JP7369779B2 - ロボット渋滞管理 - Google Patents

Description

本出願は、参照により本明細書に組み込まれる、２０１９年２月１日に出願された米国出願第１６／２６５，７０３号の優先権の利益を主張する。

本発明は、ロボット・ナビゲーションに関し、より詳細には、ロボット渋滞（ｃｏｎｇｅｓｔｉｏｎ）管理に関する。

インターネットを通じて宅配用に製品を注文することは、極めて普及している買物のやり方である。適時に、正確に、及び効率的な様式でそのような注文を履行することは、控えめに言っても物流的に難しい。バーチャル・ショッピング・カートの「精算する」ボタンをクリックすると「注文」が生じる。注文は、特定の宛先に出荷されるべきである品物のリスティングを含む。「履行」のプロセスは、大きい倉庫からこれらの品物を物理的に取ること又は「ピッキング」することと、それらを梱包することと、指定された宛先にそれらを出荷することとを伴う。したがって、注文履行プロセスの重要な目標は、できるだけ短い時間で、できるだけ多くの品物を出荷することである。

注文履行プロセスは、一般に、注文にリストされたものを含む、多くの製品を含んでいる大きい倉庫内で行われる。したがって、注文履行の作業の中には、注文にリストされた様々な品物を見つけ、収集するために倉庫をあちこち動くことがある。加えて、最終的に出荷されることになる製品が、まず、倉庫内に受け入れられ、出荷のためにそれらが容易に取り出され得るように、倉庫全体にわたる整然とした様式で格納ビン中に格納されるか又は「配置」される必要がある。

大きい倉庫では、配達及び注文されている商品が、倉庫内で、互いから極めて遠くに離れ、多数の他の商品の中で分散されて格納されることがある。商品を配置及びピッキングするために人間の作業者のみを使用する注文履行プロセスでは、作業者が多大な歩行を行うことを必要とし、非効率的で時間がかかることがある。履行プロセスの効率は、単位時間当たり出荷される品物の数の関数であるので、時間が増加すると効率が低下する。

効率を増加させるために、人間の機能を実施するためにロボットが使用され得るか、又は人間のアクティビティを補足するためにロボットが使用され得る。たとえば、ロボットは、倉庫全体にわたって分散された様々なロケーションにいくつかの品物を「配置」するために、又は梱包及び出荷のために様々なロケーションから品物を「ピッキング」するために割り当てられ得る。ピッキング及び配置は、ロボットのみによって、又は人間の作業者の支援を受けて行われ得る。たとえば、ピッキング動作の場合、人間の作業者は、棚から品物をピッキングし、それらをロボットに配置するか、又は配置動作の場合、人間の作業者は、ロボットから品物をピッキングし、それらを棚に配置するであろう。

複数のロボット及び人間の作業者が、倉庫内の共有空間中を同時にナビゲートする限り、複数のロボット、並びにそれらを支援しようとする人間の作業者が、同様のロケーションに接近し、ロボットと人間の両方の交通渋滞を引き起こすことがある。たとえば、注文履行動作中に、人気がある消費者品物は、ロボットが共通のロケーション又は通路上に収束することを引き起こし、渋滞を作り出し、非効率的な遅延を引き起こし、衝突リスクを増加させ得る。さらに、多くのロボットが個別のロケーションにおいてクラスタ化されるとき、人間の作業者も、それらのロボットに関連するピッキングを実行するために、それらのエリアにおいてクラスタ化される傾向があり、それにより、渋滞の問題点を悪化させ得る。さらに、ロボット及び人間の作業者のうちの多くがクラスタ化されるので、倉庫のあまりアクティブでない部分において動作するロボットは、長い時間期間の間、人間の作業者による支援なしのままにされ、したがって、それらのロボットについての滞在時間の増加を引き起こし、それによりさらに効率を低減することがある。

米国特許出願第１５／８０７，６７２号 米国特許出願第１５／２５４，３２１号

本明細書では、近接度ビーコン（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ ｂｅａｃｏｎ）を使用したロボット衝突回避のためのシステム及び方法が提供される。

一態様では、ロボット渋滞管理システムが提供される。本システムは、ナビゲーション空間内の複数のロボットのロケーションをトラッキングするように構成されたロボット監視サーバを含む。本システムは、ロボット監視サーバと通信している複数のロボットをも含む。各ロボットはプロセッサを含む。各ロボットはメモリをも含む。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、ロボットに割り当てられた作業リストから、第１の作業に対応する第１のポーズ・ロケーションを決定させる命令を格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、ロボット監視サーバから、第１のポーズ・ロケーションに関連付けられた渋滞情報を受信させる命令をも格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、渋滞情報によって示された第１のポーズ・ロケーションの渋滞した状態を識別させる命令をも格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、渋滞した状態の識別に応答して、作業リストから第２の作業を選択させる命令をも格納する。メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、第２の作業に対応する第２のポーズ・ロケーションにナビゲートさせる命令をも格納する。

いくつかの実施例では、第２の作業は、１つ又は複数の効率ファクタに応答して選択され、１つ又は複数の効率ファクタは、第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態にあること、少なくとも１人の人間の作業者が第２のポーズ・ロケーションに近接して検出されること、第２の作業が作業リスト上の次の連続する作業（ｎｅｘｔ ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｔａｓｋ）であること、第２の作業が作業リスト上の次に高い優先順位の作業であること、第１の作業に対する第２の作業の近接度（ｐｒｏｘｉｍｉｔｙ）、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施例では、渋滞した状態は、ポーズ・ロケーションに関連付けられた渋滞情報によって表される１つ又は複数の渋滞条件に応答して識別され、１つ又は複数の渋滞条件は、他のロボットの数、人間の作業者の数、ロボットと人間の作業者との合算した数、手動で無効にされたロボットの数、ロボットでない、人間でない物体、車両、又は他の障害物の数及びタイプ、ナビゲーション空間の寸法、或いはそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含む。いくつかの実施例では、メモリは、プロセッサによって実行されたとき、自律型ロボットに、ロボットが作業リストの完了の前に第１のポーズ・ロケーションにナビゲートするように、第２の作業の後に第１の作業を作業リストに再挿入させる命令をも格納する。いくつかの実施例では、ロボット監視サーバは、倉庫管理システム、注文サーバ、スタンドアロン・サーバ、複数のロボットのうちの少なくとも２つのメモリを備える分散型システム、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数をさらに備える。いくつかの実施例では、ナビゲーション空間は倉庫である。いくつかの実施例では、第２の作業は、倉庫内で実行されるべき、ピッキング動作、置く動作（ｐｕｔ ｏｐｅｒａｔｉｏｎ）、又はそれらの組合せのうちの少なくとも１つである。

別の態様では、ロボット渋滞管理のための方法が提供される。本方法は、ロボット監視サーバによって、ナビゲーション空間内の複数の自立型ロボットのロケーションをトラッキングするステップを含む。本方法は、複数の自律型ロボットのうちの１つのメモリ及びプロセッサにおいて、ロボットに割り当てられた作業リストから、第１の作業に対応する第１のポーズ・ロケーションを決定するステップをも含む。本方法は、自律型ロボットのトランシーバによってロボット監視サーバから、第１のポーズ・ロケーションに関連付けられた渋滞情報を受信するステップをも含む。本方法は、渋滞情報によって示された第１のポーズ・ロケーションの渋滞した状態を識別するステップをも含む。本方法は、渋滞した状態の識別に応答して、作業リストから第２の作業を選択するステップをも含む。本方法は、第２の作業に対応する第２のポーズ・ロケーションにナビゲートするステップをも含む。

いくつかの実施例では、本方法は、１つ又は複数の効率ファクタに応答して第２の作業を選択するステップをも含み、１つ又は複数の効率ファクタは、第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態にあること、少なくとも１人の人間の作業者が第２のポーズ・ロケーションに近接して検出されること、第２の作業が作業リスト上の次の連続する作業であること、第２の作業が作業リスト上の次に高い優先順位の作業であること、第１の作業に対する第２の作業の近接度、又はそれらの組合せを含む。いくつかの実施例では、本方法は、ポーズ・ロケーションに関連付けられた渋滞情報によって表される１つ又は複数の渋滞条件に応答して渋滞した状態を識別するステップをも含み、１つ又は複数の渋滞条件は、他のロボットの数、人間の作業者の数、ロボットと人間の作業者との合算した数、手動で無効にされたロボットの数、ロボットでない、人間でない物体、車両、又は他の障害物の数及びタイプ、ナビゲーション空間の寸法、或いはそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含む。いくつかの実施例では、本方法は、ロボットが作業リストの完了の前に第１のポーズ・ロケーションにナビゲートするように、第２の作業の後に第１の作業を作業リストに再挿入するステップをも含む。いくつかの実施例では、ロボット監視サーバは、倉庫管理システム、注文サーバ、スタンドアロン・サーバ、複数のロボットのうちの少なくとも２つのメモリを備える分散型システム、又はそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含む。いくつかの実施例では、ナビゲーション空間は倉庫である。いくつかの実施例では、第２の作業は、倉庫内で実行されるべき、ピッキング動作、置く動作、又はそれらの組合せのうちの少なくとも１つである。

本発明のこれら及び他の特徴は、以下の発明を実施するための形態及び添付図から明らかであろう。

注文履行倉庫の上面図である。 図１に示されている倉庫内で使用されるロボットのうちの１つのベースの正面図である。 図１に示されている倉庫内で使用されるロボットのうちの１つのベースの斜視図である。 アーマチュア（ａｒｍａｔｕｒｅ）を装備し、図１に示されている棚の前に駐機された図２Ａ及び図２Ｂ中のロボットの斜視図である。 ロボット上のレーザー・レーダーを使用して作成された図１の倉庫の部分マップである。 倉庫全体にわたって分散された基準マーカーのロケーションを特定し、基準マーカー・ポーズを格納するためのプロセスを表すフロー・チャートである。 基準識別子とポーズとのマッピングの表である。 ビン・ロケーションと基準識別子とのマッピングの表である。 製品ＳＫＵとポーズとのマッピング・プロセスを表すフロー・チャートである。 倉庫内のロボット及び人間のアクティビティのマップである。 例示的なコンピューティング・システムのブロック図である。 例示的な分散型ネットワークのネットワーク図である。

添付の図面において説明及び／又は示され、以下の説明において詳述される非限定的な実施例及び実例を参照しながら、本開示並びに本開示の様々な特徴及び有利な詳細が、より十分に説明される。図面に示される特徴は、必ずしも、一定の縮尺で描かれているとは限らず、一実施例の特徴は、本明細書に明示的に記載されていない場合でも、当業者が認識するように他の実施例とともに採用され得ることに留意されたい。よく知られている構成要素及び処理技法の説明は、本開示の実施例を不必要に不明瞭にしないように、省略され得る。本明細書で使用される実例は、本開示が実施され得るやり方の理解を容易にし、さらに当業者が本開示の実施例を実施することを可能にするためのものにすぎない。したがって、本明細書の実例及び実施例は、本開示の範囲を限定するものと解釈されるべきではない。その上、類似の参照番号が、図面のいくつかの図の全体にわたって同様の部分を表すことに留意されたい。

本発明は、ロボット渋滞管理を対象とする。特定のロボット適用例に制限されないが、本発明が使用され得る１つの好適な適用例は、注文履行である。この適用例でのロボットの使用は、ロボット渋滞管理のためのコンテキストを提供するために説明されるが、その適用例に限定されない。

図１を参照すると、一般的な注文履行倉庫１０が、注文に含まれ得る様々な品物で満たされた棚１２を含む。動作中、倉庫管理サーバ１５からの注文１６の着信ストリームが、注文サーバ１４に到到着する。注文サーバ１４は、特に、誘導プロセス中のロボット１８への割当てのために、注文に優先度を付け、グループ化し得る。ロボットが、作業者によって処理ステーション（たとえばステーション１００）において誘導されたとき、注文１６は、実行のためにワイヤレスにロボット１８に割り当てられ、通信される。注文サーバ１４は、倉庫管理システム・サーバ１５及び倉庫管理ソフトウェアと相互動作するように構成された個別ソフトウェア・システムをもつ別個のサーバであり得、又は注文サーバ機能性は、倉庫管理ソフトウェアに組み込まれ、倉庫管理サーバ１５上で実行され得ることが、当業者によって理解されよう。

好ましい実施例では、図２Ａ及び図２Ｂに示されているロボット１８が、レーザー・レーダー２２を有する自律型車輪付きベース２０を含む。ベース２０は、ロボット１８が注文サーバ１４及び／又は他のロボットから命令を受信することとそれらにデータを送信することとを可能にするトランシーバ（図示せず）と、デジタル光学カメラ２４ａ及び２４ｂのペアとをも採用する。ロボット・ベースは、自律型車輪付きベース２０に電力供給するバッテリーを再充電するための電気充電ポート２６をも含む。ベース２０は、ロボットの環境を表す情報をキャプチャするためにレーザー・レーダーとカメラ２４ａ及び２４ｂとからデータを受信するプロセッサ（図示せず）をさらに採用する。倉庫１０内のナビゲーションに関連付けられた様々な作業を実行すること、並びに、図３に示されているように、棚１２に配置された基準マーカー３０までナビゲートすることを行うために、プロセッサとともに動作するメモリ（図示せず）がある。基準マーカー３０（たとえば２次元バー・コード）は、注文された品物のビン／ロケーションに対応する。本発明のナビゲーション手法が、図４～図８に関して以下で詳細に説明される。基準マーカーは、本発明の一態様による充電ステーションを識別するためにも使用され、そのような充電ステーション基準マーカーまでのナビゲーションは、注文された品物のビン／ロケーションまでのナビゲーションと同じである。ロボットが充電ステーションまでナビゲートすると、ロボットを充電ステーションとドッキングさせるためのより精密なナビゲーション手法が使用され、そのようなナビゲーション手法が以下で説明される。

再び図２Ｂを参照すると、ベース２０は、品物を担持するために通い箱（ｔｏｔｅ）又はビンが格納され得る、上部表面３２を含む。複数の交換可能なアーマチュア４０のうちのいずれか１つを係合させる、連結器３４も示されており、アーマチュア４０のうちの１つが図３に示されている。図３中の特定のアーマチュア４０は、品物を受け取る通い箱４４を担持するための通い箱保持具４２（この場合、棚）と、タブレット４８を支持するためのタブレット保持具４６（又はラップトップ／他のユーザ入力デバイス）とを採用する。いくつかの実施例では、アーマチュア４０は、品物を担持するための１つ又は複数の通い箱を支持する。他の実施例では、ベース２０は、受け取られた品物を担持するための１つ又は複数の通い箱を支持する。本明細書で使用される「通い箱」という用語は、限定はしないが、貨物保持具、ビン、かご、棚、品物をつるすことができるロッド、台車、木枠、ラック、スタンド、架台、容器、箱、缶、入れ物、及び置場を含む。

ロボット１８は、倉庫１０を動き回ることにおいて優れているが、現在のロボット技術では、物体のロボット操作に関連する技術的困難により、ロボット１８は、棚から迅速に及び効率的に品物をピッキングし、それらを通い箱４４に配置することにおいてあまり良好でない。品物をピッキングする、より効率的なやり方は、注文された品物を棚１２から物理的に取り出し、それをロボット１８、たとえば通い箱４４に配置する作業を実行するために、一般に人間である局所作業者５０を使用することである。ロボット１８は、局所作業者５０が読み取ることができるタブレット４８（又はラップトップ／他のユーザ入力デバイス）を介して、又は局所作業者５０によって使用されるハンドヘルド・デバイスに注文を送信することによって、注文を局所作業者５０に通信する。

ロボット１８は、注文サーバ１４から注文１６を受信すると、たとえば図３に示されているように、最初の倉庫ロケーションに進む。ロボット１８は、メモリに格納され、プロセッサによって実行されるナビゲーション・ソフトウェアに基づいて、これを行う。ナビゲーション・ソフトウェアは、レーザー・レーダー２２によって収集された環境に関するデータと、特定の品物が見つけられ得る倉庫１０内のロケーションに対応する基準マーカー３０の基準識別子（「ＩＤ」）を識別するメモリ中の内部表と、ナビゲートするためのカメラ２４ａ及び２４ｂとに頼る。

ロボット１８は、正しいロケーション（ポーズ）に達すると、品物が格納された棚１２の前にそれ自体を駐機し、局所作業者５０が棚１２から品物を取り出し、それを通い箱４４に配置するのを待つ。ロボット１８が、取り出すべき他の品物を有する場合、ロボット１８はそれらのロケーションに進む。次いで、ロボット１８によって取り出された（１つ又は複数の）品物は、図１の処理ステーション１００に配達され、それらは梱包され、出荷される。処理ステーション１００は、この図に関して、ロボットを誘導すること及び荷下ろし／梱包することが可能であるものとして説明されたが、処理ステーション１００は、ロボットが、ステーションにおいて誘導されるか又は荷下ろし／梱包されるかのいずれかであるように、すなわち、ロボットが、単一の機能を実施するように制限され得るように、構成され得る。

各ロボットが１つ又は複数の注文を履行していることがあり、各注文が１つ又は複数の品物からなり得ることが、当業者によって理解されよう。一般に、効率を増加させるために、何らかの形態のルート最適化ソフトウェアが含まれることになるが、これは、本発明の範囲外であり、したがって、本明細書では説明されない。

本発明の説明を簡略化するために、単一のロボット１８及び作業者５０が説明される。ただし、図１から明らかであるように、一般的な履行動作は、注文の絶え間ないストリームに応じるために、倉庫内で互いの間で働く多くのロボット及び作業者を含む。

本発明のベースライン・ナビゲーション手法、並びに取り出されるべき品物のＳＫＵと、品物がある倉庫内の基準マーカーに関連付けられた基準ＩＤ／ポーズとの意味マッピング（ｓｅｍａｎｔｉｃ ｍａｐｐｉｎｇ）が、図４～図８に関して以下で詳細に説明される。

１つ又は複数のロボット１８を使用して、倉庫１０のマップが作成されなければならず、倉庫全体にわたって分散された様々な基準マーカーのロケーションが決定されなければならない。これを行うために、ロボット１８のうちの１つ又は複数が、倉庫をナビゲートしているとき、そのレーザー・レーダー２２並びに同時位置特定及びマッピング（ＳＬＡＭ：ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ ｍａｐｐｉｎｇ）を利用して、図４のマップ１０ａを構築／更新しており、これは、未知環境のマップを構築又は更新する計算上の問題である。普及しているＳＬＡＭ近似解法は、粒子フィルタ及び拡張カルマン・フィルタを含む。ＳＬＡＭ ＧＭａｐｐｉｎｇ手法は好ましい手法であるが、任意の好適なＳＬＡＭ手法が使用され得る。

ロボット１８は、そのレーザー・レーダー２２を利用して、ロボット１８が空間全体にわたって移動し、レーザー・レーダーが環境を走査するときに受け取る反射に基づいて、空間内のオープン空間１１２、壁１１４、物体１１６、及び棚１２などの他の静的障害物を識別するとき、倉庫１０のマップ１０ａを作成する。

マップ１０ａを構築している（又はマップ１０ａをその後更新している）間、１つ又は複数のロボット１８は倉庫１０中をナビゲートし、カメラ２６を使用して環境を走査し、品物が格納された図３の３２及び３４などのビンに近接した棚上の、倉庫全体にわたって分散された基準マーカー（２次元バー・コード）のロケーションを特定する。ロボット１８は、原点１１０など、基準のための知られている開始点又は原点を使用する。図３及び図４の基準マーカー３０などの基準マーカーのロケーションが、ロボット１８によってそのカメラ２６を使用して特定されたとき、原点１１０に対する倉庫内のロケーションが決定される。

ホイール・エンコーダ及び方位センサーの使用によって、ベクトル１２０と、倉庫１０内のロボットの位置とが決定され得る。基準マーカー／２次元バー・コードのキャプチャされた画像と、その知られているサイズとを使用して、ロボット１８は、基準マーカー／２次元バー・コードのロボットに対する配向及びロボットからの距離、すなわちベクトル１３０を決定することができる。ベクトル１２０及び１３０が知られれば、原点１１０と基準マーカー３０との間のベクトル１４０が決定され得る。ベクトル１４０と、ロボット１８に対する基準マーカー／２次元バー・コードの決定された配向とから、基準マーカー３０に対する四元数（ｘ，ｙ，ｚ，ω）によって定義されるポーズ（位置及び配向）が決定され得る。

基準マーカー・ロケーション特定プロセスについて説明する図５のフロー・チャート２００が説明される。これは、初期マッピング・モードで実施され、ロボット１８が、ピッキングすること、配置すること及び／又は他の作業を実施している間に、倉庫内で新しい基準マーカーに遭遇したとき実施される。ステップ２０２において、ロボット１８は、カメラ２６を使用して画像をキャプチャし、ステップ２０４において、キャプチャされた画像内で基準マーカーを探索する。ステップ２０６において、基準マーカーが画像中で見つけられた場合（ステップ２０４）、その基準マーカーが、ロボット１８のメモリ３４中にある図６の基準表３００にすでに格納されているかどうかが決定される。基準情報がすでにメモリに格納されている場合、フロー・チャートは、別の画像をキャプチャするためのステップ２０２に戻る。その基準情報がメモリにない場合、上記で説明されたプロセスに従ってポーズが決定され、ステップ２０８において、その基準情報は、基準対ポーズのルックアップ表３００に追加される。

各ロボットのメモリに格納され得るルックアップ表３００中に、各基準マーカーについて、基準識別子、１、２、３などと、各基準識別子に関連付けられた基準マーカー／バー・コードのポーズとが含まれる。ポーズは、配向とともに倉庫内のｘ，ｙ，ｚ座標からなるか、又は四元数（ｘ，ｙ，ｚ，ω）からなる。

同じく各ロボットのメモリに格納され得る図７の別のルックアップ表４００中に、特定の基準ＩＤ４０４、たとえば数「１１」に相関された倉庫１０内のビン・ロケーション（たとえば４０２ａ～４０２ｆ）のリスティングがある。ビン・ロケーションは、この実例では７つの英数文字からなる。最初の６文字（たとえばＬ０１００１）は、倉庫内の棚ロケーションに関係し、最後の文字（たとえばＡ～Ｆ）は、棚ロケーションにおける特定のビンを識別する。この実例では、基準ＩＤ「１１」に関連付けられた６つの異なるビン・ロケーションがある。各基準ＩＤ／マーカーに関連付けられた１つ又は複数のビンがあり得る。

英数字のビン・ロケーションは、品物が格納された倉庫１０内の物理的ロケーションに対応するものとして、人間、たとえば図３の作業者５０にとって理解可能である。しかしながら、英数字のビン・ロケーションはロボット１８にとって意味がない。基準ＩＤにロケーションをマッピングすることによって、ロボット１８は、図６の表３００の情報を使用して基準ＩＤのポーズを決定し、次いで、本明細書で説明されるようにポーズにナビゲートすることができる。

本発明による注文履行プロセスが、図８のフロー・チャート５００に表されている。ステップ５０２において、倉庫管理システム１５から、注文サーバ１４は、取り出されるべき１つ又は複数の品物からなり得る注文を取得する。注文割当てプロセスは、かなり複雑であり、本開示の範囲を越えることに留意されたい。１つのそのような注文割当てプロセスは、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年９月１日に出願された、「Ｏｒｄｅｒ Ｇｒｏｕｐｉｎｇ ｉｎ Ｗａｒｅｈｏｕｓｅ Ｏｒｄｅｒ Ｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ」と題する、同一出願人が所有する米国特許出願第１５／８０７，６７２号に記載されている。また、ロボットは、単一のロボットが、ビン又はコンパートメントごとに１つずつ、複数の注文を実行することを可能にする通い箱アレイを有し得ることに留意されたい。そのような通い箱アレイの実例は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる、２０１６年９月１日に出願された、「Ｉｔｅｍ Ｓｔｏｒａｇｅ Ａｒｒａｙ ｆｏｒ Ｍｏｂｉｌｅ Ｂａｓｅ ｉｎ Ｒｏｂｏｔ Ａｓｓｉｓｔｅｄ Ｏｒｄｅｒ－Ｆｕｌｆｉｌｌｍｅｎｔ Ｏｐｅｒａｔｉｏｎｓ」と題する、米国特許出願第１５／２５４，３２１号に記載されている。

引き続き図８を参照すると、ステップ５０４において、倉庫管理システム１５によって品物の（１つ又は複数の）ＳＫＵ番号が決定され、ステップ５０６において、（１つ又は複数の）ＳＫＵ番号から（１つ又は複数の）ビン・ロケーションが決定される。次いで、注文に関するビン・ロケーションのリストがロボット１８に送信される。ステップ５０８において、ロボット１８はビン・ロケーションを基準ＩＤに相関させ、ステップ５１０において、基準ＩＤから各基準ＩＤのポーズが取得される。ステップ５１２において、ロボット１８は、図３に示されているようにそのポーズにナビゲートし、作業者は、取り出されるべき品物を適切なビンからピッキングし、それをロボットに配置することができる。

倉庫管理システム１５／注文サーバ１４によって取得された、ＳＫＵ番号及びビン・ロケーションなどの品物固有情報は、ロボット１８上のタブレット４８に送信され得、それにより、作業者５０は、ロボットが各基準マーカー・ロケーションに到着したときに取り出されるべき特定の品物を通知され得る。

ＳＬＡＭマップ及び基準ＩＤのポーズが知られれば、ロボット１８は、様々なロボット・ナビゲーション技法を使用して、基準ＩＤのうちのいずれか１つに容易にナビゲートすることができる。好ましい手法は、倉庫１０内のオープン空間１１２、及び壁１１４、棚（棚１２など）及び他の障害物１１６の知識を与えられて、基準マーカー・ポーズへの初期ルートを設定することを伴う。ロボットがそのレーザー・レーダー２６を使用して倉庫をあちこち動き始めたとき、ロボットは、固定の障害物、或いは他のロボット１８及び／又は作業者５０などの動的障害物のいずれかがその経路にあるかどうかを決定し、基準マーカーのポーズへのその経路を繰り返し更新する。ロボットは、障害物を避けながら最も効率的及び効果的な経路を常に探索して、約５０ミリ秒ごとにそのルートを再計画する。

本明細書で両方とも説明される、ＳＬＡＭナビゲーション技法と組み合わせられた製品ＳＫＵ／基準ＩＤと基準ポーズとのマッピング技法を用いて、ロボット１８は、倉庫内のロケーションを決定するためのグリッド線及び中間基準マーカーを伴う、一般に使用されるより複雑なナビゲーション手法を使用する必要なしに、極めて効率的及び効果的に倉庫空間をナビゲートすることが可能である。

ロボット渋滞管理
上記で説明されたように、複数のロボット１８及び人間の作業者５０が、ナビゲーション空間内の共有空間中を同時にナビゲートすることで起こり得る問題は、複数のロボット、並びにそれらを支援しようとする人間の作業者が、同様のロケーションに接近し、ロボットと人間の両方の交通渋滞を引き起こすことがあることである。たとえば、注文履行動作中に、人気がある消費者品物は、ロボット１８が共通のロケーション又は通路上に収束することを引き起こし、渋滞を作り出し、非効率的な遅延を引き起こし、衝突リスクを増加させ得る。

ロボット１８による渋滞を緩和するために、ロボット渋滞管理のためのシステム及び方法が本明細書で説明される。特に、図９に示されているように、ロボット監視サーバ９０２は、渋滞したエリアにおいて動作を実行するようにスケジュールされた任意のロボット１８が、それに応答して代替ロケーションにおける動作にリダイレクトすることができるように、ナビゲーション空間内のロボット１８をトラッキングすることができる。

図９は、ナビゲーション空間９００内のロボット１８及び人間の作業者５０のアクティビティの現在の状態を示すマップである。図９に示されているように、ナビゲーション空間内の渋滞したエリア９０３に密集したロボット１８及び作業者５０の高い集中がある。そのような渋滞は、たとえば、人気がある消費者品物が、注文履行作業を実行するロボットが共通のロケーション又は通路上に収束することを引き起こし得る場合、発生し得る。

概して、いくつかの状況では、特定のエリアにおける２つ以上のロボット１８をクラスタ化することによって効率が増加され得、これは、それにより、人間の作業者５０が、ロボット１８間の歩行距離を最小限に抑えながら、効率的に複数の作業を実施することが可能になるからである。しかしながら、クラスタがあまりに集中した場合、渋滞したエリア９０３が生じることがある。渋滞は、人間の作業者５０及びロボット１８が、他の人間の作業者５０及びロボット１８の通過及び移動速度を妨害することを引き起こし、それにより、非効率的な遅延を引き起こし、衝突リスクを増加させることがある。

そのような渋滞を管理するために、図９に示されているように、渋滞したエリアに入ろうとし、及び／又は渋滞したエリア内でさらにナビゲートしようとする各ロボット１８は、渋滞管理システムによって再ルーティングされ得る。概して、各ロボット１８が、ナビゲーション空間内で動作している限り、それは、順序付き作業リストの１つ又は複数の作業を履行するように動作していることがある。作業リストの順序が規定される限り、それは、概して、所定のルートを決めることになり、所定のルートは、その後、渋滞及び／又は他の外部ファクタに基づいて調整され得る。そのような順序付き作業リストに関して、ロボット１８は、たとえば、倉庫管理システム１５又は注文サーバ１４によってロボット１８に割り当てられた特定の順序でピッキング・リストを履行するように動作していることがある。渋滞を引き起こす、人気がある消費者品物の実例を続けると、ロボット１８に割り当てられたピッキング・リストは、たとえば、第１のポーズ・ロケーションに関連付けられ得る、人気がある消費者品物を含み得る可能性がある。

いくつかの実施例では、ロボットは、作業リストの次の作業に関連付けられた第１のポーズ・ロケーションを決定し、次いで、ロボット監視サーバ９０２から、ナビゲーション空間の現在の状態に関連付けられた渋滞情報を受信することができる。ロボット監視サーバ９０２は、たとえば、倉庫管理システム１５、注文サーバ１４、スタンドアロン・サーバ、サーバのネットワーク、クラウド、ロボット・タブレット４８のプロセッサ及びメモリ、ロボット１８のベース２０のプロセッサ及びメモリ、ロボット・タブレット４８及び／又はベース２０のうちの少なくとも２つのメモリ及びプロセッサを備える分散型システムを含む、倉庫内のロボット及び／又は人間の作業者アクティビティをトラッキングすることが可能な任意のサーバ又はコンピューティング・デバイスであり得る。いくつかの実施例では、渋滞情報は、ロボット監視サーバ９０２からロボット１８に自動的にプッシュされ得る。他の実施例では、渋滞情報は、ロボット１８からの要求に応答して送られ得る。

渋滞情報の受信時に、ロボット１８は、第１のポーズ・ロケーションが渋滞した状態にある（すなわち、渋滞したエリア９０３中に配置された）かどうかを識別するために、渋滞／状態情報を第１のポーズ・ロケーションと比較することができる。渋滞情報によって示される、ナビゲーション空間内の渋滞条件を表すために、任意のメトリック又はメトリックの組合せが使用され得る。たとえば、様々な実施例によれば、そのようなメトリックは、特定のポーズ・ロケーションに近接した他のロボットの数、特定のポーズ・ロケーションに近接した人間の作業者の数、特定のポーズ・ロケーションに近接したロボットと人間の作業者との合算した数、特定のポーズ・ロケーションに近接した手動で無効にされたロボットの数、特定のポーズ・ロケーションに近接したロボットでない、人間でない物体、車両、又は他の障害物の数及びタイプ、特定のポーズ・ロケーションに近接したナビゲーション空間の寸法、或いはそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含むことができる。より一般的には、渋滞ステータスは、ナビゲート可能なエリアの利用可能な量、並びに／或いはナビゲーション空間又はそれの定義された部分内のロボット１８、人間の作業者５０、障害物、固定具、又はそれらの組合せの密度を示す傾向がある任意の渋滞条件又は渋滞条件の組合せに従って、決定され得る。

渋滞情報が、第１のポーズ・ロケーションが渋滞したエリア９０３内にあることを示す限り、ロボット１８は、渋滞管理システムを使用して、第１のポーズ・ロケーションに関連付けられた示された次の作業をスキップすることによって、作業リストの順序を調整し、作業リストから第２の作業を選択することができる。特に、ロボット１８は、渋滞管理システムを介して、第２の作業に関連付けられた第２のポーズ・ロケーションが、渋滞したエリア９０３内にあるか否かを決定することができる。第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態に（すなわち渋滞したエリア９０３の外部に）ある限り、ロボット１８は、次いで、第２の作業の実施のために第２のポーズ・ロケーションにナビゲートすることによって、調整されたルートを実行することができる。第２のポーズ・ロケーションが渋滞した状態にある場合、ロボット１８は、渋滞していない状態にあるポーズ・ロケーションが検出されるまで、後続の選択された作業及び関連付けられたポーズ・ロケーションを用いて反復することができる。

いくつかの実施例では、ロボット１８は、第２の作業が渋滞ステータスに加えて１つ又は複数の効率ファクタに従って選択され得るように、第２の作業を選択する前に、作業リストの作業のうちの複数又は全部の渋滞状態を評価することができる。そのような効率ファクタは、たとえば、第２のポーズ・ロケーションに近接した少なくとも１人の人間の作業者の検出、第２の作業がピッキング・リスト上の次の連続する作業であること、第２の作業がピッキング・リスト上の次に高い優先順位の作業であること、第１の作業に対する第２の作業の近接度、又はそれらの組合せを含むことができる。そのような効率ファクタを考慮することによって、ロボット１８は、たとえば、移動距離を最小限に抑えること、移動時間を最小限に抑えること、第２のポーズ・ロケーションにおけるロボット１８の可能性がある滞在時間を最小限に抑えること、障害物又は渋滞したエリアを回避すること、或いはそれらの組合せによって、ピッキング効率を改善することができる。

第２の作業が選択された後に、ロボット１８は、いくつかの実施例では、次いで、第１のポーズ・ロケーションに関連付けられた第１の作業を再挿入するために、作業リスト及び対応するルートを更新することができ、したがって、ロボット１８は、作業リストを完了するより前に、再挿入された第１の作業を後で完了することを試みることになる。第１の作業は、リスト中のどこかに（たとえば、選択された第２の作業が完了した後の次の作業として、作業リスト上の最後の作業として、又は、中間のどこかに）挿入され得るが、いくつかの実施例では、更新された作業リストの完了に関連付けられた移動時間又は距離を最小限に抑えるようなやり方で第１の作業を再挿入することが、有利であり得る。さらに、第２の作業と再挿入された第１の作業との間の１つ又は複数の追加の作業のバッファを伴って、第１の作業を再挿入することが、渋滞したエリア９０３があまり渋滞しなくなるための時間を提供するために望ましいことがある。同様に、ロボット１８は、再挿入された第１の作業が、渋滞したエリア９０３における交通があまり高密度でない可能性があるときに実行されることを引き起こすことになる、第１の作業のための再挿入位置を推定し得る。

したがって、渋滞管理システムは、有利には、ナビゲーション空間内の渋滞を低減し、衝突リスクを低下させ、非効率的な遅延ロボット作業完了を防ぐことができる。

非限定的な例示的なコンピューティング・デバイス
図１２は、図１～図１１を参照しながら上記で説明された様々な実施例に従って使用され得るような例示的なコンピューティング・デバイス１２１０、又はそれの部分のブロック図である。コンピューティング・デバイス１２１０は、例示的な実施例を実装するための１つ又は複数のコンピュータ実行可能命令又はソフトウェアを格納するための１つ又は複数の非一時的コンピュータ可読媒体を含む。非一時的コンピュータ可読媒体は、限定はしないが、１つ又は複数のタイプのハードウェア・メモリ、非一時的有形媒体（たとえば、１つ又は複数の磁気ストレージ・ディスク、１つ又は複数の光ディスク、１つ又は複数のフラッシュ・ドライブ）などを含むことができる。たとえば、コンピューティング・デバイス１２１０中に含まれるメモリ１２１６は、本明細書で開示される動作を実施するためのコンピュータ可読及びコンピュータ実行可能命令又はソフトウェアを格納することができる。たとえば、メモリは、図１～図１１に関して説明されるように、様々な開示される動作を実施するようにプログラムされたソフトウェア・アプリケーション１２４０を格納することができる。コンピューティング・デバイス１２１０はまた、メモリ１２１６に格納されたコンピュータ可読及びコンピュータ実行可能命令又はソフトウェア並びにシステム・ハードウェアを制御するための他のプログラムを実行するために、構成可能な及び／又はプログラム可能なプロセッサ１２１２及び関連付けられたコア１２１４と、随意に、（たとえば、複数のプロセッサ／コアを有する計算デバイスの場合）１つ又は複数の追加の構成可能な及び／又はプログラム可能な処理デバイス、たとえば（１つ又は複数の）プロセッサ１２１２’及び関連付けられた（１つ又は複数の）コア１２１４’とを含むことができる。プロセッサ１２１２及び（１つ又は複数の）プロセッサ１２１２’は、各々、単一コア・プロセッサ又は複数コア・プロセッサ（１２１４及び１２１４’）であり得る。

コンピューティング・デバイス１２１０において仮想化が採用され得、それにより、コンピューティング・デバイスにおけるインフラストラクチャ及びリソースが動的に共有され得る。複数のプロセッサ上で実行するプロセスを扱うために仮想マシン１２２４が提供され得、それにより、プロセスは、複数のコンピューティング・リソースではなく１つのコンピューティング・リソースのみを使用しているように見える。また、複数の仮想マシンが１つのプロセッサとともに使用され得る。

メモリ１２１６は、限定はしないが、ＤＲＡＭ、ＳＲＡＭ、ＥＤＯ ＲＡＭなど、計算デバイス・メモリ又はランダム・アクセス・メモリを含むことができる。メモリ１２１６は、同様に他のタイプのメモリ、又はそれらの組合せを含むことができる。

ユーザは、例示的な実施例に従って提供され得る１つ又は複数のユーザ・インターフェース１２０２を表示することができる、コンピュータ・モニタなど、視覚ディスプレイ・デバイス１２０１、１１１Ａ～Ｄを通してコンピューティング・デバイス１２１０と対話することができる。コンピューティング・デバイス１２１０は、ユーザからの入力を受信するための他のＩ／Ｏデバイス、たとえば、キーボード又は任意の好適なマルチ・ポイント・タッチ・インターフェース１２１８、ポインティング・デバイス１２２０（たとえば、マウス）を含むことができる。キーボード１２１８及びポインティング・デバイス１２２０は、視覚ディスプレイ・デバイス１２０１に結合され得る。コンピューティング・デバイス１２１０は、他の好適な従来のＩ／Ｏ周辺機器を含むことができる。

コンピューティング・デバイス１２１０は、本明細書で開示される動作を実施するデータ及びコンピュータ可読命令及び／又はソフトウェアを格納するための、限定はしないが、ハード・ドライブ、ＣＤ－ＲＯＭ、又は他のコンピュータ可読媒体など、１つ又は複数のストレージ・デバイス１２３４をも含むことができる。例示的なストレージ・デバイス１２３４はまた、例示的な実施例を実装するために必要とされる任意の好適な情報を格納するための１つ又は複数のデータベースを格納することができる。データベースは、データベース中の１つ又は複数の品物を追加、削除、及び／又は更新するために任意の好適な時間において手動で又は自動的に更新され得る。

コンピューティング・デバイス１２１０は、限定はしないが、標準電話回線、ＬＡＮ又はＷＡＮリンク（たとえば、８０２．１１、Ｔ１、Ｔ３、５６ｋｂ、Ｘ．２５）、ブロードバンド接続（たとえば、ＩＳＤＮ、フレーム・リレー、ＡＴＭ）、ワイヤレス接続、コントローラ・エリア・ネットワーク（ＣＡＮ：ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ ａｒｅａ ｎｅｔｗｏｒｋ）、又は上記のいずれか又はすべての何らかの組合せを含む、様々な接続を通して、１つ又は複数のネットワーク・デバイス１２３２を介して、１つ又は複数のネットワーク、たとえば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ：Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はインターネットとインターフェースするように構成されたネットワーク・インターフェース１２２２を含むことができる。ネットワーク・インターフェース１２２２は、内蔵ネットワーク・アダプタ、ネットワーク・インターフェース・カード、ＰＣＭＣＩＡネットワーク・カード、カード・バス・ネットワーク・アダプタ、ワイヤレス・ネットワーク・アダプタ、ＵＳＢネットワーク・アダプタ、モデム、又は通信が可能な任意のタイプのネットワークにコンピューティング・デバイス１２１０をインターフェースし、本明細書で説明される動作を実施するのに好適な任意の他のデバイスを含むことができる。その上、コンピューティング・デバイス１２１０は、ワークステーション、デスクトップ・コンピュータ、サーバ、ラップトップ、ハンドヘルド・コンピュータ、タブレット・コンピュータ、或いは、通信が可能であり、本明細書で説明される動作を実施するために十分なプロセッサ・パワー及びメモリ容量を有する他の形式のコンピューティング又は電気通信デバイスなど、任意の計算デバイスであり得る。

コンピューティング・デバイス１２１０は、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ（登録商標）Ｗｉｎｄｏｗｓ（登録商標）オペレーティング・システム（Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ、ワシントン州レドモンド）のバージョンのいずれか、Ｕｎｉｘ及びＬｉｎｕｘ（登録商標）オペレーティング・システムの異なるリリース、ＭａｃｉｎｔｏｓｈコンピュータのためのＭＡＣ ＯＳ（登録商標）（Ａｐｐｌｅ，Ｉｎｃ．、カリフォルニア州クパチーノ）オペレーティング・システムの任意のバージョン、任意の埋込みオペレーティング・システム、任意のリアルタイム・オペレーティング・システム、任意のオープン・ソース・オペレーティング・システム、任意のプロプライエタリ・オペレーティング・システム、又は、コンピューティング・デバイス上で実行し、本明細書で説明される動作を実施することが可能な任意の他のオペレーティング・システムなど、任意のオペレーティング・システム１２２６を実行することができる。例示的な実施例では、オペレーティング・システム１２２６は、ネイティブ・モード又はエミュレートされたモードで実行され得る。例示的な実施例では、オペレーティング・システム１２２６は、１つ又は複数のクラウド・マシン・インスタンス上で実行され得る。

図１３は、いくつかの分散型実施例の例示的な計算デバイス・ブロック図である。図１～図１１、及び上記の例示的な説明の部分は、個々の又は共通のコンピューティング・デバイス上で各々動作する、倉庫管理システム１５、注文サーバ１４、又はロボット・トラッキング・サーバ９０２を参照するが、倉庫管理システム１５、注文サーバ１４、又はロボット・トラッキング・サーバ９０２のうちのいずれか１つが、代わりに、別個のサーバ・システム１３０１ａ～ｄにおいて、及び場合によっては、キオスク、デスクトップ・コンピュータ・デバイス１３０２、又はモバイル・コンピュータ・デバイス１３０３など、ユーザ・システムにおいて、ネットワーク１３０５にわたって分散され得ることを認識されよう。たとえば、注文サーバ１４は、ロボット１８のタブレット４８の間で分散され得る。いくつかの分散型システムでは、倉庫管理システム・ソフトウェア及び／又は注文サーバ・ソフトウェアのうちのいずれか１つ又は複数のモジュールが、サーバ・システム１３０１ａ～ｄ上に別個にあり得、ネットワーク１３０５にわたって互いと通信していることがある。

本発明の上記の説明は、当業者が、それの最良の形態であると現在見なされるものを製作及び使用することを可能にし、当業者は、本明細書の特定の実施例及び実例の変形形態、組合せ、及び等価物の存在を理解し、諒解する。本発明の上記で説明された実施例は、実例にすぎないものとする。本明細書に添付された特許請求の範囲によって単独で定義される、本発明の範囲から逸脱することなく、当業者によって特定の実施例に対して改変、変更及び変形が実施され得る。したがって、本発明は、上記で説明された実施例及び実例によって限定されない。

本発明及びその好ましい実施例について説明したが、新規のものとして特許請求され、特許証によって保護されるものは以下の通りである。

Claims (16)

1. ナビゲーション空間内の複数のロボットのロケーションをトラッキングするように構成されたロボット監視サーバと、
   前記ロボット監視サーバと通信している複数のロボットと
   を備える、ロボット渋滞管理システムであって、各ロボットが、
   プロセッサと、
   メモリとを備え、前記メモリが、前記プロセッサによって実行されたとき、前記ロボットに、
   前記ロボットに割り当てられた作業リストから、第１の作業に対応する第１のポーズ・ロケーションを決定することと、
   前記ロボット監視サーバから、前記第１のポーズ・ロケーションに関連付けられた渋滞情報を受信することと、
   前記渋滞情報によって示された前記第１のポーズ・ロケーションの渋滞した状態を識別することであって、前記渋滞した状態は、前記第１のポーズ・ロケーションが前記ナビゲーション空間内の渋滞したエリア内であることを示している、前記識別することと、
   前記渋滞情報に基づいて、前記第１のポーズ・ロケーションのエリアが渋滞した状態にあるかどうかを判定することと、
   前記作業リストから第２の作業に対応する第２のポーズ・ロケーションを、前記第１のポーズ・ロケーションの前記エリアの前記渋滞した状態であることの判定に応答して及び前記第２のポーズ・ロケーションに関する複数の効率ファクタに応答して選択することであって、前記複数の効率ファクタは前記第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態にあること及び少なくとも１人の人間の作業者が前記第２のポーズ・ロケーションに近接して検出されたことを含む、前記選択することと、
   前記第２の作業に対応する第２のポーズ・ロケーションにナビゲートすることと
   を行わせる命令を格納する、
   ロボット渋滞管理システム。
2. 前記複数の効率ファクタは、さらに、前記第２の作業が前記作業リスト上の次の連続する作業であること、前記第２の作業が前記作業リスト上の次に高い優先順位の作業であること、前記第１の作業に対する前記第２の作業の位置の近さを示す近接度、又はそれらの組合せを含む、請求項１に記載のシステム。
3. 前記渋滞した状態が、前記第１のポーズ・ロケーションの前記渋滞したエリアにおける前記渋滞情報によって表される１つ又は複数の渋滞条件に応答して識別され、前記１つ又は複数の渋滞条件が、他のロボットの数、人間の作業者の数、ロボットと人間の作業者との合算した数、手動で無効にされたロボットの数、ロボットでない、人間でない物体、車両、又は他の障害物の数及びタイプ、前記ナビゲーション空間の寸法、或いはそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含む、請求項１に記載のシステム。
4. 前記メモリが、前記プロセッサによって実行されたとき、前記ロボットに、前記ロボットが前記作業リストの完了の前に前記第１のポーズ・ロケーションにナビゲートするように、前記第２の作業の後に前記第１の作業を前記作業リストに再挿入させる命令をさらに格納する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記ロボット監視サーバが、倉庫管理システム、注文サーバ、又はスタンドアロン・サーバをさらに備える、請求項１に記載のシステム。
6. 前記ナビゲーション空間が倉庫である、請求項１に記載のシステム。
7. 前記第２の作業が、前記倉庫内で実行されるべき、ピッキング動作、置く動作、又はそれらの組合せのうちの少なくとも１つである、請求項６に記載のシステム。
8. ロボット監視サーバによって、ナビゲーション空間内の複数の自律型ロボットのロケーションをトラッキングするステップと、
   前記複数の自律型ロボットのうちの１つのメモリ及びプロセッサにおいて、前記ロボットに割り当てられた作業リストから、第１の作業に対応する第１のポーズ・ロケーションを決定するステップと、
   前記自律型ロボットのトランシーバによって前記ロボット監視サーバから、前記第１のポーズ・ロケーションに関連付けられた渋滞情報を受信するステップと、
   前記渋滞情報に基づいて、前記第１のポーズ・ロケーションのエリアが渋滞した状態にあるかどうかを判定するステップと、
   前記作業リストから第２の作業に対応する第２のポーズ・ロケーションを、前記第１のポーズ・ロケーションの前記エリアの前記渋滞した状態であることの判定に応答して及び前記第２のポーズ・ロケーションに関する複数の効率ファクタに応答して選択するステップであって、前記複数の効率ファクタは前記第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態にあること及び少なくとも１人の人間の作業者が前記第２のポーズ・ロケーションに近接して検出されたことを含む、前記選択するステップと、
   前記第２の作業に対応する第２のポーズ・ロケーションにナビゲートするステップと
   を含む、ロボット渋滞管理のための方法。
9. 前記複数の効率ファクタは、さらに、前記第２の作業が前記作業リスト上の次の連続する作業であること、前記第２の作業が前記作業リスト上の次に高い優先順位の作業であること、前記第１の作業に対する前記第２の作業の位置の近さを示す近接度、又はそれらの組合せを含む、
   請求項８に記載の方法。
10. 前記第１のポーズ・ロケーションの前記渋滞したエリアにおける前記渋滞情報によって表される１つ又は複数の渋滞条件に応答して前記渋滞した状態を識別するステップをさらに含み、前記１つ又は複数の渋滞条件が、他のロボットの数、人間の作業者の数、ロボットと人間の作業者との合算した数、手動で無効にされたロボットの数、ロボットでない、人間でない物体、車両、又は他の障害物の数及びタイプ、前記ナビゲーション空間の寸法、或いはそれらの組合せのうちの１つ又は複数を含む、
    請求項８に記載の方法。
11. 前記ロボットが前記作業リストの完了の前に前記第１のポーズ・ロケーションにナビゲートするように、前記第２の作業の後に前記第１の作業を前記作業リストに再挿入するステップをさらに含む、請求項８に記載の方法。
12. 前記ロボット監視サーバが、倉庫管理システム、注文サーバ、又はスタンドアロン・サーバを含む、請求項８に記載の方法。
13. 前記ナビゲーション空間が倉庫である、請求項８に記載の方法。
14. 前記第２の作業が、前記倉庫内で実行されるべき、ピッキング動作、置く動作、又はそれらの組合せのうちの少なくとも１つである、請求項１３に記載の方法。
15. 前記第２の作業は、前記第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態であることに応答して、かつ前記複数の効率ファクタに応答して選択され、前記複数の効率ファクタの１つは、前記第２のポーズ・ロケーションでの前記ロボットの滞在時間を最小化することを含む、請求項１記載のシステム。
16. 前記第２の作業は、前記第２のポーズ・ロケーションが渋滞していない状態であることに応答して、かつ前記複数の効率ファクタに応答して選択され、前記複数の効率ファクタの１つは、前記第２のポーズ・ロケーションでの前記ロボットの滞在時間を最小化することを含む、請求項８記載の方法。

Images