物流场景下的拆垛机器人视觉系统研究

发布时间：2021-07-09 22:12

　　随着近年来人们生活方式的改变和网络购物的兴起,物流行业迎来了全新的机遇与挑战。由于传统物流行业主要依靠人工进行货物的中转、分拣和管理,因而逐渐暴露出了许多问题。越来越多的物流、电商公司开始进行智能物流的探索。然而普通的工业机器人因为缺乏视觉引导,难以应对复杂多变的物流仓库环境,这使得物流仓储的智能化陷入瓶颈。基于以上情况,本文提出了一个面向物流场景的拆垛机器人视觉系统框架,并结合实际的物流仓储情况,对其进行了实现。我们使用深度相机从场景中获取RGB-D信息,然后实现了一个以Mask Scoring R-CNN为基础架构并附加了我们提出的深度信息融合模块的深度神经网络模型。我们使用自行构建的数据集IRC19对该网络进行训练,并通过训练好的模型对场景进行分析,进一步得到机器人的抓取位姿。最终我们将抓取位姿转化到机器人坐标系下,并对机器人进行运动规划,得到完整的运动路径,从而完成引导机器人进行抓取的任务。实验证明,我们的方法和数据集在真实物流场景中是有效的,并且在迁移到不同场景时,表现出了较强的鲁棒性。本文的主要贡献有:1.提出了一个面向物流场景的拆垛机器人视觉系统框架,并且基于实际情况对其... 

【文章来源】：山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－１工业铸造机器人?

山东大学硕士学位论文??内己经十分广泛，并且己经使很多产业发生了变革。??然而，仅凭现有的机器人技术，还无法很好地应对物流场景中的复杂情况。??如今在工业场景中应用的机器人，大多用于完成固定场景下对固定物体的固定处??理。在这种固定的情况下，机器人既不获取外界信息，也不根据场景变化改变工??作模式。然而真实的物流环境需要面对随机的物品和变化的场景，因而将一般工??业场景中应用的机器人直接使用到物流场景中，并不能起到理想的效果。??１?ｆ??ｍｍ?＾??图１－１工业铸造机器人?图１－２?Ｋｉｖａ机器人［３】??目前较为成熟的物流仓储智能化框架一般会将仓储过程进行分段，使用物流??仓储ＡＧＶ?（Ａｕｔｏｍａｔｅｄ?Ｇｕｉｄｅｄ?Ｖｅｈｉｃｌｅ）来进行货物搬运，图１－２中所展示的Ｋｉｖａ??机器人就是其代表之一。而对于装卸，拆码垛这些较为复杂的工作，仍旧使用人??工来完成。可见，目前物流仓储智能化的瓶颈在于常规的工业机器人难以完成物??流场景下复杂的装卸，拆码垛任务。针对此问题，本文提出了一种可部署于物流??场景下的拆垛机器人视觉系统。该系统主要通过视觉引导，使得机器人能在复杂??的物流场景下对当前的环境进行分析，进而完成拆垛的任务。??１．２本文主要工作??为了应对物流场景物品的随机性和场景的多样性，本文提出了?一种在真实环??境下可行的拆垛机器人视觉系统框架，并基于一个真实的场景对其进行了实现。??该框架的核心部分主要包含视觉信息获娶物体定位与分析、抓取位姿计算三个??模块。另外，为了完成整个机器人的抓取过程，我们也加入了手眼坐标转换、运??２??

山东大学硕士学位论文??第４章模块搭建??在第３章中，我们给出了一个完整的物流拆垛机器人视觉系统框架设计。本??章将会按照第３章中的框架设计，搭建一个基于实际场景的物流拆垛机器人视觉??系统。系统总体结构如图４－１。该系统的每个流程都与第３章提出的框架中的模??块相对应，在后续部分中，我们将说明这种对应关系，并给出具体的实现方法。??除此之外，本章还将介绍真实物流场景的特点以及为了应对真实场景复杂性而采??取的措施，包括改进夹具、构建基于真实场景的数据集等。??？?手眼标定??ＲＧＢＤ信息获取?ＲＧＢＤ实例分割?抓取位姿获取?运动规划??图４－１物流拆垛机器人视觉系统总体结构示意图??４．１真实物流场景概述??在着手进行模块搭建之前，我们通过实地考察的方式对当前主要的物流模式??进行了了解。我们进行考察的地点为某物流公司在北京的中转仓库，该仓库负责??中转从全国各地发往北京的各类包裹、邮件等。目前该仓库己经部署了成熟的??ＡＧＶ系统，邮件的搬运由ＡＧＶ自动进行，分拣工作则通过可以自动扫码的分拣??装置来完成。目前需要人工完成的部分，就是将分拣滑槽末端的货物装载到ＡＧＶ??上。??１７??


本文编号：3274596