CN112424721A - 使用机架腿标识进行车辆位置校准的***和方法 - Google Patents
使用机架腿标识进行车辆位置校准的***和方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112424721A CN112424721A CN201980047410.2A CN201980047410A CN112424721A CN 112424721 A CN112424721 A CN 112424721A CN 201980047410 A CN201980047410 A CN 201980047410A CN 112424721 A CN112424721 A CN 112424721A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- rack
- materials handling
- handling vehicle
- aisle
- leg
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 17
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims abstract description 23
- 239000000463 material Substances 0.000 claims abstract description 17
- 238000005007 materials handling Methods 0.000 claims description 197
- 238000003384 imaging method Methods 0.000 claims description 63
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 15
- 238000005286 illumination Methods 0.000 claims description 15
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 4
- 230000006870 function Effects 0.000 description 21
- 230000032258 transport Effects 0.000 description 13
- 238000005192 partition Methods 0.000 description 8
- 238000013507 mapping Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 3
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 description 3
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 3
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 2
- 230000004807 localization Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 2
- 101100079986 Caenorhabditis elegans nrfl-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 101100148933 Caenorhabditis elegans sdhb-1 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000009825 accumulation Methods 0.000 description 1
- 239000000853 adhesive Substances 0.000 description 1
- 230000001070 adhesive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 239000011248 coating agent Substances 0.000 description 1
- 238000000576 coating method Methods 0.000 description 1
- 230000000295 complement effect Effects 0.000 description 1
- 230000001186 cumulative effect Effects 0.000 description 1
- 230000001419 dependent effect Effects 0.000 description 1
- 230000004438 eyesight Effects 0.000 description 1
- 230000005251 gamma ray Effects 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 239000003550 marker Substances 0.000 description 1
- 238000010295 mobile communication Methods 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 230000004297 night vision Effects 0.000 description 1
- 239000003973 paint Substances 0.000 description 1
- 238000011084 recovery Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 238000001931 thermography Methods 0.000 description 1
- 210000003813 thumb Anatomy 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0242—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using non-visible light signals, e.g. IR or UV signals
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0234—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using optical markers or beacons
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B66—HOISTING; LIFTING; HAULING
- B66F—HOISTING, LIFTING, HAULING OR PUSHING, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR, e.g. DEVICES WHICH APPLY A LIFTING OR PUSHING FORCE DIRECTLY TO THE SURFACE OF A LOAD
- B66F9/00—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes
- B66F9/06—Devices for lifting or lowering bulky or heavy goods for loading or unloading purposes movable, with their loads, on wheels or the like, e.g. fork-lift trucks
- B66F9/075—Constructional features or details
- B66F9/0755—Position control; Position detectors
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
- G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0259—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using magnetic or electromagnetic means
- G05D1/0261—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using magnetic or electromagnetic means using magnetic plots
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0268—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means
- G05D1/0272—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using internal positioning means comprising means for registering the travel distance, e.g. revolutions of wheels
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/70—Determining position or orientation of objects or cameras
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/80—Analysis of captured images to determine intrinsic or extrinsic camera parameters, i.e. camera calibration
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G1/00—Storing articles, individually or in orderly arrangement, in warehouses or magazines
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B65—CONVEYING; PACKING; STORING; HANDLING THIN OR FILAMENTARY MATERIAL
- B65G—TRANSPORT OR STORAGE DEVICES, e.g. CONVEYORS FOR LOADING OR TIPPING, SHOP CONVEYOR SYSTEMS OR PNEUMATIC TUBE CONVEYORS
- B65G2207/00—Indexing codes relating to constructional details, configuration and additional features of a handling device, e.g. Conveyors
- B65G2207/40—Safety features of loads, equipment or persons
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30248—Vehicle exterior or interior
- G06T2207/30252—Vehicle exterior; Vicinity of vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Geology (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Civil Engineering (AREA)
- Warehouses Or Storage Devices (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
一种物料搬运车包括相机、产生测距数据的测距模块、处理器和驱动机构。相机捕获机架***过道的标识符和位于该过道中的至少机架腿部分的图像。处理器使用标识符生成指示过道中初始机架腿位置和机架腿间距的信息,使用初始机架腿位置生成初始车辆位置,使用测距数据和初始车辆位置生成过道中基于测距的车辆位置,使用捕获的图像检测后续机架腿,使用机架腿间距将检测到的后续机架腿与预期车辆位置相关联,基于预期的车辆位置和基于测距的车辆位置之间的差异生成测距误差信号,和使用测距误差信号更新基于测距的车辆位置。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求于2018年7月17日提交的题为“SYSTEMS AND METHODS FOR VEHICLEPOSITION CALIBRATION USING RACK LEG IDENTIFICATION”的美国临时申请序列号62/699,392(CRNZ 1803MA)的权益,将其全部内容通过引用并入本文。
技术领域
本说明书总体上涉及用于基于仓库环境中的机架***来提供和更新工业车辆的定位的***和方法,并且更具体地涉及利用在工业车辆和机架***的直立机架腿轨道上的机架腿成像模块以基于与过道相关的机架腿标识跟踪和更新工业车辆在仓库过道中的定位的***和方法。
背景技术
为了使物品在工业环境中移动,工人通常会利用工业车辆,所述工业车辆包含例如叉举式卡车、手和马达驱动的托盘卡车和/或其它物料搬运车辆。工业车辆可以被配置为导航通过工业环境的自动引导的车辆或知道其在工业环境内的位置的手动引导的车辆。为了促进自动引导、导航或两者,工业车辆可以被适配成用于在环境内定位。也就是说,工业车辆可以被适配成具有用于确定工业车辆在环境内的位置,例如,工业车辆的姿势和位置的传感器和处理器。
发明内容
根据本公开的主题,并且在第一方面,一种物料搬运车辆包括相机、测距模块、车辆位置校准处理器、配置为使物料搬运车辆沿库存运输表面移动的驱动机构以及与驱动机构通信的车辆控制架构。相机配置为捕获以下图像:(i)放置为与多层仓库机架***的机架***过道的入口相对应的过道入口标识符,以及(ii)放置在机架***过道中的机架腿的至少一部分。测距模块被配置为生成测距数据,该测距数据表示物料搬运车辆沿着库存运输表面行进的距离。车辆位置校准处理器被配置为使用过道入口标识符生成机架***信息,该机架***信息至少指示(i)机架***过道的初始机架腿沿库存运输表面的位置和(ii)机架***过道中的机架腿间距;使用来自机架***信息的初始机架腿的位置生成物料搬运车辆沿库存运输表面的初始位置;和使用测距数据和物料搬运车辆的初始位置,生成物料搬运车辆沿在机架***过道中的库存运输表面的基于测距的位置。车辆位置校准处理器还被配置为使用后续机架腿的至少一部分的捕获图像检测所述后续机架腿,使用来自机架***信息的机架腿间距将检测到的后续机架腿与物料搬运车辆在机架***过道中的预期位置相关联,将物料搬运车辆的基于测距的位置与物料搬运车辆的预期位置进行比较,以基于预期位置和基于测距的位置之间的差异生成测距误差信号,和使用测距误差信号更新物料运输车辆的基于测距的位置。车辆控制架构配置为使用更新的基于测距的位置沿库存运输表面导航物料搬运车辆。
根据本公开的一个实施例,并且在第二方面,一种物料搬运车辆包括相机、测距模块、车辆位置校准处理器和配置为使物料搬运车辆沿库存运输表面移动的驱动机构,其中相机配置为捕获至少以下图像:(i)多层仓库机架***的机架***过道的过道入口标识符,以及(ii)放置在机架***过道中的机架腿的至少一部分。测距模块配置为生成物料搬运车辆测距数据,并且车辆位置校准处理器配置为使用过道入口标识符生成机架***信息,该机架***信息至少指示(i)初始机架腿沿库存运输表面的位置和(ii)机架***过道中的机架腿间距。车辆位置校准处理器还被配置为使用初始机架腿的位置生成物料搬运车辆沿库存运输表面的初始位置;使用测距数据和物料搬运车辆的初始位置,生成物料搬运车辆沿在机架***过道中的库存运输表面的基于测距的位置;使用后续机架腿的至少一部分的捕获图像检测所述后续机架腿;使用来自机架***信息的机架腿间距将检测到的后续机架腿与物料搬运车辆在机架***过道中的预期位置相关联;基于预期位置和基于测距的位置之间的差异生成测距误差信号;和使用测距误差信号更新物料运输车辆的基于测距的位置。
在第三方面,第二方面的物料搬运车辆,还包括与驱动机构连通的车辆控制架构。
在第四方面,根据前述方面中任一项所述的物料搬运车辆,其中过道入口标识符包括快速响应(QR)码,其被配置为存储并提供机架***信息。
在第五方面,第四方面的物料搬运车辆,其中机架***过道的初始机架腿沿库存运输表面的位置被存储在仓库图中。
在第六方面,前述方面中任一项的物料搬运车辆,其中机架***信息还包括:关于与多层仓库机架***的机架***过道的一组机架腿相关的孔图案的信息,该组机架腿包括初始机架腿;关于该组机架腿的相邻机架腿之间的距离的信息;多层仓库机架***的机架***过道的机架面到机架***过道中的引导线的距离;多层仓库机架***的机架***过道的该组机架腿中的机架腿的数量;或其组合。
在第七方面,第六方面的物料搬运车辆,其中关于孔图案的信息包括多层仓库机架***的机架***过道的每个机架腿的孔的行之间的距离和孔的列之间的距离。
在第八方面,前述方面的任一项所述的物料搬运车辆,其中相机被配置为基于触发器捕获图像以检测后续机架腿,该触发器包括基于从过道入口标识符生成的机架***信息而预期后续机架腿的预期位置。
在第九方面,前述方面的任一项所述的物料搬运车辆,其中过道入口标识符包括QR码、机架***过道的标签布局的RFID标签或其组合。
在第十方面,前述方面的任一项所述的物料搬运车辆,其中所述机架***信息还包括关于所述机架***过道中的机架腿之间的距离的信息,并且通过将所述机架***过道中的机架腿之间的距离和与先前检测到的机架腿相关联的先前距离相加计算所述预期位置。
在第十一方面,前述方面的任一项所述的物料搬运车辆,进一步包括机架腿成像模块,所述相机通信地耦合到机架腿成像模块,所述机架腿成像模块还包括多个照明器。
在第十二方面,第十一方面的物料搬运车辆,其中机架腿成像模块设置在物料搬运车辆的侧面,被配置为侧向面对多层仓库机架***的机架***过道的机架腿。
在第十三方面,第十一方面或第十二方面的物料搬运车辆,其中机架腿成像模块包括红外(IR)带通滤光器,所述相机包括镜头,并且所述多个照明器包括垂直定向的IR照明器阵列,并且所述IR带通滤光器配置为与所述多个照明器一起操作以过滤图像中检测到的机架腿周围的外部仓库照明。
在第十四方面,第十三方面的物料搬运车辆,其中相机的镜头包括广角镜头、鱼眼镜头或窄角镜头。
在第十五方面,第十三方面或第十四方面的物料搬运车辆,其中每个分布式IRLED包括窄光束反射镜。
在第十六方面,前述方面的任一项所述的物料搬运车辆,其中仓库环境图包括在仓库环境中的多层仓库机架***的仓库图,该仓库图包括机架***过道的每个初始机架腿沿机架***过道的每端处的库存运输表面的位置。
在第十七方面,前述方面的任一项所述的物料搬运车辆,其中在机架***过道的每端处的每个初始机架腿包括相应的过道入口标识符,每个过道入口标识符包括相应的机架***信息。
根据本公开的另一个实施例,并且在第十八方面,一种物料搬运车包括驱动机构,其被配置成使物料搬运车辆沿水平定向的库存运输表面在限定物料搬运车辆的前部的向前方向或限定物料搬运车辆的后部的相反方向上移动;物料搬运机构,其被配置为沿垂直定向的物料搬运轴线移动物料;车身,其包括在物料搬运车辆的前部和后部之间延伸的一对侧面;机架腿成像模块,其包括相机;垂直定向的红外(IR)照明器阵列;和与驱动机构通信的IR带通滤光器、图像捕获处理器和车辆控制架构。垂直定向的IR照明器阵列布置在物料搬运车辆的一对侧面中的至少一个上。相机与垂直定向的IR照明器阵列垂直对准,并且被配置为捕获位于多层仓库机架***的机架***过道中的机架腿的至少一部分的图像。图像捕获处理器被配置为通过垂直定向的IR照明器阵列对机架腿照明和使用IR带通滤光器从机架腿图像对机架腿周围的外部仓库照明进行带通过滤来协调捕获机架腿的至少一部分的机架腿图像而生成过滤的IR机架腿图像,并且车辆控制架构配置为使用过滤后的IR机架腿图像沿着水平定向的库存运输表面导航物料搬运车辆。
在第十九方面,第一方面或第三方面至第十八方面中任一项的物料搬运车辆,还包括物料搬运机构,该物料搬运机构被配置为将货物放置在仓库环境的多层仓库机架***上或从仓库环境的多层仓库机架***中取回货物,其中车辆控制架构与物料搬运机构通信。
在第二十方面,第一方面或第三方面至第十八方面中任一项的物料搬运车辆,其中车辆控制架构配置为使用更新的基于测距的位置,跟踪物料搬运车辆沿机架***过道的库存运输表面的导航、以至少部分自动化的方式沿库存运输表面导航物料搬运车辆、或二者。
结合附图,根据以下详细描说明,将更充分地理解本文描述的实施例所提供的这些和另外的特征。
附图说明
附图中所述的实施例在性质上为说明性和示例性的,并且不旨在限制权利要求书所限定的主题。当结合以下附图阅读时可以理解对说明性实施例的以下详细说明,在附图中类似结构用类似的附图标记指示,并且在附图中:
图1A描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的用于在包括仓库机架***的仓库中定位的多个车辆;
图1B描绘了根据本文所示和所述的一个或多个实施例的仓库环境的示意性平面视图,所述仓库环境利用标签读取技术;
图2描绘了根据本文所示和所述的一个或多个实施例的图1A的多个车辆中的一个车辆上的机架腿成像模块;
图3描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的由图2的机架腿成像模块捕获的图1A的仓库机架***的机架腿特征的图像;
图4描绘了根据本文示出和描述的一个或多个实施例的***的示意图,该***包括机架腿成像模块***,并且用于实施基于计算机和软件的方法以利用图2的机架腿成像模块;
图5描绘了图4的机架腿成像模块***的示意图;和
图6描绘了根据本文所示和所述的一个或多个实施例的用于定位方法的方法的流程图概述。
具体实施方式
本文所述的实施例总体上涉及用于通过使用本文所述的一个或多个机架腿成像模块从机架腿特征中提取特征的定位技术。定位在本文中用于指代实现对仓库、工业或商业设施或其它环境中的车辆定位的有源跟踪的各种***配置中的任何***配置。出于定义和描述本公开的概念和范围的目的,应注意,“仓库”涵盖物料搬运车辆在其中运送货物的任何室内或室外工业设施,所述室内或室外工业设施包含但不限于旨在主要用于储存货物的室内或室外工业设施,如在过道中布置了多层架的那些工业设施,以及在设施内通过物料搬运车辆运送货物,以用于在一个或多个制造过程中使用的制造设施。本公开的概念不限于任何特定定位***配置,并且被视为可应用于多种常规的和仍待开发的定位***中的任何定位***。此类定位***可以包含于2016年5月24日发布的题为“利用相关联的特征对的迷路车辆恢复(LOST VEHICLE RECOVERY UTILIZING ASSOCIATED FEATURE PAIRS)”的美国专利第9,349,181号和于2018年5月29日发布的题为“利用相关联的特征对的车辆定位或导航(VEHICLE POSITIONING ORNAVIGATION UTILIZING ASSOCIATED FEATURE PAIRS)”的美国专利第9,984,467号中描述的那些定位***。
定位***可以用于对工业车辆进行定位和/或导航工业车辆通过包括机架***的仓库环境150(图1B),所述仓库环境可以为仓库、原料场等。适当地,机架腿成像模块可以利用机架腿特征来捕获机架腿特征的图像,以如本文所述初始化定位并更新累积测距。在一些实施例中,包括相机的机架腿成像模块可以被安装到导航通过仓库的工业车辆(例如,自动引导车辆或手动引导车辆)。输入图像可以是在从图像中提取特征之前的从相机捕获的任何图像。
现在参考图1A,物料搬运车辆102可以被配置为导航通过诸如仓库11的仓库环境150(图1B)。物料搬运车辆102可以包括:驱动机构,其配置为使物料搬运车辆102沿着库存运输表面106移动;物料搬运机构,其配置为在仓库环境150的仓库11中将货物放置在多层仓库机架***12的储藏分隔间上和/或从多层仓库机架***12的储藏分隔间中取回货物;和车辆控制架构,其与驱动机构和物料搬运机构通信。在一个实施例中,物料搬运机构配置为使物料沿垂直定向的物料搬运轴线移动。
物料搬运车辆102可以包括工业车辆,用于提升和移动有效载荷,例如叉举式卡车、前伸式卡车、转塔卡车、步行式堆垛机卡车、曳引式拖拉机、托盘卡车、高/低车、堆垛机卡车、拖车装载机、侧装载机、叉式升降机等。工业车辆可以被配置为沿着期望的路径自动或手动地导航仓库11的库存运输表面106。因此,物料搬运车辆102可以通过旋转一个或多个轮210而被导向为向前和向后。另外,物料搬运车辆102可以通过操纵一个或多个轮210而引起改变方向。任选地,车辆可以包括用于控制车辆的功能,如但不限于轮210的速度、轮210的朝向等的操作者控件。操作者控件可以包括指定给物料搬运车辆102的功能的控件,例如开关、按钮、杠杆、手柄、踏板、输入/输出装置等。注意,如本文所使用的术语“导航”意指对车辆从一个地方到另一个地方的移动控制或路线规划,所述移动控制或路线规划包含但不限于绘制用于手动车辆操作的图形路径,提供用于手动操作的一组逐项(turn byturn)指令,或者提供沿行进路径引导车辆的自动控制,所述自动控制可以包含用于自动操作的此类逐项指令。
仓库11可以包括具有多个机架400的仓库机架***12,该机架包括限定在机架400的一组直立轨道406之间的多个架子。机架400的每个直立轨道406具有被配置为相对于库存运输表面106设置在直立轨道406上并支撑直立轨道的机架腿408。可以在机架400的一对相对的直立轨道406之间限定用于在库存运输表面106上导航物料搬运车辆102的机架***过道70'。替代地,机架***过道70'或机架***过道70'的一部分可以由至少一个架400和相对的限定组件限定,所述相对的限定组件如但不限于一个或多个托盘堆叠、夹层、虚拟限定的过道边界等。一对相对的直立轨道406的每个端部构造成用作材料搬运车辆102进入机架***过道70'的入口端或出口端。过道入口标识符302可以设置在形成机架***过道70'的一对相对的直立轨道406的至少出口和入口端的机架腿408上。过道入口标识符302可以包括但不限于包括诸如快速响应(QR)码之类的唯一码的贴纸或其他粘性或可附接组件。QR码可以存储和提供关于机架腿408的信息,包括但不限于,机架腿408在仓库11内的位置,如存储在仓库图30中的,下面将更详细地描述。过道入口标识符302可以包括被配置为存储并提供机架***信息的QR码,其可以包括关于与多层仓库机架***12的机架***过道70'的一组机架腿408相关联的孔图案的信息,该组机架腿408包括初始机架腿408;关于该组机架腿408中的相邻机架腿408之间的距离的信息;多层仓库机架***12的机架***过道70'的机架面到机架***过道70'中的引导线的距离;多层仓库机架***12的机架***过道70'的所述一组机架腿408的机架腿408的数量;或其组合。在实施例中,关于孔图案的信息可以包括多层仓库机架***12的机架***过道70’的每个机架腿408的孔的行之间的距离和孔的列之间的距离。机架***信息还可包括关于所述机架***过道70’中的机架腿408之间的距离的信息,并且通过将所述机架***过道70’中的机架腿408之间的距离和与先前检测到的机架腿408相关联的先前距离相加计算所述预期位置。
因此,QR码可进一步存储并提供信息,所述信息包括但不限于关于与限定过道外边界的机架400的一组机架腿408相关的孔图案的信息;机架400的机架腿408之间的距离,在本文中称为“记号(tick)”距离,机架400限定了过道外边界;从机架400的机架面到给定机架***过道70'的引导线的距离;以及解码数据,其配置为允许将定位目标字符串解码为目标姿势。孔图案信息可以包括例如机架腿408的孔的行之间的距离和列之间的距离。QR码还可基于与观察到的机架腿408相关联的信息存储并提供关于给定的机架***过道70'中的机架腿408的数量的信息。因此,QR码可以包含关于与机架***过道70'相关联的多个机架腿408的机架腿图案、机架腿间距、机架腿的数量以及距物料搬运车辆102中心线的以及机架***过道70’中的库存运输表面106上的引导线的机架距离的数据,以允许随后使用与机架***过道70'相关联的多个机架腿408定位物料搬运车辆102。物料搬运车辆102可以被配置为布置在引导***上,例如可以被用作用于在库存运输表面106上进行车辆导航的线引导件的引导线、用于在库存运输表面106上进行车辆导航的导轨,等等。在本公开的范围内,可以考虑的是,本文所述的实施例可以与所描述的或尚待开发的这种类型的引导***一起使用。在实施例中,仓库中的不同的机架***过道70'在机架400的直立轨道406之间和在机架***12中的机架400的不同类型的机架之间可以具有不同的间距。
参照图1B,可以是仓库11(图1A)的仓库环境150可以包含机架400上的过道入口标识符302和/或与路径限定组件410(如托盘和/或机架400)相关联的标签读取技术。标签读取技术可以包含,例如,呈机架***过道70’(图1A)的单个过道路径70(图2)的标签布局50,所述标签布局的实例描述于转让给科郎设备公司(Crown Equipment Corporation)的美国专利第9,811,088号中。标签布局50可以被构造为包括单独标签,如射频识别(RFID)标签,所述单独标签被定位成使得物料搬运车辆102将在一组限定的车辆功能(例如,车辆功能数据)和/或取决于标签的位置数据下操作,所述取决于标签的位置数据将持续到物料搬运车辆102识别出具有车辆功能的新的相关性的标签布局50的另一个单独标签为止。关于第一机架腿408的信息可以使用与第一机架腿408相关联的单个标签(例如在机架***过道70'开始处布置在地板表面中的RFID标签)存储在表格(table)中或从表格访问,其中第一机架腿408可以放置在机架***过道70'的开始处或在机架***过道70'的更往下。作为非限制性实例,可以将一组托盘放置在位于包括第一机架腿408的机架400之前的过道中,并且可以将RFID标签放置在过道的开始处以包含关于第一机架腿408和机架400的信息。
在操作中,作为实例而非限制,可以相对于物料搬运车辆102(图2)的标签读取器33和读取器模块35来利用标签布局50,所述标签布局的实例还描述于转让给科郎设备公司的美国专利第9,811,088号中。读取器模块35可以包含耦接到读取器处理器的读取器存储器。标签读取器33和读取器模块35可以协作,以识别标签布局50的各个标签。标签布局50的每个单独的标签可以对应于唯一的识别码,例如,诸如包括与在机架***过道70'的过道路径70的开始处的单独的标签相关联的机架腿408的机架腿信息的代码。每个唯一识别码对应于读取器模块35的读取器存储器中的存储位置,该存储位置包括索引数据、操作数据和标签位置数据中的至少一个。作为非限制性实例,标签读取器33和读取器模块35协作以通过识别标签布局50的单个标签并将识别出的标签与读取器存储器中的存储位置相关联来检索索引数据、操作数据和标签位置数据中的至少一个,确定车辆功能。单独标签包括多个分区识别标签55和多个分区标签60。每个分区识别标签55占据标签布局50中的对应于一组唯一的分区标签65的位置,每个分区标签包括多个分区标签60。在一个实施例中,每组唯一的分区标签65包括多个分区标签60、一个或多个功能标签100、一个或多个过道扩展标签110、一个或多个过道入口标签75或其组合。例如而非通过限制的方式,一组唯一的分区标签65中的离机架***过道70’的过道路径70的中点120最远的相应分区标签60可以包括车辆功能和过道端车辆功能两者。
作为非限制性实例,标签布局50的单独标签可以包括沿过道路径70定位在过道路径70的车辆入口或车辆出口部分80之间的多个过道入口标签75。物料搬运车辆102(图2)上的读取器模块35(其一个实例也在转让给朗科设备公司的美国专利9,811,088中描述)可以沿过道路径70在标签布局50的过道入口标签75与单独标签之间进行区分,并且将过道端车辆功能与所识别的过道入口标签75相关联。车辆控制器可以响应于过道端车辆功能与所识别的过道入口标签75的相关来控制物料搬运车辆102的工业车辆硬件的操作功能。以此方式,标签布局50可以被构造为包括定位在机架***过道70’的过道路径70内的过道入口标签75,使得当在机架***过道70’的过道路径70内行进的工业车辆10接近过道路径70的车辆入口或车辆出口部分80时可以实施特定过道端车辆功能。出口部分的距离为所测量的物料搬运车辆102的当前位置与相应过道路径70的端点85之间的长度的量。读取器模块35可以在端盖对115的外端盖标签与内端盖标签之间进行区分,并将所识别的外端盖标签与特定于出口的车辆功能相关联,并将所识别的内端盖标签与特定于入口的车辆功能相关联。在一个实施例中,标签布局50可以包括一个或多个端盖行117,所述一个或多个端盖行包括多个端盖对115。一个或多个端盖行117跨过道路径70的相应端点85间隔开,使得进入或退出过道路径70的工业车辆将识别端盖行117的单独标签,而不论物料搬运车辆102在哪里跨过过道路径70的车辆入口或车辆出口部分80内的端盖行117。
物料搬运车辆102可以进一步包括机架腿成像模块300,该机架腿成像模块包括用于捕获诸如机架腿特征的输入图像的图像的相机304(图2)。相机304可以是能够捕获对象的视觉外观并将视觉外观转换成图像的任何装置。因此,相机304可以包括图像传感器,例如电荷耦合器件、互补金属-氧化物-半导体传感器或其功能等同物。在一些实施例中,物料搬运车辆102可以位于仓库11内并且被配置为捕获仓库11中的机架400的直立轨道406的机架腿408的图像。为了捕获机架腿图像,相机304可以安装到物料搬运车辆102的至少一个侧面208,并且具有横向地朝向机架腿408聚焦的视场,这将在下面更详细地描述。为了定义和描述本公开的目的,本文所使用的术语“图像”可以表示被检测物体的外观的表示。可以以多种机器可读表示形式提供图像,例如JPEG、JPEG 2000、Exif、TIFF、原始图像格式、GIF、BMP、PNG、Netpbm格式、WEBP、光栅格式、矢量格式或适用于捕获机架腿直立件的任何其他格式。
物料搬运车辆102包括车身104。车身104可包括叉侧202和动力单元侧204。在实施例中,叉侧202可以限定被配置为沿着水平定向的库存运输表面106在向前方向上移动的物料搬运车辆102的前部,并且动力单元侧204可以限定被配置成沿着库存运输表面106在相反方向上移动的物料搬运车辆102的后部。叉侧202可包括一对叉齿83。在实施例中,车身104可包括定位在叉侧202处的叉架组件206,该叉架组件可移动地联接至桅杆组件207。叉车组件206可以沿着桅杆组件207竖直地移动以相对于机架400取回或放置搬运箱50',机架可以是非常狭窄的过道(VNA)仓库中的多层机架。物料搬运车辆102可在叉侧202、动力单元侧204或两者上包括传感器位置,以促进自主或半自主的车辆行驶。物料搬运车辆102还可包括操作员室211,该操作员室也可移动地联接至桅杆组件207。操作员室211可以位于叉架组件206与车身104的动力单元侧204之间。车身104还可包括在车身104的叉侧202和动力单元侧面204之间延伸的一对侧面208。该一对侧面208在物料搬运车辆102的前部和部后之间延伸。一对侧面208可以限定宽度W1。在VNA环境中,可以在其中放置物料搬运车辆102的诸如机架***过道70'的仓库过道的特征可在于过道宽度W2,其中W2-W1<W英寸并且W在大约2英寸到大约4英寸的范围内(且W2>W1)。
本文描述的实施例可包括***500,该***包括可通信地耦合至相机304和存储器的一个或多个车辆处理器,诸如处理器502(图4)。在实施例中,处理器502可以包括车辆位置校准处理器和/或图像捕获处理器。网络接口硬件512可以促进在网络514之上通过导线、广域网、局域网、个域网、蜂窝网络、卫星网络等的通信。合适的个域网可以包含无线技术,例如,IrDA、蓝牙、无线USB、Z-Wave、ZigBee和/或其它近场通信协议。合适的个域网可以类似地包含如USB和FireWire等有线计算机总线。合适的蜂窝网络包含但不限于如LTE、WiMAX、UMTS、CDMA和GSM等技术。网络接口硬件512可以通信地耦接到能够通过网络514传输和/或接收数据的任何装置。因此,网络接口硬件512可以包含用于发送和/或接收任何有线或无线通信的通信收发器。例如,网络接口硬件512可以包含天线、调制解调器、LAN端口、Wi-Fi卡、WiMax卡、移动通信硬件、近场通信硬件、卫星通信硬件和/或用于与其它网络和/或装置通信的任何有线或无线硬件。
一个或多个处理器502可以执行用于自动实施本文所描述的方法或功能中的任何方法或功能的机器可读指令。作为用于存储机器可读指令的计算机可读介质516(例如,存储器)中的非易失性存储器508或易失性存储器510中的至少一个的存储器可以通信地耦合到一个或多个处理器502、相机304或其任何组合。一个或多个处理器502可以包括能够执行机器可读指令或者已经被配置成以类似于机器可读指令的方式执行功能的处理器、集成电路、微芯片、计算机或任何其它计算装置。计算机可读介质516可以包括RAM、ROM、闪速存储器、硬盘驱动器或能够存储机器可读指令的任何非暂时性装置。
一个或多个处理器502和存储器可以与相机304为一体。替代地或附加地,一个或多个处理器502和存储器中的每一个可以与物料搬运车辆102为一体。此外,一个或多个处理器502和存储器中的每一个可以与物料搬运车辆102和相机304分离。例如,管理服务器、服务器或移动计算装置可以包括一个或多个处理器502、存储器或两者。注意,一个或多个处理器502、存储器和相机304可以是在不脱离本公开的范围的情况下彼此通信地耦接的离散组件。因此,在一些实施例中,一个或多个处理器502的组件、存储器的组件以及相机304的组件可以彼此物理地分离。如本文中所使用的短语“通信地耦接”意指组件能够彼此交换数据信号,例如通过导电介质的电信号、通过空气的电磁信号、通过光波导的光信号等。
因此,本公开的实施例可以包括以任何一代的任何编程语言(例如1GL、2GL、3GL、4GL或5GL)编写的逻辑或算法。逻辑或算法可以被编写为可以由处理器直接执行的机器语言,或者可以被编撰或汇编为机器可读指令并存储在机器可读介质,如计算机可读介质516上的汇编语言、面向对象的编程(OOP)、脚本语言、微代码等。可替代地或另外,逻辑或算法可以以硬件描述语言(HDL)编写。进一步地,逻辑或算法可以通过现场可编程门阵列(FPGA)配置或专用集成电路(ASIC)或其等效物来实施。
在实施例中,本文描述的一个或多个仓库图30可以存储在存储器中。***500可以包含一个或多个显示器和/或输出装置504,如监测器、扬声器、耳机、投影仪、可穿戴显示器、全息显示器和/或打印机。输出装置504可以被配置成输出音频、视觉和/或触觉信号,并且可以进一步包含例如音频扬声器、发射能量(无线电、微波、红外、可见光、紫外线,X射线和γ射线)的装置、电子输出装置(Wi-Fi、雷达、激光等)、音频(任何频率)等。
***500可以进一步包含一个或多个输入装置506,所述一个或多个输入装置可以包含,例如,任何类型的鼠标、键盘、磁盘/介质驱动器、记忆棒/拇指驱动器、存储卡、笔、触摸输入装置、生物计量扫描仪、语音/听觉输入装置、运动检测器、相机、标尺等。输入装置506可以进一步包含相机(有或没有视频记录),例如数字和/或模拟相机、静态相机、相机、热成像相机、红外相机、具有电荷耦接显示器的相机、夜视相机、三维相机、网络摄像头、录音机等。例如,输入设备506可以包括本文描述的相机304。作为非限制性示例,输入设备506可以可通信地耦合至包括如本文所述的机架腿成像模块300的相机304的机架腿成像模块***28。
参考图5,机架腿成像模块***28包括通信耦合的组件,其包括但不限于测距模块29、硬件控制箱34、控制模块36、红外(IR)照明模块38、IR相机模块40和电池32。在实施例中,电池32可以是物料搬运车辆102的车辆电池或专用于机架腿成像模块***28的单独的电池。硬件控制箱34可以包括内部布局,其带有发光二极管(LED)驱动器,以调节到作为多个照明器306的多个LED的电流;微控制器,以计数测距模块29的记号(tick);以及DC-DC转换器,以给相机304供电。测距模块29可以是任何常规的或尚待开发的测距模块,其被配置为生成诸如通过物料搬运车辆102的车轮编码器的物料搬运车辆测距数据。
IR照明模块38可以包括如本文所述的机架腿成像模块300的多个照明器306,并且IR相机模块40可以包括如本文中描述的机架腿成像模块300的相机304。作为非限制性示例和实施例,机架腿成像模块***28包括机架腿成像模块300,该机架腿成像模块包括相机304和多个照明器306;LED驱动器,其包括被配置为控制多个照明器306的开/关数字控件;测距模块29;控制模块36;和DC-DC转换器,以从电池32向所连接的硬件供电。控制模块36被配置为触发相机304的图像捕获,如下面更详细地描述的累积编码器记号,并且通过串行通信将记号信息报告给一个或多个处理器502。控制模块36可以进一步被配置为以两种模式操作,即QR初始化模式,以初始化仓库11中的机架***过道70'的过道入口中的物料搬运车辆102的初始位置,和位置维护模式,以维护和更新在库存运输表面106上行进期间物料搬运车辆102在机架***过道70'中的位置,如下文更详细描述。可以通过向控制模块36发送串行命令来设置机架腿成像模块***28的模式和参数,控制模块可以作为***500的一个或多个处理器502之一操作。
机架腿成像模块***28可以通信地耦合到物料搬运车辆102的控制器访问网络(CAN)总线,并且可以利用物料搬运车辆102的相关联的线引导或轨道引导信号进行定位。机架腿成像模块***28还可以利用与物料搬运车辆102相关联的CAN测距数据,并将位置发布给CAN,以用于自动定位***和导航用途。机架腿成像模块***28可以与物料搬运车辆102的CAN接口一起操作,以将机架腿成像提供给物料搬运车辆102。即使当物料搬运车辆102的电源关闭时,机架腿成像模块***28也可以将物料搬运车辆102的位置保持在车载存储器中。
如上所述,并再次参考图4,物料搬运车辆102可包括一个或多个处理器502或与之通信耦合。因此,一个或多个处理器502可以执行用于操作或代替操作者控件的功能的机器可读指令。机器可读指令可以存储在存储器上。因此,在一些实施例中,物料搬运车辆102可以通过执行机器可读指令的一个或多个处理器502来自动导航。在一些实施例中,车辆的定位可以在物料搬运车辆102被导航时,由定位***监测。
例如,物料搬运车辆102可以基于物料搬运车辆102的所定位位置沿仓库11的库存运输表面106沿期望的路径自动导航到期望位置。在一些实施例中,物料搬运车辆102可以确定物料搬运车辆102相对于仓库11的所定位位置。物料搬运车辆102的所定位位置的确定可以通过将图像数据与图数据进行比较来执行。图数据可以作为可以定期更新的一个或多个仓库图30或由服务器等提供的图数据本地存储在存储器中。在实施例中,工业设施图包括机架***特征的映射,例如在每个过道端,机架***12的机架400的每个直立轨道406的每个端部机架腿408,其中每个端部机架腿408与唯一代码相关联,包括但不限于诸如过道入口标识符302上的QR码之类的代码,其包括如本文所述的机架腿标识信息。给定所定位位置和期望位置,可以确定物料搬运车辆102的行进路径。一旦知道了行进路径,则物料搬运车辆102可以沿着行进路径行进以导航仓库11的库存运输表面106。具体地,一个或多个处理器502可以执行机器可读指令以执行定位***功能并操作物料搬运车辆102。在一个实施例中,一个或多个处理器502可以调节轮210的转向并控制节气门以使物料搬运车辆102导航库存运输表面106。
参考图2,示出了机架腿成像模块300,其布置在物料搬运车辆102的侧面208上,在动力单元侧204和叉侧202之间。机架腿成像模块300还被示为包括相机304和包括多个照明器306的照明模块的布置。机架腿成像模块300可以包括相机304以及红外(IR)照明器306和IR带通滤光器的垂直定向的阵列。可以将垂直定向的IR照明器阵列布置在物料搬运车辆102的一对侧面208中的至少一个上。相机304可以与垂直定向的IR照明器306阵列垂直对准,并且被配置为捕获位于多层仓库机架***12的机架***过道70’中的机架腿408的至少一部分的图像。(例如,处理器502中的)图像捕获处理器可以被配置为通过垂直定向的IR照明器306阵列对机架腿408照明和使用IR带通滤光器从机架腿图像对机架腿408周围的外部仓库照明进行带通过滤来协调捕获机架腿408的至少一部分的机架腿图像而生成过滤的IR机架腿图像。车辆控制架构可以被配置为使用过滤的IR机架腿图像沿着库存运输表面106导航物料搬运车辆102。
在一个实施例中,相机304可以包括镜头和IR带通滤光器。镜头可以是但不限于广角镜头、鱼眼镜头、窄角镜头等。镜头可以取决于用于仓库环境150中的机架腿408的腿图案。照明模块的多个照明器306可以包括但不限于多个LED或其他类型的照明,例如白炽灯、荧光灯、IR激光二极管等。作为非限制性示例,照明模块的多个照明器306可以包括垂直系列的分布式IR LED,每个包括窄光束反射镜。机架腿成像模块300安装在物料搬运车辆102的至少一个侧面208上,并且构造成在第一横向方向上侧向面对机架400,例如当物料搬运车辆102在由机架400限定的机架***过道70'中的库存运输表面106上在线引导件或轨道引导件上时。物料搬运车辆102可以包括相对的机架腿成像模块300,其安装在物料搬运车辆102的相对的侧面208上,并被配置为在与第一横向方向相反的第二横向方向上侧向面对另一机架400,该另一机架限定了机架***过道70'的另一侧。安装在物料搬运车辆102的相对侧面208上的两个机架腿成像模块300允许将机架***过道70'的两侧用于定位,如下面进一步详细描述的。连同与第一过道入口标识符302关联的唯一代码以及根据图指示机架腿408在仓库环境中位置的与第一过道入口标识符302关联的机架腿408的三维坐标一起,如下面更详细描述的那样,将来自由机架腿成像模块300捕获的机架腿408的图像的图案记录在定位特征图中以在定位***操作期间使用。在一个实施例中,与机架400的机架腿408相关联的QR码的映射可以通过利用诸如激光测距仪或激光测距计之类的激光工具或其他合适的映射扫描工具的手动映射来进行。在实施例中,所利用的单独标签,如本文所述的RFID标签可以利用相同或类似的技术,同时进一步使用天线来识别单独标签的定位来映射。
可以基于本文所述的机架腿成像模块300来验证和/或使物料搬运车辆102的车辆位置更准确。例如,对于定位但精度较低的车辆,使用机架腿成像模块300和过道入口识别符302,可在成功检测到过道入口识别符302后提高物料搬运车辆102的定位精度。过道入口识别符302能够被用来初始化车辆位置或验证预测的车辆位置并且以高度确定性固定车辆位置。通过使用这样的机架腿成像模块300,可以通过定位***来定位物料搬运车辆102的时间长度的增加的运行时间,这增加了运行时间中车辆定位的价值,并提高了定位的准确性。作为示例而非限制,与物料搬运车辆102相关联的运行时间参考了物料搬运车辆102在停机时间期间可能被利用并且没有丢失、关闭或以其他方式没有利用的时间量。物料搬运车辆102的未知位置导致与物料搬运车辆102相关联的运行时间的中断,从而导致诸如工作流程被禁止以及车辆导航和使用效率低下的情况。作为非限制性示例,如果物料搬运车辆102丢失,则其将停止,从而不再知道定位,如果定位不正确,则导航可能导致不正确的目标或拾取位置,等等。
机架腿成像模块300的过程在图6中更详细地阐述。机架腿成像模块的相机304和照明器306可以捕获机架腿408的图像,其被数字化并且可以使存储的机架腿图案叠加在数字化图像上,以使该图像与所存储的机架腿408相匹配。
参考图6,***500通过机架腿成像模块***28和机架腿成像模块300的相机304被配置成为一个或多个车辆102提供机架腿成像,该一个或多个车辆可以被布置在仓库11的机架***过道70'中的线引导件或轨道引导件上。相机配置为捕获以下图像:(i)放置为与多层仓库机架***12的机架***过道70’的入口相对应的过道入口标识符302,以及(ii)放置在机架***过道70’中的机架腿408的至少一部分。作为示例而非限制,***500被配置为使用机架腿成像模块300的相机304来读取过道入口标识符302,作为与过道入口处机架400的第一机架腿408相关联的唯一代码,并使用来自测距模块29(例如物料搬运车辆102上的车轮编码器)的测距数据以跟踪物料搬运车辆102的位置变化。测距模块29被配置为生成测距数据,该测距数据表示物料搬运车辆102沿着库存运输表面106行进的距离。相机304用于继续识别在机架***过道70'中经过的机架腿408,并使用识别信息来校正任何累积的编码器误差,从而校准测距信息和物料搬运车辆102的更新位置。与***500相关联的参数可以在机架腿成像模块300上的存储与和机架腿408相关联的每个唯一代码内的存储之间进行划分。
作为非限制性示例,过程600遵循指令以捕获在第一机架***过道70'的过道入口处的机架腿408的图像以初始化仓库11中的物料搬运车辆102相对于第一机架***过道70'的定位位置。作为非限制性示例,机架腿408限定机架***过道70'的侧向边界的至少一部分,其可以是第一机架***过道70'的过道入口,并且包括过道入口标识符302,其可以配置为在机架腿408上的贴纸,包括作为唯一QR码的过道入口标识符302。唯一的QR码可以包括关于机架腿408的定位信息和关于与机架400的机架腿408相关联的机架腿图案的信息,诸如机架400的机架腿408之间的孔图案、间距或“记号”图案等。相机304以高速率捕获多个图像,以读取在过道入口处的唯一QR码,该QR码包括存储的相关的机架腿408的位置,并且初始化仓库11中的物料搬运车辆102的位置。
因此,在框602中,过道入口标识符302用于生成机架***信息,该机架***信息至少指示(i)机架***过道70’的初始机架腿408沿库存运输表面106的位置和(ii)机架***过道70’中的机架腿间距。在框604中,使用来自机架***信息的初始机架腿408的位置生成物料搬运车辆102沿着库存运输表面106的初始位置。注意,本文中对“生成的”值或参数的提及涵盖计算、测量、估计或其任何组合。可以利用物料搬运车辆102的已知位置调试机架腿成像模块300,使得基于关联的机架腿408的检索位置来计算物料搬运车辆102的更新位置。给定已知的相机参数以及任选地相机304与机架400的距离,这可以将在捕获的图像中的QR码的位置用于物料搬运车辆102的位置的精细调节,这可以帮助例如基于相机距离来设置一个或多个相机参数以捕获机架腿408的最佳限定图像。
在框602-604中初始化之后,物料搬运车辆102的测距模块29用于维持车辆位置知识。在框606中,使用测距数据和物料搬运车辆102的初始位置,生成物料搬运车辆102在机架***过道70’中沿库存运输表面106的基于测距的位置。在一个实施例中,以已知的每记号行进的距离和行进的极性或方向来调试机架腿成像模块300。这种测距信息被用在机架腿408和机架腿的捕获图像之间,以根据先前的图像捕获估计和维持车辆位置知识。作为非限制性示例,最后的图像捕获是测距所基于的基础,直到随着物料搬运车辆102沿着机架***过道70'前进,新的图像被捕获成为最后的图像捕获以继续保持车辆位置知识为止。
在框608中,使用后续机架腿408的至少一部分的捕获图像来检测后续机架腿408。例如,当物料搬运车辆102沿着由机架400限定的机架***过道70'行进时,相机304继续捕获图像,以检测限定机架***过道70'的机架400的多个机架腿408。当物料搬运车辆102沿着由机架400限定并包括多个机架腿408的机架***过道70'行进时,相机304可以高速率捕获图像。在实施例中,当机架腿成像模块300预期机架腿408在框中时,可以由相机304捕获图像。例如,可以触发相机304在预期在图像中出现机架腿408的位置处拍摄图像,这可以减少图像处理要求和相机接口带宽要求以及电力使用。
在框610中,使用来自机架***信息的机架腿间距,将检测到的随后的机架腿408与物料搬运车辆102在机架***过道70'中的预期位置相关联。作为非限制性示例,这样的与机架腿408的预期位置相关联并因此与在机架腿408处的物料搬运车辆102的预期位置相关联的数据可以基于来自唯一代码的信息,唯一代码例如过道入口标识符302的QR码和/或标签布局50的RFID标签。这样的数据可以包括关于何时触发后续图像捕获以捕获后续预期机架腿408的图像作为下一预期数据点的信息。相对于该下一个预期数据点的公差也可以包括在该数据点之前和之后。在一个实施例中,可以通过将以记号为单位的由机架400限定的机架***过道70'中的机架腿408之间的距离加上与检测到最后的机架腿408时相关的先前的记号数来计算预期位置。可以校正先前的记号数,以校正机架腿408在图像中的偏移。然后当记号数达到目标记号计数阈值数时,相机304和多个照明器306可以被触发以照亮并捕获图像450以检测预期的机架腿408。参考图3,图像450由相机304捕获以示出检测到的机架腿408。圆452设置在检测到的机架腿408的检测孔上,并且预期的点图案454与那些检测到的机架腿408的孔匹配以产生最佳拟合中心线456。在这样的实施例中,图像450中的机架400的机架腿408的这类特征可以用作检测和识别机架腿408的特征,这归因于由相机304的计算机视觉***和机架腿成像模块300区分的共同的孔图案和机架400的机架腿408之间的预先确定的间距,该些信息可以包括在由多层仓库机架***12的机架400限定的机架***过道70'的第一机架腿408的过道入口标识符302中。配置为提供闪光灯照明的多个照明器306和配置为使用例如全局快门相机以短曝光时间捕获图像的相机304的使用允许在图像450中捕获和识别检测到的机架腿408的特征。此外,照明和图像捕获的这种组合通过对图像前景的照明来提供诸如图像450的高对比度图像,并且通过防止运动模糊来提供清晰的图像。这样的图像特性允许图像处理提供对所检测的机架腿408的位置的可靠且准确的检测。分别与机架腿成像模块300的多个照明器306和相机304相关联的机架腿成像模块***28的IR相机模块40上的IR照明模块38和IR带通滤光器用于允许大部分外部与图像捕获无关的照明例如仓库照明从图像450中忽略并滤除。此外,在其中机架腿408未上漆、颜色浅和/或具有光泽的漆涂层的实施例中,多个照明器306的宽间隔的垂直阵列可用于减轻机架腿408的镜面反射特性,以检测图像450中的机架腿408。通过多个照明器306照亮机架腿408以由机架腿成像模块300的相机304捕获图像的过程可以包括照明机架腿408的大的垂直区域以为相机304产生大的垂直视场(这是由于相机304到机架400的距离短),从而捕获了图像450中机架腿408的大区域。此外,机架400的机架腿408可以包括高反射材料,并且由机架腿成像模块300的多个照明器306提供的分布式光源被配置为减轻机架腿408的高反射特性,以提供检测到的机架腿408的清晰而可靠的图像450。
在过程600中,将物料搬运车辆102的基于测距的位置与物料搬运车辆102的预期位置进行比较。在框612中,基于预期位置和基于测距的位置之间的差异来生成测距误差信号。在指示预期位置和基于测距的位置之间匹配的实施例中,测距误差信号可以为零。在框614中,使用测距误差信号来更新物料搬运车辆102的基于测距的位置。从而,检测到的机架腿408用于更新物料搬运车辆102的位置。处理每个框架(frame)以检测机架腿408,并且当检测到机架腿408时,***500的处理器502对框架进行处理,以准确地更新物料搬运车辆102的位置,以防止基于测距模块29的物料运输车辆102的估计的保持位置的测距数据的累积误差以无限制的速度增长。车辆控制架构配置为使用更新的基于测距的位置沿库存运输表面106导航物料搬运车辆102。在实施例中,车辆控制架构被配置为使用更新的基于测距的位置,沿着机架***过道70'的库存运输表面106跟踪物料搬运车辆102的导航、以至少部分自动化的方式沿着库存运输表面106导航物料搬运车辆102、或两者。
在实施例中,通过使用给定的机架***过道70'中的机架腿408的检测来如本文所述通过机架腿成像模块300初始化、维持和更新在给定的机架***过道70'中的物料搬运车辆102的位置,使用机架腿成像模块300的***500的调试涉及简单的安装和调试。例如,***500可以仅要求将诸如QR码贴纸之类的过道入口标识符302放置在每个机架***过道70'的入口处。此外,***500涉及简化的调试,因为在现场测量过道入口标识符302的信息,将其输入到移动计算机中,并打印在移动式贴纸打印机上,以生成具有唯一QR码的移动式贴纸,以将其放置在仓库11中每个机架***过道入口的相关第一机架腿408上。因此,不需要将仓库特定信息存储在如本文所述的***500运行的任何物料搬运车辆102上,从而导致与需要将此类仓库特定信息存储在物料搬运车辆102上的***相比,减少了调试时间。此外,在给定的机架***过道70'中机架腿408的紧密的、可预测的间距放宽了对测距模块29的精度的要求,因为机架腿408的紧密间隔的可预测特征之间的编码器误差累积比否则用于包含进一步间隔和手动放置的全局功能的***例如仓库楼层中的RFID标签的可能更少。
本文所述的实施例和***允许在仓库11的机架***过道70'中以位置精度来确定和精确维持物料搬运车辆102的位置。实际上,组合使用诸如QR码之类的过道入口标识符302来进行过道入口处的物料搬运车辆102的位置初始化以及随后对于给定的机架***过道70'使用现有的、规则间隔的机架腿408来维持物料搬运车辆102沿着机架***过道70'的准确位置允许不需要在每个机架腿408上使用QR码来维持和更新物料搬运车辆102沿着给定机架***过道70'的车辆位置。例如,机架***过道70'的给定机架400可以超过一百米长,并且可以具有超过40个机架腿408。
出于描述和限定本公开的目的,应注意,本文中对作为参数或另一个变量的“函数”或“基于”参数或另一个变量的变量的提及并非旨在表示所述变量仅为所列参数或变量的函数。相反,本文中对作为所列参数的函数或“基于”所列参数的变量的提及旨在是开放式的,使得所述变量可以是单个参数或多个参数的函数。还应注意的是,本文中对“至少一个”组件、元素等的引用不应用于产生对冠词“一个(a)”或“一种(an)”的替代用途应被限制为单个组件、原件等的推断。
应注意,本文中以特定方式引述本公开的部件为“配置”以体现特定属性,或以特定方式运作,为结构叙述,与既定用途的引述相反。更具体来说,本文中提到其中部件为“配置”的方式表示部件的现有物理条件,且因此将被视为界定部件的结构特性的引述。
为了描述和界定本披露,应注意,术语“约”在本文中用来表示固有的不确定程度,其可归结为任何定量的比较、价值、测量或其它表示。术语“约”在本文中还用来表示在不导致在所关注的主题的基本功能变化的情况下,定量表示可从规定的参考变化的程度。
已详细且参考本公开的具体实施例描述本公开的主题,应注意,甚至在于伴随本描述的图式中的每一个中说明特定元件的情况下,本文中所公开的各种细节不应视为暗示这些细节涉及为本文中所描述的各种实施例的基本部件的元件。进一步地,显然在不脱离本公开的范围的情况下可以进行修改和变化,包含但不限于所附权利要求中限定的实施例。更具体地,尽管本公开的一些方面被标识为优选的或特别地有利,但是设想了本公开不必限于这些方面。
Claims (19)
1.一种物料搬运车辆,包括
相机,
测距模块,
车辆位置校准处理器,
驱动机构,其被配置成使所述物料搬运车辆沿库存运输表面移动,和
与所述驱动机构通信的车辆控制架构,其中:
所述相机配置为捕获以下图像:(i)放置为与多层仓库机架***的机架***过道的入口相对应的过道入口标识符,以及(ii)放置在所述机架***过道中的机架腿的至少一部分;
所述测距模块被配置为生成测距数据,所述测距数据表示所述物料搬运车辆沿着所述库存运输表面行进的距离;
所述车辆位置校准处理器被配置为
使用所述过道入口标识符生成机架***信息,所述机架***信息至少指示(i)所述机架***过道的初始机架腿沿所述库存运输表面的位置和(ii)所述机架***过道中的机架腿间距,
使用来自所述机架***信息的所述初始机架腿的位置,生成所述物料搬运车沿所述库存运输表面的初始位置,
使用所述测距数据和所述物料搬运车辆的所述初始位置,生成所述物料搬运车辆在所述机架***过道中沿所述库存运输表面的基于测距的位置,
使用后续机架腿的至少一部分的捕获图像检测所述后续机架腿,
使用来自所述机架***信息的机架腿间距,将检测到的后续机架腿与所述物料搬运车辆在所述机架***过道中的预期位置相关联,
将所述物料搬运车辆的基于测距的位置与所述物料搬运车辆的预期位置进行比较,以基于所述预期位置和所述基于测距的位置之间的差异生成测距误差信号,以及
使用所述测距误差信号更新所述物料搬运车辆的基于测距的位置;并且
所述车辆控制架构配置为使用更新的基于测距的位置沿所述库存运输表面导航所述物料搬运车辆。
2.根据权利要求1所述的物料搬运车辆,其中所述过道入口标识符包括快速响应(QR)码,其被配置为存储并提供所述机架***信息。
3.根据权利要求2所述的物料搬运车辆,其中所述机架***过道的所述初始机架腿沿所述库存运输表面的位置被存储在仓库图中。
4.根据权利要求2所述的物料搬运车辆,其中所述机架***信息还包括:
关于与所述多层仓库机架***的所述机架***过道的一组机架腿相关的孔图案的信息,所述一组机架腿包括所述初始机架腿,
关于所述一组机架腿中相邻机架腿之间距离的信息,
所述多层仓库机架***的所述机架***过道的机架面到所述机架***过道中的引导线的距离,
所述多层仓库机架***的所述机架***过道的所述一组机架腿中的机架腿的数量,
或其组合。
5.根据权利要求4所述的物料搬运车辆,其中关于孔图案的信息包括所述多层仓库机架***的所述机架***过道的每个机架腿的孔的行之间的距离和孔的列之间的距离。
6.根据权利要求1所述的物料搬运车辆,其中所述相机被配置为基于触发器捕获图像以检测所述后续机架腿,所述触发器包括基于从所述过道入口标识符生成的所述机架***信息而预期所述后续机架腿的预期位置。
7.根据权利要求6所述的物料搬运车辆,其中所述过道入口标识符包括QR码、所述机架***过道的标签布局的RFID标签、或其组合。
8.根据权利要求6所述的物料搬运车辆,其中所述机架***信息还包括关于所述机架***过道中的机架腿之间的距离的信息,并且通过将所述机架***过道中的机架腿之间的距离和与先前检测到的机架腿相关联的先前距离相加计算所述预期位置。
9.根据权利要求1所述的物料搬运车辆,进一步包括机架腿成像模块,所述相机通信地耦合到所述机架腿成像模块,所述机架腿成像模块还包括多个照明器。
10.根据权利要求9所述的物料搬运车辆,其中所述机架腿成像模块设置在所述物料搬运车辆的侧面,被配置为侧向面对所述多层仓库机架***的所述机架***过道的所述机架腿。
11.根据权利要求9所述的物料搬运车辆,其中所述机架腿成像模块包括红外(IR)带通滤光器,所述相机包括镜头,并且所述多个照明器包括垂直定向的IR照明器阵列,并且所述IR带通滤光器配置为与所述多个照明器一起操作以从所述图像过滤检测到的机架腿周围的外部仓库照明。
12.根据权利要求11所述的物料搬运车辆,其中所述相机的镜头包括广角镜头、鱼眼镜头或窄角镜头。
13.根据权利要求11所述的物料搬运车辆,其中每个分布式IR LED包括窄光束反射镜。
14.根据权利要求1所述的物料搬运车辆,其中仓库环境图包括在仓库环境中的所述多层仓库机架***的仓库图,所述仓库图包括所述机架***过道的每个初始机架腿在所述机架***过道的每端处沿所述库存运输表面的位置。
15.根据权利要求14所述的物料搬运车辆,其中在所述机架***过道的每端处的每个初始机架腿包括相应的过道入口标识符,每个过道入口标识符包括相应的机架***信息。
16.根据权利要求1所述的物料搬运车辆,还包括物料搬运机构,所述物料搬运机构被配置为将货物放置在仓库环境的所述多层仓库机架***上或从仓库环境的所述多层仓库机架***中取回货物,其中所述车辆控制架构与所述物料搬运机构通信。
17.根据权利要求1所述的物料搬运车辆,其中所述车辆控制架构配置为使用更新的基于测距的位置,跟踪所述物料搬运车辆沿所述机架***过道的所述库存运输表面的导航、以至少部分自动化的方式沿所述库存运输表面导航所述物料搬运车辆、或二者。
18.一种物料搬运车辆,包括
相机,
测距模块,
车辆位置校准处理器,和
驱动机构,其被配置成使所述物料搬运车辆沿库存运输表面移动,其中:
所述相机配置为捕获至少以下图像:(i)多层仓库机架***的机架***过道的过道入口标识符,以及(ii)放置在所述机架***过道中的机架腿的至少一部分;
所述测距模块被配置为生成物料搬运车辆测距数据;和
所述车辆位置校准处理器被配置为
使用所述过道入口标识符生成机架***信息,所述机架***信息至少指示(i)初始机架腿沿所述库存运输表面的位置和(ii)所述机架***过道中的机架腿间距,
使用所述初始机架腿的位置,生成所述物料搬运车辆沿所述库存运输表面的初始位置,
使用所述测距数据和所述物料搬运车辆的所述初始位置,生成所述物料搬运车辆在所述机架***过道中沿所述库存运输表面的基于测距的位置,
使用后续机架腿的至少一部分的捕获图像检测所述后续机架腿,
使用来自所述机架***信息的机架腿间距,将检测到的后续机架腿与所述物料搬运车辆在所述机架***过道中的预期位置相关联,
基于所述预期位置和所述基于测距的位置之间的差异生成测距误差信号,和
使用所述测距误差信号更新所述物料搬运车辆的基于测距的位置。
19.一种物料搬运车辆,包括
驱动机构,其被配置成使所述物料搬运车辆沿水平定向的库存运输表面在限定所述物料搬运车辆的前部的向前方向或限定所述物料搬运车辆的后部的相反方向上移动,
物料搬运机构,其配置为使物料沿垂直定向的物料搬运轴线移动,
车身,其包括在所述物料搬运车辆的所述前部和所述后部之间延伸的一对侧面,
机架腿成像模块,其包括相机、垂直定向的红外(IR)照明器阵列和IR带通滤光器,
图像捕获处理器,以及
与所述驱动机构通信的车辆控制架构,其中:
所述垂直定向的IR照明器阵列布置在所述物料搬运车辆的所述一对侧面中的至少一个上;
所述相机与所述垂直定向的IR照明器阵列垂直对准,并且被配置为捕获位于多层仓库机架***的机架***过道中的机架腿的至少一部分的图像;
所述图像捕获处理器被配置为通过所述垂直定向的IR照明器阵列对所述机架腿照明和使用所述IR带通滤光器从所述机架腿图像对所述机架腿周围的外部仓库照明进行带通过滤来协调捕获机架腿的至少一部分的机架腿图像而生成过滤的IR机架腿图像;
所述车辆控制架构配置为使用过滤后的IR机架腿图像沿水平定向的库存运输表面导航所述物料搬运车辆。
Applications Claiming Priority (3)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
US201862699392P | 2018-07-17 | 2018-07-17 | |
US62/699,392 | 2018-07-17 | ||
PCT/US2019/042127 WO2020018622A1 (en) | 2018-07-17 | 2019-07-17 | Systems and methods for vehicle position calibration using rack leg identification |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112424721A true CN112424721A (zh) | 2021-02-26 |
Family
ID=67659946
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201980047410.2A Pending CN112424721A (zh) | 2018-07-17 | 2019-07-17 | 使用机架腿标识进行车辆位置校准的***和方法 |
Country Status (8)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US11416001B2 (zh) |
EP (2) | EP4235341A3 (zh) |
KR (1) | KR20210034602A (zh) |
CN (1) | CN112424721A (zh) |
AU (1) | AU2024204528A1 (zh) |
CA (1) | CA3106406A1 (zh) |
MX (1) | MX2021000500A (zh) |
WO (1) | WO2020018622A1 (zh) |
Families Citing this family (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
EP3230178A4 (en) * | 2014-12-09 | 2018-11-21 | Swisslog Logistics, Inc. | Structure for automated pallet storage and retrieval |
KR20210034602A (ko) | 2018-07-17 | 2021-03-30 | 크라운 이큅먼트 코포레이션 | 랙 레그 식별을 사용한 차량 위치 교정을 위한 시스템 및 방법 |
WO2020163321A1 (en) | 2019-02-06 | 2020-08-13 | Crown Equpment Corporation | Systems and methods for vehicle position calibration using rack leg identification and mast sway compensation |
JP7215394B2 (ja) * | 2019-10-25 | 2023-01-31 | 株式会社豊田自動織機 | 荷役車両の操作支援装置 |
CN112016389A (zh) * | 2020-07-14 | 2020-12-01 | 深圳市裕展精密科技有限公司 | 用于车辆的控制装置及方法 |
CN112327824A (zh) | 2020-08-13 | 2021-02-05 | 北京京东乾石科技有限公司 | 用于确定货架的位置的方法和装置 |
CN112611370A (zh) * | 2020-11-20 | 2021-04-06 | 上海能辉科技股份有限公司 | 用于搬运卡车电池的车辆及其定位*** |
DE102021103052A1 (de) * | 2021-02-10 | 2022-08-11 | Jungheinrich Aktiengesellschaft | System zum führen eines flurförderzeugs |
CN114675658B (zh) * | 2022-05-27 | 2022-08-26 | 杭州蓝芯科技有限公司 | 一种空货架的自动回收方法、***、设备以及介质 |
EP4332504A1 (en) | 2022-09-02 | 2024-03-06 | Kiwitron S.r.l. | Method and system for locating in real time a vehicle movable in an operating space |
CN115959404B (zh) * | 2022-12-21 | 2023-09-29 | 北京华晟经世信息技术股份有限公司 | 一种双侧分拣的轻量化堆垛拣选***及其控制方法 |
CN116408808B (zh) * | 2023-06-09 | 2023-08-01 | 未来机器人(深圳)有限公司 | 机器人取货检测方法及装置、机器人 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9488984B1 (en) * | 2016-03-17 | 2016-11-08 | Jeff Williams | Method, device and system for navigation of an autonomous supply chain node vehicle in a storage center using virtual image-code tape |
CN107660297A (zh) * | 2015-05-26 | 2018-02-02 | 克朗设备公司 | 用于材料搬运车辆的图像捕获装置校准的***和方法 |
US20180088586A1 (en) * | 2016-09-26 | 2018-03-29 | X Development Llc | Identification Information for Warehouse Navigation |
US20180143638A1 (en) * | 2015-05-06 | 2018-05-24 | Crown Equipment Corporation | Industrial vehicle for identifying malfunctioning sequenced tag and tag layout for use therein |
Family Cites Families (43)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4957408A (en) | 1988-04-06 | 1990-09-18 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Device for controlling a fork of a forklift |
US5258911A (en) | 1991-04-09 | 1993-11-02 | Crown Equipment Corporation | End of aisle control system |
US6049745A (en) | 1997-02-10 | 2000-04-11 | Fmc Corporation | Navigation system for automatic guided vehicle |
DE19910933B4 (de) * | 1999-03-12 | 2004-07-08 | Leuze Electronic Gmbh + Co Kg | Vorrichtung zur Positionierung eines Fahrzeugs |
DE19925131B4 (de) | 1999-06-02 | 2007-08-30 | Still Gmbh | Flurförderzeug mit einer Kamera |
EP1408001B1 (en) | 2001-07-17 | 2014-04-09 | Kabushiki Kaisha Toyota Jidoshokki | Industrial vehicle equipped with material handling work controller |
US20080202856A1 (en) | 2007-02-22 | 2008-08-28 | David Allan Fossier | Angle measurement for forklift operation |
US9096375B2 (en) | 2009-04-10 | 2015-08-04 | Symbotic, LLC | Storage and retrieval system |
US8508590B2 (en) | 2010-03-02 | 2013-08-13 | Crown Equipment Limited | Method and apparatus for simulating a physical environment to facilitate vehicle operation and task completion |
US8538577B2 (en) | 2010-03-05 | 2013-09-17 | Crown Equipment Limited | Method and apparatus for sensing object load engagement, transportation and disengagement by automated vehicles |
US9008884B2 (en) | 2010-12-15 | 2015-04-14 | Symbotic Llc | Bot position sensing |
AU2012243484B2 (en) | 2011-04-11 | 2014-10-30 | Crown Equipment Corporation | Method and apparatus for efficient scheduling for multiple automated non-holonomic vehicles using a coordinated path planner |
US8548671B2 (en) | 2011-06-06 | 2013-10-01 | Crown Equipment Limited | Method and apparatus for automatically calibrating vehicle parameters |
US8594923B2 (en) | 2011-06-14 | 2013-11-26 | Crown Equipment Limited | Method and apparatus for sharing map data associated with automated industrial vehicles |
US8589012B2 (en) | 2011-06-14 | 2013-11-19 | Crown Equipment Limited | Method and apparatus for facilitating map data processing for industrial vehicle navigation |
US20130054129A1 (en) | 2011-08-26 | 2013-02-28 | INRO Technologies Limited | Method and apparatus for using unique landmarks to locate industrial vehicles at start-up |
US20140058634A1 (en) | 2012-08-24 | 2014-02-27 | Crown Equipment Limited | Method and apparatus for using unique landmarks to locate industrial vehicles at start-up |
TWI622540B (zh) | 2011-09-09 | 2018-05-01 | 辛波提克有限責任公司 | 自動化儲存及取放系統 |
WO2013090603A1 (en) | 2011-12-16 | 2013-06-20 | Cozad Thomas Michael Jr | Systems and methods for managing product location information |
US20140198206A1 (en) * | 2013-01-17 | 2014-07-17 | Kevin Hugh Murray | System and Method for Estimating the Position and Orientation of an Object using Optical Beacons |
US9170581B2 (en) | 2013-09-30 | 2015-10-27 | Crown Equipment Limited | Industrial vehicles with overhead light based localization |
US9354070B2 (en) | 2013-10-31 | 2016-05-31 | Crown Equipment Corporation | Systems, methods, and industrial vehicles for determining the visibility of features |
AU2015280776B2 (en) | 2014-06-27 | 2019-08-22 | Crown Equipment Corporation | Vehicle positioning or navigation utilizing associated feature pairs |
US9174830B1 (en) | 2014-09-29 | 2015-11-03 | Crown Equipment Limited | Industrial vehicles with point fix based localization |
US10049290B2 (en) | 2014-12-31 | 2018-08-14 | Hand Held Products, Inc. | Industrial vehicle positioning system and method |
JP6411917B2 (ja) | 2015-02-27 | 2018-10-24 | 株式会社日立製作所 | 自己位置推定装置および移動体 |
CA2987318C (en) | 2015-05-26 | 2019-01-15 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for materials handling vehicle odometry calibration |
CN107848706B (zh) | 2015-08-03 | 2019-10-18 | 株式会社日立制作所 | 架子搬运***、架子搬运车、以及架子搬运方法 |
US9880009B2 (en) | 2015-09-04 | 2018-01-30 | Crown Equipment Corporation | Industrial vehicle with feature-based localization and navigation |
US9908702B2 (en) | 2016-02-05 | 2018-03-06 | Invia Robotics, Inc. | Robotic navigation and mapping |
ES2585977B1 (es) | 2016-03-15 | 2017-05-10 | Tier1 Technology, S.L. | Equipo robotizado para la localización de artículos en una tienda y su procedimiento de funcionamiento |
EP3702868B1 (en) | 2016-08-26 | 2022-03-02 | Crown Equipment Corporation | Materials handling vehicle path validation and dynamic path modification |
AU2017315458B2 (en) | 2016-08-26 | 2022-06-02 | Crown Equipment Corporation | Multi-field scanning tools in materials handling vehicles |
WO2018039559A2 (en) | 2016-08-26 | 2018-03-01 | Crown Equipment Corporation | Materials handling vehicle obstacle scanning tools |
DE102016122485A1 (de) | 2016-11-22 | 2018-05-24 | Jungheinrich Aktiengesellschaft | Verfahren zur Bereitstellung der Positionen von Lagerplätzen in einem Lager und Flurförderzeug |
CN110506284B (zh) | 2017-03-30 | 2023-05-23 | 克朗设备公司 | 仓库绘制工具 |
EP3398637A1 (en) * | 2017-05-05 | 2018-11-07 | Ares Trading S.A. | Tip determiner for an injection device |
CN111133275B (zh) | 2017-07-28 | 2022-04-01 | 克朗设备公司 | 一种物料搬运车辆以及导航物料搬运车辆的***和方法 |
US11181925B2 (en) | 2018-02-23 | 2021-11-23 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for optical target based indoor vehicle navigation |
KR20210034602A (ko) | 2018-07-17 | 2021-03-30 | 크라운 이큅먼트 코포레이션 | 랙 레그 식별을 사용한 차량 위치 교정을 위한 시스템 및 방법 |
KR20210038538A (ko) | 2018-08-01 | 2021-04-07 | 크라운 이큅먼트 코포레이션 | 창고 환경 속도 구역 관리를 위한 시스템 및 방법 |
WO2020163321A1 (en) | 2019-02-06 | 2020-08-13 | Crown Equpment Corporation | Systems and methods for vehicle position calibration using rack leg identification and mast sway compensation |
CA3130886A1 (en) | 2019-02-19 | 2020-08-27 | Crown Equipment Corporation | Systems and methods for calibration of a pose of a sensor relative to a materials handling vehicle |
-
2019
- 2019-07-17 KR KR1020217002917A patent/KR20210034602A/ko unknown
- 2019-07-17 EP EP23173260.3A patent/EP4235341A3/en active Pending
- 2019-07-17 WO PCT/US2019/042127 patent/WO2020018622A1/en unknown
- 2019-07-17 US US16/513,876 patent/US11416001B2/en active Active
- 2019-07-17 CA CA3106406A patent/CA3106406A1/en active Pending
- 2019-07-17 EP EP19753506.5A patent/EP3824365B1/en active Active
- 2019-07-17 CN CN201980047410.2A patent/CN112424721A/zh active Pending
- 2019-07-17 MX MX2021000500A patent/MX2021000500A/es unknown
-
2024
- 2024-06-28 AU AU2024204528A patent/AU2024204528A1/en active Pending
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US20180143638A1 (en) * | 2015-05-06 | 2018-05-24 | Crown Equipment Corporation | Industrial vehicle for identifying malfunctioning sequenced tag and tag layout for use therein |
CN107660297A (zh) * | 2015-05-26 | 2018-02-02 | 克朗设备公司 | 用于材料搬运车辆的图像捕获装置校准的***和方法 |
US9488984B1 (en) * | 2016-03-17 | 2016-11-08 | Jeff Williams | Method, device and system for navigation of an autonomous supply chain node vehicle in a storage center using virtual image-code tape |
US20180088586A1 (en) * | 2016-09-26 | 2018-03-29 | X Development Llc | Identification Information for Warehouse Navigation |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20210034602A (ko) | 2021-03-30 |
EP4235341A2 (en) | 2023-08-30 |
WO2020018622A1 (en) | 2020-01-23 |
EP3824365B1 (en) | 2023-06-28 |
US11416001B2 (en) | 2022-08-16 |
US20200026304A1 (en) | 2020-01-23 |
MX2021000500A (es) | 2021-04-12 |
EP4235341A3 (en) | 2023-11-15 |
AU2024204528A1 (en) | 2024-07-18 |
AU2019305588A1 (en) | 2021-02-25 |
CA3106406A1 (en) | 2020-01-23 |
EP3824365A1 (en) | 2021-05-26 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112424721A (zh) | 使用机架腿标识进行车辆位置校准的***和方法 | |
CN113557207B (zh) | 使用货架支柱标识和门架摆动补偿进行车辆位置校准的***和方法 | |
CN111989544B (zh) | 基于光学目标的室内车辆导航的***和方法 | |
US11513525B2 (en) | Server and method for controlling laser irradiation of movement path of robot, and robot that moves based thereon | |
AU2019305588B2 (en) | Systems and methods for vehicle position calibration using rack leg identification | |
US20230273618A1 (en) | Systems and methods for out of aisle localization and vehicle position calibration using rack leg identification |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |