CN119452384A 采用参数探索的物品处理系统和方法 （伯克希尔格雷营业股份有限公司）

2024.12.25PCT/US2023/0269162023.07.05WO2024/010799EN2024.01.11公开了一种用于具有可编程运动装置的物述参数探索器用于标识无参数已知的物品的物用于确定是采用所述参数估计器还是所述参数2参数调节器，所述参数调节器用于确定是采用所述参数估计器3.如权利要求1至2中任一项所述的控制系统4.如权利要求1至3中任一项所述的控制系统，其中可调5.如权利要求1至4中任一项所述的控制系6.如权利要求1至5中任一项所述的控制系统，8.如权利要求1至7中任一项所述的控制系统，9.如权利要求1至8中任一项所述的控制控制系统，所述控制系统包括参数调节器，所述参数调节器使用以下中的及参数探索器，所述参数探索器用于通过探索标识用于调整的物品搬12.如权利要求11所述的物品处理系统，其中所述物品处理系统包括用于监测物品处14.如权利要求11至13中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括机15.如权利要求11至14中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括生16.如权利要求11至15中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括影317.如权利要求11至16中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括穿18.如权利要求11至17中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括在19.如权利要求11至18中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括姿20.如权利要求11至19中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数包括箱21.如权利要求11至20中任一项所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数由所述22.如权利要求21所述的物品处理系统，其中可调整的所述参数由递归地估计正被优提供参数估计器，所述参数估计器用于估计至少一些参数已知的物品的物品搬运参提供参数探索器，所述参数探索器用于标识无物品搬运参数已知的采用参数调节器来确定是使用所述参数估计器还是所述参数探索器来调整所述物品25.如权利要求23至24中任一项所述的方法，其中用于调整的所述物品搬运参数使用26.如权利要求25所述的方法，其中用于调整的所述物品搬运参数由涉及递归地估计4[0005]例如，自动化储存和检索系统(AS/RS)通常包括用于自动地储存(放置)物品以及的人手中。当人已从手提袋中挑选出所需数量的物品时，手提袋会被重新引导回到AS/RS[0007]在典型的包裹分拣系统中，人类工作人员或自动化系统通常以到达次序检索包5参数或用于通过探索标识用于调整的物品搬运参数并且用于调整由所述参数估计器提供[0019]图4A和图4B示出图2的物品处理站的一部分抓握复数个物品(图4A)和掉落复数个[0021]图6示出根据本发明的一个方面的用于在图1的系统中使用的控制系统的功能框6[0022]图7A和图7B示出图1的物品处理站的端部执行器接近新真空杯(图7A)和已附接到[0024]图9示出包括可移除接取底板的根据另外的方面的物品处理系统的例示性图解视[0026]图11示出根据本发明的一方面的用于使用的掉落对机器人速度的概率故障模型[0027]图12示出根据本发明的一方面的用于使用的穿梭超时对穿梭速度的故障模型的[0028]图13示出根据本发明的一方面的用于使用的掉落对机器人传送速度和真空杯大[0029]图14示出根据本发明的一方面的用于使用的多挑选对机器人速度和真空杯大小[0030]图15示出根据本发明的一方面的用于物品处理系统的系统架构的例示性图解视[0031]图16示出根据本发明的一方面的系统中的参数调节器的逻辑流的例示性图解流[0032]图17A至图17D示出根据本发明的一方面的用于在物品处理系统中使用的优化器装置接收进入物料并且根据机器人搬运参数处理物料。机器人物料搬运受系统运行和/或或多个机器学习模型可优选地基于可变样本大小的顺序假设检验，而不是迭代优化方法。7向参数估计器馈送围绕此操作参数的性能数据，则参数估计器将永远还是探索参数空间来找到良好参数。可例如在缺乏关于物品属性的信息的情况下选择探告知参数选择)时选择探索。系统可使用混合连续和离散参数来在混合参数空间中执行探些应用中，系统和方法确定结果是否是根本不搬运物品8[0042]图1例如示出其中可采用本发明的各方面的系统和方法的物品处理系统10。存在撑结构包括用于监测物品的输入以及包括真空杯29的端部执行器28对物品的抓握和传送真空源提供的真空压力在一些示例中可低于大气压不超过约25,000帕斯卡并且在其他示如图3所示的48)，并且感知单元46设置在可移除接取底板中以监测/确认每个物品被接收[0045]不同参数可能够由自动化系统选择和调整以用于抓握物品、运输物品和放置/包9[0046]用于运输任务的可调整参数可包括利用穿梭系统将物品从接收到物品的位置运输到通过翻倒料斗或通过在一个方向或另一方向上输送(因为载体是交叉带式输送机)来[0047]与包装任务相关的可调整参数可包括将由机器人臂挑选的物品包装在托运盒或[0048]与标识任务相关的可调整参数可包括标识物品以便通过以下方式来对物品进行[0049]与箱体倾倒任务相关的可调整参数可包括利用夹持器或其他机电系统倾倒单元如由机器人系统报告的机器人环境中的碰撞而造成的)由机器人系统报告的扭矩故障，4)据深度图像推断出物品超过或外伸超出最大高度，6)如由应用检测到的运动规划失败故力和真空流量的真空控制器202以及机器人系统控制器204通信。机器人控制系统204控制央控制器进一步耦合到控制运输速度和弹出速度的穿梭运输控制器220以及控制物品到墙边距以及物品到物品边距的包装任务控制器2离机架56(如图7B所示)。将真空杯放置回到机架56上涉及在相反方向上移动端部执行器选了多个物品(通过检测到秤的质量守恒检验失败，由于如通过扫描箱体内容物或负载感测而检测到箱体被包装得太紧密而无法吐出箱体的因为它们通过将异常封装在离开机器人单元并远离机器人单元行进的手提袋或容器中来法如此抓握物品以用于传送到底板接取盆，则系统将在视觉上和/或听觉上发信号通知需[0062]图9示出具有已从端部执行器无意地掉落或有意地弹出的任何物品的可移除接取感知单元用于监测和/或确认预期接收在接取底板44内的每个物品已被接收在接取底板44[0063]在任务的任何一个实例期间，存在可促成故障的又另外的潜在或未建模环境条[0067]这些指标是度量，在客户/提供商关系中根据所述度量衡量服务以便实现操作性目标水平。未达到目标水平并且因此未达到SLA可导致对机器人单元供应商的处罚；相反示出SKU的掉落对机器人传送速度和真空杯大小的概率故障模型。更大的真空杯具有更好[0075]机器学习优选地基于可变样本大小和更易于管理的参数空间的顺序假设检验方[0076]任务应用(任务App)执行物料搬运任务，并且起到协调许多子系统(如运动规划次传送尝试结束时，任务App将所执行的任务的结果(成功或失败以及任何其他相关数据)[0077]任务App与帮助其检测在图解式故障检测机制中标记的故障的机制，以及用于估的数据库中检索物品参数模型(IPM)，并且利用最后传送的结果更新模型并且将所述模型良好参数的预测能力不良。在参数探索发现的参数与来自全局参数模型(GPM)的参数之间[0082]就在物品的所学习的属性的区域中几乎没有训练数据或支持的意义上来讲，GPM个物品可能是塑料袋中的服装并且另一个物品可能是盒中的电子产品。如果到GPM的输入训练模型在计算上可能是昂贵的；和(2)在给定输入参数周围可存在大量的惯性或训练支[0092]参数调节器设计是一代理，其决定任务App是将使用来自参数估计器还是来自参的参数的性能显然导致不充分性能的情况下被采用，并且因此必须通过探索寻求其他参练器将在此状况下开始采集数据和支持，并且随时间推移，GPM参数提议将随时间收敛到具有优于手动创建的规则集的两个优点：(1)它可找到通过规则未捕获的物品特性与传送(步骤1004)，则下一次挑选将利用中杯(步骤1006)。如果当前利用中杯挑选产品(步骤1008)并且在最后N次单挑选中存在多于M2次掉落(步骤1010)，则下一次挑选将利用大杯(步骤1012)。如果当前利用中杯挑选产品(步骤1008)并且在最后N次挑选中存在多于M3次多挑选并且在这些N次挑选中不存在具有掉落的单挑选(步骤1014)，则下一次挑选将利用M4次多挑选并且在这些N次挑选中不存在具有掉落的单挑选(步骤1020)，则下一次挑选将时间减少0.1(步骤1026)。如果使用小杯在最后N次单挑选内存在多于M5次掉落(步骤将称持续时间增加0.3(步骤1032)。如果利用中杯在最后N次单挑选内存在多于M7次掉落[0097]以上if_then规则集表示在优化器中实现的策略。对应物品参数模型对以下进行绝所述参数选择。这通过减少在改变到下一个候选项之前评估的传送次数来加快探索过到许多不同故障时将需要大量手动确定的规则来涵盖不好的事件的不同组合和所需的参处于在均值中心周围的多维空间中并且根据协方差矩阵成型的高斯[0107]这在可观察到函数的仅一部分时使得推断变得实用，因为对B的观察通常一次仅