CN116638528A - 一种机器人移动协作系统的混合调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，包括：获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务；对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，同时，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子调度策略；将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令；根据机器人调度指令控制机器人执行工作任务，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让。提高了对机器人进行混合调度的效率，有利于实现对机器人进行混合调度控制的智能性与协调性。

Description

一种机器人移动协作系统的混合调度方法

技术领域

本发明涉及机器人混合调度控制技术领域，特别涉及一种机器人移动协作系统的混合调度方法。

背景技术

目前，对机器人进行调度是为了实现多个机器人在同一个工作环境中进行移动调度，在现有技术中，通常是通过结合几何判断从而实现对不同机器人类型移动调度；

然而，传统的机器人调度没有结合具体的工作任务以及环境场所进行分析，从而没有专门制定与工作任务相匹配的调度策略，进而在调度过程会存在预料之外的事故，从而影响工作任务的进度，也不利于机器人之间的移动协作，同时，没有对应的指令进行控制，使得混合调度机器人的移动协作智能效果低下，从而使得机器人移动协作的效率以及准确性低下；

为了克服上述技术问题存在的弊端，本发明提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法。

发明内容

本发明提供一种机器人移动协作系统的混合调度方法，用以通过确定目标工作场所以及工作任务，从而有效确定对机器人进行混合调度的环境，因地制宜，进而有效确定工作任务对应的执行步骤，从而有利于确定对机器人的子调度策略，进而实现对机器人进行混合调度的综合调度策略，提高了对机器人进行混合调度的效率，通过确定机器人调度指令与路径协调指令，从而有利于实现对机器人进行混合调度控制的智能性与协调性。

一种机器人移动协作系统的混合调度方法，包括：

步骤1：获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务；

步骤2：对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，同时，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子调度策略；

步骤3：将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令；

步骤4：根据机器人调度指令控制机器人执行工作任务，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤1中，获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务，包括：

对目标工作场所进行扫描，获取目标工作场所的场所环境数据，并基于目标工作场所对应的场所环境数据确定目标工作场所的场所分布特征；

读取工作任务，确定工作任务中的位置关键词，并根据工作任务中的位置关键词在目标工作场所中进行定位，确定执行工作任务时在目标工作场所中的位置映射点；

根据位置映射点以及目标场所的场所分布特征构建在目标工作场所的场所地图。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，确定执行工作任务时在目标工作场所中的位置映射点，包括：

对工作任务中的位置关键词进行读取，确定工作任务中位置关键词对应的第一目标位置点；

对目标工作场所的场所环境数据进行读取，确定目标工作场所中可移动区域的第二位置点集以及目标工作场所中非移动区域的第三位置点集；

将第一目标位置点输入至第三位置点集中进行匹配，确定与第一位置点相对应的第三目标位置点，同时，基于第三位置点确定在第二位置点集中相关的第二目标位置点；

其中，第二目标位置点与第三目标位置点即为第一目标位置点的位置映射点。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤2中，对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，包括：

读取工作任务，确定工作任务的执行目标，同时，确定工作任务的目标关键词，并基于工作任务的目标关键词对工作任务进行分割，生成多个第一子工作任务；

根据分割顺序，确定每个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标，同时，分别计算相邻两个第一子工作任务执行相似度；

获取执行相似度阈值，并将相邻两个第一子工作任务的执行相似度与执行相似度阈值进行比较，同时，对相邻两个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标进行匹配；

当相邻两个第一子工作任务的执行相似度等于或大于执行相似度阈值，且相邻两个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标一致时，将相邻两个第一子工作任务进行合并，获得第二子工作任务；

否则，则相邻两个第一子工作任务不进行合并；

基于第一子工作任务与第二子工作任务并根据目标关键词生成工作任务对应的执行步骤。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤2中，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子最优调度策略，包括：

对每条执行步骤进行读取，确定每条执行步骤对应的执行目标，同时，在预设机器人管理库中调取每个机器人的目标参数，并根据每个机器人的目标参数分别评估当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度；

获取可执行度阈值，并将当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度与可执行度阈值进行比较，判断当前机器人是否可以完成当前执行步骤；

当当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度小于或等于可执行度阈值时，则判定当前机器人可以完成当前执行步骤；

否则，则判定当前机器人不可以完成当前执行步骤；

当当前机器人可以完成当前执行步骤时，获取当前机器人执行当前步骤时的执行动作集，并确定当前目标机器人完成每一个执行动作需要的平均目标时长，同时，根据当前目标机器人完成每一个执行动作需要的平均时长以及当前机器人执行当前步骤时的执行动作集确定当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度；

获取完成当前执行步骤的最佳时间长度，并将当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度与最佳时间长度进行比较；

当当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度在最佳时间长度内时，则基于当前机器人执行对应的当前步骤；

否则，获取总时间长度与最佳时间长度的目标比值，并将目标比值基于取整函数获得与当前执行步骤相一致的目标机器人的目标个数；

基于执行当前步骤所对应的目标机器人、目标机器人的执行动作以及目标机器人的目标个数确定子调度策略。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤3中，将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令，包括：

获取每个执行步骤的执行顺序，并根据每个执行步骤的执行顺序将每个子调度策略进行综合，获得综合调度策略；

根据综合调度策略，确定每个目标机器人的调度顺序以及每个目标机器人的执行动作，同时，根据每个目标机器人的调度顺序以及每个目标机器人的执行动作生成机器人调度指令。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤3中，根据综合调度策略生成机器人调度指令后，还包括：

在预设模拟平台中基于目标工作场所的场所环境数据构建虚拟工作场所；

基于预设虚拟平台读取工作任务，确定任务执行标准；

基于机器人调度指令控制虚拟机器人在虚拟工作场所中进行模拟操作，并实时记录模拟操作数据；

基于模拟操作数据确定对虚拟机器人进行混合调度的目标执行结果，将目标执行结果与任务执行标准进行匹配，判断综合调度策略是否合格；

当目标执行结果与任务执行标准匹配时，则判定综合调度策略合格；

否则，则判定综合调度策略不合格。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，还包括：

当综合调度策略不合格时，基于工作任务的执行步骤确定理想执行数据，并将理想执行数据与模拟操作数据进行匹配，确定模拟操作数据中的相异数据；

对相异数据进行读取，确定相异数据对应的目标虚拟机器人，同时，监控目标虚拟机器人的执行动作数据；

根据理想执行数据对目标虚拟机器人的执行动作数据进行修正，同时，将修正结果在综合调度策略中进行更新；

基于更新后的综合调度策略重新生成机器人调度指令。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让，包括：

在执行工作任务过程中基于机器人生成位置定位信号，并对位置定位信号进行实时监测，获取每个机器人的监测位置数据；

将每个机器人的监测位置数据在预设监控终端中进行绘制，并获得每个机器人的运行轨迹路线；

基于每个机器人的运行轨迹路线确定机器人之间的目标距离，当当前至少两个机器人之间的目标距离达到第一距离阈值时，则对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线进行标记，并基于标记结果确定当前至少两个机器人之间的运行趋势，且根据当前至少两个机器人之间的运行趋势确定目标距离的变化趋势；

当目标距离的变化趋势变大时，则取消对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线的标记；

当目标距离的变化趋势变小时，确定当前至少两个机器人之间的目标距离是否达到第二距离阈值；

当当前至少两个机器人之间的目标距离没有达到第二阈值时，则不生成路径协调指令；

当当前至少两个机器人之间的目标距离达到第二距离阈值时，基于预设监控终端调取当前目标工作场所的场所地图，并分别确定当前至少两个机器人的位置信息；

基于当前至少两个机器人的位置信息在场所地图中进行标记，同时，基于标记结果在场所地图中选取当前至少一个待避让机器人的最优避让路线；

基于最优避让路线生成路径协调指令，并将路径协调指令传输至对应的对应待避让机器人中控制对应待避让机器人进行避让；

其中，第二阈值小于第一阈值。

优选的，一种机器人移动协作系统的混合调度方法，基于标记结果在场所地图中选取当前至少一个待避让机器人的最优避让路线，包括：

读取待避让机器人在场所地图中的起始位置点，同时，确定待避让机器人的终止位置点，并确定起始位置点与终止位置点之间的多个故障物对应的目标位置点；

根据起始位置点与终止位置点确定在场所地图中的路径评价函数，并根据路径评价函数锁定最优避让路线。

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、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

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为本发明实施例中一种机器人移动协作系统的混合调度方法流程图；

图2为本发明实施例中一种机器人移动协作系统的混合调度方法中步骤1的流程图；

图3为本发明实施例中一种机器人移动协作系统的混合调度方法中步骤2的流程图。

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。

实施例1：

本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，如图1所示，包括：

步骤1：获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务；

步骤2：对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，同时，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子调度策略；

步骤3：将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令；

步骤4：根据机器人调度指令控制机器人执行工作任务，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让。

该实施例中，目标工作场所可以是机器人进行工作时的产业链等地方。

该实施例中，工作任务可以是基于管理者确定的需要机器人配合完成的任务。

该实施例中，执行步骤可以是完成工作任务所需要操作的每一个步骤。

该实施例中，子调度策略可以是用来表征对应执行步骤对机器人的运行以及不同机器人的调遣的策略，即完成一条执行步骤可以需要1个或多个机器人共同完成。

该实施例中，综合调度策略可以是将每个执行步骤对应的子调度策略进行综合后，按照执行步骤的先后顺序实现对机器人的混合调度以及每个机器人的操作等控制策略。

该实施例中，机器人调度指令可以是用来控制调度不同机器人通过在运行以及机器人操作等方面进行控制的指令。

该实施例中，至少两个机器人在目标工作场所中存在交集，可以是在调度至少两个机器人在目标工作场所中的移动轨迹存在重合。

该实施例中，路径协调指令可以是用来控制协调机器人的移动轨迹，从而达到至少两个存在交集的机器人之间的避让。

上述技术方案的有益效果是：通过确定目标工作场所以及工作任务，从而有效确定对机器人进行混合调度的环境，因地制宜，进而有效确定工作任务对应的执行步骤，从而有利于确定对机器人的子调度策略，进而实现对机器人进行混合调度的综合调度策略，提高了对机器人进行混合调度的效率，通过确定机器人调度指令与路径协调指令，从而有利于实现对机器人进行混合调度控制的智能性与协调性。

实施例2：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，如图2所示，步骤1中，获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务，包括：

S101：对目标工作场所进行扫描，获取目标工作场所的场所环境数据，并基于目标工作场所对应的场所环境数据确定目标工作场所的场所分布特征；

S102：读取工作任务，确定工作任务中的位置关键词，并根据工作任务中的位置关键词在目标工作场所中进行定位，确定执行工作任务时在目标工作场所中的位置映射点；

S103：根据位置映射点以及目标场所的场所分布特征构建在目标工作场所的场所地图。

该实施例中，场所环境数据可以是目标工作场所对应的结构等空间构造数据。

该实施例中，场所分布特征可以是在目标工作场所内布置的状态等特征。

该实施例中，位置映射点可以是在目标工作场所执行工作任务时，需要完成的任务映射在目标工作场所中的位置点，即在目标工作场所中哪个位置完成工作任务。

上述技术方案的有益效果是：通过确定目标工作场所的位置映射点以及执行工作任务时在目标工作场所的位置映射点有效构建目标工作场所的场所地图，为混合调度机器人提供有效且完整的参考依据。

实施例3：

在实施例2的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，确定执行工作任务时在目标工作场所中的位置映射点，包括：

对工作任务中的位置关键词进行读取，确定工作任务中位置关键词对应的第一目标位置点；

对目标工作场所的场所环境数据进行读取，确定目标工作场所中可移动区域的第二位置点集以及目标工作场所中非移动区域的第三位置点集；

将第一目标位置点输入至第三位置点集中进行匹配，确定与第一位置点相对应的第三目标位置点，同时，基于第三位置点确定在第二位置点集中相关的第二目标位置点；

其中，第二目标位置点与第三目标位置点即为第一目标位置点的位置映射点。

该实施例中，位置关键词可以是在工作任务中表述位置的词汇，比如，在位置1完成第一目标操作，其中，位置1即为位置关键词。

该实施例中，第一目标位置点可以是基于位置关键词确定的在目标工作场所中的位置信息，如工作台、操作台等区域。

该实施例中，第二位置点集可以在目标工作场所中可移动区域的位置点的集合，即可以走动区域的位置点的集合。

该实施例中，第三位置点集可以是在目标工作场所中不可移动区域的位置点的集合，即有工作台、操作台或者凳子椅子等位置。

上述技术方案的有益效果是：通过将第一位置点与目标工作场所中的第三位置点集中进行匹配，确定完成工作任务的位置点，并通过到达完成工作任务的第二位置点（即到达第三位置点的可移动区域）实现对位置映射点的确定，提高了构建场所地图的准确性。

实施例4：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，如图3所示，步骤2中，对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，包括：

S201：读取工作任务，确定工作任务的执行目标，同时，确定工作任务的目标关键词，并基于工作任务的目标关键词对工作任务进行分割，生成多个第一子工作任务；

S202：根据分割顺序，确定每个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标，同时，分别计算相邻两个第一子工作任务执行相似度；

S203：获取执行相似度阈值，并将相邻两个第一子工作任务的执行相似度与执行相似度阈值进行比较，同时，对相邻两个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标进行匹配；

S204：当相邻两个第一子工作任务的执行相似度等于或大于执行相似度阈值，且相邻两个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标一致时，将相邻两个第一子工作任务进行合并，获得第二子工作任务；

否则，则相邻两个第一子工作任务不进行合并；

S205：基于第一子工作任务与第二子工作任务并根据目标关键词生成工作任务对应的执行步骤。

该实施例中，执行目标可以是工作任务所要实现的目的，即通过工作任务要完成的目标。

该实施例中，目标关键词可以是包括：逻辑关键词（如：与、或、非等关键词）以及顺序关键词（如：先、后、第一等）关键词构成。

该实施例中，子执行目标可以是第一子工作任务对应的执行结果。

该实施例中，执行相似度阈值可以是提前设定好的，用来衡量相邻两个第一子工作任务内容是否一致的参考指标。

上述技术方案的有益效果是：通过目标关键词（逻辑关键词与顺序关键词）实现对工作任务的分割，进而通过对工作任务的分析，确定工作任务对应的最终的执行步骤，提高了确定执行步骤的有效性以及合理性。

实施例5：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤2中，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子最优调度策略，包括：

对每条执行步骤进行读取，确定每条执行步骤对应的执行目标，同时，在预设机器人管理库中调取每个机器人的目标参数，并根据每个机器人的目标参数分别评估当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度；

获取可执行度阈值，并将当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度与可执行度阈值进行比较，判断当前机器人是否可以完成当前执行步骤；

当当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度小于或等于可执行度阈值时，则判定当前机器人可以完成当前执行步骤；

否则，则判定当前机器人不可以完成当前执行步骤；

当当前机器人可以完成当前执行步骤时，获取当前机器人执行当前步骤时的执行动作集，并确定当前目标机器人完成每一个执行动作需要的平均目标时长，同时，根据当前目标机器人完成每一个执行动作需要的平均时长以及当前机器人执行当前步骤时的执行动作集确定当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度；

获取完成当前执行步骤的最佳时间长度，并将当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度与最佳时间长度进行比较；

当当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度在最佳时间长度内时，则基于当前机器人执行对应的当前步骤；

否则，获取总时间长度与最佳时间长度的目标比值，并将目标比值基于取整函数获得与当前执行步骤相一致的目标机器人的目标个数；

基于执行当前步骤所对应的目标机器人、目标机器人的执行动作以及目标机器人的目标个数确定子调度策略。

该实施例中，机器人的目标参数可以是每个机器人的工作性能以及机器人外形的不同，从而每个机器人的目标参数也不同，其中，目标参数可以具体表示为机器人的动作类型、动作幅度、旋转角度等参数。

该实施例中，根据每个机器人的目标参数分别评估当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度，可以是针对该执行步骤，根据机器人的目标参数评估完成该执行步骤的执行目标的完成程度（完成比例），其中，完成的比例即为可执行度。

该实施例中，可执行度阈值可以是提前设定好的，用来衡量机器人是否可以是完成当前执行步骤。

该实施例中，执行动作集可以是当前机器人完成当前执行步骤所需要的动作集合。

该实施例中，最佳时间长度可以是经过多次实验以及经验获得的完成当前执行步骤需要的时间长度，即消耗最小资源实现对当前执行步骤的完成。

上述技术方案的有益效果是：通过对机器人的分析，从而确定机器人执行当前执行步骤的可执行度，进而选取目标机器人，通过评估目标机器人完成该执行步骤的时长，进而评估需要调度目标机器人的个数，进而通过执行当前步骤所对应的目标机器人、目标机器人的执行动作以及目标机器人的目标个数实现对子调度策略的确定，有利于提高子调度策略确定的准确性以及客观性。

实施例6：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤3中，将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令，包括：

获取每个执行步骤的执行顺序，并根据每个执行步骤的执行顺序将每个子调度策略进行综合，获得综合调度策略；

根据综合调度策略，确定每个目标机器人的调度顺序以及每个目标机器人的执行动作，同时，根据每个目标机器人的调度顺序以及每个目标机器人的执行动作生成机器人调度指令。

上述技术方案的有益效果是：通过对子调度策略的综合，有效实现机器人调度指令的确定，提高了对机器人进行混合调度的智能性以及准确性。

实施例7：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，步骤3中，根据综合调度策略生成机器人调度指令后，还包括：

在预设模拟平台中基于目标工作场所的场所环境数据构建虚拟工作场所；

基于预设虚拟平台读取工作任务，确定任务执行标准；

基于机器人调度指令控制虚拟机器人在虚拟工作场所中进行模拟操作，并实时记录模拟操作数据；

基于模拟操作数据确定对虚拟机器人进行混合调度的目标执行结果，将目标执行结果与任务执行标准进行匹配，判断综合调度策略是否合格；

当目标执行结果与任务执行标准匹配时，则判定综合调度策略合格；

否则，则判定综合调度策略不合格。

该实施例中，预设模拟平台可以是如计算机等平台。

该实施例中，任务执行标准可以是工作任务在执行过程中的基准结果。

上述技术方案的有益效果是：通过在预设虚拟平台中搭建虚拟工作场所并基于机器人调度指令进行模拟操作，并根据操作结果对综合调度策略进行合格评估，有效避免在实际混合调度的过程中存在的失误，从而提高了对机器人进行混合调度的准确性。

实施例8：

在实施例7的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，还包括：

当综合调度策略不合格时，基于工作任务的执行步骤确定理想执行数据，并将理想执行数据与模拟操作数据进行匹配，确定模拟操作数据中的相异数据；

对相异数据进行读取，确定相异数据对应的目标虚拟机器人，同时，监控目标虚拟机器人的执行动作数据；

根据理想执行数据对目标虚拟机器人的执行动作数据进行修正，同时，将修正结果在综合调度策略中进行更新；

基于更新后的综合调度策略重新生成机器人调度指令。

该实施例中，执行动作数据包括对目标虚拟机器人进行调度的顺序以及目标虚拟机器人对应的执行动作。

该实施例中，目标虚拟机器人与综合调度策略中的实际目标机器人一一对应。

该实施例中，理想执行数据可以是执行步骤对应的基准执行数据，是提前设定好的。

上述技术方案的有益效果是：当综合调度策略不合格时，通过确定模拟操作数据中的相异数据（即与理想执行数据不一致的数据），从而有效实现对执行动作数据的修正，进而更新综合调度策略以及更新机器人调度指令，提高了对机器人进行调度的有效性。

实施例9：

在实施例1的基础上，本实施例提供了一种机器人移动协作系统的混合调度方法，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让，包括：

在执行工作任务过程中基于机器人生成位置定位信号，并对位置定位信号进行实时监测，获取每个机器人的监测位置数据；

将每个机器人的监测位置数据在预设监控终端中进行绘制，并获得每个机器人的运行轨迹路线；

基于每个机器人的运行轨迹路线确定机器人之间的目标距离，当当前至少两个机器人之间的目标距离达到第一距离阈值时，则对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线进行标记，并基于标记结果确定当前至少两个机器人之间的运行趋势，且根据当前至少两个机器人之间的运行趋势确定目标距离的变化趋势；

当目标距离的变化趋势变大时，则取消对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线的标记；

当目标距离的变化趋势变小时，确定当前至少两个机器人之间的目标距离是否达到第二距离阈值；

当当前至少两个机器人之间的目标距离没有达到第二阈值时，则不生成路径协调指令；

当当前至少两个机器人之间的目标距离达到第二距离阈值时，基于预设监控终端调取当前目标工作场所的场所地图，并分别确定当前至少两个机器人的位置信息；

基于当前至少两个机器人的位置信息在场所地图中进行标记，同时，基于标记结果在场所地图中选取当前至少一个待避让机器人的最优避让路线；

基于最优避让路线生成路径协调指令，并将路径协调指令传输至对应的对应待避让机器人中控制对应待避让机器人进行避让；

其中，第二阈值小于第一阈值。

该实施例中，机器人可以自身发出实时的位置定位信号，从而通过对位置定位信号进行监测，确定每个机器人的监测位置数据。

该实施例中，第一距离阈值可以是提前设定好的，用来作为开启对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线进行标记开始点。

该实施例中，第二距离阈值可以是提前设定好的，用来作为是否生成路径协调指令的标准，其中，第二距离阈值小于第一距离阈值。

该实施例中，路径协调指令可以是基于最优避让路线的路线信息生成的，用来控制待避让机器人进行路径避让的指令。

上述技术方案的有益效果是：通过确定每个机器人的监测位置数据，从而有效实现对每个机器人的运行轨迹路线的确定，进而通过分析运动轨迹路线，当当前至少两个机器人的目标距离达到第一距离阈值时，并对路线进行标记，提高了对机器人运行轨迹路线的监测力度，避免发生相撞的问题，从而有利于及时发现当前至少两个机器人的目标距离达到第二距离阈值，进而提高生成路径协调指令的及时性，有效避免机器人在行径过程中的相撞问题，进而提高了对机器人进行混合调度的效率。

实施例10：

在实施例9的基础上，基于标记结果在场所地图中选取当前至少一个待避让机器人的最优避让路线，包括：

读取待避让机器人在场所地图中的起始位置点，同时，确定待避让机器人的终止位置点，并确定起始位置点与终止位置点之间的多个故障物对应的目标位置点；

根据起始位置点、终止位置点以及多个故障物对应的目标位置点确定多条路径，并在场所地图中建立多条路径的路径评价函数，且多条路径由多个位置节点构成，且多个位置节点包括：起始位置点、终止位置点以及多个故障物对应的目标位置点；

；

其中，表示路径评价函数；/>表示当前位置节点的序号值；/>表示位置节点的总个数；/>表示第/>个位置节点的横坐标值；/>表示第/>个位置节点的横坐标值；/>表示第/>个位置节点的纵坐标值；/>表示第/>个位置节点的纵坐标值；/>表示从第1个位置点（即起始位置点）到达第/>个位置节点的距离；/>表示从第1个位置点（即起始位置点）到达第/>个位置节点的距离；/>表示误差因子，且取值范围为（0.01，0.03）；

根据路径评价函数锁定最优避让路线。

该实施例中，根据路径评价函数锁定最优避让路线即为通过路径评价函数，计算每一条路径的距离最短路径对应的位置节点即为构成最优避让路径。

上述技术方案的有益效果是：通过构建路径评价函数，精准且高效的锁定最优避让路径，提高了对机器人进行混合调度的效率。

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)

1.一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，包括：

步骤1：获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务；

步骤2：对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，同时，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子调度策略；

步骤3：将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令；

步骤4：根据机器人调度指令控制机器人执行工作任务，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让。

2.根据权利要求1所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，步骤1中，获取目标工作场所，并确定在目标工作场所中的工作任务，包括：

对目标工作场所进行扫描，获取目标工作场所的场所环境数据，并基于目标工作场所对应的场所环境数据确定目标工作场所的场所分布特征；

读取工作任务，确定工作任务中的位置关键词，并根据工作任务中的位置关键词在目标工作场所中进行定位，确定执行工作任务时在目标工作场所中的位置映射点；

根据位置映射点以及目标场所的场所分布特征构建在目标工作场所的场所地图。

3.根据权利要求2所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，确定执行工作任务时在目标工作场所中的位置映射点，包括：

对工作任务中的位置关键词进行读取，确定工作任务中位置关键词对应的第一目标位置点；

对目标工作场所的场所环境数据进行读取，确定目标工作场所中可移动区域的第二位置点集以及目标工作场所中非移动区域的第三位置点集；

将第一目标位置点输入至第三位置点集中进行匹配，确定与第一位置点相对应的第三目标位置点，同时，基于第三位置点确定在第二位置点集中相关的第二目标位置点；

其中，第二目标位置点与第三目标位置点即为第一目标位置点的位置映射点。

4.根据权利要求1所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，步骤2中，对工作任务进行读取，确定工作任务的执行步骤，包括：

读取工作任务，确定工作任务的执行目标，同时，确定工作任务的目标关键词，并基于工作任务的目标关键词对工作任务进行分割，生成多个第一子工作任务；

根据分割顺序，确定每个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标，同时，分别计算相邻两个第一子工作任务执行相似度；

获取执行相似度阈值，并将相邻两个第一子工作任务的执行相似度与执行相似度阈值进行比较，同时，对相邻两个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标进行匹配；

当相邻两个第一子工作任务的执行相似度等于或大于执行相似度阈值，且相邻两个第一子工作任务在执行目标中对应的子执行目标一致时，将相邻两个第一子工作任务进行合并，获得第二子工作任务；

否则，则相邻两个第一子工作任务不进行合并；

基于第一子工作任务与第二子工作任务并根据目标关键词生成工作任务对应的执行步骤。

5.根据权利要求1所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，步骤2中，对每个执行步骤进行评估，基于评估结果确定每个执行步骤对应于机器人的子最优调度策略，包括：

对每条执行步骤进行读取，确定每条执行步骤对应的执行目标，同时，在预设机器人管理库中调取每个机器人的目标参数，并根据每个机器人的目标参数分别评估当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度；

获取可执行度阈值，并将当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度与可执行度阈值进行比较，判断当前机器人是否可以完成当前执行步骤；

当当前机器人完成当前执行步骤对应执行目标的可执行度小于或等于可执行度阈值时，则判定当前机器人可以完成当前执行步骤；

否则，则判定当前机器人不可以完成当前执行步骤；

当当前机器人可以完成当前执行步骤时，获取当前机器人执行当前步骤时的执行动作集，并确定当前目标机器人完成每一个执行动作需要的平均目标时长，同时，根据当前目标机器人完成每一个执行动作需要的平均时长以及当前机器人执行当前步骤时的执行动作集确定当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度；

获取完成当前执行步骤的最佳时间长度，并将当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度与最佳时间长度进行比较；

当当前目标机器人完成当前执行步骤的总时间长度在最佳时间长度内时，则基于当前机器人执行对应的当前步骤；

否则，获取总时间长度与最佳时间长度的目标比值，并将目标比值基于取整函数获得与当前执行步骤相一致的目标机器人的目标个数；

基于执行当前步骤所对应的目标机器人、目标机器人的执行动作以及目标机器人的目标个数确定子调度策略。

6.根据权利要求1所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，步骤3中，将子调度策略进行综合，获得综合调度策略，并根据综合调度策略生成机器人调度指令，包括：

获取每个执行步骤的执行顺序，并根据每个执行步骤的执行顺序将每个子调度策略进行综合，获得综合调度策略；

根据综合调度策略，确定每个目标机器人的调度顺序以及每个目标机器人的执行动作，同时，根据每个目标机器人的调度顺序以及每个目标机器人的执行动作生成机器人调度指令。

7.根据权利要求1所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，步骤3中，根据综合调度策略生成机器人调度指令后，还包括：

在预设模拟平台中基于目标工作场所的场所环境数据构建虚拟工作场所；

基于预设虚拟平台读取工作任务，确定任务执行标准；

基于机器人调度指令控制虚拟机器人在虚拟工作场所中进行模拟操作，并实时记录模拟操作数据；

基于模拟操作数据确定对虚拟机器人进行混合调度的目标执行结果，将目标执行结果与任务执行标准进行匹配，判断综合调度策略是否合格；

当目标执行结果与任务执行标准匹配时，则判定综合调度策略合格；

否则，则判定综合调度策略不合格。

8.根据权利要求7所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，还包括：

当综合调度策略不合格时，基于工作任务的执行步骤确定理想执行数据，并将理想执行数据与模拟操作数据进行匹配，确定模拟操作数据中的相异数据；

对相异数据进行读取，确定相异数据对应的目标虚拟机器人，同时，监控目标虚拟机器人的执行动作数据；

根据理想执行数据对目标虚拟机器人的执行动作数据进行修正，同时，将修正结果在综合调度策略中进行更新；

基于更新后的综合调度策略重新生成机器人调度指令。

9.根据权利要求1所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，实时监测机器人的执行过程，并当至少两个机器人在目标工作场所中存在交集时，生成路径协调指令，且基于路径协调指令控制至少两个机器人之间进行避让，包括：

在执行工作任务过程中基于机器人生成位置定位信号，并对位置定位信号进行实时监测，获取每个机器人的监测位置数据；

将每个机器人的监测位置数据在预设监控终端中进行绘制，并获得每个机器人的运行轨迹路线；

基于每个机器人的运行轨迹路线确定机器人之间的目标距离，当当前至少两个机器人之间的目标距离达到第一距离阈值时，则对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线进行标记，并基于标记结果确定当前至少两个机器人之间的运行趋势，且根据当前至少两个机器人之间的运行趋势确定目标距离的变化趋势；

当目标距离的变化趋势变大时，则取消对当前至少两个机器人之间运行轨迹路线的标记；

当目标距离的变化趋势变小时，确定当前至少两个机器人之间的目标距离是否达到第二距离阈值；

当当前至少两个机器人之间的目标距离没有达到第二阈值时，则不生成路径协调指令；

当当前至少两个机器人之间的目标距离达到第二距离阈值时，基于预设监控终端调取当前目标工作场所的场所地图，并分别确定当前至少两个机器人的位置信息；

基于当前至少两个机器人的位置信息在场所地图中进行标记，同时，基于标记结果在场所地图中选取当前至少一个待避让机器人的最优避让路线；

基于最优避让路线生成路径协调指令，并将路径协调指令传输至对应的对应待避让机器人中控制对应待避让机器人进行避让；

其中，第二阈值小于第一阈值。

10.根据权利要求9所述的一种机器人移动协作系统的混合调度方法，其特征在于，基于标记结果在场所地图中选取当前至少一个待避让机器人的最优避让路线，包括：

读取待避让机器人在场所地图中的起始位置点，同时，确定待避让机器人的终止位置点，并确定起始位置点与终止位置点之间的多个故障物对应的目标位置点；

根据起始位置点与终止位置点确定在场所地图中的路径评价函数，并根据路径评价函数锁定最优避让路线。