KR20210013363A - 반송 디바이스의 움직임을 제어하기 위한 방법, 시스템 및 장치 - Google Patents

반송 디바이스의 움직임을 제어하기 위한 방법, 시스템 및 장치 Download PDF

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KR20210013363A
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Abstract

반송 디바이스들의 움직임을 제어하기 위한 시스템, 방법, 및 머신-실행가능 코드 명령 세트 및/또는 다양한 워크스테이션들에서 수행되는 동작들이 개시된다. 특히, 본 발명은 상품을 전체적으로 및/또는 부분적으로 자동 처리하도록 구성되는 반송 디바이스들의 움직임을 제어하기 위한 및/또는 다양한 워크스테이션들에서 수행되는 동작들을 제공하기 위한 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 매체를 제공한다.

Description

반송 디바이스의 움직임을 제어하기 위한 방법, 시스템 및 장치{METHODS, SYSTEMS AND APPARATUS FOR CONTROLLING MOVEMENT OF TRANSPORTING DEVICES}
본 발명은 반송 디바이스의 움직임을 제어하기 위한 방법, 시스템 및 장치에 관한 것이다. 보다 구체적으로 그러나 비배타적으로, 본 발명은 보관 시스템 및 그 보관 시스템으로부터 개체들을 회수하기 위한 방법에 관한 것이다. 특히, 그러나 비배타적으로, 본 발명은 또한 제품 움직임을 조정 및 제어하기 위한 시스템 및 방법에 관한 것이다.
몇몇 상업적이고 산업적인 활동은 다수의 상이한 제품을 보관하고 회수할 수 있게 해주는 시스템을 필요로 한다. 복수의 제품 라인에 물품을 보관하고 회수하기 위한 공지된 일 시스템은, 통로에 배치되어 있는 선반 열에 보관 상자 또는 컨테이너를 배치하는 것을 포함한다. 각 상자 또는 컨테이너는 하나 이상의 제품형의 복수 제품을 담는다. 통로는 선반 열 사이의 접근을 제공하며, 이에 따라 필요한 제품은 통로에서 순회하는 작업자 또는 로봇에 의해 회수될 수 있다. 그러나, 제품에 접근하기 위해 통로 공간을 제공해야 할 필요가 있다는 것은, 그러한 시스템의 보관 밀도가 비교적 낮게 됨을 의미한다는 것을 이해할 것이다. 다시 말해, 제품의 보관에 실제 사용되는 공간의 양은 보관 시스템 전체에 필요한 공간의 양에 비해 상대적으로 작게 된다는 것이다.
예를 들어, 온라인 식료품 업체 및 슈퍼마켓과 같은, 여러 제품 라인을 판매하는 온라인 소매 업체는 수십 개 또는 수십만 개의 서로 다른 제품군을 보관할 수있는 시스템이 필요하다. 이러한 비즈니스의 공급 체인 및 창고 운영은 물품을 구성하고 회수하여 다양한 컨테이너로 반환하는 능력에 크게 의존한다.
다양한 창고 및 저장 설비 설계의 특정 구현들에서, 컨테이너는 서로의 상단에 적층될 수 있으며, 이 적층체들은 열로 배열될 수 있다. 그 후에 이 컨테이너들을 위에서부터 접근할 수가 있으며, 이에 따라 열들 사이의 통로가 필요 없으며, 더 많은 컨테이너들을 주어진 체적 또는 영역에 보관할 수 있다.
이러한 구현들의 일부에서, 컨테이너들은 하나 이상의 로봇 또는 자동화된 수단에 의해 접근되며, 이것은 경로들의 그리드를 탐색하여, 다양한 작업들, 예를 들어 취급을 위해 컨테이너를 한 위치에서 다른 위치로 이동시키는 작업, 컨테이너 조작 수행 작업, 컨테이너를 창고 위치에 복귀시키는 작업 등을 위해 컨테이너에 접근하게 된다.
하나 이상의 로봇 또는 자동화된 수단의 움직임의 조정은 다수의 상이한 제품의 보관 및 회수를 위한 시스템의 전체 효율 및 확장성을 결정하는 중요한 고려 사항일 수 있다.
미국 특허 제6,654,662호 및 유럽 특허 제1037828호에는 보관 및 회수 시스템이 기재되어 있으며, 여기서는 "평행 육면체 형태" 컨테이너들이 수직한 프레임워크에 "딥-스택 앤 스톡 조인(deep-stacked and stock joined)"되어서, 임의의 시점에서 그 위치가 무작위로 되는, 수 개의 컨테이너들의 수평층을 형성한다. 컴퓨터 시스템은 컨테이너의 위치를 지속적으로 모니터하고 기록하며; 원하는 컨테이너가 프레임워크의 상단에서 회수되고, 원하지 않는 컨테이너는 한 번에 하나씩 이동되어 원하는 컨테이너가 회수될 때까지 임시 위치로 재배치되고, 이 때 임시적으로 재배치된 컨테이너가 동일한 적층체로 반환되어, 동일한 상대적 순서로 대체되며; 또한 원하는 컨테이너는 (결국) 원래 적층체의 상단으로 되돌아간다.
미국 특허 제6,654,662호 및 유럽 특허 제1037828호에 기재된 시스템은 임의의 시점에서의 그 위치가 무작위로 되는, 수 개의 컨테이너들의 수평 조정 형성층을 갖고 있다. 또한, 임시적으로 재배치된 컨테이너는 원래의 적층체로 되돌아 가서 그들의 상대적인 순서가 유지되며, 원하는 컨테이너는 적층체의 상단으로 되돌아 간다.
이 제공된 시스템과는 달리, 트래픽 흐름, 액세스 빈도(과거, 현재 및 미래), 특정 컨테이너 그룹, 접근 시간, 내화성 및 기타 환경적 구분과 같은 상이한 기준에 기초하여 수평 및 수직 영역에서 최적화될 수 있는 정밀한 컨테이너 배치를 제공하는 것이 유리할 수 있다.
따라서, 제품 이동을 조정 및 제어하기 위한 시스템과 프로세스가 필요하다.
본 발명의 일부 실시예들에 따르면, 복수의 물체들을 반송하며 복수의 경로들을 가진 설비 내에서 동작하는 하나 이상의 반송 디바이스들의 움직임을 제어하는 시스템이 제공되며, 상기 시스템은,
컴퓨터 명령들을 실행하도록 구성되는 하나 이상의 컴퓨터들을 포함하며, 상기 컴퓨터 명령들은, 실행될 시에,
상기 복수의 경로들을 통해 상기 하나 이상의 반송 디바이스들을 이동시키기 위한 루트들을 결정 및 예약하는 하나 이상의 유틸리티들; 및
충돌을 피하기 위하여 상기 하나 이상의 반송 디바이스들의 움직임을 허용하거나 중지시키기 위한 클리어런스 시스템을 제공하는 하나 이상의 유틸리티들을 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 시스템은 상기 복수의 경로들을 통한 상기 하나 이상의 반송 디바이스들의 움직임 및 동작들을 최적화하도록 구성되는 하나 이상의 유틸리티들을 더 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 시스템은 상기 설비 내의 상기 하나 이상의 반송 디바이스들에 의한 상기 복수의 물체들의 배치를 최적화하도록 구성되는 하나 이상의 유틸리티들을 더 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 시스템은 하나 이상의 워크스테이션들 내에서 수행되는 움직임 또는 동작들을 제어하는 하나 이상의 유틸리티들을 더 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 움직임 및 동작들을 최적화하는 하나 이상의 유틸리티들은 경로 찾기 알고리즘을 이용한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 혼잡 완화 기술들을 이용하여 상기 움직임 및 동작들을 최적화한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 기계 학습 기술들을 이용하여 상기 움직임 및 동작들을 최적화한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 상기 설비 내의 상기 복수의 물체들의 배치를 최적화하고, 상기 설비 내의 복수의 물체들 중의 하나 이상의 배치에 기초하여, 상기 설비의 재고 레벨들을 업데이트한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 적어도 상기 하나 이상의 워크스테이션들의 스루풋(throughput)에 기초하여, 상기 반송 디바이스들 중의 하나 이상의 움직임을 제어한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 상기 하나 이상의 반송 디바이스들 중의 적어도 하나와의 통신 누락에도 내성이 있도록 구성되는 클리어런스(clearance) 시스템을 제공한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 루트들을 결정 및 예약하며, 또한 상기 복수의 물체들 중의 하나 이상을 반송할 시에 협력하도록 복수의 반송 디바이스들에게 명령한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 다른 반송 디바이스들을 위한 다른 최적 루트들로부터 유휴 반송 디바이스들을 이동시키기 위한 루트들을 결정 및 예약한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 복수의 물체들 중의 하나 이상은 복수의 컨테이너들 내에 보관된다.
몇몇 실시예들에서, 상기 설비는 복수의 적층체들로 상기 복수의 컨테이너들을 보관한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 유틸리티들은 상기 복수의 컨테이너들 중의 하나 이상을 반송하기 위한 루트들을 결정 및 예약한다.
몇몇 실시예들에서, 하나 이상의 유틸리티들은 상기 복수의 반송 디바이스들 중의 하나 이상을 제어하여, 상기 복수의 적층체들 중의 하나 이상의 내부로부터 상기 복수의 컨테이너들 중의 하나 이상을 회수하기 위한 루트들을 결정 및 예약한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 적층체들 내부로부터 하나 이상의 컨테이너들을 회수하는 것은, 회수를 위하여 하나 이상의 컨테이너들에 접근하기 이전에 적층체 내의 하나 이상의 다른 컨테이너들을 이동시키는 것을 더 필요로 한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 하나 이상의 다른 컨테이너들을 이동시키는 것은 상기 설비 내의 최적화된 위치에 상기 하나 이상의 다른 컨테이너들 각각을 배치하는 것을 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 상기 설비는 복수의 서브-그리드들로 분할되어, 처리 복잡성을 감소시킨다.
몇몇 실시예들에서, 상기 복수의 반송 디바이스들의 움직임을 제어하는 하나 이상의 제어 명령들이, 상기 복수의 반송 디바이스들의 움직임 이전에, 상기 복수의 반송 디바이스들에게 제공된다.
다양한 양태들에서, 본 발명은 유지 설비를 포함하는 적어도 반-자동 주문 이행 시스템에서 제품 움직임을 조정 및 제어하기 위한 방법, 시스템, 및 이에 대응하는 머신 실행가능 코드 명령 세트를 제공한다. 다양한 양태들에서, 본 발명은 예를 들어 상이한 크기, 중량, 취약성 및 다른 특성을 갖는 다양한 물품을 포함할 수 있는, 주문 이행 시에 다양한 상품을 처리하는 로붓들의 움직임을 조정 및 제어함에 있어서 개선을 제공한다.
상기 및 다른 양태들의 다양한 실시예들에서, 상기 유지 설비는 하나 이상의 보관 장치들을 포함할 수 있다. 동일 또는 다른 실시예들에서, 상기 유지 설비의 적어도 일부는 동적 이동하도록 구성될 수 있다.
동일 또는 다른 실시예들에서, 상기 유지 설비는 둘 이상의 워크스테이션들 사이에서 공유될 수도 있다.
이제 본 발명에 대하여 한정이 아닌 예시적인 첨부 개략 도면을 참조하여 설명하도록 하며, 여기서 동일한 참조 번호는 동일하거나 대응하는 부분을 나타내는 것으로 의도된다.
도 1은 설명에서 상세히 설명된 바와 같이, 특정 양태들의 일반 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 구현을 제공하는 예시도이다.
도 2는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 시스템의 예시적인 블록도를 제공한다.
도 3은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 로봇 제어 시스템의 예시적인 블록도를 보다 상세하게 제공한다.
도 4는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 예시적인 재귀적 경로-발견 알고리즘을 위한 예시적인 워크플로우를 제공한다.
도 5는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 예시적인 히트 맵을 제공한다.
도 6a는, 경로 검색 알고리즘에서 상이한 계수들을 사용하는 결과로서 회수 브랜치의 예상 비용이 어떻게 변경되는지를 보여주는 표를 제공한다. 이들 계수들은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 기계 학습 기술에 의해 개선을 사용하여 도출될 수 있다.
도 6b는, 브랜치가 검색 알고리즘의 다음 반복에 의해 선택될, 도 6a에서 보여진 상이한 비용 계수들의 사용이 어떻게 변경되는지를 도시한다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 창고의 예시적인 사시도를 제공한다.
도 8은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 윈치 및 컨테이너를 가진 로봇의 예시적인 다이어그램을 제공한다.
본 발명을 구현함에 있어서 사용하기에 적절한 방법, 시스템, 및 장치의 바람직한 실시예들에 대하여 도면을 참조하여 설명한다.
완전-자동 및 반-자동 상품 보관 및 회수 시스템들의 다양한 양태들은 경우에 따라 "주문 이행", "보관 및 회수", 및/또는 "주문 픽킹" 시스템으로 지칭될 수도 있으며, 이것은 다양한 유형 및 형태로 구현될 수가 있다. 완전-자동 및/또는 반-자동 회수를 위해 보관된 상품에 대한 접근을 제공하는 일 방식은, 예를 들어, 상자(bin) 또는 다른 컨테이너(이하 일반적으로 컨테이너로 지칭됨)에 있는, 임의의 원하는 유형(들)일 수 있는 상품의 배치 및 컨테이너를 층으로 수직하게 랙킹하여 적층 및/또는 배치함으로써, 개별 컨테이너가 전체적으로 또는 부분적으로 자동화된 컨테이너 회수 시스템에 의해 접근될 수 있도록 하는 것을 포함한다.
몇몇 실시예들에서, 시스템들은 설비 내의 및/또는 다른 설비들 또는 반송 수단으로의, 상품이 처리, 수리, 조작, 조립, 분류 등이 되고, 상품, 제품, 부품, 컴포넌트, 서브컴포넌트의 이동이 필요한 시스템들과 같은, 상품 보관 및 회수 이상의 시스템들을 포함할 수 있다.
본 명세서의 목적을 위하여, 그 상품에 대한 접근이 완전 또는 반-자동 회수에 의해 제공되는, 보관, 회수, 처리 및/또는 주문 이행을 위한 보관 설비를 "하이브(hive)"라고 지칭한다. "하이브"는 로봇 요소 또는 장치("로봇")의 움직임이 이동하여 "하이브"의 여러 위치에서 작업을 수행할 수 있는 잠재적 경로의 그리드 모양 레이아웃("그리드"로 지칭됨)으로 구성될 수 있다.
본 명세서는 "하이브", "그리드" 및/또는 "로봇"을 갖는 시스템으로만 한정되지 않으며, 복수의 디바이스의 움직임 및/또는 동작을 광범위하게 제어 및/또는 조정하는 시스템도 또한 고려될 수 있다. 이러한 디바이스들은 상품 및/또는 제품들과 같은 다양한 물품들, 및/또는 비어있거나/있고 이러한 상품 및/또는 제품들을 담을 수 있는 컨테이너들의 반송을 위해 구성될 수 있다. 이들 디바이스들은 주문들의 이행에 더 관여될 수 있지만, 컨테이너들을 워크스테이션들로 반송하거나, 워크스테이션들로부터 반송하거나, 소스 위치들로부터 목표 위치들로 물체들을 이동하는 등과 같은 임의의 다른 유형의 활동에도 관여될 수 있다.
전술한 바와 같이, 디바이스들은 로봇들일 수 있으며, 디바이스들은 그들의 움직임에 대한 명령들을 조정/수신하기 위해 하이브 주위를 이동하고/하거나 제어 시스템과 통신하도록 구성될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 디바이스들은 그들 간에 통신하고/하거나 그들 간의 움직임 조정하도록 구성될 수 있다. 따라서, 디바이스들은 다양한 반송 수단, 통신 수단, 전력 수단, 처리 수단, 프로세서 수단, 센서 수단, 모니터링 수단, 온-보드 워크스테이션, 전자/물리적 보관 수단 및/또는 리프팅/반송 수단(예를 들어, 윈치, 암(arm) 등)을 가질 수 있다.
디바이스들이 시스템으로부터 명령들을 수신하도록 구성될 수 있지만, 디바이스들이 시스템과의 통신을 상실하거나, 통신 경로들이 저하되거나, 특정 시간 프레임 내에 시스템으로부터 통신을 수신하지 못하는 상황들이 있을 수도 있다.
몇몇 실시예들에서, 디바이스들은 또한 서로 통신하고/하거나 서로의 존재를 감지하도록 구성될 수 있다. 이러한 통신들 및/또는 감지 입력들은, 예를 들어, 환경에 관한 정보를 크라우드소싱(crowdsourcing)하거나, 중복 통신 채널을 제공하거나, 명령들을 검증하는 것 등에 이용될 수 있다.
주문 이행은 다음과 같은 다양한 작업을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다: 예를 들어 식료품 체인에 있어서, 다양한 제품이 구매되어 고객에게 배달하기 위해 집계되는 주문 수집; 다양한 하위 구성요소를 가진 제품 조립; 제품(예를 들어 납땜 부품)에 대한 각종 작업 수행, 제품 분류 등.
예를 들어, 주문이 취소되거나 배달이 실패하는 경우 등과 같이 주문들이 반환될 수도 있다. 몇몇 시나리오에서, 주문이 하이브 내의 이행 프로세스에 있는 동안, 취소될 수 있으며, 제품 물품들이 복귀될 필요가 있을 수도 있다. 몇몇 시나리오에서, 물품들은 컨테이너들 내로 다시 배치될 필요가 있을 수 있으며, 컨테이너들이 다양한 위치들로 이동될 필요가 있을 수도 있다. 몇몇 시나리오에서, 워크스테이션은, 주문이 반환되거나 취소될 때 제품들을 거부/재작업하는 작업들을 수행할 필요가 있을 수 있다.
또한, 전술한 바와 같이, 개별 컨테이너는 수직 층들로 존재할 수 있으며, 그들의 "하이브" 내 위치는 로봇 또는 컨테이너의 위치와 컨테이너 깊이를 나타내는 3차원 좌표(예를 들면, (X, Y, Z), 깊이 W의 컨테이너)를 사용하여 표시될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, "하이브" 내 위치는 로봇 또는 컨테이너의 위치 및 컨테이너 깊이(예를 들어 (X, Y), 깊이 Z의 컨테이너)를 나타내도록 2차원으로 표시될 수 있다.
"하이브" 자체는 로봇과 워크스테이션 위치들이 작업에 참여하기 위해 하이브의 다른 부분과 연관될 수도 있다는 점에서 "동적" 환경일 수 있다. 예를 들어, 로봇은 특정 주문을 이행하거나 제품을 "하이브"에 보관하기 위해 하이브 차원(예를 들어 (X, Y, Z)의 컨테이너, 깊이 W)의 특정 위치에 있는 특정 컨테이너에 액세스해야 할 수 있다. 이것은 예를 들어 그리드 상단을 따르는 다양한 가능한 경로를 따라 로봇을 이동한 다음 적층체의 선택된 깊이에서 특정 컨테이너에 액세스하는 것을 포함한다.
적층체의 선택된 깊이에서의 특정 컨테이너의 접근은, 그렇지 않으면 특정 컨테이너에 접근하는 능력을 방해할 수 있는, 컨테이너들의 움직임이 필요할 수 있다(예를 들어, 컨테이너들이 적층되는 경우, 적층체의 접근 가능한 단부에 있지 않은 컨테이너에 접근할 수 있도록 다수의 컨테이너들이 먼저 이동되어야함). 몇몇 실시예들에서, 목표 컨테이너에 접근하기 위해 꺼내져야 하는 모든 컨테이너 마다에 대한 새로운 위치의 평가 및 최적화를 제공하도록 구성된 시스템을 갖는 것이 유리할 수 있다.
적층체에서 이동된 컨테이너들은 그들의 원래 적층체로 다시 이동될 필요가 없다.
잠재적인 이점들 중 하나는, 컨테이너가 보다 용이하게 접근 가능한 위치 또는 다른 보다 편리한 위치에 위치되도록, 컨테이너의 분포를 수정하는 능력이다.
이것은 설비 내의 컨테이너들의 최적 분포를 유지하는데 도움이 될 수 있는데, 예를 들어, 이동 거리를 줄이기 위해서, 워크스테이션 근처 또는 워크스테이션 내의 위치들과 같은, 보다 용이하게 접근 가능한 위치에, 수요가 더 많을 것이라고 예상되는 컨테이너들을 편향시킬 수 있다.
도 7은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 창고(warehouse)의 예시적인 사시도를 나타낸다.
로봇들은 다양한 형상, 크기 및 구성을 가질 수 있으며, 다양한 통신 수단, 센서 및 툴을 가질 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 각 로봇은 기지국 및 기지국 제어기의 세트를 통해 확립되는 주파수 채널의 세트를 통해 제어 시스템과 통신할 수 있다. 로봇들은 예를 들어 컨테이너를 운반하기 위한 윈치(winch)를 포함하는, 적층체로부터 컨테이너를 이동 및 획득하기 위한 다양한 툴들을 이용할 수가 있다.
도 8은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 윈치 및 컨테이너를 가진 로봇의 예시적인 다이어그램을 나타낸다.
그리드(grid)는 직사각형 그리드 요소에 제한되지 않으며, 곡선형 트랙(track)들, 상하 트랙들 등으로 구성될 수도 있다. 그리드 경로는 교차점을 가질 수도 있으며, 하나 보다 많은 로봇에 의해 접근될 수도 있다.
각 그리드는 하나 이상의 서브-그리드로, 물리적 또는 논리적으로 세분화될 수 있다.
그리드는 하나 이상의 워크스테이션(workstation)으로 구성될 수 있다. 워크스테이션은 수동, 반-자동 또는 완전 자동화될 수 있으며, 하이브(hive) 안팎으로의 제품 이동, 제품 제조, 제품 조립, 그들의 컴포넌트들로 제품 처리, 다른 단계 또는 동작을 지원하기 위한 준비 위치 제공 등과 같은 동작들이 하이브 내에서 수행되거나 또는 동작들이 하이브, 컨테이너 또는 제품과 관련하여 수행되는 위치들 또는 영역들로 구성될 수 있다.
워크스테이션은, 예를 들어, 물품들이 인바운드 캐리어로부터 이동되는 위치들, 제품이 이들 상에서 수행되는 다양한 동작들(예를 들어, 컴포넌트들의 조립, 페인팅, 분류, 포장, 분해, 제품 재 작업, 고정 포장, 취소된 주문들의 제품 교체, 반환된 제품 거부, 제품 폐기)을 갖으며, 제품들이 아웃바운드 캐리어들로 이동되는 위치, 냉동을 위한 능력을 갖는 위치, 컴포넌트들 또는 물체들이 조립되는 위치, 제품들을 준비 또는 프리-페칭하는데 사용되는 위치, 로봇이 수리되고 유지되는 위치, 로봇이 충전되는 위치, 작업자들이 컨테이너들에 배치될 제품들을 "픽킹(pick)"하는 위치, 작업자들이 주문 수행시 컨테이너로부터 꺼내질 제품들을 "픽킹"하는 위치, 백(bag)이 컨테이너들에 배치되는 위치 등을 포함한다.
물품/제품이 하이브로 반환되는 경우, 시스템은 거부된 경우에 제품을 다시 가져오는 것, 제품을 재작업하는 것, 및/또는 제품을 폐기하는 것의 프로세스를 지원 및/또는 제어할 수 있다. 이 시나리오는 몇몇 실시예들에서, 시스템 내에 다시 받아들여질 수 있는지 여부, 재작업/재포장할 필요가 있는지 여부, 및/또는 제품을 폐기해야 하는지 여부(예를 들어, 부패하기 쉬운 제품이 만료됨)를 결정하기 위해 워크스테이션에서 (배달 토트 또는 다른 물체 일수도 있는) 반환된 컨테이너를 처리하는 것을 포함한다.
워크스테이션은 주문 이행을 위해 물품을 픽킹하는 것과 같은 다양한 작업을 수행하기 위해 존재하는 하나 이상의 작업자 또는 로봇을 구비할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 워크스테이션은 컨베이어, 냉장고, 다양한 툴링 기술, 및/또는 상품, 컨테이너 등을 조작, 페인트, 고정, 수리, 냉동, 가열, 화학 물질에 노출, 냉장, 여과, 조립, 분해, 분류, 포장, 검사, 시험, 운송, 보관 또는 처리할 수 있는 다른 기술을 가진 스테이션일 수도 있다.
워크스테이션은 그 설비 내에 자체 경로들을 가질 수 있으며, 이 경로들을 설비 등과 공유할 수 있다. 워크스테이션은 또한 설비 내에 다양한 입고 및 출고 경로 혹은 다른 유형의 입구/출구 지점을 가질 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 워크스테이션은 하나 이상의 창고 관리 시스템과 통신하여, 워크스테이션의 상태, 워크플로우, 필요로 하는 컨테이너, 이슈, 보유 또는 달리 조작된 제품들의 상태(예를 들어, 함께 조립될 서브-컴포넌트들) 등과 관련된 정보 및 데이터를 제공한다.
보관 및 회수 시스템에 보관된 복수의 물품들에 대한 고객으로부터 주문을 받으면, 완전 또는 반-자동 컨테이너 핸들러가 그리드, 랙킹(racking), 또는 보관 컨테이너들의 다른 정렬된 배치로부터 관련 물품들을 포함하는 보관 컨테이너들을 회수하여, 그것들을 하나 이상의 워크스테이션으로 전달할 수 있다.
워크스테이션에서, 물품들은 보관 컨테이너에서 꺼내져, 운반 컨테이너에 픽킹되기 전 중간 보관 설비에 넣을 수 있다.
본 명세서 전반에 걸쳐 나타낸 바와 같이, 특정 워크스테이션에 대한 입고일 가능성이 있는 컨테이너들이 이들 워크스테이션에 근접하게 위치되도록 하는 컨테이너들의 분포를 갖는 것은 유리할 수 있다.
컨테이너들로부터 물품들의 픽킹은 인간 피커(picker)들에 의해 수동적으로 이루어질 수 있거나, 또는 다양한 기계 또는 로봇 요소들에 의한 지원 또는 참여로 반-자동 또는 완전-자동 방식으로 수행될 수도 있다.
개별 컨테이너들이 층들로 수직하게 적층되는 경우, 상단 층에 있지 않은 컨테이너에 접근하는 것은, 원하는 컨테이너에 접근 가능하기 이전에 원하는 컨테이너 위에, 층들에 보관되어 있는 컨테이너들을 이동시켜야 하는 추가적인 동작들 세트가 필요할 수 있다. 예를 들어, 원하는 컨테이너가 상단 층 아래의 하나의 레벨인 경우, 상단 층 내에 존재하는 컨테이너는 원하는 컨테이너에 접근하기 전에 다른 위치로 이동될 필요가 있을 수 있다. 본 명세서의 전반에 걸쳐 나타낸 바와 같이, 더 많은 수요가 있는 물품들을 보유한 컨테이너가 보다 쉽게 접근 가능한 위치들(예를 들어, 수직한 컨테이너들의 적층체의 경우, 최상위 레벨)로 편향되도록 컨테이너들을 배치하는 것이 유리할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 최적화 모듈은 이들 컨테이너들이 위치될 수 있는 최적의 위치를 제공한다.
식료품 주문 처리 시스템과 같은 매우 다양한 물품들을 다루도록 적응되는 통상적인 상품 픽킹 동작에서, 다양한 크기, 형상, 중량, 및 다른 특성을 가진 광범위한 물품이 취급되거나 그렇지 않으면 수용되어야 한다는 것이 가끔 발견되며, 이들 물품들은 하나 이상의 주문(들)이 이행되는 동안, 다양한 작업들이 수행될 각종 스테이션들로 설비 주위에서 이동될 필요가 있을 수 있다. 설비의 규모, 조직 및 배치에 따라, 이들 물품의 이동은 물품이 효율적으로 이동되고, 충돌이 회피되며, 또한 의존성이 해결되도록(예를 들어, 물체들은 적절한 순서로 픽킹되고 언로드 됨) 최적화되는 것이 유리할 수 있다.
전술한 바와 같은 상이한 유형의 컨테이너에 있는 물품의 배치, 하이브 내의 컨테이너의 보관, 및 분류/운반과 같은, 이들 작업 그룹들에 포함된 다양한 동작들은, 하이브 내에는 있지만 상이한 위치들에 존재하는 컨테이너들의 배치를 포함하는, 컨테이너들의 다양한 움직임을 초래할 수 있다. 이들 동작들은 하이브에 대한 인바운드/아웃바운드 활동(예를 들어, 창고로부터/창고로 물품들을 가져감)을 포함할 수 있으며, 또한 보관/운반을 위해 차량으로부터 제품을 전달하는 관리, 및 주문 이행을 위해 차량에 전달하는 관리와 같은 관련된 분류/운반 시스템들을 포함할 수도 있다.
본 발명의 다른 실시예들에서, 워크스테이션들은, 동작들이 물품들에 대하여 행해지는(예를 들어, 조립, 분해, 수정, 분류, 건조, 냉동, 시험, 화학적 노출, 물리적 조작, 고정, 수리, 인쇄, 페인팅, 절단, 포장, 보관, 프로세싱, 용접, 템퍼링, 재처리) 워크스테이션과 같은 다른 유형들의 물품 처리 취급 또는 컨테이너 취급을 제공하는데 이용될 수 있다. 이들 워크스테이션들은 수동, 반-자동, 또는 자동화될 수 있으며, 처리량, 필요한 입고, 필요한 출고, 부하 밸런싱, 필요한 지연(예를 들어, 건조 시간) 등과 같은 그들의 동작 또는 성능과 관련된 다양한 파라미터들을 가질 수 있다.
로봇들의 다양한 움직임들, 컨테이너들/물체들의 배치, 및 컨테이너들로부터 제품이 꺼내질 시기 선택을 통한 제어는, 하나 이상의 제어 시스템들에 의해 제어되어 최적화될 수 있다. 이 제어는 예를 들어 다음의 것들을 포함하는, 다양한 전략 구현을 포함할 수 있다:
하나 이상의 로봇들에 대한 중앙 관리;
처리를 위해 컨테이너들을 회수할 뿐만 아니라, 보다 편리한 위치들, 예를 들어, 워크스테이션들 근처 또는 워크스테이션 내의 위치들로 컨테이너들을 "프리-페치(pre-fetch)"하도록 로봇들을 관리;
하나 이상의 경로 찾기 알고리즘의 애플리케이션을 통한 경로 최적화(예를 들어, 브랜치 및 바운드 기술들);
하나 이상의 경로 찾기 알고리즘들에 대한 하나 이상의 휴리스틱 기술들의 애플리케이션을 통한 경로 최적화(예를 들어, 프로젝트된 최저 비용, 본 발명의 일 실시예에서, 이 비용은 목표까지의 총 시간, 및 전체적으로 볼 때 그리드에 대한 혼잡 완화를 위한 총 "축적된 히트(accumulated heat)"의 함수로서 계산될 수 있음);
사전에 움직임 경로 스케줄링/사전-처리;
시뮬레이션을 수행하여 이동 경로 스케줄링/사전-처리 시에 최적의 분석 깊이를 결정;
하나 이상의 알고리즘의 비용 함수에 적용되는 지수들 및 계수들을 최적화하기 위한 기계 학습 기술들의 적용. 몇몇 실시예들에서, 이것은 경로 찾기, 컨테이너 배치 및 워크스테이션 부하-밸런싱 알고리즘들을 포함할 수 있음;
JIT(just-in-time) 로봇 경로 충돌 해결 시스템;
하나 이상의 로봇을 각각 포함하는 별도의 제어 그룹으로 로봇 집단을 세분화;
가중 처리된 비용 계수들을 사용하는 스코어 선택 알고리즘의 애플리케이션과 같은 다양한 수단을 통한 컨테이너 위치 최적화;
워크스테이션들에 대한 작업 할당 최적화;
미래 작업들 및 동작들을 스케줄링하기 위한 작업 및 동작의 사전-처리.
하나 이상의 로봇이 완전 자동 또는 반-자동 회수, 물체의 보관 및 움직임에 사용되는 예시적인 실시예에서, 창고는 먼저 상이한 로봇들 또는 로봇의 그룹들 간에 컨테이너 부하들을 분배하는 방식을 결정해야 한다.
예를 들어, 다양한 로봇들 및 픽 스테이션들의 그룹에 걸친 작업 할당은 창고의 특정 레이아웃, 물품 배치, 상품들의 특정한 특성(예를 들어, 물품이 기간 만료되었거나 잠재적으로 위험할 수 있음) 및 워크플로우 순서에 따라 최적화될 수 있다.
예를 들어, 특히, 해당 경로를 따르는 잠재적 혼잡, 작업 완료에 필요한 시간, 충돌 가능성, 특정 로봇의 인벤토리(inventory)에 보관된 물체들, 예측되는 미래 작업들 및 특정 로봇의 특성(예를 들어, 배터리 수준, 서비스 문제)을 고려하여, 로봇이 그것의 목적지로 가져가기 위한 잠재적 경로들을 지능적으로 비교하는 시스템을 갖는 것이 바람직할 수 있다.
로봇의 경로의 방해하거나 차단할 수 있는 유휴 로봇들, 장애물, 또는 특정 로봇이 이동하려고 하는 다른 로봇 예비 경로들과 같은, "하이브(hive)"의 다양한 상태들에 지능적으로 적응하는 시스템을 갖는 것이 또한 바람직할 수 있다.
물품의 효율적인 회수를 돕는 컨테이너의 분포 방향으로 시스템을 편향시키는 알고리즘에 기초하여, 컨테이너들을 지능적으로 위치시키는 시스템을 갖는 것이 또한 바람직할 수 있다(예를 들어, 수요가 많은 SKU들의 물품을 가진 컨테이너들은 쉽게 접근할 수 있도록 상단 근처 및 그들의 워크스테이션들 근처에 보관).
이들은 비-제한적인 예들이며, 임의의 최적화 방법들, 배치 또는 고려사항들이 구현될 수 있다.
도 2를 참조하면, 개략도에는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 예시적인 완전-자동 및 반-자동 물품 보관 및 회수 시스템들이 제공된다. 도 2는 높은 레벨에서 제공되는, 예시적인 구현을 도시한 것이다. 시스템(200)의 다양한 구현들은 더 많거나 적은 컴포넌트들을 포함할 수 있으며, 도 2는 단지 예시로서 제공된다.
시스템(200)은 로봇 제어 시스템(202); 유지/모니터링 시스템(204); 기지국 제어기(206); 하나 이상의 기지국들(208a 및 208b); 하나 이상의 로봇들(210a, 210b 및 210c), 및 하나 이상의 충전기 스테이션들(230)로 구성된다. 단지 2개의 기지국(208a 및 208b), 및 3개의 로봇(210a, 210b 및 210c)이 도시되어 있지만, 시스템의 다른 실시예들에서는 더 많거나, 더 적은 로봇들 및 기지국들이 있을 수 있다는 것을 이해해야 한다.
하나 이상의 창고 관리 시스템들(warehouse management systems; WMS)(232), 주문 관리 시스템들(234) 및 하나 이상의 정보 관리 시스템들(236)이 있을 수 있다.
창고 관리 시스템들(232)은 주문에 필요한 물품들, 창고의 SKU#들, 예상/예측된 주문들, 주문에 누락된 물품들, 주문이 반송수단에 적재되는 시점, 물품들의 만료 날짜, 어떤 물품들이 어느 컨테이너에 있는지, 물품들이 부서지거나 크고 부피가 큰지 등과 같은 정보를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 창고 관리 시스템들(232)은 워크스테이션들과 통신할 수 있으며, 또한 워크스테이션의 상태, 워크스테이션이 특정 시간에 어떤 제품들 및/또는 어떤 컨테이너들을 수용할 필요가 있는지, 워크스테이션이 특정 시간에 다른 위치로 어떤 제품들 및/또는 컨테이너들을 이동할 필요가 있을 것인지, 워크스테이션에서 동작들에 대해 예상되는 워크플로우(workflow), 컨테이너들을 워크스테이션에 가져오기 위해 현재 대기중인 로봇들의 수 등과 같은 워크스테이션들의 동작과 관련된 정보를 포함할 수 있다.
로봇 제어 시스템(202)은, 하나의 위치로부터 다른 위치로의 이동, 충돌 회피, 이동 결로들의 최적화, 수행될 활동들의 제어 등을 포함하는, 로봇의 내비게이션/라우팅을 제어하도록 구성될 수 있고, 이에 한정되지 않는다. 로봇 제어 시스템(202)은 하나 이상의 서버들을 사용하여 구현될 수 있으며, 각각은 하나 이상의 비-일시적 컴퓨터-판독가능 보관 매체 상에 보관된 명령들에 기초하여 구성되는 하나 이상의 프로세스들을 포함한다. 로봇 제어 시스템(202)은 하나 이상의 로봇들에게 제어 메시지들을 전송하고, 하나 이상의 로봇들로부터 하나 이상의 업데이트를 수신하고, 실시간 또는 거의-실시간 프로토콜을 사용하여 하나 이상의 로봇들과 통신하도록 구성될 수 있다. 로봇 제어 시스템(202)은 하나 이상의 기지국들(208a 및 208b)로부터 로봇의 위치 및 가용성을 나타내는 정보를 수신할 수 있다. 로봇 제어 시스템(202)은 이용 가능한 로봇들의 수, 하나 이상의 로봇들의 상태, 하나 이상의 로봇들의 위치 및/또는 그들의 현재 명령 세트를 추적하도록 구성될 수 있다. 로봇 제어 시스템(202)은 또한 미래의 움직임을 예상하여 하나 이상의 로봇들에게 제어 메시지들을 프로세싱 및/또는 전송하도록 구성될 수 있으며, 프로세서 부하를 잠재적으로 줄이고, 또한 통신 링크들에 대한 트래픽 부하를 사전에 관리할 수 있다. 이러한 구현은, 최적 경로 결정, 컨테이너들에 대한 최적 위치 계산, 및/또는 예약 및/또는 클리어런스(clearance)들을 결정함에 있어서 로봇 제어 시스템(202)에 의해 사용되는 복잡한 알고리즘들에 비추어 유리할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 서버들은 분산 컴퓨팅을 위한 '클라우드 컴퓨팅' 타입의 플랫폼을 이용할 수 있다. 클라우드-기반 구현은 다음을 포함하는 하나 이상의 이점들을 제공할 수 있다: 개방성, 유연성, 및 확대성; 중앙 관리 가능; 신뢰성; 확장성; 컴퓨팅 리소스들에 최적화되어 있음; 다수의 사용자 간에 정보를 집계할 수 있는 능력을 가짐; 다수 사용자들 간에 연결되어 관심이 매칭되는 서브-그룹들을 찾을 수 있는 능력을 가짐. 본 발명의 실시예들 및 구현들이 시스템 플랫폼의 양태들을 구현하기 위해 클라우드의 사용에 대한 특정 비-제한적인 예들에서 논의될 수 있지만, 로컬 서버, 단일 원격 서버, 서비스 플랫폼으로서의 소프트웨어, 또는 임의의 다른 컴퓨팅 디바이스는 클라우드 대신에 사용될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 움직임 최적화 모듈은 하나 이상의 제어 그룹들을 이용하여, 로봇을 하나 이상의 제어 그룹들로 분리할 수 있다. 대형 그리드들에 대한 제어 그룹들의 사용은 특정 이점들, 예를 들어 (i) 무선 통신 링크가 계획 시에 허용된 것보다 많은 순차적 패킷들을 제거하는 경우; (ii) 하나 이상의 로봇들이 실패하는 경우; (iii) 하나 이상의 로봇들이 성능에 대한 미리-결정된 허용 오차를 벗어나 동작하는 경우와 같이, 제어가 비정상적으로 된 이후 실시간 계산이 재-계획을 따라잡을 수 없을 때마다 매우 대형인 그리드의 동작을 유지하는 능력을 제공할 수 있다.
제어 중지 메시지는 특정 "제어 그룹"의 로봇들에 브로드캐스팅될 수 있으며; 개별 메시지들을 전송하는 것과 대조적으로 브로드캐스팅 메시지들로부터의 잠재적인 이점들은 다중 송신 슬롯들의 사용을 통한 개선된 통신들 및 잠재적으로 더 높은 신호 대 잡음비를 포함할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 로봇 제어 시스템(202)은, 그것들이 그리드를 가로질러 이동하는 상이한 "제어 영역들"로 로봇들을 동적 할당하도록 구성될 수 있다.
유지/모니터링 시스템(maintenance / monitoring system; MMS)(204)은, 하나 이상의 로봇들 또는 하나 이상의 기지국들로부터 경고들을 수신하고, 쿼리 로봇(query robot)들과의 연결들을 확립하는 것을 포함하는, 모니터링 기능들을 제공하도록 구성될 수 있다. MMS(204)는 또한 모니터링 기능들의 구성을 위한 인터페이스를 제공할 수 있다. MMS(204)는 로봇 제어 시스템(202)과 상호작용하여 특정 로봇들이 리콜(recall)되어야 하는 경우를 나타낼 수 있다.
기지국 제어기(206)는 로봇들, 기지국들, 및 그리드들을 맵핑하기 위한 마스터 라우팅 정보를 저장할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 창고마다 하나의 기지국 제어기(206)가 있을 수 있지만, 본 발명의 다른 실시예들에서는, 복수의 기지국 제어기들이 있을 수 있다. 기지국 제어기(206)는 높은 가용성을 제공하도록 설계될 수 있다. 기지국 제어기는 하나 이상의 기지국들(208a 및 208b)의 동적 주파수 선택 및 주파수 할당을 관리하도록 구성될 수 있다.
기지국들(208a 및 208b)은 기지국들의 풀(pool)로서 구성될 수 있으며, 이것은 활성 상태이거나, 또는 대기시에는 시스템을 모니터링하도록 구성될 수 있다. 메시지들은 로봇들과의 다양한 통신 수단을 통해 라우팅될 수 있다. 통신 수단은 임의의 통신 수단일 수 있으며, 몇몇 실시예들에서, 이 통신 수단은 무선 주파수 링크일 수 있으며 예를 들어 이들은 무선 표준 802.11에 따르는 것일 수 있다. 기지국들(208a 및 208b)은 프로세싱 유닛들(212a, 212b), 디지털 신호 프로세서들(214a, 214b), 및 무선통신부(216a, 216b)를 더 포함할 수 있다.
하나 이상의 로봇들(210a, 210b, 210c)은 그리드 주위를 이동하면서 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다. 동작들은 하나의 적층체로부터 다른 적층체로 컨테이너를 이동시키거나, 충전기 스테이션들로 가서 충전하는 것 등을 포함할 수 있다. 하나 이상의 로봇들은 하나 이상의 기지국들(208a 및 208b)과 통신하도록 할당될 수 있다.
하나 이상의 로봇들(210a, 210b, 및 210c) 모두가 동일한 타입의 로봇이 아닐 수도 있다. 다양한 형상들, 디자인들 및 목적들을 가진 상이한 로봇들일 수도 있으며, 예를 들어, 내부 적재를 위해 컨테이너들을 윈치(winch)하는 단일 그리드 위치의 풋프린트를 가진 로봇, 캔틸레버 로봇, 브릿지 로봇, 복구 로봇 등일 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 하나 이상의 로봇들(210a, 210b 및 210c)은, 그리드 상의 하나의 위치로부터 다른 위치로 이동하도록 컨테이너를 유지하는데 사용될 수 있는 윈치들을 가질 수 있다.
로봇들(210a, 210b 및 210c)은 각각, 무선통신부들(218a, 218b, 218c), 디지털 신호 프로세서들(220a, 220b, 220c), 프로세서들(222a, 222b, 222c), 실시간 컨테이너들(224a, 224b, 224c), 배터리들(226a, 226b, 226c) 및 모니터들, 센서들, 커넥터들 등(228a, 228b, 228c)을 가질 수 있다.
하나 이상의 충전기 스테이션들(230)은 하나 이상의 로봇들(210a, 210b 및 210c)의 배터리들을 충전하기 위한 전력을 제공하도록 구성될 수 있다. 하나 이상의 충전기 스테이션들(230)은 하나 이상의 로봇들에 대한 고속의 유선 데이터 접근를 제공하도록 더 구성될 수 있으며, 여러 충전기 스테이션들은 하나 이상의 로봇들(210a, 210b 및 210c)에 의한 사용을 위해 그리드 주위에 배치될 수 있다.
도 3을 참조하면, 블록도에는 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 제어 시스템(202)이 제공된다. 블록도는 제어 시스템(202)의 컴포넌트들 중의 일부를 보다 상세하게 식별하기 위한 예시적인 목적으로 제공되지만, 식별된 모든 모듈 또는 인터페이스가 필요한 것은 아니며, 다양한 실시예들에서는, 더 많거나 적은 모듈들이 포함될 수도 있다.
제어 시스템(202)은 작업 할당들, 제품의 움직임 및 제품 배치를 개선하는 방법을 평가하도록 구성될 수 있다. 본 발명의 다양한 실시예들에 따르면, 최적화가 실시간으로 실행될 수 있지만, 다른 것들은 예를 들어, 고장 시간 동안 또는 덜 활동적인 시간 동안 주기적으로 실행될 수 있다.
제어 시스템(202)은 우선순위 등을 나타내는 다양한 비즈니스 규칙들의 애플리케이션에 의존하여, 특정 타입의 움직임들이 언제 발생되어야 하는지 그리고 어떤 순서로 발생해야 하는지를 스케줄링하도록 구성될 수 있다. 제어 시스템(202)은 예를 들어 제품 배치와 관련한 결정을 내릴 때 인바운드 및 아웃바운드 팩터들 모두를 결정하도록 구성된다. 예를 들어, 제어 시스템(202)은 예상되는 제품 공급 운반 위치 및 예상되는 제품의 아웃바운드 운반에 대한 동작을 행할 수 있다. 제어 시스템은 결정을 행할 수 있고, 자동 시스템에 의한 실행을 위한 신호를 전송할 수 있으며/있거나 인간(피커들, 로더들 등)에게 효율적으로 작업 할당할 수 있다.
제어 시스템(202)은 하나 이상의 로봇들 또는 하나 이상의 피커들이 주문 이행 시에 또는 임의의 다른 목적을 위해 하나 이상의 동작들을 수행해야 하는지를 결정할 수 있다. 하나 이상의 로봇들의 동작은 그리드를 이동하고/하거나 컨테이너 회수와 같은 동작들을 수행할 로봇들을 필요로 할 수 있다.
제어 시스템(202)은 일련의 제약들 및 조건들을 고려하여, 그리드의 다양한 경로들을 분석함으로써 잠재적으로 다른 경로들에 비해 우선적일 수 있는 하나 이상의 경로들을 결정하도록 구성될 수 있다. 이러한 우선 경로들이 로봇들에게 일회성으로, 주기적으로 및/또는 동적으로 제공됨으로써, 그리드 전체에서 그들의 움직임들을 제어할 수 있다.
일 경로가 다음과 같은 여러 가지 이유로 우선적일 수 있으며, 이에 한정되지 않는다: 더 적은 이동 거리, 더 큰 로봇의 예상 평균 속도, 더 낮은 트래픽(즉, 혼잡) 발생 확률, 더 적은 총 소요 시간, 더 낮은 충돌 확률, 더 적은 사용 전력, 대체 경로에의 스위칭 용이성, 장애물(예를 들어, 고장난 로봇, 떨어진 물품, 끊어진 경로, 경로의 일부가 수리중) 회피 능력.
제어 시스템(202)은 연결되어 있는 다양한 로봇들의 움직임을 식별, 설계 및/또는 제어하는데 다양한 알고리즘들을 사용할 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 제어 시스템은, 하나 이상의 비-일시적인 컴퓨터 판독가능 매체 상에 저장된 하나 이상의 명령 세트들을 수행하도록 구성된 하나 이상의 프로세서들을 각각 포함하는 하나 이상의 서버들을 사용하여 구현된다. 컴퓨터 구현을 위한 잠재적인 이점은 특히, 확장성, 대용량 처리 및 계산 복잡성 처리 능력, 증가된 반응 속도, 신속한 의사 결정 능력, 복잡한 통계 분석 수행 능력, 기계 학습 수행 능력을 포함하며, 이에 한정되지 않는다.
이들 알고리즘에 대하여 본 명세서에서 더 심도있게 논의될 것이며, 본 발명의 몇몇 실시예에 따른, 예시적인 경로-찾기 알고리즘들 및 휴리스틱 접근법이 제공된다.
제약들은 현재 그리드의 레이아웃, 로봇의 물리적 특성(예를 들어, 최대 속도, 선회 반경, 선회 속도, 최대 가속도, 최대 감속도), 혼잡(예를 들어, 특정 경로 또는 교차점에서 예상 트래픽 부하), 설립된 '하이웨이(highway)들', 로봇에 의해 반송될 물체들(예를 들어, 크고, 부피가 크거나 깨지기 쉬운 물체들)의 충격, 로봇 상태 및 조건(배터리 상태, 손상, 유지 보수 문제들을 포함), 및 스테이션 상태(예를 들어, 목적지 스테이션이 가득차거나 일시적으로 차단됨)를 포함한다.
제어 시스템(202)은 실시간 또는 거의 실시간 제어 시스템(로봇들을 포함하는 다양한 유닛들 및 컨베이어들, 피커들, 인간들 등과 같은 선택적으로 관련 다른 유닛들의 동작들을 제어함)일 수 있다. 제어 시스템(202)은 하나 이상의 모듈들로 구성될 수 있다. 하나 이상의 모듈들은 제어 인터페이스(302), 움직임 최적화 모듈(304), 제품 배치 최적화 모듈(306), 로봇 물리 모델 모듈(308), 비즈니스 규칙 모듈(310), 클리언스 모듈(clearance module)(312), 예약 모듈(314), 명령 생성 및 스케줄러 모듈(316), 로봇 통신 모듈(318), 책임 관리자 모듈(320) 및 경고/통지 모듈(322)을 포함할 수 있다. 이들 모듈들은 다양한 방식들로 구현될 수 있으며, 몇몇 실시예들에서, 이들은 하나 이상의 프로세서들에 의해 수행될 하나 이상의 컴퓨터-판독가능 매체 상의 명령들로서 보관되는 애플리케이션들로서 구현될 수 있다.
제어 시스템(202)은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따라, 작업 할당, 워크스테이션 운영, 로봇들의 움직임 및/또는 컨테이너들의 배치에 대한 실시간 또는 거의 실시간 제어를 제공할 수 있다. 작업의 할당, 컨테이너들의 움직임 및 배치는, 주문 이행, 보다 쉽게 접근할 수 있는 위치로 컨테이너들의 재분배, 예상되는 디스패치 시퀀스들, 유지 보수 작업들, 워크스테이션 운영, 향후 주문 예상 등과 같은 창고 내의 활동들과 관련된 동작들에 의해 초래될 수 있다.
제어 인터페이스(302)는 다양한 외부 시스템들이 제어 시스템(202)에게 방향들 및 정보를 제공하기 위한 인터페이스를 제공한다. 제어 인터페이스(302)는, 다양한 실시예들에서, 인간 사용자들을 위한 인터페이스들 및/또는 다양한 기계들 및 시스템들과의 인터페이싱하기 위한 인터페이스들을 제공할 수 있다.
인간을 위한 인터페이스들은 예를 들어, 키보드, 시각적 디스플레이, 명령 프롬프트 등을 포함할 수 있다.
기계들 및 시스템들을 위한 인터페이스들은, SOAP(simple access object protocol) 및 REST(representational state transfer) 서비스들을 포함하고 이에 한정되지 않는 상이한 사양들을 사용하여 구현되는 애플리케이션 프로그래밍 가능 인터페이스(programmable interface; API)들, 및/또는 다양한 프로그래밍 언어들로 기록되는 인터페이스들을 포함할 수 있다. 제어 인터페이스(302)는 다양한 창고 관리 시스템들 및 주문 관리 시스템들을 포함하고 이에 한정되지 않는 다양한 외부 데이터베이스들과 상호작용할 수 있으며; 또한 다양한 로봇들로부터 정보를 수신할 수 있다(예를 들어, 로봇이 오작동 중이거나, 로봇이 충전해야 하거나, 로봇이 목적지로 가는 중이거나, 로봇이 예상치 못한 장애물을 만났을 때 등 ).
제어 인터페이스(302)는 또한 로봇들 및 컨테이너들의 제어 및 움직임과 관련된 창고 관리 시스템(warehouse management system; WMS)과의 정보를 수신 및 송신할 수 있다. 이러한 정보는 그리드 위치 및 크기 조정, 서브-그리드들의 설정, 재고 및 주문들의 마스터 레코드, 워크스테이션들의 위치들, 워크스테이션들과 관련된 파라미터들, 및/또는 디스패치 시퀀스(예를 들어, 주문들이 발송될 필요가 있는 경우)를 포함할 수 있으며 이에 한정되니 않는다. 제어 인터페이스(302)는 워크스테이션으로 컨테이너 전달, 워크스테이션 동작 완료, 채워진 토트 전달 등의 동작이 수행됨에 따라, WMS에 업데이트를 제공할 수 있다. 몇몇 실시예들에서는, WMS와 제어 인터페이스(302) 사이에 확인 프로세스가 존재하게 된다. WMS에 대한 이러한 업데이트들은 예를 들어, 특정 SKU#들과 관련된 업데이트된 재고 수준, 업데이트된 컨테이너 위치들, 컨테이너들 내의 업데이트된 물체 위치들, 업데이트된 설비 조건들 등을 포함할 수 있다.
시스템의 몇몇 실시예들에서, WMS 이외에도, 시스템에 입력하는 다양한 주문들, 주문들의 이행, 워크스테이션 동작들, 예정 주문들 및 예측되는 주문들에 관한 정보를 포함하며 이를 제공하는 별도의 주문 시스템이 또한 존재할 수 있다.
제어 인터페이스(302)는 또한, 특정 로봇, 로봇들의 그룹 또는 모든 로봇들의 동작을 정지시키는 명령들을 수신할 수 있다(예를 들어, 오작동, 비상사태 등의 경우).
움직임 최적화 모듈(304)은, 다양한 알고리즘들의 적용을 통해 로봇들의 움직임을 최적화하여 하나 위치에서 다른 위치로의 유리한 경로들을 잠재적으로 결정하도록 구성될 수 있다. 잠재적인 이점들은 더 짧은 이동 거리, 더 작은 혼잡 발생 가능성, 더 짧은 소요 시간, 더 낮은 전력 소모, 다른 로봇들 움직임과의 조정, 파손된 로봇들이나 파손된 트랙 영역들과 같은 장애물 주변 라우팅, 다양한 워크스테이션 동작과의 조정 등을 포함할 수 있다.
움직임 최적화 모듈(304)은 일련의 작업들을 개발하여, 어느 픽 스테이션 또는 로봇이 어떤 작업을 수행해야 하는지를 선택하는 것을 비롯한, 워크 할당, 계획 및 스케줄링 기능들을 제공하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이것은 어디에 로봇 또는 픽 스테이션이 위치되는지의 정보, 로봇 또는 픽 스테이션의 특정 능력들 등에 기초할 수 있다. 또한, 특정 주문을 이행하기 위해 필요한 특정 순열 및 일련의 동작들이 결정되며, 동작들/작업들은 하나 이상의 로봇들 및/또는 하나 이상의 픽 스테이션들을 위해서 개발된다. 기능들은, 특히, 인바운드 스테이션들로의 빈 컨테이너 전달, 창고 주위에 상품을 담은 컨테이너들 배치, 컨테이너들을 픽 스테이션들 또는 다른 영역들로 전달, 창고의 일 위치로부터 다른 위치로의 컨테이너들의 이동 등을 포함할 수 있다.
움직임 최적화 모듈(304)은 물체를 배치하기 위한 일련의 잠재적으로 유리한 위치들을 결정할 시에 제품 배치 최적화 모듈(306)과 상호작용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 높은 빈도로 필요한 특정 SKU#의 물품들을 담고 있는 컨테이너를 고려할 경우, 제품 배치 최적화 모듈(306)은 회수를 위해 더욱 접근이 쉬운 특정 적층체의 특정 위치에 그것이 배치되어야 함을 나타낼 수 있다. 대조적으로, 컨테이너가 낮은 빈도로 필요한 특정 SKU#의 물품들을 담고 있는 경우, 이 제품은 덜 접근하기 쉬운 그리드 위치 내의 낮은 깊이에 배치되도록 결정될 수 있다.
움직임을 최적화함에 있어서, 움직임 최적화 모듈(304)은, 특정 위치에 도달하는데 필요한 예상 시간, 컨테이너가 적층체 내에 얼마나 깊이 있는지, 적층체 중에서 컨테이너를 찾아내는데 얼마나 걸리는지, 상부에 위치된 컨테이너들을 다른 위치로 이동시키는데 필요한 다양한 동작들 등과 같은, 움직임 및 동작의 성능 모두에 관련된 다양한 팩터들을 고려하도록 구성될 수 있다.
움직임 최적화 모듈(304)에는 또한, 다양한 팩터들에 의존하여 로봇의 움직임에 대한 일련의 제한사항들을 전달할 수 있는 로봇 물리 모델 모듈(308)로부터 일련의 입력들이 제공될 수 있다(예를 들어, 로봇이 현재 정교한 물체들을 반송하고 있으므로 최대 속도의 50%로만 이동할 수 있음). 움직임 최적화 모듈(304)은 그리드 내부로, 그리드 밖으로 및 그리드 내로 박스들의 이동을 조정할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 움직임 최적화 모듈(304)은 로봇의 이동 중에 우선적 경로들을 동적으로 재계산하여, 상태들 및 제약사항들이 시간에 따라 변경됨에 따라 업데이트된 일련의 경로들을 잠재적으로 결정할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 그리드는 움직임 최적화 모듈(304)에 의해 사전-처리되어, 처리 속도를 잠재적으로 증가키시고/거나 처리 부하(load)를 감소시킬 수 있다. 다른 처리 부하 감소 방법들, 예를 들어, 검색 깊이/너비 감소, 서브-그리드들로의 그리드 분할, 분산 처리, 미래 경로 캐싱, 그리드의 계산적 단순화(예를 들어, 분석중인 노드들의 수 감소시킴), 경로 재-계산 감소 등이 또한 고려된다.
몇몇 실시예들에서, 움직임 최적화 모듈(304)은 분석을 위한 복수의 더 작은 서브-그리드들로 그리드를 분할할 수 있다. 이러한 분할은, 처리 전력 요구를 완화할 수 있으며, 이것은 그리드 사이즈가 매우 큰 경우에 특히 유용할 수 있으며; 예를 들어, 1000x1000 그리드는 100개의 100x100 그리드로 분해되고 각 그리드가 개별적으로 분석될 수 있다. 이것은 시스템이 매우 많은 수의 로봇들을 제어하거나 많은 수의 상태들을 고려하려하는 경우에 더 유용할 수 있다.
움직임 최적화 모듈(304)은 또한, 제안된 경로의 내비게이션이 다른 로봇들의 클리어런스들 및 예약들과 관련된 문제와 마주하게 될 것인지 여부를 결정하고 또한 이러한 문제들과 마주하게 될 가능성들을 감소시킬 수 있는 경로들을 결정할 시에 클리어런스 모듈(312) 및 예약 모듈(314)과 상호작용할 수 있다.
원하는 컨테이너가 적층체 내의 다양한 깊이들에 위치하는 경우, 움직임 최적화 모듈(304)은 원하는 컨테이너에 접근 가능하도록 적층체로부터 컨테이너들을 이동시킬 시에 하나 이상의 로봇들을 제어할 필요가 있을 수 있다. 움직임 최적화 모듈(304)은 하나 이상의 로봇들이 적층체로부터 컨테이너들을 이동시킬 시에 협력하도록, 하나 이상의 로봇에 대한 움직임을 조정할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 움직임 최적화 모듈(304)은 적층체 상의 컨테이너들을 재배치할 필요가 없거나 원하지 않을 수도 있으며, 오히려, 적층체로부터 이동된 컨테이너들이 제품 배치 최적화 모듈(306)에 의해 결정되는 최적 위치를 가질 수 있고, 하나 이상의 로봇들이 거기로 이동될 수도 있다. 이러한 실시예의 잠재적인 이점은 컨테이너들이 자신의 원래 위치에 재배치되는 것이 아니라, 더 최적의 위치에 배치될 경우 효율이 증가하는 것을 발견할 수 있다는 것이다.
몇몇 실시예들에서, 클리어런스 모듈(312), 예약 모듈(314) 및 움직임 최적화 모듈(304)은 경로 충돌 해결기로서 함께 이용될 수 있으며, 여기서 움직임 최적화 모듈(304)은 경로를 개발한 다음 예약 모듈(314)을 사용하여 경로를 예약하고, 클리어런스 모듈(312)은 로봇들이 잠재적 충돌 경로로 관여되어 있을 경우 우선순위를 결정하는 저스트-인-타임(just-in-time) 접근법을 제공한다.
몇몇 실시예들에서, 움직임 최적화 모듈(304)은 로봇이 컨테이너를 풀 스테이션(full station)으로 가져가려고 하는 상황들을 처리하도록 구성된다. 이러한 상황에서, 움직임 최적화 모듈(304)은, 스테이션이 컨테이너를 수용할 수 있을 때까지 로봇에 의해 파지(把持)될 컨테이너 근처로 갈 것을 로봇에게 지시하도록 구성된다. 스테이션이 컨테이너를 수용할 수 있는 경우, 그것을 내려놓게 된다. 이 실시예들에서, 파지된 컨테이너들은 우선순위 순서로 내려놓아 질 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 파지된 컨테이너가 자신의 홀딩 위치에 도달하기 전에 스테이션이 그것을 내려놓는 것이 자유로운 경우, 움직임 최적화 모듈(304)은 홀딩없이, 컨테이너를 직접 내려놓기 위해 계획을 다시 세우게 된다.
몇몇 실시예들에서, 움직임 최적화 모듈(304)은 프리-페칭(pre-fetching) 동작들을 위한 것으로 더 구성되며, 여기서 컨테이너는 스테이션에서 요구되기 이전에 스테이션에 더 가까이 이동된다. 그러면, 컨테이너들은 필요할 때 내려 놓이게 될 준비가 되며, 이것은 드롭 오프 시간(drop off time)의 불확실성을 감소시킬 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 시스템은 로봇 경로들을 계획하고 충분히 먼 미래의 로봇 경로 예약들을 설정하여 알고리즘들이 완료될 수 있도록 구성될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 필요한 향후 계획의 정도는 시뮬레이션에 의해 계산될 수 있다.
이 시뮬레이션들은 먼 미래에 대한 계획의 효율성 증대와, 단기간 통신 패킷 손실, 및/또는 허용 오차 범위를 벗어나 실행되는 로봇들과 같은 다양한 이유로 인한, 로봇이 그 계획을 유지하지 못할 때 다시 계획을 세워야할 확률이 더 높다는 효율성 손실과의 사이를 (통계적으로) 판단하는데 사용될 수 있다.
제품 배치 최적화 모듈(306)은, 특정 물품들을 담는 특정 컨테이너를 배치하기에 잠재적으로 유리한 위치들의 세트를 결정하도록 구성될 수 있다. 제품 배치 최적화 모듈(306)은, 특정 물품들을 담는 특정 컨테이너를 배치하기에 잠재적으로 유리한 위치들의 세트를 결정할 시에, 특히, 그리드의 레이아웃, 특정 항목이 요청되는 빈도, 향후 주문, 예측되는 향후 주문, 워크스테이션들의 위치, 충전기 스테이션들의 위치, 및 경로의 특정 영역들 및 브랜치들의 혼잡도와 같은 관련 정보를 이용할 수가 있다.
로봇은 하나 이상의 컨테이너들을 반송하여 하나 이상의 서비스 픽 스테이션들의 요구를 만족시킬 임무가 주어질 수 있으며, 여기서 컨테이너들 각각은 하나 이상의 물품들을 담을 수 있다. 각 컨테이너에는 적층체 위치와 관련된 인덱스 번호가 제공될 수 있으며, 이에 따라 특정 컨테이너가 특정 적층체 위치들을 향해 편향되도록 할 수 있다.
적층체 내에서의 또는 그리드의 레이아웃에 대한 컨테이너 분포 및 위치는 창고의 전반적인 운영 효율에 기여할 수 있다.
컨테이너가 설비 내 어디에 배치될 필요가 있는 다양한 상황들이 존재하며, 이러한 상황들은 설비 내의 컨테이너들 위치 분포를 재-평가 및/또는 최적화할 기회를 제공한다.
위치가 다른 위치보다 좋거나 나쁘다는 것을 나타내는 여러 가지 고려사항이 존재하며, 이것은 워크스테이션까지의 거리, 영역의 정체 수준, 어느 컨테이너들이 특정 컨테이너에 의해 컨테이너가 차단되는지 정보, 환경 요인과 관련된 컨테이너들의 논리적 그룹핑(예를 들면, 인화성 물질을 담고 있는 컨테이너들은 특별한 위치 설정이 필요할 수 있음), 워크스테이션에 의한 일 위치로의 지능적 프리-페칭을 포함할 수 있으며, 이에 한정되지 않는다.
이러한 고려사항들은 예를 들어, 가중 처리 알고리즘 또는 임의의 다른 적절한 방법을 사용하여 하나의 위치를 다른 위치와 비교하도록 시스템에 의해 이용될 수 있다.
예를 들어, 새로운 컨테이너가 설비 내에 도입될 경우, 컨테이너가 설비로 돌아올 경우, 하나 이상의 컨테이너들이 적층체 내에 깊이 보관된 물품들에 접근하려고 하는 로봇들에 의해 이동될 경우, 물품들이 배치되고/컨테이너로부터 꺼내질 경우, 컨테이너가 손상된 것으로 표시될 경우, 컨테이너가 오염된 것으로 표시될 때, 등이다.
이러한 최적화는 다양한 시간들에서 수행될 수 있으며, 예를 들어, 몇몇 실시예들에서는, 최적화가 수행되어, 이동되어야 하는 모든 컨테이너(예를 들어, 하부에 있는 특정 컨테이너에 접근될 수 있도록 제거되어야 하는 컨테이너들)마다에 대한 새로운 위치를 결정한다.
예를 들어, 빈번하게 주문된 물품들 및 각 주어진 SKU#에 대한 특정 개수의 물품만이 창고의 가장 접근하기 쉬운 영역에 분포되는 경우(예를 들어, 각 픽 스테이션에 가장 가까운 위치들 및/또는 컨테이너들의 적층체들의 상단들), 로봇 움직임들 및 동작들의 수는 잠재적으로 감소될 수 있다.
"활성 윈도우(active window)"는 활성 상태로 유지(워크스테이션 서비스를 위해)할 시스템이 결정한 주문된 컨테이너들의 가치 수로서 정의된다. 제품 배치 최적화 모듈(306)은 컨테이너들에 스코어를 할당하도록 구성될 수 있으며, 이에 따라 전체 하이브 레이아웃을 활성 컨테이너들의 상단 층으로 편향시켜서, 예비 재고가 아래에 보유되도록 한다.
이러한 스코어링 시스템은 비지니스 규칙 모듈(310)에 의해 결정될 수 있으며, 재고 만료일과 같은 정보에 기초하여 설정될 수 있다. 과거 주문을 이용하여, 특히, 컨테이너들에 대한 스코어를 계산함에 있어서 고려할 수 있으며, 이 스코어는 SKU#의 재고 수준이 변경될 때마다 지속적으로 업데이트 될 수 있다. 이러한 스코어링 시스템은 설비 내의 컨테이너 위치 설정의 최적성을 유지하기 위해 컨테이너들의 위치를 편향시키는데 도움이 되도록 사용될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 시스템은 하나 이상의 서비스 워크스테이션들의 요구들을 만족시키기 위해, 로봇 움직임을 제어하여 SKU#마다 하나 이상의 컨테이너들의 "활성" 풀을 유지하도록 구성될 수 있다. "활성" 풀이 고갈되면, "예비" 컨테이너들이 "활성" 풀로 승격될 수 있다.
시스템의 몇몇 실시예들에서, 시스템은, 컨테이너를 배치할 때, "풋-어웨이 알고리즘(put-away algorithm)"을 사용하여 로봇 움직임을 제어함으로써, 비어있는 위치들의 이용 가능한 풀로부터 "최적 매치(best match)" 적층체 위치를 결정하도록 구성될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, "활성" 풀은 하나 이상의 서비스 워크스테이션들부터의 병행 요구를 지원하도록 구성될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 제품 배치 최적화 모듈(306)은 또한 픽 스테이션들 간의 주문들에 대한 균형을 맞출 수 있다.
로봇 물리 모델 모듈(308)은 로봇과 관련된 특정 물리적 특성을 모델링하도록 설계되는 변수들의 세트를 저장하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 이 모델은 로봇의 길이, 무게, 높이 및 폭, 로봇의 최대 반송 능력과 같은 물리적 특성들, 로봇의 회전 속도, 로봇의 윈치 사이클 타임, 로봇의 최대 속도 및 가속도, 로봇이 정해진 배터리 수명 만큼 특정 동작들을 수행할 수 있는 능력 등을 나타낼 수 있다. 로봇 물리 모듈(308)은 로봇의 최대 속도, 최대 가속도, 및 최대 회전 속도를 포함하는, 로봇 움직임의 소정 특성들에 대한 제한사항들을 결정할 시에 비즈니스 규칙 모듈(310)과 인터페이싱할 수 있다. 예를 들어, 수개의 달걀 상자를 운반하는 로봇은 그 취약성 및 물리적 힘으로 인한 달걀의 깨지기 쉬운 특성 때문에 로봇의 최대 가속도/감속도의 25%로만 가속/감속해야 한다.
비즈니스 규칙 모듈(310)은 창고, 로봇 및 통신 시스템의 특정 환경에 기초하여 일련의 비지니스 규칙을 개발하고 적용한다. 예를 들어, 비즈니스 규칙 모듈(310)은 물품의 특정 클래스에 대하여, 로봇 물리 모델 모듈(308)이 운송 중 상품에 의해 초래되는 손상의 양을 잠재적으로 감소시키도록 하는, 다양한 제한이 가해 지도록 제공할 수 있다. 비즈니스 규칙이 구현될 수 있는 예로는 위험도가 높은 제품(예를 들면, 산, 표백제 등), 에어로졸이 담긴 컨테이너 및 가연성 내용물이 포함된 컨테이너 등을 포함한다. 빈 컨테이너들은 다른 컨테이너들과 다르게 취급될 수도 있다.
비즈니스 규칙은 재-사용하기 이전에 컨테이너를 청소하거나, 특정 물체를 포함하는 로봇들을 감속하는 등과 같은 동작들을 포함할 수 있다.
비즈니스 규칙 모듈(310)은 또한 제품들의 배치를 관리하는 규칙들의 세트들을 개발하고 적용하도록 구성될 수 있다. 예를 들어, 상이한 규칙들이, 고-빈도 물품들(이 물품들은 들어오는 주문들 등으로 인해 바로 픽킹될 수 있음)에 적용될 수 있다.
클리어런스 모듈(312)은 다양한 로봇들에 대한 클리어런스들을 저장하고 제공하도록 구성될 수 있다. 클리어런스들의 시스템은 로봇이 이동할 경로가 명확한지 여부를 결정하기 위해 접근될 수 있다. 클리어런스 모듈(312)은 수동 충돌 회피 시스템으로서 구현될 수 있으며, 여기서는 로봇들이 성능에 영향을 미치지 않을 수 있는 가능한 가장 작은 작업량만이 제공된다.
새로운 명령을 로봇에게 제공하면, 클리어런스 모듈(312)은 예를 들어, 그리드 차원들, 그리드 위치들, 계획에 의해 생성된 이동 명령들, (제어된 정지와 같은 이벤트들로 생성된) 이동 명령들의 취소, 로봇들의 현재 위치 및 속도, 로봇들의 제동 능력 그리고 그들이 도달하도록 클리어된 장소에 기초하여, 다른 로봇과 충돌할 가능성이 없는지를 체크한다.
클리어런스 모듈(312)은 "저스트 인 타임" 클리어런스를 발행하도록 구성될 수 있으며, 로봇들이 그들의 계획된 경로들을 따라 계속하도록 하는 허가를 부여하는데 사용될 수 있다. 각 로봇 상태 보고에 대한 응답으로 새로운 클리어런스가 생성(또는 보류)될 수 있다. 이와 같이, 클리어런스 모듈(312)은 경로 충동 해결기의 역할을 할 수 있다. 클리어런스들이 필요한 경우, 클리어런스 모듈(312)은 움직임 최적화 모듈(304)과 상호작용하여, 충돌들을 해결 또는 회피하기 위한 경로들을 동적으로 재-계획할 수 있다.
클리어런스 모듈(312)은 경로에 대한 클리어런스가 무엇인지 정보, (예를 들어, 현재 클리어런스의 끝에서부터 동적 재계획을 허용할 수 있는 계획 시스템에 대한) 클리어런스가 발행될 경우에 대한 통지, (예를 들어, 에러 케이스를 식별하고, 재설계해야 할 필요성을 식별하기 위해) 클리어런스가 보류될 경우에 대한 통지를 제어 인터페이스(302)에게 제공할 수 있으며, 또한 경고 시스템에게 제공할 수 있다(로봇, 로봇 통신 또는 제어 시스템(202)에 잠재적인 문제점이 있기 때문).
클리어런스 모듈(312)은 특히, 메시지 누락, 처리 시간, 클럭 동기화 및 물리 모델과의 로봇 불일치를 포함하는, 허용오차들의 세트에 기초하여 클리어런스 방식들을 고안하도록 구성될 수 있다.
클리어런스 모듈(312)은 로봇 위치 및 속도 업데이트들, 및 클리어런스 제공/보류에 기초하여, 그리드 상의 하나 이상의 위치에 대한 안전한 진입 시간들의 세트를 제공할 수 있다. 안전한 진입 시간들의 세트는 그리드 변경 상태들에 따라 동적으로 업데이트될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 클리어런스 모듈(312)은, 로봇들에 미리 결정된 기간 동안에만(예를 들어, 3초) 클리어런스가 제공되도록 구성될 수 있다. 로봇에게 주어진 클리어런스는, 로봇이 충돌 위험 없이 멈춰 있기에 충분한 기간이 되도록 구성될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 클리어런스 모듈(312)은, 제어 시스템(202)이 로봇으로부터 설정 가능한 수의 상태 메시지들을 놓칠 수 있지만 여전히 로봇이 짧은 시간 동안 계속하여 동작할 수 있도록 하는 클리어런스가 제공되도록 구성될 수 있다. 이러한 설계는 패킷 누락을 더욱 포용할 수 있는 시스템을 만들 수 있으며, 이것은 몇가지 통신 관련 문제가 발생할 경우에도 계속하여 작동하는데 유리할 수 있다. 설정 가능한 수는, 로봇이 자체적으로 감속하여 그 클리어런스의 끝에서 정지하기 전에 제어 시스템(202)이 로봇으로부터 상태 메시지를 수신할 수 있는 확률이 높아지도록 설정될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 로봇이 감속하기 시작한 경우, 멈추어질 수 있으며, 그 후에, 제어 시스템(202)은 앞으로의 예약을 취소하고, 그리드를 통한 그것의 경로를 재-계획할 수가 있다.
예약 모듈(314)은 그리드 상에 다양한 경로를 예약한다(예를 들어, 로봇 A는 경로 X를 취할 계획을 하고서 예상 이동 시간 동안의 경로 X를 예약한다. 로봇 B는 로봇 A가 경로 X를 예약했음을 알고 대신 경로 Y를 선택한다). 예약 모듈(314)은 비충돌 로봇 움직임 계획을 생성하도록 설계될 수 있으며, 클리어런스 모듈(312) 및 움직임 최적화 모듈(304)과 함께 작동하도록 구성될 수 있다.
예약 모듈(314)은 일정 시간 동안의 그리드 위치에 대한 로봇의 예약들을 제공하도록 구성될 수 있으며, 여기서는 특히, 로봇들이 계획으로부터 벗어날 수 있는 허용 오차들, 로봇 통신 메시지 유실에 대한 허용 오차들, 및 클럭 불일치에 대한 허용 오차들을 고려하여, 두 개의 로봇에 중복 예약들이 제공될 수 없다.
몇몇 실시예들에서, 예약 모듈(314)은 사전에 경로들을 예약하는데 사용되며, 특히, 다수의 로봇 동작들 및 작업들이 동시에 발생할 경우에, 로봇들이 충돌 경로를 취할 계획이 없도록 하는 것을 보장하는데 사용된다. 예약 모듈(314)은 충돌 위험 없도록 제어된 제동 하에서 임의의 로봇이 정지할 충분한 허용 오차를 허용하도록 구성될 수 있다.
예약 모듈(314)은 움직임 최적화 모듈(304)과 상호작용하여, 향후 계획을 가능하게 하기 위해 충분히 먼 미래의 로봇 경로 예약들을 설정하도록 구성될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 예약 모듈(314) 및 움직임 최적화 모듈(304)은 움직임 알고리즘들의 계산을 완료하기에 충분한 향후 계획을 허용한다.
명령 생성 및 스케줄러 모듈(316)은 하나 이상의 로봇들에 전송될 명령어들의 세트를 생성한다. 이러한 명령들은 예를 들어, 로봇 A가 컨테이너 C를 얻기 위해 위치 B로 이동해야 하고, 컨테이너 C를 워크스테이션에 가져온 다음 컨테이너 C를 특정 위치 D로 되돌려 보내야 한다는 것을 포함할 수 있다. 이러한 명령들은 거의-실시간/실시간, 저스트 인 타임 구성으로 전송되고/되거나 계획된/예정된 경로를 허용하도록 사전 제공될 수 있다. 또한, 몇몇 실시예들에서, 명령 생성 및 스케줄러 모듈(316)은 로봇이 설비를 가로질러 신속하게 내비게이팅할 수 있도록 예약 및 클리어런스를 조정한다.
명령 생성 및 스케줄러 모듈(316)은, 단일 경로, 또는 하나 이상의 경로들을 포함하는 명령 세트, 및/또는 다양한 위치들에서 수행되는 다수의 동작을 제공하도록 구성될 수 있다. 명령 생성 및 스케줄러 모듈(316)은 로봇 통신 모듈(318)에 이들 명령들을 제공하여 개별 로봇들에 제공된다. 몇몇 실시예들에서, 명령 생성 및 스케줄러 모듈(316)은 특정 로봇에 대한 명령들을 미리 파퓰레이팅한다 - 이들 명령들이 그 후 로봇 통신 모듈(318)을 통해 로봇에 제공되어 미래의 시간에 실행될 수 있다.
로봇 통신 모듈(318)은 하나 이상의 기지국들 및 기지국 제어기(206)를 통해 로봇들로부터 전후 정보를 송신하도록 구성될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 로봇 통신 모듈(318)은 무선 신호들의 사용을 통해 통신할 수 있다. 전술한 바와 같이, 이들 명령 세트들은 반드시 저스트-인-타임은 아니며, 명령 세트들은 미래 움직임들의 조정을 위해 전송될 수도 있다.
로봇 통신 모듈(318)은 다양한 로봇들로부터 상태 보고들을 수신할 수 있다. 로봇 통신 모듈(318)은 동기식, 비동기식, 풀링(polling), 푸시(push) 또는 풀(pull) 방법과 같은 다양한 방식들로 구현될 수 있다. 또한, 다양한 구현들은 통신 "핸드 쉐이킹(handshakin)"의 사용을 포함할 수 있으며 포함하지 않을 수도 있다.
몇몇 실시예들에서, "핸드 쉐이킹"이 존재하지 않을 경우, 통신 시스템들은 메시지 전달을 보장하지 않을 수 있으며, 패킷 유실이 발생할 수도 있다. 이러한 시스템에 대한 잠재적인 이점들은 감소된 대역폭 요구 사항들, 및 최선의 노력에 근거한 명령의 제출을 포함할 수 있다. 다양한 방식들은, 명령 패킷들의 시간 초과 재-브로드캐스팅, 패리티 정보 또는 다른 검증 방식들, 또는 다른 흐름 제어 및 재송신 방식들을 포함하는 특정 중복된 명령 패킷들 전송과 같은 패킷 유실의 영향을 최소화하도록 구현될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예들에서, "핸드 쉐이킹"은 패킷들이 수신되는 것을 보장하는데 사용될 수 있다.
로봇들에 대한 명령들은 로봇에 의해 수행될 동작에 대한 시작 시간보다 앞서 발행될 수 있으며, 명령의 시작 시간 및 발행 사이의 이 시간은 설정 가능할 파라미터일 수 있다.
몇몇 실시예들에서는, 명령들은 운반을 보장하기 위해 로봇들에 대하여 반복되며, 이 로봇들은 명령들이 수신되었다는 확인 응답을 제공할 수 있다.
스케줄링된 시작 시간 전에 메시지가 수신되지 않을 경우, 로봇은 명령을 무시하도록 구성될 수 있으며, 명령이 너무 늦게 수신되었음을 나타내는 상태 메시지를 반환할 수도 있다. 이 경우, 로봇 제어 시스템(202)은 로봇에 대한 기존 예약들을 최소하도록 구성될 수 있으며; 로봇에 대한 작업을 재계획할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 로봇은 (예를 들어, 명령 시퀀스 번호에 의해) 수신된 최종 명령을 확인 응답하는 정규 상태 메시지를 반환한다. 몇몇 실시예들에서, 로봇 제어 시스템(202)은, 발행된 마지막 명령이 로봇에 의해 확인 응답될 때까지 새로운 명령이 특정 로봇에 발행될 수 없도록 구성될 수 있다. 특정 기간(예를 들어, 설정 가능한 타임-아웃 기간) 이후에 명령이 로봇에 의해 확인 응답되지 않는 경우; 로봇 제어 시스템(202)은 로봇에 대한 기존 예약들을 취소하도록 구성될 수 있다. (명령) 통신이 로봇과 재-설정될 경우, 로봇 제어 시스템(202)은 로봇에 대한 동작을 재-계획한다.
각 로봇 상태 메시지의 수신 시에, 로봇 제어 시스템(202)은 클리어런스 모듈(312)을 통해 로봇의 현재 이동 클리어런스를 연장시키도록 구성될 수 있다.
충전 관리자 모듈(320)은 로봇들을 재충전하기 위한 움직임 계획을 개발하도록 구성될 수 있다. 충전 관리자 모듈(320)은, 로봇들이 지정된 최소 충전을 가지게 될 시점을 추정하고, 모든 로봇들이 그 시점에 또는 그 시점 이전에 충전할 수 있는 것을 보장하도록 구성될 수 있다.
경고/통지 모듈(322)은 잠재적 문제가 발생한 경우에, 또는 사전 결정된 비즈니스 규칙에 기초하여, 예를 들어, 충돌로 인해 미리 결정된 수의 클리어런스들이 보류될 경우, 제어 인터페이스(302)에 경고 또는 통지를 제공하도록 구성될 수 있다.
본 시스템 및 방법은 다양한 실시예들에서 실행될 수 있다. 적절하게 구성된 컴퓨터 디바이스, 및 관련 통신 네트워크들, 디바이스들, 소프트웨어 및 펌웨어는 전술한 바와 같은 하나 이상의 실시예들을 가능하게 하는 플랫폼을 제공할 수 있다. 예를 들면, 도 1은 저장 유닛(104) 및 랜덤 액세스 메모리(106)에 연결되는 중앙 처리 장치("CPU")(102)를 포함할 수 있는 일반적인 컴퓨터 디바이스(100)를 나타낸다. CPU(102)는 운영 체제(101), 애플리케이션 프로그램(103), 및 데이터(123)를 처리할 수 있다. 운영 체제(101), 애플리케이션 프로그램(103), 및 데이터(123)는 필수적일 수 있으므로, 저장 유닛(104)에 저장되고, 메모리(106)에 로드될 수 있다. 컴퓨터 디바이스(100)는 그래픽 처리 유닛(graphics processing unit; GPU)(122)을 더 포함할 수 있으며, 그래픽 처리 유닛(122)은 CPU(102)로부터 집중적인 이미지 처리 계산을 오프로드하기 위해 CPU(102) 및 메모리(106)에 동작 가능하게 연결되고, CPU(102)와 병렬적으로 이들 계산들을 실행한다. 오퍼레이터(107)는 비디오 인터페이스(105)에 의해 연결되는 비디오 디스플레이(108)를 사용하여 컴퓨터 디바이스(100)와 상호작용할 수 있으며, 키보드(115), 마우스(112), 및 디스크 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브(114)와 같은 다양한 입력/출력 디바이스들은 I/O 인터페이스(109)에 의해 연결된다. 알려진 방식으로, 마우스(112)는 비디오 디스플레이(108) 내의 커서의 이동을 제어하도록 구성될 수 있으며, 마우스 버튼으로 비디오 디스플레이(108)에 나타나는 다양한 그래픽 사용자 인터페이스(graphical user interface; GUI) 제어를 조작하도록 구성될 수 있다. 디스크 드라이브 또는 솔리드 스테이트 드라이브(114)는 컴퓨터 판독가능 매체(116)를 수용하도록 구성될 수 있다. 컴퓨터 디바이스(100)는 네트워크 인터페이스(111)를 통해 네트워크의 일부를 형성할 수 있으며, 컴퓨터 디바이스(100)가 다른 적절하게 구성된 데이터 처리 시스템들과 통신하는 것을 가능하게 할 수 있다(나타내지 않음). 하나 이상의 상이한 타입의 센서들(135)은 다양한 소스들로부터 입력을 수신하는데 사용될 수 있다.
본 시스템 및 방법은 데스트톱 컴퓨터, 랩톱 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터 또는 무선 핸드 헬드를 포함하는 사실상 임의의 방식의 컴퓨터 디바이스 상에서 실행될 수 있다. 본 시스템 및 방법은 또한 하나 이상의 컴퓨터 디바이스들이 본 발명에 따른 방법에서 다양한 프로세스 단계들 각각을 구현하는 것을 가능하게 하는 컴퓨터 프로그램 코드를 포함하는 컴퓨터-판독가능/사용가능 매체로서 구현될 수 있다. 전체 동작을 수행하는 하나 이상의 컴퓨터 디바이스의 경우, 컴퓨터 디바이스들은 네트워크화되어, 동작의 다양한 단계들을 분배한다. 용어들 컴퓨터-판독가능한 매체 또는 컴퓨터 이용 가능한 매체는 프로그램 코드의 임의의 타입의 물리적 실시예 중의 하나 이상을 포함하는 것으로 이해된다. 특히, 컴퓨터-판독가능/사용가능 매체는 컴퓨터 및/또는 스토리지 시스템과 관련된 메모리와 같은, 제조의 하나 이상의 휴대용 저장 제품들(예를 들어, 광 디스크, 자기 디스크, 테이프 등), 컴퓨팅 디바이스의 하나 이상의 데이터 저장 파티션들에 구현되는 프로그램 코드를 포함할 수 있다.
본 발명의 모바일 애플리케이션은 웹 서비스로서 구현될 수 있으며, 여기서 모바일 디바이스는 네이티브 애플리케이션이 아닌 웹 서비스에 접근하기 위한 링크를 포함한다.
설명된 기능은 iOS™ 플랫폼, ANDROID™, WINDOWS™ 또는 BLACKBERRY™을 포함하는 임의의 모바일 플랫폼에 구현될 수 있다.
본 명세서에 설명된 실시예들의 다른 변형들이 또한 본 발명의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있음이 당업자에 의해 이해될 것이다. 따라서, 다른 수정들도 가능하다.
다음을 포함하는 다수의 상이한 알고리즘 및 기술이 로봇이 취할 우선적 경로를 결정하는데 사용될 수 있으며, 이에 한정되지는 않는다: 브랜치 및 바운드 알고리즘, 제약 프로그래밍, 로컬 검색, 휴리스틱, 그래프 탐색, 동적 경로 학습 조언자 기술, 프루닝 기술 및 Bayesian 그래프 검색 기술, Dijikstra 알고리즘, Bellman-Ford 알고리즘, Floyd-Warshall 알고리즘, Johnson 알고리즘, 폭-우선 재귀 검색 및 깊이-우선 재귀 검색, 가중 경로, A* 검색 알고리즘, A* 검색 알고리즘의 변형(예를 들면, D*, 필드 D*, IDA*, 프린지, 프린지 세이빙 A*, 일반화 적응형 A*, 평생 계획 A*, 단순화된 메모리 경계 A*, 점프 포인트 검색, 세타*).
이하의 섹션들에서는, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 예시적 검색 알고리즘들 및 휴리스틱들이 제공된다.
예시적 검색 알고리즘
본 섹션에서는, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 예시적 간단한 알고리즘이 제공된다.
예시적인 목적으로, 본 알고리즘은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 도 4에 하의 워크플로우로서 그래픽적으로 제공된다. 이 예시적 알고리즘은, 전술한 개념들에 대한 예시로서 전적으로 제공되는 비-제한적인 예임을 이해해야 한다.
본 알고리즘은 브랜치 및 바운드 검색을 이용할 수 있는 반복 검색 알고리즘일 수 있으며, 혼잡 회피를 위한 '히트 맵(heat map)'을 포함하는 "거의 최우선(near-best-first)" 휴리스틱 모델(heuristic model)을 적용할 수 있다. 브랜치들은 가중 비용 함수를 사용하여 선택될 수 있으며, 이 알고리즘은 그리드/로봇 형상/크기에 느슨하게 커플링될 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 브랜치들은 분류된 컬렉션으로 유지될 수 있다.
알고리즘의 일 실시예에 따르면, 다음의 재귀적 브랜치 및 바운드 함수가 적용된다:
각각의 반복 상에서:
(a) 가장 낮은 비용 브랜치 b 선택,
(b) 새로운 브랜치들을 생성하기 위해 모든 방향들에서 브랜치 b
(c) B 내의 각 브랜치 b'에 대하여:
b'가 목표에 도달한 경우:
b' 리턴
그렇지 않은 경우:
b' 추가하여 검색
비용 비교기가 다음의 반복을 위한 가장 낮은 비용 브랜치 추적 가능
경로 검색을 수행함에 있어서, 다양한 휴리스틱들이, 적용된 휴리스틱에 의존하여 전체 브랜치들을 제거하거나 덜 계산적으로 집약적인 분석을 수행함으로써, 필요한 계산들을 감소시키기 위해 적용될 수 있다. 예시적 휴리스틱 기술들은 이 명세서의 이후 섹션에서 제공된다.
새로운 브랜치가 다른 로봇이 취할 수 있는 경로와 충돌하거나 유휴 로봇과 충돌하는 경우, 본 검색 알고리즘은 다음과 같이 될 수 있다:
충돌되는 예약을 아웃런하도록 브랜치를 변경(가속 프로파일이 허용하는 경우);
경로를 따르는 임의의 위치에서의 대기를 포함하도록 브랜치를 변경; 또는
브랜치를 실행 불가능한 것으로 폐기
몇몇 실시예들에서는, 로봇들이 출발점에서 대기하는 경로가 선택될 수 있다.
이렇게 함으로써, 검색 공간이 결코 완전히 소모될 수 없다(예를 들어, 로봇을 목적지로 가져갈 수 있는 수용 가능한 경로가 현재 없는 경우, 비충돌 경로가 이용 가능할 때까지 로봇이 대기하는 경로가 선택될 수 있다).
예시적 휴리스틱 기술
본 검색 알고리즘은 최단 가능 시간을 취하거나 혼잡 영역을 피하게 하는 것과 같은 임의의 수의 목적을 우선적으로 밸런싱하도록 구성될 수 있다.
다음은 예시적 목적을 위한 휴리스틱 사용의 애플리케이션에 대한 예시적, 비제한적인 예를 제공한다.
본 발명의 일 실시예에서, 각각의 검색은 현재의 최저 비용 브랜치를 추적할 수 있고 또한 가중 비용 함수를 사용하여 다양한 휴리스틱에 기초하여 브랜치들의 선택 순서를 바이어싱할 수 있으며, 이것은 다음을 포함할 수 있다: (a) 프로젝트된 최단 경로 시간 및 (b) 히트 맵에 기초하는 프로젝트된 축적 히트. 다른 휴리스틱 기술이 고려될 수 있지만, 예시적 목적을 위해, 위에서 나타낸 두 개의 기술에 대한 세부사항이 제공될 것이다.
(a) 프로젝트된 최단 경로 시간
임의의 브랜치에 대하여, 제어 시스템은 현재 브랜치 팁에서 목적지까지의 최단 경로 시간을 결정할 수 있다.
프로젝트된 시간 비용은 목표까지의 최단 가능한 비제약 경로 시간에 추가되는, 그때까지 브랜치에 대한 총 시간(예를 들어, 필요한 대기 등을 포함)으로서 결정될 수 있다.
(b) 프로젝트된 최소 히트(히트 맵에 기초)
히트 맵을 개발함에 있어서, '히트' 값이 각 좌표에 할당될 수 있으며, 이에 따라 그리드의 지점들에서의, 또는 그리드의 특정 영역에 대한 혼잡의 모델을 근사화할 수 있다.
도 5는, 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른, 예시적 히트 맵을 제공한다.
몇몇 실시예들에서, '히트' 값은 워크스테이션들에 대한 근접도를 사용하여 결정될 수 있지만, 본 발명의 다른 실시예들에서, '히트'는 다양한 다른 기술들을 사용하여 관찰/학습/계산/예측될 수 있으며, 그 중 몇몇은 동적 또는 반복적인 기술들일 수 있다.
프로젝트된 최단 경로와 유사하게, 비제약적 경로가 목적지에 프로젝트될 수도 있다.
이어서, 프로젝트된 최소 히트가 결정될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 프로젝트된 히트 비용은 프로제트된 경로들의 '가장 차가운(coldest)'(최소로 뜨거운) 히트에 더해지는 현재 브랜치에 있어서의 모든 방문 좌표들의 히트의 합계이다.
예시적 가중 비용 함수
몇몇 실시예들에서, 사용된 알고리즘들은 가중 비용 함수들에 기초한다. 이러한 알고리즘들은, 상이한 계수들을 사용하도록 구성된 클라우드에서 다수의 동시 시뮬레이션들의 결과를 연구함으로써, 그리고/또는 가능한 관찰 및/또는 큰 시뮬레이션된 데이터의 세트들을 사용하여 다양한 기계 학습 접근법 및 기술들을 적용함으로써, 관련된 비용 계수들의 최적화가 가능할 수 있다.
몇몇 실시예들에서, 검색 알고리즘은 다음과 같은 2개의 비용 계수를 갖는다: (a) 프로젝트된 최단 경로 시간 계수(Ct), 및 (b), 프로젝트된 최소 히트 계수(Ch)
몇몇 실시예들에서, 검색 알고리즘은 다음과 같은 수학식을 포함할 수 있다.
브랜치 비용 = Ct*PSP+Ch*PMH
(여기서 PST는 프로젝트된 최단 경로 시간을 말하며, PMH는 프로젝트된 최소 히트를 말함)
몇몇 실시예들에서, 비용 함수는 복잡한 관계를 모델링하는 설정 가능 또는 기계 학습 유도 지수로 활용될 수 있다. 설명의 목적을 위하여 제공되는, 예시적 단순화된 비용 함수는 다음을 포함한다:
브랜치 비용 = Ct*PSPx + Ch*PMHy, 여기서 x & y는 또한 설정 가능한 및/또는 기계 학습된 지수들일 수 있다.
도 6a는 검색 브랜치의 프로젝트된 비용이 경로 검색 알고리즘에서 상이한 계수들을 사용한 결과로서 변경되는 방법을 보여주는 표를 제공한다. 이들 계수들은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 기계 학습 기술에 의한 개선을 사용하여 도출될 수 있다.
도 6b는 도 6a에서 보여진 상이한 비용 계수들의 사용이 변경되는 방식을 도시한 것이며, 이 브랜치는 검색 알고리즘의 다음 반복에 의해 선택된다.
몇몇 실시예들에서, 제어 시스템(202)은 기계 학습 계수들 및/또는 지수들의 세트를 개선하기 위해 시간에 따른 규칙들의 세트를 개발, 적응 및 적용하도록 더 구성될 수 있다. 기계 학습 계수들 및/또는 지수들의 사용은 시간의 경과에 따른 휴리스틱 기술들의 효율성을 잠재적으로 증가시킬 수 있다.
예시적 션트 검색
시스템은 유휴 로봇들의 위치들을 고려하여 로봇 경로들을 조정하도록 구성될 수 있다. 몇몇 실시예들에서, 작업이 있는 로봇들과는 관계없이 추적될 수 있는 유휴 로봇들이 있을 수 있다. 이러한 유휴 로봇들은 경로들 및 관련 예약들을 계획할 수 없으며, 별도로 고려할 필요가 있다.
작업이 완료되는 경우, 별도의 "션트 검색(shunt search)"이 수행될 수 있다. '션트 검색"은 현재 유휴 상태이거나 또는 작업 중인 로봇(이후에 프라이머리 로봇으로 지칭됨)의 경로에서 유휴 상태가 될 로봇들을, 그들이 계속 유휴상태가 되어 프라이머리 로봇의 경로에 있지 않을 수 있는 위치들로, 이동시키는 경로들을 찾는 것으로 구성될 수 있다.
이 "션트 검색"은, 몇몇 실시예들에서, 검색을 수행하는 것을 포함하며, 여기서, 현재 유휴 상태이거나, 프라이머리 로봇의 경로에서 유휴 상태가 될 각 로봇에 대해, 무기한으로 유지될 수 있는 위치를 찾으면 해결되는 것으로 간주될 수 있는 검색이 수행된다.
"션트 검색"은 프라이머리 로봇 경로 검색으로서 동일한 브랜치 및 바운드 검색 알고리즘을 사용할 수 있지만, 비용 계수들 및 솔루션 기준이 상이할 수 있다. 로봇이 제때에 이동할 수 없는 경우, 프라이머리 로봇의 경로의 시작 부분에 대기가 추가될 수 있으며, 프라이머리 로봇들의 경로는 다시 계산될 수 있다.
예시적 풋-어웨이 알고리즘(Put-away Algorithm)
알고리즘은 컨테이너가 되돌아갈 적층체 위치를 결정하는데 사용될 수 있다. 컨테이너들은 여러 가지 이유로 되돌아갈 수 있으며, 컨테이너가 되돌아가는 위치는 하이브 내의 물체들/컨테이너들의 분포를 개선하는 것과 같은 다양한 이점들을 위해 최적화될 수 있다.
하이브 내의 모든 적층체 위치는 다음과 같은 설정 가능한 가중 비용 함수로 스코어링될 수 있다:
모든 워크스테이션들로부터의 평균 거리(로봇 동작 시간으로 측정);
가장 가까운 워크스테이션으로부터의 거리(로봇 동작 시간으로 측정); 및
대략적인 디그(dig) 비용(깊이 > 0인 경우)
시스템은, 계획의 모든 동작들이 실행된 이후에 하이브의 현재 종료 상태의 "하이브 계획(Hive Plan)"을 유지할 수 있다.
"하이브 계획(Hive Plan)"은 또한 로봇이 컨테이너를 배치할 수 있는 "이용 가능한 표면"을 추적할 수 있다. 각 컨테이너는, 제품 배치 최적화 모듈(306)에 의해 정의된 바와 같이, 완전히 정렬된 컨테이너들의 세트 내의 그것의 위치의 인덱스를 갖는다.
각 적층체 위치는 가중 비용 함수에 의해 정의된 바와 같이 완전히 정렬된 적층체 위치들의 세트에서 동일한 인덱스를 갖는다.
이 인덱스들은 그들의 각각의 세트들의 크기로 나눔으로써 범위 0-1로 재맵핑되며, 이용 가능한 표면의 적층체 위치들은 그들의 인덱스가 컨테이너 인덱스의 것과 얼마나 매칭되는지에 의해 순위가 매겨진다.
최종 선택은 이러한 인덱스들, 및 이상적인 경로가 소스로부터 적층체 위치까지 얼마나 긴지 그리고 적층체가 현재 계획에서 얼마나 오래 예약되는지와 같은 다른 팩터들 간의 차이에 대한 가중 비용 함수를 통해 이루어진다.
이 단계에서는 다른 비즈니스 규칙들이 적용될 수 있으며, 예를 들면, 적층체의 총 중량 제한; 유해물질 또는 특수 물질들(예를 들어, 에어로졸 및 인화성 물질)의 위치 제어 등이 적용될 수 있다.
예시적 반환 시나리오
다음에는 시스템이 지원/제어할 수 있는 예시적 반환 프로세스를 제공한다. 이 프로세스는 주문이 취소되거나, 토트가 하이브를 떠나지 않았거나, 고객이 주문을 반환하거나 고객에게 배달 실패한 경우에 적용될 수 있다. 다른 상황도 고려될 수 있다. 반품된 제품(컨테이너에 있을 수도 있고, 토트와 같은 다른 유지 장치 등에 있을 수도 있음)은 제품을 재작업하거나 거부하는 워크스테이션에서 처리될 수 있다.
컨테이너/토트를 스캔하여, 제어기가 워크스테이션 가까이에 필요할 것으로 예상되는 보관 상자를 위치시킬 수 있다. 공급 상자는 SKU 및 유효 기간을 기준으로 선택될 수 있다. 피커가 제품 품목을 하나씩 꺼내 스캔할 수 있다. 컨테이너가 워크스테이션에 도착하면, 피커(자동 또는 수동)는 컨테이너에 물품을 넣도록 지시/제어될 수 있다.
피커는 컨테이너가 출고되기 전에, 이 SKU#가 더 이상 남아 있지 않은지 확인하도록 요청받을 수도 있다.
더 이상 재고로 돌아가기에 적합하지 않은 제품은 컨테이너에 들어갈 수도 있으며; 이것은 가득 찼을 때 또는 하루가 끝날 때와 같은 다양한 시간에 워크스테이션에서 제거될 수 있고, 그 내용물은 스태프 샵과 같은 다른 영역으로 전송되거나 또는 적절하게 처분될 수 있다.
본 발명이 특정의, 현재 바람직한 실시예들과 관련하여 제공되고 예시되었지만, 본 명세서에 개시된 본 발명(들)의 사상 및 범위를 벗어나지 않고 많은 변형 및 수정이 이루어질 수 있다. 따라서, 본 개시 및 발명(들)은 전술한 방법 또는 구성의 정확한 구성요소 또는 세부사항으로 한정되지 않아야 한다. 프로세스 자체에 필요하거나 고유한 범위를 제외하고, 도면을 포함하는 본 발명에서 설명된 방법 또는 프로세스의 단계 또는 스테이지에 대한 특정 순서는 의도적이거나 함축적인 것이 아니다. 대부분의 경우 프로세스 단계의 순서는 설명된 방법의 목적, 효과 또는 중요성을 변경하지 않는 범위 내에서 달라질 수도 있다. 본 발명의 범위는 동등물의 교리 및 관련 교리를 충분히 고려하여 첨부된 청구항들에 의해서만 정의된다.

Claims (15)

  1. 복수의 반송 디바이스들의 움직임을 제어하는 시스템으로서,
    상기 복수의 반송 디바이스들은 컨테이너들을 반송하도록 구성되고, 상기 컨테이너들은 설비 내에 보관되며, 상기 설비는 복수의 적층체들로 상기 컨테이너들을 보관하도록 구성되고, 상기 설비는 상기 적층체들 상부에 있는 그리드(grid) 형상 구조로 배치된 복수의 경로들을 가지며, 상기 복수의 반송 디바이스들은 상기 그리드 형상 구조 상에서 동작하도록 구성되고, 상기 시스템은,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무를 결정하도록 구성된 제어 수단(202)을 포함하고,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 반송 디바이스 배터리 상태, 반송 디바이스 손상, 반송 디바이스 유지 보수 문제 및 반송 디바이스 서비스 문제 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는, 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 임무는, 그리드 형상 구조 상의 제1 위치로부터 그리드 형상 구조 상의 제2 위치로의 이동, 상기 제어 수단(202)과의 통신, 다른 반송 디바이스와의 통신, 다른 반송 디바이스와의 이동 조정, 하나 이상의 물품을 각각 보관할 수 있는 컨테이너들의 반송, 적층체들로부터 컨테이너들의 리프팅, 적층체들로 컨테이너들을 내리기, 빈 컨테이너들을 인바운드 스테이션들에 전달, 설비 주위에 상품들로 적재된 컨테이너 두기, 스테이션들이나 다른 영역들에 피킹을 위해 컨테이터들을 가져오기, 및 설비 내의 하나의 위치로부터 다른 위치로 컨테이너들의 이동 중 하나인, 시스템.
  3. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 반송 디바이스가 오작동 중인지 여부에 기초하여 결정되는, 시스템.
  4. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 상기 반송 디바이스가 충전해야 하는지 여부에 기초하여 결정되는, 시스템.
  5. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 상기 반송 디바이스가 정해진 양의 배터리 수명만큼 임무를 수행할 수 있는지 여부에 기초하여 결정되는, 시스템.
  6. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 제어 수단(202)은 상기 복수의 반송 디바이스들의 각각으로부터 상태 보고를 수신하도록 구성되는, 시스템.
  7. 제1항 또는 제2항에 있어서,
    상기 제어 수단(202)은 상기 복수의 반송 디바이스들의 움직임을 제어하도록 구성된 이동 제어 수단(302)을 포함하는, 시스템.
  8. 보관 시스템으로서,
    X 방향으로 연장된 병렬의 레일들 또는 트랙들의 제1 세트, 및 복수의 그리드 공간들을 포함하는 그리드 패턴을 형성하기 위해 실질적으로 수평면에서 상기 제1 세트를 가로지르는 Y 방향으로 연장된 병렬의 레일들 또는 트랙들의 제2 세트;
    상기 레일들 아래에 위치되며, 단일 그리드 공간의 풋프린트 내에 각 스택이 위치되도록 구성된, 컨테이터들의 복수의 적층체들;
    상기 레일들 상의 적층체들 위의 복수의 부하 처리 디바이스들 - 각 부하 처리 디바이스는 상기 X 방향과 Y 방향에 측방향으로 선택적으로 이동하도록 배치됨 -; 및
    제1항 또는 제2항에 따른 시스템을 포함하는, 보관 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    각 부하 처리 디바이스는 상기 보관 시스템 내의 단일 그리드 공간만 오직 차지하는 풋프린트를 가지고, 이로써 하나의 그리드 공간을 차지하는 부하 처리 디바이스가 상기 X 방향과 Y 방향으로 인접한 그리드 공간들을 차지하거나 또는 이동하는 부하 처리 디바이스를 방해하지 못하는, 보관 시스템.
  10. 복수의 반송 디바이스들의 움직임을 제어하는 방법으로서,
    상기 복수의 반송 디바이스들은 컨테이너들을 반송하도록 구성되고, 상기 컨테이너들은 설비 내에 보관되며, 상기 설비는 복수의 적층체들로 상기 컨테이너들을 보관하도록 구성되고, 상기 설비는 상기 적층체들 상부에 있는 그리드 형상 구조로 배치된 복수의 경로들을 가지며, 상기 복수의 반송 디바이스들은 상기 그리드 형상 구조 상에서 동작하도록 구성되고, 상기 방법은,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무를 결정하는 단계를 포함하고,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 반송 디바이스 배터리 상태, 반송 디바이스 손상, 반송 디바이스 유지 보수 문제 및 반송 디바이스 서비스 문제 중 적어도 하나에 기초하여 결정되는, 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 적어도 하나의 임무는, 그리드 형상 구조 상의 제1 위치로부터 그리드 형상 구조 상의 제2 위치로의 이동, 상기 제어 수단과의 통신, 다른 반송 디바이스와의 통신, 다른 반송 디바이스와의 이동 조정, 하나 이상의물품을 각각 보관할 수 있는 컨테이너들의 반송, 적층체들로부터 컨테이너들의 리프팅, 적층체들로 컨테이너들을 내리기, 빈 컨테이너들을 인바운드 스테이션들에 전달, 설비 주위에 상품들로 적재된 컨테이너 두기, 스테이션들이나 다른 영역들에 피킹을 위해 컨테이터들을 가져오기, 및 설비 내의 하나의 위치로부터 다른 위치로 컨테이너들의 이동 중 하나인, 방법.
  12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 반송 디바이스가 오작동 중인지 여부에 기초하여 결정되는, 방법.
  13. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 상기 반송 디바이스가 충전해야 하는지 여부에 기초하여 결정되는, 방법.
  14. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들 중 적어도 하나에 의해 수행될 적어도 하나의 임무는 상기 반송 디바이스가 정해진 양의 배터리 수명만큼 임무를 수행할 수 있는지 여부에 기초하여 결정되는, 방법.
  15. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 복수의 반송 디바이스들의 각각으로부터 상태 보고를 수신하는 단계를 더 포함하는, 방법.
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