以下、本開示における実施例の形態を添付図面を参照して説明する。図1に示す本実施例の異物検知システムは、対象領域Aとして機械式駐車設備の入出庫スペースを想定している。対象領域A内には、車両1を運搬するパレット2が出入りするようになっており、このパレット2上にあたる領域が車両1の停止位置Pに設定されている。そして、対象領域A内において、停止位置Pに停止した車両1以外に物体(異物)Oが存在する場合に、該異物Oを検知するようになっている。尚、「異物」とは、対象領域内に存在する車両以外の物体であって、対象領域にもとより設置された物体以外の物体、例えば、車両の運転者、乗員、設備の係員等の人、また、手荷物等を指す。図1には、一例として対象領域A内に2つの異物Oを図示している。
入出庫スペースである対象領域Aは、四方を壁で囲まれた空間であり、奥側(図中上側)に搬送口3が、手前側(図中下側)に入出庫口4が設けられている。車両1を搬送するパレット2は、対象領域A外の格納スペース(図示せず)から搬送口3を通じて入出庫スペースである対象領域Aに出入りする。対象領域Aにおけるパレット2の定位置は、対象領域Aの中央部である。入庫時において、車両1は、入出庫口4を通じて対象領域A内に進入し、パレット2上の停止位置Pに停止し、パレット2と共に搬送口3から前記格納スペースへ搬送され、格納される。出庫時には、車両1はパレット2と共に前記格納スペースから搬送口3を通じて対象領域A内に搬送された後、入出庫口4から対象領域A外へ退出する。
対象領域Aには、該対象領域A内の測定を行う測域センサ5が配置されている。測域センサ5は、図1に矢印で示す如く、レーザ光や超音波等を照射波として周囲の空間に照射し、反射波を検出する装置である。測域センサ5からの照射波が周囲の物体、あるいは壁、床、柱といった構造物に到達して反射し、その反射波が測域センサ5に検出されると、反射した点の測域センサ5からの距離、および測域センサ5に対する角度がデータとして取得される(以下、測域センサ5によって反射波を検出された対象領域A内の点を、被検出点と称する)。
本実施例では、例えば図1中に示す如く、平面視で長方形状をなす対象領域Aに対し、2個の測域センサ5a,5bを、互いに対角線をなす角部に配置する。このように、一対の測域センサ5a,5bを、車両1の停止位置Pを挟むように配置することで、停止位置Pの平面視における全周を、測域センサ5の測定範囲に含むことができる。照射波は原則として直進するので、仮に対象領域Aに対して測域センサ5を1個だけ配置した場合、測域センサ5から見て停止位置Pに停止した車両1の反対側については測定範囲外となってしまう。そこで、図1に示す如く測域センサ5a,5bを配置すれば、車両1の周辺の領域全体について漏れなく異物検知を行うことができるのである。
また、一対の測域センサ5a,5bをこのように配置するのは、後述する検知除外領域A0(図2参照)の設定に好適であるという理由にもよる。検知除外領域A0は、停止位置Pに停止した車両1が占める領域として設定される領域であり、後に説明するように、検知除外領域A0以外の領域が異物検知の対象として扱われる。
本実施例では、検知除外領域A0を四角形の領域として設定する。車両1は通常、多数の曲面により構成された複雑な形状をなすが、乗用車等であれば、平面視で概ね長方形に近い形状をしており、機械式駐車場等において車両1の位置等を管理する観点からは、長方形と見なして差し支えない。そこで、本実施例では、車両1の平面視における形状を略四角形あるいは長方形と見なし、該四角形あるいは長方形に基づいて、検知除外領域A0を設定するようにしている。
車両1の平面視における形状を四角形と見なす場合、その頂点の位置は、以下に説明するように測域センサ5により取得した被検出点のデータ(以下、「被検出点データ」と称する)から算出できる。そこで、停止位置P内に停止した車両1の対角線をなす一対の頂点をそれぞれ測定範囲に含むよう、停止位置Pに停止する車両1を挟んで対向するように、測域センサ5を配置する。すなわち、一対の測域センサ5a,5bのうち、一方の測域センサ5aを停止位置Pの斜め前方に配置し、他方の測域センサ5bを停止位置Pの斜め後方、車両1を挟んで測域センサ5aの反対側の位置に配置する。このようにすれば、各測域センサ5から見て最も近くに検出された被検出点を、車両1の対角線をなす一対の頂点と考えることができる(以下、「各測域センサ5により、車両1にあたる位置に検出された被検出点データのうち、測域センサ5から最も近くにあたる検出点」を、最近点Nと称する。図2参照)。そして、一対の最近点N同士を結ぶ線分を対角線とする四角形を仮想し、該四角形に基づいて検知除外領域A0を設定するのである。
上述の如く、機械式駐車場等で扱う乗用車等であれば平面視で概ね長方形状であるので、一対の最近点N同士を結ぶ線分から想定される四角形の形状としては、長方形が好適である。ここで、一本の対角線から長方形の形状を一義に特定するには、さらに該長方形の縦横比、あるいは角度を決定する必要がある。
車両の長さと幅の比率は、広く一般に使用されている車両であれば、概ね一定の範囲に収まる。そこで、一対の最近点Nの座標を取得したら、該一対の最近点Nを向かい合う頂点とし、且つ縦横比を便宜的に設定された所定の値とする長方形を想定すれば、車両1の占める範囲と概ね合致する長方形を設定できる。より一致度の高い四角形を設定したい場合には、例えば最近点N同士の距離から車種を絞り込み、該車種に応じた縦横比を用いて長方形を設定するといった方法が考えられる。
また、停止位置Pに対して車両1が常に一定の方向で進入するよう、パレット2の形状、あるいは停止位置Pと入出庫口4の位置関係等が設定されている場合は、停止位置Pにおける車両1の向きが概ね一定であると見なすことができる。すなわち、例えば図1に即して述べると、図中の上下方向と、車両1の前後方向が概ね一致していると考えることができる。そのような場合は、縦横比を別途設定しなくとも、一本の対角線から長方形の形状を一義的に決定できる。
より厳密に車両1の占める範囲を把握したい場合は、図1および図2に実線で示した一対の測域センサ5の他に、図2に破線で示す如くもう一対の測域センサ5c,5dを配置し、計4点の最近点Nを頂点とする四角形を仮想しても良い。この場合は、車両1の占める領域を長方形と見なしたり、あるいは長方形の縦横比を便宜的に設定する必要はない。車両1の平面視における概形が長方形であろうと、それ以外の四角形、例えば台形であろうと、二本の対角線から四角形の形状を一義的に決定することができる。
あるいは、図1に実線または破線で示す測域センサ5a~5dのうち3個を実際に配置し、計3点の最近点Nを頂点とする四角形を仮想することもできる。
ただし、機械式駐車場における異物検知等の用途であれば、検知除外領域A0の形状等にさほどの厳密性は要求されない。また、平面視で長方形から大きく外れるような形状の車両も稀である。よって、用途にもよるが、一対の測域センサ5で対角線をなす2点の最近点Nを取得し、検知除外領域A0を長方形に設定する上述の方法で実用上は十分である。このようにすれば、測域センサ5の設置数は最少の2個で足り、システム構成を単純化して設置の費用を低減することができる。
尚、検知除外領域A0の設定という点からは、車両1の左右いずれか片側における前後2つの頂点を取得し、該2つの頂点のなす線分を長辺とする長方形を仮想することも可能である。すなわち、例えば図2に示す測域センサ5aと測域センサ5d、あるいは測域センサ5bと測域センサ5cにより2つの最近点Nを取得し、それらのなす線分を一辺として、所定の縦横比の長方形を仮想するのである。ただし、このような方法では、長方形の設定に用いる2個の測域センサ5では停止位置Pの全周を測定範囲に収めることができず、異物検知を適切に行うためには結局、さらに測域センサ5が必要である。よって、測域センサ5の数を最小限にする意味では、一対の測域センサ5を図2における測域センサ5a,5b、あるいは測域センサ5c,5dの位置に配置するのが好適である。尚、上に説明したように検知除外領域A0を車両1に対して厳密に設定したり、あるいは異物検知の精度を高めたり、測定可能な範囲を広く確保するといった目的で、3個か4個、あるいは5個以上の測域センサ5を対象領域Aに対し配置することは自由である。
上述の如く最近点Nを頂点として仮想した四角形は、そのまま検知除外領域A0として設定しても良いが、車両1の形状が様々であることを考慮し、例えば前記四角形をさらに外側に所定の距離だけ拡張した領域を検知除外領域A0に設定しても良い(図2に示した例では、2つの最近点Nを頂点とする長方形を幾分拡張した範囲を検知除外領域A0としている)。
ここで、車両1の向きによっては、必ずしも図2に示す如く最近点Nの位置から適切な検知除外領域A0を設定できない場合も、理論上は考えられる。例えば、測域センサ5における測定範囲の中心線に対し、車両1の側面が垂直となるような向きに車両1が停止した場合、測域センサ5から見て車両1の側面における一点が最近点として検知されてしまう可能性がある。そのような状態で取得された最近点を基準として設定された検知除外領域は、実際に車両1が占める範囲とは大きく食い違ってしまう。しかしながら、機械式駐車場等の設備において、特定の範囲(ここでは、停止位置P)に停止する車両1の向きは、多少の誤差はあるとしても、一定の向きに沿うように管理することができる。例えば、図1に示す如き対象領域Aの場合、車両1は図中下側から進入するので、車両1の前後方向は概ね図中における上下方向に沿っていると考えて良い。したがって、上述の如く、停止位置Pに対し、車両1から見て斜め前の位置と、反対側の斜め後ろの位置に測域センサ5a,5bを設置すれば、適切な一対の最近点Nを取得することができる。
尚、対象領域A内の構造によっては、停止位置Pの近傍に図示しない柱等が存在し、該柱等により、車両1の角部にあたる被検出点データを最近点Nとして取得することが妨げられる可能性がある。そういった場合には、柱等に相当する被検出点データを、最近点Nとして扱うデータの候補から除外すれば良い。例えば、柱等の存在しない範囲、あるいは車両1が停止する可能性のある範囲に検出された被検出点データのみを、最近点Nの候補として使用する。あるいは、取得した被検出点データの中から、柱等にあたるデータを除外しても良い。例えば、停止位置P内に車両1がなく、停止位置Pの近傍に異物Oがない状態で被検出点データを取得しておき、停止位置Pに車両1が停止した時点で取得した被検出点データとの差分を算出する。その差分データの中から最近点Nにあたる被検出点データを選択するようにすれば、柱等にあたるデータは最近点Nの候補から除外される。
各測域センサ5により取得された各被検出点のデータは、測定信号5eとして制御装置6に入力され、処理される。制御装置6は、入出庫スペースである対象領域Aを含む機械式駐車場全体を監視し、各部の運転を行う装置であり、搬送口3および入出庫口4の開閉、パレット2の搬送、各測域センサ5の作動等を制御する。
入出庫口4近傍の外壁には、操作部7が備えられている。操作部7を操作すると、操作の内容に応じた操作信号7aが制御装置6に入力される。制御装置6では、操作信号7aの入力に応じ、入出庫口4の開閉、パレット2の搬送といった各種の動作を実行するようになっている。尚、操作部7の設置位置は、ここに示した例に限らず、入出庫口4をはじめとする各部の動作等に好適な適宜位置を選択することができる。
また、対象領域A内におけるパレット2の近傍には、位置センサ8が配置されている。位置センサ8は、測定範囲にレーザ光や超音波といった照射波を照射し、反射波によって測定範囲内の物体の有無、該物体の距離、速度等を検出する装置である。本実施例においては、図1に示す如く、位置センサ8は停止位置Pに向けて照射波を照射すると共に反射波を観測するようになっており、位置センサ8の検出した物体の位置情報は、位置信号8aとして制御装置6に送信される。そして、パレット2内の停止位置Pに車両1が停止した場合に、車両1の停止を制御装置6において把握できるようになっている。
尚、車両1の停止を判定する仕組みは、ここに示した例に限定されない。例えば、位置センサとしては、車両1の停止を判定できる限りにおいて種々の形式の装置を使用できるし、設置の個数、位置等も適宜設定できる。あるいは、測域センサ5を車両1の停止の判定に流用しても良い。
対象領域Aの内外の各所には、警報装置9が備えられている。警報装置9は、制御装置6の管理する領域(対象領域Aを含む)において、人員に対して注意を促すべき何らかの事態が生じた場合に警報を発する装置であり、制御装置6からの警報信号9aの入力により作動する。「人員に対して注意を促すべき何らかの事態」とは、例えば車両1を対象領域A外の格納スペースへ移動させるにあたり、後述する異物検知の工程を実行した結果、対象領域Aに車両1以外の異物Oが検知された場合などである。警報の内容は、アラーム音、警告灯の点灯、警告メッセージの表示など、人員に対して注意を喚起できればどのようなものであっても良く、適当な形式を選択することができる。
ここに示した例では、警報装置9を対象領域Aの内壁、および入出庫口4近傍の外壁に図示しているが、この他の箇所にも必要に応じて警報装置9を設けても良い。例えば、図示しない機械式駐車場の管理室等に警報装置9を備えることもできる。
測定信号5e、操作信号7a、位置信号8a、警報信号9aといった各種の信号のやり取りは、有線または無線いずれの形式で行っても良い。一例としては、Ethernet(登録商標)等により、制御装置6と測域センサ5、操作部7、位置センサ8、警報装置9といった装置を接続し、相互に通信を行うように構成することができる。
次に、上記した本実施例の作動を説明する。
図1に示す本実施例の異物検知システムでは、対象領域A内の異物Oの検知を行う。異物Oを検知するにあたっては、例えば後に説明するように、ある時点における対象領域A内の状態と、別の時点における対象領域A内の状態を比較すれば良い。つまり、それぞれの時点で測域センサ5により対象領域A内の測定を行い、取得した被検出点データ同士を比較し、両データ間に所定以上の差が見られた時に異物を検知したと判定するのである。
ところで、機械式駐車場の入出庫スペースである対象領域Aにおいては、停止位置Pに車両1が存在している状態で異物Oの検知を行う場合と、停止位置Pに車両1が存在しない空室状態で異物Oの検知を行う場合の両方が想定できる。そして、上述の如く被検出点データの比較により異物検知を実行しようとした場合、車両1の有無により異物検知に支障が出る可能性がある。つまり、比較に係る両時点のうち、一方では車両1が停止位置Pにあり、他方では存在しない場合、車両1の有無によって被検出点データに差が生じ、異物Oが実際には無くても異物を検知したと判定されてしまうのである。
こうした事態を避けて異物の検知を正しく行うには、停止位置Pの同じ位置に同じ車両1が同じ姿勢で存在している状態同士で被検出点データを比較するか、対象領域A内に車両1が存在しない状態同士で比較すれば良い。
ただし、このような時間的な制限は極力少ない方が良く、例えば、空室状態の対象領域Aと、車両1が停止位置Pに停止した状態の対象領域Aとの比較により異物検知を実行できた方が、より便利である。このためには、車両1の有無については異物検知の判定対象から除外し、車両1以外の領域についてのみ異物検知を行うようにすれば良い。
上記特許文献2、3に記載の発明は、このような発想により開発された技術である。特許文献2では、物体の重心位置からタイヤを認識し、自動車の位置と角度を特定する。特許文献3では、車両の輪郭を取得し、車両輪郭データの範囲を除いた居残り検出範囲について異物検知を行う。
本実施例では、特許文献2、3に記載の技術と同様、車両1を異物検知の判定から除外する方法を採っているが、そのための具体的な演算処理が異なっている。上述の如く、少なくとも一対の測域センサ5の被検出点データからそれぞれ最近点Nの座標を取得し、これに基づいて車両1の占める範囲として検知除外領域A0を設定し(図2参照)、該検知除外領域A0以外について異物検知を行うのである。
検知除外領域A0の設定にあたっては、停止位置Pに車両1が停止していることと、車両1の近傍に異物Oが存在しないことが条件として必要であり、この条件が成立している状態で測域センサ5による測定を行い、被検出点データから最近点Nの位置を取得する。この条件が成立していれば、どの時点の被検出点データであっても検知除外領域A0の設定に用いても良いが、例えば以下に説明するように、車両1の入庫時、対象領域Aに車両1が進入し、停止位置Pに停止した時点に取得した被検出点データを用いるのが好適である。車両1の停止は位置センサ8により検知できるし、また、車両1の停止直後であれば、車両1内の乗員等が未だ降車しておらず、近傍に異物Oが存在しないと考えられるからである。
尚、検知除外領域A0の設定にあたっては、「車両1の近傍に異物Oが存在しないこと」は条件として必要であるが、「対象領域A内に異物Oが存在しないこと」は必ずしも必要ではない。平面視における車両1の角部を、各測域センサ5にて最近点Nとして取得できれば足りる。つまり、各測域センサ5の測定範囲において、車両1との最短距離以下の地点に異物Oが存在しなければ良く、車両1との最短距離を超える距離に異物Oが存在したとしても、検知除外領域A0の設定に影響はない。
この検知除外領域A0の設定の手順について、図3のフローチャートを参照しながら説明する。
車両1の入庫を行う際には、車両1の運転者、乗員、施設の係員といった人員が操作部7を操作し、入庫の開始を指示する。制御装置6は、指示に応じて入出庫口4を開放する。入庫の開始にあたっては、空のパレット2が対象領域A内の定位置である中央部に配備された状態で入出庫口4を開放する。仮に、入庫の開始が指示された時点で対象領域A内に空のパレット2が存在しない場合には、搬送口3を開放して空のパレット2を対象領域Aへ搬送し、中央部に配備してから、入出庫口4を開放する。
尚、入庫の開始は、必ずしも操作部7への入力によらなくとも良く、他の方式により実行されるようにしても良い。例えば、自動運転車である車両1が無人の状態で入出庫スペースである対象領域Aの入出庫口4の前に移動し、自動で入庫する場合、操作部7を操作する人員がいない状況も想定される。そのような場合、例えば車両1を入出庫口4の前に検出するセンサを別途設け、該センサにより車両1が検知されたら、その検知信号の入力を条件としてパレット2の搬送、入出庫口4の開放等を実行しても良い。あるいは、入庫に際し、車両1から何らかの信号を出力するようにしても良い。
入出庫口4から車両1が対象領域A内に進入し、パレット2上の停止位置Pに停止すると、車両1の停止が位置センサ8からの位置信号8aにより検知される(ステップS1)。制御装置6では、車両1の停止を検知すると、測域センサ5を作動させて対象領域A内の測定を行う(ステップS2)。
次に、各測域センサ5にて取得した被検出点データから、最近点N(図2参照)の座標を特定する(ステップS3)。すなわち、各測域センサ5から最も近い距離に検出された被検出点を最近点Nとし、座標を取得する。ここで、測域センサ5の近傍に柱等がある場合には、上述の如く、該柱等にあたるデータは最近点Nの候補から除外する。
測域センサ5により、それぞれ取得した最近点Nの座標から、図2に示す如く、検知除外領域A0を設定する(ステップS4)。上述の如く、最近点Nを頂点とする四角形を仮想し、該四角形に基づいて検知除外領域A0を設定する。
次に、異物検知の工程について、図4のフローチャートを参照しながら説明する。
異物検知工程は、対象領域A内の状態を確認したい任意のタイミングで開始することができる。例えば、入庫時に車両1内に運転者や乗員がいたり、対象領域A内に係員等がいたりする場合には、停止位置Pに車両1が停止した後、パレット2による車両1の搬送を開始する前に、対象領域Aが無人であることを確認する必要があることが想定できる。その場合は、車両1の入庫後、検知除外領域A0の設定が完了したら異物検知工程を自動的に開始し、異物Oが検知されなかったことを条件としてパレット2の移動を実行すれば良い。あるいは、操作部7の操作等により車両1の搬送が指示された時点で異物検知工程を開始し、異物Oが検知されなかった場合に搬送を行い、検知されたら搬送を停止するようにしても良い。
同様に、車両1の出庫時にも、車両1を対象領域A内に搬送する前や、車両1を搬送して入出庫口4を開放する前などのタイミングで、対象領域A内の無人を確認するようにしても良い。また、入出庫の際、入出庫口4を閉鎖する前に異物検知工程を実行し、異物Oの不在を確認してから扉の動作を行う、といった態様が想定できる。
異物検知工程では、異物検知をしたい任意の時点(例えば、リアルタイム)における被検出点データを、別の時点に取得した被検出点データと比較し、所定以上の差分が認められた場合に異物Oを検知したと判定する。そこで、異物検知を行う場合、任意の時点の被検出点データとは別に、比較の基準となる被検出点データを取得する必要がある(以下、「基準データ」と称する)。
そこで、本実施例では、任意の時点において被検出点データを取得するのに先立って、空室時に測域センサ5による測定を行い、被検出点データを基準データとして取得しておく(ステップS11)。尚、図4では便宜上、このステップS11から、ステップS13以降を一連の流れとして表示しているが、基準データの取得は、対象領域A内に異物Oの存在しない時点であればどの時点に実行しても良い。また、取得した基準データの処理(後述するステップS12)についても、ステップS13以降の工程とは独立に実行して良い。
ここで、基準データとしては、空室時の被検出点データ、すなわち「対象領域A内に異物Oがなく、車両1もない状態の被検出点データ」に限らず、「検知除外領域A0以外に異物Oのない状態の被検出点データ」であれば利用できる。つまり、検知除外領域A0以外に異物Oがなければ、検知除外領域A0に車両1が存在する状態での被検出点データを基準データとしても良い。例えば、車両1の入庫後、図3に示す工程を実行して検知除外領域A0を設定した際に、該検知除外領域A0の設定に用いた被検出点データを基準データとすることも、理論上は可能である。以下に説明する異物検知工程では、検知除外領域A0以外の領域について異物Oの検知を行うので、検知除外領域A0における車両1の有無は異物検知の結果に影響しないからである。ただし、検知除外領域A0は車両1の寸法、種類、位置、角度等によって変動するので、車両1が存在する状態の被検出点データを基準データとして使用する場合には、停止位置Pにおける車両1の状態が同じ時点同士での被検出点データを比較すべきである。例えば、出庫時に異物検知を行いたい場合には、同じ車両1の入庫時に取得し、検知除外領域A0の設定に用いた被検出点データを基準データとして使用すれば良い。同一の車両1の入庫時と、その後の出庫時であれば、パレット2上における車両1の位置や角度は一致するはずであるので、異物検知のための比較に用いることができる。
ただし、異物検知に際し、対応し得る基準データをその都度呼び出すのは煩雑である。空室時の被検出点データであれば、車両1の状態にかかわらず一定であるので、以下の異物検知工程に用いる基準データとして最も簡便であり、好適である。
続いて、ステップS11において取得した基準データから、床面から基準高さまで(例えば、一般的な乗用車のタイヤ高の半分まで)の位置に検出された被検出点データを抽出する(ステップS12)。比較の対象とする被検出点データを絞り込み、処理を効率化するためである。異物Oの検知には、床面付近の物体のみを検出すれば十分である。
ステップS13で、異物検知をしたい任意の時点における被検出点データを取得する。リアルタイムの異物検知を行う場合、この時点で測域センサ5を作動させ、対象領域A内の測定を行う。次のステップS14では、ステップS13において取得した被検出点データから、床面から基準高さまでの位置に検出された被検出点データを抽出する。ステップS12において、基準データに対して行った処理と同様である。
続くステップS15,S16では、ステップS13,S14にて取得し、抽出した被検出点データを、ステップS11,S12にて取得し、抽出した基準データと比較する。さらに、ステップS17~S19では、ステップS15,S16で行った比較の結果、データ間に所定以上の差分が見られるか否かを判定し、これに基づき、ステップS13にて被検出点データを取得した時点において対象領域Aに異物Oが存在するか否かを判定する。このステップS15~S19の工程は、ステップS11,S12で取得・抽出した基準データ、およびステップS13,S14で取得・抽出した被検出点データのうち、検知除外領域A0以外の領域にあたる被検出点に関してのみ行う。検知除外領域A0に関する被検出点データを除外するにあたっては、例えばステップS11より後、且つステップS16より前の段階で、各データから検知除外領域A0にあたる被検出点データのみを除いておくことができる。あるいは、ステップS15~S17を行う際に、各データのうち検知除外領域A0以外の領域にあたる被検出点データのみを対象に各処理を行うようにしても良い。
ステップS15では、抽出後の両データの差分を、測域センサ5毎に算出する。差分データについて、ダウンサンプリングやノイズ除去といった処理を行い、残った被検出点データについてラベリング処理を行う(ステップS16)。このステップS16では、例えば差分として残った被検出点データのうち、複数の被検出点が互いに近い座標に存在していた場合、それらの被検出点に同じ標識を付し、それらは同一の異物Oに属すると見なす処理を行う。
ステップS17では、ラベリングされた各測域センサ5の差分データに関し、異物Oの個数をカウントする。一つ以上の測域センサ5において、検知除外領域A0以外の領域にあたる差分データに一個以上の異物Oと見られる被検出点データが認められたら、検知フラグを立て(ステップS18)、異物検知工程は終了する。いずれの測域センサ5の差分データにも検知除外領域A0以外の領域に異物Oと見られる被検出点データがなければ、検知フラグを立てずに(ステップS19)、異物検知工程は終了する。
以上の異物検知工程において検知フラグが立った場合には、例えばパレット2の移動、あるいは入出庫口4の開閉といった動作を停止したり、操作を禁止するなどの処置を行う。また、必要に応じて警報装置9から警報を発報する。そして、例えば係員等により対象領域A内に異物Oが無いことが確認され、警報が解除されたら、再度上記の異物検知工程を実行する。異物検知工程を再実行し、検知フラグが立った場合には、パレット2、入出庫口4等の操作を禁止したままとし、検知フラグが立たなければ、操作の禁止を解除すれば良い。
このような異物検知システムおよび方法によれば、対象領域Aに対して測域センサ5を配置した簡単な構成により、対象領域A内の異物Oを検知することができる。上記特許文献1に記載の技術のように床面で異物を検知するシステムとは異なり、測域センサ5の照射波により空間を走査するので、パレット2上の異物Oをも検知することが可能である。
また、取得した被検出点データから異物Oの存在を検知するにあたり、車両1を異物検知の対象から除外するために、本実施例では各測域センサ5により取得した最近点Nから四角形を仮想し、検知除外領域A0を設定している。上記特許文献2、3に記載の技術のように、物体のサイズを特定したり、重心位置を算出したり、あるいは車両輪郭データを取得するといった複雑な演算を必要としないので、異物検知にあたってはごく単純な演算を行えば良く、高速且つ信頼性の高い検知が可能である。
また、特許文献2に記載の技術の如くタイヤを認識するような処理は不要であるので、仮に異物検知を行う時点で異物Oが測域センサ5とタイヤの間にあり、タイヤへの照射波を遮るようなことがあっても、異物検知に支障が出ることはない。特許文献2に記載の技術ではQ、車両に属する物体であるタイヤを異物検知から除外するため、異物検知の時点でタイヤを認識する必要があるが、本実施例では、車両1の占める範囲を予め検知除外領域A0に設定してあるので、異物検知の時点で車両1を認識しなくても良いのである。
尚、上では異なる時点に取得した被検出点データ同士を比較し、その差分の有無あるいは大小により異物検知を行う場合を例示したが、これ以外にも、例えば以下の如き方法によれば、差分を取ることなく異物検知を行うことが可能である。まず、異物検知をしたい任意の時点の被検出点データを取得し、その中から床面付近に検出された被検出点データを抽出する。そのうち、検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データから、柱や壁、床等の構造物にあたる被検出点データを除外し、残った被検出点データがあれば、その被検出点データは異物の被検出点データと考え、異物を検出したと判定することができる。対象領域内の床や構造物の形状が単純であれば、それらの検出点データを除外するための計算量が少なくて済むので、有効な手法である。その他、異物検知の具体的な工程は上記実施例に限定されず、異物検知の対象領域のうち、検知除外領域以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うことができれば、種々の工程を採用できる。
また、ここでは、対象領域Aの例として、車両1の搬送のための装置としてパレット2のみを備えた入出庫スペースを説明したが、対象領域Aの形式はこれに限定されない。例えば、パレットの手前にターンテーブルを備えた形式の入出庫スペースにおいて、前記ターンテーブルおよびその周辺と、前記パレットおよびその周辺に、それぞれ本開示における異物検知システムと同様のシステムを備えることもできる。あるいは、機械式駐車場に限らず、例えば電気自動車の給電設備など、車両の周辺で何らかの操作を行う設備一般に広く適用し得る。
以上のように、本実施例の異物検知方法は、車両1の進入する対象領域A内を測定する測域センサ5を対象領域Aに対して配置し、車両1が対象領域A内の停止位置Pに停止した状態で、測域センサ5により被検出点データを取得するステップS2と、測域センサ5においてそれぞれ測定された最近点Nに基づいて検知除外領域A0を設定するステップS4と、対象領域Aのうち、検知除外領域A0以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うステップS11~S19とを含んでいる。こうすることで、対象領域A内において車両1の占める範囲を簡単な演算により検知除外領域A0として設定できる。そして、該検知除外領域A0以外の領域について異物検知を行うことで、車両1を異物検知の対象から除外し、適切に異物Oを検知することができる。
本実施例の異物検知方法において、測域センサ5は、停止位置Pの斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置に停止する車両1を挟んで対向するよう少なくとも一対(測域センサ5a,5b)を配置し、検知除外領域A0は、一対の測域センサ5a,5bにより取得された最近点N同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定することができる。このようにすれば、一対の測域センサ5a,5bにより、停止位置Pの平面視における全周を測域センサ5の測定範囲に含むことができ、車両1の周辺の領域全体について漏れなく異物検知を行うことができる。また、平面視でおおむね長方形に近い形状をなす車両1に関し、最小限の個数の測域センサ5で適切な検知除外領域A0を設定することができる。
本実施例の異物検知方法では、前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップS15,S16において、床面から基準高さ以下の被検出点に係るデータ同士を比較に用いることができる。このようにすれば、比較の対象とする被検出点データを絞り込むことで、異物検知の際に行う処理を効率化することができる。
本実施例の異物検知方法においては、対象領域A内に車両1が進入し、停止位置Pに車両1が停止した時点に取得された被検出点データを検知除外領域A0の設定に用いることができる。
本実施例の異物検知方法において、異物検知を行うステップS11~S19は、対象領域A内に異物Oのない状態で、測域センサ5により被検出点データを基準データとして取得するステップS11と、任意の時点において測域センサ5により被検出点データを取得するステップS13と、前記任意の時点に取得した被検出点データを前記基準データと比較するステップS15,S16と、該ステップS15,S16において、対象領域Aのうち検知除外領域A0以外の領域に関し、データ間に所定以上の差分が見られた場合に、前記任意の時点において対象領域A内に異物Oが存在すると判定するステップS17~S19とを含むことができる。
本実施例の異物検知方法において、前記基準データは、対象領域A内に車両1が進入し、停止位置Pに車両1が停止した時点、または、対象領域内Aに異物Oがなく、停止位置Pに車両1がない時点に取得された被検出点データとすることができる。
また、本実施例の異物検知システムは、車両1の進入する対象領域A内を測定する測域センサ5と、該測域センサ5の被検出点データを処理する制御装置6とを備え、制御装置6は、車両1が対象領域A内の停止位置Pに停止した状態で、測域センサ5の被検出点データから最近点Nを取得し、該最近点Nに基づいて検知除外領域A0を設定し、対象領域Aのうち、検知除外領域A0以外の領域に検出された被検出点データに基づいて異物検知を行うよう構成されている。こうすることで、対象領域A内において車両1の占める範囲を簡単な演算により検知除外領域A0として設定できる。そして、該検知除外領域A0以外の領域について異物検知を行うことで、車両1を異物検知の対象から除外し、適切に異物Oを検知することができる。
本実施例の異物検知システムにおいて、測域センサ5は、停止位置Pの斜め前方および斜め後方の位置に、停止位置Pに停止する車両1を挟んで対向するよう少なくとも一対(測域センサ5a,5b)が配置され、検知除外領域A0は、一対の測域センサ5a,5bにより取得された最近点N同士を結ぶ線分を対角線とする長方形に基づき設定されるよう構成されている。このようにすれば、一対の測域センサ5a,5bにより、停止位置Pの平面視における全周を測域センサ5の測定範囲に含むことができ、車両1の周辺の領域全体について漏れなく異物検知を行うことができる。また、平面視でおおむね長方形に近い形状をなす車両1に関し、最小限の個数の測域センサ5で適切な検知除外領域A0を設定することができる。
したがって、上記本実施例によれば、対象領域内の異物を簡便に検知し得る。
尚、本開示において説明した本発明の異物検知方法およびシステムは、上述の実施例にのみ限定されるものではなく、要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。