CN108349083A - 用于提供各种物体的分拣的分拣***和方法 - Google Patents

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Abstract

公开了一种用于提供在结构化和杂乱两者的环境中的同构和非同构物体的处理的分拣***。该分拣***包括可编程运动设备，包括末端执行器；感知***，用于识别在多个物体中呈现的物体的身份、位置或取向中的任意一项或多项；抓取选择***，用于选择物体上的抓取位置，所述抓取位置经选择成由末端执行器提供物体的固定抓握以允许物体从所述多个物体被移动到多个目的地位置中的一个；和运动规划***，用于提供当被末端执行器抓取时从所述多个物体到多个目的地位置中的所述一个的物体传输的运动路径，其中运动路径经选择成提供从所述多个物体到多个目的地位置中的所述一个的路径。

Description

用于提供各种物体的分拣的分拣***和方法
优先权
本申请要求2015年11月13日提交的美国临时专利申请号No.62/255,069以及2016年1月11日提交的美国临时专利申请号No.62/277,234的优先权，这些申请的公开内容通过引用整体结合于此。
背景技术
本发明大体涉及分拣***，并且更具体地涉及机器人和其他分拣***，其旨在用于要求分拣***适应处理以同构和异构方式排列的各种物体的动态环境。
通过采用从仓库货架拾取订单物品并将其放置到下游分拣箱中的流程处理，许多订单履行操作得以实现高效率。在分拣阶段，识别单个物品，并将多物品订单合并到单个货箱或货架位置，使得它们被打包，然后被货运给客户。分拣这些物品的过程一直是通过手工完成的。人类分拣员从来货箱中拾取物品，找到在物体上的条形码，用手持式或固定安装式的条形码扫描仪扫描条形码，从被扫描的条形码中确定物品的合适货箱或货架位置，然后将物品放入上述确定的货箱或货架位置，该订单的所有物品都将放入上述确定的货箱或货架位置。
因此，仍然需要一种用于机器人***的物体识别、分拣、抓取选择和运动规划的***，其能够适应在各种方向上自动识别和处理各种物体。
发明内容
根据一个实施例，本发明提供了一种分拣***，用于提供在结构化和杂乱两者的环境中的同构和非同构物体的处理。该分拣***包括可编程运动设备、感知***、抓取选择***和运动规划***，该可编程运动设备包括末端执行器，该感知***用于识别在多个物体中呈现的物体的身份、位置或取向中的任意一项或多项，该抓取选择***用于选择在物体上的抓取位置，所述抓取位置经选择成由末端执行器提供物体的固定抓取以允许物体从多个物体被移动到多个目的地位置中的一个，该运动规划***用于提供当被末端执行器抓取时从多个物体到多个目的地位置中的一个的物体运输的运动路径，其中运动路径经选择成提供从多个物体到多个目的地位置中的一个的路径。
根据另一个实施例，本发明提供了一种包括可编程运动设备的分拣***，用于在包括输入区域和目的地位置的环境中使用，其中所述输入区域包含待处理物体，被处理物体将要被放置在所述目的地位置。分拣***包括用于提供代表包含待处理物体的输入区域的至少一部分的图像的数据的感知***，用于接合在输入区域中的物体的末端执行器，用于确定抓取位置以用于抓取在包含待处理物体的输入区域中的物体的抓取位置选择***，以及用于确定抓取方向的抓取方向选择***，从该方向抓取在包含待处理物体的输入区域中的物体。
根据进一步的实施例，本发明提供了一种将在输入区域接收的物体处理到目的地位置的分拣方法。该方法包括以下步骤：提供代表输入区域的至少一部分的图像的数据，确定用于抓取在输入区域中的物体的抓取位置，确定抓取在输入区域中的物体的抓取方向，并且使用末端执行器接合在输入区域中的物体。
附图说明
参考附图可以进一步理解以下描述，其中：
图1示出了根据本发明的实施例的采用抓取规划的分拣***的图示性示意图；
图2示出了图1的感知单元的图示性示意仰视图；
图3示出了根据本发明的实施例的在***中的货箱中的物体的图示性示意图，其示出了良好的抓取位置；
图4示出了图3的货箱中的物体的图示性示意图，其附加地示出了某些不好的抓取位置；
图5A和5B示出了根据本发明的实施例的被选择的物体抓取位置的图示性示意图；
图6A和6B示出了根据本发明的实施例的抓取角度选择的图示性示意图；
图7A和7B示出了根据本发明的实施例的沿着被选择的抓取角度靠近物体的夹持器的图示性示意图；
图8A和8B示出了根据本发明的实施例的沿着被选择的抓取角度靠近物体的另一种类型的夹持器的图示性示意图；
图9示出了根据本发明的实施例的用于搅动货箱的内容物的机器人手臂的图示性示意图；
图10A和10B示出了根据本发明的进一步的实施例的被抓取的物体的图示性示意图；
图11示出了根据本发明的实施例的包括多于一个夹持器的末端执行器的图示性示意图；
图12示出了根据本发明的实施例的包括用于观察抓取的相机的末端执行器的图示性示意图；
图13示出了根据本发明的进一步的实施例的包括用于观察抓取的相机的另一个末端执行器的图示性示意图；以及
图14示出了根据本发明的实施例的包括用于观察抓取的相机的分拣***的图示性示意图。
仅出于说明的目的而示出附图。
具体实施方式
根据一个实施例，出于自动抓取和移动一个组中不同目的的单个物体的目的，本发明提供了一种新颖的物体扫描***、抓取选择和规划***以及运动规划***。在诸如订单履行的应用场景中，物品或货物被收集到不同性质(异构)的组中并需要被分拣。需要识别单个物体，并且然后将其路由到该物体特定的位置。所描述的***通过采用自动扫描仪(例如条形码扫描仪)和机器人手臂两者来可靠地自动识别这些物体。
为了订单履行的分拣是从异构物体流自动地识别物体的一种应用场景。进一步，扫描仪具有广泛的用途，包括识别物体的物体信息(诸如条形码、QR码、UPC码、其他识别码、从物体上的标签读取的信息、或尺寸、重量和/或形状信息)或跟踪包裹。所描述的***在物体的自动识别和分拣中可以有很多用途。
这种***结合机器人拾取和放置***自动完成部分分拣过程，以及特别是识别被拾取的物品的步骤。例如，机器人手臂从货箱中拾取物品，将物品放置在扫描仪前，然后在获得了物品的识别信息(诸如条形码、QR码、UPC码、其他识别码、从物体上的标签读取的信息，或尺寸、重量和/或形状信息)之后，将物品放置在适当的货箱或货架位置。由于条形码扫描仪使用相机或激光器扫描被打印在贴到物品的标签上的1D或2D符号，所以条形码必须对扫描仪的传感器可见以用于成功扫描，以便在任意物品的异构流中(如在货箱中找到的一组混乱的物品中)自动地识别物体。
用于本发明的抓取***的进一步应用包括多种应用场景下的分拣，包括订单履行、货运物体收集以及出于库存目的的物体收集等。进一步，本发明的这种抓取规划***可以用于装载拆包(被有组织地打包，用于稍后在不同的位置分开)、托盘化(装载托盘)、去托盘化、卡车装载、卡车卸载等。如本文所用，术语“目的地位置”涉及将物体放置在出于任何目的的位置，不一定是最终目的地，且不一定用于订单履行的分拣。
因此，根据各种实施例，本发明提供了一种用于从物体集中识别物体的身份的方法，以及一种用于采用一个或多个感知单元(相机和扫描仪)和具有用于保持物体的末端执行器的机器人手臂来感知关于物体的信息的方法。本发明进一步提供了一种用于确定机器人末端执行器的放置的顺序以便最小化一个或多个相机或扫描仪的配置成功地扫描物体所花费的时间的方法，以及用于通过在机器人手臂上采用扫描仪作为末端执行器来扫描对象物品的识别信息(诸如条形码、QR码、UPC码、其他识别码、从物体上的标签读取的信息，或尺寸、重量和/或形状信息)的方法。
一个重要的方面是通过采用诸如机器人手臂的可编程运动设备来拾取单个物体并将它们放置在一个或多个扫描仪的前面从而识别多个物体的物体识别信息或邮寄信息(诸如条形码、QR码、UPC码、其他识别码、从物体上的标签读取的信息，或尺寸、重量和/或形状信息)的能力。根据其他实施例，可编程运动设备可以包括并行臂机器人(Delta型臂)或线性索引的拾取和放置***。如果例如以非暴露或不可见的方式呈现物体上的标签或条形码，则自动扫描***将不能看到该信息。
图1中示出了根据本发明的实施例的自动识别***的重要部件。图1示出包括铰接臂12的机器人***10，所述铰接臂12包括末端执行器14和铰接部分16、18和20。铰接臂12从诸如传送机22的输入区域选择物体，该物体或位于传送机22上的货箱中，或直接位于传送机本身上。支架24包括附接的感知单元26，其从传送机上方被引导朝向传送机。感知单元26可以包括例如2D或3D相机、或诸如激光反射扫描仪或其他类型的条形码读取器之类的扫描仪、或射频ID扫描仪。
如图2中进一步所示，感知单元26可以包括(在其下侧)相机23，深度传感器25和灯27。深度传感器25可以提供深度信息，其可以与相机图像数据一起用来确定与视图中的各种物体有关的深度信息。灯27可以被用于去除阴影并且方便了物体边缘的识别，并且可以在使用期间全部打开，或者可以根据期望的顺序照明以辅助物体识别。
再次参考图1，还提供了如在28处所示的图像显示***，用于在触摸屏输入设备上提供感知单元的视图的图像。根据各种实施例，并且如以下参考图3和4更详细地讨论，触摸屏输入设备可以显示从相机23被捕获的图像数据，并且可以接收通过人类工作者(例如，通过在图像上放置手指)提供的输入数据，该人类工作者通过触摸将是良好抓取位置的一个或多个物体的抓取位置来辅助机器人***。
分拣***10可以进一步包括：在分拣环境中的机器人或其他可编程运动设备、包括多个货箱32的目标站30，在识别和抓取之后机器人可以将物体放到这些货箱中。中央计算和控制***34可以经由无线通信与感知单元26和图像显示***28以及与铰接臂12通信，或者在某些实施例中，中央计算和控制***34可以被提供在铰接臂的基座部分20内。
在特定实施例中，该***提供了一种自动物品识别***，其包括能够拾取物体、在空间中移动物品并放置它们的机器人拾取和放置***。该***还包括要识别的一组物体本身；入站物体的组织方式，通常以在货箱内或在传送机上以行的异构堆放；出站物体的组织方式，通常以出站箱或货架盒的阵列；物体用条形码或射频识别标签标记的方式；固定的主扫描仪，在传入的物体流上方运行；扫描站，其中一个或多个扫描仪和照明器在物体被保持在站处时被激活；以及中央计算和控制***，确定放置物体的合适位置，这取决于物体的解码条形码。
如上所述，机器人拾取和放置***包括配备有传感器和计算机的机器人手臂，在被组合时展示以下能力：(a)它能够从特定类别的物体中拾取物体，并将它们从异构物体流中分离出来，不管它们是混杂在货箱里，还是在机动或重力输送机***上被分隔开；(b)它能够将物体移动到其工作空间内的任意位置；(c)它能够将物体放置在其工作空间中的出站箱或货架位置；以及(d)它能够生成它能够拾取的物体的地图，表示为在工作单元中的一组候选抓取点，以及包含物体的空间中的多面体列表。
可允许的物体由机器人拾取和放置***的能力来确定。它们的大小、重量和几何形状被假定为使得机器人拾取和放置***能够拾取、移动和放置它们。它们可以是受益于自动分拣的任何种类的订购货物、包装、包裹或其他物品。每个物体与识别物体或目的地的UPC码或其他唯一的物体标识符相关联。
本发明还提供了一种机器人***，其允许人类工作者在物体分拣中，特别是在以非有序方式呈现物体并且其中还存在人类工作者的环境中辅助机器人***。与感知***一样，这样的环境几乎确保机器人***将遇到机器人***不能处理的物体的一些配置。根据本发明的各种实施例，让人类工作者能够辅助机器人***可能是期望的。
因此，根据本发明的实施例，本发明提供了一种方法，该方法允许人类工作者在机器人***感知物体集时查看物体集的图像，并且通过识别一个或多个物体的一个或多个抓取位置来帮助机器人***。该***还可以用于删除机器人***已识别的不好的抓取位置。此外，2D/3D图像与人类工作者选择的抓取位置相结合可以用作机器学习算法的输入，以帮助机器人***学习如何在未来处理这些情况，由此逐渐减少操作人员辅助的需要。
如上所讨论，实施例的***包括感知***26，其被安装在待分拣的物体的货箱上方，向下看向货箱。获取2D和3D(深度)数据的组合。该***使用该图像和各种算法来生成货箱中的物体的一组候选抓取位置。
图3示出来自感知单元26的相机视图的图像，并且该图像可以出现在图1的图像显示***28上，具有末端执行器试图抓取在货箱56中的每个物体40、42、44、46、48、50、52和54的叠加图像，显示每个抓取的位置。使用被放置在实际末端执行器将用作抓取位置的位置处的机器人末端执行器的3D模型来指示候选抓取位置58，如图3中所示。该图示出将被认为是良好的诸个抓取位置58(例如，它们靠近物体的质心以在抓取和运输期间提供更大的稳定性)，并且它们需要诸如帽、接缝等物体上的位置，在这些位置处可能无法获得良好真空密封。
该图还示出了不是良好抓取位置的两个抓取位置60，其中感知***没有正确地感知到物体54，并且特别是没有感知到正躺在物体54的顶部的另一个物体48。物体54不能被检测***完全感知到，结果，感知***认为物体54是两个不同的物体并且已经提出了对这两个不同物体的候选抓取。如果***在任一个抓取位置60处执行抓取，则它将或由于在将不会发生真空密封的不好的抓取点(例如在右侧)处进行抓取而不能获取物体，或将在距离物体的质心很远的抓取位置(例如在左侧)处获取物体，且由此在任何试图运输期间引起很大的不稳定性。这些结果都是不期望发生的。
如图4所示，的人类工作者可以容易地识别不好的抓取位置60，该人类工作者触摸(被显示在触摸屏输入设备28上的)图像并且由此识别不好的抓取位置60。例如，被选择的位置可以示出已经被选择的指示。然后可以从处理***34中删除不好的抓取位置60。一旦分拣***已经获取并且移动了物体48，整个底部物体54将对于检测***变得可见，机器人***将生成良好的候选抓取位置。
如果机器人***没有为物体生成良好的抓取位置，则人类工作者可以再次使用触摸屏界面在触摸屏上选择适当的抓取位置。分拣***然后可以对人为确定的该物体的候选抓取位置进行排队，并且在清理该货箱的过程中执行该类似物体的抓取位置。然后，每个由人类工作者修改的货箱图像将被存储并被用作机器学习算法的输入。通过识别图像上的不好或良好的抓取位置，可以在2D/3D图像中的特征与良好或不好的抓取位置的概念之间建立相关性。使用该数据和这些相关性作为机器学习算法的输入，对于呈现给它的每个图像，***可以最终知道最好在何处抓取物体，以及避免在何处抓取物体。
根据进一步的实施例，***可以提示人类工作者建议的抓取位置，并且该人可以或者(例如，通过触摸它)确认该位置是良好的选择，或者可以(例如，通过滑动该位置–触摸和拖动)指示建议的抓取位置不是良好的位置。在与人类工作者进行这种交互之后，***可以学习它可能识别和知道的物体的最佳抓取位置。进一步的实施例可以涉及使用模拟，或者用于获得来自人类工作者的反馈，或者用于绘制出用于移动的各种抓取位置的选择。
如图5A和5B所示，感知***还可以识别在生成良好抓取位置信息时最平坦的物体的部分。特别地，如果物体包括诸如物体70的管状端部和平坦端部，则***将识别如图5B中的72处所示的更平坦的端部。另外，***可以选择物体上出现UPC码的区域(例如72)，因为这样的码会被打印在物体的相对平坦的部分上。
图6A和6B示出对于每个物体80、82，抓取选择***可以确定与物体80、82的被选择的平坦部分垂直的方向。如图7A和7B所示，机器人***然后将引导末端执行器84从垂直于表面的方向接近每个物体80、82，以便更好地促进生成对每个物体的良好抓取。通过从基本上垂直于物体的表面的方向接近每个物体，机器人***显著地改善了获得对物体的良好抓取的可能性，特别是当采用真空末端执行器时。
如图8A和8B所示，根据本发明的进一步的实施例的机器人***可以包括机器人臂90，夹持末端执行器92被耦合其上。类似于上面讨论的实施例，夹持末端执行器92被编程为从与物体94的表面垂直的角度接近物体94，并且物体94可以被搁置在另一个物体96上。图8A示出了接近物体94的末端执行器92，并且图8B示出了抓取物体94的末端执行器92。
因此，本发明在某些实施例中提供了抓取优化可以基于表面法线的确定，即，将末端执行器移动到与物体的被感知表面垂直(如与垂直或“台架”拾取相对)，并且鉴于条形码几乎总是被应用于物体上的平坦点，可以使用基准特征作为抓取点(诸如在条形码上拾取)来选择这种抓取点。本发明还提供了这样一种情况下的操作员辅助：对于***重复地没能抓取的物体，由人识别其正确的抓取点，以及这样一种情况下的操作员辅助：操作员识别不好的抓取计划因此移除它们并且节省了***试图执行它们的时间。
因此，根据各种实施例，本发明进一步提供了一种分拣***，其可以从经验和人类指导中学习物体抓取位置。设计成在与人类工作者的相同环境中工作的***将面临各种各样的物体、摆放等。这种多种多样的情况几乎确保机器人***将遇到它不能最佳处理的(多个)物体的一些配置；在这样的时候，期望让人类操作者能够辅助***并使***从非最佳抓取中学习。
2D/3D图像与人类选择的抓取位置相结合可以用作机器学习算法的输入，以帮助分拣***学习如何在未来处理这些情况，由此逐渐减少操作人员辅助的需要。采集二维和三维(深度)数据的组合，***使用该图像和各种算法以生成货箱中的物体的一组候选抓取点。
该***基于为夹持器的特性定制的各种功能来优化抓取点，无论是离线还是在线提取。吸盘的特性影响其对下层表面的适应性，因此在物体的估计的表面法线上拾取，而不是执行当前工业应用中常见的垂直台架拾取时，更有可能实现最佳的抓取。
除了几何信息之外，***使用基于外观的特征，因为深度传感器可能不总是足够精确以提供关于可抓取性的充分信息。例如，该***可以学***坦且不可渗透的表面贴片(因而适合于吸盘)。一个这样的示例是运输盒和袋，其往往具有在物体的质心处的运输标签并且提供不可渗透的表面，这与可能略微多孔并因此不能呈现良好抓取的原始袋材料相反。
然后，由人类工作者修改的每个货箱图像将被存储以及被用作机器学习算法的输入。通过识别图像上的不好或良好的抓取点，在2D/3D图像中的特征与良好或不好的抓取点的概念之间建立相关性；使用该数据和这些相关性作为机器学习算法的输入，***可以最终对呈现给它的每个图像学习在何处抓取以及在何处避免。
该信息被添加到***以每次拾取尝试(成功或不成功)收集的基于经验的数据。随着时间的推移，机器人学着避免导致不成功抓取的特征，或针对特定的物体类型或针对特定的表面/材料类型。例如，机器人可能更优选避免拾取收缩的包装(无论其应用于哪个物体)，但可能仅优选将抓取靠近某些物体类型(如运输袋)上的基准点。
该学习可以通过离线生成人工校正图像来加速。例如，可以向人类提供来自先前的***操作的成千的图像，并手动地在每个图像上注释良好和不好的抓取点。这将生成大量的数据，这些数据也可以被输入到机器学习算法中以提高***学习的速度和效率。
除了基于经验的或基于人类专业判断的训练数据之外，可以基于在利用已知的夹持器和物体特征的物理模拟中的详细物体模型，生成大量带标记的训练数据。这允许在大量物体上快速且密集地生成可抓取性的数据，因为该过程不受物理机器人***或人类输入的速度限制。
迄今所描述的方法聚焦于为离线学习算法提供数据或机器人***的实时校正。也有可能使用这种方法来响应机器人***的帮助请求。
存在分拣***已经清空货箱内除了一个物体外的所有物体的场景。该***已经尝试并且多次未能抓取这个物品。此时，机器人***可以通过将来自其感知***的图像传输给人类操作者来寻求帮助。该人类操作者可以通过触碰图像来识别***应该用来获取该物体的抓取点，由此允许人类弥补感知***的不可避免的缺点。
根据某些实施例，如果在人工交互之前或者在遵循人类指导之后，***在多次尝试之后不能实现成功的抓取，则***还可以选择“搅动”被呈现的输入物体。“搅动”物体的动作将重新排列物体，使得可以计算出一组新的抓取，这可能导致成功的抓取尝试。例如，如果物体是直立的，自身呈现出机器人不能抓取的表面，机器人可能选择撞到物体以便从侧面拾取它。例如，图9示意性地示出了输入货箱90的截面图，其中铰接臂94的末端执行器92在输入货箱内正在以如在A处所示的圆周运动移动，以搅动输入货箱中的任何内容物从而改变输入货箱中的物体的排列。
根据本发明的进一步实施例，***可以规划抓取方法，该方法使用光学接近路径来考虑可能形成阻碍的环境中的元件。例如，并且参考图10A，如果物体114被推动靠近货箱116的边缘或角部，机器人臂110可能难以将末端执行器112直接定位在物体114的顶部上。在这种情况下，并且参考图10B，***可以引导机器人110从所示的角度接近物体114。柔性波纹管112然后可以适应在真空下抓取物体。
如图11所示，根据本发明的进一步实施例的***可以在单个机器人臂上包括多于一个的夹持器，以便于抓取可能特别大和/或重的物体。例如，图11示出机器人臂120，其包括具有两个真空波纹管124和126的多夹持器末端执行器122。如上所述，多夹持器末端执行器122可用于抓取大的和/或重的物体128，并且抓取方法可以针对物体和/或针对环境进行优化。
根据本发明的进一步实施例的***也可以使用相机来检查或监视抓取。例如，图12示出了在机器人臂130上的真空波纹管夹持器132，其包括用于观察被抓取的物体的相机134。图13示出了在机器人臂140上的两个指型夹捏末端执行器144，其包括用于在物体在可移动手指144之间被抓取时观察物体的相机146。在进一步的实施例中，相机可以被提供在机器人上，但进一步从末端执行器提供。例如，图14示出了机器人***150，该机器人***150包括相机156，用于在末端执行器152保持物体154时观察末端执行器152。在使用中，机器人可以被编程为一旦被抓取后就将物体移动到其可以观察物体的抓取的初始位置。在其他实施例中，相机可以被定位在环境中而不是在机器人上。
在进一步的实施例中，机器人***还可以使用随时间动态地更新并且由客户指标索引的轨迹数据库来实现运动规划。问题域包含在环境中变化和不变的部件的混合。例如，呈现给***的物体经常以随机配置呈现，但是它们需要被放入的目标经常是固定的并且不会在整个操作中改变。
轨迹数据库的一个用途是通过预先计算并在数据库中保存轨迹来利用环境中不变的部分，这些轨迹可以高效并稳健地将***移动通过这些空间。轨迹数据库的另一个用途是不断地改进***在其运行寿命期间的性能。数据库与规划服务器进行通信，该规划服务器连续地规划从各种起点到各种目标的轨迹，从而具有大量各种轨迹集合用于实现任何特定任务。
各种集合的优点是对环境中的小变化以及***可能处理的不同大小的物体具有稳健性：***不需要在这些情形下重新规划，而是遍历数据库迭代直到它找到免于碰撞、安全且对新情形稳健的轨迹。因此该***可以跨各种环境推广，而无需重新规划运动。
该各种集合的另一个优点是能够解决多个客户指标而无需重新规划运动。数据库按照诸如时间、稳健性，安全性、到障碍物的距离等的客户指标进行分拣和索引，并且在给定新客户指标的情况下，数据库需要做的仅仅是在现存轨迹上重新评估指标，由此重排轨迹列表，并自动地产生满足新客户指标而无需重新规划运动的最好轨迹。
另一个优点是即使由于环境或顾客指标的变化导致轨迹无效，所存储的轨迹也可以作为轨迹优化算法的种子，由此加速在新情形下生成新的轨迹。另一个优点是数据库为不同***提供远程地或在云上共享信息的机制。通过将它们全部索引编入相同的数据库，在不同地点工作的不同***可以具有共同基础结构，以共享信息和被规划的轨迹。
本领域技术人员将会领会，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以对上面公开的实施例进行多种修改和变化。

Claims (37)

1.一种用于提供在结构化和杂乱两者的环境中的同构和非同构物体的处理的分拣***，所述分拣***包括：
可编程运动设备，包括末端执行器；
感知***，用于识别在多个物体中呈现的物体的身份、位置或取向中的任意一项或多项；
抓取选择***，用于选择在所述物体上的抓取位置，所述抓取位置经选择成由所述末端执行器提供所述物体的固定抓取以允许所述物体从所述多个物体被移动到多个目的地位置中的一个；以及
运动规划***，用于提供当被所述末端执行器抓取时从所述多个物体到多个目的地位置中的所述一个的物体运输的运动路径，其中所述运动路径经选择成提供从多个物体到多个目的地位置中的所述一个的路径。
2.根据权利要求1所述的分拣***，其中所述感知***进一步识别所述物体是否至少部分地被一个或多个其他物体遮挡。
3.根据权利要求1所述的分拣***，其中所述感知***进一步识别所述物体的表面的平面部分或低曲率部分以及与所述物体的表面的每个被识别的平面部分垂直的方向。
4.根据权利要求3所述的分拣***，其中所述抓取选择***沿着与所述物体的表面的被识别部分垂直的方向选择朝向所述物体的接近路径。
5.根据权利要求3所述的分拣***，其中所述抓取选择***沿着经选择为避免对于在所述可编程运动设备的移动造成环境限制的方向上选择朝向所述物体的接近路径。
6.根据权利要求1所述的分拣***，其中所述抓取位置响应于二维检测设备来确定。
7.根据权利要求1所述的分拣***，其中所述抓取位置响应于三维检测设备来确定。
8.根据权利要求1所述的分拣***，其中所述抓取位置响应于由一组学习经验提供的学习信息来确定，其中所述分拣***被提供有关于多个物体的抓取位置的学习信息。
9.根据权利要求8所述的分拣***，其中所述一组学习经验由所述分拣***的过去的抓取尝试来提供。
10.根据权利要求1所述的分拣***，其中在所述分拣***不能识别一个或多个物体的良好抓取位置的情况下，所述抓取选择***提供辅助请求信号。
11.根据权利要求1所述的分拣***，其中所述运动路径经选择为避免在运输期间施加到所述物体的过量的物理力或扭矩，同时避免在分拣环境中的障碍物且提供高速运输。
12.一种包括可编程运动设备的分拣***，所述分拣***用于在包括输入区域和目的地位置的环境中使用，其中所述输入区域包含待处理物体，被处理物体将要被放置在所述目的地位置，所述分拣***包括：
感知***，用于提供代表包含待处理物体的所述输入区域的至少一部分的图像的数据；
末端执行器，用于接合在所述输入区域中的物体；
抓取位置选择***，用于确定抓取位置以用于抓取在包含待处理物体的所述输入区域中的物体；以及
抓取方向选择***，用于确定抓取在包含待处理物体的所述输入区域中的物体的抓取方向。
13.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述末端执行器包括真空源。
14.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述感知***包括位于所述输入区域上方的相机。
15.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述感知***包括位于所述输入区域上方的扫描仪。
16.根据权利要求15所述的分拣***，其中所述扫描仪是激光反射扫描仪。
17.根据权利要求15所述的机器人***，其中所述扫描仪是射频ID扫描仪。
18.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述感知***包括深度传感器或远距离IR传感器中的任意一项或多项。
19.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述抓取位置选择***响应于条形码、QR码、UPC码或其他产品码中的任意一项或多项的检测来确定所述物体的抓取位置。
20.根据权利要求19所述的分拣***，其中所述抓取位置经选择为条形码、QR码、UPC码或其他产品码的位置。
21.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述抓取位置响应于由一组学习经验提供的学习信息来确定所述物体的抓取位置，其中所述分拣***被提供有关于多个物体的抓取位置的学习信息。
22.根据权利要求21所述的分拣***，其中所述一组学习经验由所述分拣***的过去的抓取尝试来提供。
23.根据权利要求21所述的分拣***，其中所述一组学习经验是由经由图像输入抓取位置输入的人类工作者提供，所述图像经由触摸屏设备提供，在所述触摸屏设备上提供所述物体的图像。
24.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述分拣***被配置成在抓取位置不能被确定或者所述分拣***不能抓取未知物体的情况下提供辅助需求信号。
25.根据权利要求24所述的分拣***，其中响应于所述辅助需求信号，人类工作者被允许经由图像输入抓取位置输入，所述图像经由触摸屏设备提供，在所述触摸屏设备上提供所述物体的图像。
26.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述抓取方向选择***确定与在被选择的抓取位置处相切于物体的表面的平面垂直的方向。
27.根据权利要求26所述的分拣***，其中所述末端执行器被提供有命令信号以沿着与在被选择的抓取位置处相切于物体的表面的平面垂直的方向接近所述物体。
28.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述分拣***进一步被配置为在包含物体的货箱中搅动所述物体，以便为所述感知***创建新的物体取向。
29.根据权利要求12所述的分拣***，其中所述分拣***包括被安装在所述可编程运动设备或所述末端执行器上的用于观察抓取的感知***。
30.一种将在输入区域接收的物体处理到目的地位置的方法，所述方法包括以下步骤：
提供代表所述输入区域的至少一部分的图像的数据；
确定用于抓取在所述输入区域中的物体的抓取位置；
确定抓取在所述输入区域中的物体的抓取方向；并且
使用机器人末端执行器接合在所述输入区域中的物体。
31.根据权利要求30所述的方法，其中确定抓取位置的所述步骤涉及检测条形码、QR码、UPC码或其他产品码中的任意一项或多项。
32.根据权利要求31所述的分拣***，其中所述抓取位置经选择为条形码、QR码、UPC码或其他产品码的位置。
33.根据权利要求30所述的方法，其中确定所述抓取位置的所述步骤涉及访问由一组学习经验提供的学习信息。
34.根据权利要求34所述的方法，其中所述一组学习经验由过去的抓取尝试来提供。
35.根据权利要求34所述的方法，其中所述一组学习经验是由将抓取位置输入到基于计算机的***的人类工作者提供。
36.根据权利要求30所述的方法，其中确定所述抓取位置的所述步骤涉及允许人类工作者经由基于计算机的***输入所述抓取位置。
37.根据权利要求30所述的方法，其中所述方法进一步包括采用可编程运动设备的一部分来搅动所述输入区域以便改变在所述输入区域中的物体的排列的步骤。
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