CN118721197A - 一种基于人工智能的分拣搬运机器人及控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及分拣搬运机器人控制技术领域，公开了一种基于人工智能的分拣搬运机器人及控制方法，本发明通过运行组件参数采集模块采集搬运过程中各个阶段的过程参数，然后通过数据分析模块对采集的参数进行分析获得搬运过程中夹持单元状态、搬运单元状态和夹持单元‑搬运单元关联状态，并综合分析运行组件的状态，然后，通过状态评估模块对运行组件的状态进行评估，判断搬运过程中运行组件是否存在异常，并对夹持单元状态、搬运单元状态分别评估，根据评估结果对参数进行调整，以保证搬运顺利进行。

Description

一种基于人工智能的分拣搬运机器人及控制方法

技术领域

本发明涉及分拣搬运机器人控制技术领域，具体涉及一种基于人工智能的分拣搬运机器人及控制方法。

背景技术

分拣机器人(Sorting robot)，是一种具备了传感器、物镜和电子光学系统的机器人，可以快速进行货物分拣。一般都是通过机械爪夹持货物，基于人工智能识别货物的类别，然后将不同的货物搬运到不同的传输带上。

目前分拣搬运机器人搬运过程中，都是将搬运过程对应参数值与标准值比较，若不符合标准则判断异常，此种监测具有一定的滞后性，但是在实际搬运过程中一般分为不同的阶段，竖直上升搬运阶段、竖直下降搬运阶段、水平左右搬运阶段和水平前后搬运阶段等，每个阶段的参数对应的标准值都是有区别的，因此，本发明提出一种基于人工智能的分拣搬运机器人及控制方法，对搬运过程的各个阶段进行监测比较，并及时调节相关参数，以保证搬运顺利进行。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于人工智能的分拣搬运机器人及控制方法，解决上述技术问题。

一种基于人工智能的分拣搬运机器人，包括：运行组件、运行组件参数采集模块、数据分析模块、状态评估模块和运行组件控制模块；

所述运行组件包括夹持单元和搬运单元，所述夹持单元用于夹持不同规格的货物，所述搬运单元用于将货物转移至目标位置；

所述运行参数采集模块，用于监测分拣搬运机器人在搬运过程中状态参数，所述状态参数包括夹持单元在夹持点位的作用力和搬运单元的移动速度；

所述数据分析模块，用于对运行参数采集模块采集的参数进行分析处理，获得运行组件的状态系数；

所述状态评估模块，用于根据运行组件的状态系数判断运行组件的当前运行状态；

所述运行组件控制模块，包括夹持点位作用力控制单元和搬运单元移动速度控制单元，用于根据运行组件的当前运行状态分别通过夹持点位作用力控制单元和搬运单元移动速度控制单元对夹持点位作用力和搬运单元移动速度进行控制调整。

作为本发明方案的进一步描述，所述数据分析模块的工作过程包括：

根据搬运物品时的不同阶段，将搬运物品进行阶段划分，获取每个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)；

将各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)分别与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)及搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)对比，并结合F(t)与V(t)之间的关系计算运行组件的状态系数。

作为本发明方案的进一步描述，所述运行组件的状态系数的具体计算过程包括：

根据各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)计算夹持单元状态系数：

根据各个阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)与各个阶段搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)计算搬运单元状态系数：

通过下式(3)计算运行组件的状态系数：

K＝A₁K_V+A₂K_μ+A₃K_FV； (3)

将式(1)和(2)代入式(3)计算得到过程系数K；

式中，n为阶段的数量，i∈[1，n]，F_i(t)为第i阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线，F_i0(t)为第i阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线，V_i(t)为第i阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线，V_i0(t)为第i阶段搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线，α_i为第i阶段夹持点位的作用力对应的权重系数，β_i为第i个阶段搬运单元的移动速度对应的权重系数，t_i～t_i+Δt_i为第i个阶段对应的时长，A₁、A₂和A₃为权重系数，K_F为夹持单元状态系数，K_V为搬运单元状态系数，K_FV为夹持单元-搬运单元关联状态系数，K为运行组件的状态系数。

作为本发明方案的进一步描述，所述夹持单元-搬运单元关联状态系数K_FV通过下式获得：

作为本发明方案的进一步描述，所述状态评估模块的工作过程包括：

将状态系数K_F、K_V分别与对应阈值进行比对：

若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；

若均满足对应阈值条件，则将运行组件的状态系数K与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对：

若K不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；

否则，则判断搬运过程正常。

作为本发明方案的进一步描述，所述运行组件控制模块的工作过程包括：

当夹持单元状态系数K_F不满足阈值条件时，将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则通过运行组件控制模块调节夹持点位的作用力；

当搬运单元状态系数K_V不满足阈值条件时，将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则通过运行组件调节控制模块搬运单元的移动速度；

式中，[K_F1，K_F2]为夹持单元状态系数K_F的预设阈值区间，[K_V1，K_V2]搬运单元状态系数K_V的预设阈值区间。

作为本发明方案的进一步描述，所述通过运行组件控制模块调节夹持点位的作用力的过程包括：

获取当前时刻夹持点位的作用力F₀，通过下式计算夹持点位的作用力；

当K_F大于K_F2时，夹持点位的作用力为F₁：

F₁＝F₀-ρ*(K_F-K_F2)；

当K_F小于K_F1时，夹持点位的作用力为f₂：

f₂＝f₀+ρ*(K_F1-K_F)；

式中，ρ为转换系数，用于同参。

作为本发明方案的进一步描述，所述通过运行组件控制模块调节运行组件调节控制模块搬运单元的移动速度的过程包括：

获取当前时刻块搬运单元的移动速度V₀，通过下式计算搬运单元的移动速度；

当K_V大于K_V2时，搬运单元的移动速度为V₁：

V₁＝V₀-σ*(K_V-K_V2)；

当K_V小于K_V1时，搬运单元的移动速度为f₂：

V₂＝V₀+σ*(K_V1-K_F)；

式中，σ为转换系数，用于同参。

一种人工智能的分拣搬运机器人的控制方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S1、根据搬运物品时的不同阶段，将搬运物品进行阶段划分；

步骤S2、获取每个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)；

步骤S3、分别计算夹持单元状态系数、搬运单元状态系数和夹持单元-搬运单元关联状态系数；

步骤S4、根据夹持单元状态系数、搬运单元状态系数和夹持单元-搬运单元关联状态系数计算运行组件的状态系数；

步骤S5、将状态系数K_F、K_V分别与对应阈值进行比对，若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；

步骤S6、若状态系数K_F、K_V均满足对应阈值条件则将运行组件的状态系数K与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对；

步骤S7、若K不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；否则，则判断搬运过程正常。

本发明的有益效果：

本发明通过运行组件参数采集模块采集搬运过程中各个阶段的过程参数，然后通过数据分析模块对采集的参数进行分析获得搬运过程中夹持单元状态、搬运单元状态和夹持单元-搬运单元关联状态，并综合分析运行组件的状态，然后，通过状态评估模块对运行组件的状态进行评估，判断搬运过程中运行组件是否存在异常，并对夹持单元状态、搬运单元状态分别评估，根据评估结果对参数进行调整，以保证搬运顺利进行。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明提供的基于人工智能的分拣搬运机器人的部分结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种基于人工智能的分拣搬运机器人，包括：运行组件、运行组件参数采集模块、数据分析模块、状态评估模块和运行组件控制模块；

所述运行组件包括夹持单元和搬运单元，所述夹持单元用于夹持不同规格的货物，所述搬运单元用于将货物转移至目标位置；

所述运行参数采集模块，用于监测分拣搬运机器人在搬运过程中状态参数，所述状态参数包括夹持单元在夹持点位的作用力和搬运单元的移动速度；

所述数据分析模块，用于对运行参数采集模块采集的参数进行分析处理，获得运行组件的状态系数；

所述数据分析模块的工作过程包括：

根据搬运物品时的不同阶段，将搬运物品进行阶段划分，获取每个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)；

通过上述技术方案，本实施例中搬运物品时的不同阶段可划分为：竖直上升搬运阶段、竖直下降搬运阶段、水平左右搬运阶段和水平前后搬运阶段；然后获取物品搬运时在不同的阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)。

将各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)分别与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)及搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)对比，并结合F(t)与V(t)之间的关系计算运行组件的状态系数。

作为本发明方案的进一步描述，所述运行组件的状态系数的具体计算过程包括：

根据各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)计算夹持单元状态系数：

根据各个阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)与各个阶段搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)计算搬运单元状态系数：

通过下式(3)计算运行组件的状态系数：

K＝A₁K_V+A₂K_μ+A₃K_FV； (3)

将式(1)和(2)代入式(3)计算得到过程系数K；

式中，n为阶段的数量，i∈[1，n]，F_i(t)为第i阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线，F_i0(t)为第i阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线，V_i(t)为第i阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线，V_i0(t)为第i阶段搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线，α_i为第i阶段夹持点位的作用力对应的权重系数，β_i为第i个阶段搬运单元的移动速度对应的权重系数，t_i～t_i+Δt_i为第i个阶段对应的时长，A₁、A₂和A₃为权重系数，K_F为夹持单元状态系数，K_V为搬运单元状态系数，K_FV为夹持单元-搬运单元关联状态系数，K为运行组件的状态系数。

作为本发明方案的进一步描述，所述夹持单元-搬运单元关联状态系数K_FV通过下式获得：

通过上述技术方案，本实施例根据各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)通过公式计算夹持单元状态系数，根据各个阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)与搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)通过公式计算搬运单元状态系数，根据夹持单元-搬运单元关联状态通过公式 计算夹持单元-搬运单元关联状态系数，然后通过公式K＝A₁K_V+A₂K_μ+A₃k_FV计算获得运行组件的状态系数。

所述状态评估模块，用于根据运行组件的状态系数判断运行组件的当前运行状态；

所述运行组件控制模块，包括夹持点位作用力控制单元和搬运单元移动速度控制单元，用于根据运行组件的当前运行状态分别通过夹持点位作用力控制单元和搬运单元移动速度控制单元对夹持点位作用力和搬运单元移动速度进行控制调整。

作为本发明方案的进一步描述，所述状态评估模块的工作过程包括：

将状态系数k_F、k_V分别与对应阈值进行比对：

若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；

若均满足对应阈值条件，则将运行组件的状态系数k与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对：

若k不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；

否则，则判断搬运过程正常。

通过上述技术方案，本实施例先分别将各个单元的状态系数k_F、K_V分别与对应阈值进行比对，若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；若均满足对应阈值条件，将运行组件的状态系数K与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对：若K不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；否则，则判断搬运过程正常。

作为本发明方案的进一步描述，所述运行组件控制模块的工作过程包括：

当夹持单元状态系数K_F不满足阈值条件时，将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则通过运行组件控制模块调节夹持点位的作用力；

当搬运单元状态系数K_V不满足阈值条件时，将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则通过运行组件调节控制模块搬运单元的移动速度；

式中，[K_F1，k_F2]为夹持单元状态系数K_F的预设阈值区间，[K_V1，K_V2]搬运单元状态系数K_V的预设阈值区间。

作为本发明方案的进一步描述，所述通过运行组件控制模块调节夹持点位的作用力的过程包括：

获取当前时刻夹持点位的作用力F₀，通过下式计算夹持点位的作用力；

当K_F大于K_F2时，夹持点位的作用力为F₁：

F₁＝F₀-ρ*(K_F-K_F2)；

当K_F小于K_F1时，夹持点位的作用力为F₂：

F₂＝F₀+ρ*(K_F1-K_F)；

式中，ρ为转换系数，用于同参。

通过上述技术方案，本实施例将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则获取当前时刻夹持点位的作用力F₀，当K_F大于K_F2时，夹持点位的作用力为F₁：F₁＝F₀-ρ*(K_F-K_F2)；当K_F小于K_F1时，夹持点位的作用力为F₂：F₂＝F₀+ρ*(K_F1-K_F)。

作为本发明方案的进一步描述，所述通过运行组件控制模块调节运行组件调节控制模块搬运单元的移动速度的过程包括：

获取当前时刻块搬运单元的移动速度V₀，通过下式计算搬运单元的移动速度；

当K_V大于K_V2时，搬运单元的移动速度为V₁：

V₁＝V₀-σ*(K_V-K_V2)；

当K_V小于K_V1时，搬运单元的移动速度为f₂：

V₂＝V₀+σ*(K_V1-K_F)；

式中，σ为转换系数，用于同参。

通过上述技术方案，本实施例将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则获取当前时刻块搬运单元的移动速度V₀，通过下式计算搬运单元的移动速度；当K_V大于K_V2时，搬运单元的移动速度为V₁：V₁＝V₀-σ*(K_V-K_V2)；当K_V小于K_V1时，搬运单元的移动速度为F₂：V₂＝V₀+σ*(K_V1-K_F)。

一种人工智能的分拣搬运机器人的控制方法，所述方法包括如下步骤：

步骤S1、根据搬运物品时的不同阶段，将搬运物品进行阶段划分；

步骤S2、获取每个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)；

步骤S3、分别计算夹持单元状态系数、搬运单元状态系数和夹持单元-搬运单元关联状态系数；

步骤S4、根据夹持单元状态系数、搬运单元状态系数和夹持单元-搬运单元关联状态系数计算运行组件的状态系数；

步骤S5、将状态系数K_F、K_V分别与对应阈值进行比对，若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；

步骤S6、若状态系数K_F、K_V均满足对应阈值条件则将运行组件的状态系数K与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对；

步骤S7、若K不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；否则，则判断搬运过程正常。

以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但所述内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。

Claims (9)

1.一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，包括：运行组件、运行组件参数采集模块、数据分析模块、状态评估模块和运行组件控制模块；

所述运行组件包括夹持单元和搬运单元，所述夹持单元用于夹持不同规格的货物，所述搬运单元用于将货物转移至目标位置；

所述运行参数采集模块，用于监测分拣搬运机器人在搬运过程中状态参数，所述状态参数包括夹持单元在夹持点位的作用力和搬运单元的移动速度；

所述数据分析模块，用于对运行参数采集模块采集的参数进行分析处理，获得运行组件的状态系数；

所述状态评估模块，用于根据运行组件的状态系数判断运行组件的当前运行状态；

所述运行组件控制模块，包括夹持点位作用力控制单元和搬运单元移动速度控制单元，用于根据运行组件的当前运行状态分别通过夹持点位作用力控制单元和搬运单元移动速度控制单元对夹持点位作用力和搬运单元移动速度进行控制调整。

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述数据分析模块的工作过程包括：

根据搬运物品时的不同阶段，将搬运物品进行阶段划分，获取每个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)；

将各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)分别与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)及搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)对比，并结合F(t)与V(t)之间的关系计算运行组件的状态系数。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述运行组件的状态系数的具体计算过程包括：

根据各个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)与各个阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线F₀(t)计算夹持单元状态系数：

根据各个阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)与各个阶段搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线V₀(t)计算搬运单元状态系数：

通过下式(3)计算运行组件的状态系数：

K＝A₁K_V+A₂K_μ+A₃K_FV；(3)

将式(1)和(2)代入式(3)计算得到过程系数K；

式中，n为阶段的数量，i∈[1，n]，F_i(t)为第i阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线，F_i0(t)为第i阶段夹持点位的作用力随时间标准变化曲线，V_i(t)为第i阶段搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线，V_i0(t)为第i阶段搬运单元的移动速度随时间标准变化曲线，α_i为第i阶段夹持点位的作用力对应的权重系数，β_i为第i个阶段搬运单元的移动速度对应的权重系数，t_i～t_i+Δt_i为第i个阶段对应的时长，A₁、A₂和A₃为权重系数，K_F为夹持单元状态系数，K_V为搬运单元状态系数，K_FV为夹持单元-搬运单元关联状态系数，K为运行组件的状态系数。

4.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述夹持单元-搬运单元关联状态系数K_FV通过下式获得：

5.根据权利要求3所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述状态评估模块的工作过程包括：

将状态系数K_F、K_V分别与对应阈值进行比对：

若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；

若均满足对应阈值条件，则将运行组件的状态系数K与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对：

若K不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；

否则，则判断搬运过程正常。

6.根据权利要求5所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述运行组件控制模块的工作过程包括：

当夹持单元状态系数K_F不满足阈值条件时，将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则通过运行组件控制模块调节夹持点位的作用力；

当搬运单元状态系数K_V不满足阈值条件时，将与目标值比较，若大于等于目标值，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件，若小于目标值，则通过运行组件调节控制模块搬运单元的移动速度；

式中，[K_F1，K_F2]为夹持单元状态系数K_F的预设阈值区间，[K_V1，K_V2搬运单元状态系数K_V的预设阈值区间。

7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述通过运行组件控制模块调节夹持点位的作用力的过程包括：

获取当前时刻夹持点位的作用力F₀，通过下式计算夹持点位的作用力；

当K_F大于K_F2时，夹持点位的作用力为F₁：

F₁＝F₀-ρ*(K_F-K_F2)；

当K_F小于K_F1时，夹持点位的作用力为F₂：

F₂＝F₀+ρ*(K_F1-K_F)；

式中，ρ为转换系数，用于同参。

8.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的分拣搬运机器人，其特征在于，所述通过运行组件控制模块调节运行组件调节控制模块搬运单元的移动速度的过程包括：

获取当前时刻块搬运单元的移动速度V₀，通过下式计算搬运单元的移动速度；

当K_V大于K_V2时，搬运单元的移动速度为V₁：

V₁＝V₀-σ*(K_V-K_V2)；

当K_V小于K_V1时，搬运单元的移动速度为F₂：

V₂＝V₀+σ*(K_V1-K_F)；

式中，σ为转换系数，用于同参。

9.一种基于权利要求1-8任一所述的人工智能的分拣搬运机器人的控制方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：

步骤S1、根据搬运物品时的不同阶段，将搬运物品进行阶段划分；

步骤S2、获取每个阶段夹持点位的作用力随时间实际变化曲线F(t)及搬运单元的移动速度随时间实际变化曲线V(t)；

步骤S3、分别计算夹持单元状态系数、搬运单元状态系数和夹持单元-搬运单元关联状态系数；

步骤S4、根据夹持单元状态系数、搬运单元状态系数和夹持单元-搬运单元关联状态系数计算运行组件的状态系数；

步骤S5、将状态系数K_F、K_V分别与对应阈值进行比对，若存在不满足阈值条件状态系数项，则针对状态系数对应的运行组件单元进行调整；

步骤S6、若状态系数K_F、K_V均满足对应阈值条件则将运行组件的状态系数K与运行组件的状态系数预设阈值区间进行比对；

步骤S7、若K不属于运行组件的状态系数预设阈值区间，则判断搬运过程存在异常，则立即通过运行组件控制模块关闭运行组件；否则，则判断搬运过程正常。