本發(fā)明屬于智能倉儲控制技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種智能倉儲移動機器人系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，現(xiàn)代物流倉儲系統(tǒng)具有倉庫規(guī)模巨大，存貨種類繁多，對配貨時間短及運行成本低的要求極高的特點，如果采用傳統(tǒng)的人工運行方式，顯然無法滿足上面的要求，使用倉儲機器人代替人工完成倉儲系統(tǒng)內(nèi)部的工作已經(jīng)成為一種可行的方法，其前景很被看好。21世紀(jì)以來,機器人技術(shù)被認為是對未來新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有重要意義的高技術(shù)之一，國內(nèi)外產(chǎn)業(yè)界對機器人技術(shù)引領(lǐng)未來產(chǎn)業(yè)發(fā)展也寄予厚望。

智能倉儲搬運技術(shù)的發(fā)展過程中產(chǎn)生過幾種主流的解決方案，例如：

基于傳送帶/傳送軌道的方案：自動化倉儲技術(shù)里面運用最早的一種技術(shù)，是一種主要基于傳統(tǒng)機械的技術(shù)。該方案首先需要在建筑倉庫時即進行各種復(fù)雜的規(guī)劃布局，建造成本高，使用過程中耗電量大，系統(tǒng)健壯性低，容易因為某些部件出問題導(dǎo)致整個倉庫系統(tǒng)癱瘓，維護成本高，自動化的靈活性低，只實現(xiàn)了自動運輸，效率低，不適合現(xiàn)代電子商務(wù)倉庫品種繁多、批次大量的特點，主要運用于一些固定的生產(chǎn)線等地方。

基于自動導(dǎo)航車的方案：目前采用較多的一種方案，裝備有電磁或光學(xué)等自動導(dǎo)引裝置，它能夠沿規(guī)定的導(dǎo)引路徑行駛，一般需要在倉庫地面事先布置好電磁或光學(xué)路線裝置，同時由于電磁或光學(xué)等裝置易受環(huán)境污染而導(dǎo)致自動導(dǎo)航車偏航且無自動校正能力而癱瘓，由于只能按照預(yù)定的路線行走，路徑規(guī)劃相對簡單但是一般很難是整個倉庫的最優(yōu)路徑，所以缺乏靈活性且在繁忙的倉庫效率較低。

基于機械手的方案：這是一種靈活性較高的方案，但是由于有效活動范圍較小，不使用大范圍的倉庫，一般只由于小范圍貨物分揀及搬運。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

為解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的問題，本發(fā)明提出了一種基于二維碼定位的智能倉儲移動機器人系統(tǒng)，改進并實現(xiàn)了手機客戶端、倉庫服務(wù)端、機器人端的校準(zhǔn)定位ARM模塊、自主定位及控制模塊三大部分，形成一個快速準(zhǔn)確實現(xiàn)智能倉儲搬運的移動機器人的系統(tǒng)。

本發(fā)明具體通過如下技術(shù)方案實現(xiàn)：

一種智能倉儲移動機器人系統(tǒng)，包括手機客戶端、機器人模塊以及服務(wù)器，其中，所述手機客戶端、服務(wù)器和機器人模塊通過無線通信網(wǎng)絡(luò)通信；所述機器人模塊包括ARM芯片、arduino芯片、攝像頭、電機驅(qū)動模塊以及機器人本體；所述手機客戶端掃描商品二維碼獲取商品信息下單并實時傳送給服務(wù)器進行下一步響應(yīng)；所述服務(wù)器采用A*路徑規(guī)劃算法進行路徑規(guī)劃，獲得只含拐點坐標(biāo)的路徑，發(fā)送給所述機器人模塊，實現(xiàn)所述機器人模塊的控制及方向校正；所述機器人模塊利用陀螺儀加里程計來進行內(nèi)部定位，同時，所述攝像頭掃描倉庫地面的二維碼，利用倉庫二維碼的布置方案進行機器人模塊的外部定位，以實現(xiàn)對內(nèi)部定位校正。

本發(fā)明的有益效果是：本發(fā)明設(shè)計了完整的智能倉儲機器人系統(tǒng)，通過對整個倉庫建立合適的柵格化地圖并存儲在計算機里進行已知地圖的路徑規(guī)劃，小機器人的實時定位不僅采用了陀螺儀加里程計的內(nèi)部定位方式，還加入了現(xiàn)在非常流行的二維碼技術(shù)，通過掃描按一定規(guī)則貼在地面上的存儲了倉庫位置信息的二維碼并解碼出信息對當(dāng)前的內(nèi)部定位進行校正，這樣做有效地消除了內(nèi)部定位的累積誤差，獲得準(zhǔn)確的定位，使機器人能更準(zhǔn)確到達目的點準(zhǔn)備進行貨物搬運。

附圖說明

圖1是本發(fā)明的智能倉儲移動機器人系統(tǒng)硬件框架圖；

圖2是本發(fā)明的智能倉儲移動機器人系統(tǒng)軟件框架設(shè)計流程圖；

圖3是A*算法移動機器人路徑規(guī)劃流程圖；

圖4(a)是改進前的路徑坐標(biāo)軌跡示意圖；

圖4(b)是改進后的路徑坐標(biāo)軌跡示意圖

圖5是機器人內(nèi)部定位計算方法分析示意圖；

圖6是陀螺儀地理x0y坐標(biāo)系和倉庫x'0y'坐標(biāo)系

圖7是基于二維碼的外部定位校正及方向校正的算法流程圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖說明及具體實施方式對本發(fā)明進一步說明。

本發(fā)明的智能倉儲移動機器人系統(tǒng)以中央服務(wù)端為中心，上接手機客戶端，下接ARM板及aduino板，系統(tǒng)硬件框架及各模塊通信方案如附圖1所示。

整個硬件系統(tǒng)平臺的工作過程：首先手機端APP掃描商品二維碼后下單將商品信息通過公網(wǎng)發(fā)送到倉庫的中央服務(wù)端，中央服務(wù)端在數(shù)據(jù)庫獲得商品的位置信息之后，根據(jù)機器人的當(dāng)前位置和倉庫的已知柵格化地圖運用A*算法進行路徑規(guī)劃，計算出最優(yōu)的運行路徑，服務(wù)端通過WiFi模塊將此路徑最終傳送給機器人上的arduino模塊，arduino依據(jù)自身陀螺儀和里程計的定位算法和控制算法控制機器人按照規(guī)劃的路徑行走，同時機器人在運行過程，arm板的攝像頭實時拍取地面上存取了倉庫坐標(biāo)的二維碼并解碼出坐標(biāo)傳輸給arduino模塊校準(zhǔn)自身定位算法的累積誤差，使機器人準(zhǔn)確運行到要搬運的貨物處準(zhǔn)備搬運。

機器人間和機器人內(nèi)部各模塊間的WiFi通信可以用其他的無線通信技術(shù)來代替，例如組網(wǎng)能力更強的ZigBee或者3G、4G等。

如附圖2所示為本發(fā)明設(shè)計的智能倉儲移動機器人系統(tǒng)軟件框架，下面詳細闡述各個功能模塊的方案及算法實現(xiàn)。

1、服務(wù)端的改進A*路徑規(guī)劃算法

環(huán)境建模是建立一個便于室內(nèi)移動機器人進行路徑規(guī)劃使用的環(huán)境地圖模型，首先建立柵格化地圖，地圖上的柵格采用行列劃分的矩陣存儲方法，格子的信息將記錄在存儲器的柵格存儲陣列中的第i行、第j列，記為G(i，j)。采用這種“柵格—存儲”的映射辦法，可以建立起整幅地圖。柵格法的模型建立起來后，就應(yīng)當(dāng)對模型進行信息的編碼。編碼格式如下：1——當(dāng)前柵格有障礙，0——當(dāng)前柵格無障礙。

本發(fā)明根據(jù)實際倉庫(如附圖4(a)所示)布置規(guī)則的特點，提出適合機器人在柵格中的行走的規(guī)則：直行、后退、左轉(zhuǎn)90度、右轉(zhuǎn)90度。

首先，在A*算法中給出以下定義:

k——路徑規(guī)劃中已規(guī)劃過的某一個節(jié)點；

g_i——路徑規(guī)劃搜索過程中的柵格節(jié)點；

g_i·x,g_i·y——分別為節(jié)點的橫、縱坐標(biāo)；

g(k)——初始節(jié)點到k的實際移動距離；

h(k)——啟發(fā)函數(shù),k到Te的啟發(fā)距離；

f(k)——節(jié)點k的路徑評價函數(shù)；

O——存放等待擴展的節(jié)點的隊列集合；

C——存放已擴展過節(jié)點的隊列集合；

n_e——擴展節(jié)點函數(shù),當(dāng)節(jié)點不是障礙點或之前沒被擴展過，執(zhí)行插入節(jié)點函數(shù)，將其插入O列表；

n_i()——插入節(jié)點函數(shù),將節(jié)點按f值的大小降序放入O列表。

A*算法在人工智能中是一種典型的啟發(fā)式搜索算法，其啟發(fā)中的估價是用估價函數(shù)表示的，如下式所示：

f(k)＝g(k)+h(k) (1)

從起始節(jié)點出發(fā),依次對當(dāng)前節(jié)點的子節(jié)點權(quán)重進行更新,并用子節(jié)點中權(quán)重最小者對當(dāng)前節(jié)點更新,直至遍歷所有節(jié)點或者到達目標(biāo)節(jié)點為止。采用柵格地圖和四鄰域節(jié)點擴展法,將移動機器人以當(dāng)前節(jié)點k到目標(biāo)點Te的Euclidean距離作為啟發(fā)式函數(shù)

在移動機器人r路徑規(guī)劃過程中,采用評價函數(shù)f(k)最小的節(jié)點作為擴展節(jié)點,并將該節(jié)點存入存放已擴展過節(jié)點的隊列集合的C列表,直至擴展至目標(biāo)節(jié)點。附圖3出A*算法的流程.通過計算獲得初始規(guī)劃路徑P_i。

用附圖3所示的算法在實驗環(huán)境地圖中規(guī)劃好一條最優(yōu)路徑P_i，但是路徑中包含了規(guī)劃軌跡中冗余點的坐標(biāo)，從而導(dǎo)致室內(nèi)移動機器人在行走過程中難以在拐點處自主進行姿態(tài)調(diào)整。針對上述問題，本發(fā)明對算法進行了個方面的改進：1)簡化路徑坐標(biāo)點，僅保留路徑點中的起點、拐點和終點；2)計算出機器人在拐點處的旋轉(zhuǎn)方向和旋轉(zhuǎn)最小角度，以便機器人能夠根據(jù)拐點的角度和方向調(diào)整自身姿態(tài)。圖4(a)是改進前的路徑坐標(biāo)軌跡，附圖4(b)是改進后的路徑坐標(biāo)軌跡。

2、arduino模塊的內(nèi)部定位算法

基于倉庫移動機器人在平面地板上導(dǎo)航的前提假設(shè)，用2-D框架來描述這個問題是可行的，確定倉庫坐標(biāo)系后，機器人的位姿可用一個三維狀態(tài)向量

X'＝[x',y',θ]^T (3)

表示，其中θ表示機器人朝向偏離倉庫坐標(biāo)系x'軸的夾角，角度范圍為[0,2π]。所以一個精確的倉庫移動機器人系統(tǒng)需要解決的問題就是機器人的位置坐標(biāo)的準(zhǔn)確定位及方向的準(zhǔn)確控制。

定位是確定機器人在其工作環(huán)境中所處位置的過程。對于移動機器人來說，精確的位置估計是實現(xiàn)自主導(dǎo)航的必要內(nèi)容。

本發(fā)明的機器人內(nèi)部定位應(yīng)用航跡推算的方法，利用霍爾傳感器測量出機器人運行過程中電機脈沖的變化量Δp，根據(jù)里程計計算模型公式(4)計算出實時里程。

d＝(d₀*π)/p₀*Δp+e (4)

其次，應(yīng)用陀螺儀測量出機器人的實時地理航向，再根據(jù)這兩者的數(shù)據(jù)建立航跡推算算法，不斷迭代算出機器人的位置及姿態(tài)。

其模型分析如附圖5所示。當(dāng)機器人從d(i)位置走到d(i+1)，機器人行駛了一段極小的距離Δd，里程Δd和航向角θ已利用傳感器得到，所以機器人下一點d(i+1)的位置定位計算為：

其中x(i)、y(i)和y(i+1)、y(i+1)分別為前一時刻及當(dāng)前時刻的x軸和y軸坐標(biāo)，Δd為這段變化時刻走過的距離，θ為這段時刻的航向變化角度。

陀螺儀坐標(biāo)系是地理坐標(biāo)系x0y系，倉庫坐標(biāo)系是用戶坐標(biāo)系x'0y'系,如附圖6所示。因此，為了能夠在統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)下來衡量機器人的定位，本發(fā)明按公式(5)將地理坐標(biāo)系坐標(biāo)變換到倉庫坐標(biāo)系?；诖耍憧梢詫鞲衅鳒y得的機器人坐標(biāo)方便地表示為倉庫坐標(biāo)，為后續(xù)的機器人定位及運行做準(zhǔn)備。

3、基于二維碼的外部定位校正算法及方向校正算法

機器人定位首先采用基于內(nèi)部傳感器的陀螺儀與里程計結(jié)合的航跡推算方法，此方法在局部的小范圍定位具有較高的精度，大范圍時主要由于具有其自身無法糾正的累積誤差導(dǎo)致定位誤差越來越大。所以要實現(xiàn)倉庫的大范圍定位，須在結(jié)合基于外部傳感器的方法?；诖耍景l(fā)明創(chuàng)新性地利用當(dāng)前熱門的二維碼技術(shù)進行機器人的外部定位。當(dāng)然，基于二維碼的外部定位算法可以用基于機器視覺的環(huán)境感知算法替代。

二維碼用某種特定的幾何圖形按一定規(guī)律在平面分布的黑白相間的圖形記錄數(shù)據(jù)符號信息，能在很小的面積內(nèi)表達大量的信息，且具有抗損毀能力，所以適用于用來存儲倉庫的位置信息。

根據(jù)倉庫地圖的特點及機器人內(nèi)部定位誤差的大小，在大量的實驗的基礎(chǔ)上得出二維碼布置規(guī)則如下：

(1)按照30cm的間距在道路上的柵格中心布置；

(2)在倉庫地圖的各個轉(zhuǎn)角處也必須放置二維碼。

其中規(guī)則(2)是為了機器人在轉(zhuǎn)角處能夠準(zhǔn)確的進行轉(zhuǎn)彎及方向校正。

在完成二維碼布置之后，本發(fā)明的二維碼解碼采用Google公司開源的專門用于二維碼編解碼的zxing庫，硬件采用了適合軟件移植的基于Linux操作系統(tǒng)的ARM平臺，通過將zxing庫交叉編譯后移植到嵌入式ARM上后，就可以進行二維碼的判定及解碼。二維碼的解碼可以用zbar二維碼庫替代。

根據(jù)描述機器人運動模型的三維狀態(tài)量

X'＝[x',y',θ]^T

可知，機器人能夠準(zhǔn)確到達目的點條件出了運行過程中的坐標(biāo)要準(zhǔn)確，其運動的方位也必須是準(zhǔn)確的。所以本發(fā)明提出了當(dāng)在通過二維碼進行位置校正之后，同時通過傳感器感知當(dāng)前的方位θ_k，并與理論正確方位θ'_k進行比較，當(dāng)

θ_k-θ'_k＞ε

時，機器人在原地進行轉(zhuǎn)向，校正到準(zhǔn)確方位。其中理論正確方位

本發(fā)明的基于二維碼的外部定位校正及方向校正的算法實現(xiàn)如附圖7所示。

在上述理論的基礎(chǔ)上，可以更進一步地實現(xiàn)內(nèi)容豐富、形式多樣化的功能應(yīng)用。

(1)多倉儲機器人組網(wǎng)系統(tǒng)，任務(wù)優(yōu)化分配

由于現(xiàn)代倉儲物流的規(guī)模和復(fù)雜性不斷增加，在基于本發(fā)明單機器人系統(tǒng)的基礎(chǔ)上，可以采用多移動機器人系統(tǒng)，有效地利用機器人之間的相對定位和信息分享機制，提高系統(tǒng)效率和任務(wù)完成的質(zhì)量。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，移動自組網(wǎng)、無線傳感網(wǎng)等技術(shù)為多移動機器人的靈活、高效組網(wǎng)提供了解決思路。通過建立優(yōu)化的智能系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)并對多移動機器人協(xié)作過程進行建模分析，在此基礎(chǔ)上研究如何高效的融合無線自組網(wǎng)的組網(wǎng)方式，可以有效提高整個多移動機器人系統(tǒng)各組件的協(xié)作能力。

任務(wù)分配是多機器人系統(tǒng)研究領(lǐng)域的基礎(chǔ)性問題,其重要性隨系統(tǒng)規(guī)模和任務(wù)復(fù)雜度的增加而迅速增加。尋找較好的智能倉儲機器人任務(wù)分配方法，以博弈論納什均衡為基礎(chǔ),研究多機器人的任務(wù)分配問題，找到一個使多機器人系統(tǒng)完成任務(wù)的全局最優(yōu)任務(wù)分配方法。

(2)未知地圖動態(tài)更新，路徑動態(tài)規(guī)劃倉儲系統(tǒng)

移動機器人對工作環(huán)境地圖信息的獲取與更新是移動機器人在未知環(huán)境中正常工作的重要前提。可以通過攝像頭、激光傳感器、超聲波傳感器、紅外傳感器等對未知的環(huán)境進行感知，在已知地圖的基礎(chǔ)上不斷更新地圖或者在完全未知的地圖上進行及時地圖的創(chuàng)建并根據(jù)多機器人之間可以進行實時通信和信息共享,進行將速度障礙和行為動力學(xué)方法相結(jié)合的動態(tài)路徑規(guī)劃。在該方法中,充分考慮動態(tài)障礙物和其它機器人的速度信息,可為機器人完善避障和避碰行為的姿態(tài)角動力學(xué)和速度動力學(xué),可有效的防止機器人在動態(tài)路徑規(guī)劃時出現(xiàn)提前避障或躲避不及等避障失敗現(xiàn)象。

(3)餐廳服務(wù)機器人

餐廳的地圖環(huán)境與倉庫類似，一般情況下比倉庫規(guī)模小得多，但是障礙物的擺放相對倉庫沒有那么規(guī)則，同時餐廳的可移動障礙物比較多，例如顧客、服務(wù)員，同時餐廳機器人屬于一種服務(wù)性質(zhì)的娛樂機器人，對機器人的人機交互體驗和安全性能要求較高?；诒景l(fā)明的倉庫機器人系統(tǒng)，可以建立在餐廳的環(huán)境地圖的基礎(chǔ)上，增加基于機器視覺的對動態(tài)餐廳環(huán)境的感知，強化機器人的防碰撞安全機制，同時添加語音交互、智能機械手、顧客表情識別等人工智能模塊，提高機器人可靠性的同時也增加了機器人的服務(wù)性和娛樂性。

(4)無人駕駛汽車

無人駕駛汽車開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)主要有兩個方面:車輛定位和車輛控制技術(shù)。這兩方面相輔相成共同構(gòu)成無人駕駛汽車的基礎(chǔ)。基于采用基于GPS的全局定位和基于本發(fā)明的航跡推算的局部定位技術(shù)，并在公路的關(guān)鍵位置放置二維碼路標(biāo)，存儲位置信息、導(dǎo)航信息、環(huán)境信息等，通過無人駕駛車上的攝像頭采集獲取這些有用的信息進行更精確導(dǎo)航及對環(huán)境智能化感知并作出一些決策，如旅游信息、餐飲信息等獲取并判斷是否改變行程等。

(5)智能輪椅

智能輪椅作為一種服務(wù)機器人，具有自主導(dǎo)航、避障、人機對話以及提供特種服務(wù)等多種功能，可以大大提高老年人和殘疾人的日常生活和工作質(zhì)量?；诒景l(fā)明，可以設(shè)計一種在室內(nèi)、小區(qū)、公園等場所的完全自主輪椅機器人，在這種已知大部分環(huán)境地圖的場所，可以基于本發(fā)明改進實現(xiàn)自主定位、路徑規(guī)劃、導(dǎo)航等；除此，當(dāng)需要去未知的場所，可以采用設(shè)計半自主導(dǎo)航系統(tǒng)，基于本發(fā)明的定位導(dǎo)航的基礎(chǔ)上，加與機器視覺、激光傳感器等，實時進行地圖創(chuàng)建，并且利用語音識別、手勢識別、腦電波控制等技術(shù)，可以實現(xiàn)輪椅上的人對輪椅機器人隨心所欲的控制，令殘疾人可以實現(xiàn)無人監(jiān)護的外出等。

以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實施方式對本發(fā)明所作的進一步詳細說明，不能認定本發(fā)明的具體實施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護范圍。