处理异常的方法、装置和机器人制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种处理异常的方法、装置和机器人，如果采集目标标识的信息失败，确定发生异常；如果目标标识为定位标识，通过第一解析方式解析目标标识，得到第一解析结果，基于第一解析结果处理异常；如果目标标识为物体标识，确定目标标识的第二解析方式，基于第二解析方式解析目标标识，得到第二解析结果，基于第二解析结果处理异常。该方式中，当机器人发生异常时，可以根据异常对应的目标标识的类型确定对目标标识的解析方式，并基于解析结果处理异常；通过该方式可以使机器人自行处理异常，无需等待维护人员到达现场，使得处理异常的手段更加丰富且效率较高，提高了机器人的工作效率。

【技术实现步骤摘要】
处理异常的方法、装置和机器人
本专利技术涉及仓储机器人领域，尤其是涉及一种处理异常的方法、装置和机器人。
技术介绍
仓储机器人广泛应用于电商仓库、物流企业和制造工厂中。仓储机器人的工作环境比较复杂，在运行过程中可能会出现各种异常情况。相关技术中，当仓储机器人出现异常时，需要等待维护人员到达现场并处理异常，处理异常的手段较为单一且处理效率较低，影响仓储机器人的工作效率。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种处理异常的方法、装置和机器人，以丰富处理异常的手段，同时提高机器人的工作效率。第一方面，本专利技术实施例提供了一种处理异常的方法，方法应用于机器人，机器人在指定的区域地面上行走，区域地面上设置有定位标识；机器人用于运送物体，物体上设置有物体标识；方法包括：采集目标标识的信息，如果信息采集失败，确定发生异常；如果目标标识为定位标识，通过第一解析方式解析目标标识，得到第一解析结果，基于第一解析结果处理异常；如果目标标识为物体标识，基于第二解析方式解析目标标识，得到第二解析结果，基于第二解析结果处理异常。<本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种处理异常的方法，其特征在于，所述方法应用于机器人，所述机器人在指定的区域地面上行走，所述区域地面上设置有定位标识；所述机器人用于运送物体，所述物体上设置有物体标识；所述方法包括：/n采集目标标识的信息，如果所述信息采集失败，确定发生异常；/n如果所述目标标识为定位标识，通过第一解析方式解析所述目标标识，得到第一解析结果，基于所述第一解析结果处理异常；/n如果所述目标标识为物体标识，基于第二解析方式解析所述目标标识，得到第二解析结果，基于所述第二解析结果处理异常。/n

【技术特征摘要】
1.一种处理异常的方法，其特征在于，所述方法应用于机器人，所述机器人在指定的区域地面上行走，所述区域地面上设置有定位标识；所述机器人用于运送物体，所述物体上设置有物体标识；所述方法包括：
采集目标标识的信息，如果所述信息采集失败，确定发生异常；
如果所述目标标识为定位标识，通过第一解析方式解析所述目标标识，得到第一解析结果，基于所述第一解析结果处理异常；
如果所述目标标识为物体标识，基于第二解析方式解析所述目标标识，得到第二解析结果，基于所述第二解析结果处理异常。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采集目标标识的信息，如果所述信息采集失败，确定发生异常，包括：
获取目标标识，如果仅获取到所述目标标识的一部分标识区域，且通过所述一部分标识区域采集不到所述目标标识的信息，确定发生异常。


3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第一解析方式包括：半码解析方式；所述半码解析方式用于：当仅获取到所述定位标识的一部分标识区域时，解析所述一部分标识区域；
所述通过第一解析方式解析所述目标标识，得到第一解析结果，包括：通过所述半码解析方式解析所述定位标识，得到所述定位标识的中心位置。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一解析方式还包括：深度学习解析方式；
所述通过所述半码解析方式解析所述定位标识，得到所述定位标识的中心位置，包括：
通过所述半码解析方式解析所述定位标识；
如果通过所述半码解析方式解析不到所述定位标识的中心位置，通过所述深度学习解析方式解析所述定位标识，得到所述定位标识的中心位置。


5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一解析结果包括：所述定位标识的中心位置；
所述基于所述第一解析结果处理异常，包括：确定所述机器人的中心位置相对于所述定位标识的中心位置的偏移坐标；基于所述偏移坐标，控制所述机器人移动至所述定位标识的中心位置。


6.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述第二解析方式包括增强解析方式；所述增强解析方式用于：采集包含所述目标标识的图像，并对每帧所述图像进行解析；
所述基于所述第二解析方式解析所述目标标识，得到第二解析结果，包括：
通过所述增强解析方式解析所述物体标识，得到第二解析结果；所述第二解析结果包括：所述物体标识对应的物体信息以及所述物体标识的中心位置。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述通过所述增强解析方式解析所述物体标识，得到第二解析结果，包括：
通过所述增强解析方式解析所述物体标识；
若通过所述增强解析方式解析不到所述物体信息以及所述物体标识的中心位置，基于所述机器人的工作状态，确定所述物体信息以及所述物体标识的中心位置。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，基于所述机器人的工作状态，确定所述物体信息以及所述物体标识的中心位置，包括：
若所述机器人的工作状态是载物状态，则获取历史信息记录；所述历史信息记录包括：历史采集到的所述物体信息，历史采集到的所述机器人和所述物体标识的位置偏差值；其中，所述载物状态为：所述机器人正在搬运物体；
基于所述历史信息记录确定所述物体信息以及所述物体标识的中心位置。


9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，基于所述历史信息记录确定所述物体标识的中心位置，包括：
从所述历史信息记录中获取所述机器人和所述物体标识的位置偏差值的多个历史数值；其中，所述历史数值包括：当所述机器人没有发生异常时，历史采集到的所述机器人和所述物体标识的中心位置的位置偏差值；
对所述多个历史数值进行均值滤波处理，得到所述机器人和所述物体标识的平均位置偏差值；基于所述平均位置偏差值和所述机器人的中心位置，确定所述物体标识的中心位置；
从所述历史信息记录中获取所述物体标识对应的历史物体信息；其中，所述历史物体...

【专利技术属性】
技术研发人员：许爱功，
申请(专利权)人：北京旷视机器人技术有限公司，宁波旷视金智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11