[發明專利]物品配送方法、裝置、機器人和介質

在審

• 申請號: 202010622453.3
• 申請日: 2020-06-30
• 公開（公告）號: CN111899131A
• 公開（公告）日: 2020-11-06
• 發明（設計）人: 王孝弟;唐旋來;萬永輝
• 申請（專利權）人: 上海擎朗智能科技有限公司
• 主分類號: G06Q50/12
• 分類號: G06Q50/12;G06Q10/08;G06K9/00;G06N3/08;B25J9/16;B25J11/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

1.一種物品配送方法，其特征在于，應用于機器人，所述方法包括：

控制圖像采集模塊，分別采集與置物單元對應的物品圖像；

將所述物品圖像輸入至預設的物品圖像識別模型中，以確定所述物品圖像中物品的物品名稱；

根據所述物品名稱，確定所述物品的目標位置，并根據所述目標位置，將所述物品配送至目標位置。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像采集模塊包含N個圖像采集單元，其中N為大于或者等于1的正整數，每個置物單元對應一個所述圖像采集單元，且每個置物單元包括補光燈；

相應的，控制N個置物單元對應的圖像采集單元，分別采集所在置物單元對應的物品圖像，包括：

通過補光燈為圖像采集單元進行補光。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述控制N個置物單元對應的圖像采集單元，分別采集所在置物單元對應的物品圖像，包括

若所述N個置物單元具有艙門，則在確定所述N個置物單元的艙門被開啟時，啟動所述N個置物單元對應的圖像采集單元和補光燈，控制所述補光燈對所述圖像采集單元進行補光，并控制所述圖像采集單元采集對應置物單元中的托盤物品圖像；

分別對托盤物品圖像進行圖像處理，以得到每個托盤物品圖像對應的物品圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述分別對托盤物品圖像進行圖像處理，以得到每個托盤物品圖像對應的物品圖像，包括：

分別對所述N個物品圖像進行去噪處理，得到處理后的N個物品圖像；

根據預設算法，分別對所述處理后的N個托盤物品圖像進行圖像分割處理，以得到所述處理后的每個托盤物品圖像對應的物品圖像，所述預設算法根據預設高斯混合模型，對所述處理后的N個托盤物品圖像進行分割，以得到所述處理后的每個托盤物品圖像對應的物品圖像；或者，根據預設霍夫圓變換算法，對所述處理后的N個托盤物品圖像進行分割，以得到所述處理后的每個托盤物品圖像對應的物品圖像。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述圖像采集模塊包括第一圖像采集單元和第二圖像采集單元，所述分別采集與置物單元對應的物品圖像包括：

通過所述第一圖像采集單元和第二圖像采集單元采集放置過程中物品的物品圖像。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述第一圖像采集單元和所述第二圖像采集單元位于所有的所述置物單元上方，用于在物品放置在某一置物單元過程中動態采集所述物品的圖像信息，根據所述圖像信息、所述第一圖像采集單元和第二圖像采集單元的預定視差獲得該物品的位置坐標信息，根據每層所述置物單元的預設距離，確定實施物品放置的對應置物單元，并記錄該物品和對應置物單元的信息。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述物品圖像輸入至預設的物品圖像識別模型中，以確定所述餐具物品圖像中物品的物品名稱之前，還包括：

獲取物品圖像集，其中所述物品圖像集包括：多個物品圖像，及與每個物品圖像對應的物品名稱；

以所述多個物品圖像為訓練數據、所述每個物品圖像對應的物品名稱為訓練結果，對初始物品圖像識別模型進行訓練，以生成預設的物品圖像識別模型。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，所述獲取物品圖像集之后，還包括：

對所述物品圖像集中的每個物品圖像進行增廣處理，以得到每個物品圖像對應的多個新物品圖像；

其中，物品圖像與每個新物品圖像中的物品形態不同；

所述增廣處理包括以下至少一種：旋轉處理、亮度處理、色度處理、對比度處理、銳度處理和彈性扭曲處理。

9.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據所述物品名稱，確定所述物品的目標位置，包括：

根據所述物品名稱，確定所述物品的物品訂單；

根據所述物品訂單，確定所述物品的目標位置。