Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7227849B2 - Trajectory generator - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7227849B2 - Trajectory generator - Google Patents

Trajectory generator Download PDF

Info

Publication number
JP7227849B2
JP7227849B2 JP2019094477A JP2019094477A JP7227849B2 JP 7227849 B2 JP7227849 B2 JP 7227849B2 JP 2019094477 A JP2019094477 A JP 2019094477A JP 2019094477 A JP2019094477 A JP 2019094477A JP 7227849 B2 JP7227849 B2 JP 7227849B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
loading
trajectory
image
measurement data
moving body
Prior art date
Legal status (The legal status 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 status listed.)
Active
Application number
JP2019094477A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2020190814A (en
Inventor
亮暢 藤井
稔 田中
祐司 津坂
誠 一瀬
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toyota Industries Corp
Toyota Central R&D Labs Inc
Original Assignee
Toyota Industries Corp
Toyota Central R&D Labs Inc
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
Application filed by Toyota Industries Corp, Toyota Central R&D Labs Inc filed Critical Toyota Industries Corp
Priority to JP2019094477A priority Critical patent/JP7227849B2/en
Publication of JP2020190814A publication Critical patent/JP2020190814A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7227849B2 publication Critical patent/JP7227849B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)

Description

本明細書に開示の技術は、軌道生成装置に関する。 The technology disclosed in this specification relates to a trajectory generation device.

荷物を自走により運搬する移動体(例:無人牽引車)が開発されている。荷物の出し入れ位置までの軌跡を生成するために、移動体を基準として、荷物の出し入れ位置を推定する必要がある。例えば特許文献1には、目的地に配置された標識をカメラを用いて認識する技術が開示されている。 Mobile objects (eg, unmanned towing vehicles) that self-propelled to transport cargo have been developed. In order to generate a trajectory to the loading/unloading position of the cargo, it is necessary to estimate the loading/unloading position of the cargo on the basis of the moving body. For example, Patent Literature 1 discloses a technique of recognizing a sign placed at a destination using a camera.

特開2003-285288号公報JP 2003-285288 A

カメラの認識精度は、レーザを用いる場合などに比して低い。よって、カメラによる標識認識では、目的地の位置・姿勢を高精度に推定することは困難である。 The recognition accuracy of a camera is low compared to the case of using a laser or the like. Therefore, it is difficult to estimate the position/orientation of the destination with a high degree of accuracy through sign recognition using a camera.

本明細書に開示する軌道生成装置の一実施形態は、移動体の、始点位置から搬送装置までの移動のための軌道を生成する軌道生成装置である。搬送装置は、第1方向に伸びる搬送経路部と、搬送経路部の端部に配置されている荷物出し入れ部と、を備えている。軌道生成装置は、第1方向と直交する方向であって水平方向に伸びる第2方向の正方向または負方向の何れに、移動体の始点位置が位置しているかを判定する判定部を備える。軌道生成装置は、移動体が備える環境センサの計測データに基づいて、搬送経路部の側面の位置および姿勢を示す計測データを取得する取得部を備える。軌道生成装置は、搬送装置の外形形状を示す外形データによって表される外形モデルであって予め用意された外形モデルと計測データとを用いて、移動体を基準とした搬送装置の位置および姿勢を推定する推定部を備える。軌道生成装置は、始点位置から荷物出し入れ部の前面まで移動するための目標軌道であって、荷物出し入れ部の前面において移動体の前面が向いている方向である移動体向きが第2方向と一致するような目標軌道を生成する軌道生成部を備える。 One embodiment of the trajectory generation device disclosed in this specification is a trajectory generation device that generates a trajectory for movement of a moving object from a starting position to a transport device. The conveying device includes a conveying path section extending in a first direction, and a load loading/unloading section arranged at an end of the conveying path section. The trajectory generation device includes a determination unit that determines whether the starting point position of the moving body is positioned in a positive direction or a negative direction of a second direction that is perpendicular to the first direction and extends in the horizontal direction. The trajectory generation device includes an acquisition unit that acquires measurement data indicating the position and orientation of the side surface of the transport route based on the measurement data of the environment sensor provided in the mobile body. The trajectory generating device calculates the position and orientation of the transport device with respect to the moving object by using an outer shape model represented by outer shape data indicating the outer shape of the transport device, which is prepared in advance, and measurement data. An estimator for estimating is provided. The trajectory generating device is a target trajectory for moving from the starting position to the front surface of the baggage loading/unloading section, and the orientation of the moving body, which is the direction in which the front surface of the moving body faces in the front surface of the loading/unloading section, matches the second direction. A trajectory generator for generating a target trajectory such as

搬送装置は、第1方向に伸びる搬送経路部を備えている。また、移動体の始点位置が、第1方向と直交する第2方向の正方向または負方向に位置している。これにより取得部は、移動体が備える環境センサによって、搬送経路部の側面の位置および姿勢を計測することができる。そして取得した計測データと外形モデルとを用いて、搬送装置の位置および姿勢を推定することができる。カメラを用いる場合に比して、搬送装置の位置および姿勢を高精度に推定することが可能となる。 The conveying device includes a conveying path portion extending in the first direction. Also, the starting position of the moving body is located in the positive direction or the negative direction of the second direction orthogonal to the first direction. Accordingly, the acquisition section can measure the position and orientation of the side surface of the transport path section using the environment sensor included in the moving body. Then, using the acquired measurement data and the external model, the position and attitude of the transport device can be estimated. Compared with the case of using a camera, it is possible to estimate the position and orientation of the conveying device with high accuracy.

推定部は、外形モデルを計測データに重畳することで搬送装置の位置および姿勢を推定してもよい。効果の詳細は実施例で説明する。 The estimation unit may estimate the position and orientation of the transport device by superimposing the outer shape model on the measurement data. Details of the effect will be described in Examples.

計測データは、移動体向きに対して搬送経路部の側面が有する所定角度を示すとともに、搬送経路部の基準位置を示すデータであってもよい。推定部は、外形モデルの側面が移動体向きに対して有する角度が所定角度と一致するように外形モデルを回転させるとともに、外形モデルの基準位置が計測データの基準位置と一致するように外形モデルを移動させることで、外形モデルを計測データに重畳してもよい。効果の詳細は実施例で説明する。 The measurement data may be data indicating a predetermined angle of the side surface of the transport path portion with respect to the direction of the moving object and a reference position of the transport path portion. The estimating unit rotates the external model so that the angle that the side surface of the external model has with respect to the orientation of the moving body matches a predetermined angle, and rotates the external model so that the reference position of the external model matches the reference position of the measurement data. may be superimposed on the measurement data by moving . Details of the effect will be described in Examples.

環境センサはレーザセンサであってもよい。計測データはレーザセンサで計測された点群データであってもよい。 The environmental sensor may be a laser sensor. The measurement data may be point cloud data measured by a laser sensor.

搬送装置は、第2方向の正方向側の第1の側面に配置された第1のマーカと、第2方向の負方向側の第2の側面に配置された第2のマーカと、を備えていてもよい。判定部は、移動体が備えるカメラで撮像された画像内で検出されたマーカが第1のマーカである場合に、始点位置が第2方向の正方向に位置していると判定してもよい。判定部は、画像内で検出されたマーカが第2のマーカである場合に、始点位置が第2方向の負方向に位置していると判定してもよい。効果の詳細は実施例で説明する。 The conveying device includes a first marker arranged on a first side surface on the positive direction side in the second direction, and a second marker arranged on a second side surface on the negative direction side in the second direction. may be The determination unit may determine that the start point position is positioned in the positive direction of the second direction when the marker detected in the image captured by the camera of the moving object is the first marker. . The determination unit may determine that the starting point position is located in the negative direction of the second direction when the marker detected in the image is the second marker. Details of the effect will be described in Examples.

判定部は、移動体が備えるカメラで撮像した搬送装置の像が、第1テンプレート画像および第2テンプレート画像の何れにマッチングする度合いが高いかを判断してもよい。第1テンプレート画像は、第2方向の正方向側から搬送装置を予め撮像した画像であってもよい。第2テンプレート画像は、第2方向の負方向側から搬送装置を予め撮像した画像であってもよい。判定部は、搬送装置の像が第1テンプレート画像にマッチングする度合いが高いと判断した場合に、始点位置が第2方向の正方向に位置していると判定してもよい。判定部は、搬送装置の像が第2テンプレート画像にマッチングする度合いが高いと判断した場合に、始点位置が第2方向の負方向に位置していると判定してもよい。効果の詳細は実施例で説明する。 The determining unit may determine to which of the first template image and the second template image the image of the conveying device captured by the camera of the moving object matches to a higher degree. The first template image may be an image of the conveying device captured in advance from the positive side of the second direction. The second template image may be an image of the conveying device captured in advance from the negative direction side of the second direction. The determination unit may determine that the starting point position is located in the positive direction of the second direction when determining that the image of the conveying device matches the first template image to a high degree. The determining unit may determine that the starting point position is located in the negative direction of the second direction when determining that the image of the conveying device matches the second template image to a high degree. Details of the effect will be described in Examples.

判定部は、搬送装置から移動体に荷物を降ろす作業計画である場合に、始点位置が第2方向の正方向に位置していると判定してもよい。判定部は、移動体から搬送装置へ荷物を積み込む作業計画である場合に、始点位置が第2方向の負方向に位置していると判定してもよい。効果の詳細は実施例で説明する。 The determining unit may determine that the start point position is located in the positive direction of the second direction when the work plan is to unload the load from the conveying device to the moving body. The determination unit may determine that the start position is located in the negative direction of the second direction when the work plan is to load the cargo from the moving body to the conveying device. Details of the effect will be described in Examples.

上記の軌道生成装置を備えた移動体も、新規で有用である。 A moving body equipped with the above-described trajectory generation device is also novel and useful.

牽引車の構成を示すブロック図。FIG. 2 is a block diagram showing the configuration of the towing vehicle; 軌道生成の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of track|orbit generation. 軌道生成の具体例を示す図。The figure which shows the specific example of track|orbit generation. 外形モデルデータの一例を示す図。The figure which shows an example of external model data. 目標軌道の生成方法を示すフローチャート。4 is a flowchart showing a method of generating a target trajectory; 搭降載器材の位置および姿勢の計測の様子を示す上面図。FIG. 4 is a top view showing how the position and orientation of equipment to be loaded and unloaded are measured. 搭降載器材の測定データ例。An example of measurement data for on-board equipment. 外形モデルデータおよび環境センサによる計測データを重ね合わせた例を示す図。The figure which shows the example which superimposed the external model data and the measurement data by an environmental sensor.

(牽引車10の構成)
図1に、本実施例に係る牽引車10のブロック図を示す。牽引車10は、無人牽引車である。牽引車10は、車体20、演算装置30、環境センサ40、カメラ41を備えている。車体20は、操舵制御部21および駆動制御部22を備えている。操舵制御部21および駆動制御部22は、CPU等を備えたマイクロプロセッサによって構成されている。操舵制御部21は、不図示の操舵装置と通信可能に接続されており、牽引車10の進行方向を制御する。駆動制御部22は、不図示の駆動輪モータと通信可能に接続されており、牽引車10の走行速度を制御する。
(Configuration of towing vehicle 10)
FIG. 1 shows a block diagram of a towing vehicle 10 according to this embodiment. The towing vehicle 10 is an unmanned towing vehicle. The towing vehicle 10 includes a vehicle body 20 , an arithmetic device 30 , an environment sensor 40 and a camera 41 . The vehicle body 20 has a steering control section 21 and a drive control section 22 . The steering control section 21 and the drive control section 22 are configured by a microprocessor including a CPU and the like. The steering control unit 21 is communicably connected to a steering device (not shown) and controls the traveling direction of the towing vehicle 10 . The drive control unit 22 is communicably connected to a driving wheel motor (not shown) and controls the running speed of the towing vehicle 10 .

環境センサ40は、車体20に設置されている。本実施例では、環境センサ40は、2D-LiDARである。2D-LiDARは、水平方向にレーザ光を走査する測域センサである。環境センサ40は、車体20の前方に設定された設定空間内の物体と車体20との距離を計測する。これにより、牽引車10の前方の距離データを取得する。環境センサ40の高さは、搭降載器材15の側面が計測できる高さに設置する。環境センサ40で取得された距離データは、演算装置30の計測データ取得部32および位置姿勢推定部35に入力される。カメラ41は、車体20の前方を撮像する。カメラ41で撮像された画像データは、判定部31に入力される。 The environment sensor 40 is installed on the vehicle body 20 . In this embodiment, the environment sensor 40 is a 2D-LiDAR. 2D-LiDAR is a range sensor that scans laser light in the horizontal direction. The environment sensor 40 measures the distance between the vehicle body 20 and an object in a space set in front of the vehicle body 20 . Thereby, the distance data in front of the towing vehicle 10 is acquired. The environment sensor 40 is installed at a height that allows measurement of the side surface of the loading/unloading equipment 15 . The distance data acquired by the environment sensor 40 is input to the measurement data acquisition unit 32 and the position/orientation estimation unit 35 of the computing device 30 . The camera 41 images the front of the vehicle body 20 . Image data captured by the camera 41 is input to the determination section 31 .

演算装置30は、CPU等を備えたマイクロプロセッサによって構成されている。演算装置30は、判定部31、計測データ取得部32、外形モデル記憶部33、座標変換部34、位置姿勢推定部35、軌道生成部36、速度パターン生成部37、制御指令生成部38、を備える。判定部31~制御指令生成部38の内容については後述する。 The computing device 30 is configured by a microprocessor including a CPU and the like. Arithmetic device 30 includes determination unit 31 , measurement data acquisition unit 32 , external model storage unit 33 , coordinate conversion unit 34 , position/orientation estimation unit 35 , trajectory generation unit 36 , speed pattern generation unit 37 , and control command generation unit 38 . Prepare. The contents of the determination unit 31 to the control command generation unit 38 will be described later.

(概略説明)
本明細書で説明する技術は、航空機1へコンテナ(貨物)を搭降載するためのガイドレス無人牽引車の軌道生成に関する技術である。具体例を図2および図3に示す。図2は、航空機1の前方から牽引車10が接近する場合(すなわち航空機1に貨物を積み込む場合)を示す図である。
(Outline description)
The technology described in this specification relates to trajectory generation of a guideless unmanned towing vehicle for loading and unloading containers (cargo) on the aircraft 1 . Specific examples are shown in FIGS. 2 and 3. FIG. FIG. 2 is a diagram showing a case where the tractor 10 approaches the aircraft 1 from the front (that is, a case where cargo is loaded onto the aircraft 1).

牽引車10は、ドリー(被牽引車)11~14を牽引している。ドリー11~14の各々には、コンテナC1~C4が載置されている。航空機1の貨物室ドアの近傍には、搭降載器材(ハイリフトローダー)15が配置してある。搭降載器材15は、コンテナを航空機1に搭降載する器材である。 A tow vehicle 10 tows dolly (towed vehicle) 11-14. Containers C1-C4 are placed on each of the dollys 11-14. A loading/unloading device (high lift loader) 15 is arranged near the cargo compartment door of the aircraft 1 . The loading/unloading equipment 15 is equipment for loading/unloading the container onto/from the aircraft 1 .

搭降載器材15は、荷物出し入れ部15a、第1側面15b、第2側面15c、搬送経路部15dを備えている。搬送経路部15dは、方向y0に伸びている。搬送経路部15dは、コンテナを滑らせて移動させる経路である。搬送経路部15dの方向y0の正方向の端部には、荷物出し入れ部15aが配置されている。荷物出し入れ部15aは、ドリーとの間でコンテナを受け渡しする部位である。 The loading/unloading equipment 15 includes a baggage loading/unloading section 15a, a first side surface 15b, a second side surface 15c, and a transport path section 15d. The transport path portion 15d extends in the direction y0. The transport path portion 15d is a path along which the container is slid and moved. At the end of the transport path 15d in the positive direction of the direction y0, the baggage loading/unloading section 15a is arranged. The loading/unloading section 15a is a section for delivering containers to and from the dolly.

搭降載器材15は、搭降載器材座標系CS0を備えている。搭降載器材座標系CS0は、基準位置P0を基準とした、搭降載器材15の姿勢を表している。基準位置P0は任意の位置でよい。本実施例では、荷物出し入れ部15aの右隅部を基準位置P0としている。搭降載器材15の姿勢は、搬送経路部15dが伸びている方向である方向y0と、方向y0に垂直な方向x0とによって定められる。 The loading and unloading equipment 15 has a loading and unloading equipment coordinate system CS0. The loading/unloading equipment coordinate system CS0 represents the posture of the loading/unloading equipment 15 with reference to the reference position P0. The reference position P0 may be any position. In this embodiment, the right corner of the loading/unloading section 15a is the reference position P0. The posture of the loading/unloading equipment 15 is determined by the direction y0, which is the direction in which the conveying path portion 15d extends, and the direction x0 perpendicular to the direction y0.

第1側面15bは、方向x0の正方向側における搭降載器材15の側面である。第1側面15bには、第1マーカM1が配置されている。第2側面15cは、方向x0の負方向側における搭降載器材15の側面である。第2側面15cには、第2マーカM2が配置されている。第1マーカM1および第2マーカM2は、固有IDを検出可能な視覚マーカ(例えばARマーカ)である。第1マーカM1および第2マーカM2は、マグネットシートにより貼付されている。 The first side surface 15b is the side surface of the loading and unloading equipment 15 on the positive direction side of the direction x0. A first marker M1 is arranged on the first side surface 15b. The second side 15c is the side of the loading and unloading equipment 15 on the negative direction side of the direction x0. A second marker M2 is arranged on the second side surface 15c. The first marker M1 and the second marker M2 are visual markers (for example, AR markers) that can detect unique IDs. The 1st marker M1 and the 2nd marker M2 are affixed by the magnet sheet.

牽引車10は、始点位置P1から停車位置P3まで移動する。始点位置座標系CS1は、始点位置P1における牽引車10の姿勢を表す。牽引車10の姿勢は、進行方向x1と、進行方向x1に垂直な垂直方向y1によって定められる。停車位置P3は、ドリー11が搭降載器材15の荷物出し入れ部15aに横付けされた状態になる位置である。このようにドリーを整列させた状態で停車位置P3に牽引車10を停車させるためには、始点位置P1から停車位置P3へ至る目標軌道TT(図2点線)を設定しなければならない。しかし、航空機1は決まった位置および姿勢で停車するとは限らない。従って、荷物の搭降載のたびに目標軌道TTを設定する必要がある。そのため、搭降載器材15の位置および姿勢を始点位置P1から正確に推定する必要が生じる。 The towing vehicle 10 moves from the start position P1 to the stop position P3. The starting point position coordinate system CS1 represents the attitude of the towing vehicle 10 at the starting point position P1. The attitude of the towing vehicle 10 is defined by a direction of travel x1 and a vertical direction y1 perpendicular to the direction of travel x1. The stop position P3 is a position where the dolly 11 is placed alongside the load loading/unloading section 15a of the loading/unloading equipment 15. As shown in FIG. In order to stop the tractor 10 at the stop position P3 with the dolly aligned in this manner, a target trajectory TT (dotted line in FIG. 2) from the start position P1 to the stop position P3 must be set. However, the aircraft 1 does not necessarily stop at a fixed position and attitude. Therefore, it is necessary to set the target trajectory TT each time the cargo is loaded or unloaded. Therefore, it is necessary to accurately estimate the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 from the starting position P1.

また図3は、航空機1の後方から牽引車10が接近する場合(すなわち航空機1から貨物を降ろす場合)を示す図である。なお、図3と図2の差異点は、接近方向のみである。よって図3の各部の内容は図2と同様であるため、説明を省略する。 FIG. 3 is a diagram showing a case where the tug 10 approaches from behind the aircraft 1 (that is, when cargo is unloaded from the aircraft 1). 3 and 2 is only in the direction of approach. Therefore, since the contents of each part in FIG. 3 are the same as those in FIG. 2, description thereof will be omitted.

(搭降載器材15の外形モデルデータの作成)
事前準備として、搭降載器材15の外形形状を示す外形モデルデータを用意し、外形モデル記憶部33に記憶させておく必要がある。第1のステップとして、搭降載器材15の3次元点群モデルを取得する。具体的には、3次元測量器を用いて搭降載器材15の形状を測量する。
(Creation of external model data of loading/unloading equipment 15)
As a preliminary preparation, it is necessary to prepare external model data representing the external shape of the loading/unloading equipment 15 and store it in the external model storage unit 33 . As a first step, a three-dimensional point cloud model of the loading/unloading equipment 15 is obtained. Specifically, the shape of the loading/unloading equipment 15 is measured using a three-dimensional surveying instrument.

第2のステップとして、3次元点群モデルのダウンサンプリングを行う。第1のステップで得た3次元点群は点数が非常に多い(例:約43万点)ためである。ダウンサンプリングの一例を説明する。まず、所定間隔にダウンサンプリングする。本実施例では、4cm間隔でダウンサンプリングすることで、点数を約2万点まで減少させることができた。次に、後述するマッチング処理(ステップS70)に必要な箇所を残し、不要な部分を除去する。本実施例では、運転台と荷台部分(コンテナが滑って移動する面)を除去した。これにより、約1000点まで減少させることができた。 As a second step, the 3D point cloud model is down-sampled. This is because the three-dimensional point cloud obtained in the first step has a very large number of points (for example, approximately 430,000 points). An example of downsampling will be described. First, down-sampling is performed at predetermined intervals. In this example, downsampling was performed at intervals of 4 cm, thereby reducing the number of points to approximately 20,000 points. Next, portions necessary for matching processing (step S70), which will be described later, are left, and unnecessary portions are removed. In the present embodiment, the driver's cab and cargo bed (the surface on which the container slides and moves) are removed. As a result, it was possible to reduce the number to about 1000 points.

第3のステップとして、3次元点群を2次元に圧縮する。具体的には、環境センサ40(2D-LiDAR)でレーザ光を走査する水平面で、3次元点群を輪切り形状に抜き出す。これにより、図4に示す、外形モデルデータMDが得られる。図4では、搭降載器材15を上方から見たときの外形モデルデータMDを示している。外形モデルデータMDは、任意座標系での位置座標値を有する。図4の上側の点群が第1側面15bに対応しており、下側の点群が第2側面15cに対応している。図4の左側が、荷物出し入れ部15aに対応している。外形モデルデータMDはデータサイズが圧縮されているため、後述するマッチング処理(ステップS70)での計算時間を短縮することができる。 As a third step, the 3D point cloud is compressed to 2D. Specifically, a three-dimensional point cloud is extracted in a cross-slice shape on a horizontal plane scanned with a laser beam by the environment sensor 40 (2D-LiDAR). As a result, external model data MD shown in FIG. 4 is obtained. FIG. 4 shows the external model data MD when the loading/unloading equipment 15 is viewed from above. The external model data MD has position coordinate values in an arbitrary coordinate system. The upper point group in FIG. 4 corresponds to the first side surface 15b, and the lower point group corresponds to the second side surface 15c. The left side of FIG. 4 corresponds to the loading/unloading section 15a. Since the data size of the external model data MD is compressed, it is possible to shorten the calculation time in the later-described matching process (step S70).

(目標軌道の生成方法)
図5のフローチャートを用いて、目標軌道TTの生成方法を説明する。図5のフローは、始点位置P1から停車位置P3まで牽引車10を移動させる指示が入力されたときに、開始される。
(Generation method of target trajectory)
A method of generating the target trajectory TT will be described with reference to the flowchart of FIG. The flow of FIG. 5 is started when an instruction is input to move the tractor 10 from the start position P1 to the stop position P3.

ステップS10において、判定部31は、カメラ41によって搭降載器材15を撮像する。そして撮像した画像内から、第1マーカM1を示す第1のID情報、または、第2マーカM2を示す第2のID情報が検出されたか否かを判断する。検出されなかった場合(S10:NO)にはS10へ戻り、搭降載器材15の撮像からやり直される。検出された場合(S10:YES)には、S20へ進む。 In step S<b>10 , the determination unit 31 images the loading/unloading equipment 15 with the camera 41 . Then, it is determined whether or not the first ID information indicating the first marker M1 or the second ID information indicating the second marker M2 is detected from within the captured image. If it is not detected (S10: NO), the process returns to S10, and the imaging of the equipment 15 to be loaded and unloaded is restarted. If detected (S10: YES), proceed to S20.

ステップS20において、判定部31は、牽引車10の始点位置P1の位置を判定する。ステップS10において第2のID情報が検出された場合には、図2に示すように、始点位置P1が搭降載器材15に対して方向x0の負方向(矢印Y2が示す航空機1の前方側)に位置していると判定する。一方、第1のID情報が検出された場合には、図3に示すように、始点位置P1が搭降載器材15に対して方向x0の正方向(矢印Y1が示す航空機1の後方側)に位置していると判定する。 In step S<b>20 , the determination unit 31 determines the position of the start position P<b>1 of the towing vehicle 10 . If the second ID information is detected in step S10, as shown in FIG. ). On the other hand, when the first ID information is detected, as shown in FIG. 3, the starting position P1 is in the positive direction of the direction x0 with respect to the loading/unloading equipment 15 (the rear side of the aircraft 1 indicated by the arrow Y1). It is determined that it is located at

ステップS25において、計測データ取得部32は、搭降載器材15の位置および姿勢を、環境センサ40(2D-LiDAR)を用いて計測する。図6に、計測の様子を示す上面図を示す。図7に、測定データ例を示す。図7は、2D-LiDARの測定結果を上面図として示している。分りやすさのため、図7には、牽引車10を点線で記載している。図7に示すように、環境センサ40の計測データは、点群データである。点群データは、牽引車10を基準とした座標系である、始点位置座標系CS1での位置座標値を有している。 In step S25, the measurement data acquisition unit 32 measures the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 using the environment sensor 40 (2D-LiDAR). FIG. 6 shows a top view showing how the measurement is performed. FIG. 7 shows an example of measurement data. FIG. 7 shows the measurement results of 2D-LiDAR as a top view. For clarity, the tractor 10 is shown in dashed lines in FIG. As shown in FIG. 7, the measurement data of the environment sensor 40 is point cloud data. The point cloud data has position coordinate values in a starting point position coordinate system CS1, which is a coordinate system with the towing vehicle 10 as a reference.

ステップS30において、計測データ取得部32は、セグメンテーション処理を実行する。セグメンテーション処理は、ステップS25で取得した測定データにおいて、一定距離内に存在する計測点群を同一物体としてクラスタリングする処理である。図7の測定データ例では、領域R1および領域R2内の点群がクラスタリングされる。領域R1内の点群は、第2側面15cの測定データである。領域R2内の点群は、荷物出し入れ部15aの測定データである。 In step S30, the measurement data acquisition unit 32 executes segmentation processing. The segmentation process is a process of clustering measurement points existing within a certain distance as the same object in the measurement data acquired in step S25. In the measurement data example of FIG. 7, point clouds within the regions R1 and R2 are clustered. The point cloud within the region R1 is the measurement data of the second side surface 15c. The point group within the region R2 is the measurement data of the loading/unloading section 15a.

ステップS40において計測データ取得部32は、得られたクラスタの中に、搬送経路部15dの側面の位置および姿勢を示す特定クラスタが存在するか否かを判断する。特定クラスタは、長さが所定サイズ以上であるクラスタである。また特定クラスタは、特定クラスタが伸びる方向と牽引車10の進行方向x1とが成す角度が、所定角度以上であるクラスタである。所定サイズは、搬送経路部15dの長さLE(図6参照)に基づいて定めればよい。例えば所定サイズは、長さLEの70%の長さとしてもよい。また所定角度は、例えば30度以上としてもよい。特定クラスタが存在しない場合(S40:NO)にはS10へ戻り、各処理がやり直される。一方、特定クラスタが存在する場合(S40:YES)には、S50へ進む。図7の測定データ例では、領域R1内のクラスタが、特定クラスタとして決定される。 In step S40, the measurement data acquisition unit 32 determines whether or not there is a specific cluster indicating the position and orientation of the side surface of the transport path portion 15d among the obtained clusters. A specific cluster is a cluster whose length is greater than or equal to a predetermined size. A specific cluster is a cluster in which the angle formed by the direction in which the specific cluster extends and the travel direction x1 of the towing vehicle 10 is equal to or greater than a predetermined angle. The predetermined size may be determined based on the length LE (see FIG. 6) of the transport path portion 15d. For example, the predetermined size may be 70% of the length LE. Also, the predetermined angle may be, for example, 30 degrees or more. If the specific cluster does not exist (S40: NO), the process returns to S10 and each process is redone. On the other hand, if the specific cluster exists (S40: YES), the process proceeds to S50. In the measurement data example of FIG. 7, the clusters within the region R1 are determined as the specific clusters.

ステップS50において、計測データ取得部32は、特定クラスタの傾き角度および基準位置を求める。まず、特定クラスタに含まれる点群にフィッティングする直線SLを求める。直線SLを求める方法の一例としては、RANSAC(Random Sample Consensus)法が挙げられる。直線SLは、搭降載器材15の側面の直線形状を表している。直線SLが進行方向x1に対して有する傾き角度A1(図7参照)が、クラスタの傾き角度である。次に、特定クラスタの基準位置PEを決定する。基準位置PEは、領域R1内のクラスタの牽引車10側(図7の左側)の端点とされる。 In step S50, the measurement data acquisition unit 32 obtains the tilt angle and reference position of the specific cluster. First, a straight line SL that fits a point group included in a specific cluster is obtained. An example of a method for obtaining the straight line SL is the RANSAC (Random Sample Consensus) method. A straight line SL represents the linear shape of the side surface of the loading/unloading equipment 15 . The inclination angle A1 (see FIG. 7) that the straight line SL has with respect to the traveling direction x1 is the inclination angle of the cluster. Next, the reference position PE of the specific cluster is determined. The reference position PE is the end point of the cluster in the area R1 on the tractor 10 side (left side in FIG. 7).

ステップS60において、座標変換部34は、外形モデル記憶部33に記憶されている外形モデルデータMD(図4)を、環境センサ40による計測データ(図7)と重ね合わせるように、座標変換する。すなわちステップS60では、ステップS70でマッチング処理を行う前処理として、両データを大まかに重ね合わせる処理が行われる。外形モデルデータMDで表される搭降載器材15の寸法と、環境センサ40による計測データで表される搭降載器材15の寸法とは、どちらも実測値であるため、等しい。よって、外形モデルデータMDの回転および平行移動により、両データの重ね合わせが可能である。 In step S60, the coordinate transformation unit 34 performs coordinate transformation on the external model data MD (FIG. 4) stored in the external model storage unit 33 so as to overlap the data measured by the environment sensor 40 (FIG. 7). That is, in step S60, as a pre-process for performing the matching process in step S70, a process of roughly superimposing both data is performed. The dimensions of the loading/unloading equipment 15 represented by the external model data MD and the dimensions of the loading/unloading equipment 15 represented by the measurement data of the environment sensor 40 are both measured values and are therefore equal. Therefore, both data can be superimposed by rotating and translating the external model data MD.

まず、外形モデルデータMDの基準位置PDを決定する。基準位置PDは、特定クラスタの基準位置PE(図7)と対応する位置である。基準位置PDは、外形モデルデータMDにおける第2側面15cの、牽引車10側(図4の左側)の端点とされる。次に、外形モデルデータMDの第2側面15cが進行方向x1に対して有する傾きが、直線SLの傾き角度A1(図7)と同じになるように、外形モデルデータMDを回転させる。最後に、外形モデルデータMDの基準位置PDが、特定クラスタの基準位置PE(図7)に一致するように、外形モデルデータMDを平行移動させる。これにより、図8に示すように、外形モデルデータMDを、環境センサ40による計測データに重ねることができる。 First, the reference position PD of the external model data MD is determined. The reference position PD is a position corresponding to the reference position PE (FIG. 7) of the specific cluster. The reference position PD is the end point of the second side surface 15c in the external model data MD on the towing vehicle 10 side (left side in FIG. 4). Next, the outline model data MD is rotated so that the inclination of the second side surface 15c of the outline model data MD with respect to the traveling direction x1 becomes the same as the inclination angle A1 (FIG. 7) of the straight line SL. Finally, the external model data MD is translated so that the reference position PD of the external model data MD coincides with the reference position PE (FIG. 7) of the specific cluster. As a result, the external model data MD can be superimposed on the measurement data obtained by the environment sensor 40, as shown in FIG.

ステップS70において、位置姿勢推定部35は、外形モデルデータMDと環境センサ40による計測点群とのマッチング処理を行う。マッチング処理には、例えば、ICP(Iterative Closest Points)を用いることができるが、これ以外の手法を用いてもよい。マッチング処理により、図8に示す外形モデルデータMDの位置および姿勢が微調整される。これにより、環境センサ40による計測データと外形モデルデータMDとを、完全に一致するように重ね合わせることができる。換言すると、外形モデルデータMDの座標系を、任意座標系から始点位置座標系CS1に変換することができる。マッチング処理の終了後における、始点位置座標系CS1上の外形モデルデータMDの位置および姿勢が、搭降載器材15の位置および姿勢の推定結果となる。 In step S<b>70 , the position/orientation estimation unit 35 performs matching processing between the external model data MD and the point group measured by the environment sensor 40 . For the matching process, for example, ICP (Iterative Closest Points) can be used, but other techniques may be used. The matching process finely adjusts the position and orientation of the external model data MD shown in FIG. As a result, the data measured by the environment sensor 40 and the external model data MD can be superimposed so as to completely match. In other words, the coordinate system of the external model data MD can be converted from the arbitrary coordinate system to the starting position coordinate system CS1. The position and orientation of the external model data MD on the starting point position coordinate system CS1 after the matching process is completed are the estimation results of the position and orientation of the loading equipment 15 .

ステップS80において、軌道生成部36は、目標軌道TTを生成する。図2および図3に示すように、目標軌道TTは、始点位置P1を始点位置座標系CS1で示す姿勢で出発し、停車位置P3へ停車位置座標系CS3で示す停車姿勢で停止可能な軌道である。停車姿勢は、図2および図3に示すように、停車位置P3における牽引車10の進行方向x3が、荷物出し入れ部15aに平行な方向x0と一致するような姿勢である。 In step S80, the trajectory generator 36 generates the target trajectory TT. As shown in FIGS. 2 and 3, the target trajectory TT is a trajectory that allows the vehicle to start from the start position P1 in the attitude indicated by the start position coordinate system CS1, and to stop at the stop position P3 in the stop attitude indicated by the stop position coordinate system CS3. be. As shown in FIGS. 2 and 3, the parking posture is a posture in which the traveling direction x3 of the tractor 10 at the stopping position P3 coincides with the direction x0 parallel to the loading/unloading section 15a.

ステップS90において、速度パターン生成部37は、目標軌道TTに基づいて速度パターンの設計を行う。ステップS100において、制御指令生成部38は、目標軌道TTと速度パターンに基づいて、停車位置P3まで牽引車10を移動するための制御指令値を算出する。生成された制御指令値は、操舵制御部21および駆動制御部22に入力され、牽引車10を停車位置P3に向かって移動させる。 In step S90, the speed pattern generator 37 designs a speed pattern based on the target trajectory TT. In step S100, the control command generator 38 calculates a control command value for moving the tractor 10 to the stop position P3 based on the target trajectory TT and the speed pattern. The generated control command value is input to the steering control section 21 and the drive control section 22 to move the towing vehicle 10 toward the stop position P3.

なお、牽引車10の走行中に図5のフローを実行することも可能である。例えば、停車位置P3へ向かって一定距離走行する度に、新たな始点位置P1を設定するとともに図5のフローを実行すればよい。これにより、牽引車10の走行中に、搭降載器材15の位置および姿勢の推定値を更新することができる。 It is also possible to execute the flow of FIG. 5 while the towing vehicle 10 is running. For example, each time the vehicle travels a certain distance toward the stop position P3, a new starting position P1 may be set and the flow of FIG. 5 may be executed. As a result, the estimated values of the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 can be updated while the towing vehicle 10 is running.

なお本実施例では、図2に示すように、始点位置P1が航空機1の前方に位置している場合における、目標軌道TTの生成フロー(図5)を説明した。しかし図3に示すように、始点位置P1が航空機1の後方に位置している場合においても、同様にして目標軌道TTの生成フローを実行することが可能である。 In this embodiment, as shown in FIG. 2, the target trajectory TT generation flow (FIG. 5) in the case where the starting point P1 is positioned in front of the aircraft 1 has been described. However, as shown in FIG. 3, even when the starting position P1 is positioned behind the aircraft 1, the flow of generating the target trajectory TT can be similarly executed.

(効果)
航空機1へコンテナを搭降載する牽引車10は、十数m先などの遠方に位置する搭降載器材15まで自走する必要がある。そのため、搭降載器材15の位置および姿勢を高精度に推定する必要がある。例えば、搭降載器材15に配置されたARマーカをカメラを用いて認識する方法では、搭降載器材15が遠方に位置するほど撮像されるマーカの像が小さくなるため、搭降載器材15の位置および姿勢を高精度に推定することが困難とある。本明細書に記載の技術では、レーザセンサ(2D-LiDAR)による計測データと、外形モデルデータMDとをマッチングすることができる(ステップS70)。レーザセンサを用いることにより、カメラを用いる場合に比して、搭降載器材15までの距離を正確に測定することができる。また外形モデルデータMDは、3次元測量をもとにして生成したデータであり、非常に精度が高いデータである。よって外形モデルデータMDを用いることにより、搭降載器材15の位置および姿勢を、カメラを用いる場合に比して高精度に推定することができる。
(effect)
A tractor 10 for loading and unloading a container on an aircraft 1 needs to self-propell to a loading and unloading equipment 15 located far away, such as ten and several meters away. Therefore, it is necessary to estimate the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 with high accuracy. For example, in the method of recognizing an AR marker placed on the loading/unloading equipment 15 using a camera, the farther the loading/unloading equipment 15 is positioned, the smaller the captured image of the marker becomes. It is difficult to estimate the position and orientation of the robot with high accuracy. According to the technology described in this specification, the measurement data obtained by the laser sensor (2D-LiDAR) can be matched with the external model data MD (step S70). By using a laser sensor, the distance to the loading/unloading equipment 15 can be measured more accurately than when using a camera. The external model data MD is data generated based on three-dimensional surveying, and is data with extremely high accuracy. Therefore, by using the external model data MD, it is possible to estimate the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 with higher accuracy than when using a camera.

搭降載器材15は、方向y0に伸びる搬送経路部15dを備えている。また、牽引車10の始点位置P1が、航空機1の前方または後方側に位置する、という特徴がある(図2および図3参照)。これにより、牽引車10が備える環境センサ40によって、搬送経路部15dの第1側面15bまたは第2側面15cの何れかを計測することができる。第1側面15bまたは第2側面15cの計測データは、図7の例に示すように、略直線の単純な形状である。よって単純な形状を用いてマッチング処理(ステップS70)を実行することができるため、マッチングの計算負担を低減することができる。牽引車10の走行中に、マッチング処理を行うことが可能となる。 The loading/unloading equipment 15 has a transport path portion 15d extending in the direction y0. Also, there is a feature that the starting point position P1 of the tractor 10 is positioned in front or behind the aircraft 1 (see FIGS. 2 and 3). As a result, the environment sensor 40 provided in the towing vehicle 10 can measure either the first side surface 15b or the second side surface 15c of the transport path portion 15d. The measurement data of the first side surface 15b or the second side surface 15c is of a substantially linear simple shape, as shown in the example of FIG. Therefore, since the matching process (step S70) can be executed using a simple shape, the calculation load for matching can be reduced. The matching process can be performed while the towing vehicle 10 is running.

外形モデルデータMD(図4)と環境センサ40による計測データ(図7)との位置や姿勢が大きく異なる状態で、両データにマッチング処理(ステップS70)を実行すると、部分的に重なるだけなどの誤マッチングが発生する場合がある。本明細書に記載の技術では、外形モデルデータMDと環境センサ40による計測データとを大まかに重ね合わせる処理(ステップS60)を実行してから、両データにマッチング処理(ステップS70)を実行する。両データの位置や姿勢が近い状態でマッチング処理を実行できるため、誤マッチングを抑制することができる。 If the matching process (step S70) is performed on the external model data MD (FIG. 4) and the measurement data (FIG. 7) measured by the environment sensor 40 in a state where the positions and orientations of the data are significantly different, it may result in only partial overlap. Mismatches may occur. According to the technique described in this specification, after executing the process of roughly superimposing the external model data MD and the measurement data from the environment sensor 40 (step S60), the matching process (step S70) is executed on both data. Since matching processing can be executed in a state in which the positions and orientations of both data are close to each other, it is possible to suppress erroneous matching.

航空機1に牽引車10が接近する場合には、前方から接近するパターン(図2)と、後方から接近するパターン(図3)とが存在する。本明細書に記載の技術では、前方から接近する場合に見える第2側面15cに第2マーカM2を配置し、後方から接近する場合に見える第1側面15bに第1マーカM1を配置することで、何れの方向から近接しているかを判定することができる(ステップS20)。搭降載器材15の位置および姿勢を正確に推定することが可能となる。 When the tug 10 approaches the aircraft 1, there are a pattern of approaching from the front (FIG. 2) and a pattern of approaching from the rear (FIG. 3). With the technique described in this specification, the second marker M2 is arranged on the second side surface 15c visible when approaching from the front, and the first marker M1 is arranged on the first side surface 15b visible when approaching from the rear. , and from which direction it is approaching (step S20). It is possible to accurately estimate the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 .

実施例2では、判定部31が、第1マーカM1および第2マーカM2を用いずに始点位置P1の位置を判定する場合を説明する。実施例1の内容と異なる部位についてのみ説明する。 In a second embodiment, a case will be described in which the determination unit 31 determines the position of the starting position P1 without using the first marker M1 and the second marker M2. Only parts different from the contents of the first embodiment will be described.

判定部31は、第1テンプレート画像および第2テンプレート画像を予め記憶している。第1テンプレート画像は、方向x0の正方向側(図3の矢印Y1が示す、航空機1の後方側)から搭降載器材15を予め撮像した画像である。第1テンプレート画像では、航空機1が左側、搭降載器材15が右側に写っている。また第1側面15bが写っている。第2テンプレート画像は、方向x0の負方向側(図2の矢印Y2が示す、航空機1の前方側)から搬送装置を予め撮像した画像である。第2テンプレート画像では、航空機1が右側、搭降載器材15が左側に写っている。また第2側面15cが写っている。 The determination unit 31 stores the first template image and the second template image in advance. The first template image is an image of the loading/unloading equipment 15 captured in advance from the positive side of the direction x0 (the rear side of the aircraft 1 indicated by the arrow Y1 in FIG. 3). In the first template image, the aircraft 1 is shown on the left side and the loading/unloading equipment 15 is shown on the right side. Also, the first side surface 15b is shown. The second template image is an image of the transport device captured in advance from the negative direction side of the direction x0 (the front side of the aircraft 1 indicated by the arrow Y2 in FIG. 2). In the second template image, the aircraft 1 is shown on the right side, and the loading/unloading equipment 15 is shown on the left side. Also, the second side surface 15c is shown.

ステップS10において、判定部31は、カメラ41によって搭降載器材15を撮像する。ステップS20において、判定部31は、撮像した搭降載器材15の像が、第1テンプレート画像および第2テンプレート画像の何れにマッチングする度合いが高いかを判断する。例えば画像認識技術を用いて、撮像した搭降載器材15の像に、第1側面15bと第2側面15cの何れが含まれているかを判断してもよい。また例えば、搭降載器材15と航空機1との左右の位置関係を判断してもよい。第1テンプレート画像にマッチングする度合いが高いと判断された場合には、始点位置P1が方向x0の正方向(図3の矢印Y1の方向)に位置していると判定される。 一方、第2テンプレート画像にマッチングする度合いが高いと判断された場合には、始点位置P1が方向x0の負方向(図2の矢印Y2の方向)に位置していると判定される。ステップS30以降の処理は、実施例1と同様である。 In step S<b>10 , the determination unit 31 images the loading/unloading equipment 15 with the camera 41 . In step S20, the determination unit 31 determines to which of the first template image and the second template image the captured image of the loading/unloading equipment 15 matches to a higher degree. For example, image recognition technology may be used to determine which of the first side surface 15b and the second side surface 15c is included in the captured image of the loading/unloading equipment 15 . Further, for example, the lateral positional relationship between the loading/unloading equipment 15 and the aircraft 1 may be determined. If it is determined that the degree of matching with the first template image is high, it is determined that the starting point position P1 is located in the positive direction of the direction x0 (the direction of the arrow Y1 in FIG. 3). On the other hand, when it is determined that the degree of matching with the second template image is high, it is determined that the starting point position P1 is positioned in the negative direction of the direction x0 (the direction of the arrow Y2 in FIG. 2). The processing after step S30 is the same as in the first embodiment.

なお、ステップS20における画像マッチング判定は、機械学習モデル(例:ニューラルネットワーク)を用いてもよい。この場合、搭降載器材15を様々な状況で撮影した教師画像データを多数用意しておけばよい。そして、正確な画像マッチング判定が行えるように、機械学習モデルを予め学習させておけばよい。 Note that the image matching determination in step S20 may use a machine learning model (eg, neural network). In this case, it suffices to prepare a large number of teaching image data obtained by photographing the on-board equipment 15 in various situations. Then, a machine learning model may be learned in advance so that accurate image matching determination can be performed.

(効果)
第1マーカM1や第2マーカM2を搭降載器材15に配置しておく必要がない。より簡易な構成で、搭降載器材15の位置および姿勢を正確に推定することが可能となる。
(effect)
It is not necessary to place the first marker M1 and the second marker M2 on the loading/unloading equipment 15 . It is possible to accurately estimate the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 with a simpler configuration.

実施例3では、判定部31が、作業計画に関する情報に基づいて始点位置P1の位置を判定する場合を説明する。実施例1の内容と異なる部位についてのみ説明する。 In a third embodiment, a case will be described in which the determining unit 31 determines the position of the starting point P1 based on information about the work plan. Only parts different from the contents of the first embodiment will be described.

ステップS20において判定部31は、作業計画が、搭降載器材15から牽引車10に荷物を積み込む作業計画であるか、牽引車10から搭降載器材15へ荷物を降ろす作業計画であるかを判断する。この判断は、例えば、判定部31に入力される作業計画情報に基づいて行われてもよい。また例えば、牽引車10が牽引するドリーの総重量が重い場合には荷物を積み込む作業計画であり、軽い場合には荷物を降ろす作業計画であると判断してもよい。 In step S20, the determination unit 31 determines whether the work plan is a work plan for loading cargo from the loading/unloading equipment 15 onto the towing vehicle 10 or a work plan for unloading cargo from the towing vehicle 10 onto the loading/unloading equipment 15. to decide. This determination may be made based on the work plan information input to the determination unit 31, for example. Further, for example, if the total weight of the dolly towed by the towing vehicle 10 is heavy, it may be determined that the work plan is to load the load, and if it is light, the work plan is to unload the load.

荷物を降ろす作業計画である場合には、始点位置P1が方向x0の正方向(図3の矢印Y1の方向)に位置していると判定される。荷物を降ろす場合には、航空機1の後方から牽引車10を接近させるためである。一方、荷物を積み込む作業計画である場合には、始点位置P1が方向x0の負方向(図2の矢印Y2の方向)に位置していると判定される。荷物を積み込む場合には、航空機1の前方から牽引車10を接近させるためである。ステップS30以降の処理は、実施例1と同様である。 If the work plan is to unload a load, it is determined that the starting position P1 is located in the positive direction of direction x0 (the direction of arrow Y1 in FIG. 3). This is because the tractor 10 is approached from the rear of the aircraft 1 when unloading the cargo. On the other hand, if the work plan is to load cargo, it is determined that the starting position P1 is positioned in the negative direction of the direction x0 (the direction of the arrow Y2 in FIG. 2). This is because the tug 10 is approached from the front of the aircraft 1 when loading cargo. The processing after step S30 is the same as in the first embodiment.

(効果)
カメラ41によって搭降載器材15を撮像することなく、判定部31で始点位置P1の位置を判定することができる。ステップS10の処理を省略することが可能となる。より簡易な構成で、搭降載器材15の位置および姿勢を正確に推定することが可能となる。
(effect)
The determination unit 31 can determine the position of the starting point P1 without imaging the loading/unloading equipment 15 with the camera 41 . It becomes possible to omit the process of step S10. It is possible to accurately estimate the position and orientation of the loading/unloading equipment 15 with a simpler configuration.

以上、本明細書が開示する技術の実施例について詳細に説明したが、これらは例示に過ぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。 Although the embodiments of the technology disclosed in this specification have been described in detail above, these are merely examples and do not limit the scope of the claims. The technology described in the claims includes various modifications and changes of the specific examples illustrated above.

(変形例)
判定部31が始点位置P1の位置を判定する方法は、様々であってよい。例えば、牽引車10がターミナルの貨物積み降ろし場をスタートして、図2の始点位置P1または図3の始点位置P1まで移動する場合には、途中で経路が分岐する。その分岐方向が、航空機1の前方側であるか後方側であるかによって、始点位置P1を判定してもよい。また牽引車10は、地図上における自己位置を認識することで、始点位置P1を判定してもよい。
(Modification)
Various methods may be used by the determination unit 31 to determine the position of the start position P1. For example, when the towing vehicle 10 starts from the cargo loading/unloading area of the terminal and moves to the starting point position P1 in FIG. 2 or the starting point position P1 in FIG. 3, the route branches on the way. The starting point position P1 may be determined depending on whether the branch direction is toward the front side or the rear side of the aircraft 1 . Also, the towing vehicle 10 may determine the starting position P1 by recognizing its own position on the map.

ステップS60において、外形モデルデータMDを回転させる処理と平行移動させる処理との順番は問わない。 In step S60, the order of the process of rotating and the process of translating the external model data MD does not matter.

外形モデルデータMDの生成方法は、3次元測量器を用いた方法に限られない。十分な精度が得られる方法であれば、何れの方法を用いてもよい。例えば、「Structure from Motion法」と呼ばれる、視点の違う複数枚の画像から被写体の3次元形状およびカメラの相対位置を復元する技術を用いてもよい。 The method of generating the external model data MD is not limited to the method using the three-dimensional surveying instrument. Any method may be used as long as it provides sufficient accuracy. For example, a technique called "Structure from Motion method" may be used to restore the three-dimensional shape of the object and the relative position of the camera from a plurality of images from different viewpoints.

特定クラスタの基準位置PE(図7)や、外形モデルデータMDの基準位置PD(図4)は、端部に限られない。位置が明確であれば何れの位置であってもよい。 The reference position PE (FIG. 7) of the specific cluster and the reference position PD (FIG. 4) of the external model data MD are not limited to the ends. Any position may be used as long as the position is clear.

第1マーカM1および第2マーカM2を搭降載器材15に配置する方法は、マグネットを用いる形態に限られず、様々な態様であってよい。搭降載器材15にマーカを直接印字してもよい。またマーカの配置数および配置位置は、牽引車10から確実に視認できる態様であれば、何れの数および位置であってもよい。 The method of arranging the first marker M1 and the second marker M2 on the loading/unloading equipment 15 is not limited to using magnets, and various modes may be employed. A marker may be directly printed on the loading/unloading equipment 15 . Also, the number and positions of the markers to be arranged may be any number and positions as long as they can be reliably visually recognized from the towing vehicle 10 .

本実施例では、環境センサ40として2D-LiDARを用いたが、各種のセンサを用いてもよい。例えば、3D-LiDARやTOF(Time of Flight)カメラであってもよい。 Although the 2D-LiDAR is used as the environment sensor 40 in this embodiment, various sensors may be used. For example, it may be a 3D-LiDAR or a TOF (Time of Flight) camera.

外形モデルデータMDは、2次元に圧縮したデータに限られず、3次元データを用いることも可能である。 The external model data MD is not limited to two-dimensionally compressed data, and three-dimensional data can also be used.

本実施例では、牽引車10が空港での貨物運搬システムで用いられる場合を説明したが、この形態に限られない。本明細書に記載の技術は、荷物を牽引し所定の場所へ貨物を搭降載するシステムであれば、何れのシステムにも適用できる。 In this embodiment, the case where the tractor 10 is used in a cargo transportation system at an airport has been described, but the invention is not limited to this form. The technology described herein can be applied to any system that tows cargo and loads and unloads cargo to a predetermined location.

本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。 The technical elements described in this specification or in the drawings exhibit technical usefulness alone or in various combinations, and are not limited to the combinations described in the claims as of the filing. In addition, the techniques exemplified in this specification or drawings achieve multiple purposes at the same time, and achieving one of them has technical utility in itself.

牽引車10は、移動体の一例である。搭降載器材15は、搬送装置の一例である。演算装置30は、軌道生成装置の一例である。方向y0は、第1方向の一例である。方向x0は、第2方向の一例である。座標変換部34および位置姿勢推定部35は、推定部の一例である。進行方向x1は、移動体向きの一例である。傾き角度A1は、所定角度の一例である。基準位置PEは、搬送経路部の基準位置の一例である。基準位置PDは、外形モデルの基準位置の一例である。 The towing vehicle 10 is an example of a mobile object. The loading/unloading equipment 15 is an example of a transport device. Arithmetic device 30 is an example of a trajectory generation device. Direction y0 is an example of a first direction. The direction x0 is an example of a second direction. The coordinate transformation unit 34 and the position/orientation estimation unit 35 are examples of an estimation unit. The direction of travel x1 is an example of the orientation of the moving object. The inclination angle A1 is an example of a predetermined angle. The reference position PE is an example of the reference position of the conveying route. The reference position PD is an example of the reference position of the external model.

10:牽引車 15:搭降載器材 15a:荷物出し入れ部 15b:第1側面 15c:第2側面 15d:搬送経路部 31:判定部 32:計測データ取得部 33:外形モデル記憶部 34:座標変換部 35:位置姿勢推定部 36:軌道生成部 37:速度パターン生成部 38:制御指令生成部 40:環境センサ 41:カメラ M1:第1マーカ M2:第2マーカ P1:始点位置 P3:停車位置 10: Towing vehicle 15: Loading/unloading equipment 15a: Loading/unloading unit 15b: First side surface 15c: Second side surface 15d: Conveyance path unit 31: Determination unit 32: Measurement data acquisition unit 33: External model storage unit 34: Coordinate transformation Unit 35: Position and orientation estimation unit 36: Trajectory generation unit 37: Speed pattern generation unit 38: Control command generation unit 40: Environment sensor 41: Camera M1: First marker M2: Second marker P1: Start position P3: Stop position

Claims (8)

移動体の、始点位置から搬送装置までの移動のための軌道を生成する軌道生成装置であって、
前記搬送装置は、第1方向に伸びる搬送経路部と、前記搬送経路部の端部に配置されている荷物出し入れ部と、を備えており、
前記第1方向と直交する方向であって水平方向に伸びる第2方向の正方向または負方向の何れに、前記移動体の前記始点位置が位置しているかを判定する判定部と、
移動体が備える環境センサの計測データに基づいて、前記搬送経路部の側面の位置および姿勢を示す計測データを取得する取得部と、
前記搬送装置の外形形状を示す外形データによって表される外形モデルであって予め用意された前記外形モデルと前記計測データとを用いて、前記移動体を基準とした前記搬送装置の位置および姿勢を推定する推定部と、
前記始点位置から前記荷物出し入れ部の前面まで移動するための目標軌道であって、前記荷物出し入れ部の前面において前記移動体の前面が向いている方向である移動体向きが前記第2方向と一致するような前記目標軌道を生成する軌道生成部と、
を備える、軌道生成装置。
A trajectory generating device for generating a trajectory for movement of a moving body from a starting position to a conveying device,
The conveying device includes a conveying path portion extending in a first direction, and a cargo loading/unloading portion disposed at an end of the conveying path portion,
a determination unit that determines whether the starting point position of the moving body is positioned in a positive direction or a negative direction of a second direction that is orthogonal to the first direction and extends in the horizontal direction;
an acquisition unit that acquires measurement data indicating the position and orientation of the side surface of the transport path unit based on the measurement data of an environment sensor included in the mobile object;
The position and orientation of the transport device with respect to the moving body are calculated using the profile model represented by the profile data indicating the profile of the transport device and prepared in advance and the measurement data. an estimating unit for estimating;
A target trajectory for moving from the starting position to the front surface of the baggage loading/unloading section, wherein the orientation of the moving body, which is the direction in which the front surface of the moving body faces in front of the baggage loading/unloading section, coincides with the second direction. a trajectory generator that generates the target trajectory such that
A trajectory generator.
前記推定部は、前記外形モデルを前記計測データに重畳することで前記搬送装置の位置および姿勢を推定する、請求項1に記載の軌道生成装置。 The trajectory generation device according to claim 1, wherein the estimation unit estimates the position and orientation of the transport device by superimposing the outer model on the measurement data. 前記計測データは、前記移動体向きに対して前記搬送経路部の側面が有する所定角度を示すとともに、前記搬送経路部の基準位置を示すデータであり、
前記推定部は、
前記外形モデルの側面が前記移動体向きに対して有する角度が前記所定角度と一致するように前記外形モデルを回転させるとともに、
前記外形モデルの基準位置が前記計測データの基準位置と一致するように前記外形モデルを移動させることで、前記外形モデルを前記計測データに重畳する、
請求項2に記載の軌道生成装置。
The measurement data is data indicating a predetermined angle of the side surface of the transport path section with respect to the orientation of the moving body and a reference position of the transport path section,
The estimation unit
Rotating the external model so that the angle formed by the side surface of the external model with respect to the direction of the moving object matches the predetermined angle, and
superimposing the external model on the measurement data by moving the external model so that the reference position of the external model matches the reference position of the measurement data;
The trajectory generation device according to claim 2.
前記環境センサはレーザセンサであり、
前記計測データは前記レーザセンサで計測された点群データである、請求項1~3の何れか1項に記載の軌道生成装置。
the environment sensor is a laser sensor;
The trajectory generation device according to any one of claims 1 to 3, wherein the measurement data is point cloud data measured by the laser sensor.
前記搬送装置は、
前記第2方向の正方向側の第1の側面に配置された第1のマーカと、
前記第2方向の負方向側の第2の側面に配置された第2のマーカと、
を備えており、
前記判定部は、
前記移動体が備えるカメラで撮像された画像内で検出されたマーカが前記第1のマーカである場合に、前記始点位置が前記第2方向の正方向に位置していると判定し、
前記画像内で検出されたマーカが前記第2のマーカである場合に、前記始点位置が前記第2方向の負方向に位置していると判定する、請求項1~4の何れか1項に記載の軌道生成装置。
The conveying device is
a first marker disposed on the first side surface on the positive direction side in the second direction;
a second marker arranged on a second side surface on the negative direction side in the second direction;
and
The determination unit is
determining that the start point position is positioned in the positive direction of the second direction when the marker detected in the image captured by the camera provided to the moving body is the first marker;
5. The method according to any one of claims 1 to 4, wherein when the marker detected in the image is the second marker, it is determined that the starting point position is located in the negative direction of the second direction. A trajectory generator as described.
前記判定部は、前記移動体が備えるカメラで撮像した前記搬送装置の像が、第1テンプレート画像および第2テンプレート画像の何れにマッチングする度合いが高いかを判断し、
前記第1テンプレート画像は、前記第2方向の正方向側から前記搬送装置を予め撮像した画像であり、
前記第2テンプレート画像は、前記第2方向の負方向側から前記搬送装置を予め撮像した画像であり、
前記判定部は、
前記搬送装置の像が前記第1テンプレート画像にマッチングする度合いが高いと判断した場合に、前記始点位置が前記第2方向の正方向に位置していると判定し、
前記搬送装置の像が前記第2テンプレート画像にマッチングする度合いが高いと判断した場合に、前記始点位置が前記第2方向の負方向に位置していると判定する、
請求項1~4の何れか1項に記載の軌道生成装置。
The determining unit determines to which of the first template image and the second template image the image of the conveying device imaged by the camera of the moving object has a higher degree of matching,
the first template image is an image of the conveying device captured in advance from the positive direction side of the second direction;
the second template image is an image of the conveying device captured in advance from the negative direction side of the second direction;
The determination unit is
determining that the starting point position is positioned in the positive direction of the second direction when it is determined that the degree of matching of the image of the conveying device to the first template image is high;
determining that the starting point position is located in the negative direction of the second direction when it is determined that the image of the conveying device matches the second template image to a high degree;
A trajectory generation device according to any one of claims 1 to 4.
前記判定部は、
前記搬送装置から前記移動体に荷物を降ろす作業計画である場合に、前記始点位置が前記第2方向の正方向に位置していると判定し、
前記移動体から前記搬送装置へ荷物を積み込む作業計画である場合に、前記始点位置が前記第2方向の負方向に位置していると判定する、
請求項1~4の何れか1項に記載の軌道生成装置。
The determination unit is
determining that the start point position is positioned in the positive direction of the second direction when the work plan is to unload the cargo from the conveying device to the moving body;
Determining that the start point position is located in the negative direction of the second direction when the work plan is to load the cargo from the moving body to the conveying device;
A trajectory generation device according to any one of claims 1 to 4.
請求項1~7の何れか1項に記載の軌道生成装置を備えた移動体。 A moving object comprising the trajectory generation device according to any one of claims 1 to 7.
JP2019094477A 2019-05-20 2019-05-20 Trajectory generator Active JP7227849B2 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019094477A JP7227849B2 (en) 2019-05-20 2019-05-20 Trajectory generator

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2019094477A JP7227849B2 (en) 2019-05-20 2019-05-20 Trajectory generator

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2020190814A JP2020190814A (en) 2020-11-26
JP7227849B2 true JP7227849B2 (en) 2023-02-22

Family

ID=73455176

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2019094477A Active JP7227849B2 (en) 2019-05-20 2019-05-20 Trajectory generator

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7227849B2 (en)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP7646473B2 (en) * 2021-06-18 2025-03-17 株式会社東芝 DETECTION SYSTEM, PROCESSING DEVICE, MOBILE BODY, DETECTION METHOD, AND PROGRAM
CN113917479B (en) * 2021-09-30 2024-06-25 广州文远知行科技有限公司 A method, device, computer equipment and storage medium for calculating vehicle angle
CN119072670A (en) * 2022-03-15 2024-12-03 日本先锋公司 Information processing device, control method, program and storage medium

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5721980B2 (en) * 2010-09-03 2015-05-20 株式会社日立製作所 Automated guided vehicle and travel control method
JP6801269B2 (en) * 2016-07-06 2020-12-16 株式会社明電舎 Autonomous mobile device

Also Published As

Publication number Publication date
JP2020190814A (en) 2020-11-26

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113432553B (en) Trailer pinch angle measuring method and device and vehicle
CN110837814B (en) Vehicle navigation method, device and computer readable storage medium
ES3013898T3 (en) Image and range sensor-based position controller and associated method
CA2987373C (en) Position estimation device and position estimation method
CN111114524A (en) Hasp maneuvering
JP3719095B2 (en) Behavior detection apparatus and gradient detection method
US12103834B2 (en) Forklift and stowage position detecting method for forklift
JP7312089B2 (en) Measuring device
KR20190082291A (en) Method and system for creating and updating vehicle environment map
US10748295B2 (en) Object tracking in blind-spot
JP7227849B2 (en) Trajectory generator
CN107422730A (en) The AGV transportation systems of view-based access control model guiding and its driving control method
JP7181800B2 (en) moving body
US11814056B2 (en) Travel amount estimation apparatus
US20230419531A1 (en) Apparatus and method for measuring, inspecting or machining objects
US11348278B2 (en) Object detection
WO2016157428A1 (en) Measurement device, measurement method, and program
CN116359932A (en) Barrier distance feedback method and device based on laser radar sensor
CN117635721A (en) Target positioning methods and related systems and storage media
US12467763B2 (en) Method and system of generating local map for travel control of mobility
JP7737776B2 (en) Vehicle position detection method and position detection device
JP2020067702A (en) Attitude detection device and transportation system
JP7132866B2 (en) Trajectory generator
JP2023124122A (en) Article detection device, article detection method, and industrial vehicle
Zuo et al. A contactless delivery solution for intelligent unmanned vehicles based on multi-source sensing signals

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20220221

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20230131

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20230131

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20230210

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 7227849

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250