一种基于智能无人售货机械臂的控制方法与流程
本发明涉及无人售货技术领域，特别涉及一种基于智能无人售货机械臂的控制方法。
背景技术：
无人售货便利店是指商店内所有或部分经营流程，通过技术手段进行智能化自动化处理，随着科技的进步，无人售货便利店现在各大商场和写字楼随处可见。
现有的无人售货便利店在出售商品时，通常使用机械臂进行商品的夹取，传统的控制方法对机械臂的夹取位置的选取不够精确，会增加机械臂的夹取难度，夹取效率低下；并且对机械臂的路径规划不够准确，会容易发生碰撞或路径规划不合理，导致机械臂的移动效率不高。
技术实现要素：
本发明提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，通过确定待夹取商品的位置和机械臂的目标位置，提高对目标位置的选取精度，减小机械臂的夹取难度，通过对机械臂的移动路径的控制，保证机械臂移动的安全性，并且提高移动效率，最终，提高机械臂的夹取效率。
本发明提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，包括：
步骤1：接收来自用户的购买商品信息，确定待夹取商品的位置，并确定机械臂的目标位置；
步骤2：基于所述目标位置，确定机械臂的移动路径，并控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置；
步骤3：所述机械臂到达实际位置后，调节所述机械臂各个关节的工作参数，对购买商品进行夹取；
步骤4：基于所述机械臂，将夹取的购买商品转移至商品取货区。
在一种可能实现的方式中，
步骤1中，确定待夹取商品的位置包括：
基于所述购买商品的类型，确定所述购买商品所在的第一区域；
基于所述购买商品的名称，对所述第一区域进行扫描，确定所述购买商品所在的第二区域；
对所述第二区域中每个所述购买商品与其他购买商品的位置关联度进行分析，选取所述位置关联度最小的购买商品作为待夹取商品；
基于预先设置的位置分布图，确定所述待夹取商品的位置。
在一种可能实现的方式中，
步骤1中，确定机械臂的目标位置包括：
获取所述待夹取商品所在的空间图像，对所述空间图像进行分析处理，得到三维空间模型，并获取所述三维空间模型中的可利用空间；
基于所述机械臂的移动参数，从所述可利用空间选取能使所述机械臂自由移动的第一空间；
基于所述待夹取商品的位置，利用空间选取模型，从所述第一空间中选取最佳夹取空间作为第二空间；
基于所述机械臂的外观参数，确定所述机械臂在所述第二空间的摆放方向，并根据所述第二空间的位置和所述机械臂的摆放方向，确定所述机械臂的目标位置。
在一种可能实现的方式中，
步骤2中，基于所述目标位置，确定机械臂的移动路径包括：
获取所述机械臂的初始位置，基于所述初始位置和目标位置，获取多条可选移动路径；
分别对所述多条可选移动路径进行遍历，确定所述可选移动路径上的关键点的位置，并且基于所述关键点的位置，生成多条可选路径离散序列，其中可选路径离散序列中的每一个元素对应于所述关键点的位置信息；
基于路径序列评估模型，对所述多条可选路径离散序列进行难度量化，完成对所述多条可选路径离散序列的难度评估；
将所述难度评估输入难度矩阵图中，得到所述多条可选路径离散序列的难度分析结果；
基于所述难度分析结果，选取难度最小的可选路径离散序列，并对所述难度最小的可选路径离散序列进行连续化处理，得到所述机械臂的移动路径。
在一种可能实现的方式中，
步骤2中，控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置包括：
获取所述移动路径在空间图像中的位置坐标，并根据预设的空间图像中图像坐标系与所述机械臂的坐标系之间的映射关系，确定在所述机械臂的坐标系下的所述移动路径的位置坐标；
基于所述机械臂的初始位置与在所述机械臂的坐标系下的所述移动路径的位置坐标，确定所述机械臂的移动距离；并获得移动后的所述机械臂的第一位置坐标；
对所述第一位置坐标进行准换，获取所述第一位置坐标基于所述机械臂所在平面的第一平面坐标，获取所述移动路径的位置坐标基于所述机械臂所在平面的第二平面坐标，对所述第一平面坐标和第二平面坐标进行差异分析，基于差异分析结果，确定所述机械臂的平移角度，并获得平移后的所述机械臂的第二位置坐标；
对所述第二位置坐标进行分析，确定所述机械臂中各个节点的第三位置坐标，确定所述移动路径的位置坐标中所述机械臂中各个节点的第四位置坐标，基于所述第三位置坐标与第四位置坐标，确定所述机械臂的旋转角度；
将所述移动距离、平移角度和旋转角度生成控制指令，控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置。
在一种可能实现的方式中，
在控制所述机械臂按照所述移动路径移动过程中，还包括：确定所述机械臂的位移速度包括：
基于所述机械臂的移动距离和移动空间，对所述移动子路径的复杂性进行检测，确定所述机械臂的移动速度；
基于所述机械臂的平移角度和平移空间，对所述平移路径的复杂性进行检测，确定所述机械臂的平移速度；
基于所述机械臂的旋转角度和旋转空间，对所述旋转路径的复杂性进行检测，确定所述机械臂的旋转速度；
基于所述移动速度、平移速度、旋转速度生成速度控制指令。
在一种可能实现的方式中，
步骤2中，控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置后还包括：判断所述实际位置与所述目标位置之间的偏差，并根据偏差结果，对所述机械臂的位置进行修正包括：
获取所述目标位置包含的区域，对所述区域进行区域划分，获得第一子区域，并对所述第一子区域进行特征提取，获得子区域特征向量；
对所述子区域特征向量进行归一化处理得到归一化特征向量，并对所述归一化特征向量进行整合分析，得到区域特征标准；
对所述实际位置包含的区域进行特征分析，获取满足所述区域特征标准的第一区域，和不满足所述区域特征标准的第二区域；
其中所述第二区域包含多个第二子区域；
基于所述第一区域与第二区域的比例，确定所述机械臂的第一误差系数；
计算所述多个第二子区域取所述区域特征标准之间的偏差值，并基于所述偏差值，获取第二误差系数；
基于所述第一误差系数，从预设的误差-修正系数对照表中获取对应的修正曲线，并利用最小二乘法对所述修正曲线进行拟合，得到拟合曲线；
基于所述第二误差系数，建立最优系数选取模型，将所述拟合曲线输入值所述最优系数选取模型中，得到最优修正系数；
基于所述修正系数，对所述机械臂的控制参数进行调整，得到新的控制参数，并基于所述新的控制参数生成第二控制指令，控制所述机械臂进行位置调整。
在一种可能实现的方式中，
步骤4中，将待夹取商品转移至商品取货区之前，还包括：对所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定性进行评估，且其步骤包括：
获取所述机械臂各关节点上连接的臂杆的特征参数，根据所述特征参数构建臂杆特征向量，并基于所述臂杆特征向量获取对应臂杆的特征值；
基于所述臂杆的特征值，并根据如下公式计算所述机械臂的夹取特征值；
其中，g表示所述机械臂的夹取特征值，n表示所述关节点的个数，θi表示第i个关节点的弯曲角度取值为
对所述待夹取商品进行特征分析，确定所述待夹取商品的柔软度特征值α、外形复杂度特征值β，以及所述待夹取商品对应的所述机械臂的理想夹取特征值g0；
基于所述机械臂的夹取特征值，并根据如下公式，计算所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值；
其中，p表示所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值，δ表示所述机械臂的控制因子，取值为(0.7，0.9)；
判断所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值是否满足预设稳定要求；
若是，控制所述机械臂将待夹取商品转移至商品取货区；
否则，对所述机械臂各关节点的工作参数进行调整，基于调整后的工作参数，重新夹取所述待夹取商品。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于智能无人售货机械臂的控制方法的流程图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本发明实施例提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，如图1所示，包括：
步骤1：接收来自用户的购买商品信息，确定待夹取商品的位置，并确定机械臂的目标位置；
步骤2：基于所述目标位置，确定机械臂的移动路径，并控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置；
步骤3：所述机械臂到达实际位置后，调节所述机械臂各个关节的工作参数，对购买商品进行夹取；
步骤4：基于所述机械臂，将夹取的购买商品转移至商品取货区。
在该实施例中，所述机械臂的目标位置为便于夹取所述待夹取商品的最优位置。
在该实施例中，所述实际位置区别于所述目标位置，为由于控制机械臂移动的过程中会存在误差，所以不能精确地到达目标位置，所以，控制机械臂到达的位置为实际位置。
随着科技的进步，机械臂的应用越来越广泛，例如在工业制造、医学治疗、娱乐服务、军事、半导体制造以及太空探索等领域都能见到它的身影，虽然机械臂的形态各不相同，但它们都能够接受指令，精确地定位到三维(或二维)空间上的某一点进行作业，在该实施例中，将机械臂应用于无人售货机，并提供针对于无人售货机的机械臂控制方法，控制对商品的夹取。
上述设计方案的有益效果是：通过接收来自用户的购买商品信息，确定待夹取商品的位置和机械臂的目标位置，提高对目标位置的选取精度，减小机械臂的夹取难度，通过对机械臂的移动路径的控制，保证机械臂移动的安全性，并且提高移动效率，最终，提高机械臂的夹取效率。
实施例2
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，步骤1中，确定待夹取商品的位置包括：
基于所述购买商品的类型，确定所述购买商品所在的第一区域；
基于所述购买商品的名称，对所述第一区域进行扫描，确定所述购买商品所在的第二区域；
对所述第二区域中每个所述购买商品与其他购买商品的位置关联度进行分析，选取所述位置关联度最小的购买商品作为待夹取商品；
基于预先设置的位置分布图，确定所述待夹取商品的位置。
在该实施例中，所述第一区域为所述购买商品的类型所在的区域，例如，所述购买商品类型为饮料，则所述第一区域为饮品区域。
在该实施例中，所述第二区域为所述购买商品的名称所在的区域，例如，所述购买商品名称为冰红茶，则所述第二区域为冰红茶所在的区域。
在该实施例中，所述位置关联度例如第一冰红茶的前后左右都放置有商品，第二冰红茶的只有后方放置有商品，则所述第二冰红茶小于第一冰红茶的位置关联度，位置关联度越小，表明商品更好夹取。
上述设计方案的有益效果是：通过根据商品的类型、商品名称来依次确定购买商品的位置，提高了对商品的识别精度，同时根据位置关联度选取待夹取商品，减小了机械臂夹取难度。
实施例3
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，步骤1中，确定机械臂的目标位置包括：
获取所述待夹取商品所在的空间图像，对所述空间图像进行分析处理，得到三维空间模型，并获取所述三维空间模型中的可利用空间；
基于所述机械臂的移动参数，从所述可利用空间选取能使所述机械臂自由移动的第一空间；
基于所述待夹取商品的位置，利用空间选取模型，从所述第一空间中选取最佳夹取空间作为第二空间；
基于所述机械臂的外观参数，确定所述机械臂在所述第二空间的摆放方向，并根据所述第二空间的位置和所述机械臂的摆放方向，确定所述机械臂的目标位置。
在该实施例中，所述机械臂的移动参数包括所述机械臂的移动速度、移动加速度、移动方向等。
在该实施例中，所述机械臂的外观参数包括机械臂的外观形状、重量、体积等。
上述设计方案的有益效果是：对待夹取商品所在的空间图像进行分析，确定机械臂的目标位置，提高对目标位置的选取精度，减小机械臂的夹取难度。
实施例4
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，步骤2中，基于所述目标位置，确定机械臂的移动路径包括：
获取所述机械臂的初始位置，基于所述初始位置和目标位置，获取多条可选移动路径；
分别对所述多条可选移动路径进行遍历，确定所述可选移动路径上的关键点的位置，并且基于所述关键点的位置，生成多条可选路径离散序列，其中可选路径离散序列中的每一个元素对应于所述关键点的位置信息；
基于路径序列评估模型，对所述多条可选路径离散序列进行难度量化，完成对所述多条可选路径离散序列的难度评估；
将所述难度评估输入难度矩阵图中，得到所述多条可选路径离散序列的难度分析结果；
基于所述难度分析结果，选取难度最小的可选路径离散序列，并对所述难度最小的可选路径离散序列进行连续化处理，得到所述机械臂的移动路径。
在该实施例中，所述关键点包括转弯点、路径宽度变化点、路径障碍物点等。
在该实施例中，所述难度矩阵图根据所述关键点确定，所述关键点的性质来确定了关键点的难度。
上述设计方案的有益效果是：通过路径进行评估选取，保证机械臂移动的安全性，并且提高移动效率。
实施例5
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，步骤2中，控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置包括：
获取所述移动路径在空间图像中的位置坐标，并根据预设的空间图像中图像坐标系与所述机械臂的坐标系之间的映射关系，确定在所述机械臂的坐标系下的所述移动路径的位置坐标；
基于所述机械臂的初始位置与在所述机械臂的坐标系下的所述移动路径的位置坐标，确定所述机械臂的移动距离；并获得移动后的所述机械臂的第一位置坐标；
对所述第一位置坐标进行准换，获取所述第一位置坐标基于所述机械臂所在平面的第一平面坐标，获取所述移动路径的位置坐标基于所述机械臂所在平面的第二平面坐标，对所述第一平面坐标和第二平面坐标进行差异分析，基于差异分析结果，确定所述机械臂的平移角度，并获得平移后的所述机械臂的第二位置坐标；
对所述第二位置坐标进行分析，确定所述机械臂中各个节点的第三位置坐标，确定所述移动路径的位置坐标中所述机械臂中各个节点的第四位置坐标，基于所述第三位置坐标与第四位置坐标，确定所述机械臂的旋转角度；
将所述移动距离、平移角度和旋转角度生成控制指令，控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置。
上述设计方案的有益效果是：基于机械臂的移动路径确定机械臂的移动距离、平移角度和旋转角度，提高机械臂按照移动路径进行移动的精确性，提高机械臂的移动精确度。
实施例6
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，在控制所述机械臂按照所述移动路径移动过程中，还包括：确定所述机械臂的位移速度包括：
基于所述机械臂的移动距离和移动空间，对所述移动子路径的复杂性进行检测，确定所述机械臂的移动速度；
基于所述机械臂的平移角度和平移空间，对所述平移路径的复杂性进行检测，确定所述机械臂的平移速度；
基于所述机械臂的旋转角度和旋转空间，对所述旋转路径的复杂性进行检测，确定所述机械臂的旋转速度；
基于所述移动速度、平移速度、旋转速度生成速度控制指令。
在该实施例中，所述移动空间、平移空间、旋转空间为所述述机械臂进行移动、平移、旋转所在的空间。
在该实施例中，所述移动距离越长、移动空间越小，所述移动子路径越复杂，机械臂的移动速度设置的越低；所述平移路径、旋转路径也是如此。
上述设计方案的有益效果是：通过根据移动路径的复杂性进行判断，合理设置所述机械臂的移动速度、平移速度、旋转速度，防止发生碰撞，保证机械臂移动过程中的安全性。
实施例7
基于实施例1的基础上，本发明实施例提供一种一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，步骤2中，控制所述机械臂按照所述移动路径移动，到达实际位置后还包括：判断所述实际位置与所述目标位置之间的偏差，并根据偏差结果，对所述机械臂的位置进行修正包括：
获取所述目标位置包含的区域，对所述区域进行区域划分，获得第一子区域，并对所述第一子区域进行特征提取，获得子区域特征向量；
对所述子区域特征向量进行归一化处理得到归一化特征向量，并对所述归一化特征向量进行整合分析，得到区域特征标准；
对所述实际位置包含的区域进行特征分析，获取满足所述区域特征标准的第一区域，和不满足所述区域特征标准的第二区域；
其中所述第二区域包含多个第二子区域；
基于所述第一区域与第二区域的比例，确定所述机械臂的第一误差系数；
计算所述多个第二子区域取所述区域特征标准之间的偏差值，并基于所述偏差值，获取第二误差系数；
基于所述第一误差系数，从预设的误差-修正系数对照表中获取对应的修正曲线，并利用最小二乘法对所述修正曲线进行拟合，得到拟合曲线；
基于所述第二误差系数，建立最优系数选取模型，将所述拟合曲线输入值所述最优系数选取模型中，得到最优修正系数；
基于所述修正系数，对所述机械臂的控制参数进行调整，得到新的控制参数，并基于所述新的控制参数生成第二控制指令，控制所述机械臂进行位置调整。
在该实施例中，所述子区域特征向量中的元素包括第一子区域的轮廓特征、位置坐标、区域面积等特征。
在该实施例中，所述区域特征标准为根据对子区域特征向量进行分析得到的为确定为所述目标位置时的轮廓特征、位置坐标、区域面积所满足的要求。
在该实施例中，所述第一误差系数用来表示所述目标位置与实际位置的区域偏差程度，所述第一区域与第二区域的比例越大，第一误差系数越小。
在该实施例中，所述第二误差系数用来表示所述目标位置与实际位置的特征偏差程度，所述偏差值越大，第二误差系数越大。
上述设计方案的有益效果是：通过判断所述实际位置与所述目标位置之间的偏差，并根据偏差结果，对所述机械臂的位置进行修正，保证机械臂位置的准确性，从而减小机械臂的夹取难度，提高夹取效率。
实施例8
基于实施1的基础上，根据权利要求1所述的一种基于智能无人售货机械臂的控制方法，其特征在于，步骤4中，将待夹取商品转移至商品取货区之前，还包括：对所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定性进行评估，且其步骤包括：
获取所述机械臂各关节点上连接的臂杆的特征参数，根据所述特征参数构建臂杆特征向量，并基于所述臂杆特征向量获取对应臂杆的特征值；
基于所述臂杆的特征值，并根据如下公式计算所述机械臂的夹取特征值；
其中，g表示所述机械臂的夹取特征值，n表示所述关节点的个数，θi表示第i个关节点的弯曲角度取值为
对所述待夹取商品进行特征分析，确定所述待夹取商品的柔软度特征值α、外形复杂度特征值β，以及所述待夹取商品对应的所述机械臂的理想夹取特征值g0；
基于所述机械臂的夹取特征值，并根据如下公式，计算所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值；
其中，p表示所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值，δ表示所述机械臂的控制因子，取值为(0.7，0.9)；
判断所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值是否满足预设稳定要求；
若是，控制所述机械臂将待夹取商品转移至商品取货区；
否则，对所述机械臂各关节点的工作参数进行调整，基于调整后的工作参数，重新夹取所述待夹取商品。
在该实施例中，所述机械臂的夹取特征值用来反应所述机械臂的夹取力度、夹取范围等综合特性。
在该实施例中，所述臂杆的特征值用来反应所述臂杆的长度、厚度、材料等特征。
上述设计方案的有益效果是：通过在将待夹取商品转移至商品取货区之前，对所述机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定性进行评估，在评估过程中，考虑到机械臂本身的夹取特征值、以及待夹取商品的柔软度特征值、外形复杂度特征值，使得到的机械臂对所述待夹取商品的夹取稳定值更加准确，保证了将待夹取商品转移至商品取货区过程中夹取的稳定性，提高夹取效率。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
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