面向物流仓储分拣机器人的多目标视觉识别 与定位方法研究

刘星余

摘 要：近几年来，经济的迅速发展推动了电子商务的发展，物流仓库的智能化也随着电子商务的发展而逐渐普及，物流仓库中货物的分拣一直是其发展中的难题，物流仓储分拣机器人需要的复杂的物流仓库中分拣出各式各样的目标货物，物流仓库的环境问题以及大量的货物更是加大了分拣机器人的工作难度。针对物流仓储分拣机器人分拣目标的多种多样性，以及仓库的复杂性等因素的干扰，本文研究了面向物流仓储分拣机器人的多目标视觉识别与定位方法，介绍了分拣机器人的目标识别与定位系统结构，以及分拣目标的提取、识别与定位，并进行了实验验证，对于物流仓储中分拣机器人的研究及应用有重要意义。

关键词：物流仓储;分拣机器人;多目标;识别与定位

中图分类号：TP242                          文献标识码：A                         文章编号：1001-5922（2021）07-0109-04

Research on Multi-Target Visual Recognition and Positioning Method for Logistics Warehouse Sorting Robot

Liu Xingyu

（Sichuan Vocational College of Information Technology， Guangyuan 628017， China）

Abstract：In recent years， the rapid development of economy has promoted the development of e-commerce. The intelligentization of logistics warehouses has gradually become popular with the development of e-commerce. The sorting of goods in logistics warehouses has always been a problem in its development. Logistics storage sorting Robots need to sort out a variety of target goods in the complex logistics warehouse. The environmental problems of the logistics warehouse and a large number of goods make the task of sorting robots more difficult. In view of the interference of the diversity of sorting targets ， as well as the complexity of warehouses and other factors， the paper studies the multi-target visual recognition and positioning method for logistics warehouse sorting robots， and introduces the structure of multi target recognition and positioning system of the sorting robots， as well as the extraction， recognition and positioning of sorting target， and experimental verification have been carried out， which are of great significance to the research and application of sorting robots in logistics warehousing.

Key words：logistics warehousing; sorting robot; multi-target; recognition and positioning

0 引言

物流倉储分拣机器人属于工业机器人的范畴，具体是指在物流仓库中，通过指令的接收或者根据预先设定的任务目标，自动进行货物的分拣、移动、搬运等操作的机器装置。物流仓储分拣机器人是智慧物流的重要组成，符合时代发展的潮流和要求，其发展对于电商物流中过分依赖人共、业务高峰期分拣能力较差等瓶颈问题有重要的意义。物流仓储机器人根据应用场景的不同可以分为五大类，分别为AGV机器人、码垛机器人、分拣机器人、AMR机器人、RGV穿梭车，本文中主要对分拣机器人进行研究。传统的分拣机器人的分拣任务是一般通过示教和离线编程来完成，但是这种工作方式只适合既定位置的目标，一旦目标偏离了原来的位置，则会发生分拣任务失败的情况，导致工作效率极低。科学技术的不断进步使人们加强了对分拣机器人视觉感知和环境适应能力的重视。于是，人们对分拣机器人进行了不断的研究，逐渐实现物流仓储分拣机器人的多目标视觉识别与定位。

1 物流仓储分拣机器人研究现状

随着科学技术的发展，物流仓储分拣机器人以其可靠、价格低廉等优势在电商行业中受到广泛关注，分拣机器人技术也在不断进步与发展。发达国家以其技术优势，在分拣机器人方面的研究工作中一直处于领先水平，美国研究者在分拣机器人的系统中引入加强学习算法，运用神经网络算法对运动过程进行学习，对分拣机器人的动作进行不断优化，使其能够熟练的按照一定轨迹完成对目标物的抓取、移动等任务。日本一公司研发了一款分拣机器人，完美地结合了运动控制与机器视觉系统，将其成功的运用到自动化流水线的分拣任务中，该款分拣机器人能够对任务目标精确定位、快速识别，大大提高了工作效率。经济技术的落后导致我国分拣机器人的分拣工作准确率和速度均落后于发达国家，但是随着我国技术水平的不断提高，我国的分拣机器人研究也取得了一定的成果。2001年，王敏等将视觉引导与超声波定位共同融入到机器人的系统中，从而实现了对于动态目标的识别和定位。2007年，陆春军等在分拣机器人系统中引入模板匹配算法，成功的实现对目标轮廓的识别及定位。为了更进一步的提取目标物的特征，从而实现更精准的识别和定位，李明等设计了一款能够对食品实现快速定位和识别的软件，该款软件的研发可以有效地实现对目标物特征的提取，对于分拣机器人多目标视觉识别与定位有重要的推动作用。近几年来，工业机器人的发展势头迅猛，分拣机器人的发展也日新月异，国内一家机器人研发公司在其展销会上展出了一款分拣机器人，能够快速的将桶中的螺丝进行整齐摆放，且通过与视觉系统的协调合作，实现了对目标物的定位、分拣及搬运工作，但是其精准度不够，对于目标物的抓取也不够精准，摆放的角度也不统一， 分拣机器人的过目标识别及定位研究工作任重而道远。