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【发明授权】基于图像处理的物流转运机器人工作异常检测方法及系统_天津润华科技有限公司_202410211370.3 

申请/专利权人:天津润华科技有限公司

申请日:2024-02-27

公开(公告)日:2024-04-23

公开(公告)号:CN117774007B

主分类号:B25J19/00

分类号:B25J19/00;B25J9/16;G06F18/2433;G06F18/2415;G06F18/25

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2024.04.23#授权;2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要:本申请涉及一种基于图像处理的物流转运机器人工作异常检测方法及系统,其属于机器人检测领域;其中,一种基于图像处理的物流转运机器人工作异常检测方法包括获取预设数量的任务周期内AGV搬运机器人的设备异常数据;基于预设异常计算规则,根据所述设备异常数据确定异常分析数据;根据预获取的设备位置数据和预获取的区域设备路径冲突数据确定停机选择数据;所述区域设备路径冲突数据包含区域内所有AGV搬运机器人的预设任务路径的路径干涉子区域;所述路径干涉子区域为存在AGV搬运机器人路过的情况的子区域;根据所述停机选择数据和所述异常分析数据确定机器人异常处理策略。本申请解决了对AGV搬运机器人异常检测处理问题。

主权项:1.一种基于图像处理的物流转运机器人工作异常检测方法,其特征在于,包括:获取预设数量的任务周期内AGV搬运机器人的设备异常数据;所述任务周期指所述AGV搬运机器人开始执行一次搬运任务至任务结束期间的任务持续时间;基于预设异常计算规则,根据所述设备异常数据确定异常分析数据;根据预获取的设备位置数据和预获取的区域设备路径冲突数据确定停机选择数据;所述区域设备路径冲突数据包含区域内所有AGV搬运机器人的预设任务路径的路径干涉子区域;所述路径干涉子区域为存在AGV搬运机器人路过的情况的子区域;根据所述停机选择数据和所述异常分析数据确定机器人异常处理策略;还包括:基于预获取的停机位置信息和设备当前位置计算第一路径数据;所述停机位置信息指预先设置的除当前AGV搬运机器人外其余至少一个AGV搬运机器人所在的停机位置;根据所述第一路径数据和所述区域设备路径冲突数据确定第一冲突数据;根据所述设备当前位置和所述停机选择数据确定设备停机位置;根据所述设备当前位置和所述设备停机位置计算得到第二路径数据;根据所述第一路径数据和第一冲突数据确定第一选择数据;根据所述停机选择数据确定第二冲突数据;根据所述第二路径数据和第二冲突数据确定第二选择数据;根据所述第一选择数据和第二选择数据确定第一路径选择数据;还包括:基于预设资源计算规则,根据所述停机位置信息确定第一设备检修资源;基于预设资源计算规则,根据所述设备停机位置确定第二设备检修资源;根据所述第一设备检修资源和所述第一选择数据确定第一分析数据;根据所述第二设备检修资源和所述第二选择数据确定第二分析数据;根据所述第一分析数据和所述第二分析数据确定设备停机路径数据;还包括:确定预获取的停机点位数量不小于预设停机点位数量阈值;所述停机点位指用于供异常的AGV搬运机器人暂时停留的位置;基于预设资源计算规则确定新的停机点位对应的新增检修资源;根据所述停机选择数据确定物流工作影响数据;根据所述新增检修资源和所述物流工作影响数据确定停机点位处理策略;所述根据所述停机选择数据确定物流工作影响数据包括:根据所述停机选择数据和设备当前位置确定设备冲突数据;根据所述设备冲突数据及预获取的区域设备任务信息确定区域设备任务影响数据;根据所述区域设备任务影响数据确定物流工作影响数据;所述根据所述新增检修资源和所述物流工作影响数据确定停机点位处理策略包括:根据所述新增检修资源确定资源量化值;根据所述物流工作影响数据确定工作时间影响数据;根据所述工作时间影响数据确定收益量化值;根据所述收益量化值和所述资源量化值计算得到收益资源比值;根据所述收益资源比值和预设比值阈值确定停机点处理策略;所述基于预设异常计算规则,根据所述设备异常数据确定异常分析数据包括:所述设备异常数据包含异常声音数据、异常卡顿数据、异常速度数据、异常负载数据和异常通讯数据;所述异常声音数据指机器人内部发出超过预设声音阈值的异常声音次数;所述异常卡顿数据指机器人行进途中产生的异常卡顿次数;所述异常速度数据指机器人行走速度不在预设速度阈值范围内的异常速度次数;异常负载数据指机器人负载货物重量超过重量阈值的重量数据;所述异常通讯数据指机器人发出异常通讯波段所持续的时间数据;计算第一异常参数,k1=x1*s+x2*c+x3*v,式中,k1为第一异常参数,s为预获取的异常声音数据,x1为预设设备声音异常影响度系数,c为预获取的异常卡顿数据,x2为预设设备卡顿异常影响度系数,v为预获取的异常速度数据,x3为预设设备速度异常影响度系数;计算第二异常参数,k2=x4*m+x5*t,式中,k2为第二异常参数,m为预获取的异常负载数据,x4为预设设备负载异常影响度系数,t为预获取的异常通讯数据,x5为预设设备通讯异常影响度系数;计算异常分析参数,式中,K为异常分析参数,w1为第一预设权重系数、w2为第二预设权重系数,w1、w2取值0-1;l、b均为预设常数,且均大于0;根据所述异常分析参数和预设异常等级信息表确定异常分析数据;所述根据预获取的设备位置数据和预获取的区域设备路径冲突数据确定停机选择数据包括:根据所述区域设备路径冲突数据确定设备路径时间范围数据和路径空白子区域;根据所述路径空白子区域确定设备停留位置;根据所述设备位置数据和所述设备停留位置确定设备移动时间;根据所述设备路径时间范围数据和所述设备移动时间确定停机选择数据。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 天津润华科技有限公司 基于图像处理的物流转运机器人工作异常检测方法及系统

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