JP7118123B2 - 在庫管理 - Google Patents

Description

［0001］ １つまたは複数のロボット装置および／または他の動作主体は、物品の保管および出荷に関連する動作を実行するために、保管環境全体に移動することができる。１つの例示的な保管環境は倉庫であり、倉庫は物品が保管され得る保管ラックの列を有する密閉された建物であり得る。場合によっては、物品はパレット上に格納されることもあり、パレットは垂直に積み重ねられ得る。倉庫はまた、配送トラックまたは他のタイプの車両に物品およびパレットを積み込むおよび／またはそれから降ろすために使用される積み込みドックを含み得る。

［0002］ パレットは、パレットを識別するバーコードを含むことができる。集中システムは、パレット上の物品の数、物品の種類、および倉庫内のパレットの位置など、バーコードに対応する情報を記憶することができる。集中システムは、倉庫に含まれるすべてのパレットに関する同様の情報を含むことができ、その結果、集中システムは倉庫の在庫を含む。

［0003］ 例示的なシステム、方法、および装置は、倉庫環境に置かれたパレット、箱、棚、ロボット装置、および他の物品の正確な在庫表を構築および維持する一助となり得る。システム、方法、および装置は、カメラを使用して倉庫内を航行することができるロボット装置を含むことができる。カメラは、１つまたは複数の物体がロボット装置の移動を妨げ得るかどうかを判断するために使用することができる画像データをキャプチャすることができる。次いで、この画像データを使用して、ロボット装置のための航行指示を生成することができる。航行指示を生成するために使用される同じ画像データを使用して、本明細書に記載されるシステム、方法、および装置は、倉庫環境内の１つまたは複数の物品に配置されたバーコードまたはそれに類するものなどの１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出することができる。これらの検出された視覚的識別子は、その後、正確な在庫表を構築および／または維持するために使用することができる。したがって、カメラは、航行と、倉庫内の物品に関連する情報のキャプチャとの両方を可能にすることによって、場合によっては同時に、またはほぼ同時に、二重の目的を果たすことができる。ロボット装置が倉庫環境全体を航行するにつれて、より多くの物品上の視覚的識別子を検出することができ、これにより、より包括的な在庫表を構築および／または維持することが可能になる。

［0004］ １つの例において、方法が開示される。この方法は、倉庫環境を通るロボット装置の航行中に、ロボット装置に取り付けられたカメラによってキャプチャされた画像データを受信することを含み、ここで複数の在庫物品が倉庫環境内に配置されている。この方法はまた、受信した画像データに基づいて、倉庫環境内でのロボット装置の航行のための航行指示を生成することを含む。この方法はさらに、在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために、受信した画像データを分析することを含む。この方法はなおもさらに、検出された視覚的識別子ごとに、（ｉ）検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定するための基礎として画像データを使用し、（ｉｉ）対応する在庫物品の決定された倉庫位置を対応する在庫物品の予想位置と比較し、（ｉｉｉ）決定された倉庫位置と予想位置との比較に基づいて動作を開始することを含む。

［0005］ 別の例において、システムが開示される。このシステムは、倉庫環境内に配備されたロボット装置を含み、ここで複数の在庫物品が倉庫環境内に配置されている。システムはまた、ロボット装置に取り付けられたカメラを含み、カメラは画像データをキャプチャするように構成される。システムはまた、キャプチャされた画像データを受信するように構成されたコンピューティングシステムも含む。コンピューティングシステムはさらに、受信した画像データに基づいて、倉庫環境内のロボット装置の航行のための航行指示を生成するように構成される。コンピューティングシステムは、在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために、受信した画像データを分析するように、なおもさらに構成されている。コンピューティングシステムは、検出された視覚的識別子ごとに、（ｉ）検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定するための基礎として画像データを使用し、（ｉｉ）対応する在庫物品の決定された倉庫位置を対応する在庫物品の予想位置と比較し、（ｉｉｉ）決定された倉庫位置と予想位置との比較に基づいて動作を開始するようになおもさらに構成される。

［0006］ 第３の例において、ロボット装置が開示される。ロボット装置は倉庫環境内に配備され、ここで複数の在庫物品が倉庫環境内に配置されている。ロボット装置は、画像データをキャプチャするように構成されたカメラを含む。ロボット装置はまた、キャプチャされた画像データを受信するように構成されたコンピューティングシステムも含む。コンピューティングシステムはまた、受信した画像データに基づいて、倉庫環境内のロボット装置の航行のための航行指示を生成するように構成される。コンピュータシステムはまた、在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために、受信した画像データを分析するように構成される。コンピューティングシステムは、検出された視覚的識別子ごとに、（ｉ）検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定するための基礎として画像データを使用し、（ｉｉ）対応する在庫物品の決定された倉庫位置を対応する在庫物品の予想位置と比較し、（ｉｉｉ）決定された倉庫位置と予想位置との比較に基づいて動作を開始するようにさらに構成される。

［0007］ 別の例において、制御システムが記載される。制御システムは、ロボット装置に取り付けられたカメラによってキャプチャされた画像データを受信する手段を含み、ロボット装置は倉庫環境内に配備され、ここで複数の在庫物品が倉庫環境内に配置されている。制御システムはまた、受信した画像データに基づいて、倉庫環境内のロボット装置の航行のための航行指示を生成するための手段を含む。制御システムは、在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために、受信した画像データを分析する手段をさらに含む。制御システムは、検出された視覚的識別子ごとに、（ｉ）検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定するための基礎として画像データを使用し、（ｉｉ）対応する在庫物品の決定された倉庫位置を対応する在庫物品の予想位置と比較し、（ｉｉｉ）決定された倉庫位置と予想位置との比較に基づいて動作を開始するための手段をなおもさらに含む。

［0008］ 前述の概要は説明のためのものに過ぎず、決して限定することを意図するものではない。上記の説明に役立つ態様、実施形態、および特徴に加えて、さらなる態様、実施形態、および特徴が、図面および以下の詳細な記載および添付図面を参照することによって明らかになるであろう。
本発明は、例えば、以下の項目を提供する。
（項目１）
倉庫環境を通るロボット装置の航行中に、前記ロボット装置に結合されたカメラによってキャプチャされた画像データを受信すること、
前記受信した画像データに基づいて、前記倉庫環境内での前記ロボット装置の航行のための航行指示を生成すること、
前記倉庫環境内に配置されている複数の在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために前記受信した画像データを分析することであって、前記航行指示の生成は、前記１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の検出に依存しないものである、前記受信した画像データを分析すること、および
検出された視覚的識別子ごとに、
前記検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定するための基礎として前記画像データを使用し、
前記在庫物品の前記決定された倉庫位置を前記在庫物品の予想位置と比較し、
前記決定された倉庫位置と前記予想位置との比較に基づいて動作を開始すること
を含む方法。
（項目２）
前記ロボット装置に結合された前記カメラがステレオカメラである、項目１に記載の方法。
（項目３）
前記ロボット装置が自律型誘導車両（ＡＧＶ）である、項目１に記載の方法。
（項目４）
前記受信した画像データに基づいて前記航行指示を生成することおよび１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために前記受信した画像データを分析することが同時に起こる、項目１に記載の方法。
（項目５）
前記動作がオペレータを前記決定された倉庫位置に差し向けることを含む、項目１に記載の方法。
（項目６）
前記ロボット装置が第１のロボット装置であり、前記動作が第２のロボット装置を前記決定された倉庫位置へ差し向けることを含む、項目１に記載の方法。
（項目７）
前記ロボット装置を移動させるための標的位置に対応する標的視覚的識別子を有する標的在庫物品を決定することであって、前記航行指示を生成することが前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させる指示を生成することを含む、前記標的在庫物品を決定すること、
前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させること、および
前記カメラによって前記標的視覚的識別子をキャプチャすること
をさらに含む、項目１に記載の方法。
（項目８）
前記ロボット装置に取り付けられた前記カメラが位置決め可能であり、前記カメラの選択される位置が、前記選択される位置の前記カメラによってキャプチャされる１つまたは複数の視覚的識別子の価値に基づいて決定される、項目１に記載の方法。
（項目９）
前記ロボット装置に取り付けられた前記カメラが位置決め可能であり、前記カメラの選択される位置が、前記カメラが前記選択される位置にあるときの前記ロボット装置の航行の精度に基づいて決定される、項目１に記載の方法。
（項目１０）
前記航行指示が、第１の数の視覚的識別子を含む画像データを前記カメラにキャプチャさせる第１の航行指示を含む、項目１に記載の方法。
（項目１１）
第２の数の視覚的識別子を含む画像データを前記カメラにキャプチャさせる第２の航行指示を生成することであって、視覚的識別子の前記第２の数が視覚的識別子の前記第１の数よりも大きい、前記第２の航行指示を生成すること、および
前記第２の航行指示を実行すること
をさらに含む、項目１０に記載の方法。
（項目１２）
倉庫環境内に配備されたロボット装置であって、複数の在庫物品が前記倉庫環境内に配置されている、ロボット装置と、
前記ロボット装置に結合されたカメラであって、画像データをキャプチャするように構成されているカメラと、
コンピューティングシステムであって、
前記キャプチャされた画像データを受信し、
前記受信した画像データに基づいて、前記倉庫環境内での前記ロボット装置の航行のための航行指示を生成し、
前記在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために、前記受信した画像データを分析し、ここで、前記航行指示の生成は、前記１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の検出に依存しないものであり、
検出された視覚的識別子ごとに、
前記検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定し、
前記在庫物品の前記決定された倉庫位置を前記在庫物品の予想位置と比較し、
前記決定された倉庫位置と前記予想位置との前記比較に基づいて動作を開始する
ように構成されたコンピューティングシステムと
を備えたシステム。
（項目１３）
前記ロボット装置に結合された前記カメラがステレオカメラである、項目１２に記載のシステム。
（項目１４）
前記ロボット装置が自律型誘導車両（ＡＧＶ）である、項目１２に記載のシステム。
（項目１５）
前記コンピューティングシステムが、前記受信した画像データに基づいて前記航行指示を生成し、同時に、１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために前記受信した画像データを分析するようにさらに構成される、項目１２に記載のシステム。
（項目１６）
前記動作がオペレータを前記決定された倉庫位置に差し向けることを含む、項目１２に記載のシステム。
（項目１７）
前記ロボット装置が第１のロボット装置であり、前記動作が第２のロボット装置を前記決定された倉庫位置へ差し向けることを含む、項目１２に記載のシステム。
（項目１８）
前記コンピューティングシステムが、前記ロボット装置を移動させるための標的位置に対応する標的視覚的識別子を有する標的在庫物品を決定するようにさらに構成され、前記航行指示を生成することが前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させる指示を生成することを含み、
前記ロボット装置が前記標的位置へ移動するように構成され、および
前記カメラが前記標的視覚的識別子をキャプチャするようにさらに構成される、
項目１２に記載のシステム。
（項目１９）
前記ロボット装置に結合された前記カメラが位置決め可能であり、前記カメラの選択される位置が、前記選択される位置の前記カメラによってキャプチャされる１つまたは複数の視覚的識別子の価値に基づいて決定される、項目１２に記載のシステム。
（項目２０）
前記ロボット装置に結合された前記カメラが位置決め可能であり、前記カメラの選択される位置が、前記カメラが前記選択される位置にあるときの前記ロボット装置の航行の精度に基づいて決定される、項目１２に記載のシステム。
（項目２１）
前記航行指示が、第１の数の視覚的識別子を含む画像データを前記カメラにキャプチャさせる第１の航行指示を含む、項目１２に記載のシステム。
（項目２２）
前記コンピューティングシステムが、第２の数の視覚的識別子を含む画像データを前記カメラにキャプチャさせる第２の航行指示を生成するようにさらに構成され、視覚的識別子の前記第２の数が視覚的識別子の前記第１の数よりも大きく、
前記ロボット装置が前記第２の航行指示を実行するように構成される、
項目２１に記載のシステム。
（項目２３）
倉庫環境内に配備されたロボット装置であって、複数の在庫物品が前記倉庫環境内に配置されており、前記ロボット装置が、
画像データをキャプチャするように構成されたカメラと、
コンピューティングシステムであって、
前記キャプチャされた画像データを受信し、
前記受信した画像データに基づいて、前記倉庫環境内での前記ロボット装置の航行のための航行指示を生成し、
前記在庫物品の１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために、前記受信した画像データを分析し、ここで、前記航行指示の生成は、前記１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の検出に依存しないものであり、
検出された視覚的識別子ごとに、
前記検出された視覚的識別子に対応する在庫物品の倉庫位置を決定し、
前記在庫物品の前記決定された倉庫位置を前記在庫物品の予想位置と比較し、
前記決定された倉庫位置と前記予想位置との比較に基づいて動作を開始する
ように構成されたコンピューティングシステムと
を備えるロボット装置。
（項目２４）
前記コンピューティングシステムが、前記受信した画像データに基づいて前記航行指示を生成し、同時に、１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために前記受信した画像データを分析するようにさらに構成される、項目２３に記載のロボット装置。
（項目２５）
前記コンピューティングシステムが、前記ロボット装置を移動させるための標的位置に対応する標的視覚的識別子を有する標的在庫物品を決定するようにさらに構成され、前記航行指示を生成することが前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させる航行指示を生成することを含み、
前記ロボット装置が前記標的位置へ移動するように構成され、および
前記カメラが前記標的視覚的識別子をキャプチャするようにさらに構成される、
項目２３に記載のロボット装置。
（項目２６）
前記カメラが位置決め可能であり、前記カメラの選択される位置が、前記選択される位置の前記カメラによってキャプチャされる１つまたは複数の視覚的識別子の価値に基づいて決定される、項目２３に記載のロボット装置。
（項目２７）
前記カメラが位置決め可能であり、前記カメラの選択される位置が、前記カメラが前記選択される位置にあるときの前記ロボット装置の航行の精度に基づいて決定される、項目２３に記載のロボット装置。

［0009］例示的な実施形態によるロボット隊を示す。 ［0010］例示的な実施形態によるロボット隊の構成要素を示す機能的ブロック図を示す。 ［0011］例示的な実施形態によるロボットトラックアンローダを示す。 ［0012］例示的な実施形態によるペデスタル上のロボットアームを示す。 ［0013］例示的な実施形態による自律型誘導車両を示す。 ［0014］例示的な実施形態による自律型フォークトラックを示す。 ［0015］例示的な実践形態によるシステムを示す。 ［0016］例示的な実践形態による倉庫通路を示す。 ［0017］別の例示的な実践形態による図４の倉庫通路を示す。 ［0018］例示的な実践形態による例示的な方法のフローチャートを示す。

［0019］ 例示的な方法、システム、および装置が、本明細書に記載される。本明細書に記載されるいずれの例示的な実施形態および特徴は、他の実施形態または特徴よりも好ましいとも有利であるとも解釈されるべきではない。本明細書に記載される例示的な実施形態は、限定を意味するものではない。開示されるシステムおよび方法の特定の態様は、多種多様な異なる構成で配置および組み合わせることができ、そのすべてが本明細書中で検討されることは容易に理解されるであろう。

［0020］ さらに、図に示される特定の構成は限定的であると見なされるべきではない。
他の実施形態は、与えられる図に示される各要素のより多くのまたはより少ない数を含み得ることを理解されたい。さらに、示された要素のいくつかは、組み合わせられても、省略されてもよい。なおもさらに、例示的な実施形態は、図に示されていない要素を含むことができる。

Ｉ．概要
［0021］ 倉庫の標準的または典型的な稼動中、パレットおよび物品は、パレットジャッキなどのロボット装置によってある場所から別の場所に日常的に移動される。本明細書内で、「パレットジャッキ」という用語は、あらゆる適用可能なロボット装置の代用として使用することができ、パレットジャッキのいずれの記載も、倉庫環境内で動作する１つまたは複数の他のタイプのロボット装置を指すことができる。このように、パレットジャッキの動き、機能、および動作は、パレタイジングされた物体およびパレタイジングされていない物体の両方との相互作用を含むことができる。

［0022］ いくつかの倉庫システムでは、パレットジャッキは、物品またはパレットを識別する本明細書に記載するようなバーコードまたは他の識別子を読み取ることができるカメラまたはセンサを含むことができる。しかしながら、場合によっては、識別子は、覆い隠されている、誤って配置されている、または他にパレットジャッキが読み取ることが難しいことがある。これは、パレットジャッキ自体が運搬している物品の場合に特にそうである。それというのも、そのカメラまたは他のセンサが、本明細書で説明するように、パレットジャッキの環境をキャプチャするために外側に向けられることがあるからである。このように、パレットジャッキが運搬している物品は、パレットジャッキセンサの視野の外にある可能性がある。さらに、ある場所から他の場所への移動中に、１つまたは複数の物品がパレットから落ちる可能性がある。その結果、所与のパレットジャッキがある場所から別の場所に移送する正しいパレットを決定すること、またはパレットが正しい数の物品を含むかどうかを決定することが難しい場合がある。パレットジャッキが自律型または半自律型の車両であり、人間がパレットジャッキによって実行されるすべての物品および動きを観察することができない環境では、上記の問題が顕著であり得る。さらに、場合によっては、倉庫内の所与のパレットの位置が、ロボット装置および／または集中システムによって記憶されたパレットの位置と異なる場合がある。これは、パレットの意図しない移動、情報の更新ミス、パレットまたはパレットの位置の誤ったラベル貼り、あるいは他のエラーが原因である可能性がある。その結果、倉庫の在庫のある割合が消えるまたは誤って配置されることがあり、これにより、顧客への物品の出荷が遅れ、消えた物品または誤って配置された物品を見つけるために人員が必要になることがある。本明細書に記載される例示的な実施形態は、そのような問題に対処する一助となり得る。

［0023］ 例示的な倉庫は、商品が選択され、仕分けられ、顧客への出荷のために包装されるフルフィルメント倉庫であり得る。物品は、顧客要求、製品サイズ、重量、形状、または他の特性に基づいてこのプロセスの効率を改善するために倉庫内で整理または編成することができる。物品は、パレット上に保管されてもよく、パレットは互いに積み重ねられてもよく、および／または上方に延びる棚（例えば、複数レベルの棚）の上に積み重ねられてもよい。さらに、各物品、パレット、および／または棚は、物品、パレット、および／または棚を識別するバーコードまたはクイックレスポンス（ＱＲ）コードなどの視覚的識別子を含むことができる。

［0024］ コンピュータベースの倉庫管理システム（ＷＭＳ：ｗａｒｅｈｏｕｓｅ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｓｙｓｔｅｍ）が倉庫用に実装されてもよい。ＷＭＳは、物品、パレット、および棚、ならびに倉庫内で動作する１つまたは複数の動作主体に関する情報を記憶するためのデータベースを含むことができる。例えば、ＷＭＳは、各物品、パレット、棚、および／または動作主体の位置に関する情報を含むことができる。この情報は、動作主体が顧客の注文を履行するなど１つまたは複数の機能を実行することを可能にするように動作主体を調整するために使用されてもよい。それはまた、倉庫の在庫を構築および／または維持するために使用されてもよい。

［0025］ 倉庫内で動作する動作主体は、自律型誘導車両（ＡＧＶ:ａｕｔｏｎｏｍｏｕｓ ｇｕｉｄｅｄ ｖｅｈｉｃｌｅ）などのロボット装置を含むことができる。例示的なＡＧＶには、パレットジャッキ、フォークトラック、トラックローダ／アンローダ、および他の装置が含まれ得る。各装置は、自律型でも部分的に自律型でもよい。人間が操作する装置も可能である。さらに、各装置はカメラを有する視覚システムを含むことができ、その結果、装置は倉庫内を航行できる。

Ａ．多目的カメラ
［0026］ 有利なことに、例示的なロボット装置は倉庫環境内に配備され、航行および在庫管理の両方のためにその既存のカメラシステムを使用することができる。具体的には、パレットジャッキは、ステレオビジョンカメラシステム（例えば、ステレオカメラペア）を予め装備されていてもよく、パレットジャッキはその環境を感知し、倉庫内を航行するためにそれを使用することができる。航行目的のためにキャプチャされた画像データは、環境内のパレット、他のパレットジャッキまたは装置、および他の物体の画像を含み得る。このように、パレット上のバーコードは画像データ内で検出され、場所情報と組み合わされて倉庫内のパレットの位置を決定することができる。多数のパレットジャッキが倉庫内を移動しているとき、ＷＭＳは倉庫内のパレットの在庫管理を改善するためにパレットジャッキからのそのような情報を組み合わせることができる。

［0027］ 一例では、倉庫内で動作するロボット装置は、自律型パレットジャッキであってもよい。自律型パレットジャッキは、自律型パレットジャッキを倉庫内で誘導するために使用される誘導システムを含むことができる。誘導システムは、カメラ、ＧＰＳ受信機、および／または他の装置またはシステムを含むことができる。カメラは、パレットジャッキ上の固定位置に取り付けられてもよく、またはジンバルまたはスイベル機構など２次元または３次元で回転または照準できるように取り付けられてもよい。カメラは、自律型フォークリフトの周囲に関する視覚的データを受信するように構成されてもよい。受信した視覚データに基づいて、自律型パレットジャッキは、倉庫内のその位置および向きを決定できるかもしれず、途中の障害物を回避しながらある場所から別の場所に移動できるかもしれない。

［0028］ 誘導システムカメラは、誘導任務のために特別に構成されてもよい。例えば、カメラは、より正確な奥行き認識およびより良い位置および方位測定ならびにより良い物体回避を可能にし得る２つの光学受信機（すなわち、ステレオカメラ）を含むことができる。誘導システムカメラは、物体が自律型フォークリフトを妨げる可能性がより高い地面に向かって下向きに傾斜していてもよい。

［0029］ いくつかの例では、自律型フォークリフトは、誘導に加えて他の目的のために誘導システムカメラを使用することができる。例えば、自律型フォークリフトが物品、パレット、または棚の近くにあるとき、誘導システムカメラは、物品、パレット、または棚に対応するバーコードの画像をキャプチャすることができる。パレットに関連付けられたバーコードがキャプチャされると、バーコードをキャプチャした誘導システムカメラの位置に基づいて、倉庫内のパレットの位置が決定されてもよい。バーコード、パレットの位置、自律型フォークリフトの位置、および／または他の情報は、パレットの予想される位置と比較することができるＷＭＳに送信することができる。不一致がある場合、ＷＭＳは、作業員の差し向け、警告の生成および／または送信、誤って配置されたパレットのリストへのそのパレットの追加、または別の措置を講じることによって、問題を解決する措置を講じることができる。

［0030］ いくつかの例では、誘導システムカメラは、その視野内にある各物品、パレット、および／または棚のバーコードをキャプチャすることができる。倉庫内の物品、パレット、および棚の位置を連続的にチェックするために、データをＷＭＳに常時または一定の間隔で送信することができる。さらに、いくつかの例は、倉庫環境内で動作する複数のロボット装置の誘導システムカメラを含むことができ、その結果、各ロボット装置がＷＭＳにデータを送信し、不断のまたは定期的な在庫位置チェックが実行されるようにする。

［0031］ さらなる例では、ＡＧＶの動きおよび／またはＡＧＶ上の誘導システムカメラの向きは、より多くの物品在庫データを得るために積極的に操作されてもよい。例えば、誘導システムカメラは、ＡＧＶの上および横に（通路に沿って配置された棚の上などに）配置された物品のバーコードのキャプチャを試みるために、倉庫を通って移動する間にＡＧＶの上方および／または横に傾けられてもよい。さらに、ＡＧＶおよび／またはカメラは、最近更新されていない物品に向けて操作され、ＷＭＳにこれらの物品に関する最新の情報を提供することができる。たとえば、通路内の棚の北側に、最近スキャンもチェックもされていない物品が含まれている場合がある。ＡＧＶがこの通路を移動するとき、誘導カメラは、ＷＭＳ内の情報を更新するために、そこに保管された物品のバーコードをキャプチャするために棚の北側の方に傾けることができる。

［0032］ なおもさらなる例は、在庫更新の必要性と、ロボット装置の安全で正確な航行の必要性とのバランスを取ることを含み得る。これには、物品をスキャンするために誘導カメラを使用することによって得られ得る情報の価値または重要度を、ロボット装置の航行の正確さの予想される低下に対して重み付けすることが含まれ得る。ＡＧＶ上の誘導カメラは、より上方の棚に保管された物品に関する情報をキャプチャするために上方に傾けられてもよい。しかし、この情報は、カメラが地面上の障害物を容易に見ることができない可能性があるため、コストがかかる可能性がある。このトレードオフは、特にカメラを上に傾けて得られる物品情報が価値のあるものであり、障害物に遭遇する可能性が小さい場合に有益であり得る。

［0033］ いくつかの実施形態では、特別に作製されたロボット装置を使用して、倉庫内の物品、パレット、棚およびロボット装置の位置に関するデータを収集することができる。特別に作製されたロボット装置は、その視界に入る物品、パレット、棚、および／またはロボット装置のバーコードをキャプチャするために使用できるスタンドアロンカメラを含むことができる。スタンドアロンカメラは、広角レンズを有することができ、および／またはバーコードがより正確かつ容易に取り込まれるようにラスタライズする能力を含むことができる。

Ｂ．複数のセンサの使用
［0034］ 物品およびパレットは、倉庫内のある場所から別の場所に搬送されてもよい。
一例では、自律型パレットジャッキは、物品のパレットを第１の場所から第２の場所に移動させる任務を課されてもよい。この任務を実行するために、いくつかのステップを実行することができる。第１に、パレットジャッキは、移動しようとするパレットの位置を決定することができる。次に、その位置に移動し、近くのバーコードを読み取り、探していたパレットを特定するなどして、パレットを見つけることができる。次いで、パレットジャッキは、パレットを第１の位置から第２の位置に搬送することができる。

［0035］ パレットジャッキがこの任務を実行しようとすると、いくつかの問題が生じることがある。第１にパレットの位置が正しくない可能性がある。これは、他の理由の中でもとりわけ、間違った情報または間違って配置されたパレットによるものであり得る。第２に、パレットを識別するバーコードは、覆い隠されている、パレット上に誤って配置されている、またはパレットジャッキが読み取ることが困難または不可能な場合がある。例えば、パレットは、パレットジャッキが配置されている通路の反対側のパレットの側にバーコードが置かれた状態で棚に置かれている可能性がある。第３に、第１の場所から第２の場所への移送中に、１つまたは複数の品物がパレットから落ちる可能性がある。

［0036］ これらの問題および他の問題を解決するために、例示的なシステムは、倉庫管理システム（ＷＭＳ）とおよび／または相互に情報を収集および共有する複数のパレットジャッキを利用することができる。場合によっては、パレットジャッキは、物品、パレット、および棚に関連する在庫情報を記憶するＷＭＳに、および倉庫内で動作するパレットジャッキおよび他のロボット装置に接続されてもよい。ＷＭＳは、物品、パレット、棚およびロボット装置の位置および他の特性のリストを更新し続けるために、パレットジャッキとの間で連係してもよい。他の場合には、パレットジャッキは、物品、パレット、棚、および互いの関連する情報を記憶および更新するために互いに通信するピアツーピアネットワークを形成することができる。

［0037］ 一例では、第１のパレットジャッキは、倉庫内のある場所から別の場所にパレットを運んでいてもよい。また、倉庫には、第２のパレットジャッキおよび倉庫を管理するためのＷＭＳが含まれていてもよい。第１のパレットジャッキがパレットを運んでいる間、どのパレットを運んでいるか、および／またはパレットの内容を確認することができない可能性がある。これは、第１のパレットジャッキのカメラの位置と視野に起因する可能性がある。第１のパレットジャッキは異なる視野を得るためにパレットを下に置くことができるが、他の手段を介してパレットの識別情報および／または内容を確認することが有利であり得る。第１のパレットジャッキおよび／またはＷＭＳは、パレットの識別情報および／または内容の確認を要求するメッセージを第２のパレットジャッキに送信することができる。第２のパレットジャッキは、パレットのより良好な視野を有するカメラを有するかもしれず、また、バーコードをスキャンする、またはパレットの内容を識別することができるかもしれない。この情報は次にＷＭＳおよび／または第１のパレットジャッキと共有することができる。このようにして、第２のパレットジャッキは第１のパレットジャッキのための「ミラー」として機能し得、第１のパレットジャッキが、通常はできないであろうそれが運んでいるパレットについての情報を集めることを可能にする。したがって、第１のパレットジャッキは、第２のパレットジャッキのリソースを利用することによって、それ自体を「見る」ことができるかもしれない。

［0038］ いくつかの例では、この「ミラーリング」は、第１のパレットジャッキからの明示的な要求なしに実行されてもよい。複数のパレットジャッキを含む倉庫では、各パレットジャッキは、通常の動作または任務の実行中に互いに通過し合うときにまたは互いに近くを移動するときに、１つまたは複数の他のパレットジャッキの内容を確認することができる。なおもさらに、ＷＭＳは、１つまたは複数のパレットジャッキが互いに通過し合い互いに確認を実行するように、それらの経路または位置を調整することができる。

［0039］ いくつかの例は、運んでいるパレットの重量を測定することができるパレットジャッキを含むことができる。測定された重量は、第１のパレットジャッキが第２のパレットジャッキに第１のパレットジャッキの内容を確認することを要求すべきであるというインジケータとして使用することができる。パレットの予想重量は、ＷＭＳによって記憶されてもよい。パレットジャッキは、実際の重量を決定するためにパレットを計量することができる。予想重量と実際の重量との間の相違が検出されると、パレットジャッキおよび／またはＷＭＳは動作を起こす可能性がある。この動作は、パレットおよび／またはパレットの内容を確認するために第２のパレットジャッキを差し向けることを含むことができる。それはまた、１つまたは複数のカメラまたは他の装置がパレットおよび／またはパレットの内容を確認することができるように、パレットジャッキにパレットを所定の位置までまたは所定の経路に沿って運ばせることを含むこともできる。

［0040］ 典型的な倉庫作業の間、パレットおよび物品は、パレットジャッキなどのロボット装置によって、ある場所から別の場所に日常的に移動される。本明細書内で、「パレットジャッキ」という用語は、あらゆる適用可能なロボット装置の代用として使用することができ、パレットジャッキのいずれの記載も、倉庫環境内で動作する１つまたは複数の他のタイプのロボット装置を指すことができる。このように、パレットジャッキの動き、機能、および動作は、パレタイジングされた物体およびパレタイジングされていない物体の両方との相互作用を含むことができる。

ＩＩ．例示的な環境
［0041］ ここで、様々な実施形態について詳細に参照し、その例を添付図面に示す。以下の詳細な記載において、本開示および記載された実施形態の完全な理解を提供するために、多数の特定の詳細が示される。しかしながら、本開示は、これらの特定の詳細なしに実施されてもよい。他の例では、周知の方法、手順、構成要素、および回路は、実施形態の態様を不必要に不明瞭にしないように詳細には記載されていない。

［0042］ 例示的な実施形態は、倉庫環境内に配備されるロボット隊を含むことができる。より具体的には、箱、小包、または他のタイプの物体の自動処理を容易にするために、固定構成要素と可動構成要素との組み合わせを環境内に配備することができる。例示的なシステムは、箱および／または他の物体の、保管コンテナまたは配送車両などへの、自動積み降ろしを伴い得る。いくつかの例示的な実施形態では、箱または物体を自動的に編成し、パレット上に配置することができる。例の中で、トラックの積み降ろしプロセスを、および／または倉庫内での保管をより容易にするためにおよび／または倉庫へのおよび倉庫からの搬送のために物体からパレットを形成するプロセスを自動化することは、多くの産業上およびビジネス上の利点をもたらし得る。

［0043］ 様々な実施形態によれば、倉庫での配送トラックの積み降ろしプロセスおよび／またはパレット形成プロセスを自動化することは、物体を移動させるためまたは他の機能を実行するための１つまたは複数の異なるタイプのロボット装置の配備を含み得る。いくつかの実施形態では、ロボット装置の一部は、車輪付きベース、ホロノミックベース（例えば、任意の方向に動くことができるベース）、または天井、壁、または床上のレールと結合することによって移動可能にすることができる。さらなる実施形態では、ロボット装置の一部は、環境内に固定されてもよい。例えば、ロボットマニピュレータは、倉庫内の異なる選択された位置で上昇したベース上に配置することができる。

［0044］ 本明細書で使用される場合、「倉庫」という用語は、箱または物体をロボット装置によって操作、処理、および／または保管することができるどのような物理的環境も指すことができる。いくつかの例では、倉庫は、パレットラックまたは物品のパレットを保管するための棚など、特定の固定構成要素をさらに含むことができる単一の物理的建物または構造物であってもよい。他の例では、いくつかの固定構成要素は、物体を処理する前または間に環境内に設置するか、または別の方法で配置することができる。さらなる例では、倉庫は、複数の別個の物理的構造物を含むことができ、および／または物理的構造物によって覆われない物理的空間を含むこともできる。

［0045］ さらに、「箱」という用語は、パレット上に置くことができ、またはトラックまたはコンテナに積み込むまたはそれから降ろすことができるどのような物体または物品も指すことができる。例えば、直方体に加えて、「箱」は、缶、ドラム、タイヤまたはいずれかの他の「シンプルな」形状の幾何学的な物品を指すことができる。さらに、「箱」は、トートバッグ、ビン、または搬送または保管のための１つまたは複数の物品を含むことができる他のタイプの容器を指してもよい。例えば、プラスチック製保管トートバッグ、ファイバーグラストレイ、またはスチールビンは、倉庫内のロボットによって移動されるか、または別の方法で操作され得る。本明細書における例は、箱以外の物体にも、および様々なサイズおよび形状の物体に適用することができる。さらに、「積み込み」および「荷下ろし」はそれぞれ、他のものを暗示するために使用することができる。例えば、ある例がトラックに積み込む方法を記載する場合、実質的に同じ方法をトラックの荷下ろしにも使用できることを理解されたい。本明細書で使用される場合「パレタイジング」とは、パレット上に箱を載せ、パレット上の箱をパレット上で保管または搬送できるような方法で箱を積み重ねるかまたは配置することを指す。さらに、「パレタイジング」および「デパレタイジング」という用語はそれぞれ、他を暗示するために使用することもできる。

［0046］ 例の中で、異種の倉庫ロボット隊が、多数の異なる用途に使用されてもよい。１つの可能な用途は、（例えば、個々の顧客のための）注文履行を含み、その際、ケースを開封し、個々の注文を履行するためにケースからの個々の物品を箱の中で包装することができる。別の可能な用途には、（例えば、店舗または他の倉庫への）分配が含まれ、この際、店舗に出荷する異なるタイプの製品群を含む混合パレットを構成することができる。さらなる可能な用途は、クロスドッキングを含み、これはいかなるものも保管せずに出荷用コンテナ間で搬送することを伴い得る（例えば、物品は、４台の４０フィートトレーラーから移動され、３台のより軽いトラクタートレーラーに積み込まれ、パレタイジングされてもよい）。多数の他の用途も可能である。

［0047］ ここで図を参照すると、図１Ａは例示的な実施形態による倉庫設定内のロボット隊を示す。より具体的には、異なるタイプのロボット装置が、倉庫環境内の物品、物体、または箱の処理に関連する任務を実行するために協働するように制御され得る異種ロボット隊１００を形成することができる。特定の例示的なタイプおよび数の異なるロボット装置が説明のためにここに示されているが、ロボット隊１００はより多くのまたはより少ないロボット装置を使用してもよく、ここに示される特定のタイプを省略してもよく、明示的に示されていない他のタイプのロボット装置を含んでもよい。さらに、特定のタイプの固定構成要素および構造を備えた倉庫環境がここに示されているが、固定構成要素および構造の他のタイプ、数、および配置が他の例で同様に使用されてもよい。

［0048］ ロボット隊１００内に示されるロボット装置の１つの例示的なタイプは、自律型誘導車両（ＡＧＶ）１１２であり、それは個々の小包、ケース、またはトートバッグを倉庫内のある場所から別の場所へ搬送するように機能することができる比較的小型の車輪付き移動装置であり得る。ロボット装置の別の例示的なタイプは、自律型フォークトラック１１４であり、それは箱のパレットを搬送するためにおよび/または箱のパレットを持ち上げるために（例えば、保管のためにパレットをラックに置くために）使用することができるフォークリフトを備えた移動装置である。ロボット装置の追加的な例示的なタイプは、ロボット式トラックローダ／アンローダ１１６であり、それはロボットマニピュレータ、ならびにトラックまたは他の車両への箱の積み込みおよび/またはそれからの荷下ろしを容易にするための光学センサなどの他の構成要素を備えた移動装置である。例えば、ロボット式トラックアンローダ１１６を使用して、倉庫に隣接して駐車することができる配送トラック１１８に箱を積み込むことができる。いくつかの例では、（例えば、小包を別の倉庫に配送するための）配送トラック１１８の動きを、ロボット隊内のロボット装置と調整することもできる。

［0049］ ここに示されたもの以外の他のタイプの移動装置がさらにまたは代わりに含まれてもよい。いくつかの例では、１つまたは複数のロボット装置は、地面に接する車輪に加えて異なる搬送モードを使用することができる。例えば、１つまたは複数のロボット装置は、空中浮揚型（例えば、クワッドコプター）であってもよく、物体を移動させるまたは環境のセンサデータを収集するなどの任務のために使用されてもよい。

［0050］ さらなる例では、ロボット隊１００は、倉庫内に配置することができる様々な固定構成要素を含むこともできる。いくつかの例では、１つまたは複数の固定式ロボット装置を使用して、箱を移動させるか処理することができる。例えば、ペデスタルロボット１２２は、倉庫内の１階に固定されたペデスタル上で上昇されるロボットアームを含むことができる。ペデスタルロボット１２２は、他のロボット間で箱を分配し、および/または箱のパレットを積み重ねおよび取り下ろすように制御することができる。例えば、ペデスタルロボット１２２は、近くのパレット１４０から箱をピックアップして移動させ、箱を倉庫内の他の場所に搬送するために個々のＡＧＶ１１２に分配することができる。

［0051］ 追加の例では、ロボット隊１００は、倉庫空間内に配置された追加の固定構成要素を使用することができる。例えば、高密度保管ラック１２４を使用して、倉庫内にパレットおよび／または物体を保管することができる。保管ラック１２４は、自律型フォークトラック１１４などのロボット隊内の１つまたは複数のロボット装置との相互作用を容易にするように設計および配置されてもよい。さらなる例では、パレットまたは箱の同様のまたは代わりの保管のために特定の地上空間が選択され、使用されてもよい。例えば、パレット１３０は、ロボット装置の１つまたは複数によってパレットをピックアップ、分配、または他の方法で処理することができるように、特定の期間、選択された場所で倉庫環境内に配置することができる。

［0052］ 図１Ｂは、例示的な実施形態による、ロボット倉庫隊１００の構成要素を示す機能ブロック図である。ロボット隊１００は、ＡＧＶ１１２、自律型フォークトラック１１４、ロボットトラックローダ／アンローダ１１６、および配送トラック１１８など、１つまたは複数の様々な移動構成要素を含むことができる。ロボット隊１００は、ペデスタルロボット１２２、高密度保管コンテナ１２４、およびバッテリ交換／充電ステーション１２６など、倉庫または他の環境内に配置された１つまたは複数の固定構成要素を含むことができる。さらなる例では、図１Ｂに示される構成要素の異なる数およびタイプが隊内に含まれてもよく、特定のタイプは省略されてもよく、追加の機能的および／または物理的構成要素が図１Ａおよび図１Ｂに示される例に追加されてもよい。別個の構成要素の動作を調整するために、リモートクラウドベースサーバシステムなどの倉庫管理システム１５０が、システム構成要素の一部または全部と、および／または個々の構成要素の別個のローカル制御システムと（例えば無線通信を介して）通信することができる。

［0053］ 例の中で、特定の固定構成要素１２０は、ロボット隊１００の残りを配備する前に設置されてもよい。いくつかの例では、ペデスタルロボット１２２またはバッテリ交換ステーション１２６などの特定の固定構成要素１２０の配置を決定する前に、１つまたは複数の移動ロボットを持ち込んで空間のマップを描くことができる。マップ情報が利用可能になると、システムは、利用可能な空間内で固定構成要素をどのようにレイアウトするかを（例えば、シミュレーションを実行することによって）決定することができる。特定の場合には、必要とされる固定構成要素の数および／またはこれらの構成要素によって使用される空間の量を最小限に抑えるようにレイアウトを選択することができる。固定構成要素１２０および移動構成要素１１０は、別々の段階で、またはすべてを一度に配備することができる。追加の例では、特定の移動構成要素１１０は、特定の期間中にまたは特定の任務を完了するためだけに持ち込まれてもよい。

［0054］ いくつかの例では、倉庫管理システム１５０は、隊１００内の異なるロボット装置に任務を割り当てる中央計画システムを含むことができる。中央計画システムは、どの装置がどの時点でどの任務を完了するかを決定するために、様々なスケジューリングアルゴリズムを採用することができる。例えば、個々のロボットが異なるタスクに入札するオークション型システムが使用されてもよく、中央計画システムは全体のコストを最小限に抑えるようにロボットに任務を割り当てることができる。追加の例では、中央計画システムは、時間、空間、またはエネルギー使用率などの１つまたは複数の異なるリソースを横切って最適化することができる。さらなる例では、計画またはスケジューリングシステムは、箱の選別、包装または保管の幾何形状および物理的現象の特定の態様を組み込んでもよい。

［0055］ 計画制御は、個々のシステム構成要素にわたって分散させることもできる。例えば、倉庫管理システム１５０は、グローバルシステム計画に従って指示を発することができ、個々のシステム構成要素は、別個のローカル計画に従って動作することもできる。さらに、異なるレベルの詳細がグローバル計画内に含まれてもよく、他の態様は個々のロボット装置が局所的に計画するために残される。例えば、移動ロボット装置は、グローバルプランナによって標的の宛先に割り当てられることができるが、それらの標的の宛先に到達するための完全な経路は局所的に計画または変更されてもよい。

［0056］ 追加の例では、中央計画システムは、ロボット隊１００内のロボットの機能を調整するために、個々のロボット装置のローカルビジョンと組み合わせて使用することができる。例えば、中央計画システムを使用して、ロボットをそれらが行く必要がある場所に比較的近づけるように使用することができる。しかしながら、ロボットがレールにボルト止めされない限り、または他の測定された構成要素がロボットの位置を正確に制御するために使用されない限り、中央計画システムがミリメートル精度でロボットに指示することは困難である。したがって、個々のロボット装置のローカルビジョンおよび計画を使用して、異なるロボット装置間の融通性を可能にすることができる。全体的なプランナを使用してロボットを標的位置に近づけることができ、その地点でロボットのローカルビジョンは引き継ぐことができる。いくつかの例では、ほとんどのロボット機能は、ロボットを標的位置に比較的近づけるように位置制御され、次いで、ビジョンおよびハンドシェイクがローカル制御に必要なときに使用され得る。

［0057］ さらなる例において、視覚的ハンドシェイクは、２つのロボットがバーコード、ＱＲコード（登録商標）、拡張現実タグ（ＡＲタグ）、または他の特性によって互いに識別し合い、隊１００内で協同作業を実行することを可能にすることができる。追加の例において、物品（例えば出荷される小包）に視覚的タグをさらにまたは代わりに設けてもよく、視覚的タグはロボット装置がローカルビジョン制御を用いて物品に対して作業を行うために使用してもよい。特に、タグは、ロボット装置による物品の操作を容易にするために使用されてもよい。例えば、パレット上の特定の場所の１つまたは複数のタグを使用して、フォークリフトにパレットを持ち上げる場所または方法を知らせることができる。

［0058］ さらなる例では、固定および／または移動構成要素の配備および／または計画ストラテジは、時間の経過とともに最適化されてもよい。例えば、クラウドベースサーバシステムは、隊内の個々のロボットからおよび／または外部ソースからデータおよび情報を組み込むことができる。その後、ストラテジは、隊がより少ない空間、より少ない時間、より少ないパワー、より少ない電気を使用すること、または他の変数を横切って最適化することを可能にするために、時間の経過とともに洗練することができる。いくつかの例では、最適化は、場合によってはロボット隊を備える他の倉庫および／または従来型倉庫を含む多数の倉庫に及ぶこともできる。例えば、グローバル制御システム１５０は、施設間の配送車両および通過時間に関する情報を中央計画に組み込むことができる。

［0059］ いくつかの例では、倉庫管理システムは、ロボットが動かなくなった場合または小包がある場所に落ちて紛失した場合など、時々障害が発生することがある。したがって、ローカルロボットのビジョンは、倉庫管理システムの一部に障害が発生したケースに対処するために冗長性を導入することで堅牢性を提供し得る。例えば、自動パレットジャッキが物体を通過し識別するとき、パレットジャッキは、リモートクラウドベースサーバシステムに情報を送信することができる。このような情報は、中央計画のエラーを修正するために、ロボット装置をローカライズすることを支援するために、または紛失した物体を識別するために使用されてもよい。

［0060］ さらなる例では、倉庫管理システムは、ロボット隊１００およびロボット装置による処理を受けている物体を含む物理的環境のマップを動的に更新することができる。いくつかの例では、マップは、動的な物体（例えば、移動ロボットおよびロボットによって移動される小包）に関する情報を用いて継続的に更新することができる。追加の例では、動的マップは、倉庫内の（または複数の倉庫にまたがる）構成要素の現在の構成または配置の情報、および近い将来に予測されることに関する情報を含むことができる。例えば、マップは、移動ロボットの現在の位置および将来の予定されるロボットの位置を示すことができ、これはロボット間の活動を調整するために使用され得る。また、マップは、処理中の物品の現在の位置および物品の将来の予想される位置（例えば、物品が現在ある場所、および物品が出荷されることが予想される時）を示すこともできる。さらに、マップは、倉庫内の（または複数の倉庫にまたがる）すべての物品の現在の位置を示すことができる。

［0061］ 追加の例では、ロボットの一部または全部が、プロセス内の異なる時点で物体上のラベルをスキャンすることができる。スキャンは、構成要素および物品の探索または追跡を容易にするために個々の構成要素または特定の物品に適用される視覚的タグを探すために使用されてもよい。このスキャンは、物品がロボットによって操作されるまたは搬送されるにつれて絶えず動き回る物品の軌跡をもたらし得る。潜在的な利点は、サプライヤ側と消費者側の両方で透明性が高まることである。サプライヤ側では、在庫の現在の位置に関する情報を使用して、過剰在庫を回避すること、および／または物品または物品のパレットを異なる場所または倉庫に移動して需要を予測することができる。消費者側では、特定の物品の現在の位置に関する情報を使用して、特定の小包が配達される時を改善された正確さで決定することができる。

［0062］ いくつかの例では、ロボット隊１００内の移動構成要素１１０の一部または全部が、複数のバッテリ充電器を備えたバッテリ交換ステーション１２６から充電済みバッテリを定期的に受け取ることができる。特に、ステーション１２６は、移動ロボットの古いバッテリを充電済みバッテリで置き換えることができ、これによりロボットが着座してバッテリが充電されるのを待たなければならない状況を回避することができる。バッテリ交換ステーション１２６は、ロボットアームなどのロボットマニピュレータを備えることができる。ロボットマニピュレータは、個々の移動ロボットからバッテリを取り出し、利用可能なバッテリ充電器にバッテリを取り付けることができる。次いで、ロボットマニピュレータは、ステーション１２６に位置する充電済みバッテリを移動ロボットに移動させて、取り外されたバッテリを交換することができる。例えば、少残量バッテリを有するＡＧＶ１１２は、バッテリ交換ステーション１２６に移動するように制御することができ、ステーションでロボットアームはＡＧＶ１１２からバッテリを引き出し、バッテリを充電器に入れ、ＡＧＶ１１２に新しいバッテリを与える。

［0063］ さらなる例では、バッテリ交換は倉庫管理システムによって予定に組み込まれてもよい。例えば、個々の移動ロボットは、バッテリ充電状態を監視するように構成されてもよい。ロボットは定期的に倉庫管理システムにバッテリの状態を示す情報を送ることができる。この情報は、必要時または都合のよい時に隊内の個々のロボットのバッテリ交換を予定に組み込むために倉庫管理システムによって使用されることができる。

［0064］ いくつかの例では、隊１００は、異なるタイプのバッテリを使用する多数の異なるタイプの移動構成要素１１０を含むことができる。したがって、バッテリ交換ステーション１２６は、異なるタイプのバッテリおよび／または移動ロボット用の異なるタイプのバッテリ充電器を備えることができる。バッテリ交換ステーション１２６はまた、異なるタイプのロボット用のバッテリを交換することができるロボットマニピュレータを備えることができる。いくつかの例では、移動ロボットは、複数のバッテリを含むバッテリ容器を有することができる。例えば、パレットジャッキなどの自律型フォークトラック１１４は、３つまたは４つのバッテリを有するスチールバケットを有してもよい。ステーション１２６のロボットアームは、バッテリのバケット全体を持ち上げて、ステーション１２６の棚のバッテリ充電器に個々のバッテリを取り付けるように構成することができる。次に、ロボットアームは、古いバッテリを交換するために充電済みバッテリを見つけて、これらのバッテリをバケットに戻した後、バケットをパレットジャッキに再挿入することができる。

［0065］ さらなる例では、倉庫管理システム１５０および／またはバッテリ交換ステーション１２６の別個の制御システムは、バッテリ管理ストラテジを自動化することもできる。例えば、各バッテリは、システムが個々のバッテリを識別できるように、バーコードまたは他の識別マークを有することができる。バッテリ交換ステーション１２６の制御システムは、個々のバッテリが何回充電されたかを（例えば、水または空のバッテリをいつ完全に交換するかを決定するために）カウントしてもよい。制御システムはまた、どのバッテリがどのロボット装置内で時間を費やしたか、過去にステーション１２６でバッテリを充電した時間、および効率的なバッテリ管理のための他の関連特性を記録することもできる。このバッテリ使用情報は、ロボットマニピュレータが特定の移動ロボットに与えるバッテリを選択するために制御システムによって使用されてもよい。

［0066］ 追加の例では、バッテリ交換ステーション１２６は、場合によっては人間の作業員を伴うことができる。例えば、ステーション１２６は、人々が手動バッテリ交換を安全に実行することができるあるいは必要に応じて隊１００に配備するためにステーションに新しいバッテリを届けることができる施設を含むことができる。

［0067］ 図２Ａ～２Ｄは、ロボット倉庫隊内に含まれ得るロボット装置のいくつかの例を示す。ここに示されているものと形態が異なる他のロボット装置ならびに他のタイプのロボット装置を含めることもできる。

［0068］ 図２Ａは、例示的な実施形態による、ロボットトラックアンローダを示す。いくつかの例では、ロボットトラックアンローダは、１つまたは複数のセンサ、１つまたは複数のコンピュータ、および１つまたは複数のロボットアームを含むことができる。センサは、視覚データおよび／または３次元（３Ｄ）深度情報を捉えるために、１つまたは複数の物体を含む環境をスキャンすることができる。スキャンからのデータは、その後、デジタル環境再構成を提供するために、より大きな領域の表現に統合することができる。さらなる例において、再構成された環境は、ピックアップするべき物体を識別するため、物体のピック位置を決定するため、および／または１つまたは複数のロボットアームおよび／または移動ベースのための衝突のない軌道を計画するために使用され得る。

［0069］ ロボットトラックアンローダ２００は、環境内の物体を掴むためのグリッパ構成要素２０４を備えたロボットアーム２０２を含むことができる。ロボットアーム２０２は、グリッパ構成要素２０４を使用して、トラックまたは他のコンテナに積み込むまたはそれから荷下ろしするために箱をピックアップして配置することができる。トラックアンローダ２００はまた、移動のための車輪２１４を備えた移動カート２１２を含むことができる。車輪２１４は、カート２１２を２自由度で移動させるホロノミックホイールであってもよい。さらに、ラップアラウンド型フロントコンベヤベルト２１０が、ホロノミックカート２１２に含まれてもよい。いくつかの例では、ラップアラウンド型フロントコンベヤベルトは、トラックローダ２００が、グリッパ構成要素２０４を回転させることなく箱をトラックコンテナまたはパレットから荷下ろしするまたはトラックコンテナまたはパレットへ積み込むことを可能にし得る。

［0070］ さらなる例では、ロボットトラックアンローダ２００の感知システムは、ロボットアーム２０２が動くにつれて環境に関する情報を感知する２次元（２Ｄ）センサおよび／または３Ｄ深度センサであり得るセンサ２０６およびセンサ２０８などのロボットアーム２０２に取り付けられた１つまたは複数のセンサを使用することができる。感知システムは、箱を効率的に取り上げて移動するために制御システム（例えば、モーション計画ソフトウェアを実行するコンピュータ）によって使用可能な環境についての情報を判定することができる。制御システムは、装置上に配置されてもよく、または装置と遠隔通信してもよい。さらなる例では、航行センサ２１６、安全センサ２１８などの移動ベース上の固定マウントを有する１つまたは複数の２Ｄまたは３Ｄセンサからの、およびセンサ２０６およびセンサ２０８などのロボットアームに取り付けられた１つまたは複数のセンサからのスキャンは、サイド、床、天井、および／またはトラックまたは他のコンテナの前壁を含む、環境のデジタルモデルを構築するために統合されてもよい。この情報を使用して、制御システムは、移動ベースを荷下ろしまたは積み込みのための位置に航行させることができる。

［0071］ さらなる例では、ロボットアーム２０２は、デジタル吸引グリッドグリッパなどのグリッパ２０４を備えることができる。そのような実施形態では、グリッパは、リモート感知または単一点距離測定によって、および／または吸引が達成されたかどうかを検出することによって、オンまたはオフにすることができる１つまたは複数の吸引バルブを含むことができる。さらなる例では、デジタル吸引グリッドグリッパは、関節式伸長部を含むことができる。いくつかの実施形態では、レオロジー流体または粉末で吸引グリッパを作動させる可能性は、高い曲率を有する物体を余分に掴むことを可能にし得る。

［0072］ トラックアンローダ２００はモータをさらに含んでもよく、モータは、電力によって動力を供給される電気モータであってもよく、またはガスベース燃料または太陽光発電など、多数の異なるエネルギー源によって動力供給されてもよい。さらに、モータは、動力源から動力を受け取るように構成されてもよい。動力源は、ロボットシステムの様々な構成要素に動力を供給することができ、例えば、充電式リチウムイオンまたは鉛蓄電池を意味することができる。例示的な実施形態では、そのようなバッテリの１つまたは複数の群が電力を供給するように構成されることができる。他の動力源材料およびタイプも可能である。

［0073］ 図２Ｂは、例示的な実施形態による、ペデスタル上のロボットアームを示す。
より具体的には、ペデスタルロボット２２０は、倉庫環境などの環境内に配置されてもよく、手の届く範囲内の物体をピックアップし、移動し、および／または他の方法で操作するために使用されてもよい。いくつかの例では、ペデスタルロボット２２０は、動作するためにバッテリを必要としない過酷な持上げに特化してもよい。ペデスタルロボット２２０は、エンドエフェクタ装着グリッパ２２４を備えたロボットアーム２２２を含むことができ、それらはロボットトラックアンローダ２００に関して記載したロボットマニピュレータ２０２およびグリッパ２０４と同じタイプのものであってもよい。ロボットアーム２２２は、ペデスタル２２６上に取り付けられてもよく、ペデスタル２２６は、ロボットアーム２２２が、異なる移動ロボット間で小包を分配するためなど、近くの小包を容易にピックアップして移動することを可能にし得る。いくつかの例では、ロボットアーム２２２は、箱のパレットを構築するおよび／またはばらすように動作可能であってもよい。さらなる例では、ペデスタル２２６は、制御システムがロボットアーム２２２の高さを変えることを可能にするためにアクチュエータを含むことができる。

［0074］ さらなる例では、ペデスタルロボット２２０の底面は、パレット状の構造であってもよい。例えば、底面は、倉庫内の物体の搬送または保管に使用される他のパレットとほぼ同等の寸法および形状を有することができる。ペデスタルロボット２２０の底部をパレットとして成形することにより、ペデスタルロボット２２０はピックアップされ、パレットジャッキまたは異なるタイプの自律型フォークトラックによって倉庫環境内の異なる位置に移動されることができる。例えば、配送トラックが倉庫の特定のドッキングポートに到着すると、ペデスタルロボット２２０は、配送トラックに出入りする箱をより効率的に処理するために、ピックアップされ、配送トラックにより近い場所に移動されることができる。

［0075］ 追加の例では、ペデスタルロボット２２０は、ペデスタルロボット２２０の近傍内の箱および／または他のロボット装置を識別するための１つまたは複数の視覚センサを含むこともできる。例えば、ペデスタルロボット２２０の制御システムまたはグローバル制御システムは、ペデスタルロボット２２０上のセンサからのセンサデータを使用して、ペデスタルロボット２２０のロボットアーム２２２およびグリッパ２２４がピックアップまたは操作するための箱を識別することができる。さらなる例では、センサデータは、個々の箱を分配する場所を判断するために移動ロボット装置を識別するために使用されてもよい。他の種類のロボット固定型操作ステーションもまた、異種ロボット隊内で使用されてもよい。

［0076］ 図２Ｃは、例示的な実施形態による自律型誘導車両（ＡＧＶ）を示す。より具体的には、ＡＧＶ２４０は、個々の箱またはケースを搬送することができる比較的小型の移動ロボット装置であってもよい。ＡＧＶ２４０は、倉庫環境内での移動を可能にする車輪２４２を含むことができる。さらに、ＡＧＶ２４０の上面２４４を使用して、搬送のために箱または他の物体を配置することができる。いくつかの例では、上面２４４は、ＡＧＶ２４０にまたはそれから物体を移動する回転コンベヤを含むことができる。追加の例では、ＡＧＶ２４０は、バッテリ充電ステーションで迅速に充電可能な１つまたは複数のバッテリによって動力供給されてもよく、および／またはバッテリ交換ステーションで新しいバッテリと交換されてもよい。さらなる例では、ＡＧＶ２４０は、航行用のセンサなど、ここで特に特定されない他の構成要素をさらに含むことができる。場合によっては倉庫によって処理される小包のタイプに応じて、異なる形状およびサイズのＡＧＶが、ロボット倉庫隊に含められてもよい。

［0077］ 図２Ｄは、例示的な実施形態による自律型フォークトラックを示す。より具体的には、自律型フォークトラック２６０は、箱または他のより大きな材料のパレットを持ち上げおよび／または移動するためのフォークリフト２６２を含むことができる。いくつかの例では、フォークリフト２６２を上昇させて、倉庫内の保管ラックまたは他の固定保管構造の異なるラックに到達させることができる。自律型フォークトラック２６０は、倉庫内でパレットを搬送するために移動用の車輪２６４をさらに含むことができる。追加の例では、自律型フォークトラックは、ロボットラックアンローダ２００に関して記載したものなど、モータおよび動力源ならびに感知システムを含むことができる。自律型フォークトラック２６０は、図２Ｄに示すものとサイズまたは形状が変化してもよい。

［0078］ 図３は、例示的な実践形態によるシステム３００を示す。システム３００は、倉庫環境に配備され得るロボット装置３０２と、コンピューティングシステム３１０とを含み得る。

［0079］ ロボット装置３０２は、ＡＧＶであってもよいし、図２Ａ～Ｄに示すものなどの１つまたは複数の他のロボット装置の形態をとってもよい。他の形態も可能である。ロボット装置３０２は、ロボット装置３０２に取り付けられた１つまたは複数のセンサによって収集された情報に基づいて倉庫環境全体に移動するように構成することができる。例えば、ロボット装置３０２の移動ルートまたは経路を生成するために使用され得るその環境の完全または部分３Ｄモデルを構築することができるように、１つまたは複数のセンサがロボット装置３０２に配置されてもよい。代替的に、ロボット装置３０２は、ロボット装置３０２に通信可能に結合されたコンピュータシステムからの指示に基づいて移動することができる。例えば、ロボット装置に配置されるまたは倉庫環境内に配置される１つまたは複数のセンサは、ロボット装置３０２のためのルート、経路、または他の航行指示を生成し得るコンピューティングシステム（例えば、倉庫管理システム）にデータを送信することができる。追加の例では、ロボット装置３０２は、ローカル感知情報とコンピューティングシステムからの集中型指示との両方の組み合わせに基づいて倉庫環境を移動および／または航行することができる。

［0080］ ロボット装置３０２は、図１Ａに示す倉庫環境などの倉庫環境内に配備されることができる。上述のように、倉庫環境は、単一または複数の部屋構造、および／または積み込みドックエリアなどの覆われたまたは覆われていないエリアを含むことができる。倉庫環境は、パレット、箱、棚、または他の物品などの複数の在庫物品を含むことができる。これらの在庫物品は、倉庫環境内の通路に編成された棚に配置して保管することができる。この編成は、ロボット装置が通路を通って航行して１つまたは複数の在庫物品にアクセスすることを可能にし得る。倉庫環境は、ロボット装置の航行に使用することができる１つまたは複数のタグ、基準マーカ、視覚的識別子、ビーコン、マーキング、または他のインジケータを含むこともできる。

［0081］ いくつかの例では、各在庫物品は、コンピューティングシステムによって記憶された場所を有することができる。場所は、記憶された在庫表に基づく物品の予想される場所であってもよい。予想される場所は、例えば物品が移動されたときなど、いつでもコンピューティングシステム内で更新されてもよい。倉庫の通常の使用中、在庫物品は１つまたは複数の目的のために選択され、ある場所から別の場所に移動されてもよい。これにより、物品の真のすなわち実際の場所が変更され得る。しかしながら、コンピューティングシステムは、常に正確におよびタイムリーに更新されるわけではなく、真の位置と予想される位置との間に不一致が生じる可能性がある。このように、コンピューティングシステムは、常に正確で最新の情報を有するとは限らない。

［0082］ コンピューティングシステムはまた、物品の内容、サイズ、重量、色、物品に関連付けられた履歴、および様々な他の特性など、予想される場所に加えて他の情報を記憶してもよい。この情報は、在庫物品を追跡するために使用できる仮想倉庫を構築するために使用できる。

［0083］ いくつかの例では、倉庫環境内の各在庫物品は、センサが検出できる識別子を含み、センサおよび／または接続されたコンピューティング装置が物品を識別することを可能にする。識別子は、バーコード、ＱＲコード、ＲＦＩＤチップ、または物品上または物品内に配置することができる他の識別子であってもよい。他の例では、在庫物品の形状、サイズ、色、質感、または物品自体の他の特性を使用して物品を識別することができる。

［0084］ いくつかの例では、バーコードは、各在庫物品に関連付けられた視覚的識別子として使用されてもよい。各バーコードは、包装材料またはラッピング材料の上など在庫物品の外側に配置することができる。ロボット装置が識別子をより速く確実に見つけることができるように、１つの面の右上隅部になど物品の同じまたは同様の位置で識別子を各物品に配置することが有益であり得る。他の例では、ＲＦＩＤタグ識別子または他のタグを物品包装材料自体の内側に配置することができる。

［0085］ ロボット装置３０２は、画像データをキャプチャするように構成され得るカメラ３０４を含むことができる。キャプチャされた画像データは、航行、障害物回避、物品識別、およびロボット装置識別など、本明細書で考察される１つまたは複数の目的のために使用されてもよい。カメラ３０４は、例えば、サイズ、形状、深さ、質感、および色などの視覚情報をキャプチャするように構成された１つまたは複数の光学センサを含むことができる。一実施形態では、カメラ３０４は、カメラの視野の３Ｄ画像を提供するために連動して動作し得るステレオレンズペアを含むことができる。カメラ３０４は、同様にまたは代替的に、１つまたは複数のレンズ、ＲＡＤＡＲセンサ、ＬＩＤＡＲセンサ、３Ｄセンサ、または他のタイプの感知装置を含むこともできる。より多いまたは少ないレンズも同様に使用することができる。

［0086］ カメラ３０４は、複数の異なる視野を有するように配置されることができるように、ロボット装置３０２に取り付けられてもよい。例えば、カメラ３０４は、ロボット装置３０２の正面に（すなわち、図３に示すように、ロボット装置３０２が移動するときにカメラが正面に向くように）取り付けられてもよい。カメラ３０４はまた、旋回できるように、左右におよび／または上下に回転できるように、またはロボット装置３０２上での位置を変えることができるように取り付けられてもよい。カメラ３０４は、ロボット装置上で位置を移動できるように、制御可能なロボットアーム上に、または軌道上に取り付けられてもよい。このようにして、カメラ３０４は、複数の異なる視野を有するように配置することができる。

［0087］ カメラ３０４の視野は、コンピューティングシステム３１０によって制御され得るカメラ３０４の位置および向きに依存し得る。以下にさらに詳細に記載する図４は、カメラ４０４の例示的な視野４０６を示す。このように、視界は１つまたは複数の境界を含むことができる。そのように、カメラによってキャプチャされた画像データは、視野の境界によって制限される場合がある。

［0088］ いくつかの例では、カメラ３０４は、ロボット装置３０２の航行を支援する視覚システムとして使用されてもよい。航行を支援することは、カメラ３０４の主目的であってもよい。カメラ３０４は、ロボット装置３０２の周囲に関する画像データをキャプチャし、これは航行指示を生成するためにコンピューティングシステム３１０によって使用されてもよい。航行を支援する際に使用できる順番キャプチャ画像データにおいて、カメラ３０４は、視野がロボット装置３０２の周りのおよび前方の地面を含むように配置されてもよい。この位置で、カメラ３０４によってキャプチャされた画像データは、ロボット装置３０２の前進移動を妨げる物体および／または障害物を含むことができる。航行指示を生成する目的でキャプチャされた画像データはまた、視界内に位置する棚、在庫物品、他のロボット装置、および他の物体を含むことができる。

［0089］ システム３００はまた、本明細書に記載の１つまたは複数の機能を実行するように構成され得るコンピューティングシステム３１０を含むことができる。図３に示すように、コンピューティングシステム３１０は、ロボット装置３０２とは別個であってもよく、無線接続を介してロボット装置３０２に通信可能に結合されてもよい。あるいは、いくつかの例では、コンピューティングシステム３１０は、有線接続を介してロボット装置３０２に結合されてもよく、および／またはロボット装置３０２自体の構成要素であってもよい。他の例では、コンピューティングシステム３１０は、ロボット装置３０２および他の場所の両方に配置された構成要素を含んでもよく、その結果、本明細書に記載されるコンピューティング装置３１０の機能の実行は、ロボット装置３０２上の構成要素、中央コンピューティング装置、またはそれらの組み合わせによって実行されてもよい。さらに他の例では、コンピューティングシステム３１０は、コンピューティングシステムを含むロボット装置のピアツーピアネットワークが形成されるように、２つ以上のロボット装置に分散されてもよい。

［0090］ コンピューティングシステム３１０は、キャプチャされた画像データを受信するように構成されてもよい。いくつかの例では、画像データは、カメラ３０４によってキャプチャされてもよく、他の例では、ロボット装置３０２に取り付けられた、または倉庫環境内に配置された１つまたは複数の他のセンサ（例えば、倉庫全体の複数の位置に配置されたカメラまたはセンサ）に由来してもよい。受信した画像データに基づいて、コンピューティングシステム３１０は、ロボット装置３０２の航行指示を生成してもよい。ロボット装置３０２の航行指示を生成することは、ロボット装置３０２の経路を妨げ得る物体、障害物、在庫物品および他のロボット装置を検出するために受信した画像データを分析することを含み得る。同じく航行指示を生成することは、１つまたは複数の標的在庫物品、ロボット装置、または他の物品の場所または予想される場所などの情報を取得することも含み得る。

［0091］ いくつかの例では、ロボット装置のための航行指示は、大規模指示と小規模指示の両方を含むことができる。大規模指示には、「南へ２つの通路をおよび西へ３つの列を移動せよ」など、ロボット装置を倉庫内のある場所から別の場所に移動するために必要な幅広い指示が含まれ得る。一方、小規模の指示には、ロボット装置が大規模な指示を実行しながら障害物にぶつかることを回避するために必要な指示を含み得る。ロボット装置が適切に動作するためには、大規模指示および小規模指示の両方が必要とされ得る。

［0092］ コンピューティングシステム３１０はまた、受け取った画像データを分析して、１つまたは複数の在庫物品に対応する１つまたは複数の視覚的識別子を検出するように構成されてもよい。視覚的識別子は、上述したように、バーコード、ＱＲコードまたはそれらに類するものなど、物品上の視覚的識別子であってもよい。いくつかの例では、識別子を検出することは、バーコードおよび／またはバーコードのように見える物体の画像データをスキャンまたはサーチすることを含み得る。次いで、バーコードを抽出または「読み取る」ことができ、対応する在庫物品を決定することができる。いくつかの例では、航行指示を生成するために使用されるカメラ３０４によってキャプチャされた同じ画像データを分析して、１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出することもできる。このように、画像データは、航行指示の生成および視覚的識別子の検出が、コンピューティングシステム３１０によって同時に実行され得るという点で、二重目的であり得る。

［0093］ １つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出した後、コンピューティングシステム３１０は、検出された視覚的識別子に対応する在庫物品を識別し、それに応答して１つまたは複数の動作を実行することができる。以下に記載する動作は、検出された各視覚的識別子に対して実行されてもよい。

［0094］ １つまたは複数の視覚的識別子の検出に応答して実行される第１の動作は、コンピューティングシステム３０１が在庫物品の倉庫位置（すなわち、物品の真のすなわち実際の位置）を決定するための基準として画像データを使用することを含むことができる。いくつかの例では、在庫物品の倉庫位置は、画像データがキャプチャされた時点のまたはその時に近いロボット装置３０２のおよび／またはカメラ３０４の既知の場所に基づいて判定されてもよい。他の例では、カメラ３０４によってキャプチャされ、コンピュータシステム３１０によって分析される画像データは、ロボット装置３０２の位置および／または画像データに含まれる１つまたは複数の物品の位置に関する埋め込まれた情報を含むことができる。

［0095］ １つまたは複数の視覚的識別子の検出に応答して実行される第２の動作は、コンピューティングシステム３１０が在庫物品の予想される位置を決定することを含むことができる。予想される位置を決定することは、メモリから記憶された位置を取得すること、または１つまたは複数のコンピューティング装置と通信して、予想される位置を受信することを含むことができる。

［0096］ 第３の動作は、コンピューティングシステム３１０が倉庫の場所を予想される場所と比較することができる。いくつかの例では、この比較は、倉庫の場所が予想される場所からの閾値距離内にあるかどうかを判断することを含み得る。この比較は、識別された在庫物品が予想される場所にあるか、または在庫物品が誤って配置されているかを示すことができる。

［0097］ 第４の動作は、倉庫の場所と予想される場所との間の比較に基づいて、または倉庫の場所と予想される場所との間の比較に応答して、コンピュータシステム３１０がさらなる動作を開始することを含むことができる。いくつかの例では、これは、ロボット装置に、在庫物品をピックアップして別の場所に移動するように指示することを含み得る。それは、同様にまたは代わりに、倉庫の場所または在庫物品の予想される場所に行くように第２のロボット装置または人間のオペレータを差し向けることを含み得る。他の例では、さらなる動作は、在庫物品を誤って配置された物品のリストまたは列に追加することを含み得、それは後で適切に移動または処理することができる。さらに他の例では、コンピューティング装置３１０は、在庫物品の予想される場所を更新して、倉庫の場所と予想される場所との間のあらゆるエラーまたは差異を修正することができる。

［0098］ 図４は、例示的な実践形態による例示的な倉庫通路４００を示す。通路４００は、高さが複数のレベルであり、その上に保管された１つまたは複数の在庫物品４１２を有することができる１つまたは複数の棚４１０を含むことができる。各在庫物品４１２は、物品上の視覚的識別子４１４を含むことができ、これは、在庫物品を互いに区別し、どの在庫物品であるかを識別するために使用することができる。

［0099］ 自律型誘導車両（ＡＧＶ）４０２などのロボット装置は、通路４００内に配置することができる。ロボット装置４０２は、１つまたは複数の点でロボット装置３０２と同様または同一であってもよい。ロボット装置４０２は、視野４０６を有することができるカメラ４０４を含むことができる。視界４０６は、カメラ４０４の位置および向きに応じて変化し得る。ロボット装置４０２はまた、航行指示の生成、画像データの解析、その他など、１つまたは複数の機能を実行することができるコンピューティングシステム（図示せず）を含んでもよく、またはそのようなコンピューティングシステムに通信可能に結合されてもよい。

［0100］ いくつかの例では、コンピューティングシステムは、標的位置に配置された標的在庫物品を決定し、標的位置にロボット装置４０２を差し向けることができる。コンピューティングシステムは、標的物品の標的（または予想される）位置を取得し、ロボット装置４０２が標的位置へ移動するための経路を生成することができる。ロボット装置４０２が標的位置に配置されると、それはカメラ４０４を使用して標的在庫物品に対応する視覚的識別子を含む画像データをキャプチャするように構成することができる。

［0101］ ロボット装置４０２が移動している間、カメラ４０４は、新しい指示であり得る航行指示を生成するためにコンピューティング装置によって使用され得る画像データをキャプチャしてもよく、または以前の指示を更新または変更してもよい。例えば、図４のロボット装置４０２は航行指示を受信して通路４００の端部に移動することができる。カメラ４０４は、ロボット装置４０２の正面の地面を含む視野を有する画像データをキャプチャするために、第１の位置で下方に傾けられてもよい。カメラ４０４はこの第１の位置で障害物４２０を含む画像データをキャプチャし得る。これに応答して、コンピューティング装置は、障害物４２０を回避するようにロボット装置４０２の移動方向を変更させる航行指示を生成することができる。

［0102］ 図５は、図４を参照して記載した倉庫通路４００を示している。しかしながら、図５では、ロボット装置４０２のカメラ４０４は第２の位置にあり、上方に傾けられ、その結果、視野５０６は視野４０６よりも高い。視野５０６は、第１のレベルに位置する視覚的識別子に加えて、第２のレベルの棚４１０上に位置する在庫物品に対応する視覚的識別子を含むことができる。しかしながら、第２の位置にあるカメラは、ロボット装置４０２の前方の地面の視認性が低下しているか、地面を全く見ることができない可能性がある。このように、カメラ４０４の位置決めおよび結果として生じる視野は、航行のために地面または障害物をキャプチャすることと、追加の視覚的識別子をキャプチャすることとの間のトレードオフを含み得る。

［0103］ このトレードオフを念頭において、いくつかの例は、航行および視覚的識別子の検出に関して、各位置の利点および欠点に基づいてカメラ４０４の位置を決定することを含むことができる。例えば、カメラ４０４の位置は、（１）選択された位置でカメラ４０４によってキャプチャされ得る１つまたは複数の視覚的識別子の価値、および（２）カメラが選択された位置にあるときのロボット装置４０２の航行の精度に基づいて決定することができる。１つまたは複数の視覚的識別子の価値は、視覚的識別子が最近スキャンされたかどうか、カメラが第２の位置と比較して第１の位置にあるときにスキャンされ得る視覚的識別子の追加の数、１つまたは複数の視覚的識別子および／または在庫物品に関連する優先度、１つまたは複数の視覚的識別子および／または在庫物品の重要度（人気物品または高額物品など）、または任意の他の尺度に基づくことができる。さらに、ロボット装置４０２の航行の精度は、障害物にぶつかる可能性、カメラが第２の位置と比較して第１の位置にあるときの航行精度の低下、または他の尺度に基づくことができる。

［0104］ いくつかの例では、カメラ４０４の位置は動的に変化し得る。例えば、ロボット装置４０２は、カメラ４０４が第１の位置にあるときにキャプチャされた画像データに基づいて決定された航行指示を実行している間、カメラ４０４は、追加の視覚的識別子をキャプチャするための第２の位置に置くことができる。カメラ４０４は、最初に図４に示すように下方に傾けられてもよく、コンピューティングシステムは、ロボット装置４０２は障害物４２０を回避するために右に１フィート移動しなければならず、次に前方への経路は２０フィートにわたって物がないと判断してもよい。次いで、ロボット装置４０２は、これらの航行指示を実行するように前進することができる。しかし、これらの航行指示の実行前または実行中に、カメラ４０４は、図５に示す上向きの角度など、第１の位置のカメラ４０４では見えない視覚的識別子を含み得る第２の位置に置くことができる。あるいは、カメラ４０４は、ロボット装置４０２の移動中に、またはロボット装置４０２が静止している間に、前後、上下にスキャンすることができ、または他の方法でその視野を変更することができる。

［0105］ 図６は、例示的な実施形態による例示的な方法６００のフローチャートを示す。方法６００は、図２Ａ～２Ｄ、３、４、および５に示されるロボット装置および／または本明細書に記載のコンピューティングシステムなど、本明細書に記載された装置またはシステムのいずれかによって実行されてもよい。

［0106］ さらに、以下のことが注記される、すなわち、本明細書に記載されるフローチャートに関連して記載された機能は、特別の機能および／または構成される汎用機能ハードウェアモジュール、図６に示されるフローチャートに関連して記載される特定の論理機能、決定および／またはステップを達成するためにプロセッサによって実行されるプログラムコードの部分として実行することができる。使用される場合、プログラムコードは、例えばディスクまたはハードドライブを含むストレージデバイスなどの任意のタイプのコンピュータ可読媒体に格納することができる。方法

［0107］ さらに、図６に示されるフローチャートの各ブロックは、プロセス内の特定の論理機能を実行するように接続された回路を表すことができる。特に示されていない限り、図６に示されたフローチャート中の機能は、記載された方法の全体的な機能性が維持される限り、含まれる機能性に依存して、別々に記載された機能の実質的に同時の実行を含めて示されているまたは考察されている順序と違う順序で実行されてもよく、またはいくつかの例では逆の順序で実行されてもよい。

［0108］ 図６のブロック６０２において、方法６００は、ロボット装置に取り付けられたカメラによってキャプチャされた画像データを受信することを含むことができる。カメラは、奥行き情報をキャプチャすることができるステレオカメラであってもよい。上述のように、ロボット装置は、複数の在庫物品を含む倉庫環境内に配備されてもよい。受信された画像データは、カメラの視野を網羅することができ、１つまたは複数の障害物、在庫物品、視覚的識別子、または他の物体を含むことができる。

［0109］ ブロック６０４において、方法６００は、航行指示を生成することを含むことができる。航行指示は、受信した画像データに基づいて生成することができ、倉庫環境内のロボット装置の航行に使用することができる。

［0110］ ブロック６０６において、方法６００は、物品上の視覚的識別子を検出することを含むことができる。ブロック６０４で航行指示を生成するために使用された受信された画像データは、１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出するために分析されてもよい。物品上の視覚的識別子は、倉庫環境内に位置する１つまたは複数の在庫物品に対応することができる。いくつかの例では、航行指示を生成するために使用される画像データは、物品上の視覚的識別子を検出するために分析されてもよく、その結果、航行指示は物品上の視覚的識別子の検出と同時に生成される。

［0111］ ブロック６０８において、方法６００は、検出された物品上の視覚的識別子ごとに、（ｉ）対応する在庫物品の倉庫位置を決定し、（ｉｉ）決定された倉庫位置を予想位置と比較し、そして（ｉｉｉ）比較に基づいて動作を開始することを含むことができる。対応する在庫物品の倉庫位置を決定することは、在庫物品、画像データをキャプチャしたカメラ、ロボット装置、および／または別の物体に対応するＧＰＳ位置データおよび／または他の位置データを受信することを含むことができる。決定された倉庫位置を予想位置と比較することは、在庫物品の予想位置を取得し、予想位置と倉庫位置との間の差異を決定することを含むことができる。この比較に基づいて、動作が実行されてもよい。これらの動作は、例えば、人間のオペレータの差し向け、予想位置または倉庫位置の更新、在庫物品の移動、または在庫物品のリストへの追加など、本明細書に記載されるいずれかの動作であり得る。

［0112］ いくつかの例では、方法６００は、標的の物品上の視覚的識別子を有しかつ標的位置に対応する標的在庫物品を決定することを含むこともできる。これらの例における航行指示の生成は、ロボット装置を標的位置に移動させるための航行指示を生成することを含むことができる。次いで、この方法は、ロボット装置を標的位置に移動させ、標的の物品上の視覚的識別子をキャプチャすることを含むことができる。

［0113］ 方法６００を実行する際、ロボット装置に取り付けられたカメラは位置決め可能であってもよい。カメラの位置は変更可能であり、（１）選択された位置のカメラによってキャプチャされる１つまたは複数の視覚的識別子の価値、および（２）カメラが選択された位置にあるときのロボット装置の航行の精度、を含む上記の１つまたは複数の要因に基づいて決定することができる。他の考慮事項も可能である。

ＩＩＩ．例示的な変形
［0114］ いくつかの例では、航行指示の生成は、ロボット装置がとる結果のルートの考慮を含むことができる。通常、ロボット装置は移動時間を短縮するためにより直接的なルートをとることが有益であり得る。しかしながら、いくつかの例では、ロボット装置はより多くの在庫物品および視覚的識別子にさらされるため、ロボット装置は循環的またはより直接的でないルートをとることが有益であり得る。これにより、より多くの視覚的識別子を検出することができ、したがってより正確で最新の在庫表を維持することができる。

［0115］ ロボット装置を第１の場所から第２の場所に移動させるために、航行指示の第１のセットを生成することができる。ロボット装置がこの第１のルートに沿ってさらされ得る視覚的識別子の数が決定されてもよい。航行指示の第２のセット、ならびにロボット装置がさらされ得る視覚的識別子の第２の数が決定されてもよい。第２のルートがロボット装置によって実行されるために選択されてもよい。それというのも、航行指示の第２のセットを実行する際に、ロボット装置はそのルートに沿って在庫物品に関する価値のある情報を得ることができるからである。他の例では、特定の航行指示が他の理由で同様に選択されてもよい。

［0116］ 本開示は、本出願に記載された特定の実施形態に関して限定されるものではなく、本出願に記載された特定の実施形態は様々な態様の説明として意図される。当業者には明らかであるように、その趣旨および範囲から逸脱することなく、多くの修正および変更が可能である。本明細書に列挙したものに加えて、本開示の範囲内の機能的に等価な方法および装置は、先行の記載から当業者には明らかであろう。そのような修正および変更は、添付の特許請求の範囲内に含まれることが意図される。

［0117］ 上の詳細な記載は、開示されたシステム、装置、および方法の様々な特徴および機能を、添付の図面を参照して記載する。図面中、類似の符号は、文脈が別途指示しない限り、典型的には同様の構成要素を特定する。本明細書および図面に記載された例示的な実施形態は、限定を意味するものではない。本明細書に提示される主題の趣旨および範囲から逸脱することなく、他の実施形態を利用することができ、他の変更を行うことができる。本明細書に概略的に記載され、図に示されている本開示の態様は、広範囲の異なる構成で配置、置換、組み合わせ、分離、および設計することができ、これらのすべてが本明細書に明示的に企図されていることは容易に理解されるであろう。

［0118］ 情報の処理を表すブロックは、本明細書に記載の方法または技術の特定の論理機能を実行するように構成することができる回路に対応することができる。代替的または追加的に、情報の処理を表すブロックは、モジュール、セグメント、またはプログラムコードの一部（関連データを含む）に対応することができる。プログラムコードは、方法または技術において特定の論理機能または動作を実施するためにプロセッサによって実行可能な１つまたは複数の指示を含むことができる。プログラムコードおよび／または関連するデータは、ディスクまたはハードドライブまたは他の記憶媒体を含む記憶装置などの任意のタイプのコンピュータ可読媒体に格納することができる。

［0119］ コンピュータ可読媒体はまた、レジスタメモリ、プロセッサキャッシュ、およびランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）のようなデータを短時間記憶するコンピュータ可読媒体などの非一時的なコンピュータ可読媒体を含むことができる。コンピュータ可読媒体はまた、例えば、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、光学ディスクまたは磁気ディスク、コンパクトディスク読出し専用メモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）のような第２のまたは永続的な長期記憶など、プログラムコードおよび／またはデータをより長い期間記憶する非一時的なコンピュータ可読媒体を含むこともできる。コンピュータ可読媒体は、任意の他の揮発性または不揮発性ストレージシステムであってもよい。コンピュータ可読媒体は、例えば、コンピュータ可読記憶媒体、または有形記憶装置と考えることができる。

［0120］ さらに、１つまたは複数の情報伝送を表すブロックは、同じ物理的装置内のソフトウェアおよび／またはハードウェアモジュール間の情報伝送に対応することができる。しかしながら、他の情報伝送が、異なる物理的装置内のソフトウェアモジュールおよび／またはハードウェアモジュール間にあってもよい。

［0121］ 図面に示される特定の配置は、限定的であると見なすべきではない。他の実施形態は所与の図に示される各要素のより多いまたは少ない数を含むことができることを理解されたい。さらに、図示された要素のいくつかは、組み合わせることができる、または省略することができる。なおもさらに、例示的な実施形態は、図に示されていない要素を含むことができる。

［0122］ 様々な態様および実施形態が本明細書に開示されているが、他の態様および実施形態は当業者には明らかであろう。本明細書に開示された様々な態様および実施形態は説明のためのものであり限定する意図はなく、真の範囲は以下の特許請求の範囲によって示されている。

Claims (16)

1. カメラの複数の選択可能な位置の各位置について、前記カメラが前記位置に位置付けられている間に前記カメラの視野内にあると予想される１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の値を決定することと、
   前記複数の選択可能な位置から前記カメラのための位置を選択することと、
   倉庫環境を通るロボット装置の航行中に、前記ロボット装置に結合された前記カメラによってキャプチャされた画像データを受信することと、
   前記受信された画像データを分析することであって、これにより、
   前記ロボット装置の経路内の障害物を識別することであって、ここで、航行指示が、前記識別された障害物を回避するように前記ロボット装置を航行させるために生成される、ことと、
   前記倉庫環境内に配置されている複数の在庫物品のうちの１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出することと
   を行う、ことと、
   検出された物品上の視覚的識別子ごとに、
   前記在庫物品の現在位置が、倉庫管理システムによって保管されている前記在庫物品の予想位置と異なるときに、前記倉庫管理システムを、前記物品上の視覚的識別子が関連付けられた在庫物品の現在位置で更新することと
   を備え、前記カメラのための前記位置は、（ｉ）前記複数の選択可能な位置の各位置について、前記カメラの前記視野内にあると予想される前記１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の前記決定された値と、（ｉｉ）前記カメラが前記選択された位置にあるときの前記ロボット装置の航行の精度とに基づいて選択される、方法。
2. 前記ロボット装置に結合された前記カメラは、ステレオカメラである、請求項１に記載の方法。
3. 前記ロボットデバイスは、自律型誘導車両（ＡＧＶ）である、請求項１に記載の方法。
4. 前記在庫物品の前記現在位置が前記在庫物品の前記予想位置と異なるときに、動作を開始することをさらに備える、請求項１に記載の方法。
5. 前記動作は、オペレータを前記在庫物品の前記現在位置に差し向けることを備える、請求項４に記載の方法。
6. 前記ロボット装置は、第１のロボット装置であり、前記動作は、第２のロボット装置を前記在庫物品の前記現在位置に差し向けることを備える、請求項４に記載の方法。
7. 前記ロボット装置を移動させるための標的位置に対応する標的視覚的識別子を有する標的在庫物品を決定することであって、前記航行指示は、部分的には前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させるために生成される、ことと、
   前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させることと、
   前記カメラによって前記標的視覚的識別子をキャプチャすることと
   をさらに備える、請求項１に記載の方法。
8. 倉庫環境内に配備されたロボット装置と、
   前記ロボット装置に結合されたカメラであって、前記カメラは、前記倉庫環境を通る前記ロボット装置の航行中に画像データをキャプチャするように構成されている、カメラと、
   コンピューティングシステムであって、前記コンピューティングシステムは、
   前記カメラの複数の選択可能な位置の各位置について、前記カメラが前記位置に位置付けられている間に前記カメラの視野内にあると予想される１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の値を決定することと、
   前記複数の選択可能な位置から前記カメラのための位置を選択することと、
   前記キャプチャされた画像データを分析することであって、これにより、
   前記ロボット装置の経路内の障害物を識別することであって、ここで、航行指示が、前記識別された障害物を回避するように前記ロボット装置を航行させるために生成される、ことと、
   前記倉庫環境内に配置されている複数の在庫物品のうちの１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出することと
   を行う、ことと、
   検出された視覚的識別子ごとに、
   前記在庫物品の現在位置が、倉庫管理システムによって保管されている前記在庫物品の予想位置と異なるときに、前記倉庫管理システムを、前記視覚的識別子が関連付けられた在庫物品の現在位置で更新することと
   を行うように構成されている、コンピューティングシステムと
   を備え、前記カメラのための前記位置は、（ｉ）前記複数の選択可能な位置の各位置について、前記カメラの前記視野内にあると予想される前記１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の前記決定された値と、（ｉｉ）前記カメラが前記選択された位置にあるときの前記ロボット装置の航行の精度とに基づいて選択される、システム。
9. 前記ロボット装置に結合された前記カメラは、ステレオカメラである、請求項８に記載のシステム。
10. 前記ロボット装置は、自律型誘導車両（ＡＧＶ）である、請求項８に記載のシステム。
11. 前記コンピューティングシステムは、前記在庫物品の前記現在位置が前記在庫物品の前記予想位置と異なるときに動作を開始するようにさらに構成されている、請求項８に記載のシステム。
12. 前記動作は、オペレータを前記在庫物品の前記現在位置に差し向けることを備える、請求項１１に記載のシステム。
13. 前記ロボット装置は、第１のロボット装置であり、前記動作は、第２のロボット装置を決定された倉庫位置に差し向けることを備える、請求項１１に記載のシステム。
14. 前記コンピューティングシステムは、前記ロボット装置を移動させるための標的位置に対応する標的視覚的識別子を有する標的在庫物品を決定するようにさらに構成され、前記航行指示は、部分的には前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させるために生成され、
    前記ロボット装置は、前記標的位置へ移動するように構成され、
    前記カメラは、前記標的視覚的識別子をキャプチャするようにさらに構成されている、請求項８に記載のシステム。
15. 倉庫環境内に配備されるロボット装置であって、前記ロボット装置は、
    画像データをキャプチャするように構成されたカメラと、
    コンピューティングシステムであって、前記コンピューティングシステムは、
    前記カメラの複数の選択可能な位置の各位置について、前記カメラが前記位置に位置付けられている間に前記カメラの視野内にあると予想される１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の値を決定することと、
    前記複数の選択可能な位置から前記カメラのための位置を選択することと、
    前記キャプチャされた画像データを分析することであって、これにより、
    前記ロボット装置の経路内の障害物を識別することであって、ここで、航行指示が、前記識別された障害物を回避するように前記ロボット装置を航行させるために生成される、ことと、
    前記倉庫環境内に配置されている複数の在庫物品のうちの１つまたは複数に対応する１つまたは複数の物品上の視覚的識別子を検出することと
    を行う、ことと、
    検出された視覚的識別子ごとに、
    前記在庫物品の現在位置が、倉庫管理システムによって保管されている前記在庫物品の予想位置と異なるときに、前記倉庫管理システムを、前記物品上の視覚的識別子が関連付けられた在庫物品の現在位置で更新することと
    を行うように構成されている、コンピューティングシステムと
    を備え、前記カメラのための前記位置は、（ｉ）前記複数の選択可能な位置の各位置について、前記カメラの前記視野内にあると予想される前記１つまたは複数の物品上の視覚的識別子の前記決定された値と、（ｉｉ）前記カメラが前記選択された位置にあるときの前記ロボット装置の航行の精度とに基づいて選択される、ロボット装置。
16. 前記コンピューティングシステムは、前記ロボット装置を移動させるための標的位置に対応する標的視覚的識別子を有する標的在庫物品を決定するようにさらに構成され、前記航行指示は、部分的には前記ロボット装置を前記標的位置へ移動させるために生成され、
    前記ロボット装置は、前記標的位置へ移動するように構成され、
    前記カメラは、前記標的視覚的識別子をキャプチャするようにさらに構成されている、請求項１５に記載のロボット装置。

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