WO2022049942A1 - 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システム - Google Patents
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Definitions
- This disclosure relates to an information processing device, an information processing method, and an information processing system.
- the storage battery mounted on a moving body such as an autonomous mobile robot deteriorates rapidly if it is maintained in a fully charged or near-fully charged state (hereinafter, fully charged, etc.). Also, if the storage battery is fully charged and then charged, it will be overcharged and the storage battery will be damaged. In the case of overcharging, the charging / discharging path is blown off by the operation of the protection circuit in the storage battery to avoid smoke and ignition, but even in this case, the storage battery is inevitably damaged. Therefore, it is desired to control the charging state so as not to be fully charged by some means. Normally, the moving mechanism of an autonomous mobile robot is not provided with a deceleration brake.
- the electric power regenerated by the motor may be charged to the storage battery, and the storage battery may be fully charged. Therefore, when the storage battery is fully charged, it is necessary to provide the autonomous mobile robot with a load resistance device for consuming the electric power regenerated from the motor.
- Patent Document 1 discloses a technique of predicting the regenerative power amount during running from map information and past running results, and limiting the charge amount of the storage battery from the predicted regenerative power amount.
- the predicted amount of power deviates greatly from the actual amount of regenerative power, the storage battery becomes fully charged, or conversely, the amount of charge required for driving is insufficient (electricity). Missing) may occur.
- the present disclosure provides an information processing device, an information processing method, and an information processing system that control the amount of power charged to a storage battery in a mobile body.
- the information processing apparatus of the present disclosure is the storage battery based on the environmental information of the path to which the moving body moves, which is acquired after the charging start of the storage battery of the moving body moving by using the electric power stored in the storage battery or after the charging start instruction. It is provided with a control unit for controlling the amount of electric power to be charged.
- the information processing method of the present disclosure is based on the environmental information of the path to which the moving body moves, which is acquired after the charging start of the storage battery of the moving body moving using the electric power stored in the storage battery or after the charging start instruction. Controls the amount of power to be charged.
- the information processing system of the present disclosure includes a moving body that is equipped with a storage battery and moves using the power stored in the storage battery, a charging unit that charges the storage battery, and acquisition after the storage battery starts charging or is instructed to start charging.
- a control unit for controlling the amount of power to be charged to the storage battery based on the environmental information of the path to which the moving body is moved is provided.
- the whole system block diagram which includes the charge control system which is an information processing system which concerns on 1st Embodiment.
- the figure which shows how the robot is connected to the charging station.
- the figure which shows a plurality of routes in a driving environment and a situation where a robot is charged from a charging station schematically.
- the figure which shows an example of the charge control table used for determining a target charge state.
- the figure which shows the calculation example of the degree of congestion.
- the figure which shows the modification of the charge control system which concerns on embodiment of FIG. The flowchart of an example of the operation of the charge control system which concerns on 2nd Embodiment.
- FIG. 1 is an overall system configuration diagram including a charge control system 10 which is an information processing system according to the first embodiment.
- the charging station 100 a plurality of autonomous mobile robots (hereinafter referred to as robots) 200, 200A, 200B ..., Which are examples of mobile bodies, an AC power supply 300, and an autonomous mobile robot move (running in this example). It is equipped with a plurality of sensors 500A, 500B, 500C, 500D ... In the example of FIG. 1, there are a plurality of robots, but one robot may be used. Further, although there are a plurality of sensors installed in the moving environment (driving environment) of the robot, one sensor may be used. Any one or more of the sensors 500A, 500B, 500C, 500D, ... Are referred to as a sensor 500X. Any one or more of the robots 200A, 200B ... Are referred to as a robot 200X.
- Robots 200, 200A, 200B, etc. are mobile bodies that travel in an environment such as an office, factory, or outdoors.
- the robots 200, 200A, 200B, etc. travel along the route by executing the task of moving the designated route from the starting point to the destination point.
- the task may simply travel from the starting point to the destination, or may include work such as loading or unloading the transported items in the middle of the traveling.
- the route traveled from the starting point to the destination point may be determined by the charging station 100, or the robot may determine itself based on the map information of the traveling environment, or an external device that generates an operation plan for a plurality of robots. Any case where the operation management device (not shown) is determined is possible.
- Robots 200, 200A, 200B, etc. are examples of moving objects.
- the moving object according to this embodiment uses the power of a storage battery such as an AGV (Automatic Guided Vehicle), an automobile (EV (Electric Vehicle), PHV (Plug-in Hybrid Vehicle), etc.) as a power source. Any moving object may be used as long as it is used.
- AGV Automatic Guided Vehicle
- EV Electric Vehicle
- PHV Plug-in Hybrid Vehicle
- the robot 200 includes an information processing unit (processing unit) 210, a power supply circuit 220, and a storage battery 230.
- processing unit processing unit
- Other robots 200A, 200B and the like have the same configuration.
- the storage battery 230 is a rechargeable / dischargeable battery that stores electric energy (electric power) for the robot 200 to move.
- the storage battery 230 may be referred to as a secondary battery.
- the electric power stored in the storage battery 230 is supplied by the charging station 100.
- the power supply circuit 220 charges and discharges the storage battery 230 under the control of the charging station 100 coupled to the robot 200.
- Charging / discharging means at least one of charging and discharging.
- Power can be sent and received to and from the charging station 100 by wire or wirelessly.
- wired connection the robot and the charging station 100 are connected by a wired cable.
- wireless communication a power signal is transmitted and received between the robot and the charging station 100, for example, via magnetic coupling between coils.
- FIG. 2 shows how the robot 200 is connected to the charging station 100.
- the charging station 100 includes a 360 ° camera as a sensor 170 that captures a wide range of the driving environment.
- the power supply circuit 220 is coupled to the robot's moving mechanism (motor, wheels, etc.) and the information processing unit 210 via internal wiring.
- the power supply circuit 220 takes out the electric power required for the operation of the mobile mechanism and the information processing unit 210 from the storage battery 230 and supplies the electric power to the mobile mechanism and the information processing unit 210.
- the power supply circuit 220 supplies electric power necessary for operation to elements that operate with electric power other than the mobile mechanism.
- the storage battery 230 may supply electric power to a display unit (not shown) for displaying data, a light emitting unit (not shown) for displaying an operating state, a storage unit (not shown) for storing data, and the like.
- the power supply circuit 220 charges the storage battery 230 with the electric power regenerated from the motor while the robot 200 is moving along a path having a downward gradient.
- the storage battery 230 tends to deteriorate rapidly when it is maintained in a fully charged state or a state close to a fully charged state (hereinafter, fully charged or the like). Therefore, the charging station 100 charges the storage battery 230 with the electric power regenerated while the robot 200 is running, so that the storage battery 230 is not fully charged. Control.
- the information processing unit 210 performs various information processing necessary for the operation of the robot 200.
- the information processing unit 210 can communicate with the charging station 100 by wire or wirelessly. Communication methods include wireless LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), 5G (5th generation mobile communication system), LTE (LongTermEvolution), serial cable, Ethernet (registered trademark), dedicated communication method, etc. It may be optional.
- the information processing unit 210 is configured by various processors such as CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit), circuits such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or a combination thereof. Will be done.
- the function of the information processing unit 210 is executed by causing a program such as a CPU to execute the program. In this case, the program may be stored in a storage unit (not shown) in the robot 200.
- the information processing unit 210 acquires task information instructing a task to move from a departure point to a destination point, and controls the robot 200 to move to the destination point by executing the task shown in the task information.
- the task information is stored in a storage unit (not shown) in the robot in advance, is provided from the charging station 100, or is an operation planning device (not shown) that generates an operation plan for a plurality of robots. It may be provided by.
- the information processing unit 210 executes various processes necessary for executing charging with the charging station 100. For example, the information processing unit 210 executes the protocol (determines the charging method, etc.) before the start of charging. Further, the information processing unit 210 may acquire information from the charging station 100 for specifying a charging state (for example, SoC: State of Charge) that is a target for charging the storage battery 230. The information processing unit 210 monitors the amount of electric power stored in the storage battery 230, and when charging is performed to the target charging state (target charging state), the charging station 100 provides information indicating that charging is completed. May be notified to.
- a charging state for example, SoC: State of Charge
- the charging station 100 includes an information processing unit (processing unit) 110, a charge control unit 120, an AC / DC power supply circuit 130, a wireless communication unit 140, a wired communication unit 150, a storage unit 160, and a sensor 170.
- the charging station 100 includes an information processing device according to the present embodiment as an example.
- the information processing apparatus includes an information processing unit 110 and a control unit 122 (described later) of the charge control unit 120.
- the information processing device may be provided in the robot 200.
- the AC / DC power supply circuit 130 is connected to the AC power supply 300.
- the AC power supply 300 may be a commercial power supply or a power supply device including a DC power supply and an inverter.
- the AC / DC power supply circuit 130 converts the AC power supplied from the AC power supply 300 into DC power.
- the AC / DC power supply circuit 130 supplies the converted DC power to the charge control unit 120 and other elements operating by the power in the charging station 100.
- Other elements include, for example, at least one of an information processing unit 110, a camera 170, a storage unit 160, a wireless communication unit 140, and a wired communication unit 150.
- the sensor 170 is a sensor that senses the driving environment of the robots 200 and 200X.
- the sensor 170 is, for example, a brightness camera (RGB camera or the like), a distance measuring camera (ToF (Time Of Flight) camera, a stereo camera or the like), or both of them.
- the camera is, for example, a 360 ° camera.
- Sensors other than cameras, such as Lidar (Light Detection and Ringing or Laser Imaging Detection and Ringing), millimeter-wave radars, or ultrasonic sensors, may be used with or in addition to the camera.
- the number of sensors may be one or a plurality.
- the wireless communication unit 140 can wirelessly communicate with the sensor 500X arranged in the driving environment. As an example, the wireless communication unit 140 receives the data detected by the sensor 500X. Further, the wireless communication unit 140 can wirelessly communicate with another robot 200X that is traveling in the traveling environment or waiting for departure. Further, the wireless communication device 140 can wirelessly communicate with the robot 200 charged from the charging station 100. The wireless communication unit 140 performs communication related to the control of the robots 200 and 200X. The wireless communication unit 140 may receive the data detected by the sensors included in the robots 200 and 200X.
- the communication method may be any, such as wireless LAN (Local Area Network), Bluetooth (registered trademark), 5G (5th generation mobile communication system), LTE (LongTermEvolution), and a dedicated communication method.
- the wired communication unit 150 can communicate with the sensor 500X arranged in the driving environment by wire. As an example, the wired communication unit 150 receives the data detected by the sensor 500X. Further, the wired communication unit 150 can communicate with the robot 200X traveling in the traveling environment or waiting for departure by wire. Further, the wired communication unit 150 can communicate with the robot 200 charged from the charging station 100 by wire. The wired communication unit 150 performs communication related to the control of the robots 200 and 200X. Further, the wired communication unit 150 may receive the data detected by the sensors included in the robots 200 and 200X.
- the communication method may be arbitrary, such as a serial cable, Ethernet (registered trademark), and a dedicated communication method.
- the charging station 100 may include only one of the wireless communication unit 140 and the wired communication unit 150.
- the storage unit 160 stores the data acquired by the sensor 170, the data received from the sensor 500X and the robot 200X by the wireless communication unit 140, and the data received from the sensor 500X and the robot 200X by the wired communication unit 150.
- the information processing unit 110 is a processor such as a CPU
- the storage unit 160 may store a program to be executed by the processor.
- various data necessary for the operation of this station may be stored.
- map information representing the traveling environment may be stored in the storage unit 160.
- Parameter information of the sensor 170 (for example, camera parameter information) may be stored in the storage unit 160.
- Map information may be stored in the storage unit of the robot 200.
- the storage unit 160 is a storage medium for temporarily or permanently storing data, such as a non-volatile memory, a volatile memory, a hard disk, an SSD, a magnetic storage device, and an optical storage device.
- the charge control unit 120 controls charging / discharging of the storage battery 230 of the robot by using the DC power supplied from the AC / DC power supply circuit 130 under the control of the information processing unit 110.
- the charge control unit 120 includes a charge unit 121 and a control unit 122. A part of the function of the charge control unit 120 (for example, the function of the control unit 122) may be provided in the robot 200.
- the charging unit 121 is connected to the power supply circuit 220 of the robot 200 to be charged by wire or wirelessly, and supplies electric power for charging.
- the power to be supplied can be either direct current or alternating current.
- the charging unit 121 converts the DC power supplied from the AC / DC power supply circuit 130 into AC power.
- the robot 200 on the power receiving side converts the supplied AC power into direct current and charges the storage battery 230.
- the control unit 122 of the sensors 500X, the robot 200, 200X, and the sensor 170X at least after the charging start of the robot 200 or after the charging start instruction from the information processing unit 110.
- the amount of electric power charged to the storage battery 230 is controlled.
- the control unit 122 acquires charging instruction information including information for specifying a target charging state (target charging state) to be charged from the information processing unit 110.
- the control unit 122 controls the charging unit 121 so as to charge the battery to the target charging state specified by the instruction information.
- the control unit 122 acquires the instruction information at least after the start of charging or after the charging start instruction from the information processing unit 110, and changes (updates) the target charging state each time the instruction information is received from the information processing unit 110. This includes both cases where the target charge state becomes larger or smaller than the previous instruction due to the change in the target charge state.
- the initial target charging state may be predetermined or may be acquired from the information processing unit 110 before the start of charging.
- the control unit 122 stops charging when charging to the target power state.
- the control unit 122 may stop charging when the robot 200 notifies that charging is completed. In the following description, it is assumed that the traveling environment information is acquired after the charging of the robot 200 is started, but it is also possible to acquire the traveling environment information after the charging start instruction from the information processing unit 110.
- the information for specifying the target charge state may be information that specifies the value of the target charge state. For example, when charging up to 70% when the fully charged state is 100%, 70% is specified as the target charging state.
- the information for specifying the target charge state may be information that specifies the value of the electric power amount (target electric energy amount) required to charge the storage battery 230 to the target charge state.
- the control unit 122 may calculate the target electric energy amount based on the difference between the charging state and the target charging state before the start of charging of the storage battery 230 and the battery capacity of the storage battery 230. The control unit 122 controls the charging unit 121 so as to charge the target electric energy amount.
- the control unit 122 may acquire the charging state before the start of charging from the storage battery 230, may calculate the charging state before the start of charging from the past running history (movement history data) of the storage battery 230, or the like.
- the charging state before the start of charging may be acquired by the method of.
- the information processing unit (processing unit) 110 performs various information processing in the charging station 100.
- the information processing unit 110 is configured by various processors such as CPU (Central Processing Unit) or MPU (Micro Processing Unit), circuits such as ASIC (Application Specific Integrated Circuit), FPGA (Field Programmable Gate Array), or a combination thereof. Will be done.
- the function of the information processing unit 110 is executed by causing a program such as a CPU to execute the program.
- the program may be stored in the storage unit 160.
- Some functions of the information processing unit 110 may be mounted on the information processing unit 110 of the robot.
- the information processing unit 110 executes various processes necessary for executing charging with the robot 200 to be charged. For example, the information processing unit 110 executes the protocol (determines the charging method, etc.) before the start of charging. Further, the information processing unit 110 determines a target charging state (target charging state) of the storage battery 230 of the robot 200, and generates charging instruction information including information for specifying the target charging state.
- the information for specifying the target charge state may be information that specifies the target charge state, or may be information that specifies the value of the electric energy required to charge the storage battery 230 by the target charge state.
- the information processing unit 110 provides the generated charging instruction information to the charging control unit 120. That is, the charge start instruction is given to the charge control unit 120.
- the information processing unit 110 may provide the robot 200 with information for specifying the target charging state. When the information processing unit 110 receives information from the robot 200 that charging has been completed up to the target charging state, the information processing unit 110 may provide the information to the charging control unit 120.
- the information processing unit 110 acquires information (driving environment information) representing the traveling environment of the route to be charged by the robot 200 to be charged at least after the start of charging from at least one of the sensor 500X, the robot 200, 200X, and the sensor 170. do.
- the information processing unit 110 determines the target charging state of the robot 200 based on the acquired traveling environment information.
- the information processing unit 110 may estimate the amount of regenerative power generated by the running of the robot 200 to be charged, and determine the target charging state based on the estimated amount of regenerative power and the running environment information. That is, the control unit 122 may control the amount of electric power to be charged to the storage battery 230 based on the amount of regenerative electric power estimated by the information processing unit 110 and the traveling environment information.
- the information processing unit 110 may determine the target charging state based on the weight of the robot 200 to be charged. That is, the control unit 122 may control the amount of electric power to be charged to the storage battery 230 based on the weight estimated by the information processing unit 110.
- the weight is not the actual weight, but may be a heavy, standard, or light class.
- the information processing unit 110 may determine the target charging state based on the arrangement status of obstacles on the route on which the robot 200 to be charged travels. That is, the control unit 122 may control the amount of electric power to be charged to the storage battery 230 based on the arrangement of obstacles in the path.
- the placement of obstacles is based on at least one of the presence or absence of obstacles, the size of obstacles, the installation area of obstacles, the placement density of obstacles, and the number of obstacles. Specific examples of obstacles include luggage, other robots, and workers.
- the information processing unit 110 may determine the target charging state based on the road surface condition of the route on which the robot 200 to be charged travels. That is, the control unit 122 may control the amount of electric power to be charged to the storage battery 230 based on the road surface condition in the path.
- the road surface condition is, for example, based on at least one of the wet condition of the road surface (wet, dry, frozen, etc.) and the material of the road surface (gravel road or asphalt, etc.).
- the information processing unit 110 may determine the target charging state based on the weather conditions of the route on which the robot 200 to be charged travels. That is, the control unit 122 may control the amount of electric power to be charged to the storage battery 230 based on the weather condition of the route.
- weather conditions include weather, wind speed, wind direction, temperature, and humidity.
- sensors that detect weather conditions include various sensors such as raindrop sensors, fog sensors, sunshine sensors, snow sensors, and illuminance sensors.
- the information processing unit 110 may select a route on which the robot 200 to be charged travels from a plurality of routes (route candidates) and provide the robot 200 with information indicating the selected route. In this case, the information processing unit 110 determines the target charging state when the robot 200 travels for the selected route.
- the process of selecting a route by the information processing unit 110 will be described in detail in the second embodiment or the third embodiment. In the following, it is assumed that the robot 200 travels on an arbitrary route selected by the information processing unit 110 or an arbitrary route selected by the robot 200 itself.
- the information processing unit 110 performs a process of controlling the amount of power to be charged to the storage battery 230 of the robot 200 based on the driving environment information acquired from at least one of the sensor 500X and the robot 200X (for example, the target of the storage battery 230 of the robot). The process of determining the charging state) will be described in detail.
- FIG. 3 schematically shows a situation in which a plurality of paths P1, P2, P3 in a traveling environment and a robot 200 are connected to a charging station 100 and charged from the charging station 100.
- the position charged by the charging station 100 is the starting point of the robot 200. It is assumed that the robot 200 moves on the route P1 from the starting point to the destination point.
- the route P1 is a route arbitrarily selected from a plurality of routes P1, P2, and P3 that can reach the destination point.
- the routes P1 to P3 are composed of at least one of an uphill road surface (uphill), a downhill road surface (downhill), and a flat road surface. On route P1, there is a downhill on the way, and then there is an uphill via a flat road.
- the entire road surface is flat.
- route P3 there is an uphill on the way, and then there is a downhill via a flat road.
- the information regarding the gradient (inclination) in the routes P1 to P3 is given in advance as a part of the route information of the map information representing the traveling environment. That is, for each route, information such as how large the slope of the road surface is and how far the road surface is is included in the map information.
- the sensor 170 of the charging station 100 is a 360 ° camera here, and the imaging range (sensing range) 171 of the camera is shown. Further, the plurality of sensors 500A to 500D installed in the traveling environment are cameras here, and the imaging ranges 501A to 501D of the sensors 500A to 500D are shown. Although only the robot 200 to be charged is shown in the figure, there may be another robot traveling on at least one of the routes P1 to P3 or another route (not shown). The routes such as the routes P1 to P3 may have a width that allows two or more robots to travel in opposite directions (pass each other).
- This control may be performed by the robot autonomously, or may be performed by an operation management device (not shown) that manages the operation of each robot.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 may perform the control.
- the charge control unit 120 of the charging station 100 obtains the amount of power (charge amount) to be charged to the robot 200 to be charged from the sensor 170 of the charging station 100, the driving environment camera 500X, and the like after the start of charging. Control based on. Specifically, for example, the information processing unit 110 acquires the traveling environment information at regular time intervals, and determines the target charging state of the robot 200 based on the acquired traveling environment information. That is, the target charging state of the robot 200 is determined in real time based on the traveling environment. The charging station 100 prevents the storage battery 230 from being fully charged or nearly fully charged (such as full charge) due to charging of regenerative power while the robot 200 is running, and the robot 200 is not run out of electricity while the robot 200 is running.
- the charge control unit 120 of the charging station 100 controls the charging of the robot 200 until the storage battery 230 is charged to the determined target charge state. After charging is completed, the robot 200 disconnects from the charging station 100 and departs for the destination.
- FIG. 4 shows an example of a charge control table used to determine a target charge state.
- a charge control table is provided for each route connecting the starting point and the destination point.
- the charge control table has items such as a target charge state candidate, a robot weight, a degree of congestion (obstacle placement status), and a road surface condition.
- a target charge state candidate for the path P1 selected in FIG. 2 is shown.
- the target charge state candidate is a target charge state candidate applied to the robot to be charged.
- the robot weight represents the weight of the robot itself, or the total weight of the weight of the robot itself and the weight of the luggage mounted on the robot (loaded weight). Instead of the robot weight, the load weight of the robot may be used.
- Robot weight is expressed in "standard”, “heavy", and “light” classes. For example, assuming a standard weight, -19% to 19% or less may be “standard”, 20% or more may be “heavy", and -20% or less may be “light”. As another example, it may be expressed in a range of weight values (for example, 30 kg or less, 31-40 kg, 41 kg or more, etc.).
- the robot weight may be given in advance by a method such as being included in task information or spec information, or a worker inputs robot weight information using an input terminal and the input information is used for wired or wireless communication. Then, it may be provided to the charging station 100.
- the degree of congestion indicates how many obstacles are placed on the route (here, route P1).
- the degree of congestion can be determined, for example, based on at least one of the installation area of obstacles, the placement density of obstacles, and the number of obstacles.
- FIGS. 5 (A) and 5 (B) show an example of calculating the degree of congestion.
- the degree of congestion is calculated based on the area of obstacles arranged in a specific section (target section) of the route. As an example, the larger the area, the higher the degree of congestion.
- the degree of congestion is calculated based on the ratio of the area occupied by obstacles to the total area of a specific section of the route. The higher the ratio, the higher the degree of congestion.
- the degree of congestion can be represented by the "standard", "high”, and “low” classes. Specifically, assuming a standard ratio (or area), -19% to 19% or less is “standard”, 20% or more is “high", and -20% or less is "”. It may be "low”.
- the degree of congestion may be expressed in the range of the value of the ratio (or the area).
- the specific section may be the entire section of the route or a section where obstacles may be placed.
- a specific section of the route is divided into a plurality of sections (divided sections).
- the width of each division section may be the same or different.
- the degree of congestion is calculated based on the calculated ratio statistics (maximum value, average value, median value, minimum value, etc.). For example, set three value ranges, "low” when the maximum value belongs to the smallest range, "high” when the maximum value belongs to the largest range, and "high” when the maximum value belongs to the middle range. It may be "standard".
- the area of the obstacle or the ratio of the area of the obstacle to the area of the route was used, but the number of obstacles, the presence or absence of obstacles, or the obstacles.
- the degree of congestion may be determined based on the size of the object.
- the road surface condition indicates whether the road surface of the route is slippery (that is, whether the wheels of the robot or the like are slippery). For example, if the road surface is wet or frozen, it is slippery, and if it is dry, it is not slippery. Moreover, when the material of the road surface is a gravel road or the like, it is slippery, and when the material is asphalt or the like, it is not slippery. As in the case of the degree of congestion, the road surface condition can be determined based on the area of the slippery road surface in a specific section or the ratio of the area of the slippery road surface in a specific section.
- the road surface condition may be defined by other methods.
- the road surface condition may be specified by image recognition (for example, semantic segmentation) of the image data captured by the camera, or may be specified by using a visible light sensor or an invisible light sensor and a light source.
- the slipperiness may be estimated based on the idling condition of the wheels and the like when the other robot 200X moves on the path (here, the path P1). For example, the number of idlings may be calculated from the distance traveled by the robot 200X by odometry and the number of rotations of the wheels. If the number of idling is more than a certain value, it may be determined that the road surface is slippery.
- the information processing unit 110 specifies a target charging state candidate corresponding to a set of robot weight, congestion degree, and road surface condition in the charging control table of FIG. 4, and determines the identified candidate as the target charging state. For example, if the robot weight is "heavy”, the degree of congestion is “standard”, and the road surface condition is “standard”, 70% is determined as the target charging state. If all three items are "standard”, 80% is determined as the target charging state.
- the target charging state when all three items are "standard” is called the standard charging state.
- the standard charging state is determined based on a standard regenerative electric energy calculated from the height difference (for example, gradient and distance) of the downward slope portion among the plurality of portions divided by the path P1.
- the total regenerative amount is calculated by totaling the estimated regenerative power amounts obtained in the downward slope portion of the route P1.
- the total power consumption is calculated by calculating the amount of power consumed by traveling to the destination point, for example, for the uphill portion and the flat portion, and totaling them. If there is power consumed during driving even in the downhill portion, the amount of power is added to calculate the total power consumption.
- the robot moves at a standard speed. Further, the value of power consumption may be determined according to the gradient. When the robot performs an operation of loading or unloading luggage on the way, the power consumption of the operation may be included.
- the charging state at the time of departure may be determined so that the charging state at the time of arrival at the destination is within a certain range with respect to the desired charging state based on the total power consumption and the total regeneration amount.
- the desired charge state can be arbitrarily determined, for example, by adding a margin to the lower limit charge state allowed for the storage battery 230.
- the charge control table of FIG. 4 is stored in the storage unit 160 in advance.
- the values of each item in the charge control table are set in advance. Since the content of the charge control table differs depending on the driving environment to which the present embodiment is applied, it is conceivable to set different values depending on the driving environment to which the system is applied.
- the information processing unit 110 may update the value of the target charge state candidate of the charge control table by machine learning. For example, using a regression model method such as a neural network, the value of the target charging state candidate is optimized so that the difference between the charging state when the robot arrives at the destination and the desired charging state becomes small. May be good.
- FIG. 6 is a flowchart of an example of the operation of the charge control system 10 according to the first embodiment.
- the robot 200 is coupled to the charging station 100 (S101).
- the combination may be wired or wireless.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 acquires information (route information) of the route on which the robot 200 travels from the robot 200 (S102). In addition to the route information, information such as the robot's past running history information and the robot's spec information may be acquired.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 determines the target charging state of the robot 200 based on the route information of the robot 200 (S103).
- the standard charging state associated with the path in advance is tentatively determined as the target charging state.
- the target charging state is tentatively determined based on the weight of the robot (the weight of the robot itself or the weight of the robot and the weight of the luggage mounted on the robot) or the weight of the luggage mounted on the robot. It may be (see the charge control table in FIG. 4).
- the target charging state may be determined using the traveling history information (moving history data).
- the information processing unit 110 provides the charge control unit 120 with charging instruction information including information for specifying the target charging state.
- the information for specifying the target charge state may be information that specifies the value of the target charge state, or the value of the amount of power (target power amount) required to charge the storage battery 230 by the target charge state is specified. It may be information.
- the control unit 122 of the charge control unit 120 starts charging the storage battery 230 mounted on the robot 200 by controlling the charge unit 121 according to the instruction information (S104).
- the information processing unit 110 of the charging station 100 acquires the traveling environment information from at least one of the sensors 170, the sensor 500X, the robot 200, and the 200X, and specifies the traveling environment of the route of the robot 200. (S105). For example, the degree of congestion, the road surface condition, and the like in the path of the robot 200 are specified.
- the information processing unit 110 updates the target charging state of the robot 200 based on the specified driving environment and the charging control table of FIG. 4 (S105).
- the information processing unit 110 provides the charge control unit 120 with charging instruction information including information for specifying the updated target charging state. If there is no change in the target charging state due to the update, the provision of instruction information may be omitted.
- the control unit 122 of the charge control unit 120 controls the charge unit 121 according to the instruction information indicating the target charge state after the update.
- the target charging state is changed to a large value. Further, if it is detected that more obstacles are arranged in the path than the standard after the start of charging, it is conceivable that the target charging state is changed to a large value. On the other hand, if it is detected that there are fewer obstacles in the path than the standard after the start of charging, it is possible that the target charging state is updated to a small value.
- the information processing unit 110 or the charge control unit 120 determines whether charging is completed up to the target charging state (S106), and if charging is not completed, returns to step S105. When charging is completed up to the target charging state, this process ends (S107). If the target charge state becomes smaller as a result of updating the target charge state and the amount of power stored in the storage battery 230 exceeds the updated target charge state, the storage battery 230 is discharged. May be done. After charging (or discharging) is completed, the robot 200 breaks the connection with the charging station 100, departs according to the route information at the departure time, and moves toward the destination.
- the target charging state is tentatively determined without using the driving environment information before the start of charging, but the driving environment information is acquired even before the start of charging, and the target charging state is determined using the acquired driving environment information. You may decide. This makes it possible to reduce the possibility that the target charging state will fluctuate significantly after the start of charging.
- the target charge state is determined using the regenerative electric energy generated in the path on which the robot travels and the travel environment information after the start of charging, and the battery is charged to the target charge state (that is, the storage battery). Limit the amount of power charged to the storage battery without fully charging it). As a result, it is possible to prevent the storage battery 230 from being fully charged or nearly fully charged while the robot is running, and to suppress the progress of deterioration of the storage battery 230. Further, since it is not necessary to fully charge the storage battery 230 at the time of departure, the charging time can be shortened. Further, even if the regenerated electric power is charged to the storage battery 230, it is suppressed that the storage battery 230 is fully charged. Therefore, the robot 200 is equipped with a load resistance device for consuming the surplus regenerated electric power that cannot be charged to the storage battery 230. It becomes unnecessary to do.
- FIG. 7 shows a modified example of the charge control system according to the embodiment of FIG.
- an AC power supply 300 is used as a power source of the charge control system, but in FIG. 7, a DC power supply 301 is used.
- a DC / DC power supply circuit 131 is used instead of the AC / DC power supply circuit 130 of FIG. 1.
- the DC / DC power supply circuit 131 is connected to the DC power supply 301.
- the DC power supply 301 for example, a power storage device or a battery can be used.
- the DC / DC power supply circuit 131 converts the DC voltage supplied from the DC power supply 301 into DC-DC in accordance with the voltage of the battery 230 at the supply destination.
- the charge control unit 120 charges the robot 200 using the converted DC voltage.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 is based on the amount of regenerative power generated in each route and the traveling environment information of each route from among a plurality of routes that can reach the destination from the starting point of the robot. Select. For example, the target charge state is calculated based on the amount of regenerative power generated in each route and the traveling environment information of each route, and the route having the lowest target charge state or less than the threshold value is selected.
- FIG. 8 is a flowchart of an example of the operation of the charge control system 10 according to the second embodiment. Steps S101 to S104 are the same as those in FIG. 6 of the first embodiment.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 calculates the target charging state of each path. Temporarily select the route with the lowest target charge status or less than the threshold. It is determined whether the storage battery 230 has been charged to the target charging state (S106), and step S115 is repeatedly executed until the storage battery 230 is charged to the target charging state. When it is determined in step S106 that the storage battery 230 has been charged to the target charge state, the route temporarily selected at this point is determined as the route of the robot 200. By selecting a route having a low target charge state based on real-time driving environment information, the amount of charge power of the storage battery 230 can be reduced, so that a battery having a small capacity can be used.
- the processing of this embodiment can be performed by the information processing unit 210 of the robot instead of the information processing unit 110 of the charging station 100.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 predicts whether or not a plurality of routes that can reach the destination point from the starting point of the robot 200 can be passed due to the presence of obstacles or the like.
- the information processing unit 110 calculates a target charging state for a route predicted to be passable, and determines a route on which the robot 200 travels based on the calculated target charging state.
- step S115 of the flowchart of the second embodiment FIG. 8
- a process of predicting whether or not each route can be passed is added. For the route predicted to be passable, the calculation of the target charge state and the provisional selection of the route performed in step S115 of the second embodiment are performed.
- FIG. 9 is a diagram showing a specific example of determining whether the route is passable.
- FIG. 9A shows an example of determining that passage is not possible when an obstacle that obstructs passage is placed on the route, that is, when the width that can be passed by the obstacle is less than a certain value.
- the constant value may be determined for each type of robot, or may be a value common to all robots. Whether or not an obstacle is present can be determined, for example, by comparing it with a camera image of the route when no obstacle is placed. Alternatively, it may be determined by performing image recognition by semantic segmentation or the like.
- FIG. 9B shows an example in which it is determined that the vehicle is impassable when the ratio of the total area of obstacles to the area of a specific section (target section) of the route is equal to or more than a certain value. This is because when the ratio is equal to or higher than a certain value, the robot may make many detours of obstacles and the power consumption may become too large. Alternatively, there is a high possibility that additional obstacles will be placed in the future and the robot will not be able to pass.
- the specific section may be the entire section of the route or a part of the route.
- FIG. 9C calculates the ratio of the total area of obstacles placed in the divided section to the area of the divided section for a plurality of sections (divided sections) obtained by dividing a specific section of the route, and for each divided section.
- An example of determining whether or not to pass is shown based on the ratio of. For example, the statistical value (maximum value, average value, median value, minimum value, etc.) of the ratio calculated for a plurality of divided sections is calculated, and if there is a section whose statistical value is a certain value or more, it is determined that the passage is impassable. This is because when the statistical value is equal to or higher than a certain value, the robot 200 may make many detours of obstacles and the power consumption may become too large. Alternatively, there is a high possibility that additional obstacles will be placed in the future and the robot 200 will not be able to pass.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 may determine the possibility that the obstacles arranged in the route may be moved (removed) based on the information about the obstacles. That is, by removing the obstacle from the route, it is determined that there is a possibility that the robot 200 can pass from the state where it cannot pass. When it is determined that there is a high possibility that the obstacle will be removed, the route is included in the candidates to be selected as the route that the robot 200 can travel.
- information on obstacles includes the deformation status of the obstacle box, the transportation speed of the obstacle when it is transported to the position where the obstacle is placed, whether or not there are workers around the obstacle, and the obstacle. Includes at least one item of size, deformation of the floor on which the obstacle is placed, and weight of the obstacle.
- an obstacle if an obstacle is heavy, it may be judged that the obstacle is unlikely to be moved (it is difficult to transport and it is highly likely that it will not be moved immediately) in an office or the like. As another example, when there is a worker around the obstacle, it can be expected that the worker who notices the robot 200 will move the obstacle.
- the weight of the obstacle if the weight of the obstacle is not known, it may be estimated whether the obstacle is heavy or light. For example, if the box of the obstacle is deformed, specifically, if the sides of the cardboard are not straight, it is considered that the cardboard is deformed due to the weight when the obstacle is transported, and it can be estimated that the obstacle is heavy. ..
- the floor on which the obstacle is placed is deformed (for example, if it is sunk by a certain width or more), it can be estimated that the obstacle is heavy.
- the deformation state of the floor can be determined, for example, by comparing with a past camera image.
- the transport speed can be estimated from the image data of the camera that captured the obstacle.
- FIG. 10 shows an example of estimating the transportation speed.
- An image when an obstacle to be carried enters the imaging range 501A of the sensor (camera) 500A (referred to as image 1 for convenience) and an obstacle are placed (the obstacle stops or stops in the image).
- An image (of a straight line) (referred to as image 2 for convenience) is specified.
- image 1 for convenience
- image 2 for convenience
- the obstacle enters the imaging range it exists at the position K1 in the image 1
- the obstacle exists at the position K2 in the image 2.
- the number of frames of the camera 500A from the image 1 to the image 2 is specified.
- the transportation speed of obstacles can be calculated from the specified number of frames and the unit time of frames.
- the information about the obstacle is used to comprehensively judge the possibility that the obstacle will be moved (removed) from the route, and if there is a high possibility that the obstacle will be moved, the robot can run (pass through). ) Can be judged as a route.
- the timing of movement may be before or after the robot arrives at the position of the obstacle. In the latter case, it may be estimated whether the vehicle will be moved within the threshold time from arrival.
- FIG. 11 is a flowchart of an example of a process for determining whether or not the target route is a route that the robot 200 can pass through.
- Whether or not the box of obstacles is deformed may be determined by using, for example, a neural network for determining the presence or absence of deformation.
- the values of X 1 to X 5 may be determined in advance by the user of this system. Further, the values of X 1 to X 5 may be determined by machine learning. For example, it is acquired as result information whether or not the selected route can actually pass, and the acquired result information and the data including X 1 to X 5 are used as teacher data, and X 1 is used by a method such as regression analysis. You may learn the value of ⁇ X5 . The user may manually tune the values of X1 to X5.
- X 1 to X 5 may have the same value regardless of the driving environment (for example, office, factory, outdoor site, outdoor public / private road, etc.), or X 1 to X 5 may be weighted depending on the driving environment. Weighting can be performed, for example, by calculating weighting coefficients W 1 to W 5 for X 1 to X 5 . Weighting may be performed manually by the user or may be performed using machine learning.
- FIG. 12 shows an example in which X 1 to X 5 are weighted for an office, a factory, an outdoor site, and an outdoor public / private road as a driving environment.
- the driving environment listed in FIG. 12 is an example, and other examples are possible.
- the handling of obstacles is considered to be relatively polite. Therefore, it is assumed that the deformation of the obstacle or the box of the obstacle is unlikely to occur regardless of the weight of the obstacle, and the weight W 1 of X 1 is set to a small value (1 in the example of the figure). Since the floor of an office is often flat and people often carry it by trolley or by hand, it is assumed that if the obstacle is light, the transportation speed is high, and if the obstacle is heavy, the transportation speed is slow. Therefore, the weight W 2 of X 2 is set to a large value (3 in the example of the figure).
- the weight W 3 of X 3 is set to a medium value (example in the figure). Then, it is 2). Since it is assumed that the height of the obstacle is unlikely to depend on the driving environment, the weight W 4 of X 4 is set to a low value (1 in the example of the figure) regardless of the driving environment.
- the floor of the office has a double bottom on which cables can be laid, and panels may be laid on the surface. In this case, since sinking is likely to occur when a heavy object is placed on the panel, the weight W 5 of X5 is set to a medium value (2 in the example of the figure).
- the weights W1 to W5 of X1 to X5 can be determined for the driving environment other than the office. For example, since it is assumed that heavy objects are handled frequently in factories, the deformation of obstacles or boxes of obstacles is emphasized, and the weight W 3 of X1 is set to 3. In addition, since it is assumed that the floor is made of concrete or the like in the factory, the subduction of the floor is not emphasized, and the weight W5 of X5 is set to 1. Further, on outdoor sites and outdoor public and private roads, the road surface condition is worse than indoors, and it is assumed that the speed at which obstacles are transported is generally slow, so the weight W2 of X2 is set to 1 .
- the optimum weights of X 1 to X 5 differ depending on the actual environment in which the system is implemented, even in the same type of driving environment (for example, in the same office).
- the adjustment of the weight may be determined for each company that introduces this system and the environment in which the system is introduced. At this time, the weight may be determined manually or by machine learning. In machine learning, for example, even if the weights W 1 to W 5 of X 1 to X 5 are determined based on the time from when an obstacle is placed until it is moved and the correlation between X 1 to X 5 . good.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 identifies a passable route among a plurality of routes that can reach the destination point from the starting point of the robot, and determines the route of the robot from the specified route. select.
- the information processing unit 110 of the charging station 100 identifies a passable route among a plurality of routes that can reach the destination point from the starting point of the robot, and determines the route of the robot from the specified route. select.
- the vehicles will be charged using charging equipment installed at homes, public facilities, commercial facilities, etc.
- the charging equipment will supply power to the vehicle by wire or wirelessly.
- the charging equipment corresponds to the charging station 100 of the first embodiment to the third embodiment.
- a part of the functions of the charging station 100 (for example, at least one of the information processing unit 110, the storage unit 160, the wireless communication unit 140, the wired communication unit 150, and the sensor) may be mounted on the vehicle.
- At least one of the road traffic information and the dynamic map may be used.
- road traffic information examples include traffic jam information, required time, construction information, accident / breakdown vehicle information, speed regulation, lane regulation, parking lot location, and parking lot full / empty information.
- Road traffic information is acquired from VICS (Vehicle Information and Communication System) by vehicle or charging equipment.
- VICS Vehicle Information and Communication System
- the dynamic map is, for example, a map consisting of four layers of dynamic information, quasi-dynamic information, quasi-static information, and static information.
- the static information is high-precision three-dimensional map information
- the quasi-static information includes traffic regulation schedule information and road construction schedule information
- the quasi-dynamic information includes accident information, traffic congestion information, traffic regulation information, etc.
- Dynamic information includes ITS look-ahead information (information on surrounding vehicles, pedestrians, signals, etc.).
- the dynamic map is acquired by the vehicle or charging equipment from an external server or the like.
- FIG. 13 is a flowchart of an example of the operation of the charge control system 10 according to the fourth embodiment.
- the vehicle is connected to the charging equipment, and the charging equipment starts charging the storage battery 230 mounted on the vehicle (S401). It may be fully charged or may be charged to a predetermined charging state.
- the passenger of the vehicle sets a destination in the car navigation system (which may be included in the information processing unit 210 of the vehicle) mounted on the vehicle (S403).
- the information processing unit 210 of the vehicle or the information processing unit 110 of the charging facility determines one or more route candidates based on the set destination points, and determines the target charging state for each route candidate according to the first embodiment (. S404).
- the car navigation system presents the route candidate to the passenger on the screen (S405).
- the passenger selects the route to be used for movement from the presented route candidates (S406).
- the information processing unit 210 of the vehicle or the information processing unit 110 of the charging equipment identifies the target charging state corresponding to the selected route, and the power supply circuit 220 of the vehicle powers the charging equipment so that the storage battery 230 is in the target charging state. Is discharged or power is charged from the charging equipment to the storage battery 230 (S407).
- V2H Vehicle to Home
- the destination may be set in advance in the navigation system. For example, in the case of a vehicle that patrols a fixed route such as a business vehicle, it is conceivable to set a destination point in the navigation system in advance. Further, the storage battery 230 may be charged or discharged not only at the starting point but also at the relay point.
- the discharge device may be mounted on the vehicle. In that case, the connection between the charging equipment and the vehicle can be disconnected before the destination is input to the navigation system, and the electric power can be discharged from the discharge device of the vehicle in step S407.
- the present disclosure may also have the following structure.
- the amount of electric power to be charged to the storage battery is controlled based on the environmental information of the path to which the moving body moves, which is acquired after the charging start of the storage battery of the moving body using the electric power stored in the storage battery or after the charging start instruction is given.
- Control unit Information processing device equipped with.
- a processing unit for estimating the amount of regenerative power generated by the moving body moving on the route based on the information on the route is provided.
- the information processing device according to item 1, wherein the control unit controls the amount of electric power to be charged to the storage battery based on the estimated amount of regenerative electric power.
- the information processing apparatus according to Item 5, wherein the arrangement of the obstacles is based on at least one of the size of the obstacles, the installation area of the obstacles, the arrangement density of the obstacles, and the number of the obstacles.
- the control unit controls the amount of electric power to be charged to the storage battery based on the road surface condition of the path on which the moving body moves.
- the road surface condition is based on at least one of the wet state of the road surface of the route and the material of the road surface.
- the information processing apparatus wherein the arrangement status is based on at least one of the size of an obstacle in the plurality of routes, the installation area of the obstacle, the arrangement density of the obstacle, and the number of obstacles. .. [Item 13]
- the processing unit determines whether or not the obstacle is moved based on the information about the obstacles arranged in the plurality of routes, and selects the route to which the moving body moves based on the result of the determination.
- the information processing apparatus according to item 11 or 12.
- Information about the obstacle is Deformation status of the obstacle box, The transport speed of the obstacle when it is transported to the position where the obstacle is placed, Whether or not there are workers around the obstacle The size of the obstacle, The information processing apparatus according to item 13, which includes at least one item of the deformation state of the floor on which the obstacle is arranged and the weight of the obstacle.
- the information about the obstacle includes a plurality of the above items.
- the processing unit weights a plurality of the items based on the environment in which the moving body is operated, and determines whether or not the obstacle can be moved based on the weighted plurality of the items.
- a processing unit that determines the target charge state of the storage battery based on the environmental information is provided.
- the information processing device according to any one of items 1 to 15, wherein the control unit controls the amount of electric power to be charged to the storage battery based on the target charging state.
- the information processing apparatus according to any one of 1 to 16.
- the amount of electric power to be charged to the storage battery is controlled based on the environmental information of the path to which the moving body is moved, which is acquired after the charging start of the storage battery of the moving body using the electric power stored in the storage battery or after the charging start instruction is given.
- Information processing method [Item 20] A mobile body equipped with a storage battery and moving using the electric power stored in the storage battery, A charging unit for charging the storage battery and A control unit that controls the amount of electric power to be charged to the storage battery based on the environmental information of the path on which the moving body moves, which is acquired after the start of charging of the storage battery or after the instruction to start charging.
- Information processing system equipped with is
- Charge control system 100 Charging station 110 Information processing unit (processing unit) 120 Charge control unit 121 Charging unit 122 Control unit 130 AC / DC power supply circuit 140 Wireless communication unit 150 Wired communication unit 160 Storage unit 170 Sensor (camera, etc.) 171 Imaging range (sensing range) 200 Autonomous mobile robot 200, 200A, 200B Robot 210 Information processing unit (processing unit) 220 Power supply circuit 230 Storage battery 300 AC power supply 500 Sensor 500A-500D Sensor (camera, etc.) 501A-501D Imaging range
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Abstract
[課題]移動体における蓄電池に充電する電力量を制御する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムを提供する。 [解決手段]本開示の情報処理装置は、蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部と、を備える。
Description
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムに関する。
自律移動ロボット等の移動体に搭載される蓄電池は満充電又は満充電に近い状態(以下、満充電等)を維持すると劣化が早く進む。また蓄電池が満充電になった後も充電を行うと過充電になり蓄電池が破損する。なお過充電になった場合、蓄電池内の保護回路の動作により充放電経路を溶断することで、発煙発火を回避するようになっているが、この場合も蓄電池の破損は避けられない。このため、何らかの手段で、充電状態を満充電等にしないように制御することが望まれる。通常、自律移動ロボットの移動機構には減速用のブレーキは設けられていない。よって、自律移動ロボットが下り坂を移動中にモータで回生される電力が蓄電池に充電され、蓄電池が満充電等になることがある。このため、蓄電池が満充電になった場合に、モータから回生される電力を消費するための負荷抵抗装置を自律移動ロボットに設ける必要がある。
下記特許文献1は、地図情報および過去の走行結果から走行時の回生電力量を予測し、予測した回生電力量から蓄電池の充電量を制限する技術を開示している。しかしながら、実際の走行環境が過去の状態と異なる場合、予測した電力量が実際の回生電力量と大きくずれ、蓄電池が満充電等になる、あるいは、逆に走行に必要な充電量が不足(電欠が発生)する可能性がある。
本開示は、移動体における蓄電池に充電する電力量を制御する情報処理装置、情報処理方法及び情報処理システムを提供する。
本開示の情報処理装置は、蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後又は充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部と、を備える。
本開示の情報処理方法は、蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する。
本開示の情報処理システムは、蓄電池を搭載し、前記蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体と、前記蓄電池を充電する充電部と、前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部と、を備える。
以下、図面を参照して、本開示の実施形態について説明する。本開示において示される1以上の実施形態において、各実施形態が含む要素を互いに組み合わせることができ、かつ、当該組み合わせられた結果物も本開示が示す実施形態の一部をなす。図面において同一又は対応する要素には同一の符号を付して、詳細な説明を適宜省略する。
以下、図面を参照しながら、本発明の実施形態について説明する。
図1は、第1実施形態に係る情報処理システムである充電制御システム10を備えた全体システム構成図である。充電ステーション100と、移動体の一例である複数の自律移動ロボット(以下、ロボットと記載する)200、200A、200B・・・と、交流電源300と、自律移動ロボットが移動(本例では走行)する環境に設置された複数のセンサ500A、500B、500C、500D・・・とを備えている。図1の例ではロボットは複数台であるが、1台でもよい。また、ロボットの移動環境(走行環境)に設置されたセンサは複数個であるが、1つでもよい。センサ500A、500B、500C、500D、・・・のうち任意の1つ以上のセンサをセンサ500Xと記載する。ロボット200A、200B・・のうち任意の1つ以上のロボットをロボット200Xと記載する。
ロボット200、200A、200B等は、オフィス、工場又は屋外等の環境を走行する移動体である。ロボット200、200A、200B等は、出発地点から目的地点まで指定された経路を移動するタスクを実行することにより経路に沿って走行する。タスクは、出発地点から目的地点まで単に走行するものでもよし、走行の途中で搬送物の積み上げまたは積み下ろしなどの作業が含まれていてもよい。出発地点から目的地点まで走行する経路は、充電ステーション100によって決定される場合、あるいは、ロボットが、走行環境の地図情報に基づいて自ら決定する場合、あるいは複数のロボットの運行計画を生成する外部の運行管理装置(図示せず)が決定する場合のいずれも可能である。
ロボット200、200A、200B等は、移動体の一例である。本実施形態に係る移動体は、ロボット以外にも、AGV(Automatic Guided Vehicle)、自動車(EV(Electric Vehicle)、PHV(Plug-in Hybrid Vehicle)等)、ドローンなど、蓄電池の電力を動力源として用いる限り、任意の移動体でよい。
ロボット200は、情報処理部(処理部)210と、電源回路220と、蓄電池230とを備えている。他のロボット200A、200B等も同様の構成を有する。
蓄電池230は、ロボット200が移動するための電気エネルギー(電力)を蓄積する充放電可能な電池である。蓄電池230を二次電池と称する場合もある。蓄電池230に蓄積する電力は充電ステーション100によって供給される。
電源回路220は、ロボット200に結合された充電ステーション100の制御の元、蓄電池230の充放電を行う。充放電は、充電及び放電の少なくとも一方を意味する。充電ステーション100との間の電力の送受は、有線及び無線のいずれで行ってもよい。有線の場合、ロボット及び充電ステーション100間を有線ケーブルで接続する。無線の場合、ロボット及び充電ステーション100間で、例えばコイル同士の磁気結合を介して、電力信号を送受信する。
図2は、ロボット200が充電ステーション100に結合した様子を示す。充電ステーション100はセンサ170として、走行環境を広範囲に撮像する360°カメラを備えている。
電源回路220は、ロボットの移動機構(モータ及び車輪等)および情報処理部210に内部配線を介して結合されている。電源回路220は、移動機構および情報処理部210に動作に必要な電力を蓄電池230から取り出して、移動機構および情報処理部210に供給する。電源回路220は、移動機構以外にも電力で動作する要素には、動作に必要な電力を供給する。例えば蓄電池230はデータを表示する表示部(図示せず)、動作状態を表示する発光部(図示せず)、データを記憶する記憶部(図示せず)などに電力を供給してもよい。
電源回路220は、ロボット200が下りの勾配を有する経路を移動中にモータから回生される電力を、蓄電池230に充電する。蓄電池230は、満充電又は満充電に近い状態(以下、満充電等)を維持すると劣化が早く進む傾向がある。このため、充電ステーション100は、ロボット200の走行中に回生される電力が蓄電池230に充電されることで、蓄電池230が満充電等にならないよう、移動体に充電する電力量(充電量)を制御する。
情報処理部210は、ロボット200の動作に必要な各種の情報処理を行う。情報処理部210は、有線又は無線により、充電ステーション100と通信可能である。通信の方式は、無線LAN(Local Area Network)、ブルートゥース(登録商標)、5G(第5世代移動通信システム)、LTE(Long Term Evolution)、シリアルケーブル、イーサネット(登録商標)、専用の通信方式など任意でよい。情報処理部210は、CPU(Central Processing Unit)又はMPU(Micro Processing Unit)といった各種プロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、又はFPGA(Field Programmable Gate Array)等の回路、または、これらの組み合わせにより構成される。一例として、プログラムをCPU等のプログラムに実行させることで、情報処理部210の機能が実行される。この場合、プログラムはロボット200内の記憶部(図示せず)に格納されていてもよい。
情報処理部210は、出発地点から目的地点まで移動するタスクを指示したタスク情報を取得し、タスク情報に示されるタスクを実行することにより、ロボット200を目的地点まで移動させる制御を行う。タスク情報は、予めロボット内の記憶部(図示せず)に格納されている場合、充電ステーション100から提供される場合、又は、複数のロボットの運行計画を生成する運行計画装置(図示せず)から提供される場合などがある。
情報処理部210は、充電ステーション100との間で充電の実行に必要な各種の処理を実行する。例えば、情報処理部210は、充電開始前のプロトコルの実行(充電方式の決定など)を行う。また、情報処理部210は、充電ステーション100から蓄電池230の充電の目標となる充電状態(例えばSoC:State of Charge)を特定するための情報を取得してもよい。情報処理部210は、蓄電池230に蓄積されている電力量を監視し、目標となる充電状態(目標充電状態)まで充電が行われた場合に、充電が完了したことを示す情報を充電ステーション100に通知してもよい。
充電ステーション100は、情報処理部(処理部)110と、充電制御部120と、AC/DC電源回路130と、無線通信部140と、有線通信部150と、記憶部160と、センサ170とを備えている。充電ステーション100は、一例として本実施形態に係る情報処理装置を含む。一例として、情報処理装置は情報処理部110と充電制御部120の制御部122(後述)とを含む。情報処理装置がロボット200に設けられていてもよい。AC/DC電源回路130は、交流電源300に接続されている。交流電源300は商用電源でもよいし、直流電源とインバータとを含む電源装置でもよい。
AC/DC電源回路130は、交流電源300から供給される交流電力を直流電力に変換する。AC/DC電源回路130は、変換した直流電力を充電制御部120、および充電ステーション100内の電力で動作する他の要素に供給する。他の要素は、一例として、情報処理部110、カメラ170、記憶部160、無線通信部140、および有線通信部150の少なくとも1つを含む。
センサ170は、ロボット200、200Xの走行環境をセンシングするセンサである。センサ170は、一例として、輝度カメラ(RGBカメラ等)、測距カメラ(ToF(Time Of Flight)カメラ、ステレオカメラ等)、あるいはこれらの両方である。カメラは一例として360°カメラである。カメラ以外のセンサ、例えばLidar(Light Detection and Rangingあるいは Laser Imaging Detection and Ranging)、ミリ波レーダ、または超音波センサなどを、カメラとともに、あるいは、カメラに加えて、用いてもよい。センサの個数は1つでも、複数でもよい。
無線通信部140は、走行環境に配置されているセンサ500Xと無線により通信可能である。無線通信部140は、一例として、センサ500Xで検出されたデータを受信する。また、無線通信部140は、走行環境を走行中の、あるいは出発を待機している他のロボット200Xと無線により通信可能である。また無線通信装置140は、充電ステーション100から充電されているロボット200と無線により通信可能である。無線通信部140は、ロボット200、200Xの制御に関わる通信を行う。無線通信部140は、ロボット200、200Xが備えるセンサで検出されたデータを受信してもよい。通信の方式は、無線LAN(Local Area Network)、ブルートゥース(登録商標)、5G(第5世代移動通信システム)、LTE(Long Term Evolution)、専用の通信方式など任意でよい。
有線通信部150は、走行環境に配置されているセンサ500Xと有線により通信可能である。有線通信部150は、一例として、センサ500Xで検出されたデータを受信する。また、有線通信部150は、走行環境を走行中の、あるいは出発を待機しているロボット200Xと有線により通信可能である。また有線通信部150は、充電ステーション100から充電されているロボット200と、有線により通信可能である。有線通信部150は、ロボット200、200Xの制御に関わる通信を行う。また有線通信部150は、ロボット200、200Xが備えるセンサで検出されたデータを受信してもよい。通信の方式は、シリリアルケーブル、イーサネット(登録商標)、専用の通信方式など任意でもよい。
充電ステーション100は、センサ500X及びロボット200Xがすべて無線または有線で通信する場合は、無線通信部140及び有線通信部150のうちいずれか一方のみを備えていてもよい。
記憶部160は、センサ170で取得されたデータ、無線通信部140でセンサ500X及びロボット200Xから受信されたデータ、有線通信部150でセンサ500X及びロボット200Xから受信されたデータを記憶する。記憶部160は情報処理部110がCPU等のプロセッサの場合に、プロセッサに実行させるプログラムを記憶していてもよい。その他、本ステーションの動作に必要な各種のデータを記憶していてもよい。例えば走行環境を表す地図情報が記憶部160に格納されていてもよい。センサ170のパラメータ情報(例えばカメラパラメータ情報)が記憶部160に格納されていてもよい。地図情報がロボット200の記憶部に格納されていてもよい。記憶部160は、不揮発性メモリ、揮発性メモリ、ハードディスク、SSD、磁気記憶装置、光学記憶装置など、データを一時的または永続的に記憶する記憶媒体である。
充電制御部120は、情報処理部110の制御の元、AC/DC電源回路130から供給される直流電力を用いて、ロボットの蓄電池230に対する充放電の制御を行う。充電制御部120は、充電部121と、制御部122とを備えている。充電制御部120の機能の一部(例えば制御部122の機能)がロボット200に設けられていてもよい。
充電部121は、有線または無線により、充電対象となるロボット200の電源回路220と接続し、充電用の電力を供給する。供給する電力は、直流及び交流のいずれの構成も可能である。交流電力を供給する場合、充電部121は、AC/DC電源回路130から供給される直流電力を交流に変換する。この場合、受電側のロボット200は、供給される交流電力を直流に変換して蓄電池230に充電する。
制御部122は、ロボット200が出発地点から目的地点まで経路を移動する場合に、少なくともロボット200の充電開始後又は情報処理部110からの充電開始指示後にセンサ500X、ロボット200、200X、センサ170Xの少なくとも1つから当該経路の環境情報(走行環境情報)を取得する。取得した走行環境情報に基づき、蓄電池230に充電する電力量を制御する。具体的には、制御部122は、一例として、情報処理部110から充電する目標となる充電状態(目標充電状態)を特定するための情報を含む充電の指示情報を取得する。制御部122は、当該指示情報で特定される目標充電状態まで充電を行うよう充電部121を制御する。制御部122は、当該指示情報を少なくとも充電開始後又は情報処理部110からの充電開始指示後に取得し、情報処理部110から指示情報を受信するごとに目標充電状態を変更(更新)する。目標充電状態の変更により、目標充電状態が前回の指示より大きくなる場合、小さくなる場合のいずれの場合も含む。初期の目標充電状態はあらかじめ決められていてもよいし、充電開始前に情報処理部110から取得してもよい。制御部122は目標電力状態まで充電を行った場合に充電を停止する。制御部122は、ロボット200から充電が完了した旨の通知を受けた場合に充電を停止してもよい。以下の説明では、走行環境情報をロボット200の充電開始後に取得する場合を想定するが、走行環境情報を情報処理部110からの充電開始指示後に取得することも可能である。
目標充電状態を特定するための情報は、目標充電状態の値を指定した情報でもよい。例えば満充電の充電状態を100%としたときに70%まで充電する場合は、目標充電状態として70%を指定する。または、目標充電状態を特定するための情報は、目標充電状態まで蓄電池230を充電するために必要な電力量(目標電力量)の値を指定した情報でもよい。例えば、制御部122は、蓄電池230の充電開始前の充電状態及び目標充電状態との差分と、蓄電池230の電池容量とに基づき、目標電力量を算出してもよい。制御部122は、目標電力量の充電を行うよう充電部121を制御する。制御部122は、充電開始前の充電状態を蓄電池230から取得してもよいし、蓄電池230に対する過去の走行履歴(移動履歴データ)から充電開始前の充電状態を算出してもよいし、その他の方法で充電開始前の充電状態を取得してもよい。
情報処理部(処理部)110は、充電ステーション100における各種情報処理を行う。情報処理部110は、CPU(Central Processing Unit)又はMPU(Micro Processing Unit)といった各種プロセッサ、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、又はFPGA(Field Programmable Gate Array)等の回路、または、これらの組み合わせにより構成される。一例として、プログラムをCPU等のプログラムに実行させることで、情報処理部110の機能が実行される。この場合、プログラムは記憶部160に格納されていてもよい。情報処理部110のうち一部の機能が、ロボットの情報処理部110に搭載されていてもよい。
情報処理部110は、一例として、充電対象となるロボット200との間で、充電の実行に必要な各種の処理を実行する。例えば、情報処理部110は、充電開始前のプロトコルの実行(充電方式の決定など)を行う。また、情報処理部110は、ロボット200の蓄電池230の目標とする充電状態(目標充電状態)を決定し、目標充電状態を特定するための情報を含む充電の指示情報を生成する。目標充電状態を特定するための情報は、目標充電状態を指定した情報でもよいし、目標充電状態までに蓄電池230を充電するために必要な電力量の値を指定した情報でもよい。情報処理部110は、生成した充電の指示情報を充電制御部120に提供する。すなわち、充電開始指示を充電制御部120に行う。情報処理部110は、目標充電状態を特定するための情報をロボット200に提供してもよい。情報処理部110は、ロボット200から目標充電状態まで充電が完了した旨の情報を受信した場合に、当該情報を充電制御部120に提供してもよい。
情報処理部110は、少なくとも充電開始後に充電対象となるロボット200が走行予定の経路の走行環境を表す情報(走行環境情報)を、センサ500X、ロボット200、200X、センサ170の少なくとも1つから取得する。情報処理部110は、取得した走行環境情報に基づき、ロボット200の目標充電状態を決定する。
情報処理部110は、一例として充電対象となるロボット200の走行により発生する回生電力量を推定し、推定した回生電力量と走行環境情報とに基づき、目標充電状態を決定してもよい。つまり、制御部122は、情報処理部110により推定された回生電力量と、走行環境情報とに基づき、蓄電池230に充電する電力量を制御してもよい。
情報処理部110は、充電対象となるロボット200の重量に基づき、目標充電状態を決定してもよい。つまり、制御部122は、情報処理部110により推定された重量に基づき蓄電池230に充電する電力量を制御してもよい。重量は実際の重さでなく、重い、標準、軽いなどのクラスでもよい。
情報処理部110は、充電対象となるロボット200が走行する経路における障害物の配置状況に基づき、目標充電状態を決定してもよい。つまり制御部122は、当該経路における障害物の配置状況に基づき蓄電池230に充電する電力量を制御してもよい。障害物の配置状況は、障害物の有無、障害物の大きさ、障害物の設置面積、障害物の配置密度、及び障害物の個数の少なくともいずれかに基づく。障害物の具体例として荷物、他のロボット、作業員などがある。
情報処理部110は、充電対象となるロボット200が走行する経路の路面状況に基づき、目標充電状態を決定してもよい。つまり、制御部122は、当該経路における路面状況に基づき蓄電池230に充電する電力量を制御してもよい。路面状況は、一例として、路面の湿潤状態(濡れているか、乾いているか、凍結しているか等)および路面の材料(砂利道かアスファルトか等)の少なくともいずれかに基づく。
情報処理部110は、充電対象となるロボット200が走行する経路の気象状況に基づいて、目標充電状態を決定してもよい。つまり、制御部122は、経路の気象状況に基づいて蓄電池230に充電する電力量を制御してもよい。気象状況の例として、天候、風速、風向、気温、湿度等がある。気象状況を検出するセンサの例として、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ、照度センサ等の各種センサがある。
情報処理部110は、充電対象となるロボット200が走行する経路を複数の経路(経路候補)から選択し、選択した経路を指示する情報をロボット200に提供してもよい。この場合、情報処理部110は、選択した経路について、ロボット200が走行する場合の目標充電状態を決定する。情報処理部110が経路を選択する処理については、第2実施形態又は第3実施形態で詳細に記載する。以下では、情報処理部110が選択した任意の経路またはロボット200が自ら選択した任意の経路をロボット200が走行する場合を想定する。
以下、情報処理部110は、センサ500Xおよびロボット200X等の少なくとも1つから取得される走行環境情報に基づき、ロボット200の蓄電池230に充電する電力量を制御する処理(例えばロボットの蓄電池230の目標充電状態を決定する処理)について詳細に記載する。
図3は、走行環境における複数の経路P1、P2、P3と、ロボット200が充電ステーション100に接続して、充電ステーション100から充電される状況を模式的に示している。充電ステーション100で充電されている位置がロボット200の出発地点である。ロボット200は出発地点から目的地点まで経路P1を移動する場合を想定する。経路P1は、目的地点へ到達可能な複数の経路P1、P2、P3の内から任意に選択された経路である。経路P1~P3は、上り勾配の路面(上り坂)、下り勾配の路面(下り坂)、平坦な路面のうちの少なくとも1つにより構成されている。経路P1では途中で下り坂があり、その後、平坦な道を経て、上り坂がある。経路P2では路面の全てが平坦になっている。経路P3では途中で上り坂があり、その後、平坦な道を経て、下り坂がある。経路P1~P3における勾配(傾斜)に関する情報は、走行環境を表す地図情報の一部の経路情報として予め与えられている。すなわち、各経路について、どの程度の大きさの勾配の路面がどれくらいの距離なのか等の情報は地図情報に含まれている。
充電ステーション100のセンサ170はここでは360°カメラであり、カメラの撮像範囲(センシング範囲)171が示されている。また走行環境に設置された複数のセンサ500A~500Dはここではカメラであり、センサ500A~500Dの撮像範囲501A~501Dが示されている。図には、充電対象のロボット200のみ示されているが、経路P1~P3の少なくともいずれか、あるいは図示しない他の経路を走行中の他のロボットが存在してもよい。なお、経路P1~P3等の経路は、2台以上のロボットが互いに反対方向に走行可能な(すれ違い可能な)幅を有していてもよい。2台以上のロボットが同時にすれ違いできない幅の経路の場合、経路の交差部で一方のロボットが他方のロボットが経路を通過するのを待機するなどして、デッドロックを防止する制御を行ってもよい。この制御はロボットが自律制御して行ってもよいし、各ロボットの運行を管理する運行管理装置(図示せず)が当該制御を行ってもよい。当該制御を充電ステーション100の情報処理部110が行ってもよい。
充電ステーション100の充電制御部120は、充電対象のロボット200に充電する電力量(充電量)を、充電開始後に充電ステーション100のセンサ170、および走行環境のカメラ500X等から取得される走行環境情報に基づき制御する。具体的には、例えば、情報処理部110が一定時間ごとに走行環境情報を取得し、取得した走行環境情報に基づき、ロボット200の目標充電状態を決定する。すなわち、ロボット200の目標充電状態を走行環境に基づきリアルタイムに決定する。充電ステーション100は、ロボット200の走行中に回生電力の充電により、蓄電池230が満充電又は満充電に近い状態(満充電等)にならないよう、かつ、走行中にロボット200が電欠にならないよう、目標充電状態を決定する。蓄電池230が満充電等にならないようにするのは、蓄電池230の満充電等が維持されると蓄電池230の劣化が早く進む傾向があるためである。充電ステーション100の充電制御部120は、決定された目標充電状態まで蓄電池230が充電されるまでロボット200の充電を制御する。充電が完了後、ロボット200は充電ステーション100との接続を解除し、目的地点へ向けて出発する。
以下、充電ステーション100が目標充電状態を決定する具体例を示す。
図4は、目標充電状態を決定するために用いる充電制御テーブルの一例を示す。充電制御テーブルは、出発地点と目的地点とを結ぶ経路ごとに設けられる。充電制御テーブルは、目標充電状態候補、ロボット重量、混雑度(障害物の配置状況)、路面状況の項目を有する。図の例では図2で選択された経路P1に対する充電制御テーブルの例が示されている。
目標充電状態候補は、充電対象となるロボットに200に適用する目標充電状態の候補である。
ロボット重量は、ロボット自体の重量、又はロボット自体の重量とロボットが搭載する荷物の重量(搭載荷物重量)とを合計した重量を表す。ロボット重量に代えて、ロボットの搭載荷物重量を用いてもよい。ロボット重量は、“標準”、“重”、“軽”のクラスで表されている。例えば、標準的な重量を仮定し、標準的な重量に対して-19%~19%以下は“標準”、20%以上は“重”、-20%以下は“軽”としてもよい。他の例として、重量の値の範囲(例えば30キログラム以下、31~40キログラム、41キログラム以上など)で表してもよい。ロボット重量はあらかじめタスク情報またはスペック情報に含められるなどの方法で与えられていてもよいし、作業員が入力端末を用いてロボット重量の情報を入力し、入力された情報を有線または無線の通信で、充電ステーション100に提供してもよい。
混雑度は、経路(ここでは経路P1)に障害物がどの程度配置されているかを表す。混雑度は、例えば、障害物の設置面積、障害物の配置密度、及び障害物の個数の少なくともいずれかに基づいて決定できる。
図5(A)及び5(B)は、混雑度の算出例を示す。図5(A)では、経路の特定の区間(対象区間)に配置されている障害物の面積に基づいて混雑度を算出する。一例として、面積が大きいほど、混雑度が高い。あるいは、経路の特定の区間の全面積のうち、障害物が占める面積の割合に基づいて混雑度を算出する。割合が大きいほど、混雑度が高い。例えば割合の値の範囲に応じて、混雑度を、“標準”、“高”、“低”のクラスで表すことができる。具体的には、標準的な割合(あるいは面積)を仮定し、標準的な割合に対して-19%~19%以下は“標準”、20%以上は“高”、-20%以下は“低”としてもよい。他の例として、割合(あるいは面積)の値の範囲で混雑度を表してもよい。特定の区間は、経路の全区間でもよいし、障害物が置かれる可能性のある区間でもよい。
図5(B)では、経路の特定の区間を複数の区間(分割区間)に区切る。各分割区間の幅は同じでもよいし、異なってもよい。分割区間ごとに分割区間の面積に対する障害物の面積の割合を算出する。算出した割合の統計値(最大値、平均値、中央値、最小値など)に基づいて、混雑度を算出する。例えば値の範囲を3つ設定し、一番小さい範囲に最大値が属するときは“低”、一番大きい範囲に最大値が属するときは“高”、中間の範囲に最大値が属するときは“標準”としてもよい。
図5(A)及び図5(B)の例では、障害物の面積、または経路の面積に対する障害物の面積の割合を用いたが、障害物の個数、あるいは障害物の有無、あるいは、障害物の大きさに基づき、混雑度を決定してもよい。
路面状況は、経路の路面が滑りやすいか(つまりロボットの車輪等が空転しやすいか)を表す。例えば路面が濡れているまたは凍結している場合は滑りやすく、乾いている場合は滑りにくい。また路面の材料が砂利道等の場合は滑りやすく、アスファルト等の場合は滑りにくい。混雑度の場合と同様に、特定の区間において滑りやすい路面の面積または特定の区間において滑りやすい路面の面積の割合に基づいて、路面状況を決定できる。一例として、当該面積または割合が一定値以上の場合は“滑りやすい”、一定値未満の場合は“標準”に決定する。2つのクラスの例を示したが、“滑りやすい”、“標準”、“滑りにくい”の3つのクラスでもよいし、“非常に滑りやすい”のクラスを追加してもよい。その他の方法で路面状況を定義してもよい。路面状況は、カメラにより撮像された画像データを画像認識(例えばセマンティックセグメンテーション)することで特定してもよいし、可視光センサまたは非可視光センサと光源とを用いて特定してもよい。あるいは、他のロボット200Xが経路(ここでは経路P1)を移動したときの車輪等の空転状況に基づいて滑りやすさを推定してもよい。例えばオドメトリによりロボット200Xが移動した距離と、車輪の回転数とから空転回数を計算してもよい。空転回数が一定値以上の場合は、路面が滑りやすいと判断してもよい。
情報処理部110は、図4の充電制御テーブルにおいてロボット重量、混雑度および路面状況の組に対応する目標充電状態候補を特定し、特定した候補を目標充電状態として決定する。例えば、ロボット重量が“重”、混雑度が“標準”、路面状況が“標準”であれば、70%を目標充電状態として決定する。また、3つの項目がすべて“標準”であれば、80%を目標充電状態として決定する。
3つの項目がすべて“標準”の場合の目標充電状態を標準充電状態と称する。標準充電状態は、一例として、経路P1を分割した複数の部分のうち、下り勾配の部分の高低差(例えば勾配と距離)から算出される標準的な回生電力量に基づき決定される。一例として、経路P1の下り勾配の部分で得られる推定回生電力量を合計した合計回生量を算出する。また、目的地点までの走行で消費される電力量を、例えば上り勾配の部分及び平坦な部分について算出し、合計することにより合計消費電力を算出する。下り勾配の部分についても走行で消費される電力がある場合は、当該電力量を加算して、合計消費電力を算出する。合計消費電力の算出にあたり、ロボットが標準速度で移動すると仮定してもよい。また勾配に応じた消費電力の値が定められていてもよい。ロボットが途中で荷物の積み上げまたは積み下ろしの動作を行う場合は、当該動作の消費電力を含めてもよい。合計消費電力と合計回生量に基づき目的地点の到着時における充電状態が所望の充電状態に対して一定の範囲に収まるように出発時の充電状態を決定してもよい。所望の充電状態は、例えば蓄電池230に許容される下限の充電状態にマージンを加算した値にするなど、任意に定めることができる。
図4の充電制御テーブルから理解できるように、ロボット重量が大きいほど、目標充電状態の値は小さくなる。ロボット重量が大きければ、下り勾配の部分での回生電力量が大きくなるためである。なお経路のすべて上り勾配の場合は、電力の回生は期待できないため、ロボット重量が大きいほど、目標充電状態の値は大きくなる傾向がある。また、混雑度が大きいほど、目標充電状態の値は大きくなる。混雑度が高いと、回避すべき障害物の個数が増えて、回避行動のために電力消費が多くなる傾向がある。また、路面状況が滑りやすい場合、目標充電状態の値は大きくなる傾向がある。路面が滑りやすい場合、車輪等が空転して、消費電力量が多くなるためである。このようにロボット重量、混雑度及び路面状況は、標準充電状態の値(本例では80%)を補正するパラメータとして機能する。
図4の充電制御テーブルは予め記憶部160に格納されている。充電制御テーブルの各項目の値は事前に設定されている。充電制御テーブルの内容は本実施形態を適用する走行環境によって異なるため、本システムを適用する走行環境に応じて異なる値を設定することが考えられる。また充電制御システム10の運用開始後、情報処理部110は、充電制御テーブルの目標充電状態候補の値を機械学習によって更新してもよい。例えば、ニューラルネットワーク等の回帰モデルの手法を用いて、ロボットが目的地点に到着したときの充電状態と、所望の充電状態との差分が小さくなるように、目標充電状態候補の値を最適化してもよい。
図6は、第1実施形態に係る充電制御システム10の動作の一例のフローチャートである。ロボット200が充電ステーション100に結合する(S101)。結合は有線でも無線でも構わない。
充電ステーション100の情報処理部110は、ロボット200からロボット200が走行する経路の情報(経路情報)を取得する(S102)。経路情報の他に、ロボットの過去の走行履歴情報、及びロボットのスペック情報などの情報を取得してもよい。
充電ステーション100の情報処理部110は、ロボット200の経路情報に基づき、ロボット200の目標充電状態を決定する(S103)。一例として、あらかじめ当該経路に対応付けられた標準充電状態を目標充電状態と仮決めする。この際、ロボット重量(ロボット自体の重量、あるいは、ロボット重量とロボット搭載荷物の重量とを合わせた重量)、あるいは、ロボットが搭載する荷物の重量にさらに基づいて、目標充電状態を仮決めしてもよい(図4の充電制御テーブルを参照)。走行履歴情報(移動履歴データ)を用いて目標充電状態を決定してもよい。例えば、過去に目的地点に到着したときの充電状態が所望の充電状態よりも一定値以上高くなる傾向がある場合は、当該一定値分を引くことで、経路情報から決定した目的充電状態を補正してもよい。情報処理部110は、目標充電状態を特定するための情報を含む充電の指示情報を充電制御部120に提供する。目標充電状態を特定するための情報は、目標充電状態の値を指定した情報でもよいし、目標充電状態までに蓄電池230を充電するために必要な電力量(目標電力量)の値を指定した情報でもよい。
充電制御部120の制御部122は、指示情報に従って充電部121を制御することにより、ロボット200に搭載された蓄電池230の充電を開始する(同S104)。
充電ステーション100の情報処理部110は、ロボット200の充電開始後、センサ170、センサ500X、ロボット200、200Xのセンサの少なくとも1つから走行環境情報を取得し、ロボット200の経路の走行環境を特定する(S105)。例えばロボット200の経路における混雑度、路面状況等を特定する。情報処理部110は、特定した走行環境と、図4の充電制御テーブル等に基づき、ロボット200の目標充電状態を更新する(同S105)。情報処理部110は、更新後の目標充電状態を特定するための情報を含む充電の指示情報を充電制御部120に提供する。更新により目標充電状態に変更がない場合は、指示情報の提供を省略してもよい。充電制御部120の制御部122は、更新後の目標充電状態を指示する指示情報に従って、充電部121を制御する。
一例として、充電開始後に突然雨が降って、経路の特定の区間に水たまりができた場合は、路面が滑りやすいと判断され、目標充電状態が大きな値に変更されることが考えられる。また、充電開始後に、経路に障害物が標準よりも多く配置されていることが検出された場合は、目標充電状態が大きな値に変更されることが考えられる。一方、充電開始後に、経路に配置されている障害物が標準よりも少ないことが検出された場合は、目標充電状態が小さな値に更新されることが考えられる。
情報処理部110または充電制御部120は、目標充電状態まで充電が完了したかを判断し(S106)、充電が完了していない場合は、ステップS105に戻る。目標充電状態まで充電が完了した場合は、本処理を終了する(S107)。なお、目標充電状態が更新された結果、目標充電状態が小さくなり、蓄電池230に蓄積されている電力量が、更新後の目標充電状態を超えていることとなった場合は、蓄電池230から放電を行ってもよい。充電(あるいは放電)が完了した後、ロボット200は充電ステーション100との結合を切断し、出発時刻になったら経路情報に従って出発し、目的地点へ向けて移動する。
図6の処理では、充電開始前は走行環境情報を用いずに目標充電状態を仮決めしたが、充電開始前にも走行環境情報を取得し、取得した走行環境情報を用いて目標充電状態を決定してもよい。これにより充電開始後に目標充電状態が大きく変動する可能性を低減できる。
以上、本実施形態によれば、ロボットが走行する経路で発生する回生電力量と、充電開始後の走行環境情報とを用いて目標充電状態を決定し、目標充電状態まで充電を行う(つまり蓄電池を満充電せず、蓄電池に充電する電力量を制限する)。これにより、ロボットの走行中に蓄電池230が満充電または満充電に近い状態になることを防止し、蓄電池230の劣化の進行を抑制することができる。また、出発時に蓄電池230を満充電等にする必要がなくなるため、充電時間の短縮が可能となる。また、回生された電力を蓄電池230に充電しても満充電等になることは抑制されるため、蓄電池230に充電できなくなった余剰の回生電力を消費するための負荷抵抗装置をロボット200に搭載することが不要となる。
[変形例]
図7は、図1の実施形態に係る充電制御システムの変形例を示す。図1の充電制御システムでは、充電制御システムの電源として交流電源300を用いていたが、図7では、直流電源301を用いている。また図1のAC/DC電源回路130に代えて、DC/DC電源回路131が用いられている。DC/DC電源回路131は直流電源301に接続されている。直流電源301として、例えば蓄電装置又はバッテリーを用いることができる。DC/DC電源回路131は、直流電源301から供給される直流電圧を、供給先の電池230の電圧に合わせてDC-DC変換する。充電制御部120は、変換後の直流電圧を用いてロボット200への充電を行う。
図7は、図1の実施形態に係る充電制御システムの変形例を示す。図1の充電制御システムでは、充電制御システムの電源として交流電源300を用いていたが、図7では、直流電源301を用いている。また図1のAC/DC電源回路130に代えて、DC/DC電源回路131が用いられている。DC/DC電源回路131は直流電源301に接続されている。直流電源301として、例えば蓄電装置又はバッテリーを用いることができる。DC/DC電源回路131は、直流電源301から供給される直流電圧を、供給先の電池230の電圧に合わせてDC-DC変換する。充電制御部120は、変換後の直流電圧を用いてロボット200への充電を行う。
(第2実施形態)
充電ステーション100の情報処理部110が、ロボットの出発地点から目的地点へ到達可能な複数の経路の中から、各径路で発生する回生電力量と各径路の走行環境情報とに基づき、ロボットの経路を選択する。例えば、各径路で発生する回生電力量と各径路の走行環境情報とに基づき、目標充電状態を算出し、目標充電状態が最も低いまたは閾値未満の経路を選択する。
充電ステーション100の情報処理部110が、ロボットの出発地点から目的地点へ到達可能な複数の経路の中から、各径路で発生する回生電力量と各径路の走行環境情報とに基づき、ロボットの経路を選択する。例えば、各径路で発生する回生電力量と各径路の走行環境情報とに基づき、目標充電状態を算出し、目標充電状態が最も低いまたは閾値未満の経路を選択する。
図8は、第2実施形態に係る充電制御システム10の動作の一例のフローチャートである。ステップS101~S104は第1実施形態の図6と同じである。ステップS104の次のステップS115において、充電ステーション100の情報処理部110が、各経路の目標充電状態を算出する。目標充電状態が最も低いまたは閾値未満の経路を仮選択する。蓄電池230が目標充電状態まで充電されたかを判断し(S106)、目標充電状態まで充電されるまで、ステップS115を繰り返し実行する。ステップS106で蓄電池230が目標充電状態まで充電されたと判断されたら、この時点で仮選択されている経路をロボット200の経路に決定する。このように目標充電状態が低い経路をリアルタイムの走行環境情報に基づき選択することで、蓄電池230の充電電力量を少なくできるため、小さい容量の電池を用いることができる。
本実施形態の処理は、充電ステーション100の情報処理部110の代わりに、ロボットの情報処理部210で行うことも可能である。
(第3実施形態)
本実施形態では、充電ステーション100の情報処理部110が、ロボット200の出発地点から目的地点へ到達可能な複数の経路について、障害物等の存在により通行可能かを予測する。情報処理部110は、通行可能と予測した経路を対象に、目標充電状態を算出し、算出した目標充電状態に基づき、ロボット200が走行する経路を決定する。具体的には、第2実施形態のフローチャート(図8)のステップS115において、各経路について通行可能かを予測する処理を追加する。通行可能と予測した経路を対象に、第2実施形態のステップS115で行った目標充電状態の算出、経路の仮選択とを行う。
本実施形態では、充電ステーション100の情報処理部110が、ロボット200の出発地点から目的地点へ到達可能な複数の経路について、障害物等の存在により通行可能かを予測する。情報処理部110は、通行可能と予測した経路を対象に、目標充電状態を算出し、算出した目標充電状態に基づき、ロボット200が走行する経路を決定する。具体的には、第2実施形態のフローチャート(図8)のステップS115において、各経路について通行可能かを予測する処理を追加する。通行可能と予測した経路を対象に、第2実施形態のステップS115で行った目標充電状態の算出、経路の仮選択とを行う。
図9は、通行可能な経路かを判断する具体例を示す図である。
図9(A)は経路に通行を阻む障害物が置かれている場合、すなわち、障害物により通行可能な幅が一定値未満になっている場合は、通行不可と判断する例を示す。一定値はロボットの種類ごとに決められていてもよいし、全てのロボットに共通の値であってもよい。障害物が行われているか否かは、一例として障害物が置かれていないときの経路のカメラ画像との比較で行うことができる。あるいはセマンティックセグメンテーション等により画像認識を行うことで判断してもよい。
図9(B)は、経路の特定の区間(対象区間)の面積のうち障害物の面積の合計の割合が一定値以上の場合に、通行不可と判断する例を示す。当該割合が一定値以上の場合、ロボットが障害物の迂回する動作が多くなり、消費電力が大きくなり過ぎる可能性があるためである。あるいは、今後さらに障害物が追加で配置され、ロボットが通行できなくなる可能性が高くなるためである。特定の区間は経路の全区間でもよいし、経路のうち一部の区間でもよい。
図9(C)は経路の特定の区間を分割した複数の区間(分割区間)について、分割区間の面積に対する当該分割区間に置かれた障害物の面積の合計の割合を算出し、分割区間ごとの割合に基づき通行可否の判断を行う例を示す。例えば、複数の分割区間について算出した当該割合の統計値(最大値、平均値、中央値、最小値など)を算出し、統計値が一定値以上の区間がある場合に通行不可と判断する。当該統計値が一定値以上の場合、ロボット200が障害物の迂回する動作が多くなり、消費電力が大きくなり過ぎる可能性があるためである。あるいは、今後さらに障害物が追加で配置され、ロボット200が通行できなくなる可能性が高くなるためである。
図9で説明した以外にも、経路における障害物の個数、障害物の有無、または障害物の大きさに基づいて通行可否の判断を行ってもおい。
図9で説明した方法によって通行不可と判断した経路を、選択の対象から除外することで、ロボットが実際に通行できなくなる経路を選択する可能性を低減できる。
充電ステーション100の情報処理部110は、障害物に関する情報に基づき、経路に配置されている障害物が移動させられる(除去される)可能性を判断してもよい。つまり経路から障害物が除去されることで、ロボット200が通過できない状態から通過できる状態になる可能性を判断する。障害物が除去される可能性が高いと判断される場合には、当該経路をロボット200が走行可能な経路として、選択する候補に含めるようにする。
ここで障害物に関する情報は、障害物の箱の変形状況、障害物が配置されている位置に運搬されたときの障害物の運搬速度、障害物の周囲に作業員がいるか否か、障害物の大きさ、障害物が配置されている床の変形状況、および障害物の重量のうち少なくとも1つの項目を含む。
一例として、障害物が重い場合、オフィスなどでは、障害物が移動させられる可能性が低い(運搬が大変で、すぐには移動されない可能性が高い)と判断することが考えられる。別の例として、障害物の周囲に作業員がいる場合は、ロボット200に気づいた作業員が障害物を移動させてくれることが期待できる。上記の障害物が重いかを判断する際、障害物の重さが既知でない場合は、障害物が重いか軽いかの推定を行ってもよい。例えば障害物の箱が変形している場合、具体的には段ボールの辺が直線になっていない場合、障害物の運搬時に重さによって段ボールが変形したと考えられ、障害物が重いと推定できる。
また、障害物が配置されている床が変形している場合(例えば一定幅以上沈んでいる場合)は、障害物が重いと推定できる。床の変形状況は、例えば過去のカメラ画像との比較で判断できる。
また、障害物が現在の配置位置に運搬されたときの運搬速度が遅いときは、障害物が重いと推定できる。運搬速度は、一例として、障害物を撮像したカメラの画像データから推定できる。
図10は、運搬速度を推定する例を示す。センサ(カメラ)500Aの撮像範囲501Aに運搬される障害物が入ったときの画像(便宜上、画像1と記載する)と、障害物が配置された(画像内で障害物が停止したまたは停止する直線の)画像(便宜上、画像2と記載する)とを特定する。図の例では、障害物が撮像範囲に入ったとき画像1内の位置K1に存在し、障害物が配置されたとき画像2内の位置K2に存在する。画像1から画像2までのカメラ500Aのフレーム数を特定する。特定したフレーム数とフレームの単位時間とから、障害物の運搬速度を算出できる。
このように障害物に関する情報を用いて、障害物が経路から移動させられる(除去される)可能性を総合的に判断し、移動させられる可能性が高い場合は、ロボットが走行可能(通行可能)な経路と判断できる。移動させられるタイミングは、ロボットが障害物の位置に到着する前でも、到着した後でもよい。後者の場合、到着から閾値時間以内に移動させられるかを推定してもよい。
図11は、対象となる経路が、ロボット200が通行可能な経路か否かを判断する処理の一例のフローチャートである。
経路に通路を塞ぐ障害物、例えば経路の通行可能なスペースの幅がα1(α1は実数)[mm]未満となる障害物がα2(α2は実数)秒以上継続して存在するかを判断する(S201)。
α2秒以上障害物が存在する場合は、次に、障害物の箱が変形しているかを判断する(S202)。変形している場合は、評価値を表すパラメータYに、値X1を加算する(S203)。変形していない場合は、値X1を加算しない。障害物の箱が変形しているか否かは、例えば変形の有無を判定するニューラルネットワークを用いて判断してもよい。
次に、障害物が運搬されたときの運搬速度がα3(α3は実数)[m/s]未満かを判断する(S204)。α3[m/s]未満のときは、パラメータYに値X2を加算する(S205)。α3[m/s]以上のときは、値X2を加算しない。
次に、障害物の周囲(例えば所定の距離内)に作業員がいるかを判断する(S206)。作業員がいない場合は、パラメータYに値X3を加算する(S207)。作業員がいる場合は、値X3を加算しない。
次に、障害物の高さがα4(α4は実数)[mm]以上かを判断する(S208)。α4[mm]以上のときは、パラメータYに値X4を加算する(S209)。α4[mm]未満のときは、値X4を加算しない。
次に、床の沈み量がα5(α5は実数)[mm]以上かを判断する(S210)。α5mm以上の場合は、パラメータYに値X5を加算する(S211)。α5[mm]未満の場合は、値X5を加算しない。
パラメータYが閾値Yth以上かを判断し(S212)、閾値以上の場合は、当該経路は通行不可と決定する(S213)。すなわち、ロボット200が障害物の位置に到着する前、または到着してから閾値時間以内に障害物が除去される可能性は低いと判断する。閾値未満の場合は、通行可能と決定する(S214)。すなわち、ロボット200が障害物の位置に到着する前、または到着してから閾値時間以内に障害物が除去される可能性は高いと判断する。
X1~X5の値は、予め本システムの使用者(ユーザ)により決められていてもよい。また、X1~X5の値を機械学習により決定してもよい。例えば、選択した経路が実際に通行できたか否かを結果情報として取得し、取得した結果情報とX1~X5とを含むデータを教師データとして用いて、回帰分析等の手法により、X1~X5の値を学習してもよい。X1~X5の値をユーザが手動でチューニングしてもよい。
X1~X5は、走行環境(例えば、オフィス、工場、屋外敷地、屋外公私道など)に拘わらず同じ値でもよいし、走行環境によってX1~X5に重み付けを行ってもよい。重み付けは、例えばX1~X5に対する重み係数W1~W5を算出することで行うことができる。重み付けはユーザが手動で行ってもよいし、機械学習を用いて行ってもよい。
図12は、走行環境としてオフィス、工場、屋外敷地、屋外公私道についてX1~X5に重み付けを行った例を示す。図12に列挙した走行環境は一例であり、他の例も可能である。
オフィスの場合は、障害物の取り扱いは比較的丁寧であると考えられる。よって、障害物の重さに関わらず、障害物または障害物の箱の変形は起こりにくいと想定され、X1の重みW1を小さい値(図の例では1)とする。オフィスの床は平坦である場合が多く、また人が台車または手で運搬することが多いため、障害物が軽ければ運搬速度が速く、重ければ運搬速度が遅いと想定される。よってX2の重みW2を大きな値(図の例では3)にする。また障害物の周辺に作業員がいた場合、通りがかる他のロボットに障害物を移動させてもらえる可能性が高いと想定されるため、X3の重みW3を中程度の値(図の例では2)とする。障害物の高さは、走行環境に依存する可能性が低いと想定されるため、走行環境に関わらず、X4の重みW4を低い値(図の例では1)としている。また、オフィスの床はケーブル敷設が可能な二重底になっており、表面にはパネルを敷き詰めている場合がある。この場合、重量物をパネルに載せると沈み込みが発生しやすいため、X5の重みW5を中程度の値(図の例では2)とする。
オフィス以外の走行環境についても同様にしてX1~X5の重みW1~W5が決定できる。例えば、工場では重量物が扱われる頻度が多いと想定されるため、障害物または障害物の箱の変形を重視し、X1の重みW3を3としている。また工場では床がコンクリート等の強固なものであることが想定されるため、床の沈み込みは重視せず、X5の重みW5を1としている。また屋外敷地及び屋外公私道では、路面状態が屋内に比べて悪く、障害物が運搬される速度は総じて遅いと想定されるため、X2の重みW2を1としている。
X1~X5の重みは、同じ種類の走行環境であっても(例えば同じオフィスであっても)、本システムを実施する実際の環境によって、最適な値は異なることが想定される。重みの調整は、本システムを導入する企業、及びシステムを導入する環境ごとに決定されてもよい。この際、重みの決定は、手動で行ってもよいし、機械学習で行ってもよい。機械学習では、例えば障害物が置かれてから移動させられるまでの時間と、X1~X5との相関関係とに基づき、X1~X5の重みW1~W5を決定してもよい。
本実施形態によれば、充電ステーション100の情報処理部110が、ロボットの出発地点から目的地点へ到達可能な複数の経路のうち、通行可能な経路を特定し、特定した経路からロボットの経路を選択する。これにより、ロボットが走行の途中で通行不可となる可能性を低減できる。もしロボットが走行の途中で通行不可となった場合、ロボットが代替経路を探索して、代替経路で移動を再開することが考えられる。この場合、消費電力が増大し、途中で電欠になる可能性がある。本実施形態ではこのような事態を防止できる。
(第4実施形態)
第1実施形態~第3実施形態では、移動体がロボットの場合を記載したが、第4実施形態では移動体が、人が搭乗可能な車両(例えばEVまたはPHV等)である場合を記載する。但し、本実施形態の車両は人が搭乗しない自動運転車両であってもよい。第1実施形態~第3実施形態との差分を中心に説明し、第1実施形態~第3実施形態と同じ説明は省略する。
第1実施形態~第3実施形態では、移動体がロボットの場合を記載したが、第4実施形態では移動体が、人が搭乗可能な車両(例えばEVまたはPHV等)である場合を記載する。但し、本実施形態の車両は人が搭乗しない自動運転車両であってもよい。第1実施形態~第3実施形態との差分を中心に説明し、第1実施形態~第3実施形態と同じ説明は省略する。
EVまたはPHV等の車両の場合、車両は自宅、公共施設、商業施設等に設置された充電設備を用いて充電を行うことが想定される。充電設備から有線又は無線で車両に給電を行うことになる。充電設備は、一例として、第1実施形態~第3実施形態の充電ステーション100に対応する。充電ステーション100のうちの一部の機能(例えば情報処理部110、記憶部160、無線通信部140、有線通信部150、センサのうちの少なくとも1つ)が車両に搭載されていてもよい。
本実施形態に係る走行環境情報として、第1~第3実施形態で説明した例の他、道路交通情報及びダイナミックマップの少なくとも一方を用いてもよい。
道路交通情報の例は、渋滞情報、所要時間、工事情報、事故・故障車情報、速度規制、車線規制、駐車場の位置、駐車場の満車・空車情報を含む。道路交通情報はVICS(Vehicle Information and Communication System)から車両又は充電設備で取得される。
ダイナミックマップは、例えば、動的情報、準動的情報、準静的情報、静的情報の4層からなる地図である。静的情報は高精度の3次元地図情報であり、準静的情報は交通規制予定情報及び道路工事予定情報等を含み、準動的情報は事故情報、渋滞情報及び交通規制情報等を含み、動的情報はITS先読み情報(周辺車両、歩行者、及び信号の情報等)を含む。ダイナミックマップは、外部のサーバ等から車両又は充電設備で取得される。
図13は、第4実施形態に係る充電制御システム10の動作の一例のフローチャートである。
車両は充電設備と接続し、車両に搭載された蓄電池230の充電を充電設備が開始する(S401)。充電は満充電でもよいし、事前に決めておいた充電状態まで行ってもよい。充電が完了すると(S402)、車両の搭乗者が、車両に搭載されているカーナビゲーションシステム(車両の情報処理部210に含まれていてもよい)に目的地点を設定する(S403)。車両の情報処理部210又は充電設備の情報処理部110が、設定された目的地点に基づき、1つ以上の経路候補を決定し、各経路候補について第1実施形態に従って目標充電状態を決定する(S404)。カーナビゲーションシステムが搭乗者に経路候補を画面に提示する(S405)。搭乗者が、提示された経路候補の中から、移動に用いる経路を選択する(S406)。車両の情報処理部210又は充電設備の情報処理部110は、選択された経路に対応する目標充電状態を特定し、車両の電源回路220は、蓄電池230が目標充電状態になるよう充電設備へ電力を放電または、充電設備から蓄電池230へ電力を充電する(S407)。電力を放電する場合、充電設備としてV2H(Vehicle to Home)対応の機器を用いることが考えられる。車両と充電設備の接続を解除し(S408)、車両は出発する(S409)。
車両は充電設備と接続し、車両に搭載された蓄電池230の充電を充電設備が開始する(S401)。充電は満充電でもよいし、事前に決めておいた充電状態まで行ってもよい。充電が完了すると(S402)、車両の搭乗者が、車両に搭載されているカーナビゲーションシステム(車両の情報処理部210に含まれていてもよい)に目的地点を設定する(S403)。車両の情報処理部210又は充電設備の情報処理部110が、設定された目的地点に基づき、1つ以上の経路候補を決定し、各経路候補について第1実施形態に従って目標充電状態を決定する(S404)。カーナビゲーションシステムが搭乗者に経路候補を画面に提示する(S405)。搭乗者が、提示された経路候補の中から、移動に用いる経路を選択する(S406)。車両の情報処理部210又は充電設備の情報処理部110は、選択された経路に対応する目標充電状態を特定し、車両の電源回路220は、蓄電池230が目標充電状態になるよう充電設備へ電力を放電または、充電設備から蓄電池230へ電力を充電する(S407)。電力を放電する場合、充電設備としてV2H(Vehicle to Home)対応の機器を用いることが考えられる。車両と充電設備の接続を解除し(S408)、車両は出発する(S409)。
目的地点の設定は、予めナビゲーションシステムに行っておいてもよい。例えば、営業車といった決まった経路を巡回する車両の場合、目的地点を予めナビゲーションシステムに設定しておくことが考えられる。また蓄電池230の充電又は放電は、出発地点のみならず、中継地点で行ってもよい。
車両に放電装置を搭載してもよい。その場合は、ナビゲーションシステムに目的地点を入力する前に充電設備と車両の接続を切り離し、ステップS407で車両の放電装置から電力を放電することができる。
なお、上述の実施形態は本開示を具現化するための一例を示したものであり、その他の様々な形態で本開示を実施することが可能である。例えば、本開示の要旨を逸脱しない範囲で、種々の変形、置換、省略又はこれらの組み合わせが可能である。そのような変形、置換、省略等を行った形態も、本開示の範囲に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。
また、本明細書に記載された本開示の効果は例示に過ぎず、その他の効果があってもよい。
なお、本開示は以下のような構成を取ることもできる。
[項目1]
蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部、
を備えた情報処理装置。
[項目2]
前記経路に関する情報に基づき、前記移動体が前記経路を移動することにより発生する回生電力量を推定する処理部を備え、
前記制御部は、推定された前記回生電力量に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1に記載の情報処理装置。
[項目3]
前記処理部は、複数の経路の前記回生電力量と、前記複数の経路の環境情報とに基づき、前記複数の経路から前記移動体が移動する経路を選択する
項目2に記載の情報処理装置。
[項目4]
前記制御部は、前記移動体の重量に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目5]
前記制御部は、前記移動体が移動する経路における障害物の配置状況に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目6]
前記障害物の配置状況は、障害物の大きさ、前記障害物の設置面積、前記障害物の配置密度、及び前記障害物の個数の少なくともいずれかに基づく
項目5に記載の情報処理装置。
[項目7]
前記制御部は、前記移動体が移動する経路の路面状況に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目8]
前記路面状況は、前記経路の路面の湿潤状態および前記路面の材料の少なくともいずれかに基づく
項目7に記載の情報処理装置。
[項目9]
前記制御部は、前記経路の環境の気象状況に基づいて、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~8のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目10]
前記制御部は、前記移動体の移動履歴データに基づいて、前記蓄電池に充電する充電量を制御する
項目1~9のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目11]
前記処理部は、前記複数の経路に配置されている障害物の配置状況に基づいて、前記移動体が移動する経路を選択する
項目3に記載の情報処理装置。
[項目12]
前記配置状況は、前記複数の経路における障害物の大きさ、前記障害物の設置面積、前記障害物の配置密度、及び前記障害物の個数の少なくともいずれかに基づく
項目11に記載の情報処理装置。
[項目13]
前記処理部は、前記複数の経路に配置されている障害物に関する情報に基づき、前記障害物が移動させられるか否かを判定し、判定の結果に基づき、前記移動体が移動する経路を選択する
項目11又は12に記載の情報処理装置。
[項目14]
前記障害物に関する情報は、
前記障害物の箱の変形状況、
前記障害物が配置されている位置に運搬されたときの前記障害物の運搬速度、
前記障害物の周囲に作業員がいるか否か、
前記障害物の大きさ、
前記障害物が配置されている床の変形状況、および
前記障害物の重量
のうち少なくとも1つの項目を含む
項目13に記載の情報処理装置。
[項目15]
前記障害物に関する情報は、複数の前記項目を含み、
前記処理部は、前記移動体が運用される環境に基づいて、複数の前記項目に重み付けを行い、前記重みづけされた複数の前記項目に基づき、前記障害物が移動させられるか否かを判定する
項目14に記載の情報処理装置。
[項目16]
前記環境情報に基づき前記蓄電池の目標充電状態を決定する処理部を備え、
前記制御部は、前記目標充電状態に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~15のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目17]
前記移動体に搭載されたセンサ、他の移動体に搭載されたセンサ、前記移動体が運用される環境に設置されたセンサの少なくともいずれかから、前記環境情報を取得する処理部 を備えた項目1~16のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目18]
前記環境情報を検出するセンサ
を備えた項目1~17のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目19]
蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する
情報処理方法。
[項目20]
蓄電池を搭載し、前記蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体と、
前記蓄電池を充電する充電部と、
前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部と、
を備えた情報処理システム。
[項目1]
蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部、
を備えた情報処理装置。
[項目2]
前記経路に関する情報に基づき、前記移動体が前記経路を移動することにより発生する回生電力量を推定する処理部を備え、
前記制御部は、推定された前記回生電力量に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1に記載の情報処理装置。
[項目3]
前記処理部は、複数の経路の前記回生電力量と、前記複数の経路の環境情報とに基づき、前記複数の経路から前記移動体が移動する経路を選択する
項目2に記載の情報処理装置。
[項目4]
前記制御部は、前記移動体の重量に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~3のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目5]
前記制御部は、前記移動体が移動する経路における障害物の配置状況に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~4のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目6]
前記障害物の配置状況は、障害物の大きさ、前記障害物の設置面積、前記障害物の配置密度、及び前記障害物の個数の少なくともいずれかに基づく
項目5に記載の情報処理装置。
[項目7]
前記制御部は、前記移動体が移動する経路の路面状況に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~6のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目8]
前記路面状況は、前記経路の路面の湿潤状態および前記路面の材料の少なくともいずれかに基づく
項目7に記載の情報処理装置。
[項目9]
前記制御部は、前記経路の環境の気象状況に基づいて、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~8のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目10]
前記制御部は、前記移動体の移動履歴データに基づいて、前記蓄電池に充電する充電量を制御する
項目1~9のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目11]
前記処理部は、前記複数の経路に配置されている障害物の配置状況に基づいて、前記移動体が移動する経路を選択する
項目3に記載の情報処理装置。
[項目12]
前記配置状況は、前記複数の経路における障害物の大きさ、前記障害物の設置面積、前記障害物の配置密度、及び前記障害物の個数の少なくともいずれかに基づく
項目11に記載の情報処理装置。
[項目13]
前記処理部は、前記複数の経路に配置されている障害物に関する情報に基づき、前記障害物が移動させられるか否かを判定し、判定の結果に基づき、前記移動体が移動する経路を選択する
項目11又は12に記載の情報処理装置。
[項目14]
前記障害物に関する情報は、
前記障害物の箱の変形状況、
前記障害物が配置されている位置に運搬されたときの前記障害物の運搬速度、
前記障害物の周囲に作業員がいるか否か、
前記障害物の大きさ、
前記障害物が配置されている床の変形状況、および
前記障害物の重量
のうち少なくとも1つの項目を含む
項目13に記載の情報処理装置。
[項目15]
前記障害物に関する情報は、複数の前記項目を含み、
前記処理部は、前記移動体が運用される環境に基づいて、複数の前記項目に重み付けを行い、前記重みづけされた複数の前記項目に基づき、前記障害物が移動させられるか否かを判定する
項目14に記載の情報処理装置。
[項目16]
前記環境情報に基づき前記蓄電池の目標充電状態を決定する処理部を備え、
前記制御部は、前記目標充電状態に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する
項目1~15のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目17]
前記移動体に搭載されたセンサ、他の移動体に搭載されたセンサ、前記移動体が運用される環境に設置されたセンサの少なくともいずれかから、前記環境情報を取得する処理部 を備えた項目1~16のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目18]
前記環境情報を検出するセンサ
を備えた項目1~17のいずれか一項に記載の情報処理装置。
[項目19]
蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する
情報処理方法。
[項目20]
蓄電池を搭載し、前記蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体と、
前記蓄電池を充電する充電部と、
前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部と、
を備えた情報処理システム。
10 充電制御システム
100 充電ステーション
110 情報処理部(処理部)
120 充電制御部
121 充電部
122 制御部
130 AC/DC電源回路
140 無線通信部
150 有線通信部
160 記憶部
170 センサ(カメラ等)
171 撮像範囲(センシング範囲)
200 自律移動ロボット
200、200A、200B ロボット
210 情報処理部(処理部)
220 電源回路
230 蓄電池
300 交流電源
500 センサ
500A~500D センサ(カメラ等)
501A~501D 撮像範囲
100 充電ステーション
110 情報処理部(処理部)
120 充電制御部
121 充電部
122 制御部
130 AC/DC電源回路
140 無線通信部
150 有線通信部
160 記憶部
170 センサ(カメラ等)
171 撮像範囲(センシング範囲)
200 自律移動ロボット
200、200A、200B ロボット
210 情報処理部(処理部)
220 電源回路
230 蓄電池
300 交流電源
500 センサ
500A~500D センサ(カメラ等)
501A~501D 撮像範囲
Claims (20)
- 蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部、
を備えた情報処理装置。 - 前記経路に関する情報に基づき、前記移動体が前記経路を移動することにより発生する回生電力量を推定する処理部を備え、
前記制御部は、推定された前記回生電力量に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記処理部は、複数の経路の前記回生電力量と、前記複数の経路の環境情報とに基づき、前記複数の経路から前記移動体が移動する経路を選択する
請求項2に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記移動体の重量に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記移動体が移動する経路における障害物の配置状況に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記障害物の配置状況は、障害物の大きさ、前記障害物の設置面積、前記障害物の配置密度、及び前記障害物の個数の少なくともいずれかに基づく
請求項5に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記移動体が移動する経路の路面状況に基づき、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記路面状況は、前記経路の路面の湿潤状態および前記路面の材料の少なくともいずれかに基づく
請求項7に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記経路の環境の気象状況に基づいて、前記蓄電池に充電する電力量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記制御部は、前記移動体の移動履歴データに基づいて、前記蓄電池に充電する充電量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記処理部は、前記複数の経路に配置されている障害物の配置状況に基づいて、前記移動体が移動する経路を選択する
請求項3に記載の情報処理装置。 - 前記配置状況は、前記複数の経路における障害物の大きさ、前記障害物の設置面積、前記障害物の配置密度、及び前記障害物の個数の少なくともいずれかに基づく
請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記処理部は、前記複数の経路に配置されている障害物に関する情報に基づき、前記障害物が移動させられるか否かを判定し、判定の結果に基づき、前記移動体が移動する経路を選択する
請求項11に記載の情報処理装置。 - 前記障害物に関する情報は、
前記障害物の箱の変形状況、
前記障害物が配置されている位置に運搬されたときの前記障害物の運搬速度、
前記障害物の周囲に作業員がいるか否か、
前記障害物の大きさ、
前記障害物が配置されている床の変形状況、および
前記障害物の重量
のうち少なくとも1つの項目を含む
請求項13に記載の情報処理装置。 - 前記障害物に関する情報は、複数の前記項目を含み、
前記処理部は、前記移動体が運用される環境に基づいて、複数の前記項目に重み付けを行い、前記重みづけされた複数の前記項目に基づき、前記障害物が移動させられるか否かを判定する
請求項14に記載の情報処理装置。 - 前記環境情報に基づき前記蓄電池の目標充電状態を決定する処理部を備え、
前記制御部は、前記目標充電状態に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する
請求項1に記載の情報処理装置。 - 前記移動体に搭載されたセンサ、他の移動体に搭載されたセンサ、前記移動体が運用される環境に設置されたセンサの少なくともいずれかから、前記環境情報を取得する処理部 を備えた請求項1に記載の情報処理装置。
- 前記環境情報を検出するセンサ
を備えた請求項1に記載の情報処理装置。 - 蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体の前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する
情報処理方法。 - 蓄電池を搭載し、前記蓄電池に蓄積された電力を用いて移動する移動体と、
前記蓄電池を充電する充電部と、
前記蓄電池の充電開始後または充電開始指示後に取得された前記移動体が移動する経路の環境情報に基づき前記蓄電池に充電する電力量を制御する制御部と、
を備えた情報処理システム。
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