JP2018020423A - Robot system and picking method - Google Patents
Robot system and picking method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2018020423A JP2018020423A JP2016155026A JP2016155026A JP2018020423A JP 2018020423 A JP2018020423 A JP 2018020423A JP 2016155026 A JP2016155026 A JP 2016155026A JP 2016155026 A JP2016155026 A JP 2016155026A JP 2018020423 A JP2018020423 A JP 2018020423A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- robot
- article
- joint angle
- posture
- orientation
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G1/00—Storing articles, individually or in orderly arrangement, in warehouses or magazines
- B65G1/02—Storage devices
- B65G1/04—Storage devices mechanical
- B65G1/137—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed
- B65G1/1373—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed for fulfilling orders in warehouses
- B65G1/1375—Storage devices mechanical with arrangements or automatic control means for selecting which articles are to be removed for fulfilling orders in warehouses the orders being assembled on a commissioning stacker-crane or truck
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Manipulator (AREA)
- Warehouses Or Storage Devices (AREA)
Abstract
Description
本発明は、格納手段(棚、容器など)から物品を出し入れするロボットシステムに関する。 The present invention relates to a robot system for taking in and out articles from storage means (shelf, container, etc.).
近年、多様化する消費者ニーズに柔軟に対応するため、通信販売倉庫のような多品目を取り扱う倉庫や多品種少量生産工場のような多品目を取り扱う工場が増加傾向にある。このような倉庫や工場におけるピッキング作業は、注文された商品又は製品の生産に必要な部品を棚や容器から取り出す作業である。従来、ピッキング作業は人手で行われていたが、労働力の不足や生産性向上の点から、ロボットによるピッキング作業が必要となっている。 In recent years, in order to flexibly respond to diversifying consumer needs, there are increasing numbers of warehouses that handle many items such as mail order warehouses and factories that handle many items such as high-mix low-volume production factories. Such a picking operation in a warehouse or a factory is an operation for taking out an ordered product or a part necessary for production of a product from a shelf or a container. Conventionally, picking work has been performed manually. However, picking work by a robot is necessary from the viewpoint of labor shortage and productivity improvement.
本技術分野の背景技術として、以下の先行技術がある。特許文献1(特開2015−215651号公報)には、アームを搭載したロボットであって、棚の位置まで移動し、商品を取り出すロボットが開示されている。また、特許文献2(特表2015−535787号公報)には、搬送車が棚を人の作業エリアまで搬送するシステムが開示されている。 There are the following prior arts as background art of this technical field. Patent Document 1 (Japanese Patent Laid-Open No. 2015-215651) discloses a robot equipped with an arm, which moves to a shelf position and takes out a product. Patent Document 2 (Japanese Patent Publication No. 2015-535787) discloses a system in which a transport vehicle transports a shelf to a human work area.
特許文献1に示すロボットは、該当の物品が格納されている棚の前まで移動し、到達地点において物品を把持するようにアームを動作させるが、このような手順では、高範囲まで届くリーチが長いアームを装着する必要があり、リーチが長いアームを棚や他の障害物に接触させないように動作させるために、多くの関節自由度が必要となり、システムが高価になる。 The robot shown in Patent Document 1 moves to the front of the shelf where the corresponding article is stored, and moves the arm so as to grip the article at the arrival point. In such a procedure, reach reaches a high range. A long arm needs to be mounted, and a lot of freedom is needed to operate the long reach so that the long arm does not touch the shelf or other obstacles, making the system expensive.
また、特許文献2に示すシステムでは、棚を巡回する人の動作は自動化されるものの、棚から商品を取り出す作業は人手を必要とする。 Moreover, in the system shown in Patent Document 2, although the operation of the person who goes around the shelf is automated, the operation of taking out the product from the shelf requires a manual operation.
本発明では、リーチが短く関節自由度が少ないアームを有するロボットでも、障害物に接触せずに格納手段の物品を出し入れ可能なロボットシステムを提供することを目的とする。 It is an object of the present invention to provide a robot system that can load and unload articles in a storage means without contacting an obstacle even with a robot having a short reach and a low degree of joint freedom.
本願において開示される発明の代表的な一例を示せば以下の通りである。すなわち、ロボットシステムであって、格納手段から物品を取り出すロボットと、前記ロボットの外部又は内部に設けられ、前記ロボットを制御する演算部とを備え、前記ロボットは、前記物品を保持可能なグリッパと、前記グリッパの位置姿勢を変更可能なアームと、当該ロボットの位置姿勢を変更可能な走行部とを有し、前記演算部は、前記格納手段の形状と、前記ロボットの形状と、取り出される対象物品の形状と、前記格納手段内の前記対象物品の位置姿勢とに基づいて、前記ロボットの停止位置姿勢及び前記アームの目標関節角度を算出し、前記ロボットは、前記停止位置姿勢へ移動し、前記アームの関節角度を前記目標関節角度へ変更し、前記格納手段から前記対象物品を取り出すことを特徴とする。 A typical example of the invention disclosed in the present application is as follows. That is, the robot system includes a robot that takes out an article from a storage unit, and a calculation unit that is provided outside or inside the robot and controls the robot. The robot includes a gripper that can hold the article. An arm that can change the position and orientation of the gripper and a traveling unit that can change the position and orientation of the robot, and the computing unit is configured to extract the shape of the storage means, the shape of the robot, and the object to be extracted. Based on the shape of the article and the position and orientation of the target article in the storage means, the stop position and orientation of the robot and the target joint angle of the arm are calculated, and the robot moves to the stop position and orientation, The joint angle of the arm is changed to the target joint angle, and the target article is taken out from the storage means.
本発明の一態様によれば、障害物に接触せずに格納手段の物品を出し入れできる。前述した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施例の説明により明らかにされる。 According to one aspect of the present invention, the article in the storage means can be taken in and out without contacting an obstacle. Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the description of the following embodiments.
<実施例1>
図1は、実施例1のロボットシステムの構成を示す図である。
<Example 1>
FIG. 1 is a diagram illustrating a configuration of the robot system according to the first embodiment.
実施例1のロボットシステムは、ロボット10aと、全体管理装置200とで構成される。
The robot system according to the first embodiment includes a
ロボット10aは、先端にグリッパ11を有するアーム12と、グリッパ11が保持する物品を認識する物品計測センサ18aとを有する。また、ロボット10aのベース部には、走行部13aと、周囲環境計測センサ17aと、演算部14と、吸引力発生部15と、電力供給部16とが設けられる。
The
アーム12は、ベース部上に起立する柱から横方向に延伸し、先端に設けられたグリッパ11で物品を保持する。また、アーム12は、複数の関節を有し、該関節においてアーム12を屈曲させ、アーム12を縮退及び延伸し、グリッパ11の位置を移動する。本実施例のアーム12は、3箇所の関節でグリッパ11を前後及び上下に移動させ、グリッパ11の向きを変えることができるが、より複雑な動きができるアーム(例えば、6軸アーム、横方向に移動可能な水平多関節アーム)でもよい。
The
グリッパ11は、アーム12の先端に設けられ、物品に密着して吸着することによって、アーム12が物品を保持する。グリッパ11は、吸着式グリッパではなく、複数の指を有する多指ハンドグリッパ、2爪単関節グリッパ、2爪平行グリッパなど様々な方式のグリッパを採用できる。
The
物品計測センサ18aは、アーム12の先端に設けられ、グリッパ11が保持する物品を認識するための距離画像カメラで構成される。物品計測センサ18aは、物品を撮影するグレー又はカラーのカメラ(撮像素子)や赤外線カメラなどでもよく、距離画像カメラとカメラとの組合せでもよい。本実施例では、物品計測センサ18aは、ロボット10aの一構成であるが、ロボット10aと別に構成してもよい。例えば、物品計測センサ18aを、格納棚100aに設けたり、格納棚100aが設置される倉庫内の複数箇所に固定的に設けてもよい。
The
ロボット10aのベース部に設けられる走行部13aは、回転するタイヤと、該タイヤを回転駆動するモータとで構成される。タイヤは対向して二つ設けられ、各タイヤの回転方向や回転数を制御することによって、ロボット10aが走行し、方向を転換し、その場で回転できる。ロボット10aのベース部の下部には、図示を省略する補助輪が設けられてもよい。
The
周囲環境計測センサ17aは、レーザ光照射部とレーザ光受光部とを有する二次元又は三次元のレーザスキャナで構成され、周囲にレーザ光を照射し、反射光を測定する。周囲環境計測センサ17aが測定したレーザ反射光によって、周囲の障害物(壁、格納棚など)までの距離を算出でき、該算出された距離を連結して周囲の障害物の位置及び大きさを算出できる。
The ambient
演算部14は、プロセッサ(CPU)、メモリ、補助記憶装置及び通信インターフェースを有する計算機によって構成される。本実施例では、演算部14は、ロボット10aの一構成であるが、ロボット10aと別に設け、ロボット10aと通信可能に構成してもよい。
The
CPUは、メモリに格納されたプログラムを実行する。メモリは、不揮発性の記憶デバイスであるROM及び揮発性の記憶デバイスであるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶デバイスであり、CPUが実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。 The CPU executes a program stored in the memory. The memory includes a ROM that is a nonvolatile storage device and a RAM that is a volatile storage device. The ROM stores an immutable program (for example, BIOS). The RAM is a high-speed and volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and temporarily stores a program executed by the CPU and data used when the program is executed.
補助記憶装置は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成され、CPUが実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、CPUによって実行される。また、補助記憶装置は、格納棚100の形状データ、ロボット10の形状や機構(動作範囲)のデータ、物品101の形状や大きさ、位置姿勢のデータ、物品101を保持する際の物品101に対するグリッパ11の相対位置姿勢のデータ、ロボット10や格納棚100の位置姿勢のデータ、倉庫の形状や通路のデータを格納する。
The auxiliary storage device is configured by a large-capacity and nonvolatile storage device such as a magnetic storage device (HDD) or a flash memory (SSD), for example, and stores a program executed by the CPU and data used when the program is executed. . That is, the program is read from the auxiliary storage device, loaded into the memory, and executed by the CPU. The auxiliary storage device also stores the shape data of the storage shelf 100, the data of the shape and mechanism (operation range) of the robot 10, the data of the shape and size of the article 101, the position and orientation data, and the article 101 when the article 101 is held. The relative position and orientation data of the
通信インターフェースは、所定のプロトコルに従って、他の装置(例えば、全体管理装置200)との通信を制御するネットワークインターフェース装置である。 The communication interface is a network interface device that controls communication with another device (for example, the overall management device 200) according to a predetermined protocol.
CPUが実行するプログラムは、リムーバブルメディア(フラッシュメモリ、CD−ROMなど)又はネットワークを介して演算部14に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置に格納される。このため、演算部14は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェース(例えば、USBポート)を有するとよい。なお、演算部14において、プログラムによって実装される機能ブロックの全部又は一部は、物理的な集積回路(例えば、Field-Programmable Gate Array)等によって構成されてもよい。
A program executed by the CPU is provided to the
吸引力発生部15は、コンプレッサ(又は、ポンプ)で構成され、圧縮空気(又は、低圧空気)を生成して、グリッパ11に供給することによって、グリッパ11の吸引力や把持力を生成する。
The suction
電力供給部16は、電池であり、走行部13a、演算部14、周囲環境計測センサ17a、物品計測センサ18aなどのロボット10aの各部に電力を供給する。
The
全体管理装置200は、プロセッサ(CPU)、メモリ、補助記憶装置及び通信インターフェースを有する計算機によって構成される。全体管理装置200とロボット10aとは無線通信によって接続される。
The
CPUは、メモリに格納されたプログラムを実行する。メモリは、不揮発性の記憶デバイスであるROM及び揮発性の記憶デバイスであるRAMを含む。ROMは、不変のプログラム(例えば、BIOS)などを格納する。RAMは、DRAM(Dynamic Random Access Memory)のような高速かつ揮発性の記憶デバイスであり、CPUが実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを一時的に格納する。 The CPU executes a program stored in the memory. The memory includes a ROM that is a nonvolatile storage device and a RAM that is a volatile storage device. The ROM stores an immutable program (for example, BIOS). The RAM is a high-speed and volatile storage device such as a DRAM (Dynamic Random Access Memory), and temporarily stores a program executed by the CPU and data used when the program is executed.
補助記憶装置は、例えば、磁気記憶装置(HDD)、フラッシュメモリ(SSD)等の大容量かつ不揮発性の記憶装置によって構成され、CPUが実行するプログラム及びプログラムの実行時に使用されるデータを格納する。すなわち、プログラムは、補助記憶装置から読み出されて、メモリにロードされて、CPUによって実行される。また、補助記憶装置は、格納棚100の形状データ、ロボット10の形状や機構(動作範囲)のデータ、物品101の形状や大きさ、位置姿勢のデータ、物品101を保持する際の物品101に対するグリッパ11の相対位置姿勢のデータ、ロボット10や格納棚100の位置姿勢のデータ、倉庫の形状や通路のデータを格納してもよい。
The auxiliary storage device is configured by a large-capacity and nonvolatile storage device such as a magnetic storage device (HDD) or a flash memory (SSD), for example, and stores a program executed by the CPU and data used when the program is executed. . That is, the program is read from the auxiliary storage device, loaded into the memory, and executed by the CPU. The auxiliary storage device also stores the shape data of the storage shelf 100, the data of the shape and mechanism (operation range) of the robot 10, the data of the shape and size of the article 101, the position and orientation data, and the article 101 when the article 101 is held. Data on the relative position and orientation of the
CPUが実行するプログラムは、リムーバブルメディア(CD−ROM、フラッシュメモリなど)又はネットワークを介して全体管理装置200に提供され、非一時的記憶媒体である不揮発性の補助記憶装置に格納される。このため、全体管理装置200は、リムーバブルメディアからデータを読み込むインターフェースを有するとよい。
A program executed by the CPU is provided to the
全体管理装置200は、物理的に一つの計算機上で、又は、論理的又は物理的に構成された複数の計算機上で構成される計算機システムであり、同一の計算機上で別個のスレッドで動作してもよく、複数の物理的計算機資源上に構築された仮想計算機上で動作してもよい。
The
また、全体管理装置200において、プログラムによって実装される機能ブロックの全部又は一部は、物理的な集積回路(例えば、Field-Programmable Gate Array)等によって構成されてもよい。
In the
次に、図2及び図3を参照して、ロボット10aによる物品のピッキングを説明する。
Next, picking of an article by the
図2は、格納棚内の物品をピッキングする実施例1のロボットシステムを示す図である。 FIG. 2 is a diagram illustrating the robot system according to the first embodiment that picks articles in a storage shelf.
図2に示すロボットシステムは、ロボット10a、格納棚100a及び全体管理装置200(図示省略)を含む。ロボット10aは、格納棚100aから取り出される物品101aの正面に移動し、当該物品101aの側面にグリッパ11を吸着して、アーム12の関節を曲げることによって、物品101aを格納棚100aから取り出す。
The robot system shown in FIG. 2 includes a
図3は、容器内の物品をピッキングする実施例1のロボットシステムを示す図である。 FIG. 3 is a diagram illustrating the robot system according to the first embodiment that picks an article in a container.
図3に示すロボットシステムは、ロボット10a、格納容器150a及び全体管理装置200(図示省略)を含む。ロボット10aは、格納容器150aから取り出される物品101aの正面に移動し、当該物品101aの上面にグリッパ11を吸着して、アーム12の関節を曲げることによって、物品101aを格納容器150aから取り出す。
The robot system shown in FIG. 3 includes a
なお、実施例1において物品が格納される格納手段として格納棚100a及び格納容器150aについて説明したが、物品を格納し保管できる物であれば、どの様な形態でもよい。
In addition, although the
図4は、実施例1のロボット10aの動作を制御する処理のフローチャートである。図4に示す処理を行うプログラムは、ロボット10aの演算部14のCPUが実行する。
FIG. 4 is a flowchart of a process for controlling the operation of the
まず、ロボット10aは、格納棚100aから物品101aを取り出す指令を全体管理装置200から受信すると(1001)、格納棚100aの手前、すなわち格納棚100aに格納された物品101を計測できる位置まで自律的に移動する(1002)。なお、本明細書において、自律的に移動するとは、演算部14がロボット10aの位置姿勢(自己位置)を推定し、計画した経路と自己位置との位置関係からロボット10aが経路に沿って移動するように走行部13aを制御することを意味する。自己位置の推定は、周囲環境計測センサ17aで計測した周囲の障害物の位置及び大きさと、演算部14の補助記憶装置に格納された倉庫の形状データと照合することで行う。また、経路は、長距離経路と短距離経路に分けられ、1002の経路は長距離経路に該当する。長距離経路は、倉庫の通路データを用いて、ロボット10aの現在地から目的地(ここでは、格納棚100aに格納された物品101を計測できる位置)までを通路に沿って結ぶことによって計画され、ロボット10aの演算部14が計画しても、全体管理装置200が計画してロボット10aへの指令に含めてもよい。また、交差点など他のロボット10と接近する可能性が高い箇所に侵入する際には、全体管理装置200と通信し、交差点への侵入可否を問い合わせてもよい。一方、短距離経路は、ロボット10aの演算部14により、現在地から目的地までを単純に直線で結ぶことによって、あるいは干渉回避移動軌跡904として計画される。干渉回避移動軌跡904は後述する。
First, when the
そして、ロボット10aは、物品計測センサ18aによって格納棚100aに格納された物品101を計測する(1003)。そして、演算部14は、物品計測センサ18aによる計測結果に対し、予め登録されている物品101の形状や大きさを用いて、格納棚100a内の各物品101の詳細な位置姿勢を算出する(1004)。例えば、物品計測センサ18aが物品101を含んだ距離画像を取得し、予め登録されている物品101の形状と大きさに合致する部分を距離画像の中から探索することによって、各物品101の詳細な位置姿勢を算出できる。なお、全体管理装置200から格納棚100a内の物品101の詳細な位置姿勢を取得できる場合、ステップ1003及び1004の処理を省略できる。
Then, the
そして、演算部14は、物品101aを保持するためのロボット10aの停止位置姿勢900aを算出する(1005)。この算出は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、予め定められた物品101aを保持するための物品101aから見たグリッパ11の相対位置姿勢のデータと、1004で算出した物品101aの位置姿勢から、物品101aを保持するためのグリッパ11の絶対位置姿勢を算出する。続いて、シミュレーション内において、ロボット10aの仮の停止位置姿勢を設定し、ロボット10aの形状や機構のデータを用いて、その仮の停止位置姿勢において算出したグリッパ11の絶対位置姿勢をロボット10aが取ることが可能か不可能かを確認する。この確認は逆運動学問題を解くことによって実現できる。この確認の結果が可能である場合は、仮の停止位置姿勢を停止位置姿勢900aとして出力する。確認の結果が不可能である場合は、仮の停止位置姿勢の微小変更し、グリッパ11の絶対位置姿勢の実現可否の確認を再度実行する。これを、確認の結果が可能となるまで繰り返す。本実施例において、物品101aを保持するための物品101aから見たグリッパ11の相対位置姿勢は、物品101aの正面の中心で垂直な方向であることから、物品101aを取り出すためのロボット10aの停止位置は、物品101aの正面(ロボット10aに向いた面)に正対する位置となる。
Then, the
その後、ロボット10aは、算出された停止位置姿勢900aへ自律的に移動する(1006)。このときの経路は短距離経路に該当し、ロボット10aは、現在地にて停止位置姿勢900aの位置に向かう方向へとその場で旋回し、停止位置姿勢900aの位置まで直線的に移動し、停止位置姿勢900aの位置でその場旋回することによって姿勢を合わせ、最終的にロボット10aは停止位置姿勢900aとなる。
Thereafter, the
物品101aを保持可能な位置姿勢へグリッパ11が移動するように、アーム12の関節の角度を目標関節角度901aに変更する(1007)。1005における逆運動学問題を解いた結果が、グリッパ11の絶対位置姿勢をロボット10aが取るためのアーム12の目標関節角度901aとなる。例えば、現在の関節角度から一定の角速度で目標関節角度901aへと関節角度を徐々に推移させていく方法がある。その結果、取り出すべき物品101aの正面に正対して、物品101aを吸着可能なように、グリッパ11が移動する。
The angle of the joint of the
次に、グリッパ11が物品101aを保持する(1008)。例えば、物品101aに面接触したグリッパ11を減圧し、グリッパ11に物品101aを吸着する。
Next, the
そして、物品101aを保持したまま格納棚100aから引き出すように、アーム12の関節角度を終了関節角度902へ変更し、グリッパ11を移動する(1009)。例えば、グリッパ11の姿勢及び物品101aの姿勢を1008の状態のまま変更することなく、格納棚100aから物品101aが完全に離れる位置まで、格納棚100aの正面に対し垂直に移動させる。格納棚100aから物品101aが完全に離れたときのアーム12の関節角度が終了関節角度902となる。
Then, the joint angle of the
その後、演算部14は、アーム12の関節角度が終了関節角度902へ変更されたことを確認し、全体管理装置200へ作業完了報告を送信する(1010)。
Thereafter, the
図5は、実施例1の物品101の位置姿勢に対応するロボット10aの停止位置姿勢900を示す図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating a stop position / posture 900 of the
前述したように、実施例1では、グリッパ11が物品101aを保持できる位置にロボット10aが停止する。すなわち、取り出すべき物品101の位置姿勢によってロボットが停止する位置姿勢が異なる。例えば、格納棚100aの下の間口の中列上段の物品101aを取り出す場合、ロボット10aは停止位置姿勢900aに停止する。また、格納棚100aの下の間口の左列上段の物品101eを取り出す場合、ロボット10aは停止位置姿勢900eに停止する。さらに、格納棚100aの下の間口の左列上段の物品101iを取り出す場合、ロボット10aは停止位置姿勢900iに停止する。
As described above, in the first embodiment, the
なお、停止位置姿勢900及び目標関節角度901は、グリッパ11の種類やアーム12に対する取り付け位置姿勢、物品101の形状や大きさによって異なる。このため、演算部14は、グリッパ11が物品101にアクセスする方向の情報を用いて、停止位置姿勢900及び目標関節角度901を算出する。
The stop position / posture 900 and the target joint angle 901 differ depending on the type of the
ここまで、実施例1において、図2に示す格納棚100a内に格納されている物品を取り出す場合について説明したが、図3に示す格納容器150aに格納された物品151aを取り出す場合も同様である。すなわち、グリッパ11が物品の上面に正対して、物品151aを吸着可能な位置に、ロボット10aが移動する。
So far, in the first embodiment, the case where the article stored in the
以上に説明したように、実施例1では、物品101aを保持するためのロボット10aの停止位置姿勢900aを算出し、当該停止位置姿勢900aへ移動した後に、グリッパ11が物品101aを保持するので、グリッパ11が物品101aに正しく接触できる位置から物品101aにアクセスでき、違う物品101を取り出したり、物品101aを取りこぼしたりするミスが軽減できる。
As described above, in the first embodiment, the
<実施例2>
本実施例では、格納棚100の奥に置かれた物品101を取り出すことが可能な格納棚内物品ピッキングロボットシステムの例を説明する。
<Example 2>
In this embodiment, an example of an article picking robot system in the storage shelf that can take out the article 101 placed in the back of the storage shelf 100 will be described.
図6は、実施例2のロボットシステムの構成を示す図である。 FIG. 6 is a diagram illustrating a configuration of the robot system according to the second embodiment.
実施例2のロボットシステムは、ロボット10a、格納棚100M及び全体管理装置200を含む。ロボット10aは、格納棚100Mから取り出される物品101Mの正面に移動し、当該物品101Mの側面にグリッパ11を吸着して、アーム12の関節を曲げることによって、物品101Mを格納棚100Mから取り出す。
The robot system according to the second embodiment includes a
実施例2では、格納棚100Mの奥に置かれている物品101Mをロボット10aが取り出す例を説明する。格納棚100Mの奥に置かれている物品101Mを取り出す場合、ロボット10aが格納棚100Mに近づいた状態で、物品101Mを吸着するためにアーム12を目標関節角度901Mへ変更すると、格納棚100Mの間口を区画する棚板に当接することがある。また、ロボット10aが物品101Mを保持した後、直ちにアーム12を終了関節角度902へ変更すると、格納棚100Mの間口を区画する棚板に当接することがある。このため、格納棚100Mの奥に置かれている物品101Mを取り出す場合には、特別の手順が必要となる。
In the second embodiment, an example in which the
図7は、実施例2の格納棚100Mの奥に置かれている物品101Mを取り出すためのロボット10aの停止位置姿勢900Mを示す図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a stop position /
前述したように、実施例2では、グリッパ11が物品101Mを保持できる位置にロボット10aが停止する。すなわち、取り出すべき物品101によってロボットの停止位置姿勢が異なる。例えば、格納棚100Mの下の間口の左列上段の物品101Mを取り出す場合、ロボット10aは停止位置姿勢900Mに停止する。停止位置姿勢900Mは、格納棚100Mの最前面の物品101を取り出すための停止位置姿勢900eより格納棚100Mに近い位置である。
As described above, in the second embodiment, the
次に、図8及び図9を参照して、実施例2のロボット10aが格納棚100Mの奥に置かれた物品101Mを取り出す動作を説明する。図8は、実施例2のロボット10aが物品101Mを保持するまでの動作を制御する処理のフローチャートである。図9は、実施例2のロボット10aが物品101Mを保持するまでの動作を示す図である。
Next, with reference to FIG. 8 and FIG. 9, an operation in which the
まず、ロボット10aは、図4のステップ1001から1004を実行する(1101)。すなわち、ロボット10aは、格納棚100Mから物品101Mを取り出す指令を全体管理装置200より受信し(1001)、格納棚100Mに格納された物品101を計測できる位置まで自律的に移動し(1002)、物品計測センサ18aによって格納棚100Mに格納された物品101を計測し(1003)、格納棚100M内の各物品101の詳細な位置姿勢を算出する(1004)。この状態では、図9(a)に示すように、ロボット10aは、取り出すべき物品101Mや周囲の状況を見渡せる、格納棚100Mから離れた位置にいる。
First, the
そして、演算部14は、物品101Mを保持するためのロボット10aの停止位置姿勢900M及びアーム12の目標関節角度901Mを算出する(1102)。この算出は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、予め定められた物品101Mを保持するための物品101Mから見たグリッパ11の相対位置姿勢のデータと、1004で算出した物品101Mの位置姿勢から、物品101Mを保持するためのグリッパ11の絶対位置姿勢を算出する。続いて、シミュレーション内において、ロボット10aの仮の停止位置姿勢を設定し、その仮の停止位置姿勢において算出したグリッパ11の絶対位置姿勢をロボット10aが取ることが可能か不可能かを確認する。この確認は逆運動学問題を解くことで実現でき、その結果、アーム12の仮の目標関節角度を同時に得ることができる。この確認の結果が可能である場合は、さらに、ロボット10aの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、1101中の1003で計測した距離画像を用いて、ロボット10aが仮の停止位置姿勢と仮の目標関節角度を取った際に、ロボット10aが格納棚100や他の物品と接触するか否かを確認する。接触しない場合は、仮の停止位置姿勢を停止位置姿勢900Mとして、仮の目標関節角度を目標関節角度901Mとしてそれぞれ出力する。確認の結果が不可能である場合、又は「接触する」である場合は、仮の停止位置姿勢の微小変更し、グリッパ11の絶対位置姿勢の実現可否の確認と、ロボット10aが接触するか否かの確認とを再度実行する。これらを、確認の結果が可能でかつ「接触しない」となるまで繰り返す。本実施例において、物品101Mを保持するための物品101Mから見たグリッパ11の相対位置姿勢は、物品101Mの正面の中心で垂直な方向であることから、物品101Mを取り出すためのロボット10aの停止位置は、物品101Mの正面(ロボット10aに向いた面)に正対する位置となる。また、グリッパ11が格納棚100Mの奥の物品101Mに届くようにアーム12を延伸した状態が目標関節角度901Mとなる(図9(b))。
Then, the
次に、演算部14は、ロボット10aが停止位置姿勢900Mにいるときに、アーム12を現在の関節の角度から目標関節角度901Mへ推移可能かを判定する(1103)。例えば、格納棚100Mが設置された倉庫及び格納棚100Mの形状データ(例えば、倉庫の壁や柱の位置及び大きさ、格納棚100Mの形状及び位置を表すCADデータ)を参照し、アーム12の先端(グリッパ11)が移動可能な範囲の空間において、アーム12が障害物(格納棚100M、他のロボット10、倉庫の柱や壁など)と干渉することなく、現在の関節角度から目標関節角度901Mへと推移可能な軌跡を探索する。この探索は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、停止位置姿勢900M、ロボット10aの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、1101中の1003で計測した距離画像を用いて、多数のアーム12の関節角度に対し、ロボット10aが格納棚100Mや他の物品と接触するか否かを確認し、接触しない関節角度を記憶しておく。次に、記憶した関節角度を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い関節角度同士を繋いだ関節角度推移グラフを作成する。その後、関節角度推移グラフを辿り、現在の関節角度から目標関節角度901Mへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、アーム12を現在の関節の角度から目標関節角度901Mへ推移可能と判定する。例えば、図9(c)に示すように、ロボット10aが停止位置姿勢900Mにおいて、アーム12を目標関節角度901Mに推移しようとすると必ず上の棚板と接触する場合、予め定められた時間内で道筋を発見できずに、推移不可能であると判定される。
Next, when the
その結果、アーム12が目標関節角度901Mに推移不可能であれば、ステップ1107に進む。一方、アーム12が目標関節角度901Mに推移可能であれば、演算部14は、ロボット10aが停止位置姿勢900Mにいるとき、アーム12を現在関節角度から目標関節角度901Mへ推移する干渉回避関節角度軌跡を決定する(1104)。具体的には、ステップ1103におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の状態から目標関節角度901Mへ推移する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避関節角度軌跡に決定する。
As a result, if the
そして、ロボット10aは、停止位置姿勢900Mへ自律的に移動し(1105)、干渉回避関節角度軌跡に従ってアーム12を制御し、グリッパ11を移動する(1106)。1105の経路は短距離経路に該当する。その後、グリッパ11が物品101Mを保持する(1111)。例えば、物品101Mに面接触したグリッパ11を減圧し、グリッパ11に物品101Mを吸着する。
Then, the
一方、ステップ1103において、アーム12が障害物と干渉するので目標関節角度901Mに推移不可能であると判定された場合、ステップ1107において、演算部14は、アーム12が目標関節角度901Mであるとき、ロボット10aを現在位置姿勢から停止位置姿勢900Mへ移動可能かを判定する。この判定は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、目標関節角度901M、倉庫の形状データ、ロボット10aの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ1101中のステップ1003で計測した距離画像を用いて、格納棚100Mの近傍における多数のロボット10aの位置姿勢において、ロボット10aが格納棚100や他の物品と接触するか否かを確認し、接触しない位置姿勢を記憶しておく。次に、記憶した位置姿勢を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い位置姿勢同士を繋いだ移動グラフを作成する。その後、移動グラフを辿り、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900Mへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、ロボット10aを現在の位置姿勢から停止位置姿勢900Mへ移動可能であると判定する。
On the other hand, if it is determined in
その結果、ロボット10aが停止位置姿勢900Mまで移動不可能であれば、ステップ1102に戻り、停止位置姿勢900M及び目標関節角度901Mの別の組み合わせを算出する。このとき、停止位置姿勢900M及び目標関節角度901Mの一方が新たなものでもよく、停止位置姿勢900M及び目標関節角度901Mの両方が新たなものでもよい。
As a result, if the
一方、ロボット10aが障害物と干渉せずに停止位置姿勢900Mまで移動可能であれば、演算部14は、アーム12が目標関節角度901Mとなっているときに、ロボット10aが現在位置姿勢からを停止位置姿勢900Mへ移動する干渉回避移動軌跡904Mを決定する(1108)。具体的には、ステップ1107におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900Mへ移動する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避移動軌跡904Mに決定する(図9(d))。
On the other hand, if the
その後、アーム12が関節角度を目標関節角度901Mへ変更し(1109)、演算部14が干渉回避移動軌跡904Mに従って走行部13aを制御し、ロボット10aが移動する(1110、図9(e)参照)。その後、グリッパ11が物品101Mを保持する(1111、図9(f)参照)。
Thereafter, the
図10に示すように、実施例2のロボット10aは、格納棚100Mの奥に置かれている物品101Mを保持するために、アーム12の関節角度を目標関節角度901Mとした状態で(1109)、干渉回避移動軌跡904Mに従って格納棚100Mに近づく。
As shown in FIG. 10, the
図11は、実施例2のロボット10aが物品101Mを保持した後の動作を制御する処理のフローチャートである。すなわち、図11に示す処理は、図8に示す処理の後に実行される。また、図12は、実施例2のロボット10aが物品101Mを保持した後の動作を示す図である。
FIG. 11 is a flowchart of a process for controlling the operation after the
まず、演算部14は、物品101Mを保持したまま格納棚100Mから引き出すための、ロボット10aの停止位置姿勢900Q及びアーム12の目標関節角度901Qを算出する(1112)。ここで算出される停止位置姿勢900Q及び目標関節角度901Qは、ロボット10aが格納棚100Mから離れ、ロボット10aが次の動作に移行できる位置姿勢及びアーム12の目標関節角度である(図12(b))。
First, the
次に、演算部14は、ロボット10aが現在位置姿勢にいるとき、アーム12を現在関節角度から目標関節角度901Qへ推移可能かを判定する(1113)。例えば、格納棚100Mが設置された倉庫及び格納棚100Mの形状データ(例えば、ステップ1103と同様に、倉庫の壁や柱の位置及び大きさ、格納棚100Mの形状及び位置を表すCADデータ)を参照し、アーム12の先端(グリッパ11)が移動可能な範囲の空間において、アーム12が障害物と干渉することなく、現在の関節角度から目標関節角度901Qへと推移可能な軌跡を探索する。この探索は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、現在位置姿勢、ロボット10aの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ1101中のステップ1003で計測した距離画像を用いて、多数のアーム12の関節角度に対し、ロボット10aが格納棚100や他の物品と接触するか否かを確認し、接触しない関節角度を記憶しておく。次に、記憶した関節角度を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い関節角度同士を繋いだ関節角度推移グラフを作成する。その後、関節角度推移グラフを辿り、現在の関節角度から目標関節角度901Qへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、アーム12を現在の関節の角度から目標関節角度901Qへ推移可能として判定する。例えば、図12(c)に示すように、ロボット10aが現在位置姿勢において、アーム12を目標関節角度901Qに推移しようとすると必ず上の棚板と接触する場合、予め定められた時間内で道筋を発見できずに、推移不可能であると判定される。
Next, the
その結果、アーム12が目標関節角度901Qに推移不可能であれば、ステップ1117に進む。一方、アーム12が目標関節角度901Qに推移可能であれば、演算部14は、ロボット10aが現在位置姿勢にいるとき、アーム12を現在関節角度から目標関節角度901Qへ推移する干渉回避関節角度軌跡を決定する(1114)。具体的には、ステップ1113におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の状態から目標関節角度へ推移する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避関節角度軌跡に決定する。
As a result, if the
そして、ロボット10aは、干渉回避関節角度軌跡に従ってアーム12を制御し、グリッパ11を移動し(1115)、停止位置姿勢900Qへ自律的に移動する(1116)。1116の経路は短距離経路に該当する。その後、演算部14は、ロボット10aが停止位置姿勢900Qへ移動し、アーム12の関節角度が目標関節角度901Qへ変更されたことを確認した後、全体管理装置200へ作業完了報告を送信する(1121)。
Then, the
一方、ステップ1113において、アーム12が障害物と干渉せずに目標関節角度901Qに変形不可能であると判定された場合、演算部14は、アーム12が現在の関節角度であるとき、ロボット10aを現在位置姿勢から停止位置姿勢900Qへ移動可能かを判定する(1117)。この判定は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、アーム12の現在の関節角度、倉庫の形状データ、ロボット10aの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ1101中のステップ1003で計測した距離画像を用いて、格納棚100Mの近傍における多数のロボット10aの位置姿勢に対し、ロボット10aが格納棚100や他の物品と接触するか否かを確認し、接触しない位置姿勢を記憶しておく。次に、記憶した位置姿勢を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い位置姿勢同士を繋いだ移動グラフを作成する。その後、移動グラフを辿り、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900Qへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、ロボット10aを現在の位置姿勢から停止位置姿勢900Qへ移動可能であると判定する(図12(d))。
On the other hand, when it is determined in
その結果、ロボット10aが停止位置姿勢900Qまで移動不可能であれば、ステップ1112に戻り、停止位置姿勢900Q及び目標関節角度901Qの別の組み合わせを算出する。このとき、停止位置姿勢900Q及び目標関節角度901Qの一方が新たなものでもよく、停止位置姿勢900Q及び目標関節角度901Qの両方が新たなものでもよい。
As a result, if the
一方、ロボット10aが障害物と干渉せずに停止位置姿勢900Qまで移動可能であれば、演算部14は、アーム12が目標関節角度901Qとなっているときに、ロボット10aが現在位置姿勢からを停止位置姿勢900Qへ移動する干渉回避移動軌跡904Qを決定する(1118)。具体的には、ステップ1107におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900Qへ移動する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避移動軌跡904Qに決定する。
On the other hand, if the
その後、演算部14が干渉回避移動軌跡904Qに従って走行部13aを制御し、ロボット10aが移動し(1119、図12(e))、アーム12が関節角度を目標関節角度901Qへ変更する(1120、図12(f))。その後、演算部14は、ロボット10aが停止位置姿勢900Qへ移動し、アーム12の関節角度が目標関節角度901Qへ変更されたことを確認し、全体管理装置200へ作業完了報告を送信する(1121)。
Thereafter, the
ここまで、実施例2において、図6に示す格納棚100M内に格納されている物品を取り出す場合について説明したが、図3に示す格納容器150aに格納された物品151aを取り出す場合も同様である。すなわち、グリッパ11が物品の上面に正対して、物品151aを吸着可能な位置に、ロボット10aが移動する。
So far, in the second embodiment, the case where the article stored in the
以上に説明したように、実施例2では、物品101Mを保持するためのロボット10aの停止位置姿勢900M及び目標関節角度901Mを算出し、アーム12が目標関節角度901Mの状態で、ロボット10aが停止位置姿勢900Mへ移動した後に、グリッパ11が物品101Mを保持する。また、物品101Mを格納棚100Mから取り出した状態での停止位置姿勢900Q及び目標関節角度901Qを算出し、アーム12が物品101Mを保持した関節角度(901M)の状態で、ロボット10aが停止位置姿勢900Qへ移動した後に、アーム12が目標関節角度901Qへと推移する。この一連の動作により、物品101Mが格納棚100Mの奥に格納されていても、ロボット10aが格納棚100Mや他の物品と接触することなく、グリッパ11が物品101Mに正しく接触できる位置から物品101Mにアクセスでき、違う物品101を取り出したり、物品101Mを取りこぼしたりするミスを軽減できる。
As described above, in the second embodiment, the stop position /
<実施例3>
図13は、実施例3のロボットシステムの構成を示す図である。
<Example 3>
FIG. 13 is a diagram illustrating the configuration of the robot system according to the third embodiment.
実施例3のロボットシステムは、ロボット10bと、搬送車90bと、全体管理装置200とで構成される。
The robot system according to the third embodiment includes a
ロボット10bは、先端にグリッパ11を有するアーム12と、グリッパ11が保持する物品を認識する物品計測センサ18bと、演算部14と、吸引力発生部15と、電力供給部16とを有する。実施例3のロボット10bは、実施例1のロボット10aと異なり、走行部と周囲環境計測センサとを有さない。アーム12、物品計測センサ18b、演算部14、吸引力発生部15及び電力供給部16の構成は、前述した実施例1のロボット10aと同じであるため、説明を省略する。
The
搬送車90bは、積載部91と、走行部13aと、周囲環境計測センサ17bとを有する。
The
積載部91は、搬送車90bの上部に設けられており、所定の位置姿勢になったとき又は全体管理装置200の指令信号に従って、上部を上昇及び下降する。例えば、図14に示すように、積載部91の上昇によって、搬送車90bが格納棚100bの下部と係合し、格納棚100bを持ち上げた状態で格納棚100bを搬送する。また、図15に示すように、積載部91に載置された格納容器150bを搬送する。
The
走行部13aは、回転するタイヤと、該タイヤを回転駆動するモータとで構成される。タイヤは対向して二つ設けられ、各タイヤの回転方向や回転数を制御することによって、搬送車90bが走行し、方向を転換し、その場で回転できる。搬送車90bの下部には、図示を省略する補助輪が設けられてもよい。
The traveling
周囲環境計測センサ17bは、レーザ光照射部とレーザ光受光部とを有する二次元又は三次元のレーザスキャナで構成され、周囲にレーザ光を照射し、反射光を測定する。周囲環境計測センサ17bが測定したレーザ反射光によって、周囲の障害物(壁、格納棚など)までの距離を算出でき、該算出された距離を連結して周囲の障害物の位置及び大きさを算出できる。
The ambient
全体管理装置200は、有線又は無線の通信によってロボット10bと接続され、無線通信によって搬送車90bと接続される。全体管理装置200の構成は、前述した実施例1と同じであるため説明を省略する。
The
本実施例では、演算部14は、ロボット10bの一構成であるが、ロボット10bと別に構成してもよい。例えば、搬送車90bが演算部14を有し、搬送車90bとロボット10aが通信可能に構成してもよい。
In the present embodiment, the
次に、図14及び図15を参照して、ロボット10bによる物品のピッキングを説明する。
Next, with reference to FIGS. 14 and 15, picking of an article by the
図14は、格納棚内の物品をピッキングする実施例3のロボットシステムを示す図である。 FIG. 14 is a diagram illustrating the robot system according to the third embodiment that picks articles in a storage shelf.
図14に示すロボットシステムは、ロボット10b、搬送車90b、格納棚100b及び全体管理装置200(図示省略)を含む。格納棚100bから取り出される物品101bの正面にロボット10bが位置するように、格納棚100bを積載した搬送車90bが移動する。ロボット10bは、当該物品101bの側面にグリッパ11を吸着して、アーム12の関節を曲げることによって、物品101bを格納棚100bから取り出す。
The robot system shown in FIG. 14 includes a
図15は、容器内の物品をピッキングする実施例3のロボットシステムを示す図である。 FIG. 15 is a diagram illustrating a robot system according to a third embodiment that picks an article in a container.
図15に示すロボットシステムは、ロボット10b、搬送車90b、格納容器150b及び全体管理装置200(図示省略)を含む。格納容器150bから取り出される物品101bの正面にロボット10bが位置するように、格納容器150bを積載した搬送車90bが移動する。ロボット10bは、当該物品101bの上面にグリッパ11を吸着して、アーム12の関節を曲げることによって、物品101bを格納容器150bから取り出す。
The robot system shown in FIG. 15 includes a
なお、実施例3において物品が格納される格納手段として格納棚100b及び格納容器150bについて説明したが、物品を格納し保管できる物であれば、どの様な形態でもよい。
Although the
図16は、実施例3のロボット10bの動作を制御する処理のフローチャートである。図16に示す処理を行うプログラムは、ロボット10bの演算部14のCPUが実行する。
FIG. 16 is a flowchart of a process for controlling the operation of the
まず、ロボット10bは、格納棚100bから物品101bを取り出す指令を全体管理装置200から受信する。さらに、搬送車90bは、ロボット10bが格納棚100bから物品101bを取り出す指令を全体管理装置200から受信すると(2001)、格納棚100bを積載可能な位置まで自律的に移動し(2002)、格納棚100bを積載し(2003)、ロボット10bの手前、すなわち、ロボット10bが格納棚100bに格納された物品101を計測できる位置まで自律的に移動して、格納棚100bを搬送する(2004)。2002及び2004の経路は長距離経路に該当する。
First, the
そして、ロボット10bは、物品計測センサ18bによって格納棚100bに格納された物品101を計測する(2005)。そして、演算部14は、物品計測センサ18bによる計測結果に対し、予め登録されている物品101の形状や大きさを用いて、格納棚100b内の各物品101の詳細な位置姿勢を算出する(2006)。例えば、物品計測センサ18bが物品101を含んだ距離画像を取得し、予め登録されている物品101の形状と大きさに合致する部分を距離画像の中から探索することによって、各物品101の詳細な位置姿勢を算出できる。なお、全体管理装置200から格納棚100b内の物品101の詳細な位置姿勢を取得できる場合、ステップ2005及び2006の処理を省略できる。
Then, the
そして、演算部14は、物品101bを保持するための格納棚100bの停止位置姿勢900bを算出する(2007)。この算出は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、予め定められた物品101bを保持するための物品101bから見たグリッパ11の相対位置姿勢のデータと、2006で算出した物品101bの位置姿勢から、物品101bを保持するためのグリッパ11の絶対位置姿勢を算出する。続いて、シミュレーション内において、格納棚100bの仮の停止位置姿勢を設定し、ロボット10bの形状や機構のデータを用いて、その仮の停止位置姿勢において算出したグリッパ11の絶対位置姿勢をロボット10bが取ることが可能か不可能かを確認する。この確認は逆運動学問題を解くことによって実現できる。この確認の結果が可能である場合は、仮の停止位置姿勢を停止位置姿勢900bとして出力する。確認の結果が不可能である場合は、仮の停止位置姿勢の微小変更し、グリッパ11の絶対位置姿勢の実現可否の確認を再度実行する。これを、確認の結果が可能となるまで繰り返す。本実施例において、物品101bを保持するための物品101bから見たグリッパ11の相対位置姿勢は、物品101bの正面の中心で垂直な方向であることから、物品101bを取り出すための格納棚100bの停止位置は、ロボット10bが物品101bの正面(ロボット10bに向いた面)に正対する位置となる。
And the calculating
その後、搬送車90bは、算出された停止位置姿勢900bへ自律的に移動し、格納棚100bを搬送する(2008)。このときの経路は短距離経路に該当し、搬送車90bは、現在地にて停止位置姿勢900bの位置に向かう方向へとその場で旋回し、停止位置姿勢900bの位置まで直線的に移動し、停止位置姿勢900bの位置でその場旋回することにょって姿勢を合わせ、最終的に格納棚100bは停止位置姿勢900bとなる。
Thereafter, the
物品101bを保持可能な位置姿勢へグリッパ11が移動するように、アーム12の関節の角度を目標関節角度901bに推移する(2009)。2007における逆運動学問題を解いた結果が、グリッパ11の絶対位置姿勢をロボット10aが取るためのアーム12の目標関節角度901bとなる。例えば、現在の関節角度から一定の角速度で目標関節角度901bへと関節角度を徐々に推移させていく方法がある。その結果、取り出すべき物品101bの正面に正対して、物品101bを吸着可能なように、グリッパ11が移動する。
The angle of the joint of the
次に、グリッパ11が物品101bを保持する(2010)。例えば、物品101bに面接触したグリッパ11を減圧し、グリッパ11に物品101bを吸着する。
Next, the
そして、物品101bを保持したまま格納棚100bから引き出すように、アーム12の関節角度を終了関節角度902へ変更し、グリッパ11を移動する(2011)。例えば、グリッパ11の姿勢及び物品101bの姿勢を2010の状態のまま変更することなく、格納棚100bから物品101bが完全に離れる位置まで、格納棚100bの正面に対し垂直に移動させる。格納棚100bから物品101bが完全に離れたときのアーム12の関節角度が終了関節角度902となる。
Then, the joint angle of the
その後、アーム12の関節角度が終了関節角度902へ変更された後、搬送車90bは、設置位置姿勢へ自律的に移動し、格納棚100bを搬送し(2012)、格納棚100bを定められた位置に設置する(2013)。その後、搬送車90bは、全体管理装置200へ作業完了報告を送信する(2014)。2012の経路は長距離経路に該当する。
Thereafter, after the joint angle of the
図17は、実施例3の物品101の位置姿勢に対応する格納棚100bの停止位置姿勢900を示す図である。
FIG. 17 is a diagram illustrating a stop position / posture 900 of the
前述したように、実施例3では、ロボット10bのグリッパ11が物品101bを保持できる位置に搬送車90b(格納棚100b)が停止する。すなわち、取り出すべき物品101の位置姿勢によって搬送車90bが停止する位置姿勢が異なる。
As described above, in the third embodiment, the
例えば、格納棚100bの下の間口の中列上段の物品101bを取り出す場合、搬送車90b(格納棚100b)は停止位置姿勢900bに停止する。また、格納棚100bの下の間口の左列上段の物品101fを取り出す場合、搬送車90b(格納棚100b)は停止位置姿勢900fに停止する。さらに、格納棚100bの下の間口の左列上段の物品101jを取り出す場合、搬送車90b(格納棚100b)は停止位置姿勢900jに停止する。
For example, when taking out the
なお、停止位置姿勢900及び目標関節角度901は、グリッパ11の種類やアーム12に対する取り付け位置姿勢、物品101の形状や大きさによって異なる。このため、演算部14は、グリッパ11が物品101にアクセスする方向の情報を用いて、停止位置姿勢900及び目標関節角度901を算出する。
The stop position / posture 900 and the target joint angle 901 differ depending on the type of the
ここまで、実施例3おいて、図14に示す格納棚100b内に格納されている物品を取り出す場合について説明したが、図15に示す格納容器150bに格納された物品151bを取り出す場合も同様である。すなわち、グリッパ11が物品の上面に正対して、物品151bを吸着可能な位置に、ロボット10bが移動する。
So far, in the third embodiment, the case where the article stored in the
以上に説明したように、実施例3では、ロボット10bが物品101bを保持するための搬送車90b(格納棚100b)の停止位置姿勢900bを算出し、当該停止位置姿勢900bへ格納棚100bを搬送した後に、グリッパ11が物品101bを保持するので、グリッパ11が物品101bに正しく接触できる位置から物品101bにアクセスでき、違う物品101を取り出したり、物品101bを取りこぼしたりするミスが軽減できる。
As described above, in the third embodiment, the stop position /
<実施例4>
本実施例では、格納棚100の奥に置かれた物品101を取り出すことが可能な格納棚内物品ピッキングロボットシステムの例を説明する。
<Example 4>
In this embodiment, an example of an article picking robot system in the storage shelf that can take out the article 101 placed in the back of the storage shelf 100 will be described.
図18は、実施例4のロボットシステムの構成を示す図である。 FIG. 18 is a diagram illustrating a configuration of the robot system according to the fourth embodiment.
実施例4のロボットシステムは、ロボット10b、搬送車90b、格納棚100n及び全体管理装置200を含む。ロボット10bは、格納棚100nから取り出される物品101nの正面に移動し、当該物品101nの側面にグリッパ11を吸着して、アーム12の関節を曲げることによって、物品101nを格納棚100nから取り出す。
The robot system according to the fourth embodiment includes a
実施例4では、格納棚100nの奥に置かれている物品101nをロボット10bが取り出す例を説明する。格納棚100nの奥に置かれている物品101nを取り出す場合、格納棚100nがロボット10bに近づいた状態で、物品101nを吸着するためにアーム12を目標関節角度901nへ変更すると、格納棚100nの間口を区画する棚板に当接することがある。また、ロボット10bが物品101nを吸着した後、直ちにアーム12を終了関節角度902へ変更すると、格納棚100nの間口を区画する棚板に当接することがある。このため、格納棚100nの奥に置かれている物品101nを取り出す場合には、特別の手順が必要となる。
In the fourth embodiment, an example in which the
図19は、実施例4の格納棚100nの奥に置かれている物品101nを取り出すためのロボット10bの停止位置姿勢900nを示す図である。
FIG. 19 is a diagram illustrating a stop position /
前述したように、実施例4では、ロボット10bのグリッパ11が物品101nを保持できる位置に搬送車90b(格納棚100n)が停止する。すなわち、取り出すべき物品101によってロボットの停止位置姿勢が異なる。例えば、格納棚100nの下の間口の左列上段の物品101nを取り出す場合、搬送車90bは、ロボット10bの手前の位置まで格納棚100nを搬送した後、ロボット10bに近づき、停止位置姿勢900nに停止する。停止位置姿勢900nは、格納棚100nの最前面の物品101を取り出すための停止位置姿勢900fよりロボット10bに近い位置である。
As described above, in the fourth embodiment, the
次に、図20及び図21を参照して、実施例4のロボット10bが格納棚100nの奥に置かれた物品101nを取り出す動作を説明する。図20は、実施例4のロボット10bが物品101nを保持するまでの動作を制御する処理のフローチャートである。図21は、実施例4のロボット10bが物品101nを保持するまでの動作を示す図である。
Next, with reference to FIG. 20 and FIG. 21, an operation in which the
まず、ロボット10bは、図16のステップ2001から2006を実行する(2101)。すなわち、搬送車90bは、ロボット10bが格納棚100nから物品101nを取り出す指令を全体管理装置200から受信し(2001)、格納棚100nを積載可能な位置まで自律的に移動し(2002)、格納棚100nを積載し(2003)、ロボット10bが格納棚100nに格納された物品101を計測できる位置まで自律的に移動する(2004)。また、ロボット10bは、格納棚100nから物品101nを取り出す指令を全体管理装置200から受信し(2001)、物品計測センサ18bによって格納棚100nに格納された物品101を計測し(2005)、格納棚100n内の各物品101の詳細な位置姿勢を算出する(2006)。この状態では、図21(a)に示すように、搬送車90bは、ロボット10bが取り出すべき物品101nや周囲の状況を見渡せる、ロボット10bから離れた位置にいる。
First, the
そして、演算部14は、物品101nを保持するための格納棚100nの停止位置姿勢900n及びアーム12の目標関節角度901nを算出する(2102)。この算出は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、予め定められた物品101nを保持するための物品101nから見たグリッパ11の相対位置姿勢のデータと、2006で算出した物品101nの位置姿勢から、物品101nを保持するためのグリッパ11の絶対位置姿勢を算出する。続いて、シミュレーション内において、格納棚100nの仮の停止位置姿勢を設定し、その仮の停止位置姿勢において算出したグリッパ11の絶対位置姿勢をロボット10bが取ることが可能か不可能かを確認する。この確認は逆運動学問題を解くことで実現でき、その結果、アーム12の仮の目標関節角度を同時に得ることができる。この確認の結果が可能である場合は、さらに、ロボット10bの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ2101中のステップ2005で計測した距離画像を用いて、ロボット10aが仮の停止位置姿勢と仮の目標関節角度を取った際に、ロボット10aが格納棚100や他の物品と接触するか否かを確認する。接触しない場合は、仮の停止位置姿勢を停止位置姿勢900nとして、仮の目標関節角度を目標関節角度901nとしてそれぞれ出力する。確認の結果が不可能である場合、又は「接触する」である場合は、仮の停止位置姿勢の微小変更し、グリッパ11の絶対位置姿勢の実現可否の確認と、ロボット10bが接触するか否かの確認とを再度実行する。これらを、確認の結果が可能でかつ「接触しない」となるまで繰り返す。本実施例において、物品101nを保持するための物品101nから見たグリッパ11の相対位置姿勢は、物品101nの正面の中心で垂直な方向であることから、物品101nを取り出すための格納棚100n(及び搬送車90b)の停止位置は、ロボット10bが物品101nの正面(ロボット10bに向いた面)に正対する位置となる。また、グリッパ11が格納棚100nの奥の物品101nに届くようにアーム12を延伸した状態が目標関節角度901nである(図21(b))。
Then, the
次に、演算部14は、格納棚100n(及び搬送車90b)が停止位置姿勢900nにいるときに、アーム12を現在の関節の角度から目標関節角度901nへ推移可能かを判定する(2103)。例えば、格納棚100nが設置された倉庫及び格納棚100nの形状データ(例えば、倉庫の壁や柱の位置及び大きさ、格納棚100nの形状及び位置を表すCADデータ)を参照し、アーム12の先端(グリッパ11)が移動可能な範囲の空間において、アーム12が障害物(格納棚100n、搬送車90b、他のロボット10、倉庫の柱や壁など)と干渉することなく、現在の関節角度から目標関節角度901nへと推移可能な軌跡を探索する。この探索は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、停止位置姿勢900n、ロボット10bの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ2101中のステップ2005で計測した距離画像を用いて、多数のアーム12の関節角度に対し、ロボット10bが格納棚100nや他の物品と接触するか否かを確認し、接触しない関節角度を記憶しておく。次に、記憶した関節角度を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い関節角度同士を繋いだ関節角度推移グラフを作成する。その後、関節角度推移グラフを辿り、現在の関節角度から目標関節角度901nへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、アーム12を現在の関節の角度から目標関節角度901nへ推移可能と判定する。例えば、図21(c)に示すように、格納棚100n(及び搬送車90b)が停止位置姿勢900nにおいて、アーム12を目標関節角度901nに推移しようとすると必ず上の棚板と接触する場合、予め定められた時間内で道筋を発見できずに、推移不可能であると判定される。
Next, the
その結果、アーム12が目標関節角度901nに推移不可能であれば、ステップ2107に進む。一方、アーム12が目標関節角度901nに推移可能であれば、演算部14は、格納棚100n(及び搬送車90b)が停止位置姿勢900nにいるとき、アーム12を現在関節角度から目標関節角度901nへ推移する干渉回避関節角度軌跡を決定する(2104)。具体的には、ステップ2103におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の状態から目標関節角度901nへ推移する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避関節角度軌跡に決定する。
As a result, if the
そして、搬送車90bは、格納棚100nを停止位置姿勢900nへ自律的に搬送し(2105)、干渉回避関節角度軌跡に従ってアーム12を制御し、グリッパ11を移動する(2106)。2105の経路は短距離経路に該当する。その後、グリッパ11が物品101nを保持する(2111)。例えば、物品101nに面接触したグリッパ11を減圧し、グリッパ11に物品101nを吸着する。
The
一方、ステップ2103において、アーム12が障害物と干渉するので目標関節角度901nに推移不可能であると判定された場合、ステップ2107において、演算部14は、アーム12が目標関節角度901nであるとき、格納棚100n(搬送車90b)を現在位置姿勢から停止位置姿勢900nへ移動可能かを判定する。この判定は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーション内において、アーム12の現在の関節角度、倉庫の形状データ、ロボット10bの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ2101中のステップ2005で計測した距離画像を用いて、ロボット10bの近傍における多数の格納棚100nの位置姿勢において、格納棚100nとその内部の物品がロボット10bや他の倉庫内の機材と接触するか否かを確認し、接触しない位置姿勢を記憶しておく。次に、記憶した位置姿勢を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い位置姿勢同士を繋いだ移動グラフを作成する。その後、移動グラフを辿り、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900nへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、格納棚100n(搬送車90b)を現在の位置姿勢から停止位置姿勢900nへ移動可能であると判定する。
On the other hand, when it is determined in
その結果、搬送車90bが停止位置姿勢900nまで移動不可能であれば、ステップ2102に戻り、停止位置姿勢900n及び目標関節角度901nの別の組み合わせを算出する。このとき、停止位置姿勢900n及び目標関節角度901nの一方が新たなものでもよく、停止位置姿勢900n及び目標関節角度901nの両方が新たなものでもよい。
As a result, if the
一方、搬送車90bが障害物と干渉せずに停止位置姿勢900nまで移動可能であれば、演算部14は、アーム12が目標関節角度901nとなっているときに、搬送車90bが現在位置姿勢からを停止位置姿勢900nへ格納棚100nを搬送する干渉回避移動軌跡904nを決定する(2108)。具体的には、ステップ2107におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900nへ移動する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避移動軌跡904nに決定する(図21(d))。
On the other hand, if the
その後、アーム12が関節角度を目標関節角度901nへ変更し(2109)、搬送車90bが干渉回避移動軌跡904nに従って自律的に移動して、格納棚100nを搬送する(2110、図21(e)参照)。その後、グリッパ11が物品101nを保持する(2111、図21(f)参照)。
Thereafter, the
図22に示すように、実施例4の搬送車90b(格納棚100n)は、ロボット10bが格納棚100nの奥に置かれている物品101nを保持するために、アーム12の関節角度を目標関節角度901nとした状態で(2109)、干渉回避移動軌跡904nに従ってロボット10bに近づく。
As shown in FIG. 22, the
図23は、実施例4のロボット10bが物品101nを保持した後の動作を制御する処理のフローチャートである。図24は、実施例4のロボット10bが物品101nを保持した後の動作を示す図である。すなわち、図23に示す処理は、図20に示す処理の後に実行される。
FIG. 23 is a flowchart of a process for controlling the operation after the
まず、演算部14は、ロボット10bが物品101nを保持したまま格納棚100nから引き出すための、格納棚100n(搬送車90b)の停止位置姿勢900r及びアーム12の目標関節角度901rを算出する(2112)。ここで算出される停止位置姿勢900r及び目標関節角度901rは、格納棚100nがロボット10bから離れ、ロボット10bが次の動作に移行できる状態の、格納棚100n(搬送車90b)の位置姿勢及びアーム12の目標関節角度である(図24(b))。
First, the
次に、演算部14は、格納棚100n(搬送車90b)が現在位置姿勢にいるとき、アーム12を現在関節角度から目標関節角度901rへ推移可能かを判定する(2113)。例えば、格納棚100nが設置された倉庫及び格納棚100nの形状データ(例えば、ステップ2103と同様に、倉庫の壁や柱の位置及び大きさ、格納棚100nの形状及び位置を表すCADデータ)を参照し、アーム12の先端(グリッパ11)が移動可能な範囲の空間において、アーム12が障害物と干渉することなく、現在の関節角度から目標関節角度901rへと推移可能な軌跡を探索する。この探索は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、現在位置姿勢、ロボット10bの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ2101中のステップ2005で計測した距離画像を用いて、多数のアーム12の関節角度に対し、ロボット10bが格納棚100や他の物品と接触するか否かを確認し、接触しない関節角度を記憶しておく。次に、記憶した関節角度を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い関節角度同士を繋いだ関節角度推移グラフを作成する。その後、関節角度推移グラフを辿り、現在の関節角度から目標関節角度901rへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、アーム12を現在の関節の角度から目標関節角度901rへ推移可能として判定する。例えば、図24(c)に示すように、格納棚100n(搬送車90b)が現在位置姿勢において、アーム12を目標関節角度901rに推移しようとすると必ず上の棚板と接触する場合、予め定められた時間内で道筋を発見できずに、推移不可能であると判定される。
Next, the
その結果、アーム12が目標関節角度901rに推移不可能であれば、ステップ2117に進む。一方、アーム12が目標関節角度901rに推移可能であれば、演算部14は、搬送車90bが現在位置姿勢にいるとき、アーム12を現在関節角度から目標関節角度901rへ推移する干渉回避関節角度軌跡を決定する(2114)。具体的には、ステップ2113におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の状態から目標関節角度へ推移する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避関節角度軌跡に決定する。
As a result, if the
そして、ロボット10bは、干渉回避関節角度軌跡に従ってアーム12を制御し、グリッパ11を移動し(2115)、搬送車90bが停止位置姿勢900rへ自律的に格納棚100nを搬送する(2116)。2116の経路は短距離経路に該当する。その後、ステップ2011から2014を実行する(2121)。すなわち、グリッパ11が物品101nを保持したまま、アーム12の関節角度を終了関節角度902へ変更し、物品101nを格納棚100nから引き出し(2011)、搬送車90bが設置位置姿勢へ自律的に格納棚100nを搬送し(2012)、格納棚100nを定められた位置に設置し(2013)、搬送車90bが全体管理装置200へ作業完了報告を送信する(2014)。
Then, the
一方、ステップ2113において、アーム12が障害物と干渉せずに目標関節角度901rに推移不可能であると判定された場合、演算部14は、アーム12が現在の関節角度であるとき、格納棚100n(搬送車90b)を現在位置姿勢から停止位置姿勢900rへ移動可能かを判定する(2117)。この判定は、例えば、演算部14によるシミュレーションによって実現される。まず、シミュレーションにおいて、アーム12の現在の関節角度、倉庫の形状データ、ロボット10aの形状や機構のデータ、格納棚100の形状データ、ステップ2101中のステップ2005で計測した距離画像を用いて、ロボット10bの近傍における多数の格納棚100nの位置姿勢に対し、格納棚100nやその内部の物品がロボット10bや他の倉庫内の機材と接触するか否かを確認し、接触しない位置姿勢を記憶しておく。次に、記憶した位置姿勢を任意に二つ選出し、予め与えられた閾値を用いてそれらが近いか否かを判定し、近い位置姿勢同士を繋いだ移動グラフを作成する。その後、移動グラフを辿り、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900rへと到達する道筋を探索する。予め定められた時間内で道筋を発見できた場合、格納棚100n(搬送車90b)を現在の位置姿勢から停止位置姿勢900rへ移動可能であると判定する(図24(d))。
On the other hand, if it is determined in
その結果、格納棚100n(搬送車90b)が停止位置姿勢900rまで移動不可能であれば、ステップ2112に戻り、停止位置姿勢900r及び目標関節角度901rの別の組み合わせを算出する。このとき、停止位置姿勢900r及び目標関節角度901rの一方が新たなものでもよく、停止位置姿勢900r及び目標関節角度901rの両方が新たなものでもよい。
As a result, if the
一方、格納棚100n(搬送車90b)が障害物と干渉せずに停止位置姿勢900rまで移動可能であれば、演算部14は、アーム12が目標関節角度901rとなっているときに、搬送車90bが現在位置姿勢からを停止位置姿勢900rへ格納棚100nを搬送する干渉回避移動軌跡904rを決定する(2118)。具体的には、ステップ2107におけるシミュレーションの結果を用いて、現在の位置姿勢から停止位置姿勢900rへ移動する最短の道筋(又は、所定の条件を満たす道筋)を探索し、干渉回避移動軌跡904rに決定する。
On the other hand, if the
その後、搬送車90bは、干渉回避移動軌跡904rに従って走行して、格納棚100nを搬送し(2119、図24(e))、アーム12が関節角度を目標関節角度901rへ変更する(2120、図24(f))。その後、ステップ2011から2014を実行し(2121)、最終的に、搬送車90bが全体管理装置200へ作業完了報告を送信する。
Thereafter, the
ここまで、実施例4において、図18に示す格納棚100n内に格納されている物品を取り出す場合について説明したが、図15に示す格納容器150bに格納された物品151bを取り出す場合も同様である。すなわち、グリッパ11が物品の上面に正対して、物品151bを吸着可能な位置に、搬送車90bが格納容器150bを搬送する。
So far, in the fourth embodiment, the case where the article stored in the
以上に説明したように、実施例4では、ロボット10bが物品101nを保持するための格納棚100n(搬送車90b)の停止位置姿勢900nとアーム12の目標関節角度901nを算出し、アーム12が目標関節角度901nの状態で、格納棚100nを当該停止位置姿勢900nへ搬送した後に、グリッパ11が物品101nを保持する。また、物品101nを格納棚100nから取り出した状態での停止位置姿勢900r及び目標関節角度901rを算出し、アーム12が物品101nを保持した関節角度(901n)の状態で、搬送車90bが格納棚100nを停止位置姿勢900rへ移動した後に、アーム12が目標関節角度901rへと推移する。この一連の動作により、物品101nが格納棚100nの奥に格納されていても、ロボット10aが格納棚100nや他の物品と接触することなく、グリッパ11が物品101nに正しく接触できる位置から物品101nにアクセスでき、違う物品101を取り出したり、物品101nを取りこぼしたりするミスを軽減できる。
As described above, in the fourth embodiment, the stop position /
以上に説明した実施例では、格納手段(格納棚100、格納容器150)から物品101を取り出す場合について説明したが、ロボット10が物品101を格納手段に格納する場合にも、本発明を適用できる。 In the embodiment described above, the case where the article 101 is taken out from the storage means (storage shelf 100, storage container 150) has been described. However, the present invention can also be applied to the case where the robot 10 stores the article 101 in the storage means. .
以上に説明したように、本発明の実施例によると、演算部14が、格納棚100の形状と、ロボット10の形状と、取り出される対象物品101の形状と、格納棚100内の対象物品101の位置姿勢とに基づいて、ロボット10の停止位置姿勢900及びアーム12の目標関節角度901を算出し、ロボット10が、停止位置姿勢900へ移動し、アーム12の関節角度を目標関節角度901へ変更し、格納棚100から前記対象物品101を取り出すので、リーチが短く関節自由度が少ないアームを有するロボットでも、障害物(格納棚100、他の物品など)に接触せずに、格納棚100から物品101を取り出すことが可能となる。このため、ロボットのコストを低減でき、安価なロボットでの棚形状の制約を低くすることができる。
As described above, according to the embodiment of the present invention, the
また、演算部14は、ロボット10が格納棚100に近づいた状態(格納棚100内の物品101にアクセス可能な状態)である第1の停止位置姿勢900M及び第1の目標関節角度901Mを実現するために、アーム12の関節角度を第1の目標関節角度901Mとした状態で、ロボット10が障害物と干渉せずに現在の位置姿勢から第1の停止位置姿勢900Mへ移動する経路904Mを算出して、算出された経路904Mに従ってロボット10が格納棚100に近づくので、格納棚100の奥に置かれている物品101を障害物と接触することなく保持することができる。
Further, the
また、演算部14は、格納棚100内の対象物品101の位置姿勢に基づいて、ロボット10が障害物と干渉せずに対象物品101を保持する停止位置姿勢900と目標関節角度901との組み合わせを算出するので、格納棚100の奥に置かれている物品101を取り出すための一連の動作を適切に計画できる。
In addition, based on the position and orientation of the target article 101 in the storage shelf 100, the
また、演算部14は、ロボット10が格納棚100から遠ざかった状態(ロボット10が格納棚100から離れ、他の場所に移動可能な状態)である第2の停止位置姿勢900Q及び第2の目標関節角度901Qを実現するために、アーム12の関節角度が現在の状態で、ロボット10が障害物と干渉せずに現在の位置姿勢から第2の停止位置姿勢900Qへ移動する経路904Qを算出して、算出された経路904Qに従ってロボット10が格納棚100から遠ざかるので、格納棚100の奥に置かれている物品101を保持した後に、障害物と接触することなく格納棚100から離脱できる。
In addition, the
また、演算部14は、ロボット10と格納棚100が近接した状態から、ロボット10が対象物品101を保持した状態で格納棚100から離隔した停止位置姿勢900と目標関節角度901との組み合わせを算出するので、格納棚100の奥に置かれている物品101を取り出すための一連の動作を適切に計画できる。
In addition, the
また、演算部14は、格納棚100の形状と、ロボット10の形状と、対象物品101の形状と、対象物品101の位置姿勢とに基づいて、ロボット10を停止位置姿勢900へ移動する制御とアーム12の関節角度を目標関節角度901へ変更する制御との順序を選択する。ロボット10がアームを曲げた状態で移動することが安全上望ましいが、目的を達し得ない場合は、アームを伸ばした状態で移動する必要がある。このように、制御の順序を選択することによって、適切な制御を行うことができる。
Further, the
また、物品計測センサ18が前記格納棚100に格納された物品101を計測可能な位置姿勢へロボット10が移動し、物品計測センサ18は、計測可能な位置姿勢へロボット10が移動した後、格納棚100に格納された物品101を計測し、演算部14は、計測の結果に基づいて、格納棚100内の対象物品101の位置姿勢を認識するので、中央の制御装置(全体管理装置200)での物品101の管理が不要となり、システムの負荷を分散できる。
Further, the article measurement sensor 18 moves to a position and orientation where the article 101 stored in the storage shelf 100 can be measured, and the article measurement sensor 18 stores the robot after the robot 10 has moved to a measurable position and orientation. Since the article 101 stored in the shelf 100 is measured and the
また、演算部14は、格納棚100の形状と、ロボット10の形状と、取り出される対象物品101の形状と、格納棚100内の対象物品101の位置姿勢とに基づいて、格納棚100の停止位置姿勢900及びアーム12の目標関節角度901を算出し、搬送車90は、停止位置姿勢900へ格納棚100を搬送し、ロボット10は、アーム12の関節角度を前記目標関節角度901へ変更し、格納棚100から対象物品101を取り出すので、リーチが短く関節自由度が少ないアームを有するロボットでも、障害物(格納棚100、他の物品など)に接触せずに、格納棚100から物品101を取り出すことが可能となる。このため、ロボットのコストを低減でき、安価なロボットでの棚形状の制約を低くすることができる。
In addition, the
また、演算部14は、格納棚100がロボット10に近づいた状態(ロボット10が格納棚100内の物品101にアクセス可能な状態)である第1の停止位置姿勢900n及び第1の目標関節角度901nを実現するために、アーム12の関節角度を第1の目標関節角度901nとした状態で、格納棚100及び格納している物品が障害物(ロボット10など)と干渉せずに現在の位置姿勢から第1の停止位置姿勢900nへ移動する経路904nを算出して、算出された経路904nに従って格納棚100が前記ロボット10に近づくので、ロボット10は格納棚100の奥に置かれている物品101を障害物(格納棚100、他の物品など)と接触することなく保持することができる。
In addition, the
また、演算部14は、格納棚100内の対象物品101の位置姿勢に基づいて、格納棚100及びロボット10が障害物(お互いや他の物品など)と干渉せずに、ロボット10が対象物品101を保持する停止位置姿勢900と目標関節角度901との組み合わせを算出するので、格納棚100の奥に置かれている物品101を取り出すための一連の連携動作を適切に計画できる。
In addition, based on the position and orientation of the target article 101 in the storage shelf 100, the
また、演算部14は、格納棚100がロボット10から遠ざかった状態(格納棚100がロボット10から離れ、他の場所に移動可能な状態)である第2の停止位置姿勢900r及び第2の目標関節角度901rを実現するために、アーム12の関節角度が現在の状態で、格納棚100及び格納している物品が障害物(ロボット10など)と干渉せずに現在の位置姿勢から第2の停止位置姿勢900rへ搬送される経路904rを算出して、算出された経路904rに従って格納棚100がロボット10から遠ざかるので、格納棚100の奥に置かれている物品101を保持した後に、障害物(ロボット10など)と接触することなく格納棚100がロボット10から離脱できる。
In addition, the
また、演算部14は、ロボット10と格納棚100が近接した状態から、ロボット10が対象物品101を保持した状態で、格納棚100及び格納している物品がロボット10から離隔した停止位置姿勢900及び目標関節角度901を組合せとして算出するので、格納棚100の奥に置かれている物品101を取り出すための一連の連携動作を適切に計画できる。
In addition, the
また、演算部14は、格納棚100の形状と、ロボット10の形状と、対象物品101の形状と、対象物品101の位置姿勢とに基づいて、搬送車90が格納棚100を停止位置姿勢900へ搬送する制御とアーム12の関節角度を目標関節角度901へ変更する制御との順序を選択する。格納棚100がロボット10へ向かう移動経路を最小とすることは作業スループットの観点から望ましいが、目的を達し得ない場合は、ロボット10のアーム12を伸ばし、そのアーム12を回避するように格納棚100を移動させる必要がある。このように、制御の順序を選択することによって、適切な制御を行うことができる。
In addition, the
また、搬送車90は、物品計測センサ18が格納棚100に格納された物品101を計測可能な位置姿勢へ、格納棚100を搬送し、ロボット10は、計測可能な位置姿勢へ格納棚100が搬送された後、格納棚100に格納された物品101を計測し、演算部14は、計測の結果に基づいて、対象物品101の位置姿勢を認識するので、中央の制御装置(全体管理装置200)での物品101の管理が不要となり、システムの負荷を分散できる。
Further, the transport vehicle 90 transports the storage shelf 100 to a position and orientation where the article measurement sensor 18 can measure the article 101 stored in the storage shelf 100, and the robot 10 moves the storage shelf 100 to the measurable position and orientation. After being conveyed, the article 101 stored in the storage shelf 100 is measured, and the
なお、本発明は前述した実施例に限定されるものではなく、添付した特許請求の範囲の趣旨内における様々な変形例及び同等の構成が含まれる。例えば、前述した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに本発明は限定されない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えてもよい。また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えてもよい。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をしてもよい。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications and equivalent configurations within the scope of the appended claims. For example, the above-described embodiments have been described in detail for easy understanding of the present invention, and the present invention is not necessarily limited to those having all the configurations described. A part of the configuration of one embodiment may be replaced with the configuration of another embodiment. Moreover, you may add the structure of another Example to the structure of a certain Example. In addition, for a part of the configuration of each embodiment, another configuration may be added, deleted, or replaced.
また、前述した各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等により、ハードウェアで実現してもよく、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し実行することにより、ソフトウェアで実現してもよい。 In addition, each of the above-described configurations, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing a part or all of them, for example, with an integrated circuit, and the processor realizes each function. It may be realized by software by interpreting and executing the program to be executed.
各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスク、SSD(Solid State Drive)等の記憶装置、又は、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。 Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a storage device such as a memory, a hard disk, and an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, and a DVD.
また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、実装上必要な全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には、ほとんど全ての構成が相互に接続されていると考えてよい。 Further, the control lines and the information lines are those that are considered necessary for the explanation, and not all the control lines and the information lines that are necessary for the mounting are shown. In practice, it can be considered that almost all the components are connected to each other.
1 棚陳列物品ピッキングロボットシステム
2 容器内物品ピッキングロボットシステム
10 ロボット
11 グリッパ
12 アーム
13 走行部
14 演算部
15 吸引力発生器
16 電力供給部
17 周囲環境計測センサ
18 物品計測センサ
90 搬送車
91 積載部
100 格納棚
101 棚陳列物品
150 格納容器
151 容器内物品
200 全体管理装置
900 停止位置姿勢
901 目標関節角度
902 終了関節角度
904 干渉回避移動軌跡
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Shelf display article picking robot system 2 In-container article picking robot system 10
Claims (15)
格納手段から物品を取り出すロボットと、
前記ロボットの外部又は内部に設けられ、前記ロボットを制御する演算部とを備え、
前記ロボットは、
前記物品を保持可能なグリッパと、
前記グリッパの位置姿勢を変更可能なアームと、
当該ロボットの位置姿勢を変更可能な走行部とを有し、
前記演算部は、前記格納手段の形状と、前記ロボットの形状と、取り出される対象物品の形状と、前記格納手段内の前記対象物品の位置姿勢とに基づいて、前記ロボットの停止位置姿勢及び前記アームの目標関節角度を算出し、
前記ロボットは、
前記停止位置姿勢へ移動し、
前記アームの関節角度を前記目標関節角度へ変更し、
前記格納手段から前記対象物品を取り出すことを特徴とするロボットシステム。 A robot system,
A robot for taking out articles from the storage means;
A calculation unit that is provided outside or inside the robot and controls the robot;
The robot is
A gripper capable of holding the article;
An arm capable of changing the position and orientation of the gripper;
A traveling unit capable of changing the position and orientation of the robot,
The computing unit is configured to determine the stop position and posture of the robot and the shape of the robot, the shape of the robot, the shape of the target article to be taken out, and the position and orientation of the target article in the storage means. Calculate the target joint angle of the arm,
The robot is
Move to the stop position and posture,
Changing the joint angle of the arm to the target joint angle;
A robot system, wherein the target article is taken out from the storage means.
前記演算部は、前記ロボットが前記格納手段に近づいた状態である第1の前記停止位置姿勢及び第1の前記目標関節角度を実現するために、前記アームの関節角度を前記第1の目標関節角度とした状態で、前記ロボットが障害物と干渉せずに現在の位置姿勢から前記第1の停止位置姿勢へ移動する経路を算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 1,
The arithmetic unit calculates the joint angle of the arm to the first target joint in order to realize the first stop position / posture and the first target joint angle in which the robot approaches the storage unit. A robot system that calculates a path in which the robot moves from the current position and orientation to the first stop position and orientation without interfering with an obstacle in an angled state.
前記演算部は、前記ロボットが前記障害物と干渉せずに前記対象物品を保持する前記第1の停止位置姿勢と前記第1の目標関節角度との組み合わせを算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 2,
The arithmetic unit calculates a combination of the first stop position and posture at which the robot holds the target article without interfering with the obstacle and the first target joint angle. .
前記演算部は、前記ロボットが前記格納手段から遠ざかった状態である第2の前記停止位置姿勢及び第2の前記目標関節角度を実現するために、前記アームの関節角度が現在の状態で、前記ロボットが障害物と干渉せずに現在の位置姿勢から前記第2の停止位置姿勢へ移動する経路を算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 1,
In order to realize the second stop position / posture and the second target joint angle in which the robot is away from the storage unit, the arithmetic unit is configured so that the joint angle of the arm is in a current state, A robot system for calculating a path from a current position and orientation to the second stop position and orientation without interfering with an obstacle.
前記演算部は、前記ロボットが前記対象物品を保持した状態で前記格納手段から離隔した前記第2の停止位置姿勢と前記第2の目標関節角度との組み合わせを算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 4,
The calculation unit calculates a combination of the second stop position and posture separated from the storage unit and the second target joint angle while the robot holds the target article. .
前記演算部は、前記格納手段の形状と、前記ロボットの形状と、前記対象物品の形状と、前記対象物品の位置姿勢とに基づいて、前記ロボットを前記停止位置姿勢へ移動する制御と前記アームの関節角度を前記目標関節角度へ変更する制御との順序を選択することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 1,
The arithmetic unit controls the arm to move the robot to the stop position and posture based on the shape of the storage means, the shape of the robot, the shape of the target article, and the position and orientation of the target article. The robot system is characterized in that the order of the control to change the joint angle to the target joint angle is selected.
物品計測センサを有し、
前記ロボットは、前記物品計測センサが前記格納手段に格納された物品を計測可能な位置姿勢へ移動し、
前記物品計測センサは、前記計測可能な位置姿勢へ前記ロボットが移動した後、前記格納手段に格納された物品を計測し、
前記演算部は、前記計測の結果に基づいて、前記格納手段内の前記対象物品の位置姿勢を認識することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 1,
Having an article measurement sensor,
The robot moves to a position and orientation where the article measurement sensor can measure the article stored in the storage means,
The article measurement sensor measures an article stored in the storage unit after the robot has moved to the measurable position and orientation.
The robot system is characterized in that the calculation unit recognizes the position and orientation of the target article in the storage unit based on the measurement result.
格納手段から物品を取り出すロボットと、
前記格納手段を搬送する搬送車と、
前記ロボットの外部又は内部に設けられ、前記ロボットを制御する演算部とを備え、
前記ロボットは、
前記物品を保持可能なグリッパと、
前記グリッパの位置姿勢を変更可能なアームとを有し、
前記演算部は、前記格納手段の形状と、前記ロボットの形状と、取り出される対象物品の形状と、前記格納手段内の前記対象物品の位置姿勢とに基づいて、前記格納手段の停止位置姿勢及び前記アームの目標関節角度を算出し、
前記搬送車は、前記停止位置姿勢へ前記格納手段を搬送し、
前記ロボットは、
前記アームの関節角度を前記目標関節角度へ変更し、
前記格納手段から前記対象物品を取り出すことを特徴とするロボットシステム。 A robot system,
A robot for taking out articles from the storage means;
A transport vehicle for transporting the storage means;
A calculation unit that is provided outside or inside the robot and controls the robot;
The robot is
A gripper capable of holding the article;
An arm capable of changing the position and orientation of the gripper;
The computing unit is configured to determine the stop position and orientation of the storage means based on the shape of the storage means, the shape of the robot, the shape of the target article to be taken out, and the position and orientation of the target article in the storage means. Calculating a target joint angle of the arm;
The transport vehicle transports the storage means to the stop position and posture,
The robot is
Changing the joint angle of the arm to the target joint angle;
A robot system, wherein the target article is taken out from the storage means.
前記演算部は、前記格納手段が前記ロボットに近づいた状態である第1の前記停止位置姿勢及び第1の前記目標関節角度を実現するために、前記アームの関節角度を前記第1の目標関節角度とした状態で、前記格納手段が障害物と干渉せずに現在の位置姿勢から前記第1の停止位置姿勢へ移動する経路を算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 8, wherein
The arithmetic unit calculates the joint angle of the arm to the first target joint in order to realize the first stop position and posture and the first target joint angle in which the storage means approaches the robot. A robot system that calculates a path in which the storage means moves from the current position and orientation to the first stop position and orientation without interfering with an obstacle in an angled state.
前記演算部は、前記格納手段が前記障害物と干渉せずに、前記ロボットが前記対象物品を保持する前記第1の停止位置姿勢と前記第1の目標関節角度との組み合わせを算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 9, wherein
The calculation unit calculates a combination of the first stop position and posture at which the robot holds the target article and the first target joint angle without the storage unit interfering with the obstacle. Characteristic robot system.
前記演算部は、前記格納手段が前記ロボットから遠ざかった状態である第2の前記停止位置姿勢及び第2の前記目標関節角度を実現するために、前記アームの関節角度が現在の状態で、前記格納手段が障害物と干渉せずに現在の位置姿勢から前記第2の停止位置姿勢へ搬送される経路を算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 8, wherein
In order to achieve the second stop position / posture and the second target joint angle in which the storage means is away from the robot, the arithmetic unit is configured so that the joint angle of the arm is in a current state, A robot system characterized in that a storage means calculates a route transported from the current position and orientation to the second stop position and orientation without interfering with an obstacle.
前記演算部は、前記ロボットが前記対象物品を保持した状態で、前記格納手段が前記ロボットから離隔した前記第2の停止位置姿勢と前記第2の目標関節角度との組み合わせを算出することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 11, wherein
The calculation unit calculates a combination of the second stop position and posture separated from the robot and the second target joint angle by the storage unit in a state where the robot holds the target article. A robot system.
前記演算部は、前記格納手段の形状と、前記ロボットの形状と、前記対象物品の形状と、前記対象物品の位置姿勢とに基づいて、前記搬送車が前記格納手段を前記停止位置姿勢へ搬送する制御と前記アームの関節角度を前記目標関節角度へ変更する制御との順序を選択することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 8, wherein
The computing unit conveys the storage means to the stop position and orientation based on the shape of the storage means, the shape of the robot, the shape of the target article, and the position and orientation of the target article. The robot system is characterized in that the order of the control to perform and the control to change the joint angle of the arm to the target joint angle is selected.
物品計測センサを有し、
前記搬送車は、前記物品計測センサが前記格納手段に格納された物品を計測可能な位置姿勢へ、前記格納手段を搬送し、
前記ロボットは、前記計測可能な位置姿勢へ前記格納手段が搬送された後、前記格納手段に格納された物品を計測し、
前記演算部は、前記計測の結果に基づいて、前記格納手段内の前記対象物品の位置姿勢を認識することを特徴とするロボットシステム。 The robot system according to claim 8, wherein
Having an article measurement sensor,
The transport vehicle transports the storage means to a position and orientation where the article measurement sensor can measure the articles stored in the storage means,
The robot measures an article stored in the storage unit after the storage unit is transported to the measurable position and orientation;
The robot system is characterized in that the calculation unit recognizes the position and orientation of the target article in the storage unit based on the measurement result.
格納手段から物品を取り出すロボットと、
前記ロボットの外部又は内部に設けられ、前記ロボットを制御する演算部と、
前記ロボット又は前記格納手段を搬送する搬送車に設けられ、前記ロボットと前記格納手段との相対的な位置姿勢を変更可能な走行部とを備え、
前記ロボットは、前記物品を保持可能なグリッパと、前記グリッパの位置姿勢を変更可能なアームとを有し、
前記方法は、
前記演算部が、前記格納手段の形状と、前記ロボットの形状と、取り出される対象物品の形状と、前記格納手段内の前記対象物品の位置姿勢とに基づいて、前記ロボットと前記格納手段との相対的な位置姿勢を決定する前記走行部の停止位置姿勢及び前記アームの目標関節角度を算出し、
前記走行部が、前記停止位置姿勢へ移動し、
前記ロボットが、前記アームの関節角度を前記目標関節角度へ変更し、
前記ロボットが、前記格納手段から前記対象物品を取り出すことを特徴とするピッキング方法。 A method for picking an article by a robot system,
A robot for taking out articles from the storage means;
A calculation unit provided outside or inside the robot, for controlling the robot;
Provided in a transport vehicle for transporting the robot or the storage means, and a traveling unit capable of changing the relative position and orientation of the robot and the storage means;
The robot has a gripper capable of holding the article, and an arm capable of changing the position and orientation of the gripper,
The method
Based on the shape of the storage means, the shape of the robot, the shape of the target article to be taken out, and the position and orientation of the target article in the storage means, Calculating a stop position / posture of the traveling unit and a target joint angle of the arm to determine a relative position / posture;
The traveling unit moves to the stop position and posture;
The robot changes the joint angle of the arm to the target joint angle;
The picking method, wherein the robot takes out the target article from the storage means.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016155026A JP6734728B2 (en) | 2016-08-05 | 2016-08-05 | Robot system and picking method |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2016155026A JP6734728B2 (en) | 2016-08-05 | 2016-08-05 | Robot system and picking method |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2018020423A true JP2018020423A (en) | 2018-02-08 |
JP6734728B2 JP6734728B2 (en) | 2020-08-05 |
Family
ID=61164950
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2016155026A Active JP6734728B2 (en) | 2016-08-05 | 2016-08-05 | Robot system and picking method |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP6734728B2 (en) |
Cited By (25)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2019147644A (en) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 株式会社東芝 | Control device, program and system |
WO2019187779A1 (en) * | 2018-03-27 | 2019-10-03 | 株式会社日立製作所 | Warehouse system |
CN110315346A (en) * | 2019-07-02 | 2019-10-11 | 东莞职业技术学院 | Automatic processing system and automatization processing method |
WO2020012710A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-16 | オムロン株式会社 | Manipulator control device, manipulator control method, and manipulator control program |
WO2020012797A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-16 | 株式会社松浦機械製作所 | Tool storing method |
JP2020011309A (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-23 | オムロン株式会社 | Manipulator control device, manipulator control method and manipulator control program |
JP2020050479A (en) * | 2018-09-26 | 2020-04-02 | 株式会社日立製作所 | Article transport system |
WO2021049089A1 (en) * | 2019-09-11 | 2021-03-18 | 株式会社日立インダストリアルプロダクツ | Management system and method for controlling management system |
WO2021106492A1 (en) * | 2019-11-27 | 2021-06-03 | 株式会社安川電機 | Simulation system, simulation method, simulation program, robot manufacturing method, and robot system |
WO2021125035A1 (en) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | Thk株式会社 | Robot |
JP2021517076A (en) * | 2018-04-08 | 2021-07-15 | AIrobot株式会社 | Autonomous mobile transfer robot |
WO2021177458A1 (en) * | 2020-03-05 | 2021-09-10 | Mujin, Inc. | Method and computing system for performing container detection and object detection |
JP2021139879A (en) * | 2020-03-05 | 2021-09-16 | 株式会社Mujin | Method and computing system for performing container detection and object detection |
CN113788263A (en) * | 2021-10-14 | 2021-12-14 | 北京京东乾石科技有限公司 | Three-dimensional inventory storage inspection method and system |
CN114029945A (en) * | 2021-10-13 | 2022-02-11 | 大连理工大学 | Grabbing path control method of spherical-like fruit picking mechanical arm |
US11331788B2 (en) * | 2018-03-19 | 2022-05-17 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Smart grabbing device and method for controlling the same and terminal |
EP3856662A4 (en) * | 2018-09-28 | 2022-07-06 | Pickr AS | System and method for automated storage, picking, and packing of items |
CN114750177A (en) * | 2022-04-02 | 2022-07-15 | 湖南理工职业技术学院 | Intelligent transfer robot control method and device, storage medium and equipment |
US11468397B2 (en) * | 2018-01-10 | 2022-10-11 | Deutsche Post Ag | Delivery vehicle for delivering consignments to a consignment cabinet, and consignment cabinet for receiving, storing and reissuing consignments |
US20220355478A1 (en) * | 2021-05-06 | 2022-11-10 | Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho (Kobe Steel, Ltd.) | Robot slider position setting device, robot slider position setting method, and robot slider position setting program |
JP2022172465A (en) * | 2021-05-04 | 2022-11-16 | 株式会社Mujin | Method and computing system for performing robot motion planning and repository detection |
JP2022184963A (en) * | 2019-01-21 | 2022-12-13 | ハイ ロボティクス カンパニー リミテッド | Intelligent warehouse system, cargo pickup/arrangement method, and background processing terminal of the same |
JP2023531391A (en) * | 2020-06-12 | 2023-07-24 | 深▲せん▼市海柔▲創▼新科技有限公司 | Warehouse robot control method, device, equipment, and readable storage medium |
JP7487478B2 (en) | 2020-01-23 | 2024-05-21 | セイコーエプソン株式会社 | Mobile robot control method and control device, and robot system |
JP7531625B2 (en) | 2020-06-12 | 2024-08-09 | ハイ ロボティクス カンパニー リミテッド | CONTAINER REMOVAL METHOD, DEVICE, SYSTEM, ROBOT, AND STORAGE MEDIUM |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010264553A (en) * | 2009-05-15 | 2010-11-25 | Toyota Motor Corp | Remote control system and remote control method |
US20150032252A1 (en) * | 2013-07-25 | 2015-01-29 | IAM Robotics, LLC | System and method for piece-picking or put-away with a mobile manipulation robot |
US20150073589A1 (en) * | 2013-09-09 | 2015-03-12 | Dematic Corp. | Autonomous mobile picking |
JP2015215651A (en) * | 2014-05-08 | 2015-12-03 | 株式会社日立製作所 | Robot and own position estimation method |
US20150360865A1 (en) * | 2013-06-18 | 2015-12-17 | Hdt Robotics, Inc. | Robotic manipulator for warehouses |
US9242799B1 (en) * | 2014-10-20 | 2016-01-26 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamically reconfigurable inventory pods |
WO2016113836A1 (en) * | 2015-01-13 | 2016-07-21 | 株式会社日立製作所 | Manipulator control method, system, and manipulator |
WO2016130849A1 (en) * | 2015-02-12 | 2016-08-18 | Melonee Wise | System and method for order fulfillment using robots |
WO2016135861A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-09-01 | 株式会社日立製作所 | Manipulator, motion planning method for manipulator, and control system for manipulator |
-
2016
- 2016-08-05 JP JP2016155026A patent/JP6734728B2/en active Active
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2010264553A (en) * | 2009-05-15 | 2010-11-25 | Toyota Motor Corp | Remote control system and remote control method |
US20150360865A1 (en) * | 2013-06-18 | 2015-12-17 | Hdt Robotics, Inc. | Robotic manipulator for warehouses |
US20150032252A1 (en) * | 2013-07-25 | 2015-01-29 | IAM Robotics, LLC | System and method for piece-picking or put-away with a mobile manipulation robot |
US20150073589A1 (en) * | 2013-09-09 | 2015-03-12 | Dematic Corp. | Autonomous mobile picking |
JP2015215651A (en) * | 2014-05-08 | 2015-12-03 | 株式会社日立製作所 | Robot and own position estimation method |
US9242799B1 (en) * | 2014-10-20 | 2016-01-26 | Amazon Technologies, Inc. | Dynamically reconfigurable inventory pods |
WO2016113836A1 (en) * | 2015-01-13 | 2016-07-21 | 株式会社日立製作所 | Manipulator control method, system, and manipulator |
WO2016130849A1 (en) * | 2015-02-12 | 2016-08-18 | Melonee Wise | System and method for order fulfillment using robots |
WO2016135861A1 (en) * | 2015-02-24 | 2016-09-01 | 株式会社日立製作所 | Manipulator, motion planning method for manipulator, and control system for manipulator |
Cited By (49)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11468397B2 (en) * | 2018-01-10 | 2022-10-11 | Deutsche Post Ag | Delivery vehicle for delivering consignments to a consignment cabinet, and consignment cabinet for receiving, storing and reissuing consignments |
JP2019147644A (en) * | 2018-02-26 | 2019-09-05 | 株式会社東芝 | Control device, program and system |
US11331788B2 (en) * | 2018-03-19 | 2022-05-17 | Boe Technology Group Co., Ltd. | Smart grabbing device and method for controlling the same and terminal |
WO2019187779A1 (en) * | 2018-03-27 | 2019-10-03 | 株式会社日立製作所 | Warehouse system |
CN114408443A (en) * | 2018-03-27 | 2022-04-29 | 株式会社日立产业机器 | Warehouse system and method therein |
JP2021143075A (en) * | 2018-03-27 | 2021-09-24 | 株式会社日立インダストリアルプロダクツ | Warehouse system and method |
CN111386233A (en) * | 2018-03-27 | 2020-07-07 | 株式会社日立产业机器 | Warehouse system |
JPWO2019187779A1 (en) * | 2018-03-27 | 2020-10-22 | 株式会社日立インダストリアルプロダクツ | Warehouse system |
US11839981B2 (en) | 2018-04-08 | 2023-12-12 | Airobot Co., Ltd. | Autonomous moving transfer robot |
JP2021517076A (en) * | 2018-04-08 | 2021-07-15 | AIrobot株式会社 | Autonomous mobile transfer robot |
JP7103689B2 (en) | 2018-04-08 | 2022-07-20 | AIrobot株式会社 | Autonomous mobile transfer robot |
JP2020011308A (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-23 | オムロン株式会社 | Manipulator control device, manipulator control method and manipulator control program |
CN112292235A (en) * | 2018-07-13 | 2021-01-29 | 欧姆龙株式会社 | Robot control device, robot control method, and robot control program |
CN112292235B (en) * | 2018-07-13 | 2023-09-22 | 欧姆龙株式会社 | Robot control device, robot control method, and recording medium |
JPWO2020012797A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-07-27 | 株式会社松浦機械製作所 | Tool storage method |
JP2020011309A (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-23 | オムロン株式会社 | Manipulator control device, manipulator control method and manipulator control program |
JP6996441B2 (en) | 2018-07-13 | 2022-01-17 | オムロン株式会社 | Manipulator controller, manipulator control method, and manipulator control program |
WO2020012797A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-16 | 株式会社松浦機械製作所 | Tool storing method |
WO2020012710A1 (en) * | 2018-07-13 | 2020-01-16 | オムロン株式会社 | Manipulator control device, manipulator control method, and manipulator control program |
JP7165547B2 (en) | 2018-09-26 | 2022-11-04 | 株式会社日立インダストリアルプロダクツ | Article transport system, control device and control method |
JP2020050479A (en) * | 2018-09-26 | 2020-04-02 | 株式会社日立製作所 | Article transport system |
EP3856662A4 (en) * | 2018-09-28 | 2022-07-06 | Pickr AS | System and method for automated storage, picking, and packing of items |
US11878864B2 (en) | 2018-09-28 | 2024-01-23 | Pickr As | System and method for automated storage, picking, and packing of items |
JP2022184963A (en) * | 2019-01-21 | 2022-12-13 | ハイ ロボティクス カンパニー リミテッド | Intelligent warehouse system, cargo pickup/arrangement method, and background processing terminal of the same |
CN110315346B (en) * | 2019-07-02 | 2024-05-28 | 东莞职业技术学院 | Automated processing system and automated processing method |
CN110315346A (en) * | 2019-07-02 | 2019-10-11 | 东莞职业技术学院 | Automatic processing system and automatization processing method |
WO2021049089A1 (en) * | 2019-09-11 | 2021-03-18 | 株式会社日立インダストリアルプロダクツ | Management system and method for controlling management system |
JP2021044370A (en) * | 2019-09-11 | 2021-03-18 | 株式会社日立インダストリアルプロダクツ | Management system and control method of the management system |
JP2021084174A (en) * | 2019-11-27 | 2021-06-03 | 株式会社安川電機 | Simulation system, simulation method, simulation program, robot manufacturing method and robot system |
US12042940B2 (en) | 2019-11-27 | 2024-07-23 | Kabushiki Kaisha Yaskawa Denki | Interference check for robot operation |
WO2021106492A1 (en) * | 2019-11-27 | 2021-06-03 | 株式会社安川電機 | Simulation system, simulation method, simulation program, robot manufacturing method, and robot system |
JPWO2021125035A1 (en) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | ||
CN114829086A (en) * | 2019-12-17 | 2022-07-29 | Thk株式会社 | Robot |
WO2021125035A1 (en) * | 2019-12-17 | 2021-06-24 | Thk株式会社 | Robot |
JP7487478B2 (en) | 2020-01-23 | 2024-05-21 | セイコーエプソン株式会社 | Mobile robot control method and control device, and robot system |
US11130237B1 (en) | 2020-03-05 | 2021-09-28 | Mujin, Inc. | Method and computing system for performing container detection and object detection |
WO2021177458A1 (en) * | 2020-03-05 | 2021-09-10 | Mujin, Inc. | Method and computing system for performing container detection and object detection |
JP2021139879A (en) * | 2020-03-05 | 2021-09-16 | 株式会社Mujin | Method and computing system for performing container detection and object detection |
US11958202B2 (en) | 2020-03-05 | 2024-04-16 | Mujin, Inc. | Method and computing system for performing container detection and object detection |
JP7531625B2 (en) | 2020-06-12 | 2024-08-09 | ハイ ロボティクス カンパニー リミテッド | CONTAINER REMOVAL METHOD, DEVICE, SYSTEM, ROBOT, AND STORAGE MEDIUM |
JP2023531391A (en) * | 2020-06-12 | 2023-07-24 | 深▲せん▼市海柔▲創▼新科技有限公司 | Warehouse robot control method, device, equipment, and readable storage medium |
JP7531625B6 (en) | 2020-06-12 | 2024-08-23 | ハイ ロボティクス カンパニー リミテッド | CONTAINER REMOVAL METHOD, DEVICE, SYSTEM, ROBOT, AND STORAGE MEDIUM |
JP7272568B2 (en) | 2021-05-04 | 2023-05-12 | 株式会社Mujin | Method and computational system for performing robot motion planning and repository detection |
JP2022172465A (en) * | 2021-05-04 | 2022-11-16 | 株式会社Mujin | Method and computing system for performing robot motion planning and repository detection |
JP7541955B2 (en) | 2021-05-06 | 2024-08-29 | 株式会社神戸製鋼所 | Robot travelling cart position determination device, method and program |
US20220355478A1 (en) * | 2021-05-06 | 2022-11-10 | Kabushiki Kaisha Kobe Seiko Sho (Kobe Steel, Ltd.) | Robot slider position setting device, robot slider position setting method, and robot slider position setting program |
CN114029945A (en) * | 2021-10-13 | 2022-02-11 | 大连理工大学 | Grabbing path control method of spherical-like fruit picking mechanical arm |
CN113788263A (en) * | 2021-10-14 | 2021-12-14 | 北京京东乾石科技有限公司 | Three-dimensional inventory storage inspection method and system |
CN114750177A (en) * | 2022-04-02 | 2022-07-15 | 湖南理工职业技术学院 | Intelligent transfer robot control method and device, storage medium and equipment |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP6734728B2 (en) | 2020-08-05 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6734728B2 (en) | Robot system and picking method | |
JP6738112B2 (en) | Robot system control device and control method | |
US11905116B2 (en) | Controller and control method for robot system | |
JP6822719B2 (en) | Robot system with automatic package scanning and registration mechanism, and how it works | |
JP7116901B2 (en) | ROBOT CONTROL DEVICE, ROBOT CONTROL METHOD AND ROBOT CONTROL PROGRAM | |
JP6807949B2 (en) | Interference avoidance device | |
JP5620445B2 (en) | Article takeout device for determining holding position and posture of robot based on selection condition | |
US11097417B2 (en) | Systems, devices, articles and methods for the partition of items | |
WO2022105695A1 (en) | Goods pick-and-place method and apparatus, and warehousing robot and warehousing system | |
US20210260766A1 (en) | Method and system for handling deformable objects | |
JP7495688B2 (en) | Robot system control method and control device | |
US10576507B2 (en) | Systems, devices, articles and methods for the partition of items | |
WO2019056840A1 (en) | Palletizing control device, system and method and storage medium | |
JP2022527869A (en) | Manipulating the box with the zone gripper | |
CN109562513A (en) | The autonomous control of robot carton emptier | |
CN109641706B (en) | Goods picking method and system, and holding and placing system and robot applied to goods picking method and system | |
WO2023182345A1 (en) | Handling system, information processing system, information processing method, program, and storage medium | |
US20230302644A1 (en) | Robotic kitting machine | |
KR101933827B1 (en) | The movable logistics transportation robot system having fork-type lifter and operation method thereof | |
JP6600026B2 (en) | Extraction device and method | |
WO2022014133A1 (en) | Mobile manipulator, method for controlling same, program | |
WO2022168377A1 (en) | Baggage transport system, and method and computer program used in baggage transport system | |
CN110962110A (en) | Mechanical arm and automatic conveying device | |
US20230182293A1 (en) | Systems and methods for grasp planning for a robotic manipulator | |
US20230186609A1 (en) | Systems and methods for locating objects with unknown properties for robotic manipulation |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20181120 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20191121 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20200107 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20200305 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20200630 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20200710 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 6734728 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |