物流件分拣方法、分拣设备及存储介质与流程

1.本技术涉及物件抓取领域，尤其涉及一种物流件分拣方法、分拣设备及存储介质。


背景技术：

2.目前，人们常常相互寄收物流件，并由物流公司对这些物流件进行运送。物流公司在处理这些物流件时，需要动用人工对物流件抓取、分拣、并运送。
3.但使用人力进行物流件抓取的方案成本较高，而且人工抓取较为费时费力，同时，使用机器对物流件进行抓取容易出现失误，抓取操作不够准确，而且当物流件距离机器过近时，机器也难以进行抓取，影响了物流件抓取的稳定性。
4.因此，如何准确且稳定地对物流件进行抓取操作，是本领域技术人员正在研究的热门课题。


技术实现要素：

5.本技术提供一种物流件分拣方法、分拣设备及存储介质，旨在准确且稳定地对物流件进行抓取以及分拣。
6.第一方面，本技术提供了一种物流件分拣方法，应用于分拣设备，包括：
7.响应于分拣指令，采集目标物流件所在环境的环境信息；
8.根据分拣指令与环境信息确定分拣设备抓取目标物流件的抓取位置；
9.根据抓取位置移动分拣设备，并采集包含目标物流件的物流件图像；
10.根据分拣指令确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置；
11.基于预设的识别模型对目标物流件上的目标文本标识进行识别，获得目标文本标识的标识位置与文本内容；
12.根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，并根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取；
13.根据文本内容确定目标物流件的释放位置，并将目标物流件放置于释放位置。
14.可选的，分拣指令包括目标物流件的特征信息，根据分拣指令与环境信息确定抓取位置，包括：
15.根据环境信息生成目标物流件所在环境的点云地图；
16.根据目标物流件的特征信息，确定目标物流件在点云地图中的点云位置；
17.根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置。
18.可选的，目标物流件的特征信息包括目标物流件的点云簇特征，根据目标物流件的特征信息，确定目标物流件在点云地图中的点云位置，包括：
19.对点云地图进行点云识别，识别出多个物流件对应的点云簇；
20.根据目标物流件的点云簇特征，确定目标物流件对应的点云簇；
21.根据目标物流件对应的点云簇确定目标物流件在点云地图中的点云位置。
22.可选的，根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置，包
括：
23.根据目标物流件在点云地图中的点云位置确定点云地图上的可抓取区域；
24.获取分拣设备在点云地图上预设的可移动轨迹；
25.获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域；
26.获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
27.可选的，根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置，包括：
28.根据目标物流件在点云地图中的点云位置确定点云地图上的可抓取区域；
29.获取点云图像中障碍物对应的位置信息及种类信息；
30.根据位置信息及种类信息构建分拣设备的可移动轨迹；
31.获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域；
32.获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
33.可选的，根据位置信息及种类信息构建分拣设备的可移动轨迹，包括：
34.根据种类信息确定与种类信息对应的障碍物高度与占地范围；
35.获取分拣设备的可爬升高度，并根据可爬升高度与障碍物高度确定障碍物是否可翻越；
36.根据不可翻越的障碍物的位置信息与占地范围确定环境图像中的可翻越区域；
37.获取分拣设备的行驶宽度，并根据行驶宽度与可翻越区域的宽度确定分拣设备的可移动轨迹。
38.可选的，根据模糊位置与文本标识位置确定物流件目标位置，包括：
39.根据物流件图像构建虚拟坐标系；
40.根据模糊位置与标识位置在物流件图像中的相对位置，确定模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中的相对位置；
41.以模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中相对位置的中点作为物流件目标位置。
42.可选的，根据文本内容与环境信息确定目标物流件的释放位置，包括：
43.解析文本内容，获取特征文本；
44.获取目标物流件所在环境的环境地图；
45.对环境地图进行点云识别得到多个释放点点云簇；
46.基于预设的匹配关系，根据特征文本匹配对应的释放点点云簇；
47.根据释放点点云簇在环境地图上的相对位置确定目标物流件的释放位置。
48.第二方面，本技术实施例还提供了一种分拣设备，包括：图像采集机构、移动机构、抓取机构、处理器、存储器、以及存储在存储器上并可被处理器执行的计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时，实现上述的物流件分拣方法的步骤。
49.第三方面，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其中计算机程序被处理器执行时，实现上述的物流件分拣方法的步骤。
50.本技术公开了一种物流件分拣方法，应用于分拣设备，方法包括：响应于分拣指
令，采集目标物流件所在环境的环境信息，根据分拣指令与环境信息确定分拣设备抓取目标物流件的抓取位置，根据抓取位置移动分拣设备，并采集包含目标物流件的物流件图像，根据分拣指令确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置，基于预设的识别模型对目标物流件上的目标文本标识进行识别，获得目标文本标识的标识位置与文本内容，根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，并根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取，根据文本内容确定目标物流件的释放位置，根据释放位置移动分拣设备并执行释放目标物流件的操作。通过两次采集图像以获取目标物流件的定位，然后结合目标物流件的定位与目标物流件上目标文本标识的位置确定物流件的目标位置以执行抓取，并根据目标物流件上目标文本标识的内容确定释放位置以释放目标物流件，实现了准确且稳定地对物流件进行抓取并分拣。
附图说明
51.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
52.图1是本发明实施例提供的物流件分拣方法的应用场景示意图；
53.图2是本发明实施例提供的一种分拣设备的结构示意框图；
54.图3是本发明实施例提供的物流件分拣方法的流程示意图；
55.图4是图3物流件分拣方法中抓取位置确定步骤流程示意图；
56.图5是图4物流件分拣方法中根据点云位置确定抓取位置步骤流程示意图；
57.图6是本技术一实施例提供的物流件分拣方法中抓取位置确定步骤的场景示意图；
58.图7是图3物流件分拣方法中物流件目标位置确定步骤流程示意图；
59.附图标记：10、目标物流件；101、目标文本标识；20、分拣设备；201、图像采集机构；202、抓取机构；203、移动机构；204、控制装置；205、处理器；206、存储器；207、系统总线。
具体实施方式
60.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
61.附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
62.应当理解，在此本技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本技术。如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
63.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关
联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
64.下面结合附图，对本技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
65.请参阅图1，本发明实施例提供的物流件分拣方法的应用场景示意图。
66.目标物流件10可以放置在任意位置，其表面设置有预设的目标文本标识101。
67.分拣设备20指的是可以自动执行移动动作、抓取动作、以及释放动作的设备，例如智能机器人、自动机械手、智能抓取机器等设备，分拣设备20可以放置在预设的初始位置，响应于外界输入的指令执行动作。
68.分拣设备20上设置有图像采集机构201、抓取机构202、移动机构203、控制装置204。
69.图像采集机构201，用于采集环境图像以及包含目标物流件10的物流件图像，该图像采集机构201包括但不限于激光雷达、摄像头等。
70.抓取机构202，用于抓取目标物流件10，如，该抓取机构202为机械手。
71.移动机构203，用于驱动分拣设备20进行移动，如，移动机构203为轮组机构或履带机构。
72.控制装置204，与图像采集机构201、抓取机构202、移动机构203通信连接，以控制图像采集机构201、抓取机构202、移动机构203协同完成目标物流件的抓取操作。
73.可以理解的是，目标物流件10、图像采集机构201的具体位置及具体数量可以根据使用情况进行选择，本发明实施例对此不做限定。
74.具体的，分拣设备20的控制装置204通过图像采集机构201采集目标物流件10所在环境的环境信息，然后根据分拣指令与环境信息确定分拣设备20抓取目标物流件10的抓取位置，并通过控制装置204控制移动机构203移动至抓取位置。到达抓取位置后，控制装置204再次通过图像采集机构201采集包含目标物流件10的物流件图像，并根据分拣指令与物流件图像确定目标物流件10的模糊位置，同时分拣设备20基于预设的识别模型对目标物流件10上的目标文本标识101进行识别，获得目标文本标识101的标识位置与文本内容。在此之后，控制装置204根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，并控制抓取机构202根据物流件目标位置对目标物流件10执行抓取。最后根据文本内容确定目标物流件10的释放位置，并根据释放位置移动分拣设备20并控制抓取机构202执行释放目标物流件10的操作。
75.需知，图1中的场景仅用于解释本技术实施例提供的物流件分拣方法，但并不构成对本技术实施例提供的物流件分拣方法应用场景的具体限定。
76.如图2所示，控制装置204包括处理器205、存储器206。其中，图像采集机构201、抓取机构202、移动机构203、处理器205、以及存储器206通过系统总线207连接，该系统总线206比如为i2c(inter-integrated circuit)总线。
77.具体地，处理器205可以是微控制单元(micro-controller unit，mcu)、中央处理单元(central processing unit，cpu)或数字信号处理器(digital signal processor，dsp)等。
78.具体地，存储器206可以是flash芯片、只读存储器(rom，read-only memory)磁盘、光盘、u盘或移动硬盘等，存储器206上存储有可被所述处理器204执行的计算机程序，其中所述计算机程序被所述处理器执行时，实现本技术提供的物流件分拣方法的步骤。
79.在一些实施方式中，处理器205用于运行存储在存储器中的计算机程序，并在执行计算机程序时实现如下步骤：
80.响应于分拣指令，采集目标物流件所在环境的环境信息；
81.根据分拣指令与环境信息确定分拣设备抓取目标物流件的抓取位置；
82.根据抓取位置移动分拣设备，并采集包含目标物流件的物流件图像；
83.根据分拣指令确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置；
84.基于预设的识别模型对目标物流件上的目标文本标识进行识别，获得目标文本标识的标识位置与文本内容；
85.根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，并根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取；
86.根据文本内容确定目标物流件的释放位置，并将目标物流件放置于释放位置。
87.在一些实施方式中，分拣指令包括目标物流件的特征信息，根据分拣指令与环境信息确定抓取位置，包括：
88.根据环境信息生成目标物流件所在环境的点云地图；
89.根据目标物流件的特征信息，确定目标物流件在点云地图中的点云位置；
90.根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置。
91.在一些实施方式中，目标物流件的特征信息包括目标物流件的点云簇特征，根据目标物流件的特征信息，确定目标物流件在点云地图中的点云位置，包括：
92.对点云地图进行点云识别，识别出多个物流件对应的点云簇；
93.根据目标物流件的点云簇特征，确定目标物流件对应的点云簇；
94.根据目标物流件对应的点云簇确定目标物流件在点云地图中的点云位置。
95.在一些实施方式中，根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置，包括：
96.根据目标物流件在点云地图中的点云位置确定点云地图上的可抓取区域；
97.获取分拣设备在点云地图上预设的可移动轨迹；
98.获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域；
99.获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
100.在一些实施方式中，根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置，包括：
101.根据目标物流件在点云地图中的点云位置确定点云地图上的可抓取区域；
102.获取点云图像中障碍物对应的位置信息及种类信息；
103.根据位置信息及种类信息构建分拣设备的可移动轨迹；
104.获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域；
105.获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
106.在一些实施方式中，根据位置信息及种类信息构建分拣设备的可移动轨迹，包括：
107.根据种类信息确定与种类信息对应的障碍物高度与占地范围；
108.获取分拣设备的可爬升高度，并根据可爬升高度与障碍物高度确定障碍物是否可
翻越；
109.根据不可翻越的障碍物的位置信息与占地范围确定环境图像中的可翻越区域；
110.获取分拣设备的行驶宽度，并根据行驶宽度与可翻越区域的宽度确定分拣设备的可移动轨迹。
111.在一些实施方式中，根据模糊位置与文本标识位置确定物流件目标位置，包括：
112.根据物流件图像构建虚拟坐标系；
113.根据模糊位置与标识位置在物流件图像中的相对位置，确定模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中的相对位置；
114.以模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中相对位置的中点作为物流件目标位置。
115.在一些实施方式中，根据文本内容与环境信息确定目标物流件的释放位置，包括：
116.解析文本内容，获取特征文本；
117.获取目标物流件所在环境的环境地图；
118.对环境地图进行点云识别得到多个释放点点云簇；
119.基于预设的匹配关系，根据特征文本匹配对应的释放点点云簇；
120.根据释放点点云簇在环境地图上的相对位置确定目标物流件的释放位置。
121.本领域技术人员可以理解，图2中示出的结构，仅是与本技术方案相关的部分结构的框图，并不构成对本技术方案所应用于其上的分拣设备的限定，具体的分拣设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
122.以下将结合分拣设备的工作原理，对本技术实施例提供的物流件分拣方法进行详细说明。
123.请参阅图3，图3为本发明实施例提供的物流件分拣方法的流程示意图。
124.如图3所示，本技术实施例中，以该物流件分拣方法应用于分拣设备为例进行说明，其中，该物流件分拣方法具体包括步骤s1-s8。
125.步骤s1：响应于分拣指令，采集目标物流件所在环境的环境信息。
126.抓取设备响应于分拣指令，控制环境采集机构采集目标物流件所在环境的环境信息。其中，环境信息包括目标物流件所在环境中障碍物以及目标物流件的放置情况，可以理解的是，障碍物可以包括目标物流件所在环境中除了目标物流件以外的其它物流件。而分拣指令包括：该环境的环境边界，目标物流件的特征信息，以使抓取设备根据特征信息在环境边界内确认对应的目标物流件。
127.在一些实施方式中，分拣设备包括环境图像采集按键，响应于用户对该环境图像采集按键的触发操作，生成目标物流件分拣指令，并根据该目标物流件分拣指令控制图像采集机构采集环境图像。用户对环境图像采集按键的触发操作可以是用户对环境图像采集按键的单击操作、双击操作、长按操作等操作中的其中一种。
128.在另一些实施方式中，终端设备获取用户触发的目标物流件分拣指令，并向分拣设备发送目标物流件分拣指令。分拣设备获取目标物流件分拣指令，并由图像采集机构根据真实环境下预设的范围标识确定环境边界内的区域，并对该区域执行环境信息的采集。
129.步骤s2：根据分拣指令与环境信息确定分拣设备抓取目标物流件的抓取位置。
130.环境采集机构采集环境信息后，分拣设备根据环境信息构建环境地图，同时根据分拣指令，确定目标物流件在环境地图上的环境位置，然后根据环境位置确定分拣设备对
目标物流件执行抓取动作的抓取位置。
131.具体地，环境采集机构包括但不限于激光雷达、摄像头等，其中，激光雷达是发射激光束以探测目标位置的传感器，其工作原理是向目标发射探测信号，然后将接收到的从目标反射回来的信号的时间戳与发射信号的时间戳进行比较，基于光速进行计算就可获得目标的距离信息，从而实现对目标的识别。激光雷达的具体类型可以根据具体使用情况选择，本发明实施例对此不做限定。
132.当使用激光雷达作为环境采集机构对目标物流件所在环境进行环境信息采集时，可根据反射信号的时间戳与发射信号的时间戳进行比较得到多个位置不同的采样点以及对应的采样点信息，以下使用激光雷达作为环境采集机构为例对本方法进行详细说明。
133.如图4所示，在一些实施方式中，分拣指令包括目标物流件的特征信息，根据分拣指令与环境信息确定抓取位置，具体包括步骤s21-s23：
134.步骤s21：根据环境信息生成目标物流件所在环境的点云地图。
135.获取预设环境边界内区域的环境地图，调取采集得到的多个采样点，并将这些采样点标注在环境地图对应的位置上，得到目标物流件所在环境的点云地图。其中，环境地图可以通过解析分拣指令来获取，可以由图像采集机构采集得到，也可以预先存储在分拣设备中。
136.在一些实施方式中，在将采样点标注在环境地图之前还包括：对多个采样点进行过滤处理，以确保得到有效的采样点，然后将有效的采样点标注在环境地图对应的位置上，得到采样点标准更为准确的点云地图。
137.步骤s22：根据目标物流件的特征信息，确定目标物流件在点云地图中的点云位置。
138.在一些实施方式中，目标物流件的特征信息包括目标物流件的点云簇特征，步骤s22具体包括以下步骤：
139.对点云地图进行点云识别，识别出多个物流件对应的点云簇；
140.根据目标物流件的点云簇特征，确定目标物流件对应的点云簇；
141.根据目标物流件对应的点云簇确定目标物流件在点云地图中的点云位置。
142.具体地，对点云地图上的多个采样点进行点云聚类处理，得到多个点云簇，然后基于预设的点云簇识别模型对多个点云簇进行识别，得到每一点云簇的点云簇特征。在此之后，根据分拣指令中包含的目标物流件的点云簇特征，在多个点云簇中确定标物流件对应的点云簇，并根据目标物流件对应的点云簇确定目标物流件在点云地图中的点云位置。
143.在一些实施方式中，目标物流件在点云地图中的点云位置可根据目标物流件对应点云簇中的多个采样点来计算，例如，计算多个采样点的中点作为点云位置。
144.步骤s23：根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置。
145.确定目标物流件在点云地图中的点云位置后，根据点云地图与目标物流件在点云地图中的点云位置确定抓取位置。
146.在一些实施方式中，步骤s23具体包括以下步骤：
147.根据目标物流件在点云地图中的点云位置确定点云地图上的可抓取区域；
148.获取分拣设备在点云地图上预设的可移动轨迹；
149.获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域；
150.获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
151.可以理解的是，由于分拣设备的抓取机构存在离目标物流件太近或太远时难以抓取的情况，因此可抓取区域上的任意一点与位置中心的距离应在预设的数值区间内，结合以上条件可以得到可抓取区域为一环形区域，且该环形区域的圆心为点云位置的位置中心，环形区域的内径与外径可根据实际进行调整。
152.需要说明的是，可移动轨迹即是分拣设备可以自行移动到达的区域，获取分拣设备在环境图像预设的可移动轨迹，然后获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域，并获取重合区域多个位置点的位置信息，根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置，抓取位置即为分拣设备对目标物流件执行抓取动作的具体位置。
153.其中，环境图像的可移动轨迹可以预先存储在分拣设备中，也可以由分拣设备解析目标物流件分拣指令，以获取环境图像的可移动轨迹。在此之后，分拣设备获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域中多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
154.如图5所示，在另一些实施方式中，步骤s23具体包括步骤s231-步骤s235：
155.步骤s231：根据所述目标物流件在所述点云地图中的点云位置确定所述点云地图上的可抓取区域；
156.步骤s232：获取所述点云图像中障碍物对应的位置信息及种类信息；
157.步骤s233：根据所述位置信息及所述种类信息构建所述分拣设备的可移动轨迹；
158.步骤s234：获取所述可移动轨迹和所述可抓取区域的重合区域；
159.步骤s235：获取所述重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个所述位置信息确定所述分拣设备的抓取位置。
160.其中，环境图像中障碍物的种类至少包括：减速带、墙体、及与目标物流件摆放在同一环境的其它物流件。
161.分拣设备预先存储了各种障碍物种类对应的参照外轮廓，基于预设的边缘识别算法模型对环境图像进行轮廓识别，得到环境中多个障碍物对应的外轮廓，并根据障碍物的外轮廓与参照外轮廓的相似度确定该障碍物最接近的种类，即获取对应的种类信息，然后通过轮廓识别确定障碍物在环境图像上的相对位置，以获取对应的位置信息。
162.通过以上步骤获取障碍物对应的位置信息及种类信息后，根据位置信息及种类信息构建分拣设备的可移动轨迹，可以理解的是，可移动轨迹即是分拣设备可以自行移动到达的区域，分拣设备在初始位置出发可绕开或翻越阻碍物到达可移动轨迹上的点。
163.在一些实施方式中，根据位置信息及种类信息构建分拣设备的可移动轨迹具体包括：
164.根据种类信息确定与种类信息对应的障碍物高度与占地范围；
165.获取分拣设备的可爬升高度，并根据可爬升高度与障碍物高度确定障碍物是否可翻越；
166.根据不可翻越的障碍物的位置信息与占地范围确定环境图像中的可翻越区域；
167.获取分拣设备的行驶宽度，并根据行驶宽度与可翻越区域的宽度确定分拣设备的可移动轨迹。
168.其中，分拣设备预先存储了障碍物种类信息对应的障碍物高度与占地范围，根据环境图像中各障碍物的种类信息可获取对应的障碍物高度与占地范围，然后获取分拣设备的可爬升高度，并根据可爬升高度与障碍物高度确定障碍物是否可翻越。
169.具体地，获取可爬升高度后，将多个障碍物高度与可爬升高度进行比较，当障碍物高度小于可爬升高度时，得出分拣设备可翻越该障碍物，否则视为分拣设备不可翻越该障碍物。
170.根据不可翻越的障碍物的位置信息与占地范围确定环境图像中的可翻越区域，可以理解的是，可翻越区域由可翻越的障碍物的占地范围与没有识别到障碍物的范围组成。然后获取分拣设备的行驶宽度，并根据行驶宽度与可翻越区域的宽度从可翻越区域中去除分拣设备无法行驶到达的区域，以确定分拣设备的可移动轨迹，其中，分拣设备的行驶宽度可以是分拣设备在平面投影的最长宽度，以确保分拣设备可行驶到达可移动轨迹上的点。确定抓取设别的可移动轨迹与可抓取区域后，获取可移动轨迹与可抓取区域的重叠区域，并在该重叠区域中确定抓取位置，控制抓取机构移动至抓取位置。
171.具体地，根据行驶宽度与可翻越区域的宽度从可翻越区域中去除分拣设备无法行驶到达的区域，以确定分拣设备的可移动轨迹包括：在可翻越区域中确定宽度小于行驶宽度的第一行驶禁区，并确定分拣设备从初始位置出发到达需经第一行驶禁区才能到达的第二行驶禁区，在可翻越区域中去除上述的第一行驶禁区与第二行驶禁区，便得到分拣设备的可移动轨迹。获取可移动轨迹和可抓取区域的重合区域，获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
172.示例性地，当分拣设备的移动机构为轮组机构时，获取分拣设备的可爬升高度具体包括：获取轮组结构中车轮的轮径，并根据轮径计算分拣设备的可爬升高度。假设计算得到分拣设备的可爬升高度为25cm，通过轮廓识别得到某一障碍物的种类为减速带并获取得到减速带对应的障碍物高度为5cm，则可比较得出该减速带对应的占地范围属于可翻越区域。
173.进一步地，请参阅图6，图6为本技术一实施例中确定抓取位置步骤的场景示意图。
174.其中，o区域为目标物流件所在环境中的一个矩形区域，a1区域为o区域内确定的可翻越区域，s是目标物流件的初始位置，在a1区域中去除宽度小于行驶宽度的第一行驶禁区、以及分拣设备从初始位置出发到达需经第一行驶禁区才能到达的第二行驶禁区，便获得可移动轨迹对应的区域，即a2区域。
175.b区域为位于o区域内的可抓取区域，且b区域为以点云位置为圆心构建的环形区域。获取a区域与b区域的重叠区域，即为区域c，获取区域c中多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的抓取位置。
176.在一些实施方式中，确定可移动轨迹和可抓取区域的重合区域后，在该重合区域的边缘选取等距的多个位置点，以根据多个位置点确定分拣设备的抓取位置。示例性地，可以以多个位置点的平面中心作为抓取位置。
177.在一些实施方式中，对于重叠区域中多个位置点的位置信息，根据位置信息计算重叠区域中与点云位置直线距离最近的点位，并以该点位作为抓取位置。
178.在另一些实施方式中，分拣设备预先存储了环境边界内的区域内的多个辅助抓取点。分拣设备获取位于区域c内部的多个辅助抓取点，并根据这些位于区域c内部的辅助抓
取点的位置计算出其中与点云位置直线距离最近的辅助抓取点，作为抓取位置。
179.在还有一些实施方式中，分拣指令包括目标物流件的颜色特征，根据分拣指令与物流件图像确定目标物流件的模糊位置，包括：
180.对物流件图像进行轮廓识别，得到物流件图像中多个物流件的轮廓；
181.根据每一轮廓内的颜色特征与目标物流件的颜色特征确定物流件图像中目标物流件对应的轮廓，以目标物流件对应的轮廓范围作为模糊位置。
182.其中，根据每一轮廓内的颜色特征与目标物流件的颜色特征确定物流件图像中目标物流件对应的轮廓，具体包括以下步骤：对每一物流件的轮廓内的像素进行颜色特征提取，得到对应的颜色特征阵列；根据颜色特征阵列计算出平均颜色特征，并以平均颜色特征作为对应轮廓的颜色特征；计算每一轮廓的颜色特征与目标物流件的颜色特征的相似度，并以颜色特征相似度最高的轮廓作为目标物流件对应的轮廓。
183.步骤s3：根据抓取位置移动分拣设备，并采集包含目标物流件的物流件图像。
184.确定抓取位置后，分拣设备通过控制移动机构行驶至抓取位置，具体地，分拣设备根据获取的可移动轨迹以及抓取位置规划第一移动路径，以使分拣设备控制移动机构根据第一路径进行移动并停在抓取位置，以进行后续的物流件分拣方法的步骤。
185.当分拣设备到达抓取位置后，再次控制图像采集装置对目标物流件进行采集，以获取采集包含目标物流件的物流件图像。具体地，当图像采集装置为激光雷达时，控制激光雷达向目标物流件的方向范围发送探测信号，并根据反射信号获取多个采样点及对应信息，然后根据多个采样点及对应信息生成点云图像，并将该点云图像作为物流件图像。
186.可以理解的是，抓取设备在抓取位置确定的目标物流件的模糊位置相比于抓取设备在初始位置确定的位置要更为精准，且抓取设备在抓取位置采集的物流件图像更容易获取目标物流件的模糊位置，以及目标物流件上目标文本标识的标识位置与文本内容。
187.步骤s4：根据分拣指令确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置。
188.具体地，根据多个采样点及对应信息生成点云图像，并将该点云图像作为物流件图像后，根据分拣指令确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置，其中，分拣指令包括目标物流件的特征信息，分拣设备根据目标物流件的特征信息确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置。
189.在一些实施方式中，物流件图像为包含多个点云簇的点云图像，目标物流件的特征信息包括目标物流件的点云簇特征，确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置具体包括：对点云图像进行点云识别，并根据目标物流件的点云簇特征，确定目标物流件对应的点云簇；根据目标物流件对应的点云簇确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置。
190.在一些实施方式中，根据目标物流件对应的点云簇中的多个采样点位置确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置。示例性地，可以以多个采样点的中点作为模糊位置。
191.步骤s5：基于预设的识别模型对目标物流件上的目标文本标识进行识别，获得目标文本标识的标识位置与文本内容。
192.使用预设的识别模型对物流件图像进行识别，获得目标文本标识的标识位置与文本内容。其中，预设的文本识别模型包括了用于识别文字内容的第一模型层以及用于识别标识位置的第二模型层，其中，第一模型层采用以moblienet为骨干的crnn(convolutional recurrent neural network)网络进行文字识别，以获取目标文本标识的文本内容，而第二
模型层可以可以采用db网络模型(differentiable binarization net)进行文本框检测，以获取目标文本标识的标识位置。
193.在一些实施方式中，步骤s5具体包括：
194.基于预设的文本识别模型对物流件图像进行识别，获得目标物流件表面的多个文本标识的文本内容与标识位置；
195.根据文本内容从多个文本标识中筛选出目标文本标识，并确定目标文本标识对应的标识位置与文本内容。
196.其中，多个文本标识包括目标文本标识，但也可能包括其它文本标识。可以理解的是，由于各物流件的包装过程存在差异，因此目标物流件的表面可能会存在多个文本标识，而且，物流件图像可能包含了目标物流件以外的物流件，因此物流件图像中可能包含了目标文本标识以外的其它文本标识，显然其它文本标识会影响目标文本标识的标识位置与文本内容的获取。
197.具体地，确定目标文本标识后，预设文本识别模型的第一模型层对目标文本标识进行识别，获得目标物流件的标识位置。
198.基于文本识别模型中的第一模型层对物流件图像进行识别，获得目标物流件表面的多个文本标识的标识位置。基于文本识别模型中的第二模型层对物流件图像进行识别，获得目标物流件表面的多个文本标识的文本内容，将多个文本标识的标识内容与目标标识内容进行比对，并以标识内容与目标标识内容相似度最大的文本标识作为目标文本标识，且该文本标识对应的标识位置即为目标文本标识位置。其中，可以通过解析分拣指令获取目标标识内容，也可以直接获取预先存储在分拣设备中的目标标识内容。
199.步骤s6：根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，并根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取。
200.具体地，以模糊位置与标识位置连线上的一点作为物流件目标位置，可以将模糊位置与标识位置连线上的中点作为物流件目标位置，也可在模糊位置与标识位置的连线上基于预先设定的系数确定物流件目标位置。
201.请参阅图7，在一些实施方式中，根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，具体包括步骤s61-s63：
202.步骤s61：根据物流件图像构建虚拟坐标系；
203.步骤s62：根据模糊位置与标识位置在物流件图像中的相对位置，确定模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中的相对位置；
204.步骤s63：以模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中的相对位置的中点作为物流件目标位置。
205.具体地，分拣设备根据物流件图像构建虚拟坐标系，并根据模糊位置与标识位置在物流件图像中的相对位置，确定模糊位置与标识位置在虚拟坐标系中分别对应的位置。然后以上述两个位置的中点作为物流件目标位置，以使分拣设备根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取动作。
206.在另一些实施方式中，根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，具体包括：获取模糊位置与标识位置在物流件图像中的相对位置的中点，根据物流件图像构建与预设区域对应的虚拟坐标系，并根据物流件图像里中点的相对位置确定中点在虚拟坐标系中的
相对位置，并以中点在虚拟坐标系中的相对位置作为物流件目标位置。
207.获取物流件目标位置后，驱动抓取机构根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取动作，提升了抓取的精准度与稳定性。
208.可以理解的是，当目标物流件过大或距离分拣设备过近时，根据物流件图像可能无法确定目标物流件的模糊位置，而当目标文本标识损坏或被遮盖时，根据物流件图像可能无法确定目标物流件上的标识位置，因此模糊位置与标识位置中任一位置不能确定时，以另一位置作为物流件目标位置。
209.通过结合模糊位置与标识位置，提升了位置确定的准确性，也避免了模糊位置与标识位置中任一位置不能确定时，无法确定物流件目标位置的情况，提升了位置确定的稳定性。
210.步骤s7：根据文本内容确定目标物流件的释放位置，并将目标物流件放置于释放位置。
211.根据目标文本标识的文本内容，基于预先设定的文本内容分组确定目标物流件在环境地图上对应的释放位置，其中，释放位置可以对应于多个文本内容分组预先在不同的位置进行设置以使抓取设备匹配对应的路径并进行移动，或在多个预设位置上设置多个对应不同文本内容分组的释放点标记，以使抓取设备根据释放点标记确定对应文本内容分组，并根据文本内容分组确定目标物流件的释放位置。
212.在一些实施方式中，根据文本内容确定目标物流件的释放位置具体包括以下步骤：
213.解析文本内容，获取特征文本；
214.获取目标物流件所在环境的环境地图；
215.对环境地图进行点云识别得到对应多个释放点标记的释放点点云簇；
216.基于预设的匹配关系，根据特征文本匹配对应的释放点点云簇；
217.根据释放点点云簇在环境地图上的相对位置确定目标物流件的释放位置。
218.其中，特征文本可以通过提取文本内容中的关键字获取。在此之后，获取目标物流件所在环境的环境地图，并对环境地图进行点云识别得到对应多个释放点标记的释放点点云簇。具体地，获取目标物流件所在环境的环境地图可以直接调用前述的点云地图，并基于预设的点云簇识别模型对点云地图进行识别，得到对应多个释放点标记的释放点点云簇。
219.抓取设备中预先存储了点云簇特征与特征文本之间预设的匹配关系，以匹配得到对应的释放点点云簇并确定释放点点云簇在环境地图上的相对位置以作为目标物流件的释放位置。具体地，多个释放点标记可以是不同的图案、文字或图像阵列，因此不同的释放点标记对应的释放点点云簇有着不同的点云簇特征，根据特征文本匹配对应的点云簇特征，并根据点云簇特征在点云地图上确定对应的点云簇。确定对应的点云簇之后，选取该点云簇中的多个采样点，并以多个采样点的中点在环境地图上的相对位置作为目标物流件的释放位置。
220.例如，对于一文本内容识为“广东省深圳市a地址”的目标物流件，提取关键字可得到特征文本“广东省深圳市”，然后基于预设的匹配关系，根据“广东省深圳市”匹配得到对应的点云簇特征。在此之后，根据点云簇特征在点云地图上确定对应的点云簇，对该点云簇进行过滤处理以去除点云簇边缘稀疏部分，得到多个采样点，以多个采样点的中点作为释
放点点云簇在环境地图上的相对位置，以作为目标物流件的释放位置。
221.在另一些实施例中，对应抓取设备设置有控制终端，当根据文本内容无法确定目标物流件的释放位置时，抓取设备向控制终端发送释放点请求，并接受控制终端响应于释放点请求生成的备选释放点，并以备选释放点作为目标物流件的释放位置。
222.确定目标物流件的释放位置之后，根据释放位置确定分拣设备执行释放动作的释放执行位置，根据释放执行位置规划分拣装备的第二移动路径，并控制移动机构沿第二移动路径移动至释放执行位置，控制抓取机构释放目标物流件，以将目标物流件放置于释放位置，完成对目标物流件的分拣。
223.在一些实施方式中，实际环境地面标记有多个备选释放执行位置，根据释放位置确定分拣设备执行释放动作的释放执行位置具体包括：获取分拣设备的可移动轨迹，获取可移动轨迹和以目标物流件为圆心的圆形区域的重合区域，获取重合区域多个位置点的位置信息，并根据多个位置信息确定分拣设备的释放执行位置。
224.本技术提供的物流件分拣方法通过采集目标物流件所在环境的环境信息，根据分拣指令与环境信息确定分拣设备抓取目标物流件的抓取位置，根据抓取位置移动分拣设备，并采集包含目标物流件的物流件图像。根据分拣指令确定目标物流件在物流件图像上的模糊位置，基于预设的识别模型对目标物流件上的目标文本标识进行识别，获得目标文本标识的标识位置与文本内容，根据模糊位置与标识位置确定物流件目标位置，并根据物流件目标位置对目标物流件执行抓取。然后根据文本内容确定目标物流件的释放位置，根据释放位置移动分拣设备并执行释放目标物流件的操作，实现了准确且稳定地对物流件进行抓取以及分拣。
225.本技术的实施例中还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序中包括程序指令，所述处理器205执行所述程序指令，实现上述实施例提供的物流件分拣方法的步骤，具体实施可参见前面的实施例，在此不再赘述。
226.其中，计算机可读存储介质可以是前述实施例的存储器206的内部存储单元，例如存储器206的硬盘或内存。计算机可读存储介质也可以是存储器206的外部存储设备，例如存储器206上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。
227.由于该计算机可读存储介质中所存储的计算机程序，可以执行本技术实施例所提供的任一种物流件分拣方法，因此，可以实现本技术实施例所提供的任一种物流件分拣方法所能实现的有益效果，详见前面的实施例，在此不再赘述。
228.上述本技术实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。以上所述，仅是本技术的具体实施方式，但本技术的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本技术揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本技术的保护范围之内。因此，本技术的保护范围应以权利要求的保护范围为准。