JP6995200B2 - 倉庫注文履行動作における注文グループ化 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本出願は、参照により本明細書に組み込まれる、２０１７年１１月９日に出願された米国出願第１５／８０７，６７２号の優先権の利益を主張する。

本発明は、自律型可動ロボット、人間の作業者、又はそれらの組合せを使用して注文実行効率を改善するための、倉庫管理システムの注文キュー中の注文のグループ化に関する。

注文履行は、一般に、自宅配達のためにインターネット上で注文を行った顧客に出荷されるべき製品で満たされた大きい倉庫内で実施される。いくつかの動作では、人間が、注文の中の品物を取り出すために倉庫をあちこち動くことによって、注文を手動で履行し得る。他の動作では、品物取出し機能を実施するために人間の代わりにロボットが使用され得るか、又は人間の品物取出しを支援するためにロボットが使用され得、これは、どちらの場合も生産性及び効率を増加させるためのものである。

適時に、正確に、及び効率的な様式でそのような注文を履行することは、控えめに言っても物流的に難しい。バーチャル・ショッピング・カートの「精算する」ボタンをクリックすると「注文」が生じる。注文は、特定の宛先に出荷されるべきである品物のリスティングを含む。「履行」のプロセスは、大きい倉庫からこれらの品物を物理的に取ること又は「選出」することと、それらを包装することと、指定された宛先にそれらを出荷することとを伴う。したがって、注文履行プロセスの重要な目標は、できるだけ短い時間で、できるだけ多くの品物を出荷することである。

倉庫管理システム（ＷＭＳ：ｗａｒｅｈｏｕｓｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）は、動作の効率及び生産性を増加させるために人間及び／又はロボットを利用し得る、上記で説明されたもののような注文履行倉庫内の日々の動作をサポートするソフトウェア・アプリケーションである。ＷＭＳプログラムは、在庫レベル及び在庫品ロケーションを追跡することなど、作業の集中型管理を可能にする。また、倉庫管理システムは、受取り、検査と受入れ、片づけ、選出位置への内部補充、選出、包装、出荷ドック上での注文組立、文書化、及び出荷（輸送車両への積み込み）など、重要な及び多くの軽微な倉庫作業のすべてをサポート又は指示する。

ＷＭＳは、一般に、上にあるホストシステム、通常ＥＲＰシステムから注文を受信する。電子商取引注文を介した注文履行の場合、顧客がオンラインで注文を行うとすぐに、その情報が、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、この注文を管理するためのすべての必要なステップ（たとえば、注文された品物を選出するなど）が、ＷＭＳ内で処理される。その後、会計トランザクション、顧客への事前出荷通知、在庫管理などをサポートするために、ビジネス・ホスト・コンピュータに情報が送られる。

ＷＭＳからの注文が生じたとき、それらは、注文キュー中に保持され、倉庫内の注文を実行するために人間又はロボットに配信される。注文は、それらが到着した順序で注文キューから順次取られ、注文を実行すべき人間及び／又はロボットに割り当てられ得る。注文はまた、顧客契約において規定されたサービス・レベル要件に従って又は顧客出荷要件に基づいて、注文キュー中に配列され、割り当てられ得る。これらのシステムは非常に高性能になったが、依然として、注文キューイング及び割当てプロセスにおける効率及び生産性を改善する必要がある。

米国出願第１５／７１２，２２２号 米国出願第１５／７１２，２５６号 米国特許出願第１５／２５４，３２１号

既存のシステムに勝る本発明の利益及び利点は、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になろう。本教示が、以下で要約又は開示される実施例以外の実施例を用いて実施され得ることを、当業者は諒解されよう。

一態様では、本発明は、倉庫管理システムの注文キュー中の複数の注文をグループ化するための方法を含み、各注文が１つ又は複数の品物を含み、各品物が倉庫内の物理的ロケーションに関連付けられる。本方法は、複数の注文の中の各品物の倉庫内の物理的ロケーションを決定するステップを含む。各注文について、本方法は、少なくとも１つのクラスタ領域を確立するステップであって、各クラスタ領域が、それぞれの注文からの少なくとも１つの品物を含む、確立するステップと、少なくとも１つの注文セットを形成するために、倉庫内のクラスタ領域の物理的ロケーションに基づいて複数の注文をグループ化するステップとをも含む。

本発明の他の態様では、以下の特徴のうちの１つ又は複数が含まれ得る。複数の注文の中の品物の各々の倉庫内の物理的ロケーションを決定するステップは、倉庫によって画定された座標空間における、複数の注文の中の品物の各々の２次元座標（ｘ，ｙ）を決定するステップを含み得る。決定するステップは、各品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を、各前記品物に関連付けられた基準マーカーの２次元座標（ｘ，ｙ）を含んでいるデータ構造から取り出すステップを含み得る。確立するステップは、複数の注文の各々の中の各品物について、注文のためのすでに確立されたクラスタ領域内に２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれているかどうかを決定するステップと、２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれている場合、各前記品物を注文のためのそれぞれのクラスタ領域に割り当てるステップと、すでに確立されたクラスタ領域内に２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれていない場合、それぞれの注文の中の各前記品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする新しいクラスタ領域を確立するステップとを含み得る。各前記品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする新しいクラスタ領域を確立するステップは、それぞれの注文のための新しいクラスタ領域を画定するために、すでに確立されたクラスタ領域内に含まれていない各前記品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする半径Ｒを有する円を形成するステップを含み得る。グループ化するステップは、各注文について各クラスタ領域についてのロケーションを計算するステップと、ある注文における各クラスタ領域のロケーションを、複数の注文のうちの少なくとも１つの他の注文からの対応するクラスタ領域のロケーションと比較するステップとを含み得る。複数の注文の各々における各クラスタ領域のロケーションが、クラスタ領域の各々についての中点ロケーションを取得するためにそれぞれのクラスタ領域中の各品物の２次元座標（ｘ，ｙ）の平均を計算することによって決定され得る。グループ化するステップは、ベース注文を確立するステップと、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の物理的ロケーションに対する、ベース注文における各クラスタ領域の物理的ロケーションを決定するために、ベース注文における各クラスタ領域の中点を、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点と比較するステップとをさらに含み得る。

本発明の他の態様では、以下の特徴のうちの１つ又は複数が含まれ得る。ベース注文における各クラスタ領域の中点を、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点と比較するステップは、ベース注文における各クラスタ領域の中点と、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点との間の距離を計算するステップと、ベース注文における各クラスタ領域の中点と、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点との間の総距離（ａｇｇｒｅｇａｔｅ ｄｉｓｔａｎｃｅ）を決定するために、各計算された距離を合計するステップとを含み得る。グループ化するステップは、少なくとも１つの注文セットを形成するために、ベース注文における各クラスタ領域の中点と、少なくとも１つの他の注文における対応するクラスタ領域の中点との間の最低総距離に基づいて、ベース注文と少なくとも１つの他の注文とを組み合わせるステップをさらに含み得る。少なくとも１つの注文セットを人間の作業者又は自律型可動ロボットのうちの１つに割り当てるステップを含む。人間の作業者及び自律型可動ロボットは注文容量を有し得、少なくとも１つの注文セットを形成するために組み合わせられる注文の数が、人間の作業者及び自律型可動ロボットの容量に基づき得る。人間の作業者又は自律型可動ロボットのうちの１つに割り当てるステップは、人間の作業者のためのハンドヘルド電子デバイス又は自律型可動ロボットのためのオンボード電子デバイスのうちの１つに注文セットを電子的に送信するステップを含み得る。注文は、選出注文、配置注文又はメンテナンス注文を含み得る。注文の各々について確立され得る、クラスタ領域の最大数があり得る。各注文について少なくとも１つのクラスタ領域を確立するステップは、各クラスタ領域を、倉庫内のシーケンスにおいて配列された複数の領域のうちの１つに相関させるステップを含み得る。クラスタ領域の最大数は倉庫内の領域の数に対応し得、各注文について少なくとも１つのクラスタ領域を確立するステップは、倉庫内の複数の領域のシーケンスに基づくシーケンスにおいてクラスタ領域を確立するために各注文からの品物を選択するステップを含み得る。

別の態様では、本発明は、注文キュー中の複数の注文をグループ化するための倉庫注文システムを含む。本システムは、注文キュー中の複数の注文を含むメモリを備え、各注文が１つ又は複数の品物を含み、各品物が倉庫内の物理的ロケーションに関連付けられる。本システムは、複数の注文の中の各品物の倉庫内の物理的ロケーションを決定することと、各注文について、少なくとも１つのクラスタ領域を確立することであって、各クラスタ領域が、それぞれの注文からの少なくとも１つの品物を含む、確立することとを行うように構成されたプロセッサをも含む。プロセッサは、少なくとも１つの注文セットを形成するために、倉庫内のクラスタ領域の物理的ロケーションに基づいて複数の注文をグループ化するようにも構成される。

本発明の追加の態様では、以下の特徴のうちの１つ又は複数が含まれ得る。プロセッサは、倉庫によって画定された座標空間における、複数の注文の中の品物の各々の２次元座標（ｘ，ｙ）を決定するようにさらに構成され得る。プロセッサは、各品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を、各前記品物に関連付けられた基準マーカーの２次元座標（ｘ，ｙ）を含んでいるデータ構造から取り出すようにさらに構成され得る。プロセッサは、複数の注文の各々の中の各品物について、注文のためのすでに確立されたクラスタ領域内に２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれているかどうかを決定することと、２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれている場合、各前記品物を注文のためのそれぞれのクラスタ領域に割り当てることと、すでに確立されたクラスタ領域内に２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれていない場合、それぞれの注文の中の各前記品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする新しいクラスタ領域を確立することとを行うようにさらに構成され得る。プロセッサは、それぞれの注文のための新しいクラスタ領域を画定するために、すでに確立されたクラスタ領域内に含まれていない各前記品物についての２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする半径Ｒを有する円を形成するようにさらに構成され得る。プロセッサは、各注文について各クラスタ領域についてのロケーションを計算することと、ある注文における各クラスタ領域のロケーションを、複数の注文のうちの少なくとも１つの他の注文からの対応するクラスタ領域のロケーションと比較することとを行うようにさらに構成され得る。プロセッサは、クラスタ領域の各々についての中点ロケーションを取得するためにそれぞれのクラスタ領域中の各品物の２次元座標（ｘ，ｙ）の平均を計算するようにさらに構成され得る。プロセッサは、ベース注文を確立することと、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の物理的ロケーションに対する、ベース注文における各クラスタ領域の物理的ロケーションを決定するために、ベース注文における各クラスタ領域の中点を、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点と比較することとを行うようにさらに構成され得る。

本発明のまたさらなる態様では、以下の特徴のうちの１つ又は複数が含まれ得る。プロセッサは、ベース注文における各クラスタ領域の中点と、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点との間の距離を計算することと、ベース注文における各クラスタ領域の中点と、複数の注文のうちの他の注文の各々における対応するクラスタ領域の中点との間の総距離を決定するために、各計算された距離を合計することとを行うようにさらに構成され得る。プロセッサは、少なくとも１つの注文セットを形成するために、ベース注文における各クラスタ領域の中点と、少なくとも１つの他の注文における対応するクラスタ領域の中点との間の最低総距離に基づいて、ベース注文と少なくとも１つの他の注文とを組み合わせるようにさらに構成され得る。プロセッサは、少なくとも１つの注文セットを人間の作業者又は自律型可動ロボットのうちの１つに割り当てるようにさらに構成され得る。人間の作業者及び自律型可動ロボットは注文容量を有し得、少なくとも１つの注文セットを形成するために組み合わせられ得る注文の数が、人間の作業者及び自律型可動ロボットの容量に基づく。プロセッサは、人間の作業者のためのハンドヘルド電子デバイス又は自律型可動ロボットのためのオンボード電子デバイスのうちの１つに注文セットを電子的に送信するようにさらに構成され得る。注文は、選出注文、配置注文又はメンテナンス注文を含み得る。注文の各々について確立され得る、クラスタ領域の最大数があり得る。プロセッサは、各クラスタ領域を、倉庫内のシーケンスにおいて配列された複数の領域のうちの１つに相関させるようにさらに構成され得る。クラスタ領域の最大数は倉庫内の領域の数に対応し得、プロセッサは、倉庫内の複数の領域のシーケンスに基づくシーケンスにおいてクラスタ領域を確立するために各注文からの品物を選択するようにさらに構成され得る。

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

次に、本発明の実施例が、単に実例として、添付の図面を参照しながら説明される。

注文履行倉庫の上面図である。 図１に示されている倉庫内で使用されるロボットのうちの１つのベースの正面図である。 図１に示されている倉庫内で使用されるロボットのうちの１つのベースの斜視図である。 アーマチュア（ａｒｍａｔｕｒｅ）を装備し、図１に示されている棚の前に駐機された図２Ａ及び図２Ｂ中のロボットの斜視図である。 ロボット上のレーザー・レーダーを使用して作成された図１の倉庫の部分マップである。 倉庫全体にわたって分散された基準マーカーのロケーションを特定し、基準マーカー・ポーズを記憶するためのプロセスを表すフロー・チャートである。 基準識別子とポーズとのマッピングの表である。 ビン（ｂｉｎ）・ロケーションと基準識別子とのマッピングの表である。 製品ＳＫＵとポーズとのマッピング・プロセスを表すフロー・チャートである。 本発明の一態様による、クラスタ領域の確立を表す倉庫の平面図である。 本発明の一態様による、注文キューの一部分を表す表である。 本発明の一態様によるクラスタ領域の中点が決定されることを表す、図９の倉庫の一部分の平面図である。 本発明の一態様による、クラスタ領域を確立するプロセスについて説明するフロー・チャートである。 図１０の表とは異なる構成における注文１～３のクラスタ領域についての中点座標を示す図である。 注文１及び２についての３つのクラスタ領域の中点間の距離を表すためのこれらのクラスタ領域のうちの第１のクラスタ領域の図である。 注文１及び２についての３つのクラスタ領域の中点間の距離を表すためのこれらのクラスタ領域のうちの第２のクラスタ領域の図である。 注文１及び２についての３つのクラスタ領域の中点間の距離を表すためのこれらのクラスタ領域のうちの第３のクラスタ領域の図である。 本発明の一態様による、領域に分割された倉庫の一部分の平面図である。 ３つの注文の中の個別の品物と、それらが図１５の倉庫内の領域にどのようにマッピングされるかとの図である。 本発明の一態様による、注文グループ化プロセスを表すフロー・チャートである。

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

本開示は、効率及び生産性を増加させるために自律型可動ロボット又は「ＡＭＲ：ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｍｏｂｉｌｅ ｒｏｂｏｔ」を使用する倉庫内の注文履行動作に適用され得る、注文グループ化プロセスを対象とする。この適用例でのロボットの使用は、注文グループ化プロセスのためのコンテキストを与えるために説明される。説明される適用例では、ロボットは、品物の選出及び配置をより効率的に実施するために人間の作業者によって支援されるが、本開示は、選出及び配置動作を実施するための関節アーム（ａｒｔｉｃｕｌａｔｅｄ ａｒｍ）を有するロボットに等しく適用可能である。また、本開示による注文グループ化プロセスは、人間の作業者がＡＭＲの支援なしに注文履行動作を実施する倉庫内の注文履行動作において使用され得ることに留意されたい。さらに、本開示による注文グループ化プロセスは、より一般的には、ＡＭＲ、人間の作業者又はその２つの組合せを使用する他の適用例にも適用される。

本明細書で提供される説明は、顧客への出荷の注文を履行するために倉庫内のビン・ロケーションから品物を選出することに的を絞っているが、システムは、後の取出し及び顧客への出荷のために、倉庫内で受け取られた品物を、倉庫全体にわたるビン・ロケーションに保管又は配置することに等しく適用可能である。本発明は、製品の整理統合、計数、検証、検査及び手入れなど、そのような倉庫システムに関連付けられた在庫制御作業にも適用可能である。

図１を参照すると、一般的な注文履行倉庫１０が、注文１６に含まれ得る様々な品物で満たされた棚１２を含む。動作中、倉庫管理サーバ１５からの注文１６が注文サーバ１４に到達する。注文サーバ１４は、倉庫１０を動き回る複数のロボットから選択された（自律型可動ロボットであり得る）ロボット１８に、注文又は注文のグループ（注文セット）１６を通信する。注文サーバ１４の機能性が、倉庫管理サーバ１５の機能性と統合されて、単一のサーバになり得ることに留意されたい。また、１つ又は複数の充電ステーションがあり得る、充電エリア１９が示されている。注文／注文セットを実行するロボット１８の動作が、本明細書で最初に説明される。次いで、効率及び生産性を増加させるために、注文サーバ１４及び／又は倉庫管理サーバ１５によって注文を注文セットにグループ化し、注文セットをロボットに割り当てるための本開示の一態様によるプロセスが、説明される。

好ましい実施例では、図２Ａ及び図２Ｂに示されているロボット１８が、レーザーレーダー２２を有する自律型車輪付きベース２０を含む。ベース２０は、ロボット１８が注文サーバ１４から命令を受信することを可能にするトランシーバ（図示せず）と、デジタル光学カメラ２４ａ及び２４ｂのペアとをも採用する。ロボット・ベースは、自律型車輪付きベース２０に電力供給するバッテリーを再充電するための（図１０及び図１１により詳細に表されている）電気充電ポート２６をも含む。ベース２０は、ロボットの環境を表す情報をキャプチャするためにレーザーレーダーとカメラ２４ａ及び２４ｂとからデータを受信するプロセッサ（図示せず）をさらに採用する。倉庫１０内のナビゲーションに関連付けられた様々な作業を実行すること、並びに、図３に示されているように、棚１２に配置された基準マーカー３０までナビゲートすることを行うために、プロセッサとともに動作するメモリ（図示せず）がある。基準マーカー３０（たとえば２次元バー・コード）は、注文された品物のビン／ロケーションに対応する。本発明のナビゲーション手法が、図４～図８に関して以下で詳細に説明される。基準マーカーは、充電ステーションを識別するためにも使用され、そのような充電ステーション基準マーカーまでのナビゲーションは、注文された品物のビン／ロケーションまでのナビゲーションと同じである。ロボットが充電ステーションまでナビゲートすると、ロボットを充電ステーションとドッキングさせるためのより精密なナビゲーション手法が使用され、そのようなナビゲーション手法が以下で説明される。

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

ロボット１８は、倉庫１０を動き回ることにおいて優れているが、現在のロボット技術では、ロボット関節アームは、棚から迅速に及び効率的に品物を選出し、それらを通い箱４４に配置するためにまだ最適化されていない。現在、品物を選出する、より効率的なやり方は、注文された品物を棚１２から物理的に取り出し、それをロボット１８、たとえば通い箱４４に配置する作業を実行するために、一般に人間である局所作業者５０を使用することである。ロボット１８は、局所作業者５０が読み取ることができるタブレット４８（又はラップトップ／他のユーザ入力デバイス）を介して、又は局所作業者５０によって使用されるハンドヘルド・デバイスに注文を送信することによって、必要とされる品物を局所作業者５０に通信する。本明細書で説明される注文グループ化開示は、技術が進歩するにつれて選出及び配置動作を実施するための関節アームを有するロボットに等しく適用可能である。

注文サーバ１４からの注文／注文セット１６を受け取ると、ロボット１８は、注文／注文セットの中の第１の品物のために機能を実行する（たとえば、選出／配置する）ために、たとえば、図３に示されているように、第１の倉庫ロケーションに進む。ロボット１８は、メモリに記憶され、プロセッサによって実行されるナビゲーション・ソフトウェアに基づいて、これを行う。ナビゲーション・ソフトウェアは、レーザーレーダー２２によって収集された環境に関するデータと、特定の品物が見つけられ得る倉庫１０内のロケーションに対応する基準マーカー３０の基準識別子（「ＩＤ」）を識別するメモリ中の内部表と、ナビゲートするためのカメラ２４ａ及び２４ｂとに頼る。

ロボット１８は、正しいロケーションに達すると、品物が格納された棚１２の前にそれ自体を駐機し、局所作業者５０が棚１２から品物を取り出し、それを通い箱４４に配置するのを待つ。ロボット１８が、取り出すべき他の品物を有する場合、ロボット１８はそれらのロケーションに進む。次いで、ロボット１８によって取り出された（１つ又は複数の）品物は、図１の包装ステーション１００に配達され、それらは包装され、出荷される。

ロボットが十分な容量及び適切な通い箱構成を有するとき、各ロボットが１つ又は複数の注文を履行していることがあり、各注文が１つ又は複数の品物からなり得ることが、当業者によって理解されよう。個々のロボットへの割当てのために注文を注文セットにグループ化するためのプロセスが、動作効率及び全体的な生産性を改善し得、以下でより詳細に説明される。

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

本発明のナビゲーション手法、並びに取り出されるべき品物のＳＫＵと、品物がある倉庫内の基準マーカーに関連付けられた基準ＩＤ／ポーズとの意味マッピング（ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ）が、図４～図８に関して以下で詳細に説明される。上述のように、ロボットが、そのバッテリーを再充電するために充電ステーションまでナビゲートすることを可能にするために、同じナビゲーション手法が使用され得る。

１つ又は複数のロボット１８を使用して、倉庫１０のマップが、静的及び動的両方の物体のロケーション並びに倉庫全体にわたって分散された様々な基準マーカーのロケーションを決定するために、作成され、動的に更新されなければならない。ロボット１８のうちの１つ又は複数が、そのレーザーレーダー２２並びに同時位置特定及びマッピング（ＳＬＡＭ：ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ）を利用して倉庫をナビゲートし、図４のマップ１０ａを作り／更新し、これは、未知環境の仮想マップを構築又は更新する算出方法である。普及しているＳＬＡＭ近似解法は、粒子フィルタ及び拡張カルマン・フィルタを含む。ＳＬＡＭ ＧＭａｐｐｉｎｇ手法は好ましい手法であるが、任意の好適なＳＬＡＭ手法が使用され得る。

ロボット１８は、そのレーザーレーダー２２を利用して、ロボット１８がスペース全体にわたって進行し、レーザーレーダーが環境を走査するときに受け取る反射に基づいて、スペース内のオープン・スペース１１２、壁１１４、物体１１６、及び棚１２ａなどの他の静的障害物を識別するとき、倉庫１０のマップ１０ａを作成／更新する。

マップ１０ａを構築している間、又はその後、１つ又は複数のロボット１８は倉庫１０にわたってナビゲートし、カメラ２４ａ及び２４ｂを使用して環境を走査し、品物が格納された図３の３２及び３４などのビンに近接した棚上の、倉庫全体にわたって分散された基準マーカー（２次元バー・コード）のロケーションを特定する。ロボット１８は、原点１１０など、参照のための知られている参照点又は原点を使用する。図３及び図４の基準マーカー３０などの基準マーカーのロケーションが、ロボット１８によってそのカメラ２４ａ及び２４ｂを使用して特定されたとき、原点１１０に対する倉庫内のロケーションが決定される。図２Ａに示されているように、２つのカメラ、ロボット・ベースの両側のカメラを使用することによって、ロボット１８は、ロボットの両側から外に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、それがシェルビング（ｓｈｅｌｖｉｎｇ）の通路を行き来して移動するとき、たとえば、ロボットの両側の基準マーカーを見ることが可能になる。

ホイール・エンコーダ及び方位センサーの使用によって、ベクトル１２０と、倉庫１０内のロボットの位置とが決定され得る。基準マーカー／２次元バーコードのキャプチャされた画像と、その知られているサイズとを使用して、ロボット１８は、基準マーカー／２次元バーコードのロボットに対する向き及びロボットからの距離、すなわちベクトル１３０を決定することができる。ベクトル１２０及び１３０が知られれば、原点１１０と基準マーカー３０との間のベクトル１４０が決定され得る。ベクトル１４０と、ロボット１８に対する基準マーカー／２次元バーコードの決定された向きとから、ポーズが決定され得、ポーズは、その向きとともに倉庫内のその位置（ｘ，ｙ，ｚ座標）を備えるか、又は基準マーカー３０に対する四元数（ｘ，ｙ，ｚ，ω）を備える。基準ポーズは、一般にフロア上にあり、したがってｚ座標は０であるので、座標は、ｘ座標及びｙ座標のみを含み得ることに留意されたい。

基準マーカー・ロケーション特定プロセスについて説明する図５のフロー・チャート２００が説明される。これは、初期マッピング・モードで実施され、ロボット１８が、選出すること、配置すること及び／又は他の作業を実施している間に、倉庫内で新しい基準マーカーに遭遇したとき実施される。ステップ２０２において、ロボット１８は、カメラ２４ａ及び２４ｂを使用して画像をキャプチャし、ステップ２０４において、キャプチャされた画像内で基準マーカーを探索する。ステップ２０６において、基準マーカーが画像中で見つけられた場合（ステップ２０４）、その基準マーカーが、図６の基準表３００にすでに格納されているかどうかが決定され、基準表３００はロボット１８のメモリ３４中に及び／又は倉庫管理システム１５中にあり得る。基準情報がすでにメモリに格納されている場合、フロー・チャートは、別の画像をキャプチャするためのステップ２０２に戻る。その基準情報がメモリにない場合、上記で説明されたプロセスに従ってポーズが決定され、ステップ２０８において、その基準情報は、基準対ポーズのルックアップ表３００に追加される。

各ロボットのメモリに及び／又は倉庫管理システム１５に格納され得るルックアップ表３００中に、各基準マーカーについて、基準識別子、１、２、３などと、各基準識別子に関連付けられた基準マーカー／バー・コードについてのポーズとが含まれる。上記のように、ポーズは、向きともに倉庫内のｘ，ｙ，ｚ座標からなるか、又は四元数（ｘ，ｙ，ｚ，ω）からなる。

同じく各ロボットのメモリに及び／又は倉庫管理システム１５に格納され得る図７の別のルックアップ表４００中に、特定の基準ＩＤ４０４、たとえば数「１１」、に相関された倉庫１０内部のビン・ロケーション（たとえば４０２ａ～４０２ｆ）のリスティングがある。ビン・ロケーションは、この実例では７つの英数文字からなる。最初の６文字（たとえばＬ０１００１）は、倉庫内の棚ロケーションに関係し、最後の文字（たとえばＡ～Ｆ）は、棚ロケーションにおける特定のビンを識別する。この実例では、基準ＩＤ「１１」に関連付けられた６つの異なるビン・ロケーションがある。各基準ＩＤ／マーカーに関連付けられた１つ又は複数のビンがあり得る。図１の充電エリア１９にある充電ステーションも、表４００に格納され、基準ＩＤに相関され得る。基準ＩＤから、充電ステーションのポーズが、図６の表３００において見つけられ得る。

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

本発明による注文履行プロセスが、図８のフロー・チャート５００に表されている。ステップ５０２において、図１の倉庫管理システム１５は、取り出されるべき１つ又は複数の品物からなり得る注文を取得する。ステップ５０４において、倉庫管理システム１５によって品物の（１つ又は複数の）ＳＫＵ番号が決定され、ステップ５０６において、（１つ又は複数の）ＳＫＵ番号から（１つ又は複数の）ビン・ロケーションが決定される。次いで、注文に関するビン・ロケーションのリストがロボット１８に送信される。ステップ５０８において、ロボット１８はビン・ロケーションを基準ＩＤに相関させ、ステップ５１０において、基準ＩＤから各基準ＩＤのポーズが取得される。ステップ５１２において、ロボット１８は、図３に示されているようにそのポーズにナビゲートし、作業者は、取り出されるべき品物を適切なビンから選出し、それをロボットに配置することができる。

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

ＳＬＡＭマップ及び基準ＩＤのポーズが知られれば、ロボット１８は、様々なロボット・ナビゲーション技法を使用して、基準ＩＤのうちのいずれか１つに容易にナビゲートすることができる。好ましい手法は、倉庫１０内のオープン・スペース１１２、及び壁１１４、棚（棚１２など）及び他の障害物１１６の知識を与えられて、基準マーカー・ポーズへの初期ルートを設定することを伴う。ロボットがそのレーザー・レーダー２２を使用して倉庫をあちこち動き始めたとき、ロボットは、固定の障害物、或いは他のロボット１８及び／又は作業者５０などの動的障害物のいずれかがその経路にあるかどうかを決定し、基準マーカーのポーズへのその経路を繰り返し更新する。ロボットは、障害物を避けながら最も効率的及び効果的な経路を常に探索して、約５０ミリ秒ごとにそのルートを再計画する。

概して、倉庫１０ａ内のロボットの位置特定は、ＳＬＡＭ仮想マップ上で動作する多対多多重解像度走査マッチング（Ｍ３ＲＳＭ：ｍａｎｙ－ｔｏ－ｍａｎｙ ｍｕｌｔｉｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ ｓｃａｎ ｍａｔｃｈｉｎｇ）によって達成される。ブルート・フォース方法と比較して、Ｍ３ＲＳＭは、ＳＬＡＭループ・クロージャ及び走査マッチング、すなわちロボット・ポーズ及び位置を決定する際の２つの重要なステップをロボットが実施するための算出時間を劇的に低減する。ロボット位置特定は、２０１７年９月２２日に出願され、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、「Ｍｕｌｔｉ－Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ Ｓｃａｎ Ｍａｔｃｈｉｎｇ ｗｉｔｈ Ｅｘｃｌｕｓｉｏｎ Ｚｏｎｅｓ」と題する関連の米国出願第１５／７１２，２２２号において開示された方法によれば、Ｍ３ＳＲＭ探索空間を最小限に抑えることによってさらに改善される。

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

概して、倉庫内の他のロボット及び移動している障害物の存在下でのナビゲーションが、ダイナミック・ウィンドウ・アプローチ（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達成される。ＤＷＡは、障害物との衝突を回避し、ターゲット基準マーカーへの所望の経路を選好する、実現可能なロボット動き軌跡間の増分移動を算出する。ＯＲＣＡは、（１つ又は複数の）他のロボットとの通信を必要とすることなしに、他の移動しているロボットとの衝突を最適に回避する。ナビゲーションは、約５０ｍｓ更新間隔で算出された軌跡に沿った一連の増分移動として進む。衝突回避は、２０１７年９月２２日に出願され、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる、「Ｄｙｎａｍｉｃ Ｗｉｎｄｏｗ Ａｐｐｒｏａｃｈ Ｕｓｉｎｇ Ｏｐｔｉｍａｌ Ｒｅｃｉｐｒｏｃａｌ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ Ａｖｏｉｄａｎｃｅ Ｃｏｓｔ－Ｃｒｉｔｉｃ」と題する関連の米国出願第１５／７１２，２５６号において説明された技法によってさらに改善され得る。

上述のように、個々のロボットへの割当てのために注文（各注文が１つ又は複数の品物を含んでいる）を注文セットにグループ化するためのプロセスが、動作効率及び全体的な生産性を改善し得、図９～図１７に関して以下でより詳細に説明される。ロボットは、単一のロボットが、ビン又はコンパートメントごとに１つずつ、複数の注文を実行することを可能にする通い箱アレイを有し得る。その全体が本明細書に組み込まれる、２０１６年９月１日に出願された米国特許出願第１５／２５４，３２１号において説明された、そのような通い箱アレイの実例は、ロボットが注文セットを実行するために必要とされる進行の量を低減するために、「類似」の注文を一緒にクラスタ化又はグループ化する機会を与える。たとえば、１つの注文の個々の品物又は「選出」が、倉庫内で互いに近くにある場合、注文は、互いに「類似」であると決定され得る。ロボットへの割当てのために類似の注文をグループ化する際に、ロボットは、注文を履行するためにより少ない距離を進行し、したがって、倉庫動作の選出レート及び全体的な効率／生産性を増加させる。

一般的な倉庫管理システムは、倉庫内の、そこに格納された品物の物理的ロケーションに関する情報を含んでいない。上記で説明されたように、本発明の一態様によるシステムは、倉庫内に格納された品物のすべてのロケーション（ｘ，ｙ座標）の知識を有する。この情報を用いて、倉庫内のそれらのロケーションに基づいて注文をグループ化することが可能である。

図９の倉庫６００の表現は、それぞれｘ軸６０２及びｙ軸６０４を有する座標グラフを用いて表されている。この実例では、ｘ軸及びｙ軸の両方が、原点（ｐｏｉｎｔ ｏｆ ｏｒｉｇｉｎ）６０６（座標０，０）から長さ８０メートル延びている。空間が座標系に分割され、倉庫内の品物ロケーションがマッピングされることを可能にする限り、様々な形状及び倉庫構成が利用され得る。それぞれ「円」、「三角形」及び「ダッシュ」によって指定された、３つの注文からの品物ロケーションが、このグラフ上にプロットされている。これは、もちろん、本発明による注文グループ化のプロセスをより容易に示すための簡略化された実例である。その上、理解しやすいように、通常存在するシェルビング・ユニット又は他の物体が、この図中に示されていない。

図１０を参照すると、倉庫管理システムからの注文キュー６５０の一部分が示されており、注文キュー６５０は、実行のためにロボットへの割当てのためにキューイングされた（列６５２にリストされた）現在の注文のすべてを含む。注文は、たとえば、サービス・レベル契約及び／又は配達要件によるものを含む、様々なやり方でソート／配列され得る。本発明の注文セット・グループ化態様は、注文がどのようにソートされ、優先度を付けられるかに依存せず、注文が適切にキューイングされると、割当てのために注文を注文セットにグループ化するために本明細書のプロセスが使用される。本明細書の好ましい実施例は、注文を実行するためのロボットを使用して説明されるが、本発明は、注文を選出するために人間を使用する倉庫注文履行動作に等しく適用可能である。注文を選出するために人間が使用される場合、注文セットにグループ化された注文は、倉庫管理システムによって、ハンドヘルド・コンピューティング又は電子デバイスに送信され得、そのデバイスは、人間によって保持又は着用され得るか、或いは品物を担持するために人間が使用するカート上にあり得る。

引き続き図１０を参照すると、列６５２中の各注文について、座標（ｘ_１，ｙ_１）、（ｘ_２，ｙ_２）、及び（ｘ_３，ｙ_３）を含む、列の３つのセット６５４、６５６、及び６５８がある。これらの座標は、クラスタ領域の中点に対応し、そのクラスタ領域は、図９の倉庫座標グラフ６００上に示されている。クラスタ領域は、品物のロケーションを座標グラフ上にプロットすることと、品物を互いに近く近接している１つ又は複数の品物のクラスタにグループ化することとによって形成される。注文内の品物をクラスタ領域にグループ化する特定のプロセスが、図１３のフロー・チャートに関してより詳細に説明される。

最初に、概略的にクラスタ領域について説明するために、図９に示されている、簡略化された実例が与えられる。図１０のキュー６５０中に記載された最初の３つの注文、すなわち、注文番号１０７３８７３９６、１０７３８７８７８、及び１０７３８８２２１だけが、図９中の倉庫６００座標グラフ上にプロットされた注文である。その上、この簡略化された実例では、注文ごとに３つの品物のみがある。一般的な倉庫システムでは、プロットされるはるかに多くの注文があり、各注文は１つ又は複数の品物を有する。

第１の注文（１０７３８７３９６）の中の品物は、図９では、それぞれ座標（ｘ_１＝５７．５６，ｙ_１＝３７．２３）、（ｘ_２＝５７．３８，ｙ_２＝６８．５２）、及び（ｘ_３＝７３．９，ｙ_３＝５７．８８）にある、三角形６０８ａ、６０８ｂ及び６０８ｃとしてプロットされる。第２の注文（１０７３８７８７８）の中の品物は、それぞれ座標（ｘ_１＝５４．８３，ｙ_１＝４５．０６）、（ｘ_２＝５７．３６，ｙ_２＝６６．４７）、及び（ｘ_３＝７３．４４，ｙ_３＝５８．２０）にある、円６１０ａ、６１０ｂ及び６１０ｃとしてプロットされる。第３の注文（１０７３８８２２１）の中の品物は、それぞれ座標（ｘ_１＝６５．３１，ｙ_１＝２５．３５）、（ｘ_２＝５７．３８，ｙ_２＝６８．５２）、及び（ｘ_３＝７３．０９，ｙ_３＝５７．２５）にある、ダッシュ６１２ａ、６１２ｂ及び６１２ｃとしてプロットされる。３つの注文の中の品物の座標は、品物のポーズに対応し、そのポーズは、すでに知られ、図６の表３００など、データ構造に格納されている。図９には示されていないが、注文キュー６５０中の残りの注文からの品物もプロットされる。

引き続き図９を参照すると、各注文について１つ又は複数のクラスタ領域が形成される。クラスタ領域６１４ａが、第１の注文（１０７３８７３９６）の中の第１の品物を表す三角形６０８ａを中心として形成され得る。この領域は、形状が円形であり得、三角形６０８ａの座標（ｘ_１＝５７．５６，ｙ_１＝３７．２３）から延びる半径Ｒをもつ。クラスタ領域６１６ａが、第２の注文（１０７３８７８７８）の中の第１の品物を表す円６１０ａを中心として形成され得る。この領域も、形状が円形であり得、円６１０ａの座標（ｘ_２＝５７．３８，ｙ_２＝６８．５２）から延びる半径Ｒをもつ。また、クラスタ領域６１８ａが、第３の注文（１０７３８８２２１）の中の第１の品物を表すダッシュ６１２ａを中心として形成され得る。この領域も、形状が円形であり得、ダッシュ６１２ａの座標（ｘ_３＝７３．０９，ｙ_３＝５７．２５）から延びる半径Ｒをもつ。

クラスタ領域６１４ｂ、６１６ｂ及び６１８ｂが同様に、第１、第２及び第３の注文の中の第２の品物のロケーションにそれぞれ対応する三角形６０８ｂ、円６１０ｂ、及びダッシュ６１２ｂを中心として形成される。同様に、クラスタ領域６１４ｃ、６１６ｃ及び６１８ｃが、第１、第２及び第３の注文の中の第３の品物のロケーションにそれぞれ対応する三角形６０８ｃ、円６１０ｃ、及びダッシュ６１２ｃを中心にして形成される。また、これらのクラスタ領域は、形状が円形であり、半径Ｒを有する。

クラスタ領域のサイズ及び注文ごとのクラスタ領域の数は、倉庫のサイズ／構成、棚ユニットの間隔及びサイズ、並びに倉庫内での注文活動の量を含む、様々なファクタに従って、設定され得る。この実例では、クラスタ領域の半径Ｒは１０メートルに設定され、注文ごとのクラスタ領域の最大数は３に設定される。これらが特定の適用例のための例示的な設定にすぎず、これらが変動させられ得ることに留意されたい。さらに、クラスタ領域のサイズ及び数は、倉庫内の条件が経時的に変化するにつれて、機械学習に基づいて、倉庫管理システムによって動的に変更され得る。

以下で説明されるように、クラスタ領域の中点は、ロボットへの割当てのために注文を一緒に注文セットにグループ化するために使用される。この単純な実例では、少なくとも最初の３つの注文について、クラスタ領域ごとに１つの品物のみがあるので、クラスタ領域の中点は、クラスタ領域中の唯一の品物のロケーションである。したがって、最初の３つの注文についてのクラスタ領域の中点は、各クラスタ領域中の唯一の品物についての座標であり、これらのロケーションは、それぞれの注文についての（ｘ，ｙ）座標６５４、６５６、及び６５８として図１０の注文キュー６５０に格納される。

多くの場合、注文の中に複数の品物があり、複数の品物は、単一のクラスタ領域中でグループ化される。これは、たとえば図１１に表されており、ここで、２つのクラスタ領域６７２及び６７４をもつ倉庫６７０の画像が示されている。クラスタ領域６７２は、それが、単一の品物／ロケーション６７３のみを有し、ロケーション６７３を中心とする半径Ｒが、クラスタ領域を形成するために適用されるという点で、図９に表されているクラスタ領域のようなクラスタ領域である。クラスタ領域６７２の中点（正方形６７６）は、ロケーション６７３と一致しており、ロケーション６７３のそれらの座標は、特定の注文についての注文キュー中に格納される。対照的に、クラスタ領域６７４は、２つの品物／ロケーション６７５及び６７７を含む。このクラスタ領域は、半径Ｒを適用することによって、ロケーション６７７を中心として形成される。複数品物クラスタ領域の中点は、以下のように位置を平均化することによって決定され得る。
（１） ｘ１＋ｘ２＋…ｘｎ／ｎ，ｙ１＋ｙ２＋…ｙｎ／ｎ
ただし、ｎは、クラスタ領域中の品物の数である。クラスタ領域６７４では、中点は、２つの品物／ロケーション６７５及び６７７の間にある、正方形６７８として表されている。正方形６７８の座標は、特定の注文のためのクラスタ領域６７４についてのｘ，ｙ座標として注文キュー（たとえば６５０）中に保存される。

クラスタ領域を確立するためのプロセスが、図１２のフロー・チャート７００に表されている。ステップ７０２において、プロセスは、注文キュー中の第１の注文を査定し始める。ステップ７０４において、キュー中の第１の注文の中の（特定の選出シーケンスに基づき得る）第１の品物のｘ，ｙ座標が取得され、その品物は倉庫の画像上にプロットされる。注文からの品物の選択の順序（選出シーケンス）は、有効なクラスタ領域を確立する際のファクタであり得る。これは、図１５及び図１６に関して以下で説明される。上記で説明された実例では、第１の注文の中の第１の品物は、図９のロケーション６０８ａを有する品物であり、これは、そのような第１の品物のためのＳＫＵに関連付けられた基準ＩＤ／マーカーのポーズを含んでいるデータ構造から取り出される。次に、ステップ７０６において、第１のクラスタ領域（たとえばクラスタ領域６１４ａ）が、第１の品物を中心として確立される。上記で説明されたように、クラスタ領域は、所定の半径Ｒを有する、第１の品物のロケーションを中心とする円形領域を作成することによって、確立され得る。本明細書で説明されるクラスタ領域は形状が円形であるが、クラスタ領域は、正方形又は矩形又は別の好適な形状など、異なる形状／形を取り得る。

システムは、ステップ７０８に進み、第１の注文の中の残りの品物の評価に着手される。ステップ７１０において、注文の中の次の品物のロケーションが取り出され、それが第１の確立されたクラスタ領域（領域６１４ａ）内に位置するかどうかを確かめるために査定される。ロケーションが、第１の確立されたクラスタ領域によって画定された空間内にある場合、システムはステップ７１２に進み、品物のロケーションを、その品物が中にあるクラスタ領域に追加する。代替的に、図９のロケーション６０８ｂの場合のように、次のロケーションがどの既存のクラスタ領域内にも含まれていないと決定された場合、システムはステップ７１４に進む。ステップ７１４において、新しいクラスタ領域を確立するための空間があるかどうかが決定される。これは、利用可能なクラスタ領域の最大規定数を査定することによって行われる。ステップ７１４において、新しいクラスタ領域のための空間がないと決定された場合、ステップ７１６において、現在の品物は、最後に確立されたクラスタ領域に追加される。

代替的に、ステップ７１４において、新しいクラスタ領域のための空間があると決定された場合、ステップ７１８において、所定の半径Ｒを現在の品物のロケーションに適用することによって、新しいクラスタが作成される。図９に関して説明される実例では、注文ごとのクラスタ領域の最大数は３である。クラスタ領域の最大数に達していないので、第１の注文の中の次の品物６０８ｂのロケーションは、クラスタ領域６１４ｂを形成するために使用される。

ステップ７１２、７１６又は７１８の後に、システムは、評価すべき現在の注文の中に残っている他の品物があるかどうかを査定するために、ステップ７０８にループバックする。残っている他の品物がある場合、次の品物のロケーションは、上記で説明されたように、ステップ７１０以下において評価される。図９において説明された実例では、品物６０８ｃのロケーションは、クラスタ領域６１４ａ又は６１４ｂ中にないと決定される。注文のためのクラスタ領域の最大数（３）にまだ達していないので、ロケーション６１４ｃを中心とする第３のクラスタ領域が、ロケーション６０８ｃを中心として形成される。

ステップ７０８において、査定すべきその注文の中にさらなる品物がないと決定された場合、システムは（品物６０８ａ～６０８ｃが査定された後の注文１の場合のように）ステップ７２０に進み、現在のための各クラスタ中のすべてロケーションの中点又は平均ロケーションが決定される。次いで、現在の注文における各クラスタについての中点が、列セット６５４、６５６、及び６５８中の（ｘ，ｙ）座標として、図１０の注文キュー６５０に格納される。システムは、注文キュー中の各注文についてプロセス７００を実行し続け、上記で説明されたように、キュー中の各注文について中点についてのｘ，ｙ座標をポピュレートする。

再び図１０を参照すると、参照番号６６０によって識別される注文１から参照番号６６２によって識別される注文２０までは、３つのクラスタ領域（注文ごとに許可された最大数）のうちの１つに各々が対応する、列セット６５４、６５６及び６５８の各々中に非０座標を有する。参照番号６６４によって指定された注文２１は、列セット６５４及び６５６中に非０座標を有するが、０，０のｘ，ｙ座標を有する列セット６５８中に非０座標を有しない。これは、注文２１について、２つのクラスタ領域、すなわちクラスタ領域１及び２のみがあり、注文についての品物がグループ化される第３のクラスタ領域がないことを示す。それぞれ参照番号６６６、６６８、及び６７０によって指定された注文２２～２４について、それらは、列セット６５４中のみに非０座標を有し、０，０のｘ，ｙ座標を有する列セット６５６及び６５８中に非０座標を有しない。これは、注文２２～２４について、１つのクラスタ領域のみ、すなわち、注文についての品物がグループ化されるクラスタ領域１があることを示す。

特定のクラスタ領域中に品物がないとき、本明細書のシステムは、ｘ，ｙ座標を、倉庫のグラフの原点にある０，０になるように割り当てる。可能なクラスタ領域中に品物がない場合の座標は、異なる座標に、それらが在庫中の品物があり得る座標でない限り、割り当てられ得る。

注文キューが、各注文におけるクラスタ領域についての中点でポピュレートされると、システムは、次いで、注文キューを使用して、「類似」の注文を一緒にグループ化し、それらを実行のために割り当てる。図１０のキュー６５０の実例では注文６６０である、キューの一番上の注文が、ベース注文として指定され得、キュー中の他の注文（又はキューのある部分）が、ベース注文と比較され、スコアリングされ得る。本発明の一態様による、注文をスコアリングするためのプロセスが、以下で詳細に説明される。キュー中の最初の注文がベース注文として指定される必要はないが、キューが優先度によって順序付けられるとき、キューの一番上の注文が最初に処理されることは、論理的である。類似の注文が、キューの一番上の注文とグループ化されると、キューは優先度によって再確立され、次に、キューの一番上の新しい品物が、類似の注文とグループ化されるべき現在のベース注文として指定され得る。

注文キュー６５０中の列６８０は、現在のベース注文に対する各注文についてのスコアを含んでおり、この実例での現在のベース注文は、参照番号６６０によって指定された注文である。ベース注文は「０」のスコアを割り当てられ、次いで、割当てのためにベース注文とグループ化するために、注文の各々又は注文の部分についてのスコアがベース注文と比較されることによって、注文キューは昇順にソートされる。ベース注文１のために示されている注文についてのスコアリングは、１１から２２６にわたり、それは、他の注文がベース注文とどれくらい「類似」するかを示す。類似は、各注文がベース注文にどれくらい近く近接しているかとして規定され得る（数が小さい程、より近い）。

ベース注文は、次いで、スコアに従って１つ又は複数の他の注文とグループ化され得る。ベース注文は、あらかじめ規定された固定数の注文、たとえば２つ、３つの注文などとグループ化され、次いで割り当てられ得る。又は、注文は、適用可能なとき、ロボット又は人間のいずれかが搬送する容量を有する、注文の数によりグループ化され得る。３つのコンパートメントを有するキャリアをもつロボットの場合、ベース注文は、たとえば、それに最も近く近接している２つの他の注文、たとえば注文２～３とグループ化され、図１０に示されているように、注文セット６８２を形成する。スコアはベース注文への近接度を表すので、３つの注文を担持することが可能なロボットのための注文セット６８２は、注文のこのグループ化が、最小の進行量、したがって注文実行の最大の効率を生じるように最適化される。このプロセスは、実行すべき注文セットを人間が割り当てられるシステムにおいて、人間についての進行量を最小限に抑えるために、まさに容易に利用されるものであり得る。

図１０の注文キュー６５０の列６８０中に記載されたスコアを計算するためのプロセスが、図１３及び図１４に関して説明される。注文セット６８２は、各注文についての中点が列に配列され、クラスタ領域ごとのデータが行にわたって広がる、図１３中の異なる配列で表される。対照的に、図１０は、注文が列に配列され、中点が行にわたって配列された、注文セット６８２を表す。図１３の配列は、各注文についてのクラスタ領域ごとの中点がどのように比較されるかをより良く表すことを可能にする。

詳細には、ベース注文の各クラスタ領域（１、２、３）の中点と、各注文の各それぞれのクラスタ領域（１、２、３）の中点との間の距離が作られ、３つの距離は、注文キュー中のベース注文と各他の注文との間の総距離を決定するために合計される。これらの総距離は、ベース注文に対するスコアとして使用され得る。たとえば、ベース注文のクラスタ領域１と任意の他の注文のクラスタ領域１との間の距離は、以下のように計算され得る。

Δｘ及びΔｙから、ベース注文の中点と任意の他の注文の中点との間の（一緒に直角三角形を形成する）距離Δｚが、以下のようにピタゴラスの定理を使用して計算され得る。

一実例として、注文２のクラスタ領域１と比較した注文１のクラスタ領域１について、図１３中の（ｘ，ｙ）座標を使用すると、計算は以下のようになる。
（４） Δｘ１＝｜５７．５６－５４．８３｜＝２．７３メートル
（５） Δｙ１＝｜３７．３２－４５．０６｜＝７．８３メートル

クラスタ領域１についてのロケーション６０８ａ及び６１０ａを用いて形成された直角三角形が、図１４Ａに表されている。クラスタ領域２についてのロケーション６０８ｂ及び６１０ｂを用いて形成された直角三角形と、クラスタ領域２及び３についてのロケーション６０８ｃ及び６１０ｃを用いて形成された直角三角形とが、それぞれ、図１４Ｂ及び図１４Ｃに表されている。上記の計算が注文１及び２のクラスタ領域２及びクラスタ領域３について繰り返される場合、距離Δｚ２及びΔｚ３は、それぞれ、２．０５及び０．５６であると決定され得る。これらの計算から、注文１と注文２との間の総距離は、以下のように合計され得る。
（７） Δｚ１＋Δｚ２＋Δｚ３、又は８．２９＋２．０５＋０．５６＝１０．９メートル
１１メートルに丸めて、この値が、次いで、図１０の注文キュー６５０に示されている、注文２についてのスコアとして格納される。この同じプロセスが、注文キュー中のすべての注文について実行され得る。すべての注文についてスコアが計算されたとき、それらは０（ベース注文）から昇順でソートされる。

上記で説明されたように、本発明の態様は、注文実行プロセス中の進行時間を低減するために互いに近く近接している注文をグループ化することを対象とする。注文の近接度を査定するために、注文のクラスタ領域のロケーションは、他の注文のそれぞれのクラスタ領域と比較される。注文のそれぞれのクラスタ領域が、適度に近く近接している可能性があることをより良く確実にするために、クラスタ領域を確立するためのプロセス中の注文からの品物の選出シーケンス（図１２のフロー・チャート７００）が、最適化され得る。たとえば、ステップ７０４において、注文からの第１のロケーションは、「選出シーケンスに基づいて」取得される。そのような選出シーケンスは、平面図で図１５に表された倉庫８００など、倉庫内の品物のロケーションに対応し得る。

注文履行倉庫は一般に、物理的アドレスを有する棚及びビン上に品物が格納されるように編成され、それは、倉庫のある部分（開始ロケーション）から倉庫の別の部分（終了部分）までの特定の順序又はシーケンスに従い得る。倉庫８００では、蛇行ライン８０２によって示されている経路は、たとえば、開始ロケーション８０４から終了ロケーション８０６まで延び得る。経路に沿って、倉庫は、領域８０８、８１０、及び８１２など、異なる領域にセグメント化され得、それらの領域は倉庫８００の長さ（Ｌ）に沿って分割され得る。倉庫は、たとえば幅（Ｗ）にわたって、追加の領域にさらにセグメント化され得、これは図示されていない。

本明細書で説明されるプロセスに従って利用されるクラスタ領域の最大数は、倉庫が分割される、領域の数と対応するように確立され得る。したがって、倉庫が３つの領域に分割される場合、使用されるクラスタ領域の最大数は、３に限定され得る。クラスタ領域を確立するプロセス中に品物が注文から選択されるための選出シーケンスを設定する際に、品物は、それらが中にある倉庫の領域に従って選出され得る。したがって、領域１中にある品物は、領域２中の品物の前に選択される。領域３中の品物は、最後に選択される。これは、注文の中の品物の配列にかかわらず行われる。品物が領域の順に選出されるので、品物がグループ化されたそれぞれのクラスタ領域（たとえば１、２、３）が互いにより近く近接している可能性は、選出シーケンスがランダムであり、すなわち倉庫内のロケーションに基づかない場合よりも、大きい。

上記の選出シーケンス・プロセスは、３つの注文、すなわち、注文Ａ（８２０）、注文Ｂ（８２２）、及び注文Ｃ（８２４）を有する注文キュー８２０の部分を示す、図１６に表されている。注文８２０において、図示のように、領域１、２、１及び３中にある４つの品物８２１ａ～８２１ｄがある。注文８２０のためのクラスタ領域を確立するために品物を順に（８２１ａ～８２１ｄ）選択する代わりに、図１２のフロー・チャート７００に従って、品物は以下の順序、８２１ａ（領域１）、８２１ｃ（領域１）、８２１ｂ（領域２）、及び８２１ｄ（領域３）で選択される。注文８２２についての３つの品物は、以下の順序、８２３ａ（領域１）、８２３ｂ（領域２）、８２３ｃ（領域３）で選択される。注文８２４についての２つの品物は、以下の順序、８２５ｂ（領域１）及び８２５ａ（領域３）で選択される。

倉庫管理システムの注文グループ化及び割当てプロセスの一般的な動作が、図１７のフロー・チャート９００に関して説明される。ステップ９０２において、注文キューが優先度によってソートされる。上記で説明されたように、システムは、サービス・レベル契約及び／又は出荷要件（たとえば優先配達）によるものを含む、様々なやり方、又は様々な他のやり方でこれを行い得る。次のステップ９０４はベース注文を指定するためのものであり、ベース注文は、注文キューが優先度によってソートされた後の注文キュー中の最初の注文であり得る。ステップ９０６において、注文キュー中の各注文の品物がプロットされ、クラスタ領域が確立される。ステップ９０８において、上記で説明されたように、確立されたクラスタ領域を使用して、注文キュー中の各注文のスコアがベース・スコアに対して計算される。注文キューは、ステップ９１０においてスコアによって昇順で再ソートされ、その結果、ベース注文に最も近く近接した品物をもつ注文は、（ベース注文に対する最短距離を示す）最も低いスコアをもつ品物である。ステップ９１２において、ロボット（又は人間）の容量、すなわち、ロボットが搬送することが可能であるコンパートメント／注文の数ｎが決定される。ステップ９１４において、ベース注文は、キュー中の後続のｎ－１個の注文と組み合わせられ、ここで、ｎは、ロボットが搬送することが可能である注文の最大数である。次いで、システムはステップ９０２に戻り、キューは優先度によって再ソートされ、プロセスは続く。

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

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

Claims (24)

1. 倉庫管理システムの注文キュー中の複数の注文をグループ化するための方法であって、各注文が１つ又は複数の品物を含み、各品物が倉庫内の物理的ロケーションに関連付けられる、前記方法は、
   プロセッサによって、データ構造から、前記複数の注文の中の各品物の前記倉庫内の前記物理的ロケーションに関連付けられた前記倉庫によって画定された座標空間における、前記複数の注文の中の前記品物の各々の２次元座標（ｘ，ｙ）を取り出すステップと、
   前記プロセッサによって、前記複数の注文の各注文について、前記複数の注文のそれぞれの注文からの少なくとも１つの品物の前記２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする半径Ｒによって画定された少なくとも１つのクラスタ領域を形成するステップと、
   前記プロセッサによって、少なくとも１つの注文セットを形成するために、前記倉庫内の前記クラスタ領域の前記物理的ロケーションに基づいて前記複数の注文をグループ化するステップと、
   前記プロセッサによって、人間の作業者又は自律型可動ロボットのうちの１つに、前記人間の作業者のためのハンドヘルド電子デバイス又は前記自律型可動ロボットのためのオンボード電子デバイスのうちの１つに前記少なくとも１つの注文セットを電子的に送信することによって、前記少なくとも１つの注文セットを割り当てるステップと
   を含む、方法。
2. 前記形成するステップは、前記複数の注文の各々の中の各品物について、前記注文のためのすでに確立されたクラスタ領域内に前記２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれているかどうかを決定するステップと、前記２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれている場合、各前記品物を前記注文のための前記それぞれのクラスタ領域に割り当てるステップと、すでに確立されたクラスタ領域内に前記２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれていない場合、前記それぞれの注文の中の各前記品物についての前記２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする新しいクラスタ領域を確立するステップとを含む、請求項１に記載の方法。
3. 前記グループ化するステップが、各注文について各クラスタ領域についてのロケーションを計算するステップと、ある注文における各クラスタ領域の前記ロケーションを、前記複数の注文のうちの少なくとも１つの他の注文からの対応するクラスタ領域の前記ロケーションと比較するステップとを含む、請求項２に記載の方法。
4. 前記複数の注文の各々における各クラスタ領域の前記ロケーションが、前記クラスタ領域の各々についての中点ロケーションを取得するために前記それぞれのクラスタ領域中の各品物の前記２次元座標（ｘ，ｙ）の平均を計算することによって決定される、請求項３に記載の方法。
5. 前記グループ化するステップが、ベース注文を確立するステップと、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の物理的ロケーションに対する、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記物理的ロケーションを決定するために、前記ベース注文における各クラスタ領域の中点を、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の中点と比較するステップとをさらに含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点を、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の前記中点と比較する前記ステップが、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点と、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の前記中点との間の距離を計算するステップと、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点と、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の前記中点との間の総距離を決定するために、各計算された距離を合計するステップとをさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 前記グループ化するステップが、前記少なくとも１つの注文セットを形成するために、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点と、少なくとも１つの他の注文における前記対応するクラスタ領域の前記中点との間の最低総距離に基づいて、前記ベース注文と前記少なくとも１つの他の注文とを組み合わせるステップをさらに含む、請求項５に記載の方法。
8. 前記人間の作業者及び前記自律型可動ロボットが注文容量を有し、前記少なくとも１つの注文セットを形成するために組み合わせられる注文の数が、前記人間の作業者及び前記自律型可動ロボットの前記容量に基づく、請求項７に記載の方法。
9. 前記注文が、選出注文、配置注文又はメンテナンス注文を含み得る、請求項１に記載の方法。
10. 前記注文の各々について確立され得る、クラスタ領域の最大数がある、請求項２に記載の方法。
11. 各注文について少なくとも１つのクラスタ領域を形成する前記ステップが、各クラスタ領域を、前記倉庫内のシーケンスにおいて配列された複数の領域のうちの１つに相関させるステップを含む、請求項１０に記載の方法。
12. クラスタ領域の前記最大数が前記倉庫内の領域の数に対応し、各注文について少なくとも１つのクラスタ領域を形成する前記ステップが、前記倉庫内の前記複数の領域の前記シーケンスに基づくシーケンスにおいて前記クラスタ領域を確立するために各注文からの前記品物を選択するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
13. 注文キュー中の複数の注文をグループ化するための倉庫注文システムであって、前記システムは、
    注文キュー中の複数の注文を含むメモリであって、各注文が１つ又は複数の品物を含み、各品物が倉庫内の物理的ロケーションに関連付けられる、メモリと、
    前記メモリ中のデータ構造から、前記複数の注文の中の各品物の前記倉庫内の前記物理的ロケーションに関連付けられた前記倉庫によって画定された座標空間における、前記複数の注文の中の前記品物の各々の２次元座標（ｘ，ｙ）を取り出すことと、
    前記複数の注文の各注文について、前記複数の注文のそれぞれの注文からの少なくとも１つの品物の前記２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする半径Ｒによって画定された少なくとも１つのクラスタ領域を形成することと、
    少なくとも１つの注文セットを形成するために、前記倉庫内の前記クラスタ領域の前記物理的ロケーションに基づいて前記複数の注文をグループ化することと、
    人間の作業者又は自律型可動ロボットのうちの１つに、前記人間の作業者のためのハンドヘルド電子デバイス又は前記自律型可動ロボットのためのオンボード電子デバイスのうちの１つに前記少なくとも１つの注文セットを電子的に送信することによって、前記少なくとも１つの注文セットを割り当てることと
    を行うように構成されたプロセッサと
    を備える、倉庫注文システム。
14. 前記プロセッサは、前記複数の注文の各々の中の各品物について、前記注文のためのすでに形成されたクラスタ領域内に前記２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれているかどうかを決定することと、前記２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれている場合、各前記品物を前記注文のための前記それぞれのクラスタ領域に割り当てることと、すでに確立されたクラスタ領域内に前記２次元座標（ｘ，ｙ）が含まれていない場合、前記それぞれの注文の中の各前記品物についての前記２次元座標（ｘ，ｙ）を中心とする新しいクラスタ領域を確立することとを行うようにさらに構成された、請求項１３に記載の倉庫注文システム。
15. 前記プロセッサが、各注文について各クラスタ領域についてのロケーションを計算することと、ある注文における各クラスタ領域の前記ロケーションを、前記複数の注文のうちの少なくとも１つの他の注文からの対応するクラスタ領域の前記ロケーションと比較することとを行うようにさらに構成された、請求項１４に記載の倉庫注文システム。
16. 前記プロセッサが、前記クラスタ領域の各々についての中点ロケーションを取得するために前記それぞれのクラスタ領域中の各品物の前記２次元座標（ｘ，ｙ）の平均を計算するようにさらに構成された、請求項１５に記載の倉庫注文システム。
17. 前記プロセッサが、ベース注文を確立することと、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の物理的ロケーションに対する、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記物理的ロケーションを決定するために、前記ベース注文における各クラスタ領域の中点を、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の中点と比較することとを行うようにさらに構成された、請求項１６に記載の倉庫注文システム。
18. 前記プロセッサが、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点と、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の前記中点との間の距離を計算することと、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点と、前記複数の注文のうちの前記他の注文の各々における前記対応するクラスタ領域の前記中点との間の総距離を決定するために、各計算された距離を合計することとを行うようにさらに構成された、請求項１７に記載の倉庫注文システム。
19. 前記プロセッサが、前記少なくとも１つの注文セットを形成するために、前記ベース注文における各クラスタ領域の前記中点と、少なくとも１つの他の注文における前記対応するクラスタ領域の前記中点との間の最低総距離に基づいて、前記ベース注文と前記少なくとも１つの他の注文とを組み合わせるようにさらに構成された、請求項１８に記載の倉庫注文システム。
20. 前記人間の作業者及び前記自律型可動ロボットが注文容量を有し、前記少なくとも１つの注文セットを形成するために組み合わせられる注文の数が、前記人間の作業者及び前記自律型可動ロボットの前記容量に基づく、請求項１９に記載の倉庫注文システム。
21. 前記注文が、選出注文、配置注文又はメンテナンス注文を含み得る、請求項１３に記載の倉庫注文システム。
22. 前記注文の各々について確立され得る、クラスタ領域の最大数がある、請求項１４に記載の倉庫注文システム。
23. 前記プロセッサが、各クラスタ領域を、前記倉庫内のシーケンスにおいて配列された複数の領域のうちの１つに相関させるようにさらに構成された、請求項２２に記載の倉庫注文システム。
24. クラスタ領域の前記最大数が前記倉庫内の領域の数に対応し、前記プロセッサが、前記倉庫内の前記複数の領域の前記シーケンスに基づくシーケンスにおいて前記クラスタ領域を形成するために各注文からの前記品物を選択するようにさらに構成された、請求項２３に記載の倉庫注文システム。

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