面向锂电池工厂人形机器人的SLAM系统、部署方法及设备与流程

本发明涉及锂电池生产，尤其涉及一种面向锂电池工厂人形机器人的slam系统的部署方法、系统及设备。

背景技术：

1、随着智能制造和具身智能技术的快速发展，人形机器人正逐步深入工业制造领域，特别是进入锂电池pack（电池包）工厂执行贴胶、合盖、封胶/灌封、上料、电气测试及物料取放等复杂工位任务。

2、与传统agv/amr不同，人形机器人既要具备移动定位能力，又要为上半身和机械臂操作提供稳定的空间基准，定位误差不仅影响导航轨迹，还会影响末端执行器与工件、治具、测试探针、胶阀、螺丝孔、箱盖边缘和工位按钮之间的相对位置关系。

3、因此，pack工厂场景中的slam系统不能只追求全局轨迹误差最小，还需围绕任务阶段和工位级安全进行参数切换，例如，产线通道移动阶段可以更重视鲁棒性和实时性；靠近工位阶段需要提高局部地图和视觉标识的权重，机械臂操作前需要进行多源位姿一致性确认，人员或agv进入安全区时需要触发保守模式或遥操作模式。

4、现有的人形机器人slam系统在应对pack工厂场景时还存在以下缺陷：第一，现有slam算法参数固化，难以适应复杂多变的退化场景；第二，现有导航系统缺乏任务语境，无法满足工位级参数切换需求；第三，现有方案缺乏操作级定位确认与机械臂安全互锁机制。

5、因此，现有技术还有待于改进和发展。

技术实现思路

1、本发明提供了一种面向锂电池工厂人形机器人的slam系统的部署方法、系统及设备，本发明的主要目的在于解决现有技术所存在背景技术中所提到的技术问题。

2、本发明第一方面提供了一种面向锂电池工厂人形机器人的slam系统的部署方法，包括：

3、获取人形机器人当前所处的场景标签，并采集多传感器数据；

4、基于所述多传感器数据进行质量感知，计算状态向量并识别多源融合slam的复合退化模式，生成退化向量；

5、结合所述场景标签、所述退化向量以及当前所述人形机器人的任务阶段，从预设的工位级参数模板库中匹配对应的参数策略，生成候选参数组；

6、将所述候选参数组下发至所述人形机器人，由所述人形机器人结合实时安全状态进行端侧优先的安全仲裁，并执行参数自适应部署；

7、当所述人形机器人进入工位操作阶段、且机械臂执行自主操作前，执行工位级定位确认；

8、若定位置信度大于或等于安全操作阈值，则允许所述机械臂执行所述自主操作，若所述定位置信度小于所述安全操作阈值，则禁止所述机械臂执行所述自主操作，切换至uwb主导+视觉标识辅助的降级模式，并将最大移动速度限制为v_max≤0.3m/s。

9、在本发明第一方面一种可选的实施方式中，所述状态向量包括lidar质量、视觉质量、imu质量、足端/轮速里程计质量、uwb质量、视觉标识质量、多源一致性质量以及任务与安全状态中的至少两种；

10、所述退化向量包括lidar退化、视觉退化、imu退化、里程计退化、uwb退化、视觉标识退化、多源一致性冲突以及动态干扰中的至少两种。

11、在本发明第一方面一种可选的实施方式中，所述工位级参数模板库包括移动巡航模板、靠近工位模板、操作前确认模板、动态干扰模板、反光/低照模板以及保守回退模板中的至少两种；

12、所述候选参数组包括lidar体素分辨率、icp对应点距离、局部地图半径、关键帧阈值、视觉特征阈值、重投影误差阈值、视觉标识门限、imu协方差缩放、里程计融合权重、uwb融合权重、uwb nlos过滤阈值、融合权重、传感器门控阈值、最大移动速度和机械臂操作允许标志中的至少两种。

13、在本发明第一方面一种可选的实施方式中，所述由所述人形机器人结合实时安全状态进行端侧优先的安全仲裁包括：

14、边缘端生成所述候选参数组后，所述人形机器人接收所述候选参数组，并评估当前人员/agv的安全区状态及机械臂状态；

15、若符合安全要求则应用所述候选参数组；若当前定位不可信、参数异常或人员进入安全区，则冻结策略更新，切换至保守回退模板，回退至保守融合权重和安全速度，并进入人工确认或遥操作模式。

16、在本发明第一方面一种可选的实施方式中，所述执行工位级定位确认包括：

17、判断slam估计位姿与uwb位置、视觉标识或工位坐标的多源位姿一致性；

18、判断局部地图匹配质量以及机械臂基座位姿稳定性；

19、只有当所述定位置信度大于所述安全操作阈值，所述多源位姿一致性的误差小于预设阈值，且周边人员/agv未处于危险区域时，才允许所述机械臂执行所述自主操作。

20、在本发明第一方面一种可选的实施方式中，当所述场景标签为贴胶、合盖、电气测试或极耳裁切工位，且识别到反光膜材、金属箱体或屏幕反光导致视觉过曝、深度空洞或lidar反射异常的退化模式时，系统降低发生退化传感器的融合权重，提高uwb或视觉标识的辅助定位权重，并强制要求在操作前通过视觉标识与工位坐标的一致性校验。

21、在本发明第一方面一种可选的实施方式中，所述部署方法还包括跨线体部署与数据回流闭环步骤：

22、对所述人形机器人运行过程中的场景识别、退化评分、参数切换、人工接管、定位置信度判断以及机械臂互锁触发事件进行结构化记录；

23、将记录数据回流至平台端，形成退化样本库，对所述工位级参数模板进行优化迭代，并生成用于新工厂或新产线部署的初始参数模板。

24、本发明第二方面提供了一种面向锂电池工厂人形机器人的slam系统，所述slam系统包括：

25、数据获取模块，用于获取人形机器人当前所处的场景标签，并采集多传感器数据；

26、退化感知模块，用于基于所述多传感器数据进行质量感知，计算状态向量并识别多源融合slam的复合退化模式，生成退化向量；

27、策略引擎模块，用于结合所述场景标签、所述退化向量以及当前所述人形机器人的任务阶段，从预设的工位级参数模板库中匹配对应的参数策略，生成候选参数组；

28、安全仲裁模块，用于将所述候选参数组下发至所述人形机器人，由所述人形机器人结合实时安全状态进行端侧优先的安全仲裁，并执行参数自适应部署；

29、执行前确认模块，用于当所述人形机器人进入工位操作阶段、且机械臂执行自主操作前，执行工位级定位确认；若定位置信度大于或等于安全操作阈值，允许所述机械臂执行所述自主操作，若所述定位置信度小于所述安全操作阈值，则禁止所述机械臂执行所述自主操作，切换至uwb主导+视觉标识辅助的降级模式，并将最大移动速度限制为v_max≤0.3m/s。

30、本发明第三方面提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：存储器和至少一个处理器，所述存储器中存储有指令，所述存储器和所述至少一个处理器通过线路互连；

31、所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令，以使得所述计算机设备执行如本发明第一方面中任一项所述的面向锂电池工厂人形机器人的slam系统的部署方法。

32、本发明第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面中任一项所述的面向锂电池工厂人形机器人的slam系统的部署方法。

33、有益效果：本发明提供了一种面向锂电池工厂人形机器人的slam系统、部署方法及设备，部署方法包括首先获取人形机器人所处的场景标签并采集多传感器数据，经质量感知计算状态向量后生成slam的退化向量；接着结合场景标签、退化向量及任务阶段，从预设的工位级参数模板库中匹配候选参数组；再接着由人形机器人结合实时状态进行端侧优先的安全仲裁与参数自适应部署；最后在机械臂执行自主操作前，执行工位级定位确认，若定位置信度大于或等于安全操作阈值，则允许机械臂执行自主操作，若定位置信度小于安全操作阈值，则禁止机械臂执行自主操作并进入降级模式。本发明克服了复杂产线环境下的人形机器人定位退化的难题，并确保了人形机器人作业的安全性。