JP6925443B2 - 店舗内の在庫レベルを追跡する方法 - Google Patents

Description

［関連出願のクロスリファレンス］
本出願は、２０１７年４月７日に出願された米国仮出願第６２／４８２，９０７号の利益を主張するものであり、その全体が参照により組み込まれている。

本出願は、２０１６年１１月９日に出願された米国特許出願第１５／３４７，６８９号、および２０１７年５月１９日に出願された米国特許出願第１５／６００，５２７号に関連するものであり、これらの両出願とも全体が参照により組み込まれている。

本発明は、一般的に、在庫追跡の分野に関し、より具体的には、在庫追跡の分野における店舗内の在庫レベルを追跡する新規かつ有用な方法に関する。

図１は、一方法のフローチャートである。 図２は、本方法の一変形例を示す図である。 図３は、本方法の一変形例を示すフローチャートである。 図４は、本方法の一変形例を示すフローチャートである。 図５は、本方法の一変形例を示すフローチャートである。 図６は、本方法の一変形例を示すフローチャートである。 図７は、本方法の一変形例を示すフローチャートである。

本発明の実施形態の以下の説明は、本発明をこれらの実施形態に限定するものではなく、むしろ当業者が本発明を創造し、使用できるようにすることを意図している。本明細書で説明されている変形例、構成、実装、実装例、および実施例は選択的なものであり、それらが説明する変形例、構成、実装、実装例、および実施例に限定されているわけではない。本明細書に記載の発明は、これらの変形例、構成、実装、実装例、および実施例いずれか、およびすべての並び替えを含む。

１．方法
図１および２に示すように、店舗内の在庫レベルを追跡する方法Ｓ１００は：ブロックＳ１１０において、ロボットシステムを送り出して、店舗全体の在庫構造に近いウェイポイントセットでスキャンルーチンを実行するステップと；ブロックＳ１２０において、ロボットシステムで第１の期間、店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートし、第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストし、第１の在庫構造に配置された製品ユニットに接続した無線識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録するステップと；ブロックＳ１３０において、第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップと；ブロックＳ１４０において、この製品ユニットリストと、店舗のプラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられた第１のターゲット在庫リストとの差に応じて、第１の無線スキャンパラメータセットとは異なる第２の無線スキャンパラメータセットを規定するステップと；ブロックＳ１５０において、ロボットシステムで第１の期間に続く第２の期間にわたって、第１の在庫構造に沿ってナビゲートし、第２の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストし、第１の在庫構造に配置された製品ユニットに接続した無線識別タグによって返信された第２の無線識別信号セットを記録するステップと；ブロックＳ１３２において、第２の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第２の製品ユニットリストを作成するステップと；ブロックＳ１７０において、第１の製品ユニットリストと第２の製品ユニットリストの組み合わせに基づいて、第１の在庫構造にストックされた製品のデジタルレポートを作成するステップと；を具える。

方法Ｓ１００の一変形例は：ブロックＳ１２０において、ロボットシステムで、第１の期間にわたって、店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートし、第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストし、第１の在庫構造に配置された製品ユニットに接続された無線周波数識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録するステップと；ブロックＳ１３０において、第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップと；ブロックＳ１６０において、第１の製品ユニットリストと、店舗のプラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストとの間の第１製品数量差を検出するステップと；ブロックＳ１７０において、第１の製品数量差に応答して、第１の在庫構造の在庫修正プロンプトを作成するステップと；を具える。

方法Ｓ１００のさらなる変形例は：ブロックＳ１２２において、ロボットシステムで、第１の期間にわたって、店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートし、第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストし、ブロックＳ１２０で第１の在庫構造に配置された製品ユニットに接続された無線周波数識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録し、第１の在庫構造の光学画像セットを記録するステップと；ブロックＳ１３０において、第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップと；ブロックＳ１２２において、光学画像セット内の第１の在庫構造上に配置された第２の製品ユニットセットを識別するステップと；ブロックＳ１６０において、第１の製品ユニットリストと、店舗のプラノグラムによって第１在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストとの間の第１製品数量差を検出するステップと；光学画像セット内の識別された第２の製品ユニットにおける製品ユニットの位置と、プラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられた製品の位置との間の第１の製品位置の差を検出するステップと；ブロックＳ１７０において第１の製品数量差および第１の製品位置の差に応じて、第１の在庫構造の在庫修正プロンプトを作成するステップと；を具える。

２．アプリケーション
一般的に、方法Ｓ１００のブロックは、システム（例えば、ロボットシステムおよび／またはローカルまたはリモートコンピュータシステム）によって実行され：ロボットシステムを送り出して、小売スペース（例えば、スポーツ用品店、衣料品店、ホームセンタ、食料品店など）全体の棚に配置された製品の画像を捕捉する；小売スペース全体の仕入れをした製品の上に配置した、あるいは、この製品に一体化したＲＦＩＤタグから回収した無線周波数識別データ（以下「ＲＦＩＤ」という）に基づいて、および、小売スペース全体の製品数量と位置を規定するプラノグラムに基づいて、小売スペース全体の製品の数量在庫構造（例えば、棚のスロット、吊り下げラック、収納スペースなど）に割り当てられた製品の在庫状況を決定する；および、小売りスペースについての在庫レポートを自動的に作成する；ことができる。特に、このシステムは方法Ｓ１００のブロックを自動的に実行して：初期スキャンパラメーターに従って小売スペース全体の定義されたウェイポイントで、在庫構造にストックされている製品からＲＦＩＤデータを回収するスキャンルーチンを実行する；これらのＲＦＩＤデータを製品識別子（例：在庫管理ユニット、または「ＳＫＵ」）に変換する；これらの製品識別子を、プラノグラムによって店舗内の在庫構造に割り当てられた製品在庫仕様と比較する；および、特定のウェイポイントにおいて以前のスキャンルーチンで回収された製品識別子が、ＲＦＩＤ値（あるいは「無線識別信号」）を、以前のスキャンルーチン中に不明瞭になった可能性のあるＲＦＩＤタグから回収するためのプラノグラムで定義された製品在庫仕様と十分に整合していない場合、これらのスキャンパラメータを調整し、調整済みスキャンパラメータに従って特定のウェイポイントでスキャンルーチンを選択的に繰り返し、これにより、小売スペースでのスキャンサイクル中にロボットシステムによって回収されたＲＦＩＤ値のリストの精度と完全性を向上させる。

したがって、方法Ｓ１００のブロックは、単一の低コストのモバイルＲＦＩＤ数量在庫インフラストラクチャ（例えば、「ロボットシステム」）によって実行され、小売スペース全体に分布している製品からアイテムレベルのＲＦＩＤ数量在庫データを収集できる。これによって、固定ＲＦＩＤ数量在庫インフラストラクチャの小売スペース内での固定電源およびネットワーク接続のインストールの必要性を削減または排除し、小売スペースのレイアウトまたはフォーマットが変わった場合の既存の固定ＲＦＩＤ数量在庫インフラストラクチャを交換または変更する必要性を削減または排除できる。むしろ、ロボットシステムは方法Ｓ１００のブロックを実行して、小売スペースを横断し、小売スペース全体のｎ個の分散箇所（「ウェイポイント」）で固定ＲＦＩＤインフラストラクチャの機能を実装できる。さらに、ロボットシステムは閉ループ制御を実装して、これらのウェイポイント（例えば、これらのウェイポイントで収集されたＲＦＩＤによって通知される）の近くで検出された実際の製品と、これらのウェイポイント近くにストックされると予想される（すなわち、小売スペースのプラノグラムで定義された）製品との違いに基づいて、店舗全体のウェイポイントにおいて実装されたスキャンパラメータを調整して、小売スペース全体にストックされている製品のＲＦＩＤタグから回収されたＲＦＩＤデータの高い完全性を達成することができる。したがって、ロボットシステムは、Ｓ１００の方法のブロックを実行して、小売スペース全体の在庫構造の手動ＲＦＩＤスキャンを模倣するが、回収したＲＦＩＤデータの精度、並びにＲＦＩＤデータを回収するときの、ロボットシステムの既知の位置と姿勢を向上させる閉ループ制御が追加されており、ロボットシステム（またはコンピューターシステム）がＲＦＩＤデータと融合して、店舗全体のＲＦＩＤタグ位置の２Ｄまたは３Ｄマップを再構築できる

小売スペースのＲＦＩＤベースのスキャンを実行中に、ロボットシステムはまた、小売スペース内の在庫構造のデジタル写真画像（以下「画像」）を収集し、２０１６年１１月９日に出願された米国特許出願第１５／３４７，６８９号に記載されているように、これらの画像を処理してこの在庫構造の製品ユニットの存在および配置を割り出すことができる。尚、この出願は参照によりその全体が本明細書に組み込まれている。次いで、ロボットシステム（またはコンピュータシステム）は、閉ループ制御を実装して、隣接する在庫構造の画像中で識別されるすべての製品が在庫構造に沿ったＲＦＩＤスキャンでも検出されるまで、ＲＦＩＤスキャンパラメータを調整することができる。ロボットシステムは、画像および／または画像ベースの在庫データを小売スペース全体で収集されたＲＦＩＤデータと融合させて、小売スペースの在庫状態の包括的なデジタルレポートを構築することもできる。このレポートは、デジタル写真画像からの製品の向きと対向データ；ＲＦＩＤデータに基づいてロボットシステム（例えば、棚にある他の製品によって）が視覚的に遮られている製品の量；および、ロボットシステムに視覚的にアクセス可能であるが、デジタル写真画像に基づいたこれらの製品とロボットシステム間の無線周波数信号を不明瞭にする材料（金属、液体など）を含む、あるいはこの材料で梱包されているその他の製品の量；を含む。

したがって、システムは：店舗全体の在庫構造のＲＦＩＤデータおよび／またはデジタル写真画像を収集する；これらのＲＦＩＤデータ画像を、ほぼリアルタイムで、店舗全体の在庫構造の現在の在庫状態へ変換する；店舗の在庫状態のデジタルレポートを作成する；ロボットシステムを具えている。特に、店舗の販売時点管理（または「ＰＯＳ」）システムを介して収集された販売データは、商品の盗難、破損した商品、紛失した商品、棚の商品の置き間違い、棚の商品の不適切な向き、または販売した製品ユニットの起点、はカウントしない。（例えば、炭酸飲料は店舗内の２５個所の独自の場所に保管されている可能性があるが、ＰＯＳでの炭酸飲料ユニットの販売は、これらの２５の独自の場所のうちのいずれから炭酸飲料ユニットが来たのかを示すことはできない）。しかしながら、ロボットシステムを派遣して、店舗全体の棚の画像を収集することによって、システムは：ＲＦＩＤデータを介して製品の量を含む床上在庫に、および／または、光学データを介して製品の向きと対向にリアルタイムでアクセスし；それに応じて、店舗全体の「穴」、置き間違えた製品、および在庫不足のスロットを検出し；リアルタイムでまたはスケジュールされた補充期間中などに、店舗内の在庫構造を補充するよう指示されたプロンプトを提供する；ことができる。したがって、システムは方法Ｓ１００を実装して：ＲＦＩＤのペン型スキャナを在庫構造の上で振ることなどによって、従業員が店舗の在庫を手動で取得する必要性を排除し；店舗のグローバル在庫状態および／またはグローバル在庫リストを自動的に作成し；固定的なＲＦＩＤスキャニング在庫システムの必要性を排除し；店舗内の電源やネットワークインフラストラクチャを変更する必要なく、店舗内の在庫構造のフォーマットとレイアウトの変更に対応する；ことができる。

（同様に、このシステムは方法Ｓ１００のブロックを実行して、恒久的な在庫技術を実装し、紛失、破損、盗難、置き間違い、棚上げされていない製品ユニットを考慮するなど、店舗全体の棚の製品ストックの（ほぼ）リアルタイムでの変化を記録することにより、店舗内の在庫の変化を把握することができる。）

３．ロボットシステム
スキャンサイクル中、ロボットシステムは、ウェイポイントにナビゲートし、以下に説明する方法Ｓ１００のブロックに従ってシステムによって処理を行い、スキャンルーチンを実行して、各ウェイポイントで、店舗の在庫構造のＲＦＩＤデータおよび／または画像を捕捉する。一般に、ロボットシステムは、図３に示すように店舗を自律的に横断し、無線周波数識別および／または光学データを捕捉し、ＲＦＩＤおよび光学データをコンピューターシステムにアップロードして、以下に説明する方法および手法に従って分析を行う、ネットワーク対応モバイルロボットを規定する。

代替的に、ロボットシステムは、局所的に、これらのＲＦＩＤ及び光学データを分析できる。さらに、コンピュータシステムは、ここでは、店舗全体のウェイポイント（ＲＦＩＤ問い合わせパラメータ、撮像パラメータ、ロボットシステムの向きを含む）を定義するものとしてここで説明され、ロボットシステムはこれらのウェイポイントに順次ナビゲートして、ＲＦＩＤ問い合わせパラメータと撮像パラメータを実行するものとして説明されている。しかし、コンピュータシステムは、代替的に、棚セグメント、棚構造、通路、在庫構造セットに沿った、または固定されたまたは変化する（例えば、パラメトリックまたはノンパラメトリック）ＲＦＩＤ問い合わせおよびイメージングパラメータを用いて店舗全体にわたって、連続スキャン経路を定義することができ；ロボットシステムは、ＲＦＩＤ問い合わせ信号をブロードキャストし、近くのＲＦＩＤタグから返信されてきたＲＦＩＤ値を記録し、および／またはこの経路に沿ってほぼ連続的に光学画像（例えばデジタル写真）を記録しながら、この連続スキャン経路に沿ってナビゲートできる。

図３に示す一実施形態では、ロボットシステムは：ベースと；ベースに配置した駆動システム（例えば、２つの駆動輪と４つの回転キャスタ対）と；電源（例えば、バッテリ）；マッピングセンサセット（例えば、前後のＬＩＤＡＲスキャンシステム）；マッピングセンサによって収集したデータを、ロボットシステム周囲の空間の２次元または３次元マップに変換するプロセッサ；ベースから垂直に延びるマスト；マストに配置したカメラセット（例えば、マストの右側に配置され、各カメラがズームおよびオートフォーカス機能を具えた７台のカラーカメラセット）；地理的空間位置センサ（例えば、ＧＰＳセンサ）；および／またはコンピュータシステム（例えば、リモートサーバ）から店舗のウェイポイントとマスターマップをダウンロードし、カメラで捕捉したＲＦＩＤデータおよび／またはデジタル写真画像とプロセッサで作成したマップをアップロードする、無線通信モジュールコンピュータシステム；を具える自律走行型車両を規定する。

ロボットシステムはまた、協働するＲＦＩＤアンテナとＲＦＩＤリーダを具え：問い合わせ信号をブロードキャストするとともに；問い合わせ信号によって励起されたＲＦＩＤタグからブロードキャストされた受信ＲＦ信号を収集して識別する。一変形例では、ロボットシステムは複数のＲＦＩＤアンテナを具える。例えば、ロボットシステムは、マストに沿った第１の位置で第１の分極方位に配置された第１のＲＦＩＤアンテナと；マストに沿った第２の位置に第２の分極方位に配置された第２のＲＦＩＤアンテナとを具える。この例では、第２の分極方位は、ロボットシステムの水平軸の周りで既知の角度（例えば９０°）だけ第１の分極方位から角度的にオフセットでき；第２の位置は、既知の距離（例えば、５０センチメートル）だけ第１の位置の上方に垂直にオフセットできる。スキャンルーチン中に、ロボットシステムは：第１及び第２のＲＦＩＤアンテナの両方をトリガして、問い合わせ信号をブロードキャストする；第１および第２の両方のＲＦＩＤアンテナを介してＲＦ信号を収集する；これらのＲＦ信号と関連するメタデータを、第１アンテナと第２アンテナ間の既知の線形オフセットに基づいて、これらのＲＦ信号の発信元であるＲＦＩＤタグの位置の２Ｄまたは３Ｄマップにコンパイルする；ことができる。さらに、第１のアンテナによってブロードキャストする問い合わせ信号の伝播平面に平行な特定のＲＦＩＤタグは、ロボットシステムにＲＦ信号を返信しないことがあるが、第２のアンテナが第１のアンテナから角度的にオフセットされているため、特定のＲＦＩＤタグは第２のアンテナによってブロードキャストされた問い合わせ信号の伝播平面に対して必然的に非平行である。したがって、ロボットシステムは、このセット内の一方のＲＦＩＤアンテナから見えないＲＦＩＤタグを含めて、より大きな割合の近くのＲＦＩＤタグからＲＦ信号の収集を可能にするために、２つ（またはそれ以上）の非並列ＲＦＩＤアンテナを具えていてもよい。

図３に示すように、ロボットシステムはマストの左側にある２台の垂直オフセットカメラとマストの右側にある２台の垂直オフセットカメラなど、マストに静的に取り付けられたカメラを具えていてもよい。ロボットシステムは、追加でまたは代替的に、マストの左側にあり、第１の垂直走査アクチュエータによってサポートされている１台のカメラや；マストの右側にあり第２の垂直スキャンアクチュエータによってサポートされている１台のカメラ；といった、関節式カメラを具えていてもよい。さらに、各カメラはズームレンズや広角レンズなどを具えていてもよい。

しかしながら、ロボットシステムは、その他の形態を規定してもよく、店舗環境全体にわたって自律航法および画像捕捉をサポートするそのほかのサブシステムまたは要素を具えていてもよい。

４．階層と用語
「製品に対向する」は、本明細書では、以下に説明する在庫構造上のスロットに指定された製品の側部（例えば、特定のＳＫＵまたは他の製品識別子）を意味する。「プラノグラム」は、本明細書では、店舗内の棚構造の上の小売製品の目標配置を示すグラフィック表現、図、またはモデルを意味する。例えば、ある店舗のプラノグラムは、店長または企業の代表者が定義して、データベースに保存し、方法Ｓ１００，Ｓ１００のブロックを実行するコンピュータシステムからアクセスできる。代替的に、事前に定義されたプラノグラムが利用できない店舗の場合、以下に説明するように、コンピュータシステムはロボットシステムと連携して、店舗内の棚の小売商品に配置されたＲＦＩＤタグからＲＦＩＤデータ（ＵＰＣ値、ＥＰＣ値など）を収集することができ、コンピュータシステムは、これらのＲＦＩＤデータと、これらのＲＦＩＤデータにリンクした製品データに基づいて、店舗全体の棚のプラノグラムを（再）構築することができ；システムは、この「構築された」プラノグラムを実装して、店舗全体の在庫レベルの経時的な変化を検出することができる。

「リアノグラム」は、本明細書では、店舗内（例えば、店舗全体にわたる）の複数の棚構造を表す複数のプラノグラムの集合を意味する。プラノグラム（または複数のプラノグラム）に視覚的に記録された製品識別、配置、および向きのデータは、対応するテキストの製品配置スプレッドシート、スロットインデックス、あるいはその他の店舗データベース（以下「製品配置データベース」）に記録することもできる。

「スロット」は、本明細書では、製品の１またはそれ以上のユニットを含む、１つの対向する製品による占有に指定された棚の一セクションを意味する。「棚」は、本明細書では、１またはそれ以上のスロットにまたがる１つの側面（例えば、４フィート幅の水平面）を意味する。「棚セグメント」は、本明細書では、１またはそれ以上の棚を含む棚構造の１列を意味する。「棚構造」は、本明細書では、１またはそれ以上の棚セグメントの列を意味する。「通路」は、本明細書では、２つの対向する棚構造の間の主要路を意味する。「店舗」は、本明細書では、１またはそれ以上の棚構造と１またはそれ以上の通路を含む施設を意味する。さらに、「在庫構造」は、本明細書では、店舗内に配置され：棚構造；棚ユニット；（例えば、１または複数の）スロットセット；壁掛けラック；自立ラック（例えば、吊り下げ式衣料ラック）；キャビネットセット；床冷蔵ユニット；またはテーブル、その他；といった１またはそれ以上の製品の１またはそれ以上のユニットを保管するように構成された構造を意味する。

「製品」は、本明細書では、特定の製品識別子に関連付けられた商品のタイプ（例えば、「ＳＫＵ」、「ＥＰＣ」、または「ＵＰＣ」）を意味する。「ユニット」または「製品ユニット」は、本明細書では、１つのＳＫＵ値に関連する１つのパッケージ商品といった、製品インスタンスを意味する。本明細書では、「アドレス」は、店舗のプラノグラム（または製品位置データベースなど）に格納された対応する通路、棚構造、棚セグメント、棚、スロット、および／またはその他のデータへのポインタを意味する。

本明細書では、方法Ｓ１００の様々なブロックは、コンピュータシステム（例えば、リモートサーバ）によって実行されるものとして説明されている一方で、方法Ｓ１００のその他のブロックは、店舗に提供されているロボットシステムによって実行されるものとして説明されている。ただし、方法Ｓ１００のブロックの様々な組み合わせは、店舗（または小売スペース、倉庫など）に配置された１つ以上のロボットシステム、ローカルコンピュータシステム、または他のローカルまたはコンピュータステムまたはデバイスによって、局所的に実行できる。

５．ロボットシステム送出
方法Ｓ１００のブロックＳ１１０には、ロボットシステムを送り出して、店舗全体の在庫構造の近位にある（または在庫構造に沿って連続的な）ウェイポイントセットにおいてスキャンルーチンを実行すると記載されている。一般的に、図４に示すように、ブロックＳ１１０では、ロボットシステムの位置と方向、初期ＲＦＩＤスキャンパラメータ、および／または初期光学スキャンパラメータを、それぞれ定義する一連のウェイポイントをコンピュータシステムによって作成し、ロボットシステムにロードして、ブロックＳ１２０で実行する。

米国特許出願第１５／３４７，６８９号に記載されているように、コンピュータシステムは、店舗全体のウェイポイントセットと、これらのウェイポイントの順序を定義することができる。例えば、コンピュータシステムは、それぞれがロボットシステムの位置（例えば（ｘ，ｙ）位置）と、店舗に割り当てられた座標系に対するロボットシステムの向きを定義するウェイポイントセットを作成できる。

５．１ プラノグラムからの自動設定
以下に説明する例のように、コンピュータシステムは、店舗の既存のプラノグラムを活用して：ＲＦＩＤスキャンおよび／または光学スキャン用の在庫構造を選択的に指定する；スキャンサイクル（または「サイクルカウント」）中にロボットシステムがこの在庫構造の製品ユニットのＲＦＩＤタグを問い合わせる、速度、問い合わせ電力、在庫構造から距離を設定する；および／または、スキャンサイクル中にロボットシステム内のすべてのまたは選択したカメラを介して在庫構造の光学画像を記録することができる位置と方向を指定する。より具体的には、ロボットシステムが店舗内で第１のスキャンサイクル（または「第１のサイクルカウント」）を実行する前に（または、店舗が再構築または再配置された後、ロボットシステムが店舗内で第１のスキャンサイクルを実行する前）、図４および５に示すように、システムがプラノグラムに格納されたデータに基づいて、店舗の在庫構造の初期ＲＦＩＤおよび／または光学スキャンパラメータを自動的に構成できる。

一実装例では、コンピュータシステムは：店舗の現在のプラノグラムによって在庫構造に割り当てられた製品ユニット（例えば、ＳＫＵ）の目標在庫リストを集め；製品データベースを照会して、これらの製品の現在のバージョンや６ヶ月までのバージョンなどについて、ターゲット在庫リストのどの製品がＲＦＩＤタグまたは製品パッケージに組み込んだＲＦＩＤタグを統合したのかを決定する。したがって、この実装例では、在庫構造に割り当てられた少なくとも１つの製品がＲＦＩＤタグを組み込むように決定された場合、コンピュータシステムは、ロボットシステムが、在庫構造の全長、これらのＲＦＩＤタグの付いた製品を含む在庫構造のセグメント、またはこれらのＲＦＩＤタグの付いた製品を含む在庫構造の単数スロット、を問い合わせたと特定できる。したがって、ロボットシステムは、店舗でスキャンサイクルを実行しながら、この在庫構造に配置されたこれらのＲＦＩＤタグ付き製品から、製品の数量やおおよその位置などを含む識別情報を収集できる。ロボットシステムは、このスキャンサイクル中に在庫構造の光学画像を記録することもできる。コンピューターシステムは、このスキャンサイクル中に在庫構造によって記録された光学データとＲＦＩＤデータの両方を合わせて、以下に説明するように、これらの光学データからＲＦＩＤタグでタグ付けされていない製品の量を推定し；これらのＲＦＩＤデータからＲＦＩＤタグ付き製品の量を確認し：これらの光学データから在庫構造の秩序を特徴付ける。

しかしながら、コンピュータシステムが、在庫構造に割り当てられた製品がＲＦＩＤタグを具えていないと判断した場合、コンピュータシステムは、ロボットシステムが、この在庫構造を横断しながらＲＦＩＤ問い合わせ信号をブロードキャストするのではなく、ただ在庫構造の光学画像を記録するだけにするように指定できる。したがって、コンピュータシステムは、在庫構造に沿って移動しながらロボットシステムによって記録された光学データのみに依存して、この在庫構造についてのＲＦＩＤタグでタグ付けされていない製品の量を推定し、この在庫構造の秩序を特徴付けることができる。

代替的に、ロボットシステムは、スキャンサイクル中に在庫構造に沿って経路を移動しながら、在庫構造の光学画像を記録し、ＲＦＩＤ問い合わせ信号をブロードキャストし、返ってきたＲＦＩＤ値（および他のメタデータ）をデフォルトで記録できる。これらのＲＦＩＤデータを収集することにより、在庫構造に割り当てられたＲＦＩＤタグ付き製品がなくても、ロボットシステムは在庫構造に沿って経路を移動しながら、コンピュータシステムが：自身のＲＦＩＤタグがついていれば、在庫構造を検出して追跡し；近くに配置されたその他のＲＦＩＤタグ付きインフラストラクチャを追跡し；スキャンサイクルの時点で在庫構造に不適切に配置されたＲＦＩＤタグ付き製品を検出するようにできる。

このように、スキャンサイクル中に在庫構造（または在庫構造の特定のセグメントまたは特定のスロット）がロボットシステムによるＲＦＩＤ問い合わせに指定されると、コンピュータシステムはロボットシステムの在庫構造に対するオフセット距離と、ロボットシステムの問い合わせ電力を計算することもできる。例えば、コンピュータシステムは、ロボットシステム上のＲＦＩＤアンテナの既知の配置を所与とするなどして、ロボットシステムから、ロボットシステムのＲＦＩＤアンテナの視野内で隣接する在庫構造の一番上の棚と一番下の棚に製品を配置している在庫構造までの最小オフセット距離を設定できる。在庫構造の各セクションについて、システムは、ロボットシステムによってブロードキャストされた問い合わせ信号が、在庫構造の全高にわたって、ＲＦＩＤタグ付き製品に十分に電力を供給して、計算されたオフセット距離があればＲＦＩＤ値をロボットに返信することができる、問い合わせ電力を設定できる。在庫構造の各セクションにおける問い合わせ電力を計算するために、コンピューターシステムは、在庫構造のこのセクションに割り当てられたＲＦＩＤタグ付き製品の密度、在庫構造のこのセクションに割り当てられた製品の材料または密度、および／またはロボットシステムとＲＦＩＤタグ付き製品との間の無線信号の伝播に影響を与える可能性のある在庫構造の材料またはレイアウト（例えば、金属棚、木製ディスプレイパネル）も考慮することができる。コンピュータシステムは、追加でまたは代替的に、店舗全体の在庫構造のオフセット距離と既知の位置がある場合など、ロボットシステムが隣接する在庫構造のＲＦＩＤタグ付き製品からＲＦＩＤ値を受信できない最大問い合わせ電力を計算することができ、これによって、ロボットシステムが所定の時間に単一の在庫構造に配置されたＲＦＩＤタグを問い合わせて、単一の在庫構造をスキャンする間の、ＲＦＩＤ値の不一致を減らすことができる。同様に、コンピュータシステムはパラメトリックモデルを実装して、ロボットシステムから在庫構造までのオフセット距離と、前述のパラメータのいずれかに基づいて在庫構造をスキャンする問い合わせ電力を計算できる。

このように在庫構造について設定されたオフセット距離および問合せ電力を用いて、コンピュータシステムは、ＲＦＩＤタグ付き製品の密度に対して反比例し、数量在庫構造に割り当てられた問い合わせ電力に反比例するといった、在庫構造についてのスキャン速度および問合せ頻度を設定することもできる。

さらに、以下に説明するロボットシステムが在庫構造の光学画像を記録する変形例では、コンピュータシステムはその在庫構造からＲＦＩＤタグを除く製品ユニットを検出し、および／または、在庫構造上の製品ユニットの秩序を追跡し、コンピュータシステムは：数量在庫構造の高さに基づいてロボットシステムから在庫構造までのオフセット距離（例えば、プラノグラムに保存）と、ロボットシステムのカメラの特徴を設定し、ロボットシステムの視野内の在庫構造の全高を特定し；次いで、この画像ベースのオフセット距離に基づいて、在庫構造に沿ってロボットシステムのＲＦＩＤ問い合わせ電力、ＲＦＩＤ周波数、およびスキャン速度を設定する。

しかし、このシステムは、在庫構造の初期ＲＦＩＤスキャンパラメータを計算するその他の方法または技術を実装することができる。したがって、ロボットシステムは、店舗のプラノグラムに格納されているデータに基づいて、在庫構造の初期ＲＦＩＤスキャンパラメーターを計算できる。後に、ロボットシステムは、店舗内の第１のスキャンサイクルで在庫構造をスキャンするときに、これらの初期ＲＦＩＤスキャンパラメータを実装できる。このスキャンサイクル中にロボットシステムによって収集されたデータに基づいて、ロボットシステムおよび／またはコンピュータシステムは、ＲＦＩＤ問い合わせ電力、在庫構造からのオフセット距離、在庫構造に沿ったスキャン速度、および／またはスキャン頻度を変更して、ロボットシステムの在庫構造の在庫精度と在庫速度を改善する。

コンピュータシステムは、これらの方法を実装して、店舗のプラノグラムに保存されたデータに基づいて、店舗内のその他の在庫構造のそれぞれについての初期ＲＦＩＤスキャンパラメータを計算できる。ロボットシステムとコンピュータシステムは同様に協働して、店舗内のスキャンサイクル中にロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤデータに基づいて、店舗内の各在庫構造のこれらのＲＦＩＤスキャンパラメータを修正できる。

５．２ ウェイポイント
一実施形態において、このシステムは、店舗全体のウェイポイントの順序集合セットを定義することができ、各ウェイポイントにＲＦＩＤ（および光学）スキャンパラメータを書き込むことができる。店舗のウェイポイントを作成する際、コンピューターシステムは、対象の在庫構造からウェイポイントをオフセットし；対象の在庫構造に沿ってウェイポイントの密度を定義し；在庫構造のタイプ、そのほかの在庫構造への近接度、プラノグラムによって対象の在庫構造に割り当てられた製品タイプ、その他に基づいて、初期の問い合わせ信号の電力レベルを設定できる。

例えば、プラノグラムが、在庫構造のある領域に金属を含む製品または金属包装で包まれている製品があることを示している場合、コンピュータシステムは、光学スキャンのみのために在庫構造のこの領域に隣接するウェイポイントにフラグを立てることができる。別の例では、プラノグラムが在庫構造のある領域に厚いまたは密度の高い材料（例えば、ジーンズ、ドライランドリー洗剤の箱、ボトル入り飲料）を含む製品が存在することを示している場合、コンピューターシステムは在庫構造のこの領域より近くにより高密度のウェイポイントを定義し、これらのウェイポイントのデフォルト出力電力レベルを高く設定して、在庫構造のこの領域内の製品の材料および密度を考慮して、これらのウェイポイントの近くのＲＦＩＤタグに到達するのに十分な問い合わせ信号の電力を確保する。さらに別の例では、別の在庫構造が関心のある在庫構造に特に近いことをプラノグラムが示す場合、ロボットシステムは、その関心のある在庫構造により近いウェイポイントを定義し、これらのウェイポイントの初期出力電力レベルを低く設定して、これらのウェイポイントにおける問い合わせ信号のブロードキャストが、この近くの在庫構造に置かれた製品に配置されたＲＦＩＤタグへ流出することを防止する。別の例では、プラノグラムが、関心のある在庫構造が金属（スチールなど）である、および／または、この在庫構造に高密度の製品がストックされていることを示している場合、コンピュータシステムはこの在庫構造に沿ったウェイポイントに対してより高い初期出力電力レベルを設定して、在庫構造の材料と在庫構造上の製品の予想される密度を考慮して、ＲＦＩＤタグに到達するのに十分な問い合わせ信号の電力を確保する。

別の例では、コンピュータシステムは、靴棚に沿って位置する在庫構造を識別し、店舗のプラノグラムに含まれるデータに基づいて、靴の箱が在庫構造内の小箱にストックされていると判断できる。この例では、コンピューターシステムは、次いで、在庫構造内の小箱の各列に沿って中心にあるウェイポイントセットを定義し、これらの各ウェイポイントにおいてブロードキャストされる問い合わせ信号に高出力レベルを設定して、これらの箱にストックされている靴底に集中したＲＦＩＤタグが、これらのウェイポイントを占めるロボットシステムに戻して無線信号をブロードキャストするのに十分な電力が供給する。同様の例では、コンピューターシステムは、店舗のプラノグラムに含まれるデータに基づいて、在庫構造がハンギングシャツがストックされているハンギングラックを表すことを決定し；次いで、在庫構造を囲むウェイポイントのシーケンスを定義し；これらの各ウェイポイントにおいて、在庫構造及びロボットシステムにストックされている製品間の材料の密度が低い場合、これらの各ウェイポイントでブロードキャストしたより低い問い合わせ信号の出力レベルを特定する。さらに別の例では、コンピュータシステムは：店舗のプラノグラムに基づいて、缶詰がストックされている在庫構造を認識し；この在庫構造にＲＦＩＤスキャンに適さないというラベルを付け；この在庫構造に沿って規定されたウェイポイントに、光学スキャンのみのトリガのラベルを付ける。

したがって、コンピュータシステムは、店舗のプラノグラムに保存されている製品および在庫構造データに基づいて、店舗全体の在庫構造に沿った（または取り囲む）ウェイポイントセットを定義することができ、各ウェイポイントを初期スキャンパラメータセットに関連付けることができる。特に、コンピューターシステムは各ウェイポイントに：ウェイポイントによって特定された元の位置と方向からの初期の線形オフセットおよび角度オフセット（０、０、０°）で；このウェイポイントにおける問い合わせ信号ブロードキャストの初期出力電力レベルで；および、そのウェイポイントにおいてＲＦＩＤスキャンおよび／または光学スキャンが行われるかどうか、などでラベル付けすることができる。しかし、コンピュータシステムは、その他の方法や手法を実装して、店舗の各ウェイポイントについて、ウェイポイントセットと初期スキャンパラメータセットを定義できる。

次いで、コンピュータシステムは、無線コンピュータネットワーク接続を介するなどして、これらのウェイポイントおよび初期スキャンパラメータをロボットシステムにアップロードすることができる。

５．３ 連続スキャン
代替的に、コンピュータシステムは、連続経路に沿って、パラメトリックまたはノンパラメトリックオフセット距離、問い合わせ電力、ロボットシステム速度、および／または問い合わせ頻度などの固定または変動ＲＦＩＤ問い合わせ（および画像化）パラメータを用いて、棚セグメント、棚構造、通路、在庫構造セットに沿った、あるいは店舗全体にわたる連続経路を定義することができる。

６．スキャンサイクル＋スキャンルーチン
方法Ｓ１００のブロックＳ１２０は、ロボットシステムにおいて、第１のスキャンパラメータセットにアクセスし、この第１のスキャンパラメータセットに従ってウェイポイントセットの第１ウェイポイントへナビゲートし、第１のスキャンパラメータセットに応じて無線周波数問い合わせ信号を出力し、第１のウェイポイントに隣接する第１の在庫構造に配置された製品と対になっているＲＦＩＤタグから第１の識別信号セットを収集する、ステップについて記載している。一般に、図１、４、および６に示すように、ブロックＳ１２０で、ロボットシステムはウェイポイントにナビゲートし、このウェイポイントにロボット自身を方向付けて、ウェイポイントに関連する初期スキャンパラメータに従って問い合わせ信号を出力し、インバウンドＲＦ信号を記録（初期スキャンパラメータで指定されている場合は、隣接する在庫構造の１またはそれ以上の画像を記録）し、次いで、コンピューターシステムによって設定されたウェイポイント順序に従って、自律車両が現在のスキャン用に特定された各ウェイポイントでスキャンルーチンを完了するまで、次のウェイポイントについてこのプロセスを繰り返す。

一実施形態では、現在のスキャンサイクルで特定されたウェイポイントでスキャンルーチンを実行するときに、ロボットシステムは：インバウンドＲＦ信号を収集し；インバウンドＲＦ信号から個々のＲＦＩＤ値（ＵＵＩＤなど）を分離し；これらのＲＦＩＤ値をメモリに保存し；各ＲＦＩＤ値をメタデータにタグ付けする、あるいはリンクさせる。例えば、ロボットシステムは：対応するインバウンド信号の電力；インバウンドＲＦ信号の到着時間または時間差；インバウンドＲＦ信号を受信したＲＦＩＤアンテナの識別子または既知の位置と方向；インバウンドＲＦ信号が受信されたウェイポイントの独自の識別子；インバウンドＲＦ信号が受信されたときのロボットシステムの実際の位置と方向；現在の時刻と日付；店舗の独自の識別子；ＩＤ、その他によって、ＲＦＩＤ値を次のタグを付けすることができる。

６．１ ウェイポイントごとの複数スキャンルーチン
一変形例では、ロボットシステムは、１のウェイポイントで独自の位置および／または向きで複数のスキャンルーチンを実行する。例えば、第１のウェイポイントで、ロボットシステムは：上述したように、第１のスキャンルーチンを、元の位置と方向から初期線形と角度オフセット（０，０，０°）および第１のウェイポイントで指定された初期出力電力レベルで実行する；次いで、元の位置と方向から２番目の線形および角度オフセット（０，−１０ｃｍ，＋１５°）で、および初期出力電力レベルより５％高い出力電力レベルで、２番目のスキャンルーチンを実行する。上述したように、ロボットシステムは、第１および第２スキャンルーチン中に記録された各ＲＦＩＤ値に、対応するスキャンルーチン中のロボットシステムの実際の位置と向き、および対応する問い合わせ信号の出力レベルを含む関連メタデータでタグ付けできる。

この変形例では、ロボットシステムは、１つのウェイポイントにおけるスキャンルーチン間の：ウェイポイントによって定義される元の位置からの線形オフセット（すなわち、関心のある隣接在庫構造からの距離）；ウェイポイントによって定義された元の方向からの角度オフセット（すなわち、隣接する在庫構造の製品ユニットと対になっているＲＦＩＤタグからの角度オフセット）；および出力電力レベル；その他、の１またはそれ以上の調整を含む、ウェイポイントごとの複数のスキャンルーチンを実行することができる。このように、１のウェイポイントにおける異なるスキャンパラメータに従って複数のスキャンルーチンを実行することにより、自律車両は、ウェイポイントにおけるロボットシステムによる問い合わせ信号のブロードキャストが、隣接する在庫構造の製品ユニットのほぼすべてのＲＦＩＤタグを励起して、それにより、これらのＲＦＩＤタグがＲＦＩＤ値を確実にロボットシステムに返信して、システムが在庫構造についての在庫を正確に記録できるようになる、可能性が高まる。

ロボットシステムがウェイポイントで１またはそれ以上のスキャンルーチンを完了すると、ロボットシステムは次のウェイポイントにナビゲートし、その店舗用に定義されたその他の各ウェイポイントにこのプロセスを繰り返す。

７．製品の識別
方法Ｓ１００のブロックＳ１３０は、第１の識別信号セットに基づいて第１の在庫構造に配置された製品ユニットのリストの作成について記載している。一般的に、ブロックＳ１３０では、ロボットシステムは、無線コンピュータネットワーク接続などを介して、１またはそれ以上のスキャンサイクル中に収集されたＲＦＩＤ値（例えば、ＵＵＩＤ）をコンピュータシステムにオフロードすることができ、コンピュータシステムは、製品（例えば、「ＳＫＵ」）およびこれらの各ＲＦＩＤ値に対応する関連データを認識することができる。例えば、ブロックＳ１３０で、コンピューターシステムは、図１及び４に示すように、第１の在庫構造に保管されている独自の在庫管理ユニットの数量を含む製品単位のリストを、在庫管理ユニットとネームマッピングシステムに保存された独自の無線識別信号の間の関連に基づいて、在庫構造に沿ったパスまたはウェイポイントを移動しながらロボットシステムによって収集されたＲＦ信号から作成できる。

一実施形態では、ロボットシステムは、ＲＦＩＤ値および関連するメタデータをリアルタイムでコンピュータシステムにアップロードし；各ＲＦＩＤ値について、コンピュータシステムは、ＲＦＩＤ値をネームマッピングデータベースに渡して、ＲＦＩＤ値にリンクしている製品ユニットのＳＫＵと関連データ（例えば、シリアル番号、サプライヤＩＤ、製造日など）を取得する。代替的に、ロボットシステムがドックに戻る、あるいはロボットシステムが（実質的に）最も強力な無線コンピューターネットワーク接続を示す店舗内の場所に到達するなど、スキャンルーチン（すなわち、店舗用に定義された各ウェイポイントにおける１またはそれ以上のスキャンサイクル）が完了すると、ロボットシステムはＲＦＩＤ値と関連メタデータをコンピューターシステムにアップロードできる。

さらなる代替として、コンピュータシステムは、店舗に在庫があることが知られている製品の製品データとＲＦＩＤ値との間のリンクを含むネームマッピングデータベースを維持し、店舗のスキャンルーチンを実行する前にこのネームマッピングデータベースをロボットシステムにプリロードすることができ；したがって、ロボットシステムは、店舗全体に実行されるスキャンサイクル中に収集された各ＲＦＩＤ値についてのＳＫＵとその他の製品データにアクセスする前述の方法と手法を実装できる。

８．ＲＦＩＤタグの位置
図４および図６に示す一変形例では、方法Ｓ１００は、ブロックＳ１３２において、第１の無線識別信号セットの対応する無線識別信号の特性に基づいて第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストにおける製品ユニットの位置を概算するステップと；ブロックＳ１６２において、第１の製品ユニットリスト内の製品ユニットの位置と、プラノグラムによって第１在庫構造に割り当てられた対応する製品位置との間の第１の製品位置の差を検出するステップと；ブロックＳ１７０において、第１の製品位置の差に基づいて、第１の在庫構造についての第２の在庫修正プロンプトを作成するステップと；をさらに具えている。一般的に、この変形例では、システム（例えば、ロボットシステムまたはコンピューターシステム）は、ＲＦシステムが、これらのＲＦ信号の品質に基づいて発生したスキャンルーチンの間にロボットシステムによって受信される、受信するＲＦ信号が送信される、ロボットシステムについての、あるいは店舗用に定義された仮想座標システム内にあるといった、実空間の位置を推定する。例えば、コンピューターシステムは：ロボットシステムのＲＦＩＤアンテナで受信したＲＦ信号の強度；ロボットシステム内の複数のオフセットＲＦＩＤアンテナによって受信した同一のＲＦ信号の位相（例えば、時間）オフセット；仮想座標系に対する店舗内の在庫構造の既知の位置またはフットプリント；スキャンサイクル中にリアルタイムで、またはロボットシステムがスキャンサイクルを完了すると非同期でといった、これらのＲＦ信号が受信されたときの仮想座標系に対するロボットシステムの既知の位置に基づいて、在庫構造に配置された製品ユニット位置の多次元マップを作成できる。

一実施形態において、システムは、到来角（例えば、到着時間）、位相（例えば、到着時間差）、ＲＳＳＩ（例えば、信号強度）、または第１のＲＦＩＤと共に保存されているメタデータを、対応するＲＦ信号を受信したロボットシステムのＲＦＩＤアンテナから、第１ウェイポイントにおける第１のスキャンサイクル中に第１のＲＦ信号を送信したＲＦＩＤタグまでの距離に変換するその他の技術を実装する。このロボットシステムは複数のＲＦＩＤアンテナを具えており、複数のＲＦＩＤアンテナで第１のＲＦＩＤタグからこのＲＦ信号を受信できる。したがって、このシステムは：これらの複数のＲＦＩＤアンテナと、第１のウェイポイントにおける第１のＲＦＩＤとの間の距離を計算し；次いで、第１のスキャンサイクル中のロボットシステムの実際の位置と方向、およびロボットＲＦＩＤシステムのＲＦＩＤアンテナ間の既知のオフセット距離と角度に基づいて、店舗用に定義された仮想座標系に対する第１のＲＦＩＤタグの２Ｄまたは３Ｄ位置を三角測量する前述のプロセスを実装する。このシステムは、また、同じまたは隣接するウェイポイントにおけるその他のスキャンサイクル中に、第１のＲＦＩＤタグからの対応するＲＦ信号の受信に基づいてＲＦＩＤアンテナと第１のＲＦＩＤタグ間の距離を計算し、さらにこれらの追加の距離と、これらの他のスキャンサイクル中のロボットシステムの既知の位置および方向に基づいて、仮想座標系に関連する第１のＲＦＩＤタグの２Ｄまたは３Ｄ位置を三角測量することもできる。

したがって、このシステムは、第１のＲＦＩＤタグを、１平方メートルまたは１平方フィートの計画区域内または店舗に割り当てられた仮想座標系に対して定義された１立方フィートまたは１立方メートル以内など、店舗の実空間内の離散ボリュームに位置付けることができる。このシステムは、あるウェイポイントにおけるスキャンサイクル中に受信したその他の各ＲＦ信号についてこのプロセスを繰り返し、そのウェイポイント近くのＲＦＩＤタグの位置の仮想２Ｄ計画エリアまたは３Ｄボリュームを構築できます。このシステムは、次いで、複数のウェイポイントごとに作成されたＲＦＩＤタグの位置の２Ｄ計画エリアまたは３Ｄボリュームを、店舗全体のＲＦＩＤタグの位置の２Ｄ計画エリアまたは３Ｄボリュームにまとめる。

この変形例では、システムは、ロボットシステムによって受信したＲＦＩＤ値が、現在、買い物客のカートやバスケット、または店舗のフロアではなく、既知の在庫構造を占めている製品ユニット上の（またはその中の）ＲＦＩＤタグで発生したことを確認することもできる。例えば、第１の期間中にその在庫構造に隣接する第１の位置と第１の在庫構造に隣接する第２の位置の両方を占めている場合のロボットシステムが受信する特定の無線識別信号について、このシステムは、この特定の無線識別信号が受信されたときのロボットシステムの第１の位置と第２の位置に基づいて、店舗に対して定義された仮想座標系内の特定の製品ユニットの特定の場所を三角測量することができる。この例では、システムは、第１の在庫構造の既知の体積と交差しており、仮想座標でも定義されている特定の製品ユニットの特定の位置に応じて、この在庫構造上の特定の製品ユニットの占有を決定（または確認）できる。

しかしながら、システム（例えば、局所的なロボットシステムまたは遠隔のコンピュータシステム）は、ロボットシステムによって実行されるスキャンサイクル中に収集されたＲＦＩＤ値および関連メタデータに基づいて、その他の方法で店舗全体のＲＦＩＤタグを見つけることができる。

９．在庫構造の追跡
図４に示す変形例では、店舗全体の在庫構造がＲＦＩＤタグで標識されているか、あるいは、実質的に独自の識別子でロードした統合ＲＦＩＤタグを具えている。この変形例では、システムは、店舗全体のスキャンサイクル中にロボットシステムが受信したＲＦＩＤ値に基づいて、これらの在庫構造のタイプ、構成、場所などを追跡できる。

例えば、スキャンサイクル中のロボットシステムによる問い合わせ信号のブロードキャストは、製品ユニットに配置されたＲＦＩＤタグと在庫構造に配置されたＲＦＩＤタグ、在庫構造に設置された棚、在庫構造に取り付けた製品ハンガーなどを励起できる。現場のＲＦＩＤタグからＲＦＩＤ値を受信すると、ロボットシステムは店舗内のロボットシステムの位置と方向、これらのＲＦＩＤ値を担持するＲＦ信号のパワー、および／または、ロボットシステムの一またはそれ以上のアンテナにおけるこれらのＲＦ信号の受信時間、などでこれらのＲＦＩＤ値にタグを付けることができる。次いで、システムは上述した方法と技術を実装して：ロボットシステムが受信したこれらのＲＦＩＤ値の、在庫構造の識別子を識別し；この在庫構造の識別子を受け取った時点でのロボットシステムの位置と向きに基づいて、店舗について規定された仮想座標系内で在庫構造の位置を三角測量することなどにより、店舗内の在庫構造の位置を決定する。在庫構造の。この例では、システムは、ルックアップテーブル、スプレッドシート、店舗の２Ｄビジュアルマップの形式などの、店舗内の第１の在庫構造の識別子と店舗内の第１の在庫構造の位置を用いて、店舗に配置されたインフラストラクチャのカタログを追加することができる。

システムは、同様の方法を実装して：店舗全体のスキャンサイクル中にロボットシステムが受信したＲＦＩＤ値に基づいて、店舗内の棚、ハンガ、テーブル、自立ラック、冷蔵ユニットなどを検出および配置し：店舗に配置されたこれらのその他のインフラストラクチャのカタログを追加することができる。

１０．閉ループＲＦＩＤ問い合わせパラメータ
方法Ｓ１００のブロックＳ１４０は、第１の識別信号のセットの製品ユニットリストと、店舗のプラノグラムで規定される第１の在庫構造の目標在庫リストとの差に応じて、第１のスキャンパラメータセットとは異なる第２のスキャンパラメータセットを規定する旨を記載している。方法Ｓ１００のブロックＳ１５０は、ロボットシステムにおいて、第２のスキャンパラメータセットに従ってウェイポイントセットの第１のウェイポイントにナビゲートし、第２のスキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号を出力し、第１の在庫構造に配置された製品に対応するＲＦＩＤタグからの第２の識別信号セットを収集する旨を記載している。一般的に、ブロックＳ１４０およびＳ１５０では、図１および６に示すように、システムは閉ループ制御を実装して、特定のウェイポイントで追加のスキャンルーチンを実行するかどうかを決定し、特定のウェイポイントにおけるスキャンルーチンの間に受信したＲＦＩＤ値から実際に識別した在庫と、特定のウェイポイントにあると予想される在庫との差に基づいて、この特定のウェイポイントにおける別のスキャンルーチン用のスキャンパラメータを調整する。

特に、ロボットシステム（またはリモートコンピュータシステム）は、在庫構造に沿ったスキャンルーチン中にロボットシステムによって収集されたデータに基づいてＲＦＩＤ問い合わせパラメータ（例えば、問い合わせ電力、在庫構造オフセット距離、ロボットシステム速度、問い合わせ頻度、ロボットシステムヨー方向、など）を修正して：ＲＦＩＤ値が在庫構造上のすべてのＲＦＩＤタグ付き製品ユニットからの読み取りおよび／またはこれらのＲＦＩＤタグの位置確認精度の向上；を確実にする。例えば、ロボットシステム（またはリモートコンピューターシステム）は、ロボットシステムが在庫構造に隣接する単一のウェイポイントでスキャンルーチンを完了するとき、またはロボットシステムが在庫構造に沿った短い連続する経路を横断するときに、これらの閉ループ制御をリアルタイムで実行できる。代替的に、ロボットシステム（またはリモートコンピューターシステム）は、これらのプロセスを、在庫構造のスキャンが完了したとき、あるいは、店舗全体の現在のスキャンサイクルが完了したときに、非同期的に実行できる。

１０．１ 受信した少量のＲＦＩＤ値
一実施形態では、コンピュータシステムは：店舗のプラノグラムによって在庫構造に割り当てられたＲＦＩＤタグを含むことがわかっている個別の製品ユニットの目標量を決定し；この個別の製品ユニットの目標数量を、在庫構造に沿って規定されたウェイポイントセットに関連付け；ブロックＳ１１０でロボットシステムにウェイポイントセットをロードする前に、このウェイポイントセットにタグを付けをする。ウェイポイントセットの実行中、ロボットシステムは、上述した方法と手法を実装して、ウェイポイントセットの近くのＲＦＩＤタグからＲＦＩＤ値を収集し、このウェイポイントセットに沿ったスキャンルーチンの間に収集された独自のＲＦ信号の合計量をカウントする。ロボットシステムは、特定の条件が満たされた場合、このウェイポイントセットに沿ってスキャンルーチンを繰り返す。

上述した実施例において、ロボットシステムは、プラノグラムによって在庫構造に割り当てられた製品の目標量が、ウェイポイントセットに沿って収集した独自のＲＦＩＤ値の実際の量を：店舗内の全在庫構造の５％の静的差；低トラフィック時間中の５％と高トラフィック時間中の１５％；在庫構造に割り当てられた製品の値（マージンと販売率の合成数など）に比例するしきい値差（例えば、高価値製品の場合の２％と、低価値製品の場合の最大１５％の間）；といった予め設定した閾値以上超える場合、第２のスキャンルーチンセットのウェイポイントセットにフラグを立てることができる。例えば、コンピュータシステムは、ブロックＳ１５０で、問い合わせ信号出力電力レベルが高いセット内の各ウェイポイントでスキャンサイクルを繰り返すことができる。別の例では、ロボットシステムは：各ウェイポイントでロボットシステムのターゲットの向きを調整する（例えば、以前に検出されなかったＲＦＩＤタグの平面から、問い合わせ信号の伝播平面を１５°シフトさせる）；在庫構造に沿って（またはその周囲の）ウェイポイントの密度を高める（例えば、在庫構造での問い合わせ信号をより大きく重ねる）；および／またはこれらのウェイポイントを在庫構造からさらに遠くにシフトさせる（例えば、問い合わせ信号を在庫構造の上部および／または下部の棚にある製品ユニットに到達させる）；ことができる。このように、この在庫構造に沿ったウェイポイントで追加のスキャンルーチンを実行するときに異なる電力、距離、および／または方向パラメーターを実装することにより、システムは、在庫構造に在庫されている製品ユニットの、以前のスキャンルーチン中のロボットシステムによる問い合わせ信号のブロードキャストから不明瞭になったＲＦＩＤタグが次のスキャンルーチン中に励起され、このＲＦＩＤ値をロボットシステムに戻す可能性を高め。これによって、現在のスキャンサイクル中にこの在庫構造についてロボットシステムによって収集された在庫データの精度を向上させる。

次いで、ロボットシステムは、第１および第２のスキャンルーチン中に在庫構造の製品ユニット上のＲＦＩＤタグから受信したＲＦＩＤ値の和を計算できる。ロボットシステムは：問い合わせ電力の増加および／またはその他の問い合わせパラメータの変更により、在庫構造から追加のＲＦＩＤ値が返信されなくなるまで；または、以下で説明する別の条件が満たされるまで；ブロックＳ１４０およびＳ１５０を繰り返す。

この実装例において、ロボットシステムは、（コンピュータシステムと協働して）スキャンパラメータ（例えば、出力電力レベル、方位、中間地点位置、中間地点密度など）を調整し、あるスキャンサイクルから次のスキャンサイクルへ新しいＲＦＩＤ値がほとんどまたはまったく収集されなくなるまで、またはスキャンサイクル中に収集された独自のＲＦＩＤ値の実際の数が、プラノグラムの在庫構造について特定された製品パッケージの目標数にほぼ一致するまで、ブロックＳ１４０およびＳ１５０でこれらの調整されたスキャンパラメータに従って、店舗内の対象の在庫構造を繰り返しスキャンする。このプラノグラムは、対象の在庫構造を繰り返しスキャンすることができる。これは、在庫構造に沿って収集されたＲＦＩＤ値によって表される、現在在庫構造に保管されている製品パッケージのリストの完全性についての十分に高い信頼度を表している。代替的に、ロボットシステムは：ウェイポイントセットにおいてスキャンサイクルを実行するために割り当てられた最大時間が経過するまで；あるいは、在庫構造の再スキャン制限（例えば、ウェイポイントごとに最大３回のスキャンサイクル）に達するまで；在庫構造に沿ってスキャンサイクルを繰り返し実行できる。

１０．２ 受信した過剰ＲＦＩＤ値
代替的に、在庫構造に沿ってウェイポイントをスキャンする間に、ロボットシステムによって記録された独自のＲＦＩＤ値の量が、プラノグラムによって在庫構造に割り当てられた製品の目標量を超える場合、ロボットシステムは同様の方法および技術を実装して、スキャンパラメータをスキャンし、在庫構造上の（およびその近くの）製品ユニットから受信した過剰な固有のＲＦＩＤ値を補って、修正されたスキャンパラメータに従って自律車両に沿ってスキャンルーチンを繰り返す。例えば、多すぎる独自のＲＦＩＤ値の受信は、これらのウェイポイントにおけるロボットシステムによる問い合わせ信号の出力の過剰な電力により、近くの第２の在庫構造の製品ユニットのＲＦＩＤタグを励起した結果かもしれない。したがって、ロボットシステムは、これらのウェイポイントで問い合わせ信号電力を減らして、近くのその他の在庫構造上のＲＦＩＤタグの刺激を避けてスキャンルーチンを繰り返すことができる。ロボットシステムは、追加でまたは代替的に、これらのウェイポイントを在庫構造に近づけて、近くのその他の在庫構造（例えば、同じ通路にあり、その在庫構造に面する第２の在庫構造）のＲＦＩＤタグへの給電を回避できる。次いで、ロボットシステムは：在庫構造に沿ったウェイポイントでスキャンルーチンを繰り返して、在庫構造にストックされている製品ユニットのＲＦＩＤタグから受信した新しい独自のＲＦＩＤ値セットを収集し；この数量在庫構造に沿って以前のおよび現在のスキャンルーチンを行う間に受信したＲＦＩＤ値の共通部分を計算する。ロボットシステムは、問い合わせ電力の減少および／またはその他の問い合わせパラメータの変更により、数量在庫構造に割り当てられたＲＦＩＤ値の除外を開始し、数量在庫に沿って実行される直前のスキャンルーチン中に受信されたスキャン結果が生じるまで、あるいは、上述したような別の条件が満たされるまで、ブロックＳ１４０およびＳ１５０を繰り返すことができる。

したがって、ロボットシステムは、閉ループ制御を実装して、スキャンパラメータを調整し、関心のある在庫構造について、プラノグラムに応じて割り当てられた製品の目標量に基づいて関心のある在庫構造に沿ってスキャンルーチンを繰り返すことができる。ロボットシステム（またはコンピューターシステム）は、この在庫構造に対してロボットシステムが実行した最後のスキャンパラメータを保存することもでき；翌日のほぼ同じ時間など、この在庫構造に沿った次のスキャンサイクル中に、これらの保存されたスキャンパラメータに従ってロボットシステムは対象となる在庫構造をスキャンすることができる。

同様の例では、第１の無線スキャンパラメータセット（例えば、第１の在庫構造からの第１の電力、第１の向き、および第１のオフセット距離）に従って第１の在庫構造に隣接するスキャンルーチン中に問い合わせ信号をブロードキャストした後、ロボットシステムは、ブロックＳ１２０において第１の在庫構造の製品ユニットのＲＦＩＤタグからの無線識別信号セットを記録することができる。コンピュータシステムは、次いで、この第１の無線識別信号セットを、第１の在庫構造に現在ストックされている第１の製品ユニットリストに変換し、この製品ユニットの第１のリストを、店舗のプラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てた第１の第１のターゲット在庫リストと比較する。ブロックＳ１４０で、この製品ユニットの第１のリストに、第１の在庫構造に割り当てられた第１のターゲット在庫リストから除外された特定の製品ユニットが含まれており、この特定の製品ユニットが第１の在庫構造に隣接する第２の在庫構造に割り当てられている場合、コンピューターシステムは、第１の無線スキャンパラメータセットで特定された第１の問い合わせ電力よりも小さい第２の問い合わせ電力および／または第１数量在庫構造からのより小さいオフセット距離の特定など、第２の無線スキャンパラメータ２セットを作成（または計算）することができる。次いで、ロボットシステムは：第１の在庫構造に沿ってナビゲートする；第２の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストする；および、ブロックＳ１５０で第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返送された第２の無線識別信号セットを記録する；ことができる。次いで、ブロックＳ１３２において、コンピュータシステムは、前述の方法および技術を繰り返して、ロボットシステムによって記録されたこの第２の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された製品ユニットの第２のリストを作成する。第２の製品ユニットリストに、第１の在庫構造に割り当てられた第１の製品ユニットのリストからのすべての製品ユニットが含まれており、第２の在庫構造に割り当てられた特定の製品ユニットが除外されている場合、コンピューターシステムは第２の無線スキャンパラメータセットを第２の在庫構造に割り当てることができ、ロボットシステムは、後続のスキャンサイクルの間に第１の在庫構造をスキャンするときに、これらの保存された無線スキャンパラメータを実装できる。それ以外の場合、コンピュータシステムとロボットシステムは、これらの無線スキャンパラメータが第１の在庫構造の製品ユニットのＲＦＩＤ問い合わせタグに対して高い選択性をもたらし、近くの在庫構造の製品のＲＦＩＤタグを除外するまで、第１の在庫構造の無線スキャンパラメーターを調整するように、さらに協力できる。

１０．３ ＳＫＵ
別の実装例では、コンピュータシステムは、店舗のプラノグラムにアクセスして、関心のある在庫構造に割り当てられた独自のＳＫＵと独自のＳＫＵの各々の数量を識別し；在庫構造のこれらのＳＫＵ数量を目標製品リスト（またはマトリックス、ルックアップテーブル、またはその他のコンテナ）にコンパイルし；この目標製品リストを在庫構造の一連のウェイポイントにリンクさせ；ウェイポイントのセットを含むターゲット製品リストをロボットシステムにアップロードする。このセットの各ウェイポイントでのスキャンルーチンの実行中に、ロボットシステムは：この在庫構造に格納された製品のＲＦＩＤタグからＲＦＩＤ値を収集し；これらのＲＦＩＤ値を（ローカルまたはリモートで）ネームマッピングシステムに渡してこれらのＲＦＩＤタグ内でラベル付けされた製品のＳＫＵにアクセスし；これらのＳＫＵを対象となる在庫構造に保存されている実際の製品のリストにコンパイルし；独自の製品ユニットのリストと目標の製品リストの差異を認識する。

この実装例では、在庫構造に沿ったスキャンルーチンの実行に続いて、ロボットシステムは、独自の製品ユニットのリストにはあるがターゲット製品リストにはない独自の第１のＳＫＵリストを作成できる。次いで、ロボットシステムは：独自のＳＫＵの数が少ない（例えば、ターゲット製品リストの長さの２％未満）場合、独自の第１のＳＫＵリストが、その他の在庫構造から買い物客が選択し、後に関心のある在庫構造の上に破棄された製品など、関心のある在庫構造の上およびその付近に置き間違えた製品があると予測し；在庫構造の実際の在庫状態を計算するときに、独自の製品ユニットのリストから独自の第１のＳＫＵリストを削除する。また、システムは：上記の方法と手法を実装して、独自のＳＫＵの第１のリストで特定のＳＫＵとして解釈されたＲＦ信号をブロードキャストする特定のＲＦＩＤタグの２Ｄまたは３Ｄ位置を概算し；上述したように、この特定のＳＫＵの製品情報にアクセスして；特定のＲＦＩＤタグのおおよその位置、特定のＳＫＵの製品情報、および対象の在庫構造から特定のＳＫＵのユニットを削除するプロンプトを特定するタスクを作成し；次いで、このタスクを店舗の従業員に送信し、従業員が店舗全体で置き忘れた製品を修正するように導く。

代替的に、前述の実装例において、第１のＳＫＵリストが大きい場合（例えば、ターゲット製品リストの長さの２％を超える場合）、ロボットシステムは、第１のＳＫＵリストが近くのその他の在庫構造にストックされている製品に適用されたＲＦＩＤタグから受信したＲＦＩＤ値によって表されると判断できる。したがって、ロボットシステムは、関心のある在庫構造に沿ったウェイポイントでスキャンルーチンを繰り返すことができるが、問い合わせ信号の出力レベルが低い場合、および／または、上述したようにロボットシステムが対象の在庫構造上の製品ユニットに問い合わせ信号をブロードキャストするときに、ウェイポイントが関心のある在庫構造の近くにシフトした場合、近くにあるその他の在庫構造上の製品のＲＦＩＤタグの励起を防止できる。

前述した実装例において、ロボットシステムは、対象の在庫構造に沿ったウェイポイントでのスキャンルーチン中に収集されたＲＦ信号から作成された固有の製品ユニットリストではなく、ターゲット製品リストに含まれる第２のＳＫＵリストを計算することもできる。この実装例では、第２のＳＫＵリストが小さい場合（例えば、ターゲット製品リストの長さの１％未満、または上述したように在庫構造に割り当てられた静的または動的なしきい値の割合未満）、ロボットシステムは、関心のある在庫構造に適切に在庫があるとラベル付けし、店舗内の次の在庫構造に関連するウェイポイントに移動させることができる。さもなければ、ロボットシステムは、上述したように、出力電力レベルを上げたり、ウェイポイントを目的の在庫構造に近づけたり、在庫構造に沿ったウェイポイントに関連する角度（すなわち、ヨー）オフセットを調整したりして（例えば、１５°）、および／または、ブロックＳ１４０で在庫構造に沿ったウェイポイントの密度を上げたりすることで、在庫構造に沿ったウェイポイントのスキャンパラメータを調整し；ブロックＳ１５０で在庫構造に沿ったこれらのウェイポイントでスキャンルーチンを繰り返して新しいＲＦＩＤ値セットを収集し；在庫構造に沿った以前のおよび現在のスキャンルーチン中に収集されたＲＦＩＤ値を、在庫構造にストックされている製品ユニットの独自の改訂製品ユニットリストに合わせ；上述した上記のさまざまな条件の１つに合致するまで、独自の改定製品ユニットリストに従って前述のプロセスを繰り返すことができる。

１０．４ スキャンルーチンの繰り返し
したがって、第１の無線スキャンパラメータに従って第１の在庫構造をスキャンするときにロボットシステムが受信するＲＦ信号を介して第１の在庫構造で検出された第１の製品ユニットリストと、ＲＦＩＤタグを含むことがわかっており、プラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられている製品ユニットの目標の在庫リストとの差に応じて、図１および６に示すように、システムはブロックＳ１４０で第１の在庫構造のスキャン用の修正した無線スキャンパラメータセットを定義することができる。

コンピュータシステムおよびロボットシステムは、第１の在庫構造の現在のスキャンサイクルの終了時またはスキャンの終了時などに、ブロックＳ１４０でこれらの方法および技術を非連続的に実装できる。例えば、第１の在庫構造の第１のスキャンが完了すると、ロボットシステムは、第１のスキャンの結果に従ってコンピュータシステムで計算した修正無線スキャンパラメータに従って第１の在庫構造を直ちに再スキャンできる。次いで、コンピュータシステムは：第１の在庫構造の第１及び第２のスキャン中にロボットシステムが受信したＲＦＩＤ値を、第１の在庫構造にストックされたあるいはこの近くに位置する製品ユニットの第１及び第２のリストに変換し；これらの第１及び第２の製品ユニットリストの和集合を計算し；これらの統合スキャンデータに基づいて、第１の在庫構造上またはその近くのこれらの製品ユニットの位置を計算し；次いで、これらの製品ユニットの数量と場所が第１の在庫構造に割り当てられた目標在庫リストと異なるかどうかを判断する；ことができる。以下に述べるように、コンピュータシステムは、プロンプトを配信して、第１の在庫構造について検出した製品の数量差および／または製品の位置の差を修正することができる。

代替的に、コンピュータシステムおよびロボットシステムは、ブロックＳ１４０の方法および技術をリアルタイムで実装できる。例えば、ロボットシステムは、第１の在庫構造に沿った各ウェイポイントにおけるスキャンルーチンの実行に続いて、第１の在庫構造に沿って目標距離（例えば、１０センチメートル）移動したのち、あるいは、第１の在庫構造に沿った各スキャンルーチンの間などに、ロボットシステムによる問い合わせ信号の各ブロードキャストに続いてローカルＲＦＩＤタグから受信したＲＦＩＤ値に基づいて、第１の在庫構造のスキャン用の無線スキャンパラメータを再計算できる。

したがって、ロボットシステムは、第１の数量在庫構造に沿った第１のスキャンルーチンと第２のスキャンルーチンとの間で、リアルタイムで無線スキャンパラメータを再定義し；第１のスキャンルーチンの位置から第２のスキャンルーチンの位置まで、第１の在庫構造に沿って連続的にナビゲートし；在庫構造をスキャンする間に、第１の場所での第１の無線スキャンパラメータセットによる無線周波数問い合わせ信号のブロードキャストから、第２の場所での第２の無線スキャンパラメータセットによる無線周波数問い合わせ信号のブロードキャストへの移行させることができる。例えば、この実装例では、ロボットシステムは、第１の在庫構造に沿って移動しながら、そのヨー方向と、第１の在庫構造からのオフセット距離と、そのＲＩＦＤ問い合わせ電力を変化させて、蛇行経路と正弦ヨー方向を横断することができる。

しかし、コンピュータシステムとロボットシステムは、店舗全体の在庫構造上の製品ユニットをスキャンする無線スキャンパラメータを調整あるいは変化させる、そのほかの任意の方法または技術を実装することができる。

１１．ＰＯＳおよび補充データ
一変形例では、システムは：店舗に設けられている補充スケジューラおよび販売時点情報管理システムとインターフェースをとって、店舗全体の在庫構造にロードされた新製品の進入を追跡し、販売を通じた店舗からの製品の退出を追跡し；このような製品フラックスデータに基づいて、店舗全体の在庫構造にあると予想される製品の数量および／またはタイプ（ＳＫＵなど）を更新する。次いで、ロボットシステムは、ブロックＳ１４０において、店舗全体のウェイポイントでＲＦＩＤスキャンルーチンを繰り返すかどうかを決定する際に、これらの更新された製品数量および／またはタイプのデータを更新できる。

１２．在庫のある製品ユニット
別の変形例では、このシステムは、ショッピングカートで運ばれた、ショッピングバスケットで運ばれた、または床に捨てられた製品ユニット上または製品ユニット内に配置されたＲＦＩＤタグから発信されるＲＦ信号を識別する。例えば、このシステムは、プラノグラムから、店舗全体の在庫構造の２Ｄ計画エリアまたは３Ｄボリュームを抽出できる。この例では、対象の在庫構造に沿ったスキャンルーチンの実行中に、ロボットシステムは：ブロックＳ１２０で近くのＲＦＩＤタグからＲＦＩＤ値を収集し；上述した方法と技術を実装して、これらのＲＦＩＤ値と関連するメタデータに基づいて店舗内のＲＦＩＤタグの２Ｄまたは３Ｄ位置を決定し；店舗内の在庫構造の既知の計画エリアまたはボリューム外のＲＦＩＤ値にフラグを立てることができる。このシステムは、これらのフラグ付きＲＦＩＤ値に対応する独自の製品ユニットを、隣接する在庫構造にストックされている製品ユニットのリストから削除し、この製品ユニットのリストが在庫構造の在庫状態の実質的に真正な要約を表し、現在、買い物客のカート、バスケットに入っている、または、店舗の床に捨てられている製品ユニットを除外できるようにする。

試着室を含む小売環境にロボットシステムを配備して、この小売環境がＲＦＩＤタグでラベル付けされた製品がストックされている（例えば、統合ＲＩＦＤタグまたはＲＦＩＤラベルを含む衣料およびアクセサリがストックあれている衣料店）別の実施例では、コンピューターシステムはロボットシステムを送り出して：店舗全体の在庫構造に沿ってナビゲートし；これらの在庫構造に向けて、ＲＦＩＤ問い合わせ信号をブロードキャストし；これらの在庫構造に配置された製品からＲＦＩＤ値を収集し；および／または、スキャンサイクル中にこれらの在庫構造の光学画像を記録できる。次いで、コンピュータシステムは、上述したように、これらのＲＦＩＤおよび／または光学データに基づいて、店舗全体のこれらの在庫構造の製品ユニットの在庫を導き出すことができる。ただし、これと同じ店舗全体のスキャンサイクル中、または店舗内の試着室の監視専用のスキャンサイクル中に、コンピューターシステムはロボットシステムを送り出して：これらの試着室に沿っておよびこれらの試着室の外側にナビゲートし；これらの試着室に向けてＲＦＩＤ問い合わせ信号をブロードキャストし；これらの試着室内にある製品ユニット（例えば、顧客が以前にこれらの試着室に置いた製品ユニット、またはこれらの試着室を使用者がこれらの試着室に持ち込んだ製品ユニット）からＲＦＩＤ値を収集することができる。コンピューターシステムは、上述した方法と手法を実装して、製品ユニットを識別し、このスキャンサイクル中にロボットシステムが収集したＲＦＩＤ値に基づいてこれらの試着室内にあるこれらの製品ユニットの位置を推定できる。したがって、コンピューターシステムとロボットシステムが協働して、この店舗の試着室にある解放された製品ユニットの在庫を記録できる。コンピューターシステムは、これらの解放された製品ユニットの在庫情報を活用して：店舗全体の多くのまたはすべての製品ユニットの種類と場所をより正確かつ包括的な表現を形成し；選択的にこれらの試着室にある製品ユニットをそれぞれの在庫構造に戻すように店員に促すことができる。コンピューターシステムは、また、店員用の検索ポータルをホストすることもでき、店員が入力した検索語に基づいて、在庫構造にストックされたおよび／または試着室に残された製品ユニットの場所と数量を（ほぼ）リアルタイムで戻すことができ、したがって、店員は、店の顧客から要求された特定の製品ユニット（例えば、特定のスタイル、特定の色、および特定のサイズの、特定の製造業者による最後のジーンズ）をすばやく見つけることができる。

１２．１流出製品ユニット
一実装例では、このシステムは、店舗の床に廃棄された製品を区別する。例えば、このシステムは：前述の方法と手法を実装して、対象の在庫構造に沿った第１のスキャンルーチン中に収集された特定のＲＦＩＤ値が、２Ｄ計画エリアまたは３Ｄボリュームの外側にあり、関心のある最も近い在庫構造に関連付けられている特定のＲＦＩＤタグに対応すると判断し；次いで、ブロックＳ１５０で、後に（例えば、１分後、１５分後）この在庫構造に沿ってスキャンルーチンを繰り返す。システムが在庫構造に沿った第２のスキャンルーチンセット中に特定のＲＦＩＤ値を再度受信し、この特定のＲＦＩＤタグが最も近い在庫構造の２Ｄ計画エリアまたは３Ｄボリュームの外側のほぼ同じ位置にあると判断した場合、システムは特定のＲＦＩＤタグにフラグを立てることができる。このシステムは、次いで：特定のＲＦＩＤタグのおおよその位置、特定のＲＦＩＤ値にリンクされた特定のＳＫＵの製品情報、および関心のある在庫構造に面した通路から製品を削除するプロンプトを指定するタスクを作成し；このタスクを店舗の店員に送信できる。

同様の実施例において、コンピュータシステム（またはロボットシステム）は：第１の在庫をスキャンしながら、ロボットシステムが受信した第１のＲＦＩＤ値セットから識別した第１の製品ユニットリストにあり、ロボットシステムによって記録された対応する無線識別信号の特性に基づいて店舗用に定義された仮想座標系内にある、製品ユニットの位置を概算し；高さしきい値より下で、第１の在庫構造の既知のフットプリントの外側（例えば、店舗全体またはプラノグラム内の在庫構造の２Ｄまたは３Ｄマップに定義される）に位置する第１の製品ユニットリスト中の特定の製品ユニットを検出し；この特定の製品ユニットに、店舗の床（例えば、第１の在庫構造に隣接する通路）に障害物がある可能性があるとのフラグを立てる：ことができる。したがって、ロボットシステムは：この光学センサの既知の特性とロボットシステムの光学センサの既知の位置に基づくなどで、特定の製品ユニットの計算された位置をロボットシステムの光学センサの視野内に配置する方向にナビゲートし；次いで、光学センサを介して光学画像（例えば、２Ｄ写真画像）を記録できる。したがって、この光学画像は、特定の製品ユニットおよび店舗の隣接エリアを表示することができる。すなわち、コンピュータシステムは：特定の製品ユニットを店舗のフロアから取り除く流出修正プロンプトを作成し；この流出補正プロンプトに光学画像を追加し；この流出補正プロンプトを、店舗の従業員に関連付けたコンピュータデバイスにほぼリアルタイムで提供できる。

したがって、ロボットシステムとコンピュータシステムは、協働して：誤って店舗の床を占有しているＲＦＩＤタグ付き製品ユニットを自動的に検出し；この流出が検出されるとすぐに、この製品ユニットをの店員に通知し；流出した製品ユニットが検出された店舗の状態について視覚的な洞察を提供することにより、従業員がこの流出の性質をより迅速に識別してこぼれの緊急性を識別し、流出の現場に物理的に到着する前にこの流出の修正に助けまたは清掃ツール（例えば、モップまたはほうき）が必要かどうかを判断することができ、これにより、従業員はさらに迅速にこの流出を修正できるようになる。

１２．２ ショッピングカートとバスケット内の製品ユニット
同様に、このシステムは、ショッピングカートまたはバスケットにある製品を区別することができる。上述した例では、システムが対象の在庫構造に沿った第２のスキャンルーチンセット中に特定のＲＦＩＤ値を再度受信しない、あるいは第２のスキャンルーチンセット中に特定のＲＦＩＤ値を再度受信したが、その特定のＲＦＩＤタグが第１のスキャンルーチン中に所定の位置からかなりの距離だけ移動している場合、システムはその特定のＲＦＩＤタグにショッピングカートまたはショッピングかごに入れられた製品に結合したラベルを付けることができる。この変形例では、システムは現在店舗内のショッピングカートにあるがまだ購入していない製品ユニットのリストを作成できる。

代替的に、ＲＦＩＤタグは、店舗の顧客に提供されるバスケットやショッピングカートに統合することができる。したがって、ロボットシステムはカート（またはバスケット）近くの店舗内のスペースを占めているときにＲＦＩＤアンテナを介して問い合わせ信号を出力すると、ロボットシステムが近くのカート（またはバスケット）に入っている製品とカート（またはバスケット）自体からＲＦＩＤ値を受信できる。このシステムは次いで：カートから受け取ったＲＦＩＤ値を、カートを占めている製品から受け取ったＲＦＩＤ値セットに関連付けて；それに応じて、カートとこれらの製品の共同位置を検出し；これらの製品がカートと同じ場所にある間、店舗全体の棚の在庫状態を判断する際に、これらの製品から受信したＲＦＩＤを無視する。上述したように、システムは、経時的に、これらの製品に配置され、カートに配置された両方のＲＦＩＤタグからのＲＦＩＤ値の永続的な受信に基づいて、カート内のこれらの製品の共同位置を確認することもできる。

１３．光学スキャン
上述したように、また米国特許出願第１５／３４７，６８９号および図４−７に示されているように、ロボットシステムは、スキャンサイクル中の在庫構造の１またはそれ以上のデジタル写真画像を記録することができ；コンピュータシステムはこれらの画像を処理して、在庫構造にストックされている製品ユニットを認識し、在庫構造のスロットの値札を認識し、在庫構造の実際の在庫状態とターゲット在庫状態の違いを認識し、および／または、この在庫構造の製品ユニットのＲＦＩＤタグをスキャンするときにロボットシステムによって実装した無線スキャンパラメータに変更を案内することができる。

１３．１ 光学製品ユニットの検出
図４及び図６に示す一実装例では、ロボットシステムは、第１の在庫構造に沿って移動して第１の在庫構造にＲＦＩＤ問合せ信号をブロードキャストしながら、ブロックＳ１２２で一またはそれ以上の第１の在庫構造のデジタル光学画像を記録することができる。米国特許出願第１５／６００，５２７号に記載されているように、コンピュータシステムは、次いで：ロボットシステムによって記録されたこの光学画像セットを第１の在庫構造の合成画像に編集し；棚セグメント、棚、またはスロットなどで合成画像をセグメント化し；テンプレート画像のデータベースから、第１のテンプレート画像セットであって、この第１のテンプレート画像セットの各テンプレート画像が、第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストの製品を表す視覚的特徴が含まれている画像セットを取り出し；この合成画像の各セグメントで検出された特徴に最も合致するテンプレート画像を認識し；図４および７に示すように、ブロックＳ１８０の合成画像のこれらのセグメントに一致するテンプレート画像に関連付けた製品情報に基づいて、第１の在庫構造の製品ユニット、製品ユニットの位置、および製品ユニットの向き（各スロットの前面における）を定量化する。特に、このコンピュータシステムは、第１のテンプレート画像セットにおける、既知の向きの既知の製品の選択されたテンプレート画像に表した視覚的特徴と；選択した在庫構造に保存された製品構造セットを認識し、第１の在庫構造の合成画像のセグメント中で検出された特徴のクラスタと；の間の相関関係に基づいて、第１のテンプレート画像セットに保存された製品ユニットセットを認識することができる。

したがって、ロボットシステムは、第１の在庫構造の光学画像を収集し；コンピューターシステムはコンピュータービジョン技術を実装して；第１の在庫構造に保存されている製品ユニットを識別し；これらの製品ユニットの位置と向きを決定する；ことができる。次いで、コンピューターシステムは、第１の在庫構造のこれらの画像ベースの在庫データを、上述したＲＦＩＤベースの在庫データと組み合わせて：正しい製品ユニットが第１の在庫構造の各スロットを占有しているかどうかを判断し；第１の在庫構造の各スロットを占有している製品ユニットが適切な向きになっているかどうか（例えば、正面が外側を向いている製品ユニットがスロットの前面にセットされているかどうか）を判断し；これらの製品ユニットが第１の在庫構造の上で他の製品ユニットによって視覚的に隠されていたとしても第１の在庫構造にストックされている製品ユニットの数量を判定する；ことができる。したがって、コンピュータシステムは、第１の在庫構造についての画像ベースの在庫データとＲＦＩＤベースの在庫データの組み合わせを活用して、第１の在庫構造の現在の在庫状態をより完全に表わすことができる。ロボットシステムとコンピュータシステムは協働して、店舗全体のその他の在庫構造の画像ベースおよびＲＦＩＤベースの在庫データから同様の洞察を抽出することができる。

１３．２ 選択的な光学スキャンとＲＦＩＤスキャン
この変形例では、図５および６に示すように、ロボットシステムはこれらの在庫構造に割り当てられた製品がＲＦＩＤタグを含むまたは排除することが分かっているかどうかに基づいて、ＲＦＩＤ問い合わせ信号を選択的にブロードキャストし、および／または、店舗全体の在庫構造の光学画像を記録することができる。

例えば、ロボットシステムは、店舗内のすべての在庫構造の光学画像の記録をディフォルトし、コンピュータシステムは、これらの光学画像に基づいて、在庫構造のスロットの前にある製品ユニットの存在、場所、および向きを確認することができる。少なくともＲＦＩＤタグ付き製品が割り当てられた在庫構造（または棚セグメント）について、ロボットシステムは、この在庫構造の長さに沿って、またはより具体的には、位置を占有している場合は、この在庫構造に割り当てられた各ＲＦＩＤのタグ付き製品については、ターゲット位置に隣接する在庫構造に沿って、ＲＦＩＤ問い合わせ信号をブロードキャストすることができる。

代替的に、ＲＦＩＤタグが付いていることが分かっている製品を含み、ＲＦＩＤタグを除外することが知られている製品を除外するターゲット在庫リストに割り当てられた在庫構造に沿ってナビゲートする場合は、自律車両は：無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストし；第２の在庫構造に配置された製品ユニットに結合されたＲＦＩＤタグによって返信された第２の無線識別信号セットを記録し；光学画像の収集を無効にすることができる。このようにロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤ値から、コンピュータシステムは在庫構造の在庫状態と、上述したような在庫構造上の製品ユニットのおおよその位置を決定することができ、これは、この在庫構造の光学画像を処理するより、早く、より少ないリソースを使うことになる。

１３．３ 製品ユニットの追跡：ＲＦＩＤ＋画像
一実装例では、ロボットシステムは、店舗全体の在庫構造に沿ってＲＦＩＤスキャンルーチンの実行をディフォルトし、システムはこれらのスキャンルーチン中にロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤ値をほぼリアルタイムで処理して、これらの在庫構造に保存されている製品ユニットのリストを作成する。この実装例では、独自の製品ユニットのリストに、その在庫構造のターゲット製品リストに存在しない独自のＳＫＵが含まれている場合、あるいは、この独自の製品ユニットのリストに、在庫構造のターゲット製品リストに特定された製品数量より少ない独自のＳＫＵが数多く含まれている場合など、システムが在庫構造にストックされている独自の製品ユニットリストが、その在庫構造のターゲット在庫リストから大きく逸脱していると判断した場合、このシステムは在庫構造に光学画像撮像のフラグを立てることができる。次いで、ロボットシステムは、現在のスキャンサイクルの最後、次のスキャンサイクル中、または現在のスキャンサイクル中に、この在庫構造に沿って最後のＲＦＩＤスキャンルーチンを完了した直後などに、この在庫構造に沿って２回目のナビゲートを行い、在庫構造の光学画像を捕捉する（および、この在庫構造のＲＦＩＤタグ付き製品ユニットからＲＦＩＤ値を再収集する）ことができる。

上述したように、これらの光学画像を処理した後、コンピュータシステムはこれらのＲＦＩＤデータと在庫構造の画像ベースの在庫データを合わせて、どの独自のＳＫＵが在庫構造にストックされているか、在庫構造にストックされている独自のＳＫＵの数量、在庫構造上の製品の表面の位置と方向、およびプラノグラムの在庫構造について定義されたターゲット在庫リストからの偏差といった、在庫構造の在庫状態を判断することができる。

さらに、この実装例において、この在庫構造の光学画像で検出された特徴との比較用の製品のテンプレート画像セットを追加する場合、コンピュータシステムは：プラノグラムで在庫構造に割り当てられた独自のの製品（例えば独自のＳＫＵ）と、在庫構造を横断する際にロボットシステムが収集したＲＦＩＤデータ内で検出された独自の製品の和集合を計算し；次いで、この和集合のすべての製品のテンプレート画像セットを集める、ことができる。このテンプレート画像セットを実装して在庫構造の画像内の製品を識別することにより、コンピューターシステムは、在庫構造に割り当てられた製品と、店舗の顧客によるなど、誤って在庫構造に配置されたＲＦＩＤタグ付き製品の両方を、より迅速に識別することができる。

したがって、システムによる画像の収集、オフロード、および処理は、ＲＦＩＤ値の収集および分析と比較して、時間、帯域幅、データ転送、および計算コストがかかる可能性があるため、システムは、追加の光学情報が在庫構造の在庫状態の決定を支援できる場合には、画像データを選択的に収集することができる。

１３．４ 画像、次いでＲＦＩＤ
代替的に、ロボットシステムは、店舗全体のウェイポイントで在庫構造の画像を記録し、ＲＦＩＤスキャンルーチンのウェイポイントに選択的にフラグを立てることをデフォルトすることができる。例えば、システムが在庫構造に沿って記録された一連の画像から、在庫構造の特定のスロットが空または在庫不足の可能性があると判断した場合（例えば、スロットに面している目に見える製品の背後にある暗い影に基づいて、あるいはスロットに面した第１の製品がスロットの後方に向けてオフセットされている場合）、システムは特定のスロットに隣接する一のウェイポイントまたはウェイポイントのサブセットにＲＦＩＤスキャン用のフラグをたて、次いで、ロボットシステムをトリガしてこれらのウェイポイントを再訪できる。ロボットシステムは、次いで、前述の方法と技術を実装して、在庫構造の特定のスロット内およびその周りの製品のＲＦＩＤタグからＲＦＩＤ値を収集し；システムはこれらのＲＦＩＤ値を分析して、特定のスロットに割り当てられたＳＫＵの実際の数量を判断することができる。

１３．５ 光学ベースの閉ループＲＦＩＤスキャンルーチン
別の実装例では、ロボットシステムは、ＲＦＩＤのスキャンを実行し、各ウェイポイントで画像を記録する。この実装例では、システムは：在庫構造に沿ったスキャンルーチン中に記録された在庫構造の画像に表示されたそれぞれの独自のＳＫＵを識別し；これらの独自のＳＫＵのグラウンドツルースリストを作成する。このシステムはまた：在庫構造に沿ったウェイポイントで収集されたＲＦＩＤ値にリンクされた独自のＳＫＵのＲＦＩＤベースのリストを作成し；独自のＳＫＵのグラウンドツルースリストに独自のＳＫＵのＲＦＩＤベースリストにないＳＫＵが含まれている場合、ロボットシステムをトリガして、在庫構造に沿ったウェイポイントでスキャンルーチンを繰り返す；ことができる。それ以外の場合、システムは在庫構造に沿ったスキャンルーチンの十分な精度を確認し、ロボットシステムを店舗内の別の在庫構造に沿って次のウェイポイントセットを移動するように促す。

図６に示す例では、コンピュータシステムは：ロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤデータで表される第１の製品ユニットリストをコンパイルし、第１の無線スキャンパラメータを実行しながら店舗内の第１在庫構造に沿った経路を横断し；このスキャンサイクル中にロボットシステムが記録した第１の在庫構造の１またはそれ以上の光学画像から、第１の在庫構造にストックされた第２の製品ユニットセットを識別する。次いで、製品ユニットの第１のＲＦＩＤベースのリストから除外された特定の製品ユニットを含む画像ベースの第２の製品ユニットセットに応じて、コンピュータシステムは、ロボットシステムが特定の製品ユニットからＲＦＩＤ値を読み取る可能性を高めることを意図して、第１の無線スキャンパラメータセットで特定された第１の問い合わせ電力よりも大きい第２の問い合わせ電力を特定するなど、第２の無線スキャンパラメータセットを作成することができる。ロボットシステムは、次いで：第１の数量在庫構造に沿って２回目のナビゲートを行い；第２の無線スキャンパラメータセットに従って、第１の在庫構造に向けて無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストし；ブロックＳ１５０で、第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合されたＲＦＩＤタグによって返信された第２の無線識別信号セットを記録することができる。次いで、コンピュータシステムは、第１の在庫構造に沿ったこの第２の経路中にロボットシステムによって記録された第２の無線識別信号セットに基づいて、ブロックＳ１３２で第１の在庫構造に配置された第２の製品ユニットリストを作成することができる。ここで第２の製品ユニットリストに特定の製品ユニットが含まれている場合は、コンピューターシステムは第２の無線スキャンパラメータセットを第１の在庫構造に割り当てて、ロボットシステムは、第１の在庫構造を次にスキャンする間にこれらの無線スキャンパラメータの実装をデフォルトすることができる。

したがって、このシステムはロボットシステムをトリガして、ＲＦＩＤスキャンルーチン中に収集されたＲＦＩＤ値に同じ様に表されていない在庫構造の画像中に対向する独自の製品を識別する場合、在庫構造沿ったウェイポイントでスキャンルーチンを繰り返すことができる。システムは、同様の方法と技術を実装して、在庫構造の画像内で識別される対向する独自の各製品の量が、在庫構造に沿ったウェイポイントで収集されたＲＦＩＤ値でも表されることを確認できる。

１３．６ 流出イメージング
システム（またはロボットシステム）が、在庫構造の既知のフットプリントまたは容積の外側の２Ｄまたは３Ｄ位置を占める静的ＲＦＩＤタグを識別し、システムが静的ＲＦＩＤタグを床に廃棄された製品としてラベル付けする上述した変形例において、このシステムは：この廃棄された製品がロボットシステムに組み込まれたカメラの視野に入る可能性のあるロボットシステムの位置と方向を計算し；ロボットシステムをトリガしてこの場所と向きにナビゲートし、次いでこのカメラで画像を記録することができる。ロボットシステムからこの画像を受信すると、システムは、上述したように、この画像を用いて廃棄された製品を処理する通知を追加できる。

１３．６ 出力画像
図３に示す別の実装例では、システムは：在庫構造に沿ったウェイポイントが画像構造の単一パノラマ画像を占める場合に、ロボットシステムが記録した複数の個別画像をつなぎ合わせるなどにより、在庫構造の２Ｄ標高画像を作成し；上述した方法と技術を実装して、同じウェイポイントが占有している場合にロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤ値と関連メタデータを、店舗内の対応するＲＦＩＤタグの２Ｄ計画または３Ｄ位置に変換し；これらのＲＦＩＤタグの２Ｄ計画または３Ｄ位置を、在庫構造の２Ｄ標高画像に投影する。次いで、このシステムは：これらのＲＦＩＤ値の各々に関連付けられた製品データ（ＳＫＵ、シリアル番号、製造データなど）を取り出して；ブロックＳ１９４で単一の２Ｄビジュアルドキュメントでの在庫構造とユニットレベルの製品の在庫の２Ｄ標高画像の個別領域に対応する製品データを入力して、ビジュアル表示を作成する。

図４および６に示す例では、コンピュータシステムは：無線識別信号セットにおける、第１の在庫構造のスキャン中にロボットシステムが記録した対応する無線識別信号の特性に基づいて、第１の在庫構造に配置された製品ユニットの位置を概算し；第１の在庫構造のスキャン中にロボットシステムが記録した画像セットにおいて検出された対応する特徴の位置に基づいて、第１の在庫構造に配置された製品ユニットの位置を概算し；このＲＦＩＤベースの製品ユニットリストと画像ベースの製品ユニットにおける、製品位置とＩＤの結合を計算できる。コンピュータシステムは、次いで：第１の在庫構造のバーチャル表示を作成し；このＲＦＩＤベースおよび画像ベースの製品ユニットリストの結合における製品ユニットの位置とＩＤの表示で、第１のバーチャル表示を入力できる。したがって、この第１の在庫構造のバーチャル表示は、第１の在庫構造で見える製品ユニットと、第１の在庫構造上のその他の製品ユニットの後ろに隠れている製品ユニットとの両方のＩＤと位置を表示できる。次いで、コンピュータシステムは、第１の在庫構造のこのバーチャル表示を店舗の従業員と共有するか、またはＷｅｂポータルなどを介して店舗の従業員が第１の在庫構造のバーチャル表示を利用できるようにして、従業員に第１の在庫構造の３Ｄストック状態を、迅速に視覚的に提供できる。

図２に示す同様の例では、コンピュータシステムは：マシンビジョン技術を実装して、２Ｄ標高画像内の関心のある在庫構造上の個別スロットを識別し；次いで、同じＳＫＵが割り当てられたスロットまたはスロット群ごとに１のホットスポットを在庫構造の２Ｄ標高画像に入力できる。ここで、各ホットスポットには、スロットおよびサプライヤに割り当てられたＳＫＵのユニットの数、製造日、ロボットシステムが近くのウェイポイントを占有している間に収集されたＲＦＩＤ値に基づく、スロット中に位置すると判断された製品のシリアル番号など、が含まれる。また、コンピューターシステムは：マシンビジョン技術を実装して、不適切な製品がストックされているスロットを特定し；在庫構造に沿ってナビゲートする間にロボットシステムによって収集されたが、プラノグラムによって在庫構造に割り当てられたＳＫＵリストには含まれていないＲＦＩＤ値に基づいて、これらのスロットを占める製品を識別し；ＳＫＵやその他の関連データを示すホットスポットを、在庫構造の２Ｄ標高画像に表示されてい誤った製品がストックされているスロットへ書き込む。

しかしながら、コンピュータシステムは、デジタル写真画像およびＲＦＩＤ関連データを、店舗内の関心のある在庫構造の在庫状態のその他のビジュアル表現と合わせることができる。コンピュータシステムは、スキャンサイクル中にロボットシステムによって収集された画像ベースおよび／またはＲＦＩＤベースのデータに基づいて、店舗全体のその他の在庫構造のビジュアル表現を作成する同様の方法および技術を実装できる。

１３．７ 価格タグの確認
この変形例では、コンピュータシステムは、追加でまたは代替的に、スキャンサイクル中に第１の在庫構造に沿ってナビゲートしながら、ロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤデータから第１の在庫構造にストックされた第１の製品ユニットリストをコンパイルし；上述したように、ブロックＳ１３２の第１の無線識別信号セット内の対応する無線識別信号の特性に基づく第１の在庫構造に配置された、第１の製品ユニットリスト内の製品ユニットの位置を概算し；スキャンサイクル中にコンピューターシステムが記録した第１の在庫構造の光学画像中で、ブロックＳ１８０において第１の在庫構造の価格タグセットによって表示された値の価格と位置を認識し；第１の在庫構造のスキャン中にロボットシステムが収集したＲＦＩＤデータから推定した製品ユニットの位置を、光学画像で検出された価格タグセット内の価格タグの位置に合わせることができる。この第１の製品ユニットリストの特定の製品ユニットについて、コンピューターシステムは、特定の製品ユニットに割り当てられた価格と、価格タグセット中の隣接する価格タグによって表示される価格値との価格差を検出し；次いで、この価格差の検出に応じて、在庫修正プロンプトを作成して、第１の在庫構造の隣接する価格タグを修正できる。

したがって、この実装例では、コンピューターシステムは：ロボットシステムが記録した在庫構造の光学画像内の価格タグを検出し；これらの価格タグの位置を、コンピューターシステムがほぼ同時に収集した対応するＲＦＩＤデータから計算した製品ユニットの位置に投影（またはその逆）し；光学的に検出された価格タグを、価格タグと製品ユニットの物理的近接度に基づいてロボットシステムが収集したＲＦＩＤデータで識別される製品ユニット（または製品ユニットのクラスタ）にリンクさせることができる。次いで、コンピュータシステムは、価格タグに示された価格値が、対応する製品ユニット（例えば、店舗で管理されているプラノグラムまたは価格データベース内の）に割り当てられた価格と等しいかどうかを確認し、次いで、差が検出された場合は、選択的に関連する店舗に価格タグの修正を促す。例えば、コンピュータシステムは、その価格タグについての誤った価格タグの位置と正しい価格値（または正しい価格タグの印刷可能な画像）を、店員に関連付けたモバイルコンピューティングデバイスに送信することができる。

１４．デジタルレポート＋補充プロンプト
方法Ｓ１００のブロックＳ１７０は、第２の識別信号セットに基づいて第１の在庫構造にストックされている製品のデジタルレポートの作成について記載している。通常、ブロックＳ１７０で、システムはＳＫＵのリストと、店舗全体のウェイポイントで収集したＲＦＩＤ値で表される実際の数量を集計し、どのＳＫＵが店舗内のどの数量でどの場所にストックされているかを示すレポートを作成する。

一実施形態では、コンピュータシステムは、製品の追加、製品の交換、製品の矯正などの修正が必要な店舗全体の在庫構造におけるフィルタリングされたスロットのリストを含む電子補充リストを作成する。例えば、このシステムは、図１、２、４および６に示すように、ＲＦＩＤから抽出された在庫値および／またはロボットシステムによって収集された光学データに基づいて、このリスト内の各在庫不足のスロットについて、在庫不足モード（例：対向が多すぎる、対向が少なすぎる、包装の向きが間違っている、包装が破損している、古いパッケージ、数量不足、数量超過、不適切な製品の場所など）を含む、在庫状況グラフ、表、店舗全体の不適切にストックされたスロットのリストを作成できる。この実装例では、システムは、このグラフ、表、またはリストを、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、タブレット、またはスマートフォンで実行するなど、マネージャポータルを介して店舗のマネージャに提供できる。

コンピュータシステムは、在庫修正タスクリストを作成して、在庫が不適切なスロットを修正することもできる。この実装例では、システムはタスクの優先順位リストを作成して、置き間違えた製品を移動させたり、空のまたは不適切にストックされたスロットを補充して、店舗の従業員が携帯しているモバイルコンピューティングデバイス（タブレット、スマートフォンなど）で実行するネイティブ在庫アプリケーションを介して、店舗の従業員にこのタスクリストを提供できる。この実装例においては、コンピュータシステムは、米国特許出願第１５／３４７，６８９号に記載された方法および技術を実施して、このタスクリストに優先順位を付けて、店舗全体の不適切にストックされたスロットを修正することができる。

一例では、コンピュータシステムは：第１の在庫構造のスキャン中にロボットシステムのこの第１の製品に対応するＲＦＩＤ値の読み取りの失敗と、在庫構造の光学画像での第１の製品のユニットの検出の失敗に基づいて、店舗の第１の在庫構造の第１のスロットから第１の製品の完全な省略を検出し；プラノグラムによって第１のスロットに割り当てられた第１の製品の第１のユニット数を取得し；第１の製品の識別子（例えば、ＳＫＵ）、第１のスロットに割り当てられた第１の製品のユニット数、第１の在庫構造の第１のスロットの位置、および店舗内の第１の在庫構造の位置を指定する通知を作成し；次いで、実質的にブロックＳ１７０で、店舗の従業員に割り当てられたモバイルコンピューティングデバイスにその通知を送信する。この例では、システムは、店舗の人通りの多い期間中に第１の製品が空であると判断された高価値製品である場合などに、リアルタイムで従業員にこの通知を送信できる。代替的に、システムは、ロボットシステムが店舗のスキャンを完了し、これらのスキャンデータから店舗の完全な在庫状態が決定され、在庫補充リストがこれらの在庫不足または在庫誤認の製品に従って注文されるまで、従業員への通知の送信を遅らせることができる。

この実装例では、システムはネイティブ在庫アプリケーションを介して授業インからの入力を受信してタスクを閉じることができ、システムはこれらのタスクが店舗内の次のスキャンサイクル中にロボットシステムによって収集された画像に基づいて適切に閉じられたことを後で確認できる。ただし、このシステムはブロックＳ１７０において、その他のフォーマットで在庫状況データを出力することができる。

１４．１ 製品数量の差
したがって、コンピュータシステムは、店舗のプラノグラム（例えば、在庫構造の目標在庫リスト）によって在庫構造について指定された特定の目標数を超える、在庫構造で検出されたＲＦＩＤベースの製品ユニットリスト中の特定のＳＫＵの量か；しきい値差（例えば、３０％）以上の在庫構造で検出された特定のＳＫＵの数量を超える在庫構造についてのプラノグラムで指定された特定のＳＫＵの目標数か：のいずれかを含む製品数量差を検出することができる。

この製品数量差を店舗従業員に通知する場合、コンピューターシステムは、在庫構造の目標数にＳＫＵの量を合わせるプロンプト；在庫構造のＳＫＵに割り当てられた位置；および／または、在庫構造で検出した第１の製品ユニットリストに記載されているＳＫＵの数量と、プラノグラムによって在庫構造に割り当てられたＳＫＵの目標数量との差；を用いて、店舗全体の在庫構造の補充リストを追加できる。次いで、コンピュータシステムは、特定のＳＫＵの保存されている優先度に基づいて、または店舗内でのスケジュールされた補充期間に備えて、リアルタイムなどで、店舗の従業員に関連付いたコンピューティングデバイスにこの補充リストを提供できる。

１４．２ 在庫構造の秩序
別の実装例では、コンピュータシステムは：在庫構造のスキャン中にロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤデータに基づいて、在庫構造にＲＦＩＤタグ付き製品が十分にストックされていることを確認し；ロボットシステムによってほぼ同時に記録された在庫構造の光学画像で検出された製品ユニットの位置と向きに基づいて、在庫構造の秩序を特徴付け；非常に混乱している場合は、在庫構造を修正するプロンプトを配布することができる。例えば、ブロックＳ１７０で、コンピューターシステムは、在庫構造の画像で検出された製品ユニットセット内の、製品ユニットの位置と向きと、在庫構造のプラノグラムで定義された製品の位置と向きの違いに応じて、在庫構造の在庫修正プロンプトを作成できる。システムは、この在庫構造にストックされている製品ユニットが非常に混乱しているとシステムが判断した場合、在庫構造が非常に在庫不足であるとシステムが判断した場合の在庫構造を補充するプロンプトとは別に（例えば、低い優先順位で）、在庫構造を順に並べる（または「整理」）するプロンプトを作成および配布する。

代替的に、コンピュータシステムは、スキャンサイクル中に在庫構造に沿ってナビゲートしながら、ロボットシステムによって収集されたＲＦＩＤデータから在庫構造上の製品単位の秩序を、在庫構造上の同じＳＫＵの製品ユニットの推定ＲＦＩＤベースの位置の近接性の関数として、または在庫構造上の製品ユニットの推定ＲＦＩＤベースの位置の分布が幾何学的配置にどの程度近いか（例えば、製品ユニットの２Ｄまたは３Ｄグリッド分布、製品ユニットの最密配布など）に基づいて、読み取ることができる。次いで、コンピュータシステムは、在庫構造のストックが乱れていると判断した場合、従業員にプロンプトを選択的に提供して、在庫構造のストックを調整することができる。

１４．３ デジタルレポート／在庫構造の仮想表現
このＳＫＵリストとその実際の量をプラノグラム（またはプラノグラムのテキストまたは数値表示）と比較することにより、システムは、空の、在庫不足、過剰在庫、または不適切な製品の不適切なストックといった、スロットまたはその他の在庫構造の表示をデジタルレポートに取り込むこともできる。例えば、システムは、空のスロットに続いて在庫不足のスロットが続き、さらに不適切な在庫のスロットが続き、最高値のＳＫＵから最低値のＳＫＵの順に並べたなどの、店舗内の各スロットの在庫状態のテキストリストを作成できる。代替的に、このシステムは、例えば、最高値のスロットが空の領域を赤色で表示し、値の低い空のスロットと在庫過剰のスロットを寒色で、適切な在庫スロットをより一層寒色で表示するなど、店舗全体のスロットの在庫状態の２Ｄヒートマップを作成できる。

しかしながら、このシステムは、ブロックＳ１７０において、その他の形式およびその他の方法で、店舗の在庫状態のデジタルレポートを作成することができる。

本明細書で説明したシステムおよび方法は、コンピュータ可読命令を格納するコンピュータ可読媒体を受信するように構成された機械として少なくとも部分的に実施および／または実装することができる。命令は、アプリケーション、アプレット、ホスト、サーバー、ネットワーク、ウェブサイト、通信サービス、通信インターフェース、ユーザのコンピュータまたはモバイルデバイス、リストバンド、スマートフォンのハードウェア／ファームウェア／ソフトウェア要素に統合されたコンピュータで実行可能コンポーネント、またはそれらの任意の適切な組み合わせによって実行できる。実施形態のその他のシステムおよび方法は、コンピュータ可読命令を格納するコンピュータ可読媒体を受け取るように構成された機械として少なくとも部分的に実施および／または実装することができる。この命令は、上述したタイプの装置およびネットワークと統合されたコンピュータで実行可能なコンポーネントによって実行できる。コンピュータ可読媒体は、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ、光学デバイス（ＣＤまたはＤＶＤ）、ハードドライブ、フロッピードライブ、または任意の適切なデバイスなど、任意の適切なコンピュータ可読媒体に保存できる。コンピュータで実行可能なコンポーネントはプロセッサであってもよいが、任意の適切な専用ハードウェアデバイスで（代替的または追加的に）命令を実行できる。

当業者が前述の詳細な説明および図面および特許請求の範囲から認識するように、添付の特許請求の範囲で定義される本発明の範囲から逸脱することなく、本発明の実施形態に修正および変更を加えることができる。

Claims (13)

1. 店舗内の在庫レベルを追跡する方法において：
   ロボットシステムで、第１の期間にわたり：
   店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートするステップと；
   第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストするステップと；
   第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録するステップと；を実行するステップと、
   前記第１の期間中に、前記第１の在庫構造に隣接する第１の位置と前記第１の在庫構造に隣接する第２の位置の両方を占める場合に前記ロボットシステムが受信する特定の無線識別信号について、前記第１の位置と第２の位置に基づいて前記店舗について定義された仮想座標系内で特定の製品ユニットの特定の位置を三角測量するステップと；
   特定の製品ユニットの特定の位置の前記仮想座標系で定義された第１の在庫構造の既知の体積との交差に応じて、前記第１の在庫構造上の特定の製品ユニットの占有を決定するステップと；
   第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップであって、当該第１の製品ユニットリストが前記特定の製品ユニットを含むものであるステップと；
   前記第１の製品ユニットリストと、前記店舗のプラノグラムによって前記第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストとの間の第１の製品数量差を検出するステップと；
   当該第１の製品数量差に応じて、前記第１の在庫構造についての在庫修正プロンプトを作成するステップと；
   を具えることを特徴とする方法。
2. 前記第１の無線識別信号セットの対応する無線識別信号の特性に基づいて、前記第１の在庫構造に配置された、前記第１の製品ユニットリスト中の製品ユニットの位置を概算するステップと；
   前記第１の製品ユニットリストにある製品ユニットの位置と、前記プラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられた対応する製品位置との間の、第１の製品位置の差を検出するステップと；
   前記第１の製品位置の差に基づいて、前記第１の在庫構造についての第２の在庫修正プロンプトを作成するステップと；
   をさらに具えることを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップが、在庫管理ユニットと、ネームマッピングシステムに保存した独自の無線認識信号との間の関連性に基づいて、前記第１の在庫構造に保存した独自の在庫管理ユニットの数量を含む第１の製品ユニットリストを作成するステップを具え；
   前記第１の製品数量差を検出するステップが、
   前記第１の目標在庫リストで指定された特定の在庫管理ユニットの目標数量を超える、前記第１の製品ユニットリストに記載された特定の在庫管理ユニットの数量と；
   前記特定の在庫管理ユニットの数量をしきい値の差以上超える、前記第１の目標在庫リストで指定された特定の在庫管理ユニットの目標数量；
   の一方を含む第１の製品数量差を検出するステップを具えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
4. 前記第１の在庫構造についての在庫修正プロンプトを作成するステップとが：
   前記特定の在庫管理ユニットの数量を目標数量に合わせるプロンプトと；
   前記第１の在庫構造の特定の在庫管理ユニットに割り当てられた位置と；
   前記第１の製品ユニットリストに記載されている前記特定の在庫管理ユニットの数量と、前記特定の在庫管理ユニットの目標数との量との差と；
   を用いて店舗全体の在庫構造の補充リストを追加するステップと；
   前記店舗の従業員に関連付けられたコンピューティングデバイスに当該補充リストを提供するステップと；
   を具えることを特徴とする、請求項３に記載の方法。
5. 前記ロボットシステムで、前記第１の期間に前記第１の在庫構造の光学画像を記録するステップと；
   テンプレート画像のデータベースから、第１のテンプレート画像セットを取得するステップであって、当該第１のテンプレート画像セットの各テンプレート画像が、前記第１の在庫構造に割り当てられた前記第１の目標在庫リスト中の製品を表す視覚的特徴を具える、ステップと；
   前記光学画像の特徴を検出するステップと；
   前記第１のテンプレート画像セット中のテンプレート画像の視覚的特徴と、前記光学画像で検出された特徴の間の相関に基づいて、前記第１の在庫構造の第２の製品ユニットセットの位置と方向を識別するステップと；
   前記第２の製品ユニットの位置と方向と、前記第１の在庫構造のプラノグラムで定義された製品の位置と方向との差に応じて、前記第１の在庫構造の第２の在庫修正プロンプトを作成するステップと；
   を具えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
6. 前記第１のテンプレート画像セットを取り出すステップと、前記第１の製品ユニットリストと、前記プラノグラムにより前記第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストとの一致について、前記第１のテンプレート画像セットを取り出すステップと；を具えることを特徴とする、請求項５に記載の方法。
7. 前記第１の無線識別信号セットの対応する無線識別信号の特性に基づいて、前記第１の在庫構造に配置された、前記第１の製品ユニットリスト中の製品ユニットの位置を概算するステップと；
   前記ロボットシステムで、前記第１の期間中に前記第１の在庫構造の光学画像を記録するステップと；
   前記光学画像中で、前記第１の在庫構造の価格タグセットによって示される位置と価格を識別するステップと；
   前記第１の製品ユニットリストにある製品ユニットの位置を、前記価格タグセット内の価格タグの位置に合わせるステップと；
   前記第１の製品ユニットリスト中の特定の製品ユニットについて、前記特定の製品ユニットに割り当てられた価格と、前記価格タグセット内の隣接する価格タグによって示される価格との間の価格差を検出するステップと；
   前記価格差の検出に応じて、第３の在庫修正プロンプトを作成して、前記第１の在庫構造の隣接する価格タグを修正するステップと；
   をさらに具えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
8. ロボットシステムで、前記第１の期間中に前記第１の在庫構造の光学画像を記録するステップと；
   テンプレート画像のデータベースから、第１のテンプレート画像セットを取得するステップであって、当該第１のテンプレート画像セットの各テンプレート画像が、前記第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リスト中の製品を表す視覚的特徴を含む、ステップと；
   前記光学画像の特徴を検出するステップと；
   前記第１のテンプレート画像セットのテンプレート画像の視覚的特徴と、前記光学画像で検出された特徴との間の相関に基づいて、前記第１の在庫構造上の第２の製品ユニットセットを識別するステップと；
   前記第１の製品ユニットリストから除外された特定の製品ユニットを含む前記第２の製品ユニットセットに応じて、前記第１の無線スキャンパラメータセットで指定された第１の問合せ電力より大きい第２の問合せ電力を特定する第２の無線スキャンパラメータセットを作成するステップと；
   ロボットシステムで、前記第１の期間に続く第２の期間にわたって：
   前記第１の在庫構造に沿ってナビゲートするステップと；
   前記第２の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストするステップと；
   前記第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返信された第２の無線識別信号セットを記録するステップと；
   前記第２の無線識別信号セットに基づいて、前記第１の在庫構造に配置された第２の製品ユニットリストを作成するステップと；
   前記特定の製品ユニットを指定する前記第２の製品ユニットリストに応じて、前記第１の在庫構造に前記第２の無線スキャンパラメータセットを割り当てるステップと；を実行するステップと；
   をさらに具えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
9. 前記第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストから除外された特定の製品ユニットを含む前記第１の製品ユニットリストに応答して、また、前記第１の在庫構造に隣接する第２の在庫構造に割り当てられた特定の製品ユニットに応答して、前記第１の無線スキャンパラメータセットで指定された第１の問合せ電力よりも小さい第２の問合せ電力を指定する第２の無線スキャンパラメータセットを作成するステップと；
   ロボットシステムで、前記第１の期間にわたって：
   前記第１の在庫構造に沿ってナビゲートするステップと；
   前記第２の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストするステップと；
   前記第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返信された第２の無線識別信号セットを記録するステップと；を実行するステップと：
   前記第２の無線識別信号セットに基づいて、前記第１の在庫構造に配置された第２の製品ユニットリストを作成するステップと；
   前記特定の製品ユニットを除く前記第２の製品ユニットリストに応じて、前記第２の無線スキャンパラメータセットを前記第１の在庫構造に割り当てるステップと；
   をさらに具えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
10. 前記第１の無線識別信号セット中の前記第１の在庫構造の識別子を識別するステップと；
    前記第１の在庫構造の識別子を受け取った時点の前記ロボットシステムの位置に基づいて、前記店舗内の前記第１の在庫構造の位置を決定するするステップと；
    前記店舗内に展開されたインフラストラクチャのカタログに、第１の在庫構造の識別子と、前記店舗内の第１の在庫構造の位置とを入力するステップと；
    をさらに具えることを特徴とする、請求項１に記載の方法。
11. 店舗内の在庫レベルを追跡する方法において：
    ロボットシステムで、第１の期間にわたり：
    店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートするステップと；
    第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストするステップと；
    第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録するステップと；を実行するステップと、
    第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップと；
    前記第１の無線識別信号セットの対応する無線識別信号の特性に基づいて、前記店舗内で定義された座標系における、前記第１の製品ユニットリストにある製品ユニットの位置を概算するステップと；
    前記第１の製品ユニットリストと、前記店舗のプラノグラムによって前記第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストとの間の第１の製品数量差を検出するステップと；
    当該第１の製品数量差に応じて、前記第１の在庫構造についての在庫修正プロンプトを作成するステップと；
    しきい値の高さより下にあり、前記第１の在庫構造の既知のフットプリントの外側にある、前記第１の製品ユニットリスト中の特定の製品ユニットを検出するステップと；
    ロボットシステムで：
    前記ロボットシステムの光学センサの視野内に前記特定の製品ユニットの位置を配置する方向にナビゲートするステップと；
    前記特定の製品ユニットの光学画像を前記光学センサで記録するステップと；を実行するステップと；
    店舗の床から特定の製品ユニットを取り除く流出補正プロンプトを作成するステップであって、当該流出補正プロンプトが光学画像の形式を含むステップと；
    前記店舗の従業員に関連付けられたコンピューティングデバイスに流出補正プロンプトを提供するステップと；
    を具えることを特徴とする方法。
12. 店舗内の在庫レベルを追跡する方法において：
    ロボットシステムで、第１の期間にわたり：
    店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートするステップと；
    第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストするステップと；
    第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録するステップと；を実行するステップと、
    第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップと；
    前記第１の無線識別信号セットの対応する無線識別信号の特性に基づいて、前記第１の在庫構造に配置された、前記第１の製品ユニットリスト中の製品ユニットの位置を概算するステップであって、
    前記第１の期間中に、前記第１の在庫構造に隣接する第１の位置と前記第１の在庫構造に隣接する第２の位置の両方を占める場合に前記ロボットシステムが受信する特定の無線識別信号について、前記第１の位置と第２の位置に基づいて前記店舗について定義された仮想座標系内で特定の製品ユニットの特定の位置を三角測量するステップと；
    特定の製品ユニットの特定の位置の前記仮想座標系で定義された第１の在庫構造の既知の体積との交差に応じて、前記第１の在庫構造上の特定の製品ユニットの占有を決定するステップと；によって製品ユニットの位置を概算するステップと；
    前記第１の製品ユニットリストと、前記店舗のプラノグラムによって前記第１の在庫構造に割り当てられた第１の目標在庫リストとの間の第１の製品数量差を検出するステップと；
    前記第１の製品数量差に応じて、前記第１の在庫構造についての在庫修正プロンプトを作成するステップと；
    前記第１の製品ユニットリストにある製品ユニットの位置と、前記プラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられた対応する製品位置との間の、第１の製品位置の差を検出するステップと；
    前記第１の製品位置の差に基づいて、前記第１の在庫構造についての第２の在庫修正プロンプトを作成するステップと；
    を具えることを特徴とする方法。
13. 店舗内の在庫レベルを追跡する方法において：
    ロボットシステムで、第１の期間にわたり：
    店舗内の第１の在庫構造に沿ってナビゲートするステップと；
    第１の無線スキャンパラメータセットに従って無線周波数問い合わせ信号をブロードキャストするステップと；
    第１の在庫構造に配置された製品ユニットに結合された無線周波数識別タグによって返信された第１の無線識別信号セットを記録するステップと；を実行するステップと、
    前記第１の期間中に、前記第１の在庫構造に隣接する第１の位置と前記第１の在庫構造に隣接する第２の位置の両方を占める場合に前記ロボットシステムが受信する特定の無線識別信号について、前記第１の位置と第２の位置に基づいて前記店舗について定義された仮想座標系内で特定の製品ユニットの特定の位置を三角測量するステップと；
    特定の製品ユニットの特定の位置の前記仮想座標系で定義された第１の在庫構造の既知の体積との交差に応じて、前記第１の在庫構造上の特定の製品ユニットの占有を決定するステップと；
    第１の無線識別信号セットに基づいて、第１の在庫構造に配置された第１の製品ユニットリストを作成するステップと；
    前記第１の製品ユニットリストにある製品ユニットの位置と、プラノグラムによって第１の在庫構造に割り当てられた対応する製品位置との間の、第１の製品位置の差を検出するステップと；
    前記第１の製品位置の差に基づいて、前記第１の在庫構造についての在庫修正プロンプトを作成するステップと；
    を具えることを特徴とする方法。

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