CN108089574A - 用于提供仓库中的存放位的位置的方法和物料搬运车 - Google Patents

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Abstract

用于利用物料搬运车提供在仓库中的存放位的位置的方法，所述仓库具有多个预先规定的存放位，所述物料搬运车具有定位***和至少一个侧面3D相机，所述侧面3D相机的视向横向于主行驶方向定向，其中所述方法包括以下自动执行的步骤：检测所述至少一个侧面3D相机的图像数据；利用定位***检测物料搬运车的方位信息；基于所述图像数据和方位信息确定各个存放位在相对于仓库固定的坐标系中的位置；将所确定的位置存储在数据库中。

Description

用于提供仓库中的存放位的位置的方法和物料搬运车
技术领域
本发明涉及一种用于提供仓库中的存放位的位置的方法，所述仓库具有一定数量的预先给定的存放位，本发明还涉及一种物料搬运车，利用所述物料搬运车能够实施所述方法。
背景技术
为了利用物料搬运车管理仓库，合理的是，掌握仓库的各个存放位的精确位置。由此，物料搬运车可以自动驶向确定的存放位或者在此期间向操作人员提供辅助。在这两种情况下，都希望有关于各个存放位的位置的尽可能精确的信息。已知的由于检测各个存放位的位置的方法基于对位置进行基本上手动的检测，特别是通过用物料搬运车手动驶向各个存放位。这种所谓的“学习”过程特别是对于具有很多单个存放位的大型仓库会导致非常高的消耗。此外，仓库结构的变化、例如当补充另外的存放位时发生的变化要求进行人工修正。
在已知方法中通常没有设定如何对存放位已经检测到的位置的修正或者这种修正也需要操作人员的人工操作。
发明内容
由此出发，本发明的目的是，提供一种用于提供仓库中的存放位的位置的方法，所述方法能够特别简单和可靠地执行，以及提供一种设定用于实施所述方法的物料搬运车。
所述目的通过具有权利要求1的特征的方法来实现。有利的实施形式在后面的从属权利要求中给出。
所述方法用于利用物料搬运车提供仓库中的存放位的位置，所述仓库具有一定数量的预先给定的存放位，所述物料搬运车具有定位***和至少一个侧面3D相机，所述3D相机的视向横向于主行驶方向定向。所述方法包括以下自动执行的步骤：
利用所述至少一个侧面3D相机检测图像数据；
利用定位***检测物料搬运车的方位信息；
基于所述图像数据和方位信息确定各个存放位在相对于仓库固定的坐标系中的位置；
将所确定的位置存储到数据库中。
仓库的存放位分别具有确定的位置和尺寸。例如，每个存放位可以设定为用于容纳一个运货架并具有对此适当的尺寸。存放位时固定设置的，例如设置在库房的地面上和/或设置在货架中。存放位的位置可以通过坐标来描述，并且是通过在相对于仓库固定的坐标系中的坐标来描述。存放位的位置可以包括可以存入和取出物品的方向信息。在本发明中，通过自动确定各个存放位的位置并将其存储在数据库中来提供各个存放位的所述位置。以这种方式，能够随时向用以实施所述方法并且接下来用于管理仓库的物料搬运车提供所述位置。数据库可以设置在物料搬运车中。但也可以设想远程访问外部的数据库，例如通过无线电连接进行访问。
用以实施所述方法的物料搬运车具有主行驶方向和至少一个侧面3D相机，所述3D相机的视向横向于所述主行驶方向定向。“横向于主行驶方向”是指，所述视向基本上对准侧面。所述视向可以与主行驶方向成直角定向，但也可以与此不同地倾斜地指向前面或倾斜地指向后面。所述视向可以是水平的，但也可以与此不同地向斜上方倾斜或向斜下方倾斜。特别是可以使用两个侧面3D相机，从而能在两侧同时检测物料搬运车的周围环境。
在一个方法步骤中，利用所述至少一个侧面3D相机检测图像数据。所述图像数据对于每个像点都包括深度信息，从而检测到周围环境的立体图像。为此，所述3D相机例如可以具有带有矩阵式布置的像点的图像传感器，并且对于每个像点都检测深度信息。所述图像数据可以作为点云示出。
在一个方法步骤中，利用物料搬运车的定位***检测方位信息。所述方位信息涉及物料搬运车在仓库中的布置并且通常包括物料搬运车的位置在相对于仓库固定的坐标系中的坐标以及附加地包括关于物料搬运车在空间中走向的数据、特别是角度数据，所述角度数据涉及行驶方向。这种方位信息可以利用不同的定位***检测，例如基于采用仓库中固定地预先给定的参照点的光学***或基于持续检测到的关于物料搬运车车轮运动的信息。同样已知的是这样的定位***，所述定位***组合了不同的信息源。在每种情况下，定位***都提供能够用来以必要的精度确定物料搬运车在仓库中的布置的信息。
在一个方法步骤中，基于所述图像数据和方位信息确定各个存放位在相对于仓库固定的坐标系中的位置。为此利用图像识别方法在所检测到的图像数据中识别存放位。首先可以计算所述存放位在与所述至少一个侧面3D相机相关联的坐标系中的坐标。然后可以利用坐标转换信息将所述坐标转换到相对于仓库固定的坐标系中，为此需要关于在检测所述图像数据的时刻物料搬运车在仓库中的布置的方位信息。将各个存放位以这种方式确定的位置存储到数据库中。
所述方法可以一直执行到所有存在与仓库中存放位都采集到数据库中。同样也可以仅限于确定的存放位，例如设置在确定货架层中的存放位，特别是设置在最下面的货架层中的存放位。必要时，其余存放位的位置可以以后再进行补充。
由此，借助于所述至少一个侧面3D相机可以以特别简单和基本上自动的方式检测各个存放位的位置，而不必为此用物料搬运车驶近这些存放位。相反，在检测图像数据时，物料搬运车可以处于仓库中基本上任意的位置，只要所述至少一个侧面3D相机的视野能检测到存放位。这样，借助于包含在图像数据中的深度信息和概况式的坐标信息，始终可以确定存放位的位置。
在一个实施形式中，所述至少一个侧面3D相机是飞行时间相机。飞行时间相机具有光源和光传感器，所述光源发出经调制的、特别是脉冲式的光，所述光在由视野中的物体反射后通过光入射口到达光传感器的多个通常设置成矩阵式的像点上并被探测到。这里，分析评估光的行进时间差，从而可以给每个像点分配物体的一个距离值。由于***的光学特性是已知的，可以确定由每个像点检测到的目标在空间中在所有三个空间方向上的位置。这种飞行时间相机在市场上可以购得并且特别好地适用于本发明的方法。
在一个实施形式中，在物料搬运车沿主行驶方向在一个所述存放位旁行驶经过期间，实施对图像数据和方位信息的检测。在行驶期间对必要的数据的这种检测是特别简单的，因为能够快速地顺序检测多个沿物料搬运车的路径设置的存放位。由此甚至可以检测所有存在于仓库中(或存在于确定货架层中)的存放位，其方式是，使物料搬运车一次遍历仓库的所有货架通道。相对于手动的“学习”，由此明显降低了用于提供存放位的位置所需的耗费。
在一个实施形式中，所述存放位具有带有存放位的唯一标识的标牌，由检测到的图像数据中读取出所述标识，并且在存储存放位的所确定的位置时同时存储所属的标识。所述标牌例如可以是粘贴标签或磁力标牌。所述标识可以由字母和/或数字组成，但也可以具有简单的机器可读的形式，例如是条形码或二维码。在执行所述方法期间，通过自动检测存放位的唯一标识，获得了特别可靠的并且能简单操作的数据库。
在一个实施形式中，在第一优化步骤中，在考虑仓库的货架结构的情况下优化在确定的时刻存储在数据库中的所述位置。这里背景是，利用所述至少一个侧面3D相机确定的各个存放位的位置基本上具有有限的精度。通过利用由货架结构得出的边界条件对针对多个存放位确定的位置进行校正，可以改进可提供的位置(信息)的精度。例如可以考虑以下情况，即多个并排设置在一个货架中的存放位相互间分别具有相同的间距。以这种方式可以修正在所述方法的第一步骤中确定的各个存放位的位置。由此改进了可提供的信息的精度，因为“通过平均消除了”各个位置中的偏差。
在一个实施形式中，基于存放位的所读取出的标识检测货架结构。例如可以在存放位的所述标识中包含关于存放位是否属于一个确定的货架的信息。如果检测了多个属于相同货架的存放位，则这又可以用于改进所检测到的位置的精度，其方式例如是，假定相邻的存放位之间具有相同的间距，或者存放位的前边缘沿一条线布置。同样可以考虑从外部提供的关于货架结构的信息，例如规定的、沿水平方向和/或竖直方向的存放位间距或该货架中包含的存放位的数量。
在一个实施形式中，基于由预先已知的和/或由物料搬运车检测到的存放位间距检测货架结构。由此，关于货架结构的外部数据可以用于对精度的改进中和/或包含到由物料搬运车本身测得的信息中。例如物料搬运车可以借助于所述至少一个侧面3D相机在“行驶经过”时检测竖直的货架支柱的布置形式并且基于存在于两个相邻的竖直货架支柱之间的间距得出设置在所述货架支柱之间的存放位的宽度和/或数量。
在一个实施形式中，在第二优化步骤中，存入或取出过程期间利用沿主行驶方向定向的正面3D相机检测存放位的图像数据并且基于该图像数据确定存放位的所属的位置数据，此时调整或替换之前存储在数据库中的位置数据。所述正面3D相机沿主行驶方向定向，就是说，在存入和取出期间，所述相机的视野最佳地覆盖相关存放位，从而能获得特别精确的位置数据。因此，以所述正面3D相机的图像数据为基础，也在考虑物料搬运车的方位信息的情况下，可以确定相应存放位特别精确的位置。由此明显改进的接下来存储在数据库中的位置数据的精度。所述方法的一个特别的优点是，基于由所述至少一个侧面3D相机检测到的图像数据确定的位置，必要时在经历所述第一优化步骤之后，对于自动行驶接近相关存放位可能已经是足够精确的。位置数据的在第二优化步骤中实现的精度可以相当于在已知的利用手动“学习”实施的方法中实现的精度。但不需要为了实现这种精度而进行复杂的学习，而是在已经进行中的、正常仓库工作中就已经可以实施所述第二优化步骤。所述第二优化步骤可以在第一优化步骤之前或之后实施，和/或独立于第一优化步骤实施。
在一个实施形式中，存入或取出过程期间利用沿主行驶方向定向的正面3D相机检测存放位的图像数据并且基于该图像数据检测竖直的货架支柱的位置并将该位置存储在数据库中。为此使用同样用于第二优化步骤的正面3D相机。竖直的货架支柱的位置可能对于自动管理仓库是有用的。所述位置特别是可以用于已经说明的第一优化步骤，因为所述位置给出了关于货架结构的结论。
上面所述的目的同样通过具有权利要求10的特征的物料搬运车来实现。有利的实施形式在后面的从属权利要求中给出。
所述用于管理仓库的物料搬运车，所述仓库具有多个预先给定的存放位，其中所述物料搬运车具有定位***、至少一个侧面3D相机和计算单元，所述侧面3D相机的视向横向于主行驶方向定向，所述计算单元与所述定位***和所述至少一个侧面3D相机连接，并且所述计算单元构造成，基于所述至少一个侧面3D相机检测到的图像数据和由定位***提供的方位信息确定各存放位在相对仓库固定的坐标系中的位置并且将所述位置存储在数据库中。为了说明所述物料搬运车的特征和优点，可以参考前面对所述方法的说明，这些说明相对应地适用。可以理解，所述物料搬运车特别是设置成用于执行所述方法并且可以具有由具体说明的方法步骤中得到的其他优点。
所述至少一个侧面3D相机特别是可以设置在仓库的第一货架层的高度上，例如设置在0.6m至2m范围内的高度上。由此可以特别精确地检测设置在第一货架层上的存放位。
在一个实施形式中，所述物料搬运车具有正面3D相机，所述正面3D相机的视向沿主行驶方向定向。为此，同样可以参考前面结合所述方法给出的说明。正面3D相机例如可以设置在物料搬运车的承载结构上，特别是设置在叉齿顶端中。所述正面3D相机可以是飞行时间(Time-of-Flight)相机
在一个实施形式中，所述物料搬运车是无人驾驶的物料搬运车。如上所述，可以利用自动驾驶的车辆、例如无人驾驶的运输***(FTS)或自动驾驶的叉车全自动地执行所述方法。
在一个实施形式中，计算单元构造成用于实施权利要求2至9中的一个或多个步骤。为此，所述计算单元特别是可以装备有相应的软件。
附图说明
下面参考在附图中示出的实施例来详细说明本发明。其中：
图1示出示意性示出所述方法的流程的图示；
图2用从上方观察的简化视图示出根据本发明的物料搬运车；
图3用从侧面观察的简化视图示出图2的物料搬运车；
图4示出具有存放位的示意性示出的货架，所述存放位具有标牌。
具体实施方式
图1在设置在虚线上方的部分中示出按照本发明的方法在基于图像数据确定各存放位的位置时的流程，所述图像数据利用至少一个侧面3D相机检测。在虚线下面的部分中，所述图示示出优化步骤，基于利用正面3D相机36(参见图2和3)检测到的图像数据实施所述优化步骤。
所述方法以步骤10开始，在该步骤中利用至少一个侧面3D相机34检测图像数据，所述侧面3D相机在图1中表示为侧面3D飞行时间相机。所述图像数据在计算单元12中、例如在物料搬运车机载计算机中被处理。为此，在步骤14中通过如下方式读取存放位的唯一标识，即识别并读取出固定在存放位上的标牌(标牌和字符识别)。在同样由计算单元12实施的步骤16中，同样基于检测到的图像数据确定存放位的位置和所属的货架结构(确定局部的存放位位置和货架结构)。这首先在与所述至少一个侧面3D相机34相关联的坐标系中进行。
在步骤18中，利用定位***检测物料搬运车的方位信息。在考虑该方位信息和存放位已经在步骤16中检测到的位置的情况下，在步骤20中(计算和优化整体的存放位位置)，确定存放位在相对于仓库固定的坐标系中的位置。在考虑在步骤16中检测到的货架结构的情况下，同样可以在步骤20中实施第一优化步骤。
将相关存放位的以这种方式检测到的位置存储在数据库22中(建立中的图/分布图)。所述数据库22在本实施例中是物料搬运车的计算单元12的一部分。
所有目前为止说明的步骤仅用于提供各存放位的位置并且在初始化所述***时通过如下方式实施，即物料搬运车在相关的存放位旁行驶经过。如提及的那样，可以特别有针对性地可以一次遍历驶过仓库的所有货架通道。如果存在关于货架结构的相应信息，则在步骤20中补充另外的、没有被侧面3D相机10检测的存放位、例如在较高的货架层上的存放位。在图1中也称为“学习模式”的流程结束之后，数据库22包含所有相关的存放位的位置。
另外的在图1的下面部分中运行的步骤可以在利用物料搬运车管理仓库期间实施。这些步骤在图1中称为“自动和手动模式”。在此自动模式指的是，基于包含在数据库22中的位置已经可以对仓库进行自动管理。手动模式指的是，所述物料搬运车由操作人员控制。在该情况下，以下示出的步骤可以在后台同时运行，以便改善包含在数据库22中的位置的精度。
为此，在步骤24中利用在该实施例中是飞行时间相机(叉齿3D飞行时间相机)的正面3D相机36检测图像数据，并且是在存入或取出过程期间检测图像数据。在步骤26中，在计算单元12内对所述图像数据进行标牌和字符识别，如在方法步骤14中说明的那样。接着，在步骤28中由计算单元再次确定相关的存放位的位置数据并且必要是还确定关于货架结构的信息。这对应于已经说明的方法步骤16，然而这次是以由正面3D相机36检测到的图像数据为基础。
在步骤30中，定位***再次提供如下方位信息，所述方位信息在步骤32中(修正整体的存放位位置)与在步骤28中确定的位置以及必要时还有关于货架结构的信息一起用于修正相关存放位的之前已经检测到的位置。将相应经修正的位置存储在数据库22中，从而在其中逐渐地能提供所有存放位的完整且精确的位置。该状态在图1中称为“完成的图”。
图2以俯视图示出确定为用于所述方法的物料搬运车。3D相机36位于承载机构的两个叉齿38之一的顶端中，所述正面3D相机的视向向前沿着物料搬运车的主行驶方向定向。此外，物料搬运车还具有两个侧面3D-相机34和计算单元12，所述计算单元与所述正面3D相机36和所述两个侧面3D-相机34连接。
图3以侧视图示出图2中的物料搬运车。在此可以看到，所述侧面3D相机34设置在第一货架层的高度上。所述侧面3D相机的视向相应向外指向并且横向于主行驶方向定向。
在图4中示意性示出的货架40具有两个竖直的货架支柱42和设置在所述货架支柱之间的水平的货架支柱44。在水平的货架支柱44上设置有存放位，所述存放位具有唯一的标识。所述唯一的标识标明在设置在水平的货架支柱44上的标牌46上。如在图4中以放大的细节示出的那样，所述标识由包括六个字母或数字的序列构成。前两个字母或数字表示所述货架40，在所述标识的第三和第四位是关于该存放位所在的货架40的行的信息，并且在所述标识的最后两位上是关于该存放位所在的货架40的列的信息。

Claims (13)

1.用于利用物料搬运车提供仓库中的存放位的位置的方法，所述仓库具有多个预先规定的存放位，所述物料搬运车具有定位***和至少一个侧面3D相机(34)，所述侧面3D相机的视向横向于主要行驶方向定向，其中所述方法包括如下自动运行的步骤：
利用所述至少一个侧面3D相机(34)检测图像数据，
利用定位***检测物料搬运车的方位信息，
基于所述图像数据和方位信息确定各个存放位在相对于仓库固定的坐标系中的位置，
将所确定的位置存储在数据库(22)中。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个侧面3D相机(34)是飞行时间相机。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在物料搬运车沿主行驶方向在一个所述存放位旁行驶经过期间，实施对图像数据和方位信息的检测。
4.根据权利要求1至3之一所述的方法，其特征在于，所述存放位具有带有存放位的唯一标识的标牌(46)，由检测到的图像数据中读取出所述标识，并且在存储存放位的所确定的位置时同时存储所属的标识。
5.根据权利要求1至4之一所述的方法，其特征在于，在第一优化步骤中，在考虑仓库的货架结构的情况下优化在确定的时刻存储在数据库(22)中的所述位置。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，基于存放位的所读取出的标识检测货架结构。
7.根据权利要求5或6所述的方法，其特征在于，基于由预先已知的和/或由物料搬运车检测到的存放位间距检测货架结构。
8.根据权利要求1至7之一所述的方法，其特征在于，在第二优化步骤中，存入或取出过程期间利用沿主行驶方向定向的正面3D相机(36)检测存放位的图像数据并且基于该图像数据确定存放位的所属的位置数据，此时调整或替换之前存储在数据库(22)中的位置数据。
9.根据权利要求1至8之一所述的方法，其特征在于，存入或取出过程期间利用沿主行驶方向定向的正面3D相机(36)检测存放位的图像数据并且基于该图像数据检测竖直的货架支柱(42)的位置并将该位置存储在数据库(22)中。
10.用于管理仓库的物料搬运车，所述仓库具有多个预先规定的存放位，其中所述物料搬运车具有定位***、至少一个侧面3D相机(34)和计算单元(12)，所述侧面3D相机的视向横向于主行驶方向定向，所述计算单元与所述定位***和所述至少一个侧面3D相机(34)连接，并且所述计算单元构造成，基于所述至少一个侧面3D相机(34)检测到的图像数据和由定位***提供的方位信息确定各存放位在相对仓库固定的坐标系中的位置并且将所述位置存储在数据库(22)中。
11.根据权利要求10所述的物料搬运车，其特征在于，所述物料搬运车具有正面3D相机(36)，所述正面3D相机的视向沿主行驶方向定向。
12.根据权利要求10或11所述的物料搬运车，其特征在于，所述物料搬运车是无人驾驶的物料搬运车。
13.根据权利要求10至12之一所述的物料搬运车，其特征在于，所述计算单元(12)构造成用于实施权利要求2至9中的一个或多个步骤。
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