外卖机器人技术发展及其运用

刘亦晴

摘 要：基于外卖机器人技术发展及其运用，分析出外卖机器人应用背景、结构特点，包括移动平台系统、精确导航系统、智能避障脱困系统和顾客交流系统。提出目前外卖机器人存在的技术瓶颈，包括交通信号识别和非约束移动目标识别两种技术问题。最后分析外卖机器人技术的应用前景。

关键词：外卖机器人;智能物流;技术运用

0 引言

随着国内物流行业智能化水平不断提升，一批新兴技术在物流领域得以应用，国家也发布了相应的政策大力推动物流智能化升级。智能物流和智能机器人技术的集合，以及低速自动驾驶技术的发展，使服务型智能机器人在物流领域的应用场景不断拓展，具有自主导航能力的外卖机器人开始投入商业化试运行。

1 外卖机器人商业化应用背景

在互联网技术飞速发展的带动下，人们的生活服务业态产生了巨大的变化，其中“懒人经济”已经成为一种重要的经济现象，互联网技术与餐饮业不断融合发展，外卖逐渐成为人们的主流生活方式之一。随着外卖产业链不断完善，餐饮外卖市场逐步成熟。与此同时，智能机器人相关技术也取得了巨大进步，机器人的应用场景从工业领域拓展到了服务领域。部分研究机构和企业开始尝试采用外卖机器人代替人工骑手，由机器人承担外卖的配送服务，而且推出了一些外卖机器人产品投入试运营。

由于外卖机器人是对服务型机器人的创新应用，已经投入运营的外卖机器人处于试运行阶段，外卖机器人需要满足不同的场景，在实际配送中外卖机器人需要在市政道路上行进，除了要精准导航以外，还需要智能的视觉识别系统，分辨交通信号和交通标线，在配送行进过程中需要较强的抗干扰能力。在已经投入试运营的项目中，外卖机器人经常会遇到无法处理的问题，需要人工解决，人工远程介入和遥控的情况经常发生。外卖机器人仍在不断完善自动驾驶相关算法，随着产品迭代，外卖机器人的商业化应用将逐步扩大。

2 外卖机器人结构特点

2.1 移动平台系统

外卖机器人将送餐保温装置集成到移动平台系统上，移动平台一般采用轮式驱动，由充电电池、驱动电机和控制器组成，移动平台可完成前进、转向、刹车、后退等动作，针对不同的地面自动切换驱动模式，为保证运行平稳，通常采用四轮或六轮结构，避免路面状况不佳时车体过度颠簸。移动平台一次充电可连续完成多次送餐任务，当系统监控到电量不足时，外卖机器人会自动返回充电站充电。

2.2 精确导航系统

无人配送外卖机器人需要自主行驶到餐厅取餐点，然后再自主行驶到顾客所在的送餐点，整个过程均需要精确的导航系统。外卖机器人的导航包括室外道路导航和室内导航两部分，传统的室外导航技术通过卫星与预存的地图数据匹配完成，导航精度较差，无法满足外卖机器人的导航需求。室外导航可采取卫星导航与高精度地图导航结合的方式，例如采取激光导航技术，外卖机器人可自行采集激光点的数据，修正和补充卫星导航数据，通过激光传感器信息与高精度地图匹配实现更加精准的室外道路导航。室内导航的基础是基于厘米级别高精度地图实现的，在外卖机器人配送范围内预先采集数据，制作详细的地图，精确到建筑物的门、走廊、立柱等全部静态信息。外卖机器人应用激光传感器、视觉传感器等技术，识别自身在高精度地图中的位置，确保导航路径规划成功。外卖机器人还可以结合导航信息，综合分析各路段的拥堵程度，提前规划导航线路。

2.3 智能避障脱困系统

外卖机器人需要完成从接单到用户拿到餐食的全过程，整个配送过程外卖机器人必须做到实时感知外界路径和环境，智能识别车辆、行人、宠物、固定物等障碍物，并采取相应的避让操作。在马路上行走时，外卖机器人还需要识别交通信号和交通标识，确保按交通规则行进。为了增加避障系统可靠性，外卖机器人需要配备多种传感器，包括红外线传感器、超声波传感器、视觉传感器等，各传感器均反馈信息给机器人总控制单元，由总控制单元对各种传感器信息综合分析判断，识别障碍物的类型、体积、位置，并采取相应的减速或转向等措施。外卖机器人通过感知交通信号，并与车辆、行人等外界交通环境实时交互，确保最后一公里外卖配送服务运输的安全性和稳定性。

2.4 顾客交流系统

外卖机器人到达送货地点后，需要将餐食交给顾客，这一过程涉及信息沟通和顾客识别。信息沟通通常采取发送信息的方式，当外卖机器人即将到达指定送餐地点时，可提前发送提醒信息给顾客的手机APP，通知顾客送餐机器人即将到达的位置和预计到达时间，同时发送验证码给顾客。顾客识别功能是确保将餐食交给相应的顾客，防止顾客拿错并确保不被顾客以外的人员冒领，顾客识别功能可以采用验证码识别、人脸识别、指纹识别等多种方式。验证码预先发送给了顾客，顾客可以通过扫描手机上的二维码或在触摸屏输入密码的方式打开外卖机器人的送餐保温箱，也可以采取人脸识别的方式，让外卖机器人扫描顾客脸部，与订餐时预留的面部照片进行对比，完成顾客确认环节。

3 外卖机器人技术存在的瓶颈

3.1 交通信号识别

外卖机器人投入商业化应用需要攻克一系列技术课题，其中交通信号的识别是瓶颈之一。外卖机器人在室外实际路况行走，相当于低速的无人驾驶车辆，必须能够智能识别红绿灯、各种交通标识、路面的交通标线等。为了确保对交通信号准确识别，首先，外卖机器人导航系统中需要预装高精度的地图，地图中标注交通灯的位置、交通标线的位置，使外卖机器人可以通过导航系统实时了解自身所在的位置，明确需要关注的信号目标数量和位置;其次，外卖机器人需要配備多目视觉识别系统，根据导航系统提示锁定固定的信号灯、地面标线，同时主动搜索交通标识等其他信号目标，由总控制系统智能分析判断各种交通信号信息，采取相应的适当动作。

3.2 非约束移动目标识别

外卖机器人具备了在特定区域按规定线路行走的能力后，需要解决识别非约束移动目标的能力。不受干扰的固定路线行进模式在实际配送中不存在，外卖机器人在正常行进过程中，经常会出现非约束移动目标，这些目标不受交通秩序约束。外卖机器人在识别自行车、电动车、行人、宠物等移动目标时有很大的难度，这些目标外形多种多样、移动速度各异、出现的时间随机，外卖机器人必须主动搜索目标，实时判断移动目标的类型和行进方向，对移动目标的动机进行判断和估计，必要时调整行进速度或改变行进方向。对非约束目标的识别通常采取具有自学能力的视觉系统，不断积累非约束移动目标的数据信息，提升智能识别率。随着5G和云计算技术的发展，外卖机器人视觉识别的智能性将大幅度提升。

3.3 安全系统

外卖机器人需要应对复杂的室外场景，安全性至关重要，除了提升机器人的视觉智能以外，为了确保不对行人和车辆等造成伤害，外卖机器人需要配备相应的安全系统。防碰撞系统可以确保在非正常状态下，外卖机器人可以紧急制动，避免对行人和车辆造成伤害，通常采取超声波和红外传感器技术，实时监控行进方向的障碍物，必要时迅速采取避险动作。电池监控系统可实时监控电池的电量，确保外卖机器人有足够的能量到达目的地，当电量不足时及时返回充电，同时也监控电池的温度等指标，确保外卖机器人自身安全。人工干预系统也是外卖机器人的安全系统之一，当遇到险情或困境时，外卖机器人会及时呼唤服务人员，通过视频和音频反馈自身的状态，报告周围环境和障碍物，同时服务人员人工介入，手动操作使机器人脱困，或者通过机器人的扬声器与干涉机器人行进的人员沟通。

4 外卖机器人应用前景

4.1 最后一公里配送服务

外卖机器人基于物联网技术在实际路况上精准运行，可以完成及时、高效、精准的外卖送餐任务。随着产品的不断迭代，其运行效率、安全性能、智能应对突发事件的能力将不断提升，可以逐渐替代外卖平台的人工骑手，大幅度降低外卖平台的人工费用，打通外卖配送过程的线下环节，提升客户外卖点餐的服务体验。同时外卖机器人也可以完成物流快递配送任务，物流快递的配送任务性质与外卖较为接近，其出发地点为物流配送站，到达地点为客户收货地址，所不同的是收货方式，外卖餐食通常直接交给点餐的顾客，物流快递通常是放置在蜂巢等快递柜中。外卖机器人经过适当的功能拓展，即可完成物流快递配送任务，例如增加与快递柜的对接功能，将快递包裹投递到快递柜中，快递柜也需要做适应性的改造，以方便同外卖机器人对接，包裹投递后外卖机器人发送取包裹密码给顾客，提示顾客取走快递柜中的快递。

4.2 应用场景拓展

目前安保巡逻等工作仍需人工完成，通常是安保人员按特定线路步行巡逻，观察建筑物、环境、人员等有无异常。如果能用机器人替代安保人员巡逻，不仅可以节约人力成本，也能够提高巡逻的质量，机器人巡逻过程可以逐项确认每一个设定的目标点，防止遗漏。机器人采集的视频、音频等数据均能存入数据库中，作为后续取证的依据。机器人视觉可以通过红外等技术，观察人类肉眼无法识别的目标。外卖机器人相关技术与巡逻机器人基本一致，外卖机器人经过视觉能力的适应性改造后，可以进一步拓展至安保巡逻等应用场景。

5 结束语

外卖机器人相关技术，具有较为广阔的发展前景和应用价值。通过在外卖配送过程中应用外卖机器人代替外卖骑手，能够有效降低人工成本，提高送餐效率，为顾客提供经济高效的点餐服务。可以说，外卖机器人相关技术具有较高的实用价值，但在迅速发展的同时，也遇到了发展中的瓶颈，需要积极研究解决，从而推动外卖机器人应用场景的不断拓展和创新发展。

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