基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及智能机器人技术领域，具体为基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法。本发明专利技术通过获取码垛作业区的多模态数据，构建三维模型；利用深度学习算法进行目标检测和识别；根据目标信息对作业区进行动态安全区域划分；并构建移动路径规划策略，控制机器人安全运行；同时，通过AI视觉模型对码垛货物状态进行检测，发现异常时自动报警并采取安全措施。本发明专利技术能够提高码垛机器人的智能化水平和安全性能，具有广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能机器人，具体为基于ai视觉的智能码垛机器人安全管理系统及方法。

技术介绍

1、码垛机器人凭借其高效、灵活、低成本的优势，已在仓储、物流、制造等领域得到广泛应用，大大提高了货物装卸和堆垛的自动化水平。然而由于码垛作业环境的复杂性、动态性和不确定性，传统的码垛机器人在安全性和智能化方面还存在诸多不足，难以满足日益提高的作业要求。

2、传统码垛机器人主要依赖预先设置的作业路径和固定的安全区域，缺乏对环境和目标物的实时感知与动态适应能力。它们无法准确获取和理解作业现场的实时状态，难以对环境变化和意外情况做出及时反应和灵活调整。当作业环境出现人员闯入、障碍物出现、货物位置变化等干扰因素时，机器人往往无法及时作出正确决策和应对措施，极易发生碰撞、夹伤、误操作等安全事故，给现场作业人员和设备设施带来严重的安全隐患。

3、传统码垛货物的状态监测和质量检查也大多依赖人工巡检和干预，缺乏智能化的解决方案。由于码垛货物种类繁多、形状多样、堆放不规则，很难通过常规的自动化设备进行有效监测。作业人员需要频繁地对货垛进行目视检查，需要人工识别本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，所述多模态数据包括采用深度相机拍摄的码垛作业区图像数据以及采用激光雷达扫描的码垛作业区激光点云数据；将所述深度相机和所述激光雷达分别固定在码垛机器人的顶部，深度相机和激光雷达在码垛机器人顶部进行转动，获取码垛机器人360°范围内的图像数据和激光点云数据；

3.根据权利要求2所述的基于AI视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，采用YOLOv5算法对码垛作业区的三维模型进行实时目标检测，将目标检测结果与激光雷达点云进行...

【技术特征摘要】

1.基于ai视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于ai视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，所述多模态数据包括采用深度相机拍摄的码垛作业区图像数据以及采用激光雷达扫描的码垛作业区激光点云数据；将所述深度相机和所述激光雷达分别固定在码垛机器人的顶部，深度相机和激光雷达在码垛机器人顶部进行转动，获取码垛机器人360°范围内的图像数据和激光点云数据；

3.根据权利要求2所述的基于ai视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，采用yolov5算法对码垛作业区的三维模型进行实时目标检测，将目标检测结果与激光雷达点云进行融合，通过最近邻匹配获取目标的三维模型坐标位置；最近邻匹配通过计算检测目标与点云集合之间的距离来找到最佳匹配；

4.根据权利要求3所述的基于ai视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，将码垛作业区划分成均匀的网格，形成格栅地图；在格栅地图中，每个网格的风险值由网格周围目标的位置和影响范围决定，网格风险值计算公式为：

5.根据权利要求4所述的基于ai视觉的智能码垛机器人安全管理方法，其特征在于，基于划分出的安全区域和危险区域，采用优化的a*算法对码垛机器人在码垛作业区进行分层移动路径规划；所述分层移动路径规划包括第一层移动路径规划、第二层...

【专利技术属性】
技术研发人员：俞俊承，朱文华，
申请(专利权)人：上海库茂机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：