JP2018528558A - 作業者識別及びパフォーマンス追跡 - Google Patents

Abstract

倉庫内で作業者のパフォーマンスを識別し追跡するシステムである。このシステムは、倉庫内で作業者とやり取りするように構成された少なくとも一つのロボットを備える。少なくとも一つのロボットは、第１の送受信機と、近接検出器と、メモリとを備える。第１の送受信機は、ロボットを囲む領域を定め、近接検出器は、第１の送受信機に結合される。近接検出器は、作業者の領域内への進入を検出するとともに、領域からの作業者の退出を検出するように構成されている。メモリは、領域に進入した及び領域から退出した作業者を識別する情報を含む。

Description

関連出願

本出願は、本出願と同時に出願され、参照により本明細書に組み込まれる、「Robotic Navigation Utilizing Semantic Mapping」という名称の米国特許出願第１４／８１５，２４６号に関連する２０１５年７月３１日に出願した米国出願第１４／８１５，１１０号の出願日の利益を主張するものである。

本発明は、ロボット支援型の倉庫収納及び取り出しシステムに関連した作業者識別及びパフォーマンス追跡に関し、詳細には、ロボット支援式の製品受注処理システムに関する。

宅配のためにインターネットを通じて製品を注文することは、非常に一般的に普及しているショッピング方法である。そのような注文を時間通りに、正確に、効率的に処理することは、少なくともロジスティックスの課題である。仮想ショッピング・カートの「購入」ボタンをクリックすることによって「注文」を生成する。注文は、特定のアドレスに発送されることになる商品のリストを含む。「処理」のプロセスは、大きい倉庫からこれらの商品を物理的に取り又は「選び取る」こと、商品を梱包すること、及び指定されたアドレスへ商品を発送することを伴う。したがって、受注処理プロセスの重要な目標は、できるだけ短い時間に多くの商品を発送することである。

典型的には、受注処理プロセスは、注文に挙げられた製品を含む多くの製品を収容する大きい倉庫で行われる。したがって、受注処理の作業の中には、注文に挙げられた様々な商品を見つけ、収集するように倉庫を横断する作業がある。加えて、最終的に発送される製品は、最初に、商品が発送のために容易に取り出され得るように倉庫に受け入れられ、倉庫の全体にわたって順番に収納箱内に収容又は「配置」される必要がある。

大きい倉庫では、配達中及び注文中である品物は、互いからとても遠く離れて及び多数の他の品物の中に分散させられて収納することができる。受注処理プロセスの場合、品物を配置するとともに選び取るために人間の作業者だけを使用することは、作業者がかなりたくさん歩くことを必要とし、非効率的で時間がかかるものであり得る。処理プロセスの効率は、単位時間に発送される商品の個数の関数であるので、時間が増大することは、効率を低下させる。

ロボット支援型の注文処理システムは、効率及び生産性を向上させるために使用されている。しかしながら、そのようなシステムの効率を更に向上させる必要がまだある。

一態様では、本発明は、倉庫内で作業者のパフォーマンスを識別し追跡するシステムを特徴とする。システムは、倉庫内で作業者とやり取りするように構成された少なくとも一つのロボットを備え、このロボットは、第１の送受信機と、近接検出器と、メモリとを備える。第１の送受信機は、ロボットを囲む領域を定め、近接検出器は、第１の送受信機に結合される。近接検出器は、作業者の領域内への進入を検出するとともに、領域からの作業者の退出を検出するように構成されている。メモリは、領域に進入した及び領域から退出した作業者を識別する情報を含む。

本発明の他の態様では、以下の特徴のうち一つ又は複数が含まれ得る。システムは、作業者を識別する情報を持っている各作業者に関連した第２の送受信機を更に備えることができ、第２の送受信機は、作業者と共にあることができる。第２の送受信機は、ＲＦＩＤ送受信機を含むことができる。少なくとも一つのロボットは、無接触識別システムを更に備えることができ、無接触識別システムは、局所的な作業者に物理的に接触することなく局所的な作業者を識別する。識別システムは、カメラと、カメラに結合された顔認識システムとを備えることができ、顔認識システムは、局所的な作業者を識別する。識別システムは、網膜スキャナと、網膜スキャナに結合された網膜認識システムとを備えることができ、網膜認識システムは、局所的な作業者を識別することができる。少なくとも一つのロボットは、タブレットを更に備えることができ、タブレットは、タブレット・プロセッサ、及びネットワーク・インタフェースを備えることができる。タブレットは、ネットワーク・インタフェースを使用して管理サーバへ情報を与えることができ、情報は、局所的な作業者の活動を示す情報を含むことができる。局所的な作業者の活動を示す情報は、ロボットが使用者に近接した目的地に到着した後に作業者が領域に進入するための時間量、作業者が領域に進入した後に作業者が領域から退出するのにかかる時間量、又は作業者が一定の機能を実行するのにかかる時間量のうち一つ又は複数に関しての情報を含むことができる。

本発明の更なる態様では、以下の特徴のうち一つ又は複数が含まれ得る。管理サーバは、局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいて局所的な作業者の効率を追跡するように構成することができる。管理サーバは、局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいているインセンティブを局所的な作業者に与えるように構成することができる。管理サーバは、情報に少なくとも部分的に基づいて倉庫統計を維持するように構成することができる。タブレットは、管理サーバへ作業者識別情報を与えることができる。作業者識別情報は、作業者が承認を受けた作業者であるか判定するために管理サーバによって使用することができる。作業者識別情報は、タブレットとやり取りするための作業者の好みを設定するように管理サーバによって使用することができ、作業者の好みは、言語を含む。

本発明の別の態様では、倉庫内で作業者のパフォーマンスを識別し追跡する方法がある。方法は、ロボットをロボットの周りの領域を定める位置へ及び位置に進ませるステップを含む。方法は、領域内への局所的な作業者の進入を検出するステップと、局所的な作業者と物理的に接触することなく、局所的な作業者を識別するステップとを含む。

本発明の更なる他の態様では、以下の特徴が含まれ得る。方法は、領域からの局所的な作業者の退出を検出するステップを含むことができる。方法は、局所的な作業者が持っている送受信機から、局所的な作業者を識別する情報を受信するステップを含むことができる。局所的な作業者を識別するステップは、局所的な作業者が持っているＲＦＩＤタグから、局所的な作業者を識別する情報を受信するステップを含むことができる。局所的な作業者を識別するステップは、局所的な作業者の顔を示すデータに基づいて識別を実行するステップを含むことができる。局所的な作業者を識別するステップは、局所的な作業者の網膜を示すデータに基づいて識別を実行するステップを含むことができる。方法は、管理サーバへ局所的な作業者の活動を示す情報を与えるステップを更に含むことができる。局所的な作業者の活動を示す情報は、ロボットが位置に到着した後に作業者が領域に進入するための時間量、作業者が領域に進入した後に作業者が領域から退出するのにかかる時間量、又は作業者が一定の機能を実行するのにかかる時間量のうち一つ又は複数に関しての情報を含むことができる。方法は、局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいて局所的な作業者の効率を追跡し、局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいてインセンティブを局所的な作業者に与えるステップを更に含む。方法は、局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいて倉庫統計を維持するステップを更に含むことができる。方法は、管理サーバへ作業者識別情報を与えるステップを含むこともできる。作業者識別情報は、作業者が承認を受けた作業者であるか判定するために使用することができる、又は作業者識別情報は、作業者とやり取りするための作業者の好みを設定するように使用することができる。作業者の好みは、言語を含むことができる。

本発明のこれら及び他の特徴は、以下の詳細な説明及び添付図面から明らかになろう。

処理倉庫の平面図である。 図１に示された倉庫内で使用されるロボットのうち一つの台車を示す図である。 アーマチュアを装備し図１に示された棚の前に止められた図２のロボットを示す斜視図である。 図３に示されたタブレットの構成を示す図である。 図５に示されたタブレットによって実行される手順の流れ図である。 車載識別システムを有する代替実施形態を示す図である。 車載識別システムを有する代替実施形態を示す図である。

図１を参照すると、典型的な受注処理倉庫１０は、注文１６に含まれ得る様々な商品で満たされた棚１２を備える。動作時、倉庫管理サーバ(Warehouse Management Server (WMS))１５からの注文１６は、注文サーバ１４に到着する。注文サーバ１４は、倉庫１０を動き回る複数のロボットから選択されたロボット１８に注文１６を伝える。

図２に示された典型的なロボット１８は、レーザ・レーダ２２を有する自律型車輪付き台車２０を含む。台車２０は、ロボット１８が注文サーバ１４から指令を受信することを可能にする送受信機２４、及びカメラ２６も特徴とする。台車２０は、図３に示されるように、レーザ・レーダ２２からデータを受信するプロセッサ３２と、ロボットの環境を表す情報を取り込むためのカメラ２６と、倉庫１０内のナビゲーションに関連した様々な作業を実施するとともに、棚１２に配置された参照マーカ３０へナビゲートするように協働するメモリ３４とを更に特徴とする。参照マーカ３０（例えば、２次元バーコード）は、注文を受けた商品の箱／位置に対応する。

本明細書中で与えられる説明は、顧客へ発送するために注文を処理するように倉庫内の箱位置から商品を選び取ることに重点をおいているが、このシステムは、後で取り出し顧客へ発送するために、倉庫の全体にわたって箱位置において倉庫内に受け入れられる商品の格納又は配置に等しく適用することができる。本発明は、商品の統合、商品の計数、確認、及び検査などのそのような倉庫システムに関連した他の標準的な作業と共に利用することもできる。

台車２０の上面３６は、複数の交換可能なアーマチュア４０のいずれか一つを係合する連結部３８を特徴とし、連結部３８の一つは図３に示されている。図３の特定のアーマチュア４０は、商品を受け入れるトート４４を保持するためのトート・ホルダ４２と、タブレット４８を支持するためのタブレット・ホルダ４６とを特徴とする。いくつかの実施形態では、アーマチュア４０は、商品を保持するための一つ又は複数のトートを支持する。他の実施形態では、台車２０は、受け入れられた商品を保持するための一つ又は複数のトートを支持する。本明細書中で使用されるとき、用語「トート」には、限定するものではないが、貨物ホルダ、箱、かご、棚、商品を掛けることができる竿、小箱、木箱、ラック、スタンド、架台、入れ物、ボックス、蓋付きの缶、容器、及び収納庫が含まれる。

ロボット１８は、倉庫１０をあちこち移動するのに優れているが、現在のロボット技術に関しては、ロボット１８は、ロボットの物体操作に関連した技術的な難しさにより、素早く且つ効率的に棚から商品を選び取りこの商品をトート４４に置くのはあまり得意ではない。商品を選び取るより効率的なやり方は、局所的な作業者５０を使用することであり、この局所的な作業者５０は、典型的には、棚１２から注文された商品を物理的に取り去り、ロボット１８上、例えばトート４４内に商品を置く作業を行うための人間である。ロボット１８は、局所的な作業者５０が読むことができるタブレット４８を介して、又は局所的な作業者５０によって使用されるハンドヘルド装置へ注文を送信することによって、局所的な作業者５０に注文を伝える。

注文サーバ１４から注文１６を受信すると、ロボット１８は、例えば図３に示された第１の倉庫の位置へ進む。ロボット１８は、メモリ３４に記憶されプロセッサ３２によって実行されるナビゲーション・ソフトウェアに基づいてそれを行う。ナビゲーション・ソフトウェアは、レーザ・レーダ２２によって収集されるような環境に関してのデータと、特定の商品を見つけることができる倉庫１０内の位置に対応する参照マーカ３０の参照識別表示（「ＩＤ」）を特定するメモリ３４内の内部テーブルと、ナビゲートするためのカメラ２６とに頼る。

正しい位置に到着すると、ロボット１８は、商品が格納されている棚１２の前で止まり、局所的な作業者５０が棚１２から商品を取り出しトート４４内に商品を置くのを待つ。ロボット１８が取り出すべき他の商品を有する場合、ロボット１８は、それらの位置へ進む。次いで、ロボット１８によって取り出された商品は、梱包ステーション１００（図１）へ送り届けられ、そこで商品は梱包され発送される。

各ロボットは、一つ又は複数の注文を処理していることができ、各注文は、一つ又は複数の商品からなることができることは当業者によって理解されよう。典型的には、いくつかの形態のルート最適化ソフトウェアが、効率を向上させるために含まれるが、これは、本発明の範囲を超えており、したがって本明細書中には説明されない。

本発明の説明を簡単にするために、ただ一つのロボット１８及び作業者５０が説明される。しかしながら、図１から明らかであるように、典型的な処理動作は、連続的な注文の流れに応じるために倉庫内で互いの間で働く多くのロボット及び作業者を含む。加えて、いくらかのロボット及び作業者は、倉庫に商品を蓄えるための配置又は格納の作業、又は商品の統合、商品の計数、確認、及び検査などの他の作業を実行することができる。

図４及び図５を参照すると、次いで、タブレット・プロセッサ５２は、タブレット・クロック５４から情報を得て、ロボット１８が参照３０に近接して止められる時間を決定する（ステップ６８）とともに、ロボット１８が棚１２に到着することを記録するタブレット・メモリ５８内の記録５６を生成する（ステップ７０）。代替として、タブレット・クロック５４から情報を得る代わりに、タブレット・プロセッサ５２は、代わりに、タブレット・タイマ６０に時間のカウントを開始させることができる。いずれの場合も、目標は、ロボット１８がどのくらい長く待機し続けるか決定することである。

局所的な作業者５０は、ロボット１８を見て、そこへ向けて歩く。次いで、局所的な作業者５０は、どんな商品を取り出すべきか調べるためにタブレット４８を調べ、棚１２からこの商品を取り出し、例えばトート４４内でロボット１８に商品を置く。

一実施形態では、タブレット１８は近接センサ６２を有し、局所的な作業者５０は、近接センサ６２によって感知することができるタグ６４を着用する。局所的な作業者５０がロボット１８を囲む領域６６（図３）に歩き込むとき、近接センサ６２は、局所的な作業者５０が着用したタグ６４を読み取る（ステップ７２）。次いで、近接センサ６２は、タブレット・プロセッサ５２へタグ６４に関しての情報を伝える（ステップ７４）。領域６６のサイズは、特定の応用に応じて変わり得るが、典型的には、ロボット１８の位置を中心として直径が約１メートル乃至２メートルである。次いで、タブレット・プロセッサ５２は、局所的な作業者５０が領域に進入する時間を記録するために記録５６を更新する（ステップ７６）。次いで、局所的な作業者５０は、どんな商品が選び出されるべきか学習するためにタブレット４８を調査し、棚１２から商品を取り出し、トート４４の中に置き、領域６６を去る。代替として、テーブル４８は、局所的な作業者５０によって使用されるハンドヘルド装置へ選び出される商品に関しての情報を送信する。理想的には、ロボット１８は、局所的な作業者５０が商品を取り出すために領域６６を去る必要がないような位置で止まっている。

近接センサ６２は、領域６６からの離脱を検出し（ステップ７８）、離脱の時間を反映するように記録５６を更新する（ステップ８０）。局所的な作業者５０が領域６６を去った後、次いで、ロボット１８は、その次の目的地へ進み（ステップ８２）、この目的地は、チェックアウトのために別の棚１２又は梱包ステーション８２であり得る。

タブレット４８によって取集されたデータは、データが取得されるときにリアル・タイムで又は定期的に、倉庫管理サーバ１５（図１）へ最終的に送信される。したがって、収集されたデータは、局所的な作業者５０、並びにロボット１８とやり取りしている任意の他の局所的な作業者のパフォーマンスを評価する基礎をもたらす。

パフォーマンスの評価に加えて、タブレット４８によって収集されたデータ、詳細には、作業者識別データは、セキュリティの目的で、作業者５０が、承認を受けた作業者であるか、倉庫の特定の範囲内で作業するように承認を受けているか、又は特定の顧客についてであるか決定するために倉庫管理システム１５によって使用することができる。また、識別データは、タブレット４８によって使用される言語などの作業者５０の好みを設定するために使用することができる。

図１に示されるような他のロボット１８のいずれも、作業者５０からデータを収集し、このデータを用いてそれらは、管理サーバ８４へデータをやり取りし送信する。したがって、このデータは、監督されていない局所的な作業者５０が十分働かないのをやめさせる、又は反対に、良く働く局所的な作業者５０に報酬を与える基礎をもたらすような管理に利用可能である。

ロボット１８によって収集されるとともに倉庫管理サーバ１５へ送信される局所的な作業者の活動を示すデータは、以下のもののうち一つ又は複数に関する情報、すなわち、ロボット１８が局所的な作業者５０に近接した目的地に到着した後に作業者が領域６６に進入する時間量、作業者が領域に進入した後に作業者５０が領域６６から退出するのにかかる時間量、及び棚１２から商品を選び取りロボット１８に置く、又はロボット１８から商品を選び取りそれを棚１２に置くような作業者５０が一定の機能を実行するのにかかる時間量を含む。

倉庫管理サーバ１５は、局所的な作業者の活動を示す収集された情報に少なくとも部分的に基づいて局所的な作業者の効率を追跡するように構成することができる。管理サーバ１５は、この情報に少なくとも部分的に基づいて倉庫統計を維持するように構成することができる。収集／計算された作業者の効率及び他の統計は、作業者のパフォーマンスを向上させるインセンティブとして使用することができ、又は他のやり方で管理によって使用することができる。

図６及び図７に示された他の実施形態では、局所的な作業者５０は、識別情報を持っていない。代わりに、タブレット４８は、車載識別システム８６に結合される。図６に示された実施形態では、車載識別システム８６は、カメラ９０から画像を受信し顔認識データベース９２を調査して局所的な作業者５０を識別する顔認識システム８８を備える。図７に示された別の実施形態では、車載識別システム８６は、網膜スキャナ９６からデータを受信し網膜データベース９８を調査して局所的な作業者５０を識別する網膜認識システム９４を含む。

ロボット１８が、倉庫１０を通じて巡回し、注文１６を処理するために必要な全商品を収集すると、ロボット１８は、様々な商品を持ちながら梱包ステーション１００へ進む。梱包ステーション１００で、様々な商品は、発送のために準備される。

本発明、及びその好ましい実施形態を説明してきたが、新しいとして主張され、特許証によって保証されるものは、以下の通りである。

図４及び図５を参照すると、次いで、タブレット・プロセッサ５２は、タブレット・クロック５４から情報を得て、ロボット１８が参照マーカ３０に近接して止められる時間を決定する（ステップ６８）とともに、ロボット１８が棚１２に到着することを記録するタブレット・メモリ５８内の記録５６を生成する（ステップ７０）。代替として、タブレット・クロック５４から情報を得る代わりに、タブレット・プロセッサ５２は、代わりに、タブレット・タイマ６０に時間のカウントを開始させることができる。いずれの場合も、目標は、ロボット１８がどのくらい長く待機し続けるか決定することである。

一実施形態では、タブレット４８は近接センサ６２を有し、局所的な作業者５０は、近接センサ６２によって感知することができるタグ６４を着用する。局所的な作業者５０がロボット１８を囲む領域６６（図３）に歩き込むとき、近接センサ６２は、局所的な作業者５０が着用したタグ６４を読み取る（ステップ７２）。次いで、近接センサ６２は、タブレット・プロセッサ５２へタグ６４に関しての情報を伝える（ステップ７４）。領域６６のサイズは、特定の応用に応じて変わり得るが、典型的には、ロボット１８の位置を中心として直径が約１メートル乃至２メートルである。次いで、タブレット・プロセッサ５２は、局所的な作業者５０が領域に進入する時間を記録するために記録５６を更新する（ステップ７６）。次いで、局所的な作業者５０は、どんな商品が選び出されるべきか学習するためにタブレット４８を調査し、棚１２から商品を取り出し、トート４４の中に置き、領域６６を去る。代替として、タブレット４８は、局所的な作業者５０によって使用されるハンドヘルド装置へ選び出される商品に関しての情報を送信する。理想的には、ロボット１８は、局所的な作業者５０が商品を取り出すために領域６６を去る必要がないような位置で止まっている。

Claims (28)

1. 倉庫内で作業者のパフォーマンスを識別し追跡するシステムであって、
   前記倉庫内で前記作業者とやり取りするように構成された少なくとも一つのロボットを備え、前記少なくとも一つのロボットは、
   第１の送受信機と、
   近接検出器と、
   メモリと、を含み、
   前記第１の送受信機は、前記ロボットを囲む領域を定め、
   前記近接検出器は、前記第１の送受信機に結合され、
   前記近接検出器は、作業者の前記領域内への進入を検出するとともに、前記領域からの前記作業者の退出を検出するように構成され、
   前記メモリは、前記領域に進入した及び前記領域から退出した前記作業者を識別する情報を含む、
   システム。
2. 前記作業者を識別する情報を持っている各前記作業者に関連した第２の送受信機を更に備え、前記第２の送受信機は、前記作業者と共にある、請求項１に記載のシステム。
3. 前記第２の送受信機は、ＲＦＩＤ送受信機を含む、請求項２に記載のシステム。
4. 前記少なくとも一つのロボットは、無接触識別システムを更に備え、前記無接触識別システムは、前記局所的な作業者に物理的に接触することなく前記局所的な作業者を識別する、請求項１に記載のシステム。
5. 前記識別システムは、カメラと、前記カメラに結合された顔認識システムとを備え、前記顔認識システムは、前記局所的な作業者を識別する、請求項４に記載のシステム。
6. 前記識別システムは、網膜スキャナと、前記網膜スキャナに結合された網膜認識システムを備え、前記網膜認識システムは、前記局所的な作業者を識別する、請求項４に記載のシステム。
7. 前記少なくとも一つのロボットは、タブレットを更に備え、前記タブレットは、タブレット・プロセッサ、及びネットワーク・インタフェースを備え、前記タブレットは、前記ネットワーク・インタフェースを使用して管理サーバへ情報を与え、前記情報は、局所的な作業者の活動を示す情報を含む、請求項１に記載のシステム。
8. 前記局所的な作業者の活動を示す情報は、前記ロボットが使用者に近接した目的地に到着した後に前記作業者が前記領域に進入するための時間量、前記作業者が前記領域に進入した後に前記作業者が前記領域から退出するのにかかる時間量、前記作業者が一定の機能を実行するのにかかる時間量のうち一つ又は複数に関しての情報を含む、請求項７に記載の機器。
9. 前記管理サーバは、前記局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいて局所的な作業者の効率を追跡するように構成されている、請求項８に記載の機器。
10. 前記管理サーバは、前記局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいているインセンティブを前記局所的な作業者に与えるように構成されている、請求項９に記載の機器。
11. 前記管理サーバは、前記情報に少なくとも部分的に基づいて倉庫統計を維持するように構成されている、請求項９に記載の機器。
12. 前記タブレットは、前記管理サーバへ作業者識別情報を与える、請求項７に記載の機器。
13. 前記作業者識別情報は、前記作業者が承認を受けた作業者であるか判定するために前記管理サーバによって使用される、請求項１２に記載の機器。
14. 前記作業者識別情報は、前記タブレットとやり取りするための作業者の好みを設定するように前記管理サーバによって使用され、前記作業者の好みは、言語を含む、請求項１２に記載の機器。
15. 倉庫内で作業者のパフォーマンスを識別し追跡する方法であって、
    ロボットをある位置へ進ませるステップと、
    前記位置で、前記ロボットの周りの領域を定めるステップと、
    前記領域内への局所的な作業者の進入を検出するステップと、
    前記局所的な作業者と物理的に接触することなく、前記局所的な作業者を識別するステップと、
    を含む方法。
16. 前記領域からの前記局所的な作業者の退出を検出するステップを更に含む、請求項１５に記載の方法。
17. 前記局所的な作業者を識別するステップは、前記局所的な作業者が持っている送受信機から、前記局所的な作業者を識別する情報を受信するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
18. 前記局所的な作業者を識別するステップは、前記局所的な作業者が持っているＲＦＩＤタグから、前記局所的な作業者を識別する情報を受信するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
19. 前記局所的な作業者を識別するステップは、前記局所的な作業者の顔を示すデータに基づいて識別を実行するステップを含む、請求項１１に記載の方法。
20. 前記局所的な作業者を識別するステップは、前記局所的な作業者の網膜を示すデータに基づいて識別を実行するステップを含む、請求項１５に記載の方法。
21. 管理サーバへ局所的な作業者の活動を示す情報を与えるステップを更に含む、請求項１５に記載の方法。
22. 前記局所的な作業者の活動を示す情報は、前記ロボットが前記位置に到着した後に作業者が前記領域に進入するための時間量、前記作業者が前記領域に進入した後に前記作業者が前記領域から退出するのにかかる時間量、前記作業者が一定の機能を実行するのにかかる時間量のうち一つ又は複数に関しての情報を含む、請求項２１に記載の方法。
23. 前記局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいて局所的な作業者の効率を追跡することを更に含む、請求項２１に記載の方法。
24. 前記局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいてインセンティブを局所的な作業者に与えるステップを更に含む、請求項２１に記載の方法。
25. 前記局所的な作業者の活動を示す情報に少なくとも部分的に基づいて倉庫統計を維持するステップを更に含む、請求項２１に記載の方法。
26. 前記管理サーバへ作業者識別情報を与えるステップを更に含む、請求項２１に記載の方法。
27. 前記作業者識別情報は、前記作業者が承認を受けた作業者であるか判定するために使用される、請求項２６に記載の方法。
28. 前記作業者識別情報は、前記作業者とやり取りするための作業者の好みを設定するように使用され、前記作業者の好みは、言語を含む、請求項２６に記載の方法。

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