CN114030958A - 一种电梯调度方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种电梯调度方法、装置、设备和介质,包括:当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,N部电梯中的每部电梯与机器人的距离均小于第一预设距离;根据采集的N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数;当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据N部电梯中每部电梯的空闲指数,从N部电梯中确定目标电梯,并调度目标电梯为机器人提供乘梯服务,其中,目标电梯的空闲指数大于预设指数。本申请通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出空闲电梯提供乘梯服务,可以大大缩短机器人的等待时间,减少了电梯的占用率,提高了电梯的使用率,解放了电梯的运送量。
Description
技术领域
本发明涉及人工智能技术领域,尤其涉及一种电梯调度方法、装置、设备和介质。
背景技术
人工智能是计算机科学的一个分支,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。随着人工智能的不断发展,人工智能逐步渗透到各行各业。例如,在酒店或办公大楼中,使用机器人代替人工为顾客提供物品运输服务,可以节省人工成本。
在酒店或办公大楼中,机器人往往需要乘坐电梯往返于不同的楼层之间。然而,相关技术中往往通过随机呼叫电梯或者呼叫全部电梯的方式进行电梯调度,导致电梯调度的效率较低,会影响机器人的物品运输服务质量。
发明内容
本申请实施例通过提供一种电梯调度方法、装置、设备和介质,解决了现有技术中电梯调度效率低的技术问题,实现了提高电梯调度效率的技术效果。
第一方面,本申请提供了一种电梯调度方法,方法包括:
当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,N部电梯中的每部电梯与机器人的距离均小于第一预设距离;
根据采集的N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数;
当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据N部电梯中每部电梯的空闲指数,从N部电梯中确定目标电梯,并调度目标电梯为机器人提供乘梯服务,其中,目标电梯的空闲指数大于预设指数。
进一步地,当N部电梯中未存在空闲指数大于预设指数的电梯时,方法还包括:
确定M部电梯,其中,M为正整数,M部电梯中的每部电梯与机器人的距离均大于第一预设距离且小于第二预设距离;
根据采集的M部电梯中每部电梯的实时图像,确定M部电梯中每部电梯的空闲指数;
根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,以及机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,从M部电梯中确定目标电梯,并控制机器人移动至目标电梯,使得目标电梯为机器人提供乘梯服务。
进一步地,根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,以及机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,从M部电梯中确定目标电梯,包括:
根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,以及每个电梯对应的空闲指数与移动时长之间的权重参数,从M部电梯中确定目标电梯。
进一步地,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数,包括:
根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯内的乘客人数;
根据N部电梯中每部电梯内的乘客人数,以及N部电梯中每部电梯的乘客限制人数,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
进一步地,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数,包括:
根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯内的剩余空间;
根据N部电梯中每部电梯内的剩余空间,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
进一步地,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数,包括:
将N部电梯中每部电梯的实时图像输入训练后的神经网络模型,从神经网络模型中获得N部电梯中每部电梯的空闲指数。
进一步地,训练神经网络模型,包括:
获取P个电梯图像样本,P为正整数;
从P个电梯图像样本的每个电梯图像样本中提取图像特征和标注的空闲指数;
利用P个电梯图像样本中的每个电梯图像样本的图像特征和标注的空闲指数对模型进行训练,得到神经网络模型。
第二方面,本申请提供了一种电梯调度装置,装置包括:
确定模块,用于当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,N部电梯中的每部电梯与机器人的距离均小于第一预设距离;
确定模块,还用于根据采集的N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数;
调度模块,用于当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据N部电梯中每部电梯的空闲指数,从N部电梯中确定目标电梯,并调度目标电梯为机器人提供乘梯服务,其中,目标电梯的空闲指数大于预设指数。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,处理器被配置为执行以实现一种电梯调度方法。
第四方面,本申请提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行实现一种电梯调度方法。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请在当机器人产生乘梯需求时,在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内,确定N部电梯,并根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定各个电梯的空闲指数,进而从N部电梯中确定出可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯。一方面,本申请摒弃了相关技术中随机呼叫电梯的方式,通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出空闲电梯提供乘梯服务,可以大大缩短机器人的等待时间。另一方面,本申请摒弃了相关技术中呼叫全部电梯的方式,通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出少量的空闲电梯,进而减少了电梯的占用率,提高了电梯的使用率,解放了电梯的运送量。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图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的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种电梯调度方法的流程示意图;
图2为某一办公大楼的电梯区域分布平面结构示意图;
图3为本申请提供的一种电梯调度装置的结构示意图;
图4为本申请提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种电梯调度方法,解决了现有技术中电梯调度效率低的技术问题。
本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
一种电梯调度方法,方法包括:当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,N部电梯中的每部电梯与机器人的距离均小于第一预设距离;根据采集的N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数;当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据N部电梯中每部电梯的空闲指数,从N部电梯中确定目标电梯,并调度目标电梯为机器人提供乘梯服务,其中,目标电梯的空闲指数大于预设指数。
本实施例在当机器人产生乘梯需求时,在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内,确定N部电梯,并根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定各个电梯的空闲指数,进而从N部电梯中确定出可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯。一方面,本实施例摒弃了相关技术中随机呼叫电梯的方式,通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出空闲电梯提供乘梯服务,可以大大缩短机器人的等待时间。另一方面,本实施例摒弃了相关技术中呼叫全部电梯的方式,通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出少量的空闲电梯,进而减少了电梯的占用率,提高了电梯的使用率,解放了电梯的运送量。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明,本文中出现的术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
本实施例提供了如图1所示的一种电梯调度方法,方法应用于调度系统中的电梯调度控制器,方法包括步骤S11-步骤S13。
步骤S11,当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,N部电梯中的每部电梯与机器人的距离均小于第一预设距离;
步骤S12,根据采集的N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
步骤S13,当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据N部电梯中每部电梯的空闲指数,从N部电梯中确定目标电梯,并调度目标电梯为机器人提供乘梯服务。,其中,目标电梯的空闲指数大于预设指数
其中,调度系统包括电梯调度控制器、机器人和电梯(电梯包括电梯内部的摄像设备),电梯调度控制器、机器人和电梯依次连接,电梯调度控制器和电梯连接。其中,机器人可以是任何能够产生乘梯需求的设备,例如,物品运输机器人、扫地机器人等。电梯调度控制器可以用于接收机器人的乘梯需求,也可以用于向机器人下发可用电梯(即目标电梯)的位置,以及机器人移动至可用电梯的路径信息,还可以用于控制电梯的升降。
在酒店或办公大楼中,通常存在多个可以乘坐电梯的区域。例如,如图2所示,在正门、右偏门、后门、左偏门分别设置有电梯区域D1、D2、D3、D4,在电梯区域D1、D2、D3、D4之间还设置有通道L1、L2、L3、L4、L5。
当机器人有乘梯需求时,通常采用就近原则选择电梯。因此,本实施例在步骤S11中,当电梯调度控制器接收到机器人发送的乘梯需求(例如,可以是乘梯请求指令)时,会在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内,筛选出N部电梯。
例如,当机器人处于图2的电梯区域D1或其附近时,则可以认为“与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围”是指电梯区域D1,进而可以在电梯区域D1中确定出N部电梯(N要小于等于电梯区域D1中的电梯总数)。在电梯区域D1中确定出N部电梯,可以是将电梯区域D1中的全部电梯作为N部电梯,也可以从电梯区域D1的全部电梯中筛选出N部电梯,此处不作限制。
在步骤S12中,电梯调度控制器从N部电梯中每部电梯内摄像设备中获取各个电梯的实时图像。具体地,可以在为机器人确定所要乘坐的电梯之前,按照预设频次获取N部电梯中各个电梯的实时图像。
根据N部电梯中各个电梯的实时图像,确定每部电梯的空闲指数。具体地,可以将N部电梯中每部电梯的实时图像输入训练后的神经网络模型,从神经网络模型中获得N部电梯中每部电梯的空闲指数。
其中,训练神经网络模型,包括步骤S21-步骤S23。
步骤S21,获取P个电梯图像样本,P为正整数;
步骤S22,从P个电梯图像样本的每个电梯图像样本中提取图像特征和标注的空闲指数;
步骤S23,利用P个电梯图像样本中的每个电梯图像样本的图像特征和标注的空闲指数对模型进行训练,得到神经网络模型。
神经网络模型的精度可以根据实际情况进行设定。通常情况下,在酒店或者办公大楼中,电梯使用时间可以分为高峰时段和非高峰时段。在高峰时段中,电梯等待时间普遍较长;而非高峰时段中,电梯等待时间普遍较短,在多数情况下,甚至可以忽略不计。
当办公大楼中的电梯数量有限,高峰时段在电梯使用周期中的占比较大时,可以通过取更大的P值,使得用于训练模型的电梯图像样本的数量较多,进而提高神经网络模型训练精度。当办公大楼的电梯数量较合适,高峰时段在电梯使用周期中的占比较小时,可以通过取更小的P值,使得用于训练模型的电梯图像样本的数量较少,一方面可以降低神经网络模型的灵敏度,缩短神经网络模型的训练时间,另一方面可以提高神经网络模型确定空闲指数的效率,缩短确定出机器人所要乘坐电梯的时间。
其中,空闲指数可以与电梯内的乘客数量有关,也可以与电梯内的剩余空间有关。例如,当机器人没有运送大件货物时,可以将机器人作为一个与人相同的“乘客”看待,进而可以根据电梯内的乘客数量确定电梯的空闲指数。若机器人运送了大件货物,此时机器人需要较大的空间才能满足需求,因此,可以根据电梯内的剩余空间确定空间指数。
当空闲指数与电梯内的乘客数量有关时,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数,可以包括步骤S31-步骤S32。
步骤S31,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯内的乘客人数。
步骤S32,根据N部电梯中每部电梯内的乘客人数,以及N部电梯中每部电梯的乘客限制人数,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
在通过实时图像确定电梯内的乘客人数时,可以使用树莓派上运行物体检测的神经网络模型进行乘客人数检测,具体可参考相关技术,此处不展开叙述。当确定出电梯内的乘客人数后,可以根据电梯的乘客限制人数,进行空闲指数的确定。
例如,当检测出电梯内的乘客人数为6,乘客限制人数为10时,则可以确定空闲指数为60%。
当空闲指数与电梯内的剩余空间有关时,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数,可以包括步骤S41-步骤S42。
步骤S41,根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯内的剩余空间;
步骤S42,根据N部电梯中每部电梯内的剩余空间,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
本实施例中的剩余空间主要是指能够使人或者机器人站立在电梯地面上的空间,并不包括电梯内乘客头顶无法使用的空间。为了能够采集剩余空间,获取的实时图像最好是从电梯顶部朝下拍摄的图像。
在具体实施时,可以将电梯内的全部空间作为1,用占比表示剩余空间(例如,剩余空间为40%),此时,可以将占比直接作为空闲指数。当然,也可以采用其他方式表示剩余空间和空闲指数,此处不作限制。
当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,意味着在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内存在的N部电梯中,可以筛选出为机器人提供乘梯服务的目标电梯。由于N部电梯与机器人之间的距离都很近,所以可以直接将空闲指数最大的电梯作为目标电梯。当然,也可以在空闲指数大于预设指数的所有电梯中,选择最快能够为机器人提供乘梯服务的电梯作为目标电梯。例如,当电梯使用时间处于非高峰段时,则通常可以就近确定出可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯。
当N部电梯中未存在空闲指数大于预设指数的电梯时,意味着在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内存在的N部电梯都不空闲,进而无法从N部电梯中筛选出为机器人提供乘梯服务的目标电梯。例如,机器人处于图2中的电梯区域D1,当D1中没有空闲的电梯时,则需要在除D1以外的其他电梯区域中寻找可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯。比如,在电梯区域D2、D3、D4中的至少一个区域中确定可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯。
当无法从N部电梯中筛选出为机器人提供乘梯服务的目标电梯时,可以预估机器人在当前所处范围内等待N部电梯中的各个时间。若等待时间较短,则控制机器人在原地等待,并按照预设频次执行步骤S11-步骤S14,实时确定是否有新出现的空闲电梯可以作为目标电梯为机器人提供乘梯服务。若等待时间较长,则可以执行步骤S51-步骤S53。
步骤S51,确定M部电梯,其中,M为正整数,M部电梯中的每部电梯与机器人的距离均大于第一预设距离且小于第二预设距离;
步骤S52,根据采集的M部电梯中每部电梯的实时图像,确定M部电梯中每部电梯的空闲指数;
步骤S53,根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,以及机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,从M部电梯中确定目标电梯,并控制机器人移动至目标电梯,使得目标电梯为机器人提供乘梯服务。
当在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内,无法确定出可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯时,则需要执行步骤S51。
步骤S51与步骤S11的原理类似,步骤S52与步骤S12的原理类似,此处均不再赘述。
在步骤S53中,筛选出目标电梯需要考虑两个因素,分别是M部电梯中各个电梯的空闲指数,以及机器人移动至M部电梯中各个电梯的移动时长。M部电梯并非从机器人当前所在地附近选取的,而是在与机器人之间的距离大于第一预设距离且小于第二预设距离的范围内选取的,因此机器人移动到M部电梯中的任意电梯均需要花费时间。也就是说,根据机器人的移动时间和电梯的空闲指数的重要性,从M部电梯中筛选目标电梯,得到的目标电梯才能较好地满足机器人的乘梯需求。
例如,当机器人处于电梯区域D1,但是通过执行步骤S11-步骤S13,确定电梯区域D1中的电梯无法满足机器人的乘梯需求,此时,则可以对电梯区域D4(此处也可以是其他电梯区域,此处仅以D4为例进行说明)中的电梯进行筛选,具体执行步骤S51-步骤S53。综合考虑机器人移动至电梯区域D4的移动时长和电梯区域D4内各个电梯的空闲指数,进而从电梯区域D4中筛选出目标电梯。当确定出目标电梯后,电梯调度控制器可以控制机器人沿L4通道移动至电梯区域D4,并控制目标电梯为机器人提供乘梯服务。
具体地,可以对空闲指数和移动时长两个因素进行权重设置,进而根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,以及M部电梯中每部电梯的空闲指数与机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长之间的权重参数,从M部电梯中确定目标电梯。
例如,当机器人乘梯所需空间较大或者重量较大,则可以提高空闲指数的权重,若机器人需要快速到达目标楼层,则可以提高移动时长的权重。具体权重设置,可以根据实际情况进行设定和更改。
除了可以采用上述步骤S51-步骤S53的方式以外,还可以对步骤S51-步骤S53进行变形,得到如下实施方式,具体包括步骤S61-步骤S66。
步骤S61,确定M部电梯,其中,M为正整数,M部电梯中的每部电梯与机器人的距离均大于第一预设距离且小于第二预设距离;按照机器人移动至M部电梯中各个电梯的移动时长由小到大的顺序,对M部电梯进行排序,得到目标序列组。
步骤S62,按照移动时长由小到大的顺序,将目标序列组中的电梯依次作为备选电梯;
步骤S63,获取备选电梯的实时图像,并根据备选电梯的实时图像,确定备选电梯的空闲指数;
步骤S64,当备选电梯的空闲指数大于预设指数时,则将备选电梯作为目标电梯,以调度目标电梯为机器人提供乘梯服务。
步骤S65,当备选电梯的空闲指数不满足预设条件时,则将备选电梯在目标序列组中的下一个电梯作为新的备选电梯,针对新的备选电梯执行步骤S63-步骤S65,直至确定出目标电梯。
例如,目标序列组中依次包括电梯M1、M2、M3、M4。先将M1作为备选电梯。获取备选电梯M1的实时图像,并根据备选电梯M1的实时图像,确定备选电梯M1的空闲指数为10%。假设预设指数为20%,此时备选电梯M1的空闲指数不满足预设条件(即小于20%),则备选电梯M1不符合要求,则将M2作为新的备选电梯。
获取备选电梯M2的实时图像,并根据备选电梯M2的实时图像,确定备选电梯M2的空闲指数为30%。此时备选电梯M2的空闲指数大于预设指数(即大于20%),则备选电梯M2符合要求,则将M2作为目标电梯,为机器人提供乘梯服务。在将M2作为目标电梯则不需要再判断M3或M4是否可以作为目标电梯,以减小数据处理量。
也就是说,步骤S51-步骤S53提供的方式,需要对M部电梯的实时图像都进行处理,其数据处理量较大,对图像处理设备的要求更高,同时,花费的时间也会更多,效率更慢。
相比于步骤S51-步骤S53而言,步骤S61-步骤S65所提供的方式仅仅针对部分电梯的图像进行处理,大大减少了数据处理量,进而可以降低对图像处理设备的要求,同时还缩短了确定出目标电梯的时间,提高了电梯调度效率。
综上所述,当机器人产生乘梯需求时,在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内,确定N部电梯,并根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定各个电梯的空闲指数,进而从N部电梯中确定出可以为机器人提供乘梯服务的目标电梯。一方面,本实施例摒弃了相关技术中随机呼叫电梯的方式,通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出空闲电梯提供乘梯服务,可以大大缩短机器人的等待时间。另一方面,本实施例摒弃了相关技术中呼叫全部电梯的方式,通过实时图像分析电梯的空闲指数,有目的地筛选出少量的空闲电梯,进而减少了电梯的占用率,提高了电梯的使用率,解放了电梯的运送量。
当在与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内,无法确定出目标电梯时,可以在与机器人之间的距离大于第一预设距离且小于第二预设距离的范围内,综合机器人的移动至相应的时长和相应电梯的空闲指数,筛选出符合要求的目标电梯。一方面,可以避免机器人在原地进行较长时间的等待,缩短机器人等待电梯的时间,也就缩短了机器人到达目标楼层的时间,提高了机器人的移动效率。另一方面,可以缓解“与机器人之间的距离小于第一预设距离的范围内”的电梯拥挤程度,提高电梯利用率,缩短电梯高峰时长。
基于同一发明构思,本实施例提供了如图3所示的一种电梯调度装置,装置包括:
确定模块31,用于当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,N部电梯中的每部电梯与机器人的距离均小于第一预设距离;
确定模块31,还用于根据采集的N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数;
调度模块32,用于当N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据N部电梯中每部电梯的空闲指数,从N部电梯中确定目标电梯,并调度目标电梯为机器人提供乘梯服务。其中,目标电梯的空闲指数大于预设指数。
确定模块31,还用于当N部电梯中未存在空闲指数大于预设指数的电梯时,确定M部电梯,其中,M为正整数,M部电梯中的每部电梯与机器人的距离均大于第一预设距离且小于第二预设距离;
确定模块31,还用于根据采集的M部电梯中每部电梯的实时图像,确定M部电梯中每部电梯的空闲指数;
调度模块34,还用于根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,以及机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,从M部电梯中确定目标电梯,并控制机器人移动至目标电梯,使得目标电梯为机器人提供乘梯服务。具体地,根据M部电梯中每部电梯的空闲指数,机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长,以及M部电梯中每部电梯的空闲指数与机器人移动至M部电梯中每部电梯的移动时长之间的权重参数,从M部电梯中确定目标电梯。
确定模块31还用于:
根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯内的乘客人数;
根据N部电梯中每部电梯内的乘客人数,以及N部电梯中每部电梯的乘客限制人数,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
根据N部电梯中每部电梯的实时图像,确定N部电梯中每部电梯内的剩余空间;
根据N部电梯中每部电梯内的剩余空间,确定N部电梯中每部电梯的空闲指数。
将N部电梯中每部电梯的实时图像输入训练后的神经网络模型,从神经网络模型中获得N部电梯中每部电梯的空闲指数。
训练模块,用于获取P个电梯图像样本,P为正整数;
从P个电梯图像样本的每个电梯图像样本中提取图像特征和标注的空闲指数;
利用P个电梯图像样本中的每个电梯图像样本的图像特征和标注的空闲指数对模型进行训练,得到神经网络模型。
基于同一发明构思,本实施例提供了如图4所示的一种电子设备,包括:
处理器41;
用于存储处理器41可执行指令的存储器42;
其中,处理器41被配置为执行以实现一种电梯调度方法。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器41执行时,使得电子设备能够执行实现一种电梯调度方法。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备,故而基于本申请实施例中所介绍的信息处理的方法,本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式,所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备,都属于本申请所欲保护的范围。
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。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
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。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
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 (10)
1.一种电梯调度方法,其特征在于,所述方法包括:
当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,所述N部电梯中的每部电梯与所述机器人的距离均小于第一预设距离;
根据采集的所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数;
当所述N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据所述N部电梯中每部电梯的空闲指数,从所述N部电梯中确定目标电梯,并调度所述目标电梯为所述机器人提供乘梯服务,其中,所述目标电梯的空闲指数大于所述预设指数。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,当所述N部电梯中未存在空闲指数大于所述预设指数的电梯时,所述方法还包括:
确定M部电梯,其中,M为正整数,所述M部电梯中的每部电梯与所述机器人的距离均大于所述第一预设距离且小于第二预设距离;
根据采集的所述M部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述M部电梯中每部电梯的空闲指数;
根据所述M部电梯中每部电梯的空闲指数,以及所述机器人移动至所述M部电梯中每部电梯的移动时长,从所述M部电梯中确定所述目标电梯,并控制所述机器人移动至所述目标电梯,使得所述目标电梯为所述机器人提供乘梯服务。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述M部电梯中每部电梯的空闲指数,以及所述机器人移动至所述M部电梯中每部电梯的移动时长,从所述M部电梯中确定所述目标电梯,包括:
根据所述M部电梯中每部电梯的空闲指数,所述机器人移动至所述M部电梯中每部电梯的移动时长,以及每个电梯对应的空闲指数与移动时长之间的权重参数,从所述M部电梯中确定所述目标电梯。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数,包括:
根据所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯内的乘客人数;
根据所述N部电梯中每部电梯内的乘客人数,以及所述N部电梯中每部电梯的乘客限制人数,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数,包括:
根据所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯内的剩余空间;
根据所述N部电梯中每部电梯内的剩余空间,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数,包括:
将所述N部电梯中每部电梯的实时图像输入训练后的神经网络模型,从所述神经网络模型中获得所述N部电梯中每部电梯的空闲指数。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,训练所述神经网络模型,包括:
获取P个电梯图像样本,P为正整数;
从所述P个电梯图像样本的每个电梯图像样本中提取图像特征和标注的空闲指数;
利用所述P个电梯图像样本中的每个电梯图像样本的图像特征和标注的空闲指数对模型进行训练,得到所述神经网络模型。
8.一种电梯调度装置,其特征在于,所述装置包括:
确定模块,用于当机器人有乘梯需求时,确定N部电梯,其中,N为正整数,所述N部电梯中的每部电梯与所述机器人的距离均小于第一预设距离;
确定模块,还用于根据采集的所述N部电梯中每部电梯的实时图像,确定所述N部电梯中每部电梯的空闲指数;
调度模块,用于当所述N部电梯中存在空闲指数大于预设指数的电梯时,根据所述N部电梯中每部电梯的空闲指数,从所述N部电梯中确定目标电梯,并调度所述目标电梯为所述机器人提供乘梯服务,其中,所述目标电梯的空闲指数大于所述预设指数。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的一种电梯调度方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行实现如权利要求1至7中任一项所述的一种电梯调度方法。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115330277A (zh) * | 2022-10-13 | 2022-11-11 | 北京云迹科技股份有限公司 | 机器人自动选择电梯的方法及装置 |
Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4046227A (en) * | 1974-09-04 | 1977-09-06 | Westinghouse Electric Corporation | Elevator system |
US20130228399A1 (en) * | 2011-01-26 | 2013-09-05 | Mitsubishi Electric Corporation | Group management control device for elevator |
JP2015020820A (ja) * | 2013-07-16 | 2015-02-02 | 三菱電機株式会社 | エレベーター制御システム |
CN109250593A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-22 | 上海木木聚枞机器人科技有限公司 | 一种多机器人与多电梯的调度方法及系统 |
CN109384109A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-02-26 | 福州快科电梯工业有限公司 | 空间立体交互式电梯调度方法 |
US20190248013A1 (en) * | 2017-02-06 | 2019-08-15 | Cobalt Robotics Inc. | Mobile robot with arm for elevator interactions |
CN110921444A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-03-27 | 上海有个机器人有限公司 | 一种机器人乘梯控制方法、介质、终端和装置 |
CN111606157A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-01 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 一种电梯控制方法、系统、运送机器人以及电梯控制器 |
CN111847150A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 上海木木聚枞机器人科技有限公司 | 一种机器人乘梯的控制方法、机器人、服务器及系统 |
CN111874764A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 上海木承智能医疗科技有限公司 | 一种机器人的调度方法、服务器和存储介质 |
WO2020250409A1 (ja) * | 2019-06-14 | 2020-12-17 | 三菱電機株式会社 | エレベーター連動装置 |
CN112357701A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-12 | 长城汽车股份有限公司 | 一种机器人呼梯方法与装置 |
CN112499415A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-16 | 深圳优地科技有限公司 | 电梯控制方法、移动机器人、智能电梯及存储介质 |
US20210154843A1 (en) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | Lg Electronics Inc. | Robot and method for controlling the same |
CN113104686A (zh) * | 2018-04-11 | 2021-07-13 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 一种电梯运行的控制方法、电梯的控制设备及应用服务器 |
CN113359554A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-07 | 深圳市旺龙智能科技有限公司 | 机器人的乘梯调度方法、机器人调度器及机器人调度系统 |
CN113370214A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 上海有个机器人有限公司 | 机器人乘梯的选梯方法、装置、机器人及存储介质 |
WO2021196896A1 (zh) * | 2020-04-02 | 2021-10-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 目标检测方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
-
2021
- 2021-10-27 CN CN202111257142.2A patent/CN114030958B/zh active Active
Patent Citations (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US4046227A (en) * | 1974-09-04 | 1977-09-06 | Westinghouse Electric Corporation | Elevator system |
US20130228399A1 (en) * | 2011-01-26 | 2013-09-05 | Mitsubishi Electric Corporation | Group management control device for elevator |
JP2015020820A (ja) * | 2013-07-16 | 2015-02-02 | 三菱電機株式会社 | エレベーター制御システム |
US20190248013A1 (en) * | 2017-02-06 | 2019-08-15 | Cobalt Robotics Inc. | Mobile robot with arm for elevator interactions |
CN113104686A (zh) * | 2018-04-11 | 2021-07-13 | 拉扎斯网络科技(上海)有限公司 | 一种电梯运行的控制方法、电梯的控制设备及应用服务器 |
CN109250593A (zh) * | 2018-11-05 | 2019-01-22 | 上海木木聚枞机器人科技有限公司 | 一种多机器人与多电梯的调度方法及系统 |
CN109384109A (zh) * | 2018-12-26 | 2019-02-26 | 福州快科电梯工业有限公司 | 空间立体交互式电梯调度方法 |
WO2020250409A1 (ja) * | 2019-06-14 | 2020-12-17 | 三菱電機株式会社 | エレベーター連動装置 |
US20210154843A1 (en) * | 2019-11-22 | 2021-05-27 | Lg Electronics Inc. | Robot and method for controlling the same |
CN110921444A (zh) * | 2019-12-20 | 2020-03-27 | 上海有个机器人有限公司 | 一种机器人乘梯控制方法、介质、终端和装置 |
WO2021196896A1 (zh) * | 2020-04-02 | 2021-10-07 | Oppo广东移动通信有限公司 | 目标检测方法、装置、电子设备和可读存储介质 |
CN111606157A (zh) * | 2020-05-29 | 2020-09-01 | 北京海益同展信息科技有限公司 | 一种电梯控制方法、系统、运送机器人以及电梯控制器 |
CN111847150A (zh) * | 2020-07-28 | 2020-10-30 | 上海木木聚枞机器人科技有限公司 | 一种机器人乘梯的控制方法、机器人、服务器及系统 |
CN111874764A (zh) * | 2020-09-28 | 2020-11-03 | 上海木承智能医疗科技有限公司 | 一种机器人的调度方法、服务器和存储介质 |
CN112357701A (zh) * | 2020-12-03 | 2021-02-12 | 长城汽车股份有限公司 | 一种机器人呼梯方法与装置 |
CN112499415A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-16 | 深圳优地科技有限公司 | 电梯控制方法、移动机器人、智能电梯及存储介质 |
CN113359554A (zh) * | 2021-06-04 | 2021-09-07 | 深圳市旺龙智能科技有限公司 | 机器人的乘梯调度方法、机器人调度器及机器人调度系统 |
CN113370214A (zh) * | 2021-06-29 | 2021-09-10 | 上海有个机器人有限公司 | 机器人乘梯的选梯方法、装置、机器人及存储介质 |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN115330277A (zh) * | 2022-10-13 | 2022-11-11 | 北京云迹科技股份有限公司 | 机器人自动选择电梯的方法及装置 |
CN115330277B (zh) * | 2022-10-13 | 2023-01-06 | 北京云迹科技股份有限公司 | 机器人自动选择电梯的方法及装置 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114030958B (zh) | 2023-07-25 |
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