JP2022519788A - 複数の自律型車両を管理するためのシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

倉庫内の車両の輸送を管理するための制御システムおよび方法。カメラのネットワークは、画像を撮影し、画像データを中央制御ユニットに送信することによって、経路ウェイネットワーク全体をカバーし、中央制御ユニットは、画像を処理し、ロボットスレーブの移動を制御するための信号を生成する。制御システムはまた、経路のネットワークのマップおよび障害物マトリックス機能を較正するための較正機構を含む。ロボットスレーブは、倉庫ネットワークの経路に沿ったロボットスレーブの移動の通路において、障害物または予期しない危険を検出した場合に、ロボットスレーブを自律的かつ独立して制御するための安全オーバーライド機構を含む。【選択図】図４

Description

本明細書の開示は、経路ウェイの既知のネットワークにおいて複数の自律型車両の集中管理を提供するためのシステムおよび方法に関する。特に、本システムおよび本方法は、自律型車両がアクティブなフィードバックを提供しない場合でも、複数の自律型車両の制御を可能にする。

ロボットや自律型車両の技術進歩に伴い、倉庫施設や工場施設でのそれらの使用が増えている。人工知能の高度化により、ロボットの機能が向上しただけでなく、複雑なタスクを実装する機能を活用する自動化も向上した。現在、多くの履行および在庫制御動作は、人間の労働者が注文を履行するのを支援するロボットに依存する。

倉庫管理および制御システムでは、注文履行プロセスは、タスクがロボットと手動オペレータの間で分散された半自立的である。注文履行要求を受信すると、ロボットは流通サイトをナビゲートして、各注文品目が置かれた棚の位置を特定する。ロボットは、顧客の注文の配達品目を棚から持ち上げて、手動オペレータの位置に配達する。次に、配達品目に配達情報がマークされ、配達の特定の順序で（手動またはロボットを介して自動的に）ソートされる。品目はスキャンされ、配達ボックスに梱包され、配達車両に置かれる。ロボットは、倉庫の自動化標準ごとに、これらのタスクの１つ以上を実行する。

従来の倉庫管理および制御システムでは、ロボットは中央制御システムによって制御される。ロボットは、倉庫のサイトをナビゲートしている間、一定間隔でその位置情報を送信することにより、中央制御システムに常にアクティブなフィードバックを提供する。次に、中央制御システムは、サイト内をナビゲートするためにこれらのロボットを案内する。各ロボットには、高度なカメラとナビゲーションシステムを装備する必要があり、これらはコストと複雑さを増加させる。ロボットのナビゲーションシステムのカメラに何らかのエラーが発生した場合、その動作は影響を受け、修理されるまで役に立たなくなる。各ロボットに予備のカメラを設置すると、プロセス全体に非常にコストがかかる。さらに、ロボットのカメラまたはナビゲーションシステムへの何らかの変更は、中央制御システムに複製される必要がある。

上記の制限に照らして、既存の倉庫または自律型ロボット車両のネットワークに後付けすることができ、既存のハードウェアに大幅な変更を加える必要なしにフリートを自己較正および制御できる制御システムを有することが望ましい。また、ロボット車両によってアクティブなフィードバックが提供されないときでも、システムは機能すべきである。本明細書で説明する自律型倉庫管理システムは、この必要性に対応するためのものである。

本発明の一態様では、倉庫または他のそのような既知の経路ウェイのネットワークにおける車両の輸送を管理するための制御システムおよび方法が開示されている。システムは、中央制御ユニット、複数のカメラ、較正機構、複数の半自律型車両またはロボットスレーブ、および通信ネットワークを含み得る。車両からアクティブなフィードバックが提供されない場合でも制御が提供され得るのは、システムの特定の特徴である。

本発明の別の態様では、エリア内のオブジェクトの移動を管理するためのシステムが開示され、エリアは、第１のトポロジーにおける経路のネットワークを含む。このシステムは、経路のネットワークに沿った複数の場所に位置する複数の画像撮影デバイスを含み、ネットワークの各経路およびオブジェクトの画像は、２つ以上の画像撮影デバイスによって撮影される。画像撮影デバイスは、撮影された画像を処理し、撮影された画像ごとに１つ以上のデルタファイルを作成するプリプロセッサユニットと、デルタファイルを送信するための送信ユニットとを含む。

システムは、第１の通信ネットワークを介して複数の画像撮影デバイスと通信するための第１の通信インターフェースを含む中央制御ユニットをさらに含み、中央制御ユニットは、画像撮影デバイスからデルタファイルを受信する。中央制御ユニットはまた、第２の通信ネットワークを介してオブジェクトと通信するための第２の通信インターフェースを含み、中央制御ユニットは、オブジェクトと通信して、経路のネットワークに沿ったオブジェクトの移動を制御する。中央制御ユニットは、経路のネットワークのマップと障害物マトリックス機能を構築するための処理ユニットをさらに含み、障害物マトリックス機能は、様々な時点でのネットワークの様々な経路の可用性と障害物を示す。処理ユニットはまた、経路のネットワーク内のオブジェクトの移動を制御するための制御信号を生成する。

システムはまた、較正機構を含み、較正機構は、中央制御ユニットが、経路のネットワークに沿った既知のポイントの１つ以上をマークすることによって、経路のネットワークのマップおよび障害物マトリックス機能を較正することを可能にする。画像撮影デバイスは、マークされた既知のポイントの画像を撮影し、デルタファイルを作成し、デルタファイルを中央制御ユニットに送信する。

本発明の特定の態様では、オブジェクトは、ネットワークの経路に沿ったオブジェクトの移動の通路において、障害物または予期しない危険を検出した場合に、オブジェクトを自律的かつ独立して制御するための安全オーバーライド機構を含む。安全オーバーライド機構は、オブジェクトが、通路における障害物または予期しない危険を検出することを可能にする感知デバイスと、オブジェクトが代替の移動通路を識別することを可能にする追加の制御デバイスと、を含む。

本発明のさらなる態様は、エリア内のオブジェクトの移動を管理するためのシステムを開示し、エリアは、複数の領域に分割されている。このシステムは、エリア内の複数の場所に位置する複数の画像撮影デバイスを含み、エリアの各領域の画像およびオブジェクトは、２つ以上の画像撮影デバイスによって撮影される。

本システムはまた、中央制御ユニットを含む。中央制御ユニットは、第１の通信ネットワークを介して複数の画像撮影デバイスと通信するための第１の通信インターフェースを含み、中央制御ユニットは、画像撮影デバイスから領域およびオブジェクトの撮影された画像を受信する。中央制御ユニットは、第２の通信ネットワークを介してオブジェクトと通信するための第２の通信インターフェースをさらに含み、中央制御ユニットは、オブジェクトと通信して、エリア内のオブジェクトの移動を制御する。

システムは、エリア内の１つ以上の既知のポイントをマークするための較正機構をさらに含み、画像撮影デバイスは、マークされた既知のポイントの画像を撮影する。

本発明のさらに別の態様では、オブジェクトは、イベントが発生した場合に自律的かつ独立してオブジェクトを制御するための安全オーバーライド機構を含む。

本発明のさらなる態様は、エリア内のオブジェクトの移動を制御するための方法を開示し、エリアは、第１のトポロジーにおける経路のネットワークを含む。本方法は、複数の画像撮影デバイスによって、ネットワークの各経路およびオブジェクトの複数の画像を撮影することを含み、ネットワークの各経路およびオブジェクトの画像は、２つ以上の画像撮影デバイスによって撮影される。本方法は、複数の画像撮影デバイスによって撮影された画像を処理して、１つ以上のデルタファイルを作成することと、デルタファイルを中央制御ユニットに送信することと、をさらに含む。本方法はまた、中央制御ユニットによって、経路のネットワークのマップおよび障害物マトリックス機能を構築することを含み、障害物マトリックス機能は、様々な時点でのネットワークの様々な経路の可用性と障害物を示す。本方法は、中央制御ユニットによって、経路のネットワーク内のオブジェクトの移動を制御するための制御信号を生成することと、中央制御ユニットによって、制御信号をオブジェクトに送信することをさらに含む。

本実施形態をより良く理解し、かつそれがどのように遂行され得るのかを示すために、ここで、単に例として、添付の図面を参照する。

ここで特に図面を詳細に参照すると、示されている詳細は例としてであり、選択された実施形態の例示的な説明のみを目的としており、最も有用であると考えられ、かつ容易に理解されるものを提供するために、原理および概念的な態様の説明が提示されていることを強調しておく。これに関して、基本的な理解のために、必要以上に詳細には、構造的な詳細を示そうとはしておらず、図面とともに用いられた説明によって、いくつかの選択された実施形態が実際にどのように実施され得るのかが当業者には明らかとなる。

本明細書で使用する場合、単数形の不定冠詞「ａ」、「ａｎ」、および定冠詞「ｔｈｅ」は、内容が明確に別段の指示をしない限り、単一および複数の両方の指示対象を含むか、そうでなければカバーすると見なされるべきである。言い換えれば、これらの冠詞は１つ以上の指示対象に適用可能である。本明細書で使用する場合、「または」という用語は、内容が明確に別段の指示をしない限り、概して、「および／または」を含むか、そうでなければカバーするために使用される。

添付図面において、
カメラが設置された倉庫施設の概略図を示す。 倉庫施設の概略グリッドネットワークレイアウトを示す。 カメラのシステム構成要素を示す。 倉庫中央管理システムのシステム構成要素のブロック図を示す。 設定段階中に倉庫領域をマッピングするための方法を表すフローチャートを示す。 設定段階中に倉庫領域をマッピングするための方法を表すフローチャートを示す。 倉庫施設内のロボット車両の移動を制御するための方法を表すフローチャートを示す。 倉庫施設内のロボット車両の移動を制御するための方法を表すフローチャートを示す。 出発ポイントから目的ポイントへのロボット車両の移動のためのグリッドネットワークレイアウトにおけるネットワーク経路の例示的なマップを示す。 指向性レーザービームを使用する較正機構を示す。 バーコードサインマーカーを使用した較正機構を示す。 中央制御ユニットの基本構成要素を示すブロック図である。

本開示の態様は、経路ウェイのネットワーク内の複数の自律型車両の集中管理を提供するためのシステムおよび方法に関する。これにより、自律型車両がアクティブなフィードバックを提供しない場合でも、複数の自律型車両の制御が提供され得る。

必要に応じて、本発明の詳細な実施形態が本明細書に開示されるが、開示された実施形態は、様々な代替の形態で具体化され得る本発明の単なる例であることが理解されるべきである。図は必ずしも縮尺どおりではなく、一部の特徴は、特定の構成要素の詳細を示すために誇張または最小化されていることがある。したがって、本明細書に開示される特定の構造的および機能的詳細は、限定するものとして解釈されるべきではなく、単に本発明を様々に使用するために当業者に教示するための代表的な基礎として解釈されるべきである。

必要に応じて、本開示の様々な実施形態では、本明細書で説明される１つ以上のタスクは、複数の命令を実行するためのコンピューティングプラットフォームまたは分散コンピューティングシステムなどのデータプロセッサによって実行され得る。任意選択で、データプロセッサは、命令、データなどを記憶するための揮発性メモリを含むか、またはそれにアクセスする。追加的または代替的には、データプロセッサは、命令および／またはデータを記憶するために、不揮発性ストレージ、例えば、磁気ハードディスク、フラッシュドライブ、リムーバブルメディアなどにアクセスすることができる。

本明細書における本開示のシステムおよび方法は、その適用において、説明に記載されているか、または図面および例に示されている構成の詳細および構成要素の配置または方法に限定されることはないことに特に留意する。本開示のシステムおよび方法は、他の実施形態が可能であり得るか、または様々な方法および技術で実施および実行され得る。

本明細書で説明されたものと同様または同等の代替的な方法および材料が本開示の実施形態の実施または試験に使用され得る。それにもかかわらず、本明細書で説明される特定の方法および材料は、例示のみを目的としている。材料、方法、および例は、必ずしも限定することを意図していない。したがって、様々な実施形態は、必要に応じて、様々な手順または構成要素を省略、置換、または追加することができる。例えば、方法は、説明されたものとは異なる順序で実行されてもよく、そしてその様々なステップが追加され、省略され、または組み合わされてもよい。追加的に、特定の実施形態に関して説明された態様および構成要素は、他の様々な実施形態で組み合わされてもよい。

図１は、本発明の実施形態による倉庫施設１０２の概略図を示す。倉庫施設１０２は、通常、大量の品目の生産、保管、流通、および出荷に使用される広い閉鎖空間である。倉庫施設１０２は、ショッピングモール、工場、製造ユニット、組立ユニット、流通ユニット、または貨物ユニットであり得る。

倉庫施設１０２は、様々な場所に設置された複数のカメラ１０４を有する。倉庫施設１０２に設置された４つのカメラ１０４が示されている。当業者であれば、本発明の範囲を制限することなく、任意の数のカメラを倉庫施設１０２で使用できることを明確に理解するはずである。倉庫施設１０２内の全てのカメラ１０４のグループは、「カメラネットワーク」と呼ばれる。カメラ１０４は、倉庫施設１０２のエリア全体をカバーするように位置している。カメラ１０４は、一定の時間間隔で倉庫施設１０２の様々なポイントの画像を撮影する。カメラネットワークに冗長性を提供し、ワークフローを維持するために、倉庫施設１０２内の各ポイントの画像は、２つ以上のカメラ１０４によって撮影され得る。例えば、図２に示されるようなグリッドネットワークレイアウトでは、カメラ１０４は、倉庫施設１０２のエリア全体をカバーするように直線通路に沿って向けることができる。複数のリング（図示せず）の別の例示的なレイアウトでは、カメラ１０４は、各リングの周辺に設置することができる。

例示的なカメラ１０４は、アナログもしくはデジタル静止画像カメラ、ビデオカメラ、光学カメラ、レーザーカメラ、レーザーもしくは３Ｄ画像スキャナ、または倉庫施設１０２の高解像度画像を撮影することができる任意の他のデバイスを含む。カメラ１０４は、静止画像フォーマット、フラッシュ画像フォーマット、またはビデオ画像フォーマットで倉庫施設１０２の画像を撮影する。好ましい静止画像は、ＪＰＥＧ、ＧＩＦ、ＰＮＧ、または撮影された画像の処理を可能にする任意の適切な形式とすることができる。撮影された画像のビデオ形式は、ＴＩＦＦ（Ｔａｇｇｅｄ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）、ＲＡＷ形式、ＡＶＩ、ＤＶ、ＭＯＶ、ＷＭＶ、ＭＰ４、ＤＣＦ（Ｄｅｓｉｇｎ Ｒｕｌｅ ｆｏｒ Ｃａｍｅｒａ Ｆｏｒｍａｔ）、ＩＴＵ－ＴＨ ２６１、ＩＴＵ－Ｔ Ｈ．２６３、ＩＴＵ－Ｔ Ｈ．２６４、ＩＴＵ－Ｔ ＣＣＩＲ ６０１、ＡＳＦ、Ｅｘｉｆ（Ｅｘｃｈａｎｇｅａｂｌｅ Ｉｍａｇｅ Ｆｉｌｅ Ｆｏｒｍａｔ）、およびＤＰＯＦ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｐｒｉｎｔ Ｏｒｄｅｒ Ｆｏｒｍａｔ）標準のうちの１つに基づき得る。

ロボット車両１０６を図１に示す。ロボット車両１０６は、半自律型車両、自律型車両、ロボットデバイス、またはショッピングカートであり得る。

カメラ３００のシステム構成要素を図３に示す。カメラ３００は、倉庫施設１０２およびロボット車両１０６の様々なポイントの画像を一定の時間間隔で自動的に撮影するための画像撮影ユニット３０２を含む。代替的には、画像撮影ユニット３０２は、特定の時間に画像を撮影するために手動入力によって制御することができる。例えば、倉庫施設１０２の特定の部分が１日の一部の間に動作不能である場合、倉庫施設１０２のその部分のカメラ３００をオフに保つことができる。代替的には、カメラ３００は、移動を感知したときにのみ倉庫施設１０２の画像を撮影するモーションセンサなどの感知ユニット３０６を含むことができる。さらに、カメラ３００は、それらの画像化エリア内の移動を感知することに基づいてそれらの画像撮影間隔を自動的に調整するようにプログラムされ得る。

撮影された画像は、カメラ３００の前処理ユニット３０４によって処理されて、ビデオ圧縮で使用されるような１つ以上のデルタファイル、フレーム間ストリームなどを作成することができる。前処理ユニットは、本明細書では、これらに限定されないが、少なくとも１つの命令に対して動作を実行することができる任意の集積回路または他の電子デバイス（またはデバイスの集合）を含むように使用され、縮小命令セットコア（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ＣＩＳＣマイクロプロセッサ、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）、ＣＩＳＣベースの中央処理ユニット（ＣＰＵ）、およびデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を含むが、これらに限定されない。

撮影された画像は、カメラ３００のメモリユニット３０８に記憶される。メモリユニット３０８は、前処理ユニット３０４によって実行される情報および命令を記憶するために、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶デバイス、読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）（または他の不揮発性メモリ）または他の静的記憶デバイス、磁気ディスクドライブ、および光学ディスクドライブを含む。

カメラ３００はまた、図６に示されるように、さらなる処理のためにデルタファイルを中央制御ユニット４０２に送信するための送信ユニット３１０を含む。通信インターフェース３１２は、カメラ３００が他のカメラ３００および中央制御ユニット４０２と通信することを可能にする。カメラ３００、ロボット車両１０６、および中央制御ユニット４０２の間の通信ネットワークは、有線ＬＡＮ接続、無線ＬＡＮ接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、Ｚ－Ｗａｖｅ接続またはイーサネット接続であり得る。例示的な通信インターフェース３１２は、対応するタイプの電話回線へのデータ通信接続を提供するための統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムであり得る。別の非限定的な例として、通信インターフェース３１２は、互換性のあるＬＡＮへのデータ通信接続を提供するためのローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カードであり得る。上に開示された通信ネットワークおよび通信インターフェース３１２は、本質的に例示的なものであり、本発明の範囲を限定すべきでない。

冗長性を備えたカメラネットワークでは、カメラ３００は互いに通信して、カメラの動作健全性を他のカメラに通知する。これは、カメラネットワーク内で一定間隔で「ハローメッセージ」を送信することによって達成され得る。カメラネットワークが適切に機能している場合、全てのカメラ３００が動作状態にある状態で、一部のカメラ３００をセミアクティブ状態に保つことができる。これらのセミアクティブカメラ３００は、倉庫施設１０２およびロボット車両１０６の画像を撮影することができるが、画像を処理してデルタファイルを作成しない。これは、リソースを節約するのに役立ち、コストを削減する。特定のカメラでエラーが発生した場合、予備のカメラが引き継いでデルタファイルを作成し、それらを中央制御ユニット４０２に送信する。

図２は、倉庫施設１０２の概略グリッドネットワークレイアウト２００を示す。グリッドネットワークレイアウト２００は、倉庫施設１０２内を動き回ることを容易にする通路のシステムを含む。ブロック２０２は、倉庫施設１０２に配置された様々な棚を示す。「黒いブロック」２０４は、顧客に配達するためにロボット車両１０６によってピックされることを意図された例示的な品目を示す。経路２０６は、ロボット車両１０６によって取られて、倉庫施設１０２内をナビゲートして、品目２０４を選び取り、所望の目的地に到達することができる。倉庫施設１０２の他のトポロジーは、本発明の範囲を制限することなく、グリッドトポロジー、メッシュトポロジー、線形トポロジー、またはリングトポロジーであり得る。

図４は、倉庫中央管理システム４００のシステム構成要素のブロック図を示す。倉庫中央管理システム４００は、倉庫施設１０２内のロボット車両４０４の移動を制御する中央制御ユニット４０２を含む。ロボット車両４０４はまた、中央制御ユニット４０２と通信して、ロボット車両４０４の機能におけるエラーを示すことができる。さらに、ロボット車両４０４は、移動通路において障害物または予期しない危険に遭遇した場合、中央制御ユニット４０２と通信する。内部位置追跡システム４０８を使用して、初期設定段階中に倉庫施設１０２の領域をマッピングすることができる。Ｍｅｒｖｅｒｍｉｎｄ、Ｐｏｚｙｘ、Ｓｅｗｉｏなどから入手可能なような内部位置追跡システム４０８を使用して、倉庫施設１０２の領域をマッピングすることができる。

図５Ａおよび図５Ｂは、内部位置追跡システム４０８を使用して、初期設定段階中に倉庫領域をマッピングするための方法を表すフローチャート５００を示す。プロセスは、ステップ５０４で倉庫施設１０２内の既知の位置に参照オブジェクトを配置することによって、ステップ５０２で開始する。参照オブジェクトは、倉庫施設１０２の特定の領域内の静止品目または移動品目であり得る。参照オブジェクトの位置または移動領域は事前に知られており、中央制御ユニット４０２に記憶されている。参照オブジェクトの位置は、例えば、倉庫施設１０２の特定の領域内の「ｘ」および「ｙ」座標に関して定義され得る。代替的には、参照オブジェクトの位置は棚に対して定義され得る。ステップ５０６で、カメラが取り付けられたいくつかの自律型ロボットが倉庫施設１０２に配置される。ステップ５０８で、これらの自律型ロボットは、倉庫施設１０２内の既知の経路に沿って移動し、参照オブジェクトの画像を含む画像を撮影する。画像はまた、自律型ロボットとともにカメラ４０６ａ、４０６ｂ、および４０６ｃによって撮影され得る。代替的には、倉庫施設１０２および参照オブジェクトの画像は、自律型ロボットの関与なしに、カメラ４０６ａ、４０６ｂ、および４０６ｃによってのみ撮影することができる。ステップ５１０で、参照オブジェクトは、撮影された画像において追跡される。自律型ロボットは、ステップ５１２で、参照オブジェクトの撮影された画像を中央制御ユニット４０２に送信する。同じ参照オブジェクトの画像を撮影する複数の自律型ロボットは、画像を中央制御ユニット４０２に送信する。ステップ５１４で、中央制御ユニット４０２は、所与の時間での参照オブジェクトの撮影された画像を参照オブジェクトの既知の位置に関連付ける。ステップ５１６で、中央制御ユニット４０２は、参照オブジェクトの既知の位置を使用して、各自律型ロボットのカメラの視野のためのマップセグメントを準備する。同じ参照オブジェクトの複数の画像を使用して、中央制御ユニット４０２は、ステップ５１８で、全てのカメラのマップセグメントから重複領域を識別する。ステップ５２０で、中央制御ユニット４０２は、マップセグメントをステッチして、領域全体をマップする。ステップ５２２で、中央制御ユニット４０２は、倉庫施設１０２に配置された全ての参照オブジェクトが自律型ロボットによって画像化および追跡されているかどうかをチェックする。「はい」の場合、初期設定プロセスはステップ５２４で完了し、プロセスはステップ５２６で停止する。倉庫施設１０２に配置された全ての参照オブジェクトが自律型ロボットによって画像化および追跡されていない場合、プロセスはステップ５０８に進み、全ての参照オブジェクトが追跡され、倉庫施設１０２のエリアの全体がマップされるまで後続のステップを繰り返す。

一部のシステムでは、較正機構は、内部位置トラッカーを保持する参照オブジェクトを含んでもよい。このような参照オブジェクトは、エリア内を移動するときにビデオカメラで見ることができる。較正機構は、内部位置トラッカーを使用して、各時点での参照オブジェクトの実際の位置を記録することができる。各ビデオカメラについて、撮影されたフレーム内の参照オブジェクトの見かけの位置は、フレームが撮影されたときの参照オブジェクトの既知の実際の位置にマッピングされ得る。

図６Ａおよび図６Ｂは、ロボット車両４０４の移動制御のための方法を示すフローチャートを示す。プロセスは、ステップ６０２で開始され、カメラ４０６ａ、４０６ｂ、および４０６ｃは、ステップ６０４で、倉庫施設１０２およびロボット車両４０４の画像を撮影する。カメラ４０６ａ、４０６ｂ、および４０６ｃは、ステップ６０６で、撮影された画像を処理してデルタファイルを作成し、デルタファイルを中央制御ユニット（ＣＣＵ）４０２に送信する。ステップ６０８で、中央制御ユニット（ＣＣＵ）４０２は、カメラ４０６ａ、４０６ｂ、および４０６ｃから受信されたデルタファイルを処理し、ネットワーク経路のマップおよび障害物マトリックスを構築する。図２を参照すると、倉庫施設１０２のグリッドネットワークレイアウトにネットワーク経路２０６が示されている。ネットワーク経路のマップは、グリッドネットワークレイアウト内の全ての可能な経路を含む。図７は、出発ポイントから目的ポイントへのロボット車両４０４の移動のためのグリッドネットワークレイアウトにおけるネットワーク経路の例示的なマップ７００を示す。いくつかの可能な経路が、出発ポイントと目的ポイントとの間の例示的な地図７００に示されている。本発明の特定の実施形態では、ネットワーク経路のマップはまた、出発ポイントと目的ポイントとの間の最適経路をマークすることができる。障害物マトリックスは、経路内に配置された任意の障害物を含む。ブロック３に存在する障害物２０８が図２に示されている。障害物は、棚から落下した品目、手動作業者によって配置された工具または機械、倉庫の屋根から落下した壊れた設備、またはロボット車両４０４の自由な移動を妨げる可能性のある任意の他のオブジェクトであり得る。障害物マトリックスが示すのは、経路内に存在する障害物の説明を含むこともできる。例えば、障害物のサイズ、配置、またはタイプを説明することができる。

ステップ６１０で、中央制御ユニット（ＣＣＵ）４０２は、倉庫施設１０２において何らかの較正機構が利用可能であるかどうかを検証する。較正機構は、中央制御ユニット４０２が、経路のネットワークに沿った１つ以上の既知のポイントをマークすることによって、経路のネットワークのマップおよび障害物マトリックス機能を較正することを可能にする。較正機構は、ステップ６１２で指向性レーザービームを使用して経路のネットワークに沿ったポイントをマークするために、倉庫施設１０２内に配置された１つ以上のミラー検流計を含むことができる。図８は、倉庫施設８０２の床上のポイント８１０をマークするために指向性レーザービーム８０８を放出するミラー検流計８０６を示す。較正機構はまた、可視光線ビーム、赤外線ビーム、または紫外線ビームなどの電磁放射の投影されたトレーサービームを含むことができる。さらに、較正機構は、経路のネットワークに沿ってポイントをマークすることを可能にする超音波ビーコンを含むことができる。さらに、較正機構は、経路のネットワークに沿って提供されるバーコードまたはＱＲコードなどのサインマーカーを含むことができる。ＥＡＮ－８、ＥＡＮ－１３、ＵＰＣ－Ａ、ＵＰＣ－Ｅ、ＥＡＮ／ＵＰＣアドオン、Ｃｏｄｅ－３９、Ｃｏｄｅ－３２、ＣＣ／ＥＡＮ／Ｃｏｄｅ－１２８ Ｉｎｄｕｓｔｒｉａｌ－２５、Ｉｎｔｅｒｌｅｖｅｄ－２５、Ｃｏｄｅｂａｒ／Ｎｗ７、ＭＳＩ／Ｐｒｅｓｓｙなどを含む様々な標準バーコードを使用することができる。図９は、倉庫施設９０２の床上にマークされたバーコードサインマーカー９０６を使用した校正機構を示す。また、較正機構は、倉庫施設１０２内の経路のネットワークに沿って配置されたＲＦＩＤタグ付き品目を含むことができる。

マークされたポイント８１０および９０６の位置は、中央制御ユニット４０２に知られている。ステップ６１４で、カメラ８０４（または９０４）は、マークされたポイント８１０および９０６の画像を撮影し、ステップ６１６で追加のデルタファイルを作成する。追加のデルタファイルは、ステップ６１８で中央制御ユニット４０２に送信される。中央制御ユニット４０２は、ステップ６２０で追加のデルタファイルを使用して、ネットワーク経路のマップおよび障害物マトリックスを較正する。中央制御ユニット４０２は、ステップ６２２で制御信号を生成し、ステップ６２４で倉庫施設１０２内をナビゲートするために、制御信号をロボット車両４０４に送信する。制御信号は、品目のピックアップのため、配達ポイントへの経路に、および元の経路内に何らかの障害物がある場合に経路を変更するためにロボット車両４０４を案内する。プロセスはステップ６２６で停止する。

本発明の特定の実施形態では、ロボット車両４０４は、安全オーバーライド機構を含むことができる。安全オーバーライド機構は、ネットワークの経路に沿ったオブジェクトの移動の通路において、障害物または予期しない危険を検出した場合に、ロボット車両４０４が自律的かつ独立してそれ自体を制御することを可能にする。安全オーバーライド機構は、ロボット車両４０４が中央制御ユニット４０２からの入力を必要とせずにそれ自体を制御することを可能にする。例えば、品目がロボット車両４０４の前で（棚から）突然落下する特定の場合において。安全オーバーライド機構は、オブジェクトが移動通路内の障害物または予期しない危険を検出することを可能にする感知デバイスを含むことができる。安全オーバーライド機構の追加の制御装置は、ロボット車両４０４が目的ポイントへの代替通路を見つけることを可能にする。

図１０は、中央制御ユニット１０００の基本構成要素を示すブロック図である。中央制御ユニット１０００は、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、デジタルノートブック、携帯電話、携帯情報端末（ＰＤＡ）、画像処理デバイス（例えば、デジタルカメラまたはビデオレコーダ）などの携帯型電子デバイス、および／または任意の他のハンドヘルドもしくは固定場所コンピューティングデバイス、またはこれらのデバイスのいずれかの組み合わせとすることができる。中央制御ユニット１０００はさらに、クライアントデバイス、サーバデバイス、またはルーティング／スイッチングデバイスとすることができる。中央制御ユニット１０００は、バス１００４、相互接続１０１６、または情報を通信するための他の通信機構、および情報を処理し、コンピュータ実行可能命令を実行するためにバス１００４に結合された、一般に集積回路の形態のプロセッサ１０１４を含む。中央制御ユニット１０００はまた、情報およびプロセッサ１０１４によって実行される命令を記憶するためにバス１００４に結合された、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）または他の動的記憶デバイスなどのメインメモリ１０１２ａを含む。メインメモリ１０１２ａはまた、プロセッサ１０１４によって実行される命令の実行中に一時変数または他の中間情報を記憶するために使用され得る。中央制御ユニット１０００は、プロセッサ１０１４の静的情報および命令を記憶するためにバス１００４に結合された読み取り専用メモリ（ＲＯＭ）１０１２ｂ（または他の不揮発性メモリ）または他の静的記憶デバイスをさらに含む。磁気ディスクまたは光ディスク、ハードディスクからの読み取りおよびこれへの書き込みのためのハードディスクドライブ（ＨＤＤ）、磁気ディスクからの読み取りおよびこれへの書き込みのための磁気ディスクドライブ、および／または取り外し可能な光ディスクからの読み取りおよびこれへの書き込みのための光ディスクドライブ（ＤＶＤなど）などの記憶デバイス１０１２ｃは、情報および命令を記憶するためにバス１００４に結合されている。通常、中央制御ユニット１０００は、コンピュータリソースを管理するために不揮発性ストレージに記憶されたオペレーティングシステム（ＯＳ）を含み、アプリケーションおよびプログラムにコンピュータリソースおよびインターフェースへのアクセスを提供する。オペレーティングシステムの非限定的な例は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ Ｗｉｎｄｏｗｓ、Ｍａｃ ＯＳ Ｘ、およびＬｉｎｕｘである。

「プロセッサ」という用語は、本明細書では、少なくとも１つの命令に対して動作を実行することができる任意の集積回路または他の電子デバイス（またはデバイスの集合）を含むように使用され、縮小命令セットコア（ＲＩＳＣ）プロセッサ、ＣＩＳＣマイクロプロセッサ、マイクロコントローラユニット（ＭＣＵ）、ＣＩＳＣベースの中央処理ユニット（ＣＰＵ）、およびデジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）を含むが、これに限定されない。

中央制御ユニット１０００は、バス１００４を介して、陰極線管（ＣＲＴ）、液晶ディスプレイ（ＬＤＣ）、フラットスクリーンモニタ、タッチスクリーンモニタ、またはユーザにテキストおよびグラフィカルデータを表示するための同様の手段などのディスプレイ１００６に結合することができる。ディスプレイ１００６は、ユーザが、システムの動作に関連する情報を閲覧、入力、および／または編集することを可能にする。英数字および他のキーを含む入力デバイス１００８は、情報およびコマンド選択をプロセッサ１０１４に通信するためにバス１００６に結合されている。別のタイプのユーザ入力デバイスは、方向情報およびコマンド選択をプロセッサ１０１４に通信し、ディスプレイ１００６上のカーソルの移動を制御するための、マウス、トラックボール、またはカーソル方向キーなどのカーソル制御１０１０である。入力デバイス１００８はさらに、マウス、ペン、もしくはトラックボールなどのタッチ入力デバイス、音声入力デバイス、走査デバイス、またはプロセッサ１０１４に入力を提供する別のデバイスであり得る。

中央制御ユニット１０００は、バス１００４に結合された通信インターフェース１０１６を含む。通信インターフェース１０１６は、ロボット車両４０４ならびにカメラ４０６ａ、４０６ｂ、および４０６ｃとの双方向データ通信を提供する。例えば、通信インターフェース１０１６は、対応するタイプの電話回線へのデータ通信接続を提供する統合サービスデジタルネットワーク（ＩＳＤＮ）カードまたはモデムであり得る。別の非限定的な例として、通信インターフェース１０１６は、互換性のあるＬＡＮへのデータ通信接続を提供するローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）カードであり得る。例えば、ＩＥＥＥ８０２．３標準に基づくイーサネットベースの接続が使用され得る。

本明細書で使用される技術用語および科学用語は、本開示が属する技術分野の当業者によって一般に理解されるのと同じ意味を有するべきである。とはいえ、本出願から成熟する特許の存続期間中に、多くの関連するシステムおよび方法が開発されることが予期される。したがって、コンピューティングユニット、ネットワーク、ディスプレイ、メモリ、サーバなどの用語の範囲は、そのような全ての新しい技術を先験的に含むことを意図している。

本明細書で使用する場合、「約」という用語は、少なくとも±１０％を指す。「備える」、「備えている」、「含む」、「含んでいる」、「有する」という用語およびそれらの変化形は、「含むが、これらに限定されない」を意味し、列挙された構成要素が含まれるが、概して他の構成要素を除外しないことを示す。このような用語は、「からなる」および「本質的にからなる」という用語を包含する。

「本質的にからなる」という表現は、組成物または方法が追加の成分および／または工程を含み得るが、追加の成分および／または工程が請求された組成物または方法の基本的および新規の特性を実質的に変更しない場合に限ることを意味する。

本明細書で使用する場合、単数形「ａ」、「ａｎ」、および「ｔｈｅ」は、文脈が明確に他のことを指示しない限り、複数の指示対象を含み得る。例えば、「１つの化合物」または「少なくとも１つの化合物」という用語は、これらの混合物を含む、複数の化合物を含み得る。

「例示的」という用語は、本明細書では、「例、事例、または例示として役立つ」ことを意味するために使用される。「例示的」として説明されるいかなる実施形態も、必ずしも他の実施形態よりも好ましいかもしくは有利であると解釈されるべきではなく、または他の実施形態からの特徴の組み込みを必ずしも除外するものではない。

「任意選択で」という単語は、本明細書では、「いくつかの実施形態では提供され、他の実施形態では提供されない」ことを意味するために使用される。本開示のいかなる特定の実施形態も、このような特徴が矛盾しない限り、複数の「任意選択の」特徴を含み得る。

本明細書で数値範囲が示される場合は常に、指示範囲内の任意の引用数字（分数または整数）を含むことを意味している。第１の指示数と第２の指示数との間の「範囲にある／範囲である」および第１の指示数から第２の指示数「まで」の「範囲にある／範囲である」という表現は、本明細書では互換的に使用され、第１および第２の指示数ならびにそれらの間の全ての分数および整数を含むことを意味する。範囲形式での説明は、単に便宜性および簡潔性のためであり、本開示の範囲への確固たる限定として解釈するべきではないと理解されたい。したがって、範囲の説明は、全ての可能な部分範囲ならびにその範囲内の個々の数値を具体的に開示していると見なされるべきである。例えば、１～６などの範囲の説明は、１～３、１～４、１～５、２～４、２～６、３～６などの部分範囲、ならびに、その範囲内の個々の数値、例えば、１、２、３、４、５、および６および非整数の中間値を具体的に開示していると見なされるべきである。これは、範囲の幅に関係なく適用される。

明確にするために、別個の実施形態の文脈において説明される本発明の特定の特徴がまた、単一の実施形態で組み合わせて提供され得ることが理解される。逆に、簡潔にするために、単一の実施形態の文脈において説明される本開示の様々な特徴はまた、別個に、もしくは任意の好適な部分的組み合わせで、または本開示の任意の他の説明された実施形態において好適として提供され得る。様々な実施形態の文脈で説明されている特定の特徴は、実施形態がそれらの要素なしでは機能しない場合を除いて、それらの実施形態の本質的な特徴と見なされるべきではない。

本発明は、その特定の実施形態と併せて説明されているが、他の代替物、修正物、変形物、および均等物が当業者には明白であろうことは明らかである。したがって、発明の精神および添付の特許請求の範囲の広範な範囲内に入るそのような全ての代替物、修正物、変形物、および均等物を包含することが意図されている。さらに、上記の様々な実施形態は、例示的なブロック図、フローチャート、および他の図の観点から説明されている。当業者には明らかであるように、図示の実施形態およびそれらの様々な代替物は、図示の例に限定されることなく実装され得る。例えば、ブロック図とそれに付随する説明は、特定のアーキテクチャ、レイアウト、または構成を義務付けるものとして解釈されるべきではない。

「１つ以上」、「少なくとも」、「ただしこれらに限定されない」などの広義の単語や表現または他の同様の表現の存在は、場合によっては、そのような広義の表現が存在しない場合に、より狭義の場合が意図されているか、または必要とされていることを意味するものと解釈されないものとする。「モジュール」という用語の使用は、モジュールの一部として説明または請求されている構成要素または機能が全て共通のパッケージで構成されていることを示唆しない。実際、モジュールの様々な構成要素のいずれかまたは全ては、制御ロジックまたは他の構成要素に関係なく、単一のパッケージに組み合わせるか、個別に維持することができ、さらに複数のグループもしくはパッケージに、または複数の場所に分散させることができる。

さらに、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、マイクロコード、ハードウェア記述言語、またはそれらの任意の組み合わせに実装され得る。ソフトウェア、ファームウェア、ミドルウェア、またはマイクロコードに実装されるときに、必要なタスクを実行するためのプログラムコードまたはコードセグメントは、記憶媒体などのコンピュータ可読媒体に記憶され得る。プロセッサは必要なタスクを実行し得る。

本明細書で言及する全ての公開物、特許、および特許出願は、各個々の公開物、特許、または特許出願が、参照により本明細書に組み込まれることが具体的かつ個々に示されているのと同程度に、参照によりそれらの全体が本明細書に組み込まれる。さらに、本出願における任意の参考文献の引用または確認は、そのような参考文献が本開示の先行技術として利用可能であることの承認として解釈されないものとする。節の見出しが使用されている限りにおいて、それらは必ずしも制限しているものとして解釈されるべきではない。開示された主題の範囲は、添付の特許請求の範囲によって定義され、上述の記載を読めば当業者には想起されるであろう、変形および修正と同様に、上記の様々な特徴の組み合わせ、および部分的組み合わせの両方を含む。

Claims (53)

1. エリア内のオブジェクトの移動を管理するためのシステムであって、前記エリアは、第１のトポロジーにおける経路のネットワークを含み、前記システムは、
   前記経路のネットワークに沿った複数の場所に位置する複数の画像撮影デバイスであって、前記ネットワークの各経路および前記オブジェクトの画像が、２つ以上の画像撮影デバイスによって撮影され、前記画像撮影デバイスの各々は、
   前記撮影された画像を処理し、撮影された画像ごとに１つ以上のデルタファイルを作成するプリプロセッサユニットと、
   前記デルタファイルを送信するための送信ユニットと、を含む、複数の画像撮影デバイスと、
   中央制御ユニットであって、
   第１の通信ネットワークを介して前記複数の画像撮影デバイスと通信するための第１の通信インターフェースであって、前記中央制御ユニットは、前記画像撮影デバイスから前記デルタファイルを受信する、第１の通信インターフェースと、
   第２の通信ネットワークを介して前記オブジェクトと通信するための第２の通信インターフェースであって、前記中央制御ユニットは、前記オブジェクトと通信して、前記経路のネットワークに沿った前記オブジェクトの移動を制御する、第２の通信インターフェースと、
   処理ユニットであって、
   前記経路のネットワークと障害物マトリックス機能のマップを構築することであって、前記障害物マトリックス機能は、様々な時点での前記ネットワークの様々な経路の可用性と障害物を示す、構築することと、
   前記経路のネットワーク内の前記オブジェクトの前記移動を制御するための制御信号を生成することと、を行うための処理ユニットと、を含む中央制御ユニットと、
   較正機構であって、前記較正機構は、前記中央制御ユニットが、前記経路のネットワークに沿った１つ以上の既知のポイントをマークすることによって、前記経路のネットワークの前記マップと前記障害物マトリックス機能を較正することを可能にし、前記画像撮影デバイスは、前記マークされた既知のポイントの前記画像を撮影し、１つ以上の追加のデルタファイルを作成し、前記追加のデルタファイルを前記中央制御ユニットに送信する、較正機構と、を含み、
   前記オブジェクトは、前記ネットワークの経路に沿った前記オブジェクトの移動の通路において、障害物または予期しない危険を検出した場合に、前記オブジェクトが自律的かつ独立してそれ自体を制御することを可能にする安全オーバーライド機構を含み、前記安全オーバーライド機構は、
   前記オブジェクトが前記通路内の前記障害物または前記予期しない危険を検出することを可能にする感知デバイスと、
   前記オブジェクトが代替の移動通路を識別することを可能にする追加の制御デバイスと、を含む、システム。
2. 前記第１の通信ネットワークおよび前記第２の通信ネットワークは、有線ＬＡＮ接続、無線ＬＡＮ接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、Ｚ－Ｗａｖｅ接続、またはイーサネット接続を含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記第１の通信ネットワークおよび前記第２の通信ネットワークは、同じネットワークである、請求項１に記載のシステム。
4. 前記第１の通信ネットワークおよび前記第２の通信ネットワークは、異なるネットワークである、請求項１に記載のシステム。
5. 前記オブジェクトは、半自律型車両、自律型車両、ロボットデバイス、またはショッピングカートを含む、請求項１に記載のシステム。
6. 前記エリアは、倉庫、ショッピングモール、工場、製造ユニット、組立ユニット、流通ユニット、または貨物ユニットを含む、請求項１に記載のシステム。
7. 前記画像撮影デバイスは、前記エリア、前記オブジェクト、および前記マークされた既知のポイントの画像を一定の時間間隔で撮影する、請求項１に記載のシステム。
8. 前記画像撮影デバイスは、前記エリア、前記オブジェクト、および前記マークされた既知のポイントの画像を、ユーザ入力を受信すると撮影する、請求項１に記載のシステム。
9. 前記較正機構は、指向性レーザービームを使用して前記経路のネットワークに沿って前記ポイントをマークすることを可能にする１つ以上のミラー検流計を含む、請求項１に記載のシステム。
10. 前記較正機構は、前記経路のネットワークに沿って前記ポイントをマークすることを可能にする、可視光線ビーム、赤外線ビーム、または紫外線ビームなどの電磁放射の投影されたトレーサービームを含む、請求項１に記載のシステム。
11. 前記較正機構は、前記経路のネットワークに沿って前記ポイントをマークすることを可能にする超音波ビーコンを含む、請求項１に記載のシステム。
12. 前記較正機構は、前記経路のネットワークに沿って提供されるバーコードまたはＱＲコードを含むサインマーカーを含む、請求項１に記載のシステム。
13. 前記較正機構は、前記ネットワークの様々な経路に沿った既知のポイントで１つ以上の参照オブジェクトを追跡するための内部位置追跡システムを含み、前記較正機構は、
    前記１つ以上の参照オブジェクトの画像を撮影することと、
    前記撮影された画像を前記中央制御ユニットに送信することと、
    所与の時間での前記撮影された画像を前記参照オブジェクトの前記既知のポイントに関連付けることと、
    各カメラの視野のマップセグメントを準備し、前記マップセグメントから重複部分を識別し、前記マップセグメントをステッチして、前記エリアのマップを準備することと、を行うように動作可能である、請求項１に記載のシステム。
14. 前記内部位置追跡システムは、１つ以上の自律型ロボット、半自律型ロボット、または前記画像撮影デバイスを含む、請求項１３に記載のシステム。
15. 前記較正機構は、前記ネットワークの様々な経路に沿って配置されたＲＦＩＤタグ付き品目を含む、請求項１に記載のシステム。
16. 前記第１のトポロジーは、グリッドトポロジー、メッシュトポロジー、線形トポロジー、またはリングトポロジーを含む、請求項１に記載のシステム。
17. 前記画像撮影デバイスは、アナログ静止画像カメラ、デジタル静止画像カメラ、ビデオカメラ、光学カメラ、レーザーカメラ、レーザー、または３Ｄ画像スキャナのうちの１つ以上を含む、請求項１に記載のシステム。
18. エリア内のオブジェクトの前記移動を管理するためのシステムであって、前記エリアが複数の領域に分割されており、前記システムは、
    前記エリア内の複数の場所に位置する複数の画像撮影デバイスであって、前記エリアの各領域および前記オブジェクトの画像が、２つ以上の画像撮影デバイスによって撮影される、複数の画像撮影デバイスと、
    中央制御ユニットであって、
    第１の通信ネットワークを介して前記複数の画像撮影デバイスと通信するための第１の通信インターフェースであって、前記中央制御ユニットは、前記画像撮影デバイスから前記領域および前記オブジェクトの前記撮影された画像を受信する、第１の通信インターフェースと、
    第２の通信ネットワークを介して前記オブジェクトと通信するための第２の通信インターフェースであって、前記中央制御ユニットは、前記オブジェクトと通信して、前記エリア内の前記オブジェクトの移動を制御する、第２の通信インターフェースと、を含む中央制御ユニットと、
    前記エリア内の１つ以上の既知のポイントをマークするための較正機構であって、前記画像撮影デバイスは、前記マークされた既知のポイントの画像を撮影する、較正機構と、を含み、
    前記オブジェクトは、イベントが発生した場合に前記オブジェクトが自律的かつ独立してそれ自体を制御することを可能にする安全オーバーライド機構を含む、システム。
19. 前記第１の通信ネットワークおよび前記第２の通信ネットワークは、有線ＬＡＮ接続、無線ＬＡＮ接続、ＷｉＦｉ接続、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ接続、Ｚｉｇｂｅｅ接続、Ｚ－Ｗａｖｅ接続、またはイーサネット接続を含む、請求項１８に記載のシステム。
20. 前記第１の通信ネットワークおよび前記第２の通信ネットワークは、同じネットワークである、請求項１８に記載のシステム。
21. 前記第１の通信ネットワークおよび前記第２の通信ネットワークは、異なるネットワークである、請求項１８に記載のシステム。
22. 前記オブジェクトは、半自律型車両、自律型車両、ロボットデバイス、またはショッピングカートを含む、請求項１８に記載のシステム。
23. 前記エリアは、倉庫、ショッピングモール、工場、製造ユニット、組立ユニット、流通ユニット、または貨物ユニットを含む、請求項１８に記載のシステム。
24. 前記イベントは、前記エリア内の前記オブジェクトの移動の通路における障害物または予期しない危険を検出することを含む、請求項１８に記載のシステム。
25. 前記安全オーバーライド機構は、感知デバイスおよび追加の制御デバイスを含み、前記感知デバイスは、前記オブジェクトが前記移動通路における前記障害物または前記予期しない危険を検出することを可能にし、前記追加の制御デバイスは、前記オブジェクトが代替の移動通路を識別することを可能にする、請求項２４に記載のシステム。
26. 前記画像撮影デバイスは、前記エリア、前記オブジェクト、および前記マークされた既知のポイントの画像を一定の時間間隔で撮影する、請求項１８に記載のシステム。
27. 前記画像撮影デバイスは、前記エリア、前記オブジェクト、および前記マークされた既知のポイントの画像を、ユーザ入力を受信すると撮影する、請求項１８に記載のシステム。
28. 前記画像撮影デバイスの各々は、撮影された画像ごとに１つ以上のデルタファイルを作成するように動作可能なプリプロセッサユニットを含む、請求項１８に記載のシステム。
29. 前記中央制御ユニットは、前記画像撮影デバイスから前記１つ以上のデルタファイルを受信し、前記デルタファイルを処理して、前記エリア内の前記オブジェクトの前記移動を制御するための制御信号を生成する、請求項２８に記載のシステム。
30. 前記中央制御ユニットは、前記受信された１つ以上のデルタファイルを使用して、前記エリアの経路ウェイネットワークのマップおよび障害物マトリックス機能をさらに構築し、前記障害物マトリックス機能は、様々な時点での前記経路ウェイネットワークの様々な経路の可用性および障害物を示す、請求項２９に記載のシステム。
31. 前記較正機構は、前記中央制御ユニットが、前記エリアの前記経路ウェイネットワークの前記マップおよび前記障害物マトリックス機能を較正することを可能にする、請求項３０に記載のシステム。
32. 前記較正機構は、指向性レーザービームを使用して前記経路ウェイネットワークの前記様々な経路に沿って前記ポイントをマークすることを可能にする１つ以上のミラー検流計を含む、請求項３０に記載のシステム。
33. 前記較正機構は、前記経路ウェイネットワークの前記様々な経路に沿って前記ポイントをマークすることを可能にする、可視光線ビーム、赤外線ビーム、または紫外線ビームなどの電磁放射の投影されたトレーサービームを含む、請求項３０に記載のシステム。
34. 前記較正機構は、前記経路ウェイネットワークの前記様々な経路に沿って前記ポイントをマークすることを可能にする超音波ビーコンを含む、請求項３０に記載のシステム。
35. 前記較正機構は、前記経路ウェイネットワークの前記様々な経路に沿って提供されるバーコードまたはＱＲコードを含むサインマーカーを含む、請求項３０に記載のシステム。
36. 前記較正機構は、前記経路ウェイネットワークの様々な経路に沿って配置されたＲＦＩＤタグ付き品目を含む、請求項３０に記載のシステム。
37. 前記較正機構は、前記経路ウェイネットワークの様々な経路に沿った既知の位置に配置された１つ以上の参照オブジェクトを追跡するための内部位置追跡システムを含み、前記較正機構は、
    前記１つ以上の参照オブジェクトの画像を撮影することと、
    前記撮影された画像を前記中央制御ユニットに送信することと、
    所与の時間での前記撮影された画像を前記参照オブジェクトの前記既知の位置に関連付けることと、
    各カメラの視野のマップセグメントを準備し、前記マップセグメントから重複部分を識別し、前記マップセグメントをステッチして、前記エリアのマップを準備することと、を行うように動作可能である、請求項３０に記載のシステム。
38. 前記内部位置追跡システムは、１つ以上の自律型ロボット、半自律型ロボット、または前記画像撮影デバイスを含む、請求項２７に記載のシステム。
39. 前記第１のトポロジーは、グリッドトポロジー、メッシュトポロジー、線形トポロジー、またはリングトポロジーを含む、請求項１８に記載のシステム。
40. 前記画像撮影デバイスは、アナログ静止画像カメラ、デジタル静止画像カメラ、ビデオカメラ、光学カメラ、レーザーカメラ、レーザー、または３Ｄ画像スキャナのうちの１つ以上を含む、請求項１８に記載のシステム。
41. エリア内のオブジェクトの移動を制御するための方法であって、前記エリアは、第１のトポロジーにおける経路のネットワークを含み、前記方法は、
    複数の画像撮影デバイスによって、前記ネットワークの各経路および前記オブジェクトの複数の画像を撮影することであって、前記ネットワークの各経路および前記オブジェクトの前記画像は、２つ以上の画像撮影デバイスによって撮影される、撮影することと、
    前記複数の画像撮影デバイスによって前記撮影された画像を処理して、１つ以上のデルタファイルを作成することと、
    前記１つ以上のデルタファイルを中央制御ユニットに送信することと、
    前記中央制御ユニットによって、前記経路のネットワークのマップと障害物マトリックス機能を構築することであって、前記障害物マトリックス機能は、様々な時点での前記ネットワークの様々な経路の可用性と障害物を示す、構築することと、
    前記中央制御ユニットによって、前記経路のネットワーク内の前記オブジェクトの前記移動を制御するための制御信号を生成することと、
    前記中央制御ユニットによって、前記制御信号を前記オブジェクトに送信することと、を含む、方法。
42. 前記経路のネットワークに沿って１つ以上の既知のポイントをマークすることをさらに含む、請求項４１に記載の方法。
43. 前記画像撮影デバイスは、前記マークされた既知のポイントの画像を撮影し、１つ以上の追加のデルタファイルを作成し、前記追加のデルタファイルを前記中央制御ユニットに送信する、請求項４２に記載の方法。
44. 前記中央制御ユニットによって、前記追加のデルタファイルを使用して、前記経路のネットワークの前記マップおよび前記障害物マトリックス機能を較正することをさらに含む、請求項４３に記載の方法。
45. 前記経路のネットワークに沿った前記１つ以上の既知のポイントのマーキングは、１つ以上のミラー検流計から放出される指向性レーザービームを使用して行われる、請求項４２に記載の方法。
46. 前記経路のネットワークに沿った前記１つ以上の既知のポイントのマーキングは、可視光線ビーム、赤外線ビーム、または紫外線ビームなどの電磁放射の投影されたトレーサービームを使用して行われる、請求項４２に記載の方法。
47. 前記経路のネットワークに沿った前記１つ以上の既知のポイントのマーキングは、超音波ビーコンを使用して行われる、請求項４２に記載の方法。
48. 前記経路のネットワークに沿った前記１つ以上の既知のポイントのマーキングは、前記経路のネットワークに沿って提供されるバーコードまたはＱＲコードを含むサインマーカーを使用して行われる、請求項４２に記載の方法。
49. 前記経路のネットワークに沿った前記１つ以上の既知のポイントのマーキングは、前記ネットワークの様々な経路に沿って配置されたＲＦＩＤタグ付き品目を使用して行われる、請求項４２に記載の方法。
50. 内部位置追跡システムを使用して、前記経路のネットワークの前記マップおよび前記障害物マトリックス機能を較正することをさらに含み、前記内部位置追跡システムは、
    前記ネットワークの様々な経路に沿った既知の位置に配置された１つ以上の参照オブジェクトの画像を撮影することと、
    前記撮影された画像を前記中央制御ユニットに送信することと、
    所与の時間での前記撮影された画像を前記既知の位置に関連付けることと、
    各内部位置追跡システムの視野のためのマップセグメントを準備することと、
    前記マップセグメントから重複部分を識別することと、
    前記マップセグメントをステッチして、前記エリアのマップを準備することと、を実行する、請求項４１に記載の方法。
51. 前記内部位置追跡システムが、１つ以上の自律型ロボット、半自律型ロボット、または前記画像撮影デバイスを含む、請求項５０に記載の方法。
52. オブジェクト内に組み込まれた安全オーバーライド機構を使用して、エリア内の前記オブジェクトの移動を制御することをさらに含み、前記安全オーバーライド機構は、
    前記オブジェクトの前記移動通路における障害物または予期しない危険を感知することと、
    前記オブジェクトの代替の移動通路を識別することと、を実行する、請求項４１に記載の方法。
53. 前記第１のトポロジーは、グリッドトポロジー、メッシュトポロジー、線形トポロジー、またはリングトポロジーを含む、請求項４１に記載の方法。
    
    

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