仓储活动、或者说仓储的基本功能包括了物品的进出、库存、分拣、包装、配送及其信息处理等六个方面。传统的仓储活动基本是靠人工来做的，人工卸货装货、人工把货物整理入库、人工分拣与包装、再由人开车配送、甚至信息处理这块也是由人工来完成的。传统的仓储活动有计算机的参与，但实现的功能比较少，仅仅在信息处理这块发挥了一定作用。而随着社会的发展、电商经济的崛起，仓储物流这一块也在快速发展。传统的仓储物流模式在货物量较少的情况下，运行起来还是得心应手的；但电商经济的发展带来了仓储物流需要处理的货物数量的井喷式增长。尤其是在一些特殊的节日，如美国等国家的“黑色星期五（圣诞大采购）”、中国由阿里巴巴等企业带起来的“双十一光棍节”、由京东等企业带起来的“京东618”等。在这些特殊的节日里，电商卖家大力促销，买家也是疯狂买货，交易金额经常是上百亿至千亿人民币的水平（据Adobe Analytics数据2018年黑色星期五当日在线销售额62.2亿美元；2018年天猫双十一全天交易额2135亿人民币；而2018年6月1日0点至6月18日24点京东全球年中购物节累计下单金额达1592亿），而货物的交易数量也是上亿的数量级。对于如此巨大的货物量，大企业处理起来也是有点手忙脚乱的，时常能听到某些仓库爆仓的新闻。

传统的仓储模式已经完全无法满足电商行业的需要，需要有一种新的、更高效的、处理能力更强的仓储模式来解决这一需要。国内外许多涉及物流的企业和个人很早就在这方面展开了研究。许多人都尝试在仓库中用机器人来取代人的办法来建立新的仓储模式。最早实际应用的仓储物流机器人应该是亚马逊的Kiva机器人。从2012年开始，该机器人就应用于亚马逊的仓库了。Kiva机器人系统的模式是一种取消拣选人员，直接把货架搬到复核包装人员面前的“货架到人”物流模式，之后再由复核打包人员完成拣选、二次分拣、打包复核三项工作，把人员数量压到最低。通过巡航定位技术、动力补充技术、通讯联系技术、软件系统相关技术等技术，Kiva机器人基本实现了无人监管。国内也是有许多企业在这方面下了苦工的，如阿里巴巴公司旗下的“曹操”仓储机器人，曹操整体有半米多高，跟一般的AGV机器人差不多大，可承重50公斤，速度可达到2米每秒。该机器人接到订单后，可以迅速定位出商品在仓库分布的位置，并且规划最优捡货路径，拣完货后会自动把货物送到打包台，减少仓管人员的步行距离，大大增加了仓库分拣打包的效率。京东也有自己的仓储机器人。相对于前两者，京东的仓储机器人系统实现的功能更多，包括了货架穿梭车、搬运机器人、分拣机器人等。

2. 研究的基本内容与方案

我们团队这次的毕业设计是设计一款用于仓库内货物运输的无人物流车。该车能为仓库机器人化做一份贡献。而我的任务主要是负责无人物流车上的安全防撞系统的开发。我的任务分解下来具体包括：完成无人物流车安全防撞系统总体方案设计；完成超声波防撞模块软硬件设计；完成加速度计模块软硬件设计；在硬件平台上实现无人物流车安全防撞系统。

我打算采用的技术方案是：利用超声波传感器和单目机器视觉摄像头结合来检测周围的障碍物，并将障碍物的大小、距离、方位等信息反馈给上层控制系统。具体措施的话，我准备使用树莓派来控制SR04超声波传感器和树莓派专用的摄像头以及处理超声波和摄像头反馈回来的数据，得出障碍物的大小、距离、方位等信息。超声波传感器起次要作用作用，用来测距，防止物流车撞上障碍物。摄像头则用来获取障碍物的大小、距离、方位等具体信息，起着主要作用。摄像头得到障碍物信息的原理：摄像头安装位置较高，并向下倾斜，在摄像头拍到的区域内划分出一个物流车可能行驶方向的扇形区域，以扇形为参照，结合初始设定的摄像头夹角来计算出障碍物的距离。在物流车行驶过程中，机器视觉传感器不断拍照，而处理器则不断分析拍出来的图片。一旦有物体进入此扇形区域（主动或被动）时，处理器能立刻得到，障碍物相对于扇形的位置和大小信息，并且由于摄像头是倾斜的（假设地面是水平的）根据障碍物在扇形中的位置，通过简单的几何计算就可以得到障碍物的距离信息，从而分析出障碍物的具体信息。

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