KR101282354B1 - Parcel sorting system, context aware method for controling the system and recoding media saving computer program implelenting the method - Google Patents

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KR101282354B1
KR101282354B1 KR1020110064001A KR20110064001A KR101282354B1 KR 101282354 B1 KR101282354 B1 KR 101282354B1 KR 1020110064001 A KR1020110064001 A KR 1020110064001A KR 20110064001 A KR20110064001 A KR 20110064001A KR 101282354 B1 KR101282354 B1 KR 101282354B1
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Abstract

수작업으로 이루어지던 배송물 구분 작업을 로봇을 이용하여 자동화하기 위한 배송물 구분 시스템과, 그 시스템이 지능적으로 동작하도록 소정의 제어정보를 제공하는 상황 인지 방법이 제공된다. 배송물 구분 시스템은, 미리 입력된 배송주소와 지리정보를 이용하여 배송자별로 최적의 배송순서를 결정하는 배송순서생성기와, 배송물을 구분 장소로 이송하는 이송시스템과, 이송중인 배송물의 형상, 위치, 식별자를 포함하는 상황정보를 인식하는 센서시스템과, 상기 상황정보를 분석하여 상기 배송물의 픽업정보를 생성하고, 상기 배송순서를 참고하여 상기 픽업된 배송물의 드롭정보를 생성하는 상황인지시스템과, 상기 픽업정보에 따라 로봇이 상기 배송물을 정확히 픽업하도록 제어하고, 상기 드롭정보에 따라 상기 로봇이 상기 픽업된 배송물을 배송자별로 미리 정해진 구역에 내려놓도록 제어하는 로봇시스템을 포함하여 이루어진다. There is provided a shipment classification system for automating a shipment classification task which has been manually performed by using a robot, and a situation recognition method for providing predetermined control information so that the system operates intelligently. The shipment classification system includes a delivery sequence generator for determining an optimal delivery order for each shipper using a pre-entered delivery address and geographic information, a transfer system for transferring shipments to a classification place, a shape of a shipment being transferred, A sensor system for recognizing situation information including a location and an identifier, a situation recognition system for analyzing the situation information to generate pickup information of the shipment, and generating drop information of the picked-up shipment with reference to the delivery order; And a robot system controlling the robot to pick up the shipment correctly according to the pickup information, and controlling the robot to drop the picked up shipment in a predetermined area for each shipper according to the drop information. .

Figure R1020110064001
Figure R1020110064001

Description

배송물 구분 시스템, 그 시스템의 제어를 위한 상황 인지 방법 및 그 방법을 구현한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체{PARCEL SORTING SYSTEM, CONTEXT AWARE METHOD FOR CONTROLING THE SYSTEM AND RECODING MEDIA SAVING COMPUTER PROGRAM IMPLELENTING THE METHOD}PARAMETER SORTING SYSTEM, CONTEXT AWARE METHOD FOR CONTROLING THE SYSTEM AND RECODING MEDIA SAVING COMPUTER PROGRAM IMPLELENTING THE METHOD}

본 발명은 배송물 구분 로봇이 컨베이어 벨트로 이송되는 배송물을 정확하게 픽업하여 미리 정해진 조건에 의해 구분하는 배송물 구분 시스템과, 정확한 구분이 수행될 수 있도록 배송물의 외형, 무게, 포장 상태, 컨베이어 벨트 위의 배치 양상 등의 상황을 인지하여 배송물 구분 시스템에 제공하는 방법 및 그 방법을 구현한 프로그램을 저장하는 기록매체에 관한 것이다.The present invention provides a shipment classification system in which a shipment classification robot accurately picks up shipments transferred to a conveyor belt and divides the shipments according to predetermined conditions, and the appearance, weight, packing state, and conveyor belt of the shipment so that accurate classification can be performed. The present invention relates to a method for providing a delivery classification system by recognizing a situation such as an arrangement, and a recording medium for storing a program implementing the method.

본 발명은 지식경제부 및 대덕연구개발특구지원본부의 대덕특구전략산업R&D사업의 일환으로 수행한 “소포 배달구분용 스마트 로봇 매니퓰레이터 개발” 연구의 소과제로부터 도출된 것이다. (소과제명 : 영상 및 디지털 신호 기반 로봇 제어 상황인지 시스템 개발)The present invention is derived from the subject of the research "Development of Smart Robot Manipulator for Parcel Delivery Classification" conducted by the Ministry of Knowledge Economy and Daedeok Special Zone Support Center of Daedeok Special Zone. (Subject name: Development of robot control situational awareness system based on image and digital signal)

대중적으로 가장 많이 이용되는 물류 수단으로 소포 서비스를 들 수 있다. 소포 서비스는 비교적 작은 크기의 물건을 배송해 주는 서비스를 가리키며 다른 용어로 택배라 불리기도 한다.A parcel service is the most popular means of logistics. Parcel service refers to a service that delivers a relatively small size of goods and is sometimes referred to as courier.

배송 요청이 접수된 소포들은 일정한 장소에 집결된 후 둘 이상의 과정들을 거쳐 각 담당구역별 집배원에게 배분되는데 구체적으로는 크게 행선지 거점별 구분 과정과 고객 주소지별 구분 과정으로 나누어볼 수 있다. Parcels that have received a request for delivery are collected in a certain place and distributed to delivery agents in each area through two or more processes. Specifically, the parcels can be divided into the process of classification by destination and customer address.

거점별 구분 작업은 배송할 거점이 위치한 지역별로 소포를 구분하는 것으로서 우편 집중국 등의 대형 물류 센터에서 자동 구분기를 이용하여 기계적으로 처리되고 있으나, 고객 주소지별 구분 작업은 신속한 배송을 위해 배송물을 고객 주소지의 방문 순서에 맞게 배송 차량에 실어야 하므로 지역 우체국 등의 현지 배송센터에서 집배원들에 의해 수작업으로 처리되고 있는 실정이다.The sorting operation by base is to sort the parcels by the area where the delivery point is located.It is processed mechanically by using the automatic sorting machine in large distribution centers such as postal central offices. Since they have to be loaded on delivery vehicles in order for the address to be visited, they are handled manually by the couriers at local delivery centers such as local post offices.

수작업 중심으로 이루어지는 소포 구분 작업은 우체국이나 배송센터에 도착한 소포에 대하여 집배원별로 구분하는 1차 구분 작업과, 집배원에게 할당된 배송구역 안에서의 배송순서별로 구분하는 2차 구분 작업으로 구성된다.Parcel sorting work consisting of manual work consists of the first sorting work to classify parcels arriving at the post office or delivery center by the courier, and the second sorting work to sort by the order of delivery in the delivery area assigned to the courier.

이러한 집배원별 및 배송순서별 소포 배송 구분은 수작업 처리를 위해 우체국이나 배송센터에 넓은 공간을 필요로 하는데 주로 도심에 위치한 배송센터의 특성상 부동산 임대 비용이 증가하는 문제가 있고, 소포의 부피 및 무게로 인해 수작업 과정에서 과도한 노동력이 소모되거나 근골격계 질환으로 인한 산업재해로 예상치 못한 사회적 비용이 발생하는 문제가 있으므로 자동화를 통한 작업 환경의 개선이 필요한 상황이다.This parcel delivery classification according to the deliveryman and delivery order requires a large space at the post office or delivery center for manual processing, and mainly due to the characteristics of the delivery center located in the city, there is a problem of increasing the rental cost of real estate, and due to the volume and weight of the parcel. There is a problem that an unexpected social cost is incurred due to excessive labor or manual industrial accidents due to musculoskeletal diseases. Therefore, it is necessary to improve the working environment through automation.

또한, 주소지별 배송 구분 작업에 통상 2~3시간이 소요되는데 하루 4,000여 개의 소포를 배송해야 하는 일반적인 배송센터나 우체국이 입장에서는 이러한 배송 구분 시간을 단축함으로써 고객에게 보다 빠른 배송 서비스를 제공하는 것은 고객 만족을 위해 달성해야 할 중요한 과제이기도 하다.In addition, it usually takes two to three hours to separate delivery by address, but for a general distribution center or post office that needs to deliver more than 4,000 parcels a day, it is possible to reduce the delivery time to provide customers with faster delivery service. It is also an important task to be achieved for customer satisfaction.

본 발명의 실시예들이 해결하고자 하는 과제는, 수작업으로 이루어지던 배송물 구분 작업을 로봇을 이용하여 자동화하기 위한 배송물 구분 시스템에서, 사전에 프로그램되어 있는 대로 단순 반복 동작하는 구분 로봇에게 배송물의 상황에 맞게 능동적으로 동작하도록 지능을 부여하기 위한 방안을 제시하는 것이다.The problem to be solved by the embodiments of the present invention, in the shipment classification system for automating the shipment sorting work that was made by hand using a robot, the situation of the shipment to the classification robot that operates simple repetition as previously programmed It is to suggest a way to give intelligence to operate actively according to the system.

즉, 일반적인 산업용 로봇 매니퓰레이터는 사전에 계획된 프로그램대로만 동작하기 때문에 다양한 형태와 무게의 소포를 집어서 특별한 순서대로 구분하는데 이용할 수 없다. 현재 물류 산업에 사용되는 로봇 매니퓰레이터는 이러한 제한 요인으로 동일한 형태의 박스나 소형 팔렛트 만을 작업 대상으로 한다. 물류 분야에서 기존 로봇 매니퓰레이터의 한계를 극복, 개선하기 위해서는 소포의 상황인 형태, 무게, 위치 등을 실시간으로 분석해서 로봇 매니퓰레이터에게 주어진 상황에 적절하게 동작할 수 있는 제어 명령을 수시로 바꿔 주는 방안이 필요하다.In other words, the general industrial robot manipulator operates only according to a pre-planned program, and thus cannot be used to pick up parcels of various shapes and weights and distinguish them in a special order. Robot manipulators currently used in the logistics industry are limited to this type of box or small pallets. In order to overcome and improve the limitations of the existing robot manipulators in the logistics field, it is necessary to analyze the form, weight, and position of the parcels in real time and change the control commands that can operate appropriately in the given situation to the robot manipulators. Do.

위의 과제를 해결하기 위해 본 발명은, 미리 입력된 배송주소와 지리정보를 이용하여 배송자별로 최적의 배송순서를 결정하는 배송순서생성기;와, 배송물을 구분 장소로 이송하는 이송시스템;과, 이송중인 배송물의 형상, 위치, 식별자를 포함하는 상황정보를 인식하는 센서시스템;과, 상기 상황정보를 분석하여 상기 배송물의 픽업정보를 생성하고, 상기 배송순서를 참고하여 상기 픽업된 배송물의 드롭정보를 생성하는 상황인지시스템;과, 상기 픽업정보에 따라 로봇이 상기 배송물을 정확히 픽업하도록 제어하고, 상기 드롭정보에 따라 상기 로봇이 상기 픽업된 배송물을 배송자별로 미리 정해진 구역에 내려놓도록 제어하는 로봇시스템을 포함하는 배송물 구분 시스템을 일 실시예로 제안한다.In order to solve the above problems, the present invention, a shipping order generator for determining the optimal shipping order for each shipper using a shipping address and geographic information entered in advance; and a transfer system for transferring the shipment to a separate place; And A sensor system for recognizing situation information including a shape, a position, and an identifier of a shipment being transported; and analyzing the situation information to generate pickup information of the shipment, and dropping the pickup shipment by referring to the delivery procedure. A system for generating information; and controlling the robot to pick up the shipment correctly according to the pickup information, and placing the picked up shipment in a predetermined area for each shipper according to the drop information. In one embodiment, a system for sorting a shipment including a robot system for controlling the system is provided.

상기 상황인지시스템은, 상기 센서시스템으로부터 상황정보를 수신하는 상황정보수집기와, 수신된 상황정보를 픽업정보 생성을 위해 처리 가능한 데이터 형태로 변환하는 상황정보처리기와, 변환된 데이터를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 픽업정보를 생성하는 정보생성기를 포함하는 픽업정보생성기;와 상기 상황정보에 포함된 배송물의 식별자를 전산망으로 연결된 배송정보 DB에 쿼리하여 배송주소를 알아내는 배송주소생성기; 및 상기 배송주소생성기로부터 배송주소를 수신하고 상기 배송순서생성기로부터 배송순서를 수신하는 배송정보수집기와, 수신된 배송주소 및 배송순서를 참고하여 드롭위치를 결정하는 정보생성기를 포함하는 드롭정보생성기를 포함한다.The situation recognition system includes a situation information collector for receiving situation information from the sensor system, a situation information processor for converting the received situation information into a processable data form for generating pickup information, and whether the converted data is a predetermined situation. A pickup information generator including an information generator for generating pickup information by substituting an algorithm; and a shipping address generator for obtaining a shipping address by querying a shipping information DB connected to a computer network by using an identifier of a shipment included in the situation information; And a drop information generator for receiving a delivery address from the delivery address generator and receiving a delivery order from the delivery order generator, and an information generator for determining a drop location with reference to the received delivery address and delivery order. Include.

상기 픽업정보생성기의 정보생성기는, 상기 상황정보에 포함된 배송물의 형상 및 위치를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 바닥면으로부터의 높이, 배송물 상면의 기울기, 픽업 압력 중 적어도 하나를 포함하는 픽업정보를 생성한다.The information generator of the pickup information generator includes at least one of a height from a bottom surface, an inclination of the top surface of a shipment, and a pickup pressure by substituting a shape and a position of a shipment included in the situation information into a predetermined situation recognition algorithm. Generate information.

상기 픽업정보생성기의 정보생성기는, 상기 상황정보에 배송물 상면의 복합 기울기 및 품목정보 중 적어도 하나를 포함하는 부가 정보가 더 포함된 경우, 상기 부가 정보와 패턴이 유사한 룰 모델(rule model)을 검색하고, 검색된 룰 모델에 지정된 배송물의 상면 재질, 복합 기울기, 무게중심 중 적어도 하나를 상기 픽업정보에 추가한다.The information generator of the pickup information generator, when the situation information further includes additional information including at least one of the composite slope and the item information of the upper surface of the shipment, a rule model (rule model) similar in pattern to the additional information; Search, and add at least one of a top surface material, a compound tilt, and a center of gravity of the shipment specified in the found rule model to the pickup information.

상기 로봇시스템이 복수의 로봇을 포함할 때, 상기 상황인지시스템은, 상기 배송주소생성기 또는 상기 배송정보수집기로부터 배송주소를 제공받고, 미리 저장된 배송주소/로봇 매핑 정보를 조회하여 상기 배송주소에 대응하는 로봇을 조회한 후, 조회된 로봇의 식별자가 포함된 로봇할당정보를 생성하고, 생성된 로봇할당정보를 상기 로봇시스템에 제공하는 로봇할당정보생성기를 더 포함할 수 있다.When the robot system includes a plurality of robots, the situation awareness system receives a shipping address from the shipping address generator or the shipping information collector, and queries the shipping address / robot mapping information stored in advance to correspond to the shipping address. After querying the robot, the robot assignment information generator may be further configured to generate robot assignment information including the inquired identifier of the robot and provide the generated robot assignment information to the robot system.

상기 이송시스템이 상기 센서시스템을 지나 각 로봇으로 분기되는 구조로 이루어질 때, 상기 로봇할당정보생성기는 상기 로봇할당정보에 소정의 분기제어정보가 더 포함된 컨베이어 스위칭 제어정보를 상기 이송시스템에 제공할 수 있다.When the transfer system is configured to branch to each robot after passing through the sensor system, the robot assignment information generator may provide the transfer system with conveyor switching control information further including branch control information in the robot assignment information. Can be.

본 발명의 다른 실시예는, 센서시스템, 상황인지시스템, 이송시스템 및 로봇시스템을 포함하는 배송물 구분 시스템의 제어를 위한 상기 상황인지시스템의 상황 인지 방법에 관한 것으로서, 상기 센서시스템으로부터 배송물의 상황정보를 수신하는 단계; 상기 상황정보를 픽업정보 생성을 위해 처리 가능한 데이터 형태로 변환하는 단계와, 변환된 데이터를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 픽업정보를 생성하는 단계를 포함하는 픽업정보 생성단계;와, 상기 상황정보에 포함된 배송물의 식별자를 전산망으로 연결된 배송정보 DB에 쿼리하여 배송주소를 알아내는 배송주소 생성단계; 및 미리 입력된 배송주소와 지리정보를 이용하여 결정된 배송자별 배송순서와 상기 생성된 배송주소를 참고하여 드롭위치를 결정하는 단계를 포함하는 드롭정보 생성단계를 포함한다.Another embodiment of the present invention relates to a situation recognition method of the situation recognition system for controlling a shipment classification system including a sensor system, a situation awareness system, a transport system, and a robot system, wherein the situation of a shipment from the sensor system is provided. Receiving information; A pickup information generation step comprising converting the situation information into a form of data which can be processed for generating pickup information, and generating pickup information by substituting the converted data into a predetermined situation recognition algorithm; and the situation information A shipping address generation step of finding a shipping address by querying a shipping information DB connected to a computer network by using an identifier of a shipment included in the computer network; And a drop information generation step including determining a drop position by referring to a delivery order for each shipper determined using a previously inputted shipping address and geographic information and the generated shipping address.

상기 픽업정보 생성단계는, 상기 상황정보에 포함된 배송물의 형상 및 위치를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하는 단계; 및 상기 상황인지 알고리즘의 실행으로 바닥면으로부터의 높이, 배송물 상면의 기울기, 픽업 압력 중 적어도 하나를 포함하는 픽업정보를 생성하는 단계를 포함한다.The pickup information generating step may include: substituting a shape and a position of a shipment included in the situation information into a predetermined situation recognition algorithm; And generating pickup information including at least one of a height from a bottom surface, an inclination of an upper surface of a shipment, and a pickup pressure by executing the situation awareness algorithm.

상기 픽업정보 생성단계는, 상기 상황정보에 배송물 상면의 복합 기울기 및 품목정보 중 적어도 하나를 포함하는 부가 정보가 더 포함된 경우, 상기 부가 정보와 패턴이 유사한 룰 모델(rule model)을 검색하는 단계;와, 검색된 룰 모델에 지정된 배송물의 상면 재질, 복합 기울기, 무게중심 중 적어도 하나를 상기 픽업정보에 추가하는 단계를 더 포함할 수 있다.The pickup information generation step, when the situation information further includes additional information including at least one of the complex slope and item information of the upper surface of the shipment, searching for a rule model (rule model) similar in pattern to the additional information And adding at least one of a top surface material, a compound slope, and a center of gravity of the shipment specified in the searched rule model to the pickup information.

상기 로봇시스템이 복수의 로봇을 포함할 때, 미리 저장된 배송주소/로봇 매핑 정보를 조회하여 상기 생성된 배송주소에 대응하는 로봇을 조회하는 단계와, 조회된 로봇의 식별자가 포함된 로봇할당정보를 생성하는 단계와, 생성된 로봇할당정보를 상기 로봇시스템에 제공하는 단계를 포함하는 로봇할당정보 생성 단계를 더 포함할 수 있다.When the robot system includes a plurality of robots, inquiring of the pre-stored shipping address / robot mapping information to query the robot corresponding to the generated shipping address, and the robot assignment information including the identifier of the inquiry robot The method may further include generating robot assignment information, the method comprising providing the generated robot assignment information to the robot system.

상기 이송시스템이 상기 센서시스템을 지나 각 로봇으로 분기되는 구조로 이루어질 때, 상기 로봇할당정보 생성 단계는, 상기 로봇할당정보에 소정의 분기제어정보가 더 포함된 컨베이어 스위칭 제어정보를 상기 이송시스템에 제공하는 단계를 포함할 수 있다.When the transfer system is configured to branch to each robot after passing through the sensor system, the robot assignment information generating step may include conveyor switching control information including the branch control information in the robot assignment information to the transfer system. Providing a step may include.

상기의 실시예들에 있어서, 상기 드롭위치는, 로봇 주변의 위치 좌표 및 로봇 주변의 위치별로 미리 인덱스가 부여된 배송구분상자들의 인덱스 번호 중 하나일 수 있다.In the above embodiments, the drop location may be one of the index number of the delivery classification boxes that are pre-indexed by the position coordinates around the robot and the position around the robot.

또한, 상황인지시스템의 상황 인지 방법은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.In addition, the context awareness method of the context awareness system may be implemented as a software program and stored in a computer-readable recording medium.

본 발명에 따르면, 소포 집배원이 배송센터나 우체국에서 넓은 공간을 이용하여 수작업으로 처리하던 소포 배송순서 구분을 로봇 매니퓰레이터를 이용하여 자동으로 구분할 수 있기 때문에, 배송센터나 우체국의 작업 공간 소요 면적을 줄일 수 있고, 집배원의 경험적 지식이 필요하지 않다. 또한, 소포의 큰 부피 및 무게로 인한 수작업 과정에서의 과도한 노동력 소모를 줄일 수 있고, 근골격계 질환 등 산업재해 발생을 예방할 수 있으며, 무엇보다도 배송구분 인건비와 작업 시간을 줄일 수 있는 효과가 있다.According to the present invention, since the parcel forwarder can automatically classify the parcel delivery order classified manually by using a large space in a delivery center or a post office, a robot manipulator can reduce the work space required by the parcel delivery center or a post office. Can, and do not need the empirical knowledge of the deliveryman. In addition, it is possible to reduce the excessive labor consumption in the manual process due to the large volume and weight of the parcel, to prevent the occurrence of industrial accidents, such as musculoskeletal diseases, and above all, there is an effect that can reduce the labor costs and work time of delivery classification.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상황인지시스템이 적용된 소포 구분 시스템의 개략적인 구성을 도시한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배송물 구분 시스템의 구성을 보다 상세히 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법 및 그 방법을 이용한 배송물 구분 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 픽업정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 로봇할당정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 드롭정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇별로 할당된 배송구분상자의 배치 예시도이다.
1 shows a schematic configuration of a parcel classification system to which a situational awareness system according to an embodiment of the present invention is applied.
Figure 2 is a block diagram showing in more detail the configuration of the shipment classification system according to an embodiment of the present invention.
3 is a flowchart illustrating a situation recognition method according to an embodiment of the present invention and a method of classifying a shipment using the method.
4 is a flowchart illustrating a generation process of pickup information, in particular, in a situation recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating in detail a process of generating robot assignment information in the situation recognition method according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating in detail a process of generating drop information in the situation recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention.
7 is a diagram illustrating an arrangement of delivery distribution boxes assigned to each robot according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예들에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서는 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분을 생략하였으며 명세서 전체를 통하여 동일한 부분에 대해서는 동일한 도면 부호를 사용한다. 또한, 명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다.DETAILED DESCRIPTION Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art may easily implement the present invention. The present invention may be embodied in many different forms and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, the same reference numerals are used to denote the same parts throughout the specification. In addition, when any part of the specification is to "include" any component, which means that it may further include other components, except to exclude other components unless otherwise stated.

명세서 전체에서 '배송물'이라 함은 우체국이나 택배회사를 통해 배송되는 소포나 택배물을 가리키지만 반드시 이에 한정하는 것은 아니며, 소정의 이송시스템을 통해 이동하면서 로봇 매니퓰레이터로 픽업이 가능한 크기 및 무게를 가지는 물품이라면 어느 것이라도 상기 배송물에 해당될 수 있다.Throughout the specification, the term 'delivery' refers to a parcel or a parcel delivered through a post office or a parcel delivery company, but is not necessarily limited thereto. The size and weight of the parcel may be picked up by a robot manipulator while moving through a predetermined transport system. Any item that has the article may correspond to the shipment.

명세서 전체에서 '배송물 구분 로봇'이라 함은 제공된 배송물을 픽업하여 미리 지정된 지점에 옮겨 놓는 역할을 수행하는 기계 수단을 통칭하는 것으로서, 다관절을 가지는 로봇 매니퓰레이터나 인간형의 휴머노이드 또는 직각좌표로봇 등의 모습으로 구체화될 수 있다.Throughout the specification, the term "delivery classification robot" refers to a mechanical means that picks up a provided shipment and transfers it to a predetermined point. A robot manipulator having a multi-joint, a humanoid humanoid or a rectangular coordinate robot, etc. It can be embodied in the form of.

명세서 전체에서 '기록매체'라 함은 비휘발성의 메모리를 통칭하는 것으로서 데이터 CD, USB 메모리, 메모리 스틱, 메모리 카드 등의 포터블 메모리(portable memory)와, 하드 디스크, 플로피 디스크, 정적 메모리(static memory, SRAM) 등의 넌 포터블 메모리(non-portable memory)를 포함한다.Throughout the specification, the term 'recording medium' refers to a nonvolatile memory, and includes a portable memory such as a data CD, a USB memory, a memory stick, a memory card, a hard disk, a floppy disk, and a static memory. Non-portable memory (SRAM).

이하의 실시예에서는 이해를 돕기 위해 배송물의 구체적인 예로 소포를 상정하고 배송물 구분 로봇으로는 로봇 매니퓰레이터를 상정하여 설명한다.In the following embodiments, a parcel is assumed as a specific example of a shipment to aid understanding, and a robot manipulator is described as a shipment classification robot.

광역별로 구분되어 도착한 소포를 다시 세부 권역별 담당 집배원들에게 구분해 주기 위해 로봇 매니퓰레이터를 활용할 수 있다. 로봇 매니퓰레이터는 택배회사의 지역 배송센터나 지역 우체국과 같은 한정된 공간에서 소포의 구분 작업을 자동화하기 위한 매우 효과적인 수단이 될 수 있다. 로봇 매니퓰레이터는 1) 비교적 좁은 공간 내에서도 2) 수작업에 비해 매우 빠른 속도로 3) 정확하게 소포 구분 작업을 수행할 수 있으며, 유사한 이유로 이미 자동차 산업이나 전자 산업 등 다양한 산업 현장에서 빠르고 정확한 물류 이송을 위해 로봇 매니퓰레이터가 사용되고 있다.Robotic manipulators can be used to classify parcels that arrive in a separate area to the couriers in detail. Robot manipulators can be a very effective means of automating parcel sorting operations in confined spaces, such as a courier's regional delivery center or local post office. The robot manipulator can be used to: 1) work in a relatively narrow space, 2) at a very high speed compared to manual work, 3) to accurately classify parcels, and for similar reasons, robots for fast and accurate logistics transfer in various industrial sites such as the automotive industry and the electronics industry. Manipulator is being used.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상황인지시스템이 적용된 소포 구분 시스템의 개략적인 구성을 도시한다.1 shows a schematic configuration of a parcel classification system to which a situational awareness system according to an embodiment of the present invention is applied.

도 1에 도시된 바와 같이, 소포 구분 시스템은 센서시스템(100), 배송순서생성기(200), 상황인지시스템(300), 이송시스템(400), 로봇시스템(500)을 포함한다.As shown in FIG. 1, the parcel separation system includes a sensor system 100, a delivery order generator 200, a situation recognition system 300, a transfer system 400, and a robot system 500.

센서시스템(100)은 소포의 부피, 형상, 위치, 포장 상태, 무게, 배송정보 중 적어도 하나를 포함하는 상황정보를 인식하여 상황인지시스템(300)에 전송한다. 이를 위해 센서시스템(100)은 소포로부터 소정의 정보를 감지해내기 위한 적어도 하나의 센서(도면에 미도시)와, 감지한 정보를 상황인지시스템(300)에 전송하기 위한 통신 인터페이스(도면에 미도시)를 구비한다.The sensor system 100 recognizes the situation information including at least one of a volume, a shape, a position, a packaging state, a weight, and delivery information of the parcel, and transmits the situation information to the situation recognition system 300. To this end, the sensor system 100 includes at least one sensor (not shown in the figure) for detecting predetermined information from the parcel, and a communication interface (not shown in the figure) for transmitting the detected information to the situation awareness system 300. C).

소포의 형상이나 부피를 인식하기 위한 센서로 라인 스캐너 또는 3차원 스캐너가 사용될 수 있다. 또한 소포의 이송시스템 위의 위치나 포장 상태를 인식하기 위한 센서로 디지털 카메라가 사용될 수 있다. 또한 소포의 무게를 인식하기 위한 센서로 중력 센서가 사용될 수 있다. A line scanner or three-dimensional scanner may be used as a sensor for recognizing the shape or volume of the parcel. In addition, a digital camera can be used as a sensor for recognizing the position or packaging status of the parcel delivery system. In addition, a gravity sensor may be used as a sensor for recognizing the weight of the parcel.

아울러, 소포의 식별자, 소포의 내용물, 내용물의 무게, 배송자(from) 주소, 배송지(to) 주소, 우편번호, 보내는 사람, 받는 사람 중 적어도 하나를 포함하는 배송정보가 바코드나 알에프아이디(RFID)에 화체되어 있고, 그러한 바코드나 RFID가 소포에 부착되어 있다면 바코드 스캐너나 RFID 리더가 상기 센서로 사용될 수 있다. 여기서 바코드라 함은 기하학적 이미지에 소정의 정보를 매칭시킨 이미지 기반의 정보전달수단을 가리키는 것으로서 선형 바코드, 3차원 바코드, QR코드 등을 포함하는 개념이다.In addition, the delivery information including at least one of the identifier of the parcel, the contents of the parcel, the weight of the parcel, the shipper address from the address, the postal address, the postal code, the sender, and the recipient may include a barcode or an RFID. If a barcode or RFID is attached to the parcel, a barcode scanner or an RFID reader can be used as the sensor. Here, the barcode refers to an image-based information transfer means that matches predetermined information with a geometric image, and includes a barcode, a three-dimensional barcode, and a QR code.

배송순서생성기(200)는 최초에 소포 발송을 접수받을 때 접수자 단말기(10)를 통해 저장된 배송정보 DB(20)의 배송주소와, 미리 구축된 지리정보시스템(30)의 지리정보를 이용하여 집배원별로 할당된 소포의 배송경로와 배송순서를 결정한다. 접수자의 단말기(10)에 입력된 배송주소는 배송순서생성기(200)에 실시간으로(realtime) 전송되거나 일정 시간 단위의 배치(batch) 방식으로 제공될 수 있다.The delivery order generator 200 initially uses a delivery address of the delivery information DB 20 stored through the acceptor terminal 10 and the geographical information of the pre-established geographic information system 30 when receiving the parcel shipment. Determines the delivery route and delivery order of the parcels allocated to each parcel. The delivery address input to the acceptor's terminal 10 may be transmitted to the delivery order generator 200 in real time or may be provided in a batch manner.

배송순서생성기(200)는 배송해야 할 소포들의 배송주소를 접수자 단말기(10) 또는 배송정보 DB(20)로부터 제공받고 지리정보시스템(30)으로부터 관할 지역의 지리정보를 제공받기 위한 통신모듈(도면에 미도시)과, 제공받은 배송정보와 지리정보에 소정의 알고리즘을 적용하여 최적의 배송경로 및 배송순서를 생성하는 경로산출모듈(도면에 미도시)을 포함한다. 또한 배송순서생성기(200)의 통신모듈은 상기 생성된 배송경로 및 배송순서를 상황인지시스템(300)에 제공한다.The delivery sequence generator 200 is provided with a delivery address of the parcels to be delivered from the receiver terminal 10 or the delivery information DB 20 and a communication module for receiving geographic information of the jurisdiction from the geographic information system 30 (drawings). And a route calculation module (not shown) for generating an optimal delivery route and delivery order by applying a predetermined algorithm to the provided delivery information and geographic information. In addition, the communication module of the delivery order generator 200 provides the generated delivery path and delivery order to the situation recognition system 300.

상황인지시스템(300)은 소포의 상황정보를 이용하여 로봇 매니퓰레이터의 픽업(pick-up)과 드롭(drop)을 제어하기 위한 기초 데이터를 생성하고, 생성된 각 정보를 로봇시스템(500)에 전송한다. 본 발명의 배송물 구분 시스템이 복수의 로봇 매니퓰레이터를 포함할 때, 이송시스템(400)은 센서시스템(100)을 지나 각 로봇 매니퓰레이터로 분기되는 구조로 이루어질 수 있다. 이 경우, 상황인지시스템(300)은 소포의 상황정보를 이용하여 이송시스템(400)의 분기 제어를 위한 기초 데이터를 더 생성할 수 있다.The situation recognition system 300 generates basic data for controlling pick-up and drop of the robot manipulator using the situation information of the parcel, and transmits each generated information to the robot system 500. do. When the shipment classification system of the present invention includes a plurality of robotic manipulators, the transport system 400 may be configured to branch to each robotic manipulator through the sensor system 100. In this case, the situation recognition system 300 may further generate basic data for branch control of the transport system 400 using the situation information of the parcel.

이송시스템(400)은 소포를 집하 지점에서 로봇 매니퓰레이터가 위치한 구분 지점으로 이동시키는 역할을 담당한다. 구체적으로, 이송시스템(400)은 컨베이어 벨트나 컨베이어 롤러 등의 이송수단(도면에 미도시)과, 이송수단에 구동력을 인가하기 위한 구동수단(도면에 미도시), 구동수단을 제어하는 이송제어부(도면에 미도시)를 포함한다. 만약 로봇 매니퓰레이터가 복수로 배치될 경우 상기 이송수단과 상기 구동수단은 이동 중인 소포가 특정 지점에 이르러 미리 배정된 로봇 매니퓰레이터로 분기되도록 구성될 수도 있다. 여기서 상기 이송제어부는 상황인지시스템(300)이 제공한 분기 정보에 따라 특정 소포가 특정 로봇 매니퓰레이터로 이송되도록 상기 이송수단 및 구동수단을 제어한다.The transport system 400 is responsible for moving the parcel from the collection point to the division point where the robot manipulator is located. Specifically, the transfer system 400 includes a transfer means (not shown) such as a conveyor belt or a conveyor roller, a drive means (not shown) for applying a driving force to the transfer means, and a transfer control unit for controlling the drive means. (Not shown in the drawings). If a plurality of robot manipulators are arranged, the conveying means and the driving means may be configured such that the parcel being moved reaches a specific point and branches into a pre-assigned robot manipulator. Here, the transfer control unit controls the transfer means and the driving means so that a specific parcel is transferred to a specific robot manipulator according to the branch information provided by the situation awareness system 300.

로봇시스템(500)은 적어도 하나의 로봇 매니퓰레이터(도면에 미도시)와 각 로봇 매니퓰레이터를 제어하는 로봇제어센터(도면에 미도시)를 포함한다. 로봇제어센터는 상황인지시스템(300)으로부터 특정 로봇 매니퓰레이터의 픽업정보 및 드롭정보를 수신하고, 수신된 픽업정보 및 드롭정보를 참고하여 구체적인 동작 제어 신호를 해당 로봇 매니퓰레이터에 송신한다.The robot system 500 includes at least one robot manipulator (not shown) and a robot control center (not shown) for controlling each robot manipulator. The robot control center receives pick-up information and drop information of a specific robot manipulator from the situation awareness system 300, and transmits specific motion control signals to the robot manipulator with reference to the received pick-up information and drop information.

로봇 매니퓰레이터는 적어도 하나의 관절(도면에 미도시), 회전수단(도면에 미도시) 및 픽업 수단(도면에 미도시)을 포함한다. 로봇 매니퓰레이터는 상황인지시스템(300)의 픽업정보 및 드롭정보에 따라 소포를 정확히 픽업하고 정해진 적재 지점에 정확히 내려놓는다. 상기 픽업 수단은 다른 말로 'End-Effect'라 불리기도 한다. The robot manipulator comprises at least one joint (not shown), a rotating means (not shown) and a pickup means (not shown). The robot manipulator picks up the parcel correctly according to the pick-up information and the drop information of the situation awareness system 300, and correctly drops it at a predetermined loading point. The pickup means is also called 'End-Effect' in other words.

로봇 매니퓰레이터는 소포를 픽업하기 위해 다양한 방식의 픽업 수단을 구비할 수 있다. 예를 들어, 소포의 좌우를 가압하여 집어올리는 제1방식, 컴프레셔를 통해 소포의 표면을 흡착하여 집어올리는 제2방식, 소포의 저면에 떠받침 수단을 삽입한 후 들어올리는 제3방식 중 어느 하나를 사용하거나 둘 이상을 복합적으로 사용할 수 있다. 제1방식의 경우 소포의 측면을 정확하게 가압하기 위해 소포가 이송수단에 어떤 자세로 놓여져 있는지를 매니퓰레이터가 정확히 파악할 필요가 있다. 또한 제2방식의 경우 흡착 방식으로 들어올릴 수 있는 소포의 무게 및 포장 형태는 제한적이므로 픽업에 실패하는 일이 없도록 소포의 무게, 포장 형태(예를 들면 비닐 포장), 내용물 등에 관한 정확한 정보가 매니퓰레이터에 전달되어야 한다. 마찬가지로 제3방식의 경우에도 소포의 저면에 떠받침판을 정확하게 삽입하기 위해 소포의 정확한 배치 상황을 매니퓰레이터가 알아야 한다. 결국 로봇 매니퓰레이터의 정확한 픽업 동작을 위해서는 이전 단계에서 상황인지시스템이 소포의 이송 상황을 정확하게 감지하여 최적의 픽업정보를 생성해 내야 한다는 것을 알 수 있다. 천차만별의 소포에 대하여 최적의 픽업정보 및 드롭정보가 생성되고 그에 따라 각 소포의 특성에 맞는 최적의 픽업 동작 및 드롭 동작이 수행된다는 점에서 본 발명의 배송물 구분 시스템은 지능형 스마트 구분 시스템이라 볼 수 있다.The robot manipulator may be provided with various means of pickup means for picking up parcels. For example, any one of the first method of pressing up the left and right of the parcel, the second method of adsorbing and picking up the surface of the parcel through the compressor, the third method of lifting after inserting the support means on the bottom of the parcel You can use or use more than one combination. In the case of the first method, the manipulator needs to know exactly which posture the parcel is placed on the conveying means in order to press the side of the parcel accurately. In addition, in the case of the second method, the weight and packaging form of the package that can be lifted by the adsorption method is limited, so that accurate information about the weight, packaging form (for example, plastic packaging), contents, etc. of the package is not required to prevent pickup. Must be delivered to Similarly, in the third method, the manipulator needs to know the exact placement of the parcel in order to accurately insert the support plate on the bottom of the parcel. As a result, in order to accurately pick up the robot manipulator, it can be seen that in the previous step, the situation recognition system should accurately detect the parcel transport situation and generate the optimal pickup information. The shipment sorting system of the present invention can be regarded as an intelligent smart sorting system in that the optimal pickup information and drop information are generated for the parcels according to the various orders. have.

한편, 도 1에 간략히 도시되어 있듯이 이송수단의 끝단 즉, 이송의 종점 부근에 로봇 매니퓰레이터가 배치되고, 로봇 매니퓰레이터를 중심으로 일정 거래 내의 원형 구역에 소포들이 적재될 수 있다. 이 경우, 상기 원형 구역은 다시 둘 이상의 권역들로 구분되고 각 권역은 서로 다른 집배원에게 할당될 수 있다. 결국, 로봇 매니퓰레이터는 상황인지시스템(300)의 픽업정보 및 드롭정보에 따라 특정 집배원이 배송해야 할 소포들을 미리 정해진 특정 권역 안에 쌓아주는 방식으로 소포 구분을 수행하게 된다. 다만, 이와 같은 소포 구분 방법은 하나의 예로 제시한 것에 불과하며 로봇 매니퓰레이터 주위로 소포를 적재하여 구분하는 방식은 다양하게 변형될 수 있다.
Meanwhile, as briefly shown in FIG. 1, a robot manipulator may be disposed near the end of the transfer means, that is, near the end point of the transfer, and parcels may be loaded in a circular area within a certain transaction about the robot manipulator. In this case, the circular zone is again divided into two or more zones, and each zone may be assigned to different deliverymen. As a result, the robot manipulator performs parcel classification by stacking parcels to be delivered by a specific deliveryman according to the pickup information and the drop information of the situation recognition system 300 in a predetermined specific area. However, such a parcel classification method is merely presented as an example, and the method of dividing the parcel by surrounding the robot manipulator may be variously modified.

이하에서는 본 발명의 배송물 구분 시스템을 상황인지시스템(300)을 중심으로 더욱 상세하게 살펴보기로 한다.Hereinafter, the shipment classification system of the present invention will be described in more detail with reference to the situational awareness system 300.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배송물 구분 시스템의 구성을 보다 상세히 도시한 블록도이다.Figure 2 is a block diagram showing in more detail the configuration of the shipment classification system according to an embodiment of the present invention.

도 2에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 상황인지시스템(300)은 크게 픽업정보생성기(310), 배송주소생성기(320) 및 드롭정보생성기(330)를 포함하며, 여기에 로봇할당정보생성기(340) 및/또는 상황감시기(350)가 더 포함될 수 있다.As shown in FIG. 2, the situational awareness system 300 according to an exemplary embodiment includes a pickup information generator 310, a delivery address generator 320, and a drop information generator 330, and robot assignment information. The generator 340 and / or the situation monitor 350 may be further included.

픽업정보생성기(310)는 로봇 매니퓰레이터의 정교한 픽업 동작을 제어하기 위한 기초 데이터를 생성한다. 구체적으로 픽업정보생성기(310)는, 센서시스템(100)으로부터 소포의 형상, 부피, 위치, 포장 상태, 무게 중 적어도 하나를 포함한 상황정보를 수신하는 상황정보수집기(311), 수신된 상황정보를 픽업정보 생성을 위해 처리 가능한 데이터 형태로 변환하는 상황정보처리기(312), 해당 소포를 어떻게 들어올릴 것인지에 대한 기초 데이터를 생성하는 정보생성기(313)를 포함한다. The pickup information generator 310 generates basic data for controlling the sophisticated pickup operation of the robot manipulator. Specifically, the pickup information generator 310, the situation information collector 311 for receiving the situation information, including at least one of the shape, volume, position, packaging state, weight of the parcel from the sensor system 100, the received situation information A situation information processor 312 converts the data into a processable data form for generating pickup information, and an information generator 313 for generating basic data on how to lift the parcel.

정보생성기(313)는 상황정보처리기(312)에서 변환된 데이터에 소정의 상황인지 알고리즘과 룰 모델(rule model)을 적용함으로써 픽업정보를 생성할 수 있다. 상기 상황인지 알고리즘 및 룰 모델은 상황처리 룰 DB(314)에 저장되어 있으며, 상기 픽업정보는 로봇 매니퓰레이터의 픽업 수단이 소포를 정확하게 집을 수 있도록 소포가 놓인 위치의 공간좌표, 높이, 상면의 기울기, 상면의 형태, 픽업 압력 중 적어도 하나를 포함한다.The information generator 313 may generate pickup information by applying a predetermined situation recognition algorithm and a rule model to the data converted by the situation information processor 312. The situation recognition algorithm and rule model are stored in the situation processing rule DB 314, and the pickup information includes the spatial coordinates, the height, the slope of the upper surface, the position of the parcel placed so that the pickup means of the robot manipulator can pick up the parcel accurately. At least one of the shape of the upper surface, the pickup pressure.

배송주소생성기(320)는 소포의 배송주소를 파악하여 드롭정보생성기(330)에 제공한다. 드롭정보생성기(330)는 상기 배송주소를 이용하여 로봇 매니퓰레이터가 소포를 특정 집배원에 할당된 권역에 정확히 드롭시킬 수 있도록 하기 위한 드롭정보를 생성할 수 있다. The delivery address generator 320 grasps the delivery address of the parcel and provides it to the drop information generator 330. The drop information generator 330 may generate drop information for allowing the robot manipulator to accurately drop the parcel to the area assigned to the specific delivery house by using the delivery address.

만약 로봇시스템(500)이 복수의 로봇 매니퓰레이터를 포함할 경우 배송주소생성기(320)는 상기 소포의 배송주소를 로봇할당정보생성기(340)에 더 제공할 수 있다. 로봇할당정보생성기(340)는 상기 배송주소를 이용하여 어떤 로봇 매니퓰레이터가 해당 소포의 구분을 담당할 것인지를 지정하는 로봇할당정보를 생성할 수 있다. 이러한 로봇할당정보는 상황인지시스템(300)의 픽업정보생성기(310) 및 드롭정보생성기(330)에 제공되어 픽업정보 및 드롭정보에 추가될 뿐만 아니라, 이송시스템(400)에도 제공됨으로써 해당 소포가 적절한 로봇 매니퓰레이터로 분기될 수 있도록 한다.If the robot system 500 includes a plurality of robot manipulators, the delivery address generator 320 may further provide a delivery address of the parcel to the robot assignment information generator 340. The robot assignment information generator 340 may generate robot assignment information that designates which robot manipulator is responsible for the classification of the parcel using the delivery address. The robot assignment information is provided to the pickup information generator 310 and the drop information generator 330 of the situation awareness system 300 to be added to the pickup information and the drop information, and also provided to the transport system 400 so that the parcel is provided. Allow branching to the appropriate robot manipulator.

구체적으로, 배송주소생성기(320)는 센서시스템(100)이 소포에 부착된 바코드나 RFID로부터 인식한 소포의 식별자(예를 들어 등기번호 또는 택배번호)를 전산망으로 연결된 배송정보 DB(20)에 쿼리하여 해당 소포의 배송주소를 알아내고, 그 알아낸 배송주소를 드롭정보생성기(330) 및/또는 로봇할당정보생성기(340)에 전송한다.In detail, the delivery address generator 320 may include an identifier (for example, a registration number or a courier number) of the parcel recognized from the barcode or RFID attached to the parcel by the sensor system 100 to the delivery information DB 20 connected to the computer network. The query finds the delivery address of the parcel and transmits the found delivery address to the drop information generator 330 and / or the robot assignment information generator 340.

드롭정보생성기(330)는 로봇 매니퓰레이터가 픽업된 소포를 어떤 위치에 내려놓을 것인지에 대한 기초 데이터를 생성한다. 구체적으로 드롭정보생성기(330)는, 배송주소생성기(320)로부터 소포의 배송주소를 수신하고 배송순서생성기(200)로부터 배송순서 및 배송경로를 수신하는 배송정보수집기(331), 수신된 배송주소/배송순서 및 배송경로를 참고하여 드롭위치를 결정하는 정보생성기(332)를 포함한다.The drop information generator 330 generates basic data on which position the robot manipulator will drop the picked up parcel. In detail, the drop information generator 330 receives the delivery address of the parcel from the delivery address generator 320 and the delivery information collector 331 for receiving the delivery order and the delivery route from the delivery order generator 200, and the received delivery address. / Information generator 332 for determining the drop position with reference to the delivery order and delivery path.

정보생성기(332)가 생성하는 드롭위치는 로봇 매니퓰레이션 주변의 구체적인 좌표일 수도 있고, 위치별로 미리 인덱스가 부여된 배송구분상자(parcel box)들의 인덱스 번호일 수도 있다. 전자(前者)의 경우 소포는 로봇 매니퓰레이터 근처의 특정 지점의 지면 위에 놓여지는 데 비해, 후자(後者)의 경우 로봇 매니퓰레이터 근처에 놓여있는 다수의 배송구분상자 중 하나에 담기게 된다.The drop position generated by the information generator 332 may be specific coordinates around the robot manipulation, or may be index numbers of parcel boxes that are pre-indexed for each position. In the former case the parcel is placed on the ground at a specific point near the robot manipulator, whereas in the latter case it is placed in one of a number of distribution boxes lying near the robot manipulator.

로봇할당정보생성기(340)는 복수의 로봇 매니퓰레이터들 중 어떤 것에 픽업정보 및 드롭정보를 적용할 것인지를 결정하는 로봇할당정보를 생성하고, 생성된 로봇할당정보를 상황인지시스템(200) 및 이송시스템(400)에 전송한다. 구체적으로, 로봇할당정보생성기(340)는 배송주소생성기(320) 또는 배송정보수집기(331)로부터 소포의 배송주소를 제공받고, 미리 저장된 배송주소/로봇 매핑 정보를 조회하여 해당 배송주소에 대응하는 로봇 매니퓰레이터를 조회한 후, 조회된 로봇 매니퓰레이터의 식별자가 포함된 로봇할당정보를 생성한다. 그리고 생성된 로봇할당정보를 상황인지시스템(200) 및 이송시스템(400)에 전송한다. 이송시스템(400)에 제공되는 로봇할당정보에는 소정의 분기제어정보가 더 포함될 수 있으며 이런 의미에서 이송시스템(400)에 제공되는 로봇할당정보를 특히 컨베이어 스위칭 제어정보라 부른다.The robot assignment information generator 340 generates robot assignment information for determining which of the plurality of robot manipulators to apply the pick-up information and the drop information, and uses the generated robot assignment information as the context aware system 200 and the transfer system. To 400. Specifically, the robot assignment information generator 340 receives the parcel delivery address from the delivery address generator 320 or the delivery information collector 331, and searches the pre-stored delivery address / robot mapping information to correspond to the corresponding delivery address. After querying the robot manipulator, robot assignment information including the identifier of the inquired robot manipulator is generated. Then, the generated robot assignment information is transmitted to the situation recognition system 200 and the transfer system 400. The robot assignment information provided to the transport system 400 may further include predetermined branch control information. In this sense, the robot assignment information provided to the transport system 400 is called conveyor switching control information.

상황감시기(350)는 소포의 픽업 결과 및 드롭 결과를 수집하여 모니터링하고 있다가 문제가 발생할 경우 경고음 및/또는 구분 프로세스의 중단 등과 같은 소정의 경보를 발생한다.
The situation monitor 350 collects and monitors the pickup and drop results of the parcel, and generates a predetermined alarm such as a warning sound and / or interruption of the classification process when a problem occurs.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법 및 그 방법을 이용한 배송물 구분 방법을 단계별로 도시한 흐름도이다. 이하의 실시예들 역시 이해를 돕기 위해 소포의 구분 과정을 예로 들기로 한다. 또한 로봇시스템(500)은 복수의 로봇 매니퓰레이터를 구비한다고 전제한다.3 is a flowchart illustrating a situation recognition method and a method of classifying a shipment using the method according to an embodiment of the present invention. In the following embodiments, the parcel division process will be taken as an example for clarity. It is also assumed that the robot system 500 includes a plurality of robot manipulators.

도 3에 도시된 바와 같이, 상황 인지를 통해 소포를 구분하는 과정은 집배원이 이송시스템(400)(이하 '컨베이어'라 한다)에 소포를 투입하면서 시작한다. 컨베이어에 소포가 투입되고 이송되기 시작하면 센서시스템(100) 중의 형상인식센서가 소포의 가로, 세로, 높이를 영상으로 인식하여 해당 소포를 식별하고, 다른 소포 정보와 구별될 수 있도록 유일한 식별자인 Tag-No를 부여한다(S101). 상기 형상인식센서는 소포의 형상을 토대로 부피를 산출하고 그 산출된 부피에 대한 Tag-No를 부여할 수도 있다. 아울러, 센서시스템(100) 중 무게인식센서는 소포의 중량을 계측한다(S102). As shown in FIG. 3, the process of classifying parcels through situational awareness begins with the deliveryman putting the parcels into the transport system 400 (hereinafter referred to as a 'conveyor'). When the parcel is put into the conveyor and started to be transported, the shape recognition sensor in the sensor system 100 recognizes the parcel horizontal, vertical, and height as an image to identify the parcel and to distinguish it from other parcel information. -No is given (S101). The shape recognition sensor may calculate a volume based on the shape of the parcel and may give a Tag-No to the calculated volume. In addition, the weight recognition sensor of the sensor system 100 measures the weight of the parcel (S102).

형상인식센서와 무게인식센서에 의해 생성된 소포의 상황정보는 Tag-No와 함께 상황인지시스템(300)으로 전송된다(S103). 상황인지시스템의 상황정보수집기(311)는 형상 및 무게가 포함된 소포의 상황정보를 수신하고, 상황정보처리기(312)는 수신된 상황정보를 분석하여 상황인지 알고리즘이 사용할 수 있는 데이터 형태로 변환하여 상황정보 DB에 저장한다(S104). The situation information of the parcel generated by the shape recognition sensor and the weight recognition sensor is transmitted to the situation recognition system 300 together with the Tag-No (S103). The situation information collector 311 of the situation recognition system receives the situation information of the parcel including the shape and weight, and the situation information processor 312 analyzes the received situation information and converts it into a data form that can be used by the situation awareness algorithm. The situation information is stored in the DB (S104).

한편, 소포는 컨베이어를 타고 이송되다가 형상인식센서를 지나면서 자신에게 배정된 로봇 매니퓰레이터 쪽으로 분기된다. 즉, 형상인식센서에 의해 S101~S103 단계의 소포 식별 및 형상 인식이 이루어지는 한편 특정 로봇 매니퓰레이터로이 분기도 함께 이루어질 수도 있고, 별도의 형상인식센서를 한 번 더 지나면서 재차 소포의 식별이 이루어지고 그에 따라 분기가 이루어질 수도 있다. On the other hand, the parcel is transported by conveyor and then branched toward the robot manipulator assigned to it through the shape recognition sensor. In other words, parcel identification and shape recognition in steps S101 to S103 are performed by the shape recognition sensor, while this branch can also be made with a specific robot manipulator, and the parcel is identified again while passing through a separate shape recognition sensor. A branch may be made accordingly.

분기된 이후 소포가 로봇 매니퓰레이터의 픽업 위치에 도달하면, 센서시스템(100) 중 위치인식센서는 소포가 최종적으로 위치한 지점의 공간좌표를 인식하고(S105), 해당 소포의 공간좌표를 Tag-No와 함께 상황인지시스템(300)으로 전송한다(S106). 픽업정보생성기의 상황정보수집기(311)는 위치인식센서가 전송한 소포의 위치 정보(공간좌표 및 Tag-No)를 수신하고, 상황정보처리기(312)는 수신된 위치 정보를 분석하여 상황인지 알고리즘이 사용할 수 있는 데이터 형태로 변환하여 상황정보 DB에 저장한다(S107). When the parcel reaches the pickup position of the robot manipulator after branching, the position recognition sensor of the sensor system 100 recognizes the spatial coordinate of the point where the parcel is finally located (S105), and the spatial coordinate of the parcel is tagged with Tag-No. Together with the situational awareness system 300 is transmitted (S106). The situation information collector 311 of the pickup information generator receives the position information (spatial coordinate and Tag-No) of the parcel transmitted by the position recognition sensor, and the situation information processor 312 analyzes the received position information to determine a situation awareness algorithm. The data is converted into a usable data format and stored in the context information DB (S107).

픽업정보생성기(310)의 정보생성기(313)는 로봇 매니퓰레이터가 소포를 정확히 픽업할 수 있도록 소정의 픽업정보를 생성한다. 이를 위해 정보생성기(313)는 상황정보 DB에서 Tag-No에 대응하는 형상, 무게 및 공간좌표를 읽어와서 상황인지 알고리즘에 대입한다(S108). 이때, 로봇 매니퓰레이터의 End-Effect가 소포를 더 정확하게 집을 수 있도록 미리 소포의 패턴을 분석해 놓은 소정의 룰 모델을 이용하여 소포의 상면 재질, 복잡 기울기, 무게중심 등의 보충 정보를 상기 픽업 정보에 추가할 수도 있다(S109). The information generator 313 of the pickup information generator 310 generates predetermined pickup information so that the robot manipulator can pick up the parcel accurately. To this end, the information generator 313 reads the shape, weight, and spatial coordinates corresponding to the Tag-No from the situation information DB and substitutes them into the situation recognition algorithm (S108). At this time, the supplementary information such as the top surface material, the inclination of the inclination and the center of gravity of the parcel is added to the pickup information by using a predetermined rule model that analyzes the parcel pattern in advance so that the end-effect of the robot manipulator can pick up the parcel more accurately. It may also be (S109).

이어서, 정보생성기(313)는 상황인지 알고리즘과 롤 모델이 적용된 1차 픽업정보에 소포의 공간좌표를 종합하여 최종적인 픽업정보를 완성한다(S111). 상황인지시스템(300)이 상기 완성된 픽업정보를 로봇시스템(500)에 전송하면(S112), 로봇시스템(500)은 그 픽업정보가 반영된 실제 구동제어정보를 특정 로봇 매니퓰레이터에 송신한다(S113). 특정 로봇 매니퓰레터는 상기 구동제어정보에 따라 컨베이어에 놓여진 소포를 픽업하고(S114), 그 결과를 상황인지 시스템(300)에게 전송하여 상황감시기(330)가 활용할 수 있도록 한다(S115).
Subsequently, the information generator 313 completes the final pickup information by combining the spatial coordinates of the parcel with the primary pickup information to which the situation awareness algorithm and the roll model are applied (S111). When the situation awareness system 300 transmits the completed pickup information to the robot system 500 (S112), the robot system 500 transmits actual driving control information reflecting the pickup information to a specific robot manipulator (S113). . The specific robot manipulator picks up the parcel placed on the conveyor according to the drive control information (S114), and transmits the result to the situation recognition system 300 so that the situation monitor 330 can utilize it (S115).

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 픽업정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.4 is a flowchart illustrating a generation process of pickup information, in particular, in a situation recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 4에 도시된 바와 같이, 센서시스템(100)의 형상인식센서와 무게인식센서에 의해 소포의 가로, 세로, 높이 정보와 소포 상면의 기울기 정보, 소포 상면의 형태 정보 중 적어도 하나와 소포의 무게 정보가 포함된 상황정보(Context Data)가 생성되고, 생성된 상황정보는 소포의 Tag-No와 함께 상황인지시스템(300)으로 전송된다(S201). As shown in Figure 4, by the shape recognition sensor and the weight recognition sensor of the sensor system 100, at least one of the width, length, height information and the inclination information of the top surface of the parcel, the shape information of the parcel top surface and the weight of the parcel Context data including information is generated, and the generated context information is transmitted to the context recognition system 300 together with the tag-no of the parcel (S201).

상황인지시스템(300)은 수신된 상황정보에 통상의 룰(Default Rule)을 적용하여 로봇 매니퓰레이터의 End-Effect가 소포를 픽업하기 위해 필요한 정보들 즉, 바닥면으로부터의 높이, 소포 상면의 기울기, 소포를 픽업할 때의 압력 등을 1차 픽업정보로 생성한다(S202). 여기서 통상의 룰은 전술한 상황인지 알고리즘과 동일한 의미로 사용된다.The situation recognition system 300 applies a default rule to the received situation information so that the end-effect of the robot manipulator picks up the parcel, that is, the height from the bottom, the slope of the top of the parcel, The pressure and the like at the time of picking up the parcel are generated as primary pickup information (S202). Here, the general rule is used in the same sense as the algorithm described above.

만약 1차 픽업정보 외에 보다 정확한 로봇 제어를 위해 추가적인 정보를 더하고자 할 경우(S203), 미리 구축된 소정의 룰 모델들 중에서 상기 상황정보에 부합하는 최적의 룰 모델(best selected Rule Model)을 선택한 후(S204), 그 선택된 룰 모델에 상기 상황정보를 적용할 수 있다. 즉, 상기 상황정보에 소포의 상면 형태 및 복합 기울기, 소포의 품목정보(예를 들어 옷, 전자제품, 농산물, 서적 등) 등이 부가 정보가 더 포함된 경우(S203), 소포의 부가 정보와 패턴이 유사한 최적의 룰 모델을 찾아서(S204), 소포 상황에 맞는 픽업정보를 추가로 추출(Context Extraction)할 수 있다(S205). 추가로 추출된 픽업정보에는 소포의 상면 재질, 복잡 기울기, 무게중심 중 적어도 하나가 포함될 수 있으며, 1차 픽업정보와 추가 픽업정보를 합하여 최종적인 픽업정보를 생성한다(S206).
If additional information is added for more accurate robot control in addition to the first pickup information (S203), a best selected rule model corresponding to the situation information is selected among predetermined rule models. Thereafter, the contextual information may be applied to the selected rule model. That is, when the situation information further includes additional information such as the top shape and the compound slope of the parcel and the item information of the parcel (for example, clothes, electronic products, agricultural products, books, etc.) (S203), the parcel additional information and By finding an optimal rule model with a similar pattern (S204), pickup information suitable for a parcel situation may be additionally extracted (Context Extraction). In addition, the extracted pickup information may include at least one of a top surface material, a complex inclination, and a center of gravity of the parcel, and the final pickup information is generated by adding the primary pickup information and the additional pickup information (S206).

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 로봇할당정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.5 is a flowchart illustrating in detail a process of generating robot assignment information in the situation recognition method according to an embodiment of the present invention.

본 발명의 배송물 구분 시스템을 구성하는 로봇시스템(500)이 복수의 로봇 매니퓰레이터로 이루어진 경우, 소정의 로봇할당정보를 이송시스템(400)에 전송함으로써 컨베이어를 통해 이송중인 소포를 자신에게 배정된 특정 로봇 매니퓰레이터로 분기시킬 수 있다.When the robot system 500 constituting the shipment classification system of the present invention comprises a plurality of robot manipulators, specific parcels assigned to the parcel being transferred through the conveyor are transmitted to the transport system 400 by transmitting predetermined robot assignment information to the transport system 400. Can be branched to the robot manipulator.

컨베이어에 소포가 투입되고 이송되기 시작하면 형상인식센서가 소포를 인식하고 다른 소포와 구별하기 위한 식별자인 Tag-No를 부여한다(S301). 또한 바코드인식센서는 등기번호나 택배번호와 같이 소포를 유일하게 구분할 수 있도록 하는 식별 정보가 화체된 바코드를 인식한다(S302). 바코드인식센서는 소포의 바코드 정보를 Tag-No와 함께 상황인지시스템(300)에 전송한다(S303). When the parcel is introduced into the conveyor and started to be transported, the shape recognition sensor recognizes the parcel and gives a tag-no, which is an identifier for distinguishing it from other parcels (S301). In addition, the bar code recognition sensor recognizes a bar code in which identification information, such as a registration number or a courier number, can be distinguished from a parcel uniquely. The barcode recognition sensor transmits the barcode information of the parcel together with the tag-no to the situation recognition system 300 (S303).

상황인지시스템의 상황정보수집기(311)는 소포의 바코드 정보를 수신하고, 상황정보처리기(312)는 바코드 정보를 상황정보 DB에 저장한다(S304). The situation information collector 311 of the situation recognition system receives the barcode information of the parcel, and the situation information processor 312 stores the barcode information in the situation information DB (S304).

배송정보수집기(331)는 배송주소생성기(320)로부터 상기 바코드 정보에 대응하는 배송 주소를 읽어오고, 로봇할당정보생성기(340)는 미리 저장된 주소/로봇 매핑 정보를 이용하여 배송 주소에 할당된 로봇 매니퓰레이터를 조회한다(S305). 그리고, 이송시스템(400)에 해당 소포를 상기 조회된 로봇 매니퓰레이터로 분기시킬 것을 지시하는 컨베이어 스위칭 제어정보를 생성한 후(S306), 그 생성된 컨베이어 스위칭 제어정보를 이송시스템(400)에 전송한다(S307).The shipping information collector 331 reads the shipping address corresponding to the barcode information from the shipping address generator 320, and the robot assignment information generator 340 uses the prestored address / robot mapping information to assign the robot to the shipping address. The manipulator is inquired (S305). After generating the conveyor switching control information instructing the transfer system 400 to branch the parcel to the inquired robot manipulator (S306), the generated conveyor switching control information is transmitted to the transfer system 400. (S307).

이송시스템(400)은 수신된 컨베이어 스위칭 제어정보에 따라(S308), 해당 소포를 특정 로봇 매니퓰레이터 쪽으로 분기시키고(S309), 소포 분기 결과를 상황인지시스템에 전송한다(S310). 상황인지시스템(300)은 소포 분기 결과를 수신 받아 상황감시기(330)에서 활용할 수 있도록 한다(S311).
The transport system 400 branches according to the received conveyor switching control information (S308), branches the parcel toward a specific robot manipulator (S309), and transmits the parcel branching result to the situational awareness system (S310). The situation awareness system 300 receives the parcel branch result and makes it available to the situation monitor 330 (S311).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 드롭정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.6 is a flowchart illustrating in detail a process of generating drop information in the situation recognition method according to an exemplary embodiment of the present invention.

도 6에 도시된 바와 같이, 컨베이어(400)에 소포가 투입되고 이송되기 시작하면 형상인식센서가 소포를 식별하여 다른 소포 정보와 구별될 수 있도록 유일한 식별자인 Tag-No를 부여한다(S401). 또한 바코드인식센서는 소포에 부착된 바코드로부터 소포를 유일하게 식별할 수 있는 바코드 정보를 인식한다(S402). 바코드인식센서는 소포의 바코드 정보를 Tag-No와 함께 상황인지시스템(300)으로 전송한다(S403). As shown in FIG. 6, when a parcel is introduced into the conveyor 400 and started to be conveyed, the shape recognition sensor identifies a parcel and gives a tag-no that is a unique identifier so that it can be distinguished from other parcel information (S401). In addition, the barcode recognition sensor recognizes the barcode information that can uniquely identify the parcel from the barcode attached to the parcel (S402). The barcode recognition sensor transmits the barcode information of the parcel together with the tag-no to the situation recognition system 300 (S403).

상황인지시스템의 상황정보수집기(311)는 소포의 바코드 정보를 수신하고, 상황정보처리기(312)는 바코드 정보를 상황정보 DB에 저장한다(S404). 배송정보수집기(331)는 배송주소생성기(320)로부터 상기 바코드 정보에 대응하는 배송 주소를 읽어오고, 로봇할당정보생성기(340)는 미리 저장된 주소/로봇 매핑 정보를 이용하여 배송 주소에 할당된 로봇 매니퓰레이터를 조회한다(S405).The situation information collector 311 of the situation recognition system receives the barcode information of the parcel, and the situation information processor 312 stores the barcode information in the situation information DB (S404). The shipping information collector 331 reads the shipping address corresponding to the barcode information from the shipping address generator 320, and the robot assignment information generator 340 uses the prestored address / robot mapping information to assign the robot to the shipping address. The manipulator is queried (S405).

드롭정보생성기(330)는 로봇 매니퓰레이터가 상기 픽업한 소포를 상기 배송주소와 매칭되어 미리 지정된 위치 또는 배송구분상자에 드롭하도록 제어하는데 필요한 드롭정보를 생성한다(S406). 생성된 드롭정보는 로봇할당정보와 함께 로봇시스템(500)에 전송되고, 로봇시스템(500)은 드롭정보를 참고하여 구체적인 동작 제어 신호를 생성한 후, 그 동작 제어 신호를 상기 로봇할당정보가 지정하는 로봇 매니퓰레이터에 전송한다(S407).The drop information generator 330 generates drop information necessary for controlling the robot manipulator to drop the picked up parcel to be matched with the delivery address to a predetermined location or a delivery classification box (S406). The generated drop information is transmitted to the robot system 500 together with the robot assignment information, and the robot system 500 generates a specific motion control signal by referring to the drop information, and then assigns the motion control signal to the robot assignment information. The data is transmitted to the robot manipulator (S407).

로봇 매니퓰레이터는 동작 제어 신호에 따라(S408), 해당 소포를 미리 매칭된 위치 또는 배송구분상자 안에 내려놓고(S409), 소포 구분 결과를 상황인지 시스템에게 전송한다(S410). 상황인지시스템(300)은 소포 구분 결과를 수신받아 상황감시기(330)에서 활용할 수 있도록 한다(S411).
According to the operation control signal (S408), the robot manipulator puts the corresponding parcel in a pre-matched position or delivery box (S409), and transmits a parcel classification result to the situational awareness system (S410). The situational awareness system 300 receives the parcel classification result so that it can be utilized in the situation monitor 330 (S411).

마지막으로 로봇 매니퓰레이터가 작업 영역 안에서 소포를 구분하여 하적하는 방법 중 배송구분상자를 이용하는 경우를 도면을 참고로 설명한다.Finally, a case where a robot manipulator uses a delivery classification box among the methods of classifying and unloading parcels in a work area will be described with reference to the drawings.

도 7은 본 발명의 실시 예에 따른 로봇별로 할당된 배송구분상자의 배치 예시도이다. 여기서는 로봇시스템(500)에 두 대의 로봇 매니퓰레이터(510, 520)가 배치된 경우를 상정하여 설명한다.7 is a diagram illustrating an arrangement of delivery distribution boxes assigned to each robot according to an embodiment of the present invention. Here, a case where two robot manipulators 510 and 520 are arranged in the robot system 500 will be described.

도 7에서 보듯, 각 로봇 매니퓰레이터의 작업 영역 안에는 다수의 배송구분상자(511)들이 일정한 패턴으로 정렬되어 있다. 모든 상자들은 각각 특정 배송주소와 매핑되어 있고 각 상자마다 유일한 식별자인 인덱스 번호가 할당되어 있다. 로봇시스템(500)은 로봇 매니퓰레이터의 주변에 배치되는 각 상자의 인덱스 번호와 그 배치 위치를 미리 알고 있으므로 상황인지시스템(300)으로부터 로봇할당정보(로봇의 식별정보가 포함된)+드롭정보(상자의 인덱스 번호가 포함된)가 제공되면 적절한 소포의 드롭위치를 산출할 수 있다. As shown in FIG. 7, a plurality of delivery classification boxes 511 are arranged in a predetermined pattern in the work area of each robot manipulator. Every box is mapped to a specific shipping address, and each box is assigned an index number, a unique identifier. Since the robot system 500 knows in advance the index number of each box arranged around the robot manipulator and its arrangement position, the robot allocation information (including the identification information of the robot) + drop information (box) from the situation awareness system 300 is known. Where the index number of is included), an appropriate parcel drop position can be calculated.

각각의 집배원들은 한 명당 여러 개의 배송구분상자를 가지고 있으며, 각 배송구분상자마다 소포배송경로와 매핑 되는 여러 개의 주소들이 등록되어 있다. 최종적으로 로봇 매니퓰레이터가 그날 배송센터나 우체국에 도착한 수천개의 소포들을 자동 배송구분해서 상자마다 구분해 놓으면 집배원들은 자기에게 할당된 상자들을 배송할 순서의 역순으로 차량에 탑재해 가져가면 된다.Each courier has several distribution boxes per person, and each distribution box has several addresses that map to the parcel delivery path. Finally, the robot manipulator automatically sorts thousands of parcels that arrive at the delivery center or post office each day, sorting them into boxes, and the couriers carry the boxes assigned to them in the reverse order of delivery.

상기에서는 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다. Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements of those skilled in the art using the basic concepts of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

특히 전술한 실시예들에서는 소포를 식별하기 위한 수단으로 형상인식센서가 부여하는 Tag-No를 사용하였지만 소포에 부착된 바코드에 화체되거나 RFID칩에 저장된 등기번호나 송장번호 등과 같은 소정의 식별정보로 상기 Tag-No를 대신할 수 있다. Particularly, in the above-described embodiments, Tag-No given by the shape recognition sensor is used as a means for identifying the parcel, but the tag-no is assigned to a barcode attached to the parcel or stored as an identification number or invoice number stored in an RFID chip. The Tag-No may be substituted.

또한, 소포의 최초 접수 시에 무게를 측정하여 미리 접수자 단말기(10)에 입력되는 경우, 접수된 등기번호나 송장번호와 함께 무게 정보가 배송정보 DB(20)에 저장될 수 있다면 무게인식센서가 이송중인 소포로부터 별도로 무게를 인식하는 단계는 생략될 수 있으며 대신 이송중인 소포로부터 식별자를 인식한 후 해당 식별자에 대응하는 무게 정보를 배송정보 DB(20)로부터 불러오는 단계로 대치될 수 있다. 아울러, RFID에 등기번호나 송장번호 등의 식별정보와 무게정보가 함께 저장되어 있다면 무게 정보를 배송정보 DB(20)로부터 불러오는 단계 역시 생략될 수 있다.
In addition, if the weight is measured at the time of the first reception of the parcel is input to the receiver terminal 10 in advance, if the weight information together with the registration number or invoice number received can be stored in the delivery information DB (20) The step of separately recognizing the weight from the parcel being transported may be omitted and may be replaced by recognizing the identifier from the parcel being transported and retrieving the weight information corresponding to the identifier from the delivery information DB 20. In addition, if identification information such as registration number or invoice number and weight information are stored together in the RFID, the step of loading the weight information from the delivery information DB 20 may also be omitted.

Claims (14)

미리 입력된 배송주소와 지리정보를 이용하여 배송자별로 최적의 배송순서를 결정하는 배송순서생성기;
배송물을 구분 장소로 이송하는 이송시스템;
이송중인 배송물의 형상, 위치, 식별자를 포함하는 상황정보를 인식하는 센서시스템;
상기 상황정보를 분석하여 상기 배송물의 픽업정보를 생성하고, 상기 배송순서를 참고하여 상기 픽업된 배송물의 드롭정보를 생성하는 상황인지시스템;
상기 픽업정보에 따라 로봇이 상기 배송물을 정확히 픽업하도록 제어하고, 상기 드롭정보에 따라 상기 로봇이 상기 픽업된 배송물을 배송자별로 미리 정해진 구역에 내려놓도록 제어하는 로봇시스템
을 포함하며,
상기 픽업정보는 상기 상황정보에 포함된 배송물의 형상 및 위치를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 바닥면으로부터의 높이, 배송물 상면의 기울기, 픽업 압력 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 픽업정보에는, 상기 상황정보에 배송물 상면의 복합 기울기 및 품목정보 중 적어도 하나를 포함하는 부가 정보가 더 포함하며, 상기 부가 정보와 패턴이 유사한 룰 모델(rule model)을 검색하고, 검색된 룰 모델에 지정된 배송물의 상면 재질, 복합 기울기, 무게중심 중 적어도 하나가 추가되는 배송물 구분 시스템.
A shipping order generator for determining an optimal shipping order for each shipper using a pre-entered shipping address and geographic information;
A transport system for transporting the shipment to a separate place;
A sensor system for recognizing situation information including a shape, a location, and an identifier of a shipment being transported;
A situation recognition system for generating pickup information of the shipment by analyzing the situation information and generating drop information of the picked-up shipment with reference to the delivery order;
The robot system controls the robot to pick up the shipment correctly according to the pickup information, and controls the robot to drop the picked up shipment in a predetermined area for each shipper according to the drop information.
/ RTI >
The pickup information includes at least one of a height from a bottom surface, an inclination of a top surface of a shipment, and a pickup pressure by substituting a shape and a position of a shipment included in the situation information into a predetermined situation recognition algorithm.
The pickup information further includes additional information including at least one of a complex slope of the upper surface of the shipment and item information in the situation information, and searches for a rule model having a pattern similar to the additional information and searching for a rule. A shipment identification system that adds at least one of the top material, composite slope, and center of gravity of the shipment specified in the model.
제1항에 있어서, 상기 상황인지시스템은,
상기 센서시스템으로부터 상황정보를 수신하는 상황정보수집기와, 수신된 상황정보를 픽업정보 생성을 위해 처리 가능한 데이터 형태로 변환하는 상황정보처리기와, 변환된 데이터를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 픽업정보를 생성하는 정보생성기를 포함하는 픽업정보생성기;
상기 상황정보에 포함된 배송물의 식별자를 전산망으로 연결된 배송정보 DB에 쿼리하여 배송주소를 알아내는 배송주소생성기; 및
상기 배송주소생성기로부터 배송주소를 수신하고 상기 배송순서생성기로부터 배송순서를 수신하는 배송정보수집기와, 수신된 배송주소 및 배송순서를 참고하여 드롭위치를 결정하는 정보생성기를 포함하는 드롭정보생성기
를 포함하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
The system of claim 1, wherein the situational awareness system comprises:
A situation information collector for receiving the situation information from the sensor system, a situation information processor for converting the received situation information into a form of data that can be processed for generating pickup information, and the converted data into a predetermined situation recognition algorithm to be substituted for pickup information. Pickup information generator comprising an information generator for generating a;
A delivery address generator for finding a delivery address by querying a delivery information DB connected to a computer network by using an identifier of a shipment included in the situation information; And
A drop information generator including a shipping information collector which receives a shipping address from the shipping address generator and receives a shipping order from the shipping order generator, and an information generator which determines a drop location by referring to the received shipping address and shipping order;
Shipping classification system comprising a.
삭제delete 삭제delete 제2항에 있어서, 상기 로봇시스템이 복수의 로봇을 포함하며,
상기 상황인지시스템은, 상기 배송주소생성기 또는 상기 배송정보수집기로부터 배송주소를 제공받고, 미리 저장된 배송주소/로봇 매핑 정보를 조회하여 상기 배송주소에 대응하는 로봇을 조회한 후, 조회된 로봇의 식별자가 포함된 로봇할당정보를 생성하고, 생성된 로봇할당정보를 상기 로봇시스템에 제공하는 로봇할당정보생성기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
The robot system of claim 2, wherein the robotic system comprises a plurality of robots,
The situation recognition system receives a delivery address from the delivery address generator or the delivery information collector, inquires a pre-stored delivery address / robot mapping information, and inquires a robot corresponding to the delivery address, and then identifies the identified robot. And a robot assignment information generator for generating robot assignment information including and providing the generated robot assignment information to the robot system.
제5항에 있어서,
상기 이송시스템이 상기 센서시스템을 지나 각 로봇으로 분기되는 구조로 이루어지며, 상기 로봇할당정보생성기는 상기 로봇할당정보에 소정의 분기제어정보가 더 포함된 컨베이어 스위칭 제어정보를 상기 이송시스템에 제공하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
The method of claim 5,
The transfer system is configured to branch to each robot passing through the sensor system, wherein the robot assignment information generator provides the transfer system with conveyor switching control information further including branch control information in the robot assignment information. Shipping classification system, characterized in that.
제2항에 있어서, 상기 드롭위치는,
로봇 주변의 위치 좌표 및 로봇 주변의 위치별로 미리 인덱스가 부여된 배송구분상자들의 인덱스 번호 중 하나인 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
The method of claim 2, wherein the drop position is,
Shipment classification system, characterized in that one of the index number of the delivery classification box pre-indexed by the position coordinates around the robot and the position around the robot.
센서시스템, 상황인지시스템, 이송시스템 및 로봇시스템을 포함하는 배송물 구분 시스템의 제어를 위한 상기 상황인지시스템의 상황 인지 방법에 있어서,
상기 센서시스템으로부터 배송물의 상황정보를 수신하는 단계; 상기 상황정보를 픽업정보 생성을 위해 처리 가능한 데이터 형태로 변환하는 단계와, 변환된 데이터를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 픽업정보를 생성하는 단계를 포함하는 픽업정보 생성단계;
상기 상황정보에 포함된 배송물의 식별자를 전산망으로 연결된 배송정보 DB에 쿼리하여 배송주소를 알아내는 배송주소 생성단계; 및
미리 입력된 배송주소와 지리정보를 이용하여 결정된 배송자별 배송순서와 상기 생성된 배송주소를 참고하여 드롭위치를 결정하는 단계를 포함하는 드롭정보 생성단계
를 포함하고,
상기 픽업정보는 상기 상황정보에 포함된 배송물의 형상 및 위치를 소정의 상황인지 알고리즘에 대입하여 바닥면으로부터의 높이, 배송물 상면의 기울기, 픽업 압력 중 적어도 하나를 포함하며,
상기 픽업정보에는, 상기 상황정보에 배송물 상면의 복합 기울기 및 품목정보 중 적어도 하나를 포함하는 부가 정보가 더 포함하며, 상기 부가 정보와 패턴이 유사한 룰 모델(rule model)을 검색하고, 검색된 룰 모델에 지정된 배송물의 상면 재질, 복합 기울기, 무게중심 중 적어도 하나가 추가되는 것을 특징으로 하는 방법.
In the situation recognition method of the situation recognition system for the control of the delivery classification system including a sensor system, a situation recognition system, a transport system and a robot system,
Receiving status information of a shipment from the sensor system; A pickup information generation step of converting the situation information into a processable data form for generating pickup information, and generating pickup information by substituting the converted data into a predetermined situation recognition algorithm;
A shipping address generation step of obtaining a shipping address by querying a shipping information DB connected to a computer network by using an identifier of a shipment included in the situation information; And
Drop information generation step comprising the step of determining the drop position by referring to the delivery order for each shipper determined using the previously entered shipping address and geographic information and the generated shipping address
Lt; / RTI >
The pickup information includes at least one of a height from a bottom surface, an inclination of a top surface of a shipment, and a pickup pressure by substituting a shape and a position of a shipment included in the situation information into a predetermined situation recognition algorithm.
The pickup information further includes additional information including at least one of a complex slope of the upper surface of the shipment and item information in the situation information, and searches for a rule model having a pattern similar to the additional information and searching for a rule. And at least one of a top material, a composite slope, and a center of gravity of the shipment specified in the model.
삭제delete 삭제delete 제8항에 있어서, 상기 로봇시스템이 복수의 로봇을 포함하며,
미리 저장된 배송주소/로봇 매핑 정보를 조회하여 상기 생성된 배송주소에 대응하는 로봇을 조회하는 단계와, 조회된 로봇의 식별자가 포함된 로봇할당정보를 생성하는 단계와, 생성된 로봇할당정보를 상기 로봇시스템에 제공하는 단계를 포함하는 로봇할당정보 생성 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 8, wherein the robotic system comprises a plurality of robots,
Querying the pre-stored shipping address / robot mapping information to search for a robot corresponding to the generated shipping address, generating robot assignment information including the identifier of the inquired robot, and generating the robot assignment information. Method for producing a robot assignment information comprising the step of providing to the robot system.
제11항에 있어서,
상기 이송시스템이 상기 센서시스템을 지나 각 로봇으로 분기되는 구조로 이루어지며, 상기 로봇할당정보 생성 단계는, 상기 로봇할당정보에 소정의 분기제어정보가 더 포함된 컨베이어 스위칭 제어정보를 상기 이송시스템에 제공하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 11,
The transfer system is configured to branch to each robot passing through the sensor system, and the robot assignment information generating step includes the conveyor switching control information including the branch control information further included in the robot assignment information to the transfer system. Providing a method.
제8항에 있어서, 상기 드롭위치는,
로봇 주변의 위치 좌표 및 로봇 주변의 위치별로 미리 인덱스가 부여된 배송구분상자들의 인덱스 번호 중 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
The method of claim 8, wherein the drop position is,
And one of the index numbers of the delivery classification boxes which are pre-indexed by the position coordinates around the robot and the position around the robot.
제8항, 제11항 내지 제13항 중 하나의 방법을 구현한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.A computer-readable recording medium storing a program implementing the method of claim 8.
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3680031A4 (en) * 2017-10-27 2020-11-04 Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co., Ltd. Parcel supply method and apparatus, electronic device, and storage medium

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101412572B1 (en) * 2013-01-29 2014-06-27 주식회사 보아스에스이 Distribution management system for including distribution box wih tilt sensor and navigation apparatus and method of distribution management by the sysyem
KR101492569B1 (en) * 2013-11-29 2015-02-11 최규섭 Courier waybill having dual code
KR101492567B1 (en) * 2013-11-29 2015-02-11 최규섭 Courier waybill having Courier waybill number of Zip Code Type
GB2527543A (en) * 2014-06-25 2015-12-30 Ocado Innovation Ltd System and method for managing shipping containers
CN104503315B (en) * 2014-12-12 2017-04-26 杭州联码科技有限公司 Self-service distribution terminal
CN105665297B (en) * 2016-01-07 2018-02-23 曹一宁 A kind of materials-sorting system based on wireless light communication technology
KR101691329B1 (en) * 2016-05-30 2016-12-30 한경대학교 산학협력단 The method and system of unmanned delivery
WO2018208226A1 (en) 2017-05-12 2018-11-15 Grabtaxi Holdings Pte. Ltd. Optimal allocation of dynamically batched service providers and service requesters
CN107511338A (en) * 2017-08-31 2017-12-26 苏州健雄职业技术学院 A kind of intelligent energy-saving sorter
CN107520136A (en) * 2017-08-31 2017-12-29 苏州健雄职业技术学院 A kind of Efficient intelligent sorter and its method of work
CN107552402A (en) * 2017-08-31 2018-01-09 苏州健雄职业技术学院 A kind of full-automatic intelligent sorter and its method of work
CN110013960A (en) * 2019-03-14 2019-07-16 苏州若依玫信息技术有限公司 A kind of intelligence delivery equipment and its working method for e-commerce
CN113510132A (en) * 2020-04-10 2021-10-19 广东鸿山环境集团有限公司 Intelligent garbage treatment and classification system
KR102393859B1 (en) * 2020-08-28 2022-05-02 한국로봇융합연구원 Distribution robot system and optimizing method a work order of the same

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07185469A (en) * 1993-12-27 1995-07-25 Hitachi Ltd Method and apparatus for delivery matter automatic order dividing and assembling
JP2011050923A (en) * 2009-09-04 2011-03-17 Nachi Fujikoshi Corp Width inspection device and picking apparatus for cardboard box packed with vegetable or green crop

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH07185469A (en) * 1993-12-27 1995-07-25 Hitachi Ltd Method and apparatus for delivery matter automatic order dividing and assembling
JP2011050923A (en) * 2009-09-04 2011-03-17 Nachi Fujikoshi Corp Width inspection device and picking apparatus for cardboard box packed with vegetable or green crop

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP3680031A4 (en) * 2017-10-27 2020-11-04 Beijing Jingdong Shangke Information Technology Co., Ltd. Parcel supply method and apparatus, electronic device, and storage medium
US11331694B2 (en) 2017-10-27 2022-05-17 Beijing Jingdong Zhenshi Information Technology Co., Ltd. Parcel supply method and apparatus, electronic device, and storage medium

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