JP6746820B1 - 倉庫保管マップの高速確定方法、機器、記憶媒体及びロボット - Google Patents

Abstract

【課題】倉庫内の倉庫保管マップを迅速に作成すると共に、倉庫保管マップにおける保管スペースの位置精度も高くする。【解決手段】倉庫の倉庫マップを生成するステップ（Ｓ１０１）と、ロボットの移動方位姿勢を取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得するステップ（Ｓ１０２）と、マークのマーク位置を特定するステップ（Ｓ１０３）と、前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定するステップ（Ｓ１０４）と、前記倉庫の倉庫保管マップを特定するステップ（Ｓ１０５）と、を含む。【選択図】図３

Description

本出願は、スマート機器の分野に関し、特に、倉庫保管マップの高速確定方法、機器、記憶媒体及びロボットに関する。

現在、電子商取引は急速に発展しており、顧客の注文数も急速に増加している。ピッキング効率を向上させて、増大しつつある注文数の需要に対応するために、各物流機器メーカーは様々なタイプの機器を導入している。但し、原理は基本的に同じであり、いずれも商品を箱に入れ、次に、ロボットにより箱をピッキングステーションに搬送し、その後に、ピッキングスタッフがシステムインターフェースのプロンプトに従って対応する商品をピッキングするものである。

但し、どちらの方法を使用する場合でも、倉庫内の保管スペースの位置を把握する必要がある。現在、１つの方法では、まず倉庫にロボットマップを作成し、次に荷棚における保管スペースを手動で指定してロボットマップにマッピングさせる。これにより、ロボットはロボットマップに従って保管スペースを見つけることができる。しかし、一般的な倉庫には何万もの保管スペースがあるため、従来の方法によりマップを作成すると、各保管スペースをロボットマップにマッピングする必要がある。これは、多くの時間、人力や物力を消費してしまい、ロボットの配置速度に影響を与える。

上記技術的問題を解決し、又は上記技術的問題を少なくとも部分的に解決するために、本出願は、倉庫保管マップの高速確定方法、機器、記憶媒体及びロボットを提供する。

第１態様によれば、本出願は、ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成するステップと、前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得するステップであって、前記倉庫には少なくとも１つの荷棚が設けられ、各荷棚には少なくとも１組のマークが設けられ、前記荷棚の外輪郭面には少なくとも１つのマークが設けられているステップと、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定するステップと、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定するステップと、前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定するステップと、を含む倉庫保管マップの高速確定方法を提供している。

第２態様によれば、本出願の実施例は、メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶され且つプロセッサ上で実行可能なコンピュータプログラムを含む電子機器であって、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行すると、第１態様に記載の倉庫保管マップの高速確定方法を実現する電子機器を提供している。

第３態様によれば、本出願の実施例は、１つ以上のプロセッサにより実行されて第１態様に記載の倉庫保管マップの高速確定方法を実現できる１つ以上のプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供している。

第４態様によれば、本出願の実施例は、倉庫内の感知データを収集するための感知センサと、倉庫荷棚にマーキングされたマーク情報を収集するための画像収集センサと、ロボットの移動方位姿勢を収集するための方位姿勢センサと、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップで荷棚にマーキングされたマーク位置を特定し、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定し、前記荷棚における保管スペースの予め設定された保管スペースマークと対応する保管スペース位置との対応関係を確立するためのプロセッサと、を備えるロボットを提供している。

本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定方法、機器、記憶媒体及びロボットでは、荷棚が配設された倉庫の場合、ロボットが倉庫内を移動する時に、ロボットを利用して倉庫におけるセンシングデータを収集して倉庫マップを決定し、次に、ロボットにおける画像収集センサにより荷棚に設けられたマークのマーク情報を収集し、次にマーク情報に基づいて、荷棚の荷棚位置と荷棚における保管スペースの保管スペース位置を決定し、最後に、倉庫の倉庫保管マップを自動的に生成することができる。当該方法は、荷棚におけるマーク情報を補助として倉庫保管マップを作成するため、倉庫に対する倉庫保管マップの作成速度を大幅に向上させることができる。また、倉庫保管マップの作成過程において、人間の関与がないため、手動調整によるエラー問題を減らすことができる。従って、倉庫内の倉庫保管マップを迅速に作成することができると共に、倉庫保管マップにおける保管スペースの位置精度も高い。

ここでの図面は、明細書に組み込まれ、本明細書の一部を構成し、本発明に合致する実施例を示し、明細書とともに本発明の原理を説明することに用いられる。

本発明の実施例又は従来技術の技術案をより明瞭に説明するために、以下、実施例又は従来技術の説明に必要な図面を簡単に説明する。もちろん、当業者であれば、創造的な努力を必要とせずに、これら図面に基づいてほかの図面を想到し得る。

本出願の実施例による高速配設倉庫の模式図である。 本出願の実施例による荷棚の構造模式図である。 本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定方法のフロー模式図である。 本出願の実施例による荷棚とマークの構造模式図である。 本出願の実施例による倉庫内座標の構造模式図である。 本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定方法の別のフロー模式図である。 図３におけるステップＳ１０１の詳細なフロー模式図である。 図３におけるステップＳ１０３の詳細なフロー模式図である。 図３におけるステップＳ１０３の別の詳細なフロー模式図である。 図３におけるステップＳ１０４の詳細なフロー模式図である。 本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定方法の更に他のフロー模式図である。 本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定装置の構造模式図である。 本出願の実施例による電子機器の構造模式図である。

本出願の実施例の目的、技術案及び利点をより明瞭にするために、以下、本出願の実施例の図面を参照しながら、本出願の実施例の技術案を明瞭かつ完全に説明する。当然のことながら、説明する実施例は、本出願の実施例の一部に過ぎず、すべての実施例ではない。当業者が本出願の実施例に基づいて創造的な努力を必要とせずに想到し得るすべてのほかの実施例は、本出願の特許範囲に属する。

本出願による当該方法は、荷棚が配設された任意の倉庫に適用することができる。当該倉庫は、既存の荷棚を有する倉庫であってもよく、高速に配設された倉庫であってもよい。

以下、高速で配設する倉庫を例に挙げて説明する。図１は本出願の実施例による高速配設倉庫の模式図であり、図１には倉庫の上面図が示されている。図１に示すように、倉庫１００は、同図において、荷棚１０、パッキングエリア及び出荷エリアを備え、倉庫内にはロボット２０が設けられ、ロボットは荷棚１０間の通路で移動して、貨物を荷棚に置くか、又は荷棚から取り出してパッキングエリアに搬送することができる。本出願の実施例において、荷棚１０は、少なくとも１つであってもよく、ロボット２０も少なくとも１つであってもよく、実際に使用されるとき、実際の必要に応じて荷棚１０及びロボットの数を設定することができ、本出願ではそれについて限定しない。

図１及び図２に示すように、荷棚１０は、収納箱１と４つの角柱２を備え、隣接する収納箱１は、互いに取り外し可能な接続構造を介して取り外し可能に接続することができ、収納箱１ごとに物品を置くための保管スペースが配置される。図１に示すように、図における取り外し可能な接続構造は、互いに対応するラッチ１２及びスロットを備え、ラッチ１２は収納箱１の上部に設けられ、スロットは収納箱１の底部に設けられる。使用する際に、複数の収納箱１を縦方向に積層して、ラッチ１２とスロットの嵌め合いにより、２つの収納箱１を安定的に接続することができる。また、本実施例による取り外し可能な接続構造は、構造がシンプルであり、迅速に着脱することができ、作業効率を向上させる。

本出願の実施例では、各々の荷棚には、少なくとも１組のマークがさらに設けられ、且つ、荷棚の外輪郭面には、少なくとも１つのマークが設けられる。本出願の実施例では、マークは、荷棚の外輪郭面を認識する役割を果たし、マークの位置が検出されると、荷棚の外輪郭面の位置が検出される。一実施例では、外輪郭面が地面に垂直な垂直面である場合、外輪郭面の位置は、地上での外輪郭面の投影線とされてもよい。

また、荷棚に１組のマークが設けられるとは、異なる荷棚のマークが異なるが、同一荷棚のマークには相関性があることを意味し、それによって、マークの組を確定することによって、該組のマークに対応する荷棚を確定することができる。

さらに、本出願の実施例では、荷棚を迅速に認識するために、荷棚の隣接する２つの外輪郭面の接続線の位置に２つのマークを設けてもよく、この場合、この２つのマークにより荷棚のコーナー位置が特定できる。本出願の一実施例では、マークは、荷棚に固定することができ、たとえば、図１に示す収納箱１の外面に固定される。本出願の一実施例では、図１及び図２に示すように、収納箱１の安定性を向上させるために、荷棚の４つの角のそれぞれには、１つの角柱２が設けられ、本実施例では、角柱２は、第１板体２１、第２板体２２、ベース２３及び支持部を備え、角柱２の詳細については、本出願と同一の日に出願した荷棚の出願書類を参照すればよいため、ここで詳しく説明しない。図１に示すように、角柱２には、マーク２４がさらに設けられ、角柱の第１板体２１及び第２板体２２のそれぞれには、角柱が属する荷棚の２つの外輪郭面を認識するために、マーク２４が設けられる。

図２に示すように、荷棚１０は、ブラケット３をさらに備え、ブラケット３は、荷箱の下方に設けられ、且つ、複数の角柱２は、ブラケット３の周りに設けられている。ブラケット３は、荷箱の底面を支持して、角柱２の受ける圧力を分担し、荷棚をより安定的にすることができる。さらに、ブラケット３は、荷箱と地面を分離して、防潮の役割も果たす。

図３は、本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定方法のフロー模式図である。図３に示すように、本出願の実施例において、当該方法はステップＳ１０１〜Ｓ１０５を含むことができる。
Ｓ１０１、ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成する。

図１及び図２に示す形態によれば、倉庫に荷棚１０を取り外し可能に装着した後、倉庫において貨物を運搬するロボットを利用して、倉庫内を移動させ、ロボットが移動するときに、ロボットに設けられたセンサを利用して倉庫における情報を収集することによって、当該情報を利用して倉庫マップを復元することができる。

倉庫マップを復元するときに、倉庫における物体（荷棚や障害物などを含む）の位置、形状及びサイズなどが必要であるので、感知データは、倉庫における物体を探知するためのデータであり、本出願の実施例では、感知データはレーダーを用いて探知され得る。倉庫マップによれば、倉庫のどの位置に物体があるか、どの位置が通路であるかしか把握できず、それは、倉庫のラフマップである。

Ｓ１０２、前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得する。

ロボットには、画像収集センサがさらに設けられており、ロボットは、倉庫内を移動しながら、画像収集センサにより画像情報を収集し、画像情報により倉庫における物体の詳細な情報を処理する。たとえば、荷棚を分けるか、又は荷棚における保管スペースを分けるなどする。

本出願の実施例では、移動方位姿勢には、移動位置及び該移動位置での画像収集センサの姿態が含まれ、そのうち、移動位置はロボットを位置決めすることに用いられ、姿態は画像情報を収集するときのロボットの画像収集センサの角度及び方位を決定することに用いられる。

本出願の実施例では、荷棚におけるマークは、マークの位置を特定するためのものであり、マークは、予め設定された配列ルールを有するグラフィックコード、たとえば、二次元コード、Ａｐｒｉｌｔａｇ（エイプリルタグ）タグなどであってもよく、画像、たとえば、複数の点を含む画像であってもよく、さらに、識別コードは、文字、たとえば、数字又は字母などであってもよい。本出願の実施例では、マークはグラフィックコードとしてもよく、また、グラフィックコードは二次元コードとしてもよい。

該ステップでは、移動方位姿勢とマーク情報の取得は対応するものであり、つまり、移動方位姿勢とマーク情報は同時に取得される。たとえば、ロボットがＡ位置にある場合、Ａ位置の移動方位姿勢が取得されるとともに、Ａ位置にあるときに収集される荷棚にマーキングされたマーク情報が取得され、Ｂ位置に移動した場合、Ｂ位置の移動方位姿勢が取得されるとともに、Ｂ位置にあるときに収集される荷棚にマーキングされたマーク情報が取得され、このように、Ａ位置で取得される移動位置とＡ位置で取得されるマーク情報が対応する。

Ｓ１０３、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定する。

移動方位姿勢のうちの移動位置に基づいて倉庫におけるロボットの位置が特定でき、移動方位姿勢のうちの姿態及びマーク情報に基づいてロボットに対するマークの相対位置が特定でき、さらにロボットの位置及び相対位置に基づいて、マークのマーク位置が特定できる。

Ｓ１０４、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定する。

マークが荷棚の外輪郭面にあるため、マークの位置から荷棚の外輪郭の荷棚領域が特定できるが、荷棚の内部に関する情報は取得できない。本出願の実施例では、予め設定された保管スペース情報とは、荷棚における収納箱のサイズ、収納箱の数及び荷棚における収納箱の段数などである。

図４に示すように、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ及びｈという８個のマークの位置から、倉庫の地上の８個のマークの具体的な座標が取得され、また、対応する荷棚の４隅の間の直線距離が算出され得る。たとえば、（ａ，ｂ）と（ｃ，ｄ）との間の距離は４メートルであり、（ａ，ｂ）と（ｇ，ｈ）との間の距離は１．６メートルである。荷棚に予め設定された保管スペース情報は、荷棚における収納箱のサイズであり、たとえば、収納箱の幅は０．５メートル、長さは０．８メートルである。図５に示すように、倉庫の地面を二次元座標系とすれば、自動的に計算した結果、荷棚のＸ軸方向には８個の収納箱があり、Ｙ軸方向には、２個の収納箱がある。荷棚における異なる段構造に対して、各段の高さ情報を加算すると、収納箱である保管スペース位置の三次元座標が得られる。

したがって、該ステップでは、マーク情報及び予め設定された保管スペース情報に基づいて、荷棚の立体構造及び詳細を復元することができる。このため、荷棚における各々の保管スペースの保管スペース位置が特定できる。

Ｓ１０５、前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定する。

該ステップでは、荷棚位置と保管スペース位置を倉庫マップに標識すると、倉庫の倉庫保管マップが得られ、倉庫保管マップには荷棚と保管スペース位置があるため、該倉庫保管マップはロボットマップとして利用することができ、商品を入庫するときに、商品と保管スペースを対応付けることによって、後でロボットを利用してピッキングする際に、倉庫保管マップを直接用いて商品の位置を自動的に特定できる。

該方法は、図１に示すロボットのロボットプロセッサによって実行されてもよいし、倉庫の対応する倉庫サーバー又は倉庫プロセッサによって実行されてもよく、それについては、本出願では限定しない。倉庫サーバー又は倉庫プロセッサにより実行される場合、ロボットにより収集したデータを倉庫サーバー又は倉庫プロセッサに伝送する必要がある。

本出願の実施例による方法では、荷棚が配設された倉庫の場合、ロボットが倉庫内を移動する時に、ロボットを利用して倉庫におけるセンシングデータを収集して倉庫マップを決定し、次に、ロボットにおける画像収集センサにより荷棚に設けられたマークのマーク情報を収集し、次にマーク情報に基づいて、荷棚の荷棚位置と荷棚における保管スペースの保管スペース位置を決定し、最後に、倉庫の倉庫保管マップを自動的に生成することができる。

当該方法は、荷棚におけるマーク情報を補助として倉庫保管マップを作成するため、倉庫に対する倉庫保管マップの作成速度を大幅に向上させることができる。また、倉庫保管マップの作成過程において、人間の関与がないため、手動調整によるエラー問題を減らすことができる。従って、当該方法は倉庫内の倉庫保管マップを迅速に作成することができると共に、倉庫保管マップにおける保管スペースの位置精度も高い。

本出願の一実施例において、図３のステップＳ１０５の後、該方法は次のステップをさらに含むことができる。
Ｓ１０６、前記荷棚における保管スペースの予め設定された保管スペースマークと対応する保管スペース位置との対応関係を確立する。

予め設定された保管スペースマークは、荷棚の保管スペースを認識するものであり、図２に示すように、同図における各々の収納箱１には、１つの予め設定された保管スペースマーク１１がさらに設けられており、予め設定された保管スペースマーク１１は収納箱１に１対１で対応し、つまり、収納箱ごとに唯一な保管スペースマーク１１がある。

本出願の実施例では、予め設定された保管スペースマークは、二次元コード、バーコードであってもよいし、文字列、たとえば、字母列又は数字列であってもよい。予め設定された保管スペースマークの形態にかかわらず、保管スペースを特定することが目的であるため、本出願の実施例では、保管スペース位置が特定された後、予め設定された保管スペースマークと保管スペース位置を対応付ける必要があり、それによって、この対応関係に基づいて保管スペースを迅速に特定できる。

本出願の一実施例において、図３に示すステップＳ１０１の前に、図６に示すように、該方法は以下のステップＳ２０１とＳ２０２をさらに含むことができる。
Ｓ２０１、前記倉庫において１つの原点を決定する。

本出願の実施例では、原点は、倉庫における任意の点であってもよく、実際の適用では、当業者により適宜選択することができる。後で倉庫における荷棚及び保管スペースを位置決めするために、通常、倉庫のコーナー領域における点を原点として選択する。図５に示すように、同図には、左上隅の領域における点を原点として選択する。

原点を決定する際に、ロボットの初期位置を原点としてもよく、原点位置に原点マークを敷設して、原点マークを認識することで原点を決定してもよく、原点マークは、二次元コード、バーコードなどであってもよい。

Ｓ２０２、前記原点に基づいて前記倉庫の倉庫座標系を構築する。

原点を決定した後、原点を基にして、倉庫地面に対応する倉庫座標系を作成することができ、倉庫座標系は二次元の平面座標系であってもよく、そして、前述図３に示すステップに記載の前記倉庫マップ、移動方位姿勢、マーク位置、荷棚位置及び保管スペース位置は、すべて前記倉庫座標系にある。図５に示すように、該倉庫座標系は、倉庫全体をカバーし得る。本出願の一実施例では、倉庫座標系のｘ軸及びｙ軸は、倉庫の外辺に平行となるようにしてもよい。

構築された倉庫座標系は、平面座標系であってもよく、この平面座標系に倉庫の高さであるｚ軸を追加すると、倉庫に対応する立体座標系となる。

本出願の一実施例において、図７に示すように、図３に示すステップＳ１０１は、以下のステップＳ１０１１〜Ｓ１０１３を含むことができる。
Ｓ１０１１、ロボットにおけるレーダーにより走査された前記倉庫における物体の輪郭データを取得する。

本出願の実施例では、レーダー波の反射信号を利用して倉庫における物体を特定するため、輪郭データは、レーダー波の反射信号に基づいて算出された、レーダーに対する物体の方位及び距離、つまり、ロボットに対する方位及び距離である。

レーダーを用いて走査する場合は、シンプルで便利であるという利点があり、それは、倉庫における物体が多種多様であり、荷棚に加えて、積み上げられた貨物や障害物などがある可能性があるためである。レーダーを用いて走査すると、物体の詳細な情報にかかわらず、物体の輪郭を特定すればよい。

Ｓ１０１２、前記輪郭データに基づいて前記倉庫における物体の形態データを作成する。

本出願の実施例では、形態データは、倉庫における物体の輪郭を示すものであり、平面座標系の場合は、形態データは平面におけるラインであってもよい。

Ｓ１０１３、前記形態データに基づいて、前記倉庫座標系に前記倉庫の倉庫マップを作成する。

形態データに基づいて物体の形状を倉庫座標系に投影すると、倉庫の倉庫マップを得ることができる。

本出願の一実施例では、前記マークは識別コードを含み、前記マーク情報は識別コードの画像情報を含み、マークを位置決めするときに、三角測定法を用いて位置決めを行い、この場合、ロボットの２つの異なる位置でのデータを取得する必要がある。たとえば、ロボットがＡ点にある場合、対応する画像収集センサの姿態は第１移動方位姿勢であり、且つ識別コードの第１画像が収集され、ロボットがＢ点にある場合、対応する画像収集センサの姿態は第２移動方位姿勢であり、且つ識別コードの第２画像情報が収集される。

図６に示す実施例に基づき、図８に示すように、図３に示すステップＳ１０３は、以下のステップＳ１０３１〜Ｓ１０３４を含むことができる。
Ｓ１０３１、前記第１移動方位姿勢、第１画像情報及び前記画像収集機器の焦点距離に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの頂点の第１参照三次元座標を特定する。

本出願では、前述Ｓ２０２の説明のとおり、三次元座標は、倉庫座標系が立体座標系である場合の座標である。方位姿勢、画像情報及び焦点距離に基づいて点の三次元座標を算出することは、画像認識分野に一般的に使用されている手段であり、ここで詳しく説明しない。

Ｓ１０３２、第２移動方位姿勢、第２画像情報及び前記画像収集機器の焦点距離に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの頂点の第２参照三次元座標を特定する。
前述ステップＳ１０３１及びステップＳ１０３２では、Ａ点及びＢ点のそれぞれで同一マークのマーク情報を収集し、異なる三次元参照座標を決定することができる。

Ｓ１０３３、三角測定法によって第１参照三次元座標及び第２参照三次元座標に対して計算を行い、前記識別コードの頂点の前記倉庫座標系での三次元座標を得る。
三角測定法によれば、識別コードの各々の頂点の目標三次元座標を得ることができる。

Ｓ１０３４、前記倉庫座標系における前記識別コードの頂点の目標三次元座標に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの平面座標を、前記マーク位置として算出する。

本出願の一実施例において、前記マークは識別コードを含み、前記マーク情報は識別コードの画像情報を含み、マークの位置決めは、ロボットの画像収集センサの深さ情報を用いて行われる。

図９に示すように、図３に示すステップＳ１０３は、以下のステップＳ１０３５〜Ｓ１０３７を含むことができる。
Ｓ１０３５、画像収集センサの深さ情報及び前記画像情報を利用して、前記画像収集センサの座標系に前記識別コードの頂点の第３参照三次元座標を算出する。

画像情報に基づいて識別コードの頂点の画像での座標（ｕ，ｖ）を特定することができ、仮に画像収集センサの座標系に対する識別コードの頂点の三次元座標Ｐｃ＝（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）であり、ここでＺｃが深さ情報であるとすれば、対応するＰｃは下式により算出し得る。
Ｘｃ ＝ Ｚｃ＊ｕ／ｆ
Ｙｃ ＝ Ｚｃ＊ｖ／ｆ
ここで、ｆはカメラの焦点距離値である。

Ｓ１０３６、前記移動方位姿勢に基づいて、前記頂点の前記第３参照三次元座標を、前記倉庫座標系における目標三次元座標に変換する。

本出願の実施例では、画像センサの姿態がＴであり、この場合、目標三次元座標Ｐｗ＝Ｔ＊Ｐｃとなり、つまり、目標姿態が算出される。

三次元座標Ｐｃが画像収集センサの座標系にあるため、画像収集センサの移動姿態に基づいて変換を行うと、目標三次元座標を得ることができる。

Ｓ１０３７、前記目標三次元座標に基づいて、前記識別コードの平面座標を、前記マーク位置として算出する。
平面座標とは、図５中のｘｙからなる平面座標系における座標を意味する。

図１０に示すように、本出願の一実施例において、前述ステップＳ１０４は以下のステップＳ１０４１〜Ｓ１０４３をさらに含むことができる。
Ｓ１０４１、同一組のマークに属するマーク位置に基づいて、前記同一組のマークに対応する荷棚の位置領域を特定する。

図５に示すように、各々の荷棚のマークが同一組のマークであるため、取得されたマーク情報に基づいて荷棚の位置領域が特定でき、図５には、荷棚の４隅が特定された後、この４隅により囲まれた領域が荷棚の位置領域である。

Ｓ１０４２、前記予め設定された保管スペース情報のうちの１層の保管スペースの数に基づいて、前記位置領域を分けて、各層の保管スペースの平面座標を得る。

各々の荷棚に関しては、詳細に図４に示されている。図４に示すように、ａ、ｂ、ｃ、ｄ、ｅ、ｆ、ｇ及びｈという８個のマークの位置から、倉庫の地上の８個のマークの具体的な座標が取得され、また、対応する荷棚の４隅の間の直線距離が算出され得る。たとえば（ａ，ｂ）と（ｃ，ｄ）との間の距離は４メートルであり、（ａ，ｂ）と（ｇ，ｈ）との間の距離は１．６メートルである。予め設定された保管スペース情報は、収納箱の幅が０．５メートルであり、長さが０．８メートルである場合、自動的に計算した結果、荷棚のＸ軸方向には、８個の収納箱があり、Ｙ軸方向には、２個の収納箱がある。平面座標は、図５のｘｙからなる平面座標系における座標である。

Ｓ１０４３、保管スペースの平面座標を保管スペース位置とする。

前述実施例では、荷棚に設けられたマークを利用して、マークのマーク位置、荷棚位置及び保管スペース位置が特定でき、倉庫保管マップが作成された後、ロボットは倉庫保管マップに従って作動できるが、ロボットの実際の作動には、作動時間が経るにつれて、それによる位置決めには偏差が発生し、このときのマークの位置は確定されたものであるため、ロボットの移動中に、荷棚に設けられたこれらマークを利用して、ロボットの位置を校正することもできる。

図１１に示すように、該方法は、以下のステップＳ３０１〜Ｓ３０４をさらに含むことができる。
Ｓ３０１、ロボットが前記倉庫保管マップを利用してピッキングするときに、ロボットの位置決めシステムを利用して前記ロボットの倉庫における移動の位置決め位置を収集する。

本出願の実施例では、ロボットは、所定の時間間隔で、所定時間おきに位置決めの校正を１回行い、または、ロボットがピッキングする場合、位置ズレが発生すると位置校正を行ってもよい。校正する際に、まず、ロボットがそれ自体の位置決めシステムを用いて収集した位置決め位置を校正の基礎として取得する。

Ｓ３０２、ロボットが前記位置決め位置で収集した荷棚におけるマーク情報を取得し、前記マーク情報に対応するマーク位置に基づいて、前記ロボットの算出位置を算出する。

前述ロボットの位置に基づいてマークのマーク位置を算出する過程に示すように、逆に、マークのマーク位置が既知である場合、現在のロボットの算出位置を逆的に算出することができる。ここで位置の算出過程については詳しく説明せず、詳細については前述説明を参照すればよい。

Ｓ３０３、前記算出位置と前記位置決め位置との間の位置偏差を算出する。
Ｓ３０４、前記位置偏差を利用して、前記位置決め位置を校正する。
本出願の実施例では、偏差が発生したときに校正するか、または、必要に応じて位置偏差の許容範囲を設定し、位置偏差が予め設定された値より大きくなる場合にのみ校正する。

図１２は、本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定装置の構造模式図である。図１２に示すように、当該装置は、具体的に、ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成するための倉庫マップ生成モジュール００１と、前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得するためのものであって、前記倉庫には少なくとも１つの荷棚が設けられ、各荷棚には少なくとも１組のマークが設けられ、前記荷棚の外輪郭面には少なくとも１つのマークが設けられているデータ取得モジュール００２と、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定するためのマーク位置特定モジュール００３と、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定するための保管スペース位置特定モジュール００４と、前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定するための倉庫保管マップ決定モジュール００５と、を備える。

本実施例による倉庫保管マップの高速確定装置は、前述倉庫保管マップの高速確定方法のすべてのステップを実行することで、前述倉庫保管マップの高速確定方法の技術的効果を達成することができ、具体的には、前述した倉庫保管マップの高速確定方法に関連する説明を参照すればよく、説明の便宜上、ここで詳しく説明しない。

図１３は、本出願の実施例による電子機器の構造模式図である。図１３に示すように、該電子機器は、具体的に、プロセッサ１３１０、メモリ１３２０及び送受信機１３３０を備える。

プロセッサ１３１０は、グラフィックプロセッサＧＰＵ、中央処理装置（ｃｅｎｔｒａｌ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）、又はＣＰＵとハードウェアチップの組み合わせであってもよい。上記ハードウェアチップは、特定用途向け集積回路（ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ−ｓｐｅｃｉｆｉｃ ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）、プログラマブルロジックデバイス（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ、ＰＬＤ）又はこれらの組み合わせであってもよい。上記ＰＬＤは、コンプレックスプログラマブルロジックデバイス（ｃｏｍｐｌｅｘ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｌｏｇｉｃ ｄｅｖｉｃｅ、ＣＰＬＤ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｇａｔｅ ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、汎用アレイロジック（ｇｅｎｅｒｉｃ ａｒｒａｙ ｌｏｇｉｃ、ＧＡＬ）又はこれらの任意の組み合わせであってもよい。

メモリ１３２０は、各種のアプリケーション、操作システム及びデータを記憶するために用いられる。メモリ１３２０は、記憶したデータをプロセッサ１３１０に伝送することができる。メモリ１３２０は、揮発性メモリ、不揮発性ランダムアクセスメモリ（ｎｏｎｖｏｌａｔｉｌｅ ｒａｎｄｏｍ ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ、ＮＶＲＡＭ）、相変化ランダムアクセスメモリ（ｐｈａｓｅ ｃｈａｎｇｅ ＲＡＭ、ＰＲＡＭ）、磁気抵抗ランダムアクセスメモリ（ｍａｇｅｔｏｒｅｓｉｓｔｉｖｅ ＲＡＭ、ＭＲＡＭ）など、たとえば少なくとも１つのディスクストレージデバイス、電気的に消去可能なプログラマブル読み出し専用メモリ（ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ ｅｒａｓａｂｌｅ ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ、ＥＥＰＲＯＭ）、たとえばＮＯＲ型フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ、ＮＯＲ）又はＮＡＮＤ型フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ、 ＮＡＮＤ）のようなフラッシュデバイス、たとえばソリッドステートディスク（ｓｏｌｉｄ ｓｔａｔｅ ｄｉｓｋ、ＳＳＤ）などの半導体デバイスを含み得る。メモリ１３２０は、また、上記種類のメモリの組み合わせを含んでもよい。

送受信機１３３０は、データを送信及び／又は受信することに用いられ、アンテナなどであってもよい。

前記各デバイスの作動過程は、以下のとおりである。
プロセッサ１３１０は、ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成し、前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得し、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定し、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定し、前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定する。

本実施例による電子機器は、前述倉庫保管マップの高速確定方法のすべてのステップを実行することで、前述倉庫保管マップの高速確定方法の技術的効果を達成することができ、具体的には、前述した倉庫保管マップの高速確定方法に関連する説明を参照すればよく、説明の便宜上、ここで詳しく説明しない。

本出願の実施例は、記憶媒体（コンピュータ読み取り可能な記憶媒体）をさらに提供する。ここでの記憶媒体には、１つ以上のプログラムが記憶されている。記憶媒体は、揮発性メモリ、たとえばランダムアクセスメモリを含むことができ、メモリも非揮発性メモリ、たとえば読み取り専用メモリ、フラッシュメモリ、ハードディスク又はソリッドステートドライブを含むことができ、メモリは、また、上記種類のメモリの組み合わせを含んでもよい。

記憶媒体における１つ以上のプログラムは、１つ以上のプロセッサにより実行されることで、上記リアルタイム地面検出に基づく目標対象の検出機器側により実行される倉庫保管マップの高速確定方法を実現することができる。

前記プロセッサは、メモリに記憶されている倉庫保管マップの高速確定方法のプログラムを実行することによって、倉庫保管マップの高速確定機器側で実行される倉庫保管マップの高速確定方法の以下のステップを実現する。
ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成するステップと、前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得するステップであって、前記倉庫には少なくとも１つの荷棚が設けられ、各荷棚には少なくとも１組のマークが設けられ、前記荷棚の外輪郭面には少なくとも１つのマークが設けられているステップと、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定するステップと、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定するステップと、前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定するステップと、を実現する。

本出願の実施例は、倉庫保管システムに適用されるロボットであって、倉庫内の感知データを収集するための感知センサと、倉庫荷棚にマーキングされたマーク情報を収集するための画像収集センサと、ロボットの移動方位姿勢を収集するための方位姿勢センサと、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップで荷棚にマーキングされたマーク位置を特定し、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定し、前記荷棚における保管スペースの予め設定された保管スペースマークと対応する保管スペース位置とのの対応関係を確立するためのプロセッサと、を備えるロボットも提供している。

本実施例によるロボットは、前述倉庫保管マップの高速確定方法のすべてのステップを実行することで、前述倉庫保管マップの高速確定方法の技術的効果を達成することができ、具体的には、前述した倉庫保管マップの高速確定方法に関連する説明を参照すればよく、説明の便宜上、ここで詳しく説明しない。

本出願の一実施例において、前記ロボットは、さらに、メモリと、メモリに記憶され且つプロセッサ上で実行可能なコンピュータプログラムとを備え、前記プロセッサが前記プログラムを実行すると、第１態様に記載の倉庫保管マップの高速確定方法を実現する。

以上は、本発明の特定実施形態に過ぎず、当業者が本発明を理解又は実現できるようにするためのものである。これら実施例に対するさまざまな修正は、当業者にとって自明なものであり、本明細書で定義された一般的な原理は、本発明の主旨又は範囲を逸脱することなく、ほかの実施例によっても実装できる。したがって、本発明は、本明細書に示すこれら実施例に制限されず、本明細書で出願された原理及び新規な特徴と一致する最も広範な範囲に適合するべきである。

本出願の実施例による倉庫保管マップの高速確定方法、機器、記憶媒体及びロボットでは、荷棚が配設された倉庫の場合、ロボットが倉庫内を移動する時に、ロボットを利用して倉庫におけるセンシングデータを収集して倉庫マップを決定し、次に、ロボットにおける画像収集センサにより荷棚に設けられたマークのマーク情報を収集し、次にマーク情報に基づいて、荷棚の荷棚位置と荷棚における保管スペースの保管スペース位置を決定し、最後に、倉庫の倉庫保管マップを自動的に生成することができる。当該方法は、荷棚におけるマーク情報を補助として倉庫保管マップを作成するため、倉庫に対する倉庫保管マップの作成速度を大幅に向上させることができる。また、倉庫保管マップの作成過程において、人間の関与がないため、手動調整によるエラー問題を減らすことができ、倉庫保管マップにおける保管スペースの位置精度も高い。

Claims (11)

1. ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成するステップと、
   前記ロボットの移動方位姿勢をリアルタイムに取得し、前記ロボットにおける画像収集センサが収集した荷棚にマーキングされたマーク情報を取得するステップであって、前記倉庫には少なくとも１つの荷棚が設けられ、各荷棚には少なくとも１組のマークが設けられ、前記荷棚の外輪郭面には少なくとも１つのマークが設けられているステップと、
   前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定するステップと、
   荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚の荷棚位置及び前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定するステップと、
   前記倉庫マップ、荷棚位置及び保管スペース位置に基づいて、前記倉庫の倉庫保管マップを決定するステップと、を含む倉庫保管マップの高速確定方法。
2. 前記倉庫において１つの原点を決定するステップと、
   前記原点に基づいて前記倉庫の倉庫座標系を構築するステップと、をさらに含み、
   前記倉庫マップ、移動方位姿勢、マーク位置、荷棚位置及び保管スペース位置は、いずれも前記倉庫座標系にある請求項１に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
3. 前記ロボットが倉庫内を移動するときに収集した感知データに基づいて、前記倉庫の倉庫マップを生成することは、
   ロボットにおけるレーダーにより走査された前記倉庫における物体の輪郭データを取得することと、
   前記輪郭データに基づいて前記倉庫における物体の形態データを作成することと、
   前記形態データに基づいて、前記倉庫座標系に前記倉庫の倉庫マップを作成することと、を含む請求項２に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
4. 前記マークは識別コードを含み、前記マーク情報は識別コードの画像情報を含み、前記移動方位姿勢は第１移動方位姿勢及び第２移動方位姿勢を含み、前記マーク情報は、第１移動方位姿勢の場合に収集された識別コードの第１画像情報と、第２移動方位姿勢の場合に収集された識別コードの第２画像情報と、を含み、
   前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定するステップは、
   前記第１移動方位姿勢、第１画像情報及び前記画像収集センサの焦点距離に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの頂点の第１参照三次元座標を特定することと、
   第２移動方位姿勢、第２画像情報及び前記画像収集センサの焦点距離に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの頂点の第２参照三次元座標を特定することと、
   三角測定法によって第１参照三次元座標及び第２参照三次元座標に対して計算を行い、前記識別コードの頂点の前記倉庫座標系での三次元座標を得ることと、
   前記倉庫座標系における前記識別コードの頂点の目標三次元座標に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの平面座標を、前記マーク位置として算出することと、を含む請求項２に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
5. 前記マークは識別コードを含み、前記マーク情報は識別コードの画像情報を含み、前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、前記倉庫マップにおいてマークのマーク位置を特定するステップは、
   画像収集センサの深さ情報及び前記画像情報を利用して、前記画像収集センサの座標系に前記識別コードの頂点の第３参照三次元座標を算出することと、
   前記移動方位姿勢に基づいて、前記頂点の前記第３参照三次元座標を、前記倉庫座標系における目標三次元座標に変換することと、
   前記目標三次元座標に基づいて、前記倉庫座標系に前記識別コードの平面座標を、前記マーク位置として算出することと、を含む請求項２に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
6. 荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定するステップは、
   同一組のマークに属するマーク位置に基づいて、前記同一組のマークに対応する荷棚の位置領域を特定することと、
   前記予め設定された保管スペース情報のうちの１層の保管スペースの数に基づいて、前記位置領域を分けて、各層の保管スペースの平面座標を得ることと、
   保管スペースの平面座標を保管スペース位置とすることと、を含む請求項２に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
7. 前記荷棚における保管スペースの予め設定された保管スペースマークと対応する保管スペース位置との対応関係を確立するステップをさらに含む請求項１乃至６のいずれか一項に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
8. ロボットが前記倉庫保管マップを利用してピッキングするときに、ロボットの位置決めシステムを利用して前記ロボットの倉庫における移動の位置決め位置を収集するステップと、
   ロボットが前記位置決め位置で収集した荷棚におけるマーク情報を取得し、前記マーク情報に対応するマーク位置に基づいて、前記ロボットの算出位置を算出するステップと、
   前記算出位置と前記位置決め位置との間の位置偏差を算出するステップと、
   前記位置偏差を利用して、前記位置決め位置を校正するステップと、をさらに含む請求項１乃至６のいずれか一項に記載の倉庫保管マップの高速確定方法。
9. メモリ、プロセッサ及びメモリに記憶され且つプロセッサ上で実行可能なコンピュータプログラムを含む電子機器であって、前記プロセッサは、前記コンピュータプログラムを実行すると、請求項１乃至８のいずれか一項に記載の倉庫保管マップの高速確定方法を実現する電子機器。
10. １つ以上のプロセッサにより実行されて請求項１乃至８のいずれか一項に記載の倉庫保管マップの高速確定方法を実現できる１つ以上のプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
11. 倉庫内の感知データを収集するための感知センサと、
    倉庫荷棚にマーキングされたマーク情報を収集するための画像収集センサと、
    ロボットの移動方位姿勢を収集するための方位姿勢センサと、
    前記移動方位姿勢とマーク情報に基づいて、倉庫マップでマークのマーク位置を特定し、荷棚の予め設定された保管スペース情報と前記マーク位置に基づいて、前記倉庫マップで前記荷棚における保管スペースの保管スペース位置を特定し、前記荷棚における保管スペースの予め設定された保管スペースマークと対応する保管スペース位置との対応関係を確立するためのプロセッサと、を備えるロボット。