図データには、図９に示すように少なくとも各柱１０の配置を示すデータが含まれる。図９において、ラック４ｂの柱１０とラック４ｃの柱１０との間が第１エリアＡである。
また、位置算出部４６は近似線ＤＢ４３から直近に算出された近似線を読み出す。そして、位置算出部４６は図１０に示すように近似線と地図データとを照合する。つまり、近似線６２と地図データの柱１０とが一致するように適合させる。位置算出部４６は照合結果に基づいて搬送車本体３ａの現在位置を算出する。これにより、第１エリアＡを走行する搬送車３の現在位置を正確に特定することができる。
走行制御部４８は、算出された現在位置及び走行指令に基づいて走行モータ５１を制御し、搬送車３を走行させる。
走行制御部４８は、算出された現在位置及び走行指令に基づいて走行モータ５１を制御し、搬送車３を走行させる。
（４）本実施形態の効果
上記の通り、第１エリアＡは経路の周辺環境が変化しやすい、荷物を載置するためのラック間のエリアであり得る。ラック内には大小様々な大きさの荷物が出し入れされるため、第１エリアＡでは荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化する。そのため、測距センサが取得する測定データも荷物などの周辺環境によって、測定時によって変わり得る。そこで、第１エリアＡには、例えば、所定の閾値以上の強度で光を反射する反射板が経路に沿って設けられる。
近似線算出部４７は、周辺環境が変化しやすい第１エリアＡでは、所定の閾値以上の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出する。つまり、近似線算出部４７は、搬送車が第１エリアＡを走行している場合は、反射板２０からの反射光を検出した測定データのみに基づいて近似線を算出する。荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化しても、反射板２０からの反射光は周辺環境の変化により影響を受け難い。このように周辺環境の影響を受け難い測定データのみにより経路を示す近似線を算出することで、経路情報を正確に算出できる。
上記の通り、第１エリアＡは経路の周辺環境が変化しやすい、荷物を載置するためのラック間のエリアであり得る。ラック内には大小様々な大きさの荷物が出し入れされるため、第１エリアＡでは荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化する。そのため、測距センサが取得する測定データも荷物などの周辺環境によって、測定時によって変わり得る。そこで、第１エリアＡには、例えば、所定の閾値以上の強度で光を反射する反射板が経路に沿って設けられる。
近似線算出部４７は、周辺環境が変化しやすい第１エリアＡでは、所定の閾値以上の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出する。つまり、近似線算出部４７は、搬送車が第１エリアＡを走行している場合は、反射板２０からの反射光を検出した測定データのみに基づいて近似線を算出する。荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化しても、反射板２０からの反射光は周辺環境の変化により影響を受け難い。このように周辺環境の影響を受け難い測定データのみにより経路を示す近似線を算出することで、経路情報を正確に算出できる。
一方、第２エリアＢは経路の周辺環境の変化が少ない、壁などを含むエリアであり得る。第２エリアＢには反射板２０が設けられておらず、光は所定の閾値より小さい強度で反射される。そして、近似線算出部４７は、搬送車が第２エリアＢを走行している場合は、測距センサ５０により測定されたあらゆる測定データに基づいて近似線を算出する。第２エリアＢは第１エリアＡと比較して周辺環境の変化が少なく、近似線を算出するための測定データを所定のデータに限定する必要はない。
以上のように、第１エリアＡと第２エリアＢとでそれぞれ近似線を算出することで、周辺環境に応じた精度の高い近似線を算出することができる。よって、周辺環境が変化する場合であっても正確に経路情報を取得し、搬送車本体の位置を正確に算出することができる。
以上のように、第１エリアＡと第２エリアＢとでそれぞれ近似線を算出することで、周辺環境に応じた精度の高い近似線を算出することができる。よって、周辺環境が変化する場合であっても正確に経路情報を取得し、搬送車本体の位置を正確に算出することができる。
（５）処理の流れ
図１１は本実施形態の処理の流れを示すフローチャートの一例である。
ステップＳ１：測距センサ５０は光を照射してあらゆる反射光の受光強度を測定し、測距データＤＢ４５に格納する。
ステップＳ２：近似線算出部４７は、地図データ及び走行データ等に基づいて、搬送車３が第１エリアＡ又は第２エリアＢのいずれに位置するかを判定する。搬送車３が第１エリアＡに位置する場合はステップＳ３に進み、第２エリアＢに位置する場合はステップＳ５に進む。
図１１は本実施形態の処理の流れを示すフローチャートの一例である。
ステップＳ１：測距センサ５０は光を照射してあらゆる反射光の受光強度を測定し、測距データＤＢ４５に格納する。
ステップＳ２：近似線算出部４７は、地図データ及び走行データ等に基づいて、搬送車３が第１エリアＡ又は第２エリアＢのいずれに位置するかを判定する。搬送車３が第１エリアＡに位置する場合はステップＳ３に進み、第２エリアＢに位置する場合はステップＳ５に進む。
ステップＳ３：近似線算出部４７は、第１エリアＡでは、受光強度閾値ＤＢ４４の所定の閾値と、測定データとを比較し、所定の閾値以上の測定データを抽出する。
ステップＳ４：近似線算出部４７は、抽出した測定データを用いて近似線を算出し、近似線ＤＢ４３に格納する。
ステップＳ４：近似線算出部４７は、抽出した測定データを用いて近似線を算出し、近似線ＤＢ４３に格納する。
ステップＳ５：近似線算出部４７は、第２エリアＢでは、測定データを選択することなく、全ての測定データを用いて近似線を算出する。
ステップＳ６：位置算出部４６は、地図データＤＢ４２の地図データと、近似線とを照合する。
ステップＳ７：位置算出部４６は照合結果に基づいて搬送車本体３ａの現在位置を算出する。
ステップＳ６：位置算出部４６は、地図データＤＢ４２の地図データと、近似線とを照合する。
ステップＳ７：位置算出部４６は照合結果に基づいて搬送車本体３ａの現在位置を算出する。
（６）実施形態の作用効果
上記実施形態は、下記のように表現可能である。
上記実施形態は、下記のように表現可能である。
（Ａ）搬送車３（搬送車の一例）は、搬送車本体３ａ（搬送車本体の一例）と、測距センサ５０（測距センサの一例）と、地図データＤＢ４２（地図データ記憶部の一例）と、近似線算出部４７（近似線算出部の一例）と、位置算出部４６（位置算出部の一例）と、を備えている。
搬送車本体３ａは、第１エリアＡと、前記第１エリアＡ以外の第２エリアＢと、を含む経路を走行する。
測距センサ５０は、搬送車本体３ａに設けられ、反射光の強度を複数回測定し、複数の測定データを取得する。
地図データＤＢ４２は、経路に沿って設けられた構成物が記録された地図データを記憶する。
近似線算出部４７は、第１エリアＡでは、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出し、第２エリアＢでは、複数の測定データの集合に基づいて近似線を算出する。
位置算出部４６は、近似線と地図データとを照合することで、搬送車本体３ａの位置を算出する。
搬送車本体３ａは、第１エリアＡと、前記第１エリアＡ以外の第２エリアＢと、を含む経路を走行する。
測距センサ５０は、搬送車本体３ａに設けられ、反射光の強度を複数回測定し、複数の測定データを取得する。
地図データＤＢ４２は、経路に沿って設けられた構成物が記録された地図データを記憶する。
近似線算出部４７は、第１エリアＡでは、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出し、第２エリアＢでは、複数の測定データの集合に基づいて近似線を算出する。
位置算出部４６は、近似線と地図データとを照合することで、搬送車本体３ａの位置を算出する。
経路は、第１エリアＡと、第１エリアＡ以外の第２エリアＢと、を含む。
例えば、第１エリアＡは経路の周辺環境が変化しやすい、荷物を載置するためのラック間のエリアであり得る。ラック内には大小様々な大きさの荷物が出し入れされるため、第１エリアＡでは荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化する。そのため、測距センサ５０が取得する測定データも荷物などの周辺環境によって、測定時によって変わり得る。そこで、第１エリアＡには、例えば、所定の閾値以上の強度で光を反射する反射板２０が経路に沿って設けられる。
近似線算出部４７は、周辺環境が変化しやすい第１エリアＡでは、所定の閾値以上の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出する。つまり、近似線算出部４７は、搬送車が第１エリアＡを走行している場合は、反射板２０からの反射光を検出した測定データのみに基づいて近似線を算出する。荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化しても、反射板２０からの反射光は周辺環境の変化により影響を受け難い。このように周辺環境の影響を受け難い測定データのみにより経路を示す近似線を算出することで、経路情報を正確に算出できる。
一方、例えば、第２エリアＢは経路の周辺環境の変化が少ない、壁などを含むエリアであり得る。第２エリアＢには反射板２０が設けられておらず、光は所定の閾値より小さい強度で反射される。そして、近似線算出部４７は、搬送車が第２エリアＢを走行している場合は、測距センサ５０により測定されたあらゆる測定データに基づいて近似線を算出する。第２エリアＢは第１エリアＡと比較して周辺環境の変化が少なく、近似線を算出するための測定データを所定のデータに限定する必要はない。
以上のように、第１エリアＡと第２エリアＢとでそれぞれ近似線を算出することで、周辺環境に応じた精度の高い近似線を算出することができる。よって、周辺環境が変化する場合であっても正確に経路情報を取得し、搬送車本体３ａの位置を正確に算出することができる。
例えば、第１エリアＡは経路の周辺環境が変化しやすい、荷物を載置するためのラック間のエリアであり得る。ラック内には大小様々な大きさの荷物が出し入れされるため、第１エリアＡでは荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化する。そのため、測距センサ５０が取得する測定データも荷物などの周辺環境によって、測定時によって変わり得る。そこで、第１エリアＡには、例えば、所定の閾値以上の強度で光を反射する反射板２０が経路に沿って設けられる。
近似線算出部４７は、周辺環境が変化しやすい第１エリアＡでは、所定の閾値以上の強度を有する測定データの集合に基づいて近似線を算出する。つまり、近似線算出部４７は、搬送車が第１エリアＡを走行している場合は、反射板２０からの反射光を検出した測定データのみに基づいて近似線を算出する。荷物の有無及び荷物の大小等によって経路の周辺環境が変化しても、反射板２０からの反射光は周辺環境の変化により影響を受け難い。このように周辺環境の影響を受け難い測定データのみにより経路を示す近似線を算出することで、経路情報を正確に算出できる。
一方、例えば、第２エリアＢは経路の周辺環境の変化が少ない、壁などを含むエリアであり得る。第２エリアＢには反射板２０が設けられておらず、光は所定の閾値より小さい強度で反射される。そして、近似線算出部４７は、搬送車が第２エリアＢを走行している場合は、測距センサ５０により測定されたあらゆる測定データに基づいて近似線を算出する。第２エリアＢは第１エリアＡと比較して周辺環境の変化が少なく、近似線を算出するための測定データを所定のデータに限定する必要はない。
以上のように、第１エリアＡと第２エリアＢとでそれぞれ近似線を算出することで、周辺環境に応じた精度の高い近似線を算出することができる。よって、周辺環境が変化する場合であっても正確に経路情報を取得し、搬送車本体３ａの位置を正確に算出することができる。
（Ｂ）所定の閾値以上の光の強度を有する測定データの集合は、間隔の離れた複数の小集合を含み、各小集合には少なくとも１の測定データが含まれる。
１の小集合のみを用いて近似線を算出する場合には、１点の測定データが近似線の延在方向、つまり傾きに対して大きな影響を与える。これは、１の小集合には、近似線の延在方向に対して限られた範囲の測定データのみが含まれるからである。よって、１の測定データのみが誤差を有している場合であっても、近似線は大きな誤差を有することとなる。そこで、互いに間隔の離れた複数の小集合を用い、各小集合それぞれに含まれる測定データを用いて近似線を算出する。このように互いに離れた位置の複数の測定データを用いることで、誤差を有する測定データが近似線の傾きに与える影響を小さくして、近似線の精度を向上できる。
（Ｃ）第１エリアＡには経路に沿って複数の柱１０（構成物の一例）が設けられており、各柱１０に所定の閾値以上で光を反射する反射板２０（反射板の一例）がそれぞれ設けられている。
構成物は、例えば所定の間隔で設けられたラックの柱１０であり得る。近似線算出部４７は、各柱１０に設けられた反射板２０からの測定データに基づいて近似線を算出する。この近似線は柱１０の位置データを表す。位置算出部４６は、柱１０の位置データを表す近似線と柱１０を記録した地図データとを照合することで、搬送車本体３ａの位置を算出することができる。
（Ｄ）反射板２０は、構成物の第１エリアＡに対向する面にのみ設けられている。
反射板２０は少なくとも第１エリアＡに対向する面に設けられる。これにより、第１エリアＡでは反射板２０により反射され所定の閾値以上の強度を有する反射光を検出することができる。そして、所定の閾値に基づいて、複数の測定データのうち、反射板２０により反射された反射光の測定データを選択して近似線の算出に用いることができる。一方、第２エリアＢではあらゆる測定データを近似線の算出に用いるので、所定の閾値を基準に測定データを選択する必要はない。
反射板２０は少なくとも第１エリアＡに対向する面に設けられる。これにより、第１エリアＡでは反射板２０により反射され所定の閾値以上の強度を有する反射光を検出することができる。そして、所定の閾値に基づいて、複数の測定データのうち、反射板２０により反射された反射光の測定データを選択して近似線の算出に用いることができる。一方、第２エリアＢではあらゆる測定データを近似線の算出に用いるので、所定の閾値を基準に測定データを選択する必要はない。
（７）他の実施形態
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
（ａ）上記実施形態では、図４、図６に示すようにラック４の柱１０は４つの面を有する正方形状である。そして、ラック４の端に位置する柱１０ａには、第１エリアＡを走行する搬送車３が反射光を検出可能な２つの面に反射板２０ａが設けられている。そして、ラック４の端以外に位置する柱１０ｂ、１０ｃ・・・には、反射板２０ｂ、２０ｃ・・・が第１エリアＡに対向する１つの面に設けられている。しかし、反射板２０を設ける位置は図４等の位置に限定されない。
例えば、ラック４の端の柱１０ａには、図４の（ｂ）に示す柱１０ｂと同様に第１エリアＡに対向する１つの面にのみ反射板２０が設けられていてもよい。
また、ラック４の端以外に位置する柱１０ｂ、柱１０ｃ・・・には、図１２に示すように、第１エリアＡを走行する搬送車３が反射光を検出可能な３つの面に反射板２０ａが設けられてもよい。図１２は第１エリアＡの搬送車３が反射光を検出可能な３つの面に反射板が設けられている様子を示す説明図である。図１２に示すように、柱１０ｂには、第１面１０ｂ−１、第２面１０ｂ−２及び第３面１０ｂ−３に反射板２０ｂが設けられている。第１エリアＡに対向しない第４面１０ｂ−４には反射板２０ｂが設けられていない。その他、柱１０ｂ、１０ｃ・・・には、第１エリアＡを走行する搬送車３が反射光を検出可能な３つの面のうち、いずれか２つの面に反射板２０ａが設けられてもよい。
また、ラック４の端以外に位置する柱１０ｂ、柱１０ｃ・・・には、図１２に示すように、第１エリアＡを走行する搬送車３が反射光を検出可能な３つの面に反射板２０ａが設けられてもよい。図１２は第１エリアＡの搬送車３が反射光を検出可能な３つの面に反射板が設けられている様子を示す説明図である。図１２に示すように、柱１０ｂには、第１面１０ｂ−１、第２面１０ｂ−２及び第３面１０ｂ−３に反射板２０ｂが設けられている。第１エリアＡに対向しない第４面１０ｂ−４には反射板２０ｂが設けられていない。その他、柱１０ｂ、１０ｃ・・・には、第１エリアＡを走行する搬送車３が反射光を検出可能な３つの面のうち、いずれか２つの面に反射板２０ａが設けられてもよい。
なお、ラック４の端の柱１０ａなどでは、図１３に示すように、第２エリアＢを走行している搬送車３が反射板２０からの反射光を検出できない位置に反射板２０を設けるようにしてもよい。図１３は反射板を設ける位置の変形例を示す説明図である。ラック４の端の柱１０ａでは、第２面１０ａ−２のみに反射板２０ａが設けられている。一方、柱１０ａとは反対の端に設けられた柱１０ｄにおいては、第３面１０ｄ−３のみに反射板２０ｄが設けられている。これにより、第２エリアＢを走行している搬送車３が、壁２等の反射光のみに基づいて壁２に沿った近似線を正確に算出できる。なお、ラック４の端の柱１０ａ、１０ｄに隣接する柱１０においても、図１３の柱１０ａ、１０ｄのように反射板２０を配置してもよい。
（ｂ）上記実施形態では、ラック４の柱１０は図４等に示すように４つの面を有する正方形状である。しかし、柱１０の形状はこれに限定されず、例えば、長方形状、三角形状、円形状及び楕円形状など様々な形状であってもよい。
（ｃ）搬送車３が第１エリアＡと第２エリアＢとの境界を走行している場合には、反射板２０からの測定データ及び壁２等からの測定データの両方に基づいて搬送車３の位置が算出されてもよい。このとき、測距センサ５０は、走査角度に応じて、反射板２０から反射された光と壁２等から反射された光とを検出する。近似線算出部４７は、反射板２０から反射され所定の閾値以上の測定データと、壁２等から反射された所定の閾値よりも小さい測定データと、の両方に基づいて近似線を算出する。位置算出部４６は、反射板２０からの測定データ及び壁２等からの測定データの両方に基づいて搬送車３の位置を算出する。
（ｄ）上記実施形態では、測距データＤＢ４５は、測距センサ５０が測定したあらゆる反射光の受光強度を記憶している。近似線算出部４７は、搬送車３が第１エリアＡに位置すると判定した場合、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データを選択する。そして、この選択された測定データに基づいて搬送車３の位置が算出される。しかし、搬送車３が第１エリアＡに位置する場合、測距データＤＢ４５は、所定の閾値より小さい受光強度を記憶しないようにしてもよい。また、所定の閾値より小さい受光強度の反射光を受光しないようなフィルタを測距センサ５０に設けてもよい。
（ｅ）近似線算出部４７は、近似線の精度を高めるために、柱１０の位置に対して所定の範囲内に位置する測定データのみを選択し、選択された測定データのみに基づいて近似線を算出してもよい。柱１０の位置からかけ離れた測定データを除外することで精度の高い近似線を算出できる。
（ｃ）搬送車３が第１エリアＡと第２エリアＢとの境界を走行している場合には、反射板２０からの測定データ及び壁２等からの測定データの両方に基づいて搬送車３の位置が算出されてもよい。このとき、測距センサ５０は、走査角度に応じて、反射板２０から反射された光と壁２等から反射された光とを検出する。近似線算出部４７は、反射板２０から反射され所定の閾値以上の測定データと、壁２等から反射された所定の閾値よりも小さい測定データと、の両方に基づいて近似線を算出する。位置算出部４６は、反射板２０からの測定データ及び壁２等からの測定データの両方に基づいて搬送車３の位置を算出する。
（ｄ）上記実施形態では、測距データＤＢ４５は、測距センサ５０が測定したあらゆる反射光の受光強度を記憶している。近似線算出部４７は、搬送車３が第１エリアＡに位置すると判定した場合、複数の測定データのうち所定の閾値以上の光の強度を有する測定データを選択する。そして、この選択された測定データに基づいて搬送車３の位置が算出される。しかし、搬送車３が第１エリアＡに位置する場合、測距データＤＢ４５は、所定の閾値より小さい受光強度を記憶しないようにしてもよい。また、所定の閾値より小さい受光強度の反射光を受光しないようなフィルタを測距センサ５０に設けてもよい。
（ｅ）近似線算出部４７は、近似線の精度を高めるために、柱１０の位置に対して所定の範囲内に位置する測定データのみを選択し、選択された測定データのみに基づいて近似線を算出してもよい。柱１０の位置からかけ離れた測定データを除外することで精度の高い近似線を算出できる。
本発明は、周辺物がある走行経路を自動走行する搬送車に広く適用できる。
１ 搬送車システム
２ 壁
３ 搬送車
３ａ 搬送車本体
３ｂ 走行車輪
４ ラック
４ａ ラック
４ｂ ラック
１０ 柱
１０ａ〜１０ｄ 柱
１０ａ−１〜４ 第１〜第４面
１０ｂ−１〜４ 第１〜第４面
１０ｃ−１〜４ 第１〜第４面
１０ｄ−１〜４ 第１〜第４面
１１ 床板
１５ 荷物
２０ 反射板
２０ａ〜２０ｄ 反射板
２５ 測定データ
２６ 測定データ
４０ 制御部
４１ 記憶部
４２ 地図データＤＢ
４３ 近似線ＤＢ
４４ 受光強度閾値ＤＢ
４５ 測距データＤＢ
４６ 位置算出部
４７ 近似線算出部
４８ 走行制御部
５０ 測距センサ
５１ 走行モータ
６０ａ 近似線
６０ｂ 近似線
６０ｃ 近似線
６０ｄ 近似線
６０ｅ 近似線
６０ｆ 近似線
６０ｇ 近似線
６０ｈ 近似線
６２ 近似線
２ 壁
３ 搬送車
３ａ 搬送車本体
３ｂ 走行車輪
４ ラック
４ａ ラック
４ｂ ラック
１０ 柱
１０ａ〜１０ｄ 柱
１０ａ−１〜４ 第１〜第４面
１０ｂ−１〜４ 第１〜第４面
１０ｃ−１〜４ 第１〜第４面
１０ｄ−１〜４ 第１〜第４面
１１ 床板
１５ 荷物
２０ 反射板
２０ａ〜２０ｄ 反射板
２５ 測定データ
２６ 測定データ
４０ 制御部
４１ 記憶部
４２ 地図データＤＢ
４３ 近似線ＤＢ
４４ 受光強度閾値ＤＢ
４５ 測距データＤＢ
４６ 位置算出部
４７ 近似線算出部
４８ 走行制御部
５０ 測距センサ
５１ 走行モータ
６０ａ 近似線
６０ｂ 近似線
６０ｃ 近似線
６０ｄ 近似線
６０ｅ 近似線
６０ｆ 近似線
６０ｇ 近似線
６０ｈ 近似線
６２ 近似線
Claims (3)
- 反射板が設けられた複数の柱を有しており、出し入れがなされる荷物が載置されるラック同士の間に形成された第１エリアと、前記第１エリア以外の第２エリアと、を含む経路を走行する搬送車本体と、
前記搬送車本体に設けられ、少なくとも前記荷物及び前記反射板からの反射光を含んだ反射光の強度を複数回測定し、複数の測定データを取得する測距センサと、
少なくとも前記複数の柱の配置を示すデータを含む地図データを記憶する地図データ記憶部と、
前記第１エリアでは、前記複数の測定データのうち、所定の閾値以上の強度を有する、前記反射板からの反射光の測定データの集合に基づいて近似線を算出し、前記第２エリアでは、前記複数の測定データのすべてに基づいて近似線を算出する近似線算出部と、
前記近似線と前記地図データとを照合することで、前記搬送車本体の位置を算出する位置算出部と、
を備えた搬送車。 - 前記反射板からの反射光の測定データの集合は、前記複数の柱の前記反射板が取り付けられた面に沿って分布する複数の測定データを有し互いが前記複数の柱の互いの間隔に対応した所定の距離離れた複数の小集合を形成しており、
前記近似線算出部は、前記所定の距離離れた複数の小集合のそれぞれに含まれる測定データを用いて前記近似線を算出する、請求項１に記載の搬送車。 - 前記反射板は、前記柱の前記第１エリアに対向する面にのみ設けられている、請求項１又は２に記載の搬送車。
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