(57)【要約】【課題】ピッキングロボットの作業効率を改善する。【解決手段】実施形態によれば、情報処理装置は、アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行うピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムのアイテム識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報と、該ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報とを対応付けた動作履歴ＤＢを作成するＤＢ作成部と、動作履歴ＤＢに基づいてピッキング動作に関する統計データを作成する統計データ作成部と、ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成するリスト作成部とを備える。【選択図】図２
2020040159.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行うピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムのアイテム識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報と、該ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報とをピッキング動作ごとに対応付けた動作履歴データベースを作成するデータベース作成部と、
前記データベース作成部が作成した前記動作履歴データベースに基づいて、前記ピッキングロボット又は他のピッキングロボットの動作の制御に用いられる、ピッキング動作に関する統計データを作成する統計データ作成部と、
前記ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと前記統計データ作成部が作成した前記統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成するリスト作成部と、
を具備する、情報処理装置。
【請求項２】
前記動作履歴データベース及び前記統計データを記憶する記憶部をさらに具備する、請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記記憶部に前記動作履歴データベースのデータ及び前記統計データを出力する出力部をさらに具備する、請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記記憶部は、前記ピッキングロボットが把持するアイテムに関するアイテムデータを記憶しており、前記アイテムデータは、前記アイテムのサイズを表すサイズ値を含み、
前記ピッキングロボットが把持しているアイテムのサイズを測定するセンサで測定された前記アイテムのサイズの実測値を取得し、前記サイズの実測値に基づいて、前記サイズ値を更新するアイテムデータ更新部と、
を具備する、請求項２又は３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記記憶部は、前記ピッキングロボットが把持するアイテムに関するアイテムデータを記憶しており、前記アイテムデータは、前記アイテムの重さを表す重量値を含み、
前記ピッキングロボットが把持したアイテムの重さを測定する重量計で測定された前記アイテムの重さの実測値を取得し、前記重さの実測値に基づいて、前記重量値を更新するアイテムデータ更新部と、
を具備する、請求項２乃至４のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記記憶部は、前記ピッキングロボットが把持するアイテムに関するアイテムデータと、前記ピッキングロボットに関するロボットデータとを記憶しており、
前記統計データ作成部は、前記動作履歴データベースと前記アイテムデータと前記ロボットデータとに基づいて前記統計データを作成する、請求項２乃至５のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記統計データは、ピッキングロボットごとのアイテムの把持成功の割合を示す把持成功率を含み、
前記リスト作成部は、アイテムごとに前記把持成功率の高いピッキングロボットがピッキングを行うピッキングリストを作成する、請求項１乃至６のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記ピッキングロボットは、アイテムを把持する把持部を備え、前記把持部は、交換可能な複数の把持ツールを含み、
前記統計データは、前記把持ツールごとのアイテムの前記把持成功率を含む、請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記統計データは、所定期間における前記ピッキングロボットごとのアイテムの前記把持成功率を含み、
前記所定期間における前記把持成功率に基づいてピッキングロボットのメンテナンスの必要性を報知するための信号を出力する報知出力部を具備する、請求項７又は８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
前記統計データは、前記アイテムの各把持面と前記ピッキングロボットとの組合せごとの、又は前記アイテムの各把持面と前記ピッキングロボットがアイテムを把持する把持部の把持ツールとの組合せごとのアイテムの前記把持成功率を含む、請求項７乃至９のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１１】
アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行う、複数のピッキングロボットと、
前記ピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムのアイテム識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報と、該ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報とをピッキング動作ごとに対応付けた動作履歴データベースを作成するデータベース作成部と、
前記データベース作成部が作成した前記動作履歴データベースに基づいて、前記ピッキングロボット又は他のピッキングロボットの動作の制御に用いられる、ピッキング動作に関する統計データを作成する統計データ作成部と、
前記ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと前記統計データ作成部が作成した前記統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成するリスト作成部と、
を具備する、ピッキングロボットシステム。
【請求項１２】
アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行う、複数のピッキングロボットを備えるピッキングロボットシステムの前記ピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムのアイテム識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報と、該ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報とをピッキング動作ごとに対応付けた動作履歴データベースを作成することと、
作成した前記動作履歴データベースに基づいて、前記ピッキングロボット又は他のピッキングロボットの動作の制御に用いられる、ピッキング動作に関する統計データを作成することと、
前記ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと作成した前記統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成することと、
を備える、情報処理方法。
【請求項１３】
コンピュータを、
アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行う、複数のピッキングロボットを備えるピッキングロボットシステムの前記ピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムのアイテム識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報とをピッキング動作ごとに対応付けた動作履歴データベースを作成するデータベース作成部と、
前記データベース作成部が作成した前記動作履歴データベースに基づいて、前記ピッキングロボット又は他のピッキングロボットの動作の制御に用いられる、ピッキング動作に関する統計データを作成する統計データ作成部と、
前記ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと前記統計データ作成部が作成した前記統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成するリスト作成部
として機能させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、情報処理装置、ピッキングロボットシステム、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
ピッキングロボットは、ピッキングリストで指示された荷物をロボットアーム先端の把持部でピッキングする荷役装置である。ピッキングロボットでは、荷物の把持を成功させるために、適切な把持部の選択、ロボットアームの移動速度の調整などが重要である。
【０００３】
例えば、ピッキングロボットごとに、又は把持部ごとに、得意とする荷物や苦手とする荷物がありうる。ピッキングロボットのピッキング実績等を反映せず、ピッキング対象の荷物を単純に並べただけのピッキングリストでは、ピッキングロボットが苦手とする荷物も扱う必要がある。このため、ピッキング成功率が低下する可能性がある。また、種々の荷物のピッキングを行う場合、ピッキングロボットの事前調整が必要であったり、ピッキングロボットの設置から安定稼働までの準備やメンテナンスの工数が増えたりする。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第５４３６４６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明は、上記の課題を解決するために、ピッキングロボットの動作履歴情報を利用してピッキングロボットの作業効率を改善する情報処理装置、ピッキングロボットシステム、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
実施形態によれば、情報処理装置は、アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行うピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムのアイテム識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報と、該ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報とをピッキング動作ごとに対応付けた動作履歴データベースを作成するデータベース作成部と、前記データベース作成部が作成した前記動作履歴データベースに基づいて、前記ピッキングロボット又は他のピッキングロボットの動作の制御に用いられる、ピッキング動作に関する統計データを作成する統計データ作成部と、前記ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと前記統計データ作成部が作成した前記統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成するリスト作成部と、を具備する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、ピッキングロボットシステムの構成の一例を概略的に示す図である。
【図２】図２は、ピッキングロボットシステムの構成の一例を示すブロック図である。
【図３】図３は、上位サーバー及びＤＢサーバーの構成の一例を示すブロック図である。
【図４】図４は、ピッキングロボット群と上位サーバーとＤＢサーバーとの関係の一例を示す図である。
【図５】図５は、ピッキングロボット群と上位サーバーとの関係の一例を示す図である。
【図６】図６は、ピッキングロボット群と上位サーバーとＤＢサーバーとの関係の一例を示す図である。
【図７】図７は、ピッキングプロセスの一例を示すシーケンス図である。
【図８】図８は、アイテムテーブルの一例を示す図である。
【図９】図９は、ロボットテーブルの一例を示す図である。
【図１０】図１０は、ロボット動作詳細テーブルの一例を示す図である。
【図１１】図１１は、ロボット動作詳細テーブルに基づいて作成されたロボット動作結果テーブルの一例を示す図である。
【図１２】図１２は、オーダー、ロボット動作結果テーブル、及びこれらに基づいて作成されたピッキングリストの一例を示す図である。
【図１３】図１３は、オーダー、ロボット動作結果テーブル、及びこれらに基づいて作成されたピッキングリストの一例を示す図である。
【図１４】図１４は、ロボット動作詳細テーブルに基づいて作成された統計データの一例を示す図である。
【図１５】図１５は、ロボット動作詳細テーブルに基づいて作成された統計データの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、ロボット動作詳細テーブルに基づいて作成された統計データの一例を示す図である。
【図１７】図１７は、ピッキングロボットの追加導入時の統計データの利用の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本発明の実施形態について、図面を参照して説明する。本実施形態では、ピッキングロボットシステムは、ピッキングロボットがアイテムを把持して移動させ適所にプレースするシステムである。ここで、アイテムとは、ピッキング対象となる物品又は荷物を指す。アイテムは、直方体などの定形の六面体、あるいは不定形であってよい。プレースとは、ピッキングロボットが把持しているアイテムを置いて放すことを指す。また、ピッキングロボットがアイテムを把持して移動させる一連の動作をピッキング動作と称する。
【０００９】
ピッキングロボットシステムでは、情報処理装置がオーダーに基づいてピッキングリストを作成し、ピッキングロボットは作成されたピッキングリストに従ってピッキング動作を行う。情報処理装置は、ピッキングロボットの動作結果を表すデータを収集して蓄積し、蓄積したデータから種々の統計データを作成する。統計データは、ピッキングロボットの作業の効率化、メンテナンス時期の判断、故障予知、予防保守、追加のピッキングロボットの導入時の判断などに活用される。
【００１０】
図１は、ピッキングロボットシステム１の構成の一例を概略的に示す図である。ピッキングロボットシステム１は、ピッキングロボット１００を有している。ピッキングロボット１００は、例えば、第１コンベア１１上の第１コンテナ１２に収容されているアイテム群６のアイテム５を把持して移動させ、第２コンベア２１上の第２コンテナ２２にプレースする。アイテム群６は、１以上のアイテム５を含む。
【００１１】
図１では、第１コンテナ１２が第１コンベア１１上に配置され、第２コンテナ２２が第１コンベア１１と交差する第２コンベア２１上に配置されているが、第１コンテナ１２及び第２コンテナ２２の配置はこれに限定されない。コンテナ１２、２２はコンベア１１、２１上になくてもよい。ピッキング対象となるアイテム群６は、コンテナ、トレイ等に収容されていなくてもよい。
【００１２】
ピッキングロボットシステム１は、第１センサ１３と、第１重量計１４と、第２センサ２３と、第２重量計２４とを有している。
【００１３】
第１センサ１３は、第１コンベア１１の上方でフレーム１５の天板１６に取り付けられている。第１センサ１３は、ピッキング対象のアイテムまでの距離を測定するセンサであって、例えばステレオカメラである。ステレオカメラは、例えば異なる２点からアイテムを撮像した際の視差に基づいてアイテムまでの距離を測定する距離センサである。第１センサ１３は、第１コンテナ１２中のアイテム群６を認識する。また、第１センサ１３は、ピッキング動作時にピッキングロボット１００が把持しているアイテム５を認識する。
【００１４】
第１重量計１４は、第１センサ１３の下方の位置で第１コンベア１１に設けられている。第１重量計１４は、アイテム群６を含む第１コンテナ１２の重さを測定する。
【００１５】
第２センサ２３は、第２コンベア２１の上方でフレーム２５の天板２６に取り付けられている。第２センサ２３は、第１センサ１３と同様のセンサであってよく、例えばステレオカメラである。第２センサ２３は、第２コンテナ２２の中を認識する。
【００１６】
第２重量計２４は、第２センサ２３の下方の位置で第２コンベア２１に設けられている。第２重量計２４は、プレースされたアイテム５を含む第２コンテナ２２の重さを測定する。
【００１７】
第１センサ１３及び第２センサ２３は、コンベア上方に設けられたステレオカメラに限定されない。第１センサ１３及び第２センサ２３は、レーザー光の反射を利用してアイテムまでの距離を測定するレーザーレンジファインダ（ＬＲＦ）など、アイテム５までの距離を測定可能な距離センサであってよい。また、第１重量計１４及び第２重量計２４は、必ずしも設けられなくてもよい。
【００１８】
ピッキングロボット１００は、ロボットアーム１０１と、ロボットアーム１０１の先端に設けられた把持部１０２とを有している。
【００１９】
ロボットアーム１０１は、例えば、複数のアームと、アーム間を連結している複数の関節機構とを有している。関節機構は、後述するロボット制御装置１１０の制御により動作し、連結している２つのアームの相対的な角度を変化させる。関節機構によってアームが移動する。
【００２０】
把持部１０２は、アイテム５を把持する。例えば、把持部１０２は、アイテム５を吸着する吸着パッドを含む。吸着パッドの数は、１つでもよいし、複数であってもよい。吸着パッドがアイテム５の表面（把持面）に接した状態で、ロボット制御装置１１０の制御により吸着パッド内が負圧にされると、吸着パッドは、アイテム５の表面に真空吸着する。吸着パッド内の負圧が解除されると、吸着パッドはアイテム５を解放する。
【００２１】
ピッキングロボット１００には、複数の把持部１０２が用意されている。各把持部１０２は、ピッキングするアイテムに応じて交換可能な把持ツールを含む。把持ツールは、吸着パッドの種類が異なるツール、フレキシブルな素材でできた可撓性のツールなどを含んでよい。把持ツールは、ロボット制御装置１１０の制御により、不図示の把持部交換機構で交換される。
【００２２】
把持部１０２は、アイテム５を挟持するグリッパを含むものであってもよい。ピッキング対象となるアイテムを把持可能な種々の把持機構を採用してよい。
【００２３】
図２は、ピッキングロボットシステム１の構成の一例を示すブロック図である。ピッキングロボットシステム１は、図１を参照して説明した第１センサ１３、第１重量計１４、第２センサ２３及び第２重量計２４に加えて、上位サーバー３０と、データベース（ＤＢ）サーバー４０と、操作端末５０と、ピッキングロボット１００とを有している。
【００２４】
第１センサ１３、第１重量計１４、第２センサ２３、第２重量計２４、操作端末５０及びピッキングロボット１００をピッキングユニット１２０と称する。ピッキングロボットシステム１は、複数のピッキングユニット１２０を含んでよい。１つのピッキングユニット１２０は、複数のピッキングロボット１００を含んでよい。
【００２５】
ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０と、通信インタフェース１１１とを有している。ロボット制御装置１１０は、プロセッサ１１２と、メモリ１１３と、ストレージ１１４とを有している。また、ピッキングロボット１００は、アーム駆動機構１１５と、把持部駆動機構１１６とを有している。これらは、バスライン１１７を介して通信可能である。
【００２６】
通信インタフェース１１１は、外部機器との通信に用いるインタフェースである。通信インタフェース１１１は、第１センサ１３、第１重量計１４、第２センサ２３、第２重量計２４、上位サーバー３０、ＤＢサーバー４０及び操作端末５０と通信するための通信規格などに対応した端子及び回路を備える。通信インタフェース１１１は、プロセッサ１１２の制御に基づいて、ネットワーク２を介して、第１センサ１３、第１重量計１４、第２センサ２３、第２重量計２４、上位サーバー３０、ＤＢサーバー４０及び操作端末５０と通信する。
【００２７】
プロセッサ１１２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）により構成されている。メモリ１１３は、読み出し専用の不揮発性メモリであるＲＯＭ（Read Only Memory）又はデータを一時的に記憶する揮発性メモリであるＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。ストレージ１１４は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）又はＳＳＤ（Solid State Drive）などであってよい。メモリ１１３又はストレージ１１４は、ピッキングロボット１００の制御プログラムや各種データを記憶している。プロセッサ１１２は、メモリ１１３又はストレージ１１４に記憶されているプログラム等に基づいて種々の処理を行う。つまり、プロセッサ１１２は、ソフトウェア機能部として各種プログラムを実行する。ＣＰＵに代わって、ハードウェア機能部としてのＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）又はＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）などの集積回路が用いられてもよい。
【００２８】
アーム駆動機構１１５は、ロボットアーム１０１を動作させるための駆動源を含む。アーム駆動機構１１５は、プロセッサ１１２の制御に基づいて、ロボットアーム１０１を動作させる。
【００２９】
把持部駆動機構１１６は、例えば把持部１０２の吸着パッド内に負圧状態を生成するための駆動源を含む。把持部駆動機構１１６は、プロセッサ１１２の制御に基づいて、把持部１０２を動作させる。
【００３０】
操作端末５０は、例えば、ピッキングロボットシステム１における画面表示と指示入力とに用いられるタッチパネルであってよい。操作端末５０は、タッチパネルに代わって、ディスプレイなどの表示装置とキーボード、マウスなどの入力装置とを有してもよい。
【００３１】
図３は、上位サーバー３０及びＤＢサーバー４０の構成の一例を示すブロック図である。上位サーバー３０とＤＢサーバー４０とは、ネットワーク３を介して、通信インタフェース３１，４１により通信する。
【００３２】
上位サーバー３０は、ピッキングロボットシステム１を統括する情報処理装置である。上位サーバー３０は、一般に倉庫管理システム（ＷＢＳ：Warehouse Management System）とも称される。上位サーバー３０は、通信インタフェース３１と、プロセッサ３２と、メモリ３３と、ストレージ３４とを有している。これらは、バスライン３５を介して通信可能である。
【００３３】
プロセッサ３２は、例えばＣＰＵにより構成されている。メモリ３３は、ＲＯＭ又はＲＡＭを含む。ストレージ３４は、ＨＤＤ又はＳＳＤなどであってよい。メモリ３３又はストレージ３４は、ピッキングロボットシステム１の各種制御プログラムやデータを記憶している。プロセッサ３２は、メモリ３３又はストレージ３４に記憶されているプログラム等に基づいて種々の処理を行う。つまり、プロセッサ３２は、ソフトウェア機能部として各種プログラムを実行する。ＣＰＵに代わって、ハードウェア機能部としてのＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどの集積回路が用いられてもよい。
【００３４】
ＤＢサーバー４０は、ピッキングロボットシステム１におけるピッキングロボット１００の動作結果を示すデータを蓄積して保存する。ＤＢサーバー４０は、通信インタフェース４１と、プロセッサ４２と、メモリ４３と、ストレージ４４とを有している。これらは、バスライン４５を介して通信可能である。
【００３５】
プロセッサ４２は、例えばＣＰＵにより構成されている。メモリ３３は、ＲＯＭ又はＲＡＭを含む。ストレージ４４は、ＨＤＤやＳＳＤなどであってよい。例えば、ストレージ４４は、後述するデータベース（ＤＢ）４６を記憶する記憶部である。プロセッサ４２は、メモリ４３又はストレージ４４に記憶されているプログラム等に基づいて種々の処理を行う。つまり、プロセッサ４２は、ソフトウェア機能部として各種プログラムを実行する。ＣＰＵに代わって、ハードウェア機能部としてのＡＳＩＣ又はＦＰＧＡなどの制御回路が用いられてもよい。
【００３６】
図４は、ピッキングロボット群２００と上位サーバー３０とＤＢサーバー４０との関係の一例を示す図である。
【００３７】
ピッキングロボットシステム１は、各々が上述したピッキングロボット１００である第１のピッキングロボット１００Ａ、第２のピッキングロボット１００Ｂ、・・・、第Ｎのピッキングロボット１００ＮであるＮ台のピッキングロボットからなるピッキングロボット群２００を含む。
【００３８】
上位サーバー３０は、統計データ作成部３６と、リスト作成部３７とを有している。統計データ作成部３６及びリスト作成部３７の機能は、ソフトウェア機能部又はハードウェア機能部としてのプロセッサ３２により実現される。
【００３９】
ＤＢサーバー４０は、ＤＢ４６と、ＤＢ作成部（データベース作成部）４７と、更新部４８とを有している。ＤＢ作成部４７及び更新部４８の機能は、ソフトウェア機能部又はハードウェア機能部としてのプロセッサ４２により実現される。
【００４０】
各ピッキングロボット１００Ａ，１００Ｂ，・・・，１００Ｎは、ピッキング指令など、上位サーバー３０からの指令を受ける。また、各ピッキングロボット１００Ａ，１００Ｂ，・・・，１００Ｎは、上位サーバー３０に各ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報を送信する。動作履歴情報は、各ピッキングロボットの稼働データである。
【００４１】
上位サーバー３０において、統計データ作成部３６は、ＤＢ４６から、ピッキング動作ごとに後述するアイテム識別情報とロボット識別情報と動作履歴情報とを対応付けた動作履歴ＤＢ（例えばロボット動作結果テーブル）を取得し、動作履歴ＤＢに基づいて統計データを作成する。統計データは、ピッキングロボット群２００、各ピッキングロボット１００又はピッキングロボットシステム１に新たに導入されるピッキングロボットの動作の制御に用いられる。ここで、動作の制御とは、動きそのものの制御だけでなく、ピッキングリストの作成、メンテナンス時期の判断など、ピッキングロボットの動作の直接的な制御に係わる間接的な制御も含む。統計データは、記憶部である上位サーバー３０のストレージ３４又はＤＢサーバー４０のストレージ４４に記憶されてよい。
【００４２】
上位サーバー３０において、リスト作成部３７は、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと、統計データ作成部３６で作成された統計データとに基づいて、各ピッキングロボットのピッキングリストを作成する。
【００４３】
ＤＢサーバー４０において、ＤＢ作成部４７は、上位サーバー３０を介してピッキングロボット群２００の各ピッキングロボット１００から取得した動作履歴情報とアイテム識別情報とロボット識別情報とを対応付けた動作履歴ＤＢ、例えばロボット動作結果テーブルを含むＤＢ４６を作成する。ＤＢサーバー４０には、ＤＢ４６にアイテムＤＢとしてアイテムデータ（例えばアイテムテーブル）及びロボットＤＢとしてロボットデータ（例えばロボットテーブル）が記憶される。
【００４４】
ＤＢサーバー４０において、更新部４８は、ピッキングロボット１００のピッキング動作時にセンサ１３，２３、あるいは重量計１４，２４で測定されたアイテムの実測値に基づいてアイテムデータを更新する。アイテムの実測値は、例えば、センサ１３，２３によって測定されたアイテムのサイズの実測値や、重量計１４，２４によって測定されたアイテムの重さの実測値である。
【００４５】
図２乃至図４では、ピッキングロボットシステム１は、ネットワーク３を介して通信可能な上位サーバー３０とＤＢサーバー４０とを含むが、上位サーバー３０がストレージ３４にＤＢ４６を記憶してもよい。その場合には、図５に示されるように、上位サーバー３０が、ＤＢ４６とＤＢ作成部４７と更新部４８とを備えてよい。あるいは、図６に示されるように、上位サーバー３０がＤＢ作成部４７を備え、ＤＢサーバー４０はＤＢ４６と更新部４８とを備えてもよい。
【００４６】
図４及び図６に示される形態では、ネットワーク３を介して通信可能な上位サーバー３０とＤＢサーバー４０とを情報処理装置と称する。この場合、図３を参照すると、例えば上位サーバー３０の通信インタフェース３１である外部入出力インタフェースが、記憶部であるストレージ４４に動作履歴ＤＢのデータ及び統計データを出力する出力部として機能する。図５に示される形態では、上位サーバー３０を情報処理装置と称する。この場合、上位サーバー３０の不図示の内部入出力インタフェースが、記憶部であるストレージ３４に動作履歴ＤＢのデータ及び統計データを出力する出力部として機能する。
【００４７】
図７は、ピッキングロボットシステム１のピッキングプロセスの一例を示すシーケンス図である。
【００４８】
まず、例えばアイテムの入庫時に、ＤＢ４６にアイテムＤＢとしてアイテムの属性情報が登録される。ここで、アイテムの属性情報とは、アイテムの識別子などの識別情報と、アイテムのサイズ、重さなどの固有情報とを含む。アイテムの属性情報と対応付けて、登録日などの日時情報も登録される。
【００４９】
ステップＳ１０１において、操作端末５０による手動入力、又はバーコードや二次元コードなどの商品コードの読み取りにより取得した、アイテムの属性情報を表すデータが、上位サーバー３０からＤＢサーバー４０に送信される。例えば、第１コンテナ１２中の全アイテムの属性情報を表すデータが、上位サーバー３０からＤＢサーバー４０に送信される。
【００５０】
ステップＳ１０２において、ＤＢサーバー４０は、受信したデータに基づいて、アイテムの属性情報と登録日などの日時情報とを対応付けたアイテムテーブル（アイテムＤＢ）を作成してＤＢ４６に初期登録する。
【００５１】
このように、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２は、ピッキング動作に先立って行われる、アイテムの属性情報の初期登録である。アイテムの属性情報を登録済みの場合には、ステップＳ１０１及びステップＳ１０２は省略してよい。
【００５２】
図８は、ＤＢサーバー４０のストレージ４４又は上位サーバー３０のストレージ３４に記憶された、アイテムの属性情報を含むアイテムテーブル（アイテムＤＢ）の一例を示す図である。アイテムテーブルの項目は、例えば、アイテムＩＤと、商品コードと、登録日と、更新日と、ロット番号と、アイテム（例えば六面体）の３辺の長さ、すなわちアイテムのサイズと、特徴量と、重さとを含む。
【００５３】
アイテムＩＤは、アイテムごとに付与された識別番号である。商品コードは、数値列、文字列等の識別子である。アイテムＩＤ及び商品コードは、アイテムの識別情報の一例である。登録日は、そのアイテムの属性情報がアイテムＤＢに登録された年月日である。更新日は、そのアイテムの属性情報が更新された年月日である。ロット番号は、同一仕様のアイテムに付けられる番号である。ロット番号は、アイテムの世代管理用の番号である。アイテムの３辺の長さＸ，Ｙ，Ｚは、それぞれ、六面体のアイテムの縦の長さ、横の長さ及び高さである。特徴量は、Ｘ，Ｙ，Ｚの３辺の値では特定が難しいアイテム、例えば六面体以外の不定形のアイテムに対して多次元ベクトル（例えば数値の羅列）で表される量である。つまり、特徴量は、アイテムの形状を特定するための量である。重さは、アイテムの重量値である。
【００５４】
なお、ＤＢサーバー４０のストレージ４４又は上位サーバー３０のストレージ３４には、ＤＢ４６として、各ピッキングロボット１００の属性情報を含むロボットテーブル（ロボットＤＢ）も記憶されている。図９は、ピッキングロボットの属性情報を含むロボットテーブルの一例を示す図である。ここで、ピッキングロボットの属性情報とは、ピッキングロボットの識別子などの識別情報と、ピッキングロボットの設置場所などの設置情報とを含む。ロボットテーブルの項目は、例えば、ロボットＩＤと、拠点と、建屋と、号機とを含む。ロボットＩＤは、ピッキングロボットごとに付与された識別番号である。ロボットＩＤは、ピッキングロボットの識別情報の一例である。拠点、建屋及び号機は、ロボットの設置場所を表す。
【００５５】
ステップＳ１０２の完了後、オーダーに基づくピッキングリストの作成及びピッキング動作が行われる。
【００５６】
ステップＳ１０３において、上位サーバー３０は、操作端末５０からオーダー情報を受信する。オーダー情報は、どのアイテムをいくつピッキングするかの情報を含む。オーダー情報は、例えばピッキングするアイテムのアイテムＩＤ及び個数に関する情報である。
【００５７】
ステップＳ１０４において、オーダー情報が上位サーバー３０からＤＢサーバー４０に送信される。ステップＳ１０５において、ＤＢ４６が参照される。ここで参照されるＤＢ４６は、アイテムＤＢ、ロボットＤＢ及び動作履歴ＤＢを含む。ステップＳ１０６において、ＤＢ４６の情報がＤＢサーバー４０から上位サーバー３０に送信される。
【００５８】
ステップＳ１０７において、上位サーバー３０は、リスト作成部３７によりピッキングリストを作成する。リスト作成部３７は、ステップＳ１０３で受信したオーダー情報と、ステップＳ１０６で受信したＤＢ４６の情報と、ＤＢ４６の情報に基づいて統計データ作成部３６で作成された統計データとに基づいて、各ピッキングロボット１００のピッキングリストを作成する。統計データは、ここで作成されてもよいし、作成済みの統計データをストレージ３４又は４４から読み出してもよい。作成されるピッキングリストは、例えば、ピッキングロボット１００ごとのピッキングすべきアイテムのアイテムＩＤ及び個数の情報、アイテムの固有情報、及びアイテムごとに使用すべき把持部１０２の情報、例えば把持ツールの情報を含む。
【００５９】
ステップＳ１０８において、上位サーバー３０から各ピッキングロボット１００にピッキング開始が通知されるとともに、ステップＳ１０７で作成されたピッキングリストが各ピッキングロボット１００に送信される。
【００６０】
ステップＳ１０９において、ピッキングロボット１００は、第１センサ１３による、第１コンテナ１２中のアイテム群６の認識結果を取得する。第１コンテナ１２は、図１を参照して説明したように、その中に収容されているアイテム群６のアイテム５をピッキングロボット１００が掴みにいくコンテナである。
【００６１】
ステップＳ１１０において、ピッキングロボット１００は、第１重量計１４による、アイテム群６を含む第１コンテナ１２の重さの測定結果を取得する。第１重量計１４が設けられていない場合には、ステップＳ１１０は省略される。
【００６２】
ステップＳ１１１において、ピッキングロボット１００は、ステップＳ１０９で取得した第１センサ１３の認識結果に従って、ロボット制御装置１１０の制御により、ピッキングリストのアイテムを把持する。ここで、ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０の制御により不図示の把持部交換機構を動作させることで、把持部１０２の把持ツールをピッキングリストで指定された把持ツールに交換可能である。また、把持動作の際には、ロボット制御装置１１０は、アイテム５が把持される面である把持面や把持ツール（例えば吸着パッド）の真空圧の値を記録する。把持の成功／失敗も記録される。
【００６３】
ステップＳ１１２において、ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０の制御によりロボットアーム１０１を動かして、把持部１０２で把持したアイテムを持ち上げる。ピッキングロボット１００は、ロボットアーム１０１によりアイテムを第１センサ１３による測定位置まで移動させる。この測定位置は、把持しているアイテムの姿勢推定のための位置である。
【００６４】
ステップＳ１１３において、ピッキングロボット１００は、第１重量計１４による、第１コンテナ１２の重さの測定結果を取得する。ロボット制御装置１１０では、ここで取得した重さとステップＳ１１０で取得した重さとが比較されることにより、把持しているアイテムの重さが測定される。例えば、ここで測定されたアイテムの重さがピッキングリストのアイテムの固有情報に含まれる重さと合わなければ、ロボット制御装置１１０はエラーを検出する。合っていれば、アイテムが正常に把持されたと判断される。第１重量計１４が設けられていない場合には、ステップＳ１１３は省略される。
【００６５】
ステップＳ１１４において、ピッキングロボット１００は、第１センサ１３による、把持部１０２で把持しているアイテムの前記測定位置における撮影結果を取得して、アイテムの姿勢を推定する。アイテムの姿勢は、例えば、取得した撮影結果の情報とＤＢ４６の情報とに基づいて推定される。姿勢推定は、上位サーバー３０で行われてもよい。なお、ＤＢ４６に未登録のアイテムがあれば、推定する代わりにここで形状を測定してよい。
【００６６】
ステップＳ１１５において、ピッキングロボット１００は、第２センサ２３による、第２コンテナ２２に既に配置されたアイテムの認識結果を取得する。ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０により、取得した認識結果に基づいて、把持しているアイテムのプレース位置を計算する。ピッキングロボット１００は、例えばステップＳ１１４で推定したアイテムの姿勢からプレース位置を計算する。あるいは、ピッキングロボット１００は、比較的重いアイテムは第２コンテナ２２内で重ならないようにしてプレース位置を計算する。ここで、第２コンテナ２２は、図１を参照して上述した通り、ピッキングロボット１００がアイテムを入れるコンテナである。プレース位置の計算は、上位サーバー３０で行われてもよい。
【００６７】
ステップＳ１１６において、ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０の制御により、ロボットアーム１０１を第２コンテナ２２まで移動する。このとき、ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０により、ステップＳ１１４で推定したアイテムの姿勢から計算された移動経路でロボットアーム１０１を移動させる。移動経路は、例えばフレーム１５，２５等の障害物を避けた経路である。あるいは、ピッキングロボット１００は、アイテムの姿勢、重さなどから移動速度を調整する。アイテムの重さは、ステップＳ１１３での実測値でもＤＢ４６からの情報でもよい。例えば、比較的重いアイテムはゆっくり動かし、比較的軽いアイテムは素早く動かしてよい。例えば、動かす方向に対してアイテムの表面積が大きい場合には、空気抵抗を考慮してゆっくり動かしてよい。
【００６８】
ステップＳ１１７において、ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０の制御により、把持部１０２によるアイテムの把持を解放して第２コンテナ２２へアイテムをプレースする。例えば、把持部１０２の吸着パッドの真空状態を解除することにより、アイテムが第２コンテナ２２内の所望の位置にプレースされる。
【００６９】
ステップＳ１１８において、ピッキングロボット１００は、第２重量計２４による、プレースされたアイテムを含む第２コンテナ２２の重さの測定結果を取得する。ロボット制御装置１１０では、ここで取得した重さに基づいて、プレースされたアイテムの重さが測定される。例えば、ここで測定された重さがピッキングリストのアイテムの固有情報に含まれる重さと合わなければ、ロボット制御装置１１０はエラーを検出する。合っていれば、アイテムが正常にプレースされたと判断される。第２重量計２４が設けられていない場合には、ステップＳ１１８は省略される。
【００７０】
ステップＳ１１９において、ピッキングロボット１００は、ロボット制御装置１１０の制御により、ロボットアーム１０１及び把持部１０２を初期位置へ移動する。
【００７１】
ステップＳ１１９の後、ピッキングロボット１００は、ピッキングリストに従ってステップＳ１０９からステップＳ１１９までの処理を繰り返す。
【００７２】
以上、ステップＳ１０３からステップＳ１１９は、オーダーに基づくピッキングリストの作成（ステップＳ１０３からステップＳ１０８）と、ピッキングリストに基づくピッキング動作（ステップＳ１０９からステップＳ１１９）とである。
【００７３】
ピッキングリストに従ったピッキング動作が完了すると、ステップＳ１２０において、ピッキングロボット１００から上位サーバー３０にピッキング終了が通知される。また、ピッキングロボット１００が実行したピッキング動作に関する情報と、測定したアイテムのサイズ及び重さに関する情報とが上位サーバー３０に送信される。
【００７４】
ステップＳ１２１において、上位サーバー３０は、ピッキングロボット１００が実行したピッキング動作に関する情報と、測定したアイテムのサイズ及び重さに関する情報とをＤＢサーバー４０に送信する。
【００７５】
ステップＳ１２２において、入庫時に登録していない場合など、該当するアイテムがＤＢ４６に登録されていない場合は、ＤＢサーバー４０は、ＤＢ作成部４７によりアイテムＤＢに新規登録を行う。登録された情報と異なる情報を受信した場合には、更新部４８がアイテムデータの更新を行ってよい。例えば、更新部４８は、ピッキングロボット１００が把持したアイテムのサイズの実測値を取得し、実測値に基づいてアイテムテーブルのサイズ値を更新する。あるいは、更新部４８は、ピッキングロボット１００が把持したアイテムの重さの実測値を取得し、実測値に基づいてアイテムテーブルの重量値を更新する。更新部４８は、同じアイテムに対する複数の実測値の平均値を用いて、あるいは、ピッキング動作時の種々の条件に基づいてより確からしい実測値を用いて、サイズ値や重量値を更新してよい。
【００７６】
図１０は、ＤＢ４６に動作履歴ＤＢとして登録された、ピッキングロボット１００が実行したピッキング動作に関する情報を表すロボット動作詳細テーブルの一例を示す図である。これは、１つのピッキング動作ごとのピッキングロボット１００の動作結果をまとめたログである。ロボット動作詳細テーブルの項目は、例えば、ロボットＩＤと、ツール（把持ツール）と、日時と、アイテムＩＤと、把持結果と、把持面と、真空圧と、認識結果と、アーム動作と、姿勢と、プレース方法と、処理時間と、第１センサ認識画像と、第２センサ認識画像とを含む。このように、ロボット動作詳細テーブルは、どのピッキングロボットがどの把持ツールを用いて、いつ、どのアイテムを、どのような状況で把持成功／失敗したかの情報を含む。以下、ロボット動作詳細テーブルの各項目について説明する。
【００７７】
ロボットＩＤ及びアイテムＩＤは、ロボットテーブル及びアイテムテーブルで説明したのと同様である。ツールは、ピッキングロボットの把持部１０２の把持ツールの種類を表す。把持結果は、把持の成功／失敗を表す。把持面は、ピッキングロボット１００がアイテムのどの面を把持したかを表す。真空圧は、把持部１０２の把持ツールである吸着パッドがアイテムを吸着して把持したときの吸着パッドの真空圧（例えばＰａ単位）を表す。認識結果は、アイテムの姿勢推定のための第１センサ１３によるアイテムの認識の成功／失敗を表す。アーム動作は、ロボットアーム１０１のどの動作プランが用いられたかを表す。姿勢は、把持されたアイテムの姿勢を表す。プレース方法は、どのようなプレースプランが用いられたかを表す。処理時間は、ピッキング動作に要した時間を表す。第１センサ認識画像及び第２センサ認識画像は、それぞれ、第１センサ１３で認識された画像情報と第２センサ２３で認識された画像情報（例えばバイナリデータ）を表す。
【００７８】
ステップＳ１２２の後、上位サーバー３０は、必要に応じて、ＤＢサーバー４０に蓄積されている動作履歴ＤＢを取得して、ピッキング動作の制御等に利用される統計データを作成する。以下のステップＳ１２３及びステップＳ１２４は、統計データの作成である。
【００７９】
ステップＳ１２３において、動作履歴ＤＢがＤＢサーバー４０から上位サーバー３０に送信される。
【００８０】
ステップＳ１２４において、上位サーバー３０は、統計データ作成部３６により、取得した動作履歴ＤＢに基づいて統計データを作成する。
【００８１】
図１１は、動作履歴ＤＢから作成された統計データの一例を示す図である。この統計データは、ピッキングロボット（ロボットＩＤ：Ｒ００００１）のアイテム別、把持ツール別の把持成功率を表す。把持成功率は、アイテムの把持成功の割合、すなわち成功回数／全トライ回数を示す。この統計データからは、把持成功率の高いロボットとアイテムとツールとの組合せを分析することが可能である。例えば、ピッキングの回数が多い、かつ、成功率が高い、組合せほど、ロボット、アイテム及びツールの相性がよく、ピッキングロボットの稼働率を上げられる組合せであると考えられる。
【００８２】
このような統計データに基づいて、ステップＳ１０７でリスト作成部３７によりピッキングリストが作成されることができる。以下、図１２及び図１３を参照して、ピッキング動作に関する統計データを用いて作成されるピッキングリストを例示する。
【００８３】
図１２は、オーダー、統計データ及びこれにより作成されるピッキングリストの一例を示す図である。オーダーは、第１コンテナ１２中の２０個のアイテムのピッキングである。ここでは、２０個のアイテムの内訳は、アイテムＩＤ：Ｉ００００１（以下、第１アイテムと称する）３個、Ｉ００００２（以下、第２アイテムと称する）５個、Ｉ００００３（以下、第３アイテムと称する）１０個、Ｉ００００４（以下、第４アイテムと称する）２個である。ここで利用される統計データは、ピッキングロボット別の各アイテムに対する把持成功率である。
【００８４】
図１２に示される統計データと図８に示されるアイテムデータ（アイテムデータに含まれる固有情報であるサイズ情報）とから、リスト作成部３７は、ロボットＩＤ：Ｒ００００３のロボット（以下、第３ロボットと称する）は小型のアイテムのピッキングに適しており、ロボットＩＤ：Ｒ００００４のロボット（以下、第４ロボットと称する）は中型のアイテムのピッキングに適している、と分析する。リスト作成部３７は、当該分析に基づいて、第３ロボットのピッキングリストとして、第２アイテム５個、第３アイテム１０個、第４ロボットのピッキングリストとして、第１アイテム３個、第４アイテム２個、を作成する。例えばアイテムのサイズ別に、把持成功率の高いピッキングロボットがピッキングを行うように分担されたピッキングリストが作成される。
【００８５】
このように、リスト作成部３７は、１つのアイテム群のアイテムのピッキングを複数のピッキングロボットに振り分けたピッキングリストを作成してよい。例えば、第１コンテナ１２を第１コンベア１１で流し、ピッキングリストに従って、まず小型のアイテムのピッキングに適した第３ロボットがピッキング動作を行い、次いで中型のアイテムのピッキングに適した第４ロボットがピッキング動作を行う。
【００８６】
図１３は、オーダー、統計データ及びこれにより作成されるピッキングリストの一例を示す図である。オーダーは、第１コンテナ１２中の第１アイテム１０個のピッキングである。ここで利用される統計データは、ピッキングロボット別の把持ツールごとの把持成功率である。
【００８７】
図１３に示される統計データから、リスト作成部３７は、第１アイテムのピッキングには、第２ロボットの把持ツールとしてツールＢ及びツールＣよりもツールＡが適している、と分析する。リスト作成部３７は、当該分析に基づいて、第２ロボットのピッキングリストとして、ツールＡで第１アイテムを１０個、を作成する。つまり、リスト作成部３７は、アイテムごとに把持成功率の高いピッキングロボットがピッキングを行うピッキングリストを作成する。
【００８８】
以下、図１４乃至図１６を参照して、統計データ作成部３６により作成され、ピッキングリスト作成に利用される統計データを例示する。
【００８９】
図１４は、アイテムの把持面別の把持成功率の一例を示す図である。統計データ作成部３６は、動作履歴ＤＢに基づいて、例えば六面体である第１アイテムの６つの把持面ごとの把持成功率を示す統計データを作成する。ここでは、統計データ作成部３６は、６つの把持面うち、第１面を把持面としたときの把持成功率が高い、と分析する。統計データ作成部３６は、当該分析に基づいて、第１面を把持面とすべきとの判断をすることができる。
【００９０】
図１５は、第１アイテムの第１面を把持面としたときの失敗要因を示す統計データの一例を示す図である。統計データ作成部３６は、動作履歴ＤＢに基づいて、把持失敗の場合の吸着パッドの真空圧の値やアイテムの姿勢を抽出し、失敗要因を示す統計データを作成する。統計データ作成部３６は、作成した統計データに基づいて、失敗要因が真空圧の不足、姿勢の不適正などである、と分析する。統計データ作成部３６は、当該分析に基づいて、把持成功率を上げるための各種パラメータ設定等のための情報を提供することが可能である。
【００９１】
図１６は、ピッキングロボット別のピッキング成功率の推移の一例を示す図である。統計データ作成部３６は、動作履歴ＤＢに基づいて、月別のピッキング成功率を示す統計データを作成する。統計データ作成部３６は、各ピッキングロボットのピッキング成功率を月別にまとめた統計データから、第２ロボットの把持成功率が徐々に下がってきている、と分析する。統計データ作成部３６は、当該分析に基づいて、第２ロボットにはメンテナンスが必要と判断することができる。
【００９２】
ピッキングロボットシステム１では、このような場合に、ロボット制御装置１１０の制御により、操作端末５０などの表示画面にメンテナンスが必要な旨を報知してよい。警告音等による報知でもよい。ピッキングロボット１００において、例えば通信インタフェース１１１である外部入出力インタフェースあるいは内部入出力インタフェースが、月単位、週単位などの所定期間における把持成功率に基づいてピッキングロボットのメンテナンスの必要性を報知するための信号を出力する報知出力部として機能する。出力した信号に基づいて不図示の報知部（例えば操作端末５０又はピッキングロボット１００が備える不図示の報知部の制御回路）が動作されて、作業者等にメンテナンスが促される。また、この統計データをメンテナンス周期の設定、調整等に用いることができる。
【００９３】
図１７を参照して、統計データ作成部３６により作成され、ピッキングロボットシステム１に新たなピッキングロボットを導入する際の判断材料として用いられる統計データについて説明する。
【００９４】
図１７は、ロボットＩＤ（ロボット識別情報）とアイテムＩＤ（アイテム識別情報）と把持ツール別の把持成功率との一例を示す図である。統計データ作成部３６は、この統計データから、ピッキングロボットの追加導入時には、第１アイテム及び第２アイテムを多く扱う場合には把持部１０２としてツールＢを採用すべきであり、第４アイテム及び第６アイテムを多く扱う場合には把持部１０２としてツールＣを採用すべきである、と分析する。統計データ作成部３６は、当該分析に基づいて、新たに導入するピッキングロボットに採用する把持部１０２の最適な把持ツールを判断することが可能となる。
【００９５】
以上説明したように、ピッキングロボットシステム１において、上位サーバー３０、又は互いに通信可能な上位サーバー３０とＤＢサーバー４０とからなる情報処理装置は、アイテムを把持して移動させるピッキング動作を行うピッキングロボットがピッキング動作を行った際の、把持されたアイテムの識別情報と、ピッキング動作を行ったピッキングロボットのロボット識別情報と、ピッキングロボットが実行したピッキング動作に関する情報を表す動作履歴情報とをピッキング動作ごとに対応付けた動作履歴ＤＢを作成するＤＢ作成部４７と、ＤＢ作成部４７が作成した動作履歴ＤＢに基づいて、前記ピッキングロボット又は他のピッキングロボットの動作の制御に用いられる、ピッキング動作に関する統計データを作成する統計データ作成部３６とを備える。また、情報処理装置は、ピッキングロボットが新たなピッキング動作を行う際、ピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを含むオーダーと統計データ作成部３６が作成した統計データとに基づいて、各ピッキングロボットがピッキングするアイテムのアイテム識別情報と個数とを示すピッキングリストを作成するリスト作成部３７を備える。
【００９６】
本実施形態によれば、情報処理装置は、ピッキングロボット１００の稼働データを示す動作履歴情報を体系立てて蓄積した動作履歴ＤＢを作成し、動作履歴ＤＢに基づいて種々の統計データが作成される。作成した統計データをピッキングロボット１００の動作の制御に利用することにより、ピッキングロボット１００の作業効率を改善することができる。これにより、ピッキングロボットシステム１の稼働率向上を図ることができる。
【００９７】
例えば、リスト作成部３７が、統計データとアイテムＤＢに記載されたアイテムの特長（例えば、アイテムのサイズ、形状など）とに基づいて用途（箱詰め効率、速度優先等）に応じたピッキングリストを作成し、ピッキングの効率化を図ることが可能となる。
【００９８】
箱詰め効率を上げるには、リスト作成部３７は、例えば第１コンテナ１２中のアイテムのサイズや形状に応じてピッキング順も考慮したピッキングリストを作成すればよい。また、速度優先の場合には、リスト作成部３７は、把持成功率を表す統計データに基づいて把持成功率の高いピッキングロボットに対してピッキングリストを作成すればよい。これにより、把持動作の失敗による停止やリトライ回数を減らすことができる。
【００９９】
また、リスト作成部３７は、ピッキング実績としての動作履歴ＤＢに基づいて、ピッキングロボットが一つあるいは複数持っている把持部１０２の把持ツールで成功率の高いアイテムを中心にピッキングリストを作成する。アイテムごとに、成功率の高いピッキングロボットに優先的にピッキングを分担させることにより、エラーを少なくし、システム全体の稼働率を高めることができる。
【０１００】
本実施形態によれば、ピッキングロボットシステム１は、作成された統計データをメンテナンスに活用することができる。例えば、ピッキング成功率／失敗率からメンテナンス時期の自動判定や故障予知、予防保守へ活用する。これにより、ピッキングロボットシステム１の安定動作を提供することができる。
【０１０１】
例えば、同じ把持ツールを取り付けた複数のピッキングロボットであっても同じアイテムに対する成功率に差が発生した場合、成功率の低いピッキングロボットは把持ツールも含めメンテナンスが必要であると判断することができる。また、メンテナンスの必要性を報知するための信号を報知出力部から報知部に出力することで、作業者に適切な対応を促すことが可能となる。
【０１０２】
本実施形態によれば、ピッキング動作時にアイテムの把持面とピッキングロボット、あるいは把持面と把持ツールで相性の悪い組合せ（例えば、真空圧が低い、姿勢が悪い等）が検出された場合に、ピッキングロボットは、ピッキング動作を即座に中断し、リスト作成部３７でこの組合せを除いた別の組合せのピッキングリストを作成することが可能である。これにより、より適切な把持計画を立てることができ、稼働率を高めることが可能となる。
【０１０３】
また、ピッキングロボット１００では、ピッキング動作時にセンサや重量計を用いて推定したアイテムの姿勢や重さに基づいてピッキングロボットの動作を制御することが可能である。これにより、成功率を向上させることができる。
【０１０４】
本実施形態によれば、ピッキングロボットシステム１への新たなピッキングロボットの追加導入時に現場の運用状況に合わせてピッキングロボットの各種パラメータの最適化を行うことができる。例えば、ピッキング成功情報から、より多く扱うアイテムの種類に応じたより使用率の高い把持部を導入することができる。これにより、作業の効率化を図ることができる。
【０１０５】
本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【符号の説明】
【０１０６】
１…ピッキングロボットシステム、２，３…ネットワーク、５…アイテム、６…アイテム群、１１…第１コンベア、１２…第１コンテナ、１３…第１センサ、１４…第１重量計、２１…第２コンベア、２２…第２コンテナ、２３…第２センサ、２４…第２重量計、３０…上位サーバー、３１…通信インタフェース、３２…プロセッサ、３３…メモリ、３４…ストレージ、３６…統計データ作成部、３７…リスト作成部、４０…ＤＢサーバー、４１…通信インタフェース、４２…プロセッサ、４３…メモリ、４４…ストレージ、４６…ＤＢ、４７…ＤＢ作成部、４８…更新部、５０…操作端末、１００…ピッキングロボット、１０１…ロボットアーム、１０２…把持部、１１０…ロボット制御装置、１１１…通信インタフェース、１１２…プロセッサ、１１３…メモリ、１１４…ストレージ、１１５…アーム駆動機構、１１６…把持部駆動機構、１２０…ピッキングユニット、２００…ピッキングロボット群。
【図１】
2020040159.tif 000003
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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