自移动售货机器人的制作方法

本申请涉及机器人技术领域，特别涉及一种自移动售货机器人。

背景技术：

自移动售货机器人是一种可移动至消费者身旁为其提供销售服务的机器人。随着技术的不断进步，自移动售货机器人在自主导航、目标识别和场景理解上都具有了长足的改进，作为一种能有效节省人力成本的设备，具有很好的发展前景。

在自移动售货机器人中，最为重要的技术问题在于如何识别自身所销售的商品，并实现商品的价格计数。

技术实现要素：

本申请实施例提供了一种自移动售货机器人，目的在于降低识别商品的成本。

为了解决上述问题或至少部分地解决上述技术问题，在本申请的一个实施例中，提供了一种自移动售货机器人，包括：

自移动售货舱；托盘，设置于所述自移动售货舱内，用于承载商品，且在其负载发生变化时做出相应动作；监测装置，与所述自移动售货机器人的处理器连接，用于在所述托盘动作时通知所述处理器，以便所述处理器识别所述自移动售货舱内商品的取放信息。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种自移动售货机器人，包括：

自移动售货舱；托盘，设置于所述自移动售货舱内，用于承载商品；称重传感器，与所述自移动售货机器人的处理器连接，用于感测所述托盘的负载信息；视觉传感器，与所述自移动售货机器人的处理器连接，用于采集自移动售货舱内的商品图像；所述处理器，用于根据所述托盘的负载信息及所述商品图像，识别所述自移动售货舱内商品的取放信息及品类。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种自移动售货机器人，包括：

自移动售货舱；

托盘，设置于所述自移动售货舱内，用于承载商品；

商品识别装置，用于监测所述托盘上商品的变化信息；根据所述变化信息识别所述托盘上商品的取放信息。

在本申请的又一实施例中，还提供了一种识别商品的方法，包括：

监测所述托盘上商品的变化信息；

根据所述变化信息，识别所述托盘上商品的取放信息。

本申请实施例提供的一个技术方案中，承载商品的托盘可在负载变化时做出相应动作，监测装置在托盘动作时通知处理器以便处理器识别自移动售货舱内商品的取放信息；与现有技术相比，不但成本低廉，可实现性好，且稳定可靠。

本申请实施例所提供的另一个技术方案中，采用多传感器融合的方式，相互弥补各个传感器的固有缺陷，使商品识别的结果更加可靠准确，增加系统的鲁棒性，节约成本。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅用于示意本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图中未提及的技术特征、连接关系乃至方法步骤。

图1是本申请一实施例的托盘及其相关结构的爆炸示意图；

图2是本申请一实施例的托盘及其相关结构在触发了监测装置时的示意图；

图3是本申请一实施例的托盘及其相关结构在未触发监测装置时的示意图；

图4是本申请一实施例的商品识别装置的流程图；

图5是本申请又一实施例的商品识别装置的流程图。

具体实施方式

为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

在本申请实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本申请实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义，“多种”一般包含至少两种，但是不排除包含至少一种的情况。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”、“若”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于监测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果监测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当监测(陈述的条件或事件)时”或“响应于监测(陈述的条件或事件)”。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的商品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种商品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的商品或者系统中还存在另外的相同要素。

本申请提供了一种自移动售货机器人。在一实施例中，如图1所示，自移动售货机器人包括：

自移动售货舱(图中未示出)；托盘3，设置于所述自移动售货舱内，用于承载商品，且在其负载发生变化时做出相应动作；监测装置2，与所述自移动售货机器人的处理器连接，用于在所述托盘3动作时通知所述处理器，以便所述处理器识别所述自移动售货舱内商品的取放信息。

在现有技术中，往往借助一些复杂的，成本高昂的传感器，例如RFID 传感器进行识别。本实施例提供的技术方案中，承载商品的托盘可在负载变化时做出相应动作，监测装置在托盘动作时通知处理器以便处理器识别自移动售货舱内商品的取放信息；与现有技术相比，不但成本低廉，可实现性好，而且识别也更加准确。

进一步的，所述托盘3包括：盘体31；弹性体4，其一端设置在所述盘体31上，另一端设置于所述自移动售货舱的舱体内；所述盘体31的负载增大时，所述弹性体4产生形变，所述托盘3做出下沉动作；所述盘体31的负载减少时，所述弹性体4回位，所述托盘3做出上升动作。

进一步的，所述弹性体4的弹性系数应满足：所述托盘3的负载增大量大于阈值时才产生形变；所述阈值是由商品的重量确定的。

其中，弹性体4可以采用弹簧或拉簧。弹性体4可以抵持在托盘3上。可以根据商品的重量来调整所采用的弹性件的型号。具体地，可以设置弹力略小于商品重量的弹簧，如此一来，只有接近于或大于商品重量的物品才能够触发托盘3的下沉动作，可以规避某些违规操作。例如，取走商品之后放上空的商品包装盒/包装袋/包装瓶。由于所放入的空的包装重量较小，无法触发托盘3的下沉，因此依然可以得到商品已被取出的正确判断。

进一步的，所述托盘3具有第一位置和第二位置，所述托盘3从所述第一位置动作至第二位置时，触发所述监测装置2通知所述处理器。其中，第一位置可以是托盘3做出上升动作之后的位置，第二位置可以是托盘3做出下沉动作之后的位置，反之亦可。

进一步的，所述监测装置2可以包括：电磁感应装置、微动开关或光电耦合器。

在本申请的实施例中，弹性体4可以是复位弹簧，当托盘3能够在所承载的商品的压力作用下发生位移时；弹性体4抵持在所述托盘3上，用于复位所述托盘3的位移。监测机构可以直接监测所述托盘3的盘体31的位移状态，也可以通过设置在托盘3上的触发部32来监测托盘3的位移状态。

以所述监测装置2为微动开关时为例，在托盘3从所述第一位置移动至所述第二位置时，所述微动开关被触发部32抵压后触发；此时，微动开关导通，信号被传输至处理器，据此，处理器可以判断出当前的托盘3的位置处于第二位置。也就是说，如果托盘3受到商品的压力之后处于第一位置，那么一旦托盘3回复到了第二位置即可说明当前托盘3不再受到商品的压力，也就是说托盘3上的商品已被取出。

与之相类似的，所述触发部32也可以被设置为在托盘3从所述第二位置移动至所述第一位置时触发微动开关。

前文提及，监测装置2也可以是电磁感应装置或光电耦合器，接下来继续以光电耦合器为例进行说明。如图2、图3所示，所述监测机构包括光发生器21和光接收器22，其中：

所述托盘3位于所述第一位置和第二位置之中的一个位置时，触发部 32对所述光发生器21和光接收器22之间的光路形成阻挡，而托盘3在所述第一位置和第二位置中的另一个位置时，所述光发生器21所发出的光线能够到达所述光接收器22。

此时，如图2所示，所述光发生器21和所述光接收器22可以相对地设置于所述触发部32的两侧。

当然，对于本申请的光发生器21和光接收器22的触发方式，还可以有多种变形例。例如，所述触发部32上可以设置有反射面，所述托盘3位于所述第一位置和第二位置中的一个位置时，所述光发生器21所发出的光线经所述触发部32上的反射面，被反射后到达所述光接收器22，而在所述托盘3位于所述第一位置和所述第二位置中的另一个位置时，因触发部32的移开，所述光发生器21所发出的光线无法到达所述光接收器22。

此时，所述光发生器21和所述光接收器22可以并排地设置在一起，以节约空间。

进一步的，参见图1所示，本申请的自动售卖机器人还可以包括：

支撑架1，用于为所述托盘3提供支撑，并对所述托盘3动作提供导向；所述托盘3上设有触控件；所述监测装置2设置在所述支撑架1上。

进一步的，所述支撑架1可以包括：支撑板11及支撑杆12，其中，所述支撑板11上开有所述托盘3能通过的贯穿孔；所述支撑杆12的一端设置在所述支撑板11的下端面，另一端可以固定于自移动售货舱的舱体内；所述托盘3的外周对应所述支撑杆12的位置处设有支撑座33，所述支撑座 33上开有通孔，并通过所述通孔套接在所述支撑杆12上。

具体实施时，所述复位弹簧可以套在所述支撑柱上，并抵持在所述支撑座33上。

此外，参见图1所示，本申请的自动售卖机器人还可以包括：

螺栓6和垫片5。其中，所述垫片5套在所述螺栓6上，所述螺栓6连接入所述支撑杆12，以将所述支撑座33定位于所述垫片5和所述支撑板11 之间。此外，弹性体4也可以套接在所述螺栓6上，弹性体4的一端支撑在所述垫片5上，另一端抵持在所述支撑座33上，从而能够提供托盘3复位时的回复力。

利用螺栓6和垫片5来限制支撑座33和弹性体4的运动，可以使得支撑架1更加一体化和模块化，从而简化组装难度，降低安装成本。

本申请的监测机构不但可以如图1至图3所示，安装在所述支撑板11 上，而且也可以安装在所述托盘3上。

当安装在托盘3上时，监测机构随托盘3移动，借助于感应外部物体相对于监测机构的相对运动，也能够准确地获知托盘3的上升动作和下沉动作的进行状态。

在本申请的另一实施例中，还公开了一种识别商品的方法，如图4所示，包括：

S11、监听到至少一个监测装置在各自对应托盘动作时产生的监测信号后，确定各托盘的第一负载信息。

S12、根据各托盘的第一负载信息，识别所述自移动售货舱内商品的取放信息。

也就是说，通过监测承载有商品的托盘在受到商品的压力作用下的位移状态，可以判断商品是否被取出。当顾客在自移动售货舱内取放商品时，由于商品被取出，因此托盘将对应商品的取放而发生动作，产生第一负载信息，此时，根据这些第一负载的变化即可识别出自移动售货舱内商品的取放信息。根据这些取放信息，可以得出商品的计数。其中，若监测到托盘复位至未受到商品的压力的位置，则可以判定商品被取出，若监测到托盘位移至受到商品压力的位置，则判定商品被放回。

进一步的，本实施例提供的所述方法还可包括：

S13、当所述取放信息表征有至少一个商品被取出时，根据被取出商品的数量，计算售价信息。

于此之前，还可以监测舱门的打开和关闭状态，若监测到舱门打开，则可以进入商品监测步骤，而若监测到舱门关闭则无需进入商品监测步骤。

据此，本申请的实施例还给出了一种自移动售货机器人的使用场景如下：

1、自移动售货机器人移动至用户面前，展示商品，在本次使用场景中，以饮料商品的售卖为例。移动售货舱被分为上下两层，上层内放置有若干瓶可乐，下层放置矿泉水。

2、视觉传感器获取移动售货舱内的图像，记录并分析图像的内容。例如，根据图像分析结果，移动售货舱内还有13瓶可乐，12瓶矿泉水。

3、用户打开自移动售货舱的舱盖，挑选并取出了一瓶可乐，并关上舱门。

4、参见图2所示，该可乐所在的托盘3由于不再受到可乐的压力而向上弹起，监测装置2监测到托盘3的上升动作后反馈给自移动售货机器人的处理器，据此，处理器可以得知有一瓶可乐已经被取走。在自移动售货机器人的输出装置，例如显示器和/或音箱中，播放商品的总价，以提醒用户支付。

5、当然，如果用户改变主意，他可以重新打开移动售货舱，将可乐放回移动售货舱内，并取出一瓶矿泉水。参见图3所示，在放回可乐后，托盘 3的降动作同样也会反馈给自移动售货机器人的处理器。由于各自对应的托盘3的状态发生了改变，因此处理器可以重新进行计价。

除此之外，在本申请的一些实施例中，自移动售货机器人还可以包括如下至少一种传感器：

称重传感器、视觉传感器；

所述称重传感器设置在所述托盘3上；所述视觉传感器设置在所述自移动售货舱内且朝向舱体内的商品以便采集到与商品有关的图像信息。

也就是说，本申请的实施例可以同时结合以下三种计数方式对商品计数：

(1)托盘3方式计数。

如前文所述，借助于托盘3的上升动作，可得知对应托盘3上的商品被取出，因此可以将被取出的商品参与计数。

(2)称重方式计数。

称取平台上所有商品的重量，根据减少的商品重量除以单位商品的重量，可以获得被取出的商品的个数。

(3)图像方式计数。

借助于视觉传感器，借助于和\或机器学习方法识别不同层货品种类数量，从而获得被取出的商品的计数。

当包括称重传感器时，在本申请的又一实施例中，识别商品的方法还可以包括：

S14、接收到至少一个托盘上的称重传感器发出的称重信号后，确定各托盘的第二负载信息；根据各托盘的第二负载信息，核准所述取放信息并识别被取放商品的品类。

借助于称重传感器所提供的第二负载信息，可以更加精确地核准所述取放信息，防止计数错误。

当包括视觉传感器时，识别商品的方法还可以包括：

S15、获取自移动售货舱内视觉传感器在不同时刻采集的图像信息；

S16、对所述不同时刻采集的图像信息进行图像识别与比对；

S17、基于识别比对结果，核准所述取放信息并识别被取放商品的品类。

进一步的，所述不同时刻采集的图像信息包括：所述自移动售货舱的舱门开启时刻采集的图像信息以及舱门关闭时刻采集的图像信息。

同样的，基于视觉传感器所比度的结果，可以对商品的品类进行更进一步的核实，保证计数正确。而仅采集舱门开启时刻采集的图像信息和舱门关闭时刻采集的图像信息，可以在保证识别精度的前提下减轻计算负担，降低成本。

进一步的，识别商品的方法还可以包括：

S18、根据所述图像信息，确定所述自移动售货舱内的商品是否存在摆放异常。

当确定存在商品摆放异常时，输出报错信息。进一步的，异常情况包括：商品摆放错层及商品摆放姿态异常中的一种或两种。

摆放异常的情况包含摆放错层和摆放倾倒的等多种情况。相比于其他的传感器而言，利用图像信息来识别这些摆放异常的情况可以进一步提高识别精度。

进一步的，当确定存在商品摆放异常时，输出报错信息，包括：

S19、当确定存在商品摆放异常时，获取摆放异常商品的摆放位置及异常情况；

S110、根据所述摆放位置及所述异常情况，生成并输出所述报错信息。

其中，所述输出的报错信息可以通过语音或屏幕显示的方式播放。用户可以根据所接收到的报错信息及时准确地更正摆放。

据此，本申请的实施例给出了又一种自移动售货机器人的使用场景如下：

1、自移动售货机器人移动至用户面前，展示商品，在本次使用场景中，同样以饮料商品的售卖为例。移动售货舱被分为上下两层，上层内放置有若干瓶可乐，下层放置矿泉水。

2、视觉传感器获取移动售货舱内的图像，记录并分析图像的内容。例如，根据图像分析结果，移动售货舱内还有13瓶可乐，12瓶矿泉水。

3、用户打开自移动售货舱的舱盖，挑选并取出了一瓶可乐，并关上舱门。

4、该可乐所在的托盘3由于不再受到可乐的压力而向上弹起，监测装置2监测到托盘3的上升动作后反馈给自移动售货机器人的处理器，据此，处理器可以得知有一瓶可乐已经被取走。同时，处理器还从称重传感器处获知，上层的重量减轻了600g，正好为一瓶可乐的重量，视觉传感器也显示在上层少了一瓶可乐。因此处理器通过自移动售货机器人的输出装置提醒用户支付一瓶可乐5元的商品总价。

5、用户突然改变了主意，不打算购买了。他重新打开了移动售货舱的舱门，放回了可乐。但由于动作匆忙，他把可乐放歪了。尽管称重传感器监测到上层的重量增加了600g，托盘3却没有发生位移。此时，处理器可以通过视觉传感器获知可乐被放歪了，可以通过自移动售货机器人的输出装置提醒用户重新摆正可乐。

6、实践中，用户很有可能将可乐放到了下层，也就是矿泉水的所在区域。对于这种错层的情况，同样可以通过称重传感器和视觉传感器来得到纠正。

本实施例借助于多种计数方式的相互弥补，可以在强干扰的情况下依然能够得出合理准确的计数结果，得出取出的货品种类和数量，并检测出错层、倾倒等状态，从而给出错误提示。

在本申请的又一实施例中，还公开了一种自移动售货机器人，包括：

自移动售货舱；托盘3，设置于所述自移动售货舱内，用于承载商品；称重传感器，与所述自移动售货机器人的处理器连接，用于感测所述托盘3 的负载信息；视觉传感器，与所述自移动售货机器人的处理器连接，用于采集自移动售货舱内的商品图像；所述处理器，用于根据所述托盘3的负载信息及所述商品图像，识别所述自移动售货舱内商品的取放信息及品类。

进一步的，所述处理器，还用于根据所述商品图像，确定所述自移动售货舱内的商品是否存在摆放异常；当确定存在商品摆放异常时，输出报错信息。

进一步的，所述处理器，还用于当所述取放信息表征有至少一个商品被取出时，根据被取出商品的数量，计算售价信息。

据此，在本申请的另一实施例中，还公开了一种识别商品的方法。如图 5所示，所述方法包括：

S21、获取至少一个称重传感器感测到的各自对应托盘的负载信息；

S22、获取至少一个视觉传感器在不同时刻采集到的自移动售货舱内的商品图像；

S23、根据至少一个托盘的负载信息及至少一个视觉传感器在不同时刻采集到的商品图像，识别所述自移动售货舱内商品的取放信息及品类。

进一步的，上述步骤S23、“根据至少一个托盘的负载信息及至少一个视觉传感器在不同时刻采集到的商品图像，识别所述自移动售货舱内商品的取放信息及品类”，可具体采用如下步骤实现：

根据所述至少一个托盘的负载信息，识别所述自移动售货舱内商品的第一取放信息；分别对所述至少一个视觉传感器在不同时刻采集到的商品图像进行识别比对，基于识别比对结果确定所述自移动售货舱内商品的第二取放信息；综合所述第一取放信息及所述第二取放信息，得到所述取放信息。

其中，在一具体可实现的技术方案中，上述步骤“综合所述第一取放信息及所述第二取放信息，得到所述取放信息”，可包括：

比对所述第一取放信息及所述第二取放信息；若比对相同，则将所述第一取放信息或所述第二取放信息作为所述取放信息；若比对不同，则根据预设的选取规则，从所述第一取放信息或所述第二取放信息中选择一个作为所述取放信息。

例如，预设的选择规则为以称重传感器感测出的第一取放信息为准。该预设的选择规则可人为设定，本实施例对此不作具体限定。

进一步的，还包括：

当所述取放信息表征有至少一种品类的至少一个商品被取出时，根据被取出商品的品类及数量，计算售价信息。

具体的，可根据被取出商品的品类，获取该品类的单价；然后根据单价及数量，即可计算出售价信息。

进一步的，还包括：

根据至少一个视觉传感器采集的商品图像，确定所述自移动售货舱内的商品是否存在摆放异常；当确定存在商品摆放异常时，输出报错信息。

其中，摆放异常可包括但不限于：商品摆放位置错误、商品摆放姿态不正等等。

在舱门打开和关闭两个时刻，可以通过称重和视觉两种方式进行计数，从而通过重量差值和\或图像识别结果判定用于取出货品种类和数量。

以使用称重方式计数为例，在单个商品的重量为已知的条件下，通过舱门开关前后舱内物品的重量差异，可以判定商品的数量的变化。如果设置有多个舱位，通过在不同的舱位内装入不同种类的商品并监测每个舱位的重量变化，可以判定商品的种类和数量的变化。

以使用视觉方式计数为例，由于自移动售货机器人中所售商品的种类是已知的，因此通过不同层舱门开关前后的对商品图像的识别结果的差别，可以判定货品种类数量。

由于称重传感器仅知道单个商品的重量，因此对重量相同的两种商品发生错层的情况将难以识别，此时可以借助视觉传感器进行判别。防止错层问题，并弥补因误差导致的称重问题。

此外，通常，视觉传感器可以利用深度学习和/或机器学习方法识别不同层货品种类数量，但容易因硬件、光线、遮挡等影响而导致识别错误。因此通过称重的方式也能够弥补图像识别方法导致的漏检、错检。

据此，本申请的实施例给出了又一种自移动售货机器人的使用场景如下：

1、自移动售货机器人移动至用户面前，展示商品，在本次使用场景中，同样以饮料商品的售卖为例。移动售货舱被分为上下两层，上层内放置有若干瓶可乐，下层放置矿泉水。

2、视觉传感器获取移动售货舱内的图像，记录并分析图像的内容。例如，根据图像分析结果，移动售货舱内还有13瓶可乐，12瓶矿泉水。

3、用户打开自移动售货舱的舱盖，挑选并取出了一瓶可乐和一瓶矿泉水，并关上舱门。

4、处理器从称重传感器处获知，上层和下层的重量都减轻了600g，视觉传感器也显示在上层少了一瓶可乐，下层少了一瓶矿泉水。因此处理器通过自移动售货机器人的输出装置提醒用户支付一共7元的商品总价。

5、用户突然改变了主意，不打算购买可乐了。他重新打开了移动售货舱的舱门，放回了可乐。但由于匆忙，他把可乐放在了下层的矿泉水的所在位置。

6、尽管称重传感器监测到下层的重量增加了600g，视觉传感器所监测到的放回的物品的图像与矿泉水不符。此时，将提示错误信息，提醒用户正确地放回商品。

在本申请的又一实施例中，还公开了一种自移动售货机器人，包括：

自移动售货舱；托盘3，设置于所述自移动售货舱内，用于承载商品；商品识别装置，用于监测所述托盘3上商品的变化信息；根据所述变化信息识别所述托盘上商品的取放信息。本实施例所指的变化信息，包括且不限于商品的重量信息、所在区域的图像信息、商品作为信号源的信号持续信息等信息的变化，可以根据实际所应用的传感器来选择所监测的变化信息。

本实施例所提及的商品识别装置，包括且不限于前文所提及的监测装置、称重传感器、视觉传感器以及一些其他可行的用于识别商品的装置，例如二维码扫描装置、近场通讯装置等等。

具体说来，所述托盘3在其上商品发生变化时，可以做出相应动作；以及，所述商品识别装置可以包括：

监测装置，用于在所述托盘动作时产生监测信号；

处理器，用于根据所述监测信号，识别所述托盘上商品的取放信息。

或者进一步的，所述商品识别装置可以包括：

称重传感器，用于感测所述托盘的负载变化信息；

视觉传感器，用于采集所述托盘上商品变化前后的图像；

所述处理器，与所述称重传感器及所述视觉传感器连接，用于根据所述托盘的负载变化信息及所述托盘上商品变化前后的图像，识别所述托盘上商品的取放信息及品类。

其中，托盘3、监测装置、处理器、称重传感器、视觉传感器的工作原理在前述实施例中已经有了详细表述，在此不再赘述。

而且据此，在本申请的另一实施例中，还公开了一种识别商品的方法，包括：

S31、监测所述托盘上商品的变化信息。

S32、根据所述变化信息，识别所述托盘上商品的取放信息。

上述S31可具体采用但不限于如下的方法实现：

在一种可实现的技术方案中，托盘能在其上负载发生变化时动作，例如，上述实施例中图2和图3所示的结构，托盘的负载增大时，托盘做出下沉动作；托盘的负载减少时，托盘做出上升动作。相应的，上述步骤S31可具体为：

S311、监听到托盘动作时产生的监测信号后，确定所述托盘的负载信息；

S312、根据所述托盘的负载信息，识别所述托盘上的商品的取放情况。

其中，所述监测装置可以是电磁感应装置、微动开关或光电耦合器。监测装置可在托盘做出下沉动作时被触发产生所述监测信号；或者在托盘做出上升动作时被触发产生所述监测信号。

在另一种可实现的技术方案中，自移动售货机器人内设有视觉传感器，托盘上设有称重传感器。相应的，上述步骤S31可具体为：

S311’、获取称重传感器感测到所述托盘的负载信息；

S312’、获取视觉传感器在不同时刻采集到的所述托盘上的商品图像；

S313’、根据所述托盘的负载信息及不同时刻所述托盘上的商品图像，识别所述托盘上商品的取放信息及品类。

其中，视觉传感器可在用户打开自移动售货机器人的舱门的时刻采集所述托盘上的商品图像，然后在用户关闭舱门的时刻再采集一次托盘上的商品图像。这里需要说明的是：上述步骤S313’的具体实现可参见上述实施例中的相应内容，此处不再赘述。

另外，视觉传感器除可用于识别托盘上商品的取放信息及品类外，还可用于识别商品的摆放位置是否错误，或识别商品的摆放姿态是否异常(如摆放不正等)。具体实施时，可利用现有技术的图像识别技术实现对商品品类及摆放姿态的识别。

本实施例借助于多种计数方式的相互弥补，可以在强干扰的情况下依然能够得出合理准确的计数结果，得出取出的货品种类和数量，并检测出错层、倾倒等状态，从而给出错误提示。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。