CN113050614B - 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 - Google Patents
机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113050614B CN113050614B CN201911368745.2A CN201911368745A CN113050614B CN 113050614 B CN113050614 B CN 113050614B CN 201911368745 A CN201911368745 A CN 201911368745A CN 113050614 B CN113050614 B CN 113050614B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- robot
- task
- execution
- execution plan
- job
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0259—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using magnetic or electromagnetic means
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0214—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory in accordance with safety or protection criteria, e.g. avoiding hazardous areas
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course or altitude of land, water, air, or space vehicles, e.g. automatic pilot
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
- G05D1/0285—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle using signals transmitted via a public communication network, e.g. GSM network
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D3/00—Control of position or direction
- G05D3/12—Control of position or direction using feedback
Abstract
本发明公开了一种机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质，机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；达到了利用机器人的运算能力使其实现自主管理自身的执行能力的目的，提高了机器人的工作效率，节约了成本，同时，也使得机器人更加智能、更加灵活。
Description
技术领域
本发明涉及机器人技术领域，特别涉及一种机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质。
背景技术
近年来电商订单迅速增长，但与此对应的物流领域的劳动力却在逐年递减，劳动力成本日益增长，供需失衡越来越严重。随着机器人技术的不断发展，物流企业逐渐开始考虑使用机器人来替代劳动力，从而达到节省成本的目的。
目前，使用较为广泛的机器人便是AGV(Automated Guided Vehicle)机器人，但AGV机器人灵活性不足，且成本十分昂贵。与此同时，基于AMR(Autonomous Mobile Robot，自主移动机器人)控制系列的机器人也逐渐开始发展，但由于AMR机器人现在仍然处于发展初期，且AMR机器人的自主执行能力也不能满足基本的需求。另外，现有的机器人也都需要接收服务端下发的控制指令，从而根据控制指令执行对应的任务，机器人不能自主管理自己的执行能力。
发明内容
针对上述问题，本发明提供一种机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质，旨在利用机器人的运算能力使其实现自主管理自身的执行能力，提高工作效率。
为实现上述目的，本发明提供了一种机器人自主管理执行能力的方法，所述方法包括：
机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；
按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务。
进一步地，所述按照获取的所述执行计划，执行所述作业任务，包括：
按照获取的所述执行计划，开始执行所述作业任务后或者在执行所述作业任务的过程中，识别所述作业任务和/或机器人自身的状态信息是否发生变化；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息没有发生变化，则继续按照所述执行计划，执行所述作业任务；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息有发生变化，则判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
进一步地，所述判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，包括：
根据识别出的已发生变化的所述作业任务和/或机器人自身的状态信息，获取已发生变化的变化信息；
根据获取的所述变化信息，判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若所述变化信息影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，则根据所述变化信息，重新计算执行计划并更新，按照更新后的执行计划执行对应的作业任务；
若所述变化信息不会影响按照原执行计划执行所述作业任务，则无需重新计算并更新执行计划。
进一步地，所述判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，包括：
判断所述变化信息是否阻碍了原来执行计划的执行，和/或，是否阻碍了原来执行计划的后续计划的执行；
若有阻碍，则判断出所述变化信息影响到了按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若没有阻碍，则判断出所述变化信息不会影响按照原来的执行计划执行所述作业任务。
进一步地，所述判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，包括：
根据所述变化信息，重新计算得到新执行计划，将得到的新执行计划与原执行计划进行对比；
若新执行计划对应的执行效率与原执行计划对应的执行效率的差值达到预设范围，则判断出需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
进一步地，所述机器人获取待执行的作业任务，包括：
机器人接收通过与外界通信获取的由外界发送的待执行的作业任务；
和/或：
机器人根据触发指令，自身生成的待执行的作业任务。
进一步地，所述按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务，之后还包括：
判断所述作业任务是否已经执行完成；
若已经执行完成，则返回执行步骤：机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
若没有执行完成，则继续执行当前执行的所述作业任务；
其中，所述作业任务已经执行完成包括：
已经成功完成所述作业任务，或者：无法完成而终止的作业任务。
为实现上述目的，本发明还提供了一种机器人自主管理执行能力的装置，所述自主管理装置包括：
任务获取模块，用于获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
计划计算模块，用于根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；
任务执行模块，用于按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务。
为实现上述目的，本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的自主管理程序，所述自主管理程序被所述处理器运行时，执行所述的机器人自主管理执行能力的方法。
为实现上述目的，本发明还提供了一种计算机存储介质，所述存储介质上存储有自主管理程序，所述自主管理程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现所述的机器人自主管理执行能力的方法的步骤。
本发明一种机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质可以达到如下有益效果：
机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；达到了利用机器人的运算能力使其实现自主管理自身的执行能力的目的，提高了机器人的工作效率，节约了成本，同时，也使得机器人更加智能、更加灵活。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所指出的内容来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1是本发明机器人自主管理执行能力的方法的一种实施方式的流程示意图；
图2是本发明机器人自主管理执行能力的装置的一种实施方式的功能模块示意图；
图3是本发明电子设备的一种实施方式的内部结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明提供了一种机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质，用以：利用机器人的运算能力，使得该机器人能够实现自主管理自身执行能力的目的，提高工作效率和机器人的灵活性，降低成本。
如图1所示，图1是本发明机器人自主管理执行能力的方法的一种实施方式的流程示意图；本发明一种机器人自主管理执行能力的方法可以实施为如下描述的步骤S10-S30：
步骤S10、机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
本发明实施例中，机器人获取的待执行的作业任务的来源包括：机器人接收通过与外界通信获取的由外界发送的待执行的作业任务；和/或：机器人根据触发指令，自身生成的待执行的作业任务。
且机器人获取的待执行的作业任务可以是单个任务，也可以是多个任务，只要是机器人能够接收到的作业任务均可。作业任务的类型包括但不限于：具体的操作任务和抽象的计算任务以及任务派发等类型；比如，机器人获取的作业类型既可以是：机器人现在处于A点，到B点取一瓶矿泉水送达C点；也可以是比较抽象的，比如，可以计算1+1＝2；比如，可以将接收到的多个作业任务分发到其他机器人等；比如，执行某个作业任务对应的某一计划后，重新计算该作业任务的后续计划等。
机器人获取到待执行的作业任务的同时，获取该作业任务的初始状态和完成状态，且一并获取该机器人自身的状态信息。此时，机器人获取待执行的作业任务时，机器人自身的状态可能是刚开机处于待命状态，也可能是正在进行作业的状态。其中，机器人获取的该作业任务的状态包括但不限于：作业的地点、作业的内容、作业的期限等；机器人自身的状态包括但不限于：机器人的电量、重量、机器人当前所处的位置、机器人的能力信息等对作业任务可能会有影响的状态信息。其中，机器人的能力信息指的是机器人可以做些什么的信息，比如运输型机器人可以装载货物，则有最大载货量、可以运送的最大里程等信息。另外，若当前环境可能会影响到机器人执行对应的作业任务，则机器人一并获取当前的环境信息，如光照强度(比如，该机器人在弱光照条件下可能看不清路线无法行走)，机器人可能需要行驶的道路坡度(比如，道路坡地过高，机器人可能无法通过)等环境信息。
本发明实施例中，机器人获取自身或作业任务对应的状态信息的获取方式，可以是利用机器人自身配置的传感器获取，可以是通过其他可以与该机器人进行通信的设备告知该机器人等，本发明实施例对机器人获取作业任务和机器人自身的状态信息的获取方式不进行一一穷举和限定。
步骤S20、根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；
在计算待执行的所述作业任务对应的执行计划时，需要一并考虑机器人自身和作业任务对应的当前状态；其中，机器人自身和作业任务对应的当前状态可以理解为：机器人接收到作业任务时机器人的状态和作业任务的状态；对应的，机器人自身和作业任务对应的完成状态可以理解为：机器人完成作业任务时机器人的状态和作业任务的状态。其中，本发明实施例中，完成作业任务不仅包含已经成功完成作业任务，也可能是机器人无法完成而终止任务也属于完成作业任务的范畴。
机器人根据所述作业任务的初始状态和完成状态，并结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划时，可以按照如下方式实施：
机器人获取待执行的作业任务对应的任务类型，根据所述作业任务的初始状态和完成状态，获取初始状态和完成状态分别对应的初始状态参数和完成状态参数；结合机器人自身的状态信息对应的机器人状态参数，计算机器人完成上述待执行的作业任务所需的执行参数，根据计算得到的执行参数，获取所述作业任务对应的执行计划信息，根据所述执行计划信息，制定所述作业任务对应的执行计划。
步骤S30、按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务。
机器人按照制定的执行计划，执行对应的作业任务。
同时，在按照机器人制定得到的上述执行计划，开始执行所述作业任务后以及在执行所述作业任务的过程中，机器人实时监控所述作业任务和机器人自身的状态信息，识别所述作业任务和/或机器人自身的状态信息是否发生变化，并根据识别结果，执行对应操作。
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息没有发生变化，则继续按照所述执行计划，执行所述作业任务；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息有发生变化，则判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
在一个实施例中，机器人判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，可以按照如下方式实施：
根据所述变化信息，重新计算得到新执行计划，将得到的新执行计划与原执行计划进行对比；
若新执行计划对应的执行效率与原执行计划对应的执行效率的差值达到预设范围，则判断出需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
比如，新执行计划的执行效率远远大于原执行计划的执行效率，二者执行效率的差值达到了40％以上，则机器人判断出需要更新执行计划，并按照更新后的新执行计划，执行对应的作业任务，提高执行效率。
在一个实施例中，机器人判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，还可以按照如下方式实施：
机器人根据识别出的已发生变化的所述作业任务和/或机器人自身的状态信息，获取已发生变化的变化信息；
根据获取的所述变化信息，判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若所述变化信息影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，则根据所述变化信息，重新计算执行计划并更新，按照更新后的执行计划执行对应的作业任务；
若所述变化信息不会影响按照原执行计划执行所述作业任务，则无需重新计算并更新执行计划。
进一步地，机器人判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，可以按照如下方式实施：
机器人判断所述变化信息是否阻碍了原来执行计划的执行，和/或，是否阻碍了原来执行计划的后续计划的执行；
若有阻碍，则判断出所述变化信息影响到了按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若没有阻碍，则判断出所述变化信息不会影响按照原来的执行计划执行所述作业任务。
在本发明的一个实施例中，当机器人按照计算得到的执行计划，执行对应的作业任务后，机器人根据作业任务的执行时间和执行情况等信息，判断所述作业任务是否已经执行完成；
若已经执行完成，则返回执行图1实施例描述的步骤S10，即：机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
若没有执行完成，则继续执行当前执行的所述作业任务；
其中，本发明实施例中描述的所述作业任务已经执行完成包括：
已经成功完成所述作业任务，或者：无法完成而终止的作业任务。
本发明机器人自主管理执行能力的方法，机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；达到了利用机器人的运算能力使其实现自主管理自身的执行能力的目的，提高了机器人的工作效率，节约了成本，同时，也使得机器人更加智能、更加灵活。
对应图1实施例描述的一种机器人自主管理执行能力的方法，本发明实施例还提供了一种机器人自主管理执行能力的装置；如图2所示，图2是本发明机器人自主管理执行能力的装置的一种实施方式的功能模块示意图；图2仅仅从功能上描述本发明一种机器人自主管理执行能力的装置。
在图2所示的实施例中，所述机器人自主管理执行能力的装置，即自主管理装置在功能上包括：
任务获取模块100，用于获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
计划计算模块200，用于根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；
任务执行模块300，用于按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务。
在一个实施例中，所述任务执行模块300用于：
按照获取的所述执行计划，开始执行所述作业任务后或者在执行所述作业任务的过程中，识别所述作业任务和/或机器人自身的状态信息是否发生变化；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息没有发生变化，则继续按照所述执行计划，执行所述作业任务；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息有发生变化，则判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
在一个实施例中，所述任务执行模块300用于：
根据识别出的已发生变化的所述作业任务和/或机器人自身的状态信息，获取已发生变化的变化信息；
根据获取的所述变化信息，判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若所述变化信息影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，则根据所述变化信息，重新计算执行计划并更新，按照更新后的执行计划执行对应的作业任务；
若所述变化信息不会影响按照原执行计划执行所述作业任务，则无需重新计算并更新执行计划。
在一个实施例中，所述任务执行模块300用于：
判断所述变化信息是否阻碍了原来执行计划的执行，和/或，是否阻碍了原来执行计划的后续计划的执行；
若有阻碍，则判断出所述变化信息影响到了按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若没有阻碍，则判断出所述变化信息不会影响按照原来的执行计划执行所述作业任务。
在一个实施例中，所述任务执行模块300用于：
根据所述变化信息，重新计算得到新执行计划，将得到的新执行计划与原执行计划进行对比；
若新执行计划对应的执行效率与原执行计划对应的执行效率的差值达到预设范围，则判断出需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
在一个实施例中，所述任务获取模块100用于：
机器人接收通过与外界通信获取的由外界发送的待执行的作业任务；
和/或：
机器人根据触发指令，自身生成的待执行的作业任务。
在一个实施例中，所述任务执行模块300用于：
判断所述作业任务是否已经执行完成；
若已经执行完成，则返回执行步骤：机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
若没有执行完成，则继续执行当前执行的所述作业任务；
其中，所述作业任务已经执行完成包括：
已经成功完成所述作业任务，或者：无法完成而终止的作业任务。
本发明机器人自主管理执行能力的装置，获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；达到了利用机器人的运算能力使其实现自主管理自身的执行能力的目的，提高了机器人的工作效率，节约了成本，同时，也使得机器人更加智能、更加灵活。
本发明还提供了一种电子设备，所述电子设备可以按照图1所述的机器人自主管理执行能力的方法，实现机器人执行能力的自主管理。如图3所示，图3是本发明电子设备的一种实施方式的内部结构示意图。
在本实施例中，电子设备1可以是PC(Personal Computer，个人电脑)，也可以是智能手机、平板电脑、便携计算机等终端设备。该电子设备1至少包括存储器11、处理器12，通信总线13，以及网络接口14。
其中，存储器11至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如，SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器11在一些实施例中可以是电子设备1的内部存储单元，例如该电子设备1的硬盘。存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备1的外部存储设备，例如电子设备1上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器11还可以既包括电子设备1的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备1的应用软件及各类数据，例如自主管理程序01的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
处理器12在一些实施例中可以是一中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器11中存储的程序代码或处理数据，例如执行自主管理程序01等。
通信总线13用于实现这些组件之间的连接通信。
网络接口14可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)，通常用于在该电子设备1与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地，该电子设备1还可以包括用户接口，用户接口可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备1中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
图3仅示出了具有组件11-14以及自主管理程序01的电子设备1，本领域技术人员可以理解的是，图2示出的结构并不构成对电子设备1的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。
基于图1、图2实施例的描述，在图3所示的电子设备1实施例中，存储器11中存储有自主管理程序01；所述存储器11上存储的自主管理程序01可在所述处理器12上运行，所述自主管理程序01被所述处理器12运行时实现如下步骤：
机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；
按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务。
在一个实施例中，所述自主管理程序01还可以被所述处理器12运行，以按照获取的所述执行计划，执行所述作业任务，包括：
按照获取的所述执行计划，开始执行所述作业任务后或者在执行所述作业任务的过程中，识别所述作业任务和/或机器人自身的状态信息是否发生变化；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息没有发生变化，则继续按照所述执行计划，执行所述作业任务；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息有发生变化，则判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
在一个实施例中，所述自主管理程序01还可以被所述处理器12运行，以判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，包括：
根据识别出的已发生变化的所述作业任务和/或机器人自身的状态信息，获取已发生变化的变化信息；
根据获取的所述变化信息，判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若所述变化信息影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，则根据所述变化信息，重新计算执行计划并更新，按照更新后的执行计划执行对应的作业任务；
若所述变化信息不会影响按照原执行计划执行所述作业任务，则无需重新计算并更新执行计划。
在一个实施例中，所述自主管理程序01还可以被所述处理器12运行，以判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，包括：
判断所述变化信息是否阻碍了原来执行计划的执行，和/或，是否阻碍了原来执行计划的后续计划的执行；
若有阻碍，则判断出所述变化信息影响到了按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若没有阻碍，则判断出所述变化信息不会影响按照原来的执行计划执行所述作业任务。
在一个实施例中，所述自主管理程序01还可以被所述处理器12运行，以判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，包括：
根据所述变化信息，重新计算得到新执行计划，将得到的新执行计划与原执行计划进行对比；
若新执行计划对应的执行效率与原执行计划对应的执行效率的差值达到预设范围，则判断出需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
在一个实施例中，所述自主管理程序01还可以被所述处理器12运行，以机器人获取待执行的作业任务，包括：
机器人接收通过与外界通信获取的由外界发送的待执行的作业任务；
和/或：
机器人根据触发指令，自身生成的待执行的作业任务。
在一个实施例中，所述自主管理程序01还可以被所述处理器12运行，以按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务，之后还包括：
判断所述作业任务是否已经执行完成；
若已经执行完成，则返回执行步骤：机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
若没有执行完成，则继续执行当前执行的所述作业任务；
其中，所述作业任务已经执行完成包括：
已经成功完成所述作业任务，或者：无法完成而终止的作业任务。
本发明电子设备，获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；达到了利用机器人的运算能力使其实现自主管理自身的执行能力的目的，提高了机器人的工作效率，节约了成本，同时，也使得机器人更加智能、更加灵活。
此外，本发明实施例还提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质上存储有自主管理程序，所述自主管理程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现下操作：
机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；
按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务。
本发明计算机可读存储介质具体实施方式与上述机器人自主管理执行能力的方法、装置和电子设备对应的各实施例的实施原理基本相同，在此不作赘述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种机器人自主管理执行能力的方法，其特征在于，所述方法包括：
机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；其中，
在计算待执行的所述作业任务对应的执行计划时，需要一并考虑机器人自身和作业任务对应的当前状态；
机器人自身和作业任务对应的当前状态是，机器人接收到作业任务时机器人的状态和作业任务的状态；
机器人自身和作业任务对应的完成状态是，机器人完成作业任务时机器人的状态和作业任务的状态；
完成作业任务包含已经成功完成作业任务，还包含机器人无法完成而终止任务；
按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；其中，
按照获取的所述执行计划，开始执行所述作业任务后或者在执行所述作业任务的过程中，识别所述作业任务和/或机器人自身的状态信息是否发生变化；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息没有发生变化，则继续按照所述执行计划，执行所述作业任务；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息有发生变化，则判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
2.如权利要求1所述的机器人自主管理执行能力的方法，其特征在于，所述判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，包括：
根据识别出的已发生变化的所述作业任务和/或机器人自身的状态信息，获取已发生变化的变化信息；
根据获取的所述变化信息，判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若所述变化信息影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，则根据所述变化信息，重新计算执行计划并更新，按照更新后的执行计划执行对应的作业任务；
若所述变化信息不会影响按照原执行计划执行所述作业任务，则无需重新计算并更新执行计划。
3.如权利要求2所述的机器人自主管理执行能力的方法，其特征在于，所述判断所述变化信息是否影响按照原来的执行计划执行所述作业任务，包括：
判断所述变化信息是否阻碍了原来的执行计划的执行，和/或，是否阻碍了原来的执行计划的后续计划的执行；
若有阻碍，则判断出所述变化信息影响到了按照原来的执行计划执行所述作业任务；
若没有阻碍，则判断出所述变化信息不会影响按照原来的执行计划执行所述作业任务。
4.如权利要求3所述的机器人自主管理执行能力的方法，其特征在于，所述判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务，包括：
根据所述变化信息，重新计算得到新执行计划，将得到的新执行计划与原执行计划进行对比；
若新执行计划对应的执行效率与原执行计划对应的执行效率的差值达到预设范围，则判断出需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
5.如权利要求1至4任一项所述的机器人自主管理执行能力的方法，其特征在于，所述机器人获取待执行的作业任务，包括：
机器人接收通过与外界通信获取的由外界发送的待执行的作业任务；
和/或：
机器人根据触发指令，自身生成的待执行的作业任务。
6.如权利要求1至4任一项所述的机器人自主管理执行能力的方法，其特征在于，所述按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务，之后还包括：
判断所述作业任务是否已经执行完成；
若已经执行完成，则返回执行步骤：机器人获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
若没有执行完成，则继续执行当前执行的所述作业任务；
其中，所述作业任务已经执行完成包括：
已经成功完成所述作业任务，或者：无法完成而终止的作业任务。
7.一种机器人自主管理执行能力的装置，其特征在于，所述自主管理装置包括：
任务获取模块，用于获取待执行的作业任务，并获取所述作业任务的初始状态和完成状态以及机器人自身的状态信息；
计划计算模块，用于根据所述作业任务的初始状态和完成状态，结合机器人自身的状态信息，计算所述作业任务对应的执行计划；其中，
在计算待执行的所述作业任务对应的执行计划时，需要一并考虑机器人自身和作业任务对应的当前状态；
机器人自身和作业任务对应的当前状态是，机器人接收到作业任务时机器人的状态和作业任务的状态；
机器人自身和作业任务对应的完成状态是，机器人完成作业任务时机器人的状态和作业任务的状态；
完成作业任务包含已经成功完成作业任务，还包含机器人无法完成而终止任务；
任务执行模块，用于按照计算得到的所述执行计划，执行所述作业任务；其中，
按照获取的所述执行计划，开始执行所述作业任务后或者在执行所述作业任务的过程中，识别所述作业任务和/或机器人自身的状态信息是否发生变化；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息没有发生变化，则继续按照所述执行计划，执行所述作业任务；
若识别出所述作业任务和/或机器人自身的状态信息有发生变化，则判断是否需要更新执行计划并按照更新后的执行计划执行对应的作业任务。
8.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的自主管理程序，所述自主管理程序被所述处理器运行时，执行如权利要求1至6中任一项所述的机器人自主管理执行能力的方法。
9.一种计算机存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有自主管理程序，所述自主管理程序可以被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至6中任一项所述的机器人自主管理执行能力的方法的步骤。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911368745.2A CN113050614B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 |
| PCT/CN2020/133742 WO2021129346A1 (zh) | 2019-12-26 | 2020-12-04 | 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201911368745.2A CN113050614B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113050614A CN113050614A (zh) | 2021-06-29 |
| CN113050614B true CN113050614B (zh) | 2022-07-26 |
Family
ID=76505478
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201911368745.2A Active CN113050614B (zh) | 2019-12-26 | 2019-12-26 | 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113050614B (zh) |
| WO (1) | WO2021129346A1 (zh) |
Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140136791A (ko) * | 2013-05-21 | 2014-12-01 | 삼성테크윈 주식회사 | 이동로봇의 경로계획 방법 |
| CN105892994A (zh) * | 2016-04-05 | 2016-08-24 | 东南大学 | 一种移动机器人任务规划与执行异常情况处理方法及装置 |
| CN106022535A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-12 | 乐视控股（北京）有限公司 | 配送路线的自动生成方法及系统 |
| CN106020208A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-10-12 | 湖南晖龙股份有限公司 | 一种基于ros操作系统的机器人远程控制方法和远程控制系统 |
| CN106447028A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-02-22 | 江苏物联网研究发展中心 | 改进的服务机器人任务规划方法 |
| CN107168334A (zh) * | 2017-06-26 | 2017-09-15 | 上海与德通讯技术有限公司 | 一种路径规划方法及机器人 |
| WO2017180504A1 (en) * | 2016-04-12 | 2017-10-19 | Agjunction Llc | Line acquisition path generation |
| CN109144044A (zh) * | 2017-06-28 | 2019-01-04 | 深圳灵喵机器人技术有限公司 | 一种机器人自主导航及运动控制系统与方法 |
| CN109240251A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-01-18 | 炬星科技（深圳）有限公司 | 分布式机器人的调度决策方法 |
| CN109284962A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-29 | 炬星科技（深圳）有限公司 | 一种基于行走机器人灯光指示的协作系统、方法及装置与终端和存储介质 |
| CN110264062A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-09-20 | 南京邮电大学 | 分布式多agv动态任务分配及其路径规划方法与系统 |
| CN110554699A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-12-10 | 广东博智林机器人有限公司 | 机器人的控制系统及控制方法 |
Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7370022B2 (en) * | 2005-07-08 | 2008-05-06 | Honda Motor Co. | Building plans for household tasks from distributed knowledge |
| US8180486B2 (en) * | 2006-10-02 | 2012-05-15 | Honda Motor Co., Ltd. | Mobile robot and controller for same |
| US9865099B2 (en) * | 2008-02-05 | 2018-01-09 | Madhavi Jayanthi | Vehicle installed mobile device and server for GPS services and task assignments |
| KR101553521B1 (ko) * | 2008-12-11 | 2015-09-16 | 삼성전자 주식회사 | 지능형 로봇 및 그 제어방법 |
| CN101943916B (zh) * | 2010-09-07 | 2012-09-26 | 陕西科技大学 | 一种基于卡尔曼滤波器预测的机器人避障方法 |
| KR101945185B1 (ko) * | 2012-01-12 | 2019-02-07 | 삼성전자주식회사 | 로봇 및 이상 상황 판단과 대응방법 |
| CN105157712B (zh) * | 2015-08-18 | 2019-06-04 | 浙江工商大学 | 一种车辆路径的规划方法和规划系统 |
| CN107479552B (zh) * | 2017-08-29 | 2023-05-23 | 烟台大学 | 基于Agent的轨道机器人自组织控制系统 |
| CN109242269A (zh) * | 2018-08-16 | 2019-01-18 | 华电重工股份有限公司 | 作业指令生成方法、装置、系统、电子设备及存储介质 |
| CN109189079B (zh) * | 2018-11-05 | 2021-07-23 | 南京理工大学 | 基于gps定位的移动机器人导航控制方法 |
-
2019
- 2019-12-26 CN CN201911368745.2A patent/CN113050614B/zh active Active
-
2020
- 2020-12-04 WO PCT/CN2020/133742 patent/WO2021129346A1/zh active Application Filing
Patent Citations (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20140136791A (ko) * | 2013-05-21 | 2014-12-01 | 삼성테크윈 주식회사 | 이동로봇의 경로계획 방법 |
| CN105892994A (zh) * | 2016-04-05 | 2016-08-24 | 东南大学 | 一种移动机器人任务规划与执行异常情况处理方法及装置 |
| WO2017180504A1 (en) * | 2016-04-12 | 2017-10-19 | Agjunction Llc | Line acquisition path generation |
| CN106022535A (zh) * | 2016-05-31 | 2016-10-12 | 乐视控股（北京）有限公司 | 配送路线的自动生成方法及系统 |
| CN106020208A (zh) * | 2016-07-27 | 2016-10-12 | 湖南晖龙股份有限公司 | 一种基于ros操作系统的机器人远程控制方法和远程控制系统 |
| CN106447028A (zh) * | 2016-12-01 | 2017-02-22 | 江苏物联网研究发展中心 | 改进的服务机器人任务规划方法 |
| CN107168334A (zh) * | 2017-06-26 | 2017-09-15 | 上海与德通讯技术有限公司 | 一种路径规划方法及机器人 |
| CN109144044A (zh) * | 2017-06-28 | 2019-01-04 | 深圳灵喵机器人技术有限公司 | 一种机器人自主导航及运动控制系统与方法 |
| CN109284962A (zh) * | 2018-09-29 | 2019-01-29 | 炬星科技（深圳）有限公司 | 一种基于行走机器人灯光指示的协作系统、方法及装置与终端和存储介质 |
| CN109240251A (zh) * | 2018-11-19 | 2019-01-18 | 炬星科技（深圳）有限公司 | 分布式机器人的调度决策方法 |
| CN110264062A (zh) * | 2019-08-12 | 2019-09-20 | 南京邮电大学 | 分布式多agv动态任务分配及其路径规划方法与系统 |
| CN110554699A (zh) * | 2019-08-26 | 2019-12-10 | 广东博智林机器人有限公司 | 机器人的控制系统及控制方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| WO2021129346A1 (zh) | 2021-07-01 |
| CN113050614A (zh) | 2021-06-29 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108960506B (zh) | 一种机器人调度方法、装置、服务器和存储介质 | |
| US8595735B2 (en) | Holistic task scheduling for distributed computing | |
| CN112723052B (zh) | 电梯调度方法及装置 | |
| US20100061622A1 (en) | Method for aligning objects | |
| CN105573827A (zh) | 一种多机并行处理方法及装置 | |
| CN112068455A (zh) | 任务仿真方法、系统、装置、电子设备及可读存储介质 | |
| US10860750B2 (en) | Model driven layout design for robotics warehouse | |
| CN113050614B (zh) | 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质 | |
| CN105808346A (zh) | 一种任务调度方法与装置 | |
| CN108415437A (zh) | 移动控制方法及装置 | |
| JP7261859B2 (ja) | マンマシンインタラクションの待ち時間を短縮する方法、機器及び記憶媒体 | |
| KR102544350B1 (ko) | 인공 지능을 이용한 화물 장치 및 리핸들링 관리 시스템 및 방법 | |
| CN109032853B (zh) | 用于控制fpga卡组的方法和装置 | |
| CN115816831A (zh) | 基于云端控制3d打印机功耗缩减方法、装置、设备及介质 | |
| CN111274667B (zh) | 一种跨尺度材料计算软件集成计算系统及方法 | |
| CN111844021B (zh) | 机械臂协同控制方法、装置、设备及存储介质 | |
| US20130158732A1 (en) | Optimizing power consumption in planned projects | |
| CN104678875A (zh) | 一种变频器配置方法及变频器配置系统 | |
| CN112491046A (zh) | 一种负载接入位置决策方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN105549698A (zh) | 一种适用于bim行业的gpu工作站 | |
| CN111427687A (zh) | 一种人工智能云平台 | |
| CN113568333B (zh) | 数据处理方法、控制系统和设备 | |
| CN112150257B (zh) | 订单处理方法、云端系统、电子设备及存储介质 | |
| US20220171692A1 (en) | Digital mirroring method, server, and storage medium | |
| CN114637564B (zh) | 数据可视化方法、装置、电子设备及存储介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| CB02 | Change of applicant information | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 518000 Room 401, block D, building 7, Shenzhen International Innovation Valley, Dashi 1st Road, Xili community, Xili street, Nanshan District, Shenzhen, Guangdong Applicant after: JUXING TECHNOLOGY (SHENZHEN) Co.,Ltd. Address before: 518000 building 101, building R3b, Gaoxin industrial village, No.018, Gaoxin South 7th Road, community, high tech Zone, Yuehai street, Nanshan District, Shenzhen City, Guangdong Province Applicant before: JUXING TECHNOLOGY (SHENZHEN) Co.,Ltd. |
|
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |