JP6746819B1 - 倉庫高速配置方法、機器及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】倉庫における荷棚を高速で配置し、倉庫保管マップを高速で作成し、商品を荷棚の保管スペースに置くだけで、倉庫保管マップの保管スペースマークと保管スペースとの対応関係を利用してロボットによるピッキングを完了し、それによって、イベント中に急増する商品に対する電子商取引企業の需要に迅速に対応する。【解決手段】機器及び記憶媒体に関し、方法は、倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、倉庫の荷棚レイアウト情報を決定するステップ（Ｓ１０１）と、前記荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に複数組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して前記倉庫における倉庫保管マップを作成するステップ（Ｓ１０２）と、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立するステップ（Ｓ１０３）と、を含む。【選択図】図３

Description

本出願は、スマート機器の分野に関し、特に、倉庫高速配置方法、機器及び記憶媒体に関する。

現在、電子商取引は急速に発展しており、顧客の注文数も急速に増加している。ピッキング効率を向上させて、増大しつつある注文数の需要に対応するために、各物流設備メーカーはさまざまなタイプの設備を導入している。より代表的なものは、ＡＧＶ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｇｕｉｄｅｄ Ｖｅｈｉｃｌｅ、無人搬送車）とＡＳ／ＲＳ（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｓｔｏｒａｇｅ ａｎｄ Ｒｅｔｒｉｅｖａｌ Ｓｙｓｔｅｍ、自動倉庫システム）であり、両方の原理は、基本的に同じであり、いずれも商品を箱に入れ、次に、箱がロボットによってピッキングステーションに搬送され、ピッキングスタッフがシステムインターフェースのプロンプトに従って対応する商品をピッキングするものである。

これらの２種類の設備の形態は、ピッキングするときに操作者が移動しなければならないという問題を解決したが、このソリューションは投資コストが高く、倉庫全体の変更が大きく、通常の電子商取引企業がこのようなコストや変更に対応しにくく、大規模な使用が制限されている。

上記技術的課題を解決し、又は上記技術的課題を少なくとも部分的に解決するために、本出願は、倉庫高速配置方法、機器及び記憶媒体を提供する。

第１態様によれば、倉庫高速配置方法であって、前記方法は、
倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、１組ごとに複数の保管スペースを含む前記倉庫の荷棚レイアウト情報を決定するステップと、
前記荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に複数組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して、倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置を含む前記倉庫の倉庫保管マップを作成するステップと、
保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立するステップと、を含む。

第２態様によれば、本出願は、メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶され且つプロセッサにおいて実行可能なコンピュータプログラムを備える電子機器であって、前記プロセッサは、前記プログラムを実行すると、第１態様に記載の倉庫高速配置方法を実現する電子機器を提供する。

第３態様によれば、本出願は、１つ以上のプロセッサにより実行されて第１態様に記載の倉庫高速配置方法を実現できる１つ以上のプログラムが記憶されていることを特徴とする記憶媒体を提供する。

本出願の実施例による倉庫高速配置方法、機器及び記憶媒体では、倉庫を配置する際に、倉庫情報を入力するだけで、該倉庫に対応する荷棚レイアウト情報を高速で生成することができ、且つ、荷棚レイアウトが完了した後、倉庫の倉庫保管マップを高速で作成し、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立することができる。倉庫を高速で且つ自動的に配置、構築することができ、また、配置済みの倉庫では、商品を荷棚の保管スペースに置くだけで、倉庫保管マップ、保管スペースマーク及び保管スペースの対応関係を利用してロボットによるピッキングを完了でき、イベント中に急増する商品に対する電子商取引企業の需要に迅速に対応できる。

ここでの図面は、明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成し、本発明に合致する実施例を示し、明細書とともに本発明の原理を説明することに用いられる。
本発明の実施例又は従来技術の技術案をより明瞭に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明する。もちろん、当業者であれば、創造的な努力を必要とせずに、これら図面に基づいてほかの図面を想到し得る。

本出願の実施例による高速配設倉庫の模式図である。 本出願の実施例による荷棚の構造模式図である。 本出願の実施例による倉庫高速配置方法の一例を示すフロー模式図である。 図３に示すステップＳ１０１の詳細なフロー模式図である。 本出願の実施例による倉庫高速配置方法の別のフロー模式図である。 本出願の実施例による倉庫高速配置方法のさらなるフロー模式図である。 図３におけるステップＳ１０２の詳細なフロー模式図である。 本出願の実施例による荷棚及びマークの構造模式図である。 本出願の実施例による倉庫における座標の構造模式図である。 本出願の実施例による倉庫高速配置方法のさらなるフロー模式図である。 図７におけるステップＳ１０２１の詳細な一例を示すフロー模式図である。 図７におけるステップＳ１０２３の詳細な一例を示すフロー模式図である。 図７におけるステップＳ１０２３の詳細な一例を示すフロー模式図である。 図７におけるステップＳ１０２４の詳細な一例を示すフロー模式図である。 本出願の実施例による倉庫高速配置方法のさらなるフロー模式図である。 本出願の実施例による倉庫高速配置装置の構造模式図である。 本出願の実施例による電子機器の構造模式図である。

本出願の実施例の目的、技術案及び利点をより明瞭にするために、以下、本出願の実施例の図面を参照しながら、本出願の実施例の技術案を明瞭かつ完全に説明する。当然のことながら、説明する実施例は、本出願の実施例の一部に過ぎず、すべての実施例ではない。当業者が本出願の実施例に基づいて創造的な努力を必要とせずに想到し得るすべてのほかの実施例は、本出願の特許範囲に属する。

図１は、本出願の実施例による高速配設倉庫の模式図であり、図１には、倉庫の上面図が示されており、図１に示すように、該倉庫１００は、同図における、荷棚１０、パッキングエリア及びコンテナバインディングエリアを備え、倉庫には、ロボット２０が設けられ、ロボットは、荷棚１０の間の通路で移動して、貨物を荷棚に置くか、又は荷棚から取り出してパッキングエリアに搬送することができる。本出願の実施例では、荷棚１０は、少なくとも１つであってもよく、ロボット２０も少なくとも１つであってもよく、実際に使用されるとき、実際のニーズに応じて荷棚１０及びロボットの数を設定することができ、本出願では、それについて限定しない。

図１及び図２に示すように、荷棚１０は、収納箱１と４つの角柱２を備え、隣接する収納箱１は、互いに取り外し可能な接続構造を介して取り外し可能に接続することができ、収納箱１ごとに物品を置くための保管スペースが配置され、図２に示すように、図における取り外し可能な接続構造は、互いに対応するラッチ１２及びスロットを備え、ラッチ１２は収納箱１の上部に設けられ、スロットは収納箱１の底部に設けられる。使用する際に、複数の収納箱１を縦方向に積層して、ラッチ１２とスロットの嵌め合いにより、２つの収納箱１を安定的に接続することができる。また、本実施例による取り外し可能な接続構造は、構造がシンプルであり、迅速に着脱することができ、作業効率を向上させる。

本出願の実施例では、各々の荷棚には、少なくとも１組のマークがさらに設けられ、且つ、荷棚の外輪郭面には、少なくとも１つのマークが設けられる。本出願の実施例では、マークは、荷棚の外輪郭面を認識する役割を果たし、マークの位置が検出されると、荷棚の外輪郭面の位置が検出される。一実施例では、外輪郭面が地面に垂直な垂直面である場合、外輪郭面の位置は、地上での外輪郭面の投影線とされてもよい。

また、荷棚に１組のマークが設けられるとは、異なる荷棚のマークが異なるが、同一荷棚のマークには相関性があることを意味し、それによって、マークの組を確定することによって、該組のマークに対応する荷棚を確定することができる。

さらに、本出願の実施例では、荷棚を迅速に認識するために、荷棚の隣接する２つの外輪郭面の接続線の位置に２つのマークを設けてもよく、この場合、この２つのマークにより荷棚のコーナー位置が特定できる。本出願の一実施例では、マークは、荷棚に固定することができ、たとえば、図２に示す収納箱１の外面に固定される。本出願の一実施例では、図２に示すように、収納箱１の安定性を向上させるために、荷棚の４つの角のそれぞれには、１つの角柱２が設けられ、本実施例では、角柱２は、第１板体２１、第２板体２２、ベース２３及び支持部を備え、角柱２の詳細については、本出願と同一の日に出願した荷棚の出願書類を参照すればよいため、ここで詳しく説明しない。図２に示すように、角柱２には、マーク２４がさらに設けられ、角柱の第１板体２１及び第２板体２２のそれぞれには、角柱が属する荷棚の２つの外輪郭面を認識するために、マーク２４が設けられる。図２に示すように、荷棚１０は、ブラケット３をさらに備え、ブラケット３は、荷箱の下方に設けられ、且つ、複数の角柱２は、ブラケット３の周りに設けられている。ブラケット３は、荷箱の底面を支持して、角柱２の受ける圧力を分担し、荷棚をより安定的にすることができる。さらに、ブラケット３は、荷箱と地面を分離して、防潮の役割も果たす。

図３は、本出願の実施例による倉庫高速配置方法の一例を示すフロー模式図である。同図に示すように、該方法は、ステップＳ１０１〜Ｓ１０３を含み得る。
Ｓ１０１、倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、前記倉庫の荷棚レイアウト情報を決定する。

本出願の実施例では、倉庫情報は、倉庫面積、倉庫中扉の位置及び倉庫サイズを含み、ほかの実施例では、必要に応じて、たとえば、倉庫の高さ、又は倉庫の通路についての防火要件などの倉庫情報を追加してもよい。
本出願の実施例では、予め設定された倉庫配置ルールは、作業移動経路、荷棚間の間隔及び倉庫の壁からの荷棚の距離を含む。

作業移動経路とは、倉庫に荷棚を配設するときの方式であり、パッキングエリアが荷棚エリアの一側にある片側配設であってもよく、パッキングエリアが荷棚エリアの両側にある両側配設であってもよい。図１に示すように、図における作業移動経路には、片側配設の方式が使用されている。

本出願の実施例では、さまざまな倉庫情報と予め設定された倉庫配置ルールとをリストの形で対応付けることによって、倉庫情報が入力されると、対応する配置ルールが特定され、この配置ルールに従って倉庫の荷棚レイアウト情報が特定され得る。

また、倉庫における商品の需要情報、たとえば、商品のＳＫＵ数に基づいて、倉庫における荷棚を配設してもよく、商品のＳＫＵ数が大きい場合、荷棚数を増加するか、又は、荷棚の段数を増加するなどが考えられる。しかしながら、増加する場合には、安全性を確保しなければならない。

Ｓ１０２、前記荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に複数組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して前記倉庫の倉庫保管マップを作成する。

本出願の実施例では、該ステップを実行するにあたって、ロボットが倉庫内を移動するように直接制御し、ロボットのセンサにより収集されたデータに基づいて倉庫の倉庫保管マップを作成し得る。

作成された倉庫保管マップには、荷棚位置及び保管スペース位置が含まれる。

Ｓ１０３、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立する。

各々の保管スペースに対して１つの予め設定された保管スペースマークが予め設置されておき、倉庫保管マップが決定された後、予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける保管スペースを対応付けることができ、それによって、後で保管スペースマークによって対応する保管スペースの位置が特定できる。本出願の実施例では、該ステップは、前記予め設定された保管スペースマークをそれぞれに対応する保管スペースに直接固定することができ、図２に示すように、図における予め設定された保管スペースマークは１１である。

本出願の実施例による該方法では、倉庫を配置する際に、倉庫情報を入力するだけで、該倉庫に対応する荷棚レイアウト情報を高速で生成することができ、さらに、荷棚レイアウトが完了した後、倉庫の倉庫保管マップを迅速に作成し、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立することができる。該方法によれば、倉庫における荷棚を迅速に配置し、且つ、荷棚配置後に倉庫マップを迅速に作成することができ、配置済みの倉庫では、商品を荷棚の保管スペースに置くだけで、倉庫保管マップ、保管スペースマーク及び保管スペースの対応関係を利用してロボットによるピッキングを完了でき、イベント中に短時間内で急増する商品に対する電子商取引企業の需要に迅速に対応できる。

本出願の一実施例では、図４に示すように、前述ステップＳ１０１は、ステップＳ２０１〜Ｓ２０３を含み得る。
Ｓ２０１、前記倉庫面積、倉庫中扉の位置、倉庫サイズ、及び、作業移動経路に基づいて、前記倉庫の荷棚配設エリアを決定する。

本出願の実施例では、倉庫配設の事前知識ベースを予めに構築して、倉庫面積、倉庫中扉の位置、及び倉庫サイズと、作業移動経路との対応関係を確立してもよい。さらに、このステップでは、予め設定された対応関係を利用して、倉庫における荷棚配設領域を決定することができる。図１に示すように、図において、荷棚配設エリアは、図面における倉庫の下方にある。

Ｓ２０２、前記荷棚間の間隔及び倉庫の壁からの荷棚の距離に基づいて、荷棚配設エリアにおいて荷棚数を確定するとともに、荷棚同士の荷棚相対位置を決定する。

倉庫の再利用を考慮する場合、倉庫配設エリアに格納可能な最大荷棚数を確定し、次に荷棚数に基づいて荷棚同士の荷棚相対位置を決定する。

Ｓ２０３、前記荷棚配設エリア、荷棚数及び荷棚相対位置を前記荷棚レイアウト情報と決定する。

前述実施例では、倉庫を十分に利用するように荷棚が配設されているが、実際の場合は、事業者が倉庫を配置するときに、該倉庫の需要情報、たとえば、倉庫に保管する商品のＳＫＵ数を提供し、このため、本出願の一実施例では、前記倉庫情報には、前記倉庫に保管したい商品の需要情報である商品のＳＫＵ数がさらに含まれる。

本出願の一実施例では、図３に基づき、図５に示すように、該倉庫高速配置方法は、ステップＳ３０１〜Ｓ３０２をさらに含む。
Ｓ３０１、保管スペースに置かれた商品の属性情報を取得する。
商品の属性情報は、商品名、番号、メーカー、包装サイズなどを含むことができ、商品の属性情報は、商品を認識することに用いられる。
Ｓ３０２、保管スペースにおける商品の属性情報と保管スペースの予め設定された保管スペースマークとの対応関係を確立する。

上記対応関係を確立することによって、ユーザが電子商取引のプラットフォームを通じて注文すると、ユーザにより注文された商品の属性情報を取得することができ、さらに属性情報と予め設定された保管スペースマークとの対応関係から目標保管スペースマークを特定することができる。

本出願の一実施例では、図４に基づき、前述ステップＳ１０２は、以下のステップを含み得る。
前記荷棚間の間隔、倉庫の壁からの荷棚の距離、及び前記需要情報に基づいて、荷棚配設エリアにおいて荷棚数を確定するとともに、荷棚同士の荷棚相対位置を決定する。

需要情報が追加されているため、倉庫に荷棚を配設するときに、倉庫には、最大量の荷棚が配設されるのではなく、必要に応じて合理的に設けられる。倉庫の荷棚数が少ない場合、荷棚同士の荷棚相対位置を決定するときに、予め設定された荷棚配設ルールを利用してもよい。たとえば、図１に示すように、荷棚配設ルールとしては、パッキングエリアから下へ順次設けるか、又は、まずパッキングエリアの下方の左側に設け、左側の荷棚全体に亘って設けた後、パッキングエリアの下方の右側に設ける。

図６に示すように、本出願の一実施例では、該方法は、ステップＳ４０１とＳ４０２をさらに含み得る。
Ｓ４０１、１組ごとに少なくとも１つのマークを含む、各々の荷棚に対応する少なくとも１組のマークを生成する。
Ｓ４０２、前記１組のマークのうちの各々のマークの前記荷棚での固定位置を特定し、各々のマークとそれぞれの固定位置との対応関係を確立する。

図１及び図２に示すように、該方法では、マークを生成し、マークと荷棚における対応位置とを固定することによって、後でロボットを利用して該マークに基づいて荷棚における保管スペースを容易に特定する。

本出願の一実施例では、図７に示すように、前述ステップＳ１０２は、ステップＳ１０２１〜Ｓ１０２６を含み得る。
Ｓ１０２１、ロボットが倉庫内を移動するときに収集した検知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成する。

図１及び図２に示す形態によれば、倉庫に荷棚１０を取り外し可能に装着した後、倉庫において貨物を運搬するロボットを利用して、倉庫内を移動させ、ロボットが移動するときに、ロボットに設けられたセンサを利用して倉庫における情報を収集することによって、当該情報を利用して倉庫マップを復元することができる。

倉庫マップを復元するときに、倉庫における物体（荷棚や障害物などを含む）の位置、形状及びサイズなどが必要であるので、検知データは、倉庫における物体を探知するためのデータであり、本出願の実施例では、検知データはレーダーを用いて探知され得る。倉庫マップによれば、倉庫のどの位置に物体があるか、どの位置が通路であるかしか把握できず、それは、倉庫のラフマップである。

Ｓ１０２２、前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットの画像収集センサにより収集された荷棚にマーキングされたマーク情報を取得する。

ロボットには、画像収集センサがさらに設けられており、ロボットは、倉庫内を移動しながら、画像収集センサにより画像情報を収集し、画像情報により倉庫における物体の詳細な情報を処理する。たとえば、荷棚を分けるか、又は荷棚の保管スペースを分けるなどする。

本出願の実施例では、移動方位姿勢には、移動位置及び該移動位置での画像収集センサの姿態が含まれ、そのうち、移動位置はロボットを位置決めすることに用いられ、姿態は画像情報を収集するときのロボットの画像収集センサの角度及び方位を決定することに用いられる。

本出願の実施例では、荷棚のマークは、マークの位置を特定するためのものであり、マークは、予め設定された配列ルールを有するグラフィックコード、たとえば、二次元コード、Ａｐｒｉｌｔａｇ（エイプリルタグ）タグなどであってもよく、画像、たとえば、複数の点を含む画像であってもよく、さらに、識別コードは、文字、たとえば、数字又は字母などであってもよい。本出願の実施例では、マークはグラフィックコードとしてもよく、また、グラフィックコードは二次元コードとしてもよい。

該ステップでは、移動方位姿勢とマーク情報の取得は対応するものであり、つまり、移動方位姿勢とマーク情報は同時に取得される。たとえば、ロボットがＡ位置にある場合、Ａ位置の移動方位姿勢が取得されるとともに、Ａ位置にあるときに収集されるマーク情報が取得され、Ｂ位置に移動した場合、Ｂ位置の移動方位姿勢が取得されるとともに、Ｂ位置にあるときに収集されるマーク情報が取得され、このように、Ａ位置で取得される移動位置とＡ位置で取得されるマーク情報が対応する。

Ｓ１０２３、前記移動方位姿勢及びマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定する。

移動方位姿勢のうちの移動位置に基づいて倉庫におけるロボットの位置が特定でき、移動方位姿勢のうちの姿態及びマーク情報に基づいてロボットに対するマークの相対位置が特定でき、さらにロボットの位置及び相対位置に基づいて、マークのマーク位置が特定できる。

Ｓ１０２４、荷棚の予め設定された保管スペース情報及び前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップにおいて前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定する。

マークが荷棚の外輪郭面にあるため、マークの位置から荷棚の外輪郭の荷棚領域が特定できるが、荷棚の内部に関する情報は取得できない。本出願の実施例では、予め設定された保管スペース情報とは、荷棚における収納箱のサイズ、収納箱の数及び荷棚における収納箱の段数などである。

図８に示すように、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ及びｈという８個のマークの位置から、倉庫の地上の８個のマークの具体的な座標が取得され、また、対応する荷棚の４隅の間の直線距離が算出され得る。たとえば、（ａ，ｂ）と（ｃ，ｄ）との間の距離は４メートルであり、（ａ，ｂ）と（ｇ，ｈ）との間の距離は１．６メートルである。荷棚に予め設定された保管スペース情報は、荷棚における収納箱のサイズであり、たとえば、収納箱の幅は０．５メートル、長さは０．８メートルである。図９に示すように、倉庫の地面を二次元座標系とすれば、自動的に計算した結果、荷棚のＸ軸方向には８個の収納箱があり、Ｙ軸方向には、２個の収納箱がある。荷棚における異なる段構造に対して、各段の高さ情報を加算すると、収納箱である保管スペース位置の三次元座標が得られる。

したがって、該ステップでは、マーク情報及び予め設定された保管スペース情報に基づいて、荷棚の立体構造及び詳細を復元することができる。このため、荷棚における各々の保管スペースの保管スペース位置が特定できる。

Ｓ１０２５、前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定する。

該ステップでは、荷棚位置と保管スペース位置を倉庫マップに標識すると、倉庫の倉庫保管マップが得られ、倉庫保管マップには荷棚と保管スペース位置があるため、該倉庫保管マップはロボットマップとして利用することができ、商品を入庫するときに、商品と保管スペースを対応付けることによって、後でロボットを利用してピッキングする際に、倉庫保管マップを直接用いて商品の位置を自動的に特定できる。

該方法は、図１に示すロボットのロボットプロセッサによって実行されてもよいし、倉庫の対応する倉庫サーバー又は倉庫プロセッサによって実行されてもよく、それについては、本出願では限定しない。倉庫サーバー又は倉庫プロセッサにより実行される場合、ロボットにより収集したデータを倉庫サーバー又は倉庫プロセッサに伝送する必要がある。

本出願の実施例による方法では、荷棚が配設された倉庫の場合、ロボットが倉庫内を移動するときに、ロボットを利用して倉庫におけるセンシングデータを収集して倉庫マップを決定し、次に、ロボットの画像収集センサにより荷棚に設けられたマークのマーク情報を収集し、次にマーク情報に基づいて荷棚の荷棚位置及び荷棚の保管スペースの保管スペース位置を決定し、最後に、倉庫の倉庫保管マップを自動的に生成することができる。

該方法では、荷棚のマーク情報を補助として倉庫保管マップを作成することにより、倉庫に対する倉庫保管マップの作成速度を大幅に向上させることができ、そして、倉庫保管マップの作成過程に、人間の関与がないため、手動調整によるエラー問題を減らすことができる。したがって、本出願の実施例では、倉庫をインテリジェントにレイアウトする場合、倉庫の倉庫保管マップを迅速に作成できるとともに、倉庫保管マップにおける保管スペースの位置の精度が高い。

本出願の一実施例では、図７のステップＳ１０２５の後、該方法は、ステップＳ１０２６をさらに含み得る。
Ｓ１０２６、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと対応する保管スペース位置との対応関係を確立する。

予め設定された保管スペースマークは、荷棚の保管スペースを認識するものであり、図２に示すように、同図における各々の収納箱１には、１つの予め設定された保管スペースマーク１１がさらに設けられており、予め設定された保管スペースマーク１１は収納箱１に１対１で対応し、つまり、収納箱ごとに唯一な保管スペースマーク１１がある。

本出願の実施例では、該ステップは、図２に示すように、保管スペースマークをそれぞれに対応する保管スペースに直接固定してもよい。

本出願の実施例では、予め設定された保管スペースマークは、二次元コード、バーコードであってもよいし、文字列、たとえば、字母列又は数字列であってもよい。予め設定された保管スペースマークの形態にかかわらず、保管スペースを特定することが目的であるため、本出願の実施例では、保管スペース位置が特定された後、予め設定された保管スペースマークと保管スペース位置を対応付ける必要があり、それによって、この対応関係に基づいて保管スペースを迅速に特定できる。

本出願の一実施例では、図７に示すステップＳ１０２１の前に、図１０に示すように、該方法は、ステップＳ１００１とＳ１００２をさらに含み得る。
Ｓ１００１、前記倉庫において１つの原点を決定する。

本出願の実施例では、原点は、倉庫における任意の点であってもよく、実際の適用では、当業者により適宜選択することができる。後で倉庫における荷棚及び保管スペースを位置決めするために、通常、倉庫のコーナー領域における点を原点として選択する。図５に示すように、同図には、左上隅の領域における点を原点として選択する。

原点を決定する際に、ロボットの初期位置を原点としてもよく、原点位置に原点マークを敷設して、原点マークを認識することで原点を決定してもよく、原点マークは、二次元コード、バーコードなどであってもよい。
Ｓ１００２、前記原点に基づいて前記倉庫の倉庫座標系を構築する。

原点を決定した後、原点を基にして、倉庫地面に対応する倉庫座標系を作成することができ、倉庫座標系は二次元の平面座標系であってもよく、そして、前述図７に示すステップに記載の前記倉庫マップ、移動方位姿勢、マーク位置、荷棚位置及び保管スペース位置は、すべて前記倉庫座標系にある。図９に示すように、該倉庫座標系は、倉庫全体をカバーし得る。本出願の一実施例では、倉庫座標系のｘ軸及びｙ軸は、倉庫の外辺に平行となるようにしてもよい。

構築された倉庫座標系は、平面座標系であってもよく、この平面座標系に倉庫の高さであるｚ軸を追加すると、倉庫に対応する立体座標系となる。

本出願の一実施例では、図１１に示すように、前述ステップＳ１０２１は、ステップＳ１０２１１〜Ｓ１０２１３を含み得る。
Ｓ１０２１１、ロボットのレーダーにより走査された前記倉庫における物体の輪郭データを取得する。

本出願の実施例では、レーダー波の反射信号を利用して倉庫における物体を特定するため、輪郭データは、レーダー波の反射信号に基づいて算出された、レーダーに対する物体の方位及び距離、つまり、ロボットに対する方位及び距離である。

レーダーを用いて走査する場合は、シンプルで便利であるという利点があり、それは、倉庫における物体が多種多様であり、荷棚に加えて、積み上げられた貨物や障害物などがある可能性があるためである。レーダーを用いて走査すると、物体の詳細な情報にかかわらず、物体の輪郭を特定すればよい。

Ｓ１０２１２、前記輪郭データに基づいて前記倉庫における物体の形態データを作成する。

本出願の実施例では、形態データは、倉庫における物体の輪郭を示すものであり、平面座標系の場合は、形態データは平面におけるラインであってもよい。

Ｓ１０２１３、前記形態データに基づいて、前記倉庫座標系に前記倉庫の倉庫マップを作成する。

形態データに基づいて物体の形状を倉庫座標系に投影すると、倉庫の倉庫マップを得ることができる。

本出願の一実施例では、前記マークは識別コードを含み、前記マーク情報は識別コードの画像情報を含み、マークを位置決めするときに、三角測定法を用いて位置決めを行い、この場合、ロボットの２つの異なる位置でのデータを取得する必要がある。たとえば、ロボットがＡ点にある場合、対応する画像収集センサの姿態は第１移動方位姿勢であり、且つ識別コードの第１画像が収集され、ロボットがＢ点にある場合、対応する画像収集センサの姿態は第２移動方位姿勢であり、且つ識別コードの第２画像情報が収集される。

図６に示す実施例に基づき、図１２に示すように、図７に示すステップＳ１０２３は、ステップＳ１０２３１〜Ｓ１０２３４を含み得る。
Ｓ１０２３１、前記第１移動方位姿勢、第１画像情報及び前記画像収集機器の焦点距離に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの頂点の第１参照三次元座標を特定する。

本出願では、前述Ｓ１００２の説明のとおり、三次元座標は、倉庫座標系が立体座標系である場合の座標である。方位姿勢、画像情報及び焦点距離に基づいて点の三次元座標を算出することは、画像認識分野に一般的に使用されている手段であり、ここで詳しく説明しない。

Ｓ１０２３２、第２移動方位姿勢、第２画像情報及び前記画像収集機器の焦点距離に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの頂点の第２参照三次元座標を特定する。
前述ステップＳ１０２３１及びステップＳ１０２３２では、Ａ点及びＢ点のそれぞれで同一マークのマーク情報を収集し、異なる三次元参照座標を決定することができる。

Ｓ１０２３３、三角測定法によって第１参照三次元座標及び第２参照三次元座標に対して計算を行い、前記識別コードの頂点の前記倉庫座標系での三次元座標を得る。
三角測定法によれば、識別コードの各々の頂点の目標三次元座標を得ることができる。

Ｓ１０２３４、前記倉庫座標系における前記識別コードの頂点の目標三次元座標に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの平面座標を、前記マーク位置として算出する。

本出願の一実施例では、前記マークは識別コードを含み、前記マーク情報は識別コードの画像情報を含み、マークの位置決めは、ロボットの画像収集センサの深さ情報を用いて行われる。

図１３に示すように、図７に示すステップＳ１０２３は、ステップＳ１０２３５〜Ｓ１０２３７を含み得る。
Ｓ１０２３５、画像収集センサの深さ情報及び前記画像情報を利用して、前記画像収集センサ座標系に前記識別コードの頂点の第３参照三次元座標を算出する。

画像情報に基づいて識別コードの頂点の画像での座標（ｕ，ｖ）を特定することができ、仮に画像収集センサの座標系に対する識別コードの頂点の三次元座標Ｐｃ＝（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）であり、ここでＺｃが深さ情報であるとすれば、対応するＰｃは下式により算出し得る。
Ｘｃ＝Ｚｃ＊ｕ／ｆ
Ｙｃ＝Ｚｃ＊ｖ／ｆ
ここで、ｆはカメラの焦点距離値である。

Ｓ１０２３６、前記移動方位姿勢に基づいて、前記頂点の前記第３参照三次元座標を、前記倉庫座標系における目標三次元座標に変換する。

本出願の実施例では、画像センサの姿態がＴであり、この場合、目標三次元座標Ｐｗ＝Ｔ＊Ｐｃとなり、つまり、目標姿態が算出される。

三次元座標Ｐｃが画像収集センサの座標系にあるため、画像収集センサの移動姿態に基づいて変換を行うと、目標三次元座標を得ることができる。

Ｓ１０２３７、前記目標三次元座標に基づいて、前記識別コードの平面座標を、前記マーク位置として算出する。
本出願の一実施例では、図１４に示すように、前述ステップＳ１０２４は、ステップＳ１０２４１〜Ｓ１０２４３をさらに含み得る。
Ｓ１０２４１、同一組のマークに属するマーク位置に基づいて、前記同一組のマークに対応する荷棚の位置領域を特定する。

図９に示すように、各々の荷棚のマークが同一組のマークであるため、取得されたマーク情報に基づいて荷棚の位置領域が特定でき、図９には、荷棚の４隅が特定された後、この４隅により囲まれた領域が荷棚の位置領域である。

Ｓ１０２４２、前記予め設定された保管スペース情報のうちの１層の保管スペースの数に基づいて、前記位置領域を分けて、各層の保管スペースの平面座標を得る。

各々の荷棚に関しては、詳細に図８に示されており、図８に示すように、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ及びｈという８個のマークの位置から、倉庫の地上の８個のマークの具体的な座標が取得され、また、対応する荷棚の４隅の間の直線距離が算出され得る。たとえば（ａ，ｂ）と（ｃ，ｄ）との間の距離は４メートルであり、（ａ，ｂ）と（ｇ，ｈ）との間の距離は１．６メートルである。予め設定された保管スペース情報は、収納箱の幅が０．５メートルであり、長さが０．８メートルである場合、自動的に計算した結果、荷棚のＸ軸方向には、８個の収納箱があり、Ｙ軸方向には、２個の収納箱がある。平面座標は、図９のｘｙからなる平面座標系における座標である。

Ｓ１０２４３、保管スペースの平面座標を保管スペース位置とする。

前述実施例では、荷棚に設けられたマークを利用して、マークのマーク位置、荷棚位置及び保管スペース位置が特定でき、倉庫保管マップが作成された後、ロボットは倉庫保管マップに従って作動できるが、ロボットの実際の作動には、作動時間が経るにつれて、それによる位置決めには偏差が発生し、このときのマークの位置は確定されたものであるため、ロボットの移動中に、荷棚に設けられたこれらマークを利用して、ロボットの位置を校正することもできる。

図１５に示すように、該方法は、ステップＳ１３０１〜Ｓ１３０４をさらに含み得る。
Ｓ１３０１、ロボットが前記倉庫保管マップを利用してピッキングするときに、ロボットの位置決めシステムを利用して前記ロボットの倉庫における移動の位置決め位置を収集する。

本出願の実施例では、ロボットは、所定の時間間隔で、所定時間おきに位置決めの校正を１回行い、または、ロボットがピッキングする場合、位置ズレが発生すると位置校正を行ってもよい。

校正する際に、まず、ロボットがそれ自体の位置決めシステムを用いて収集した位置決め位置を校正の基礎として取得する。

Ｓ１３０２、ロボットが前記位置決め位置で収集した荷棚におけるマーク情報を取得し、前記マーク情報に対応するマーク位置に基づいて、前記ロボットの算出位置を算出する。

前述ロボットの位置に基づいてマークのマーク位置を算出する過程に示すように、逆に、マークのマーク位置が既知である場合、現在のロボットの算出位置を逆的に算出することができる。ここで位置の算出過程については詳しく説明せず、詳細については前述説明を参照すればよい。

Ｓ１３０３、前記算出位置と前記位置決め位置との間の位置偏差を算出する。

Ｓ１３０４、前記位置偏差を利用して、前記位置決め位置を校正する。

本出願の実施例では、偏差が発生したときに校正するか、または、必要に応じて位置偏差の許容範囲を設定し、位置偏差が予め設定された値より大きくなる場合にのみ校正する。

図１６は、本出願の実施例による倉庫高速配置装置の構造模式図であり、図１６に示すように、該装置は、具体的には、
倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、１組ごとに複数の保管スペースを含む前記倉庫の荷棚のレイアウト情報を決定するレイアウト情報決定モジュール００１と、
前記荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に複数組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して、荷棚位置及び保管スペース位置を含む前記倉庫の倉庫保管マップを作成するマップ作成モジュール００２と、
保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立する対応関係確立モジュール００３と、を備える。

本実施例による倉庫高速配置装置は、前述倉庫高速配置方法のすべてのステップを実行することで、前述倉庫高速配置方法の技術的効果を果たすことができ、具体的には、前述した倉庫高速配置方法に関連する説明を参照すればよく、説明の便宜上、ここで詳しく説明しない。

図１７は、本出願の実施例による電子機器の構造模式図であり、図１７に示すように、該電子機器は、具体的には、プロセッサ１３１０、メモリ１３２０及び送受信機１３３０を備える。

プロセッサ１３１０は、グラフィックプロセッサＧＰＵ、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、又はＣＰＵとハードウェアチップの組み合わせであってもよい。上記ハードウェアチップは、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ、ＰＬＤ）又はこれらの組み合わせであってもよい。上記ＰＬＤは、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ、ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、汎用アレイロジック（ｇｅｎｅｒｉｃ ａｒｒａｙ ｌｏｇｉｃ、ＧＡＬ）又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。

メモリ１３２０は、各種のアプリケーション、操作システム及びデータを記憶するために用いられる。メモリ１３２０は、記憶したデータをプロセッサ１３１０に伝送することができる。メモリ１３２０は、揮発性メモリ、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ、ＮＶＲＡＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ＲＡＭ、ＰＲＡＭ）、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ｍａｇｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ ＲＡＭ、ＭＲＡＭ）など、たとえば少なくとも１つのディスクストレージデバイス、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ、ＥＥＰＲＯＭ）、たとえばＮＯＲ型フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ、ＮＯＲ）又はＮＡＮＤ型フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ、 ＮＡＮＤ）のようなフラッシュデバイス、たとえばソリッドステートディスク（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｉｓｋ、ＳＳＤ）などの半導体デバイスを含み得る。メモリ１３２０は、また、上記種類のメモリの組み合わせを含んでもよい。

送受信機１３３０は、データを送信及び／又は受信することに用いられ、アンテナなどであってもよい。

前記各デバイスの作動過程は、以下のとおりである。
プロセッサ１３１０は、倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、１組ごとに複数の保管スペースを含む前記倉庫の荷棚のレイアウト情報を決定し、前記荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に複数組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して、倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置を含む前記倉庫の倉庫保管マップを作成し、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立する。

本実施例による電子機器は、前述倉庫高速配置方法のすべてのステップを実行することで、前述倉庫高速配置方法の技術的効果を果たすことができ、具体的には、前述した倉庫高速配置方法に関連する説明を参照すればよく、説明の便宜上、ここで詳しく説明しない。

本出願の実施例は、記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）をさらに提供する。ここでの記憶媒体には、１つ以上のプログラムが記憶されている。記憶媒体は、揮発性メモリ、たとえばランダムアクセスメモリを含むことができ、メモリも非揮発性メモリ、たとえば読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ、ハードディスク又はソリッドステートドライブを含むことができ、メモリは、また、上記種類のメモリの組み合わせを含んでもよい。

記憶媒体における１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサにより実行されることで、上記リアルタイム地面検出に基づく目標対象の検出機器側により実行される倉庫高速配置方法を実現することができる。

前記プロセッサは、メモリに記憶された倉庫高速配置方法の検出プログラムを実行することによって、倉庫高速配置機器側で実行される倉庫高速配置方法のステップとして、倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、１組ごとに複数の保管スペースを含む前記倉庫の荷棚のレイアウト情報を決定するステップと、前記荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に複数組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して、荷棚位置及び保管スペース位置を含む前記倉庫の倉庫保管マップを作成するステップと、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立するステップと、を実現する。

以上は、本発明の特定実施形態に過ぎず、当業者が本発明を理解又は実現できるようにするためのものである。これら実施例に対するさまざまな修正は、当業者にとって自明なものであり、本明細書で定義された一般的な原理は、本発明の主旨又は範囲を逸脱することなく、ほかの実施例によっても実装できる。したがって、本発明は、本明細書に示すこれら実施例に制限されず、本明細書で出願された原理及び新規な特徴と一致する最も広範な範囲に適合するべきである。

本出願の実施例による該方法では、倉庫を配置する際に、倉庫情報を入力するだけで、該倉庫に対応する荷棚レイアウト情報を高速で生成することができ、且つ、荷棚レイアウトが完了した後、倉庫の倉庫保管マップを高速で作成し、保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立することができる。該方法によれば、倉庫に荷棚を迅速に配置し、そして、荷棚配置後に倉庫マップを迅速に作成することができ、配置済みの倉庫では、商品を荷棚の保管スペースに置くだけで、倉庫保管マップ、保管スペースマーク及び保管スペースの対応関係を使用してロボットによるピッキングを完了でき、イベント中に短時間内で急増する商品に対する電子商取引企業の需要に迅速に対応できる。したがって、産業上の利用可能性がある。

Claims (10)

1. 倉庫高速配置方法において、
   倉庫の倉庫情報を取得した後、前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、１組ごとに複数の保管スペースを含む前記倉庫の荷棚のレイアウト情報を決定するステップと、
   荷棚レイアウト情報に従って前記倉庫に少なくとも１組の荷棚を配設した後、ロボットを利用して、倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置を含む前記倉庫の倉庫保管マップを作成するステップと、
   保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立するステップと、を含む倉庫高速配置方法。
2. 前記倉庫情報は、倉庫面積、倉庫中扉の位置及び倉庫サイズを含み、前記予め設定された倉庫配置ルールは、作業移動経路、荷棚間の間隔及び倉庫の壁からの荷棚の距離を含む、請求項１に記載の倉庫高速配置方法。
3. 前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、前記倉庫の荷棚レイアウト情報を決定する前記ステップは、
   前記倉庫面積、倉庫中扉の位置、倉庫サイズ及び作業移動経路に従って、前記倉庫の荷棚配設エリアを決定することと、
   前記荷棚間の間隔及び倉庫の壁からの荷棚の距離に基づいて、荷棚配設エリアにおいて荷棚数を確定するとともに、荷棚同士の荷棚相対位置を決定することと、
   前記荷棚配設エリア、荷棚数及び荷棚相対位置を前記荷棚レイアウト情報と決定することと、を含む、請求項２に記載の倉庫高速配置方法。
4. 前記倉庫情報は、前記倉庫に保管したい商品の需要情報をさらに含み、
   前記倉庫情報及び予め設定された倉庫配置ルールに従って、前記倉庫の荷棚レイアウト情報を決定する前記ステップは、
   前記荷棚間の間隔、倉庫の壁からの荷棚の距離及び前記需要情報に基づいて、荷棚配設エリアにおいて荷棚数を確定するとともに、荷棚同士の荷棚相対位置を決定することをさらに含む、請求項２に記載の倉庫高速配置方法。
5. ロボットを利用して前記倉庫における倉庫保管マップを作成する前記ステップは、
   ロボットが倉庫内を移動するときに収集した検知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成することと、
   前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットの画像収集センサにより収集された荷棚にマーキングされたマーク情報を取得し、前記倉庫には、少なくとも１つの荷棚が設けられ、各々の荷棚には、少なくとも１組のマークが設けられ、前記荷棚の外輪郭面には、少なくとも１つのマークが設けられることと、
   前記移動方位姿勢及びマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定することと、
   荷棚の予め設定された保管スペース情報及び前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップにおいて前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚の保管スペースの保管スペース位置を特定することと、
   前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定することと、を含む、請求項２に記載の倉庫高速配置方法。
6. 各々の荷棚に対応する、１組ごとに少なくとも１つのマークを含む少なくとも１組のマークを生成するステップと、
   前記１組のマークのうちの各々のマークの前記荷棚での固定位置を特定し、各々のマークとそれぞれの固定位置との対応関係を確立するステップと、をさらに含む、請求項２に記載の倉庫高速配置方法。
7. 保管スペースの予め設定された保管スペースマークと倉庫保管マップにおける各々の保管スペースとの対応関係を確立する前記ステップは、
   前記予め設定された保管スペースマークをそれぞれに対応する保管スペースに固定することを含む、請求項６に記載の倉庫高速配置方法。
8. 保管スペースに置かれた商品の属性情報を取得するステップと、
   保管スペースにおける商品の属性情報と保管スペースの予め設定された保管スペースマークとの対応関係を確立するステップと、をさらに含む、請求項１〜７のいずれか１項に記載の倉庫高速配置方法。
9. メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶され且つプロセッサにおいて実行可能なコンピュータプログラムを備え、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１〜７のいずれか１項に記載の倉庫高速配置方法を実現する、電子機器。
10. １つ以上のプロセッサにより実行されて請求項１〜７のいずれか１項に記載の倉庫高速配置方法を実現できる１つ以上のプログラムが記憶されている、記憶媒体。