用于跟踪在商店内的库存水平的方法与流程

相关申请的交叉引用

本申请要求于2017年4月7日提交的美国临时申请号62/482,907的利益，该临时申请通过这个引用被全部并入。

本申请涉及于2016年11月9日提交的美国专利申请号15/347,689和于2017年5月19日提交的美国专利申请号15/600,527，这两个专利申请都通过这个引用被全部并入。

本发明总体上涉及库存跟踪的领域，并且更具体地涉及在库存跟踪的领域中的用于跟踪在商店内的库存水平的新的且有用的方法。

附图简述

图1是方法的流程图表示：

图2是方法的一种变形的图形表示：以及

图3是方法的一种变形的流程图表示；

图4是方法的一种变形的流程图表示；

图5是方法的一种变形的流程图表示；

图6是方法的一种变形的流程图表示；以及

图7是方法的一种变形的流程图表示。

实施方式的描述

本发明的实施方式的以下描述不旨在将本发明限制于这些实施方式，而是旨在使本领域技术人员能够制造并且使用本发明。本文所描述的变形、配置、实现、示例性实现和示例是可选的，并且不排除其所描述的变形、配置、实现、示例性实现和示例。本文所描述的发明可以包括这些变形、配置、实现、示例性实现和示例的任何和所有的排列。

1.方法

如图1和2所示，用于跟踪在商店内的库存水平的方法s100包括：在块s110中调度机器人系统以在整个商店内在靠近库存结构的一组航路点处执行扫描例程；在块s120中在机器人系统处在第一时间段内，沿着在商店中的第一库存结构航行，根据第一组无线扫描参数来广播射频询问信号，并且记录由耦合到被布置在第一库存结构上的产品单位的射频识别标签返回的第一组无线识别信号；在块s130中基于第一组无线识别信号来生成被布置在第一库存结构上的第一产品单位列表；在块s140中响应于在第一产品单位列表和依照商店的货架图(planogram)被分配到第一库存结构的第一目标库存列表之间的差异，定义不同于第一组无线扫描参数的第二组无线扫描参数；在块s150中在机器人系统处在第一时间段之后的第二时间段内，沿着第一库存结构航行，根据第二组无线扫描参数来广播射频询问信号，并且记录由耦合到被布置在第一库存结构上的产品单位的射频识别标签返回的第二组无线识别信号；在块s132中基于第二组无线识别信号来生成被布置在第一库存结构上的第二产品单位列表；以及在块s170中基于第一产品单位列表和第二产品单位列表的组合来生成贮藏在第一库存结构上的产品的数字报告。

方法s100的一种变形包括：在块s120中在机器人系统处在第一时间段内，沿着在商店中的第一库存结构航行，根据第一组无线扫描参数来广播射频询问信号，并且记录由耦合到被布置在第一库存结构上的产品单位的射频识别标签返回的第一组无线识别信号；在块s130中基于第一组无线识别信号来生成被布置在第一库存结构上的第一产品单位列表；在块s160中检测在第一产品单位列表和依照商店的货架图被分配到第一库存结构的第一目标库存列表之间的第一产品数量差异；以及在块s170中响应于第一产品数量差异而生成关于第一库存结构的库存纠正提示。

方法s100的又一变形包括：在块s120中在机器人系统处在第一时间段内，沿着在商店中的第一库存结构航行，根据第一组无线扫描参数来广播射频询问信号，记录由耦合到被布置在第一库存结构上的产品单位的射频识别标签返回的第一组无线识别信号，以及在块s122中记录第一库存结构的一组光学图像；在块s130中基于第一组无线识别信号来生成被布置在第一库存结构上的第一产品单位列表；在块s122中在该组光学图像中识别被布置在第一库存结构上的第二组产品单位；在块s160中检测在第一产品单位列表和依照商店的货架图被分配到第一库存结构的第一目标库存列表之间的第一产品数量差异；检测在该组光学图像中识别出的第二组产品单位中的产品单位的位置与依照货架图被分配到第一库存结构的产品位置之间的第一产品位置差异；以及在块s170中响应于第一产品数量差异和第一产品位置差异，生成关于第一库存结构的库存纠正提示。

2.应用

通常，方法s100的块可以由系统(例如，机器人系统和/或本地或远程计算机系统)执行以：调度机器人系统来捕获被布置在整个零售空间(例如，体育用品商店、服装店、家居装修商店、杂货店等)的货架上的产品的图像；基于从被布置在整个零售空间中所贮藏的产品上或集成到整个零售空间中所贮藏的产品中的射频识别(下文中称为“rfid”)标签收集的rfid数据并且基于定义在整个零售空间中的产品数量和位置的货架图来确定被分配到整个零售空间中的库存结构(例如，货架上的槽、挂架、柜子等)的产品的库存状态；以及自动生成零售空间的库存报告。特别是，系统可以执行方法s100的块以自动地：根据初始扫描参数在整个零售空间中的所规定的航路点处执行扫描例程以从在库存结构上贮藏的产品收集rfid数据；将这些rfid数据转换成产品标识符(例如，库存单位(stock-keepingunit)或“sku”)；将这些产品标识符与依照货架图被分配到商店中的库存结构的产品库存规格进行比较；以及如果在这些航路点处的先前扫描例程期间收集到的产品标识符与由货架图定义的产品库存规格不充分对齐，则调整这些扫描参数并根据这些调整后的扫描参数选择性地在某些航路点处重复扫描例程，以便从在先前扫描例程期间可能已经被遮蔽的rfid标签收集rfid值(或“无线识别信号”)，从而提高由机器人系统在整个零售空间的扫描周期期间收集的rfid值的列表的准确性和完整性。

因此，方法s100的块可以由单个、低成本移动rfid库存基础设施(例如，“机器人系统”)执行以从分布在整个零售空间中的产品中收集物品级(item-level)rfid库存数据，从而减少或消除对在零售空间内为固定rfid库存基础设施安装固定电力和网络连接的需要，并且减少或消除当零售空间的布局或样式改变时对替换或修改现有固定rfid库存基础设施的需要。更确切地，机器人系统可以执行方法s100的块以遍历零售空间，并在整个零售空间中的数量为n的离散位置(即，“航路点”)中实现固定rfid基础设施的功能。此外，机器人系统可以实现闭环控制，以基于在这些航路点附近检测到的(例如，如由在这些航路点处收集到的rfid告知的)实际产品和被预期贮藏在这些航路点附近的(即，如在零售空间的货架图中定义的)产品之间的差异来调整在整个商店中的航路点处实现的扫描参数，以便实现从在整个零售空间中贮藏的产品上的rfid标签收集的rfid数据的高程度的完整性。因此，机器人系统可以执行方法s100的块以模仿对在整个零售空间中的库存结构的手动rfid扫描，但是使用所增加的产生收集到的rfid数据的提高的准确性的闭环控制以及当rfid数据被收集时机器人系统的已知位置和姿势，然后机器人系统(或计算机系统)可以将已知位置和姿势与rfid数据合并以重建在整个商店中的rfid标签位置的2d或3d地图。

在执行零售空间的基于rfid的扫描时，机器人系统还可以收集在零售空间内的库存结构的数字摄影图像(下文中称为“图像”)，并处理这些图像以确定在这些库存结构上的产品单位的存在和布置，如在2016年11月9日提交的美国专利申请号15/347,689中所述的，该专利申请通过这个引用被全部并入。机器人系统(或计算机系统)然后可以实现闭环控制以调整rfid扫描参数，直到在相邻库存结构上的图像中识别出的所有产品也在沿着库存结构的rfid扫描中被检测到为止。机器人系统还可以将图像和/或基于图像的库存数据与在整个零售空间中收集的rfid数据合并以构建零售空间的库存状态的综合数字报告，例如包括：来自数字摄影图像的产品定向和正面(facing)数据；基于rfid数据的另外在视觉上被(例如，被货架上的其他产品)遮蔽而使机器人系统看不到的产品的数量；以及机器人系统基于这些数字摄影图像在视觉上可接触到的但包含材料(例如，金属、液体)或被包装在材料(例如，金属、液体)中的其他产品的数量，这些材料使在这些产品和机器人系统之间的射频信号模糊。

因此，该系统可以：包括机器人系统，其收集在整个商店中的库存结构的rfid数据和/或数字摄影图像；例如实质上实时地，将这些rfid数据和图像转换成在整个商店中的库存结构的当前库存状态；以及生成商店的库存状态的数字报告。特别是，通过在商店中的销售点(或“pos”)系统收集的销售数据可能不说明产品的失窃、损坏的产品、丢失的产品、在货架上的错误放置的产品、在货架上的不恰当的产品正面定向或所销售的产品的单位的来源。(例如，碳酸饮料可以被贮藏在商店内的25个独特位置上，但是在pos处的一单位碳酸饮料的销售可能不指示该单位碳酸饮料来源于这25个独特位置中的哪一个。)然而，通过调度机器人系统来收集在整个商店中的货架的图像，该系统可以：经由rfid数据来访问包括大量产品的实时场内库存和/或经由光学数据来访问产品定向和正面；相应地检测在整个商店中的“漏洞(hole)”、错误放置的产品和低库存槽；以及然后提供定向提示以例如实时地或在预定的补充存货期间给商店中的库存结构补充存货。因此，该系统可以实现方法s100以：消除对店员例如通过在库存结构上挥动rfid棒来进行商店的手动清点的需要；以及自动生成商店的全局库存状态和/或全局补充存货列表；同时也消除对固定rfid扫描库存系统的需要；以及适应在商店中的库存结构的样式和布局变化而无需改变商店内的电力或网络基础设施。

(系统可以类似地执行方法s100的块以实现永久库存技术，以通过记录在整个商店中的货架上的产品库存的(接近)实时变化来说明在商店中的变化的库存，例如说明丢失、损坏、被盗、错误放置或未被放置在货架上的产品单位。)

3.机器人系统

在扫描周期期间，机器人系统航行到由系统根据下面描述的方法s100的块来操纵的航路点，并且在这些航路点中的每一个处执行扫描例程以捕获在商店中的库存结构的rfid数据和/或图像。通常，机器人系统可以定义启用网络的移动机器人，该移动机器人可以自主地遍历商店，捕获射频识别和/或光学数据，并将这些rfid和光学数据上传到计算机系统用于根据下面描述的方法和技术来分析，如图3所示。

可选地，机器人系统可以在本地分析这些rfid和光学数据。此外，计算机系统在本文被描述为定义在整个商店中的航路点(包括rfid询问参数、成像参数和机器人系统定向)，并且机器人系统在本文被描述为顺序地航行到这些航路点并执行由这些航路点定义的rfid询问参数和成像参数。然而，计算机系统可以可选地沿着货架段、货架结构、过道、一组库存结构或者在整个商店中用固定的或变化的(例如，参数或非参数的)rfid询问和成像参数来限定连续扫描路径；以及机器人系统可以沿着该连续扫描路径航行，同时广播rfid询问信号，记录由附近的rfid标签返回的rfid值，和/或沿着该路径实质上连续地记录光学(例如，数字摄影)图像。

在图3所示的一个实现中，机器人系统定义自主车辆，自主车辆包括：基座；布置在基座中的驱动系统(例如，一对两个驱动轮和四个旋转脚轮)；电源(例如，电池)；一组测绘传感器(例如，前后lidar扫描系统)；将由测绘传感器收集的数据转换成在机器人系统周围的空间的二维地图或三维地图的处理器；从基座垂直延伸的桅杆；布置在桅杆上的一组摄像机(例如，布置在桅杆上的右侧上的一组七个彩色摄像机，每个摄像机配备有变焦和自动聚焦能力)；地理空间位置传感器(例如，gps传感器)；和/或无线通信模块，其从计算机系统(例如，远程服务器)下载商店的航路点和主地图，并且将rfid数据和/或由摄像机捕获的数字摄影图像和由处理器生成的地图上传到计算机系统。

机器人系统还包括rfid天线和rfid阅读器，它们协作来：广播询问信号；以及收集和辨别从被询问信号激励的rfid标签广播的入站rf信号。在一种变形中，机器人系统包括多个rfid天线。例如，机器人系统可以包括在沿着桅杆的第一位置处布置在第一极化定向上的第一rfid天线；以及在沿着桅杆的第二位置处布置在第二极化定向上的第二rfid天线。在该例子中，第二极化定向可以围绕机器人系统的水平轴从第一极化定向成角度地偏移已知角度(例如，90°)；并且第二位置可以在第一位置上方垂直地偏移已知距离(例如，50厘米)。在扫描例程期间，机器人系统可以：触发第一和第二rfid天线两者以广播询问信号；通过第一和第二rfid天线两者收集rf信号；以及基于在第一和第二天线之间的已知线性偏移来将这些rf信号和相关元数据编译成这些rf信号所源自于的rfid标签的位置的2d或3d地图。此外，平行于由第一天线广播的询问信号的传播平面的特定rfid标签可能不向机器人系统返回rf信号；然而，因为第二天线从第一天线成角度地偏移，所以特定rfid标签可能必然不平行于由第二天线广播的询问信号的传播平面。因此，机器人系统可以包括两个(或更多个)不平行的rfid天线，以便能够从更大比例的附近rfid标签(包括可能被遮蔽而对天线组中的一个rfid天线不可见的rfid标签)收集rf信号。

机器人系统还可以包括被静态地安装到桅杆的摄像机，例如在桅杆的左侧上的两个垂直地偏移的摄像机和在桅杆的右侧上的两个垂直地偏移的摄像机，如图3所示。机器人系统可以另外或可选地包括可铰接的摄像机，例如：在桅杆的左侧上并由第一垂直扫描致动器支撑的一个摄像机；和在桅杆的右侧上并由第二垂直扫描致动器支撑的一个摄像机。此外，每个摄像机可以包括变焦镜头或广角镜头等。

然而，机器人系统可以定义任何其他形式并且可以包括支持在整个商店环境中的自主航行和图像捕获的任何其他子系统或元件。

4.等级结构和术语

“产品正面”在本文中指的是针对在下面所述的库存结构上的槽而指定的产品(例如，具有特定sku或其他产品标识符)的一侧。“货架图”在本文中指的是指示零售产品在商店内的货架结构上的目标放置的图形表示、图表或模型。例如，商店的货架图可以由商店经理或公司代表定义，存储在数据库中，并由计算机系统访问以执行方法s100的块。可选地，对于预定货架图是不可用的商店，计算机系统可以与机器人系统协作以如下所述从被布置在商店内的货架上的零售产品上的rfid标签收集rfid数据(例如，upc值、epc值)，并且计算机系统可以基于这些rfid数据和链接到这些rfid数据的产品数据来(重新)构建在整个商店中的货架的货架图；然后，系统可以实现这个“所构建的”货架图以检测在整个商店中的库存水平随着时间的推移的变化。

“实景图(realogram)”在本文中指的是表示在商店内(例如，遍历整个商店)的多个货架结构的多个货架图的集合。在视觉上被记录在货架图(或多个货架图)中的产品标识、放置和定向数据也可以被记录在相应的文本产品放置电子表格、槽索引或其他商店数据库(下文中的“产品放置数据库”)中。

“槽”在本文中指的是货架的一部分，其被指定为由一个产品正面(包括一排一个或更多个产品单位)占据。“货架”在本文中指的是跨越一个或更多个槽的一个横向表面(例如，一个四英尺宽的水平表面)。“货架段”在本文中指的是货架结构的一列(包括一个或多个货架)。“货架结构”在本文中指的是一排一个或更多个货架段。“过道”在本文中指的是在两个相对的货架结构之间的通道。“商店”在本文中指的是包含一个或更多个货架结构和一个或更多个过道的(静态或移动)设施。此外，“库存结构”在本文中指的是被布置在商店内并被配置为储存一个或更多个产品的一个或更多个单位的结构，例如：货架结构；货架单元；一组(例如，一个或更多个)槽；墙架；独立架(例如，挂衣架)；一组柜子；地板制冷单元；或桌子；等等。

“产品”在本文中指的是与特定产品标识符(例如，“sku”、“epc”或“upc”)相关联的一种类型的货物。“单位”或“产品单位”在本文中指的是产品的实例(例如与一个sku值相关联的一个包装物品)。“地址”在本文中指的是指向商店的相应过道、货架结构、货架段、货架、槽和/或被存储在货架图中(或在产品位置数据库中，等等)的其他数据的指针。

方法s100的各种块在本文被描述为由计算机系统(例如，远程服务器)执行，而方法s100的其他块在本文被描述为由供应给商店的机器人系统执行。然而，方法s100的块的各种组合可以由被放置在商店(或零售空间、仓库等)中的一个或更多个机器人系统、由本地计算机系统或由任何其他本地或计算机系统或设备在本地执行。

5.机器人系统调度

方法s100的块s110叙述了调度机器人系统以在接近(或连续地沿着)在整个商店中的库存结构的一组航路点处执行扫描例程。通常，在块s110中，一组航路点(每个航路点定义机器人系统的位置和定向、初始rfid扫描参数和/或初始光学扫描参数等)可由计算机系统生成且然后被加载到机器人系统上用于在块s120中执行，例如在图4中所示的。

如在美国专利申请号15/347,689中所述的，计算机系统可以在整个商店中定义一组航路点和这些航路点的顺序。例如，计算机系统可以生成一组航路点，每个航路点定义相对于被分配到商店的坐标系的机器人系统的位置(例如，(x,y)位置)和机器人系统的定向。

5.1来自货架图的自动配置

如在下面描述的例子中的，计算机系统可以运用商店的现有货架图以：选择性地指定用于rfid扫描和/或光学扫描的库存结构；设置速度、rfid询问功率以及离库存结构的距离，机器人系统可以在扫描周期(或“周期计数”)期间在该距离处询问在该库存结构上的产品单位上的rfid标签；和/或指定机器人系统可以在扫描周期期间通过机器人系统中的所有或选定摄像机来记录库存结构的光学图像时的位置和定向。更具体地，在机器人系统在商店中执行第一扫描周期(或“第一周期计数”)之前(或在商店被重新配置或以其他方式重新布置之后机器人系统在商店中执行第一扫描周期之前)，系统可以基于在货架图中存储的数据来自动配置针对在商店中的库存结构的初始rfid和/或光学扫描参数，例如在图4和图5中所示的。

在一个实现中，计算机系统：聚集依照商店的当前货架图被分配到库存结构的产品单位(例如，sku)的目标库存列表；以及查询产品数据库以确定在目标库存列表中的哪些产品被已知具有例如针对这些产品的当前版本和这些产品的高达六个月年龄的版本的集成的rfid标签或合并到产品包装中的rfid标签。在该实现中，如果被分配到库存结构的至少一个产品因此被确定为合并rfid标签，则计算机系统可以指定机器人系统询问库存结构的整个长度、包含这些rfid标记产品的库存结构的段或者包含这些rfid标记产品的库存结构的单个槽。因此，机器人系统可以在商店中执行扫描周期时从被布置在该库存结构上的这些rfid标记产品收集识别信息，包括产品数量和大致位置。机器人系统还可以在该扫描周期期间记录库存结构的光学图像。然后，计算机系统可以如下所述合并在该扫描周期期间根据库存结构记录的光学和rfid数据以：从这些光学数据估计没有用rfid标签标记的产品的数量；从这些rfid数据确认rfid标记产品的数量；以及根据这些光学数据来表征库存结构的有序性(orderliness)。

然而，如果计算机系统确定没有被分配到库存结构的产品包括rfid标签，则计算机系统可以指定机器人系统在沿着该库存结构遍历时只记录库存结构的光学图像，而不广播rfid询问信号；因此，计算机系统可以完全依赖于由机器人系统在沿着库存结构行进时记录的光学数据来估计在该库存结构上的没有用rfid标签标记的产品的数量并表征该库存结构的有序性。

可选地，机器人系统可以在扫描周期期间遍历沿着库存结构的路径时默认地记录库存结构的光学图像，广播rfid询问信号，以及记录任何返回的rfid值(和其他元数据)。通过在遍历沿着库存结构的路径时收集这些rfid数据，甚至尽管缺乏被分配到库存结构的rfid标记产品，机器人系统因此可以使计算机系统能够：如果库存结构被标记有它自己的rfid标签则检测并跟踪该库存结构；跟踪在附近布置的其他rfid标记基础设施；以及在扫描周期的时间检测被不正确地放置在库存结构上的rfid标记产品。

一旦库存结构(或库存结构的特定段或特定槽)因此在扫描周期期间被机器人系统指定用于rfid询问，计算机系统就还可以计算机器人系统到库存结构的偏移距离和机器人系统的询问功率。例如，计算机系统可以设置从机器人系统到库存结构的最小偏移距离，例如给定在机器人系统上的rfid天线的已知布置，该最小偏移距离将在相邻库存结构的顶部货架和底部货架上的产品定位在机器人系统上的rfid天线的视场内。对于库存结构的每个部分，系统然后可以设置询问功率，在给定所计算的偏移距离的情况下，由机器人系统广播的询问信号在该询问功率下可以充分地激励在库存结构的整个高度上的rfid标记产品以将rfid值返回到机器人系统。为了计算在库存结构的每个部分处的询问功率，计算机系统还可以考虑到被分配到库存结构的这个部分的rfid标记产品的密度、被分配到库存结构的该部分的产品的材料或密度、和/或可能影响在机器人系统和rfid标记产品之间的无线电信号的传播的库存结构(例如，金属货架、木制产品显示面板)的材料或布局。计算机系统可以另外或可选地计算最大询问功率，例如在给定在整个商店中的库存结构的偏移距离和已知位置的情况下，机器人系统在该最大询问功率下可以不从在相邻库存结构上的rfid标记产品接收rfid值，从而使机器人系统能够在给定时间询问被布置在单个库存结构上的rfid标签以减少在扫描单个库存结构时的rfid值冲突。类似地，计算机系统可以实现参数模型以基于任何前述参数来计算从机器人系统到库存结构的偏移距离和用于扫描库存结构的匹配询问功率。

利用这样为库存结构设置的偏移距离和询问功率，计算机系统还可以例如与被分配到库存结构的rfid标记产品的密度成反比地以及与被分配到库存结构的询问功率成反比地，设置关于库存结构的扫描速度和询问频率。

此外，在下面描述的变形(其中机器人系统记录库存结构的光学图像，计算机系统可以从这些光学图像检测不包括rfid标签的产品单位和/或跟踪在库存结构上的产品单位的有序性)中，计算机系统可以：基于库存结构的(例如，在货架图中存储的)高度和在机器人系统上的摄像机的特性来设置从机器人系统到库存结构的偏移距离，以便将库存结构的全高度定位在机器人系统中的摄像机的视场内；以及然后基于这个基于图像的偏移距离来设置rfid询问功率、rfid频率和机器人系统沿着库存结构的扫描速度。

然而，系统可以实现任何其他方法或技术来计算关于库存结构的初始rfid扫描参数。机器人系统因此可以基于存储在商店的货架图中的数据来计算关于库存结构的初始rfid扫描参数。稍后，当在商店内部在第一扫描周期期间扫描库存结构时，机器人系统可以实现这些初始rfid扫描参数。基于由机器人系统在该扫描周期期间收集的数据，机器人系统和/或计算机系统可以修改rfid询问功率、离库存结构的偏移距离、沿着库存结构的扫描速度和/或沿着库存结构的扫描频率等，以便提高库存结构的库存准确性和机器人系统的清点速度。

计算机系统可以实现这些方法以基于存储在商店的货架图中的数据来计算关于在商店中的每个其他库存结构的初始rfid扫描参数。机器人系统和计算机系统可以类似地协作以基于由机器人系统在商店中在扫描周期期间收集的rfid数据来修改关于在商店中的每个库存结构的这些rfid扫描参数。

5.2航路点

在一个实现中，系统可以定义在整个商店中的一组有序的航路点，并且可以将rfid(和光学)扫描参数写到每个航路点。当为商店生成航路点时，计算机系统可以基于库存结构的类型、基于与其他库存结构的接近度、基于依照货架图被分配到感兴趣的库存结构的产品类型等来使航路点从感兴趣的库存结构偏移，定义沿着感兴趣的库存结构的航路点的密度，以及设置初始询问信号功率电平。

例如，如果货架图指示库存结构的区域填充有包含金属或者用金属包装包裹的产品，则计算机系统可以标记在库存结构的该区域附近的航路点，仅用于光学扫描。在另一例子中，如果货架图指示库存结构的区域填充有包含厚的或密度大的材料的产品(例如，牛仔裤、一盒干洗店洗涤剂、瓶装饮料)，则计算机系统可以在更接近库存结构的该区域处定义更高密度的航路点，并且为这些航路点设置升高的默认输出功率电平，以便确保在给定在库存结构的该区域中的产品的材料和密度的情况下，到达在这些航路点附近的rfid标签的询问信号具有足够的功率。在又一例子中，如果货架图指示另一库存结构特别靠近感兴趣的库存结构，则机器人系统可以定义更接近感兴趣的库存结构的航路点，并为这些航路点设置降低的初始输出功率电平，以便防止在这些航路点处广播的询问信号渗入到被布置在该附近库存结构上放置的产品上的rfid标签内。在另一例子中，如果货架图指示感兴趣的库存结构是金属的(例如，钢)和/或高密度的产品被贮藏在该库存结构上，则计算机系统可以为沿着该库存结构的航路点设置更高的初始输出功率电平，以便确保在给定库存结构的材料和该库存结构上的产品的预期密度的情况下，到达rfid标签的询问信号具有足够的功率。

在另一例子中，计算机系统当沿着鞋过道定位时可以识别库存结构，并且基于在商店的货架图中包含的数据来确定鞋盒被贮藏在库存结构中的柜子中。在该例子中，计算机系统然后可以定义沿着库存结构中的每一列柜子位于中心的一组航路点，并且为在这些航路点中的每一个处广播的询问信号设置高输出功率电平，以便确保被集成到在这些柜子中贮藏的鞋的鞋底中的rfid标签被充分供电(powered)，以将rf信号广播回到占据这些航路点的机器人系统。在类似的例子中，计算机系统可以：基于在商店的货架图中包含的数据来确定库存结构表示贮藏有悬挂衬衫的挂衣架；然后定义围绕库存结构的一序列航路点；以及在给定在库存结构上贮藏的产品和在这些航路点中的每一个处的机器人系统之间的材料的较低密度的情况下，为在这些航路点中的每一个处广播的询问信号指定较低的输出功率电平。在又一例子中，计算机系统可以：基于商店的货架图来识别贮藏有罐装货物的库存结构；将库存结构标注为不适合rfid扫描；以及用仅用于光学扫描的触发器来标注沿着该库存结构定义的航路点。

因此，计算机系统可以基于存储在商店的货架图中的产品和库存结构数据来定义沿着(或围绕)在整个商店中的库存结构的一组航路点，并且可以将每个航路点与一组初始扫描参数关联起来。特别是，计算机系统可以用下列项标注每个航路点：由航路点指定离原始位置和定向的初始线性和角度偏移(0,0,0°)；在航路点处广播的询问信号的初始输出功率电平；以及rfid扫描和/或光学扫描是否要在航路点处执行；等等。然而，计算机系统可以实现任何其他方法或技术以定义关于商店的一组航路点和每个航路点的初始扫描参数。

计算机系统然后可以例如通过无线计算机网络连接来将这些航路点和初始扫描参数上传到机器人系统。

5.3连续扫描

可选地，计算机系统可以用沿着连续路径的固定或变化的rfid询问(和成像)参数(例如参数或非参数偏移距离、询问功率、机器人系统速度和/或询问频率)定义沿着货架段、货架结构、过道、一组库存结构的或者在整个商店中的连续路径。

6.扫描周期+扫描例程

方法s100的块s120叙述在机器人系统处访问第一组扫描参数，根据第一组扫描参数航行到在航路点组中的第一航路点，根据第一组扫描参数输出射频询问信号，以及从耦合到被布置在邻近第一航路点的第一库存结构上的产品的rfid标签收集第一组识别信号。通常，在块s120中，机器人系统航行到一个航路点，将自身定位到该航路点，根据与该航路点相关联的初始扫描参数输出询问信号，记录入站rf信号(如果在初始扫描参数中被指定则记录相邻库存结构的一个或更多个图像)，以及然后例如根据由计算机系统设置的航路点顺序对下一个航路点重复该过程，且直到自主车辆在针对当前扫描周期指定的每个航路点处完成扫描例程为止，如图1、图4和图6所示。

在一个实现中，当在当前扫描周期中指定的航路点处执行扫描例程时，机器人系统：收集入站rf信号；从入站rf信号隔离不同的rfid值(例如，uuid)；将这些rfid值存储在存储器中；以及用元数据标记每个rfid值或以其他方式将每个rfid值与元数据链接起来。例如，机器人系统可以用下列项标记rfid值：相应入站信号的功率；入站rf信号到达的时间或时间差；接收到入站rf信号的rfid天线的标识符或已知位置和定向；入站rf信号被接收到的航路点的独特标识符；当入站rf信号被接收到时机器人系统的实际位置和定向；一天的当前时间和日期；商店的独特标识符；id等。

6.1每航路点多个扫描例程

在一种变形中，机器人系统在一个航路点处在独特位置和/或定向处执行多个扫描例程。例如，对于第一航路点，机器人系统可以：如上所述，在离原始位置和定向的初始线性和角度偏移(0,0,0°)处且在由第一航路点指定的初始输出功率电平下执行第一扫描例程；以及然后在离原始位置和定向的第二线性和角度偏移(0,-10cm,+15°)处且在比初始输出功率电平大5％的升高输出功率电平下执行第二扫描例程。如上所述，机器人系统可以用相关元数据标记在第一和第二扫描例程期间记录的每个rfid值，相关元数据包括机器人系统在相应扫描例程期间的实际位置和定向以及相应询问信号的输出功率电平。

在该变形中，机器人系统可以每航路点执行多个扫描例程，包括在一个航路点处的扫描程序之间调整下列项中的一项或更多项：离由航路点定义的原始位置的线性偏移(即，离感兴趣的相邻库存结构的距离)；离由航路点定义的原始定向的角度偏移(即，离耦合到在相邻库存结构上的产品单位的rfid标签的角度偏移)；以及输出功率电平；等等。通过这样在一个航路点处根据不同的扫描参数执行多个扫描例程，自主车辆可以增加由机器人系统在一个航路点处广播的询问信号将激励在相邻库存结构上的产品单位上的实质上所有rfid标签的概率，从而确保这些rfid标签将rfid值返回到机器人系统，并因而使系统可以准确地记录在库存结构上的库存。

一旦机器人系统在一个航路点处完成一个或更多个扫描例程，机器人系统就可以航行到下一个航路点，并对为商店定义的每个其他航路点重复该过程。

7.产品识别

方法s100的块s130叙述基于第一组识别信号来生成被布置在第一库存结构上的产品单位的列表。通常，在块s130中，机器人系统可以例如经由无线计算机网络连接来将在一个或更多个扫描周期期间收集到的rfid值(例如，uuid)卸载到计算机系统，并且计算机系统可以识别产品(例如，“sku”)和对应于这些rfid值中的每一个的相关数据。例如，在块s130中，计算机系统可以基于存储在名称映射系统中的在库存单位和独特无线识别信号之间的关联来从由机器人系统在遍历沿着库存结构的路径或航路点时收集的rf信号生成产品单位的列表，该列表包括被存储在第一库存结构中的大量独特库存单位，如图1和图4所示。

在一个实现中，机器人系统将rfid值和相关元数据实时地上传到计算机系统；对于每个rfid值，计算机系统将rfid值传递到名称映射数据库以检索链接到rfid值的一个单位的产品的sku和相关数据(例如，序列号、供应商标识符、制造日期等)。可选地，一旦扫描例程(即，在为商店定义的每个航路点处的一个或多个扫描周期)完成，例如一旦机器人系统返回到它的坞或者一旦机器人系统到达在商店内的展示(实质上)最强的无线计算机网络连接的位置，机器人系统就可以将rfid值和相关元数据上传到计算机系统。

仍然可选地，计算机系统可以维护包含在已知被贮藏在商店中的产品的产品数据和rfid值之间的链接的名称映射数据库，并且可以在穿过商店执行扫描例程之前将该名称映射数据库预加载到机器人系统上；机器人系统因此可以实现前述方法和技术以针对在整个商店中执行的扫描周期期间收集的每个rfid值而访问sku和其他产品数据。

8.rfid标签位置

在图4和图6所示的一种变形中，方法s100还包括：在块s132中基于在第一组无线识别信号中的对应的无线识别信号的特性来大致估计在在第一产品单位列表中的被布置在第一库存结构上的产品单位的位置；在块s162中检测在第一产品单位列表中的产品单位的位置与依照货架图被分配到第一库存结构的相应产品位置之间的第一产品位置差异；以及在块s170中基于第一产品位置差异来生成关于第一库存结构的第二库存纠正提示。通常，在该变形中，系统(例如，机器人系统或计算机系统)基于rf信号的质量来估计这些rf信号由机器人系统在发起的扫描例程期间接收到时所处的在真实空间中(例如相对于机器人系统或在为商店定义的虚拟坐标系中)的位置。例如，计算机系统可以基于下列项来生成被布置在库存结构上的产品单位的位置的多维地图：由在机器人系统中的rfid天线接收到的rf信号的强度；由在机器人系统中的多个偏移rfid天线接收到的相同rf信号的相位(例如，时间)偏移；在商店内的库存结构相对于虚拟坐标系的已知位置或覆盖区(footprint)；当这些rf信号(例如在扫描周期期间实时地或者一旦机器人系统完成扫描周期就异步地)被接收到时机器人系统相对于虚拟坐标系的已知位置。

在一个实现中，系统实现到达角度(例如，到达时间)、相位(例如，到达时间差)、rssi(例如，信号强度)或其他技术以将与第一rfid值一起存储的元数据转换成在第一航路点处的第一扫描周期期间的从在机器人系统中的接收到相应rf信号的rfid天线到发射第一rf信号的rfid标签的距离。机器人系统包括多个rfid天线，并且可以在多个rfid天线处从第一rfid标签接收该rf信号。因此，该系统可以：实现前述过程以计算在第一航路点处的在这些多个rfid天线和第一rfid之间的距离；以及然后基于机器人系统在第一扫描周期期间的实际位置和定向以及在机器人系统中的rfid天线之间的已知偏移距离和角度，对第一rfid标签相对于为商店定义的虚拟坐标系的2d或3d位置进行三角测量。该系统还可以基于在相同或相邻航路点处的其他扫描周期期间从第一rfid标签接收到相应rf信号来计算在rfid天线和第一rfid标签之间的距离，且然后进一步基于这些额外的距离以及在这些其他扫描周期期间机器人系统的已知位置和定向来对第一rfid标签相对于虚拟坐标系的2d或3d位置进行三角测量。

因此，系统可以将第一rfid标签定位到在商店中的真实空间中的离散体积，例如到一平方米或一平方英尺平面图区域内或者到相对于分配到商店的虚拟坐标系而定义的一立方米或一立方英尺体积内。系统可以对在航路点处在扫描周期期间接收到的每个其它rf信号重复该过程以构建在航路点附近的rfid标签的位置的虚拟2d平面图或3d体积。然后，系统可以将为多个航路点中的每一个生成的rfid标签的位置的2d平面图或3d体积拼接到在整个商店中的rfid标签的位置的2d平面图或3d体积中。

在该变形中，系统还可以确认由机器人系统接收的rfid值来源于当前占据已知库存结构的产品单位上(或中)的而不是购物者的手推车或篮子或商店的地板上(或中)的rfid标签。例如，对于由机器人系统在第一时间段期间在占据邻近库存结构的第一位置和邻近第一库存结构的第二位置时接收到的特定无线识别信号，该系统可以基于当该特定无线识别信号被接收到时机器人系统的第一位置和第二位置而在为商店定义的虚拟坐标系内对特定产品单位的特定位置进行三角测量。在该例子中，系统然后可以响应于特定产品单位的特定位置与同样在虚拟坐标系中定义的第一库存结构的已知体积相交而确定(或确认)特定产品单位占据在该库存结构上。

然而，该系统(例如，机器人系统在本地或计算机系统远程地)可以基于在由机器人系统执行的扫描周期期间收集的rfid值和相关元数据以任何其他方式定位在整个商店中的rfid标签。

9.库存结构跟踪

在图4所示的一种变形中，在整个商店中的库存结构用rfid标签标注，或者包括装载有实质上独特的标识符的集成rfid标签。在这种变形中，系统可以基于由机器人系统在整个商店中的扫描周期期间接收的rfid值来跟踪这些库存结构的类型、配置和位置等。

例如，由机器人系统在扫描周期期间广播的询问信号可以激励被布置在产品单位上的rfid标签和被布置在库存结构、安装在库存结构上的货架、附接到库存结构的产品吊钩上的rfid标签等。当在现场从rfid标签接收到rfid值时，机器人系统可以用机器人系统在商店中的位置和定向、携带这些rfid值的rf信号的功率和/或在机器人系统中的一个或更多个天线处这些rf信号的接收时间等来标记这些rfid值。该系统然后可以实现上述方法和技术以：在由机器人系统接收的这些rfid值中识别库存结构的标识符；以及，例如通过基于在接收到库存结构的该标识符的时间机器人系统的位置和定向而在为商店定义的虚拟坐标系内对库存结构的位置进行三角测量，确定库存结构在商店中的位置。在该例子中，系统还可以用第一库存结构的标识符和第一库存结构在商店中的位置来填充在商店中部署的基础设施的(例如以商店的查找表、电子表格或2d视觉地图的形式的)目录。

该系统可以实现类似的方法以：基于由机器人系统在整个商店中在扫描周期期间接收的rfid值来在商店内检测和定位货架、吊钩、桌子、独立架、制冷机组等；以及填充在商店中部署的这些其他基础设施的目录。10.闭环rfid询问参数

方法s100的块s140叙述响应于在第一组识别信号中的产品单位的列表和依照商店的货架图定义的第一库存结构的目标库存列表之间的差异，定义不同于第一组扫描参数的第二组扫描参数。方法s100的块s150叙述在机器人系统处根据第二组扫描参数航行到在航路点组中的第一航路点，根据第二组扫描参数输出射频询问信号，以及从耦合到被布置在第一库存结构上的产品的rfid标签收集第二组识别信号。通常，在块s140和s150中，系统实现闭环控制以确定是否在特定航路点处执行额外的扫描例程，并基于从在特定航路点处的扫描例程期间接收的rfid值实际上识别出的库存和预期存在于特定航路点处的库存之间的差异来调整关于在特定航路点处的另一扫描例程的扫描参数，如图1和图6所示。

特别是，机器人系统(或远程计算机系统)可以基于由机器人系统在扫描例程期间沿着库存结构收集的数据来修改rfid询问参数(例如，询问功率、库存结构偏移距离、机器人系统速度、询问频率、机器人系统偏航定向等)，以便：确保rfid值从在库存结构上的所有rfid标记产品单位被读取；和/或提高这些rfid标签的定位的准确性。例如，当机器人系统在邻近库存结构的单个航路点处完成扫描例程时或者当机器人系统遍历沿着库存结构的短的、连续路径时，机器人系统(或远程计算机系统)可以实时地执行这些闭环控制。可选地，机器人系统(或远程计算机系统)可以异步地(例如一旦库存结构的扫描被完成或者一旦关于整个商店的当前扫描周期被完成)执行这些过程。

10.1接收到的低数量的rfid值

在一个实现中，计算机系统：确定依照商店的货架图被分配到库存结构的已知包括rfid标签的离散产品单位的目标数量；将离散产品单位的这个目标数量与沿着库存结构定义的一组航路点关联起来；以及在块s110中在将该组航路点加载到机器人系统上之前用这个目标数量标记该组航路点。在该组航路点的执行期间，机器人系统实现上述方法和技术以从在该组航路点附近的rfid标签收集rfid值，并对沿着该组航路点在扫描例程期间收集的独特rf信号的总数量进行计数。如果某些条件被满足，则机器人系统然后可以沿着这组航路点重复扫描例程。

在前述实现中，如果依照货架图被分配到库存结构的产品的目标数量超过沿着该组航路点收集的独特rfid值的实际数量大于预设阈值，超过例如：对于在商店中的所有库存结构的5％的静态差异；在低交通量时间期间的5％和在高交通量时间期间的15％；与被分配到库存结构的产品的价值(例如，利润和销售率的组合)成比例的差异阈值(例如，在对高价值产品的2％和对低价值产品的高达15％之间)；等等，则机器人系统可以标记该组航路点用于第二组扫描例程。例如，在块s150中计算机系统可以在升高的询问信号输出功率电平下在该组中的每个航路点处重复扫描周期。在另一例子中，机器人系统可以：在每个航路点处调整机器人系统的目标定向(例如，调整15°以将询问信号的传播平面移出先前未被检测到的rfid标签的平面)；增加沿着(或围绕)库存结构的航路点的密度(例如，以实现询问信号在库存结构处的更大重叠)；和/或更远离库存结构来移动这些航路点(例如，以使询问信号能够到达在库存结构的顶部和/或底部处的货架上的产品单位)。通过当在沿着该库存结构的航路点处执行额外的扫描例程时这样实现不同的功率、距离和/或定向参数，该系统可以增加在前一扫描例程期间被遮蔽而对由机器人系统广播的询问信号不可见的在库存结构上贮藏的产品单位上的任何rfid标签在这个下一扫描例程期间被激励的可能性，并因而将rfid值返回到机器人系统，从而增加由机器人系统在当前扫描周期期间针对该库存结构收集的库存数据的准确性。

机器人系统然后可以计算在第一和第二扫描例程期间从在库存结构上的产品单位上的rfid标签接收的rfid值的并集。机器人系统还可以重复块s140和s150，直到：升高的询问功率和/或其他询问参数变化不再从库存结构返回额外的rfid值为止；或者直到下面描述的另一条件被满足为止。

在该实现中，机器人系统可以(与计算机系统合作)调整扫描参数(例如，输出功率电平、定向、航路点位置、航路点密度等)，并在块s140和s150中根据这些调整后的扫描参数来重复地扫描在商店内的感兴趣的库存结构，直到在一个扫描周期和下一个扫描周期之间很少有或没有新的rfid值被收集为止，或者直到在扫描周期期间收集的独特rfid值的实际数量与在货架图中为库存结构指定的产品包装的目标数量实质上匹配为止，这可以表示在由沿着库存结构收集的rfid值表示的(当前贮藏在库存结构上的)产品包装的列表的完整性方面的足够高的置信度。可选地，机器人系统可以沿着库存结构重复地执行扫描周期：直到被分配来在该组航路点处执行扫描周期的最大时间到期为止；或者直到对库存结构的重新扫描限制(例如，每航路点最多三个扫描周期)被达到为止。

10.2接收到的过多的rfid值

可选地，如果由机器人系统在沿着库存结构的航路点处扫描时记录的独特rfid值的数量超过依照货架图被分配到库存结构的产品的目标数量，机器人系统可以实现类似的方法和技术来调整扫描参数，以补偿从在库存结构上(和附近)的产品单位接收的这个过多的独特rfid值，且然后根据这个修改后的扫描参数沿着这个自主车辆重复扫描例程。例如，太多的独特rfid值的接收可能是由于由机器人系统在这些航路点处输出的询问信号的过大功率而激励在附近的第二库存结构上的产品单位上的rfid标签的结果；因此，机器人系统可以在这些航路点处但是在降低的询问信号功率下重复扫描程序，以便避免激励在附近的其他库存结构上的rfid标签。机器人系统可以另外或可选地将这些航路点移动得更靠近库存结构，以便避免给在附近的其他库存结构(例如，在同一过道上并面向库存结构的第二库存结构)上的rfid标签供电。然后，机器人系统可以：在沿着库存结构的航路点处重复扫描例程以收集从在库存结构上贮藏的产品单位上的rfid标签接收的新的一组独特rfid值；以及计算在沿着该库存结构的先前和当前扫描例程期间接收的rfid值的交集。机器人系统还可以重复块s140和s150，直到：降低的询问功率和/或其他询问参数变化产生扫描结果——其开始不包括被分配到库存结构的且在沿着库存结构执行的紧接在前面的扫描例程期间被接收的rfid值——为止；或者直到另一个条件(例如上面所述的)被满足为止。

因此，机器人系统可以实现闭环控制以基于根据货架图为感兴趣的库存结构分配的产品的目标数量来调整扫描参数并沿着感兴趣的库存结构重复扫描例程。机器人系统(或计算机系统)还可以存储由机器人系统针对该库存结构执行的最后的扫描参数；在沿着该库存结构的下一个扫描周期期间，例如在第二天的大约同一时间，机器人系统可以根据这些所存储的扫描参数来扫描感兴趣的库存结构。

在类似的例子中，在根据第一组无线扫描参数(例如，第一功率、第一定向和距第一库存结构的第一偏移距离)在邻近第一库存结构的扫描例程期间广播询问信号之后，机器人系统可以在块s120中记录来自在第一库存结构上的产品单位上的rfid标签的一组无线识别信号。然后，计算机系统可以将这个第一组无线识别信号转换成当前被贮藏在第一库存结构上的第一产品单位列表，并将这个第一产品单位列表与依照商店的货架图被分配到第一库存结构的第一目标库存列表进行比较。在块s140中，如果这个第一产品单位列表包括从被分配到第一库存结构的第一目标库存列表中排除的特定产品单位，并且如果该特定产品单位被分配到邻近第一库存结构的第二库存结构，则计算机系统可以生成(或计算)第二组无线扫描参数，例如指定小于在第一组无线扫描参数中指定的第一询问功率的第二询问功率和/或距第一库存结构的较小偏移距离。机器人系统然后可以在块s150中：沿着第一库存结构航行；根据第二组无线扫描参数广播射频询问信号；以及记录由耦合到被布置在第一库存结构上的产品单位的射频识别标签返回的第二组无线识别信号。在块s132中，计算机系统然后可以重复前述方法和技术以基于由机器人系统记录的第二组无线识别信号来生成被布置在第一库存结构上的第二产品单位列表。如果第二产品单位列表包括来自被分配到第一库存结构的第一产品单位列表的所有产品单位且不包括被分配到第二库存结构的特定产品单位，则计算机系统可以将第二组无线扫描参数分配到第一库存结构，并且机器人系统可以在随后的扫描周期期间扫描第一库存结构时实现这些所存储的无线扫描参数。否则，计算机系统和机器人系统可以进一步协作来针对第一库存结构调整无线扫描参数，直到这些无线扫描参数对询问在第一库存结构上的产品单位上的rfid标签产生高选择性从而排除在附近的库存结构上的产品上的rfid标签为止。

10.3sku

在另一实现中，计算机系统：访问商店的货架图以识别被分配到感兴趣的库存结构的独特sku和每个独特sku的数量；将库存结构的这些sku数量编译成目标产品列表(或矩阵、查找表或其他容器)；将此目标产品列表链接到库存结构的一组航路点；以及将目标产品列表与该组航路点一起上传到机器人系统。在该组中的每个航路点处执行扫描例程期间，机器人系统可以：从被存储在该库存结构上的产品上的rfid标签收集rfid值；传递这些rfid值通过(本地或远程的)名称映射系统以访问被标注在这些rfid标签内的产品的sku；将这些sku编译成被存储在感兴趣的库存结构上的实际产品的列表；以及然后识别在独特产品单位的列表和目标产品列表之间的差异。

在该实现中，在沿着库存结构执行扫描例程之后，机器人系统可以生成在独特产品单位的列表中表示的但不在目标产品列表中表示的独特sku的第一列表。机器人系统然后可以：如果独特sku的第一列表很小(例如，小于目标产品列表的长度的2％)，则预测独特sku的第一列表表示在感兴趣的库存结构上和附近的错误放置的产品，例如由购物者从其他库存结构选择并过后丢弃到感兴趣的库存结构上的产品；以及在计算库存结构的实际库存状态时从独特产品单位的列表移除独特sku的第一列表。该系统还可以：实现上述方法和技术以大致估计广播被解释为在独特sku的第一列表中的特定sku的rf信号的特定rfid标签的2d或3d位置；如上所述，访问该特定sku的产品信息；生成指定特定rfid标签的近似位置、特定sku的产品信息以及从感兴趣的库存结构移除一单位的特定sku的提示的任务；以及然后将该任务发送给商店的店员，从而指导店员纠正在整个商店中的错误放置的产品。

可选地，在前述实现中，如果sku的第一列表很大(例如，大于目标产品列表的长度的2％)，机器人系统可以确定sku的第一列表由从被施加到在附近的其他库存结构上贮藏的产品的rfid标签接收的rfid值表示。因此，机器人系统可以在沿着感兴趣的库存结构的航路点处但在较低的询问信号输出功率电平下和/或在航路点移动得更靠近感兴趣的库存结构(如上所述)的情况下重复扫描例程，以便当机器人系统向在感兴趣的库存结构上的产品单位广播询问信号时避免激励在附近的其他库存结构上的产品上的rfid标签。

在前述实现中，机器人系统还可以计算被包含在目标产品列表中但不被包含在从在沿着感兴趣的库存结构的航路点处的扫描例程期间收集的rf信号生成的独特产品单位的列表中的sku的第二列表。在该实现中，如果sku的第二列表很小(例如，如上所述，小于目标产品列表的长度的1％，或者小于分配到库存结构的静态或动态阈值比例)，机器人系统可以将感兴趣的库存结构标注为适当地存放，并且移动到与商店中的下一个库存结构相关联的航路点。否则，机器人系统可以：在块s140中如上所述例如通过升高输出功率电平、将航路点移动得更靠近感兴趣的库存结构、调整与沿着库存结构的航路点相关联的角度(即，偏航)偏移(例如，15°)和/或增加沿着库存结构的航路点的密度来调整用于沿着库存结构的航路点的扫描参数；在块s150中在沿着库存结构的这些航路点处重复扫描例程以收集新的一组rfid值；将在沿着库存结构的先前和当前扫描例程期间收集的rfid值合并到在库存结构上贮藏的产品单位的独特产品单位的修订列表中；以及根据独特产品单位的修订列表重复上述过程，直到上述各种条件之一被满足为止。

10.4扫描例程重复

因此，响应于在(通过由机器人系统在根据初始无线扫描参数扫描第一库存结构时接收的rf信号)在第一库存结构上检测到的第一产品单位列表和已知包含rfid标签并依照货架图被分配到第一库存结构的产品单位的目标库存列表之间的差异，系统可以在块s140中定义用于扫描第一库存结构的已修改的一组无线扫描参数，如图1和图6所示。

计算机系统和机器人系统可以在块s140中不连续地例如在当前扫描周期结束时或者在对第一库存结构的扫描结束时实现这些方法和技术。例如，在对第一库存结构的第一次扫描结束时，机器人系统可以根据由计算机系统根据第一次扫描的结果计算出的已修正的无线扫描参数来立即重新扫描第一库存结构。然后，计算机系统可以：将由机器人系统在第一库存结构的该第一次和第二次扫描期间接收的rfid值转换成被贮藏在第一库存结构上或位于第一库存结构附近的产品单位的第一列表和第二列表；计算产品单位的这些第一和第二列表的并集；基于这些合并的扫描数据来计算在第一库存结构上或附近的这些产品单位的位置；以及然后确定这些产品单位的数量和位置是否不同于分配到第一库存结构的目标库存列表。如下所述，计算机系统然后可以分发提示以纠正对于第一库存结构这样检测到的产品数量差异和/或产品位置差异。

可选地，计算机系统和机器人系统可以在块s140中实时地实现这些方法和技术。例如，机器人系统可以基于由机器人系统在询问信号的每次广播之后(例如在沿着第一库存结构的每个航路点处的扫描例程的执行之后、在遍历沿着第一库存结构的目标距离(例如，十厘米)之后或者在沿着第一库存结构的每个扫描例程之间的间隔期间)从本地rfid标签接收的rfid值来重新计算用于扫描第一库存结构的无线扫描参数。

因此，机器人系统可以在沿着第一库存结构的第一扫描例程和第二扫描例程之间实时地重新定义无线扫描参数；沿着第一库存结构从第一扫描例程的位置连续地航行到第二扫描例程的位置；以及当扫描库存结构时从在第一位置处根据第一组无线扫描参数广播射频询问信号过渡到在第二位置处根据第二组无线扫描参数广播射频询问信号。例如，在该实现中，机器人系统可以在沿着第一库存结构移动时改变它的偏航定向、它离第一库存结构的偏移距离以及它的rifd询问功率，例如以遍历沿着第一库存结构的蛇形路径和正弦偏航定向。

然而，计算机系统和机器人系统可以实现任何其他方法或技术来调整或以其他方式改变无线扫描参数，用于扫描在整个商店中的库存结构上的产品单位。

11.销售点和补充存货数据

在一种变形中，该系统：与补充存货调度器(restockingscheduler)和集成到商店中的销售点系统通过接口连接，以跟踪被装载到在整个商店中的库存结构上的新产品的进入(ingress)，并通过销售来跟踪产品从商店的出去(egress)；以及基于这样的产品流量数据来更新被预期在整个商店中的库存结构上的产品的数量和/或类型(例如，sku)。然后，在块s140中，当确定是否在整个商店中的航路点处重复rfid扫描例程时，机器人系统可以实现这些已更新的产品数量和/或类型数据。

12.货架外的产品单位

在另一种变形中，该系统将rf信号识别为源自在购物车中携带的、在购物篮中携带的或被丢弃在地板上的产品单位上或中布置的rfid标签。例如，系统可以从货架图提取在整个商店中的库存结构的2d平面图区域或3d体积。在该例子中，在沿着感兴趣的库存结构执行扫描例程期间，机器人系统可以：在块s120中从附近的rfid标签收集rfid值；实现上述方法和技术以基于这些rfid值和相关元数据来确定在商店内的rfid标签的2d或3d位置；以及标记位于在商店中的库存结构的已知平面图区域或体积之外的rfid值。然后，系统可以从被贮藏在相邻库存结构上的产品单位的列表移除对应于这些所标记的rfid值的独特产品单位，使得产品单位的这个列表表示库存结构的库存状态的实质上真实的概况，并且不包括当前占据购物者的手推车或篮子的产品单位或者被丢弃到商店的地板上的产品单位。

在另一例子中，在该例子中机器人系统被部署在包括试衣间的零售环境中且该零售环境贮藏有用rfid标签标注的产品(例如，贮藏有包括集成rfid标签或rfid标签的服装和附件的服装店)，计算机系统可以调度机器人系统以：沿着在整个商店中的库存结构航行；朝着这些库存结构广播rfid询问信号；从被布置在这些库存结构上的产品收集rfid值；和/或在扫描周期期间记录这些库存结构的光学图像。然后，如上所述，计算机系统可以基于这些rfid和/或光学数据来导出在整个商店中的这些库存结构上的产品单位的库存。然而，在这同一个全商店扫描周期期间或者在专用于监控商店中的试衣间的扫描周期期间，计算机系统同样可以调度机器人系统以：沿着这些试衣间和在这些试衣间外航行；朝着这些试衣间广播rfid询问信号；以及从位于这些试衣间内的产品单位(例如，由顾客先前留在这些试衣间中或者由这些试衣间的当前占有者带进这些试衣间内的产品单位)收集rfid值。然后，计算机系统可以实现上述方法和技术以基于由机器人系统在该扫描周期期间收集的rfid值来识别产品单位，并估计位于这些试衣间内的这些产品单位的位置。计算机系统和机器人系统因此可以协作来记录位于该商店中的试衣间中的零散产品单位的库存。然后，计算机系统可以运用这些零散产品单位库存信息以：形成对在整个商店中的许多或所有产品单位的类型和位置的更准确和全面的表示；以及选择性地提示商店店员将这些试衣间中的产品单位返回到它们各自的库存结构。计算机系统还可以为商店店员托管搜索门户，基于由商店店员输入的搜索项来返回被贮藏在库存结构上的和/或留在商店试衣间中的产品单位的(接近)实时的位置和数量，且因此使商店店员能够快速地定位由商店的顾客请求的特定产品单位(例如，留在商店中的特定试衣间中的特定制造商的、以特定样式的、以特定颜色的和以特定尺寸的最后一条牛仔裤)。

12.1散落的产品单位

在一个实现中，该系统区分被丢弃到商店的地板上的产品。例如，该系统可以：实现前述方法和技术以确定在沿着感兴趣的库存结构的第一扫描例程期间收集的特定rfid值对应于位于与最近的感兴趣的库存结构相关联的2d平面图区域或3d体积之外的特定rfid标签；以及然后在块s150中在之后的时间(例如，一分钟后、十五分钟后)沿着该库存结构重复扫描例程。如果系统在沿着库存结构的第二组扫描例程期间再次接收到该特定rfid值并且确定该特定rfid标签位于在最近的库存结构的2d平面图区域或3d体积之外的实质上相同的位置处，则系统可以标记该特定rfid标签。然后，系统可以：生成指定特定rfid标签的近似位置、链接到特定rfid值的特定sku的产品信息以及从面向感兴趣的库存结构的过道移除产品的提示的任务；以及将此任务发送给商店的店员。

在类似的例子中，计算机系统(或机器人系统)可以：基于由机器人系统记录的相应无线识别信号的特性来大致估计在从由机器人系统在扫描第一库存结构时接收的第一组rfid值识别的第一产品单位列表中的产品单位在为商店定义的虚拟坐标系中的位置；检测在该第一产品单位列表中的位于(例如，在整个商店中或在货架图中的库存结构的2d或3d地图中定义的)第一库存结构的阈值高度之下和已知覆盖区之外的特定产品单位；以及将该特定产品单位标记为在商店的地板上(例如，在邻近第一库存结构的过道中)的可能障碍物。因此，机器人系统可以：例如基于在机器人系统上的光学传感器的已知属性和光学传感器的已知位置来航行到使特定产品单位的所计算的位置处于在机器人系统中的光学传感器的视场内的定向；以及然后通过光学传感器来记录光学图像(例如，2d摄影图像)。因此，该光学图像可以描绘特定产品单位和商店的邻近区域。然后，计算机系统可以：生成从商店的地板移除特定产品单位的散落纠正提示；将光学图像附加到散落纠正提示；以及然后实质上实时地将该散落纠正提示提供到与商店的店员相关联的计算设备。

机器人系统和计算机系统因此可以协作以：自动检测不正确地占据商店的地板的rfid标记产品单位；这个散落一被检测到，就向商店店员通知这个产品单位；以及提供对这个散落的产品单位被检测到的商店的状态的视觉洞察，这可以使得店员能够更快速地辨别这个散落的性质，辨别这个散落的紧急性，并且能够在实际上到达这个散落的现场之前确定是否需要帮助或清理工具(例如，拖把、扫帚)来纠正这个散落，这可以进一步使店员能够更快地纠正这个散落。

12.2在购物车和购物篮中的产品单位

类似地，该系统可以区分被包含在购物车或购物篮中的产品。在前述例子中，如果系统在沿着感兴趣的库存结构的第二组扫描例程期间没有再次接收到特定rfid值，或者在第二组扫描例程期间确实再次接收到特定rfid值但是确定特定rfid标签已经从它在第一扫描例程期间的所确定的位置移动了相当大的距离，则系统可以将特定rfid标签标注为耦合到被放置在购物车或购物篮中的产品。在这种变形中，系统可以相应地生成当前在商店中的购物车中但尚未被购买的产品单位的列表。

可选地，可以将rfid标签集成到提供给商店的顾客的篮子和购物车中。因此，当机器人系统在占据在商店中的在手推车(或篮子)附近的空间时经由rfid天线来输出询问信号时，机器人系统可以从在附近的手推车(或篮子)中包含的产品和手推车(或篮子)本身接收rfid值。然后，系统可以：将从手推车接收的rfid值与从占据手推车的产品接收的一组rfid值关联起来；相应地检测手推车和这些产品的共同位置；以及当这些产品与手推车保持在同一位置时，在确定在整个商店中的货架的库存状态时忽略从这些产品接收的rfid。如上所述，该系统还可以基于从被布置在这些产品中的rfid标签以及随着时间的推移被布置在手推车中的rfid标签两者持续接收rfid值来确认在手推车中的这些产品的共同位置。

13.光学扫描

如在上面和在美国专利申请号15/347,689中所述以及在图4-7中所示的，机器人系统还可以在一个扫描周期期间记录库存结构的一个或更多个数字摄影图像；以及计算机系统可以处理这些图像以识别在库存结构上贮藏的产品单位，识别在库存结构上的槽上的价格标签，识别在库存结构的实际库存状态和目标库存状态之间的差异，和/或当扫描在该库存结构上的产品单位上的rfid标签时指导对由机器人系统实现的无线扫描参数的修改。

13.1光学产品单位检测

在图4和图6所示的一个实现中，当机器人系统沿着第一库存结构航行并朝着第一库存结构广播rfid询问信号时，机器人系统还可以在块s122中记录第一库存结构的一个或更多个光学图像。如在美国专利申请号15/600,527中所述的，计算机系统然后可以在块s180中：将由机器人系统记录的这组光学图像编译成第一库存结构的合成图像；按照货架段、货架或槽等分割合成图像；从模板图像的数据库检索第一组模板图像，其中，在该第一组模板图像中的每个模板图像包含表示在分配到第一库存结构的第一目标库存列表中的产品的视觉特征；检测在合成图像的每个片段中的特征；识别与在合成图像的每个片段中检测到的特征最佳匹配的模板图像；以及基于与合成图像中的这些片段匹配的模板图像相关联的产品信息来量化在第一库存结构上的产品单位、产品单位的位置和产品单位的定向(在每个槽的前部)，如图4和图7所示。特别是，计算机系统可以基于在下列项之间的相关性来识别被存储在第一库存结构上的一组产品单位：在第一组模板图像中的选定模板图像中表示的在已知定向处的已知产品的视觉特征；以及在第一库存结构的合成图像的片段中检测到的特征簇。

因此，机器人系统可以收集第一库存结构的光学图像；以及计算机系统可以实现计算机视觉技术以：识别被存储在第一库存结构上的产品单位；以及确定这些产品单位的位置和定向。然后，计算机系统可以将关于第一库存结构的这些基于图像的库存数据与上述基于rfid的库存数据组合以：确定正确的产品单位是否正占据在第一库存结构上的每个槽；确定占据第一库存结构上的每个槽的产品单位是否适当地被定向(例如，设置在槽的前部，产品单位的正确端面面向外)；以及确定被贮藏在第一库存结构上的产品单位(甚至在视觉上被第一库存结构上的其他产品单位遮蔽的那些产品单位)的数量。因此，计算机系统可以运用关于第一库存结构的基于图像和基于rfid的库存数据的组合来获得第一库存结构的当前库存状态的更完整表示。机器人系统和计算机系统可以协作来从关于在整个商店中的其他库存结构的基于图像和基于rfid的库存数据提取相似的洞察。

13.2选择性光学和rfid扫描

在该变形中，机器人系统可以基于被分配到这些库存结构的产品是否已知包括或不包括rfid标签来选择性地广播rfid询问信号和/或记录在整个商店中的库存结构的光学图像，如图5和图6所示。

例如，机器人系统可以默认记录在商店中的所有库存结构的光学图像，并且计算机系统可以基于这些光学图像来确定在这些库存结构中的槽前部的产品单位的存在、位置和定向。对于至少被分配rfid标记产品的库存结构(或货架段)，机器人系统可以沿着该库存结构的长度、或者更具体地当占据沿着与被分配到该库存结构的每个rfid标记产品的目标位置相邻的库存结构的位置时广播rfid询问信号。

可选地，当沿着被分配目标库存列表(目标库存列表包括已知包含rfid标签的产品且不包括已知不包括rfid标签的产品)的库存结构航行时，自主车辆可以：广播射频询问信号；记录由耦合到被布置在第二库存结构上的产品单位的rfid标签返回的第二组无线识别信号；以及禁止光学图像的收集。如上所述，从由机器人系统这样收集的rfid值，计算机系统可以确定库存结构的库存状态和在库存结构上的产品单位的近似位置，这可以比处理该库存结构的光学图像更快且消耗更少的资源。

13.3产品单位跟踪：rfid+图像

在一个实现中，机器人系统默认沿着在整个商店中的库存结构执行rfid扫描例程，并且系统实质上实时地处理由机器人系统在这些扫描例程期间收集的rfid值以汇集被存储在这些库存结构上的产品单位的列表。在这个实现中，如果系统确定在库存结构上贮藏的独特产品单位的列表与库存结构的目标库存列表显著偏离，例如，如果独特产品单位的这个列表包含不存在于库存结构的目标产品列表中的独特sku，或者如果独特产品单位的这个列表包含比在库存结构的目标产品列表中指定的产品数量少得多的独特sku，则系统可以标记该库存结构用于光学成像。然后，机器人系统可以第二次沿着该库存结构航行，并且例如在当前扫描周期的末尾、在下一个扫描周期期间或者在当前扫描周期期间沿着该库存结构完成最后一个rfid扫描例程之后紧接着，捕获该库存结构的光学图像(并且从在该库存结构上的rfid标记产品单位重新收集rfid值)。

如上所述，在处理这些光学图像之后，计算机系统可以合并这些rfid数据和关于库存结构的基于图像的库存数据以确定库存结构的库存状态，例如包括哪些独特sku被贮藏在库存结构上、贮藏在库存结构上的独特sku的数量、在库存结构上的产品正面的位置和定向、以及与在货架图中为库存结构定义的目标库存列表的偏差。

此外，在该实现中，当填充产品的一组模板图像用于与在该库存结构的光学图像中检测到的特征进行比较时，计算机系统可以：计算依照货架图被分配到库存结构的独特产品(例如，独特sku)和在由机器人系统在遍历库存结构时收集的rfid数据中检测到的独特产品的并集；以及然后聚集在该并集中的所有产品的一组模板图像。然后通过实现这组模板图像以识别在库存结构的图像中的产品，计算机系统可以更快速地识别被分配到库存结构的产品和(例如被商店的顾客)错误地放置在库存结构上的rfid标记产品。

因此，因为由系统对图像进行的收集、卸载和处理与rfid值的收集和分析相比可能是时间、带宽、数据传输和计算上昂贵的，所以当额外的光学信息可以帮助确定库存结构的库存状态时，系统可以选择性地收集图像数据。

13.4图像然后rfid

可选地，机器人系统可以默认在整个商店中的航路点处记录库存结构的图像，并选择性地标记航路点用于rfid扫描例程。例如，如果系统从沿着库存结构记录的一组图像(例如，基于在槽中的可见产品正面后面的暗阴影或者如果在槽中的第一产品正面朝着槽的后部偏移)确定在库存结构中的特定槽是空的或者可能库存不足，则系统可以标记与特定槽相邻的一个航路点或航路点的子集用于rfid扫描，且然后触发机器人系统重新访问这些航路点。机器人系统然后可以实现前述方法和技术以从在库存结构上的特定槽中和在库存结构上的特定槽周围的产品上的rfid标签收集rfid值；且然后系统可以分析这些rfid值以确定被分配到特定槽的sku的实际数量。

13.5基于光学的闭环rfid扫描例程

在另一实现中，机器人系统在每个航路点处执行rfid扫描并记录图像。在该实现中，系统可以：识别在沿着库存结构的扫描例程期间记录的库存结构的图像中表示的每个独特sku；以及生成这些独特sku的真实(ground-truth)列表。系统还可以：生成链接到在沿着库存结构的航路点处收集的rfid值的独特sku的基于rfid的列表；以及如果独特sku的真实列表包含不存在于独特sku的基于rfid的列表中的sku，则触发机器人系统在沿着库存结构的航路点处重复扫描例程。否则，系统可以确认沿着库存结构的扫描例程的足够准确性，并提示机器人系统沿着在商店中的另一库存结构移动下一组航路点。

在图6所示的一个例子中，计算机系统可以：编译在由执行第一组无线扫描参数的机器人系统在遍历沿着在商店中的第一库存结构的路径时收集的rfid数据中表示的第一产品单位列表；以及从由机器人系统在该扫描周期期间记录的第一库存结构的一个或更多个光学图像识别被贮藏在第一库存结构上的第二组产品单位。然后，响应于产品单位的第二基于图像的组包含从产品单位的第一基于rfid的列表排除的特定产品单位，计算机系统可以生成(例如指定比在第一组无线扫描参数中指定的第一询问功率大的第二询问功率的)第二组无线扫描参数，第二组无线扫描参数预期增加机器人系统将从特定产品单位读取到rfid值的可能性。然后，机器人系统可以在块s150中：第二次沿着第一库存结构航行；根据第二组无线扫描参数朝着第一库存结构广播射频询问信号；以及记录由耦合到被布置在第一库存结构上的产品单位的rfid标签返回的第二组无线识别信号。然后，计算机系统可以在块s132中基于由机器人系统在这个第二次沿着第一库存结构通过期间记录的这个第二组无线识别信号来生成被布置在第一库存结构上的第二产品单位列表。如果第二产品单位列表现在包括上述特定产品单位，则计算机系统可以将第二组无线扫描参数分配到第一库存结构，并且机器人系统可以默认在第一库存结构的下一次扫描期间实现这些无线扫描参数。

因此，如果系统在库存结构的图像中识别出在沿着库存结构的rfid扫描例程期间收集的rfid值中没有类似地被表示的独特产品正面，则系统可以触发机器人系统在沿着库存结构的航路点处重复扫描例程。该系统可以实现类似的方法和技术以确认在库存结构的图像中识别的每个独特产品正面的数量也在沿着库存结构的航路点处收集的rfid值中被表示。13.6散落成像

在上述变形中，在该变形中系统(或机器人系统)识别占据在库存结构的已知覆盖区或体积之外的2d或3d位置的静态rfid标签并且系统将静态rfid标签标注为被丢弃到地板上的产品，系统可以：计算机器人系统的位置和定向，在该位置和定向处这个被丢弃的产品可以落入集成到机器人系统中的摄像机的视场中；以及触发机器人系统航行到该位置和定向，且然后通过该摄像机记录图像。如上所述，当从机器人系统接收到该图像时，系统可以将用于处理该被废弃的产品的通知与该图像附在一起。

13.6输出图像

在图3所示的另一实现中，系统：例如通过将由机器人系统在占据沿着库存结构的航路点时记录的多个离散图像拼接成库存结构的单个全景图像来生成库存结构的2d高程图像；实现上述方法和技术以将由机器人系统在占据相同航路点时收集的rfid值和相关元数据转换成在商店内的相应rfid标签的2d平面图或3d位置；以及将这些rfid标签的2d平面图或3d位置投影到库存结构的2d高程图像上。然后，系统可以在块s194中：检索与这些rfid值中的每一个相关联的产品数据(例如，sku、序列号、制造的数据等)；以及用相应的产品数据填充2d高程图像的离散区域，以便在单个2d视觉文档中生成库存结构和单位级(unit-level)产品库存的视觉表示。

在图4和图6所示的一个例子中，计算机系统可以：基于由机器人系统在扫描第一库存结构时记录的一组无线识别信号中的对应无线识别信号的特性来大致估计被布置在第一库存结构上的产品单位的位置；基于在由机器人系统在扫描第一库存结构时记录的图像组处检测到的相应特征的位置来大致估计被布置在第一库存结构上的产品单位的位置；以及计算在产品单位的这个基于rfid的列表和产品单位的基于图像的集合中的产品单位的位置和标识的并集。然后，计算机系统可以：生成第一库存结构的虚拟表示；以及用在基于rfid和基于图像的产品单位列表的这个并集中的产品单位的位置和标识的表示来填充第一库存结构的虚拟表示。因此，第一库存结构的这个虚拟表示可以表示在第一库存结构处可见的产品单位和被隐藏在第一库存结构上的其他产品单位后面的产品单位的标识和位置。然后，计算机系统可以与商店的店员共享该第一库存结构的虚拟表示，或者以其他方式(例如通过web门户)来使第一库存结构的虚拟表示对商店的店员变得可用，以向店员提供对第一库存结构的3d库存状态的快速视觉洞察。

在图2所示的类似例子中，计算机系统可以：实现机器视觉技术来识别在2d高程图像中的感兴趣的库存结构上的离散槽；以及然后用每个槽对应于一个热点(hotspot)或每个被分配相同sku的槽的组对应于一个热点来填充库存结构的2d高程图像，其中，每个热点包含多个单位的被分配到槽的sku以及基于在机器人系统占据附近的航路点期间收集的rfid值而被确定为位于槽中的产品的供应商、制造日期和/或序列号等。计算机系统还可以：实现机器视觉技术以识别贮藏有不正确的产品的槽；基于由机器人系统在沿着库存结构航行时收集的但不被包含在依照货架图被分配到库存结构的sku的列表中的rfid值来识别占据这些槽的产品；以及将指示sku和/或其他相关数据的热点写到贮藏有在库存结构的2d高程图像中表示的不正确产品的槽。

然而，计算机系统可以将数字摄影图像和rfid相关数据合并到在商店中的感兴趣的库存结构的库存状态的任何其他视觉表示中。计算机系统可以实现类似的方法和技术以基于由机器人系统在扫描周期期间收集的基于图像和/或基于rfid的数据来生成在整个商店中的其他库存结构的视觉表示。

13.7价格标签确认

在该变形中，计算机系统可以另外或可选地：从由机器人系统在扫描周期期间沿着第一库存结构航行时收集的rfid数据编译被贮藏在第一库存结构上的第一产品单位列表；如上所述，在块s132中基于在第一组无线识别信号中的对应无线识别信号的特性来大致估计在第一库存结构上布置的在这个第一产品单位列表中的产品单位的位置；在块s180中在扫描周期期间由计算机系统记录的第一库存结构的光学图像中识别在第一库存结构上的一组价格标签的位置和由该组价格标签指示的价格值；以及然后将从由机器人系统在扫描第一库存结构时收集的rfid数据估计出的产品单位的位置与在光学图像中检测到的该组价格标签中的价格标签的位置对齐。对于在这个第一产品单位列表中的特定产品单位，计算机系统可以检测在被分配到该特定产品单位的价格和由该组价格标签中的相邻价格标签指示的价格值之间的价格差异；以及然后响应于检测到该价格差异而生成库存纠正提示以纠正在第一库存结构上的相邻价格标签。

因此，在该实现中，计算机系统可以：检测在由机器人系统记录的库存结构的光学图像中的价格标签；将这些价格标签的位置投射到从由计算机系统实质上同时收集的相应rfid数据计算出的产品单位的位置上(反之亦然)；以及基于价格标签和产品单位的物理接近度来将光学地检测到的价格标签链接到在由机器人系统收集的rfid数据中识别的产品单位(或一群产品单位)。然后，计算机系统可以确认在价格标签中指示的价格值是否等于(例如，在由商店管理的货架图或价格数据库中的)被分配到相应产品单位的价格，并且如果差异被检测到则选择性地提示商店店员纠正价格标签。例如，计算机系统可以将不正确的价格标签的位置和价格标签的正确价格值(或正确价格标签的可打印图像)发送到与商店店员相关联的移动计算设备。

14.数字报告+补充存货提示

方法s100的块s170叙述基于第二组识别信号来生成被贮藏在第一库存结构上的产品的数字报告。通常，在块s170中，系统将sku的列表和它们的由在整个商店中的航路点处收集的rfid值表示的实际数量聚集到一个报告内，该报告是哪些sku以什么数量以及在整个商店中的哪些位置处被贮藏。

在一个实现中，计算机系统根据纠正需要(例如产品的添加、产品的交换或产品的整顿)生成电子补充存货列表，电子补充存货列表包含在整个商店中的库存结构处的槽的经过过滤的列表。例如，系统可以基于如在图1、2、4和6中所示的从由机器人系统收集的rfid和/或光学数据提取的库存值来生成在整个商店中的不适当地存放的槽的库存状态图表、表格或列表，例如包括关于该列表中的每个不适当地存放的槽的错误库存模式(例如，太多的正面、太少的正面、错误定向的包装、损坏的包装、过期的包装、数量不足、数量过多、不正确的产品位置等)。在该实现中，系统可以经由(例如在台式计算机、笔记本电脑、平板电脑、或智能手机等上执行的)管理者门户向商店的管理者提供该图表、表格、或列表。

计算机系统还可以生成库存纠正任务列表以纠正不适当地存放的槽。在该实现中，系统可以生成优先化的任务列表以移动错误放置的产品、补充存放空的或不适当地存放的槽等等，以及然后经由在店员(例如，雇员)携带的移动计算设备(例如，平板电脑、智能手机)上执行的本地库存应用程序将该任务列表提供给该员工。在该实现中，计算机系统可以实现在美国专利申请号15/347,689中描述的方法和技术来优先考虑这个任务列表以纠正在整个商店中的不适当地存放的槽。

在一个例子中，计算机系统在块s170中：基于机器人系统在扫描第一库存结构时未能读取到对应于第一产品的rfid值以及未能在库存结构的光学图像中检测到第一产品的单位来检测这个第一产品完全从商店中的第一库存结构上的第一槽遗漏；检索依照货架图被分配到第一槽的第一产品的单位的第一数量；生成通知，该通知指定第一产品的标识符(例如，sku)、被分配到第一槽的第一产品的单位的数量、第一槽在第一库存结构上的位置以及第一库存结构在商店内的位置；以及然后将该通知发送给实质上被分配给商店的店员的移动计算设备。在该例子中，例如如果第一产品是在商店的高流量期间被确定为是空的高价值产品，系统可以实时地将通知发送给店员。可选地，系统可以延迟向店员发送通知，直到机器人系统完成对商店的扫描，根据这些扫描数据确定商店的全库存状态，并且根据这些库存不足或错误存放的产品的价值来对补充存货提示的列表进行排序(ordered)为止。

在该实现中，系统可以通过本地库存应用程序接收来自店员的输入，以关闭任务，并且系统可以之后基于由机器人系统在商店内的下一个扫描周期期间收集的图像来确认这些任务被正确关闭。然而，系统可以在块s170中以任何其他格式输出库存状态数据。

14.1产品数量差异

因此，计算机系统可以检测包括下列项中的任一项的产品数量差异：在库存结构上检测到的基于rfid的产品单位列表中的特定sku的数量超过依照商店的货架图为库存结构指定的(例如，在库存结构的目标库存列表中的)特定sku的目标计数；以及在货架图中为库存结构指定的特定sku的目标计数超过在库存结构上检测到的特定sku的数量多于阈值差(例如，超过30％)。

当向商店店员通知该产品数量差异时，计算机系统可以将下列项附加到在整个商店中的库存结构的补充存货列表：将sku的数量与在库存结构上的目标计数对齐的提示；在库存结构上分配给sku的位置；和/或在库存结构上检测到的第一产品单位列表中注释的sku的数量与依照货架图被分配到库存结构的sku的目标计数之间的差异。然后，计算机系统可以基于特定sku的存储优先级或者为在商店中的预定补充存货周期做准备而(例如实时地)将该补充存货列表提供到与商店店员相关联的计算设备。

14.2库存结构有序性

在另一实现中，计算机系统可以：基于由机器人系统在扫描库存结构时收集的rfid数据来确认库存结构贮藏有足够的rfid标记产品；基于在由机器人系统实质上同时记录的库存结构的光学图像中检测到的产品单位的位置和定向来表征库存结构的有序性；以及如果是足够无序的，则分发纠正库存结构的提示。例如，在块s170中，计算机系统可以响应于在库存结构的图像中检测到的一组产品单位中的产品单位的位置和定向与在货架图中针对库存结构定义的产品的位置和定向之间的差异来生成库存结构的库存纠正提示。如果系统确定被贮藏在该库存结构上的产品单位是足够无序的，则系统还可以，相比于当系统确定库存结构是存货十分不足的时给该库存结构补充存货的提示，单独地(例如，以较低的优先级)生成和分发使库存结构有序(或“整齐”)的这样的提示。

可选地，计算机系统可以从由机器人系统在扫描周期期间沿着库存结构航行时收集的rfid数据，例如根据在库存结构上的同一sku的产品单位的所估计的基于rfid的位置的接近度或者基于在库存结构上的产品单位的所估计的基于rfid的位置的分布多么近地接近几何布置(例如，产品单位的2d或3d网格分布、产品单位的紧密包装(close-pack)分布等)，来解释在库存结构上的产品单位的有序性。如果计算机系统因此确定在库存结构上的库存是无序的，则计算机系统可以接着选择性地向商店的店员提供提示以调整在库存结构上的库存。

14.3库存结构的数字报告/虚拟表示

通过将sku的这个列表及它们的实际数量与货架图(或货架图的文本或数字表示)进行比较，系统还可以用空的、库存不足的、库存过多的或不适当地存放有不正确的产品的等槽或其他库存结构的指示符填充数字报告。例如，系统可以生成在商店中的每个槽的库存状态的文本列表，该文本列表例如排列有空槽、后面是库存不足的槽、后面是不适当地存放的槽等，并按最高价值的sku到最低价值的sku排序。可选地，该系统可以生成在整个商店中的槽的库存状态的2d热图，该2d热图例如用红色指示最高价值槽是空的区域，用较冷的颜色指示较低价值的空槽和库存过多的槽，以及用甚至更冷的颜色指示适当地存放的槽。

然而，系统可以在块s170中以任何其他格式和以任何其他方式生成商店的库存状态的数字报告。

本文描述的系统和方法可以至少部分地被体现为和/或实现为被配置成容纳存储计算机可读指令的计算机可读介质的机器。指令可以由与应用、小应用程序、主机、服务器、网络、网站、通信服务、通信接口、用户计算机或移动设备的硬件/固件/软件元件、腕带、智能电话或他们的任何合适的组合集成的计算机可执行部件来执行。实施方式的其他系统及方法可以至少部分地被体现为和/或实现为被配置成容纳存储计算机可读指令的计算机可读介质的机器。指令可以由通过与上述类型的装置和网络集成的计算机可执行部件所集成的计算机可执行部件来执行。计算机可读介质可以被存储在任何合适的计算机可读介质例如ram、rom、闪存、eeprom、光学设备(cd或dvd)、硬盘驱动器、软盘驱动器或任何合适的设备上。计算机可执行部件可以是处理器，但任何合适的专用硬件设备可以(可选地或另外)执行指令。

如本领域的技术人员将从先前的详细描述中以及从附图和权利要求中认识到的，在不脱离如在随附的权利要求中所限定的本发明的范围的情况下，可以对本发明做出修改和变化。