本发明专利技术涉及一种物流机器人拣货控制方法、装置、电子设备及介质，应用于物流机器人，其先获取目标货物存放处的深度图像和颜色图像，所述深度图像和所述颜色图像均以所述物流机器人为第一视角拍摄，然后根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息，再根据所述颜色图像中的文字信息，得到所述目标货物的标签信息，最后根据所述位置信息发出控制信号以控制所述物流机器人拾取所述目标货物，并根据所述标签信息发出控制信号以控制所述物流机器人放置所述目标货物。相比于现有技术，本发明专利技术在整个分拣过程无需额外设置定位装置，无需人为在场地中划设引导线，使物流机器人可完全自主运行，无需人工干预，具备很好的实用性。性。性。
【技术实现步骤摘要】
一种物流机器人拣货控制方法、装置、电子设备及介质
[0001]本专利技术涉及智能物流
，尤其涉及一种物流机器人拣货控制方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
[0002]随着互联网的兴起和及电商行业的不断发展，我国的物流行业已经逐渐成熟，且规模也随着人们的需求不断扩大。传统物流的分拣方案需要大量配送人员以高频次、小批量的方式进行，或者通过昂贵复杂的流水线设备进行分配。同时，分拣过程易受短时货物量激增的影响。人力成本高，分拣效率低。
[0003]目前虽然有通过物流机器人进行分拣的解决方案，但是现有的物流机器人多以固定路线行驶，并且需要配合额外的定位设备，无法实现自动识别并拣货。
[0004]因此，人们亟需一种能够实现自主识别货物并拣货的物流机器人控制方案。
技术实现思路
[0005]有鉴于此，有必要提供一种物流机器人拣货控制方法、装置、电子设备及介质，用以解决现有技术中现有的物流机器人无法实现自动识别并拣货的问题。
[0006]为达到上述技术目的，本专利技术采取了以下技术方案：
[0007]第一方面，本专利技术提供了一种物流机器人拣货控制方法，应用于物流机器人，包括：
[0008]获取目标货物存放处的深度图像和颜色图像，所述深度图像和所述颜色图像均以所述物流机器人为第一视角拍摄；
[0009]根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息；
[0010]根据所述颜色图像中的文字信息，得到所述目标货物的标签信息；
[0011]根据所述位置信息发出控制信号以控制所述物流机器人拾取所述目标货物，并根据所述标签信息发出控制信号以控制所述物流机器人放置所述目标货物。
[0012]进一步的，所述位置信息包括实际位置数据和目标距离数据；所述根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息，包括：
[0013]根据所述深度图像，得到所述目标货物的点云；
[0014]根据所述点云，得到所述目标货物的实际位置数据；
[0015]根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据。
[0016]进一步的，所述根据所述点云，得到所述目标货物的实际位置数据，包括：
[0017]基于预设点云分割模型，分割所述点云，得到前景点和背景点；
[0018]对所述前景点进行特征提取，得到所述目标货物的初始边界框；
[0019]根据所述点云的坐标信息优化所述初始边界框，得到优化边界框；
[0020]根据所述优化边界框，结合所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的实际
位置数据。
[0021]进一步的，所述根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据，包括：
[0022]根据所述实际位置数据，得到所述目标货物距离所述物流机器人的远近等级，所述远近等级包括远和近；
[0023]根据所述远近等级、所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据。
[0024]进一步的，所述根据所述远近等级、所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据，包括：
[0025]判断所述目标货物和所述物流机器人的远近等级；
[0026]若所述远近等级为远，则根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据；
[0027]若所述远近等级为近，则深度图像的深度信息、所述颜色图像，基于PNP算法得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据。
[0028]进一步的，所述根据所述颜色图像中的文字信息，得到所述目标货物的标签信息，包括：
[0029]根据所述颜色图像，得到所述目标货物的标签原始图像；
[0030]分割所述标签原始图像中的文字区域，得到文字原始图像；
[0031]矫正所述文字原始图像，得到文字矫正图像；
[0032]识别所述文字矫正图像中的文字，得到文本信息；
[0033]根据所述文本信息，得到所述目标货物的标签信息。
[0034]进一步的，所述根据所述位置信息发出控制信号以控制所述物流机器人拾取所述目标货物，并根据所述标签信息发出控制信号以控制所述物流机器人放置所述目标货物，包括：
[0035]根据所述位置信息，得到所述物流机器人的目标调整位置；
[0036]根据所述目标调整位置，发出控制信号以控制所述物流机器人移动至所述目标调整位置并拾取所述目标货物；
[0037]根据所述标签信息，得到所述目标货物的目标集散地；
[0038]根据所述目标集散地，发出控制信号以控制所述物流机器人移动至所述目标集散地并放置所述目标货物。
[0039]第二方面，本专利技术还提供一种物流机器人拣货控制装置，包括：
[0040]图像拍摄模块，用于获取目标货物存放处的深度图像和颜色图像，所述深度图像和所述颜色图像均以所述物流机器人为第一视角拍摄；
[0041]位置计算模块，用于根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息；
[0042]标签识别模块，用于根据所述颜色图像中的文字信息，得到所述目标货物的标签信息；
[0043]移动控制模块，用于根据所述位置信息发出控制信号以控制所述物流机器人拾取所述目标货物，并根据所述标签信息发出控制信号以控制所述物流机器人放置所述目标货
物。
[0044]第三方面，本专利技术还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中，
[0045]存储器，用于存储程序；
[0046]处理器，与存储器耦合，用于执行存储器中存储的程序，以实现上述任一种实现方式中的物流机器人拣货控制方法中的步骤。
[0047]第四方面，本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，用于存储计算机可读取的程序或指令，程序或指令被处理器执行时，能够实现上述任一种实现方式中的物流机器人拣货控制方法中的步骤。
[0048]本专利技术提供一种物流机器人拣货控制方法、装置、电子设备及介质，应用于物流机器人，其先获取目标货物存放处的深度图像和颜色图像，所述深度图像和所述颜色图像均以所述物流机器人为第一视角拍摄，然后根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息，再根据所述颜色图像中的文字信息，得到所述目标货物的标签信息，最后根据所述位置信息发出控制信号以控制所述物流机器人拾取所述目标货物，并根据所述标签信息发出控制信号以控制所述物流机器人放置所述目标货物。相比于现有技术，本专利技术通过深度图像判断目标货物的实际位置，然后通过颜色图像识别目标货物上的标签信息，从而明确物流机器人的运动轨迹，进而实现自动识别并拣货的目的，整个分拣过程无需额外设置定位装置，无需人为在场地中划设引导线，使物流机器人可完全自主运行，无需人工干预，具备很好的实用性。
附图说明
[0049]图1为本专利技术提供的物流机器人拣货控制方法一实施例的方法流程图；<本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种物流机器人拣货控制方法，应用于物流机器人，其特征在于，包括：获取目标货物存放处的深度图像和颜色图像，所述深度图像和所述颜色图像均以所述物流机器人为第一视角拍摄；根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息；根据所述颜色图像中的文字信息，得到所述目标货物的标签信息；根据所述位置信息发出控制信号以控制所述物流机器人拾取所述目标货物，并根据所述标签信息发出控制信号以控制所述物流机器人放置所述目标货物。2.根据权利要求1所述的物流机器人拣货控制方法，其特征在于，所述位置信息包括实际位置数据和目标距离数据；所述根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的位置信息，包括：根据所述深度图像，得到所述目标货物的点云；根据所述点云，得到所述目标货物的实际位置数据；根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据。3.根据权利要求2所述的物流机器人拣货控制方法，其特征在于，所述根据所述点云，得到所述目标货物的实际位置数据，包括：基于预设点云分割模型，分割所述点云，得到前景点和背景点；对所述前景点进行特征提取，得到所述目标货物的初始边界框；根据所述点云的坐标信息优化所述初始边界框，得到优化边界框；根据所述优化边界框，结合所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物的实际位置数据。4.根据权利要求3所述的物流机器人拣货控制方法，其特征在于，所述根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据，包括：根据所述实际位置数据，得到所述目标货物距离所述物流机器人的远近等级，所述远近等级包括远和近；根据所述远近等级、所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据。5.根据权利要求4所述的物流机器人拣货控制方法，其特征在于，所述根据所述远近等级、所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据，包括：判断所述目标货物和所述物流机器人的远近等级；若所述远近等级为远，则根据所述深度图像的深度信息，得到所述目标货物和所述物流机器人的目标距离数据；若所述远近等级为近，则深度图像的深度信息、所述颜色图像，...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘祯，张哲宁，
申请(专利权)人：湖北文理学院，
类型：发明
国别省市：
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