特許ウォッチ

公開番号2025089773
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-06-16
出願番号2023204620
出願日2023-12-04
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B66F 9/24 20060101AFI20250609BHJP(巻上装置;揚重装置;牽引装置)
要約【課題】有人搬送車に車載カメラを搭載することなく、無人飛行体を使って事故画像を記録することができる。
【解決手段】有人搬送車1と無人飛行体2とを備えた搬送システムSにおいて、有人搬送車1は、車両の位置を検知する位置検知部10と、車両の周囲を集音する集音部12と、を備え、無人飛行体2は、機体の周囲を撮影する撮影部25と、集音部12で集音された音に基づいて有人搬送車1が事故を起こしたか否かを判定する事故判定部35を用いて、有人搬送車1が事故を起こしたときに、事故現場に飛行するよう制御する飛行制御部21と、を備え、無人飛行体2が、撮影部25で事故現場を撮影するよう構成されている。
【選択図】図2
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、
前記有人搬送車は、
車両の位置を検知する位置検知部と、
前記車両の周囲を集音する集音部と、を備え、
前記無人飛行体は、
機体の周囲を撮影する撮影部と、
前記集音部で集音された音に基づいて前記有人搬送車が事故を起こしたか否かを判定する事故判定部を用いて、前記有人搬送車が事故を起こしたときに、事故現場に飛行するよう制御する飛行制御部と、を備え、
前記無人飛行体が、前記撮影部で前記事故現場を撮影するよう構成されている
ことを特徴とする搬送システム。
続きを表示（約 1,000 文字）【請求項２】
前記事故判定部は、
前記有人搬送車が走行及び荷役作業を行うときの通常音の特徴に関する特徴データと、前記有人搬送車が事故を起こしたときの事故音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、
前記集音部によって、現時点の前記有人搬送車の周囲の音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有人搬送車の周囲の音の特徴データを入力することで、前記事故音か否かを前記学習モデルから予測する予測部と、
前記予測部に基づいて、前記事故現場に前記無人飛行体を飛行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】
前記事故判定部は、前記事故が人身事故であるか否かを判定するよう構成されており、前記人身事故と判定されたとき、救急セットを搭載した前記無人飛行体が前記事故現場に飛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。
【請求項４】
前記事故判定部は、前記事故が人身事故であるか否かを判定するよう構成されており、前記人身事故と判定されたとき、救急車が前記事故現場に来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。
【請求項５】
前記事故判定部は、前記事故が火災事故であるか否かを判定するよう構成されており、前記火災事故と判定されたとき、消火セットを搭載した前記無人飛行体が前記事故現場に飛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。
【請求項６】
前記事故判定部は、前記事故が危険物取扱いエリアで起こったか否かを判定するよう構成されており、前記危険物取扱いエリアで起こったと判定されたとき、危険物に対応した応急セットを搭載した前記無人飛行体が前記事故現場に飛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。
【請求項７】
前記無人飛行体は、事故が起こったことを前記事故現場の周囲に知らせる報知部を備えている
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 1,500 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構成されている。
【０００３】
ところで、有人搬送車が使用される施設内では、有人搬送車が走行中にラックや壁等に衝突する衝突事故、有人搬送車が荷役作業中に荷物を落下する落下事故、有人搬送車が走行中に人に衝突したり荷役作業中に荷物を人の上で落下したりする人身事故、有人搬送車が荷役作業中に火災が発生する火災事故等が生じることがある。
【０００４】
そこで、有人搬送車に車載カメラを搭載して、車載カメラで撮影した画像に基づいて、危険運転を検知する技術がある（特許文献１等）。これによると、危険運転を防止することができると共に、事故が起きたときに事故画像を記録することもできる。
【０００５】
しかし、車載カメラは高価であることから、施設内の有人搬送車の台数が多い場合には、全ての有人搬送車に搭載することは難しいという問題がある。また、危険運転を完全に防止することはできないので、人身事故や火災事故が発生したときには、適切な処理のために迅速な対応を行う必要がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
特開２０２１－３３４０３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、有人搬送車に車載カメラが搭載されていないときでも、無人飛行体を使って事故画像を記録することができる搬送システムを提供することにある。
【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、
有人搬送車は、
車両の位置を検知する位置検知部と、
車両の周囲を集音する集音部と、を備え、
無人飛行体は、
機体の周囲を撮影する撮影部と、
集音部で集音された音に基づいて有人搬送車が事故を起こしたか否かを判定する事故判定部を用いて、有人搬送車が事故を起こしたときに、事故現場に飛行するよう制御する飛行制御部と、を備え、
無人飛行体が、撮影部で事故現場を撮影するよう構成されている。
【０００９】
好ましくは、
事故判定部は、
有人搬送車が走行及び荷役作業を行うときの通常音の特徴に関する特徴データと、有人搬送車が事故を起こしたときの事故音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、
集音部によって、現時点の有人搬送車の周囲の音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有人搬送車の周囲の音の特徴データを入力することで、事故音か否かを学習モデルから予測する予測部と、
予測部に基づいて、事故現場に無人飛行体を飛行するかを決定する決定部と、を備える。
【００１０】
好ましくは、
事故判定部は、事故が人身事故であるか否かを判定するよう構成されており、人身事故と判定されたとき、救急セットを搭載した無人飛行体が事故現場に飛行するよう構成されている。
（【００１１】以降は省略されています）

関連特許