CN113119133A - 一种购物机器人的拎包方法及购物机器人 - Google Patents
一种购物机器人的拎包方法及购物机器人 Download PDFInfo
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Abstract
本申请提供一种购物机器人的拎包方法及购物机器人,其中,拎包方法包括:获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征;根据所述顾客的特征和/或所述包裹特征判断所述顾客是否需要拎包服务,当判断所述顾客需要拎包服务时,向所述顾客移动;当移动至与所述顾客的距离达到预设距离,向所述顾客询问是否需要拎包服务;当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,以帮助所述顾客拎包。根据本申请实施例的购物机器人的拎包方法及购物机器人,在顾客商超购物的过程中,能够实现购物机器人帮助顾客拎包,进而减轻了顾客的拎包负担,避免体力流失,为顾客提供便利,同时保证包裹的安全不丢失,使顾客购物体验更加轻松愉快。
Description
技术领域
本申请涉及机器人领域,尤其涉及一种购物机器人的拎包方法及购物机器人。
背景技术
随着社会经济的发展,人们的消费水平越来越高,购物需求也越来越旺,商场或超市中消费者在购物过程中,需要拎着已购买的商品,既费力气而且双手被占用,经常东西还没采购齐全,双手就已经拎不动商品,影响了购买力的发挥,所以,需要向顾客提供一种能够帮助顾客在商超购物过程中提供拎包服务的购物机器人。
发明内容
有鉴于此,本申请提供一种购物机器人的拎包方法及购物机器人,能够解决现有技术中广告投放位置单一,广告针对性差的问题。
为解决上述技术问题,本申请采用以下技术方案:
第一方面,本申请实施例提供一种购物机器人的拎包方法,所述方法包括:
获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征,其中,顾客的特征可以包括顾客的面部特征、身体的高矮胖瘦和顾客的姿态、动作等特征,包裹特征可以包括包裹的大小、形状;根据所述顾客的特征和/或所述包裹特征判断所述顾客是否需要拎包服务,当判断所述顾客需要拎包服务时,向所述顾客移动,例如当顾客的面部特征表现出拎包吃力的表情,包裹特征体积较大,拎包时身体倾斜角度大时,判断顾客需要拎包服务,向顾客靠近,移动至需要提供拎包服务的顾客位置;当移动至与所述顾客的距离达到预设距离,向所述顾客询问是否需要拎包服务,例如,语音询问顾客是否需要拎包服务,或者显示屏提供是否需要拎包服务选项;当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,以帮助所述顾客拎包。
根据本申请实施例,可以向顾客提供拎包服务,进而减轻顾客负担,刺激顾客继续购物,从而为商家增大销量。
作为本申请的第一方面的一个实施例,所述方法还包括:持续监测周围环境信息;根据周围环境信息确定所述顾客和自身所在位置间的距离,并在判断所述顾客需要拎包服务时,确定向顾客移动的距离。由此,可以确定周围环境,能够准确移动至需要提供拎包服务的顾客周围。
作为本申请的第一方面的一个实施例,该方法还包括判断储物的剩余空间或包裹的重量是否到达设定阈值;当所述机器人储物的重量到达设定阈值,发出警报,同时提醒顾客选择行动指令,并执行所述顾客选定的行动指令,所述行动指令包括:当前机器人停止储物状态和是否需要下一个机器人继续拎包服务,所述当前机器人停止储物状态包括:原地等待、只跟随不存贮或顾客是否需要将所述包裹送至交通工具处。由此,提高用户购物的舒适性。
优选地,当所述顾客选择需要下一个机器人继续拎包服务时,该机器人将该行动指令信号及自身的位置发送至下一个待命的机器人,以实现持续为所述顾客拎包服务。
优选地,当所述顾客选择需要将所述包裹送至交通工具处时,继续询问所述交通工具的位置,并移动至所述交通工具处等待,以便于顾客购物回来后可以直接解锁机器人并取出货物。
作为本申请的第一方面的实施例,当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,包括:开启储物箱或做出拎包姿势;开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客。由此,顾客可以将包裹放入储物箱,在购物过程中,持续提供跟随拎包服务。
优选地,开启跟踪模式,并跟随所述被服务的顾客,包括:获取顾客的人脸特征,根据所述顾客的人脸特征跟随所述顾客;或者由所述顾客从所述机器人身上获取定位卡,以跟踪所述顾客。
作为本申请的第一方面的实施例,所述顾客的特征包括所述顾客的表情、拎包时身体倾斜角度和行走速度中的一种或多种。
作为本申请的第一方面的实施例,所述包裹特征包括包裹的大小、形状中的一种或两种。
作为本申请的第一方面的实施例,该方法还包括开启拎包服务模式后,全程监视所述顾客储存的包裹,当包裹被非正常拿取时,发出警报,以更好的保证顾客包裹的安全,避免包裹丢失、失窃等危险。
第二方面,本申请实施例提供了一种购物机器人,包括:获取模块,用于获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征;中央处理模块,用于根据所述顾客的特征和/或所述包裹特征判断所述顾客是否需要拎包服务,当判断所述顾客需要拎包服务时,驱动移动模块向所述顾客移动;当移动至与所述顾客的距离达到预设距离,所述中央处理模块驱动询问模块向所述顾客询问是否需要拎包服务;当顾客确定需要拎包服务,所述中央处理模块开启拎包服务模式,以帮助所述顾客拎包。
根据本申请实施例,可以向顾客提供拎包服务,进而减轻顾客负担,刺激顾客继续购物,从而为商家增大销量。
作为本申请第二方面的一个实施例,机器人还包括:监测模块,用于持续监测周围环境信息;所述中央处理模块根据周围环境信息确定所述顾客和自身所在位置间的距离,并在判断所述顾客需要拎包服务时,确定向顾客移动的距离。
作为本申请第二方面的一个实施例,所述中央处理模块还用于:判断储物的剩余空间或包裹的重量是否到达设定阈值;当所述机器人储物的重量到达设定阈值,发出警报,同时提醒顾客选择行动指令,并执行所述顾客选定的行动指令,所述行动指令包括:当前机器人停止储物状态和是否需要下一个机器人继续拎包服务,所述当前机器人停止储物状态包括:原地等待、只跟随不存贮或顾客是否需要将所述包裹送至交通工具处。
作为本申请第二方面的一个实施例,当所述顾客选择需要下一个机器人继续拎包服务时,所述中央处理模块将该行动指令信号及自身的位置发送至下一个待命的机器人,以实现持续为所述顾客拎包服务。
优选地,当所述顾客选择需要将所述包裹送至交通工具处时,所述中央处理模块控制询问模块继续询问所述交通工具的位置,并驱动移动模块使机器人移动至所述交通工具处等待。
作为本申请第二方面的一个实施例,当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,包括:开启储物箱或做出拎包姿势;开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客。
作为本申请第二方面的一个实施例,开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客,包括:所述获取模块还用于:获取顾客的人脸特征,所述中央处理模块根据所述顾客的人脸特征并驱动所述驱动模块跟随所述顾客;或者由所述顾客从所述机器人身上获取定位卡,根据所述定位卡对所述顾客定位,以跟踪所述顾客。
优选地,所述顾客的特征包括所述顾客的表情、拎包时身体倾斜角度和行走速度中的一种或多种。
优选地,所述包裹特征包括包裹的大小、形状中的一种或两种。
作为本申请第二方面的一个实施例,还包括:监视模块,用于在开启拎包服务模式后,全程监视所述顾客储存的包裹,当包裹被非正常拿取时,发出警报,以更好的保证顾客包裹的安全,避免包裹丢失、失窃等危险。
本申请的上述技术方案至少具有如下有益效果之一:
根据本发明本申请实施例的购物机器人的拎包方法及购物机器人,能够针对商场顾客的特征和包裹的特征,针对性地提供拎包服务,减轻购物过程中顾客拎包负担,避免拎包裹造成的体力流失,为顾客提供便利,从而使顾客购物过程更加愉悦。
附图说明
图1为本申请实施例的购物机器人的拎包方法的流程图;
图2为本申请实施例的购物机器人的示意图。
具体实施方式
为了使本申请的内容更容易被清楚地理解,下面将结合附图和实施例,对本申请的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本申请,但不用来限制本申请的范围。
下面结合附图对本申请实施例的购物机器人的拎包方法进行描述,如图1所示,该购物机器人的拎包方法可以包括如下步骤:
S110,获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征。
具体地,顾客的特征可以包括顾客的面部表情、姿态、动作等特征,包裹特征可以包括包裹的大小、形状等特征,例如,机器人可以采用深度传感器或RGB相机,通过深度传感器采集的信息计算包裹的尺寸,同时通过RGB相机识别顾客的面部表情,判断顾客面部表情是否表现出吃力。本申请的其他实施例中,顾客特征也可以是顾客的姿态特征和动作特征,在此并不作为唯一限定。
步骤S120,根据顾客的特征和/或包裹特征判断顾客是否需要拎包服务,当判断顾客需要拎包服务时,向顾客移动。其中,通过上一步获取的顾客特征和包裹特征评估拎包的难度,当拎包难度达到阈值时,判断顾客需要拎包服务,机器人向顾客靠近,移动至顾客位置,例如顾客的面目表情表现出很轻松、愉悦可以判断重量未超过需要拎包服务的阈值,也可以结合顾客的姿态倾斜度等估算包裹的重量,如顾客身体向包裹的一侧倾斜,且走路缓慢,面目凝重,可以评估为,顾客拎包的难度大,或者即使顾客并没有表现出拎包裹吃力或表情凝重,但是包括的体积较大,或者包裹的形态是比较细长等结构,不利于顾客行走在人群中,也可以判断为顾客的拎包难度达到阈值,也就是说,任何一种特征超过拎包难度的阈值都可以被认为是需要拎包服务,并在判断顾客需要拎包服务后,向顾客移动。
步骤S130,当移动至与顾客的距离达到预设距离,向顾客询问是否需要拎包服务;其中,询问顾客是否需要拎包服务可以通过喇叭播放语音提示,询问是否需要拎包服务,也可以通过显示屏显示是否需要拎包服务选项。
步骤S140,当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,以帮助顾客拎包。例如,顾客在接收是否需要拎包服务的询问后,可以口头回答需要拎包服务,机器人通过语音识别得到顾客是否需要拎包的服务,也可以在显示屏上触摸现在是否需要拎包服务,当顾客选择需要拎包服务时,机器人开启拎包模式,例如,机器人可以开启储物箱、或伸出手臂抓握包裹等,以帮助顾客拎包,进而减轻了顾客的拎包负担,避免体力流失,为顾客提供便利,使顾客购物体验更加轻松愉快。
根据本申请的一个实施例,该拎包方法,还包括如下步骤:
步骤S210,持续监测周围环境信息;具体地,可以通过摄像头或激光雷达扫描周围环境,运用SLAM技术,获取周围环境信息,其中包括机器人自身的定位和周围环境的障碍物、顾客的位置及行动轨迹等。
步骤S220,根据周围环境信息确定顾客和自身所在位置间的距离,并在判断顾客需要拎包服务时,确定向顾客移动的距离。其中,机器人在判断顾客需要拎包服务后并获取周围环境信息后,开始向顾客移动,在机器人移动的过程中,可针对周围环境信息定位自身即将移动的轨迹,在达到顾客位置时,可以避免碰触周围环境的障碍物。
根据本申请实施例的购物机器人的拎包方法,还包括如下步骤:判断储物的剩余空间或包裹的重量是否到达设定阈值,当机器人储物的重量到达设定阈值,发出警报,具体地,可以通过深度传感器采集储物的剩余空间,也可以通过电子秤测量包裹的重量,与设定的阈值比较,例如,机器人储物箱下方设有电子称,可以称取包裹的重量,机器人最大可承载的设定阈值为20KG,当称取包裹的重量到达20KG时,发出警报,可发出语音提示“已达到储物极限”等,或通过嗡鸣和字幕的形式提醒顾客,同时提醒顾客选择接下来的行动指令,并执行顾客选定的行动指令,例如,原地等待、只跟随不存贮或顾客是否需要将包裹送至交通工具处,例如,当顾客选择机器人只跟随不存储时,机器人会继续跟随顾客购物。也可以选择是否需要下一个机器人继续拎包服务,以满足顾客持续购物的需求。
根据本申请的一个实施例,当顾客选择需要下一个机器人继续拎包服务时,该机器人将该行动指令信号及自身的位置发送至下一个待命的机器人,以实现持续为顾客拎包服务。
优选地,当顾客选择需要将包裹送至交通工具处时,继续询问交通工具的位置,可通过导航仪提供导航服务,例如,机器人可以显示出商场的停车位置,顾客可以输入停车地点的编号,机器人可以根据编号找到交通工具,也可以是顾客在地图上直接点击,以确定交通工具的位置,以使得机器人能够定位到顾客的交通工具,并移动至交通工具处等待。
根据本申请实施例的购物机器人的拎包方法,当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,拎包服务模式包括开启储物箱或做出拎包姿势,同时开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客,以随时为顾客拎包。
根据本申请的一个实施例,开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客,包括如下步骤:获取顾客的人脸特征,根据顾客的人脸特征跟随顾客,或者由顾客从机器人身上获取定位卡,以跟踪顾客,在此并作为限定。由此,机器人可以跟踪顾客的行动轨迹,随时提供拎包服务。
根据本申请的一个实施例,开启拎包服务模式后,全程监视顾客储存的包裹,当包裹被非正常拿取时,发出警报。
因此,通过上述拎包的方法步骤,可以实现购物机器人帮助顾客拎包,进而减轻了顾客的拎包负担,避免体力流失,为顾客提供便利,同时保证包裹的安全不丢失,使顾客购物体验更加轻松愉快。
基于上面的描述,下面结合具体实施例对本申请的购物机器人进行说明,如图2所示,本发明本申请实施例的购物机器人,包括:
获取模块1001,用于获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征,其中,顾客的特征可以包括顾客的面部特征、身体的高矮胖瘦和顾客的姿态,如拎包时身体倾斜的角度、动作等特征。
中央处理模块1002,用于根据顾客的特征和/或包裹特征判断顾客是否需要拎包服务,当判断顾客需要拎包服务时,驱动移动模块1003向顾客移动;
优选地,当移动至与顾客的距离达到预设距离,中央处理模块1002驱动询问模块1004向顾客询问是否需要拎包服务;当顾客确定需要拎包服务,中央处理模块开启拎包服务模式,以帮助顾客拎包。
根据本申请一个实施例,购物机器人,还包括:
监测模块1005,用于持续监测周围环境信息;
中央处理模块1002根据周围环境信息确定顾客和自身所在位置间的距离,并在判断顾客需要拎包服务时,确定向顾客移动的距离。
根据本申请一个实施例购物机器人,中央处理模块1002还用于:判断储物的剩余空间或包裹的重量是否到达设定阈值;当机器人储物的重量到达设定阈值,发出警报,同时提醒顾客选择行动指令,并执行顾客选定的行动指令,行动指令包括:当前机器人停止储物状态和是否需要下一个机器人继续拎包服务,当前机器人停止储物状态包括:原地等待、只跟随不存贮或顾客是否需要将包裹送至交通工具处。
优选地,当顾客选择需要下一个机器人继续拎包服务时,中央处理模块1002将该行动指令信号及自身的位置发送至下一个待命的机器人,以实现持续为顾客拎包服务。
优选地,当顾客选择需要将包裹送至交通工具处时,中央处理模块1002控制询问模块继续询问交通工具的位置,并驱动移动模块使机器人移动至交通工具处等待。
根据本申请的一个实施例,当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,包括:开启储物箱或做出拎包姿势和开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客。
根据本申请一个实施例购物机器人,开启跟踪模式,并跟随被服务的顾客,包括:获取模块1001还用于获取顾客的人脸特征,中央处理模块1002根据顾客的人脸特征并驱动模块跟随顾客;或者由顾客从机器人身上获取定位卡,根据定位卡对顾客定位,以跟踪顾客。
根据本申请一个实施例购物机器人,还包括:监视模块1006,用于在开启拎包服务模式后,全程监视顾客储存的包裹,当包裹被非正常拿取时,发出警报。
由此,根据本申请实施例的购物机器人的拎包方法及购物机器人,在顾客商超购物的过程中,能够实现购物机器人帮助顾客拎包,进而减轻了顾客的拎包负担,避免体力流失,为顾客提供便利,同时保证包裹的安全不丢失,使顾客购物体验更加轻松愉快。
根据本发明本申请实施例购物机器人的拎包方法和过程,在上述实施例中已经详细的说明,具体可参见上述实施例的拎包方法,购物机器人的其他结构和操作对于本领域技术人员而言都是可以理解并且容易实现的,因此不再详细描述。
以上所述是本申请的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本申请所述原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。
Claims (10)
1.一种购物机器人的拎包方法,其特征在于,包括:
获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征;
根据所述顾客的特征和/或所述包裹特征判断所述顾客是否需要拎包服务,当判断所述顾客需要拎包服务时,向所述顾客移动;
当移动至与所述顾客的距离达到预设距离,向所述顾客询问是否需要拎包服务;
当顾客确定需要拎包服务,开启拎包服务模式,以帮助所述顾客拎包。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
持续监测周围环境信息;
根据周围环境信息确定所述顾客和自身所在位置间的距离,并在判断所述顾客需要拎包服务时,确定向顾客移动的距离。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
判断储物的剩余空间或包裹的重量是否到达设定阈值;
当所述机器人储物的重量到达设定阈值,发出警报,同时提醒顾客选择行动指令,并执行所述顾客选定的行动指令,所述行动指令包括:当前机器人停止储物状态和是否需要下一个机器人继续拎包服务,所述当前机器人停止储物状态包括:原地等待、只跟随不存贮或顾客是否需要将所述包裹送至交通工具处。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,当所述顾客选择需要下一个机器人继续拎包服务时,该机器人将该行动指令信号及自身的位置发送至下一个待命的机器人,以实现持续为所述顾客拎包服务。
5.根据权利要求3或4所述的方法,其特征在于,当所述顾客选择需要将所述包裹送至交通工具处时,继续询问所述交通工具的位置,并移动至所述交通工具处等待。
6.一种购物机器人,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取顾客的特征和顾客身上的包裹特征;
中央处理模块,用于根据所述顾客的特征和/或所述包裹特征判断所述顾客是否需要拎包服务,当判断所述顾客需要拎包服务时,驱动移动模块向所述顾客移动;
当移动至与所述顾客的距离达到预设距离,所述中央处理模块驱动询问模块向所述顾客询问是否需要拎包服务;
当顾客确定需要拎包服务,所述中央处理模块开启拎包服务模式,以帮助所述顾客拎包。
7.根据权利要求6所述的购物机器人,其特征在于,还包括:
监测模块,用于持续监测周围环境信息;
所述中央处理模块根据周围环境信息确定所述顾客和自身所在位置间的距离,并在判断所述顾客需要拎包服务时,确定向顾客移动的距离。
8.根据权利要求6所述的购物机器人,其特征在于,还包括:
所述中央处理模块还用于:判断储物的剩余空间或包裹的重量是否到达设定阈值;
当所述机器人储物的重量到达设定阈值,发出警报,同时提醒顾客选择行动指令,并执行所述顾客选定的行动指令,所述行动指令包括:当前机器人停止储物状态和是否需要下一个机器人继续拎包服务,所述当前机器人停止储物状态包括:原地等待、只跟随不存贮或顾客是否需要将所述包裹送至交通工具处。
9.根据权利要求8所述的购物机器人,其特征在于,当所述顾客选择需要下一个机器人继续拎包服务时,
所述中央处理模块将该行动指令信号及自身的位置发送至下一个待命的机器人,以实现持续为所述顾客拎包服务。
10.根据权利要求8或9所述的购物机器人,其特征在于,当所述顾客选择需要将所述包裹送至交通工具处时,
所述中央处理模块控制询问模块继续询问所述交通工具的位置,并驱动移动模块使机器人移动至所述交通工具处等待。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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