CN111571600B - 码垛机器人的控制方法及装置、码垛机器人 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种码垛机器人的控制方法及装置、码垛机器人。其中，该方法包括：确定待码垛物品的特征信息；通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型，其中，预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与特征信息对应的码垛类型；控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作。本发明解决了相关技术中码垛机器人在更换待抓取产品的类型时，需要多种配置单，容易使得示教器程序变得比较复杂，导致程序运行中出现死机的技术问题。

Description

码垛机器人的控制方法及装置、码垛机器人

技术领域

本发明涉及机器人控制技术领域，具体而言，涉及一种码垛机器人的控制方法及装置、码垛机器人。

背景技术

在生产流水线上，码垛是常用码放产品的一种方式，从最早的人工搬运到工业机器人执行相应指令的简单码垛到应用于各种复杂环境的高级码垛，使得码垛方式越加完善。通常机器人抓取单一产品时夹抓会固定好姿态，保持这个姿态直到完成码垛任务，如果更换产品需要新建一个码垛配置单再次示教抓取点方可完成后续动作。在多种产品需要码放时，就会出现多种配置单，特殊工况还需添加另外夹具或机器人用作搬运，导致示教器中程序会变得复杂繁琐造成程序运行中死机等情况。

针对上述相关技术中码垛机器人在更换待抓取产品的类型时，需要多种配置单，容易使得示教器程序变得比较复杂，导致程序运行中出现死机的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明实施例提供了一种码垛机器人的控制方法及装置、码垛机器人，以至少解决相关技术中码垛机器人在更换待抓取产品的类型时，需要多种配置单，容易使得示教器程序变得比较复杂，导致程序运行中出现死机的技术问题。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种码垛机器人的控制方法，包括：确定待码垛物品的特征信息；通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型，其中，所述预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与所述特征信息对应的码垛类型；控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作。

可选地，所述确定待码垛物品的特征信息，包括：在所述待码垛物品到达图像采集区域后，触发所述图像采集区域的图像采集设备采集所述待码垛物品的图像；对所述图像进行视觉分析，得到所述待码垛物品的特征信息。

可选地，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之前，该码垛机器人的控制方法还包括：采集历史时间段内多个历史特征信息以及与所述多个历史特征信息对应的多个历史码垛类型；对包括所述多个历史特征信息以及所述多个历史码垛类型的多组训练数据进行训练，得到所述预设模型。

可选地，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，该码垛机器人的控制方法还包括：确定所述码垛机器人能够执行的所***垛类型；在所述码垛机器人的码垛程序中添加所述所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序；在所述每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置。

可选地，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，该码垛机器人的控制方法还包括：基于所述码垛类型确定所述待码垛物品的抓取位置信息以及所述待码垛物品的放置位置信息；基于所述抓取位置信息将所述待码垛物品输送至所述抓取位置信息对应的抓取区域；基于所述放置位置信息确定所述待码垛物品待放置的目标码盘。

可选地，所述控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作，包括：在所述待码垛物品到达所述抓取区域后，基于所述特征信息在所述码垛类型对应的码垛子程序中添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置；控制所述码垛机器人基于设置好的抓取姿态将所述待码垛物品由所述抓取区域抓取到所述目标码盘。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种码垛机器人的控制装置，包括：第一确定单元，用于确定待码垛物品的特征信息；第二确定单元，用于通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型，其中，所述预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与所述特征信息对应的码垛类型；控制单元，用于控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作。

可选地，所述第一确定单元，包括：触发模块，用于在所述待码垛物品到达图像采集区域后，触发所述图像采集区域的图像采集设备采集所述待码垛物品的图像；分析模块，用于对所述图像进行视觉分析，得到所述待码垛物品的特征信息。

可选地，该码垛机器人的控制装置还包括：采集单元，用于在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之前，采集历史时间段内多个历史特征信息以及与所述多个历史特征信息对应的多个历史码垛类型；训练单元，用于对包括所述多个历史特征信息以及所述多个历史码垛类型的多组训练数据进行训练，得到所述预设模型。

可选地，所述装置还包括：第三确定单元，用于在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，确定所述码垛机器人能够执行的所***垛类型；添加单元，用于在所述码垛机器人的码垛程序中添加所述所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序；设置单元，用于在所述每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置。

可选地，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，该码垛机器人的控制装置还包括：第四确定单元，用于基于所述码垛类型确定所述待码垛物品的抓取位置信息以及所述待码垛物品的放置位置信息；输送单元，用于基于所述抓取位置信息将所述待码垛物品输送至所述抓取位置信息对应的抓取区域；第五确定单元，用于基于所述放置位置信息确定所述待码垛物品待放置的目标码盘。

可选地，所述控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作，包括：在所述待码垛物品到达所述抓取区域后，基于所述特征信息在所述码垛类型对应的码垛子程序中添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置；控制所述码垛机器人基于设置好的抓取姿态将所述待码垛物品由所述抓取区域抓取到所述目标码盘。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行上述中任一项所述的码垛机器人的控制方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任一项所述的码垛机器人的控制方法。

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种码垛机器人，包括：存储器，与所述存储器耦合的处理器，所述存储器和所述处理器通过总线***相通信；所述存储器用于存储程序，其中，所述程序在被处理器执行时控制所述存储器所在设备执行上述中任一项所述的码垛机器人的控制方法；所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行上述中任一项所述的码垛机器人的控制方法。

在本发明实施例中，采用确定待码垛物品的特征信息；通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型，其中，预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与特征信息对应的码垛类型；控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作，通过本发明上述实施例提供的码垛机器人的控制方法，实现了基于待码垛物品的特征信息确定码垛类型，利用码垛机器人基于该码垛类型调用对应的码垛程序对待码垛物品执行码垛操作的目的，达到了提高码垛机器人的可靠性的技术效果，进而解决了相关技术中码垛机器人在更换待抓取产品的类型时，需要多种配置单，容易使得示教器程序变得比较复杂，导致程序运行中出现死机的技术问题。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例的码垛机器人的控制方法的流程图；

图2是根据本发明实施例的码垛机器人的控制装置的示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，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，都应当属于本发明保护的范围。

需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

由于码垛机器人传统方式是视觉分拣，发送给码垛机器人，通过码垛配置调用相应的码垛程序，如果是单一的产品调用其程序可以正常运行，但遇到多种产品需要调整其夹具方向时就需要调用另一个码垛程序，这样会影响整体节拍和效率，故需要在控制器***中进行改变，才能达到目标要求。另外，在简单码垛时需要建立多个码垛(目前码垛中只能用一种姿态去抓取)，所以示教器程序编写工作量大，且排查问题时间较长；在高级码垛时需要建立多个跺型(目前码垛中只能用一种姿态去抓取)，如果想抓取同产品的另外一个位置只能新建码垛配置单，重新配置后才可以使用。针对上述问题，在本发明实施例中提供了一种码垛机器人的控制方法，下面结合以下实施例进行说明。

实施例1

根据本发明实施例，提供了一种码垛机器人的控制方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

图1是根据本发明实施例的码垛机器人的控制方法的流程图，如图1所示，该码垛机器人的控制方法包括如下步骤：

步骤S102，确定待码垛物品的特征信息。

可选的，上述特征信息可以为待码垛产品的名称、属性、尺寸等用于描述待码垛物品的信息。

步骤S104，通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型，其中，预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与特征信息对应的码垛类型。

步骤S106，控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作。

由上可知，确定待码垛物品的特征信息；通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型，其中，预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与特征信息对应的码垛类型；控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作，实现了基于待码垛物品的特征信息确定码垛类型，利用码垛机器人基于该码垛类型调用对应的码垛程序对待码垛物品执行码垛操作的目的，达到了提高码垛机器人的可靠性的技术效果。

因此，通过本发明上述实施例提供的码垛机器人的控制方法，解决了相关技术中码垛机器人在更换待抓取产品的类型时，需要多种配置单，容易使得示教器程序变得比较复杂，导致程序运行中出现死机的技术问题。

在一种可选的实施例中，确定待码垛物品的特征信息，包括：在待码垛物品到达图像采集区域后，触发图像采集区域的图像采集设备采集待码垛物品的图像；对图像进行视觉分析，得到待码垛物品的特征信息。

在该实施例中，当确定待码垛物品被输送到图像采集区域之后，可以触发图像采集区域设置的图像采集设备采集待码垛物品的图像，并利用视觉分析软件对采集的图像进行视觉分析，以得到待码垛物品的特征信息。

在一种可选的实施例中，在通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型之前，该码垛机器人的控制方法还包括：采集历史时间段内多个历史特征信息以及与多个历史特征信息对应的多个历史码垛类型；对包括多个历史特征信息以及多个历史码垛类型的多组训练数据进行训练，得到预设模型。

在该实施例中，通过机器学习的方式训练得到预设模型，可以快速且准确地确定与待码垛物品的特征信息对应的码垛类型，从而可以提高码垛机器人的码垛效率。

在一种可选的实施例中，在通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型之后，该码垛机器人的控制方法还可以包括：确定码垛机器人能够执行的所***垛类型；在码垛机器人的码垛程序中添加所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序；在每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对码垛机器人进行抓取姿态设置。

在该实施例中，可以基于码垛机器人的功能确定其能够执行的所***垛类型，进而在码垛机器人的码垛程序中添加所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序，并在每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对码垛机器人进行抓取姿态设置，以确保码垛机器人在抓取待码垛物品时可以比较准确地进行抓取，有效避免误操作。

需要说明的是，在本发明实施例中，为了提高码垛机器人的抓取效率，实现一个码垛机器人可以对应多个工位、多物品作业，会预先进行功能需求调研，确定码垛机器人的码垛类型，以码垛类型分为简单码垛和高级码垛，那么就需要开发简单码垛功能以及高级码垛功能；例如，可以利用KeStudio软件，在工程中码垛部分添加相应的代码，并结合现场实际需求，对码垛配置进行整理，分别将简单码垛、高级码垛进行配置。

由于码垛被分为简单码垛和高级码垛，所以在两种码垛中，添加抓取姿态的位置也不尽相同；在简单码垛中，需要添加在入口点后一项设置，在抓取前确定抓取姿态，方便抓取、如需更改，再次确认选择抓取姿态即可；在抓取前确定抓取姿态，方便抓取，如需更改，再次确认选择抓取姿态即可；在高级码垛中，需要添加在设置具体摆放位置后一项设置，在设置完成摆放角度、顺序及抓取点后，设置姿态调整(具体设置和简单码垛一样)，设置完成后进行后续设置。

针对简单码垛，可以在代码中设置码垛尺寸，并设置第一块物品尺寸XYZ，确定XYZ方向的物品(即，待抓取物品)数目，接着进行码垛前后点设定以及入口点设定，针对不同层的待抓取物品选择抓取点，再进行抓取姿态设定，监测码垛机器人的可达性，设置完成。

针对高级码垛，首先需要建立高级码垛，设置垛盘尺寸、物品类型、每层摆放数量、摆放方式等，在上述待设置的参数设置完成后，设置完成。其中，待码垛物品的类型设置，可以基于待码垛物品的类型设置具体摆放位置，例如，角度，顺序等，然后可以设置抓取点，基于抓取点进行抓取姿态设定，并对待抓取物品进行精调，确定码垛机器人的预放置点以及离开点。

在一种可选的实施例中，在通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型之后，该码垛机器人的控制方法还可以包括：基于码垛类型确定待码垛物品的抓取位置信息以及待码垛物品的放置位置信息；基于抓取位置信息将待码垛物品输送至抓取位置信息对应的抓取区域；基于放置位置信息确定待码垛物品待放置的目标码盘。

在一种可选的实施例中，控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作，包括：在待码垛物品到达抓取区域后，基于特征信息在码垛类型对应的码垛子程序中添加抓取代码，以对码垛机器人进行抓取姿态设置；控制码垛机器人基于设置好的抓取姿态将待码垛物品由抓取区域抓取到目标码盘。

在一种可选的实施例中，在码垛机器人将待码垛物品放置到目标码盘后，为了确保码垛合格，可以采集待码垛物品在目标码盘中图像，并对该图像进行分析，以确定待码垛物品是否按照要求摆放在目标码盘中，以提高码垛的精准度。

通过本发明实施例提供的码垛机器人的控制方法，在确定需要执行码垛任务时，启动流水线以使得待码垛物品被输送到抓取区域；由于在本发明实施例中可通过单一的码垛机器人对多工位多种物品进行码放，那么为了可以使得码垛机器人可以高效地对待码垛物品进行抓取，则可以预先对待码垛物品进行分拣，以将相同类型的待码垛物品输送到相同的位置，从而码垛机器人可以不用在每执行一次抓取操作之前，就需要进行一次物品识别操作，从而提高了抓取效率。

由上可知，本发明实施例中的码垛机器人的控制方法中建立了多个码垛配置单，可以应用于多种物品的码放，实现了示教器页面程序的从繁到简，一个码垛机器人多个工位、多物品作业、也减少了与***设备的多协议控制或者IO信号交互，降低了成本。此外，由于在示教器页面中的程序大量减少，有效避免了出现死机等情况，通过单一的码垛机器人对多工位多种产品进行码放，减少码垛机器人数量，减少坐标系切换、减少程序工装转换、减少与外部控制设备的IO交互判断且用于对接外部控制设备的IO信号交互数量减少，使运动流程变得更加简洁明了。

另外，在本发明实施例中，在码垛机器人运行过程中，可以通过运行过程查看是否跟设定时的一致，如果满足要求，则可以大大缩减节拍时间，提高效率。

实施例2

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种码垛机器人的控制装置，图2是根据本发明实施例的码垛机器人的控制装置的示意图，如图2所示，该码垛机器人的控制装置包括：第一确定单元21，第二确定单元23以及控制单元25。下面对该码垛机器人的控制装置进行详细说明。

第一确定单元21，用于确定待码垛物品的特征信息。

第二确定单元23，用于通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型，其中，预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与特征信息对应的码垛类型。

控制单元25，用于控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作。

此处需要说明的是，上述第一确定单元21，第二确定单元23以及控制单元25对应于实施例中的步骤S102至S106，上述单元与对应的步骤所实现的示例和应用场景相同，但不限于上述实施例所公开的内容。需要说明的是，上述单元作为装置的一部分可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机***中执行。

由上可知，在本申请上述实施例中，可以利用第一确定单元确定待码垛物品的特征信息；然后利用第二确定单元通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型，其中，预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与特征信息对应的码垛类型；并利用控制单元控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作。通过本发明上述实施例提供的码垛机器人的控制装置，实现了基于待码垛物品的特征信息确定码垛类型，利用码垛机器人基于该码垛类型调用对应的码垛程序对待码垛物品执行码垛操作的目的，达到了提高码垛机器人的可靠性的技术效果，进而解决了相关技术中码垛机器人在更换待抓取产品的类型时，需要多种配置单，容易使得示教器程序变得比较复杂，导致程序运行中出现死机的技术问题。

在一种可选的实施例中，第一确定单元，包括：触发模块，用于在待码垛物品到达图像采集区域后，触发图像采集区域的图像采集设备采集待码垛物品的图像；分析模块，用于对图像进行视觉分析，得到待码垛物品的特征信息。

在一种可选的实施例中，该码垛机器人的控制装置还包括：采集单元，用于在通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型之前，采集历史时间段内多个历史特征信息以及与多个历史特征信息对应的多个历史码垛类型；训练单元，用于对包括多个历史特征信息以及多个历史码垛类型的多组训练数据进行训练，得到预设模型。

在一种可选的实施例中，装置还包括：第三确定单元，用于在通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型之后，确定码垛机器人能够执行的所***垛类型；添加单元，用于在码垛机器人的码垛程序中添加所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序；设置单元，用于在每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对码垛机器人进行抓取姿态设置。

在一种可选的实施例中，在通过预设模型，确定与特征信息对应的码垛类型之后，该码垛机器人的控制装置还包括：第四确定单元，用于基于码垛类型确定待码垛物品的抓取位置信息以及待码垛物品的放置位置信息；输送单元，用于基于抓取位置信息将待码垛物品输送至抓取位置信息对应的抓取区域；第五确定单元，用于基于放置位置信息确定待码垛物品待放置的目标码盘。

在一种可选的实施例中，控制码垛机器人基于码垛类型以及待码垛物品的特征信息，对待码垛物品执行码垛操作，包括：在待码垛物品到达抓取区域后，基于特征信息在码垛类型对应的码垛子程序中添加抓取代码，以对码垛机器人进行抓取姿态设置；控制码垛机器人基于设置好的抓取姿态将待码垛物品由抓取区域抓取到目标码盘。

实施例3

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种存储介质，存储介质包括存储的程序，其中，程序执行上述中任一项的码垛机器人的控制方法。

实施例4

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种处理器，处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任一项的码垛机器人的控制方法。

实施例5

根据本发明实施例的另外一个方面，还提供了一种码垛机器人，包括：存储器，与存储器耦合的处理器，存储器和处理器通过总线***相通信；存储器用于存储程序，其中，程序在被处理器执行时控制存储器所在设备执行上述中任一项的码垛机器人的控制方法；处理器用于运行程序，其中，程序运行时执行上述中任一项的码垛机器人的控制方法。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

在本发明的上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的技术内容，可通过其它的方式实现。其中，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，可以为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，单元或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种码垛机器人的控制方法，其特征在于，包括：

确定待码垛物品的特征信息；

通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型，其中，所述预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与所述特征信息对应的码垛类型；控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作；

其中，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，所述方法还包括：

确定所述码垛机器人能够执行的所***垛类型；

在所述码垛机器人的码垛程序中添加所述所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序；

在所述每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定待码垛物品的特征信息，包括：

在所述待码垛物品到达图像采集区域后，触发所述图像采集区域的图像采集设备采集所述待码垛物品的图像；

对所述图像进行视觉分析，得到所述待码垛物品的特征信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之前，所述方法还包括：

采集历史时间段内多个历史特征信息以及与所述多个历史特征信息对应的多个历史码垛类型；

对包括所述多个历史特征信息以及所述多个历史码垛类型的多组训练数据进行训练，得到所述预设模型。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，所述方法还包括：

基于所述码垛类型确定所述待码垛物品的抓取位置信息以及所述待码垛物品的放置位置信息；

基于所述抓取位置信息将所述待码垛物品输送至所述抓取位置信息对应的抓取区域；

基于所述放置位置信息确定所述待码垛物品待放置的目标码盘。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作，包括：

在所述待码垛物品到达所述抓取区域后，基于所述特征信息在所述码垛类型对应的码垛子程序中添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置；

控制所述码垛机器人基于设置好的抓取姿态将所述待码垛物品由所述抓取区域抓取到所述目标码盘。

6.一种码垛机器人的控制装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，用于确定待码垛物品的特征信息；

第二确定单元，用于通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型，其中，所述预设模型为使用多组训练数据通过机器学习训练得到的，所述多组训练数据中的每一组训练数据均包括：特征信息以及与所述特征信息对应的码垛类型；

其中，所述装置还包括：第三确定单元，用于在所述通过预设模型，确定与所述特征信息对应的码垛类型之后，确定所述码垛机器人能够执行的所***垛类型；

添加单元，用于在所述码垛机器人的码垛程序中添加所述所***垛类型中每一种码垛类型对应的码垛子程序；

设置单元，用于在所述每一种码垛类型对应的码垛子程序中基于待码垛物品的特征信息添加抓取代码，以对所述码垛机器人进行抓取姿态设置；

控制单元，用于控制码垛机器人基于所述码垛类型以及所述待码垛物品的特征信息，对所述待码垛物品执行码垛操作。

7.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质包括存储的程序，其中，所述程序执行权利要求1至5中任一项所述的码垛机器人的控制方法。

8.一种处理器，其特征在于，所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任一项所述的码垛机器人的控制方法。

9.一种码垛机器人，其特征在于，包括：

存储器，与所述存储器耦合的处理器，所述存储器和所述处理器通过总线***相通信；

所述存储器用于存储程序，其中，所述程序在被处理器执行时控制所述存储器所在设备执行权利要求1至5中任一项所述的码垛机器人的控制方法；

所述处理器用于运行程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至5中任一项所述的码垛机器人的控制方法。

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