CN108351637A - 用于识别和处理各种物体的机器人系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种机器人系统，其包括铰接臂和用于检查物体的第一感知系统以及多个附加感知系统，每个附加感知系统被布置为朝向公共区域，在所述公共区域中物体可以由机器人手臂定位，使得所述公共区域内的多个视图可以通过所述多个附加感知系统获得。

Description

用于识别和处理各种物体的机器人系统和方法
优先权
本申请要求2015年9月11日提交的美国临时专利申请号No.62/217,200以及2015年12月18日提交的美国临时专利申请号No.62/269,640，该申请的公开内容通过引用整体结合于此。
背景技术
本发明大体涉及机器人和其他分拣系统，并且更具体地涉及旨在用于在要求系统适应处理各种物体的动态环境中的机器人和其他分拣系统。
许多订单实现操作通过采用称为波浪选择的过程来实现高效率。在波浪选择中，订单从仓库货架中挑选出来，并放入包含多个下游分拣订单的箱子中。在分拣阶段，识别单个物品，并将多物品订单合并到单个箱子或货架位置，使得它们被打包并货运给客户。分拣这些物品的过程是通过手工完成的。人类分拣员从进入的货箱中挑选物品，在物品上找到条形码，用手持式条形码扫描仪扫描条形码，从扫描的条形码中确定物品的合适箱子或货架位置，然后将物品放入所确定的箱子或货架位置，其中针对该订单的所有物品都被放置。
手动操作的条形码扫描仪通常是固定的或手持的系统。利用固定系统(诸如，在销售点系统处使用的系统)，操作者握住物品并将其放置在扫描仪的前方，使得条形码面向扫描设备的传感器，并且连续扫描的扫描仪解码它可以检测到的任何条形码。如果没有立即检测到物品，则握住物品的人通常需要改变固定的扫描仪前面的物品的位置或旋转，以使条形码对于扫描仪更易于看见。对于手持的系统，操作扫描仪的人在物品上查找条形码，然后握住扫描仪，使得物品的条形码对扫描仪可见，然后按下手持式扫描仪上的按钮开始扫描条形码。
通过条形码扫描来识别物品的其他方式要求条形码的位置受到控制或约束，使得固定的或机器人握住的条形码扫描仪可以可靠地看到条形码。自动条形码扫描仪也涉及固定或手持系统，并适用相同的原理。在工业应用中通常使用的条形码扫描仪的情况下，必须严格控制条形码的可能位置，以使条形码对于一个或多个扫描仪可见。例如，可以将一个或多个条形码扫描仪放置在相对于传送机或一系列移动货盘的固定位置上，使得当物体通过扫描仪时扫描仪可以扫描物体，通常是盒子。在这些装置中，条形码的放置范围相对有限，因为它们必须贴在盒子的四个侧面中的一个或顶部上的标签上，这也需要以适合于扫描的定向来呈现。检测到的条形码与传送机的直接部分相关联或与扫描之前已放置物体的特定移动货盘相关联。
在所有这些情况下，系统使用传感器、相机或激光反射率传感器，以及软件来检测条形码并对其进行解码。这些方法具有固有的局限性，包括相对于检测系统的定向的距离范围，在这些范围内它们能够可靠地扫描条形码。首先，条形码必须面向扫描仪；其次，条形码的范围必须能够可靠地区分各个元素；第三，条形码的倾斜和偏斜必须使得各个元素可以被可靠地区分。采用的传感器类型以及软件检测和解码方案的稳健性决定了这些性能参数。因此，仍然需要一种用于机器人系统的物体识别系统，其能够适应各种定向的各种物体的自动识别和处理。
概述
根据一个实施例，本发明提供了一种机器人系统，其包括铰接臂和用于检查物体的第一感知系统以及多个附加感知系统，每个附加感知系统被布置为朝向公共区域，在该公共区域中物体可以由机器人手臂定位，使得公共区域内的多个视图可以通过多个附加感知系统获得。
根据另一个实施例，本发明提供了一种识别包括铰接臂的机器人系统中的物体的方法。该方法包括以下步骤：使用第一感知系统检查物体并提供表示物体是否已被识别的检查响应信号，响应于检查响应信号将物体移动到多个附加感知系统，以及通过使用多个附加感知系统检查物体，其中每个附加感知系统被布置为从在公共区域内的物体的多个视图的不同视图中被引导朝向公共区域内的物体，所述多个视图可以通过多个附加感知系统获得。
根据进一步的实施例，本发明提供了一种用于帮助识别物体的感知系统。该感知系统包括多个感知单元，每个感知单元被定位成沿着物体路径朝向多个位置，物体在它行进通过感知系统时可以采用该物体路径。
附图说明
参考附图可以进一步理解以下描述，其中：
图1示出了根据本发明的一个实施例的系统的说明性图解视图；
图2示出了包括多个感知单元的图1的系统的一部分的说明性图解视图；
图3示出了根据本发明的实施例的在系统中的横进给站处呈现的待分拣的一组物体的感知图像数据的说明性图解视图；
图4示出了根据本发明的实施例的待识别的物体的单个模拟保持的说明性图解视图；
图5示出了图4的物体的多个重叠模拟保持的说明性图解视图；
图6示出了许多条形码的模拟重叠位置的说明性示意图；
图7示出了基于图4-6的模型的感知单元的配置的说明性图解视图；
图8示出了根据本发明的另一个实施例的系统的说明性图解视图；
图9示出了根据图8的系统使用的落下感知单元的说明性图解等距视图；并且
图10示出了图9的落下感知单元的说明性图解俯视等距视图。
仅出于说明的目的而示出附图。
具体实施方式
根据一个实施例，本发明提供了一种物体感知系统，用于自动分拣组中的各个物体。在订单履行等应用程序中，物体被收集到异质组中并需要被分拣。需要识别各个物体，然后将其路由到物体特定的位置。所描述的系统通过采用自动条形码扫描仪和机器人手臂来可靠地自动识别这些物体。根据特定实施例，例如，系统使用机器人手臂将物品保持在一个或多个条形码扫描仪的前面，使得物体可以被扫描。根据各种实施例，感知单元(例如，相机或扫描仪)可以寻找各种代码，诸如标记(例如，条形码，射频标签，库存单位(SKU)，通用产品代码(UPC)，低波长红外(LWIR)以及不可见条形码和诸如Digimarc DWCode之类的数字水印)。
虽然固定的工业扫描仪要求物体的条形码位于其条形码对扫描仪可见的位置，本发明的机器人手臂可从条形码不可见的物体的异质集合中拾取物体并扫描物品。其结果是一个用于物体的异质流中的任意物品的自动条形码扫描系统，可用于准确和可靠地识别物品。
为了订单履行的分拣是从异质物体流自动识别物体的一种应用。条形码扫描仪具有广泛的用途，包括识别物品的库存单位或追踪包裹。所描述的系统在物体的自动识别和分类中可以有很多用途。
结合机器人拾取放置系统进行操作，本发明实施例的这种系统使部分分拣过程自动化，特别是识别拾取物体的步骤。代替人从箱中拾取物体，机器人手臂可以从箱中拾取物体，将物体置于条形码扫描仪的前方，然后获得物体的识别码，而将物体放入适当的箱中或货架位置。由于条形码扫描仪使用相机或激光扫描贴在物品上的标签上印刷的1D或2D符号，因此条形码必须对扫描仪的传感器可见以成功扫描，以便自动识别任意物品的异质流中(如在箱中找到的一组混乱的物品中)的物品。
因此，根据各种实施例，本发明提供了一种用于从物体集合中确定物体的身份的方法，以及一种用于使用一个或多个条形码扫描器和具有保持物体的末端执行器的机器人手臂来扫描物体的条形码的方法。根据某些实施例，本发明还提供了一种用于确定固定条形码扫描仪的放置以最大化成功扫描由机器人末端执行器保持的物体的概率的方法，以及一种用于确定机器人末端执行器的放置的序列以最小化配置一个或多个条形码扫描仪以成功扫描对象所花费的时间的方法，以及通过使用条形码扫描仪作为机器人臂上的末端执行器来扫描物体条形码的方法。
一个重要的方面是通过使用机器人臂拾取单个物体并将它们放置或落下到一个或多个扫描仪前面，从而通过物体的条形码或其他的视觉标记识别物体的能力。自动扫描系统将无法看到以条形码未曝光或不可见的方式呈现的物体上的条形码。由于系统使用机器人来保持物体，因此它可以操纵物体以使条形码可见，或者使用多个扫描仪从多个视点查看物品以获取条形码，而不管物体如何保持。
图1中示出了根据本发明实施例的自动物品识别系统。图1示出机器人系统10，其包括铰接臂12，铰接臂12包括末端执行器14和铰接部分16,18和20。铰接臂12选择来自传送机22的物品，这些物品位于输送机22上的箱中或者位于传送机本身上。支架24包括附接的第一检测单元26，该第一检测单元26从传送机上方朝向传送机。感知系统可以是感知单元26，例如相机或扫描仪(诸如，激光反射率扫描仪或其他类型的条形码阅读器)或射频ID扫描仪。在感知系统28上提供多个额外的感知单元(如将在下面参考图2更详细讨论的)。
机器人系统10可以进一步包括机器人环境，包括多个箱32的目标站30，在识别之后，物体可以放置在这些箱中。中央计算和控制系统34可以通过无线通信与感知单元26和感知系统28以及铰接臂12通信，或者在某些实施例中，中央计算和控制系统34可以设置在铰接臂的基础部分20中。
图2示出了用于本发明的某些实施例的包括多个感知单元40,42,44,46和48以及多个照明源50,52,54和56的感知系统28。感知单元40,42,44,46和48中的每一个可以是例如相机(例如，2D或3D)，或者扫描仪例如激光反射率扫描仪或其他类型的条形码读取器(例如，1D或2D条形码扫描仪)或射频ID扫描仪以及相关软件以处理感知数据。
总体上，系统在特定实施例中提供了一种自动物品识别系统，其包括机器人拾取和放置系统，其能够拾取物品，在空间中移动物品并放置它们。系统还包括要识别的一组对象本身；入站物品被组织的方式，通常以箱内的异质堆积或传送机上的一列的方式；出站物品被组织的方式，通常以出站箱或货架室的阵列的方式；物体用条形码或射频识别标签标记的方式；固定的主扫描器，在传入的物体流上方运行；条形码扫描站，其中一个或多个条形码扫描器和照明器在物体被保持在站处时被激活；以及中央计算和控制系统，确定放置物体的合适位置，这取决于物体的解码条形码。
如上所述，机器人拾取放置系统通常是配备有传感器和计算机的机器人手臂，在组合时假设其具有以下能力：(a)它能够从指定类别的物体中拾取物体，并将它们从异质物体流中分离出来，不管它们是混杂在箱子里，还是在机动或重力输送系统上是分离的，(b)它能够将物体移动到其工作空间内的任意位置，(c)它能够将物体放置在其工作空间中的出站箱或货架位置；并且(d)它能够生成它能够拾取的物体的映射，在工作单元中表示为候选抓点集合，以及包含空间中的物体的多面体列表。
可允许的物体由机器人拾取放置系统的能力确定。它们的大小、重量和几何形状被假定为使得机器人拾取放置系统能够拾取、移动和放置它们。这些可以是任何种类的订购商品、包装、包裹或其他物品，都受益于自动分拣。在某些实施例中，每个对象与识别物品的库存单位(SKU)相关联。
例如，入站物体到达的方式可以是以下两种配置之一：(a)如图3所示，入站物体堆放在异质物体的箱内；或(b)入站物品由移动的传送机送达。如图3所示，物体的集合包括具有如在60,62,64,66,68,70和72所示的暴露的条形码的一些物体和没有暴露的条形码的其他物体。假定机器人拾取放置系统能够从箱或传送机上拾取物品。入站物体流是从箱或传送机卸载的物体的序列。
出站物体被组织的方式是：使得物品被放置在箱、货架位置或室或其他目的地位置，在该位置合并对应于给定订单的所有物体。这些出站目的地可以以垂直阵列、水平阵列、网格或一些其他规则或不规则的方式排列，但是系统已知该排列。假设机器人拾取放置系统能够将物体放置到所有出站目的地，并且从物体的SKU确定正确的出站目的地。
假设物体在其外部的一个或多个位置被标记有视觉上独特的标记，诸如条形码或射频识别(RFID)标签或其他唯一标识符，使得它们可以由扫描仪识别。标记类型取决于所用扫描系统的类型，但可能包括1D或2D条形码符号。可以采用多种符号或标签方法。所采用的扫描仪类型被假设为与标记方法兼容。通过条形码、RFID标签或其他方式的标记对符号串进行编码，该符号串通常是一串字母和数字。符号串将物体与SKU唯一关联。
主感知单元26是安装在入站物体到达的区域上方的设备，其扫描所有入站物体以识别特征。当入站物体到达箱时，主感知单元被安装在箱上方。主感知单元由一个或多个设备组成，这些设备能够识别视觉上不同的标记，其可以包括条形码或其他识别特征，或者物体上的RFID标签。单元部件可以包括相机、RFID扫描仪、照明器和解码微处理器。主感知单元首先识别箱中的物品。主感知单元对其找到的任何代码进行局部化，并且机器人拾取放置系统被假设为能够使用该位置来拾取具有给定代码的物品。
感知系统28(例如，次扫描仪)是扫描主感知单元无法在入站物体之间扫描的任何物体，或扫描物体以确认主感知单元的结果的组件。在另一个实施例中，次扫描仪可以用于检测任何附加标记，其可以确认标识或者可以检测到已经抓握了多于一个物体，在这种情况下，两者都返回到输入入站区域。箱内或传送机上的入站物体可以具有部分地或完全被其他物体遮挡的标签或标记，或者标签或标签可能没有面向扫描仪。次感知系统安装在机器人拾取放置系统的工作区中，使得未识别的物品可以呈现给次扫描仪。与主感知单元一样，次感知系统由一个或多个感知设备组成，其可以包括相机、RFID扫描仪、照明器和解码微处理器。
上述系统的操作由中央控制系统34协调。该系统根据感知数据(例如，符号串)确定与物体相关联的SKU以及该物体的出站目的地。中央控制系统由一个或多个工作站或中央处理单元(CPU)组成。SKU和出站目的地之间的对应关系由数据库中的中央控制系统维护，称为货单。中央控制系统通过与仓库管理系统(WMS)进行通信来维护货单。
在操作期间，广泛的工作流程通常如下。首先，系统配备货单，为每个入站对象提供出站目的地。接下来，系统等待入站物体到达箱或传送机。当机器人拾取放置系统识别出存在一个或多个入站物体时，中央控制系统指示主感知单元扫描入站物体。主感知单元创建检测到的标记的列表，其包括它们的符号串以及它们在工作区中的位置。主感知单元将该列表发送给中央控制系统。
中央控制系统从主感知单元接收包括检测到的标记的感知信息，并且从机器人拾取放置系统接收未识别但可拾取的物体的列表。两个列表中的位置坐标通过使用关于主扫描仪和机器人拾取放置系统的校准信息而彼此登记。中央控制系统采用由机器人拾取放置系统产生的映射，通过简单的几何方法确定包围每个检测到的标记的物体。因此，中央控制系统为每个标记关联它所对应的物体。这一步是基于标记的数据关联。中央控制系统根据启发式(诸如，选择堆中最顶端的物体)对每个候选待被拾取的物品进行排序，从而生成候选拾取列表。
再次，图3示出了由机器人拾取放置系统识别的物体与由感知单元检测到的标记之间基于标记的数据关联性的示例。在这个实例中，条形码符号(边界四边形)与条形码符号所在的未识别物体(阴影部分)相关联。
如果候选拾取列表中至少有一个与标记关联的候选拾取，系统会拾取最高排名拾取。期望的是拾取的物体将对应于先前由中央控制系统关联并由主感知单元检测到的标记。假设这种关联可以存在错误，中央控制系统会执行检查。在物体已经被移除并且与入站物体集合分离之后，系统指示主感知单元再次扫描入站物品。如果移除了正确的物体，则与其关联的标记不应再位于主感知单元检测到的标记列表中。然而，如果与拾取物品相关的标记仍然存在，那么一定是它挑选了错误的物品。如果它选择了错误的物品，那么它会放回物品并重复从机器人拾取放置系统和主扫描仪生成拾取候选项的过程。
如果没有与标记相关联的候选选择，则选择与排名最高的选择相关联的物体。由于没有与物体相关的标记，所以它是一个未识别的物体。在机器人拾取放置系统从入站对象集合中拾取物品之后，中央控制系统指示机器人拾取放置系统将物体移动到次感知系统进行扫描。中央控制系统指示次感知系统扫描未识别的物体。
如果次感知系统成功识别物体上的标记，则物体然后被识别，并且中央控制系统命令机器人拾取放置系统将物品传送到从SKU确定的出站目的地，其本身从检测到的标记确定。
如果次感知系统不能识别物体上的标记，则取决于扫描仪的配置，中央控制系统可命令机器人拾取放置系统旋转物体以试图使标记对扫描仪可见，并再次扫描对象。这可以发生很多次，以确保如果标记在物体上，则会被检测到。选择物体的位置和方向的序列以使次扫描所需的平均或最大时间量最小化。如果物体无法被识别，或者次感知系统检测到不匹配的产品标识符(可能表示双重拾取)，则该物体可以转移到用于未识别的物体的特殊的出站目的地，或可以返回到入站流。
整个过程在循环中运行，直到入站集合中的所有物体都耗尽。入站流中的对象会被自动识别、排序并路由到出站目的地。
因此，根据一个实施例，本发明提供了一种用于分拣由入站箱到达并且需要被放置在出站箱中的物体的系统，其中分拣将基于条形码符号。在该实施例中，主感知系统和次感知系统能够检测和解码条形码符号。
本实施例的关键特点是主感知系统和次感知系统的具体设计，以最大化成功扫描的可能性，同时最小化平均扫描时间。成功扫描的概率和平均扫描时间构成关键性能特征。这些关键性能特征取决于主感知系统和次感知系统的配置和属性，以及物体集合和它们如何标记。
可以针对给定物品集和条形码标签的方法优化两个关键性能特征。条形码系统优化的参数包括条形码扫描仪的数量，以包括放置它们的位置和方向，以及扫描仪使用的传感器分辨率和视场。在某些实施例中，优化可以通过利用物体的模型的仿真来完成。
通过模拟的优化采用条形码扫描仪性能模型。条形码扫描仪的性能模型是条形码符号可以被条形码扫描仪检测和解码的位置、方向和条形码元素大小的范围，其中条形码元素大小是条形码上最小特征的大小。这些通常被评定为最小和最大范围、最大偏斜角度、最大俯仰角度以及最小和最大倾斜角度。
如果条形码扫描仪和符号直立放置，并且条形码符号面向扫描仪，使得符号与扫描仪的传感器侧平行，则条形码符号位于所谓的前平行平面中。前平行平面与围绕垂直轴旋转的平面之间的角度是偏斜角度。前平行平面与围绕水平轴旋转的平面之间的角度是俯仰轴。在围绕垂直于前平行平面的轴旋转时，前平行片面上的特征所成的角度就是倾斜轴。
基于相机的条形码扫描仪的典型性能是，只要符号的平面的俯仰和偏斜在正或负45度的范围内，它们就能够在一定距离范围内检测条形码符号，而符号的倾斜可以是任意的(0到360度之间)。条形码扫描仪性能模型预测给定位置和定向的给定条形码符号是否会被检测到。
条形码扫描仪性能模型与条形码预期定位和定向的模型相结合。条形码符号姿态模型是所有位置和定向的范围，换句话说就是其中条形码符号将被期望找到的姿态。对于次扫描仪，条形码符号姿态模型本身就是物品抓握模型(该模型预测了机器人拾取放置系统将如何保持物体)以及条形码物品外观模型(该模型描述了物体上的条形码符号的可能的位置)的组合。对于主扫描仪，条形码符号姿态模型本身就是条形码物品外观模型以及入站物体姿态模型的组合，其对入站物品呈现给主扫描仪的姿态分布进行建模。这些模型可以以经验为主地构建，使用分析模型建模，或者可以使用近似模型，使用球体模型作为物体，并在球体上使用均匀分布作为条形码物品外观模型。
例如，在一个实施例中，瓶子和牙膏容器这两个物体代表物体集合，并且条形码符号被放置在这些物体的所有实例上的固定的和已知的位置上。利用这两个对象的3D模型，机器人拾取放置系统的已知功能被用于生成物体姿态的随机样本。这些姿态与机器人拾取放置系统的末端执行器(通常是夹持器)有关。
图4示出了由基于真空夹持器的机器人拾取放置系统的末端执行器82保持的瓶子80的单个模拟保持的示例。图5在84示出了图4所示瓶子80的重叠样本。使用这些样本，并且由于条形码符号位于两个物品上的固定位置，因此生成一组条形码符号的姿态。图6在86示出四边形表示100样本条形码符号的示例。这个样本代表次扫描仪的条形码符号姿态模型。它是一个关于当机器人拾取放置系统保持物品时预期可以找到条形码的位置的概率分布的近似值。
通过这些模型，条形码符号姿态模型和条形码扫描仪性能模型，可以优化系统的所有参数。
图7示出了由上述模型的模拟确定的最终配置，其中次扫描仪系统针对物品为瓶子和牙膏容器的实例被确定。如图7所示，该系统包括扫描仪90,92,94,96和98，每个扫描仪通常朝向物体区域88，同时选择每个扫描仪90-98的位置以为考虑中的物体提供最佳平面、角度、倾斜度和视图。图7示出了实现次扫描仪的机械模型。在这个实例中，优化标准是扫描成功的概率。在只能使用一个扫描仪的实例中，优化标准可以是平均扫描时间，在这种情况下，优化是在将物品呈现给次扫描仪的姿势序列之上，使得平均扫描时间总体上减少。
因此，根据进一步实施例，本发明可以与物体分拣系统结合使用，该物体分拣系统产生大量(并且非常灵活)数量的总收集箱，非常低的每箱转移成本，高达手工系统的吞吐量，以及对手工操作的需求小得多。
例如，图8示出了系统200，该系统200包括具有末端执行器204的铰接臂202，在其中呈现物体以进行分拣的输入区域206，诸如用于识别待分拣的物体的相机的主感知系统(例如，感知单元)214，以及用于从人类工作人员、另一个传送机或输入盘中的任一个接收要分类的物体的接收传送机208。该系统还包括不可分拣的输出溜槽210，其导向不可分拣的输出仓212，用于提供系统任何其他原因(例如，不能抓取或拾取)不能识别或不能分拣的对象。
除了主感知单元214之外，系统还包括落下感知系统216，其包括开放顶部和开放底部，以及多个感知单元(例如，如以上参考前述实施例所讨论的相机或传感器)位于感知系统216内，其瞄准感知系统216的内部的顶部，中部和下部中心区域。多个感知单元(例如，相机)记录物体在被端部执行器通过感知系统216落下时的物体的感知数据(例如图像)。落下感知系统216还可以包括位于系统216顶部的一个或多个传感器(例如，激光传感器)，其检测物体何时落入落下感知系统216中。多个感知单元被设计为从多个视图中收集每个物体的多个图像以帮助识别或确认落下的物体的身份。
落下的物体然后落入设置在轨道220上的第一托架218，传送机218可以在第一分拣台222和第二分拣台224之间自动地在物体落入区域的任一侧上移动。
第一分拣台222包括第二托架226，该第二托架226可以接收来自第一托架218的物体并且沿着两排收集箱228之间的轨道行进，物体可以沿着导向壁230倾倒到收集箱中。第二分拣台224包括第三托架232，该第三托架232可以接收来自第一托架218的物体并且沿着两排收集箱234之间的轨道行进，物体可以沿着导向壁236倾倒到收集箱中。
图8的系统显示具有两个梭动分拣翼的系统。当从进料传送机拾取物体时，将物体落到第一梭动分拣机218上。该梭动分拣机将物体运送到两个翼中的一个，将物体放入该翼的载体中，然后移回到家中。由于行程有限，这种往复操作可以在铰接臂拾取另一物体(假设铰接臂以近似吞吐的人类速率拾取物体)的时间内执行。
落下感知系统216包括朝向中心路径的多个检测单元(例如，如上所述的相机或扫描仪)，使得当物体落入单元216时，物体的多个视图将被多个检测单元捕获。落下感知系统还可以包括如上参考图2的系统讨论的灯。
图9和10示出了以不同的角度朝向落下感知系统216的中心路径的检测单元300。还如图所示，激光源条302可以将激光照明引向传感器条304，使得落下感知系统216可以准确地检测物体何时进入系统216。图10在306示出了多个检测器中的每一个的多个检测器角度和视场的图解视图。
多个附加感知系统可以被定位成使得不管物体的定向如何都可以感知物体的每个表面。在某些实施例中，第一感知系统可提供关于唯一物体标识符的感知数据，并且多个附加感知系统可提供关于确认物体标识符或任何附加物体标识符中的任何一个的额外感知数据。在进一步实施例中，第一感知系统可提供关于物体形状的感知数据，并且多个附加感知系统可提供关于匹配物体形状的唯一物体标识符的额外感知数据。
本领域技术人员将会理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对上面公开的实施例进行许多修改和变化。
要求保护的是：

Claims (39)

1.一种包括铰接臂的机器人系统，所述机器人系统包括：
第一感知系统，用于检查物体；以及
多个附加感知系统，所述多个附加感知系统中的每个被布置为朝向公共区域，在所述公共区域中物体可以由所述机器人手臂定位，使得所述公共区域内的多个视图可以通过所述多个附加感知系统获得。
2.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述第一感知系统识别至少一个物体识别标记，并且确定包围所述至少一个物体识别标记的物体形状。
3.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述第一感知系统从入站区域生成将被选择的物体的候选拾取列表。
4.如权利要求3所述的机器人系统，其中，所述物体的候选拾取列表对于与期望的拾取顺序对应的所述物体中的至少一些物体进行排序。
5.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述第一感知系统包括相机，所述相机定位在提供物品以便所述机器人系统进行识别和处理的位置上方。
6.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述第一感知系统包括扫描仪，所述扫描仪定位在提供物品以便所述机器人系统进行识别和处理的位置上方。
7.如权利要求6所述的机器人系统，其中，所述扫描仪是激光反射率扫描仪。
8.如权利要求6所述的机器人系统，其中，所述扫描仪是射频ID扫描仪。
9.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述多个附加感知系统包括多个相机。
10.如权利要求9所述的机器人系统，其中，所述多个相机包括共同布置为模拟将所述物体保持在至少四个不同姿态的五个相机。
11.如权利要求9所述的机器人系统，其中，所述多个相机设置在落下相机单元中，物体可以落下并且在所述物体掉落通过所述单元时被所述多个相机扫描。
12.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述多个附加感知系统包括多个扫描仪。
13.如权利要求12所述的机器人系统，其中，所述多个扫描仪的每一个是激光反射率扫描仪。
14.如权利要求12所述的机器人系统，其中，所述多个扫描仪的每一个是射频ID扫描仪。
15.如权利要求12所述的机器人系统，其中，所述多个扫描仪包括共同布置为模拟将所述物体保持在至少四个不同姿态的五个扫描仪。
16.如权利要求12所述的机器人系统，其中，所述多个扫描仪设置在落下扫描仪单元中，物体可以落下并且当所述物体掉落通过所述单元时被所述多个扫描仪扫描。
17.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述多个附加感知系统被定位使得所述物体的每个表面可以被感知而不管所述物体的定向。
18.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述第一感知系统提供关于唯一物体标识符的感知数据，并且其中所述多个附加感知系统提供关于确认所述物体标识符或任何附加物体标识符中的任何一个的附加感知数据。
19.如权利要求1所述的机器人系统，其中，所述第一感知系统提供关于物体形状的感知数据，并且其中所述多个附加感知系统提供关于被确认为匹配所述物体形状的唯一物体标识符的附加感知数据。
20.一种识别包括铰接臂的机器人系统中的物体的方法，所述方法包括以下步骤：
通过使用第一感知系统检查所述物体并提供表示所述物品是否已经被识别的检查响应信号；
响应于所述检查响应信号将所述物体移动到多个附加感知系统；并且
通过使用所述多个附加感知系统检查所述物体，所述多个附加感知系统中的每一个被布置为从公共区域内的所述物体的多个视图的不同视图朝向在所述公共区域内的所述物体，所述多个视图可以由所述多个附加感知系统获得。
21.如权利要求20所述的方法，其中，使用第一感知系统检查所述物体的方法包括提供关于所述物体以及所述物体附近的多个附加物体的感知数据。
22.如权利要求21所述的方法，其中，所述方法进一步包括在移动所述物体的步骤之后提供补充感知数据以确认所述物体被选择和移动的步骤。
23.如权利要求20所述的方法，其中，所述方法还包括通过传送机移动所述物体靠近所述第一感知系统的步骤。
24.如权利要求20所述的方法，其中，所述方法还包括将所述物体与多个其他不同的物体一起移动靠近所述第一感知系统的步骤。
25.如权利要求20所述的方法，其中，响应于所述检查响应信号而将所述物体移动到多个附加感知系统的步骤采用所述铰接臂。
26.如权利要求20所述的方法，其中，所述方法进一步包括以下步骤：通过使用所述第一感知系统或所述多个附加感知系统中的一个验证由所述铰接臂的末端执行器拾取的物体的识别是否与经选择成由所述末端执行器拾取的物体的识别相同。
27.如权利要求20所述的方法，其中，所述多个附加感知系统包括多个相机。
28.如权利要求27所述的方法，其中，所述多个相机设置在落下相机单元中，所述方法进一步包括以下步骤：使物体落入所述落下相机单元中并且当所述物体掉落通过所述单元时被所述多个相机扫描。
29.如权利要求20所述的方法，其中，所述多个附加感知系统包括多个扫描仪。
30.如权利要求29所述的方法，其中，所述多个扫描仪设置在落下扫描仪单元中，所述方法进一步包括以下步骤：使物体落入所述落下扫描仪单元中并且当所述物体掉落通过所述单元时被所述多个扫描仪扫描。
31.如权利要求20所述的方法，其中，所述多个附加感知系统被定位成使得所述物体的每个表面可以被感知而不管所述物体的定向。
32.如权利要求20所述的方法，其中，所述第一感知系统提供关于唯一物体标识符的感知数据，并且其中所述多个附加感知系统提供关于确认所述物体标识符或任何附加物体标识符中的任何一个的附加感知数据。
33.如权利要求20所述的方法，其中，所述第一感知系统提供关于物体形状的感知数据，并且其中所述多个附加感知系统提供关于被确认为匹配所述物体形状的唯一物体标识符的附加感知数据。
34.一种用于辅助识别物体的感知系统，所述感知系统包括多个感知单元，所述多个感知单元各自被定位成沿着物体路径朝向多个位置，物体在它行进通过所述感知系统时可以采取所述物体路径。
35.如权利要求34所述的感知系统，其中，所述多个感知系统包括多个相机。
36.如权利要求34所述的感知系统，其中，所述多个感知系统包括多个扫描仪。
37.如权利要求34所述的感知系统，其中，所述感知系统包括用于检测物体是否已经进入所述检测单元的至少一个传感器系统。
38.如权利要求37所述的感知系统，其中，所述至少一个传感器系统包括激光源和激光传感器。
39.如权利要求34所述的感知系统，其中，所述多个感知单元包括至少在所述感知系统的底部区域和中心区域处的感知单元。
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