云端计算型机器人驱动控制系统的制作方法

本发明涉及云端计算领域，尤其涉及一种云端计算型机器人驱动控制系统。

背景技术：

快递爆仓是指快递公司突然间收到太多快件，来不及分拣，甚至没办法再收件，大量快件滞留在始发站或者中转站。到达目的地的时间相对比较长。2012年11月11日因天猫商城、淘宝等几大电商的大规模促销而变成了购物狂欢节，消费者大量提交订单，购物狂欢节过后便是物流高峰，直到双十一之后的13日和14日，不少物流仓库仍然货物积存，快递变慢递，消费者投诉量激增。

“爆仓”主要有两方面原因，一方面是电子商务迅速发展，但物流产业的人力、基础设施等投入都赶不上电子商务发展速度，出现了部分供需失衡的现象。另一方面则是由于柴油供应紧张等因素影响，运力受到一定限制，所以到货周期变长。快递业的蓬勃发展迅速地改变了人们的生活、购物方式，成就了部分企业甚至行业的快速发展。

为了避免爆仓的场景持续下去，需要对存放快递货物的各个大型货仓的货物执行快速分拣操作。目前，云计算技术虽然已经成熟，但其的应用场景的研究仍在持续进行，例如，细分领域到大型货仓货物分拣的技术方案，也需要云计算技术的支持。

技术实现要素：

为了解决现有技术中的相关技术问题，本发明提供了一种云端计算型机器人驱动控制系统，在云端计算的基础上，能够为不同类型分拣机器人智能化选择不同外形的货物类型进行现场分拣，从而保证了大型货仓的货物分拣水平，实现货物分拣的无人化管理。

为此，本发明至少需要具备以下三处关键的发明点：

(1)利用不同分拣机器人分拣不同外形货物的特点，确定每一个分拣机器人距离其要分拣类型的最近货物的相对位置以制度相应的行驶驱动策略，从而提升了分拣机器人控制的智能化水平；

(2)采用云端计算模式执行复杂步骤的云端处理，从而有效减轻本地运算负担；

(3)采用包括行驶驱动机构、分拣机械结构和防碰撞机构的定制结构的分拣机器人主体，实现不同货物不同分拣机器人的分拣处理，从而保证了大型货仓的货物分拣效率。

根据本发明的一方面，提供了一种云端计算型机器人驱动控制系统，所述系统包括：

分拣机器人主体，包括行驶驱动机构、分拣机械结构和防碰撞机构，所述行驶驱动机构用于控制所述分拣机器人主体行驶的方向和速度；

所述分拣机械结构包括机械手臂、定位器以及货物存放箱，所述定位器与所述机械手臂连接，用于给出所述机械手臂执行分拣操作的定位信息，所述货物存放箱用于放置所述机械手臂从货物堆处分拣过来的货物；

所述防碰撞机构包括多个测距雷达和信号发生器，所述多个测距雷达分别设置在所述分拣机器人主体的周围，用于测量所述分拣机器人主体与其他分拣机器人主体的实时距离，所述信号发生器用于在接收到的所述实时距离低于预设距离阈值时，向所述行驶驱动机构发出相应的行驶驱动信号以控制所述行驶驱动机构朝向增大所述实时距离的方向进行其所在的分拣机器人主体的行驶驱动；

前置捕获机构，设置在所述分拣机器人主体的前端，用于对所述分拣机器人主体的前方的货物堆的存放场景执行图像数据捕获，以获得并输出相应的存放场景图像；

flash存储芯片，设置在所述分拣机器人主体内，用于存储所述分拣机器人主体分拣的相应类型的货物外形轮廓；

云端计算节点，通过网络与所述前景捕获机构和所述flash存储芯片连接，用于基于所述货物外形轮廓在所述存放场景图像中搜索出景深最浅的与所述货物外形轮廓的形状相似度超限的图像区域，并基于所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向；

其中，所述行驶驱动机构通过网络与所述云端计算节点连接，用于接收所述云端计算节点确定的行驶的方向以执行对所述分拣机器人主体的行进方向的驱动控制；

其中，在所述云端技术节点中，所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向包括：所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标的数值越大，确定的所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向越偏右。

本发明的云端计算型机器人驱动控制系统设计紧凑、具有一定的智能化水平。由于能够为不同类型的分拣机器人自动选择其匹配的不同类型的货物进行分拣，从而保证了大型仓库的货物分拣速度和效率。

附图说明

以下将结合附图对本发明的实施方案进行描述，其中：

图1为本发明的云端计算型机器人驱动控制系统的应用场景示意图。

图2为根据本发明实施方案第一实施方式示出的云端计算型机器人驱动控制系统的结构方框图。

图3为根据本发明实施方案第二实施方式示出的云端计算型机器人驱动控制系统的结构方框图。

具体实施方式

下面将参照附图对本发明的云端计算型机器人驱动控制系统的实施方案进行详细说明。

现有技术中，对于一些大型的物流公司来说，其管理的用于堆放货物的货仓规模庞大，单纯依赖人工分拣模式进行货物的一一分拣，难度较大且效率低下，虽然一些物流公司也采用了机器人的分拣模式，但并没有为每一种类型的机器人制定属于自己的分拣策略，导致分拣的效率和速度无法得到进一步的提升。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种云端计算型机器人驱动控制系统，能够有效解决相应的技术问题。

图1是本发明的云端计算型机器人驱动控制系统的应用场景示意图。

随后，将采用一个以上实施方式对本发明的技术内容进行进一步的具体化说明。

<第一实施方式>

图2为根据本发明实施方案第一实施方式示出的云端计算型机器人驱动控制系统的结构方框图，所述系统包括：

分拣机器人主体，包括行驶驱动机构、分拣机械结构和防碰撞机构，所述行驶驱动机构用于控制所述分拣机器人主体行驶的方向和速度；

所述分拣机械结构包括机械手臂、定位器以及货物存放箱，所述定位器与所述机械手臂连接，用于给出所述机械手臂执行分拣操作的定位信息，所述货物存放箱用于放置所述机械手臂从货物堆处分拣过来的货物；

所述防碰撞机构包括多个测距雷达和信号发生器，所述多个测距雷达分别设置在所述分拣机器人主体的周围，用于测量所述分拣机器人主体与其他分拣机器人主体的实时距离，所述信号发生器用于在接收到的所述实时距离低于预设距离阈值时，向所述行驶驱动机构发出相应的行驶驱动信号以控制所述行驶驱动机构朝向增大所述实时距离的方向进行其所在的分拣机器人主体的行驶驱动；

前置捕获机构，设置在所述分拣机器人主体的前端，用于对所述分拣机器人主体的前方的货物堆的存放场景执行图像数据捕获，以获得并输出相应的存放场景图像；

flash存储芯片，设置在所述分拣机器人主体内，用于存储所述分拣机器人主体分拣的相应类型的货物外形轮廓；

云端计算节点，通过网络与所述前景捕获机构和所述flash存储芯片连接，用于基于所述货物外形轮廓在所述存放场景图像中搜索出景深最浅的与所述货物外形轮廓的形状相似度超限的图像区域，并基于所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向；

其中，所述行驶驱动机构通过网络与所述云端计算节点连接，用于接收所述云端计算节点确定的行驶的方向以执行对所述分拣机器人主体的行进方向的驱动控制；

其中，在所述云端技术节点中，所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向包括：所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标的数值越大，确定的所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向越偏右。

<第二实施方式>

图3为根据本发明实施方案第二实施方式示出的云端计算型机器人驱动控制系统的结构方框图，所述系统包括：

时分通信接口，设置在云端计算节点与行驶驱动机构之间，用于通过时分双工通信链路为所述云端计算节点与所述行驶驱动机构之间建立网络连接；

分拣机器人主体，包括行驶驱动机构、分拣机械结构和防碰撞机构，所述行驶驱动机构用于控制所述分拣机器人主体行驶的方向和速度；

所述分拣机械结构包括机械手臂、定位器以及货物存放箱，所述定位器与所述机械手臂连接，用于给出所述机械手臂执行分拣操作的定位信息，所述货物存放箱用于放置所述机械手臂从货物堆处分拣过来的货物；

所述防碰撞机构包括多个测距雷达和信号发生器，所述多个测距雷达分别设置在所述分拣机器人主体的周围，用于测量所述分拣机器人主体与其他分拣机器人主体的实时距离，所述信号发生器用于在接收到的所述实时距离低于预设距离阈值时，向所述行驶驱动机构发出相应的行驶驱动信号以控制所述行驶驱动机构朝向增大所述实时距离的方向进行其所在的分拣机器人主体的行驶驱动；

前置捕获机构，设置在所述分拣机器人主体的前端，用于对所述分拣机器人主体的前方的货物堆的存放场景执行图像数据捕获，以获得并输出相应的存放场景图像；

flash存储芯片，设置在所述分拣机器人主体内，用于存储所述分拣机器人主体分拣的相应类型的货物外形轮廓；

云端计算节点，通过网络与所述前景捕获机构和所述flash存储芯片连接，用于基于所述货物外形轮廓在所述存放场景图像中搜索出景深最浅的与所述货物外形轮廓的形状相似度超限的图像区域，并基于所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向；

其中，所述行驶驱动机构通过网络与所述云端计算节点连接，用于接收所述云端计算节点确定的行驶的方向以执行对所述分拣机器人主体的行进方向的驱动控制；

其中，在所述云端技术节点中，所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向包括：所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标的数值越大，确定的所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向越偏右；

其中，在所述云端技术节点中，所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的横坐标和成像景深确定所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向包括：所述图像区域的形心在所述存放场景图像中的成像景深的数值越大，确定的所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向越向里。

接着，继续对本发明的云端计算型机器人驱动控制系统的具体结构进行进一步的说明。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：确定的所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向越向里为：确定的所述行驶驱动机构控制所述分拣机器人主体前往所述图像区域对应的货物目标的行驶的方向越远离所述分拣机器人主体所在位置并垂直于所述前置捕获机构的成像平面的方向。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：在所述存放场景图像中，每一个像素点的横坐标的数值和纵坐标的数值都是以所述存放场景图像中左下角像素点为原点建立的水平坐标系而设定。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：所述图像区域的形心为所述存放场景图像中的所述图像区域内的一个像素点。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：所述图像区域的形心为所述存放场景图像中的所述图像区域内的一个像素点包括：当所述图像区域的形心不在所述存放场景图像中任何一个像素点的位置时，将所述图像区域的形心修正为最接近所述图像区域的形心的像素点。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：所述信号发生器与iic控制总线连接，用于接收通过所述iic控制总线发送的各项控制指令。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：所述前置捕获机构还与时钟发生器连接，用于接收所述时钟发生器为所述前置捕获机构定制的时序信号。

在所述云端计算型机器人驱动控制系统中：所述信号发生器采用asic芯片来实现，所述asic芯片包括在线编程接口；其中，所述前置捕获机构和所述信号发生器位于同一印刷电路板上且共用同一电路供应设备；其中，所述信号发生器还与并行数据总线连接，用于从所述并行数据总线处接收数据，并将数据发送给所述并行数据总线。

同时，为了克服上述不足，本发明还搭建了一种云端计算型机器人驱动控制终端，所述终端包括：存储器和处理器，所述处理器与所述存储器连接；

其中，所述存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；

其中，所述处理器，用于调用所述存储器中的可执行指令，以实现使用如上所述的云端计算型机器人驱动控制系统以基于分拣机器人相距其最近的相应类型货物的相对位置确定对分拣机器人的驱动策略的方法。

另外，flash存储芯片是非易失存储器，可以对称为块的存储器单元块进行擦写和再编程。任何flash器件的写入操作只能在空或已擦除的单元内进行，所以大多数情况下，在进行写入操作之前必须先执行擦除。nand器件执行擦除操作是十分简单的，而nor则要求在进行擦除前先要将目标块内所有的位都写为0。

由于擦除nor器件时是以64～128kb的块进行的，执行一个写入/擦除操作的时间为5s，与此相反，擦除nand器件是以8～32kb的块进行的，执行相同的操作最多只需要4ms。

执行擦除时块尺寸的不同进一步拉大了nor和nadn之间的性能差距，统计表明，对于给定的一套写入操作(尤其是更新小文件时)，更多的擦除操作必须在基于nor的单元中进行。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或他们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。