CN116307546A - 基于机器人社群的任务智慧决策系统 - Google Patents

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张莉
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Abstract

本发明公开了一种基于机器人社群的任务智慧决策系统，系统部署于云端服务器，云端服务器与机器人社群通信连接，其中，机器人社群由多个不同类型的服务机器人组成，系统执行如下操作：获取机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；根据实时状态信息和目标任务类型确定候选服务机器人；基于实时状态信息确定候选服务机器人的健康指标，和/或基于历史运营数据确定候选服务机器人的工作效率指标；根据健康指标和/或工作效率指标确定目标服务机器人；将目标任务派发至目标服务机器人，以执行目标任务。利用该方法，减少了机器人因为调度与远程行驶导致的机械损耗和完成任务的时间，提升了机器人完成任务的效率。

Description

基于机器人社群的任务智慧决策系统
技术领域
本发明实施例涉及机器人技术领域，尤其涉及一种基于机器人社群的任务智慧决策系统、装置、设备及存储介质。
背景技术
近年来，随着移动机器人技术的发展，机器人产品的应用场景越来越多，服务内容也越来越多样化。而在服务机器人的实际应用中，用户通常需要为机器人分配不同的任务并选择最佳的执行方案。因此如何更好地为用户服务，实现机器人更灵活、更智能的决策，是移动机器人技术领域亟需解决的问题。本文基于社群模型和多智能体协作理论，提出了一种基于社群模型进行任务智能决策系统构建方法，以实现移动机器人在特定环境下根据用户需求进行决策。
当前技术支持下，机器人可以在业务设定下完成原本由人工完成的工作，例如快递行业的运输机器人、家具行业的清洁机器人、迎宾机器人、医疗配送机器人等，随着众多机器人一同参与与完成各类工作，对于机器人的损耗与工作效率的优化就变得更加重要。然而目前机器人的工作的分配秉持的随机选择的原则，对于机器人损耗与工作效率不能达到更好使用，甚至出现了任务地点本身存在可以服务的机器人，却从其他距离较远的地方调用机器人来服务的现象。在这种情况下，为了更加减少机器人损耗，提升机器人的工作效率，对于机器人的合理分配与有效调度便成为了急需解决的问题。
发明内容
本发明实施例提供了一种基于机器人社群的任务智慧决策系统、装置、设备及存储介质，能够实现对于机器人的任务工作分配进行更加合理的分配方式，减少了机器人因为调度与远程行驶导致的机械损耗和完成任务的时间，并且提升了机器人完成任务的效率。
第一方面，本发明实施例提供了一种基于机器人社群的任务智慧决策系统，所述系统部署于云端服务器，所述云端服务器与所述机器人社群通信连接，其中，所述机器人社群由多个不同类型的服务机器人组成，所述系统执行如下操作：
获取所述机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；
根据所述实时状态信息和所述目标任务类型确定候选服务机器人；
基于所述实时状态信息确定所述候选服务机器人的健康指标，和/或基于所述历史运营数据确定所述候选服务机器人的工作效率指标；
根据所述健康指标和/或所述工作效率指标确定目标服务机器人；
将所述目标任务派发至所述目标服务机器人，以执行所述目标任务。
第二方面，本发明实施例还提供了一种基于机器人社群的任务智慧决策装置，该装置设置在所述基于机器人社群的任务智慧决策系统中，包括：
信息获取模块，用于获取所述机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；
候选机器人确定模块，用于根据所述实时状态信息和所述目标任务类型确定候选服务机器人；
指标确定模块，基于所述实时状态信息确定所述候选服务机器人的健康指标，和/或基于所述历史运营数据确定所述候选服务机器人的工作效率指标；
目标机器人确定模块，用于根据所述健康指标和/或所述工作效率指标确定目标服务机器人；
任务派发模块，用于将所述目标任务派发至所述目标服务机器人，以执行所述目标任务。
第三方面，本公开实施例还提供电子设备，所述电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现本公开实施例提供的基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作。
第四方面，本公开实施例还提供了包含计算机可执行指令的存储介质，所述计算机可执行指令在由计算机处理器执行时用于执行实现本公开实施例提供的基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作。
本发明公开了一种基于机器人社群的任务智慧决策系统、装置、设备及存储介质，所述系统部署于云端服务器，所述云端服务器与所述机器人社群通信连接，其中，所述机器人社群由多个不同类型的服务机器人组成，所述系统执行如下操作：获取机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；根据实时状态信息和目标任务类型确定候选服务机器人；基于实时状态信息确定候选服务机器人的健康指标，和/或基于历史运营数据确定候选服务机器人的工作效率指标；根据健康指标和/或工作效率指标确定目标服务机器人；将目标任务派发至目标服务机器人，以执行目标任务。利用该方法，减少了机器人因为调度与远程行驶导致的机械损耗和完成任务的时间，提升了机器人完成任务的效率。
附图说明
结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，原件和元素不一定按照比例绘制。
图1为本公开实施例所提供的一种基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作的流程图；
图2为本公开实施例所提供的一种基于机器人社群的任务智慧决策系统示例图；
图3为本公开实施例所提供的一种基于机器人社群的任务智慧决策装置的结构示意图；
图4为本公开实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
可以理解的是，在使用本公开各实施例公开的技术方案之前，均应当依据相关法律法规通过恰当的方式对本公开所涉及个人信息的类型、使用范围、使用场景等告知用户并获得用户的授权。
例如，在响应于接收到用户的主动请求时，向用户发送提示信息，以明确地提示用户，其请求执行的操作将需要获取和使用到用户的个人信息。从而，使得用户可以根据提示信息来自主地选择是否向执行本公开技术方案的操作的电子设备、应用程序、服务器或存储介质等软件或硬件提供个人信息。
作为一种可选的但非限定性的实现方式，响应于接收到用户的主动请求，向用户发送提示信息的方式例如可以是弹窗的方式，弹窗中可以以文字的方式呈现提示信息。此外，弹窗中还可以承载供用户选择“同意”或者“不同意”向电子设备提供个人信息的选择控件。
可以理解的是，上述通知和获取用户授权过程仅是示意性的，不对本公开的实现方式构成限定，其它满足相关法律法规的方式也可应用于本公开的实现方式中。
可以理解的是，本技术方案所涉及的数据(包括但不限于数据本身、数据的获取或使用)应当遵循相应法律法规及相关规定的要求。
实施例一
图1为本公开实施例所提供的一种基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作的流程图，本公开实施例适用于机器人社群的任务智慧决策的情形，该方法可以由基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作装置来执行，该装置可以通过软件和/或硬件的形式实现，可选的，通过电子设备来实现，该电子设备可以是移动终端、PC端或服务器等。
图2为本公开实施例所提供的一种基于机器人社群的任务智慧决策系统示例图。如图2所示，本公开实施例设计的一种基于机器人社群的任务智慧决策系统，系统平台部署于云端服务器，即云端大脑，同时，系统使用缓存服务以及加速数据交互。另外，所有不同类型的服务机器人组成机器人社群充当末端节点。服务机器人的类型可以包括巡逻监控机器人、迎宾类、物流类、售货类等类型，所有机器人均通过网络通讯的方式与云端大脑保持实时连接。
如图1所示，本公开实施例提供的一种基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作，具体可以包括下述步骤：
S110、获取机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型。
其中，实时状态信息包括以下至少一项：剩余工作时长、工作状态信息、中央处理器CPU温度、CPU占用率、内存占用率；其中，工作状态信息包括空闲状态、忙碌状态。
具体的，实时状态信息是服务机器人本体的状态信息，其中可以包括，剩余工作时长、工作状态是处于空闲状态或者忙碌状态、中央处理器CPU温度、CPU占用率、内存占用率等。
机器人社群中的所有机器人通过网络通讯的方式与云端大脑保持实时连接，系统实时获取机器人社群中至少部分服务机器人或者全部服务机器人的实时状态信息，历史运营数据以及该机器人社群服务的场所中所需求的目标任务类型。其中，历史运营数据可以包括服务机器人完成目标任务的时间及效率的统计数据，目标任务类型可以包括各类型任务的种类以及执行时段等。
S120、根据实时状态信息和目标任务类型确定候选服务机器人。
具体的，首先根据上述获取的目标任务类型确定类型与目标任务类型相匹配的服务器机器人，作为初始服务器机器人，然后根据实时状态信息中的剩余工作时长和工作状态信息从初始服务器机器人中确定候选服务机器人。
可选的，根据实时状态信息和目标任务类型确定候选服务机器人的方法可以是：确定类型与目标任务类型相匹配的服务器机器人，作为初始服务器机器人；根据实时状态信息中的剩余工作时长和工作状态信息从初始服务器机器人中确定候选服务机器人。
具体的，首先根据上述获取的目标任务类型确定类型与目标任务类型相匹配的服务器机器人，作为初始服务器机器人，然后根据实时状态信息中的剩余工作时长可以满足完成该目标任务以及该目标任务执行时段时服务机器的人的工作状态信息一直为空闲状态，从初始服务器机器人中选择满足上述两个条件的机器人确定为候选服务机器人。
在本实施例中，通过实时状态信息和目标任务类型进行初步筛选，筛选出可接单机器人后为后续根据实际需求确定目标机器人提供先决条件。
S130、基于实时状态信息确定候选服务机器人的健康指标，和/或基于历史运营数据确定候选服务机器人的工作效率指标。
在本实施例中，基于实时状态信息CPU温度、CPU占用率以及内存占用率最终确定候选服务机器人的健康指标。基于历史运营数据中获取候选服务机器人执行至少一次该目标任务所需的目标时长，可以选择目标时长的加权平均值、最大值或者最小值作为最终的目标时长确定候选服务机器人的工作效率指标。
可选的，基于实时状态信息确定候选服务机器人的健康指标的方式可以是：根据CPU温度、CPU占用率、内存占用率确定候选服务机器人的健康指标。
具体的，候选服务机器人的健康指标的确定可以基于CPU温度、CPU占用率和内存占用率进行加权求和，获得最终的候选服务机器人健康指标，上述三者的权重可以根据实际情况进行选择，例如若CPU温度的对于健康状态影响最大，则可以将CPU温度参数的权重设置为最大，相应的调低CPU占用率和内存占用率的权重。本发明实施例在此不做具体限定。
具体的，候选服务机器人的健康指标的确定也可以对上述CPU温度、CPU占用率和内存占用率参数设置一个阈值，若上述三者中都超过阈值的数量来具体确定候选服务机器人的健康指标。可以根据实际情况进行选择，本发明实施例在此不做具体限定。
可选的，基于历史运营数据确定候选服务机器人的工作效率指标的方法可以是：从历史运营数据中获取候选服务机器人执行至少一次目标任务所需的时长；基于执行至少一次目标任务所需的时长预测候选服务机器人执行目标任务所需的目标时长；将目标时长确定候选服务机器人的工作效率指标。
具体的，首先从历史运营数据中获取候选服务机器人执行至少一次该目标任务所需的目标时长，基于执行至少一次目标任务所需的所有的时长预测候选服务机器人执行目标任务所需的目标时长。其中，目标时长的确定可以选择执行至少一次目标任务获取的所有时长的加权平均值、最大值或者最小值作为最终的目标时长确定候选服务机器人的工作效率指标。选择加权平均值、最大值或者最小值可以根据实际情况进行选择，本发明实施例在此不做具体限定。
S140、根据健康指标和/或工作效率指标确定目标服务机器人。
首先获取健康指标和工作效率指标分别对应的权重，然后对健康指标和工作效率指标进行归一化处理，最后基于权重系数对健康指标和工作效率指标进行加权求和，其最终的和值作为最终的评估指标，根据评估指标的和值大小从候选服务机器人中选择目标服务机器人。
可选的，根据健康指标和/或工作效率指标确定目标服务机器人的方法可以是：获取健康指标和工作效率指标分别对应的权重；基于权重对健康指标和工作效率指标进行加权求和，获得评估指标；根据评估指标从候选服务机器人中确定目标服务机器人。
具体的，首先获取健康指标和工作效率指标分别对应的权重，然后对健康指标和工作效率指标进行归一化处理，最后基于权重系数对健康指标和工作效率指标进行加权求和，其最终的和值作为最终的评估指标，根据评估指标的和值大小从候选服务机器人中选择目标服务机器人，和值最大的作为目标服务机器人。
在本实施例中，通过健康指标和工作效率指标确定目标服务机器人，减少了机器人因为调度与远程行驶导致的机械损耗和完成任务的时间，提升了机器人完成任务的效率。
可选的，基于权重对健康指标和工作效率指标进行加权求和，获得评估指标的方法可以是：对健康指标和工作效率指标进行归一化处理；基于权重对归一化处理的健康指标和工作效率指标进行加权求和，获得评估指标。
具体的，首先对健康指标和工作效率指标进行归一化处理，将健康指标和工作效率指标的数据映射到0到1的范围之内，然后基于权重对归一化处理的健康指标和工作效率指标通过上述方法进行加权求和，获得评估指标。
在本实施例中，通过将指标数据进行归一化处理，可以将不同的指标度量一起参与评价计算。
S150、将目标任务派发至目标服务机器人，以执行目标任务。
在本实施例中，本步骤为将目标任务派发至目标机器人，以执行目标任务。
本公开实施例提供了一种基于机器人社群的任务智慧决策系统，系统部署于云端服务器，云端服务器与机器人社群通信连接，其中，机器人社群由多个不同类型的服务机器人组成，系统执行如下操作：获取机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；根据实时状态信息和目标任务类型确定候选服务机器人；基于实时状态信息确定候选服务机器人的健康指标，和/或基于历史运营数据确定候选服务机器人的工作效率指标；根据健康指标和/或工作效率指标确定目标服务机器人；将目标任务派发至目标服务机器人，以执行目标任务。利用该方法，减少了机器人因为调度与远程行驶导致的机械损耗和完成任务的时间，提升了机器人完成任务的效率。
实施例二
图3为本发明实施例还提供了一种基于机器人社群的任务智慧决策装置结构示意图，如图3所示，装置包括：信息获取模块210、候选机器人确定模块220、指标确定模块230、目标机器人确定模块240以及任务派发模块250。
信息获取模块210，用于获取所述机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；
候选机器人确定模块220，用于根据所述实时状态信息和所述目标任务类型确定候选服务机器人；
指标确定模块230，基于所述实时状态信息确定所述候选服务机器人的健康指标，和/或基于所述历史运营数据确定所述候选服务机器人的工作效率指标；
目标机器人确定模块240，用于根据所述健康指标和/或所述工作效率指标确定目标服务机器人；
任务派发模块250，用于将所述目标任务派发至所述目标服务机器人，以执行所述目标任务。
本公开实施例所提供的技术方案，利用该方法，减少了机器人因为调度与远程行驶导致的机械损耗和完成任务的时间，提升了机器人完成任务的效率。
进一步地，信息获取模块210可以用于：
所述实时状态信息包括以下至少一项：剩余工作时长、工作状态信息、中央处理器CPU温度、CPU占用率、内存占用率；其中，所述工作状态信息包括空闲状态、忙碌状态。
进一步地，候选机器人确定模块220还可以用于：
确定类型与目标任务类型相匹配的服务器机器人，作为初始服务器机器人；
根据所述实时状态信息中的剩余工作时长和所述工作状态信息从所述初始服务器机器人中确定候选服务机器人。
进一步地，指标确定模块230可以用于：
根据所述CPU温度、CPU占用率、内存占用率确定所述候选服务机器人的健康指标。
进一步地，指标确定模块230可以用于：
从所述历史运营数据中获取所述候选服务机器人执行至少一次所述目标任务所需的时长；
基于所述执行至少一次所述目标任务所需的时长预测所述候选服务机器人执行所述目标任务所需的目标时长；
将所述目标时长确定所述候选服务机器人的工作效率指标。
进一步地，目标机器人确定模块240可以用于：
获取所述健康指标和所述工作效率指标分别对应的权重；
基于所述权重对所述健康指标和所述工作效率指标进行加权求和，获得评估指标；
根据所述评估指标从所述候选服务机器人中确定目标服务机器人。
进一步地，目标机器人确定模块240可以用于：
对所述健康指标和所述工作效率指标进行归一化处理；
基于所述权重对归一化处理的所述健康指标和所述工作效率指标进行加权求和，获得评估指标。
上述装置可执行本发明前述所有实施例所提供的方法，具备执行上述方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明前述所有实施例所提供的方法。
实施例三
图4出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备(如头盔、眼镜、手表等)和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器(ROM)12、随机访问存储器(RAM)13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器(ROM)12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器(RAM)13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出(I/O)接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作。
在一些实施例中，基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本发明的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于机器人社群的任务智慧决策系统，其特征在于，所述系统部署于云端服务器，所述云端服务器与所述机器人社群通信连接，其中，所述机器人社群由多个不同类型的服务机器人组成，所述系统执行如下操作：
获取所述机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；
根据所述实时状态信息和所述目标任务类型确定候选服务机器人；
基于所述实时状态信息确定所述候选服务机器人的健康指标，和/或基于所述历史运营数据确定所述候选服务机器人的工作效率指标；
根据所述健康指标和/或所述工作效率指标确定目标服务机器人；
将所述目标任务派发至所述目标服务机器人，以执行所述目标任务。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述实时状态信息包括以下至少一项：剩余工作时长、工作状态信息、中央处理器CPU温度、CPU占用率、内存占用率；其中，所述工作状态信息包括空闲状态、忙碌状态。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，根据所述实时状态信息和所述目标任务类型确定候选服务机器人，包括：
确定类型与目标任务类型相匹配的服务器机器人，作为初始服务器机器人；
根据所述实时状态信息中的剩余工作时长和所述工作状态信息从所述初始服务器机器人中确定候选服务机器人。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，基于所述实时状态信息确定所述候选服务机器人的健康指标，包括：
根据所述CPU温度、CPU占用率、内存占用率确定所述候选服务机器人的健康指标。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，基于所述历史运营数据确定所述候选服务机器人的工作效率指标，包括：
从所述历史运营数据中获取所述候选服务机器人执行至少一次所述目标任务所需的时长；
基于所述执行至少一次所述目标任务所需的时长预测所述候选服务机器人执行所述目标任务所需的目标时长；
将所述目标时长确定所述候选服务机器人的工作效率指标。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述健康指标和/或所述工作效率指标确定目标服务机器人，包括：
获取所述健康指标和所述工作效率指标分别对应的权重；
基于所述权重对所述健康指标和所述工作效率指标进行加权求和，获得评估指标；
根据所述评估指标从所述候选服务机器人中确定目标服务机器人。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于所述权重对所述健康指标和所述工作效率指标进行加权求和，获得评估指标，包括：
对所述健康指标和所述工作效率指标进行归一化处理；
基于所述权重对归一化处理的所述健康指标和所述工作效率指标进行加权求和，获得评估指标。
8.一种基于机器人社群的任务智慧决策装置，该装置设置在所述基于机器人社群的任务智慧决策系统中，其特征在于，包括：
信息获取模块，用于获取所述机器人社群中至少部分服务机器人的实时状态信息、历史运营数据及目标任务类型；
候选机器人确定模块，用于根据所述实时状态信息和所述目标任务类型确定候选服务机器人；
指标确定模块，基于所述实时状态信息确定所述候选服务机器人的健康指标，和/或基于所述历史运营数据确定所述候选服务机器人的工作效率指标；
目标机器人确定模块，用于根据所述健康指标和/或所述工作效率指标确定目标服务机器人；
任务派发模块，用于将所述目标任务派发至所述目标服务机器人，以执行所述目标任务。
9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的基于机器人社群的任务智慧决策系统执行的操作。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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CN116859788A (zh) * 2023-08-04 2023-10-10 北京三维天地科技股份有限公司 一种多设备任务调度中控管理平台
CN116991246A (zh) * 2023-09-27 2023-11-03 之江实验室 用于导览机器人的算法调度方法、装置及导览机器人系统

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