(57)【要約】スケーラブルなソリューションも提供しながら、どのアイテムがロボットシステムによって把持されたかをより迅速且つ効率的に検証するための制御デバイスが設けられる。把持されたアイテムの検証は、アイテムの動力学特性を測定することによって達成される。より具体的には、センサユニットを備えるロボットシステムでの動作のための制御ユニットが設けられ、ロボットシステムは、コンテナからアイテムを把持するように構成される。制御ユニットは、コンテナ中にあると予想されるアイテムの識別情報を受信することと、ロボットシステムによって把持されたアイテムの動力学特性を示す情報をセンサユニットから受信することと、受信された識別情報及び受信された動力学特性情報に基づいて、ロボットシステムによって把持されたアイテムがコンテナ中にあると予想されるアイテムと一致することを検証することとを行うように構成された検証ユニットを備える。【選択図】図２
2021524812.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサユニットを備えるロボットシステムでの動作のための制御ユニットであって、前記ロボットシステムは、コンテナからアイテムを把持するように構成され、前記制御ユニットは、
前記コンテナ中にあると予想されるアイテムの識別情報を受信することと、前記ロボットシステムによって把持された前記アイテムの動力学特性を示す情報を前記センサユニットから受信することと、前記受信された識別情報及び前記受信された動力学特性情報に基づいて、前記ロボットシステムによって把持された前記アイテムが前記コンテナ中にあると予想される前記アイテムと一致することを検証することとを行うように構成された検証ユニットを備える、制御ユニット。
【請求項２】
前記制御ユニットは、
前記アイテムが一致しないと前記検証ユニットが判断すると、撮像ユニットからの前記アイテムの識別情報と前記アイテムの前記動力学特性を示す情報とを受信することと、前記アイテムの前記動力学特性を示す情報と共に前記アイテムの前記識別情報に基づいて統計モデルを訓練することとを行うように構成された訓練ユニットを更に備える、請求項１に記載の制御ユニット。
【請求項３】
前記制御ユニットは、
所定の方法で移動するように前記ロボットシステムに命令するように構成された命令ユニットを更に備える、請求項１又は２に記載の制御ユニット。
【請求項４】
前記命令ユニットは、前記検証ユニットが前記アイテムの検証を実行する前に前記ロボットシステムに命令するように構成される、請求項３に記載の制御ユニット。
【請求項５】
前記命令ユニットは、前記検証ユニットが前記アイテムを検証できないときに前記ロボットシステムに命令するように構成される、請求項３又は４に記載の制御ユニット。
【請求項６】
前記アイテムの前記動力学特性を示す情報は、力情報、トルク情報、剪断力情報、加速情報、音情報、及び圧力情報のうちの少なくとも１つを備える、請求項１〜５のうちのいずれか一項に記載の制御ユニット。
【請求項７】
前記検証ユニットは、前記アイテムの前記動力学特性に基づいて、前記アイテムが破損しているか、不完全であるか、及び／又は複数のアイテムを備えるかどうかを識別するように更に構成される、請求項１〜６のうちのいずれか一項に記載の制御ユニット。
【請求項８】
センサユニットを備え、アイテムを把持するように構成されたロボットシステムと、請求項１〜７のうちのいずれか一項に記載の制御ユニットと、を備える、システム。
【請求項９】
前記システムは、前記アイテムの識別情報を受信するように構成された撮像ユニットを更に備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記センサユニットは、力センサ、トルクセンサ、剪断力センサ、加速センサ、マイクロフォン、及び圧力センサのうちの少なくとも１つを備える、請求項８又は９に記載のシステム。
【請求項１１】
複数のグリッド空間を備えるグリッドパターンを形成するように、実質的に水平な平面において、Ｘ方向に延在する平行なレール又はトラックの第１のセット及び前記第１のセットを横断するＹ方向に延在する平行なレール又はトラックの第２のセットと、
前記レールの下に位置し、各スタックが単一のグリッド空間の設置面積内に位置するように配置されたコンテナの複数のスタックと、
少なくとも１つの輸送デバイスと、ここで、前記少なくとも１つの輸送デバイスは、前記レール上の前記スタックの上方で、前記Ｘ方向及びＹ方向に横方向に選択的に移動するように配置され、コンテナを輸送するように配置されるものであり、
前記少なくとも１つの輸送デバイスによって輸送されたコンテナを受け取るように構成されたピッキングステーションと、
請求項８〜１０のうちのいずれか一項に記載のシステムであって、前記コンテナからアイテムを把持するように構成されたシステムと、を備える、保管システム。
【請求項１２】
前記少なくとも１つの輸送デバイスは、前記保管システムにおける単一のグリッド空間のみを占有する設置面積を有し、それにより、１つのグリッド空間を占有する輸送デバイスは、前記Ｘ及びＹ方向に隣接するグリッド空間を占有又は横断する輸送デバイスを妨害しない、請求項１１に記載の保管システム。
【請求項１３】
センサユニットを備えるロボットシステムの使用に供する方法であって、前記ロボットシステムは、コンテナからアイテムを把持するように構成され、前記方法は、
前記コンテナ中にあると予想されるアイテムの識別情報を受信することと、
前記ロボットシステムによって把持された前記アイテムの動力学特性を示す情報を前記センサユニットから受信することと、
前記受信された識別情報及び前記受信された動力学特性情報に基づいて、前記ロボットシステムによって把持された前記アイテムが前記コンテナ中にあると予想される前記アイテムと一致することを検証することと
を行うステップを備える、方法。
【請求項１４】
前記方法は、
前記アイテムが一致しないと前記検証するステップが判断すると、前記アイテムの識別情報と前記アイテムの前記動力学特性を示す情報とを受信することと、
前記アイテムの前記動力学特性を示す情報と共に前記アイテムの前記識別情報に基づいて統計モデルを訓練することと
を行うステップを更に備える、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記方法は、
所定の方法で移動するように前記ロボットシステムに命令すること
を行うステップを更に備える、請求項１３又は１４に記載の方法。
【発明の詳細な説明】
【関連出願の相互参照】
【０００１】
本願は、２０１８年６月１日に出願された英国特許出願第１８０９０２０．９号の優先権を主張し、この出願の全ての内容は、参照により本明細書に組み込まれる。
【技術分野】
【０００２】
本発明は、一般にロボットシステムの分野に関し、より具体的には、ロボットシステムを制御するための制御デバイス及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
ピッキングシステムの分野では、第１のコンテナ中のアイテムを選択的に把持し、第２のコンテナにそれらを輸送するために、ロボットシステムが典型的に使用される。例えば、図１は、エンドエフェクタ２０１、例えば、吸着カップエンドエフェクタを備えるロボットシステム２００を示す。ロボットシステムは、直方体アイテム３０１、第１の円筒形アイテム３０２、及び／又は第２の円筒形アイテム３０３などのアイテムを第１のコンテナ３００から第２のコンテナ４００に移送するように構成される。典型的には、第１のコンテナ３００の内容物に関する情報は、他の自動プロセスからピッキングシステムに知られる。しかしながら、ピッキングシステムは、第１のコンテナ３００に関する不完全な情報に起因して誤ったアイテムが第２のコンテナ４００中に移送されないことを保証するために、第２のコンテナ４００中に配置される前にどのアイテムがピッキングされたかを検証することが必要とされる。例えば、直方体アイテム３０１が誤って第１のコンテナ３００中に配置された一方で、第２のコンテナ４００が円筒形アイテム３０２及び３０３のみを包含することを必要とされるが、直方体のアイテム３０１を包含することを必要とされない場合、ピッキングシステムは、どのアイテムがピッキングされたかを検証しなければならない。
【０００４】
既存のシステムでは、どのアイテムがピッキングされたかを検証するために、撮像ユニット５００が典型的に用いられる。一例では、撮像ユニット５００は、各アイテム上に配置されたバーコードを読み取るように構成されたバーコードリーダである。バーコードによって決定された、ピッキングされたアイテムのアイデンティティは、第１のコンテナ３００中のアイテムの予想されるアイデンティティと比較され得る。代替として、撮像ユニット５００は、アイテムの画像を撮影し、それによってアイテムを判断するコンピュータビジョン技法に基づいてアイテム３０１、３０２、又は３０３を検証するように構成された画像ベースのオブジェクト分類器であり得る。
【０００５】
しかしながら、既存のシステムでは、ロボットシステム２００がアイテムを把持することと、アイテムのアイデンティティを検証することと、第２のコンテナ４００中でのアイテムの配置を許可することとの間に、かなりの時間遅延が存在する。例えば、ロボットシステムは、バーコードスキャナの前をアイテムに通過させることを必要とされ得、それは、アイテムのバーコードの走査を許可するためにロボットシステムがバーコードスキャナの前で一時停止することを必要とし得る。時には、ロボットシステム２００は、バーコードを遮り、それは、アイテムのバーコードの走査の成功を妨げ、及び／又はロボットシステム２００が、バーコード走査のためにより好ましい向きにアイテムを操作する追加の時間を費やすことを必要とする。同様に、ロボットシステム２００は、アイテムの画像ベースのオブジェクト分類を可能にするために、アイテムの画像が撮影されている間、一時停止することを必要とされ得る。加えて、既存の画像ベースのオブジェクト分類は、数千のアイテムクラスしか扱うことができず、従って、それらが、１桁以上より大きくあり得る工業製品範囲を扱うためにスケールアップすることになるかどうかは、依然として未知である。
【０００６】
従って、スケーラブルなソリューションも提供しながら、どのアイテムがロボットシステムによって把持されたかをより迅速且つ効率的に検証する必要がある。
【発明の概要】
【０００７】
既知のピッキングシステムにおける問題に鑑みて、本発明は、ロボットシステムによって把持されたアイテムを確実に検証するための装置及び方法を提供することを目的とする。
【０００８】
一般的に言えば、本発明は、アイテムの動力学特性を測定することによって、把持されたアイテムを検証する。その上、アイテムの動力学特性の測定は、ロボットシステムによって現在保持されているアイテムの数の検証を可能にする。同様に、アイテムの動力学特性の測定は、ロボットシステムが、１つのアイテムの一部とは対照的に、正確に１つのアイテム全体をピッキングしたかどうかに関する判断を可能にする。
【０００９】
本発明によると、センサユニットを備えるロボットシステムでの動作のための制御ユニットが設けられ、ロボットシステムは、コンテナからアイテムを把持するように構成される。制御ユニットは、コンテナ中にあると予想されるアイテムの識別情報を受信することと、ロボットシステムによって把持されたアイテムの動力学特性を示す情報をセンサユニットから受信することと、受信された識別情報及び受信された動力学特性情報に基づいて、ロボットシステムによって把持されたアイテムがコンテナ中にあると予想されるアイテムと一致することを検証することとを行うように構成された検証ユニットを備える。
【００１０】
本発明はまた、センサユニットを備えるロボットシステムであって、アイテムを把持するように構成される、ロボットシステムと、前述されたような制御システムとを備えるシステムを提供する。
【００１１】
本発明はまた、複数のグリッド空間を備えるグリッドパターンを形成するように、実質的に水平な平面において、Ｘ方向に延在する平行なレール又はトラックの第１のセット及び第１のセットを横断するＹ方向に延在する平行なレール又はトラックの第２のセットと、  レールの下に位置し、各スタックが単一のグリッド空間の設置面積内に位置するように配置されたコンテナの複数のスタックと、  少なくとも１つの輸送デバイスと、少なくとも１つの輸送デバイスは、レール上のスタックの上方で、Ｘ及びＹ方向に横方向に選択的に移動するように配置され、コンテナを輸送するように配置される、  少なくとも１つの輸送デバイスによって輸送されたコンテナを受け取るように構成されたピッキングステーションと、  前述されたようなシステムと、ここにおいて、システムは、コンテナからアイテムを把持するように構成される、  を備える、保管システムを提供する。
【００１２】
本発明はまた、センサユニットを備えるロボットシステムでの使用のための方法を提供し、ロボットシステムは、コンテナからアイテムを把持するように構成される。方法は、コンテナ中にあると予想されるアイテムの識別情報を受信することと、ロボットシステムによって把持されたアイテムの動力学特性を示す情報をセンサユニットから受信することと、受信された識別情報及び受信された動力学特性情報に基づいて、ロボットシステムによって把持されたアイテムがコンテナ中にあると予想されるアイテムと一致することを検証することとを行うステップを備える。
【００１３】
次に、本発明の実施形態が、添付図面を参照して、例としてのみ説明され、それにおいて、同様の参照番号は、同じ又は対応する部分を指し示す。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】既知のシステムによる、ピッキングシステムの概略図である。
【図２】本発明のある実施形態による、制御デバイスの概略図である。
【図３】第１のアイテムと第２のアイテムとが類似でない場合に、ロボットシステムが第１及び第２のアイテムをピッキングしたときにセンサユニットによって検出される、時間と共に変化する力を示すグラフである。
【図４】第１のアイテムと第２のアイテムとが類似でない場合に、ロボットシステムが第１及び第２のアイテムをピッキングしたときにセンサユニットによって検出される、時間と共に変化するトルクを示すグラフである。
【図５】第１のアイテムと第２のアイテムとが類似である場合に、ロボットシステムが第１及び第２のアイテムをピッキングしたときにセンサユニットによって検出される、時間と共に変化する力を示すグラフである。
【図６】第１のアイテムと第２のアイテムとが類似である場合に、ロボットシステムが第１及び第２のアイテムをピッキングしたときにセンサユニットによって検出される、時間と共に変化するトルクを示すグラフである。
【図７ａ】アイテムを把持しながら所定の操作を実行するロボットシステムを示す概略図である。
【図７ｂ】アイテムを把持しながら所定の操作を実行するロボットシステムを示す概略図である。
【図８】破損したアイテムを把持するロボットシステムを示す概略図である。
【図９】本発明の第１の実施形態による、制御ユニットによって実施されるプロセスのフローチャートである。
【図１０】既知のシステムによる、フレームワーク構造の概略図である。
【図１１】図１０のフレームワーク構造内に配置された容器のスタックを示す上面図の概略図である。
【図１２ａ】容器を下ろす積み荷取り扱いデバイスの概略斜視図である。
【図１２ｂ】容器を下ろす積み荷取り扱いデバイスの概略斜視図である。
【図１２ｃ】容器を持ち上げる積み荷取り扱いデバイスの概略正面斜視図である。
【図１３】フレームワーク構造上で動作する積み荷取り扱いデバイスを示すシステムの概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［第１の実施形態］
図２は、本発明の第１の実施形態による、制御ユニット１００と共にコンテナ３００からアイテムを把持するためのシステムを図示する。このシステムでは、最上レベルにコンテナ３００が設けられ、少なくとも１つのアイテムを保管するように構成される。コンテナ３００からアイテムを把持するように構成され、ロボットシステム２００によって把持されたアイテムに関する情報を記録するように構成されたロボットシステム２００が設けられる。本発明の第１の実施形態による制御ユニット１００は、ロボットシステム２００によって記録された情報を受信するように構成され、ロボットシステム２００によってピッキングされたアイテムが、コンテナ３００中にあると予想されるアイテムから予想されるものと一致する動力学特性を有することを検証するように構成される。
【００１６】
より詳細には、図示されたようなコンテナ３００は、３つのアイテムを包含し、そのうちの少なくとも１つは、ロボットシステム２００によってコンテナ３００から移動されることが望まれる。一例では、コンテナ３００は、１つのタイプのアイテムのみを包含すると予想され得、ここにおいて、１つのタイプのアイテムのうちの少なくとも１つが、ロボットシステム２００によってコンテナ３００から移動されることになる。このように、ピッキングシステムは、コンテナ３００中にあると予想されるアイテムのタイプを知る。しかしながら、コンテナ３００は、コンテナ３００中の他のアイテムと同じタイプではない他のアイテムを備え得る。例えば、他のタイプのアイテムが、コンテナ３００中に誤って配置され得るか、又はコンテナ３００が、１つよりも多くのタイプのアイテムを包含するように構成され得る。認識されるように、コンテナ３００は、任意の数のアイテムを包含することができるか、又はアイテムを全く包含しないことができる。コンテナは典型的には、アイテムを支持するための下面、床、及び壁、例えば、アイテムの落下を防止するための壁を含む。しかしながら、認識されるように、コンテナは、アイテムを保持するための任意のサイズ又は構成であることができ、例えば、３つの壁、５つの壁、等を備える。代替として、コンテナ３００は、壁を有さないことがあり、従って、この構成ではパレットと呼ばれ得る床のみを備え得る。
【００１７】
理想的には、コンテナ３００中に包含されたアイテムは、壁の最上部の下に位置付けられるが、第１の実施形態は、例えば、コンテナ３００中に配置された大きなアイテムに起因して、又はコンテナ３００中に積み重ねられた多数のアイテムに起因して、アイテムが壁の最上部を越えて延在するコンテナにも等しく適用可能である。図２に示されるコンテナ３００は、直方体アイテム３０１、第１の円筒形アイテム３０２、及び第２の円筒形アイテム３０３の３つのアイテムを備える。認識されるように、アイテムは、任意の形状であり得、必ずしも直方体又は円柱ではないことがある。
【００１８】
その上、コンテナ３００は、他のコンテナの中からコンテナ３００を一意に識別するために、バーコード又は同様のものなどの識別手段を備え得る。このように、ピッキングシステムは、他のコンテナの中からコンテナ３００を識別し得る。例えば、複数のコンテナを備える倉庫では、ピッキングシステムは、識別手段に基づいて各コンテナを識別し得る。このように、アイテムが各コンテナ中に配置されると、ピッキングシステムは、各コンテナ中に配置されたアイテムを記録し得る。ロボットシステム２００がコンテナ３００に対してピッキング動作を実行することを許可される前に、ピッキングシステムは、コンテナ３００を識別し、それによって、コンテナ３００が包含することを意図されたアイテムを思い出すように構成され得る。制御ユニット１００は、少なくとも各アイテムの動力学特性に基づいて、アイテム３０１〜３０３がコンテナ３００に属するか／そこから移動されるべきかを検証するように構成される。
【００１９】
ロボットシステム２００は、コンテナ３００からアイテムを把持するために設けられる。特に、ロボットシステム２００は、アイテムを把持するように構成されたエンドエフェクタ２０１を備える。図２では、エンドエフェクタは、アイテムを把持するために真空に依拠する吸着カップエンドエフェクタ２０１として示される。しかしながら、他のエンドエフェクタが、吸着カップエンドエフェクタの代わりに使用され得る。例えば、平行ジョーエンドエフェクタが、コンテナ３００からアイテムを把持するために使用され得る。ロボットシステムは、それによって、コンテナ３００からアイテム３０１〜３０３を把持し得る。ロボットシステム２００は更に、アイテム３０１〜３０３の動力学特性を測定するように構成されたセンサユニット２０２を備える。この点に関して、センサユニット２０２は、アイテムがセンサユニット２０２に及ぼす圧力、トルク、及び／又は力、アイテムがセンサユニット２０２に誘発する加速、アイテムの内容物が移動する音、及び／又はアイテムが滑るときにオブジェクトがセンサユニット２０２に及ぼす剪断力を含むがそれらに限定されない、センサユニット２０２に対するアイテムの運動から生じる任意の特性を測定するように構成されると想定される。
【００２０】
ロボットシステム２００は更に、把持されたアイテム３０１〜３０３を第１のコンテナ３００から第２のコンテナ（図示せず）に移動させるように構成され得る。第１のコンテナ３００は、それによって、倉庫在庫システムにおいてアイテムを包含し得、第２のコンテナは、顧客が倉庫在庫システムから注文したそれらのアイテムを包含するように構成され得る。従って、ロボットシステム２００は、顧客が注文したそれらのアイテムを第１のコンテナ３００から選択的に把持し、次いで、顧客への輸送のために第２のコンテナ中にアイテムを配置するように構成され得る。従って、ロボットシステムは、第１のコンテナ３００から第２のコンテナにアイテムを移送する。それ故に、顧客の注文が正しいことを保証するためには、把持されるアイテムが正しいアイテムであることが重要である。
【００２１】
本発明の第１の実施形態による制御ユニット１００は、アイテム３０１〜３０３の動力学特性を示す測定された情報をセンサユニット２０２から受信する。制御ユニット１００はまた、コンテナ３００中にあると予想されるアイテムを識別する情報を受信するように構成される。受信された情報に基づいて、制御ユニット１００は、ロボットシステム２００によってピッキングされたアイテム３０１〜３０３が、コンテナ中にあると予想されるアイテムの予想される動力学特性を有することを検証するように構成される。動力学特性は、アイテムの慣性特性、アイテムの減衰特性、及び／又はアイテム及びその内容物の音のうちの少なくとも１つであると想定される。同様に、動力学特性は、運動によって誘発される特性を含むと想定される。例えば、動力学特性は、アイテムがエンドエフェクタ中で滑るようにアイテムを移動させ、エンドエフェクタとアイテムとの間の摩擦の尺度として滑りを使用する、例えば、ロボットシステム２００によって誘発される剪断力特性を含むと想定される。例えば、エンドエフェクタは、エンドエフェクタがアイテムを握持している間に、アイテムの表面上でその指を能動的に擦るか、又はアイテムを滑らせることができる。動力学特性が参照されるが、１つ以上の動力学特性が任意の時点で測定され、それによって、その検証に適したアイテムに関する情報を提供し得ることが認識されるであろう。例えば、慣性特性と減衰特性との両方を同時に測定して、アイテム検証に必要な情報を提供し得る。
【００２２】
例えば、ピッキングシステムは、コンテナ３００が第１の円筒形アイテム３０２のみを包含することを記録していることがあり、ここで、第１の円筒形アイテム３０２は各々、トマトソース製品の広口瓶などの固体アイテムを備える。しかしながら、コンテナ３００を詰めるときの誤りに起因して（人間がコンテナ３００中に誤ったアイテムを配置することなどに起因して）、第１の円筒形アイテム３０２の中には、第２の円筒形アイテム３０３もあり得、ここで、第２の円筒形アイテム３０３は、ピクルス製品の広口瓶を備える。それ故に、アイテムの形状のみに基づいて、アイテムを区別することは可能ではないであろう。従来の技術は遅く、典型的には、アイテムがバーコードスキャナの前で一時停止することを必要とする。
【００２３】
その代わりに、本発明の第１の実施形態は、アイテムの動力学特性に依拠し、それによって、把持されているアイテムが予想されるアイテムであることを検証する。特に、アイテムの検証は、アイテムが移動しているときにアイテムがどのように反応するかを測定することによって実行される。例えば、ロボットシステム２００が第１のコンテナ３００から第２のコンテナ（図示せず）にアイテムを移送している場合、アイテムの検証は、ロボットシステム２００がアイテムを移送している間に実行され得る。従って、ロボットシステム２００がバーコードスキャナの前で一時停止する必要がないので、速度の増加が実現される。代わりに、第１のコンテナ３００から第２のコンテナへのアイテムの必要な移動が、アイテムのアイデンティティを検証するためにも使用される。本発明の第１の実施形態は、ロボットシステム２００が撮像ユニットによるアイテム検証のために一時停止する必要性を除去することによって、アイテム移送の効率を増大させるという利点を提供する。
【００２４】
一例では、アイテム３０１〜３０３を移動させることによって、アイテム３０１〜３０３に力／トルクが及ぼされ、それは、アイテムを加速させる。アイテムの加速は、アイテム３０１〜３０３の動力学特性に対応する。この例では、トマトソース製品の広口瓶は、ピクルス製品の広口瓶とは異なる形で移動し、例えば、トマトソース製品の（均質な）広口瓶は、ピクルスの形態の大きな固体を含むピクルス製品の広口瓶とは異なる動力学特性（異なるスロッシング特性など）を示すであろう。スロッシングは、それによって、そのような力／トルクを測定するように構成されたセンサユニット２０２に力／トルクを与えるであろう。測定された力／トルクに基づいて、制御ユニット１００は、アイテムの動力学特性を、コンテナ中にあると予想されるアイテムの動力学特性と比較することによって、アイテムを検証するように構成される。例えば、比較は、センサユニット２０２によって測定された動力学と、コンテナ中にあると予想されるアイテムの予想される動力学との間の類似性の量を決定するために、機械学習を使用して、統計モデルを使用して実行され得る。好ましくは、統計モデルは、センサユニット２０２から取得される測定値におけるノイズ及びドリフト（温度ドリフトなど）を処理するように構成される。例えば、センサユニット２０２の出力は、エンドエフェクタに対するアイテムの姿勢の変化に起因し得る。その上、異なるセンサユニット２０２が使用されるとき、統計モデルは、複数のセンサユニット２０２にわたって一般化するように構成され得る。代替として、統計モデルは、特定のセンサユニット２０２について訓練され得る。
【００２５】
上記の例では、開示されるセンサユニット２０２は、力及び／又はトルクを測定するように構成される。しかしながら、測定の他の特性、即ち、アイテムがセンサユニット２０２に及ぼす圧力、アイテムがセンサユニット２０２に誘発する加速、アイテムの内容物が移動する音、及び／又はアイテムが滑るときにオブジェクトがセンサユニット２０２に及ぼす剪断力を含むがそれらに限定されない、センサユニット２０２に対するアイテムの運動から生じる特性を想定される。
【００２６】
上記の例は、固体アイテムが液体アイテムと比較されることに言及しているが、任意のタイプのアイテムが比較されることができると想定される。例えば、直方体アイテム３０１がパンなどの異なる固体アイテムを含んでいた場合、パンアイテムの動力学特性と第１の円筒形アイテム３０２のケーキアイテムの動力学特性とは、第２の円筒形アイテム３０３の水アイテムに対してよりも類似しているであろう。しかしながら、適切に訓練された統計モデルでは、アイテム間の差を確認することができ、従って、ピッキングされたアイテムを制御ユニット１００によって検証することができる。その上、１つのコンテナから別のコンテナに移送されたアイテムの数をカウントすることを使用して、特定の注文について正しい数のアイテムがピッキングされたと判断し得る。
【００２７】
図２に図示されるシステムはオプションとして、撮像ユニット５００を更に備え得る。撮像ユニットは、アイテムを示す情報を受信するように構成される。例えば、撮像ユニット５００は、バーコードスキャナ及び／又はコンピュータビジョンイメージャを備え得る。そのような撮像ユニット５００は、アイテム３０１〜３０３を識別するために制御ユニット１００の訓練中に利用され得る。特に、従来のシステムにおけるように、第１のコンテナ３００から第２のコンテナへのアイテムの移動中に、アイテムの動力学特性がセンサユニット２０２によって記録され、それは、制御ユニット１００に送信される。しかしながら、最初は、制御ユニット１００は、ロボットシステム２００がどのアイテムを把持したかを認識せず、従って、ピッキングされたアイテムが、コンテナ中にあると予想されるアイテムであることを検証することができないであろう。従って、ロボットシステム２００は、従来の方法で、バーコードスキャナ及び／又はコンピュータビジョンイメージャによってアイテムを撮像するようにも命令されるであろう。このように、制御ユニット１００は、アイテムのアイデンティティに関して撮像ユニット５００からインジケーションを受信し得る。従って、十分な訓練情報が収集されると、制御ユニット１００は、ロボットシステム２００が撮像ユニット５００によってアイテムを通過させることを必要とすることなく、その後ロボットシステム２００によって把持されるときにアイテムの検証に成功することが可能となるであろう。
【００２８】
第１の実施形態による制御ユニット１００は、検証ユニット１０１を備える。オプションとして、制御ユニット１００は、訓練ユニット１０２及び／又は命令ユニット１０３を備え得る。
【００２９】
検証ユニット１０１は、ロボットシステム２００によってピッキングされたアイテムの動力学特性を示す情報をセンサユニット２０２から受信するように構成される。その上、検証ユニット１０１は、コンテナ３００中にあると予想されるアイテムの識別情報を受信するように構成される。検証ユニット１０１は更に、ロボットシステム２００によってピッキングされたアイテムが、コンテナ３００中にあると予想されるアイテムと同じであることを検証するように構成される。これは、コンテナ中にあると予想されるアイテムの動力学特性と、ロボットシステム２００によって現在ピッキングされているアイテムとの間の類似性を見出すように構成された統計モデルを使用して実行され得る。
【００３０】
統計モデルは、予想されるアイテム／アイテムのクラス及び測定された動力学特性についての識別子を入力として取るように構成され得る。それは、ロボットシステム２００がある特定の地点にアイテムを輸送した後に、バッチとして測定値を受信し得るか、又はそれは、測定が行われるときに各測定値を処理するように、ストリームとして測定値を受信し得るかのいずれかである。前者のケースでは、統計モデルは、測定された動力学特性が、ロボットシステム２００が予想されるアイテムをピックアップしたことを示す確率を出力として生成するように構成され得る。後者のケースでは、統計モデルは、そのような確率のストリームを、例えば、到来する測定値毎に１つ、出力として生成するように構成され得る。前者のケースでは、出力確率を所定の閾値と比較し、それによって、ロボットシステム２００が予想されるアイテムをピッキングしたか否かを判断し得る。後者のケースでは、確率のストリームを評価して、ロボットシステム２００が予想されるアイテムをピッキングしたか否かを判断し得る。
【００３１】
任意の所与の予想されるアイテム／クラス識別子について、統計モデルは、人工ニューラルネットワーク又はガウス過程分類器などの標準的な機械学習モデルの形態を取り得る。統計モデルはオプションとして、加速不変動力学特性などの、加速するオブジェクトの動力学に関する事前情報を組み込み得る。
【００３２】
このように、制御ユニット１００は、ロボットシステム２００から動力学特性情報を受信し、それによって、ロボットシステム２００によって把持されているアイテム又はアイテムのクラスを検証するように構成される。特に、検証は、ロボットシステム２００のロケーションと、第１のコンテナから第２のコンテナまでロボットシステム２００によって取られるルートのわずかな変化とに対して不変である。
【００３３】
オプションとして、制御ユニット１００は更に、訓練ユニット１０２を含み得る。訓練ユニット１０２は、検証ユニット１０１が把持されているアイテムを検証することができないとき、測定されたセンサ情報及びアイテム識別子に基づいて統計モデルを訓練するように構成される。より具体的には、訓練ユニット１０２は、ロボットシステム２００によって把持されているアイテムの動力学特性を示す情報を受信するように構成される。その上、訓練ユニット１０２は更に、アイテム識別子を受信するように構成される。例えば、アイテム識別子は、バーコード又は画像ベースのオブジェクト分類の形態で撮像ユニット５００から受信され得る。受信された情報に基づいて、訓練ユニット１０２は、統計モデルを再訓練するように構成される。このように、同じアイテム／アイテムのクラスが将来の時点で把持されると、検証ユニット１０１は、訓練ユニット１０２によって訓練された情報に基づいてアイテムを正しく検証することが可能となるであろう。例えば、訓練ユニット１０２は、受信されたアイテム識別子及びアイテムの動力学特性を示す情報を使用して統計モデルを再訓練することによって統計モデルを更新するように構成され得る。このように、ロボットシステム２００によって把持されるべき新しいアイテムが統計モデルに導かれるため、アイテムが将来の時点でロボットシステム２００によってピッキングされると、それは、検証ユニット１０１によって検証されるであろう。
【００３４】
他の情報が、その精度を増大させるために、訓練された統計モデル中に含まれ得る。例えば、アイテムの公称重量、寸法、等である。このように、統計モデルのクラスを見出せ得、ここで、クラス内の各統計モデルは、公称パラメータによって定義される。有利なことに、これは、必要とされる記憶空間の量を低減し、必要とされる訓練データの量を低減する。
【００３５】
代替として、検証ユニット１０１は、１つのクラスを形成する全てのティーボックス、及び別のクラスを形成する全てのボトル入り飲料など、アイテムのクラスのみを検出するように構成され得る。従って、訓練ユニット１０２は、特定の在庫管理単位「ＳＫＵ」、例えば、特定のサイズのティーボックスの特定のブランド上で統計モデルを訓練する代わりに、ＳＫＵのクラス上で訓練されるであろう。このように、各ＳＫＵについての訓練情報を取り込む必要性が回避される。代わりに、ある特定のＳＫＵのサイズ及び規定重量を使用して、同じクラス中の他のＳＫＵと同じ関連する測定されたセンサ情報が適用されるであろう特定のクラスのＳＫＵにＳＫＵを自動的に分類することができる。この点に関して、ＳＫＵの公称重量／サイズと関連する動力学特性との間に関係が確立される必要があるであろうと想定される。ＳＫＵは、手動でクラスにクラスタリングされ得、そのケースでは、それは、関係の性質を判断するためにクラス内のＳＫＵのフラクションを検査するのに十分であり得る。代替として、ＳＫＵは、自動的にクラスタリングされ得、それは、各ＳＫＵについての訓練情報の取り込み、又はより少ない訓練情報を必要とする各クラス内のより単純な統計モデルの使用を必要とし得る。ＳＫＵの公称重量を自動的に決定するために、（力及び／又はトルクを測定するように構成されたセンサユニット２０２などの）力感知手段／トルク感知手段を備えるロボットシステム２００が使用され得る。特に、ロボットシステム２００は、ロボットシステム２００がアイテムを把持して持ち上げたが移動していないときに、重力場に起因してエンドエフェクタに及ぼされる力を測定することによって、ＳＫＵの重量を静的に決定し得る。ロボットシステム２００のロケーションにおいて知られている重力場強度は、それによって、アイテムの重量の計算を可能にする。
【００３６】
しかし、「アイテム」という用語は、両方のタイプのアイテム（例えば、一意の在庫管理単位（ＳＫＵ）コードを有するであろう特定のブランドの特定のサイズのティーボックス）及び特定のアイテム（例えば、ピッキングされた特定のティーボックス）を指すために使用されている。「アイテム」は、更により広く使用され得ると想定される。例えば、２つのアイテムが同じＳＫＵコードを有し得る、即ち、同じブランド及びサイズのティーボックスに関連し得るが、ボックスの内容物の製造差異及び／又は分布に起因して、わずかな重量及び／又は動力学特性の差異があり得る。この目的のために、上述された検証方法は、検証を判断するときにこれらの要因を考慮に入れ得る。例えば、平均重量又は重量の下界が使用され得る。
【００３７】
制御ユニット１００はまた、オプションとして、命令ユニット１０３を備え得る。命令ユニット１０３は、所定の方法で移動するようにロボットシステム２００に命令するように構成される。例えば、命令ユニット１０３は、検証ユニット１０１によるアイテムの検証より前に、特定の方法で移動するようにロボットシステム２００に命令するように構成され得る。このように、ロボットシステム２００によるある特定の移動パターンが、所与のアイテムの測定された動力学特性の際立った特徴を強調するために使用され得る。加えて又は代替として、命令ユニット１０３は、検証ユニット１０１がアイテムを検証できなかった後に所定の方法で移動するようにロボットシステム２００に命令するように構成され得る。例えば、第１の所定の移動方法がアイテムを識別できない場合、対応する動力学特性情報が統計モデル中で訓練される第２の異なる所定の移動方法が、検証ユニット１０１がアイテムを検証することを可能にし得る。従って、撮像ユニット５００を使用することなく、アイテムのより正確な検証を行うことができる。
【００３８】
図３は、センサユニット２０２によって測定された時間対力をプロットしたグラフである。グラフは、第１のアイテム及び第２のアイテムの両方についての測定された力を示し、ここで、第１のアイテム及び第２のアイテムは、類似でない。例えば、第１のアイテムは、パンアイテムであり得、第２のアイテムは、飲み物アイテムである。ロボットシステム２００が所定の移動を実行している間に力測定を行った。各アイテムについてのプロットされた線は、実質的に異なる。従って、各アイテム／クラスのアイテムについての相対的に個々の力対時間シグネチャを示す。
【００３９】
同様に、図４は、センサユニット２０２によって測定された時間対トルクをプロットしたグラフを示す。図４では、２つの類似でないアイテムについて、トルク測定が行われる。図３に関して、プロットされた線は、実質的に異なり、各アイテムについての異なるトルクシグネチャを示す。図３及び図４の両方では、力及びトルクは、１つの軸の周りで測定される。しかしながら、少なくとも１つの軸の周りの力及び／又はトルク測定に基づいて、各アイテム／クラスのアイテムについてのより個々のシグネチャを生成するために、追加の軸の周りで力及び／又はトルクを測定することができる。
【００４０】
図５は、類似する２つのアイテムについての時間対力をプロットしたグラフを示す。図５に示されるように、測定された力によってプロットされた線は、第１及び第２のアイテムについて実質的に類似である。従って、第１のアイテムについての力対時間プロットに関する情報を備える制御ユニット１００は、第２のアイテムについての力対時間プロットから、第１及び第２のアイテムが同じタイプのアイテム／同じクラスのアイテムであると決定することが可能となるであろう。
【００４１】
同様に、図６は、２つの類似のアイテムについての時間対トルクをプロットしたグラフである。図５と同様に、トルク測定によってプロットされた２つの線は、実質的に類似であり、それによって、各アイテム／アイテムのクラスが、それに関連付けられ得るシグネチャを有することを示す。
【００４２】
前述されたように、オプションの命令ユニット１０３は、所定の操作を実行するようにロボットシステム２００に命令するように構成され得る。一例では、アイテムの動力学特性に関する情報を収集するために、ロボットシステム２００は、エンドエフェクタ２０１が第１のコンテナから第２のコンテナに移動している間にエンドエフェクタ２０１を回転させるように命令され得る。このように、第２のコンテナに到達するのにかかる時間を増大させることなく、より単純な軌道の動力学情報と比較して追加の動力学情報を収集し得る。
【００４３】
図７ａは、エンドエフェクタ２０１によって把持されたアイテム３０１を（目的地コンテナである）第２のコンテナ４００に移動させるために、ロボットシステム２００によって行われ得る所定の操作の例を示す。この例では、ロボットシステム２００は、第２のコンテナ４００への輸送のために、第１のコンテナ（図示せず）からアイテム３０１を把持していることがある。第１の実施形態による制御ユニット１００では、有利なことに、ロボットシステム２００は、バーコード走査プロシージャを実行するために、１つのロケーション中で一時停止する必要がない。代わりに、ロボットシステム２００は、停止することなくアイテム３０１を第２のコンテナ４００に輸送することができる。第１のコンテナから第２のコンテナ４００への単純な円弧運動（エンドエフェクタの上昇運動、エンドエフェクタの横方向並進及び下方運動を備える）が想定されるが、他の代替形態が利用可能である。例えば、円弧運動は、検証ユニット１０１がアイテム／アイテムのクラスを正確に検証するのに十分な測定されたセンサ情報を提供しないことがある。それ故に、他の所定の移動が想定される。図７ａは、検証ユニット１０１によるアイテム／アイテムのクラスの検証より前に実行され得る移動を示す。この例では、複数の加速及び減速が異なる軸に沿って実行され、アイテム識別を支援するためにより多くのセンサ情報を測定する可能性を提供する。しかしながら、図７ａに示される所定の操作では、第２のコンテナ４００までのルートがわずかにより長くなる。
【００４４】
図７ｂは、命令ユニット１０３によって命令され得る別の所定の操作を示す。例えば、図７ｂの操作は、図７ａの操作が実行された（従って、アイテム３０１が第２のコンテナ４００の上にある）が、検証ユニット１０１がアイテム／アイテムのクラスを識別することができなかった後に命令され得る。撮像ユニット５００に依拠する代わりに、より多くの加速／減速を有する更なるセンサ情報を収集するために別の操作を実行すると想定される。従って、図７ｂの操作は、アイテム３０１の開始ポジション及び終了ポジションが同じである一方で、図７ａにおいてよりも多くの移動を含む。このように、図７ｂの操作を実行した後、及び検証ユニット１０１がアイテム／アイテムのクラスの検証に成功した後、ロボットシステム２００は、第２のコンテナ４００中にアイテム３０１を配置することができる。しかし、この操作には時間がかかりすぎ得、従って、いくつかのケースでは、撮像ユニット５００を利用してアイテムのアイデンティティを検出する方がより速くあり得る。
【００４５】
図８は、本発明の第１の実施形態による、制御ユニット１００の別の用途を示す。特に、検証ユニット１０１は、破損した／不完全なアイテムを検出するように構成され得る。例えば、ロボットシステム２００は、アイテム３０３を把持し得る。しかしながら、図８に示されるように、アイテム３０３は、第１の部分３０３ａ及び第２の部分３０３ｂに破断するように破損され得る。センサユニット２０２によって測定された動力学特性が、コンテナ３００中にあると予想されるアイテムの動力学特性とは異なるので、破損は従って、制御ユニット１００によって検出され得る。従って、ロボットシステム２００は更に、アイテム３０３を処分するための、又はそうでない場合はアイテム３０３を修理するためのロケーション中にアイテム３０３を配置するように構成され得る。同様に、アイテムが不完全である場合、例えば、第２の部分３０３ｂが第１の部分３０３ａから完全に切断されている場合、制御ユニット１００は、アイテムが不完全であることを検出することも可能であり得る。破損したアイテムと同様に、検証ユニット１０１は、センサユニット２０２からの情報に基づいて、アイテムが不完全であることを示すような形でアイテムの動力学特性が変化したことを検出するように構成され得る。
【００４６】
その上、制御ユニット１００は、エンドエフェクタ２０１によって把持されるアイテムが複数のアイテムを備えるかどうかを識別するように構成され得る。例えば、追加のアイテムが、ピッキングされているアイテムに付着していることがある。それ故に、ロボットシステム２００が第１のアイテムをピッキングすると、ロボットシステム２００が第１のアイテムを第１のコンテナから第２のコンテナに移動させるにつれて、それに付着した第２のアイテムが第１のアイテムと共に移動するであろう。第２のアイテムの追加は、制御ユニット１００によって検出可能な形で第１のアイテムの動力学特性を変化させる。
【００４７】
加えて、制御ユニット１００は、１つのコンテナから別のコンテナに移送されたアイテムの数をカウントするように構成され得る。このように、移送されたアイテムの数は、特定の顧客の注文で発注されると予想されるアイテムの数と比較され得る。従って、制御ユニット１００は、顧客の注文で発注されると予想される数に達するまでロボットシステムにアイテムをピッキングさせ続けるように構成され得、その時点で、制御ユニット１００は、ロボットシステムが任意の更なるアイテムをピッキングするのを停止するように構成され得る。
【００４８】
図９は、第１の実施形態による、ロボットシステム２００のセンサユニット２０２から受信された動力学特性を使用してアイテムを識別するために実行されるプロセスを示す。
【００４９】
図９を参照すると、ステップＳ９０１において、（バーコード、製品名、又は同様のものなどの）アイテム識別子に関する情報が受信される。例えば、アイテム識別子は、倉庫内のコンテナ及びそれらの内容物を管理するように構成されたピッキングシステムから受信され得る。ピッキングシステムは、コンテナ及びその予想される内容物の知識を有し得る。コンテナ中のアイテムの識別情報は従って、ステップＳ９０１に送信され得る。
【００５０】
ステップＳ９０２において、方法は、アイテムの動力学特性を示す情報をセンサユニット２０２から受信する。この点に関して、センサユニット２０２は、アイテムがセンサユニット２０２に及ぼす圧力、トルク、及び／又は力、アイテムがセンサユニット２０２に誘発する加速、アイテムの内容物が移動する音、及び／又はアイテムが滑るときにオブジェクトがセンサユニット２０２に及ぼす剪断力を含むがそれらに限定されない、センサユニット２０２に対するアイテムの運動から生じる任意の特性を測定するように構成されると想定される。
【００５１】
ステップＳ９０３において、ピッキングされたアイテム／アイテムのクラスが、受信された動力学特性と、ステップＳ９０１及びＳ９０２において受信された情報とに基づいて検証される。言い換えれば、ステップＳ９０２において受信された情報は、コンテナ中にあると予想されるアイテム／アイテムのクラスの動力学特性の統計モデルと比較される。受信された情報が統計モデル予想と一致するとき、ステップＳ９０３は、ピッキングされたアイテムをコンテナ中にあると予想されるものとして検証する。これは、個々のアイテムに適用されて得るが、１つのクラスを形成するティーボックスや、別のクラスを形成する飲料のボトルなど、アイテムのクラスに等しく適用され得る。
【００５２】
このように、アイテム検証は、従来の技術によって必要とされる時間を低減する形で実行される。
［修正及び変形］
【００５３】
本発明の範囲から逸脱することなく、上述された実施形態に対して多くの修正及び変形が行われることができる。
【００５４】
オンライン食料品店及びスーパーマーケットなど、複数の製品ラインを販売するオンライン小売企業は、数十又は数百又は数千もの異なる製品ラインを保管することが可能であるシステムを必要とする。そのようなケースでは単一製品スタックを使用することは、必要とされるスタックの全てを収容するために非常に大きな床面積が必要とされることになるので、実用的でない可能性がある。更に、生鮮品又は低頻度で注文される商品など、少量のいくつかのアイテムのみを保管することが望ましい場合があり、単一製品スタックを非効率的なソリューションにしてしまう。
【００５５】
その内容が参照によって本明細書に組み込まれる国際特許出願第ＷＯ９８／０４９０７５Ａ号（Autostore）は、コンテナの多製品スタックがフレーム構造内に配置されるシステムを記載している。
【００５６】
ＰＣＴ公開特許公報第ＷＯ２０１５／１８５６２８Ａ号（Ocado）は、容器又はコンテナのスタックがフレームワーク構造内に配置される、更なる既知の保管及びフルフィルメントシステムを記載している。容器又はコンテナは、フレーム構造の最上部に位置するトラック上で動作可能な積み荷取り扱いデバイスによってアクセスされる。積み荷取り扱いデバイスは、スタックから容器又はコンテナを持ち上げ、複数の積み荷取り扱いデバイスは、スタックの最も低いポジションに位置する容器又はコンテナにアクセスするように協働する。このタイプのシステムは、添付図面の図１０〜１３に概略的に例示される。
【００５７】
図１０及び１１に示されるように、容器１０として知られる積み重ね可能なコンテナは、スタック１２を形成するために互いの最上部に積み重ねられる。スタック１２は、倉庫又は製造環境におけるグリッドフレームワーク構造１４中に配置される。図１０は、フレームワーク構造１４の概略斜視図であり、図１１は、フレームワーク構造１４内に配置された容器１０のスタック１２を示す上面図である。各容器１０は典型的には、複数の製品アイテム（図示せず）を保持し、容器１０内の製品アイテムは、同一であり得るか、又は用途に応じて異なる製品タイプであり得る。
【００５８】
フレームワーク構造１４は、水平部材１８、２０を支持する複数の直立部材１６を備える。平行な水平部材１８の第１のセットは、平行な水平部材２０の第２のセットに対して直角に配置されて、直立部材１６によって支持される複数の水平グリッド構造を形成する。部材１６、１８、２０は典型的には、金属から製造される。容器１０は、フレームワーク構造１４の部材１６、１８、２０の間に積み重ねられるため、フレームワーク構造１４は、容器１０のスタック１２の水平移動を防ぎ、容器１０の垂直移動を導く。
【００５９】
フレーム構造１４の最上レベルは、スタック１２の最上部にわたってグリッドパターンで配置されたレール２２を含む。加えて図１２及び１３を参照すると、レール２２は、複数のロボット積み荷取り扱いデバイス３０を支持する。平行なレール２２の第１のセット２２ａは、フレーム構造１４の最上部にわたって第１の方向（Ｘ）に積み荷取り扱いデバイス３０の移動を導き、第１のセット２２ａに垂直に配置された平行なレール２２の第２のセット２２ｂは、第１の方向に垂直な第２の方向（Ｙ）に積み荷取り扱いデバイス３０の移動を導く。このように、レール２２は、水平なＸ−Ｙ平面において２次元で横方向に積み荷取り扱いデバイス３０の移動を可能にするため、積み荷取り扱いデバイス３０を、どのスタック１２の上方のポジションにも移動させることができる。
【００６０】
積み荷取り扱いデバイス３０の一形態は、その内容が参照によって本明細書に組み込まれるノルウェー特許第３１７３６６号に更に記載されている。図１２ａ及び１２ｂは、容器１０を下ろす積み荷取り扱いデバイス３０の概略断面図であり、図１２ｃは、容器１０を持ち上げる積み荷取り扱いデバイス３０の概略正面斜視図である。しかしながら、本明細書に記載されたシステムと組み合わせて使用され得る他の形態の積み荷取り扱いデバイスがある。例えば、更なる形態のロボット積み荷取り扱いデバイスが、参照によって本明細書に組み込まれるＰＣＴ公開特許公報第ＷＯ２０１５／０１９０５５号（Ocado）に記載されており、ここで、各ロボット積み荷ハンドラは、フレームワーク構造の１つのグリッド空間のみをカバーし、このことから、積み荷ハンドラのより高い密度を可能にし、このことから、所与のサイズのシステムに対してより高いスループットを可能にする。
【００６１】
各積み荷取り扱いデバイス３０は、スタック１２の上方で、フレーム構造１４のレール２２上をＸ及びＹ方向に移動するように配置された車両３２を備える。車両３２の前部の一対の車輪３４及び車両３２の後部の一対の車輪３４からなる車輪の第１のセット３４は、レール２２の第１のセット２２ａの２つの隣接するレールと係合するように配置される。同様に、車両３２の各側の一対の車輪３６からなる車輪の第２のセット３６は、レール２２の第２のセット２２ｂの２つの隣接するレールと係合するように配置される。車輪の各セット３４、３６は、車輪の第１のセット３４又は車輪の第２のセット３６のいずれかが任意の時点でレールのそれぞれのセット２２ａ、２２ｂと係合するように、持ち上げられ、且つ下げられることができる。
【００６２】
車輪の第１のセット３４がレールの第１のセット２２ａと係合し、車輪の第２のセット３６がレール２２から離して持ち上げられると、車輪３４は、車両３２中に収容された駆動機構（図示せず）によって駆動されて、積み荷取り扱いデバイス３０をＸ方向に移動させることができる。積み荷取り扱いデバイス３０をＹ方向に移動させるために、車輪の第１のセット３４がレール２２から離して持ち上げられ、車輪の第２のセット３６が下ろされ、レールの第２のセット２２ｂと係合される。次いで、駆動機構を使用して、車輪の第２のセット３６を駆動し、Ｙ方向の移動を達成することができる。
【００６３】
積み荷取り扱いデバイス３０は、持ち上げデバイスが装備される。持ち上げデバイス４０は、４本のケーブル３８によって車両３２の本体から吊り下げられたグリッパプレート３９を備える。ケーブル３８は、車両３２内に収容された巻き取り機構（図示せず）に接続される。ケーブル３８は、車両３２に対して巻き付けたり引き出したりすることができるので、車両３２に対するグリッパプレート３９のポジションをＺ方向に調整することができる。
【００６４】
グリッパプレート３９は、容器１０の最上部と係合するように適合される。例えば、グリッパプレート３９は、容器１０の最上面を形成するリムにおける対応する穴（図示せず）と嵌合するピン（図示せず）と、容器１０を握持するためにリムと係合可能なスライドクリップ（図示せず）とを含み得る。クリップは、グリッパプレート３９内に収容された適切な駆動機構によって容器１０と係合するように駆動され、その駆動機構は、ケーブル３８自体又は別個の制御ケーブル（図示せず）を通じて搬送される信号によって電力供給され、制御される。
【００６５】
スタック１２の最上部から容器１０を取り出すために、積み荷取り扱いデバイス３０は、グリッパプレート３９がスタック１２の上方に位置付けられるように、必要に応じてＸ及びＹ方向に移動される。グリッパプレート３９は次いで、図１２ｃに示されるように、Ｚ方向に垂直に下げられ、スタック１２の最上部の容器１０と係合する。グリッパプレート３９は、容器１０を握持し、次いで、容器１０が取り付けられた状態でケーブル３８を上方に引っ張られる。その垂直移動の最上部において、容器１０は、車両本体３２内に収容され、レール２２のレベルより上方に保持される。このように、積み荷取り扱いデバイス３０は、Ｘ−Ｙ平面における異なるポジションに移動することができ、それと共に容器１０を搬送し、容器１０を別のロケーションに輸送する。ケーブル３８は、積み荷取り扱いデバイス３０が床レベルを含むスタック１２の任意のレベルから容器を回収して配置することを可能にするのに十分な長さである。車両３２の重量は、車輪３４、３６のための駆動機構に電力供給するために使用されるバッテリから部分的に成り得る。
【００６６】
図１３に示されるように、複数の同一の積み荷取り扱いデバイス３０が設けられるため、各積み荷取り扱いデバイス３０が同時に動作して、システムのスループットを増大させることができる。図１３に例示されるシステムは、ポートとして知られる特定のロケーションを含み得、そこで容器１０をシステム内部又は外部に移送することができる。各ポートには、追加のコンベヤシステム（図示せず）が関連付けられているため、積み荷取り扱いデバイス３０によってポートに輸送された容器１０を、コンベヤシステムによって別のロケーション、例えば、ピッキングステーション（図示せず）に移送することができる。同様に、容器１０は、コンベヤシステムによって外部ロケーションからポート、例えば、容器充填ステーション（図示せず）に移動され、積み荷取り扱いデバイス３０によってスタック１２に輸送されて、システムにおけるストックを補充することができる。
【００６７】
ピッキングステーションは、アイテムが１つのコンテナから取り出され、顧客への輸送のために他のコンテナ中に、又は顧客への輸送のためにバッグ中に配置されるように構成されるワークステーションとして想定される。従って、顧客がアイテムの注文のみを受け取るように、コンテナから取り出されたアイテムが正確に識別されることを保証する必要がある。コンテナは、ピッキングステーションに入ったときに、例えば、バーコードによって識別され得る。従って、積み荷取り扱いシステムは、ピッキングステーションへの入場時にコンテナの予想される内容物を識別し得る。
【００６８】
ピッキングステーションは、本発明の第１の実施形態による、ロボットシステム２００及び制御ユニット１００を備え得る。このように、撮像ユニット５００の使用が実質的に低減されるので、従来の方法と比較してアイテムのピッキングが高速化され得る。代わりに、ピッキングされたアイテムを第１のコンテナから第２のコンテナ／バッグに移動させる行為は、ピッキングされたアイテムがコンテナ中にあると予想されるものと一致することを検証するのに十分である。従って、ピッキングのための時間が低減される。
【００６９】
各積み荷取り扱いデバイス３０は、一度に１つの容器１０を持ち上げて移動させることができる。スタック１２の最上部に位置していない容器１０ｂ（「ターゲット容器」）を回収する必要がある場合、上にある容器１０ａ（「非ターゲット容器」）をまず移動させて、ターゲット容器１０へのアクセスを可能にしなければならない。これは、以後「掘り出し」と呼ばれる動作で達成される。
【００７０】
図１３を参照すると、掘り出し動作中、積み荷取り扱いデバイス３０のうちの１つは、ターゲット容器１０ｂを包含するスタック１２から各非ターゲット容器１０ａを順次持ち上げて、それを別のスタック１２内の空いているポジションに配置する。ターゲット容器１０ｂは次いで、積み荷取り扱いデバイス３０によってアクセスされ、更なる輸送のためにポートに移動されることができる。
【００７１】
積み荷取り扱いデバイス３０の各々は、中央コンピュータの制御下にある。システムにおける各個々の容器１０が追跡されるので、必要に応じて適切な容器１０を回収し、輸送し、交換することができる。例えば、掘り出し動作中に、非ターゲット容器１０ａの各々のロケーションがログ記録されるので、非ターゲット容器１０ａを追跡することができる。
【００７２】
図１０〜１３を参照して説明されたシステムは、多くの利点を有し、広範囲の保管及び回収動作に適している。特に、それは、製品の非常に高密度な保管を可能にし、それは、ピッキングのために必要とされるときに容器１０の全てへの合理的に経済的なアクセスを可能にしながら、容器１０中に広範囲の異なるアイテムを保管する非常に経済的な方法を提供する。
【００７３】
しかしながら、そのようなシステムにはいくつかの欠点があり、それらは全て、ターゲット容器１０ｂがスタック１２の最上部にないときに実行されなければならない上述の掘り出し動作に起因する。
【００７４】
本発明の実施形態の前述の説明は、例示及び説明の目的で提示されている。それは、網羅的であることを、又は開示されたまさにその形態に本発明を限定することを意図されない。本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく、修正及び変形を行うことができる。
【図１】
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【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７ａ】
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【図７ｂ】
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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１２ａ−１２ｃ】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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