本文介绍基于 YUXIANGROS 框架的智能仓储机器人系统搭建方案，涵盖感知、决策与执行层设计。
系统架构设计
整个系统采用模块化设计，主要分为感知、决策、执行三个层次。感知层负责环境信息采集，决策层处理业务逻辑，执行层控制机器人运动。这种分层结构让系统维护和扩展变得很方便。
物品识别模块
使用 YOLOv5 模型进行实时物品检测，这个选择主要考虑到它在速度和精度上的平衡。在 ROS 中创建了一个专门的识别节点，接收摄像头数据流，处理后发布带有物品位置和类别的消息。实际测试时发现光照条件对识别效果影响较大，后来通过增加图像预处理环节解决了这个问题。
路径规划实现
基于 A*算法开发了路径规划模块，主要考虑仓储环境中的固定障碍物和动态障碍物。算法实现时特别处理了货架之间的狭窄通道情况，确保路径的可行性。为了提升效率，还加入了路径缓存机制，对经常使用的路线进行记忆。
货架识别系统
采用二维码识别方案，每个货架都有唯一编码。识别节点会解析二维码信息，并与 WMS 系统中的库存数据进行匹配。这里遇到一个坑是不同光照条件下二维码识别率不一致，后来通过调整摄像头参数和增加补光灯解决了。
系统集成与对接
与 WMS 系统的对接采用 REST API 方式，主要实现库存查询、任务下发等功能。为了确保通信可靠性，实现了自动重连和异常处理机制。消息类型方面，自定义了任务消息、物品识别消息等多个消息类型。
仿真环境搭建
使用 Gazebo 搭建了仓储环境仿真，包括货架、通道等元素。配置了机器人模型和传感器参数，可以完整模拟实际运行场景。仿真环境对算法验证和系统调试帮助很大，节省了大量现场调试时间。
整个开发过程中，YUXIANGROS 提供的标准化接口和工具链让开发效率提升不少。特别是它的模块化设计思想，使得各个功能模块可以独立开发和测试，最后再集成到一起。
