KR20130002813A - 배송물 구분 시스템, 그 시스템의 제어를 위한 상황 인지 방법 및 그 방법을 구현한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 - Google Patents

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.

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}

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.

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)

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

상기의 실시예들에 있어서, 상기 드롭위치는, 로봇 주변의 위치 좌표 및 로봇 주변의 위치별로 미리 인덱스가 부여된 배송구분상자들의 인덱스 번호 중 하나일 수 있다.

또한, 상황인지시스템의 상황 인지 방법은 소프트웨어 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에 저장될 수 있다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

이하의 실시예에서는 이해를 돕기 위해 배송물의 구체적인 예로 소포를 상정하고 배송물 구분 로봇으로는 로봇 매니퓰레이터를 상정하여 설명한다.

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.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 상황인지시스템이 적용된 소포 구분 시스템의 개략적인 구성을 도시한다.

도 1에 도시된 바와 같이, 소포 구분 시스템은 센서시스템(100), 배송순서생성기(200), 상황인지시스템(300), 이송시스템(400), 로봇시스템(500)을 포함한다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

이하에서는 본 발명의 배송물 구분 시스템을 상황인지시스템(300)을 중심으로 더욱 상세하게 살펴보기로 한다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 배송물 구분 시스템의 구성을 보다 상세히 도시한 블록도이다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

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).

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).

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.

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).

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).

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).

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 픽업정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.

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).

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.

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).

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 로봇할당정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.

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.

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).

상황인지시스템의 상황정보수집기(311)는 소포의 바코드 정보를 수신하고, 상황정보처리기(312)는 바코드 정보를 상황정보 DB에 저장한다(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).

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).

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 상황 인지 방법에서 특히 드롭정보의 생성 과정을 상세하게 도시한 흐름도이다.

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).

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).

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).

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).

마지막으로 로봇 매니퓰레이터가 작업 영역 안에서 소포를 구분하여 하적하는 방법 중 배송구분상자를 이용하는 경우를 도면을 참고로 설명한다.

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.

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.

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.

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.

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.

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.

Claims (14)

1. 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 포함하는 배송물 구분 시스템.
2. 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.
3. 제2항에 있어서, 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 생성하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
4. 제3항에 있어서, 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 추가하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
5. 제1항에 있어서, 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 포함하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
6. 제5항에 있어서,
   상기 이송시스템이 상기 센서시스템을 지나 각 로봇으로 분기되는 구조로 이루어질 때, 상기 로봇할당정보생성기는 상기 로봇할당정보에 소정의 분기제어정보가 더 포함된 컨베이어 스위칭 제어정보를 상기 이송시스템에 제공하는 것을 특징으로 하는 배송물 구분 시스템.
7. 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.
8. 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 포함하는 방법.
9. 제8항에 있어서, 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
   포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
10. 제3항에 있어서, 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;
    검색된 룰 모델에 지정된 배송물의 상면 재질, 복합 기울기, 무게중심 중 적어도 하나를 상기 픽업정보에 추가하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
11. 제8항에 있어서, 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 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
12. 제11항에 있어서,
    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 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
13. 제8항에 있어서, 상기 드롭위치는,
    로봇 주변의 위치 좌표 및 로봇 주변의 위치별로 미리 인덱스가 부여된 배송구분상자들의 인덱스 번호 중 하나인 것을 특징으로 하는 방법.
14. 제8항 내지 제13항 중 하나의 방법을 구현한 프로그램을 저장하는 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체.

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