仓储机器人及摄像组件的制作方法

1.本实用新型涉及货物搬运设备技术领域，尤其涉及一种仓储机器人及摄像组件。


背景技术：

2.随着人工智能技术、自动化技术、信息技术的飞速发展,末端物流的智能化程度将不断提高，智能物流终端是末端物流发展的必然趋势，而仓储机器人是可以实现智能物流终端进行自动化搬运作业的主要设备之一，从而通过仓储机器人减轻人类繁重的体力劳动。仓储机器人的定位与导航，主要是依靠扫描并配置地面上的定位图像例如二维码，以获取精确的信息，从而得到仓储机器人当前的位置。
3.传统技术中，仓储机器人的底盘上形成有窗口，该窗口朝向定位图像所在面例如地面，同时在底盘上设置一立架和相机，且该立架的固定部位于窗口的正上方，相机位于立架的固定部上，且相机的镜头正对窗口，以拍摄地面上的二维码，从而通过对该二维码进行解析，得到仓储机器人的实时位置。
4.然而，为了保证相机的拍摄范围能够完全覆盖二维码，在设置时，立架的固定部与底盘之间的距离需要足够高，这就增大了立架以及相机在仓储机器人高度上的占用空间，从而影响了仓储机器人中其他零部件的安装。


技术实现要素：

5.本实用新型提供一种仓储机器人及摄像组件，以解决现有的仓储机器人中立架以及相机在仓储机器人高度上的占用空间较大，从而影响了仓储机器人中其他零部件的安装的技术问题。
6.本实用新型一方面提供一种摄像组件，用于仓储机器人的导航与定位，其中，摄像组件包括反射镜和图像采集装置；
7.反射镜位于仓储机器人的底盘的内表面，底盘上具有朝向定位图像所在面的窗口，反射镜设置在窗口的侧边并往窗口的方向倾斜，且反射镜的反射面朝向窗口，图像采集装置位于反射镜的反射光路上，且图像采集装置的镜头与反射面对准。
8.在一种可选的实现方式中，反射镜的反射面在底盘上的投影至少完全覆盖窗口。
9.在一种可选的实现方式中，图像采集装置设置在窗口的侧边。
10.在一种可选的实现方式中，摄像组件还包括至少一个遮光件；
11.反射镜包括绕轴线设置的第一边缘、第二边缘、第三边缘和第四边缘，第一边缘位于底盘上，遮光件的一端至少设置在第二边缘、第三边缘及第四边缘中的任意一个上，且遮光件的另一端往图像采集装置的方向延伸。
12.在一种可选的实现方式中，遮光件的数量至少为三个；
13.至少三个遮光件分别对应设置在第二边缘、第三边缘及第四边缘上。
14.在一种可选的实现方式中，第二边缘、第三边缘和第四边缘往图像采集装置的方向延伸有遮光边，遮光边与反射镜为一体成型的一体件；
15.遮光边被配置为遮光件。
16.在一种可选的实现方式中，图像采集装置滑动设置在底盘上，以调节图像采集装置与反射面之间的距离。
17.在一种可选的实现方式中，摄像组件还包括支架；
18.图像采集装置通过支架设置在底盘上，图像采集装置转动连接在支架上，且图像采集装置的镜头能够往靠近或者远离底盘内表面的方向转动，以调整图像采集装置的镜头与反射面的对准角度。
19.在一种可选的实现方式中，反射镜转动连接在底盘上，且反射镜远离底盘的一端能够往靠近或者远离底盘内表面的方向转动，以调节反射镜与底盘之间的夹角。
20.本实用新型另一方面提供一种仓储机器人，包括底盘和至少一组如上所述的摄像组件；
21.摄像组件位于底盘的内表面，底盘上具有朝向定位图像所在面的窗口，摄像组件的反射镜设置在窗口的一侧并往窗口的方向倾斜，且反射镜的反射面朝向窗口，图像采集装置位于反射镜的反射光路上，且图像采集装置的镜头与反射面对准。
22.本实用新型提供一种仓储机器人及摄像组件，其中，摄像组件用于仓储机器人的导航与定位，本实用新型通过将仓储机器人的摄像组件设置为包括反射镜和图像采集装置，将反射镜设置在仓储机器人的底盘内表面，并倾斜设置在底盘的窗口边，且将该反射镜的反射面朝向该窗口，将图像采集装置设置在反射镜的反射光路上，且将该图像采集装置的镜头对准反射面，这样，当仓储机器人移动至定位图像所在面例如地面的某定位图像上方时，地面上的定位图像可通过窗口照射至反射镜的反射面上，再通过该反射镜的反射面将该定位图像反射至图像采集装置的镜头内，继而对该定位图像信息进行解析，最终得到仓储机器人所在位置，实现对该仓储机器人的定位与导航。基于上述可知，相比于传统技术，本实用新型的摄像组件通过反射镜将定位图像所在面的定位图像反射至图像采集装置的镜头内，无需将图像采集装置设置在距离底盘内表面较高的位置，缩小了摄像组件在垂直于底盘的方向上的占用尺寸，即缩小了摄像组件在仓储机器人高度方向上的占用空间，不仅避免了仓储机器人中其他零部件的安装造成影响的情况发生，而且缩小了整个仓储机器人的高度尺寸，方便了仓储机器人的搬运与收纳。
23.本实用新型的构造以及它的其他实用新型目的及有益效果将会通过结合附图而对优选实施例的描述而更加明显易懂。
附图说明
24.为了更清楚地说明本实用新型实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本实用新型的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
25.图1是本技术实施例提供的仓储机器人的第一种结构的部分结构示意图；
26.图2是图1的局部剖视图；
27.图3是图1中摄像组件与定位图像的光路图；
28.图4是本技术实施例提供的仓储机器人的第二种结构的部分结构示意图；
可以是第一和第二特征直接接触，或第一和第二特征通过中间媒介间接接触。而且，第一特征在第二特征“之上”、“上方”和“上面”可是第一特征在第二特征正上方或斜上方，或仅仅表示第一特征水平高度高于第二特征。第一特征在第二特征“之下”、“下方”和“下面”可以是第一特征在第二特征正下方或斜下方，或仅仅表示第一特征水平高度小于第二特征。
55.目前，仓储机器人的定位与导航，主要是依靠扫描并配置地面上的定位图像例如二维码，以获取精确的信息，从而得到仓储机器人当前的位置。
56.为了使仓储机器人能够实时获取定位图像所在面例如地面上的定位图像(例如二维码)，传统技术中的仓储机器人的底盘上形成有窗口，该窗口朝向地面，也即是说，窗口位于地面的正上方，同时在底盘上设置一立架和相机，且该立架的固定部位于窗口的正上方，相机位于立架的固定部上，且相机的镜头正对窗口，以拍摄地面上的二维码，继而对该二维码进行解析，得到仓储机器人的实时位置，从而实现对该仓储机器人的定位与导航。
57.需要说明的是，立架的固定部上具有通光孔，该透光孔位于底盘的窗口的正上方，相机固定在该固定部上时，该相机的镜头位于透光孔内，则该相机的镜头可通过透光孔以及窗口获取到地面上的定位图像例如二维码。
58.其中，相机获取到定位图像的信息后，可通过该相机直接对该定位图像信息进行解析处理，以确定仓储机器人的位置。当然，该相机也可以与处理器进行信号连接，当相机获取到定位图像的信息后，将该定位图像的信息传输至处理器内，通过该处理器对该定位图像信息进行解析处理，以确定仓储机器人的位置。
59.为了保证相机的拍摄范围能够完全覆盖定位图像例如二维码，在设置时，立架的固定部与底盘之间的距离需要足够高，这就增大了立架以及相机在仓储机器人高度上的占用空间，从而影响了仓储机器人中其他零部件的安装。
60.本技术实施例提供一种仓储机器人及摄像组件，其中，摄像组件用于仓储机器人的导航与定位，本技术实施例通过将仓储机器人的摄像组件设置为包括反射镜和图像采集装置，将反射镜设置在仓储机器人的底盘内表面，并倾斜设置在底盘的窗口边，且将该反射镜的反射面朝向该窗口，将图像采集装置设置在反射镜的反射光路上，且将该图像采集装置的镜头对准反射面，这样，当仓储机器人移动至定位图像所在面例如地面的某定位图像上方时，地面上的定位图像可通过窗口入射至反射镜的反射面上，再通过该反射镜的反射面将入射光线反射至图像采集装置的镜头内，继而通过图像采集装置或者其他处理器便对该定位图像信息进行解析，最终得到仓储机器人所在位置，实现对该仓储机器人的定位与导航。
61.基于上述可知，相比于传统技术，本技术实施例的摄像组件通过反射镜将定位图像所在面的定位图像反射至图像采集装置的镜头内，无需将图像采集装置设置在距离底盘内表面较高的位置，缩小了摄像组件在垂直于底盘的方向上的占用尺寸，即缩小了摄像组件在仓储机器人高度方向上的占用空间，不仅避免了仓储机器人中其他零部件的安装造成影响的情况发生，而且缩小了整个仓储机器人的高度尺寸，方便了仓储机器人的搬运与收纳。
62.以下具体对本技术实施例的仓储机器人及摄像组件的结构进行详细说明。
63.图1是本技术实施例提供的仓储机器人的第一种结构的部分结构示意图，图2是图1的局部剖视图。参照图1和图2所示，本技术实施例提供一种摄像组件120，该摄像组件120
用于仓储机器人100的定位与导航。
64.图3是图1中摄像组件与定位图像的光路图。参照图3所示，实际应用中，该仓储机器人100包括底盘110和本技术实施例的摄像组件120。摄像组件120用于获取并解析处理存储货物的仓库的定位图像所在面300上的定位图像200，以确定仓储机器人100在仓库中的位置，实现对仓储机器人100的定位与导航。
65.需要说明的是，定位图像所在面300可以是仓库的地面，也可以是仓库中货架的表面。例如，当仓储机器人100在工作过程中仅在仓库的地面上活动时，定位图像所在面300为仓库的地面，通过摄像组件120对地面上对应位置的定位图像200进行获取并处理，以确定仓储机器人100在地面上的具体位置。当仓储机器人100在工作过程中可以在仓库的货架上移动时，该定位图像所在面300可以是货架的表面，通过摄像组件120对货架上对应位置的定位图像200进行获取并处理，以确定仓储机器人100在货架上的具体位置。
66.其中，定位图像200可以是条码、二维码以及其他具有标示性的图像。可以理解的是，为了实现对仓储机器人100的定位与导航，在定位图像所在面300例如地面的不同位置分别设置不同的定位图像200。通过获取不同的定位图像200，以得到仓储机器人100的准确位置。
67.本技术实施例具体以定位图像200为二维码，定位图像所在面300为地面为例进行说明。
68.参照图1至图3所示，摄像组件120包括反射镜121和图像采集装置122。其中，该反射镜121位于底盘110的内表面。可以理解的是，底盘110的内表面是指该底盘110朝向仓储机器人100内部的表面。底盘110上具有朝向定位图像所在面300例如地面的窗口111，反射镜121设置在窗口111的侧边并往窗口111的方向倾斜，且反射镜121的反射面(如图2中a所示)朝向窗口111，这样，地面上的定位图像200例如二维码的光线便可通过窗口111照射在反射镜121的反射面a上，也即是说，当仓储机器人100的窗口111移动至地面上的二维码正上方时，反射镜121的反射面a便可透过窗口111接收到二维码的入射光线(如图3中的b1所示)。
69.实际应用中，底盘110上窗口111的尺寸通常大于定位图像200例如二维码的尺寸，以保证定位图像200的各个部分均能够透过窗口111照射到反射镜121的反射面a上。
70.另外，窗口111的形状可以是长方形、正方形及圆形等任意形状，具体可根据定位图像200的外轮廓形状进行设置。例如，当定位图像200的外轮廓形状为圆形时，该窗口111可以设置为圆形结构。窗口111的形状也可以与定位图像200的外轮廓形状不相对应，只要窗口111的尺寸大于定位图像200的尺寸，窗口111范围能涵盖定位图像200即可。
71.继续参照图3所示，图像采集装置122位于反射镜121的反射光路(如图3中b2所示的光路)上，且图像采集装置122的镜头1221与反射面a对准，这样，二维码透过窗口111入射至反射面a上的入射光线b1，可通过反射面a反射至图像采集装置122的镜头1221内，使得图像采集装置122的镜头1221接收并获取到二维码的图像信息，接着通过对该图像信息进行解析并处理，最终确定仓储机器人100当前所处的位置，实现对该仓储机器人100的定位与导航。
72.其中，图3中b1所示的光线为二维码透过窗口111入射至反射面a后，经反射面a反射的反射光线。
73.当仓储机器人100移动至定位图像所在面300例如地面的某个定位图像200(例如二维码)上方时，地面上的二维码可通过窗口111照射至反射镜121的反射面a上，再通过该反射镜121的反射面a将该二维码的入射光线b1反射至图像采集装置122的镜头1221内，继而对该二维码的图像信息进行解析，最终得到仓储机器人100所在位置，实现对该仓储机器人100的定位与导航。
74.其中，图像采集装置122获取到二维码的图像信息后，可直接通过该图像采集装置122对该图像信息进行解析并处理，最终确定仓储机器人100的位置。
75.当然，在一些示例中，摄像组件120还可以包括处理器(图中未示出)，该处理器与图像采集装置122信号连接。当图像采集装置122获取到二维码的图像信息后，将该图像信息传输至处理器内，通过该处理器对该图像信息进行解析并处理，最终确定仓储机器人100的位置。
76.基于上述可知，相比于传统技术，本技术实施例的摄像组件120通过反射镜121将地面的二维码的光线反射至图像采集装置122的镜头1221内，无需将图像采集装置122设置在距离底盘110内表面较高的位置，缩小了摄像组件120在仓储机器人100高度方向上的占用空间，不仅避免了仓储机器人100中其他零部件的安装造成影响的情况发生，而且缩小了整个仓储机器人100的高度尺寸，方便了仓储机器人100的搬运与收纳。
77.需要说明的是，仓储机器人100的高度方向是指垂直于底盘110的方向，如图2中的y方向所示。
78.另外，本技术实施例通过将反射镜121和图像采集装置122设置在底盘110的内表面，也即是说，将反射镜121和图像采集装置122设置在仓储机器人100的内部，以保护反射镜121和图像采集装置122免受外部环境的影响，例如，避免了反射镜121和图像采集装置122在仓储机器人100的移动过程中受到地面上其他物件的磕碰而损坏，进而延长了反射镜121和图像采集装置122的使用寿命。
79.本技术实施例中，图像采集装置122可以是潜望式相机，以提高该图像采集装置122的长焦拍摄的稳定性。同时，提高了图像采集装置122的防水效果，另外，在保证拍摄清晰度的同时缩小了机身厚度，从而缩小了该图像采集装置122在仓储机器人100内的占用空间。
80.当然，本技术实施例也不排除采用传统的相机作为图像采集装置122。
81.如图1所示，具体设置时，图像采集装置122可以设置在窗口111的侧边，例如，当窗口111为正方形或者长方形结构时，图像采集装置122与反射镜121分别设置在窗口111相对的两个侧边缘处，这样，使得摄像组件120集中在底盘110的窗口111的附近，从而为底盘110上其他零部件的安装提供合适的空间。
82.本技术实施例的反射镜121可以直接采用现有技术中的反射镜。具体设置时，反射镜121的反射面a在底盘110上的投影至少完全覆盖窗口111。
83.例如，反射面a在底盘110上的投影区域的外轮廓刚好位于窗口111的边缘，使得窗口111下方的二维码的入射光线b1刚好透过窗口111完全入射至反射面a上。当然，在一些示例中，反射面a在底盘110上的投影区域的外轮廓尺寸大于窗口111的尺寸，也即是说，反射面a在底盘110上的投影区域的外轮廓位于窗口111的边缘外部，这样可进一步保证二维码的入射光线b1透过窗口111的部分能够完全入射至反射面a上，从而确保图像采集装置122
的镜头1221获取到完整的二维码。
84.参照图1至图3所示，其中，反射镜121在具体设置时，其与底盘110之间的夹角θ可以为30
°‑
60
°
，也即是说，反射镜121的倾斜角度θ可以为30
°‑
60
°
，使得二维码的入射角(二维码入射至反射面a上的入射光线b1与反射面a的法线之间的夹角)保持在30
°‑
60
°
之间，即使得反射角(入射光线b1经反射面a反射后的反射光线b2与反射面a的法线之间的夹角)在30
°‑
60
°
之间，这样，在保证图像采集装置122的镜头1221与底盘110之间的距离一定的同时，确保图像采集装置122能从反射面a上获得二维码的完整信息。
85.另外，本技术实施例通过将反射镜121与底盘110之间的夹角θ设置在上述范围内，不仅保证二维码的光线完全入射至反射镜121的反射面a上，而且避免了该反射镜121在高度方向上的占用过大的空间，同时也避免夹角θ过小而影响反射镜121在底盘110上的稳固性。
86.具体设置时，反射镜121与底盘110之间的夹角θ可以为30
°
、45
°
或者60
°
等合适的数值，具体可根据反射镜121的镜头1221与底盘110之间的距离进行调整。例如，当反射镜121的镜头1221与底盘110之间的距离较大时，可以将反射镜121与底盘110之间的夹角θ调大，相反地，当反射镜121的镜头1221与底盘110之间的距离较小时，可以将反射镜121与底盘110之间的夹角θ调小。
87.这里需要说明的是，本技术实施例涉及的数值和数值范围为近似值，受制造工艺的影响，可能会存在一定范围的误差，这部分误差本领域技术人员可以认为忽略不计。
88.图4是本技术实施例提供的仓储机器人的第二种结构的部分结构示意图。参照图4所示，本技术实施例的摄像组件120还可以包括至少一个遮光件123。
89.实际应用中，反射镜121可以是四边形结构，例如，该反射镜121可以是长方形结构或者正方形结构。其中，反射镜121包括绕轴线设置的第一边缘、第二边缘、第三边缘和第四边缘，其中，第一边缘、第二边缘、第三边缘和第四边缘依次首尾连接，形成反射镜121的四个边缘部，第一边缘位于底盘110上，遮光件123的一端至少设置在第二边缘、第三边缘及第四边缘中的任意一个上，且遮光件123的另一端往图像采集装置122的方向延伸。
90.以下具体以第一边缘和第三边缘相对设置，第二边缘与第四边缘相对设置为例，对遮光件123进行说明。
91.例如，遮光件123的一端连接在第二边缘上，遮光件123的另一端往图像采集装置122的方向延伸，也即是说，遮光件123位于反射镜121的第二边缘与图像采集装置122之间，这样，遮光件123对反射镜121的第二边缘侧的光线进行遮挡，避免了部分光线通过反射镜121的第二边缘侧进入反射镜121与图像采集装置122之间，而对反射镜121的反射光线进行干涉，影响图像采集装置122采集精确的二维码的图像信息的情况发生。
92.可以理解的是，遮光件123的另一端即远离反射镜121的一端可以延伸至图像采集装置122上，例如，遮光件123的一端位于反射镜121的第二边缘，另一端延伸至图像采集装置122上，这样，遮光件123便可对反射镜121的第二边缘与图像采集装置122之间形成的平面区域进行遮挡，使得外部的光线无法从该平面区域的任意位置进入反射镜121与图像采集装置122之间。
93.当然，遮光件123的另一端即远离反射镜121的一端可以与图像采集装置122之间具有一定间距，这样，该遮光件123可以对反射镜121的第二边缘侧的部分光线进行遮光。
94.需要说明的是，遮光件123的高度与反射镜121的边缘的长度一致，例如，当反射镜121的第二边缘设置有遮光件123时，该遮光件123包括沿高度方向上相对设置的第一端和第二端，其中第一端延伸至第二边缘的顶端，第二端延伸至第二边缘的底端(即底盘110上)，使得反射镜121的第二边缘的任意位置均具有遮光件123。
95.在一些示例中，遮光件123的数量可以至少为三个，至少三个遮光件123分别对应设置在第二边缘、第三边缘及第四边缘上，也即是说，三个遮光件123分别遮挡在反射镜121的第二边缘、第三边缘及第四边缘侧，从而使得三个遮光件123对从反射镜121的三个边缘侧进入的光线进行遮挡，进一步提高了遮光效果，保证图像采集装置122采集到的二维码信息的准确度和清晰度。
96.其中，遮光件123在具体设置时，可以是设置在底盘110上的遮光板，该遮光板的一端可连接在反射镜121的边缘上，当然，遮光板的一端可以仅抵接在反射镜121的边缘上。
97.参照图4所示，在一些示例中，反射镜121的第二边缘、第三边缘和第四边缘往图像采集装置122的方向延伸有遮光边，该遮光边与反射镜121为一体成型的一体件，遮光边被配置为遮光件123。
98.如此设置，不仅简化了反射镜121与遮光件123的装配结构，提高了整个摄像组件120的装配效率，同时提高了反射镜121与遮光件123之间的连接强度，使得遮光件123的结构更加稳定。
99.图5是本技术实施例提供的仓储机器人的第三种结构的局部剖视图。参照图5所示，本技术实施例的图像采集装置122在具体设置时，可滑动设置在底盘110上，以调节图像采集装置122与反射面a之间的距离。
100.例如，可以在底盘110上开设滑槽(图中未示出)，图像采集装置122的底部设置有滑动部(图中未示出)，该滑动部嵌设在滑槽内，且沿滑槽的延伸方向滑动，从而使得图像采集装置122可沿滑槽滑动。
101.其中，滑动部可以是从图像采集装置122的底部往下延伸的滑块，该滑块滑设在滑槽内。在一些示例中，滑动部还可以是设置在图像采集装置122底部的滚轮，滚轮滚动设置在滑槽内，使得图像采集装置122在滑槽内的移动更加顺畅。
102.需要说明的是，滑槽的延伸方向(如图5中箭头b所示)与反射镜121的反射光路的延伸方向一致，使得图像采集装置122在滑槽内滑动时，图像采集装置122始终位于反射镜121的反射光路上，即图像采集装置122始终沿着箭头b的方向左右移动。
103.当反射镜121的倾斜角度θ较小时，例如，当反射镜121的倾斜角度θ为25
°
时，可将图像采集装置122滑动至距离反射镜121的反射面a较近的位置，直至图像采集装置122的镜头1221能够接收到反射面a反射的二维码的反射光线b2，从而确保图像采集装置122能够获取二维码的完整信息。
104.相反地，当反射镜121的倾斜角度θ较大时，例如，当反射镜121的倾斜角度θ为75
°
时，可将图像采集装置122滑动至距离反射镜121的反射面a较远的位置，直至图像采集装置122的镜头1221能够接收到反射面a反射的反射光线b2，从而确保图像采集装置122能够获取二维码的完整信息。
105.基于上述可知，通过将图像采集装置122滑设在底盘110上，以使图像采集装置122能够适应反射镜121的设置角度，即反射镜121的倾斜角度θ过大或者过小时，均可通过调节
图像采集装置122与反射镜121之间的距离，以使镜头1221能够接收到反射镜121的反射面a反射的二维码的完整信息，从而不仅确保通过该摄像组件120确定仓储机器人100的位置，而且降低了反射镜121的设置要求。
106.图6是本技术实施例提供的仓储机器人的第四种结构的局部剖视图。参照图6所示，本技术实施例的摄像组件120还可以包括支架124，图像采集装置122通过支架124设置在底盘110上，图像采集装置122转动连接在支架124上，且图像采集装置122的镜头1221能够往靠近或者远离底盘110内表面的方向转动，以调整图像采集装置122的镜头1221与反射面a的对准角度(如图6中的β所示)。
107.其中，图像采集装置122的转动方向可参照图6中箭头c所示的方向。
108.需要说明的是，图像采集装置122的镜头1221与反射面a的对准角度是指该图像采集装置122的镜头1221与反射面a上任意一点的连线与反射面a的法线之间的夹角。
109.这样，当反射镜121以确定的倾斜角度θ固定在窗口111的一侧，可通过在支架124上转动图像采集装置122，以调整图像采集装置122的镜头1221与反射面a的对准角度β，使得该对准角度β与反射角一致，即保证镜头1221最终完全准确地对准反射面a，从而在确保图像采集装置122的镜头1221能够接收到反射面a反射的二维码的完整光线的同时，降低了对反射镜121的设置要求，即无需要求反射镜121的倾斜角度θ完全控制在一定范围内。
110.具体设置时，支架124可以包括第一转轴1243、两个支撑件1241及两个固定件1242。其中，两个支撑件1241沿垂直于反射光路的方向相对设置，两个固定件1242分别固定在两个支撑件1241的内侧，换句话说，其中一个固定件1242设置在其中一个支撑件1241的内侧，另一个固定件1242设置在另一个支撑件1241的内侧，两个支撑件1241的底端均固定在底盘110上，第一转轴1243的一端穿过其中一个固定件1242并活动设置在其中一个支撑件1241上，第一转轴1243的另一端穿过另一个固定件1242并活动设置在另一个支撑件1241上。
111.可以理解的是，固定件1242与支撑件1241固定连接，第一转轴1243可绕自身的轴线转动。
112.图像采集装置122转动连接在第一转轴1243上。例如，图像采集装置122的一端设置有具有通孔的连接部，该连接部套设在第一转轴1243上，从而使得该图像采集装置122可绕第一转轴1243转动，实现图像采集装置122的镜头1221的转动。
113.其中，为了保证图像采集装置122在任意角度下的稳定性，可以在至少一个固定件1242与图像采集装置122之间设置定位结构，通过该定位结构使得图像采集装置122稳固在任意角度下。
114.可以理解的是，该定位结构可以是开设在固定件1242上的多个定位槽或者定位孔，多个定位槽或者定位孔沿图像采集装置122的转动路径间隔设置，相应地，在图像采集装置122的一侧延伸出定位凸起。当图像采集装置122转动至合适角度后，该定位凸起卡设在固定件1242上对应的定位槽或者定位孔内，从而限制了图像采集装置122的转动，确保图像采集装置122的稳固性，进而保证图像采集装置122的镜头1221接收到的二维码的清晰度。
115.继续参照图6所示，可选地，本技术实施例的反射镜121可转动连接在底盘110上，且反射镜121远离底盘110的一端能够往靠近或者远离底盘110内表面的方向转动，以调节
反射镜121与底盘110之间的夹角(即反射镜121的倾斜角度θ)。
116.其中，反射镜121的转动方向可参照图6中d箭头所示。
117.本技术实施例通过将反射镜121转动连接在底盘110上，不仅在图像采集装置122的镜头1221固定的情况下，可通过转动反射镜121，以调节反射镜121的倾斜角度θ，使得镜头1221能够完全准确地对准反射面a，保证图像采集装置122的镜头1221能够接收到反射面a反射的二维码的完整信息，而且当摄像组件120使用完毕后，可将反射镜121转动至贴合在底盘110的内表面上，从而降低反射镜121在未使用状态下在仓储机器人100内的占用空间，同时也减小了仓储机器人100在活动过程中，其内部的其他零部件对反射镜121发生碰撞而损坏。
118.具体设置时，可以在窗口111的一侧边缘设置第二转轴125，反射镜121的一端活动连接在该第二转轴125上，例如，可以在反射镜121的一端开设贯穿孔，将第二转轴125活动穿设在该贯穿孔内，从而使得该反射镜121可绕第二转动125转动，实现倾斜角度θ的调节。
119.可以理解的是，图像采集装置122的移动、转动以及反射镜121的转动可以根据实际需要进行手动操作。
120.在一些示例中，摄像组件120还可以包括控制单元和驱动单元。其中，控制单元与驱动单元信号连接，以信号控制驱动单元工作。
121.驱动单元可以与图像采集装置122连接，以驱动图像采集装置122的移动或者转动。例如，该驱动单元可以是连接在图像采集装置122上设置第一驱动电机，该第一驱动电机用于驱动图像采集装置122绕第一转轴1243转动，控制单元用于控制该第一驱动电机工作。其中，该第一驱动电机可以是旋转电机。
122.示例性地，当图像采集装置122的镜头1221无法采集到反射镜121反射的二维码时，控制单元可向第一驱动电机例如旋转电机发送工作信号，使得该旋转电机以第一预设参数驱动图像采集装置122绕第一转轴1243转动，直至图像采集装置122的镜头1221完全对准反射面a，控制单元控制旋转电机停止转动，保证图像采集装置122能够采集到反射镜121反射的二维码的完整信息。
123.其中，第一预设参数包括旋转电机的旋转速度。
124.再例如，该驱动单元可以是连接在图像采集装置122上设置第二驱动电机，该第二驱动电机用于驱动图像采集装置122往靠近或者远离反射镜121的方向移动，控制单元用于控制该第二驱动电机工作。其中，该第二驱动电机可以是步进电机。
125.示例性地，当图像采集装置122的镜头1221无法采集到反射镜121反射的二维码时，控制单元可向第二驱动电机例如步进电机发送工作信号，使得该步进电机以第二预设参数驱动图像采集装置122往靠近或者远离反射镜121的方向移动，直至图像采集装置122的镜头1221采集到反射镜121反射的二维码的完整信息，控制单元控制步进电机停止运动。
126.其中，第二预设参数包括步进电机的运动速度。
127.可以理解的是，驱动单元可以包括第一驱动电机和第二驱动电机，该第一驱动电机和第二驱动电机均连接在图像采集装置122上。控制单元分别与第一驱动电机和第二驱动电机信号连接。
128.示例性地，当图像采集装置122的镜头1221无法采集到反射镜121反射的二维码时，控制单元可向第一驱动电机发送工作信号，使得该第一驱动电机以第一预设参数驱动
图像采集装置122绕第一转轴1243转动，同时，该控制单元向第二驱动电机发送工作信号，使得该第二驱动电机以第二预设参数驱动图像采集装置122往靠近或者远离反射镜121的方向移动，直至图像采集装置122的镜头1221采集到反射镜121反射的二维码的完整信息，控制单元控制第一驱动电机和第二驱动电机停止工作。
129.另外，本技术实施例的驱动单元还可与反射镜121连接，以驱动反射镜121转动。例如，该驱动单元可以是连接在图像采集装置122上设置第三驱动电机，该第三驱动电机用于驱动反射镜121绕第二转轴125转动，以调节该反射镜121的倾斜角度θ。其中，该第三驱动电机可以是旋转电机。
130.示例性地，当图像采集装置122的镜头1221无法采集到反射镜121反射的二维码时，控制单元可向第三驱动电机例如旋转电机发送工作信号，使得该旋转电机以第三预设参数驱动反射镜121绕第二转轴125转动，直至图像采集装置122能够采集到反射镜121反射的二维码的完整信息，控制单元控制第三驱动电机停止工作。
131.其中，第三预设参数包括旋转电机的旋转速度。
132.本技术实施例通过设置控制单元和驱动单元，以信号控制图像采集装置122和反射镜121活动，有效地提高了对反射镜121与图像采集装置122的调节效率，从而提高了整个仓储机器人100的定位与导航效率。
133.需要说明的是，控制单元可以是现有技术的控制器，其具体的电路结构及控制原理可直接参照现有技术。
134.参照图1所示，本技术实施例还提供一种仓储机器人100，包括底盘110和至少一组上述任意示例的摄像组件120。
135.其中，摄像组件120位于底盘110的内表面，底盘110上具有朝向定位图像所在面300的窗口111，摄像组件120的反射镜121设置在窗口111的一侧并往窗口111的方向倾斜，且反射镜121的反射面朝向窗口111，图像采集装置122位于反射镜121的反射光路上，且图像采集装置122的镜头1221与反射面对准。
136.参照图3所示，当仓储机器人100移动至定位图像所在面300例如地面的某个定位图像200(例如二维码)上方时，地面上的二维码可通过窗口111照射至反射镜121的反射面a上，再通过该反射镜121的反射面a将该二维码的入射光线b1反射至图像采集装置122的镜头1221内，继而对该二维码的图像信息进行解析，最终得到仓储机器人100所在位置，实现对该仓储机器人100的定位与导航。
137.相比于传统技术，本技术实施例的摄像组件120通过反射镜121将地面的二维码的光线反射至图像采集装置122的镜头1221内，无需将图像采集装置122设置在距离底盘110内表面较高的位置，缩小了摄像组件120在仓储机器人100高度方向上的占用空间，不仅避免了仓储机器人100中其他零部件的安装造成影响的情况发生，而且缩小了整个仓储机器人100的高度尺寸，方便了仓储机器人100的搬运与收纳。
138.本技术实施例的窗口111在具体设置时，可以为开设在底盘110上的透光口。为了避免外部的灰尘等杂物进入仓储机器人100的内部，本技术实施例的仓储机器人100还可以包括透光保护件。该透光保护件覆盖在透光口上，以将仓储机器人100的内腔与外部环境进行隔离，从而保证仓储机器人100内的摄像组件120等部件不会受到外部灰尘等杂物的污染而损坏，进而延长摄像组件120等部件的使用寿命。
139.例如，通过在透光口上覆盖透光保护件，可避免仓储机器人100外部的灰尘等杂物通过透光口进入底盘110内部，对反射镜121的镜面(即反射面a)以及镜头1221造成污染。
140.其中，透光保护件可以包括但不限于透光塑料膜及透光玻璃中的任意一种。
141.图7是本技术实施例提供的仓储机器人的第五种结构的部分结构示意图。参照图7所示，具体设置时，窗口111的数量可以是1个，也可以是多个，例如，窗口111的数量至少为两个，至少两个窗口111间隔设置在底盘110的活动方向上。其中，底盘110的活动方向可参照图7中x所示的方向。
142.摄像组件120的数量至少为两个，至少两个摄像组件120分别与至少两个窗口111对应设置。
143.例如，在每个窗口111的两侧均设置反射镜121和图像采集装置122。
144.参照图7所示，为了方便描述，将两个窗口111中位于左侧的窗口111为第一窗口1111，位于右侧的窗口111为第二窗口1112。
145.仓储机器人100沿x方向活动，当第一窗口1111移动至定位图像所在面300例如地面的某个定位图像200(例如二维码)上方时，地面上的二维码可通过第一窗口1111照射至设在第一窗口1111一侧的反射镜121的反射面a上，再通过该反射镜121的反射面a将该二维码的入射光线b1反射至设在第一窗口1111一侧的图像采集装置122的镜头1221内，继而对该二维码的图像信息进行解析，得到仓储机器人100所在的第一位置。
146.接着，仓储机器人100沿x方向继续活动，当第二窗口1112移动至定位图像所在面300例如地面的某个定位图像200(例如二维码)上方时，地面上的二维码可通过第二窗口1112照射至设在第二窗口1112一侧的反射镜121的反射面a上，再通过该反射镜121的反射面a将该二维码的入射光线b1反射至设在第二窗口1112一侧的图像采集装置122的镜头1221内，继而对该二维码的图像信息进行解析，得到仓储机器人100所在的第二位置。
147.当第一位置和第二位置一致时，可得出确定的仓储机器人100所在位置的准确性。当第一位置与第二位置不一致时，可得出确定的仓储机器人100所在位置不准确，需重新确定。
148.通过设置两个窗口111以及两组摄像组件120，以验证得到的仓储机器人100所在位置的准确性。
149.另外，当其中一组摄像组件120发生损坏而失效时，可通过另一个摄像组件120对仓储机器人100进行定位与导航，提高了摄像组件120的定位可靠性。
150.基于上述仓储机器人100，本技术实施例提出了一种定位方法，该定位方法可以由仓储机器人100的图像采集装置122执行，也可以由仓储机器人100的处理器执行。图8是本技术实施例提供的一种仓储机器人的定位方法的步骤流程图。参照图1和图8所示，该定位方法包括：s201至s202：
151.s201：获取图像采集装置122采集的反射镜121中的第一定位图像。
152.其中，第一定位图像的生成过程包括如下两个阶段，第一阶段：反射镜121透过窗口111对地面上的定位图像200成像，在反射镜121中形成图像；第二阶段：图像采集装置122采集反射镜121中的图像得到第一定位图像。
153.s202：根据第一定位图像确定仓储机器人100的位置。
154.其中，仓储机器人100的位置是指仓储机器人100在仓库中的位置。仓储机器人100
的位置可以根据第一定位图像的内容确定，不同位置的第一定位图像的内容不同。
155.在第一种示例中，第一定位图像中可以包括位置信息，从而可以从第一定位图像中解析得到位置信息。例如，第一定位图像可以为包括位置信息的二维码，从而可以将二维码进行解析得到位置信息。
156.在第二种示例中，第一定位图像不包括位置信息，从而可以将第一定位图像与数据库中预设的图像数据进行匹配，若匹配成功，则将匹配到的第一定位图像在数据库中对应的位置作为仓储机器人100的位置。
157.其中，数据库中存储有若干图像数据以及对应的位置信息，当匹配成功时，将数据库中该图像数据对应的位置信息为第一定位图像在数据库中对应的位置。
158.在本技术实施例中，可以通过调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，以重新获取第一定位图像或获取多个第一定位图像，以根据重新获取的第一定位图像确定仓储机器人100的位置，或根据多个第一定位图像确定仓储机器人100的位置，有助于提高定位准确度和成功率。
159.可选地，可以通过如下方式调整位置关系：调整反射镜121与窗口111之间的倾斜角度；和/或，调整图像采集装置122的镜头1221与窗口111之间的倾斜角度；和/或，调整图像采集装置122与反射镜121之间的距离。
160.在本技术实施例中，调整反射镜121与窗口111之间的倾斜角度可以通过调整反射镜121的倾斜程度来实现，例如，反射镜121可转动的固定在底盘110上，通过转动反射镜121，以调节反射镜121的倾斜程度。调整图像采集装置122的镜头1221与窗口111之间的倾斜角度可以通过调整图像采集装置122的倾斜程度来实现，例如图像采集装置122可通过支架124转动地固定在底盘110上，通过转动图像采集装置122，以调节图像采集装置122的镜头1221的倾斜程度即图像采集装置122的镜头1221与反射面a的对准角度。调整图像采集装置122与反射镜121之间的距离可以通过调整图像采集装置122的位置来实现，例如，将图像采集装置122滑动设置在底盘110上，通过移动图像采集装置122，以调节图像采集装置122的位置。
161.可选地，在本技术实施例的一种示例中，上述s202包括s2021至s2022：
162.s2021：当判断第一定位图像无法识别，则调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，并根据调整之后采集的第一定位图像确定仓储机器人100的位置。
163.其中，第一定位图像无法识别可以是第一定位图像失真引起的，第一定位图像失真包括：第一定位图像部分区域缺失、第一定位图像变形、第一定位图像部分区域被遮挡或反光。
164.第一定位图像是否可以识别可以通过两种方式确定，第一种方式，识别第一定位图像，根据识别结果确定第一定位图像是否可以识别；第二种方式，根据第一定位图像的失真程度参数确定第一定位图像是否可以识别，具体可以参照s2023至s2025：
165.s2023：确定第一定位图像的失真程度参数。
166.其中，失真程度参数用于表示第一定位图像与标准定位图像之间的差异程度。可以理解的是，失真程度参数越大，代表差异程度越大；失真程度参数越小，代表差异程度越小。
167.在实际应用中，标准定位图像对应预设图形，预设图形的形状、尺寸可以设定，若
第一定位图像的形状、尺寸与标准定位图像之间的形状、尺寸不一致，则代表第一定位图像失真，失真程度参数可以根据形状、尺寸之间的差异程度确定；当第一定位图像的形状、尺寸与标准定位图像之间的形状、尺寸均一致，则代表第一定位图像未失真。
168.可选地，可以根据如下s20231至s20232或s20233至s20235确定第一定位图像的失真程度参数，其中，s20231和s20232可以用于确定第一定位图像是否变形或缺失边缘部分，s20233至s20235可以用于确定第一定位图像是否存在反光或遮挡。在实际应用中，可以仅执行s20231和s20232，也可以仅执行s20233至s20235，还可以将s20231和s20232确定的失真程度参数与s20233至s20235确定的失真程度参数进行综合得到第一定位图像的失真程度参数。可以理解的是，当s20231和s20232确定的失真程度参数与s20233至s20235确定的失真程度参数均不为0时，确定第一定位图像不仅确实边缘部分还存在反光或遮挡，第一定位图像的失真较严重。
169.s20231：确定第一定位图像的边缘像素点。
170.其中，边缘像素点为位于第一定位图像的边缘位置的像素点。在确定边缘像素点时，可以针对第一定位图像中的任意像素点(后续称为候选像素点)，确定是否存在位于该候选像素点左方、右方、下方、上方的像素点。若不存在位于该候选像素点左方的像素点，则确定该候选像素点为该第一定位图像在左边的边缘像素点；若不存在位于该候选像素点右方的像素点，则确定该候选像素点为该第一定位图像在右边的边缘像素点；若不存在位于该候选像素点上方的像素点，则确定该候选像素点为该第一定位图像在上边的边缘像素点；若不存在位于该候选像素点下方的像素点，则确定该候选像素点为该第一定位图像在下边的边缘像素点。
171.可以理解的是，一个候选像素点可以是在上边、左边、下边、右边其中至少两个边的边缘像素点。
172.s20232：确定边缘像素点所形成的图形与第一定位图像的预设图形之间的差异程度，确定第一定位图像的失真程度参数。
173.其中，失真程度参数可以包括：边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的形状差异程度、边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的尺寸差异程度。可选地，可以将形状差异程度和尺寸差异程度进行加权作为第一定位图像的失真程度参数。由于形状不一致时的失真通常较大，从而可以对形状差异程度设置较大的权重，对尺寸差异程度设置较小的权重。
174.上述形状差异程度可以设定为两种取值，当边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的形状不一致时，形状差异程度可以设定为第一形状差值；当边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的形状一致时，形状差异程度可以设定为第二形状差值。其中，第一形状差值大于第二形状差值。一种典型的取值情况可以为第一形状差值为一个正数，第二形状差值可以为0。
175.上述尺寸差值程度可以用边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的长度差、宽度差、面积差等表示。
176.s20233：确定第一定位图像的平均亮度。
177.其中，第一定位图像的平均亮度可以是第一定位图像中各个像素点的亮度值的平均值。
178.s20234：确定第一定位图像中与平均亮度之间的亮度差值大于预设亮度差阈值的目标像素点。
179.其中，亮度差值是像素点的亮度值与平均亮度之间的差值的绝对值，目标像素点是第一定位图像中亮度差值大于预设亮度差阈值的像素点，即第一定位图像中亮度过大或过小的像素点。可以理解的是，当位置连续的多个像素点均为目标像素点，则该位置连续的多个像素点形成过亮区域或过暗区域，过亮区域为反光区域，过暗区域为遮挡区域。
180.s20235：根据目标像素点确定第一定位图像的失真程度参数。
181.可以理解的是，s20235确定的失真程度参数用于表示第一定位图像在亮度上的失真程度。
182.在一种方式中，可以将目标像素点的数目作为失真程度参数；在另一种方式中，可以将目标像素点的数目与第一定位图像中像素点的总数目之间的比值作为失真程度参数。
183.当然，还可以对上述两种方式确定的失真程度参数分别进行转换之后得到失真程度参数，但需要保持如下关系：若目标像素点的数目越多，则失真程度参数越大；或，若上述比值越大，则失真程度参数越大。
184.s2024：若第一定位图像的失真程度参数大于预设失真程度阈值，判断第一定位图像无法被识别。
185.s2025：当判断第一定位图像的失真程度参数小于或等于预设失真程度阈值时，判断第一定位图像能被识别。
186.可以理解的是，失真程度参数大于预设失真程度阈值时，第一定位图像失真严重，第一定位图像无法被识别，在这种情况下无法通过识别第一定位图像确定仓储机器人100的位置；当失真程度参数小于预设失真程度阈值时，第一定位图像失真可以忽略，第一定位图像可以被识别，在这种情况下可以通过识别第一定位图像确定仓储机器人100的位置。
187.本技术实施例可以通过失真程度参数确定第一定位图像是否可以识别，可以在第一定位图像失真的情况下避免对第一定位图像的识别，从而降低了第一定位图像失真时的计算复杂度。
188.s2022：当判断第一定位图像能被识别，根据第一定位图像确定仓储机器人100的位置。
189.可以理解的是，当第一定位图像无法识别时，无法准确的确定仓储机器人100的位置。本技术实施例可以调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，并在调整之后重新执行s201和s2021或s201和s2022。当s201重新获取的第一定位图像可以识别时，进入s2022确定仓储机器人100的位置；当s201重新获取的第一定位图像不可以识别时，进入s2021继续调整位置关系，如此循环，直至第一定位图像能被识别。
190.其中，根据第一定位图像确定仓储机器人100的位置可以参照s202中确定位置的详细说明，在此不再赘述。
191.可选地，在本技术实施例的一种示例中，上述s201包括s2011：在调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系的过程中，采集至少两个第一定位图像。
192.在本技术实施例中，可以逐步调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系。例如，以单位角度为步长，逐步增大或减小反射镜121的倾斜角度，以达到调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系的目的。又例如，可以以单位角度为
步长，逐步增大或减少图像采集装置122与底盘110之间的角度，以达到调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系的目的。又例如，可以以单位长度为步长，逐步增大或缩短图像采集装置122与反射镜121之间的距离，以达到调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系的目的。
193.在上述调整过程中，可以采集至少两个第一定位图像。例如，在每次将反射镜121的倾斜角度增大一个单位角度之后，均采集一个第一定位图像；又例如，在每次将图像采集装置122与窗口111之间的角度减少一个单位角度之后，均采集一个第一定位图像；再例如，在每次将图像采集装置122与反射镜121之间的距离缩短一个单位长度之后，均采集一个第一定位图像。
194.可以理解的是，在实际应用中，可以将反射镜121的倾斜角度、图像采集装置122与窗口111之间的角度、图像采集装置122与反射镜121之间的距离，三者中的至少两个一起调整，并在一次调整之后采集一个第一定位图像。
195.本技术实施例通过上述调整过程可以采集至少两个第一定位图像，从而可以通过至少两个第一定位图像确定仓储机器人100的位置，有助于提高仓储机器人100的位置的准确度和成功率。具体可以通过如下两种方式确定仓储机器人100的位置。
196.在第一种方式中，可以根据每个第一定位图像确定一个位置，从而可以得到至少两个位置。若至少两个位置均相同，则确定该位置为仓储机器人100的位置；若至少两个位置不同，则可以获取数量最多的相同位置作为仓储机器人100的位置。如此，提高了仓储机器人100位置的准确度。
197.在第二种方式中，若其中部分第一定位图像的失真程度参数大于预设失真程度阈值，导致这部分第一定位图像无法被识别，进而无法根据这部分第一定位图像确定位置，则可以根据其余第一定位图像确定位置。如此提高了确定仓储机器人100位置的成功率。
198.可选地，在本技术实施例的一种示例中，上述方法还包括：
199.当通过s202确定位置失败，调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，并重新执行s201，以根据调整之后采集的第一定位图像确定仓储机器人100的位置。如此，可以有效提高确定仓储机器人100的位置的成功率。
200.上述s2011至s1025均为通过第一定位图像确定位置的过程，下面通过s2026至s2027介绍通过第二定位图像确定位置的过程。第二定位图像是第一定位图像的镜像图像。
201.s2026：获取第二定位图像，第二定位图像为第一定位图像对应的镜像图像。
202.可以理解的是，反射镜121中的图像是地面上的定位图像的镜像图像，而图像采集装置122采集的第一定位图像与反射镜121中的图像是相同的，从而第一定位图像为地面上的定位图像的镜像图像。基于此，为了提高确定位置的准确度和成功率，可以将第一定位图像的镜像图像作为第二定位图像，第二定位图像与地面上的定位图像相同。
203.在获取第二定位图像时，可以将第一定位图像中的像素点p(x,y)通过上下镜像得到第二图像中的像素点p(x
‑
x,y)，或经过左右镜像得到第二图像中的像素点p(x,y
‑
y)。其中，x、y分别为像素点所在的行和列，x为第一定位图像的总行数，y为第一定位图像的总列数。p(x
‑
x,y)与p(x,y)的像素点取值相同但位置不同，p(x,y
‑
y)与p(x,y)的像素点取值相同但位置不同。
204.s2027：根据第二定位图像确定仓储机器人100的位置。
205.其中，仓储机器人100的位置可以根据第二定位图像的内容确定，不同位置的定位图像的内容不同。
206.在第一种示例中，第二定位图像中可以包括位置信息，从而可以从第二定位图像中解析得到位置信息。例如，第二定位图像可以为包括位置信息的二维码，从而可以将二维码进行解析得到位置信息。
207.在第二种示例中，第二定位图像不包括位置信息，从而可以将第二定位图像与数据库中预设的图像数据进行匹配，若匹配成功，则将匹配到的第二定位图像在数据库中对应的位置作为仓储机器人100的位置。
208.其中，数据库中存储有若干图像数据以及对应的位置信息，当匹配成功时，将数据库中该图像数据对应的位置信息为第二定位图像在数据库中对应的位置。
209.在实际应用中，还可以第一定位图像和第二定位图像确定仓储机器人100的位置。例如，将第一定位图像、第二图像数据均与数据库中的图像数据进行匹配，若其中一个匹配成功，则将匹配到的数据库中的位置信息作为仓储机器人100的位置；若两个均匹配成功并且匹配到的数据库中的位置信息一致，则将该位置信息作为仓储机器人100的位置。
210.在本技术实施例中，可以通过调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，以重新获取第一定位图像或获取多个第一定位图像，以根据重新获取的第一定位图像对应的第二定位图像确定仓储机器人100的位置，或根据多个第一定位图像分别对应的第二定位图像确定仓储机器人100的位置，有助于提高定位准确度和成功率。
211.在本技术实施例的一种示例中，上述s2027包括s20271至s20272：
212.s20271：当判断第二定位图像无法识别，则调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，并根据调整之后采集的第一定位图像对应的第二定位图像确定仓储机器人100的位置。
213.其中，第二定位图像无法识别可以是第二定位图像失真引起的，第二定位图像的失真是第一定位图像的失真引起的，与第一定位图像的失真对应，第二定位图像失真包括：第二定位图像部分区域缺失、第二定位图像变形、第二定位图像部分区域被遮挡或反光。
214.第二定位图像是否可以识别可以通过两种方式确定，第一种方式，识别第二定位图像，根据识别结果确定第二定位图像是否可以识别；第二种方式，根据第二定位图像的失真程度参数确定第二定位图像是否可以识别，具体可以参照s20273至s20275：
215.s20273：确定第二定位图像的失真程度参数。
216.其中，失真程度参数用于表示第二定位图像与标准定位图像之间的差异程度。可以理解的是，失真程度参数越大，代表差异程度越大；失真程度参数越小，代表差异程度越小。
217.在实际应用中，标准定位图像对应预设图形，预设图形的形状、尺寸可以设定，若第二定位图像的形状、尺寸与标准定位图像之间的形状、尺寸不一致，则代表第二定位图像失真，失真程度参数可以根据形状、尺寸之间的差异程度确定；当第二定位图像的形状、尺寸与标准定位图像之间的形状、尺寸均一致，则代表第二定位图像未失真。
218.可选地，可以根据如下s202731至s202732或s202733至s202735确定第二定位图像的失真程度参数，其中，s202731和s202732可以用于确定第二定位图像是否变形或缺失边缘部分，s202733至s202735可以用于确定第二定位图像是否存在反光或遮挡。在实际应用
中，可以仅执行s202731和s202732，也可以仅执行s202733至s202735，还可以将s202731和s202732确定的失真程度参数与s202733至s202735确定的失真程度参数进行综合得到第二定位图像的失真程度参数。可以理解的是，当s202731和s202732确定的失真程度参数与s202733至s202735确定的失真程度参数均不为0时，确定第二定位图像不仅确实边缘部分还存在反光或遮挡，第二定位图像的失真较严重。
219.s202731：确定第二定位图像的边缘像素点。
220.其中，边缘像素点为位于第二定位图像的边缘位置的像素点。在确定边缘像素点时，可以针对第二定位图像中的任意像素点(后续称为候选像素点)，确定是否存在位于该候选像素点左方、右方、下方、上方的像素点。若不存在位于该候选像素点左方的像素点，则确定该候选像素点为该第二定位图像在左边的边缘像素点；若不存在位于该候选像素点右方的像素点，则确定该候选像素点为该第二定位图像在右边的边缘像素点；若不存在位于该候选像素点上方的像素点，则确定该候选像素点为该第二定位图像在上边的边缘像素点；若不存在位于该候选像素点下方的像素点，则确定该候选像素点为该第二定位图像在下边的边缘像素点。
221.可以理解的是，一个候选像素点可以是在上边、左边、下边、右边其中至少两个边的边缘像素点。
222.s202732：确定边缘像素点所形成的图形与第二定位图像的预设图形之间的差异程度，确定第二定位图像的失真程度参数。
223.其中，失真程度参数可以包括：边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的形状差异程度、边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的尺寸差异程度。可选地，可以将形状差异程度和尺寸差异程度进行加权作为第二定位图像的失真程度参数。由于形状不一致时的失真通常较大，从而可以对形状差异程度设置较大的权重，对尺寸差异程度设置较小的权重。
224.上述形状差异程度可以设定为两种取值，当边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的形状不一致时，形状差异程度可以设定为第一形状差值；当边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的形状一致时，形状差异程度可以设定为第二形状差值。其中，第一形状差值大于第二形状差值。一种典型的取值情况可以为第一形状差值为一个正数，第二形状差值可以为0。
225.上述尺寸差值程度可以用边缘像素点所形成的图形与预设图形之间的长度差、宽度差、面积差等表示。
226.s202733：确定所第二定位图像的平均亮度。
227.其中，第二定位图像的平均亮度可以是第二定位图像中各个像素点的亮度值的平均值。
228.s202734：确定第二定位图像中与平均亮度之间的亮度差值大于预设亮度差阈值的目标像素点。
229.其中，亮度差值是像素点的亮度值与平均亮度之间的差值的绝对值，目标像素点是第二定位图像中亮度差值大于预设亮度差阈值的像素点，即第二定位图像中亮度过大或过小的像素点。可以理解的是，当位置连续的多个像素点均为目标像素点，则该位置连续的多个像素点形成过亮区域或过暗区域，过亮区域为反光区域，过暗区域为遮挡区域。
230.s202735：根据目标像素点确定第二定位图像的失真程度参数。
231.可以理解的是，s202735确定的失真程度参数用于表示第二定位图像在亮度上的失真程度。
232.在一种方式中，可以将目标像素点的数目作为失真程度参数；在另一种方式中，可以将目标像素点的数目与第二定位图像中像素点的总数目之间的比值作为失真程度参数。
233.当然，还可以对上述两种方式确定的失真程度参数分别进行转换之后得到失真程度参数，但需要保持如下关系：若目标像素点的数目越多，则失真程度参数越大；或，若上述比值越大，则失真程度参数越大。
234.s20274：若第二定位图像的失真程度参数大于预设失真程度阈值，判断第二定位图像无法被识别。
235.s20275：当判断第二定位图像的失真程度参数小于或等于预设失真程度阈值，判断第二定位图像能被识别。
236.可以理解的是，失真程度参数大于预设失真程度阈值时，第二定位图像失真严重，第二定位图像无法被识别，在这种情况下无法通过识别第二定位图像确定仓储机器人100的位置；当失真程度参数小于预设失真程度阈值时，第二定位图像失真可以忽略，第二定位图像可以被识别，在这种情况下可以通过识别第二定位图像确定仓储机器人100的位置。
237.本技术实施例可以通过失真程度参数确定第二定位图像是否可以识别，可以在第二定位图像失真的情况下避免对第二定位图像的识别，从而降低了第二定位图像失真时的计算复杂度。
238.s20272：当判断第二定位图像能被识别，根据第二定位图像确定仓储机器人100的位置。
239.可以理解的是，当第二定位图像无法识别时，无法准确的确定仓储机器人100的位置。本技术实施例可以调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，并在调整之后重新执行s201、s2026、s20271或s201、s2026、s20272。当s201重新获取的第一定位图像对应的第二定位图像可以识别时，进入s20272确定仓储机器人100的位置；当s201重新获取的第一定位图像对应的第二定位图像不可以识别时，进入s20271继续调整位置关系，如此循环，直至第二定位图像能被识别。
240.其中，根据第二定位图像确定仓储机器人100的位置可以参照s2027中确定位置的详细说明，在此不再赘述。
241.可选地，在本技术实施例的一种示例中，基于上述s2011，上述s2026包括s20261：
242.s20261：获取至少两个第一定位图像分别对应的至少两个第二定位图像。
243.可以理解的是，在s2011中，通过调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系的过程中，采集了至少两个第一定位图像，从而基于每个第一定位图像可以获取到一个对应的第二定位图像，即得到至少两个第二定位图像。
244.本技术实施例通过至少两个第二定位图像确定仓储机器人100的位置，有助于提高仓储机器人100的位置的准确度和成功率。具体可以通过如下两种方式确定仓储机器人100的位置。
245.在第一种方式中，可以根据每个第二定位图像确定一个位置，从而可以得到至少两个位置。若至少两个位置均相同，则确定该位置为仓储机器人100的位置；若至少两个位
置不同，则可以获取数量最多的相同位置作为仓储机器人100的位置。如此，提高了仓储机器人100的准确度。
246.在第二种方式中，若其中部分第二定位图像的失真程度参数大于预设失真程度阈值，导致这部分第二定位图像无法被识别，进而无法根据这部分第二定位图像确定位置，则可以根据其余第二定位图像确定位置。如此提高了确定仓储机器人100的成功率。
247.可选地，在本技术实施例的一种示例中，上述方法还包括：
248.当判断第二定位图像确定位置失败，调整反射镜121、窗口111和图像采集装置122之间的位置关系，并重新执行s201和s2026，以根据调整之后获取的第二定位图像确定仓储机器人100的位置。如此，可以有效提高确定仓储机器人100的位置的成功率。
249.本技术实施例还提供了一种仓储机器人100，包括底盘110和摄像组件120，摄像组件120位于底盘110的内表面，底盘110上具有朝向定位图像所在面300的窗口111，摄像组件120的反射镜121设置在窗口111的一侧并往窗口111的方向倾斜，且反射镜121的反射面a朝向窗口111，图像采集装置122位于反射镜121的反射光路上，且图像采集装置122的镜头1221与反射面a对准；图像采集装置122用于采集反射镜121中的第一定位图像；根据第一定位图像确定仓储机器人100的位置。
250.本技术实施例还提供了另一种仓储机器人100，包括底盘110、摄像组件120和处理器，摄像组件120位于底盘110的内表面，底盘110上具有朝向定位图像所在面300的窗口111，摄像组件120的反射镜121设置在窗口111的一侧并往窗口111的方向倾斜，且反射镜121的反射面a朝向窗口111，图像采集装置122位于反射镜121的反射光路上，且图像采集装置122的镜头1221与反射面a对准；处理器固定于底盘110上，该处理器用于：
251.获取图像采集装置122采集的反射镜121中的第一定位图像；
252.根据第一定位图像确定仓储机器人100的位置。
253.基于上述两种仓储机器人100，上述图像采集装置122和上述处理器可以执行前述定位方法中的步骤，在此不再赘述。
254.最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本实用新型的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本实用新型进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本实用新型各实施例技术方案的范围。