CN110446672A - 包括自动线性处理站的用于处理物体的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种使用可编程运动设备处理物体的方法。方法包括以下步骤：感知表示多个物体的标识的识别标记，并且将多个物体从至少一个输入传送系统朝向输入区域引导，使用可编程运动设备的末端执行器在输入区域处从多个物体获取物体，并且使用可编程运动设备将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动。经识别的处理位置与识别标记相关联，并且经识别的处理位置被提供为沿第一方向的多个处理位置中的一个处理位置。移动所获取的物体的步骤包括沿与第一方向基本平行的第二方向移动可编程运动设备。

Description

包括自动线性处理站的用于处理物体的系统和方法
优先权
本申请要求2017年3月23提交的美国临时专利申请序列号62/475,421的优先权，该申请的公开通过引用整体结合于此。
背景技术
本公开总体涉及自动可编程运动控制系统(例如，机器人、分拣和其他处理系统)，并且具体地涉及旨在用于需要各种待处理并且待移动到许多处理目的地的物体(例如，物品、包装、消费品等)的环境中的可编程运动控制系统。
例如，许多物体分发系统接收无组织流或批量转移中的物体，这些物体可以作为单个物体或聚集成组(诸如成袋)的物体提供，到达若干不同的传送工具中的任何一种，通常是传送器、卡车、托盘、盖洛德(Gaylord)或箱等。如由与物体相关联的识别信息所确定，每个物体随后必须被分发到正确的目的地位置(例如，容器)，该识别信息通常由打印在物体上的标签确定。目的地位置可以采取诸如袋、架、容器或箱之类的许多形式。
此类物体的处理(例如，分拣或分发)传统地至少部分地由扫描物体的人类工作人员完成，例如用手持条形码扫描仪，并且随后将物体放置在指定的位置。例如，许多订单完成操作通过采用称为波次拣选的过程来实现高效率。在波次拣选中，从仓库架中拣选订单并将订单放置在包含下游分拣的多个订单的位置处(例如，到箱中)。在分拣阶段，识别单个物体，并且将多物体订单合并到例如单个箱或架位置，使得多物体订单可以被包装并且随后运送给客户。对这些物体进行分拣的过程传统上由手工完成。人类分拣员拣取物体，并且随后将物体放置在如此确定的箱或架位置，其中该订单或清单的所有物体都已限定为属于该位置。还提出了用于订单履行的自动系统。例如，参见美国专利申请公开No.2014/0244026，其公开了机器人臂与拱形结构一起的使用，该拱形结构可移动到机器人臂的范围内。
通过代码扫描识别物体通常或者需要手动处理，或者需要控制或约束代码位置，使得固定或机器人持有的代码扫描仪(例如，条形码扫描仪)可以可靠地检测代码。因此，手动操作的条形码扫描仪通常是固定或手持系统。对于诸如销售点系统处的那些固定系统，操作员保持物品并将物品放置在扫描仪前，扫描仪连续地扫描，并且解码扫描仪可以检测的任何条形码。如果没有立即检测到物品的代码，则持有物品的人通常需要改变物品相对于固定扫描仪的位置或定向，以使条形码对于扫描仪更加可见。对于手持系统，操作扫描仪的人可以查看物品上的条形码，并且随后保持物品，使得条形码在扫描仪的观察范围内，并且随后按下手持扫描仪上的按钮以启动条形码的扫描。
此外，许多分发中心分拣系统通常采用不灵活的操作序列，由此(由人)提供输入物体的无组织流作为相对于识别物体的扫描仪定向的物体的单个流。一个或多个导入元件(例如，传送器、倾斜托盘或可手动移动的箱)将物体传送到期望的目的地位置或进一步的处理站，其可以是箱、滑槽、袋或传送器等。
在常规的物体分拣或分发系统中，人类工作人员或自动系统通常以到达顺序检取物体，并基于一组给定的启发法将每个物体分拣到收集箱中。例如，类似类型的所有物体可以被引导到特定的收集箱，或者单个客户订单中的所有物体，或者去往相同的运送目的地的所有物体等可以被引导到共同的目的地位置。通常，在自动系统可能有限的帮助下，人类工作人员需要接收物体并将每个物体移动到其指定的收集箱。如果不同类型的输入(接收)物体的数量很大，则需要大量的收集箱。
例如，图1示出了物体分发系统10，其中物体到达(例如在如12所示的卡车中)，被分离并存储在包装中，每个包装包括如14所示的特定的物体组合，并且随后包装如16所示运送到不同的零售商店，假设每个零售商店在每个包装中接收特定的物体组合。在零售商店从运输工具16接收的每个包装在商店处被拆分开，并且此类包装通常被称为分装。具体而言，进入的卡车12包含同质物体组的供应商箱18。例如，每个供应商箱可以由每个物体的制造商提供。来自供应商箱18的物品被移动到倾倒箱20中，并且随后被带到包括分装商店包装22的处理区14中。在处理区14处，分装商店包装22由人类工作人员填充，从倾倒的供应商箱中选择物品以根据清单填充分装商店包装。例如，第一组分装商店包装可以前往第一商店(如24所示)，第二组分装商店包装可以前往第二商店(如26所示)。以这种方式，系统可以接受来自制造商的大量产品，并且随后将物体重新包装成分装以提供给零售商店，在零售商店中以特定的受控分发方式提供各种各样的物体。
然而，此类系统具有固有的低效率以及不灵活性，因为期望的目标是将进入的物体与指定的收集箱匹配。此类系统可能需要大量的收集箱(并且因此需要大量的物理空间、大的投资成本和大的运营成本)，部分是因为一次将所有物体分拣到所有目的地并不总是最有效的。另外，此类分装系统还必须监视箱中每个相似物体的体积，需要人类工作人员连续计数箱中的物品。
此外，当前现有技术的分拣系统在某种程度上也依赖于人类工作人员。大多数解决方案依赖于正在执行分拣的工作人员，通过从导入区域(滑槽、桌等)扫描每个物体并将每个物体放置在暂存位置、传送器或收集箱中。当箱装满时，另一工作人员将箱清空到袋、盒或其他容器中，并且将该容器送到下一个处理步骤。此类系统对吞吐量有限制(即，人类工作人员以这种方式分拣或清空箱的速度)和转向数(即，对于给定的箱子尺寸，只有这么多箱可以被安排在人类工作人员的有效范围内)。
遗憾的是，这些系统没有解决系统箱总数的限制。系统简单地将全部物体的相等份额转移到每个并行手动单元。因此，每个并行分拣单元必须具有所有相同的收集箱指定；否则，可以将物体递送到没有物体被映射到的箱的单元。因此，仍然需要一种更有效和更成本有效的物体处理系统，该物体处理系统将各种尺寸和重量的物体处理成固定尺寸的适当收集箱或托盘，但是在处理不同尺寸和重量的物体方面是高效的。
发明内容
根据实施例，本发明提供了一种使用可编程运动设备处理物体的方法。方法包括以下步骤：感知表示多个物体的标识的识别标记，并且将多个物体从至少一个输入传送系统朝向输入区域引导，使用可编程运动设备的末端执行器在输入区域处从多个物体获取物体，并且使用可编程运动设备将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动。经识别的处理位置与识别标记相关联，并且经识别的处理位置被提供为沿第一方向的多个处理位置中的一个处理位置。移动所获取的物体的步骤包括沿与第一方向基本平行的第二方向移动可编程运动设备。
根据另一实施例，本发明提供了一种使用可编程运动设备处理物体的方法，其中该方法包括步骤：感知表示多个物体的标识的识别标记，使用可编程运动设备的末端执行器在输入区域处从多个物体获取物体，并且使用可编程运动设备将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动，所述经识别的处理位置与识别标记相关联，并且经识别的处理位置被提供为沿第一方向延伸的多个处理位置中的一个处理位置。移动所获取的物体的步骤包括沿与第一方向基本平行的第二方向移动可编程运动设备。
根据又一实施例，本发明提供了一种使用可编程运动设备处理物体的处理系统。处理系统包括：感知单元，用于感知表示与输入传送系统相关联的多个物体的标识的识别标记；以及获取系统，用于使用可编程运动设备的末端执行器从输入区域处的多个物体获取物体。可编程运动设备用于将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动。经识别的处理位置与识别标记相关联，并且经识别的处理位置被提供为沿第一方向延伸的多个处理位置中的一个处理位置。可编程运动设备可沿与第一方向基本平行的第二方向移动。
附图说明
参考附图可以进一步理解以下描述，其中：
图1示出了现有技术的物体处理系统的说明性示意图；
图2示出了根据本发明的实施例的物体处理系统的说明性示意图；
图3示出了图2的物体处理系统中的感知系统的下侧的说明性示意图；
图4示出了来自图3的感知系统的说明性示意图，示出了待处理的物体的箱内的物体的视图；
图5A和图5B示出了本发明的实施例的物体系统中的抓取选择过程的说明性示意图；
图6A和图6B示出了本发明的实施例的物体系统中的抓取计划过程的说明性示意图；
图7A和图7B示出了本发明的实施例的物体系统中的抓取执行过程的说明性示意图；
图8A示出了根据本发明的实施例的在物体处理系统中的处理站的说明性示意顶视图；
图8B示出了根据本发明的另一实施例的在物体处理系统中的处理站的说明性示意顶视图，该处理站包括安装在地上的可编程运动设备；
图9示出了图8A的系统的说明性示意顶视图，其中可编程运动设备将物体置于处理箱中；
图10示出了图8A的系统的说明性示意顶视图，其中可编程运动设备将处理箱移动到出站传送器上；
图11示出了图8A的系统的说明性示意顶视图，其中可编程运动设备已将新箱移动到处理箱传送器上；
图12示出了根据本发明的实施例的用于系统中的盒托盘组件的说明性示意分解图；
图13示出了图12的盒托盘组件的说明性示意图，其中组件是组合的；
图14A-14D示出了根据本发明的实施例的用于系统中的箱移除系统的说明性示意图；
图15示出了根据本发明的另一实施例的物体处理系统的说明性示意顶视图，其识别改变运动计划一般区域和未改变运动计划一般区域；
图16示出了图15的系统的说明性示意顶视图，示出了从可编程运动设备到目的地载体的多个可能路径；
图17示出了图15的系统的说明性示意顶视图，示出了从可编程运动设备到目的地载体的注重于最小时间的路径；
图18示出了图15的系统的说明性示意顶视图，示出了从可编程运动设备到目的地载体的注重于最小风险的路径；以及
图19示出了根据本发明的又一实施例的物体处理系统的说明性示意图，该物体处理系统涉及多个处理站。
示出的附图仅用于说明目的。
具体实施方式
根据实施例，本发明提供了一种使用可编程运动设备处理物体的方法。方法包括步骤：感知表示多个物体的标识的识别标记，并且将多个物体从至少一个输入传送系统朝向输入区域引导；使用可编程运动设备的末端执行器在输入区域处从多个物体获取物体，并且使用可编程运动设备将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动，所述经识别的处理位置与识别标记相关联，并且所述经识别的处理位置被提供为沿着第一方向的多个处理位置中的一个处理位置，并且所述移动所获取的物体的步骤包括沿与第一方向基本平行的第二方向移动可编程运动设备。
通常，需要识别物体并将物体传送到期望的物体特定位置。系统在某些实施例中采用一组传送器、感知系统和多个目的地箱来可靠地自动识别和传送这些物体。简而言之，申请人发现当自动分拣物体时，需要考虑以下几点主要事情：1)整体系统吞吐量(每小时分拣的物体)、2)转向数(即，一个物体可以被路由到的离散位置的数量)、3)分拣系统的总面积(平方英尺)，以及4)购买和运行系统的资本和年度成本。
在分装分发中心中处理物体是一个用于自动识别和处理物体的应用。如上所述，在分装分发中心中，物体通常到达卡车，被传送到分拣站，在分拣站根据期望的目的地分拣物体到箱(或包装)中，并且随后装载到卡车中以运输到例如，运送中心或分发中心或零售店。在运送中心或分发中心中，通常通过读取打印在盒或包装上的识别信息来获得期望的目的地。在这种情况下，通常通过查询客户的信息系统来获得与识别信息相对应的目的地。在其他情况下，目的地可以直接被写在盒上，或者可以经由诸如通过分派给供应商箱之类的其他方式知道。
系统还从存储系统请求特定的物体箱，帮助最优化以有效的方式将期望的物体递送到特定的单件分离器(singulator)单元的过程，而不是简单地以纯随机顺序在每个单件分离器单元处出现所有物体箱。
例如，图2示出了根据本发明的实施例的系统30，其在进给传送器38上接收倾倒的供应商箱(例如32、34、36)。诸如关节臂40之类的具有末端执行器的可编程运动设备被提供为从线性龙门架42上悬挂并可沿线性龙门架42移动。邻近关节臂的基部并且同样从线性龙门架42上悬挂的是感知单元50(如下面参考图3进一步讨论的)。可以提供附加感知单元56(例如，靠近供应商箱进给传送器38)，感知单元56捕获关于施加到每个箱(例如32、34、36)的标签的感知信息，该标签将箱与箱的内容物相关联。
关节臂被编程用于接取每个供应商箱32、34、36，并且移动(包括沿龙门架的移动)以在多个处理位置处将箱32、34、36中的任何物体带到多个分装包装中的一个分装包装44。当包装44完成时，关节臂40将完成的盒移动(推动)到输出传送器46上，在输出传送器46上提供完成的盒48。完成的盒可以在处理站30处被密封和标记，或者可以在稍后的站点处被密封和标记。可以提供附加的传送器52，传送器52在关节臂40的接取范围内提供空盒54。在从处理位置移除完成的盒之后，可以通过关节臂的末端执行器抓取空盒并将空盒放置在处理位置中。
假设物体的箱用视觉上独特的标记(诸如条形码(例如，提供UPC代码)或射频识别(RFID)标签或邮寄标签)在其外部的一个或多个位置被标记，使得用扫描仪可以充分识别它们以供处理。标记的类型取决于所使用的扫描系统的类型，但可包括1D或2D代码符号。可以采用多个符号或标记方法。假定所采用的扫描仪类型与标记方法兼容。标记(例如，通过条形码、RFID标签、邮寄标签或其他装置)对识别标记(例如，符号串)进行编码，该识别标记通常是一串字母和/或数字。符号串将供应商箱与特定组同质物体唯一地相关联。
上述系统的操作与如图2所示的中央控制系统70协调，该中央控制系统70与关节臂40、感知单元56以及进给传送器38无线通信。感知单元56抓获在箱上标识箱的内容物的标记33。具体而言，该系统根据字符串确定与供应商箱相关联的UPC、以及每个物体的出站目的地。中央控制系统70包括一个或多个工作站或中央处理单元(CPU)。例如，UPC或邮件标签与出站目的地之间的对应由称为清单的数据库中的中央控制系统维护。中央控制系统通过与仓库管理系统(WMS)通信来维护清单。清单为每个入站物体提供入站目的地。
如上所述，实施例的系统包括感知系统(例如，50、52)，其安装在关节臂40的基部旁边的待处理的物体箱上方，向下看到箱(例如，32、34、36)内。系统50，例如并且如图3所示，可包括(在其下侧)相机72、深度传感器74和灯76。获取2D和3D(深度)数据的组合。深度传感器74可以提供可以与相机图像数据一起使用的深度信息，以确定关于视图中的各种物体的深度信息。灯76可被用于移除阴影并且用于促进物体的边缘的识别，并且可以在使用期间全部打开，或者可以根据期望的序列照亮以辅助物体识别。系统使用该图像和各种算法以为箱中的物体生成一组候选抓握位置，如下面更详细地讨论的。
图4示出了来自感知单元50的图像视图。图像视图示出了输入区域46(传送器)中的箱44，并且箱44包含物体78、80、82、84和86。在本实施例中，物体是均匀的，并且旨在分发给不同的分装包装。叠加在物体78、80、82、84、86上(以供说明目的)是物体的预期抓取位置79、81、83和85。注意，虽然候选抓取位置79、83和85看起来是良好的抓取位置，但是抓取位置81不是良好的抓取位置，因为其相关联的物体至少部分地在另一个物体下方。系统甚至可能还没有尝试识别物体84的抓取位置，因为物体84过于被其他物体遮挡。可以使用放置在实际末端执行器将用作抓取位置的位置处的机器人末端执行器的3D模型来指示候选抓取位置，如图4中所示。例如，如果抓取位置靠近物体的质心以在抓取和运输期间提供更大的稳定性，和/或如果抓取位置避开诸如盖子、接缝等的物体上的位置(在该位置可能无法获得良好的真空密封)，则抓取位置可被认为是好的，
如果物体不能被检测系统完全感知，则感知系统将该物体视为两个不同的物体，并且可以提出对这两个不同物体的多于一个候选抓取。如果系统在这些不良抓取位置中的任何一处执行抓取，则由于不会发生真空密封的不良抓取点(例如，在右边)而无法获取物体，或者将在距离物体的质心非常远的抓取位置处获取物体(例如，在左边)，并且由此在任何尝试的运输期间中引起很大的不稳定性。这些结果中的每个结果是不期望的。
如果遇到不良抓取位置，则系统可记住相关物体的位置。通过识别良好抓取位置和不良抓取位置，在2D/3D图像中的特征与抓取位置的良好或不良的概念之间建立相关性。使用此数据和这些相关性作为机器学习算法的输入，系统最终可以对于呈现给它的每个图像学习到最佳地抓住物体的位置以及避免抓住物体的位置。
如图5A和图5B所示，感知系统还可以识别在生成良好抓取位置信息时最平坦的物体的部分。具体地，如果物体包括管状端和平坦端(诸如物体87)，则系统将识别更平坦的一端，如图5B中的88所示。另外，系统可以选择出现UPC代码的物体的区域，因为此类代码通常被打印在物体的相对平坦的部分上以便于扫描条形码。
图6A和图6B示出了对于每个物体90、92，抓取选择系统可以确定与物体90、92的所选平坦部分垂直的方向。如图7A和图7B所示，机器人系统随后将指引末端执行器94从垂直于表面的方向接近每个物体90、92，以便更好地促进对每个物体的良好抓取的生成。通过从基本垂直于物体表面的方向接近每个物体，机器人系统显著地提高了获得物体的良好抓取的可能性，特别是当采用真空末端执行器时。
因此，在某些实施例中，本发明提供了抓取优化可以基于表面法线的确定，即，将末端执行器移动到与物体的所感知的表面垂直(与垂直拾取或龙门架拾取相反)，并且此类抓取点可以使用基准特征作为抓取点来选择(诸如在条形码上拾取，假定条形码几乎总是被施加到物体上的平坦点)。
因此，根据各实施例，本发明还提供分拣系统，该分拣系统可以根据经验(和可选地人类引导)来学习物体抓取位置。设计为在与人类工作人员相同环境中工作的系统将面对各种各样的物体、姿势等。这种巨大的变化几乎确保机器人系统将遇到一些无法最佳处理的物体配置；在这种时候，期望使人类操作员能够辅助系统并使系统从非最佳抓取中学习。
系统基于各种特征优化抓取点，可以离线或在线提取，根据抓取器的特性进行定制。吸盘的性质影响其对下面的表面的适用性，因此当在物体的估计表面法线上进行拾取而不是执行当前工业应用中常见的垂直龙门架时，更可能实现最佳抓取。
除了几何信息之外，系统使用基于外观的特征，因为深度传感器可能不总是足够精确以提供关于可抓取性的足够信息。例如，系统可以学习诸如物体上的条形码之类的基准点的位置，该基准点可以用作平坦且不可渗透的表面贴片的指示器，因此适合于吸盘。一个此类例子是在消费产品上条形码的使用。另一例子是运输箱和袋，其倾向于在物体的质心处具有运输标签并且提供不可渗透的表面，与原始袋材料相反，其可能是略微多孔的并且因此不能呈现良好的抓取。
通过识别图像上的不良或良好抓取点，在2D/3D图像中的特征与抓取点的良好或不良概念之间建立相关性；使用此数据和这些相关性作为机器学习算法的输入，系统最终可以对于呈现给它的每个图像学习在哪里抓取以及在哪里避开。
此信息被添加到每次拣选尝试成功或不成功，系统收集的基于经验的数据中。机器人随时间学习避开导致不成功抓取的特征，或者特定于物体类型或表面/材料类型。例如，机器人可能更喜欢避免在收缩包装上拣取，无论它施加到哪个物体，但可能仅喜欢将抓取放置在诸如运输袋之类的某些物体类型的基准点附近。
通过离线生成人类校正图像可以加速这种学习。例如，可以向人类呈现来自先前系统操作的数千个图像，并且手动注释每个图像上的良好抓取点和不良抓取点。这将生成大量数据，这些数据也可以被输入到机器学习算法中以提高系统学习的速度和效率。
除了基于经验或基于人类专家训练数据之外，还可以基于物理模拟中的详细物体模型利用已知的抓取器和物体特征来生成大量标记的训练数据。这允许在大量物体上快速且密集地生成可抓取性数据，因为此过程不受物理机器人系统或人类输入的速度限制。
图8A示出了图2的系统的示意性顶视图，包括线性龙门架42、悬挂在线性龙门架42上的关节臂40和感知系统50、包括倾倒的供应商箱(例如，32、34、36)的进给传送器38、分装包装44、输出传送器46和空盒供应传送器52上的空盒54。在图8A中，关节臂40正在从进给箱34抓取物体。所抓取的物体可以如图9所示的从进给箱34被移动到分装包装。当完成分装包装时，关节臂可以如图10所示将完成的包装45推到输出传送器46上。随后可以如图11所示接合关节臂40以从空盒供应传送器52抓取空盒54，并将空盒54放置到由完成的箱45腾出的处理位置中。系统随后可以继续处理进给箱(例如，32、34、36)。图8B示出了类似于图8A的系统，除了用于关节臂40(并且提供其线性致动)的线性支撑43在地上，并且在图8B的示例中，感知单元51可以位于进给传送器38上方。
箱44可被提供为盒、搬运包、容器或可以接收并且保持物品的任何其他类型的设备。在进一步的实施例中，箱可以被提供在统一的托盘中(以提供间隔和处理的一致性)，并且还可包括可以将箱保持在打开位置的开口盖，并且还可以通过间隔、对准、或标签中的任何一个来提供处理的一致性。
例如，图12示出了盒托盘组件130的分解图。如图所示，盒132(例如，标准的装运尺寸的纸板盒)可包括底部131和侧边133，该底部131和侧边133由盒托盘134的顶表面135以及内侧面137接收。盒托盘134可包括：凹进(受保护)区域，在该凹进区域中可以提供标签或其他识别标记146；以及宽且平滑的接触表面151，该宽且平滑的接触表面151可以由施力或移除机制接合，如下所述。
还如图12所示，盒132可包括顶部翼片138，当如图所示打开时，顶部翼片138由盒盖136的内表面140保持打开。盒盖136还可包括凹进(受保护)区域，在该凹进区域中可以提供标签或其他识别标记145。盒盖136还提供限定的边缘开口142以及角部元件144，该角部元件144可以帮助提供组件的结构完整性，并且可以帮助将未使用的盖堆叠在彼此上。未使用的盒托盘也可以堆叠在彼此上。
因此，盒132牢固地保持在盒托盘134内，并且盒盖136提供了翼片138沿箱的外侧保持向下，这允许盒的内部是通过盒盖136中的开口142可进入的。图13示出了盒托盘组件130的宽度侧视图，其中盒132牢固地安置在盒托盘134内，并且盒盖保持打开盒132的翼片138。盒托盘组件可以用作本发明的各种实施例中的存储箱和目的地箱中的任何一个或两个。
参考图14A至图14D，根据本发明的实施例，盒推动器184可以由轨道86悬挂并沿轨道86行进，并且可包括在臂88的端部处的可旋转臂88和滚轮190。参考图14B至图14D，当滚轮190接触盒托盘组件120的推动器板151(图12中所示)时，臂188继续旋转，将盒托盘组件180从第一传送器182推到第二传送器180。同样，滚轮190被设计成接触盒托盘组件181的推动器板151以将盒托盘组件181推到传送器180上。此类系统可用于提供可以被(例如，从传送器182)移除的空盒或完成卸载的盒，或者可以被(例如，从传送器182)移除的满盒或完成装载的盒。传送器180、182也可以是共面的，并且系统还可以包括过渡辊183，以促进盒托盘组件181的移动(例如通过被激活以将盒托盘拉到传送器180上)。
实施例的系统还可以使用随时间动态更新的轨迹数据库来采用运动计划，并且由客户度量索引。问题域包含环境中不断改变和不改变的组件的混合。例如，呈现给系统的物体通常以随机配置呈现，但是物体将放置到的目标位置通常是固定的并且不会在整个操作中改变。
轨迹数据库的一个使用是通过预计算并保存到数据库轨迹来利用环境的不变部分，该数据库轨迹有效且稳健地将系统移动通过这些空间。轨迹数据库的另一个使用是在其操作的整个生命周期中不断改进系统的性能。数据库与计划服务器通信，该计划服务器持续计划从各种开始到各种目标的轨迹，以具有用于实现任何特定任务的大量且变化的轨迹集。在各实施例中，轨迹路径可包括任何数量的改变和不变的部分，当组合时，在有效的时间量内提供最佳的轨迹路径。
例如，图15示出了根据本发明的实施例的系统的示意图，该系统包括输入区域传送器38(沿A处所指示的方向移动)，该输入区域传送器38将输入箱44提供给诸如关节臂之类的可编程运动设备(如40处示意性所示)，该可编程运动设备具有59处所示的基部和末端执行器(在94处示意性所示)，该末端执行器被编程为具有原始位置(在95处所示)，并且被编程为用于从输入箱(例如，44、45)将物体移动到处理位置(例如，多组盒54处的目的地位置)。同样，系统可包括限定的原始或基部位置95，每个物体最初可以从箱(例如44)获取时被带到该位置。可编程运动设备40被安装在龙门架42上并且可沿如在B处所指示的方向移动，同时关节臂也可以正在移动。
在某些实施例中，系统可包括多个基部位置，以及与多个基部位置相关联的多个预定路径部分。机器人系统的关节臂从输入箱到基部位置所采取的轨迹部分地基于输入箱中每个物体的位置、输入箱中物体的定向以及待获取的物体的形状、重量和其他物理特性而不断变化。
一旦关节臂已经获得物体并且位于基部位置，则到多个目的地箱54中的每个目的地箱的路径不变。具体而言，每个目的地箱与唯一的目的地箱位置相关联，并且从基部位置到每个目的地箱位置的轨迹单独地不改变。例如，轨迹可以是可编程运动设备随时间的运动的指定。根据各实施例，此类轨迹可以由经验、由训练系统的人和/或由自动算法生成。对于不变的轨迹，最短距离是到目标目的地箱的直接路径，但是关节臂由关节部分、接头、电机等组成，提供特定范围的运动、速度、加速度和减速度。因此，机器人系统可以在例如基部位置与目的地箱位置之间采用各种轨迹中的任何轨迹。
例如，图16示出了基部位置95与目的地箱置102之间的三个此类轨迹(1T1、2T1和3T1)。图13的元件与图12的那些相同。每个轨迹将具有相关联的时间以及相关联的风险因子。该时间是机器人系统的关节臂从基部位置95向目的地箱102移动所采用的时间，并且关节臂减速到目的地箱位置106以便将物体放置在目的地箱102中。
风险因子可以以数种方式确定，包括轨迹是否包括在轨迹期间的任何点处的高(如预定义的)加速或减速(线性或角性)。风险因子还可以包括关节臂可能在机器人环境中遇到(碰撞)任何事物的任何可能性。此外，还可以基于来自在将相同物体从基部位置移动到相同目的地位置的其他机器人系统中的相同类型的机器人臂的经验的所学知识信息来限定风险因子。
如图16中的表96所示，从基部位置95到目的地位置102的轨迹1T1可以具有快速时间(0.6s)但是具有高风险因子。从基部位置95到目的地位置102的轨迹2T1可以具有慢得多的时间(1.4s)，但仍然具有相当高的风险因子(16.7)。从基部位置95到目的地位置102的轨迹3T1可以具有相对快的时间(1.3s)和中等的风险因子(11.2)。选择最快轨迹的选择并不总是最好的，因为有时最快的轨迹可能具有不可接受的高风险因子。如果风险因子太高，则机器人系统无法维持物体的获取可能会浪费宝贵的时间。因此，不同的轨迹可能具有不同的时间和风险因子，并且此数据可以由系统在运动计划中使用。
例如，图17示出了从基部位置95到每个目的地箱位置102-118的最小时间选择轨迹。具体而言，在97处示出了多个目的地箱的时间和风险因子的表，以及选择从基部位置95到多个目的地箱位置中的每个目的地箱位置的轨迹，以在14.0的风险因子下为运动计划提供运动计划的最小时间。
图18示出了从基部位置95到每个目的地箱位置102-118的最小风险因子选择轨迹组。同样，97处所示的表格示出了多个目的地箱(例如，1-3)的时间和风险因子。选择从基部位置95到每个目的地箱位置102-118的轨迹，以在1.2秒的最大时间内为运动计划提供运动计划的最小风险因子。
快速时间与低风险因子的选择可以以各种方式确定，例如，通过选择具有低于风险因子上限(例如，12或14)的风险因子的最快时间，或通过选择具有低于上限(例如，1.0或1.2)的最大时间的最低风险因子。同样，如果风险因子太高，则机器人系统无法维持物体的获取可能会浪费宝贵的时间。变量集的一个优点在于对环境中的小变化以及系统可能正在处理的不同大小的物体的稳健性：系统不是在这些情况下重新计划，而是通过数据库迭代，直到为新情况找到无碰撞、安全和稳健的轨迹。因此，系统可以在各种环境中进行归纳，而无需重新计划运动。
因此，总体轨迹可包括任意数量的改变和不变的部分。例如，可以采用不变轨迹部分的网络作为常用路径(道路)，而改变部分可以被引导到将物体移动到靠近不变的部分(靠近道路)以便于移动物体而不需要计划整个路线。例如，可编程运动设备(例如，机器人)的任务可以是在朝向目的地移动之前将所抓取的物体定向在自动标记器的前面。因此，对物体进行分拣的轨迹将由以下轨迹部分组成。首先，抓取姿势到原始位置(计划的运动)。随后，从原始位置到自动标记器家(从轨迹数据库中拉出)。随后，从自动标记器家到标签姿势(计划的运动)。随后，从标签姿势到自动标记器家(计划的运动或仅反转先前的运动计划步骤)。随后，从自动标记器家到预定目的地(从轨迹数据库中拉出)。在整个轨迹中可以采用各种各样的改变部分和不变部分(计划的和从数据库中拉出)。根据又一实施例，可以从(计划的)特定姿势中抓取物体，并且当物体到达(来自轨迹数据库)目的地箱时，最后一步可以是再次将物体放置在目的地箱内期望的(计划的)姿势中。
根据又一实施例，运动计划还可以提供相对重的物品(可以通过知道关于所抓取物体的信息或通过感测重量-或两者-在末端执行器处来确定)可以被处理(例如，在轨迹中移动)并且以与处理和放置相对轻的物体不同的方式放置在盒中。同样，风险与速度计算可以用于优化移动各种重量和尺寸的已知物体，例如，在各种消费品的处理中可能发生的。
根据本发明又一实施例，并且参考图19，多站系统230包括多个处理站232，处理站232类似于图2中的30处所示的处理站。处理站经由一对输入传送器238接收倾倒的供应商箱234，每个输入传送器包括相邻的处理位置，分装包装244在该处理位置被填充。系统还包括输出传送器242，当完成时可以将经处理的分装包装244放置在输出传送器242上。每个处理站232包括可编程运动设备，可编程运动设备将物体从进给区域移动到多个处理位置中的任何一个处理位置，如上面参考图2所讨论的。系统230还可包括多个处理站以及多个输入传送器和多个输出传送器，如图所示。
因此，系统提供了与客户的输出物体传送系统对接的装置。当由系统(在监控系统操作中)确定箱(或包装)是满的时，人类操作员可以从处理区域拉出箱，并将箱放置在合适的传送器中。当箱已满时被移除到关闭/标记，另一空箱立即被放置在被移除的满箱释放的位置中，并且系统继续如上所述的处理。
根据特定实施例，本发明提供了一种用户界面，该用户界面将所有相关信息传送给操作员，管理人员和维护人员。在特定实施例中，这可以包括指示即将被弹出(因为满)的箱的灯、未完全正确定位的箱，进给料斗内容层、以及整个系统的整体操作模式。附加信息可能包括物体处理速率和其他统计信息。在特定实施例中，系统可在操作人员将包装放置在输出传送器上之前自动打印标签和扫描标签。根据又一实施例，系统可以包括与客户的数据库和其他信息系统对接的软件系统，以向客户的系统提供操作信息，并且向客户的系统查询物体信息。
本领域技术人员将理解，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多种修改和变化。

Claims (23)

1.一种使用可编程运动设备处理物体的方法，所述方法包括以下步骤：
感知表示多个物体的标识的识别标记，并且将所述多个物体从至少一个输入传送系统朝向输入区域引导。
使用所述可编程运动设备的末端执行器在所述输入区域处从所述多个物体获取物体；以及
使用所述可编程运动设备将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动，所述经识别的处理位置与所述识别标记相关联，并且所述经识别的处理位置被提供为沿第一方向的多个处理位置中的一个处理位置，并且移动所获取的物体的步骤包括沿与所述第一方向基本平行的第二方向移动所述可编程运动设备。
2.如权利要求1所述的方法，其中感知所述多个物体的所述标识的步骤包括感知所述多个物体中的一个物体上的标记。
3.如权利要求1所述的方法，其中感知所述多个物体的所述标识的步骤包括感知包含所述多个物体的箱上的标记。
4.如权利要求1所述的方法，其中所述多个物体被提供在多个箱中的一个箱中，并且其中每个箱包括同质的一组物体。
5.如权利要求1所述的方法，其中所述输入区域包括多个输入站，所述输入站的每个输入站可由所述可编程运动设备接取。
6.如权利要求7所述的方法，其中所述方法还包括确定将在所述输入区域处从所述多个物体获取的所述物体的抓取位置的步骤。
7.如权利要求9所述的方法，其中所述可编程运动设备的所述基部被配置用于沿轨道移动，所述轨道位于所述输入区域下方的地上。
8.如权利要求9所述的方法，其中所述可编程运动设备的所述基部被配置用于沿轨道移动，所述轨道相对于所述输入区域从上方悬挂。
9.如权利要求1所述的方法，其中所述多个处理位置被提供为可接取以便移除到输出传送系统的多个箱。
10.如权利要求9所述的方法，其中所述多个箱的每个箱被提供在已知位置处。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述方法还包括确定多个箱的每个箱的标识的步骤。
12.如权利要求10所述的方法，其中所述方法还包括确定所述多个箱的多个位置的步骤。
13.一种使用可编程运动设备处理物体的方法，所述方法包括以下步骤：
感知表示多个物体的标识的识别标记；
使用所述可编程运动设备的末端执行器在输入区域处从所述多个物体获取物体；以及
使用所述可编程运动设备将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动，所述经识别的处理位置与所述识别标记相关联，并且所述经识别的处理位置被提供为沿第一方向延伸的多个处理位置中的一个处理位置，移动所获取的物体的步骤包括沿与所述第一方向基本平行的第二方向移动所述可编程运动设备。
14.如权利要求13所述的方法，其中所述多个物体被提供在多个箱中的一个箱中，并且其中每个箱包括同质的一组物体。
15.如权利要求13所述的方法，其中所述方法还包括确定将在所述输入区域处从所述多个物体获取的所述物体的抓取位置的步骤。
16.如权利要求13所述的方法，其中所述可编程运动设备被配置用于沿轨道移动，所述轨道位于所述输入区域下方的地上。
17.如权利要求13所述的方法，其中所述可编程运动设备被配置用于沿轨道移动，所述轨道相对于所述输入区域从上方悬挂。
18.如权利要求13所述的方法，其中所述多个输入位置被提供为可接取以便移除到输出传送系统的多个箱。
19.如权利要求18所述的方法，其中所述多个箱的每个箱被提供在已知位置处。
20.一种用于使用可编程运动设备处理物体的处理系统，所述处理系统包括：
感知单元，用于感知表示与输入传送系统相关联的多个物体的标识的识别标记；以及
获取系统，用于使用所述可编程运动设备的末端执行器在所述输入区域处从所述多个物体获取物体，所述可编程运动设备用于将所获取的物体朝向经识别的处理位置移动，所述经识别的处理位置与所述识别标记相关联，并且所述经识别的处理位置被提供为沿第一方向延伸的多个处理位置中的一个处理位置，并且所述可编程运动设备能沿与所述第一方向基本平行的第二方向移动。
21.如权利要求20所述的处理系统，其中所述可编程运动设备被配置用于沿轨道移动，所述轨道位于所述输入区域下方的地上。
22.如权利要求20所述的处理系统，其中所述可编程运动设备的所述基部被配置用于沿轨道移动，所述轨道相对于所述输入区域从上方悬挂。
23.如权利要求20所述的处理系统，其中所述处理系统被设置有多个处理系统，其中每个处理系统与所述输入传送系统通信。
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