JP2021143075A - 倉庫システムおよび方法 - Google Patents
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Abstract
Description
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、複数のゾーンに分割された床面において各々が何れかの前記ゾーンに割り当てられ、各々が複数の物品を収納する複数の保管棚と、一関節または多関節のロボットアームと、前記ロボットアームを支持するロボット本体と、前記ロボットアームに装着され前記物品を把持するロボットハンドと、を備え、前記保管棚から前記物品を取り出すアームロボットと、各々が何れかの前記ゾーンに割り当てられ、割り当てられた前記ゾーンから前記アームロボットの操作範囲に、前記物品とともに前記保管棚を搬送する搬送ロボットと、出庫対象として何れかの前記物品が指定されると、各々の前記ゾーンについて前記物品を出庫する際のシミュレーションを行い、このシミュレーション結果に基づいて前記物品の出庫処理を行う前記ゾーンを決定する制御装置と、を備えることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、各々が搬送対象物を搬送する複数の搬送ラインと、一の前記搬送ラインの状態を検出するセンサによって一の前記搬送ラインが混雑していると判断すると、他の前記搬送ラインに前記搬送対象物を搬送するように、作業者に対して報知を行う解析処理装置と、を備えることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、上板を有するダイニングテーブル状の荷受台座と、前記荷受台座の下方に潜り込み、前記上板を押し上げることにより、前記荷受台座を支持し移動させる搬送ロボットと、前記上板に載置された検査対象物が検査可能な範囲内に存在することを条件として、前記荷受台座を支持している前記搬送ロボットを水平方向に回転させる制御装置と、を備えることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、床面の所定の配置箇所に各々配置され、各々が出庫され得る複数の物品を保管する複数の保管棚と、複数の前記物品のうち何れかの出庫が指定されると、指定された前記物品を保管する何れかの前記保管棚を、所定位置に設けられた出庫ゲートに搬送する搬送ロボットと、複数の前記物品が過去に出荷された実績に基づいて、複数の前記保管棚が前記出庫ゲートに搬送される頻度を予測し、複数の前記保管棚のうち第1の保管棚について予測される頻度よりも第2の保管棚について予測される頻度が高く、かつ、前記第1の保管棚の配置箇所よりも前記第2の保管棚の配置箇所が前記出庫ゲートよりも遠い場合は、前記第1の保管棚の配置箇所よりも前記第2の保管棚の配置箇所が前記出庫ゲートに近くなるように、前記第1の保管棚または前記第2の保管棚の配置箇所を変更する制御装置と、を備えることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、物品を収納するバケットと、床面の所定の配置箇所に各々配置され、各々が出庫され得る複数の前記物品を、前記バケットに収納した状態で保管する複数の保管棚と、複数の前記物品のうち何れかの出庫が指定されると、指定された前記物品を保管する何れかの前記保管棚を、所定位置に設けられた出庫ゲートに搬送する搬送ロボットと、前記出庫ゲートに設けられ、指定された前記物品を収納する前記バケットを、前記保管棚から取り出すスタッカクレーンと、前記スタッカクレーンによって取り出された前記バケットから、指定された前記物品を取り出すアームロボットと、を備えることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、出庫対象の物品を保管する保管棚と、出荷先毎に前記物品を仕分ける仕分棚と、前記保管棚から前記物品を取り出し、前記仕分棚の指定箇所に納めるアームロボットと、前記アームロボットと前記指定箇所との距離を縮めるように、前記アームロボットまたは前記仕分棚を移動させる移動装置と、を備えることを特徴とする。
また、上記課題を解決するため本発明の倉庫システムは、前記搬送ロボットおよび前記搬送ロボットに対する障害物を検出するセンサの検出結果に基づいて、前記搬送ロボットが前記障害物に近づくほど前記搬送ロボットの速度を抑制するように制御する制御装置と、を備えることを特徴とする。
〈概略構成〉
図1は、本発明の一実施形態による倉庫システムの概略構成図である。
倉庫システム300は、全体を制御する中央制御装置800(制御装置)と、物品を在庫として格納する倉庫100と、発送する物品を一時的に格納するバッファ装置104と、送り出す物品を集約し検品する集約検品エリア106と、検品が終了した物品を梱包する梱包エリア107と、梱包した物品を配送トラック等に投函するための投函機108と、を備えている。
詳細は後述するが、本実施形態においては、アームロボット200に対してオフラインティーチによる学習を行うことで、高速かつ正確なピッキングを実現している。
例えば、昼間においては、倉庫100から出庫された物品についてはコンベア等の搬送ライン120を経てバッファ装置104に一時的に物品を格納する。また、このバッファ装置には他の倉庫からもピッキングされた物品が搬送ライン130を経て一時的に納められる。
その後、物品は下流の梱包エリア107に送られる。梱包エリア107においても、送られた物品の状況はセンサ206により判断される。そして、その物品は、状況により、例えば小型の物品のみのライン、中型の物品のライン、大型の物品のライン、特大の物品のライン、更に各種の大きさ、状態が混在した物品に対応したラインに分類されて送られる。そして、それぞれのラインでは作業員310により物品の梱包が行われ、梱包された物品は投函機108に送られて発送まで待機する。
次に、夜間においては、倉庫100から出庫された物品については、夜間用の搬送ライン122を経由して、画像検品工程114に送られる。また、センサ206は、昼間においても夜間においても、アームロボット200または作業員310の生産性測定に適用される。この画像検品工程114では、集約検品エリア106の代わりに、倉庫100から目的とする物品が正しく送られているか否かをセンサ206で逐一判断する。
図2は、倉庫100の平面図である。
倉庫100の床面152は、仮想的な複数のグリッド612によって区切られている。そして、各グリッド612には、当該グリッド612の絶対的な位置を示すバーコード614が貼付されている。但し、図2においては、1個のバーコード614のみを図示する。
また、倉庫システム300では、倉庫の全体の床面152は、複数のゾーン11,12,13等に区分されている。これら各ゾーンには、当該ゾーン内で移動する搬送ロボット602および保管棚702等が割り当てられている。
また、倉庫100には金網による壁380が形成されている。この壁380によって、搬送ロボット602および保管棚702等が動く領域(すなわちゾーン11,12,13等)と、作業員310またはアームロボット200(図1参照)が作業する作業エリア154と、が区切られている。
なお、搬送ロボット602、保管棚702等が配置される倉庫100の床面152の領域は、任意の広さにすることができる。
図3は、保管棚に納められる物品の形態を示す図である。
図示の例では1個の物品袋510に1個の物品203が納められている。そして、その物品203には、RFIDを使用したIDタグ402装着されている。
なお、この例では1個の物品袋に1個の物品を納めた例を示したが、1個の物品袋に複数の物品を入れて、かつ、それら個々の物品毎にRFIDを取り付けることも可能である。そして、このIDタグ402をRFIDリーダ322が読み取って、個々の物品の固有IDを読み取る。また、RFIDを使用したIDタグに代えて、バーコード及びバーコードスキャナによる管理も可能である。また、RFIDリーダ322は、ハンディタイプのものであっても、固定タイプのものであってもよい。
図4は、搬送ロボット602の斜視図の一例である。
搬送ロボット602は、底部の車輪(図示略)が回転することで走行する、無人型の自動走行車両である。搬送ロボット602の衝突検知部637は、送信した光信号(赤外線レーザなど)が周囲の障害物に遮蔽されることで、障害物を衝突前に検知する。搬送ロボット602は、通信装置(図示略)を備えている。この通信装置は、中央制御装置800(図1参照)と通信を行う無線通信装置と、充電ステーション等、周囲の設備との赤外線通信を行うための赤外線通信部639と、を備えている。
また、搬送ロボット602は、底面(図示略)にカメラを備え、このカメラがバーコード614(図2参照)を読み取ることで、搬送ロボット602は自機が床面102どこのグリッド612に位置しているかを認識する。そして、搬送ロボット602は、その結果を無線通信装置(図示略)を介して、中央制御装置800に報告する。
なお、バーコード614(図2参照)に代えて、レーザーにより、周囲の障害物との距離を測定するLiDARセンサ等を搬送ロボット602に備えて運用することも可能である。
図5は、中央制御装置800のブロック図である。
中央制御装置800は、中央演算部802と、データベース804と、入出力部808と、通信部810と、を備えている。中央演算部802は、各種の演算を行う。データベース804は、保管棚702や物品404等のデータが収められている。入出力部808は、外部機器との間で情報の入出力を行う。そして、通信部810は、アンテナ812を介して、Wi−Fi等の通信方式によって無線通信を行い、搬送ロボット602等との間で情報を入出力する。
〈オフラインティーチの概要〉
倉庫100(図1参照)において、アームロボット200を使用して、搬送ロボット602(図2参照)とともに移動する保管棚702等から物品をピッキングする動作の詳細を説明する。アームロボット200を使用して、保管棚から物品をピッキングする場合に、全ての動作をリアルタイムで処理しようとすると、演算処理のために比較的長い時間が必要になる。
従って、単にオフラインティーチを導入すると、ロボット本体201の設置誤差等の静的誤算の補正は可能であるが、その時々によって変化する動的誤差、例えば搬送ロボットで移動する保管棚の停止位置の誤差等を補正することは困難になる。
本実施形態では、搬送ロボット毎、保管棚毎、物品が入っているコンテナの種類毎、および形状等毎に応じて、アームロボット200に対して、ピッキングする動作パターンをオフラインで学習させる。そして、実際のピッキング時には、オフライン時のデータを使用してロボットアーム208を駆動するが、センサ206によって、搬送ロボットの位置、ピッキングステーションに移動してきた保管棚の位置、アームロボットの実際のアームの位置を検出し、リアルタイムで、それぞれの位置の補正演算を行って、ロボットアームの動作軌道修正を行い、正確かつ高速に物品のピッキングを実施する。
上述したように、アームロボット200は、ロボットアーム208と、ロボットハンド202と、を備え、これらを駆動することによって、物品203を移動させる。また、床面152においては、搬送ロボット602が保管棚702を移動させる。搬送ロボット602は、床面152における搬送前の棚位置214において、保管棚702等をその本体の上部に搭載する。そして、搬送ロボット602は、搬送経路217に沿って移動し、搬送後の棚位置216に移動する。ここで、棚位置216は、作業エリア154に隣接する位置すなわち入庫ゲート320または出庫ゲート330(図2参照)に隣接する位置である。
そして、アームロボット200、搬送ロボット602の挙動による棚位置及び棚内の物品ストッカ位置の計測は画像カメラのセンサ206が監視している。
図6において、第1入力データ220は、システム構成、機器仕様、ロボット寸法図、装置寸法図、レイアウト図等のデータである。この第1入力データ220は、オフラインによるロボット教示を行うために、第1ロボットデータ生成部224に入力される。これにより、第1ロボットデータ生成部224は、第1入力データ220に基づいた原教示データ(図示略)を生成する。
そして、静的な補正値228は第2ロボットデータ生成部230に入力され、動的な補正値227はオンラインロボット位置制御部240に入力される。また、ロボット教示データベース229からのデータも、それぞれ第2ロボットデータ生成部230およびオンラインロボット位置制御部240に入力される。
図7は、上述した第1ロボットデータ生成部224と、第2ロボットデータ生成部230と、の詳細構成を示すブロック図である。
第1入力データ220は、ロボット寸法図データ220aと、装置寸法図データ220bと、レイアウト図データ220cと、を含んでいる。なお、図7の図中において、ロボット寸法図データ220a、装置寸法図データ220b、レイアウト図データ220cの「データ」の語句は省略している。ここで、ロボット寸法図データ220aは、n台のアームロボット200−1〜200−nの各部の寸法を特定するデータである。また、装置寸法図データ220bは、n台のアームロボット200−1〜200−nに含まれる各種装置の寸法を特定するデータである。また、レイアウト図データ220cは、倉庫100のレイアウト(図2参照)を特定するデータである。
図8は、オフラインティーチとロボット動作軌道修正の制御構成を示す図である。
本実施形態においては、ピッキングを行う際には、搬送ロボット602、保管棚702等、センサ206、ロボット本体201、およびロボットハンド202の5つの要素が関係する。そこで、図8には、これら5つの要素を図示する。また、図8において、座標系演算部290は、モデリング仮想環境部280と、データ取込部282と、座標計算部284と、位置指令部286と、制御部288と、を備えている。この座標系演算部290は、上述した5つの要素の座標を絶対座標系で扱うものである。
図9において、搬送ロボット座標Q602、保管棚座標Q702、センサ座標Q206、ロボット本体座標Q201、およびロボットハンド座標Q202は、それぞれ、搬送ロボット602、保管棚702、センサ206、ロボット本体201、およびロボットハンド202の絶対座標を示している。
これらのうち、保管棚座標Q702、ロボット本体座標Q201およびロボットハンド座標Q202については、前述のオフラインティーチによって、予め種々の状況(例えば、保管棚702の種別、ロボット本体の種別、ロボットハンドの種別)を考慮してその絶対座標を演算することができる。
このような構成により、様々な物品に対応してオフラインティーチが可能になり、作業効率(ロボットのティーティング等)と、位置精度向上による作業品質の向上が図れる。
図10は、集約検品エリア106(図1参照)において、アームロボット200のオフラインティーチを行う構成のブロック図である。なお、図10において、図1〜図9の各部に対して同様の構成、効果を備える部分には同一の符号を付し、その説明を省略することがある。
図10において、追加演算部291は、補完機能部292と、協調機能部294と、群制御部296と、コピー機能部298と、を備えている。
このような構成により、一層様々な物品に対応してオフラインティーチが可能になり、作業効率(ロボットのティーティング等)と、位置精度向上による作業品質の向上が図れる。
なお、図10に示した構成は、梱包エリア107におけるアームロボット200にも適用可能である。
図11の構成においては、図10に示した構成に加えて、ディープラーニング処理部269が設けられている。ディープラーニング処理部269は、座標系演算部290および追加演算部291に対して相互にデータをやりとりして、ディープラーニングによる人工知能処理を行う。
このような構成により、一層様々な物品に対応してオフラインティーチが可能になり、作業効率(ロボットのティーティング等)と、位置精度向上による作業品質の向上が図れる。
なお、図10に示した構成と同様に、図11に示す構成も、梱包エリア107におけるアームロボット200にも適用可能である。
これにより、様々な物品に対応してオフラインティーチが可能になり、作業効率と、位置精度向上による作業品質の向上が図れる。これにより、個々の物品の在庫状態を正確に管理できる。
〈自律制御の概要〉
図2に示したゾーン12等のシミュレーションによって、搬送ロボットの動作制御を行う際、アームロボット200(図1参照)の動作制御も行えると、好ましいと考えられる。
そこで、本実施形態では、ゾーン内のアームロボット200のシミュレーションを行い、ピッキング動作時間を短くし、これによって単位時間当りの出荷量を増やそうとしている。
具体的には、倉庫システム300として、搬送ロボット602と、アームロボット200と、についてシミュレーションを行い、効率的な作業シーケンスを実行でき、各ゾーンにおける搬送ロボットとアームロボットとを効率的に制御することを実現する。
倉庫システム300(図1参照)に対して物品(物品)の受注452として、受注リストデータ458を受信したと仮定する。そして、倉庫システムから発送する出荷454として、出荷分リストデータ460が確定している状況において、ゾーン11,12,13のゾーン内の計画の前提、制約条件データ468が定まっており、これを考慮する。
この結果、本実施形態では、搬送ロボットの自律制御シミュレーションを行うことで、各ゾーンから搬送ロボットで保管棚を移動して取り出す場合に、目的関数として、搬送ロボットの移動距離、移動回数等を考慮すると、点線で囲んだゾーン11から可能な限り対象とする物品をピッキングすることが効率的であることを示している。
アームロボット200のオフラインティーチングの為に、オフラインティーチ用の専用ソフトウエアをインストールした制御用コンピュータ474が設けられている。そして、制御用コンピュータ474に格納されたデータベース476には、ティーチデータとして、(1)ポイント、(2)経路、(3)動作モード(補間タイプ)、(4)動作速度、(5)ハンド姿勢、(6)作業条件等を備える。
図15の構成は、図6の構成と比較すると、AGVコントローラ276を備えるとともに、第2ロボットデータ生成部230に代えて第2ロボットデータ生成部230A(ロボットデータ生成部)が設けられている。さらに、第3入力データ223が、第2ロボットデータ生成部230Aに供給される。
なお、図16について、特に言及しない限りは図7で説明した例と同一の符号のものは同様の構成、効果を備えている。
上述したように、第2ロボットデータ生成部230Aには、第2入力データ222と、第3入力データ223と、が入力される。さらに、第2ロボットデータ生成部230Aには、稼働実績データ354も入力される。ここで、稼働実績データ354は、各種物品の入出庫等の実績を表すデータである。
これらの構成により、(1)搬送ロボット602の自律的な動作シーケンスと、(2)アームロボット200の棚内シミュレーションによる動作シーケンスと、を確立して、高速で精度の高い制御動作を実現している。
図17において処理がステップS201に進むと、第2ロボットデータ生成部230Aは、倉庫システム300のモデルを作成する。次に、処理がステップS203に進むと、第2ロボットデータ生成部230Aは、先にステップS201で作成したモデルと、第2入力データ222(優先事項、作業順序、制約事項、障害物の情報、ロボット間作業分担ルール等)と、に基づいて、倉庫システム300全体のシミュレーションを行う。
これにより、第2ロボットデータ生成部230Aは、倉庫システム300における搬送ロボット602とアームロボット200についてシミュレーションを行い、効率的な作業シーケンスを実行できる。これにより、各ゾーンにおいて、搬送ロボット602とアームロボット200とを効率的に制御することができる。
これにより、各ゾーン(11,12,13)において、搬送ロボット(602)とアームロボット(200)とを効率的に制御することができる。
次に、倉庫システム300(図1参照)の集約検品エリア106または梱包エリア107において、ラインの箱滞留を予測する技術について説明する。
本実施形態の倉庫システム300においては、コンベアのラインの要所要所にカメラを含むセンサ206を設置し、流れてくるコンテナの滞留状況を測定する。そして、中央制御装置800は、コンベアの渋滞の予兆を検出すると、実際に滞留する前に、作業員310の情報端末(スマートフォン、スマートウォッチ等)に対しリアルタイムに通知し、対処を促進できる。以下、その詳細を説明する。
解析処理装置410は、特徴量抽出部412と、特徴量記憶部414と、差分比較部416と、閾値設定部418と、異常判定処理部420と、異常発報処理部422と、解析部428と、帰還部430と、異常発生予測部432と、を備えている。
図示の例では、搬送物の例として、箱状のコンテナ560(搬送対象物)を適用している。コンテナ560の滞留を検知、予測するために、例えば、搬送ライン124の上に、何も無い状況(稼働していない)の状態の画像をセンサ206によって取り込む。この画像を基準画像562と呼ぶ。この基準画像562の特徴量は、差分比較部416(図18参照)に記憶される。そして、実際に倉庫システム300が稼働している時の搬送ライン124上の取得画像をセンサ206より取り込む。この画像を取得画像564と呼ぶ。そして、特徴量抽出部412は、取得画像564の特徴量を抽出し、抽出された特徴量は、特徴量記憶部414に記憶された後、解析部428に供給される。
この場合は、前述したように、解析処理装置410は、作業員310のスマートフォン、スマートウォッチ等に「混雑し始めている可能性がある」旨を通知する。
この場合は、前述したように、解析処理装置410は、倉庫システム300内の警告灯(図示せず)を点滅し、更には作業員310のスマートフォン、スマートウォッチ等に滞留の異常発生を通知する。また、この場合、当該搬送ライン124を強制的に停止させてもよい。
また、滞留を回避するために、他の搬送ラインにコンテナ560を流す処理は、作業員310等の指示を待たず、中央制御装置800が指令するようにしてもよい。
これにより、作業員は、搬送対象物(560)の滞留を確実に検知することができ、ラインの変更等の措置を速やかに講じることができる。
図20は、倉庫システム300において、搬送ロボット602を用いて入庫する物品の検品を行う方法を示す模式図である。図2に示したように、倉庫100における各ゾーン11,12,13等には、保管棚702等が配置される。しかし、物品を梱包した箱(例えば段ボール箱)をそのままの状態で保管するには、これらの箱を棚に収納するよりも、これらの箱をそのまま積み上げた方が、倉庫100内のスペース効率を高めることができる。そこで、本実施形態においては、一部または全部の保管棚702等に代えて、図20に示すような、ダイニングテーブル状の荷受台座852を適用することができる。なお、荷受台座852はパレットであってもよい。
図21において、検品システム270は、AGVコントローラ276と、搬送ロボット602と、制御装置860と、照明装置858と、センサ206と、レーザ装置856と、を備えている。なお、制御装置860は、中央制御装置800とは別体の装置であってもよく、中央制御装置800と一体の装置であってもよい。搬送ロボット602は、AGVコントローラ276からの指令に基づいて、荷受物品854(図20参照)を積載した荷受台座852を移動し、または回転させる。
なお、センサ206がカメラである場合には、センサ206は荷受物品854を撮影することができ、荷受物品854表面に記載された商品名、商品コード、入り数、賞味期限やロットNO、関連する情報に紐づくバーコードまたは2次元コード、またはこれらが記載された商品ラベルや出荷ラベルなどを読み取る。制御装置860において、読み取った情報に基づいて検品システム270の検品作業を行うことが可能である。センサ206はカメラに限られず、例えばRFIDリーダー等であってもよく、荷受物品854に貼付されたRFIDタグの情報を読み取ることで、同様に出荷検品を行ってもよい。
図22のステップS300において処理が開始されると、処理はステップS301に進み、荷受物品854が荷受台座852に搭載される。すなわち、外部からトラック等で搬送されてきた荷受物品854は、コンベア304等に載置された後、荷受台座852の上部に送られる。そして、一般的には、複数の荷受物品854が、荷受台座852に搭載される。
次に、処理がステップS304に進むと、制御装置860は、取り込んだ画像に基づいて、荷受物品854に異常(キズ、変色、歪等)が発生しているか否かを判断する。
これにより、検査対象物(854)の異常の有無を高精度で検知することができる。
図23は、ゾーン12の平面図であり、保管棚の効率的な配置を説明するためのものである。
図23においては、ゾーン12に島750が形成されており、ここに保管棚720が含まれている。それ以外のゾーン12の構成は、図2に示したものと同様である。但し、保管棚732,742等、6個の保管棚を有する島を「島751」と呼び、保管棚712,714等、6個の保管棚を有する島を「島752」と呼ぶ。
図24において、保管棚入替システム370は、制御装置820と、AGVコントローラ276と、搬送ロボット602と、物品・棚データベース367と、を備えている。なお、制御装置820は、中央制御装置800とは別体の装置であってもよく、中央制御装置800と一体の装置であってもよい。
制御装置820は、物品・棚データベース367を参照することによって、入替を行う一対の保管棚を決定する。決定された保管棚は、図22に示した例においては、保管棚716(第1の保管棚)および保管棚720(第2の保管棚)である。そして、制御装置820は、決定した一対の保管棚をAGVコントローラ276に指示し、両保管棚の入替を実行させる。
図25のステップS400において処理が開始されると、処理はステップS401に進む。ステップS401において、制御装置820は、所定のサンプル期間に渡って、倉庫100における特定のゾーン(図23に示した例ではゾーン12)における物品203(図3参照)の出庫状況の統計データを蓄積する。
ここで、ステップS403の処理は、単純に過去の特定のサンプル期間を基準とした物品の出庫頻度の高さのみならず、例えば、将来の期間に予測される出庫確率の高い物品203を選択することが好ましい。具体的には、例えば将来の季節、天気、気温、月日、流行等を考慮して将来に予測される出庫頻度を求め、その結果に基づいて、出庫確率の高い物品203を選択し、かつ、その物品203を納めた高頻度保管棚を選択するとよい。
なお、上述した例においては、特定のゾーン内で保管棚を入れ替えた例を示したが、全てのゾーンを跨いで搬送ロボット602を稼働して保管棚を入れ替えてもよい。
これにより、取り出される可能性の高い物品を納めた保管棚を、出庫ゲートの近傍に配置することができ、搬送ロボット(602)による保管棚の移動距離を短くすることができ、物品のピッキングに要する時間を短縮できる。
図26は、倉庫システム300において、保管棚からバケット480(バゲット)を取り出す構成の模式図である。
なお、バケット480は、保管棚における各棚に載置される箱であって、上面を開放した略直方体状の形状を有している。バケット480には、一般的には、同一種類の複数の物品203(図3参照)が収納される。
バケット480を保管棚702等から取り出す際、アームロボット200のロボットハンド202によってバケット480を摘んで引き出すことが考えられる。
しかし、ロボットアーム208の制御には時間を要するため、上述した何れの技術においても、物品203の取り出しの高速化を実現することは困難であった。
図27に示す例においては、スタッカクレーン482によって取り出されたバケット480を一時的に保管するバッファ棚484が設けられている。すなわち、スタッカクレーン482によって取り出されたバケット480は、バッファ棚484に一旦保管される。そして、アームロボット200は、バッファ棚484に載置されているバケット480から、物品203をピッキングする。
図28のステップS500において処理が開始されると、処理はステップS501に進む。ここでは、中央制御装置800は、出庫対象の物品203を、倉庫100に納められた物品の物品データから検索し、対象の物品が納められた保管棚702等と、保管棚の中における物品203の位置と、を特定する。次に、処理がステップS502に進むと、中央制御装置800は、物品203を収めた保管棚702等を、搬送ロボット602によって、出庫ゲート330まで移動させる。
このように、スタッカクレーン(482)によって保管棚(702)から物品(203)を取り出すことにより、高速にピッキングを行うことができる。
図29は、出庫ゲート330(図2参照)において、保管棚702等から目的とする物品を取り出して、仕分棚902に納める構成を示す模式図である。なお、仕分棚902は、出荷先毎に物品を仕分けるものである。
図示の例においては、平行な二本のレール492が床面に敷設されている。そして、ロボット本体201は、これらレール492に載置される車輪と、これら車輪を駆動するモータとを備えている(図示略)。これにより、ロボット本体201は、レール492に沿って移動可能になっている。保管棚702には、目的とする物品203が納められたバケット480が収納されている。アームロボット200は、そのバケット480に対向する位置までロボットアーム208を移動させる。
これにより、アームロボット200は、高い作業効率で物品のピッキングを行い、目的とする物品を仕分棚902に移動させることができる。
図30のステップS600において処理が開始されると、処理はステップS601に進む。ここでは、中央制御装置800は、出庫対象の物品203を、倉庫100に納められた物品の物品データから検索し、対象の物品が納められた保管棚702等と、保管棚の中における物品203の位置と、を特定する。次に、処理がステップS602に進むと、中央制御装置800は、搬送ロボット602を用いて、特定された保管棚702等を出庫ゲート330まで移動させる。
なお、図29に示した例では、アームロボット200がバケット480を引き出す旨を説明したが、図26、図27に示したように、スタッカクレーン482を設け、目的とする物品を収納したバケット480をスタッカクレーン482が引き出すようにしてもよい。
図29に示した例においては、ロボット本体201が2本のレール492の上を動いていた。これに対して、図31に示す例では、仕分棚902に代えて、保管棚722,724等が適用される。すなわち、必要に応じて、搬送ロボット602が、保管棚722,724をアームロボット200の操作範囲に移動させる。
図31に示した例と比較して、図32に示す例では、搬送ロボット602は、仕分棚として機能する保管棚722,724を細かく駆動する点が相違している。すなわち、搬送ロボット602は、目的の物品を収納したバケット480の箇所に応じて、保管棚722,724をバケット480等の幅単位で細かく移動させる。
図33のステップS600において処理が開始されると、処理はステップS601に進む。ここでは、中央制御装置800は、出庫対象の物品203を、倉庫100に納められた物品の物品データから検索し、対象の物品が納められた保管棚702等と、保管棚の中における物品203の位置と、を特定する。次に、処理がステップS702に進むと、中央制御装置800は、搬送ロボット602を用いて、特定された保管棚702等を出庫ゲート330まで移動させる。
これにより、保管棚(702)から取り出した物品(203)を、仕分棚(902,722,724)に納める工程を高速に実行できるようになる。
仕分棚(722,724)も搬送ロボット(602)も各ゾーン(11,12,13)で用いられているものであり、これにより、倉庫(100)内の各種機材を共通化できる。
一般的に、倉庫システム内で搬送ロボット602を運用する場合には、搬送ロボット602を運用する領域と、作業員の作業領域とは重ならないように設定される。その理由は、作業員や、作業員の運搬する荷物は、搬送ロボット602を運用する際の障害物になり得るためである。しかし、作業員と搬送ロボット602とが混在したほうが効率的な荷役作業を実現できる場合がある。このような運用を可能にするために、障害物に対して搬送ロボット602が適切に動作することが求められている。
本実施形態においては、搬送ロボット602が運用される領域では、天井にカメラ等のセンサ206が配置されており、搬送ロボット602およびその周辺の状態を監視している。
(1)搬送ロボット602の前方5m前〜3m前までの領域866
(2)搬送ロボット602の前方3m前〜1m前までの領域864
(3)搬送ロボット602の前方1m前以内の領域862
図示の例においては、2台の搬送ロボット602が、別々の路線である経路882,884に沿って移動している。なお、経路882,884は、床面上で想定された経路であり、特に床面上で経路882,884が物理的に形成されているわけではない。
なお、図35に示した例では、2台の搬送ロボット602が適用されているが、搬送ロボット602の台数は3台以上であってもよい。
図36のステップS700において処理が開始されると、処理はステップS701に進む。ここでは、中央制御装置800は、作業員310等と障害物との衝突を回避するために、搬送ロボット602の移動方向に対して、以下の3つの仮想的な領域を設定する。
(1)搬送ロボット602の前方5m前〜3m前までの領域866
(2)搬送ロボット602の前方3m前〜1m前までの領域864
(3)搬送ロボット602の前方1m前以内の領域862
以上の処理により、作業員310等の移動を可能にしつつ、搬送ロボット602を安全に運行させることができる。すなわち、作業員310等の作業領域と、搬送ロボット602の作業領域とを重ね合わせることが可能になり、効率的な荷役作業を実現できる。
これにより、作業員等の障害物(310)が混在した環境においても、搬送ロボット(602)を運用することができ、効率的な荷役作業を実現できる。
本発明は上述した実施形態に限定されるものではなく、種々の変形が可能である。上述した実施形態は本発明を理解しやすく説明するために例示したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、上記実施形態の構成に他の構成を追加してもよく、構成の一部について他の構成に置換をすることも可能である。また、図中に示し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、製品上で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。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
100 倉庫
120,122,124,126,130 搬送ライン
152 床面
200,200−1〜200−n アームロボット
201 ロボット本体
202 ロボットハンド
203 物品
206 センサ
207 位置センサ
208 ロボットアーム
229 ロボット教示データベース
230,230A 第2ロボットデータ生成部(ロボットデータ生成部)
264 データ生成部(ロボットデータ生成部)
300 倉庫システム
310 作業員(障害物)
330 出庫ゲート
410 解析処理装置
480 バケット(収納容器)
482 スタッカクレーン(手段)
484 バッファ棚(バッファ部)
486 引出アーム
560 コンテナ(搬送対象物)
602 搬送ロボット
702,704,706,708,710,712,714,732,742 保管棚
716 保管棚(第1の保管棚)
720 保管棚(第2の保管棚)
722,724 保管棚(仕分棚)
800 中央制御装置(制御装置)
852 荷受台座
852a 上板
854 荷受物品(検査対象物)
860 制御装置
902 仕分棚
θ1’〜θn’ ロボット教示データ
Q201 ロボット本体座標(ロボット本体座標モデル値)
Q202 ロボットハンド座標(ロボットハンド座標モデル値)
Q206 センサ座標(センサ座標モデル値)
Q602 搬送ロボット座標(搬送ロボット座標モデル値)
Q702 保管棚座標(保管棚座標モデル値)
th1 閾値(第1の閾値)
th2 閾値(第2の閾値)
Claims (9)
- 物品を収納する複数の収納容器を保管する複数の保管棚と、
前記複数の保管棚のうち、出庫対象の物品を収納する収納容器を保管する保管棚を搬送する搬送ロボットと、
前記出庫対象の物品を収納する前記収納容器を、搬送された前記保管棚から取り出す手段と、
取り出された前記収納容器を置くバッファ部と、
前記バッファ部に置かれた前記収納容器から、前記出庫対象の物品を取り出すアームロボットと、を備える
ことを特徴とする倉庫システム。 - それぞれ前記出庫対象の物品を収納する複数の収納容器であって、前記手段により取り出された複数の収納容器を、前記バッファ部は保管可能である
ことを特徴とする請求項1に記載の倉庫システム。 - 前記手段は、前記保管棚から取り出した前記収納容器を前記バッファ部に置くこと
を特徴とする請求項2に記載の倉庫システム。 - 前記搬送ロボットは、前記保管棚を出庫ゲートに搬送する
ことを特徴とする請求項3に記載の倉庫システム。 - 前記バッファ部は、取り出された前記収納容器を一時的に保管するバッファ棚であること
を特徴とする請求項4に記載の倉庫システム。 - 前記収納容器は、前記物品を収納するバケットである
ことを特徴とする請求項5に記載の倉庫システム。 - 前記手段は、
前記保管棚から前記収納容器を引き出す引出アームを備え、
前記保管棚の対向面に対して、前記引出アームを左右方向に走行させることと、前記引出アームを上下方向に昇降させることと、が可能である
ことを特徴とする請求項6に記載の倉庫システム。 - 倉庫システムにおける方法であって、
物品を収納する複数の収納容器を保管する複数の保管棚のうち、出庫対象の物品を収納する収納容器を保管する保管棚を、搬送ロボットで搬送するステップと、
前記出庫対象の物品を収納する前記収納容器を、搬送された前記保管棚から取り出してバッファ部に置くステップと、
アームロボットが、前記バッファ部に置かれた前記収納容器から、前記出庫対象の物品を取り出すステップと、を含む
ことを特徴とする方法。 - それぞれ前記出庫対象の物品を収納する複数の収納容器であって、所定の手段により取り出された複数の収納容器を、前記バッファ部は保管可能である
ことを特徴とする請求項8に記載の方法。
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