JP7518098B2 - 倉庫保管タスク処理方法と装置、倉庫保管システム、およびストレージ媒体 - Google Patents

Description

関連出願の相互参照
本開示は、2019年5月23日に出願された中国特許出願第201910433162.7号に基づき、その優先権を主張しており、その開示は、全体として本開示に組み込まれる。

本開示は、倉庫保管の技術分野、特に、倉庫保管タスク処理方法とデバイス、倉庫保管システム、およびストレージ媒体に関する。

従来のロジスティクス倉庫において、通常、在庫品の受け取り、保管、補充、ピッキング、再チェック、梱包、仕分け処理などにおいて商品の輸送を完了するには、人的資源が必要であり、これは面倒で集中的であるため、作業効率が低下する。現在、倉庫にはロボットが配備されており、棚はロボットによって様々な作業のためにオペレータに輸送され、関連する作業効率を改善することができる。

本開示の発明者らは、上記の関連技術における倉庫保管品処理の技術的解決策には、関連する倉庫において固定棚から移動棚への変換を実行する必要性、倉庫を再計画する必要性および長い展開期間と多大な初期投資という、欠陥があることを発見した。

本開示の第1の態様によれば、在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得するステップと、保管場所に対応する在庫作業ノードを決定し、商品情報、保管場所、および在庫作業ノードに基づいて倉庫保管タスクを生成するステップと、倉庫保管タスクを実行する輸送ロボットを決定し、輸送ロボットが倉庫保管タスクに基づいて在庫作業ノードに走行するように、倉庫保管タスクを輸送ロボットに送信するステップと、輸送ロボットに対応する共同作業者を決定して、共同作業者が、共同作業指示情報に基づいて在庫作業ノードに到達し、在庫作業を完了する際に輸送ロボットと協働するように、共同作業者に共同作業指示情報を送信するステップであって、共同作業指示情報が輸送ロボット情報と倉庫保管タスクとを備える、ステップとを備える、倉庫保管タスク処理方法が提供される。

いくつかの実施形態では、本方法は、在庫作業ノードを含むロボット走行ルートと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートとを生成するステップと、輸送ロボットがロボット走行ルートに基づいて在庫作業ノードに自動的に走行し、共同作業者が共同作業者走行ルートに基づいて在庫作業ノードに到達するように、ロボット走行ルートと共同作業者走行ルートをそれぞれ輸送ロボットと共同作業者に送信するステップとをさらに備える。

いくつかの実施形態では、本方法は、倉庫保管タスクに対応するロボット走行ルートに応じて、ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てるステップと、複数の倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに基づいて、共同作業者のうちの少なくとも1人を輸送ロボットに割り当てるステップとをさらに備える。

いくつかの実施形態では、本方法は、倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに最も近い共同作業者を取得して、輸送ロボットに割り当て、倉庫保管タスクを完了するステップをさらに備え、倉庫保管タスクは1つまたは複数の在庫作業ノードを含み、1人または複数の共同作業者を在庫作業ノードの各々に割り当てる。

いくつかの実施形態では、本方法は、倉庫を複数の論理作業領域に分割し、各論理作業領域内に少なくとも1人の共同作業者を構成するステップと、在庫作業ノードが属する論理作業領域を決定し、論理作業領域から選択した共同作業者または別の論理作業領域から選択したアイドル状態の共同作業者を在庫作業ノードに割り当てるステップとをさらに備える。

いくつかの実施形態では、本方法は、共同作業者の歩行速度および/またはロボット走行ルートの属性に応じて、輸送ロボットの動的速度を決定するステップと、動的速度とロボット走行ルートに応じて、輸送ロボットが在庫作業ノードまで走行するように制御するステップと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するように、共同作業者走行ルートに応じて共同作業者にナビゲーション機能を提供するステップとをさらに備える。

いくつかの実施形態では、在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得するステップは、在庫作業要求に対応する商品SKUを取得するステップと、在庫格子保管場所リストに基づいて、商品SKUに対応する格子識別および格子位置を決定するステップと、格子位置に対応する在庫作業ノードを取得して、在庫作業要求に対応する宛先として在庫作業ノードを設定するステップとを備える。

いくつかの実施形態では、本方法は、ロボット走行ルートに従ってグローバルな交通スケジューリング情報を取得するステップと、グローバルな交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて輸送ロボットをスケジューリングするステップとをさらに備える。

いくつかの実施形態では、グローバルな交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて輸送ロボットをスケジューリングするステップは、輸送ロボットのバッファリング領域を設定し、輸送ロボットのバッファリング領域内に複数のバッファリング位置を設定するステップと、複数の輸送ロボットが同じ時間期間内に在庫作業ノードに到達する必要がある場合、現在、在庫作業ノードに到達することができないと決定された場合、輸送ロボットのバッファリング領域まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングするステップと、輸送ロボットのタスクの優先順位を決定し、タスクの優先順位に基づいてそれぞれ複数の輸送ロボットのバッファリング位置を決定し、パーキングのために対応するバッファリング位置まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングするステップと、在庫作業ノードに到達できると決定された場合、優先順位に基づいて、複数の輸送ロボットから選択された輸送ロボットを、在庫作業ノードまで走行するようにスケジューリングするステップとを備える。

いくつかの実施形態では、輸送ロボットのタスクの優先順位を決定するステップは、優先順位設定情報を取得し、優先順位設定情報に従ってタスクの優先順位を決定するステップを備え、優先順位設定情報が、ターゲット領域に入る輸送ロボットのシーケンスまたは倉庫保管タスクの属性情報を備え、倉庫保管タスクの属性情報が、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、および顧客の種類のうちの少なくとも1つを備える。

いくつかの実施形態では、輸送ロボットに設けられたサブ制御デバイスは、輸送ロボットのセンサデバイスによって収集された検出情報を取得し、センサデバイスは、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備え、サブ制御デバイスは、検出情報および倉庫マップに基づいて融合ポジショニング処理を実行し、ポジショニング情報およびロボット走行ルートに応じて輸送ロボットを在庫作業ノードに誘導する。

いくつかの実施形態では、サブ制御デバイスは、在庫作業ノードとグローバル位置座標との間に座標マッピングテーブルを確立し、サブ制御デバイスは、座標マッピングテーブルを使用することによって在庫作業ノードのグローバル位置座標を取得し、グローバル位置座標に基づいてナビゲーションを実行する。

いくつかの実施形態では、在庫作業は、保管、補充、ピッキング、再チェック、梱包、または仕分けを備える。

本開示の第2の態様によれば、在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得するように構成されたタスク分析ユニットと、保管場所に対応する在庫作業ノードを決定し、商品情報、保管場所、および在庫作業ノードに基づいて倉庫保管タスクを生成することと、倉庫保管タスクを実行する輸送ロボットを決定することとを行うように構成されたタスク生成モジュールと、輸送ロボットが倉庫保管タスクに基づいて在庫作業ノードに走行するように、倉庫保管タスクを輸送ロボットに送信するように構成されたタスクディスパッチモジュールと、輸送ロボットに対応する共同作業者を決定することと、共同作業者が、共同作業指示情報に基づいて在庫作業ノードに到達し、在庫作業を完了する際に輸送ロボットと協働するように、共同作業者に共同作業指示情報を送信することとを行うように構成された協働処理モジュールであって、共同作業指示情報が輸送ロボット情報と倉庫保管タスクとを備える、協働処理モジュールとを備える、タスク管理および制御デバイスを備える、倉庫保管タスク処理システムが提供される。

いくつかの実施形態では、タスク管理および制御デバイスは、在庫作業ノードを含むロボット走行ルートと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートとを生成するように構成されたパス生成モジュールと、輸送ロボットがロボット走行ルートに基づいて在庫作業ノードに自動的に走行し、共同作業者が共同作業者走行ルートに基づいて在庫作業ノードに到達するように、ロボット走行ルートと共同作業者走行ルートをそれぞれ輸送ロボットと共同作業者に送信するように構成されたパス送信モジュールとをさらに備える。

いくつかの実施形態では、タスクディスパッチモジュールは、倉庫保管タスクに対応するロボット走行ルートに応じて、ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てるように構成され、協働処理モジュールは、複数の倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに基づいて、少なくとも1人の共同作業者を輸送ロボットに割り当てるように構成される。

いくつかの実施形態では、協働処理モジュールは、倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに最も近い共同作業者を取得して、共同作業者を輸送ロボットに割り当て、倉庫保管タスクを完了するように構成され、倉庫保管タスクは、1つまたは複数の在庫作業ノードを備え、1人または複数の共同作業者が在庫作業ノードの各々に割り当てられる。

いくつかの実施形態では、協働処理モジュールは、倉庫を複数の論理作業領域に分割し、各論理作業領域内に少なくとも1人の共同作業者を構成することと、在庫作業ノードが属する論理作業領域を決定し、論理作業領域から選択した共同作業者または別の論理作業領域から選択したアイドル状態の共同作業者を在庫作業ノードに割り当てることとを行うように構成される。

いくつかの実施形態では、タスク管理および制御デバイスは、共同作業者の歩行速度および/またはロボット走行ルートの属性に応じて、輸送ロボットの動的速度を決定することと、動的速度とロボット走行ルートに応じて、輸送ロボットが在庫作業ノードまで走行するように制御することと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するように、共同作業者走行ルートに応じて共同作業者にナビゲーション機能を提供することとを行うように構成された走行制御モジュールをさらに備える。

いくつかの実施形態では、タスク分析ユニットは、在庫作業要求に対応する商品SKUを取得することと、在庫格子保管場所リストに基づいて、商品SKUに対応する格子識別および格子位置を決定することと、格子位置に対応する在庫作業ノードを取得して、在庫作業要求に対応する宛先として在庫作業ノードを設定することとを行うように構成される。

いくつかの実施形態では、交通管理デバイスは、ロボット走行ルートに従ってグローバルな交通スケジューリング情報を取得することと、グローバルな交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて輸送ロボットをスケジューリングすることとを行うように構成される。

いくつかの実施形態では、交通管理デバイスは、輸送ロボットのバッファリング領域を設定し、輸送ロボットのバッファリング領域内に複数のバッファリング位置を設定するように構成されたバッファリング領域設定モジュールと、複数の輸送ロボットが同じ時間期間内に在庫作業ノードに到達する必要がある場合、現在、在庫作業ノードに到達することができないと決定された場合、輸送ロボットのバッファリング領域まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングすることと、輸送ロボットのタスクの優先順位を決定し、タスクの優先順位に基づいてそれぞれ複数の輸送ロボットのバッファリング位置を決定し、パーキングのために対応するバッファリング位置まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングすることとを行うように構成されたパーキング処理モジュールと、在庫作業ノードに到達できると決定された場合、優先順位に基づいて、複数の輸送ロボットから選択された輸送ロボットを、在庫作業ノードまで走行するようにスケジューリングするように構成された走行処理モジュールとを備える。

いくつかの実施形態では、パーキング処理モジュールは、優先順位設定情報を取得することと、優先順位設定情報に従ってタスクの優先順位を決定することとを行うように構成され、優先順位設定情報が、ターゲット領域に入る輸送ロボットのシーケンスまたは倉庫保管タスクの属性情報を備え、倉庫保管タスクの属性情報が、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、および顧客の種類のうちの少なくとも1つを備える。

いくつかの実施形態では、サブ制御デバイスが輸送ロボットに設けられ、輸送ロボットのセンサデバイスによって収集された検出情報を取得することであって、センサデバイスは、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える、取得することと、検出情報および倉庫マップに基づいて融合ポジショニング処理を実行し、ポジショニング情報およびロボット走行ルートに応じて輸送ロボットを在庫作業ノードに誘導することとを行うように構成される。

いくつかの実施形態では、サブ制御デバイスは、在庫作業ノードとグローバル位置座標との間に座標マッピングテーブルを確立することと、座標マッピングテーブルを使用することによって在庫作業ノードのグローバル位置座標を取得することと、グローバル位置座標に基づいてナビゲーションを実行することとを行うようにさらに構成される。

本開示の第3の態様によれば、メモリと、メモリに結合されたプロセッサとを備え、プロセッサが、メモリに記憶された命令に基づいて、上記の方法を実行するように構成される、倉庫保管タスク処理システムが提供される。

本開示の第4の態様によれば、上記のような輸送ロボットおよび倉庫保管タスク処理システムを備える、倉庫保管システムが提供される。

いくつかの実施形態では、輸送ロボットは、ホイールタイプのシャーシ、車載ディスプレイ画面、およびパレットを備え、パレットは、商品を積み込むための1つまたは複数の回転コンテナを運ぶ。

いくつかの実施形態では、ホイールタイプのシャーシには、ステータス照明デバイス、オーディオデバイス、およびセンサユニットが装備されており、パレットには表示照明デバイスが装備されており、センサユニットは、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える。

本開示の第5の態様によれば、プロセッサによって実行されると、上記の方法を実行するコンピュータ命令が記憶された、コンピュータ可読ストレージ媒体が提供される。

本開示の第6の態様によれば、プロセッサによって実行されると、プロセッサに上記の方法を実行させる命令を備えるコンピュータプログラムが提供される。

本開示または関連技術の実施形態における技術的解決策をより明確に説明するために、実施形態または関連技術の説明において使用される必要のある図面を以下に簡単に説明する。以下の説明における図面は、本開示のほんの一部の実施形態であり、当業者にとって、創造的な努力をすることなしに、これらの図面に従って他の図面も取得できることは明らかである。

本開示のいくつかの実施形態による倉庫保管タスク処理方法の概略フロー図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における共同作業者の割当ての概略フロー図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における輸送ロボットをスケジューリングする概略フロー図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における倉庫レイアウトの概略図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における輸送ロボットをナビゲートする概略フロー図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における輸送ロボットの概略図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理システムの概略ブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理システムにおけるタスク管理および制御デバイスの概略ブロック図である。 本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理システムにおける交通管理デバイスの概略ブロック図である。 本開示の他の実施形態による、倉庫保管タスク処理システムの概略図である。

本開示は、本開示の例示的な実施形態が示されている添付の図面を参照して、以下により完全に説明される。本開示の実施形態における技術的解決策は、本開示の実施形態における図面と併せて明確かつ完全に説明され、記載されている実施形態は、本開示の実施形態のすべてではなく、それらのほんの一部であることは明らかである。創造的な努力をすることなしに本明細書に開示された実施形態から当業者によって導き出され得る他のすべての実施形態は、本開示の保護範囲に含まれるものとする。本開示の技術的解決策は、様々な図面および実施形態と併せて以下に様々に説明される。

以下で使用される、「第1」、「第2」などの用語は、説明的な区別のためにのみ使用され、他の特別な意味はない。

従来のロジスティクス倉庫において、注文処理の主なタスクは、注文処理の後続の処理において元倉庫のピッキングなどのリンクを準備するために、最初に倉庫の棚に在庫品を保管して、次いで倉庫を横断し、注文または回収注文の商品内容に従って棚に散らばっている商品をピッキングして、次いでそれらを再チェック、梱包、および仕分けのために発送し、指定された住所にそれらを輸送することを備える。しかしながら、注文または回収注文の在庫品は、互いに離れた棚に保管される可能性があり、タスクを完了するためにオペレータが輸送カートを多数のウォークに押し込む必要があり、注文履行効率が低下してしまう。

発明者に知られている関連技術では、注文履行効率を改善するために、現在、注文処理の全プロセスにおいて、人的資源の代わりにロボットが輸送に使用されている。たとえば、ロボットは、在庫のある棚に置かれる商品を、倉庫に点在する各格子保管場所に輸送するために使用されるか、ロボットはピッキングのために各棚保管場所のピッキング場所に自動的に移動し、ピッキングされた商品は再チェック、梱包、および仕分けのために送られる。

そのような倉庫保管品処理モードの場合、ロボットを採用する自動化システムは、多くの場合、オープンスペースの可用性、システムの必要な設置時間、システムによってサポートできる製品の寸法と重量、およびシステムの購入と設置のコストによって制限される。たとえば、輸送機器を移動するためのアクティビティサイトを配置または修正する必要があり、移動はあらかじめ設定された移動パス上でのみ実行でき、また、移動棚をワークステーションに輸送する「商品を人へ(goods-to-people)」の解決策では、関連する倉庫で固定棚から移動棚への変換を実行し、倉庫を再計画する必要があり、その結果、展開期間が長くなり、初期投資が大きくなる。

これを考慮して、本開示の実施形態は、倉庫保管タスク処理方法とデバイス、倉庫保管システム、およびストレージ媒体を提供する。倉庫保管タスク処理方法とデバイス、倉庫保管システム、およびストレージ媒体は、輸送ロボットを使用することによってスタッフによる在庫作業を実行する作業効率を改善し、倉庫ロジスティクスの自動化とインテリジェンスレベルを向上させ、倉庫ビジネスの柔軟性を高めることができ、また、倉庫の変換コストを削減し、スタッフを削減し、人件費を削減し、注文履行効率を向上させることができる。

図1は、本開示のいくつかの実施形態による倉庫保管タスク処理方法の概略フロー図であり、図1に示されるように、

ステップ101、在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得する。

在庫作業は、保管、補充、ピッキング、再チェック、梱包、または仕分けなどの動作を備える。在庫作業要求において運ばれる情報は、注文または回収注文などの情報を備える。注文、回収注文等に対応する商品情報を取得することができ、倉庫内の商品の保管場所を取得することができる。

ステップ102、保管場所に対応する在庫作業ノードを決定し、商品情報、保管場所、および在庫作業ノードに基づいて倉庫保管タスクを生成する。

在庫作業ノードは、保管、補充、ピッキング、再チェック、梱包、または仕分けなどの動作が実行される場所であり、運用する商品の保管場所に基づいて決定される。たとえば、動作される商品が棚Aにある場合、棚Aの周囲の特定の領域を在庫作業ノードとして設定することができる。倉庫保管タスクは、商品情報、保管場所、在庫作業ノードなどの情報を備える。

ステップ103、倉庫保管タスクを実行する輸送ロボットを決定し、倉庫保管作業ノードは倉庫保管作業位置であり、輸送ロボットが倉庫保管タスクに基づいて倉庫保管作業ノードに走行するように、倉庫保管タスクを輸送ロボットに送信する。

輸送ロボットを決定するためには様々な方法がある。たとえば、アイドル輸送ロボットから1台の輸送ロボットを選択し、在庫作業ノードに最も近いアイドルロボットを選択することなどができる。様々なインテリジェント輸送カートなどの、様々な輸送ロボットが存在することができる。

ステップ104、輸送ロボットに対応する共同作業者を決定して、共同作業者が、共同作業指示情報に基づいて在庫作業ノードに到達し、輸送ロボットと協働して在庫作業を完了するように、共同作業者に共同作業指示情報を送信し、共同作業指示情報が輸送ロボット情報と倉庫保管タスクとを備える。

共同作業者は、共同作業指示情報を受信するための通信機器を運び、共同作業指示情報を受信した後、在庫作業ノードに到達し、保管、補充、ピッキング、再チェック、梱包、または仕分けなどの動作を実行し、輸送ロボットによる輸送のために、輸送される必要がある商品を輸送ロボットに置く、倉庫内の作業員であってよい。

上記の実施形態における倉庫保管タスク処理方法によれば、輸送ロボットを使用することによって、倉庫内の在庫移動が改善され、補充、ピッキング、再チェック、梱包、および仕分けなどの在庫作業に共同作業者によって費やされる時間が短縮され、労働力が削減され、輸送ロボットを使用することによって倉庫内の商品をより迅速に移動できるようになる。

いくつかの実施形態では、在庫作業要求に対応する商品SKU(在庫管理単位)が取得され、在庫格子保管場所リストに基づいて、商品SKUに対応する格子識別および格子位置が決定される。格子位置に対応する在庫作業ノードが取得され、在庫作業要求に対応する宛先として設定される。

在庫作業ノードを含むロボット走行ルートと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートとが生成される。輸送ロボットがロボット走行ルートに基づいて在庫作業ノードに自動的に走行し、共同作業者が共同作業者走行ルートに基づいて在庫作業ノードに到達するように、ロボット走行ルートと共同作業者走行ルートがそれぞれ輸送ロボットと共同作業者に送信される。

図2は、本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における共同作業者の割当ての概略フロー図であり、図2に示されるように、

ステップ201、倉庫保管タスクに対応するロボット走行ルートに応じて、ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てる。

ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てるには、様々な割当て方法があり、ルートが重複する複数の倉庫保管タスクを実行する1台の輸送ロボットは、作業効率を改善することができる。

ステップ202、複数の倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに基づいて、少なくとも1人の共同作業者を輸送ロボットに割り当てる。

選択された輸送ロボットは、複数の共同作業者から選択された1人の共同作業者に関連付けられ、在庫作業ノードに共同作業者を示すことができるため、共同作業者は在庫作業要求によって指定された動作を実行する。倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに最も近い共同作業者を取得して、倉庫保管タスクを完了する輸送ロボットに割り当てることができる。

倉庫保管タスクは、1つまたは複数の在庫作業ノードを含み、1人または複数の共同作業者が各在庫作業ノードに割り当てられる。倉庫は複数の論理作業領域に分割され、各論理作業領域に少なくとも1人の共同作業者が構成される。在庫作業ノードが属する論理作業領域が決定され、論理作業領域から選択された共同作業者、または別の論理作業領域から選択されたアイドル状態の共同作業者が在庫作業ノードに割り当てられる。

輸送ロボットと共同作業者は、動的に関連付けてバインドすることができる。たとえば、複数の倉庫保管タスクを完了するために、1人の共同作業者を異なる時点で複数の輸送ロボットに関連付けることができ、また、1台の輸送ロボットに割り当てられた異なる倉庫保管タスクは、異なる共同作業者が異なる時点で完了することができる。

いくつかの実施形態では、輸送ロボットの動的速度は、共同作業者の歩行速度および/またはロボット走行ルートの属性に基づいて決定される。ロボット走行ルートの属性は、走行ルートが通過する速度制限領域、走行ルートが通過するマルチルート交差領域などを備える。輸送ロボットは、動的速度およびロボット走行ルートに応じて在庫作業ノードまで走行するように制御され、輸送ロボットの走行を制御するために、動的速度およびリアルタイムで調整されたロボット走行ルートを輸送ロボットに送信することができる。共同作業者走行ルートに応じて共同作業者にナビゲーション機能が提供され、これにより共同作業者は在庫作業ノードに到達し、また、共同作業者の現在のポジショニング情報および共同作業者走行ルートにおける現在位置を、ナビゲーションのために共同作業者の端末に送信することができる。

グローバルな交通スケジューリング情報は、ロボット走行ルートに従って取得され、輸送ロボットは、グローバルな交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいてスケジューリングされる。様々なスケジューリングルールがあってよい。たとえば、図3は、本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における輸送ロボットをスケジューリングする概略フロー図であり、図3に示されるように、

ステップ301、輸送ロボットのバッファリング領域を設定し、輸送ロボットのバッファリング領域内に複数のバッファリング位置を設定する。

ステップ302、複数の輸送ロボットが同じ時間期間内に在庫作業ノードに到達する必要がある場合、現在、在庫作業ノードに到達することができないと決定された場合、輸送ロボットのバッファリング領域まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングする。

ステップ303、輸送ロボットのタスクの優先順位を決定し、タスクの優先順位に基づいてそれぞれ複数の輸送ロボットのバッファリング位置を決定し、パーキングのために対応するバッファリング位置まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングする。

優先順位設定情報が取得され、優先順位設定情報に従ってタスクの優先順位が決定される。優先順位設定情報は、ターゲット領域に入る輸送ロボットのシーケンス、倉庫保管タスクの属性情報などを備える。倉庫保管タスクの属性情報は、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、および顧客の種類のうちの少なくとも1つを備える。

ステップ304、在庫作業ノードに到達できると決定された場合、複数の輸送ロボットから選択された輸送ロボットを、優先順位に基づいて在庫作業ノードまで走行するようにスケジューリングする。

交通管理デバイスは、複数の輸送ロボットに対してリアルタイムのグローバルな交通スケジューリングを実行するように構成することができ、これにより、輸送ロボットが確実に効率的かつスムーズに実行される。たとえば、交通管理デバイスは、非入口路地、一方向および双方向路地のスケジューリングルールを決定する。図4に示されるように、倉庫1は商品を保管するための在庫棚3を備え、在庫棚3は複数の格子からなる。複数の輸送ロボット7は、主要通路8、路地、および別の移動可能領域を移動することができる。タスク管理および制御デバイス6は、ネットワークを介して輸送ロボット7と通信する。論理作業領域には、仕切り壁9、他の障害物100、バッファリング位置201からなるバッファリング領域(キュー)200、パーキング領域300などが存在する。共同作業者77は、ピッキングのために保管場所ノードピッキング場所(在庫作業ノード)17に到達する。

元倉庫ピッキング動作を例にとると、倉庫管理システム5からの注文/組合せ注文2は、タスク管理および制御デバイス6に到達する。タスク管理および制御デバイス6は、ネットワークを通じて輸送ロボットと通信し、タスク管理およびリソース割当てを担当する:注文/組合せ注文2などに基づいて倉庫保管タスクを生成し、自律的に移動できる1台の輸送ロボット7に、1つまたは複数の回転コンテナ13を割り当てる。

複数の輸送ロボットが同じ在庫作業ノードに到達しようとする場合、位置競合を回避するためにバッファリング領域200およびキューロック機構が必要であり、バッファリング領域200はバッファリングロケーション201からなる。交通管理デバイスは、ルールを使用することによって、輸送ロボットがバッファリング場所においてどのようにキューに入れられるかを管理する。たとえば、一方向路地の場合、ある時点で1台の輸送ロボットが一方向路地に入ると、輸送ロボットがその路地を離れるまで路地全体がロックされる必要がある。バッファリング領域200は、論理領域ごとに設けることができ、複数の論理領域がバッファリング領域200を共有することもできる。

バッファリング領域200は、バッファリング領域200-1および200-2からなる。バッファリング領域200-1はシェルフゾーンの上側にあり、バッファリング領域200-2はシェルフゾーンの下側にあり、たとえ物理的に分離されていても、2つのバッファリング領域200-1および200-2は、シェルフゾーン用の単一のバッファリング領域を形成する。キューイング輸送ロボットはタスクの優先順位を有することができ、一方、バッファリング領域200内のバッファリング位置は対応する優先順位を有し、輸送ロボットは、対応する優先順位を有するバッファリング位置に割り当てられる。

タスクの優先順位は、様々な方法で決定することができ、たとえば、タスクの優先順位は、輸送ロボットがあらかじめ定められたターゲット領域に入るシーケンスによって決定することができる。輸送ロボットがターゲット領域に入るのが早いほど、輸送ロボットに割り当てられる優先順位がより高くなり、したがって、バッファリング場所の優先順位が高くなり、タスクの優先順位は、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、顧客の種類などに基づいて決定することができ、顧客の注文または短納期の要件を有する優先顧客はより高い優先順位が割り当てられ、したがって、より高速な処理を保証するために、優先順位がより高いバッファリング場所に配置され、また、特定の製品または小売業者は、契約関係に基づいて優先順位を付けることができる。

図5は、本開示のいくつかの実施形態による、倉庫保管タスク処理方法における輸送ロボットをナビゲートする概略フロー図であり、図5に示されるように、

ステップ501、輸送ロボットに設けられたサブ制御デバイスが、輸送ロボットのセンサデバイスによって収集された検出情報を取得する。センサデバイスは、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える。測距センサはレーザレーダおよび別の測距センサであってもよく、視覚センサはカメラおよび別の視覚センサである可能性がある。

ステップ502、サブ制御デバイスが、検出情報および倉庫マップに基づいて融合ポジショニング処理を実行し、ポジショニング情報およびロボット走行ルートに応じて輸送ロボットを在庫作業ノードに誘導する。

サブ制御デバイスは、マッピング、ポジショニング、環境認識、計画および制御などのために使用することができる。サブ制御デバイスは、在庫作業ノードとグローバル位置座標との間に座標マッピングテーブルを確立し、座標マッピングテーブルを使用することによって在庫作業ノードのグローバル位置座標を取得し、グローバル位置座標に基づいてナビゲーションを実行する。

サブ制御デバイスは、タスク管理および制御デバイスによって送信された動的速度および移動ルートに従って、共同作業のために、輸送ロボットが単独でピッキングノードに移動するように制御するか、論理作業領域の共同作業者をピッキングノードに誘導する。サブ制御デバイスは、様々なセンサに従ってフュージョンナビゲーションを実行することと、周囲の環境を自律的にマッピングすることと、正確な屋内位置特定を実行することと、障害物を自動的に回避することと、共同作業者と対話的に共同作業することとを行うことができる。

サブコントローラは、SLAMマップおよび知られているグローバル座標を使用して任意の座標点にナビゲートするために、様々な輸送ロボットナビゲーション技法を使用し、SLAM近似解法は、EKF(拡張カルマンフィルタ)などを含む。サブ制御デバイスは、レーザレーダと視覚によって返されたマーキングポイントまたは特徴点をマップデータと比較し、一致したマップ特徴点の座標を見つけて、輸送ロボットの正確な位置特定を完了する。識別コード/特徴点は、倉庫内の輸送ロボットの位置を認識および/または訂正することを支援するために、ならびに倉庫内の商品の位置を確認するために使用することができる。輸送ロボットは、商品コードスキャンリーダを装備することができる。

タスク管理および制御デバイスは、輸送ロボットが確実に効率的かつスムーズに実行されるように、バランスの取れた動的なタスク割当ておよび最適な倉庫ルートによる移動を実現することができる。ネットワークを通じて、タスク管理および制御デバイスは、倉庫管理システムによって送信された在庫要求を受信し、画面インターフェースデバイスと対話する。タスク管理および制御デバイスは、輸送ロボットのバッテリ電力状態を監視し、充電戦略に従って自動充電のために輸送ロボットを選択して充電位置にスケジューリングする。輸送ロボットはまた、充電のための自律選択を実行するために、サブ制御デバイスによって制御することもできる。

輸送ロボットは、リアルタイムのバッテリ電力、動作モード(自動/手動)、倉庫保管タスクタイプ(たとえば、ピッキングタスク、補充タスク、荷降ろしタスク、バスケット補充タスク、充電タスク、パーキングタスク、輸送タスク)、共同作業者に割り当てられている現在の倉庫保管タスク、倉庫内の輸送ロボットの物理的な場所、倉庫内の特定の商品のSKUおよびその格子番号と物理的な場所、近くのマップなどを表示できる画面インターフェースを装備することができる。

共同作業者は、ハンドヘルドPDAおよびバーコードスキャナを携帯することができ、ハンドヘルドPDAは、輸送ロボットが路地に入らないシーンにおいて使用することができ、輸送ロボットによって共同作業者に割り当てられた現在のタスク、関連付けられる輸送ロボットの情報、輸送ロボットの物理的な場所、注文/タスクリストに含まれる商品のSKUおよびその保管場所の格子番号などを表示する。ハンドヘルドPDAは、共同作業者のポジショニングを備えたタスク管理および制御デバイスを支援するポジショニングデバイスを装備することができる。

輸送ロボットには、表示照明デバイス、ステータス照明デバイス、音声デバイスが装備されている。表示照明デバイスは、輸送ロボットの回転コンテナを認識するために使用され、ステータス照明デバイスは、割り当てられた異なるタスクに応じて異なるタスクを表示することができる。たとえば、ステータス照明デバイスは、走行、健康、警告および故障状態、ならびに輸送ロボットの回転およびブレーキのプロンプトを含む、輸送ロボットの状態を伝達するために使用することができる。オーディオデバイスは、輸送ロボットの警告および故障状態、ならびにタスクの状態を促すために使用することができる。輸送ロボットは、モータなどの輸送ロボットを推進するための駆動デバイスを備えている。

図6に示されるように、輸送ロボット7は、自律ホイール型シャーシ10、オプションの車載ディスプレイ画面11、および1つまたは複数のパレット12を備え、各パレット12は、商品を積み込むための1つまたは複数の回転コンテナ13を運ぶことができ、パレット12はその上にあり、表示照明デバイス14を備えている。シャーシ10Aは、その上に、ステータス照明デバイス15およびオーディオデバイス16を装備している。回転コンテナ13は、ピッキングされた商品を保管するために、また補充される商品を積み込むために、または他の動作の商品を運ぶために使用することができる。

シャーシ10のフロントエンドには、近接場精度のためにSLAM(同時位置特定およびマッピング)が装備されている。シャーシ10のフロントエンドには、輸送ロボットの走行環境情報、障害物認識、環境知覚、およびポジショニングおよびナビゲーション情報をキャプチャするためのレーザレーダ20が装備されている。シャーシ10のフロントエンドには、視覚的ポジショニングおよびナビゲーションのための双眼/単眼カメラ21と、ナビゲーション、立体障害物回避、および奥行き知覚のためのフロントRGBD深度カメラ22とが装備されている。

シャーシ10の後部には、後部障害物の認識、知覚、およびポジショニングのために、背面カメラ/RGBD深度カメラ23が装備されている。シャーシ10には、タスク管理および制御デバイス6からコマンドを受信するためのネットワーク通信トランシーバデバイス24が装備されており、シャーシ10には、レーザレーダ20、双眼/単眼カメラ21、およびRGBD深度カメラからデータを受信および処理するための制御プロセッサ25、ならびにメモリ26が装備されている。

慣性測定ユニット27は、輸送ロボットがマップ内の特徴点を観察しないときに、輸送ロボットがポジショニングを維持するのを支援するために、補完的なナビゲーションおよび視覚的障害物回避のために使用することができる。マルチセンサフュージョンポジショニングは、コードディスクと組み合わせて様々なセンサデバイスを使用することによって実現され、走行環境倉庫1内のナビゲーションに関連する輸送ロボットの様々なタスクが実行され、輸送ロボットが目的地ノードにナビゲートされ、棚および別の物体または壁に付けられたリファレンスマークが認識され、輸送ロボットの最終的な位置特定および誘導が実現される。

輸送ロボットによる様々な作業ノード/ワークステーションの場所間の商品輸送は、手動オペレータの労働強度を減らして輸送効率を改善し、たとえば、これにより、リクエストの保存、補充、ピッキング、再チェック、梱包、および仕分けの処理プロセスにおおいて共同作業者によって費やされる時間を削減することができる。共同作業者は、歩行を減らすために、狭い範囲の論理領域において作業するだけでよい。輸送ロボットは自動的に在庫作業ノードに移動し、共同作業者はピッキングタスクを受け取った後、ピッキングのために対応する在庫作業ノードに移動する。ピッキングが終了すると、輸送ロボットは、順番にピッキングタスクを終了するために、自動的に次のピッキングノードに移動する。

1台の輸送ロボットが複数の倉庫保管タスクを実行することができ、各倉庫保管タスクは1つのタスク回転コンテナに対応することもでき、1人または複数の共同作業者によって異なる時点に共同で完了することができる。各輸送ロボットは、1つまたは複数の注文、複数の注文の一部、または組合せ注文に対応する商品を運ぶことができる。倉庫保管タスクを完了するために1台の輸送ロボットと共同作業者が協働すると、別の輸送ロボットをすぐに共同作業者に関連付けることができる。1人の共同作業者を複数の輸送ロボットに同時に割り当てることができる。

いくつかの実施形態では、倉庫管理システムから在庫作業要求が受信され、在庫作業要求は注文または組合せ注文を備える。タスク管理および制御デバイスは、パスが非常に重複している倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当て、効率を向上させるために輸送ロボットの最適なパスを計画する。計画されたパスに従って、メモリに記憶され、制御プロセッサによって実行されるサブ制御システムによって制御される輸送ロボットは、第1の在庫作業ノード(位置)に入る。

サブ制御システムによるポジショニングとナビゲーションの実行は、フロントエンドレーザレーダによって収集された環境データを通じて正確な障害物認識を実行することと、RGBD深度カメラを通じて奥行き知覚を実行し、障害物の立体認識と自律ナビゲーション支援を完了し、それによって立体視の立体視障害物回避機能(より低いオブジェクトとより高いオブジェクトを含む)を改善することと、保管ノード番号とグローバル座標との間のリレーショナルマッピングテーブルを通じて、保管場所ノード番号(一意のID)を倉庫内の対応するグローバル座標場所にマッピングすることであって、リレーショナルマッピングテーブルがメモリに記憶される、マッピングすることと、レーザレーダと組み合わせて双眼/単眼カメラおよび視覚的ポジショニングシステムを使用することによって、視覚的ポジショニングおよびナビゲーションを実行することとを備える。

指定された場所に到達すると、輸送ロボットは在庫棚近くの在庫作業ノードにパーキングし、共同作業者は在庫棚の対応する格子保管場所から必要な商品をピッキングし、対応する回転コンテナに商品を入れる。輸送ロボットの固定スキャナは、商品を確認するために商品のバーコードをスキャンすることができる。コンテナの位置は、共同作業者が複数の回転コンテナの中から正しいものを決定することを支援するために、パレット照明デバイスを使用することによって表示され、車載画面に表示される。

在庫格子保管場所ノード番号とグローバル位置座標の間にマッピングクエリテーブル(各輸送ロボットのメモリに記憶することができる)を確立することによって、格子保管場所ノードと在庫作業ノードのグローバル座標を、格子保管場所ノード番号から見つけることができる。輸送ロボットは、すべての倉庫保管タスクが完了するまで、次の在庫作業ノードに移動し続ける。

いくつかの実施形態では、タスク管理および制御デバイスは、注文または一連の注文を含む在庫作業要求を受信し、各注文は1つまたは複数の在庫商品を含む場合があり、異なる商品の各々が1つのSKUに対応する。タスク管理および制御デバイスは、ルールに従って注文を収集タスクリストに結合し、在庫格子位置リストに従って収集タスクリストのSKUリストおよびSKU在庫格子位置リストを生成する。生成されるのは、SKUリストとSKU在庫格子位置リストを備える倉庫保管タスクであり、倉庫保管タスクは輸送ロボットに割り当てられ、各回転ボックスは1つの倉庫保管タスクにバインドされる。

タスク管理および制御デバイスは、ピッキングタスクを適切な共同作業者に割り当てるか、共同作業者が積極的に輸送ロボットタスクを取得し、共同作業者に共同作業指示情報を送信することができ、これにより、共同作業者は、共同作業指示情報に基づいて在庫作業ノードに到達し、輸送ロボットと協働して在庫作業を完了する。タスク管理および制御デバイスは、輸送ロボットが在庫作業ノードに到達するためのロボット走行ルートと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートを生成し、ロボット走行ルートと共同作業者走行ルートをそれぞれ輸送ロボットと共同作業者に送信する。輸送ロボットは、ロボット走行ルートに基づいて在庫作業ノードに自動的に走行し、共同作業者は、共同作業者走行ルートに基づいて在庫作業ノードに到達する。共同作業者は、共同作業指示情報に基づいて在庫作業ノードに到達し、輸送ロボットと協働して在庫作業を完了する。

上記の実施形態における倉庫保管タスク処理方法によれば、ロボット技法、SLAMポジショニングおよびナビゲーション技術、自動運転技術などの技術を使用することによって、商品の輸送、ロボットのリアルタイムのポジショニングおよびナビゲーション、インテリジェントなタスク割当て、複雑で動的な倉庫保管環境におけるインテリジェントなナビゲーションなどの主要な技術的問題が解決され、輸送ロボットを使用することによって、倉庫内での商品の移動が改善され、ロボット輸送車両の共同作業者によって、補充、ピッキング、再チェック、梱包、仕分けなどの在庫作業に費やされる時間が削減され、これは、労力を削減し、倉庫内で商品をより迅速に移動するために役立つ。

上記の実施形態における倉庫保管タスク処理方法によれば、輸送ロボットは、自律ナビゲーションおよび自動運転を通じて、複雑で動的な倉庫保管環境において商品を効果的に輸送することができ、関連する倉庫および棚を改造する必要はなく、これにより、倉庫ビジネスの自動化とインテリジェンスレベルが効果的に改善され、倉庫の変換コストが削減され、また、棚に在庫を置くこと、補充、ピッキング、再チェック、梱包、仕分け、輸送する作業効率も改善し、顧客注文の履行コストが削減され、人的資源および労働強度が削減される。

いくつかの実施形態では、図7に示されるように、本開示は、タスク管理および制御デバイス71、交通管理デバイス72、およびサブ制御デバイス73を備える倉庫保管タスク処理システムを提供する。図8に示されるように、タスク管理および制御デバイス71は、タスク分析ユニット711、タスク生成モジュール712、タスクディスパッチモジュール713、協働処理モジュール714、パス生成モジュール715、パス送信モジュール716、および走行制御モジュール717を備える。

タスク分析ユニット711は、在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得し、タスク生成モジュール712は、保管場所に対応する在庫作業ノードを決定し、商品情報、保管場所、および在庫作業ノードに基づいて倉庫保管タスクを生成し、タスクディスパッチモジュール713は、輸送ロボットが倉庫保管タスクに基づいて在庫作業ノードに走行するように、倉庫保管タスクを実行する輸送ロボットを決定し、倉庫保管タスクを輸送ロボットに送信するようにする。協働処理モジュール714は、輸送ロボットに対応する共同作業者を決定することと、共同作業者が、共同作業指示情報に基づいて在庫作業ノードに到達し、輸送ロボットと協働して在庫作業を完了するように、共同作業者に共同作業指示情報を送信することとを行い、共同作業指示情報が輸送ロボット情報、倉庫保管タスクなどを備える。

タスク分析ユニット711は、在庫作業要求に対応する商品SKUを取得し、在庫格子保管場所リストに基づいて、商品SKUに対応する格子識別および格子位置を決定する。タスク分析ユニット711は、格子位置に対応する在庫作業ノードを取得し、在庫作業要求に対応する宛先として在庫作業ノードを設定する。

パス生成モジュール715は、輸送ロボットが在庫作業ノードに到達するためのロボット走行ルートと、共同作業者が在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートとを生成する。パス送信モジュール716は、輸送ロボットがロボット走行ルートに基づいて在庫作業ノードに自動的に走行し、共同作業者が共同作業者走行ルートに基づいて在庫作業ノードに到達するように、ロボット走行ルートと共同作業者走行ルートをそれぞれ輸送ロボットと共同作業者に送信する。

いくつかの実施形態では、タスクディスパッチモジュール713は、倉庫保管タスクに対応するロボット走行ルートに応じて、ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てる。協働処理モジュール714は、協働処理モジュールは、複数の倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに基づいて、少なくとも1人の共同作業者を輸送ロボットに割り当てる。

協働処理モジュール714は、倉庫保管タスクに対応する在庫作業ノードに最も近い共同作業者を取得して、共同作業者を輸送ロボットに割り当て、倉庫保管タスクを完了する。倉庫保管タスクは、1つまたは複数の在庫作業ノードを備え、1人または複数の共同作業者が各在庫作業ノードに割り当てられる。協働処理モジュール714は、倉庫を複数の論理作業領域に分割し、各論理作業領域内に少なくとも1人の共同作業者を構成し、在庫作業ノードが属する論理作業領域を決定し、論理作業領域から選択した共同作業者または別の論理作業領域から選択したアイドル状態の共同作業者を在庫作業ノードに割り当てる。

走行制御モジュール717は、共同作業者の歩行速度および/またはロボット走行ルートの属性に応じて、輸送ロボットの動的速度を決定し、動的速度とロボット走行ルートに応じて、輸送ロボットが在庫作業ノードまで走行するように制御し、共同作業者が在庫作業ノードに到達するように、共同作業者走行ルートに応じて共同作業者にナビゲーション機能を提供する。

いくつかの実施形態では、交通管理デバイス72は、ロボット走行ルートに従ってグローバルな交通スケジューリング情報を取得し、グローバルな交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて輸送ロボットをスケジューリングする。図9に示されるように、交通管理デバイスは、バッファリング領域設定モジュール721と、パーキング処理モジュール722と、走行処理モジュール723とを備える。

バッファリング領域設定モジュール721は、輸送ロボットのバッファリング領域を設定し、複数のバッファリング位置は、輸送ロボットのバッファリング領域内を設定する。複数の輸送ロボットが同じ時間期間内に在庫作業ノードに到達する必要がある場合、パーキング処理モジュール722が、現在、在庫作業ノードに到達することができないと決定した場合、複数の輸送ロボットが、輸送ロボットのバッファリング領域まで走行するようにスケジューリングされる。

パーキング処理モジュール722は、輸送ロボットのタスクの優先順位を決定し、タスクの優先順位に基づいて複数の輸送ロボットのバッファリング位置を決定し、パーキングのために対応するバッファリング位置まで走行するように複数の輸送ロボットをスケジューリングする。在庫作業ノードに到達できると決定された場合、走行処理モジュール723は、優先順位に基づいて複数の輸送ロボットから輸送ロボットを選択し、在庫作業ノードまで走行するようにスケジューリングする。

パーキング処理モジュール722は、優先順位設定情報を取得し、優先順位設定情報に基づいてタスクの優先順位を決定する。優先順位設定情報は、ターゲット領域に入る輸送ロボットのシーケンス、または倉庫保管タスクの属性情報などを備え、倉庫保管タスクの属性情報は、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、および顧客の種類のうちの少なくとも1つを備える。

いくつかの実施形態では、サブ制御デバイス73が輸送ロボットに設けられ、輸送ロボットのセンサデバイスによって収集された検出情報を取得し、センサデバイスは、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える。サブ制御デバイス73は、検出情報および倉庫マップに基づいて融合ポジショニング処理を実行し、ポジショニング情報およびロボット走行ルートに応じて輸送ロボットを在庫作業ノードに誘導する。

サブ制御デバイス73は、在庫作業ノードとグローバル位置座標との間に座標マッピングテーブルを確立し、座標マッピングテーブルを使用することによって在庫作業ノードのグローバル位置座標を取得し、グローバル位置座標に基づいてナビゲーションを実行する。

図10は、本開示の他の実施形態による、倉庫保管タスク処理システムの概略ブロック図である。図10に示されるように、デバイスは、メモリ1001、プロセッサ1002、通信インターフェース1003、およびバス1004を備えることができる。メモリ1001は、命令を記憶するために使用され、プロセッサ1002はメモリ1001に結合され、プロセッサ1002はメモリ1001に記憶された命令の実行に基づいて、上記の倉庫保管タスク処理方法を実装するように構成される。

メモリ1001は、高速RAMメモリ、不揮発性メモリなどであり得、メモリ1001はまた、メモリアレイであってもよい。メモリ1001はブロックにさらに分割することができ、ブロックは特定のルールに従って仮想ボリュームに組み合わせることができる。プロセッサ1002は、中央処理装置CPU、または特定用途向け集積回路(ASIC)、あるいは本開示の倉庫保管タスク処理方法を実装するように構成された1つまたは複数の集積回路であってもよい。

本開示のさらに別の態様によれば、輸送ロボット、上記の実施形態のいずれかによる倉庫保管タスク処理システムを備える倉庫保管システムが提供される。輸送ロボットは、ホイールタイプのシャーシ、車載ディスプレイ画面、およびパレットを備え、パレットは、商品を積み込むための1つまたは複数の回転コンテナを運ぶ。ホイールタイプのシャーシには、ステータス照明デバイス、オーディオデバイス、およびセンサユニットが装備されており、パレットには表示照明デバイスが装備されており、センサユニットは、レーザレーダ、カメラ、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える。

いくつかの実施形態では、本開示は、コンピュータ可読ストレージ媒体をさらに提供し、コンピュータ可読ストレージ媒体は、プロセッサによって実行されると、上記の実施形態のうちのいずれかで述べられた倉庫保管タスク処理方法を実装するコンピュータ命令をその上に記憶している。

いくつかの実施形態では、本開示は、コンピュータ可読ストレージ媒体に記憶されたコンピュータプログラムを備えるコンピュータプログラム製品をさらに提供し、コンピュータプログラムは、コンピュータによって実行されると、コンピュータに、上記の実施形態のうちのいずれかで述べられた倉庫保管タスク処理方法を実行させるプログラム命令を備える。

いくつかの実施形態では、本開示は、プロセッサによって実行されると、コンピュータに、上記の実施形態のうちのいずれかで述べられた倉庫保管タスク処理方法を実行させる命令を備えるコンピュータプログラムをさらに提供する。

当業者によって理解されるように、本開示の実施形態は、方法、システム、またはコンピュータプログラム製品として提供することができる。したがって、本開示は、ハードウェア全体の実施形態、ソフトウェア全体の実施形態、またはソフトウェアとハードウェアの態様を組み合わせた実施形態の形をとることができる。さらに、本開示は、その中にコンピュータ使用可能なプログラムコードが具体化された、1つまたは複数のコンピュータ使用可能な非一時的ストレージ媒体(ディスクメモリ、CD-ROM、光メモリなどを含むが、これらに限定されない)上に実装されたコンピュータプログラム製品の形態をとることができる。

本開示は、本開示の実施形態による方法、装置(システム)、およびコンピュータプログラム製品のフロー図および/またはブロック図を参照して説明される。フロー図および/またはブロック図における各フローおよび/またはブロック、ならびにフロー図および/またはブロック図におけるフローおよび/またはブロックの組合せは、コンピュータプログラム命令によって実装することができることを理解されたい。これらのコンピュータプログラム命令は、機械を製造するために、汎用コンピュータのプロセッサ、専用コンピュータ、組み込みプロセッサ、または他のプログラム可能なデータ処理装置に提供することができ、したがって、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサによって実行される命令は、フロー図における1つまたは複数のフローおよび/またはブロック図における1つまたは複数のブロックにおいて指定された機能を実装するための手段を作成する。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置を特定の方法で動作するように導くことができるコンピュータ可読メモリに記憶することができ、したがって、コンピュータ可読メモリに記憶された命令は、フロー図における1つまたは複数のフローおよび/またはブロック図における1つまたは複数のブロックにおいて指定された機能を実装する命令デバイスを含む製品を製造する。

これらのコンピュータプログラム命令はまた、コンピュータ実装プロセスを生成するためにコンピュータまたは他のプログラム可能な装置上で一連の動作ステップを実行させるために、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にロードされてよく、したがって、コンピュータまたは他のプログラム可能な装置で実行される命令は、フロー図における1つまたは複数のフローおよび/またはブロック図における1つまたは複数のブロックにおいて指定された機能を実装するように構成されたステップを提供する。

上記の実施形態における倉庫保管タスク処理方法、倉庫保管タスク処理デバイス、倉庫保管システム、およびストレージ媒体によれば、倉庫ロジスティクスの自動化およびインテリジェンスレベルを向上させることができ、倉庫ビジネスの柔軟性が大幅に向上し、倉庫の変換コストが削減され、ピッキング担当者の数と作業者の歩行距離が削減され、注文履行効率が向上し、長期的な人件費が削減されるため、倉庫保管コストが大幅に削減され、倉庫保管業の移行とアップグレードに貢献する。

本開示の説明は、例示および説明の目的で提示されており、本開示を網羅すること、または本開示を開示される形式に限定することが意図されるものではない。多くの修正および変形は、当業者に明らかであろう。実施形態は、本開示の原理および実際の適用をよりよく説明し、特定の目的に適した様々な修正を伴う様々な実施形態を設計するために当業者が本開示を理解することを可能にするために選択および説明されている。

1 倉庫
2 注文/組合せ注文
3 在庫棚
5 倉庫管理システム
6 タスク管理および制御デバイス
7 輸送ロボット
8 主要通路
9 仕切り壁
10 自律ホイール型シャーシ
10A シャーシ
11 オプションの車載ディスプレイ画面
12 パレット
13 回転コンテナ
14 表示照明デバイス
15 ステータス照明デバイス
16 オーディオデバイス
17 保管場所ノードピッキング場所(在庫作業ノード)
20 レーザレーダ
21 双眼/単眼カメラ
22 フロントRGBD深度カメラ
23 背面カメラ/RGBD深度カメラ
24 ネットワーク通信トランシーバデバイス
25 制御プロセッサ
26 メモリ
27 慣性測定ユニット
71 タスク管理および制御デバイス
72 交通管理デバイス
73 サブ制御デバイス
77 共同作業者
100 他の障害物
200 バッファリング領域(キュー)
200-1 バッファリング領域
200-2 バッファリング領域
201 バッファリング位置
300 パーキング領域
711 タスク分析ユニット
712 タスク生成モジュール
713 タスクディスパッチモジュール
714 協働処理モジュール
715 パス生成モジュール
716 パス送信モジュール
717 走行制御モジュール
721 バッファリング領域設定モジュール
722 パーキング処理モジュール
723 走行処理モジュール
1001 メモリ
1002 プロセッサ
1003 通信インターフェース
1004 バス

Claims (26)

1. 倉庫保管タスク処理方法であって、
   在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得するステップと、
   前記保管場所に対応する在庫作業ノードを決定し、前記商品情報、前記保管場所、および前記在庫作業ノードに基づいて倉庫保管タスクを生成するステップと、
   前記倉庫保管タスクを実行する輸送ロボットを決定し、前記輸送ロボットが前記倉庫保管タスクに基づいて前記在庫作業ノードに走行するように、前記倉庫保管タスクを前記輸送ロボットに送信するステップと、
   前記輸送ロボットに対応する共同作業者を決定し、前記共同作業者が、共同作業指示情報に基づいて前記在庫作業ノードに到達し、在庫作業を完了する際に前記輸送ロボットと協働するように、前記共同作業者に前記共同作業指示情報を送信するステップであって、前記共同作業指示情報が輸送ロボット情報と倉庫保管タスクとを備える、ステップと
   前記在庫作業ノードを含むロボット走行ルートと、前記共同作業者が前記在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートとを生成するステップと、
   前記輸送ロボットが前記ロボット走行ルートに基づいて前記在庫作業ノードに自動的に走行し、前記共同作業者が前記共同作業者走行ルートに基づいて前記在庫作業ノードに到達するように、前記ロボット走行ルートと前記共同作業者走行ルートをそれぞれ前記輸送ロボットと前記共同作業者に送信するステップと、
   前記倉庫保管タスクに対応する前記ロボット走行ルートに応じて、ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てるステップと
   前記複数の倉庫保管タスクに対応する前記在庫作業ノードに基づいて、前記共同作業者のうちの少なくとも1人を前記輸送ロボットに割り当てるステップと、
   を備える、倉庫保管タスク処理方法。
2. 前記倉庫保管タスクに対応する前記在庫作業ノードに最も近い前記共同作業者を取得して、前記共同作業者を前記輸送ロボットに割り当て、前記倉庫保管タスクを完了するステップをさらに備え、
   前記倉庫保管タスクが1つまたは複数の在庫作業ノードを含み、1人または複数の共同作業者が前記在庫作業ノードの各々に割り当てられる、請求項1に記載の方法。
3. 倉庫を複数の論理作業領域に分割し、各論理作業領域内に少なくとも1人の共同作業者を構成するステップと、
   前記在庫作業ノードが属する論理作業領域を決定し、前記論理作業領域から選択した共同作業者または別の論理作業領域から選択したアイドル状態の共同作業者を前記在庫作業ノードに割り当てるステップと
   をさらに備える、請求項2に記載の方法。
4. 前記共同作業者の歩行速度および/または前記ロボット走行ルートの属性に応じて、前記輸送ロボットの動的速度を決定するステップと、
   前記動的速度と前記ロボット走行ルートに応じて、前記輸送ロボットが前記在庫作業ノードまで走行するように制御するステップと、
   前記共同作業者が前記在庫作業ノードに到達するように、前記共同作業者走行ルートに応じて前記共同作業者にナビゲーション機能を提供するステップと
   をさらに備える、請求項1に記載の方法。
5. 在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得する前記ステップが、
   前記在庫作業要求に対応する商品SKUを取得するステップと、
   在庫格子保管場所リストに基づいて、前記商品SKUに対応する格子識別および格子位置を決定するステップと、
   前記格子位置に対応する前記在庫作業ノードを取得して、前記在庫作業要求に対応する宛先として前記在庫作業ノードを設定するステップと
   を備える、請求項1に記載の方法。
6. 前記ロボット走行ルートに従って交通スケジューリング情報を取得するステップと、
   前記交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて前記輸送ロボットをスケジューリングするステップと
   をさらに備える、請求項1に記載の方法。
7. 前記交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて前記輸送ロボットをスケジューリングする前記ステップが、
   輸送ロボットのバッファリング領域を設定し、前記輸送ロボットのバッファリング領域内に複数のバッファリング位置を設定するステップと、
   複数の輸送ロボットが同じ時間期間内に前記在庫作業ノードに到達する必要がある場合、現在、前記在庫作業ノードに到達することができないと決定された場合、前記輸送ロボットのバッファリング領域まで走行するように前記複数の輸送ロボットをスケジューリングするステップと、
   前記輸送ロボットのタスクの優先順位を決定し、前記タスクの優先順位に基づいてそれぞれ前記複数の輸送ロボットのバッファリング位置を決定し、パーキングのために対応するバッファリング位置まで走行するように前記複数の輸送ロボットをスケジューリングするステップと、
   前記在庫作業ノードに到達できると決定された場合、前記優先順位に基づいて、前記複数の輸送ロボットから選択された輸送ロボットを、前記在庫作業ノードまで走行するようにスケジューリングするステップと
   を備える、請求項6に記載の方法。
8. 前記輸送ロボットのタスクの優先順位を決定する前記ステップが、
   優先順位設定情報を取得し、前記優先順位設定情報に従って前記タスクの優先順位を決定するステップを備え、
   前記優先順位設定情報が、倉庫保管タスクの属性情報を備え、前記倉庫保管タスクの属性情報が、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、および顧客の種類のうちの少なくとも1つを備える、請求項7に記載の方法。
9. 前記輸送ロボットに設けられ、前記輸送ロボットのセンサデバイスによって収集された検出情報を取得するサブ制御デバイスをさらに備え、前記センサデバイスが、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備え、
   前記サブ制御デバイスが、前記検出情報および倉庫マップに基づいてポジショニング処理を実行し、ポジショニング情報および前記ロボット走行ルートに応じて前記輸送ロボットを前記在庫作業ノードに誘導する、請求項1に記載の方法。
10. 前記在庫作業ノードとグローバル位置座標との間に座標マッピングテーブルを確立する前記サブ制御デバイスと、
    前記座標マッピングテーブルを使用することによって前記在庫作業ノードのグローバル位置座標を取得し、前記グローバル位置座標に基づいてナビゲーションを実行する前記サブ制御デバイスと
    をさらに備える、請求項9に記載の方法。
11. 保管、補充、ピッキング、再チェック、梱包、または仕分けを備える前記在庫作業をさらに備える、請求項1から10のいずれか一項に記載の方法。
12. 在庫作業要求に対応する商品情報および保管場所を取得するように構成されたタスク分析ユニットと、
    前記保管場所に対応する在庫作業ノードを決定し、前記商品情報、前記保管場所、および前記在庫作業ノードに基づいて倉庫保管タスクを生成するように構成されたタスク生成モジュールと、
    輸送ロボットが前記倉庫保管タスクに基づいて前記在庫作業ノードに走行するように、前記倉庫保管タスクを実行する前記輸送ロボットを決定して、前記倉庫保管タスクを前記輸送ロボットに送信するように構成されたタスクディスパッチモジュールと、
    前記輸送ロボットに対応する共同作業者を決定することと、前記共同作業者が、共同作業指示情報に基づいて前記在庫作業ノードに到達し、在庫作業を完了する際に前記輸送ロボットと協働するように、前記共同作業者に前記共同作業指示情報を送信することとを行うように構成された協働処理モジュールであって、前記共同作業指示情報が輸送ロボット情報と倉庫保管タスクとを備える、協働処理モジュールと、
    前記在庫作業ノードを含むロボット走行ルートと、前記共同作業者が前記在庫作業ノードに到達するための共同作業者走行ルートとを生成するように構成されたパス生成モジュールと、
    前記輸送ロボットが前記ロボット走行ルートに基づいて前記在庫作業ノードに自動的に走行し、前記共同作業者が前記共同作業者走行ルートに基づいて前記在庫作業ノードに到達するように、前記ロボット走行ルートと前記共同作業者走行ルートをそれぞれ前記輸送ロボットと前記共同作業者に送信するように構成されたパス送信モジュールと、を備える、タスク管理および制御デバイスを備え、
    前記タスクディスパッチモジュールが、前記倉庫保管タスクに対応する前記ロボット走行ルートに応じて、ロボット走行ルートが部分的に重複する複数の倉庫保管タスクを1台の輸送ロボットに割り当てるように構成され、
    前記協働処理モジュールが、前記複数の倉庫保管タスクに対応する前記在庫作業ノードに基づいて、少なくとも1人の共同作業者を前記輸送ロボットに割り当てるように構成される、倉庫保管タスク処理システム。
13. 前記協働処理モジュールが、前記倉庫保管タスクに対応する前記在庫作業ノードに最も近い前記共同作業者を取得して、前記共同作業者を前記輸送ロボットに割り当て、前記倉庫保管タスクを完了するように構成され、
    前記倉庫保管タスクが、1つまたは複数の在庫作業ノードを備え、1人または複数の共同作業者が前記在庫作業ノードの各々に割り当てられる、請求項12に記載のシステム。
14. 前記協働処理モジュールが、倉庫を複数の論理作業領域に分割し、各論理作業領域内に少なくとも1人の共同作業者を構成することと、前記在庫作業ノードが属する論理作業領域を決定し、前記論理作業領域から選択した共同作業者または別の論理作業領域から選択したアイドル状態の共同作業者を前記在庫作業ノードに割り当てることとを行うように構成される、請求項13に記載のシステム。
15. 前記タスク管理および制御デバイスが、
    前記共同作業者の歩行速度および/または前記ロボット走行ルートの属性に応じて、前記輸送ロボットの動的速度を決定することと、前記動的速度と前記ロボット走行ルートに応じて、前記輸送ロボットが前記在庫作業ノードまで走行するように制御することと、前記共同作業者が前記在庫作業ノードに到達するように、前記共同作業者走行ルートに応じて前記共同作業者にナビゲーション機能を提供することとを行うように構成された走行制御モジュールをさらに備える、請求項12に記載のシステム。
16. 前記タスク分析ユニットが、前記在庫作業要求に対応する商品SKUを取得することと、在庫格子保管場所リストに基づいて、前記商品SKUに対応する格子識別および格子位置を決定することと、前記格子位置に対応する前記在庫作業ノードを取得して、前記在庫作業要求に対応する宛先として前記在庫作業ノードを設定することと
    を行うように構成される、請求項12に記載のシステム。
17. 前記ロボット走行ルートに従って交通スケジューリング情報を取得することと、前記交通スケジューリング情報およびスケジューリングルールに基づいて前記輸送ロボットをスケジューリングすることとを行うように構成された交通管理デバイスをさらに備える、請求項12に記載のシステム。
18. 交通管理デバイスが、
    輸送ロボットのバッファリング領域を設定し、前記輸送ロボットのバッファリング領域内に複数のバッファリング位置を設定するように構成されたバッファリング領域設定モジュールと、
    複数の輸送ロボットが同じ時間期間内に前記在庫作業ノードに到達する必要がある場合、現在、前記在庫作業ノードに到達することができないと決定された場合、前記輸送ロボットのバッファリング領域まで走行するように前記複数の輸送ロボットをスケジューリングすることと、前記輸送ロボットのタスクの優先順位を決定し、前記タスクの優先順位に基づいてそれぞれ前記複数の輸送ロボットのバッファリング位置を決定し、パーキングのために対応するバッファリング位置まで走行するように前記複数の輸送ロボットをスケジューリングすることとを行うように構成されたパーキング処理モジュールと、
    前記在庫作業ノードに到達できると決定された場合、前記優先順位に基づいて、前記複数の輸送ロボットから選択された輸送ロボットを、前記在庫作業ノードまで走行するようにスケジューリングするように構成された走行処理モジュールと
    を備える、請求項12に記載のシステム。
19. 前記パーキング処理モジュールが、優先順位設定情報を取得することと、前記優先順位設定情報に従って前記タスクの優先順位を決定することとを行うように構成され、
    前記優先順位設定情報が、倉庫保管タスクの属性情報を備え、前記倉庫保管タスクの属性情報が、注文の締切り時間、貨物の優先順位、商品の種類、および顧客の種類のうちの少なくとも1つを備える、請求項18に記載のシステム。
20. 前記輸送ロボットに設けられ、前記輸送ロボットのセンサデバイスによって収集された検出情報を取得することであって、前記センサデバイスが、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える、取得することと、前記検出情報および倉庫マップに基づいてポジショニング処理を実行し、ポジショニング情報および前記ロボット走行ルートに応じて前記輸送ロボットを前記在庫作業ノードに誘導することとを行うように構成されたサブ制御デバイスをさらに備える、請求項12に記載のシステム。
21. 前記在庫作業ノードとグローバル位置座標との間に座標マッピングテーブルを確立することと、前記座標マッピングテーブルを使用することによって前記在庫作業ノードのグローバル位置座標を取得することと、前記グローバル位置座標に基づいてナビゲーションを実行することとを行うようにさらに構成される前記サブ制御デバイスをさらに備える、請求項20に記載のシステム。
22. メモリと、前記メモリに結合されたプロセッサとを備え、前記プロセッサが、前記メモリに記憶された命令に基づいて、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法を実行するように構成される、倉庫保管タスク処理システム。
23. 請求項12から22のいずれか一項に記載の、輸送ロボットおよび倉庫保管タスク処理システムを備える、倉庫保管システム。
24. 前記輸送ロボットが、ホイールタイプのシャーシ、車載ディスプレイ画面、およびパレットを備え、前記パレットが、商品を積み込むための1つまたは複数の回転コンテナを運び、前記回転コンテナはピッキングされた商品を保管するために使用される、または、前記回転コンテナは補充される商品を積み込むために、もしくは他の動作の商品を運ぶために使用される、請求項23に記載のシステム。
25. 前記ホイールタイプのシャーシには、ステータス照明デバイス、オーディオデバイス、およびセンサユニットが装備されており、前記パレットには表示照明デバイスが装備されており、
    前記センサユニットが、慣性測定装置、測距センサ、および視覚センサのうちの少なくとも1つを備える、請求項24に記載のシステム。
26. プロセッサによって実行されると、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法を実行するコンピュータ命令が記憶された、コンピュータ可読ストレージ媒体。

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