CN113708438A - 包裹配送机器人的充电控制方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种包裹配送机器人的充电控制方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取包裹配送机器人的当前状态信息，基于点位信息确定包裹配送机器人的当前电量；基于标准电量数据和当前电量，采用预设的计算方法计算包裹配送机器人对应的最大负载；获取各个包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量；根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；按照目标充电时间和顺序对各个包裹配送机器人进行充电控制。实现了对包裹配送机器人充电的高效控制，提高了充电桩使用率、空间利用率和包裹配送机器人的配送效率。

Description

包裹配送机器人的充电控制方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种包裹配送机器人的充电控制方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
充电是所有用电设备在应用中必须考虑的一个环节。在高效的无线充电或者其它新型充电方式普及前，机器人仍需依赖充电桩等有线设备进行充电。这种充电方式不可避免地会有空间独占问题：同一充电桩同一时间只能为一个机器人充电。
在目前的楼宇配送场景中，为了避免多个机器人充电可能造成的冲突，商家普遍会部署与机器人数量一比一的充电桩。这样显然是一种浪费,在大量空间占用的同时单个充电桩的利用率极低。
因此，需要提供一种高效的包裹配送机器人充电控制方法，以提高充电桩使用率、空间利用率和包裹配送机器人的配送效率。
发明内容
本发明实施例提供一种包裹配送机器人的充电控制方法、装置、设备和存储介质，以提高充电桩使用率、空间利用率和包裹配送机器人的配送效率。
为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种包裹配送机器人的充电控制方法，包括：
获取包裹配送机器人的当前状态信息，所述当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；
基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量；
基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，所述最大负载为所述包裹配送机器人在所述当前电量下能够配送包裹数量的最大值；
获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，其中，N为大于1的正整数；
根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；
按照所述目标充电时间和顺序对所述各个包裹配送机器人进行充电控制。
可选的，所述基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量，包括：
根据所述点位信息确定所述包裹配送机器人的充电状态；
根据所述充电状态和充电时间确定所述当前电量。
可选的，所述基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，包括：
采用如下计算公式计算得到所述最大负载：
Figure BDA0003200111790000021
其中，Me:为当前电量下的最大负载；F为预设预留电量；e为当前电量，
Figure BDA0003200111790000031
为最大电池容量，E为可满足最大负载的电量，M为电量充满时的最大负载。
可选的，所述获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，包括：
确定预设时长内的半衰期；
从各个历史配送信息中提取半衰期对应的第一配送包裹数量；
基于所述时间段，根据所述第一配送包裹数量确定各个时间段对应的第二配送包裹数量；
获取各个时间段对应的预设权值，基于对应的预设权值和第二配送包裹数量，计算得到所述N个时间段对应的待配送包裹的数量。
可选的，在所述根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序之前，还包括：
基于各个所述包裹配送机器人的点位信息，从各个所述包裹配送机器人中确定待命中机器人；
将各个待命中机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第一负载；
将各个所述时间段内对应的所述配送包裹机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第二负载；
采用如下计算公式计算得到目标负载；
Figure BDA0003200111790000032
其中，Mr:为目标负载，
Figure BDA0003200111790000033
为第二负载，Mt:为第一负载，Δe为所述包裹配送机器人进行一次充电增加的电量，γ为调节参数，且为常数。
可选的，所述根据所述目标负载确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序，包括：
根据所述目标负载大小确定所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种包裹配送机器人的充电控制装置，包括：
状态信息获取模块，用于获取包裹配送机器人的当前状态信息，所述当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；
电量确定模块，用于基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量；
负载计算模块，用于基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，所述最大负载为所述包裹配送机器人在所述当前电量下能够配送包裹数量的最大值；
待配送数量预测模块，用于获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，其中，N为大于1的正整数；
充电信息确定模块，用于根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；
充电控制模块，用于按照所述目标充电时间和顺序对所述各个包裹配送机器人进行充电控制。
可选的，电量确定模块包括：
充电状态确定单元，用于根据所述点位信息确定所述包裹配送机器人的充电状态；
电量确定单元，用于根据所述充电状态和充电时间确定所述当前电量。
可选的，负载计算模块包括：
负载计算单元，用于采用如下计算公式计算得到所述最大负载：
Figure BDA0003200111790000051
其中，Me:为当前电量下的最大负载；F为预设预留电量；e为当前电量，
Figure BDA0003200111790000052
为最大电池容量，E为可满足最大负载的电量，M为电量充满时的最大负载。
可选的，待配送数量预测模块包括：
半衰期确定单元，用于确定预设时长内的半衰期；
数量提取单元，用于从各个历史配送信息中提取半衰期对应的第一配送包裹数量；
数量确定单元，用于基于所述时间段，根据所述第一配送包裹数量确定各个时间段对应的第二配送包裹数量；
待配送数量预测单元，用于获取各个时间段对应的预设权值，基于对应的预设权值和第二配送包裹数量，计算得到所述N个时间段对应的待配送包裹的数量。
可选的，该包裹配送机器人的充电控制装置还包括：
机器人确定模块，用于基于各个所述包裹配送机器人的点位信息，从各个所述包裹配送机器人中确定待命中机器人；
第一负载计算模块，用于将各个待命中机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第一负载；
第二负载计算模块，用于将各个所述时间段内对应的所述配送包裹机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第二负载；
目标负载计算模块，用于采用如下计算公式计算得到目标负载；
Figure BDA0003200111790000061
其中，Mr:为目标负载，
Figure BDA0003200111790000062
为第二负载，Mt:为第一负载，Δe为所述包裹配送机器人进行一次充电增加的电量，γ为调节参数，且为常数。
可选的，充电信息确定模块包括：
控制信息确定单元，用于根据所述目标负载大小确定所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述包裹配送机器人的充电控制方法的步骤。
为了解决上述技术问题，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述包裹配送机器人的充电控制方法的步骤。
本发明实施例提供的包裹配送机器人的充电控制方法、装置、设备及存储介质，通过获取包裹配送机器人的当前状态信息，当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；基于点位信息确定包裹配送机器人的当前电量；基于标准电量数据和当前电量，采用预设的计算方法计算包裹配送机器人对应的最大负载，最大负载为包裹配送机器人在当前电量下能够配送包裹数量的最大值；获取各个包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量；根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；按照目标充电时间和顺序对各个包裹配送机器人进行充电控制。实现了对包裹配送机器人充电的高效控制，且充电控制策略准确，从而提高了充电桩使用率、空间利用率和包裹配送机器人的配送效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请可以应用于其中的示例性系统架构图；
图2是本申请的包裹配送机器人的充电控制方法的一个实施例的流程图；
图3是根据本申请的包裹配送机器人的充电控制装置的一个实施例的结构示意图；
图4是根据本申请的计算机设备的一个实施例的结构示意图；
图5是本申请的一个包裹配送机器人在各个时间段内待配送包裹的数量的示意图。
具体实施方式
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中在申请的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。本申请的说明书和权利要求书或上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
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他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。
用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。
终端设备101、102、103可以是具有显示屏并且支持网页浏览的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机和台式计算机等等。
服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上显示的页面提供支持的后台服务器，服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(Content Delivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。
需要说明的是，本申请实施例所提供的包裹配送机器人的充电控制方法由服务器执行，相应地，包裹配送机器人的充电控制装置设置于服务器中。
应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器，本申请实施例中的终端设备101、102、103具体可以对应的是实际生产中的应用系统。
请参阅图2，图2示出本发明实施例提供的一种包裹配送机器人的充电控制方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，本申请实施例可以基于人工智能技术对相关的数据进行获取和处理。其中，人工智能(Artificial Intelligence，AI)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。
人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、机器人技术、生物识别技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
本实施例的具体详述如下：
S201：获取包裹配送机器人的当前状态信息，当前状态信息包括点位信息、标准电量数据。
其中，当前状态信息是用于反映包裹配送机器人自身状态信息，如配送状态，充电状态及电量信息等。点位信息是指机器人感知的位置信息，如楼层、所在地图坐标和角度等。例如楼宇包裹配送场景，预先标记包裹配送机器人可以感知的物理位置。一个点位信息包括位置信息和描述信息，其中位置信息为包裹配送机器人所在楼层及在对应地图中的坐标。标准电量数据是指标准电量数据指根据经验值确定的与电量相关的标准数据，例如，最大电池容量、可满足最大负载的电量。可满足最大负载的电量是指多个包裹配送机器人在装满包裹的情况下完成全部配送并返回充电位置的电量，该值通常小于最大电量。
S202：基于点位信息确定包裹配送机器人的当前电量。
具体地，可以根据点位信息中的地理位置，例如包裹配送机器人与充电桩的之间的距离，确定包裹配送机器人当前充电状态，根据充电时间确定包裹配送机器人的当前电量。需要说明的是，对于已完成充电的包裹配送机器人会自动回到放置包裹的点位。本本实施例中通过当前电量，以便后续基于该当前电量对包裹配送机器人的负载进行预测，进而有利于提高包裹配送机器人的配送效率。
S203：基于标准电量数据和当前电量，采用预设的计算方法计算包裹配送机器人对应的最大负载，最大负载为包裹配送机器人在当前电量下能够配送包裹数量的最大值。
其中，预设的计算方法是用于确定包裹配送机器人最大负载的计算方式，例如，可以对标准电量数量进行逻辑运算如取最大值、最小值等，也可以对标准电量信息进行数字运算如取均值等。作为本实施例的优选，通过对标准电量数据进行逻辑运算，更具体地，取其中的最小值，从而能够避免包裹配送机器人在配送过程中发生的电量不足导致包裹配送失败的问题，以提高包裹配送机器人配送效率。
S204：获取各个包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，其中，N为大于1的正整数。
具体地，利用历史配送信息预测N个时间段中各个包裹配送机器人对应的待配送包裹的数量。例如，将每天的时间轴以一定尺度(10分钟)进行划分，根据历史配送任务，剔除双休及节假日，再根据30天的半衰期，计算每个时间段的加权平均包裹数量。
S205：根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。
具体地，可以根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。例如，根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，可以计算当前时段各个包裹配送机器人的可以接收的最大负载，并预测包裹配送机器人的预期最大负载。根据可以接收的最大负载和预期最大负载以及电量信息，对包裹配送机器人的负载进行优化处理，从而得到优化负载，根据优化负载确定包裹配送机器人的目标充电时间和顺序，例如，可以在优化负载越小，生成对应的包裹配送机器人的充电顺序越靠前，且优化负载越小，充电时间越少的充电策略，从而充分保障各个包裹配送机器人高效完成配送任务，以保证包裹配送机器人的充电状态和配送性能均达到最佳状态。
S206：按照目标充电时间和顺序对各个包裹配送机器人进行充电控制。
具体地，部署预设数量的充电桩，且充电桩的预设数量远小于包裹配送机器人的数量。按照目标充电时间和顺序对各个包裹配送机器人进行充电控制，减少了充电桩的部署，节省了成本，同时按照该目标充电时间和顺序的充电策略充分保障各个包裹配送机器人高效完成配送任务，实现了对包裹配送机器人充电的高效控制，且充电控制策略准确，从而提高了充电桩使用率、空间利用率和包裹配送机器人的配送效率。
上述包裹配送机器人的充电控制方法中，通过获取包裹配送机器人的当前状态信息，当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；基于点位信息确定包裹配送机器人的当前电量；基于标准电量数据和当前电量，采用预设的计算方法计算包裹配送机器人对应的最大负载，最大负载为包裹配送机器人在当前电量下能够配送包裹数量的最大值；获取各个包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量；根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；按照目标充电时间和顺序对各个包裹配送机器人进行充电控制。实现了对包裹配送机器人充电的高效控制，且充电控制策略准确，从而提高了充电桩使用率、空间利用率和包裹配送机器人的配送效率。
在一具体可选实施方式中，步骤S202中，基于点位信息确定包裹配送机器人的当前电量，包括：
根据点位信息确定包裹配送机器人的充电状态；
根据充电状态和充电时间确定当前电量。
其中，充电状态包括充电完成、正在充电和没有充电。具体地，可以根据点位信息的位置以及包裹配送机器人与充电桩的位置关系判断出哪些包裹配送机器人占用着充电桩，即充电状态为正在充电，根据充电时间可以计算得到当前电量；若包裹配送机器人会自动回到放置包裹的点位，即充电状态为充电完成，即当前电量为对应的包裹配送机器人的最大电量；当包裹配送机器人未占用充电桩，即充电状态为没有充电，可以设定当前电量为经验值。本实施例中，通过根据点位信息，简单快捷的确定了各个包裹配送机器人的当前电量。
在一具体可选实施方式中，步骤S203中，基于标准电量数据和当前电量，采用预设的计算方法计算包裹配送机器人对应的最大负载，包括：
采用如下计算公式计算得到最大负载：
Figure BDA0003200111790000131
其中，Me:为当前电量下的最大负载；F为预设预留电量；e为当前电量，
Figure BDA0003200111790000132
为最大电池容量，E为可满足最大负载的电量，M为电量充满时的最大负载。
具体地，包裹配送机器人的最大负载为M个包裹，取当前电量、最大电池容量和可满足最大负载的电量中的最小值，再计算当前电量与预设预留电量之间的差值，然后计算最小值与差值之间的比值，最后计算该比值与电量充满时的最大负载的乘积确定为最大负载。本实施例中通过计算当前电量下的最大负载，从而能够避免包裹配送机器人在配送过程中发生的电量不足导致包裹配送失败的问题，以提高包裹配送机器人配送效率。
在一具体可选实施方式中，步骤S204中，获取各个包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，包括：
确定预设时长内的半衰期；
从各个历史配送信息中提取半衰期对应的第一配送包裹数量；
基于时间段，根据第一配送包裹数量确定各个时间段对应的第二配送包裹数量；
获取各个时间段对应的预设权值，基于对应的预设权值和第二配送包裹数量，计算得到N个时间段对应的待配送包裹的数量。
其中，待配送包裹的数量是指包裹机器人需要进行配送的包裹的数量。具体地，通过对历史配送信息进行分析，预测N个时间段的待配送包裹的数量。例如，如图5所示，为一个包裹配送机器人在各个时间段内待配送包裹的数量的示意图，其中的纵轴为待配送包裹的数量。将每天的时间轴以一定尺度(10分钟)进行划分，根据历史配送任务，剔除双休及节假日，再根据30天的半衰期，计算每个时间段的加权平均包裹数量作为待配送包裹的数量，可以理解的，本实施例中，通过对各个时间段的第二包裹数量进行加权平均计算，充分考虑了楼宇场景中的包裹配送情况，提高了待配送包裹的数量预测的准确性。
在一具体可选实施方式中，在根据各个最大负载和当前时段对应的待配送包裹的数量，确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序之前，还包括：
基于各个包裹配送机器人的点位信息，从各个包裹配送机器人中确定待命中机器人；
将各个待命中机器人的最大负载进行累加计算，得到第一负载；
将各个时间段内对应的配送包裹机器人的最大负载进行累加计算，得到第二负载；
采用如下计算公式计算得到目标负载；
Figure BDA0003200111790000141
其中，Mr:为目标负载，
Figure BDA0003200111790000142
为第二负载，Mt:为第一负载，Δe为包裹配送机器人进行一次充电增加的电量，γ为调节参数，且为常数。
具体地，包裹配送机器人静置时的耗电主要来自通信、激光扫描、摄像、逻辑电路运算等长期运行的模块，总体上电量消耗与时间成正比；水平移动时轮机消耗的电量大体上与移动距离成正比，而点位信息具有标注信息，可知任意两点间的水平距离；纵向移动由电梯完成，用电可近似静置。因此在不考虑电池和电量测量问题的情况下，通过将各个待命中机器人的最大负载进行累加计算，得到第一负载；将各个时间段内对应的配送包裹机器人的最大负载进行累加计算，得到第二负载；保证了第一负载和第二负载预测的准确性。进一步地，可以设置单个机器人单次充电以提升1个包裹的负载为基础门槛，每天提升1个包裹额外多一个选择，再附加充满的选择，根据不同的选择，机器人充电行为导致的可接受包裹损益为：当前时间段可接受包裹数量减少和该选择耗时导致时间段的包裹数量增加相应的数量，每个时间段至多有该楼宇内充电桩数量的充电任务，且不考虑在该时段已有包裹的包裹配送机器人，从而避免用户等待。同时，为了保证电量充满，对增加的电量设一个调节参数γ进行调节；同时为了避免频繁的充电行为，设充电阈值，当目标负载大于充电阈值时才会停止充电。
在一具体可选实施方式中，步骤S206中，根据目标负载确定对应的包裹配送机器人的目标充电时间和顺序，包括：
根据目标负载大小确定包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。
具体地，根据目标负载的大小，例如，目标负载越小，则充电顺序越靠前，充电时间越短的控制策略，从而在提高了充电桩使用率、空间利用率同时，大大提高了包裹配送机器人的配送效率。
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图3示出与上述实施例包裹配送机器人的充电控制方法一一对应的包裹配送机器人的充电控制装置的原理框图。如图3所示，该包裹配送机器人的充电控制装置包括状态信息获取模块31、电量确定模块32、负载计算模块33、待配送数量预测模块34、充电信息确定模块35和充电控制模块36。各功能模块详细说明如下：
状态信息获取模块31，用于获取包裹配送机器人的当前状态信息，所述当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；
电量确定模块32，用于基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量；
负载计算模块33，用于基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，所述最大负载为所述包裹配送机器人在所述当前电量下能够配送包裹数量的最大值；
待配送数量预测模块34，用于获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，其中，N为大于1的正整数；
充电信息确定模块35，用于根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；
充电控制模块36，用于按照所述目标充电时间和顺序对所述各个包裹配送机器人进行充电控制。
可选的，电量确定模块32包括：
充电状态确定单元，用于根据所述点位信息确定所述包裹配送机器人的充电状态；
电量确定单元，用于根据所述充电状态和充电时间确定所述当前电量。
可选的，负载计算模块包括：
负载计算单元，用于采用如下计算公式计算得到所述最大负载：
Figure BDA0003200111790000171
其中，Me:为当前电量下的最大负载；F为预设预留电量；e为当前电量，
Figure BDA0003200111790000172
为最大电池容量，E为可满足最大负载的电量，M为电量充满时的最大负载。
可选的，待配送数量预测模块34包括：
半衰期确定单元，用于确定预设时长内的半衰期；
数量提取单元，用于从各个历史配送信息中提取半衰期对应的第一配送包裹数量；
数量确定单元，用于基于所述时间段，根据所述第一配送包裹数量确定各个时间段对应的第二配送包裹数量；
待配送数量预测单元，用于获取各个时间段对应的预设权值，基于对应的预设权值和第二配送包裹数量，计算得到所述N个时间段对应的待配送包裹的数量。
可选的，该包裹配送机器人的充电控制装置还包括：
机器人确定模块，用于基于各个所述包裹配送机器人的点位信息，从各个所述包裹配送机器人中确定待命中机器人；
第一负载计算模块，用于将各个待命中机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第一负载；
第二负载计算模块，用于将各个所述时间段内对应的所述配送包裹机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第二负载；
目标负载计算模块，用于采用如下计算公式计算得到目标负载；
Figure BDA0003200111790000181
其中，Mr:为目标负载，
Figure BDA0003200111790000182
为第二负载，Mt:为第一负载，Δe为所述包裹配送机器人进行一次充电增加的电量，γ为调节参数，且为常数。
可选的，充电信息确定模块36包括：
控制信息确定单元，用于根据所述目标负载大小确定所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。
关于包裹配送机器人的充电控制装置的具体限定可以参见上文中对于包裹配送机器人的充电控制方法的限定，在此不再赘述。上述包裹配送机器人的充电控制装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
为解决上述技术问题，本申请实施例还提供计算机设备。具体请参阅图4，图4为本实施例计算机设备基本结构框图。
所述计算机设备4包括通过系统总线相互通信连接存储器41、处理器42、网络接口43。需要指出的是，图中仅示出了具有组件连接存储器41、处理器42、网络接口43的计算机设备4，但是应理解的是，并不要求实施所有示出的组件，可以替代的实施更多或者更少的组件。其中，本技术领域技术人员可以理解，这里的计算机设备是一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程门阵列(Field－Programmable GateArray，FPGA)、数字处理器(Digital Signal Processor，DSP)、嵌入式设备等。
所述计算机设备可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。所述计算机设备可以与用户通过键盘、鼠标、遥控器、触摸板或声控设备等方式进行人机交互。
所述存储器41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D界面显示存储器等)、随机访问存储器(RAM)、静态随机访问存储器(SRAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、可编程只读存储器(PROM)、磁性存储器、磁盘、光盘等。在一些实施例中，所述存储器41可以是所述计算机设备4的内部存储单元，例如该计算机设备4的硬盘或内存。在另一些实施例中，所述存储器41也可以是所述计算机设备4的外部存储设备，例如该计算机设备4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。当然，所述存储器41还可以既包括所述计算机设备4的内部存储单元也包括其外部存储设备。本实施例中，所述存储器41通常用于存储安装于所述计算机设备4的操作系统和各类应用软件，例如包裹配送机器人的充电控制方法的程序代码等。此外，所述存储器41还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的各类数据。
所述处理器42在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器、或其他数据处理芯片。该处理器42通常用于控制所述计算机设备4的总体操作。本实施例中，所述处理器42用于运行所述存储器41中存储的程序代码或者处理数据，例如运行电子文件的控制的程序代码。
所述网络接口43可包括无线网络接口或有线网络接口，该网络接口43通常用于在所述计算机设备4与其他电子设备之间建立通信连接。
本申请还提供了另一种实施方式，即提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有界面显示程序，所述界面显示程序可被至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行如上述的包裹配送机器人的充电控制方法的步骤。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
本申请可用于众多通用或专用的计算机系统环境或配置中。例如：个人计算机、服务器计算机、手持设备或便携式设备、平板型设备、多处理器系统、基于微处理器的系统、置顶盒、可编程的消费电子设备、网络PC、小型计算机、大型计算机、包括以上任何系统或设备的分布式计算环境等等。本申请可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本申请，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。
显然，以上所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例，附图中给出了本申请的较佳实施例，但并不限制本申请的专利范围。本申请可以以许多不同的形式来实现，相反地，提供这些实施例的目的是使对本申请的公开内容的理解更加透彻全面。尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来而言，其依然可以对前述各具体实施方式所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等效替换。凡是利用本申请说明书及附图内容所做的等效结构，直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理在本申请专利保护范围之内。

Claims (10)

1.一种包裹配送机器人的充电控制方法，其特征在于，包括：
获取包裹配送机器人的当前状态信息，所述当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；
基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量；
基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，所述最大负载为所述包裹配送机器人在所述当前电量下能够配送包裹数量的最大值；
获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，其中，N为大于1的正整数；
根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；
按照所述目标充电时间和顺序对所述各个包裹配送机器人进行充电控制。
2.如权利要求1所述的包裹配送机器人的充电控制方法，其特征在于，所述基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量，包括：
根据所述点位信息确定所述包裹配送机器人的充电状态；
根据所述充电状态和充电时间确定所述当前电量。
3.如权利要求1所述的包裹配送机器人的充电控制方法，其特征在于，所述标准电量数据包括预设预留电量和最大电池容量，所述基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，包括：
采用如下计算公式计算得到所述最大负载：
Figure FDA0003200111780000021
其中，Me:为当前电量下的最大负载；F为预设预留电量；e为当前电量，
Figure FDA0003200111780000022
为最大电池容量，E为可满足最大负载的电量，M为电量充满时的最大负载。
4.如权利要求1所述的包裹配送机器人的充电控制方法，其特征在于，所述获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，包括：
确定预设时长内的半衰期；
从各个历史配送信息中提取半衰期对应的第一配送包裹数量；
基于所述时间段，根据所述第一配送包裹数量确定各个时间段对应的第二配送包裹数量；
获取各个时间段对应的预设权值，基于对应的预设权值和第二配送包裹数量，计算得到所述N个时间段对应的待配送包裹的数量。
5.如权利要求1所述的包裹配送机器人的充电控制方法，其特征在于，在所述根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序之前，还包括：
基于各个所述包裹配送机器人的点位信息，从各个所述包裹配送机器人中确定待命中机器人；
将各个待命中机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第一负载；
将各个所述时间段内对应的所述配送包裹机器人的所述最大负载进行累加计算，得到第二负载；
采用如下计算公式计算得到目标负载；
Figure FDA0003200111780000031
其中，Mr:为目标负载，
Figure FDA0003200111780000032
为第二负载，Mt:为第一负载，Δe为所述包裹配送机器人进行一次充电增加的电量，γ为调节参数，且为常数。
6.如权利要求5所述的包裹配送机器人的充电控制方法，其特征在于，所述根据所述目标负载确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序，包括：
根据所述目标负载大小确定所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序。
7.一种包裹配送机器人的充电控制装置，其特征在于，包括：
状态信息获取模块，用于获取包裹配送机器人的当前状态信息，所述当前状态信息包括点位信息、标准电量数据；
电量确定模块，用于基于所述点位信息确定所述包裹配送机器人的当前电量；
负载计算模块，用于基于所述标准电量数据和所述当前电量，采用预设的计算方法计算所述包裹配送机器人对应的最大负载，所述最大负载为所述包裹配送机器人在所述当前电量下能够配送包裹数量的最大值；
待配送数量预测模块，用于获取各个所述包裹配送机器人对应的历史配送信息，基于各个历史配送信息预测N个时间段对应的待配送包裹的数量，其中，N为大于1的正整数；
充电信息确定模块，用于根据各个所述最大负载和当前时段对应的所述待配送包裹的数量，确定对应的所述包裹配送机器人的目标充电时间和顺序；
充电控制模块，用于按照所述目标充电时间和顺序对所述各个包裹配送机器人进行充电控制。
8.如权利要求7所述的包裹配送机器人的充电控制装置，其特征在于，待配送数量预测模块包括：
半衰期确定单元，用于确定预设时长内的半衰期；
数量提取单元，用于从各个历史配送信息中提取半衰期对应的第一配送包裹数量；
数量确定单元，用于基于所述时间段，根据所述第一配送包裹数量确定各个时间段对应的第二配送包裹数量；
待配送数量预测单元，用于获取各个时间段对应的预设权值，基于对应的预设权值和第二配送包裹数量，计算得到所述N个时间段对应的待配送包裹的数量。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的包裹配送机器人的充电控制方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的包裹配送机器人的充电控制方法。
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