CN113646789A - 仓库订单执行操作中机器人停留时间最小化 - Google Patents

Abstract

一种方法，用于在多个操作员的协助下执行订单，该订单具有分配给在仓库中运行的多个机器人中的第一机器人的多个物品。该方法包括将第一机器人导航到仓库中靠近订单中第一物品的位置的第一位置，并暂停以供操作员协助第一机器人执行功能。该方法包括确定第一机器人是否在没有操作员协助的情况下已暂停超过最大停留时间。如果已经暂停超过最大停留时间，则该方法使第一机器人离开第一位置，而不完成关于第一物品的功能，并使第一机器人前进到靠近第二物品的存储位置的第二位置，以执行功能。

Description

仓库订单执行操作中机器人停留时间最小化

相关申请的交叉引用

本申请要求于2019年1月30日提交的美国申请第16/262,209号的优先权，其通过引用并入本文。

技术领域

本发明涉及在仓库订单执行操作中使用自主移动机器人，更具体地说，涉及最小化此类自主移动机器人的停留时间。

背景技术

订单执行通常在装满产品的大型仓库中执行，这些产品将被运送到通过互联网下订单的客户家中交付。在某些操作中，机器人可以用于协助人进行物品取出，以提高生产率和效率。至少可以说，及时、准确、高效地完成此类订单在后勤方面具有挑战性。单击虚拟购物车中的“结账(check out)”按钮创建“订单”。该订单包括要运送到特定地址的物品列表。“执行”的过程包括从大型仓库中实际提取或“捡取”这些物品，打包并将其运送到指定的地址。因此，订单执行过程的一个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，支持上述订单执行仓库中的日常运行。WMS程序支持集中管理任务，例如跟踪存货水平和库存位置。仓库管理系统还支持或指导所有主要和许多次要的仓库任务，如接收、检查和验收、存放、内部补货到捡取位置、捡取、包装、装运码头上的订单组装、文件和运送(装载到运载工具上)。

WMS通常从上覆主机系统(通常为ERP系统)接收订单。对于通过电子商务订单执行订单，只要客户在线下订单，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、提前向客户发出发货通知、存货管理等。

当来自WMS的订单累积时，它们被保存在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，并将订单分配给机器人，以便在仓库内执行。每个订单将包括位于仓库中的一个或更多个物品。机器人将按指定顺序导航到各种物品的位置，在每个位置，人类操作员可以协助机器人执行从货架上物理移除物品并将其放置在机器人上的任务，例如，放置在容器(tote)中。

一旦机器人按顺序到达物品的位置，它可能会例如通过光信号传达需要操作员协助的信息。一旦操作员到达机器人处，机器人可以通过操作员可读取的平板电脑(或笔记本电脑/其他用户输入/输出设备)或通过将订单发送至本地操作员使用的手持设备，传达关于操作员选择的物品的信息。然后，操作员将取出物品，扫描物品条形码，然后将物品放置在机器人上。然后，机器人可能会前往另一个位置，捡取订单中的下一个物品。

如果一个区域内的人类操作员数量有限，或者需要服务的机器人数量有限，则操作员接近机器人进行协助可能会出现延迟。这种延迟可能比预期的时间长，并且当在多个机器人之间以及在更长的时间段内成倍增加时，可能会对总体仓库效率产生不良影响。

发明内容

本发明相对于现有系统的优点和优势将从本发明的简要概述和随后的详细描述中显而易见。本领域技术人员将理解，本教导可以使用除下面总结或公开的实施例之外的实施例来实践。

在一个方面，本发明包括用于执行分配给在仓库中运行的多个机器人中的第一机器人的订单的方法。多个机器人与仓库管理系统交互，以在多个操作员的协助下执行订单，每个订单包括多个物品，每个物品位于仓库中。该方法包括：将所述第一机器人导航到所述仓库中靠近所述订单中的所述多个物品中的第一物品的存储位置的第一位置；在所述第一位置处暂停，用于所述多个操作员中的一个操作员协助所述第一机器人执行关于所述第一物品的功能；确定所述第一机器人是否在没有操作员协助的情况下在所述第一位置暂停超过最大停留时间。如果所述第一机器人已在所述第一位置暂停超过所述最大停留时间，该方法包括引起所述第一机器人离开所述第一位置而不完成关于所述第一物品的功能，并引起所述第一机器人前进到所述仓库中靠近所述多个物品中的第二物品的存储位置的第二位置，以便执行关于所述第二物品的功能。

在本发明的其他方面，可以包括以下一个或更多个特征。根据权利要求1所述的方法，其中，所述功能包括捡取、放置或维护功能中的一个。所述引起的步骤可以包括评估所述订单中的每个物品附近的机器人分布(population)、操作员分布或活动位置分布的一者或更多个者。评估机器人分布、操作员分布或活动位置分布的步骤可以包括确定在关于所述订单中的每个物品的区域内的机器人、操作员或活动位置的数量中的一个或更多个。评估机器人分布、操作员分布或活动位置分布的步骤可以包括确定关于所述订单中的每个物品的区域内的操作员与机器人的比率。所述引起的步骤可以包括选择所述第二物品作为在关于所述订单中的每个物品的区域中具有最高机器人分布、最高操作员分布或最高活动位置分布或最高操作员与机器人比率的一者或更多者的区域的物品。所述方法还可以包括在所述第二位置暂停所述第一机器人，以便所述多个操作员中的一个操作员协助所述第一机器人执行关于所述第二物品的功能。在所述第一机器人在所述第二位置执行关于所述第二物品的功能之后，所述第一机器人可以返回所述仓库中靠近所述多个物品中的第一物品的存储位置的所述第一位置，以便在所述第一位置执行关于所述第一物品的功能。所述第一机器人在返回到所述第一位置之前，可以导航到至少一个另外位置以执行与所述订单中另外物品相关的功能。

在另一个方面，本发明的特征是一个执行订单的系统，每个订单包括位于仓库中的多个物品。该系统包括：多个机器人，所述多个机器人在所述仓库中运行，并包括向其分配订单的第一机器人。存在仓库管理系统，所述仓库管理系统被配置为在多个操作员的协助下与所述多个机器人交互以执行订单，所述多个机器人中的第一机器人，其被配置成从所述仓库管理系统接收具有多个物品的第一订单，并导航到所述仓库中靠近所述订单中所述多个物品中的第一物品的存储位置的第一位置。所述第一机器人被配置为确定其是否已在所述第一位置暂停超过最大停留时间，而没有操作员协助执行关于所述第一物品的功能。如果所述第一机器人已在所述第一位置暂停超过最大停留时间，则所述第一机器人被配置为离开所述第一位置而不完成关于所述第一物品的功能，并与所述仓库管理系统交互以识别所述订单中所述多个物品中的第二物品。所述第一机器人被配置为前进到所述仓库中靠近所述第二物品的存储位置的第二位置以便在操作员的帮助下执行关于所述第二物品的功能。

在本发明的又一方面中，可以包括以下一个或更多个特征。该功能可能包括捡取、放置或维护功能中的一个。在识别所述订单中的所述多个物品中的第二物品时，所述仓库管理可以被配置为评估所述订单中的每个物品附近的机器人分布、操作员分布或活动位置分布中的一者或更多者。在评估所述机器人分布、操作员分布或活动位置分布时，所述仓库管理系统可以被配置为确定所述订单中的每个物品所在区域内的机器人、操作员或活动位置的数量中的一个或多个。在评估所述机器人分布、操作员分布或活动位置分布中的一者或更多者时，所述仓库管理系统可以被配置为确定所述订单中的每个物品的区域内的操作员与机器人的比率。在识别所述订单中的所述多个物品中的所述第二物品时，所述仓库管理系统可以被配置为选择所述第二物品作为在关于所述订单中的每个物品的区域中具有最高机器人分布、最高操作员分布或最高活动位置分布或最高操作员与机器人比率的一者或更多者的区域的物品。所述第一机器人可以被配置为在所述第二位置暂停，以便所述多个操作员中的一个操作员协助所述第一机器人执行与所述第二物品相关的功能。在所述第一机器人在所述第二位置执行关于所述第二物品的功能之后，所述第一机器人可以被配置为返回所述仓库中靠近所述多个物品中的第一物品的存储位置的所述第一位置，以便在所述第一位置执行关于所述第一物品的功能。所述第一机器人在返回到所述第一位置之前，可以被配置为导航到至少一个另外位置以执行与所述订单中另外物品相关的功能。

本发明的这些和其他特征将从以下详细说明和附图中显而易见。

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是订单执行仓库的顶部平面图；

图2A是图1所示仓库中使用的一个机器人底座的正视图；

图2B是图1所示仓库中使用的一个机器人底座的透视图；

图3是图2A和图2B中的机器人装配有电枢并停在图1所示的架子前的立体图；

图4是使用机器人上的激光雷达创建的图1仓库的局部地图；

图5是描述用于定位分散在整个仓库中的基准标记并存储基准标记姿势(pose)的过程的流程图；

图6是基准识别到姿势映射的表；

图7是仓(bin)位置到基准识别映射的表；

图8是描述产品SKU到姿势映射过程的流程图；

图9是订单执行仓库的一部分的顶部平面图，描绘了部署在仓库中的机器人和操作员的位置；

图10是描绘根据本发明的一个方面的用于最小化机器人停留时间的算法的流程图；

图11是示例性计算系统的框图；以及

图12是示例性分布式网络的网络图。

具体实施方式

本发明及其各种特征和有利细节将参考附图中描述和/或说明并在以下描述中详述的非限制性实施例和示例进行更全面的解释。应当注意，附图中所示的特征不一定按比例绘制，并且一个实施例的特征可以与本领域技术人员将认识到的其他实施例一起使用，即使本文中未明确说明。可以省略对公知组件和处理技术的描述，以避免不必要地模糊本发明的实施例。本文使用的示例仅旨在促进对实施本发明的方式的理解，并进一步使本领域技术人员能够实施本发明的实施例。因此，本文中的示例和实施例不应解释为限制本发明的范围。此外，应注意，在附图的几个视图中，相似的附图标记表示相似的部分。

本公开涉及一种停留最小化方法，该方法可应用于使用自主移动机器人或“AMR”的仓库中的订单执行操作，以提高效率和生产率。本文描述了特定的AMR实现，但其仅为根据本发明的停留最小化方法提供上下文。任何适用的机器人设计/系统可与本文所述的感应过程结合使用。此外，本文描述的实现集中于执行捡取功能的AMR；然而，本文描述的停留最小化方法适用于机器人可能执行的任何功能，包括但不限于放置物品和对物品执行维护功能。

参考图1，典型的订单执行仓库10包括货架12，货架12上装满了可以包含在订单中的各种物品。在运行中，来自仓库管理服务器15的输入订单流16到达订单服务器14。订单服务器14可以对其他事物中的订单进行优先级排序和分组，以便在引导过程中分配给机器人18。当操作员引导机器人时，在处理站(例如，站100)，订单16被分配并传达给机器人18(例如，无线地)以执行。下面将更详细地描述根据本发明的一个方面的引导过程。

本领域技术人员将理解，订单服务器14可以是一个单独的服务器，具有配置为与WMS服务器15和WMS软件互操作的离散软件系统，或者订单服务器可以功能上集成到WMS软件中并在WMS服务器15上运行。

在优选实施例中，图2A和图2B中所示的机器人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的收发器(未显示)，以及一对数字光学相机24a和24b。机器人底座还包括充电端口26，用于为自主轮式底座20供电的电池重新充电。底座20还具有一个处理器(未显示)，该处理器接收来自激光雷达和相机24a和24b的数据，以捕获代表机器人环境的信息。存在这样的存储器(未示出)，该存储器与处理器一起操作以执行与仓库10内的导航相关联的各种任务，以及导航到放置在货架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)对应于订购物品的仓/位置。下面参照图4到图8详细描述本发明的导航方法。

基准标记还用于识别处理站(包括感应站)，并且到此类处理站的导航基准标记可能与到订购物品的仓/位置的导航相同。应当注意，本文描述的导航方法仅为示例性的，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，其中可以存放容器或仓来携带物品。还示出了接合多个可互换电枢40中的任何一个的联接器34，其中之一在图3中示出。图3中的特定电枢40具有：用于承载用于容纳物品的容器44的容器支架42(在本例中为搁板)，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支持用于携带物品的一个或更多个容器。在其他实施例中，底座20支持用于携带容纳物品的一个或多个容器。如本文所用，术语“手提袋”包括但不限于货柜、箱子、笼子、书架、可悬挂物品的杆、小盒子、板条箱、货架、架子、支架、集装箱、盒子、罐、容器和仓库。

尽管机器人18擅长在仓库10周围移动，但目前的机器人技术还不足以快速有效地从货架上捡取物品并将其放入容器44中。目前，更有效的捡取物品的方法是使用本地操作员50，该操作员通常是人，执行从货架12上物理移除订购物品并将其放置在机器人18上(例如，容器44中)的任务。机器人18通过本地操作员50能够读取的平板电脑48(或笔记本电脑/其他用户输入/输出设备)或者通过向本地操作员50使用的手持设备发送订单，向本地操作员50传达订单(即，要选择的单个物品)。

在从订单服务器14接收到订单16时，机器人18进入如图3所示的第一仓库位置。它基于存储在存储器中并由处理器执行的导航软件进行操作。导航软件依赖于由激光雷达22收集的有关环境的数据、存储器中的内部表格(该表格识别与仓库10中可找到特定物品的位置相对应的基准标记30的基准标识(“ID”)，以及用于导航的相机24a和24b。

到达正确位置(姿势)后，机器人18将自己停留在储存物品的货架12前，将物品信息传达给本地操作员50，并等待(或停留)本地操作员50从货架12取出物品并将其放置在容器44中。如果机器人18有其他物品要取出，它将前往这些地点。然后，机器人18取到的物品被传递到处理站100，如图1所示，在那里进行包装和装运。虽然处理站100已关于该图被描述为能够引导和卸载/包装机器人，但其可被配置为在处理站处引导或卸载/包装机器人，即，它们可被限制为执行单个功能。

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中可以明显看出，典型的执行操作包括在仓库中相互工作的许多机器人和操作员以填充连续的订单流。

本发明的导航方法，以及将要取出的物品的SKU到与物品所在仓库中的基准标记相关联的基准ID/姿势的语义映射，将在下面参考图4到图8详细描述。应注意，这是本文所述的示例性导航方法，任何合适的导航方法均可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，以确定静态和动态对象的位置，以及分散在整个仓库中的各种基准标记的位置。在图4中，一个或更多个机器人18利用激光雷达22和同步定位和映射(SLAM)在仓库中导航并构建/更新地图10a，这是一种构建或更新未知环境的虚拟地图的计算方法。常用的SLAM近似求解方法包括粒子滤波和扩展卡尔曼滤波。SLAM-gmap方法是首选方法，但可以使用任何合适的SLAM方法。

机器人18利用其激光雷达22创建/更新仓库10的地图10a，因为机器人18在整个空间中移动，基于激光雷达扫描环境时接收到的反射，识别空间中的开放空间112、墙壁114、对象116和其他静态障碍物，如货架12a。

在构建地图10a时或之后，一个或更多个机器人18使用相机24a和24b在仓库10中导航，以扫描环境，定位分散在整个仓库中的基准标记(二维条形码)，这些标记位于货架附近的存储了物品的仓上，如图3中的32和34。机器人18使用已知参考点或原点作为参考，如原点110。当机器人18使用其相机24a和24b定位基准标记(例如图3和图4的基准标记30)时，确定仓库中相对于原点110的位置。如图2A所示，通过使用两个相机，一个位于机器人底座的任一侧，机器人18可以具有从机器人两侧向外延伸的相对较宽的视野(例如，120度)。例如，当机器人在货架过道上来回移动时，它可以看到其两侧的基准标记。

通过使用车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。使用基准标记/二维条形码的捕获图像及其已知尺寸，机器人18可以确定基准标记/二维条形码的机器人相对于矢量130的方向和距离。已知矢量120和130时，可以确定原点110和基准标记30之间的矢量140。根据向量140和确定的基准标记/二维条形码相对于机器人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)。应注意，坐标可能仅包括x和y坐标，因为基准姿势通常位于地板上，因此z坐标为零。

在图5中描述了说明基准标记定位过程的流程图200。这是在初始映射模式下执行的，当机器人18在仓库中执行捡取、放置和/或其他任务时遇到新的基准标记。在步骤202中，机器人18使用相机24a和24b捕获图像，并在步骤204中搜索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)，则如图6所示，确定基准标记是否已经存储在基准表300中，该基准表可能位于机器人18的存储器34和/或仓库管理系统15中。如果基准信息已经存储在存储器中，流程图返回到步骤202以捕获另一图像。如果不在存储器中，则根据上述过程来确定姿势，并且在步骤208中，将其添加到基准到姿势查找表300。

在可存储在每个机器人存储器和/或仓库管理系统15中的查找表300中，包括每个基准标记、基准标识1、2、3等，以及与每个基准标识相关联的基准标记/条形码的姿势。如上所述，姿势由仓库中的x、y、z坐标以及方向或四元数(x、y、z、ω)组成。

在另一个查找表400(也可被存储在每个机器人的存储器和/或仓库管理系统15中)中，图7是仓库10内的与特定基准ID的404(例如，编号“11”)相关的仓位置的列表(例如，402a-f)。在本例中，仓位置由七个字母数字字符组成。前六个字符(如L01001)与仓库内的货架位置有关，最后一个字符(如A-F)标识在货架位置处的特定仓。在此示例中，有六个不同的仓位置与基准ID“11”关联。可能有一个或多个仓与每个基准ID/标记关联。位于充电区域19和处理站100(图1)中的充电站也可存储在表400中并与基准ID相关。根据基准ID，充电站和处理站的姿势可在图6的表300中找到。

由于与仓库10中存储物品的物理位置相对应，所以字母数字仓位置对于人类(例如，图3的操作员50)来说是可以理解的。然而，它们对机器人18没有意义。通过将位置映射到基准ID，机器人18可以使用图6的表300中的信息确定基准ID的姿势，然后导航到如本文所述的姿势。

图8的流程图500中描述了根据本发明的订单执行过程。在步骤502中，图1的仓库管理系统15获得订单，该订单可能包括一个或更多个要取出的物品。在步骤504中，物品的SKU号由仓库管理系统15确定，并且根据SKU编号，在步骤506中确定仓位置。然后将订单的仓列表发送给机器人18。在步骤508中，机器人18将仓位置与基准ID相关联，并且根据基准ID，在步骤510中获得每个基准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当的仓中捡取要取出的物品并将其放置在机器人上。

由仓库管理系统15获得的特定于物品的信息(如SKU编号和仓位置)可被发送至机器人18上的平板电脑48，以便在机器人到达每个基准标记位置时，操作员50可获知要取出的特定物品。

通过SLAM地图和基准ID的已知姿势，机器人18可以使用各种机器人导航技术轻松导航到基准ID的任何一个。考虑到仓库10中的开放空间112、墙壁114、货架(如货架12)和其他障碍物116，优选方法包括设置基准标记姿势的初始路线。当机器人开始使用其激光雷达22穿过仓库时，它确定其路径中是否有任何固定或动态的障碍物，例如其他机器人18和/或操作员50，并迭代更新其路径到基准标记的姿势。机器人大约每50毫秒重新规划一次路线，在避开障碍物的同时不断寻找最有效的路径。

通常，通过在SLAM虚拟地图上运行多对多(many-to-many)的多分辨率扫描匹配(M3RSM)来实现仓库10a内机器人的定位。与蛮力方法相比，M3RSM大大减少了机器人执行SLAM循环闭合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。根据于2017年9月22日提交的题Multi-Resolution Scan Matching with Exclusion Zones的相关美国申请顺序号15/712,222中公开的方法，通过最小化M3SRM搜索空间来进一步改进机器人定位，该申请通过引用整体并入本文。

使用产品SKU/基准ID到基准姿势映射技术以及本文所述的SLAM导航技术，机器人18能够非常高效和有效地导航仓库空间，而不必使用通常使用的更复杂的导航方法，该方法涉及网格线和中间基准标记以确定仓库内的位置。

通常情况下，仓库中存在其他机器人和移动障碍物时的导航是通过避碰方法实现的，包括动态窗口接近(DWA)和最佳交互避碰(ORCA)。DWA在可行的机器人运动轨迹中计算增量运动，以避免与障碍物碰撞，并有利于目标基准标记的所需路径。ORCA最佳地避免了与其他移动机器人的碰撞，而无需与其他机器人通信。导航以大约50毫秒的更新间隔沿轨迹进行一系列增量移动。碰撞避免可以通过2017年9月22日提交的并通过引用整体并入本文的名称为Dynamic Window Approach Using Optimal Reciprocal Collision AvoidanceCost-Critic的相关美国申请顺序号No 15/712,256中描述的技术进一步改进。

参考图9，典型订单执行仓库10a的一部分包括：货架(例如货架12a)，其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)，其部署在仓库中以进行捡取订单(或下订单/维护订单)。图中还显示了一些操作员(例如50a)，其分散在整个仓库中以在从货架上捡取物品时服务于机器人。可能存在以下情况：机器人需要服务的区域内的人工操作员数量有限，或者给定区域内的操作员数量合理但需要服务的机器人数量较多。在这两种情况下，机器人在操作员协助下可能会出现延迟。这种延迟可能比预期的时间长，如果在多个机器人之间以及在更长的时间内成倍增加，这可能会对仓库的整体效率产生不良影响。

描述了根据本发明一个方面的方法，以减少机器人在等待操作员服务时经历的延迟或“停留时间”。一旦机器人按照其顺序到达物品的位置，例如，机器人18a接近物品730，它可以例如通过光信号传达它需要操作员帮助的信息，并且机器人可以确定从到达该位置到操作员服务所需的时间量(停留时间)。作为最近的操作员的操作员50a位于下一个通道中，最初可能不知道机器人18a需要帮助。此外，附近还有其他可能需要服务的机器人，操作员50在到达机器人18a之前可能需要注意这些服务。结果，机器人18a可以停留和闲置一段比期望的时间更长的时间，因此操作效率低下。根据本发明，可以基于考虑机器人和操作员的数量以及正在执行的订单的量的特定实现来定义最大停留时间。例如，最大停留时间可设置为1到5分钟之间。可以使用更长或更短的停留时间设置。

继续参考图9，机器人18a可以替代地以与最初确定的顺序不同的顺序处理其指定顺序的物品，而不是在物品730附近停留直到操作员到达以对其进行维修。在本例中，分配订单后确定的机器人18a的原始顺序是依次捡取物品730、731、732、733和734。应注意，如上所述，物品由与物品相关联的基准的姿态表示。通常，机器人18a只需在物品730附近等待，直到操作员捡取物品并将其装入机器人18a。然后，机器人18a可以按照其顺序继续处理其他物品，直到所有物品都被捡取出来，在这一点上，机器人18a将继续处理打包站，以便物品可以被打包和运送。应当注意，确定顺序中的捡取物品的顺序超出了本发明的范围，因此在此不进行描述。

根据本发明，如果在某个位置(例如在物品730的位置)超过最大停留时间，则可评估订单中的剩余物品，并指示机器人18a从物品730开始移动，并按顺序移动到订单中的另一个物品。机器人跳过物品730并处理下一个物品后，可继续原始顺序。一旦剩余的物品被捡取走，它就可以返回到物品730。或者，在跳过物品730并继续行进到订单中的另一个物品之后，可以重新评估剩余的物品，并且可以通过任何期望的过程定义新的顺序。

当物品被跳过时，在确定下一个要进行的物品时，可以考虑/评估订单中每个物品周围区域的机器人分布和/或操作员分布，以确定哪个区域可能最快地为机器人18a提供服务。这可以通过多种方式完成，该多种方式包括在机器人/操作员密度最高的区域(物品周围区域的机器人和/或操作员数量)或操作员与机器人比率最高的区域或两者的组合中选择物品。可以针对当前订单/订单集中的每个另外物品定义区域，例如关于物品731的区域740、关于物品732的区域742、关于物品733的区域744和关于物品734的区域746。可以通过选择半径并围绕所选半径的每个物品投影圆来建立区域。半径可能因实施而不同，但作为示例，半径可能为10米。根据区域面积和区域内机器人/操作员的数量，可计算机器人/操作员密度。

如图9所示，在物品732的740区域，共有四个机器人和两名操作员，分布(population)为六个。在关于733物品的742区域，有一个机器人和两个操作员，分布为三个；在关于733物品的744区域，有四个机器人和一个操作员，分布为五个。最后，在关于734物品的746区域，有三个机器人和两个操作员，分布为五个。每个区域的操作员与机器人比率如下：区域740中为2:4；区域742为2:1；区域744为1:4；区域746为2:3。要处理的下一物品可能基于机器人/操作员的最高分布密度，在本例中，这将导致在两个区域740和区域746中每个区域在其各自的固定大小区域中的分布数为6。或者，下一物品可能基于操作员与机器人的比率，因为与机器人相比，操作员数量更多的区域可能会导致较低的停留时间。在这种情况下，可以选择与区域740的2:4比率相比具有2:3比率的区域746，并且可以将物品734标识为下一个要进行捡取操作的物品。

在某些情况下，可以识别仓库中已分配给机器人(机器人18a除外)但尚未捡取的物品的位置(“活动位置”)。例如，图9的地图可以包括这些活动位置处的指示器，并且可以使用这些指示器来代替或补充区域中的操作员/机器人的分布/密度，以便选择要发送机器人的下一个物品/位置。活动位置描述如下。在关于物品732的区域740中有一个活动位置748。在关于物品733的区域742中有一个活动位置750。在关于物品733的区域744中有一个活动位置752。最后，在关于物品734的区域746中有三个活动位置754、756，和758。如果要在活动位置而不是机器人或操作员上选择下一个物品，则仍将选择关于物品734的746区域。应注意，活动位置的姿势是与指定要捡取的物品对应的基准标记/二维条形码相关联的位置，如上所述。

假设此订单中的其他物品没有进一步的停留时间问题，新的捡取顺序将是物品734、物品731、物品732、物品733，最后机器人18a将返回跳过的物品730。当然，在物品734被捡取之后，其他顺序也是可能的。例如，机器人18a可在捡取物品734后返回到物品730，然后继续处理物品731至物品733。

或者，新顺序可以基于以上确定的分布密度和比率。在这种情况下，顺序可能是物品734、物品731(分布密度六，比率2:4)、物品733(分布密度五，比率1:4)、物品732(分布密度三，比率2:1)。

图10的流程图800描绘了根据本发明一个方面的用于在软件/固件中实现停留时间最小化过程的算法。软件/固件可以在WMS级别或在机器人18a上运行，或在两者的组合上运行。如上所述，当机器人被引导并被分配订单时，用于在订单中拣选物品的顺序被建立并且机器人通过依次处理每个物品来开始执行订单。在步骤802，机器人18a被示为到达订单中物品X的位置(姿势)，该物品X可以是订单中的第一个或任何其他物品。

在步骤804，确定机器人18a是否由操作员协助，如果正在被协助，系统进入步骤806，在其中机器人在操作员的协助下完成捡取功能，然后进入顺序中的下一个物品X+1。如果在步骤804，确定机器人18a尚未由操作员协助，则在步骤808确定在等待操作员协助时是否已超过预定的最大停留时间。如果未超过停留时间，则系统返回步骤804以再次检查是否有操作员协助机器人。

如果在步骤808确定已超过最大停留时间，则在步骤810，确定要捡取的订单中是否有其他物品，如果没有其他物品，则系统返回步骤804，以确定操作员是否协助机器人。由于订单中没有剩余物品，因此不可能跳过当前物品来服务订单中的另一个物品，因此循环将继续，直到操作员协助机器人，然后在步骤806，机器人通过导航到打包站来完成订单。

如在步骤810确定的，如果订单中有其他物品，则系统继续以上述方式在步骤812评估订单中剩余物品附近的机器人分布/操作员分布。在步骤814，指示机器人跳过当前步骤，并根据步骤812的分布评估进入下一个物品。在步骤816，机器人进入下一个物品X+Y，其中Y是当前物品顺序中的前一个物品的编号。这可能会减少等待操作员协助的总停留时间。

非限制性计算设备示例

上述用于机器人和WMS的系统和软件可以通过各种方式实现。在图11中是根据如上文参考图1至图10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包括一个或多个非暂时性计算机可读介质，用于存储用于实现示例性实施例的一个或多个计算机可执行指令或软件。非暂时性计算机可读介质可以包括但不限于一种或多种类型的硬件存储器、非暂时性有形介质(例如，一个或多个磁盘、一个或多个光盘、一个或多个闪存驱动器)等。例如，包括在计算设备1010中的存储器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1040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，以及可选的一个或多个附加的可配置和/或可编程处理设备(例如处理器1012'和相关联的核心1014')(例如，在具有多个处理器/核心的计算设备的情况下)，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和处理器1012'各自可以是单核心处理器或多核心(1014和1014')处理器。

虚拟化可用于计算设备1010，以便动态共享计算设备中的基础设施和资源。可以提供虚拟机1024来处理在多个处理器上运行的进程，使得该进程似乎仅使用一个计算资源而不是多个计算资源。多个虚拟机也可以与一个处理器一起使用。

存储器1016可以包括计算设备存储器或随机存取存储器，例如但不限于DRAM、SRAM、EDO-RAM等。存储器1016还可以包括其他类型的存储器或其组合。

用户可以通过可视显示设备1001、111A-D(例如计算机监视器)与计算设备1010交互，该可视显示设备可显示根据示例性实施例提供的一个或多个用户界面1002。计算设备1010可以包括用于接收来自用户的输入的其他I/O设备，例如键盘或任何合适的多点触摸界面1018、定点设备1020(例如，鼠标)。键盘1018和定点设备1020可以联接到可视显示设备1001。计算设备1010可以包括其他合适的常规I/O外围设备。

计算设备1010还可以包括一个或多个存储设备1034，例如但不限于硬盘驱动器、CD-ROM或其他计算机可读介质，用于存储执行本文公开的操作的数据和计算机可读指令和/或软件。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适当信息的一个或多个数据库。数据库可以在任何适当的时间手动或自动更新，以添加、删除和/或更新数据库中的一个或多个物品。

计算设备1010可以包括网络接口1022，网络接口1022被配置为经由一个或多个网络设备1032通过各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、控制器局域网(CAN)或上述任何或全部的组合与一个或多个网络(例如，局域网(LAN)、广域网(WAN)或互联网)进行接口。网络接口1022可以包括内置网络适配器、网络接口卡、PCMCIA网卡、卡总线网络适配器、无线网络适配器、USB网络适配器、调制解调器或适合于将计算设备1010连接到能够通信和执行本文所述操作的任何类型的网络的任何其他设备。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、，或其他形式的计算机或电信设备，能够进行通信，并具有足够的处理器功率和存储器容量来执行本文所述的操作。

计算设备1010可以运行任何操作系统1026，例如任何版本的

操作系统(Microsoft，Redmond，Wash.)、不同版本的Unix和Linux操作系统、用于Macintosh计算机的任何版本的MAC

操作系统(Apple，Inc.，Cupertino，California)，iOS或任何嵌入式操作系统、任何实时操作系统、任何开源操作系统、任何专有操作系统或能够在计算设备上运行并执行本文所述操作的任何其他操作系统。在示例性实施例中，操作系统1026可以在本机模式或模拟模式下运行。在示例性实施例中，操作系统1026可以在一个或多个云计算机实例上运行。

图12是某些分布式实施例的示例计算设备框图。虽然图1至图11以及以上示例性讨论的部分，参考了仓库管理系统15或订单服务器14，每个都在单个或公共计算设备上运行，人们将认识到，仓库管理系统15或订单服务器14中的任何一个都可以通过网络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，任何一个或多个仓库管理系统软件、订单服务器软件的模块，并且区域引擎可以单独地位于服务器系统1101a-d上，并且可以通过网络1105彼此通信。

虽然本发明的前述描述使得普通技术人员能够制作和使用目前被认为是其最佳模式的内容，但普通技术人员将理解并领会存在本文中具体实施例和示例的变体、组合和等价形式。本发明的上述实施例仅用于示例。本领域技术人员可以在不脱离本发明范围的情况下对特定实施例进行改变、修改和变化，本发明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 (18)

1.一种用于执行分配给在仓库中运行的多个机器人中的第一机器人的订单的方法，其中，所述多个机器人与仓库管理系统交互，以在多个操作员的协助下执行订单，每个订单包括多个物品，每个物品位于所述仓库中，所述方法包括：

将所述第一机器人导航到所述仓库中靠近所述订单中的所述多个物品中的第一物品的存储位置的第一位置；

在所述第一位置处暂停，用于所述多个操作员中的一个操作员协助所述第一机器人执行关于所述第一物品的功能；

确定所述第一机器人是否在没有操作员协助的情况下在所述第一位置暂停超过最大停留时间；

如果所述第一机器人已在所述第一位置暂停超过所述最大停留时间，则引起所述第一机器人离开所述第一位置而不完成关于所述第一物品的功能，并引起所述第一机器人前进到所述仓库中靠近所述多个物品中的第二物品的存储位置的第二位置，以便执行关于所述第二物品的功能。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述功能包括捡取、放置或维护功能中的一者。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述引起的步骤包括评估所述订单中的每个物品附近的机器人分布、操作员分布或活动位置分布中的一者或更多者。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，评估机器人分布、操作员分布或活动位置分布的步骤包括确定在关于所述订单中的每个物品的区域内的机器人、操作员或活动位置的数量中的一者或更多者。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，评估机器人分布、操作员分布或活动位置分布的步骤包括确定在关于所述订单中的每个物品的区域内的操作员与机器人比率。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述引起的步骤包括选择所述第二物品作为在关于所述订单中的每个物品的区域中具有最高机器人分布、最高操作员分布或最高活动位置分布或最高操作员与机器人比率的一者或更多者的区域的物品。

7.根据权利要求1所述的方法，所述方法进一步包括在所述第二位置暂停所述第一机器人，用于所述多个操作员中的一个操作员协助所述第一机器人执行关于所述第二物品的功能。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，在所述第一机器人在所述第二位置执行关于所述第二物品的功能之后，所述第一机器人返回所述仓库中靠近所述多个物品中的第一物品的存储位置的所述第一位置，以便在所述第一位置执行关于所述第一物品的功能。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，在返回到所述第一位置之前，所述第一机器人导航到至少一个另外位置以执行关于所述订单中的另外物品的功能。

10.一种用于执行订单的系统，每个订单包括位于仓库中的多个物品，所述系统包括：

多个机器人，所述多个机器人在所述仓库中运行，并包括向其分配订单的第一机器人；

仓库管理系统，所述仓库管理系统被配置为在多个操作员的协助下与所述多个机器人交互以执行订单；

所述多个机器人中的第一机器人，所述第一机器人被配置成从所述仓库管理系统接收具有多个物品的第一订单，并导航到所述仓库中靠近所述订单中所述多个物品中的第一物品的存储位置的第一位置；

其中，所述第一机器人被配置为确定其是否已在所述第一位置暂停超过最大停留时间，而没有操作员协助执行关于所述第一物品的功能；以及

其中，如果所述第一机器人已在所述第一位置暂停超过最大停留时间，则所述第一机器人被配置为离开所述第一位置而不完成关于所述第一物品的功能，并与所述仓库管理系统交互以识别所述订单中所述多个物品中的第二物品；并且其中，所述第一机器人被配置为前进到所述仓库中靠近所述第二物品的存储位置的第二位置以便在操作员的帮助下执行关于所述第二物品的功能。

11.根据权利要求10所述的系统，其中，所述功能包括捡取、放置或维护功能中的一者。

12.根据权利要求10所述的系统，其中，在识别所述订单中的所述多个物品中的第二物品时，所述仓库管理被配置为评估所述订单中的每个物品附近的机器人分布、操作员分布或活动位置分布中的一者或更多者。

13.根据权利要求12所述的系统，其中，在评估所述机器人分布、操作员分布或活动位置分布时，所述仓库管理系统被配置为确定所述订单中的每个物品所在区域内的机器人、操作员或活动位置的数量中的一者或更多者。

14.根据权利要求13所述的系统，其中，在评估所述机器人分布、操作员分布或活动位置分布中的一者或更多者时，所述仓库管理系统被配置为确定所述订单中的每个物品的区域内的操作员与机器人比率。

15.根据权利要求14所述的系统，其中，在识别所述订单中的所述多个物品中的所述第二物品时，所述仓库管理系统被配置为选择所述第二物品作为在关于所述订单中的每个物品的区域中具有最高机器人分布、最高操作员分布或最高活动位置分布或最高操作员与机器人比率的一者或更多者的区域的物品。

16.根据权利要求10所述的系统，其中，所述第一机器人被配置为在所述第二位置暂停，用于所述多个操作员中的一个操作员协助所述第一机器人执行与所述第二物品相关的功能。

17.根据权利要求16所述的系统，其中，在所述第一机器人在所述第二位置执行关于所述第二物品的功能之后，所述第一机器人被配置为返回所述仓库中靠近所述多个物品中的第一物品的存储位置的所述第一位置，以便在所述第一位置执行关于所述第一物品的功能。

18.根据权利要求17所述的系统，其中，在返回到所述第一位置之前，所述第一机器人被配置为导航到至少一个另外位置以执行关于所述订单中的另外物品的功能。

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