物流行業(yè)是現(xiàn)代全球經(jīng)濟(jì)體系的重要組成部分，同時(shí)也是支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要組成部分，電子商務(wù)的快速發(fā)展不僅推動(dòng)了物流行業(yè)的發(fā)展，對物流行業(yè)也是一次全新的挑戰(zhàn)，亟需不斷探索創(chuàng)新解決方案，以提高效率、降低成本和適應(yīng)多樣性需求。

在這一背景下，機(jī)器人技術(shù)正逐漸嶄露頭角，成為提升物流運(yùn)營效率的關(guān)鍵因素之一。大型物流公司如京東快遞等已經(jīng)通過建立大型物流倉庫管理運(yùn)輸系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了高效的運(yùn)營。而對于中小型倉庫物流行業(yè)來說，實(shí)現(xiàn)這樣的自動(dòng)化管理系統(tǒng)需要巨大的投入，且成本回收周期長?，F(xiàn)有的物流搬運(yùn)機(jī)器人功能較為單一，只能在特定區(qū)域和路線上進(jìn)行運(yùn)輸或搬運(yùn)，且無法有效識(shí)別物體。

本文旨在建立一個(gè)基于目標(biāo)檢測的貨物搬運(yùn)機(jī)器人，通過使用目標(biāo)檢測技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對中小型倉庫中的物品進(jìn)行智能識(shí)別和自動(dòng)化管理。通過對目標(biāo)檢測技術(shù)和自主導(dǎo)航系統(tǒng)的整合，本文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人系統(tǒng)，提高了中小型倉庫中物流操作的效率和可靠性。

本文逐步介紹六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人的設(shè)計(jì)和實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析，在對目標(biāo)檢測模型YOLO v5s進(jìn)行多輪參數(shù)調(diào)試和訓(xùn)練后，從P-R曲線、m A P曲線和F1分?jǐn)?shù)曲線等多個(gè)性能指標(biāo)對模型進(jìn)行性能評估[3]，部署機(jī)器人進(jìn)行實(shí)機(jī)實(shí)驗(yàn)后，能夠完成所分配的任務(wù)，說明該機(jī)器人能夠更好地提高中小型倉庫的物流存儲(chǔ)效率。

六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人的設(shè)計(jì)

本款貨物搬運(yùn)機(jī)器人包括五個(gè)主要部分：麥科勒姆輪式平臺(tái)、六自由度機(jī)械臂、攝像頭、控制器和機(jī)械夾爪。這些組件協(xié)同工作，使機(jī)器人能夠在中小型物流倉儲(chǔ)環(huán)境中執(zhí)行智能化的搬運(yùn)和管理任務(wù)。

1.硬件選擇與設(shè)計(jì)

六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人的硬件結(jié)構(gòu)。

麥克納姆輪式平臺(tái)作為機(jī)械臂的載體，由控制器控制。它不僅承載機(jī)械臂，還能夠根據(jù)攝像頭獲取的圖像信息靈活地調(diào)整自身的運(yùn)動(dòng)姿態(tài)，以便與機(jī)械臂協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)對貨物的聯(lián)合抓取和搬運(yùn)。此外，該平臺(tái)還可用作移動(dòng)平臺(tái)，使機(jī)器人能夠在倉庫內(nèi)自由移動(dòng)，執(zhí)行貨物搬運(yùn)任務(wù)。

六自由度機(jī)械臂由控制器進(jìn)行精確控制，擁有多重旋轉(zhuǎn)自由度，能夠在豎直和前后上下方向上旋轉(zhuǎn)，實(shí)現(xiàn)多樣的空間姿態(tài)變化。這種多自由度機(jī)械臂不僅能用于貨物抓取和放置，還用于控制攝像頭的移動(dòng)，幫助采集倉庫內(nèi)不同位置的圖像信息。

攝像頭模塊位于機(jī)械臂頂部，負(fù)責(zé)采集圖像，用于識(shí)別和分類倉庫中的貨物，包括各種顏色的快遞箱和快遞袋。通過目標(biāo)檢測技術(shù)，攝像頭還能進(jìn)行路徑規(guī)劃，確定貨物堆放點(diǎn)及不同種類貨物的存放點(diǎn)。

機(jī)械夾爪位于機(jī)械臂的頂端，與攝像頭模塊處于同一轉(zhuǎn)軸。機(jī)械夾手由控制器控制其開合動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)對貨物的抓取和放置操作。它是執(zhí)行搬運(yùn)任務(wù)中的關(guān)鍵組件，確保了機(jī)器人能夠有效地處理不同類型和尺寸的貨物。

整個(gè)六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人系統(tǒng)的硬件設(shè)計(jì)流程圖如1所示。通過這些硬件組件的協(xié)同工作，該機(jī)器人能夠?qū)崿F(xiàn)對貨物存放點(diǎn)中各種顏色的快遞箱和快遞袋識(shí)別、夾取和放置，以及通過路徑規(guī)劃自主移動(dòng)到不同種類快遞箱和快遞袋存放點(diǎn)，從而提供一種簡單有效的物流管理方案。

機(jī)械系統(tǒng)的設(shè)計(jì)

1.機(jī)械臂系統(tǒng)

機(jī)械臂是本款機(jī)器人的核心硬件結(jié)構(gòu)，為了提高機(jī)器人對快遞盒的搬運(yùn)效率，在參考了目前機(jī)器人領(lǐng)域內(nèi)機(jī)械臂設(shè)計(jì)的相關(guān)材料與文獻(xiàn)，最終決定采用經(jīng)典的六自由度機(jī)械臂的設(shè)計(jì)。六自由度機(jī)械臂已經(jīng)在許多工業(yè)機(jī)器人中投入使用，其高靈活性和可編程的優(yōu)點(diǎn)在實(shí)際應(yīng)用中已經(jīng)得到驗(yàn)證與肯定。由于經(jīng)費(fèi)有限，并且想在固定的貨物堆放點(diǎn)實(shí)現(xiàn)對快遞盒進(jìn)行較大區(qū)域的識(shí)別搬運(yùn)，從而提高機(jī)器人的物流效率，因此，本文設(shè)計(jì)了一個(gè)成本更低的小型六自由度機(jī)械臂，通過購買低成本的舵機(jī)和零部件自行搭建組成，對機(jī)械臂進(jìn)行三維建模，如圖2所示。

2.麥克納姆輪式平臺(tái)

麥克納姆輪是一種獨(dú)特的機(jī)器人輪式結(jié)構(gòu)，其設(shè)計(jì)使得機(jī)器人可以在任何方向上自由移動(dòng)，而車體無需進(jìn)行大幅度運(yùn)動(dòng)。這種結(jié)構(gòu)作為移動(dòng)平臺(tái)搭載機(jī)械臂和其他裝備是本文的最佳選擇，它不僅可以提高移動(dòng)效率，還得益于可以全向移動(dòng)的優(yōu)勢，使其可以在復(fù)雜的空間中實(shí)現(xiàn)靈活的移動(dòng)。本次任務(wù)使用的麥克納姆輪式平臺(tái)如圖3所示。

輪式平臺(tái)的俯視圖如圖4所示，將左上與右下定義為A輪，左下與右上定義為B輪。

當(dāng)四個(gè)輪子同時(shí)向前旋轉(zhuǎn)時(shí)，上下A、B輪能夠相互抵消軸向速度，僅保留向前的速度，使得底盤能夠向前移動(dòng)而不產(chǎn)生偏移；反之，當(dāng)四個(gè)輪子同時(shí)向后旋轉(zhuǎn)時(shí)，同理實(shí)現(xiàn)向后穩(wěn)定移動(dòng)。

當(dāng)四個(gè)輪子同時(shí)向前旋轉(zhuǎn)時(shí)，如圖5a所示，上下A、B輪能夠相互抵消軸向速度，僅保留向前的速度，使得底盤能夠向前移動(dòng)而不產(chǎn)生偏移；反之，當(dāng)四個(gè)輪子同時(shí)向后旋轉(zhuǎn)時(shí)，同理實(shí)現(xiàn)向后穩(wěn)定移動(dòng)。

當(dāng)A輪正轉(zhuǎn)、B輪靜止時(shí)，如圖5b所示，底盤向右前方運(yùn)動(dòng)；當(dāng)A輪反轉(zhuǎn)、B輪靜止時(shí)，底盤向左后方運(yùn)動(dòng)。相應(yīng)地，當(dāng)A輪靜止、B輪正轉(zhuǎn)時(shí)，底盤向左前方運(yùn)動(dòng)；當(dāng)A輪靜止、B輪反轉(zhuǎn)時(shí)，底盤向右后方運(yùn)動(dòng)。

當(dāng)A輪正轉(zhuǎn)、B輪反轉(zhuǎn)時(shí)，如圖5c所示，底盤的向前和向后速度相互抵消，僅留下向右的速度，從而實(shí)現(xiàn)底盤向右平移；當(dāng)A輪反轉(zhuǎn)、B輪正轉(zhuǎn)時(shí)，底盤向左平移。

當(dāng)左側(cè)輪子正轉(zhuǎn)、右側(cè)輪子反轉(zhuǎn)時(shí)，如圖5d所示，能實(shí)現(xiàn)向右旋轉(zhuǎn)；反之，底盤會(huì)向左旋轉(zhuǎn)。

通過這種方式，輪式平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了任意方向的平移、旋轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)及定位。

各輪運(yùn)動(dòng)情況見表1。

3.電動(dòng)機(jī)及驅(qū)動(dòng)

電動(dòng)機(jī)是輪式平臺(tái)的重要驅(qū)動(dòng)部分，在該輪式平臺(tái)使用直流減速電動(dòng)機(jī)，如圖6所示，以滿足系統(tǒng)對高性能、強(qiáng)可控性的需求。

該款電動(dòng)機(jī)的優(yōu)點(diǎn)在于整合了編碼器和驅(qū)動(dòng)，使得性能不變的情況下能夠有更小的體積，減速前電動(dòng)機(jī)轉(zhuǎn)速16 000 r/min，減速后也能達(dá)到355 r/min，滿足任務(wù)所需，采用Allegro汽車級雙霍爾編碼器。這一編碼器的特性為系統(tǒng)提供了高準(zhǔn)確度的位置檢測，是實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確控制的關(guān)鍵組成部分。電動(dòng)機(jī)工作電壓在6～12 V間，該電動(dòng)機(jī)扭矩能夠達(dá)到2.5 k g·c m，能夠?yàn)檩喪狡脚_(tái)提供很好的加速性能和承載能力。

軟件流程的設(shè)計(jì)

六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人工作的軟件流程圖如圖7所示。

首先，機(jī)器人通過圖像采集攝像頭獲取到貨物堆放點(diǎn)中各種貨物的圖像，并將其傳遞給控制器?？刂破鲗D像進(jìn)行分析，判斷貨物是否為快遞盒。若是快遞盒，該機(jī)器人將移動(dòng)到快遞盒的位置，進(jìn)行顏色分類程序，然后通過將物體位置信息轉(zhuǎn)換成坐標(biāo)，控制機(jī)械臂的電動(dòng)機(jī)和夾爪拾取快遞盒，并將其放置到機(jī)器人上的存儲(chǔ)區(qū)，最后移動(dòng)到快遞盒相應(yīng)的存放點(diǎn)按照分類進(jìn)行卸貨，卸貨后自動(dòng)返回貨物堆放點(diǎn)進(jìn)行新一輪流程。如果貨物不是快遞盒，機(jī)器人會(huì)繼續(xù)進(jìn)行貨物圖像采集，并進(jìn)入下一輪流程判斷，直到貨物堆放點(diǎn)沒有快遞盒為止。通過以上流程，本貨物搬運(yùn)機(jī)器人可以根據(jù)實(shí)時(shí)的圖像信息，智能地對快遞盒進(jìn)行識(shí)別、分類和搬運(yùn)，從而提供一種高效便捷的物流管理方案。

目標(biāo)檢測技術(shù)的實(shí)施

在目標(biāo)檢測方面，本文使用YOLO v5來實(shí)現(xiàn)對快遞盒的目標(biāo)檢測任務(wù)。YOLO v5是一種基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測算法，具有高效、準(zhǔn)確和多尺度檢測的特點(diǎn)。其算法流程包括輸入預(yù)處理、特征提取、多尺度檢測、預(yù)測邊界框和類別、NMS抑制以及后處理等步驟。

自行制作不同顏色的仿真快遞盒，用顏色信息代替快遞單上的物流信息，從而通過攝像頭拍攝制作出包含6類不同顏色快遞盒的貨物數(shù)據(jù)集用于模型訓(xùn)練。該數(shù)據(jù)集采集了不同光線、不同角度下的貨物圖像327張，其中訓(xùn)練集294張，測試集包含33張，采集的圖像分辨率為640×640像素，部分?jǐn)?shù)據(jù)集圖像如圖8所示。

以下為目標(biāo)檢測模型訓(xùn)練的基本參數(shù)設(shè)置。

1）數(shù)據(jù)預(yù)處理。使用經(jīng)典的目標(biāo)檢測數(shù)據(jù)集COCO(Common Objects in Context）對訓(xùn)練數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，以提高模型的泛化能力以及魯棒性。

2）模型配置。根據(jù)模型復(fù)雜度，Y O L O v 5的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以分為YOLO v5s、YOLO v5m、YOLO v5l、Y O L O v5x，且基本框架大致相同。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)越復(fù)雜，模型檢測準(zhǔn)確度越高，速度越慢。綜合考慮模型的檢測準(zhǔn)確度與實(shí)時(shí)性的關(guān)系，本研究采用YOLO v5s目標(biāo)檢測模型進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。

3）損失函數(shù)。使用G I o U＿L O S S（廣義交叉聯(lián)合）作為邊框回歸的損失函數(shù)，同時(shí)結(jié)合類別預(yù)測的交叉熵?fù)p失（CLS）、非極大抑制（NMS）等，以實(shí)現(xiàn)在檢測任務(wù)中對目標(biāo)的精準(zhǔn)定位和分類的優(yōu)化。

4）優(yōu)化器。使用隨機(jī)梯度下降（S G D）優(yōu)化器，設(shè)置合適的基本參數(shù)（學(xué)習(xí)率為0.01、動(dòng)量為0.9），以提高模型的訓(xùn)練速度和收斂速度。

5）訓(xùn)練參數(shù)?？傆?xùn)練輪數(shù)設(shè)為3 0 0，每步訓(xùn)練的圖片數(shù)設(shè)為32，輸入圖片尺寸設(shè)為640×640，工作線程數(shù)設(shè)為8，初始化學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01，置信度閾值設(shè)為0.6。

經(jīng)過訓(xùn)練后，模型在測試集上的均值平均準(zhǔn)確度達(dá)到了0.974，說明本文采用的YOLO v5模型在自行制作的貨物數(shù)據(jù)集中的性能表現(xiàn)十分優(yōu)異，為實(shí)現(xiàn)貨物精準(zhǔn)識(shí)別和目標(biāo)檢測提供了極為有效的解決方案。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

訓(xùn)練好的目標(biāo)檢測模型的P-R（精確率-召回率）曲線、m A P（平均準(zhǔn)確度）曲線和F1分?jǐn)?shù)曲線如圖9～圖11所示。通過這些曲線能夠進(jìn)一步對該模型的性能進(jìn)行評估，相關(guān)性能指標(biāo)的計(jì)算公式為

式中，T P為真正樣本數(shù)量；F P為假正樣本數(shù)量；F N為假負(fù)樣本數(shù)量；A P為單個(gè)類別的平均精準(zhǔn)度；n為樣本總數(shù)Rk、Pk、f1k為單個(gè)類別的R、P、F1分?jǐn)?shù)。

圖9為P-R曲線，其中橫坐標(biāo)為召回率R，縱坐標(biāo)為精確率P，由P-R曲線可知，該模型準(zhǔn)確度的值在召回率為0.7之前大約為0.9，之后則顯著下降。表明該模型在召回率低于0.7時(shí)，有較高的準(zhǔn)確性，能夠有效地識(shí)別出真正的目標(biāo)，而不是錯(cuò)誤地將其他對象識(shí)別為目標(biāo)。

圖10為m A P曲線，其中橫坐標(biāo)為I o U閾值，縱坐標(biāo)為m AP。由m AP曲線可知，該模型m AP的值在不同的Io U閾值下都接近0.8，表明該模型在檢測目標(biāo)的位置方面有較強(qiáng)的魯棒性，即使目標(biāo)之間有不同程度的重疊，也能夠準(zhǔn)確地給出目標(biāo)的邊界框。

圖11為F1分?jǐn)?shù)曲線，其中橫坐標(biāo)為置信度閾值，縱坐標(biāo)為F1分?jǐn)?shù)。由F1分?jǐn)?shù)曲線可知，該模型在閾值為0.9之前接近1，之后則急劇下降。F1分?jǐn)?shù)是準(zhǔn)確度和召回率的調(diào)和平均數(shù)，可以衡量模型在識(shí)別目標(biāo)的準(zhǔn)確性和完整性之間的平衡。綜合表明該模型在召回率低于0.8時(shí)，能夠同時(shí)保持較高的準(zhǔn)確度和召回率，既不會(huì)漏檢真實(shí)的目標(biāo)，也不會(huì)誤檢其他的對象。

將訓(xùn)練好的模型部署在六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人上后，運(yùn)行程序進(jìn)行對貨物的識(shí)別測試，測試的部分結(jié)果如圖12所示。進(jìn)一步驗(yàn)證了該目標(biāo)檢測模型在識(shí)別不同尺寸大小的貨物時(shí)表現(xiàn)出較好的魯棒性和泛化能力，表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能，能夠準(zhǔn)確地檢測出貨物類別進(jìn)行搬運(yùn)，說明本文的六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人為提高中小型物流倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)的效率提供了新的可能性。

結(jié)束語

本文介紹了基于目標(biāo)檢測的六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人的系統(tǒng)架構(gòu)和主要組件，包括硬件和機(jī)械系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、貨物搬運(yùn)的策略、操作執(zhí)行以及目標(biāo)檢測技術(shù)的實(shí)施等。通過應(yīng)用目標(biāo)檢測技術(shù)，該機(jī)器人能夠準(zhǔn)確識(shí)別和搬運(yùn)貨物，并根據(jù)預(yù)定的策略進(jìn)行物流倉儲(chǔ)操作。然而，該系統(tǒng)仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，需要進(jìn)一步的優(yōu)化和改進(jìn)。基于目標(biāo)檢測的六自由度機(jī)器臂麥輪機(jī)器人有望為中小型物流倉儲(chǔ)業(yè)務(wù)提供新的可能性，推動(dòng)行業(yè)的智能化和現(xiàn)代化發(fā)展。