CN114029974A - 一种机器人送餐控制方法、装置、机器人及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于机器人控制技术领域，提供了一种机器人送餐控制方法、装置、机器人及存储介质。本申请实施例中通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定上述托盘货物的阵列信息；获取上述托盘货物的重量，根据上述阵列信息和/或上述重量确定上述托盘货物的货物属性；根据上述货物属性确定上述机器人的移动速度，以使上述机器人根据上述移动速度进行送餐操作，从而提高了机器人送餐的效率。

Description

一种机器人送餐控制方法、装置、机器人及存储介质

技术领域

本申请属于机器人控制技术领域，尤其涉及一种机器人送餐控制方法、装置、机器人及存储介质。

背景技术

随着社会的发展，机器人在人们的生活中越来越常见，人们也越来越适应利用机器人来辅助人们的工作，例如，应用于餐饮行业的机器人。而目前，餐饮行业的机器人主要通过霍尔传感器识别托盘上是否放置了货物，并进行送餐，但因无法准确对货物进行识别，故为防止货物倾倒，一般机器人采取较慢的速度来送餐，故需花费大量的时间，导致机器人送餐效率较慢。

发明内容

本申请实施例提供了一种机器人送餐控制方法、装置、机器人及存储介质，可以解决机器人送餐效率较慢的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种机器人送餐控制方法，包括：

通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定上述托盘货物的阵列信息；

获取上述托盘货物的重量，根据上述阵列信息和/或上述重量确定上述托盘货物的货物属性；

根据上述货物属性确定上述机器人的移动速度，以使上述机器人根据上述移动速度进行送餐操作。

第二方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括：

光学传感器阵列、托盘架、控制设备、力传感器；所述托盘架包括第一机器托盘、第二机器托盘及支撑杆；所述第一机器托盘与所述第二机器托盘间隔设置于所述支撑杆且所述第一机器托盘与地面的高度大于所述第二机器托盘与地面的高度，所述第一机器托盘与所述第二机器托盘之间的间隔空间用于容纳托盘货物；

所述光学传感器阵列设置于所述托盘架，用于检测位于所述第二机器托盘货物放置区上的所述托盘货物的阵列信息；

所述力传感器设置于所述第二机器托盘，用于检测位于所述货物放置区的托盘货物的重量；

所述控制设备分别与所述光学传感器阵列和力传感器连接，用于根据所述阵列信息和/或所述重量确定所述托盘货物的货物属性，并根据所述货物属性确定所述机器人的移动速度，以使所述机器人根据所述移动速度进行送餐操作。

第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质存储有计算机程序，上述的计算机程序被处理器执行时实现上述任一种机器人送餐控制方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在机器人上运行时，使得机器人执行上述第一方面中任一种机器人送餐控制方法。

本申请实施例中通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定上述托盘货物的阵列信息，再获取上述托盘货物的重量，根据上述阵列信息和/或上述重量确定上述托盘货物的货物属性，以便于通过当前送餐的托盘货物的货物属性决定出该属性的托盘货物是否容易倾倒，故而可根据上述货物属性确定出上述机器人的移动速度，以使上述机器人根据上述移动速度进行送餐操作，通过不同托盘货物对应的货物属性来智能调节机器人的移动速度，节省了机器人送餐的时间，提高了机器人送餐的效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，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，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例提供的机器人送餐控制方法的第一种流程示意图；

图2是本申请实施例提供的机器人的第一种结构示意图；

图3是本申请实施例提供的托盘货物的结构示意图；

图4是本申请实施例提供的机器人的第二种结构示意图；

图5是本申请实施例提供的机器人送餐控制装置的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

图1所示为本申请实施例中一种机器人送餐控制方法的流程示意图，该方法的执行主体可以是机器人，如图1所示，上述机器人送餐控制方法可以包括如下步骤：

步骤S101、通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定托盘货物的阵列信息。

在本实施例中，如图2所示，机器人中的主控设备21可通过设置在托盘架22上的光学传感器阵列23对机器人的托盘货物的检测得到对应托盘货物的阵列信息，以便于根据托盘货物的阵列信息进行相应的判断，从而执行对应的操作。其中，上述光学传感器阵列23设置于托盘架22上，一般可利用调制电压波形驱动该光学传感器阵列23，且该光学传感器阵列23包含发射管和接收端，可使用一定频率的方波驱动传感器的发射管，例如，利用1kHz的方波频率进行驱动，致使传感器发出1kHz方波形式的光束，相应地，该传感器的接收管可连接使用带通滤波，以滤除太阳光中的背景光强度，并采集1kHz频率的返回光束强度。此外，上述托盘货物放置于货物放置区24，该货物放置区24设置于第二机器托盘223的上面，上述托盘货物包括外置托盘和放置在外置托盘上的货物，其相对位置如图3所示。

可以理解的是，因识别托盘货物的灵敏度与光学传感器设置的数量和密度存在正相关，也就是光学传感器设置的数量越多和/或光学传感器之间的距离越密集，致使识别托盘货物的灵敏度越高，故主控设备21可根据用户对于识别灵敏度的需求对光学传感器的数量、布局和位置进行对应设置，如图2所示，该光学传感器的布局为矩形形状，设置于第一机器托盘221，其中，图2所示仅为各个设备连接方式，并不限定各个设备的安装位置。

在一个实施例中，上述光学传感器阵列23可以采用具有测距功能的多组平面光学传感器阵列的组合对托盘货物的阵列信息进行检测，例如激光传感器阵列，该激光传感器阵列具有精准测距功能，从而得到包括托盘货物的面积信息和高度信息在内的阵列信息。如图2所示，上述激光传感器阵列设置在托盘架22的第一机器托盘221，也就是上一层托盘架上。

在一个实施例中，如图4所示，上述光学传感器阵列23可以采用平面光学传感器阵列331和垂直光学传感器阵列332的组合对托盘货物的阵列信息进行检测，该阵列信息包括面积信息和高度信息。因考虑到激光测距传感器价格昂贵，故可采用不具测距功能的平面光学传感器331进行替代，例如红外反射传感器、红外对射传感器等，因上述红外反射传感器阵列仅能测试有没有物体遮挡，也就是用于检测托盘货物的面积信息，该面积信息为托盘货物的表面积，而无法判断物体的准确距离，故为了能够得到物体的准确距离，可进一步采用垂直光学传感器阵列332，以便于检测托盘货物的高度信息，其中，在本实施例中，上述平面光学传感器阵列331设置于第一机器托盘221，上述垂直光学传感器阵列332设置于托盘架的一侧支撑杆222上。

步骤S102、获取托盘货物的重量，根据阵列信息和/或重量确定托盘货物的货物属性。

在本实施例中，主控设备21可通过力传感器25来检测托盘架22的受力情况来获取托盘货物的重量，以便于对托盘货物的货物属性判断，提供数据基础。通过多个传感器检测数据的结合进行考虑，可使托盘货物检测结果的鲁棒性更高，从而致使结果更为准确。

示例性地，上述根据阵列信息和/或重量确定托盘货物的货物属性可以包括：主控设备21根据光学传感器阵列23检测得到的阵列信息中的托盘货物的面积信息和高度信息确定托盘货物的体积，并进一步计算重量和体积的比值，因密度＝重量/体积，故可确定出托盘货物的平均密度，进而根据托盘货物的平均密度确定托盘货物的货物属性。例如，若比较得出当前所得到的平均密度大于或等于预设阈值，则可认为当前所运送的货物属性为高密度的货物，机器人需要减速慢行，其中，上述预设阈值根据需求进行设定，一般可根据水的密度进行设定。

示例性地，上述根据阵列信息和/或重量确定托盘货物的货物属性可以包括：主控设备21根据光学传感器阵列23检测得到的阵列信息确定托盘货物的高度，并进一步计算计算高度的平均值，基于货物为几何对策以及将货物放置于托盘架22的正中心，可知货物的几何重心一般为货物高度的平均值，故根据所得到的平均值可确定出托盘货物的几何重心，进而根据托盘货物的几何重心确定托盘货物的货物属性。例如，若比较得出当前托盘货物的几何重心的高度大于或等于预设阈值，说明当前托盘货物的高度大于一般的菜盘，则可认为当前所运送的货物属性为饮料类或锅煲类的货物，机器人需要减速慢行。

进一步地，还可根据上述几何重心所确定出的货物属性以及平均密度所确定出货物属性进行综合判断，进而通过上述综合判断可以更准确地确定出托盘货物的货物属性，从而确定出机器人当前的最合适的移动速度。

在一个实施例中，在根据阵列信息和/或重量确定托盘货物的货物属性之前，还可根据阵列信息得到的托盘货物体积，以及重量来判断托盘架22上是否放置外置托盘和/或货物，以使机器人在确定当前托盘货物的存在状况符合当前需求时执行对应操作，从而避免机器人做无用功，从而浪费资源。例如，若当前机器人需去往C处获取A菜品后，送至B处，则机器人可在C处检测到当前货物放置区24上的托盘货物中的外置托盘和A菜品均存在时，才能够去往B处，故需对托盘架22上是否放置外置托盘和/或货物进行检测，以避免资源浪费。此外，还可根据体积或重量来判断托盘架22上是否放置外置托盘和/或货物。

具体地，当体积小于或等于预设体积阈值且上述重量小于或等于预设重量阈值时，说明上述货物放置区上仅存在外置托盘；当上述体积大于预设体积阈值且上述重量大于上述预设重量阈值时，说明上述货物放置区上存在外置托盘和货物。

在本实施例中，可预先确定出托盘货物中外置托盘的重量和体积，再根据该外置托盘的重量和体积确定出上述重量阈值和体积阈值，进而跟当前所检测到的托盘货物的重量和体积分别进行比较，从而确定出托盘架22上是否放置外置托盘和/或托盘货物，通过对托盘货物的重量和体积进行综合考量，得到托盘货物的当前状态，可以提高结果的准确性。还可根据上述所确定出的外置托盘的重量和体积做进一步的判断阈值的确定，从而进一步验证出当前托盘架22上是否放置了外置托盘。

具体示例而非限定地，由机器人中的主控设备21通过机器人控制设备26与用户进行交互，获取到当前所设定的餐厅所使用最大最重的外置托盘所对应的重量为W，所占据托盘架22的空间体积为V，即可以得到一系列判断阈值V*(1-10％)、W*(1-10％)、V*(1+10％)、W*(1+10％)，从而根据上述所得到的判断阈值进行判断。若当前检测到的托盘货物的体积大于V*(1+10％)，且重量大于W*(1+10％)，则说明当前托盘架22上放置了外置托盘和货物；而如果当前检测到的托盘货物的体积小于或等于V*(1+10％)，且重量小于或等于W*(1+10％)，则说明当前托盘架22上仅放置了外置托盘。还可进一步验证放置外置托盘的准确性，例如，若当前检测到的托盘货物的体积处于0到V*(1-10％)范围内，且重量处于0到W*(1-10％)范围内，则说明当前托盘架22上并没有放置外置托盘；若当前检测到的托盘货物的体积处于V*(1±10％)范围内，且重量处于W*(1±10％)范围内，则说明当前托盘架22上放置了外置托盘，从而提高了确定外置托盘是否放置的准确性。其中，上述V*(1±10％)也就是上述预设体积阈值，上述W*(1±10％)也就是上述预设重量阈值。

进一步地，主控设备21可根据所得到的阵列信息确定托盘货物的体积，并根据该体积判断出当前托盘货物的状态，也就是当前托盘架22上是否放置外置托盘和/或货物，当确定出当前托盘架22上没有放置托盘货物时，可对用于检测托盘货物重量的力传感器25进行校准，以提高力传感器25的准确性。

步骤S103、根据货物属性确定机器人的移动速度，以使机器人根据移动速度进行送餐操作。

在本实施例中，为避免货物的倾倒或洒落，不同货物所对应的送餐速度并不相同，为提高机器人送餐效率，可预先设置出不同货物的属性对应的机器人送餐速度的送餐规则，从而主控设备21通过当前所得到的托盘货物的货物属性，来根据上述预设的送餐规则优化送餐机器人的控制逻辑，致使不同的货物使用不同的送货速度进行送餐操作，从而提升机器人的送餐效率，避免因为送餐机器人的运行过快而导致货物的倾倒或洒落，也可进一步提高不易倾倒的货物的送餐速度。

在一个实施例中，在机器人根据移动速度进行送餐操作之后，主控设备21可对托盘货物的阵列信息进行监测，从而实现在当前货物的监控。当阵列信息发生符合预设规则的变化时，说明在当前送餐过程中货物可能发生平移、洒落、倾倒等货物问题，又或者可能出现有人把手伸入托盘区等外因干扰问题，故可通过降低机器人的移动速度，来降低当前可能存在的问题所引发的风险，并进行报警提醒，从而促使相关工作人员及时发现问题。例如，当根据托盘货物的阵列信息判断出该阵列信息的边缘预设范围内发生变化时，说明当前存在干扰状况，也就是外因干扰，则根据该干扰状况降低机器人的移动速度

在本实施例中，可预先获取托盘架22上未放置托盘货物时的阵列信息，并对该阵列信息进行监测，以及时降低当前可能存在的问题所引发的风险，并促使相关工作人员及时发现问题。

具体示例而非限定的，以托盘货物的一个平面为例，当托盘架22上没有外置托盘和放置于外置托盘上的货物时，所显示的阵列信息为：

当托盘架22上放置外置托盘，但外置托盘上没有放置货物时，所显示的阵列信息为：

当托盘架22上放置外置托盘，但外置托盘上没有放置货物，且外置托盘向一侧滑动时，所显示的阵列信息为：

当托盘架22上放置外置托盘，以及外置托盘上放置货物时，所显示的阵列信息为：

当托盘架22上放置外置托盘，以及外置托盘上放置货物，但外置托盘上的货物向一侧滑动时，所显示的阵列信息为：

当托盘架22上放置外置托盘，以及外置托盘上放置货物，但在机器人送餐过程中存在外因干扰时，所显示的阵列信息为：

在一个实施例中，主控设备21可根据所得到的阵列信息确定托盘货物的体积，并以预设频率获取上述托盘货物的体积，当主控设备21检测到该托盘货物的体积发生急速变化时，说明当前托盘货物发生洒落或倾倒，主控设备21可通过控制机器人的停止，来降低当前可能存在的问题所引发的风险，并进行报警提醒，从而促使相关工作人员及时发现问题。例如，在机器人送餐过程中，若托盘货物突然摔倒碎裂，则体积将发生急速变化，主控设备21通过监测托盘货物的体积，来及时发现问题。

在一个实施例中，一般基于同样的表面摩擦力，托盘货物的重量越大、重心越高，则越容易发生倾倒、洒落等危险状况。因此，当主控设备21监测到托盘货物的重量和重心分别超过对应的预设阈值时，说明当前托盘货物在运输过程中有可能会出现生倾倒、洒落等危险状况，则触发报警单元，以使报警单元进行报警提醒，从而促使相关工作人员及时发现问题。

本申请实施例中通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定上述托盘货物的阵列信息，再获取上述托盘货物的重量，根据上述阵列信息和/或上述重量确定上述托盘货物的货物属性，以便于通过当前送餐的托盘货物的货物属性决定出该属性的托盘货物是否容易倾倒，故而可根据上述货物属性确定出上述机器人的移动速度，以使上述机器人根据上述移动速度进行送餐操作，通过不同托盘货物对应的货物属性来智能调节机器人的移动速度，节省了机器人送餐的时间，提高了机器人送餐的效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

对应于上文所述的一种机器人送餐控制方法，图5所示为本申请实施例中一种机器人送餐控制装置的结构示意图，如图5所示，上述机器人送餐控制装置可以包括：

检测模块501，用于通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定托盘货物的阵列信息。

获取模块502，用于获取托盘货物的重量，根据阵列信息和/或重量确定托盘货物的货物属性。

速度确定模块503，用于根据货物属性确定机器人的移动速度，以使机器人根据移动速度进行送餐操作。

在一个实施例中，上述获取模块502可以包括：

体积确定单元，用于根据阵列信息确定托盘货物的体积。

第一计算单元，用于计算重量和体积的比值，确定托盘货物的平均密度。

第一属性确定单元，用于根据托盘货物的平均密度确定托盘货物的货物属性。

在一个实施例中，上述获取模块502可以包括：

高度确定单元，用于根据阵列信息确定托盘货物的高度。

第二计算单元，用于计算高度的平均值，根据平均值确定托盘货物的几何重心。

第二属性确定单元，用于根据托盘货物的几何重心确定托盘货物的货物属性。

在一个实施例中，上述机器人送餐控制装置还可以包括：

监测模块，用于对阵列信息进行监测。

报警模块，用于当阵列信息发生符合预设规则的变化时，降低机器人的移动速度，并进行报警提醒。

在一个实施例中，上述报警模块可以包括：

确定干扰单元，用于当上述阵列信息的边缘预设范围内发生变化时，确定送餐过程中存在干扰状况。

降低速度单元，用于根据上述干扰状况降低上述机器人的移动速度。

在一个实施例中，上述机器人送餐控制装置还可以包括：

体积确定模块，用于根据阵列信息确定托盘货物的体积。

校准模块，用于当体积小于预设阈值时，对力传感器进行校准；上述力传感器用来检测托盘货物的重量。

在一个实施例中，上述机器人送餐控制装置还可以包括：

第一确定模块，用于根据上述阵列信息确定上述托盘货物的体积。

第二确定模块，用于当上述体积小于或等于预设体积阈值且上述重量小于或等于预设重量阈值时，确定上述货物放置区上仅存在外置托盘。

第三确定模块，用于当上述体积大于上述预设体积阈值且上述重量大于上述预设重量阈值时，确定上述货物放置区上存在上述外置托盘和货物。

本申请实施例中通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定上述托盘货物的阵列信息，再获取上述托盘货物的重量，根据上述阵列信息和/或上述重量确定上述托盘货物的货物属性，以便于通过当前送餐的托盘货物的货物属性决定出该属性的托盘货物是否容易倾倒，故而可根据上述货物属性确定出上述机器人的移动速度，以使上述机器人根据上述移动速度进行送餐操作，通过不同托盘货物对应的货物属性来智能调节机器人的移动速度，节省了机器人送餐的时间，提高了机器人送餐的效率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的装置和模块的具体工作过程，可以参考前述系统实施例以及方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

对应于上文所述的一种机器人送餐控制方法，图2所示为本申请实施例中一种机器人的结构示意图，如图2所示，上述机器人可以包括：光学传感器阵列23、托盘架22、控制设备、力传感器25；上述托盘架22包括第一机器托盘221、第二机器托盘223及支撑杆222；上述第一机器托盘与上述第二机器托盘间隔设置于上述支撑杆且上述第一机器托盘与地面的高度大于上述第二机器托盘与地面的高度，上述第一机器托盘与上述第二机器托盘之间的间隔空间用于容纳托盘货物；上述控制设备包括主控设备21和机器人控制设备26。

上述光学传感器阵列设置于托盘架上，用于检测位于上述第二机器托盘货物放置区24上的托盘货物的阵列信息，其中，上述光学传感器阵列23包含发射管和接收端。

上述力传感器设置于上述第二机器托盘，用于检测位于上述货物放置区的托盘货物的重量；

上述控制设备分别与上述光学传感器阵列和力传感器连接，用于根据上述阵列信息和/或上述重量确定上述托盘货物的货物属性，并根据上述货物属性确定上述机器人的移动速度，以使上述机器人根据上述移动速度进行送餐操作。

在一个实施例中，上述光学传感器阵列23可以采用具有测距功能的多组平面光学传感器阵列的组合对托盘货物的阵列信息进行检测，例如激光传感器阵列，该激光传感器阵列具有精准测距功能，从而得到包括托盘货物的面积信息和高度信息在内的阵列信息。如图2所示，上述激光传感器阵列设置在托盘架22的第一机器托盘221，也就是上一层托盘架上，与上述货物放置区相对设置。

在一个实施例中，如图4所示，上述光学传感器阵列23可以采用平面光学传感器阵列331和垂直光学传感器阵列332的组合对托盘货物的阵列信息进行检测，该阵列信息包括面积信息和高度信息。因考虑到激光测距传感器价格昂贵，故可采用不具测距功能的平面光学传感器331进行替代，例如红外反射传感器、红外对射传感器等，因上述红外反射传感器阵列仅能测试有没有物体遮挡，也就是用于检测托盘货物的面积信息，该面积信息为托盘货物的表面积，而无法判断物体的准确距离，故为了能够得到物体的准确距离，可进一步采用垂直光学传感器阵列332，以便于检测托盘货物的高度信息，其中，在本实施例中，上述平面光学传感器阵列331设置于第一机器托盘221，上述垂直光学传感器阵列332设置于托盘架的一侧支撑杆222上。

可以理解的是，因识别托盘货物的灵敏度与光学传感器设置的数量和密度存在正相关，也就是光学传感器设置的数量越多和/或光学传感器之间的距离越密集，致使识别托盘货物的灵敏度越高，故主控设备21可根据用户对于识别灵敏度的需求对光学传感器的数量、布局和位置进行对应设置，如图2所示，该光学传感器的布局为矩形形状，设置于第一机器托盘221，其中，图2所示仅为各个设备连接方式，并不限定各个设备的安装位置。

在一个实施例中，上述机器人还包括报警设备27，该报警设备27与上述机器人控制设备26连接，用于根据上述机器人控制设备发送的报警信号进行报警提醒。其中，上述报警设备27和上述机器人控制设备26也可设置于可供用户操作的终端设备上。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/机器人和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/机器人实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

上述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

上述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/机器人的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random AccessMemory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种机器人送餐控制方法，其特征在于，包括：

通过光学传感器阵列对机器人货物放置区上的托盘货物进行检测，确定所述托盘货物的阵列信息；

获取所述托盘货物的重量，根据所述阵列信息和/或所述重量确定所述托盘货物的货物属性；

根据所述货物属性确定所述机器人的移动速度，以使所述机器人根据所述移动速度进行送餐操作。

2.如权利要求1所述的机器人送餐控制方法，其特征在于，所述根据所述阵列信息和/或所述重量确定所述托盘货物的货物属性，包括：

根据所述阵列信息确定所述托盘货物的体积；

计算所述重量和所述体积的比值，确定所述托盘货物的平均密度；

根据所述托盘货物的平均密度确定所述托盘货物的货物属性。

3.如权利要求1所述的机器人送餐控制方法，其特征在于，所述根据所述阵列信息和/或所述重量确定所述托盘货物的货物属性，包括：

根据所述阵列信息确定所述托盘货物的高度；

计算所述高度的平均值，根据所述平均值确定所述托盘货物的几何重心；

根据所述托盘货物的几何重心确定所述托盘货物的货物属性。

4.如权利要求1所述的机器人送餐控制方法，其特征在于，在所述机器人根据所述移动速度进行送餐操作之后，包括：

对所述阵列信息进行监测；

当所述阵列信息发生符合预设规则的变化时，降低所述机器人的移动速度，并进行报警提醒。

5.如权利要求4所述的机器人送餐控制方法，其特征在于，所述当所述阵列信息发生符合预设规则的变化时，降低所述机器人的移动速度，包括：

当所述阵列信息的边缘预设范围内发生变化时，确定送餐过程中存在干扰状况；

根据所述干扰状况降低所述机器人的移动速度。

6.如权利要求1所述的机器人送餐控制方法，其特征在于，包括：

根据所述阵列信息确定所述托盘货物的体积；

当所述体积小于预设阈值时，对力传感器进行校准；所述力传感器用来检测所述托盘货物的重量。

7.如权利要求1至6任一项中所述的机器人送餐控制方法，其特征在于，在根据所述阵列信息和/或所述重量确定所述托盘货物的货物属性之前，包括：

根据所述阵列信息确定所述托盘货物的体积；

当所述体积小于或等于预设体积阈值且所述重量小于或等于预设重量阈值时，确定所述货物放置区上仅存在外置托盘；

当所述体积大于所述预设体积阈值且所述重量大于所述预设重量阈值时，确定所述货物放置区上存在所述外置托盘和货物。

8.一种机器人，其特征在于，包括：光学传感器阵列、托盘架、控制设备、力传感器；所述托盘架包括第一机器托盘、第二机器托盘及支撑杆；所述第一机器托盘与所述第二机器托盘间隔设置于所述支撑杆且所述第一机器托盘与地面的高度大于所述第二机器托盘与地面的高度，所述第一机器托盘与所述第二机器托盘之间的间隔空间用于容纳托盘货物；

所述光学传感器阵列设置于所述托盘架，用于检测位于所述第二机器托盘货物放置区上的所述托盘货物的阵列信息；

所述力传感器设置于所述第二机器托盘，用于检测位于所述货物放置区的托盘货物的重量；

所述控制设备分别与所述光学传感器阵列和力传感器连接，用于根据所述阵列信息和/或所述重量确定所述托盘货物的货物属性，并根据所述货物属性确定所述机器人的移动速度，以使所述机器人根据所述移动速度进行送餐操作。

9.如权利要求8所述的机器人，其特征在于，所述光学传感器阵列包括激光传感器阵列，所述激光传感器阵列设置于所述第一机器托盘。

10.如权利要求8所述的机器人，其特征在于，所述光学传感器阵列包括平面光学传感器阵列和垂直光学传感器阵列；

所述平面光学传感器阵列设置于所述第一机器托盘，用于检测所述阵列信息中的面积信息；

所述垂直光学传感器阵列设置于所述支撑杆，用于检测所述阵列信息中的高度信息。

11.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的一种机器人送餐控制方法的步骤。

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