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公開番号2025055863
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-04-08
出願番号2023165267
出願日2023-09-27
発明の名称搬送システム
出願人三菱ロジスネクスト株式会社
代理人個人
主分類G08B 21/06 20060101AFI20250401BHJP(信号)
要約【課題】有人搬送車と無人飛行体とを備えた搬送システムにおいて、無人飛行体を使って有人搬送車を操作するオペレータの居眠りを防止することができるようにすること。
【解決手段】無人飛行体2は、有人搬送車1を操作しているオペレータOの顔を撮影する撮影部25と、撮影部25によるオペレータOの顔画像に基づいてオペレータOの眠気度合を判定する眠気判定部35と、撮影部25によるオペレータOの顔画像に基づいてオペレータOの年齢を判定する年齢判定部36とを用いて、有人搬送車1を操作しているオペレータOに警報する警報部26と、を備える。年齢判定部36は、収集部50に収集された教師データ56から機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部51と、現時点のオペレータOの顔の特徴データを所定時間ごとに取得する取得部55と、年齢を学習モデルから取得する予測部52と、を備える。
【選択図】図7
特許請求の範囲【請求項１】
有人搬送車と無人飛行体とを備えた搬送システムにおいて、
前記無人飛行体は、
前記有人搬送車を操作しているオペレータの顔を撮影する撮影部と、
前記撮影部による前記オペレータの顔画像に基づいて前記オペレータの眠気度合を判定する眠気判定部と、前記撮影部による前記オペレータの顔画像に基づいて前記オペレータの年齢を判定する年齢判定部とを用いて、前記眠気度合及び前記年齢に基づいて前記有人搬送車を操作している前記オペレータに警報する警報部と、を備え、
前記年齢判定部は、
人間の顔の特徴に関する特徴データと、前記人間の顔に関する年齢との関係に基づく教師データを収集する収集部と、
前記収集部に収集された前記教師データから機械学習を行い、前記機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、
前記撮影部によって、現時点の前記オペレータの顔の特徴データを所定時間ごとに取得する取得部と、
前記学習モデル生成部で生成された前記学習モデルに、前記取得部から取得される現時点の前記オペレータの顔の特徴データを入力することで、前記年齢を前記学習モデルから取得する予測部と、
前記予測部によって取得される前記年齢に基づいて、前記オペレータに警報するかを決定する決定部と、を備える
ことを特徴とする搬送システム。
続きを表示（約 780 文字）【請求項２】
前記眠気判定部は、
人間の顔の特徴に関する特徴データと、前記人間の顔に関する眠気度合との関係に基づく教師データを収集する収集部と、
前記収集部に収集された前記教師データから機械学習を行い、前記機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、
前記撮影部によって、現時点の前記オペレータの顔の特徴データを所定時間ごとに取得する取得部と、
前記学習モデル生成部で生成された前記学習モデルに、前記取得部から取得される現時点の前記オペレータの顔の特徴データを入力することで、前記眠気度合を前記学習モデルから取得する予測部と、
前記予測部によって取得される前記眠気度合に基づいて、前記オペレータに警報するかを決定する決定部と、を備える
ことを特徴とする請求項１に記載の搬送システム。
【請求項３】
前記警報部は、前記眠気度合が所定レベル以上、かつ、前記年齢が所定年齢以下のとき、前記オペレータに加えて前記有人搬送車の周囲に警報する
ことを特徴とする請求項１に記載の搬送システム。
【請求項４】
前記警報部は、前記警報として音、光及び水をいずれか又は組み合わせて発する
ことを特徴とする請求項１に記載の搬送システム。
【請求項５】
前記無人飛行体は、通路に画像を投影する投影部を備え、
前記警報部は、前記投影部から警報画像を投影して、前記有人搬送車の周囲に警報するよう構成されている
ことを特徴とする請求項３に記載の搬送システム。
【請求項６】
前記無人飛行体は、前記有人搬送車の走行を誘導するための誘導路に沿って走行するよう構成されている
ことを特徴とする請求項１に記載の搬送システム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、有人搬送車と無人飛行体とを備えた搬送システムに関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
工場や倉庫等の施設内で使用される有人搬送車（例えば、フォークリフト）は、オペレータが搭乗及び操作することで走行及び動作するように構成されている。また、フォークリフトは、フォークを使って荷物を荷取り及び荷置きするための荷役動作を行うように構成されている。
【０００３】
そして、空中停止可能な無人飛行体を使って、オペレータが操作する有人搬送車を誘導するよう構成された搬送システムが知られている（特許文献１等参照）。
【０００４】
搬送システムにおいて、無人飛行体は、路面に対して誘導画像を投影するプロジェクタを備えている。誘導画像は、例えば、特定した方向を指し示す矢印が表示されており、有人搬送車の前方の路面に投影される。これにより、有人搬送車を操作中のオペレータは、誘導画像を確認することで、荷役位置に誘導されるように構成されている。
【０００５】
ところで、従来の搬送システムでは、有人搬送車を操作するオペレータの居眠りを防止することができないという問題があった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２０－５２６２９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、本発明が解決しようとする課題は、有人搬送車と無人飛行体とを備えた搬送システムにおいて、無人飛行体を使って有人搬送車を操作するオペレータの居眠りを防止することができる搬送システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記課題を解決するため、本発明に係る搬送システムは、有人搬送車と無人飛行体とを備えた搬送システムにおいて、無人飛行体は、有人搬送車を操作しているオペレータの顔を撮影する撮影部と、撮影部によるオペレータの顔画像に基づいてオペレータの眠気度合を判定する眠気判定部と、撮影部によるオペレータの顔画像に基づいてオペレータの年齢を判定する年齢判定部とを用いて、眠気度合及び年齢に基づいて有人搬送車を操作しているオペレータに警報する警報部と、を備える。
年齢判定部は、人間の顔の特徴に関する特徴データと、人間の顔に関する年齢との関係に基づく教師データを収集する収集部と、収集部に収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、撮影部によって、現時点のオペレータの顔の特徴データを所定時間ごとに取得する取得部と、学習モデル生成部で生成された学習モデルに、取得部から取得される現時点のオペレータの顔の特徴データを入力することで、年齢を学習モデルから取得する予測部と、予測部によって取得される年齢に基づいて、オペレータに警報するかを決定する決定部と、を備える。
【０００９】
好ましくは、眠気判定部は、人間の顔の特徴に関する特徴データと、人間の顔に関する眠気度合との関係に基づく教師データを収集する収集部と、収集部に収集された教師データから機械学習を行い、機械学習により学習モデルを生成および記憶する学習モデル生成部と、撮影部によって、現時点のオペレータの顔の特徴データを所定時間ごとに取得する取得部と、学習モデル生成部で生成された学習モデルに、取得部から取得される現時点のオペレータの顔の特徴データを入力することで、眠気度合を学習モデルから取得する予測部と、予測部によって取得される眠気度合に基づいて、オペレータに警報するかを決定する決定部と、を備える。
【００１０】
好ましくは、警報部は、眠気度合が所定レベル以上、かつ、年齢が所定年齢以下のとき、オペレータに加えて有人搬送車の周囲に警報する。
（【００１１】以降は省略されています）

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