[发明专利]一种无人搬运装置

说明书

本发明公开了一种无人搬运装置，包括车体以及安装在车体顶端表面的机械手臂，车体的底端表面设置有电机组，电机组的两端设置有第一车轮，车体的内部设置有电池和控制电路板，车体的一端表面设置有传感器组件，机械手臂包括机械臂以及设置在机械臂一端表面的机械爪，机械远离机械臂的一端表面设置有第一摄像头，该无人搬运装置运行效率高，使用麦克纳姆轮移动，较之步行、爬行或其它非轮式的移动机器人具有行动快捷、工作效率高、通过性好的优势，且其活动区域无需铺设轨道等固定装置，不受场地、道路和空间的限制。

技术领域

本发明涉及转运车辆技术，尤其涉及智能无人搬运装置。

背景技术

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

例如公开号为CN 109476325B，公开日为2020-11-27，专利名称为《一种无人搬运车以及此种无人搬运车的控制方法》的公开文献，其公开了种无人搬运车以及此种无人搬运车的控制方法，所述无人搬运车是使台车移动的无人搬运车且具有可在铅垂方向上小型化的结构。本发明的无人搬运车的一个实施方式是使具有台车本体、安装于台车本体的车轮、及设于台车本体下表面的被连结部的台车移动的无人搬运车，其具备车身、安装于车身的驱动车轮、及连结于台车的连结机构，连结机构具有在车身上表面的上侧朝水平方向中的第1方向可移动地配置的连结部以及使连结部沿第1方向移动而连结于被连结部的驱动装置。

例如公开号为CN 115108496A，公开日为2022-09-27，专利名称为《无人搬运车、无人搬运系统以及搬运程序》的公开文献，其公开了能够以对搬运有利的位置及姿势与笼车进行对接的无人搬运车、无人搬运系统以及搬运程序。实施方式的无人搬运车具有：移动体，能够在地面上自主行驶，并且具有用于与搬运对象物结合的对接部；以及第1检测传感器，能够检测所述搬运对象物的支承脚。所述移动体具有能够进入到被所述搬运对象物的货板的下表面、多个所述支承脚和所述地面所包围的底部空间内的高度。

上述无人搬运装置均存在结构复杂，控制不便，通过性不佳等问题，难以满足复杂的自动搬运工作。

发明内容

本发明要解决的技术问题是克服现有技术的缺陷，提供一种智能化、通过性、通用性高的无人搬运装置。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案为：一种无人搬运装置，包括车体，所述车体两侧各设有两个第一车轮，其特征在于：所述车体上方固定有机械手臂，所述机械手臂的端部设有机械爪，每个所述第一车轮有独立的电机组驱动，所述车体的前部设有传感器组件，所述车体的后部通过连接件连接有用于存放物品的挂车，所述挂车底部设有第二车轮。

所述车体为扁平的长方体壳体，所述车体内固定有电池、控制电路板，所述控制电路板连接并输出控制信号至机械手臂、机械爪、以及每个电机组，所述电池为所有元器件供电，所述传感器组件连接并输出感应信号至控制电路板。

所述机械爪旁的机械手臂的端部设有摄像头，所述摄像头连接并输出视频信号至控制电路板。

所述传感器组件包括第二摄像头、循迹传感器，所述循迹传感器的数量为两个，且位于第二摄像头的两侧。

所述第一摄像头和第二摄像头为OpenMv摄像头，所述循迹传感为红外循迹传感器。

所述控制电路板包括主控芯片以及与主控芯片信号连接的控制板和电子罗盘。