一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统技术方案

本发明专利技术公开了一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统，可用于工业、市政等行业的物流运输、智慧仓储、重工等，该系统主要包括远程监控终端以及前端抓取运输无人监管小车，是一种高度自动化和信息分享一体化的智慧运输控制系统。本发明专利技术相对于现有技术，路线方案已提前规划并通过系统传输至小车，信息传输后不会产生疏忽或错漏；自主抓取物体的机械臂大大减少了人工成本，且承重力大，效率高。效率高。效率高。

【技术实现步骤摘要】
一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统


[0001]本专利技术涉及智慧物流
，特别是涉及一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统。

技术介绍

[0002]人类的进化其实质就是智能的进化，而智能又与人类的进步相辅相成。在国家建设飞速发展的时代前提下，人力的建设力度、成本及效率已远远达不到国家发展速度的要求，越来越多自动化、智能化、小成本的工业技术被研发出来。智能控制是自动控制技术的最新发展阶段，也是用计算机模拟人类智能进行控制的研究领域。
[0003]早在1954年钱学森博士就已在《工程控制论》中系统的揭示了控制论对各领域的深远意义，现今我国各个领域也能看到机械控制系统的蓬勃发展，包括部分城市在初步投入使用中的无人驾驶汽车、快递物流行业的自动分检机器人、酒店银行商城等等的导航服务机器人等以上种种。因此，我们可以看到在未来，智能化的机器会很大程度上取代很多人力有局限的建设、经营活动。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统，用以实现机械臂的物体识别及抓取、后台路线规划及智能使用。
[0005]为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统，包括所述无人监管运输系统包括机械臂车本体，其包括运动小车，以及设置在运动小车上的多自由度机械臂，所述的运动小车上还设置有GPS定位模块、图像获取及处理模块、舵机转动控制模块以及通信模块；
[0007]所述图像获取及处理模块，其设置在所述运动小车上，用于标记所述多自由度机械臂的各个活动关节，定位各个活动关节的活动位置，将各个活动关节的坐标及舵机转动角度标定清晰，再获取待抓取物的空间坐标以及对应活动关节的需旋转的角度；
[0008]所述舵机转动控制模块，根据所述图像获取及处理模块中计算得到的活动关节需要旋转的角度，控制所述多自由度机械臂中相应的活动关节的旋转；
[0009]其中，所述无人监管运输系统还包括地面站控制系统，所述的地面站控制系统用于根据获取的所述机械臂车本体的实时位置信息，生成以及调整所述机械臂车本体的行驶航线，所述的无人监管运输系统通过所述通信模块与所述机械臂车本体实现数据通信。
[0010]进一步的，所述图像获取及处理模块包括一个RGB摄像头、一个红外摄像头和一个红外发射器，其中，
[0011]所述红外发射器发射出镭射光，通过红外发射器镜头前的光栅，均匀地投射到测量空间，测量空间的物体反射，形成随机的散斑，再通过红外摄影机记录空间的每个散斑，通过晶片的计算便得到3D深度图像。
[0012]进一步的，所述获取待抓取物的空间坐标以及对应活动关节的需旋转的角度的具
体方法包括：
[0013]步骤S1、在同一平面、不同距离拍摄多张散斑图像，以此作为参考图像；
[0014]步骤S2、红外发射机发出的镭射光光栅生成结构光到待抓取物的表面，得到散斑图案，再通过红外摄影机拍摄得到待抓取物的散斑图像，该散斑图像定义为待测图像；
[0015]步骤S3、将步骤S2中获取到的散斑图案与步骤S1中获取的参考图像进行匹配，找到互关性最大的参考图案，将该互关性最大的参考图案所对应的深度距离确认为待抓取物的近似深度距离；
[0016]步骤S4、基于待测图像和参考图像间的局部补偿进行三维重建，利用三角测量法和最大互相关散斑图，对待测图像进行局部补偿，从而实现三维重建，显示3D图像，再通过定位器找到用于抓取待抓取物的一个中心定位点，以这个中心定位点位置作为目标抓取点；
[0017]步骤S5、通过几何运动学，根据待抓取物的三维空间角度等数据，解算多自由度机械臂中各个应活动关节的需旋转的角度。
[0018]进一步的，所述地面站控制系统包括小车路线规划平台，该平台使用GoogleEarth软件规划路线，生成经纬度坐标文件。
[0019]本专利技术的有益效果是：
[0020]在本专利技术中，运动小车的路线方案已提前规划并通过系统传输至小车，信息传输后不会产生疏忽或错漏；
[0021]在本专利技术中，通过使用自主抓取物体的机械臂，因此大大减少了人工成本，且承重力大，效率高。
附图说明
[0022]图1为实施例1中提供的各模块交互示意图。
[0023]图2为实施例1中提供的Kinect深度图像获取原理示意图。
具体实施方式
[0024]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0025]实施例1
[0026]参见图1和图2，本实施例提供一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统，具体包括：
[0027]机械臂车本体，其包括运动小车，以及设置在运动小车上的多自由度机械臂，运动小车上还设置有GPS定位模块、图像获取及处理模块、舵机转动控制模块以及通信模块；
[0028]图像获取及处理模块，其设置在运动小车上，用于标记多自由度机械臂的各个活动关节，定位各个活动关节的活动位置，将各个活动关节的坐标及舵机转动角度标定清晰，再获取待抓取物的空间坐标以及对应活动关节的需旋转的角度；
[0029]具体的说，在本实施例中，图像获取及处理模块包括一个RGB摄像头、一个红外摄
像头和一个红外发射器，其中，
[0030]所述红外发射器发射出镭射光，通过红外发射器镜头前的光栅，均匀地投射到测量空间，测量空间的物体反射，形成随机的散斑，再通过红外摄影机记录空间的每个散斑，通过晶片的计算便得到3D深度图像。
[0031]更具体的说，在本实施例中，上述的获取待抓取物的空间坐标以及对应活动关节的需旋转的角度的具体方法包括：
[0032]步骤S1、在同一平面、不同距离拍摄多张散斑图像，以此作为参考图像；
[0033]步骤S2、红外发射机发出的镭射光光栅生成结构光到待抓取物的表面，得到散斑图案，再通过红外摄影机拍摄得到待抓取物的散斑图像，该散斑图像定义为待测图像；
[0034]步骤S3、将步骤S2中获取到的散斑图案与步骤S1中获取的参考图像进行匹配，找到互关性最大的参考图案，将该互关性最大的参考图案所对应的深度距离确认为待抓取物的近似深度距离；
[0035]步骤S4、基于待测图像和参考图像间的局部补偿进行三维重建，利用三角测量法和最大互相关散斑图，对待测图像进行局部补偿，从而实现三维重建，显示3D图像，再通过定位器找到用于抓取待抓取物的一个中心定位点，以这个中心定位点位置作为目标抓取点；
[0036]步骤S5、通过几何运动学，根据待抓取物的在坐标系中的(x，y，z)坐标数据(kinect可直接读出)，矩阵变换后转化为相对于机械本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统，其特征在于，包括所述无人监管运输系统包括机械臂车本体，其包括运动小车，以及设置在运动小车上的多自由度机械臂，所述的运动小车上还设置有GPS定位模块、图像获取及处理模块、舵机转动控制模块以及通信模块；所述图像获取及处理模块，其设置在所述运动小车上，用于标记所述多自由度机械臂的各个活动关节，定位各个活动关节的活动位置，将各个活动关节的坐标及舵机转动角度标定清晰，再获取待抓取物的空间坐标以及对应活动关节的需旋转的角度；所述舵机转动控制模块，根据所述图像获取及处理模块中计算得到的活动关节需要旋转的角度，控制所述多自由度机械臂中相应的活动关节的旋转；其中，所述无人监管运输系统还包括地面站控制系统，所述的地面站控制系统用于根据获取的所述机械臂车本体的实时位置信息，生成以及调整所述机械臂车本体的行驶航线，所述的无人监管运输系统通过所述通信模块与所述机械臂车本体实现数据通信。2.根据权利要求1所述的一种智能识别、机械抓取的无人监管运输系统，其特征在于，所述图像获取及处理模块包括一个RGB摄像头、一个红外摄像头和一个红外发射器，其中，所述红外发射器发射出镭射光，通过红外发射器镜头前的光栅，均匀地投射到测量空间，测量空间的物体反射，形成随机的散斑，再通过红外摄影机记录空间的每...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱斐悦，王震，王爱文，周元，王荣，
申请(专利权)人：南京中电智慧科技有限公司，
类型：发明
国别省市：