JP2023517358A - 手荷物および小包を荷積みするエンドエフェクタ、システム、および使用の方法 - Google Patents
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Abstract
コンテナ(18)への物体(14)の順次的な荷積みのためのシステム(10)が、物体(14)に係合するために真空力を適用するように動作可能な係合エンドエフェクタ(40)を備える第1のロボット(22)と、物体(14)を係合エンドエフェクタ(40)から受け取り、物体(14)をコンテナ(18)へと運ぶように動作可能であるコンベヤエンドエフェクタ(56)を備える第2のロボット(24)と、コンテナ(18)への物体(14)の移送を協調させるように第1のロボット(22)と第2のロボット(24)とを制御するための処理装置(300)を含む制御システム(30)とを備える。
Description
関連出願
本出願は、2020年3月12日に出願された米国仮特許出願第62/988,633号への優先権およびその便益を主張し、その特許出願の開示が、その全体において本明細書で参照により組み込まれている。
本出願は、2020年3月12日に出願された米国仮特許出願第62/988,633号への優先権およびその便益を主張し、その特許出願の開示が、その全体において本明細書で参照により組み込まれている。
本開示は、自動化された荷積みするデバイスとの使用のためのシステムおよびエンドエフェクタに関する。ある用途では、システムおよびエンドエフェクタは、旅行客が預けた手荷物を、旅客航空機へ荷積みするためのコンテナへと荷積みするのに有用である。
今日のグローバルな目まぐるしい経済において、乗客の大量輸送、具体的には飛行機での旅行が、急激に増加し続けている。乗客の航空会社による旅行における増加に伴って、乗客およびその預けた荷物をできるだけ素早く効率的に空港を通じて移動させるために、航空会社および空港への圧力が大きくなっている。
メインターミナルにおけるチェックインおよび保安検査に続いて、各々の預けたバッグは転送され、典型的には航空便名によって、さらに仕分けおよび収集される。仕分けされたバッグは、次に、航空機への移送のために、例えば、ユニットロードデバイス(ULD)と一般的に呼ばれるコンテナといった、移動可能なコンテナへと荷積みされる。ULDを使用することが可能ではない、または効率的ではない場合、バスケットおよび/またはトレイなどの他のコンテナが、指定された航空機へと荷積みするように、便で仕分けされたバッグを移送するために使用される。
最も洗練されて自動化された手荷物取り扱いシステムであっても、手荷物チェックインと航空機の荷積み/荷降ろしとの間でのいくつかの場所において、バッグは、様々な理由および目的のために、作業者によって手作業で取り扱われなければならない。大部分が手荷物の大きさ、重量、およびその多様性のため、これらの物理的なバッグの荷積み/荷降ろしの任務を完了するための人の肉体的な労力および複雑な人間工学的な動きのレベルは高い。
手作業のバッグ取り扱い(または人の介入)を典型的に必要とする1つのエリアは、コンテナ(例えば、上記のULD)への便で仕分けされたバッグの荷積みである。これは、乗客のバッグの大きさ、形、硬さ、体積、および重量におけるほとんど無限の違いを含め、多くの理由によるためである。例えば、乗客のバッグの物理的な特性における大きな変化は、例えばプログラム可能なロボットを使用して、便で仕分けされた大量のバッグのコンテナへの物理的な移送を自動化することを非常に難しくさせている。コンテナの自動的な荷積みにおけるさらなる困難は、コンテナが確定した大きさおよび内部容積空間を有し、次のバッグのために利用可能な容積空間が、各々のバッグがコンテナへと積み込まれるにつれて、減少し、三次元の形で変化することにある。
物体および/またはバッグのさらなる処理のために、例えば、預けた航空会社の乗客のバッグをULDへと荷積みするといった、物体を移動可能なコンテナへと荷積みするエリアにおける困難および欠点を解決または改善するデバイスおよび方法に対する要求がある。
本明細書で開示されているのは、係合エンドエフェクタと、コンベヤエンドエフェクタと、係合エンドエフェクタおよびコンベヤエンドエフェクタを使用して、物体に係合して物体をコンテナへと荷積みするためのシステムとである。
一例では、係合エンドエフェクタが、物体に選択的に係合するための自動荷積デバイスで使用される。例示の係合エンドエフェクタは、例えば多軸プログラム可能ロボットといった自動荷積デバイスに連結される搭載板を備える。係合エンドエフェクタは、結合器および基部に連結され、基部を回転軸の周りで搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能であるアクチュエータをさらに備える。基部は、例えば基部の進行経路内に位置させられた旅行客のバッグといった物体に選択的に係合するように動作可能である。
一例では、係合エンドエフェクタの基部は、真空パッドに隣接する進行の基部経路に沿って位置させられた物体に選択的に係合および係合解除するために、真空力を選択的に生成するように動作可能な真空パッドを備える。他の例では、係合エンドエフェクタは、基部の到達限度または進行経路を伸ばすために、搭載板と自動荷積デバイスとの間に位置させられる延長アームを備える。例示の延長アームは、アクチュエータ回転軸から独立する、自動荷積デバイスに対する回転軸を含み、基部の進行経路をさらに増加させる。
一例では、コンベヤエンドエフェクタは、例えば空港での預けた乗客のバッグといった物体をコンテナへと選択的に荷積みするための自動荷積デバイスで使用される。例示のコンベヤエンドエフェクタは、例えば多軸プログラム可能ロボットといった自動荷積デバイスに連結される搭載板を備える。搬送エンドエフェクタは、コンベヤを搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能である、コンベヤに連結されたアクチュエータをさらに備える。
コンベヤエンドエフェクタの一例では、コンベヤエンドエフェクタは、アクチュエータに連結され、基部から外向きに延びる反対にある一対のアームを有する基部を備える。第1のローラおよび第2のローラが一対のアームに回転可能に連結される。第1のローラおよび第2のローラの一方は、物体を、コンベヤの進行経路内のコンテナへと選択的に位置させて積み込むために、ベルトに位置させられる物体を移送するように動作可能な、ベルトを選択的に回転させるための動力ローラを備える。
他の例では、搬送エンドエフェクタは、基部の到達限度または進行経路を伸ばすために、搭載板と自動荷積デバイスとの間に位置させられる延長アームを備える。例示の延長アームは、アクチュエータ回転軸から独立する、自動荷積デバイスに対する回転軸を含み、基部の進行経路をさらに増加させる。
物体に係合し、物体をコンテナに選択的に位置させて荷積みするためのシステムの一例では、システムは、進行経路を有する係合エンドエフェクタを備える第1の自動荷積デバイスと、進行経路を有するコンベヤエンドエフェクタを備える第2の自動荷積デバイスとを使用する。一例では、物体は旅行客のバッグである。
例示のシステムの係合エンドエフェクタは、例えば多軸プログラム可能ロボットといった自動荷積デバイスに連結される搭載板を備える。係合エンドエフェクタは、例えば係合エンドエフェクタの進行経路内に位置させられる旅行客のバッグといった物体に選択的に係合するように動作可能な基部をさらに備える。システムのコンベヤエンドエフェクタは、コンベヤにおける物体を、コンベヤエンドエフェクタの進行経路内のコンテナへと位置させて積み込むように動作可能な基部および動力付きベルトを有するコンベヤに連結される搭載板をさらに備える。一例では、係合エンドエフェクタの進行経路は、コンベヤエンドエフェクタの進行経路と重なって繋がる。
システムの動作の一例では、係合エンドエフェクタは、自律して物体と選択的に係合し、物体をコンベヤエンドエフェクタのコンベヤに協調して係合解除して積み込む。コンベヤエンドエフェクタは、物体をコンテナにおける利用可能な空間へと選択的に位置させて積み込むために、コンベヤを自律して位置させ、物体を基部に対して移送する。
システムの係合エンドエフェクタおよびコンベヤエンドエフェクタの一例では、係合エンドエフェクタおよびコンベヤエンドエフェクタの各々が、それぞれの搭載板および基部に連結されるアクチュエータを備える。各々のアクチュエータは、係合エンドエフェクタおよびコンベヤエンドエフェクタの各々の進行経路を増加させるために、それぞれの基部を回転軸の周りで搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能である。システムの他の例では、係合エンドエフェクタおよびコンベヤエンドエフェクタの各々は、それぞれの搭載板およびそれぞれの第1または第2の自動デバイスに連結される延長アームを備える。各々の延長アームは、それぞれの係合エンドエフェクタおよびコンベヤエンドエフェクタの進行経路を増加させるために、それぞれの第1または第2の自動デバイスに対する回転軸を含む。
一例では、コンテナへの物体の順次的な荷積みのためのシステムおよび方法が開示されている。システムおよび方法は、係合エンドエフェクタを伴う第1のロボットまたは自動荷積デバイスと、コンベヤエンドエフェクタを伴う第2のロボットまたは自動荷積デバイスとを含み得る。係合エンドエフェクタは、物体に係合するために真空力を提供するように動作可能であり、コンベヤエンドエフェクタは、物体を係合エンドエフェクタから受け取り、物体をコンテナへと運ぶように動作可能である。処理装置を含む制御システムは、コンテナへの物体の移送を協調させるように第1のロボットと第2のロボットとを制御する。記憶装置が、物体の画像と、物体についての物体データと、物体と関連付けられる識別子とを保存する。
一例では、制御システムの処理装置は、物体の特徴に対応するデータを画像から抽出し、抽出されたデータを保存するようにプログラムされる。
一例では、制御システムの処理装置は、係合エンドエフェクタが物体に係合して物体を移送することができるかどうかに関する予測を出力するために、機械学習モデルを実行するようにプログラムされる。
一例では、制御システムの処理装置は、予測から独立して物体に係合して物体を移送するように試みるように処理装置が係合エンドエフェクタを制御する訓練および試験モードで動作し、係合エンドエフェクタが、物体に係合して物体を移送することに成功したかどうかの結果を決定し、結果に基づいて機械学習モデルを訓練するようにプログラムされる。
一例では、制御システムの処理装置は、係合エンドエフェクタが成功裏に物体に係合して物体を移送することができることを指示する予測に応答して、物体に係合して物体を移送するように試みるように処理装置が係合エンドエフェクタを制御する操業モードで動作するようにプログラムされる。
一例では、制御システムの処理装置は、コンテナの1以上の画像に基づいてコンテナの利用可能な内部容積を決定し、物体が利用可能な内部容積に適合することができるかどうかを決定し、物体が利用可能な内部容積に適合することができることを決定することに応答して、コンベヤエンドエフェクタが物体をコンテナに積み込む場所を決定するようにプログラムされる。制御システムの処理装置は、物体が利用可能な内部容積に適合することができるかどうか、および、物体がヒューリスティック関数を用いて置かれる場所を決定するように、ならびに/または、1以上の画像を用いてコンテナの内部容積の点群を生成し、点群に基づいて利用可能な内部容積を決定するように、プログラムされ得る。
実施形態の任意の組み合わせおよび/または置き換えが想定されている。他の目的および特徴が、添付の図面と併せて検討される以下の詳細な記載から明らかとなる。しかしながら、図面が図示として設計されているだけであり、本開示の限度の定義として設計されていないことは、理解されるものである。
当業者が本開示の実施形態を作成および使用するのを支援するために添付の図が参照され、それら図では、要素は、詳細をよりはっきりと示すように同一の縮尺ではなく、同様の符号は、いくつかの図を通じて同様の要素を指示している。
図1を参照すると、第1の自動デバイス22および第2の自動デバイス24を用いて、例えば旅行客が預けたバッグまたは小包14(以後において「バッグ14」)といった物体に係合し、そのバッグをコンテナ18へと選択的に位置させて積み込むためのシステム10の一例が示されている。例では、第1の自動デバイス22は本発明の係合エンドエフェクタ40を備え、第2の自動デバイス24は、記載されている本発明のコンベヤエンドエフェクタ56を備える。
システム10の一例の実施形態では、第1の自動荷積デバイス22および第2の自動荷積デバイス24が自動荷積セル20に位置させられている。一例では、自動荷積セル20は、大規模な都市の空港または大量輸送乗客の空港における組立モジュールの一部分である。組立モジュールでは、例えば、乗客が預けたバッグが、例えば航空便名などの所定の測定基準によって既にあらかじめ仕分けされており、例えばユニットロードデバイス(ULD)などのコンテナ18へと荷積みされる。一例では、組立モジュールは、コンテナが自動荷積ステーションにおいて部分的に満たされ、そのため残りの空間がバッグ取扱者によって手作業で満たされる手作業荷積ステーションを含み得る。次に、満たされたコンテナ18は、満たされたコンテナ18または個々のバッグ14が、便のための航空機の貨物室へと荷積みされる航空機駐機場へと、組立モジュールから移送される。
例の自動荷積セル20では、第1の自動荷積デバイス22と第2の自動荷積デバイス24とは、進行経路26に沿って、進行経路26と繋がって位置させられており、それによって、一例では、バッグ14は、一列縦隊の列で順次的(次々)に、自動荷積セル20へと進行し、自動荷積セル20を通って進行する。一例では、例えば無人搬送車(AGV)28といった、複数の自動的に推進および誘導されるデバイスが、バッグ14を自動荷積セル20へとそれぞれ運ぶ。有線または無線の通信プロトコルを通じて、AGV28、第1の自動荷積デバイス22、および第2の自動荷積デバイス24と電子通信している中央制御システムおよび/または1以上のローカル制御システム(中央制御システム30と個別および集合的に称される)が、当業者によって知られているように、動作、移動、および協調を制御する。
一例では、第1の自動デバイス22はロボット34(例えば、図4D参照)と係合エンドエフェクタ40とを備え、第2の自動デバイス24はロボット34とコンベヤエンドエフェクタ56とを備える。係合エンドエフェクタ40およびコンベヤエンドエフェクタ56をそれぞれ備える第1の自動荷積デバイス22および第2の自動荷積デバイス24は、中央制御システム30と通信している。システム10は、例えばバッグ14といった物体をコンテナ18へと荷積みするために、係合エンドエフェクタ40とコンベヤエンドエフェクタ56とを協働した形で使用するように動作可能である。
図2~図4を参照すると、本発明の係合エンドエフェクタ40の一例が示されている。ある例示の用途において、係合エンドエフェクタ40は、自動荷積セル20において第1の自動荷積デバイス22と使用される(図1)。係合エンドエフェクタ40が、空港における組立モジュールにおいて、旅行客のバッグ14に係合/係合解除する以外の用途で使用できることは、理解されている。例えば、係合エンドエフェクタ40は、例えばさらなる移送、出荷、または処理のためにコンテナへの移送および積込みを必要とする箱、包装、または小包といった他の物体を選択的に係合/係合解除するために、自動デバイス22、24と使用できる。
図1を参照すると、例示の係合エンドエフェクタ40は、例えばプログラム可能多軸ロボット34といった自動デバイスと使用される。ロボット34は、互いに対して回転可能で、手関節38を含む遠位アームで複数の自由軸を定める複数のアーム36(図示の容易性だけのために1つだけが示されている)を備える。手関節38は、例えば係合エンドエフェクタ40またはコンベヤエンドエフェクタ56といったエンドエフェクタに搭載するための搭載板を備える。例えば電気モータといったアクチュエータが、ロボット34に対するエンドエフェクタ40、56への回転または移動を付与するために含まれ得る。ロボット34は、手関節38を通じて、電力源もしくはデータ信号を提供するための電気およびデータの配線用ハーネスを、および/または、当業者によって知られているような具体的な用途に適合するための、手関節38を通じたエンドエフェクタ40、56への、例えば加圧された空気、液体、および水冷却の配管といった他の供給配管を、さらに提供し得る。第1の自動荷積デバイス22が、具体的な用途および性能の要件に適合するために、ロボット34以外の他の自動デバイスを備えてもよいことは、理解されている。
自動荷積セル20の一例では、第1の自動デバイス22およびロボット34は、信号および/または命令を提供して、ロボット34とそれぞれの取り付けられたエンドエフェクタ40または56とを動作させて制御してエンドエフェクタ40または56を案内し、縦(x座標)方向44、横(y座標)方向46、および鉛直(z座標)方向48に沿って位置させるために、中央制御システム30と電子的通信および/またはデータ通信し得る。制御システム30はさらに、ロボット34および/または取り付けられたエンドエフェクタ40もしくは56におけるセンサ(例えば、加速度計、ジャイロスコープ、光学センサ、音響センサ、エンコーダ、カメラ、圧力センサ、および圧電センサ)からフィードバック信号を受信することができる。
図2~図4を参照すると、係合エンドエフェクタ40は、延長アーム84に連結された搭載板80を備える。例示の搭載板80は、アルミニウム、鋼鉄、または他の材料から作られ得る。搭載板80のために使用される構成、構造、および材料は、具体的な用途および性能の仕様に適合するために変化してもよい。
例示の延長アーム84は、ロボット手関節38に連結された第1の端83を備える。係合エンドエフェクタ40の一例では、延長アーム82が、ロボットアクチュエータによって、回転軸86の周りでロボット手関節38に対して選択的に回転可能であり、それによって、係合エンドエフェクタ40を弓形進行経路88(図1)の周りで移動させる。延長アーム82の使用の利点は、ロボット34の到達範囲を増加させ、ロボット手関節38がコンテナ18に入る必要のないようにし、コンテナ18に入ることは、手関節38をコンテナと衝突させ、手関節38への損傷の可能性をもたらし得る。1つの非限定的な例では、延長アーム82は、長さが約39インチ(1000ミリメートル(mm))であり、アルミニウムまたは鋼鉄から作られる。延長アーム82が、具体的な用途および性能の基準に適合するための構成、形、より長いかより短い異なる長さのものとでき、異なる材料から作ることができることは、理解されている。延長アーム82が排除でき、搭載板80がロボット手関節38に直接的に搭載できることは、さらに理解されている。
例示の係合エンドエフェクタ40は、搭載板80に連結されたアクチュエータ90をさらに備える。一例では、アクチュエータ90は、例えばロボット34といった第1の自動荷積デバイス22からの電源または他の動力源と繋がっている電気モータである。一例では、アクチュエータ90は、係合エンドエフェクタ40を延長アーム82および第1の自動荷積デバイス22に対して弓形進行経路108(図1)に沿って選択的に回転させるために、中央制御システム30から受信される通信信号または他の命令によって選択的に作動またはエネルギー供給される。図示されている例では、弓形経路108は、例えばロボット34のアーム36が最小で伸ばされるとき、または完全に収縮されるとき、第1の自動デバイス22の最小の到達限度または到達範囲である。アクチュエータ90についての他のデバイス、構成、および機能が、具体的な用途および性能の要件に適合するために使用されてもよい。
例示の係合エンドエフェクタ40は、アクチュエータ90に連結された結合器94をさらに備え、アクチュエータ90は、結合器94を搭載板80に対して回転軸100の周りで選択的に回転させるように動作可能である。一例では、基部106が結合器94にしっかりと連結されている。アクチュエータ90の選択された作動において、結合器94および基部106は搭載板に対して回転軸100の周りで回転し、それによって、基部106を、搭載板80および延長アーム82に対して、弓形進行経路108(図1)の周りで移動させる。
図2、図4、図4A、および図4Bを参照すると、実施形態の係合エンドエフェクタ40は、係合真空エンドエフェクタまたは係合吸引エンドエフェクタの形態であり得る。係合真空エンドエフェクタ40は、基部106に連結された真空係合パッド110をさらに備え得る。一例では、係合パッド110は、例えばロボット34といった第1の自動荷積デバイス22(図1)によって提供される空気圧真空源とそれぞれが空気流の繋がっているパッド係合面114からの貫通真空空気孔112を含む空気圧の真空または吸引のパッドである。一例では、係合パッド110は、圧縮可能な連続気泡発泡体から作られる。バッグ14を引っ掻くまたは損傷させることなく、バッグ14(または、本明細書に記載されているような物体)の外部輪郭に少なくとも部分的に適合するための特性を有する他の種類の圧縮可能発泡体および/または圧縮可能材料が使用できることは、理解されている。係合エンドエフェクタ40が真空/吸引のデバイスの形態であるとき、バッグ14に対して空気および/または真空の封止を形成するのを支援する材料が使用され得るが、必ずしも要求されるわけではない。
真空源および真空空気孔112と繋がっているアーム82に固定された真空空気管が使用される。一例では、図4F、図4G、図4H、および図4Iを参照すると、代替の延長アーム82Bが使用され得る。例示のアーム82Bは、中空のアーム82Bの内部空所116の中に一体に位置させられる空気管118(2つが示されている)を収容する内部空所116を定める中空の2つの部品のアームを備える。空気管118は、真空源および真空空気孔112と空気流が繋がっている。
一例では、真空源は、係合パッド110がバッグ14に接触または近接して配置されるとき、バッグ14を係合パッド110に重力に抗して係合、固定、および支持するのに十分な真空力120を、係合面114に対して垂直な複数の真空空気孔112を通じて選択的に生成する。ある例では、特定の真空孔112と繋がっている2以上のすなわち複数の空気通路を有する多岐管またはプレナムが、真空力120、または、空気管116と特定の真空空気孔112との間の空気の流れをより均一に分配するために使用できる。真空力120を作り出し、空気の流れを係合面114から空気管116を通すように方向付けるための異なるデバイスおよび方法が、作り出され得る。図4および図4A~図4Cを参照すると、真空係合パッド110の形態での係合エンドエフェクタ40が、基部106に連結され、基部106から係合パッド110へと垂直に延びる複数の埋込型ピン124を備える。クリアランス貫通ピン孔132が係合パッド110を貫いて延びており、それぞれのピン124に対する実質的な拘束または摩擦なしで、係合パッド110を基部106に向けて軸方向に圧縮させることができる。
埋込型ピン124の例が図4Cに示されている。例では、各々のピン124が、概して示されているように、円錐台形の端部128において途切れる円筒形の基部を備える。例では、端部128は、遠位端に凹状部分130を備える。用途およびバッグ14に依存して、凹状部分130は、吸着カップとして機能し、係合パッド110へのバッグ14の係合を増加させるように供することもできる。ピン124は、例えば、第1の自動デバイス22、ロボット34が進行経路88、108(図1)に沿って横方向に移動する場合、バッグ14と係合されるときにパッド110の形および/または構造を支持または安定化するようにも供する。
図4、図4A、および図4Bに示されている例では、第1のピン124A、第2のピン124B、および第3のピン124Cの3つの異なる軸方向長さのピンが使用でき、基部106および係合パッド110の周りに選択的に位置させられる。図4に示されているように、第2のピン124Bは第1のピン124Aより長く、第3のピン124Cは第2のピン124Bより軸方向に長い。図4Bに示されている例では、大まかに示されているように、最も短い第1のピン124A(4本が示されている)は、基部106の中心領域に位置させられており、第2のピン124B(12本が示されている)は、基部106において第1のピン124Aの概して径方向外側に位置させられており、第3のピン124C(20本が示されている)は、パッド110の周囲に隣接して第2のピン124Bの概して径方向外側に位置させられている。ピン124は、鋼鉄、非鉄金属、複合材料、ポリマ、エラストマ、および他の材料から作られ得る。異なるピンの形、長さ、構成、数、材料、ならびに、パッド110、基部106、および他のピン124に対する位置の配置が、具体的な用途に適合するために使用され得ることは、理解されている。
バッグ14の係合面114との接触および真空力の生成において、例えば柔らかめのバッグ14と係合するといった、真空係合パッド110の使用の一例では、パッド110は基部106に向けて軸方向に圧縮する。バッグ14と係合面114との間の十分な接触があると仮定すると、真空力は、第1のピン124A、第2のピン124B、および第3のピン124Cの各々のセットのうちの少なくとも1以上がバッグ14と接触するまで、パッド110の軸方向の圧縮を行うことができる。記載されているような例示の異なる長さのピン124および例示の位置のため、これは、圧縮されたパッド110の凹状の形を形成し、それによって、係合面114によるバッグ14とのより大きな接触面(および摩擦)を生成して、バッグ14をパッド110によりしっかりと係合させる。
動作の一例では、先に記載されているパッド110およびピン124はさらに、移動の間、係合させられたバッグ14とのパッド110の係合において、安定性を提供する。例えば、係合エンドエフェクタ40および係合されたバッグ14は、例えば進行経路88または108に沿って、第1の自動デバイス22、34によって移動させられ、ピン124の端部128は、バッグ14とパッド110との間に接触を提供し、横方向またはせん断方向におけるバッグ14とパッド110との間での相対移動への摩擦抵抗を提供する。記載されているピン124およびパッド110以外のデバイスおよび方法が、具体的な用途に適合するようにバッグに係合してバッグを係合エンドエフェクタ40に固定するために使用されてもよい。
例示の係合エンドエフェクタ40は、弓形進行経路88および/または108(進行の範囲と集合的に称される)の一方または両方の中に位置させられたAGV28および/または例えばバッグ14などの物体の存在を検出するように動作可能な、係合パッド110および/または基部106に連結された1以上のセンサ(例えば、光学センサ、音響センサ、カメラ)をさらに備える。1以上のセンサは制御システム30と通信することができる。
図4Dは、係合エンドエフェクタ40の実施形態の他のパッド110Aの構成を描写している。図4Dに示された係合エンドエフェクタの実施形態の構造および動作は、図4および図4A~図4Cに関連して記載された係合エンドエフェクタの実施形態の構造および動作と同じであり得る。図4Dに示されているように、パッド110Aは、バッグ14に係合するために個々の吸着カップ136によって形成され得る。各々の吸着カップは、真空力120を作り出すために、ピンまたはシャフト134と、本明細書に記載されているような空気管116とを介して、真空源に動作可能に結合され得る。吸着カップ136は、ポリマ(例えば、ゴム、シリコーン、プラスチック、ケブラー)などの柔軟性および/または弾性の材料から形成され得る。シャフト134のピンは、基部106に動作可能に結合でき、ピンまたはシャフト134の縦方向軸に沿って延びる空気通路を有し得る。ピンまたはシャフト134の長さは、ピン124を参照して本明細書で記載されているのと同じ手法で、同一であり得るかまたは異なり得る。シャフト134のピンと、関連する吸着カップ136とは、変化する合わさった真空力120をバッグ14に適用するために、個別に制御可能であり得るか、集合的に制御可能であり得るか、またはグループで制御され得る。適用される吸引は、係合エンドエフェクタ40によって係合されるバッグ14の大きさ、重量、および種類に基づいて変化させられ得る。ある実施形態では、係合エンドエフェクタが、バッグ14以外の物体との偶発的な接触によって、または、係合エンドエフェクタ40によって取り上げられる他の物体によって損傷させられるのを防止するために、案内/安全ロッド138が係合エフェクタ40の遠位端に配置され得る。
図4E~図4Iを参照すると、真空係合パッドの形態での係合パッド110Bの代替の例が示されている。図4Eおよび図4Fに示されているように、パッド110Bは、延長アーム82A、搭載板80、アクチュエータ90、結合器94、および基部106を含むロボット34の形態での第1の自動荷積デバイス22で等しく有用である(図示の容易性のために、図では大部分が透過で示されている)。
図4Gおよび図4Hの例で見られるように、係合パッド110Bは、概して示されているように、基部106に連結された外側パッドリング150によって定められた別々の第1の真空ゾーン140と第2の真空ゾーン142とを備える。例示の外側パッドリング150は、基部106の外側周囲に隣接する連続周囲部分154と、第1の真空ゾーン140と第2の真空ゾーン142とを分離する中央部分158とを備える。
図4Hにおいて最もよく見られるように、第1の真空ゾーン140および第2の真空ゾーン142の各々は、結合器94によって定められる真空入口160と繋がり得る。各々の入口160は、先に記載されている空気管118および真空源と空気流れが繋がっている。入口160が、具体的な用途に適合するために、図示されているものの代替の構成、数、配向、および位置の配置を含んでもよいことは、理解されている。
各々の例示の第1の真空ゾーン140および第2の真空ゾーン142は、外側パッドリング150について概して示されて記載されているように、基部106に連結された内側パッドリング164をさらに備える。一例では、外側パッドリング150および内側パッドリング164の各々は、係合パッド110について先に記載されているように、同じ発泡材料から作ることができ、基部106に向けて軸方向に圧縮する。外側パッドリング150および内側パッドリング164が、具体的な用途および性能の仕様に適合するために、パッド110のそれ以外の構成、形、大きさ、および材料のものとできることは、理解されている。
例のパッド110Bでは、第1の真空ゾーン140および第2の真空ゾーン142の各々は、パッド110Bおよび/または係合エンドエフェクタ40に含まれる1以上のセンサを通じて、互いから独立して動作させることができる。例えば、図4Fに示されているように、通常動作では、第1の真空ゾーン140および第2の真空ゾーン142の各々の実質的にすべては、真空圧力の真空の漏れまたは損失がほとんどかまったくなく(例えば、第1の真空ゾーン140または第2の真空ゾーン142の一部分が、覆われない場合、または、バッグの一部分に重ならない場合、真空もしくは吸引圧力における漏れを引き起こす)、パッド110Bとバッグ14との間に非常にしっかりとした係合を提供するように、バッグ14によって覆われ得る。代替の例では、小さいバッグ、または位置のずれたバッグが、第1の真空ゾーン140と、第2の真空ゾーン142の小さい一部分だけとに重なるだけである。例えば、外側パッドリング150および/もしくは内側パッドリング164に、または、真空入口160もしくはその近くに位置させられた力センサおよび/または圧力センサといった、圧力弁およびセンサが、第2の真空ゾーン142の相当の部分が使用されておらず、第2の真空ゾーン142の真空力120を切ることの信号を、中央制御システム30(または、第1の自動荷積デバイス22の真空源)に送る。代替で、増加した真空力120が第1の真空ゾーン140に適用されて、バッグ14との係合を増加させることができる。他の例では、記載されているセンサからのフィードバック信号に基づいて、制御システム30は、係合されたゾーン140、142および/または所定のセンサの読み取りに基づいて、真空力120を変更および/または調整することができる。
パッド110Bの様々な大きさ、形、構成、および構成要素が、具体的な用途に適合するために変化し得ることは、理解されている。真空ゾーン140、142が、限定されることはないが、より多くの数またはより少ない数のゾーン、ゾーンの形、構成、および配向を含め、具体的な用途および性能の仕様に適合するために変化し得ることも、理解されている。例として、図4Iを参照すると、図4Iは、単一の外側パッドリング150Aと真空入口160とを有する単一の真空ゾーンを備える係合エンドエフェクタ40の実施形態のための係合パッド110Cを描写している。
例示の係合真空エンドエフェクタ40が、具体的な用途および性能の仕様に適合するために、異なる形態を取ることができ、異なる構成要素を含むことができ、異なるように動作することができることは、理解されている。例えば、係合パッド110または110Aは、用途に適合するために、円形、正方形、長方形、多角形、H字形、U字形、凹状、凸状、または他の形および構成とすることができる。係合エンドエフェクタ40が、具体的な用途および性能の仕様に適合するように、例えばバッグ14といった物体に係合する、または物体を把持するために、真空デバイス以外の異なる形態を取ることができることは、さらに理解されている。ある代替の例では、係合パッド110または110Aは、(例えば、図4Dに示されているような)1以上の空気圧吸着カップの形態を取り得る。係合エンドエフェクタ40の代替の例は、バッグ14を把持する、またはバッグ14に係合するために、把持する爪部または手部を利用する。
図1を参照すると、係合エンドエフェクタ40の動作の一例では、バッグ14を進行経路26に沿って運ぶAGV28が、係合エンドエフェクタ40の進行の範囲内の割り当てられた場所または所定の場所において停止するために、制御システム30によって命令され得る。所定の場所におけるAGV28および/またはバッグ14の存在を感知または検証することに応答して、第1の自動荷積デバイス22は、係合エンドエフェクタ40を自律的に移動および位置させることができ、それによって、係合パッド110または110Aを接触して位置させる、または鉛直方向48において近接して位置させる。係合パッドがバッグ14に近接して位置させられることを決定または検証することに応答して、制御システム30は、バッグ14を係合パッド110または110Aと係合させるために、真空力120を発生させることができる。第1の自動荷積デバイス22は、バッグ14のさらなる処理に向けて、係合エンドエフェクタ40および係合されたバッグ14を、割り当てられた位置または所定の位置へと移送するために、制御システム30によって方向付けることができる。第1の自動デバイスおよび係合エンドエフェクタ40がバッグ14に係合してバッグ14を所定の位置または割り当てられた位置に移送するための他の方法およびステップが、使用され得る。本発明の係合エンドエフェクタ40が、システム10においてコンベヤエンドエフェクタ56と協調しての使用の一例で記載されているが、本発明の係合エンドエフェクタ40が、システム10および/またはコンベヤエンドエフェクタ56から独立して、他の自動デバイスと共に、本明細書に図示および記載されている以外の用途において使用され得ることは、理解されている。
図5~図11では、本発明のコンベヤエンドエフェクタ56の一例が示されている。ある例示の用途では、コンベヤエンドエフェクタ56は、コンベヤエンドエフェクタ56および第2の自動荷積デバイス24について本明細書で記載されているような自動荷積セル20において第2の自動荷積デバイス24で使用される。コンベヤエンドエフェクタ56が、空港における組立モジュールにおいて、旅行客のバッグ14に係合/係合解除する以外の用途で使用できることは、理解されている。例えば、コンベヤエンドエフェクタ56は、例えばさらなる移送、出荷、または処理のためにコンテナへの移送および積み込みを必要とする箱、包装、または小包といった他の物体を選択的に係合/係合解除するために、自動デバイス22、24と使用できる。
例のコンベヤエンドエフェクタ56では、第2の自動荷積デバイス24は、概して第1の自動荷積デバイス22と同様とでき、中央制御システム30と、ロボット34と、ロボットアーム36と、手関節38とを備え得る。コンベヤエンドエフェクタ56に適合するための第2の自動デバイス24への変更が使用できる。
図5~図7を参照すると、コンベヤエンドエフェクタ56の一例は、延長アーム184に連結された搭載板180を備える。例示の搭載板180は、搭載板80と構造および材料が同様であり、搭載板80について先に記載されているように、用途および性能の仕様に適合するために変化してもよい。
例示の延長アーム184は、ロボット手関節38に連結された第1の端183を備える(図5)。コンベヤエンドエフェクタ56の一例では、延長アーム182が、ロボット34のアクチュエータによって、回転軸186の周りでロボット手関節38に対して選択的に回転可能であり、それによって、コンベヤエンドエフェクタ56を弓形進行経路188(図1)の周りで移動させる。図示されている例では、弓形経路188は、例えばロボット34のアーム36が最小で伸ばされるとき、または完全に後退されるとき、第2の自動デバイス24の最小の到達限度または到達範囲である。図1に示されているように、第2の自動デバイス24およびコンベヤエンドエフェクタ56は、コンテナ18の完全な内部空所を含む到達範囲188Aを含む。一例では、延長アーム182は、先に記載されている延長アーム82と、形態および構造が概して同様であり得る。延長アーム182は、具体的な用途および性能の仕様に適合するために、延長アーム82から変更され得る。延長アーム182が排除でき、搭載板180がロボット手関節38に直接的に搭載できることは、さらに理解されている。
例示のコンベヤエンドエフェクタ56は、搭載板に連結されたアクチュエータ190をさらに備える。一例では、アクチュエータ190は、アクチュエータ90について先に記載されているように、例えばロボット34といった第2の自動荷積デバイス24からの電源または他の動力源と繋がっている電気モータである。アクチュエータ190は、概してアクチュエータ90について先に記載されているように、コンベヤエンドエフェクタ56を延長アーム182および第2の自動デバイス24に対して弓形進行経路208(図1)に沿って選択的に移動させるために、アクチュエータ90について先に記載されているように、中央制御システム30と繋がっており、中央制御システム30によって作動またはエネルギー供給される。アクチュエータ90について先に記載されているアクチュエータ190についての代替のアクチュエータ、構成、および機能が、当業者によって知られているように使用されてもよい。
例示のコンベヤエンドエフェクタ56は、アクチュエータ190に連結された結合器194を備えるコンベヤ部分192をさらに備え、アクチュエータ190は、結合器194を搭載板180に対して回転軸200の周りで選択的に回転させるように動作可能である。コンベヤ部分192は、結合器194に連結されている基部206をさらに備える。アクチュエータ190の選択された作動において、結合器94および基部206は搭載板180に対して回転軸200の周りで回転し、それによって、概して先に記載されているような係合エンドエフェクタ40について記載されているのと同様に、基部206を、搭載板180および延長アーム182に対して、弓形進行経路208(図1)の周りで移動させる。
図5~図7をなおも参照すると、例示のコンベヤエンドエフェクタ56のコンベヤ部分192は、概して示されているように、基部206に連結された反対にある一対のアーム210をさらに備える。例示のアーム210は、第1の端212と、遠位の片持ち梁とされた第2の端214とを備える。図5に示された例および配向では、アーム210は、基部206から横方向46で外向きに延びている。図6および図7に示されているように、アーム210は、縦方向に沿って互いから分離される。アーム210はアルミニウムまたは鋼鉄から作られ得る。他の構成、形、大きさ、および材料が使用できる。
図7に示されているように、コンベヤ部分192は、第1の端212に隣接するそれぞれのアーム210に回転可能に連結された第1のローラ216をさらに備える。縦方向での第2のローラ226が、第2の端214に隣接してそれぞれのアーム210に回転可能に連結される。非限定的な例では、自動荷積セル20およびコンテナ18について空港での使用において、第1のローラ216と第2のローラ226との間の横方向46の距離はおおよそ27.5インチ(700mm)であり得る。具体的な用途および性能の要件に適合するために、第1のローラ216と第2のローラ226との間の距離が、より長いまたはより短い、異なる長さであり得ることは、理解されている。
一例では、第1のローラ216または第2のローラ226の一方が、第1のローラ216および第2のローラ226と係合され、それらの周りの周囲に位置させられたベルト240を強制的に移動させるために使用される動力付きのまたは被駆動のローラであり得る。一例では、第1のローラ216または第2のローラ226の動力は、ローラの内部に電気モータおよび駆動デバイスを含むドラム式ローラである。動力付きローラは、第2の自動デバイス24、34によって提供される動力源と電気的に繋がっており、中央制御システム30によって選択的に作動させられる。一例では、第1のローラ216と第2のローラ226との両方が、同期の手法で作動/非作動させられる動力付きローラであり得る。
一例では、動力付きローラは、例えば制御システム30と繋がっているエンコーダといった位置センサを備える。他の例では、動力付きローラは、ローラが回転するのを素早く減速および停止させるために、例えば歯車箱および電気機械的なブレーキといった追加のデバイスを備え、コンベヤエンドエフェクタ56の使用においてさらなる制御および柔軟性を提供する。動力付きローラおよびローラ216、226の他の形態、大きさ、位置、および構成が、具体的な用途および性能の仕様に適合するために使用されてもよい。先に記載されている例では、同じ制御源が、コンベヤエンドエフェクタ56と、例えばロボット34といった第2の自動デバイスとに対して使用されるため、協調された移動が、ロボット34とコンベヤエンドエフェクタ56との間で行われ得る。
上記の例では、ベルト240は、工業用コンベヤベルトと同様の材料および構造での連続または無端の形態でのベルトである。例示のベルト240は、例えばそれに位置させられるバッグ14といった物体に摩擦係合することで、後でさらに記載されているように、物体を基部206および第2の自動デバイス24に対して移動させるために、摩擦表面を提供する。ベルト240についての他の形態、構成、形、大きさ、および材料が、具体的な用途および性能の仕様に適合するために使用されてもよい。コンベヤエンドエフェクタ56が、具体的な用途に適合するために、記載および図示されているものと異なる大きさ、形、構成、構成要素、材料、および機能のものとできることは、理解されている。
図10を参照すると、コンベヤエンドエフェクタ56およびコンベヤ部分192の一例が、ベルト240に連結される押込デバイス250を備える。例では、押込装置250は、ベルト240にわたって水平に、縦方向44に延びる細長い棒材である。図10に示されているように、押込装置250の一例が、概して示されているように鉛直方向48において延びている。動作の一例では、例えば、柔らかい側面のバッグが、ベルト240から離れてアーム210の一方または両方へと部分的に延びており、これは、ベルト240が第2の端214に向けて前進し続け、押込装置250がバッグ14に接触し、バッグ14を第2の端214に向けて強制的に移動させるとき、ベルト240とバッグとの相対移動を引き起こす。例では、ベルト240は、先に記載されているような無端の手法で回転し続けることができる、または、コンベヤ部分192への他のバッグの積み込みを待つために、押込装置250を基部206に向けて戻すように再び位置させるために、逆方向に回転してもよい。具体的な用途に適合するために、押込装置250の他の形態、大きさ、形、および構成が使用できる。
例示のコンベヤエンドエフェクタ56は、例えば、概して示されているように、アーム210または搭載板180(図5)などにおける1以上の場所に不動で位置させられ、例えばベルト240に位置させられた例えばバッグ14などの物体の存在などを検出するように動作可能な、限定されることはないが、画像可視化デバイス(例えば、カメラ、深度カメラ、赤外線カメラ、光学センサ、音響センサ)を含め、1以上のセンサ244(図12に概略的に示されている)をさらに備える。センサ244のうちの1以上は、後でより完全に記載されているように、バッグ14または他の物体を受け入れるように動作可能であるコンテナ18の中の利用可能な開放した空間または容積を走査および/または検出するために、アーム210の一方または両方、第2の端214の近くに、不動で位置させられ得る。1以上のセンサ244は、制御システム30と、電子的な信号の有線で通信している、または、無線プロトコルの通信を通じて通信している。形態、構成、配置、および機能において、他のセンサが使用できる。
コンベヤエンドエフェクタ56の代替の例では、コンベヤ192は、2つの並列に並んだベルトを備え得る。上記の例では、ベルト240は単一のベルトとして図示および記載されている。代替の例では、2つの並列なベルトは別々の独立したローラを備えることができ、それらローラのうちの一方は、先に記載されているような動力付きローラとなり、制御システム30によって互いから独立して作動および回転させられ得る。この2つのベルトの例は、例えばバッグ14などの物体をベルトに対して再配向するための追加的な能力を提供することができる。例えば、一方のベルトは基部から離れるように回転させることができ、他方のベルトは反対方向に(基部に向けて)回転させることができ、これは、バッグ14をコンベヤに対して回転させる効果を有し得る。具体的な用途に適合するためのコンベヤ192の他の形態および構成が使用できる。
コンベヤエンドエフェクタ56の代替の例では、コンベヤ192およびベルト240は、搭載板180に対して横方向に搭載される。図示の目的だけのための図7を使用すると、代替の例は、アーム210およびベルト240が搭載板180に対して縦方向44と実質的に平行に位置させられ得るような構造とされる(図7は、アーム210およびベルト240が横方向46と平行に位置させられるような構造とされている)。用途に適合するために、搭載板180に対するアーム210およびベルト240の他の構成および配向が、使用できる。
図1、図5、および図6を参照すると、コンベヤエンドエフェクタ56の動作の一例では、システム10について後でさらに検討されているように、コンベヤエンドエフェクタ56、より具体的にはコンベヤ192は、中央制御システム30からの通信信号を通じて、第2の自動デバイス24によって所定の位置または割り当てられた位置に位置させられる。一例では、コンベヤ192は、係合エンドエフェクタ40の到達限度または到達範囲88および/または108(図1)内に位置させられ得る。この位置において、コンベヤエンドエフェクタ56は、図5に示されているように、コンベヤ192およびベルト240に位置させられている例えばバッグ14などの物体を受け入れる。コンベヤ192およびベルト240における物体またはバッグ14を受け入れるためのコンベヤエンドエフェクタ56のための他のやり方または方法が、使用できる。
図5および図6に示されているように、図示されているコンテナ18は、概して示されているように、(横方向46における)2行の奥行260A、260Bと、(縦方向44における)3列の横断266A、266B、266Cと、(鉛直方向48における)3行の高さ270A、270B、270Cとの三次元の空間または容積を含む。コンテナ18が、ULDを含め、本明細書に記載および図示されているよりも多くの行260、列266、および行270を含むことができることは、理解されている。
例では、図5および図6で示された部分的に満たされたコンテナ18を用いると、例えば、第2の自動デバイス24は、コンベヤエンドエフェクタ56を移動させ、より具体的には、コンテナ18の開放した側に近接するバッグ14を含むコンベヤ部分192を移動させる。コンベヤエンドエフェクタ56に連結された上記の1以上のセンサは、一例では、コンテナ18の内部を撮像または走査し、バッグ14を受け入れるために利用可能である利用可能空間または利用可能容積を計算または決定するために使用される。センサ情報は中央制御システムに送られ、中央制御システムでは、例えば、中央制御システムにおいて保存および実行されるソフトウェアを通じて、コンベヤ部分192に位置させられたバッグ14を受け入れるのに適する利用可能空間および/または三次元容積が特定される。利用可能なコンテナの空間または容積の決定/計算は、一例では、例えば、中央制御システム30から、ベルト240に位置させられた具体的なバッグ14の外部寸法または大きさといった、先に走査されて保存された測定基準を考慮してもよい。図5および図6に示されている例について、制御システム30は、(a)コンテナ18の内部からの走査されたデータに基づいて、および、(b)ベルト240に位置させられる具体的なバッグ14について先に走査および保存された寸法に基づいて、その容積空間の第1の行260A、第2の列266B、および第2の行270Bが具体的なバッグ14を受け入れるのに適することを決定することができる。
図5に示されているように、制御システム30は、コンベヤエンドエフェクタ56のコンベヤ部分192を、図5および図6に概して示されているような位置へと自律的に移動させて位置させるために、適切な信号および命令を第2の自動荷積デバイス24へと送ることができる。コンベヤエンドエフェクタ56が、利用可能なコンテナ18の空間/容積についての所定の位置または割り当てられた位置に位置させることができることの検出および/または検証に応答して、例えば第1のローラ216といった動力付きローラは、ベルト240を移動させて、バッグ14を、概して示されているように、計算または決定された開放空間の第1の行260A、第2の列266B、および第2の行270Bへと積み込むために、自律的に作動またはエネルギー供給させることができる。先に記載されているように、自動デバイス24およびコンベヤエンドエフェクタ56の到達範囲188Aは、コンテナ18の完全な内部空所を含むために、少なくともある距離、面積、または容積の限界である。一例では、例えばセンサ244のうちの1以上を通じて、バッグ14がベルト240にもはや位置させられていないことを検出および/または検証すると、制御システム30は、例えば、本明細書に記載されているように他のバッグ14を受け入れるために、コンベヤエンドエフェクタ56をコンテナ18の内部から他の割り当てられた行先または所定の行先へと移動させる。
コンベヤエンドエフェクタ56の自律動作の一例では、バッグ14(または他の物体)が、バッグ14を第2の行270Bに位置させるのを開始する前に、第1の行260Aおよび260B、ならびに第1の列266A、266B、および266Cを満たすために、自律的および順次的に位置させられ得る。行260、列266、および鉛直の行270におけるコンテナ18の内部空間/容積を満たすための代替の方法および順序が、具体的な用途に適合するために使用できることは、理解されている。一例では、中央制御システム30は、記載されている手法でのバッグ14の積み込みのために、第2の自動デバイス24、34、およびコンベヤエンドエフェクタ56の位置決めのために、例えば行260、列266、および行270によって、あらかじめプログラムされた順序を有し得る。ある人の作業者の支援および/または介入が、例えば、コンテナ18内の利用可能な空間を選択するために、および/もしくは、利用可能なコンテナ空間へのコンベヤエンドエフェクタ56の移動を方向付けるために採用され得る、ならびに/または、他の形で採用され得ることは、さらに理解されている。
記載および図示されている例では、第2の自動デバイス24およびコンベヤエンドエフェクタ56は、コンテナ18が一杯であること、および/または、コンベヤエンドエフェクタ56によってこれ以上のバッグ14を積み込むための適した空間/容積がもうないことが決定されるまで、コンテナ18において空いている空間の中にバッグ14を受け入れて積み込み続けることができる。例えば本明細書に記載されているコンベヤエンドエフェクタ56における画像センサ(例えば、センサ244のうちの1以上)などを通じて、コンテナ18が一杯であることを決定または検証することに応答して、制御システム30は、コンベヤエンドエフェクタ56を例えば第1の自動荷積デバイス22の到達範囲88および/または108の中などの開始位置へと戻して、第2の自動荷積デバイス24の到達範囲188Aの中に位置させられる空のコンテナへの荷積みに向けて、例えばバッグ14などの他の物体を受け入れるために、第2の自動荷積デバイス24を方向付ける信号を送ることができる。本発明のコンベヤエンドエフェクタ56の実施および使用のための他のデバイスおよび方法が使用できる。本発明のコンベヤエンドエフェクタ56が、システム10において係合エンドエフェクタ40と協調しての使用の一例で記載されているが、本発明のコンベヤエンドエフェクタ56が、システム10および係合エンドエフェクタ40から独立して、他の自動デバイスと共に、本明細書に図示および記載されている以外の用途において使用され得ることは、理解されている。
図12を参照すると、中央制御システム30の例示の実施形態が、システム10における使用のために示されている。制御システムハードウェア構成要素は、一緒になって、または、追加のハードウェアおよび/もしくはソフトウェアと組み合わされて、先に記載されている中央またはローカルの制御システム(個別または集合的に中央制御システム30と称される)の各々にとって有用である。
図12では、制御システム30は、計算デバイス、または、協働して機能する複数の計算デバイスを含む。例示の制御システムは、限定されることはないが、処理装置300、データメモリ保存デバイス302、1以上の制御装置(限定されることはないが、プログラマブル論理制御装置(PLC)を含む)304、信号316を送受信するための信号送受信機306、アクチュエータ308(例えば、自動デバイス22、24およびアクチュエータ90、190における電気モータ)、ならびに、加速度計、ジャイロスコープ、光学センサ、音響センサ、エンコーダ、カメラ、ならびに/または圧力センサおよび圧電センサなどのセンサ310(例えばセンサ244を含む)を含むハードウェア構成要素を備える。これらのハードウェア構成要素は、有線通信または無線通信プロトコルのいずれかを通じ、バス318または他の適切なハードウェアを通じて、互いとデータ信号通信している。具体的な用途および性能の仕様に適合するための、追加の入出力デバイス312を含めた他のハードウェア構成要素が使用できる。入力デバイスの例には、限定されることはないが、ユーザとの対話処理に応答してコンピュータが解釈可能な信号を生成するタッチセンサ式表示デバイス、キーボード撮像デバイス、および他のデバイスがある。出力デバイスの例には、限定されることはないが、表示画面、スピーカ、警告灯、および、他の聴覚的または視覚的に知覚可能なデバイスがある。制御システム30は動力源314によって動力供給される。
例示の処理装置300は、限定されることはないが、現在知られている、または将来開発され得る、デジタル情報を含む情報を処理、計算、または操作することができる任意の種類のデバイスであり得る。一例として、処理装置は中央処理装置(CPU)であり得る。他の例として、処理装置はグラフィック処理ユニット(GPU)である。複数の処理装置300およびサーバが、例えば自動荷積セル20を支援するために使用できることは、検討されている。これらの処理装置は、例えば安全性の懸念のために、空港における現場において、および/または、「クラウド」(遠隔のサーバおよびシステムを通じたクラウドコンピューティング)においてであり得る。
例示のデータメモリ保存デバイス302は、処理装置300による即時または将来の使用のために、限定されることはないが、デジタル情報を含む情報を保存するデバイスを備え得る。メモリ保存デバイスの例には、ランダムアクセスメモリ(RAM)デバイスまたは読み出し専用メモリ(ROM)デバイスのいずれかかまたは両方がある。メモリ保存デバイスは、処理装置300によって実行され得るプログラム命令、処理装置300によって保存されるデータ、および、処理装置300によって呼び出しまたは読み出しされるデータなど、情報を保存することができる。また、動作システムおよび他のアプリケーションがデータメモリ保存デバイス302に保存され得る。メモリ保存デバイス302の非限定的な例には、ハードディスクドライブまたはソリッドステートドライブがある。代替で、保存された情報の一部分が、クラウド(遠隔保存デバイスまたはデータセンタ)に保存され、有線および/または無線のプロトコルを通じて選択的に読み出しされ得る。
システム10の一例では、制御システム30は、本明細書に記載されているシステム10のあらかじめ決定された行為、機能、または動作を実行するために、適切なソフトウェア動作システムおよびあらかじめプログラムされたソフトウェアを含む。動作システムおよび様々なソフトウェアは、データメモリ保存デバイス302に保存され、制御装置304およびアクチュエータ308を通じて、処理装置300によって処理および実行され得る。
先に記載されている例の多くでは、システム10、または、例えば、本明細書に記載されている自動デバイス22、24、係合エンドエフェクタ40、コンベヤエンドエフェクタ56、センサ310、AGV28、および他のシステム10のデバイスといったシステム10の構成要素は、中央制御システム30からリアルタイムで有線または無線で流されるデータ信号を通じて、動作の命令および指示を受信する。空港または他の記載されている用途で使用され得る通信ネットワークの例には、限定されることはないが、大規模エリアネットワーク(LAN)または広域エリアネットワーク(WAN)があり得る。システム10と使用可能な無線通信ネットワーク、システム、およびプロトコルの例には、IEEE規格802.11(Wi-Fiとしても知られている)に基づいた通信のための無線アクセスポイントがある。具体的な用途および性能の仕様に適した、先行および後継のシステムを含め、例えば、ブルートゥース(登録商標)、無線周波数制御、または4Gもしくは5GのLTE通信といった他の無線通信プロトコルが、当業者によって知られているように使用され得る。IEEE規格802.3(イーサネットとしても知られている)に基づかれ得る通信のための他の有線通信システムおよび通信のための構成要素が、特定の用途において使用されてもよい。通信ネットワーク、有線通信プロトコル、無線通信プロトコル、システム、およびデバイスの他の形態が使用できる。
先に記載されている例では、各々の自動デバイス22、24、係合エンドエフェクタ40、およびコンベヤエンドエフェクタ56の自律的な行為、位置決め、および移動は、一例では、中央制御システム30から有線および/または無線のデータ信号を受信する結果である。一例では、中央制御センタ30からのデータ信号は、個々の自動デバイス22、24および/または係合エフェクタ40もしくはコンベヤエフェクタ56によって収集されたデータから一部で補完または支援されてもよく、中央制御システム30に通信され得る。先に記載されたセンサ310から受信されたデータは、本明細書で記載されているように、中央制御システム30から自動デバイス22、24および/または係合エンドエフェクタ40もしくはコンベヤエンドエフェクタ56へと送られる信号を支援、補完、および/または決定するために、分析または計算のために中央制御システム30へと有線または無線で送信されてもよい。一例では、人工知能および/または機械学習のソフトウェアおよび/またはシステムが、異なる種類のバッグ14を係合、移動、および移送するとき、システム10を支援するために使用され得る。本明細書に記載されているデバイスおよび機能を助けるための追加および代替のハードウェアおよびソフトウェアが使用できる。
バッグ14が、係合エンドエフェクタに到達する前に処理されるとき(例えば、バッグ14が1以上のコンベヤへと運搬されているとき、チェックインにおいて)、制御システム30は、例えば撮像デバイスといった1以上のセンサから、捉えられた画像を受信することができ、画像は、保存され、バッグに固定されるバッグタグにおける符号化された識別子に結び付けられ得る(例えば、記憶装置302において)。また、バッグ14と関連付けられるバッグのデータは、画像から抽出された識別子およびデータで集められて保存され得る(例えば、記憶装置302において)。バッグのデータは、バッグの大きさ、重量、および/または種類を含み得る。制御システム30は、処理装置300を介して、画像を処理し、画像から特徴を抽出するために、1以上の撮像処理および/またはマシンビジョンを実施することができる。例えば、制御システム30は、ステッチング/レジストレーション、フィルタリング、閾値処理、ピクセルカウント、セグメンテーション、インペインティング、エッジ検出、色分析、ブロブの検出および操作、ニューラルネット処理、パターン認識、光学式文字認識、ぼかし、正規化された明暗、グレースケーリング、OTSU、閾値処理、収縮/膨張、正しい外郭の変換、輪郭検出、ブロブ/マスの計算の正規化、および/または計測/計測学を使用することができる。画像処理および/またはマシンビジョンの技術を使用して、制御システム30は、処理装置300を介して、例えば、取手、ジッパ、輪郭、材料、寸法、ラベルなどのバッグの1以上の特徴と、特徴同士の間の1以上の境界および/または移行とを含むデータを抽出することができる。
例の用途では、制御システム30の処理装置300は、バッグの画像および/またはバッグのデータから抽出されたデータを用いて1以上の機械学習モデルを訓練および有効化することで、係合エンドエフェクタ40がバッグに成功裏に係合してバッグを移動することができるかどうかを予測するために、1以上の機械学習モデルを実行することができる。機械学習モデルは、エンドエフェクタを用いてバッグが成功裏に係合および運搬できるかどうかの予測(予測された合格または予測された不合格として)に基づいて、バッグを分類するために、制御システム30によって訓練させることができる。訓練された機械学習モデルが、係合エンドエフェクタが成功裏に係合および運搬することができることを予測するバッグについては、制御システム30は、そのバッグに係合してバッグを運搬するように、係合エンドエフェクタに命令することができる、および/または、係合エンドエフェクタを制御することができる。訓練された機械学習モデルが、係合エンドエフェクタが成功裏に係合および運搬することができないことを予測するバッグについては、制御システム30は、そのバッグをスキップするように、係合エンドエフェクタに命令することができる、および/または、係合エンドエフェクタを制御することができる。機械学習モデルは、機械学習モデルが係合エンドエフェクタを用いてバッグが成功裏に係合および運搬できるかを正確に予測するかどうかに基づいて、連続的に更新および/または最適化され得る。
例の実施形態では、制御システム30の処理装置300は、2つのモード、すなわち、訓練および試験モードと操業モードとで、機械学習モデルを実行することができる。訓練および試験モードでは、制御システム30は、1以上の画像処理技術および/またはマシンビジョン技術を用いて処理されるバッグの画像からデータを抽出して集めることができ、例えば、各々の画像において捉えられたバッグの大きさ、重量、および種類を含むバッグのデータを集めることができる。制御システム30は、バッグの画像、画像から抽出されたデータ、およびそれぞれのバッグのデータを、バッグに割り当てられた識別子に結び付けることができ、その識別子は、バッグに固定されるバッグタグにおいて符号化され得る。画像から抽出されたデータ、およびバッグのデータに基づいて、機械学習アルゴリズムは、係合エンドエフェクタ40が成功裏にバッグに係合してバッグを移動させることができるかどうかを予測することができ、その予測をバッグの識別子と共に保存することができる。バッグが係合エンドエフェクタに到達するとき、バッグのタグにおける識別子が、バッグについての予測を読み出すために走査/読み取りされ得る。訓練および試験モードでは、制御システム30は、係合エンドエフェクタが成功することを機械学習アルゴリズムが予測するかどうかに拘わらず、係合エンドエフェクタに、バッグに係合してバッグを運搬するように試みるように命令することができる。初めは、係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができるかどうかを正確に予測する能力は、十分なバッグが機械学習モデルによって処理され、実際の結果(例えば、係合エンドエフェクタが成功したかどうか)が分かるまで、不正確である可能性がある。より多くのバッグが処理されるにつれて、機械学習モデルの精度は向上させられ得る。機外学習モデルが、バッグが係合エンドエフェクタによって成功裏に取り扱われ得るかどうかを、特定の閾値に対して正確に予測すると、機械学習が十分に訓練されたと見なされ、その時点で、制御システム30は、機械学習モデルが十分に訓練されたと決定することができ、訓練および試験モードから操業モードへと移行することができる。
操業モードでは、制御システム30は、訓練された機械学習モデルが、バッグが係合エンドエフェクタによって成功裏に係合されて運搬され得ることを予測するとき、係合エンドエフェクタがバッグに係合してバッグを運搬するように試みるように、および、訓練された機械学習モデルが、バッグが係合エンドエフェクタによって成功裏に係合されて運搬され得ないことを予測するとき、係合エンドエフェクタがバッグに係合してバッグを運搬するように試みないように、係合エンドエフェクタに命令するかどうか、および/または係合エンドエフェクタを制御するかどうかを決定するときに、機械学習モデルによって出力された予測結果に依存し得る。一実施形態では、訓練された機械学習モデルは、バッグが係合エンドエフェクタに到達する前に、係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができるかどうかを予測することができるため、制御システム30は、機械学習モデルの予測に基づいて、転送するバッグを変更または調整するために、予測を使用することができる。例えば、機械学習モデルが、係合エンドエフェクタがバッグに係合してバッグを運搬することができないことを予測する場合、バッグは、手作業の荷積セルへと転送でき、そこでバッグは人によってコンテナへ荷積みされ得る。操業モードでは、係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができることを機械学習モデルが誤って予測したとき、係合エンドエフェクタはバッグに係合し損ねる、またはバッグを運搬し損ねることになり、結果の予測を調整するために誤った予測が機械学習モデルへフィードバックされ得るように、機械学習モデルは制御システムによって訓練され続けることができる。係合エンドエフェクタが成功裏に、特定の割合のバッグに係合すること、および/または、特定の割合のバッグを運搬することを、機械学習モデルが誤って予測した場合には、制御システム30は、機械学習モデルを再訓練するために、機械学習モデルの動作を訓練および試験モードへと移行することができる。
ある非限定的な例では、機械学習モデルが導き出される機械学習アルゴリズムは畳み込みニューラルネットワークであり得るが、他の機械学習アルゴリズムが採用されてもよい。例えば、制御システム30によって利用される1以上の機械学習アルゴリズムには、例えば、教師あり学習アルゴリズム、教師なし学習アルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、人工ニューラルネットワークアルゴリズム、アソシエーションルール学習アルゴリズム、階層的クラスタリングアルゴリズム、クラスタ分析アルゴリズム、異常検知アルゴリズム、半教師あり学習アルゴリズム、強化学習アルゴリズム、および/または深層学習アルゴリズムがあり得る。教師あり学習アルゴリズムの例には、例えば、AODEや、バックプロパゲーション、オートエンコーダ、ホップフィールドネットワーク、ボルツマンマシン、制限付きボルツマンマシン、および/もしくはスパイキングニューラルネットワークなどの人工ニューラルネットワークや、ベイジアンネットワークおよび/もしくはベイジアン知識ベースなどのベイジアン統計や、事例ベース推論や、ガウス過程回帰や、遺伝子発現プログラミングや、グループデータ処理方法(GMDH)や、誘導論理プログラミングや、例題に基づく学習や、遅延学習や、学習オートマタや、学習ベクトル量子化や、論理モデル木や、最近接アルゴリズムおよび/もしくは類似モデリングなどの最小メッセージ長(決定木、決定グラフなど)や、確率的で近似的に正しい学習(PAC学習)や、Ripple Down Rulesや、知識獲得法や、シンボリック機械学習アルゴリズムや、サポートベクターマシンや、ランダムフォレストや、ブートストラップ集約(バギング)および/もしくはブースティング(メタアルゴリズム)などの分類器の集合や、順序分類や、情報ファジーネットワーク(IFN)や、条件付きランダムフィールドや、ANOVAや、フィッシャーの線形判別式、線形回帰、ロジスティック回帰、多項ロジスティック回帰、単純ベイズ分類器、パーセプトロン、および/もしくはサポートベクターマシンなどの線形分類器や、k最近傍や、ブースティングや、C4.5、ランダムフォレスト、ID3、CART、SLIQ、および/もしくはSPRINTなどの決定木や、単純ベイズなどのベイジアンネットワークや、ならびに/または、隠れマルコフモデルがあり得る。教師なし学習アルゴリズムの例には、期待値最大化アルゴリズム、ベクトル量子化、生成トポグラフィマップ(Generative topographic map)、および/または情報ボトルネック法があり得る。人工ニューラルネットワークの例には自己組織化マップがあり得る。アソシエーションルール学習アルゴリズムの例には、Aprioriアルゴリズム、Eclatアルゴリズム、および/またはFP-growthアルゴリズムがあり得る。階層的クラスタリングアルゴリズムの例には、最短距離法クラスタリングおよび/または概念クラスタリングがあり得る。クラスタ分析の例には、K平均アルゴリズム、ファジークラスタリング、DBSCAN、および/またはOPTICSアルゴリズムがあり得る。異常値検出の例には、局所外れ値因子法があり得る。半教師あり学習アルゴリズムの例には、生成モデル、低密度分離、グラフに基づく方法、および/または共訓練があり得る。強化学習アルゴリズムの例には、時間的差異学習、Q学習、学習オートマトン、および/またはSARSAがあり得る。深層学習アルゴリズムの例には、深層信念ネットワーク、深層ボルツマンマシン、深層畳み込みニューラルネットワーク、深層リカレントニューラルネットワーク、および/または階層的時間メモリがあり得る。
制御システム30は、より多くのバッグがコンテナへと挿入できるかどうか、および/または、バッグをコンテナにおいてどこに配置するかを決定するために、コンテナの内部容積の画像を使用することができる。例えば、センサ310のうちの1以上(例えば、センサ244)は、コンテナの内部容積の画像を捉えるために使用できる。点群が、コンテナに利用可能な空間があるかどうか、コンテナにおける空間の利用可能な体積、および/または、次のバッグもしくはバッグの順序をどこに配置するかを決定するために使用できる。例えば、制御システム30の処理装置300は、バッグの寸法およびコンテナの利用可能な内部容積を入力として受け入れ、バッグがコンテナへと挿入されるべき場所を出力するヒューリスティック関数を実行する。ある実施形態では、制御システムは、1以上のバッグが、例えば、コンテナの利用可能な内部容積の寸法、および、利用可能な内部容積へと挿入される1以上のバッグの寸法などに基づいて、コンテナの利用可能な領域の中に適合するかどうかを決定するとき、ジャッカード類似度または係数を使用することができる。
例の実施形態では、処理装置300は、2つのモード、すなわち、アドホックモードとバッチモードとで、ヒューリスティック関数を実行することができる。アドホックモードは、処理される後続のバッグのパラメータを考慮することなく、一度に1つのバッグを処理するために使用される。アドホックモードでは、コンテナの内部容積は本明細書に記載されているように決定され、ヒューリスティック関数は、バッグがコンテナに適合するかどうかを決定し、適合する場合、バッグがコンテナへと挿入されるべき場所を決定する。バッチモードは、バッグがコンテナに適合するかどうか、および、バッグがコンテナにおいて配置されるべき場所を決定するために、複数のバッグと関連付けられる情報(バッグのデータ)を同時に処理するために使用される。バッチモードでは、制御システム30は、特定の数のバッグ(例えば、4つのバッグ)についての情報と、コンテナの利用可能な内部容積についての情報とを、ヒューリスティック関数への入力として受信し、バッグが適合するかどうかの決定と、バッグが適合する場所の決定とを出力する。例の実施形態では、バッチモードが使用されるとき、バッグのバッチの情報がヒューリスティック関数によって処理された後、更新した点群を生成するために、バッチにおける各々のバッグがコンテナに配置された後にコンテナの内部容積が撮像でき、ヒューリスティック関数は、更新された点群に基づいて、バッチの配置される各々の後続のバッグについて再び実行される。内部容積を再走査すること、点群を更新すること、および、各々のバッグについてヒューリスティック関数を再実行することは、コンテナ荷積処理における不完全性を制御システムに許容させることができる。例えば、バッグがコンテナに配置されるとき、1以上のバッグが、圧縮もしくは変形させられ得る、および/または、ずらされ得る。
係合エンドエフェクタがバッグに適用する吸引または真空力の大きさは、制御システム30によって制御され得る。例えば、係合エンドエフェクタがバッグに係合してバッグを運搬するように命令および/または制御される前に、バッグのバッグタグが、それに符号化された識別子を抽出するために走査/読み取りでき、制御システム30は、バッグについてのバッグデータ(例えば、大きさ、重量、およびバッグの種類)を読み出すことができる。バッグデータを使用することで、制御システム30の処理装置300は、バッグに適用するための吸引または真空力の大きさを決定することができる。例として、係合エンドエフェクタによって係合されるバッグの大きさが小さくなるにつれて、より小さい吸引または真空力が使用でき、例えば、より少ない数の真空ゾーンが使用できる、または、吸引がより少ない数のピン124または134を通じて適用される。他の例として、係合エンドエフェクタによって係合されるバッグの大きさが大きくなるにつれて、より大きい吸引または真空力が使用でき、例えば、より多くの数の真空ゾーンが使用できる、または、吸引がより多くの数のピン124または134を通じて適用される。
図13を参照すると、物体に係合し、例えば旅行客のバッグ14をULDコンテナにといった、物体をコンテナに選択的に位置させて積み込むための本発明の方法400が、示されている。一例では、方法400は、先に記載されているように、係合エンドエフェクタ40を含む第1の自動デバイス22、および、コンベヤエンドエフェクタ56を含む第2の自動デバイス24の使用を含む。第1の自動デバイス22および第2の自動デバイス24と、それぞれの係合エンドエフェクタ40およびコンベヤエンドエフェクタ56とは、先に記載されているように、制御システム30と通信している。
方法400の一例では、第1の例示のステップ405では、第1の自動デバイス22および係合エンドエフェクタ40が、先に記載されているように、第1の自動デバイスの到達範囲108の中で進行経路に沿って位置させられる例えばバッグ14などの物体に近接して位置させられる。一例では、センサが、AGV28におけるバッグ14の位置を検出または検証するために使用できる。
ステップ410では、係合エンドエフェクタがバッグ14に係合し、バッグをAGV28から取り出す。上記の例で記載されているように、係合エンドエフェクタ40は、真空力120を生成するために、制御システム30によって選択的に作動させられる真空エンドエフェクタであり得る。
例示のステップ415では、コンベヤエンドエフェクタ56を伴う第2の自動デバイス24は、コンベヤ部分192を第1の自動デバイス22の到達範囲108および/または88の中に位置させるために、移動させられる。
例示のステップ420では、第1の自動デバイス、係合エンドエフェクタ40、および係合させられたバッグ14は、バッグ14をコンベヤエンドエフェクタ56のコンベヤ部分192へ積み込むために、移動および位置合わせさせられる。一例では、1以上のセンサが、係合エンドエフェクタ40のコンベヤエンドエフェクタ56との位置合わせを検出および/または検証するために使用される。係合エンドエフェクタ40は、例えば、生成された真空力の停止を通じて、バッグ14を係合解除し、バッグ14を重力によってコンベヤ部分192へと落下させる。
例示のステップ425では、第2の自動デバイス24は、コンベヤエンドエフェクタおよび搭載するバッグ14を移動させ、搭載するバッグ14を受け入れるに十分な内部空所の空間または容積を含むコンテナ18に近接して位置させる。
一例では、任意選択のステップ430が、コンテナ18の内部空所を走査および/または撮像する、コンベヤエンドエフェクタ56に連結された1以上のセンサを含む。得られたデータは、搭載するバッグ14を受け入れるのに十分な大きさのコンテナ18の中での利用可能な開放した空間または容積を計算または決定するために、制御システム30によって使用され得る。
例示のステップ435では、第2の自動デバイスおよびコンベヤエンドエフェクタ56は、コンテナ18における所定の利用可能な開放空間または計算された利用可能な開放空間に搭載バッグ14を積み込むように位置させられる。
例示のステップ430では、係合エンドエフェクタ40およびコンベヤエンドエフェクタ56は、例えば、係合エンドエフェクタ40がバッグ14と係合するために、および、コンベヤエンドエフェクタが係合エンドエフェクタからバッグ14を受け取るために、開始位置へと移動させることができる。
方法400が、当業者によって知られているような具体的な用途および性能の仕様に適合するために、追加のステップ、代替のステップ、または、代替の順番での記載されたステップを含み得ることは、理解されている。
図14を参照すると、係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合して運搬するかどうかを予測するために機械学習モデルを訓練するための本発明の方法500が、本開示の実施形態に従って記載されている。ステップ502において、バッグが撮像され、バッグデータが各々のバッグについて集められ、バッグ識別子で符号化されたバッグタグが各々のバッグに固定される。ステップ504において、データは制御システム30の処理300によってバッグの画像から抽出される。各々のバッグについて、バッグの画像、バッグの画像から抽出されたデータ、バッグのデータ、および、バッグタグにおいて符号化された識別子が、結び付けられ、記憶装置302において保存される。ステップ506において、各々のバッグについて、処理装置300は、係合エンドが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができるかどうかについての予測を出力するために、機械学習モデルを実行する。ステップ508において、各々のバッグについての予測が、バッグに固定されたバッグタグと関連付けられた対応する識別子に結び付けられ、予測が、画像、画像からのデータ抽出、バッグのデータ、および識別子と共に記憶装置302に保存される。ステップ510において、バッグが係合エンドエフェクタに到達するとき、バッグタグが、識別子を抽出するために走査され、保存された予測が、識別子を用いて記憶装置から読み出される。ステップ512において、係合エンドエフェクタは、バッグに係合してバッグを運搬するように試み、ステップ514において、制御システム30は、機械学習モデルによって出力された予測が正確かどうかを決定し、これは、将来におけるバッグについて、機械学習モデルによって行われた予測を向上させるために、バッグと関連付けられたデータのセットを再分類またはラベル付けするために使用できる。
図15を参照すると、本開示の実施形態による、係合エンドエフェクタの動作を制御するために、訓練された機械学習モデルを展開するための本発明の方法600である。ステップ602において、入ってくるバッグが、識別子で符号化されたバッグタグでタグ付けされ、バッグデータが集められ、バッグの1以上の画像が捉えられる。ステップ604において、データが、制御システム30の処理300によってバッグの1以上の画像から抽出され、ステップ606において、バッグの画像と、バッグの画像から抽出されたデータと、バッグデータと、バッグタグで符号化された識別子とが結び付けられ、記憶装置302に保存される。ステップ608において、処理装置300は、係合エンドが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができるかどうかについての予測を出力するために、訓練された機械学習モデルを実行する。ステップ610において、バッグについての予測が、バッグに固定されたバッグタグと関連付けられた識別子に結び付けられ、予測が、バッグの1以上の画像、1以上の画像からのデータ抽出、バッグデータ、および識別子と共に記憶装置302に保存される。ステップ612において、バッグが係合エンドエフェクタに到達するとき、バッグタグが、識別子を抽出するために走査され、保存された予測が、識別子を用いて記憶装置から読み出される。ステップ614において、予測は、係合エンドエフェクタがバッグに係合してバッグを運搬することができるかどうかを決定するために処理される。係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができることを予測が指示する場合、ステップ616において、制御システム30は、バッグに係合してバッグを運搬しようと試みるために、係合エンドエフェクタに命令する、および/または、係合エンドエフェクタを制御する。係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができないことを予測が指示する場合、ステップ618において、制御システム30は、そのバッグをスキップするように、係合エンドエフェクタに命令する、および/または、係合エンドエフェクタを制御する。代替で、機械学習モデルによって出力された予測が、係合エンドエフェクタが成功裏にバッグに係合してバッグを運搬することができないことを指示する場合、制御システム30は、自動的にバッグを手作業の荷積セルへと転送させることができ、その手作業の荷積セルにおいて、バッグが係合エンドエフェクタに提供されないように、バッグは人によってコンテナへと手作業で荷積みされる。
本発明は特定の実施形態との関連で記載されているが、本発明が、開示されている実施形態に限定されず、それどころか、添付の請求項の範囲内に含まれる様々な変形および等価の構成を網羅するように意図されており、その範囲は、法の下で許容されるすべてのこのような変形および等価の構造を包含するように、最も広い解釈が与えられることは、理解されるものである。
10 システム、14 バッグ,小包、18 コンテナ、20 自動荷積セル、22 第1の自動デバイス,第1の自動荷積デバイス、24 第2の自動デバイス,第2の自動荷積デバイス、26 進行経路、28 無人搬送車(AGV)、30 中央制御システム,中央制御センタ、34 多軸ロボット、36 アーム、38 ロボット手関節、40 係合エンドエフェクタ,係合真空エンドエフェクタ,係合吸引エンドエフェクタ、44 縦方向,x座標、46 横方向,y座標、48 鉛直方向,z座標、56 コンベヤエンドエフェクタ、80 搭載板、82,82A,82B 延長アーム、83 第1の端、84 延長アーム、86 回転軸、88 進行経路,到達限度,到達範囲、90 アクチュエータ、94 結合器、100 回転軸、106 基部、108 進行経路,到達限度,到達範囲、110,110A,110B,110C 係合パッド、112 貫通真空空気孔、114 パッド係合面、116 内部空所,空気管、118 空気管、120 真空力、124 ピン、124A 第1のピン、124B 第2のピン、124C 第3のピン、128 端部、130 凹状部分、132 クリアランス貫通ピン孔、134 ピン,シャフト、136 吸着カップ、138 案内/安全ロッド、140 第1の真空ゾーン、142 第2の真空ゾーン、150 外側パッドリング、154 連続周囲部分、158 中央部分、160 真空入口、164 内側パッドリング、180 搭載板、182 延長アーム、183 第1の端、184 延長アーム、186 回転軸、188 進行経路、188A 到達範囲、190 アクチュエータ、192 コンベヤ部分、194 結合器、200 回転軸、206 基部、208 進行経路、210 アーム、212 第1の端、214 第2の端、216 第1のローラ、226 第2のローラ、240 ベルト、244 センサ、250 押込デバイス,押込装置、260A,260B 奥行の行,第1の行、266A,266B,266C 横断の列,第1の列、270A,270B,270C 高さの行,第2の行、300 処理装置,処理、302 データメモリ保存デバイス,記憶装置、304 制御装置、306 信号送受信機、308 アクチュエータ、310 センサ、312 入出力デバイス、314 動力源、316 信号、318 バス
Claims (25)
- コンテナへの物体の順次的な荷積みのためのシステムであって、
物体に係合するために真空力を適用するように動作可能な係合エンドエフェクタを備える第1のロボットと、
前記物体を前記係合エンドエフェクタから受け取り、前記物体を前記コンテナへと運ぶように動作可能であるコンベヤエンドエフェクタを備える第2のロボットと、
前記コンテナへの前記物体の移送を協調させるように前記第1のロボットと前記第2のロボットとを制御するための処理装置を含む制御システムと
を備えるシステム。 - 前記係合エンドエフェクタは、
搭載板と、
アクチュエータ回転軸を定める搭載板に連結されるアクチュエータと、
前記アクチュエータに連結される結合器と
を備える、請求項1に記載のシステム。 - 前記係合エンドエフェクタは、
前記物体に選択的に係合および係合解除するように動作可能な前記結合器に連結される基部であって、前記アクチュエータは、前記基部を前記アクチュエータ回転軸の周りで前記搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能である、基部と、
前記基部に連結された真空パッドであって、前記物体を選択的に係合および係合解除するように、前記基部に対して垂直な真空力を選択的に生成するように動作可能な真空パッドと
を備える、請求項1に記載のシステム。 - 前記真空パッドは、前記制御システムによって選択的に独立して制御される少なくとも2つの真空ゾーンを備える、請求項3に記載のシステム。
- 前記係合エンドエフェクタは、前記真空力が作り出されるのに通る複数のピンを備え、前記複数のピンのうちの少なくとも部分集合が、前記制御システムによって選択的に独立して制御される、請求項3に記載のシステム。
- 前記第1のロボットは、
手関節部と、
前記手関節部に連結される第1の端、および、前記搭載板に連結される第2の端を有する延長アームであって、前記第1の端は、前記手関節に対する前記延長アームおよび前記基部の選択された回転のために動作可能な延長アーム回転軸を定め、前記延長アーム回転軸は前記アクチュエータ回転軸から独立する、延長アームと
を備える、請求項3に記載のシステム。 - 前記コンベヤエンドエフェクタは、
搭載板と、
アクチュエータ回転軸を定める搭載板に連結されるアクチュエータと、
前記アクチュエータに連結される結合器と
を備える、請求項1に記載のシステム。 - 前記コンベヤエンドエフェクタは、
前記結合器に連結される基部であって、前記アクチュエータは、前記基部を前記アクチュエータ回転軸の周りで前記搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能である、基部と、
横方向において第1の端から第2の端へと外向きに延びる、前記基部に連結される反対にある一対のアームであって、縦方向に沿って前記基部に対して縦方向で分離される、一対のアームと、
前記アームの第1の端に隣接して一対の前記アームに回転可能に連結される第1のローラと、
前記アームの第2の端に隣接して一対の前記アームに回転可能に連結される第2のローラであって、前記第1のローラまたは前記第2のローラの一方は動力付きローラを備える、第2のローラと、
前記第1のローラおよび前記第2のローラに係合されるベルトであって、前記物体を前記コンテナへと選択的に位置させて積み込むために、前記ベルトに位置させられた前記物体を選択的に移送するように動作可能なベルトと
を備える、請求項7に記載のシステム。 - 前記第1のロボットは、
手関節部と、
前記手関節部に連結される第1の端、および、前記搭載板に連結される第2の端を有する延長アームであって、前記第1の端は、前記延長アームおよび前記コンベヤエンドエフェクタを前記手関節に対して回転させるために、延長アーム回転軸の周りに回転可能であり、前記延長アーム回転軸は前記アクチュエータ回転軸から独立する、延長アームと
を備える、請求項8に記載のシステム。 - 前記コンベヤエンドエフェクタは、前記ベルトに連結される押込装置を備え、前記押込装置は、前記物体を前記基部に対して移送するために、前記ベルトに位置させられる前記物体に係合するように動作可能である、請求項8に記載のシステム。
- 前記制御システムは、前記物体の画像と、前記物体についての物体データと、前記物体と関連付けられる識別子とを保存する記憶装置を備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記制御システムの前記処理装置は、前記物体の特徴に対応するデータを前記画像から抽出し、抽出された前記データを保存するようにプログラムされる、請求項11に記載のシステム。
- 前記制御システムの前記処理装置は、前記係合エンドエフェクタが前記物体に係合して前記物体を移送することができるかどうかに関する予測を出力するために、機械学習モデルを実行するようにプログラムされる、請求項1に記載のシステム。
- 前記制御システムの前記処理装置は、
前記予測から独立して前記物体に係合して前記物体を移送するように試みるように前記処理装置が前記係合エンドエフェクタを制御する訓練および試験モードで動作し、
前記係合エンドエフェクタが、前記物体に係合して前記物体を移送することに成功したかどうかの結果を決定し、
前記結果に基づいて前記機械学習モデルを訓練する
ようにプログラムされる、請求項13に記載のシステム。 - 前記制御システムの前記処理装置は、前記係合エンドエフェクタが成功裏に前記物体に係合して前記物体を移送することができることを指示する前記予測に応答して、前記物体に係合して前記物体を移送するように試みるように前記処理装置が前記係合エンドエフェクタを制御する操業モードで動作するようにプログラムされる、請求項1に記載のシステム。
- 前記制御システムの前記処理装置は、
前記コンテナの1以上の画像に基づいて前記コンテナの利用可能な内部容積を決定し、
前記物体が前記利用可能な内部容積に適合することができるかどうかを決定し、
前記物体が前記利用可能な内部容積に適合することができることを決定することに応答して、前記コンベヤエンドエフェクタが前記物体を前記コンテナに積み込む場所を決定する
ようにプログラムされる、請求項1に記載のシステム。 - 前記制御システムの前記処理装置は、前記物体が前記利用可能な内部容積に適合することができるかどうか、および、前記物体がヒューリスティック関数を用いて置かれる場所を決定するようにプログラムされる、請求項16に記載のシステム。
- 前記制御システムの前記処理装置は、
1以上の画像を用いて前記コンテナの前記内部容積の点群を生成し、
前記点群に基づいて前記利用可能な内部容積を決定するように
プログラムされる、請求項16に記載のシステム。 - コンテナへの物体の順次的な荷積みのための方法であって、
物体に係合するために真空力を適用するために、係合エンドエフェクタを備える第1のロボットの動作を、制御システムを介して制御するステップと、
前記物体を前記係合エンドエフェクタから受け取り、前記物体を前記コンテナへと運ぶために、コンベヤエンドエフェクタを備える第2のロボットを、制御システムを介して制御するステップと
を含む方法。 - 前記物体の画像からデータを抽出するステップであって、前記データは前記物体の特徴に対応する、ステップと、
前記係合エンドエフェクタが、前記画像から抽出された前記データに少なくとも一部で基づいて、前記物体に係合して前記物体を移送することができるかどうかに関する予測を出力するために、機械学習モデルを実行するステップと
をさらに含む、請求項19に記載の方法。 - 前記予測から独立して前記物体に係合して前記物体を移送するように試みるために、前記係合エンドエフェクタを制御するステップと、
前記係合エンドエフェクタが、前記物体に係合して前記物体を移送することに成功したかどうかの結果を決定するステップと、
前記結果に基づいて前記機械学習モデルを訓練するステップと
をさらに含む、請求項20に記載の方法。 - 前記係合エンドエフェクタが成功裏に前記物体に係合して前記物体を移送することができることを指示する前記予測に応答して、前記物体に係合して前記物体を移送するように試みるために、前記係合エンドエフェクタを制御するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記コンテナの1以上の画像に基づいて前記コンテナの利用可能な内部容積を決定するステップと、
前記物体が前記利用可能な内部容積に適合することができるかどうかを決定するステップと、
前記物体が前記利用可能な内部容積に適合することができることを決定することに応答して、前記コンベヤエンドエフェクタが前記物体を前記コンテナに積み込む場所を決定するステップと
を含む、請求項19に記載の方法。 - 物体をコンテナへと順次的に荷積みするための自動荷積デバイスでの使用のためのコンベヤエンドエフェクタであって、
自動荷積デバイスに連結される搭載板と、
アクチュエータ回転軸を定める前記搭載板に連結されるアクチュエータと、
物体コンベヤデバイスと
を備え、
前記物体コンベヤデバイスは、
前記アクチュエータに連結される結合器と、
前記結合器に連結される基部であって、前記アクチュエータは、前記基部を前記アクチュエータ回転軸の周りで前記搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能である、基部と、
横方向において第1の端から第2の端へと外向きに延びる、前記基部に連結される反対にある一対のアームであって、縦方向に沿って前記基部に対して縦方向で分離される、一対のアームと、
前記アームの第1の端に隣接して一対の前記アームに回転可能に連結される第1のローラと、
前記アームの第2の端に隣接して一対の前記アームに回転可能に連結される第2のローラであって、前記第1のローラまたは前記第2のローラの一方は動力付きローラを備える、第2のローラと、
前記第1のローラおよび前記第2のローラに係合されるベルトであって、前記動力付きローラ、は前記ベルトを前記基部に対して選択的に回転させるように動作可能であり、物体をコンテナへと選択的に位置させて積み込むために、前記基部に対して前記ベルトに位置させられた前記物体を選択的に移送するように動作可能な、ベルトと
を備えるコンベヤエンドエフェクタ。 - 物体に選択的に係合するための自動荷積デバイスとの使用のための係合エンドエフェクタであって、
自動荷積デバイスに連結される搭載板と、
アクチュエータ回転軸を定める前記搭載板に連結されるアクチュエータと、
物体係合デバイスと
を備え、
前記物体係合デバイスは、
前記アクチュエータに連結される結合器と、
前記物体に選択的に係合および係合解除するように動作可能な前記結合器に連結される基部であって、前記アクチュエータは、前記基部を前記アクチュエータ回転軸の周りで前記搭載板に対して選択的に回転させるように動作可能である、基部と、
前記基部に連結された真空パッドであって、前記物体を選択的に係合および係合解除するように、前記基部に対して垂直な真空力を選択的に生成するように動作可能な、真空パッドと
を備える係合エンドエフェクタ。
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