JP2022089754A - 倉庫システムの制御方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】貨物の出庫効率を高めることができる倉庫システムの制御方法、装置、設備、及びコンピュータ可読記憶媒体を提供する。【解決手段】方法は、割当待ちタスクの貨物情報に基づいて目標ステーションを決定することと、各現在のビンの貨物情報と割当待ちタスクの貨物情報とに基づいて候補ビンを決定し、各候補ビンから搬送コストが最も低い候補ビンを目標ビンとして決定することと、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ロボットを決定することと、目標ビンを目標ステーションに搬送するように目標ロボットを制御することとを含む。【選択図】図１

Description

本出願は、２０２０年１１月６日に中国特許局に提出され、出願番号が２０２０１１２３１２３６８であり、発明名称が「倉庫システムの制御方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張しており、その全体が参照より本明細書に取り込まれる。本出願は、２０２０年１２月４日に中国特許局に提出され、出願番号が２０２０１１４０１５８８３であり、発明名称が「倉庫システムの制御方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張しており、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。本出願は、２０２０年１２月４日に中国特許局に提出され、出願番号が２０２０１１４０４４５７０であり、発明名称が「倉庫システムの制御方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張しており、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。また、本出願は、２０２０年１２月４日に中国特許局に提出され、出願番号が２０２０１１４０４５２１５であり、発明名称が「倉庫システムの制御方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体」である中国特許出願の優先権を主張しており、その全体が参照により本明細書に取り込まれる。

本出願は、倉庫技術分野に関連しており、特に倉庫システムの制御方法、装置、設備及びコンピュータ可読記憶媒体に関する。

関連技術において、倉庫システムは通常、搬送ロボットを用いてラック上のビン（コンテナ箱）を自動的にステーションに搬送し、出庫タスクを完了する。しかし、出庫タスクはビンの選択、ステーションの選択及びロボットの選択など多くの要因に関わるため、出庫タスクの効率を保証することは困難である。

本出願の実施形態は、関連技術における１つ又は複数の技術的課題を解決するために、倉庫システムの制御方法、装置、設備、及びコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

上記の目的を達成するために、本出願は次の技術案を採用する。

本出願の第１態様では、倉庫システムの制御方法が提供される。当該倉庫システムの制御方法は、割当待ちタスクの貨物情報に基づいて、目標ステーションを決定することと、各現在のビンの貨物情報と、前記割当待ちタスクの貨物情報とに基づいて候補ビンを決定し、各前記候補ビンから搬送コストの最も低い候補ビンを目標ビンとして選択することと、前記目標ビンの位置情報に基づいて、目標ロボットを決定することと、前記目標ビンを前記目標ステーションに搬送するように前記目標ロボットを制御することと、を含む。

一実施形態では、前記割当待ちタスクの貨物情報に基づいて、目標ステーションを決定することは、前記割当待ちタスクの占有すべき収納スペースの数と各ステーションの空き収納スペースの数とに基づいて、候補ステーションを決定することと、前記候補ステーションに割当済みビンの貨物情報と、各ビンと前記候補ステーションとの距離と、前記候補ステーションにまだ割り当てていないビンの貨物情報と、前記割当待ちタスクの残りの貨物情報とに基づいて、各前記候補ステーションの割当効率値を算出することと、前記割当効率値が最も大きい候補ステーションを前記目標ステーションとして決定することと、を含む。

一実施形態では、各前記候補ビンから搬送コストが最も低い候補ビンを目標ビンとして決定することは、前記割当待ちタスクの貨物情報と、前記目標ステーションに割当済みビンの貨物情報とに基づいて、前記割当待ちタスクの残りの貨物情報を決定することと、前記各現在のビンの貨物情報に基づいて、前記割当待ちタスクの残りの貨物情報を満たすビンを候補ビンとして決定することと、各前記候補ビンの搬送コストを算出し、前記搬送コストが最も低い候補ビンを前記目標ビンとして決定することと、を含む。

一実施形態では、前記ロボットは、第１ロボットを含み、前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ロボットを決定することは、前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ビンに対応する目標通路を決定することと、前記目標通路における各前記第１ロボットの位置に基づいて、第１目標ロボットを決定することと、を含み、前記第１目標ロボットは、前記目標ビンを、格納スペースから仮置きスペースに搬送することに用いられる。

一実施形態では、前記ロボットは、第２ロボットを含み、前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ロボットを決定することは、前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ビンとの距離が最も近い第２ロボットを第２目標ロボットとして決定することをさらに含み、前記第２目標ロボットは、前記目標ビンを、前記仮置きスペースから前記目標ステーションに搬送することに用いられる。

一実施形態では、前記目標ロボットを制御して前記目標ビンを前記目標ステーションに搬送した後に、前記方法は、前記第２目標ロボットを制御して、前記目標ビンを前記目標ステーションから目標ラックに搬送することと、格納ラックの空き仮置きスペースの下に停留するように前記第２目標ロボットを制御することと、をさらに含む。

本出願の第２態様では、倉庫システムの制御方法が提供される。当該倉庫システムの制御方法は、空き状態にある第１ロボットを、マッチング待ち第１ロボットとして選出することと、目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ビンの位置する通路をマッチング待ち通路として選出することと、前記マッチング待ち第１ロボットの各々に対して、前記マッチング待ち第１ロボットと各前記マッチング待ち通路との間の距離と、各前記マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数とに基づいて、対応する目標通路及び第１目標ロボットを決定することと、前記目標通路の割当待ちタスクを、対応する前記第１目標ロボットに割り当てることと、を含む。

一実施形態では、前記目標ビンの位置する通路をマッチング待ち通路として選出することは、割当待ちタスクが存在し且つ第１ロボットが存在しない通路を、第１マッチング待ち通路として選出することと、前記第１マッチング待ち通路の数が前記マッチング待ち第１ロボットの数よりも少ない場合に、割当待ちタスクが存在し且つ第１ロボットが存在する通路を、第２マッチング待ち通路として選出することと、を含む。

一実施形態では、前記目標通路の割当待ちタスクを、対応する前記第１目標ロボットに割り当てることは、前記目標通路の割当可能なタスクの数を算出することと、前記割当可能なタスクの数が０よりも大きい場合に、前記第１目標ロボットの数に基づいて、前記目標通路において対応数の作業領域を分割することと、割当済みタスクの数がタスクの上限閾値よりも少ない第１目標ロボットを、割当待ち第１ロボットとして選出することと、前記割当待ち第１ロボットと各前記割当可能なタスクに対応する目標ビンとの間の距離と、前記割当待ち第１ロボットが各前記割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数とに基づいて、前記割当可能なタスクから目標タスクを決定して、対応する前記割当待ち第１ロボットに割り当てることと、を含む。

一実施形態では、前記目標通路の割当可能なタスクの数を算出することは、前記目標通路の割当待ち出庫タスクの数及び空き仮置きスペースの数のうちの最小値と、前記目標通路の割当待ち入庫タスクの数及び空き格納スペースの数のうちの最小値とを加算して第１参照値を得ることと、前記マッチング済み第１ロボットの数にタスクの上限閾値を乗じた値から、全てのマッチング済み第１ロボットの割当済みタスクの総数を減算することにより、第２参照値を得ることと、前記第１参照値及び前記第２参照値のうちの最小値を、前記目標通路の割当可能なタスクの数として選出することと、を含む。

本出願の第３態様では、複数の倉庫エリアを含む倉庫システムの制御方法が提供される。当該倉庫システムの制御方法は、各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数と現在の第２ロボットの数とに基づいて、複数の前記初期倉庫エリアから移入倉庫エリアと移出倉庫エリアとを決定することと、各前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定することと、各前記移出第２ロボットから各前記移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定し、前記移入第２ロボットを、前記移出倉庫エリアから対応する移入倉庫エリアに配置することと、各マッチング待ち倉庫エリアに対し、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける各目標ビンの対応する第２目標ロボットを決定することと、を含む。

一実施形態では、各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数と現在の第２ロボットの数とに基づいて、複数の前記初期倉庫エリアから移入倉庫エリアと移出倉庫エリアとを決定することは、前記初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が前記初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも少ない場合、前記初期倉庫エリアを前記移入倉庫エリアとして決定することと、前記初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が前記初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも多い場合、前記初期倉庫エリアを前記移出倉庫エリアとして決定することと、を含み、ここで、前記初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数は、前記倉庫システムの未完了タスクの数の合計に対する前記初期倉庫エリアの未完了タスクの数の比率と、前記倉庫システムにおける第２ロボットの総数との積である。

一実施形態では、各前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定することは、前記移出倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数、第２ロボットの数の下限値、第２ロボットの割当数、及び空き第２ロボットの数に基づいて、前記移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移出数を算出することと、前記移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移出数に基づいて、前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定することと、を含む。

一実施形態では、各前記移出第２ロボットから各前記移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定することは、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数、現在の第２ロボットの数及び第２ロボットの数の上限値に基づいて、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数を算出することと、各前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の合計に対する前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の比率と、各前記移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移出数の総数との積を、参照値として算出することと、前記参照値と前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数のうちの最小値を、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの実需要数として決定することと、各前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットから、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの実需要数に応じて、前記移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットを、前記移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットとして選出することと、を含む。

一実施形態では、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける各目標ビンの対応する第２目標ロボットを決定することは、前記マッチング待ち倉庫エリアの割当待ちタスクのタイプ及び割当待ちタスクの数に基づいて、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、各ステーションに対応する第２目標ロボットを決定することと、前記ステーションの割当待ちタスクを、前記ステーションに対応する第２目標ロボットにマッチングすることと、を含む。

一実施形態では、前記マッチング待ち倉庫エリアの割当待ちタスクのタイプ及び割当待ちタスクの数に基づいて、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、各ステーションに対応する第２目標ロボットを決定することは、各前記割当待ちタスクのタイプに対し、各前記割当待ちタスクの数の合計に対する前記割当待ちタスクの数の比率と、前記割当待ちタスクのタイプの固定重みと、割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとに基づいて、前記割当待ちタスクのタイプの第１変動重みを算出することと、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットのうちの１つを、第２目標ロボットとして、前記第１変動重みの最も高い割当待ちタスクのタイプに対応するステーションに割り当てることと、各前記割当待ちタスクのタイプに対し、各前記割当待ちタスクの数の合計に対する前記割当待ちタスクの数の比率と、前記割当待ちタスクのタイプの固定重みと、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みとに基づいて、前記割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを算出することと、前記空き第２ロボットの割当待ちの数及び前記割当待ちタスクの数の両者とも０より大きい場合、前記第１変動重みの算出ステップと、前記第２目標ロボットの割当ステップと、前記第２変動重みの算出ステップとを循環させ、前記割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを前記割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとすることと、を含む。

一実施形態では、前記ステーションに対する割当待ちタスクを、前記ステーションに対応する第２目標ロボットにマッチングすることは、前記ステーションに対する割当待ちタスクの優先度と、前記割当待ちタスクに対応する目標ビンとステーションとの間の距離とに基づいて、各前記割当待ちタスクの割当値を算出することと、前記ステーションにおける第２目標ロボットの数に基づいて、前記割当待ちタスクから、割当値が最も高い対応数の割当待ちタスクを目標タスクとして抽出することと、各前記第２目標ロボットに対し、前記第２目標ロボットと各前記目標タスクに対応する目標ビンとの間の距離に基づいて、各前記目標タスクとマッチングする前記第２目標ロボットのマッチング値を算出し、前記マッチング値の最も高い目標タスクを選出して前記第２目標ロボットにマッチングすることと、を含む。

上述の技術案によれば、少なくとも以下の利点又は有益な効果が得られる。すなわち、複数の候補ビンから、格納ラックから目標ステーションに搬送される搬送効率が最も高いビンを目標ビンとして選択することにより、目標ロボットが目標ビンを目標ステーションに搬送するための搬送時間を短縮したり、目標ロボットの搬送回数を短縮したりすることができ、さらに貨物の出庫効率を向上させることができる。

上記の概要は、明細書の目的のためだけのものであり、いかなる方法によっても制限することを意図したものではない。上述した例示的な態様、実施形態、及び特徴に加えて、本明細書のさらなる態様、実施形態、及び特徴は、添付の図面及び以下の詳細な説明を参照することによって容易に理解されるであろう。

本出願の実施形態又は関連技術における技術案をより明確に説明するために、以下では、実施形態又は関連技術の説明において使用される必要な添付図面を簡単に説明するが、以下の説明における添付図面は、本出願の実施形態に記載された一部の実施形態にすぎず、当業者にとっては、これらの添付図面から他の添付図面を得ることもできることは明らかである。
本出願の第１実施形態による倉庫システムの制御方法のフローチャートである。 本出願の第１実施形態による、移入倉庫エリア及び移出倉庫エリアを決定するための具体的なフローチャートである。 本出願の第１実施形態による、移出ロボットを決定するための具体的なフローチャートである。 本出願の第１実施形態による、移入ロボットを決定するための具体的なフローチャートである。 本出願の第１実施形態による倉庫システムの制御方法のフローチャートである。 本出願の第１実施形態による目標ロボットを決定するための具体的なフローチャートである。 は、本出願の第２実施形態による倉庫システムの制御方法のフローチャートである。 本出願の第２実施形態による、マッチング待ち通路を選出するための具体的なフローチャートである。 本出願の第２実施形態による、目標タスクを割り当てる具体的なフローチャートである。 本出願の第２実施形態による、割当可能なタスクの数を算出するための具体的なフローチャートである。 本出願の第３実施形態による倉庫システムの制御方法のフローチャートである。 本出願の第３実施形態による、移入倉庫エリア及び移出倉庫エリアを決定するための具体的な流れ図である。 本出願の第３実施形態による、移出第２ロボットを決定するための具体的なフローチャートである。 本出願の第３実施形態による、移入第２ロボットを決定するための具体的なフローチャートである。 本出願の第３実施形態による、割当待ちタスクをマッチングするための具体的な流れ図である。 本出願の第３実施形態による、第２目標ロボットを割り当てるための具体的なフローチャートである。 は、本出願の第３実施形態による目標タスクをマッチングするための具体的なフローチャートである。 本出願の第４実施形態による倉庫システムの制御装置の概略図である。 本出願の第５実施形態による倉庫システムの制御装置の概略図である。 本出願の第６実施形態による倉庫システムの制御装置の概略図である。 本出願の第７実施形態による電子設備の概略図である。 本出願の第１態様の実施形態による、目標ロボットに割当待ちタスクをマッチングするための具体的な流れ図である。

以下では、いくつかの例示的な実施形態のみが簡単に説明される。当業者が認識できるように、記載された実施形態は、本出願の精神又は範囲から逸脱することがない限り、様々な異なる方法で修正されてもよい。したがって、添付図面及び説明は、限定的ではなく、本質的に例示的であると考えられる。

以下、図１～図６を参照して、本出願の第１実施形態による倉庫システムの制御方法を説明する。本出願の実施形態に係る倉庫システムの制御方法は、倉庫システムに適用することができ、倉庫システムの貨物出庫タスクを実現することに用いられる。

図１は本出願の一実施形態による倉庫システムの制御方法を示すフローチャートである。

図１に示すように、該倉庫システムの制御方法は、以下を含むことができる。

ステップＳ１０１において、割当待ちタスクの貨物情報に基づいて、目標ステーションを決定する。

ステップＳ１０２において、各現在のビンの貨物情報と、割当待ちタスクの貨物情報とに基づいて候補ビンを決定し、各候補ビンから搬送コストの最も低い候補ビンを目標ビンとして選択する。

ステップＳ１０３において、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ロボットを決定する。

ステップＳ１０４において、目標ビンを目標ステーションに搬送するように目標ロボットを制御する。

一例では、割当待ちタスクは複数のジョブリストを含むことができ、割当待ちタスクの貨物情報は、各ジョブリストに対応する目標貨物の種類及び数量であってもよい。目標ステーションは、作業者がジョブリストに対応する目標貨物を目標ビンから仕分けるために用いられる。なお、ステーションの数は複数であってもよく、そのうちの１つを、１つの割当待ちタスクの目標ステーションとして使用するができ、複数の割当待ちタスクの目標ステーションとして使用することもできる。ここで、目標ステーションは、割当効率値が最も高い候補ステーションである。

一例では、ビンは貨物を保管するために用いられ、現在のビンは格納ラックに置かれているビンであってもよい。各現在のビンの貨物情報に基づいて、割当待ちタスクの貨物情報と少なくとも部分的にマッチングしている現在のビンを候補ビンとして選択する。候補ビンの搬送コストは、候補ビンと目標ステーションとの距離と、候補ビン内に収容されている貨物が割当待ちタスクの目標貨物とマッチングしている貨物の数とに基づいて算出することができる。

候補ビンの搬送コストは、候補ビンと目標ステーションとの距離に比例し、すなわち、候補ビンと目標ステーションとの距離が小さいほど、候補ビンの搬送コストは低くなることを理解することができる。また、候補ビンの搬送コストは、候補ビンに収容されている貨物が割当待ちタスクの目標貨物とマッチングしている貨物の数に反比例関係にあり、すなわち、候補ビンに収容された貨物が割当待ちタスクの目標貨物とマッチングしている貨物の数が多いほど、候補ビンの搬送コストは低くなる。

一例では、目標ビンの位置情報は、目標ビンの位置する格納ラックの位置情報であってもよい。ロボットは、搬送ロボット（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ、ＡＧＶ）であってもよく、搬送ロボットは、ステーションと格納ラックとの間でビンを搬送するために所定のナビゲーションパスに沿って走行することができる。目標ロボットは、目標ビンの位置する格納ラックの位置情報に基づいて具体的に決定することができる。

目標ステーション、目標ビン、及び目標ロボットが決定された後、ビン搬送タスクが生成され、目標ロボットに送信されることによって、目標ロボットが目標ビンを所在している格納ラックから目標ステーションに搬送するように制御される。

本出願の実施形態では、倉庫システムのロボットは、第１ロボットと第２ロボットとを含み、第１目標ロボットと第２目標ロボットとに、ビン搬送タスクを同時に送信することができる。ここで、ビンの出庫タスクを達成するために、第１目標ロボットは、ラックの目標格納スペースから目標仮置きスペースまで目標ビンを搬送するために用いられ、第２目標ロボットは、目標仮置きスペースから目標ステーションまで目標ビンを搬送するために用いられる。

ここで、第１目標ロボットの選出及びタスクの割当は、本出願の第２実施形態による倉庫システムの制御方法に従って実現することができ、第２目標ロボットの選出及びタスクの割当は、本出願の第３実施形態による倉庫システムの制御方法に従って実現することができる。

本実施形態による倉庫システムの制御方法は、ビンの貨物情報と割当待ちタスクの貨物情報に基づいて、候補ビンを決定し、各候補ビンから搬送コストの最も低い候補ビンを候補ビンとして決定する。例えば、候補ビンと目標ステーションとの距離と、候補ビンが割当待ちタスクの貨物情報とマッチングしている貨物の数との２つの要因を組み合わせて、各候補ビンの搬送コストを算出し、その中から搬送コストの最も低い候補ビンを目標ビンとして選択することができる。これにより、複数の候補ビンから、格納ラックから目標ステーションまで搬送される搬送効率が最も高いビンを目標ビンとして選択することができ、目標ロボットが目標ビンを目標ステーションまで搬送するための搬送時間を削減したり、目標ロボットの搬送回数を削減したりすることができ、ひいては貨物出庫の効率を向上させることができる。

一実施形態では、図２に示すように、ステップＳ１０１は、以下のステップを含む。

ステップＳ２０１において、割当待ちタスクの占有すべき収納スペースの数と各ステーションの空き収納スペースの数とに基づいて、候補ステーションを決定する。

ステップＳ２０２において、候補ステーションに割当済みビンの貨物情報と、各ビンと候補ステーションとの距離と、候補ステーションにまだ割り当てていないビンの貨物情報と、割当待ちタスクの残りの貨物情報とに基づいて、各候補ステーションの割当効率値を算出する。

ステップＳ２０３において、割当効率値が最も大きい候補ステーションを目標ステーションとして決定する。

一例では、ステーションには、目標ビンから仕分けされた目標貨物を載置するための複数の収納スペースを有する仕分けラックが設けられる。占有すべき収納スペースの数は、割当待ちタスクの目標貨物の数及び種類に応じて決定することができ、具体的に、割当待ちタスクのジョブリストの数に応じて決定することができる。ここで、各ジョブリストに要する目標貨物は、１つの占有すべき収納スペースに対応する。すなわち、占有すべき収納スペースの数は、割当待ちタスクのジョブリストの数と等しい。空き収納スペースの数が占有収納スペースの数以上のステーションを候補ステーションとして選択することにより、候補ステーションの空き収納スペースに複数のジョブリストに対応する目標貨物を十分に載置することを確保する。

なお、候補ステーションに割当済みビンは、以前に候補ステーションに割り当てられたすべてのビンであると理解することができる。候補ステーションにまだ割り当てられていないビンは、当該候補ステーションに割り当てられていない現在の格納ラック上のすべてのビンであると理解することができる。

例示的に、候補ステーションに対応する各未割当ビンの効率値Ｅは、以下の式を満たす。

Ｅ＝Ｋ／（１＋ｈ ［*ｄ］_０／ｄ_０ｍａｘ ）

ここで、Ｋは候補ステーションの第１貨物の数であり、Ｋは候補ステーションの第１貨物の数であり、ｄ０は未割当ビンから候補ステーションまでの距離であり、ｄ０ｍａｘは、未割当ビンから候補ステーションまでの距離の最大値であり、ｈは予め設定された値（例えば、ｈ＝０．１）である。

候補ステーションの平均効率値Ｗは、候補ステーションに対応する全ての未割当ビンの効率値Ｅの平均値を算出することにより求めることができる。選択可能に、候補ステーションの割当効率値Ｉは、以下の式を満たす。

Ｉ＝（Ｖ＋ｕ*Ｗ_１）*（１＋Ｐ）／Ｃ

ここで、Ｖは候補ステーションの第１貨物の数であり、Ｗ１は候補ステーションの平均効率値であり、Ｐは割当待ちタスクの優先度値と割当待ちタスク中の最大優先度値との比であり、Ｃは占有すべき収納スペースの数、ｕは予め設定された値である。

本実施形態に係る倉庫システムの制御方法は、各候補ステーションの第１貨物の数と第２貨物の数を算出し、第２貨物の数と候補ステーションと各ビンとの間の距離に基づいて候補ステーションの平均効率値を算出し、候補ステーションの平均効率値と第１貨物の数から候補ステーションの割当効率値を算出することにより、最終的に各候補ステーションから割当効率値が最も高い候補ステーションを目標ステーションとして選択する。これにより、候補ステーションの割当済みビン及び未割当ビンの貨物情報と割当待ちタスクの貨物情報とがマッチングしている貨物の数や、各ビンとステーションとの距離などの複数の要因を組み合わせて、各候補ステーションの分配効率値を総合的に求めることができる。そして、割当効率値を参照して、各候補ステーションから割当効率値の最も高い候補ステーションを割当待ちタスクの目標ステーションとして選択することにより、貨物の出庫効率を最大化する。

一実施形態では、ステップＳ１０２は、図３に示すように、以下のステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０３を含む。

ステップＳ３０１において、割当待ちタスクの貨物情報と、目標ステーションに割当済みビンの貨物情報とに基づいて、割当待ちタスクの残りの貨物情報を決定する。ここで、割当待ちタスクの残りの貨物情報は、割当待ちタスクにおける割当済みビンに満たされていない残りの貨物情報であると理解することができる。

ステップＳ３０２において、各現在のビンの貨物情報に基づいて、割当待ちタスクの残りの貨物情報を満たすビンを候補ビンとして決定する。そのうち、割当待ちタスクの貨物情報を満たすビンは、現在保管されている貨物のうち、少なくとも一部が割当待ちタスクの貨物情報とマッチングしているビンであってもよい。

ステップＳ３０３において、各候補ビンの搬送コストを算出し、搬送コストが最も低い候補ビンを目標ビンとして決定する。

一例では、候補ビンの搬送コストＵ１は次の式を満たす。

Ｕ_１＝ｗ_１ ｄ_１/ｄ_１ｍａｘ -ｗ_２ ｓ/ｓ_ｍａｘ ＋ｗ_３ ｎ_１/ｎ_１ｍａｘ ＋ｗ_４ ｍ_１/ｍ_１ｍａｘ ＋ｗ_５*ｆ１

ここで、ｄ１は、候補ビンから目標ステーションまでの距離であり、ｄ１ｍａｘは、候補ビンから目標ステーションまでの距離の最大値であり、ｓは、割当待ちタスクの貨物情報を満たす候補ビンの貨物の数であり、ｓｍａｘは、割当待ちタスクの貨物情報を満たす候補ビンの貨物の数の最大値であり、ｎ１は、候補ビンが位置する通路の現在の出入庫タスクの数であり、ｎ１ｍａｘは、各候補ビンが位置する通路の現在の出入庫タスクの数の最大値であり、ｍ１は、候補ビンに割り当てられたステーションの数であり、ｍ１ｍａｘは、候補ビンに割り当てられているステーションの最大値であり、ｗ１、ｗ２、ｗ３、ｗ４、ｗ５は、予め設定された係数であり、ｆ１として、候補ビンが格納スペースにある場合は１であり、そうでない場合は０である。

一実施形態では、図４に示すように、ロボットは、第１ロボットを含み、ステップＳ１０３は、以下のステップＳ４０１、Ｓ４０２を含む。

ステップＳ４０１において、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ビンが対応する目標通路を決定する。

ステップＳ４０２において、目標通路内の各第１ロボットの位置に基づいて、目標ビンを格納スペースから仮置きスペースまで搬送する第１目標ロボットを決定する。

目標通路に既に存在する第１ロボットの位置情報に基づいて、目標ビンとの距離が最も近い第１ロボットを第１目標ロボットとして選択する。これにより、第１目標ロボットが目標通路に移動する移動距離を最小化することができ、目標通路への第１目標ロボットの移動効率を最大化することができる。

例示的に、目標ビンの位置情報は、目標ビンが位置している格納ラックの位置情報であってもよい。目標ビンの位置している格納ラックに隣接する通路は、目標通路である。ここで、通路は、隣接する２つの収納ラックにより画定されている。格納ラックは、それぞれ異なる階層に設定される格納スペースと仮置きスペースとを有し、仮置きスペースは格納ラックの最下層に位置することができる。第１目標ロボットを決定した後、第１目標ロボットを他の通路から目標通路の通路口に移動させるように、第１目標ロボットに移動指示を送信する。格納スペースに位置する目標ビンを仮置きスペースに搬送するように第１目標ロボットを制御するための第１ビン搬送タスクを、第１目標ロボットに送信する。

一実施形態では、図５に示すように、ロボットは第２ロボットを含み、ステップＳ１０３はさらに、ステップＳ５０１を含む。

ステップＳ５０１において、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ビンとの距離が最も近い第２ロボットを、仮置きスペースから目標ステーションに目標ビンを搬送する第２目標ロボットとして決定する。

これにより、第２目標ロボットが目標ビンの位置する仮置きスペースに移動する移動距離を最小化することができ、第２目標ロボットの搬送効率を向上させることができる。

例示的に、第２目標ロボットを決定した後、目標通路に沿って格納ラックの仮置きスペースの下に移動して、仮置きスペースに位置する目標ビンを目標ステーションに搬送するように第２目標ロボットを制御するための第２ビン搬送タスクを、第２目標ロボットに送信する。

選択可能に、図６に示すように、ステップＳ１０３は、ステップＳ６０１、Ｓ６０２をさらに含む。

ステップＳ６０１において、第２目標ロボットを制御して、目標ステーションから目標ラックまで目標ビンを搬送する。

ステップＳ６０２において、格納ラックの空き仮置きスペースの下に停留するように第２目標ロボットを制御する。

例示的に、ステップＳ６０１において、目標ステーション内に仕分け作業を行った後、目標ビンに貨物が残っている場合、目標ビンを格納ラックの仮置きスペースに搬送するように第２目標ロボットを制御するためのビン返庫タスクを、第２目標ロボットに送信する。さらに、第１ロボットは、目標ビンを仮置きスペースから格納スペースに搬送する。

例示的に、ステップＳ６０２において、第２目標ロボットが目標ビンの搬送タスクを完了した後、新たなビン搬送タスクが割り当てられていない場合に、空き状態にある第２目標ロボットに対して目標ポーズポイントを割り当てる。

具体的に、現在の各通路から、空き仮置きスペースを持つ通路を候補通路として選択し、各候補通路の現在のタスクの数と、各候補通路と第２目標ロボットとの距離とに基づいて、各候補通路の停留コスト値を算出し、停留コスト値が最も低い候補通路を停留場通路として選択し、停留通路の空き状態にある仮置きスペースの下の停留場のうちの停留場を第２目標ロボットの目標停留場としてランダムに選択する。さらに、目標停留場に移動するように第２目標ロボットを制御する停留タスクを生成して第２目標ロボットに送信する。

一実施形態では、ステップＳ１０３は、目標ビンが複数の目標ステーションに対応する場合に、予め設定された配置順序に従って第２目標ロボットが各目標ステーションにアクセスする順序を決定することをさらに含む。ここで、予め設定された配置順序は、各目標ステーションへの到着予定ビンの数を小から大の順に配置するものである。

なお、複数の割当待ちタスクを同時に処理する必要があり、目標ビンが複数の目標ステーションに対応する場合、目標ビンが複数の目標ステーションにアクセスする順序を決定する必要がある。第２目標ロボットは、予め設定された配置順序に従って複数の目標ステーションに順次アクセスすることができる。また、予め設定された配置順序は、各目標ステーションの到着済みビンの数と到着予定ビンの数との合計に基づいて、各目標ステーションに小から大の順でアクセスするものであってもよい。

本発明の他の例では、予め設定された配置順序は、各目標ステーションに対応する割当待ちタスクの優先度値に基づいて決定されてもよく、すなわち、第２目標ロボットは、優先度値が高い目標ステーションに優先的にアクセスする。あるいは、予め設定された配置順序は、目標ビンが現在存在している位置と各目標ステーションとの距離を近から遠の順に配置するものであってもよく、すなわち、第２目標ロボットが各目標ステーションに近から遠の順でアクセスしてもよい。

以下、図２２を参照して、本実施形態に係る倉庫システムの制御方法の具体例を説明する。

図２２に示すように、割当待ちタスクであるジョブリストを受け取った後、ジョブリスト割当ステーションアルゴリズムに従って目標ステーションを決定し、具体的に、各候補ステーションの平均効率値と第２貨物の数とに基づいて各候補ステーションの割当効率値を算出し、割当効率値が最も低い候補ステーションを目標ステーションとして選択することができる。ここで、第２貨物の数は、候補ステーションの割当済みラックの残りの貨物情報とジョブリストの貨物情報とがマッチングしている貨物の数である。そして、ジョブリスト割当ビンアルゴリズムに従って目標ビンを決定し、具体的に、各現在のビンの貨物情報に基づいて、ジョブリストの貨物情報を満たすビンを候補ビンとして決定し、各候補ビンの搬送コストを算出し、搬送コストが最も低い候補ビンを目標ビンとして決定することができる。なお、すべての候補ビンの貨物情報がジョブリストの貨物情報を満たすことができない場合、すなわち、ジョブリストに要する在庫が不足しているため、目標ビンの割当に失敗した場合、ジョブリストをサスペンドし、バインドされている目標ステーションを解除する。

目標ビンの割当が成功し、目標ビンが複数の目標ステーションに同時に対応している場合、ビンが複数のステーションにアクセスするシーケンスアルゴリズムに基づいて、目標ロボットが各目標ステーションにアクセスする順序を決定し、ビン搬送タスクを生成して目標ロボットに送信する。そして、タスクの割当アルゴリズムに従って目標ロボットを決定し、該ステーションにおける、目標ロボットを少なく割り当てた作業点を選択して目標ロボットに割り当てる。

以下、図７～図１０を参照して、本出願の第２実施形態における倉庫システムの制御方法を説明する。本実施形態に係る倉庫システムの制御方法は、割当待ちタスクを有する通路に第１ロボットを割り当て、第１ロボットに割当待ちタスクを割り当てる倉庫システムに適用することができる。

図７は、本出願の一実施形態における倉庫システムの制御方法を示すフローチャートである。

図７に示すように、制御方法は、以下のステップＳ７０１、Ｓ７０２、Ｓ７０３、Ｓ７０４を含む。

ステップＳ７０１において、空き状態にある第１ロボットをマッチング待ち第１ロボットとして選択する。

ステップＳ７０２において、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ビンが位置する通路をマッチング待ち通路として選択する。

ステップＳ７０３において、マッチング待ち第１ロボットの各々に対し、マッチング待ち第１ロボットと各マッチング待ち通路との距離と、各マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数とに基づいて、対応する目標通路と第１目標ロボットとを決定する。

ステップＳ７０４において、目標通路の割当待ちタスクを対応する第１目標ロボットに割り当てる。

例示的に、空き状態にある第１ロボットは、現在、タスクを実行していない第１ロボットを指し、具体的に、割当待ちタスクがない通路内の第１ロボットと、タスクを実行していない通路外の第１ロボットとを含むことができる。

例示的に、割当待ちタスクを有する通路は、現在の状態において、割当待ち出庫タスク及び／又は割当待ち入庫タスクを有する通路であってもよい。そのうち、出庫タスクとは、ビンをラックの格納スペースから仮置きスペースに搬送し、さらに仮置きスペースからステーションに搬送するタスクを指す。入庫タスクは、ステーションからラックの仮置きスペースに搬送し、さらに仮置きスペースから格納スペースに搬送するタスクであってもよい。

例示的に、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との間の距離は、マッチング待ち第１ロボットの現在位置とマッチング待ち通路のいずれかの通路口とのマンハッタン距離、すなわち、標準座標系におけるマッチング待ち第１ロボットの現在位置とマッチング待ち通路の通路口との座標差の絶対値の総和であってもよい。マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数は、マッチング待ち通路の現在の割当待ち出庫タスクの数と割当待ち入庫タスクの数との合計であってもよい。ここで、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との距離は、マッチング待ち第１ロボットがマッチング待ち通路にマッチングするマッチング値に反比例する。すなわち、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との距離が小さいほど、マッチング待ち第１ロボットがマッチング待ち通路にマッチングするマッチング値が大きい。マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数は、マッチング待ち第１ロボットがマッチング待ち通路にマッチングするマッチング値に正比例する。すなわち、マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数が多いほど、マッチング待ち第１ロボットがマッチング待ち通路にマッチングするマッチング値が大きい。

一例では、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路が完全マッチングにある最大重みマッチングは、ＫＭ（Ｋｕｈｎ－Ｍｕｎｋｒｅｓ）アルゴリズムを用いて求められる。

具体的に、全てのマッチング待ち第１ロボットを頂点集合Ｘに加入し、全てのマッチング待ち通路を頂点集合Ｙに加入し、頂点集合Ｘのいずれかの頂点ｘｉと頂点集合Ｙのいずれかの頂点ｙｊを接続して辺（ｉ、ｊ）を形成し、マッチング待ち第１ロボットｉとマッチング待ち通路ｊとのマッチング値を辺（ｉ、ｊ）の重み値とすることにより、全てのマッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との重み付き二部グラフを構築する。次に、重み付き二部図の完全マッチングにおける最大重みマッチングをＫＭアルゴリズムにより求める。すなわち、頂点集合Ｘ中のすべての頂点が、頂点集合Ｙから対応マッチングする頂点を有し、頂点集合Ｙ中のすべての頂点が、頂点集合Ｘから対応マッチングする頂点を有し、かつ、すべての辺（ｉ、ｊ）の重み値の和が最も大きくなるように１つのマッチングを求める。

なお、ＫＭアルゴリズムによって求められた完全マッチングにある最大重みマッチングは、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との最適なマッチングであり、各組の対応するマッチング済み第１ロボットと目標通路とのマッチング値の和が最大になる。これにより、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との最適なマッチング結果を迅速かつ正確に求め、全体として、各マッチング待ち第１ロボットと各マッチング待ち通路との高いマッチング値を保証することができる。さらに、割当待ちタスクを有する各通路における第１ロボットの合理的な分布を達し、出庫タスク及び入庫タスクの実行効率の向上が有利になる。

例示的に、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路とをマッチングして、マッチング済み第１ロボットとそれに対応する目標通路とを得、マッチング済み第１ロボットを目標通路の通路口に移動させるように制御するための移動指示を、マッチング済み第１ロボットに送信する。

例示的に、対応するマッチング済み第１ロボットに目標通路の割当待ちタスクを割り当てることは、割当待ちタスクの優先度に従って、割当待ちタスクをマッチング済み第１ロボットに順次割り当てることができる。例えば、割当待ちタスクが複数であって、複数のタスクの優先度が異なる場合に、優先度が高い割当待ちタスクをマッチング済み第１ロボットに優先的に割り当て、その後、優先度が通常である割当待ちタスクをマッチング済み第１ロボットに割り当てる。

また、第１ロボットに対する各割当待ちタスクの割当値を算出し、複数の割当待ちタスクを割当値の大から小の順に第１ロボットに順次割り当てることができる。ここで、割当値は、マッチング済み第１ロボットと各割当待ちタスクに対応する目標ビンの位置との間の距離により算出することができる。

１つの具体例では、倉庫システムは、格納ラックと、ステーションと、第１ロボットと、第２ロボットとを含む。収納ラックは複数であり、間隔をおいて並設され、隣り合う２つの収納ラックの間に通路が画成されている。格納ラックは、格納スペースと仮置きスペースとを備え、格納スペースと仮置きスペースとは異なる階層に設定される。例えば、格納スペースは、上下方向に間隔をおいて配置された複数であってもよく、仮置きスペースは、複数の格納スペースの下に位置し、格納ラックの最下層に位置する。第１ロボットは、仮置きスペース上のビンを格納スペースに搬送する、又は格納スペース上のビンを仮置きスペースに搬送するために、通路に沿って移動することができる。ステーションは、作業者がビンに保管されている貨物を仕分けたり、ビンに貨物を入れたりするために用いられる。第２ロボットは、仮置きスペース上のビンをステーションに搬送する、又はステーションのビンを仮置きスペースに搬送するために、格納ラックとステーションとの間に移動することができる。なお、本出願の実施形態における第１ロボットは、第１ロボットであってもよい。

本実施形態に係る倉庫システムの制御方法は、マッチング待ち第１ロボットと各マッチング待ち通路との距離と各マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数とに基づいて、マッチング待ち第１ロボットが各マッチング待ち通路にマッチングするマッチング値を算出し、マッチング値が最も高いマッチング待ち通路をマッチング待ち第１ロボットの目標通路として選択することにより、従来技術の倉庫システムにおける第１ロボットと通路とのマッチング度が悪いためにタスクの実行効率が悪いという技術的課題を解決する。本発明の実施形態に係る方法によれば、第１ロボットと通路との間の距離と通路の割当待ちタスクの数との２つの要素を統合してマッチングを行うことにより、第１ロボットと通路との最適なマッチング結果を迅速かつ正確に求めることができ、各通路における第１ロボットの分布が合理になり、第１ロボットによる出庫タスク及び入庫タスクの効率化に有利である。

一実施形態では、マッチング待ち通路は、第１マッチング待ち通路と第２マッチング待ち通路とを含む。

図８に示すように、ステップＳ７０２は、以下のステップＳ８０１、Ｓ８０２を含む。

ステップＳ８０１において、割当待ちタスクがありかつ第１ロボットが存在しない通路を第１マッチング待ち通路として選出する。

ステップＳ８０２において、第１マッチング待ち通路の数がマッチング待ち第１ロボットの数よりも少ない場合、割当待ちタスクがありかつ第１ロボットが存在する通路を第２マッチング待ち通路として選出する。

なお、第１マッチング待ち通路及び第２マッチング待ち通路を選出した後、第１マッチング待ち通路及び第２マッチング待ち通路を第１マッチング待ちロボットにともにマッチングしてもよい。

例示的に、第１マッチング待ち通路の数が第１マッチング待ちロボットの数よりも少ない場合、割当待ちタスクがありかつ第１ロボットが存在する通路を選出し、通路内の第１ロボットの数に対する、通路の割当待ちタスクの数の比率を算出し、第１マッチング待ち通路と第２マッチング待ち通路の数との和がマッチング待ち第１ロボットの数に等しい、又は割当待ちタスクがありかつ第１ロボットが存在する通路が全て選択されるまで、比率の大から小の順に第２マッチング待ち通路とする。

なお、第１マッチング待ち通路の数と第２マッチング待ち通路の数との和が第１マッチング待ちロボットの数に等しい場合、頂点集合Ｘと頂点集合Ｙの頂点数が同じであるため、ＫＭアルゴリズムを用いて、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路との完全マッチング結果を求めることができる。すなわち、頂点集合Ｘ中のいずれかの頂点が頂点集合Ｙから一意にマッチングされた頂点を有し、頂点集合Ｙ中のすべての頂点が頂点集合Ｘから一意にマッチングされた頂点を有し、かつ、このマッチングにおけるすべての辺（ｉ、ｊ）の重み和が最大である。

１つの実施形態では、マッチング待ち第１ロボットがマッチング待ち通路にマッチングするマッチング値Ｗｉｊは次の式を満たす。

Ｗ_２＝-ｕ_１ ｄ_２/ｄ_２ｍａｘ ＋ｕ_２ ｍ_２/ｍ_２ｍａｘ ＋ｕ_３ ｎ_２/ｎ_２ｍａｘ

ここで、ｄ２は、マッチング待ち第１ロボットｘｉとマッチング待ち通路ｙｊとの距離であり、ｄ２ｍａｘは、各マッチング待ち第１ロボットと各マッチング待ち通路との距離の最大値であり、ｍ２は、マッチング待ち通路ｙｊの割当待ちタスクの数であり、ｍ２ｍａｘは、各マッチング待ち通路の割当待ちタスクからの最大数であり、ｎ２は、マッチング待ち通路ｙｊの強制的な優先タスクの数であり、ｎ２ｍａｘは、各マッチング待ち通路の強制的な優先タスクの数からの最大値であり、ｕ１、ｕ２、ｕ３は予め設定された値である。例えば、ｕ１は７００、ｕ２は１、ｕ３は７００００であってもよい。

なお、上記の式では、ある分数の分母がゼロである場合、その分数の算出結果はゼロとなる。

一例では、マッチング待ち第１ロボットｘｉとマッチング待ち通路ｙｊとの距離ｄ２は次のように算出できる。第１ロボットが位置する通路に対する第１ロボットの位置ｐ０を取得し、第１ロボットが位置する通路の２つの通路口の位置ｐ１、ｐ２を取得し、マッチング待ち通路の２つの通路口の位置ｐ３、ｐ４を取得する。マッチング待ち第１ロボットｘｉとマッチング待ち通路ｙｊとの距離ｄ２は、以下の式を満たす。

ｄ２＝ｍｉｎ（ｄ０１＋ｄ１３、ｄ０１＋ｄ１４、ｄ０２＋ｄ２３、ｄ０２＋ｄ２４）

ここで、ｄ０１は位置ｐ０と位置ｐ１の間のマンハッタン距離であり、ｄ１３は位置ｐ１と位置ｐ３の間のマンハッタン距離であり、ｄ１４は位置ｐ１と位置ｐ４の間のマンハッタン距離であり、ｄ０２は位置ｐ０と位置ｐ２の間のマンハッタン距離であり、ｄ２３は位置ｐ２と位置ｐ３の間のマンハッタン距離であり、ｄ２４は、位置ｐ２と位置ｐ４の間のマンハッタン距離である。

１つの実施形態では、マッチング待ち第１ロボットとマッチング待ち通路とをマッチングする前に、マッチング待ち通路の割当待ちタスクに強制的な優先タスクが存在し、かつ通路に第１ロボットが存在しない場合、強制的な優先タスクが存在するマッチング待ち通路に第１ロボットを優先的に割り当てる。例えば、通路に最も近い第１ロボットを選出して通路にマッチングする、又は、強制的な優先タスクがない通路の第１ロボットを選出して通路にマッチングすることができる。

一実施形態では、ステップＳ７０４は、図９に示すように、ステップＳ９０１、Ｓ９０２、Ｓ９０３、Ｓ９０４を含む。

ステップＳ９０１において、目標通路の割当可能なタスクの数を算出する。

ステップＳ９０２において、割当可能なタスクの数が０よりも大きい場合に、マッチング済み第１ロボットの数に基づいて、目標通路において対応数の作業領域を分割する。なお、マッチング済み第１ロボットの数は作業領域の数に等しく、各マッチング済み第１ロボットは各作業領域に１対１に対応する。

ステップＳ９０３において、割当済みタスクの数がタスクの上限閾値よりも少ないマッチング済み第１ロボットを割当待ち第１ロボットとして選出する。ここで、タスクの上限閾値とは、マッチング済み第１ロボットに割当可能なタスクの数の最大値を指す。

ステップＳ９０４において、割当待ち第１ロボットと各割当可能なタスクに対応する目標ビンとの距離と、割当待ち第１ロボットが各割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数とに基づいて、割当可能なタスクから目標タスクを決定し、対応する割当待ち第１ロボットに割り当てる。

例示的に、ステップＳ９０１において、割当可能なタスクの数は、割当可能な入庫タスクの数と割当可能な出庫タスクの数とを含む。ここで、割当可能な入庫タスクの数は、割当待ち入庫タスクの数と空き仮置きスペースの数に基づいて算出できる。割当可能な出庫タスクの数は、割当待ち出庫タスクの数と空き格納スペースから算出できる。

例示的に、ステップＳ９０２において、作業領域の数が複数である場合に、各作業領域に対応する格納スペースの数が等しく、マッチング済み第１ロボットが、対応する作業領域において出庫タスク又は入庫タスクを実行する。

例示的に、ステップＳ９０４において、割当待ち第１ロボットと、各割当可能なタスクに対応する目標ビンとの距離は、タスクを実行する前に割当待ち第１ロボットの位置と、割当可能な入庫タスクに対応する目標ビンが存在する仮置きスペースの位置との距離である、又は、タスクを実行する前に割当待ち第１ロボットの位置と、割当可能な出庫タスクに対応する目標ビンが存在する格納スペースの位置との距離であってもよい。割当待ち第１ロボットが、各割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数とは、割当待ち第１ロボットがこの割当可能なタスクを実行する過程において、現在の位置から目標ビンの位置に移動する過程に通過した作業領域の数である。

なお、割当待ち第１ロボットと割当可能なタスクに対応する目標ビンとの距離は、割当待ち第１ロボットに割当可能なタスクを割り当てる割当値に反比例する。すなわち、割当待ち第１ロボットと割当可能なタスクに対応する目標ビンとの距離が小さいほど、割当待ち第１ロボットへの割当可能なタスクの割当値が大きい。割当待ち第１ロボットが各割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数は、割当待ち第１ロボットに割当可能なタスクを割り当てる割当値に反比例する。すなわち、第１被割当ロボットが各割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数が少ないほど、この割当可能なタスクを割当待ち第１ロボットに割り当てる割当値が大きい。

選択可能に、割当可能なタスクが割当待ち第１ロボットに割り当てる割当値Ｕｉｊは、以下の式を満たす。

Ｕ_２＝-ｅ_１*ｆ_２-ｅ_２*ｇ/ｇ_ｍａｘ

ここで、ｆ２は、割当待ち第１ロボットａｉが割当可能なタスクを実行するために通過した作業領域の数であり、ｇは、割当待ち第１ロボットａｉが割当可能なタスクを実行するために移動する距離であり、ｇｍａｘは、各割当待ち第１ロボットａｉが割当可能なタスクを実行するために移動する距離の最大値であり、ｅ１、ｅ２は予め設定された値であり、例えば、ｅ１は７００、ｅ２は１であってもよい。

なお、上記の式では、ある分数の分母がゼロである場合、その分数の算出結果はゼロとなる。

また、割当可能なタスクに対応する目標ビンの存在する作業領域が目標通路の端部に位置し、かつ、割当待ち第１ロボットが目標ビンの存在する作業領域に位置しない場合に、割当待ち第１ロボットに対する割当可能なタスクの割当値は、０に近づける。

一例では、ＫＭアルゴリズムを使用して、割当待ち第１ロボットと割当待ちタスクが完全マッチングにある最大重みマッチングを求めることができる。

具体的に、全ての割当待ち第１ロボットを頂点集合Ｐに加入し、全ての割当待ちタスクを頂点集合Ｑに加入し、頂点集合Ｐのいずれかの頂点ｐｉと頂点集合Ｑのいずれかの頂点ｑｊを接続して辺（ｉ、ｊ）を形成し、割当待ち第１ロボットｉと割当待ちタスクｊとの割当値を辺（ｉ、ｊ）の重み値とすることにより、全ての割当待ち第１ロボットと割当待ちタスクとの重み付き二部グラフを構築する。次に、重み付き二部図の完全マッチングにおける最大重みマッチングをＫＭアルゴリズムにより求める。すなわち、頂点集合Ｐ中のすべての頂点が、頂点集合Ｑから対応マッチングする頂点を有し、頂点集合Ｑ中のすべての頂点が、頂点集合Ｐから対応マッチングする頂点を有し、かつ、すべての辺（ｉ、ｊ）の重み値の和が最も大きくなるように１つのマッチングを求める。

なお、ＫＭアルゴリズムによって求められた完全マッチングにある最大重みマッチングは、割当待ち第１ロボットと割当待ちタスクとの最適な割当方法であり、各組の対応する割当待ち第１ロボットと割当待ちタスクとの割当値の和が最大になる。これにより、割当待ち第１ロボットと割当待ちタスクとの最適な割当結果を迅速かつ正確に求め、全体として、各割当待ち第１ロボットと各割当待ちタスクが最も高い割当値を有することを保証することができ、さらに、第１ロボットが通路内で出庫タスクや入庫タスクを実行する際の実行効率を向上させることができる。

選択可能に、図１０に示すように、ステップＳ９０１は、ステップＳ１００１、Ｓ１００２、Ｓ１００３を含む。

ステップＳ１００１において、目標通路の割当待ち出庫タスクの数及び空き仮置きスペースの数のうちの最小値と、目標通路の割当待ち入庫タスクの数及び空き格納スペースの数のうちの最小値とを加算して第１参照値を求める。

ステップＳ１００２において、マッチング済み第１ロボットの数にタスクの上限閾値を乗算し、すべてのマッチング済み第１ロボットの割当済みタスクの総数を減算して第２参照値を求める。ここで、タスクの上限閾値は、単一のマッチング済み第１ロボットに割当可能なタスクの数の最大値である。

ステップＳ１００３において、第１参照値と第２参照値のうちのうちの最小値を目標通路の割当可能なタスクの数として選出する。

一例では、割当可能なタスクの数に基づいて、割当可能な出庫タスクの数と割当可能な入庫タスクの数を算出ことができる。具体的に、

割当可能なタスクの数が０を超え、目標通路の出庫ビンの数が空き仮置きスペースの数と予め設定された値ｖ１との積を超えている場合、割当可能な入庫タスクの数を算出し、ここで、割当可能な入庫タスクの数は、割当可能なタスクの数、仮置きスペースにある入庫ビンの数、及び空き格納スペースの数のうちの最小値であり、ｖ１は０．５であること、

割当可能な出庫タスクの数を算出し、ここで、割当可能な出庫タスクの数は、割当可能なタスクの数と割当可能な入庫タスクの数との差、割当待ち出庫タスクの数、空き仮置きスペースの数、及び比較値のうちの最小値であり、比較値Ｃ０は、以下の式を満たすことと、を含む。

Ｃ０＝ｍａｘ（０、ｊ＊ｖ２－ｋ）

ここで、ｊは空き仮置きスペースの数であり、ｋは出庫ビンの数であり、予め設定された値ｖ２は０．８であってもよい。

さらに、割当可能なタスクの数に基づいて、割当可能な出庫タスクの数と割当可能な入庫タスクの数を算出することは、割当可能なタスクの数が０より大きく、目標通路の出庫ビンの数が空き仮置きスペースの数と予め設定された値ｖ１との積以下である場合、割当可能な出庫タスクの数を算出し、ここで、割当可能な出庫タスクの数は、割当可能なタスクの数、割当待ち出庫タスクの数、空き仮置きスペースの数及び比較値のうちの最小値であり、比較値Ｃ０は以下の式を満たすことと、割当可能な入庫タスクの数を算出し、ここで、割当可能な入庫タスクの数は、割当可能なタスクの数と割当可能な出庫タスクの数との差、仮置きスペースにある入庫ビンの数、及び空き格納スペースの数のうちの最小値を取ることと、をさらに含む。

Ｃ０＝ｍａｘ（０、ｊ＊ｖ２－ｋ）

ここで、ｊは空き仮置きスペースの数であり、ｋは出庫ビンの数であり、予め設定された値ｖ２は０．８であってもよい。

以下、図１１～図１７を参照して、本出願の第３実施形態における倉庫システムの制御方法を説明する。本実施形態に係る倉庫システムの制御方法は、割当待ちタスクを有する通路に第２ロボットを割り当て、第２ロボットに割当待ちタスクを割り当てる倉庫システムに適用することができる。

図１１は、本出願の一実施形態による倉庫システムの制御方法を示すフローチャートである。図１１に示すように、方法は、以下のステップＳ１１０１、Ｓ１１０２、Ｓ１１０３、Ｓ１１０４を含む。

ステップＳ１１０１において、各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数と現在の第２ロボットの数とに基づいて、複数の初期倉庫エリアから移入倉庫エリアと移出倉庫エリアとを決定する。

ステップＳ１１０２において、各移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定する。

ステップＳ１１０３において、各移出第２ロボットから各移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定し、移入第２ロボットを移出倉庫エリアから対応する移入倉庫エリアに配置する。

ステップＳ１１０４において、各マッチング待ち倉庫エリアに対し、マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、マッチング待ち倉庫エリアにおける各目標ビンの対応する第２目標ロボットを決定する。ここで、第２目標ロボットは、対応する割当待ちタスクを実行するために用いられ、すなわち、目標ビンを格納スペースから目標ステーションに搬送するために用いられる。

例示的に、倉庫システムは、複数の倉庫倉庫エリアを含み、各倉庫倉庫エリアは、格納ラック及びステーションを備え、第２ロボットは、各倉庫エリアに割り当てられ、各倉庫エリアに対応するタスクを実行する。初期倉庫エリアとは、第２ロボットが配置されない前の各倉庫エリアを指す。

初期倉庫エリアの割当待ちタスクとは、初期倉庫エリアの第２ロボットが割り当てられていないタスクを指す。初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数は、初期倉庫エリア内に位置する第２ロボットの数であり、初期倉庫エリア内に位置するタスクを実行している第２ロボットと空き状態にある第２ロボットとを含む。移入倉庫エリアとは、第２ロボットを移入する必要がある初期倉庫エリアを指し、移出倉庫エリアとは、第２ロボットを移出する必要がある初期倉庫エリアを指す。

例示的に、全ての初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数の総和に対する初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数の比率と全ての初期倉庫エリアにおける第２ロボットの総数との積を算出し、算出された積と初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数とを比較することにより、初期倉庫エリアに対して第２ロボットの移入又は移出が必要であるか否かを判断し、初期倉庫エリアが移入倉庫エリアであるか、移出倉庫エリアであるかを判断する。

具体例では、各初期倉庫エリアは、格納ラック、ステーション、第１ロボット、及び第２ロボットを含む。収納ラックは複数で間隔をおいて並設され、隣り合う２つの収納ラックの間に通路が画成されている。格納ラックは、格納スペースと仮置きスペースとを備え、格納スペースと仮置きスペースとは異なる階層に設定される。例えば、格納スペースは、上下方向に間隔をおいて配置された複数であってもよく、仮置きスペースは、複数の格納スペースの下に位置し、格納ラックの最下層に位置する。第１ロボットは、仮置きスペース上のビンを格納スペースに搬送する、又は格納スペース上のビンを仮置きスペースに搬送するために、通路に沿って移動することができる。ステーションは、作業者がビン内に保管されている貨物を仕分けたり、ビンに貨物を入れたりするために用いられる。第２ロボットは、仮置きスペース上のビンをステーションに搬送する、又はステーションのビンを仮置きスペースに搬送するために、格納ラックとステーションとの間に移動することができる。

例示的に、各移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットは、移出倉庫エリアにおける空き状態にある第２ロボットから決定される、又は移出倉庫エリアにおける空き状態にある第２ロボット、及びビンの復位タスクの実行中でありかつタスクの終点との距離が予め設定された距離閾値以下である第２ロボットから決定されることができる。ここで、空き状態にある第２ロボットとは、現在タスクが割り当てられていない第２ロボットを指し、ビンの復位タスクとは、第２ロボットがビンをある格納ラックから別の格納ラックに搬送することを指す。

例示的に、各移出第２ロボットから各移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定することは、各移入倉庫エリアに対し、全ての移出第２ロボットから当該移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットを当該移入倉庫エリアの移入第２ロボットとして選出し、当該呼出第２ロボットを現在位置する移出倉庫エリアから割り当てられた移入倉庫エリアに移動させるように制御するための移動指令を、当該移入第２ロボットに送信する。

本実施形態に係る倉庫システムの制御方法は、各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数と現在の第２ロボットの数によって、各初期倉庫エリアから移入倉庫エリアと移出倉庫エリアを決定し、移出倉庫エリアの移出第２ロボットを決定し、移出第２ロボットから移入倉庫エリアの移入第２ロボットを決定する。そして、各移入倉庫エリアについて、移入倉庫エリアの移入第２ロボットから移入倉庫エリアの各ステーションにおける第２目標ロボットを決定し、各第２目標ロボットにステーションの割当待ちタスクをマッチングする。これにより、各初期倉庫エリアの実情に応じて、各初期倉庫エリアの第２ロボットの数を配分することで、各初期倉庫エリアにおける第２ロボットの分布数が合理になり、各初期倉庫エリアのタスクの割当が均衡になり、さらに倉庫システム全体の作業効率を向上させることができるとともに、関連技術における倉庫システムの各倉庫エリアにおける第２ロボットの分布の不合理による作業効率低下という技術的問題を解決することができる。

一実施形態では、ステップＳ１１０１は、図１２に示すように、ステップＳ１２０１、Ｓ１２０２を含む。

ステップＳ１２０１において、初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも少ない場合、初期倉庫エリアを移入倉庫エリアとして決定する。

ステップＳ１２０２において、初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも多い場合、初期倉庫エリアを移入倉庫エリアとして決定する。

ここで、初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数は、初期倉庫エリアの未完了タスクの数と倉庫システムの未完了タスクの数の合計との割合と、倉庫システムにおける第２ロボットの総数との積である。すなわち、初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数は、倉庫システムの全ての未完了タスクの数に対する初期倉庫エリアの未完了タスクの数の割合と、倉庫システムにおける第２ロボットの総数との積である。

なお、初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数に等しい場合、初期倉庫エリアにとっては第２ロボットを移入又は移出する必要がない。すなわち、初期倉庫エリアは、移入倉庫エリアでない、移出倉庫エリアでもない。

一実施形態では、ステップＳ１１０２は、図１３に示すように、ステップＳ１３０１、Ｓ１３０２を含む。

ステップＳ１３０１において、移出倉庫エリアの現在の第２ロボットの数、第２ロボットの数の下限値、第２ロボットの割当数及び空き第２ロボットの数に基づいて、移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数を算出する。

ステップＳ１３０２において、移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数に基づいて、移出倉庫エリアの移出第２ロボットを決定する。

例示的に、移出倉庫エリアについて、第２ロボットの割当数が移出倉庫エリアの第２ロボットの数の下限値以上である場合に、現在の第２ロボットの数と第２ロボットの割当数との差値を算出し、該差値と空き第２ロボットの数とのうちの最小値を移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数とする。第２ロボットの割当数が該移出倉庫エリアの第２ロボットの数の下限値よりも小さい場合に、現在の第２ロボットの数と第２ロボットの数の下限値との差値を算出し、該差値と空き第２ロボットの数とのうちの最小値を移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数とする。ここで、第２ロボットの数の下限値は、移出倉庫エリアに予め設定された収容可能な第２ロボットの数のうちの最小値であってもよい。空き状態の第２ロボットの数は、移出倉庫エリアの現在タスクが割り当てられていない移出第２ロボットの数と、ビンの復位タスクが実行されており、タスクの終点からの距離が予め設定された距離閾値以下である第２ロボットの数との合計であってもよい。

移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数Ｕ３は、以下の式を満たすことができる。

Ｕ３＝ｍａｘ（ｋ、ｍａｘ（０，ｋ１）－ｍａｘ（ｋ２、ｋｍｉｎ））

ここで、ｋは、移出倉庫エリアの空き第２ロボットの数であり、ｋ１は、移出倉庫エリアの現在の第２ロボットの数、ｋ２は、移出倉庫エリアの第２ロボットの割当数、ｋｍｉｎは、移出倉庫エリアの第２ロボットの数の下限値である。

例示的に、移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数を得た後、移出倉庫エリアから対応する数の空き第２ロボットを選択して、移出第２ロボットとして決定する。

一実施形態では、ステップＳ１１０３は、図１４に示すように、ステップＳ１４０１、Ｓ１４０２、Ｓ１４０３、Ｓ１４０４を含む。

ステップＳ１４０１において、移入倉庫エリアの第２ロボットの割当数、現在の第２ロボットの数及び第２ロボットの数の上限値に基づいて、移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数を算出する。

ステップＳ１４０２において、各移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数の総和に対する移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数の比と、各移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数の総和との積を参照値とする。

ステップＳ１４０３において、参照値と移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数とのうちの最小値を、移入倉庫エリアの第２ロボットの実需要数として決定する。

ステップＳ１４０４において、各移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットから、移入第２ロボットの実需要数に応じて移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットを移入倉庫エリアの移入第２ロボットとして選択する。

例示的に、ステップＳ１４０１では、移入倉庫エリア毎に、第２ロボットの割当数が移入倉庫エリアの第２ロボットの数の上限値以下である場合に、第２ロボットの割当数と現在の第２ロボットの数との差値を算出し、差値が０より大きい場合に、この差値を移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数とする。第２ロボットの割当数が該移入倉庫エリアの第２ロボットの割当数の上限値よりも大きい場合に、第２ロボットの割当数の上限値と現在の第２ロボットの割当数との差値を算出し、差値が０より大きい場合に、差値を移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数とする。ここで、第２ロボットの数の上限値は、移入倉庫エリアに予め設定された収容可能な第２ロボットの数の最大値であってもよい。

移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数Ｕ４は、以下の式を満たすことができる。

Ｕ４＝ｍａｘ（０，ｍｉｎ（ｐ２、ｐｍａｘ）－ｐ１）

ここで、ｐ１は、移入倉庫エリアの現在の第２ロボットの数であり、ｐ２は、移入倉庫エリアの第２ロボットの割当数であり、ｐｍａｘは、移入倉庫エリアの第２ロボットの数の上限値である。

例示的に、ステップＳ１４０４において、移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットは、移出第２ロボットにおけるタスクが割り当てられていなく、現在位置と移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボット、及び移出第２ロボットにおけるビンの復位タスクを実行しておりかつタスクの終点位置と移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットを指す。移入倉庫エリアの移入第２ロボットを決定した後、目標移入倉庫エリアに移動するように制御するための移動指令を移入第２ロボットに送信する。

一実施形態では、図１５に示すように、初期倉庫エリアは、複数のステーションを含み、当該方法は、以下のステップをさらに含む。

ステップＳ１５０１において、マッチング待ち倉庫エリアの割当待ちタスクのタイプ及び割当待ちタスクの数に基づいて、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットから、各ステーションに対応する第２目標ロボットを決定する。

ステップＳ１５０２において、ステーションの割当待ちタスクを、ステーションに対応する第２目標ロボットにマッチングする。

なお、マッチング待ち倉庫エリアには、第２ロボットの呼び出しを完了した後の各移入倉庫エリア及び各移出倉庫エリアが含まれ、マッチング待ち倉庫エリアには、第２ロボットの呼び出しを行う必要のない初期倉庫エリアも含まれる。

例示的に、割当待ちタスクのタイプは、出庫タスク、入庫タスク、及び棚卸タスクがある。ここで、出庫タスクは、格納ラックのビンをステーションに搬送するタスクである。入庫タスクは、ステーションのビンを格納ラックに搬送するタスクである。棚卸タスクは、格納ラックのビンをステーションに搬送して従業員が棚卸を行い、棚卸後のビンを格納ラックに戻すことである。さらに、ステーションの種類は、割当待ちタスクのタイプに対応設定され、言い換えれば、割当待ちタスクのタイプごとに１つ又は複数のステーションが対応されている。例えば、出庫タスクは、少なくとも１つの出庫ステーションに対応し、入庫タスクは、少なくとも１つの入庫ステーションに対応し、棚卸タスクは、少なくとも１つの棚卸ステーションに対応している。移入倉庫エリアの各割当待ちタスクのタイプに対し、移入倉庫エリアの各割当待ちタスクのタイプに対応する割当待ちタスクの数に応じて、割当待ちタスクのタイプ毎に割当が必要な空き第２ロボットの数を決定した後、対応数に応じた空き第２ロボットを第２目標ロボットとして割当待ちタスクのタイプに対応するステーションに割り当て、ステーションに対応する割当待ちタスクをステーションにおける第２目標ロボットにマッチングする。

なお、マッチング待ち倉庫エリアが第２ロボットの一部を移出した後の移出倉庫エリアである場合に、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットは、この移出倉庫エリアの残りの空き第２ロボットであってもよい。マッチング待ち倉庫エリアが第２ロボットの一部を移入した後の移入倉庫エリアである場合に、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットは、移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入前の空き第２ロボット、及びその後に移入した第２ロボットであってもよい。

具体例では、各割当待ちタスクのタイプに対応する割当待ちタスクの数の合計に対する割当待ちタスクのタイプに対応する割当待ちタスクの数の割合と、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットの数との積を算出することにより、各割当待ちタスクのタイプに割り当てる必要のある空き第２ロボットの数を求めることができる。

一実施形態では、ステップＳ１５０１は、図１６に示すように、ステップＳ１６０１、Ｓ１６０２、Ｓ１６０３、Ｓ１６０４を含む。

ステップＳ１６０１において、各割当待ちタスクのタイプについて、各割当待ちタスクの数の合計に対する割当待ちタスクの数の比率、割当待ちタスクのタイプの固定重み、及び割当待ちタスクのタイプの初期変動重みに基づいて、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みを算出する。

ステップＳ１６０２において、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットのうちの１つを第２目標ロボットとして、第１変動重みが最も高い割当待ちタスクのタイプに対応するステーションに割り当てる。

ステップＳ１６０３において、各割当待ちタスクのタイプについて、各割当待ちタスクの数の合計に対する割当待ちタスクの数の比率、割当待ちタスクのタイプの固定重み、及び割当待ちタスクのタイプの第１変動重みに基づいて、割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを算出する。

ステップＳ１６０４において、空き第２ロボットの割当待ちの数及び割当待ちタスクの数の両者とも０より大きい場合に、第１変動重みの算出ステップ、第２目標ロボットの割当ステップ及び第２変動重みの算出ステップを循環させ、割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとする。

特定の例では、ステップＳ１６０１、ステップＳ１６０２、ステップＳ１６０３、及びステップＳ１６０４は、平滑化重み付けラウンドロビンアルゴリズムによって実現されてもよい。

例示的に、ステップＳ１６０１において、各割当待ちタスクの数の合計に対する割当待ちタスクの数の割合と、割当待ちタスクのタイプの固定重みとの積を算出し、該積と割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとの和を算出して、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みを求めてもよい。ここで、割当待ちタスクのタイプの初期変動重みは０にすることができる。

例示的に、ステップＳ１６０２において、第１変動重みが最も高い割当待ちタスクのタイプを選択し、この割当待ちタスクのタイプに対応するステーションに割り当てられた第２目標ロボットの数に１が加算される。

例示的に、ステップＳ１６０３において、各割当待ちタスクの数の合計に対する割当待ちタスクの数の比率と、割当待ちタスクのタイプの固定重みとの積を算出した後、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みと当該積との差値を算出して、割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを求めてもよい。

例示的に、ステップＳ１６０４において、空き第２ロボットの割当待ちの数が０より大きい場合、ステップＳ１６０１、ステップＳ１６０２、及びステップＳ１６０３を循環させ、第２変動重みを後続のステップＳ１６０１における初期変動重みとする。空き第２ロボットの割当待ちの数が０である場合、すなわち、全ての空き第２ロボットの各割当待ちタスクのタイプに割り当てられる数を決定した後、ステップＳ１６０１、ステップＳ１６０２、ステップＳ１６０３を停止する。

一実施形態では、ステップＳ１５０２は、図１７に示すように、ステップＳ１７０１、Ｓ１７０２、Ｓ１７０３をさらに含む。

ステップＳ１７０１において、ステーションの割当待ちタスクの優先度及び割当待ちタスクに対応する目標ビンとステーションとの間の距離に基づいて、各割当待ちタスクの割当値を算出する。

ステップＳ１７０２において、ステーションにおける第２目標ロボットの数に応じて、割当待ちタスクから、割当値が最も高い対応数の割当待ちタスクを目標タスクとして抽出する。

ステップＳ１７０３において、各第２目標ロボットに対し、第２目標ロボットと各目標タスクに対応する目標ビンとの間の距離に基づいて、各目標タスクにマッチングする第２目標ロボットのマッチング値を算出し、マッチング値が最も高い目標タスクを選出して第２目標ロボットにマッチングする。

例示的に、ステップＳ１７０１において、当該ステーションの各割当待ちタスクに対応するビンの優先度のうちの最大値に対する割当待ちタスクに対応するビンの優先度の比率を算出して、割当待ちタスクの優先度の比率値を求めることができる。ステーションの各割当待ちタスクに対応するビンとステーションとの距離のうちの最大値に対する割当待ちタスクに対応するビンとステーションとの距離の比率を算出して、割当待ちタスクの距離の比率値を求めることができる。そして、割当待ちタスクの優先度の比率値と割当待ちタスクの距離の比率値との差を算出して、割当待ちタスクの割当値を求める。

例示的に、ステップＳ１７０３において、ＫＭ（Ｋｕｈｎ－Ｍｕｎｋｒｅｓ）アルゴリズムを用いて、完全マッチングにおける目標タスクと第２目標ロボットとの最大重みマッチングを求めることができる。

具体的に、全ての第２目標ロボットを頂点集合Ｘに加入し、全ての目標タスクを頂点集合Ｙに加入し、頂点集合Ｘ中のいずれかの頂点ｘｉと頂点集合Ｙのいずれかの頂点ｙｊとの間に辺（ｉ、ｊ）が形成され、第２目標ロボットｉと目標タスクｊとのマッチング値を辺ｉ、ｊ）の重み値とすることにより、全ての第２目標ロボットと全ての目標タスクとの重み付き二部グラフを構築する。次に、重み付き二部図の完全マッチングにおける最大重みマッチングをＫＭアルゴリズムにより求める。すなわち、頂点集合Ｘ中のすべての頂点が、頂点集合Ｙから対応マッチングする頂点を有し、頂点集合Ｙ中のすべての頂点が、頂点集合Ｘから対応マッチングする頂点を有し、このマッチングにおいてすべての辺（ｉ、ｊ）の重み値の和が最も大きくなるようなマッチングを求める。

ここで、第２目標ロボットｉと目標タスクｊとのマッチング値は、目標タスクｊに対応する目標ビンとステーションとの距離の逆数であってもよい。

なお、ＫＭアルゴリズムによって求められた完全マッチングにおける頂点集合Ｘと頂点集合Ｙの最大重みマッチングは、第２目標ロボットと目標タスクとの最適なマッチング結果であり、各組の対応する第２目標ロボットと目標タスクとの間のマッチング値の和が最大になる。これにより、第２目標ロボットと目標タスクとの最適なマッチング結果を迅速かつ正確に求め、全体として、各第２目標ロボットと各目標タスクとの高いマッチング値を保証し、第２目標ロボットに高効率の目標タスクを優先的に実行させ、ステーションの割当待ちタスクの実行効率を向上させることができる。

図１８を参照して、本出願の第４実施形態に係る倉庫システムの制御装置１８００について説明する。

図１８に示すように、該倉庫システムの制御装置１８００は、以下のモジュールを含む。

目標ステーション決定モジュール１８０１は、割当待ちタスクの貨物情報に基づいて目標ステーションを決定する。

目標ビン決定モジュール１８０２は、各現ビンの貨物情報と割当待ちタスクの貨物情報とに基づいて候補ビンを決定し、各候補ビンから搬送コストの最も低い候補ビンを目標ビンとして選択する。

目標ロボット決定モジュール１８０３は、目標ビンの位置情報に基づいて目標ロボットを決定する。

目標ロボット制御モジュール１８０４は、目標ロボットを制御して目標ビンを目標ステーションに搬送する。

一実施形態では、目標ステーション決定モジュール１８０１は、以下のサブモジュールを含む。

候補ステーション決定サブモジュールは、割当待ちタスクの占有すべき収納スペースの数と各ステーションの空き収納スペースの数とに基づいて、候補ステーションを決定する。

割当効率値算出サブモジュールは、候補ステーションに割当済みビンの貨物情報、各ビンと候補ステーションとの距離、候補ステーションに割り当てられていないビンの貨物情報及び割当待ちタスクの残りの貨物情報に基づいて、各候補ステーションの割当効率値を算出する。

目標ステーション決定サブモジュールは、割当効率値が最大の候補ステーションを目標ステーションとして決定する。

一実施形態では、目標ビン決定モジュール１８０２は、以下のサブモジュールを含む。

残り貨物情報決定サブモジュールは、割当待ちタスクの貨物情報と目標ステーションの割当済みビンの貨物情報とに基づいて、割当待ちタスクの残りの貨物情報を決定する。

候補ビン決定サブモジュールは、各現在のビンの貨物情報に基づいて、割当待ちタスクの残りの貨物情報を満たすビンを候補ビンとして決定する。

目標ビン決定サブモジュールは、各候補ビンの搬送コストを算出し、搬送コストの最も低い候補ビンを目標ビンとして決定する。

一実施形態では、ロボットは、第１ロボットを含み、目標ロボット決定モジュール１８０３は、以下のサブモジュールを含む。

目標通路決定サブモジュールは、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ビンに対応する目標通路を決定する。

第１目標ロボット決定サブモジュールは、目標通路における各第１ロボットの位置に基づいて、目標ビンを格納スペースから仮置きスペースまで搬送するための第１目標ロボットを決定する。

一実施形態では、ロボットは、第２ロボットを含み、目標ロボット決定モジュール１８０３は、第２目標ロボット決定サブモジュールをさらに含む。

第２目標ロボット決定サブモジュールは、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ビンとの距離が最も近い第２ロボットを、目標ビンを仮置きスペースから目標ステーションに搬送するための第２目標ロボットとして決定する。

一実施形態では、目標ロボット制御モジュール１８０４は、

第２目標ロボットを制御して、目標ビンを目標ステーションから目標ラックまで搬送することと、

第２目標ロボットを制御して、格納ラックの空き仮置きスペースの下に停留することと、にさらに用いられる。

本出願の第４実施形態の倉庫システムの制御装置１８００における各モジュールの機能は、上述した第１実施形態の制御方法に対応する説明を参照することができ、ここでは省略する。

図１９を参照して、本出願の第５実施形態に係る倉庫システムの制御装置１９００について説明する。

図１９に示すように、該倉庫システムの制御装置１９００は、以下のモジュールを含む。

マッチング待ち第１ロボット決定モジュール１９０１は、空き状態にある第１ロボットをマッチング待ち第１ロボットとして選出する。

マッチング待ち通路決定モジュール１９０２は、目標ビンの位置情報に基づいて、目標ビンが位置する通路をマッチング待ち通路として選出する。

目標通路及び第１目標ロボット決定モジュール１９０３は、マッチング待ち第１ロボット毎に、マッチング待ち第１ロボットと各マッチング待ち通路との間の距離と、各マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数とに基づいて、対応する目標通路及び第１目標ロボットを決定する。

タスク割当モジュール１９０４は、目標通路の割当待ちタスクを、対応する第１目標ロボットに割り当てる。

一実施形態では、マッチング待ち通路決定モジュール１９０２は、以下のサブモジュールを含む。

第１マッチング待ち通路決定サブモジュールは、割当待ちタスクを有する通路であって、第１ロボットが存在しない通路を第１マッチング待ち通路として選出し、第１マッチング待ち通路の数が第１マッチング待ちロボットの数よりも少ない場合に、割当待ちタスクを有する通路であって、第１ロボットが存在する通路を第２マッチング待ち通路として選択することに用いられる。

一実施形態では、タスクの割当モジュール１９０４は、以下のサブモジュールを含む。

割当可能なタスク数算出サブモジュールは、目標通路の割当可能なタスクの数を算出する。

作業領域分割サブモジュールは、割当可能なタスクの数が０より大きい場合に、第１目標ロボットの数に応じて、目標通路において対応数の作業領域を分割する。

割当待ち第１ロボット決定サブモジュールは、割当済みタスクの数がタスクの上限閾値よりも少ない第１目標ロボットを割当待ち第１ロボットとして選出する。

目標タスク割当サブモジュールは、割当待ち第１ロボットと各割当可能なタスクに対応する目標ビンとの間の距離と、割当待ち第１ロボットが各割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数とに基づいて、目標の割当待ちタスクから目標タスクを決定し、対応する割当待ち第１ロボットに割り当てる。

一実施形態では、割当可能なタスク数算出サブモジュールは、以下のユニットを含む。

第１参照値算出ユニットは、目標通路の割当待ち出庫タスクの数及び空き仮置きスペースの数のうちの最小値と、目標通路の割当待ち入庫タスクの数及び空き格納スペースの数のうちの最小値とを加算して第１参照値を求める。

第２参照値算出ユニットは、マッチング済み第１ロボットの数にタスクの上限閾値を乗算して、全てのマッチング済み第１ロボットの割当済みタスクの総数を減算することにより第２参照値を算出する。

割当可能なタスク数決定ユニットは、第１参照値及び第２参照値のうちの最小値を目標通路の割当可能なタスクの数として選出する。

本出願の第５実施形態の倉庫システムの制御装置１９００の各モジュールの機能は、上述した第２実施形態の制御方法に対応する説明を参照することができ、ここでは省略する。

図２０を参照して、本出願の第６実施形態に係る倉庫システムの制御装置２０００について説明する。

図２０に示すように、該倉庫システムの制御装置２０００は、以下のモジュールを含む。

移入倉庫エリア及び移出倉庫エリア決定モジュール２００１は、各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数及び現在の第２ロボットの数に基づいて、各初期倉庫エリアから移入倉庫エリア及び移出倉庫エリアを決定する。

移出第２ロボット決定モジュール２００２は、各移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定する。

移入第２ロボット決定モジュール２００３は、各移出第２ロボットから各移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定し、移入第２ロボットを移出倉庫エリアから対応する移入倉庫エリアに移動する。

第２目標ロボット決定モジュール２００４は、マッチング待ち倉庫エリア毎に、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットから、マッチング待ち倉庫エリア内の各目標ビンに対応する第２目標ロボットを決定する。

一実施形態では、移入倉庫エリア及び移出倉庫エリア決定モジュール２００１は、以下のサブモジュールを含む。

移入倉庫エリア決定サブモジュールは、初期倉庫エリアの現在の第２ロボットの数が初期倉庫エリアの第２ロボットの割当数よりも少ない場合に、初期倉庫エリアを移入倉庫エリアとして決定する。

移出倉庫エリア決定サブモジュールは、初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも大きい場合に、初期倉庫エリアを移出倉庫エリアとして決定する。

ここで、初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数は、初期倉庫システムの未完了タスクの数の合計に対する初期倉庫エリアの未完了タスクの数の比率と、倉庫システムにおける第２ロボットの総数との積である。

一実施形態では、移出第２ロボット決定モジュール２００２は、以下のサブモジュールを含む。

第２ロボット移出数算出サブモジュールは、移出倉庫エリアの現在の第２ロボットの数、第２ロボットの数の下限値、第２ロボットの割当数及び空き第２ロボットの数に基づいて、移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数を算出する。

移出第２ロボット決定サブモジュールは、移出倉庫エリアの第２ロボットの移出数に基づいて、移出倉庫エリアの移出第２ロボットを決定する。

一実施形態では、移入第２ロボット決定モジュール２００３は、以下のサブモジュールを含む。

第２ロボット移入数算出サブモジュールは、移入倉庫エリアの第２ロボットの割当数、現在の第２ロボットの数及び第２ロボットの数の上限値に基づいて、移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数を算出する。

参照値算出サブモジュールは、各移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の総和に対する移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の比率と、各移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の総和との積を参照値とする。

第２ロボット実需要数決定サブモジュールは、参照値と、移入倉庫エリアの第２ロボットの移入数とのうちの最小値を、移入倉庫エリアの第２ロボットの実需要数として決定する。

移入第２ロボット決定サブモジュールは、各移出倉庫エリアの移出第２ロボットから、移入倉庫エリアの第２ロボットの実需要数に基づいて、移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットを移入倉庫エリアの移入第２ロボットとして選択する。

一実施形態では、第２目標ロボット決定モジュール２００４は、以下のサブモジュールを含む。

第２目標ロボット決定サブモジュールは、マッチング待ち倉庫エリアの割当待ちタスクのタイプ及び割当待ちタスクの数に基づいて、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットから、各ステーションに対応する第２目標ロボットを決定する。

タスクマッチングサブモジュールは、ステーションの割当待ちタスクを、ステーションに対応する第２目標ロボットにマッチングする。

一実施形態では、第２目標ロボット決定サブモジュールは、以下のユニットを含む。

第１変動重み算出ユニットは、各割当待ちタスクのタイプに対し、各割当待ちタスクの数の総和に対する割当待ちタスクの数の比率と、割当待ちタスクのタイプの固定重みと、割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとに基づいて、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みを算出する。

第２目標ロボット割当ユニットは、マッチング待ち倉庫エリアの空き第２ロボットのうちの１つを第２目標ロボットとして、、第１変動重みが最も高い割当待ちタスクのタイプに対応するステーションに割り当てる。

第２変動重み算出ユニットは、各割当待ちタスクのタイプに対し、各割当待ちタスクの数の総和に対する割当待ちタスクの数の比率と、割当待ちタスクのタイプの固定重みと、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みとに基づいて、割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを算出する。

循環ユニットは、空き第２ロボットの割当待ちの数と割当待ちタスクの数の両者とも０より大きい場合に、第１変動重みの算出ステップ、第２目標ロボットの割当ステップ、第２変動重みの算出ステップを循環させ、割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとする。

一実施形態では、タスクマッチングサブモジュールは、以下のユニットを含む。

割当値算出ユニットは、ステーションの割当待ちタスクの優先度及び割当待ちタスクに対応する目標ビンとステーションとの間の距離に基づいて、各割当待ちタスクの割当値を算出する。

目標タスク決定ユニットは、ステーションにおける第２目標ロボットの数に応じて、割当待ちタスクから、割当値が最も高い対応数の割当待ちタスクを、目標タスクとして抽出する。

目標タスクマッチングユニットは、各第２目標ロボットに対し、第２目標ロボットと各目標タスクに対応する目標ビンとの間の距離に基づいて、第２目標ロボットが各目標タスクにマッチングするマッチング値を算出し、マッチング値が最も高い目標タスクを選出して第２目標ロボットにマッチングする。

本出願の第６実施形態の倉庫システムの制御装置２０００の各モジュールの機能は、上述した第３実施形態の制御方法に対応する説明を参照することができ、ここでは省略する。

図２１本出願の一実施形態による電子設備の構成のブロック図である。図２１に示すように、電子設備は、メモリ２１０１と、プロセッサ２１０２とを含み、メモリ２１０１は、プロセッサ２１０２上で実行可能な命令を格納する。上記のいずれかの実施形態における倉庫システムの制御方法は、プロセッサ２１０２が命令を実行することにより実現される。メモリ２１０１及びプロセッサ２１０２の数は、１つ又は複数であってもよい。電子設備は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、大型コンピュータ、および他の適切なコンピュータのような様々な形態のデジタルコンピュータを表すことができる。また、電子設備はパーソナルデジタル処理、携帯電話、スマートフォン、装着可能設備、およびその他の類似のコンピューティングデバイスなどの様々な形態のモバイルデバイスを表すことができる。ここで示した構成要素、それらの接続と関係、およびそれらの機能は例示的なものに過ぎず、本明細書で説明されたものおよび／または要求される本明細書の実施を制限することは意図されない。

電子設備は、外部設備と通信してデータを伝送するための通信インターフェース２１０３をさらに含むことができる。各設備は、異なるバスを利用して互いに接続し、共通のマザーボードに取り付けられてもよいし、必要に応じて他の方法で取り付けられてもよい。プロセッサ２１０２は、電子設備内で実行される命令を処理してもよく、また、外部入出力設備（例えば、インターフェースに接続された表示設備）にグラフィックユーザインターフェース（Ｇｒａｐｈｉｃａl Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ，ＧＵＩ）を表示するための、メモリまたはメモリ上に記憶されたグラフィカル情報の命令を含む。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサおよび／または複数のバスを複数のメモリおよび複数のメモリとともに使用することができる。同様に、複数の電子設備を接続してもよく、各設備は、部分的に必要な動作（例えば、サーバアレイ、ブレードサーバのセット、またはマルチプロセッサシステムとして）を提供する。図７においてプロセッサ７０１を例とする。該バスは、アドレスバス、データバス、制御バスなどに分けることができる。図２１では、表示を容易にするために、太線のみで示されているが、バスが１本のみであることやバスの種類が１つであると意図されない。

選択可能に、特定の実施において、メモリ２１０１、プロセッサ２１０２、及び通信インターフェース２１０３が１つのチップ上に集積されている場合、メモリ２１０１、プロセッサ２１０２、及び通信インターフェース２１０３は、内部インターフェースを介して相互に通信することができる。

なお、上述のプロセッサは、中央プロセッサ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）であってもよく、他の汎用プロセッサ、デジタル信号プロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ、ＤＳＰ）、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）又は他のプログラマブル論理デバイス、ディスクリートゲート又はトランジスタ論理デバイス、ディスクリートハードウェアコンポーネントなどであってもよい。汎用プロセッサは、マイクロプロセッサであってもよいし、従来の任意のプロセッサなどであってもよい。特に、プロセッサは、ＡＲＭ（Ａｄｖａｎｃｅｄ ＲＩＳＣ Ｍａｃｈｉｎｅｓ）アーキテクチャをサポートするプロセッサであってもよい。

本出願の実施形態は、プロセッサによって実行されると、本出願のいずれかの実施形態において提供される方法を実現するコンピュータ命令を格納する、上記メモリ２１０１のようなコンピュータ可読記憶媒体を提供する。

選択可能に、メモリ２１０１は、オペレーティングシステムや少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションを記憶することができるプログラムの記憶領域と、音声合成方法に係る電子設備の使用によって生成されたデータなどを記憶することができるデータの記憶領域と、を含むことができる。さらに、メモリ２１０１は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、非一過性の固体記憶装置を含んでもよい。例えば、少なくとも１つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、または他の非一過性の固体記憶装置を含むことができる。いくつかの実施形態では、メモリ２１０１はオプションとして、プロセッサ２１０２に対して遠隔的に設定されたメモリを含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して音声合成方法に係る電子設備に接続されてもよい。上記のネットワークの例は、インターネット、企業内ネットワーク、ローカルネットワーク、モバイル通信ネットワークおよびその組み合わせを含むが、これらに限定されない。

本明細書において、「１つの実施形態」、「幾つかの実施形態」、「例」、「具体例」或いは「一部の例」などの用語とは、当該実施形態或いは例で説明された具体的特徴、構成、材料或いは特点を結合して、本発明の少なくとも１つの実施形態或いは実施形態に含まれることを意味する。また、説明された具体的特徴、構成、材料或いは特点は、いずれか１つ或いは複数の実施形態または例において適切に結合することが可能である。また、矛盾しない限り、当業者は、本明細書の異なる実施形態または例、および、異なる実施形態または例における特徴を結合したり、組み合わせたりすることができる。

また、用語「第１」、「第２」とは比較的重要性を示している又は暗示しているわけではなく、単に説明のためのものであり、示される技術的特徴の数を暗示するわけでもない。そのため、「第１」、「第２」で限定される特徴は、少なくとも１つの当該特徴を明示又は暗示的に含むことが可能である。本出願の記載の中において、「複数」の意味とは、明確的に限定される以外に、２つ又は２つ以上を意味する。

フローチャート又はその他の方式で説明された、いかなるプロセス又は方法に対する説明は、特定な論理的機能又はプロセスのステップを実現するためのコマンドのコードを実行可能な１つ又はそれ以上のモジュール、断片若しくはセグメントとして理解することが可能であり、さらに、本発明の好ましい実施形態の範囲はその他の実現を含み、示された、又は、記載の順番に従うことなく、係る機能に基づいてほぼ同時にまたは逆の順序に従って機能を実行することを含み、これは当業者が理解すべきことである。

フローチャートに示された、又はその他の方式で説明された論理及び／又はステップは、例えば、論理機能を実現させるための実行可能なコマンドのシーケンスリストとして見なされることが可能であり、コマンド実行システム、装置、又は設備（プロセッサのシステム、又はコマンド実行システム、装置、設備からコマンドを取得して実行することが可能なその他のシステムを含むコンピュータによるシステム）が使用できるように提供し、又はこれらのコマンドを組み合わせて使用するコマンド実行システム、装置、又は設備に使用されるために、いかなるコンピュータ可読媒体にも具体的に実現されることが可能である。

なお、本発明の各部分は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア又はこれらの組み合わせによって実現されることができる。上記実施形態において、複数のステップ又は方法は、メモリに記憶された、適当なコマンド実行システムによって実行されるソフトウェア又はファームウェアによって実施されることができる。上述実施形態における方法のステップの全部又は一部は、実行時に実施形態における方法のステップの１つ又はそれらの組み合わせを含むコンピュータ可読記憶媒体に記憶されているプログラムが関連するハードウェアを指示することにより実現されることができる。

また、本発明の各実施形態における各機能ユニットは、１つの処理モジュールに統合されてよく、別個の物理的な個体であってもよく、２つ又は３つ以上のユニットが１つのモジュールに統合されてもよい。上記の統合モジュールは、ハードウェアで実現されてもよく、ソフトウェア機能モジュールで実現されてもよい。上記の統合モジュールが、ソフトウェア機能モジュールで実現され、しかも独立した製品として販売又は使用される場合、コンピュータ可読な記憶媒体に記憶されてもよい。前記記憶媒体は読取専用メモリ、磁気ディスク又は光ディスク等であってもよい。

上記の記載は、単なる本発明の具体的な実施形態に過ぎず、本発明の保護範囲はそれに限定されることなく、当業者が本発明に開示されている範囲内において、容易に想到し得る変形又は置換は、全て本発明の範囲内に含まれるべきである。そのため、本発明の範囲は、記載されている特許請求の範囲に準じるべきである。

Claims (17)

1. 割当待ちタスクの貨物情報に基づいて、目標ステーションを決定することと、
   各現在のビンの貨物情報と、前記割当待ちタスクの貨物情報とに基づいて候補ビンを決定し、各前記候補ビンから搬送コストの最も低い候補ビンを目標ビンとして選択することと、
   前記目標ビンの位置情報に基づいて、目標ロボットを決定することと、
   前記目標ビンを前記目標ステーションに搬送するように前記目標ロボットを制御することと、を含む、
   ことを特徴とする倉庫システムの制御方法。
2. 前記割当待ちタスクの貨物情報に基づいて、目標ステーションを決定することは、
   前記割当待ちタスクの占有すべき収納スペースの数と各ステーションの空き収納スペースの数とに基づいて、候補ステーションを決定することと、
   前記候補ステーションに割当済みビンの貨物情報と、各ビンと前記候補ステーションとの距離と、前記候補ステーションにまだ割り当てていないビンの貨物情報と、前記割当待ちタスクの残りの貨物情報とに基づいて、各前記候補ステーションの割当効率値を算出することと、
   前記割当効率値が最も大きい候補ステーションを前記目標ステーションとして決定することと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 各前記候補ビンから搬送コストが最も低い候補ビンを目標ビンとして決定することは、
   前記割当待ちタスクの貨物情報と、前記目標ステーションに割当済みビンの貨物情報とに基づいて、前記割当待ちタスクの残りの貨物情報を決定することと、
   前記各現在のビンの貨物情報に基づいて、前記割当待ちタスクの残りの貨物情報を満たすビンを候補ビンとして決定することと、
   各前記候補ビンの搬送コストを算出し、前記搬送コストが最も低い候補ビンを前記目標ビンとして決定することと、を含む、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記ロボットは、第１ロボットを含み、
   前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ロボットを決定することは、
   前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ビンに対応する目標通路を決定することと、
   前記目標通路における各前記第１ロボットの位置に基づいて、第１目標ロボットを決定することと、を含み、
   前記第１目標ロボットは、前記目標ビンを、格納スペースから仮置きスペースに搬送することに用いられる、
   ことを特徴とする請求項１～３のいずれか一項に記載の方法。
5. 前記ロボットは、第２ロボットを含み、
   前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ロボットを決定することは、
   前記目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ビンとの距離が最も近い第２ロボットを第２目標ロボットとして決定することをさらに含み、
   前記第２目標ロボットは、前記目標ビンを、前記仮置きスペースから前記目標ステーションに搬送することに用いられる、
   ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の方法。
6. 前記目標ロボットを制御して前記目標ビンを前記目標ステーションに搬送した後に、前記方法は、
   前記第２目標ロボットを制御して、前記目標ビンを前記目標ステーションから目標ラックに搬送することと、
   格納ラックの空き仮置きスペースの下に停留するように前記第２目標ロボットを制御することと、をさらに含む、
   ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. 空き状態にある第１ロボットを、マッチング待ち第１ロボットとして選出することと、
   目標ビンの位置情報に基づいて、前記目標ビンの位置する通路をマッチング待ち通路として選出することと、
   前記マッチング待ち第１ロボットの各々に対して、前記マッチング待ち第１ロボットと各前記マッチング待ち通路との間の距離と、各前記マッチング待ち通路の割当待ちタスクの数とに基づいて、対応する目標通路及び第１目標ロボットを決定することと、
   前記目標通路の割当待ちタスクを、対応する前記第１目標ロボットに割り当てることと、を含む、
   ことを特徴とする倉庫システムの制御方法。
8. 前記目標ビンの位置する通路をマッチング待ち通路として選出することは、
   割当待ちタスクが存在し且つ第１ロボットが存在しない通路を、第１マッチング待ち通路として選出することと、
   前記第１マッチング待ち通路の数が前記マッチング待ち第１ロボットの数よりも少ない場合に、割当待ちタスクが存在し且つ第１ロボットが存在する通路を、第２マッチング待ち通路として選出することと、を含む、
   ことを特徴とする請求項７に記載の方法。
9. 前記目標通路の割当待ちタスクを、対応する前記第１目標ロボットに割り当てることは、
   前記目標通路の割当可能なタスクの数を算出することと、
   前記割当可能なタスクの数が０よりも大きい場合に、前記第１目標ロボットの数に基づいて、前記目標通路において対応数の作業領域を分割することと、
   割当済みタスクの数がタスクの上限閾値よりも少ない第１目標ロボットを、割当待ち第１ロボットとして選出することと、
   前記割当待ち第１ロボットと各前記割当可能なタスクに対応する目標ビンとの間の距離と、前記割当待ち第１ロボットが各前記割当可能なタスクに対応する目標ビンに移動するために通過した作業領域の数とに基づいて、前記割当可能なタスクから目標タスクを決定して、対応する前記割当待ち第１ロボットに割り当てることと、を含む、
   ことを特徴とする請求項８に記載の方法。
10. 前記目標通路の割当可能なタスクの数を算出することは、
    前記目標通路の割当待ち出庫タスクの数及び空き仮置きスペースの数のうちの最小値と、前記目標通路の割当待ち入庫タスクの数及び空き格納スペースの数のうちの最小値とを加算して第１参照値を得ることと、
    前記マッチング済み第１ロボットの数にタスクの上限閾値を乗じた値から、全てのマッチング済み第１ロボットの割当済みタスクの総数を減算することにより、第２参照値を得ることと、
    前記第１参照値及び前記第２参照値のうちの最小値を、前記目標通路の割当可能なタスクの数として選出することと、を含む、
    ことを特徴とする請求項９に記載の方法。
11. 複数の倉庫エリアを含む倉庫システムの制御方法であって、
    各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数と現在の第２ロボットの数とに基づいて、複数の前記初期倉庫エリアから移入倉庫エリアと移出倉庫エリアとを決定することと、
    各前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定することと、
    各前記移出第２ロボットから各前記移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定し、前記移入第２ロボットを、前記移出倉庫エリアから対応する移入倉庫エリアに配置することと、
    各マッチング待ち倉庫エリアに対し、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける各目標ビンの対応する第２目標ロボットを決定することと、を含む、
    倉庫システムの制御方法。
12. 各初期倉庫エリアの割当待ちタスクの数と現在の第２ロボットの数とに基づいて、複数の前記初期倉庫エリアから移入倉庫エリアと移出倉庫エリアとを決定することは、
    前記初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が前記初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも少ない場合、前記初期倉庫エリアを前記移入倉庫エリアとして決定することと、
    前記初期倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数が前記初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数よりも多い場合、前記初期倉庫エリアを前記移出倉庫エリアとして決定することと、を含み、
    ここで、前記初期倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数は、前記倉庫システムの未完了タスクの数の合計に対する前記初期倉庫エリアの未完了タスクの数の比率と、前記倉庫システムにおける第２ロボットの総数との積である、
    ことを特徴とする請求項１１に記載の方法。
13. 各前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定することは、
    前記移出倉庫エリアにおける現在の第２ロボットの数、第２ロボットの数の下限値、第２ロボットの割当数、及び空き第２ロボットの数に基づいて、前記移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移出数を算出することと、
    前記移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移出数に基づいて、前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットを決定することと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１２に記載の方法。
14. 各前記移出第２ロボットから各前記移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットを決定することは、
    前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの割当数、現在の第２ロボットの数及び第２ロボットの数の上限値に基づいて、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数を算出することと、
    各前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の合計に対する前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数の比率と、各前記移出倉庫エリアにおける第２ロボットの移出数の総数との積を、参照値として算出することと、
    前記参照値と前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの移入数のうちの最小値を、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの実需要数として決定することと、
    各前記移出倉庫エリアにおける移出第２ロボットから、前記移入倉庫エリアにおける第２ロボットの実需要数に応じて、前記移入倉庫エリアとの距離が最も近い移出第２ロボットを、前記移入倉庫エリアにおける移入第２ロボットとして選出することと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１３に記載の方法。
15. 前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける各目標ビンの対応する第２目標ロボットを決定することは、
    前記マッチング待ち倉庫エリアの割当待ちタスクのタイプ及び割当待ちタスクの数に基づいて、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、各ステーションに対応する第２目標ロボットを決定することと、
    前記ステーションの割当待ちタスクを、前記ステーションに対応する第２目標ロボットにマッチングすることと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１１～１４のいずれか一項に記載の方法。
16. 前記マッチング待ち倉庫エリアの割当待ちタスクのタイプ及び割当待ちタスクの数に基づいて、前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットから、各ステーションに対応する第２目標ロボットを決定することは、
    各前記割当待ちタスクのタイプに対し、各前記割当待ちタスクの数の合計に対する前記割当待ちタスクの数の比率と、前記割当待ちタスクのタイプの固定重みと、割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとに基づいて、前記割当待ちタスクのタイプの第１変動重みを算出することと、
    前記マッチング待ち倉庫エリアにおける空き第２ロボットのうちの１つを、第２目標ロボットとして、前記第１変動重みの最も高い割当待ちタスクのタイプに対応するステーションに割り当てることと、
    各前記割当待ちタスクのタイプに対し、各前記割当待ちタスクの数の合計に対する前記割当待ちタスクの数の比率と、前記割当待ちタスクのタイプの固定重みと、割当待ちタスクのタイプの第１変動重みとに基づいて、前記割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを算出することと、
    前記空き第２ロボットの割当待ちの数及び前記割当待ちタスクの数の両者とも０より大きい場合、前記第１変動重みの算出ステップと、前記第２目標ロボットの割当ステップと、前記第２変動重みの算出ステップとを循環させ、前記割当待ちタスクのタイプの第２変動重みを前記割当待ちタスクのタイプの初期変動重みとすることと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。
17. 前記ステーションに対する割当待ちタスクを、前記ステーションに対応する第２目標ロボットにマッチングすることは、
    前記ステーションに対する割当待ちタスクの優先度と、前記割当待ちタスクに対応する目標ビンとステーションとの間の距離とに基づいて、各前記割当待ちタスクの割当値を算出することと、
    前記ステーションにおける第２目標ロボットの数に基づいて、前記割当待ちタスクから、割当値が最も高い対応数の割当待ちタスクを目標タスクとして抽出することと、
    各前記第２目標ロボットに対し、前記第２目標ロボットと各前記目標タスクに対応する目標ビンとの間の距離に基づいて、各前記目標タスクとマッチングする前記第２目標ロボットのマッチング値を算出し、前記マッチング値の最も高い目標タスクを選出して前記第２目標ロボットにマッチングすることと、を含む、
    ことを特徴とする請求項１５に記載の方法。

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