CN116750390B - 仓储节点中物流对象的处理方法、装置、设备及介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了仓储节点中物流对象的处理方法、装置、设备及介质，涉及仓储技术领域，包括：获取针对存储区中物流对象的配送计划；生成针对物流对象的入场计划，入场计划指示目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果；根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果；根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务；按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至指定区域，以将目标物流对象料垛拣选至装车区，实现了对仓储拣选模式的优化，能够实现仓储节点中“零库存”的作业方式，提升了坪效，能够应对短效期、流量巨大的拣选场景。

Description

仓储节点中物流对象的处理方法、装置、设备及介质
技术领域
本发明涉及仓储技术领域，特别是涉及仓储节点中物流对象的处理方法、装置、设备及介质。
背景技术
随着移动互联网和O2O（OnlineToOffline，线上到线下）本地生活应用的发展，对物流配送提出“极速、准时”的需求，而仓储拣选模式是影响物流配送的重要因素。
在现有的仓储拣选模式中，货架由移动机器人搬运到工作台，并进行排队等待处理，工作人员在工作台进行操作，而无需行走取货，从而提升了作业效率。
然而，在采用这种仓储拣选模式的情况下，由于需要货柜来存储货物，货柜存储方式的填充率较低，造成坪效低，且难以应对短效期、流量巨大的拣选场景。
发明内容
鉴于上述问题，提出了以便提供克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的仓储节点中物流对象的处理方法、装置、设备及介质，包括：
一种仓储节点中物流对象的处理方法，仓储节点设置有存储区、指定区域，以及装车区，包括：
获取针对存储区中物流对象的配送计划；
生成针对物流对象的入场计划；其中，入场计划用于指示从存储区入场至指定区域的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，码垛结果为对目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息；
根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果；其中，流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及流向料垛匹配的目标工作站；
根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务；
按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至指定区域，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区。
可选地，指定区域为拣选区，根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，包括：
确定拣选区中工作站已匹配的流向料垛的相关信息；
根据工作站已匹配的流向料垛的相关信息以及目标物流对象料垛的流向信息，确定组成同一流向料垛的目标物流对象料垛和流向料垛匹配的目标工作站，得到流向码垛结果。
可选地，指定区域为拣选区，生成针对物流对象的入场计划，包括：
确定存储区剩余的物流对象的入场情况和/或流向分配情况；
根据入场情况和/或流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
可选地，根据入场情况和/或流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划，包括：
根据存储区剩余的物流对象的入场情况，确定第一分值；
根据存储区剩余的物流对象的流向分配情况，确定第二分值；
根据第一分值和第二分值，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
可选地，指定区域为拣选区，在按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至拣选区，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区之前，还包括：
从当前可用的机器人中，确定搬运任务对应的目标机器人；
确定拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况；
根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地。
可选地，搬运任务包括已完成部分拣选的第一搬运任务和还未开始拣选的第二搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地，包括：
针对第一搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地为缓存区中可用的缓存位或完成部分拣选的工作站；
针对第二搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地为缓存区中可用的缓存位或当前工作站或其他的工作站。
可选地，还包括：
获取目标机器人的设备移动指令；
根据设备移动指令，确定目标机器人的移动路径，并根据移动路径，确定存在位置冲突的冲突点位；
确定冲突点位对应的机器人集合，并根据机器人集合中机器人的优先级信息，确定通过冲突点位的顺序。
一种仓储节点中物流对象的处理装置，仓储节点设置有存储区、指定区域，以及装车区，处理装置用于实现如上的仓储节点中物流对象的处理方法。
一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上的仓储节点中物流对象的处理方法。
一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上的仓储节点中物流对象的处理方法。
本发明实施例具有以下优点：
在本发明实施例中，获取针对存储区中物流对象的配送计划，生成针对物流对象的入场计划，入场计划用于指示从存储区入场至指定区域的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，码垛结果为对目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息，然后根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及流向料垛匹配的目标工作站，进而根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务，按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至指定区域，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区，实现了对仓储拣选模式的优化，能够实现仓储节点中“零库存”的作业方式，提升了坪效，能够应对短效期、流量巨大的拣选场景。
附图说明
为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对本发明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是本发明一实施例提供的一种仓储节点布局的示意图；
图2是本发明一实施例提供的一种工作站的示意图；
图3是本发明一实施例提供的一种SKU处理流程的示意图；
图4是本发明一实施例提供的一种系统模块的示意图；
图5是本发明一实施例提供的一种关键调度问题流程的示意图；
图6是本发明一实施例提供的一种仓储节点中物流对象的处理步骤流程图；
图7是本发明一实施例提供的一种入场调度问题的示意图；
图8是本发明一实施例提供的一种流向匹配调度问题的示意图；
图9是本发明一实施例提供的一种任务调度问题的示意图；
图10是本发明一实施例提供的一种设备调度问题的示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。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。
在本发明实施例中，应用仓配一体化的构思，通过每个仓储节点的配送计划（如日配送计划），针对性的制定拣选计划，并通过有效、合理的拣选面布局、自动化设备选型、高可用鲁棒的系统设计、以及快速高效的调度算法，实现针对仓储节点的“零库存”货到人的解决方案，解决了传统货到人方案的缺憾。
对于仓储节点，可以为用于进行物流对象存储和拣选的仓库，物流对象可以为最小存货单位（SKU，StockKeepingUnit），具体可以为某种商品，如在仓储节点为生鲜仓库的情况下，物流对象可以为生鲜商品，物流对象还可以为零售商品、快消商品等。
在仓储节点中，如图1，设置有存储区、拣选区，以及装车区。
存储区，用于处理物流对象的收货流程，并根据接收到的配送计划（如配送计划为每日配送计划），并生成通向拣选区的物流对象料垛（如图1中SKU垛形）。
其中，物流对象料垛可以为放置相同物流对象的一个或者多个料箱组成的垛形。
配送计划包含需要配送的物流对象信息（如SKU种类）及所对应的流向信息，如下表1（即入库SKU明细表，即每种SKU入库多少件）和表2（即分流向的SKU明细表，即每个流向所需的SKU有多少件），流向与订单相对应，每个流向相当于是一个订单。
表1
表2
拣选区，用于处理物流对象的拣选流程，通过接收存储区的物流对象料垛，并分流向播种，形成以流向为维度的流向料垛（如图1中流向垛形），通过输送线流向装车区。
其中，流向料垛可以包括一个或多个相同流向的物流对象料垛，类似于播种箱，由每个流向的订单需求料箱组成的垛形。
具体的，拣选区可以包括工作站、缓存区，如图2，工作站由拣选台、拣选人员、播种墙组成，物流对象料垛经由机器人搬运至拣选台中停靠点，拣选人员在拣选台中将流向料垛放置在播种墙中，播种墙有多个槽位，通过不同的槽位通向不同的流向。
装车区，用于接收流向料垛，按照装车计划进行装车。
在本发明一实施例中，对于仓储节点的布局可以具体如下：
仓储节点的库房可以具有两层，其中一层为存储区和装车区，二层为拣选区。SKU垛形和流向垛形在一层和二层的传输，通过输送线传输。
其中，选用承载能力小于100kg、传动装置简单、潜入式顶升、只具备叉取能力，但运行速度要大于2m/s的搬运机器人，进而达到成本和效率的兼顾。工作站数量的配置，需要考虑场地的大小、机器人数量的多少，以及日平均播种流量。
工作站直接采用PTL（Pick-To-Light，电子灯光拣选标签）进行交互，而不是传统货到人模式下的屏幕交互，让拣选和播种一步到位，利用电子标签提升拣选效率。
在上述仓储节点布局的基础上，参考图3，对物流对象的主要处理过程如下：
A1、SKU收货：需要播种的SKU需要先完成收货，才能播种，当天所需要播种的SKU将以整箱的形式进入仓库，配送计划也会告知仓库。
A2、SKU入场：SKU收货后，制定SKU入场计划，入场计划包含两部分：第一部分指示哪些SKU入场，第二部分指示对于某个SKU，每个料垛该放置多少件，在获得入场计划后，码垛人员根据入场计划进行SKU码垛。
A3、流向匹配：根据配送计划以及SKU码垛结果，将对应的流向匹配到拣选区中不同的工作站，生成流向码垛结果。
A4、任务调度：根据流向码垛结果，生成设备搬运任务，并决策需要匹配的移动机器人、是否进入缓存区、以及拣选工作站的执行顺序。
A5、设备调度：根据不同机器人的搬运任务，综合决策机器人的路径寻优，生成一系列机器人行走指令。
A6、SKU拣选（即播种）：机器人完成行走指令，到达对应的拣选工作站，拣选员工将垛形中的SKU按照流向码垛结果，播种到对应的槽位中。
A7、流向垛形装车：拣选完成的流向垛形，通过输送线，封装后进行装车，然后配送到不同的流向。
通过上述处理过程可知，主要涉及到业务、机器人两方面的信息，则在系统架构上，可以采用模块化思想，划分为多个独立的模块，如图4，包含如下：
模块一：业务调度模块
业务调度模块负责所有机器人无关的流程的推进，数据的读写等。该模块主要分成任务中心、基础中心、业务中心和统计中心四部分，每部分的主要责任如下：
1、任务中心，负责接收、存储和任务相关的所有数据，包括SKU收货流程时日配送计划、SKU入场时生成的SKU料垛任务、流向匹配流程中的流向料垛，以及每一条播种明细等，并提供对应的数据读写服务；
2、基础中心，负责存储、读写和实体有关的所有数据，包括SKU、工作站、槽位、流向等等，并提供对应的数据读写服务；
3、业务中心，负责记录人员的所有操作数据，包括SKU码垛实操，SKU播种实操，流向料垛绑定工作站实操等，并提供对应的数据读写服务；
4、统计中心，负责落库和效率相关的数据，包括拣选效率、机器人运行效率、SKU码垛效率、流向-工作站绑定效率等，用于数据展示和算法计算。
模块二：机器人调度模块
机器人调度模块负责所有机器人相关的流程的推进，数据的读写等。该模块主要分成设备基础中心、任务调度、设备调度和设备协议四部分，每部分的主要责任如下：
1、设备基础中心，负责接收、存储和机器人相关的所有数据，包括机器人的基础模型数据、机器人调度地图、机器人可触达工作站的数据等，并提供对应的数据读写服务；
2、任务调度，负责存储、读写和设备搬运任务相关的所有数据，包括设备搬运任务、入场的料垛信息等，并提供对应的数据读写服务；
3、设备调度，负责设备行走指令相关的所有数据，包括行走指令、行走指令切片、机器人具体动作等，并提供对应的数据读写服务，同时也负责向任务调度上报设备任务实时状态信息；
4、设备协议，负责将行走指令按照和机器人的通信协议翻译成机器人能够理解的语言，同时也负责向设备调度上报行走指令实时状态信息。
模块三：任务指令生成模块
任务指令生成模块，主要解决关键调度问题（如图5，存在SKU入场调度、流向匹配调度、任务调度、设备调度四个关键调度问题，这四个问题存在串行的影响关系，环环相扣，上游的计算结果会影响下游，同时下游的计算结果反过来会影响到上游的计算），该模块通过数据读写服务，与业务调度模块和机器人调度模块进行通信。
在本发明一实施例中，对于应用于仓储节点的系统，可以将每个模块分布式部署在独立互不干扰的机器上，对于系统的设计具体如下：
1、数据库
在本发明实施例中，需要对较为多量的同源异构数据进行支持，在数据库设计上主要考虑以下指标：高可用性（支持数据库节点热切换）；持久性（数据不能丢失）；宽表类型数据支持性（对字段数较多的数据有良好的支持）；易查询性（对于不同的查询支持较好）；可扩展性（具备横向扩展的能力）。
基于此，可以优选PostgreSQL为本发明的基本数据库，当然也可以为其他数据库。
其中，PostgreSQL为关系型数据库，支持存储JSON格式数据，并且能够对JSON数据进行索引；利用JSON数据，可以有效支持本发明实施例中对于机器人位置、空间信息的存储和读写。另外，在业务调度模块中，存在着较为复杂的事务处理机制，该数据库支持强关系型数据，也可以提供事务处理机制的支持。
2、消息队列（MessageQueue，MQ）
在本发明实施例中，采用消息队列的方式来进行分布式应用间信息交换，在存在MQ通信需求的模块可以部署MQ服务器，通过局域网以MQTT（Message Queuing TelemetryTransport，消息队列遥测传输）协议进行链接，并建立集群，支持同步传输和异步传输，消息按照FIFO（First In First Out，先入先出或先进先出）的原则被接收。
具体的，消息队列可以包括Producer（生产者）、Consumer（消费者）、Topic（主题）三个主要实体，以SKU入场调度为例，Producer为指令生成模块，Consumer为业务调度模块中的业务中心，Topic为SKU料垛生成指令，作为Consumer，业务中心会实时向Producer发送Topic的拉取请求，该请求经过预定时间后，Producer会主动推送至Consumer中，然后Consumer按照接收顺序，将消息存储在缓存中，并以任务的形式发送给码垛人员，码垛人员接受任务后，消息以任务的形式落数据库，并在消息队列中删除。
3、集群容灾和并行机制：
为了保证系统的稳定性，需要做集群容灾，为了兼顾服务器的成本，可容灾的节点数量不能设置太多。基于此，本发明实施例中，每个模块都按照服务器集群进行部署，服务器集群中包含服务器单元，单元之间使用session的同步技术会话保持进行同步。当服务器集群中某个服务器单元发生故障的时候，单元上的session会自动切换到其他处于可用状态的单元上，保证session不会中断，来确保服务器单元和服务器集群的高可用性。
对于机器人调度模块，同一时间会产生多个机器人搬运任务，因此需要采用并行机制，同时下发给不同的机器人。每个服务器单元会建立若干个和机器人通信的主备thread（线程），其中主thread负责与若干个机器人进行通信，如果通信中断，主thread会切换成备thread，接管和机器人的通信。
以下进行进一步说明：
参照图6，示出了本发明一实施例提供的一种仓储节点中物流对象的处理方法的步骤流程图，仓储节点可以设置有存储区、指定区域（指定区域可以为拣选区），以及装车区，具体可以包括如下步骤：
步骤601，获取针对存储区中物流对象的配送计划。
在实际应用中，可以根据接收到的订单需求制定配送计划，如配送计划为日配送计划，配送计划可以包括需要入库的物流对象的信息（如SKU的种类）及需要入库的数量，如上表1中入库SKU明细表，记载每种SKU入库多少件，配送计划还可以包括每个流向所需配送的物流对象的信息及所需配送的数量，如上表2中分流向的SKU明细表，即每个流向所需的SKU有多少件。
其中，流向与订单相对应，每个流向相当于是一个订单。
在制定配送计划后，可以对需要进行配送的物流对象进行入库，即进入仓储节点中的存储区，并可以将配送计划发送至仓储节点。
步骤602，生成针对物流对象的入场计划；其中，入场计划用于指示从存储区入场至指定区域的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，码垛结果为对目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息。
对于存储区中的物流对象，需要搬运至拣选区进行拣选，然后在拣选区的工作台进行播种至不同的流向，而由于拣选区的空间区域和拣选能力有限，需要按照一定的顺序将存储区中的物流对象搬运至拣选区。基于此，可以从存储区的多个物流对象中，确定当前要从存储区入场至拣选区的目标物流对象的信息（如目标SKU的类型）以及目标物流对象的码垛结果，得到针对物流对象的入场计划。
如图7，存在多种SKU，一种SKU指的是一种类型的物流对象，每种类型的物流对象可以具有多个，所有SKU可以分成已经分拣完毕（存储区和拣选区处于“零库存”状态）的SKU（SKUA-SKUD）、正在分拣（拣选区非“零库存”状态）的SKU（SKUE-SKUK）、还未分拣（拣选区为“零库存”状态，但存储区不是）的SKU（SKUN-SKUP）三类。
正在分拣的SKU还分成两个子类，第一类是剩余未分拣（既在拣选区，也在存储区）的SKU（SKUE-SKUF），第二类是已经分拣过（存储区已经“零库存”，完全的进入拣选区）的SKU（SKUG-SKUK），则可以需要从SKU E、SKU F、SKU N、SKU O、SKU P中选择一部分SKU，并决定每个SKU的入场顺序，形成入场计划。
其中，码垛结果可以用于指示码垛人员对目标物流对象进行码垛处理，进而可以形成目标物流对象料垛（即将多个物流对象堆放在一起，形成一个料垛），码垛结果可以包括一个料箱放置目标物流对象的件数以及目标物流对象的码垛的高度等垛形信息。
在一示例中，为了提升物流对象的管理水平，较大程度减少物流对象的货损，流程上强制要求每种物流对象必须在一次完整的入场班次（早上、下午、晚上三个班次）中，全部入场完毕，不允许物流对象跨班次入场拣选区。
在本发明一实施例中，生成针对物流对象的入场计划，包括：
确定存储区剩余的物流对象的入场情况和/或流向分配情况；根据入场情况和/或流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
在实际应用中，某一种类型的物流对象可能存在部分已经入场而部分未入场，也可能全部都还未入场，则可以确定存储区剩余的物流对象的入场情况，且某一种物流对象可能已经分配流向（具体可以参考后文中流向分配过程），即已经确定（或部分确定）了物流对象对应的流向信息，则可以确定存储区剩余的物流对象的流向分配情况。
在确定上述情况后，可以根据入场情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，也可以根据流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，也可以根据入场情况和流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果。
在本发明一实施例中，还包括：
确定拣选区中当前可放置的料垛数，并按照拣选区中当前可放置的料垛数，控制从存储区入场至拣选区的目标物流对象所形成的料垛数。
在一示例中，物流对象入场的处理方案可以如下：
B1、读取当前存储区中还未入场的物流对象和部分入场的物流对象，视为集合A；
B2、按照每种物流对象垛形码垛的要求，预先计算集合A中剩下未入场的件数、所能码成的垛数。在一种可选的实施方式中，假设某类物流对象计为j，vj为该物流对象的单件体积，物流对象料垛的体积为V，则垛数N可计算为：
N=max(CEIL(V/vj)，1)
其中，CEIL为向上取整函数。
B3、读取当前拣选区中还未拣选的物流对象件数对应的垛数，计为a，并得到当前拣选区剩余的垛数b：
b=max(M-a，0)
其中，M为当前拣选区域内可容纳的垛形数上限。
B4、根据步骤B2和步骤B3，在集合A中所形成的物流对象料垛中，优先选择已经入场过的物流对象，或者当前未播种的垛形中，已经匹配过流向的物流对象；
B5、在优选选择的物流对象集合中，选择总共垛数不多于b的料垛数，生成此次入场计划，下发给实操模块，完成码垛工作。
在本发明一实施例中，根据入场情况和/或流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划，包括：
根据存储区剩余的物流对象的入场情况，确定第一分值；根据存储区剩余的物流对象的流向分配情况，确定第二分值；根据第一分值和第二分值，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
在实际应用中，对于存储区剩余的物流对象，即存储区中还未入场的物流对象和部分入场的物流对象，如上文中集合A，每种物流对象的分值可以分成两类，第一类分值是剩余的物流对象中已部分入场的得分，计为a1j，第二类分值是和当前流向重合的数量得分，计为a2j，则计算得到总分值aj为：
aj=a1j+w*a2j，
其中，w为权重，用于调节两者之间重要性不同的参数。
在获得总分值后，可以按照总分值从高到低选择物流对象。
步骤603，根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果；其中，流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及流向料垛匹配的目标工作站。
在获得配送计划和码垛结果后，可以对形成的目标物流对象料垛分配流向信息，具体的，配送计划包含每个流向所需的物流对象及所需的数量，如上表2，码垛信息可以包含已形成的目标物流对象料垛的信息，如料垛数量和每个料垛包含的物流对象数量，则可以按照配送计划的要求，为已经形成的目标物流对象料垛分配流向信息，如流向信息可以包括要分配几个目标物流对象料垛去哪个流向。
在实际应用中，主要存在以下两个问题：1、相同流向的哪些物流对象该合成一个流向料垛；2、生成的流向料垛应该匹配给哪一个工作站。而且，为了优化播种的效率，优化目标为：1、不同流向相同物流对象的料垛，尽量要去同一个工作站；2、物流对象料垛分配的工作站越少越好；3、整体物流对象料垛分配的工作站分布尽量均衡。
基于此，在分配流向信息后，每个目标物流对象料垛都对应一个流向，而同一个流向可能对应有多个目标物流对象料垛，则可以将分配至同一个流向的目标物流对象料垛组成一个或多个流向料垛，并分配用于处理流向料垛的目标工作站。
如下表3，总共有4个流向，都分配给了同一个工作站，其中，流向1合成了6个流向料垛（流向料垛1-流向料垛6），流向2合成了4个流向料垛（流向料垛7-流向料垛10），流向3合成了2个流向料垛（流向料垛11-流向料垛12），流向4合成了6个流向料垛（流向料垛13-流向料垛18）。
表3
在一示例中，相同流向的物流对象料垛尽量在相同时间段内播种出拣选区，尽量不要出现相同流向的物流对象料垛做跨时间段播种，除此之外，在同一时间段内，相同流向的料垛尽量放在同一个工作站，流向和工作站的匹配关系不宜变动太频繁。
在本发明一实施例中，根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，包括：
确定拣选区中工作站已匹配的流向料垛的相关信息；根据工作站已匹配的流向料垛的相关信息以及目标物流对象料垛的流向信息，确定组成同一流向料垛的目标物流对象料垛和流向料垛匹配的目标工作站，得到流向码垛结果。
在一示例中，工作站已匹配的流向料垛的相关信息可以包括工作站已匹配的流向料垛的流向信息、工作站已匹配的流向料垛所包含的物流对象信息。
为了保证生成的流向码垛尽量与工作站当前正在处理的流向料垛的流向、物流对象种类相同，则可以确定拣选区中工作站已匹配的流向料垛的相关信息，然后可以以目标工作站的维度，按照目标工作站正在处理的流向料垛的流向、物流对象种类，从目标物流对象料垛中确定一个或多个目标物流对象料垛组成流向料垛，并匹配至目标工作站。
例如，将与目标工作站正在处理的流向料垛的流向相同、物流对象种类相同的目标物流对象料垛组成流向料垛，并匹配至该目标工作站。
在本发明一实施例中，还包括：
确定拣选区中工作站当前可放置的流向料垛数，并按照工作站当前可放置的流向料垛数，控制匹配至工作站的流向料垛的流向料垛数。
在一示例中，参考图8为流向匹配的过程，通过形成不同的流向码垛结果，每个流向码垛可以对应一个流向（图8中流向1至流向3），随着时间的推移经过不同的位置点（图8中N节点），通向工作站（图8中S1至S4），流向匹配的处理方案可以如下：
C1、读取当前已经入场但是还未分配流向的目标物流对象料垛集合B，并按照配送计划表，计算此时集合B中目标物流对象料垛的流向信息；
C2、读取当前已经绑定工作站的流向料垛信息，并提取出这些流向料垛对应的物流对象信息和流向信息；
C3、读取当前工作站i空闲的槽位，计算出该工作站i可放置的流向料垛数N_i；
C4、针对t时刻，将步骤C1中集合B按照流向和物流对象的类型拆分成若干条流向明细，根据步骤C2工作站的物流对象信息和流向信息，将这些流向明细的聚合成不同的流向料垛，并选择不超过步骤C3中N_i的数量，分配给某个具体的工作站（如图8中工作站S1-S4），从而解决t时刻的物流对象料垛-流向明细-工作站的三元匹配问题。
在一实施方式中，可以按照工作站已有流向以及工作站已有物流对象信息，进行分组，将分组之后的结果按照每个工作站的维度进行排序，排序准则为下述三者：第一，流向和当前工作站匹配的；第二，物流对象和当前工作站匹配的，第三，体积偏小的，然后按照排序结果，依次选取目标物流对象料垛形成流向料垛。
C5、根据步骤C4的结果，生成搬运任务，下发给任务调度模块，并将流向料垛匹配到工作站的结果，交由实操环节完成流向料垛和工作站的绑定。
步骤604，根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务。
其中，搬运任务可以指示哪几个目标物流对象料垛要搬运至哪个目标工作站。
步骤605，按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至指定区域，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区。
在生成搬运任务后，可以调用可用的目标机器人来处理搬运任务，进而可以由目标机器人将目标物流对象料垛搬运至拣选区的缓存区或工作台，由拣选人员在目标工作台上将目标物流对象料垛拣选对应的播种墙上的槽位，进而传输至装车区。
在本发明一实施例中，所在按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至拣选区，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区之前，还包括：
从当前可用的机器人中，确定搬运任务对应的目标机器人；确定拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况；根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地。
在实际应用中，一个物流对象料垛的搬运任务可能会去多个工作站，需要决定工作站的先后次序，而由于作业情况瞬息万变，工作站前的排队数目有限，因此如何高效利用缓存区至关重要，需要实时感知缓存区容量和作业状况。
具体而言，任务调度的三个核心决策点在于：1、物流对象料垛的工作站执行顺序；2、物流对象料垛和搬运机器人的匹配；3、缓存区的水位控制。因此，任务调度的优化目标对应有三个：1、工作站的任务均衡；2、搬运机器人较高的利用率；3、缓存区较平稳的水位。如图9所示任务调度模型，可以采用一种时域空间域混合调度模型，能够实现对机器人和SKU料垛的调度过程，包括机器人时空调度、SKU料垛起点时空调度、SKU料垛终点调度，需要考虑每一个时刻T的优化目标（针对每个时刻T，将机器人从机器人点位进行调度，进而将SKU料垛从起点搬运至终点），属于在线优化范畴。
在本发明一实施例中，搬运任务包括已完成部分拣选的第一搬运任务和还未开始拣选的第二搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地，包括：
针对第一搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地为缓存区中可用的缓存位或完成部分拣选的工作站；针对第二搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地为缓存区中可用的缓存位或当前工作站或其他的工作站。
在一示例中，参考图10所示为通过机器人将SKU料垛搬运至目的地的过程（如图10中机器人1至机器人4将SKU料垛搬运至目的地），任务调度的处理过程如下：
D1、读取当前时刻t可用的机器人、可用的缓存位（缓存区的点位）、需要匹配机器人的目标物流对象料垛的搬运任务，以及该料垛任务需要去的工作站，然后并将搬运任务分成两类，第一类是之前进入拣选区，部分料垛已经拣选完毕，剩余需要继续拣选的（即第一搬运任务），第二类是之前未进入，现时刚进入拣选区的（即第二搬运任务）；
D2、针对步骤D1中提到的第一搬运任务，根据当前拣选区的任务执行情况，以及缓存区的水位，判断该料垛搬运任务的任务是否需要进入拣选区；
D3、针对步骤D1中提到的第二搬运任务，根据当前拣选区的任务执行情况，以及缓存区的水位，判断该料垛搬运任务是否要进入缓存区，或者是去下一个工作站。如果要进入缓存区，则需要挑选合适的点位；如果是要去下一个工作站，需要决策去哪一个工作站。
D4、随着t时刻的不断行进，根据步骤D1-D3的决策，生成设备移动指令。循环步骤D1-D3，直至没有可用的机器人，或者没有可用的缓存位，或者没有搬运任务。
在本发明一实施例中，还包括：
获取目标机器人的设备移动指令；根据设备移动指令，确定目标机器人的移动路径，并根据移动路径，确定存在位置冲突的冲突点位；确定冲突点位对应的机器人集合，并根据机器人集合中机器人的优先级信息，确定通过冲突点位的顺序。
在设备调度中，机器人接收任务调度流程中生成的设备移动指令，该指令包含起点、终点、料垛、机器人等要素。机器人集群的调度，主要是寻找较优的路径组合，使得整体调度形成较少的冲突区域，机器人总体行驶路径尽量短，节约总体行驶时间。
在实际应用中，设备调度的决策点主要有两个：1、每台机器人怎样从起点走向终点，路径的具体形态；2、每台机器人在遇到拥堵的时候，怎么解决拥堵。每台机器人在寻找路径的时候，由于机器人存在加减速，无法带速过弯，因此需要尽量找到冲突更少的，转弯更少的路径。
在一示例中，设备调度的具体决策过程可以如下：
E1、获取所有机器人的设备移动指令；
E2、利用路径规划算法，计算出每个机器人的路径（作为步骤E2的一种实施方式，可使用A-Star算法或者Dijkstra算法来计算得到较优路径）
E3、计算出每个机器人的路径后，得到从起始位置开始N步的路径切片。
E4、计算出每台机器人的路径切片是否有冲突，如果有冲突，记录下当前的冲突点位，并记录下冲突点位的关联机器人集合C，在集合C中按照优先级排序，选取较高优先级的机器人优先通过冲突，次优先级的机器人需要等待（作为步骤E4的一种实施方式，机器人的优先级可以按照所做任务的优先级来计算）
E5、循环步骤E1-E4，不断求解，直至没有设备移动指令。
在本发明实施例中，通过获取针对存储区中物流对象的配送计划，生成针对物流对象的入场计划，入场计划用于指示从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，码垛结果为对目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息，然后根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及流向料垛匹配的目标工作站，进而根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务，按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至拣选区，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区，实现了对仓储拣选模式的优化，能够实现仓储节点中“零库存”的作业方式，提升了坪效，能够应对短效期、流量巨大的拣选场景。具体而言，可以包括如下有益效果：
1、本发明实施例基于仓配一体化，相比传统货到人解决方案，在布局上具有拣选面灵活，流向数量多，可处理上万SKU数量级的特点，可以有效提升仓库坪效，提高拣选人效，降低库存成本；
2、以“零库存”的作业流程、作业需求为基础，针对性的提出了具备高可用性、模块化设计、轻量化的“零库存”货到人拣选系统；该拣选系统可同时用于人工和自动化的实施例。
3、针对“零库存”货到人流程中的关键问题，提出了一套优化框架，该优化框架“零库存”通过对问题边界的清晰定义，并借助智能优化算法，实现对问题的高质量高效求解。
在相关技术中，需要事先把库存存放至拣选区内，然后由机器人进行拣选，且拣选站需要安置较大的空间，因此坪效较低，无法应对坪效要求高和时效高的双高场景，而在本发明实施例中，通过去掉库存存放区，工作站改用拣选台和电子标签实现“拣放合一”，极大压缩了拣选面的空间，在坪效的指标上优于现有传统货到人方案。
在相关技术中，通过人工越库拣选，然后由无人叉车装车，但所使用的流向偏少，无法快速处理流向较多、物流对象数量较多的场景，而在本发明实施例中，通过对机器人的合理选型以及利用、构建高可用、反应迅速的“零库存”货到人系统，可以在较为狭窄的空间快速处理流向较多、物流对象数量较多的场景。
在相关技术中，采用传统的货到人模式来处理生鲜商品，走上架、分拣、集货等传统货到人流程，因此面临着分拣速度慢的问题，而在本发明实施例中，重构了货到人的流程，去掉了上架流程，实现物流对象入场即播种，同时借助较多的流向安排，以及高效快速的智能优化算法，实现大量物流对象的快速分拣以及播种。
总体而言，相比传统货到人方案，在相同日出库量下，坪效可提升70%以上，同时能够节约超过60%的成本，特别是在生鲜、快消、零售等仓配一体化场景中。
需要说明的是，对于方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明实施例并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明实施例，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作并不一定是本发明实施例所必须的。
本发明一实施例还提供的一种仓储节点中物流对象的处理装置，仓储节点设置有存储区、拣选区，以及装车区，处理装置用于：
获取针对存储区中物流对象的配送计划；
生成针对物流对象的入场计划；其中，入场计划用于指示从存储区入场至指定区域的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，码垛结果为对目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息；
根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果；其中，流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及流向料垛匹配的目标工作站；
根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务；
按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至指定区域，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区。
在本发明一实施例中，指定区域为拣选区，根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，包括：
确定拣选区中工作站已匹配的流向料垛的相关信息；
根据工作站已匹配的流向料垛的相关信息以及目标物流对象料垛的流向信息，确定组成同一流向料垛的目标物流对象料垛和流向料垛匹配的目标工作站，得到流向码垛结果。
在本发明一实施例中，还用于：
确定拣选区中工作站当前可放置的流向料垛数，并按照工作站当前可放置的流向料垛数，控制匹配至工作站的流向料垛的流向料垛数。
在本发明一实施例中，指定区域为拣选区，生成针对物流对象的入场计划，包括：
确定存储区剩余的物流对象的入场情况和/或流向分配情况；
根据入场情况和/或流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
在本发明一实施例中，根据入场情况和/或流向分配情况，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划，包括：
根据存储区剩余的物流对象的入场情况，确定第一分值；
根据存储区剩余的物流对象的流向分配情况，确定第二分值；
根据第一分值和第二分值，确定从存储区入场至拣选区的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
在本发明一实施例中，还用于：
确定拣选区中当前可放置的料垛数，并按照拣选区中当前可放置的料垛数，控制从存储区入场至拣选区的目标物流对象所形成的料垛数。
在本发明一实施例中，指定区域为拣选区，在按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至拣选区，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区之前，还用于：
从当前可用的机器人中，确定搬运任务对应的目标机器人；
确定拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况；
根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地。
在本发明一实施例中，搬运任务包括已完成部分拣选的第一搬运任务和还未开始拣选的第二搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地，包括：
针对第一搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地为缓存区中可用的缓存位或完成部分拣选的工作站；
针对第二搬运任务，根据拣选区的缓存区中可用的缓存位和拣选区的任务执行情况，确定搬运任务的搬运目的地为缓存区中可用的缓存位或当前工作站或其他的工作站。
在本发明一实施例中，还用于：
获取目标机器人的设备移动指令；
根据设备移动指令，确定目标机器人的移动路径，并根据移动路径，确定存在位置冲突的冲突点位；
确定冲突点位对应的机器人集合，并根据机器人集合中机器人的优先级信息，确定通过冲突点位的顺序。
在本发明实施例中，通过获取针对存储区中物流对象的配送计划，生成针对物流对象的入场计划，入场计划用于指示从存储区入场至指定区域的目标物流对象以及目标物流对象的码垛结果，码垛结果为对目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息，然后根据配送计划和码垛结果，为目标物流对象料垛分配流向信息，并根据目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及流向料垛匹配的目标工作站，进而根据流向码垛结果，生成针对目标物流对象料垛的搬运任务，按照搬运任务，控制目标机器人将目标物流对象料垛搬运至指定区域，以在目标工作站将目标物流对象料垛拣选至装车区，实现了对仓储拣选模式的优化，能够实现仓储节点中“零库存”的作业方式，提升了坪效，能够应对短效期、流量巨大的拣选场景。
本发明一实施例还提供了一种电子设备，可以包括处理器、存储器及存储在存储器上并能够在处理器上运行的计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上仓储节点中物流对象的处理方法。
本发明一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上仓储节点中物流对象的处理方法。
对于装置实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
需要说明的是，本申请所涉及的用户信息（包括但不限于用户设备信息、用户个人信息等）和数据（包括但不限于用于分析的数据、存储的数据、展示的数据等），均为经用户授权或者经过各方充分授权的信息和数据，并且相关数据的收集、使用和处理需要遵守相关国家和地区的相关法律法规和标准，并提供有相应的操作入口，供用户选择授权或者拒绝。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。
本领域内的技术人员应明白，本发明实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明实施例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，本发明实施例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、紧凑型光盘只读储存器、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明实施例是参照根据本发明实施例的方法、终端设备(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终端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终端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终端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终端设备上，使得在计算机或其他可编程终端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终端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实施例的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做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实施例范围的所有变更和修改。
最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者终端设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者终端设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者终端设备中还存在另外的相同要素。
以上对所提供的仓储节点中物流对象的处理方法、装置、设备及介质，进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (10)

1.一种仓储节点中物流对象的处理方法，其特征在于，所述仓储节点设置有存储区、指定区域，以及装车区，包括：
获取针对所述存储区中物流对象的配送计划；其中，所述配送计划包括需要入库的物流对象的信息及需要入库的数量、每个流向所需配送的物流对象的信息及所需配送的数量；
生成针对所述物流对象的入场计划；其中，所述入场计划用于指示从所述存储区入场至所述指定区域的目标物流对象以及所述目标物流对象的码垛结果，所述码垛结果为对所述目标物流对象进行码垛形成的目标物流对象料垛的信息；
根据所述配送计划和所述码垛结果，为所述目标物流对象料垛分配流向信息，并根据所述目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果；其中，所述流向码垛结果用于指示组成同一流向料垛的目标物流对象料垛以及所述流向料垛匹配的目标工作站；
根据所述流向码垛结果，生成针对所述目标物流对象料垛的搬运任务；
按照所述搬运任务，控制目标机器人将所述目标物流对象料垛搬运至所述指定区域，以在所述目标工作站将所述目标物流对象料垛拣选至所述装车区。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定区域为拣选区，所述根据所述目标物流对象料垛的流向信息，生成流向码垛结果，包括：
确定所述拣选区中工作站已匹配的流向料垛的相关信息；
根据所述工作站已匹配的流向料垛的相关信息以及所述目标物流对象料垛的流向信息，确定组成同一流向料垛的目标物流对象料垛和所述流向料垛匹配的目标工作站，得到流向码垛结果。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述指定区域为拣选区，所述生成针对所述物流对象的入场计划，包括：
确定所述存储区剩余的物流对象的入场情况和/或流向分配情况；
根据所述入场情况和/或流向分配情况，确定从所述存储区入场至所述拣选区的目标物流对象以及所述目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述入场情况和/或流向分配情况，确定从所述存储区入场至所述拣选区的目标物流对象以及所述目标物流对象的码垛结果，得到入场计划，包括：
根据所述存储区剩余的物流对象的入场情况，确定第一分值；
根据所述存储区剩余的物流对象的流向分配情况，确定第二分值；
根据所述第一分值和所述第二分值，确定从所述存储区入场至所述拣选区的目标物流对象以及所述目标物流对象的码垛结果，得到入场计划。
5.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述指定区域为拣选区，在所述按照所述搬运任务，控制目标机器人将所述目标物流对象料垛搬运至所述拣选区，以在所述目标工作站将所述目标物流对象料垛拣选至所述装车区之前，还包括：
从当前可用的机器人中，确定所述搬运任务对应的目标机器人；
确定所述拣选区的缓存区中可用的缓存位和所述拣选区的任务执行情况；
根据所述拣选区的缓存区中可用的缓存位和所述拣选区的任务执行情况，确定所述搬运任务的搬运目的地。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述搬运任务包括已完成部分拣选的第一搬运任务和还未开始拣选的第二搬运任务，所述根据所述拣选区的缓存区中可用的缓存位和所述拣选区的任务执行情况，确定所述搬运任务的搬运目的地，包括：
针对所述第一搬运任务，根据所述拣选区的缓存区中可用的缓存位和所述拣选区的任务执行情况，确定所述搬运任务的搬运目的地为所述缓存区中可用的缓存位或完成部分拣选的工作站；
针对所述第二搬运任务，根据所述拣选区的缓存区中可用的缓存位和所述拣选区的任务执行情况，确定所述搬运任务的搬运目的地为所述缓存区中可用的缓存位或当前工作站或其他的工作站。
7.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，还包括：
获取所述目标机器人的设备移动指令；
根据所述设备移动指令，确定所述目标机器人的移动路径，并根据所述移动路径，确定存在位置冲突的冲突点位；
确定所述冲突点位对应的机器人集合，并根据所述机器人集合中机器人的优先级信息，确定通过所述冲突点位的顺序。
8.一种仓储节点中物流对象的处理装置，其特征在于，所述仓储节点设置有存储区、指定区域，以及装车区，所述处理装置用于实现如权利要求1至7中任一项所述的仓储节点中物流对象的处理方法。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并能够在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的仓储节点中物流对象的处理方法。
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上存储计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的仓储节点中物流对象的处理方法。
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