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[發明專利]立體倉庫智能控制方法及系統在審

專利信息
申請號: 201710608437.7 申請日: 2017-07-24
公開(公告)號: CN109292347A 公開(公告)日: 2019-02-01
發明(設計)人: 楊洪雁 申請(專利權)人: 深圳市德朗能電子科技有限公司
主分類號: B65G1/137 分類號: B65G1/137
代理公司: 深圳市華勤知識產權代理事務所(普通合伙) 44426 代理人: 隆毅
地址: 518000 廣東省深圳市南山區高新區南*** 國省代碼: 廣東;44
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摘要:
搜索關鍵詞: 存儲單元 立體倉庫 貨物 取出 控制運載工具 位置分布 智能控制 預設 存儲單元分配 輸送路徑信息 圖像識別結果 貨物分類 圖像識別 優化信息 預設距離 運載工具 最優化 分揀 空置 算法 存取 傳送 返回
【權利要求書】:

1.一種立體倉庫智能控制方法,其特征在于,所述立體倉庫智能控制方法包括以下步驟:

S1、獲取所述立體倉庫的各存儲單元的ID信息及位置分布信息;

S2、控制運載工具對分揀后的指定待存入貨物依據待存入貨物分類信息、指定的存儲單元的ID信息、位置分布信息、預設的存儲單元分配優化信息以及最優化輸送路徑信息傳送待存入貨物;

S3、當指定的待存入貨物送至相應的存儲單元預設距離時,所述運載工具開啟圖像識別,并依據圖像識別結果自行將指定的貨物送至存儲單元內;

S4、控制所述運載工具按照預設存取算法向所述立體倉庫的空置的存儲單元存入待存入貨物,并從所述立體倉庫的存有待取出貨物的存儲單元取出待取出貨物;

S5、控制所述運載工具在卸掉全部的待存入貨物并從所述立體倉庫取出預定數量的待取出貨物后返回。

2.如權利要求1所述的立體倉庫智能控制方法,其特征在于,上述步驟S2中,所述最優化輸送路徑信息通過以下計算方法實現:

S201、設定標記點狀態類型;

S202、根據設定的標記點狀態,確定鄰居標記點;鄰居標記點的確定概率模型為:

式中,(xi,yi)為第i個鄰居標記點的位置;α、γ、β分別為局部成本控制系數a、導向控制系數m、信息素濃度控制系數b的控制強度;M為待選鄰居標記點數。

S203、確定所有鄰居標記點,之后搜索連接形成輸送路徑;

S204、生成最優化輸入路徑信息存儲至所述運載工具的存儲器中以被運載工具作為移動時的導航數據。

3.如權利要求2所述的立體倉庫智能控制方法,其特征在于,所述步驟S203進一步包括以下步驟:

S203a、采用遍歷的方式確定所有鄰居標記點;

S203b、采用輔助中間點定位的方法,搜索鄰居標記點連接形成輸送路徑。

4.如權利要求1所述的立體倉庫智能控制方法,其特征在于,上述步驟S3具體包括以下步驟:

S31、拍攝至少兩幅所述立體倉庫的相應的存儲單元的場景圖像;

S32、獲取場景圖像中低分辨率深度圖像的分辨率和高分辨率彩色圖像的分辨率;

S33、對圖像進行歸一化處理,利用canny算子,獲取高分辨彩色圖像的邊緣信息Iedge

S34、對低分辨率深度圖像進行雙線性插值,獲取到插值圖像Db,其分辨率與高分辨率彩色圖像的分辨率相同;

S35、根據Iedge與Db的對應關系,判斷Iedge中的邊緣像素點是否為深度圖像上的邊緣像素,即提取出Db的不連續邊緣特征Dedge

S36、依據獲取到的深度圖像邊緣信息,將深度圖像Db劃分成三個不同的區域:平滑區、邊緣區、過渡區,獲取到平滑區、邊緣區、過渡區的分割圖Dn

S37、輸出重建的高分辨深度圖像,并通過與圖像數據庫的圖像比對分析,得出所述圖像識別結果。

5.如權利要求4所述的立體倉庫智能控制方法,其特征在于,步驟S37進一步包括采用以下公式重建高分辨率深度圖像:

其中DH表示為重建的高分辨深度圖像,gn表示所在區域的顏色相似項,Eedge為邊緣保持項,λ為常數,用于平衡邊緣保持項的大小,防止邊緣保持項過大過小,取值范圍為0~1。

6.如權利要求1至5任一項所述的立體倉庫智能控制方法,其特征在于,所述運載工具包括小車和無人飛行器,所述小車運載貨物質量重且位于所述立體倉庫下部的存儲單元內和所述無人飛行器運送貨物質量輕且置于所述立體倉庫上部的存儲單元內。

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