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1. 发明申请

WO2007149227A3 SYSTEM AND METHOD FOR POSITIONING A MOBILE DRIVE UNIT 审中-公开
标题翻译：用于定位移动驱动单元的系统和方法
公开(公告)号：WO2007149227A3
公开(公告)日：2009-01-15
申请号：PCT/US2007013450
申请日：2007-06-06
申请人： KIVA SYS INC , HOFFMAN ANDREW E , BARBEHENN MICHAEL T , MOUNTZ MICHAEL C , WURMAN PETER R , D ANDREA RAFFAELLO
发明人： HOFFMAN ANDREW E , BARBEHENN MICHAEL T , MOUNTZ MICHAEL C , WURMAN PETER R , D ANDREA RAFFAELLO
IPC分类号： G06Q10/00
CPC分类号： G06Q10/087 , G05B19/41895 , G05B2219/31004 , G05B2219/31005 , G05B2219/31006 , G05D1/0217 , G05D1/0274 , G05D1/0297 , G05D2201/0216 , G06Q10/08 , G06Q50/28
摘要： A method for transporting inventory items includes determining an assignment state of a mobile drive unit. The method also includes selecting a location for the mobile drive unit based on the assignment state of the mobile drive unit, in response to determining that the mobile drive unit is not currently completing a task. The method further includes transmitting information to the mobile drive unit identifying the selected location.
摘要翻译：用于运送库存物品的方法包括确定移动驱动单元的分配状态。该方法还包括响应于确定移动驱动单元当前没有完成任务，基于移动驱动单元的分配状态来选择移动驱动单元的位置。所述方法还包括向移动驱动单元发送标识所选位置的信息。

2. 发明申请

WO2007149227A2 SYSTEM AND METHOD FOR POSITIONING A MOBILE DRIVE UNIT 审中-公开
标题翻译：用于定位移动驱动单元的系统和方法
公开(公告)号：WO2007149227A2
公开(公告)日：2007-12-27
申请号：PCT/US2007/013450
申请日：2007-06-06
申请人： KIVA SYSTEMS, INC. , HOFFMAN, Andrew, E. , BARBEHENN, Michael, T. , MOUNTZ, Michael, C. , WURMAN, Peter, R. , D'ANDREA, Raffaello
发明人： HOFFMAN, Andrew, E. , BARBEHENN, Michael, T. , MOUNTZ, Michael, C. , WURMAN, Peter, R. , D'ANDREA, Raffaello
CPC分类号： G06Q10/087 , G05B19/41895 , G05B2219/31004 , G05B2219/31005 , G05B2219/31006 , G05D1/0217 , G05D1/0274 , G05D1/0297 , G05D2201/0216 , G06Q10/08 , G06Q50/28
摘要： A method for transporting inventory items includes determining an assignment state of a mobile drive unit. The method also includes selecting a location for the mobile drive unit based on the assignment state of the mobile drive unit, in response to determining that the mobile drive unit is not currently completing a task. The method further includes transmitting information to the mobile drive unit identifying the selected location.
摘要翻译：用于运送库存物品的方法包括确定移动驱动单元的分配状态。该方法还包括响应于确定移动驱动单元当前没有完成任务，基于移动驱动单元的分配状态来选择移动驱动单元的位置。所述方法还包括向移动驱动单元发送标识所选位置的信息。

3. 发明申请

WO2017093197A1 DARSTELLUNG VARIABLER SCHUTZFELDER 审中-公开
标题翻译：介绍可变保护区域
公开(公告)号：WO2017093197A1
公开(公告)日：2017-06-08
申请号：PCT/EP2016/079033
申请日：2016-11-28
申请人： KUKA ROBOTER GMBH
发明人： GUHL, Tim , WALTHER, Steffen , GESCHKE, Harald , KHALDI, Abdelghani , AKBAS, Adil
IPC分类号： B25J9/16 , F16P3/14 , G05B19/418
CPC分类号： B25J9/1676 , B25J9/1697 , F16P3/14 , G05B19/41895 , G05B2219/31005 , G05B2219/50393 , Y02P90/285 , Y02P90/60
摘要： Die vorliegende Erfindung betrifft ein Manipulatorsystem, welches insbesondere ein fahrerloses Transportsystem sein kann. Dieses umfasst eine Überwachungseinrichtung, die eingerichtet ist, um ein Schutzfeld des Manipulatorsystems zu überwachen. Weiterhin umfasst das Manipulatorsystem eine Projektionsvorrichtung, die eingerichtet ist, um Schutzfeldinformation an die Umgebung des Manipulatorsystems zu projizieren.
摘要翻译：本发明涉及一种机械手系统，该机械手系统尤其可以是无人驾驶运输系统。这包括一个监视装置，该监视装置设置成监视操纵器系统的保护区域。此外，机械手系统包括投影装置，该投影装置被设置为将保护区域信息投影到机械手系统的环境。

4. 发明申请

WO2017067626A1 VERIFIKATION EINER POSITION EINES MANIPULATORSYSTEMS 审中-公开
标题翻译：验证机器人系统的位置
公开(公告)号：WO2017067626A1
公开(公告)日：2017-04-27
申请号：PCT/EP2016/001596
申请日：2016-09-26
申请人： KUKA ROBOTER GMBH
发明人： WALTHER, Steffen
IPC分类号： B25J9/16
CPC分类号： B25J9/1676 , G05B2219/31005 , G05B2219/39082 , G05B2219/40202 , G05B2219/40203 , Y02P90/285
摘要： Die vorliegende Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betreiben eines Manipulatorsystems (1), welches insbesondere ein fahrerloses Transportsystem umfassen kann. Ein Schutzfeld des Manipulatorsystems (1) wird dabei mittels einer Überwachungseinrichtung (2) überwacht. Gemäß des Verfahrens wird eine Systemposition und/oder Systemorientierung des Manipulatorsystems bestimmt, und Umgebungsinformation (3) betreffend eine Umgebung des Manipulatorsystems bereitgestellt. Ferner wird ein erstes (4) und ein zweites (5) Schutzfeld basierend auf der Umgebungsinformation (3) und der bestimmten Systemposition und/oder -Orientierung gebildet. Basierend auf zumindest einer Verletzungsinformation für das erste (4) und das zweite (5) Schutzfeld wird die bestimmte Systemposition und/oder Systemorientierung (6) des Manipulatorsystems (1) verifiziert.
摘要翻译：本发明涉及一种用于操作机械手系统（1）的方法，所述机械手系统（1）尤其可以包括无人驾驶运输系统。借助于监控装置（2）监控机械手系统（1）的保护区域。宝石＆AUML;大街确定机械手系统的系统位置和/或系统方位，并且提供与机械手系统的环境有关的环境信息（3）。此外，基于环境信息（3）和确定的系统位置和/或取向来形成第一（4）和第二（5）保护区域。基于用于第一（4）和第二（5）保护区域的至少一个伤害信息，验证操纵器系统（1）的特定系统位置和/或系统定向（6）。

5. 发明申请

WO01078951A1 SEMI-OPTIMAL PATH FINDING IN A WHOLLY UNKNOWN ENVIRONMENT 审中-公开
标题翻译： SEMI优化路径在一个完整的未知环境中寻找
公开(公告)号：WO01078951A1
公开(公告)日：2001-10-25
申请号：PCT/JP2000/002427
申请日：2000-04-13
IPC分类号： G05D1/02 , B25J9/16
CPC分类号： G05D1/0221 , G05B2219/31005 , G05B2219/40473 , G05B2219/40499 , G05B2219/40501 , G05D2201/0207 , Y02P90/285
摘要： A mobile robot, which is guided by a new learning algorithm is presented. The first task for the robot is searching a path like a human being. That is, finding a semi-optimal path to a given goal in a wholly unknown, unpredictable and partly, dynamic large-scale environment. Therefore, it demands high technique of environment modeling through learning. Because the robot should realize its missions within the framework of the task knowledge, there appears a new phenomenon and a Dead Corner theory: genetic algorithm and reinforcement learning algorithm are the basis for the presented theory. Powerful methods are described in the mathematics tool of MDP models. The essential method of the sub-goal method is similar with the Sub-goal method of Options over MDP theory and has been successfully proved. The presented theory is a refined theory of A Learning Classifier System theory. Most of the theory has been proved in a visualization platform of an animation simulator.
摘要翻译：介绍了一种由新的学习算法引导的移动机器人。机器人的第一个任务是搜索人类的路径。也就是说，在一个完全未知的，不可预测的，部分动态的大规模环境中找到一个给定目标的半最佳路径。因此，通过学习需要高度的环境建模技术。由于机器人在任务知识框架下实现其任务，出现了一种新现象和死角理论：遗传算法和强化学习算法是提出的理论的基础。在MDP模型的数学工具中描述了强大的方法。子目标法的基本方法与选项超过MDP理论的子目标方法相似，已经成功证明。所提出的理论是A学习分类器系统理论的精细理论。大多数理论已经在动画模拟器的可视化平台中被证明。

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