JP2023024414A - 物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】荷物配送任務を分配する正確性を向上させ、かつ、荷物を配送する効率を向上させる物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体を提供する。【解決手段】物品配送の手配方法は、配送ロボットとロボットステーションの状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得するステップと、状態情報によりロボットステーションの現在負荷と配送ロボットの剰余運力を計算するステップと、注文情報と運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定するステップと、配送運力需要、現在負荷及び剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得するステップと、分配結果により形成された手配指令を配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターが手配指令により作動するようにするステップと、を含む。【選択図】図２

Description

（関連出願への相互参照）
本発明は、２０２１年８月６日に中国専利局（特許庁に相当）に提出し、出願番号が２０２１１０９０２０４３９であり、かつ発明の名称が「物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体」という中国特許出願の優先権と、２０２２年２月１８日に中国専利局に提出し、出願番号が２０２２１０１５３５６３９であり、かつ発明の名称が「ロボット任務分配方法、装置、コンピュータ装置及び記憶媒体」という中国特許出願の優先権とを出張し、かつ前記中国特許出願の全文の内容を本願に組み込む。

本発明は、スマートディバイス（smart device）の技術分野に属し、特に、物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体に関するものである。

通信、インターネットオブシングス（Internet of Things）、ビッグデータ（big data）等のインフラストラクチュア（infrastructure）と技術の発展に伴い、複数の物品が協力して作業する場合が多い。例えば、ロボットステーションと複数の配送ロボットによりビルにおいて物品を配送する場合、配送任務づき注文をどの方法で配送するか、どの配送ロボットで配送するか、何時に（エレベーターにより）配送するか、エレベーターに搭乗する順番等をそれぞれ考慮する必要がある。

現在、ビルにおいて物品を配送するとき、通常、事前設定規則により任務を分配しかつ任務分配結果により物品を配送する。しかしながら、注文の数量が多い（負荷が大きい）とき、注文の完成に遅延が生じ、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの運行の間の協力に衝突と混乱が生じ、物品を配送する効率が低下するおそれがある。

したがって、新規の物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体を提供することにより従来の技術の欠点を解決する必要がある。

したがって、新規の物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体を提供することにより従来の技術の欠点を解決する必要がある。本発明により、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの間の協力を向上させ、荷物配送任務を分配する正確性を向上させ、荷物を配送する効率を向上させることができる。

前記目的を実現するため、本発明の第一例示においてビルにおいて荷物を配送することに用いられる物品配送の手配方法を公開する。前記物品配送の手配方法はクラウドサーバーにより実施される下記ステップ、すなわち、
配送ロボットとロボットステーションの状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得するステップと、
前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算するステップと、
前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定するステップと、
前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得するステップと、
前記分配結果により手配指令を形成し、かつ前記手配指令を前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより、前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターが前記手配指令により作動するようにするステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算するステップは、
前記ロボットステーションの貯蔵空間情報を獲得し、かつ前記貯蔵空間情報により前記ロボットステーションの現在負荷を確定するステップと、
前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定するステップと、
前記現在負荷と現在運力により前記剰余運力を確定するステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定するステップは、

１つの前記配送ロボットの運力により前記現在運力を確定するステップとを含み、
前記式において、Ｍは１つの前記配送ロボットの運力であり、ｍは最大負荷であり、ｅは最大負荷に対応する電量であり、ｗ１は現在電量であり、ｗ２はリザーブド電量である。

本発明の好適な実施例において、前記配送任務づき注文情報は従来の注文情報及び現在の注文情報を含み、前記ビルエレベーターの運行データは従来のエレベーター運行データと現在のエレベーター運行データを含み、
前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定するステップは、
従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記従来の注文情報と前記従来のエレベーター運行データによりつぎの周期の各層の最初の運力需要を予測するステップと、
前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データにより現在の運力需要を予測するステップと、
前記最初の運力需要と前記現在の運力需要により前記配送運力需要を確定するステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得するステップは、
前記配送運力需要と前記剰余運力により前記配送ロボットが配送任務を実施することにかかるエキストラコストを計算するステップと、
前記配送ロボットの配送任務の実施に用いられかつ予め設定したコスト閾値を獲得するステップと、
前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにするステップと、
前記エキストラコストが前記コスト閾値以上であるとき、前記現在負荷により前記配送任務づき荷物を前記ロボットステーションに分配して暫時貯蔵するステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにするステップは、
複数の前記配送ロボットの状態情報と複数の前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するステップと、
前記任務収益により形成される索引（ロボット、任務）を利得行列にするステップと、
前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、複数の前記配送ロボットの状態情報と前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するステップは、
前記配送任務づき注文情報により各配送任務の開始時間、現在時間を獲得し、かつ各配送任務に対応しかつ予め設定したタイプ基線値とタイプタイムマルチプライヤーを獲得するステップと、
前記配送任務づき注文情報と前記状態情報により各ロボットが各配送任務を実施する理想的コストとエキストラコストを計算するステップと、
前記タイプ基線値、前記理想的コスト、前記現在時間、前記開始時間、前記タイプタイムマルチプライヤー及び前記エキストラコストにより前記任務収益を計算するステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記理想的コストはロボットが事前設定条件下において各任務を実施するときの理想的水平移動時間、理想的縦方向移動時間及び理想的インタラクティブ時間の総合であり、前記エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものである。

本発明の好適な実施例において、前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップは、
前記利得行列中の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索するステップと、
第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配するステップと、
前記利得行列の第ｊ列の配送任務を削除するするステップとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配した後、物品配送の手配方法は、
前記配送ロボットが第ｊ列の配送任務を引き受けた後の現在の状態情報を獲得するステップと、
前記現在の状態情報により前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けるか否かを判断するステップと、
前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができないとき、前記利得行列中の第ｉ行の配送ロボットを削除するステップと、
前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができるとき、前記配送ロボットが配送利得行列中の各配送任務を実施するときの任務収益を再び計算し、かつ再び計算された任務収益を前記任務収益に送信するステップとを更に実施する。

本発明の好適な実施例において、前記任務収益を計算する式は、任務収益＝タイプ基線値＋（現在時間－開始時間）×タイプタイムマルチプライヤー－エキストラコストであり、前記タイプ基線値、タイプタイムマルチプライヤー、現在時間及び開始時間は前記任務情報により獲得するものであり、エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものである。

本発明の好適な実施例において、前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップにおいて、前記利得行列が空いていることは、前記利得行列中の各行のロボットの状態情報がいずれも配送任務を引き受けることができない状態になることと、前記利得行列中の各列の配送任務がいずれも完成状態になることとを含む。

本発明の第二例示において、ビルにおいて荷物を配送することに用いられる物品配送の手配装置を提供する。前記物品配送の手配装置は、
配送ロボットとロボットステーションの状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得することに用いられる獲得モジュールと、
前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算することに用いられる計算モジュールと、
前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定することに用いられる確定モジュールと、
前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得することに用いられる分配モジュールと、
前記分配結果により手配指令を形成し、かつ前記手配指令を前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターが前記手配指令により作動するようにする手配モジュールとを含む。

本発明の好適な実施例において、前記計算モジュールは、現在負荷確定ユニット、現在運力確定ユニット及び剰余運力確定ユニットを含み、
前記現在負荷確定ユニットは、前記ロボットステーションの貯蔵空間情報を獲得し、かつ前記貯蔵空間情報により前記ロボットステーションの現在負荷を確定することに用いられ、
前記現在運力確定ユニットは、前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定することに用いられ、
前記剰余運力確定ユニットは前記現在負荷と現在運力により前記剰余運力を確定することに用いられる。

本発明の好適な実施例において、前記配送任務づき注文情報は従来の注文情報及び現在の注文情報を含み、前記ビルエレベーターの運行データは従来のエレベーター運行データと現在のエレベーター運行データを含み、前記確定モジュールは、最初需要獲得ユニット、現在需要獲得ユニット及び配送需要獲得ユニットを含み、
前記最初需要獲得ユニットは、従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記従来の注文情報と前記従来のエレベーター運行データによりつぎの周期の各層の最初の運力需要を予測することに用いられ、
前記現在需要獲得ユニットは、前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データにより現在の運力需要を予測することに用いられ、
前記配送需要獲得ユニットは前記最初の運力需要と前記現在の運力需要により前記配送運力需要を確定することに用いられる。

本発明の好適な実施例において、前記分配モジュールは、エキストラコスト計算ユニット、コスト閾値獲得ユニット、第一分配ユニット及び第二分配ユニットを含み、
前記エキストラコスト計算ユニットは前記配送運力需要と前記剰余運力により前記配送ロボットが配送任務を実施することにかかるエキストラコストを計算することに用いられ、
前記コスト閾値獲得ユニットは前記配送ロボットの配送任務の実施に用いられかつ予め設定したコスト閾値を獲得することに用いられ、
前記第一分配ユニットは、前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにし、
前記第二分配ユニットは、前記エキストラコストが前記コスト閾値以上であるとき、前記現在負荷により前記配送任務づき荷物を前記ロボットステーションに分配して暫時貯蔵する。

本発明の好適な実施例において、前記第一分配ユニットは、任務収益計算ユニット、利得行列形成ユニット及び配送任務分配ユニットを含み、
前記任務収益計算ユニットは複数の前記配送ロボットの状態情報と複数の前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算することに用いられ、
前記利得行列形成ユニットは前記任務収益により形成される索引（ロボット、任務）を利得行列にすることに用いられ、
前記配送任務分配ユニットは前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配することに用いられる。

本発明の好適な実施例において、前記配送任務分配ユニットは、
前記利得行列中の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索する検索ユニットと、
第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配する分配ユニットと、
前記利得行列の第ｊ列の配送任務を削除する削除ユニットとを含む。

本発明の第三例示においてコンピュータ装置を更に提供する。前記コンピュータ装置は、記憶装置と、処理装置と、前記記憶装置に記憶されかつ前記処理装置により実行されるコンピュータプログラムを含む。前記処理装置が前記コンピュータプログラムを実行することにより本発明のいずれか１つの実施例に係る物品配送の手配方法を実施することができる。

本発明の第四例示においてコンピュータ記憶媒体を更に提供する。コンピュータ記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムが処理装置に実行されることにより本発明のいずれか１つの実施例に係る物品配送の手配方法を実施することができる。

従来の技術と比較してみると、本発明の物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体により下記の発明の効果を獲得することができる。クラウドサーバーは、配送ロボット、ロボットステーションの状態情報を獲得するとともに荷物の配送任務づき注文情報とビルエレベーターの運行データを獲得することができ、かつ前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により現在負荷と剰余運力を計算することができる。つぎに、配送任務づき注文情報とビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定し、かつ配送運力需要、現在負荷及び剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得する。つぎに、分配結果により手配指令を形成するとともにその手配指令を配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターが手配指令により作動するようにする。それにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの協力により荷物を配送するようにクラウドで手配することができる。したがって、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの間の協力を向上させ、衝突と混乱が生ずることを避け、荷物配送任務を分配する正確性を向上させ、荷物を配送する効率を向上させることができる。

本発明の他の特徴と発明の効果は下記明細書において詳細に説明する。本発明の他の特徴と発明の効果は明細書の説明により容易に理解するか或いは本発明を実施することにより容易に理解することができる。本発明の目的と他の発明の効果は明細書、特許請求の範囲及び図面に記載されている構造により容易に理解することができる。本発明の１つまたは複数の実施例に係る事項は下記図面に記載されている事項により容易に理解することができる。

本発明の目的、特徴及び発明の効果をより詳細に説明するため、以下、本発明の好適な実施例と図面により本発明をより詳細に説明する。

本発明の実施例または従来の技術に係る技術的事項をより詳細に説明するため、以下、本発明の実施例または従来の技術に係る図面を簡単に説明する。注意されたいことは、下記図面はこの発明の例示にしか過ぎないものであるため、この技術分野の技術者は創造的な研究をしなくても下記図面により他の図面を想到することができる。
本発明の１つまたは複数の実施例に係る物品配送の手配装置の原理を示すブロックダイアグラムである。 本発明の１つまたは複数の実施例に係る物品配送の手配方法を示す流れ図である。 本発明の１つまたは複数の実施例に係る配送任務分配の応用を示す図である。 本発明の１つまたは複数の実施例に係るコンピュータ装置の原理を示すブロックダイアグラムである。

本発明の前記目的、特徴及び発明の効果をより詳細に説明するため、以下、本発明の技術的事項をより詳細に説明する。注意されたいことは、矛盾が生じない限り、本発明の実施例または実施例中の特徴を任意に組み合わせることができる。

当業者は本発明の下記具体的な実施例により本発明の事項を詳細に理解することができるが、本発明は下記実施例にのみ限定されるものでなく、下記実施例と異なっている実施方法により本発明を実施することもできる。本発明の下記具体的な実施例は、本発明の一部の実施例しか過ぎないものであり、本発明のすべての実施例の示すものでない。

本発明の明細書と特許請求の範囲において、「第一」、「第二」等の用語は、いろいろな事項を区分するものであり、各事項の特定の順番を限定するものでない。例えば、第一カメラと第二カメラは、２つのカメラを区分するものであり、カメラの特定の順番を示すものでない。

本発明の実施例において、「例示的」または「例えば」等の用語で本発明の例、例証または事項を示すことができる。本発明の実施例において、「例示的」または「例えば」がついている各実施例が他の実施例または技術的事項より好適であるものでない。「例示的」または「例えば」等は本発明の例示のみを具体的に説明するものである。本発明の実施例において、特別な説明がない限り、「複数」という用語は２つまたは２つ以上を指す。

図１を参照すると、図１は本発明の実施例に係る物品配送の手配装置の原理を示すブロックダイアグラム（block diagram）である。本発明の実施例に係る物品配送の手配装置１００は、獲得モジュール１０、計算モジュール２０、確定モジュール３０、分配モジュール４０及び手配モジュール５０を含む。

具体的に、獲得モジュール１０は、配送ロボットとロボットステーション（station）の状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得することに用いられる。計算モジュール２０は前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力（Residual capacity）を計算することに用いられる。確定モジュール３０は前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定することに用いられる。分配モジュール４０は、前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得することに用いられる。手配モジュール５０は、前記分配結果により手配指令を形成し、かつ前記手配指令を前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターが前記手配指令により作動するようにする。

前記計算モジュール２０は、現在負荷確定ユニット、現在運力確定ユニット及び剰余運力確定ユニットを含む。

具体的に、現在負荷確定ユニットは、前記ロボットステーションの貯蔵空間情報を獲得し、かつ前記貯蔵空間情報により前記ロボットステーションの現在負荷を確定することに用いられる。現在運力確定ユニットは、前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定することに用いられる。剰余運力確定ユニットは前記現在負荷と現在運力により前記剰余運力を確定することに用いられる。

本実施例において、前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定するとき、具体的に下記ステップを実施する。
下記式により１つの前記配送ロボットの運力を計算する。

この式において、Ｍは１つの前記配送ロボットの運力であり、ｍは最大負荷であり、ｅは最大負荷に対応する電量であり、ｗ１は現在電量であり、ｗ２はリザーブド電量である。
１つの前記配送ロボットの運力により前記現在運力を確定する。

前記配送任務づき注文情報は従来の注文情報及び現在の注文情報を含み、前記ビルエレベーターの運行データは従来のエレベーター運行データと現在のエレベーター運行データを含み、前記確定モジュールは、最初需要獲得ユニット、現在需要獲得ユニット及び配送需要獲得ユニットを含む。

具体的に、最初需要獲得ユニットは、従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記従来の注文情報と前記従来のエレベーター運行データによりつぎの周期の各層の最初の運力需要を予測することに用いられる。現在需要獲得ユニットは、前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データにより現在の運力需要を予測することに用いられる。配送需要獲得ユニットは前記最初の運力需要と前記現在の運力需要により前記配送運力需要を確定することに用いられる。

前記分配モジュール４０は、エキストラコスト（extra costs）計算ユニット、コスト閾値獲得ユニット、第一分配ユニット及び第二分配ユニットを含む。

具体的に、エキストラコスト計算ユニットは前記配送運力需要と前記剰余運力により前記配送ロボットが配送任務を実施することにかかるエキストラコストを計算することに用いられる。コスト閾値獲得ユニットは前記配送ロボットの配送任務の実施に用いられかつ予め設定したコスト閾値を獲得することに用いられる。第一分配ユニットは、前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにする。第二分配ユニットは、前記エキストラコストが前記コスト閾値以上であるとき、前記現在負荷により前記配送任務づき荷物を前記ロボットステーションに分配して暫時貯蔵する。

前記第一分配ユニットは、任務収益計算ユニット、利得行列（payoff matrix）形成ユニット及び配送任務分配ユニットを含む。

具体的に、任務収益計算ユニットは複数の前記配送ロボットの状態情報と複数の前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算する。利得行列形成ユニットは前記任務収益により形成される索引（ロボット、任務）を利得行列にする。配送任務分配ユニットは前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配する。前記利得行列が空くことは、前記利得行列の各行の配送ロボットの状態情報がいずれも配送任務を受けられない状態になることと、前記利得行列の各列の配送任務がいずれも完成状態になることとを含む。

本実施例において、複数の前記配送ロボットの状態情報と前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するとき、具体的に下記ステップを実施する。すなわち、
前記配送任務づき注文情報により各配送任務の開始時間、現在時間を獲得し、かつ各配送任務に対応しかつ予め設定したタイプ基線値（base value）とタイプタイムマルチプライヤー（Type time multiplier）を獲得するステップと、
前記配送任務づき注文情報と前記状態情報により各ロボットが各配送任務を実施する理想的コストとエキストラコストを計算するステップと、
前記タイプ基線値、前記理想的コスト、前記現在時間、前記開始時間、前記タイプタイムマルチプライヤー及び前記エキストラコストにより前記任務収益を計算するステップとを実施する。

前記理想的コストはロボットが事前設定条件下において各任務を実施するときの理想的水平移動時間、理想的縦方向移動時間及び理想的インタラクティブ時間の総合であり、前記エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものである。

具体的に、任務収益を計算する式はつぎのとおりである。
任務収益＝任務基線値＋（現在時間－開始時間）×タイプタイムマルチプライヤー－エキストラコストである。この式において、任務基線値＝タイプ基線値＋理想的コストである。

本発明の実施例において、他の計算パラメーターの意味が変わらない場合、任務収益を計算するとき前記理想的コストを考慮しなくてもよい。理想的コストを考慮しない場合、前記任務収益の計算方法はつぎのとおりである。すなわち、任務収益＝タイプ基線値＋（現在時間－開始時間）×タイプタイムマルチプライヤー－エキストラコストである。前記タイプ基線値、タイプタイムマルチプライヤー、現在時間及び開始時間は前記任務情報により獲得するものであり、エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものである。

前記配送任務分配ユニットは、検索ユニット、分配サブユニット及び削除ユニットを含む。

具体的に、検索ユニットは前記利得行列中の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索し、分配ユニットは第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配し、削除ユニットは前記利得行列の第ｊ列の配送任務を削除する。

第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配した後、物品配送の手配装置は、
前記配送ロボットが第ｊ列の配送任務を引き受けた後の現在の状態情報を獲得するステップと、
前記現在の状態情報により前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けるか否かを判断するステップと、
前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができないとき、前記利得行列中の第ｉ行の配送ロボットを削除するステップと、
前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができるとき、前記配送ロボットが配送利得行列中の各配送任務を実施するときの任務収益を再び計算し、かつ再び計算された任務収益を前記任務収益に送信するステップとを更に実施する。

周知のとおり、前記各機能モジュールとユニットは、ソフトウェアプログラムの形式で存在するとともに記憶装置に記憶され、かつ処理装置により実行されることができる。他の実施例において、前記各機能モジュールとユニットは所定の機能を実施できるハードウェアであることもできる。例えば、所定のソフトウェアプログラムがインストールされているチップであることができる。

以下、図２により前記機能モジュールとユニットを詳細に説明する。

図２を参照すると、図２は本発明の実施例に係る物品配送の手配方法を示す流れ図である。注意されたいことは、本発明の実施例に係る物品配送の手配方法は下記ステップの順番にのみ限定されるものでない。他の実施例において、本発明の実施例に係る物品配送の手配方法は下記ステップの一部のみを含むか或いは一部のステップを削除することができる。物品配送の手配方法を実施するとき、前記物品配送の手配装置により前記物品配送の手配方法を実施することができる。

本発明の実施例に係る物品配送の手配方法はビルにおいて荷物を配送することに用いられる。前記物品配送の手配方法はクラウドサーバー（Cloud Server）により実施される下記ステップを含む。
ステップＳ１０において、配送ロボットとロボットステーションの状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得する。

具体的に、ロボットステーション、配送ロボット及びビルエレベーターは４Ｇデータリンクによりクラウドサーバーと通信可能に接続されることができる。クラウドサーバーの獲得モジュール１０は、前記通信手段によりロボットステーションの状態情報と配送ロボットの状態情報を獲得し、かつビルエレベーターの運行データを獲得することができる。ユーザーが荷物の配送を求めるとき、クラウドサーバーの獲得モジュール１０は荷物の配送任務づき注文情報を更に獲得する。

ロボットステーションは貯蔵空間を具備しかつメカニカルアームでロボットを改良する施設である。荷物を配送する場合、メカニカルアームでロボットを改良するか或いはロボットを組み立てる。その場合、ロボットステーションを組み立て機能を具備しているエクスプレスロッカー（Express locker）に見なすことができる。ロボットステーションの状態情報は、貯蔵空間情報等を含むことができるが、それにのみ限定されるものでない。

配送ロボットの状態情報は、ロボット現在滞在層（ロボットが現在滞在している層を指す）、滞在位置座標及び角度、負荷及び電量情報を含むことができるが、それにのみ限定されるものでない。負荷は各Ｂｏｘ下の各Cabinetの占用と所定の注文情報を具備し、Cabinetは１つの荷物に対応する貯蔵空間であり、Ｂｏｘはロボットステーションが配送ロボットを組み立てる最小の単位である。現在、１つのＢｏｘは２つのCabinetに対応し、１つの配送ロボットは最大限に２つのＢｏｘの負荷を具備する。ロボットステーションが配送ロボットを組み立てるとき、１つのＢｏｘのみを切り替えることができる。

荷物は物品を配送中の物品が占める空間を示す基本単位であり、注文はユーザーが求めた１つの配送任務であり、１つの注文の基本情報は、開始時間、開始ポイント、目的地ポイント、荷物数量、受信者情報、送信者情報等で構成される。ポイントはロボットがビルに配送をするときロボットが感知できる地理的位置である。１つのポイントの基本情報は位置情報と説明情報で構成され、位置情報はロボットが位置している層と地図中の座標である。

ビルエレベーターの運行データはビルエレベーターが運行するときのデータ情報を指す。ビルエレベーターの運行データは、運行状態（停止、上昇及び下降）、ビルエレベーター事件（ドアオープン事件、起動事件）、運行中の位置情報（現在止まっている層、経過路線と層）等を含むことができるが、それにのみ限定されるものでない。

ステップＳ２０において、前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算する。

具体的に、計算モジュール２０は、獲得したロボットステーションの状態情報により現在負荷を計算し、かつ獲得した配送ロボットの状態情報により配送ロボットの剰余運力を計算することができる。周知のとおり、運力はロボットが荷物を配送する能力（数量）を示すものであり、剰余運力はロボットが１つまたは複数の任務を引き受けた後荷物を更に配送できる剰余能力を示すものである。

ステップＳ３０において、前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定する。

運力需要はロボット負荷の需要の規模を示すものであり、それにより運力予測モデルを予め設定することができる。すなわち、従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを入手することによりつぎの周期の運力需要を予測するとともに最初の運力需要を獲得し、かつ現在の注文情報と現在のエレベーター運行データを入手することにより現在の運力需要を確定することができる。確定モジュール３０は最初の運力需要と現在の運力需要により最終の配送運力需要を確定する。

ステップＳ４０において、前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得する。

具体的に、分配モジュール４０は配送任務の運力を分配するとき最適化アルゴリズム（optimization algorithm）を採用し、最適化の目標は収益の最大化（収益－エキストラコスト）である。また、クラウドにおいて従来のデータにより現在ロボットで配送するときのコスト閾値を算出し、そのコスト閾値により１つの荷物をロボットで直接に配送するか或いはロボットステーションに暫時貯蔵するかを確定する。ロボットに分配すると確定する場合、騎手（自転車またはバイクに乗る人）が荷物を待つ時間が一分以下であることを更に考慮する必要がある。分配条件を満たす配送ロボットにおいて最大収益者を選択して最終分配結果にし、分配条件を満たない配送ロボットの荷物をロボットステーションに送入するように案内する。それにより運力分配結果を獲得することができる。

ステップＳ５０において、前記分配結果により手配指令を形成し、かつ前記手配指令を前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターの制御システムに送信することにより、前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターの制御システムが前記手配指令により作動するようにする。

具体的に、クラウドサーバーの手配モジュール５０は、運力分配結果により手配指令を形成し、かつ手配指令をロボットステーションの制御センターと配送ロボットに送信する。ロボットステーションの制御センターと配送ロボットは、前記手配指令により物品を配送し、かつエレベーター手配指令をビルエレベーター制御システムに送信することによりビルエレベーターの制御システムがエレベーター手配指令によりエレベーターの運行を手配するようにする。

本発明の物品配送の手配方法において、クラウドサーバーは、配送ロボット、ロボットステーションの状態情報を獲得するとともに荷物の配送任務づき注文情報とビルエレベーターの運行データを獲得することができ、かつ前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により現在負荷と剰余運力を計算することができる。つぎに、配送任務づき注文情報とビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定し、かつ配送運力需要、現在負荷及び剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得する。つぎに、分配結果により手配指令を形成するとともにその手配指令を配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターが手配指令により作動するようにする。それにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの協力により荷物を配送するようにクラウドで手配することができる。したがって、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの間の協力を向上させ、衝突と混乱が生ずることを避け、荷物配送任務を分配する正確性を向上させ、荷物を配送する効率を向上させることができる。

前記ステップＳ２０は下記ステップ、すなわち前記ロボットステーションの貯蔵空間情報を獲得し、かつ前記貯蔵空間情報により前記ロボットステーションの現在負荷を確定するステップを更に含む。具体的に、貯蔵空間情報は、貯蔵空間の数量、貯蔵空間の使用状態を含む。各荷物は１つの貯蔵空間に対応し、各貯蔵空間の使用状態は荷物が貯蔵されるか否かにより占用と空室に分けられる。貯蔵空間の使用状態が占用になっている貯蔵空間の数量によりロボットステーションの現在負荷を確定することができる。

前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定する。具体的に、前記配送ロボットの状態情報により配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつロボットの現在運力を獲得することができる。

前記現在負荷と現在運力により前記剰余運力を確定する。具体的に、ロボットステーションの現在負荷と配送ロボットの現在運力によりロボットの剰余運力を獲得することができる。

本発明の具体的な実施例において、配送ロボットの状態情報は、最大バッテリ容量、最大負荷及び最大負荷に対応する電量を含む。前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定するステップは、下記ステップを含む。
下記式により１つの前記配送ロボットの運力を計算する。

この式において、Ｍは１つの前記配送ロボットの運力であり、ｍは最大負荷であり、ｅは最大負荷に対応する電量であり、ｗ１は現在電量であり、ｗ２はリザーブド電量である。
１つの前記配送ロボットの運力により前記現在運力を確定する。

剰余運力を計算するとき、ロボットの電量剰余を考慮し、各配送ロボットの運力を計算することにより、現在の運力を獲得し、運力を獲得する速度と正確性を向上させ、ロボットの電量と負荷により算出した剰余運力の正確性にもっと向上させることができる。

前記配送任務づき注文情報は従来の注文情報及び現在の注文情報を含み、前記ビルエレベーターの運行データは従来のエレベーター運行データと現在のエレベーター運行データを含む。前記ステップＳ３０は、
従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記従来の注文情報と前記従来のエレベーター運行データによりつぎの周期の各層の最初の運力需要を予測するステップと、
前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データにより現在の運力需要を予測するステップと、
前記最初の運力需要と前記現在の運力需要により前記配送運力需要を確定するステップとを含む。

具体的に、最初の運力需要と現在の運力需要を取りまとめることにより待機分配に対応する配送運力需要を獲得することができる。従来の注文情報、従来のエレベーターデータにより未来（例えば３０分以内）の各タイムスライス（time slice、例えば３分）に対応する最初の運力需要を獲得することができる。したがって、各層の複数の荷物に対応する運力需要、エレベーターの上昇下降するとき各層の待機予測時間を獲得することができる。前記実施例において、タイムスライスにより最初の運力需要を予測するが、具体的な実施例において任意の２つのタイムスライスを連結させることができる。例えば、ビルの任意の層にｔ１時間停止し、ｔ２（ｔ２＞ｔ１）時間内にｎ１、ｎ２個の荷物が配送されると予測するとき、２つのタイミングを連結させることができる。ｔ∈［ｔ１，ｔ２］であるとき、ｎ１＊［（ｔ２－ｔ）／（ｔ２－ｔ１）］＋ ｎ２＊［（ｔ－ｔ１）／（ｔ２－ｔ１）］個の荷物が配送されると予測することができる。それにより任意の時間に対応することを予測することができる。

前記ステップＳ４０は、
前記配送運力需要と前記剰余運力により前記配送ロボットが配送任務を実施することにかかるエキストラコストを計算するステップと、
前記配送ロボットの配送任務の実施に用いられかつ予め設定したコスト閾値を獲得するステップと、
前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにするステップと、
前記エキストラコストが前記コスト閾値以上であるとき、前記現在負荷により前記配送任務づき荷物を前記ロボットステーションに分配して暫時貯蔵するステップとを含む。

具体的に、実際の注文情報により予期を調節し、分配待機荷物（たった今受け取る注文）と予測した荷物の数量によりつぎの運力分配を実施する。運力を分配するとき最適化アルゴリズムを採用し、最適化の目標は収益の最大化である。また、クラウドにおいて従来のデータにより現在ロボットで配送するときのコスト閾値を算出し、そのコスト閾値により１つの荷物をロボットで直接に配送するか或いはロボットステーションに暫時貯蔵するかを確定する。

また、前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにするステップは、
複数の前記配送ロボットの状態情報と複数の前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するステップと、
前記任務収益により形成される索引（ロボット、任務）を利得行列にするステップと、
前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップとを含む。

具体的に、獲得した状態情報と注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算する。任務収益が大きければ大きいほど、ロボットがその任務をより容易に引き受けることができることを意味する。例えば、任務タイプ、負荷要求及び補充情報等によりロボットが任務を引き受けることができるかを判断する。ロボットが任務を引き受けることができる場合、任務収益を０にし、ロボットが任務を引き受けることができない場合、獲得した任務収益により利得行列を再び形成する。利得行列は複数の行に対応する複数のロボットと複数の列に対応する複数の任務により獲得した任務収益を配列することにより形成されたマトリックスである。最後は、利得行列によりロボットに任務を分配し、利得行列が空くまで任務を分配する。任務収益によりビル内の複数のロボットに任務を分配するとき、任務実施順番と分配を適当に設定し、ロボットは内部の成員の利点を発揮することにより任務を効率的に完成することができる。前記利得行列が空いていることは、前記利得行列中の各行のロボットの状態情報がいずれも配送任務を引き受けることができない状態になることと、前記利得行列中の各列の配送任務がいずれも完成状態になることとを含む。

複数の前記配送ロボットの状態情報と前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するステップは、
前記配送任務づき注文情報により各配送任務の開始時間、現在時間を獲得し、かつ各配送任務に対応しかつ予め設定したタイプ基線値とタイプタイムマルチプライヤーを獲得するステップと、
前記配送任務づき注文情報と前記状態情報により各ロボットが各配送任務を実施する理想的コストとエキストラコストを計算するステップと、
前記タイプ基線値、前記理想的コスト、前記現在時間、前記開始時間、前記タイプタイムマルチプライヤー及び前記エキストラコストにより前記任務収益を計算するステップとを含む。

具体的に、注文情報において開始時間と現在時間を獲得し、注文情報中の任務タイプにより任務基線値とタイプタイムマルチプライヤーを獲得する。任務の緊迫性が異なるので、任務収益はいろいろなタイプの任務によりいろいろな任務基線値とタイプタイムマルチプライヤーを予め設定することができる。例えば、配達任務の基線値とタイプタイムマルチプライヤーはいずれもエクスプレス任務より高い。「先着順サービス（First come first served）」を採用する場合、待っている時間が長ければ長いほど、現在時間と開始時間の差異がもっと大きくなり、収益ももっと高くなる。

任務コストとはロボットが任務を実施するときかかる時間コストを指す。異なる任務を実施するとき通常、水平移動時間、縦方向移動時間及びインタラクティブ時間がかかる。水平移動時間はロボットが移動した２つのポイントの間の距離を水平移動速度で除することにより獲得するものであり、縦方向移動時間はエレベーター組の状態により予測するものである。例えば、エレベーター組の従来のデータにより任務コストを予測し、具体的に任務によりインタラクティブ時間を計算することができる。例えば、配達任務を実施するとき騎手が弁当を所定の場所に置く時間を３０秒、ユーザーが弁当を入手する時間を９０秒にし、巡邏任務において各観察点を観察する時間を適当に予測することができる。

理想的コストはロボットが事前設定条件下において各任務を実施するときの理想的水平移動時間、理想的縦方向移動時間及び理想的インタラクティブ時間の総合である。すなわち理想的コストは事前設定条件下において各任務を実施するとき予め予測してえたことを指す。例えば、従来のロボットの移動速度、エレベーター大気時間等の平均値により理想的コストを予測することができる。例えば、ロボットが所定の任務を実施するときの従来の実際のコスト、ロボットが所定の任務を実施するときの従来の所要時間等により理想的コストを予測することができる。本発明の実施例において、前記理想的コストは予め設定した数値閾値であることもできる。理想的コストと実際コストの相違点は、現場の現在の人の流れ、エレベーター等により理想的コストをより正確に予測することができる。エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものである。例えば、同一の開始ポイントはロボットが２つの任務を路線を合併したことを指すことができ、同一の目標層である場合ロボットにはエキストラ縦方向移動時間等が付与されない。

具体的に、任務収益を計算する式はつぎのとおりである。
任務収益＝任務基線値＋（現在時間－開始時間）×タイプタイムマルチプライヤー－エキストラコストである。この式において、任務基線値＝タイプ基線値＋理想的コストである。

本発明の実施例において、他の計算パラメーターの意味が変わらない場合、任務収益を計算するとき前記理想的コストを考慮しなくてもよい。理想的コストを考慮しない場合、前記任務収益の計算方法はつぎのとおりである。すなわち、任務収益＝タイプ基線値＋（現在時間－開始時間）×タイプタイムマルチプライヤー－エキストラコストである。前記タイプ基線値、タイプタイムマルチプライヤー、現在時間及び開始時間は前記任務情報により獲得するものであり、エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものである。タイプ基線値、現在時間、開始時間、タイプタイムマルチプライヤー、エキストラコストの獲得方法または計算方法は具体的に前記実施例を参照することができる。

周知のとおり、任務収益の計算過程に理想的コストを加える目的は長距離任務の優先レベルがコストにより低下することを避けることにある。

前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップは、
前記利得行列中の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索するステップと、
第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配するステップと、
前記利得行列の第ｊ列の配送任務を削除するするステップとを含む。

その設計において、検索ユニットは利得行列内の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索し、分配ユニットは第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配し、第一削除ユニットは前記利得行列の第ｊ列を削除する。すなわち第ｊ列の配送任務を分配した後、第ｊ列を削除した後、第ｊ列の任務を第ｉ行のロボットに分配する。

第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配した後、物品配送の手配方法は、
前記配送ロボットが第ｊ列の配送任務を引き受けた後の現在の状態情報を獲得するステップと、
前記現在の状態情報により前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けるか否かを判断するステップと、
前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができないとき、前記利得行列中の第ｉ行の配送ロボットを削除するステップと、
前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができるとき、前記配送ロボットが配送利得行列中の各配送任務を実施するときの任務収益を再び計算し、かつ再び計算された任務収益を前記任務収益に送信するステップとを更に実施する。

具体的に、第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配した後、前記配送ロボットが第ｊ列の配送任務を引き受けた後の現在の状態情報を獲得する。例えば、前記配送任務を引き受けた後の負荷、前記配送任務を実施した後の剰余電量等を獲得する。つぎに、前記現在の状態情報により前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けるか否かを判断する。前記配送ロボットが新配送任務を更に引き受ける条件を満たすことができないとき、すなわち新配送任務を更に引き受けることができないとき、前記利得行列中の第ｉ行を削除する。前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができるとき、前記配送ロボットが配送利得行列中の各配送任務を実施するときの任務収益を再び計算し、かつ再び計算された任務収益を前記任務収益に送信する。それにより更新された利得行列により任務を再び分配する。

本発明において、１つの計算ユニットで前記実施例の理想的コスト、エキストラコスト、任務収益を計算することができる。本発明を実施するとき、需要が異なることにより１つまたは複数の計算ユニットで前記理想的コスト、エキストラコスト、任務収益を計算することができる。

図３を参照すると、図３は本発明の配送任務分配の応用を示す図である。図３において、４つのロボットと４つの任務が含まれている現場を例として説明する。まず、利得行列を算出する。ロボット１に負荷１のみが残されているとき、ロボット１は任務１と任務４を引き受けることができず、任務収益は０である。利得行列の最大値が（１、２）にあるとき、任務２をロボット１に分配する。ロボット１が任務２を引き受けると、負荷は上限に達するので、利得行列は第２列と第１行を同時に削除する。他のロボットの状態が変化しないので、それらを再び計算する必要がない。利得行列の最大値が（３、１）にあるとき、任務１をロボット４に分配する。前記ステップで任務を分配し、すべての任務を分配するか或いはすべてのロボットが上限に達するまで任務を分配する。任務収益によりロボット群に任務を分配することにより同じタイプの任務を適当に分配し、異なるタイプの実施の順番を適当にすることができる。適当な任務の実施順番と分配により、ロボットは内部の成員の利点を発揮し、任務を効率的に完成することができる。

ステップＳ５０において、クラウドサーバーは分配結果による計画をロボットステーション及びロボットと共有し、かつ遊休状態（idle condition）のエレベーターが移動するように指示する。他の実施例において、騎手が荷物を所定の場所まで配送するように指示する案内情報をユーザーの携帯電話に送信することができる。それにより物品を配送する効率を向上させることができる。

ロボットステーションはクラウドサーバーの手配指令を獲得すると、手配指令により荷物の手配を実施し、分配が終わると、その結果をクラウドサーバーにフィードバックする。分配方法は同一層優先方法と時間優先方法を含む。具体的に、そのとき配送時間を知っていないので、時間コストを正確に計算することができない。同一層の場合、エキストラ時間コストがかからない。同一層優先方法とは同一層の荷物を一緒に配送することを優先することを指し、時間優先方法とは同一の目標層において任務の開始時間が早ければ早いほど収益が高いことを指す。本実施例において、同一層の目標のＢｏｘが存在しない（か或いは満タンになる）とき、空いているＢｏｘを優先に選択する。つぎに、エレベーター組により同一の区域（層が異なる場合がある）の目標層のＢｏｘを優先に選択する。注意されたいことは、ロボットステーションの制御センターによりロボットステーションの荷物を手配することができる。ロボットステーションの制御センターは荷物を分配するとともに配送任務を引き受けた各ロボットの到着予測時間を計算し、かつ前後順番によりＢｏｘ位置を調節することにより配送の時間を節約することができる。

配送ロボットは、クラウドサーバーの手配指令を獲得すると、配送ロボットの負荷状態により配送任務を引き受けるか或いは配送任務を暫時引き受けないかを判断する。配送任務を引き受けた配送ロボットは任務の優先レベルと任務収益により任務の実施順番を調節する。具体的に、現在実施している任務の優先レベルが最高であり、電量が所定の閾値以下になるとき充電任務の優先レベルを直接に向上させる。注意されたいことは、通信の誤差が存在するおそれがあるので、ロボットは近距離場（near field）が優先である権利を持っている。例えば、配送の過程において、ロボットは近距離場により獲得したエレベーターの状態により各任務を実施するコスト再び計算し、配送ロボットは最新状態をクラウドサーバーに送信する。

クラウドサーバーの手配指令を受信したが、ビルエレベーターが依然として遊休状態になっているとき、クラウドの指令によりビルエレベーターが移動するように指示する。具体的に、エレベーターはエレベーター制御センターの制御により作動する。

ステップＳ５０を実施した後、前記品物配送の手配方法は、ロボットステーション、配送ロボット及びビルエレベーターの状態が更新された情報を受信すると、更新後の状態によりつぎの周期の手配任務を形成するステップを更に実施する。

本実施例において、ロボットステーションの制御センター、配送ロボットとビルエレベーターの制御システムの状態が更新された情報を受信すると、更新後の状態によりつぎの周期の手配任務を形成する。それにより、手配任務を随時に更新し、手配の迅速性と精確性を向上させ、物品を配送する効率を向上させることができる。

図４を参照すると、本発明はコンピュータ装置４を更に提供する。前記コンピュータ装置４はシステムバスにより通信可能に接続される記憶装置４１、処理装置４２及びネットワークインタフェース４３を含む。注意されたいことは、図４にはモジュールにより接続された記憶装置４１、処理装置４２及びネットワークインタフェース４３のみを具備するコンピュータ装置４が記載されており、コンピュータ装置４のすべてのモジュールが記載されいない。本発明のコンピュータ装置４はより多いか或いは少ないモジュールを含むことができる。この技術分野の技術者が知っているとおり、前記コンピュータ装置は、予め設定されるか或いは指令を記憶し、データの計算を自動に実施し、かつ情報を処理できる装置である。コンピュータ装置のハードウェアは、マイクロプロセッサー、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit、ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（Field－Programmable Gate Array、ＦＰＧＡ）、デジタルシグナルプロセッサー（Digital Signal Processor、ＤＳＰ）、エンベデッドディバイス（embedded device）等を含むことができるが、それらにのみ限定されるものでない。

前記コンピュータ装置は、デスクトップコンピューター（desktop computer）、ノートブックコンピューター（notebook computer）、パームトップコンピューター（palmtop computer）及びクラウドサーバー等のコンピュータ装置であることができる。前記コンピュータ装置は、キーボード、マウス、リモートコントロール、タッチパッドまたは音声操作式装置（voice-operated device）等によりユーザーとコンピュータとの間のインタラクティブ（Human‐Computer Interaction）をすることができる。

前記記憶装置４１は少なくとも一種の読み取り可能な記憶媒体（Readable storage media）を含む。前記読み取り可能な記憶媒体は、フラッシュメモリー、ハードディスク、マルチメディアカード（multimedia card、例えばＳＤまたはＤインターフェース表示記憶装置等）、ランダムアクセスメモリー（Random Access Memory、ＲＡＭ）、静的ランダムアクセスメモリー（Static Random Access Memory、ＳＲＡＭ）、リードオンリーメモリー（read only memory、ＲＯＭ）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）、ＰＲＯＭ（Programmable read-only memory）、磁性記憶装置、磁性ディスク、光ディスク等を含む。本発明の実施例において、前記記憶装置４１は前記コンピュータ装置４の内部記憶ユニット、例えばコンピュータ装置４のハードディスクまたは内部メモリ（internal memory）であることができる。他の実施例において、前記記憶装置４１は前記コンピュータ装置４の外部記憶装置、例えばコンピュータ装置４に接続される挿入式ハードディスク、ＳＭＣ（Smart Media（登録商標） Card）、ＳＤカード（secure digital card）、フラッシュカード（Flash Card）等であることもできる。前記記憶装置４１は、前記コンピュータ装置４の内部記憶ユニットだけでなく、外部記憶装置を更に含むことができる。本実施例において、前記記憶装置４１に通常、前記コンピュータ装置４のオペレーティングシステム（Operating System）といろいろなアプリケーションソフトウェア（application software）を記憶させる。アプリケーションソフトウェアは例えば、アンドロイド（登録商標）インストールパッケージ（Android installation package）を圧縮してえたプログラムコードであることができる。前記記憶装置４１は既に出力するか或いは間もなく出力するいろいろなデータを記憶することができる。

本発明の実施例において、前記処理装置４２は中央処理装置（Central Processing Unit、ＣＰＵ）、コントローラー、マイクロコントローラー、マイクロプロセッサーまたは他のデータ処理チップであることができる。前記処理装置４２は前記コンピュータ装置４の総体的操作を制御することに用いられる。本実施例において、前記処理装置４２は前記記憶装置４１に記憶されているプログラムコードまたは処理データを実行することに用いられる。例えば、電子ファイルの制御用プログラムコードを実行することに用いられることができる。

前記ネットワークインタフェース４３はワイヤレスネットワークインターフェース（Wireless network interface）またはワイヤードネットワークインターフェース（Wired network interface）を含むことができる。前記ネットワークインタフェース４３により前記コンピュータ装置４と他の電子装置を通信可能に接続させることができる。

本発明はコンピュータ記憶媒体を更に提供する。コンピュータ記憶媒体にはコンピュータプログラムが記憶され、前記コンピュータプログラムが処理装置に実行されることにより本発明のいずれか１つの実施例に係る物品配送の手配方法を実施することができる。

以上、本発明の実施例を詳細に説明してきた。この技術分野の技術者が知っているとおり、本発明の実施例に係る方法はソフトウェアとハードウェアの協力により実施されることができる。ハードウェアのみにより本発明の方法を実施することもできるが、ソフトウェアとハードウェアの協力により本発明の方法をより適当に実施することができる。本発明の技術的事項または発明の効果を獲得できる特別な技術的事項はソフトウェアにより実施されることができる。コンピュータソフトウェアは１つの記憶媒体（例えばＲＯＭ／ＲＡＭ、磁性ディスク、光ディスク）に記憶され、コンピュータソフトウェアに含まれている複数の指令が端末装置（例えば、携帯電話、コンピュータ、サーバー、エアコンディショナーまたはネットワーク装置等）に実行されることにより本発明の実施例に係る方法を実施することができる。

本発明をいろいろな通用型コンピュータまたは専用型コンピュータに用いるか或いは配置することができる。例えば、本発明を、パーソナルコンピューター（personal computer）、サーバコンピュータ（server computer）、ハンドヘルドディバイス（Handheld Device）またはポータブルディバイス（Portable Device）、タブレットディバイス（tablet device）、マルチプロセッサーシステム（Multiprocessor Systems）、マイクロプロセッサーが設置されるシステム、セットトップボックス（set-top box）、プログラマブル型家電装置（Programmable consumer electronics）、ネットワークＰＣ、小型コンピュータ、大型コンピュータ、任意の前記システムまたは装置を具備する分散処理環境（Distributed Computing Environment）に用いるか或いは配置することができる。本発明がコンピュータに実行されるコンピュータ読み取り可能な指令、例えばプログラムモジュール（Program Module）を使用するとき、それを説明する必要がある。プログラムモジュールは所定の任務を実施するか或いは所定の抽象データタイプ（abstract data type）を実現するルーチン（routine）、プログラム、対象、モジュール、データ構造等を含む。本発明を分散処理環境において実施することもできる。分散処理環境において、通信ネットワークにより接続された遠距離処理装置で本発明の任務を実施することができる。分散処理環境において、プログラムモジュールは記憶装置を具備する現地と遠距離コンピュータ記憶媒体に記憶されることができる。

注意されたいことは、本発明の実施例に係る物品配送の手配方法を本発明の実施例に係る物品配送の手配装置１００、コンピュータ装置及びコンピュータ記憶媒体に用いることができ、その場合も同様の発明の効果を獲得することができる。

前記実施例の各技術的事項を任意に組み合わせることができる。説明を簡単にするため、前記実施例の各技術的事項のあらゆる組み合わせを１つずつ説明しないが、前記実施例の各技術的事項を任意に組み合わせても矛盾が生じない限り、そのような技術的事項の組合せが本発明に含まれることは当然である。

以上、本発明の好適な実施例を詳細に説明してきたが、前記実施例は本発明の例示にしか過ぎないものであり、前記実施例により本発明の範囲を限定する意図はない。注意されたいことは、この技術分野の技術者は、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において設計の変更、改良等をすることができ、それらがあっても本発明に含まれることは当然である。本発明の範囲は特許請求の範囲が定めたことを基準とする。

本発明の物品配送の手配方法、装置、設備及び記憶媒体において、クラウドサーバーは、配送ロボット、ロボットステーションの状態情報を獲得するとともに荷物の配送任務づき注文情報とビルエレベーターの運行データを獲得することができ、かつ前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により現在負荷と剰余運力を計算することができる。つぎに、配送任務づき注文情報とビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定し、かつ配送運力需要、現在負荷及び剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得する。つぎに、分配結果により手配指令を形成するとともにその手配指令を配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターが手配指令により作動するようにする。それにより、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの協力により荷物を配送するようにクラウドで手配することができる。したがって、配送ロボット、ロボットステーション及びビルエレベーターの間の協力を向上させ、衝突と混乱が生ずることを避け、荷物配送任務を分配する正確性を向上させ、荷物を配送する効率を向上させることができ、本発明は産業上の利用可能性を有している。

Claims (20)

1. ビルにおいて荷物を配送することに用いられる物品配送の手配方法であって、前記物品配送の手配方法はクラウドサーバーにより実施される下記ステップ、すなわち、
   配送ロボットとロボットステーションの状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得するステップと、
   前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算するステップと、
   前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定するステップと、
   前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得するステップと、
   前記分配結果により手配指令を形成し、かつ前記手配指令を前記配送ロボット、前記ロボットステーション及び前記ビルエレベーターに送信することにより、前記配送ロボット、前記ロボットステーション及び前記ビルエレベーターが前記手配指令により作動するようにするステップとを含むことを特徴とする物品配送の手配方法。
2. 前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算するステップは、
   前記ロボットステーションの貯蔵空間情報を獲得し、かつ前記貯蔵空間情報により前記ロボットステーションの現在負荷を確定するステップと、
   前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定するステップと、
   前記現在負荷と現在運力により前記剰余運力を確定するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の物品配送の手配方法。
3. 前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定するステップは、
   

   

   １つの前記配送ロボットの運力により前記現在運力を確定するステップとを含み、
   前記式において、Ｍは１つの前記配送ロボットの運力であり、ｍは最大負荷であり、ｅは最大負荷に対応する電量であり、ｗ１は現在電量であり、ｗ２はリザーブド電量であることを特徴とする請求項２に記載の物品配送の手配方法。
4. 前記配送任務づき注文情報は従来の注文情報及び現在の注文情報を含み、前記ビルエレベーターの運行データは従来のエレベーター運行データと現在のエレベーター運行データを含み、
   前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定するステップは、
   従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記従来の注文情報と前記従来のエレベーター運行データによりつぎの周期の各層の最初の運力需要を予測するステップと、
   前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データにより現在の運力需要を予測するステップと、
   前記最初の運力需要と前記現在の運力需要により前記配送運力需要を確定するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の物品配送の手配方法。
5. 前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得するステップは、
   前記配送運力需要と前記剰余運力により前記配送ロボットが配送任務を実施することにかかるエキストラコストを計算するステップと、
   前記配送ロボットの配送任務の実施に用いられかつ予め設定したコスト閾値を獲得するステップと、
   前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにするステップと、
   前記エキストラコストが前記コスト閾値以上であるとき、前記現在負荷により前記配送任務づき荷物を前記ロボットステーションに分配して暫時貯蔵するステップとを含むことを特徴とする請求項１に記載の物品配送の手配方法。
6. 前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにするステップは、
   複数の前記配送ロボットの状態情報と複数の前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するステップと、
   前記任務収益により形成される索引（ロボット、任務）を利得行列にするステップと、
   前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップとを含むことを特徴とする請求項５に記載の物品配送の手配方法。
7. 複数の前記配送ロボットの状態情報と前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算するステップは、
   前記配送任務づき注文情報により各配送任務の開始時間、現在時間を獲得し、かつ各配送任務に対応しかつ予め設定したタイプ基線値とタイプタイムマルチプライヤーを獲得するステップと、
   前記配送任務づき注文情報と前記状態情報により各ロボットが各配送任務を実施する理想的コストとエキストラコストを計算するステップと、
   前記タイプ基線値、前記理想的コスト、前記現在時間、前記開始時間、前記タイプタイムマルチプライヤー及び前記エキストラコストにより前記任務収益を計算するステップとを含むことを特徴とする請求項６に記載の物品配送の手配方法。
8. 前記理想的コストはロボットが事前設定条件下において各任務を実施するときの理想的水平移動時間、理想的縦方向移動時間及び理想的インタラクティブ時間の総合であり、前記エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものであることを特徴とする請求項７に記載の物品配送の手配方法。
9. 前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップは、
   前記利得行列中の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索するステップと、
   第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配するステップと、
   前記利得行列の第ｊ列の配送任務を削除するするステップとを含むことを特徴とする請求項６に記載の物品配送の手配方法。
10. 前記の第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配するステップの後に、物品配送の手配方法は、
    前記配送ロボットが第ｊ列の配送任務を引き受けた後の現在の状態情報を獲得するステップと、
    前記現在の状態情報により前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けるか否かを判断するステップと、
    前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができないとき、前記利得行列中の第ｉ行の配送ロボットを削除するステップと、
    前記配送ロボットが配送任務を更に引き受けることができるとき、前記配送ロボットが配送利得行列中の各配送任務を実施するときの任務収益を再び計算し、かつ再び計算された任務収益を前記任務収益に送信するステップとを更に実施することを特徴とする請求項９に記載の物品配送の手配方法。
11. 前記任務収益を計算する式は、任務収益＝タイプ基線値＋（現在時間－開始時間）×タイプタイムマルチプライヤー－エキストラコストであり、前記タイプ基線値、タイプタイムマルチプライヤー、現在時間及び開始時間は任務情報により獲得するものであり、エキストラコストはロボットが現在の任務に新任務のエキストラ水平移動時間、エキストラ縦方向移動時間及びエキストラインタラクティブ時間の総合を加えてえたものであることを特徴とする請求項６に記載の物品配送の手配方法。
12. 前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配するステップにおいて、前記利得行列が空いていることは、前記利得行列中の各行のロボットの状態情報がいずれも配送任務を引き受けることができない状態になることと、前記利得行列中の各列の配送任務がいずれも完成状態になることとを含むことを特徴とする請求項６に記載の物品配送の手配方法。
13. ビルにおいて荷物を配送することに用いられる物品配送の手配装置であって、前記物品配送の手配装置は、
    配送ロボットとロボットステーションの状態情報、荷物の配送任務づき注文情報、ビルエレベーターの運行データを獲得することに用いられる獲得モジュールと、
    前記ロボットステーションの状態情報と前記配送ロボットの状態情報により前記ロボットステーションの現在負荷と前記配送ロボットの剰余運力を計算することに用いられる計算モジュールと、
    前記配送任務づき注文情報と前記ビルエレベーターの運行データによりつぎの周期の配送任務の配送運力需要を確定することに用いられる確定モジュールと、
    前記配送運力需要、前記現在負荷及び前記剰余運力によりつぎの周期の配送任務を分配し、それにより分配結果を獲得することに用いられる分配モジュールと、
    前記分配結果により手配指令を形成し、かつ前記手配指令を前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターに送信することにより前記配送ロボット、前記ロボットステーション及びビルエレベーターが前記手配指令により作動するようにする手配モジュールとを含むことを特徴とする物品配送の手配装置。
14. 前記計算モジュールは、現在負荷確定ユニット、現在運力確定ユニット及び剰余運力確定ユニットを含み、
    前記現在負荷確定ユニットは、前記ロボットステーションの貯蔵空間情報を獲得し、かつ前記貯蔵空間情報により前記ロボットステーションの現在負荷を確定することに用いられ、
    前記現在運力確定ユニットは、前記配送ロボットの負荷情報を獲得し、かつ前記負荷情報により前記配送ロボットの現在運力を確定することに用いられ、
    前記剰余運力確定ユニットは前記現在負荷と現在運力により前記剰余運力を確定することに用いられることを特徴とする請求項１３に記載の物品配送の手配装置。
15. 前記配送任務づき注文情報は従来の注文情報及び現在の注文情報を含み、前記ビルエレベーターの運行データは従来のエレベーター運行データと現在のエレベーター運行データを含み、前記確定モジュールは、最初需要獲得ユニット、現在需要獲得ユニット及び配送需要獲得ユニットを含み、
    前記最初需要獲得ユニットは、従来の注文情報と従来のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記従来の注文情報と前記従来のエレベーター運行データによりつぎの周期の各層の最初の運力需要を予測することに用いられ、
    前記現在需要獲得ユニットは、前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データを獲得し、かつ前記現在の注文情報と前記現在のエレベーター運行データにより現在の運力需要を予測することに用いられ、
    前記配送需要獲得ユニットは前記最初の運力需要と前記現在の運力需要により前記配送運力需要を確定することに用いられることを特徴とする請求項１３に記載の物品配送の手配装置。
16. 前記分配モジュールは、エキストラコスト計算ユニット、コスト閾値獲得ユニット、第一分配ユニット及び第二分配ユニットを含み、
    前記エキストラコスト計算ユニットは前記配送運力需要と前記剰余運力により前記配送ロボットが配送任務を実施することにかかるエキストラコストを計算することに用いられ、
    前記コスト閾値獲得ユニットは前記配送ロボットの配送任務の実施に用いられかつ予め設定したコスト閾値を獲得することに用いられ、
    前記第一分配ユニットは、前記エキストラコストが前記コスト閾値より小さいとき、前記配送任務づき荷物を前記配送ロボットに分配することにより前記配送ロボットがそれを配送するようにし、
    前記第二分配ユニットは、前記エキストラコストが前記コスト閾値以上であるとき、前記現在負荷により前記配送任務づき荷物を前記ロボットステーションに分配して暫時貯蔵することを特徴とする請求項１３に記載の物品配送の手配装置。
17. 前記第一分配ユニットは、任務収益計算ユニット、利得行列形成ユニット及び配送任務分配ユニットを含み、
    前記任務収益計算ユニットは複数の前記配送ロボットの状態情報と複数の前記配送任務づき注文情報により各ロボットが各配送任務を実施するときの任務収益を計算することに用いられ、
    前記利得行列形成ユニットは前記任務収益により形成される索引（ロボット、任務）を利得行列にすることに用いられ、
    前記配送任務分配ユニットは前記利得行列により前記配送ロボットに任務を分配し、かつ前記利得行列が空くまで任務を分配することに用いられることを特徴とする請求項１６に記載の物品配送の手配装置。
18. 前記配送任務分配ユニットは、
    前記利得行列中の最大値が位置している座標（ｉ、ｊ）を検索する検索ユニットと、
    第ｊ列の配送任務を第ｉ行の配送ロボットに分配する分配ユニットと、
    前記利得行列の第ｊ列の配送任務を削除する削除ユニットとを含むことを特徴とする請求項１７に記載の物品配送の手配装置。
19. 記憶装置と、処理装置と、前記記憶装置に記憶されかつ前記処理装置により実行されるコンピュータプログラムを含むコンピュータ装置であって、前記処理装置が前記コンピュータプログラムを実行することにより請求項１～１２のうちいずれか一項に記載の物品配送の手配方法を実施することを特徴とするコンピュータ装置。
20. コンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ記憶媒体であって、前記コンピュータプログラムが処理装置に実行されることにより請求項１～１２のうちいずれか一項に記載の物品配送の手配方法を実施するコンピュータ記憶媒体。

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