JP2023541405A - 注文の物品に対して機能を実行する順序の調整 - Google Patents

注文の物品に対して機能を実行する順序の調整 Download PDF

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Abstract

倉庫内で作業する複数のロボットに割り当てられた注文を実行する方法は、複数の物品を含む注文を受信するステップを含み、各物品は、物品場所と関連する。この方法は、複数の領域を画定するステップと、ロボットが受信した注文に関連する、少なくとも１つの物品場所を含む領域を識別するステップとを含む。この方法はまた、識別した領域から、どの領域が少なくとも１人の作業者を含むかを判断するステップと、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる領域に関連する物品場所に関する、判定基準を評価するステップとを含む。この方法は、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる領域に関連する物品場所に関する判定基準の評価に基づいて、ロボットが現在の場所から移動すべき物品場所を選択するステップをさらに含む。

Description

この出願は、２０２０年９月１１日に出願された米国特許出願第１７／０１７，７５８号の優先権の利益を主張し、参照により本明細書に組み込まれる。
この発明は、倉庫での注文履行作業における自律型移動ロボットの使用に関し、より詳細には、効率を改善するために、倉庫内での作業者の場所に基づいて、注文の物品に対して機能を実行する順序を調整するシステム及び方法に関する。
注文の履行は、通常、インターネットを介して注文した顧客へ、宅配便で出荷すべき製品で満たされた、大規模倉庫で実行される。いくつかの作業において、生産性及び効率を高めるために、ロボットを使用して、人間が物品を取り出すのを支援することができる。かかる注文を適時正確且つ効率的なやり方で履行することは、控え目に言っても、物流上困難である。仮想ショッピング・カートの「チェック・アウト」ボタンをクリックすると、「注文」を作成することができる。注文には、物品を注文した顧客の住所に出荷できるように、ピッキングされるべき物品のリストが含まれる。「履行」のプロセスには、こうした物品を大規模倉庫から物理的に取り出すこと、すなわち「ピッキング」、物品を梱包すること、及び指定された住所に物品を出荷することが含まれる。したがって、注文履行プロセスの重要な目標は、できるだけ多くの物品をできるだけ短時間で出荷することである。
倉庫管理システム（ＷＭＳ：ｗａｒｅｈｏｕｓｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）は、上記で説明されたような注文履行倉庫での日常の作業を補助する、ソフトウェア・アプリケーションである。ＷＭＳプログラムにより、在庫レベル及び貯蔵場所を追跡するなど、タスクの集中管理が可能となる。倉庫管理システムはまた、受取り、検査及び受入れ、収納、ピッキング位置への内部補充、ピッキング、梱包、出荷ドックでの注文品の組立て、書類作成、及び出荷（運搬車への積載）など、すべての主要な倉庫タスク及び多くの些細な倉庫タスクを補助又は指図する。
ＷＭＳは通常、上位のホスト・システム、一般にＥＲＰシステムから注文を受信する。Ｅコマース注文による注文の履行では、顧客がオンラインで注文するとすぐに、情報がホスト・コンピュータ／ＥＲＰシステムを介してＷＭＳに伝えられる。次いで、注文を管理するために必要なすべてのステップ（たとえば、注文された物品のピッキングなど）は、ＷＭＳ内で処理される。その後、金銭面の取引、顧客への事前出荷通知、在庫管理などを補助するために、情報がＥＲＰシステムに送り返される。
ＷＭＳによって注文が生じると、注文は、ＷＭＳ内の注文の待ち行列に保持されるか、又はＷＭＳからの注文データが、注文の待ち行列を確立し、注文を、倉庫内で実行するためにロボットへ割り当てることができる、別個のソフトウェア・システム（たとえば、注文サーバ）に供給され得る。各注文には、倉庫内にある、１つ又は複数の物品が含まれるであろう。ロボットが、割り当てられた注文の様々な物品の場所に移動し、それぞれの場所で、人間の作業者は、ロボットが棚から物品を物理的に取り出して、ロボット上の、たとえばトートに物品を入れるタスクを実行するのを、支援することができる。
ロボットが注文の物品の場所に到着すると、ロボットは、たとえば光信号で知らせることによって、物品に対して機能を実行するために作業者による支援が必要であることを、伝達することができる。作業者がロボットのところに到着すると、ロボットは、作業者が読み取ることができるタブレット（又はラップトップ／他のユーザ入力／出力デバイス）を介して、又は注文を構内作業者が使用するハンドヘルド型デバイスに送信することにより、作業者が選択すべき物品に関する情報を伝達することができる。作業者は次いで、ロボットが、機能、たとえば物品を取り出し、物品のバーコードをスキャンし、次いで物品をロボット上に置くことを含む、ピッキング機能を実行するのを、支援することになる。その後ロボットは、次いで別の場所に移動し、注文の次の物品をピック・アップすることができる。
上記で説明されたプロセスを効率化する重要な部分は、ロボットが注文の物品の近くの場所に到着したとき、確実に、ロボットの近くに作業者がいるようにすることである。ロボット又は注文サーバは、通常、ロボットが、注文のそれぞれの物品まで最も効率的に移動するために辿る、最適化されたルートを判断するであろう。しかし、ロボットが注文の物品の場所に到着し、ロボットを支援すべき作業者がいない場合、注文を実行する際のロボットの全体的な効率は低下することになる。
したがって、ロボットを迅速に支援できるように、注文の物品の場所に作業者がいる可能性を高めるシステム及び方法が必要である。上記で説明された問題は、ピッキング機能に当てはまるばかりでなく、物品の配置又は物品に対するメンテナンス機能の実行を含む、他の機能の実行にも当てはまることに留意されたい。
米国特許出願第１５／７１２，２２２号 米国特許出願第１５／７１２，２５６号 米国特許出願第１６／２６５，７０３号
既存のシステムに対する本発明の恩恵及び利点は、「発明の概要」、及び以下の「発明を実施するための形態」から容易に明らかとなろう。当業者は、本教示が、下記で要約又は開示されるもの以外の実施例を用いて、実践できることを理解されよう。
本発明は、一態様において、倉庫内で作業する複数のロボットに割り当てられた注文を実行する方法を含み、ロボットは、倉庫管理システムと相互作用し、複数の作業者の支援を受けて注文を実行し、各注文は、複数の物品を含み、各物品は、倉庫内に配置される。この方法は、複数のロボットのうちのあるロボットが、ロボットが実行すべき注文を受信するステップを含み、注文は、複数の物品を含み、各物品は、倉庫内の物品場所に関連する。この方法はまた、倉庫内の複数の領域を画定するステップと、複数の領域のうちの、ロボットが受信した注文の物品に関連する少なくとも１つの物品場所を含む領域を識別するステップとを含む。この方法は、ロボットが受信した注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含むと識別した領域から、複数の作業者のうちの少なくとも１人の作業者を含む領域を判断するステップをさらに含む。この方法は、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる領域に関連する物品場所に関する、判定基準を評価するステップと、ロボットが、現在の場所から移動すべき注文の物品の物品場所を選択するステップとをさらに含む。選択するステップは、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる領域に関連する物品場所に関する、判定基準の評価に基づく。
本発明の他の態様では、１つ又は複数の以下の特徴が含まれ得る。注文を実行することには、注文の物品に対してピッキング、配置、又はメンテナンス機能のうちの１つ又は複数を実行することが含まれ得る。判定基準を評価するステップには、ロボットの現在の場所と、少なくとも１人の作業者がいる領域に関連する、物品場所のそれぞれとの間の移動距離又は移動時間の一方又は両方を評価するステップが含まれ得る。ロボットは、各注文の複数の物品の、初期の注文実行順序を判断することができ、判定基準を評価するステップには、少なくとも１人の作業者がいる領域内における各物品の、注文順序における１つ若しくは複数の順番か、又はロボットの現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボット（ｏｐｅｒａｔｏｒ ｒｏｂｏｔ）がいる領域に関連する物品場所のそれぞれとの間の移動距離若しくは移動時間を、評価するステップがさらに含まれ得る。ロボットが移動すべき物品場所を選択するステップは、ロボットの現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる領域に関連する、物品場所のそれぞれとの間の最短移動距離又は最短移動時間に基づき得る。評価するステップには、現在の場所とそれぞれの物品場所との間が所定の距離又は移動時間内である、物品場所を判断するステップが含まれ得る。またロボットが移動すべき物品場所を選択するステップは、初期の注文実行順序において、所定の距離又は移動時間内にある物品場所のうちのどれが次の順番であるかに基づいて、判断することができる。ロボットが移動すべき物品場所を選択するステップは、複数の領域のうちの、より多くの作業者がいる領域又は作業者対ロボットの比がより高い領域の、一方又は両方に部分的に基づいて判断することができる。
本発明は、別の態様において、倉庫管理システムによって割り当てられた注文を実行するよう構成されたロボットを特徴とし、各注文は、複数の物品を含み、各物品は、倉庫内の複数の領域のうちの１領域内の物品場所に配置される。ロボットは、移動基部、ロボットと倉庫管理システムとの間の通信を可能にする通信デバイス、並びに管理システムとの通信に応答するプロセッサ及びメモリを備える。プロセッサ及びメモリは、ロボットが実行すべき注文を受信するよう構成され、注文は、複数の物品を含み、各物品は、倉庫内の物品場所に関連する。プロセッサ及びメモリはまた、ロボットが受信した注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含む、複数の領域のうちの１つ又は複数の領域を識別し、ロボットが受信した注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含むと識別した１つ又は複数の領域から、複数の作業者のうちの少なくとも１人の作業者を含む１つ又は複数の領域を判断するよう構成される。プロセッサ及びメモリはさらに、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる１つ又は複数の領域に関連する物品場所に関する、判定基準を評価し、ロボットが、現在の場所から移動すべき注文の物品の物品場所を選択するよう構成される。この選択は、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる１つ又は複数の領域に関連する物品場所に関する、判定基準の評価に基づく。
本発明のさらに別の態様では、１つ又は複数の以下の特徴が含まれ得る。注文を実行することには、注文の物品に対してピッキング、配置、又はメンテナンス機能のうちの１つ又は複数を実行することが含まれ得る。プロセッサ及びメモリは、ロボットの現在の場所と、少なくとも１人の作業者がいる１つ又は複数の領域に関連する、物品場所のそれぞれとの間の移動距離又は移動時間の一方又は両方を評価するよう構成され得る。プロセッサ及びメモリは、各注文の複数の物品の、初期の注文実行順序を判断し、少なくとも１人の作業者がいる１つ若しくは複数の領域内における各物品の、注文順序における１つ若しくは複数の順番か、又はロボットの現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる１つ若しくは複数の領域に関連する物品場所のそれぞれとの間の、移動距離若しくは移動時間を評価するよう構成され得る。プロセッサ及びメモリはまた、ロボットの現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる１つ又は複数の領域に関連する、物品場所のそれぞれとの間の最短移動距離又は最短移動時間に基づいて、ロボットが移動すべき物品場所を選択するよう構成され得る。プロセッサ及びメモリはさらに、現在の場所とそれぞれの物品場所との間が所定の距離又は移動時間内である、物品場所を判断し、初期の注文実行順序において、所定の距離又は移動時間内にある物品場所のうちのどれが次の順番であるかに基づいて、ロボットが移動すべき物品場所を選択するよう構成され得る。プロセッサ及びメモリはさらに、複数の領域のうちの、より多くの作業者がいる領域又は作業者対ロボットの比がより高い領域の、一方又は両方に部分的に基づいて、ロボットが移動すべき物品場所を選択するよう構成され得る。
本発明のこうした特徴及び他の特徴は、以下の詳細な説明及び添付図面から明らかになろう。
次に、本発明の実施例を、以下の添付図面を参照して、ただ単に実例として説明することにする。
注文履行倉庫の上面図である。 図１に示す倉庫内で使用されるロボットのうちの１台の、基部の正面図である。 図１に示す倉庫内で使用されるロボットのうちの１台の、基部の斜視図である。 アーマチュアを装備し、図１に示す棚の前に停車した図２Ａ及び図２Ｂのロボットの斜視図である。 ロボットのレーザ・レーダを使用して作成された、図１の倉庫の部分的マップの図である。 倉庫全体にわたって分散された基準マーカの場所を突き止めて、基準マーカのポーズを記憶するプロセスを示す流れ図である。 基準識別表示をポーズにマッピングした表である。 箱の場所を基準識別表示にマッピングした表である。 製品のＳＫＵをポーズにマッピングするプロセスを示す流れ図である。 倉庫内のロボット、作業者、及びアクティブな物品場所を示す、注文履行倉庫の一部の上面図の画像である。 この発明の一態様による、物品順序調整アルゴリズムの実施態様を説明する流れ図である。 例示的なコンピュータ処理システムの構成図である。 例示的な分散型ネットワークのネットワーク図である。
本開示並びにその様々な特徴及び利点の詳細を、添付図面に記載及び／又は例示され、以下の説明で詳述される非限定的な実施例及び実例を参照して、より完全に説明する。図面に示した特徴は、必ずしも原寸に比例して描かれているわけではなく、一実施例の特徴は、本明細書で明示的に述べられていない場合でも、当業者が認識するはずである他の実施例と共に使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ために、省略される場合がある。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を容易に理解させること、及び当業者が本開示の実施例を実施するのをより一層可能にすることを、単に意図している。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。さらに、同様の参照番号は、図面のいくつかの図を通して同様の部分を表すことに留意されたい。
本開示は、作業者の場所に基づいて、注文の物品に対して機能を実行する順序を調整するシステム及び方法に関し、効率及び生産性を高めるために、自律型移動ロボット、すなわち「ＡＭＲ：ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ」を使用する、倉庫での注文履行作業に適用することができる。本明細書では、特定のＡＭＲの実施態様が説明されているが、これは、この発明による、注文の物品に対して機能を実行する順序を調整するシステム及び方法に関する、状況を提示することだけを目的としている。さらに、本明細書で説明されている実施態様は、ピッキング機能を実行するＡＭＲに焦点を当てているが、本明細書で説明されている、作業者の場所に基づいて、注文の物品に対して機能を実行する順序を調整するシステム及び方法は、物品を配置すること、及び物品に対してメンテナンス機能を実行することを含むがこれらに限定されるものではない、ロボットが実行する可能性があるどんな機能にも適用可能である。
図１を参照すると、典型的な注文履行倉庫１０には、注文に含まれる可能性がある様々な物品で満たされた棚１２が含まれる。動作中、倉庫管理サーバ１５から注文１６が入ってくる流れが、注文サーバ１４に到着する。注文サーバ１４は、とりわけ、誘導プロセス中のロボット１８に割り当てるために、注文に優先順位を付けてグループ化することができる。ロボットが、処理ステーション（たとえば、ステーション１００）で、操作者によって誘導されるとき、注文１６がロボット１８に割り当てられ、実行するためにたとえば無線で伝達される。この発明の一態様による導入プロセスについて、下記でより詳細に説明することにする。
注文サーバ１４は、ＷＭＳサーバ１５及びＷＭＳソフトウェアと相互運用するよう構成された、個別のソフトウェア・システムを備える別々のサーバであってもよく、又は注文サーバの機能が、ＷＭＳソフトウェアに統合され、ＷＭＳサーバ１５上で稼働してもよいことが、当業者には理解されよう。
好ましい実施例では、図２Ａ及び図２Ｂに示すロボット１８は、レーザレーダ２２を具備する自律型車輪付き基部２０を備える。基部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の命令を受信及びデータを送信するのを可能にするトランシーバ（図示せず）、及び１対のデジタル光学カメラ２４ａ及び２４ｂも特徴とする。ロボットの基部はまた、自律型車輪付き基部２０に給電する、バッテリを再充電するための充電ポート２６も備える。基部２０はさらに、ロボットの環境を表す情報を取り込むために、レーザ・レーダ及びカメラ２４ａ及び２４ｂからデータを受信するプロセッサ（図示せず）を特徴とする。図３に示すように、倉庫１０内の誘導に関連する様々なタスクを実行するばかりでなく、棚１２上に配置された基準マーカ３０へ移動するための、プロセッサと共に動作するメモリ（図示せず）がある。基準マーカ３０（たとえば、２次元バー・コード）は、注文された物品の大箱／場所に対応する。本発明の誘導手法については、図４～図８に関連して以下で詳細に説明する。
基準マーカはまた、処理ステーション（導入ステーションを含む）を識別するためにも使用され、かかる処理ステーションの基準マーカへの誘導は、注文された物品の大箱／場所への誘導と同じであり得る。本明細書で説明されている誘導手法は、単なる例示に過ぎず、他の任意の適用可能な誘導手法を使用できることに留意されたい。
再び図２Ｂを参照すると、基部２０は、物品を運ぶためにトート又は大箱が格納され得る上面３２を備える。その１つを図３に示す、複数の交換可能なアーマチュア４０のいずれか１つと係合する、連結部３４も示している。図３の特定のアーマチュア４０は、物品を収容するトート４４を運ぶためのトート保持器４２（この場合は棚）、及びタブレット４８を支持するためのタブレット保持器４６（又はラップトップ／他のユーザ入力デバイス）を特徴とする。いくつかの実施例では、アーマチュア４０は、物品を運ぶための１つ又は複数のトートを支持する。他の実施例では、基部２０は、収容された物品を運ぶための１つ又は複数のトートを支持する。本明細書で使用する用語「トート」は、貨物保持器、大箱、籠、棚、そこから物品を吊るすことができる竿、缶、木枠、置き棚、台、架台、コンテナ、箱、キャニスタ、容器、及び収納庫を含むが、これらに限定されるものではない。
ロボット１８は、現在のロボット技術では、倉庫１０内を動き回るのには優れているが、棚から物品を迅速且つ効率的にピッキングして、物品をトート４４内に配置することはあまり得意ではない。現在、物品をピッキングするより効率的なやり方は、注文された物品を棚１２から物理的に取り外し、ロボット１８の上、たとえばトート４４内に物品を置くというタスクを実行する、通常は人間である構内操作者５０を使用することである。ロボット１８は、構内操作者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／出力デバイス）を介して、又は構内操作者５０が使用する携帯用デバイスに注文（すなわち、選択される個別の物品）を送信することによって、構内操作者５０に注文を伝達する。別法として、構内作業者５０は、棚から物品を取り出してロボット１８上に置く、ピッキング機能を実行するために使用でき、また逆に、ロボット１８から物品を取り出して棚上の適切な場所に配置する、配置又は収納機能を実行するために使用できる、ロボット・デバイスであってもよい。
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に示す、倉庫の最初の場所に進む。ロボットは、メモリに記憶され、プロセッサによって実行される誘導ソフトウェアに基づいて進む。誘導ソフトウェアは、レーザ・レーダ２２、特定の物品を見つけることができる、倉庫１０内の場所に対応する基準マーカ３０の基準識別表示（「ＩＤ」）を識別するメモリ内の内部テーブル、並びに誘導するためのカメラ２４ａ及び２４ｂによって収集される、環境に関するデータに依存する。
ロボット１８は、正しい場所（ポーズ）に到達すると、物品が保管されている棚１２の前に停車し、物品情報を構内作業者５０に伝達し、構内作業者５０が物品を棚１２から取り出してトート４４に入れるのを待つ（又は入れるために留まる）。ロボット１８が他に取り出す物品を有する場合は、その場所に進む。次いで、ロボット１８によって取り出された物品は、図１の処理ステーション１００に送られ、そこで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、ロボットを誘導し、荷降ろし／梱包することができると説明されてきたが、ロボットが、ステーションで、誘導又は荷降ろし／梱包のいずれかが行われるよう構成されてもよい。すなわち、ロボットが、単一の機能の実行に制限されていてもよい。
本発明の説明を簡略化するために、単一のロボット１８及び操作者５０で説明する。しかし、図１から明らかなように、典型的な履行操作には、連続した注文の流れを履行するために、倉庫内で互いに作業する多くのロボット及び操作者が含まれる。
この発明の誘導手法ばかりでなく、物品が位置する倉庫内の基準マーカに関連付けられた基準ＩＤ／ポーズへの、取り出されるべき物品のＳＫＵのセマンティック・マッピングについても、図４～図８に関連して以下で詳細に説明される。これは、本明細書で説明されている例示的な誘導手法であり、任意の好適な誘導手法が、本明細書で説明されている、作業者の場所に基づいて、注文の物品に対して機能を実行する順序を調整するシステム及び方法と組み合わせて、使用できることに留意されたい。
１台又は複数のロボット１８を使用して、静的対象物と動的対象物との両方の場所、並びに倉庫全体にわたって分散される様々な基準マーカの場所を判断するために、倉庫１０のマップを作成して動的に更新する必要がある。ロボット１８のうちの１台又は複数が、ロボットのレーザ・レーダ２２、及び未知の環境の仮想マップを構築又は更新する演算方法である、自己位置推定と環境地図作成との同時実行（ＳＬＡＭ：ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ）を利用して、倉庫を移動し図４のマップ１０ａを構築／更新する。一般的なＳＬＡＭの近似解法には、粒子フィルタ及び拡張カルマン・フィルタが含まれる。ＳＬＡＭ ＧＭａｐｐｉｎｇ手法が好適な手法であるが、任意の好適なＳＬＡＭ手法を使用できる。
ロボット１８は、ロボットのレーザ・レーダ２２を利用して、スペース全体にわたって移動し、レーザ・レーダが環境をスキャンするときに受信する反射に基づいて、オープン・スペース１１２、壁１１４、物体１１６、及びスペース内の棚１２ａなどの、他の静的障害物を識別して、倉庫１０のマップ１０ａを作成／更新する。
マップ１０ａを構築しながら、（又はその後に）、１つ又は複数のロボット１８は、カメラ２４ａおよび２４ｂを使用して倉庫１０全体にわたって移動し、環境をスキャンし、倉庫全体に分散され、物品が保管される図３の３２及び３４などの大箱の近位にある棚の上の基準マーカ（２次元バー・コード）の場所を探し出す。ロボット１８は、原点１１０などの既知の基準点又は原点を、基準として使用する。ロボット１８が、図３及び図４の基準マーカ３０などの基準マーカの場所を、ロボットのカメラ２４ａおよび２４ｂを使用して探し出すと、倉庫内の原点１１０に対する場所が決定される。ロボット１８は、図２Ａに示されているように、ロボットの基部の両方の側部に１つずつある、２つのカメラを使用することにより、ロボットの両側から広がる比較的広い視野（たとえば、１２０度）を有することができる。これにより、ロボットは、たとえば、棚の通路を前後に移動するときに、ロボットの両側にある基準マーカを見ることができる。
ホイール・エンコーダ及び方位センサを使用することにより、ベクトル１２０及び倉庫１０内のロボットの位置を判断できる。ロボット１８は、基準マーカ／２次元バー・コードの取り込まれた画像及びその既知のサイズを使用して、基準マーカ／２次元バー・コードの、ロボットに対する向き及びロボットからの距離、つまりベクトル１３０を判断することができる。ベクトル１２０及び１３０が既知であれば、原点１１０と基準マーカ３０との間のベクトル１４０を判断することができる。ベクトル１４０、及びロボット１８に対する基準マーカ／２次元バーコードの判断された向きから、基準マーカの向きを含む倉庫内の基準マーカの位置（ｘ、ｙ、ｚ座標）、すなわち基準マーカ３０の４元数（ｘ、ｙ、ｚ、ω）を含むポーズを判断することができる。基準のポーズは、通常床に位置し、したがってｚ座標はゼロなので、座標には、ｘ座標及びｙ座標だけが含まれ得ることに留意されたい。
基準マーカ位置特定プロセスを説明する、図５の流れ図２００について説明する。これは、初期のマッピング・モードにおいて、ロボット１８がピッキング、配置、及び／又は他のタスクを実行中に、倉庫内の新しい基準マーカを検出すると実行される。ステップ２０２で、カメラ２４ａ及び２４ｂを使用するロボット１８が画像を取り込み、ステップ２０４で、取り込んだ画像内で基準マーカを探索する。基準マーカが画像内で発見された場合（ステップ２０４）、ステップ２０６で、基準マーカが、ロボット１８のメモリ３４及び／又は倉庫管理システム１５内にあり得る、図６の基準テーブル３００に既に記憶されているかどうかを判断する。基準情報が既にメモリに記憶されている場合、流れ図はステップ２０２に戻り、別の画像を取り込む。基準情報がメモリ内にない場合、ポーズが、上記で説明されたプロセスに従って判断され、ステップ２０８で、基準対ポーズのルックアップ・テーブル３００に追加される。
各ロボットのメモリ及び／又は倉庫管理システム１５に記憶され得るルックアップ・テーブル３００には、基準マーカごとに、１、２、３などの基準識別表示、及び各基準識別表示に関連する基準マーカ／バーコードのポーズが含まれる。ポーズは、上記で示されたように、向きを含む倉庫内のｘ、ｙ、ｚ座標、すなわち４元数（ｘ、ｙ、ｚ、ω）で構成される。
やはり各ロボットのメモリ及び／又は倉庫管理システム１５に記憶され得る、図７の別のルックアップ・テーブル４００は、倉庫１０内の大箱の場所（たとえば、４０２ａ～ｆ）を列挙したものであり、大箱の場所は、特定の基準ＩＤ４０４、たとえば番号「１１」と関連付けられている。この実例では、大箱の場所は７文字の英数字で構成されている。最初の６文字（たとえばＬ０１００１）は、倉庫内の棚の場所に関連し、最後の文字（たとえばＡ～Ｆ）は、棚の場所にある個々の大箱を特定する。この実例では、基準ＩＤ「１１」に関連する６つの相異なる大箱の場所がある。各基準ＩＤ／マーカに関連する、１つ又は複数の大箱があり得る。図１の充電エリア１９に位置する充電ステーション及び処理ステーション１００も、テーブル４００に記憶され、基準ＩＤに関連付けられ得る。充電ステーション及び処理ステーションのポーズは、基準ＩＤから、図６のテーブル３００内で見つけることができる。
英数字の大箱の場所は、物品が保管される倉庫１０内の物理的場所に一致するので、人間、たとえば図３の操作者５０には理解可能である。ただし、ロボット１８には無意味である。場所を基準ＩＤにマッピングすることにより、ロボット１８は、図６の表３００の情報を使用して基準ＩＤのポーズを判断し、次いで、本明細書で説明するようにポーズに移動できる。
この発明による注文履行プロセスが、図８の流れ図５００に示されている。ステップ５０２で、図１は、倉庫管理システム１５、取り出されるべき１つ又は複数の物品で構成され得る注文を取得する。ステップ５０４で、物品のＳＫＵ番号が倉庫管理システム１５によって判断され、ステップ５０６で、ＳＫＵ番号から大箱の場所が判断される。次いで、注文の大箱の場所のリストがロボット１８に送信される。ステップ５０８で、ロボット１８は、大箱の場所を基準ＩＤと関連付け、ステップ５１０で、基準ＩＤから各基準ＩＤのポーズを取得する。ステップ５１２で、ロボット１８は、図３に示すようなポーズに移動し、そこで操作者は、適切な大箱から取り出されるべき物品をピッキングして、ロボット上に置くことができる。
倉庫管理システム１５によって取得されたＳＫＵ番号及び大箱の場所など、物品固有の情報が、ロボット１８のタブレット４８に送信されてもよく、それにより操作者５０は、ロボットが各基準マーカの場所に到着したときに、取り出されるべき特定の物品について知ることができる。
ＳＬＡＭのマップ及び既知の基準ＩＤのポーズを用いて、ロボット１８は、様々なロボット誘導技法を使用して、基準ＩＤのいずれか１つに容易に移動できる。好ましい手法は、倉庫１０内のオープン・スペース１１２、並びに壁１１４、棚（棚１２など）、及び他の障害物１１６の知識を前提として、基準マーカのポーズへの初期ルートを設定することを含む。ロボットは、ロボットのレーザ・レーダ２２を使用して倉庫を移動し始めると、他のロボット１８及び／又は操作者５０などの固定の又は動的な任意の障害物がロボットの経路にあるかどうかを判断し、基準マーカのポーズへのロボットの経路を繰り返し更新する。ロボットは、約５０ミリ秒ごとに１回、ロボットのルートを再計画し、障害物を回避しながらも最も効率的で効果的な経路を常に探索する。
一般に、倉庫１０ａ内のロボットの自己位置推定は、ＳＬＡＭの仮想マップ上で動作する多対多複数分解能スキャン・マッチング（Ｍ３ＲＳＭ：ｍａｎｙ－ｔｏ－ｍａｎｙ ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓｃａｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ）によって実現する。Ｍ３ＲＳＭは、総当たりの方法と比較して、ロボットがロボットのポーズ及び位置を判断する２つの重要なステップである、ＳＬＡＭのループの閉じこみ及びスキャン・マッチングを実行するための計算時間を、劇的に削減する。ロボットの自己位置推定は、２０１７年９月２２日に出願された、関連する米国特許出願第１５／７１２，２２２号、名称「Ｍｕｌｔｉ－Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｃａｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ Ｚｏｎｅｓ」に開示された方法によって、Ｍ３ＲＳＭの探索空間を最小限に抑えることで、さらに改善される。この特許出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
その両方を本明細書で説明する、ＳＬＡＭ誘導技法と組み合わせた製品のＳＫＵ／基準ＩＤから基準ポーズへのマッピング技法を用いて、ロボット１８は、通常使用される、倉庫内の場所を判断するためのグリッド線及び中間基準マーカを必要とする、より複雑な誘導手法を使用する必要なく、非常に効率的且つ効果的に倉庫の空間を移動できる。
一般に、倉庫内に他のロボット及び移動する障害物が存在する中での誘導は、動的ウィンドウ手法（ＤＷＡ：ｄｙｎａｍｉｃ ｗｉｎｄｏｗ ａｐｐｒｏａｃｈ）及び最適相互衝突回避（ＯＲＣＡ：ｏｐｔｉｍａｌ ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ ａｖｏｉｄａｎｃｅ）を含む、衝突回避方法によって実現する。ＤＷＡは、実現可能なロボットの移動軌跡の中から、障害物との衝突を回避し、目標とする基準マーカへの望ましい経路を優先する、増分式移動を計算する。ＯＲＣＡは、他のロボットとの通信を必要とせず、他の移動するロボットとの衝突を最適に回避する。誘導は、約５０ミリ秒の更新間隔で計算された軌跡に沿った、一連の増分式移動として進む。衝突回避は、２０１７年９月２２日に出願された、関連する米国特許出願第１５／７１２，２５６号、名称「Ｄｙｎａｍｉｃ Ｗｉｎｄｏｗ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｕｓｉｎｇ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ Ｃｏｓｔ－Ｃｒｉｔｉｃ」で説明されている技法によって、さらに改善され得る。この特許出願は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。
図９を参照すると、典型的な注文履行倉庫の画像６００は、たとえば、顧客の注文に含まれる可能性がある、様々な物品で満たされる棚６０２ａ～６０２ｆを含む、複数の棚を示している。棚ユニット６０２ａ～６０２ｆ間に通路６０４ａ～６０４ｆがあり、第１の複数の物品場所６０６ａ～６０６ｆ（すなわちポーズ）が、棚ユニットの面に沿って、通路のそれぞれの側に通路沿いに延びている。第１の複数の物品場所の反対側には、第２の複数の物品場所６０８ａ～６０８ｆがある。上記で説明されたように、各物品場所／ポーズは、基準識別表示を有する基準マーカに関連する。基準マーカ／識別表示は、物品場所／ポーズに隣り合って位置する番号付きの点、たとえば、通路６０４ａのポーズ６０６ａに隣り合う番号２６３７～２６５１で示されている。注文されると、図１の倉庫管理システム１５によって注文の物品のＳＫＵが判断され、ＳＫＵから、大箱の場所が判断される。大箱の場所は、物品が棚上に保管される、物理的空間又はコンテナである。そこから、大箱の場所が基準ＩＤに関連付けられ、基準ＩＤから、各基準ＩＤのポーズ又は物品場所が得られる。したがって、注文の物品に対応する各ＳＫＵは、物品場所／ポーズにマッピングされ、ロボットは、物品場所／ポーズに移動し、物品の近くに到着する。
ロボットは通常、個々の注文の複数の物品を有することになり、１度に複数の注文が割り当てられ得る。ロボットは、次いで、効率を高めるために、様々な物品のポーズの場所に基づいて物品をピッキングする（又は収納若しくはメンテナンスなど、他の機能を実行する）、最適化された順序又は順番を選択することができる。物品の順番は、たとえば、全体的な移動距離を最短にするか、後戻りをなくすか、又は倉庫を通る、予め定められた特定のルートを辿るように選択することができる。初期の／最適化された注文の順序を確立することは、この発明の範囲外であるため、詳細には説明しない。
画像６００では、ロボットによって現在実行されている注文のうちのの１つの一部である、物品場所又は物品のポーズは、いわゆる「アクティブな」物品場所又はポーズとして識別される。この実例では、こうしたアクティブな場所は、ポーズを中心とする、中央が着色されていないか、又は黒などの色で中央が塗りつぶされた円で示されている。これは、他の幾何学的形状を使用するか、若しくはアクティブな場所を特定の色で強調表示するか、又は他の任意の所望のやり方で表すことができる。また、それぞれが菱形の記号で示され、棚から物品をピッキングする際にロボットに助力提供するために、倉庫全体にわたって分散している、複数人の作業者も示されている。この実例では、この限定された領域がこの実例の焦点となるので、通路６０４ａ～ｆの特定の部分におけるアクティブな場所及び作業者しか示していない。他の作業者及びアクティブな場所は、倉庫全体にわたる場所に分散されているであろうことが理解されよう。
ロボットは、１つ又は複数の注文が導入されると、注文の物品について、倉庫内の物品の場所に基づいて、ロボットの初期のピッキング順序が確立される。ピックキング順序を設定するための、任意の好適なアルゴリズムが使用され得る。しかし、ロボットが初期のピッキング順序に従って注文を実行して倉庫を移動するときに、ロボットが移動している次の物品場所のエリアに作業者がいないか、又は限られた数の作業者しかいない状況があり得る。これは、ロボットが単純に次の物品場所に移動し続けるのであれば、遅延を発生させる可能性がある。所与のエリアに１人又は複数の作業者がいるが、助力を必要とする他のロボットが多数存在する状況でも、ロボットへの助力に遅延が生じる可能性がある。かかる遅延は、所望の長さよりも長くなる可能性があり、多数のロボットにわたり、より長時間にわたって遅延が増すと、倉庫全体の効率に望ましからざる影響を与える可能性がある。本発明では、作業者の、ロボットに割り当てられた注文の物品の物品場所への近接度が評価され、これは、効率を高めるため、初期に割り当てられた順序から外れた物品へロボットの向きを変えるために利用される。
本発明の一態様によれば、注文の物品の初期の順序を調整して、作業者が物品場所に確実にいるようにすることができる。引き続き図９を参照すると、倉庫は、複数の領域に分割することができる。領域は、倉庫の通路内又は複数の通路にわたるものを含む、様々なやり方で確立され得る。通路内で、通路の長さにわたって延びる１つの領域が確立されてもよく、又は通路が、長さに沿って複数の領域に分割されてもよい。倉庫のサイズ及び構成によっては、領域が、複数の通路に跨がってもよい。通路６０４ａに示されているように、複数の領域が確立され得る。この実例では、通路６０４ａは４つの領域、すなわち、通路の長さに沿った領域６２０、６２２、６２４、及び６２６に分割されている。もちろん、この通路は、より多くの又はより少ない領域に分割されてもよい。対照的に、通路６０４ｅは、単一の領域を形成する。通路６０４ｆは、通路６０４ａ～６０４ｅよりもかなり短いが、複数の領域に分割されてもよい。この実例では、領域６３０だけが示されている。領域６３２は、通路６０４ｂから６０４ｄまでの底部に跨がる。所与の倉庫の領域は通常、均一なサイズに分割されることになる。しかしこの実例では、例示する目的で、様々なサイズ及びタイプの領域が示されている。
６２０及び６３２のような特定の領域には、アクティブな物品場所が含まれるが、物品場所でロボットに助力提供するどの作業者も含まれていない。６２２、６２４、６２６、及び６３０などの他の領域には、１つ又は複数のアクティブな物品場所と、１人又は複数の作業者とが含まれている。本発明の一態様の説明を簡単にするために、倉庫の複数の領域又は他の部分に、どのロボットも示しておらず、通路が、６０４ａ～ｅなどのより長い垂直方向の通路の端部、及び６０４ｆなどのより短い通路の端部にわたって横切っている、主たる水平方向の通路６４２に、ただ１台のロボット６４０しか示していない。もちろん、通常の状態であれば、倉庫全体にわたる様々な場所で複数のロボットが作業しているはずである。ロボット６４０の注文の物品に関連するアクティブな物品場所は、黒丸で示されている。他のアクティブな物品場所は、倉庫内の他のロボット（図示せず）の注文に関連し、中央に着色されていない円で示されている。
図１０を参照すると、流れ図７００は、注文を実行するために、作業者の場所に基づいて、進むべき次の物品場所を選択する、本発明の一態様によるアルゴリズムの動作を示している。ロボット６４０は、ステップ７０２で現在の場所にいる間に、ステップ７０４で、ロボット６４０が実行している注文の物品に関連する少なくとも１つの物品場所を含む領域を、最初に識別することによって、次に進むべきアクティブな物品場所を判断する。図９に示されている実例では、この領域は、それぞれの領域内の黒丸によって示されている、６２０、６２４、６２６、６２８、及び６３２である。ステップ７０６で、ロボットが受信した注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含むと識別した領域から、複数の作業者のうちの少なくとも１人の作業者を含む領域が判断される。実例では、作業者を含む領域は、領域６２４、６２６、及び６２８である。
ステップ７０８で、物品場所ごとに、ロボット６４０の現在の場所及び物品場所に関する判定基準が評価される。判定基準には、たとえば、ロボット６４０の現在の場所と、作業者がいる領域内の物品の物品場所との間の、移動距離が含まれ得る。実例を用いて続けると、ロボット６４０から、領域６２４、６２６、及び（２つの物品の）６２８のそれぞれの物品場所までの距離は、Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、Ｄ４であると判断することができる。
ステップ７１０で、ロボットが、現在の場所から移動すべき注文の物品の物品場所は、ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる領域に関連する物品場所に関する、判定基準の評価に基づいて選択することができる。最適に効率化し、ロボットに確実に、可能な限り最短時間で注文を実行させるために、作業者がいる領域での、現在の場所に最も近い次の物品場所を選択することができる。これにより、ロボットは、他の物品場所に比べて最短時間で、次の場所に到着できるはずである。こうして、距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３、及びＤ４が評価され、Ｄ１が最短距離であると判断される。よって、ロボット６４０が移動する次の物品場所として、Ｄ１が選択される。
特定の閾値を設定することができ、これによりシステムは、物品場所又は領域が、ある一定の距離又は移動時間よりも長く離れている場合には、その物品場所又は領域を考慮すらしない。ロボット６４０の最も近い物品場所は、領域６３２内の通路６０４ｄにあることに留意されたい。この物品場所は、他の物品場所よりも近いが、領域６３２には作業者がいないので、考慮されない。この領域には作業者がいないので、作業者が到着するまでに予想される待機時間は、他のもっと遠く離れた物品場所へ移動するための追加時間よりも長いと想定される。
ステップ７１２で、ロボットは次の物品場所に移動し、ロボットは、次の物品場所で、作業者が注文を実行する、たとえば、物品場所に関連する物品に対してピッキング機能を実行するのを、その場所で待つ。次いで、この場所が、ステップ７０２の、ロボットの「現在の場所」であり、システムは、すべての注文が実行されるまでプロセスを続行する。
距離を除く他の判定基準を使用して、物品場所を評価してもよい。他の判定基準には、たとえば、移動時間、各領域での作業者の数、各領域でのアクティブな場所の数、及び元の注文順序での番号が含まれ得る。移動時間の場合、これにより、距離だけを使用する場合と比較して、ロボット６４０がどれだけ迅速に各物品場所に到着できるかの、より適切な評価が可能となり得る。これは、倉庫の特定の部分で、速度制限及び／又は必要な停止が実施される可能性があるからであり、結果的に、ロボットが、他の場所からより遠くに離れた物品場所に到着する可能性があるが、到達するまでの時間はより短くなる。
加えて、距離又は移動時間が複数の物品場所間で同等である場合、注文の元の物品の順序を考慮することができる。たとえば、ロボットから別の物品と同じ距離か、又は僅かにより遠く離れている可能性のある物品が、元の物品の順序においてより早い位置であることにより、他の物品よりも優先され得る。たとえば、２つの物品の現在の場所からの移動距離又は移動時間がほぼ同じである場合、元の物品の順序における７つの物品のうちの物品３が、元の物品の順序における７つの物品のうちの物品４よりも優先され得る。というのは、元の物品の順序を可能な限り維持することには、総合的な利点があり得るからである。
代替の実施例では、ある領域が、より多くの作業者を有しているか、若しくは作業者対ロボットの比がより高いか、又はその両方の組合せである場合に、ある物品場所を、同等の距離／移動である別の物品場所よりも選択することを含む、様々なやり方で、ある領域を別の領域よりも優先することができる。これらの要因により、ロボットが物品場所で機能を実行するのにかかる時間を短縮することができる。図９を参照すると、領域６２６内の１人の作業者と比較して、領域６２８内に２人の作業者がいるので、領域６２８内のアクティブな場所を、領域６２６のアクティブな領域よりも優先することができる。たとえば、領域６２６内のアクティブな場所までの距離が、領域６２８内のアクティブな場所と同じか、又は（所定の量だけ）より短い場合でさえも、より多くの作業者がいるので、領域６２８内のアクティブな場所を次の場所として選択することができる。
ロボットのピッキング順序を作業者のいる領域の方に調整する、上記で説明されたプロセスにも係わらず、あまりにも混雑している場所にロボットを導くことが、望ましくなく非効率的な状況があり得る。これを回避するために、ロボットは、誘導空間内のロボット又は作業者の群れに基づいて混み具合を追跡し、誘導効率を高める、ロボット監視サーバと通信することができる。群れが集中しすぎる場合、混雑したエリアが形成される可能性があり、これは、作業者及びロボットが他の作業者及びロボットの通過及び移動速度を阻害して、非効率的な遅延を引き起こし、衝突リスクを高める可能性がある。
図９及び図１０に関して上記で説明されたアルゴリズムが、あまりにも混雑している領域内の物品にロボットを導く場合、かかる混雑を回避するために、ロボットのルートをさらに調整することができる。混雑管理手法の実例は、２０１９年２月１日に出願された、共同所有されている米国特許出願第１６／２６５，７０３号、名称「Ｒｏｂｏｔ Ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ」で説明されており、その全体が本明細書に組み込まれる。
非限定的なコンピュータ処理デバイスの実例
ロボット及びＷＭＳのための、上記で説明されたシステム及びソフトウェアは、様々なやり方で実施することができる。図１１は、図１～図１０を参照して上記で説明された様々な実施例に従って使用され得る、例示的なコンピュータ処理デバイス１０１０又はその一部の構成図である。コンピュータ処理デバイス１０１０には、例示的な実施例を実施するための、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記憶する、１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体が含まれる。非一時的コンピュータ可読媒体には、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つ又は複数の磁気記憶ディスク、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）などが含まれ得るが、これらに限定されるものではない。コンピュータ処理デバイス１０１０に含まれるメモリ１０１６は、たとえば、本明細書で開示されている動作を実行するための、コンピュータ可読且つコンピュータ実行可能命令又はソフトウェアを記憶することができる。メモリは、たとえば、図１～図１５に関連して論じられた、開示された様々な動作を実行するようプログラムされた、ソフトウェア・アプリケーション１０４０を記憶することができる。コンピュータ処理デバイス１０１０には、メモリ１０１６に記憶されたコンピュータ可読でコンピュータ実行可能な命令又はソフトウェア、及びシステム・ハードウェアを制御する他のプログラムを実行するために、設定可能及び／又はプログラム可能なプロセッサ１０１２及び関連するコア１０１４、並びに任意選択で、１つ又は複数の追加の設定可能及び／又はプログラム可能な処理デバイス、たとえばプロセッサ１０１２’及び関連するコア１０１４’（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）も含まれ得る。プロセッサ１０１２及びプロセッサ１０１２’はそれぞれ、シングル・コアのプロセッサ又はマルチ・コア（１０１４及び１０１４’）のプロセッサであり得る。
コンピュータ処理デバイス内の基礎構造及びリソースを動的に共有できるように、コンピュータ処理デバイス１０１０で、仮想化を使用することができる。仮想マシン１０２４は、プロセスが、複数のコンピュータ処理リソースではなく、ただ１つのコンピュータ処理リソースだけを使用していると見えるように、複数のプロセッサ上で稼働するプロセスを扱うために設けられ得る。１つのプロセッサで、複数の仮想マシンを使用することもできる。
メモリ１０１６には、これらに限定されるものではないが、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ ＲＡＭなどの計算デバイス・メモリ又はランダム・アクセス・メモリが含まれ得る。メモリ１０１６には、さらに他のタイプのメモリ、又はそれらの組合せも含まれ得る。
ユーザは、例示的な実施例に従って実現され得る、１つ又は複数のユーザ・インタフェース１００２を表示できる、コンピュータ・モニタなどの視覚表示デバイス１００１、１１１Ａ～Ｄを介して、コンピュータ処理デバイス１０１０と相互作用することができる。コンピュータ処理デバイス１０１０には、ユーザから入力を受け取るための他のＩ／Ｏデバイス、たとえば、キーボード又は任意の好適な多点接触式インタフェース１０１８、ポインティング・デバイス１０２０（たとえば、マウス）が含まれ得る。キーボード１０１８及びポインティング・デバイス１０２０は、視覚表示デバイス１００１に結合され得る。コンピュータ処理デバイス１０１０には、他の好適な従来のＩ／Ｏ周辺デバイスが含まれ得る。
コンピュータ処理デバイス１０１０には、データ、並びに本明細書に開示されている動作を実行する、コンピュータ可読命令及び／又はソフトウェアを記憶するための、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であるがこれらに限定されるものではない、１つ又は複数の記憶デバイス１０３４も含まれ得る。例示的な記憶デバイス１０３４はまた、例示的な実施例を実施するのに必要な任意の好適な情報を記憶する、１つ又は複数のデータベースを記憶することができる。データベースは、データベース内の１つ又は複数の項目を追加、削除、及び／又は更新するために、任意の好適なタイミングで、手動で又は自動で更新され得る。
コンピュータ処理デバイス１０１０には、１つ又は複数のネットワーク・デバイス１０３２を介して、１つ又は複数のネットワーク、たとえば、構内ネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、広域ネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、或いは標準電話回線、ＬＡＮ若しくはＷＡＮリンク（たとえば８０２．１１、Ｔ１、Ｔ３、５６ｋｂ、Ｘ．２５）、広帯域接続（たとえばＩＳＤＮ、フレーム・リレー、ＡＴＭ）、無線接続、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若しくはすべての何らかの組合せを含むがこれらに限定されるものではない、様々な接続を介したインターネットとインタフェースをとるよう構成された、ネットワーク・インタフェース１０２２が含まれ得る。ネットワーク・インタフェース１０２２には、組込ネットワーク・アダプタ、ネットワーク・インタフェース・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、無線ネットワーク・アダプタ、ＵＳＢネットワーク・アダプタ、モデム、又はコンピュータ処理デバイス１０１０が、通信して、本明細書で説明されている動作を実行できる、任意のタイプのネットワークとインタフェースをとるのに好適な、他の任意のデバイスが含まれ得る。さらに、コンピュータ処理デバイス１０１０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、又は通信が可能であり、本明細書で説明されている動作を実行するのに十分なプロセッサの能力及びメモリ容量を有する、他の形態のコンピュータ処理若しくは電気通信デバイスなどの、任意の計算デバイスであり得る。
コンピュータ処理デバイス１０１０は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティング・システム（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、Ｒｅｄｍｏｎｄ、ワシントン州）の任意のバージョン、Ｕｎｉｘ及びＬｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティング・システムの様々なリリース、ＭａｃｉｎｔｏｓｈコンピュータのＭＡＣ ＯＳ（登録商標）（Ａｐｐｌｅ，Ｉｎｃ．、Ｃｕｐｅｒｔｉｎｏ、カリフォルニア州）オペレーティング・システムの任意のバージョン、任意の組込オペレーティング・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・ソースのオペレーティング・システム、任意の独自のオペレーティング・システム、又はコンピュータ処理デバイス上で稼働し、本明細書で説明されている動作を実行できる、他の任意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１０２６を稼働させることができる。例示的な実施例では、オペレーティング・システム１０２６は、ネイティブ・モード又はエミュレーション・モードで稼働され得る。例示的な実施例では、オペレーティング・システム１０２６は、１つ又は複数のクラウド・マシン・インスタンス上で稼働され得る。
図１２は、ある分散型の実施例の、例示的な計算デバイスの構成図である。図１～図１１、及び上記の例示的な議論の一部は、それぞれが個別の又は共通のコンピュータ処理デバイス上で動作する、倉庫管理システム１５又は注文サーバ１４を参照しているが、その代わりに、倉庫管理システム１５又は注文サーバ１４のうちのどちらでも、ネットワーク１１０５を介して別々のサーバ・システム１１０１ａ～ｄに、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１１０２、又は携帯型コンピュータ・デバイス１１０３などのユーザ・システムに、分散されてもよいことが認識されよう。たとえば、注文サーバ１４及び／又はゾーン・サーバは、ロボット１８のタブレット４８間で分散されてもよい。一部の分散型システムでは、倉庫管理システムのソフトウェア、注文サーバのソフトウェア及びゾーン・エンジンの１つ又はそれを超えるもののモジュールは、サーバ・システム１１０１ａ～ｄ上に別個に位置することができ、ネットワーク１１０５を介して互いに通信することができる。
本発明の前述の説明により、当業者は、現在その最良の形態であると考えられるものを作成及び使用することができるが、当業者は、本明細書での具体的な実施例及び実例の変形、組合せ、及び同等物の存在を、理解及び認識するであろう。上記の本発明の実施例は、実例にすぎないことを意図している。当業者は、ここに添付される特許請求の範囲によってのみ定義される本発明の範囲から逸脱することなく、特定の実施例に対して変更、修正、及び変形を行うことができる。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を説明してきたが、新規であるとして特許請求され、特許証によって保護されるものは、以下である。

Claims (14)

  1. 倉庫内で作業する複数のロボットに割り当てられた注文を実行する方法であって、前記ロボットが、倉庫管理システムと相互作用し、複数の作業者の支援を受けて注文を実行し、各注文が、複数の物品を含み、各物品が、前記倉庫内に配置され、前記方法が、
    前記複数のロボットのうちのあるロボットが、前記ロボットが実行すべき注文を受信するステップであり、前記注文が、複数の物品を含み、各物品が、前記倉庫内の物品場所に関連する、受信するステップと、
    前記倉庫内で、複数の領域を画定するステップと、
    前記複数の領域のうちの、前記ロボットが受信した前記注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含む領域を識別するステップと、
    前記ロボットが受信した前記注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含むと識別した前記領域から、前記複数の作業者のうちの少なくとも１人の作業者を含む領域を判断するステップと、
    前記ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる前記領域に関連する前記物品場所に関する、判定基準を評価するステップと、
    前記ロボットが、現在の場所から移動すべき前記注文の物品の物品場所を選択するステップであり、選択する前記ステップが、前記ロボットの前記現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる前記領域に関連する前記物品場所に関する、前記判定基準の評価に基づく、選択するステップと
    を含む、方法。
  2. 注文を実行するステップが、前記注文の前記物品に対してピッキング、配置、又はメンテナンス機能のうちの１つ又は複数を実行するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  3. 判定基準を評価する前記ステップが、前記ロボットの前記現在の場所と、少なくとも１人の作業者がいる前記領域に関連する、前記物品場所のそれぞれとの間の移動距離又は移動時間の一方又は両方を評価するステップを含む、請求項１に記載の方法。
  4. 前記ロボットが、各注文の前記複数の物品の、初期の注文実行順序を判断し、判定基準を評価する前記ステップが、少なくとも１人の作業者がいる領域内における各物品の、前記注文順序における１つ若しくは複数の順番か、又は前記ロボットの前記現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる領域に関連する前記物品場所のそれぞれとの間の前記移動距離若しくは前記移動時間を、評価するステップをさらに含む、請求項３に記載の方法。
  5. 前記ロボットが移動すべき前記物品場所を選択する前記ステップが、前記ロボットの前記現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる前記領域に関連する、前記物品場所のそれぞれとの間の最短移動距離又は最短移動時間に基づく、請求項４に記載の方法。
  6. 評価する前記ステップが、前記現在の場所と前記それぞれの物品場所との間が所定の距離又は移動時間内である、前記物品場所を判断するステップを含み、前記ロボットが移動すべき前記物品場所を選択する前記ステップが、前記初期の注文実行順序において、前記所定の距離又は移動時間内にある前記物品場所のうちのどれが次の順番であるかに基づいて判断される、請求項４に記載の方法。
  7. 前記ロボットが移動すべき前記物品場所を選択する前記ステップが、前記複数の領域のうちの、より多くの作業者がいる領域又は作業者対ロボットの比がより高い領域の、一方又は両方に部分的に基づいて判断される、請求項３に記載の方法。
  8. 倉庫管理システムによって割り当てられた注文を実行するよう構成されたロボットであって、各注文が複数の物品を含み、各物品が、倉庫内の複数の領域のうちの１領域内の物品場所に配置され、前記ロボットが、
    移動基部、
    前記ロボットと前記倉庫管理システムとの間の通信を可能にする通信デバイス、並びに
    プロセッサ及びメモリ
    を備え、前記プロセッサ及びメモリが、前記管理システムとの通信に応答して、
    前記ロボットが実行すべき注文を受信し、前記注文が、複数の物品を含み、各物品が、前記倉庫内の物品場所に関連し、
    前記ロボットが受信した前記注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含む、前記複数の領域のうちの１つ又は複数の領域を識別し、
    前記ロボットが受信した前記注文の物品に関連する、少なくとも１つの物品場所を含むと識別した前記１つ又は複数の領域から、複数の作業者のうちの少なくとも１人の作業者を含む１つ又は複数の領域を判断し、
    前記ロボットの現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる前記１つ又は複数の領域に関連する、前記物品場所に関する判定基準を評価し、且つ
    前記ロボットが、現在の場所から移動すべき前記注文の物品の物品場所を選択し、前記選択が、前記ロボットの前記現在の場所、及び少なくとも１人の作業者がいる前記１つ又は複数の領域に関連する前記物品場所に関する、前記判定基準の評価に基づく
    よう構成される、ロボット。
  9. 注文を実行することが、前記注文の前記物品に対してピッキング、配置、又はメンテナンス機能のうちの１つ又は複数を実行することを含む、請求項８に記載のロボット。
  10. 前記プロセッサ及びメモリが、前記ロボットの前記現在の場所と、少なくとも１人の作業者がいる前記１つ又は複数の領域に関連する、前記物品場所のそれぞれとの間の移動距離又は移動時間の一方又は両方を評価するよう構成される、請求項８に記載のロボット。
  11. 前記プロセッサ及びメモリが、各注文の前記複数の物品の、初期の注文実行順序を判断し、少なくとも１人の作業者がいる前記１つ若しくは複数の領域内における各物品の、前記注文順序における１つ若しくは複数の順番か、又は前記ロボットの前記現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる１つ若しくは複数の領域に関連する前記物品場所のそれぞれとの間の、前記移動距離若しくは前記移動時間を評価するよう構成される、請求項９に記載のロボット。
  12. 前記プロセッサ及びメモリが、前記ロボットの前記現在の場所と、少なくとも１台の作業者ロボットがいる前記１つ又は複数の領域に関連する、前記物品場所のそれぞれとの間の最短移動距離又は最短移動時間に基づいて、前記ロボットが移動すべき前記物品場所を選択するよう構成される、請求項１１に記載のロボット。
  13. 前記プロセッサ及びメモリが、前記現在の場所と前記それぞれの物品場所との間が所定の距離又は移動時間内である、前記物品場所を判断し、前記初期の注文実行順序において、前記所定の距離又は移動時間内にある前記物品場所のうちのどれが次の順番であるかに基づいて、前記ロボットが移動すべき前記物品場所を選択するよう構成される、請求項１１に記載のロボット。
  14. 前記プロセッサ及びメモリが、前記複数の領域のうちの、より多くの作業者がいる領域又は作業者対ロボットの比がより高い領域の、一方又は両方に部分的に基づいて、前記ロボットが移動すべき前記物品場所を選択するよう構成される、請求項１０に記載のロボット。
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