CN113632121A - 仓库订单履行操作中的搬运箱引导 - Google Patents

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Abstract

一种用于在多个操作员的协助下将订单分配给在仓库中履行订单的多个机器人的方法。所述方法包括：提供所述多个机器人中待分配包括一个或更多个要被履行的订单的订单集的第一机器人；以及评估在所述仓库中所述多个机器人中的一者或所述多个操作员中的一者的位置。所述方法还包括：选择所述仓库中的固定位置；以及为所述第一机器人生成与所述仓库中的所述固定位置相关的订单集。所述方法还包括：向所述第一机器人分配所述订单集用于履行。

Description

仓库订单履行操作中的搬运箱引导
相关申请的交叉引用
本申请要求于2019年1月30日提交的美国申请No.16/262,315的优先权，该申请通过引用并入本文。此外，本申请与2019年1月30日提交的名为“仓库订单履行操作中的优化搬运箱推荐过程”(OPTIMIZED TOTE RECOMMENDATION PROCESS IN WAREHOUSE ORDERFULFILLMENT OPERATIONS)的美国专利申请No.16/262,379相关，通过引用将其并入本文。
技术领域
本发明涉及仓库订单履行操作中的搬运箱(tote)引导，更具体地涉及其中基于被分配的订单集的特征来选择搬运箱类型的搬运箱引导。
背景技术
订单履行通常在装满产品的大型仓库中执行，这些产品要运送给已通过互联网下订单进行送货上门的客户。在某些操作中，机器人可用于协助人类进行物品检索，以提高生产力和效率。至少可以说，以及时、准确和高效的方式履行这些订单对后勤构成挑战。点击虚拟购物车中的“结账”按钮创建“订单”。该订单包括将被运送到特定地址的物品的清单。“履行”的过程涉及从大型仓库中物理地取走或“捡取”这些物品、将它们打包并且将它们运送到指定的地址。因此，订单履行过程的重要目标是在尽可能短的时间内运送尽可能多的物品。
仓库管理系统(WMS)是一种软件应用程序，其支持如上所述的订单履行仓库中的日常操作。WMS程序支持集中管理任务，例如跟踪库存水平和库存位置。仓库管理系统还支持或指导所有主要的和许多次要的仓库任务，例如，接收、检验和验收、上架、内部补货到拣货位置、拣货、包装、装运码头上的订单组装、文件和装运(装载到运载车辆上)。
WMS通常从覆盖的主机系统(通常是ERP系统)接收订单。对于通过电子商务订单的订单履行，当客户在线下订单时，信息就会通过主机/ERP系统传递到WMS。然后在WMS中处理管理订单的所有必要步骤(例如，捡取订购的物品等)。之后，信息被发送回ERP系统以支持财务交易、提前向客户发送发货通知、库存管理等。
随着来自WMS的订单的累积，其被保存在WMS的订单队列中，或者来自WMS的订单数据可以提供给单独的软件系统(例如，订单服务器)，其中可以建立订单队列并分发给机器人来执行仓库内的订单。订单可按其到达的顺序从订单队列中依次取出，并分配给机器人执行订单，这一过程被称为引导(induction)。订单也可以排列在订单队列中，并根据客户合同中定义的服务级别要求或基于客户运输要求进行分配。单个机器人可以携带允许单个机器人执行多个订单的搬运箱阵列，一个订单存储在阵列的每个仓(bin)或隔间(compartment)中。
由于订单被分组并分配给被引导的机器人，因此可能需要引导站的操作员选择适合向机器人分配的订单的搬运箱/搬运箱阵列。在此过程中，操作员可能会选择具有错误隔间数量或尺寸不适合订单中的物品的搬运箱，并且可能将其放置在机器人上，因此存在错误和低效率的空间。或者，可能未针对订单队列中的订单集优化所选搬运箱。这将导致需要在捡取过程中纠正的问题。因此，需要根据在引导过程中分配给机器人的订单集来优化搬运箱/搬运箱阵列的选择。
此外，由于订单被分组并分配给正在上岗(inducted)的机器人，如果订单中的物品位于仓库内没有大量机器人/固定活动的位置，机器人在被服务之前可能会长时间闲置。这也可能导致仓库操作的效率降低。
发明内容
本发明相对于现有系统的益处和优点将从以下的发明的简要概述和详细描述中显而易见。本领域技术人员将理解，本教导可以通过除了下面概括或公开的那些实施例之外的实施例来实践。
在一方面，本发明的特征在于一种用于在多个操作员的协助下将订单分配给在仓库中履行订单的多个机器人的方法，每个订单包括一个或更多个物品并且每个物品存储在仓库中的一个位置。所述方法包括：提供所述多个机器人中待分配包括一个或更多个要被履行的订单的订单集的第一机器人；选择所述仓库中的固定位置。所述方法还包括：为所述第一机器人生成与所述仓库中的所述固定位置相关的订单集；以及向所述第一机器人分配所述订单集用于履行。
在本发明的其他方面中可以包括以下特征中的一个或更多个。提供所述第一机器人的步骤可以包括：将所述第一机器人定位在处理站，在所述处理站操作员协助向所述第一机器人分配订单。当所述第一机器人在所述仓库中履行所述订单集时，所述操作员可以向所述第一机器人提供用于承载所述订单集中的物品的搬运箱阵列。所述第一机器人可以通过行进到所述仓库中与所述订单集中的每个物品相关联的位置，并且向靠近每个位置的操作员传送要选择的并且要被放置在所述第一机器人的搬运箱阵列上的物品，来在所述仓库中履行所述订单。选择所述固定位置的步骤可以包括评估所述多个机器人、所述多个操作员或所述仓库中的多个活动位置中的一者或更多者的位置，并且其包括识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组。所述多个活动位置中的每一者可以是与订单中的物品相关联的位置，所述订单已分配给所述多个机器人中的用于履行的一个机器人。识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组的步骤可以包括：选择一组，识别所选择的组中的所述机器人、所述操作员、或所述活动位置中的一者作为固定机器人、固定操作员或固定活动位置，以及使用所选择的固定机器人、固定操作员或固定活动位置的位置作为所述固定位置。选择所述组的步骤可以包括基于机器人、操作员和/或活动位置的数量来选择所述组。选择所述组的步骤可以包括基于机器人、操作员和活动位置中的一者与机器人、操作员和活动位置中的另一者的比率来选择所述组。生成订单集的步骤可以包括部分地基于所述订单与所述固定位置的接近程度来选择订单。
在另一方面，本发明的特征在于一种用于在多个操作员的协助下将订单分配给在仓库中履行订单的多个机器人的系统，每个订单包括一个或更多个物品并且每个物品存储在仓库中的一个位置。所述系统包括：所述多个机器人中待分配包括一个或更多个要被履行的订单的订单集的第一机器人；仓库管理系统，所述仓库管理系统被配置为：选择所述仓库中的固定位置。所述仓库管理系统还被配置为：为所述第一机器人生成与所述仓库中的所述固定位置相关的订单集；以及向所述第一机器人分配所述订单集用于履行。
在本发明的其他方面中可以包括以下特征中的一个或更多个。还可以包括处理站，在所述处理站操作员协助向所述第一机器人分配订单。当所述第一机器人在所述仓库中履行所述订单集时，所述操作员可以向所述第一机器人提供用于承载所述订单集中的物品的搬运箱阵列。所述第一机器人可以被配置为通过行进到所述仓库中与所述订单集中的每个物品相关联的位置，并且向靠近每个位置的操作员传送要选择的并且要被放置在所述第一机器人的搬运箱阵列上的物品，来在所述仓库中履行所述订单。在执行选择所述固定位置的步骤时，所述所述仓库管理系统可以被配置为：评估所述多个机器人、所述多个操作员或所述仓库中的多个活动位置中的一者或更多者的位置；以及识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组。所述多个活动位置中的每一者可以是与订单中的物品相关联的位置，所述订单已分配给所述多个机器人中的用于履行的一个机器人。在执行识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组的步骤时，所述仓库管理系统可以被配置为：选择一组，识别所选择的组中的所述机器人、所述操作员、或所述活动位置中的一者作为固定机器人、固定操作员或固定活动位置，以及使用所选择的固定机器人、固定操作员或固定活动位置的位置作为所述固定位置。在执行选择所述组的步骤时，所述仓库管理系统可以被配置为基于机器人、操作员和/或活动位置的数量来选择所述组。在执行选择所述组的步骤时，所述仓库管理系统可以被配置为基于机器人、操作员和活动位置中的一者与机器人、操作员和活动位置中的另一者的比率来选择所述组。在执行生成订单集的步骤时，所述仓库管理系统可以被配置为部分地基于所述订单与所述固定位置的接近程度来选择订单。
从以下详细描述和附图中，本发明的这些和其他特征将变得显而易见。
附图说明
现在将参考附图，仅以示例的方式描述本发明的实施例，其中：
图1是订单履行仓库的俯视平面图；
图2A是图1中示出的仓库中使用的机器人之一的底座的前视图；
图2B是图1中示出的仓库中使用的机器人之一的底座的透视图；
图3是示出停驻在图1中示出的货架前方并且配备有电枢的图2A和图2B中的机器人的透视图；
图4是使用机器人上的激光雷达产生的图1的仓库的局部地图；
图5是描绘用于定位分散在整个仓库中的基准标记并且存储基准标记姿势的过程的流程图；
图6是基准标识到姿势映射的表格；
图7是仓位到基准标识映射的表格；
图8是描绘产品SKU到姿势映射过程的流程图；
图9是机器人和操作员在引导站的透视图；
图10A示出了在操作员显示屏上显示的单个搬运箱；
图10B示出了在操作员显示屏上显示的单个搬运箱的另一种配置；
图10C示出了在操作员显示屏上显示的二位置搬运箱阵列；
图10D示出了在操作员显示屏上显示的四位置搬运箱阵列；
图10E示出了在操作员显示屏上显示的三位置搬运箱阵列；
图10F示出了在操作员显示屏上显示的六位置搬运箱阵列；
图11是描绘了可用的不同搬运箱/搬运箱阵列类型以及关于尺寸、体积和重量搬运箱/搬运箱阵列类型的信息的表格；
图12是描绘根据本发明的一方面的推荐搬运箱类型以建议操作者用于引导机器人的方法的流程图；
图13是订单履行仓库的一部分的描绘了部署在仓库中的机器人和操作员的位置的俯视平面图；
图14是描绘了根据本发明的一方面的订单队列的一部分的包括关于订单中物品的尺寸、体积和重量的信息的表格；
图15是如果操作员根据图12的流程图没有选择被推荐的搬运箱类型则引导机器人的过程的流程图；
图16是示例计算系统的框图；以及
图17是示例分布式网络的网络图。
具体实施方式
本公开及其各种特征和有利细节将参考附图中描述和/或示出的非限制性实施例和示例并在以下描述中进行详细说明。应当注意的是，附图中所示的特征不一定按比例绘制，并且本领域技术人员将认识到一个实施例的特征可以与其他实施例一起使用，即使在本文中没有明确说明。可以省略众所周知的组件和处理技术的描述，以免不必要地使本公开的实施例晦涩难懂。本文使用的示例仅旨在促进对可以实践本公开的方式的理解并且进一步使本领域技术人员能够实践本公开的实施例。因此，本文中的示例和实施例不应被解释为限制本公开的范围。此外，应当注意的是，贯穿附图的若干视图，相同的附图标记表示相同的部件。
本公开涉及一种搬运箱引导过程，该过程可以应用于仓库中使用自主移动机器人或“AMR”来提高效率和生产力的订单履行操作。在所描述的应用中，机器人由操作员辅助以更有效地执行物品的捡取和放置，但是本公开同样适用于具有关节臂以执行捡取和放置操作的机器人。此外，此处描述了特定的AMR实施方式，但仅为根据本发明的引导过程提供背景(context)。任何适用的机器人设计/系统都可以与这里描述的引导过程结合使用。
参照图1，典型的订单履行仓库10包括货架12，货架12装有订单中可能包括的各种物品。在操作中，来自仓库管理服务器15的订单16的输入流抵达订单服务器14。订单服务器14可以对订单进行优先级排序和分组，以便在引导(induction)过程中将其分配给机器人18。当机器人由操作员引导时，在处理站(例如，站100)处，订单16被无线地分配并传送到机器人18以用于执行。下面将更详细地描述根据本发明一方面的引导过程。
本领域技术人员将理解，订单服务器14可以是具有被配置为与WMS服务器15和WMS软件互操作的离散软件系统的单独服务器，或者订单服务器功能可以被集成到WMS软件中并运行在WMS服务器15上。
在优选的实施例中，图2A和图2B中示出的机器人18包括具有激光雷达22的自主轮式底座20。底座20还具有收发器(未示出)，其使机器人18能够从订单服务器14和/或其他机器人接收指令并向订单服务器14和/或其他机器人发送数据，并且还具有一对数字光学相机24a和24b。机器人底座还包括充电端口26，其用于对为自主轮式底座20供电的电池进行充电。底座20还具有处理器(未示出)，其从激光雷达和相机24a和24b接收数据以捕获代表机器人环境的信息。存在存储器(未示出)，其与处理器一起运行以执行与仓库10内的导航相关的各种任务，并且与处理器一起运行导航到放置在货架12上的基准标记30，如图3所示。基准标记30(例如，二维条形码)与所订购物品的仓/位置相对应。下面针对图4至图8详细地描述本发明的导航方法。
基准标记也用于识别处理站(包括引导站)，并且到这种处理站基准标记的导航可以与到订购物品的箱/位置的导航相同。应当注意，这里描述的导航方法仅仅是示例性的并且可以使用任何其他适用的导航方法。
再次参考图2B，底座20包括上表面32，在该上表面32可以存放搬运箱(tote)或仓以携带物品。也示出了联合件34，该联合件34接合多个可互换电枢40(图3中示出了这些可互换电枢40中的一个)中的任一个。图3中的特定电枢40具有用于运载接收物品的容器(tote)44的容器支架42(在此情况下，为货架)和用于支撑平板电脑48的平板电脑支架46(或笔记本电脑/其他用户输入设备)。在一些实施例中，电枢40支撑一个或更多个用于运载物品的搬运箱44。在其他实施例中，底座20支撑用于运载接收到的物品的一个或更多个搬运箱。如本文中使用的，术语“搬运箱”包括但不限于货物支架、仓、笼子、货架、可以悬挂物品的杆、罐、板条箱、机架、架子、搁板、集装箱、盒子、桶、器皿和储物器。
虽然机器人18擅长在仓库10中四处移动，但就目前的机器人技术而言，其还不善于快速有效地从货架上捡取物品并将其放入搬运箱44中。当前，捡取物品的更高效方式是利用本地操作员50(通常是人)执行从货架12上物理地取下所订购的物品并且将其放置在机器人上(例如，搬运箱44中)的任务。机器人18经由本地操作员50可以读取的平板电脑48(或笔记本电脑/其他用户输入设备)或者通过将订单(即要选择的各个项目)发送到本地操作员50所使用的手持设备来将订单传送给本地操作员50。
在从订单服务器14接收到订单16时，机器人18前往至第一仓库位置，例如，如图3所示。这样操作是基于存储在存储器中并且由处理器执行的导航软件。导航软件依赖于激光雷达22所收集的有关环境的数据、存储器中的内部表格和相机24a和24b来导航，该内部表格标识与仓库10中的可以发现特定物品的位置相对应的基准标记30的基准标识(“ID”)。
在到达正确位置(姿势)时，机器人18将自身停驻在物品存储在其上的货架12的前方，将物品信息传送给本地操作员50，等待本地操作员50从货架12上取回物品并且将其放置在搬运箱44中。如果机器人18要取回其他物品，则其前往那些位置。然后，将机器人18取回的物品递送到包装站100(图1)，在处理站100处，将物品打包并运送。虽然已经参照该图将处理站100描述为能够引导和卸载/包装机器人，但是其可以被配置为使得机器人在一个站被引导或卸载/包装，即，其可以被限制为执行单一功能。
为了简化本发明的描述，描述了单个机器人18和操作员50。然而，从图1中可以看出，典型的履行操作包括许多机器人和操作员在仓库中彼此协作工作，以履行连续的订单。
以下参考图4至图8详细地描述了本发明的导航方法以及待取回物品的SKU到与该物品所处的仓库中的基准标记关联的基准ID/姿势(pose)的语义映射。应该注意的是，这是本文所述的示范性导航方法，任何合适的导航方法都可以与本文所述的引导过程结合使用。
使用一个或更多个机器人18，必须创建并动态更新仓库10的地图以确定对象的静态和动态的位置，以及分散在整个仓库中的各种基准标记的位置。机器人18中的一个或更多个利用其激光雷达22和同步定位与地图构建(SLAM)(这是构建或更新未知环境的地图的计算问题)来进行仓库导航并且构建/更新地图10a(图4)。普及的SLAM近似解法包括粒子滤波器和扩展卡尔曼滤波器。优先的方法是SLAMGMapping方法，但是可以使用任何合适的SLAM方法。
随着激光雷达扫描环境，当机器人18基于其接收到的反射在整个空间中行进以对空间中的开放空间112、墙壁114、物体116和诸如货架12a的其他静态障碍物进行识别时，机器人18利用其激光雷达22来创建/更新仓库10的地图10a。
在构建地图10a的同时或在此之后更新时，一个或更多个机器人18利用相机24a和24b扫描环境来定位接近其中存储有物品的仓(诸如，图3中的32和34)的货架上的分散在整个仓库中的基准标记(二维条形码)而导航通过仓库10。机器人18使用诸如原点110的已知参考点或原点作为参考。当机器人18使用其相机24a和24b来定位基准标记(诸如，图3和图4中的基准标记30)时，确定仓库中的相对于原点110的位置。通过使用两个相机(一个在机器人底座的任一侧)，如图2A所示，机器人18可以具有从机器人两侧伸出的相对宽的视野(例如，120度)。例如，这使机器人能够在其上下货架过道时看到其两侧的基准标记。
通过使用轮编码器和航向传感器，可以确定矢量120和机器人在仓库10中的位置。使用所捕获的基准标记/二维条形码的图像及其已知大小，机器人18可以确定相对于基准标记/二维条形码的机器人的取向和距基准标记/二维条形码的机器人的距离(矢量130)。在矢量120和130已知的情况下，可以确定原点110与基准标记30之间的矢量140。从向量140和确定的基准标记/二维条码相对于机器人18的方向，可以确定姿势，该姿势包括其在仓库中的位置(x,y,z坐标)以及基准标记30的方向或四元数(x,y,z,ω)。应当注意，坐标可能仅包括x和y坐标，因为基准位姿通常位于地面上，因此z坐标为零。
流程图200(图5)描述了基准标记定位过程。该过程以初始映射模式执行，并且当机器人18在执行捡取、放置和/或其他任务时，在仓库中遇到新的基准标记。在步骤202中，使用相机24a和24b的机器人18捕获图像，并且在步骤204中，该机器人搜索所捕获图像内的基准标记。在步骤206中，如果在图像中发现基准标记(步骤204)，则确定该基准标记是否已经被存储在可以位于机器人18的存储器34和/或仓库管理系统15中的基准表300(图6)中。如果该基准信息已经被存储在存储器中，则流程图返回步骤202，以捕获另一个图像。如果该基准信息不在存储器中，则根据上述过程来确定姿势，并且在步骤208中，将该姿势添加到基准到姿势的查询表300。
在可以存储在每个机器人的存储器中和/或仓库管理系统15中的查询表300中，包括每个基准标记的基准标识1、2、3等和与每个基准标识关联的基准标记/条形码的姿势。如上所述，该姿势由仓库中的x、y、z坐标连同取向或四元数(x,y,z,ω)组成。
在也可以存储在每个机器人的存储器中和/或仓库管理系统15中的另一个查询表400(图7)中，存在与特定基准ID 404(例如，编号“11”)相关的仓库10内的仓位(例如，，402a-f)的清单。在该示例中，仓位由七个字母数字字符组成。前六个字符(例如，，L01001)属于仓库内的货架位置，最后一个字符(例如，，A-F)标识货架位置处的特定仓。在这个示例中，存在与基准ID“11”关联的六个不同的仓位。可以存在与每个基准ID/标记关联的一个或更多个仓。位于充电区19和处理站100(图1)中的充电站也可以存储在表400中并且与基准ID相关。根据基准ID，充电站和处理站的姿态可以在表300中找到(图6)。
字母数字仓位能被人(例如，图3中的操作员50)理解为对应于其中存储有物品的仓库10中的物理位置。然而，其对机器人18而言没有意义。通过将位置映射到基准ID，机器人18可以使用查询表300(图6)中的信息来确定基准ID的姿势，然后导航到如本文中描述的姿势。
在流程图500(图8)中描绘了根据本发明的订单履行过程。在步骤502中，仓库管理系统15(图1)获得订单，该订单可以由一个或更多个待取回的物品组成。在步骤504中，由仓库管理系统15确定物品的SKU编号，并且在步骤506中，根据SKU编号确定仓位。然后，将订单的仓位列表发送到机器人18。在步骤508中，机器人18将仓位与基准ID关联，并且在步骤510中，根据基准ID获得每个基准ID的姿势。在步骤512中，机器人18导航到如图3所示的姿势，其中，操作员可以从适合的仓中捡取待取回物品并且将其放置在机器人上。
仓库管理系统15获得的物品特定信息(诸如，SKU编号和仓位)可以被发送到机器人18上的平板电脑48，使得当机器人抵达每个基准标记位置时，可以将待取回的特定物品告知操作员50。
在已知SLAM地图和基准ID的姿势的情况下，机器人18可以容易地使用各种机器人导航技术而导航到基准ID中的任一个。优选的方法涉及：在了解了仓库10中的开放空间112和墙壁114、货架(诸如货架12)和其他障碍物116的情况下，设置到基准标记姿势的初始路线。当机器人使用其激光雷达22开始遍历仓库时，其确定在其路径中是否存在固定的或动态的任何障碍物(诸如，其他机器人18和/或操作员50)并且重复更新其到基准标记的姿势的路径。机器人大约每50毫秒重新计划一次其路线，不断搜索最有效的路径，同时避开障碍物。
通常，机器人在仓库10a内的定位是通过在SLAM虚拟地图上操作的多对多的多分辨率扫描匹配(M3RSM)来实现的。与蛮力(brute force)方法相比，M3RSM显著地减少了机器人执行SLAM闭环和扫描匹配的计算时间，这是确定机器人姿势和位置的两个关键步骤。通过根据在相关的美国申请No.15/712,222(名为带有排除区的多分辨率扫描匹配(Multi-Resolution Scan Matching with Exclusion Zones)，申请日为2017年9月22日，其通过引用整体并入本文中)中公开的方法最小化M3SRM搜索空间，可以进一步提高机器人定位。
利用本文中描述的产品SKU/基准ID到基准姿势映射技术结合SLAM导航技术，机器人18能够非常有效地进行仓库空间导航，而不必使用通常使用的牵涉到用于确定仓库内位置的网格线和中间基准标记的较复杂的导航方法。
通常，在仓库中存在其他机器人和移动障碍物的情况下，通过包括动态窗口方法(DWA)和最优相互碰撞避免(ORCA)的碰撞避免方法来实现导航。DWA在可行的机器人运动轨迹中计算增量运动，避免与障碍物碰撞并有利于到达目标基准标记的所需路径。ORCA以最佳方式避免与其他移动机器人发生碰撞，而无需与其他机器人进行通信。导航沿着以大约50毫秒更新间隔计算的轨迹的一系列增量移动进行。碰撞避免可以通过相关美国申请No.15/712,256中描述的技术进一步改进，该申请名为使用最佳互惠碰撞避免成本批判的动态窗口方法(Dynamic Window Approach Using Optimal Reciprocal CollisionCollision Cost-Critic)并且申请日为2017年9月22日，其通过引用整体并入本文。
现在参照图9至图14，描述了根据本发明的一方面的机器人引导过程。图9示出的由操作员602照管的引导站600具有为了引导而被定位的机器人604。机器人604已经以上述方式导航到与引导站600相关联的姿势(x,y坐标)，以便在仓库中被“引导”或分配订单或被设置为“捡取”的订单。
在引导期间，存在可由WMS或订单服务器(这些术语在本文中可互换使用)近实时地进行的四个过程步骤。这些步骤包括：1)确定将引导机器人的操作员；2)根据订单队列中的订单推荐搬运箱/搬运箱阵列类型供操作员选择；3)将操作者选择的搬运箱与机器人相关联；4)将订单队列中的订单队列/集合分配给机器人。下面将依次讨论这些步骤。
操作员识别
在引导的第一步骤中，可以通过近场蓝牙RFID徽章(例如徽章603)识别搬运箱引导员(例如，操作员/同事602)，以便WMS知道哪个操作员将要引导下一个机器人，即机器人604。当然，可以采用其他识别操作员的方式，包括蓝牙低能量信标，或通过计算机606手动登录WMS。在优选实施例中，计算机606具有集成或独立的接近传感器(例如蓝牙RFID徽章读取器612)，当操作员602进入靠近计算机606和被引导的机器人604的引导站600处的区域614时，该传感器感测操作员602的徽章603。区域614的大小可以根据特定的实现而变化，但通常可以是直径大约一到两米，以计算机606或徽章读取器612的位置为中心。应当注意，操作员可以使用任何合适的手持设备来代替计算机606，包括平板电脑或智能手机。
当操作员602进入区域614时，徽章读取器612读取本地操作员602佩戴的徽章603，然后计算机606将关于徽章603的信息传送给WMS。WMS然后可以检索关于与徽章信息相关联的操作员的数据。数据可以包括用于经由计算机606(或经由手持设备)与WMS交互的操作员偏好，例如语言偏好等。WMS还可以跟踪固定活动并维护有关操作员绩效的统计数据。当操作员602离开区域614时，WMS指示该操作员不再为站600的搬运箱引导员操作并且可以终止该操作员的引导会话。如果另一操作员随后进入区域614(或操作员602重新进入区域614)，则该操作员被识别为站600的搬运箱引导员并且开始新的引导会话。
搬运箱类型推荐
在引导过程的第二步中，可以基于WMS的订单池中的最佳可用订单或订单集推荐特定的搬运箱类型(例如，单个搬运箱或具有多个隔间的搬运箱阵列)。下面更详细地描述用于将订单分组成订单集或订单组并识别要推荐给操作员的搬运箱类型的示例性过程。例如，可以在计算机606的显示器上或手持设备的显示器上为操作员显示搬运箱类型。在显示器上可以是推荐的搬运箱类型的名称/描述和/或推荐的搬运箱类型的图像。
在搬运箱站600上示出了两种类型的搬运箱阵列的示例，即搬运箱阵列608(其包括两个隔间并且能够处理订单集中的两个订单)以及搬运箱阵列610(其包括四个隔间并且能够处理订单集中的四个订单)。可以在计算机606上显示的几种搬运箱类型的示例在图10A至图10F中示出。
在图10A中，示出了单个搬运箱620，其呈矩形搬运箱的形式，具有完全敞开的顶部621。搬运箱620的高度小于其长度，几乎与其宽度相同。此搬运箱可用于单个订单，该订单包含一件较大的物品或许多较小的物品，这些物品一起需要更大容量的搬运箱。图10B的搬运箱622也是单个搬运箱，其可用于单个订单。其在顶部有一个较小的圆形开口623，因此该搬运箱更适合放置单个更高/更长和更薄的物品。
图10C的搬运箱阵列624是由两个搬运箱625a和625b形成的二位置阵列，具有前/侧开口，所捡取的物品可以通过所述前/侧开口放置。该阵列适用于两个订单集，每个订单的商品放置在两个搬运箱625a和625b之一中。图10D的搬运箱阵列628是四位置阵列，也由两个搬运箱627a和627b形成，搬运箱627a和627b具有前/侧开口，所捡取的物品可以通过该开口放置。该阵列还包括分隔器629a和629b，其分别将搬运箱627a和627b中的每一者分隔成两个隔间。因此，这个阵列适用于四个订单集，每个订单中的物品都被放置在四个隔间中。
图10E的搬运箱阵列628是由三个搬运箱631a、631b和631c形成的三位置阵列，具有前/侧开口，所捡取的物品可以通过所述前/侧开口放置。该阵列适用于三个订单集，每个订单的商品放置在三个搬运箱631a、631b和631c之一中。图10F的搬运箱阵列630是六位置阵列，也由三个搬运箱631a、631b和631c形成，搬运箱631a、631b和631c具有前/侧开口，所捡取的物品可以通过该开口放置。该阵列还包括分隔器635a、635b和635c，其分别将搬运箱633a、635b和633c中的每一者分隔成三个隔间。因此，这个阵列适用于六个订单集，每个订单中的物品都被放置在六个隔间中。
取决于要携带的物品的类型，上述搬运箱/容箱可以具有任何期望的尺寸和体积。
现在参考图11，可以在存储器中存储表格650，其包括可供操作者选择用于引导的搬运箱类型和关于不同搬运箱类型的某些物理特征。物理特征可以包括搬运箱编号或标识符(列652)、搬运箱类型(列654)、每个隔间和/或开口的尺寸(高度、宽度和长度)(列656)以及每个隔间(列658)的体积。这些特征中的一些或全部可以包括在表650中并且可以包括附加特征。
参照图12，示出了描述根据本发明的一方面的搬运箱推荐过程的流程图700。如上所述，关于图9，机器人导航到站600以被引导。在步骤702，系统评估站600的配置。引导站可能有限制，并被配置为仅分配来自一个或几个指定零售商的订单，从仓库运送产品。或者，该站可能没有限制并且能够分配来自任何零售商的订单。
在步骤704中，确定可从引导站分配的任何零售商是否具有相对于其他零售商的优先级。也即是，根据仓库经营者与零售商的合同，某些零售商可能比其他零售商具有更高的优先级。如果没有零售商优先级要调整，则可以同等考虑来自所有可用于引导站的零售商的订单，而不是基于优先级选择某些零售商订单。在步骤706，搬运箱推荐过程开始，并且在步骤708，基于如在步骤704中确定的零售商优先级(如果有的话)，组织来自可用零售商的来自订单队列的订单。如果对零售商没有限制并且没有具有优先级的零售商，则可以例如按订单时间来组织订单队列，将最早的订单排在队列的顶部。
在步骤710，确定引导站的可用零售商是否具有他们需要的一个或更多个指定的搬运箱类型，即搬运箱类型/隔间的数量、隔间的体积或容积。如果这样做，那么系统将仅从优先的搬运箱类型中选择推荐。如果没有，则系统可以从任何可用的搬运箱类型中进行选择。
在步骤712中，已经部署在仓库中的机器人被选择为所谓的“固定机器人”，围绕其构建订单集。选择固定机器人是为了在仓库的特定区域建立订单集，例如，在那里有更高级别的捡取活动。通过为被引导机器人分配一个在固定机器人位置附近设置的命令，更有可能在该区域有操作员快速为机器人提供服务，并提高机器人捡取过程的效率。
或者，可以选择固定操作员并且可以围绕固定操作员的位置建立订单集。选择固定操作员是为了在仓库的特定区域建立订单集，此外也是为了在那里有更高级别的捡取活动。另一种可选方案是基于仓库中已经向机器人分类大量待捡取的物品的位置，选择待构件订单集的位置。这提供了即将到来的机器人/固定活动的指示。每个要捡取的物品与仓库中的位置或姿势相关联，并且这样的位置可以称为活动位置。一个这样的活动位置可以被指定为固定活动位置。应当注意的是，活动位置的姿势是与对应于被分配要拾取的物品的基准标记/二维条码相关联的位置，如上所述。
参考图13，典型的订单履行仓库10a的一部分包括：货架(例如货架12a)，其中装满了可以包括在订单中的各种物品；以及多个机器人(例如，18a)，其部署在仓库执行订单(例如，捡取订单)。还示出了多个操作员(例如，50a)，其分散在整个仓库中以服务机器人从货架上捡取物品。根据本发明的一个方面，被部署在仓库内捡取订单的机器人和/或操作员可以根据其在仓库中的位置进行分组。或者，可以识别和分组仓库中已分配给机器人但尚未被捡取的物品的位置(姿势)(所谓的“活动位置”)。使用这些分组中的一个或更多个，可以选择固定机器人、固定操作员或固定活动位置。
图13中示出了分组过程的示例以包括五个组，即，组730、732、734、736和738。可以以各种方式选择组，包括例如通过寻找机器人/操作员/活动位置的集群并用预定半径的圆将其包围。或者，可以使用仓库内的预定义区域来建立组。例如，可以将仓库划分为四个大小相等的区域，每个区域将构成一个组。无论哪种方式，一旦设置了组，就可以选择一个组作为固定组，并且可以选择固定组中的机器人、操作员或活动位置之一作为围绕其构建一个订单集的固定机器人/操作员/活动位置。
用于选择固定组的过程可以包括基于组内的机器人/操作员/活动位置因素来选择组。这些因素可以是总体或比率或两者的组合。这可以通过多种方式完成，包括选择具有最高机器人/操作员/活动位置密度的区域(即，每个组的区域内的机器人/操作员/活动位置的数量，如果组的区域大小不同)或者当组的大小都相同时，选择机器人/操作员/活动位置数量最多的区域。例如，可以选择组738作为固定组，因为与其他组相比，其具有最多数量的机器人、操作员和活动位置(11)。
或者，固定组可以是机器人数量最多的组(例如组736，具有5个机器人)，或者操作员数量最多的组(也即是，组738，具有4个操作员)。还可以基于操作员与机器人的比率或机器人/操作员密度和操作员与机器人的比率的组合来选择固定组。选择固定组的另一种方式可以是评估组内活动位置的数量。在738中显示了活动位置741、743和744。在736组中有两个活动位置，即745和746。在组730、732和734中，每个组中只有一个活动位置，即活动位置747、748和749。因此，如果基于活动位置人口(population)选择固定组，则将再次选择组738。
目标是选择具有高活动水平的组，使得机器人被快速有效地引导执行命令的机会将增加。对于此示例，假设已选择组738作为固定组。可以选择固定机器人、操作员或活动位置，并且可以使用其已知位置(固定位置)来对要分配给机器人的订单进行选择和分组。组中的任何机器人/操作员/活动位置都可以用作操作员，但最好选择靠近固定组中心的位置。在这种情况下，机器人740可以被选为固定机器人。或者，可以选择固定操作员(例如固定操作员742)或固定活动位置(例如活动位置743)。
再次参考图12的流程图700，以从步骤708组织的订单队列、来自步骤710的零售商配置信息、和被选择的固定机器人/固定订单/固定活动位置，并且从如在步骤712中确定的知道的固定位置，可以在步骤714中建立订单集。一般而言，可以使用用于将订单分组为订单集的任何方法，包括例如先进先出(“FIFO”)方法。然而，将固定位置确定为在仓库的活动区域中、并且建立靠近固定位置的订单集是一种理想的方法，因为这将提高整体捡取效率。在名为仓库订单履行操作中的订单分组(Order Grouping in Warehouse OrderFulfillment Operations)的审查中的美国专利申请No.15/807,672(申请日为2016年9月1日)中描述了一种基于可以使用的“相似性”(即，彼此的接近程度)将订单分组为订单集的方法。该申请通过引用整体并入本文。
上述专利申请中描述的订单分组过程提供了将“相似”订单聚集或分组在一起的机会，以减少机器人执行订单集所需的行进量。例如，如果单个物品或订单的“捡取”在仓库内彼此靠近，则可以确定订单彼此“相似”。在将类似订单分组以分配给机器人时，机器人履行订单的距离将缩短，从而提高拣货率和仓库运营的整体效率/生产力。
典型的仓库管理系统不包含关于存储在其中的物品在仓库中的物理位置的信息。根据本发明的一个方面并且如审查中的美国专利申请No.15/807,672中所述的订单分组过程具有存储在仓库内的所有物品的位置(x，y坐标)的知识。这个订单分组过程描述如下。
参照图14，示出了从图12的步骤714建立的样本订单队列750的一部分，其基于与固定位置的接近程度进行排序，如下所述。订单队列包括排队等待分配给机器人执行的订单列表(列752)。对于列752中的每个订单，存在三组列754、756和758，其包括坐标(x1,y1)、(x2,y2)和(x3,y3)。这些坐标对应于聚集区域的中点。聚集区域是通过在坐标图上绘制项目的位置并将它们分组为一个或更多个彼此靠近的物品聚集来形成的。
一旦订单队列位于(populate)每个订单中的聚集区域的中点，系统然后可以使用订单队列将“相似”订单分组在一起并分配它们以供执行。也即是，可以基于在审查中的美国专利申请No.15/807,672中详细描述的相似程度评分系统来布置订单队列，该系统基于距位置的计算距离来分配分数。在这种情况下，该位置是固定位置。在队列750的例子中，队列顶部的订单是订单760，其可以被指定为“固定订单”，表示它是最接近固定位置的订单(因为其具有最低的分数，即，“5”)。
订单队列750中的列780包含每个订单相对于固定位置的相似程度分数。订单队列按照每个订单或其部分的相似程度按升序排序，以使用用于分配给正在引导的机器人的固定订单进行分组。订单相对于固定位置/固定订单的评分范围从11到226，这表明其他订单与固定订单以及对固定位置的“相似”程度。相似程度可以定义为每个订单与固定订单和固定位置的接近程度(数字越小越接近)。一旦根据相似性组织订单队列，订单就可以被分组为订单集，例如订单集782，在该示例中，其是三订单集。
可以以各种方式确定要分组以形成订单集的订单的数量，包括根据可用的搬运箱类型来对其设置。或者，系统可能总是尝试使用具有最大隔间数量的搬运箱(例如六个隔间)，并以这种方式对订单进行分组(即，每个订单集有6个订单)。或者，其可以基于最常见的可用搬运箱类型进行分组(例如，三隔间搬运箱)，如以上示例中建立的三个订单集的情况。订单的数量可以基于它们的相似程度或彼此的接近程度进行分组。也即是，参考表750，基本订单可以与相似程度为“20”或更小的订单分为一组，在该示例中，这将导致订单集中的前四个订单而不是三个订单的分组。当然，这假定具有指定隔间数量的搬运箱类型可用。
不管用于对队列进行排序和选择订单集合的方法如何，队列中的每个订单都可以包含关于可以在搬运箱类型的推荐中使用的订单的特征的信息。订单的特征可以包括订单中物品的尺寸(H、W或L)，如列784和列786中所示，每个订单中物品的体积或容积。特征可以定义为总量，即订单中所有项目的总体积/总容积。对于尺寸，可以使用订单中所有项目的每个尺寸(x,y,z)的最大值。如下文将描述的，该信息可以协助为订单集选择合适的搬运箱类型，以确保订单集中的所有物品都适合所选的搬运箱类型。
再次参考图12，在步骤716中，可以确定订单集中每个订单的尺寸或体积中的一者或两者，并且在步骤718中执行最适合分析以确定将最适合订单集的可用搬运箱的搬运箱类型(例如，在存储器中存储的搬运箱类型，如图11所示)。在订单集782的示例中，订单的尺寸和/或体积中的一者或两者与具有三个隔间的可用搬运箱类型的尺寸/体积进行比较，因为订单集782具有三个订单，每个订单具有其自己的隔间。如果只有一种具有所需隔间数量的搬运箱类型，仍会进行分析以确保订单适合该搬运箱阵列。如果存在具有所需隔间数量的多个搬运箱类型，则将进行分析并且可以基于期望的标准(例如最接近的适合程度或最大额外容量)来选择搬运箱类型。如果没有具有所需容量的搬运箱类型，则可以重新组织订单队列或可以从现有订单队列中的不同订单重新建立订单集，然后重新执行相同的搬运箱类型最适合分析。
一旦执行了最适合分析并且确定了搬运箱类型，在步骤720中，可以向操作员602(图9)显示最适合搬运箱类型的图像或描述作为推荐的搬运箱类型。在步骤722中，系统循环回到步骤706以再次开始针对为下一个机器人设置的下一个订单的过程。
在可替代的实施例中，考虑到当时可用的搬运箱阵列，通过构造具有要针对订单队列运行的多个期望参数的查询，可以将图12的流程图700的步骤714、716和718折叠成单个步骤。例如，系统可以配置为默认可用的最高密度搬运箱阵列(即，具有最大隔间数量的搬运箱阵列)，然后基于客户优先级(由服务水平协议确定)、相似程度/订单与固定位置的接近程度、以及对已知最高密度搬运箱阵列的隔间的适合程度(尺寸和/或体积)进行查询。
使用上述类型的查询，可以基于最高客户优先、与固定位置的接近程度级、以及与搬运箱阵列的隔间大小的适合程度，检索到订单集，该订单集的订单数量最高密度可用搬运箱阵列中的组件数量相等。例如，对于具有特定体积(即，液体容积)的隔间的六隔间搬运箱阵列，首先基于客户优先级，然后基于相似程度(靠近固定位置)、每个具有适合搬运箱阵列中隔间体积的总体积(订单中每个物品的体积总和)，查询将返回一组六个订单。
将选定的搬运箱与机器人相关联
在搬运箱类型推荐之后，操作员将选择搬运箱/搬运箱阵列并扫描搬运箱/搬运箱阵列上的条形码。该过程可以以在2016年9月1日提交的美国专利申请No.15/254,321、名为“机器人辅助订单履行操作中的移动基地的物品存储阵列”(Item Storage Array forMobile Base in Robot Assisted Order-Fulfillment Operations)中描述的方式实施，该申请通过引用整体并入本文。一旦被扫描，WMS将选定的搬运箱/搬运箱阵列关联或分配给机器人604，用于机器人正在被引导的当前捡取过程。根据条形码，WMS能够检索有关所选搬运箱/搬运箱阵列的信息，以确定它是否与推荐的搬运箱类型匹配。优选地，向操作员推荐的搬运箱类型是所选择的搬运箱类型，但由于各种原因并不总是如此。将订单集分配给机器人的最后一步如下所述。
将订单集分配给机器人
根据条形码，WMS知道已与被引导的机器人相关联的/向被引导的机器人分配的所选搬运箱/搬运箱阵列类型。系统确定所选的搬运箱类型是否与推荐的搬运箱类型匹配，如果匹配，则使用在图12的流程图700的步骤714中确定的订单集并将其分配给机器人。引导过程完成，机器人离开引导站以完成分配的订单集。
如果系统确定已与正在引导的机器人相关联的/向其分配的所选搬运箱类型与推荐搬运箱类型不匹配，则必须使用流程图800为所选搬运箱类型生成新的订单集，参见图15(其是图12的流程图700的步骤的子集)。
根据流程图700中描述的过程，系统已经评估了站600的配置并且知道任何限制，例如，引导站是否专用于某些零售商或者是否有零售商必须考虑的优先级。基于此，在图15的步骤810中，可以访问并再次使用已经组织/排序的订单队列，以基于操作员选择的实际搬运箱类型来分配订单集。或者，可以使用相同的标准重新组织/重新排序订单队列，并且可以在步骤810中访问重新排序的订单队列。
在步骤812中，使用已经部署在仓库中的机器人，选择可以围绕其构建订单集的固定机器人。或者，可以选择锚点操作员或固定活动位置，并且可以围绕锚点操作员或固定活动位置建立订单集。在步骤814中，使用固定机器人/操作员/活动位置，可以建立订单集。上面关于流程图700描述了这些处理步骤。
在步骤816中，确定订单集中每个订单的尺寸、体积或重量容量中的一者或更多者，并且在步骤818中，将订单集尺寸与操作员选择的搬运箱类型的尺寸进行比较(参见如图11中示出的在存储器中存储的手提箱类型)以确定它是否能够容纳订单集中的物品。如果搬运箱类型可以容纳订单集，则在步骤820将订单集分配给机器人。如果所选的搬运箱类型不能容纳订单集，则系统返回到步骤810并通过重新排序队列和/或选择不同的固定机器人再次开始该过程。
非限制性计算设备示例
图16是根据如上参考图1至图15所述的各种实施例的例如可以使用的示例性计算设备1010或其部分的框图。计算设备1010包括用于存储用于实现示例性实施例的一个或更多个计算机可执行指令或软件的一个或更多个非暂时性计算机可读介质。非暂时性计算机可读介质可以包括但不限于一种或更多种类型的硬件存储器、非暂时性有形介质(例如，一个或更多个磁存储盘、一个或更多个光盘、一个或更多个闪存驱动器)等。例如，计算设备1010中包括的存储器1016可以存储用于执行本文公开的操作的计算机可读和计算机可执行指令或软件。例如，存储器可以存储软件应用1040，该软件应用1240被编程为执行关于图1至图15所讨论的各种公开的操作。计算设备1010还可以包括可配置和/或可编程处理器1012和相关联的核心1014，以及可选地，还可以包括一个或更多个附加的可配置和/或可编程处理设备，例如处理器1012'和相关联的(一个或更多个)核心1014'(例如，在计算设备具有多个处理器/核的情况下)，以用于执行存储在存储器1016中的计算机可读和计算机可执行指令或软件以及用于控制系统硬件的其他程序。处理器1012和(一个或更多个)处理器1012'均可以是单核处理器或多核(1014和1014')处理器。
虚拟化可用于计算设备1010中，使得可动态共享计算设备中的基础设施和资源。可提供虚拟机1024以操控运行于多个处理器的进程，使得进程看来像是仅使用一个计算资源而不是多个计算资源。多个虚拟机还可与一个处理器配合使用。
存储器1016可包括计算机系统存储器或随机存取存储器，例如DRAM、SRAM、EDORAM等。存储器1016也可包括其他类型的存储器或者其组合。
用户可通过可视显示设备1001、111A-D(例如计算机监视器，其可显示一个或更多个图形用户界面1002)与计算设备1010进行交互。计算设备1010可包括用于接收来自用户的输入的其他I/O设备，例如键盘或者任何适当多点触摸界面1018、指针设备1020(例如鼠标)。键盘1018和指针设备1020可耦接到可视显示装置1001。计算设备1010可包括其他适当常规I/O外设。
计算设备1010可包括一个或更多个存储设备1034，例如但不限于硬盘驱动器、CD-ROM或者用于存储数据和执行本公开的操作的计算机可读指令和/或软件的其他计算机可读介质。示例性存储设备1034还可以存储用于存储实现示例性实施例所需的任何合适的信息的一个或更多个数据库。可以在任何合适的时间手动或自动更新数据库以添加、删除和/或更新数据库中的一项或更多项。
计算设备1010可包括网络接口1022，其配置成经由一个或更多个网络设备1032、经过多种连接(包括但不限于标准电话线、LAN或WAN链路(例如802.11、T1、T3、56kb、X.25)、宽带连接(例如ISDN、帧中继、ATM)、无线连接、控制器区域网络(CAN)或者上述任一个或全部的某种组合)，来与一个或更多个网络(例如局域网(LAN)、广域网(WAN)或因特网)进行接口。网络接口1022可包括内置网络适配器、网络接口卡、PCMCIA网络卡、卡总线网络适配器、无线网络适配器、USB网络适配器、调制解调器或者适合于将计算设备1010与能够进行通信的任何类型的网络进行接口并且执行本文所述操作的任何其他装设备。此外，计算设备1010可以是任何计算设备，例如工作站、台式计算机、服务器、膝上型计算机、手持计算机、平板计算机或能够通信并且具有足够处理器能力和内存容量来执行本公开描述的操作的其他形式的计算或通信设备。
计算设备1010可运行任何操作系统1026，例如
Figure BDA0003285539180000221
操作系统(微软，雷德蒙德，华盛顿州)的各版本、Unix和Linux操作系统的不同发行版、Macintosh计算机的
Figure BDA0003285539180000222
(苹果公司，库比蒂诺，加利福尼亚州)的任何版本、任何嵌入式操作系统、任何实时操作系统、任何开放源操作系统、任何专有操作系统、或者能够运行计算设备并执行本公开的操作的其他操作系统。在示例性实施例中，操作系统1026可以以本地模式或仿真模式运行。在示例性实施例中，操作系统1026可以在一个或更多个云机器实例上运行。
图17是某些分布式实施例的示例计算设备框图。尽管图1至图15和以上示例性讨论的部分参考了仓库管理系统15、订单服务器14、以及区域服务器，仓库管理系统15、订单服务器14、以及区域服务器均在单独的或公共的计算设备上运行，但是人们将认识到仓库管理系统15、订单服务器14、以及区域服务器的任何一者可以替代地跨网络1105分布在单独的服务器系统1101a-d中并且可能分布在用户系统中，例如信息亭、台式计算机设备1102或移动计算机设备1103。例如，订单服务器14和/或区域服务器可以分布在机器人18的平板电脑48之间。在一些分布式系统中，任何一个或更多个仓库管理系统软件、订单服务器软件、以及区域引擎的模块可以分别位于服务器系统1101a-d上并且可以通过网络1105彼此通信。
尽管本发明的前述描述使本领域普通技术人员能够制造和使用目前被认为是其最佳模式的技术，但是本领域普通技术人员将理解且认识到本文的特定实施例和示例的变型、组合和等效形式的存在。本发明的上述实施方式仅是示例。在不脱离本发明的范围的情况下，本领域技术人员可以对特定实施例进行改变、修改和变化，本发明的范围仅由所附权利要求书限定。因此，本发明不受上述实施例和示例的限制。
声明为新的并且由专利证书提供保证的是已经描述的本发明及其优选的实施例。

Claims (20)

1.一种用于在多个操作员的协助下将订单分配给在仓库中履行订单的多个机器人的方法，每个订单包括一个或更多个物品并且每个物品存储在所述仓库中的一个位置，所述方法包括：
提供所述多个机器人中待分配包括一个或更多个要被履行的订单的订单集的第一机器人；
选择所述仓库中的固定位置；
为所述第一机器人生成与所述仓库中的所述固定位置相关的订单集；以及
向所述第一机器人分配所述订单集用于履行。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，提供所述第一机器人的步骤包括：将所述第一机器人定位在处理站，在所述处理站操作员协助向所述第一机器人分配订单。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，当所述第一机器人在所述仓库中履行所述订单集时，所述操作员向所述第一机器人提供用于承载所述订单集中的物品的搬运箱阵列。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一机器人通过行进到所述仓库中与所述订单集中的每个物品相关联的位置，并且向靠近每个位置的操作员传送要选择的并且要被放置在所述第一机器人的搬运箱阵列上的物品，来在所述仓库中履行所述订单。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，选择所述固定位置的步骤包括评估所述多个机器人、所述多个操作员或所述仓库中的多个活动位置中的一者或更多者的位置，并且包括识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组。
6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述多个活动位置中的每一者是与订单中的物品相关联的位置，所述订单已分配给所述多个机器人中的用于履行的一个机器人。
7.根据权利要求5所述的方法，其中，识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组的步骤包括：选择一组，识别所选择的组中的所述机器人、所述操作员、或所述活动位置中的一者作为固定机器人、固定操作员或固定活动位置，以及使用所选择的固定机器人、固定操作员或固定活动位置的位置作为所述固定位置。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，选择所述组的步骤包括基于机器人、操作员和/或活动位置的数量来选择所述组。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，选择所述组的步骤包括基于机器人、操作员和活动位置中的一者与机器人、操作员和活动位置中的另一者的比率来选择所述组。
10.根据权利要求1所述的方法，其中，生成订单集的步骤包括部分地基于所述订单与所述固定位置的接近程度来选择订单。
11.一种用于在多个操作员的协助下将订单分配给在仓库中履行订单的多个机器人的系统，每个订单包括一个或更多个物品并且每个物品存储在所述仓库中的一个位置，所述系统包括：
所述多个机器人中待分配包括一个或更多个要被履行的订单的订单集的第一机器人；
仓库管理系统，所述仓库管理系统被配置为：
选择所述仓库中的固定位置；
为所述第一机器人生成与所述仓库中的所述固定位置相关的订单集；以及
向所述第一机器人分配所述订单集用于履行。
12.根据权利要求11所述的系统，所述系统进一步包括处理站，在所述处理站操作员协助向所述第一机器人分配订单。
13.根据权利要求12所述的系统，其中，当所述第一机器人在所述仓库中履行所述订单集时，所述操作员向所述第一机器人提供用于承载所述订单集中的物品的搬运箱阵列。
14.根据权利要求13所述的系统，其中，所述第一机器人被配置为通过行进到所述仓库中与所述订单集中的每个物品相关联的位置，并且向靠近每个位置的操作员传送要选择的并且要被放置在所述第一机器人的搬运箱阵列上的物品，来在所述仓库中履行所述订单。
15.根据权利要求14所述的系统，其中，在执行选择所述固定位置的步骤时，所述仓库管理系统被配置为：评估所述多个机器人、所述多个操作员或所述仓库中的多个活动位置中的一者或更多者的位置；以及识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组。
16.根据权利要求15所述的系统，其中，所述多个活动位置中的每一者是与订单中的物品相关联的位置，所述订单已分配给所述多个机器人中的用于履行的一个机器人。
17.根据权利要求15所述的系统，其中，在执行识别所述多个机器人、所述多个操作员和/或所述仓库中的多个活动位置的彼此靠近的一组或更多组的步骤时，所述仓库管理系统被配置为：选择一组，识别所选择的组中的所述机器人、所述操作员、或所述活动位置中的一者作为固定机器人、固定操作员或固定活动位置，以及使用所选择的固定机器人、固定操作员或固定活动位置的位置作为所述固定位置。
18.根据权利要求17所述的系统，其中，在执行选择所述组的步骤时，所述仓库管理系统被配置为基于机器人、操作员和/或活动位置的数量来选择所述组。
19.根据权利要求17所述的系统，其中，在执行选择所述组的步骤时，所述仓库管理系统被配置为基于机器人、操作员和活动位置中的一者与机器人、操作员和活动位置中的另一者的比率来选择所述组。
20.根据权利要求11所述的系统，其中，在执行生成订单集的步骤时，所述仓库管理系统被配置为部分地基于所述订单与所述固定位置的接近程度来选择订单。
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