[发明专利]一种无人超市分拣方法

说明书

本发明提供了一种无人超市分拣方法，通过分拣机器人进行分拣，包括以下步骤：（1）对分拣机器人进行室内定位，并将分拣机器人移动到待分拣货物所在位置；（2）识别待分拣货物的位置；（3）将待分拣货物的位置转化成转换为相对于机械臂底座的坐标，然后计算机械臂末端执行器抓取物体的位姿信息，通过待分拣货物的位置和末端执行器抓取物体的位姿信息来计算机械臂上每个舵机应转动的角度，并驱动机械臂第一关节、第二关节和第三关节逐步到达待分拣货物位置进行待分拣货物进行抓取并投放到指定的位置，实现长时间高效且可靠的定位，能实现机器臂精准抓取。

技术领域

本发明属于超市分拣设备领域，尤其是涉及一种无人超市分拣方法。

背景技术

随着 5G、人工智能、物联网等技术的快速发展，致力于提高顾客购物体验与购物便利性的新零售概念被提出。无人超市作为新零售时代的产物之一备受关注，当下市场存在的“无人超市”指的是“无员工超市”，无人超市采用消费者完全自主购物的模式，消费者通过扫码进店自主选择商品，离店时通过刷脸支付技术自动结账，但无论是亚马逊的Amazon-Go还是阿里巴巴的淘咖啡，其自动识别技术和防盗措施都存在一定缺陷，尚无法大规模推广。

与此同时，另一种线上购买线下取货的新零售方式正在逐步兴起。提前在线上下单，而后在线下商店取货的零售方式既能让顾客节省购物的时间成本，又避免了在人流量大的情况下由于商店拥堵而给顾客带来的不良体验。根据普华永道公布的一项调查显示:大多数消费者都期待能够通过线上选购、预定和支付商品，然后在最方便的时间和地点提取商品。

然而，国内应用于实体超市的移动机器人相对缺乏。因此，无人超市分拣机器人应运而生，分拣机器人需要移动到指定位置将货物分拣出来放到指定位置然后抓取对应货物进行移动，也就是说分拣机器人需要实现进行定位到指定位置然后才能准确地移动到指定位置，然后现有的定位方法，一般是基于UWB算法，如中国专利申请号为CN202210304108.4，公布日为2022.06.10，其公开了一种使用UWB与IMU结合实现AGV室内定位的方法，包括在AGV小车上布置IMU传感器，在室内定位运用场景中，布置UWB传感器；假设目标在室内二维平面内做均加速直线运动，定义在k时刻系统的状态向量；根据均加速直线运动方程建立系统状态方程；本发明根据UMB和IMU定位的优缺点，采用UWB与IMU相结合的方式来提高定位精度，基于扩展卡尔曼滤波的IMU和UWB的信息融合的高精度定位系统，使系统具有很强的鲁棒性和稳健性，但是该方法仅仅是通过IMU测量的姿势数据对UWB进行信息融合，但是并没有根据UWB的不同的信赖度下进行不同的融合，仅仅是将姿势数据与定位数据进行全部融合，从而导致有些其实是在信赖度较高的情况下可以不用进行较高精度的就可以确保定位精度，进而导致计算量增大，无法提高系统长时间运行的精度和稳定性，另外现有的分拣机器人仅仅通过机械臂抓取物品即可，无法根据机器臂末端的位姿调整机器臂舵机转动角度，实现机器臂精准抓取的同时防止过大计算量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种无人超市分拣方法，实现长时间高效且可靠的定位，能实现机器臂精准抓取。

为达到上述目的，本发明提供了一种无人超市分拣方法，通过分拣机器人进行分拣，分拣机器人包括机械臂和摄像头，机械臂包括底座、第一关节、第二关节和第三关节以及末端执行器，摄像头设置在分拣机器人行走方向的前端，包括以下步骤：（1）对分拣机器人进行室内定位，并将分拣机器人移动到待分拣货物所在位置：包括以下步骤（1.1）预设当前定位空间的二维地图，然后获取当前位置下的UWB数据以及车轮的里程计数据，UWB数据包括三基站下当前位置（x,y）；里程计数据包括当前位置在参考坐标系下的位姿势信息（X,Y, θ）以及里程计原始数据。

（1.2）利用轮式里程计数据作为参考量，通过将UWB数据中当前位置与里程计数据中当前位置之间的位置偏差值与预设的信赖度值进行比较确定UWB状态信赖度，判断UWB是否处于视距情况。