JP2022523083A - ロボット支援人員ルーティング - Google Patents

Abstract

ナビゲーション空間内で動作する複数の自律型ロボットを含むロボット支援人員ルーティングのためのシステム及び方法であって、各ロボットが、プロセッサとメモリとを含み、メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、人間の作業者による作業動作の完了を検出することと、少なくとも１つの他のロボットに対応するステータス情報を受信することであって、ステータス情報が、他のロボットに関連付けられたロケーション又は待ち時間のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、次の作業動作のために次のロボットまで人間の作業者を導くために、ステータス情報から、少なくとも１つの次の作業推奨を決定することと、ロボットのディスプレイ上に、人間の作業者による閲覧のために少なくとも１つの次の作業推奨をレンダリングすることであって、次の作業推奨が、次の作業に対応する次のロボットのロケーションを含む、レンダリングすることとを行わせる命令を格納する、システム及び方法。

Description

本出願は、参照により本明細書に組み込まれる、２０１９年２月１日に出願された米国出願第１６／２６５，３４８号の優先権の利益を主張する。

本発明は、人員ルーティング（ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ ｒｏｕｔｉｎｇ）に関し、より詳細には、ロボット支援（ｒｏｂｏｔ ａｓｓｉｓｔｅｄ）人員ルーティングに関する。

インターネットを通じて宅配用に製品を注文することは、極めて普及している買物のやり方である。適時に、正確に、及び効率的な様式でそのような注文を履行することは、控えめに言っても物流的に難しい。バーチャル・ショッピング・カートの「精算する」ボタンをクリックすると「注文」が生じる。注文は、特定の宛先に出荷されるべきである品物のリスティングを含む。「履行」のプロセスは、大きい倉庫からこれらの品物を物理的に取ること又は「ピッキング」することと、それらを梱包することと、指定された宛先にそれらを出荷することとを伴う。したがって、注文履行プロセスの重要な目標は、できるだけ短い時間で、できるだけ多くの品物を出荷することである。

注文履行プロセスは、一般に、注文にリストされたものを含む、多くの製品を含んでいる大きい倉庫内で行われる。したがって、注文履行の作業の中には、注文にリストされた様々な品物を見つけ、収集するために倉庫をあちこち動くことがある。加えて、最終的に出荷されることになる製品が、まず、倉庫内に受け入れられ、出荷のためにそれらが容易に取り出され得るように、倉庫全体にわたる整然とした様式で格納ビン中に格納されるか又は「配置」される必要がある。

大きい倉庫では、配達及び注文されている商品が、倉庫内で、互いから極めて遠くに離れ、多数の他の商品の中で分散されて格納されることがある。商品を配置及びピッキングするために人間の作業者のみを使用する注文履行プロセスでは、作業者が多大な歩行を行うことを必要とし、非効率的で時間がかかることがある。履行プロセスの効率は、単位時間当たり出荷される品物の数の関数であるので、時間が増加すると効率が低下する。

効率を増加させるために、人間の機能を実施するためにロボットが使用され得るか、又は人間のアクティビティを補足するためにロボットが使用され得る。たとえば、ロボットは、倉庫全体にわたって分散された様々なロケーションにいくつかの品物を「配置」するために、又は梱包及び出荷のために様々なロケーションから品物を「ピッキング」するために割り当てられ得る。ピッキング及び配置は、ロボットのみによって、又は人間の作業者の支援を受けて行われ得る。たとえば、ピッキング動作の場合、人間の作業者は、棚から品物をピッキングし、それらをロボットに配置するか、又は配置動作の場合、人間の作業者は、ロボットから品物をピッキングし、それらを棚に配置するであろう。

共有ナビゲーション空間内のロボットを支援するために人間の作業者が配備される限り、人間の作業者は、指示がなければ、十分に利用されず、それにより、人間の作業者効率を低減し、ロボット滞在時間を増加させ、共有ナビゲーション空間内の混乱及び／又は渋滞（ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ）を引き起こすことがある。たとえば、人間の作業者は、現在の通路における作業を完了し、次のロボットを支援する準備ができているが、支援を必要としているロボットが視界内にいないことがわかったにすぎないことがある。そのような作業者は、ロボットが接近するのを単に待つことができるか、又は、支援を必要としているロボットの位置を特定することを期待して、推測し、特定の方向に向かって進み得る。しかしながら、作業者は推測するか待つにすぎず、この接近は、効率的な結果を常に生じる可能性が低い。さらに、案内又は指示がない場合、複数の人間の作業者が、最初に、同じロボットを追跡することがある。それらの作業者は、その場合、ターゲット・ロボットに移動するのに必要な時間を浪費し、それらの作業者が同じロボットを追跡していることにそれらの作業者が気づくと、どの作業者がターゲット・ロボットを支援するかを互いに調整をつける時間を浪費する必要があり、（１人又は複数の）他の人間の作業者にとっては、支援すべき別のロボットを発見し、別のロボットに移動するプロセスを経る必要がある。

米国特許出願第１５／８０７，６７２号 米国特許出願第１５／２５４，３２１号

本明細書では、ロボット支援人員ルーティングのためのシステム及び方法が提供される。

一態様では、ロボット支援人員ルーティング・システムが提供される。本システムは、ナビゲーション空間内で動作する複数の自律型ロボットを含む。各ロボットはプロセッサを含む。各ロボットはメモリをも含む。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、人間の作業者による作業動作の完了を検出させる命令を格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、少なくとも１つの他のロボットに対応するステータス情報を受信することであって、ステータス情報が、他のロボットに関連付けられたロケーション又は待ち時間のうちの少なくとも１つを含む、受信することを行わせる命令をも格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、次の作業動作のために次のロボットまで人間の作業者を導くために、ステータス情報から、少なくとも１つの次の作業推奨を決定させる命令をも格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、ロボットのディスプレイ上に、人間の作業者による閲覧のために少なくとも１つの次の作業推奨をレンダリングすることであって、次の作業推奨が、次の作業に対応する次のロボットのロケーションを含む、レンダリングすることを行わせる命令をも格納する。

いくつかの実施例では、ステータス情報は、ナビゲーション空間内の少なくとも１つの他のロボットの（ｘ，ｙ，ｚ）位置を含む。いくつかの実施例では、次のロボットは、少なくとも１つの他のロボットまでの最小直線距離を決定することによって選択される。いくつかの実施例では、次のロボットは、１つ又は複数の効率ファクタに応答して選択され、１つ又は複数の効率ファクタは、少なくとも１つの他のロボットの滞在時間、少なくとも１つの他のロボットの直線近接度、少なくとも１つの他のロボットに近接した人間の作業者の数、少なくとも１つの他のロボットまでの歩行距離、少なくとも１つの他のロボットに関連付けられた作業の優先度、少なくとも１つの他のロボットに近接した渋滞、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施例では、次の作業推奨は、ディスプレイ上の対話型グラフィックとしてレンダリングされる。いくつかの実施例では、対話型グラフィックによって受信された人間の作業者の入力に応答して、拡張グラフィックが、次の作業推奨に関連付けられた次の作業動作に関する追加情報を提供すること、人間の作業者に追加の次の作業推奨を提示すること、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数を行うためにレンダリングされる。いくつかの実施例では、拡張グラフィックは、１つ又は複数の追加の対話型グラフィックを含む。

いくつかの実施例では、対話型グラフィックは、少なくとも１つの次の作業推奨からの次の作業動作の人間の作業者による選択を記録するように構成される。いくつかの実施例では、メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、余分な推奨を回避するために、次の作業選択の記録に応答して、選択された作業動作を人員ルーティング・システム内で進行中として指定させる命令をも格納する。いくつかの実施例では、選択された作業動作が、規定された時間制限内に完了されない場合、進行中指定は除去される。いくつかの実施例では、ステータス情報は、少なくとも１つの他のロボットから直接受信される。いくつかの実施例では、ステータス情報は、ナビゲーション空間内のロボットを監視するためのロボット監視サーバから受信され、ロボット監視サーバは、ナビゲーション空間の注文サーバのうちの少なくとも１つと統合されるか、ナビゲーション空間の倉庫管理システムと統合されるか、スタンドアロン・サーバであるか、複数のロボットのうちの少なくとも２つのプロセッサとメモリとを備える分散型システムであるか、又はそれらの組合せであるかのうちの少なくとも１つである。いくつかの実施例では、ナビゲーション空間は倉庫である。いくつかの実施例では、少なくとも１つの次の作業動作は、倉庫内で実行されるべき、ピッキング動作、置く動作（ｐｕｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）、又はそれらの組合せのうちの少なくとも１つである。

別の態様では、ロボット支援人員ルーティングのための方法が提供される。本方法は、ナビゲーション空間内で動作する複数の自律型ロボットのうちの１つのプロセッサとメモリとによって、人間の作業者による作業動作の完了を検出するステップを含む。本方法は、自律型ロボットのトランシーバによって、少なくとも１つの他のロボットに対応するステータス情報を受信するステップであって、ステータス情報が、他のロボットに関連付けられたロケーション又は待ち時間のうちの少なくとも１つを含む、受信するステップをも含む。本方法は、次の作業動作のために次のロボットまで人間の作業者を導くために、ステータス情報から、少なくとも１つの次の作業推奨を決定するステップをも含む。本方法は、ロボットのディスプレイ上に、人間の作業者による閲覧のために少なくとも１つの次の作業推奨をレンダリングするステップであって、次の作業推奨が、次の作業に対応する次のロボットのロケーションを含む、レンダリングするステップをも含む。

いくつかの実施例では、ステータス情報は、ナビゲーション空間内の少なくとも１つの他のロボットの（ｘ，ｙ，ｚ）位置を含む。いくつかの実施例では、本方法は、少なくとも１つの他のロボットまでの最小直線距離を決定することによって、次のロボットを選択するステップをも含む。いくつかの実施例では、本方法は、１つ又は複数の効率ファクタに応答して次のロボットを選択するステップであって、１つ又は複数の効率ファクタが、少なくとも１つの他のロボットの滞在時間、少なくとも１つの他のロボットの直線近接度、少なくとも１つの他のロボットに近接した人間の作業者の数、少なくとも１つの他のロボットまでの歩行距離、少なくとも１つの他のロボットに関連付けられた作業の優先度、少なくとも１つの他のロボットに近接した渋滞、又はそれらの組合せを含む、選択するステップをも含む。いくつかの実施例では、本方法は、ディスプレイ上の対話型グラフィックとして次の作業推奨をレンダリングするステップをも含む。いくつかの実施例では、本方法は、次の作業推奨に関連付けられた次の作業動作に関する追加情報を提供すること、人間の作業者に追加の次の作業推奨を提示すること、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数を行うために、対話型グラフィックによって受信された人間の作業者の入力に応答して、拡張グラフィックをレンダリングするステップをも含む。いくつかの実施例では、拡張グラフィックは、１つ又は複数の追加の対話型グラフィックを含む。いくつかの実施例では、本方法は、対話型グラフィックによって、少なくとも１つの次の作業推奨からの次の作業動作の人間の作業者による選択を記録するステップをも含む。いくつかの実施例では、本方法は、余分な推奨を回避するために、次の作業選択の記録に応答して、選択された作業動作を人員ルーティング・システム内で進行中として指定するステップをも含む。

本発明のこれら及び他の特徴は、以下の発明を実施するための形態及び添付図から明らかであろう。

注文履行倉庫の上面図である。 図１に示されている倉庫内で使用されるロボットのうちの１つのベースの正面図である。 図１に示されている倉庫内で使用されるロボットのうちの１つのベースの斜視図である。 アーマチュア（ａｒｍａｔｕｒｅ）を装備し、図１に示されている棚の前に駐機された図２Ａ及び図２Ｂ中のロボットの斜視図である。 ロボット上のレーザー・レーダーを使用して作成された図１の倉庫の部分マップである。 倉庫全体にわたって分散された基準マーカーのロケーションを特定し、基準マーカー・ポーズを格納するためのプロセスを表すフロー・チャートである。 基準識別子とポーズとのマッピングの表である。 ビン・ロケーションと基準識別子とのマッピングの表である。 製品ＳＫＵとポーズとのマッピング・プロセスを表すフロー・チャートである。 倉庫内のロボット及び人間のアクティビティのマップである。 図３に示されているロボットのタブレット上にレンダリングされる例示的な次のピッキング推奨を示す図である。 図３に示されているロボットのタブレット上にレンダリングされる別の例示的な次のピッキング推奨を示す図である。 例示的なコンピューティング・システムのブロック図である。 例示的な分散型ネットワークのネットワーク図である。

添付の図面において説明及び／又は示され、以下の説明において詳述される非限定的な実施例及び実例を参照しながら、本開示並びに本開示の様々な特徴及び有利な詳細が、より十分に説明される。図面に示される特徴は、必ずしも、一定の縮尺で描かれているとは限らず、一実施例の特徴は、本明細書に明示的に記載されていない場合でも、当業者が認識するように他の実施例とともに採用され得ることに留意されたい。よく知られている構成要素及び処理技法の説明は、本開示の実施例を不必要に不明瞭にしないように、省略され得る。本明細書で使用される実例は、本開示が実施され得るやり方の理解を容易にし、さらに当業者が本開示の実施例を実施することを可能にするためのものにすぎない。したがって、本明細書の実例及び実施例は、本開示の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。その上、類似の参照番号が、図面のいくつかの図の全体にわたって同様の部分を表すことに留意されたい。

本発明は、ロボット渋滞管理を対象とする。特定のロボット適用例に制限されないが、本発明が使用され得る１つの好適な適用例は、注文履行である。この適用例でのロボットの使用は、ロボット渋滞管理のためのコンテキストを提供するために説明されるが、その適用例に限定されない。

図１を参照すると、一般的な注文履行倉庫１０が、注文に含まれ得る様々な品物で満たされた棚１２を含む。動作中、倉庫管理サーバ１５からの注文１６の着信ストリームが、注文サーバ１４に到着する。注文サーバ１４は、特に、誘導プロセス中のロボット１８への割当てのために、注文に優先度を付け、グループ化し得る。ロボットが、作業者によって処理ステーション（たとえばステーション１００）において誘導されたとき、注文１６は、実行のためにワイヤレスにロボット１８に割り当てられ、通信される。注文サーバ１４は、倉庫管理システム・サーバ１５及び倉庫管理ソフトウェアと相互動作するように構成された個別ソフトウェア・システムをもつ別個のサーバであり得、又は注文サーバ機能性は、倉庫管理ソフトウェアに組み込まれ、倉庫管理サーバ１５上で実行され得ることが、当業者によって理解されよう。

好ましい実施例では、図２Ａ及び図２Ｂに示されているロボット１８が、レーザー・レーダー２２を有する自律型車輪付きベース２０を含む。ベース２０は、ロボット１８が注文サーバ１４及び／又は他のロボットから命令を受信することとそれらにデータを送信することとを可能にするトランシーバ（図示せず）と、デジタル光学カメラ２４ａ及び２４ｂのペアとをも採用する。ロボット・ベースは、自律型車輪付きベース２０に電力供給するバッテリーを再充電するための電気充電ポート２６をも含む。ベース２０は、ロボットの環境を表す情報をキャプチャするためにレーザー・レーダーとカメラ２４ａ及び２４ｂとからデータを受信するプロセッサ（図示せず）をさらに採用する。倉庫１０内のナビゲーションに関連付けられた様々な作業を実行すること、並びに、図３に示されているように、棚１２に配置された基準マーカー３０までナビゲートすることを行うために、プロセッサとともに動作するメモリ（図示せず）がある。基準マーカー３０（たとえば２次元バー・コード）は、注文された品物のビン／ロケーションに対応する。本発明のナビゲーション手法が、図４～図８に関して以下で詳細に説明される。基準マーカーは、本発明の一態様による充電ステーションを識別するためにも使用され、そのような充電ステーション基準マーカーまでのナビゲーションは、注文された品物のビン／ロケーションまでのナビゲーションと同じである。ロボットが充電ステーションまでナビゲートすると、ロボットを充電ステーションとドッキングさせるためのより精密なナビゲーション手法が使用され、そのようなナビゲーション手法が以下で説明される。

再び図２Ｂを参照すると、ベース２０は、品物を担持するために通い箱（ｔｏｔｅ）又はビンが格納され得る、上部表面３２を含む。複数の交換可能なアーマチュア４０のうちのいずれか１つを係合させる、連結器３４も示されており、アーマチュア４０のうちの１つが図３に示されている。図３中の特定のアーマチュア４０は、品物を受け取る通い箱４４を担持するための通い箱保持具４２（この場合、棚）と、タブレット４８を支持するためのタブレット保持具４６（又はラップトップ／他のユーザ入力デバイス）とを採用する。いくつかの実施例では、アーマチュア４０は、品物を担持するための１つ又は複数の通い箱を支持する。他の実施例では、ベース２０は、受け取られた品物を担持するための１つ又は複数の通い箱を支持する。本明細書で使用される「通い箱」という用語は、限定はしないが、貨物保持具、ビン、かご、棚、品物をつるすことができるロッド、台車、木枠、ラック、スタンド、架台、容器、箱、缶、入れ物、及び置場を含む。

ロボット１８は、倉庫１０を動き回ることにおいて優れているが、現在のロボット技術では、物体のロボット操作に関連する技術的困難により、ロボット１８は、棚から迅速に及び効率的に品物をピッキングし、それらを通い箱４４に配置することにおいてあまり良好でない。品物をピッキングする、より効率的なやり方は、注文された品物を棚１２から物理的に取り出し、それをロボット１８、たとえば通い箱４４に配置する作業を実行するために、一般に人間である局所作業者５０を使用することである。ロボット１８は、局所作業者５０が読み取ることができるタブレット４８（又はラップトップ／他のユーザ入力デバイス）を介して、又は局所作業者５０によって使用されるハンドヘルド・デバイスに注文を送信することによって、注文を局所作業者５０に通信する。

ロボット１８は、注文サーバ１４から注文１６を受信すると、たとえば図３に示されているように、最初の倉庫ロケーションに進む。ロボット１８は、メモリに格納され、プロセッサによって実行されるナビゲーション・ソフトウェアに基づいて、これを行う。ナビゲーション・ソフトウェアは、レーザー・レーダー２２によって収集された環境に関するデータと、特定の品物が見つけられ得る倉庫１０内のロケーションに対応する基準マーカー３０の基準識別子（「ＩＤ」）を識別するメモリ中の内部表と、ナビゲートするためのカメラ２４ａ及び２４ｂとに頼る。

ロボット１８は、正しいロケーション（ポーズ）に達すると、品物が格納された棚１２の前にそれ自体を駐機し、局所作業者５０が棚１２から品物を取り出し、それを通い箱４４に配置するのを待つ。ロボット１８が、取り出すべき他の品物を有する場合、ロボット１８はそれらのロケーションに進む。次いで、ロボット１８によって取り出された（１つ又は複数の）品物は、図１の処理ステーション１００に配達され、それらは梱包され、出荷される。処理ステーション１００は、この図に関して、ロボットを誘導すること及び荷下ろし／梱包することが可能であるものとして説明されたが、処理ステーション１００は、ロボットが、ステーションにおいて誘導されるか又は荷下ろし／梱包されるかのいずれかであるように、すなわち、ロボットが、単一の機能を実施するように制限され得るように、構成され得る。

各ロボットが１つ又は複数の注文を履行していることがあり、各注文が１つ又は複数の品物からなり得ることが、当業者によって理解されよう。一般に、効率を増加させるために、何らかの形態のルート最適化ソフトウェアが含まれることになるが、これは、本発明の範囲外であり、したがって、本明細書では説明されない。

本発明の説明を簡略化するために、単一のロボット１８及び作業者５０が説明される。ただし、図１から明らかであるように、一般的な履行動作は、注文の絶え間ないストリームに応じるために、倉庫内で互いの間で働く多くのロボット及び作業者を含む。

本発明のベースライン・ナビゲーション手法、並びに取り出されるべき品物のＳＫＵと、品物がある倉庫内の基準マーカーに関連付けられた基準ＩＤ／ポーズとの意味マッピング（ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ）が、図４～図８に関して以下で詳細に説明される。

１つ又は複数のロボット１８を使用して、倉庫１０のマップが作成されなければならず、倉庫全体にわたって分散された様々な基準マーカーのロケーションが決定されなければならない。これを行うために、ロボット１８のうちの１つ又は複数が、倉庫をナビゲートしているとき、そのレーザー・レーダー２２並びに同時位置特定及びマッピング（ＳＬＡＭ：ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ）を利用して、図４のマップ１０ａを構築／更新しており、これは、未知環境のマップを構築又は更新する計算上の問題である。普及しているＳＬＡＭ近似解法は、粒子フィルタ及び拡張カルマン・フィルタを含む。ＳＬＡＭ ＧＭａｐｐｉｎｇ手法は好ましい手法であるが、任意の好適なＳＬＡＭ手法が使用され得る。

ロボット１８は、そのレーザー・レーダー２２を利用して、ロボット１８が空間全体にわたって移動し、レーザー・レーダーが環境を走査するときに受け取る反射に基づいて、空間内のオープン空間１１２、壁１１４、物体１１６、及び棚１２などの他の静的障害物を識別するとき、倉庫１０のマップ１０ａを作成する。

マップ１０ａを構築している（又はマップ１０ａをその後更新している）間、１つ又は複数のロボット１８は倉庫１０中をナビゲートし、カメラ２６を使用して環境を走査し、品物が格納された図３の３２及び３４などのビンに近接した棚上の、倉庫全体にわたって分散された基準マーカー（２次元バー・コード）のロケーションを特定する。ロボット１８は、原点１１０など、基準のための知られている開始点又は原点を使用する。図３及び図４の基準マーカー３０などの基準マーカーのロケーションが、ロボット１８によってそのカメラ２６を使用して特定されたとき、原点１１０に対する倉庫内のロケーションが決定される。

ホイール・エンコーダ及び方位センサーの使用によって、ベクトル１２０と、倉庫１０内のロボットの位置とが決定され得る。基準マーカー／２次元バー・コードのキャプチャされた画像と、その知られているサイズとを使用して、ロボット１８は、基準マーカー／２次元バー・コードのロボットに対する配向及びロボットからの距離、すなわちベクトル１３０を決定することができる。ベクトル１２０及び１３０が知られれば、原点１１０と基準マーカー３０との間のベクトル１４０が決定され得る。ベクトル１４０と、ロボット１８に対する基準マーカー／２次元バー・コードの決定された配向とから、基準マーカー３０に対する四元数（ｘ，ｙ，ｚ，ω）によって定義されるポーズ（位置及び配向）が決定され得る。

基準マーカー・ロケーション特定プロセスについて説明する図５のフロー・チャート２００が説明される。これは、初期マッピング・モードで実施され、ロボット１８が、ピッキングすること、配置すること及び／又は他の作業を実施している間に、倉庫内で新しい基準マーカーに遭遇したとき実施される。ステップ２０２において、ロボット１８は、カメラ２６を使用して画像をキャプチャし、ステップ２０４において、キャプチャされた画像内で基準マーカーを探索する。ステップ２０６において、基準マーカーが画像中で見つけられた場合（ステップ２０４）、その基準マーカーが、ロボット１８のメモリ３４中にある図６の基準表３００にすでに格納されているかどうかが決定される。基準情報がすでにメモリに格納されている場合、フロー・チャートは、別の画像をキャプチャするためのステップ２０２に戻る。その基準情報がメモリにない場合、上記で説明されたプロセスに従ってポーズが決定され、ステップ２０８において、その基準情報は、基準対ポーズのルックアップ表３００に追加される。

各ロボットのメモリに格納され得るルックアップ表３００中に、各基準マーカーについて、基準識別子、１、２、３などと、各基準識別子に関連付けられた基準マーカー／バー・コードのポーズとが含まれる。ポーズは、配向とともに倉庫内のｘ，ｙ，ｚ座標からなるか、又は四元数（ｘ，ｙ，ｚ，ω）からなる。

同じく各ロボットのメモリに格納され得る図７の別のルックアップ表４００中に、特定の基準ＩＤ４０４、たとえば数「１１」に相関された倉庫１０内のビン・ロケーション（たとえば４０２ａ～４０２ｆ）のリスティングがある。ビン・ロケーションは、この実例では７つの英数文字からなる。最初の６文字（たとえばＬ０１００１）は、倉庫内の棚ロケーションに関係し、最後の文字（たとえばＡ～Ｆ）は、棚ロケーションにおける特定のビンを識別する。この実例では、基準ＩＤ「１１」に関連付けられた６つの異なるビン・ロケーションがある。各基準ＩＤ／マーカーに関連付けられた１つ又は複数のビンがあり得る。

英数字のビン・ロケーションは、品物が格納された倉庫１０内の物理的ロケーションに対応するものとして、人間、たとえば図３の作業者５０にとって理解可能である。しかしながら、英数字のビン・ロケーションはロボット１８にとって意味がない。基準ＩＤにロケーションをマッピングすることによって、ロボット１８は、図６の表３００の情報を使用して基準ＩＤのポーズを決定し、次いで、本明細書で説明されるようにポーズにナビゲートすることができる。

本発明による注文履行プロセスが、図８のフロー・チャート５００に表されている。ステップ５０２において、倉庫管理システム１５から、注文サーバ１４は、取り出されるべき１つ又は複数の品物からなり得る注文を取得する。注文割当てプロセスは、かなり複雑であり、本開示の範囲を越えることに留意されたい。１つのそのような注文割当てプロセスは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年９月１日に出願された、「Ｏｒｄｅｒ Ｇｒｏｕｐｉｎｇ ｉｎ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｏｒｄｅｒ Ｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ」と題する、同一出願人が所有する米国特許出願第１５／８０７，６７２号に記載されている。また、ロボットは、単一のロボットが、ビン又はコンパートメントごとに１つずつ、複数の注文を実行することを可能にする通い箱アレイを有し得ることに留意されたい。そのような通い箱アレイの実例は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年９月１日に出願された、「Ｉｔｅｍ Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｒａｙ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂａｓｅ ｉｎ Ｒｏｂｏｔ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｏｒｄｅｒ－Ｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ」と題する、米国特許出願第１５／２５４，３２１号に記載されている。

引き続き図８を参照すると、ステップ５０４において、倉庫管理システム１５によって品物の（１つ又は複数の）ＳＫＵ番号が決定され、ステップ５０６において、（１つ又は複数の）ＳＫＵ番号から（１つ又は複数の）ビン・ロケーションが決定される。次いで、注文に関するビン・ロケーションのリストがロボット１８に送信される。ステップ５０８において、ロボット１８はビン・ロケーションを基準ＩＤに相関させ、ステップ５１０において、基準ＩＤから各基準ＩＤのポーズが取得される。ステップ５１２において、ロボット１８は、図３に示されているようにそのポーズにナビゲートし、作業者は、取り出されるべき品物を適切なビンからピッキングし、それをロボットに配置することができる。

倉庫管理システム１５／注文サーバ１４によって取得された、ＳＫＵ番号及びビン・ロケーションなどの品物固有情報は、ロボット１８上のタブレット４８に送信され得、それにより、作業者５０は、ロボットが各基準マーカー・ロケーションに到着したときに取り出されるべき特定の品物を通知され得る。

ＳＬＡＭマップ及び基準ＩＤのポーズが知られれば、ロボット１８は、様々なロボット・ナビゲーション技法を使用して、基準ＩＤのうちのいずれか１つに容易にナビゲートすることができる。好ましい手法は、倉庫１０内のオープン空間１１２、及び壁１１４、棚（棚１２など）及び他の障害物１１６の知識を与えられて、基準マーカー・ポーズへの初期ルートを設定することを伴う。ロボットがそのレーザー・レーダー２６を使用して倉庫をあちこち動き始めたとき、ロボットは、固定の障害物、或いは他のロボット１８及び／又は作業者５０などの動的障害物のいずれかがその経路にあるかどうかを決定し、基準マーカーのポーズへのその経路を繰り返し更新する。ロボットは、障害物を避けながら最も効率的及び効果的な経路を常に探索して、約５０ミリ秒ごとにそのルートを再計画する。

本明細書で両方とも説明される、ＳＬＡＭナビゲーション技法と組み合わせられた製品ＳＫＵ／基準ＩＤと基準ポーズとのマッピング技法を用いて、ロボット１８は、倉庫内のロケーションを決定するためのグリッド線及び中間基準マーカーを伴う、一般に使用されるより複雑なナビゲーション手法を使用する必要なしに、極めて効率的及び効果的に倉庫空間をナビゲートすることが可能である。

ロボット支援人員ルーティング
概して、指示がない場合、人間の作業者５０は、十分に利用されないことがある。たとえば、人間の作業者は、現在の通路における作業を完了し、次のロボットを支援する準備ができているが、支援を必要としているロボットが視界内にいないことがわかったにすぎないことがある。そのような作業者は、ロボットが接近するのを単に待つことができるか、又は、支援を必要としているロボットの位置を特定することを期待して、推測し、特定の方向に向かって進み得る。しかしながら、作業者は推測するか待つにすぎず、この接近は、効率的な結果を常に生じる可能性が低い。たとえば、案内又は指示がない場合、複数の人間の作業者５０が、最初に、同じロボット１８を追跡することがある。それらの作業者５０は、その場合、ターゲット・ロボット１８に移動するのに必要な時間を浪費し、それらの作業者５０が同じロボット１８を追跡していることにそれらの作業者５０が気づくと、それらの作業者５０は、どの作業者がターゲット・ロボットを支援するかを互いに調整をつける時間を浪費する必要があり、（１人又は複数の）他の作業者５０にとっては、支援すべき別のロボット１８を発見し、別のロボット１８に移動するプロセスが、繰り返される必要があることになる。

さらに、図９に示されているように、多くのロボットが個別の渋滞したロケーション９０３においてクラスタ化されるとき、個人の作業完了レートを最大にすることと、クラスタ化されたロボット１８をサービスすることとに関心がある、指示のない人間の作業者５０も、それらのロボット１８に関連付けられた作業を実行するために、それらのエリアにおいてクラスタ化する傾向があり、それにより、新しい渋滞したエリア９０３を作り出し、及び／又は既存の渋滞問題点を悪化させることがある。さらに、多くの人間の作業者５０及びロボット１８が、一緒にクラスタ化される場合、ナビゲーション空間のあまりアクティブでない部分（たとえば、リモート・エリア９１１）において動作する無人（ｕｎａｔｔｅｎｄｅｄ）ロボット９１８は、長い時間期間の間、人間の作業者５０による支援なしのままにされ、したがって、それらのロボット１８についての滞在時間の増加を引き起こし、さらに効率を低減することがある。

人間の作業者５０の効率を増加させ、人間の作業者５０関連の渋滞を低減し、無人ロボット９１８の滞在時間を緩和するために、人員ルーティングのためのシステム及び方法が本明細書で説明される。特に、各ロボット１８は、作業者５０に対してディスプレイ（たとえば、タブレット４８のディスプレイ）上に次の作業推奨をレンダリングするように構成され得る。

図９に示されているように、いくつかのナビゲーション空間において、人間の作業者５０、作業を与えられていない人間の作業者９５０、ロボット１８、及び無人ロボット９１８は、渋滞したエリア９０３中に、リモート・エリア９１１中に、又はより一般的に、ナビゲーション空間全体にわたってあり得る。図９に示されているように、作業を与えられていない人間の作業者９５０（たとえば、作業をちょうど終了し、支援すべき新しい無人ロボット９１８を探している作業者５０）は、支援すべき無人ロボット９１８がない通路中に位置する。最初に、作業を与えられていない作業者９５０は、次にどこに向かうべきかを知らず、無人ロボット９１８を見つけるために動き回る時間を費やし得る。

図９に示されているシナリオでは、作業を与えられていない作業者９５０には、無人ロボット９１８が見えないので、作業を与えられていない作業者９５０は、無人ロボット９１８を探し出すために、他のアクティビティの音のほうへ向かう可能性がある。図９に示されているシナリオでは、作業を与えられていない作業者は、したがって、近くの渋滞したエリア９０３に向かう可能性がある。しかしながら、図９の渋滞したエリア９０３には、６人の人間の作業者５０及び２つのみの無人ロボット９１８がある。したがって、作業を与えられていない作業者９５０は、ただ渋滞を悪化させ、ほとんど価値を付加しない。

一方、他の無人ロボット９１８は、渋滞したエリア９０３から離れたリモート・エリア９１１中にある。図９に示されているように、そのような無人ロボット９１８は、それに近接した人間の作業者を有しないほどリモートにあり得る。したがって、人間の作業者５０が各無人ロボット９１８の現在の作業の完了を支援しに来るのを待つ、そのようなロボットについての滞在時間は、延長され、それにより、その無人ロボット９１８の作業リストの実行に関してかなりの非効率を引き起こすことがある。

いくつかの実施例では、作業を与えられていない作業者９５０に、次にどこに行くべきかに関する指示を提供し、無人ロボット９１８についての作業完了レートを改善し、人間の作業者５０関連の渋滞を管理するために、人員ルーティング・システムが提供される。特に、図１０に示されているように、現在の作業の完了時に、ロボット１８は、少なくとも１つの無人ロボット９１８に対応するステータス情報を受信することができ、ステータス情報を使用して、推奨される無人ロボット９１８までユーザを導くために次の作業推奨１００１を決定することができる。

いくつかの実施例では、ロボット１８は、ステータス情報を少なくとも１つの無人ロボット９１８の各々から直接受信することができる。いくつかの実施例では、ロボット１８は、ステータス情報をロボット監視サーバ９０２から受信することができる。ロボット監視サーバ９０２は、たとえば、倉庫管理システム１５、注文サーバ１４、スタンドアロン・サーバ、サーバのネットワーク、クラウド、ロボット・タブレット４８のプロセッサ及びメモリ、ロボット１８のベース２０のプロセッサ及びメモリ、ロボット・タブレット４８及び／又はベース２０のうちの少なくとも２つのメモリ及びプロセッサを備える分散型システムを含む、ナビゲーション空間内のロボット及び／又は人間の作業者アクティビティをトラッキングすることが可能な任意のサーバ又はコンピューティング・デバイスであり得る。いくつかの実施例では、ステータス情報は、ロボット監視サーバ９０２からロボット１８に自動的にプッシュされ得る。他の実施例では、ステータス情報は、ロボット１８からの要求に応答して送られ得る。

ステータス情報の受信時に、ロボット１８は、各無人ロボット９１８に関連付けられた１つ又は複数の推奨ファクタを決定するためにステータス情報を使用することができる。たとえば、ロボット１８は、無人ロボット９１８のポーズ・ロケーションが、上記で説明されたように渋滞した状態にある（すなわち渋滞したエリア９０３中に位置する）かどうかを決定するために、ステータス情報を使用することができる。さらに、いくつかの実施例では、効率は、ロボット１８と、次の作業推奨１００１の推奨される無人ロボット９１８との間の距離を最小限に抑えることによって改善され得る。いくつかの実施例では、近接度は、たとえば、ロボット１８の（ｘ，ｙ，ｚ）位置と無人ロボット９１８の（ｘ，ｙ，ｚ）位置との間の直線距離に従って、決定され得る。いくつかの実施例では、近接度は、ロボット１８の（ｘ，ｙ，ｚ）位置と少なくとも２つの無人ロボット９１８の（ｘ，ｙ，ｚ）位置との間の三角測量計算に従って決定され得る。いくつかの実施例では、近接度は、たとえば、図１に示されている棚１２など、知られている障害物、或いはナビゲーション空間のＳＬＡＭマップ又は他の知識に関連付けられた他の立ち入り禁止エリアに基づいて、ロボット１８の（ｘ，ｙ，ｚ）位置と無人ロボット９１８の（ｘ，ｙ，ｚ）位置との間の歩行／移動距離に従って決定され得る。

他の推奨ファクタは、各無人ロボット９１８に近接した人間の作業者５０の数、各無人ロボット９１８に近接した、人間の作業者５０対無人ロボット９１８の比、各無人ロボット９１８によって完了されるべき作業の優先度、無人ロボット９１８の現在の滞在時間、又はそれらの組合せを含むことができる。そのような推奨ファクタを考慮することによって、人員ルーティング・システムは、ナビゲーション空間内の作業完了効率を改善することができる。たとえば、そのような推奨ファクタは、人員ルーティング・システムが、移動距離を最小限に抑えること、移動時間を最小限に抑えること、推奨される無人ロボット９１８の可能性がある滞在時間を最小限に抑えること、障害物又は渋滞したエリアを回避すること、或いはそれらの組合せを可能にすることができる。いくつかの実施例では、複数の推奨ファクタを考慮すると、より最適な結果をもたらすことができる。たとえば、無人ロボット９１８が渋滞したエリア９０３中にある場合、人員ルーティング・システムは、渋滞したエリア９０３まで人間の作業者５０を導くことに不利に働くように、デフォルト設定され得る。しかしながら、渋滞したエリア９０３中にロボット１８をサービスするために十分な人間の作業者５０がいない場合、人員ルーティング・システムは、渋滞したエリア９０３中の無人ロボット９１８のロケーションにより、渋滞したエリア９０３まで人間の作業者５０を導くことが有利になると決定し得る。

同様に、いくつかの実施例では、デフォルト選好が、最も近い無人ロボットまで人間の作業者５０を導くことであり得る。しかしながら、ロボット１８が渋滞したエリア内にある場合、ロボット１８（及び担当する（ａｔｔｅｎｄｉｎｇ）人間の作業者５０）に極めて近接して位置する複数の無人ロボット９１８、並びにそれらの近くの無人ロボット９１８をサービスするために利用可能な多数の人間の作業者５０があり得る。同時に、リモート・エリア９１１中にあるものなど、他の無人ロボット９１８をサービスするために十分近い人間の作業者５０が、いないことがある（又はごく少数であり得る）。人員ルーティング・システムは、次いで、そのような状況により、リモート・エリア９１１中にある、より遠い無人ロボット９１８まで人間の作業者５０を導くことが有利になると決定し得る。

再び図１０を参照すると、ロボット１８は、ロボット１８のディスプレイ１０００（たとえば、タブレット４８のディスプレイ）上に推奨１００１をレンダリングすることによって、人間の作業者５０に次の作業推奨１００１を通信することができる。いくつかの実施例では、次の作業推奨１００１は、現在の作業の完了時に自動的にレンダリングされるか、人間の作業者５０の入力に応答してレンダリングされるか、又はそれらの組合せであり得る。たとえば、図１０に示されているように、いくつかの実施例では、次の作業推奨１００１は、現在の作業の完了を示す作業完了インターフェース１００３内の対話型グラフィカル・オブジェクトとして自動的にレンダリングされ得る。次の作業推奨１００１は、概して、推奨される無人ロボット９１８のロケーション１００５及び／又はロボット識別情報１００７を含むことができる。

ロケーション１００５は、概して、通路識別子１００５ａ、スタック識別子１００５ｂ、棚識別子、（ｘ，ｙ，ｚ）ロケーション、情報を示す他の好適なロケーション、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含むことができる。特に、図１０では、ロケーション１００５は、特定の通路を識別する文字１００５ａと特定のスタックを識別する番号１００５ｂとを含む。ロボット識別情報１００７は、概して、人間の作業者５０が、次の作業を実施するために接近するとき、推奨される無人ロボット９１８の識別情報を検証することを可能にするための、任意の好適な識別子を含むことができる。

図１０には、次の作業推奨１００１が、、単一の推奨される無人ロボット９１８のロケーション１００５と識別情報１００７とを示す比例的に小さい対話型グラフィカル・オブジェクトとして示されているが、次の作業推奨１００１は任意のサイズでレンダリングされ得、及び／又は対話型グラフィカル・オブジェクトは、人間の作業者５０による選択のための推奨される無人ロボット９１８に各々が対応する、任意の数の次のピッキング推奨１００１を示すように構成され得ることが、本開示に鑑みて明らかであろう。示される複数の次の作業推奨１００１がある限り、対話型グラフィカル・オブジェクトは、人間の作業者５０がどの次の作業推奨１００１を受け入れ、担当することになるかを選択する、人間の作業者５０の入力を受け入れるように構成され得る。

いくつかの実施例では、対話型グラフィカル・オブジェクトは、人間の作業者５０が、より大きい対話型推奨１１０１スクリーンを開くためにオブジェクトをタッチするか又は「クリック」することができるように構成され得る。図１１に示されているように、対話型推奨１１０１は、複数の次の作業推奨１００１と、対応するロケーション１００５及び識別情報１００７とを示すことができる。いくつかの実施例では、対話型推奨１１０１は、有利には、特に複数の次の作業推奨１００１が提示される場合、図１０に示されているより小さい部分スクリーンよりも大きい、より読みやすいテキストを提供することができる。

さらに、追加情報が、対話型推奨１１０１スクリーンにおいて人間の作業者に提示され得る。たとえば、図１１に示されているように、マップ１１０３が、各次の作業推奨１００１についてレンダリングされ、したがって、人間の作業者の、特定の設備レイアウトの記憶に依拠するのではなく、人間の作業者５０に視覚的案内を提供する。いくつかの実施例では、対話型推奨１１０１スクリーン内の各次の作業推奨１００１は、別個の対話型グラフィカル・オブジェクトとしてレンダリングされ得る。いくつかの実施例では、たとえば、マップ１１０３は、ロボットの周囲の所定のエリアの平面図として表示され得、これは、一般に、ロボットに近接している倉庫の一部分を表すが、いくつかの実施例では、倉庫全体のビューを含むことができる。いくつかの実施例では、全体的倉庫レイアウトは、複数の領域に分割され得、ロボットの周囲の、マップ１１０３に表示される所定のエリアは、ロボットがある、複数の領域のうちの１つに対応し得る。いくつかの実施例では、マップ１１０３は、所定のエリア内の、棚ユニットと他のロボットのグラフィカル表現とのレンダリングを含むことができる。

いくつかの実施例では、マップ１１０３は、マップ１１０３の視野内の１つ又は複数のロボット１８に関連付けられた注文を担当する人間の作業者５０のグラフィカル表現をも含むことができる。概して、マップ１１０３は、人間の作業者５０が、たとえば、次のピッキング推奨１００１に関連付けられた無人ロボット９１８までの距離、及び／又は次のピッキング推奨１００１に関連付けられた無人ロボット９１８に近接した追加の無人ロボット９１８の数に基づいて、どの次のピッキング推奨１００１を選択すべきかを決定することを可能にする際に、有用であり得る。

示される複数の次の作業推奨１００１がある限り、対話型推奨は、人間の作業者５０がどの次の作業推奨１００１を受け入れ、担当することになるかを選択する、人間の作業者５０の入力を受け入れるように構成され得る。そのような実施例では、ロボット１８は、その選択をロボット監視システム９０２に通信することができ、それにより、余分な推奨を回避するために、選択された作業及び無人ロボット９１８を人員ルーティング・システム内で「進行中」として指定する。そのような実施例では、人員ルーティング・システムはまた、作業実行のためにロボットがすでに選択されたことを示すように、作業者５０によって選択された次のピッキング推奨１００１に関連付けられた無人ロボット９１８に対して、視覚、オーディオ、又は他のステータス・インジケータ変更を実施することができる。特に、そのようなステータス・インジケータは、エリア中の他の人間の作業者が無人ロボット９１８を支援／要求しようと試みるのを阻止するために提供され得る。ステータス・インジケータは、無人ロボット９１８のタブレット４８のディスプレイ、タブレット４８のディスプレイにおいてレンダリングされるグラフィカル・オブジェクト、又は無人ロボット９１８の１つ又は複数のライトのうちの１つ又は複数の色又は強さを変更することによって表され得る。ステータス・インジケータは、追加又は代替として、無人ロボット９１８のタブレット４８のディスプレイ、タブレット４８のディスプレイにおいてレンダリングされるグラフィカル・オブジェクト、又は無人ロボット９１８の１つ又は複数のライトのうちの１つ又は複数に、明滅させ、発光させ、又はパルス化させることによって表され得る。

人為的過誤、予期しない事象、及び／又は実行するための他の失敗を考慮するために、「進行中」指定は、いくつかの実施例では、規定された時間制限内に作業が完了されない場合、人員ルーティング・システムによって除去され得る。

例示的な人員ルーティング及び渋滞管理技法は、例示のために上記で説明されたにすぎず、任意の他のビーコン・メッセージ、ビーコン構成、受信機構成、又は近接度動作モードが、様々な実施例に従って実装され得ることが、本開示に鑑みて明らかであろう。

非限定的な例示的なコンピューティング・デバイス
図１２は、図１～図１１を参照しながら上記で説明された様々な実施例に従って使用され得るような例示的なコンピューティング・デバイス１２１０、又はそれの部分のブロック図である。コンピューティング・デバイス１２１０は、例示的な実施例を実装するための１つ又は複数のコンピュータ実行可能命令又はソフトウェアを格納するための１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。非一時的コンピュータ可読媒体は、限定はしないが、１つ又は複数のタイプのハードウェア・メモリ、非一時的有形媒体（たとえば、１つ又は複数の磁気ストレージ・ディスク、１つ又は複数の光ディスク、１つ又は複数のフラッシュ・ドライブ）などを含むことができる。たとえば、コンピューティング・デバイス１２１０中に含まれるメモリ１２１６は、本明細書で開示される動作を実施するためのコンピュータ可読及びコンピュータ実行可能命令又はソフトウェアを格納することができる。たとえば、メモリは、図１～図１１に関して説明されるように、様々な開示される動作を実施するようにプログラムされたソフトウェア・アプリケーション１２４０を格納することができる。コンピューティング・デバイス１２１０はまた、メモリ１２１６に格納されたコンピュータ可読及びコンピュータ実行可能命令又はソフトウェア並びにシステム・ハードウェアを制御するための他のプログラムを実行するために、構成可能な及び／又はプログラム可能なプロセッサ１２１２及び関連付けられたコア１２１４と、随意に、（たとえば、複数のプロセッサ／コアを有する計算デバイスの場合）１つ又は複数の追加の構成可能な及び／又はプログラム可能な処理デバイス、たとえば（１つ又は複数の）プロセッサ１２１２’及び関連付けられた（１つ又は複数の）コア１２１４’とを含むことができる。プロセッサ１２１２及び（１つ又は複数の）プロセッサ１２１２’は、各々、単一コア・プロセッサ又は複数コア・プロセッサ（１２１４及び１２１４’）であり得る。

コンピューティング・デバイス１２１０において仮想化が採用され得、それにより、コンピューティング・デバイスにおけるインフラストラクチャ及びリソースが動的に共有され得る。複数のプロセッサ上で実行するプロセスを扱うために仮想マシン１２２４が提供され得、それにより、プロセスは、複数のコンピューティング・リソースではなく１つのコンピューティング・リソースのみを使用しているように見える。また、複数の仮想マシンが１つのプロセッサとともに使用され得る。

メモリ１２１６は、限定はしないが、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ ＲＡＭなど、計算デバイス・メモリ又はランダム・アクセス・メモリを含むことができる。メモリ１２１６は、同様に他のタイプのメモリ、又はそれらの組合せを含むことができる。

ユーザは、例示的な実施例に従って提供され得る１つ又は複数のユーザ・インターフェース１２０２を表示することができる、コンピュータ・モニタなど、視覚ディスプレイ・デバイス１２０１、１１１Ａ～Ｄを通してコンピューティング・デバイス１２１０と対話することができる。コンピューティング・デバイス１２１０は、ユーザからの入力を受信するための他のＩ／Ｏデバイス、たとえば、キーボード又は任意の好適なマルチ・ポイント・タッチ・インターフェース１２１８、ポインティング・デバイス１２２０（たとえば、マウス）を含むことができる。キーボード１２１８及びポインティング・デバイス１２２０は、視覚ディスプレイ・デバイス１２０１に結合され得る。コンピューティング・デバイス１２１０は、他の好適な従来のＩ／Ｏ周辺機器を含むことができる。

コンピューティング・デバイス１２１０は、本明細書で開示される動作を実施するデータ及びコンピュータ可読命令及び／又はソフトウェアを格納するための、限定はしないが、ハード・ドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ、又は他のコンピュータ可読媒体など、１つ又は複数のストレージ・デバイス１２３４をも含むことができる。例示的なストレージ・デバイス１２３４はまた、例示的な実施例を実装するために必要とされる任意の好適な情報を格納するための１つ又は複数のデータベースを格納することができる。データベースは、データベース中の１つ又は複数の品物を追加、削除、及び／又は更新するために任意の好適な時間において手動で又は自動的に更新され得る。

コンピューティング・デバイス１２１０は、限定はしないが、標準電話回線、ＬＡＮ又はＷＡＮリンク（たとえば、８０２．１１、Ｔ１、Ｔ３、５６ｋｂ、Ｘ．２５）、ブロードバンド接続（たとえば、ＩＳＤＮ、フレーム・リレー、ＡＴＭ）、ワイヤレス接続、コントローラ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮ：ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は上記のいずれか又はすべての何らかの組合せを含む、様々な接続を通して、１つ又は複数のネットワーク・デバイス１２３２を介して、１つ又は複数のネットワーク、たとえば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はインターネットとインターフェースするように構成されたネットワーク・インターフェース１２２２を含むことができる。ネットワーク・インターフェース１２２２は、内蔵ネットワーク・アダプタ、ネットワーク・インターフェース・カード、ＰＣＭＣＩＡネットワーク・カード、カード・バス・ネットワーク・アダプタ、ワイヤレス・ネットワーク・アダプタ、ＵＳＢネットワーク・アダプタ、モデム、又は通信が可能な任意のタイプのネットワークにコンピューティング・デバイス１２１０をインターフェースし、本明細書で説明される動作を実施するのに好適な任意の他のデバイスを含むことができる。その上、コンピューティング・デバイス１２１０は、ワークステーション、デスクトップ・コンピュータ、サーバ、ラップトップ、ハンドヘルド・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、或いは、通信が可能であり、本明細書で説明される動作を実施するために十分なプロセッサ・パワー及びメモリ容量を有する他の形式のコンピューティング又は電気通信デバイスなど、任意の計算デバイスであり得る。

コンピューティング・デバイス１２１０は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティング・システム（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ワシントン州レドモンド）のバージョンのいずれか、Ｕｎｉｘ及びＬｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティング・システムの異なるリリース、ＭａｃｉｎｔｏｓｈコンピュータのためのＭＡＣ ＯＳ（登録商標）（Ａｐｐｌｅ，Ｉｎｃ．、カリフォルニア州クパチーノ）オペレーティング・システムの任意のバージョン、任意の埋込みオペレーティング・システム、任意のリアルタイム・オペレーティング・システム、任意のオープン・ソース・オペレーティング・システム、任意のプロプライエタリ・オペレーティング・システム、又は、コンピューティング・デバイス上で実行し、本明細書で説明される動作を実施することが可能な任意の他のオペレーティング・システムなど、任意のオペレーティング・システム１２２６を実行することができる。例示的な実施例では、オペレーティング・システム１２２６は、ネイティブ・モード又はエミュレートされたモードで実行され得る。例示的な実施例では、オペレーティング・システム１２２６は、１つ又は複数のクラウド・マシン・インスタンス上で実行され得る。

図１３は、いくつかの分散型実施例の例示的な計算デバイス・ブロック図である。図１～図１１、及び上記の例示的な説明の部分は、個々の又は共通のコンピューティング・デバイス上で各々動作する、倉庫管理システム１５、注文サーバ１４、又はロボット・トラッキング・サーバ９０２を参照するが、倉庫管理システム１５、注文サーバ１４、又はロボット・トラッキング・サーバ９０２のうちのいずれか１つが、代わりに、別個のサーバ・システム１３０１ａ～ｄにおいて、及び場合によっては、キオスク、デスクトップ・コンピュータ・デバイス１３０２、又はモバイル・コンピュータ・デバイス１３０３など、ユーザ・システムにおいて、ネットワーク１３０５にわたって分散され得ることを認識されよう。たとえば、注文サーバ１４は、ロボット１８のタブレット４８の間で分散され得る。いくつかの分散型システムでは、倉庫管理システム・ソフトウェア及び／又は注文サーバ・ソフトウェアのうちのいずれか１つ又は複数のモジュールが、サーバ・システム１３０１ａ～ｄ上に別個にあり得、ネットワーク１３０５にわたって互いと通信していることがある。

本発明の上記の説明は、当業者が、それの最良の形態であると現在見なされるものを製作及び使用することを可能にし、当業者は、本明細書の特定の実施例及び実例の変形形態、組合せ、及び等価物の存在を理解し、諒解する。本発明の上記で説明された実施例は、実例にすぎないものとする。本明細書に添付された特許請求の範囲によって単独で定義される、本発明の範囲から逸脱することなく、当業者によって特定の実施例に対して改変、変更及び変形が実施され得る。したがって、本発明は、上記で説明された実施例及び実例によって限定されない。

本発明及びその好ましい実施例について説明したが、新規のものとして特許請求され、特許証によって保護されるものは以下の通りである。

Claims (20)

1. ロボット支援人員ルーティング・システムであって、
   ナビゲーション空間内で動作する複数の自律型ロボットを備え、各ロボットが、
   プロセッサと、
   メモリとを備え、前記メモリが、前記プロセッサによって実行されたとき、前記自律型ロボットに、
   人間の作業者による作業動作の完了を検出することと、
   少なくとも１つの他のロボットに対応するステータス情報を受信することであって、前記ステータス情報が、前記他のロボットに関連付けられたロケーション又は待ち時間のうちの少なくとも１つを含む、受信することと、
   次の作業動作のために次のロボットまで前記人間の作業者を導くために、前記ステータス情報から、少なくとも１つの次の作業推奨を決定することと、
   前記ロボットのディスプレイ上に、前記人間の作業者による閲覧のために前記少なくとも１つの次の作業推奨をレンダリングすることであって、前記次の作業推奨が、前記次の作業に対応する前記次のロボットのロケーションを含む、レンダリングすることと
   を行わせる命令を格納する、
   ロボット支援人員ルーティング・システム。
2. 前記ステータス情報が、前記ナビゲーション空間内の前記少なくとも１つの他のロボットの（ｘ，ｙ，ｚ）位置を含み、
   前記次のロボットが、前記少なくとも１つの他のロボットまでの最小直線距離を決定することによって選択される、
   請求項１に記載のシステム。
3. 前記次のロボットが、１つ又は複数の効率ファクタに応答して選択され、前記１つ又は複数の効率ファクタが、前記少なくとも１つの他のロボットの滞在時間、前記少なくとも１つの他のロボットの直線近接度、前記少なくとも１つの他のロボットに近接した人間の作業者の数、前記少なくとも１つの他のロボットまでの歩行距離、前記少なくとも１つの他のロボットに関連付けられた作業の優先度、前記少なくとも１つの他のロボットに近接した渋滞、又はそれらの組合せを含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記次の作業推奨が、前記ディスプレイ上の対話型グラフィックとしてレンダリングされる、請求項１に記載のシステム。
5. 前記対話型グラフィックによって受信された人間の作業者の入力に応答して、拡張グラフィックが、前記次の作業推奨に関連付けられた前記次の作業動作に関する追加情報を提供すること、前記人間の作業者に追加の次の作業推奨を提示すること、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数を行うためにレンダリングされる、請求項４に記載のシステム。
6. 前記拡張グラフィックが、１つ又は複数の追加の対話型グラフィックを含む、請求項５に記載のシステム。
7. 前記対話型グラフィックが、前記少なくとも１つの次の作業推奨からの次の作業動作の前記人間の作業者による選択を記録するように構成された、請求項４に記載のシステム。
8. 前記メモリが、前記プロセッサによって実行されたとき、前記自律型ロボットに、余分な推奨を回避するために、前記次の作業選択の記録に応答して、前記選択された作業動作を前記人員ルーティング・システム内で進行中として指定させる命令を格納することをさらに含む、請求項７に記載のシステム。
9. 前記選択された作業動作が、規定された時間制限内に完了されない場合、前記進行中指定が除去される、請求項８に記載のシステム。
10. 前記ステータス情報が、前記少なくとも１つの他のロボットから直接受信される、請求項１に記載のシステム。
11. 前記ステータス情報が、前記ナビゲーション空間内のロボットを監視するためのロボット監視サーバから受信され、前記ロボット監視サーバが、前記ナビゲーション空間の注文サーバのうちの少なくとも１つと統合されるか、前記ナビゲーション空間の倉庫管理システムと統合されるか、スタンドアロン・サーバであるか、前記複数のロボットのうちの少なくとも２つの前記プロセッサと前記メモリとを備える分散型システムであるか、又はそれらの組合せであるかのうちの少なくとも１つである、請求項１に記載のシステム。
12. 前記ナビゲーション空間が倉庫である、請求項１に記載のシステム。
13. 前記少なくとも１つの次の作業動作が、前記倉庫内で実行されるべき、ピッキング動作、置く動作、又はそれらの組合せのうちの少なくとも１つである、請求項１２に記載のシステム。
14. ナビゲーション空間内で動作する複数の自律型ロボットのうちの１つのプロセッサとメモリとによって、人間の作業者による作業動作の完了を検出するステップと、
    前記自律型ロボットのトランシーバによって、少なくとも１つの他のロボットに対応するステータス情報を受信するステップであって、前記ステータス情報が、前記他のロボットに関連付けられたロケーション又は待ち時間のうちの少なくとも１つを含む、受信するステップと、
    次の作業動作のために次のロボットまで前記人間の作業者を導くために、前記ステータス情報から、少なくとも１つの次の作業推奨を決定するステップと、
    前記ロボットのディスプレイ上に、前記人間の作業者による閲覧のために前記少なくとも１つの次の作業推奨をレンダリングするステップであって、前記次の作業推奨が、前記次の作業に対応する前記次のロボットのロケーションを含む、レンダリングするステップと
    を含む、ロボット支援人員ルーティングのための方法。
15. 前記ステータス情報が、前記ナビゲーション空間内の前記少なくとも１つの他のロボットの（ｘ，ｙ，ｚ）位置を含み、前記方法が、
    前記少なくとも１つの他のロボットまでの最小直線距離を決定することによって、前記次のロボットを選択するステップ
    をさらに含む、請求項１４に記載の方法。
16. １つ又は複数の効率ファクタに応答して前記次のロボットを選択するステップであって、前記１つ又は複数の効率ファクタが、前記少なくとも１つの他のロボットの滞在時間、前記少なくとも１つの他のロボットの直線近接度、前記少なくとも１つの他のロボットに近接した人間の作業者の数、前記少なくとも１つの他のロボットまでの歩行距離、前記少なくとも１つの他のロボットに関連付けられた作業の優先度、前記少なくとも１つの他のロボットに近接した渋滞、又はそれらの組合せを含む、選択するステップをさらに含む、
    請求項１４に記載の方法。
17. 前記ディスプレイ上の対話型グラフィックとして前記次の作業推奨をレンダリングするステップをさらに含む、請求項１４に記載の方法。
18. 前記次の作業推奨に関連付けられた前記次の作業動作に関する追加情報を提供すること、前記人間の作業者に追加の次の作業推奨を提示すること、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数を行うために、前記対話型グラフィックによって受信された人間の作業者の入力に応答して、拡張グラフィックをレンダリングするステップをさらに含む、請求項１７に記載の方法。
19. 前記拡張グラフィックが、１つ又は複数の追加の対話型グラフィックを含む、請求項１８に記載の方法。
20. 前記対話型グラフィックによって、前記少なくとも１つの次の作業推奨からの次の作業動作の前記人間の作業者による選択を記録するステップと、
    余分な推奨を回避するために、前記次の作業選択の記録に応答して、前記選択された作業動作を前記人員ルーティング・システム内で進行中として指定するステップと
    をさらに含む、請求項１７に記載の方法。

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