基于多模块决策与货格分级检测的智能分拣机器人系统设计

1 引言

随着智能制造与自动化的深度推进，物流行业作为供应链核心环节，其效率与成本控制直接影响企业竞争力。山东某公司作为物流第三方物流企业，聚焦快消、电商等细分行业，提供仓配一体化供应链服务。但其现有分拣系统存在三大核心痛点：一是货物适配难，物流机器人感知精度不足；二是动态规划缺陷，临时退货导致新旧货品混放，仓库空间利用率下降 25% ；三是异常处置成本高，标签缺失、尺寸超限等异常件需 100% 人工介入。因此，具备多模态感知[1]、智能分级分拣与自主异常处理能力的分拣机器人系统，对解决行业痛点、提升物流自动化水平具有重要现实意义。

2 智能分拣机器人系统总体设计

系统采用“感知-决策-执行-监控”四层架构，以多模块决策模型为核心，整合多模态感知设备、货物分级引擎与数字孪生监控平台，实现“货物识别-尺寸分级-货格匹配-抓取分拣-异常处置”的全流程自动化，架构分为以下几层：

1.感知层：由视觉设备、力觉传感器、激光雷达、RFID 读写器组成，采集货物图像、重量、空间位置及标签信息。

2.决策层：基于 AI 算法融合多源感知数据，完成货物分级、货格匹配与路径规划。

3.执行层：包括机械臂与自动导引小车，执行货物抓取、搬运与分拣动作。

4.监控层：依托数字孪生平台，实时可视化系统运行状态，触发异常告警与人工复核提示。

3 系统核心技术模块

3.1 多模态感知升级

为解决现有系统感知精度不足的问题，设计多模态感知模型，融合图像、力觉与标签信息，实现货物精准定位与状态识别。

1.视觉感知：采用 3D 工业摄像头采集货物三维轮廓与颜色信息，通过神经网络完成货物类别识别与尺寸测量，预处理阶段通过图像去噪[2]、边缘检测与轮廓提取，减少光照、遮挡对识别结果的影响。

2.力觉感知：在机械臂末端安装六维力传感器，实时监测抓取力与力矩，当抓取力超过阈值时触发保护机制，避免货物夹损，同时提升机械臂承重能力。

3.激光雷达：用于仓储空间三维建模与 AGV 路径规划，扫描仓库通道宽度、货格位置及障碍物分布，精度达 ±2cm ，为货格优化与路径避障提供数据支撑。

4.RFID 感知：通过预埋在货架与地面的 RFID 标签，辅助 AGV 定位，同时读取货物标签信息，验证货物类别与存储要求，如防潮、易碎，避免标签缺失导致的识别模糊。

3.2 货物尺寸分级规则

针对电商货物形态差异大的问题，构建支持自定义配置的 6 级分级体系，覆盖从微型件到特殊异形件的全品类货物，分级标准如表 1 所示：

表 1 货格分级规则

3.3 异常处理机制针对识别模糊与尺寸超限两类核心异常，设计“自动识别-智能响应-人工复核”的闭环处理流程，降低人工介入成本。

3.3.1 异常触发条件识别模糊：RFID 标签读取无效；

尺寸超限：货物长、宽、高任一维度超过分拣设备标准尺寸，或体积超过货格承载上限。

3.3.2 异常响应流程

1.数字孪生标记：异常触发后，数字孪生系统在虚拟模型中以黄色闪烁图标高亮标记异常货物，并自动生成唯一异常 ID，关联货物实时位置、采集时间、异常类型等信息。

2.可视化提示：监控大屏的孪生界面弹窗显示异常货物位置与详情。

3.终端通知：通过管理系统向现场管理人员手机推送复核任务，包含异常货物导航路径与操作指南。

4.暂存区引导：AGV 自动将异常货物搬运至暂存区，避免堵塞正常分拣通道，待人工复核后重新进入分拣流程。

5.通过该机制，异常件人工介入率从 100%降至 30% 以下，单票异常处置成本降低 60% ，显著提升分拣效率。

3.4 数字孪生技术的集成应用

数字孪生技术作为系统监控与决策的核心支撑，实现“实时可视化-动态感知-路径优化”三大功能：

3.4.1 实时可视化监控

1.三维视窗：360°实时显示机器人的动作轨迹，支持缩放与视角切换；

2.数据仪表盘：展示关键指标，包括分拣效率、匹配准确率、异常件数量、

3.状态可视化：以颜色标识货柜容积饱和度，便于管理人员实时调整存储策略。

3.4.2 动态感知与定位：

结合 SLAM 技术与 RFID 地标定位，实现 AGV 运行环境的动态感知。SLAM 通过激光雷达实时扫描障碍物并更新地图，RFID 标签提供高精度位置校准，确保 AGV 在复杂仓库环境中的避障能力与路径准确性；

3.4.3 路径规划最优解：

数字孪生系统根据货物分拣任务与实时交通状况，通过 Dijkstra 算法生成最优路径，兼顾效率与能耗。测试表明，路径规划效率提升 15% ，AGV 能耗降低 10% 。

4 结论

本文设计的智能分拣机器人系统，通过多模态感知模型解决了货物定位精度不足的问题，依托 6级货物分级提升了货格匹配效率与空间利用率，结合数字孪生技术实现了异常处置与路径规划的智能化。系统满足企业的核心需求，匹配准确率≥ 90% ，分拣效率与空间利用率显著提升，异常处置成本大幅降低，为物流行业自动化分拣提供了切实可行的解决方案。

5 参考文献

[1]毛江红，聂小春，朱洪雷.多模态传感器在机器人中的研究与进展[J].科技与创新， 2025（12）.

[2]许莉，张玉雪，范纯龙，等.融合图像去噪和特征对齐的目标检测算法[J].计算机工程与设计， 2025，46（2）：392-398.

[3]张璇 王利强.RFID 技术在智能仓储系统中的应用综述[J].2024.

作者简介：秦瑶，1995.03，女，汉族，工程师，山东昌乐，硕士研究生，研究方向：智能控制与机器人。

邢旭东，1971.04，男，汉族，副教授，硕士研究生，研究方向：经济管理。

刘礼容，1987.11，女，汉族，讲师，硕士研究生，研究方向：现代物流管理。

李志昂，1992.01，男，汉族，山东滕州，助理讲师，硕士研究生，研究方向：思想政治教育、嵌入式系统。