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原文传递码垛方法、码垛系统和存储介质

专利名称：	码垛方法、码垛系统和存储介质
摘要：	本申请公开了一种码垛方法、码垛系统和存储介质。码垛方法用于将目标物体码放到当前托盘，所述码垛方法包括：获取训练数据；根据所述训练数据训练预设的处理模型，训练后的所述处理模型用于处理所述目标物体的尺寸信息和所述当前托盘的状态信息，以确定所述目标物体在所述当前托盘的目标位置。如此，可以简单快速地确定目标位置，且码垛的效果较好。
专利类型：	发明专利
申请人：	湖南视比特机器人有限公司
发明人：	彭飞;赵航
专利状态：	有效
申请日期：	1900-01-20T09:00:00+0805
发布日期：	1900-01-20T05:00:00+0805
申请号：	CN202010020711.0
公开号：	CN111099363A
代理机构：	北京中企讯专利代理事务所(普通合伙)
代理人：	熊亮
分类号：	B65G57/00;B65G43/00;B;B65;B65G;B65G57;B65G43;B65G57/00;B65G43/00
申请人地址：	410006 湖南省长沙市高新开发区岳麓西大道588号芯城科技园2栋1505室
主权项：	1.一种码垛方法，用于将目标物体码放到当前托盘，其特征在于，所述码垛方法包括：获取训练数据；根据所述训练数据训练预设的处理模型，训练后的所述处理模型用于处理所述目标物体的尺寸信息和所述当前托盘的状态信息，以确定所述目标物体在所述当前托盘的目标位置。 2.如权利要求1所述的码垛方法，其特征在于，根据所述训练数据训练预设的处理模型，包括：根据所述训练数据确定过滤数据；根据所述训练数据和所述过滤数据训练预设的处理模型。 3.如权利要求2所述的码垛方法，其特征在于，所述训练数据包括训练物体的尺寸数据和训练托盘的状态数据，所述处理模型包括第一子模型和第二子模型，根据所述训练数据和所述过滤数据训练预设的处理模型，包括：利用所述第一子模型根据所述训练数据确定概率数据，所述概率数据为当前的所述训练物体码放在所述训练托盘的每个位置对应的概率；根据所述过滤数据处理所述概率数据以确定训练位置；利用所述第二子模型根据所述训练位置和所述训练数据确定评估数据；利用所述评估数据更新所述处理模型。 4.如权利要求3所述的码垛方法，其特征在于，根据所述过滤数据处理所述概率数据以确定训练位置，包括：根据所述过滤数据处理所述概率数据以得到过滤后的概率数据；确定所述过滤后的概率数据中的最大值；将所述最大值在所述训练托盘的对应位置作为所述训练位置。 5.如权利要求3所述的码垛方法，其特征在于，所述训练物体的数量为多个，所述处理模型包括第三子模型，根据所述训练数据和所述过滤数据训练预设的处理模型，包括：利用所述第三子模型根据所述评估数据和多个所述训练物体的尺寸数据，更新所述训练位置。 6.一种码垛系统，用于将目标物体码放到当前托盘，其特征在于，所述码垛系统包括存储器和处理器，所述处理器连接所述存储器，所述处理器用于获取训练数据；以及根据所述训练数据训练预设的处理模型，训练后的所述处理模型用于处理所述目标物体的尺寸信息和所述当前托盘的状态信息，以确定所述目标物体在所述当前托盘的目标位置。 7.如权利要求6所述的码垛系统，其特征在于，所述处理器用于根据所述训练数据确定过滤数据；以及用于根据所述训练数据和所述过滤数据训练预设的处理模型。 8.如权利要求7所述的码垛系统，其特征在于，所述训练数据包括训练物体的尺寸数据和训练托盘的状态数据，所述处理模型包括第一子模型和第二子模型，所述处理器用于利用所述第一子模型根据所述训练数据确定概率数据，所述概率数据为当前的所述训练物体码放在所述训练托盘的每个位置对应的概率；及用于根据所述过滤数据处理所述概率数据以确定训练位置；及用于利用所述第二子模型根据所述训练位置和所述训练数据确定评估数据；以及用于利用所述评估数据更新所述处理模型。 9.如权利要求8所述的码垛方法，其特征在于，所述训练物体的数量为多个，所述处理模型包括第三子模型，所述处理器用于利用所述第三子模型根据所述评估数据和多个所述训练物体的尺寸数据，更新所述训练位置。 10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有控制程序，所述控制程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的码垛方法。
所属类别：	发明专利