CN110825111A - 适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法、货物盘点方法、装置、服务器及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法、货物盘点方法、装置、服务器及存储介质，其中，所述方法包括：获采集无人机的飞行视频图像；采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定路线进行货物盘点。可以提高室内定位范围与精度，避免因为意外碰撞坠落零件或装置而造成人员受伤以及损坏仓库中的设施及货物。

Description

适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法、货物盘点方法、 装置、服务器及存储介质

技术领域

本发明涉及货物盘点技术领域，尤其涉及一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法、货物盘点方法、装置、服务器及存储介质。

背景技术

高架仓库一般属于配送式的仓库，在这种仓库里，各种货物先是各自以货物单元的形式存储在货架上。出库时，往往需要根据订单的要求将不同的货物以不同的数量进行选配，组成新的货物单元，送往需要的地方以供使用。随着物流和电商行业的高速发展。高架仓库广泛适用于各种大型配送仓库中。

由于高架仓库具有面积大，存储货物类型和数量多，以及高度高等特点。传统的人工货物盘点方式不适用于高架仓库。目前，广泛采用无人机扫描方式对高架仓库进行货物盘点。其原理为通过无人机从高空扫描RFID标签或者二维码图像对货物进行盘点。

在实现本发明的过程中，发明人发现如下技术问题：为全面进行货物盘点，通常会对无人机的飞行线路进行规划，无人机按照规划路线完成货物盘点工作。但由于无人机定位精度不能满足相应的精度要求，在飞行过程中会产生一定的偏差。高架仓库内部遮挡多，极易造成遮挡意外坠落。成人员受伤以及损坏仓库中的设施及货物

发明内容

本发明实施例提供了一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法、货物盘点方法、装置、服务器及存储介质，以解决上述提及的至少一个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法，包括：

采集无人机的飞行视频图像；

采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定路线进行货物盘点。

进一步的，所述根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制进行修正，包括：

根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值；

在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正。

进一步的，所述对所述无人机控制信息进行修正，包括：

通过所述无人机配置的陀螺仪和加速度计，采集航向和加速度；

根据所述无人机的运动信息确定陀螺仪和加速度计的导航偏差值；

根据所述导航偏差值和偏差数值对所述无人机的控制信息进行修正。

进一步的，在采集无人机的飞行视频图像之前，所述方法还包括：

通过配置于所述无人机的激光雷达，建立所述高架仓库的空间模型。

进一步的，所述根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正包括：

通过PID调节确定所述无人机的新飞行路线规划，并利用新飞行路线规划对无人机飞行进行控制。

第二方面，本发明实施例还提供了一种高架仓库货物盘点方法，包括

上述实施例提供的任一适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法，和

通过配置于所述无人机的图像采集装置采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；

和\或

通过配置于所述无人机的射频识别传感器采集货物或货架上的RFID标签。

第三方面，本发明实施例还提供了一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制装置，包括：

视频图像采集模块，用于采集无人机的飞行视频图像；

高度差确定模块，用于采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

运动信息确定模块，用于根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

当前位置确定模块，用于根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

修正模块，用于根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点。

进一步的，所述修正模块包括：

偏差数值确定单元，用于根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值；

修正单元，用于在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正。

进一步的，所述修正单元包括：

航向和加速度采集子单元，用于通过所述无人机配置的陀螺仪和加速度计，采集航向和加速度；

偏差值确定子单元，用于根据所述无人机的运动信息确定陀螺仪和加速度计的导航偏差值；

修正子单元，根据所述导航偏差值和偏差数值对所述无人机的控制信息进行修正。

进一步的，所述装置还包括：

空间模型建立单元，通过配置于所述无人机的激光雷达，建立所述高架仓库的空间模型。

更进一步的，所述修正子单元用于：

通过PID调节确定所述无人机的新飞行路线规划，并利用新飞行路线规划对无人机飞行进行控制。

第四方面，本发明实施例还提供了一种高架仓库货物盘点装置，包括：

视频图像采集模块，用于采集无人机的飞行视频图像；

高度差确定模块，用于采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

运动信息确定模块，用于根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

当前位置确定模块，用于根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

修正模块，用于根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点；

和

扫描采集模块，用于通过配置于所述无人机的图像采集装置采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；和\或通过配置于所述无人机的射频识别传感器采集货物或货架上的RFID标签。

第五方面，本发明实施例还提供了一种服务器，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现上述实施例提供的任一所述的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法和高架仓库货物盘点方法。

第六方面，本发明实施例还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的任一所述的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法和高架仓库货物盘点方法。

本发明实施例提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法、货物盘点方法、装置、服务器及存储介质，通过采集无人机的飞行视频图像和超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；并利用光流法，确定所述无人机的运动信息；根据所述飞行视频图像中的定位基准点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；可以准确测得所述无人机当前的准确位置，并可基于当前的运动方位速度，对后续路线进行修正。以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点。可以提高室内定位范围与精度，避免因为意外碰撞坠落零件或装置而造成人员受伤以及损坏仓库中的设施及货物。提升了货物盘点的效率。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本发明实施例一提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法的流程示意图；

图3是本发明实施例三提供适用于高架仓库货物盘点方法的流程示意图；

图4是本发明实施例四提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制装置的结构示意图；

图5是本发明实施例五提供的适用于高架仓库货物盘点装置的结构示意图；

图6是本发明实施例六提供的设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1是本发明实施例一提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法的流程示意图，本实施例可适用于对用于高架仓库货物盘点的无人机进行控制的情况，该方法可以由高架仓库货物盘点的无人机控制装置来执行，并通过软件和\或硬件方式实现，并可集成于各种设备中，具体包括如下步骤：

S110，采集无人机的飞行视频图像。

由于室内飞行空间狭小，因此采用四旋翼无人机实现高架仓库货物盘点。四旋翼无人机体积较小，可搭载构件丰富，且能够很好地完成自稳、悬停等功能，从而能够较好地识别判断货架货物信息。

示例性的，所述无人机上可配置各种传感器。例如CCD图像采集装置等。实现在盘点飞行过程中对视频图像进行采集。

S120，采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差。

由于上述步骤中采集到的图像数据仅能体现出二维数据的变化，不能完全体现相应的立体位置以及无人机的姿态变化。因此，在本实施例中，所述无人机上还配置有超声波传感器，利用超声波传感器通过对回波计算得到无人机与参照物之间的高度差。示例性的，所述参照物可以包括：地面和货架，通过所述无人机的超声数据计算确定所述无人机与参照物之间的高度差，进而得到相应的无人机在三维空间的飞行轨迹。

S130,根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息。

光流法是关于视域中的物体运动检测中的概念。用来描述相对于观察者的运动所造成的观测目标、表面或边缘的运动。具体的，其是通过时序上相邻的两帧图像，通过强制匹配的方式对光流进行差分估计，进而计算出相应的速度变化。

在本实施例中，由于采集到的图像中物体不会发生运动，而视觉差是由无人机飞行导致的，因此，可以将其变化视为无人机的变化。因此，利用光流法可以计算得到无人机的运动信息。

虽然可以利用无人机配置的加速度传感器和陀螺仪等测出无人机的运动信息。但由于其存在一定的滞后性，且精度不能满足需求。因此，在本实施例中，利用光流法可以准确的测得无人机的运动信息。

S140,根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置。

成熟的无人机动作捕捉系统可以将无人机的姿态识别和定位控制在厘米范围，但是成本比较高。由于在高架仓库中，既对无人机的姿态识别和定位提出了很高的要求，同时对于无人机的相对运行轨迹要求比较固定，因此，本实施例提出通过增加预设的辅助定位系统，来配合无人机上搭载的飞行控制相关传感器实现快速精确的定位。可以包括以下两个部分：

1)地表标志物：使用油漆或胶带在地表设置特定形态的标志(无高于地表情况)，无人机的视频传感器识别后，感知到无人机质点所处位置在地表二维坐标系中的坐标；

2)货架标志物：使用在货架上粘贴固定特定形态的标志(不突出于货架，不影响货物堆放)，该标志包含此时空间立面的位置信息，无人机的视频传感器识别后，感知到在货架平面的位置。

通过包括上述两种标识物的图像，利用标志物之间的实测距离，结合上述计算得到的无人机的飞行高度和姿态，可以精确计算得到无人机在水平面的精准位置。

可选的，还可设置空间标识物：安装在货架或仓库空间特定位置的识别物体，基于通信方式被无人机上的传感器感知。无人机可通过空间建模时空间标志物确定的位置和与无人机的实时相对位置来计算得出此时无人机的位置信息。可以进一步提升所述无人机三维位置确定的精确度。

S150,根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定路线进行货物盘点。

无人机在进行货物盘点时，必须按照预设的路线进行巡查，以避免货物盘点产生遗漏。而在实际飞行过程中，由于各种测量仪器的精度，会导致无人机实际飞行与预设路线之间产生偏差。因此，需要根据实际的飞行位置、姿态和速度、方位等参数综合预测无人机的可能飞行路线，并对其进行修正，以使得无人机能够按照预设路线飞行。

示例性的，可以根据实际的飞行位置、姿态与当前设定路线的对应要求进行比较，并根据比较结果对其进行修正。

本实施例通过采集无人机的飞行视频图像和超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；并利用光流法，确定所述无人机的运动信息；根据所述飞行视频图像中的定位基准点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；可以准确测得所述无人机当前的准确位置，并可基于当前的运动方位速度，对后续路线进行修正。以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点。可以提高室内定位范围与精度，避免因为意外碰撞坠落零件或装置而造成人员受伤以及损坏仓库中的设施及货物。提升了货物盘点的效率。

在本实施例的一个优选实施方式中，所述方法还可增加如下步骤：通过配置于所述无人机的激光雷达，建立所述高架仓库的空间模型。无人机进行精准定位，需要预先测得高架仓库的空间模型。以方便对后期各种位置的精准测算。由于高架仓库空间较大，且里面还设有各种货架，采用传统的测量方式很难精准实现测量计算。因此，在本实施例中，所述方法还可采用激光雷达，利用无人机实现精准测绘，并建立相应的空间模型。激光雷达，是以发射激光束探测目标的位置、速度等特征量的雷达系统。其工作原理是向目标发射探测信号(激光束),然后将接收到的从目标反射回来的信号(目标回波)与发射信号进行比较,作适当处理后,就可获得目标的有关信息。利用激光雷达可以实现高架仓库空间模型的快速、高准确率的建立，从而为后期位置精确计算提供相应的计算基础。

在本实施例的另一优选实施方式中，所述无人机还可配置环境参数智能传感模块，可获取高架库内部温度、湿度、颗粒物、各种气体浓度、红外传感、烟雾报警等多种功能，为高架库及特殊车间管理提供平台及技术支撑。

实施例二

图2为本发明实施例二提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法的流程示意图。本实施例以上述实施例为基础进行优化，在本实施例中，将所述根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制进行修正，具体优化为：根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值；在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正。

相应的，本实施例所提供的用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法，具体包括：

S210，采集无人机的飞行视频图像。

S220，采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差。

S230，根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息。

S240，根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置。

S250，根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值。

示例性的，可以根据上述步骤确定所述无人机的当前空间位置，即确定所述无人机的当前X,Y和Z坐标。并相应的，从所述预设路线中获取与所述当前位置最为接近的一个坐标点，且确定所述最接近坐标点分别在X，Y和Z方向的差值。

S260，在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定路线进行货物盘点。

根据上一步骤可确定各个方向的差值，并且基于所述差值可以确定是否偏离预设路线。示例性的，可以设定一个偏离阈值，在大于偏离阈值时，可确定偏离预设路线，防止反复进行修正。

示例性的，所述对所述无人机控制信息进行修正，包括：通过所述无人机配置的陀螺仪和加速度计，采集航向和加速度；根据所述无人机的运动信息确定陀螺仪和加速度计的导航偏差值；根据所述导航偏差值和偏差数值对所述无人机的控制信息进行修正。

陀螺仪和加速度计可用于实现惯性导航，并且可作为无人机飞行调整的指引。但其由于精度限制，会存在一定误差。因此，在本实施例中利用所述无人机的运动信息确定陀螺仪和加速度计的导航偏差值。并根据偏差值对其进行修正，以使得陀螺仪和加速度计修正后的结果更加趋近于真实。并可据所述导航偏差值和偏差数值对所述无人机的控制信息进行修正。示例性的，可以根据当前位置和预设路线设定相应的修正路线，并根据修正路线确定相应的速度和方向，以使得所述无人机能够平稳转移到预设路线。

本实施例将所述根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制进行修正，具体优化为：根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值；在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正。可以通过实际计算得到的数据对各种导航设备进行修正，并设定相应的修正路线，使得无人机能够快速平稳准确的回归到预设路线。

在本实施例的一个优选实施方式中，可以将所述根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正具体优化为：通过PID调节确定所述无人机的新飞行路线规划，并利用新飞行路线规划对无人机飞行进行控制。通过PID调节能够使得无人机飞行转向更加平稳，避免无人机出现大幅变化运动致使坠机。

实施例三

图3为本发明实施例三提供的适用于高架仓库货物盘点方法的流程示意图。本实施例可适用于对用于高架仓库货物盘点的情况，该方法可以由高架仓库货物盘点装置来执行，并通过软件和\或硬件方式实现，并可集成于各种设备中，具体包括如下步骤：

S310,采集无人机的飞行视频图像。

S320,采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差。

S330,根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

S340,根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

S350,根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定路线进行货物盘点。

S360，通过配置于所述无人机的图像采集装置采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；和\或通过配置于所述无人机的射频识别传感器采集货物或货架上的RFID标签。

通过视频传感器，采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；和\或射频识别传感器，用以采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的RFID标签。视频传感器和\或射频识别传感器可配置于无人机上，并且可以在飞行过程中，实现对货物或者货架上进行扫码。

本实施例通过配置于无人机的各种扫描设备，能够利用无人机实现对高架仓库货物进行快速有效的盘点，能够有效节约人力成本和时间成本。

实施例四

图4是本发明实施例四提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制装置的结构示意图，如图4所示，所述装置包括：

视频图像采集模块410，用于采集无人机的飞行视频图像；

高度差确定模块420，用于采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

运动信息确定模块430，用于根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

当前位置确定模块440，用于根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

修正模块450，用于根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点。

本实施例提供的高架仓库货物盘点的无人机控制装置，通过采集无人机的飞行视频图像和超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；并利用光流法，确定所述无人机的运动信息；根据所述飞行视频图像中的定位基准点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；可以准确测得所述无人机当前的准确位置，并可基于当前的运动方位速度，对后续路线进行修正。以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点。可以提高室内定位范围与精度，避免因为意外碰撞坠落零件或装置而造成人员受伤以及损坏仓库中的设施及货物。提升了货物盘点的效率。

在上述各实施例的基础上，所述修正模块包括：

偏差数值确定单元，用于根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值；

修正单元，用于在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正。

在上述各实施例的基础上，所述修正单元包括：

航向和加速度采集子单元，用于通过所述无人机配置的陀螺仪和加速度计，采集航向和加速度；

偏差值确定子单元，用于根据所述无人机的运动信息确定陀螺仪和加速度计的导航偏差值；

修正子单元，根据所述导航偏差值和偏差数值对所述无人机的控制信息进行修正。

在上述各实施例的基础上，所述装置还包括：

空间模型建立单元，通过配置于所述无人机的激光雷达，建立所述高架仓库的空间模型。

在上述各实施例的基础上，所述修正子单元用于：

通过PID调节确定所述无人机的新飞行路线规划，并利用新飞行路线规划对无人机飞行进行控制。

本发明实施例所提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制装置可执行本发明任意实施例所提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图5是本发明实施例五提供的适用于高架仓库货物盘点装置的结构示意图，如图5所示，所述装置包括：

视频图像采集模块510，用于采集无人机的飞行视频图像；

高度差确定模块520，用于采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

运动信息确定模块530，用于根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

当前位置确定模块540，用于根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

修正模块550，用于根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点；

和

扫描采集模块560，用于通过配置于所述无人机的图像采集装置采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；和\或通过配置于所述无人机的射频识别传感器采集货物或货架上的RFID标签。

本实施例提供的适用于高架仓库货物盘点装置通过配置于无人机的各种扫描设备，能够利用无人机实现对高架仓库货物进行快速有效的盘点，能够有效节约人力成本和时间成本。

本发明实施例所提供的适用于高架仓库货物盘点装置可执行本发明任意实施例所提供的适用于高架仓库货物盘点方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例六

图6为本发明实施例六提供的一种设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性设备12的框图。图6显示的设备12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图6所示，设备12以通用计算设备的形式表现。设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。

总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。

设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。

系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图6未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图6中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。

具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。

设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该设备12交互的设备通信，和/或与使得该设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。

处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本发明实施例所提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法和高架仓库货物盘点方法。

实施例七

本发明实施例七还提供了一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如上述实施例提供的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法和高架仓库货物盘点方法。

本发明实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (10)

1.一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法，其特征在于，包括：

采集无人机的飞行视频图像；

采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定路线进行货物盘点。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制进行修正，包括：

根据所述无人机的当前位置确定是否偏离预设路线，并确定偏差数值；

在偏离预设路线时，根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正。

3.根据权利要求2所述的方法，所述对所述无人机控制信息进行修正，包括：

通过所述无人机配置的陀螺仪和加速度计，采集航向和加速度；

根据所述无人机的运动信息确定陀螺仪和加速度计的导航偏差值；

根据所述导航偏差值和偏差数值对所述无人机的控制信息进行修正。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在采集无人机的飞行视频图像之前，所述方法还包括：

通过配置于所述无人机的激光雷达，建立所述高架仓库的空间模型。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述偏差数据对所述无人机控制信息进行修正包括：

通过PID调节确定所述无人机的新飞行路线规划，并利用新飞行路线规划对无人机飞行进行控制。

6.一种适用于高架仓库货物盘点方法，其特征在于，包括：权利要求1-5任一所述适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法，和

通过配置于所述无人机的图像采集装置采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；

和\或

通过配置于所述无人机的射频识别传感器采集货物或货架上的RFID标签。

7.一种适用于高架仓库货物盘点的无人机控制装置，其特征在于，包括：

视频图像采集模块，用于采集无人机的飞行视频图像；

高度差确定模块，用于采集配置于所述无人机的超声波传感器的超声数据，根据所述超声数据确定所述无人机与参照物之间的高度差；

运动信息确定模块，用于根据所述飞行视频图像基于光流法，确定所述无人机的运动信息；

当前位置确定模块，用于根据所述飞行视频图像中的定位点，结合高架仓库空间模型确定所述无人机的当前位置；

修正模块，用于根据所述无人机的当前位置和运动信息对所述无人机控制信息进行修正，以使得所述无人机按照设定录像进行货物盘点。

8.一种适用于高架仓库货物盘点装置，其特征在于，包括：权利要求7所述适用于高架仓库货物盘点的无人机控制装置，和

扫描模块，用于通过配置于所述无人机的图像采集装置采集货物及货架的照片并扫描货物或货架上的条形码或二维码；

和\或

识别模块，用于通过配置于所述无人机的射频识别传感器采集货物或货架上的RFID标签。

9.一种服务器，其特征在于，所述服务器包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法

或如权利要求7所述的适用于高架仓库货物盘点方法。

10.一种包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行如权利要求1-5中任一所述的适用于高架仓库货物盘点的无人机控制方法

或如权利要求7所述的适用于高架仓库货物盘点方法。

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