物流分拣机器人的设计与研究

物流行业的物料分拣工作具有物料种类多、数量大的难点,为了解决此问题,设计一款新型的物流机器人,以机器代替人工方式来实现自动分拣工作。设计的物流分拣机器人采用新型麦克纳姆轮安装方式,运用正逆运动学,求得底盘运动方程。通过对连杆的机构分析,基于SolidWorks三维软件设计出多自由度机械手。采用以STM32为基础的多电机控制底盘运动,运用PID算法来调节巡线功能,通过RS485电平转换芯片同时实现4个机械手的舵机控制,从而完成物料抓取与搬运。实验中采用3种不同物料,运动场景采用黄黑线条地图,其结果表明,该物流分拣机器人可以按照既定轨迹准确搬运物料,实现物料分拣的工作,有利于实现物流行业智能化,提高工作效率。

物流分拣机器人自主定位方案设计与实现

设计了一款物流分拣机器人,包括机械本体及控制系统;提出了一种分拣机器人定位方案,通过蓝牙模块接收信号和二维码扫描模块识别二维码共同作用,实现机器人自主定位功能。物理样机调试结果表明,机器人工作性能稳定、硬件设计方案可行、控制算法正确,实现了高效的机器人自主定位功能,具有较好的应用前景。

基于虚拟仪器技术的物流分拣机器人

为保证物流分拣机器人的稳定性和可拓展性,该文提出一种基于虚拟仪器技术开发的磁带引导物流分拣机器人。该机器人以嵌入式设备myRIO为控制核心,LabVIEW为基础开发软件,包含了视觉识别模块、侧翻预警模块、定位导航避障系统、高位自卸机构等。各模块由上位机统一进行控制与编程设计,操纵机器人实现预定功能。

基于机器学习的物流自动分拣机器人定位精度检测算法

在物流自动分拣机器人定位精度检测中,需要使用大量外部仪器设备,使检测流程十分繁琐,设计一种基于机器学习的定位精度检测算法,实现简单的定位精度检测。提取机器人的三类视觉特征信息,通过原始输入特征获取、白化处理、保持长宽比三步预处理数据,基于机器学习设计检测模型,实现对机器人的定位精度检测。测试算法性能,测试结果表明设计算法的检测精度高于90%,定位精度检测误差较低,证明了算法性能的优异。