CN109062224A - 机器人送餐控制方法、装置、送餐机器人及自动送餐系统 - Google Patents
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Abstract
本发明应用于机器人领域，提供了一种机器人送餐控制方法，所述方法包括：接收用户的点餐信息，并根据所述点餐信息拿取餐点并计算到用户餐位的最优路径；控制机器人按照所述最优路径，并实时检测路径中是否存在障碍物；当检测路径中存在障碍物时，调整行进方向至避开障碍物；到达用户餐位时，获取用户餐桌空余位置大小信息；判断餐品是否能够放置在餐桌上；当判断餐品不能够放在餐桌上，提醒用户挪动餐桌上餐品的位置；当判断餐品能够放在餐桌上，放置餐品并返回。本发明提供的机器人送餐控制方法通过实时检测路径中的障碍物从而有效地避免的在行进过程中发生碰撞的可能性，使得送餐机器人无需依赖于磁导航，大大降低了成本，且能够自主拿取餐品，无需额外人力协助，同时避免了可能存在因餐品过烫而导致烫伤的意外，适宜推广使用。
Description
技术领域
本发明涉及机器人领域，特别是涉及机器人送餐控制方法、装置、送餐机器人及自动送餐系统。
背景技术
当前，机器人已广泛应用到各大领域中去，然而国内的餐厅大多数还都是以基层人员服务为主，只有少数餐厅使用了送餐机器人。
机器人在餐饮业难以得到推广的主要原因之一是餐厅的人流量大，使用机器送餐容易发生碰撞事故，因此现有的送餐机器人都是基于磁导航系统以及双目相机和激光雷达系统，需要预先在地上铺设磁条，机器人按照预设的路径行走，以降低发生碰撞的概率，然而磁条需要经常维修，成本较高，而双目相机以及激光雷达的成本同样也十分高昂，不适宜大范围推广使用，且双目相机的帧率低，影响了送餐的效率。此外，需要通过工作人员将餐品放置在送餐机器人的托盘上，送到客人餐桌旁，语音提示客人取餐或者等待服务员将餐品放在餐桌上，因此还无法实现真正的无人化。
可见，现有的送餐机器人存在着成本高昂，效率低的技术问题，而且送餐机器人并未实现完全的自动化，仍然需要服务人员协助取餐、将餐品放在餐桌上，并无法实现真正的无人化。
发明内容
本发明实施例提供一种机器人送餐控制方法，旨在解决现有的机器人送餐存在的成本高昂、效率低、无法实现完全自动化的技术问题。
本发明实施例提供一种机器人送餐控制方法，所述方法包括以下步骤：
接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息；
根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径；
控制所述机器人按照所述最优路径行进；
检测所述最优行进路径上是否存在障碍；
当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进；
当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息；
根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上；
控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
本发明实施例还提供一种机器人送餐装置，所述装置包括：
用户点餐信息接收单元，用于接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息；
用户点餐信息处理单元，用于根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径；
行进控制单元，用于控制所述机器人按照所述最优路径行进；
障碍检测单元，用于检测所述最优行进路径上是否存在障碍；
避障单元，用于当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进；
餐品放置确认单元，用于当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息；
餐品放置判断单元，用于根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小；
餐品位置不足处理单元，用于当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤；
餐品放置单元，用于当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上；以及
返回控制单元，用于控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
本发明实施例还提供一种送餐机器人，所述送餐机器人包括机器人送餐控制装置以及受控于机器人送餐控制装置的机器人动力装置，所述机器人动力装置包括手臂动力驱动装置以及行进装置；
所述机器人送餐控制装置用于：
接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息；
根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径；
控制所述机器人按照所述最优路径行进；
检测所述最优行进路径上是否存在障碍；
当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进；
当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息；
根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上；
控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
本发明实施例还提供一种自动送餐系统，所述自动送餐系统包括送餐管理服务端以及与所述送餐管理服务端进行通信的多个送餐机器人，所述送餐管理服务端用于接收用户的点餐信息。
本发明实施例通过接收送餐管理服务器发送的用户点餐信息，能够提取其中的用户餐品信息以及用户餐位信息，并根据所述用户的餐品信息拿取相应的餐品，并根据用户的餐位信息获取到用户餐位的最优路径，在拿取的过程中无需服务员协助，实现了取餐自动化，此外，机器人能够按照最优路径行进，并在行进过程中检测周围的障碍物，在检测到障碍物的时候，能够调整行进的方向，直至避开障碍物，降低了发生碰撞的可能性，在到达用户的餐位后，能够获取用户餐桌信息，获取餐桌上空余位置的大小，并与用户的餐品大小进行比较，并根据大小比较的结果提醒用户挪动餐桌上餐品的位置或者将餐品放置与餐桌上，避免了因餐品过烫而导致烫伤的事故发生，在放置餐品后，向送餐管理服务端返回送餐完成的通知，并控制所述机器人按照最优路径返回至初始位置。本发明实施例提供的机器人送餐方法在整个送餐过程中无需人工干预，实现了自动化，在送餐过程中检测周围的障碍信息，降低了碰撞的可能性，且无需铺设磁条，大大节约了维修的成本，适合大范围推广使用。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种机器人送餐控制方法的流程图；
图2是本发明一种实施例提供的根据餐位信息计算出到用户餐位的最优路径的流程图；
图3是本发明实施例提供的检测最优行进路径上是否存在障碍的流程图；
图4是本发明实施例提供的控制所述机器人按照最优路径返回至初始位置的流程图；
图5是本发明实施例提供的一种机器人送餐控制装置的结构示意图；
图6是本发明实施例提供的点餐信息处理单元的结构示意图；
图7是本发明实施例提供的障碍检测单元的结构示意图；
图8是本发明实施例提供的一种送餐机器人的结构示意图；
图9是本发明实施例提供的一种自动送餐系统的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例为解决机器人送餐技术中存在的成本大、效率低以及无法实现真正自动化的技术问题，利用PGBD深度相机以及超声波传感器实时检测周围的障碍物，并能自由的避过障碍物，因此无需通过铺设磁条降低碰撞的可能性，从而降低了成本，此外，能够通过获取餐品的信息以及用户餐桌的空余位置信息，并自由拿取以及放下餐品，在此过程中无需人工干预，实现了真正的无人化，也同时避免了因餐品过烫而导致烫伤的事故的发生。
图1示出了本发明实施例提供的本发明实施例提供的一种机器人送餐控制方法的流程图，详述如下。
步骤S101，接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息。
在本发明实施例中，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息。
在本发明实施例中，通过无线传输技术与所述送餐管理服务端实现通信，所述无线传输技术可以是WIFI或者ZigBee。
步骤S102，根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径。
在本发明实施例中，所述机器人中预存与所述餐品信息对应的餐品位置信息，能够根据所述餐品信息确定与所述餐品信息对应的餐品位置信息并控制所述机器人在所述对应的餐品位置拿取相应的餐品。
作为本发明的一个实施例中，所述机器人中预存有拓扑地图，并能够根据所述拓扑地图以及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径，根据所述多条路径的长度确定到用户餐位的最优路径。
作为本发明的又一个实施例，所述机器人通过SLAM技术(simultaneouslocalization and mapping，即时定位与地图构建，一种能够实现机器人自主定位和导航的技术)构建拓扑地图，并能够根据所述拓扑地图以及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径，根据所述多条路径的长度确定到用户餐位的最优路径。
作为本发明的一个实施例，所述拓扑地图中包括表示桌、椅等特殊位置点信息的结点以及表示过道、走道等所述特殊位置点之间连接关系的线条。
在本发明实施例中，当在所述机器人中预存有拓扑地图时，能够提高机器人送餐的准确性，然而降低了机器人送餐的灵活性，即机器人无法对现实中改变的某些特征做出适应性的改变；而当所述机器人通过SLAM技术构建拓扑地图时，所述机器人送餐时具有较高的灵活性，能够根据现实中改变的某些特征做出适应性的改变。
步骤S103，控制所述机器人按照所述最优路径行走。
步骤S104，检测所述最优行进路径上是否存在障碍。
在本发明实施例中，所述机器人通过超声波传感器以及RBGD相机(Red-Green-Blue-Depth，红-绿-蓝-深度，一种常见的深度相机)检测路径中的障碍物。
在本发明实施例中，所述超声波传感器由声速计算出距离，可识别透明物体如镜面和透明玻璃，然而对近距离的三维轮廓识别精度不高，而视觉SLAM中常用的结构光式的RGBD相机具有三维的测量距离能力，同时具备水平和垂直视场角，使用超声波传感以及RBGD相机可以相辅相成，可以有效的的提高检测障碍物的能力。
步骤S105，当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进。
在本发明实施例中，所述障碍物可以是来往的人，也可以是被移过来的椅子等其他物体。
作为本发明的一个实施例，在调整所述机器人的行进方向时，会同时输出障碍提醒信息，以提醒来往的人流进行规避或提醒用户将障碍物移走，当检测到障碍物消失时，控制所述机器人按照所述最优路径继续行进，从而提高送餐的效率。
在本发明实施例中，所述障碍提醒信息可以是障碍提醒语音信息、障碍提醒响铃信息或者障碍提醒闪光信息。
步骤S106，当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息。
在本发明实施例中，利用RGBD相机获取用户餐桌上空余位置的大小信息。
步骤S107，根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小。
在本发明实施例中，用于判断所述餐品是否能够放置在用户餐桌上。
在本发明实施例中，当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，执行步骤S108；当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，执行步骤S109。
步骤S108，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤。
在本发明实施例中，所述餐品移动提醒信息可以是餐品移动提醒语音信息、餐品移动提醒响铃信息或者餐品移动提醒闪光信息，用于提醒用户餐桌空余位置不足，需要挪动餐桌上餐品的位置。
步骤S109，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上。
作为本发明的一个实施例，将所述餐品放置于用户的餐桌后，输出用餐提示信息，用于提醒用户用餐，所述输出用餐提示信息可以是输出用餐提示语音信息、输出用餐提示响铃信息或者输出用餐提示闪光信息。
作为本发明的又一个实施例，将所述餐品放置与用户的餐桌后，向所述送餐管理服务端返回送餐完成的通知，以避免出现重复上餐的情况。
步骤S110，控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
在本发明实施例中，控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置同样需要避开障碍物。
在本发明实施例中，与所述步骤S104相似，在返回路径中需要通过超声波传感器以及RBGD相机检测路径中的障碍物。
在本发明实施例中，与所述步骤S105相似，所述障碍物可以是来往的人，也可以是被移过来的椅子等其他物体，在调整所述机器人的行进方向时，会同时输出障碍提醒信息，以提醒来往的人流进行规避或提醒用户将障碍物移走，当检测到障碍物消失时，控制所述机器人按照所述最优路径继续返回，所述述障碍提醒信息可以是障碍提醒语音信息、障碍提醒响铃信息或者障碍提醒闪光信息。
本发明实施例通过接收送餐管理服务器发送的用户点餐信息，能够提取其中的用户餐品信息以及用户餐位信息，并根据所述用户的餐品信息拿取相应的餐品，并根据用户的餐位信息获取到用户餐位的最优路径，在拿取的过程中无需服务员协助，实现了取餐自动化，此外，机器人能够按照最优路径行进，并在行进过程中检测周围的障碍物，在检测到障碍物的时候，能够调整行进的方向，直至避开障碍物，降低了发生碰撞的可能性，在到达用户的餐位后，能够获取用户餐桌信息，获取餐桌上空余位置的大小，并与用户的餐品大小进行比较，并根据大小比较的结果提醒用户挪动餐桌上餐品的位置或者将餐品放置与餐桌上，避免了因餐品过烫而导致烫伤的事故发生，在放置餐品后，向送餐管理服务端返回送餐完成的通知，并控制所述机器人按照最优路径返回至初始位置。本发明实施例提供的机器人送餐方法在整个送餐过程中无需人工干预，实现了自动化，在送餐过程中检测周围的障碍信息，降低了碰撞的可能性，且无需铺设磁条，大大节约了维修的成本，适合大范围推广使用。
图2示出了本发明一种实施例提供的根据餐位信息计算出到用户餐位的最优路径的流程图，详述如下。
步骤S201，根据预存的拓扑地图及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径。
在本发明实施例中，所述拓扑地图中包括表示桌、椅等特殊位置点信息的结点以及表示过道、走道等所述特殊位置点之间连接关系的线条。
在本发明实施例中，预存的拓扑地图能够机器人送餐更加准确。
作为本发明的又一个实施例，所述预存的拓扑地图还可以是基于视觉SLAM技术由所述机器人构建的拓扑地图。
步骤S202，将所述多条到用户餐位的路径中路径长度最短的路径确定为最优路径。
图3示出了本发明实施例提供的本发明实施例提供的检测最优行进路径上是否存在障碍的流程图，详述如下。
步骤S301，利用超声波传感器获取周围环境的超声波特征信息。
在本发明实施例中，所述超声波传感器由声速计算出距离，可识别透明物体如镜面和透明玻璃，对近距离的三维轮廓识别精度不高。
步骤S302，利用深度相机获取周围环境的图像特征信息。
在本发明实施例中，所述深度相机采用RGBD深度相机，所述RGBD相机具有三维的测量距离能力，同时具备水平和垂直视场角。
步骤S303，根据所述超声波特征信息以及图像特征信息判定是否存在障碍物。
在本发明实施例中，所述超声波传感器和深度相机相辅相成，能大幅度提高检测障碍物的准确率。
图4示出了本发明实施例提供的控制所述机器人按照最优路径返回至初始位置的流程图，详述如下。
步骤S401，控制所述机器人按照所述最优路径返回。
步骤S402，当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续返回。
在本发明实施例中，与所述步骤S105相似，所述障碍物可以是来往的人，也可以是被移过来的椅子等其他物体，在调整所述机器人的行进方向时，会同时输出障碍提醒信息，以提醒来往的人流进行规避或提醒用户将障碍物移走，当检测到障碍物消失时，控制所述机器人按照所述最优路径继续返回，所述述障碍提醒信息可以是障碍提醒语音信息、障碍提醒响铃信息或者障碍提醒闪光信息。
步骤S403，当判断所述机器人到达初始位置时，控制所述机器人停止行进。
图5示出了本发明实施例提供的一种机器人送餐控制装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明相关的部分。
在本发明实施例中，机器人送餐控制装置包括：
用户点餐信息接收单元501，用于接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息。
在本发明实施例中，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息。
在本发明实施例中，通过无线传输技术与所述送餐管理服务端实现通信，所述无线传输技术可以是WIFI或者ZigBee。
用户点餐信息处理单元502，用于根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径。
在本发明实施例中，所述机器人中预存与所述餐品信息对应的餐品位置信息，能够根据所述餐品信息确定与所述餐品信息对应的餐品位置信息并控制所述机器人在所述对应的餐品位置拿取相应的餐品。
作为本发明的一个实施例中，所述机器人中预存有拓扑地图，并能够根据所述拓扑地图以及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径，根据所述多条路径的长度确定到用户餐位的最优路径。
作为本发明的又一个实施例，所述机器人通过SLAM技术构建拓扑地图，并能够根据所述拓扑地图以及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径，根据所述多条路径的长度确定到用户餐位的最优路径。
作为本发明的一个实施例，所述拓扑地图中包括表示桌、椅等特殊位置点信息的结点以及表示过道、走道等所述特殊位置点之间连接关系的线条。
在本发明实施例中，当在所述机器人中预存有拓扑地图时，能够提高机器人送餐的准确性，然而降低了机器人送餐的灵活性，即机器人无法对现实中改变的某些特征做出适应性的改变；而当所述机器人通过SLAM技术构建拓扑地图时，所述机器人送餐时具有较高的灵活性，能够根据现实中改变的某些特征做出适应性的改变。
行进控制单元503，用于控制所述机器人按照所述最优路径行进。
障碍检测单元504，用于检测所述最优行进路径上是否存在障碍。
在本发明实施例中，所述机器人通过超声波传感器以及RBGD相机检测路径中的障碍物。
在本发明实施例中，所述超声波传感器由声速计算出距离，可识别透明物体如镜面和透明玻璃，然而对近距离的三维轮廓识别精度不高，而视觉SLAM中常用的结构光式的RGBD相机具有三维的测量距离能力，同时具备水平和垂直视场角，使用超声波传感以及RBGD相机可以相辅相成，可以有效的的提高检测障碍物的能力。
避障单元505，用于当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进。
在本发明实施例中，所述障碍物可以是来往的人，也可以是被移过来的椅子等其他物体。
作为本发明的一个实施例，在调整所述机器人的行进方向时，会同时输出障碍提醒信息，以提醒来往的人流进行规避或提醒用户将障碍物移走，当检测到障碍物消失时，控制所述机器人按照所述最优路径继续行进，从而提高送餐的效率。
在本发明实施例中，所述障碍提醒信息可以是障碍提醒语音信息、障碍提醒响铃信息或者障碍提醒闪光信息。
餐品放置确认单元506，用于当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息。
在本发明实施例中，利用RGBD相机获取用户餐桌上空余位置的大小信息。
餐品放置判断单元507，用于根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小。
在本发明实施例中，用于判断所述餐品是否能够放置在用户餐桌上。
在本发明实施例中，当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，跳转至餐品位置不走处理单元508；当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，跳转至餐品放置单元509。
餐品位置不足处理单元508，用于输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤。
在本发明实施例中，所述餐品移动提醒信息可以是餐品移动提醒语音信息、餐品移动提醒响铃信息或者餐品移动提醒闪光信息，用于提醒用户餐桌空余位置不足，需要挪动餐桌上餐品的位置。
餐品放置单元509，用于控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上。
作为本发明的一个实施例，将所述餐品放置于用户的餐桌后，输出用餐提示信息，用于提醒用户用餐，所述输出用餐提示信息可以是输出用餐提示语音信息、输出用餐提示响铃信息或者输出用餐提示闪光信息。
作为本发明的又一个实施例，将所述餐品放置与用户的餐桌后，向所述送餐管理服务端返回送餐完成的通知，以避免出现重复上餐的情况。
返回控制单元510，用于控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
在本发明实施例中，控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置同样需要避开障碍物。
在本发明实施例中，与所述障碍检测单元504相似，在返回路径中需要通过超声波传感器以及RBGD相机检测路径中的障碍物。
在本发明实施例中，与所述避障单元505相似，所述障碍物可以是来往的人，也可以是被移过来的椅子等其他物体，在调整所述机器人的行进方向时，会同时输出障碍提醒信息，以提醒来往的人流进行规避或提醒用户将障碍物移走，当检测到障碍物消失时，控制所述机器人按照所述最优路径继续返回，所述述障碍提醒信息可以是障碍提醒语音信息、障碍提醒响铃信息或者障碍提醒闪光信息。
图6示出了本发明实施例提供的点餐信息处理单元的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明相关的部分。
本发明实施例中，点餐信息处理单元包括：
路径获取模块601，用于根据预存的拓扑地图及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径。
在本发明实施例中，所述拓扑地图中包括表示桌、椅等特殊位置点信息的结点以及表示过道、走道等所述特殊位置点之间连接关系的线条。
在本发明实施例中，预存的拓扑地图能够机器人送餐更加准确。
作为本发明的又一个实施例，所述预存的拓扑地图还可以是基于视觉SLAM技术由所述机器人构建的拓扑地图。
路径判断模块602，用于将所述多条到用户餐位的路径中路径长度最短的路径确定为最优路径。
图7示出了本发明实施例提供的障碍检测单元的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明相关的部分。
在本发明实施例中，障碍检测单元包括：
超声波传感器检测模块701，用于利用超声波传感器获取周围环境的超声波特征信息。
在本发明实施例中，所述超声波传感器由声速计算出距离，可识别透明物体如镜面和透明玻璃，对近距离的三维轮廓识别精度不高。
深度相机检测模块702，用于利用深度相机获取周围环境的图像特征信息。
在本发明实施例中，所述深度相机采用RGBD深度相机，所述RGBD相机具有三维的测量距离能力，同时具备水平和垂直视场角。
障碍物判定模块703，用于根据所述超声波特征信息以及图像特征信息判定是否存在障碍物。
在本发明实施例中，所述超声波传感器和深度相机相辅相成，能大幅度提高检测障碍物的准确率。
图8示出了本发明实施例提供的一种送餐机器人的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明相关的部分。
在本发明实施例中，所述送餐机器人包括机器人送餐控制装置801以及受控于机器人送餐控制装置的机器人动力装置802，所述机器人动力装置包括手臂动力驱动装置803以及行进装置804。
所述机器人送餐控制装置801用于：
接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息。
根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径。
控制所述机器人按照所述最优路径行进。
检测所述最优行进路径上是否存在障碍。
当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进。
当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息。
根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小。
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤。
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上。
控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
图9示出了本发明实施例提供的一种自助送餐系统的结构示意图，为了便于说明，仅示出与本发明相关的部分。
在本发明实施例中，所述自助送餐系统包括送餐管理服务端901以及与所述送餐管理服务端进行通信的多个送餐机器人902，所述送餐管理服务端901用于接收用户的点餐信息。
本发明实施例通过接收送餐管理服务器发送的用户点餐信息，能够提取其中的用户餐品信息以及用户餐位信息，并根据所述用户的餐品信息拿取相应的餐品，并根据用户的餐位信息获取到用户餐位的最优路径，在拿取的过程中无需服务员协助，实现了取餐自动化，此外，机器人能够按照最优路径行进，并在行进过程中检测周围的障碍物，在检测到障碍物的时候，能够调整行进的方向，直至避开障碍物，降低了发生碰撞的可能性，在到达用户的餐位后，能够获取用户餐桌信息，获取餐桌上空余位置的大小，并与用户的餐品大小进行比较，并根据大小比较的结果提醒用户挪动餐桌上餐品的位置或者将餐品放置与餐桌上，避免了因餐品过烫而导致烫伤的事故发生，在放置餐品后，向送餐管理服务端返回送餐完成的通知，并控制所述机器人按照最优路径返回至初始位置。本发明实施例提供的机器人送餐方法在整个送餐过程中无需人工干预，实现了自动化，在送餐过程中检测周围的障碍信息，降低了碰撞的可能性，且无需铺设磁条，大大节约了维修的成本，适合大范围推广使用。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种机器人送餐控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息；
根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径；
控制所述机器人按照所述最优路径行进；
检测所述最优行进路径上是否存在障碍；
当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进；
当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息；
根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上；
控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径的步骤，具体包括：
根据预存的拓扑地图及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径；
将所述多条到用户餐位的路径中路径长度最短的路径确定为最优路径。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述拓扑地图中包括表示桌、椅等特殊位置点信息的结点以及表示过道、走道等所述特殊位置点之间连接关系的线条。
4.根据权利要求1所述的方法，所述检测所述最优行进路径上是否存在障碍的步骤，具体包括：
利用超声波传感器获取周围环境的超声波特征信息；
利用深度相机获取周围环境的图像特征信息；
根据所述超声波特征信息以及图像特征信息判定是否存在障碍物。
5.根据权利要求1所述的方法，所述控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置的步骤，具体包括：
控制所述机器人按照所述最优路径返回；
当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续返回；
当判断所述机器人到达初始位置时，控制所述机器人停止行进。
6.一种机器人送餐控制装置，其特征在于，所述送餐机器人装置包括：
用户点餐信息接收单元，用于接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息；
用户点餐信息处理单元，用于根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径；
行进控制单元，用于控制所述机器人按照所述最优路径行进；
障碍检测单元，用于检测所述最优行进路径上是否存在障碍；
避障单元，用于当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进；
餐品放置确认单元，用于当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息；
餐品放置判断单元，用于根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小；
餐品位置不足处理单元，用于当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤；
餐品放置单元，用于当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上；以及
返回控制单元，用于控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述点餐信息处理单元包括：
路径获取模块，用于根据预存的拓扑地图及用户的餐位信息获取多条到用户餐位的路径；以及
路径判断模块，用于将所述多条到用户餐位的路径中路径长度最短的路径确定为最优路径。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述障碍检测单元包括：
超声波传感器检测模块，用于利用超声波传感器获取周围环境的超声波特征信息；
深度相机检测模块，用于利用深度相机获取周围环境的图像特征信息；以及
障碍物判定模块，用于根据所述超声波特征信息以及图像特征信息判定是否存在障碍物。
9.一种送餐机器人，其特征在于，所述送餐机器人包括机器人送餐控制装置以及受控于机器人送餐控制装置的机器人动力装置，所述机器人动力装置包括手臂动力驱动装置以及行进装置；
所述机器人送餐控制装置用于：
接收送餐管理服务端发送的用户点餐信息，所述用户点餐信息包括用户的餐品信息以及用户的餐位信息，所述餐品信息包括餐品的大小信息；
根据所述餐品信息控制所述机器人拿取餐品，并根据所述餐位信息计算出到用户餐位的最优路径；
控制所述机器人按照所述最优路径行进；
检测所述最优行进路径上是否存在障碍；
当检测到存在障碍时，控制所述机器人停止行进，并根据障碍物的信息以及所述最优路径调整所述机器人的行进方向，直至避过障碍物，并控制所述机器人按照所述最优路径继续行进；
当判断所述机器人到达用户餐位时，获取用户餐桌上空余位置的大小信息；
根据所述餐品的大小信息以及用户餐桌上空余位置的大小信息判断所述用户餐桌上空余位置的大小是否大于餐品的大小；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小小于餐品的大小时，输出餐品移动提醒信息，以提醒用户挪动餐桌上餐品的位置，并返回至所述获取用户餐桌上空余位置的大小信息的步骤；
当判断所述用户餐桌上空余位置的大小大于餐品的大小时，控制所述机器人将所述餐品放置于用户的餐桌上；
控制所述机器人按照所述最优路径返回至初始位置。
10.一种自动送餐系统，其特征在于，所述自动送餐系统包括送餐管理服务端以及与所述送餐管理服务端进行通信的多个送餐机器人，所述送餐管理服务端用于接收用户的点餐信息。
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