WO2022085625A1 - 自律走行車 - Google Patents

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WO2022085625A1
WO2022085625A1 PCT/JP2021/038420 JP2021038420W WO2022085625A1 WO 2022085625 A1 WO2022085625 A1 WO 2022085625A1 JP 2021038420 W JP2021038420 W JP 2021038420W WO 2022085625 A1 WO2022085625 A1 WO 2022085625A1
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WO
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transport
target
docking
control device
autonomous
Prior art date
Application number
PCT/JP2021/038420
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English (en)
French (fr)
Inventor
耕志 寺田
達 礒部
潤 ▲羽▼鳥
遼介 奥田
博俊 九乗
Original Assignee
株式会社Preferred Robotics
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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Priority to JP2022557518A priority Critical patent/JP7367231B2/ja
Publication of WO2022085625A1 publication Critical patent/WO2022085625A1/ja
Priority to US18/302,115 priority patent/US20230259137A1/en

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    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
    • G05D1/0225—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving docking at a fixed facility, e.g. base station or loading bay
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/0011—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots associated with a remote control arrangement
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    • G05D1/0088—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots characterized by the autonomous decision making process, e.g. artificial intelligence, predefined behaviours
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    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G05D1/0248—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means in combination with a laser
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F3/00—Input arrangements for transferring data to be processed into a form capable of being handled by the computer; Output arrangements for transferring data from processing unit to output unit, e.g. interface arrangements
    • G06F3/16—Sound input; Sound output

Definitions

  • This disclosure relates to autonomous vehicles.
  • An automatic guided vehicle which is an example of an autonomous vehicle, is generally used for industrial purposes, and can automatically transport a transport target according to a predetermined task without a driving operation by a user.
  • the present disclosure provides an autonomous vehicle capable of performing a task according to a transport instruction by sound.
  • the autonomous vehicle has, for example, the following configuration. That is, An autonomous vehicle that docks with a transport target and transports the transport target. A docking mechanism for docking with the transport target, Sound input device and Control to control docking with the transport target specified based on the transport instruction acquired via the sound input device by the docking mechanism and transport of the docked transport target to the position of the transport destination specified based on the transport instruction. Has a device.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a usage scene of an autonomous vehicle.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the appearance configuration of the autonomous traveling vehicle.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the internal configuration and the lower surface configuration of the autonomous traveling vehicle.
  • FIG. 4 is a diagram showing how an autonomous vehicle docks with a shelf to be transported.
  • FIG. 5 is a diagram showing the positional relationship between the casters on the shelves and the docking mechanism of the autonomous vehicle.
  • FIG. 6 is a diagram showing an operation example of the docking mechanism at the time of docking.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the control device.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the functional configuration of the control device.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a usage scene of an autonomous vehicle.
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the appearance configuration of the autonomous traveling vehicle.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the internal configuration and the
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a transport target management table.
  • FIG. 10 is an example of a flowchart showing the flow of autonomous traveling processing.
  • FIG. 11 is an example of a flowchart showing the flow of delivery and transportation processing by voice instruction.
  • FIG. 12 is a diagram showing an operation example of the autonomous traveling vehicle at the time of delivery and transportation.
  • FIG. 13 is an example of a flowchart showing the flow of the return transfer process by voice instruction.
  • FIG. 14 is a diagram showing an operation example of the autonomous traveling vehicle during return transportation.
  • FIG. 1 is a diagram showing an example of a usage scene of an autonomous vehicle.
  • the autonomous driving vehicle 120 is used, for example, in a predetermined space 100 such as a living room at home, in a scene where the user 110 relaxes on a sofa or the like.
  • the user 110 tries to use the notebook PC with respect to the autonomous driving vehicle 120.
  • ⁇ After uttering a wake word ⁇
  • the autonomous driving vehicle 120 identifies the shelf 130 on which the work tool 131 such as a notebook PC or a book is placed from the shelves 130 to 150 with casters as a transport target, docks the shelf 130 with the shelf 130, and then docks the shelf 130.
  • the shelves 130 are transported to a position near the user 110.
  • the autonomous vehicle 120 may be configured to follow voice instructions given without a wake word.
  • the user 110 can keep the notebook PC at a remote position at hand without moving from the sofa by simply giving a voice instruction.
  • FIG. 1 shows a case where the shelf 130 is waiting at the position of the anchor 170 in the predetermined space 100 when the user 110 gives a voice instruction. Further, in the example of FIG. 1, when the shelf 130 waiting at the position of the anchor 170 is transported to the position 172 near the user 110, the trash can 160 is placed as an obstacle on the shortest transport path. It shows the case where it was.
  • the autonomous vehicle 120 detects the trash can 160 during the transportation of the shelf 130 and transports the shelf 130 along the transportation route indicated by the dotted arrow 171 to avoid a collision with the trash can 160.
  • the autonomous traveling vehicle 120 transports the shelf 130 to the position 172 near the user 110, and after the user 110 takes out the notebook PC from the shelf 130, the autonomous traveling vehicle 120 is referred to.
  • a voice instruction is given to "return the shelf to its original position".
  • the autonomous vehicle 120 transports the shelf 130 to the position of the anchor 170.
  • the autonomous traveling vehicle 120 transports the shelf 130 as a transport target is shown, but the autonomous traveling vehicle 120 transports the shelf 140 or the shelf 150 depending on the content of the voice instruction of the user 110. It may be specified as a target and transported. Further, in the example of FIG. 1, the autonomous traveling vehicle 120 specified a position in the vicinity of the user 110 as the position of the transport destination of the shelf 130. However, depending on the content of the voice instruction of the user 110, the autonomous traveling vehicle 120 may be located near a predetermined installation object (for example, furniture) installed in the predetermined space 100 or an arbitrary position in the predetermined space 100. May be specified as the position of the transport destination of the shelf 130.
  • a predetermined installation object for example, furniture
  • FIG. 2 is a diagram showing an example of the appearance configuration of the autonomous traveling vehicle.
  • the autonomous traveling vehicle 120 has a rectangular parallelepiped shape as a whole, and is in the height direction (z-axis direction) so that it can enter the lower side of the lowermost stage of the shelf to be transported. And the dimensions in the width direction (x-axis direction) are specified.
  • the shape of the autonomous vehicle 120 is not limited to a rectangular parallelepiped.
  • a lock pin 211 which is a member constituting a docking mechanism for docking with a shelf to be transported, is installed on the upper surface 210 of the autonomous traveling vehicle 120.
  • a LIDAR (Laser Imaging Detection and Ringing) 212 is installed on the upper surface 210 of the autonomous traveling vehicle 120.
  • the LIDAR 212 has a measurement range in the front-rear direction (y-axis direction) and a width direction (x-axis direction) at the height position of the upper surface 210 of the autonomous traveling vehicle 120, and by using the measurement result by the LIDAR 212, the measurement range can be set. It is possible to detect certain obstacles and the like.
  • a front RGB camera 221 and a ToF (Time of Flight) camera (ToF camera 222) are installed on the front 220 of the autonomous vehicle 120.
  • the front RGB camera 221 of the present embodiment is installed above the ToF camera 222, but the installation position of the front RGB camera 221 is not limited to this position.
  • the front RGB camera 221 may be used, for example, when the autonomous vehicle 120 moves in the forward direction.
  • -Shelves to be transported for example, shelves 130
  • -A user in the vicinity of the transport destination for example, user 110
  • an installation object in the vicinity of the transport destination for example, ⁇ Obstacles on the transport route (for example, Recycle Bin 160), Etc. are taken and a color image is output.
  • the ToF camera 222 is an example of a distance image sensor, and in order to avoid the multi-pass problem, the traveling surface (floor surface 240 shown in 2b of FIG. 2) on which the autonomous vehicle 120 travels is not included in the measurement range. , Installed upward on the front 220 of the autonomous vehicle 120.
  • the light emitted from the light source is reflected by another object via the floor surface 240, and the reflected light is received by the ToF camera 222, so that the measurement accuracy is deteriorated.
  • the upward installation angle ⁇ of the ToF camera 222 on the front surface 220 of the autonomous vehicle 120 is about 50 degrees with respect to the floor surface 240.
  • the ToF camera 222 has an obstacle as a measurement range at least in the area through which the docked shelf passes (the area corresponding to the height of the docked shelf x the width of the docked shelf) when the autonomous traveling vehicle 120 moves in the forward direction. Etc. are taken and a distance image (depth image) is output.
  • the vertical angle of view ⁇ v of the ToF camera 222 is 70 degrees and the horizontal angle of view ⁇ h is 90 degrees.
  • a drive wheel 231 and a driven wheel 232 are installed on the lower surface 230 of the autonomous traveling vehicle 120 to support the autonomous traveling vehicle 120.
  • the drive wheels 231 are installed one by one in the width direction (x-axis direction) (two in total are installed in the width direction), and each is independently driven by a motor to drive the autonomous vehicle 120. , Can be moved in the forward / backward direction (y-axis direction). Further, the drive wheel 231 can turn the autonomous traveling vehicle 120 around the z-axis.
  • the driven wheels 232 are installed one by one in the width direction (x-axis direction) (two in total in the width direction). Further, the driven wheels 232 are installed so as to be able to turn around the z-axis with respect to the autonomous traveling vehicle 120.
  • the installation position and number of driven wheels 232 may be other than the above.
  • FIG. 3 is a diagram showing an example of the internal configuration and the lower surface configuration of the autonomous traveling vehicle.
  • 3a in FIG. 3 shows a state in which the top cover of the autonomous vehicle 120 is removed and viewed from directly above.
  • each part constituting the inside of the autonomous traveling vehicle 120 will be described with reference to 3a of FIG.
  • the autonomous vehicle 120 has a first control board 311 and a second control board 312.
  • the first control board 311 controls, for example, an electronic device
  • the second control board 312 controls, for example, a drive device.
  • the role classification of the first control board 311 and the second control board 312 is not limited to this.
  • first control board 311 and the second control board 312 are separately installed, but the first control board 311 and the second control board 312 are different from each other. It may be integrally installed as one substrate. Regardless of whether the first control board 311 and the second control board 312 are installed separately or integrally, in the present embodiment, the functions of the first control board 311 and the second control board 312 have.
  • a device having both functions is referred to as a control device 310.
  • the autonomous traveling vehicle 120 has a solenoid-type lock pin 211 and a photoreflector 330 as a docking mechanism for docking with a shelf to be transported.
  • the docking mechanism of this embodiment uses a solenoid type lock pin, even if the lock pin is raised and lowered by an electromagnetic actuator other than the solenoid, a rack and pinion mechanism, a trapezoidal screw mechanism, a pneumatic drive mechanism, etc. can be used. It may be performed by another actuator.
  • the solenoid type lock pins 211 are at the center position in the width direction (x-axis direction) of the drive wheels 231 installed one by one in the width direction (x-axis direction), and the rotation of the drive wheels 231. It is installed on the shaft (see the alternate long and short dash line in FIGS. 3a and 3b).
  • the solenoid type lock pin 211 has a built-in compression coil spring, and when the solenoid is turned on, the lock pin 211 is sucked and the compression coil spring contracts. On the other hand, when the solenoid is turned off, the solenoid-type lock pin 211 projects upward (in the z-axis direction, in the case of 3a in FIG. 3a, on the front side of the paper surface) due to the compressive force of the compression coil spring.
  • the ON / OFF of the solenoid is controlled by the control device 310.
  • the photo reflector 330 When the autonomous vehicle 120 enters the lower side of the bottom of the shelf to be transported, the photo reflector 330 has a lock pin 211 in a hole (details will be described later) of a lock guide attached to the shelf to be transported. Outputs a signal for determining whether or not it is possible to project.
  • the autonomous driving vehicle 120 turns off the solenoid when it is determined that the lock pin 211 can be projected based on the signal output from the photo reflector 330.
  • the photoreflector is used to detect the facing state between the lock pin 211 and the hole of the lock guide, but this detection may be performed by a method other than the photoreflector. Examples of the method other than the photo-reflector include a method using a camera, a physical switch, a magnetic sensor, an ultrasonic sensor, or the like.
  • the lock pin 211 protrudes toward the hole of the lock guide, and the protruding lock pin 211 is inserted into the hole of the lock guide. As a result, docking between the autonomous traveling vehicle 120 and the shelf to be transported is completed.
  • the solenoid type lock pins 211 are installed at the center position in the width direction (x-axis direction) of the drive wheels 231 installed one by one in the width direction (x-axis direction) (width). Symmetrical in direction). Therefore, when the autonomous vehicle 120 enters the lower side of the lowermost stage of the shelf to be transported, it can enter in the forward direction or in the backward direction.
  • the autonomous vehicle 120 has various input / output devices such as the rear RGB camera 320, microphones 301 to 304, and speakers 305 to, in addition to the above-mentioned LIDAR 212, front RGB camera 221 and ToF camera 222. Has 306.
  • the rear RGB camera 320 may be used, for example, when the autonomous vehicle 120 moves in the backward direction.
  • -Shelves to be transported for example, shelves 130
  • ⁇ Obstacles around the shelves to be transported, Etc. are taken and a color image is output.
  • the microphones 301 to 304 are examples of sound input devices, and are installed at four corners (two on the front side and two on the rear side) of the autonomous vehicle 120 to detect sound from each direction. do. In this way, by installing the microphones 301 to 304 at the four corners of the autonomous vehicle 120, the user 110 who has given a voice instruction to the current position and orientation of the autonomous vehicle 120 is in any direction. It is possible to determine whether or not the user is in and estimate the position of the user 110.
  • Speakers 305 to 306 are examples of audio output devices, and output audio toward the side surface of the autonomous vehicle 120.
  • the speakers 305 to 306 output, for example, a voice for confirming the content of the task recognized by the autonomous traveling vehicle 120 in response to the voice instruction by the user 110.
  • 3b in FIG. 3 shows a state in which the autonomous traveling vehicle 120 is viewed from the lower surface.
  • each part constituting the lower surface of the autonomous traveling vehicle 120 will be described with reference to 3b of FIG.
  • the drive wheels 231 will be described. As shown in 3b of FIG. 3, the autonomous traveling vehicle 120 has drive wheels 231 installed one by one in the width direction (x-axis direction). As described above, the drive wheels 231 are independently driven by motors to move the autonomous vehicle 120 in the forward / backward direction (y-axis direction) or turn around the z-axis. be able to.
  • the autonomous traveling vehicle 120 is moved in the forward direction, and by reversing both of the drive wheels 231, the autonomous traveling vehicle 120 is moved in the backward direction. Can be done. Further, by rotating one of the drive wheels 231 in the normal direction and reversing the other, the autonomous traveling vehicle 120 can be turned.
  • one rotation shaft of the drive wheel 231 and the other rotation shaft are formed coaxially, and the solenoid type lock pin 211 is coaxially driven with one of the drive wheels 231. It is installed at the center position of the wheel 231 with the other side. Therefore, when one of the drive wheels 231 is rotated forward and the other of the drive wheels 231 is reversed, the autonomous traveling vehicle 120 will rotate around the solenoid type lock pin 211.
  • the autonomous traveling vehicle 120 has driven wheels 232 installed one by one in the width direction (x-axis direction). As described above, each of the driven wheels 232 is rotatably installed around the z-axis. Therefore, for example, when the autonomous traveling vehicle 120 turns after moving in the forward direction or the backward direction, the driven wheel 232 can immediately follow the direction in the turning direction. Further, for example, when the autonomous traveling vehicle 120 moves in the forward direction or the backward direction after turning, the driven wheel 232 can immediately follow the direction in the forward or backward direction.
  • FIG. 4 is a diagram showing how an autonomous vehicle docks with a shelf to be transported.
  • 4a of FIG. 4 shows a state immediately before the autonomous traveling vehicle 120 stands by at the position of the anchor 170 and docks with the shelf 130 to be transported.
  • the shelf 130 is a shelf with three stages, and frame guides 410 and 420 are located below the lowermost stage 400 at intervals according to the width of the autonomous vehicle 120. It is installed in parallel. Thereby, the approach direction when the autonomous traveling vehicle 120 enters the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130 to be transported is defined. Further, the frame guides 410 and 420 function as guide portions in the width direction when the autonomous traveling vehicle 120 conveys the shelf 130 to be conveyed, so that the shelf 130 is displaced in the width direction with respect to the autonomous traveling vehicle 120. To prevent.
  • casters 431 to 434 are rotatably attached to the feet of the shelf 130. As a result, the autonomous vehicle 120 can easily transport the docked shelves 130.
  • 4b in FIG. 4 shows the state after the autonomous traveling vehicle 120 is docked on the shelf 130 to be transported.
  • the front surface 220 of the autonomous vehicle 120 is not covered by each stage of the shelf 130 even when docked to the shelf 130 (the front surface 220 is larger than each stage of the shelf 130). Protruding in the forward direction). Therefore, when the autonomous vehicle 120 conveys the shelf 130, the measurement range of the front RGB camera 221 is not obstructed by any stage of the shelf 130.
  • the measurement range (vertical angle of view ⁇ v, horizontal angle of view ⁇ h) is not obstructed by any stage of the shelf 130. ..
  • the front and rear measurement ranges at the height position of the autonomous vehicle 120 are not obstructed when the autonomous vehicle 120 is docked on the shelf 130.
  • the measurement range in the width direction may be obstructed by the frame guides 410 and 420.
  • the frame guides 410 and 420 of the shelf 130 are provided with openings 411 and 421 in order to reduce the ratio of shielding the measurement range in the width direction of the LIDAR 212.
  • the LIDAR 212 can measure the measurement range in the front, rear, and width directions at the height position of the autonomous vehicle 120 without being obstructed by the shelf 130. can.
  • the microphones 301 and 302 are also advanced from each stage of the shelf 130 with the autonomous vehicle 120 docked to the shelf 130. It is placed in a position that protrudes in the direction. Therefore, when the autonomous vehicle 120 conveys the shelf 130, the detection range of the microphones 301 and 302 on the front side is not obstructed by any stage of the shelf 130.
  • FIG. 5 is a diagram showing the positional relationship between the casters on the shelves and the docking mechanism of the autonomous vehicle.
  • 5a in FIG. 5 shows a state in which the autonomous vehicle 120 is docked to the shelf 130, as viewed from directly above the bottom 400 of the shelf 130.
  • the lowermost 400 shows only the outer frame.
  • 5b in FIG. 5 shows a state in which the autonomous traveling vehicle 120 is docked on the shelf 130 as viewed from the direction of the front surface 220 of the autonomous traveling vehicle 120.
  • the four casters 431 to 434 of the shelf 130 are rotatably attached to the corners of the lowermost 400.
  • the turning range of the four casters 431 to 434 is as shown by reference numerals 501 to 504, and the center position of the turning range of reference numerals 501 to 504 is the position of the turning center of the casters 431 to 434.
  • a lock guide 510 is attached to the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130, and is inserted into the lock guide 510 when the solenoid type lock pin 211 protrudes.
  • a hole 511 is provided.
  • the surface of the lock guide 510 is made of, for example, white. This is to facilitate determination when determining whether or not the lock pin 211 can be inserted into the hole 511 of the lock guide 510 based on the signal output from the photoreflector 330.
  • the lock pin 211 By inserting the lock pin 211 into the hole 511 of the lock guide 510, it is possible to prevent the shelf 130 from shifting in the forward direction or the backward direction with respect to the autonomous traveling vehicle 120 when the autonomous traveling vehicle 120 conveys the shelf 130. be able to.
  • the locked pin 211 in the protruding state is shown in black in the drawing.
  • the hole 511 of the lock guide 510 is configured so that its center position coincides with the center position of the four casters 431 to 434 of the shelf 130 with respect to each turning center (dashed lines of 5a and 5b in FIG. 5). And the alternate long and short dash line). Therefore, when the autonomous vehicle 120 is docked to the shelf 130, the center position of the lock pin 211 is also the center position with respect to each turning center of the four casters 431 to 434 of the shelf 130.
  • the shelf 130 turns each of the four casters 431 to 434. It will rotate around the center position with respect to the center. That is, when the autonomous traveling vehicle 120 turns, the turning range of the shelf 130 is the range indicated by the reference numeral 520 (the autonomous traveling vehicle 120 can turn the shelf 130 in the minimum turning range).
  • FIG. 6 is a diagram showing an operation example of the docking mechanism at the time of docking. Similar to 5a of FIG. 5, FIG. 6 shows a view seen from directly above the bottom 400 of the shelf 130. However, for convenience of explanation, the lowermost 400 shows only the outer frame.
  • FIG. 6a of FIG. 6 shows a state in which the autonomous vehicle 120 searches for the shelf 130 based on the color image taken by the front RGB camera 221 after moving to a position near the shelf 130 to be transported.
  • the search method for the shelf 130 is arbitrary. For example, pattern matching is performed based on the shape feature amount of the shelf 130 calculated in advance and the shape feature amount of the shelf 130 extracted from the color image, and the shelf 130 is searched. You may search for.
  • the shelf 130 may be searched by extracting a marker previously applied to the shelf 130 for identifying the shelf 130 from the color image.
  • the shelf 130 may be explored by performing instance segmentation on a color image using a deep learning-based object recognition model.
  • 6a in FIG. 6 recognizes the position and orientation of the shelf 130 (directions of the frame guides 410 and 420) when the autonomous vehicle 120 can search the shelf 130, and indicates an approach direction when docking. It shows a state of turning 180 degrees with respect to.
  • the autonomous vehicle 120 that has turned 180 degrees starts docking based on the color image taken by the rear RGB camera 320.
  • FIG. 6b in FIG. 6 shows how the autonomous vehicle 120 enters between the frame guide 410 and the frame guide 420 while moving in the backward direction.
  • the autonomous vehicle 120 monitors the measurement result of the photoreflector 330 and determines whether or not the lock pin 211 can be inserted into the hole 511 of the lock guide 510.
  • 6c in FIG. 6 shows a state in which the lock pin 211 can be inserted into the hole 511 of the lock guide 510.
  • the autonomous traveling vehicle 120 causes the lock pin 211 to protrude and is inserted into the hole 511 by turning off the solenoid. As a result, docking to the shelf 130 by the autonomous vehicle 120 is completed.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the control device.
  • the control device 310 has a processor 701, a main storage device (memory) 702, an auxiliary storage device 703, a network interface 704, and a device interface 705 as components.
  • the control device 310 is realized as a computer in which these components are connected via a bus 706.
  • the control device 310 is shown to include one component for each component, but the control device 310 may include a plurality of the same components.
  • control device 310 may be executed in parallel processing using one or a plurality of processors. Further, various operations may be distributed to a plurality of arithmetic cores in the processor 701 and executed in parallel processing. In addition, some or all of the processes, means, etc. of the present disclosure are executed by an external device 730 (at least one of a processor and a storage device) provided on the cloud that can communicate with the control device 310 via the network interface 704. You may. As described above, the control device 310 may take the form of parallel computing by one or a plurality of computers.
  • the processor 701 may be an electronic circuit (processing circuit, Processing circuitry, CPU, GPU, FPGA, ASIC, etc.). Further, the processor 701 may be a semiconductor device or the like including a dedicated processing circuit. The processor 701 is not limited to an electronic circuit using an electronic logic element, and may be realized by an optical circuit using an optical logic element. Further, the processor 701 may include an arithmetic function based on quantum computing.
  • the processor 701 performs various calculations based on various data and instructions input from each device and the like of the internal configuration of the control device 310, and outputs the calculation result and the control signal to each device and the like.
  • the processor 701 controls each component included in the control device 310 by executing an OS (Operating System), an application, or the like.
  • OS Operating System
  • the processor 701 may refer to one or more electronic circuits arranged on one chip, or may refer to one or more electronic circuits arranged on two or more chips or devices. When a plurality of electronic circuits are used, each electronic circuit may communicate by wire or wirelessly.
  • the main storage device 702 is a storage device that stores instructions executed by the processor 701, various data, and the like, and various data stored in the main storage device 702 are read out by the processor 701.
  • the auxiliary storage device 703 is a storage device other than the main storage device 702. It should be noted that these storage devices mean arbitrary electronic components capable of storing various data (for example, data stored in the transport target management table storage unit 801 and the environment map storage unit 802 described later), and are semiconductors. It may be memory.
  • the semiconductor memory may be either a volatile memory or a non-volatile memory.
  • the storage device for storing various data in the control device 310 may be realized by the main storage device 702 or the auxiliary storage device 703, or may be realized by the built-in memory built in the processor 701.
  • a plurality of processors 701 may be connected (combined) to one main storage device 702, or a single processor 701 may be connected.
  • a plurality of main storage devices 702 may be connected (combined) to one processor 701.
  • the control device 310 is composed of at least one main storage device 702 and a plurality of processors 701 connected (combined) to the at least one main storage device 702, at least one of the plurality of processors 701 is a processor.
  • it may include a configuration connected (combined) to at least one main storage device 702. Further, this configuration may be realized by the main storage device 702 and the processor 701 included in the plurality of control devices 310.
  • the main storage device 702 may include a configuration in which the processor is integrated (for example, a cache memory including an L1 cache and an L2 cache).
  • the network interface 704 is an interface for connecting to the communication network 740 wirelessly or by wire.
  • an appropriate interface such as one conforming to an existing communication standard is used.
  • the network interface 704 may exchange various data with the external device 730 connected via the communication network 740.
  • the communication network 740 may be any one of WAN (Wide Area Network), LAN (Local Area Network), PAN (Personal Area Network), or a combination thereof, and may be a computer and another external device 730. It suffices as long as information is exchanged with.
  • WAN Wide Area Network
  • LAN Local Area Network
  • PAN Personal Area Network
  • An example of WAN is the Internet
  • an example of LAN is 802.11, Ethernet, etc.
  • PAN is Bluetooth (registered trademark), NFC (Near Field Communication), etc.
  • the device interface 705 is an interface such as USB that directly connects to the external device 750.
  • the external device 750 is a device connected to a computer.
  • the external device 750 may be an input device as an example.
  • the input device is an electronic device such as a camera (front RGB camera 221, ToF camera 222, rear RGB camera 320), microphones (microphones 301 to 304), various sensors (photoreflector 330), and the like. Give the acquired information to the computer.
  • the external device 750 may be an output device as an example.
  • the output device may be, for example, a display device such as an LCD (Liquid Crystal Display), a CRT (Cathode Ray Tube), a PDP (Plasma Display Panel), or an organic EL (Electro Luminescence) panel.
  • a speaker (speaker 305 to 306) that outputs voice or the like may be used.
  • it may be a drive device such as various drive devices (motor, solenoid).
  • the external device 750 may be a storage device (memory).
  • the external device 750 may be a network storage or the like, and the external device 750 may be a storage such as an HDD.
  • the external device 750 may be a device having some functions of the components of the control device 310. That is, the computer may transmit or receive a part or all of the processing result of the external device 750.
  • FIG. 8 is a diagram showing an example of the functional configuration of the control device.
  • a control program is installed in the control device 310, and when the program is executed, the control device 310 has a voice instruction acquisition unit 810, a transfer target identification unit 821, a transfer target position identification unit 822, and a docking control unit 823. Functions as. Further, the control device 310 functions as a transport destination specifying unit 831, a transport destination position specifying unit 832, and a transport control unit 833.
  • the original position is the transport for delivering the article to the user according to the voice instruction (referred to as “delivery transport”) and the shelf after the delivery transport is performed according to the voice instruction.
  • delivery transport the transport for delivering the article to the user according to the voice instruction
  • return transport the transport for returning to
  • each part functions of each part during delivery and transportation
  • the voice instruction acquisition unit 810 recognizes the wake word uttered by the user 110 from the sound data detected by the microphones 301 to 304, and acquires the voice instruction following the wake word. Further, the voice instruction acquisition unit 810 notifies the transfer target identification unit 821 and the transfer destination identification unit 831 of the acquired voice instruction.
  • the transport target specifying unit 821 analyzes the voice instruction notified from the voice instruction acquisition unit 810, and identifies the article (for example, a notebook PC) to be transported by the autonomous vehicle 120. Further, the transport target specifying unit 821 identifies the shelf on which the specified article is placed (for example, the shelf 130) as the transport target in the delivery transport by referring to the transport target management table storage unit 801. Further, the transport target specifying unit 821 notifies the transport target position specifying unit 822 of the specified shelf to be transported.
  • the article for example, a notebook PC
  • the transport target specifying unit 821 directly directs the shelf to be transported. (For example, the shelf 130) is specified, and the transport target position specifying unit 822 is notified.
  • the transport target position specifying unit 822 identifies the current position of the transport target shelf in the delivery transport notified by the transport target identification unit 821 by referring to the transport target management table storage unit 801. do. Further, the transport target position specifying unit 822 notifies the docking control unit 823 of the coordinates indicating the position of the specified shelf to be transported (for example, the coordinates indicating the position of the anchor 170).
  • the docking control unit 823 is based on the coordinates indicating the position of the shelf to be transported in the delivery transport and the coordinates indicating the current position of the autonomous vehicle 120 notified by the transport target position specifying unit 822. Is moved and controlled to be docked to the shelf to be transported. Further, when the docking control unit 823 completes docking to the shelf to be transported by the autonomous traveling vehicle 120, the docking control unit 823 notifies the transport control unit 833 that the docking is completed.
  • the transport destination specifying unit 831 analyzes the voice instruction notified from the voice instruction acquisition unit 810 and identifies the position of the transport destination of the shelf to be transported in the delivery transport (for example, the position near the user 110). Further, the transport destination specifying unit 831 notifies the transport destination position specifying unit 832 of the position of the specified transport destination.
  • the transport destination position specifying unit 832 is the position of the transport destination when the position of the transport destination notified by the transport destination specifying unit 831 is a position near an installed object (for example, furniture) in the predetermined space 100.
  • the coordinates indicating the above are specified by referring to the environment map storage unit 802.
  • the environment map storage unit 802 stores the coordinates of each installation object in the predetermined space 100.
  • the transport destination position specifying unit 832 when the transport destination notified by the transport destination specifying unit 831 is a position in the vicinity of the user 110, the transport destination position specifying unit 832 may be used.
  • the autonomous vehicle 120 is -Measurement results measured by LIDAR212, -Color images taken by the front RGB camera 221 -Distance image taken by ToF camera 222, Based on at least one of the above, the position and orientation of the own vehicle in the predetermined space 100 are calculated at a predetermined cycle.
  • the transport destination position specifying unit 832 notifies the transport control unit 833 of the coordinates indicating the position of the specified transport destination.
  • the transport control unit 833 moves the autonomous vehicle 120 based on the coordinates indicating the position of the transport destination notified by the transport destination position specifying unit 832. Control.
  • the transport control unit 833 refers to the measurement result by the LIDAR 212, the color image by the front RGB camera 221 and the distance image by the ToF camera 222 while the autonomous vehicle 120 is moving. Then, the transport control unit 833 calculates the current position of the autonomous traveling vehicle 120, and controls to avoid a collision when an obstacle is detected on the transport path.
  • the transport control unit 833 releases the docking with the shelf to be transported in the delivery transport, and exits from the lower side of the lowermost stage 400.
  • the voice instruction acquisition unit 810 recognizes the wake word uttered by the user 110 from the sound data detected by the microphones 301 to 304, and acquires the voice instruction following the wake word. Further, the voice instruction acquisition unit 810 notifies the transfer target identification unit 821 and the transfer destination identification unit 831 of the acquired voice instruction.
  • the transport target specifying unit 821 analyzes the voice instruction notified from the voice instruction acquisition unit 810, and returns and transports the shelf (for example, the shelf 130 after delivery transport) to be transported to the original position by the autonomous traveling vehicle 120. It is specified as a transportation target in. Further, the transport target specifying unit 821 notifies the transport target position specifying unit 822 of the specified transport target.
  • the transport target position specifying unit 822 specifies the current position of the shelf to be transported in the return transport, which is notified by the transport target specifying unit 821, by referring to the transport target management table storage unit 801. .. Further, the transport target position specifying unit 822 notifies the docking control unit 823 of the coordinates indicating the positions of the specified shelves to be transported (for example, the coordinates indicating the positions in the vicinity of the user 110).
  • the docking control unit 823 is the autonomous traveling vehicle 120 based on the coordinates indicating the position of the shelf to be transported in the return transport and the coordinates indicating the current position of the autonomous traveling vehicle 120 notified by the transport target position specifying unit 822. Is moved and controlled to be docked to the shelf to be transported. Further, when the docking control unit 823 completes docking to the shelf to be transported by the autonomous traveling vehicle 120, the docking control unit 823 notifies the transport control unit 833 that the docking is completed.
  • the transport destination specifying unit 831 analyzes the voice instruction notified from the voice instruction acquisition unit 810 and identifies the position of the transport destination of the shelf to be transported in the return transport (for example, the position of the anchor 170). Further, the transport destination specifying unit 831 notifies the transport destination position specifying unit 832 of the position of the specified transport destination.
  • the transfer destination position specifying unit 832 determines the position of the transfer destination.
  • the indicated coordinates are specified by referring to the environment map storage unit 802.
  • the transport destination position specifying unit 832 notifies the transport control unit 833 of the coordinates indicating the position of the specified transport destination.
  • the transport control unit 833 moves the autonomous vehicle 120 based on the coordinates indicating the position of the transport destination notified by the transport destination position specifying unit 832. Control.
  • the transport control unit 833 refers to the measurement result by the LIDAR 212, the color image by the front RGB camera 221 and the distance image by the ToF camera 222 while the autonomous traveling vehicle 120 is moving. Then, the transport control unit 833 calculates the current position of the autonomous traveling vehicle, and controls to avoid a collision when an obstacle is detected on the transport path.
  • the transport control unit 833 releases the docking with the shelf to be transported in the return transport, and exits from the lower side of the lowermost stage 400.
  • FIG. 9 is a diagram showing an example of a transport target management table.
  • the transport target management table is a table for associating a shelf to be transported with an article placed on the shelf, and the transport target management table 900 has a “shelf” as an information item. Includes “information”, “articles”, and “tags”.
  • the “shelf information” further includes an "ID", an "initial position”, a “release position”, and a "docking position”.
  • An identifier for identifying each shelf is stored in the "ID”.
  • coordinates indicating the position of the shelf first recognized by the autonomous vehicle 120 while traveling in the predetermined space 100 are stored.
  • coordinates indicating a position designated in advance by the user 110 for example, the position of the anchor 170 are stored.
  • the coordinates indicating the position where the autonomous vehicle 120 last released docking with the shelf to be transported are stored.
  • the shelves to be transported by the autonomous vehicle 120 and the coordinates indicating the last docked position are stored.
  • the coordinates indicating each position are the coordinates on the environmental map. However, instead of the coordinates indicating each position, the name of the place assigned in advance on the environment map may be stored.
  • the name of the article placed on the shelf to be transported is stored in the "article”.
  • the type of the corresponding article is stored in the "tag”.
  • the “shelf information”, the “article”, and the “tag” are directly associated with each other, but these are indirectly associated with each other. May be good.
  • "Indirect correspondence" means, for example, when information A and information B are associated with each other, information A and information C are directly associated with each other, and information C and information B are directly associated with each other. This means that information A and information B are indirectly associated with each other via information C.
  • FIG. 10 is an example of a flowchart showing the flow of autonomous traveling processing. As shown in FIG. 10, the autonomous driving process by the autonomous driving vehicle 120 can be roughly classified into two types of processing.
  • the first process is a delivery / transport process by voice instruction.
  • the delivery and transportation process by voice instruction means that the autonomous vehicle 120 -Based on the voice instruction from the user 110, the positions of the shelves to be transported and the transport destination are specified, and the positions are specified. ⁇ Dock to the specified shelf and -Transport the specified shelves to the specified transport destination position (here, the position near the user 110). Refers to the process (step S1001).
  • the second process is a return transfer process by voice instruction.
  • the return transport process by voice instruction means that after the first process is completed, the autonomous vehicle 120 -Based on the voice instruction from the user 110, the positions of the shelves to be transported and the transport destination are specified, and the positions are specified. ⁇ Dock to the specified shelf and -Transport the specified shelves to the specified destination position (here, the anchor 170 position). Refers to the process (step S1002).
  • step S1001 delivery transfer process by voice instruction
  • step S1002 return transfer process by voice instruction
  • FIG. 11 is an example of a flowchart showing the flow of delivery and transportation processing by voice instruction.
  • FIG. 12 is a diagram showing an operation example of the autonomous traveling vehicle at the time of delivery and transportation.
  • step S1101 the autonomous traveling vehicle 120 recognizes the wake word uttered by the user 110 from the sound data detected by the microphones 301 to 304, and analyzes the voice data detected following the recognized wake word.
  • the wake word is preset in the autonomous vehicle 120, the user 110 can change it to any word.
  • step S1102 it is assumed that the autonomous traveling vehicle 120 has acquired a voice instruction (for example, "bring a notebook PC") requesting an article by the user 110 as a result of analyzing the voice data.
  • the autonomous driving vehicle 120 by analyzing the voice data detected by the microphones 301 to 304, it is determined from which direction the voice of the user 110 is emitted (direction in which the user 110 is present).
  • the determination result regarding the direction in which the user 110 is located is determined by the coordinates indicating the position of the autonomous driving vehicle 120 on the environment map (for example, the map in the predetermined space 100) created in advance and the autonomous vehicle. It is stored in the memory together with the information indicating the direction of the traveling vehicle 120.
  • the autonomous traveling vehicle 120 identifies a shelf to be transported based on the recognized task. Specifically, in the autonomous traveling vehicle 120, the transport target management table 900 is referred to, and the shelf to which the specific article is associated, which is handled in the recognized task, is specified as the transport target. In the present embodiment, since the notebook PC is managed in association with the shelf 130, the autonomous vehicle 120 specifies the shelf 130 as a transport target.
  • the autonomous traveling vehicle 120 specifies the coordinates indicating the positions of the shelves to be transported by referring to the transport target management table 900.
  • the coordinates (x1', y1') of the release position are specified as the position of the shelf 130. This is because the coordinates (x1', y1') of the release position are the positions where the autonomous vehicle 120 finally released the docking of the shelf 130, so that there is a high probability that the shelf 130 exists at that position.
  • the coordinates of the "initial position" in the transport target management table 900 may be specified as the coordinates indicating the position of the shelf to be transported.
  • step S1106 the autonomous traveling vehicle 120 controls the drive wheels 231 to move to the position of the shelf to be transported.
  • the autonomous vehicle 120 detects an obstacle by using the front RGB camera 221, the ToF camera 222, and the LIDAR 212, and moves while avoiding a collision with the detected obstacle.
  • the autonomous vehicle 120 since the autonomous vehicle 120 is not docked with the shelf 130, even if it is an obstacle that contacts the shelf 130 when the shelf 130 is docked, it does not contact the autonomous vehicle 120. Obstacles are not recognized as obstacles.
  • step S1107 when the autonomous traveling vehicle 120 reaches a position near the shelf 130 to be transported, the autonomous traveling vehicle 120 moves the autonomous traveling vehicle 120 and analyzes the color image acquired from the front RGB camera 221 to move the shelf 130.
  • Search see 12a in FIG. 12
  • the method of searching the shelf 130 includes pattern matching of the shape of the shelf, recognition of the shelf using a deep learning-based object recognition model, and the like, but the method of searching the shelf 130 is not limited to these. ..
  • the shelf may be recognized by recognizing the marker applied to the shelf. The type of marker does not matter.
  • a marker that encodes information such as a barcode, a QR code (registered trademark), or an AR code may be used, or a marker having a characteristic pattern may be used.
  • a method of recognizing a shelf using a marker for example, information indicating that the shelf can be transported by the autonomous traveling vehicle 120 is associated with a predetermined marker, and the autonomous traveling vehicle detects the predetermined marker. Therefore, the shelves to be transported may be specified.
  • step S1108 when the autonomous traveling vehicle 120 can search for the shelf 130 to be transported, it turns 180 degrees and enters the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130 in the backward direction (FIG. 12). See 12b).
  • the rear RGB camera 320 is used to recognize the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130 and adjust the positional relationship with the lowermost stage 400 even while approaching in the backward direction. , Controls the movement of the autonomous vehicle 120.
  • step S1109 it is determined that the autonomous traveling vehicle 120 has moved to a position where the lock pin 211 can be inserted into the hole 511 of the lock guide 510, based on the signal output from the photo reflector 330.
  • the autonomous vehicle 120 moves to a position where the lock pin 211 can be inserted into the hole 511 of the lock guide 510, the solenoid is turned off to project the lock pin 211 and make the lock pin 211 a hole. Insert into 511. As a result, the autonomous vehicle 120 completes docking with the shelf 130 to be transported (see 12c in FIG. 12).
  • the autonomous vehicle 120 updates the coordinates of the "docking position" stored in the transport target management table 900 to the coordinates of the actually docked position for the shelf 130 to be transported.
  • the autonomous vehicle 120 sets the coordinates of the "docking position" of the shelf 130 of the transport target management table to (x1 ". , Y1 ”).
  • the autonomous vehicle 120 estimates the position where the user 110 is likely to be present based on the information stored in the memory in step S1102. Further, the autonomous vehicle 120 specifies the coordinates on the environmental map indicating the positions in the vicinity of the estimated positions.
  • the information stored in the memory in step S1102 is the coordinates indicating the position of the autonomous traveling vehicle 120 on the environmental map, the information indicating the direction of the autonomous traveling vehicle 120, and the determination result regarding the direction in which the user 110 is located.
  • step S1111 the autonomous traveling vehicle 120 controls the drive wheels 231 to move to the specified transport destination position (position near the user 110) (see 12d in FIG. 12).
  • the autonomous vehicle 120 detects an obstacle by using the front RGB camera 221, the ToF camera 222, and the LIDAR 212, and moves while avoiding a collision with the detected obstacle.
  • step S1112 when the autonomous traveling vehicle 120 reaches the position of the transport destination (for example, the position near the user 110), the autonomous traveling vehicle 120 releases the docking. Further, the autonomous traveling vehicle 120 updates the coordinates indicating the "release position" recorded in the transport target management table 900 for the shelf 130 to be transported with the coordinates indicating the position of the transport destination (see 12e in FIG. 12). ).
  • the shelf 130 is transported to a position specified by the coordinates (x1''', y''') on the environmental map and then docked, the shelf 130 of the transport target management table 900 is released.
  • the coordinates indicating the release position of are updated to (x1''', y''').
  • the autonomous vehicle 120 When the autonomous vehicle 120 reaches the position of the transport destination, the color image acquired from the front RGB camera 221 is analyzed, the user 110 is searched, and the user 110 can be searched, and the docking is performed. To cancel.
  • step S1113 the autonomous traveling vehicle 120 confirms the presence or absence of obstacles in front or behind by using the front RGB camera 221, the ToF camera 222, and the LIDAR 212. Then, the autonomous traveling vehicle 120 exits from the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130 in the direction in which there is no obstacle, either forward or backward (see 12f in FIG. 12).
  • the autonomous traveling vehicle 120 alternately repeats confirmation of the presence or absence of obstacles in the front-rear direction and standby.
  • the autonomous driving vehicle 120 may wait on the spot. Further, in the above description, the presence or absence of obstacles in the front-rear direction is confirmed after the docking is released, but the presence or absence of obstacles may not be confirmed and the device may be configured to stand by immediately after the docking is released. ..
  • FIG. 13 is an example of a flowchart showing the flow of the return transfer process by voice instruction.
  • FIG. 14 is a diagram showing an operation example of the autonomous traveling vehicle during return transportation.
  • step S1301 the autonomous traveling vehicle 120 recognizes the wake word uttered by the user 110 from the sound data detected by the microphones 301 to 304, and analyzes the voice data detected following the recognized wake word.
  • step S1302 it is assumed that the autonomous traveling vehicle 120 has acquired a voice instruction (for example, "returning the shelf to the original position") for transporting the shelf 130 to the original position as a result of analyzing the voice data.
  • step S1303 the autonomous traveling vehicle 120 specifies the coordinates indicating the positions of the shelves to be transported by referring to the transport target management table 900.
  • step S1304 the autonomous traveling vehicle 120 controls the drive wheels 231 and moves to the position of the shelf 130 to be transported.
  • step S1305 when the autonomous traveling vehicle 120 reaches a position near the shelf 130 to be transported, the autonomous traveling vehicle 120 analyzes the color image acquired from the front RGB camera 221 while moving the autonomous traveling vehicle 120, and searches for the shelf 130. (See 14a in FIG. 14).
  • Examples of the method for searching the shelf 130 include pattern matching of the shape of the shelf, recognition of markers applied to the shelf, recognition of the shelf using a deep learning-based object recognition model, and the like. The method of searching is not limited to these.
  • step S1306 when the autonomous traveling vehicle 120 can search for the shelf 130 to be transported, it enters the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130 in the forward direction.
  • step S1307 when the autonomous vehicle 120 moves to a position where the lock pin 211 can be inserted into the hole 511 of the lock guide 510, the lock pin 211 is projected and inserted into the hole 511. As a result, the autonomous traveling vehicle 120 completes docking with the shelf 130 to be transported (see 14b in FIG. 14). After that, the autonomous vehicle 120 moves a predetermined distance in the backward direction and turns 180 degrees (see 14c in FIG. 14).
  • step S1308 the autonomous vehicle 120 specifies the coordinates indicating the position of the anchor 170 as the coordinates indicating the position of the transport destination of the docked shelf 130 based on the task recognized in step S1302.
  • step S1309 the autonomous traveling vehicle 120 controls the drive wheels 231 to move to the specified transport destination position (position of the anchor 170) (see 14d in FIG. 14).
  • step S1310 when the autonomous vehicle 120 reaches the vicinity of the position of the transport destination (position of the anchor 170), it identifies the posture of the transport target at the position of the transport destination (position of the anchor 170) and turns 180 degrees. ..
  • step S1311 the autonomous vehicle 120 analyzes the color image acquired from the rear RGB camera 320 and moves in the backward direction while recognizing the position of the anchor 170, thereby moving the shelf 130 to be transported to the anchor 170. Return to position (see 14e in FIG. 14).
  • step S1312 the autonomous vehicle 120 releases docking with the shelf 130. Further, the autonomous traveling vehicle 120 updates the coordinates indicating the "release position" recorded in the transport target management table 900 with the coordinates indicating the position of the anchor 170 for the shelf 130 to be transported.
  • step S1313 the autonomous traveling vehicle 120 moves in the forward direction and exits from the lower side of the lowermost stage 400 of the shelf 130 to be transported (see 14f in FIG. 14).
  • the autonomous traveling vehicle 120 is -Has a docking mechanism for docking with the shelf to be transported.
  • -Has a sound input device for acquiring a user's voice instruction.
  • a voice instruction is acquired via the sound input device, docking with the shelf to be transported specified based on the voice instruction by the docking mechanism and to the position of the transport destination specified based on the voice instruction. It has a control device that controls the transport of docked shelves to be transported.
  • a docking mechanism having a solenoid-type lock pin 211 and a photoreflector 330 has been exemplified, but the docking mechanism is not limited to this, and any conventional mechanism can be applied. Further, in the first embodiment, the case of docking after entering the lower side of the lowermost stage of the shelf to be transported has been described, but the case is described without entering the lower side of the lowermost stage of the shelf to be transported. It may be configured to dock. For example, the legs of the shelf to be transported may be docked by gripping them with a gripper.
  • a shelf is exemplified as a transport target, but the transport target is not limited to the shelf, and other furniture may be used as long as the furniture is rotatably attached to the casters.
  • the transport target management table is stored in the transport target management table storage unit 801 in advance.
  • the transport target management table may be sequentially updated by, for example, a voice instruction by the user 110.
  • the smart terminal held by the user 110 and the autonomous traveling vehicle 120 may be sequentially updated by wireless communication.
  • the autonomous traveling vehicle 120 in the case of docking with the shelf at the anchor position, the autonomous traveling vehicle 120 is described as moving in the backward direction when entering the lower side of the bottom of the shelf. However, you may enter by moving in the forward direction to the lower side of the bottom of the shelf.
  • the shelf to be transported is specified by specifying the shelf directly associated with the article.
  • the method for specifying the shelves to be transported is not limited to this, and may be configured to specify, for example, the shelves indirectly associated with the article.
  • the anchor position is provided with, for example, a two-dimensional identifier such as a QR code (registered trademark) in the predetermined space 100. It is assumed that it is in the correct position.
  • a two-dimensional identifier such as a QR code (registered trademark) in the predetermined space 100. It is assumed that it is in the correct position.
  • the initial position of the shelf is the position of the anchor
  • the initial position of the shelf is not limited to the position of the anchor.
  • a predetermined position on the environment map may be used as the initial position of the shelf.
  • the method of specifying the posture of the shelf when returning the shelf to the anchor position was not mentioned.
  • the posture of the shelf when the shelf is docked with the autonomous traveling vehicle 120 in delivery transportation may be specified, and the shelf may be returned to the same posture as the posture. Alternatively, it may be returned to the predetermined default posture.
  • a voice instruction requesting another task for example, "bring a snack"
  • the autonomous vehicle 120 queues this new task after the task being executed, and operates according to this new task after the task being executed is completed.
  • the task being executed here is, for example, a task of transporting the shelf 130 to the transport destination, and the new task is a task on which a snack is placed (for example, the shelf 140) of the user 110. It is a task to transport to a nearby position.
  • a voice instruction requesting the cancellation of the task for example, "stop carrying"
  • the autonomous traveling vehicle 120 stops moving on the spot before docking on the shelf to be transported (for example, the shelf 130). Further, the autonomous traveling vehicle 120 returns the shelf to be transported to the original position after docking with the shelf to be transported.
  • the autonomous vehicle 120 operates according to a new task immediately before docking with the shelf to be transported (for example, the shelf 130). Further, after docking with the shelf to be transported (for example, shelf 130), the dock to be undocked on the spot without returning the shelf to be transported to the position of the anchor 170 (that is, to the position of the anchor 170). It may operate according to a new task (stopping the transport in the middle). Alternatively, the new task may be queued after the running task to complete the running task and then act according to this new task.
  • -Cancel a running task and execute a new task immediately, or -To execute a new task after completing the task being executed May be preset by the user as "behavior of the autonomous vehicle when a voice instruction requesting a new task is recognized after docking with the shelf to be transported". Alternatively, it may be set on the spot by the user when the voice instruction of the new task is recognized.
  • the new task referred to here is a task of transporting a shelf on which a snack is placed (for example, a shelf 140) to a position in the vicinity of the user 110.
  • the autonomous traveling vehicle 120 when the user 110 gives a voice instruction, the autonomous traveling vehicle 120 immediately executes the task corresponding to the voice instruction. However, if the voice instruction of the user 110 is a voice instruction for reserving the execution of the task at a predetermined time, the autonomous vehicle 120 executes the task after the predetermined time.
  • the autonomous vehicle 120 does not execute the task at the timing when the voice instruction is acquired, but at the timing when it is 9:00 am, the task (the shelf 130 on which the work tools are placed is moved to the position near the desk). Execute the task to be transported).
  • the autonomous driving vehicle 120 detects that the timing to execute the task has arrived, and the timing specified based on the voice instruction. Run the task with.
  • the setting of the timing for executing the task (also referred to as reservation) is not limited to the case where the task is executed by voice instruction, and the task is performed by electronic instruction from the external device 730 capable of communicating with the autonomous vehicle 120 (control device 310). You may be broken. Examples of the external device 730 include mobile terminals such as smartphones owned by the user.
  • the autonomous vehicle 120 may have a function of executing a transport task when a specific event occurs.
  • FIG. 1 shows a predetermined space 100 such as a living room where the user 110 can relax, but there are other spaces in the house, and when a specific event occurs in the other space, the autonomous vehicle 120 The transport task may be executed automatically.
  • an autonomous vehicle 120 may execute the task of transporting the luggage together with the delivery box to a predetermined place in the house.
  • the delivery box has a structure that can be docked with the door of the delivery box as a delivery box of a house and can be transported by docking with the autonomous vehicle 120, for example. sell.
  • the delivery box may have, for example, a function of detecting that an operation of opening / closing the door has been performed. Then, when the door is opened and then closed (for example, locked), the delivery box considers that the package has been placed in the delivery box and gives a predetermined notification in the house. It may be transmitted to the autonomous vehicle 120 via the local network.
  • the autonomous vehicle 120 Upon receiving the predetermined notification, the autonomous vehicle 120 moves to the position of the delivery box, docks with the delivery box in which the luggage is placed, transports the delivery box to the predetermined place, and then releases the docking. You may.
  • the control device 310 controls the reception of predetermined notifications, the docking mechanism, and the transport.
  • the delivery box may transmit the predetermined notification by detecting the opening / closing operation of the door or by detecting the weight change of the delivery box.
  • the notification may reach the autonomous vehicle 120 (control device 310) as a predetermined notification.
  • the autonomous traveling vehicle 120 outputs the voice corresponding to the recognized task to the user 110 via the speakers 305 to 306, and then moves to the position of the shelf to be transported. The case has been described (see steps S1105 and S1106).
  • the output timing of the voice corresponding to the recognized task is not limited to this, and for example, the voice corresponding to the recognized task after the autonomous vehicle 120 starts moving to the position of the shelf to be transported. May be output to the user 110 via the speakers 305 to 306. That is, the autonomous traveling vehicle 120 may output the voice corresponding to the task from the speaker before docking with the shelf to be transported and completing the transport. Before the transportation to the destination of the transportation target is completed, the movement toward the transportation target is started, is moving, docked with the transportation target, and after docking with the transportation target, the transportation target is being transported. It may be any timing before the transportation is completed.
  • the docking with the transport target by the autonomous traveling vehicle 120 and the transport of the transport target are controlled based on the voice of the user acquired through the microphone which is the sound input device. bottom.
  • docking with the transport target and transport of the transport target may be controlled based on a specific sound acquired via a microphone which is a sound input device. Examples of the specific sound include a series of sounds of clapping hands N times at intervals of about M seconds, whistling, and the like.
  • at least one of the transport target and the transport destination may be preset for each specific sound. That is, the autonomous traveling vehicle 120 of each of the above embodiments may control docking with the transport target and transport of the transport target based on the transport instruction by the sound acquired via the sound input device.
  • the expression (including similar expressions) of "at least one (one) of a, b and c" or "at least one (one) of a, b or c" is used. When used, it comprises any of a, b, c, ab, ac, bc, or abc. Further, a plurality of instances may be included for any of the elements, such as aa, abb, aabbbcc, and the like. It also includes the addition of other elements than the listed elements (a, b and c), such as having d, such as abcd.
  • connection and “coupled” are used in the present specification (including claims), direct connection / connection and indirect connection are used. Unlimited including / coupling, electrically connected / coupled, communicatively connected / coupled, operatively connected / coupled, physically connected / coupled, etc. Intended as a term. The term should be interpreted as appropriate according to the context in which the term is used, but any connection / coupling form that is not intentionally or naturally excluded is not included in the term. It should be interpreted in a limited way.
  • the physical structure of the element A executes the operation B. It has a possible configuration, and the permanent or temporary setting (setting / configuration) of the element A is set (configured / set) to actually execute the operation B. May include.
  • the element A is a general-purpose processor
  • the processor has a hardware configuration capable of executing the operation B, and the operation B is set by setting a permanent or temporary program (instruction). It suffices if it is configured to actually execute.
  • the element A is a dedicated processor, a dedicated arithmetic circuit, or the like, the circuit structure of the processor actually executes the operation B regardless of whether or not the control instruction and data are actually attached. It only needs to be implemented.
  • each hardware when a plurality of hardware perform predetermined processing, each hardware may cooperate to perform predetermined processing, and some hardware may perform predetermined processing. You may perform all of the processing of. Further, some hardware may perform a part of a predetermined process, and another hardware may perform the rest of the predetermined process.
  • expressions such as "one or more hardware performs the first process and the one or more hardware performs the second process" are used.
  • the hardware that performs the first process and the hardware that performs the second process may be the same or different. That is, the hardware that performs the first process and the hardware that performs the second process may be included in the one or a plurality of hardware.
  • the hardware may include an electronic circuit, a device including the electronic circuit, or the like.
  • each storage device (memory) among the plurality of storage devices (memory) is a part of the data. Only may be stored, or the entire data may be stored.

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Abstract

音による搬送指示に応じたタスクを実行可能な自律走行車を提供する。搬送対象とドッキングし、該搬送対象を搬送する自律走行車であって、前記搬送対象とドッキングするためのドッキング機構と、音入力装置と、前記音入力装置を介して取得された搬送指示に基づき特定した搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキング及び該搬送指示に基づき特定した搬送先の位置への該ドッキングした搬送対象の搬送を制御する制御装置とを有する。

Description

自律走行車
　本開示は、自律走行車に関する。
　自律走行車の一例である無人搬送車は、一般に産業用途に用いられ、予め定められたタスクに応じた搬送対象を、ユーザによる運転操作を伴うことなく、自動で搬送することができる。
　一方で、無人搬送車の場合、例えば、ユーザの声による搬送指示に基づき、新たなタスクを認識したり、認識した新たなタスクに応じた搬送対象を、適宜判断して搬送することはできない。
特開２０１９－１４８８８１号公報
　本開示は、音による搬送指示に応じたタスクを実行可能な自律走行車を提供する。
　本開示の一態様による自律走行車は、例えば、以下のような構成を有する。即ち、
　搬送対象とドッキングし、該搬送対象を搬送する自律走行車であって、
　前記搬送対象とドッキングするためのドッキング機構と、
　音入力装置と、
　前記音入力装置を介して取得された搬送指示に基づき特定した搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキング及び該搬送指示に基づき特定した搬送先の位置への該ドッキングした搬送対象の搬送を制御する制御装置とを有する。
図１は、自律走行車の利用シーンの一例を示す図である。 図２は、自律走行車の外観構成の一例を示す図である。 図３は、自律走行車の内部構成及び下面構成の一例を示す図である。 図４は、自律走行車が搬送対象となる棚とドッキングする様子を示した図である。 図５は、棚のキャスタと自律走行車のドッキング機構との位置関係を示す図である。 図６は、ドッキング時のドッキング機構の動作例を示す図である。 図７は、制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 図８は、制御装置の機能構成の一例を示す図である。 図９は、搬送対象管理テーブルの一例を示す図である。 図１０は、自律走行処理の流れを示すフローチャートの一例である。 図１１は、音声指示による納入搬送処理の流れを示すフローチャートの一例である。 図１２は、納入搬送時の自律走行車の動作例を示す図である。 図１３は、音声指示による戻し搬送処理の流れを示すフローチャートの一例である。 図１４は、戻し搬送時の自律走行車の動作例を示す図である。
　以下、各実施形態について添付の図面を参照しながら説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複した説明を省略する。
　［第１の実施形態］
　＜自律走行車の利用シーン＞
　はじめに、第１の実施形態に係る自律走行車の利用シーンについて説明する。図１は、自律走行車の利用シーンの一例を示す図である。図１に示すように、自律走行車１２０は、例えば、自宅のリビング等の所定空間１００において、ユーザ１１０がソファでくつろぐシーン等で利用される。
　図１に示す利用シーンは、例えば、ユーザ１１０がノートＰＣを使用しようとして、自律走行車１２０に対して、
・ウェイクワードを発声した後、
・「ノートＰＣを持ってきて」と発声した場合（すなわち、音声による搬送指示（以降、音声指示と呼ぶ）が行われた場合）、
を示している。この場合、自律走行車１２０は、キャスタ付きの棚１３０～１５０の中から、ノートＰＣや書物等の仕事道具１３１が載置された棚１３０を搬送対象として特定し、棚１３０とドッキングした後、棚１３０をユーザ１１０の近傍の位置まで搬送する。なお、自律走行車１２０は、ウェイクワードなしに行われた音声指示に従うよう構成されてもよい。
　このように、自律走行車１２０を利用すれば、ユーザ１１０は、音声指示を行うだけで、ソファから動くことなく、離れた位置にあるノートＰＣを手元に置くことができる。
　なお、図１の例は、ユーザ１１０が音声指示を行った時点で、棚１３０が、所定空間１００内のアンカ１７０の位置に待機していた場合を示している。また、図１の例は、アンカ１７０の位置に待機していた棚１３０を、ユーザ１１０の近傍の位置１７２まで搬送する際に、最短の搬送経路上に、障害物として、ごみ箱１６０が置かれていた場合を示している。
　このような場合、自律走行車１２０は、棚１３０の搬送中にごみ箱１６０を検知し、点線矢印１７１に示す搬送経路で棚１３０を搬送することで、ごみ箱１６０との衝突を回避する。
　また、図１には示していないが、自律走行車１２０が棚１３０をユーザ１１０の近傍の位置１７２まで搬送し、ユーザ１１０がノートＰＣを棚１３０から取り出した後、自律走行車１２０に対して、「棚を元の位置に戻して」との音声指示を行ったとする。この場合、自律走行車１２０は、棚１３０を、アンカ１７０の位置まで搬送する。
　また、図１の例では、自律走行車１２０が搬送対象として棚１３０を搬送する場合について示したが、ユーザ１１０の音声指示の内容によっては、自律走行車１２０が、棚１４０または棚１５０を搬送対象として特定して搬送してもよい。また、図１の例では、自律走行車１２０が、ユーザ１１０の近傍の位置を棚１３０の搬送先の位置として特定した。しかしながら、ユーザ１１０の音声指示の内容によっては、自律走行車１２０が、所定空間１００内に設置された所定の設置物（例えば、家具等）の近傍の位置や、所定空間１００内の任意の位置を、棚１３０の搬送先の位置として特定してもよい。
　＜自律走行車の外観構成＞
　次に、自律走行車１２０の外観構成について説明する。図２は、自律走行車の外観構成の一例を示す図である。
　図２の２ａに示すように、自律走行車１２０は、全体として直方体の形状を有しており、搬送対象となる棚の最下段の下側に進入できるよう、高さ方向（ｚ軸方向）及び幅方向（ｘ軸方向）の寸法が規定されている。なお、自律走行車１２０の形状は直方体に限定されない。
　自律走行車１２０の上面２１０には、搬送対象となる棚とドッキングするためのドッキング機構を構成する部材であるロックピン２１１が設置されている。また、自律走行車１２０の上面２１０には、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）２１２が設置されている。ＬＩＤＡＲ２１２は、自律走行車１２０の上面２１０の高さ位置における、前後方向（ｙ軸方向）及び幅方向（ｘ軸方向）を測定範囲としており、ＬＩＤＡＲ２１２による測定結果を用いることで、当該測定範囲にある障害物等を検出することができる。
　自律走行車１２０の前面２２０には、前面ＲＧＢカメラ２２１と、ＴｏＦ方式（Time of Flight方式）のカメラ（ＴｏＦカメラ２２２）とが設置されている。なお、本実施形態の前面ＲＧＢカメラ２２１は、ＴｏＦカメラ２２２の上側に設置されるが、前面ＲＧＢカメラ２２１の設置位置は、この位置に限定されない。
　前面ＲＧＢカメラ２２１は、自律走行車１２０が前進方向に移動する際、例えば、
・搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）、
・搬送先の近傍にいるユーザ（例えば、ユーザ１１０）、搬送先の近傍にある設置物、
・搬送経路上の障害物（例えば、ごみ箱１６０）、
等を撮影し、カラー画像を出力する。
　ＴｏＦカメラ２２２は距離画像センサの一例であり、マルチパス問題を回避するために、自律走行車１２０が走行する走行面（図２の２ｂに示す床面２４０）が測定範囲に含まれない程度に、自律走行車１２０の前面２２０において上向きに設置される。マルチパス問題の一例として、光源から出射した光が床面２４０を経由して他の対象物で反射し、その反射光をＴｏＦカメラ２２２が受光することによる測定精度の悪化が挙げられる。本実施形態において、ＴｏＦカメラ２２２の自律走行車１２０の前面２２０における上向きの設置角度Θは、床面２４０に対して約５０度であるとする。
　また、ＴｏＦカメラ２２２は、自律走行車１２０が前進方向に移動する際、少なくともドッキングした棚が通過する領域（ドッキングした棚の高さ×ドッキングした棚の幅分の領域）を測定範囲として障害物等を撮影し、距離画像（深度画像）を出力する。なお、本実施形態において、ＴｏＦカメラ２２２の垂直画角θｖは７０度、水平画角θｈは９０度であるとする。
　自律走行車１２０の下面２３０には、駆動輪２３１と、従動輪２３２とが設置され、自律走行車１２０を支持する。
　駆動輪２３１は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置されており（幅方向に計２つ設置されており）、それぞれが独立してモータ駆動されることで、自律走行車１２０を、前進／後退方向（ｙ軸方向）に移動させることができる。また、駆動輪２３１は、自律走行車１２０を、ｚ軸周りに旋回させることができる。
　従動輪２３２は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ（幅方向に計２つ）設置されている。また、従動輪２３２は、自律走行車１２０に対して、それぞれがｚ軸周りに旋回可能に設置されている。なお、従動輪２３２の設置位置や設置数は、上記以外でもよい。
　＜自律走行車の内部構成及び下面構成の詳細＞
　次に、自律走行車の内部構成及び下面構成の詳細について説明する。図３は、自律走行車の内部構成及び下面構成の一例を示す図である。
　このうち、図３の３ａは、自律走行車１２０の上面カバーを取り外して、真上から見た様子を示している。以下、図３の３ａを参照しながら、自律走行車１２０の内部を構成する各部について説明する。
　（ａ－１）第１制御基板及び第２制御基板
　はじめに第１制御基板及び第２制御基板について説明する。図３の３ａに示すように、自律走行車１２０は、第１制御基板３１１及び第２制御基板３１２を有する。本実施形態において、第１制御基板３１１は、例えば、電子デバイスを制御し、第２制御基板３１２は、例えば、駆動デバイスを制御する。ただし、第１制御基板３１１と第２制御基板３１２の役割区分はこれに限定されない。
　なお、図３の３ａの例では、第１制御基板３１１と第２制御基板３１２とが、分かれて設置される場合を示しているが、第１制御基板３１１と第２制御基板３１２とは、１つの基板として一体的に設置されてもよい。第１制御基板３１１と第２制御基板３１２とを分けて設置するか、一体的に設置するかに関わらず、本実施形態では、第１制御基板３１１が有する機能と第２制御基板３１２が有する機能の両方を備える装置を、制御装置３１０と称す。
　（ａ－２）ドッキング機構
　次に、ドッキング機構について説明する。図３の３ａに示すように、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚とドッキングするためのドッキング機構として、ソレノイド式のロックピン２１１と、フォトリフレクタ３３０とを有する。なお、本実施形態のドッキング機構はソレノイド式のロックピンを用いているが、ロックピンの昇降を、ソレノイド以外の電磁アクチュエータで行っても、ラックアンドピニオン機構、台形ねじ機構、空気圧駆動機構など、他のアクチュエータで行ってもよい。
　本実施形態において、ソレノイド式のロックピン２１１は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１の幅方向（ｘ軸方向）の中心位置であって、駆動輪２３１の回転軸上に設置される（図３の３ａ、３ｂの一点鎖線参照）。
　ソレノイド式のロックピン２１１は、圧縮コイルばねを内蔵しており、ソレノイドがＯＮになるとロックピン２１１が吸引されて、圧縮コイルばねが縮む。一方、ソレノイド式のロックピン２１１は、ソレノイドがＯＦＦになると、圧縮コイルばねの圧縮力により、上方（ｚ軸方向、図３の３ａの場合は紙面手前側）に突出する。なお、ソレノイドのＯＮ／ＯＦＦは、制御装置３１０によって制御される。
　フォトリフレクタ３３０は、自律走行車１２０が、搬送対象となる棚の最下段の下側に進入した際に、搬送対象となる棚に取り付けられたロックガイドの孔（詳細は後述）にロックピン２１１を突出させることが可能であるか否かを判定するための信号を出力する。
　自律走行車１２０は、フォトリフレクタ３３０より出力された信号に基づいて、ロックピン２１１を突出させることが可能であると判定した場合に、ソレノイドをＯＦＦにする。なお、本実施形態でフォトリフレクタを用いてロックピン２１１とロックガイドの孔との対面状態を検出するようにしているが、フォトリフレクタ以外の方式で、この検出を行うようにしてもよい。フォトリフレクタ以外の方式としては、例えば、カメラや物理スイッチ、磁気式センサ、超音波センサ等を用いた方式が挙げられる。
　これにより、ロックピン２１１がロックガイドの孔に向けて突出し、突出したロックピン２１１がロックガイドの孔に挿入される。この結果、自律走行車１２０と、搬送対象の棚とのドッキングが完了する。
　なお、上述したように、ソレノイド式のロックピン２１１は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１の幅方向（ｘ軸方向）の中心位置に設置されている（幅方向において対称である）。このため、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚の最下段の下側へ進入する際、前進方向で進入することも後退方向で進入することもできる。
　一方、自律走行車１２０が、搬送対象の棚とドッキングした状態で、ソレノイドをＯＮにすることで、ロックピン２１１を吸引すると、自律走行車１２０と搬送対象の棚との間のドッキングが解除される。
　（ａ－３）各種入出力装置
　次に、各種入出力装置について説明する。図３の３ａに示すように、自律走行車１２０は、各種入出力装置として、上述したＬＩＤＡＲ２１２、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２に加えて、後面ＲＧＢカメラ３２０、マイク３０１～３０４、スピーカ３０５～３０６を有する。
　このうち、ＬＩＤＡＲ２１２、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２の設置位置、設置方向、測定範囲、測定対象等については説明済みであるため、ここでは説明を省略する。
　後面ＲＧＢカメラ３２０は、自律走行車１２０が後退方向に移動する際、例えば、
・搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）、
・搬送対象の棚の周辺の障害物、
等を撮影し、カラー画像を出力する。
　マイク３０１～３０４は、音入力装置の一例であり、自律走行車１２０のコーナ部４か所（前面側２か所、後面側２か所）にそれぞれ設置され、それぞれの方向からの音を検出する。このように、自律走行車１２０のコーナ部４か所にマイク３０１～３０４を設置することで、自律走行車１２０の現在の位置及び向きに対して、音声指示を行ったユーザ１１０がいずれの方向にいるのかを判定し、ユーザ１１０の位置を推定することができる。
　スピーカ３０５～３０６は、音声出力装置の一例であり、自律走行車１２０の側面方向に向かって、音声を出力する。スピーカ３０５～３０６は、例えば、ユーザ１１０による音声指示に対して、自律走行車１２０が認識したタスクの内容を確認するための音声を出力する。
　一方、図３の３ｂは、自律走行車１２０を下面から見た様子を示している。以下、図３の３ｂを参照しながら、自律走行車１２０の下面を構成する各部について説明する。
　（ｂ－１）駆動輪
　はじめに、駆動輪２３１について説明する。図３の３ｂに示すように、自律走行車１２０は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された駆動輪２３１を有する。上述したように、駆動輪２３１は、それぞれが独立してモータ駆動されることで、自律走行車１２０を、前進／後退方向（ｙ軸方向）に移動させたり、ｚ軸周りに旋回させたりすることができる。
　具体的には、駆動輪２３１の両方を正転させることで、自律走行車１２０を前進方向に移動させ、駆動輪２３１の両方を逆転させることで、自律走行車１２０を後退方向に移動させることができる。また、駆動輪２３１の一方を正転させ、他方を逆転させることで、自律走行車１２０を旋回させることができる。
　なお、上述したように、駆動輪２３１の一方の回転軸と他方の回転軸とは、同軸上に形成されており、ソレノイド式のロックピン２１１は、同軸上において、駆動輪２３１の一方と駆動輪２３１の他方との中心位置に設置されている。このため、駆動輪２３１の一方を正転させ、駆動輪２３１の他方を逆転させた場合、自律走行車１２０は、ソレノイド式のロックピン２１１を中心に、旋回することになる。
　（ｂ－２）従動輪
　次に、従動輪２３２について説明する。図３の３ｂに示すように、自律走行車１２０は、幅方向（ｘ軸方向）に１つずつ設置された従動輪２３２を有する。上述したように、従動輪２３２は、それぞれが、ｚ軸周りに旋回可能に設置されている。このため、例えば、自律走行車１２０が前進方向または後退方向に移動した後に旋回する場合、従動輪２３２は、その向きを旋回方向に直ちに追従させることができる。また、例えば、自律走行車１２０が旋回した後に前進方向または後退方向に移動する場合、従動輪２３２は、その向きを前進または後退方向に直ちに追従させることができる。
　＜ドッキングの概要＞
　次に、ドッキングの概要について説明する。図４は、自律走行車が搬送対象となる棚とドッキングする様子を示した図である。このうち、図４の４ａは、自律走行車１２０が、アンカ１７０の位置に待機する、搬送対象となる棚１３０とドッキングする直前の様子を示したものである。
　図４の４ａに示すように、棚１３０は段数が３段の棚であり、最下段４００の下側には、フレームガイド４１０、４２０が、自律走行車１２０の幅に応じた間隔で、略平行に取り付けられている。これにより、自律走行車１２０が、搬送対象となる棚１３０の最下段４００の下側に進入する際の進入方向が規定される。また、フレームガイド４１０、４２０は、自律走行車１２０が搬送対象となる棚１３０を搬送する際、幅方向のガイド部として機能し、棚１３０が自律走行車１２０に対して幅方向にずれることを防止する。
　また、棚１３０の足元には、キャスタ４３１～４３４が旋回可能に取り付けられている。これにより、自律走行車１２０は、ドッキングした棚１３０を容易に搬送することができる。
　一方、図４の４ｂは、自律走行車１２０が搬送対象となる棚１３０にドッキングした後の様子を示したものである。図４の４ｂに示すように、棚１３０にドッキングした状態であっても、自律走行車１２０の前面２２０は、棚１３０の各段によって覆われない（前面２２０が、棚１３０の各段よりも前進方向に突出する）。このため、自律走行車１２０が棚１３０を搬送する際に、前面ＲＧＢカメラ２２１の測定範囲が、棚１３０のいずれかの段によって遮られることはない。
　同様に、ＴｏＦカメラ２２２についても、自律走行車１２０が棚１３０を搬送する際に、測定範囲（垂直画角θｖ、水平画角θｈ）が、棚１３０のいずれかの段によって遮られることはない。
　一方、ＬＩＤＡＲ２１２は、自律走行車１２０が棚１３０にドッキングした状態で、自律走行車１２０の高さ位置における前方及び後方の測定範囲が遮られることはない。しかしながら、幅方向の測定範囲についてはフレームガイド４１０、４２０によって遮られる可能性がある。
　このため、棚１３０のフレームガイド４１０、４２０には、ＬＩＤＡＲ２１２の幅方向の測定範囲を遮蔽する割合を低減するために、開口部４１１、４２１が設けられている。これにより、自律走行車１２０が棚１３０を搬送する際に、ＬＩＤＡＲ２１２は、自律走行車１２０の高さ位置における前方、後方及び幅方向の測定範囲を、棚１３０によって遮られることなく測定することができる。
　なお、図４の４ｂにおいては示されていないが、マイク３０１及び３０２（前面側に設置されたマイク）も、自律走行車１２０が棚１３０にドッキングした状態で、棚１３０の各段よりも前進方向に突出した位置に配置される。このため、自律走行車１２０が棚１３０を搬送する際に、前面側のマイク３０１及び３０２の検出範囲が、棚１３０のいずれかの段によって遮られることはない。
　＜棚のキャスタの位置と自律走行車のドッキング機構の位置との関係＞
　次に、棚１３０に旋回可能に取り付けられたキャスタ４３１～４３４と、自律走行車１２０のドッキング機構との位置関係について説明する。図５は、棚のキャスタと自律走行車のドッキング機構との位置関係を示す図である。
　このうち、図５の５ａは、自律走行車１２０が棚１３０にドッキングした状態を、棚１３０の最下段４００の真上から見た様子を示している。ただし、説明の便宜上、最下段４００は、外枠のみを示している。また、図５の５ｂは、自律走行車１２０が棚１３０にドッキングした状態を、自律走行車１２０の前面２２０の方向から見た様子を示している。
　図５の５ａに示すように、棚１３０の４つのキャスタ４３１～４３４は、最下段４００の角部に旋回可能に取り付けられている。４つのキャスタ４３１～４３４の旋回範囲は、符号５０１～符号５０４で示す通りであり、符号５０１～符号５０４の旋回範囲の中心位置が、キャスタ４３１～４３４の旋回中心の位置となる。
　また、図５の５ａに示すように、棚１３０の最下段４００の下側には、ロックガイド５１０が取り付けられており、ロックガイド５１０には、ソレノイド式のロックピン２１１が突出した際に挿入される孔５１１が設けられている。
　なお、ロックガイド５１０は、表面が、例えば、白色により構成されているものとする。これは、ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することが可能であるか否かを、フォトリフレクタ３３０より出力される信号に基づいて判定する際に、判定しやすくするためである。
　ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することで、自律走行車１２０が棚１３０を搬送する際に、棚１３０が自律走行車１２０に対して前進方向または後退方向にずれることを防止することができる。なお、本実施形態では、ロックピン２１１が突出した状態にあるか否かを明示するために、突出した状態にあるロックピン２１１については、図面上、黒色で示すこととする。
　ここで、ロックガイド５１０の孔５１１は、その中心位置が、棚１３０の４つのキャスタ４３１～４３４の各旋回中心に対する中心位置と一致するように構成されている（図５の５ａ、５ｂの破線及び一点鎖線参照）。このため、自律走行車１２０が棚１３０にドッキングした状態では、ロックピン２１１の中心位置は、棚１３０の４つのキャスタ４３１～４３４の各旋回中心に対しても中心位置となる。
　上述したように、自律走行車１２０は、ロックピン２１１を中心に旋回するように構成されていることから、自律走行車１２０が旋回した場合、棚１３０は、４つのキャスタ４３１～４３４の各旋回中心に対する中心位置の周りを旋回することになる。つまり、自律走行車１２０が旋回した場合の、棚１３０の旋回範囲は符号５２０で示す範囲となる（自律走行車１２０は、棚１３０を、最小の旋回範囲で旋回させることができる）。
　＜ドッキング機構の動作例＞
　次に、自律走行車１２０が棚１３０にドッキングする場合のドッキング機構の動作例（ここでは、アンカ１７０の位置に待機していた棚１３０にドッキングする場合の動作例）について説明する。図６は、ドッキング時のドッキング機構の動作例を示す図である。図５の５ａと同様に、図６は、棚１３０の最下段４００の真上から見た様子を示している。ただし、説明の便宜上、最下段４００は、外枠のみを示している。
　図６の６ａは、自律走行車１２０が搬送対象となる棚１３０の近傍の位置まで移動した後、前面ＲＧＢカメラ２２１により撮影されたカラー画像に基づき、棚１３０を探索した様子を示している。なお、棚１３０の探索方法は任意であり、例えば、予め算出された棚１３０の形状特徴量と、カラー画像から抽出された棚１３０の形状特徴量とに基づいて、パターンマッチングを行い、棚１３０を探索してもよい。あるいは、予め棚１３０に施された、棚１３０を識別するためのマーカを、カラー画像から抽出することで、棚１３０を探索してもよい。あるいは、深層学習ベースの物体認識モデルを用いて、カラー画像に対してインスタンスセグメンテーションを行うことで、棚１３０を探索してもよい。
　更に、図６の６ａは、自律走行車１２０が棚１３０を探索することができた場合に、棚１３０の位置と向き（フレームガイド４１０、４２０の向き）を認識し、ドッキングする際の進入方向に対して１８０度旋回した様子を示している。
　１８０度旋回した自律走行車１２０は、後面ＲＧＢカメラ３２０により撮影されたカラー画像に基づいて、ドッキングを開始する。
　具体的には、ソレノイドをＯＮにすることで、ロックピン２１１を吸引した後、後退方向への移動を開始し、最下段４００の下側であって、フレームガイド４１０とフレームガイド４２０との間に進入する。
　図６の６ｂは、自律走行車１２０が後退方向に移動しながら、フレームガイド４１０とフレームガイド４２０との間に進入する様子を示している。進入中、自律走行車１２０は、フォトリフレクタ３３０の測定結果を監視し、ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することが可能であるか否かを判定する。
　図６の６ｃは、ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することが可能な状態を示している。図６の６ｃに示す状態で、自律走行車１２０は、ソレノイドをＯＦＦにすることで、ロックピン２１１を突出させ、孔５１１に挿入する。これにより、自律走行車１２０による、棚１３０へのドッキングが完了する。
　＜制御装置のハードウェア構成＞
　次に、制御装置３１０のハードウェア構成について説明する。図７は、制御装置のハードウェア構成の一例を示す図である。制御装置３１０は、構成要素として、プロセッサ７０１、主記憶装置（メモリ）７０２、補助記憶装置７０３、ネットワークインタフェース７０４、デバイスインタフェース７０５を有する。制御装置３１０は、これらの構成要素がバス７０６を介して接続されたコンピュータとして実現される。なお、図７の例では、制御装置３１０は、各構成要素を１個ずつ備えるものとして示しているが、制御装置３１０は、同じ構成要素を複数備えていてもよい。
　制御装置３１０の各種演算は、１または複数のプロセッサを用いて、並列処理で実行されてもよい。また、各種演算は、プロセッサ７０１内に複数ある演算コアに振り分けられて、並列処理で実行されてもよい。また、本開示の処理、手段等の一部または全部は、ネットワークインタフェース７０４を介して制御装置３１０と通信可能なクラウド上に設けられた外部装置７３０（プロセッサ及び記憶装置の少なくとも一方）により実行されてもよい。このように、制御装置３１０は、１台または複数台のコンピュータによる並列コンピューティングの形態をとってもよい。
　プロセッサ７０１は、電子回路（処理回路、Processing circuit、Processing circuitry、ＣＰＵ、ＧＰＵ、ＦＰＧＡ、又はＡＳＩＣ等）であってもよい。また、プロセッサ７０１は、専用の処理回路を含む半導体装置等であってもよい。なお、プロセッサ７０１は、電子論理素子を用いた電子回路に限定されるものではなく、光論理素子を用いた光回路により実現されてもよい。また、プロセッサ７０１は、量子コンピューティングに基づく演算機能を含むものであってもよい。
　プロセッサ７０１は、制御装置３１０の内部構成の各装置等から入力された各種データや命令に基づいて各種演算を行い、演算結果や制御信号を各装置等に出力する。プロセッサ７０１は、ＯＳ（Operating System）や、アプリケーション等を実行することにより、制御装置３１０が備える各構成要素を制御する。
　また、プロセッサ７０１は、１チップ上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよいし、２つ以上のチップあるいはデバイス上に配置された１又は複数の電子回路を指してもよい。複数の電子回路を用いる場合、各電子回路は有線又は無線により通信してもよい。
　主記憶装置７０２は、プロセッサ７０１が実行する命令及び各種データ等を記憶する記憶装置であり、主記憶装置７０２に記憶された各種データがプロセッサ７０１により読み出される。補助記憶装置７０３は、主記憶装置７０２以外の記憶装置である。なお、これらの記憶装置は、各種データ（例えば、後述する搬送対象管理テーブル格納部８０１、環境地図格納部８０２に格納されるデータ）を格納可能な任意の電子部品を意味するものとし、半導体のメモリでもよい。半導体のメモリは、揮発性メモリ、不揮発性メモリのいずれでもよい。制御装置３１０において各種データを保存するための記憶装置は、主記憶装置７０２又は補助記憶装置７０３により実現されてもよく、プロセッサ７０１に内蔵される内蔵メモリにより実現されてもよい。
　また、１つの主記憶装置７０２に対して、複数のプロセッサ７０１が接続（結合）されてもよいし、単数のプロセッサ７０１が接続されてもよい。あるいは、１つのプロセッサ７０１に対して、複数の主記憶装置７０２が接続（結合）されてもよい。制御装置３１０が、少なくとも１つの主記憶装置７０２と、この少なくとも１つの主記憶装置７０２に接続（結合）される複数のプロセッサ７０１とで構成される場合、複数のプロセッサ７０１のうち少なくとも１つのプロセッサが、少なくとも１つの主記憶装置７０２に接続（結合）される構成を含んでもよい。また、複数台の制御装置３１０に含まれる主記憶装置７０２とプロセッサ７０１とによって、この構成が実現されてもよい。さらに、主記憶装置７０２がプロセッサと一体になっている構成（例えば、Ｌ１キャッシュ、Ｌ２キャッシュを含むキャッシュメモリ）を含んでもよい。
　ネットワークインタフェース７０４は、無線又は有線により、通信ネットワーク７４０に接続するためのインタフェースである。ネットワークインタフェース７０４には、既存の通信規格に適合したもの等、適切なインタフェースが用いられる。ネットワークインタフェース７０４により、通信ネットワーク７４０を介して接続された外部装置７３０と各種データのやり取りが行われてもよい。なお、通信ネットワーク７４０は、ＷＡＮ（Wide Area Network）、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＰＡＮ（Personal Area Network）等のいずれか、又は、それらの組み合わせであってもよく、コンピュータとその他の外部装置７３０との間で情報のやり取りが行われるものであればよい。ＷＡＮの一例としてインタネット等があり、ＬＡＮの一例としてＩＥＥＥ８０２．１１やイーサネット等があり、ＰＡＮの一例としてＢｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）やＮＦＣ（Near Field Communication）等がある。
　デバイスインタフェース７０５は、外部装置７５０と直接接続するＵＳＢ等のインタフェースである。
　外部装置７５０はコンピュータと接続されている装置である。外部装置７５０は、一例として、入力装置であってもよい。本実施形態において、入力装置は、例えば、カメラ（前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２、後面ＲＧＢカメラ３２０）、マイクロフォン（マイク３０１～３０４）、各種センサ（フォトリフレクタ３３０）等の電子デバイスであり、取得した情報をコンピュータに与える。
　また、外部装置７５０は、一例として、出力装置であってもよい。本実施形態において、出力装置は、例えば、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＣＲＴ（Cathode Ray Tube）、ＰＤＰ（Plasma Display Panel）、又は有機ＥＬ（Electro Luminescence）パネル等の表示装置であってもよいし、音声等を出力するスピーカ（スピーカ３０５～３０６）等であってもよい。また、各種駆動装置（モータ、ソレノイド）等の駆動デバイスであってもよい。
　また、外部装置７５０は、記憶装置（メモリ）であってもよい。例えば、外部装置７５０はネットワークストレージ等であってもよく、外部装置７５０はＨＤＤ等のストレージであってもよい。
　また、外部装置７５０は、制御装置３１０の構成要素の一部の機能を有する装置でもよい。つまり、コンピュータは、外部装置７５０の処理結果の一部又は全部を送信または受信してもよい。
　＜制御装置の機能構成＞
　次に、制御装置３１０の機能構成について説明する。図８は、制御装置の機能構成の一例を示す図である。制御装置３１０には制御プログラムがインストールされており、当該プログラムが実行されることで、制御装置３１０は、音声指示取得部８１０、搬送対象特定部８２１、搬送対象位置特定部８２２、ドッキング制御部８２３として機能する。また、制御装置３１０は、搬送先特定部８３１、搬送先位置特定部８３２、搬送制御部８３３として機能する。なお、制御装置３１０の各部の説明に際しては、音声指示に従って物品をユーザに送り届けるための搬送（「納入搬送」と称す）と、音声指示に従って納入搬送が行われた後の棚を、元の位置に戻す搬送（「戻し搬送」と称す）とに分けて説明する。
　（１）納入搬送時の各部の機能
　はじめに、納入搬送時の各部（音声指示取得部８１０～搬送制御部８３３）の機能について説明する。音声指示取得部８１０は、マイク３０１～３０４で検出された音データから、ユーザ１１０が発声したウェイクワードを認識し、ウェイクワードに続く音声指示を取得する。また、音声指示取得部８１０は、取得した音声指示を、搬送対象特定部８２１及び搬送先特定部８３１に通知する。
　搬送対象特定部８２１は、音声指示取得部８１０より通知された音声指示を解析し、自律走行車１２０が搬送すべき物品（例えば、ノートＰＣ）を特定する。また、搬送対象特定部８２１は、搬送対象管理テーブル格納部８０１を参照することで、特定した物品が載置された棚（例えば、棚１３０）を、納入搬送における搬送対象として特定する。更に、搬送対象特定部８２１は、特定した搬送対象となる棚を、搬送対象位置特定部８２２に通知する。
　なお、取得した音声指示に、（搬送すべき物品の代わりに）搬送対象となる棚を示すワードが含まれている場合にあっては、搬送対象特定部８２１は、直接、搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）を特定し、搬送対象位置特定部８２２に通知する。
　搬送対象位置特定部８２２は、搬送対象特定部８２１より通知された、納入搬送における搬送対象となる棚が、現在、どの位置にあるかを、搬送対象管理テーブル格納部８０１を参照することで特定する。また、搬送対象位置特定部８２２は、特定した搬送対象となる棚の位置を示す座標（例えば、アンカ１７０の位置を示す座標）を、ドッキング制御部８２３に通知する。
　ドッキング制御部８２３は、搬送対象位置特定部８２２より通知された、納入搬送における搬送対象となる棚の位置を示す座標と、自律走行車１２０の現在の位置を示す座標とに基づき自律走行車１２０を移動させ、搬送対象となる棚にドッキングするよう制御する。また、ドッキング制御部８２３は、自律走行車１２０による搬送対象となる棚へのドッキングが完了すると、搬送制御部８３３に、ドッキングが完了したことを通知する。
　搬送先特定部８３１は、音声指示取得部８１０より通知された音声指示を解析し、納入搬送において搬送対象となる棚の搬送先の位置（例えば、ユーザ１１０の近傍の位置）を特定する。また、搬送先特定部８３１は、特定した搬送先の位置を、搬送先位置特定部８３２に通知する。
　搬送先位置特定部８３２は、搬送先特定部８３１より通知された搬送先の位置が、所定空間１００内の設置物（例えば、家具等）の近傍の位置である場合には、搬送先の位置を示す座標を、環境地図格納部８０２を参照することで特定する。なお、環境地図格納部８０２には、所定空間１００内の各設置物の座標が格納されている。
　また、搬送先位置特定部８３２は、搬送先特定部８３１より通知された搬送先が、ユーザ１１０の近傍の位置である場合には、
・マイク３０１～３０４において検出された音データのいずれから音声指示が取得されたかに基づいて判定した、ユーザ１１０がいる方向と、
・音声指示が取得された際の自律走行車１２０の現在の位置及び向きと、
に基づいて、搬送先の位置を示す座標を特定する。
　なお、自律走行車１２０は、
・ＬＩＤＡＲ２１２により測定された測定結果、
・前面ＲＧＢカメラ２２１により撮影されたカラー画像、
・ＴｏＦカメラ２２２により撮影された距離画像、
の少なくとも１つに基づいて、所定空間１００内における自車の位置及び向きを所定周期で算出する。
　更に、搬送先位置特定部８３２は、特定した搬送先の位置を示す座標を、搬送制御部８３３に通知する。
　搬送制御部８３３は、ドッキング制御部８２３よりドッキング完了の通知があった場合に、搬送先位置特定部８３２より通知された搬送先の位置を示す座標に基づいて、自律走行車１２０を移動させるよう制御する。
　搬送制御部８３３では、自律走行車１２０の移動中、ＬＩＤＡＲ２１２による測定結果、前面ＲＧＢカメラ２２１によるカラー画像、ＴｏＦカメラ２２２による距離画像を参照する。そして、搬送制御部８３３は、自律走行車１２０の現在の位置を算出するとともに、搬送経路上に障害物を検知した場合には、衝突を回避するよう制御する。
　また、搬送制御部８３３は、自律走行車１２０が搬送先の位置に到達した後は、納入搬送における搬送対象の棚とのドッキングを解除し、最下段４００の下側から退出する。
　（２）戻し搬送時の各部の機能
　次に、戻し搬送時の各部（音声指示取得部８１０～搬送制御部８３３）の機能について説明する。音声指示取得部８１０は、マイク３０１～３０４で検出された音データから、ユーザ１１０が発声したウェイクワードを認識し、ウェイクワードに続く音声指示を取得する。また、音声指示取得部８１０は、取得した音声指示を、搬送対象特定部８２１及び搬送先特定部８３１に通知する。
　搬送対象特定部８２１は、音声指示取得部８１０より通知された音声指示を解析し、自律走行車１２０によって元の位置に搬送されるべき棚（例えば、納入搬送後の棚１３０）を、戻し搬送における搬送対象として特定する。また、搬送対象特定部８２１は、特定した搬送対象を、搬送対象位置特定部８２２に通知する。
　搬送対象位置特定部８２２は、搬送対象特定部８２１より通知された、戻し搬送における搬送対象となる棚が、現在、どの位置にあるかを搬送対象管理テーブル格納部８０１を参照することで特定する。また、搬送対象位置特定部８２２は、特定した搬送対象となる棚の位置を示す座標（例えば、ユーザ１１０の近傍の位置を示す座標）を、ドッキング制御部８２３に通知する。
　ドッキング制御部８２３は、搬送対象位置特定部８２２より通知された、戻し搬送における搬送対象となる棚の位置を示す座標と、自律走行車１２０の現在の位置を示す座標とに基づき自律走行車１２０を移動させ、搬送対象となる棚にドッキングするよう制御する。また、ドッキング制御部８２３は、自律走行車１２０による搬送対象となる棚へのドッキングが完了すると、搬送制御部８３３に、ドッキングが完了したことを通知する。
　搬送先特定部８３１は、音声指示取得部８１０より通知された音声指示を解析し、戻し搬送において搬送対象となる棚の搬送先の位置（例えば、アンカ１７０の位置）を特定する。また、搬送先特定部８３１は、特定した搬送先の位置を、搬送先位置特定部８３２に通知する。
　搬送先位置特定部８３２は、搬送先特定部８３１より通知された搬送先の位置が、所定空間１００内のアンカの位置（例えば、アンカ１７０の位置）である場合には、搬送先の位置を示す座標を、環境地図格納部８０２を参照することで特定する。
　更に、搬送先位置特定部８３２は、特定した搬送先の位置を示す座標を、搬送制御部８３３に通知する。
　搬送制御部８３３は、ドッキング制御部８２３よりドッキング完了の通知があった場合に、搬送先位置特定部８３２より通知された搬送先の位置を示す座標に基づいて、自律走行車１２０を移動させるよう制御する。
　搬送制御部８３３では、自律走行車１２０の移動中、ＬＩＤＡＲ２１２による測定結果、前面ＲＧＢカメラ２２１によるカラー画像、ＴｏＦカメラ２２２による距離画像を参照する。そして、搬送制御部８３３は、自律走行車の現在の位置を算出するとともに、搬送経路上に障害物を検知した場合には、衝突を回避するよう制御する。
　また、搬送制御部８３３は、自律走行車１２０が搬送先の位置に到達した後は、戻し搬送における搬送対象の棚とのドッキングを解除し、最下段４００の下側から退出する。
　＜搬送対象管理テーブルの具体例＞
　次に、搬送対象管理テーブル格納部８０１に格納された搬送対象管理テーブルの具体例について説明する。図９は、搬送対象管理テーブルの一例を示す図である。
　図９に示すように、搬送対象管理テーブルは、搬送対象となる棚と、棚に載置されている物品とを対応付けるテーブルであり、搬送対象管理テーブル９００には、情報の項目として、“棚情報”、“物品”、“タグ”が含まれる。
　“棚情報”には、更に、“ＩＤ”、“初期位置”、“解除位置”、“ドッキング位置”が含まれる。“ＩＤ”には、それぞれの棚を識別するための識別子が格納される。“初期位置”には、自律走行車１２０が所定空間１００内を走行中に最初に認識した棚の位置を示す座標が格納される。あるいは、“初期位置”には、ユーザ１１０が予め指定した位置（例えば、アンカ１７０の位置）を示す座標が格納される。
　“解除位置”には、自律走行車１２０が搬送対象の棚とのドッキングを最後に解除した位置を示す座標が格納される。“ドッキング位置”には、自律走行車１２０が搬送対象となる棚と最後にドッキングした位置を示す座標が格納される。なお、各位置を示す座標は、環境地図上における座標である。ただし、各位置を示す座標に代えて、環境地図上で予め割り当てられた場所の名前が格納されてもよい。
　“物品”には、搬送対象となる棚に載置された物品の名称が格納される。“タグ”には、対応する物品の種別が格納される。
　なお、図９に示す搬送対象管理テーブル９００の場合、“棚情報”と、“物品”、“タグ”とが、直接、対応付けられているが、これらは、間接的に対応付けられていてもよい。「間接的に対応付け」るとは、例えば、情報Ａと情報Ｂとを対応付ける際に、情報Ａと情報Ｃとを直接的に対応付け、かつ、情報Ｃと情報Ｂとを直接的に対応付けることで、情報Ａと情報Ｂとを、情報Ｃを介して間接的に対応付けることを指す。
　＜自律走行処理の流れ＞
　次に、自律走行車１２０による自律走行処理の流れについて説明する。図１０は、自律走行処理の流れを示すフローチャートの一例である。図１０に示すように、自律走行車１２０による自律走行処理は、２種類の処理に大別することができる。
　第１の処理は、音声指示による納入搬送処理である。音声指示による納入搬送処理とは、自律走行車１２０が、
・ユーザ１１０からの音声指示に基づいて、搬送対象となる棚及び搬送先の位置を特定し、
・特定した棚にドッキングし、
・特定した搬送先の位置（ここでは、ユーザ１１０の近傍の位置）まで、特定した棚を搬送する、
処理を指す（ステップＳ１００１）。
　第２の処理は、音声指示による戻し搬送処理である。音声指示による戻し搬送処理とは、第１の処理が完了した後に、自律走行車１２０が、
・ユーザ１１０からの音声指示に基づいて、搬送対象となる棚及び搬送先の位置を特定し、
・特定した棚にドッキングし、
・特定した搬送先の位置（ここでは、アンカ１７０の位置）まで、特定した棚を搬送する、
処理を指す（ステップＳ１００２）。以下、第１の処理（ステップＳ１００１：音声指示による納入搬送処理）及び第２の処理（ステップＳ１００２：音声指示による戻し搬送処理）の詳細について説明する。
　＜音声指示による納入搬送処理の詳細＞
　はじめに、音声指示による納入搬送処理（ステップＳ１００１）の詳細について図１２を参照しながら、図１１に沿って説明する。図１１は、音声指示による納入搬送処理の流れを示すフローチャートの一例である。また、図１２は、納入搬送時の自律走行車の動作例を示す図である。
　ステップＳ１１０１において、自律走行車１２０は、マイク３０１～３０４で検出された音データから、ユーザ１１０が発声したウェイクワードを認識し、認識したウェイクワードに続いて検出された音声データを解析する。
　なお、ウェイクワードは、自律走行車１２０に予め設定されているが、ユーザ１１０が任意のワードに変更することも可能である。
　ステップＳ１１０２において、自律走行車１２０は、音声データを解析した結果、ユーザ１１０が物品を要求する音声指示（例えば、「ノートＰＣを持ってきて」）を取得したとする。この場合、自律走行車１２０では、物品＝ノートＰＣを、搬送先の位置＝ユーザ１１０の近傍の位置、まで納入搬送するタスクであると認識する。
　また、自律走行車１２０では、マイク３０１～３０４で検出された音声データを解析することで、ユーザ１１０の音声がどの方向から発せられたか（ユーザ１１０がいる方向）を判定する。
　なお、自律走行車１２０では、ユーザ１１０がいる方向についての判定結果を、予め作成された環境地図（例えば、所定空間１００内の地図）上での、自律走行車１２０の位置を示す座標及び自律走行車１２０の向きを示す情報とともにメモリに保存する。
　ステップＳ１１０３において、自律走行車１２０は、認識したタスクに基づいて、搬送対象となる棚を特定する。具体的には、自律走行車１２０では、搬送対象管理テーブル９００を参照し、認識したタスクにおいて取り扱われる、特定の物品が対応付けられている棚を、搬送対象として特定する。本実施形態では、ノートＰＣが棚１３０と対応付けて管理されているため、自律走行車１２０では、棚１３０を搬送対象として特定する。
　ステップＳ１１０４において、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚の位置を示す座標を、搬送対象管理テーブル９００を参照することで特定する。例えば、搬送対象となる棚が棚１３０である場合には、棚１３０の位置として、解除位置の座標（ｘ１’，ｙ１’）を特定する。解除位置の座標（ｘ１’，ｙ１’）は、自律走行車１２０が最後に棚１３０のドッキングを解除した位置であるので、その位置に棚１３０が存在する確率が高いからである。
　なお、自律走行車１２０では、搬送対象管理テーブル９００中の“初期位置”の座標を、搬送対象となる棚の位置を示す座標として特定してもよい。
　ステップＳ１１０５において、自律走行車１２０は、ステップＳ１１０２において認識したタスクに応じた音声を、スピーカ３０５～３０６を介してユーザ１１０に出力する。例えば、物品＝ノートＰＣを、搬送先の位置＝ユーザ１１０の近傍の位置、まで納入搬送するタスクであった場合には、「ノートＰＣをユーザまで搬送します」という音声を、スピーカ３０５～３０６を介してユーザ１１０に出力する。
　ステップＳ１１０６において、自律走行車１２０は、駆動輪２３１を制御して、搬送対象となる棚の位置に移動する。このとき、自律走行車１２０は、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２、ＬＩＤＡＲ２１２を用いて障害物を検出し、検出した障害物との衝突を回避しながら移動する。
　なお、この時点では、自律走行車１２０は、棚１３０とドッキングしていないため、棚１３０がドッキングしていた場合には棚１３０に接触する障害物であっても、自律走行車１２０に接触しない障害物については、障害物として認識しない。
　ステップＳ１１０７において、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０の近傍の位置に到達すると、自律走行車１２０を移動させながら、前面ＲＧＢカメラ２２１から取得したカラー画像を解析して、棚１３０を探索する（図１２の１２ａ参照）。なお、棚１３０を探索する方法としては、棚の形状のパターンマッチングや、深層学習ベースの物体認識モデルを用いた棚の認識等が挙げられるが、棚１３０を探索する方法は、これらに限定されない。例えば、棚に施されたマーカを認識することによっても棚を認識してもよい。なお、マーカの種類は問わない。例えば、バーコード、ＱＲコード（登録商標）、ＡＲコードなど、情報をエンコードするマーカでも、特徴的な模様を持つマーカでもよい。マーカを用いた棚の認識方法としては、例えば、自律走行車１２０で搬送可能な棚であることを示す情報を、所定のマーカと紐づけておき、当該所定のマーカを自律走行車が検出することで、搬送対象の棚を特定してもよい。
　ステップＳ１１０８において、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０を探索することができた場合に、１８０度旋回し、棚１３０の最下段４００の下側に、後退方向で進入する（図１２の１２ｂ参照）。なお、自律走行車１２０では、後退方向で進入している間も、後面ＲＧＢカメラ３２０を用いて、棚１３０の最下段４００の下側を認識し、最下段４００との位置関係を調整しながら、自律走行車１２０の移動を制御する。
　ステップＳ１１０９において、自律走行車１２０は、ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することが可能な位置まで移動したことを、フォトリフレクタ３３０より出力された信号に基づいて判定する。
　また、自律走行車１２０は、ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することが可能な位置まで移動すると、ソレノイドをＯＦＦにすることで、ロックピン２１１を突出させ、ロックピン２１１を孔５１１に挿入する。これにより、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０とのドッキングを完了する（図１２の１２ｃ参照）。
　ドッキングが完了すると、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０について、搬送対象管理テーブル９００に格納されている“ドッキング位置”の座標を、実際にドッキングした位置の座標に更新する。
　例えば、搬送対象となる棚１３０と、座標（ｘ１”，ｙ１”）の位置でドッキングした場合、自律走行車１２０は、搬送対象管理テーブルの棚１３０の“ドッキング位置”の座標を、（ｘ１”，ｙ１”）に更新する。
　ステップＳ１１１０において、自律走行車１２０は、ステップＳ１１０２において認識したタスクに基づいて、ドッキングした棚１３０の搬送先の位置の座標を特定する。例えば、物品＝ノートＰＣを、搬送先の位置＝ユーザ１１０の近傍の位置、まで搬送するタスクの場合、自律走行車１２０は、ドッキングした棚１３０の搬送先の位置を示す座標として、ユーザ１１０の近傍の位置を示す座標を特定する。
　なお、搬送先の位置として、ユーザ１１０の近傍の位置を特定した場合、自律走行車１２０は、ステップＳ１１０２においてメモリに保存した情報に基づいて、ユーザ１１０がいる可能性の高い位置を推定する。また、自律走行車１２０は、推定した位置の近傍の位置を示す、環境地図上の座標を特定する。ステップＳ１１０２においてメモリに保存した情報とは、自律走行車１２０の環境地図上の位置を示す座標及び自律走行車１２０の向きを示す情報、ユーザ１１０がいる方向についての判定結果である。
　ステップＳ１１１１において、自律走行車１２０は、駆動輪２３１を制御して、特定した搬送先の位置（ユーザ１１０の近傍の位置）に移動する（図１２の１２ｄ参照）。このとき、自律走行車１２０は、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２、ＬＩＤＡＲ２１２を用いて障害物を検出し、検出した障害物との衝突を回避しながら移動する。
　なお、この時点では、既に自律走行車１２０は、棚１３０とドッキングしているため、自律走行車１２０が接触しない障害物であっても、棚１３０が接触する障害物については、これを回避しながら移動する。
　ステップＳ１１１２において、自律走行車１２０は、搬送先の位置（例えば、ユーザ１１０の近傍の位置）に到達すると、ドッキングを解除する。また、自律走行車１２０は、搬送対象の棚１３０について、搬送対象管理テーブル９００に記録されている“解除位置”を示す座標を、搬送先の位置を示す座標で更新する（図１２の１２ｅ参照）。
　例えば、棚１３０が環境地図上の座標（ｘ１’’’，ｙ’’’）により特定される位置まで搬送された後にドッキングが解除された場合にあっては、搬送対象管理テーブル９００の棚１３０の解除位置を示す座標は、（ｘ１’’’，ｙ’’’）に更新される。
　なお、自律走行車１２０は、搬送先の位置に到達した際、前面ＲＧＢカメラ２２１から取得したカラー画像を解析して、ユーザ１１０を探索し、ユーザ１１０を探索することができた場合に、ドッキングを解除する。
　ステップＳ１１１３において、自律走行車１２０は、前面ＲＧＢカメラ２２１、ＴｏＦカメラ２２２、ＬＩＤＡＲ２１２を用いて前方または後方の障害物の有無を確認する。そして、自律走行車１２０は、棚１３０の最下段４００の下側から、前方あるいは後方のうち、障害物がない方向に退出する（図１２の１２ｆ参照）。
　前方または後方の両方に障害物がある場合には、一定時間、自律走行車１２０を待機させ、再度、前方あるいは後方の障害物の有無を確認する。つまり、自律走行車１２０は、前後方向の障害物の有無の確認と待機とを交互に繰り返す。
　なお、確認と待機の繰り返しを所定回数行っても、まだ前後方向に障害物があることが確認された場合には、自律走行車１２０は、その場で待機してもよい。また、上記説明では、ドッキング解除後に前後方向の障害物の有無を確認したが、障害物の有無を確認することなく、ドッキング解除後は、ただちに、その場で待機するように構成してもよい。
　＜音声指示による戻し搬送処理の流れ＞
　次に、音声指示による戻し搬送処理（ステップＳ１００２）の詳細について図１４を参照しながら、図１３に沿って説明する。図１３は、音声指示による戻し搬送処理の流れを示すフローチャートの一例である。図１４は、戻し搬送時の自律走行車の動作例を示す図である。
　ステップＳ１３０１において、自律走行車１２０は、マイク３０１～３０４で検出された音データから、ユーザ１１０が発声したウェイクワードを認識し、認識したウェイクワードに続いて検出された音声データを解析する。
　ステップＳ１３０２において、自律走行車１２０は、音声データを解析した結果、棚１３０を元の位置に搬送する音声指示（例えば、「棚を元の位置に戻して」）を取得したとする。この場合、自律走行車１２０では、搬送対象＝棚を、搬送先の位置＝元の位置、まで搬送するタスクであると認識する。
　ステップＳ１３０３において、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚の位置を示す座標を、搬送対象管理テーブル９００を参照することで特定する。
　ステップＳ１３０４において、自律走行車１２０は、駆動輪２３１を制御して、搬送対象となる棚１３０の位置に移動する。
　ステップＳ１３０５において、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０の近傍の位置に到達すると、自律走行車１２０を移動させながら、前面ＲＧＢカメラ２２１から取得したカラー画像を解析し、棚１３０を探索する（図１４の１４ａ参照）。なお、棚１３０を探索する方法としては、棚の形状のパターンマッチングや、棚に施されたマーカの認識、深層学習ベースの物体認識モデルを用いた棚の認識等が挙げられるが、棚１３０を探索する方法は、これらに限定されない。
　ステップＳ１３０６において、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０を探索することができた場合に、棚１３０の最下段４００の下側に前進方向で進入する。
　ステップＳ１３０７において、自律走行車１２０は、ロックガイド５１０の孔５１１にロックピン２１１を挿入することが可能な位置まで移動すると、ロックピン２１１を突出させ、孔５１１に挿入する。これにより、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚１３０とのドッキングを完了する（図１４の１４ｂ参照）。その後、自律走行車１２０は、所定の距離、後退方向に移動し、１８０度旋回する（図１４の１４ｃ参照）。
　ステップＳ１３０８において、自律走行車１２０は、ステップＳ１３０２において認識したタスクに基づいて、ドッキングした棚１３０の搬送先の位置を示す座標として、アンカ１７０の位置を示す座標を特定する。
　ステップＳ１３０９において、自律走行車１２０は、駆動輪２３１を制御して、特定した搬送先の位置（アンカ１７０の位置）に移動する（図１４の１４ｄ参照）。
　ステップＳ１３１０において、自律走行車１２０は、搬送先の位置（アンカ１７０の位置）の近傍に到達すると、搬送先の位置（アンカ１７０の位置）での搬送対象の姿勢を特定し、１８０度旋回する。
　ステップＳ１３１１において、自律走行車１２０は、後面ＲＧＢカメラ３２０から取得したカラー画像を解析して、アンカ１７０の位置を認識しながら、後退方向に移動することで、搬送対象の棚１３０をアンカ１７０の位置に戻す（図１４の１４ｅ参照）。
　ステップＳ１３１２において、自律走行車１２０は、棚１３０とのドッキングを解除する。また、自律走行車１２０は、搬送対象の棚１３０について、搬送対象管理テーブル９００に記録されている“解除位置”を示す座標を、アンカ１７０の位置を示す座標で更新する。
　ステップＳ１３１３において、自律走行車１２０は、前進方向に移動することで、搬送対象の棚１３０の最下段４００の下側から退出する（図１４の１４ｆ参照）。
　＜まとめ＞
　以上の説明から明らかなように、第１の実施形態に係る自律走行車１２０は、
・搬送対象の棚とドッキングするためのドッキング機構を有する。
・ユーザの音声指示を取得するための音入力装置を有する。
・音入力装置を介して音声指示が取得された場合に、該音声指示に基づき特定した搬送対象の棚との、ドッキング機構によるドッキング、及び、該音声指示に基づき特定した搬送先の位置へのドッキングした搬送対象の棚の搬送、を制御する制御装置を有する。
　これにより、第１の実施形態によれば、ユーザの音声指示に応じたタスクを実行可能な自律走行車を提供することができる。
　［第２の実施形態］
　上記第１の実施形態では、ソレノイド式のロックピン２１１とフォトリフレクタ３３０とを有するドッキング機構を例示したが、ドッキング機構はこれに限定されず、従来の任意の機構が適用されうる。また、上記第１の実施形態では、搬送対象となる棚の最下段の下側に進入したうえでドッキングする場合について説明したが、搬送対象となる棚の最下段の下側に進入することなくドッキングするように構成してもよい。例えば、搬送対象となる棚の脚部をグリッパでグリップすることで、ドッキングしてもよい。
　また、上記第１の実施形態では、搬送対象として棚を例示したが、搬送対象は棚に限定されず、キャスタが旋回可能に取り付けられた家具であれば、他の家具であってもよい。
　また、上記第１の実施形態では、搬送対象管理テーブルが予め搬送対象管理テーブル格納部８０１に格納されているものとして説明した。しかしながら、搬送対象管理テーブルは、例えば、ユーザ１１０による音声指示によって、逐次更新されてもよい。あるいは、ユーザ１１０が保持するスマート端末と自律走行車１２０とが、無線通信することによって、逐次更新されてもよい。
　また、上記第１の実施形態では、アンカの位置にある棚とドッキングする場合において、自律走行車１２０は、棚の最下段の下側に進入する際、後退方向に移動するものとして説明した。しかしながら、棚の最下段の下側に、前進方向に移動することで進入してもよい。
　また、上記第１の実施形態では、ユーザ１１０の音声指示に物品が含まれる場合に、当該物品と直接的に対応付けられている棚を特定することで、搬送対象となる棚を特定するものとして説明した。しかしながら、搬送対象となる棚の特定方法は、これに限定されず、例えば、当該物品と間接的に対応付けられている棚を特定するように、構成してもよい。
　また、上記第１の実施形態では、納入搬送の一例として、アンカの位置に待機している棚とドッキングして搬送する場合について説明したが、ドッキングを最後に解除した解除位置にある棚とドッキングして搬送してもよい。また、上記第１の実施形態では、戻し搬送の一例として、ドッキングした棚をアンカの位置に戻す場合について説明したが、アンカ以外の位置として、最後にドッキングしたドッキング位置に戻してもよい。
　また、上記第１の実施形態では、アンカの位置についての詳細な説明を省略したが、アンカの位置は、例えば、所定空間１００内においてＱＲコード（登録商標）等の２次元の識別子が設置された位置であるとする。
　また、上記第１の実施形態では、棚の初期位置がアンカの位置である場合について説明したが、棚の初期位置は、アンカの位置に限定されない。例えば、環境地図上の所定の位置を、棚の初期位置としてもよい。
　また、上記第１の実施形態では、棚をアンカの位置に戻す際の、棚の姿勢の特定方法について言及しなかった。しかしながら、棚をアンカの位置に戻す際は、例えば、当該棚が納入搬送において自律走行車１２０とドッキングした際の棚の姿勢を特定し、当該姿勢と同じ姿勢となるように戻してもよい。あるいは、予め定められたデフォルトの姿勢となるように戻してもよい。
　また、上記第１の実施形態では、ユーザからの音声指示によりタスクを認識した場合、タスクが完了するまで、次の音声指示がない場合について説明した。しかしながら、実行中のタスクが完了する前に、次の音声指示が入力されてもよい。
　一例として、実行中のタスク（納入搬送するタスク）が完了する前に、他のタスクを要求する音声指示（例えば、「おやつを持ってきて」）が認識された場合について説明する。この場合、自律走行車１２０は、この新たなタスクを、実行中のタスクの後にキューイングし、実行中のタスクの完了後に、この新たなタスクに従って動作する。なお、ここでいう実行中のタスクとは、例えば、棚１３０を搬送先に搬送するタスクであり、新たなタスクとは、おやつが載置された棚（例えば、棚１４０）を、ユーザ１１０の近傍の位置まで搬送するタスクである。
　また、他の一例として、実行中のタスク（納入搬送するタスク）が完了する前に、タスクのキャンセルを要求する音声指示（例えば、「運ぶのを中止して」）が認識された場合について説明する。この場合、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）にドッキングする前であれば、その場で移動を停止する。また、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚とドッキングした後であれば、搬送対象の棚を、元の位置に戻す。
　また、他の一例として、実行中のタスク（戻し搬送）が完了する前に、他のタスクを要求する音声指示（例えば、「おやつを持ってきて」）が認識された場合について説明する。この場合、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）とドッキングする前であれば、直ちに、新たなタスクに従って動作する。また、搬送対象となる棚（例えば、棚１３０）とドッキングした後であれば、搬送対象の棚をアンカ１７０の位置に戻すことなくその場でドッキングを解除して（つまり、アンカ１７０の位置への搬送を途中で停止して）新たなタスクに従って動作してもよい。あるいは、新たなタスクを、実行中のタスクの後にキューイングして実行中のタスクを完了した後に、この新たなタスクに従って動作してもよい。なお、
・実行中のタスクをキャンセルして新たなタスクを即座に実行するか、
・実行中のタスクを完了した後に新たなタスクを実行するか、
は、“搬送対象となる棚とドッキングした後に新たなタスクを要求する音声指示が認識されたときの自律走行車の挙動”として、ユーザによって予め設定されていてもよい。あるいは、新たなタスクの音声指示を認識したときに、ユーザによってその場で設定されてもよい。なお、ここでいう新たなタスクとは、おやつが載置された棚（例えば、棚１４０）を、ユーザ１１０の近傍の位置まで搬送するタスクである。
　また、上記第１の実施形態では、ユーザ１１０が音声指示を行った際、当該音声指示に応じたタスクを、自律走行車１２０が直ちに実行する場合について説明した。しかしながら、ユーザ１１０の音声指示が、所定の時刻でのタスクの実行を予約する音声指示であった場合には、自律走行車１２０は、所定の時刻になってから、タスクを実行する。
　例えば、ユーザ１１０の音声指示が、「午前９時に、仕事道具を机まで持ってきて」であったとする。この場合、自律走行車１２０は、音声指示が取得されたタイミングではタスクを実行せず、午前９時になったタイミングで、タスク（仕事道具が載置された棚１３０を、机の近傍の位置まで搬送するタスク）を実行する。
　つまり、自律走行車１２０は、ユーザ１１０の音声指示に、タスクを実行するタイミングが含まれていた場合には、タスクを実行するタイミングが到来したことを検知し、当該音声指示に基づき特定したタイミングでタスクを実行する。なお、タスクを実行するタイミングの設定（予約ともいう）は音声指示によって行われる場合に限定されず、自律走行車１２０（制御装置３１０）と通信可能な外部装置７３０からの電子的な指示によって行われてもよい。この外部装置７３０としては、例えば、ユーザが所有するスマートフォンなどのモバイル端末が挙げられる。
　また、上記第１の実施形態では、ユーザ１１０が音声指示を行った際、当該音声指示に応じたタスクを、自律走行車１２０が実行する機能について説明した。しかしながら、自律走行車１２０は、搬送タスクを特定のイベントが発生した場合に実行する機能を有してもよい。例えば、図１では、ユーザ１１０がくつろぐリビング等の所定空間１００を示したが、住宅には他の空間もあり、当該他の空間において特定のイベントが発生した場合に、自律走行車１２０は、搬送タスクを自動的に実行してもよい。
　例えば、玄関等に組み込まれたビルトインタイプの宅配ボックスを備える住宅において、自律走行車１２０が利用される場合であって、当該宅配ボックスに荷物が届けられた場合について説明する。この場合、自律走行車１２０は、荷物を宅配ボックスごと住宅内の所定の場所まで搬送するタスクを実行してもよい。このときの宅配ボックスには、例えば、住宅の宅配ボックスとして宅配ボックスの扉とドッキングすることが可能であって、かつ、自律走行車１２０とドッキングして搬送されることが可能な構造が採用されうる。
　また、宅配ボックスは、例えば、扉の開閉操作が行われたことを検出する機能を有してもよい。そして、宅配ボックスは、扉の開操作が行われた後に閉操作が行われた（例えば、ロックされた）場合に、荷物が宅配ボックスに置かれたとみなして、所定の通知を、住宅内のローカルネットワークを介して自律走行車１２０に送信してもよい。
　自律走行車１２０は、所定の通知を受信すると、宅配ボックスの位置まで移動し、荷物が置かれている宅配ボックスとドッキングして、当該宅配ボックスを所定の場所まで搬送した後、ドッキングを解除してもよい。このとき、所定の通知の受信、ドッキング機構及び搬送の制御は、制御装置３１０によって行われる。
　なお、宅配ボックスによる所定の通知の送信は、扉の開閉操作を検出して行う方法のほか、宅配ボックスが重量変化を検出して行う方法であってもよい。あるいは、宅配業者が自身の端末で宅配完了通知を行うと、当該通知が所定の通知として、自律走行車１２０（の制御装置３１０）に届く方法であってもよい。
　また、上記第１の実施形態では、自律走行車１２０が、認識したタスクに応じた音声を、スピーカ３０５～３０６を介してユーザ１１０に出力してから、搬送対象となる棚の位置に移動する場合について説明した（ステップＳ１１０５、Ｓ１１０６参照）。
　しかしながら、認識したタスクに応じた音声の出力タイミングはこれに限定されず、例えば、自律走行車１２０が、搬送対象となる棚の位置への移動を開始してから、認識したタスクに応じた音声を、スピーカ３０５～３０６を介してユーザ１１０に出力してもよい。すなわち、自律走行車１２０は、搬送対象となる棚とドッキングして搬送を完了する前に、タスクに応じた音声を、スピーカから出力してもよい。搬送対象の搬送先への搬送が完了する前とは、搬送対象に向かっての移動開始時、移動中、搬送対象とドッキングする時、搬送対象とドッキングした後の搬送対象の搬送時、搬送中など、搬送が完了する前のいかなるタイミングであってもよい。
　なお、上記各実施形態では、自律走行車１２０による搬送対象とのドッキング及び当該搬送対象の搬送が、音入力装置であるマイクを介して取得されたユーザの音声に基づいて制御されるものとして説明した。しかしながら、搬送対象とのドッキング及び搬送対象の搬送は、音入力装置であるマイクを介して取得された特定音に基づいて制御されてもよい。特定音としては、例えば、約Ｍ秒間隔でＮ回手をたたく一連の音や、口笛などが挙げられる。この場合、特定音ごとに搬送対象と搬送先の少なくとも一方が、予め設定されていてもよい。つまり、上記各実施形態の自律走行車１２０は、音入力装置を介して取得された音による搬送指示に基づいて、搬送対象とのドッキング及び当該搬送対象の搬送を制御してよい。
　［その他の実施形態］
　本明細書（請求項を含む）において、「ａ、ｂおよびｃの少なくとも１つ（一方）」又は「ａ、ｂ又はｃの少なくとも１つ（一方）」の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、ａ、ｂ、ｃ、ａ－ｂ、ａ－ｃ、ｂ－ｃ、又はａ－ｂ－ｃのいずれかを含む。また、ａ－ａ、ａ－ｂ－ｂ、ａ－ａ－ｂ－ｂ－ｃ－ｃ等のように、いずれかの要素について複数のインスタンスを含んでもよい。さらに、ａ－ｂ－ｃ－ｄのようにｄを有する等、列挙された要素（ａ、ｂ及びｃ）以外の他の要素を加えることも含む。
　また、本明細書（請求項を含む）において、「データを入力として／データに基づいて／に従って／に応じて」等の表現（同様な表現を含む）が用いられる場合は、特に断りがない場合、各種データそのものを入力として用いる場合や、各種データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、各種データの中間表現等）を入力として用いる場合を含む。また「データに基づいて／に従って／に応じて」何らかの結果が得られる旨が記載されている場合、当該データのみに基づいて当該結果が得られる場合を含むとともに、当該データ以外の他のデータ、要因、条件、及び／又は状態等にも影響を受けて当該結果が得られる場合をも含み得る。また、「データを出力する」旨が記載されている場合、特に断りがない場合、各種データそのものを出力として用いる場合や、各種データに何らかの処理を行ったもの（例えば、ノイズ加算したもの、正規化したもの、各種データの中間表現等）を出力とする場合も含む。
　また、本明細書（請求項を含む）において、「接続される（connected）」及び「結合される（coupled）」との用語が用いられる場合は、直接的な接続／結合、間接的な接続／結合、電気的（electrically）な接続／結合、通信的（communicatively）な接続／結合、機能的（operatively）な接続／結合、物理的（physically）な接続／結合等のいずれをも含む非限定的な用語として意図される。当該用語は、当該用語が用いられた文脈に応じて適宜解釈されるべきであるが、意図的に或いは当然に排除されるのではない接続／結合形態は、当該用語に含まれるものして非限定的に解釈されるべきである。
　また、本明細書（請求項を含む）において、「ＡがＢするよう構成される（A configured to B）」との表現が用いられる場合は、要素Ａの物理的構造が、動作Ｂを実行可能な構成を有するとともに、要素Ａの恒常的（permanent）又は一時的（temporary）な設定（setting/configuration）が、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured/set）されていることを含んでよい。例えば、要素Ａが汎用プロセッサである場合、当該プロセッサが動作Ｂを実行可能なハードウェア構成を有するとともに、恒常的（permanent）又は一時的（temporary）なプログラム（命令）の設定により、動作Ｂを実際に実行するように設定（configured）されていればよい。また、要素Ａが専用プロセッサ又は専用演算回路等である場合、制御用命令及びデータが実際に付属しているか否かとは無関係に、当該プロセッサの回路的構造が動作Ｂを実際に実行するように構築（implemented）されていればよい。
　また、本明細書（請求項を含む）において、含有又は所有を意味する用語（例えば、「含む（comprising/including）」及び「有する（having）」等）が用いられる場合は、当該用語の目的語により示される対象物以外の物を含有又は所有する場合を含む、open-endedな用語として意図される。これらの含有又は所有を意味する用語の目的語が数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）である場合は、当該表現は特定の数に限定されないものとして解釈されるべきである。
　また、本明細書（請求項を含む）において、ある箇所において「１つ又は複数（one or more）」又は「少なくとも１つ（at least one）」等の表現が用いられ、他の箇所において数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）が用いられているとしても、後者の表現が「１つ」を意味することを意図しない。一般に、数量を指定しない又は単数を示唆する表現（a又はanを冠詞とする表現）は、必ずしも特定の数に限定されないものとして解釈されるべきである。
　また、本明細書において、ある実施例の有する特定の構成について特定の効果（advantage/result）が得られる旨が記載されている場合、別段の理由がない限り、当該構成を有する他の１つ又は複数の実施例についても当該効果が得られると理解されるべきである。但し当該効果の有無は、一般に種々の要因、条件、及び／又は状態等に依存し、当該構成により必ず当該効果が得られるものではないと理解されるべきである。当該効果は、種々の要因、条件、及び／又は状態等が満たされたときに実施例に記載の当該構成により得られるものに過ぎず、当該構成又は類似の構成を規定したクレームに係る発明において、当該効果が必ずしも得られるものではない。
　また、本明細書（請求項を含む）において、複数のハードウェアが所定の処理を行う場合、各ハードウェアが協働して所定の処理を行ってもよいし、一部のハードウェアが所定の処理の全てを行ってもよい。また、一部のハードウェアが所定の処理の一部を行い、別のハードウェアが所定の処理の残りを行ってもよい。本明細書（請求項を含む）において、「１又は複数のハードウェアが第１の処理を行い、前記１又は複数のハードウェアが第２の処理を行う」等の表現が用いられている場合、第１の処理を行うハードウェアと第２の処理を行うハードウェアは同じものであってもよいし、異なるものであってもよい。つまり、第１の処理を行うハードウェア及び第２の処理を行うハードウェアが、前記１又は複数のハードウェアに含まれていればよい。なお、ハードウェアは、電子回路、又は、電子回路を含む装置等を含んでよい。
　また、本明細書（請求項を含む）において、複数の記憶装置（メモリ）がデータの記憶を行う場合、複数の記憶装置（メモリ）のうち個々の記憶装置（メモリ）は、データの一部のみを記憶してもよいし、データの全体を記憶してもよい。
　以上、本開示の実施形態について詳述したが、本開示は上記した個々の実施形態に限定されるものではない。特許請求の範囲に規定された内容及びその均等物から導き出される本発明の概念的な思想と趣旨を逸脱しない範囲において種々の追加、変更、置き換え及び部分的削除等が可能である。例えば、前述した全ての実施形態において、説明に用いた数値は、一例として示したものであり、これらに限られるものではない。また、実施形態における各動作の順序は、一例として示したものであり、これらに限られるものではない。
　本出願は、２０２０年１０月１９日に出願された日本国特許出願第２０２０－１７５６２７号に基づきその優先権を主張するものであり、同日本国特許出願の全内容を参照することにより本願に援用する。

Claims (27)

  1. 　搬送対象とドッキングし、該搬送対象を搬送する自律走行車であって、
    　前記搬送対象とドッキングするためのドッキング機構と、
    　音入力装置と、
    　前記音入力装置を介して取得された搬送指示に基づき特定した搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキング及び該搬送指示に基づき特定した搬送先の位置への該ドッキングした搬送対象の搬送を制御する制御装置と
    　を有する自律走行車。
  2. 　前記制御装置は、搬送対象の位置を示すデータを記憶するメモリを有し、
    　前記制御装置は、前記搬送指示に基づき特定した搬送対象について、前記メモリに記憶されている前記データを参照することで位置を特定する、請求項１に記載の自律走行車。
  3. 　前記制御装置は、前記特定した位置に基づき、前記自律走行車を移動させて前記搬送対象を探索し、前記搬送対象を探索することができた場合に、前記ドッキング機構によるドッキングを制御する、請求項２に記載の自律走行車。
  4. 　前記搬送指示が物品を要求する搬送指示である場合、前記制御装置は、前記搬送指示において要求された物品を有する搬送対象を特定し、特定した搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキングを制御する、請求項１に記載の自律走行車。
  5. 　前記メモリは、更に、搬送対象と、該搬送対象に載置された物品の名称または該搬送対象に載置された物品の種別の少なくともいずれか一方とを、対応付けて記憶し、
    　前記制御装置は、前記搬送指示が、前記物品の名称または前記物品の種別を指定することで物品を要求する搬送指示である場合、前記メモリを参照することで搬送対象の位置を特定する、請求項２に記載の自律走行車。
  6. 　前記搬送指示が搬送対象を搬送する搬送指示である場合、前記制御装置は、前記搬送指示された搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキングを制御する、請求項１に記載の自律走行車。
  7. 　前記制御装置は、前記ドッキング機構によるドッキングを制御した後に、ドッキング位置を示すデータを前記メモリに記憶する、請求項２に記載の自律走行車。
  8. 　前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置がユーザの近傍の位置であると特定した場合、前記制御装置は、前記ユーザの音声が検出された方向から判定した前記ユーザがいる方向に向けて、当該搬送対象の搬送を制御する、請求項１に記載の自律走行車。
  9. 　前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置がユーザの近傍の位置であると特定した場合、前記制御装置は、該ユーザの音声が検出された方向から判定した該ユーザがいる方向と、前記自律走行車の現在の位置及び向きとに基づいて該ユーザの位置を推定することで、特定した搬送先の位置への前記搬送対象の搬送を制御する、請求項１に記載の自律走行車。
  10. 　前記メモリは、更に、所定空間における設置物の位置を示すデータを記憶し、
    　前記制御装置は、前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置が設置物の近傍の位置であると特定した場合、前記メモリに記憶されている前記データを参照して搬送先の位置を特定することで、特定した搬送先の位置への前記搬送対象の搬送を制御する、請求項２に記載の自律走行車。
  11. 　前記制御装置は、前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置が、前記搬送対象が搬送される前の元の位置であると特定した場合、前記メモリに記憶されている前記搬送対象のドッキング位置を示すデータを参照して搬送先の位置を特定することで、特定した搬送先の位置への前記搬送対象の搬送を制御する、請求項７に記載の自律走行車。
  12. 　前記メモリは、更に、搬送対象の初期位置として、アンカの位置を示すデータを記憶し、
    　前記制御装置は、前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置が、前記搬送対象の初期位置であると特定した場合、前記メモリに記憶されている前記搬送対象のアンカの位置を示すデータを参照して搬送先の位置を特定することで、特定した搬送先の位置への前記搬送対象の搬送を制御する、請求項２に記載の自律走行車。
  13. 　前記制御装置は、前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置が、前記搬送対象の初期位置であると特定した場合、該初期位置において最後にドッキングした際の搬送対象の姿勢と同じになるように、特定した搬送先の位置への前記搬送対象の搬送を制御する、請求項１２に記載の自律走行車。
  14. 　前記制御装置は、前記搬送指示に基づいて、搬送先の位置が、前記搬送対象の初期位置であると特定した場合、該初期位置において予め定められたデフォルトの姿勢となるように、特定した搬送先の位置への前記搬送対象の搬送を制御する、請求項１２に記載の自律走行車。
  15. 　前記制御装置は、前記ドッキングした搬送対象の搬送を制御した後に、前記搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキングを解除する、請求項２に記載の自律走行車。
  16. 　前記制御装置は、前記ドッキング機構によるドッキングを解除した後に、解除位置を示すデータを前記メモリに記憶する、請求項７に記載の自律走行車。
  17. 　前記制御装置は、前記搬送指示に応じたタスクが完了する前であって、搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキングの前に、該タスクのキャンセルを要求する搬送指示が取得された場合、動作を停止する、請求項１に記載の自律走行車。
  18. 　前記制御装置は、前記搬送指示に応じたタスクが完了する前であって、搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキングの後に、該タスクのキャンセルを要求する搬送指示が取得された場合、該搬送対象とドッキングした際の位置に該搬送対象を搬送する、請求項１に記載の自律走行車。
  19. 　前記搬送対象とドッキングした際の位置に前記搬送対象を搬送する際に、新たな搬送指示が取得された場合、前記制御装置は、
    　前記搬送対象の搬送先への搬送を途中で停止するか、搬送を完了してから、前記搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキングを解除し、その後、該新たな搬送指示に基づき特定した搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキング及び該新たな搬送指示に基づき特定した搬送先の位置への該ドッキングした搬送対象の搬送を制御する、請求項１８に記載の自律走行車。
  20. 　前記制御装置は、予め設定された条件が満たされた場合に、前記搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキング及び前記搬送先の位置への該ドッキングした搬送対象の搬送を制御する、請求項１に記載の自律走行車。
  21. 　前記制御装置は、予め設定されたタイミングが到来したことを検知し、当該予め設定されたタイミングで、前記搬送対象との前記ドッキング機構によるドッキング及び前記搬送先の位置への該ドッキングした搬送対象の搬送を制御する、請求項１に記載の自律走行車。
  22. 　前記制御装置は、前記搬送指示に基づき特定した搬送対象及び前記搬送指示に基づき特定した搬送先の少なくとも１つを含む音声を、当該搬送対象の当該搬送先への搬送が完了する前に出力する、請求項１に記載の自律走行車。
  23. 　前記ドッキング機構は、前記自律走行車が前記搬送対象の最下段の下側に進入して、前記搬送対象とドッキングする、請求項１に記載の自律走行車。
  24. 　前記制御装置は、前記音入力装置を介して取得されたウェイクワードを認識し、当該認識されたウェイクワードに続いて前記音入力装置を介して取得された音声を解析し、当該解析に基づいて前記搬送指示を認識する、請求項１に記載の自律走行車。
  25. 　前記制御装置は、前記搬送指示をウェイクワードなしに認識する、請求項１に記載の自律走行車。
  26. 　前記ウェイクワードは、前記自律走行車のユーザによって別のウェイクワードに変更可能である、請求項２４または２５に記載の自律走行車。
  27. 　前記自律走行車は、ビルトインタイプの宅配ボックスを備える住宅において利用され、
    　前記制御装置は、前記宅配ボックスに荷物が届けられた場合に、前記ドッキング機構による当該宅配ボックスとのドッキング及び所定の場所への該ドッキングした宅配ボックスの搬送を制御する、請求項１に記載の自律走行車。
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