CN110039543B - 仓储地图快速确定方法、设备、存储介质及机器人 - Google Patents

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Abstract

本申请涉及一种仓储地图快速确定方法、设备、存储介质及机器人，该方法包括：生成所述仓库的仓库地图；获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息；确定标识的标识位置；确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置；确定所述仓库的仓储地图。该方法可以实现快速创建仓库中的仓储地图，而且仓储地图中储位的位置精度高。

Description

仓储地图快速确定方法、设备、存储介质及机器人
技术领域
本申请涉及智能设备领域，尤其涉及一种仓储地图快速确定方法、设备、存储介质及机器人。
背景技术
目前电子商务发展十分迅速，客户订单量增长飞快。为了提升拣货效率，满足不断增长的单量需求，各个物流设备厂商分别推出了不同类型的设备。但原理基本一致，都是将商品放在料箱中，然后通过机器人将料箱推送到拣货工作站，然后由拣货员工根据系统界面提示拣选对应的商品。
但无论是哪种方式，都必须知道仓库中储位的位置，目前一种方式是先在仓库中绘制机器人地图，然后人工对货架上储位进行标定标定后映射到机器人地图中，以便机器人根据机器人地图可以寻找到储位，由于一般仓库中的储位量级在上万个，如果采用传统的方式进行建图，需要把每一个储位映射到机器人地图中，这样会耗费大量的时间、人力、物力，影响机器人的部署速度。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题，本申请提供了一种一种仓储地图快速确定方法、设备、存储介质及机器人。
第一方面，本申请提供了一种仓储地图快速确定方法，所述方法包括：
根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图；
实时获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息；所述仓库中设置有至少一个货架，每个货架设置至少一组标识，所述货架的外轮廓面设置有至少一个标识；
基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；
根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置；
根据所述仓库地图、货架位置和储位位置，确定所述仓库的仓储地图。
可选地，所述方法还包括：
在所述仓库中确定一个原点；
基于所述原点创建所述仓库的仓库坐标系，且所述仓库地图、运动位姿、标识位置、货架位置和储位位置均在所述仓库坐标系中。
可选地，所述根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图，包括：
获取机器人上的雷达扫描到所述仓库中物体的轮廓数据；
根据所述轮廓数据绘制出所述仓库中物体的形态数据；
根据所述形态数据，在所述仓库坐标系中创建所述仓库的仓库地图。
可选地，所述标识包括标识码，所述标识信息包括标识码的图像信息，所述运动位姿包括第一运动位姿和第二运动位姿，所述标识信息包括：第一运动位姿时采集到标识码的第一图像信息，和，第二运动位姿时采集到标识码的第二图像信息；
所述基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置，包括：
根据所述第一运动位姿、第一图像信息和所述图像采集传感器的焦距，在所述仓库坐标系中确定所述标识码中顶点的第一参考三维坐标；
根据第二运动位姿、第二图像信息和所述图像采集传感器的焦距，在所述仓库坐标系中确定所述标识码中顶点的第二参考三维坐标；
利用三角测量法对第一参考三维坐标和第二参考三维坐标进行计算，得到所述标识码中顶点在所述仓库坐标系中的三维坐标；
根据所述仓库坐标系中所述标识码的顶点的目标三维坐标，在所述仓库坐标系中计算所述标识码的平面坐标，作为所述标识位置。
可选地，所述标识包括标识码，所述标识信息包括标识码的图像信息，所述基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置，包括：
利用图像采集传感器的深度信息和所述图像信息，在所述图像采集传感器的坐标系中计算所述标识码的顶点的第三参考三维坐标；
根据所述运动位姿，将所述顶点的所述第三参考三维坐标，转换为所述仓库坐标系中目标三维坐标；
根据所述目标三维坐标，在所述仓库坐标系中计算所述标识码的平面坐标，作为所述标识位置。
可选地，根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架上储位的储位位置，包括：
根据属于同一组标识的标识位置，确定与所述同一组标识对应的货架的位置区域；
根据所述预设储位信息中单层储位数量，对所述位置区域进行区域划分，得到每层储位的平面坐标；
将储位的平面坐标作为储位位置。
可选地，所述方法还包括：
建立所述货架上储位的预设储位标识与对应的储位位置之间的对应关系。
可选地，所述方法还包括：
在机器人利用所述仓储地图进行拣货时，利用机器人定位系统采集所述机器人在仓库中运动的定位位置；
获取机器人在所述定位位置上采集到货架上标识信息，并根据所述标识信息对应的标识位置，计算所述机器人的计算位置；
计算所述计算位置与所述定位位置之间的位置偏差；
利用所述位置偏差对所述定位位置进行校准。
第二方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面任意一项所述仓储地图快速确定方法。
第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或多个处理器执行，以实现如第一方面任意一项所述仓储地图快速确定方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括：
感应传感器，用于采集仓库中的感应数据；
图像采集传感器，用于采集仓库货架上标识的标识信息；
位姿传感器，用于采集机器人的运动位姿；
处理器，用于基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架上储位的储位位置；建立所述货架上储位的预设储位标识与对应的储位位置之间的对应关系。
可选地，所述机器人还包括存储器，以及，存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；
所述处理器执行所述程序时实现如第一方面任意一项所述仓储地图快速确定方法。
本申请实施例提供的上述技术方案与现有技术相比具有如下优点：
本申请实施例提供的方法，针对布设好货架的仓库，可以在机器人在仓库中进行运动时，利用机器人采集仓库中的传感数据确定仓库地图，然后及利用机器人上图像采集传感器采集设置在货架上标识的标识信息，然后标识信息，确定出货架的货架位置和货架上储位的储位位置，最终自动生成仓库的仓库仓储地图。
由于该方法是基于货架上的标识信息来辅助创建仓储地图，可以大大提升针对仓库进行仓储地图创建的速度，并且仓储地图过程中，由于没有人工参与，所以可以减少因为人工标定而引起的误差问题。因此，该方法可以实现快速创建仓库中的仓储地图，而且仓储地图中储位的位置精度高。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。
为了更清楚地说明本申请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简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，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为本申请实施例提供的一种快速布置仓库的示意图；
图2为本申请实施例提供的一种货架的结构示意图；
图3为本申请实施例提供的一种仓储地图快速确定方法的一种流程示意图；
图4为本申请实施例提供的一种货架与标识的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种仓库中坐标的结构示意图；
图6为本申请实施例提供的一种仓储地图快速确定方法的另一种流程示意图；
图7为图3中步骤S101的一种详细流程示意图；
图8为图3中步骤S103的一种详细流程示意图；
图9为图3中步骤S103的另一种详细流程示意图；
图10为图3中步骤S104的一种详细流程示意图；
图11为本申请实施例提供的一种仓储地图快速确定方法的又一种流程示意图；
图12为本申请实施例提供的一种仓储地图快速确定装置的结构示意图；
图13为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请所述提供的该方法可以用于任何布设有货架的仓库，可以为现有货架的仓库，还可以为通过快速方式布置的仓库。
下面以通过快速方式步骤的仓库为例进行说明，图1为本申请实施例提供的一种快速布置仓库的示意图，图1所示为仓库的俯视图，如图1所示，该仓库100可以包括：图中包括：货架10、打包区和发货区，仓库内设只有机器人20，机器人可以在货架10之间的通道进行运动，将货物放入货架或从货架中取出至打包区。在本申请实施例中，货架10可以包括至少一个，机器人20也可以包括至少一个，在实际使用时，可以根据实际需要配置货架10和机器人的数量，对此本申请不做限定。
如图1和图2所示，货架10包括：储物箱1和四个角柱2，其中，相邻储物箱1之间通过可拆卸连接结构可拆卸连接，每一储物箱1构成一个放置物品的储位，如图1所示，图中可拆卸连接结构包括相互对应的插销12和插槽，插销12设置于储物箱1的顶部，插槽设置于储物箱1的底部。使用时，可将多个储物箱1纵向层叠，并通过插销12和插槽的相互配合，使两个储物箱1之间实现稳固连接。同时，本实施例提供的可拆卸连接结构，结构简单，可以实现快速拆装，提高工作效率。
在本申请实施例中，每个货架上还设置有至少一组标识，并且货架的外轮廓面设置有至少一个标识。在本申请实施例中，标识的作用是为了对货架的外轮廓面进行识别，检测到标识的位置即可检测到货架的外轮廓面的位置。在一个实施例中，针对外轮廓面为与地面垂直的立面而言，外轮廓面的位置可以为外轮廓面在地面上的投影线。
另外，货架上设置一组标识是指不同货架之间的标识是有区别的，但同一个货架的标识是具有关联关系，这样通过对标识的组进行确定，就可以确定该组标识所述的货架。
此外，在本申请实施例中，为了便于快速货架进行识别，可选地，在货架上相邻两个外轮廓面的接线位置设置两个标识，这样通过这两个标识可以确定货架拐角位置。在本申请一个实施例中，标识可以固定在货架上，例如：固定在如图1所示的储物箱1外表面。本申请一个实施例中，如图1和图2所示，为了增加储物箱1的稳定性，在货架的四个角上还分别设置有一个角柱2，在本实施例中，角柱2包括第一板体21、第二板体22、底座23和支撑部，有关角柱2的详细描述，可参见与本申请同日申请的货架的申请文件，在此不再赘述。如图1所示，在角柱2上还设置有标识24，在角柱的第一板体21和第二板体22上分别设置一个标识24，用于对角柱所在的货架的两个外轮廓面进行识别。
参见图2所示，货架10还包括支撑架3，支撑架3设置与货箱下方，且若干角柱2环绕支撑架3设置。支撑架3能够对货箱的底面进行制成，能够分担角柱2承担的压力，使货架更加稳固。且支撑架3能够将货箱和地面隔离，起到防潮的作用。
图3为本申请实施例提供的一种仓储地图快速确定方法的一种流程示意图。如图3所示，在本申请实施例中，该方法可以包括如下步骤：
S101，根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图。
在按照图1和图2所示方式，在仓库中通过可拆卸方式安装货架10后，可以使用仓库中运货的机器人在仓库中进行运动，并且在机器人运动时，利用机器人上设置的传感器采集仓库中的信息，以便利用这些信息来对仓库地图进行还原。
在对仓库地图进行还原时，需要知道仓库中的物体(包括货架或障碍物等)的位置、形状以及尺寸等，所以感应数据是指用于探测仓库中物体的数据，在本申请实施例中，感应数据可以通过雷达探测得到。根据仓库地图，仅可以知道仓库中哪些位置有物体，哪些位置是通道，是针对仓库的粗略地图。
S102，实时获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息。
在机器人还设置有图像采集传感器，在仓库中运动时，图像采集传感器同时采集图像信息，通过图像信息对仓库中的物体的详细信息进行处理，例如：对货架进行区分，或者对货架上储位进行区分等。
在本申请实施例中，运动位姿包括：运动位置和在该运动位置上图像采集传感器的姿态，其中运动位置是用于对机器人进行定位，姿态是确定机器人上图像采集传感器在采集图像信息时的角度以及方位。
在申请实施例中，货架上的标识是用于对标识所在的位置进行定位的，标识可以是具有预设排列规则的图形码，例如：二维码、Apriltag标签等，标识还可以是图像，例如：包含多个点的图像，再或者，标识码还可以为字符，例如：数字或字母等。在本申请实施例中，可选地，标识为图形码，并且图形码可选地为二维码。
该步骤中，获取运动位姿和标识信息是对应的，也即运动位姿和标识信息是同时获取，例如：机器人在A位置时，获取A位置的运动位姿，并获取A位置时采集到的标识的标识信息，当运动至B位置时，再获取B位置的运动位姿，并获取B位置时采集到的标识的标识信息，这样A位置获取的运动位置与A位置获取的标识信息相对应。
S103，基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置。
通过运动位姿中的运动位置可以确定机器人在仓库中的位置，而通过运动位姿中的姿态以及标识信息可以确定出标识相对机器人的相对位置，进一步通过机器人的位置和相对位置，就可以确定出标识的标识位置。
S104，根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置。
由于标识是位于货架的外轮廓面的，所以通过标识的位置可以确定出货架外轮廓的货架区域，但有关货架内部的信息还是无法得到的。在本申请实施例中，预设储位信息是指货架中储物箱的尺寸，储物箱的数量以及货架中储物箱的层数等。
如图4所示，根据8个标识a、b、c、d、e、f、g和h的位置，就获取到仓库地面上八个标识的具体坐标，同时还可以计算出对应货架四个角之间的直线距离。例如(a,b)和(c,d)之间的距离是4米，(a,b)和(g,h)之间的距离是1.6米。而货架上预设储位信息为货架中储物箱的尺寸，例如：储物箱的宽度是0.5米，长度是0.8米。如图5所示，如果将仓库地面看成是一个二维坐标系，则可以自动算出货架在X轴方向有8个储物箱，在Y轴方向有两个储物箱。针对货架上不同层结构，加上每层的高度信息，就可以得储物箱，也即储位位置，的三维坐标。
因此，该步骤根据标识信息和预设储位信息，就可以还原出货架的立体结构以及细节，因此可以确定出货架中每个储位的储位位置。
S105，根据所述仓库地图、货架位置和储位位置，确定所述仓库的仓储地图。
在该步骤中，将货架位置和储位位置在仓库地图中进行标记，即可得到仓库的仓储地图，由于仓储地图中有货架和储位位置，所以该仓库地图可以作为机器人地图，在商品入库时，只需将商品与储位之间建立对应关系，这样后续利用机器人进行拣货时，直接可用仓储地图就可以自动寻找到商品所在位置。
该方法可以由图1所示的机器人中的机器人处理器来执行，也可以由与仓库中对应的仓库服务器或仓库处理器来执行，对此，本申请不做限定。当由仓库服务器或仓库处理器来执行时，需要将机器人采集数据并传输给仓库服务器或仓库处理器。
本申请实施例提供的方法，针对布设好货架的仓库，可以在机器人在仓库中进行运动时，利用机器人采集仓库中的传感数据确定仓库地图，然后及利用机器人上图像采集传感器采集设置在货架上标识的标识信息，然后标识信息，确定出货架的货架位置和货架上储位的储位位置，最终自动生成仓库的仓库仓储地图。
由于该方法是基于货架上的标识信息来辅助创建仓储地图，可以大大提升针对仓库进行仓储地图创建的速度，并且仓储地图创建过程中，由于没有人工参与，所以可以减少因为人工标定而引起的误差问题。因此，该方法可以实现快速创建仓库中的仓储地图，而且仓储地图中储位的位置精度高
在本申请一个实施例中，在图3步骤S105之后，该方法还可以包括：
S106，建立所述货架上储位的预设储位标识与对应的储位位置之间的对应关系。
预设储位标识是用于对货架上储位进行识别的，参见图2所述，图中每个储物箱1上还设置有一个预设储位标识11，预设储位标识11与储物箱1之间是一一对应，也即每个储物箱只有唯一的一个储位标识11。
在本申请实施例中，预设储位标识可以为二维码、条形码，也可以为字符串，例如：字母串或数字串。无论预设储位标识是什么形式，其目的都是为了找到储位，所以，在本申请实施例中，在确定出储位位置后，还需要将预设储位标识与储位位置之间建立对应关系，以便于通过该对应关系可以快速查找储位。
在本申请一个实施例中，在图3所示步骤S101之前，如图6所示，该方法还可以包括以下步骤：
S201，在所述仓库中确定一个原点。
在本申请实施例中，原点可以是仓库中的任意一个点，在实际应用中，可以由技术人员随意选择。但为了便于后续对仓库中的货架以及储位进行定位，通常选择仓库中的一个角落的区域中的点作为原点。如图5所示，图中选择左上角的角落的区域中的点作为原点。
在确定原点时，可以以机器人所在的初始位置作为原点，还可以在原点位置铺设原点标识，通过对原点标识进行识别确定出原点，原点标识可以为二维码、条形码等。
S202，基于所述原点创建所述仓库的仓库坐标系。
在确定原点后，可以在原点基础上建立一个与仓库地面对应的仓库坐标系，仓库坐标系可以是二维的平面坐标系，并且前述图3所示步骤中描述到的所述仓库地图、运动位姿、标识位置、货架位置和储位位置均在所述仓库坐标系中。如图5所示，该仓库坐标系可以覆盖整个仓库。在本申请一个实施例中，仓库坐标系的x轴和y轴可以与仓库的外边相平行。
建立的仓库坐标系是可以是一个平面坐标系，如果在该平面坐标系的基础上加上仓库高度上的z轴，就可以组成与仓库对应的立体坐标系。
在本申请一个实施例中，如图7所示，图3所示步骤S101可以包括以下步骤：
S1011，获取机器人上的雷达扫描到所述仓库中物体的轮廓数据。
在本申请实施例中，利用雷达波的反射信号来对仓库中的物体进行确定，所以，轮廓数据是指根据雷达波的反射信号计算出物体相对雷达的方位以及距离，也即相对机器人的方位以及距离。
采用雷达进行扫描的优势是简单方便，因为仓库中的物体可能有多种，除了货架之外，还有可能有货物堆，以及障碍物等。采用雷达扫描可以无需关心物体的详细信息，只要确定出物体的轮廓即可。
S1012，根据所述轮廓数据绘制出所述仓库中物体的形态数据。
在本申请实施例中，形态数据是用于指示仓库中物体的轮廓，在平面坐标系，形态数据还可以表示为平面上的线条。
S1013，根据所述形态数据，在所述仓库地坐标系中创建所述仓库的仓库地图。
根据形态数据将物体的形状投影到仓库坐标系中，即可得到仓库的仓库地图。
在本申请一个实施例中，所述标识包括标识码，所述标识信息包括标识码的图像信息，在对标识进行定位时，采用三角测量法法进行定位，相应地就需要获取机器人在两个不同位置上的数据，例如：机器人在A点时，对应的图像采集传感器的姿态为第一运动位姿，并且采集到标识码的第一图像；机器人在B点时，对应的图像采集传感器的姿态为第二运动位姿，并且采集到标识码的第二图像信息。
在图6所示实施例的基础上，如图8所示，图3所示的步骤S103可以包括以下步骤：
S1031，根据所述第一运动位姿、第一图像信息和所述图像采集传感器的焦距，在所述仓库坐标系中确定所述标识码中顶点的第一参考三维坐标。
在本申请中，参见前述S202的描述，三维坐标是指仓库坐标系为立体坐标系中的坐标。基于位姿和图像信息以及焦距计算点的三维坐标是图像识别领域的常用的方式，在此不再赘述。
S1032，根据第二运动位姿、第二图像信息和所述图像采集传感器的焦距，在所述仓库坐标系中确定所述标识码中顶点的第二参考三维坐标；
前述步骤S1031和步骤S1032可以从A点和B点分别采集同一标识的标识信息，并且确定出不同的三维参考坐标。
S1033，利用三角测量法对第一参考三维坐标和第二参考三维坐标进行计算，得到所述标识码中顶点在所述仓库坐标系中的三维坐标；
基于三角测量法，即可得到标识码中每个顶点的目标三维坐标。
S1034，根据所述仓库坐标系中所述标识码的顶点的目标三维坐标，在所述仓库坐标系中计算所述标识码的平面坐标，作为所述标识位置。
在本申请一个实施例中，所述标识包括标识码，所述标识信息包括标识码的图像信息，在对标识进行定位时，利用机器人上的图像采集传感器的深度信息来进行。
如图9所示，图3所示的步骤S103可以包括以下步骤：
S1035，利用图像采集传感器的深度信息和所述图像信息，在所述图像采集传感器的坐标系中计算所述标识码的顶点的第三参考三维坐标。
基于图像信息可以确定标识码的顶点在图像中的坐标(u，v)，假设标识码中顶点相对于图像采集传感器的坐标系中的三维坐标Pc＝(Xc,Yc,Zc)，其中Zc为深度信息，相应的Pc可以通过以下方式计算得到：
Xc＝Zc*u/f
Yc＝Zc*v/f
其中f为相机的焦距值。
S1036，根据所述运动位姿，将所述顶点的所述第三参考三维坐标，转换为所述仓库坐标系中目标三维坐标。
在本申请实施例中，图像传感器的姿态为T，那么目标三维坐标Pw＝T*Pc，即计算得到目标姿态。
由于三维坐标Pc是图像采集传感器的坐标系中，所以根据图像采集传感器的运动姿态通过转换即可得到目标三维坐标。
S1037，根据所述目标三维坐标，计算所述标识码的平面坐标，作为所述标识位置。
平面坐标是指在图5中xy组成的平面坐标系中的坐标。
如图10所示，在本申请一个实施例中，前述步骤S104还可以包括以下步骤：
S1041，根据属于同一组标识的标识位置，确定与所述同一组标识对应的货架的位置区域。
参见图5，由于每个货架上的标识是同一组标识，所以根据获取到的标识信息可以确定出货架的位置区域，图5中，确定出货架的四个角之后，由这四个角所围起来的区域就是货架的位置区域。
S1042，根据所述预设储位信息中单层储位数量，对所述位置区域进行区域划分，得到每层储位的平面坐标。
针对每个货架，详细可参见图4所示，如图4所示，根据8个标识a、b、c、d、e、f、g和h的位置，就获取到仓库地面上八个标识的具体坐标，同时还可以计算出对应货架四个角之间的直线距离。例如(a,b)和(c,d)之间的距离是4米，(a,b)和(g,h)之间的距离是1.6米。假设预设储位信息为储物箱的宽度是0.5米，长度是0.8米，那就可以可以自动算出货架在X轴方向有8个储物箱，在Y轴方向有两个储物箱。平面坐标即为图5中xy组成的平面坐标系中的坐标。
S1043，将储位的平面坐标作为储位位置。
前述实施例中，可以利用设置在货架的标识，对标识的标识位置、货架位置以及储位位置进行定位，在创建仓储地图后，在机器人可以根据仓储地图进行运行，但机器人在实际运行过程中，随着运行时间的积累，其对位置的定位会出现一些偏差，由于此时标识的位置是确定的，那么在机器人运动过程中，还可以利用这些设置在货架的标识，对机器人的位置进行校准。
如图11所示，该方法还可以包括以下步骤：
S301，在机器人利用所述仓储地图进行拣货时，利用机器人定位系统采集所述机器人在仓库中运动的定位位置。
在本申请实施例中，机器人可以按照设定的时间间隔，每隔一段时间进行一次定位校准，另外，还可以在机器人拣货时出现位置错误时进行位置校准。
在校准时，首先需要获取机器人利用自身定位系统采集到的定位位置，作为校准的基础。
S302，获取机器人在所述定位位置上采集到货架上标识信息，并根据所述标识信息对应的标识位置，计算所述机器人的计算位置。
参见前述根据机器人的位置去计算标识的标识位置的过程，相反，当标识的标识位置是已知的情况下，可以反向计算当前机器人的计算位置。在此对位置的计算过程不再赘述，详细可参见前述描述。
S303，计算所述计算位置与所述定位位置之间的位置偏差。
S304，利用所述位置偏差对所述定位位置进行校准。
在本申请实施例中，可以在出现偏差时就进行校准，另外，可以根据需要设置位置偏差的容忍度，只要当位置偏差大于预设预设值时进行校准。
图12为本申请实施例提供的一种仓储地图快速确定装置的结构示意图，如图12所示，该装置具体包括：
仓库地图生成模块001，用于根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图；
数据获取模块002，用于实时获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息；所述仓库中设置有至少一个货架，每个货架设置至少一组标识，所述货架的外轮廓面设置有至少一个标识；
标识位置确定模块003，用于基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；
储位位置确定模块004，用于根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置；
仓储地图确定模块005，用于根据所述仓库地图、货架位置和储位位置，确定所述仓库的仓储地图。
本实施例提供的仓储地图快速确定装置可执行前述仓储地图快速确定方法的所有步骤，进而实现前述仓储地图快速确定方法的技术效果，具体请参照前述有关仓储地图快速确定方法相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
图13为本申请实施例提供的一种电子设备结构示意图，如图13所示，该电子设备具体包括：
处理器1310、存储器1320和收发器1330。
处理器1310可以是图形处理器GPU、中央处理器(central processing unit，CPU)，或者CPU和硬件芯片的组合。上述硬件芯片可以是专用集成电路(application-specific integrated circuit，ASIC)，可编程逻辑器件(programmable logic device，PLD)或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件(complex programmable logicdevice，CPLD)，现场可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)，通用阵列逻辑(generic array logic,GAL)或其任意组合。
存储器1320用于存储各种应用，操作系统和数据。存储器1320可以将存储的数据传输给处理器1310。存储器1320可以包括易失性存储器，非易失性动态随机存取内存(nonvolatile random access memory，NVRAM)、相变化随机存取内存(phase change RAM，PRAM)、磁阻式随机存取内存(magetoresistive RAM，MRAM)等，例如至少一个磁盘存储器件、电子可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable read-onlymemory，EEPROM)、闪存器件，例如反或闪存(flash memory，NOR)或是反及闪存(flashmemory，NAND)、半导体器件，例如固态硬盘(solid state disk，SSD)等。存储器1320还可以包括上述种类的存储器的组合。
收发器1330，用于发送和/或接收数据，收发器1330可以是天线等。
所述各器件的工作过程如下：
处理器1310，用于根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图；实时获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息；；基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置；根据所述仓库地图、货架位置和储位位置，确定所述仓库的仓储地图。
本实施例提供的电子设备可执行前述仓储地图快速确定方法的所有步骤，进而实现前述仓储地图快速确定方法的技术效果，具体请参照前述有关仓储地图快速确定方法相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
本申请实施例还提供了一种存储介质(计算机可读存储介质)。这里的存储介质存储有一个或者多个程序。其中，存储介质可以包括易失性存储器，例如随机存取存储器；存储器也可以包括非易失性存储器，例如只读存储器、快闪存储器、硬盘或固态硬盘；存储器还可以包括上述种类的存储器的组合。
当存储介质中一个或者多个程序可被一个或者多个处理器执行，以实现上述在基于实时地面检测的目标对象的检测设备侧执行的仓储地图快速确定方法。
所述处理器用于执行存储器中存储的仓储地图快速确定方法的程序，以实现以下在仓储地图快速确定设备侧执行的仓储地图快速确定方法的步骤：
根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图；实时获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息；所述仓库中设置有至少一个货架，每个货架设置至少一组标识，所述货架的外轮廓面设置有至少一个标识；基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置；根据所述仓库地图、货架位置和储位位置，确定所述仓库的仓储地图。
本申请实施例还提供了一种机器人，该机器人用于仓储系统，包括：
感应传感器，用于采集仓库中的感应数据；
图像采集传感器，用于采集仓库货架上标识的标识信息；
位姿传感器，用于采集机器人的运动位姿；
处理器，用于基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架上储位的储位位置；建立所述货架上储位的预设储位标识与对应的储位位置之间的对应关系。
本实施例提供的机器人可执行前述仓储地图快速确定方法的所有步骤，进而实现前述仓储地图快速确定方法的技术效果，具体请参照前述有关仓储地图快速确定方法相关描述，为简洁描述，在此不作赘述。
在本申请一个实施例中，所述机器人还包括存储器，以及，存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；
所述处理器执行所述程序时实现如第一方面任意一项所述仓储地图快速确定方法。
需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关3系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (9)

1.一种仓储地图快速确定方法，其特征在于，所述方法包括：
根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图；
实时获取所述机器人的运动位姿，并获取所述机器人上图像采集传感器采集到货架上标识的标识信息；所述仓库中设置有至少一个货架，每个货架设置至少一组标识，所述货架的外轮廓面设置有至少一个标识；
基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置；
根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架的货架位置以及所述货架上储位的储位位置；
根据所述仓库地图、货架位置和储位位置，确定所述仓库的仓储地图；
其中，所述方法还包括：
在所述仓库中确定一个原点；
基于所述原点创建所述仓库的仓库坐标系，且所述仓库地图、运动位姿、标识位置、货架位置和储位位置均在所述仓库坐标系中；
所述标识包括标识码，所述标识信息包括标识码的图像信息，所述基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置，包括：
利用图像采集传感器的深度信息和所述图像信息，在所述图像采集传感器的坐标系中计算所述标识码的顶点的第三参考三维坐标；
根据所述运动位姿，将所述顶点的所述第三参考三维坐标，转换为所述仓库坐标系中目标三维坐标；
根据所述目标三维坐标，在所述仓库坐标系中计算所述标识码的平面坐标，作为所述标识位置。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据仓库中机器人运动时采集的感应数据，生成所述仓库的仓库地图，包括：
获取机器人上的雷达扫描到所述仓库中物体的轮廓数据；
根据所述轮廓数据绘制出所述仓库中物体的形态数据；
根据所述形态数据，在所述仓库坐标系中创建所述仓库的仓库地图。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述标识包括标识码，所述标识信息包括标识码的图像信息，所述运动位姿包括第一运动位姿和第二运动位姿，所述标识信息包括：第一运动位姿时采集到标识码的第一图像信息和第二运动位姿时采集到标识码的第二图像信息；
所述基于所述运动位姿和标识信息，在所述仓库地图中确定标识的标识位置，包括：
根据所述第一运动位姿、第一图像信息和所述图像采集传感器的焦距，在所述仓库坐标系中确定所述标识码中顶点的第一参考三维坐标；
根据第二运动位姿、第二图像信息和所述图像采集传感器的焦距，在所述仓库坐标系中确定所述标识码中顶点的第二参考三维坐标；
利用三角测量法对第一参考三维坐标和第二参考三维坐标进行计算，得到所述标识码中顶点在所述仓库坐标系中的三维坐标；
根据所述仓库坐标系中所述标识码的顶点的目标三维坐标，在所述仓库坐标系中计算所述标识码的平面坐标，作为所述标识位置。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据货架的预设储位信息和所述标识位置，在所述仓库地图中确定所述货架上储位的储位位置，包括：
根据属于同一组标识的标识位置，确定与所述同一组标识对应的货架的位置区域；
根据所述预设储位信息中单层储位数量，对所述位置区域进行区域划分，得到每层储位的平面坐标；
将储位的平面坐标作为储位位置。
5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
建立所述货架上储位的预设储位标识与对应的储位位置之间的对应关系。
6.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在机器人利用所述仓储地图进行拣货时，利用机器人定位系统采集所述机器人在仓库中运动的定位位置；
获取机器人在所述定位位置上采集到货架上标识信息，并根据所述标识信息对应的标识位置，计算所述机器人的计算位置；
计算所述计算位置与所述定位位置之间的位置偏差；
利用所述位置偏差对所述定位位置进行校准。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至6任一所述的仓储地图快速确定方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质存储有一个或多个程序，所述一个或多个程序可被一个或多个处理器执行，以实现如权利要求1至6任一所述仓储地图快速确定方法。
9.一种机器人，其特征在于，包括：
感应传感器，用于采集仓库中的感应数据；
图像采集传感器，用于采集仓库货架上标识的标识信息；
位姿传感器，用于采集机器人的运动位姿；
处理器，用于执行如权利要求1至6任一所述仓储地图快速确定方法。
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