CN115666878A - 搬运装置、搬运方法、程序和信息处理装置 - Google Patents
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Abstract
本技术涉及搬运装置、搬运方法、程序和信息处理装置,该搬运装置、搬运方法、程序和信息处理装置可以防止在搬运期间损坏行包的内容物。搬运装置包括行包特性估计单元,该行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性以及由于行包的移动而导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。本技术可以应用于例如搬运行包的机器人。
Description
[技术领域]
本技术涉及搬运装置、搬运方法、程序和信息处理装置,具体地,涉及可以防止在搬运期间损坏行包的内容物的搬运装置、搬运方法、程序和信息处理装置。
[背景技术]
常规地,已经提出了使行包振动以使得机器人手等能够适当地握持行包来估计诸如行包的重量或重心的参数(例如,参见专利文献1)。
[引文列表]
[专利文献]
[专利文献1]
JP 2019-164111A
[发明内容]
[技术问题]
但是,专利文献1没有考虑防止在搬运期间损坏行包的内容物。
本技术是鉴于这样的情况而提出的,并且使得能够防止在搬运期间损坏行包的内容物。
[问题解决方案]
根据本技术的第一方面的搬运装置包括行包特性估计单元,该行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性以及由于行包的移动而导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
根据本技术的第二方面的搬运方法允许搬运装置基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性以及由于行包的移动而导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
根据本技术的第二方面的程序使计算机执行处理,所述处理包括:基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性和由于行包的移动导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
根据本技术的第二方面的信息处理装置包括行包特性估计单元,该行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性和由于行包的移动导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
在本技术的第一方面或第二方面中,基于由于行包的移动导致的重心位置的变化、行包的振动特性和由于行包的移动导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
[附图说明]
[图1]图1是示出应用本技术的信息处理系统的实施方式的框图。
[图2]图2是示出信息处理装置的功能配置示例的框图。
[图3]图3是示出机器人的外观的示例性配置的示意图。
[图4]图4是示出机器人的外观的示例性配置的示意图。
[图5]图5是示出机器人的功能配置示例的框图。
[图6]图6是用于描述机器人选择过程的流程图。
[图7]图7是用于描述行包搬运过程的流程图。
[图8]图8是示出机器人如何移动主体的示例的图。
[图9]图9是示出机器人如何移动主体的示例的图。
[图10]图10是示出估计包装质量的方法的示例的图。
[图11]图11是示出行包振动特性或生成的声音的特性的示例的图。
[图12]图12是示出行包振动特性或生成的声音的特性的示例的图。
[图13]图13是示出麦克风的安装位置的示例的图。
[图14]图14是示出生成的声音的声源的位置和搬运方法的示例的图。
[图15]图15是示出生成的声音的声源的位置和搬运方法的示例的图。
[图16]图16是示出生成的声音的声源的位置和搬运方法的示例的图。
[图17]图17是示出生成的声音的声源的位置和搬运方法的示例的图。
[具体实施方式]
下面将描述用于执行本技术的模式(在下文中也称为“实施方式”)。
将按以下顺序给出描述。
1.实施方式
2.修改示例
3.其他
<<1.实施方式>>
将参照图1至图17描述本技术的实施方式。
<信息处理系统1的示例性配置>
图1示出了应用本技术的信息处理系统1的配置示例。
信息处理系统1包括信息处理装置11、机器人12-1至12-m以及用户终端13-1至13-n。信息处理系统1是提供机器人12-1至12-m响应于来自用户的请求而搬运行包的服务(下文中称为搬运服务)的系统。
在本说明书中,行包的搬运不限于搬运行包的主体(例如机器人12-1至机器人12-m)与行包一起移动的情况,而是例如包括搬运行包的主体在主体停止不动的同时移动行包的情况。
信息处理装置11、机器人12-1至12-m和用户终端13-1至13-n经由网络21彼此连接并且彼此通信。应当注意,例如,信息处理设备11和机器人12-1至12-m可以在没有网络21的情况下彼此直接通信。
在下文中,当不需要单独区分机器人12-1至12-m时,这些机器人被简称为机器人12。在下文中,当不需要单独区分用户终端13-1至13-n时,这些用户终端被简称为用户终端13。
信息处理装置11例如由提供搬运服务的提供商所有,并且由服务器、PC(个人计算机)等构成。例如,信息处理装置11经由网络21从用户终端13接收用于搬运行包的搬运请求信息。信息处理装置11基于包括在搬运请求信息中的行包信息来估计要搬运的行包的特性(下文中称为行包特性),并基于行包特性选择用于搬运行包的机器人12。信息处理装置11经由网络21或不经由网络21向选择的机器人12发送搬运请求信息。
机器人12是基于搬运请求信息搬运行包的自主移动体。此时,机器人12基于行包特性设置搬运行包的方法。机器人12基于例如当移动行包时行包的状态和将行包交给机器人12时用户的移动来适当地更新行包特性,并且如有必要则基于更新的行包特性改变行包搬运方法。
用户终端13例如是使用搬运服务的用户所拥有的信息处理装置,并且由PC、智能电话、移动电话、平板终端等构成。用户终端13经由网络21将由用户输入的搬运请求信息发送至信息处理装置11。
<信息处理装置11的配置示例>
图2是示出图1的信息处理装置11的功能配置示例的框图。
信息处理装置11包括CPU(中央处理单元)101、存储器102、存储装置103、操作单元104、显示单元105、通信单元106、外部I/F 107和驱动器108。CPU 101至驱动器108被连接至总线并且彼此执行必要的通信。
CPU 101经由执行安装在存储器102或存储装置103中的程序来执行各种处理。
存储器102例如由易失性存储器等构成,并且临时存储由CPU 101执行的程序和必要的数据。
存储装置103例如由硬盘或非易失性存储器构成,并且存储由CPU101执行的程序和必要的数据。
操作单元104由物理键(包括键盘)、鼠标、触摸面板等构成。操作单元104响应于用户的操作向总线输出与用户的操作相对应的操作信号。
显示单元105例如由LCD(液晶显示器)等构成,并根据从总线供应的数据显示图像。
在此,例如,作为操作单元104的触摸面板由透明构件构成,并且能够与显示单元105一体地构造。因此,用户可以以操作显示在显示单元105上的图标、按钮等的形式输入信息。
通信单元106包括通信电路、天线等,并经由网络21或不经由网络21与机器人12、用户终端13等进行通信。
外部I/F(接口)107是用于与各种外部装置交换数据的接口。
驱动器108被配置成使得诸如存储卡的可移除介质108A可以附接至驱动器108上并且可以从驱动器108分离,并且驱动安装在驱动器108中的可移除介质108A。
在如上所述配置的信息处理装置11中,由CPU 101执行的程序可以预先记录在作为内置在CPU 101中的记录介质的存储单元103中。
此外,程序可以存储(记录)在可移除介质108A中、作为所谓的软件包提供并从可移除介质108A安装到信息处理装置11中。
此外,程序可以从服务器等(未示出)下载并经由网络21和通信单元106安装在信息处理装置11中。
CPU 101可以通过执行安装在信息处理装置11中的程序而用作行包特性估计单元121和机器人选择单元122。
行包特性估计单元121基于从用户终端13接收的搬运请求信息中包括的行包信息来估计行包特性。
机器人选择单元122基于估计的行包特性选择搬运行包的机器人12。机器人选择单元122经由通信单元106将搬运请求信息发送至所选择的机器人12。
<机器人12的配置示例>
接下来,将参照图3至图5描述机器人12的示例性构造。
图3和图4是示出机器人12的外观的示例性构造的示意图。图3是从左侧观看的机器人12的视图,以及图4是从左斜后方观看的机器人12的视图。
机器人12包括主体201和腿202FL至202BR。
主体201是矩形长方体并且具有平坦的上表面。然后,行包B1被放置在主体201的上表面上。
腿202FL被附接至主体201的左侧表面的前部,并且腿202BL被附接至主体201的左侧表面的后部。腿202FR被附接至主体201的右侧表面的前部,并且腿202BR被附接至主体201的右侧表面的后部。然后,机器人12通过四个腿202FL至202BR自主移动以搬运行包B1。
在主体201的上表面上设置有加速度传感器203和麦克风204FL至204BR。加速度传感器203被布置在放置行包B1的空间(下文中称为行包空间)的中心附近,并用于例如检测行包B1的振动。麦克风204FL至204BR被布置在行包空间的四个角附近,并用于估计从行包B1发出的声音(下文中称为生成的声音)和生成的声音的声源的位置。
力传感器205FL至205BR被分别设置在腿202FL至202BR的前表面的远端端部附近。力传感器205FL至205BR例如用于检测行包B1的重心的位置。
在下文中,当不需要单独区分腿202FL至202BR时,这些腿被简称为腿202。在下文中,当不需要单独区分麦克风204FL至204BR时,这些麦克风被简称为麦克风204。在下文中,当不需要单独区分力传感器205FL至205BR时,这些力传感器被简称为力传感器205。
图5是示出机器人12的功能配置示例的框图。
机器人12包括CPU 251、存储器252、存储装置253、操作单元254、显示单元255、扬声器256、相机257、感测单元258、驱动单元259、通信单元260、外部I/F 261和驱动器262。CPU 251至驱动器262连接至总线并且彼此执行必要的通信。
CPU 251至显示单元255和通信单元260至驱动器262分别以与图2中的CPU 101至显示单元105和通信单元106至驱动器108相同的方式配置。
扬声器256根据从总线供应的数据输出声音。
相机257捕获图像(静止图像、运动图像)(感测光)并将对应的图像数据输出至总线。
感测单元258包括各种传感器诸如图3和图4的加速度传感器203、麦克风204和力传感器205,并将从每个传感器输出的传感器数据输出到总线上。
驱动单元259例如包括用于驱动诸如机器人12的腿202的可移动单元的驱动机构(例如,致动器等)。
类似于信息处理装置11,在机器人12中,由CPU 251执行的程序可以预先记录在作为内置于机器人12中的记录介质的存储单元253中。
此外,程序可以存储(记录)在可移除介质262A中、作为软件包被提供并从可移除介质262A安装在机器人12上。
此外,程序可以从服务器等(未示出)下载并经由网络21和通信单元260安装在机器人12上。
CPU 251可以通过执行安装在机器人12中的程序而用作识别单元281、行包特性估计单元282、搬运方法设置单元283和操作控制单元284。
识别单元281基于例如从相机257供应的图像数据和从感测单元258供应的传感器数据来识别机器人12的状态和机器人12的周围情况。例如,识别单元281识别请求机器人12搬运行包的用户的移动。
行包特性估计单元282基于以下项中的至少一项来估计要搬运的行包的行包特性:从信息处理装置11接收的搬运请求信息中包含的行包信息;从相机257供应的图像数据;从感测单元258供应的传感器数据;以及用户的移动的识别结果。当行包B1被移动以估计行包特性时,行包特性估计单元282向操作控制单元284给出关于机器人12的操作的指令。
搬运方法设置单元283基于估计的行包特性等设置行包搬运方法。
操作控制单元284通过基于设置的搬运方法等控制驱动单元259来控制机器人12的操作。
上述机器人12的示例性配置是其示例,并且可以被适当地改变。例如,可以适当地改变机器人12的结构、尺寸、形状、移动、行包搬运方法等。具体地,可以使机器人12用两条腿行走或用轮行驶。例如,机器人12可以用手搬运行包、在其背部上搬运行包或者将行包存放在盒形的行包空间中。
此外,并非所有的机器人12都需要具有相同的特性,并且具有不同特性的机器人12可以被混合。在此,机器人12的特性例如是机器人12的结构、尺寸、形状、移动、行包搬运方法和能力(例如,最大速度、最大移动距离、最大行包容量等)。
在下文中,将描述具有不同特性的机器人12被混合在信息处理系统1以及图3至图5所示的机器人12搬运行包的示例。
<信息处理系统1的处理>
接下来,将描述信息处理系统1的处理。
<机器人选择过程>
首先,将参照图6的流程图描述由信息处理装置11执行的机器人选择过程。
在步骤S1中,行包特性估计单元121接收用于搬运行包的请求。
具体地,例如,用户将搬运请求信息输入到用户终端13以便请求行包的搬运。
搬运请求信息包括例如递送行包的地点、目的地(行包被递送至的地点)、行包被递送至目的地的日期和时间(下文中称为递送日期和时间)以及与要搬运的行包相关的行包信息。
行包信息例如包括行包的内容物的特性和包装后的行包的特性中的至少之一。
行包的内容物的特性包括例如构成行包的内容物的物品的类型、数量、重量、体积、形状、材料、易碎性、注意事项等中的至少一项。关于行包的内容物的注意事项包括例如诸如易碎项、易燃项和易损坏项的注意事项。
包装后的行包的特性例如包括处于包装状态的行包的数量、重量、体积、形状、注意事项、包装方式等中的至少一项。关于包装后的行包的注意事项包括例如关于包装后的行包的处理的注意事项。具体地,关于包装后的行包的注意事项包括诸如需要横向放置的注意事项。
用户终端13经由网络21向信息处理装置11发送搬运请求信息。
另一方面,信息处理装置11的行包特性估计单元121经由通信单元106接收搬运请求信息。
在步骤S2中,行包特性估计单元121估计行包特性。具体地,行包特性估计单元121基于搬运请求信息中包括的行包信息来估计行包的内容物的易碎性和包装质量中的至少一项。例如,行包特性估计单元121根据预定标准计算指示行包的内容物的易碎性水平的系数(下文中称为易碎性系数)和指示包装质量水平的系数(下文中称为包装质量系数)。
易碎性系数随着行包的内容物越易碎而增加,并且随着行包的内容物越不易碎而减小。包装质量系数随着包装质量的提高而增大,并且随着包装质量的降低而减小。
此时,当包含在行包信息中的信息量不足或者行包信息的可靠性低时,行包特性估计单元121在适当补充或预测信息的同时估计行包特性。
在此,将描述用于估计行包特性的方法的示例。
例如,基于行包信息假设行包的内容物包括一个100mm长×100mm宽×5mm厚的玻璃板和两盒200mm长×100mm宽×50mm厚的盒形薄纸。此外,假设已知行包的内容物由纸板盒包装,并且纸板盒的体积为4,000,000mm3。
例如,针对每个物品的类型或内容预先设置易碎性系数。例如,玻璃的易碎性系数被设置为0.9,以及盒形薄纸的易碎性系数被设置为0.2。另外,针对物品的形状预先设置易碎性系数。例如,板状物品的易碎性系数被设置为0.7,以及矩形长方体(盒类型)物品的易碎性系数被设置为0.3。
行包特性估计单元121基于这两种类型的易碎性系数来计算每个物品的易碎性系数。例如,玻璃板的易碎性系数为0.9×0.7=0.63。例如,盒形薄纸的易碎性系数为0.2×0.3=0.06。
接下来,行包特性估计单元121计算行包的内容物的体积与用于包装该行包的包装材料的体积之间的比率(下文中称为行包占用率)。在该示例的情况下,行包的内容物的体积是玻璃板的体积与盒形薄纸的体积之和。具体地,玻璃板的体积为100×100×5=50,000mm3,以及盒形薄纸的体积为200×100×50×2=2,000,000mm3。因此,行包占用率为(50,000+2,000,000)/4,000,000≈0.51。
此处,例如,估计行包占用率的值越大,用于插入用于防止损坏行包的内容物的缓冲材料等的空间越小,使得行包的内容物变得更易碎。
接下来,行包特性估计单元121通过每个物品的易碎性系数的最大值与行包占用率的乘积来计算最终的行包的易碎性系数。在该示例的情况下,行包的易碎性系数为0.32,这是玻璃板的易碎性系数0.63与行包占用率0.51的乘积。
这是用于计算易碎性系数的方法的示例,并且可以适当地改变。例如,可以适当地改变表示易碎性系数的方法。例如,可以将易碎性系数表示为预定级数(例如,10级)的等级。
行包特性估计单元121将指示行包特性的估计结果的行包特性信息(易碎性系数和包装质量系数)添加到搬运请求信息中包含的行包信息中。
在步骤S3中,机器人选择单元122基于行包信息选择要派遣的机器人12。例如,机器人选择单元122基于以下项中的至少一项选择适合于搬运所请求的行包的机器人12:行包信息中包括的行包的内容物的特性;包装后的行包的特性;易碎性系数和包装质量系数;每个机器人12的特性;以及其他条件,诸如递送日期和时间以及费用。
机器人选择单元122经由通信单元106将搬运请求信息发送至选择的机器人12。
另一方面,选择的机器人12的通信单元260经由网络21或在没有网络21的情况下接收搬运请求信息。通信单元260将接收的搬运请求信息供应至CPU 251。
<行包搬运过程>
接下来,将描述由已接收到行包搬运的请求的机器人12执行的行包搬运过程。
在步骤S51中,机器人12移动到行包递送地点。例如,操作控制单元284控制驱动单元259以将机器人12移动至搬运请求信息中指示的递送地点。
在步骤S52中,机器人12基于用户在将行包交给机器人12时的移动来更新行包特性。
例如,到达递送地点的机器人12从用户接收要搬运的行包。此时,相机257拍摄用户的照片并将获得的图像数据供应至识别单元281。
识别单元281基于图像数据识别用户在将行包交给机器人12时的移动(也就是,用户在处理行包时的移动)。行包特性估计单元282基于用户的移动的识别结果根据需要更新搬运请求信息中包含的行包特性信息(易碎性系数和包装质量系数)。
例如,在处理内容物易碎的行包时,预期用户执行以下动作。
·移动的同时注意周围的障碍物。
·留意行包。
·没有突然移动行包、突然放置行包或振动行包。换言之,没有对行包施加大的加速度或振动。
·小心不使行包落下。
·单独搬运行包。避免堆放行包。
·没有在行包上放重物。
例如,行包特性估计单元282基于用户的存在和移动程度来更新易碎性系数。
在步骤S53中,机器人12通过移动行包来更新行包特性。
例如,操作控制单元284根据行包特性估计单元282的指令控制驱动单元259以如图8和图9所示的那样移动主体201,从而移动放置在主体201上的行包B1。
图8中的A是机器人12的正视图,并且示出了使主体201绕滚动轴移动(左右倾斜)的示例。图8中的B是机器人12的左侧视图,并且示出了使主体201绕俯仰轴移动(前后倾斜)的示例。图8中的C是机器人12的俯视图,并且示出了使主体201绕偏航轴移动(左右扭转)的示例。
图9中的A是机器人12的正视图,并且示出了使主体201在左右方向上移动(左右摆动)的示例。图9中的B是机器人12的正视图,并且示出了使主体201在前后方向上移动(前后摆动)的示例。图9中的C是机器人12的左侧视图,并且示出了使主体201在垂直方向上移动(上下摆动)的示例。
例如,操作控制单元284根据行包特性估计单元282的指令控制驱动单元259,以根据图8中的A至C的移动和图9中的A至C的移动之一或这些移动中的两个或更多个的组合来移动主体201,从而移动行包B1。然后,行包特性估计单元282基于来自相机257的图像数据和来自感测单元258的传感器数据来检测由于行包B1的移动而导致的重心位置的变化、行包B1的振动特性以及由于行包B1的移动而形成的所生成的声音的特性。
操作控制单元284控制主体201的移动,使得行包B1的内容物不被损坏,例如,逐渐增加移动行包B1的速度、强度和幅度中的至少一个。
例如,行包特性估计单元282基于当行包B1倾斜时从每个力传感器205供应的传感器数据来检测行包B1的重心位置的变化量。
例如,图10示出了行包B1的内容物C1是矩形长方体并且没有被紧固在矩形长方体的盒中的示例。在该示例中,内容物C1的左右方向上的宽度和上下方向上的高度小于盒的宽度和高度。内容物C1在前后方向上的深度与盒的深度几乎相同。
例如,当机器人12的主体201从如图10的A中所示的保持水平的状态以图10的B中所示的绕滚动轴倾斜时,内容物C1在倾斜方向上在盒内移动很多。因此,行包B1的重心位置显著改变。另一方面,当机器人12的主体201如图10的C中所示绕俯仰轴倾斜时,盒的深度与内容物C1的深度基本相同,使得内容物C1在盒内几乎不动。因此,行包B1的重心位置几乎没有变化。
因此,可以基于当主体201(行包B1)倾斜时重心位置的变化量来估计行包B1的包装质量。例如,估计重心位置的变化量越大,内容物C1越容易移动,并且包装质量越低。另一方面,估计重心位置的变化量越小,内容物C1越难以移动,并且包装质量越高。
例如,行包特性估计单元282基于检测到的重心位置的变化量来更新行包质量系数。具体地,例如,行包特性估计单元282基于行包的包装材料(例如,盒)的尺寸来设置重心位置的变化量的最大值。接下来,行包特性估计单元282将重心位置的变化量的范围(从0到最大值的范围)划分成多个区间(例如,10个区间)。然后,行包特性估计单元282基于检测到的重心位置的变化量落入哪个区间来设置包装质量系数。
如图10的示例所示,行包的内容物的移动量取决于行包倾斜的方向而变化。因此,可以针对每个行包倾斜的方向设置包装质量系数。
例如,行包特性估计单元282基于当行包B1振动时从加速度传感器203供应的传感器数据来检测行包B1的振动特性。
图11是示出当对具有不同内容物的行包Ba至Bc施加相同幅度和频率的振动时行包Ba至Bc的振动特性的示例的图。横轴示出频率,以及纵轴示出幅度。行包Ba、Bb和Bc的振幅达到峰值的频率分别为Fa、Fb和Fc,并且频率Fa<频率Fb<频率Fc。
在此,估计行包的内容物越易碎,行包的振动频率越高。因此,在这种情况下,估计行包Bc的内容物是最易碎的,而行包Ba的内容物是最不易碎的。
因此,例如,行包特性估计单元282基于行包的振动频率来更新易碎性系数。例如,频率越高,易碎性系数越高,并且频率越低,易碎性系数越低。
图12是示出当相同的内容物以不同的方法包装并且对行包Ba至Bc施加相同幅度和频率的振动时行包Ba至Bc的振动特性的示例的图。横轴示出频率,以及纵轴示出幅度。波形Wa、Wb和Wc分别指示行包Ba、Bb和Bc的振动波形。
在此,估计行包的内容物越容易移动,行包的振幅就越大并且行包的振动的持续时间越长。因此,在这种情况下,估计行包Bc的包装质量最差,以及行包Ba的包装质量最好。
因此,例如,行包特性估计单元282基于行包的振幅来更新包装质量系数。例如,幅度越大,包装质量系数就越小;并且幅度越小,包装质量系数就越大。
例如,行包特性估计单元282可以基于行包的振动的持续时间而不是行包的振动的幅度来更新包装质量系数。例如,振动的持续时间越长,包装质量系数就越小;并且振动的持续时间越短,包装质量系数就越大。
例如,行包特性估计单元282可以通过将行包的振动的频率、幅度和持续时间中的两个或更多个进行组合来更新易碎性系数和包装质量系数。
例如,行包特性估计单元282检测行包的共振频率以作为行包的振动特性。然后,行包特性估计单元282将检测到的共振频率添加到行包特性信息中。
例如,行包特性估计单元282收集当行包被移动时由每个麦克风204发出的所生成的声音,并基于从每个麦克风204供应的声音数据来检测所生成的声音的特性。
在下文中,将通过使用示出所生成的声音的特性的图替换以上描述的图11和图12的图来描述图11和图12的图。
图11是示出当对具有不同内容物的行包Ba至Bc施加相同幅度和频率的振动时行包Ba至Bc的所生成的声音的特性的示例的图。行包Ba、Bb和Bc的所生成的声音达到峰值的频率分别为Fa、Fb和Fc,并且频率Fa<频率Fb<频率Fc。
在此,例如,估计行包的内容物越易碎,所生成的声音的频率就越高。因此,估计所生成的声音的频率越高,行包的内容物就越易碎。在这种情况下,估计行包Bc的内容物是最易碎的,而行包Ba的内容物是最不易碎的。
因此,例如,行包特性估计单元282基于所生成的声音的频率来更新易碎性系数。例如,频率越高,易碎性系数就越高;并且频率越低,易碎性系数就越低。
图12是示出当相同的内容物通过不同的方法包装并且对行包Ba至Bc施加相同幅度和频率的振动时行包Ba至Bc的所生成的声音的特性的示例的图。横轴示出频率,以及纵轴示出幅度。波形Wa、Wb和Wc分别指示由行包Ba、Bb和Bc生成的声音的波形。
在此,估计行包的内容物越容易移动,所生成的声音的幅度(音量)就越大,并且所生成的声音的持续时间越长。因此,在这种情况下,估计行包Bc的包装质量最差,以及行包Ba的包装质量最好。
因此,例如,行包特性估计单元282基于所生成的声音的幅度来更新行包质量系数。例如,幅度越大,包装质量系数就越小;并且幅度越小,包装质量系数就越大。
例如,行包特性估计单元282可以基于所生成的声音的持续时间而不是所生成的声音的幅度来更新包装质量系数。例如,所生成的声音的持续时间越长,包装质量系数就越小;并且所生成的声音的持续时间越短,包装质量系数就越大。
例如,行包特性估计单元282可以通过将所生成的声音的频率、幅度和持续时间中的两个或更多个进行组合来更新易碎性系数和包装质量系数。
例如,行包特性估计单元282基于每个麦克风204检测到所生成的声音的定时的时间差来估计所生成的声音的声源的位置以作为所生成的声音的特性。例如,行包特性估计单元282检测从行包被移动的时刻到从每个麦克风204输出指示所生成的声音的声音数据为止的时间差(下文中称为所生成的声音输出时间差)。然后,行包特性估计单元282基于所生成的声音输出时间差来估计所生成的声音的声源在行包中的位置。
例如,如果在行包特性估计单元282给出移动主体201的指令的时间与主体201实际开始移动的时间之间存在时间延迟,则期望减去该时间延迟并且检测所生成的声音输出时间差。
为了估计所生成的声音的声源的位置,需要三个或更多个未布置在同一直线上的麦克风204。例如,如图13所示,除了安装在同一平面中的麦克风204FL至204BR(未示出麦克风204FR)之外,还可以在行包B1的上方安装麦克风204U以提高声源S1的位置的估计精度。
行包特性估计单元282将估计的所生成的声音的声源的位置添加到行包特性信息中。
返回至图7,在步骤S54中,搬运方法设置单元283基于行包特性设置行包搬运方法。例如,搬运方法设置单元283基于易碎性系数、包装质量系数、行包的共振频率以及所生成的声音的声源的位置中的至少之一来设置机器人12的移动方式和搬运路径中的至少一个。
例如,考虑到到达目的地所需的时间(下文中称为搬运时间)与防止行包损坏的安全性之间的平衡,搬运方法设置单元283基于搬运方法设置单元、易碎系数和包装质量系数来设置机器人12的移动方法和搬运路径中的至少一个。
例如,当搬运方法设置单元283基于易碎性系数和包装质量系数确定行包的内容物不易碎且包装质量良好时,搬运方法设置单元283通过对缩短搬运时间给予优先来设置机器人12的移动方法和搬运路径中的至少一个。
具体地,例如,搬运方法设置单元283将机器人12的移动方法设置为使得满足以下条件中的至少一个,以便提高机器人12的速度和加速度。
·较高地抬起机器人12的膝盖。
·增加机器人12的步长。
·交替地移动机器人12的一对腿202FL和202BL(左腿)和一对腿202FR和202BR(右腿)。
·赤脚移动,无需将轮附接至机器人12的腿202。
·削弱机器人12的每条腿202的减震器的冲击吸收能力(软化减震器)。
·尽可能不在可能导致机器人12突然停止的物体(例如,人、车辆等)周围减速。
·尽可能跳过障碍物。
例如,搬运方法设置单元283将机器人12的搬运路径设置成最短可能路径。
另一方面,例如,当搬运方法设置单元283基于易碎性系数和行包质量系数确定行包的内容物易碎或包装质量不好时,搬运方法设置单元283通过对防止行包损坏的安全性给予优先来设置机器人12的移动方法和搬运路径中的至少一个。
例如,搬运方法设置单元283将机器人12的移动方法设置为使得满足以下条件中的至少一个,以便将搬运期间对行包施加的冲击和振动保持在可允许范围内。
·较低地抬起机器人12的膝盖。
·减少机器人12的步长。
·一个接一个地移动机器人12的每条腿202。
·将轮附接至机器人12的每条腿202。
·增强机器人12的每条腿202的减震器的冲击吸收能力(硬化减震器)。
·在可能导致机器人12突然停止的物体(例如,人、车辆等)周围减速。
·避开障碍物,而不是跳过障碍物。
例如,搬运方法设置单元283基于行包的共振频率设置机器人12的移动方法。也就是,搬运方法设置单元283设置这样的移动方法使得共振频率附近的振动不被施加到行包。
例如,搬运方法设置单元283基于所生成的声音的声源的位置来设置机器人12的移动方法。
在此,将参照图14至图17描述基于所生成的声音的声源的位置来设置机器人12的移动方法的方法。
图14是从上方观看时行包B2的视图,以及声源S2位于行包B2的左端附近。在这种情况下,估计行包B2的内容物存在于声源S2的位置附近,并且行包B2的左侧较弱。因此,机器人12的移动方法被设置成使得对行包B2的左侧的冲击和振动被抑制。
图15是从上方观看时行包B3的视图,并且声源S3存在于行包B3的前端附近。在这种情况下,估计行包B3的内容物存在于声源S3的位置附近,并且行包B3的前侧较弱。因此,机器人12的移动方法被设置成使得抑制对行包B3的前侧的冲击和振动。例如,机器人12的移动方法被设置成使得机器人12不会突然停止。
图16是从上方观看时行包B4的视图,并且声源S4位于行包B4的前端附近。在这种情况下,估计行包B4的内容物存在于声源S4的位置附近,并且行包B4的后侧较弱。因此,机器人12的移动方法被设置成使得抑制对行包B4的后侧的冲击和振动。例如,机器人12的移动方法被设置成使得机器人12不会突然加速。
图17是行包B5的侧视图,并且声源S5存在于行包B5的上端附近。在这种情况下,估计行包B5的内容物存在于声源S5的位置附近,并且行包B5的上侧较弱。因此,机器人12的移动方法被设置成使得行包B5的上侧上的冲击和振动被抑制。例如,机器人12的移动方法被设置成使得机器人12不跳跃。例如,机器人12的移动方法被设置成使得机器人12以低速行走。例如,机器人12的移动方法被设置成使得机器人12以低速上下楼梯。
例如,搬运方法设置单元283将机器人12的搬运路径设置成使得满足以下条件中的至少一个,以便将搬运期间对行包施加的冲击和振动保持在可允许范围内。
·尽可能避免上下陡坡和楼梯。
·尽可能避开具有很多障碍物的地方(例如,拥挤的地方和交通繁忙的地方)。
·尽可能避开崎岖的道路(例如,未铺砌的道路)。
在这种方式下设置搬运行包的方法。
在步骤S55中,机器人12开始监测行包。具体地,行包特性估计单元282通过与上述步骤S53中相同的处理,基于来自相机257的图像数据和来自感测单元258的传感器数据,开始检测由于搬运期间行包的移动而引起的行包的重心位置的变化、行包的振动特性以及由行包生成的声音的特性的过程。行包特性估计单元282通过与上述步骤S53中相同的过程开始基于检测结果适当地更新行包特性的过程。
在步骤S56中,机器人12开始移动。具体地,操作控制单元284开始如下过程:根据由搬运方法设置单元283设置的搬运方法对驱动单元259进行控制以使得机器人12移动至目的地。
在步骤S57中,搬运方法设置单元283确定是否改变行包搬运方法。例如,如果通过行包特性估计单元282显著地改变了行包特性并且期望改变行包搬运方法,则搬运方法设置单元283确定要改变行包搬运方法,并且过程进行到步骤S58。
在步骤S58中,机器人12改变搬运行包的方法。具体地,搬运方法设置单元283通过与步骤S54中相同的过程基于行包特性等重新设置行包搬运方法。因此,搬运行包的方法被改变。
操作控制单元284开始如下过程:根据改变后的搬运方法对驱动单元259进行控制以使机器人12移动至目的地。
此后,处理进行到步骤S59。
另一方面,如果在步骤S57中确定不改变搬运行包的方法,则跳过步骤S58的过程并且过程进行到步骤S59。
在步骤S59中,操作控制单元284确定机器人是否到达目的地。如果确定机器人尚未到达目的地,则过程返回到步骤S57。
此后,在步骤S59中,重复执行步骤S57至S59的过程,直到确定机器人已经到达目的地为止。也就是,机器人12监测行包、适当地更新行包特性并在根据需要改变搬运方法的同时将行包搬运至目的地。
另一方面,如果在步骤S59中确定机器人已经到达目的地,则行包搬运过程结束。
如上所述,可以在不拆开行包的情况下准确地估计包括行包的内容物的易碎性和包装质量的行包特性。因此,可以防止在搬运期间损坏行包的内容物。
此外,基于行包特性设置适当的搬运方法(也就是,移动方法和搬运路径)。因此,可以防止在搬运期间损坏行包的内容物,并且可以在适当的搬运时间内搬运行包。
<<2.修改示例>>
在下文中,将说明本技术的上述实施方式的修改示例。
<机器人12的修改示例>
例如,机器人12可以执行信息处理装置11的处理的一部分或全部。例如,机器人12可以基于从用户终端13获取的行包信息来估计行包特性。机器人12可以基于估计的行包特性来选择要派遣的机器人12。
例如,信息处理装置11可以执行机器人12的处理的一部分。例如,信息处理装置11可以基于来自相机257的图像数据和来自感测单元258的传感器数据来估计和更新行包特性。
例如,信息处理装置11可以基于行包特性设置行包搬运方法,并且向机器人12指示该搬运方法。在这种情况下,信息处理装置11远程控制机器人12。
例如,机器人12可以基于行包特性搜索更合适的机器人12,以便在搬运行包的同时接管行包的搬运。
例如,可以使用压力分布传感器来代替力传感器205。
<机器学习的修改示例>
例如,机器学习可以用于行包特性估计过程和行包搬运方法设置过程。
例如,通过使用训练数据的机器学习来生成分类器,该训练数据使用上述行包信息的至少一部分、由于行包的移动导致的重心位置的变化量、行包的振动特性和由行包生成的声音的特性中的至少一个作为输入数据,并且使用行包特性的至少一部分作为修正数据。然后,行包特性估计单元282可以使用生成的分类器来估计行包特性。
例如,通过使用训练数据的机器学习来生成分类器,该训练数据使用上述行包信息的至少一部分、由于行包的移动导致的重心位置的变化量、行包的振动特性和由行包生成的声音的特性中的至少一个作为输入数据。然后,搬运方法设置单元283可以使用生成的分类器设置搬运方法。在这种情况下,例如,搬运方法设置单元283可以省略行包特性估计过程,并且基于与机器学习的输入数据相同类型的数据来直接设置搬运方法。
机器人12可以设置有学习单元,该学习单元执行机器学习以便基于实际搬运行包的结果来执行行包特性估计过程和行包搬运方法设置过程的学习。
<其他修改示例>
例如,可以省略基于预先获取的行包信息的行包特性估计过程和基于用户的移动的行包特性估计过程。
例如,可以省略在搬运期间更新行包特性的过程和改变搬运方法的过程。也就是,在搬运期间不能改变搬运方法。
例如,可以省略在搬运之前移动行包和更新行包特征的过程。例如,可以基于预先获取的行包信息来估计行包特性并设置搬运方法,然后可以在行包的搬运期间更新行包特征并改变搬运方法。
<本技术的应用示例>
除了上述机器人之外,本技术还可以应用于能够自主地移动和搬运行包的自主移动体(例如,自动驾驶车辆、行包搬运器等)。除了陆地,本技术还可以应用于在空中、水上、水中和地下自主移动的自主移动体(例如,无人机等)。
本技术可以应用于在公共场所移动的自主移动体和在预定范围内(例如,在工厂、仓库等中)移动的自主移动体中的任何一个。
此外,本技术可以应用于除自主移动体之外的搬运装置(例如,机器人臂等),诸如自身不移动但可以自主操作并搬运行包的搬运装置。在这种情况下,例如,将搬运装置的操作方法设置为搬运方法以代替移动方法和搬运路径。
<<3.其他>>
上述一系列处理也可以通过硬件或软件来执行。
由计算机执行的程序可以是按照本说明书中描述的顺序按时间顺序执行处理的程序,或者可以是并行地或在诸如调用时间的必要定时处执行处理的程序。
另外,在本说明书中,系统意指多个构成要素(装置、模块(部件)等)的集合,并且所有构成要素是否都包含在同一壳体中并不重要。因此,容纳在分开的壳体中并经由网络连接的多个装置和多个模块容纳在一个壳体中的一个装置都是系统。
本技术的实施方式不限于上述实施方式并且可以在不脱离本技术的主旨的情况下在本技术的范围内进行各种改变。
例如,本技术可以被配置为云计算,在云计算中,多个装置经由网络共享并协作地处理一个功能。
另外,上述流程图中描述的每个步骤可以由一个装置执行,或者可以由多个装置以共享的方式执行。
此外,在一个步骤包括多个处理的情况下,包括在一个步骤中的多个处理可以由一个装置执行,或者可以由多个装置以共享的方式执行。
<配置的组合示例>
本技术还可以具有以下配置。
(1)一种搬运装置,包括:行包特性估计单元,该行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性以及由于行包的移动而导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
(2)根据(1)所述的搬运装置,还包括搬运方法设置单元,搬运方法设置单元基于行包特性设置行包的搬运方法。
(3)根据(2)所述的搬运装置,还包括操作控制单元,操作控制单元基于设置的搬运方法来控制搬运装置的操作。
(4)根据(3)所述的搬运装置,其中,操作控制单元当行包特性估计单元估计行包特性时通过控制搬运装置的操作来移动行包。
(5)根据(4)所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元在搬运行包之前估计行包特性,以及搬运方法设置单元基于所估计的行包特性在搬运行包之前设置搬运方法。
(6)根据(4)或(5)所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元基于行包移动时重心位置的变化;行包的振动特性;以及生成的声音的特性中的至少之一以及提前获取的关于行包的信息来估计行包特性。
(7)根据(4)至(6)中任一项所述的搬运装置,其中,操作控制单元控制搬运装置的操作,以使得逐渐增加移动行包的速度、强度和幅度中的至少之一。
(8)根据(3)至(7)中任一项所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元基于行包搬运期间行包的重心位置的变化、行包的振动特性和生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,以及搬运方法设置单元基于估计的行包特性在行包的搬运期间改变搬运方法。
(9)根据(2)至(8)中任一项所述的搬运装置,其中,搬运装置是自主移动体,以及搬运方法设置单元设置搬运装置的移动方法和搬运路径中的至少之一。
(10)根据(9)所述的搬运装置,其中,行包特性包括生成的声音的声源的位置,以及搬运方法设置单元还基于生成的声音的声源的位置来设置搬运装置的移动方法和搬运路径中的至少之一。
(11)根据(9)或(10)所述的搬运装置,其中,行包特性包括行包的共振频率,以及搬运方法设置单元还基于行包的共振频率来设置搬运装置的移动方法和搬运路径中的至少之一。
(12)根据(2)至(11)中任一项所述的搬运装置,其中,搬运方法设置单元使用通过机器学习获得的分类器来设置搬运方法,机器学习使用包括输入数据的训练数据,输入数据包括由于行包的移动导致的重心位置的变化量、行包的振动特性和行包的生成的声音的特性中的至少之一。
(13)根据(1)至(12)中任一项所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元基于行包倾斜时重心位置的变化量来估计包装质量。
(14)根据(1)至(13)中任一项所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元基于行包振动时行包的振动的频率、幅度和持续时间中的至少之一来估计行包特性。
(15)根据(1)至(14)中任一项所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元基于生成的声音的频率、幅度和持续时间中的至少之一来估计行包特性。
(16)根据(1)至(15)中任一项所述的搬运装置,还包括识别单元,识别单元识别用户在搬动行包时的移动,其中,行包特性估计单元还基于识别的用户的移动来估计行包特性。
(17)根据(1)至(16)中任一项所述的搬运装置,其中,行包特性估计单元使用通过机器学习获得的分类器来估计行包特性,机器学习使用训练数据,所述训练数据包括输入数据和包括行包特性的答案数据,输入数据包括由于行包的移动导致的重心位置的变化量、行包的振动特性和行包的生成的声音的特性中的至少之一。
(18)一种搬运方法,包括:允许搬运装置基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性和由于行包的移动导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
(19)一种用于使计算机执行处理的程序,包括:基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性和由于行包的移动导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
(20)一种信息处理装置,包括:行包特性估计单元,行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、行包的振动特性和由于行包的移动导致的从行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,行包特性包括行包的内容物的易碎性和行包的包装质量中的至少之一。
本说明书中描述的有益效果仅是示例性的并且不受限制,并且可以获得其他有益效果。
[附图标记列表]
1:信息处理系统
11:信息处理装置
12-1至12-m:机器人
13-1至13-m:用户终端
101:中央处理器
121:行包特性估计单元
122:机器人选择单元
201:主体
202FL至202BR:腿
203:加速度传感器
204FL至204BR:麦克风
205FL至205BR:力传感器
251:中央处理器
257:相机
258:感测单元
259:驱动单元
281:识别单元
282:行包特性估计单元
283:搬运方法设置单元
284:操作控制单元
Claims (20)
1.一种搬运装置,包括:
行包特性估计单元,所述行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、所述行包的振动特性以及由于所述行包的移动而导致的从所述行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,所述行包特性包括所述行包的内容物的易碎性和所述行包的包装质量中的至少之一。
2.根据权利要求1所述的搬运装置,还包括搬运方法设置单元,所述搬运方法设置单元基于所述行包特性设置所述行包的搬运方法。
3.根据权利要求2所述的搬运装置,还包括操作控制单元,所述操作控制单元基于设置的所述搬运方法来控制所述搬运装置的操作。
4.根据权利要求3所述的搬运装置,其中
所述操作控制单元当所述行包特性估计单元估计所述行包特性时通过控制所述搬运装置的操作来移动所述行包。
5.根据权利要求4所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元在搬运所述行包之前估计所述行包特性,以及
所述搬运方法设置单元基于所估计的行包特性在搬运所述行包之前设置所述搬运方法。
6.根据权利要求4所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元基于所述行包移动时所述重心位置的变化;所述行包的振动特性;以及所述生成的声音的特性中的至少之一以及提前获取的关于所述行包的信息来估计所述行包特性。
7.根据权利要求4所述的搬运装置,其中
所述操作控制单元控制所述搬运装置的操作,以使得逐渐增加移动所述行包的速度、强度和幅度中的至少之一。
8.根据权利要求3所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元基于所述行包搬运期间所述行包的重心位置的变化、所述行包的振动特性和所述生成的声音的特性中的至少之一来估计所述行包特性,以及
所述搬运方法设置单元基于估计的所述行包特性在所述行包的搬运期间改变所述搬运方法。
9.根据权利要求2所述的搬运装置,其中
所述搬运装置是自主移动体,以及
所述搬运方法设置单元基于所述行包特性设置所述搬运装置的移动方法和搬运路径中的至少之一。
10.根据权利要求9所述的搬运装置,其中
所述行包特性包括所述生成的声音的声源的位置,以及
所述搬运方法设置单元还基于所述生成的声音的声源的位置来设置所述搬运装置的移动方法和搬运路径中的至少之一。
11.根据权利要求9所述的搬运装置,其中
所述行包特性包括所述行包的共振频率,以及
所述搬运方法设置单元还基于所述行包的所述共振频率来设置所述搬运装置的移动方法和搬运路径中的至少之一。
12.根据权利要求2所述的搬运装置,其中
所述搬运方法设置单元使用通过机器学习获得的分类器来设置所述搬运方法,所述机器学习使用包括输入数据的训练数据,所述输入数据包括由于所述行包的移动导致的重心位置的变化量、所述行包的振动特性和所述行包的生成的声音的特性中的至少之一。
13.根据权利要求1所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元基于所述行包倾斜时重心位置的变化量来估计所述包装质量。
14.根据权利要求1所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元基于所述行包振动时所述行包的振动的频率、幅度和持续时间中的至少之一来估计所述行包特性。
15.根据权利要求1所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元基于所述生成的声音的频率、幅度和持续时间中的至少之一来估计所述行包特性。
16.根据权利要求1所述的搬运装置,还包括识别单元,所述识别单元识别用户在搬动所述行包时的移动,其中
所述行包特性估计单元还基于识别的所述用户的移动来估计所述行包特性。
17.根据权利要求1所述的搬运装置,其中
所述行包特性估计单元使用通过机器学习获得的分类器来估计所述行包特性,所述机器学习使用训练数据,所述训练数据包括输入数据和包括所述行包特性的答案数据,所述输入数据包括由于所述行包的移动导致的重心位置的变化量、所述行包的振动特性和所述行包的生成的声音的特性中的至少之一。
18.一种搬运方法,包括:
允许搬运装置基于由于行包的移动导致的重心变化、所述行包的振动特性和由于所述行包的移动导致的从所述行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,所述行包特性包括所述行包的内容物的易碎性和所述行包的包装质量中的至少之一。
19.一种用于使计算机执行处理的程序,所述处理包括:
基于由于行包的移动导致的重心变化、所述行包的振动特性和由于所述行包的移动导致的从所述行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,所述行包特性包括所述行包的内容物的易碎性和所述行包的包装质量中的至少之一。
20.一种信息处理装置,包括:
行包特性估计单元,所述行包特性估计单元基于由于行包的移动导致的重心变化、所述行包的振动特性和由于所述行包的移动导致的从所述行包生成的声音的特性中的至少之一来估计行包特性,所述行包特性包括所述行包的内容物的易碎性和所述行包的包装质量中的至少之一。
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