CN109969670A - 一种基于无人卸货车的卸货控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于无人卸货车的卸货控制方法，包括以下步骤：智能仓储管理系统采集并识别货车信息；当识别出的货车信息与设定信息匹配时，输出启动指令至无人卸货车，无人卸货车启动；扫描组件扫描货舱内的货物，确定货物坐标以及货物的相对距离；机械臂驱动吸盘组件移动至目标位，吸盘组件吸取货物；机械臂驱动吸盘组件将吸取的货物放置到传送带组件上；判定货舱内是否形成移动空间；如果货舱内形成移动空间，则无人卸货车向货舱内步进，重复执行步骤S3至S5，直至货舱内的货物卸载完毕；无人卸货车输出卸货完毕指令至所述智能仓储管理系统；智能仓储管理系统输出复位信号至无人卸货车，无人卸货车复位。本发明具有实用性好的优点。

Description

一种基于无人卸货车的卸货控制方法

技术领域

本发明涉及物流技术领域，尤其涉及一种基于无人卸货车的卸货控制方法。

背景技术

智能仓储是物流过程中的一个环节，智能仓储的应用，保证了货物仓库管理各个环节数据输入的速度和准确性，确保企业及时准确地掌握库存的真实数据，合理保持和控制企业库存。通过科学的编码，还可以方便地对库存货物的批次、保质期等进行管理，及时掌握所有库存货物当前所在位置，有利于提高仓库管理的工作效率。

智能仓储中的装卸环节目前依旧广泛采用人工搬运配合传送带运输的方式，小部分可能配合叉车等机械工具，但由于仓库的标准化进程不一致，还难以得到大规模推广。人工搬运配合传送带运输的方式存在以下问题，首先是较多的人力需求，这进一步也带来了人工成本的上升。其次是效率难以保证，外部环境，甚至恶劣的天气都可能对效率造成明显的影响，第三，操作流程难以得到有效的规范。

发明内容

本发明旨在设计并公开一种基于无人卸货车的卸货控制方法，以解决人工搬运配合传送带的运输方式所带来的问题。

本发明提供一种基于无人卸货车的卸货控制方法，

包括以下步骤：

S1. 智能仓储管理系统采集并识别货车信息；

S2. 当识别出的货车信息与设定信息匹配时，输出启动指令至无人卸货车，无人卸货车启动；

S3. 扫描组件扫描货舱内的货物，确定货物坐标以及货物的相对距离；

S4. 机械臂驱动吸盘组件移动至目标位，吸盘组件吸取货物；

S5. 机械臂驱动吸盘组件将吸取的货物放置到传送带组件上；

S6. 判定货舱内是否形成移动空间；如果货舱内形成移动空间，则无人卸货车向货舱内步进，重复执行步骤S3至S5，直至货舱内的货物卸载完毕；

S7. 无人卸货车输出卸货完毕指令至所述智能仓储管理系统；

S8. 智能仓储管理系统输出复位信号至无人卸货车，无人卸货车复位。

本发明所公开的基于无人卸货车的卸货控制方法，以底座、机械臂、吸盘组件为核心机械结构的无人卸货车为基础，配合智能仓储管理系统，能够实现自动移动和自动卸货功能，整个过程基本无需人工参与，不会受到外部环境造成的影响，可以有效地管理卸货操作流程，具有实用性好的优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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发明的一些实施例，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。

图1为本发明中无人卸货车的结构示意图；

图2为图1的侧视图；

图3为本发明所公开的基于无人卸货车的卸货控制方法的流程图；

图4为图3中步骤S3中确定货物坐标的流程图；

图5为图4中货物边缘检测的流程图；

图6为图4中提取货物轮廓的流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1和图2，表示本发明实施方式中的用于智能仓储的无人卸货车100的整体构成。无人卸货车100停靠在月台上，在货车舱门与库内传送带之间工作。无人卸货车100主要由车体100-1以及设置在车体100-1上的吸盘组件101、机械臂102、扫描组件103、传送带组件104、底座105和驱动组件（图中未示出）组成。对于智能仓储系统来说，可能设置有多台无人卸货车100，构成多线程智能搬运系统。智能搬运系统的中央控制系统为智能仓储管理系统，用于采集信息并控制无人卸货车，也可以同时用于控制库内传送带。在以下的说明中，为了容易理解，假定无人卸货车100为一台进行说明。其中吸盘组件101设置在车体100-1前端，车体100-1上设置有用于驱动吸盘组件101的机械臂102，机械臂102上设置有扫描组件103。还包括设置在吸盘组件101后侧的传送带组件104，传送带组件104设置在车体100-1一侧。车体100-1下方设置有底座105，车体100-1中设置有与机械臂102连接的驱动组件。

在非工作状态下，一辆或多辆无人卸货车100可能统一停靠在指定位置。当智能仓储管理系统输出控制信号时，任意一辆无人卸货车100均可以启动并移动到月台处，或者复位到指定位置。任意一辆无人卸货车100在指定位置和月台之间移动时，可以在轨道上自主移动，由激光器等设备提供坐标以引导其前进。无人卸货车100中设置有动力源，如柴油发动机、汽油发动机等，也可以是以电动机作为动力源，在此不作进一步限定。

无人卸货车100具有呈箱型的车体100-1，车体100-1中设置有动力源，以及驱动其它部件动作的驱动组件。定义工作状态下，靠近货车车门的一侧为车体100-1的前端，靠近月台的一侧为车体100-1的后端。车体100-1的前端设置有吸盘组件101。吸盘组件101包括吸盘组件本体101-2和托板101-1。其中，吸盘组件本体101-2呈箱型，其内部设置有真空泵（图中未示出）。吸盘组件101的前壁上均匀设置有多个吸盘101-21。真空泵和设置在吸盘组件101前壁上的吸盘101-21通过管路连通。具体来说，每一个设置在吸盘组件101前壁上的吸盘101-21均可以通过独立的管路与真空泵的一个吸气口连通。此外，每一个设置在吸盘组件101前壁上的吸盘101-21均可以连通一个中间管路，中间管路连通真空泵的吸气口。还可以提供一种优选方式，在中间管路与每一个吸盘的连接处均独立设置一个控制阀，控制阀可以独立控制。设置在吸盘组件本体101-2前壁上的多个吸盘101-21可以相对于吸盘组件本体101-2沿前后方向移动。吸盘组件本体101-2与托板101-1垂直设置，托板101-1设置在吸盘组件本体101-2的下边沿位置。设置在吸盘组件本体101-2前壁上的多个吸盘101-21可以相对于吸盘组件本体101-2在托板101-1上前后移动。在托板101-1下方均匀设置有多个吸盘101-22，具体来说，每一个设置在托板101-1下方的吸盘101-22均可以通过独立的管路与真空泵的一个吸气口连通。此外，每一个设置在托板101-1下方的吸盘101-22均可以连通一个中间管路，中间管路连通真空泵的吸气口。还可以提供一种优选方式，在中间管路与每一个吸盘101-22的连接处均独立设置一个控制阀，控制阀可以独立控制。设置在吸盘组件本体101-2前壁上的吸盘101-21以及设置在托板101-1下方的吸盘101-22均可以实现货物的吸持和脱开的功能，并确保不损坏货物。在本实施例中，吸盘的吸持力通过真空泵维持，除真空泵外，吸盘的真空状态还可以由电动机以及由压缩空气通过真空发生器所产生的二次真空来提供。而前者需要配置独立的真空系统，后者则需要配备空气压缩系统，硬件设备复杂，可能增加无人卸货车100的成本。在本实施例中，吸盘组件101的负载能力为200kg~300kg。

吸盘组件101的移动或转动通过机械臂102驱动。在本实施例中，机械臂102包括用于驱动吸盘组件101在设定高度平面上旋转移动的臂部机构102-1，以及用于驱动吸盘组件101在长度方向、宽度方向和高度方向直线移动的直线运动机构102-2。具体来说，臂部机构102-1由一个转动副和两个移动副组成。具有所占据的空间小、工作范围大、应用广泛的优点。而转动副一方面可以使得吸盘组件101维持在设定高度上，即使得吸盘组件101在高度方向上移动，同时还可以驱动吸盘组件101在设定高度平面上旋转移动。转动副的旋转采用一台独立的电机驱动。在车体100-1中设置有与机械臂102连接的驱动组件，具体来说，驱动组件包括电力驱动机构、电力驱动的齿条传动机构和/或电机驱动机构，如果无人卸货车100和需要抓取的货物之间的距离较小时，即行程较小时，由电力驱动机构直接驱动直线运动机构102-2；如果无人卸货车100和需要抓取的货物之间的距离较大时，即行程较大时，由电力驱动的齿条传动机构，即采用电源驱动齿条传动的倍增机构或电机驱动机构，即采用步进电机或伺服电机驱动。直线运动机构102-2则可以通过履带传动使得吸盘组件101在长度方向、宽度方向和高度方向移动。每一个方向上的移动均是由电机伺服系统驱动同步齿形带传动实现的。臂部机构102-1和直线运动机构102-2的配合动作可以达到准确卸货的目的。

扫描组件103为激光扫描仪，扫描角度为0～270度，或者0～360度，扫描距离1～6000米。扫描组件103用于定位货物在货车上的位置。

在车体100-1一侧设置有传送带组件104。传送带组件104用于将吸盘组件101卸下的货物运输至仓库中的传送带上，也就是将吸盘组件101卸下的货物运输至库内传送带上。由于在实际卸货过程中，库内传送带和传送带组件104之间存在高度差，传送带组件104上还设置有红外传感器104-1。红外传感器104-1用于检测库内传送带和传送带组件104之间的高度差。传送带组件104下方设置有液压升降机106以调节传送带组件104的高度，使得库内传送带和传送带组件104之间保持平齐。传送带组件104的侧边沿上设置有护栏104-2。

无人卸货车100工作状态下，月台和货车之间也同样可能存在高度差，此外，无人卸货车100还可能在高低板车上工作。高低板车上具有两个高度不同的工作面。为了保证无人卸货车100平稳移动，克服从月台到车上或者克服高低板车车内的高度差。在本实施例所公开的无人卸货车100中，底座105包括车轮105-2以及设置在车轮外侧的履带105-1。这种轮履式底座105支撑整个无人卸货车100。由于相对于普通车轮，履带支撑面大，接地压力小，一般小于0.1MPa, 所以在地面上的下陷深度小，滚动阻力小，有利于发挥较大的牵引力。

参考图3进一步介绍本发明所公开的基于前述无人卸货车的卸货控制方法的详细步骤。

如图3所示，步骤S1. 智能仓储管理系统采集并识别货车信息。

无人卸货车停靠在月台上，准备在货车舱门和库内传送带之间工作。智能仓储管理系统对货车信息进行捕捉和处理，例如，通过图像识别装置识别车牌号或车辆编号。

步骤S2. 当识别出的货车信息与设定信息匹配时，输出启动指令至无人卸货车，无人卸货车启动。

如果识别出的货车信息如设定信息匹配，即需要从对应的货车的货舱中卸出货物时，智能仓储管理系统输出启动指令至无人卸货车，无人卸货车启动。

步骤S3. 扫描组件扫描货舱内的货物，确定货物坐标以及吸盘组件与货物之间的距离。

具体来说，如图4所示，确定货物坐标包括以下步骤：

S301. 扫描组件，即激光扫描器扫描货舱图像。将所述激光扫描仪扫描的货舱图像进行滤波，去除噪声，得到原始图像。对扫描的货舱图像的滤波和去除噪声是为了排除干扰因素。在本实施例中，选择中值滤波器对激光扫描仪扫描的货舱图像进行滤波，中值滤波器是用像素点邻域灰度值的中值来代替该像素点的灰度值，在去除脉冲噪声、校验噪声的同时保留预想边缘细节。

S302. 采用滤波后的图像进行货物边缘检测。

如图5所示，货物边缘检测包括以下步骤：

S3021. 经图像处理得到灰度图像，定义为I1 [ i, j ]。

S3022. 利用Sobel算子提取所述灰度图像的边缘，其中二值化阈值设定为梯度幅值均值的2倍，得到边缘图像，定义为I2 [ i, j ]。

S3023. 对所述边缘图像I2 [ i, j ] 进行水平和竖直方向投影，利用货舱边缘处形成的波峰确定货舱边缘位置。

S3024. 去除货舱以及货舱之外的图像，得到货物支持区及其内边缘图像，定义为I3 [ i, j ]；其中货物支持区为可能放置货物的区域。

S3025. 利用Canny算子提取货物支持区的边缘图像, 定义为I4 [ i, j ]，其中高阈值设定为使图像中30%的点为边缘点的梯度幅值，低于至设定为所述高阈值的40%。

S3026. 连接货物支持区及其内边缘图像I3 [ i, j ] 中的间断点：当到达I3 [i, j ] 中的边缘端点时，在对应边缘图像I4 [ i, j ] 的8邻点范围内寻找可连接的边缘，收集可连接的边缘直到将边缘图像I3 [ i, j ] 的全部间断点连接起来，得到货物的边缘图像I5 [ i, j ]。

在本实施例中，优选采用Sobel算子与Canny算子结合的方法。这是由于Sobel算子实现容易，对噪声具有平滑作用，受噪声影响小，可以提供较为准确的边缘信息方向。但是Sobel算子检测出的图像边缘可能在轮廓上存在间断。而Canny算子由于采用非极大值抑制和双阈值法，能够检测出真正的弱边缘，但同时也检测出图像中其它细微边缘，不利于货物轮廓的提取。而在本实施例中，采用Sobel算子和Canny算子结合的方法，可以利用Canny算子得到的边缘图像对采用Sobel算子得到的边缘图像进行补充，在准确得到边缘图像的同时，减少计算量。

S303. 提取货物轮廓；

如图4所示，提取货物轮廓包括以下步骤：

所述提取货物轮廓包括以下步骤：

S3031. 按行扫描货物的边缘图像I5 [ i, j ]，寻找边缘点。

S3032. 如果发现边缘点，记为轮廓点α0，设定α0为轮廓线的起始像素。

S3033. 创建与所述货物支持区大小相同的参考图像，所述参考图像的像素值全部初始化为背景像素值，记为I6 [ i, j ]。

S3034. 在所述轮廓点α0的8邻域内，从其左4邻点开始，按顺时针方向，寻找边缘点。

S3035. 如果寻找到边缘点，则在I6 [ i, j ] 中标记出对应的设定轮廓点。在步骤S3035中，寻找到的边缘点满足：a. 该像素点是边缘点；b. 该像素点的8邻点中边缘点个数和大于2且小于7；c. 该点在I6 [ i, j ]内对应点为背景点；d. 该点在I6 [ i, j ]内对应点的4邻点中边缘点个数小于2。

S3036. 判定所述设定轮廓点与所述轮廓点α0的位置关系；如果所述设定轮廓点是所述轮廓点α0的8邻点，则判定为一条轮廓线提取完毕；在I5 [ i, j ]中将提取完毕的轮廓线连通其包围区域内的像素点全部变为背景像素值；如果所述设定轮廓点与所述轮廓点α0的坐标相同，则轮廓线提取错误，重复执行步骤S3035。

S3037. 计算轮廓中所包含的边缘像素点的个数，设定阈值，忽略所述轮廓线像素点个数低于所述设定阈值的部分。

S3038. 重复执行步骤S3031至S3037直至提取全部货物的完整轮廓，获得货物的位置坐标。

S304. 坐标转换，确定货物坐标。

在步骤S304中，将步骤S303得到的货物轮廓图像坐标从像素坐标系转换为世界坐标系。

另一方面，货物的相对距离由所述激光扫描仪通过测量激光脉冲从发射到返回接收信号的时间计算。其中，激光扫描仪的激光入射方式为三角入射，激光扫描仪向货物发出一列很窄的光脉冲，脉冲宽度小于50ms，激光达到货物表明后被部分反射。通过测量光脉冲从发射到返回接收的及时间可以计算出激光扫描仪与货物之间的距离，进一步处理即可得到吸盘组件与货物之间的距离。所述激光扫描仪的采集范围为0～360度或0～270度，扫描距离为1～6000米。

除了激光扫描仪，还可以扫描组件还可以设置红外传感器，利用红外传感器检测货物的相对距离。利用红外传感器测距是现有技术中的常见方式，不是本发明的保护重点，在此不再赘述。

步骤S4. 机械臂驱动吸盘组件移动至目标位，吸盘组件吸取货物。

步骤S5. 机械臂驱动吸盘组件将吸取的货物放置到传送带组件上。

步骤S6. 判定货舱内是否形成移动空间。在本实施例中，移动空间是指执行一段卸货工作后，货车货舱中可以空余出一定的空间，如果空间足够大，则形成移动空间，移动空间通常是指竖直方向上一层货物占据的空间。如果货舱内形成移动空间，则无人卸货车向货舱内步进，重复执行步骤S3至S5，直至货舱内的货物卸载完毕。

步骤S7. 无人卸货车输出卸货完毕指令至所述智能仓储管理系统。

步骤S8. 智能仓储管理系统输出复位信号至无人卸货车，无人卸货车复位，等待下一个指令。

本发明所公开的基于无人卸货车的卸货控制方法，以底座、机械臂、吸盘组件为核心机械结构的无人卸货车为基础，配合智能仓储管理系统，能够实现自动移动和自动卸货功能，整个过程基本无需人工参与，不会受到外部环境造成的影响，可以有效地管理卸货操作流程，具有实用性好的优点。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，

包括以下步骤：

S1. 智能仓储管理系统采集并识别货车信息；

S2. 当识别出的货车信息与设定信息匹配时，输出启动指令至无人卸货车，无人卸货车启动；

S3. 扫描组件扫描货舱内的货物，确定货物坐标以及货物的相对距离；

S4. 机械臂驱动吸盘组件移动至目标位，吸盘组件吸取货物；

S5. 机械臂驱动吸盘组件将吸取的货物放置到传送带组件上；

S6. 判定货舱内是否形成移动空间；如果货舱内形成移动空间，则无人卸货车向货舱内步进，重复执行步骤S3至S5，直至货舱内的货物卸载完毕；

S7. 无人卸货车输出卸货完毕指令至所述智能仓储管理系统；

S8. 智能仓储管理系统输出复位信号至无人卸货车，无人卸货车复位。

2.根据权利要求1所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，

所述扫描组件为激光扫描仪。

3.根据权利要求2所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，

步骤S3中，激光扫描仪扫描货舱内的货物，确定货物坐标包括以下步骤：

S301. 将所述激光扫描仪扫描的图像进行滤波，去除噪声；

S302. 采用滤波后的图像进行边缘检测；

S303. 提取货物轮廓；

S304. 坐标转换，确定货物坐标。

4.根据权利要求3所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，

所述边缘检测包括以下步骤：

S3021. 经图像处理得到灰度图像，定义为I1 [ i, j ]；

S3022. 利用Sobel算子提取所述灰度图像的边缘, 其中二值化阈值设定为梯度幅值均值的2倍，得到边缘图像，定义为I2 [ i, j ];

S3023. 对所述边缘图像I2 [ i, j ] 进行水平和竖直方向投影，利用货舱边缘处形成的波峰确定货舱边缘位置；

S3024. 去除货舱以及货舱之外的图像，得到货物支持区及其内边缘图像，定义为I3[ i, j ]；

S3025. 利用Canny算子提取货物支持区的边缘图像, 定义为I4 [ i, j ]，其中高阈值设定为使图像中30%的点为边缘点的梯度幅值，低阈值设定为所述高阈值的40%；

S3026. 连接货物支持区及其内边缘图像I3 [ i, j ] 中的间断点：当到达I3 [ i, j ]中的边缘端点时，在对应边缘图像I4 [ i, j ] 的8邻点范围内寻找可连接的边缘，收集可连接的边缘直到将边缘图像I3 [ i, j ] 的全部间断点连接起来，得到货物的边缘图像I5[ i, j ]。

5.根据权利要求4所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，

所述提取货物轮廓包括以下步骤：

S3031. 按行扫描所述货物的边缘图像I5 [ i, j ]，寻找边缘点；

S3032. 如果发现边缘点，记为轮廓点α0，设定α0为轮廓线的起始像素；

S3033，创建与所述货物支持区大小相同的参考图像，所述参考图像的像素值全部初始化为背景像素值，记为I6 [ i, j ]；

S3034. 在所述轮廓点α0的8邻域内，从其左4邻点开始，按顺时针方向，寻找边缘点；

S3035. 如果寻找到边缘点，则在I6 [ i, j ]中标记出对应的设定轮廓点；

S3036. 判定所述设定轮廓点与所述轮廓点α0的位置关系；如果所述设定轮廓点是所述轮廓点α0的8邻点，则判定为一条轮廓线提取完毕；在I5 [ i, j ]中将提取完毕的轮廓线连通其包围区域内的像素点全部变为背景像素值；如果所述设定轮廓点与所述轮廓点α0的坐标相同，则轮廓线提取错误，重复执行步骤S3035;

S3037. 计算轮廓中所包含的边缘像素点的个数，设定阈值，忽略所述轮廓线像素点个数低于所述设定阈值的部分；

S3038. 重复执行步骤S3031至3037直至提取全部货物的完整轮廓，获得货物的位置坐标。

6.根据权利要求5所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于， 在步骤S3035中，寻找到的边缘点满足：

a. 该像素点是边缘点；

b. 该像素点的8邻点中边缘点个数和大于2且小于7；

c. 该点在I6 [ i, j ]内对应点为背景点；

d. 该点在I6 [ i, j ]内对应点的4邻点中边缘点个数小于2。

7.根据权利要求6所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，步骤S304包括：将步骤S303得到的货物轮廓图像坐标从像素坐标系转换为世界坐标系。

8.根据权利要求7所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，

所述激光扫描仪通过测量激光脉冲从发射到返回接收信号的时间计算货物的相对距离。

9.根据权利要求8所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，所述激光扫描仪的采集范围为0～360度或0～270度，扫描距离为1～6000米。

10.根据权利要求7所述的基于无人卸货车的卸货控制方法，其特征在于，所述扫描组件还包括红外传感器，所述红外传感器用于测量吸盘组件与货物之间的距离。