物流行業(yè)是現(xiàn)代全球經濟體系的重要組成部分，同時也是支撐經濟發(fā)展的重要組成部分，電子商務的快速發(fā)展不僅推動了物流行業(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、降低成本和適應多樣性需求。

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

本文旨在建立一個基于目標檢測的貨物搬運機器人，通過使用目標檢測技術，實現(xiàn)對中小型倉庫中的物品進行智能識別和自動化管理。通過對目標檢測技術和自主導航系統(tǒng)的整合，本文設計和實現(xiàn)了一個六自由度機器臂麥輪機器人系統(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器臂麥輪機器人的設計和實驗結果的分析，在對目標檢測模型YOLO v5s進行多輪參數(shù)調試和訓練后，從P-R曲線、m A P曲線和F1分數(shù)曲線等多個性能指標對模型進行性能評估[3]，部署機器人進行實機實驗后，能夠完成所分配的任務，說明該機器人能夠更好地提高中小型倉庫的物流存儲效率。

六自由度機器臂麥輪機器人的設計

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

1.硬件選擇與設計

六自由度機器臂麥輪機器人的硬件結構。

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

六自由度機械臂由控制器進行精確控制，擁有多重旋轉自由度，能夠在豎直和前后上下方向上旋轉，實現(xiàn)多樣的空間姿態(tài)變化。這種多自由度機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，幫助采集倉庫內不同位置的圖像信息。

攝像頭模塊位于機械臂頂部，負責采集圖像，用于識別和分類倉庫中的貨物，包括各種顏色的快遞箱和快遞袋。通過目標檢測技術，攝像頭還能進行路徑規(guī)劃，確定貨物堆放點及不同種類貨物的存放點。

機械夾爪位于機械臂的頂端，與攝像頭模塊處于同一轉軸。機械夾手由控制器控制其開合動作，實現(xiàn)對貨物的抓取和放置操作。它是執(zhí)行搬運任務中的關鍵組件，確保了機器人能夠有效地處理不同類型和尺寸的貨物。

整個六自由度機器臂麥輪機器人系統(tǒng)的硬件設計流程圖如1所示。通過這些硬件組件的協(xié)同工作，該機器人能夠實現(xiàn)對貨物存放點中各種顏色的快遞箱和快遞袋識別、夾取和放置，以及通過路徑規(guī)劃自主移動到不同種類快遞箱和快遞袋存放點，從而提供一種簡單有效的物流管理方案。

機械系統(tǒng)的設計

1.機械臂系統(tǒng)

機械臂是本款機器人的核心硬件結構，為了提高機器人對快遞盒的搬運效率，在參考了目前機器人領域內機械臂設計的相關材料與文獻，最終決定采用經典的六自由度機械臂的設計。六自由度機械臂已經在許多工業(yè)機器人中投入使用，其高靈活性和可編程的優(yōu)點在實際應用中已經得到驗證與肯定。由于經費有限，并且想在固定的貨物堆放點實現(xiàn)對快遞盒進行較大區(qū)域的識別搬運，從而提高機器人的物流效率，因此，本文設計了一個成本更低的小型六自由度機械臂，通過購買低成本的舵機和零部件自行搭建組成，對機械臂進行三維建模，如圖2所示。

2.麥克納姆輪式平臺

麥克納姆輪是一種獨特的機器人輪式結構，其設計使得機器人可以在任何方向上自由移動，而車體無需進行大幅度運動。這種結構作為移動平臺搭載機械臂和其他裝備是本文的最佳選擇，它不僅可以提高移動效率，還得益于可以全向移動的優(yōu)勢，使其可以在復雜的空間中實現(xiàn)靈活的移動。本次任務使用的麥克納姆輪式平臺如圖3所示。

輪式平臺的俯視圖如圖4所示，將左上與右下定義為A輪，左下與右上定義為B輪。

當四個輪子同時向前旋轉時，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而不產生偏移；反之，當四個輪子同時向后旋轉時，同理實現(xiàn)向后穩(wěn)定移動。

當四個輪子同時向前旋轉時，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而不產生偏移；反之，當四個輪子同時向后旋轉時，同理實現(xiàn)向后穩(wěn)定移動。

當A輪正轉、B輪靜止時，如圖5b所示，底盤向右前方運動；當A輪反轉、B輪靜止時，底盤向左后方運動。相應地，當A輪靜止、B輪正轉時，底盤向左前方運動；當A輪靜止、B輪反轉時，底盤向右后方運動。

當A輪正轉、B輪反轉時，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，從而實現(xiàn)底盤向右平移；當A輪反轉、B輪正轉時，底盤向左平移。

當左側輪子正轉、右側輪子反轉時，如圖5d所示，能實現(xiàn)向右旋轉；反之，底盤會向左旋轉。

通過這種方式，輪式平臺實現(xiàn)了任意方向的平移、旋轉運動及定位。

各輪運動情況見表1。

3.電動機及驅動

電動機是輪式平臺的重要驅動部分，在該輪式平臺使用直流減速電動機，如圖6所示，以滿足系統(tǒng)對高性能、強可控性的需求。

該款電動機的優(yōu)點在于整合了編碼器和驅動，使得性能不變的情況下能夠有更小的體積，減速前電動機轉速16 000 r/min，減速后也能達到355 r/min，滿足任務所需，采用Allegro汽車級雙霍爾編碼器。這一編碼器的特性為系統(tǒng)提供了高準確度的位置檢測，是實現(xiàn)準確控制的關鍵組成部分。電動機工作電壓在6～12 V間，該電動機扭矩能夠達到2.5 k g·c m，能夠為輪式平臺提供很好的加速性能和承載能力。

軟件流程的設計

六自由度機器臂麥輪機器人工作的軟件流程圖如圖7所示。

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

目標檢測技術的實施

在目標檢測方面，本文使用YOLO v5來實現(xiàn)對快遞盒的目標檢測任務。YOLO v5是一種基于深度卷積神經網絡（CNN）的實時目標檢測算法，具有高效、準確和多尺度檢測的特點。其算法流程包括輸入預處理、特征提取、多尺度檢測、預測邊界框和類別、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，部分數(shù)據(jù)集圖像如圖8所示。

以下為目標檢測模型訓練的基本參數(shù)設置。

1）數(shù)據(jù)預處理。使用經典的目標檢測數(shù)據(jù)集COCO(Common Objects in Context）對訓練數(shù)據(jù)進行預處理，以提高模型的泛化能力以及魯棒性。

2）模型配置。根據(jù)模型復雜度，Y O L O v 5的網絡結構可以分為YOLO v5s、YOLO v5m、YOLO v5l、Y O L O v5x，且基本框架大致相同。網絡結構越復雜，模型檢測準確度越高，速度越慢。綜合考慮模型的檢測準確度與實時性的關系，本研究采用YOLO v5s目標檢測模型進行實驗。

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)，同時結合類別預測的交叉熵損失（CLS）、非極大抑制（NMS）等，以實現(xiàn)在檢測任務中對目標的精準定位和分類的優(yōu)化。

4）優(yōu)化器。使用隨機梯度下降（S G D）優(yōu)化器，設置合適的基本參數(shù)（學習率為0.01、動量為0.9），以提高模型的訓練速度和收斂速度。

5）訓練參數(shù)。總訓練輪數(shù)設為3 0 0，每步訓練的圖片數(shù)設為32，輸入圖片尺寸設為640×640，工作線程數(shù)設為8，初始化學習率設為0.01，置信度閾值設為0.6。

經過訓練后，模型在測試集上的均值平均準確度達到了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，為實現(xiàn)貨物精準識別和目標檢測提供了極為有效的解決方案。

實驗結果與分析

訓練好的目標檢測模型的P-R（精確率-召回率）曲線、m A P（平均準確度）曲線和F1分數(shù)曲線如圖9～圖11所示。通過這些曲線能夠進一步對該模型的性能進行評估，相關性能指標的計算公式為

式中，T P為真正樣本數(shù)量；F P為假正樣本數(shù)量；F N為假負樣本數(shù)量；A P為單個類別的平均精準度；n為樣本總數(shù)Rk、Pk、f1k為單個類別的R、P、F1分數(shù)。

圖9為P-R曲線，其中橫坐標為召回率R，縱坐標為精確率P，由P-R曲線可知，該模型準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，有較高的準確性，能夠有效地識別出真正的目標，而不是錯誤地將其他對象識別為目標。

圖10為m A P曲線，其中橫坐標為I o U閾值，縱坐標為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的位置方面有較強的魯棒性，即使目標之間有不同程度的重疊，也能夠準確地給出目標的邊界框。

圖11為F1分數(shù)曲線，其中橫坐標為置信度閾值，縱坐標為F1分數(shù)。由F1分數(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分數(shù)是準確度和召回率的調和平均數(shù)，可以衡量模型在識別目標的準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，能夠同時保持較高的準確度和召回率，既不會漏檢真實的目標，也不會誤檢其他的對象。

將訓練好的模型部署在六自由度機器臂麥輪機器人上后，運行程序進行對貨物的識別測試，測試的部分結果如圖12所示。進一步驗證了該目標檢測模型在識別不同尺寸大小的貨物時表現(xiàn)出較好的魯棒性和泛化能力，表現(xiàn)出穩(wěn)定的性能，能夠準確地檢測出貨物類別進行搬運，說明本文的六自由度機器臂麥輪機器人為提高中小型物流倉儲業(yè)務的效率提供了新的可能性。

結束語

本文介紹了基于目標檢測的六自由度機器臂麥輪機器人的系統(tǒng)架構和主要組件，包括硬件和機械系統(tǒng)的設計、貨物搬運的策略、操作執(zhí)行以及目標檢測技術的實施等。通過應用目標檢測技術，該機器人能夠準確識別和搬運貨物，并根據(jù)預定的策略進行物流倉儲操作。然而，該系統(tǒng)仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)，需要進一步的優(yōu)化和改進?；谀繕藱z測的六自由度機器臂麥輪機器人有望為中小型物流倉儲業(yè)務提供新的可能性，推動行業(yè)的智能化和現(xiàn)代化發(fā)展。