CN114912704A - 优化仓库布局的方法、系统和计算机可读记录介质 - Google Patents

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Abstract

示例方法和系统使得能够将仓库重新布置为根据可定制目标确定的最佳布局。示例方法包括：由仓库管理系统存储关于仓库中的物品的当前位置的信息；基于仓库中的物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中的物品的最佳布局；确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中的物品重新布置到所述布局；和使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。

Description

优化仓库布局的方法、系统和计算机可读记录介质
本申请是申请日为2017年8月29日、申请号为201780030392.8、发明名称为“优化仓库布局的方法、系统和计算机可读记录介质”的中国发明专利申请的分案申请。
技术领域
本公开涉及仓库布局，更具体地，涉及基于可定制目标的仓库布局优化的方法、系统和计算机存储介质。
背景技术
仓库可以用于按各种不同类型的商业实体(包括制造商、批发商和运输业务)存储货物。示例储存的货物可以包括原材料、零件或组件、包装材料和成品。在某些情况下，仓库可以被配备有装载平台，以允许货物装载到递送卡车或其他类型的车辆上或从其卸载。仓库还可以使用成行的托盘架来允许托盘、包含堆叠箱子或其他物体的扁平运输结构的存储。另外，仓库可以具有用于提起和移动货物或货物的托盘的机器或车辆，诸如起重机和叉车。可以采用人工操作员来操作机器、车辆和其他设备。在一些情况下，机器或车辆中的一个或多个可以是由计算机控制系统引导的机器人设备。
发明内容
在一个示例中，描述了一种方法，包括：由仓库管理系统存储关于仓库中的物品的当前位置的信息；基于仓库中的物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中的物品的最佳布局；确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中的物品重新布置到所述布局；和使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
在一个示例中，描述了一种系统，包括：机器人设备；处理器；和数据存储器，其包括当由处理器执行时使系统执行包括以下各项的操作的指令：由仓库管理系统存储关于仓库中物品的当前位置的信息；基于仓库中物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中物品的最佳布局；确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中物品重新布置到所述布局；和使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
在一个示例中，描述了一种其上存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令当由包括至少一个处理器的计算系统执行时，使得计算系统执行包括以下各项的操作：由仓库管理系统存储关于仓库中物品的当前位置的信息；基于仓库中物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中物品的最佳布局；确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中物品重新布置到所述布局；和使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
在一个示例中，描述了一种方法，该方法包括在仓库管理系统(warehousemanagement system，WMS)处接收仓库中的物品的实时库存和物品的实时定位数据；以及识别物品装运期望，物品装运期望包括期望在未来日期在仓库接收的新物品和被标记在未来日期递送的仓库中存在的物品。识别由WMS执行并基于接收记录、订单履行和装运记录中的一个或多个。该方法还包括基于物品装运期望确定物品的最佳布局，以及基于机器人设备执行任务的时间测量来确定机器人设备将物品重新布置到最佳布局的时间量。该方法还包括基于重新布置物品的时间量小于阈值时间量来确定重新布置仓库的物品，并使机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
在另一示例中，描述了一种系统，该系统包括仓库中的机器人设备、处理器和数据存储器，该数据存储器包括可由处理器执行以使系统执行操作的指令。操作包括接收仓库中物品的实时库存和物品的实时定位数据，以及识别物品装运期望，物品装运期望包括期望在未来日期在仓库接收的新物品和被标记在未来日期递送的仓库中存在的物品。识别是基于接收记录、订单履行记录和装运记录中的一个或多个。操作还包括基于物品装运期望确定物品的最佳布局，基于机器人设备执行任务的时间测量来确定机器人设备将物品重新布置到最佳布局的时间量，基于重新布置物品的时间量小于阈值时间量来确定重新布置仓库中的物品，以及使机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
在又一示例中，描述了一种非暂时性计算机可读介质，其上存储有程序指令，该程序指令在由包括至少一个处理器的计算系统运行时使计算系统执行操作。操作包括接收仓库中物品的实时库存和物品的实时定位数据；以及识别物品装运期望，物品装运期望包括期望在未来日期在仓库接收的新物品和被标记在未来日期递送的仓库中存在的物品。识别基于接收记录、订单履行和装运记录中的一个或多个。操作还包括基于物品装运期望确定物品的最佳布局，基于机器人设备执行任务的时间测量来确定机器人设备将物品重新布置到最佳布局的时间量，基于重新布置物品的时间量小于阈值时间量来确定重新布置仓库中的物品，以及使机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
在再一方面，提供了一种系统，该系统包括用于在仓库管理系统(WMS)处接收仓库中的物品的实时库存和物品的实时定位数据的装置。系统还包括用于识别物品装运期望的装置，物品装运期望包括期望在未来日期在仓库接收的新物品和被标记在未来日期递送的仓库中存在的物品。系统还包括用于基于物品装运期望来确定物品的最佳布局的装置。系统还包括用于基于机器人设备执行任务的机器人设备的时间测量来确定机器人设备将物品重新布置到最佳布局的时间量的装置。系统还包括用于基于重新布置物品的时间量小于阈值时间量来确定重新布置仓库中的物品的装置，以及用于使机器人设备将物品重新布置到最佳布局的装置。
前述发明内容仅是说明性的，并不旨在以任何方式进行限制。除了上面描述的说明性方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下详细描述，其他方面、实施方式和特征将变得显而易见。
附图说明
图1描绘了根据本文描述的至少一些实施方式的示例仓库。
图2是示出根据本文描述的至少一些实施方式的示例计算系统的组件的简化框图。
图3是根据本文描述的至少一些实施方式的示例方法的流程图。
图4示出了仓库的示例布局，该仓库包括被标记为托盘A-H的多个物品的托盘和装运码头。
图5示出了托盘A-H到最佳布局的示例重新布置。
图6示出了用于示例布局的托盘A、E和F的示例性重新布置。
图7示出了仓库的另一示例布局，该仓库包括被标记为托盘A-H的多个物品的托盘和装运码头、以及在装运码头处接收的新托盘I-K。
图8示出了基于仓库的最大存储容量布置的仓库的示例最佳布局。
具体实施方式
本文描述了示例方法和系统。应当理解，本文使用的词语“示例”、“示例性”和“说明性”是指“用作示例、实例或说明”。本文描述为“示例”、“示例性”或“说明性”的任何实施方式或特征不一定被解释为优选于或优于其他实施方式或特征。本文描述的示例实施方式并不意味着是限制性的。容易理解的是，如本文一般描述和附图所示，本公开的方面可以以各种不同的配置来布置、替换、组合、分离和设计，所有这些都在本文中明确考虑。另外，在本公开中，除非另有说明和/或除非上下文另有明确规定，否则术语“一(a)”或“一个(an)”表示至少一个，术语“该”表示至少一个。
如本文所使用的，术语“仓库”可以指其中物品或物品的托盘可以由机器人设备操纵、处理和/或存储的任何物理环境。在一些示例中，仓库可以是单个物理建筑物或结构。在其他示例中，可以在物体处理之前或期间将一些固定组件安装或以其他方式放置在该环境内。在另外的示例中，仓库可以包括多个单独的物理结构或建筑物，和/或还可以包括未被物理结构覆盖的物理空间。
示例仓库可以包括同构或异构的机器人设备组和配置为管理机器人设备的控制系统。在仓库的环境中，这种控制系统可以被称为仓库管理系统(WMS)。仓库还可以包括布置在托盘上的各种物品(例如，产品)，并且托盘可以布置在仓库中的各种位置。例如，托盘可以直接放置在仓库的地板上、堆叠在其他托盘上、放置在托盘架中、和/或存储在装运容器中。此外，仓库可以包括单独布置(不在托盘上)并且被包括在定制的容器中、箱子中或不被包括在任何容器中的物品。
机器人设备组可以在仓库设置中用于许多不同的应用。一种可能的应用包括订单履行(例如，对于个体客户)，其中可以开放托盘并且可以将来自托盘的个体物品放入箱子内的包装中以履行个体订单。另一种可能的应用包括分配(例如，分配到商店或其他仓库)，其中可以构造混合托盘，该混合托盘包含要装运到商店的不同类型的物品(即，产品类型)组。另一种可能的应用包括交叉对接，其可以涉及在装运集装箱之间运输而不存储任何东西(例如，物品可以从四辆40英尺的拖车移走并且装载到三个较轻的拖拉机拖车中，并且也可以被托盘化)。许多其他应用也是可能的。
一般而言，托盘在仓库中的布置方式可能取决于各种因素。这些因素可以包括仓库中的活动历史、托盘定位历史、对某些物品的需求历史、在仓库接收的物品趋势、装运出仓库的物品趋势、接收的物品订单、仓库中的预测活动、对某些物品的预测需求、要在仓库接收的预测物品、要装运出仓库的预测物品、业务目标(例如，促销优惠，诸如当天递送)和布置托盘的人和/或机器人资源可用性，以及许多其他可能性。WMS可以被配置为利用机器学习使用这些和其他因素，以促进改进仓库的管理，包括在仓库中布置和重新布置托盘。
本文描述的是用于自动重新布置或“洗牌”(shuffling)仓库中的托盘的示例方法和系统。根据示例方法，WMS可以接收、确定或以其他方式访问实时物品信息，包括仓库中物品托盘的实时定位、仓库中物品的实时库存以及每个托盘的实时内容(例如，哪些物品在哪些托盘上)。WMS还可以接收、确定或以其他方式访问其他仓库信息，诸如托盘重新定位历史(例如，与托盘从一个地方移动到另一个地方的时间、地点、原因和/或方式有关的信息)、要在仓库接收到的物品的期望、以及要从仓库装运出的物品的期望。
WMS还基于对接收记录以及订单履行和装运记录的访问来识别物品装运期望，物品装运期望包括期望在未来日期在仓库接收的新物品和被标记在未来日期递送的仓库中存在的物品，然后可以基于物品装运期望来确定仓库在当前日期的物品的最佳布局。
此外，WMS可以确定将仓库重新布置成最佳布局所需的资源，诸如机器人设备重新布置托盘所需的时间。如果WMS确定资源满足某些标准，则WMS然后可以指示机器人设备重新布置托盘。如果不满足，则WMS可以不指示机器人设备重新布置托盘，直到WMS确定资源满足某些标准。
在示例中，为了在实践中促进这一点，WMS可以接收、确定或以其他方式访问与仓库中的机器人活动有关的实时机器人信息。作为示例，实时机器人信息可以包括机器人设备的实时定位、正在进行和/或待完成的机器人任务的实时任务进度更新、任务调度以及相应的机器人设备执行各种任务将所花费的时间的测量、以及其他可能的信息。然后，WMS可以至少使用实时机器人信息来确定机器人设备将托盘重新布置到最佳密集网格布局(optimal dense grid layout)所花费的时间。如果时间量小于阈值时间量，则WMS可以指示机器人设备将托盘重新布置到最佳密集网格布局。例如，阈值可以是动态的，并且可以基于设计的或实际的机器人可用性。另外，WMS在确定是否指示机器人设备重新布置托盘时，除了时间之外，还可以考虑诸如功率使用、碳排放、移动物品的距离等参数。
动态地和自动地重新布置仓库中的托盘可以提供各种工业和业务优势。例如，WMS和机器人设备的使用可以大大减少或消除重新布置仓库的人工需求。作为另一示例，随着物品需求随时间变化，WMS可以改变托盘的布局以最好地反映各个时间点的当前需求，或者可以主动改变托盘的布局以最好地反映未来时间点的预测需求。作为又一示例，随着仓库中的可用空间增加和减少，WMS可以平衡可用空间的考虑与其他考虑，诸如需求、对物品的访问的容易性等，以根据这些考虑因素确定哪种布局最能利用仓库中的可用空间。其他示例也是可能的。
应当注意，在替代实施方式中，与仓库相关联的一个或多个计算实体(诸如WMS和/或其他计算系统)可以比实时更不频繁地收集、更新、处理和/或提供由WMS接收的物品信息和/或机器人信息。
现在将详细参考各种实施方式，其示例在附图中示出。在以下详细描述中，阐述了许多特定细节以便提供对本公开和所描述的实施方式的透彻理解。然而，可以在没有这些特定细节中的一些的情况下实践本公开。在其他情况下，没有详细描述众所周知的方法、过程、组件和电路，以免不必要地模糊实施方式的各方面。
现在参考附图，图1描绘了根据本文描述的至少一些实施方式的示例仓库100。仓库100包括各种类型的机器人设备，这些机器人设备可以被控制以协作来执行与仓库内的物品、托盘等的处理相关的任务。出于说明目的，这里示出了不同机器人设备的某些示例类型和数量，但是仓库可以采用更多或更少的机器人设备、可以省略这里示出的某些类型、并且还可以包括未明确示出的其他类型的机器人设备。
图1中所示的机器人设备的一种示例类型是自动叉车102，具有叉车的移动设备可以用于运输箱子的托盘和/或提起箱子的托盘(例如，将托盘放置到货架上用于存储)，或运输和/或提升箱子本身。所示的机器人设备的另一示例类型是自主引导车辆(autonomousguided vehicle，AGV)104，其可以是具有轮子的相对小的移动设备，可用于将个体物品或其他物体从仓库内的一个定位运输到另一个定位。机器人设备的另一示例类型是机器人卡车装载机/卸载机106、具有机器人操纵器以及诸如光学传感器的其他组件的移动设备，以促进将物品和/或托盘装载到卡车或其他车辆上和/或从卡车或其他车辆上卸载。例如，机器人卡车卸载机106可用于将托盘或个体物品装载到位于仓库的装运码头110处的递送卡车108上。在一些示例中，递送卡车108的移动(例如，将包裹递送到另一仓库)也可以与仓库中的机器人设备协调。
除了这里所示的移动设备之外，也可以包括其他类型的移动设备，或者这些移动设备由其他移动设备替代。在一些示例中，除了地面上的轮子之外，一个或多个机器人设备可以使用不同的运输模式。例如，一个或多个机器人设备可以是机载的(例如，四轴)，并且可以用于诸如移动物体或收集环境的传感器数据的任务。本文描述的任何机器人设备可以包括一个或多个传感器，诸如力传感器、接近传感器、负载传感器、位置传感器、触摸传感器、深度传感器、超声波范围传感器、红外传感器、全球定位系统(Global PositioningSystem，GPS)接收器、声纳、光学传感器、生物传感器、射频识别(RFID，Radio Frequencyidentification)传感器、近场通信(Near Field Communication，NFC)传感器、无线传感器、指南针、烟雾传感器、光传感器、音频传感器、麦克风、扬声器、雷达、相机(例如，彩色相机、灰度相机和/或红外相机)、深度传感器(例如，红绿蓝加深度(Red Green Blue plusDepth，RGB-D)、激光、光检测和测距(light detection and ranging，LIDAR)设备、结构光扫描仪和/或时间飞行相机)、立体相机、运动传感器(例如，陀螺仪、加速计、惯性测量单元(inertial measurement unit，IMU)和/或脚踏或车轮测距)和/或距离传感器(例如，超声波和/或红外线)，以及其他。(一个或多个)传感器可以向(一个或多个)处理器提供传感器数据，以允许机器人设备与环境的适当交互。另外，机器人设备还可以包括一个或多个电源，电源被配置为向机器人设备的各种组件供电。可以使用任何类型的动力源，诸如例如汽油发动机或电池。
在其他示例中，仓库100还可包括各种固定组件或固定机器人设备。固定机器人设备可用于移动或以其他方式处理物品。例如，基座机器人112可包括在基座上升高的机器人臂，该基座固定到仓库内的地面。可以控制基座机器人112以在其他机器人之间分配物品和/或堆叠和卸下物品的托盘。例如，基座机器人112可以从附近的托盘拾取和移动箱子并将物品分配到个体的AGV的104以便运输到仓库内的其他定位。
在其他示例中，仓库100可以包括另外的固定组件，诸如可以用于在仓库内存储托盘和/或其他物体的存储架(未示出)。这样的存储架可以被设计和放置成促进与一个或多个机器人设备(诸如自动叉车102)交互。除了存储架之外或替代存储架，可以选择仓库100中的某些地面空间并用于存储托盘。例如，一些托盘可以在仓库环境内选定的定位放置某一段时间，以允许托盘被机器人设备拾取、分配或以其他方式处理。仓库100中的任何固定组件可配备有如本文所述的一个或多个传感器。
在一些示例中，仓库100中的任何或所有机器人设备可包括一个或多个传感器、一个或多个计算机以及一个或多个机器人臂或机器人操纵器。传感器可用于执行各种操作，诸如扫描仓库100内的区域，以便捕获视觉数据和/或三维(Three-Dimensional，3D)深度信息。然后可以将来自扫描的数据集成到更大区域的表示中，以便提供数字环境重建。在另外的示例中，重建的环境然后可以用于识别要拾取的物品、托盘或其他物体，确定物品或托盘的拾取位置，和/或规划机器人设备应该沿其移动的无碰撞轨迹。仓库100还可以包括诸如相机的传感器或未连接到机器人设备的其他类型的传感器。例如，各种传感器可以固定在仓库中的各个定位，诸如墙壁、天花板等。
如图1所示，仓库100包括各种托盘，每个托盘可包含一种类型的物品或可包含多种类型的物品。作为示例，仓库100包括行114、116、118、120、122和124，每个行包括包含相同类型的物品的一列托盘。例如，行114、行118和行124的托盘可各自包括第一类型的物品，行116和行122的托盘可各自包括第二类型的物品，并且行120的托盘可各自包括第三类型的物品。
行114、116、118、120、122和124中的一些托盘可以被认为是“满”托盘，即每个托盘包含分配的最大数量的物品的托盘。对于多个托盘，每个托盘分配的最大物品数量可以相同或不同，并且可以是由WMS或由人定义的数量。此外，每个托盘分配的最大物品数量可取决于各种因素，诸如托盘结构(例如，托盘可支撑的最大重量)。相比之下，仓库100还可以包括少于满的各种托盘，例如托盘126、托盘128、托盘130和托盘132。这些托盘中的每一个可包括相同类型的物品或者可包括不同类型的物品。
托盘在图1中所示的仓库100中放置的方式可以是深车道布局的示例。例如，行114和行116可以一起形成第一车道，行118和行120可以一起形成第二车道，行122和行124可以一起形成第三车道。第一、第二和第三车道可以各自分开预定距离，诸如使机器人设备(例如，自动叉车102)能够在车道之间行进并存取车道中的托盘的距离。
车道、行和托盘的组织方式可以与图1所示的示例不同。例如，在其他深车道布局中，整个第一车道可以仅包含第一类型的物品，并且整个第二车道可以仅包含第二、不同类型的物品。此外，可以增加或减少构成每个车道的宽度和长度的托盘的量。
在一些示例中，仓库100可另外包括电池更换和/或电池充电站(未示出)。在示例中，诸如自动叉车102或AGV 104的一些或所有移动机器人设备可以周期性地从配备有多个电池充电器的电池更换站接收充电的电池。在示例中，电池更换站可以用再充电的电池替换机器人设备的旧电池，这可以防止机器人设备必须坐下并等待电池充电。电池更换站可配备有机器人操纵器，诸如机器人臂。机器人操纵器可以从个体移动机器人设备移除电池并将电池附接到可用的电池充电器。然后，机器人操纵器可以将位于电池更换站处的充电的电池移动到移动机器人设备中以更换移除的电池。例如，可以控制具有弱电池的AGV移动到电池更换站，在该电池更换站中机器人臂将电池从AGV拉出，将电池放入充电器中，并且给AGV新电池。
在示例中，可以在确定其他物体(诸如，上面讨论的任何固定机器人设备或组件)以及任何托盘的放置之前，将一个或多个机器人设备带入仓库100以创建仓库100空间的地图。这里，“地图”是指表示环境区域中的元素的放置和/或表示某些元素与其他元素或与环境的关系的信息。在示例实施方式中，地图是数字地图，通过收集和编译表示给定环境中的元素之间关系的数据，然后将这样的数据格式化为虚拟形式(诸如虚拟2D或3D图像)来确定。地图可以是所讨论的元素和环境的实时或非实时表示，详细描述这些元素、环境和/或这些元素和/或环境中的兴趣点。
一旦地图信息可用，诸如WMS的计算系统可以确定(例如，通过运行仿真器)如何在可用空间内布局这样的组件。在某些情况下，可以选择布局以最小化物体占用的空间量。托盘可以放置在预定定位，或者在其他示例中可以随机放置。此外，可以使用基于如本文所述的多个因素的智能优化方法来放置托盘，其中预定定位或随机性也可以是一个或多个因素。
为了协调仓库100内的各种设备(例如，机器人设备，以及可能的其他组件，诸如电池充电站、远程控制的装运码头门、远程控制的坡道等)的动作，全局控制系统，诸如远程、基于云的服务器系统，可以(例如，通过无线通信)与一些或所有组件通信和/或与各个组件的各自本地控制系统通信。本文描述的任何计算系统(诸如WMS)可以采用这种全局控制系统的形式。
图2是示出根据本文描述的至少一些实施方式的示例计算系统200的组件的简化框图。例如，计算系统200可以用作WMS并控制诸如仓库100的仓库的各方面，如上所述，包括动态地控制仓库中的机器人设备或其他组件的操作。这样，计算系统200可以包括各种组件，诸如(一个或多个)处理器202、数据存储单元204、通信接口206和/或用户接口208。计算系统200的组件可以经由连接机制210彼此连接(或连接到另一设备、系统或其他实体)。在本公开中，术语“连接机制”意味着促进两个或多个设备、系统或其他实体之间的通信的机制。例如，连接机制可以是简单的机制，诸如电缆或系统总线，或相对复杂的机制，诸如基于分组的通信网络(例如，因特网)。在一些情况下，连接机制可以包括非有形介质(例如，在连接是无线的情况下)。在其他示例实施方式中，计算系统200可以包括更多或更少的组件。
处理器202可以采用通用处理器(例如，微处理器)和/或专用处理器(例如，数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP))的形式。在一些情况下，计算系统200可以包括处理器的组合。
数据存储单元204可以包括一个或多个易失性、非易失性、可移动和/或不可移动的存储组件，诸如磁性、光学或闪存、和/或可以与处理器202整体或部分集成的组件。这样，数据存储单元204可以采用非暂时性计算机可读存储介质的形式，其上存储有程序指令(例如，编译或未编译的程序逻辑和/或机器代码)，该程序指令当由处理器202运行时，使计算系统200执行诸如本公开中描述的一个或多个动作和/或功能的一个或多个动作和/或功能。计算系统200可以被配置为执行诸如本公开中描述的一个或多个动作和/或功能的一个或多个动作和/或功能。这样的程序指令可以定义和/或是离散软件应用的一部分。在一些实例中，计算系统200可以响应于接收到输入(诸如来自通信接口206和/或用户接口208的输入)而运行程序指令。数据存储单元204还可以存储其他类型(诸如本公开中描述的那些类型)的数据。
通信接口206可以允许计算系统200根据一个或多个协议连接到另一个其他实体和/或与另一个其他实体通信。在示例中，通信接口206可以是有线接口，诸如以太网接口或高清串行数字接口(High-Definition Serial-Digital-Interface，HD-SDI)。在另一示例中，通信接口206可以是无线接口，诸如蜂窝或Wi-Fi接口。连接可以是直接连接或间接连接，后者是穿过和/或遍历一个或多个实体的连接，诸如路由器、切换器或其他网络设备。同样，传输可以是直接传输或间接传输。
如果适用的话，用户接口208可以促进计算系统200与计算系统200的用户之间的交互。这样，用户接口208可以包括输入组件，诸如键盘、小键盘、鼠标、触敏面板、麦克风和/或相机，和/或输出组件，诸如(例如可以与触敏面板组合的)显示设备、声音扬声器和/或触觉反馈系统。更一般地，用户接口208可以包括促进计算系统200与计算设备系统的用户之间的交互的硬件和/或软件组件。
如上所述，计算系统200可以被配置为(诸如通过协调在仓库中操作的机器人设备的操作)动态地控制仓库的各方面。作为示例，计算系统200可以为给定的机器人设备确定调度，该调度指示机器人设备贯穿整个时间段内执行的一系列任务，并且使用从机器人设备接收的后续信息(例如，传感器数据、任务进度更新)、位于仓库中的其他机器人设备和/或其他系统(例如，传感器系统)来调整调度。作为另一示例，计算系统200可以被配置为协调多个机器人设备的操作，包括对准调度，使得两个或多个机器人设备在一段时间期间位于相同区域中，可能在计算系统已经预计到在该时间期间可能需要两个或多个机器人设备来协助该区域中的另一个任务的情况下。作为又一个示例，计算系统200还可以布置调度，以便在相同的时间段期间不具有在相同区域执行任务的机器人设备的阈值高量，从而避免在仓库中生成过多的流量。作为又一个示例，计算系统200可以改变一个或多个机器人设备的调度以节省资源，诸如当第二机器人设备距托盘的距离比第一机器人设备近时，取消第一机器人设备对托盘的预定拾取，而且改为指示第二机器人设备拾取托盘。
在一些示例中，计算系统200可以用作或包括将任务分配给不同机器人设备的中央计划系统。本文，“任务”是指被分配给至少一个实体以供该一个或多个实体执行的操作。在示例实施方式中，由监视、管理或以其他方式管理至少一个实体的系统将这样的任务分配给至少一个实体，以便促进至少一个实体执行任务。
中央计划系统可以采用各种调度算法来确定哪些设备将在哪个时间完成哪些任务。例如，中央计划系统可以将任务分配给机器人以最小化执行任务的特定机器人的总成本。在另外的示例中，中央计划系统可以跨一个或多个不同的资源(诸如时间、空间或能量利用)进行优化。在进一步的示例中，计划或调度系统还可以包含箱子拾取、包装或存储的几何和物理的方面。
计划控制也可以跨个体系统组件分布。例如，计算系统200可以根据全局系统计划发布指令，并且个体系统组件也可以根据单独的本地计划操作。此外，不同级别的细节可以包括在全局计划中，其他方面留给个体机器人设备在本地计划。例如，移动机器人设备可以由全局计划器分配目标目的地，但是可以在本地规划或修改到达那些目标目的地的完整路线。
为了促进计划控制，计算系统200可以采用各种技术来监视仓库100中的机器人设备的定位。这些定位可以是实时定位。为了进一步促进计划控制，在一些实施方式中，机器人设备可以被配置为连续地或周期性地“发布”(例如，发送)它们的定位到计算系统200，使得计算系统200可以依次更新机器人设备的定位。计算系统200和/或机器人设备也可以采用其他技术来促进监控机器人设备的定位。
实时可以是指过程或事件发生的实际时间，因此，实时定位是指在阈值时间量内确定(例如，在几秒钟内确定)的机器人设备的物理定位，使得确定地知道机器人设备在某些时间的物理定位。
在另外的示例中，中央计划系统可以与个体机器人设备上的本地视觉系统结合使用，以协调各种机器人设备的功能。例如，可以使用中央计划系统来使机器人设备至少相对靠近它们需要去的地方。然而，中央计划系统可能难以以毫米精度命令机器人，除非机器人设备用螺栓固定到轨道上或者其他测量的组件被用于精确控制机器人位置。因此，可以使用局部视觉系统和针对个体机器人设备的规划来允许不同机器人设备之间的弹性。可以使用通用计划器来使机器人设备靠近目标定位，在目标定位处机器人设备的本地视觉系统可以接管。在一些示例中，大多数机器人功能可以是位置控制的以使机器人相对靠近目标定位，然后当需要局部控制时可以使用视觉系统和握手。
视觉握手可以使两个机器人设备能够通过使用快速响应(Quick Response，QR)代码或其他特性来彼此识别，并且在仓库100内执行协作操作。在另外的示例中，也可以为物品(例如，待装运的包裹)提供有视觉标签或替代地提供有视觉标签。机器人设备可以使用视觉标签来使用本地视觉系统对物品执行操作。在示例中，标签可以用于促进机器人设备对物品的操纵。例如，托盘上的定位上的标签可用于通知叉车在何处或如何提起托盘。
在另外的示例中，机器人设备可以使用其本地视觉系统在机器人设备需要以某种方式操纵物品/托盘的任务期间扫描和识别个体物品或物品的托盘。为了部分地促进这一点，例如，给定物品/托盘可以包括具有关于给定物品/托盘的编码信息的机器可读码(例如，QR码或条形码)。作为扫描的结果，机器可读码可以向机器人设备的本地计算系统和/或计算系统200提供关于给定物品/托盘的信息。例如，对于托盘，这种信息可包括托盘携带的物品的类型。托盘还可以包括托盘上包含的射频识别(RFID)标签和/或已知作为托盘的一部分而定位的一个或多个箱子。此外，通过扫描托盘或通过与RFID通信获得的这种信息可以包括托盘的历史，诸如(i)托盘在仓库中的地方、(ii)托盘已经移动了多少次、(iii)托盘何时被移动、(iv)托盘损坏的迹象(如果有的话)、以及(v)托盘是否被标记为递送到仓库的另一区域(例如，装运码头或存储在另一个区域)，以及其他类型的信息。给定物品/托盘可以附加地或替代地包括这样的信息的标签或其他来源，机器人设备可以扫描该信息以识别物品/托盘并获得这样的信息。
以这种方式扫描物品/托盘可具有各种优点，诸如当物品/托盘被移入、移出仓库100以及在仓库100周围时定位和跟踪它们。此外，这种扫描的潜在好处是在供应商方和消费方都增加了透明度。例如，在供应商方面，可以使用关于库存的当前定位的信息来避免积压和/或将物品/托盘移动到不同的定位或仓库以预示需求。在消费者方面，例如，关于物品的当前定位的信息可以用于确定何时将以提高的准确度递送物品/托盘。
在另外的示例中，计算系统200可以随时间优化用于固定和/或移动组件的部署和/或计划策略。例如，计算系统200(例如，基于云的服务器系统)可以合并来自仓库内的个体机器人设备和/或来自外部源的数据和信息。然后可以随着时间改进策略，以使机器人设备能够使用更少的空间、更少的时间、更少的功率、更少的电力，或者跨其他变量进行优化。在一些示例中，优化可跨多个仓库扫描，可能包括具有其他机器人设备的其他仓库和/或没有这种机器人设备的传统仓库。例如，计算系统200可以将关于递送车辆和设施之间的运输时间的信息结合到中央计划中。
类似地，计算系统200可以随着时间的推移优化计划策略，以满足对物品的现有需求(例如，产品的当前订单)、满足对物品的预测需求、满足某些业务目标等。
在一些示例中，中央计划系统有时可能失败，诸如当机器人设备卡住或者物品掉落在某个定位并丢失时。因此，本地视觉系统还可以通过插入冗余来处理中央计划器失败的情况来提供鲁棒性。例如，当自动托盘搬运车通过并识别物品时，托盘搬运车可以将信息发送到远程的基于云的服务器系统。这种信息可用于修复中央计划中的错误，帮助本地化机器人设备或识别丢失的物品。
在其他示例中，计算系统200可以动态地更新仓库100的地图和正在经历机器人设备的处理的物体。在一些示例中，可以利用关于动态物体的信息(例如，移动机器人设备和由机器人设备移动的物品/托盘)连续地更新地图。在另外的示例中，动态地图可以包含关于仓库内(或跨多个仓库)的当前物体布置的信息以及关于未来(诸如在近期(例如，在即将到来的几秒内、几分钟、几小时、甚至数天)或长期(例如，在即将到来的几周、几个月、甚至几年内))预示的信息两者。例如，地图可以示出移动机器人设备的当前定位和未来机器人设备的预示定位，这可以用于协调机器人设备之间的活动。地图还可以示出正在处理的物品的当前定位以及物品的预示未来定位(例如，物品现在在何处以及预示物品何时发货)。此外，地图可以示出尚未到达仓库的物品的预示定位。例如，计算系统200可以考虑物品的订单历史、预测订单、托盘重新定位的历史和/或其他已知或预计的信息，以使得地图示出物品的托盘在到达时应该放置在仓库中的何处。
根据上面的讨论，计算系统200还可以调度电池交换、电力充电以及可能需要的任何其他调度维护。例如，个体移动机器人设备可以被配置为监视他们的电池充电状态。机器人设备可以向计算系统200发送指示其电池状态的信息。然后，计算系统200可以使用该信息来在需要或方便时为个体机器人设备调度电池更换。
如上所述，计算系统200可以用作WMS，其运行存储在数据存储单元204上的指令以确定仓库的最佳布局。传统上，仓库的布置是静态的，其中托盘放置于预设定位。然而，随着装运变化(例如，每天、季节性)，本文描述的方法基于许多可能的因素使得仓库能够动态重新布置。作为示例，当这些物品过季时，可以将季节性物品放置在仓库的后部，同样也可以将过多的物品库存放在后面。布局不受仓库的任何固定布局的约束，并且可以被动态确定，任何布局都可以基于所考虑的因素进行优化。随着仓库中每个托盘的物理定位已知，以及托盘的内容已知，可以访问装运订单以确定将要处理以便装运的物品，并且可以访问接收记录以确定期望接收的物品。可以处理所有这些因素以在当前时间生成仓库的最佳布局。
最佳布局可以基于可定制的目标，例如提高仓库的存储容量。在需要存储容量的情况下，可以修改布局以使用较窄宽度而不是较大宽度的过道，这可以抵消出库吞吐量(例如，访问托盘中的物品)以增加存储容量。布局可以针对一年中的一天或一个季节进行优化，或者针对存储容量或出库吞吐量进行优化。
图3是根据本文描述的至少一些实施方式的示例方法300的流程图。图3中所示的方法300示出了方法的实施方式，该方法例如可以与图1和图2中所示的设备、组件和系统一起使用，或者可以由这些图的任何组件的组合来执行。方法300可以包括一个或多个操作或动作，如框302-312中的一个或多个所示。虽然框以相继次序被示出，但是这些框在一些情况下可以并行，和/或以不同于本文描述的顺序执行。并且，各个框可基于期望的实施方式来组合成更少的框、分割成附加的框、和/或被移除。
另外，对于方法300和本文公开的其他过程和方法，流程图示出了一种可能的实施方式的操作。在这方面，每个框可以表示模块、段或程序代码的部分，其包括可由一个或多个处理器运行的一个或多个指令，用于实现该过程中的特定逻辑操作或步骤。程序代码可以存储在任何类型的计算机可读介质上，例如，诸如包括磁盘或硬盘驱动器的存储设备。计算机可读介质可以包括非暂时性计算机可读介质，例如，诸如像寄存器存储器、处理器高速缓存和随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)那样的用于短时期间存储数据的计算机可读介质。计算机可读介质还可以包括非暂时性介质，诸如例如像只读存储器(ReadOnly Memory，ROM)、光盘或磁盘、光盘只读存储器(Compact-Disc Read Only Memory，CD-ROM)那样的次级或持久长期存储。计算机可读介质还可以是任何其他易失性或非易失性存储系统。例如，计算机可读介质可以被认为是计算机可读存储介质、有形存储设备或其他制品。
另外，对于方法300和本文公开的其他过程和方法，图3中的每个框可以表示被连接以执行过程中的特定逻辑操作的电路。
在诸如计算系统200的一些示例中，该方法的操作以及这里公开的其他方法和过程的操作被描述为由WMS执行。然而，这些操作可以全部或部分地由其他实体或实体的组合来执行。例如，这些操作可以由中央服务器管理，中央服务器可以将操作分配给可以管理机器人设备的部分的较小的对等网络或服务器。另外，在示例中，WMS可以是基于云的计算系统，或者可以是被配置为管理机器人设备的至少部分以重新布置仓库的布局的其他实体。
在框302处，方法300包括在仓库管理系统(WMS)处接收仓库和仓库的物品的信息，包括仓库中物品的实时库存以及与放置在仓库中的物品相关联的实时定位数据。仓库中的物品被布置在托盘上，并且WMS接收托盘在仓库中的位置信息以及每个托盘的内容信息。在一些示例中，关于托盘的放置信息和其他实时定位数据可以使用传感器、跟踪器、发射器或耦合到仓库及其周围(例如，装载托架、停车区、相邻的存储单元等)的托盘或物体的其他标识符来提供给WMS。WMS可以计划和管理仓库的布置和活动。例如，WMS可以使用实时库存基于采购订单和客户订单数据来确定下一个工作日要接收的物品存储的地方，并且在接收到物品之后，确定将物品存储在何处。
在框304处，方法300包括由WMS基于对接收记录、订单履行和装运记录中的一个或多个的访问来识别物品装运期望，该物品装运期望包括期望在未来日期在仓库接收的新物品和被标记在未来日期递送的仓库中存在的物品。订单履行和装运记录可以被电子地发送到WMS或者也可以存储在WMS上。此外，WMS可以通过网络访问订单履行和装运记录。
在框306处，方法300包括基于物品装运期望确定当前日期仓库中的物品的最佳布局。仓库中物品的最佳布局也可以基于业务目标来确定，包括物品促销的日期或者预测要递送的物品的数量。
如下面详细描述的，仓库的示例布局在图4至图8中示出。
在当前日期确定仓库的物品的最佳布局可以基于许多因素。可以通过分析先前执行的重新布置来确定优化，以确定切换布局的成本。优化可以基于考虑多个参数的成本函数的输出。一些参数包括耗尽库存的期望时间量、入库物品所需的存储容量以及物品装运的一个或多个截止日期。
另外，可以通过访问仓库的存储配置或者根据仓库的过去布置来执行最佳布局的确定。例如，仓库中的物品可以以期望的方式配置，并且可以记录特定配置并将其存储在存储器中，诸如通过对仓库进行成像以记录托盘的物理定位和位置。该配置可以与特定参数相关联，例如，存储容量参数、出库吞吐量参数、以及对于仓库的未来重新布置，用户可以将参数输入到WMS中，然后WMS访问存储的配置以基于参数输入来确定相关联的最佳布局。
示例布局可以包括密集网格布局，其中托盘被密集存储，同时仍然允许预计为(或已知为)更高需求的托盘在托盘需要出于各种目的移动的情况下更容易被机器人设备访问，从而控制机器人设备如何访问托盘。密集网格布局可具有各种特性。例如，至少，给定托盘与密集网格布局的驾驶车道的中心的距离可能与给定托盘的需求可能性有关。
作为另一示例，最佳布局可以包括深车道布局，其可以由各种特性限定。例如，至少，深车道布局可以包括布置在相应车道中的托盘组，其中一些托盘由于被设置在其他托盘后面而不能从行驶或驾驶线路立即到达。其他布局也是可能的。
在框308处，方法300包括基于一个或多个机器人设备的机器人设备执行任务的时间测量，确定由重新布置物品的一个或多个机器人设备将仓库的物品重新布置到最佳布局的时间量。多个机器人设备也可用于此目的。与将可变性引入事件的人力相比，机器人设备可以在已知的时间框架内执行任务。因此，时间测量可能是固定的时间测量。可以确定由特定机器人设备将托盘移动穿过仓库到新定位将需要某时间量。此外，利用机器人设备机群，WMS可以以任何机器人设备都不会交叉路径或导致对任何其他设备发生冲突行为的方式对每个个体机器人设备编程。这使得每个机器人设备能够独立地或联合地有效地操作，并且机群有效地操作以执行仓库的重新布置。
WMS可以访问数据库，该数据库存储由特定机器人设备执行特定任务的已知时间量，并且可以确定以这种方式重新布置仓库的总时间量。在其他示例中，利用任务的高保真仿真(其中执行仿真以估计利用可用机器人执行任务的时间)，可以实时计算特定机器人执行特定任务的时间。
在框310处，方法300包括基于重新布置物品的时间量小于阈值时间量来确定重新布置仓库的物品。因此，通常，如果存在可用于机器人设备可以完成重新布置的时间量，则WMS将确定这样做。在实践中，当人工不在场并且仓库操作在当天完成时，重新布置可以在夜间发生。在一些示例中，时间可能只是在决定是否进行优化时考虑的一个约束，并且其他附加约束也可以被考虑，诸如仓库的当前库存、未来订单、未来交货、可用机器人设备的数量、机器人设备的当前和未来电池状态、可能冲突的机器人设备的操作等。
成本函数可以将值与被认为生成重新布置仓库100的成本的任何和所有参数相关联，并且如果成本小于阈值，则可以确定执行重新布置是有益的。可以根据参数或约束最大化或最小化成本函数。根据希望实现的目标，示例成本函数可以包括：
F(x)＝存储+托盘(A-H)/装运+开放码头
其中，存储是指所需的平方英尺存储量，托盘(A-H)/装运是指要求将这种托盘靠近装运码头，并且开放码头是指要求所有装运码头开放并可供使用。与这些参数相关联的值可以基于0-100点系统，0指示低优先级，100指示必须。例如，如果该示例场景中的成本函数小于阈值量的点，则可以认为推荐重新布置，并且如果重新布置可以在阈值可用时间量中发生，则WMS确定执行重新布置。在其他示例中，可以将成本函数设置为约束优化，其中在存在对一些变量的约束的情况下针对这些变量建立目标函数。约束可以是为需要满足的变量设置条件的硬约束，也可以是具有一些变量值的软约束，这些变量值如果、并基于变量条件不满足的程度在目标函数中受到惩罚(penalized)。这里，可以处理成本函数以尝试例如受到所有装运码头门可供使用的约束，最小化95％的订单履行等待时间。其他目标也可以设定。
成本函数的值可以由用户输入或由WMS从用户接口接收，并且成本函数的阈值也可以由用户设置。在进一步的例子中，可以基于最小化成本或等待时间或最大化吞吐量的目标，基于预计的和已知的未来进出货物，推断成本函数的输入。
也可以使用其他示例成本函数，并且可以考虑仓库对未来日期的存储容量需求，以及满足物品的出库吞吐量的最佳布局(例如，沿着仓库中的驾驶车道访问物品)，同时还提供未来日期的存储容量要求。物品的出库吞吐量还指能够及时访问物品的能力。例如，如果物品位于由于驾驶车道阻塞而无法访问的区域中，则在物品被拆包时，出库吞吐量会被延迟。
在框312处，方法300包括使一个或多个机器人设备将仓库的物品重新布置为最佳布局。WMS可以(例如，无线地)向每个机器人设备发送电子消息，通知特定任务以完成重新布置，然后机器人设备可以将仓库的物品重新布置到最佳布局。任务可以包括参考图1描述的任何任务，以便将仓库100中的物品从一个物理定位移动到另一个物理定位，或者也可以组合托盘。
在示例中，机器人设备可以将给定任务的执行的进度和完成通信给WMS。因此，响应于指示给定任务阶段的执行的完成的消息，WMS可以使一个或多个机器人设备中的至少一个执行与给定任务连续的另一任务。
由于物品可以重新布置以考虑与存储容量要求相比加权出库吞吐量的任何数量的参数，因此方法300不仅包括组织仓库100内的物品以便有效的订单履行。另外，重新布置由无人机器人设备执行，该无人机器人设备基于所接收的指令操作并根据已知的时间框架来执行任务。因此，虽然传统的仓库环境可能由于这样做效率低而不能进行大的重新布置，或者这样做的好处超过了成本，但是即使在产生小的益处的情况下，也可以使用机器人设备重新布置仓库100。
仓库100可以每天的夜间该重新布置，以便在一天的接收和装运物品之后实现最佳布局。最佳布局可以将仓库置于最适合下一个工作日的配置中。在其他示例中，仓库可以每周、每月、每季度地重新布置，或者在其中存在执行任何期望的重新布置需要的可用的时间量的时间窗期间重新布置。
此外，仓库100的一些部分可以重新布置，而其他部分保持在位。WMS可编程以执行仓库100的任何定制重新布置。
图4至图6示出了仓库的示例布局。图4示出了仓库100的示例布局，其包括被标记为托盘A-H的多个物品的托盘和装运码头110和111。在图4中，托盘A-H布置成两行，并且装运码头111被阻挡。
可确定仓库100的最佳布局，使得装运码头111开放并可供使用，因此，托盘A-D可由于使用装运码头111的物品装运期望而被重新定位。图5示出了托盘A-H到最佳布局的示例重新布置。例如，托盘A-D可以被重新定位到托盘E-H行的另一侧的开放行。一旦托盘A-D被重新定位，装运码头111立刻可供使用。
在另一示例中，可以确定仓库100的最佳布局，使得两个装运码头110和111都是开放的并且可供使用。图6示出了用于该布局的托盘A、E和F的示例性重新布置。例如，托盘A、E和F可以各自移动到相邻的行，以提供对装运码头111的访问，同时也使装运码头110也开放以供使用。
这些示例布局中的一些还可以基于靠近装运码头的物品可用性来确定，并且可以将过多的物品库存重新放置到远离装运码头110和111的存储定位。作为示例，托盘A和F两者可以包含相同的物品，因此，托盘F上的过多的库存可以朝向仓库100的后部放置到存储中。或者，更简单地，托盘F上的过多的库存可以远离装运码头110和111放置。在其他示例中，可以通过将物品放置在托盘架中(例如，将较慢移动或过多的库存放置在架中较高的地方)或者将物品放置在堆叠的托盘中(例如，在较慢移动或过多库存放置在堆叠底部或托盘车道中较深的地方)来确定布局。
在其他示例中，图7至图8示出了仓库100的进一步布局。图7示出了仓库100的示例布局，其包括被标记为托盘A-H的多个物品的托盘和装运码头110和111。此外，新托盘I-K刚刚已经在装运码头110处被递送和接收。图8示出了基于仓库100的最大存储容量布置的仓库100的示例最佳布局。在这个示例中，托盘朝向仓库的墙壁放置，并且可以组合一些托盘，诸如托盘C和D，以及G和H。此外，不同尺寸的新的托盘I-K也可以被堆叠。考虑到仓库100中的托盘的尺寸，图8中所示的这种布局可以用于仓库100的最大存储容量。
应该理解的是，本文描述的布置仅用于示例的目的。这样，本领域技术人员将理解，可以替代地使用其他布置和其他元素(例如，机器、接口、操作、顺序和操作分组等)，并且可以根据期望的结果完全省略一些元件。此外，所描述的许多元素是可以以任何合适的组合和定位实施为离散或分布式组件或与其他组件结合的操作实体，或者可以组合被描述为独立结构的其他结构元素。
虽然本文已经公开了各个方面和实施方式，但是其他方面和实施方式对于本领域技术人员来说将是显而易见的。本文公开的各个方面和实施方式是出于说明的目的而不是限制性的，真正的范围由所附权利要求以及这些权利要求所赋予的等同物的全部范围来指示。还应理解，本文使用的术语仅用于描述示例性实施方式的目的，而不是限制性的。

Claims (20)

1.一种方法，包括:
由仓库管理系统存储关于仓库中的物品的当前位置的信息；
基于仓库中的物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中的物品的最佳布局；
确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；
基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中的物品重新布置到所述布局；和
使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
2.根据权利要求1所述的方法，还包括基于用户输入接收所述阈值时间量。
3.根据权利要求1所述的方法，还包括:
访问一个或多个存储的配置，并且其中所述最佳布局还基于所述一个或多个存储的配置来确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，确定最佳布局还基于关于预期在仓库接收的物品的信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其中所述物品被布置在仓库中的托盘上，其中所述方法还包括接收与仓库中的托盘的位置和每个托盘的内容相关的信息，并且其中确定最佳布局还基于关于托盘的定位和每个托盘的内容的信息。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，确定物品的最佳布局还基于对要递送到所述仓库的物品量的预测。
7.根据权利要求1所述的方法，其中所述仓库的存储容量信息包括仓库的最大存储容量布置。
8.根据权利要求1所述的方法，其中，所述仓库的存储容量信息包括与所述仓库的入库物品相关联的存储容量的量。
9.根据权利要求1所述的方法，其中所述仓库的存储容量信息包括所述仓库在未来日期的存储容量需求。
10.一种系统，包括:
机器人设备；
处理器；和
数据存储器，其包括当由处理器执行时使系统执行包括以下各项的操作的指令:
由仓库管理系统存储关于仓库中物品的当前位置的信息；
基于仓库中物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中物品的最佳布局；
确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；
基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中物品重新布置到所述布局；和
使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
11.根据权利要求10所述的系统，其中所述操作还包括基于用户输入接收所述阈值时间量。
12.根据权利要求10所述的系统，其中所述操作还包括:
访问一个或多个存储的配置，并且其中所述最佳布局还基于所述一个或多个存储的配置来确定。
13.根据权利要求10所述的系统，其中，所述仓库的存储容量信息包括仓库的最大存储容量布置、与仓库处的入库物品相关联的存储容量的量、或仓库在未来日期的存储容量需求中的一个或多个。
14.根据权利要求10所述的系统，其中，确定最佳布局还基于关于预期在仓库接收的物品的信息。
15.一种其上存储有程序指令的非暂时性计算机可读存储介质，所述指令当由包括至少一个处理器的计算系统执行时，使得计算系统执行包括以下各项的操作:
由仓库管理系统存储关于仓库中物品的当前位置的信息；
基于仓库中物品的出库吞吐量目标和仓库的存储容量信息，确定仓库中物品的最佳布局；
确定至少一个机器人设备将物品从其当前位置重新布置到最佳布局的时间量；
基于所确定的重新布置物品的时间量小于阈值时间量，确定将仓库中物品重新布置到所述布局；和
使得所述至少一个机器人设备将物品重新布置到最佳布局。
16.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述操作还包括基于用户输入接收所述阈值时间量。
17.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述操作还包括:
访问一个或多个存储的配置，并且其中所述最佳布局还基于所述一个或多个存储的配置来确定。
18.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中确定最佳布局还基于关于预期在仓库接收的物品的信息。
19.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中，确定物品的最佳布局还基于对要递送到所述仓库的物品量的预测。
20.根据权利要求15所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述仓库的存储容量信息包括所述仓库的最大存储容量布置。
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