CN115519544B - 一种生鲜分拣机器人抓取方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请涉及一种生鲜分拣机器人抓取方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：当接收到控制机器手移动指令时，获取目标位置信息并执行位置校准操作；所述位置校准操作包括：获取抓手图片信息，在预设的周期内获取移动图片信息，根据预设的抓手尺寸信息通过移动图片信息与抓手图片信息获取计算移动距离；获取理论移动距离；计算移动误差距离；将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对；若移动误差距离位于预设的移动误差范围内，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息。本申请具有的技术效果是：通过多次校准抓手的方式使得机器人可以精确的将运输物品进行抓取操作，从而提升了抓手的抓取精准度。

Description

一种生鲜分拣机器人抓取方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本申请涉及机器人抓取的技术领域，尤其是涉及一种生鲜分拣机器人抓取方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

随着物流系统的发展，人们通过发达的物流网络将各个地区的物品进行交易与流动。其中，生鲜由于其保存条件基本相同的特点，需要对运输中的生鲜使用保鲜、冷藏、冷冻的方式来进行运输。

现有的生鲜的运输方式通常采用冷链运输，并在运输过程中采用分拣机器人来提升生鲜在分拣过程中的运输效率，通过分拣机器人首先识别打包好的生鲜对应的物流信息等基本信息，根据得到的基本信息将生鲜运输至对应的下级仓库中。

在现有的生鲜的运输过程中，发明人认为至少存在以下问题：由于生鲜的种类与重量不同，采用的打包方式也不同，在现有的抓取方式中通常采用图片比对的方式对分拣机器人的抓取操作进行校正，而在抓取过程中存在很多不确定因素，导致分拣机器人抓取的精准度较低。

发明内容

为了改善抓取过程中不确定因素较多导致使用图像比对的方式分拣机器人的抓取精度低的问题，本申请提供的一种生鲜分拣机器人抓取方法及系统。

第一方面，本申请提供一种生鲜分拣机器人抓取方法，采用如下的技术方案：所述方法包括：

当接收到控制机器手移动指令时，获取目标位置信息并执行位置校准操作；

所述位置校准操作包括：获取抓手图片信息，所述抓手图片信息为当前位置下拍摄的图片；

在预设的周期内获取移动图片信息，所述移动图片信息为抓手进行移动操作后机器人拍摄的图片；

根据预设的抓手尺寸信息通过移动图片信息与抓手图片信息获取计算移动距离；

获取理论移动距离，所述理论移动距离为移动指令中发送的移动距离；

计算理论移动距离与计算移动距离之间的第一差值并将所述第一差值设置为移动误差距离；

将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对；

若移动误差距离位于预设的移动误差范围内，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息。

通过上述技术方案，在机器人进行抓取操作时，首先获取抓手图片信息并抓手移动后的预设周期内获取移动图片信息，通过比对抓手图片信息与移动图片信息计算出在图片中抓手移动的距离，根据计算出的图片中抓手移动的距离与抓手本身的尺寸信息计算出抓手实际移动的距离，计算移动误差距离并将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对来校准抓手移动的精准程度，并在抓手的移动过程中不断重复进行校准；通过多次校准抓手的方式使得机器人可以精确的将运输物品进行抓取操作，从而提升了抓手的抓取精准度。

在一个具体的可实施方案中，在所述将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对之后，还包括：

当移动误差距离位于预设的移动误差范围外时，获取实际移动距离，所述实际移动距离为抓手上传感器收集的位置信息；

计算实际移动距离与理论移动距离之间的第二差值并将第二差值设置为理论移动误差；

将理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；

若理论移动误差位于标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；

计算实际移动距离与计算移动距离之间的第三差值并将第三差值设置为计算移动误差；

将计算移动误差与预设的标准误差范围进行比对；

若计算移动误差位于标准误差范围外，则将实际移动距离替换计算移动距离。

通过上述技术方案，在对抓手进行误差校正的过程中，通过引入抓手上的传感器来获取实际移动距离，将实际移动距离进行校验来自动的判断抓手移动本身是否有问题，同时对异常的计算移动误差，直接实用实际移动距离替换计算移动距离，从而提升了对实际移动距离与计算移动距离的判断的精准程度。

在一个具体的可实施方案中，所述将实际移动距离替换计算移动距离包括：

若理论移动误差位于标准误差范围外，则获取检验理论移动误差，所述检验理论移动误差为再次实际移动距离与理论移动距离并计算得出的差值；

将检验理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；

若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；

若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围内，则将实际移动距离替换计算移动距离。

通过上述技术方案，当出现理论移动误差时，通过获取检验理论移动误差来检验理论移动误差位于标准误差范围外是否是因为计算误差导致，从而提升了理论移动误差的精准程度。

在一个具体的可实施方案中，在所述获取目标位置信息之后，还包括：

获取目标图像信息；

统计目标图像信息内对应的运输目标数量；

若运输目标数量大于预设的临界运输数量，则分别获取运输目标图片；

将运输目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对，所述目标运输库中储存有不同的运输目标以及与运输目标相对应的身份信息；

若运输目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；

否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标。

通过上述技术方案，当对运输目标进行运输操作时，首先统计运输目标数量，当运输目标数量大于预设的临界运输数量时，通过比对运输目标图片与身份信息相匹配的运输目标，从而提升了运输效率。

在一个具体的可实施方案中，所述优先运输与身份信息相匹配的运输目标包括：

获取检验目标图片，所述检验目标图片为再次拍摄获取的运输目标信息；

将检验目标图片与运输目标图片进行比对；

若检验目标图片与运输目标图片不同，则将检验目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对；

若检验目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；

否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标。

通过上述技术方案，当运输目标图片与身份信息不匹配时，获取检验目标图片，通过将检验目标图片与运输目标图片进行比对判断当前的运输图片信息是否是因为拍摄不清晰导致的无法识别对应的身份信息，从而提升了运输目标图片与身份信息不匹配时的精准程度。

在一个具体的可实施方案中，在所述获取目标位置信息之后，还包括：

获取机器人运行状态，所述机器人运行状态包括移动状态与静止状态；

判断机器人运行状态是否为移动状态；

若是，则不执行位置校准操作；

否则，执行位置校准操作。

通过上述技术方案，在对机器人进行位置校准操作之前，首先判断机器人的运行状态，当机器人处于移动状态时控制机器人不进行位置校准操作，减少了移动过程中通过位置定位消耗大量计算资源的可能。

在一个具体的可实施方案中，所述不执行位置校准操作包括：

获取当前位置信息，所述当前位置信息为机器人当前的位置信息；

计算目标位置信息与当前位置信息之间的距离并将所述距离设置为运输目标距离；

将运输目标距离与预设的临界目标距离进行比对；

若运输目标距离位于预设的临界目标距离内，则执行位置校准操作；

否则，不执行位置校准操作。

通过上述技术方案，在机器人的移动过程中，可以通过比对当前位置信息与目标位置信息之间的距离，通过比对运输目标距离与临界路标距离之间的位置，使得机器人可以根据运输目标距离来进行预先位置校准操作，从而提升了机器人进行位置校准的效率。

第二方面，本申请提供一种生鲜分拣机器人抓取装置，采用如下技术方案：所述装置包括：

目标位置获取模块，用于当接收到控制机器手移动指令时，获取目标位置信息并执行位置校准操作；

抓手图片获取模块，用于所述位置校准操作包括：获取抓手图片信息，所述抓手图片信息为当前位置下拍摄的图片；

移动图片获取模块，用于在预设的周期内获取移动图片信息，所述移动图片信息为抓手进行移动操作后机器人拍摄的图片；

移动距离计算模块，用于根据预设的抓手尺寸信息通过移动图片信息与抓手图片信息获取计算移动距离；

理论移动获取模块，用于获取理论移动距离，所述理论移动距离为移动指令中发送的移动距离；

移动误差计算模块，用于计算理论移动距离与计算移动距离之间的第一差值并将所述第一差值设置为移动误差距离；

移动误差比对模块，用于将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对；

位置校准重复模块，用于若移动误差距离位于预设的移动误差范围内，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息。

第三方面，本申请提供一种计算机设备，采用如下技术方案：包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如上述任一种一种生鲜分拣机器人抓取方法的计算机程序。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，采用如下技术方案：存储有能够被处理器加载并执行上述任一种生鲜分拣机器人抓取方法的计算机程序。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：

1.在机器人进行抓取操作时，首先获取抓手图片信息并抓手移动后的预设周期内获取移动图片信息，通过比对抓手图片信息与移动图片信息计算出在图片中抓手移动的距离，根据计算出的图片中抓手移动的距离与抓手本身的尺寸信息计算出抓手实际移动的距离，计算移动误差距离并将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对来校准抓手移动的精准程度，并在抓手的移动过程中不断重复进行校准；通过多次校准抓手的方式使得机器人可以精确的将运输物品进行抓取操作，从而提升了抓手的抓取精准度；

2.在对抓手进行误差校正的过程中，通过引入抓手上的传感器来获取实际移动距离，将实际移动距离进行校验来自动的判断抓手移动本身是否有问题，同时对异常的计算移动误差，直接实用实际移动距离替换计算移动距离，从而提升了对实际移动距离与计算移动距离的判断的精准程度。

附图说明

图1是本申请实施例中一种生鲜分拣机器人抓取方法的流程图。

图2是本申请实施例中一种生鲜分拣机器人抓取装置的结构框图。

附图标记：201、；202、；203、；204、；205、；206、；207、；208、。

具体实施方式

以下结合附图1-2对本申请作进一步详细说明。

本申请实施例公开一种生鲜分拣机器人抓取方法，该方法基于机器人控制系统，机器人上预装有定位装置，可以通过定位装置实时获取机器人的位置信息，机器人上还装有可以转动角度的摄像机用于获取图片信息，机器人的抓手上还设置有定位装置，可以获取机器的抓手的位置信息。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

S10，获取目标位置信息并执行位置校准操作。

其中，当接收到控制机器手移动的指令时，首先根据系统发送的目标位置信息，目标位置信息为需要运送的货物对应的位置信息，S10包括以下子步骤。

S101，获取抓手图片信息。

其中抓手图片信息为机器人的摄像机在将抓手放置在拍摄位置中心时拍摄的图片信息。

S102，获取移动图片信息。

其中，在预设的周期内获取抓手在进行移动操作后将抓手放置子啊拍摄位置中心拍摄的图片信息。

S103，获取计算移动距离。

其中，根据预设的抓手尺寸信息，结合移动图片信息与抓手图片信息来获取计算移动距离。

S104，获取理论移动距离。

其中，理论移动距离为移动指令发送的移动距离。

S105，计算移动误差距离。

其中，计算理论移动距离与计算移动距离之间的第一差值并将第一差值设置为移动误差距离；

S106，将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对。

其中，若移动误差距离位于预设的移动误差范围内时，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息。

在一个实施例中，考虑到移动过程中可能会出现误差，需要对移动过程中的误差进行校正操作，具体的误差校正操作可以被执行为：

当移动误差距离位于预设的移动误差范围外时，获取实际移动距离，所述实际移动距离为抓手上传感器收集的位置信息，计算实际移动距离与理论移动距离之间的第二差值并将第二差值设置为理论移动误差，将理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若理论移动误差位于标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端，计算实际移动距离与计算移动距离之间的第三差值并将第三差值设置为计算移动误差，将计算移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若计算移动误差位于标准误差范围外，则将实际移动距离替换计算移动距离；使得工作人员可以自动的对异常的计算移动距离替换为实际移动距离，从而提升了抓手进行运输的精准程度。

在一个实施例中，考虑到在获取理论移动误差可能存在错误的情况，需要对理论移动误差进行检验操作，具体的检验操作可以被执行为：

若理论移动误差位于标准误差范围外，则获取检验理论移动误差，所述检验理论移动误差为再次实际移动距离与理论移动距离并计算得出的差值，将检验理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围内，则将实际移动距离替换计算移动距离；从而提升了理论移动误差的精准程度，减少了理论移动误差计算错误导致的误触行为。

在一个实施例中，考虑到运输过程中，运输物件的身份信息可能位于不同的位置，为了提升运输效率，优先运输身份信息得到验证的运输物品，具体的优先级分配可以被执行为：

获取目标图像信息，统计目标图像信息内对应的运输目标数量；若运输目标数量大于预设的临界运输数量，则分别获取运输目标图片，将运输目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对，目标运输库中储存有不同的运输目标以及与运输目标相对应的身份信息；若运输目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标；提升了运输过程中的优先级，从而提升了运输效率。

在一个实施例中，考虑到在获取运输目标图片的过程中，存在图片拍摄不清晰导致的身份信息无法匹配的情况，可以对不匹配的运输目标图片信息进行二次获取检验，具体的检验操作可以被执行为：

获取检验目标图片，检验目标图片为再次拍摄获取的运输目标信息，将检验目标图片与运输目标图片进行比对；若检验目标图片与运输目标图片不同，则将检验目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对；若检验目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标；从而提升了运输图片信息与身份信息之间的匹配程度。

在一个实施例中，考虑到机器人在执行位置校准操作时，需要占用大量的计算资源，需要对位置校准操作的启动时间进行限制操作，具体的限制操作可以被执行为：

获取机器人运行状态，机器人运行状态包括移动状态与静止状态，判断机器人运行状态是否为移动状态；若机器人的运行状态为移动状态，则不执行位置校准操作；若机器人的移动状态为静止状态，则执行位置校准操作；从而提升了机器人在非抓取过程中计算资源的节约。

在一个实施例中，考虑到机器人在进行抓取操作，可以通过预先进行移动操作，来提升抓取效率，需要进行预移动操作，具体的预移动操作可以被执行为：

获取当前位置信息，当前位置信息为机器人当前的位置信息，计算目标位置信息与当前位置信息之间的距离并将所述距离设置为运输目标距离，将运输目标距离与预设的临界目标距离进行比对；若运输目标距离位于预设的临界目标距离内，则执行位置校准操作；否则，不执行位置校准操作；从而提升了抓手的抓取效率。

基于上述方法，本申请实施例还公开一种生鲜分拣机器人抓取装置。

如图2所示，该装置包括以下模块：

目标位置获取模块201，用于当接收到控制机器手移动指令时，获取目标位置信息并执行位置校准操作；

抓手图片获取模块202，用于所述位置校准操作包括：获取抓手图片信息，所述抓手图片信息为当前位置下拍摄的图片；

移动图片获取模块203，用于在预设的周期内获取移动图片信息，所述移动图片信息为抓手进行移动操作后机器人拍摄的图片；

移动距离计算模块204，用于根据预设的抓手尺寸信息通过移动图片信息与抓手图片信息获取计算移动距离；

理论移动获取模块205，用于获取理论移动距离，所述理论移动距离为移动指令中发送的移动距离；

移动误差计算模块206，用于计算理论移动距离与计算移动距离之间的第一差值并将所述第一差值设置为移动误差距离；

移动误差比对模块207，用于将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对；

位置校准重复模块208，用于若移动误差距离位于预设的移动误差范围内，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息。

在一个实施例中，移动误差比对模块207，还用于当移动误差距离位于预设的移动误差范围外时，获取实际移动距离，所述实际移动距离为抓手上传感器收集的位置信息；计算实际移动距离与理论移动距离之间的第二差值并将第二差值设置为理论移动误差；将理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若理论移动误差位于标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；计算实际移动距离与计算移动距离之间的第三差值并将第三差值设置为计算移动误差；将计算移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若计算移动误差位于标准误差范围外，则将实际移动距离替换计算移动距离。

在一个实施例中，移动误差比对模块207，还用于若理论移动误差位于标准误差范围外，则获取检验理论移动误差，所述检验理论移动误差为再次实际移动距离与理论移动距离并计算得出的差值；将检验理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围内，则将实际移动距离替换计算移动距离。

在一个实施例中，目标位置获取模块201，还用于获取目标图像信息；统计目标图像信息内对应的运输目标数量；若运输目标数量大于预设的临界运输数量，则分别获取运输目标图片；将运输目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对，所述目标运输库中储存有不同的运输目标以及与运输目标相对应的身份信息；若运输目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标。

在一个实施例中，目标位置获取模块201，还用于获取检验目标图片，所述检验目标图片为再次拍摄获取的运输目标信息；将检验目标图片与运输目标图片进行比对；若检验目标图片与运输目标图片不同，则将检验目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对；若检验目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标。

在一个实施例中，目标位置获取模块201，还用于获取机器人运行状态，所述机器人运行状态包括移动状态与静止状态；判断机器人运行状态是否为移动状态；若是，则不执行位置校准操作；否则，执行位置校准操作。

在一个实施例中，目标位置获取模块201，还用于获取当前位置信息，所述当前位置信息为机器人当前的位置信息；计算目标位置信息与当前位置信息之间的距离并将所述距离设置为运输目标距离；将运输目标距离与预设的临界目标距离进行比对；若运输目标距离位于预设的临界目标距离内，则执行位置校准操作；否则，不执行位置校准操作。

本申请实施例还公开一种计算机设备。

具体来说，该计算机设备包括存储器和处理器，存储器上存储有能够被处理器加载并执行上述一种生鲜分拣机器人抓取方法的计算机程序。

本申请实施例还公开一种计算机可读存储介质。

具体来说，该计算机可读存储介质，其存储有能够被处理器加载并执行如上述一种生鲜分拣机器人抓取方法的计算机程序，该计算机可读存储介质例如包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本具体实施例仅仅是对本发明的解释，其并不是对本发明的限制，本领域技术人员在阅读完本说明书后可以根据需要对本实施例做出没有创造性贡献的修改，但只要在本发明的权利要求范围内都受到专利法的保护。

Claims (9)

1.一种生鲜分拣机器人抓取方法，其特征在于，所述方法包括：

当接收到控制机器手移动指令时，获取目标位置信息并执行位置校准操作；

所述位置校准操作包括：获取抓手图片信息，所述抓手图片信息为当前位置下拍摄的图片；

在预设的周期内获取移动图片信息，所述移动图片信息为抓手进行移动操作后机器人拍摄的图片；

根据预设的抓手尺寸信息通过移动图片信息与抓手图片信息获取计算移动距离；

获取理论移动距离，所述理论移动距离为移动指令中发送的移动距离；

计算理论移动距离与计算移动距离之间的第一差值并将所述第一差值设置为移动误差距离；

将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对；

若移动误差距离位于预设的移动误差范围内，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息；

在所述将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对之后，还包括：

当移动误差距离位于预设的移动误差范围外时，获取实际移动距离，所述实际移动距离为抓手上传感器收集的位置信息；

计算实际移动距离与理论移动距离之间的第二差值并将第二差值设置为理论移动误差；

将理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；

若理论移动误差位于标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；

计算实际移动距离与计算移动距离之间的第三差值并将第三差值设置为计算移动误差；

将计算移动误差与预设的标准误差范围进行比对；

若计算移动误差位于标准误差范围外，则将实际移动距离替换计算移动距离。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将实际移动距离替换计算移动距离包括：

若理论移动误差位于标准误差范围外，则获取检验理论移动误差，所述检验理论移动误差为再次实际移动距离与理论移动距离并计算得出的差值；

将检验理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；

若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；

若检验理论移动误差位于预设的标准误差范围内，则将实际移动距离替换计算移动距离。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标位置信息之后，还包括：

获取目标图像信息；

统计目标图像信息内对应的运输目标数量；

若运输目标数量大于预设的临界运输数量，则分别获取运输目标图片；

将运输目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对，所述目标运输库中储存有不同的运输目标以及与运输目标相对应的身份信息；

若运输目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；

否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述优先运输与身份信息相匹配的运输目标包括：

获取检验目标图片，所述检验目标图片为再次拍摄获取的运输目标信息；

将检验目标图片与运输目标图片进行比对；

若检验目标图片与运输目标图片不同，则将检验目标图片与预设的目标运输库中的身份信息进行比对；

若检验目标图片与身份信息相匹配，则执行位置校准操作；

否则，优先运输与身份信息相匹配的运输目标。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述获取目标位置信息之后，还包括：

获取机器人运行状态，所述机器人运行状态包括移动状态与静止状态；

判断机器人运行状态是否为移动状态；

若是，则不执行位置校准操作；

否则，执行位置校准操作。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述不执行位置校准操作包括：

获取当前位置信息，所述当前位置信息为机器人当前的位置信息；

计算目标位置信息与当前位置信息之间的距离并将所述距离设置为运输目标距离；

将运输目标距离与预设的临界目标距离进行比对；

若运输目标距离位于预设的临界目标距离内，则执行位置校准操作；

否则，不执行位置校准操作。

7.一种生鲜分拣机器人抓取装置，其特征在于，所述装置包括：

目标位置获取模块(201)，用于当接收到控制机器手移动指令时，获取目标位置信息并执行位置校准操作；

抓手图片获取模块(202)，用于所述位置校准操作包括：获取抓手图片信息，所述抓手图片信息为当前位置下拍摄的图片；

移动图片获取模块(203)，用于在预设的周期内获取移动图片信息，所述移动图片信息为抓手进行移动操作后机器人拍摄的图片；

移动距离计算模块(204)，用于根据预设的抓手尺寸信息通过移动图片信息与抓手图片信息获取计算移动距离；

理论移动获取模块(205)，用于获取理论移动距离，所述理论移动距离为移动指令中发送的移动距离；

移动误差计算模块(206)，用于计算理论移动距离与计算移动距离之间的第一差值并将所述第一差值设置为移动误差距离；

移动误差比对模块(207)，用于将移动误差距离与预设的移动误差范围进行比对；还用于当移动误差距离位于预设的移动误差范围外时，获取实际移动距离，所述实际移动距离为抓手上传感器收集的位置信息；计算实际移动距离与理论移动距离之间的第二差值并将第二差值设置为理论移动误差；将理论移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若理论移动误差位于标准误差范围外，则发送与抓手移动相关的异常信息至工作人员的智能终端；计算实际移动距离与计算移动距离之间的第三差值并将第三差值设置为计算移动误差；将计算移动误差与预设的标准误差范围进行比对；若计算移动误差位于标准误差范围外，则将实际移动距离替换计算移动距离；

位置校准重复模块(208)，用于若移动误差距离位于预设的移动误差范围内，则重复执行位置校准操作直至机器手移动至目标位置信息。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器上存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种方法的计算机程序。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有能够被处理器加载并执行如权利要求1至6中任一种方法的计算机程序。