KR20210130155A

KR20210130155A - 창고 주문 이행 작업들에서의 최적화된 토트 추천 프로세스

Info

Publication number: KR20210130155A
Application number: KR1020217027278A
Authority: KR
Inventors: 마이클 찰스 존슨; 숀 존슨; 루이스 자퀘즈; 브루스 웰티
Original assignee: 로커스 로보틱스 코포레이션
Priority date: 2019-01-30
Filing date: 2020-01-30
Publication date: 2021-10-29
Also published as: JP2022523318A; US20200239233A1; CA3128183A1; JP7268171B2; CN113614768A; US10994933B2; WO2020160207A1; EP3903255A1; AU2020214805A1; NZ778426A; AU2023210522A1

Abstract

조작자가 로봇 유도 프로세스에서의 사용을 위해 선택할 토트 유형을 추천하기 위한 방법으로서, 여기서 로봇은 주문들을 이행하기 위해 창고 관리 시스템의 제어 하에 작동하며, 각각의 주문은 하나 이상의 물품을 포함하고 각각의 물품은 창고에 위치한다. 이 방법은 적어도 하나의 주문 세트를 형성하기 위해 주문 대기열로부터의 하나 이상의 주문을 그룹화하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한, 적어도 하나의 주문 세트의 특성에 기초하여, 로봇으로 주문 세트를 운반하기 위해 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하는 단계를 포함한다. 이 방법은 조작자가 주문의 실행을 위해 로봇에 할당할 선호되는 토트 유형의 토트를 복수의 토트들로부터 선택할 수 있게 하기 위해 선호되는 토트 유형을 조작자에게 전달하는 단계를 포함한다.

Description

창고 주문 이행 작업들에서의 최적화된 토트 추천 프로세스

관련 출원의 상호 참조

본 출원은 2019년 1월 30일에 출원되고 발명의 명칭이 OPTIMIZED TOTE RECOMMENDATION PROCESS IN WAREHOUSE ORDER FUFILLMENT OPERATIONS인 미국 특허 출원 제16/262,379호에 대한 우선권을 주장하며, 이 미국 특허 출원은 2020년 1월 30일에 또한 출원되고 발명의 명칭이 TOTE INDUCTION IN WAREHOUSE ORDER FULFILLMENT OPERATIONS인 미국 특허 출원 제16/262,315호에 관련되어 있으며, 이들 미국 특허 출원의 내용은 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다.

발명의 분야

본 발명은 창고 주문 이행 작업(warehouse order fulfillment operation)에서의 토트 유도(tote induction)에 관한 것으로, 보다 상세하게는 할당되는 주문 세트의 특성에 기초하여 토트 유형이 선택되는 그러한 토트 유도에 관한 것이다.

주문 이행은 전형적으로 가정 배달(home delivery)을 위해 인터넷을 통해 주문한 고객들에게 배송될 제품들로 채워진 대형 창고에서 수행된다. 일부 작업들에서, 생산성과 효율성을 높이기 위해 물품 회수(item retrieval)에서 인간을 돕기 위해 로봇이 사용될 수 있다. 적시에 정확하고 효율적인 방식으로 그러한 주문을 이행하는 것은 적어도 물류적으로 어려운 일이다. 가상 장바구니에서 "체크 아웃" 버튼을 클릭하는 것은 "주문"을 생성한다. 주문은 특정 주소로 배송될 물품들의 목록을 포함한다. "이행" 프로세스는 이러한 물품들을 대형 창고로부터 물리적으로 가져오거나 "피킹(picking)"하는 것, 포장하는 것 및 지정된 주소로 배송하는 것을 포함한다. 따라서 주문 이행 프로세스의 중요한 목표는 가능한 한 짧은 시간에 많은 물품들을 배송하는 것이다.

창고 관리 시스템(WMS)은 위에서 설명된 것과 같은 주문 이행 창고에서의 일상적인 작업들을 지원하는 소프트웨어 애플리케이션이다. WMS 프로그램은, 재고 수준 및 보관 위치를 추적하는 것과 같은, 작업들의 중앙 집중식 관리를 가능하게 한다. 창고 관리 시스템은 또한, 입고(receiving), 검사 및 인수(acceptance), 적치(put-away), 피킹 위치에 대한 내부 보충, 피킹, 포장, 출하 창구(shipping dock)에서의 주문 어셈블리(order assembly), 서류 작성(documentation), 및 출하(수송 차량(carrier vehicle)에 적재)와 같은, 주요 및 많은 사소한 창고 작업들 전부를 지원하거나 감독한다.

WMS는 전형적으로 상위 호스트 시스템, 일반적으로 ERP 시스템으로부터 주문을 받는다. 전자 상거래 주문을 통한 주문 이행의 경우, 고객이 온라인으로 주문하는 즉시, 정보가 호스트 컴퓨터/ERP 시스템을 통해 WMS로 패스된다. 주문을 관리하는 데 필요한 모든 단계들(예를 들면, 주문된 물품을 피킹하는 것 등)이 이어서 WMS 내에서 처리된다. 그 후에, 정보가 금융 거래, 고객에 대한 사전 배송 통지, 재고 관리 등을 지원하기 위해 ERP 시스템으로 다시 송신된다.

WMS로부터의 주문들이 누적됨에 따라, 주문들은 WMS의 주문 대기열(order queue)에 유지되거나 또는 WMS로부터의 주문 데이터가 별도의 소프트웨어 시스템(예를 들면, 주문 서버)에 제공될 수 있으며 이 소프트웨어 시스템에서는 주문 대기열이 구축되고 창고 내에서 주문들을 실행하기 위해 로봇들에 분배될 수 있다. 주문들은 도착한 순서대로 주문 대기열로부터 순차적으로 가져와지며 유도라고 하는 프로세스에서 주문들을 실행하기 위해 로봇들에 할당될 수 있다. 주문들은 또한 주문 대기열에서 정렬되고 고객 계약에서 정의된 서비스 수준 요구사항에 따라 또는 고객 배송 요구사항에 따라 할당될 수 있다. 개별 로봇은 단일 로봇이 다수의 주문들을 실행할 수 있게 하는 토트 어레이(tote array)를 운반(carry)할 수 있으며, 하나의 주문은 어레이의 각각의 빈(bin) 또는 컴파트먼트(compartment)에 보관된다.

주문들이 그룹화되고 유도 중인 로봇에 할당되기 때문에, 유도 스테이션(induction station)에 있는 인간 조작자(human operator)는 로봇들에 할당되는 주문들에 적합한 토트/토트 어레이를 선택하도록 요구받을 수 있다. 이 프로세스에서, 잘못된 수의 컴파트먼트들을 갖거나 주문들 내의 물품들에 맞지 않을 크기의 토트가 조작자에 의해 선택될 수 있고 로봇에 배치될 수 있다는 점에서 오류 및 비효율성의 여지가 있다. 또는, 선택된 토트가 주문 대기열 내의 주문 세트에 대해 최적화되어 있지 않을 수 있다. 이것은 피킹 프로세스 동안 정정될 필요가 있는 문제를 결과할 것이다. 따라서, 유도 프로세스에서 로봇에 할당되는 주문 세트에 기초하여 토트/토트 어레이의 선택을 최적화할 필요가 있다.

추가적으로, 주문들이 그룹화되고 유도 중인 로봇에 할당되기 때문에, 주문 내의 물품이 로봇/조작자 활동이 많지 않은 창고 내의 위치에 있는 경우, 로봇이 서비스되기 전에 로봇이 장기간 동안 유휴 상태로 있을 수 있다. 이것은 또한 창고 운영에서의 효율성의 감소를 결과할 수 있다.

기존 시스템에 대한 본 발명의 이점 및 장점은 발명의 내용 및 이하의 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용으로부터 즉각 명백할 것이다. 본 기술 분야의 통상의 기술자는 본 교시가 아래에 요약되거나 개시된 것 이외의 실시예들로 실시될 수 있음을 이해할 것이다.

일 양태에서, 본 발명은 창고에서 작동하는 복수의 로봇들 중 제1 로봇에 대한 유도 프로세스에서의 사용을 위해 복수의 조작자들 중 제1 조작자가 선택할 토트 유형을 추천하기 위한 방법을 특징으로 한다. 복수의 로봇들은 주문들을 이행하기 위해 창고 관리 시스템과 상호작용하며, 각각의 주문은 하나 이상의 물품을 포함하고 각각의 물품은 창고에 위치된다. 이 방법은 적어도 하나의 주문 세트를 형성하기 위해 주문 대기열로부터의 하나 이상의 주문을 그룹화하는 단계, 및, 적어도 하나의 주문 세트의 특성에 기초하여, 주문 세트를 운반하기 위해 제1 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하는 단계를 포함한다. 이 방법은 또한 제1 조작자가 주문 세트를 이행하기 위해 제1 로봇에 할당할 선호되는 토트 유형의 토트를 복수의 토트들로부터 선택할 수 있게 하기 위해 선호되는 토트 유형을 제1 조작자에게 전달(communicate)하는 단계를 포함한다.

본 발명의 다른 양태들에서, 이하의 특징들 중 하나 이상이 포함될 수 있다. 그룹화하는 단계는, 창고에서의 앵커 위치(anchor location)를 선택하는 단계 및 제1 로봇에 대한 주문 세트 - 주문 세트는 창고에서의 앵커 위치와 상관됨 - 를 생성하는 단계를 포함할 수 있다. 앵커 위치를 선택하는 단계는, 창고에서의 복수의 로봇들, 복수의 조작자들, 또는 복수의 활성 위치들 중 하나 이상의 위치들을 평가(assess)하는 단계를 포함할 수 있고, 이는 창고에서 서로 근접해 있는 복수의 로봇들, 복수의 조작자들, 및/또는 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하는 단계를 포함할 수 있다. 복수의 활성 위치들 각각은 이행을 위해 복수의 로봇들 중 하나에 할당된 주문 내의 물품과 연관된 위치일 수 있다. 창고에서 서로 근접해 있는 복수의 로봇들, 복수의 조작자들, 및/또는 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하는 단계는, 그룹을 선택하는 단계, 선택된 그룹 내의 로봇들, 조작자들 또는 활성 위치들 중 하나를 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치로서 식별하는 단계 및 선택된 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치의 위치를 앵커 위치로서 사용하는 단계를 포함할 수 있다. 그룹을 선택하는 단계는, 로봇들, 조작자들, 및/또는 활성 위치들의 수에 기초하여 그룹을 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 그룹을 선택하는 단계는, 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 하나 대 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 다른 하나의 비율에 기초하여 그룹을 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 주문 세트를 생성하는 단계는, 주문들을 앵커 위치에 대한 주문들의 근접성에 부분적으로 기초하여 선택하는 단계를 포함할 수 있다. 제1 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하는 단계는, 주문 세트의 적어도 하나의 특성을 하나 이상의 토트 유형의 적어도 하나의 특성과 비교하는 단계를 포함할 수 있다. 주문 세트의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 및 주문 수 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 토트 유형의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 및 컴파트먼트 수 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 제1 조작자에게 전달하는 단계는, 이미지를 디스플레이하는 단계 또는 선호되는 토트 유형의 설명을 제공하는 단계 중 하나를 포함할 수 있다.

다른 양태에서, 본 발명은 창고에서 작동하는 복수의 로봇들 중 제1 로봇에 대한 유도 프로세스에서의 사용을 위해 복수의 조작자들 중 제1 조작자가 선택할 토트 유형을 추천하기 위한 시스템을 특징으로 한다. 복수의 로봇들은 주문들을 이행하기 위해 창고 관리 시스템과 상호작용하며, 각각의 주문은 하나 이상의 물품을 포함하고 각각의 물품은 창고에 위치된다. 이 시스템은 적어도 하나의 주문 세트를 형성하기 위해 주문 대기열로부터의 하나 이상의 주문을 그룹화하고, 적어도 하나의 주문 세트의 특성에 기초하여, 주문 세트를 운반하기 위해 제1 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하도록 구성된 프로세서를 포함한다. 프로세서는 또한 제1 조작자가 주문 세트를 이행하기 위해 제1 로봇에 할당할 선호되는 토트 유형의 토트를 복수의 토트들로부터 선택할 수 있게 하기 위해 선호되는 토트 유형을 제1 조작자에게 전달하도록 구성된다.

본 발명의 추가의 양태들에서, 이하의 특징들 중 하나 이상이 포함될 수 있다. 그룹화하는 것을 수행할 시, 프로세서는, 창고에서의 앵커 위치를 선택하고; 창고에서의 앵커 위치와 상관된 제1 로봇에 대한 주문 세트를 생성하도록 구성될 수 있다. 앵커 위치를 선택하는 것을 수행할 시, 프로세서는, 창고에서의 복수의 로봇들, 복수의 조작자들, 및 복수의 활성 위치들의 위치들을 평가하고, 창고에서 서로 근접해 있는 복수의 로봇들, 복수의 조작자들, 및/또는 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하도록 구성될 수 있다. 복수의 활성 위치들 각각은 이행을 위해 복수의 로봇들 중 하나에 할당된 주문 내의 물품과 연관된 위치일 수 있다. 창고에서 서로 근접해 있는 복수의 로봇들, 복수의 조작자들, 및/또는 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하는 것을 수행할 시, 프로세서는, 그룹을 선택하고 선택된 그룹 내의 로봇들, 조작자들 또는 활성 위치들 중 하나를 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치로서 식별하며 선택된 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치의 위치를 앵커 위치로서 사용하도록 구성될 수 있다. 그룹을 선택하는 것을 수행할 시, 프로세서는, 로봇들, 조작자들, 및/또는 활성 위치들의 수에 기초하여 그룹을 선택하도록 구성될 수 있다. 그룹을 선택하는 것을 수행할 시, 프로세서는, 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 하나 대 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 다른 하나의 비율에 기초하여 그룹을 선택하도록 구성될 수 있다. 주문 세트의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 중량, 및 주문 수 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 하나 이상의 토트 유형의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 중량, 및 컴파트먼트 수 중 하나 이상을 포함할 수 있다. 제1 조작자에게 전달하는 것을 수행할 시, 프로세서는, 이미지를 디스플레이하는 것 또는 선호되는 토트 유형의 설명을 제공하는 것 중 하나를 수행하도록 구성될 수 있다.

본 발명의 이들 및 다른 특징들은 이하의 상세한 설명 및 첨부 도면들로부터 명백할 것이다.

이제 본 발명의 실시예들이 첨부된 도면들을 참조하여, 단지 예로서, 설명될 것이다.
도 1은 주문 이행 창고의 평면도이다;
도 2a는 도 1에 도시된 창고에서 사용되는 로봇들 중 하나의 베이스의 전면 입면도이다;
도 2b는 도 1에 도시된 창고에서 사용되는 로봇들 중 하나의 베이스의 사시도이다;
도 3은 아마추어(armature)가 장착되고 도 1에 도시된 선반 앞에 파킹된 도 2a 및 도 2b에서의 로봇의 사시도이다;
도 4는 로봇 상의 레이저 레이더를 사용하여 생성되는 도 1의 창고의 부분 맵이다.
도 5는 창고 전체에 걸쳐 분산된 기준 마커를 찾아내고 기준 마커 포즈(fiducial marker pose)를 저장하기 위한 프로세스를 묘사하는 플로차트이다;
도 6은 기준 ID(identification) 대 포즈 매핑의 테이블이다;
도 7은 빈 위치 대 기준 ID 매핑의 테이블이다;
도 8은 제품 SKU 대 포즈 매핑 프로세스를 묘사하는 플로차트이다;
도 9는 유도 스테이션에 있는 로봇 및 조작자의 사시도이다;
도 10a는 조작자 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 단일 토트의 디스플레이이다;
도 10b는 조작자 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 단일 토트의 다른 구성의 디스플레이이다;
도 10c는 조작자 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 2 위치 토트 어레이의 디스플레이이다;
도 10d는 조작자 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 4 위치 토트 어레이의 디스플레이이다;
도 10e는 조작자 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 3 위치 토트 어레이의 디스플레이이다;
도 10f는 조작자 디스플레이 스크린 상에 디스플레이된 6 위치 토트 어레이의 디스플레이이다;
도 11은 이용 가능한 상이한 토트/토트 어레이 유형들 및 토트/토트 어레이 유형들의 치수, 부피 및 중량에 관한 정보를 묘사하는 테이블이다;
도 12는 본 발명의 일 양태에 따른 로봇을 유도하기 위해 사용하도록 조작자에게 제안할 토트 유형을 추천하는 방법을 묘사하는 플로차트이다;
도 13은 창고에 배치된 로봇들 및 조작자들의 위치를 묘사하는 주문 이행 창고의 일 부분의 평면도이다;
도 14는 주문(들) 내의 물품들의 치수, 부피 및 중량에 관한 정보를 포함하는 본 발명의 일 양태에 따른 주문 대기열의 일 부분을 묘사하는 테이블이다;
도 15는 조작자가 도 12의 플로차트에 따라 추천된 토트 유형을 선택하지 않은 경우 로봇을 유도하는 프로세스의 흐름 다이어그램이다;
도 16은 예시적인 컴퓨팅 시스템의 블록 다이어그램이다; 그리고
도 17은 예시적인 분산 네트워크의 네트워크 다이어그램이다.

본 개시 및 그의 다양한 특징들과 유리한 세부 사항들이 첨부 도면에 기술 및/또는 예시되고 이하의 설명에서 상술되는 비제한적인 실시예들 및 예들을 참조하여 보다 완전하게 설명된다. 도면에 예시된 특징들이 반드시 일정한 축척으로 그려진 것은 아니며, 본 명세서에서 명시적으로 언급되지 않더라도, 본 기술 분야의 통상의 기술자가 인식할 것인 바와 같이, 일 실시예의 특징들이 다른 실시예들과 함께 이용될 수 있다는 점에 유의해야 한다. 잘 알려진 컴포넌트들 및 처리 기술들에 대한 설명은 본 개시의 실시예들을 불필요하게 모호하게 하지 않도록 생략될 수 있다. 본 명세서에서 사용되는 예들은 단지 본 개시가 실시될 수 있는 방식들의 이해를 용이하게 하고 추가로 본 기술 분야의 통상의 기술자가 본 개시의 실시예들을 실시할 수 있게 하도록 의도되어 있다. 그에 따라, 본 명세서에서의 예들 및 실시예들은 본 개시의 범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 더욱이, 유사한 참조 번호들이 도면의 여러 도면들 전체에 걸쳐 유사한 부분들을 나타낸다는 점에 유의한다.

본 개시는 효율성과 생산성을 높이기 위해 자율 이동 로봇(autonomous mobile robot) 또는 "AMR"을 사용하는 창고에서의 주문 이행 작업에 적용될 수 있는 토트 유도 프로세스에 관한 것이다. 기술된 출원에서, 로봇들이 물품의 피킹 및 배치(picking and placing)를 보다 효율적으로 수행하기 위해 인간 조작자들의 도움을 받지만, 본 개시는 피킹 및 배치 작업을 수행하기 위해 관절형 암을 갖는 로봇들에 동일하게 적용 가능하다. 더욱이, 특정 AMR 구현이 본 명세서에 기술되지만, 이는 단지 본 발명에 따른 유도 프로세스에 대한 맥락을 제공하기 위한 것이다. 임의의 적용 가능한 로봇 설계/시스템이 본 명세서에 기술된 유도 프로세스와 함께 사용될 수 있다.

도 1을 참조하면, 전형적인 주문 이행 창고(10)는 주문에 포함될 수 있는 다양한 물품들로 채워진 선반들(12)을 포함한다. 동작 중에, 창고 관리 서버(15)로부터 들어오는 주문 스트림(16)이 주문 서버(14)에 도착한다. 주문 서버(14)는, 그 중에서도, 유도 프로세스 동안 로봇들(18)에 할당하기 위해 주문들을 우선순위화하고 그룹화할 수 있다. 로봇들이 조작자들에 의해 유도되기 때문에, 처리 스테이션(예를 들면, 스테이션(100))에서, 주문들(16)이 실행을 위해, 예를 들면, 무선으로, 로봇들(18)에 할당되고 전달된다. 본 발명의 일 양태에 따른 유도 프로세스가 아래에서 보다 상세히 기술될 것이다.

주문 서버(14)가 WMS 서버(15) 및 WMS 소프트웨어와 상호연동하도록 구성된 개별 소프트웨어 시스템을 갖는 별도의 서버일 수 있거나 또는 주문 서버 기능이 WMS 소프트웨어에 통합되어 WMS 서버(15) 상에서 실행될 수 있다는 것이 본 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 이해될 것이다.

바람직한 실시예에서, 도 2a 및 도 2b에 도시된 로봇(18)은 레이저 레이더(22)를 갖는 자율 바퀴 베이스(autonomous wheeled base)(20)를 포함한다. 베이스(20)는 또한 로봇(18)이 주문 서버(14) 및/또는 다른 로봇들로부터 지시를 수신하고 그들로 데이터를 전송할 수 있게 하는 트랜시버(도시되지 않음), 및 한 쌍의 디지털 광학 카메라들(24a 및 24b)을 특징으로 한다. 로봇 베이스는 또한 자율 바퀴 베이스(20)에 전력을 공급하는 배터리를 재충전하기 위한 전기 충전 포트(26)를 포함한다. 베이스(20)는 추가로 로봇의 환경을 나타내는 정보를 캡처하기 위해 레이저 레이더 및 카메라들(24a 및 24b)로부터 데이터를 수신하는 프로세서(미도시)를 특징으로 한다. 창고(10) 내에서 운행(navigation)과 연관된 다양한 작업들을 수행하는 것은 물론, 도 3에 도시된 바와 같이, 선반들(12)에 배치된 기준 마커(30)로 운행하기 위해 프로세서와 함께 작동하는 메모리(도시되지 않음)가 있다. 기준 마커(30)(예를 들면, 2차원 바코드)는 주문된 물품의 빈/위치에 대응한다. 본 발명의 운행 접근법은 도 4 내지 도 8과 관련하여 아래에서 상세히 기술된다.

기준 마커는 또한 처리 스테이션(유도 스테이션을 포함함)을 식별하는 데 사용되며 그러한 처리 스테이션 기준 마커로의 운행은 주문된 물품의 빈/위치로의 운행과 동일할 수 있다. 본 명세서에 기술된 운행 접근법이 단지 예시적인 것이며 임의의 다른 적용 가능한 운행 접근법이 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

도 2b를 다시 참조하면, 베이스(20)는 물품들을 운반할 토트 또는 빈이 보관될 수 있는 상부 표면(32)을 포함한다. 그 중 하나가 도 3에 도시되어 있는, 복수의 교환 가능한 아마추어들(40) 중 임의의 것과 맞물리는 커플링(34)이 또한 도시되어 있다. 도 3에서의 특정 아마추어(40)는 물품들을 수용하는 토트(44)를 운반하기 위한 토트 홀더(tote-holder)(42)(이 경우에, 선반), 및 태블릿(48)을 지지하기 위한 태블릿 홀더(tablet holder)(46)(또는 랩톱/다른 사용자 입력 디바이스)를 특징으로 한다. 일부 실시예들에서, 아마추어(40)는 물품들을 운반하기 위한 하나 이상의 토트를 지지한다. 다른 실시예들에서, 베이스(20)는 수용된 물품들을 운반하기 위한 하나 이상의 토트를 지지한다. 본 명세서에서 사용되는 바와 같이, "토트"라는 용어는, 제한 없이, 화물 홀더(cargo holder), 빈, 케이지(cage), 선반, 물품을 걸 수 있는 막대, 캐디(caddy), 크레이트(crate), 랙(rack), 스탠드(stand), 트레슬(trestle), 컨테이너, 박스, 캐니스터(canister), 용기 및 리포지토리를 포함한다.

로봇(18)이 창고(10) 여기저기로 이동하는 데는 탁월하지만, 현재의 로봇 기술로, 선반으로부터 물품들을 빠르고 효율적으로 피킹하여 토트(44)에 배치하는 데는 능숙하지 않다. 현재, 물품들을 피킹하는 보다 효율적인 방식은 선반(12)으로부터 주문된 물품을 물리적으로 꺼내어 이를 로봇(18) 상에, 예를 들어, 토트(44)에 배치하는 작업을 수행하기 위해, 전형적으로 인간인, 로컬 조작자(50)를 사용하는 것이다. 로봇(18)은 로컬 조작자(50)가 읽을 수 있는 태블릿(48)(또는 랩톱/다른 사용자 입출력 디바이스)을 통해, 또는 로컬 조작자(50)가 사용하는 핸드헬드 디바이스로 주문을 전송하는 것에 의해, 로컬 조작자(50)에게 주문(즉, 선택할 개별 물품(들))을 전달한다.

주문 서버(14)로부터 주문(16)을 수신할 때, 로봇(18)은, 예를 들어, 도 3에 도시된 바와 같이, 제1 창고 위치로 진행한다. 로봇은 메모리에 저장되고 프로세서에 의해 수행되는 운행 소프트웨어에 기초하여 그렇게 한다. 운행 소프트웨어는 운행하기 위해 특정 물품이 발견될 수 있는 창고(10) 내의 위치에 대응하는 기준 마커(30)의 기준 ID(identification)를 식별해 주는 메모리 내의 내부 테이블인, 레이저 레이더(22)에 의해 수집되는 바와 같은, 환경에 관한 데이터, 및 카메라들(24a 및 24b)에 의존한다.

정확한 위치(포즈)에 도달할 때, 로봇(18)은 물품이 보관된 선반(12) 앞에 파킹하고, 물품 정보를 로컬 조작자(50)에게 전달하며, 로컬 조작자(50)가 선반(12)로부터 물품을 회수하여 토트(44)에 배치하기를 기다린다. 로봇(18)이 회수할 다른 물품들을 갖는 경우, 로봇(18)은 해당 위치들로 진행한다. 로봇(18)에 의해 회수된 물품(들)은 이어서 처리 스테이션(100)(도 1)으로 배달되고, 그곳에서 포장되어 출하된다. 처리 스테이션(100)이 이 도면과 관련하여 로봇을 유도하고 하역/포장할 수 있는 것으로 기술되었지만, 처리 스테이션(100)은 로봇이 스테이션에서 유도되거나 하역/포장되도록 구성될 수 있다, 즉, 단일 기능을 수행하는 것으로 제한될 수 있다.

본 발명에 대한 설명을 단순화하기 위해, 단일 로봇(18) 및 조작자(50)가 기술된다. 그렇지만, 도 1로부터 명백한 바와 같이, 전형적인 이행 작업은 연속적인 주문 스트림을 이행하기 위해 창고에서 서로 작업하는 많은 로봇들과 조작자들을 포함한다.

본 발명의 운행 접근법은 물론, 회수될 물품의 SKU 대 물품이 위치한 창고에서의 기준 마커와 연관된 기준 ID/포즈의 시맨틱 매핑(semantic mapping)이 도 4 내지 도 8과 관련하여 아래에 상세히 기술된다. 이것이 본 명세서에 기술된 예시적인 운행 접근법이고 임의의 적합한 운행 접근법이 본 명세서에 기술된 유도 프로세스와 함께 사용될 수 있다는 점에 유의해야 한다.

하나 이상의 로봇(18)을 사용하여, 정적 및 동적 객체들 둘 모두의 위치는 물론 창고 전체에 분산된 다양한 기준 마커들의 위치를 결정하기 위해 창고(10)의 맵이 생성되고 동적으로 업데이트되어야 한다. 로봇들(18) 중 하나 이상은 창고를 운행하고, 그의 레이저 레이더(22) 및, 알려지지 않은 환경의 가상 맵을 구성하거나 업데이트하는 계산 방법인, SLAM(simultaneous localization and mapping)을 활용하여, 맵(10a)(도 4)을 구축/업데이트한다. 인기 있는 SLAM 근사 해법은 입자 필터와 확장 칼만 필터를 포함한다. SLAM GMapping 접근법이 선호되는 접근법이지만, 임의의 적합한 SLAM 접근법이 사용될 수 있다.

로봇(18)이 공간 전체에 걸쳐 이동할 때 로봇(18)은 자신의 레이저 레이더(22)를 활용하여 창고(10)의 맵(10a)을 생성/업데이트하며, 레이저 레이더가 환경을 스캔할 때 로봇이 수신하는 반사에 기초하여, 개방 공간(112), 벽(114), 물체(116), 및 선반(12a)과 같은 다른 정적 장애물을 식별한다.

맵(10a)을 구성하는 동안 또는 그 이후에, 하나 이상의 로봇(18)은 물품들이 보관되어 있는, 32 및 34(도 3)와 같은, 빈에 근접한 선반에 있는 창고 전체에 분산된 기준 마커(2차원 바코드)를 찾아내기 위해 카메라들(24a 및 24b)을 사용하여 환경을 스캔하면서 창고(10)를 운행한다. 로봇(18)은, 원점(110)과 같은, 알려진 참조점 또는 참조 원점(origin for reference)을 사용한다. 로봇(18)이 그의 카메라들(24a 및 24b)을 사용하여 기준 마커(30)(도 3 및 도 4)와 같은, 기준 마커를 찾아낼 때, 원점(110)에 상대적인 창고에서의 위치가 결정된다. 도 2a에 도시된 바와 같이, 로봇 베이스의 양측에 하나씩, 2 개의 카메라를 사용하여, 로봇(18)은 로봇의 양측으로부터 연장되는 상대적으로 넓은 시야(예를 들면, 120도)를 가질 수 있다. 이것은 로봇이, 예를 들어, 선반의 통로를 이리저리 이동할 때 로봇의 양측에 있는 기준 마커를 볼 수 있게 한다.

휠 인코더(wheel encoder) 및 헤딩 센서(heading sensor)를 사용하여, 벡터(120) 및 창고(10)에서 로봇의 위치가 결정될 수 있다. 기준 마커/2차원 바코드의 캡처된 이미지 및 그의 알려진 크기를 사용하여, 로봇(18)은 기준 마커/2차원 바코드의 로봇에 대한 배향과 로봇으로부터의 거리, 즉 벡터(130)를 결정할 수 있다. 벡터들(120 및 130)을 알면, 원점(110)과 기준 마커(30) 사이의 벡터(140)가 결정될 수 있다. 벡터(140) 및 로봇(18)에 상대적인 기준 마커/2차원 바코드의 결정된 배향으로부터, 기준 마커/2차원 바코드의 배향 또는 기준 마커(30)에 대한 쿼터니언(quaternion)(x, y, z, ω)과 함께 창고에서의 기준 마커/2차원 바코드의 위치(x, y, z 좌표들)를 포함하는 포즈가 결정될 수 있다. 기준 포즈(fiducial pose)가 전형적으로 바닥에 위치하고 따라서 z 좌표가 0이므로, 좌표들이 x 좌표와 y 좌표만을 포함할 수 있다는 점에 유의해야 한다.

기준 마커 찾아내기 프로세스를 기술하는 플로차트(200)(도 5)가 기술된다. 이것은 초기 매핑 모드에서 그리고 로봇(18)이 피킹, 배치 및/또는 다른 작업들을 수행하는 동안 창고에서 새로운 기준 마커들을 만날 때 수행된다. 단계(202)에서, 로봇(18)은 카메라들(24a 및 24b)을 사용하여 이미지를 캡처하고, 단계(204)에서, 캡처된 이미지들 내에서 기준 마커들을 서치(search)한다. 단계(206)에서, 기준 마커가 이미지에서 발견되는 경우(단계(204)), 기준 마커가, 로봇(18)의 메모리(34) 및/또는 창고 관리 시스템(15)에 위치할 수 있는, 기준 테이블(300)(도 6)에 이미 저장되어 있는지가 결정된다. 기준 정보가 메모리에 이미 저장되어 있는 경우, 플로차트는 다른 이미지를 캡처하기 위해 단계(202)로 되돌아간다. 기준 정보가 메모리에 없는 경우, 위에 기술된 프로세스에 따라 포즈가 결정되고, 단계(208)에서, 포즈가 기준 대 포즈 룩업 테이블(fiducial to pose lookup table)(300)에 추가된다.

각각의 로봇의 메모리 및/또는 창고 관리 시스템(15)에 저장될 수 있는 룩업 테이블(300)에는, 각각의 기준 마커에 대한, 기준 ID 1, 2, 3 등, 및 각각의 기준 ID와 연관된 기준 마커/바코드에 대한 포즈가 포함되어 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 포즈는 배향 또는 쿼터니언(x,y,z,ω)과 함께 창고에서의 x,y,z 좌표들로 구성된다.

또한 각각의 로봇의 메모리 및/또는 창고 관리 시스템(15)에 저장될 수 있는, 다른 룩업 테이블(400)(도 7)에는, 특정 기준 ID(404), 예를 들면, 숫자 "11"과 상관된, 창고(10) 내에서의 빈 위치들(예를 들면, 402a 내지 402f)의 목록이 있다. 이 예에서, 빈 위치는 7개의 영숫자 문자로 구성된다. 처음 6개의 문자(예를 들면, L01001)는 창고 내에서의 선반 위치에 관련되어 있고, 마지막 문자(예를 들면, A 내지 F)는 선반 위치에 있는 특정 빈을 식별해 준다. 이 예에서, 기준 ID "11"과 연관된 6개의 상이한 빈 위치가 있다. 각각의 기준 ID/마커와 연관된 하나 이상의 빈이 있을 수 있다. 충전 영역(19)에 위치한 충전 스테이션 및 처리 스테이션(100)(도 1)이 또한 테이블(400)에 저장될 수 있고 기준 ID와 상관될 수 있다. 기준 ID들로부터, 충전 스테이션 및 처리 스테이션의 포즈가 테이블 300(도 6)에서 찾아질 수 있다.

영숫자 빈 위치는, 물품들이 보관되는 창고(10)에서의 물리적 위치에 대응하는 것처럼, 인간, 예를 들면, 조작자(50)(도 3)에 의해 이해될 수 있다. 그렇지만, 그것이 로봇(18)에게는 의미가 없다. 위치를 기준 ID에 매핑하는 것에 의해, 로봇(18)은 테이블(300)(도 6) 내의 정보를 사용하여 기준 ID의 포즈를 결정할 수 있고, 이어서 본 명세서에서 기술된 바와 같이 포즈로 운행할 수 있다.

본 발명에 따른 주문 이행 프로세스는 플로차트(500)(도 8)에 묘사되어 있다. 단계(502)에서, 창고 관리 시스템(15)(도 1)은 회수될 하나 이상의 물품으로 구성될 수 있는 주문을 획득한다. 단계(504)에서, 물품들의 SKU 번호(들)가 창고 관리 시스템(15)에 의해 결정되고, 단계(506)에서, SKU 번호(들)로부터, 빈 위치(들)가 결정된다. 이어서 주문에 대한 빈 위치들의 목록이 로봇(18)으로 전송된다. 단계(508)에서, 로봇(18)은 빈 위치들을 기준 ID들과 상관시키고, 단계(510)에서, 기준 ID들로부터, 각각의 기준 ID의 포즈가 획득된다. 단계(512)에서 로봇(18)은 도 3에 도시된 포즈로 운행하며, 여기서 조작자는 적절한 빈으로부터 회수될 물품을 피킹하여 로봇에 배치할 수 있다.

로봇이 각각의 기준 마커 위치에 도착할 때 조작자(50)가 회수될 특정 물품들을 통보받을 수 있도록, 창고 관리 시스템(15)에 의해 획득되는, SKU 번호 및 빈 위치와 같은, 물품 특정 정보가 로봇(18) 상의 태블릿(48)으로 전송될 수 있다.

SLAM 맵과 기준 ID의 포즈가 알려지면, 로봇(18)은 다양한 로봇 운행 기술들을 사용하여 기준 ID들 중 임의의 것으로 즉각 운행할 수 있다. 선호되는 접근법은 창고(10)에서의 개방 공간(112) 및 벽(114), 선반(예컨대, 선반(12)) 및 다른 장애물(116)에 대한 정보가 주어지면 기준 마커 포즈로의 초기 루트를 설정하는 것을 포함한다. 로봇이 그의 레이저 레이더(22)를 사용하여 창고를 횡단하기 시작할 때, 로봇은 그의 경로에, 다른 로봇(18) 및/또는 조작자(50)와 같은, 고정되어 있거나 동적인 임의의 장애물이 있는지 결정하고, 기준 마커의 포즈로의 그의 경로를 반복적으로 업데이트한다. 로봇은 대략 50 밀리초마다 한 번씩 그의 루트를 재계획하여, 장애물을 피하면서 가장 효율적이고 효과적인 경로를 지속적으로 서치한다.

일반적으로, 창고(10a) 내에서의 로봇의 위치확인(localization)은 SLAM 가상 맵에서 작동하는 M3RSM(many-to-many multiresolution scan matching)에 의해 달성된다. 무차별 대입(brute force) 방법과 비교하여, M3RSM은 로봇이, 로봇 포즈와 위치를 결정하는 데 2개의 중요한 단계인, SLAM 루프 폐쇄(SLAM loop closure) 및 스캔 매칭(scan matching)을 수행하는 계산 시간을 크게 감소시킨다. 로봇 위치확인은, 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함되는, 2017년 9월 22일에 출원되고 발명의 명칭이 Multi-Resolution Scan Matching with Exclusion Zones인 관련 미국 출원 제15/712,222호에 개시된 방법에 따라 M3SRM 서치 공간을 최소화하는 것에 의해 더욱 개선된다.

제품 SKU/기준 ID 대 기준 포즈 매핑 기술이 SLAM 운행 기술 - 둘 모두 본 명세서에 기술됨 - 과 결합되는 경우, 로봇(18)은, 창고 내에서의 위치를 결정하기 위해 격자선(grid line) 및 중간 기준 마커를 수반하는 전형적으로 사용되는 보다 복잡한 운행 접근법을 사용할 필요 없이, 창고 공간을 매우 효율적이고 효과적으로 운행할 수 있다.

일반적으로, 창고에서 다른 로봇 및 움직이는 장애물의 존재 하에서의 운행은 DWA(dynamic window approach) 및 ORCA(optimal reciprocal collision avoidance)를 포함한 충돌 회피 방법에 의해 달성된다. DWA는, 실행 가능한 로봇 모션 궤적들 중에서, 장애물과의 충돌을 회피하고 목표 기준 마커로의 원하는 경로에 적합한 증분 이동(incremental movement)을 계산한다. ORCA는 다른 로봇(들)과의 통신을 필요로 하지 않으면서 다른 움직이는 로봇과의 충돌을 최적으로 회피한다. 운행은 대략 50 ms 업데이트 간격으로 계산되는 궤적들을 따른 일련의 증분 이동으로서 진행된다. 충돌 회피는, 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함되는, 2017년 9월 22일에 출원되고 발명의 명칭이 Dynamic Window Approach Using Optimal Reciprocal Collision Avoidance Cost-Critic인 관련 미국 출원 제15/712,256호에 설명된 기술에 의해 더욱 개선될 수 있다.

이제 도 9 내지 도 14를 참조하여, 본 발명의 일 양태에 따른 로봇 유도 프로세스가 기술된다. 조작자(602)가 입회하는 유도 스테이션(600)(도 9)이 유도를 위해 위치된 로봇(604)과 함께 도시되어 있다. 로봇(604)은 "유도"되거나 창고에서 "피킹"할 주문 또는 주문 세트를 할당받기 위해, 위에서 기술된 방식으로, 유도 스테이션(600)과 연관된 포즈(x,y 좌표)로 운행하였다.

유도 동안, WMS 또는 주문 서버(이들 용어는 본 명세서에서 상호 교환 가능하게 사용될 수 있음)에 의해 거의 실시간으로 수행될 수 있는 4 개의 프로세스 단계가 있다. 이러한 단계들은: 1) 로봇을 유도할 조작자를 식별하는 단계; 2) 조작자가 주문 대기열 내의 주문들에 기초하여 선택할 토트/토트 어레이 유형을 추천하는 단계; 3) 조작자에 의해 선택된 토트를 로봇과 연관시키는 단계; 및 4) 주문 대기열로부터의 주문 그룹/세트를 로봇에 할당하는 단계를 포함한다. 이러한 단계들은 아래에서 차례로 논의될 것이다.

조작자 식별

유도의 첫 번째 단계에서, WMS가 어느 조작자가 다음 로봇, 즉, 로봇(604)을 유도할지를 알도록, 토트 유도자(예를 들면, 조작자/동료(602))가 근거리 블루투스 RFID 배지(badge), 예를 들면, 배지(603)를 통해 식별될 수 있다. 물론, 블루투스 저에너지 비콘, 또는 컴퓨터(606)를 통해 WMS에 수동으로 로그인하는 것을 포함하여, 조작자를 식별하는 다른 방식들이 이용될 수 있다. 바람직한 실시예에서, 컴퓨터(606)는 조작자(602)가 컴퓨터(606) 및 유도 중인 로봇(604)에 근접한 유도 스테이션(600)에 있는 구역(614)에 진입할 때 조작자(602)의 배지(603)를 감지하는, 블루투스 RFID 배지 판독기(612)와 같은, 통합된 또는 독립형 근접 센서를 갖는다. 구역(614)의 크기는 특정 구현에 따라 달라질 수 있지만, 전형적으로 컴퓨터(606) 또는 배지 판독기(612)의 위치를 중심으로 직경이 대략 1 내지 2 미터일 수 있다. 컴퓨터(606) 대신에, 조작자가, 태블릿 또는 스마트폰을 포함한, 임의의 적합한 핸드헬드 디바이스를 사용할 수 있다는 점에 유의해야 한다.

조작자(602)가 구역(614)에 진입할 때, 배지 판독기(612)는 로컬 조작자(602)가 착용한 배지(603)를 판독하고 컴퓨터(606)는 이어서 배지(603)에 관한 정보를 WMS에 전달한다. 이어서 WMS는 배지 정보와 연관된 조작자에 관한 데이터를 검색할 수 있다. 데이터는, 언어 선호사항 등과 같은, 컴퓨터(606)를 통해(또는 핸드헬드 디바이스를 통해) WMS와 상호작용하는 것에 대한 조작자 선호사항을 포함할 수 있다. WMS는 또한 조작자 활동을 추적하고 조작자 성과에 대한 통계를 유지할 수 있다. 조작자(602)가 구역(614)을 떠날 때, WMS는 이 조작자가 더 이상 스테이션(600)에서 토트 유도자로서 일하지 않는다는 것을 표시하고 해당 조작자의 유도 세션을 종료할 수 있다. 다른 조작자가 후속하여 구역(614)에 진입하는 경우(또는 조작자(602)가 구역(614)에 재진입하는 경우), 해당 조작자가 스테이션(600)에 대한 토트 유도자로서 식별되고 새로운 유도 세션이 시작된다.

토트 유형 추천

유도 프로세스의 두 번째 단계에서, WMS의 주문 풀(order pool)에서 이용 가능한 최상의 주문 또는 주문 세트에 기초하여 특정 토트 유형(예를 들면, 단일 토트 또는 다수의 컴파트먼트를 갖는 토트 어레이)이 추천될 수 있다. 주문들을 주문 세트 또는 그룹으로 그룹화하고 조작자에게 추천할 토트 유형을 식별하기 위한 예시적인 프로세스가 아래에서 더 상세히 기술된다. 토트 유형은, 예를 들어, 컴퓨터(606)의 디스플레이 상에 또는 핸드헬드 디바이스의 디스플레이 상에 조작자를 위해 디스플레이될 수 있다. 추천된 토트 유형의 이름/설명 및/또는 추천된 토트 유형의 이미지가 디스플레이 상에 디스플레이될 수 있다.

유도 스테이션(600)에는 두 가지 유형의 토트 어레이, 즉 2 개의 컴파트먼트를 포함하고 주문 세트 내의 2 개의 주문을 처리할 수 있는 토트 어레이(608) 및 4 개의 컴파트먼트를 포함하고 주문 세트 내의 4 개의 주문을 처리할 수 있는 토트 어레이(610)의 예가 도시되어 있다. 컴퓨터(606) 상에 디스플레이될 수 있는 바와 같은, 여러 토트 유형들의 예가 도 10a 내지 도 10f에 묘사되어 있다.

도 10a에는, 완전히 개방된 상부(621)를 갖는 직사각형 컨테이너 형태인 단일 토트(620)가 도시되어 있다. 토트(620)의 높이는 그의 길이보다 작고 그의 폭과 거의 동일하다. 이 토트는 하나의 보다 큰 물품 또는, 함께 보다 큰 부피의 컨테이너를 필요로 하는, 다수의 보다 작은 물품들을 갖는 단일 주문에 대해 사용될 수 있다. 도 10b의 토트(622)도 또한, 단일 주문에 대해 사용될 수 있는, 단일 토트이다. 이는 상부에 보다 작은 원형 개구부(623)를 가지며, 따라서 이 토트는 보다 높고/보다 길고 보다 얇은 단일 물품에 보다 적합하다.

토트 어레이(624)(도 10c)는 전면/측면 개구부 - 이를 통해 피킹된 물품이 배치될 수 있음 - 를 갖는 2 개의 컨테이너(625a 및 625b)로 형성된 2 위치 어레이이다. 이 어레이는 2 주문 세트(two order set)에 적합하며, 각각의 주문으로부터의 물품들은 2 개의 컨테이너(625a 및 625b) 중 하나에 배치된다. 토트 어레이(626)(도 10d)는 전면/측면 개구부 - 이를 통해 피킹된 물품이 배치될 수 있음 - 를 갖는 2 개의 컨테이너(627a 및 627b)로 또한 형성된 4 위치 어레이이다. 이 어레이는 또한 컨테이너들(627a 및 627b) 각각을, 제각기, 2 개의 컴파트먼트로 분할하는 칸막이(divider)(629a 및 629b)를 포함한다. 따라서, 이 어레이는 4 주문 세트(four order set)에 적합하며, 각각의 주문으로부터의 물품들은 4 개의 컴파트먼트 각각에 배치된다.

토트 어레이(628)(도 10e)는 전면/측면 개구부 - 이를 통해 피킹된 물품이 배치될 수 있음 - 를 갖는 3 개의 컨테이너(631a, 631b, 및 631c)로 형성된 3 위치 어레이이다. 이 어레이는 3 주문 세트(three order set)에 적합하며, 각각의 주문으로부터의 물품들은 3 개의 컨테이너(631a, 631b, 및 631c) 중 하나에 배치된다. 토트 어레이(630)(도 10f)는 전면/측면 개구부 - 이를 통해 피킹된 물품이 배치될 수 있음 - 를 갖는 3 개의 컨테이너(633a, 633b, 및 633c)로 또한 형성된 6 위치 어레이이다. 이 어레이는 또한 컨테이너들(633a, 633b, 및 633c) 각각을, 제각기, 3 개의 컴파트먼트로 분할하는 칸막이(635a, 635b, 및 635c)를 포함한다. 따라서, 이 어레이는 6 주문 세트(six order set)에 적합하며, 각각의 주문으로부터의 물품들은 6 개의 컴파트먼트 각각에 배치된다.

위에서 기술된 토트/컨테이너는 운반될 물품의 유형에 따라 임의의 원하는 치수와 부피를 가질 수 있다.

이제 도 11을 참조하면, 조작자가 유도를 위해 선택할 수 있는 토트 유형들 및 상이한 토트 유형들에 관한 특정 물리적 특성들을 포함하는 테이블(650)이 메모리에 저장될 수 있다. 물리적 특성들은 토트 번호 또는 식별자(열(652)), 토트 유형(열(654)), 컴파트먼트들 각각 및/또는 개구부의 치수(높이, 폭 및 길이)(열(656)) 및 컴파트먼트들 각각의 부피(열(658))를 포함할 수 있다. 이러한 특성들의 일부 또는 전부는 테이블(650)에 포함될 수 있고 추가적인 특성들이 포함될 수 있다.

도 12를 참조하면, 본 발명의 일 양태에 따른 토트 추천 프로세스를 기술하는 플로차트(700)가 도시되어 있다. 위에서 기술된 바와 같이, 도 9와 관련하여, 로봇은 유도되기 위해 스테이션(600)으로 운행한다. 단계(702)에서, 시스템은 스테이션(600)의 구성을 평가한다. 유도 스테이션은 제한이 있을 수 있으며 창고로부터 제품을 배송하는 단지 하나의 또는 여러 개의 지정된 소매업체로부터의 주문을 할당하도록 구성될 수 있다. 대안적으로, 스테이션은 제한이 없을 수 있으며 임의의 소매업체로부터의 주문을 할당할 수 있다.

단계(704)에서, 유도 스테이션으로부터 할당될 수 있는 소매업체들 중 임의의 것이 다른 소매업체들에 비해 우선순위 레벨을 갖는지가 결정된다. 환언하면, 창고 조작자와 소매업체와의 계약에 기초하여, 특정 소매업체가 다른 소매업체보다 높은 우선순위를 가질 수 있다. 조정할 소매업체 우선순위 레벨이 없는 경우, 우선순위에 기초하여 다른 소매업체 주문보다 특정 소매업체 주문을 선택하기보다는 유도 스테이션에 이용 가능한 모든 소매업체들로부터의 주문들이 동등하게 간주될 수 있다. 단계(706)에서, 토트 추천 프로세스가 시작되고, 단계(708)에서, 단계(704)에서 결정된 바와 같은, 이용 가능한 소매업체들로부터의 주문 대기열 중의 주문들이, 있는 경우, 소매업체 우선순위에 기초하여 구성된다. 소매업체에 대한 제한이 없고 우선순위 레벨을 가진 소매업체가 없는 경우, 주문 대기열은, 예를 들어, 주문이 오래된 정도(age of order)에 따라 구성될 수 있으며, 가장 오래된 주문이 대기열의 맨 위에 있다.

단계(710)에서, 유도 스테이션에 이용 가능한 소매업체들이, 그들이 필요로 하는, 하나 이상의 특정된 토트 유형(들), 즉, 토트 유형/컴파트먼트 수, 컴파트먼트의 부피 또는 큐브(cube)를 갖는지가 결정된다. 만약 그러한 경우, 시스템은 선호되는 토트 유형들 중에서만 추천을 선택할 것이다. 만약 그렇지 않은 경우, 시스템은 이용 가능한 토트 유형들 중 임의의 것으로부터 선택할 수 있다.

단계(712)에서, 창고에 이미 배치된 로봇은 주문 세트를 구축하는 데 중심이 되는 소위 "앵커 로봇"으로 선택된다. 예를 들어, 보다 높은 레벨의 피킹 활동이 있는 창고의 특정 영역에서 주문 세트를 구축하기 위해 앵커 로봇이 선택된다. 앵커 로봇의 위치 근처에 있는 유도 중인 로봇에 주문 세트를 할당하는 것에 의해, 로봇을 신속하게 서비스하고 로봇에 대한 피킹 프로세스의 효율성을 높이기 위해 해당 구역에 조작자가 있을 가능성이 보다 많다.

대안적으로, 앵커 조작자가 선택될 수 있고 앵커 조작자의 위치를 중심으로 주문 세트가 구축될 수 있다. 또한 보다 높은 레벨의 피킹 활동이 있는 창고의 특정 영역에서 주문 세트를 구축하기 위해 앵커 조작자가 선택될 수 있다. 또 다른 대안은 피킹될 다수의 물품들이 로봇들에 이미 할당된 창고 내의 구역에 기초하여 주문 세트를 구축하는 데 중심이 되는 위치를 선택하는 것이다. 이것은 다가오는 로봇/조작자 활동의 표시를 제공한다. 피킹될 각각의 물품은 창고에서의 위치 또는 포즈와 연관되며 그러한 위치는 활성 위치라고 지칭될 수 있다. 하나의 그러한 활성 위치가 앵커 활성 위치로 지정될 수 있다. 활성 위치에 대한 포즈가, 위에서 기술된 바와 같이, 피킹되도록 할당된 물품에 대응하는 기준 마커/2차원 바코드와 연관된 위치라는 점에 유의해야 한다.

도 13을 참조하면, 전형적인 주문 이행 창고(10a)의 일 부분은 주문에 포함될 수 있는 다양한 물품들로 채워진 선반, 예를 들면, 선반(12a) 및 주문을 실행하기 위해, 예를 들어, 주문을 피킹하기 위해 창고에 배치된 복수의 로봇들(예를 들면, 18a)을 포함한다. 또한 선반으로부터 물품을 픽킹할 때 로봇을 서비스하기 위해 창고 전체에 걸쳐 분산되어 있는 다수의 조작자들(예를 들면, 50a)이 도시되어 있다. 본 발명의 일 양태에 따르면, 창고 내의 주문을 피킹하기 위해 배치된 로봇 및/또는 조작자는 창고에서의 그들의 위치에 따라 그룹화될 수 있다. 대안적으로, 로봇에 할당되었지만 아직 피킹되지 않은 창고 내의 물품의 위치(포즈)(소위 "활성 위치")가 식별되고 그룹화될 수 있다. 이러한 그룹화들 중 하나 이상을 사용하여, 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치가 선택될 수 있다.

그룹화 프로세스의 예는 5개의 그룹, 즉, 그룹들(730, 732, 734, 736, 및 738)을 포함하는 것으로 도 13에 도시되어 있다. 그룹은, 예를 들어, 로봇/조작자/활성 위치의 클러스터를 찾고 미리 정의된 반경의 원으로 이들을 둘러싸는 것을 포함한, 다양한 방식들로 선택될 수 있다. 또는, 창고 내의 미리 정의된 영역들이 그룹을 구축하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 창고는 4 개의 동일한 크기의 영역으로 분할될 수 있으며, 그 각각이 그룹을 구성할 것이다. 어느 방식이든, 일단 그룹들이 설정되면, 한 그룹이 앵커 그룹으로 선택될 수 있고 앵커 그룹 내의 로봇들, 조작자들 또는 활성 위치들 중 하나가 주문 세트를 구축하는 데 중심이 되는 앵커 로봇/조작자/활성 위치로 선택될 수 있다.

앵커 그룹을 선택하기 위한 프로세스는 그룹 내의 로봇/조작자/액티브 위치 인자들에 기초하여 그룹을 선택하는 것을 포함할 수 있다. 인자들은 개체수(population) 또는 비율 또는 이 둘의 조합일 수 있다. 이것은, 가장 높은 로봇/조작자/활성 위치 밀도(즉, 그룹들의 구역이 크기가 상이한 경우, 각각의 그룹의 구역에 걸쳐 있는 로봇들/조작자들/활성 위치들의 수)를 갖는 영역 또는 그룹들이 모두 동일한 크기일 때 가장 많은 수의 로봇들/조작자들/활성 위치들을 갖는 영역을 선택하는 것을 포함하여, 다양한 방식들로 수행될 수 있다. 예를 들어, 그룹(738)은, 다른 그룹들에 비해 가장 많은 수(11 개)의 로봇들, 조작자들 및 활성 위치들을 갖기 때문에, 앵커 그룹으로 선택될 수 있다.

대안적으로, 앵커 그룹은, 5 개의 로봇을 갖는 그룹(736)과 같은, 가장 많은 수의 로봇들을 갖는 그룹일 수 있거나, 또는 또한 4 명의 조작자를 갖는 그룹(738)인 가장 많은 수의 조작자들을 갖는 그룹일 수 있다. 앵커 그룹은 또한 조작자 대 로봇 비율 또는 로봇/조작자 밀도와 조작자 대 로봇 비율의 조합에 기초하여 선택될 수 있다. 앵커 그룹을 선택하는 다른 방식은 그룹들 내의 활성 위치들의 수를 평가하는 것에 의할 수 있다. 738에는 활성 위치들(741, 743 및 744)이 도시되어 있다. 그룹(736)에는 2 개의 활성 위치, 즉 745와 746이 있다. 그룹들(730, 732 및 734)에는, 각각에 단지 하나의 활성 위치, 즉 활성 위치들(747, 748 및 749)이 있다. 따라서, 앵커 그룹이 활성 위치 개체수에 기초하여 선택되는 경우, 그룹(738)이 다시 선택될 것이다.

목표는, 유도 중인 로봇에 의해 주문들을 신속하고 효율적으로 실행할 가능성이 증가되도록, 높은 활동 레벨을 갖는 그룹을 선택하는 것이다. 이 예에서는, 그룹(738)이 앵커 그룹으로 선택되었다고 가정한다. 앵커 로봇, 조작자 또는 활성 위치가 선택될 수 있고 그의 알려진 위치(앵커 위치)가 로봇에 할당될 주문들을 선택하고 그룹화하는 데 사용될 수 있다. 그룹 내의 임의의 로봇/조작자/활성 위치가 앵커로서 사용될 수 있지만, 앵커 그룹의 중심 근처에 있는 것을 선택하는 것이 바람직할 것이다. 이 경우에, 로봇(740)이 앵커 로봇으로서 선택될 수 있다. 대안적으로, 앵커 조작자(742)와 같은 앵커 조작자가 선택될 수 있거나, 또는 활성 위치(743)와 같은 앵커 활성 위치가 선택될 수 있다.

도 12의 플로차트(700)를 다시 참조하면, 주문 대기열이 단계(708)로부터 구성되고, 소매업체 구성 정보가 단계(710)로부터 얻어지며, 단계(712)에서 결정되는 바와 같이, 앵커 로봇/앵커 주문/앵커 활성 위치가 선택되고, 이로부터 앵커 위치가 알려진 경우, 단계(714)에서 주문 세트가 구축될 수 있다. 일반적으로, 예를 들어, 선입선출("FIFO") 접근법을 포함하여, 주문들을 주문 세트로 그룹화하기 위한 임의의 방법이 사용될 수 있다. 그렇지만, 창고의 활성 구역에 있는 것으로 결정된 앵커 위치를 갖는 경우, 앵커 위치에 근접해 있는 주문 세트를 구축하는 것은 전체 픽킹 효율성을 개선시킬 것이기 때문에 바람직한 접근법이다. 사용될 수 있는 "유사성(likeness)"(즉, 서로에 대한 근접성)에 기초하여 주문들을 주문 세트로 그룹화하기 위한 한 가지 접근법은 2016년 9월 1일에 출원된 발명의 명칭이 Order Grouping in Warehouse Order Fulfillment Operations인 동시 계류 중인 미국 특허 출원 제15/807,672호에 기술되어 있다. 이 출원은 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함된다.

위에서 언급된 특허 출원에 기술된 주문 그룹화 프로세스는 로봇이 주문 세트를 실행하는 데 필요한 이동량을 감소시키기 위해 "유사한" 주문들을 함께 클러스터링하거나 그룹화할 수 있는 기회를 제공한다. 예를 들어, 주문들의 개별 물품들 또는 "피킹들"이 창고 내에서 서로 가까이 위치하는 경우 주문들이 서로 "유사한" 것으로 결정될 수 있다. 로봇에 할당할 유사한 주문들을 그룹화할 때, 로봇은 주문들을 이행하기 위해 보다 적은 거리를 이동할 것이고 따라서 피킹 비율(pick rate) 및 창고 운영의 전반적인 효율성/생산성을 높일 것이다.

전형적인 창고 관리 시스템은 창고에 보관된 물품들의 창고 내에서의 물리적 위치에 관한 정보를 포함하지 않는다. 본 발명의 일 양태에 따른 그리고 동시 계류 중인 미국 특허 출원 제15/807,672호에 기술된 바와 같은 주문 그룹화 프로세스는 창고 내에 보관된 물품들 전부의 위치(x, y 좌표들)를 알고 있다. 이 주문 그룹화 프로세스는 다음과 같이 기술된다.

도 14를 참조하면, 아래에서 기술되는 바와 같이, 앵커 위치에 대한 근접성에 기초하여 정렬되는 도 12의 단계(714)로부터 구축된 샘플 주문 대기열(750)의 일 부분이 도시되어 있다. 주문 대기열은 실행을 위해 로봇에 할당할 큐잉된 주문들의 목록(열(752))을 포함한다. 열(752)에서의 각각의 주문에 대해, 좌표들 (x₁,y₁), (x₂,y₂), 및 (x₃,y₃)을 포함하는 3 개의 열 세트(754, 756, 및 758)가 있다. 이 좌표들은 클러스터 영역들의 중간점들에 대응한다. 클러스터 영역들은 좌표 그래프 상에 물품들의 위치들을 플로팅하고 이들을 서로 매우 근접한 하나 이상의 물품의 클러스터들로 그룹화하는 것에 의해 형성된다.

일단 주문 대기열이 각각의 주문에서의 클러스터 영역들에 대한 중간점들로 채워지면, 시스템은 이어서 주문 대기열을 사용하여 "유사한" 주문들을 함께 그룹화하고 이들을 실행을 위해 할당할 수 있다. 환언하면, 위치로부터의 계산된 거리에 기초한 점수를 할당하는, 동시 계류 중인 미국 특허 출원 제15/807,672호에 상세히 기술된 유사도 점수 시스템(likeness scoring system)에 기초하여 주문 대기열이 배열될 수 있다. 이 경우에, 해당 위치가 앵커 위치이다. 대기열의 맨 위에 있는 주문은, 대기열(750)의 예에서, 주문(760)이고, 이는, 가장 낮은 점수, 즉 "5"를 가지므로 앵커 위치에 가장 가까운 주문임을 의미하는, "앵커 주문"으로 지정될 수 있다.

주문 대기열(750) 내의 열(780)은 앵커 위치에 상대적인 각각의 주문에 대한 유사도 점수를 포함한다. 유도 중인 로봇에 할당할 앵커 주문과 함께 그룹화하기 위해 주문들 각각 또는 그의 부분에 대한 유사도 점수에 의해 주문 대기열이 오름차순으로 정렬된다. 앵커 위치/앵커 주문에 상대적인 주문들에 대한 점수는 11 내지 226의 범위이며, 이는 다른 주문들이 앵커 주문, 따라서 앵커 위치와 얼마나 "유사한지"를 나타낸다. 유사도는 각각의 주문이 앵커 주문 및 앵커 위치에 얼마나 근접한지로서 정의될 수 있다(숫자가 낮을수록 더 가까움). 일단 주문 대기열이 유사도에 따라 구성되면, 주문들은, 이 예에서, 3 주문 세트인, 주문 세트(782)와 같은, 주문 세트로 그룹화될 수 있다.

주문 세트를 형성하기 위해 그룹화할 주문들의 수는, 사용 가능한 토트 유형들에 따라 그것을 설정하는 것을 포함하여, 다양한 방식들로 결정될 수 있다. 또는, 시스템은 항상 가장 많은 수의 컴파트먼트들, 예를 들면, 6 개의 컴파트먼트을 갖는 토트를 사용하고 그러한 방식으로(즉, 각각의 주문 세트에 대해 6 개의 주문) 주문들을 그룹화하려고 시도할 수 있다. 대안적으로, 시스템은, 3 주문 세트가 구축된 위의 예에서와 같이, 이용 가능한 가장 통상적인 토트 유형, 예를 들면, 3 컴파트먼트 토트에 기초하여 그룹화할 수 있다. 주문들의 수는 서로에 대한 유사도 또는 근접성에 기초하여 그룹화될 수 있다. 환언하면, 테이블(750)을 참조하면, 기본 주문(base order)은 "20" 이하의 유사도를 갖는 주문들과 그룹화될 수 있으며, 이는, 그 예에서, 3 개 대신에 주문 세트 내의 처음 4 개의 주문을 그룹화하는 것을 결과할 것이다. 물론, 이것은 지정된 수의 컴파트먼트들을 갖는 토트 유형이 이용 가능하다는 것을 가정한다.

대기열을 정렬하고 주문 세트를 선택하는 데 사용되는 접근법에 관계없이, 대기열 내의 각각의 주문은 토트 유형의 추천에서 사용될 수 있는 주문의 특성들에 관한 정보를 포함할 수 있다. 주문의 특성은, 열(784)에 나타낸 바와 같은, 주문 내의 물품들의 치수(H, W 또는 L) 및, 열(786)에 나타낸 바와 같은, 각각의 주문 내의 물품(들)의 부피 또는 큐브를 포함할 수 있다. 특성들은 총량, 즉 주문 내에 있는 모든 물품들의 총 부피/큐브로서 정의될 수 있다. 치수의 경우, 주문 내의 모든 물품들에 대한 각각의 차원(x, y, z)에 대한 가장 큰 값이 사용될 수 있다. 아래에 기술될 것인 바와 같이, 이 정보는 주문 세트 내의 모든 물품들이 선택된 토트 유형에 들어맞도록 하기 위해 주문 세트에 대한 적절한 토트 유형을 선택하는 데 도움이 될 수 있다.

다시 도 12를 참조하면, 단계(716)에서, 주문 세트 내의 각각의 주문의 치수 또는 부피 중 하나 또는 둘 모두가 결정될 수 있고, 단계(718)에서, 주문 세트에 가장 적합할 이용 가능한 토트들의 토트 유형(도 11에 도시된 바와 같이 메모리에 저장된 토트 유형)을 결정하기 위해 최적 적합 분석이 수행된다. 주문 세트(782)의 예에서, 주문 세트(782)가 3 개의 주문을 갖고, 각각이 그 자신의 컴파트먼트를 갖기 때문에, 주문의 치수 및/또는 부피 중 하나 또는 둘 모두가 3 개의 컴파트먼트를 갖는 이용 가능한 토트 유형(들)의 치수/부피와 비교된다. 필요한 수의 컴파트먼트들을 갖는 단지 하나의 토트 유형이 있는 경우에, 주문들이 해당 토트 어레이에 들어맞도록 보장하기 위해 분석이 여전히 수행된다. 필요한 수의 컴파트먼트를 갖는 다수의 토트 유형들이 있는 경우, 분석이 수행되고, 최근접 적합(closest fit) 또는 최대 추가 용량과 같은, 원하는 기준에 기초하여 토트 유형이 선택될 수 있다. 필요한 용량을 갖는 토트 유형이 없는 경우, 주문 대기열이 재구성될 수 있거나 또는 기존 주문 대기열 내의 상이한 주문들로부터 주문 세트가 재구축될 수 있으며 이어서 동일한 토트 유형 최적 적합 분석이 재수행될 것이다.

일단 최적 적합 분석이 수행되고 토트 유형이 결정되면, 단계(720)에서, 최적 적합 토트 유형의 이미지 또는 설명이 추천된 토트 유형으로서 조작자(602)(도 9)에게 디스플레이될 수 있다. 단계(722)에서, 시스템은 다음 로봇에 대한 다음 주문 세트에 대해 프로세스를 다시 시작하기 위해 단계(706)로 루프백한다.

대안적인 실시예에서, 플로차트(700)(도 12)의 단계들(714, 716, 및 718)은, 토트 어레이의 현재 이용 가능성을 고려하여, 주문 대기열에 대해 실행될 다수의 원하는 파라미터들을 갖는 질의를 구성하는 것에 의해 단일 단계로 축소될 수 있다. 예를 들어, 시스템은 이용 가능한 최고 밀도 토트 어레이(즉, 가장 많은 수의 컴파트먼트들을 갖는 토트 어레이)로 기본 설정하고, 이어서 (서비스 수준 계약에 의해 결정되는 바와 같은) 고객 우선순위, 앵커 위치에 대한 주문들의 유사도/근접성, 및 알려진 최고 밀도 토트 어레이의 컴파트먼트들에 대한 적합도(치수 및/또는 부피가)에 기초하여 질의하도록 구성될 수 있다.

위에서 기술된 유형의 질의를 사용하여, 최고 밀도의 이용 가능한 토트 어레이의 컴파트먼트 수와 동일한 복수의 주문들을 갖는 주문 세트가 가장 높은 고객 우선순위, 앵커 위치에 대한 근접성 및 토트 어레이의 컴파트먼트 크기에 대한 적합도에 기초하여 회수될 것이다. 일 예로서, 특정 부피(즉, 액체 큐브)를 갖는 컴파트먼트들을 가진 6 컴파트먼트 토트 어레이의 경우, 질의는, 먼저 고객 우선순위에 기초하고 다음으로 유사도(앵커 위치에 대한 근접성)에 기초하여, 6 개의 주문의 세트를 반환하며, 각각은 토트 어레이에 있는 컴파트먼트들의 부피에 들어맞는 총 부피(주문 내의 각각의 물품의 부피들의 합계)를 갖는다.

선택된 토트를 로봇에 연관시키기

토트 유형 추천에 후속하여, 조작자는 토트/토트 어레이를 선택하고 토트/토트 어레이 상의 바코드를 스캔할 것이다. 이 프로세스는, 그 전체가 참고로 본 명세서에 포함되는, 2016년 9월 1일에 출원되고 발명의 명칭이 Item Storage Array for Mobile Base in Robot Assisted Order-Fulfillment Operations인 미국 특허 출원 제15/254,321호에 기술된 방식으로 구현될 수 있다. 일단 스캔되면, WMS는 선택된 토트/토트 어레이를 로봇이 유도 중인 현재 픽킹 프로세스를 위해 로봇(604)에 연관시키거나 할당한다. 바코드로부터, WMS는 선택된 토트/토트 어레이가 추천된 토트 유형과 매칭하는지를 결정하기 위해 선택된 토트/토트 어레이에 관한 정보를 검색할 수 있다. 조작자에게 추천되는 토트 유형이 선택된 토트 유형인 것이 바람직하지만, 다양한 이유들로 항상 그렇지는 않다. 주문 세트를 로봇에 할당하는 마지막 단계는 아래에서 기술되는 바와 같이 수행된다.

주문 세트를 로봇에 할당하기

바코드로부터, WMS는, 유도 중인 로봇과 연관된/유도 중인 로봇에 할당된, 선택된 토트/토트 어레이 유형을 알고 있다. 시스템은 선택된 토트 유형이 추천된 토트 유형과 매칭하는지를 결정하고, 만약 그렇다면, 플로차트(700)(도 12)의 단계(714)에서 결정된 주문 세트가 사용되고 로봇에 할당된다. 유도 프로세스가 완료되고, 로봇은 할당된 주문 세트를 이행하기 위해 유도 스테이션을 떠난다.

유도 중인 로봇과 연관된/유도 중인 로봇에 할당된, 선택된 토트 유형이 추천된 토트 유형과 매칭하지 않는다고 시스템이 결정하는 경우, 플로차트(700)(도 12)의 단계들의 서브세트인, 플로차트(800)(도 15)를 사용하여 선택된 토트 유형에 대해 새로운 주문 세트가 생성되어야 한다.

플로차트(700)에 기술된 프로세스로부터, 시스템은 스테이션(600)의 구성을 이미 평가했으며, 임의의 제한, 예를 들면, 유도 스테이션이 전용된 특정 소매업체들만이 있는지 여부 또는 고려되어야 하는 우선순위 레벨을 갖는 소매업체들이 있는지 여부를 인식한다. 이에 기초하여, 단계(810)(도 15)에서, 이미 구성/정렬된 주문 대기열이 액세스되고 조작자에 의해 선택된 실제 토트 유형에 기초한 주문 세트를 할당하기 위해 다시 사용될 수 있다. 또는, 주문 대기열은 동일한 기준을 사용하여 재구성/재정렬될 수 있고 재정렬된 주문 대기열은 단계(810)에서 액세스될 수 있다.

단계(812)에서, 창고에 이미 배치된 로봇을 사용하여, 주문 세트가 구축되는 중심이 될 수 있는 앵커 로봇이 선택된다. 대안적으로, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치가 선택될 수 있고 주문 세트가 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치를 중심으로 구축될 수 있다. 단계(814)에서, 앵커 로봇/조작자/활성 위치를 사용하여, 주문 세트가 구축될 수 있다. 이러한 프로세스 단계들은 플로차트(700)와 관련하여 위에 설명되어 있다.

단계(816)에서, 주문 세트 내의 각각의 주문의 치수, 부피 또는 중량 용량 중 하나 이상이 결정되고, 단계(818)에서, 토트 유형이 주문 세트 내의 물품들을 수용할 수 있는지를 결정하기 위해 주문 세트 치수가 조작자에 의해 선택된 토트 유형의 치수와 비교된다(도 11에 도시된 바와 같이 메모리에 저장된 토트 유형들 참조). 토트 유형이 주문 세트를 수용할 수 있는 경우, 단계(820)에서 주문 세트가 로봇에 할당된다. 선택된 토트 유형이 주문 세트를 수용할 수 없는 경우, 시스템은 단계(810)로 돌아가서 대기열을 재정렬하고/하거나 상이한 앵커 로봇을 선택하는 것에 의해 프로세스를 다시 시작한다.

비제한적인 컴퓨팅 디바이스 예

도 16은 도 1 내지 도 15를 참조하여 위에서 기술된 바와 같이 다양한 실시예들에 따라, 사용될 수 있는 것과 같은 예시적인 컴퓨팅 장치(1010) 또는 그의 부분들의 블록 다이어그램이다. 컴퓨팅 디바이스(1010)는 예시적인 실시예들을 구현하기 위한 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어 또는 소프트웨어를 저장하기 위한 하나 이상의 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체를 포함한다. 비일시적 컴퓨터 판독 가능 매체들은 하나 이상의 유형의 하드웨어 메모리, 비일시적 유형적 매체들(non-transitory tangible media)(예를 들어, 하나 이상의 자기 저장 디스크, 하나 이상의 광학 디스크, 하나 이상의 플래시 드라이브) 등을 포함할 수 있지만, 이에 제한되지 않는다. 예를 들어, 컴퓨팅 디바이스(1010)에 포함된 메모리(1016)는 본 명세서에 개시된 동작들을 수행하기 위한 컴퓨터 판독 가능 및 컴퓨터 실행 가능 명령어들 또는 소프트웨어를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리는 도 1 내지 도 15와 관련하여 논의된 바와 같이 개시된 동작들 중 몇몇을 수행하도록 프로그래밍된 소프트웨어 애플리케이션(1040)을 저장할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1010)는 또한 메모리(1016)에 저장된 컴퓨터 판독 가능 및 컴퓨터 실행 가능 명령어들 또는 소프트웨어 및 시스템 하드웨어를 제어하기 위한 다른 프로그램들을 실행하기 위한, 구성 가능 및/또는 프로그래밍 가능 프로세서(1012) 및 연관된 코어(1014), 그리고 선택적으로, 하나 이상의 추가적인 구성 가능 및/또는 프로그래밍 가능 프로세싱 디바이스, 예를 들면, 프로세서(들)(1012') 및 연관된 코어(들)(1014')(예를 들어, 다수의 프로세서들/코어들을 갖는 계산 디바이스들의 경우에)를 포함할 수 있다. 프로세서(1012) 및 프로세서(들)(1012')는 각각 단일 코어 프로세서 또는 다중 코어(1014 및 1014') 프로세서일 수 있다.

컴퓨팅 디바이스 내의 자원들 및 인프라스트럭처가 동적으로 공유될 수 있도록 가상화가 컴퓨팅 디바이스(1010)에서 이용될 수 있다. 다수의 프로세서들 상에서 실행되는 프로세스를, 프로세스가 다수의 컴퓨팅 자원들이 아니라 단지 하나의 컴퓨팅 자원을 사용하는 것처럼 보이도록, 처리하기 위해 가상 머신(1024)이 제공될 수 있다. 하나의 프로세서에서 다수의 가상 머신들이 또한 사용될 수 있다.

메모리(1016)는 DRAM, SRAM, EDO RAM 등과 같은, 그러나 이에 제한되지 않는, 계산 디바이스 메모리 또는 랜덤 액세스 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(1016)는 다른 유형의 메모리도 포함할 수 있거나, 이들의 조합들을 포함할 수 있다.

사용자는 예시적인 실시예들에 따라 제공될 수 있는 하나 이상의 사용자 인터페이스(1002)를 디스플레이할 수 있는, 컴퓨터 모니터와 같은, 시각 디스플레이 디바이스(1001, 111A 내지 111D)를 통해 컴퓨팅 디바이스(1010)와 상호작용할 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1010)는 사용자로부터의 입력을 수신하기 위한 다른 I/O 디바이스들, 예를 들어, 키보드 또는 임의의 적합한 멀티-포인트 터치 인터페이스(1018), 포인팅 디바이스(1020)(예를 들면, 마우스)를 포함할 수 있다. 키보드(1018) 및 포인팅 디바이스(1020)는 시각 디스플레이 디바이스(1001)에 결합될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스(1010)는 다른 적합한 종래의 I/O 주변기기들을 포함할 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(1010)는 또한 데이터 및 본 명세서에 개시된 동작들을 수행하는 컴퓨터 판독 가능 명령어들 및/또는 소프트웨어를 저장하기 위한, 하드 드라이브, CD-ROM, 또는 다른 컴퓨터 판독 가능 매체들과 같은, 그러나 이에 제한되지 않는, 하나 이상의 저장 디바이스(1034)를 포함할 수 있다. 예시적인 저장 디바이스(1034)는 또한 예시적인 실시예들을 구현하는 데 필요한 임의의 적합한 정보를 저장하기 위한 하나 이상의 데이터베이스를 저장할 수 있다. 데이터베이스들은 데이터베이스들에서의 하나 이상의 항목을 추가하고, 삭제하며, 그리고/또는 업데이트하기 위해 임의의 적당한 때에 수동으로 또는 자동으로 업데이트될 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(1010)는 표준 전화선들, LAN 또는 WAN 링크들(예를 들어, 802.11, T1, T3, 56kb, X.25), 광대역 접속들(예를 들어, ISDN, 프레임 릴레이, ATM), 무선 연결들, CAN(controller area network), 또는 상기한 것들 중 일부 또는 전부의 어떤 조합을 포함하지만, 이에 제한되지 않는 각종의 연결들을 통해 하나 이상의 네트워크, 예를 들어, LAN(Local Area Network), WAN(Wide Area Network) 또는 인터넷과 하나 이상의 네트워크 디바이스(1032)를 경유하여 인터페이싱하도록 구성된 네트워크 인터페이스(1022)를 포함할 수 있다. 네트워크 인터페이스(1022)는 내장형 네트워크 어댑터(built-in network adapter), 네트워크 인터페이스 카드, PCMCIA 네트워크 카드, 카드 버스 네트워크 어댑터, 무선 네트워크 어댑터, USB 네트워크 어댑터, 모뎀 또는 본 명세서에 설명된 동작들을 수행하고 통신할 수 있는 컴퓨팅 디바이스(1010)를 임의의 유형의 네트워크에 인터페이싱시키기에 적합한 임의의 다른 디바이스를 포함할 수 있다. 더욱이, 컴퓨팅 디바이스(1010)는, 워크스테이션, 데스크톱 컴퓨터, 서버, 랩톱, 핸드헬드 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 또는 통신할 수 있고 본 명세서에 설명된 동작들을 수행하기에 충분한 프로세서 능력(processor power) 및 메모리 용량을 갖는 다른 형태의 컴퓨팅 또는 전기통신 디바이스와 같은, 임의의 계산 디바이스일 수 있다.

컴퓨팅 디바이스(1010)는 Microsoft® Windows® 운영 체제들의 버전들 중 임의의 것(워싱턴주 레드몬드 소재의 Microsoft), Unix 및 Linux 운영 체제들의 상이한 릴리스들, Macintosh 컴퓨터용 MacOS® 운영 체제의 임의의 버전(캘리포니아주 쿠퍼티노 소재의 Apple, Inc.), 임의의 임베디드 운영 체제, 임의의 실시간 운영 체제, 임의의 오픈 소스 운영 체제, 임의의 독점적 운영 체제, 또는 컴퓨팅 디바이스 상에서 실행되고 본 명세서에 설명된 동작들을 수행할 수 있는 임의의 다른 운영 체제와 같은, 임의의 운영 체제(1026)를 실행할 수 있다. 예시적인 실시예들에서, 운영 체제(1026)는 네이티브 모드(native mode) 또는 에뮬레이트된 모드(emulated mode)에서 실행될 수 있다. 예시적인 실시예에서, 운영 체제(1026)는 하나 이상의 클라우드 머신 인스턴스 상에서 실행될 수 있다.

도 17은 특정 분산 실시예들의 예시적인 계산 디바이스 블록 다이어그램이다. 도 1 내지 도 15 및 위의 예시적인 논의의 부분들이 창고 관리 시스템(15), 주문 서버(14) 및, 각각이 개별 또는 공통 컴퓨팅 디바이스에서 작동하는, 구역 서버(zone server)를 참조하지만, 창고 관리 시스템(15), 주문 서버(14), 및/또는 구역 서버 중 임의의 것이 그 대신에 별도의 서버 시스템들(1101a 내지 1101d) 및 어쩌면, 키오스크, 데스크톱 컴퓨터 디바이스(1102) 또는 모바일 컴퓨터 디바이스(1103)와 같은, 사용자 시스템들에서 네트워크(1105)에 걸쳐 분산될 수 있다. 예를 들어, 주문 서버(14) 및/또는 구역 서버는 로봇(18)의 태블릿들(48) 사이에 분산될 수 있다. 일부 분산 시스템들에서, 창고 관리 시스템 소프트웨어, 주문 서버 소프트웨어 및 구역 엔진(zone engine) 중 임의의 하나 이상의 모듈은 서버 시스템들(1101a 내지 1101d)에 별도로 위치할 수 있으며 네트워크(1105)를 통해 서로 통신할 수 있다.

본 발명의 전술한 설명이 통상의 기술자가 본 발명의 최상의 실시형태(best mode)인 것으로 현재 간주되는 것을 제조 및 사용할 수 있게 하지만, 통상의 기술자는 본 명세서에서의 특정 실시예들 및 예들의 변형들, 조합들, 및 등가물들의 존재를 이해하고 인식할 것이다. 본 발명의 위에서 기술된 실시예들은 단지 예인 것으로 의도된다. 본 명세서에 첨부된 청구항들에 의해서만 한정되는 본 발명의 범위를 벗어나지 않으면서 본 기술 분야의 통상의 기술자에 의해 특정 실시예들에 대한 변경, 수정 및 변형이 이루어질 수 있다. 따라서, 본 발명은 위에서 기술된 실시예들 및 예들에 의해 제한되지 않는다.

본 발명 및 그의 바람직한 실시예를 설명하였지만, 신규한 것으로 청구되고 특허증에 의해 보호되는 것은 다음과 같다.

Claims

창고(warehouse)에서 작동하는 복수의 로봇들 중 제1 로봇에 대한 유도 프로세스(induction process)에서의 사용을 위해 복수의 조작자(operator)들 중 제1 조작자가 선택할 토트 유형(tote type)을 추천하기 위한 방법으로서, 상기 복수의 로봇들은 주문들 - 각각의 주문은 하나 이상의 물품(item)을 포함하고 각각의 물품은 상기 창고에 위치됨 - 을 이행하기 위해 창고 관리 시스템과 상호작용하고, 상기 방법은,
적어도 하나의 주문 세트를 형성하기 위해 주문 대기열(order queue)로부터의 하나 이상의 주문을 그룹화하는 단계;
상기 적어도 하나의 주문 세트의 특성에 기초하여, 상기 주문 세트를 운반(carry)하기 위해 상기 제1 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하는 단계; 및
상기 제1 조작자가 상기 주문 세트를 이행하기 위해 상기 제1 로봇에 할당할 상기 선호되는 토트 유형의 토트를 복수의 토트들로부터 선택할 수 있게 하기 위해 상기 선호되는 토트 유형을 상기 제1 조작자에게 전달(communicate)하는 단계
를 포함하는 것인, 방법.
제1항에 있어서, 상기 그룹화하는 단계는,
상기 창고에서의 앵커 위치(anchor location)를 선택하는 단계; 및
상기 제1 로봇에 대한 주문 세트 - 상기 주문 세트는 상기 창고에서의 앵커 위치와 상관됨 - 를 생성하는 단계
를 포함하는 것인, 방법.
제2항에 있어서, 상기 앵커 위치를 선택하는 단계는, 상기 창고에서의 상기 복수의 로봇들, 상기 복수의 조작자들, 또는 복수의 활성 위치들 중 하나 이상의 위치들을 평가(assess)하는 단계를 포함하고, 상기 창고에서 서로 근접해 있는 상기 복수의 로봇들, 상기 복수의 조작자들, 및/또는 상기 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제3항에 있어서, 상기 복수의 활성 위치들 각각은 이행을 위해 상기 복수의 로봇들 중 하나에 할당된 주문 내의 물품과 연관된 위치인 것인, 방법.
제3항에 있어서, 상기 창고에서 서로 근접해 있는 상기 복수의 로봇들, 상기 복수의 조작자들, 및/또는 상기 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하는 단계는, 그룹을 선택하는 단계, 상기 선택된 그룹 내의 상기 로봇들, 조작자들 또는 활성 위치들 중 하나를 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치로서 식별하는 단계 및 상기 선택된 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치의 위치를 상기 앵커 위치로서 사용하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제5항에 있어서, 상기 그룹을 선택하는 단계는, 로봇들, 조작자들, 및/또는 활성 위치들의 수에 기초하여 상기 그룹을 선택하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제5항에 있어서, 상기 그룹을 선택하는 단계는, 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 하나 대 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 다른 하나의 비율에 기초하여 상기 그룹을 선택하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제2항에 있어서, 상기 주문 세트를 생성하는 단계는, 주문들을 상기 앵커 위치에 대한 상기 주문들의 근접성에 부분적으로 기초하여 선택하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하는 단계는, 상기 주문 세트의 적어도 하나의 특성을 하나 이상의 토트 유형의 적어도 하나의 특성과 비교하는 단계를 포함하는 것인, 방법.
제9항에 있어서, 상기 주문 세트의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 및 주문 수 중 하나 이상을 포함하는 것인, 방법.
제10항에 있어서, 상기 하나 이상의 토트 유형의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 및 컴파트먼트 수(number compartments) 중 하나 이상을 포함하는 것인, 방법.
제1항에 있어서, 상기 제1 조작자에게 전달하는 단계는, 이미지를 디스플레이하는 단계 또는 상기 선호되는 토트 유형의 설명을 제공하는 단계 중 하나를 포함하는 것인, 방법.
창고에서 작동하는 복수의 로봇들 중 제1 로봇에 대한 유도 프로세스에서의 사용을 위해 복수의 조작자들 중 제1 조작자가 선택할 토트 유형을 추천하기 위한 시스템으로서, 상기 복수의 로봇들은 주문들 - 각각의 주문은 하나 이상의 물품을 포함하고 각각의 물품은 상기 창고에 위치됨 - 을 이행하기 위해 창고 관리 시스템과 상호작용하고, 상기 시스템은 프로세서를 포함하며, 상기 프로세서는,
적어도 하나의 주문 세트를 형성하기 위해 주문 대기열로부터의 하나 이상의 주문을 그룹화하도록;
상기 적어도 하나의 주문 세트의 특성에 기초하여, 상기 주문 세트를 운반하기 위해 상기 제1 로봇에 할당될 선호되는 토트 유형을 식별하도록; 그리고
상기 제1 조작자가 상기 주문 세트를 이행하기 위해 상기 제1 로봇에 할당할 상기 선호되는 토트 유형의 토트를 복수의 토트들로부터 선택할 수 있게 하기 위해 상기 선호되는 토트 유형을 상기 제1 조작자에게 전달하도록
구성되는 것인, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 그룹화하는 것을 수행할 시, 상기 프로세서는,
상기 창고에서의 앵커 위치를 선택하도록; 그리고
상기 창고에서의 앵커 위치와 상관된 상기 제1 로봇에 대한 주문 세트를 생성하도록
구성되는 것인, 시스템.
제14항에 있어서, 상기 앵커 위치를 선택하는 것을 수행할 시, 상기 프로세서는, 상기 창고에서의 상기 복수의 로봇들, 상기 복수의 조작자들, 및 복수의 활성 위치들의 위치들을 평가하도록, 그리고 상기 창고에서 서로 근접해 있는 상기 복수의 로봇들, 상기 복수의 조작자들, 및/또는 상기 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하도록 구성되는 것인, 시스템.
제15항에 있어서, 상기 복수의 활성 위치들 각각은 이행을 위해 상기 복수의 로봇들 중 하나에 할당된 주문 내의 물품과 연관된 위치인 것인, 시스템.
제15항에 있어서, 상기 창고에서 서로 근접해 있는 상기 복수의 로봇들, 상기 복수의 조작자들, 및/또는 상기 복수의 활성 위치들의 하나 이상의 그룹을 식별하는 것을 수행할 시, 상기 프로세서는, 그룹을 선택하도록, 상기 선택된 그룹 내의 상기 로봇들, 조작자들 또는 활성 위치들 중 하나를 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치로서 식별하도록 그리고 상기 선택된 앵커 로봇, 앵커 조작자 또는 앵커 활성 위치의 위치를 상기 앵커 위치로서 사용하도록 구성되는 것인, 시스템.
제17항에 있어서, 상기 그룹을 선택하는 것을 수행할 시, 상기 프로세서는, 로봇들, 조작자들, 및/또는 활성 위치들의 수에 기초하여 상기 그룹을 선택하도록 구성되는 것인, 시스템.
제17항에 있어서, 상기 그룹을 선택하는 것을 수행할 시, 상기 프로세서는, 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 하나 대 로봇들, 조작자들, 및 활성 위치들 중 다른 하나의 비율에 기초하여 상기 그룹을 선택하도록 구성되는 것인, 시스템.
제19항에 있어서, 상기 주문 세트의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 중량, 및 주문 수 중 하나 이상을 포함하는 것인, 시스템.
제20항에 있어서, 상기 하나 이상의 토트 유형의 적어도 하나의 특성은 치수, 부피, 중량, 및 컴파트먼트 수 중 하나 이상을 포함하는 것인, 시스템.
제13항에 있어서, 상기 제1 조작자에게 전달하는 것을 수행할 시, 상기 프로세서는, 이미지를 디스플레이하는 것 또는 상기 선호되는 토트 유형의 설명을 제공하는 것 중 하나를 수행하도록 구성되는 것인, 시스템.