CN110884715B - 机器人系统及其控制方法 - Google Patents

Abstract

提供机器人系统及其控制方法，在将不同的形状的多个物品储存于箱时，将物品间的间隙变小，使箱内的容纳效率提高。机器人系统具备向具有底面和连接到底面的壁面的输送目的地输送输送对象物的机械手，其特征在于，执行：第一工序，机械手将第一输送对象物置于输送目的地的底面；第二工序，机械手将第二输送对象物向输送目的地的底面上的与第一输送对象物不接触的位置进行输送；以及第三工序，机械手使第二输送对象物从与第一输送对象物不接触的位置向第一输送对象物的方向进行移动，在与第一输送对象物接触之后进一步使其移动，从而使第一输送对象物移动。

Description

机器人系统及其控制方法

技术领域

本发明涉及在仓库等中使用的机器人系统。

背景技术

作为对物品的装箱进行自动化的技术，有在例如(日本)特开2008-13206号公报(专利文献1)中公开的技术。在专利文献1中，记载了“一种装箱装置，通过与环状轨道的行进方向交叉并从该环状轨道延伸而并立的一系列的分隔板在该分隔板间的所述环状轨道上连续形成有多个能够容纳物品的容纳部，在所述环状轨道进行折返的反转部中所述分隔板从所述环状轨道向斜上方向延伸的容纳位置上一系列的所述容纳部中容纳所述物品，在一系列的所述容纳部对齐的对齐位置上从一系列的所述容纳部推出所述物品而形成物品群，将该物品群推入外装箱，其中，具有：多个遮光形检测器，被配设为在与对所述反转部中的一系列的所述分隔板的延伸端连结而形成的圆弧相比更靠外周侧在所述容纳位置上的切线方向上延伸的检测用光路在多个水平方向上并排；以及控制装置，基于所述遮光形检测器的检测信号而对所述环状轨道进行控制”。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：(日本)特开2008-13206号公报

发明内容

发明要解决的课题

在将同一形状(包含尺寸)的多个物品储存至箱的情况下，若该形状为已知，则通过使用专利文献1中记载的装置，从而能够将物品彼此的空间无间隙地进行储存。

但是，在对多样的品种的商品进行处置的仓库中，按照来自配送目的地的订购(order)而将物品储存至箱的情况下，有按每个配送目的地而在箱中储存的物品的品种、数目不同的情况、或在一个箱中多个品种的物品混合存在的情况。在这样的情况下，需要按照订购而将分别不同的形状的物品逐个储存至箱的作业。

也就是说，在由机器人对储存多个不同的形状的物品的作业进行自动化的情况下，需要机器人对所储存的每个物品的位置和形状进行辨识，对其进行持握，并储存至箱的工序。此时，在由机器人进行的物品的位置的辨识中有与实际空间的物品的位置的误差，所以为了使箱内的容纳效率提高而寻求在箱中使物品的间隙更小地进行储存，但在专利文献1的技术中关于该点没有进行考虑。

用于解决课题的手段

为了解决上述课题，本发明提供一种机器人系统，具备向具有底面和连接到所述底面的壁面的输送目的地输送输送对象物的机械手，其特征在于，执行：第一工序，所述机械手将第一输送对象物置于所述输送目的地的底面；第二工序，所述机械手将第二输送对象物向所述输送目的地的底面上的与所述第一输送对象物不接触的位置进行输送；以及第三工序，所述机械手使所述第二输送对象物从与所述第一输送对象物不接触的位置向所述第一输送对象物的方向进行移动，在与所述第一输送对象物接触之后进一步使其移动，从而使所述第一输送对象物移动。

发明效果

根据本发明的一方式，在将不同的形状的多个物品储存至箱时，将物品间的间隙变为更小从而能够使箱内的容纳效率提高。

上述的以外的课题、结构及效果通过以下的实施方式的说明而变得明显。

附图说明

图1是使用本发明的实施例的机器人系统的仓库的说明图。

图2是本发明的实施例的机器人的说明图。

图3是本发明的实施例的机器人对物品的辨识误差的说明图。

图4是本发明的实施例的机器人持握了物品时的物品的辨识误差的说明图。

图5是本发明的实施例的由指型手进行的物品的持握的说明图。

图6是本发明的实施例的由指型手最初储存至划分箱的物品的理想的设置位置的说明图。

图7是本发明的实施例的由指型手将物品错开移动时的指的前端的高度的说明图。

图8是本发明的实施例的使用指型手对物品进行追加设置的情况下的理想的设置位置的说明图。

图9是本发明的实施例的使用指型手对物品进行追加设置的情况下的、包含最大误差的实际的设置位置的说明图。

图10是本发明的实施例的由吸附手进行的物品的持握的说明图。

图11是本发明的实施例的由吸附手最初被储存至划分箱的物品的理想的设置位置的说明图。

图12是本发明的实施例的由吸附手将物品错开移动时的吸附垫的前端的高度的说明图。

图13是本发明的实施例的使用吸附手而对物品进行追加设置的情况下的理想的设置位置的说明图。

图14是本发明的实施例的使用吸附手的情况下的物品的理想位置和考虑了最大误差的设想区域的关系的说明图。

图15是本发明的实施例的使用吸附手对物品进行追加设置的情况下的、包含y方向的最大误差的实际的设置位置的第一说明图。

图16是本发明的实施例的使用吸附手对物品进行追加设置的情况下的、包含y方向的最大误差的实际的设置位置的第二说明图。

图17是本发明的实施例的使用吸附手对物品进行追加设置的情况下的包含最大误差的实际的设置位置的说明图。

图18是本发明的实施例的由双重吸附手进行的物品的持握的说明图。

图19是本发明的实施例的机器人系统的硬件结构的说明图。

图20是本发明的实施例的整体管理计算机所保持的仓库状态管理信息的说明图。

图21是本发明的实施例的整体管理计算机及机器人所保持的仓库定义信息的说明图。

图22是本发明的实施例的整体管理计算机所保持的订购信息的说明图。

图23是本发明的实施例的整体管理计算机所保持的作业计划信息的说明图。

图24是本发明的实施例的整体管理计算机所保持的个别作业信息的说明图。

图25是本发明的实施例的整体管理计算机所保持的隔层信息的说明图。

图26是本发明的实施例的整体管理计算机所保持的划分箱信息的说明图。

图27是本发明的实施例的整体管理计算机及机器人所保持的物品类别信息的说明图。

图28是本发明的实施例的整体管理计算机及机器人所保持的机器人持握误差模型的说明图。

图29是本发明的实施例的机器人所保持的箱内物品配置信息的说明图。

图30是表示本发明的实施例的整体管理计算机对各订购执行的处理的流程图。

图31是表示本发明的实施例的整体管理计算机对各订购制成作业计划的处理的流程图。

图32是表示本发明的实施例的机器人对各订购执行的动作的流程图。

标号说明

101 机器人

102 储存箱输送带(conveyor)

103 储存箱

104 划分箱输送带

105 划分箱

106 作业员

107 指示终端

108 自动架

109 整体管理计算机

110 上层系统

201 臂(arm)

202 物品辨识传感器

203 手

203a 指型手

203b 吸附手

203c 双重吸附手

204 储存箱辨识传感器

205 划分箱辨识传感器

209 指

210 吸附垫

具体实施方式

以下，参照附图说明本发明的实施例。

图1是使用本发明的实施例的机器人系统的仓库的说明图。

具体而言，在图1中，示出仓库之中将所配送的物品按每个配送目的地而划分的划分区域的一例。在划分区域中，设置有自动架(rack)108。在自动架中储存多个储存箱103，在各储存箱中储存一个以上的物品。储存了所订购的物品的储存箱103从自动架108被取出，被放置于储存箱输送带102，被输送到机器人101的作业区域。

在作业区域中，机器人101将与订购相应的数目的物品从储存箱103依次取出而储存至划分箱105。将该作业也称为拣选(picking)或划分。其后，储存箱103通过储存箱输送带102而被输送至机器人101的作业区域外，返回至自动架108。

另一方面，作业员106按照从指示终端107输出的指示，将划分箱105放置于划分箱输送带104。划分箱输送带104将划分箱输送到机器人101的作业区域。若机器人101将从储存箱103取出的物品储存至划分箱105，则其后，划分箱输送带104将划分箱105输送至机器人101的作业区域外。

若根据订购而应储存至划分箱105的物品全部被储存，则划分箱输送带104将划分箱105输送至后续工序的作业地点(省略图示)。最终地，在划分箱105中储存的物品被配送至进行了与该划分箱105对应的订购的配送目的地。

上层系统110是对仓库整体进行管理的计算机系统，整体管理计算机109是对仓库内的划分等作业进行管理的计算机系统。例如，上层系统110也可以受理来自各配送目的地的订单(订购)，将与该订购相关的划分作业指示给整体管理计算机109。

整体管理计算机109为了进行对于该订购的划分作业，也可以制成对于自动架108、作业员106、机器人101、储存箱输送带102及划分箱输送带104的指示并对它们进行发送。对于作业员106的指示由指示终端107接收并输出。若划分作业完成，则上层系统110从整体管理计算机109接收其报告，向相关的系统指示执行包装等后续工序。

图2是本发明的实施例的机器人101的说明图。

具体而言，在图2的(a)及图2的(b)中表示从分别不同的方向观察到的机器人101整体的形状。在图2的(c)～图2的(e)中，分别表示不同的种类的手203的形状。

机器人101具有臂201、物品辨识传感器202、手203、储存箱辨识传感器204及划分箱辨识传感器205。手203被安装于臂201的前端，对物品进行持握。物品辨识传感器202对手203接下来想要持握的物品进行辨识。物品辨识传感器202例如也可以是被安装于臂201的前端且对手203持握的物品的方向进行拍摄的相机或距离图像相机。

臂201具有多个关节，通过对它们进行驱动，能够使手203向臂201的可动范围内的任意的位置移动。

储存箱辨识传感器204对被向机器人101的作业区域输送的储存箱103进行辨识。储存箱辨识传感器204例如也可以是被设置于面对作业区域之中储存箱103被输送的区域的机器人101的侧面的相机、距离图像相机或条形码读取器等。在储存箱辨识传感器204是条形码读取器的情况下，需要在各储存箱103上，在其被向作业区域输送时储存箱辨识传感器204可读取的位置上，具有包含规定的信息的条形码。

划分箱辨识传感器205对被向机器人101的作业区域输送的划分箱105进行辨识。划分箱辨识传感器205例如也可以是被设置于面对作业区域之中划分箱105被输送的区域的机器人101的侧面的相机、距离图像相机或条形码读取器等。在划分箱辨识传感器205是条形码读取器的情况下，需要在各划分箱105上，在其被向作业区域输送时划分箱辨识传感器205可读取的位置上，具有包含规定的信息的条形码。

手203具有用于持握物品的机构。例如，手203也可以如图2的(c)所示，是具有夹持物品从而持握的多个指209(例如指209a及209b)的指型手203a。或者，手203也可以图2的(d)所示，是具有产生负压的吸附垫210a且通过利用了负压的吸附而持握物品的吸附手203b。或者，手203也可以如图2的(e)所示，是具有两个吸附垫210b及210c且能够同时持握两个物品的双重吸附手203c。

另外，在本实施例中，在进行对指型手203a或吸附手203b等任一形式的手都通用的说明的情况下，有对它们进行统称而记载为手203的情况。此外，在进行对指型手203a的多个指209a及209b等的任一个都通用的说明的情况下，有对它们进行统称而记载为指209的情况。关于物品251等其他参照标号也同样。

图3是本发明的实施例的机器人101对物品的辨识误差的说明图。

如图3的(a)所示，在储存箱辨识传感器204对被向作业区域输送的储存箱103进行了辨识的情况下，物品辨识传感器202对储存箱103的方向进行拍摄。图3的(b)是表示作为储存箱103之一的储存箱103a中储存的4个物品251(即物品251a～251d)的配置的例的俯视图。图3的(c)是表示以较粗的实线的矩形表示的物品251的真的位置、与以较粗的点线的矩形表示的辨识结果252之差的例。

在将物品251的长边方向设为x方向，将与其正交的方向设为y方向的情况下，辨识误差包含物品251的中心位置的坐标值与辨识结果252的中心位置的坐标值之差即Δx及Δy、和物品251的中心线的方向与辨识结果252的中心线的方向之差即Δθ。将前者也记载为位置的误差，将后者也记载为姿势的误差。

图4是本发明的实施例的机器人101持握了物品时的物品的辨识误差的说明图。

图4的(a)是表示使用指型手203a持握物品251的情况下的、指209、物品251的实际的位置、和物品251的辨识结果252的关系的一例的俯视图。图4的(a)中的物品251和辨识结果252之间，有与图3的(c)同样的位置的误差Δx、Δy及姿势的误差Δθ。机器人101基于辨识结果252而决定指型手203a的持握位置。

例如在物品251及辨识结果252如图4的(a)所示是长方形的情况下，机器人101将辨识结果252的两侧的长边的中心，从与长边正交的方向通过指209a及209b进行夹持。其结果，物品251的姿势被变更，物品251的中心线的方向变得与辨识结果252的中心线的方向一致。即，由此消除姿势的误差。

进而，通过该持握，物品251的位置在指209a及209b夹持物品251时移动的方向(在图4的(a)的例中为与辨识结果252的长边正交的方向，以下将其也记载为指209的开闭方向)上被变更，残留与其正交的方向的误差。该误差的量Δd通过式(1)来计算。

Δd＝Δx·cosΔθ+Δy·sinΔθ (1)

在此，

Δd：在与指209的开闭方向正交的方向上残留的误差的量。

另一方面，图4的(b)是表示使用吸附手203b持握物品251的情况下的、吸附垫210a、物品251、和物品251的辨识结果252的关系的一例的俯视图。机器人101将辨识结果252的中心位置决定为吸附手203b的持握位置。该持握位置是从实际的物品251的中心偏差了Δx及Δy的位置。与指型手203a的情况不同，吸附手203b即使持握该位置，物品251的姿势也不变更，所以位置的误差Δx、Δy及姿势的误差Δθ原样残留。

接着，关于由具有指型手203a的机器人101进行的物品的储存，参照图5至图9进行说明。

图5是本发明的实施例的由指型手203a进行的物品的持握的说明图。

图5的(a)是通过以指209a及209b进行夹持从而持握着物品251i的指型手203a的立体图。图5的(b)是从y方向(即水平面内的与物品251i的短边平行的方向)观看图5的(a)的指型手203a及物品251i的侧视图。图5的(c)是从x方向(即水平面内的与物品251i的长边平行的方向)观看图5的(a)的指型手203a及物品251i的侧视图。图5的(d)是从z方向(即上方向)观看图5的(a)的指型手203a及物品251i的俯视图。

指型手203a之中从指209的开闭方向的端部至持握着物品251i时的指209的内侧的端部为止的距离W，示出了为了插入指209而需要在划分箱105的内侧的壁面和物品251i的侧面之间确保的空间的尺寸。这基于预先保持的指型手203a的尺寸的信息、和物品251i的尺寸的信息而被算出(参照图28)。

物品251i的持握位置的最大误差ΔD通过式(2)而被计算。

ΔD＝ΔP×(cosΔΩ+sinΔΩ) (2)

在此，

ΔD：物品251i的持握位置的最大误差

ΔP：物品位置辨识最大误差

ΔΩ：物品姿势辨识最大误差。

此外，持握着物品251i时的指209的前端的理想的高度L通过式(3)而被计算。另外，在此的指209的前端的高度意味着，从物品251i的底面至指209的前端为止的距离。此外，“理想的”意味着“设为目标”这样的含义。

L＝H-(Lmin+ΔQ) (3)

在此，

L：持握着物品251i时的指209的前端的理想的高度

H：物品251i的高度

ΔQ：物品高度辨识最大误差

Lmin：最小持握量(即，为了稳定持握物品251i而需要确保的从物品251i的上表面至指209的前端为止的距离的最小值)。

图6是本发明的实施例的由指型手203a最初地储存至划分箱105的物品的理想的设置位置的说明图。

具体而言，图6是表示向尚未储存有其他物品的划分箱105最初使用指型手203a储存物品251i时的划分箱105内的物品251i的理想的设置位置的俯视图。该理想的设置位置是物品251i的短边和与其平行的划分箱105的壁面的距离成为ΔA+e+ΔD，物品251i的长边和与其平行的划分箱105的壁面的距离成为ΔB+W+e的位置。

在此，

ΔA：划分箱105的辨识误差所引起的物品251i的设置位置的x方向的最大误差

ΔB：划分箱105的辨识误差所引起的物品251i的设置位置的y方向的最大误差

e：余量(0以上的规定的值)。

ΔA及ΔB分别以式(4)及式(5)来计算。

ΔA＝ΔX+a/2×(1-cosΔΓ)+b/2×sinΔΓ (4)

ΔB＝ΔY+b/2×(1-cosΔΓ)+a/2×sinΔΓ (5)

在此，

a：划分箱105的长度(即与指209的和物品251i相接的面平行的方向的划分箱105的长度)

b：划分箱105的宽度(即指209的开闭方向的划分箱105的长度)

ΔX：划分箱105的位置的x方向的辨识最大误差

ΔY：划分箱105的位置的y方向的辨识最大误差

ΔΓ：划分箱105的姿势的辨识最大误差。

另外，ΔA及ΔB在使用划分箱辨识传感器205对划分箱105的位置进行辨识的情况下被算出。另一方面，例如在划分箱输送带104上设置用于使划分箱105必定在所决定的位置上静止的机构等、划分箱105的位置的误差小到能够忽略的程度的情况下，能够设为ΔA＝0，ΔB＝0。

此外，也可以在指型手203a持握物品251i而从划分箱105的上端的开口部插入至划分箱105，使其向底面的方向移动时，需要在与y方向平行的壁面和物品251i之间确保ΔA+e+ΔD的距离，但其后，使物品251i向-x的方向移动余量e的相应量(即使物品251i向壁面方向靠近余量e的相应量)，设置于底面。在该情况下，与y方向平行的壁面和物品251i之间的距离成为ΔA+ΔD。

图7是本发明的实施例的由指型手203a将物品错开移动时的指209的前端的高度的说明图。

具体而言，图7说明在已经储存有物品251p的划分箱105中使用指型手203a储存物品251i时，使物品251i从划分箱105的开口部移动到底面附近之后，使物品251i向物品251p的方向水平地移动时的、从划分箱105的底面至指209的前端为止的高度。

另外，在本实施例中，将使物品251从划分箱105的开口部移动到底面的附近的至少包含上下方向的分量的移动也记载为“插入”，将使到达底面附近的物品251向划分箱105的壁面或已经设置在底面的其他物品251的方向靠近的至少包含水平方向的分量的移动也记载为“错开移动”。如后述那样，物品251的插入时的移动方向和错开移动时的移动方向不同。另外，在图7中为了便于说明，省略了划分箱105的图示。

物品251i错开移动时的指209的前端的最小高度(即离划分箱105的底面的最小距离)λmin通过式(6)来计算。

λmin＝L+ΔQ+e (6)

在此，

λmin：物品251i错开移动时的指209的前端的最小高度。

在物品251i错开移动时，若按压物品251p的上表面附近，则有物品251p没有在底面滑动而是翻滚的情况。因此，希望使物品251i在尽量低的位置上进行错开移动。其中，若过低则有手203a的指209碰触到物品251p的情况。考虑到以上，物品251i错开移动时的指209的前端的理想高度(即离划分箱105的底面的理想距离)λ分别在式(7)成立的情况下通过式(8)，在式(9)成立的情况下通过式(10)来计算。

λmin≥Hp+e (7)

λ＝λmin (8)

λmin＜Hp+e (9)

λ＝Hp+e (10)

在此，

λ：物品251i错开移动时的指209的前端的理想高度

Hp：设置完毕的相邻的物品251p的高度。

由此，即使在有物品251的高度的辨识误差的情况下，也能够对指型手203a的高度进行控制，以使物品251i的底面的高度比物品251p的底面的高度高，且物品251i的底面的高度比物品251p的上表面的高度低。此外，通过上述的控制，满足指型手203a的指209与物品251p不冲突的条件，并且能够在较低的位置上实现物品251i的错开移动。

图8是本发明的实施例的使用指型手203a对物品进行追加设置的情况下的理想的设置位置的说明图。

在该例中，在物品251i、251j及251k已经被储存时，新储存物品251m。物品251i及251j在y方向上并排设置，物品251i及251k在x方向上并排设置。任一物品都被设置为长边与x方向成为平行。想要设置物品251m的位置是物品251m的短边侧的侧面与物品251j相接，且长边侧的侧面与物品251k相接的位置。

机器人101使用指型手203a，将物品251m插入从在与指209的面平行的方向(在图8的例中x方向)上相邻的物品251j的侧面离开2×ΔD+e，且从在指209的开闭方向(在图8的例中y方向)上相邻的物品251k的侧面离开e的位置。此时的各物品251的配置的俯视图如图8的(a)所示，从x方向观看的侧视图如图8的(b)所示。如图8的(b)所示，此时，物品251m仍由指型手203a持握，没有与划分箱105的底面相接。

其后，机器人101使物品251m向x方向移动-(2×ΔD+e)，向y方向移动-e。由此，物品251m的短边侧的侧面与物品251j相接，长边侧的侧面与物品251k相接。此时的各物品251的配置的俯视图如图8的(c)所示，从x方向观看的侧视图如图8的(d)所示。

其后，若指209释放物品251m，则物品251m与划分箱105的底面相接。此时的各物品251的配置的俯视图如图8的(e)所示，从x方向观看的侧视图如图8的(f)所示。

另外，机器人101在使物品251m移动到图8的(c)及图8的(d)所示的位置之后，进而也可以使其向y方向移动-(W+e)。由此物品251k被物品251m按压而移动，物品251k和与其长边侧的侧面对置的壁面的距离成为仅ΔB。在物品251i被设置之后设置物品251j时也可以进行同样的移动。由此壁面和物品251的距离变小，进而划分箱105的容积的利用效率提高。

图9是本发明的实施例的使用指型手203a对物品进行追加设置的情况下的包含最大误差的实际的设置位置的说明图。

在该例中，设为在划分箱105的辨识中产生了误差，实线所示的实际的划分箱105的壁面的位置相对于虚线所示的辨识结果，向x方向偏差+ΔA，向y方向偏差+ΔB(参照图9的(a)的俯视图)。在此，ΔA及ΔB如式(4)、(5)所示是辨识最大误差。

进而，如图9的(a)所示，物品251i及251k被置于理想的位置，但物品251j被置于从理想的位置向x方向偏差了+ΔD的位置。

另一方面，接下来想要设置的物品251m被指209的持握位置从理想的位置向x方向偏差了+ΔD。因此，物品251m被插入至划分箱105的时刻的(即进行错开移动之前的时刻的)位置从理想的位置向x方向偏差了-ΔD。该状态如图9的(a)及图9的(b)所示。另外，图9的(b)是表示图9的(a)所示的壁面、物品251j、和物品251m的位置关系的侧视图。

但是，如参照图8而说明那样，物品251m最终被插入至从想要设置的位置向x方向偏差了+(2×ΔD+e)的位置，所以在存在如上述那样的误差的情况下，也在物品251j和251m之间确保余量e相应的空间。由此，即使在产生了所能设想的最大的误差的情况下，也能够将物品251m不与物品251j接触而损伤地插入至划分箱105。

进而，机器人101在使用指型手203a持握着物品251m的状态下使其向x方向移动-(2×ΔD+e)。于是，在移动了其中的余量即-e的相应量时，物品251m与物品251j接触。进而若机器人101使物品251m连同物品251j移动，则在-(2×ΔD+e)的移动结束时，物品251j及251m都被设置于从理想的位置向x方向偏差了-ΔD的位置。

本来，物品251j的理想的位置和基于划分箱105的辨识结果的壁面(图9的虚线)的距离是ΔA+e+ΔD。因此，即使设为实际上产生了ΔA的辨识误差，在实际的壁面(图9的实线)和物品251j之间也确保余量e相应量的空间(参照图9的(c)及图9的(d))。在此，如参照图6说明那样，进而使其向x方向移动-e的情况下，物品251j刚好与壁面接触。

接着，关于由具有吸附手203b的机器人101进行的物品的储存，参照图10至图17进行说明。

图10是本发明的实施例的由吸附手203b进行的物品的持握的说明图。

图10的(a)是通过吸附垫210a吸附来持握物品251i的吸附手203b的立体图。图10的(b)是从y方向(即水平面内的与物品251i的短边平行的方向)观看图10的(a)的吸附手203b及物品251i的侧视图。图10的(c)是从x方向(即水平面内的与物品251i的长边平行的方向)观看图10的(a)的吸附手203b及物品251i的侧视图。图10的(d)是从z方向(即上方向)观看图10的(a)的吸附手203b及物品251i的俯视图。

机器人101在使用吸附手203b持握物品251i的情况下，对臂201进行驱动而从物品251i的上方使吸附垫210a向下方向移动并且对真空压进行测量。并且，若基于所测量出的真空压而检测到吸附了物品251i的情况，则立刻使臂201停止。由此，即使在物品251i的高度的辨识中有误差，也能够正确地吸附。另一方面，物品位置辨识最大误差ΔP及物品姿势辨识最大误差ΔΩ与指型手203a的情况同样。

图11是本发明的实施例的由吸附手203b而最初储存至划分箱105的物品的理想的设置位置的说明图。

具体而言，图11是表示在尚未储存其他物品的划分箱105中，使用吸附手203b最初储存物品251i时的划分箱105内的物品251i的理想的设置位置的俯视图。其理想的设置位置是，物品251i的短边和与其平行的划分箱105的壁面的距离成为ΔA+e+ΔP+ΔU，且物品251i的长边和与其平行的划分箱105的壁面的距离成为ΔB+e+ΔP+ΔV的位置。

在此，

ΔA：划分箱105的辨识误差所引起的物品251i的设置位置的x方向的最大误差

ΔB：划分箱105的辨识误差所引起的物品251i的设置位置的y方向的最大误差

ΔU：物品姿势辨识误差所导致的物品设置位置的x方向的最大误差

ΔV：物品姿势辨识误差所导致的物品设置位置的y方向的最大误差

e：余量。

ΔA及ΔB分别以式(4)及式(5)来计算。其中，划分箱105的长度a是划分箱105的x方向的长度，划分箱105的宽度b是划分箱105的y方向的长度。

另一方面，ΔU及ΔV分别通过式(11)及(12)来计算。

ΔU＝u/2×(cosΔΩ-1)+v/2×sinΔΩ (11)

ΔV＝v/2×(cosΔΩ-1)+u/2×sinΔΩ (12)

在此，

u：物品251i的长度(x方向，长边)

v：物品251i的宽度(y方向，短边)。

另外，ΔA及ΔB在使用划分箱辨识传感器205对划分箱105的位置进行辨识的情况下被算出。与图6的情况同样，在划分箱105的位置的误差能够忽略的程度地小的情况下，能够设为ΔA＝0，ΔB＝0。

此外，吸附手203b持握物品251i而从划分箱105的上端的开口部插入至划分箱105，使其移动到划分箱105的底面的附近时，在x方向及y方向的各自中需要余量e。但是，吸附手203b其后也可以使物品251i向-x方向及-y方向移动余量e的相应量而缩减与壁面之间的距离后设置于底面。

在该情况下，在与y方向平行的壁面和物品251i之间需要确保ΔA+e+ΔP+ΔU的距离，但其后，也可以使物品251i向-x的方向移动余量e的相应量(即使物品251i向壁面方向靠近余量e的相应量)，设置于底面。在该情况下，物品251i的短边和与其平行的划分箱105的壁面的距离成为ΔA+ΔP+ΔU。同样，在与x方向平行的壁面和物品251i之间需要确保ΔB+e+ΔP+ΔV的距离，其后，若使物品251i向-y的方向移动余量e的相应量，则物品251i的长边和与其平行的划分箱105的壁面的距离成为ΔB+ΔP+ΔV。

图12是本发明的实施例的由吸附手203b进行的物品错开移动时的吸附垫210a的前端的高度的说明图。

具体而言，图12说明在已经储存有物品251p的划分箱105中使用吸附手203b储存物品251i时，使物品251i从划分箱105的开口部移动到底面附近之后，使物品251i向物品251p的方向水平地移动时的从划分箱105的底面至吸附垫210a的前端的高度。将该水平方向的移动也记载为错开移动。另外，在图12中为了便于说明，省略了划分箱105的图示。

在物品251i错开移动时，若按压物品251p的上表面附近，则有物品251p不在底面滑动而是翻滚的情况。因此，希望物品251i在尽量低的位置上进行错开移动。由此，物品251i错开移动时的吸附垫210a的前端的高度(即离划分箱105的底面的距离)λ通过式(13)来计算。

λ＝H+e (13)

在此，

λ：物品251i错开移动时的吸附垫210a的前端的高度

H：物品251i的高度。

由此，能够对吸附手203b的高度进行控制，以使物品251i的底面的高度比物品251p的底面的高度高，且物品251i的底面的高度比物品251p的上表面的高度低。进而，能够在尽量低的位置上实现物品251i的错开移动。

图13是本发明的实施例的使用吸附手203b对物品进行追加设置的情况下的理想的设置位置的说明图。

在该例中，与图8的例同样，在物品251i、251j及251k已经被储存时，新储存物品251m。

机器人101使用吸附手203b，将物品251m插入至从在x方向上相邻的物品251j的侧面离开2(ΔP+ΔU)+e，且从在y方向上相邻的物品251k的侧面离开2(ΔP+ΔV)+e的位置。此时的各物品251的配置的俯视图如图13的(a)所示，从x方向观看的侧视图如图13的(b)所示。如图13的(b)所示，此时，物品251m尚由吸附手203b持握，与划分箱105的底面不相接。

其后，机器人101使物品251m向-x方向移动2(ΔP+ΔU)+e，向-y方向移动2(ΔP+ΔV)+e。由此，物品251m的短边侧的侧面与物品251j相接，长边侧的侧面与物品251k相接。此时的各物品251的配置的俯视图如图13的(c)所示，从x方向观看的侧视图如图13的(d)所示。

其后，若吸附垫210a释放物品251m，则物品251m与划分箱105的底面相接。此时的各物品251的配置的俯视图如图13的(e)所示，从x方向观看的侧视图如图13的(f)所示。

图14是本发明的实施例的使用吸附手203b的情况下的物品的理想位置和考虑了最大误差的设想区域的关系的说明图。

具体而言，图14是表示物品251的设置位置及有可能设置物品251的区域的俯视图。较粗的实线的框1401表示物品251的理想的位置。将该框的范围也记载为理想的位置的区域。较细的实线的框1402是位置误差为零，而姿势误差为最大的情况下的物品251的位置的一例。

较细的点线的框1403是考虑姿势的最大误差，而不考虑位置误差(即设为位置误差为零)的情况下的设置实际的物品251的设想区域。在姿势误差为零至最大值的其中一个值，而位置误差为零的情况下，物品251有可能存在于较细的点线的框1403内的其中一个位置，但不存在于其外侧。

较粗的点线的框1404是考虑姿势的最大误差，且考虑了位置的最大误差的情况下的设置实际的物品251的设想区域。在姿势误差及位置误差分别是零至最大值的其中一个值的情况下，物品251有可能存在于较粗的点线的框1404内的其中一个位置，但不存在于其外侧。

图15是本发明的实施例的使用吸附手203b对物品进行追加设置的情况下的包含y方向的最大误差的实际的设置位置的第一说明图。

在该例中，与图9的例同样，在划分箱105的辨识中产生了误差，设为较粗的实线所示的实际的划分箱105的壁面的位置相对于较粗的虚线所示的辨识结果，向x方向偏差+ΔA，向y方向偏差了+ΔB。

如图15的(a)所示，在划分箱105中已经设置有物品251i。关于该物品251i，姿势误差成为最大，且+y方向的位置误差成为最大。因此，就物品251i而言，其+y方向的端部从理想的位置向+y方向偏差ΔP+ΔV而设置。

另一方面，就物品251j而言，姿势误差成为最大，且-y方向的位置误差成为最大。即，吸附垫210a的吸附位置(图15的双重圆的位置)从理想的位置向y方向偏差了+ΔP。因此，物品251j向划分箱105的插入位置成为其-y方向的端部从理想的位置向-y方向偏差了ΔP+ΔV的位置。即，在与实际的物品251i的位置的距离最小的位置上插入物品251j。

但是，此时物品251j以在其理想的位置的区域和物品251i的理想的位置的区域之间确保2(ΔP+ΔV)+e的空间的方式被插入。即，考虑了物品251i和物品251j的姿势的最大误差及位置的最大误差的设想区域在y方向上相离余量e的相应量。因此，即使有上述那样的误差，也避免物品251j对物品251i的接触。

假设物品251i通过被划分箱105的壁面和物品251j夹持而其姿势被修正，能够虚拟地将姿势误差认为是零(图15的(b))。于是，在虚拟地姿势误差成为零的物品251i的y方向这双方的侧面，产生ΔV的余量。

其后，机器人101移动吸附手203b，使物品251j向-y方向移动2(ΔP+ΔV)+e。其结果，物品251i被物品251j按压而向-y方向进行移动。最终地，在物品251i和与x方向平行的壁面之间残留余量e相应量的空间(图15的(c))。其结果，物品251i不会被压坏。

另一方面，如图15的(c)所示，物品251j的位置误差相对于理想位置在-y方向上为ΔP。进而还有姿势误差，所以实际的物品251j与理想位置的物品251j占用的区域相比在y方向上占用多2×ΔV相应量的区域。

图16是本发明的实施例的使用吸附手203b对物品进行追加设置的情况下的包含y方向的最大误差的实际的设置位置的第二说明图。

具体而言，图16表示图15的后续的状态。即，图16的(a)表示在如图15的(c)所示设置了物品251i及251j之后，在物品251j的+y侧相邻的位置上，新插入物品251n的状态。

在该例中，物品251n在与物品251j相反方向上具有最大的姿势误差，进而，吸附垫210a的吸附位置从理想的位置向y方向偏差了+ΔP。其结果，物品251n的实际的位置成为在所设想的误差的范围内与物品251j最接近的位置。

但是，此时物品251n以在其理想的位置的区域和物品251j的理想的位置的区域之间确保2(ΔP+ΔV)+e的空间的方式被插入。即，考虑了物品251j和物品251n的姿势的最大误差及位置的最大误差的设想区域在y方向上相离e+ΔP。因此，即使有上述那样的误差，也避免物品251n对物品251j的接触。

假设物品251j通过被物品251i和物品251n夹持而其姿势被修正，能够虚拟地将姿势误差认为是零。其位置相对于理想位置在y方向上成为-ΔP的位置(图16的(b))。

其后，机器人101移动吸附手203b，使物品251n向-y方向移动2(ΔP+ΔV)+e。其结果，物品251j被物品251n按压而其姿势的误差被修正。最终地，物品251j和物品251i刚好成为接触，物品251j及物品251i的任一个都不会被压坏(图16的(c))。

另一方面，如图16的(c)所示，物品251n的位置误差相对于理想位置在-y方向上为ΔP。进而还有姿势误差，所以实际的物品251n与理想位置的物品251n占用的区域相比在y方向上占用多2×ΔV相应量的区域。

在上述的图15、图16中，说明了通过使新插入的物品251向y方向移动，从而削减y方向的空间的剩余，或修正在y方向上相邻的物品的姿势的动作。将与其同样的动作关于x方向也进行，从而还能够削减新插入的物品251和在其x方向上相邻的物品251之间的空间的剩余，或修正相邻的物品251的姿势。此外，还能够同时进行x方向的动作和y方向的动作。关于其，参照图17进行说明。

图17是本发明的实施例的使用吸附手203b对物品进行追加设置的情况下的包含最大误差的实际的设置位置的说明图。

在该例中，与图9、图15、图16的例同样，在划分箱105的辨识中产生误差，较粗的实线所示的实际的划分箱105的壁面的位置相对于较粗的虚线所示的辨识结果，在x方向上偏差了+ΔA，在y方向上偏差了+ΔB。

此外，在该例中，在物品251i的+y方向上相邻设置的物品251j、及在物品251i的+x方向上相邻设置的物品251k都是姿势误差及位置误差成为最大。其结果，两者都是+x方向的端从理想的位置向+x方向偏差ΔP+ΔU，+y方向的端从理想的位置向+y方向偏差ΔP+ΔV而设置。

另一方面，以在物品251j的x方向上相邻，且在物品251k的y方向上相邻的位置为目标而新被插入的物品251m在与物品251j及物品251k相反方向上具有最大的姿势误差。进而，吸附垫210a对物品251m的持握位置从理想的位置向x方向及y方向分别偏差了+ΔP。

因此，被插入的物品251m的位置从理想的位置向x方向及y方向分别偏差-ΔP。即，物品251m被插入的实际的位置成为在所设想的误差的范围内与物品251j及物品251k最接近的位置。

但是，此时物品251m以分别在其理想的位置的区域与物品251j的理想的位置的区域之间确保2(ΔP+ΔU)+e，在与物品251k的理想的位置的区域之间确保2(ΔP+ΔV)+e的空间的方式被插入。即，物品251m和考虑了物品251j及物品251k的姿势的最大误差及位置的最大误差的设想区域分别在x方向及y方向相离余量e的相应量。因此，即使有上述那样的误差，也避免物品251m对物品251j及物品251k的接触(图17的(a))。

其后，机器人101移动吸附手203b，使物品251m向-x方向移动2(ΔP+ΔU)+e。于是，在移动了其中的余量e的相应量时，物品251j和物品251m的姿势最大误差设想区域(图17的(a)的较粗的点线)彼此接触。

进而，若使物品251m连同物品251j向-x方向移动2(ΔP+ΔU)，则物品251j及物品251m都被设置于从理想的位置向-x方向偏差了ΔP的位置。此时，若物品251j被夹持在划分箱105的壁面和物品251m之间，则由此物品251j的姿势的误差被修正(图17的(b)的物品251j)。

最终地，在位置误差为零的物品251j和划分箱105的壁面之间残留余量e相应量的空间。

同样，机器人101移动吸附手203b，使物品251m向-y方向移动2(ΔP+ΔV)+e。于是，在移动了其中的余量e的相应量时，物品251k和物品251m的姿势最大误差设想区域(图17的(a)的较粗的点线)彼此接触。

进而，若使物品251m连同物品251k向-y方向移动2(ΔP+ΔV)，则物品251k及物品251m都被设置于从理想的位置向-y方向偏差了ΔP的位置。此时，若物品251k被夹持在划分箱105的壁面和物品251m之间，则由此物品251k的姿势的误差被修正(图17的(b)的物品251k)。

最终地，在位置误差为零的物品251j和划分箱105的壁面之间残留余量e相应量的空间。

接着，关于由具有双重吸附手203c的机器人101进行的物品的储存，参照图18进行说明。

图18是本发明的实施例的由双重吸附手203c进行的物品的持握的说明图。

图18的(a)是通过吸附垫210b及210c进行吸附从而分别持握物品251g及251h的双重吸附手203c的立体图。

图18的(b)是表示吸附垫210b、物品251g、和物品251g的辨识结果252g的关系的一例的俯视图。图18的(c)是表示吸附垫210c、物品251h、和物品251h的辨识结果252h的关系的一例的俯视图。与图4所示的吸附手203b的情况同样，在使用了双重吸附手203c的情况下，也产生位置的误差Δx、Δy及姿势的误差Δθ。在图18中将物品251g的姿势的误差记载为Δθg，将物品251h的姿势的误差记载为Δθh。

图18的(d)是分别通过吸附垫210b及210c在理想的位置以理想的姿势(即位置误差和姿势误差都没有的状态下)被持握的物品251g及251h的俯视图。在该例中，物品251g及251h的中心分别通过吸附垫210b及210c而被吸附持握，它们的姿势与机器人101所辨识的一致。

图18的(e)及图18的(f)是说明使用双重吸附手203c持握两个物品251g及251h的过程的俯视图。在初始状态下双重吸附手203c不持握任一物品，物品251g及251h分别被置于储存箱103内的任意的地点。

机器人101最初以吸附垫210b吸附并持握物品251g。此时，如图18的(b)所示，实际的吸附位置及物品251g的姿势有相对于理想位置及理想姿势的误差。其后，机器人101将双重吸附手203c向物品251h靠近。

此时，机器人101将吸附垫210c对准物品251h的辨识结果252h的吸附位置(例如辨识结果252h的中心)，但使其从该处进一步向-y方向移动2(ΔP+ΔV)+e。其结果，物品251h被物品251g向-y方向按压，其姿势与物品251g成为大致相同(图18的(e))。大致相同并非意味着严格相同，而是包含所吸附的物品251g和251h的对置的面彼此接触或对齐的状态的概念。

在该状态下，机器人101直至吸附垫210c的前端与物品251h的上表面成为相同的高度为止降下双重吸附手203c，吸附并持握物品251h。

若汇总，关于吸附垫210b和210c的说明是关于已经执行了在划分箱105内配置第一物品的工序(第一工序)之后执行的第二、第三工序的变形例。

作为第二工序，机器人101将物品251g和物品251h从储存箱103取出，使其向划分箱105内的第一物品附近移动。首先，机器人101以第一吸附垫210b对储存箱103内的物品251g的上表面进行吸附。接着，通过机器人101进行移动，从而使物品251g与物品251h空开空间而并排。从该处机器人101进行移动以将物品251g向物品251h靠近，从而物品251g和物品251h的对置的面接触。在接触之后进一步机器人101进行移动，从而物品251g使物品251h的姿势变更。此时，物品251g和251h的姿势成为大致相同。

接着，第二吸附垫210c对物品251c的上表面进行吸附，从而物品251g和物品251h在大致相同的姿势的状态下被第一吸附垫210b和第二吸附垫210c吸附。在该状态下机器人101进行移动的情况下，两个物品251g和物品251h也能够在保持大致相同的姿势的状态下进行输送。在该状态下，若将两个物品251g和物品251h向划分箱105进行收纳，则这些物品彼此的间隙变小，能够使划分箱105内的容纳效率提高。在以该第二吸附垫210c吸附之后，机器人101将这两个物品251g和物品251h向划分箱105内的第一物品的附近进行移动。

作为第三工序，机器人101在持握两个物品251g和物品251h的状态下，接近于划分箱105内的第一物品，在接触之后使其他物品的姿势或位置变更。其后，使其他物品向规定位置进行了移动或向规定的姿势进行了变更的机器人101释放两个吸附垫210b和210c从而使两个物品251g和物品251h配置于划分箱105的底面，能够将两个物品储存至箱内。由此，能够将已经在划分箱105内配置的第一物品和两个物品251g或者物品251h的间隙变小。另外，第一物品不限定于一个，也可以是多个。

此外，释放吸附垫的吸附的顺序也可以先释放与第一物品进行接触的物品，后释放与第一物品不进行接触的物品。这是因为：在该情况下，被第一物品和与第一物品不进行接触的物品夹持的物品先被配置，所以姿势难以有偏差。由此，进而，物品间的间隙变小，所以能够使箱内的容纳效率提高。

上述的说明关于在划分箱105内储存了物品的情况的例进行了说明，但即使在划分箱105内没有配置物品的状态下也能够实施本实施例。即，能够从第二工序起实施。在该情况下，能够将物品251g和251h的距离(空间)变小，所以能够在划分箱105内以省空间的方式储存两个物品，进而能够使箱内的容纳效率提高。

此外，即使在仅实施第二工序的情况下，能够将物品251g和251h的距离变小，所以能够使机器人101输送物品的效率提高。在将物品间的距离变小的该状态下，能够在划分箱105中收纳该物品，因此有助于使划分箱105内的容纳效率提高。

接着，关于用于实现上述那样的物品的储存的系统的结构，参照图19至图32进行说明。

图19是本发明的实施例的机器人系统的硬件结构的说明图。

整体管理计算机109、上层系统110、指示终端107、储存箱输送带102、划分箱输送带104、自动架108及机器人101经由网络301而连接。就网络301而言，只要能够经由其进行数据的通信，也可以是有线网络、无线网络或它们的组合的任一个。

整体管理计算机109是具有中央控制装置311、主存储装置312、通信装置314、输入装置315、输出装置316及辅助存储装置313的计算机。

中央控制装置311是通过执行在主存储装置312中存储的程序从而执行各种处理的处理器。输入装置315是从整体管理计算机109的使用者受理信息的输入的装置，例如也可以是键盘及鼠标等。输出装置316是向整体管理计算机109的使用者输出信息的装置，例如也可以是显示字符及图像等的显示装置。通信装置314是经由网络301而与连接到该网络301的上层系统110及机器人101等各机器进行通信的装置。

主存储装置312例如是DRAM(动态随机存取存储器(Dynamic Random AccessMemory))等存储装置，保持由中央控制装置311执行的程序等。图19所示的主存储装置312保持订购处理部331。这是由中央控制装置311执行的程序。从而，在以下的说明中订购处理部331执行的处理实际上由中央控制装置311按照在主存储装置312中保持的程序来执行。关于按照程序而执行的处理的细节在后面叙述。

辅助存储装置313例如是硬盘驱动器或闪速存储器等存储装置，保持为了中央控制装置311执行的处理而所需的信息等。图19所示的辅助存储装置313保持仓库状态管理信息341、仓库定义信息342、订购信息343及作业计划信息344。关于这些信息的细节在后面叙述(参照图20～图28)。另外，这些信息的至少一部分也可以根据需要而被复制至主存储装置312，由中央控制装置311参照。此外也可以是，中央控制装置311执行的程序也被储存至辅助存储装置313，它们的至少一部分根据需要而被复制到主存储装置312。

指示终端107是具有相互连接的中央控制装置391、主存储装置392、辅助存储装置393、通信装置394、输入装置395及输出装置396的计算机。

中央控制装置391是通过执行在主存储装置392中存储的程序(省略图示)从而执行各种处理的处理器。输入装置395是从作业员106受理信息的输入的装置，例如也可以是键盘、鼠标及触摸传感器等。输出装置396是向作业员106输出信息的装置，例如也可以是显示字符及图像等的显示装置。输入装置395及输出装置396例如也可以如所谓触摸面板那样被一体化。通信装置394是经由网络301而与整体管理计算机109进行通信的装置。

主存储装置392例如是DRAM等存储装置，保持由中央控制装置391执行的程序等。辅助存储装置393例如是硬盘驱动器或闪速存储器等存储装置，保持为了中央控制装置391执行的处理而所需的信息等。

上层系统110是接收来自各配送目的地(例如对在仓库中储存的物品进行进货并销售的店铺等)的订购而生成订购信息，并向整体管理计算机109进行发送的计算机。上层系统110的硬件结构也可以与整体管理计算机109同样，所以省略图示及说明。

机器人101除了臂201、物品辨识传感器202、手203、储存箱辨识传感器204及划分箱辨识传感器205外，还具有中央控制装置351、主存储装置352、辅助存储装置353及通信装置354。

中央控制装置351是通过执行在主存储装置352中存储的程序从而执行各种处理的处理器。通信装置354是经由网络301而与连接到该网络301的整体管理计算机109等各机器进行通信的装置。

主存储装置352例如是DRAM等存储装置，保持由中央控制装置351执行的程序等。图19所示的主存储装置352保持机器人管理部361、机构控制部362、传感器控制部363、箱辨识部364、物品辨识部365及动作计划部366。这是由中央控制装置311执行的程序。从而，在以下的说明中上述的各部执行的处理实际上通过中央控制装置311按照在主存储装置312中保持的程序，根据需要而对臂201、物品辨识传感器202、手203、储存箱辨识传感器204及划分箱辨识传感器205进行控制来执行。

辅助存储装置353例如是硬盘驱动器或闪速存储器等存储装置，保持为了中央控制装置351执行的处理而所需的信息等。图19所示的辅助存储装置353保持仓库定义信息342及箱内物品配置信息381。仓库定义信息342与整体管理计算机109所保持的仓库定义信息同样。箱内物品配置信息381的细节在后面叙述(参照图29)。另外，这些信息的至少一部分也可以根据需要而被复制到主存储装置352，由中央控制装置351参照。此外也可以是，中央控制装置351执行的程序也被储存至辅助存储装置353，这些至少一部分根据需要而被复制到主存储装置352。

在此，说明由在主存储装置352中保持的程序实现的功能的概要。

机器人管理部361是机器人101的主程序。具体而言，机器人管理部361使用通信装置354从整体管理计算机109收取作业计划信息，使用各机器及功能进行该作业。此时的作业过程(例如，划分箱105的辨识、储存箱103的辨识、物品251的辨识、物品251的取出、及物品251的装箱这样的一系列的作业的流程)被编程。

机器人管理部361若上述的作业完成，则使用通信装置354向整体管理计算机109通知作业完成。此外，机器人管理部361在物品251从储存箱103取出及向划分箱105储存这样的动作之后，对箱内物品配置信息381进行更新。

机构控制部362对臂201及手203进行控制。具体而言，机构控制部362收取由动作计划部366制成的臂姿势及手状态的时序数据，按此使臂201及手203动作。

传感器控制部363对物品辨识传感器202、储存箱辨识传感器204及划分箱辨识传感器205进行控制。例如，传感器控制部363在这些传感器为相机或距离图像传感器的情况下，向这些传感器指示拍摄，收取图像或距离图像的数据。

箱辨识部364对从储存箱辨识传感器204及划分箱辨识传感器205取得的数据进行处理，确认储存箱103及划分箱105的ID(识别信息)，对其位置及朝向进行辨识。识别例如通过读取被贴于箱的标识的字符或条形码等从而进行。位置姿势的辨识例如通过对箱的前面进行测量并与箱的形状数据进行对照从而进行。例如在箱上被贴了二维码，将所贴的位置及朝向作为箱辨识数据来保持的情况下，还能够对其进行测量并读取从而进行辨识。

物品辨识部365对从物品辨识传感器202取得的数据进行处理，对进入至储存箱103内的物品251的位置及朝向进行辨识。例如，作为物品辨识数据而保持物品表面的花纹，通过从物品辨识数据对所拍摄到的图像的花纹进行探索从而能够对物品251的位置及朝向进行辨识。在从同一储存箱103取出多个物品251的情况下，物品辨识部365也可以对其个数相应量的物品251同时进行辨识。

动作计划部366在物品辨识、物品取出及物品装箱(即向箱储存)的作业时，进行臂201及手203的动作的计划。

在物品辨识中，动作计划部366将物品辨识传感器202的视野与储存箱103整体大致一致那样的臂姿势作为辨识时的姿势而预先定义，制成从当前的姿势向辨识时的姿势进行推移的臂姿势的时序数据。

作为制成两个姿势间的时序数据的简单的方法，有使臂201的各关节角线性地变化的方法。

在物品取出中，动作计划部366根据由物品辨识部365得到的物品251的配置选择要取出的物品251，根据持握时的相对的手指尖位置及朝向而算出持握时的臂姿势。动作计划部366预先制成一系列的臂姿势及手状态的时序数据，其定义取出前和取出后的臂姿势，使从取出前的姿势向持握时的姿势进行推移，将手设为持握状态，使从持握时的姿势向取出后的姿势进行推移。

在物品装箱中，动作计划部366基于所取出的物品251、当前的划分箱105的物品配置、及装箱误差信息，决定理想的物品251的插入位置及设置位置。并且，动作计划部366根据持握时的相对的手指尖位置及朝向而算出插入时及设置时的臂姿势。动作计划部366预先制成一系列的臂姿势及手状态的时序数据，其定义装箱前和装箱后的臂姿势，使从装箱前的姿势经由插入时的姿势向设置时的姿势进行推移，将手设为释放状态，使从设置时的姿势向装箱后的姿势进行推移。

接着，关于整体管理计算机109及机器人101所保持的信息进行说明。

图20是本发明的实施例的整体管理计算机109所保持的仓库状态管理信息341的说明图。

仓库状态管理信息341是用于对仓库的状态、例如仓库内的各自动架108及各划分箱105的状态进行管理的信息，包含自动架隔层数401、隔层信息402、划分箱数403及划分箱信息404。

自动架隔层数401是处于仓库内的自动架108的隔层的总数。隔层信息402是表示各隔层的状态的信息。在图20中作为隔层信息402而示出了与仓库内的某隔层相关的隔层信息A、及与其他隔层相关的隔层信息B这两个。虽在图20中被省略，但实际上也可以关于仓库内的全部自动架108的全部隔层的各个而保持隔层信息402。关于隔层信息402的细节在后面叙述(参照图25)。

划分箱数403是成为划分作业的对象的划分箱105的总数。划分箱信息404是表示各划分箱105的状态的信息。在图20中作为划分箱信息404而示出了与仓库内的一个划分箱105相关的划分箱信息C、及和与其不同的划分箱105相关的划分箱信息D这两个。虽在图20中被省略，但实际上也可以关于成为划分作业的对象的全部划分箱105的各个而保持划分箱信息404。关于划分箱信息404的细节在后面叙述(参照图26)。

图21是本发明的实施例的整体管理计算机109及机器人101所保持的仓库定义信息342的说明图。

仓库定义信息342包含物品类别数501、物品类别信息502、划分箱形状数据1302、划分箱辨识数据1303、机器人运动学模型2102及机器人持握误差模型2103。

物品类别数501是在仓库中储存的物品的类别的数目。物品类别信息502是与各个物品的类别相关的信息。在图21中，作为物品类别信息502而示出了物品类别信息G及物品类别信息H。这例示了与在仓库内储存的全部物品的类别之中的两个相关的物品类别信息502，实际上保持在仓库内储存的全部物品的类别相关的物品类别信息502。关于物品类别信息502的细节在后面叙述(参照图27)。

划分箱形状数据1302是划分箱105的形状(例如各部的尺寸等)的信息。划分箱辨识数据1303例如在划分箱105的规定的位置上粘贴了二维码等的情况下，也可以包含表示其粘贴位置及朝向的信息。在划分箱辨识传感器205读取了二维码时，箱辨识部364能够基于其读取的结果、划分箱辨识数据1303、和划分箱形状数据1302，确定划分箱105的位置及姿势。

机器人运动学模型2102是将机器人101的臂201等关节的状态、和手203的前端的位置相对应的信息，在动作计划部366对用于使手203移动至期望的位置的臂201的动作进行计划时被参照。

机器人持握误差模型2103包含由机器人101进行的物品的位置及姿势等的辨识时设想的误差的最大值等信息。关于机器人持握误差模型2103的细节在后面叙述(参照图28)。

图22是本发明的实施例的整体管理计算机109所保持的订购信息343的说明图。

订购信息343是表示从各配送目的地接受的物品的订购，即应配送至各配送目的地的物品的类别及数量的信息。具体而言，订购信息343包含订购ID 601、配送目的地信息602、订购物品类别数603、物品类别ID 604及物品类别订购数605。机器人101的作业区域中的划分作业包含：机器人101将按照订购信息343而订购的类别的物品从储存箱103取出所订购的数量，储存至与进行了该订购的配送目的地对应的划分箱105的作业。

订购ID 601是对各订购进行识别的信息。例如与从一个配送目的地接受到的一次订购相关的信息通过一个订购ID而被识别。在图22中作为例而仅示出了与从一个配送目的地接受到的一次订购相关的信息，但也可以从多个配送目的地分别接受1次或多次订购。作为在该情况下的对应方法的一例，也可以是订购信息343按每个配送目的地而被制成，同一配送目的地的订购被汇集为一个，对各个订购信息343分配固有的订购ID。

配送目的地信息602是表示进行了订购的配送目的地的信息，即，表示所订购的物品的配送目的地的信息。订购物品类别数603是所订购的物品的类别的数目，即，应被配送至配送目的地的物品的类别的数目。

物品类别ID 604及物品类别订购数605是所订购的物品的类别及所订购的该类别的物品的数量。在订购了多个类别的物品的情况下，物品类别ID 604及物品类别订购数605的多个组被包含于订购信息343。

在图22中，作为物品类别ID 604及物品类别订购数605的组，例示了物品类别M ID及物品类别M订购数的组、和物品类别N ID及物品类别N订购数的组，但实际上订购信息343也可以进一步包含与其他类别的物品相关的物品类别ID 604及物品类别订购数605的组。

图23是本发明的实施例的整体管理计算机109所保持的作业计划信息344的说明图。

作业计划信息344是与在仓库内接下来进行的划分作业的计划相关的信息，包含订购ID 701、输送储存箱数704及个别作业信息706。

订购ID 701是成为作业计划的对象的订购的识别信息。输送储存箱数704是在该作业计划中被输送的储存箱103的数目。个别作业信息706是与对于各储存箱103的作业相关的信息。

在图23中作为个别作业信息706而例示了个别作业信息Q及个别作业信息R，但实际上关于需要作业的全部储存箱103而保持个别作业信息706。关于个别作业信息706的细节在后面叙述(参照图24)。

图24是本发明的实施例的整体管理计算机109所保持的个别作业信息706的说明图。

个别作业信息706是与对于各储存箱103的作业相关的信息，包含储存箱保管隔层ID 801、物品类别ID 803及物品类别订购数804。储存箱保管隔层ID 801是对保管有作业对象的储存箱103的自动架108的隔层进行识别的信息。物品类别ID 803是对所订购的物品的类别进行识别的信息。物品类别订购数804表示所订购的物品的个数。

图25是本发明的实施例的整体管理计算机109所保持的隔层信息402的说明图。

隔层信息402是表示各隔层的状态的信息，包含隔层ID 901、储存箱输送预约数902、保管物品类别ID 903及保管物品数904。隔层ID 901是对各隔层进行识别的信息。储存箱输送预约数902表示是否预约了将在各隔层中保管的储存箱103为了划分作业而输送至作业区域、及在预约的情况下表示预约的数目。保管物品类别ID 903是对在各隔层中保管的储存箱103中储存的物品的类别进行识别的信息。保管物品数904表示在各隔层中保管的储存箱103中储存的物品的数目。

图26是本发明的实施例的整体管理计算机109所保持的划分箱信息404的说明图。

划分箱信息404是表示各划分箱105的状态的信息，包含划分箱ID 905、对应订购ID 906及划分箱状态ID 907。划分箱ID 905是对各划分箱105进行识别的信息。

对应订购ID 906是对与各划分箱105对应的订购进行识别的信息。例如，在作为某划分箱105的划分箱信息404的对应订购ID 906，保持有对来自某配送目的地的订购进行识别的信息的情况下，在划分作业中，按照该订购而被配送至该配送目的地的物品251被储存至该划分箱105。

划分箱状态ID 907是对划分箱105的状态进行识别的信息。作为划分箱105的状态，例如，有向机器人101的作业区域输送中，由机器人101进行作业中、或机器人101的作业结束向后续工序输送中等。

图27是本发明的实施例的整体管理计算机109及机器人101所保持的物品类别信息502的说明图。

物品类别信息502包含物品类别ID 1201、物品形状数据1202、物品辨识数据1203、储存箱形状数据1204、储存箱辨识数据1205及持握时手指尖位置/朝向1207。

物品类别ID 1201是对物品251的类别进行识别的信息。物品形状数据1202是表示该类别的物品251的形状的数据。物品辨识数据1203是在该类别的物品251的辨识中被使用的数据。例如，在该类别的物品251的表面上，显示该类别所特有的花纹或字符等的情况下，物品辨识数据1203也可以包含该花纹或字符等信息。

储存箱形状数据1204是表示储存了物品251的储存箱103的形状的数据。储存箱辨识数据1205是在储存箱103的辨识中被使用的数据，具有能够确定各储存箱103的信息。例如，在储存箱103上，粘贴有由储存箱辨识传感器204读取的二维码等的情况下，储存箱辨识数据1205也可以包含该二维码的内容、粘贴其的位置及朝向等信息。

持握时手指尖位置/朝向1207表示机器人101使用手203持握该类别的物品251时的持握位置及朝向。例如，在使用指型手203a的情况下，也可以包含表示指209在物品251的哪个位置以哪个朝向进行夹持的信息。此外，在使用吸附手203b的情况下，也可以包含表示吸附垫210a吸附物品251的哪个位置、及吸附时的吸附手203b的朝向的信息。

图28是本发明的实施例的整体管理计算机109及机器人101所保持的机器人持握误差模型2103的说明图。

机器人持握误差模型2103包含物品位置辨识最大误差2801、物品姿势辨识最大误差2802、物品高度辨识最大误差2803、划分箱x方向位置辨识最大误差2804、划分箱y方向位置辨识最大误差2805、划分箱姿势辨识最大误差2806、余量2807、指型手尺寸2851及最小持握量2852。

物品位置辨识最大误差2801、物品姿势辨识最大误差2802及物品高度辨识最大误差2803分别是物品辨识部365基于物品辨识传感器202的辨识结果对物品251的位置、姿势及高度进行辨识时的对辨识结果设想的误差的最大值，相当于参照图5说明的ΔP、ΔΩ及ΔQ。它们是根据基于物品辨识传感器202的传感方法及传感的结果的位置、姿势及高度的算出方法等而预先设定的值。

划分箱x方向位置辨识最大误差2804、划分箱y方向位置辨识最大误差2805及划分箱姿势辨识最大误差2806分别是箱辨识部364基于划分箱辨识传感器205的辨识结果对划分箱105的位置及姿势进行辨识时的对辨识结果设想的误差的最大值，相当于参照图6说明的ΔX、ΔY及ΔΓ。它们是根据基于划分箱辨识传感器205的传感方法及传感的结果的位置及姿势的算出方法等而预先设定的值。

余量2807是作为用于防止在将物品251储存至划分箱105时与划分箱105的壁面或其他物品251的接触所导致的损伤的余量而设定的值，相当于参照图6等而说明的余量e。作为余量2807能够设定0以上的任意的值。该值越大则物品251损伤的危险越降低，但若过大则有难以确保其空间并将物品251插入至划分箱105的情况。此外，还有划分箱105的容积的利用效率也降低的情况。

指型手尺寸2851在机器人101具有指型手203a的情况下，示出其尺寸。其为了算出参照图5说明的为了插入指209而需要在划分箱105的内侧的壁面和物品251的侧面之间确保的空间的尺寸(距离W)来使用。

最小持握量2852是为了稳定持握物品251而需要确保的从物品251的上表面至指209的前端为止的距离的最小值，相当于参照图5说明的最小持握量Lmin。

图29是本发明的实施例的机器人101所保持的箱内物品配置信息381的说明图。

箱内物品配置信息381关于机器人101取出物品251的储存箱103及储存物品251的划分箱105的各个，包含与在箱中储存的物品251相关的信息。具体而言，箱内物品配置信息381包含箱类别ID 1501、箱ID 1502、箱形状数据1503、物品数1504、物品类别ID 1505、形状数据1506及箱内位置/朝向1507。

箱类别ID 1501是对各箱是储存箱103或划分箱105的哪个进行识别的信息。箱ID1502是对各箱进行识别的信息。箱形状数据1503是表示各箱的形状(例如长度、宽度、高度等尺寸)的信息。物品数1504表示在各箱中储存的物品251的数目。

物品类别ID 1505、形状数据1506及箱内位置/朝向1507表示在箱中储存的物品251的类别、形状、以及该物品被放置的箱内的位置及朝向(姿势)。在一个箱内储存有多个物品251的情况下，按每个该物品，物品类别ID 1505、形状数据1506及箱内位置/朝向1507的组被储存至箱内物品配置信息381。

在图29的例中作为物品类别ID 1505、形状数据1506及箱内位置/朝向1507的组，登记了物品S物品类别ID、物品S形状数据及物品S箱内位置/朝向的组、和物品T物品类别ID、物品T形状数据及物品T箱内位置/朝向的组，但在箱内储存有三个以上的物品251的情况下关于剩余的物品251也登记同样的信息。

接着，关于整体管理计算机109及机器人101的动作进行说明。

图30是表示本发明的实施例的整体管理计算机109对各订购执行的处理的流程图。

最初，整体管理计算机109的订购处理部331从上层系统110接收订购信息343(图22)，储存至辅助存储装置313(步骤3001)。

接着，订购处理部331对对于所接收到的订购信息343的作业进行计划(步骤3002)。具体而言，订购处理部331除了订购信息343外，还参照仓库状态管理信息341(图20)及仓库定义信息342(图21)，制成作业计划信息344(图23)并储存至辅助存储装置313。该处理的细节在后面叙述(参照图31)。

此时，订购处理部331以与按照所制成的作业计划信息344而需要输送至机器人101的作业区域的储存箱103对应的自动架108的隔层为对象，对隔层信息402(图25)的储存箱输送预约数902增加1，将保管物品数904减少所订购的数目。

接着，订购处理部331对指示终端107发送划分箱105的准备的指示(步骤3003)。指示终端107将所接收到的指示对作业员106进行输出。作业员106将所指示的类别的划分箱105准备一个，将记载了固有的ID的标识作为划分箱ID而粘贴于该划分箱105，在划分箱输送带104上设置该划分箱105。其后，作业员106经由指示终端107，将准备完成的通知发送至划分箱输送带104。

接着，作业员106将表示划分箱105的准备完成的信息、和对所设置的划分箱105进行识别的ID输入至指示终端107。指示终端107将所输入的信息发送至整体管理计算机109。订购处理部331若接收这些信息(步骤3004)，则对仓库状态管理信息341(图20)的划分箱数403增加1，制成与该划分箱105对应的划分箱信息404。所制成的划分箱信息404的划分箱状态ID 907(图26)设为“向机器人输送中”。

接着，订购处理部331对机器人101发送作业的指示(步骤3005)。此时，订购处理部331将该机器人对应的全部个别作业信息706(图24)、和对作业的对象的划分箱105进行识别的划分箱ID一并发送。

接着，订购处理部331向划分箱输送带104，发送将所设置的划分箱105输送至机器人101的作业区域的指示(步骤3006)。接受到该指示的划分箱输送带104将划分箱105输送至机器人101的作业区域。若该输送结束，则与该划分箱105对应的划分箱信息404的划分箱状态ID 907(图26)成为“机器人作业中”。

机器人101的箱辨识部364基于划分箱辨识传感器205的传感结果对划分箱105的ID进行辨识。假设在与多个订购对应的作业并行进行的情况下，机器人101基于所到达的划分箱105的ID，掌握各个划分箱105与哪个订购对应。

此外，在某划分箱105向机器人101的作业区域被输送时，与别的订购对应的划分箱105先到达作业区域，正在进行由机器人101进行的作业的情况下，也可以是划分箱输送带104使输送中的划分箱105在作业区域的近前等待，若之前的划分箱105的作业结束而该之前的划分箱105移动至作业区域之外，则使正在等待的划分箱105移动至作业区域。

接着，订购处理部331判定该机器人101进行作业的个别作业信息706之中，是否有对应的储存箱103尚未被输送至作业区域(步骤3007)。在有尚未被输送的储存箱103的情况下，选择与其对应的个别作业信息706之一，前进至步骤3008。另一方面，在没有尚未被输送的储存箱103的情况下，省略步骤3008而前进至步骤3009。

在步骤3008中，订购处理部331向自动架108及储存箱输送带102，发送输送与所选择的个别作业信息706对应的储存箱103的指示。基于该指示，自动架108及储存箱输送带102将相应的储存箱103输送至作业区域(步骤3008)。

此时，在与别的订购对应的储存箱103先到达作业区域，正在进行由机器人101进行的作业的情况下，储存箱输送带102使输送中的储存箱103在作业区域的近前等待，处理前进至步骤3009。其后，储存箱输送带102在将作业区域的储存箱103退还至自动架108时(步骤3012)，将正在等待的储存箱103输送至作业区域内。

若储存箱103被输送至作业区域，则机器人101的箱辨识部364基于储存箱辨识传感器204的传感结果对储存箱103的ID进行辨识，对在其中储存的物品251的类别进行辨识。接下来，机器人101检索与所辨识出的物品251的类别对应的个别作业信息706，确认成为从储存箱103取出而装箱至划分箱105的作业的对象的物品251的个数，执行其作业。所执行的作业的详细的过程在后面叙述(参照图32)。

接着，订购处理部331判定所输送的储存箱103之中，是否有从作业区域尚未被退还至自动架108的储存箱(步骤3009)。在有尚未被退还的储存箱的情况下，订购处理部331确认是否从机器人101接收到个别作业的完成通知，若没有接收到则等待规定的时间接收(步骤3010)。在规定的时间经过也没有接收到个别作业的完成通知的情况下(步骤3011：否)，返回至步骤3007，反复执行步骤3007以后的处理。在从机器人101接收到个别作业的完成通知的情况下(步骤3011：是)，订购处理部331向储存箱输送带102指示该储存箱103的输送而将该储存箱103退还至自动架108的保管隔层，对与该隔层对应的隔层信息402的储存箱输送预约数902减去1(步骤3012)。

其后，处理返回至步骤3007，反复执行步骤3007以后的处理。

在步骤3009中，在判定为没有尚未被退还的储存箱103的情况下，与订购对应的全部物品251向划分箱105的装箱作业结束。因此，订购处理部331从机器人101接收装箱作业的完成报告(步骤3013)，向划分箱输送带104，发送将划分箱105向后续工序区域(省略图示)输送的指示(步骤3014)。此时，订购处理部331将与该划分箱105对应的划分箱信息404的划分箱状态ID 907变更为“向后续工序移送中”。

若划分箱105向后续工序区域的输送结束，则订购处理部331向上层系统110发送对所输送的划分箱105进行识别的划分箱ID以及订购的完成报告(步骤3015)。进而，订购处理部331从仓库状态管理信息341删除与该划分箱105对应的划分箱信息404，对划分箱数403减去1。

以上，对于在步骤3001中接收到的订购的作业结束。

图31是表示本发明的实施例的整体管理计算机109对各订购制成作业计划的处理的流程图。

订购处理部331若在图30的步骤3001中从上层系统110接收订购信息343，则在步骤3002中开始图31的处理。

最初，订购处理部331开始制成与所接收到的订购信息343对应的作业计划信息344(步骤3101)。具体而言，订购处理部331在一个储存箱103中储存有一个类别的物品的情况下，将订购信息343的订购物品类别数603原样设定为作业计划信息344的输送储存箱数704，制成该数目的个别作业信息706。并且，订购处理部331基于订购信息343，对各个别作业信息706的物品类别ID 803及物品类别订购数804进行登记。

接着，订购处理部331关于订购信息343中包含的各物品类别，决定取出所对应的储存箱103的自动架108的隔层(步骤3102)。具体而言，订购处理部331从仓库状态管理信息341的隔层信息402检索储存有订购信息343中包含的各类别的物品的隔层。并且，订购处理部331将所检索出的隔层的ID登记为个别作业信息706的储存箱保管隔层801，对与该隔层对应的隔层信息402的储存箱输送预约数902增加1。

此时，在同一类别的物品在多个隔层中被保管的情况下，通过步骤3102的检索而得到多个隔层。在该情况下，订购处理部331也可以从所得到的多个隔层选择储存箱输送预约数902少的隔层。由此，能够减少储存箱103的输送的等待时间，能够使划分作业更有效。

以上，作业计划信息344的制成结束。

图32是表示本发明的实施例的机器人101对各订购执行的动作的流程图。

最初，机器人101的机器人管理部361从整体管理计算机109接收划分箱ID和作业计划信息344(步骤3201)。其在图30的步骤3005中被发送。

接着，机器人管理部361基于箱辨识部364的辨识结果，确认具有在步骤3201中接收到的划分箱ID的划分箱105是否到达作业区域，取得该划分箱105的位置及姿势的辨识结果(步骤3202)。

接着，机器人管理部361判定所接收到的作业计划信息344中包含的个别作业信息706之中，是否有未对应的个别作业信息(步骤3203)。在有未对应的个别作业信息706的情况下，以其中之一为对象，执行步骤3204以后的处理。

接着，机器人管理部361基于箱辨识部364的辨识结果，确认与作为对象的个别作业信息706对应的储存箱103是否到达作业区域，取得该储存箱103的位置及姿势的辨识结果(步骤3204)。

物品辨识部365使用物品辨识传感器202对储存箱103内进行测量，对所储存的物品251的位置及姿势进行辨识。机器人管理部361若取得该辨识结果(步骤3205)，则从其中确定要取出的物品251(步骤3206)。

接着，机器人管理部361参照箱内物品配置信息381和机器人持握误差模型2103，决定将所确定的物品251设置在划分箱105内时的理想位置姿势(步骤3207)。例如在机器人101具有指型手203a，且所确定的物品251最初被设置于划分箱105的情况下，也可以如图6所示，将该理想位置姿势决定为从划分箱的角部空开了所设想的位置误差或指尺寸的相应量的空间的位置。或者，在已经设置了别的物品251的情况下，也可以如图8的(e)及图8的(f)的物品251m那样将该理想位置姿势决定为由别的物品251的理想位置姿势形成的角部。

另一方面，在机器人101具有吸附手203b，且所确定的物品251最初被设置于划分箱105的情况下，也可以如图11所示，将该理想位置姿势决定为从划分箱的角部空开了所设想的位置姿势误差的相应量的空间的位置。或者，在已经设置了别的物品251的情况下，也可以如图13的(e)及图13的(f)的物品251m那样，将该理想位置姿势决定为由别的物品251的理想位置姿势形成的角部。

接着，机器人管理部361基于所决定的理想位置姿势，决定向划分箱105内插入物品251时的插入位置姿势(步骤3208)。例如，在所确定的物品251最初被设置于划分箱105的情况下，也可以将在步骤3207中决定的理想位置姿势原样决定为插入位置姿势。在已经设置了别的物品251，且机器人101具有指型手203a的情况下，也可以如图8的(a)及图8的(b)的物品251m那样，将该插入位置姿势决定为从理想位置姿势空开了所设想的位置误差的2倍的空间的位置。或者，在机器人101具有吸附手203b的情况下，也可以如图13的(a)及图13的(b)的物品251m那样，将该插入位置姿势决定为从理想位置姿势空开了所设想的位置姿势误差的2倍的空间的位置。

接着，机器人管理部361从储存箱103取出所确定的物品251(步骤3209)。例如，也可以是机构控制部362按照来自机器人管理部361的指示对臂201及手203进行操作而取出所确定的物品251。以下的说明中的手203的操作也同样。

接着，机器人管理部361使手203移动以使所取出的物品251在划分箱105内的位置姿势成为在步骤3208中决定的插入位置姿势(步骤3210)。

接着，机器人管理部361使手203水平地移动以使物品251的水平方向的位置姿势与理想位置姿势成为相同(步骤3211)。例如，在机器人101具有指型手203a的情况下，也可以如图8的(c)及图8的(d)那样使指型手203a移动。此时，实际的各物品251的位置例如成为图9的(c)及图9的(d)那样。此外，在机器人101具有吸附手203b的情况下，也可以如图13的(c)及图13的(d)那样使吸附手203b移动。此时，实际的各物品251的位置例如成为图15的(c)、图16的(c)或图17的(b)那样。

接着，机器人管理部361从手203释放物品251而将其设置于划分箱105内，将手203从划分箱105抬起(步骤3212)。

接着，机器人管理部361判定是否将储存箱103内的物品251拣选了所订购的数目(步骤3213)。在所订购的数目的物品251的拣选没有结束的情况下，返回至步骤3206，执行剩余的物品251从储存箱103的取出及向划分箱105的储存。

在步骤3213中，在判定为所订购的数目的物品251的拣选结束的情况下，机器人管理部361将基于个别作业信息706的作业的完成的通知发送至整体管理计算机109，确认用于将拣选结束的储存箱103退还至自动架108的移动开始(步骤3214)。其后，处理返回至步骤3203。

在步骤3203中，判定为没有未对应的个别作业信息706的情况下，关于在步骤3202中到达的划分箱105而订购的全部物品251的储存结束，所以机器人管理部361将基于在步骤3201中接收到的作业计划信息344的作业的完成的通知发送至整体管理计算机109，确认物品251的储存结束的划分箱105向后续工序的移动开始(步骤3215)。

以上，机器人101对于各订购的处理结束。

以上那样，本发明的实施例的机器人系统也可以具备向具有底面和连接到底面的壁面的输送目的地(例如划分箱105)输送输送对象物(例如物品251)的机械手(manipulator)(例如臂201及手203)，执行：第一工序，机械手将第一输送对象物(例如图9的物品251j或图15的物品251i等)置于所述输送目的地的底面；第二工序，所述机械手将第二输送对象物(例如图9的物品251m或图15的物品251j等)输送至输送目的地的底面上的与第一输送对象物不接触的位置(例如图9的(a)中的物品251m的位置、或图15的(a)中的物品251j的位置)；以及第三工序，机械手使第二输送对象物从与第一输送对象物不接触的位置向第一输送对象物的方向进行移动，使其在与第一输送对象物接触之后进一步移动，从而使所述第一输送对象物移动(例如，从图9的(a)所示的状态到图9的(c)所示的状态的工序、或从图15的(a)所示的状态到图15的(c)所示的状态的工序)。

由此，在将不同的形状的多个物品储存于箱时，将物品间的间隙变得更小从而能够使箱内的容纳效率提高。

在此，在第三工序中，机械手也可以在使第二输送对象物与第一输送对象物接触之后进一步移动，从而对第一输送对象物的姿势进行变更。这相当于例如图15的(a)的物品251i的姿势在图15的(c)中被变更。

由此，姿势的辨识误差所引起的物品251的姿势的偏差被修正，所以箱的容积的利用效率提高。

此外，第二工序中的第二输送对象物的移动方向与第三工序中的第二输送对象物的移动方向不同。这相当于在上述的实施例中，将物品251插入至划分箱时的移动方向与对所插入的物品251进行错开移动时的移动方向不同。

由此，在充分地确保了与其他物品251的距离的位置上插入输送对象的物品251，其后，与其他物品251的距离缩小。因此，能够在插入时不对物品251造成损伤，且在插入后提升箱的容积的利用效率。

此外，在第三工序中，机械手以第二输送对象物的底面处于比第一输送对象物的底面高且比第一输送对象物的上表面低的位置的方式使第二输送对象物移动。这相当于图5及图12所示的物品251i相对于物品251p的位置。

由此，能够使输送对象的物品251与底面不接触，而与相邻的物品251接触，使该相邻的物品251移动。

此外，在第一工序中，第一输送对象物被置于与壁面不接触的位置。

由此，避免物品251与壁面冲突而损伤。

此外也可以是，在第二工序结束的时刻，第一输送对象物被置于输送目的地的壁面与第二输送对象物之间，在第三工序中，机械手将第二输送对象物与第一输送对象物接触之后，使其向壁面的方向进行移动，从而使第一输送对象物向壁面的方向进行移动。这相当于如图9的(a)～图9的(d)所示，物品251m与物品251j接触而使其向壁面的方向进行移动、及如图15的(a)～图15的(c)所示，物品251j与物品251i接触而使其向壁面的方向进行移动。

由此，由于先放置的物品251与壁面的距离缩小，所以箱的容积的利用效率提高。

此外，在第三工序中第一输送对象物向壁面的方向进行移动距离比在第一工序中被放置的第一输送对象物和壁面的距离小。此时，机器人系统考虑输送目的地的壁面的位置的辨识误差(其最大值例如是图28的划分箱x方向位置辨识最大误差2804及划分箱y方向位置辨识最大误差2805)、输送目的地的壁面的姿势的辨识误差(其最大值例如是划分箱姿势辨识最大误差2806)、输送对象物的位置的辨识误差(其最大值例如是物品位置辨识最大误差2801)、及输送对象物的姿势的辨识误差(其最大值例如是物品姿势辨识最大误差2802)之中的至少一个而被设计，保持所考虑的辨识误差的最大值，即使所考虑的辨识误差都最大，也可以以与壁面不接触的方式放置第一输送对象物。

也就是说，对于根据输送目的地的壁面的辨识结果和输送对象的辨识结果而算出的“输送目的地的壁面与输送对象的相对位置关系”，考虑其偏差。在第一工序中，基于这上述的参数之中一个以上的信息，决定该偏差的最大值，比该偏差的最大值更大地从输送目的地的壁面离开而设置第一输送对象物。并且，在第三工序中，使其向输送目的地的壁面的方向移动该偏差的最大值的相应量。

这例如相当于：相对于图9的(a)所示的移动前的物品251j至壁面为止的距离为e+ΔD，图9的(c)中的物品251j的移动量为ΔD；及相对于图15的(a)所示的移动前的物品251i至壁面为止的距离为e+2ΔP，图15的(c)中的物品251i的移动量为2ΔP。

这些应考虑的辨识误差的最大值是在使该机器人系统进行工作之前预先决定的参数。关于输送目的地的壁面的位置的辨识误差的最大值(例如，图28的划分箱x方向位置辨识最大误差2804及划分箱y方向位置辨识最大误差2805)和输送目的地的壁面的姿势的辨识误差的最大值(例如，划分箱姿势辨识最大误差2806)，以以下的方法来确定。首先，基于设计图而将划分箱105以手工作业的方式准确地设置在机器人101前的停止位置，使机器人101的划分箱辨识传感器205和箱辨识部364进行动作而辨识划分箱105的位置姿势。将其辨识结果和设计图的偏差作为辨识误差，多次反复进行该划分箱105的设置和辨识，将最大的辨识误差作为辨识误差的最大值而设定给机器人101。同样，关于输送对象物的位置的辨识误差的最大值(例如，物品位置辨识最大误差2801)和输送对象物的姿势的辨识误差的最大值(例如，物品姿势辨识最大误差2802)，以以下的方法来确定。首先，基于设计图而将储存箱103以手工作业的方式准确地设置在机器人101前的停止位置，在储存箱103内以手工作业的方式设置物品251，将储存箱103和物品251的相对位置姿势关系以尺子或量角器准确地测定的基础上，使机器人101的臂201和物品辨识传感器202和物品辨识部365进行动作而辨识物品251的位置姿势。将其辨识结果与根据设计图及储存箱103和物品251的相对位置姿势关系而求得的物品251的位置姿势的偏差作为辨识误差，多次反复进行该物品251的设置和测定和辨识，将最大的辨识误差作为辨识误差的最大值而设定给机器人101。

与第一输送对象物不接触的位置是，将所确定的机器人系统的辨识误差的范围外用作第二输送对象物与第一输送对象物不接触的位置。也就是说，第二输送对象不被插入至机器人系统作为辨识误差而设定的离第一输送对象物具有规定的距离的区域，而被插入至该区域外的区域。由此，在该工序中，能够防止输送对象物彼此的接触，所以能够提升装箱作业的成功率。

此外，由此，避免物品251与壁面冲突而损伤。

此外也可以是，机械手具有对输送对象物进行持握的持握部(例如指型手203a、吸附手203b或双重吸附手203c)，持握部具有通过夹持输送对象物而持握输送对象物的多个指(例如指209)。或者，持握部也可以具有通过吸附输送对象物而持握输送对象物的吸附部(例如吸附垫210a、210b或210c)。

由此，能够对以多样的形状的物体为对象的划分作业应用本发明。

此外，持握部(例如双重吸附手203c)也可以具有两个吸附部(例如吸附垫210b及210c)，在第二工序中，第一吸附部(例如吸附垫210b)吸附第二输送对象物(例如物品251g)，机械手向第三输送对象物(例如物品251h)进行移动，第二输送对象物和第三输送对象物接触而第三输送对象物成为与第二输送对象物对应的姿势之后，第二吸附部(例如吸附垫210c)吸附第三输送对象物，在第三工序中，机械手一边使第二输送对象物或第三输送对象物与第一输送对象物接触一边移动。

或者，本发明的实施例的机器人系统也可以具备向具有底面和连接到底面的壁面的输送目的地输送输送对象物的机械手，机械手具有至少两个通过吸附输送对象物而持握输送对象物的吸附部(例如吸附垫210b及210c)，第一吸附部持握第一输送对象物(例如物品251g)，将所持握的所述第一输送对象物向第二输送对象物(例如物品251h)的方向进行输送，第一吸附部使第一输送对象物与第二输送对象物接触从而第一输送对象物和第二输送对象物成为对应的姿势(例如图18的(f)所示的姿势)之后，第二吸附部吸附第二输送对象物。

由此，两个物品251同时被输送，所以拣选的效率提高，并且能够以填补该两个物品251之间的间隙的状态装箱，所以箱的容积的利用效率提高。填补间隙意味着，将物品间的间隙变小或使其密接。

此外，机器人系统保持输送对象物的位置的辨识误差的最大值(例如图28的物品位置辨识最大误差2801)、及输送对象物的姿势的辨识误差的最大值(例如物品姿势辨识最大误差2802)，在第二工序中，与第一输送对象物不接触的位置是指：即使第一输送对象物的位置的辨识误差、第一输送对象物的姿势的辨识误差、第二输送对象物的位置的辨识误差及第二输送对象物的姿势的辨识误差都最大，第二输送对象物也与第一输送对象物不接触的位置(例如，图9的(a)的物品251m的位置、或图15的(a)的物品251j的位置)。

由此，避免新输送的物品251与已经放置的物品251冲突而损伤。

或者，本发明的实施例的机器人系统也可以具有对输送目的地输送输送对象物的机械手，在已经将第一输送对象物放置于所述输送目的地的情况下，所述机械手持握第二输送对象物，使第二输送对象物移动到与第一输送对象物接触为止之后，进一步使其移动，从而使所述第一输送对象物移动。这相当于例如图9的(a)所示的状态到图9的(c)所示的状态的工序、或图15的(a)所示的状态到图15的(c)所示的状态的工序。

由此，在将不同的形状的多个物品储存于箱时，将物品间的间隙变得更小从而能够使箱内的容纳效率提高。

此外，与第一输送对象物接触为止的第二输送对象物的移动包含：至与第一输送对象物不接触的目标位置为止的第一移动(例如用于插入的移动)、和从目标位置至与第一输送对象物接触为止的第二移动(例如错开移动)。进而，此时，第一移动的方向与第二移动的方向也可以不同。

由此，在充分地确保了与其他物品251的距离的位置上插入输送对象的物品251，其后，与其他物品251的距离缩小。因此，在插入时不对物品251造成损伤，且能够在插入后提升箱的容积的利用效率。

另外，本发明并非限定于上述的实施例，还包含各种变形例。例如，上述的实施例为了本发明的更好的理解而详细地进行说明，并非限定于必须具备说明的全部结构。

此外，上述的各结构、功能、处理部、处理部件等也可以将这些一部分或全部例如通过以集成电路进行设计等而以硬件的方式实现。此外，上述的各结构、功能等也可以通过处理器对实现各自的功能的程序进行分析、执行而以软件的方式实现。实现各功能的程序、表、文件等信息能够储存至非易失性半导体存储器、硬盘驱动器、SSD(固态驱动器(SolidState Drive))等存储设备、或IC卡、SD卡、DVD等计算机可读取的非临时的数据存储介质。

此外，控制线及信息线示出认为说明上所需的，不限于示出在产品上必须的全部控制线及信息线。实际也可以认为几乎全部结构被相互连接。

Claims (13)

1.一种机器人系统，具备向具有底面和连接到所述底面的壁面的输送目的地输送输送对象物的机械手，其特征在于，执行：

第一工序，所述机械手将第一输送对象物置于所述输送目的地的底面；

第二工序，所述机械手使第二输送对象物以满足位于所述输送目的地的底面上的与所述第一输送对象物不接触的位置、而且所述第二输送对象物的底面处于比所述第一输送对象物的底面高且比所述第一输送对象物的上表面低的位置，而且所述机械手的持握部处于比所述第一输送对象物的上表面高的位置的高度条件的方式移动；以及

第三工序，所述机械手使所述第二输送对象物满足所述高度条件且从所述第二工序结束时的位置向所述第一输送对象物以至少包含水平方向的分量的方式进行移动，使所述第二输送对象物的比所述持握部靠下的部分与所述第一输送对象物接触之后进一步移动，从而使所述第一输送对象物移动。

2.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

在所述第三工序中，所述机械手使所述第二输送对象物与所述第一输送对象物接触之后进一步移动，从而对所述第一输送对象物的姿势进行变更。

3.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

所述第二工序中的所述第二输送对象物的移动方向与所述第三工序中的所述第二输送对象物的移动方向不同。

4.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

在所述第一工序中，所述第一输送对象物被置于与所述壁面不接触的位置。

5.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

在所述第二工序结束的时刻，所述第一输送对象物被置于所述输送目的地的壁面与所述第二输送对象物之间，

在所述第三工序中，所述机械手使所述第二输送对象物与所述第一输送对象物接触之后向所述壁面的方向进行移动，从而使所述第一输送对象物向所述壁面的方向进行移动。

6.如权利要求5所述的机器人系统，其特征在于，

在所述第三工序中所述第一输送对象物向所述壁面的方向移动的距离比在所述第一工序中被放置的所述第一输送对象物与所述壁面的距离更小。

7.如权利要求6所述的机器人系统，其特征在于，

考虑所述输送目的地的壁面的位置的辨识误差、输送对象物的位置的辨识误差及输送对象物的姿势的辨识误差之中的至少某一个，

保持全部所述考虑的辨识误差的最大值，

在所述第一工序中，即使全部所述考虑的辨识误差都最大，所述机械手也以与所述壁面不接触的方式放置所述第一输送对象物。

8.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

所述机械手具有持握输送对象物的持握部，

所述持握部具有通过夹持输送对象物来持握输送对象物的多个指。

9.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

所述机械手具有持握输送对象物的持握部，

所述持握部具有通过吸附输送对象物来持握输送对象物的吸附部。

10.如权利要求9所述的机器人系统，其特征在于，

所述持握部具有两个所述吸附部，

在所述第二工序中，第一吸附部吸附所述第二输送对象物，所述机械手向第三输送对象物进行移动，在所述第二输送对象物与所述第三输送对象物接触而所述第三输送对象物成为与所述第二输送对象物对应的姿势之后，第二吸附部吸附所述第三输送对象物，

在所述第三工序中，所述机械手使所述第二输送对象物或所述第三输送对象物一边与所述第一输送对象物接触一边移动。

11.如权利要求1所述的机器人系统，其特征在于，

预先保持输送对象物与所述输送目的地的相对位置关系的偏差的范围，

在所述第二工序中，与所述第一输送对象物不接触的位置是所述偏差的范围外的位置。

12.一种机器人系统，具备向具有底面和连接到所述底面的壁面的输送目的地输送输送对象物的机械手，其特征在于，

所述机械手具有至少两个通过吸附所述输送对象物来持握所述输送对象物的吸附部，

第一吸附部持握第一输送对象物，

所述机器人系统执行：

第一工序，所述机械手使所持握的所述第一输送对象物以满足位于与第二输送对象物不接触的位置、而且所述第一输送对象物的底面处于比所述第二输送对象物的底面高且比所述第二输送对象物的上表面低的位置，而且所述第一吸附部处于比所述第二输送对象物的上表面高的位置的高度条件的方式移动；以及

第二工序，所述机械手使所述第一输送对象物满足所述高度条件且从所述第一工序结束时的位置向所述第二输送对象物以至少包含水平方向的分量的方式进行移动，使所述第一输送对象物的比所述第一吸附部靠下的部分与所述第二输送对象物接触之后进一步移动，从而使所述第一输送对象物和所述第二输送对象物成为对应的姿势，

在所述第二工序之后，第二吸附部吸附所述第二输送对象物。

13.一种机器人系统的控制方法，该机器人系统具备向具有底面和连接到所述底面的壁面的输送目的地输送输送对象物的机械手，该控制方法的特征在于，包含：

第一过程，所述机械手将第一输送对象物置于所述输送目的地的底面；

第二过程，所述机械手使第二输送对象物以满足位于所述输送目的地的底面上的与所述第一输送对象物不接触的位置、而且所述第二输送对象物的底面处于比所述第一输送对象物的底面高且比所述第一输送对象物的上表面低的位置，而且所述机械手的持握部处于比所述第一输送对象物的上表面高的位置的高度条件的方式移动；以及

第三过程，所述机械手使所述第二输送对象物满足所述高度条件且从所述第二过程结束时的位置向所述第一输送对象物以至少包含水平方向的分量的方式进行移动，使所述第二输送对象物的比所述持握部靠下的部分与所述第一输送对象物接触之后进一步移动，从而使所述第一输送对象物移动。

Images