JP7206421B2 - スマートフォークリフト及び容器位置姿勢ずれの検出方法 - Google Patents
スマートフォークリフト及び容器位置姿勢ずれの検出方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP7206421B2 JP7206421B2 JP2021563272A JP2021563272A JP7206421B2 JP 7206421 B2 JP7206421 B2 JP 7206421B2 JP 2021563272 A JP2021563272 A JP 2021563272A JP 2021563272 A JP2021563272 A JP 2021563272A JP 7206421 B2 JP7206421 B2 JP 7206421B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- container
- depth
- image
- image frame
- transported
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
- G06T7/73—Determining position or orientation of objects or cameras using feature-based methods
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
- B66F9/00—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes
- B66F9/06—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes movable, with their loads, on wheels or the like, e.g. fork-lift trucks
- B66F9/075—Constructional features or details
- B66F9/0755—Position control; Position detectors
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
- B66F17/00—Safety devices, e.g. for limiting or indicating lifting force
- B66F17/003—Safety devices, e.g. for limiting or indicating lifting force for fork-lift trucks
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C11/00—Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying
- G01C11/04—Interpretation of pictures
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/50—Depth or shape recovery
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/60—Analysis of geometric attributes
- G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/20—Image preprocessing
- G06V10/22—Image preprocessing by selection of a specific region containing or referencing a pattern; Locating or processing of specific regions to guide the detection or recognition
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geology (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Geometry (AREA)
- Forklifts And Lifting Vehicles (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
前記容器画像収集モジュールは前記作業状態監視モジュール及び前記処理モジュールに電気的に接続されており、ここで、
前記作業状態監視モジュールは、前記スマートフォークリフトが搬送対象在庫容器を搬送する作業状態を監視し、前記作業状態に基づいて、前記容器画像収集モジュールを制御して画像収集を行うように構成されており、
前記容器画像収集モジュールは、前記作業状態監視モジュールのトリガに応答し、前記搬送対象在庫容器を含むRGBD画像フレームを収集し、当該RGBD画像フレームを前記処理モジュールに伝送するように構成されており、
前記処理モジュールは、前記容器画像収集モジュールからフィードバックされたRGBD画像フレームを受信し、前記RGBD画像フレームに基づいて前記搬送対象在庫容器の位置姿勢ずれ度合いを検出し、位置姿勢ずれ度合いの検出結果に基づいて、前記搬送対象在庫容器の前記スマートフォークリフトにおける位置姿勢を調整するための警報を行うように構成される。
スマートフォークリフトが搬送対象在庫容器の持ち上げ動作を完了したことがモニタリングされた場合、前記搬送対象在庫容器を含むRGBD画像フレームを収集するステップであって、前記RGBD画像フレームは、RGB画像及び深度画像を含むステップと、
予め決定された容器認識モデルに基づいて、現在のRGBD画像フレームのRGB画像から、前記搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置を決定ステップと、
前記搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置に基づいて、前記現在のRGBD画像フレームの深度画像から、前記搬送対象保管容器を含む目標関心領域を切り取るステップと、
前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴、予め設定された比較対象テンプレートの深度特徴及び面積特徴、並びに予め設定された深度特徴閾値及び面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップと、を含む。
本出願の実施例は、コンピュータプログラムを提供し、当該コンピュータプログラムがコンピュータによって実行された場合、本出願の任意の実施例に記載の容器位置姿勢ずれの検出方法を前記コンピュータに実現させる。
図4は、本出願の実施例により提供されるスマートフォークリフトの構成ブロック図であり、本実施例は、スマートフォークリフトが在庫容器を搬送する場合に適用することができ、当該スマートフォークリフト400は、作業状態監視モジュール410、容器画像収集モジュール420及び処理モジュール430を含み、容器画像収集モジュール420は、作業状態監視モジュール410及び処理モジュール430に電気的に接続されている。
本実施例は、上記実施例1に基づいて、搬送対象在庫容器の認識及び特徴の決定により、搬送対象在庫容器の位置姿勢ずれ度合いを検出することができるスマートフォークリフトの一実施形態を提供する。
図5は、本出願の実施例により提供される容器位置姿勢ずれの検出方法のフローチャートであり、本実施例は、スマートフォークリフトが在庫容器を搬送する場合に適用することができ、当該方法は、ソフトウェア及び/又はハードウェアで実現可能な容器位置姿勢ずれの検出装置によって実行可能である。一実施例において、当該装置は、スマートフォークリフト内に載置されている。当該方法は、以下のステップを含む。
本実施例は、上記実施例3に基づいて、搬送対象在庫容器の認識及び特徴の決定により、搬送対象在庫容器の位置姿勢ずれ度合いを検出することができる容器位置姿勢ずれの検出方法の一実施形態を提供する。図6は、本出願の実施例により提供される別の容器位置姿勢ずれの検出方法のフローチャートであり、図6に示すように、当該方法は、以下のステップを含む。
本出願の実施例は、コンピュータプログラム(又はコンピュータ実行可能な指令と呼ばれる)が記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体をさらに提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行された場合、容器位置姿勢ずれの検出方法を実行することに用いられ、当該方法は、スマートフォークリフトが搬送対象在庫容器の持ち上げ動作を完了したことがモニタリングされた場合、前記搬送対象在庫容器を含むRGBD画像フレームを収集するステップであって、前記RGBD画像フレームは、RGB画像及び深度画像を含むステップと、予め決定された容器認識モデルに基づいて、現在のRGBD画像フレームのRGB画像から、前記搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置を決定するステップと、前記搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置に基づいて、現在のRGBD画像フレームの深度画像から、前記搬送対象保管容器を含む目標関心領域を切り取るステップと、前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴、予め設定された比較対象テンプレートの深度特徴及び面積特徴、並びに予め設定された深度特徴閾値及び面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップと、を含む。
Claims (18)
- スマートフォークリフトであって、作業状態監視モジュール、容器画像収集モジュール及び処理モジュールを含み、
前記容器画像収集モジュールは前記作業状態監視モジュール及び前記処理モジュールに電気的に接続されており、
前記作業状態監視モジュールは、前記スマートフォークリフトが搬送対象在庫容器を搬送する作業状態を監視し、前記作業状態に基づいて、前記容器画像収集モジュールを制御して画像収集を行うように構成されており、
前記容器画像収集モジュールは、前記作業状態監視モジュールのトリガに応答し、前記搬送対象在庫容器を含むRGBD画像フレームを収集し、前記RGBD画像フレームを処理モジュールに伝送するように構成されており、
前記処理モジュールは、前記RGBD画像フレームを受信し、前記RGBD画像フレームから得られた深度特徴及び面積特徴に基づいて前記搬送対象在庫容器の位置姿勢ずれ度合いを検出し、位置姿勢ずれ度合いの検出結果に基づいて、前記搬送対象在庫容器の前記スマートフォークリフトにおける位置姿勢を調整するための警報を行うように構成される、
スマートフォークリフト。 - 前記容器画像収集モジュールは、前記スマートフォークリフトのパレットフォークの上方に取り付けられる少なくとも1つのカメラを含む、
請求項1に記載のスマートフォークリフト。 - 前記RGBD画像フレームは、赤、緑、青のRGB画像及び深度画像を含み、前記搬送対象在庫容器を特徴付けるための前記RGBD画像フレームにおける画像は、前記RGBD画像フレーム内の指定領域内に位置する、
請求項1または2に記載のスマートフォークリフト。 - 前記作業状態監視モジュールは、
前記スマートフォークリフトが前記搬送対象在庫容器の持ち上げ動作を完了したことがモニタリングされた場合、画像収集を行うように前記容器画像収集モジュールをトリガし、
前記スマートフォークリフトが前記搬送対象在庫容器の載置動作を完了したことがモニタリングされた場合、前記容器画像収集モジュールの画像収集動作を終了する、という方式によって前記作業状態に基づいて前記容器画像収集モジュールを制御して画像収集を行うように構成される、
請求項1~3のいずれかに記載のスマートフォークリフト。 - 前記処理モジュールは、
予め決定された容器認識モデルに基づいて、現在のRGBD画像フレームのRGB画像から、搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置を決定し、
前記搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置に基づいて、前記現在のRGBD画像フレームの深度画像から、前記搬送対象保管容器を含む目標関心領域を切り取り、
前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴を決定し、前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴、並びに予め設定された比較対象テンプレートの深度特徴及び面積特徴に基づいて、深度特徴差分値及び面積特徴差分値を決定し、
前記深度特徴差分値及び前記面積特徴差分値、並びに予め設定された深度特徴閾値及び予め設定された面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出する、という方式によって前記RGBD画像フレームに基づいて前記搬送対象在庫容器の位置姿勢ずれ度合いを検出するように構成される、
請求項3に記載のスマートフォークリフト。 - 前記処理モジュールは、
予め設定されたレイヤ数に基づいて前記目標関心領域に対してダウンサンプリング処理を行い、ダウンサンプリング後の関心領域画像を得て、
前記ダウンサンプリング後の関心領域画像におけるすべてのピクセルポイントの深度値を合計し、前記目標関心領域の深度特徴を得て、
前記ダウンサンプリング後の関心領域画像の面積を決定し、前記目標関心領域の面積特徴を得る、という方式によって前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴を決定するように構成される、
請求項5に記載のスマートフォークリフト。 - 前記予め設定された比較対象テンプレートは、少なくとも標準容器テンプレート及び前記現在のRGBD画像フレームの1つ前のフレームのRGBD画像フレームを含む、
請求項5に記載のスマートフォークリフト。 - 前記標準容器テンプレートは、予め設定された数の初期収集されたRGBD画像フレームの深度特徴平均値及び面積特徴平均値に基づいて算出される、
請求項7に記載のスマートフォークリフト。 - 前記処理モジュールは、
前記現在のRGBD画像フレームと前記標準容器テンプレートとの深度特徴差分値が予め設定された標準深度特徴閾値より大きい場合、前記現在のRGBD画像フレームと前記標準容器テンプレートとの面積特徴差分値が予め設定された標準面積特徴閾値より大きい場合、前記現在のRGBD画像フレームと前記現在RGBD画像フレームの1つ前のフレームのRGBD画像フレームとの深度特徴差分値が予め設定された隣接特徴閾値より大きい場合、及び前記現在のRGBD画像フレームと前記現在のRGBD画像フレームの1つ前のフレームのRGBD画像フレームとの面積特徴差分値が予め設定された隣接面積特徴閾値より大きい場合のうちの少なくとも1つが検出されると、現時点で前記搬送対象在庫容器の前記スマートフォークリフトにおける位置姿勢がずれていると決定する、という方式によって前記深度特徴差分値及び前記面積特徴差分値、並びに予め設定された深度特徴閾値及び予め設定された面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出する、
請求項7に記載のスマートフォークリフト。 - 位置姿勢ずれの検出方法であって、
スマートフォークリフトが搬送対象在庫容器の持ち上げ動作を完了したことがモニタリングされた場合、前記搬送対象在庫容器を含むRGBD画像フレームを収集するステップであって、前記RGBD画像フレームは、RGB画像及び深度画像を含むステップと、
予め決定された容器認識モデルに基づいて、現在のRGBD画像フレームのRGB画像から、搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置を決定するステップと、
前記搬送対象保管容器の前記RGB画像における位置に基づいて、前記現在のRGBD画像フレームの深度画像から、前記搬送対象保管容器を含む目標関心領域を切り取るステップと、
前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴、予め設定された比較対象テンプレートの深度特徴及び面積特徴、並びに予め設定された深度特徴閾値及び面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップと、を含む、
位置姿勢ずれの検出方法。 - 前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴、予め設定された比較対象テンプレートの深度特徴及び面積特徴、並びに予め設定された深度特徴閾値及び面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップは、
前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴を決定するステップと、
前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴、並びに予め設定された比較対象テンプレートの深度特徴及び面積特徴に基づいて、深度特徴差分値及び面積特徴差分値を決定するステップと、
前記深度特徴差分値及び面積特徴差分値、並びに予め設定された深度特徴閾値及び予め設定された面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップと、を含む、
請求項10に記載の方法。 - 前記目標関心領域の深度特徴及び面積特徴を決定するステップは、
予め設定されたレイヤ数に基づいて前記目標関心領域に対してダウンサンプリング処理を行い、ダウンサンプリング後の関心領域画像を得るステップと、
前記ダウンサンプリング後の関心領域画像におけるすべてのピクセルポイントの深度値を合計し、前記目標関心領域の深度特徴を得るステップと、
前記ダウンサンプリング後の関心領域画像の面積を決定し、前記目標関心領域の面積特徴を得るステップと、を含む、
請求項11に記載の方法。 - 前記予め設定された比較対象テンプレートは、少なくとも標準容器テンプレート及び前記現在のRGBD画像フレームの1つ前のフレームのRGBD画像フレームを含む、
請求項11に記載の方法。 - 前記標準容器テンプレートは、予め設定された数の初期収集されたRGBD画像フレームの深度特徴平均値及び面積特徴平均値に基づいて算出される、
請求項13に記載の方法。 - 前記深度特徴差分値及び面積特徴差分値、並びに予め設定された深度特徴閾値及び予め設定された面積特徴閾値に基づいて、前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップは、
前記現在のRGBD画像フレームと前記標準容器テンプレートとの深度特徴差分値が予め設定された標準深度特徴閾値より大きい場合、前記現在のRGBD画像フレームと前記標準容器テンプレートとの面積特徴差分値が予め設定された標準面積特徴閾値より大きい場合、前記現在のRGBD画像フレームと前記現在RGBD画像フレームの1つ前のフレームのRGBD画像フレームとの深度特徴差分値が予め設定された隣接特徴閾値より大きい場合、及び前記現在のRGBD画像フレームと前記現在のRGBD画像フレームの1つ前のフレームのRGBD画像フレームとの面積特徴差分値が予め設定された隣接面積特徴閾値より大きい場合のうちの少なくとも1つが検出されると、現時点で前記搬送対象在庫容器の前記スマートフォークリフトにおける位置姿勢がずれていると決定するステップを含む、
請求項13に記載の方法。 - 前記搬送対象在庫容器の現在の位置姿勢ずれ度合いを検出するステップの後、
前記搬送対象在庫容器の前記スマートフォークリフトにおける位置姿勢がずれていると決定した場合、前記搬送対象在庫容器の前記スマートフォークリフトにおける位置姿勢を調整するための警報を行うステップをさらに含む、
請求項10に記載の方法。 - コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行された場合、請求項10~16のいずれかに記載の容器位置姿勢ずれの検出方法が実現される、
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。 - コンピュータ上で動作しているときに、請求項10~16のいずれかに記載の容器位置姿勢ずれの検出方法を前記コンピュータに実現させる、
ことを特徴とするコンピュータプログラム。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201910337791.X | 2019-04-25 | ||
CN201910337791.XA CN110054121B (zh) | 2019-04-25 | 2019-04-25 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
PCT/CN2019/128048 WO2020215772A1 (zh) | 2019-04-25 | 2019-12-24 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2022525441A JP2022525441A (ja) | 2022-05-13 |
JP7206421B2 true JP7206421B2 (ja) | 2023-01-17 |
Family
ID=67320596
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2021563272A Active JP7206421B2 (ja) | 2019-04-25 | 2019-12-24 | スマートフォークリフト及び容器位置姿勢ずれの検出方法 |
Country Status (6)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11625854B2 (ja) |
EP (1) | EP3960692A4 (ja) |
JP (1) | JP7206421B2 (ja) |
KR (1) | KR102461759B1 (ja) |
CN (1) | CN110054121B (ja) |
WO (1) | WO2020215772A1 (ja) |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110054121B (zh) * | 2019-04-25 | 2021-04-20 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
CN110781794A (zh) * | 2019-10-21 | 2020-02-11 | 兰剑智能科技股份有限公司 | 一种智能识别的方法及系统 |
CN110950277A (zh) * | 2019-12-16 | 2020-04-03 | 浙江迈睿机器人有限公司 | 用于agv叉车的托盘姿态识别系统及其方法 |
CN111618848B (zh) * | 2020-04-28 | 2022-08-12 | 平安科技(深圳)有限公司 | 多机器人的协作控制方法、装置及计算机设备 |
CN111874512B (zh) * | 2020-06-10 | 2022-02-22 | 北京旷视机器人技术有限公司 | 位置调整方法、装置、托举式机器人及计算机存储介质 |
US20220016779A1 (en) * | 2020-07-15 | 2022-01-20 | The Board Of Trustees Of The University Of Illinois | Autonomous Robot Packaging of Arbitrary Objects |
US11866258B2 (en) | 2020-10-19 | 2024-01-09 | Gideon Brothers d.o.o. | User interface for mission generation of area-based operation by autonomous robots in a facility context |
CN112614183A (zh) * | 2020-12-25 | 2021-04-06 | 深圳市镭神智能系统有限公司 | 托盘位姿检测方法、装置、设备和存储介质 |
CN112507984B (zh) * | 2021-02-03 | 2021-05-11 | 苏州澳昆智能机器人技术有限公司 | 一种基于图像识别的输送物料异常识别方法、装置及系统 |
EP4313839A1 (de) * | 2021-03-31 | 2024-02-07 | STILL GmbH | Verfahren und system zur lasterkennung bei einem flurförderzeug |
KR20240084401A (ko) * | 2022-12-06 | 2024-06-13 | 숭실대학교산학협력단 | 연속적인 rgb-d 프레임 세트를 활용한 고품질 깊이 영상 생성 방법 및 이의 장치 |
EP4389681A1 (en) * | 2022-12-22 | 2024-06-26 | TOYOTA MATERIAL HANDLING MANUFACTURING ITALY S.p.A | Load anomaly recognition |
CN117437187B (zh) * | 2023-10-13 | 2024-06-25 | 深圳市锐巽自动化设备有限公司 | 一种雷管检测方法、系统及存储介质 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006213503A (ja) | 2005-02-07 | 2006-08-17 | Aichi Corp | 伸縮ブームのワイヤ切断検出装置 |
JP2006240873A (ja) | 2005-03-07 | 2006-09-14 | Apurikotto Instruments Kk | フォークモニタリング装置 |
JP2010100408A (ja) | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Toyota Industries Corp | スタッカクレーン |
JP2015202956A (ja) | 2014-04-16 | 2015-11-16 | ニチユ三菱フォークリフト株式会社 | 荷役車両 |
Family Cites Families (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CH536790A (de) * | 1971-07-20 | 1973-05-15 | Oehler Wyhlen Lagertechnik Ag | Verfahren und Einrichtung zur Feinpositionierung einer vertikal beweglichen Plattform vor einem Lagerfach |
DE2932899C2 (de) * | 1979-08-14 | 1981-09-24 | Jungheinrich Unternehmensverwaltung Kg, 2000 Hamburg | Vorrichtung zum berührunglosen Messen der Höhe eines Lastträgerfahrzeug über einem Bezugspunkt |
JP2006017634A (ja) | 2004-07-02 | 2006-01-19 | Kubota Corp | 移動作業機の位置検出装置 |
JP4666154B2 (ja) * | 2005-09-20 | 2011-04-06 | 株式会社豊田自動織機 | フォークリフトにおける荷役作業支援装置 |
JP5069936B2 (ja) | 2007-04-18 | 2012-11-07 | 日立Geニュークリア・エナジー株式会社 | 資材保管位置管理システムおよびその方法 |
JP2015228184A (ja) | 2014-06-02 | 2015-12-17 | 富士通株式会社 | 監視プログラム、監視システムおよび監視方法 |
KR101834336B1 (ko) * | 2016-09-27 | 2018-03-06 | 삼성중공업 주식회사 | 자재적치장 영상모니터링을 통한 자재위치 인식시스템 및 지게차 |
CN106672859B (zh) * | 2017-01-05 | 2018-11-09 | 深圳市有光图像科技有限公司 | 一种基于叉车视觉识别托盘的方法及叉车 |
CN107031629B (zh) * | 2017-03-10 | 2019-11-19 | 上海大学 | 一种3d机器视觉叉车行驶辅助安全系统及方法 |
US10328578B2 (en) * | 2017-04-21 | 2019-06-25 | X Development Llc | Methods and systems for detecting, recognizing, and localizing pallets |
CN107123142B (zh) * | 2017-05-09 | 2020-05-01 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 位姿估计方法和装置 |
CN107218927B (zh) * | 2017-05-16 | 2019-08-09 | 上海交通大学 | 一种基于tof相机的货物托盘检测系统和方法 |
CN107562049A (zh) * | 2017-08-09 | 2018-01-09 | 深圳市有光图像科技有限公司 | 一种通过对比图像识别智能叉车的位置的方法及智能叉车 |
CN107610176B (zh) * | 2017-09-15 | 2020-06-26 | 斯坦德机器人(深圳)有限公司 | 一种基于Kinect的栈板动态识别与定位方法、系统及介质 |
CN109368552A (zh) * | 2018-10-22 | 2019-02-22 | 广州微牌智能科技有限公司 | 托盘入叉方法、装置、系统、设备和存储介质 |
CN109573897B (zh) * | 2018-12-21 | 2020-09-15 | 宁波如意股份有限公司 | 基于视觉的叉车agv货叉起升高度定位的系统及方法 |
CN109650292B (zh) * | 2019-02-02 | 2019-11-05 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车以及智能叉车的位置调整方法和介质 |
CN110054121B (zh) * | 2019-04-25 | 2021-04-20 | 北京极智嘉科技有限公司 | 一种智能叉车以及容器位姿偏移检测方法 |
-
2019
- 2019-04-25 CN CN201910337791.XA patent/CN110054121B/zh active Active
- 2019-12-24 JP JP2021563272A patent/JP7206421B2/ja active Active
- 2019-12-24 EP EP19926162.9A patent/EP3960692A4/en active Pending
- 2019-12-24 WO PCT/CN2019/128048 patent/WO2020215772A1/zh unknown
- 2019-12-24 KR KR1020217035759A patent/KR102461759B1/ko active IP Right Grant
-
2021
- 2021-10-22 US US17/508,784 patent/US11625854B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006213503A (ja) | 2005-02-07 | 2006-08-17 | Aichi Corp | 伸縮ブームのワイヤ切断検出装置 |
JP2006240873A (ja) | 2005-03-07 | 2006-09-14 | Apurikotto Instruments Kk | フォークモニタリング装置 |
JP2010100408A (ja) | 2008-10-24 | 2010-05-06 | Toyota Industries Corp | スタッカクレーン |
JP2015202956A (ja) | 2014-04-16 | 2015-11-16 | ニチユ三菱フォークリフト株式会社 | 荷役車両 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3960692A4 (en) | 2022-10-05 |
US11625854B2 (en) | 2023-04-11 |
WO2020215772A1 (zh) | 2020-10-29 |
CN110054121B (zh) | 2021-04-20 |
US20220067960A1 (en) | 2022-03-03 |
KR20210145802A (ko) | 2021-12-02 |
CN110054121A (zh) | 2019-07-26 |
EP3960692A1 (en) | 2022-03-02 |
JP2022525441A (ja) | 2022-05-13 |
KR102461759B1 (ko) | 2022-11-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP7206421B2 (ja) | スマートフォークリフト及び容器位置姿勢ずれの検出方法 | |
WO2021249568A1 (zh) | 仓储机器人的控制方法、装置、设备及可读存储介质 | |
US12002007B2 (en) | Robotic system with automated package scan and registration mechanism and methods of operating the same | |
US9492924B2 (en) | Moveable apparatuses having robotic manipulators and conveyors to facilitate object movement | |
EP3169489B1 (en) | Real-time determination of object metrics for trajectory planning | |
US9688489B1 (en) | Modular dock for facilities integration | |
EP3033293B1 (en) | Method and system for automatically landing containers on a landing target using a container crane | |
JP2023529878A (ja) | コンテナの取り出し方法、装置、システム、ロボットおよび記憶媒体 | |
US20180074504A1 (en) | Integrated obstacle detection and payload centering sensor system | |
AU2020202364A1 (en) | Load handling module for a material handling vehicle | |
WO2022156593A1 (zh) | 目标物检测方法、装置、电子设备、存储介质和程序 | |
KR20230035628A (ko) | 픽업 장치, 깊이 측정 방법, 창고 로봇 및 창고 시스템 | |
EP3418244B1 (en) | Loading a container on a landing target | |
CN114249137A (zh) | 用于卡车卸载机装载/卸载纸箱的闭环解决方案 | |
US20220371200A1 (en) | Robotic system for object size measurement | |
JP6167760B2 (ja) | 物品位置認識装置 | |
US20220355474A1 (en) | Method and computing system for performing robot motion planning and repository detection | |
JP7021620B2 (ja) | マニピュレータおよび移動ロボット | |
CN117555308B (zh) | 一种基于无人叉车的托盘回收方法、系统及存储介质 | |
RU2813398C1 (ru) | Устройство для захвата товаров, способ измерения глубины, складской робот и складская система | |
CN115159402B (zh) | 货物放取方法、装置、电子设备及机器可读存储介质 | |
CN220684565U (zh) | 一种料笼存储系统 | |
JP2024078012A (ja) | 荷姿状態検知装置 | |
JP7385424B2 (ja) | 移載対象ワーク向き認識システム | |
CN116385533A (zh) | 一种基于二维和三维成像的叉式agv目标位姿检测方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20211129 |
|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20211129 |
|
A871 | Explanation of circumstances concerning accelerated examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A871 Effective date: 20220304 |
|
A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20220621 |
|
A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20220921 |
|
TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20221213 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230104 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7206421 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |