JP2023533395A - 倉庫に保管されている製品から注文品を準備するために複数の移動ロボットを管理するシステムおよび方法 - Google Patents

Abstract

本技術は、倉庫に保管されている製品から注文品をピッキングするために、ピッキングロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボットを管理する方法であって、倉庫は、複数の製品保管スペースと、複数のオペレータによるストックピッキング用の複数のエリアと、ピッキングロボットによってピッキングされた製品の収集用の複数のエリアとを含んでなる、方法、管理システムおよび注文品ピッキング方法を提案する。

Description

本発明の分野は、ロジスティックスの分野、特に、出荷されるべき製品を保管する倉庫内部において注文品を準備する分野である。

本発明は、特に、（「自律移動ロボットＡＭＲ（Autonomous Mobile robots）」と呼ばれる）自律ロボットを使った注文品の準備における支援に関する。

本発明は、より詳細には、自律ロボットのフリート（集まり）の管理と、出荷されるべき製品を保管するための倉庫のピッキングオペレータによるその使用とに関する。

ロジスティックスの分野は、何年にもわたって絶えず進化している。特に、注文品の準備に関して、多数の技術的および科学技術的な発展が存在し、管理ソフトウェアから製品コンベヤのみならずスマート保管棚に及んでいる。

ここにおいて特に興味があるのは、オペレータによって実行され、自律ロボットによって支援される注文品の準備である。したがって、オペレータおよびロボットは、倉庫注文品管理システムによって受信される異なる注文品を最適に準備するために、同じ作業スペースで協働する。

したがって、ピッキングオペレータおよびピッキングロボットを協働させる幾つかのピッキング技術が知られている。

比較的に単純な第１のアプローチによれば、オペレータは、ある注文に含まれる異なる製品を倉庫の異なる場所においてピッキングするあるいは選び取る（pick）ことと、オペレータに同行する自律ロボットにその製品を置くこととを担当している。この第１のアプローチの主要な欠点は、ロボットおよびオペレータの走行時間が相対的にかなり長いことであり、結果として、オペレータおよびロボットのそれぞれの能力が非常に低くなる。実際上、その能力は、１時間毎のピッキング率、即ち、１時間当たりのピッキング数に従って決定できる。

米国特許出願第１０５７２８５４号に説明されている第２のアプローチによれば、倉庫は、幾つかの領域に分割され、ピッキングオペレータは、これらの領域の個々に割り当てられる。したがって、各注文品のために、自律ロボットは、オペレータによってピッキングされた製品を収集するために、倉庫の異なる領域を通って走行する。このアプローチは、２つのピッキング間を走行するそれらの距離を減少させることによって、ピッキングオペレータの能力の増大を可能にするが、ピッキングロボットの経路は、比較的大きくなり、満足のいく解決策を得ることができない。

したがって、先行技術の知られた解決策によっては、倉庫に応じた制約を計算に入れながら、現在までに必要なますます高くなる速度に、完全に満足のいくように、対応することができない。

したがって、これらの異なる制約にリアルタイムに適応でき、その一方で、システムの能力全体、即ち、オペレータおよびロボットの能力を最適化できる、新たなアプローチを提供する必要性が存在する。

本技術は、倉庫に保管されている製品から注文品を準備する収集ロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボットを管理する方法であって、倉庫が、製品を保管するための複数のスペースと、複数のオペレータによって製品をピッキングするための複数のゾーンと、収集ロボットによってピッキングされた製品を収集するための複数のゾーンとを含む方法を提案することによってこの必要性を満たす。本方法は、リアルタイムに実施される以下のステップ、すなわち、
製品ピッキングマネージャが、倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップと、
注文品マネージャが、少なくとも１つ又は複数の注文品データを含む倉庫を管理するためのデータを受信するステップと、
注文品マネージャが、倉庫を管理するためのデータを処理し、注文品スケジューリングデータを伝達するステップと、
注文品マネージャが、少なくとも１つの注文の少なくとも一部を処理するためにピッキングオペレータに配分された少なくとも１つのピッキングゾーンを決定し、少なくとも１つの注文品の少なくとも一部を処理するための収集ロボットのうちの１つに配分された少なくとも１つの収集ゾーンを決定するステップと、
フリート（fleet）マネージャが、注文品マネージャから注文品スケジューリングデータを受信するステップと、
フリートマネージャが、収集ロボットへの複数の動作コマンドを生成および伝達し、少なくとも決定した収集ゾーンおよびピッキングゾーンと注文品スケジューリングデータとを計算に入れるステップと
を含んでなる。

したがって、本技術は、倉庫内においてピッキングオペレータおよび自律移動ロボットによって実行される注文品の準備のための新規で進歩性のある解決策を提案する。これを行うために、オペレータに配分されたピッキングゾーンと、移動ロボットに配分された収集ゾーンとが、倉庫および準備されるべき注文品の双方と、ピッキングオペレータおよびロボットなどに関係するデータおよび制約を計算に入れて、リアルタイムに決定される。

したがって、提案される解決策は、準備されるべき注文品の最適スケジューリング提案の決定と、このスケジューリングの実際の実行とに基づいており、決定した最適スケジューリングを修正する可能性のあるリアルタイムデータを計算に入れる。このようにして、注文品の準備は、全てのそれの態様（ピッキング、収集、ロボットの使用の最適化など）のためにリアルタイムに最適化される。

特定の態様によれば、倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップは、倉庫の物理構成に関するデータを受信および処理するサブステップと、倉庫内部の収集ロボットの少なくとも１つのナビゲーショングラフを生成するサブステップとを含む。

これらのサブステップは、特に、例えば、循環方向、禁止ゾーンや高い規制ゾーンといった、倉庫の全ての物理的特異性を考慮に入れることを可能にし、したがって、収集ロボットのナビゲーションを最適化する。そのうえ、本方法は、リアルタイムの倉庫のこれらの特性を計算に入れており、それ故に、例えば、倉庫の通路やゾーンの偶発的な混雑（２つのロボット間の衝突、製品の落下など）といった変化が起こるやいなや、ロボットのナビゲーションを再評価できる。

特定の特徴によれば、倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップは、ピッキングオペレータと、倉庫に保管された製品の在庫と、準備されるべき注文品リストとに関するデータを受信および処理するサブステップを更に含む。

したがって、計算に入れられるのは、倉庫の物理構成に特有の特性だけでなく、保管製品と、準備されるべき注文品リストと、オペレータ自身に関係する特性もある。このようにして、倉庫の注文品準備のこれらの異なる態様にリアルタイムに影響する任意の変化は、計算に入れることができ、例えば、１つのゾーンから別への保管製品の動き、ピッキングオペレータの不測の欠如などである。

特定の態様によれば、倉庫を管理するためのデータを処理し、注文品スケジューリングデータを伝達するステップは、倉庫内部のピッキングオペレータおよび収集ロボットの動きの最適なルート決めを生成するサブステップを含む。このようにして、本方法は、オペレータおよびロボットの動きをリアルタイムに最適化し、したがって、最適なスキームに従って注文品の準備をスケジューリングして、本方法の残部のための基礎として役立つ。

特定の特徴によれば、倉庫を管理するためのデータを処理し、注文品スケジューリングデータを伝達するステップは、ピッキングオペレータに関するデータを保管するサブステップを含み、このデータは、倉庫に存在するピッキングオペレータの数と、ピッキングオペレータの能力と経験と統計とからの少なくとも１つの指標を含む。

特定の態様によれば、倉庫を管理するためのデータを処理し、注文品スケジューリングデータを伝達するステップは、ピッキングオペレータのための複数のピッキングタスク（picking task）と、移動ロボットのための収集タスクとを含むピッキング戦略（picking strategy）を生成するサブステップを含む。

特定の特徴によれば、収集ロボットへの複数の動作コマンドを生成および伝達するステップは、収集ロボットの少なくとも１つの最適なナビゲーションルートを決定するサブステップと、収集ロボットに対するナビゲーションルートを計画および割り当てるサブステップとを含む。

本技術は、倉庫に保管されている製品から注文品を準備するために、収集ロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボットを管理するシステムにも関し、倉庫は、製品を保管するための複数のスペースと、複数のオペレータによって製品をピッキングするための複数のゾーンと、ロボットによってピッキングされた製品を収集するための複数のゾーンとを含む。

管理システムは、
倉庫を管理するためのシステムからのデータを受信でき、倉庫を管理するためのデータを生成および伝達できるピッキングマネージャと、
ピッキングマネージャから倉庫を管理するための少なくともデータを受信でき、注文品スケジューリングデータを伝達できる注文品マネージャと、
注文品マネージャから注文品スケジューリングデータを受信でき、複数の収集ロボットに対して動作コマンドを通信できるフリートマネージャと
を含んでなる。

そのような管理システムは、異なる実施形態によれば、本方法の既に説明されたステップを実施できる。例えば、管理システムは、遠く離れている（例えば、サーバホストに）または（「クラウド」上に）見えなくされている（倉庫や倉庫近くの専用スペース内の）現場の１つまたは複数の物理サーバに対応する。

本技術は、倉庫に保管されている製品から注文品を準備する方法であって、倉庫が、製品を保管するための複数のスペースと、複数のピッキングオペレータによって製品をピッキングするための複数のゾーンと、収集ロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボットによってピッキングされた製品を収集するための複数のゾーンとを含み、
各ピッキングオペレータによって、ピッキングオペレータに配分されているピッキングゾーンから少なくとも１つの注文品の少なくとも１つの製品をピッキングするステップと、
少なくとも１つの収集ロボットによって、少なくとも１つのピッキングゾーンを含む収集ゾーンの少なくとも１つの注文品の少なくとも一部に対応する、オペレータによってピッキングされた製品を収集するステップと、
注文品再構成および／または出荷のゾーンに収集ロボットを移動するステップと、
収集ロボットによって収集された製品から注文品を再構成するステップと、
前記再構成した注文品を出荷するステップと
を含んでなる方法にも関する。

したがって、既に説明したような移動自律ロボットのフリートを管理するための方法は、最適化された注文品の準備方法についてのリアルタイムの実施を可能にする。

特定の態様によれば、収集ステップは、前記ピッキングオペレータのうちの少なくとも１人のための少なくとも２つの収集ロボットによって実施される。

したがって、本技術は、オペレータが２つ以上のロボットを伴いながら物品または製品をピッキングすることを提供することによって、注文品ピッキング能力における非常に高い増加を考慮することを可能にする。実際上、２つの以上のピッキングロボットを配給できるピッキングオペレータは、極めて有能であるが、それはオペレータが幾つかの製品を、同じ場所で、２つのロボットによって収集される異なる注文品のために、ピッキングできる限りにおいてであって、オペレータが単一のロボットを伴うときに、２つのステージでこれらのピッキングを実行するのではない。

加えて、注文品の準備方法は、それぞれ他方のロボットに関する、それらのそれぞれの動きを協調することと、注文品の準備の進捗を知るために、少なくとも２つのロボット間の双方向通信ステップを含む。実際上、ピッキングオペレータのための２つのロボットの存在に関係する能力は、ロボットの動きの課題によって制限されるべきではなく、ロボットはオペレータの近くに、衝突することなく、常に存在しなければならない。

最後に、ロボット間で通信される情報、特に、それらの位置特定やそれらのそれぞれの速度に関する情報における任意の不正確性を克服するために、本方法は、少なくとも２つのロボットのうちの少なくとも１つによって実施されるパターン認識ステップを含む。このようにして、２つのロボットのそれぞれの位置付けは、より正確であり、衝突を回避するのに役立つ。

提案技術と、提案技術が有する異なる利点とは、それらの幾つかの例示的であって限定されない実施形態の以下の説明や添付の図面に鑑みて、より容易に理解されるであろう

提案技術に係る倉庫に保管された製品用の注文品を準備するために、複数の移動ロボットを管理するシステムを表す図である。 提案技術に係る倉庫に保管された製品用の注文品を準備するために、複数の移動ロボットを管理する方法の異なるステップを例証する図である。 図２の管理する方法のステップのサブステップを概略的に例示した図である。 図２の管理する方法の別のステップのサブステップを概略的に例示した図である。 図２の管理する方法の更に別のステップのサブステップを概略的に例示した図である。 提案技術に係る注文品の準備方法の異なるステップを概略的に例示した図である。 提案技術に係る倉庫の動作の第１の例を例証する図である。 提案技術に係る倉庫の動作の第２の例を例証する図である。 提案技術に係る倉庫の動作の第３の例を例証する図である。 図９の倉庫で作られた異なる注文品の再構成を例証する図である。 提案技術に係る倉庫の動作の第４の例を例証する図である。 図１１の倉庫で作られた異なる注文品の再構成を例証する図である。 提案技術に係る倉庫の動作の第５の例を例証する図である。 図１３の倉庫で作られた異なる注文品の再構成を例証する図である。

（Ａ－提案技術の一般的な原理）
提案技術の一般的な原理は、オペレータおよびロボットの使用または能力を最大化するために、出荷されるべき製品を保管する倉庫内部でのピッキングオペレータおよび自律移動収集ロボットの動きを最適化することをから成る。オペレータおよびロボットの能力を改善することによって、単位時間当たり（例えば、一時間当たり）により多くの注文品を処理できる。

かかる最適化は、本技術の実施される倉庫内部における全ての制約を計算に入れる。これらの内部の制約は、大部分が強要されていて融通がきかないが、多くの場合、変化しつつあり、例えば、受信した注文品と配達トラックの出発時間との間の優先度などであり、或いは、ロボット間での軌道の衝突や、倉庫内での循環方向等でさえもそうである。

これらの制約から、処理されるべき注文品に応じて、提案技術は、注文品についての最適な特定のスケジューリングを生成する。必要に応じて、本技術は、少なくとも或る種の注文品を複数のサブ注文品に分離することを提案する。

そして、この特定のスケジューリングに応じて、提案技術は、オペレータのためのピッキングゾーンと、ロボットのための収集ゾーンとをリアルタイムに決定する。より具体的には、本技術は、２つの製品ピッキング間のオペレータの動きを制限して、オペレータの作業環境の良好な知識がもてるように、ピッキングゾーンを各オペレータに配分することを提案している。同様に、提案技術は、ロボットの動きを制限し、したがって、ロボットに割り当てられるタスクをより迅速に完了させ、ロボットのエネルギーを最適化するために、収集ゾーンを各ロボットに配分している。

提案技術によれば、処理されるべき注文品に応じて、ピッキングゾーンおよび収集ゾーンを、リアルタイムに修正（拡張または削減）できる。ピッキングゾーンは、たった１人のピッキングオペレータに配分され、２つのピッキングゾーンは、オーバーラップできない。したがって、ピッキングオペレータの動きは促進され、限られたスペース内の数人のピッキングオペレータの存在によって引き起こされる不都合は回避される。

自律ロボットに割り当てられた収集ゾーンは、収集されるべき製品に応じて、幾つかのピッキングゾーンに次々にグルーピングできる。

提案技術は、ピッキングゾーンの決定に応じた、収集ゾーンと、注文品のスケジューリングとを更に含み、少なくとも１つの注文品の少なくとも一部の製品を個々が収集するように、ロボットの個々への動作コマンド（またはタスク）を生成して伝達する。

異なるロボットによる製品の収集の終わりにおいて、注文品は、時期をみて出荷されるべく目的で再構成される。

したがって、知られている技術とは異なり、提案した解決策は、ピッキングオペレータの動作を削減することによって、倉庫内部におけるロジスティックスの流れを最適化する一方で、注文品の準備のペースを最適化することを可能にする。

提案技術は、倉庫内のオペレータ数と、２つのピッキング間の距離と、オペレータ当たりの毎日の重量と、ロボットのフリート（集まり）の出張時間全体と、ロボットのフリートによって消費される電気エネルギーとについてさえも、最適化することを同時に可能にする。

（Ｂ－倉庫内に保管されている製品の注文品を準備するために複数の自律移動ロボットを管理するシステムの説明）
図１に例証されたように、倉庫内に保管された製品の注文品の準備用に複数の自律移動ロボットを管理するためのシステム１００は、異なるモジュール、即ち、ピッキングマネージャ１１０と注文品マネージャ１２０とフリートマネージャ１３０とを含む。そのうえ、ロボットのフリートの各ロボットは、管理システム１００に欠かせないタスクマネージャ１４０を含む。

提案技術的な解決策が実施される倉庫に対して内部の特定の倉庫管理システム（ＷＭＳ：warehouse management system）は、注文品の準備用の複数の自律移動ロボットを管理するための或る種の量のデータをシステム１００に提供する。かかる倉庫管理システム（ＷＭＳ）は、知られており、幅広く使用されている。したがって、そのことは本明細書において更に説明されることはないであろう。

１）「ピッキングマネージャ１１０」
まず、管理システム１００は、各倉庫を具体的にアドレス指定するピッキングゾーン全体の輪郭を決定するために、提案技術的な解決策が実施される倉庫内に固有の制約全体を計算に入れることのできるモジュールであるピッキングマネージャ１１０を含む。

より具体的には、このモジュール１１０は、倉庫管理データを生成するために、倉庫に関連付けされた流れ（製品ピッキングオペレータの内部での流れおよび外部での流れ、例えば、注文品の輸送トラックの到着および出発など）に関するデータ全体を抽出して処理することを可能にする。ピッキングマネージャ１１０の入力において受信されるデータは、各注文品の準備倉庫に通常既に存在するシステムである倉庫管理システム（ＷＭＳ）によって提供される。

より具体的には、ピッキングマネージャ１１０によって受信されるデータは、特に、倉庫１１３の物理的構成に関するものであり、かかる物理的構成は、不変の制約を代表し、提案技術的な解決策の管理システム１００によって修正できない。例えば、このデータは、倉庫の寸法や、倉庫内部のゾーンおよび循環方向や、ピッキングされた製品を配置するためのゾーンや、配達トラックの出発時間などを指す。

倉庫１１３の構成データから、ピッキングマネージャ１１０のサブモジュールであるナビゲーショングラフ生成部１１１は、特に、
倉庫のグローバルプランを装填すること、
このグローバルプランから、管理システムの他のモジュールを配給するためにマップまたはプランを編集およびソーティングすること、
倉庫内の移動ロボットのための停止ポイントおよび中間ポイントを決定すること、
全ての関連性のある中間ポイントを接続する１つまたは複数のナビゲーショングラフを生成すること、
禁止ゾーンおよび／または移動ロボットの循環用の好適経路を決定することができる。

そのうえ、ピッキングマネージャ１１０は、倉庫管理システム（ＷＭＳ）から伝来するデータの少なくとも一部を分析し、それらを管理システム１００の他のモジュールが使用できるソフトウェアデータに処理または変換することができる倉庫データ分析部１１２である第２のサブモジュールを有する。より具体的には、分析部１１２は、オペレータと製品１１５の在庫と注文品リスト１１６とに関するデータ１１４を受信して処理するように構成される。

オペレータに関するデータ１１４が関与するのは、例えば、１日の時間に従った倉庫に存在するオペレータ数や、オペレータの作業時間（計画）や、各オペレータのための作業についての１時間当たりおよび／または１日当たりのピッキングできる最大重量や、オペレータの経験（作業効率およびピッキング統計）などである。

本明細書の後半により詳細に説明されるとおり、オペレータに関するデータ１１４は、注文品マネージャ１２０によって後で使用されるために、倉庫内のピッキングゾーン数を決定し、各ピッキングオペレータの仕事量を管理する分析部１１２によって処理される。

倉庫に存在する製品１１５の在庫に関するデータは、倉庫内の製品の位置付け、製品のストック、製品の包装のタイプなどに関与する。

本明細書の後半により詳細に説明されるとおり、製品１１５の在庫に関するこのデータは、注文品マネージャ１２０によってそれらの意図が使用される倉庫内の製品の分配を理解するために、倉庫内のピッキングゾーンおよび流れの生成を最適化するために、分析部１１２によって処理される。

ピッキングマネージャ１１０は、準備されるべき注文品も計算に入れており、この注文品データは、このステージにおいて注文品の準備を可能にするように最適な様式で配置されていない注文品リスト１１６の形式である。換言すると、この注文品リスト１１６は未加工である。

本明細書の後半により詳細に説明されるように、注文品リスト１１６は、コマンドデータを生成するために分析部１１２によって処理され、そして、このコマンドデータは、移動ロボット用の収集タスクを生成するために、注文品マネージャ１２０によって使用されることになる。

２）「注文品マネージャ１２０」
注文品マネージャ１２０は、管理システム１００のモジュールであり、それは、ピッキングマネージャ１１０によってそれに伝達されるデータを計算に入れて、倉庫およびピッキングオペレータの現在の状態（リアルタイム）に応じて注文品リスト１１６を処理でき、したがって、最適なピッキングおよび収集の戦略を決定し、したがって、ロボットタスクを生成して、ピッキングオペレータによってピッキングされた製品を収集する。

より具体的には、注文品マネージャ１２０は、注文品の準備を実行するために、注文品をリアルタイムに管理して、倉庫の製品をピッキングして収集するための最適な戦略を確立する。それに伝達される全データから、注文品マネージャ１２０は、したがって、倉庫内のロボットの（ナビゲーションルート、またはロボットのコードナビゲーションとも呼ばれる）ナビゲーショングラフの形式であるコマンドスケジューリングデータを、特に、注文品リストおよび倉庫内部のリアルタイム制約、例えば、通路の混雑またはそれらのタスクの後ろ側のピッキングオペレータなどに応じて伝達できる。

注文品マネージャ１２０は、４つのサブモジュール、即ち、倉庫モデリングサブモジュール１２１とピッキングオペレータモデリングサブモジュール１２２とゾーン生成部１２３とタスク生成部１２４とを含む。

（倉庫モデリングサブモジュール１２１）
倉庫モデリングサブモジュール１２１は、ナビゲーショングラフ生成部１１１および倉庫データ分析部１１２からのデータを受信および処理できる。したがって、このサブモジュール１２１は、倉庫の現在の状態に応じてリアルタイムに倉庫内部のルートを関連付けするために、リアルタイムの倉庫１２１ａの状態や倉庫のナビゲーションルート１２１ｂや在庫１２１ｃおよびゾーンについてのデータなどの、倉庫に関する全てのデータを保管できる。換言すると、このサブモジュールは、例えば、通路の混雑に応じて倉庫内部の最適ルートを決定または更新することを目指す。

（ピッキングオペレータモデリングサブモジュール１２２）
ピッキングオペレータモデリングサブモジュール１２２は、倉庫データ分析部１１２からのデータを受信および処理できる。したがって、このサブモジュール１２２は、ピッキングオペレータに関する全てのデータを保管できる。より具体的には、このサブモジュールは、倉庫内のピッキングオペレータの数と、ピッキングオペレータの能力、経験および統計１２２ａとに関するデータを保管することを目指す。

このモジュールは、各ピッキングオペレータのピッキング類型論に関するデータを同じく保管する。換言すると、このモジュールは、各オペレータの経験に応じて、（特に、熟練のピッキングオペレータが未熟なピッキングオペレータよりも倉庫についてのより良い知識および記憶を有するという事実に基づいて）、各オペレータのピッキング類型論（picking technology）を区別できる。用語「ピッキング類型論」は、ピッキングオペレータが、（各日にピッキングされるべき最大重量に到達するために）製品の重量に従って製品をピッキングする事実、および／または、（例えば、あるサンプルが、リンゴ、リンゴ袋、もしくは幾つかのリンゴ袋を含む箱に、または複数の箱を含むパレットに対応することがありうる）製品の価値単位、即ち、製品の包装に基づいて製品をピッキングする事実を意味する。

ピッキングオペレータモデリングサブモジュール１２２は、ピッキングオペレータの状態１２２ｂ、即ち、オペレータの可用性とオペレータの実行するタスクとをリアルタイムに追跡することも可能にする。

（ゾーン生成部１２３）
ゾーン生成部１２３の目的は、倉庫内に最適な様式で分配される製品をグルーピングするための領域をリアルタイムに決定することによって、ゾーンによるピッキング戦略を確立することである。換言すると、ゾーン生成部１２３は、倉庫の構成と倉庫の状態とナビゲーショングラフと準備されるべき注文品とに応じたピッキングゾーンを、所与の期間の間にリアルタイムに確立する。

より具体的には、ゾーン生成部１２３の機能は、各ピッキングオペレータの仕事量を最適化するために、倉庫内で実施されるべきピッキングゾーン１２３ａの数をリアルタイムに決定する。これを行うために、通路のリアルタイムの占有に照らしてゾーンが決定され、かかる占有は、未熟なピッキングオペレータの存在の有無について、注文品のオーバーラップ状態で、所与の期間に実行されるべきピッキング数を特に計算に入れる。このデータに応じて、ピッキングゾーン生成部は、ゾーンの寸法をリアルタイムに削減または拡張して、各ピッキングオペレータの能力を最適化するであろう。例えば、通路内のピッキング数が増加すればするほど、ピッキングゾーンが削減される。同様に、同じ数のピッキングに関して、熟練のオペレータのピッキングゾーンは、未熟なオペレータのピッキングゾーンよりも大きくなるであろう。このようにして、仕事量は、全てのピッキングオペレータ間で最適に分配される。

ゾーン生成部１２３は、ピッキングオペレータによってピッキングされた製品の収集ポイントまたはグルーピングポイント１２３ｂを決定することを同じく可能にする。これらの収集ポイントは、収集ロボット用の停止ポイントを規定し、倉庫内部の流れを最適化するように決定される。これらの収集ポイントは、動的であるかまたは進化しており、ピッキングマネージャ１１０によって伝達されるデータ、および、フリートマネージャ１３０からのフィードバックデータに応じてリアルタイムに決定され、この明細書の後半により詳細に説明されるとおりである。

（タスク生成部１２４）
タスク生成部１２４の機能は、ピッキングマネージャ１１０およびゾーン生成部１２３から受信されるデータに基づいて、準備されるべき注文品リストを複数のタスク１２４ａへと分割、分離またはカットし、複数のタスクはサブタスクをそれぞれ含み、サブタスクは倉庫内の製品収集ロボットの出張または動作にそれぞれ対応する。

したがって、タスク生成部１２４は、所与の期間の間に、タスク１２４ｂを生成し、タスク１２４ｂは（各ゾーンに応じて）サブタスクをそれぞれ含み、異なる注文品からの製品を包含できる。このようにして、全ての注文品を実行する労力全体を最適化するために、製品のピッキングおよび収集は、何人かのピッキングオペレータと幾つかの収集ロボットとにわたって分配できる。

より具体的には、タスク生成部１２４は、所与の期間の間に、ピッキングオペレータ用のピッキングタスクを生成する。これらのピッキングタスクは、特に、ピッキングゾーン数とピッキングオペレータ数とを計算に入れることによって生成される。したがって、各ピッキングオペレータは、ピッキングオペレータが自身に配分されたピッキングゾーンの製品だけをピッキングするので、最大の製品をピッキングできる一方で、ピッキングオペレータの動きを最小化できる。したがって、各ピッキングオペレータの能力は最適化される。

そのうえ、タスク生成部１２４は、各ゾーンに関連付けされた製品の異なる収集ポイントまたはグルーピングポイントと、ロボットのフリートでのロボットの可用性および性能とに基づいて、所与の期間の間に、ロボット用の収集タスクも生成する。

ロボットの可用性および性能の決定は、ロボットの動作温度と、ロボットのバッテリの充電状態と、ロボットの担持できる最大重量とに基づく。

したがって、タスク生成部１２４は、各ロボットの動きを最小化する一方で、収集製品の数を最大化するために、フリートマネージャ１３０に伝達される複数のタスクを含み、異なるタスクを各ロボットに配分する、最適なピッキング戦略１２４ｃを生成する。したがって、ロボットのフリートの使用が最適化される。

留意すべきことは、タスク生成部１２４は、ピッキングオペレータに配分されたピッキングゾーンを修正しないということである。これらのピッキングゾーンは、ゾーン生成部１２３によって決定される。

しかしながら、タスク生成部１２４は、それのタスクまたはサブタスクの全部を包含する製品を収集するために、それを介して循環しなければならない収集ポイントを決定することによって、各収集ロボットの収集ゾーンを規定する。したがって、ロボット用のこれらの収集ゾーンが決定され、ロボットは、ピッキングオペレータの最少ピッキングゾーンで循環しながら、最大アイテムを収集できる。

タスク生成部１２４は、正確な瞬間で、所与の期間の間に、ピッキングオペレータとピッキングロボットの双方について最適であるピッキング戦略を提案する。しかしながら、タスク生成部１２４は、或る種のリアルタイム制約を計算に入れない。特に、タスク生成部１２４は、例えば、ロボットの起こり得る遮断と、倉庫内のそれらの動きの間におけるロボット間の回避と、ピッキングオペレータの遅延とのいずれも計算に入れない。

倉庫内部のリアルタイム状況に関するこれらの制約は、フリートマネージャ１３０によって計算に入れられる。

３）「フリートマネージャ１３０」
フリートマネージャ１３０は、タスクマネージャ１２４によって生成されたタスクおよびサブタスクに応答して収集ロボットのフリート（集まり）の管理を扱う。これを行うために、フリートマネージャ１３０は、フリートのタスクマネージャサブモジュール１３１と、個々がロボットと連通するフリートモデリングサブモジュール１３２とを含む。

フリートタスクマネージャサブモジュール１３１は、最適なピッキング戦略を受信でき、それはタスクマネージャ１２４によって決定され、後者によって生成されるタスクおよびサブタスクを含み、その目的は、それら１３１ａを収集ロボットのフリートの異なるロボットに分配することである。

タスクまたはサブタスクから、タスクマネージャサブモジュール１３１は、全ての注文品を実行するために、最良のナビゲーションルート１３１ｂを決定し、これらのルートをリアルタイムにロボットのフリートの各ロボットに計画または割り当て１３１ｃを行う。ルートの決定および計画は、ロボット間のナビゲーション衝突を回避し、実行されるべきタスクのオーバーラップを回避するために、倉庫の占有を計算に入れて最適化される。

フリートモデリングサブモジュール１３２の機能は、タスク１３２ａの進行状態と、倉庫内部の収集ロボットのフリートのナビゲーションまたは循環状態１３２ｂとをモニタすることである。換言すると、このサブモジュールは、倉庫内に展開された全てのロボットの状態を連続して監督する。

ロボットの状態に関するデータに応じて、即ち、ロボットのトラフィックおよび動きに、より一般的には、ロボットのフリートの状態に応じて、フリートマネージャ１３０は、これらのタスクまたはサブタスクを再分配または削除することによって、注文品マネージャ１２０によって生成されたタスクまたはサブタスクのスケジューリングを修正または適応できる。換言すると、フリートマネージャ１３０は、注文品マネージャ１２０によって提供される最適戦略を修正でき、その目的は、それを倉庫のリアルタイム状態に適応させることである。例えば、フリートマネージャ１３０は、タスクをロボットに再ルート決めするように、または、注文品マネージャ１２０の提供する最適戦略に関係のあるタスクを異ならせてシーケンス決めするように、確定することができる。

留意すべきことは、フリートマネージャ１３０は、注文品マネージャ１２０によって提供されるピッキング戦略をできる限り尊重しなければならないということである。それにもかかわらず、倉庫の占有に関係する或る種の制約は、フリートマネージャ１３０によって計算に入れられる。これらのリアルタイム制約も注文品マネージャ１２０に伝達されるため、注文品マネージャは、次の期間用のピッキング戦略を修正できる。したがって、注文品マネージャ１２０によって生成されるピッキング戦略は、ロボットのフリートマネージャ１３０によって観察される倉庫の状態に応じて規則正しく更新される。

４）「タスクマネージャ１４０」
既に示されたように、各ロボットは、フリートタスクマネージャ１３１によって分配または配分されるタスクまたはサブタスクを受信する、タスクマネージャ１４０を有する。

より具体的には、タスクマネージャ１４０は、タスクまたはサブタスクを受信してそれらを処理して、ナビゲーションリストまたはコマンドを取得し、横断すべき場所と行うべき停止とを指定する。例えば、コマンドがロボットに示すことは、注文品再構成ゾーンへと立ち入るまで、通路１に進行してグルーピングポイントＡで停止すること、そして、通路３に進行してグルーピングポイントＥで停止することなどである。

タスクのスクロール（１つのタスクから次のタスクへの遷移）は、例えば、ピッキングオペレータの端末によって作動され、ロボットのタスクマネージャ１４０と通信して、収集ロボットによって製品が確かにピッキングおよび収集されたことを示す。

ロボットの全てのタスクが実行されるとき、フリートマネージャ１３０は、新規のタスクまたはサブタスクをロボットのタスクマネージャ１４０に伝達する。換言すると、ロボットのタスクマネージャ１４０は、ロボットの正確な制御を確保または保証するために、フリートマネージャ１３０にリアルタイムに応答または反応する。

そのうえ、タスクマネージャ１４０は、倉庫内のロボットをナビゲートしてピッキングを実行するために、ナビゲーションツールと、障害物の視覚化を可能にするセンサなどのロボットの他の構成要素とに接続される。したがって、タスクマネージャ１４０は、リアルタイムに適応できるフリートマネージャ１３０にフリート内の他のロボットへのタスクの分配を通知するために、倉庫内でのロボットのナビゲーション中にロボットの遭遇する制約（例えば、障害物や混雑した通路）を識別することができる。

最後に、タスクマネージャ１４０は、特に、２つのロボットが同じピッキングオペレータに専用のものである場合、フリートのうちの２つのロボットが互いに通信することを可能にする。

実際上、この使用の場合における困難のうちの１つは、任意の時間にピッキングオペレータの近くにいる一方で、任意の衝突を回避するために、２つのロボットの動きを協調することにある。加えて、重要なのは、何が他のロボットの注文品の準備の進行であるかを各ロボットが知っているということであり、異なる動きを期待しつつも、ピッキングオペレータとピッキングスペースと収集サポートとに関して各ロボット自体をうまく位置付ける。３つのシナリオが各ピッキングスペースにおいて可能である。
・「フロント」ロボットは製品を受容しなければならないが、「リア」ロボットはそうでない。したがって、「フロント」ロボットは、ピッキングスペースに対して距離を最小化するために、収集スペースの高さで停止することになる。「リア」ロボットは、「フロント」ロボットの後ろに残存する。いったん収集がこのピッキングポイントで完了したら、２つのロボットは、次のピッキングスペースにオペレータを同時に開始および案内できる。
・「リア」ロボットは製品を受容しなければならないが、「フロント」ロボットはそうでない。したがって、「リア」ロボットは、ピッキングスペースに対して距離を最小化するために、収集スペースの高さで停止することになる。「フロント」ロボットは、「リア」ロボットの前に残存する。いったん収集がこのピッキングポイントで完了したら、２つのロボットは、次のピッキングスペースにオペレータを同時に開始および案内できる。
・「フロント」ロボットおよび「リア」ロボットは、製品を受容しなければならない。したがって、「フロント」ロボットは、ピッキングスペースに対して距離を最小化するために、収集スペースの高さで停止することになる。「リア」ロボットは、「フロント」ロボットの後ろに残存する。いったんこのピッキングポイントでの「フロント」ロボットに関する収集が終了したら、「フロント」ロボットは、数メートル前方に移動し、「リア」ロボットも同様であり、したがって、「リア」ロボットは収集スペースの高さで停止する。いったん収集がこのピッキングポイントで完了したら、２つのロボットは、次のピッキングスペースにオペレータを同時に開始および案内できる。

これらの課題を扱ってシステム能力の最適レベルを維持する目的で、２つ（または２つより多く）のロボットは、したがって、リアルタイムに情報を交換でき、２つ以上のロボットがそれらのそれぞれの軌道を良好に規定するのを可能にし、
・２つ以上のロボットのそれぞれの位置（位置、配向、共分散）（絶対基準マークにおいて、即ち、各ロボットに特有の位置特定システムに応じて、表現され、しかしながら、この情報は不確実さに支配される）、
・２つ以上のロボットの速度（リニア速度、角速度、共分散）（情報は同じく不確実さに支配される）、
・２つ以上のロボットの届け先、
・２つ以上のロボットの「２Ｄ」占有面積（２つ以上のロボットの速度および２つ以上のロボットのリフトシステムの状態に応じて、製品収集サポートをロボットに維持するのを可能にする）、
・２つ以上のロボットの状態、例えば、次の所定状態のうちの（ブロック状態、低速、動作中、ピッキングオペレータおよびロボットへの配置（または、より具体的には、正確な収集サポートにおいて、下で説明されるとおりである）による製品のピッキング待ち、仕えることになる他のロボット待ち）などである。

全てのこの情報は、各ロボットが他のロボットの動きおよび位置特定をリアルタイムに計算に入れること、したがって、ロボット自体の動きとリアルタイムの位置付けとに適応することを可能にする。

しかしながら、リアルタイムに実行されるものの、これらの中間ロボット通信は、特に、（例えば、位置特定または速度のための）情報を取得するために使用される技術に起因して、或る種の不確実さまたは不正確さをこうむることがある。

本技術は、例えば、専用のパターン検出または認識モジュールを介して、別のロボットによるロボットのパターン認識のための技術を実施することによって、特に、ロボットの位置を特定するための個別システムの或る種の不正確さを克服することを提案する。したがって、各ロボットは、そのロボット自体と別のロボットとの間の相対距離を知ることができる。これは、特に、例えば、ピッキングオペレータの隣で、２つのロボットが互いに続く使用の場合に、ロボット同士の衝突を回避することを可能にする。実際上、「フロント」ロボットの位置特定が不正確であり、実際の位置の前方１メートルに「フロント」ロボットを位置付ける場合、「リア」ロボットは、実は「フロント」ロボットが非常に近いことがあるときに、「フロント」ロボットの前に大きなスペースが存在すると考察するかもしれない。「リア」ロボットの任意の動きは不適切である場合があり、前方移動は、例えば、結果として「フロント」ロボットの前方の衝突をもたらす場合がある。したがって、任意のロボットに統合または接続されるパターン検出モジュールは、ロボット同士の衝突を回避するのを可能にする。

最後に、フリートマネージャ１３０が可能であるのは、ロボット同士の交換に加えて、ピッキングオペレータに専用の２つのロボットの動きを監督または同調させることもある。実際上、フリートマネージャ１３０は、特に、フリートマネージャ１３０の自由裁量で（例えば、ピッキングオペレータの生産性に関係するものなどの）他の情報を有し、ロボットの個々に移動コマンドを伝達できる。

タスクマネージャ１４０は、例えば、ロボットの内蔵コンピュータであり、特に、プロセッサとＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）とグラフィックスカードとを有する。

管理システム１００は、例えば、１つまたは複数の、遠く離れている（例えば、サーバホストに）または（「クラウド」上の）見えなくされている現場（倉庫内や倉庫近くの専用スペース内）の物理サーバに対応しており、上および下で説明される異なるタスクやステップを実施できる。

加えて、ピッキングマネージャ１１０と注文品マネージャ１２０とフリートマネージャ１３０とによって構成されるモジュールの個々は、例えば、ソフトウェアモジュールに対応しており、上および下で説明される異なるタスクやステップを実施するために少なくとも１つのデータベースと連通する。これらのモジュールの個々は、管理システム内部の相互作用で動作するコンピュータやサーバなどのハードウェア要素に同じく対応する。

（Ｃ－倉庫に保管されている製品から注文品を準備するために複数の移動ロボットを管理する方法）
図２は、倉庫に保管されている製品から注文品を準備するために、複数の自律移動ロボット、即ち、収集ロボットを管理する方法９のステップを概略的に例示する。より具体的には、本方法が実施される倉庫は、
製品を保管するための複数のスペースと、
複数のオペレータによって製品をピッキングするための複数のゾーンと、
収集ロボットによってピッキングされた製品を収集するための複数のゾーンとを含み、以下の説明においてより詳細に説明されるとおりのものである。したがって、本方法は、リアルタイムに実施される以下のステップである、
製品ピッキングマネージャによって、倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップ９１と、
注文品マネージャによって、少なくとも１つの複数の注文品データを含む倉庫を管理するためのデータを受信するステップ９２と、
注文品マネージャによって、倉庫を管理するためのデータを処理し、注文品スケジューリングデータを伝達するステップ９３と、
注文品マネージャによって、少なくとも１つの注文品の少なくとも一部を処理するためのピッキングオペレータに配分された少なくとも１つのピッキングゾーンと、少なくとも１つの注文品の少なくとも一部を処理するための収集ロボットのうちの１つに配分された少なくとも１つの収集ゾーンとを決定するステップ９４と、
フリートマネージャによって、前記注文品マネージャから注文品スケジューリングデータを受信するステップ９５と、
フリートマネージャによって、収集ロボットへの複数の移動コマンドを生成および伝達し、少なくとも決定した収集ゾーンおよびピッキングゾーンと注文品スケジューリングデータとを計算に入れるステップ９６と
を含んでなる。

ピッキングマネージャと注文品マネージャとフリートマネージャとは、本明細書の後半により詳細に説明される。

図３は、倉庫管理データを生成および伝達するステップ９１のうちのサブステップを概略的に例示する。より具体的には、ステップ９１は、倉庫１１３の物理構成に関するデータを受信および処理するサブステップ９１０と、前記倉庫内の前記収集ロボットの少なくとも１つのナビゲーショングラフを生成するサブステップ９１１とを含む。

ステップ９１は、ピッキングオペレータ１１４と、倉庫に保管されている製品の在庫１１５と、準備されるべき注文品リスト１１６とに関するデータを受信および処理するサブステップ９１２を更に含む。

図４は、倉庫管理データを処理して注文品スケジューリングデータを伝達するためのステップ９３のうちのサブステップを概略的に例示する。より具体的には、ステップ９３は、倉庫内部のピッキングオペレータおよび収集ロボットの動きの最適なルート決めを生成するサブステップ９３１を含む。

ステップ９３は、ピッキングオペレータに関するデータを保管するサブステップ９３２を更に含み、このデータは、倉庫に存在するピッキングオペレータの数と、ピッキングオペレータの能力と経験と統計とを含む。

ステップ９３は、移動ロボット用のピッキングオペレータおよび収集オペレータのための複数のピッキングタスクを含むピッキング戦略を生成するサブステップ９３３を更に含む。

図５は、収集ロボットに対する複数の移動コマンドを生成および伝達するステップ９６のうちのサブステップを概略的に例示する。より具体的には、ステップ９６は、ロボット用の最適なナビゲーションルートを決定するサブステップ９６１と、ロボットに対するナビゲーションルートを計画および割り当てるサブステップ９６２とを含む。

倉庫に保管されている製品から注文品を準備するために複数の移動ロボットを管理するための方法９の異なるステップは、上で説明された管理システムに関連してより詳細に説明される。

そのうえ、提案技術は、倉庫１に保管されている製品から注文品を準備する方法８にも関する。より具体的には、本明細書の後半により詳細に説明されるように、本方法が実施される倉庫は、
製品を保管するための複数のスペースと、
複数のピッキングオペレータによって製品をピッキングするための複数のゾーンと、
自律移動ロボット、即ち、収集ロボットによってピッキングされた製品を収集するための複数のゾーンとを含む。したがって、本方法は、以下のステップである、
各ピッキングオペレータによって、自身に配分されているピッキングゾーンから少なくとも１つの注文品の少なくとも１つの製品をピッキングするステップ８１と、
少なくとも１つの収集ロボットによって、少なくとも１つのピッキングゾーンを含む収集ゾーンの少なくとも１つの注文品の少なくとも一部に対応する、ピッキングされた製品を収集するステップ８２と、
注文品再構成および／または出荷のゾーンに前記収集ロボットを移動するステップ８３と、
前記収集ロボットによって収集された前記製品から前記注文品を再構成するステップ８４と、
前記再構成した注文品を出荷するステップ８５と
を含んでなる。

倉庫に保管されている製品から注文品を準備する方法８の異なるステップは、図７から図１４に関連して以下で説明される提案される技術の動作例に関連してより詳細に説明される。

そのうえ、変形例によれば、収集ステップは、ピッキングオペレータのうちの少なくとも１人のための少なくとも２つの収集ロボットによって実施されており、その意図は、それらの動きを増加させずにオペレータがより多くの製品をピッキングするのを可能にすることによって、各オペレータの能力を更に増大させることである。

この変形例は、特に、ロボットタスクマネージャに関連してより詳細に上で説明される。

そのうえ、この変形例の最適化は、２つの移動収集サポートを担持できるロボットのおかげで取得でき、即ち、ピッキングオペレータによって２つの別個の容器の上に製品が堆積できる。この技術的な特徴は、特に、２０２０年７月１０日に出願された同一出願人によるフランス国特許出願２００７３６０号において説明されている。

したがって、ピッキングオペレータが可能であるのは、ピッキング製品を４つの別個のサポートに配置する可能性を提供して注文品ピッキング能力を更に最適化する２つの移動ピッキングサポートを個々が担持する２つのロボットを同伴させることである。

したがって、２つのロボット間の情報の双方向交換に関して上で説明された特徴は、２つ以上の移動収集サポートを担持するロボットにも適している。例えば、各ロボットの知ることが重要なのは、ピッキングオペレータの利用できる４つの収集サポートの個々の注文品の準備の進行である。

（Ｄ－提案技術の動作例）
提案技術の動作を示し、単純な例示であって限定ではなく図７から図１４をサポートする例として取り扱われる、異なる例が例示される。

説明の理解を平易にするために、異なる図面における同一の要素は同一の符号を有することに留意すべきである。

既に説明されたように、提案技術は、準備されるべき注文品と倉庫のリアルタイムの状態とに応じて、オペレータ用のピッキングゾーンとシステムのロボット用の収集ゾーンとを決定できる。

図７は、準備されるべきたった１つの注文品、即ち、注文品Ａが存在する、第１の比較的単純な例を示す。したがって、管理方法９は、倉庫１と注文品Ａとの異なる制約に応じて、倉庫１の全ての保管スペース１１を含むピッキングゾーン２を割り当てられた単一のピッキングオペレータ３によって注文品Ａが実行できたということを決定した。

したがって、ピッキングオペレータ３は、ピッキングゾーン２内の注文品Ａの全ての製品５１をピッキングする任務を有しており、この場合、ピッキングオペレータ３は倉庫１全体をカバーする。

たった１つのピッキングゾーン２が存在するという理由で、ロボット毎に１つの収集ゾーン４だけが存在する場合がある。管理方法９は、この例では、単一の収集ロボット５がピッキングオペレータ３によってピッキングされた全ての製品５１を収集できたということを決定した。

したがって、収集ロボット５は、ピッキングオペレータ３によって集荷された製品５１を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過してピッキングゾーン２を走行する。いったん全ての製品が収集ロボット５によって収集されると、全ての製品が注文品再構成ゾーン（図示せず）に向けて移動することになり、したがって、注文品Ａが出荷される。

図８は、準備されるべき２つの注文品、即ち、注文品Ａおよび注文品Ｂが存在する第２の例を示す。

したがって、管理方法９は、倉庫１と準備されるべき注文品Ａおよび注文品Ｂとの異なる制約に応じて、倉庫１の全ての保管スペース１１を含むピッキングゾーン２が影響を及ぼした単一のピッキングオペレータ３によって、注文品Ａおよび注文品Ｂが再び実行できたということを決定した。

したがって、ピッキングオペレータ３は、注文品Ａの全ての製品５１をピッキングする任務を有し、ピッキングゾーン２内の注文品Ｂの全ての製品５２をピッキングする任務も有する。

たった１つのピッキングゾーン２が存在するという理由で、ロボット毎にたった１つのピッキングゾーン４が存在する場合がある。したがって、管理方法９は、この例では、単一の収集ロボット５がピッキングオペレータ３によってピッキングされた全ての製品５１および５２を収集できたことを決定した。

したがって、収集ロボット５は、ピッキングオペレータ３によってピッキングされた製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過することによってピッキングゾーン２を貫いて走行する。

いったん全ての製品５１、５２が収集ロボット５によって収集されると、全ての製品５１、５２は注文品再構成ゾーン（図示せず）に向けて移動することになり、したがって、注文品Ａおよび注文品Ｂが出荷される。

図９は、準備されるべき２つの注文品、即ち、注文品Ａおよび注文品Ｂが再び存在する第３の例を示す。

管理方法９は、この時、倉庫１と、準備されるべき注文品Ａおよび注文品Ｂとの異なる制約に応じて、注文品Ａおよび注文品Ｂが、２つのサブ注文品Ａ１、Ａ２およびサブ注文品Ｂ１、Ｂ２へと個々に分割されるべきであるということを決定した。実際上、特に、製品の場所およびピッキングオペレータ３の経験を計算に入れて、管理システム１００は、この例では、倉庫を２つのピッキングゾーン２ａ、２ｂに分割することがより効果的だったということを決定した。したがって、ピッキングゾーン毎に１つのピッキングオペレータだけが存在するという理由で、ピッキングオペレータの作業効率を最適化する目的で、倉庫１は、ゾーン２ａとゾーン２ｂとにそれぞれ割り当てられた２つのオペレータ３ａ、３ｂを有する。

この例において、例の説明を平易にするために、ピッキングゾーン２ａおよび２ｂは、類似の寸法を有し、実質上同じ数の保管スペース１１を有する。しかしながら、倉庫の状態または構成に応じて、ゾーン２ａを拡張してゾーン２ｂを削減することが可能であり、ピッキングオペレータ３ａがオペレータ３ｂよりも経験豊富である場合があり、そうでなければ、例えば、ゾーン２ａのピッキング数がゾーン２ｂのそれよりも小さい場合があるということが想起される。

したがって、図９に例示されたように、ピッキングオペレータ３ａは、注文品Ａおよび注文品Ｂの製品５１および５２だけをピッキングしなければならず、それらはピッキングオペレータ３ａのゾーン２ａに位置する。同様に、ピッキングオペレータ３ｂは、注文品Ａおよび注文品Ｂの製品５１および５２だけをピッキングしなければならず、それらはピッキングオペレータ３ｂのゾーン２ｂに位置する。

倉庫１は、この例において、２つのピッキングゾーン２ａおよび２ｂを含む。管理方法９は、この例において、倉庫と注文品Ａおよび注文品Ｂの制約に応じて、２つの収集ゾーン、即ち、点線で例証されている収集ゾーン４ａおよび４ｂを規定するために決定した。２人のピッキングオペレータ３ａ、３ｂによって取られた製品を収集するために、これらの２つのゾーンの個々に収集ロボットが割り振られた。

より具体的には、この第３の例に関連して、第１の収集ロボット５ａは、ピッキングオペレータ３ａによってサンプリングされたサブ注文品Ａ１および注文品Ｂ１の製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過してピッキングゾーン２ａを走行することになる。

同様に、収集ロボット５ｂは、ピッキングオペレータ３ｂによってピッキングされたサブ注文品Ａ２およびＢ２の製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過してピッキングゾーン２ｂを走行することになる。

製品の収集の終わりに、収集ロボット５ａおよび５ｂは、注文品再構成ゾーン（図示せず）に向けて移動するであろう。注文品再構成ゾーンは、図１０に例示したように、異なる収集ロボットによって収集されるサブ注文品の製品から注文品を再構成するのを可能にする。注文品再構成は先行する例において必要ではなかったが、その理由は１つの収集ロボットだけが存在したためである。

この第３の例において、注文品Ａは、収集ロボット５ａによって収集されたサブ注文品Ａ１の製品５１と、収集ロボット５ｂによって収集されたサブ注文品Ａ２の製品５１とを一緒にグルーピングすることによって再構成されるということが観察される。同様に、注文品Ｂは、収集ロボット５ａによって収集されたサブ注文品Ｂ１の製品５２と、収集ロボット５ｂによって収集されたサブ注文品Ｂ２の製品５２とを一緒にグルーピングすることによって再構成される。いったん注文品Ａおよび注文品Ｂが再構成されると、これらの注文品は出荷できる。

図１１は、準備されるべき３つの注文品、即ち、先行する例と同じ注文品Ａおよび注文品Ｂと、注文品Ｃとが存在する、第４の例を例示する。

管理方法９は、倉庫１と、準備されるべき注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃとの異なる制約に応じて、倉庫１が２つのピッキングゾーン２ａおよび２ｂへと分割されて個々がピッキングオペレータ３ａおよび３ｂにそれぞれ配分されねばならなかったということを決定した。

この例において、例の説明を平易にするために、ピッキングゾーン２ａおよび２ｂは、再び類似の寸法を有し、実質上同じ数の保管スペース１１を有する。しかし、既に理解されたように、これらのゾーンは実務上異なる場合がある。

例証されたように、ピッキングオペレータ３ａは、注文品Ａの３つの製品５１と、注文品Ｂの２つの製品５２と、ピッキングオペレータのゾーン２ａに位置する注文品Ｃの２つの製品５３とだけをピッキングさなければならない。同様に、ピッキングオペレータ３ｂは、ピッキングオペレータのゾーン２ｂに位置する、注文品Ａの３つの製品５１と、注文品Ｂの３つの製品５２と、注文品Ｃの２つの製品５３とだけをピッキングしなければならない。

倉庫１は、この例において、２つのピッキングゾーン２ａおよび２ｂを含む。管理方法９は、この例において、倉庫と、注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃとの制約に応じて、３つの収集ゾーン、即ち、二点鎖線で例証されている収集ゾーン４ａ、４ｂおよび４ｃを規定する必要があったということを決定した。収集ロボットは、２人のピッキングオペレータ３ａ、３ｂによってピッキングされた製品を収集するために、これらの３つのゾーンの個々に割り振られた。

より具体的には、この第４の例に関連して、第１の収集ロボット５ａは、ピッキングオペレータ３ａによってサンプリングされたサブ注文品Ａ１およびサブ注文品Ｂ１の製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過してピッキングゾーン２ａを走行することになる。

同様に、収集ロボット５ｂは、ピッキングオペレータ３ｂによってピッキングされたサブ注文品Ａ２およびＢ２の製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過することによってピッキングゾーン２ｂを走行することになる。

最後に、収集ロボット５ｃは、ピッキングオペレータ３ａおよび３ｂの個々によってピッキングされた注文品Ｃの製品５３を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過して収集ゾーン４ｃを走行することになる。より具体的には、収集ゾーン４ｃは、ピッキングゾーン２ａおよび２ｂから取られた製品だけをそれぞれ収集する収集ロボット５ａおよび５ｂとは違って、ピッキングゾーン２ａおよび２ｂをカバーする。

この製品の収集の終わりに、図１２に例示されるように、収集ロボット５ａ、５ｂおよび５ｃは、注文品を完了するために、注文品再構成ゾーン（図示せず）へと向けられることになる。

この第４の例において、注文品Ａは、収集ロボット５ａによって収集されたサブ注文品Ａ１の製品５１と、収集ロボット５ｂによって収集されたサブ注文品Ａ２の製品５１とを一緒にグルーピングすることによって再構成されるということが観察される。同様に、注文品Ｂは、収集ロボット５ａによって収集されたサブ注文品Ｂ１の製品５２と、収集ロボット５ｂによって収集されたサブ注文品Ｂ２の製品５２とを一緒にグルーピングすることによって再構成される。

最後に、注文品Ｃは再構成される必要がないが、その理由は、全ての製品５３が単一の収集ロボット、即ち、収集ロボット５ｃによって収集されたためである。

いったん注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃが再構成されると、これらの注文品は出荷できる。

最初の４つの例に照らして、ピッキングオペレータは、異なる注文品のために製品をピッキングすることができ、この場合、これらのピッキングされた製品を収集するために使用されるであろうロボット数の懸念を伴わないということに留意する。異なる注文品を完了するために必要な全ての製品を最適に収集するのに何台のロボットが実施されるべきかを規定または決定する役割を有するのは、注文品マネージャ１２０である。上の第４の例を参照して説明したように、何らかの注文品（注文品Ａおよび注文品Ｂ）は、サブ注文品（Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２）へと分割でき、それらは幾つかの収集ロボット（５ａ、５ｂ）によって収集されることになり、その一方で、他の注文品（このケースでは注文品Ｃ）は単一の特有の収集ロボット（５ｃ）によって収集される。

図１３は、準備されるべき３つの注文品、即ち、注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃが再び存在する第５の例を例示する。

管理方法９は、倉庫１と、準備されるべき注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃとの異なる制約に応じて、倉庫１が６つのピッキングゾーン２ａから２ｆへと分割されて個々がピッキングオペレータ３ａから３ｆにそれぞれ配分されねばならなかったということを決定した。

この例において、全てのピッキングオペレータ３ａ～３ｆについての仕事量をバランスさせるために、ピッキングゾーン２ａから２ｆは、異なる寸法を有し、幾つかの異なる保管スペース１１も有する。

例示したように、製品ピッキングは、次のように分割され、
ピッキングオペレータ３ａは、自身のゾーン２ａに位置する注文品Ａの２つの製品５１をピッキングし、
ピッキングオペレータ３ｂは、自身のゾーン２ｂに位置する、注文品Ａの製品５１および注文品Ｂの２つの製品５２をピッキングし、
ピッキングオペレータ３ｃは、自身のゾーン２ｃに位置する注文品Ｂの３つの製品５２をピッキングし、
ピッキングオペレータ３ｄは、自身のゾーン２ｄに位置する注文品Ａの３つの製品５１をピッキングし、
ピッキングオペレータ３ｅは、自身のゾーン２ｅに位置する、注文品Ｂの２つの製品５２および注文品Ｃの２つの製品５３をピッキングし、
ピッキングオペレータ３ｆは、自身のゾーン２ｆに位置する、注文品Ｂの２つの製品５２および注文品Ｃの２つの製品５３をピッキングする。

既に示されたように、したがって、倉庫１は、この例において、６つのピッキングゾーン２ａから２ｆと、６人のピッキングオペレータ３ａから３ｆとを含む。管理方法９は、この例において、倉庫と、注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃとの制約に応じて、３つの収集ゾーン、即ち、図１３の二点鎖線で例示されている収集ゾーン４ａ、４ｂおよび４ｃを規定する必要があったということを決定した。収集ロボットは、６人のピッキングオペレータ３ａから３ｆによって取られた製品を収集するために、これらの３つのゾーンの個々に割り振られた。

より具体的には、この第５の例に関連して、収集ロボット５ａは、ピッキングゾーン２ａおよび２ｂをカバーする収集ゾーン４ａに配分される。したがって、収集ロボット４ａは、ピッキングオペレータ３ａおよび３ｂによって取られたサブ注文品Ａ１およびサブ注文品Ｂ１の製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過することによってピッキングゾーン２ａおよび２ｂを走行することになる。

同様に、収集ロボット５ｂは、ピッキングゾーン２ｄおよび２ｅをカバーする収集ゾーン４ｂに配分される。したがって、収集ロボット４ｂは、ピッキングオペレータ３ｄおよび３ｅによってピッキングされたサブ注文品Ａ２およびサブ注文品Ｂ２の製品５１および５２を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過することによってピッキングゾーン２ｄおよび２ｅを走行することになる。ロボット５ｂがピッキングゾーン２ｅを走行するものの注文品Ｃの製品５３をピッキングせずに、これらの製品５３がピッキングオペレータ３ｅによってピッキングされたということに留意する。実際上、これらの製品５３は、別の収集ロボット、即ち、収集ロボット５ｃによって収集される。この選択は、注文品マネージャ１２０およびフリートマネージャ１３０によって決定され、特に、収集ロボット４ｂの収集性能が注文品Ｃの製品を収集するのに十分ではないという事実によっても説明できる。

最後に、収集ロボット５ｃは、ピッキングゾーン２ｃ、２ｅおよび２ｆをカバーする収集ゾーン４ｃに配分される。したがって、収集ロボット４ｃは、ピッキングオペレータ３ｃ、３ｅおよび３ｆの個々によってピッキングされたサブ注文品Ｂ３の製品５２および注文品Ｃの製品５３を収集するために、関連性のある製品グルーピングポイント（図示せず）を通過することによってピッキングゾーン２ｃ、２ｅおよび２ｆを走行することになる。より具体的には、収集ゾーン４ｃは、したがって、収集ロボット５ｂに配分された収集ゾーン４ｂの一部とオーバーラップするということが観察される。これらの２つの収集ロボット４ｂ、４ｃの間の衝突のリスクを回避する目的で、管理システム１００は、収集ロボット４ｂ、４ｃが共に同じ時刻に同じ通路に存するのを回避するために、収集ロボット４ｂ、４ｃのロボットの個々のタスクを計画できる。

この製品の収集の終わりに、図１４に例示したように、注文品を完了するために、収集ロボット５ａ、５ｂおよび５ｃは、注文品再構成ゾーン（図示せず）に向けられることになる。

この第５の例において、注文品Ａは、収集ロボット５ａによって収集されたサブ注文品Ａ１の製品５１と、収集ロボット５ｂによって収集されたサブ注文品Ａ２の製品５１とを一緒にグルーピングすることによって再構成されるということが観察される。同様に、注文品Ｂは、収集ロボット５ａによって収集されたサブ注文品Ｂ１の製品５２と、収集ロボット５ｂによって収集されたサブ注文品Ｂ２の製品５２と、収集ロボット５ｃによって収集されたサブ注文品Ｂ３の製品５２とを一緒にグルーピングすることによって再構成される。

最後に、注文品Ｃは再構成される必要がないが、その理由は、全ての製品５３が単一の収集ロボット、即ち、収集ロボット５ｃによって収集されたためである。

いったん注文品Ａ、注文品Ｂおよび注文品Ｃが再構成されると、これらの注文品は出荷できる。

これらの異なる例が示すのは、提案技術が容易にスケーラブルであり、また、倉庫において遭遇する進化する制約に応じて非常に高いリアルタイムの反応性を有するということである。ピッキングゾーンは、固定されず、必要に応じて同じ日のうちに何度も変更でき、その目的は、準備されるべき注文品に対してリアルタイムに応答することであり、また、その目的は、各ピッキングオペレータのプロファイルに応じて仕事量を最適化することである。したがって、各ピッキングオペレータの能力が最適化される。

同様に、収集ロボットは、収集ゾーンにリアルタイムに割り当てられ、必要性に従って幾つかのピッキングゾーンをカバーでき、また、時にはそれらの間をオーバーラップすらできる。これらのゾーンは、ロボットのフリートおよび倉庫の状態に応じて、リアルタイムに決定され、その目的は、ロボットの動きを最小化することである。このようにして、ロボットは、最適に使用され、それらの能力は、最大化され、その目的は、注文品を実行することであり、その一方で、フリートのエネルギー消費全体を最適化する。

もちろん、これらの比較的単純な例は提案技術を例示するためだけに使用され、提案技術の実施を既に説明した例に限定しないということが理解される。本技術が、大きめの寸法、多めの数の保管スペース、多めの数のピッキングオペレータおよび収集ロボット、並びに、準備もされるべきより有意な数の注文品を備えた倉庫に適用できることは明らかである。実際上、提案技術は、上に詳細に説明されており、全てのこれらの制約を計算に入れることができ、また、全てのタイプの倉庫に適応できる。

Claims (12)

1. 倉庫（１）に保管されている製品から注文品を準備するために、収集ロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボットを管理する方法（９）であって、前記倉庫（１）は、製品（５１、５２、５３）を保管するための複数のスペース（１１）と、複数のオペレータ（３、３ａ、３ｂ、３ｃ、３ｄ、３ｅ、３ｆ）によって前記製品をピッキングするための複数のゾーン（２、２ａ、２ｂ、２ｃ、２ｄ、２ｅ、２ｆ）と、前記収集ロボット（５、５ａ、５ｂ、５ｃ）によってピッキングされた前記製品を収集するための複数のゾーン（４、４ａ、４ｂ、４ｃ）とを含んでおり、
   リアルタイムに実施される以下のステップ、つまり、
   製品ピッキングマネージャ（１１０）が、前記倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップ（９１）と、
   注文品マネージャ（１２０）が、少なくとも１つの複数の注文品データを含む前記倉庫を管理するための前記データを受信するステップ（９２）と、
   前記注文品マネージャ（１２０）が、前記倉庫を管理するための前記データを処理し、注文品スケジューリングデータを伝達するステップ（９３）と、
   前記注文品マネージャ（１２０）が、少なくとも１つの注文品の少なくとも一部を処理するためのピッキングオペレータに配分された少なくとも１つのピッキングゾーンを決定し、少なくとも１つの注文品の少なくとも一部を処理するための前記収集ロボットのうちの１つに配分された少なくとも１つの収集ゾーンを決定するステップ（９４）と、
   フリートマネージャ（１３０）が、前記注文品マネージャ（１２０）から前記注文品スケジューリングデータを受信するステップ（９５）と、
   前記フリートマネージャ（１３０）が、前記収集ロボットへの複数の移動コマンドを生成および伝達し、少なくとも前記決定した収集ゾーンおよびピッキングゾーンと前記注文品スケジューリングデータとを計算に入れるステップ（９６）と
   を含んでなる、自律移動ロボットを管理する方法。
2. 前記倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップ（９１）は、
   前記倉庫（１１３）の前記物理構成に関するデータを受信および処理するサブステップ（９１０）と、
   前記倉庫内部の前記収集ロボットの少なくとも１つのナビゲーショングラフを生成するサブステップ（９１１）と
   を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
3. 前記倉庫を管理するためのデータを生成および伝達するステップ（９１）は、
   前記ピッキングオペレータ（１１４）と、前記倉庫に保管された前記製品の在庫（１１５）と、準備されるべき注文品リスト（１１６）とに関するデータを受信および処理するサブステップ（９１２）を更に含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 前記倉庫を管理するための前記データを処理し、前記注文品スケジューリングデータを伝達する前記ステップ（９３）は、
   前記倉庫内部の前記ピッキングオペレータおよび前記収集ロボットの動きの最適なルート決めを生成するサブステップ（９３１）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
5. 前記倉庫を管理するための前記データを処理し、前記注文品スケジューリングデータを伝達するステップ（９３）は、
   前記ピッキングオペレータ（１１４）に関する前記データを保管するサブステップ（９３２）を含み、
   前記ピッキングオペレータ（１１４）に関する前記データは、前記倉庫に存在するピッキングオペレータの数と、前記ピッキングオペレータの作業効率と経験と統計との少なくとも１つの指標を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
6. 前記倉庫を管理するための前記データを処理し、前記注文品スケジューリングデータを伝達するステップ（９３）は、
   前記ピッキングオペレータと前記収集移動ロボットとのための複数のピッキングタスクを含むピッキング戦略を生成するサブステップ（９３３）を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
7. 前記収集ロボットへの複数の移動コマンドを生成および伝達するステップ（９６）は、
   前記収集ロボットの少なくとも１つの最適なナビゲーションルートを決定するサブステップ（９６１）と、
   前記収集ロボットに対する前記ナビゲーションルートを計画および割り当てるサブステップ（９６２）と
   を含むことを特徴とする、請求項１に記載の方法。
8. 倉庫（１）に保管されている製品（５１、５２、５３）から注文品を準備するために、収集ロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボット（５）を管理するシステム（１００）であって、前記倉庫（１）は、前記製品を保管するための複数のスペース（１１）と、複数のオペレータ（３）によって前記製品をピッキングするための複数のゾーン（２）と、前記ロボット（５）によってピッキングされた前記製品を収集するための複数のゾーン（４）とを含み、
   前記システム（１００）は、
   前記倉庫を管理するためのシステム（ＷＭＳ）からのデータを受信でき、前記倉庫を管理するためのデータを生成および伝達できるピッキングマネージャ（１１０）と、
   前記ピッキングマネージャ（１１０）から前記倉庫を管理するための少なくとも前記データを受信でき、注文品スケジューリングデータを伝達できる注文品マネージャ（１２０）と、
   前記注文品マネージャ（１２０）から注文品スケジューリングデータを受信でき、前記複数の収集ロボット（５）に対して移動コマンドを通信できるフリートマネージャ（１３０）と
   を含むものであるシステム。
9. 倉庫（１）に保管されている製品から注文品を準備する方法（８）であって、前記倉庫は、製品を保管するための複数のスペース（１１）と、複数のピッキングオペレータ（３）によって前記製品をピッキングするための複数のゾーン（２）と、収集ロボットと呼ばれる複数の自律移動ロボット（５）によってピッキングされた前記製品を収集するための複数のゾーン（４）とを含んでおり、
   各ピッキングオペレータ（３）が、各ピッキングオペレータに配分されているピッキングゾーン（２）から少なくとも１つの注文品（Ａ、Ｂ、Ｃ）の少なくとも１つの製品（５１、５２、５３）をピッキングするステップ（８１）と、
   少なくとも１つの収集ロボット（５）が、少なくとも１つのピッキングゾーン（３）を含む収集ゾーン（４）の少なくとも１つの注文品の少なくとも一部に対応する、あるオペレータによってピッキングされた製品を収集するステップ（８２）と、
   注文品再構成および／または出荷のゾーンに前記収集ロボット（５）を移動するステップ（８３）と、
   前記収集ロボット（５）によって収集された前記製品（５１、５２、５３）から前記注文品（Ａ、Ｂ、Ｃ）を再構成するステップ（８４）と、
   前記再構成した注文品（Ａ、Ｂ、Ｃ）を出荷するステップ（８５）と
   を含んでなる、注文品を準備する方法。
10. 前記収集ステップ（８２）は、前記ピッキングオペレータ（３）のうちの少なくとも１人のための少なくとも２つの収集ロボット（５ａ、５ｂ）によって実施されることを特徴とする、請求項９に記載の注文品を準備する方法。
11. 前記少なくとも２つのロボット（５ａ、５ｂ）間の双方向通信ステップを含むことを特徴とする、請求項１０に記載の注文品を準備する方法。
12. 前記少なくとも２つのロボット（５ａ、５ｂ）のうちの少なくとも１つによって実施されるパターン認識ステップを含む、請求項１０または１１に記載の注文品を準備する方法。