物体排序整理箱及方法技术

本发明专利技术公开了一种物体排序整理箱及方法，该整理箱包括：箱体、多个机械转轴和中央处理模块。其中，所述多个机械转轴安装在所述箱体的底脚上，所述中央处理模块分别与所述箱体及多个机械转轴通信连接。所述箱体，用于获取各个依次被放入物体的测量信息，并上报给所述中央处理模块。所述中央处理模块，用于根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴。所述机械转轴，用于按照所述转动参数转动，以带动所述箱体进行多方向转动，以使所述各个依次被放入物体发生位置移动、空间置换和摆放顺序的交换。运用本整理箱不但提高了空间利用率，而且物体整理耗时少、成本低。

Object Sorting Box and Method

The invention discloses an object sorting box and a method, which comprises a box body, a plurality of mechanical rotating axles and a central processing module. Among them, the plurality of mechanical rotating axles are mounted on the bottom foot of the box body, and the central processing module is communicatively connected with the box body and the plurality of mechanical rotating axles, respectively. The box body is used to acquire measurement information of each object which is placed in turn and report to the central processing module. The central processing module is used for calculating the rotation parameters of the box body by using the trained neural network according to the measurement information of the objects placed in turn, and is sent to the mechanical rotation shaft. The mechanical rotating shaft is used for rotating according to the rotating parameters to drive the box body to rotate in multiple directions so that the positions of the objects are moved, the space is replaced and the placing order is exchanged in turn. The use of the finishing box not only improves the space utilization rate, but also reduces the time consuming and cost of object finishing.

【技术实现步骤摘要】
物体排序整理箱及方法
本专利技术涉及物体排序
，尤其涉及一种物体排序整理箱及方法。
技术介绍
放置在固定空间例如整理箱内的物体，如果不能合理安排物体的放置顺序与位置，多个物体之间留出的空隙，造成了整理箱空间利用率低的现象。现有技术只能根据人设定好的固定顺序，依靠机械手或搬运器具依次把物体拿出箱子再摆放进去，不但耗时多且成本较高。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供了一种物体排序整理箱及方法，用来解决现有技术中排序整理固定空间中物体耗时多且成本较高的问题。因此，第一方面，本专利技术实施例提供一种物体排序整理箱，包括：箱体、多个机械转轴和中央处理模块；其中，所述多个机械转轴安装在所述箱体的底脚上；所述中央处理模块分别与所述箱体及多个机械转轴通信连接；所述箱体，用于获取各个依次被放入物体的测量信息，并上报给所述中央处理模块；所述中央处理模块，用于根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴；所述机械转轴，用于按照所述转动参数转动，以带动所述箱体进行多方向转动，以使所述各个依次被放入物体发生位置移动、空间置换和摆放顺序的交换；其中，所述训练后的神经网络是根据各个依次被放入物体的测量信息、个数、箱体体积组成的多组样本，对神经网络进行训练得到的。进一步地，所述测量信息包括：质量、几何形状以及整个物体在所述箱体内放置的空间信息。进一步地，所述箱体包括：重力感应模块；所述重力感应模块设置于所述箱体底部，用于测量放入所述箱体内的物体的质量。进一步地，所述箱体包括：多个红外扫描模块；在所述箱体的每个面上设置至少一个红外扫描模块，用于扫描放入所述箱体内的物体的几何形状以及整个物体在所述箱体内放置的空间信息；其中，所述几何形状包括物体的长、宽、高，所述空间信息包括物体边缘每个顶点的空间坐标。进一步地，所述中央处理模块，具体用于：启动所述多个红外扫描模块扫描每个物体之间的空间，并根据每个物体的空间信息，计算出所有物体之间的空间总和；若所述空间总和小于等于预设空间阈值，则不计算所述箱体的转动参数；若所述空间总和大于预设空间阈值，则利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴。进一步地，所述中央处理模块，具体用于：确定相隔空间最大的两个物体中几何形状最大的第一物体；确定所述第一物体距离周围物体的最大轴距对应的第一方向，所述第一方向为箱体首次移动的方向；根据第一公式计算所述箱体移动的加速度a；其中，所述第一公式为a＝x*M*g*cosz；其中，M为所述第一物体的质量，g为重力加速度，z为箱体首次移动的方向与水平距离的夹角，x为基于所述训练后神经网络得出的权重值。进一步地，所述中央处理模块，具体用于：根据第二公式计算箱体沿着所述首次移动的方向移动的时间t；其中，所述第二公式为t＝y*(R/a)1/2；其中，y为所述训练后神经网络得出的权重值，R为所述最大轴距。第二方面，本专利技术实施例提供一种物体排序整理方法，包括：将多个物体依次放入箱体内；所述箱体获取各个依次被放入物体的测量信息，并上报给中央处理模块；所述中央处理模块根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给机械转轴；所述机械转轴按照所述转动参数转动，以带动所述箱体进行多方向转动，以使所述各个依次被放入物体发生位置移动、空间置换和摆放顺序的交换；其中，所述训练后的神经网络是根据各个依次被放入物体的测量信息、个数、箱体体积组成的多组样本，对神经网络进行训练得到的。进一步地，所述测量信息包括：质量、几何形状以及整个物体在所述箱体内放置的空间信息。进一步地，所述箱体包括：重力感应模块；所述重力感应模块设置于所述箱体底部；所述箱体获取各个依次被放入物体的测量信息，具体包括：利用所述重力感应模块测量放入所述箱体内的物体的质量。进一步地，所述箱体包括：多个红外扫描模块；在所述箱体的每个面上设置至少一个红外扫描模块；所述箱体获取各个依次被放入物体的测量信息，具体包括：利用所述多个红外扫描模块扫描放入所述箱体内的物体的几何形状以及整个物体在所述箱体内放置的空间信息；其中，所述几何形状包括物体的长、宽、高，所述空间信息包括物体边缘每个顶点的空间坐标。进一步地，所述中央处理模块根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给机械转轴，具体包括：所述中央处理模块启动所述多个红外扫描模块扫描每个物体之间的空间，并根据每个物体的空间信息，计算出所有物体之间的空间总和；若所述空间总和小于等于预设空间阈值，则不计算所述箱体的转动参数；若所述空间总和大于预设空间阈值，则利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴。进一步地，所述利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，具体包括：所述中央处理模块确定相隔空间最大的两个物体中几何形状最大的第一物体；确定所述第一物体距离周围物体的最大轴距对应的第一方向，所述第一方向为箱体首次移动的方向；根据第一公式计算所述箱体移动的加速度a；其中，所述第一公式为a＝x*M*g*cosz；其中，M为所述第一物体的质量，g为重力加速度，z为箱体首次移动的方向与水平距离的夹角，x为基于所述训练后神经网络得出的权重值；根据第二公式计算箱体沿着所述首次移动的方向移动的时间t；其中，所述第二公式为t＝y*(R/a)1/2；其中，y为所述训练后神经网络得出的权重值，R为所述最大轴距。本专利技术实施例提供的物体排序整理箱及方法，该整理箱包括：箱体、多个机械转轴和中央处理模块。其中，所述多个机械转轴安装在所述箱体的底脚上，所述中央处理模块分别与所述箱体及多个机械转轴通信连接。所述箱体，用于获取各个依次被放入物体的测量信息，并上报给所述中央处理模块。所述中央处理模块，用于根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴。所述机械转轴，用于按照所述转动参数转动，以带动所述箱体进行多方向转动，以使所述各个依次被放入物体发生位置移动、空间置换和摆放顺序的交换。其中，所述训练后的神经网络是根据各个依次被放入物体的测量信息、个数、箱体体积组成的多组样本，对神经网络进行训练得到的。运用本整理箱，无需把所有物品拿出，只需要根据神经网络得到的转动参数控制机械转轴摇晃、转动整个整理箱，就可让物体在整理箱摇动的过程中完成空间、位置的置换，不但提高了空间利用率，而且耗时少、成本低。应当理解，上述
技术实现思路
部分中所描述的内容并非旨在限定本专利技术的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例一提供的物体排序整理箱的结构示意图；图2为本专利技术实施例二提供的物体排序整理箱的结构示意图；图3为本专利技术实施例二中权重值x、y的生成示意图；图4为本专利技术实施例三提供的物体排序整理方法的流程示意图。附图标记：本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种物体排序整理箱，其特征在于，包括：箱体、多个机械转轴和中央处理模块；其中，所述多个机械转轴安装在所述箱体的底脚上；所述中央处理模块分别与所述箱体及多个机械转轴通信连接；所述箱体，用于获取各个依次被放入物体的测量信息，并上报给所述中央处理模块；所述中央处理模块，用于根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴；所述机械转轴，用于按照所述转动参数转动，以带动所述箱体进行多方向转动，以使所述各个依次被放入物体发生位置移动、空间置换和摆放顺序的交换；其中，所述训练后的神经网络是根据各个依次被放入物体的测量信息、个数、箱体体积组成的多组样本，对神经网络进行训练得到的。

【技术特征摘要】
1.一种物体排序整理箱，其特征在于，包括：箱体、多个机械转轴和中央处理模块；其中，所述多个机械转轴安装在所述箱体的底脚上；所述中央处理模块分别与所述箱体及多个机械转轴通信连接；所述箱体，用于获取各个依次被放入物体的测量信息，并上报给所述中央处理模块；所述中央处理模块，用于根据所述各个依次被放入物体的测量信息，利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴；所述机械转轴，用于按照所述转动参数转动，以带动所述箱体进行多方向转动，以使所述各个依次被放入物体发生位置移动、空间置换和摆放顺序的交换；其中，所述训练后的神经网络是根据各个依次被放入物体的测量信息、个数、箱体体积组成的多组样本，对神经网络进行训练得到的。2.根据权利要求1所述的物体排序整理箱，其特征在于，所述测量信息包括：质量、几何形状以及整个物体在所述箱体内放置的空间信息。3.根据权利要求2所述的物体排序整理箱，其特征在于，所述箱体包括：重力感应模块；所述重力感应模块设置于所述箱体底部，用于测量放入所述箱体内的物体的质量。4.根据权利要求3所述的物体排序整理箱，其特征在于，所述箱体包括：多个红外扫描模块；在所述箱体的每个面上设置至少一个红外扫描模块，用于扫描放入所述箱体内的物体的几何形状以及整个物体在所述箱体内放置的空间信息；其中，所述几何形状包括物体的长、宽、高，所述空间信息包括物体边缘每个顶点的空间坐标。5.根据权利要求4所述的物体排序整理箱，其特征在于，所述中央处理模块，具体用于：启动所述多个红外扫描模块扫描每个物体之间的空间，并根据每个物体的空间信息，计算出所有物体之间的空间总和；若所述空间总和小于等于预设空间阈值，则不计算所述箱体的转动参数；若所述空间总和大于预设空间阈值，则利用训练后的神经网络计算所述箱体的转动参数，并发送给所述机械转轴。6.根据权利要求5所述的物体排序整理箱，其特征在于，所述中央处理模块，具体用于：确定相隔空间最大的两个物体中几何形状最大的第一物体；确定所述第一物体距离周围物体的最大轴距对应的第一方向，所述第一方向为箱体首次移动的方向；根据第一公式计算所述箱体移动的加速度a；其中，所述第一公式为a＝x*M*g*cosz；其中，M为所述第一物体的质量，g为重力加速度，z为箱体首次移动的方向与水平距离的夹角，x为基于所述训...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鑫，赵友军，
申请(专利权)人：中国联合网络通信集团有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11