CN112171645A - 基于人工智能的送餐机器人及送餐系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供基于人工智能的送餐机器人及送餐系统，送餐机器人包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行以下方法：接收厨师放入的菜品、以及录入的出菜语音信号；对该出菜语音信号进行解析，获得出菜语音信号中菜品名称以及对应的份数N；接收行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单，根据所述行走路线行走至对应的桌号后，根据该桌号的组合配送菜单生成并播放取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。该送餐机器人使用方便，送餐效率高。
Description
技术领域
本发明属于人工智能技术领域，具体涉及基于人工智能的送餐机器人及送餐系统。
背景技术
近年来随着人工智能技术发展，传统行业受到来自新技术的冲击，开始利用人工智能改变和优化传统行业的工作流程、工作方法、技术方案实现等，部分场景开始使用机器人替代原来的人类完成相应的工作任务，提升业务处理效率、改善业务服务质量、降低业务运营成本。
在餐厅的场景下，传统的餐厅通过服务员进行走菜和回收餐盘，在走菜的过程中餐盘可能接触到多个人员，容易造成食品安全风险。另外随着社会发展，人力成本越来越高，对餐厅的运营也带来更大的压力。送餐机器人的出现恰好能够解决这些问题，一方面机器人走菜过程和收盘过程完全封闭进行，没有中间人员接触到菜品，避免了不必要的食品安全风险；另一方面机器人可以代替服务员，24小时提供走菜服务，任劳任怨不会有情绪，机器人还可以提升整个餐厅的服务形象，树立高大上的品牌优势。
但是现有的送餐机器人还不能形成一个完整高效的流程，每次厨房出菜，服务员需要手工输入菜品和桌号，使用复杂，效率低。另外现有的送餐机器人没有云平台，餐厅运营机器人送餐的时长、频次等数据没有收集、统计和分析，以便为餐厅的后续业务运营决策提供指导。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明提供一种基于人工智能的送餐机器人及送餐系统，使用方便，送餐效率高。
第一方面，一种基于人工智能的送餐机器人，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行以下方法：
接收厨师放入的菜品、以及录入的出菜语音信号；
对该出菜语音信号进行解析，获得出菜语音信号中菜品名称以及对应的份数N；
接收行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单，根据所述行走路线行走至对应的桌号后，根据该桌号的组合配送菜单生成并播放取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。
优选地，所述送餐机器人上设有若干个独立的储菜空间，每个储菜空间设有取菜口，取菜口通过一滑门密封，每个储菜空间中存放同一菜品；
所述处理器被配置用于调用所述程序指令，具体执行以下方法：
根据所述行走路线行走至对应的桌号后，获取该桌号的组合配送菜单中所有菜品名称，依次控制存放相应菜品名称的储菜空间的滑门打开；
生成并播放包含该菜品名称的取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。
优选地，所述储菜空间包括一底板，所述底板上设有称重传感器；
所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
当检测到厨师放入菜品时，获取称重传感器监测到的原始重量；
计算每份菜品的重量：每份菜品的重量＝原始重量/N；
当控制滑门打开时，实时获取称重传感器监测到的实时重量；
当该实时重量与所述原始重量的差值等于该菜品的重量时，控制存放相应菜品的储菜空间的滑门关闭。
优选地，如果点餐菜单中同一菜品的数量为M，M＞1，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，具体执行以下方法：
当所述实时重量与所述原始重量的差值等于该菜品的重量的M倍时，控制存放相应菜品的储菜空间的滑门关闭。
优选地，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
接收并存储菜品知识图谱；
采集客人录入的点菜语音信号；
对所述点菜语音信号进行解析，获取点菜语音信号中包含的类别或菜品名称；
当识别出类别时，获得菜品知识图谱中该类别下的菜品名称，生成并播放包含该菜品名称的推荐语音；
当识别出菜品名称时，获得菜品知识图谱中该菜品名称关联的其他菜品名称，生成并播放包含该其他菜品名称的推荐语音。
优选地，所述菜品知识图谱中菜品名称之间的关联规则包括以下一种或几种组合：
类别、喜好、口味、民族、销售量。
优选地，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
当接收到厨师放入菜品时，设置其状态为工作中；
当检测到储菜空间中菜品被全部取出时，设置其状态为空闲。
第二方面，一种基于人工智能的送餐系统，包括送餐后台和第一方面所述的送餐机器人；
所述送餐后台用于采集餐厅内所有桌号对应的点餐菜单，所述点餐菜单中包括至少一项菜品名称；将所述点餐菜单与桌号进行关联后，按照点餐时间的先后顺序进行排列，形成点餐列表；
所述送餐后台还用于接收厨师录入的所有待出菜的菜品名称以及每个菜品名称对应的份数Ki，在点餐列表中搜索各个待出菜的菜品名称前Ki个点餐菜单以及对应的桌号，将同一桌号的待出菜的菜品名称进行合并，获得各个桌号的所述组合配送菜单；
所述送餐后台还用于根据预设的选路规则对存在组合配送菜单的桌号进行分路，根据分到同一路的桌号生成所述行走路线；将所述行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单发送给所述送餐机器人。
优选地，所述送餐后台用于构建包含多个类别或菜品名称的所述菜品知识图谱。
优选地，所述选路规则包括将位于同一区域内的桌号分为同一路。
由上述技术方案可知，本发明提供的基于人工智能的送餐机器人及送餐系统，使用方便，送餐效率高。
附图说明
为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。在所有附图中，类似的元件或部分一般由类似的附图标记标识。附图中，各元件或部分并不一定按照实际的比例绘制。
图1为本发明实施例一提供的送餐机器人中处理器执行的方法流程图。
图2为本发明实施例二提供的送餐系统的模块框图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本发明的保护范围。需要注意的是，除非另有说明，本申请使用的技术术语或者科学术语应当为本发明所属领域技术人员所理解的通常意义。
应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
还应当理解，在此本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。
还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
实施例一：
一种基于人工智能的送餐机器人，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，参见图1，执行以下方法：
S1：接收厨师放入的菜品、以及录入的出菜语音信号；
具体地，厨师将菜品放入送餐机器人时，还需要语音告诉送餐机器人放入的菜品名称和份数，例如放入三份鱼香肉丝时，告诉送餐机器人“已放入三份鱼香肉丝”。
S2：对该出菜语音信号进行解析，获得出菜语音信号中菜品名称以及对应的份数N；
具体地，送餐机器人对出菜语音信号进行解析后，获得厨师语音输入的菜品名称以及对应的份数N，例如针对上述厨师输入的出菜语音信号，得到菜品名称为鱼香肉丝，份数N等于3。
S3：接收行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单，根据所述行走路线行走至对应的桌号后，根据该桌号的组合配送菜单生成并播放取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。
具体地，送餐机器人可以从送餐后台接收行走路线以及需要送餐的组合配送菜单，组合配送菜单包含了该桌号需要配送的菜品名称。例如送餐机器人本次需要配送1号桌和3号桌，那么行走路线为厨房-1号桌-3号桌-厨房的路线，组合配送菜单为2个，分别是1号桌和3号桌对应的组合配送菜单，这样，当送餐机器人行走至1号桌时，读取1号桌的组合配送菜单，根据组合配送菜单中菜品名称提醒客人及时拿走相应的菜品，例如提醒客户“请取出鱼香肉丝1份”。同理当送餐机器人行走至3号桌时，根据3号桌的组合配送菜单提醒客人及时拿走相应的菜品。
该送餐机器人，厨师可以直接通过语音录入配送的菜品名称以及对应的份数，使用方便，解决现有技术需要另外安排工作人员向机器人录入菜品的缺陷，节约了人力成本。送餐机器人可以根据行走路线和各个桌号的组合配送菜单配送菜品，保证了菜品配送有序进行，送餐效率高。
应当理解，在本发明实施例中，所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
输入设备可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集客人的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风等，输出设备可以包括显示器(LCD等)、扬声器等。
该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。
优选地，所述送餐机器人上设有若干个独立的储菜空间，每个储菜空间设有取菜口，取菜口通过一滑门密封，每个储菜空间中存放同一菜品；
具体地，为了尽量保证菜品的干净卫生，该送餐机器人上还可以设置多个独立的储菜空间，且通过一滑门密封。例如送餐机器人主体上设有空腔，送餐机器人通过在空腔内设置多个隔板，使得空腔被分割为多个储菜空间，每个储菜空间用于存放同一菜品，例如储菜空间A存放鱼香肉丝，储菜空间B存放麻婆豆腐，这样送餐机器人能够清楚地知道每道菜品对应的储菜空间，当配送某道菜品时，知道打开哪个储菜空间的滑门。
所述处理器被配置用于调用所述程序指令，具体执行以下方法：
根据所述行走路线行走至对应的桌号后，获取该桌号的组合配送菜单中所有菜品名称，依次控制存放相应菜品名称的储菜空间的滑门打开；
生成并播放包含该菜品名称的取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。
具体地，当送餐机器人行走至对应的桌号后，根据组合配送菜单中菜品名称，依次打开储菜空间的滑门。例如如果1号桌的组合配送菜单中包括了鱼香肉丝和麻婆豆腐，那么当送餐机器人行走至1号桌时，依次打开储菜空间A和储菜空间B的滑门，提醒客人及时取走鱼香肉丝和麻婆豆腐。
优选地，所述储菜空间包括一底板，所述底板上设有称重传感器；
所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
当检测到厨师放入菜品时，获取称重传感器监测到的原始重量；
计算每份菜品的重量：每份菜品的重量＝原始重量/N；
当控制滑门打开时，实时获取称重传感器监测到的实时重量；
当该实时重量与所述原始重量的差值等于该菜品的重量时，控制存放相应菜品的储菜空间的滑门关闭。
具体地，为了提高储菜空间的利用率，增加送餐机器人单次配送菜品的数量，每个储菜空间可以存放多份同样的菜品，例如储菜空间A存放2份鱼香肉丝，储菜空间B存放3份麻婆豆腐。这样为了监督客人是否正确拿取菜品，在每个储菜空间的底板上设有称重传感器，用于测量储菜空间存放的菜品重量。由于大部分情况下，同样的菜品重量基本相同。所以该方法可以通过储菜空间存放的菜品重量除以单个菜品的重量，就能得到菜品的数量，这样就能监督客人是否正确拿取菜品，有没有存在多拿或者少拿的情况。
该送菜机器人在厨师放入菜品时，就能识别到菜品名称和份数，所以该送餐机器人在厨师放入菜品时，就读取称重传感器检测到的重量，定义为原始重量，由原始重量除以份数得到每份菜品的重量。当滑门打开时，实时检测称重传感器检测到的实时重量，当实时重量与原始重量的差值等于该菜品的重量时，说明客人已取走一份菜品，此时控制滑门关闭。
优选地，如果点餐菜单中同一菜品的数量为M，M＞1，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，具体执行以下方法：
当所述实时重量与所述原始重量的差值等于该菜品的重量的M倍时，控制存放相应菜品的储菜空间的滑门关闭。
具体地，如果某个桌号的点餐菜单中包含M份同一菜品时，那么该送餐机器人在监督称重传感器检测到的重量时，需要监督客人是否取走相应份数的菜品，例如需要给1号桌配送2份鱼香肉丝时，需要检测储菜空间A中称重传感器检测到的实时重量与所述原始重量的差值是否等于2份鱼香肉丝的重量，如果是，说明客人已经成功拿取相应份数的菜品，控制滑门关闭。
优选地，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
接收并存储菜品知识图谱；
采集客人录入的点菜语音信号；
对所述点菜语音信号进行解析，获取点菜语音信号中包含的类别或菜品名称；
当识别出类别时，获得菜品知识图谱中该类别下的菜品名称，生成并播放包含该菜品名称的推荐语音；
当识别出菜品名称时，获得菜品知识图谱中该菜品名称关联的其他菜品名称，生成并播放包含该其他菜品名称的推荐语音。
具体地，该送餐机器人除了配送菜品后，还提供点餐功能，在客人点餐过程中，送餐机器人还提供菜品推荐功能。送餐机器人可以实现语音点餐，在语音点餐时，客人可以通过类别点餐或者是直接根据菜品名称点菜。例如客人想了解荤菜的推荐菜时，送餐机器人从菜品知识图谱中搜索荤菜这一类别下的菜品名称，例如荤菜这一类别下的菜品名称包括鱼香肉丝、回锅肉、酱骨架等等，然后播放“荤菜的推荐菜有鱼香肉丝、回锅肉、酱骨架”。此时如果客人语音输入“我点酱骨架”，送餐机器人识别到客人点的菜品名称“酱骨架”后，推测客人可能偏好东北菜，此时可以在菜品知识图谱中搜索与酱骨架关联的菜品名称，假设酱骨架关联的菜品名称包括小鸡炖蘑菇、猪肉炖粉条，那么送餐机器人播放“你看是否需要点小鸡炖蘑菇、猪肉炖粉条”。该送餐机器人可以根据菜品类别和菜品名称进行联想，向客人推荐相应的菜品，使得客人不需要查看查单，简化了点菜流程，提高了客户的体验感。
优选地，所述菜品知识图谱中菜品名称之间的关联规则包括以下一种或几种组合：
类别、喜好、口味、民族、销售量。
具体地，菜品知识图谱可以根据类别(例如荤素分类)关联菜品名称，或者是根据喜好菜系(例如川菜、东北菜、粤菜)关联菜品名称，或者是根据口味(例如清淡、麻辣)关联菜品名称，根据民族(例如清真菜)关联菜品名称，或者是根据销售量(例如销量前十)关联菜品名称。
优选地，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
当接收到厨师放入菜品时，设置其状态为工作中；
当检测到储菜空间中菜品被全部取出时，设置其状态为空闲。
具体地，如果送餐机器人中的菜品还未全部配送完成时，其状态为工作中；如果菜品全部配送完成时，其状态为空闲。这样方便送餐后台及时安排空闲的送餐机器人送餐。
实施例二：
一种基于人工智能的送餐系统，参见图2，包括送餐后台和上述的送餐机器人；
所述送餐后台用于采集餐厅内所有桌号对应的点餐菜单，所述点餐菜单中包括至少一项菜品名称；将所述点餐菜单与桌号进行关联后，按照点餐时间的先后顺序进行排列，形成点餐列表；
具体地，送餐后台可以通过送餐机器人采集点餐菜单，或者是存储人工录入的菜单，或者是接收客人通过微信点餐的点餐菜单。每个点餐菜单与桌号关联，这样送餐后台才能清楚地知晓各个桌号的点餐菜单。送餐后台按照客人点餐时间的先后顺序掉点餐菜单进行排列，得到点餐列表；点餐列表中排在最前面的是点餐时间最早的点餐菜单，最后面的是点餐时间最晚的点餐菜单。
所述送餐后台还用于接收厨师录入的所有待出菜的菜品名称以及每个菜品名称对应的份数Ki，在点餐列表中搜索各个待出菜的菜品名称前Ki个点餐菜单以及对应的桌号，将同一桌号的待出菜的菜品名称进行合并，获得各个桌号的所述组合配送菜单；
具体地，当厨师备好菜后，通过送餐后台录入备好的菜品名称以及每个菜品名称对应的份数Ki，例如厨师录入备好鱼香肉丝3份，麻婆豆腐2份。此时送餐后台就在点餐列表中从前往后搜索包含有鱼香肉丝和麻婆豆腐的菜单，例如在点餐列表中搜索到点餐菜单1(对应1号桌)点了一份麻婆豆腐和一份鱼香肉丝，点餐菜单2(对应2号桌)点了一份麻婆豆腐，点餐菜单3(对应3号桌)点了两份鱼香肉丝。此时将一份麻婆豆腐和一份鱼香肉丝合并，获得1号桌的组合配送菜单，2号桌的组合配送菜单包含一份麻婆豆腐，3号桌的组合配送菜单包含两份鱼香肉丝。
所述送餐后台还用于根据预设的选路规则对存在组合配送菜单的桌号进行分路，根据分到同一路的桌号生成所述行走路线；将所述行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单发送给所述送餐机器人。优选地，所述选路规则包括将位于同一区域内的桌号分为同一路。
具体地，再进行组合配送菜单分路时，可以按照将位于同一区域内的桌号分为同一路，例如假设1号桌和3号桌位置相邻，2号桌在很远的另一个区域，那么在分路时，将1号桌和3号桌分为一路，分发给送餐机器人A；将2号桌单独分为一路，分发给送餐机器人B，这样送餐机器人A负责派送本次1号桌和3号桌的组合配送菜单，送餐机器人B负责派送本次2号桌的组合配送菜单，这样实现了按区域派送，提高了送餐效率。
优选地，所述送餐后台用于构建包含多个类别或菜品名称的所述菜品知识图谱。
具体地，该送餐系统由送餐后台统一生成菜品知识图谱，并下发给送餐机器人，送餐机器人存储后即可使用该菜品知识图谱。送餐后台也可以更新菜品知识图谱，并将更新后的菜品知识图谱下发给送餐机器人，替换掉旧的菜品知识图谱。
本发明实施例所提供的系统，为简要描述，实施例部分未提及之处，可参考前述实施例中相应内容。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (10)
1.一种基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行以下方法：
接收厨师放入的菜品、以及录入的出菜语音信号；
对该出菜语音信号进行解析，获得出菜语音信号中菜品名称以及对应的份数N；
接收行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单，根据所述行走路线行走至对应的桌号后，根据该桌号的组合配送菜单生成并播放取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。
2.根据权利要求1所述基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，
所述送餐机器人上设有若干个独立的储菜空间，每个储菜空间设有取菜口，取菜口通过一滑门密封，每个储菜空间中存放同一菜品；
所述处理器被配置用于调用所述程序指令，具体执行以下方法：
根据所述行走路线行走至对应的桌号后，获取该桌号的组合配送菜单中所有菜品名称，依次控制存放相应菜品名称的储菜空间的滑门打开；
生成并播放包含该菜品名称的取菜语音信号，提醒相应桌号的客人及时取走菜品。
3.根据权利要求2所述基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，
所述储菜空间包括一底板，所述底板上设有称重传感器；
所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
当检测到厨师放入菜品时，获取称重传感器监测到的原始重量；
计算每份菜品的重量：每份菜品的重量＝原始重量/N；
当控制滑门打开时，实时获取称重传感器监测到的实时重量；
当该实时重量与所述原始重量的差值等于该菜品的重量时，控制存放相应菜品的储菜空间的滑门关闭。
4.根据权利要求3所述基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，
如果点餐菜单中同一菜品的数量为M，M＞1，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，具体执行以下方法：
当所述实时重量与所述原始重量的差值等于该菜品的重量的M倍时，控制存放相应菜品的储菜空间的滑门关闭。
5.根据权利要求2所述基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
接收并存储菜品知识图谱；
采集客人录入的点菜语音信号；
对所述点菜语音信号进行解析，获取点菜语音信号中包含的类别或菜品名称；
当识别出类别时，获得菜品知识图谱中该类别下的菜品名称，生成并播放包含该菜品名称的推荐语音；
当识别出菜品名称时，获得菜品知识图谱中该菜品名称关联的其他菜品名称，生成并播放包含该其他菜品名称的推荐语音。
6.根据权利要求5所述基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，
所述菜品知识图谱中菜品名称之间的关联规则包括以下一种或几种组合：
类别、喜好、口味、民族、销售量。
7.根据权利要求5所述基于人工智能的送餐机器人，其特征在于，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，还执行以下方法：
当接收到厨师放入菜品时，设置其状态为工作中；
当检测到储菜空间中菜品被全部取出时，设置其状态为空闲。
8.一种基于人工智能的送餐系统，其特征在于，包括送餐后台和权利要求1～7中任一权利要求所述的送餐机器人；
所述送餐后台用于采集餐厅内所有桌号对应的点餐菜单，所述点餐菜单中包括至少一项菜品名称；将所述点餐菜单与桌号进行关联后，按照点餐时间的先后顺序进行排列，形成点餐列表；
所述送餐后台还用于接收厨师录入的所有待出菜的菜品名称以及每个菜品名称对应的份数Ki，在点餐列表中搜索各个待出菜的菜品名称前Ki个点餐菜单以及对应的桌号，将同一桌号的待出菜的菜品名称进行合并，获得各个桌号的所述组合配送菜单；
所述送餐后台还用于根据预设的选路规则对存在组合配送菜单的桌号进行分路，根据分到同一路的桌号生成所述行走路线；将所述行走路线以及该行走路线上各个桌号的组合配送菜单发送给所述送餐机器人。
9.根据权利要求8所述基于人工智能的送餐系统，其特征在于，
所述送餐后台用于构建包含多个类别或菜品名称的所述菜品知识图谱。
10.根据权利要求8所述基于人工智能的送餐系统，其特征在于，
所述选路规则包括将位于同一区域内的桌号分为同一路。
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|---|---|---|---|
| CN202011095829.6A CN112171645A (zh) | 2020-10-14 | 2020-10-14 | 基于人工智能的送餐机器人及送餐系统 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| CN202011095829.6A CN112171645A (zh) | 2020-10-14 | 2020-10-14 | 基于人工智能的送餐机器人及送餐系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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Family Applications (1)
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Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
2020
- 2020-10-14 CN CN202011095829.6A patent/CN112171645A/zh not_active Withdrawn
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