CN111489117A - 一种基于视觉计算交互的物品分发方法及系统 - Google Patents

一种基于视觉计算交互的物品分发方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于视觉计算交互的物品分发方法及系统，其中方法包括机器人从云端中心获取相关信息并移动到物品站点，还包括以下步骤：进行物品发放人员一次认证，并将物品信息展示给所述物品发放人员；所述物品发放人员将物品放到所述机器人上；进行所述物品发放人员的二次认证；所述机器人对所述物品发放人员的手势进行识别；将装货完成的信息发送给云端中心，等待送货命令。本发明提出的基于视觉计算交互的物品分发方法及系统，将3D人体扫描和手势识别应用于机器人的交互过程，建立机器人和物品发放人员之间临时的一对一关联，保证物品运送的。

Description

一种基于视觉计算交互的物品分发方法及系统
技术领域
本发明涉及智能机器人交互的技术领域，具体地说是一种基于视觉计算交互的物品分发方法及系统。
背景技术
随着城市人口的增加和人们生活节奏的加快，智能便捷智能系统越来越受到了人们的重视，随着技术的日益成熟，越来越多的无人驾驶产品开始得到了应用，现在流行的机器人必将普及到每一个用户家中。本快递服务机器人送货方案注重满足人们在方便性和便捷性方面的需求，特别是在场景相对简单的校园，小区。同时现代网络化销售的方式推动了现代快递业的发展，网购和快递已经深入人们的生活，2016年全国约有120万专职快递人员在进行快递配送。在住宅小区（特别是别墅区）、专有园区的快递配送中，出于安全和管理的原因，学校、园区物业方往往不允许快递人员进入园区送货，只能采取在学校门口等待和放置在学校门口自助货柜的方式，如果学校面积较大，这种方式必然给快递物品的及时送达带来不便，也给快递人员和业主带来不便。在快递机器人装载快件过程中要解决的难点问题是确认装载货物的快递人员和最后确认装载货物完成的快递人员是同一个人员。
申请号为CN107094239A的发明专利申请公开了一种基于自动化机器人的智能快递配送方法及其系统，所述步骤包括：分发设备扫描快递单并获取配送信息，将相同区域的快递存储于负责对应区域的第一机器人的存储仓内，服务器将配送信息传输至第一机器人，第一机器人向第一配送地址行走时，检测到交通拥堵则进行实时定位并获取定位数据，搜索预设地图上以定位数据为中心向四周扩散预设半径内是否有第二机器人，有则利用无人机将快递送往第二机器人处并将路线传输至所述第二机器人，第一机器人行走至第二配送地址检测是否有电梯，若有则控制电梯上行至客户所在楼层，第一机器人行走至客户地址并摄取拿取快递的脸部影像分析是否与配送信息内的影像匹配，匹配则控制对应仓门打开并利用扬声器通知客户签收。该方法虽然能够运送快递，但是并不能够解决快递机器人装载快件过程中确认装载货物的快递人员和最后确认装载货物完成的快递人员是同一个人员的难点问题。
发明内容
为了解决上述的技术问题，本发明提出的基于视觉计算交互的物品分发方法及系统，将3D人体扫描和手势识别应用于机器人的交互过程，建立机器人和物品发放人员之间临时的一对一关联，保证物品运送的。
本发明的第一目的是提供一种基于视觉计算交互的物品分发方法，机器人从云端中心获取相关信息并移动到物品站点，还包括以下步骤：
步骤1：进行物品发放人员一次认证，并将物品信息展示给所述物品发放人员；
步骤2：所述物品发放人员将物品放到所述机器人上；
步骤3：进行所述物品发放人员的二次认证；
步骤4：所述机器人对所述物品发放人员的手势进行识别；
步骤5：将装货完成的信息发送给云端中心，等待送货命令。
优选的是，所述相关信息包括物品的详细信息、GPS位置坐标、所述物品发放人员的工号信息和掌纹信息。
在上述任一方案中优选的是，所述一次认证包括使用摄像头进行比对和/或对所述物品发放人员进行全身扫描。
在上述任一方案中优选的是，所述使用摄像头进行比对的方法为使用摄像头拍摄悬挂在所述物品发放人员的工号牌并保存工号信息，与从所述云端中心得到的所述工号信息进行比对，如果一致，确认是该物品发放人员。
在上述任一方案中优选的是，所述全身扫描的方法为使用3D人体扫描仪进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据Img 1 并进行存储。
在上述任一方案中优选的是，所述步骤2还包括当压力传感器检测到所述机器人上装载的物品重量超过阈值，则通知所述物品发放人员停止搬运物品。
在上述任一方案中优选的是，所述二次认证包括对所述物品发放人员进行二次全身扫描和/或掌纹比对。
在上述任一方案中优选的是，所述二次全身扫描的方法包括按照所述全身扫描的步骤对所述物品发放人员进行二次全身扫描，再次获得精确完整的人体点云数据Img 2 并进行存储。
在上述任一方案中优选的是，所述二次全身扫描的方法还包括对两次的人体点云数据进行相似度计算F(Img 1 , Img 2 )，如果F(Img 1 , Img 2 )>x，x为相似度的阈值，则认为同一个人。
在上述任一方案中优选的是，所述掌纹比对的方法为所述物品发放人员将手掌放置在掌纹识别装置上，所述掌纹识别装置拍摄掌纹信息并与从所述云端中心得到的所述掌纹信息进行比对，如果一致，确认是该物品发放人员。
在上述任一方案中优选的是，所述步骤4包括以下子步骤：
步骤41：当装载完成后，所述机器人向所述物品发放人员发送手势识别指令；
步骤42：所述物品发放人员做出相应手势；
步骤43：所述机器人上的摄像头拍摄所述物品发放人员的手势；
步骤44：对所述手势进行识别，判断该手势是否为OK手势。
在上述任一方案中优选的是，所述机器人从云端中心获取相关信息的方法包括以下子步骤：
步骤01：所述物品发放人员将物品信息通过短信发送给物品接收人员；
步骤02：所述物品接收人员将物品信息上传到所述云端中心；
步骤03：所述云端中心确认后进行数据存储，并把物品信息和GPS位置坐标传送给所述机器人。
在上述任一方案中优选的是，所述机器人移动到物品站点的方法为所述机器人收到指令后，按照设定的路线自主导航前往快递配送点，所述云端中心实时监控所述机器人的状态，当出现障碍物时，所述机器人进行智能避让。
本发明的第二目的是提供一种基于视觉计算交互的物品分发系统，包括云端中心和机器人，所述机器人上安装有导航子模块、摄像头、3D人体扫描仪和掌纹识别装置，
所述3D人体扫描仪用于进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据；
所述掌纹识别装置用于获取物品发放人员的掌纹信息；
所述系统按照如第一目的所述的方法进行物品分发。
优选的是，所述导航子模块用于按照设定的路线自主导航前往快递配送点，当出现障碍物时，所述机器人进行智能避让。
在上述任一方案中优选的是，所述摄像头用于拍摄悬挂在所述物品发放人员的工号牌并保存工号信息。
本发明提出了一种基于视觉计算交互的物品分发方法，使园区内收取快递方便快捷，提高人员的工作效率，减少不必要的时间浪费。
附图说明
图1为按照本发明的基于视觉计算交互的物品分发方法的一优选实施例的流程图。
图1A为按照本发明的基于视觉计算交互的物品分发方法的从云端中心获取相关信息的一优选实施例的流程图。
图1B为按照本发明的基于视觉计算交互的物品分发方法的手势识别的一优选实施例的流程图。
图2为按照本发明的基于视觉计算交互的物品分发系统的一优选实施例的模块图。
图3为按照本发明的基于视觉计算交互的物品分发方法的手势识别的另一优选实施例的基本流程图。
图4为按照本发明的基于视觉计算交互的物品分发方法的连续动态手势检测和识别的另一优选实施例的工作框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体的实施例对本发明做进一步的阐述。
实施例一
如图1所示，执行步骤100，机器人从云端中心获取相关信息并移动到物品站点。相关信息包括物品的详细信息、GPS位置坐标、所述物品发放人员的工号信息和掌纹信息。
如图1A所示，机器人从云端中心获取相关信息的方法为：执行步骤101，所述物品发放人员将物品信息通过短信发送给物品接收人员；执行步骤102，所述物品接收人员将物品信息上传到所述云端中心；执行步骤103，所述云端中心确认后进行数据存储，并把物品信息和GPS位置坐标传送给所述机器人。
机器人移动到物品站点的方法为所述机器人收到指令后，按照设定的路线自主导航前往快递配送点，所述云端中心实时监控所述机器人的状态，当出现障碍物时，所述机器人进行智能避让。
执行步骤110，进行物品发放人员一次认证，并将物品信息展示给所述物品发放人员。一次认证包括使用摄像头进行比对和/或对所述物品发放人员进行全身扫描。使用摄像头进行比对的方法为使用摄像头拍摄悬挂在所述物品发放人员的工号牌并保存工号信息，与从所述云端中心得到的所述工号信息进行比对，如果一致，确认是该物品发放人员。全身扫描的方法为使用3D人体扫描仪进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据Img 1 并进行存储。
执行步骤120，所述物品发放人员将物品放到所述机器人上，当压力传感器检测到所述机器人上装载的物品重量超过阈值，则通知所述物品发放人员停止搬运物品。
执行步骤130，进行所述物品发放人员的二次认证。二次认证包括对所述物品发放人员进行二次全身扫描和/或掌纹比对。二次全身扫描的方法包括按照所述全身扫描的步骤对所述物品发放人员进行二次全身扫描，再次获得精确完整的人体点云数据Img 2 并进行存储，对两次的人体点云数据进行相似度计算F(Img 1 , Img 2 )。掌纹比对的方法为所述物品发放人员将手掌放置在掌纹识别装置上，所述掌纹识别装置拍摄掌纹信息并与从所述云端中心得到的所述掌纹信息进行比对。如果F(Img 1 , Img 2 ) ≤ x，x为相似度的阈值，或掌纹不一致，则认定二次认证不通过，顺序执行步骤135和130，进行报警并重新进行认证。如果F(Img 1 , Img 2 )>x，x为相似度的阈值，并且掌纹一致，则认定二次认证通过，执行步骤140。执行步骤140，所述机器人对所述物品发放人员的手势进行识别。如图1B所示，执行步骤141，当装载完成后，所述机器人向所述物品发放人员发送手势识别指令。执行步骤142，物品发放人员做出相应手势；执行步骤143，所述机器人上的摄像头拍摄所述物品发放人员的手势。执行步骤144，对所述手势进行识别，判断该手势是否为OK手势。如果不是ok手势，则重新执行步骤142，物品发放人员做出相应手势。如果是ok手势，则执行步骤145，物品装载完成。
执行步骤150，将装货完成的信息发送给云端中心，等待送货命令。
实施例二
如图2所示，一种基于视觉计算交互的物品分发系统，包括云端中心200和机器人210，机器人210上安装有控制子模块211、无线通讯子模块212、导航子模块213、摄像头214、3D人体扫描仪215和掌纹识别装置216。
控制子模块211用于控制无线通讯子模块212、导航子模块213、摄像头214、3D人体扫描仪215和掌纹识别装置216，向上述子模块发送控制指令，获取采集数据。
无线通讯子模块212用于与云端中心100进行通讯。
导航子模块213用于按照设定的路线自主导航前往快递配送点，当出现障碍物时，所述机器人进行智能避让。
摄像头214用于拍摄悬挂在所述物品发放人员的工号牌并保存工号信息。
3D人体扫描仪215用于进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据；
掌纹识别装置216用于获取物品发放人员的掌纹信息。
实施例三
本专利提出了一种基于云端控制和视觉计算交互的快递服务机器人及配套系统，快递服务机器人作为服务机器人的一种，具有低速、可靠、更加安全等众多优点。该机器人运行于指定环境地点，如校园、高档小区等。本快递服务机器人通过云端数据中心采用GPS进行全局路径规划，结合超声波、深度相机等传感器实现对周围环境的感知及躲避行人及障碍物，到达快递取货点后进行取货。当取货完毕后，快递工作人员做出OK的手势，机器人通过摄像头进行手势识别，将取货完毕的信息上传给云端，等待送货的命令。
基于云端控制和视觉计算交互的快递服务移动机器人的取货方案适用于大多数用户范围，特别是对生活质量和便捷度要求较高的用户，且其操作方便，用户只要拥有一部智能移动终端，就可使用通过云端控制便捷的取到快递。
3D人体扫描仪是一种新型科学仪器，用来侦测和分析人类个体的形状与外观数据。3D摄像头实现实时三维信息采集，并且数据可以转成点云，通过获取空间深度数据，三维数据自动匹配融合。3D人体扫描仪具有扫描速度快、系统精度高和真实感纹理融合等优点。目前3D人体扫描仪应用的领域包括人体三维数据收集、人像打印；服装设计、虚拟试衣、个性化量身定做；美体塑身行业体型分析、评价；影视行业真人三维建模；医学工程、生理解剖；工业模型扫描与设计；文物研究与修复等，但在快递机器人的交互领域未有应用。
在快递机器人装载快件过程中要解决的难点问题是确认装载货物的快递人员和最后确认装载货物完成的快递人员是同一个人员，因此建立快递机器人和装载快件的快件人员之间临时的一对一关联是需要解决的难点问题，将3D人体扫描应用于快递机器人的交互过程正是本发明的创新点。
快递服务机器人取货的实现流程如下：
1.在高等院校、高档小区门口快递点的快递员通过手机短信发送快递取件信息给园内收件人；
2.园内收件人将接收到的快递信息，并将快递信息上传给云端数据控制中心；
3.云端中心接收到命令，确认后进行数据存储，并根据快递信息和GPS位置坐标传输至快递服务机器人；
4.移动机器人收到命令后，按照设定的路线自主导航前往快递配送点，云端可实时监控快递服务机器人状态，出现障碍物可实现智能避让，保护机器人及行人安全；
5.到达后将快递信息显示在屏幕上给快递人员；
6.负责装载快件的快递人员收到命令后和快递机器人进行交互，扫描快递机器人上面的3D人体扫描仪， 3D人体扫描仪进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据Img1并进行存储；
7.快递人员进行货物装载；
8.装载完毕后做出，再次扫描快递机器人上面的3D人体扫描仪，再次获得精确完整的人体点云数据Img2并进行存储；
9.3D人体扫描仪对两次的人体点云数据进行相似度计算F(Img1, Img2)，如果F(Img1, Img2)>x，x为相似度的阈值，则认为同一个人，则显示屏通知快递员做出OK手势并通过摄像头拍照；
10.快递机器人对货物配送完成的手势进行识别，如果检测为OK手势，则将快递人员配送完成的照片和信息发送给云端中心，等待送货命令。
实施例四
如图3、4所示，在连续动态手势识别中，手势并不一直出现在场景中，因此在手势分类任务的同时需要考虑手势检测任务。检测环节主要负责手势的检测，选择距离当前时刻最近的8帧图片作为检测队列，输入到检测神经网络中，输出检测到的当前帧数和概率值；检测到后，分类环节是将检测到的手势片段——距离当前时刻的32帧图片输入到分类神经网络中，通过神经网络的分类算法识别出类别，即手势所表示的指令。
为了更好地理解本发明，以上结合本发明的具体实施例做了详细描述，但并非是对本发明的限制。凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改，均仍属于本发明技术方案的范围。本说明书中每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分相互参见即可。对于系统实施例而言，由于其与方法实施例基本对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

Claims (10)

1.一种基于视觉计算交互的物品分发方法，包括机器人从云端中心获取相关信息并移动到物品站点，其特征在于，还包括以下步骤：
步骤1：进行物品发放人员一次认证，并将物品信息展示给所述物品发放人员；
步骤2：所述物品发放人员将物品放到所述机器人上；
步骤3：进行所述物品发放人员的二次认证；
步骤4：所述机器人对所述物品发放人员的手势进行识别；
步骤5：将装货完成的信息发送给云端中心，等待送货命令。
2.如权利要求1所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述相关信息包括物品的详细信息、GPS位置坐标、所述物品发放人员的工号信息和掌纹信息。
3.如权利要求2所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述一次认证包括使用摄像头进行比对和/或对所述物品发放人员进行全身扫描。
4.如权利要求3所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述使用摄像头进行比对的方法为使用摄像头拍摄悬挂在所述物品发放人员的工号牌并保存工号信息，与从所述云端中心得到的所述工号信息进行比对，如果一致，确认是该物品发放人员。
5.如权利要求4所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述全身扫描的方法为使用3D人体扫描仪进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据Img 1 并进行存储。
6.如权利要求1所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述步骤2还包括当压力传感器检测到所述机器人上装载的物品重量超过阈值，则通知所述物品发放人员停止搬运物品。
7.如权利要求2所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述二次认证包括对所述物品发放人员进行二次全身扫描和/或掌纹比对。
8.如权利要求7所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述二次全身扫描的方法包括按照所述全身扫描的步骤对所述物品发放人员进行二次全身扫描，再次获得精确完整的人体点云数据Img 2 并进行存储。
9.如权利要求8所述的基于视觉计算交互的物品分发方法，其特征在于，所述二次全身扫描的方法还包括对两次的人体点云数据进行相似度计算F(Img 1 , Img 2 )，如果F(Img 1 , Img 2 )>x，x为相似度的阈值，则认为同一个人。
10.一种基于视觉计算交互的物品分发系统，包括云端中心和机器人，其特征在于，所述机器人上安装有导航子模块、摄像头、3D人体扫描仪和掌纹识别装置，
所述3D人体扫描仪用于进行三维人体表面轮廓的非接触自动测量，对人体全身进行多角度多方位的瞬间扫描和自动拼接，获得精确完整的人体点云数据；
所述掌纹识别装置用于获取物品发放人员的掌纹信息；
所述系统按照如权利要求1所述的方法进行物品分发。
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