CN114648233A - 一种动态工位货物搬运方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种动态工位货物搬运方法和系统。其中，该方法包括：利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块；所述仓库管理模块根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块；所述AGV调度模块根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。本发明实施例的基础方案，通过动态工位检测模块、仓库管理模块以及AGV调度模块，实现了动态工位货物的自动化搬运。

Description

一种动态工位货物搬运方法和系统
技术领域
本发明实施例涉及自动化搬运技术领域，尤其涉及一种动态工位货物搬运方法和系统。
背景技术
通常的货物搬运，工位是固定不变的，但也有很多环境中，会出现动态工位，即工位不是固定的，而是在一定的范围内，如码头的集装箱。
AGV搬运货物时，需要事先知道货物所在的世界坐标系或需要把货物搬运对应的目标点坐标，所以该方法对固定工位货物搬运而言，使可以有效进行得，但因为动态工位位置不准确，动态工位货物种类不清楚，货物在动态位置上安放的不固定等原因，所以目前有动态工位的搬运任务时，还是采用由人工驾驶传统叉车将货物送至集装箱内，而且采用人工叉车搬运很难实现24小时不间断作业，企业难于实现全自动化流程，基于以上应用需求，迫切需要搬运物流企业开发出一种动态工位货物搬运方法帮助企业走进工业4.0时代。
发明内容
本发明提供一种动态工位货物搬运方法和系统，以实现动态工位货物的自动化识别和搬运。
第一方面，本发明实施例提供了一种动态工位货物搬运方法，包括：
S110、利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块；
S120、所述仓库管理模块根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块；
S130、所述AGV调度模块根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
可选的，在所述S120之前还包括：
通过目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类，通过目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类，相应的，所述S120包括：
所述仓库管理模块根据所述位姿信息和动态工位的货物种类生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块。
可选的，通过目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类，包括：
利用yolov3目标检测深度学习方法训练出所有需要装卸的货物的目标识别模型；
所述目标识别模型根据识别相机获取到的动态工位图像，识别出所述动态工位的货物种类并判断该货物是否可以堆垛；所述识别相机为至少一个，固定安装在动态工位外测；
根据所述识别相机获取到的动态工位图像，确定所述动态工位货物的坐标信息；
根据所述动态工位货物的坐标信息计算所述动态工位中可用的空余面积信息，并将货物的坐标信息、空余面积信息、是否可堆垛信息发送给仓库管理模块。
可选的，根据所述识别相机获取到的动态工位图像，确定所述动态工位货物的坐标信息，包括：
利用边框回归算法输出每个已识别货物的中心像素点与识别相机焦点的相对像素差；
利用已识别货物的长宽高信息计算出货物相对于识别相机中心点的实际相对坐标，根据识别相机在世界坐标系下的坐标计算出动态工位中各个货物的世界坐标。
可选的，所述扫描器包括三维激光传感器。
可选的，所述扫描器包括安装在伺服电机上的二维激光传感器。
第二方面，本发明实施例还提供了一种动态工位搬运系统，包括：
动态工位检测模块，用于利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块；
仓库管理模块，用于根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块；
AGV调度模块，用于根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
可选的，该装置还包括目标物体类型检测模块，用于识别动态工位的货物种类。
本发明通过利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，利用目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类，利用仓库管理模块根据所述位姿信息生成货物搬运任务，以及利用AGV调度模块调度AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务，实现了动态工位货物的自动化搬运和识别。
附图说明
图1为本发明实施例一提供的一种动态工位货物搬运方法的流程图；
图2为本发明实施例二提供的一种动态工位货物搬运方法的流程图。
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为本发明实施例一提供的一种动态工位货物搬运方法的流程图，本实施例中的动态工位上的货物为同一种类型，无需进行货物识别，具体包括如下步骤：
S110、利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块。
其中，动态工位的位置是在一个范围内的，如卡车车厢。但是具体位置不确定，类似停车位，每次车都停在这个车位里，但是每次停车的位置不是完全一致的。
利用动态工位区域上方的扫描器扫描现场环境，并从中提取出动态工位的有关信息，如动态工位中心位置和姿态，如果为卡车车厢，需提取车厢门开闭情况等，进而将提取到的信息发送给仓库管理模块WMS。
其中，上述扫描器可以为三维激光传感器，安装在动态工位区域上方，如天花板上、高柱子上。
上述扫描器还可以由二维激光传感器和伺服电机组成，安装在动态工位区域上方，如天花板上、高柱子上。二维激光传感器安装在伺服电机上，通过伺服电机的转动，可实现三维全景扫描。
激光扫描传感器可以快速扫描物体的横截面，得到物体整体的横截面曲线，经过算法处理，输出外廓尺寸、体积、特征坐标、三维点云图片等信息。激光扫描传感器提取出车厢的有关信息，如动态工位中心位置和姿态，如果为卡车车厢，需提取车厢门开闭情况等，进而将该信息发送给仓库管理模块WMS。
S120、所述仓库管理模块根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块。
WMS将动态工位在扫描器坐标下的位姿转化为全局导航坐标系下的位姿，并根据动态工位的情况（如：车厢门是否开闭）决定是否生成货物搬运任务。如果货物搬运任务，则由WMS 下发任务以及任务终点坐标至AGVS。
S130、所述AGV调度模块根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
本实施例中，根据货物搬运任务生成路线，并发送给处于空闲中的AGV，调配其去完成相应自动装卸任务。AGVS根据任务终点坐标在原有路线的基础上重新规划最后一段路线，也可以通过车体上的通信模块，实时规划最后一段路线。
同时，AGVS根据动态工位（卡车车厢）检测系统扫描到的实时情况规划整个动态工位的货物搬运情况，如：整个车厢内的货物摆放位置，达到空间利用最大化。
本实施例中的技术方案，通过利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，利用仓库管理模块根据所述位姿信息生成货物搬运任务，以及利用AGV调度模块调度AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务，实现了动态工位货物的自动化搬运。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种动态工位货物搬运方法的流程图，本实施例中的动态工位上的货物为不同种类型，需要进行货物识别。该方法具体包括：
S210、利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块。
本实施例中，利用动态工位区域上方的扫描器扫描现场环境，并从中提取出动态工位的有关信息，如动态工位中心位置和姿态，如果为卡车车厢，需提取车厢门开闭情况等，进而将提取到的信息发送给仓库管理模块WMS。
S220、通过目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类。
本实施例中，识别相机固定安装在动态工位外测，个数≥1，识别相机的水平视野范围和垂直视野范围需根据动态工位的规格来确定，识别相机扫描范围需完全覆盖整个动态工位。可选的，该识别相机可以为RGB相机，可以获取被测物体的三维点云图。
具体的，利用yolov3目标检测深度学习方法训练出所有需要装卸的货物的目标识别模型；当识别出动态库位中货物种类后，将该货物类型的信息从货物种类数据库调取出来，判断是否可堆垛。上述货物种类数据库主要存放每种货物体积，货物是否可堆垛等信息。
进一步的，利用bounding box（边框回归算法）输出每个已识别货物的中心像素点与相机焦点的相对像素差。已识别货物的中心像素点即指当前格子预测得到的物体的bounding box的中心位置的坐标。利用已识别货物的长宽高信息计算出货物相对于识别相机中心点的实际相对坐标，再根据识别相机在世界坐标系下的坐标计算出车厢中所有货物的世界坐标。
本实施例中，由于识别相机扫描图片为二维信息，所求世界坐标与实际坐标精度较差，为精准计算所需搬运物体的具体坐标，本实施例增加货物位置坐标计算方法，具体包括：
根据三维场景重建模块收集到的点云数据，基于点云分割-聚类-模型生长模型进行货物位置识别；利用PCA主元分析法获得点云的三个主方向，获取货物的质心坐标和协方差，与上述所求世界坐标一一对应，确保所搬运物体的种类与坐标对应。
根据动态工位的货物坐标计算动态工位中可用的空余面积，并将坐标信息、空余面积信息、是否可堆垛信息统一打包发送给任务管理系统WMS。
目标物体类型检测模块需要提供尽可能多的货物样本用来做深度学习训练模型，训练样本越多，识别货物的准确度越高，bounding box圈出的货物大小也就越准确，当有新增的货物种类时，需要提前告知目标物体类型检测模块重新训练新增的货物种类。
S230、所述仓库管理模块根据所述位姿信息和动态工位的货物种类生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块。
本实施例中，上述位姿信息包括动态工位中可用的空余面积、坐标信息以及是否可堆垛信息，WMS根据上述信息以及动态工位的情况，如动态工位中心位置和姿态、车厢门是否开闭决定是否生成货物搬运任务。如果货物搬运任务，则由WMS 下发任务以及任务终点坐标至AGVS。
S240、所述AGV调度模块根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
本实施例中，根据货物搬运任务生成路线，并发送给处于空闲中的AGV，调配其去完成相应自动装卸任务。AGVS根据任务终点坐标在原有路线的基础上重新规划最后一段路线，也可以通过车体上的通信模块，实时规划最后一段路线。
同时，AGVS根据动态工位（卡车车厢）检测系统扫描到的实时情况规划整个动态工位的货物搬运情况，如：整个车厢内的货物摆放位置，达到空间利用最大化。
本实施例的技术方案，通过设置目标物体类型检测模块实现了对动态区域货物的自动化识别。
实施例三
本发明实施例三提供了一种动态工位搬运系统，其特征在于，包括：
动态工位检测模块，用于利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块。
其中，所述扫描器包括三维激光传感器，或者所述扫描器包括安装在伺服电机上的二维激光传感器。
仓库管理模块，用于根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块。
AGV调度模块，用于根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
可选的，还装置还包括目标物体类型检测模块，用于识别动态工位的货物种类。
上述目标物体类型检测模块具体用于：
利用yolov3目标检测深度学习方法训练出所有需要装卸的货物的目标识别模型；
所述目标识别模型根据识别相机获取到的动态工位图像，识别出所述动态工位的货物种类并判断该货物是否可以堆垛；所述识别相机为至少一个，固定安装在动态工位外测；
根据所述识别相机获取到的动态工位图像，确定所述动态工位货物的坐标信息；
根据所述动态工位货物的坐标信息计算所述动态工位中可用的空余面积信息，并将货物的坐标信息、空余面积信息、是否可堆垛信息发送给仓库管理模块。
其中，根据所述识别相机获取到的动态工位图像，确定所述动态工位货物的坐标信息，包括：
利用边框回归算法输出每个已识别货物的中心像素点与识别相机焦点的相对像素差；
利用已识别货物的长宽高信息计算出货物相对于识别相机中心点的实际相对坐标，根据识别相机在世界坐标系下的坐标计算出动态工位中各个货物的世界坐标。
本发明实施例所提供的一种动态工位货物搬运装置可执行本发明任意实施例所提供的一种动态工位货物搬运方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
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 (8)

1.一种动态工位货物搬运方法，其特征在于，包括：
S110、利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块；
S120、所述仓库管理模块根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块；
S130、所述AGV调度模块根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述S120之前还包括：
通过目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类，相应的，所述S120包括：
所述仓库管理模块根据所述位姿信息和动态工位的货物种类生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，通过目标物体类型检测模块识别动态工位的货物种类，包括：
利用yolov3目标检测深度学习方法训练出所有需要装卸的货物的目标识别模型；
所述目标识别模型根据识别相机获取到的动态工位图像，识别出所述动态工位的货物种类并判断该货物是否可以堆垛；所述识别相机为至少一个，固定安装在动态工位外测；
根据所述识别相机获取到的动态工位图像，确定所述动态工位货物的坐标信息；
根据所述动态工位货物的坐标信息计算所述动态工位中可用的空余面积信息，并将货物的坐标信息、空余面积信息、是否可堆垛信息发送给仓库管理模块。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述识别相机获取到的动态工位图像，确定所述动态工位货物的坐标信息，包括：
利用边框回归算法输出每个已识别货物的中心像素点与识别相机焦点的相对像素差；
利用已识别货物的长宽高信息计算出货物相对于识别相机中心点的实际相对坐标，根据识别相机在世界坐标系下的坐标计算出动态工位中各个货物的世界坐标。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描器包括三维激光传感器。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述扫描器包括安装在伺服电机上的二维激光传感器。
7.一种动态工位搬运系统，其特征在于，包括：
动态工位检测模块，用于利用动态工位区域上方设置的扫描器获取所述动态工位的位姿信息，并通过所述扫描器将所述位姿信息发送至仓库管理模块；
仓库管理模块，用于根据所述位姿信息生成货物搬运任务，并将所述货物搬运任务发送至AGV调度模块；
AGV调度模块，用于根据所述货物搬运任务生成任务路线，并将所述任务路线发送给处于空闲中的AGV，以调度该AGV根据所述货物搬运任务完成相应的自动装卸任务。
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括：
目标物体类型检测模块，用于识别动态工位的货物种类。
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