CN113039549A - 用于利用数据验证的物体的动态处理的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于处理物体的处理系统，该处理系统包括用于接收多个物体的多个接收站，每一个物体与预记录数据相关联；以及多个处理站，该多个处理站中的每一个与至少一个处理站通信。每一个处理站包括感知装置，用于感知关于物体中的任何一个的身份或物体的货箱的数据；以及捕获装置，用于捕获关于物体的特性数据以提供所捕获的数据。每一个处理站进一步包括比较装置，用于将所捕获的数据与预记录数据进行比较以提供比较数据；以及多个配送站，该多个配送站中的每一个与至少一个处理站通信，以用于响应于该比较数据接收来自该至少一个处理站的物体。

Description

用于利用数据验证的物体的动态处理的系统和方法
优先权
本申请要求于2018年10月23日提交的美国临时专利申请序列号62/749,509以及于2019年8月8日提交的美国临时专利申请序列号62/884,351，上述申请的公开内容通过引用整体并入正文。
背景技术
本发明大体上涉及物体处理系统，并且具体涉及装运系统，该装运系统容纳来自发送实体的订单并向目的地实体提供配送和装运服务。
当前的物体处理系统通常涉及大量物体的处理，其中物体是以有组织批次或无组织批次方式接收的，并且必须根据物体上的货单或具体地址(例如，在邮件系统中)路由到期望的目的地。
例如，当前的配送中心分拣系统通常假定不灵活的操作序列，由此无组织的输入物体流首先被分成单个单独物体流，每次一个地呈现给识别物体的扫描仪。导入元件(例如，传送机(conveyor)、倾斜货盘或可手动移动的货箱)将物体运输到期望的目的地位置或进一步的处理站，这些处理站可以是货箱、溜槽、袋子或传送机等。
在典型的包裹分拣系统中，人类工作者或自动化系统通常按到达顺序检取包裹，并基于给定的启发式方法将每个包裹或物体分拣到收集货箱中。例如，可能会到一个收集货箱的类似类型的所有物体，或单个客户订单中的所有物体，或目的地为同一装运目的地的所有物体等。人类工作者或自动化系统被要求接收物体并将每一个物体移至它们的被分配的收集货箱。如果不同类型的输入(接收)物体的数量很大，则需要大量的收集货箱。
当前最先进的分拣系统也在一定程度上依赖于人力。大多数解决方案都依赖于正在进行分拣的工作者，通过扫描来自导入区域(溜槽、桌子等)的物体，并将物体放置在分段运输位置、传送机或收集货箱中。当容器已满或者控制软件系统确定容器需要清空时，另一个工作者将货箱清空到袋子、盒子或其他容器中，然后将该容器送到下一个处理步骤。此类系统在吞吐量(即，人类工人可以多快地以该方式分拣或清空货箱)和转移数(即，对于给定的货箱尺寸，只有这么多货箱可以被安排在人类工人的可及范围内)有限制。
除了这些挑战之外，还有一些物体可能具有错误地输入到货单或装运标签中的与物体有关的信息。例如，如果配送中心的货单中包括不正确的物体的尺寸或重量(例如，由于不正确地手动输入)，或者如果装运寄件人在装运标签上输入了不正确的尺寸或重量，则处理系统可能会以未知为由拒绝该物体。附加地，关于装运标签上的错误信息，寄件人可能由于错误信息而被少收费用，例如，如果寄件人输入的尺寸或重量不正确。
仍然需要一种更有效率和更具成本效益的物体处理系统，其将各种尺寸和重量的物体处理到合适的收集货箱或盒子中，而且对于处理这种不同尺寸和重量的物体是有效率的。
发明内容
根据实施例，本发明提供了一种用于处理物体的处理系统。该处理系统包括用于接收多个物体的多个接收站，每一个物体与预记录数据相关联；以及多个处理站，该多个处理站中的每一个与至少一个处理站通信。每一个处理站包括感知装置，用于感知关于物体中的任何一个的身份或物体的货箱的数据，以及捕获装置，用于捕获关于物体的特性数据以提供所捕获的数据。每一个处理站进一步包括比较装置，用于将所捕获的数据与该预记录数据进行比较以提供比较数据；以及多个配送站，该多个配送站中的每一个与至少一个处理站通信，以用于响应于该比较数据接收来自该至少一个处理站的物体。
根据另一个实施例，本发明提供了一种处理物体的方法。该方法包括接收多个物体，每一个物体与预记录数据相关联；提供多个处理站，该多个处理站中的每一个与至少一个处理站通信，包括感知关于物体中的任何一个的身份或物体的货箱的数据，以及捕获关于物体的特性数据以提供所捕获的数据；将所捕获的数据与该预记录数据进行比较以提供比较数据；以及提供多个配送站，该多个配送站中的每一个与至少一个处理站通信，以用于响应于该比较数据接收来自该至少一个处理站的物体。
根据进一步的实施例，本发明提供了一种物体处理验证系统，该物体处理验证系统包括数据储存库，该数据储存库用于存储与物体有关的信息，该信息包括：标识信息、物体重量、物体体积和目的地信息；第一检测系统，该第一检测系统检测与该物体相关联的标识信息；第二检测系统，该第二检测系统检测与该物体相关联的体积；第三检测系统，该第三检测系统检测与该物体相关联的重量；计算机处理系统，该计算机处理系统用于将所检测的标识信息、体积和重量与存储在该数据储存库中的所标识的物体的体积和重量进行比较；以及物体运输系统，如果该物体的所检测的体积和重量与所存储的体积和重量相匹配，则将该物体路由到前进目的地；如果所检测的体积和重量与所存储的体积和重量不够匹配，则将该物体路由到检查目的地。
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实施例的包括物体处理系统的物体装运系统的说明性图解视图；
图2示出了根据本发明的实施例的涉及车辆到车辆处理的物体处理系统的说明性图解视图；
图3示出了图2的物体处理系统的接收站的说明性图解视图；
图4示出了图2的物体处理系统的配送站的说明性图解视图；
图5示出了图2的物体处理系统的处理站的说明性图解视图；
图6示出了图5的处理站的检测系统和捕获系统的说明性图解底视图；
图7A-7D示出了在进行分析之前(图7A)，在拾取物体之前(图7B)，在拾取物体之后(图7C)以及将拾取的物体的体积与货箱体积隔离(图7D)，正在经历对同质物体的体积和/或密度分析的货箱的说明性图解平面图；
图8示出了位于扫描体积周围的多个感知单元的说明性图解视图；
图9示出了位于扫描体积周围的图8的多个感知单元的图解视图，其中感知单元和照明源对接合；
图10示出了图8的一对感知单元和照明源的说明性图解侧视图；
图11示出了图10的说明性图解侧视图，其中一对感知单元和照明源对接合；
图12示出了来自第一感知单元的物体的说明性图解视图；
图13示出了来自第二感知单元的图12的物体的说明性图解视图；
图14示出了来自第三感知单元的图12的物体的说明性图解视图；
图15示出了来自第三感知单元的图12的物体的说明性图解视图；
图16示出了根据本发明的实施例的在系统中使用的3D扫描仪和扫描场的说明性图解视图；
图17A-17D示出了根据本发明实施例的包括位于相同高度的三个3D扫描仪(图17A)以及多个高度的三个3D扫描仪的系统的作为等轴侧视图(图17B)、俯视图(图17C)和侧视图(图17D)的说明性图解视图；
图18示出了根据本发明的实施例使用的3D扫描系统的说明性图解视图，该3D扫描系统扫描物体和抓取该物体的末端执行器的一部分；
图19示出了要从全部扫描体积中减去的被扫描物体和末端执行器的被扫描部分的说明性图解侧视图；
图20示出了根据本发明的实施例使用的末端执行器系统的说明性图解视图，该末端执行器系统包括用于检测抓取(诸如例如多次拾取)中的潜在误差的传感器；
图21示出了根据本发明的实施例的在系统中使用的重量感测托架的说明性图解视图；
图22示出了图21的重量感测托架的说明性图解侧视图；
图23示出了图21的重量感测托架的说明性图解俯视图；
图24示出了图21的重量感测托架的说明性图解端视图；
图25示出了倾斜以清空托架的内容物的图24的重量感测托架的说明性图解端视图；
图26示出了根据本发明的另一个实施例的在系统中使用的另一个重量感测托架的说明性图解视图；
图27示出了图26的重量感测托架的说明性图解侧视图；
图28示出了根据本发明的进一步实施例的在系统中使用的进一步的重量感测托架的说明性图解视图；
图29示出了图28的重量感测托架的说明性图解视图，其中为了便于说明移除了V形板；
图30示出了图28的重量感测托架的说明性图解端视图，其中为了便于说明移除了端壁；
图31示出了根据本发明的进一步实施例的在系统中使用的又进一步的重量感测托架系统的说明性图解视图；
图32示出了图31的重量感测托架系统的一部分的说明性图解视图；
图33示出了根据本发明的另一个实施例的在系统中使用的另一个处理站的说明性图解视图；
图34示出了正在通过图33的处理站的下落扫描仪下落的物体的说明性图解视图；
图35A–35D示出了在进行分析之前(图35A)，在拾取物体之前(图35B)，在拾取物体之后(图35C)以及将拾取的物体的体积与货箱体积隔离(图35D)的正在经历对不相似的物体的体积和/或密度分析的货箱的说明性图解平面图；
图36示出了根据本发明的实施例使用的下落扫描仪的说明性图解前视图；
图37示出了图36的下落扫描仪的说明性图解后视图；
图38示出了根据本发明的实施例的图4的配送站的一部分的说明性图解视图；
图39示出了图38中所示的配送站的一部分的说明性图解视图，其中托架沿着轨道移动并且倾斜以使物体从托架下落；
图40示出了图38中所示的配送站的一部分的说明性图解视图，其中输出箱已被移动到输出传送机66；
图41示出了根据本发明的进一步实施例的处理系统的说明性图解视图，该处理系统包括U形传送机和可编程运动系统；
图42示出了图41的处理系统的一部分的说明性图解视图；
图43示出了图42的感知单元的底部的说明性图解视图；
图44示出了包括图41的多个处理系统的系统的说明性图解视图；
图45示出了根据本发明的进一步实施例的处理系统的说明性图解视图，该处理系统包括位于环形输入传送机和往复穿梭系统之间的可编程运动设备；
图46示出了图45的处理系统的说明性图解视图，其中往复托架沿着输出货箱的行之间的轨道移动；
图47示出了图45的系统的说明性图解俯视图；
图48示出了图48的系统的说明性图解俯视图；以及
图49示出了根据进一步实施例的系统的说明性图解视图，该系统包括如图45所示的多个处理站。
所示出的附图仅用于说明性目的。
具体实施方式
根据实施例，本发明提供了一种物体处理系统，该物体处理系统不仅跟踪物体(例如，包装、信封、盒子等)，而且在处理期间在多个点检测关于物体的数据，例如，用于拾取验证和放置验证。检测到的数据对照由(手动地或自动地生成的)货单或装运标签等提供的一组参考的预记录数据进行检查。尽管检测到的数据可以表示所估计的质量、重量、尺寸或体积，但如果发现重大差价，则可以保持该物体，直到解决差价，或者将该物体重新路由以返回其原始寄件人。
更具体地，该系统可以确定物体的身份，并访问关于该物体的先前记录的数据。先前记录的数据可以由货单提供，该货单针对每一个物体提供唯一身份数据、其质量或重量和其尺寸或体积或密度以及其配送信息，诸如递送地址或目的地位置。将表示身份数据的标识标记(诸如条形码、QR码或RFID标签)应用于物体。先前记录的数据也可以由寄件人提供，例如，如果寄件人(或装运公司人员)提供关于物体的质量或重量或尺寸或体积、密度等的数据。然后，装运公司人员可以将唯一的身份数据分配给物体，并应用表示身份数据的标识标记，诸如条形码、QR码或RFID标签。然后，目的地信息(诸如地址或目的地位置)与物体的身份数据相关联。
在处理期间，系统将确定物体的身份数据，然后将确定物体的质量、重量、尺寸、体积、密度等。然后，系统将所确定的数据(例如，质量、重量、尺寸或体积)和与物体的身份相关联的先前记录的数据进行比较。如果发现差价(例如，超过2％-5％或10％)，则物体将在内部重新路由到保持站，直到差价得到解决。可以通过让装运网络经由装运公司联系寄件人，使寄件人的账单账户信息入账或借记正确的金额以弥补差价，来解决差价。如果差价没有解决，物体可以返回给寄件人，例如，通过将寄件人的地址分配为与物体的身份数据相关联的目的地地址。在这种情况下，系统可以覆写预先记录数据，并将寄件人的地址分配为物体的目的地地址。这将提供该物体随后被返还给寄件人，并且可以进一步包括对返还原因的解释，例如，通过包括报告所确定的质量、重量、尺寸或体积的戳记或粘着标签。
根据某些实施例，如果确定所捕获的数据更准确地反映物体的特性，则系统可以更新货单。例如，系统可以记录相同物体的已知尺寸和重量，并且在多次遇到物体之后，系统可以知道所感知的数据比货单中的原始数据更准确。例如，系统可以采用学习，从随着时间的推移而改进的意义上。随着物体、拾取站和处理参数改变的拾取的性能可能不是已知先验的。此外，将周期性地遇到尚未被拾取过的物体。然而，新物体类似于先前拾取的物品，并且将具有类似的性能特性是可能的。例如，物体X可以是在二十盎司瓶中的一种洗发水，并且物体Y可以是在二十盎司瓶中的护发素。如果由同一公司配送，则瓶子的形状可以是相同的。系统包括以下过程：使用对类似物体的过去性能的观测来预测未来的性能；以及学习对系统可用的物体的什么特性是未来性能的可靠预测因子。学习具体是学习过程，该学习过程(a)外推新看到的物体的性能，(b)不断更新它学习以外推的数据，以便不断提高性能。
图1示出了根据本发明的实施例的系统10，其中包装、盒子或扁平物体的寄件人12在装运表格14上填写关于包装的信息，并经由寄件人的账单账户16支付装运费用。所提供的信息可以包括物体的质量和/或重量和/或尺寸和/或体积等，以及物体的装运地址或目的地位置。然后，包装被递送到装运公司18，在装运公司18处包装被接收并且被贴上与物体的身份数据相关联的标识标记的标签，而物体的身份数据又与寄件人提供的信息(先前记录的数据)相关联。然后将物体提供给装运网络20以进行处理和配送。
在该处理期间，获取并记录关于包装的数据。如果数据不正确(例如，包装重量比最初记录的要重得多或体积比最初记录的更大)，将(经由装运公司)通知寄件人并向寄件人的账单账户16收取进一步的费用。在实施例中，包装最初不会被退回，而是仅当账户16全款支付(或者如果多付则被入账)并且差价被补交时才被提供给递送公司22。然后，该包装由递送公司22提供给收件人24。如果差价没有得到补交(例如，在24小时内)，物体将返回到寄件人的地址(例如，通过将寄件人的地址分配给装运地址)。
装运网络可以包括各种配送系统，诸如图2所示的配送系统30。配送系统30包括：多个接收站32，用于接收例如，来自车辆34的物品货箱；多个处理站36，可以处理来自来自接收站32的物品货箱的物品；多个配送站38，可以随后将盒子中的经处理的物品提供给车辆40。该系统可以由一个或多个计算机处理系统42控制。可以通过提供在车辆中的机架(例如，具有滚轴的五层的三个机架的组，)和从车辆到接收站和从配送站38到车辆的坡道，以将货箱和盒子装入和移出车辆。接收站32和配送站38还包括用于接收和支撑货箱和盒子的机架，以及用于移动货箱和盒子的传送机。
例如，图3示出了接收站32，该接收站32包括多个存储机架44(可以作为传送机提供)，以用于接收包含要处理的物体的多个货箱46。根据实施例，每一个传送机上的货箱的顺序可以是已知的，并且每一个货箱的内容物可以是已知的。接收站32还包括多个源传送机48，该源传送机48经由定向路由站52向处理站34提供所选择的货箱，该定向路由站52在接收站36的层之间路由货箱(例如，通过升降机或坡道)，使得可以将货箱提供给处理传送机54。因此，源传送机48可以各自为多于一行的货箱服务。例如，图3示出了为两组两行的货箱46提供服务的三个源传送机48。每一组多行的货箱还包括货箱位移机构50，该货箱位移机构50适于沿着一组两行货箱位移并且适于选择性地将货箱位移到相邻的源传送机48上。这样，所选择的货箱经由定向路由站52被提供给源传送机48和处理传送机54。
参考图4，处理站36包括处理传送机54以及可编程运动设备56。来自接收站32的货箱被提供给可编程运动设备56，并且可编程运动设备56从货箱46拾取物品并且将该物品放置到第一托架58中，该第一托架58安装在配送站38的X-Y可移动台60上。机架或传送机65上的盒子64中的每一个的顺序是已知的。然后，第一托架58移动到所选择的层，并且第二托架62位于一组多行的盒子64(如图所示，盒子设置在传送机65上)的处理端处。目的地站38还包括多个输出传送机66，用于再次通过使用位移机构(例如，如上文参考图3所讨论的)将盒子选择性地位移到相邻的输出传送机66上，来将盒子从多组两行的盒子提供给目的地站38的配送端68。
如图5所示，处理站36的可编程运动设备56(例如，机械铰接臂)包括末端执行器70(例如，真空杯、抓取夹具或其他保留装置)以及检测系统72。如进一步在图6中所示，检测系统可以包括灯74以及一个或多个感知单元76(例如，扫描仪或相机)，用于检测货箱46内物体上的任何标识标记(例如，条形码、QR码、RFID、标签等)，并且用于引导可编程运动设备56用末端执行器70抓取货箱内的物体(图5所示)。通过该系统，所选择的物体从货箱中取得，并经由携载器58然后经由携载器62运输到期望的盒子64。
此类机器人拾取器被用于物料搬运的许多不同类型的应用中。在一种情况下，可以采用机器人拾取器从相同类型的物体集合中拾取单个物体，然后将所拾取的物体传输到容器或传送机或其他目的地位置。在一些情况下，机器人拾取技术在其基于各种标准自动选择最佳位置来拾取物体之前，使用相机和3D扫描仪来感测和分析拾取面。在某些情况下，机器人拾取系统可能会错误地拾取两个或多个物体。这是不期望的行为，因为这会影响在接收器处对货物的核算，并导致在跟踪库存中剩余物体数量时对货物的错误计数。期望的是，方法在物体被放入输出容器或传送机之前，或者在物体被放置之后，感测机器人是否拾取了多于一个物体，以防止多个物体的传输，从而可以更新库存计数。在某些进一步的实施例中，同样地，诸如在机器人拾取器从同质物体的手提包中拾取时，系统可以在检测到双重拾取时，将双重拾取路由到计划接收两个此类物体的输出目的地。
处理单元36还包括捕获系统78，该捕获系统78包括扫描和接收单元80、82，以及边缘检测单元84，用于捕获整个货箱的所选择的物体的各种特性。图7A示出了来自捕获系统78的视图，根据实施例，该视图可以包括一组相似或不相似的物体90、92、94、96、98。图7B和图7C中所示的扫描之间的体积差是所移除的物体94的估计体积V94。将该体积与关于由检测系统72提供的由标识标记所标识的物体的所记录的数据或所记录的物体数据进行比较。
特别地，在从货箱46中移除物体之前，对货箱的内容进行体积扫描，如图7B所示，并且在从货箱46中移除物体94之后，对货箱的内容进行体积扫描，如图7C所示。可以使用扫描和接收单元80、82以及处理系统42来完成体积扫描，该扫描和接收单元80、82发送和接收信号(例如，红外信号)。根据实施例，从在图7B中所捕获的体积中减去在图7C中所捕获的体积，并且该差被评估为所移除的物体94的估计体积(V94)。根据其他实施例，知道将要取得物体94的系统可以在物体94仍在货箱中(如图7B所示)的同时捕获关于物体94的体积数据。这可以代替如上文所讨论的(图7B与图7C之间)体积减法或以除了体积减法之外的方法完成。根据进一步的实施例，扫描和接收单元80、82还可以用于通过知道物体的质量和体积来确定物体的密度D94。可以例如使用光检测和测距(LIDAR)扫描仪、脉冲飞行时间相机、连续波飞行时间相机、结构化光相机或无源立体相机中的任何一种来获得体积数据。
根据进一步的实施例，该系统可以附加地采用边缘检测传感器84，该边缘检测传感器84(再次与处理系统42一起)用于例如，使用关于强度、阴影检测、或回波检测等中的任何一个的数据检测货箱中任何物体的边缘，并且可以例如，用于确定尺寸、形状和/或轮廓中的任何一个，如图7D所示。该系统还可以通过例如在检测系统72上的灯74中循环以高亮显示不同的边缘来改变照明源位置以辅助边缘检测，或者使用体积扫描或表面扫描来测量深度或表面不连续性。
如果所捕获的数据(例如，体积、密度、尺寸等)因此被确认在可靠的公差范围内，则该物体将继续根据货单或装运标签进行处理。然而，如果不在，则物体可能会被引导到保持位置(例如，被指定为保持位置的盒子)，该物体可能会一直停留在保持位置，直到差价被解决。例如，在某些实施例中，重量测量可以由认证的邮政重量提供，该重量测量将具有高可靠性值，并且可以被信任以用于在公差阈值附近的测量的重路由决定。另一方面，对于使用不太可靠的重量测量(诸如用可能未经认证的邮政校准的机器进行的测量)的接近公差阈值的类似测量，将必须重新路由物体以便手动验证重量(以及适当的进一步收费)。
再次参考图5，通过沿着X-Y可移动台60移动托架58，然后倾斜托架58以使物体落入托架62中，物体被放置在托架58中并递送到托架62中的任何一个。
根据进一步的实施例，当物体被末端执行器保持时，系统可以估计物体的体积。尽管对于某些类型的物体处理系统(例如，用于装运/邮寄的包裹分拣)，体积可能没有帮助(例如，在运送可变形的塑料袋时)，但在其他系统(诸如商店补给或电子商务应用)中，体积扫描将非常有价值。特别地，系统可以在所拾取的(一个或多个)物体被末端执行器保持的同时估计所拾取的(一个或多个)物体的体积，并将估计体积与已知体积进行比较。为了捕获估计体积，在实施例中，在扫描体积周围放置一个或多个感知单元(例如，相机或3D扫描仪)以捕获体积数据。
参考图8和图9，一个或多个感知单元152、154、156、158(例如，相机或3D扫描仪)被放置在扫描体积(包括末端执行器70和物体94)周围，每一个感知单元被定位为与照明源162、164、166、168相对并且可选地包括漫射屏172、174、176、178。如图9中所示，照明源和感知单元对(例如，158、168和178)可以同时接合。进一步参考图10和图11，与每一个感知单元相对的是照明源162、164、166、168以及可选的在相应的照明源前面的漫射屏172、174、176、178。
如图11中所示，关于由照明源(例如，168)和漫射器(例如，178)背光照亮的物体94的感知数据将由每一个感知单元(例如，158)捕获。图12示出了来自相机158的物体94的视图，该视图示出了后下端；图13示出了来自相机154的物体的视图，该视图示出了前下端；图14示出了来自相机152的物体的视图，该视图示出了左下侧；并且图15示出了来自相机156的物体的视图，该视图示出了右下侧。根据各种实施例，可以使用三个感知单元，它们间隔开120度，并且根据进一步的实施例，可以使用更少的感知单元(例如，一个或两个)，并且可以在数据采集捕获之间旋转物体。
扫描体积可以是从中拾取物体的区域上方的体积；或者可以将扫描体积策略性地放置在拾取位置与放置位置之间，以将行进时间最小化。在扫描体积内，系统对夹具保持的物体的体积进行快照。如上文所讨论的，可以取决于传感器类型以多种方式估计体积。
例如，如果传感器是相机，则可以将两个或更多个相机放置在围绕该体积的环中，并朝略微向上朝向背光屏(如上文所讨论的)，该背光屏可能呈圆环的截面形状，其中夹取体积被保持在所有相机与明亮地点亮的白色屏幕之间。明亮地点亮的屏幕背光照亮一个或多个被保持的物体，使得内部体积显示为黑色。每一个感知单元和相关联的照明源可以按顺序被激活，使得没有两个照明源同时开启。这允许轻松分割图像中的被保持的体积。
可以利用环境光照亮物体，环境光可以被提供为不存在于室内的特定波长，环境光可以被调制并且检测器可以解调接收到的感知数据，使得仅提供来自相关联的源的照明。黑色区域一旦投影回到空间中，就变成截头锥体，并且物体已知位于立体的视锥中。每一个相机生成单独的视锥，其具有物体的体积是所有视锥的子集的属性。所有视锥的交点产生(多个)物体的体积的上边界。相机的添加提高了体积估计的准确性。夹具在相机内可以是可见的，并且由于其位置和尺寸已知，因此可以从视锥或体积估计中减去其体积。
相反，如果获取扫描体积的3D图像的3D扫描仪被获取，则通过将从每一个传感器接收的点云融合在一起以类似的方式获取体积估计，但是不需要使用背光照亮从背景分割图像。每一个3D扫描仪返回3D图像，针对图像中的每一个像素返回深度。
根据其他实施例，可以使用获取扫描体积的3D图像的3D扫描仪，然后通过将从每一个传感器接收到的点云融合在一起，以类似的方式获得体积估计，但是不需要使用背光照亮从背景分割图像。每一个3D扫描仪返回3D图像，针对图像中的每一个像素返回深度，并且再次可以使用光检测和测距(LIDAR)扫描仪、脉冲飞行时间相机、连续波飞行时间相机、结构化光相机或无源立体相机等中的任何一个。
因此，系统可以将物体体积与拾取前后拾取区域的体积差进行比较。另一种方法是使用3D扫描仪分析拾取或放置体积或拾取和放置体积两者，然后估计在感知区域中观察到的附加或所减去的体积的量。例如，首先，利用3D扫描仪扫描拾取区域，该3D扫描仪恢复该区域的3D点云。其次，机器人拾取器以拾取单个物体为目的拾取物体。第三，重新扫描拾取区域，并形成从拾取区域带走多少体积的估计。第四，如上所述，使用该体积估计，根据一个或多个所定义的阈值来决定该体积差是否被认为超过单个数量的物体的体积预定阈值。
根据进一步的实施例，系统可以在拾取之前和之后扫描拾取体积，并且比较估计体积。在这种情况下，可以用以下的方式来估计拾取或放置区域的体积。假设3D扫描仪大致向下观察拾取区域，或以一个小角度观察拾取区域。3D扫描仪提供区域的图像，并且针对图像中的每一个像素提供像素方向上的几何结构的范围。利用范围测量的这种阵列可以形成点云。该点云表示三维空间中被估计为在拾取面的顶面上的点，其中拾取面是要拾取的物体的最顶面。可以将拾取面的区域离散为垂直列的网格，并且对于每一个垂直列，可以通过取位于该列内的点的高度的最大值、平均值、中值、最小值或一些其他稳健统计来获取垂直列内几何结构的高度的估计。然后，拾取区域的体积是针对每一个垂直列所估计的高度值的值的总和。
由于各种原因，诸如分辨率、反射或透明度，一些垂直列可能没有任何点云点，在这种情况下，可以适应性地改变分辨率，使得垂直列足够宽而没有一个列没有点云点。可以获取各种类型的统计来确定体积的边界，诸如采用列内点的高度的方差(variance)来获取拾取区域体积的总体方差。通过这种方式，可以在拾取区域中获取差别体积的估计，如果确实拾取了单个物体，则该区域的体积将减少单个拾取；或者，如果确实放置了单个物体，则该区域的体积将增加单个拾取；或者，可以估计和组合拾取和放置的差别体积，以防止估计中的噪声和错误。
例如，图16示出了将网格188投影到视场上的结构光3D扫描仪182。3D扫描仪182可以与一个、两个或三个其他3D扫描仪(在184、186处示出另外两个)一起在图17A中所示的系统180中使用。3D扫描仪指向共同的体积，在该体积中物体94定位在其中同时被附接到末端执行器70。利用三个此类3D扫描仪，该扫描仪可以被定位为相隔120度(如果使用四个，则相隔90度；并且如果仅使用两个，则彼此相对)。图17B-图17D示出了系统189，该系统189具有位于由末端执行器70保持的物体94上方的上感知单元183a、185a、187a和位于由末端执行器70保持的物体94下方的下感知单元183b、185b、187b，以提供向系统提供的体积估计的更进一步的透视和更高的可靠性。如图17C中所示，以不同的角度设置上感知单元和下感知单元，以捕获关于所保持的物品的更多数据点。图17D示出了上感知单元183a和下感知单元187b的垂直分离和不同视角。尽管系统189被示出为具有6个感知单元，但是如果围绕物体旋转以查看所有侧面，则可以使用单个感知单元、或单个上感知单元和单个下感知单元。
参考图18和图19，每一个3D扫描仪(例如，182)捕获关于物体的3D数据。在网格显示在物体上时，当从不同的视角查看时，线将变得扭曲。扭曲的视图然后可以用于几何重建，以确定物体的表面轮廓。一旦在重建期间识别出末端执行器的体积，就可以从所捕获的数据中移除该体积。所显示的网格或其他线图案可以作为相干激光或非相干光提供，并且具有静止或动态图案。
在获取体积估计的任一种或任何方法中，随后将体积估计与物体的已知体积进行比较。由于传感器数据可能是有噪声的，并且由于用于估计体积的各种算法可能导致小的误差，因此，取决于应用，调整用于决定是否发生了多于一个拾取的阈值以平衡假阳性(拾取被估计为包含多于一个物体，但实际上只有一个物体被保持)和假阴性(拾取被估计为包含单个物体，但实际上包含多于一个物体)的数量。经调整的阈值也可以取决于成问题的物体，并且每一个物体可以有自己的阈值。如果确定已经超过阈值，则可以将物体放回拾取它们的区域，使得机器人可以再次尝试拾取单个物体。
根据进一步的实施例，系统可以通过从流量或压力数据中自动感知泄漏来检测多个拾取。参考图20，该系统可以使用末端执行器170，该末端执行器170包括传感器160(诸如流量传感器或压力传感器)。例如，系统可以检测到比针对物体94预测的大得多的流量(或真空压力的增加)，这可能是因为抓取了两个物体(92、94)，使大量空气从两个物体之间吸入末端执行器170。
因此，系统可以通过自动感知来自流量或压力数据的泄漏来检测多个拾取。另一种方法是根据保持物体时的流量和压力的观察值计算统计信息以将其与先前收集相同物体时所收集的统计信息进行比较。在进一步的实施例中，该系统可以根据在保持物体时流量和/或压力的时间序列数据计算出方差和其他统计数据，以便将其与先前夹取相同物体或相似物体时的统计数据进行比较。在进一步的实施例中，该系统还可以比较所获取的值，并且如果差超过某个阈值，则该系统可以将其规定为拾取多于一个物体的实例。在进一步的实施例中，系统可以采用线性分类器、支持向量机或其他基于机器学习的分类器，以使用流量或压力数据在单个或多个拾取之间进行区分。附加地，系统可以将上述方法中的任何子集进行组合。系统还可以使用上述任何一种的性能模型，其中系统在给定检测的输出的情况下知道单个或多个拾取的概率，并且可以随后将上述方法中的任一种或全部进行组合。
在某些应用中，诸如从物体的同质手提包中拾取时，系统可以标识需要两个此类物体(并且尚未具有此类物体的总数，需要至少两个或更多)的激活顺序(例如，来自货单)。然后，系统可以将所标识的双拾取路由到所标识的位置，注意两个此类物体已被递送到所标识的位置。然而，此类系统必须维持对抓取的主动监视，并且可以随着时间学习哪些类型的物体可以更可能导致多拾取，以及哪些此类多拾取可以由末端执行器可靠地递送，并且进一步可以在处理系统中一起进一步处理。特别地，如果使用穿梭托架，则系统必须知道两个此类物体将同时装入托架。如果穿梭托架包括重量感测，则将确认两个此类物体拾取的存在，如本文参考图21-32所讨论的。由于系统不仅可以学习可以作为多拾取处理的物体的类型，系统还可以学习可以作为多拾取(例如，双拾取)可靠地处理的抓取的类型。
根据进一步的实施例，系统可以将保持或传输的重量与已知物体重量进行比较。在此类系统中，方法是测量所拾取物体的重量，并将所测量的重量与物体的先验已知重量进行比较。物体的称重可以通过多种方式中的任何一种来实现，包括在夹具处，通过夹具中的力或负载感测机构，在拾取或放置区域，或者在下面的拾取区域容器或传送机通过量表持续称重，以测量拾取或放置前后的重量变化，或者在辅助传输机构上(诸如将单个的所拾取的物体运输到其他位置的穿梭机上)，或者在机器人拾取单元的工作空间内的临时称重机构上，其中机器人将一个或多个物体放置在保持货盘上，在保持货盘上然后对物体进行称重并且机器人重新拾取物体。
图21-图25示出了根据本发明的实施例的托架100(例如，托架58、62中的任何一个)，该托架100包括用于容纳物体的大致V形主体103，以及用于检测物体何时进入或离开的主体103的波束中断发射器和接收器对102、104(例如，红外发射器和接收器)。参考图21，托架还包括用于支撑主体103的支撑框架106，以及用于沿着轨道移动托架并选择性地使得托架倾斜以使托架内的内容物下落到另一个托架、盒子或其他容器中的致动装置。驱动可以是气动或电气控制系统108中的任何一种，并且到托架和来自托架的通信可以是来自电子处理系统110的无线通信(如图22中所示)。
托架还包括耦合到框架106的一对负载单元112、114，并且托架主体103被安装到负载单元(并由负载单元悬挂)。通过将负载单元定位在靠近在其中保持的(多个)物体的托架的主体上，可以获取高度可靠的重量测量。一旦例如由波束中断发射器和接收器对102、104检测到物体，系统将确定物体的重量。根据实施例，系统将两个负载单元的重量值(W1，W2)相加，并减去主体100的重量。通过这种方式，还可以获取物体的重量并利用货单或装运信息检查物体的重量(在例如2％到5％的公差范围内)。根据其他实施例，负载单元本身可以登记变化，指示托架已接收或排出物体。
托架主体103适于可绕轴117旋转(以清空其内容物)，并且托架主体103附接到旋转轴117上方的负载单元112、114的顶部119。图23示出了托架的俯视图，图24示出了托架的与致动系统108相对侧的端视图。图25示出了托架被倾斜(绕轴117旋转)以清空其内容物，该运动可以继续直到止板115接触止动件116(如图21所示)。
重量的检测对于许多工业任务都是非常重要的。如果托架中的物体具有与货单或装运标签中的重量显著不同的重量，则可以按照上文所讨论将该物体保持到解决为止(例如，处理附加费用)。根据其他实施例，托架可以用于运输作为相同重量的物体的多个物体。在已知相同重量的情况下，托架内物体的数量可以通过将所测量的总重量除以已知物体重量来确定。
图26和图27(以与图21和图22相似的视图)示出了根据与图21-图25所示的实施例类似的本发明的另一个实施例的托架100’，该托架100’具有主体103’，该主体103’包括更高的后壁101，物体可以抵靠该后壁101被重新引导到托架的大致V形主体中。特别地，尤其是对于托架62，第一托架58可以使物体下落到具有主体100’的托架中，使得第一托架58位于图26和图27的托架100’的与更高的后壁101相对的侧面上。
托架100’经由负载单元112、114类似地安装在框架106上，并且其沿着轨道并且倾斜的运动由致动系统108控制。由电子处理和通信系统110(图27中所示)提供通信和电子控制。再次，负载单元112、114可以用于确定托架的内容物的重量，如上文参考图21-图25所讨论的。例如，一旦波束中断发射器和接收器对102、104检测到物体，根据实施例的系统将两个负载单元的重量值(W1，W2)相加，并且减去主体103’的重量。根据其他实施例，负载单元本身可以登记变化，指示托架已接收或排出物体。
图28-图30示出了根据本发明的另一个实施例的托架120，该托架120包括主体122以及通过负载单元126安装在主体122上的V形板124(如图29中所示，V形板已移除)。负载单元126每一个可以通过其他四个负载单元获取重量数据，例如，如图26所示的W3、W4、W5、W6，以及W7、W8、W9、W10。图30示出了托架120，其中包括在图29中未示出并且也从图28中移除的主体壁。托架120的剩余部分如上文所讨论的，包括用于沿着轨道移动的支撑框架，以及致动系统和电子处理和通信系统。再次，如上文讨论的，负载单元126可以用于确定托架的内容物的重量。例如，一旦(例如，通过如上文所讨论的波束中断发射器和接收器对)检测到物体已进入托架120，根据实施例的系统将八个负载单元的重量值(W3、-W10)相加，并且减去V形板124的重量。
图31和图32示出了根据本发明的另一个实施例的托架140，该托架140包括主体142以及通过负载单元148安装到支撑架146的安装支架144。负载单元148每一个可以获取含重量数据，例如，如图31中所示的W11、W12。图32示出了在托架安装支架144和支撑框架146之间耦合的负载单元148的放大视图。托架120的剩余部分如上文所讨论的，包括用于沿着轨道移动的支撑框架的剩余部分，以及用于将托架主体绕轴145选择性地旋转的致动系统和电子处理和通信系统。再次，如上文讨论的，负载单元148可以用于确定托架的内容物的重量。例如，一旦(例如，通过如上文所讨论的波束中断发射器和接收器对)检测到物体已进入托架140，根据实施例的系统将两个负载单元的重量值(W11、-W12)相加，并且减去主体142和两个托架安装支架144的组合重量。
图33示出了根据本发明的另一个实施例的处理站36'，该处理站36'包括下落感知系统200，物体(例如194)可以通过该下落感知系统200下落到安装在X-Y可移动台60上的第一托架58中。物体(194)由检测物体上的任何标识标记(例如，条形码、QR码、RFID等)的感知设备(例如照相机或扫描仪)来标识。进一步参考图34，物体随后经由引导装置202通过下落扫描仪200下落，并经由溜槽204落在第一托架58中。如上所述，托架58包括物体检测系统(诸如负载单元或波束中断检测系统等)，该物体检测系统检测托架58何时接收到物体，并且该托架58随后基于检测到的标记移动到适当的行和托架62。
处理单元36还包括捕获系统78，该捕获系统78包括扫描和接收单元80、82，以及边缘检测单元84(如上文参考图6所讨论的)，用于捕获所选择的物体或整个货箱的各种特性。图35A示出了来自体积检测系统78的视图，根据实施例，该体积检测系统78可以包括一组相似或不相似的物体190、192、194、196、198。如图35B中所示，在从货箱46中移除物体之前，由扫描和接收单元80、82对货箱的内容物进行体积扫描，并且如图35C中所示，在从货箱46中移除物体194之后，对货箱中的内容物进行体积扫描。
根据实施例，从在图35B中捕获的体积中减去在图35C中捕获的体积，并且该差被评估为被移除的物体194的体积(V194)。根据其他实施例，知道将要采集物体194的系统可以在物体194仍在货箱中时捕获关于物体194的体积数据(如图35B所示)。这可以代替如上文所讨论的(图35B与图35C之间的)体积减法或以除了体积减法之外的方法进行。根据进一步的实施例，扫描和接收单元80、82还可以用于通过获知物体的质量和体积来确定物体的密度D194。
图35B和图35C中所示的扫描之间的体积差是所移除的物体194的体积V194。将该体积与关于由感知系统200提供的由标识标记所标识的物体的记录数据或所记录的数据进行比较。如果确认体积在公差范围内，则继续按照货单或装运标签处理该物体。然而，如果体积不在公差范围内，则物体可能会被引导到保持位置(例如，被指定为保持位置的盒子)，在那里该物体可能会保留，直到差价被解决。如上文所讨论的再次参考图5，通过沿着X-Y可移动台60移动托架58，然后倾斜托架58以使物体下落到托架58中，物体下落到托架58中并递送到托架62中的任何一个。
根据进一步的实施例并且参考图35D，该系统可以附加地采用边缘检测传感器84，该边缘检测传感器84(再次与处理系统42一起)用于例如使用强度数据、阴影检测、或回波检测等中的任何一个的图像来检测货箱中任何物体的边缘。该信息可以用于确定或验证物体的身份、位置、取向、尺寸、形状和/或轮廓中的任何一个。例如，可以在体积扫描之前或之后进行边缘检测，并且此后可以为货箱内的每一个所标识的物体计算体积。
图36和图37更详细地示出了下落感知系统200。特别地，下落感知系统200包括具有顶部开口244和底部开口246的结构242，并且可以由封闭材料248(例如，诸如橙色塑料等有色覆盖物)覆盖，以保护人类免受辅助感知系统内潜在的危险强光的伤害。结构242包括多行源(例如，诸如LED的照明源)250以及多个图像感知单元(例如，相机)252。源250被设置成行，并且每一个都指向开口的中心。感知单元252通常也指向开口，尽管一些水平指向，而另一些朝上指向，以及一些朝下指向。系统228还包括入口源(例如，红外源)254以及入口检测器(例如，红外波束中断检测器256)，以用于检测物体何时进入感知系统228。因此，LED和相机环绕结构242的内部，并且感知单元被定位为经由可以包括玻璃或塑料覆盖物(例如，258)的窗口来观察内部。感知单元可以包括相机(例如，2D或3D)或扫描仪(例如，光反射或射频扫描仪)，并且处理系统20可以包括相关联的软件以处理感知数据。扫描仪寻找各种代码，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)、数字标识DW码(Digimarc DWCode)等)。
图38-图40示出了与目的地站38的输出传送机66相邻的两行输出盒子64的代表性集。特别地，如上文所讨论和如图38中所示，每一个托架62从第一托架58接收物体160，并且每一个托架62在输出盒子64之间可往复移动。如图39中进一步示出的，每一个托架62沿着轨道170移动，并且可以被致动以通过如图所示的倾斜以使物体160下落到期望的输出盒子64中。
输出盒子可以设置在传送机(例如，滚轴或皮带)中，并且可以被(例如通过重力)偏置以将所有目的地货箱推向一端680，如图所示。参考图40，当选择输出盒子64进行移除时(例如，因为货箱已满或另外准备好进行进一步处理)，系统将把完成的箱子推到输出传送机66上，以便带到进一步的处理或装运站。这可以例如，使用如上文所讨论的位移机构50来实现。传送机66可以被偏置(例如，通过重力或动力)以使得传送机上的任何货箱被带到与第一端680相对的第二端682处的输出位置。目的地货箱可以被设置为盒子或容器或可以接收和保持物体任何其他类型的设备，包括盒子货盘组件。
将盒子位移到传送机上后，输出盒子中的每一个可以被推到一起，并且系统将记录所移动的盒子中的任何一个的位置的变化。这样，可以在端部添加新的空盒子，并且系统将记录目的地货箱中的每一个的正确位置和所标识的处理细节。
用于检测或估计重量、尺寸、质量、体积、密度等中的任何一个的上述检测系统中的每一个都可以与各种物体处理系统一起使用。例如，图41示出了包括可编程运动系统300的处理系统302。可编程运动系统302包括铰接臂304和末端执行器306。系统300可以从设置在传送机312上的货箱310中检取物体，并将所检取的物体放置在往复运动的托架314中，该往复运动的托架314沿着多行盒子320之间的轨道316行进。完成的盒子可以被推到输出传送机322上，该输出传送机322将完成的盒子引导到所收集的输出传送机324。
系统302包括感知单元308，并且进一步参考图42和图43，该感知单元308将上文所讨论的检测系统72和捕获系统78的功能相结合，并且包括灯374和感知单元376、扫描和接收单元380、382以及边缘检测单元384。每一个感知单元308因此可以捕获标识标记，并且如上文所讨论的提供体积3D扫描。
托架314可以是上文参考图21-图32所讨论的托架中的任何一个，因此可以确定托架中(一个或多个)物体的所估计的重量或质量。该系统还可以对照货单或原始装运记录检查所检测的/所估计的数据中的全部，并且如上文所讨论的那样处理物体，选择适当的盒子320，响应于数据将物体放入该盒子320中。如图44中所示，可以对系统进行缩放，使得多个可编程运动系统302可以将物体处理到多个托架314和输出盒子320中。
此外，图45示出了包括可编程运动系统402的处理系统400。可编程运动系统402包括铰接臂404和末端执行器406。图46示出了图45的系统的俯视图。系统400可以从设置在传送机412上的货箱410中检取物体，并将所检取的物体放置在往复运动的托架414中，该往复运动的托架414沿着轨道416在多行盒子420之间行进，如图47(示出与图45相似的视图)和图48(示出与图46相似的俯视图)中所示。货箱410可以由传送机424和循环传送机430提供，传送机424和循环传送机430使用一个或多个分流器432来提供货箱410。完成的盒子可以被推到输出传送机422上，该输出传送机422将完成的盒子引导到所收集的输出传送机424。
系统402包括与上文所讨论的将检测系统72和捕获系统78的功能相结合的感知单元308相同的感知单元408，并且包括灯和感知单元、扫描和接收单元以及边缘检测单元。每一个感知单元408因此可以捕获标识标记，并且如上文所讨论的提供体积3D扫描。
托架414可以是上文参考图21-图32所讨论的托架中的任何一个，并且因此可以确定托架中(一个或多个)物体的所估计的重量或质量。该系统还可以对照货单或原始装运记录检查全部的所检测的/所估计的数据，并且如上文所讨论的那样处理物体，选择适当的盒子420，响应于数据将物体放入该盒子420中。如图49中所示，可以对系统进行缩放，使得多个可编程运动系统402可以将物体处理到多个托架414和输出盒子420中。
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，可以对上文公开的实施例进行多种修改和变化。

Claims (36)

1.一种用于处理物体的处理系统，所述处理系统包括：
多个接收站，所述多个接收站用于接收多个物体，每一个物体与预记录数据相关联；
多个处理站，所述多个处理站中的每一个与至少一个处理站通信，其中每一个处理站包括：
感知装置，所述感知装置用于感知关于物体中的任何一个的身份或物体的货箱的数据，以及
捕获装置，所述捕获装置用于捕获关于物体的特性数据以提供所捕获的数据；
比较装置，所述比较装置用于将所捕获的数据与所述预记录数据进行比较以提供比较数据；以及
多个配送站，所述多个配送站中的每一个与至少一个处理站通信，以用于响应于所述比较数据接收来自所述至少一个处理站的物体。
2.如权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述预记录数据由所述物体的寄件人提供。
3.如权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述预记录数据由配送系统货单提供。
4.如权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所捕获的数据包括关于尺寸、体积、密度、重量和形状中的任何一个的数据。
5.如权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述捕获装置包括体积扫描仪。
6.如权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述捕获装置包括边缘检测系统。
7.如权利要求1所述的处理系统，其特征在于，所述捕获装置包括重量检测系统。
8.如权利要求7所述的处理系统，其特征在于，所述重量检测系统包括负载单元。
9.如权利要求8所述的处理系统，其特征在于，所述负载单元被设置在往复托架上。
10.如权利要求9所述的处理系统，其特征在于，所述往复托架适于选择性地排出任何内容物。
11.一种处理物体的方法，所述方法包括以下步骤：
接收多个物体，每一个物体与预记录数据相关联；
提供多个处理站，所述多个处理站中的每一个与至少一个处理站通信，包括感知关于物体中的任何一个的身份或物体的货箱的数据，以及捕获关于物体的特性数据以提供所捕获的数据；
将所捕获的数据与所述预记录数据进行比较以提供比较数据；以及
提供多个配送站，所述多个配送站中的每一个与至少一个处理站通信，以用于响应于所述比较数据接收来自所述至少一个处理站的物体。
12.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述预记录数据由所述物体的寄件人提供。
13.如权利要求11所述的方法，其特征在于，所述预记录数据由配送系统货单提供。
14.如权利要求11所述的方法，其特征在于，捕获特性数据的所述步骤包括捕获关于尺寸、体积、密度、重量和形状中的任何一个的数据。
15.如权利要求11所述的方法，其特征在于，捕获特性数据的所述步骤包括使用体积扫描仪来捕获数据。
16.如权利要求11所述的方法，其特征在于，捕获特性数据的所述步骤涉及边缘检测系统。
17.如权利要求11所述的方法，其特征在于，捕获特性数据的所述步骤包括确定物体的重量。
18.如权利要求17所述的方法，其特征在于，捕获特性数据的所述步骤涉及使用负载单元。
19.如权利要求18所述的方法，其特征在于，所述负载单元被设置在往复托架上。
20.如权利要求19所述的方法，其特征在于，所述往复托架适于选择性地排出任何内容物。
21.一种物体处理验证系统，包括：
数据储存库，所述数据储存库用于存储与物体有关的信息，所述信息包括：标识信息、物体重量、物体体积和目的地信息；
第一检测系统，所述第一检测系统检测与所述物体相关联的标识信息；
第二检测系统，所述第二检测系统检测与所述物体相关联的体积；
第三检测系统，所述第三检测系统检测与所述物体相关联的重量；
计算机处理系统，所述计算机处理系统用于将所检测的标识信息、体积和重量与存储在所述数据储存库中的所标识的物体的体积和重量进行比较；以及
物体运输系统，如果物体的所检测的体积和重量与所存储的体积和重量相匹配，则将所述物体路由到前进目的地；如果所检测的体积和重量与所存储的体积和重量不够匹配，则将所述物体路由到检查目的地。
22.如权利要求21所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述计算机处理系统通过在将物体从体积检测位置移除之前检测第一体积，在将所述物体从所述体积检测位置移除之后检测第二体积，以及从所述第一体积中减去所述第二体积，来计算所述物体的所述体积。
23.如权利要求21所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述第三检测系统包括穿梭机，所述穿梭机具有至少一个负载单元以用于检测保持在其中的物体的重量，其中，所述穿梭机具有物体保持区域以保持所述物体，以及物体基座，所述物体基座支撑所述物体保持区域并且将所述穿梭机移动到所述前进目的地或所述检查目的地。
24.如权利要求23所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述负载单元位于所述穿梭机的所述基座上。
25.如权利要求23所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述物体保持区域围绕枢轴铰接，以允许保持在其中的物体从穿梭机放入到目的地区域中，其中，所述负载元件位于所述枢轴和所述物体保持区域之间。
26.如权利要求23所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述物体保持区域包括称重板和底板，其中所述物体被保持在所述底板上，并且所述负载单元位于所述称重板和所述底板之间。
27.如权利要求1所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述第一检测系统检测所述物体的形状、条形码、RFID信号和标签中的一个或多个。
28.如权利要求21所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述数据储存库还存储关于物体的源、价格、包装、衬垫的信息。
29.如权利要求28所述的物体处理验证系统，其特征在于，所检测的体积能用于确定装运物体所需的包装尺寸，以及将所述物体固定在所述包装中所需的衬垫的量。
30.如权利要求28所述的物体处理验证系统，其特征在于，所检测的重量和体积能用于确定物体的价格、从源的装运成本、到目的地的装运成本、或包装和衬垫成本的准确性。
31.如权利要求21所述的物体处理验证系统，其特征在于，系统包括多拾取识别系统，以用于识别拾取是否包括多于一个物体。
32.如权利要求31所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述多拾取识别系统使用真空传感器来确定所述拾取是否包括多于一个物体。
33.如权利要求31所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述多拾取识别系统使用气流传感器来确定所述拾取是否包括多于一个物体。
34.如权利要求31所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述多拾取识别系统使用重量检测来确定所述拾取是否包括多于一个物体。
35.如权利要求31所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述多拾取识别系统使用物体体积的图像的图像处理来确定所述拾取是否包括多于一个物体。
36.如权利要求31所述的物体处理验证系统，其特征在于，所述多拾取识别系统确定所述拾取是否包括多于一个物体并且确定所述多于一个物体是否能作为单元一起处理。
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