一种基于地址查找最优销售仓位的方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于地址查找最优销售仓位的方法及系统，通过获取经过周围商品的反射回旋的激光束进行商品边缘形状的感知，通过拍摄周围环境的图片，将环境中的节点相互串联形成整体拓扑网络，使得机器人通过拓扑网络实现在整个场景中移动，在RFID标签内写入与标签位置相关的数据以将RFID标签转换为场景中的地标，将各节点和周围相关的标签的信息进行绑定，将各个节点各个方向上相邻的标签记录下来以完成最优销售仓位的地址，采用模糊控制系统对RFID标签的读取频次、信号强度与RFID标签和机器人的相对位置关系进行建模，经过坐标转换可知机器人的位置，从而实现对机器人的实时精确定位与导航，可以提升系统工作的可靠性。可以提升系统工作的可靠性。可以提升系统工作的可靠性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于地址查找最优销售仓位的方法及系统


[0001]本专利技术属于数据处理
，尤其涉及一种基于地址查找最优销售仓位的方法。

技术介绍

[0002]RFID技术在机器人应用领域，主要采用其非接触识别和精准读取目标标签的特性，将RFID标签作为场景中的地标使用，使机器人通过读取RFID标签信息判断当前自身所处位置并导航出下一步的行动方向。随着RFID技术的逐步发展，越来越多的机器人借助RFID技术进行自主定位与导航，或将RFID技术与其他类型的传感器相结合，使定位效果更加精准。由于图书馆内工作空间狭窄且高度同构，只依靠激光SLAM算法是无法满足图书盘点机器人的应用需要，从而降低了对最优销售仓位查找的准确性。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本专利技术提供了一种可以提高地址查找的精确性、系统工作稳定性的基于地址查找最优销售仓位的方法及系统，来解决上述存在的技术问题，具体采用以下技术方案来实现。
[0004]第一方面，本专利技术提供了一种基于地址查找最优销售仓位的方法，包括以下步骤：
[0005]获取经过周围商品的反射回旋的激光束进行商品边缘形状的感知，通过拍摄周围环境的图片，其中，通过特征提取将不同地点和角度的图片进行拼接形成完整的商品地图；
[0006]将环境中的节点相互串联形成整体拓扑网络，使得机器人通过拓扑网络实现在整个场景中移动；
[0007]在RFID标签内写入与标签位置相关的数据以将RFID标签转换为场景中的地标，其中，机器人在进行定位导航时通过扫描周围的RFID标签确定自身所在的位置；
[0008]将各节点和周围相关的标签的信息进行绑定，并将各个节点各个方向上相邻的标签记录下来以完成最优销售仓位的地址。
[0009]作为上述技术方案的进一步改进，将各节点和周围相关的标签的信息进行绑定，包括：
[0010]采用RFID标签作为场景中的地标对RFID标签的定位，反向推导出机器人的当前位置，采用RFID标签的反馈视频信号的RSSI值和RFID标签被成功探测的频次作为依据，计算RFID标签与天线之间的相对位置关系；
[0011]RSSI算法用于度量接收的射频信号强度，RSSI值与天线增益G电荷标签与天线的直线距离d存在以下关系表达式为RSSI值与距离d的值成反比，随着d的减小，RSSI值逐渐增大，当天线与标签正对时，距离最小，此时的RSSI值达到最大。
[0012]作为上述技术方案的进一步改进，标签被天线读取的频率与标签相对于天线的位置有关，当标签越靠近天线的中心，即天线的最大辐射周，标签有越高的概率被天线读取
到，包括：
[0013]构建Sugeno模糊控制系统对上述关系进行数值表达，该模糊控制系统共有两个输入量，一个输出量，两个输入量分别为：在第i轮RFID天线扫描时，位置P
j
被探测到的频率和标签在第i轮扫描时被探测到的频次输出量为在第i轮RFID天线扫描时，位置P
j
被探测到的频率和标签在第i轮扫描时被探测到的频次输出量为在第i轮RFID天线扫描时，标签的确切位置为P
j
的置信度得到对应隶属函数；
[0014]位置P
j
处标签被探测到的频率f
j
对于上述两个语言变量有不同的隶属函数，将实际值输入隶属函数，选择隶属度最高的语言变量作为输入值的模糊量。
[0015]作为上述技术方案的进一步改进，通过将输入值输入相应的隶属函数得到其对应的模糊量，将模糊量输入规则库中，对推理规则进行匹配得到输出值对应的模糊量；
[0016]RFID标签定位将标签所在位置限定于一定范围内，帮助后续算法对标签进行准确定位，标签感知模型计算的位置P
j
被探测概率f
j
，j＝1,2...M以及在每轮扫描后标签被成功探测的比率v输入该系统；
[0017]通过隶属函数选择对应的推理规则得到关于位置P
j
为标签所在位置的置信度c
j
，根据置信度是否达到阈值的标准从所有候选位置中进行筛选，为后续准确判断标签位置作准确。
[0018]作为上述技术方案的进一步改进，在RFID标签内写入与标签位置相关的数据以将RFID标签转换为场景中的地标，包括：
[0019]机器人在当前位置进行标签扫描，若天线接收到若干标签反馈的反馈信号，将这些标签依次记为Tag
j
，同时记录下每次扫描后标签是否被成功识别和标签反馈的射频信号RSSI值，扫描结束后统计每个Tag
j
被成功扫描的次数和反馈射频信号的RSSI值，并计算扫描频率和RSSI的平均值；
[0020]确定RFID天线的读取范围，将该区域按照5cm
×
5cm的尺寸划分为网格状，每个网格的中心点记为P
j
，j＝1,2,3...M，通过天线扫描模型将每个P
j
的位置d
j
输入到系统中，计算出标签处于P
j
处被扫描到的频率f
j
；
[0021]根据每个Tag
j
将每个位置P
j
处标签被成功探测的频率f
j
和每次扫描过程中标签Tag
j
被成功探测的比例v
j
输入模糊控制系统，得到每个位置P
j
是标签Tag
j
的实际位置的置信度c
j
，从中筛选出置信度大于阈值threshold的位置。
[0022]作为上述技术方案的进一步改进，根据每个Tag
j
将其对应的RSSI值的平均值和从每个位置P
j
处标签被成功探测的频率f
j
输入该模糊控制系统，得到每个标签的可能位置P
j
是标签Tag
j
的实际位置的置信度c
j
，从中筛选出置信度大于阈值threshold的位置并记录下来；
[0023]候选位置P
j
的个数少于阈值或达到循环次数上限，计算每一轮执行后每个标签Tag
j
的可能位置P
j
的置信度c
j
的总评均值，并选择置信度最高的P
j
作为标签的实际位置；
[0024]对所有的标签Tag
j
执行上述操作，将得到的定位结果记录下来以便后续对机器人的定位操作。
[0025]作为上述技术方案的进一步改进，将环境中的节点相互串联形成整体拓扑网络，
使得机器人通过拓扑网络实现在整个场景中移动，包括：
[0026]采用深度优先DFS算法找到起始点到终点的最短路径，根据RFID标签的相邻关系，先找到距离起点坐标最近的RFID标签Tag
start
，再根据其相邻RFID标签的坐标，不断向外拓展，直到找本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于地址查找最优销售仓位的方法，其特征在于，包括以下步骤：获取经过周围商品的反射回旋的激光束进行商品边缘形状的感知，通过拍摄周围环境的图片，其中，通过特征提取将不同地点和角度的图片进行拼接形成完整的商品地图；将环境中的节点相互串联形成整体拓扑网络，使得机器人通过拓扑网络实现在整个场景中移动；在RFID标签内写入与标签位置相关的数据以将RFID标签转换为场景中的地标，其中，机器人在进行定位导航时通过扫描周围的RFID标签确定自身所在的位置；将各节点和周围相关的标签的信息进行绑定，并将各个节点各个方向上相邻的标签记录下来以完成最优销售仓位的地址。2.根据权利要求1所述的基于地址查找最优销售仓位的方法，其特征在于，将各节点和周围相关的标签的信息进行绑定，包括：采用RFID标签作为场景中的地标对RFID标签的定位，反向推导出机器人的当前位置，采用RFID标签的反馈视频信号的RSSI值和RFID标签被成功探测的频次作为依据，计算RFID标签与天线之间的相对位置关系；RSSI算法用于度量接收的射频信号强度，RSSI值与天线增益G电荷标签与天线的直线距离d存在以下关系表达式为RSSI值与距离d的值成反比，随着d的减小，RSSI值逐渐增大，当天线与标签正对时，距离最小，此时的RSSI值达到最大。3.根据权利要求2所述的基于地址查找最优销售仓位的方法，其特征在于，标签被天线读取的频率与标签相对于天线的位置有关，当标签越靠近天线的中心，即天线的最大辐射周，标签有越高的概率被天线读取到，包括：构建Sugeno模糊控制系统对上述关系进行数值表达，该模糊控制系统共有两个输入量，一个输出量，两个输入量分别为：在第i轮RFID天线扫描时，位置P
j
被探测到的频率和标签在第i轮扫描时被探测到的频次输出量为在第i轮RFID天线扫描时，位置P
j
被探测到的频率和标签在第i轮扫描时被探测到的频次输出量为在第i轮RFID天线扫描时，标签的确切位置为P
j
的置信度得到对应隶属函数；位置P
j
处标签被探测到的频率f
j
对于上述两个语言变量有不同的隶属函数，将实际值输入隶属函数，选择隶属度最高的语言变量作为输入值的模糊量。4.根据权利要求3所述的基于地址查找最优销售仓位的方法，其特征在于，通过将输入值输入相应的隶属函数得到其对应的模糊量，将模糊量输入规则库中，对推理规则进行匹配得到输出值对应的模糊量；RFID标签定位将标签所在位置限定于一定范围内，帮助后续算法对标签进行准确定位，标签感知模型计算的位置P
j
被探测概率f
j
，j＝1,2...M以及在每轮扫描后标签被成功探测的比率v输入该系统；通过隶属函数选择对应的推理规则得到关于位置P
j
为标签所在位置的置信度c
j
，根据置信度是否达到阈值的标准从所有候选位置中进行筛选，为后续准确判断标签位置作准确。
5.根据权利要求1所述的基于地址查找最优销售仓位的方法，其特征在于，在RFID标签内写入与标签位置相关的数据以将RFID标签转换为场景中的地标，包括：机器人在当前位置进行标签扫描，若天线接收到若干标签反馈的反馈信号，将这些标签依次记为Tag
j
，同时记录下每次扫描后标签是否被成功识别和标签反馈的射频信号RSSI值，扫描结束后统计每个Tag
j
被成功扫描的次数和反馈射频信号的RSSI值，并计算扫描频率和RSSI的平均值；确定RFID天线的读取范围，将该区域按照5cm
×
5cm的尺寸划分为网格状，每个网格的中心点记为P
j
，j＝1，2，3...M，通过天线扫描模型将每个P
j
的位置d
j
输入到系统中，计算出标签处于P
j
处被扫描...

【专利技术属性】
技术研发人员：林乐新，姜小康，何小敏，
申请(专利权)人：深圳闪新软件技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：