JP7255676B2 - 搬送車システム、搬送車、及び、制御方法 - Google Patents

Description

本発明は、搬送車システム、特に、移動領域における位置を推定しながら移動領域を走行する複数の搬送車を有する搬送車システム、当該搬送車システムに含まれる搬送車、及び、当該搬送車の制御方法に関する。

従来から、移動領域における位置を推定しながら移動領域を自律的に走行する移動体が知られている。例えば、リアルタイムで位置の推定と環境地図の作成を行う技術であるＳＬＡＭ（Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）を用いる移動体が知られている（例えば、特許文献１を参照）。
この移動体は、ＳＬＡＭを利用して、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）又はカメラなどによる距離計測の結果で得られた局所地図と、環境地図をマッチングすることで自己位置推定を行う。

特開２０１４－１８６６９４号公報

移動環境において、ＳＬＡＭを自己位置推定手法として用いた複数の移動体を自律的に走行させることが検討されている。複数の移動体を走行させる場合には、例えば、ある移動体の前方に他の移動体又は障害物が存在することがある。このような場合、他の移動体又は障害物の存在により、ＬＲＦ又はカメラの視野が遮られ、他の移動体又は障害物の後方にある移動体において、十分な局所地図を得られないことがある。
その結果、この後方の移動体において、自己位置の推定精度が低下するか、又は、間違った自己位置推定がなされることがある。

また、複数の移動体を自律的に走行させ、特定の移動体で十分な局所地図が取得できなかった場合に、十分な局所地図を得られた他の移動体の推定位置と、当該他の移動体と前記特定の移動体との間の相対距離と、に基づいて前記特定の移動体の自己位置推定をすることが考えられる。この場合には、局所地図の状態により自己位置推定の手法を変える必要があるため、自己位置推定の処理が複雑となる。

本発明の目的は、ＳＬＡＭを自己位置推定手法として用いる複数の搬送車を有する搬送車システムにおいて、他の搬送車及び障害物の存在による影響を低減して、自己位置推定の手法を変更することなく、精度よく自己位置推定を行うことにある。

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。これらの態様は、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システムは、複数の搬送車と、地図データ記憶部と、を備える。複数の搬送車は、それぞれ、測距センサと、車上コントローラと、通信部と、を有する。地図データ記憶部は、移動領域にある周辺物が記憶された地図データを記憶する。
上記搬送車の車上コントローラは、推定部と、第１周辺情報生成部と、を有する。推定部は、第１周辺情報と、現状で把握される自機搬送車（上記車上コントローラが搭載されている搬送車の本体、以下同じ）の位置情報と、地図データと、に基づいて、自機搬送車の自己位置を推定する。第１周辺情報は、自機搬送車の測距センサにより得られる第１センサ情報を含む自機搬送車の周辺情報である。
第１周辺情報生成部は、補足情報を自機搬送車の通信部を通じて得られた場合、第１センサ情報に補足情報を追加して第１周辺情報を生成する。補足情報は、他の搬送車の測距センサにより得た第２センサ情報を含む。

上記の搬送車システムでは、自機搬送車において、他の搬送車から補足情報が通信部を通じて得られた場合には、第１周辺情報生成部が、測距センサで得られる第１センサ情報に補足情報を追加して、自機搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成している。
このように、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車が取得したセンサ情報に追加して第１周辺情報が生成される。第１周辺情報は第１センサ情報よりも情報量が多いので、自機搬送車はより正確に自己位置推定できる。

また、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車の第１センサ情報に追加することで、自機搬送車は、その周囲に他の搬送車を含む意図しない障害物が存在していても、そのような障害物の存在の影響を低減して、正確に自己位置推定を実行できる。なぜなら、意図しない障害物の存在により十分な第１センサ情報を取得できなくとも、自機搬送車は、補足情報を自機搬送車の第１センサ情報に追加することにより、より多くの情報を含んだ第１周辺情報を生成できるからである。

第１周辺情報生成部は、自機搬送車の位置情報と他の搬送車の位置情報とに基づいて、補足情報を第１センサ情報に追加してもよい。これにより、自機搬送車と他の搬送車との位置関係に基づいて、より正確な第１周辺情報を生成できる。

第１周辺情報生成部は、自機搬送車の位置情報と他の搬送車の位置情報との差分だけ補足情報をオフセットした後に、補足情報を第１センサ情報に追加してもよい。これにより、より正確な第１周辺情報を生成できる。

複数の搬送車は互いに直接通信してもよい。この場合、他の搬送車の位置情報は、補足情報とともに、通信部を通じて他の搬送車から取得されてもよい。これにより、上位コントローラなどの他の装置を介することなく他の搬送車の位置情報を得ることができるので、当該他の装置（上位コントローラ）の負荷を軽減できる。また、搬送車同士が直接通信を行って他の搬送車の位置情報を取得することで、当該位置情報の取得のための通信ロスを少なくできる。

他の搬送車の位置情報は、自機搬送車の測距センサにより得られた情報に基づいて把握されてもよい。これにより、他の搬送車の位置情報を、当該他の搬送車から受信する必要がなくなる。

第１周辺情報生成部は、特定情報に基づいて特定された他の搬送車から補足情報を取得してもよい。特定情報は、搬送車を特定するための情報である。すなわち、特定情報は、搬送車の特徴を表す情報、搬送車を識別する情報、搬送車を特定するための条件など、他の搬送車を特定するために用いることができる情報である。
第１周辺情報生成部は、特定情報に基づいて特定した他の搬送車を特定したら、当該他の搬送車から補足情報を取得するので、第１センサ情報が十分でないために自機搬送車が異常（例えば、異常停止）となる前に、補足情報を自機搬送車の第１センサ情報に追加できる。その結果、自機搬送車において異常（異常停止）が発生する可能性を低減できる。

搬送車は、走行方向前方を撮影する撮影部をさらに備えてもよい。この場合、特定情報は、撮影部により撮影した他の搬送車の外観情報である。これにより、他の搬送車の外観から、より正確に他の搬送車を特定できる。

上記の搬送車システムは、上位コントローラをさらに備えてもよい。上位コントローラは、搬送指令を複数の搬送車に割り付ける。この場合、特定情報は、上位コントローラが搬送指令に基づいて、自機搬送車の搬送経路近傍に存在すると把握する他の搬送車に関する情報である。これにより、上位コントローラ上で特定された他の搬送車から補足情報を取得できる。

特定情報は、通信部により通信可能な範囲内にある他の搬送車に関する情報であってもよい。これにより、限られた範囲内の他の搬送車から補足情報を取得して、通信部による通信負荷を低減できる。

第１周辺情報生成部は、全ての他の搬送車から補足情報を取得してもよい。これにより、全ての他の搬送車から補足情報を得られるので、より多くの補足情報を自機搬送車の第１センサ情報に追加して、より正確な位置推定を行うことができる。

第１周辺情報生成部は、補足情報を自機搬送車の通信部を通じて得られない場合、第１センサ情報を第１周辺情報としてもよい。
これにより、自機搬送車は、他の搬送車が有する補足情報を取得できない場合でも、第１周辺情報と地図データとを照合して位置推定を行うことができる。すなわち、自機搬送車は、補足情報の取得の有無に拘わらず、自己位置推定手法を同じにできる。

本発明の他の見地に係る搬送車は、移動領域を走行する複数の搬送車を含む搬送車システムの搬送車である。搬送車は、測距センサと、通信部と、推定部と、第１周辺情報生成部と、を備える。
推定部は、測距センサにより得られる第１センサ情報を含む第１周辺情報と、現状で把握される位置情報と、移動領域にある周辺物が記憶された地図データと、に基づいて自己位置を推定する。
第１周辺情報生成部は、他の搬送車の測距センサにより得られた第２センサ情報を含む補足情報が通信部を通じて得られた場合、第１センサ情報に補足情報を追加して第１周辺情報を生成する。

上記の搬送車（自機搬送車と呼ぶ）では、他の搬送車から補足情報が通信部を通じて得られた場合には、第１周辺情報生成部が、自機搬送車の測距センサで得られる第１センサ情報に補足情報を追加して、自機搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成している。このように、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車が取得したセンサ情報に追加して第１周辺情報が生成される。第１周辺情報は第１センサ情報より情報量が多いので、自機搬送車はより正確に自己位置推定できる。

また、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車の第１センサ情報に追加することで、自機搬送車は、その周囲に他の搬送車を含む意図しない障害物が存在していても、そのような障害物の存在の影響を低減して、正確に自己位置推定を実行できる。なぜなら、意図しない障害物の存在により十分な第１センサ情報を取得できなくとも、自機搬送車は、補足情報を自機搬送車の第１センサ情報に追加することにより、より多くの情報を含んだ第１周辺情報を生成できるからである。

本発明のさらに他の見地に係る制御方法は、測距センサと、通信部と、を有し、移動領域を走行する複数の搬送車と、移動領域にある周辺物が記憶された地図データを記憶する地図データ記憶部と、を備える搬送車システムにおける自機搬送車の制御方法である。制御方法は、以下のステップを備える。
◎自機搬送車の測距センサにより第１センサ情報を取得するステップ。
◎他の搬送車の測距センサにより得た第２センサ情報を含む補足情報を自機搬送車の通信部を通じて取得できるか否かを判定するステップ。
◎他の搬送車の測距センサにより得られた第２センサ情報を含む補足情報が通信部を通じて得られた場合、第１センサ情報に補足情報を追加して第１周辺情報を生成するステップ。
◎第１周辺情報と、現状で把握される自機搬送車の位置情報と、地図データと、に基づいて、自機搬送車の自己位置を推定するステップ。

上記の自機搬送車の制御方法では、他の搬送車から補足情報が自機搬送車の通信部を通じて得られた場合には、自機搬送車の第１周辺情報生成部が、自機搬送車の測距センサで得られる第１センサ情報に補足情報を追加して、自機搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成している。このように、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車が取得したセンサ情報に追加することで、第１周辺情報が生成される。第１周辺情報は第１センサ情報よりも情報量が多いので、自機搬送車はより正確に自己位置推定できる。

また、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車の第１センサ情報に追加することで、自機搬送車は、その周囲に他の搬送車を含む意図しない障害物が存在していても、そのような障害物の存在の影響を低減して、正確に自己位置推定を実行できる。なぜなら、意図しない障害物の存在により十分な第１センサ情報を取得できなくとも、自機搬送車は、補足情報を自機搬送車の第１センサ情報に追加することにより、より多くの情報を含んだ第１周辺情報を生成できるからである。

ＳＬＡＭを自己位置推定手法として用いる複数の搬送車を有する搬送車システムにおいて、他の搬送車及び障害物の存在による影響を低減して、自己位置推定の手法を変更することなく、精度よく自己位置推定を行うことができる。

本発明の第１実施形態としての搬送車システムの模式的平面図。 搬送車の模式的構成図。 制御部の構成を示すブロック図。 搬送車の自律走行時の基本動作を示すフローチャート。 周辺情報の生成動作を示すフローチャート。 自己位置推定動作を示すフローチャート。 自機搬送車の前方に他搬送車が存在する場合の一例を示す図。 自機搬送車により取得されるセンサ情報の一例を示す図。 他搬送車により取得される周辺情報の一例を示す図。 他搬送車の周辺情報をそのまま追加した場合の一例を示す図。 他搬送車の周辺情報をオフセット後に追加した場合の一例を示す図。 自機搬送車の前方に他搬送車が存在する場合の他の一例を示す図。 他搬送車の周辺情報をオフセット後に追加した場合の他の一例を示す図。

１．第１実施形態
（１）搬送車システムの全体構成
以下、図１を用いて、第１実施形態の搬送車システム１００の構成を説明する。図１は、本発明の第１実施形態としての搬送車システムの模式的平面図である。搬送車システム１００は、複数の搬送車１ａ、１ｂ、１ｃ、１ｄ、１ｅを含む。複数の搬送車１ａ～１ｅは、移動領域ＭＥ（例えば、工場内）を移動する搬送ロボットである。複数の搬送車１ａ～１ｅは形状が同じである、又は全ての形状は知られている。
なお、図１では搬送車の数は５であるが、数は限定されない。
なお、以下の説明では、搬送車１を一般的に説明する場合は、「搬送車１」とする。

また、移動領域ＭＥには、レーザレンジセンサ１３で検出可能な目印（図示せず）が所定の間隔で配置されている。これにより、搬送車１ａ～１ｅは移動領域ＭＥのどの位置にあっても、自己位置推定を実行できる。

搬送車システム１００は、上位コントローラ３（図３）を有している。上位コントローラ３は、後述する車上コントローラ１４と同じく一般的なコンピュータである。
上位コントローラ３は、複数の搬送車１ａ～１ｅと通信可能である。上位コントローラ３は、搬送車システム１００を制御する。具体的には、上位コントローラ３は、搬送車１ａ～１ｅに搬送指令を割り付けて、割り付けた搬送指令を対応する搬送車１ａ～１ｅに送信する。

（２）搬送車の構成
次に、図２を用いて、搬送車１の構成を説明する。図２は、搬送車の模式的構成図である。
搬送車１は、本体部１１を有する。本体部１１は、搬送車１を構成する筐体である。本実施形態において、後述する「自己位置」は、移動領域ＭＥを表す環境地図上における本体部１１の中心の位置（座標）と定義する。

搬送車１は、移動部１２を有する。移動部１２は、例えば、本体部１１を移動させる差動二輪型の走行部である。
具体的には、移動部１２は、一対のモータ１２１ａ、１２１ｂを有する。一対のモータ１２１ａ、１２１ｂは、本体部１１の底部に設けられた、例えばサーボモータやブラシレスモータなどの電動モータである。
移動部１２は、一対の駆動車輪１２３ａ、１２３ｂを有する。一対の駆動車輪１２３ａ、１２３ｂは、一対のモータ１２１ａ、１２１ｂにそれぞれ接続される。

搬送車１は、レーザレンジセンサ１３（測距センサの一例）を有する。レーザレンジセンサ１３は、例えば、レーザ発振器によりパルス発振されたレーザ光を、移動領域ＭＥ中の荷載置部Ｏや壁Ｗに放射状に照射し、それらから反射した反射光をレーザ受信器により受信することにより、それらに関する情報を取得する。レーザレンジセンサ１３は、例えば、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ：Ｌａｓｅｒ Ｒａｎｇｅ Ｆｉｎｄｅｒ）である。
レーザレンジセンサ１３は、本体部１１の前部に配置された前方レーザレンジセンサ１３１と、本体部１１の後部に配置された後方レーザレンジセンサ１３３と、を有する。

前方レーザレンジセンサ１３１は、本体部１１の前方に設けられる。前方レーザレンジセンサ１３１は、左右方向にレーザ光を放射状に発生することにより、前方レーザレンジセンサ１３１を中心とした本体部１１の前方に存在する荷載置部Ｏ、壁Ｗ、他の搬送車１に関する情報を取得する。前方レーザレンジセンサ１３１の物体の検出範囲は、例えば、本体部１１の前方の半径２０ｍ程度の円内である。

後方レーザレンジセンサ１３３は、本体部１１の後方に設けられる。後方レーザレンジセンサ１３３は、左右方向にレーザ光を放射状に発生することにより、後方レーザレンジセンサ１３３を中心とした本体部１１の後方に存在する荷載置部Ｏ、壁Ｗ、他の搬送車１に関する情報を取得する。後方レーザレンジセンサ１３３の物体の検出範囲は、例えば、本体部１１の後方の半径２０ｍ程度の円内である。
なお、上記レーザレンジセンサの検出可能距離は、上記の値に限られず、搬送車システム１００の用途等に応じて適宜変更できる。

搬送車１は、図示しない荷保持部及び／又は荷移載装置を有している。これにより、搬送車１は荷を搬送して、他の装置との間で荷を移載できる。

（３）制御部の構成
搬送車１は、車上コントローラ１４を有する。以下、図３を用いて、車上コントローラ１４の構成を説明する。図３は、制御部の構成を示すブロック図である。
車上コントローラ１４は、プロセッサ（例えば、ＣＰＵ）と、記憶装置（例えば、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＨＤＤ、ＳＳＤなど）と、各種インターフェース（例えば、Ａ／Ｄコンバータ、Ｄ／Ａコンバータ、通信インターフェースなど）を有するコンピュータシステムである。車上コントローラ１４は、記憶部（記憶装置の記憶領域の一部又は全部に対応）に保存されたプログラムを実行することで、各種制御動作を行う。
車上コントローラ１４は、単一のプロセッサで構成されていてもよいが、各制御のために独立した複数のプロセッサから構成されていてもよい。

車上コントローラ１４の各要素の機能は、一部又は全てが、制御部を構成するコンピュータシステムにて実行可能なプログラムとして実現されてもよい。その他、制御部の各要素の機能の一部は、カスタムＩＣにより構成されていてもよい。
車上コントローラ１４には、図示しないが、各装置の状態を検出するためのセンサ及びスイッチ、並びに情報入力装置が接続されている。

車上コントローラ１４は、記憶部１４１を有する。記憶部１４１は、車上コントローラ１４を構成するコンピュータシステムの記憶装置の記憶領域の一部である。記憶部１４１は、搬送車１を制御するために用いられる各種情報を記憶する。
具体的には、記憶部１４１には、環境地図Ｍ１（地図データの一例）が記憶されている。環境地図Ｍ１は、例えば、移動領域ＭＥを表す座標平面上の荷載置部Ｏ及び／または壁Ｗの位置を示す座標値データの集合体であり、移動領域ＭＥの一部又は全部を表す地図である。環境地図Ｍ１は、１枚の全体地図として構成されてもよいし、複数枚の部分的な地図で移動領域ＭＥ全体を表す構成としてもよい。

記憶部１４１には、位置情報ＰＩと、周辺情報Ｍ２とが記憶されている。位置情報ＰＩは、自機搬送車の位置（自己位置）をＸ－Ｙ座標上の座標値として表した情報である。Ｘ－Ｙ座標は、環境地図Ｍ１が定義された座標系である。位置情報ＰＩは、自己位置推定部１４３にて推定された自己位置及び自己姿勢である。
周辺情報Ｍ２は、自己位置推定部１４３で実行される自己位置推定に用いる情報である。

車上コントローラ１４は、センサ情報取得部１４２を有する。センサ情報取得部１４２は、レーザレンジセンサ１３から取得した信号に基づいて、センサ情報ＳＩを生成する。センサ情報取得部１４２は、生成したセンサ情報ＳＩを、記憶部１４１に記憶する。

センサ情報ＳＩは、具体的には、以下のようにして生成される。
センサ情報取得部１４２は、最初に、レーザレンジセンサ１３からレーザ光を照射したタイミングと、反射光をレーザレンジセンサ１３にて受信したタイミングとの時間差から、レーザレンジセンサ１３と物体との距離を算出する。また、例えば、反射光を受信した時のレーザ受信器の受光面の角度から、本体部１１から見た物体が存在する方向を算出できる。

車上コントローラ１４は、自己位置推定部１４３（推定部の一例）を有する。自己位置推定部１４３は、移動領域ＭＥを移動中に、本体部１１の環境地図上の自己位置（中心位置の座標）、及び、自己の姿勢（自己姿勢）を推定する。自己位置推定部１４３の動作は後述する。
車上コントローラ１４は、走行制御部１４４を有する。走行制御部１４４は、モータ１２１ａ、１２１ｂを制御する。走行制御部１４４は、例えば、モータ１２１ａ、１２１ｂのそれぞれの制御量を算出し、当該制御量に基づいた駆動電力をモータ１２１ａ、１２１ｂのそれぞれに出力するモータドライバである。走行制御部１４４は、エンコーダ１２５ａ、１２５ｂから入力したモータ１２１ａ、１２１ｂの回転速度が、所望の値になるように、モータ１２１ａ、１２１ｂの制御量を算出している（フィードバック制御）。

走行制御部１４４は、例えば、上位コントローラ３からの搬送指令に示された各目標到達点（例えば、環境地図上の座標値）と、自己位置推定部１４３において決定された自己位置との差に基づいて、モータ１２１ａ、１２１ｂのそれぞれの制御量を算出して、算出された制御量に基づいた駆動電力を、これらのモータに出力する。

車上コントローラ１４は、通信部１４５を有する。通信部１４５は、アンテナ（図示せず）を用いて上位コントローラ３や他の搬送車１と互いに直接通信するための、例えば無線通信（無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉなど）モジュールである。通信部１４５は、例えば、アドホック通信にて、ＵＤＰ（Ｕｓｅｒ Ｄａｔａｇｒａｍ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）やＴＣＰ／ＩＰ（Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ／Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ）といった通信プロトコルを用いる。

車上コントローラ１４は、第１周辺情報生成部１４６を有する。第１周辺情報生成部１４６は、自機搬送車で取得したセンサ情報ＳＩに、他の搬送車から取得した補足情報ＡＩを追加して、自己位置推定部１４３で実行される自己位置推定に用いる周辺情報Ｍ２（第１周辺情報の一例）を生成する。
車上コントローラ１４は、撮影部１４７を有している。撮影部１４７は、本体部１１の走行方向前方（図２の直進方向）に設けられている。撮影部１４７は、自機搬送車の前方に存在する他の搬送車１を撮影する装置であって、例えばカメラである。特定部１４８は、撮影部１４７にて取得した撮影画像から、自機搬送車の前方に存在する他の搬送車１を特定する。また、特定部１４８は、撮影部１４７にて取得した撮影画像を用いて障害物を検知する機能を有している。

（４）搬送車の自律走行時の基本動作
図４を用いて、搬送車１の自律走行時の基本動作を説明する。図４は、搬送車の自律走行時の基本動作を示すフローチャートである。以下では、複数の搬送車１のうちの一台の動作について説明する。他の搬送車１も同様に動作する。以下では、動作を説明する基準の搬送車１を、図１の搬送車１ａとし、「自機搬送車１ａ」と呼ぶことにする。また、その他の搬送車１ｂ～１ｅを「他搬送車」と呼ぶ。

以下に説明する制御フローチャートは例示であって、各ステップは必要に応じて省略及び入れ替え可能である。また、複数のステップが同時に実行されたり、一部又は全てが重なって実行されたりしてもよい。
さらに、制御フローチャートの各ブロックは、単一の制御動作とは限らず、複数のブロックで表現される複数の制御動作に置き換えることができる。
なお、各装置の動作は、車上コントローラ１４から各装置への指令の結果であり、これらはソフトウェア・アプリケーションの各ステップによって表現される。

ステップＳ１では、車上コントローラ１４は、自機搬送車１ａに割り付けられた搬送指令を上位コントローラ３から受信したか否かを判断する。なお、搬送指令には、最終目的地（例えば、荷載置部Ｏの手前位置）までの経路情報であり複数の目標到達点を含む走行スケジュールＴＳが含まれている。車上コントローラ１４は、受信した走行スケジュールＴＳを記憶部１４１に記憶する。ただし、走行スケジュールＴＳは、車上コントローラ１４で生成してもよい。

ステップＳ２では、自己位置推定に用いる周辺情報Ｍ２が生成される。後ほど詳しく説明するが、周辺情報Ｍ２は、補足情報ＡＩを通信部１４５を通じて他搬送車１ｂから得られた場合に、自機搬送車１ａで取得したセンサ情報ＳＩに、他搬送車１ｂから取得した補足情報ＡＩを追加して生成される。本実施形態では、補足情報ＡＩは、他搬送車１ｂが有する周辺情報Ｍ２に含まれる他搬送車（他搬送車１ｂのみに限られない）のセンサ情報ＳＩ’である。

ステップＳ３では、自己位置推定部１４３が、ステップＳ２で生成した周辺情報Ｍ２と、エンコーダ１２５ａ、１２５ｂから取得した信号と、環境地図Ｍ１と、に基づいて、自機搬送車１ａの自己位置を推定する。ステップＳ３にて実行される自己位置の推定方法については、後ほど詳しく説明する。

ステップＳ４では、走行制御部１４４が、ステップＳ３にて推定した現在の自己位置と、走行スケジュールＴＳから取得した次の目標到達点との比較に基づいて、現在の自己位置から次の目標到達点まで移動するためのモータ１２１ａ、１２１ｂの制御量を算出し、モータ１２１ａ、１２１ｂに出力する。その結果、自機搬送車１ａは現在の推定位置から次の目標到達点に向かって走行する。

ステップＳ５では、走行スケジュールＴＳの最終目的地に到達したか否かを判断する。到達すればステップＳ６に移行する。到達しなければプロセスはステップＳ２に戻る。
ステップＳ６では、自機搬送車１ａは最終目的地で走行停止する。

（５）周辺情報の生成動作
以下、図５を用いて、ステップＳ２で実行される周辺情報Ｍ２の生成動作を説明する。図５は、周辺情報Ｍ２の生成動作を示すフローチャートである。
ステップＳ１１では、センサ情報取得部１４２が、自機搬送車１ａの周囲に存在する障害物の位置情報を、センサ情報ＳＩとして取得する。具体的には、センサ情報取得部１４２は、前方レーザレンジセンサ１３１及び後方レーザレンジセンサ１３３が、レーザ光を照射しさらに障害物から反射した反射光を受信する。
その後、センサ情報取得部１４２は、受信した反射光に基づいて出力される検出信号を、自機搬送車１ａから検出された障害物までの距離に関する情報と、自機搬送車１ａから見た障害物が存在する方向に関する情報と、を含むセンサ情報ＳＩに変換する。

ステップＳ１２では、第１周辺情報生成部１４６が、自機搬送車１ａの近辺に存在する他搬送車１ｂを特定する。具体的には、以下のようにして他搬送車を特定する。
最初に、特定部１４８が、撮影部１４７にて撮影した画像に他搬送車１ｂが含まれていれば、画像処理により、当該画像に含まれる他搬送車１ｂの外観情報（特定情報の一例）を抽出する。抽出される外観情報は、例えば、他搬送車の号機番号、他搬送車に付された識別マーカ、他搬送車の外観、など他搬送車を特定できる情報である。特定部１４８は、上記の外観情報から、近辺に存在する他搬送車１ｂを具体的に特定する。つまり、本実施形態に係る特定情報は、他搬送車の特徴を表す情報、他搬送車を識別する情報である。

他搬送車１ｂを具体的に特定できれば（ステップＳ１３で「Ｙｅｓ」）、周辺情報生成動作は、ステップＳ１４に進む。一方、他搬送車１ｂを具体的に特定できなければ（ステップＳ１３で「Ｎｏ」）、周辺情報生成動作は、ステップＳ１６に進む。
外観情報に基づいて他搬送車１ｂを特定できない場合とは、例えば、撮影部１４７の撮影像に他搬送車１ｂの像が含まれない場合、他搬送車１ｂの像から適切な外観情報を得られない場合、などである。

以下、他搬送車が特定された場合の処理（ステップＳ１４及びステップＳ１５）を説明する。上記ステップＳ１２で、自機搬送車１ａは、その前方の他搬送車１ｂを特定したとする。
他搬送車１ｂが特定されると、第１周辺情報生成部１４６は、ステップＳ１４で、特定した他搬送車１ｂと通信部１４５とが互いに直接通信することで、当該他搬送車１ｂが所有する周辺情報Ｍ２’を、通信部１４５を通じて取得する。なお、他搬送車１ｂと自機搬送車１ａが互いに直接通信しなくとも、第１周辺情報生成部１４６は、上位コントローラ３を介して、他搬送車１ｂから周辺情報Ｍ２’を取得してもよい。

このとき、第１周辺情報生成部１４６は、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’とともに、他搬送車１ｂが他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’を用いて推定した位置情報ＰＩ’（他搬送車１ｂの自己位置及び自己姿勢）を他搬送車１ｂから取得する。さらに、第１周辺情報生成部１４６は、他搬送車１ｂが有する周辺情報Ｍ２’に関するタイムスタンプを取得する。このタイムスタンプは、他搬送車１ｂが周辺情報Ｍ２’を生成しこれに基づいて自己位置を位置情報ＰＩ’として推定した時刻である。すなわち、位置情報ＰＩ’と周辺情報Ｍ２’の時間情報（取得タイミング）は一致する。

次に、第１周辺情報生成部１４６は、ステップＳ１５で、ステップＳ１１で取得したセンサ情報ＳＩに、ステップＳ１４で取得した補足情報ＡＩを追加して、自機搬送車１ａの自己位置推定に用いる周辺情報Ｍ２を生成する。本実施形態では、補足情報ＡＩは、上記のステップＳ１４にて取得した他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’である。
具体的には、第１周辺情報生成部１４６は、自機搬送車１ａの位置情報ＰＩと他搬送車１ｂの位置情報ＰＩ’とに基づいて、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩと他搬送車１ｂのセンサ情報ＳＩ’との実際の位置関係を算出する。第１周辺情報生成部１４６は、この位置関係に従って、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに、他搬送車１ｂのセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして追加する。

さらに具体的には、第１周辺情報生成部１４６は、以下のようにして自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２を生成する。以下に示す周辺情報Ｍ２の生成方法は、自機搬送車１ａの位置情報と他搬送車１ｂの位置情報ＰＩ’との差分だけ周辺情報Ｍ２’をオフセットした後に、オフセット後の周辺情報Ｍ２’を補足情報ＡＩとして、自機搬送車１ａで取得したセンサ情報ＳＩに追加する方法の一例である。

最初に、第１周辺情報生成部１４６は、前回の自己位置推定から現在までのモータ１２１ａ、１２１ｂの回転量から算出される距離と姿勢変化に、前回推定された自己位置（位置情報ＰＩ）を加算して、自機搬送車１ａの位置及び姿勢を推定する（デッドレコニングによる位置推定）。
次に、第１周辺情報生成部１４６は、デッドレコニングにより推定された自機搬送車１ａの位置及び姿勢と、他搬送車１ｂの位置情報ＰＩ’に示された位置及び姿勢との差分を算出する。さらに、第１周辺情報生成部１４６は、自機搬送車１ａの上記推定位置と他搬送車１ｂの位置との差分だけ周辺情報Ｍ２’を平行移動する。また、自機搬送車１ａの現在の姿勢と他の搬送車１ｂの姿勢の差分だけ周辺情報Ｍ２’を回転する。
最後に、第１周辺情報生成部１４６は、平行移動及び回転後の周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして、自機搬送車１ａにて取得したセンサ情報ＳＩに追加して、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２を生成する。

このように、自機搬送車１ａが他の搬送車１ｂを特定できる場合には、第１周辺情報生成部１４６は、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに、特定した他の搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして追加して、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２を生成できる。

その一方、他の搬送車１ｂを特定できなかった場合のステップＳ１６では、第１周辺情報生成部１４６は、センサ情報取得部１４２にて取得したセンサ情報ＳＩをそのまま、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２とする。

第１周辺情報生成部１４６は、上記のようにして生成した周辺情報Ｍ２を、それを生成したタイムスタンプとともに、記憶部１４１に記憶する。

（６）自己位置推定動作
以下、図６を用いて、図４のステップＳ３で実行される自己位置推定の動作を説明する。図６は、自己位置推定動作を示すフローチャートである。
ステップＳ２１では、自己位置推定部１４３は、ステップＳ２で生成した周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれているか否かを判断する。例えば、自己位置推定部１４３は、周辺情報Ｍ２に含まれる座標点数（障害物等の検出点数）が所定の値以上であれば、周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれると判定する。
周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれていれば（ステップＳ２１で「Ｙｅｓ」）、自己位置推定動作はステップＳ２２に進む。一方、周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれていなければ（ステップＳ２１で「Ｎｏ」）、自己位置推定動作は、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２２では、自己位置推定部１４３は、環境地図Ｍ１上において、デッドレコニングにより推定された位置に、周辺情報Ｍ２を配置する。具体的には、自己位置推定部１４３は、まず、エンコーダ１２５ａ、１２５ｂから取得したモータ１２１ａ、１２１ｂの回転量に基づいて、移動領域ＭＥ上の自機搬送車１ａの現在位置を及び姿勢を算出する。
次に、自己位置推定部１４３は、デッドレコニングにより推定された位置に対応する環境地図Ｍ１上の位置に、ステップＳ２で生成した周辺情報Ｍ２を配置する。さらに、自己位置推定部１４３は、当該位置において、周辺情報Ｍ２をデッドレコニングにより推定された姿勢（角度）だけ回転する。

ステップＳ２３では、自己位置推定部１４３は、環境地図Ｍ１と周辺情報Ｍ２とのマップマッチングを行う。具体的には、自己位置推定部１４３は、周辺情報Ｍ２の現在の配置位置を中心とした所定の範囲内で、周辺情報Ｍ２を平行移動及び回転させて、平行移動及び回転後の周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１との一致度を算出する。

ステップＳ２４では、自己位置推定部１４３は、上記マップマッチングの結果、周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１との一致度が最大であった周辺情報Ｍ２の位置及び姿勢（角度）を、自機搬送車１ａの自己位置及び自己姿勢と推定する。
具体的には、自己位置推定部１４３は、一致度が最大であったときの周辺情報Ｍ２の平行移動量にデッドレコニングによる推定位置を加算することで、自己位置を算出する。一方、一致度が最大であったときの周辺情報Ｍ２の回転量にデッドレコニングによる推定姿勢を加算することで、自己姿勢を算出する。自己位置推定部１４３は、算出した自己位置及び自己姿勢を、自機搬送車１ａの位置情報ＰＩとして、記憶部１４１に記憶する。

自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれていれば、自己位置推定部１４３は、上記のようにして、自己位置及び自己姿勢を推定できる。
一方で、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれていない場合のステップＳ２５では、自己位置推定部１４３が自己位置推定を実行できないと判断し、自機搬送車１ａは異常停止する。

（７）他搬送車の周辺情報の追加の実例１
図７～図１０を用いて、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’を追加することの利点を説明する。図７は、自機搬送車１ａの前方に他搬送車１ｂが存在する場合の一例を示す図である。図８Ａは、自機搬送車１ａにより取得されるセンサ情報ＳＩの一例を示す図である。図８Ｂは、他搬送車１ｂにより取得される周辺情報Ｍ２’の一例を示す図である。図９は、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’をそのまま追加した場合の一例を示す図である。図１０は、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’をオフセット後に追加した場合の一例を示す図である。
図７では、自機搬送車１ａの前方に他搬送車１ｂが存在している。また、他の搬送車１ｂの前方には荷載置部Ｏが存在している。

図７に示す場合、自機搬送車１ａのセンサ情報取得部１４２の視野の一部は、他搬送車１ｂにより遮られている。そのため、自機搬送車１ａのセンサ情報取得部１４２は、図８Ａに示すような、荷載置部Ｏの情報を含んでいないセンサ情報ＳＩを取得する。
その一方、他搬送車１ｂのセンサ情報取得部１４２の視野は、他の搬送車１の存在により遮られていない。そのため、他搬送車１ｂのセンサ情報取得部１４２は、図８Ｂに示すような、荷載置部Ｏの情報を含んだ周辺情報Ｍ２’（センサ情報ＳＩ’）を取得する。

自機搬送車１ａと他搬送車１ｂが図７に示すような位置関係にあり、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに他の搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’を追加しない場合、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに含まれる情報量は少ない。そのため、自機搬送車１ａにおいて、周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１とのマップマッチングの精度が低下したり、マップマッチングができなかったりする。

一方、本実施形態では、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩにより多くの情報を追加するために、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに追加して、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２を生成している。
ただし、単に他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに追加するだけでは、図９に示すように、周辺情報Ｍ２は、自機搬送車１ａの周囲の状態を的確に表すことができない。この周辺情報Ｍ２が不適切であるのは、センサ情報ＳＩ及び周辺情報Ｍ２’が、搬送車１の中心を原点として生成され、搬送車１の前進方向からみた壁Ｗ及び荷載置部Ｏなどの情報を表していることが理由である。
つまり、自機搬送車１ａと他搬送車１ｂとの位置関係を考慮することなくセンサ情報ＳＩに周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を追加すると、適切な周辺情報Ｍ２を生成できない。

そこで、本実施形態の第１周辺情報生成部１４６は、自機搬送車１ａと他搬送車１ｂの位置関係を考慮して、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を追加して周辺情報Ｍ２を生成する。
具体的には、第１周辺情報生成部１４６は、自機搬送車１ａのデッドレコニングによる推定位置と他搬送車１ｂの位置情報ＰＩ’に示された位置との差分だけ周辺情報Ｍ２’を平行移動させて、周辺情報Ｍ２’の原点位置を、自機搬送車１ａから見た他搬送車１ｂの相対的な位置に対応する位置に移動させる。また、自機搬送車１ａのデッドレコニングによる推定姿勢と他搬送車１ｂの位置情報ＰＩ’に示された姿勢の差分だけ周辺情報Ｍ２’を回転させて、周辺情報Ｍ２’の向きを、自機搬送車１ａから見た他搬送車１ｂの相対的な姿勢に対応する角度だけ異ならせる。この後、第１周辺情報生成部１４６は、当該平行移動及び回転後の周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を、補足情報ＡＩとして自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに追加して、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２を生成する。

上記のように、平行移動及び回転後の周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに追加して周辺情報Ｍ２を生成することで、図１０に示すように、自機搬送車１ａのセンサ情報取得部１４２の視野に含まれなかった情報を、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２に含めることができる。図１０に示す例では、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩには含まれなかった壁Ｗ及び荷載置部Ｏの情報が、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２（自己位置推定に使用される地図情報）には含まれるようになる。

（８）他搬送車の周辺情報の追加の実例２
図１１及び図１２を用いて、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を追加する実例２を説明する。図１１は、自機搬送車１ａの前方に他搬送車１ｂが存在する場合の他の一例を示す図である。図１２は、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’をオフセット後に追加した場合の他の一例を示す図である。
図１１では、自機搬送車１ａの前方に他搬送車１ｂが存在している。ただし、自機搬送車１ａはＹ方向を向いている一方、他搬送車１ｂはＸ方向を向いている。

図１１に示す場合、自機搬送車１ａのセンサ情報取得部１４２の視野の一部は、他搬送車１ｂにより遮られている。その一方、他搬送車１ｂのセンサ情報取得部１４２の視野は、他の搬送車１の存在により遮られていない。

図１１に示す場合に、上記の実例１などで説明したのと同様にして、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに他搬送車１ｂのＭ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして追加することで、自機搬送車１ａにおいては、図１２に示すような周辺情報Ｍ２が生成される。
図１２に示すように、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩは壁Ｗの１面（Ｙ方向に延びる面）の情報しか含んでおらず、このような場合にはマップマッチングにより位置推定することが困難である。その一方で、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして追加することで、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２は、壁ＷのＹ方向に延びる１面の情報のみでなく、それとは垂直なＸ方向に延びる面の情報も含むようになる。このように異なる方向に延びる２面以上の情報が周辺情報Ｍ２に存在すれば、この周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１とのマップマッチングにより自己位置推定を実行できる。

なお、上記の説明は、移動領域ＭＥにおいて、搬送車１が３台以上連なった場合においても同様に適用できる。例えば、図７の場合において、自機搬送車１ａの後方に、自機搬送車１ａとほぼ同じ方向に走行中の他の搬送車１ｃが存在する場合、この搬送車１ｃは、搬送車１ｃが取得したセンサ情報ＳＩに、搬送車１ａにて生成された周辺情報Ｍ２に含まれるセンサ情報ＳＩを平行移動／回転して追加することで、搬送車１ｃの自己位置推定に用いる周辺情報を生成できる。つまり、搬送車１ｃの周辺情報には、搬送車１ｃにて取得したセンサ情報に、搬送車１ａ及び搬送車１ｂのセンサ情報ＳＩ、ＳＩ’が追加されている。
この場合、他搬送車１ｃは、搬送車１ｃが他搬送車１ｂを特定できなくとも、他搬送車１ｂにて取得したセンサ情報ＳＩを、搬送車１ｃの周辺情報に含めることができる。なぜなら、搬送車１ａにおいては、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’が追加された周辺情報Ｍ２が生成されており、当該周辺情報Ｍ２に含まれるセンサ情報ＳＩに搬送車１ｃのセンサ情報ＳＩが追加されて搬送車１ｃの周辺情報が生成されるからである。

なお、他の実施形態において、搬送車１ｃの周辺情報を生成する場合に、搬送車１ａが有するセンサ情報ＳＩのみを取得し、搬送車１ｃのセンサ情報に搬送車１ａのセンサ情報ＳＩを追加して、搬送車１ｃの周辺情報を生成してもよい。

（９）まとめ
上記に説明した第１実施形態に係る搬送車システム１００は、以下のような効果を奏する。なお、以下の複数の効果は全てが得られてもよいが、一つ又は一部が得られてもよい。
第１に、自機搬送車にて取得したセンサ情報ＳＩに、他搬送車が有する周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとして追加して自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２を生成することで、自機搬送車１ａの自己位置推定部１４３は、自機搬送車１ａが取得したセンサ情報ＳＩよりも多くの情報を含んだ周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１とのマップマッチングにより、自機搬送車１ａの自己位置及び自己姿勢をより正確に推定できる。なぜなら、マップマッチングによる位置推定手法においては、一般的に、マッチングさせるための点数（情報量）が多いほど、位置推定の精度が向上するからである。

第２に、周辺情報Ｍ２に含まれる情報量が多い場合は、自機搬送車１ａが異常停止する確率を低減できる。異常停止の原因は、例えば、上記のステップＳ２１において、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２に十分な情報が含まれていないと判断されることである。以上より、自機搬送車１ａは、走行の途中で減速や停止をすることなく、目的位置まで走行を継続できる。

第３に、本実施形態においては、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’が取得されるか否かにかかわらず自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２が生成され、周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１のマップマッチングにより自己位置推定が実行されている。すなわち、本実施形態では、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’を用いて周辺情報Ｍ２を生成したか否かにかかわらず、自己位置の推定手法を同一としている。その結果、周辺情報Ｍ２’の取得に有無により、自己位置の推定手法を変更するなどの制御をする必要がなくなる。

第４に、他搬送車１ｂが有する周辺情報Ｍ２’を、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに追加することで、自機搬送車１ａは、その周囲に他搬送車１ｂなどの意図しない障害物が存在していても、そのような障害物の存在の影響を低減して、正確に自己位置推定を実行できる。なぜなら、意図しない障害物の存在により十分なセンサ情報ＳＩを取得できなくとも、自機搬送車１ａは、周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を自機搬送車のセンサ情報ＳＩに追加することにより、より多くの情報を含んだ周辺情報Ｍ２を生成できるからである。

第５に、第１周辺情報生成部１４６は、他搬送車１ｂが有する周辺情報Ｍ２’が、自機搬送車１ａの通信部１４５を通じて得られた場合に、自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を追加している。すなわち、第１周辺情報生成部１４６は、周辺情報Ｍ２’が得られなければ、自機搬送車で取得したセンサ情報ＳＩを周辺情報Ｍ２とする。
このように、自機搬送車１ａは、他搬送車１ｂが有する周辺情報Ｍ２’を取得したか否かによらず、自機搬送車の周辺情報Ｍ２と環境地図Ｍ１とを照合して位置推定を行うことができる。すなわち、自機搬送車１ａは、周辺情報Ｍ２’の取得の有無に拘わらず、自己位置推定手法を同じにできる。

２．第２実施形態
第１実施形態では、自機搬送車１ａは、他搬送車１ｂの位置情報ＰＩ’を、当該他搬送車１ｂから通信部１４５を通じて取得していた。しかし、他搬送車の位置情報の取得方法は特に限定されない。例えば、他搬送車１ｂの位置に関する情報（位置情報）、及び、他搬送車１ｂが存在するか否かを、レーザレンジセンサ１３により取得したセンサ情報ＳＩに基づいて決定してもよい。
第２実施形態に係る搬送車システムでは、センサ情報ＳＩに他搬送車１ｂに特有の形状を有する情報が含まれる場合、第１周辺情報生成部１４６は、他搬送車１ｂの形状を表す情報（点群の座標値）とセンサ情報ＳＩの原点位置との間の距離と、原点位置から見たその情報が存在する方向と、に基づいて、周辺情報Ｍ２’の平行移動量及び回転量を算出できる。

その他、例えば、複数の搬送車１の形状を表すモデルを記憶部１４１に記憶しておき、そのモデルとセンサ情報ＳＩとを「マップマッチング」させることによっても、自機搬送車１ａに対する他搬送車１ｂの相対的な位置及び姿勢、すなわち、周辺情報Ｍ２’の平行移動量及び回転量を算出できる。上記の「マップマッチング」をする場合、搬送車１のモデルとセンサ情報ＳＩ中の搬送車１に対応する情報との一致度から、搬送車１の号機等を特定することもできる。

上記のように、レーザレンジセンサ１３により取得した情報に基づいて他搬送車１ｂの存在及び位置情報を把握する場合には、他搬送車１ｂから位置情報ＰＩ’を取得する必要がなくなる。また、例えば、撮影部１４７にて得られた画像から前方に他搬送車１ｂの存在が認められるにもかかわらず、当該他搬送車１ｂから位置情報ＰＩ’を得られない場合には、第１周辺情報生成部１４６は、センサ情報ＳＩから他搬送車１ｂの位置情報を推定できる。

なお、第２実施形態に係る搬送車システムは、他搬送車の位置情報の決定方法が第１実施形態と異なるのみで、他の構成及び機能については、第１実施形態と同じである。よって、ここでは、第２実施形態に係る搬送車システムの他の構成及び機能等の説明を省略する。

３．第３実施形態
第１実施形態と第２実施形態では、特定部１４８が、撮影部１４７にて得られた画像の画像処理により他搬送車１ｂを特定していた。しかし、他搬送車の特定方法は特に限定されない。
第３実施形態に係る搬送車システムでは、特定部１４８は、上位コントローラ３から入力した他搬送車１ｂの情報（特定情報の一例）に基づいて、他搬送車１ｂを特定する。他搬送車１ｂを特定するための情報は、例えば、上位コントローラ３において他搬送車１ｂに割り付けられた搬送指令とできる。つまり、本実施形態に係る特定情報は、搬送車を特定するための条件に関する情報（搬送指令に示された走行に関する条件）である。

この場合、特定部１４８は、例えば、搬送指令に示された走行開始位置と終了位置、及び、搬送指令が出力されてからの経過時間に基づいて、他搬送車１ｂを特定できる。具体的には、特定部１４８が、例えば、自機搬送車１ａと他搬送車１ｂの搬送指令及び位置情報ＰＩ、ＰＩ’に基づいて、自機搬送車１ａの搬送経路近傍に存在する他搬送車１ｂを特定することで、自機搬送車１ａと特定した他搬送車１ｂとが直接通信できる。

上位コントローラ３から他搬送車１ｂの情報を取得する第３実施形態に係る搬送車システムでは、撮影部１４７は省略されていてもよい。または、特定部１４８は、撮影部１４７により画像が得られないなどの理由により他搬送車１ｂを特定できない場合に、上位コントローラ３から取得した情報に基づいて、他搬送車１ｂを特定してもよい。

なお、第３実施形態に係る搬送車システムは、他搬送車の特定方法が第１実施形態及び第２実施形態と異なるのみで、他の構成及び機能については、第１実施形態及び第２実施形態と同じである。よって、ここでは、第３実施形態に係る搬送車システムの他の構成及び機能等の説明を省略する。

４．第４実施形態
第１実施形態及び第２実施形態では、特定部１４８が、撮影部１４７にて得られた画像の画像処理により他搬送車１ｂを特定し、第３実施形態では、上位コントローラ３から入力した情報に基づいて他搬送車１ｂを特定していた。これに限られず、さらに他の方法により他搬送車１ｂを特定してもよい。
第４実施形態に係る搬送車システムでは、特定部１４８は、通信部１４５により通信可能な範囲内にある搬送車１に関する情報（特定情報の一例）に基づいて、他搬送車１ｂを特定できる。つまり、本実施形態に係る特定情報は、搬送車を特定するための条件に関する情報（通信可能範囲内の搬送車に関する情報）である。これにより、限られた範囲内の他搬送車１ｂから周辺情報Ｍ２’を取得して、通信部１４５による通信負荷を低減できる。

第４実施形態に係る搬送車システムにおいて、搬送車１に関する情報は、例えば、他の搬送車１の通信部１４５からの信号の受信強度とできる。また、当該信号には、例えば、搬送車１の識別番号（号機）、搬送車１の通信部１４５のアドレス（例えば、ＭＡＣアドレス、ＩＰアドレスなど）、当該通信部１４５の識別情報（例えば、ＳＳＩＤなど）などの搬送車１を特定するための情報が含まれる。
受信強度に基づいて他搬送車１ｂを特定する場合、特定部１４８は、所定の閾値以上の強度で信号を受信した場合に、当該信号に含まれる上記の識別情報に基づいて、他搬送車１ｂを特定できる。

通信部１４５により通信可能な範囲内にある搬送車１を他搬送車１ｂと特定する第４実施形態に係る搬送車システムでは、撮影部１４７は省略されていてもよい。または、特定部１４８は、撮影部１４７により画像が得られないなどの理由により他搬送車１ｂを特定できない場合に、通信部１４５により通信可能な範囲内にある搬送車１に関する情報（特定情報の一例）に基づいて、他搬送車１ｂを特定してもよい。

また、第４実施形態に係る搬送車システムでは、上位コントローラ３から他搬送車１ｂを特定するための情報を受信しなくてもよい。または、特定部１４８は、上位コントローラ３から情報が得られないなどの理由により他搬送車１ｂを特定できない場合に、通信部１４５により通信可能な範囲内にある搬送車１に関する情報（特定情報の一例）に基づいて、他搬送車１ｂを特定してもよい。

なお、第４実施形態に係る搬送車システムは、他搬送車の特定方法が第１実施形態～第３実施形態と異なるのみで、他の構成及び機能については、第１実施形態～第３実施形態と同じである。よって、ここでは、第４実施形態に係る搬送車システムの他の構成及び機能等の説明を省略する。

５．第５実施形態
第１実施形態～第４実施形態では、特定の方法により特定できた搬送車１を他搬送車１ｂとして特定し、当該特定した他搬送車１ｂから周辺情報Ｍ２’を受信していた。
これに限られず、例えば、搬送車１の（稼働）台数が少ない第５実施形態に係る搬送車システムでは、周辺情報Ｍ２’を受信する他搬送車１ｂを特定することなく、全ての搬送車１から周辺情報Ｍ２’を取得してもよい。

これにより、全ての他搬送車１ｂから周辺情報Ｍ２’を得られるので、より多くの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を自機搬送車１ａのセンサ情報ＳＩに追加してより多くの情報を含んだ周辺情報Ｍ２を用いて、より正確な位置推定を行うことができる。
なお、全ての他搬送車１ｂから周辺情報Ｍ２’を取得する場合、第１周辺情報生成部１４６は、第１実施形態と同様にして全ての他搬送車１ｂから位置情報ＰＩ’を取得するか、又は、レーザレンジセンサ１３により取得したセンサ情報ＳＩに基づいて全ての他搬送車１ｂの位置を推定する。
また、どの位置にいずれの他搬送車１ｂが存在するかを特定するために、特定部１４８は、撮影部１４７にて取得した画像から各搬送車１を特定するか、または、上位コントローラ３から出力される搬送指令などに基づいて各搬送車１を特定する。

なお、第５実施形態に係る搬送車システムは、他搬送車１ｂを特定することなく全ての搬送車１から周辺情報Ｍ２’を取得する点で第１実施形態～第４実施形態と異なるのみで、他の構成及び機能については、第１実施形態～第４実施形態と同じである。よって、ここでは、第５実施形態に係る搬送車システムの他の構成及び機能等の説明を省略する。

６．実施形態の共通事項
上記の第１実施形態～第５実施形態は、以下の構成及び機能を共通に備える。
搬送車システム（例えば、搬送車システム１００）は、複数の搬送車（例えば、搬送車１ａ～１ｅ）と、地図データ記憶部（例えば、記憶部１４１）と、を備える。複数の搬送車は、それぞれ、測距センサ（例えば、レーザレンジセンサ１３）と、車上コントローラ（例えば、車上コントローラ１４）と、通信部（例えば、通信部１４５）と、を有する。地図データ記憶部は、移動領域（例えば、移動領域ＭＥ）にある周辺物（例えば、壁Ｗ、荷載置部Ｏ）が記憶された地図データ（例えば、環境地図Ｍ１）を記憶する。
上記搬送車の車上コントローラは、推定部（例えば、自己位置推定部１４３）と、第１周辺情報生成部（例えば、第１周辺情報生成部１４６）と、を有する。推定部は、第１周辺情報（例えば、自機搬送車１ａの周辺情報Ｍ２）と、現状で把握される自機搬送車（例えば、自機搬送車１ａ）の位置情報と、地図データと、に基づいて、自機搬送車の自己位置を推定する。第１周辺情報は、自機搬送車の測距センサにより得られる第１センサ情報（例えば、センサ情報ＳＩ）を含む自機搬送車の周辺情報である。
第１周辺情報生成部は、補足情報（例えば、補足情報ＡＩ、すなわち、他搬送車１ｂの周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’）が自機搬送車の通信部を通じて得られた場合、第１センサ情報に補足情報を追加して第１周辺情報を生成する。補足情報は、他の搬送車の測距センサにより得られる第２センサ情報を含む。

上記の搬送車システムでは、自機搬送車において、他の搬送車から補足情報が通信部を通じて得られた場合には、自機搬送車の第１周辺情報生成部が、自機搬送車の測距センサで得られる第１センサ情報に補足情報を追加して、自機搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成している。
このように、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車が取得したセンサ情報に追加して第１周辺情報を生成することで、自機搬送車は、自機搬送車が取得した第１センサ情報よりも多くの情報を含んだ第１周辺情報を用いて、より正確に自己位置推定できる。

また、他の搬送車が有する補足情報を、自機搬送車の第１センサ情報に追加することで、自機搬送車は、その周囲に他の搬送車を含む意図しない障害物が存在していても、そのような障害物の存在の影響を低減して、正確に自己位置推定を実行できる。なぜなら、意図しない障害物の存在により十分な第１センサ情報を取得できなくとも、自機搬送車は、補足情報を自機搬送車の第１センサ情報に追加することにより、より多くの情報を含んだ第１周辺情報を生成できるからである。

さらに、第１周辺情報生成部は、他の搬送車が有する補足情報が、自機搬送車の通信部を通じて得られた場合に、第１センサ情報に補足情報を追加している。すなわち、第１周辺情報生成部は、補足情報が得られなければ、自機搬送車で取得した第１センサ情報を第１周辺情報とする。
このように、自機搬送車は、他の搬送車が有する補足情報を取得したか否かによらず、第１周辺情報と地図データとを照合して位置推定を行うことができる。すなわち、自機搬送車は、補足情報の取得の有無に拘わらず、自己位置推定手法を同じにできる。

７．他の実施形態
以上、本発明の複数の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）上記の第１実施形態～第５実施形態を組み合わせた場合、動作モードの設定によりいずれの実施形態の制御動作をするかを決定するようにしてもよい。また、自機搬送車１ａに対する他搬送車１ｂの相対位置の複数の決定動作、他搬送車１ｂの複数の特定動作について、いずれの動作を優先させるかをあらかじめ決めておいてもよい。

（Ｂ）上記の第１実施形態～第５実施形態では、主に、自機搬送車１ａの前方に他搬送車１ｂが存在する場合を例にとって説明したが、自機搬送車１ａに対する他搬送車１ｂの位置は特に限定されない。例えば、自機搬送車１ａの後方に存在する他搬送車１ｂからも、センサ情報ＳＩに追加する補足情報ＡＩを取得してもよい。
これにより、例えば、自機搬送車１ａの後方に存在する他搬送車１ｂにおいて複雑な形状を有する周辺情報Ｍ２’が取得されていた場合には、その周辺情報Ｍ２’に含まれるセンサ情報ＳＩ’を補足情報ＡＩとしてセンサ情報ＳＩに追加して、複雑な形状の周辺情報Ｍ２を生成できる。マップマッチングによる位置推定では、一般的に、マッチングに用いるマップの形状が複雑であるほど、位置推定の精度がよい。従って、周辺情報Ｍ２の形状を複雑にすることで、より精度よく位置推定できる。

（Ｃ）レーザレンジセンサ１３にて取得した信号からセンサ情報ＳＩを算出する場合に、センサ情報取得部１４２は、上記の時間差から算出される本体部１１から見た物体の相対的な距離と、反射光を受光したときの受光面の角度とを、移動領域ＭＥを表す座標平面上の座標値に変換することでセンサ情報ＳＩを生成してもよい。
具体的には、例えば、移動領域ＭＥを表す座標系をＸ－Ｙ座標系とした場合に、センサ情報ＳＩを取得したときに推定される位置（例えば、デッドレコニングにより推定された位置）を基準とするか、又は、本体部１１の中心をＸ－Ｙ座標系の原点とし、本体部１１から見た物体の相対的な距離（例えば、ｒとする）と反射光を受光したときの受光面の角度（例えば、θとする）から、Ｘ－Ｙ座標系のＸ座標値を例えばｒ＊ｃｏｓθと算出し、Ｙ座標値をｒ＊ｓｉｎθと算出できる。

（Ｄ）上記にて説明した搬送車システム１００の技術は、搬送車を有するシステムだけでなく、例えば、複数のロボットが協働して動作するシステムに対しても適用できる。

本発明は、搬送車システムに広く適用可能である。

１００ 搬送車システム
１、１ａ～１ｅ搬送車
１１ 本体部
１２ 移動部
１２１ａ、１２１ｂ モータ
１２３ａ、１２３ｂ 駆動車輪
１２５ａ、１２５ｂ エンコーダ
１３ レーザレンジセンサ
１３１ 前方レーザレンジセンサ
１３３ 後方レーザレンジセンサ
１４ 車上コントローラ
１４１ 記憶部
１４２ センサ情報取得部
１４３ 自己位置推定部
１４４ 走行制御部
１４５ 通信部
１４６ 第１周辺情報生成部
１４７ 撮影部
１４８ 特定部
３ 上位コントローラ
Ｍ１ 環境地図
Ｍ２、Ｍ２’ 周辺情報
ＡＩ 補足情報
ＭＥ 移動領域
Ｏ 荷載置部
ＰＩ、ＰＩ’ 位置情報
ＳＩ、ＳＩ’ センサ情報
ＴＳ 走行スケジュール
Ｗ 壁

Claims (11)

1. 測距センサと、車上コントローラと、通信部と、を有し、移動領域を走行する複数の搬送車と、
   前記移動領域にある周辺物が記憶された地図データを記憶する地図データ記憶部と、
   を備え、
   前記車上コントローラは、
   自機搬送車の前記測距センサにより得られる第１センサ情報に他の搬送車の前記測距センサにより得た第２センサ情報を追加して、前記自機搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成する第１周辺情報生成部と、
   前記第１センサ情報に前記第２センサ情報を追加した前記第１周辺情報と前記地図データとのマップマッチング結果に基づいて、前記自機搬送車の自己位置を推定する推定部と、
   を有し、
   前記第１周辺情報生成部は、前記自機搬送車の位置と前記他の搬送車の位置との差分、及び、前記自機搬送車の姿勢と前記他の搬送車の姿勢との差分だけ前記第２センサ情報をオフセットした後に、当該第２センサ情報を前記第１センサ情報に追加する、
   搬送車システム。
2. 前記複数の搬送車は互いに直接通信し、
   前記他の搬送車の位置情報は、前記第２センサ情報とともに、前記通信部を通じて前記他の搬送車から取得される、請求項１に記載の搬送車システム。
3. 前記他の搬送車の位置情報は、前記自機搬送車の前記測距センサにより得られた情報に基づいて把握される、請求項１に記載の搬送車システム。
4. 前記第１周辺情報生成部は、前記搬送車を特定する特定情報に基づいて特定された前記他の搬送車から前記第２センサ情報を取得する、請求項１に記載の搬送車システム。
5. 前記搬送車は、自機搬送車の走行方向前方を撮影する撮影部をさらに備え、
   前記特定情報は、前記撮影部により撮影した前記他の搬送車の外観情報である、請求項４に記載の搬送車システム。
6. 搬送指令を前記複数の搬送車に割り付ける上位コントローラをさらに備え、
   前記特定情報は、前記上位コントローラが前記搬送指令に基づいて前記自機搬送車の搬送経路近傍に存在すると把握する前記他の搬送車に関する情報である、請求項４に記載の搬送車システム。
7. 前記特定情報は、前記通信部により通信可能な範囲内にある他の搬送車に関する情報である、請求項４に記載の搬送車システム。
8. 前記第１周辺情報生成部は、全ての他の搬送車から前記第２センサ情報を取得する、請求項１に記載の搬送車システム。
9. 前記第１周辺情報生成部は、前記第２センサ情報を前記自機搬送車の前記通信部を通じて得られない場合、前記第１センサ情報を前記第１周辺情報とする、請求項１に記載の搬送車システム。
10. 移動領域を走行する複数の搬送車を含む搬送車システムの搬送車であって、
    測距センサと、
    通信部と、
    前記搬送車の前記測距センサにより得られる第１センサ情報に他の搬送車の測距センサにより得られた第２センサ情報を追加して、前記搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成する第１周辺情報生成部と、
    前記第１センサ情報に前記第２センサ情報を追加した前記第１周辺情報と、前記移動領域にある周辺物が記憶された地図データとのマップマッチング結果に基づいて、前記搬送車の自己位置を推定する推定部と、
    を備え、
    前記第１周辺情報生成部は、前記搬送車の位置と前記他の搬送車の位置との差分、及び、前記搬送車の姿勢と前記他の搬送車の姿勢との差分だけ前記第２センサ情報をオフセットした後に、当該第２センサ情報を前記第１センサ情報に追加する、
    搬送車。
11. 測距センサと、通信部と、を有し、移動領域を走行する複数の搬送車と、前記移動領域にある周辺物が記憶された地図データを記憶する地図データ記憶部と、を備える搬送車システムにおける自機搬送車の制御方法であって、
    前記自機搬送車の前記測距センサにより第１センサ情報を取得するステップと、
    他の搬送車の測距センサにより得た第２センサ情報を取得するステップと、
    前記第１センサ情報に前記第２センサ情報を追加して、前記自機搬送車の自己位置の推定に用いる第１周辺情報を生成するステップと、
    前記第１センサ情報に前記第２センサ情報を追加した前記第１周辺情報と前記地図データとのマップマッチング結果に基づいて、前記自機搬送車の自己位置を推定するステップと、
    を備え、
    前記第１周辺情報を生成するステップは、前記自機搬送車の位置と前記他の搬送車の位置との差分、及び、前記自機搬送車の姿勢と前記他の搬送車の姿勢との差分だけ前記第２センサ情報をオフセットした後に、当該第２センサ情報を前記第１センサ情報に追加するステップを含む、
    制御方法。

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