物流行業(yè)是現(xiàn)代全球經(jīng)濟體系的重要組成部分，同時也是支撐經(jīng)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(jīng)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(jīng)典的六自由度機械臂的設計。六自由度機械臂已經(jīng)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(jīng)得到驗證與肯定。由于經(jīng)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(chǎn)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(chǎn)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(jīng)網(wǎng)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(jīng)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(wǎng)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(wǎng)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)?？傆柧気啍?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(jīng)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。