KR20200144095A - 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법, 장치, 시스템 및 전자기기와 저장매체 - Google Patents

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Abstract

분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법으로서, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 다시 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하며(S10), 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하고(S11), 다시 수행하기 적합한 태스크를 수행하여(S12), 클러스터 로봇이 서로 통신하여 태스크를 전송할 수 있도록 하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하도록 의사결정함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.

Description

분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법, 장치, 시스템 및 전자기기와 저장매체
본 발명은 클러스터 로봇 제어 기술 분야에 속하는 것으로, 특히 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법, 장치, 시스템 및 전자기기와 저장매체에 관한 것이다.
물품 유통 분야에서, 하나의 중앙 제어 서버 및 다수의 AGV(Auto Guided Vehicles: 무인운반차)로 구성된 AGV 디스패치 의사결정 시스템은 종종 물품의 수신, 운송 및 하역의 물류 관리에 사용된다. 여기서, 중앙 제어 서버는 다수의 AGV 동작을 균일하게 디스패치하고 의사결정함으로써 물류 관리 목적에 달성한다.
비록, 기존의 AGV 디스패치 의사결정 시스템은 물류 관리 목적에 달성하였지만, AGV 사이의 통신이 불가능하여 중앙 제어 서버가 쉽게 오버로드되는 경우를 초래한다.
AGV 자체에는 컴퓨팅 기능이 없고, 모션 제어 기능만 구비하므로 이의 경로 선택 및 동작 계획에 모두 중앙 제어 서버가 필요하게 되며, 또한 클러스터 AGV의 구성이 “성형” 토폴로지 구조와 유사하며 즉 각각의 AGV가 중앙 제어 서버를 연결하므로, 따라서 클러스터 AGV의 요청 폭격으로 인해 중앙 제어 서버가 오버로드되어 균일한 디스패치 의사결정을 구현할 수 없게 된다. 이밖에, AGV에는 컴퓨팅 기능이 없고, AGV 사이의 통신이 불가능하여, 중앙 제어 서버에 장애가 발생하면 클러스터 AGV는 시스템적으로 붕괴된다.
종합해보면, 기존의 AGV 디스패치 의사결정 시스템은 AGV 사이의 통신이 불가능하여 중앙 제어 서버가 쉽게 오버로드되는 기술적 문제가 존재한다.
이를 감안하여, 본 발명의 목적은 AGV 디스패치 의사결정 시스템에 존재하는 AGV 사이의 통신이 불가능하여 중앙 제어 서버가 쉽게 오버로드되는 기술적 문제를 해결하기 위한 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법, 장치, 시스템 및 전자기기와 저장매체를 제공하는 것이다.
상기 기술적 문제를 해결하고자, 본 발명은,
적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 상기 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하는 단계;
클레임 의사결정 변수에 따라 상기 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하는 단계; 및
상기 수행하기 적합한 태스크를 수행하는 단계를 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법, 상기 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법을 제공한다.
본 발명은, 메모리 및 프로세서를 포함하되, 상기 메모리에는 컴퓨터 프로그램이 저장되고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 프로세서에서 실행되어 상술한 어느 하나의 방법을 구현할 수 있는 전자기기를 더 제공한다.
본 발명은 컴퓨터 프로그램을 저장하되, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로세서에서 실행되어 상술한 어느 하나의 방법을 구현할 수 있는 저장매체를 더 제공한다.
본 발명은,
적어도 2대의 로봇을 포함하되, 상기 로봇 사이는 통신 인터페이스를 통해 서로 통신하는 클러스터 로봇; 및
상기 클러스터 로봇과 통신하며, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하기 위해 상기 클러스터 로봇 중 임의의 하나로 전송하도록 설치되는 서버 사이드를 포함하고;
상기 클러스터 로봇은 클레임 의사결정 변수에 따라 상기 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하여, 상기 수행하기 적합한 태스크를 수행하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템을 더 제공한다.
본 발명은,
적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 상기 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하도록 설치되는 수신 전송 모듈;
클레임 의사결정 변수에 따라 상기 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하는 의사결정 클레임 모듈; 및
상기 수행하기 적합한 태스크를 수행하도록 설치되는 수행 모듈을 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치를 더 제공한다.
본 발명에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법으로서, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 다시 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하고, 다시 수행하기 적합한 태스크를 수행하여, 클러스터 로봇이 서로 통신하여 태스크를 전송할 수 있도록 하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하도록 의사결정함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
도 1은 일 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법의 흐름도이다.
도 2는 일 실시예에서 제공된 도 1의 방법에 대한 개선 방법의 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에서 제공된 도 2의 방법에 대한 개선 방법의 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에서 제공된 전자기기의 구조도이다.
도 5는 일 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템의 아키텍처 다이어그램이다.
도 6은 일 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치의 아키텍처 다이어그램이다.
도 7은 도 6 중 장치의 개선 장치의 아키텍처 다이어그램이다.
도 8은 도 7 중 장치의 개선 장치의 아키텍처 다이어그램이다.
본 발명의 목적, 기술적 해결수단 및 이점이 보다 명확해지도록 하기 위해, 이하 도면 및 실시예를 결부하여, 본 발명에 대해 더 상세하게 설명한다. 이해해야 할 것은, 본 발명의 설명에서, 명확하게 규정되고 한정되지 않는 한, 용어 “저장매체”는 ROM, RAM, 자기 디스크 또는 광 디스크와 같은 컴퓨터 프로그램을 저장할 수 있는 다양한 매체일 수 있다. 용어 “프로세서”는 복합 프로그래머블 논리 소자(Complex Programmable Logic Device, CPLD), 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field－Programmable Gate Array, FPGA), 마이크로 컨트롤러(Microcontroller Unit, MCU), 프로그래머블 논리 컨트롤러(Programmable Logic Controller, PLC) 및 중앙처리장치(Central Processing Unit, CPU)와 같은 데이터 처리 기능을 갖는 칩 또는 회로일 수 있다. 용어 “전자기기”는 데이터 처리 기능 및 저장 기능을 갖는 임의의 기기일 수 있고, 일반적으로 고정 단말기 및 이동 단말기를 포함 할 수 있다. 고정 단말기는 데스크톱 컴퓨터와 같다, 이동 단말기는 휴대폰, PAD 및 이동 로봇과 같다. 이밖에, 후술되는 본 발명의 상이한 실시형태에 관련된 기술특징은 서로 충돌하지 않는 한 결합될 수 있다.
아래에서, 본 발명은 일부 바람직한 실시예를 제기하여 당업자가 구현하도록 교시한다.
본 발명의 혁신을 강조하고, 당업자가 본 발명을 이해하도록 돕기 위해, 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기 전에, 먼저 본 발명에 가장 근접한 종래기술을 소개하면, 본 발명은 가장 근접한 종래기술의 기초상에서 현명한 기여를 하여 얻어진 것이다.
물품 분야에서, 하나의 중앙 제어 서버 및 다수의 AGV (Auto Guided Vehicles: 무인운반차)로 구성된 AGV 디스패치 의사결정 시스템은 종종 물품의 수신, 운송 및 하역의 물류 관리에 사용된다. 여기서, 중앙 제어 서버는 다수의 AGV 동작을 균일하게 디스패치하고 의사결정함으로써 물류 관리 목적에 달성한다.
비록, 기존의 AGV 디스패치 의사결정 시스템은 물류 관리 목적에 달성하였지만, AGV 사이의 통신이 불가능하여 중앙 제어 서버가 쉽게 오버로드되는 경우를 초래한다.
AGV 자체에는 컴퓨팅 기능이 없고, 모션 제어 기능만 구비하므로 이의 경로 선택 및 동작 계획에 중앙 제어 서버가 필요하게 되며, 또한 클러스터 AGV의 구성이 “성형” 토폴로지 구조와 유사하며 즉 각각의 AGV가 중앙 제어 서버를 연결하므로, 따라서 클러스터 AGV의 요청 폭격으로 인해 중앙 제어 서버가 오버로드되어 균일한 디스패치 의사결정을 구현할 수 없게 된다. 이밖에, AGV에는 컴퓨팅 기능이 없고, AGV 사이의 통신이 불가능하여, 중앙 제어 서버에 장애가 발생하면 클러스터 AGV는 시스템적으로 붕괴된다.
종합해보면, 기존의 AGV 디스패치 의사결정 시스템은 AGV 사이의 통신이 불가능하여 중앙 제어 서버가 쉽게 오버로드되는 기술적 문제가 존재하며, 당해 기술적 문제는 집중 의사결정, 중앙 제어의 결함 문제로 이해할 수도 있다.
도 1은 일 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법의 흐름도이며, 상기 기술적 문제를 해결하기 위한 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법을 도시한다.
도 1을 참조하면, 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법은,
적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하는 단계 S10;
클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하는 단계 S11; 및
수행하기 적합한 태스크를 수행하는 단계 S12를 포함한다.
본 실시예에서, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 다시 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하고, 다시 수행하기 적합한 태스크를 수행하여, 클러스터 로봇이 서로 통신하여 태스크를 전송할 수 있도록 하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하도록 의사결정함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
설명해야 할 것은, 본 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법은 임의의 분야에서 클러스터 로봇이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용될 수 있으며, 바람직하게, 당해 방법을 물류 분야에서 물류 클러스터 로봇이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용할 수 있으며, 또한, 당해 방법을 물류 창고에서 물류 클러스터 로봇이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용할 수 있다.
설명해야 할 것은, 클러스터 로봇은 2대의 로봇을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 여기서, 각각의 로봇은 소형 컴퓨터를 핵심으로 하는 자율 컴퓨팅 기능과 자율 네비게이션 기능을 갖는 이동 로봇일 수 있다. 이밖에, 각각의 로봇의 내부에 다수의 통신 인터페이스를 장착할 수 있고, 각각의 로봇은 모두 본체의 하나의 통신 인터페이스를 통해 다른 로봇 본체의 통신 인터페이스와 서로 통신할 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 태스크 패키지는 적어도 하나의 태스크를 포함하는 데이터 패킷이며, 데이터 패킷은 네트워크를 통해 전송될 수 있다. 여기서, 태스크 패키지가 적어도 하나의 태스크를 포함한다는 것은 태스크 패키지가 태스크 그룹인 것으로 이해할 수 있으며, 상기 태스크 그룹은 내비게이션 태스크, 이동 태스크, 피킹 태스크 및 제시 태스크를 포함할 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 다수의 통신 인터페이스는 WiFi 네트워크 인터페이스 및 4G IoT 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 여기서, WiFi 네트워크 인터페이스는 다수의 로봇 사이의 연결 통신에 사용될 수 있다. 이밖에, 4G IoT 네트워크 인터페이스는 서버 사이드와 다수의 로봇 중 임의의 하나의 연결 통신에 사용될 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 단계 S10에서, 클러스터 로봇 중 임의의 하나는 서버 사이드로부터 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신한 다음 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송한다.
여기서, 전송 방식은 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송일 수 있으며, 본 실시예에서, 바람직하게는 점대점 전송으로 태스크 패키지의 전송을 구현한다. 예를 들어, 태스크 패키지는 서버 사이드로부터 클러스터 로봇 중 하나로 전송된 후, 선 수신자가 다시 후 수신자에게 전송하는데, 이와 같이 순차적으로 전달하여 클러스터 로봇이 태스크 패키지를 수신할 수 있도록 구현된다.
이밖에, 클러스터 로봇이 태스크 패키지를 수신한 후 각자 저장하며, 이 경우 각각의 로봇이 수신한 태스크 패키지의 태스크 상태는 완전히 일치하다.
더 설명해야 할 것은, 단계 S11 및 단계 S12에서, 클레임 의사결정 변수는 로봇의 정지 상태, 작동 상태, 현재 위치 상태, 자가 운반 도구 또는 용기, 전기량 상태, 클레임된 태스크의 태스크 양 상태 및 클레임될 태스크의 태스크 양 상태를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
이밖에, 수행하기 적합한 태스크는 로봇이 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 태스크 콘텐츠가 자체적으로 클레임하여 수행하는 것이 적합한지 여부를 판단한 것이다. 예를 들어, 클러스터 로봇 중 하나의 로봇에 의해 판독된 태스크 패키지 중 하나의 태스크 콘텐츠는, 근처의 피킹 지점으로 이동하여 피킹하라는 것이다. 이 경우, 상기 로봇은 자기 현재 위치를 추출하여, 자기 현재 위치와 근처의 피킹 지점의 거리가 임계값을 초과하였는지 여부를 판단하며, 초과하지 않으면, 상기 태스크가 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 태스크인 것으로 인식한다.
이밖에, 클러스터 로봇은 자기 의사결정 변수에 따라 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 테스크를 클레임하여 수행함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
도 2는 일 실시예에서 제공된 도 1의 방법에 대한 개선 방법의 흐름도이며, 태스크 수행 충돌의 기술적 문제를 해결하기 위한 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법의 개선 방법을 도시한다.
도 2를 참조하면, 도 1 중 방법은,
수행하기 적합한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고 로컬에 저장하며, 다른 로봇에 의해 전송된 클레임된 태스크에 대해 업데이트 표기한 태스크 패키지를 수신하는 단계 S20;
업데이트된 의사결정 변수에 따라, 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류하는 단계 S21; 및
우선순위가 높은 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하는 단계 S22를 더 포함한다.
본 실시예에서, 수행하기 적합한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고 로컬에 저장하며, 다시 다른 로봇에 의해 전송된 클레임된 태스크에 대해 업데이트 표기한 태스크 패키지를 수신하고, 또한 업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류하며, 다시 우선순위가 높은 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하여, 우선순위 판단에 의해 태스크 수행 충돌을 해결하는 기술적 효과를 구현한다.
설명해야 할 것은, 클러스터 로봇은 자기 의사결정 변수에 따라 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하므로, 따라서, 클러스터 로봇 중 적어도 2대의 의사결정에 의해 동일한 태스크 콘텐츠를 클레임한 경우, 예를 들어, 임의의 3대의 로봇이 근처 피킹 지점으로 가서 피킹하는 태스크를 클레임하면, 태스크 수행이 충돌되는 경우가 발생하게 된다.
더 설명해야 할 것은, 단계 S20에서, 클러스터 로봇 중 각각의 로봇이 자체적으로 클레임한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고, 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하므로, 따라서, 각각의 로봇은 모두 자체 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지(설명의 편이상, “자체 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지”를 로컬 태스크 클레임 패키지로 약칭함)와 다른 로봇에 의해 전송된 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지(설명의 편이상, “다른 로봇에 의해 전송된 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지”를 전송 태스크 클레임 패키지로 약칭함)를 저장한다.
더 설명해야 할 것은, 단계 S21 및 단계 S22에서, 업데이트된 의사결정 변수는 로봇의 현재 위치 상태, 전기량 상태 및 태스크 클레임 시간을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
이밖에, 상이한 태스크 패키지는 로컬 태스크 클레임 패키지 및 전송 태스크 클레임 패키지이다.
이밖에, 업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류한다. 로컬 태스크 클레임 패키지 및 전송 태스크 클레임 패키지 모두 T1 태스크를 클레임하는 것을 예로, 하기와 같은 업데이트된 의사결정 변수를 포함하지만 이에 한정되지 않는 것에 의해 우선순위를 판단한다.
첫째, 태스크 클레임 시간에 의해 우선순위를 판단한다.
로봇이 판독한 로컬 태스크 클레임 패키지의 T1 태스크 클레임 시간을 t1로, 판독한 전송 태스크 클레임 패키지의 T1 태스크 클레임 시간을 t2로 가정하여, t1이 먼저이고 t2가 다음이면, 후에 클레임한 T1 태스크의 우선순위가 먼저 클레임한 T1 태스크의 우선순위보다 높은 것으로 판단할 수 있다.
둘째, 현재 위치 상태에 의해 우선순위를 판단한다.
로봇이 판독한 그 현재 위치에서 T1 태스크 수행까지의 거리를 s1로, 다른 로봇의 현재 위치에서 T1 태스크 수행까지의 거리를 s2로 가정하여, s1이 s2보다 크면, 전송 태스크 클레임 패키지의 T1 태스크 우선순위가 높은 것으로 판단할 수 있다.
이밖에, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류한 다음 우선순위가 높은 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하여, 의사결정 우선순위를 하나씩 판단하며, 특정된 로봇이 T1 태스크를 수행 완료하는 경우를 최종 결정할 수 있음으로써, 태스크 수행 충돌을 방지할 뿐만 아니라, 또한 최적화 리소스에 의해 구성된 기술적 효과를 구현한다. 여기서, 전송 방식은 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송일 수 있으며, 본 실시예에서, 바람직하게는 점대점 전송으로 태스크 패키지의 전송을 구현한다. 예를 들어, 태스크 패키지는 하나의 로봇으로부터 다른 하나의 로봇으로 전송되고, 다시 다른 하나의 로봇으로부터 다른 로봇으로 전송되는데, 이와 같이 순차적으로 전달하여 클러스터 로봇이 태스크 패키지를 최종 수신할 수 있도록 구현된다.
도 3은 일 실시예에서 제공된 도 2의 방법에 대한 개선 방법의 흐름도이며, 서버 사이드로부터 새로운 태스크 패키지를 획득하는 기술적 문제를 해결하기 위한 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법의 개선 방법을 도시한다.
도 3을 참조하면, 도 2 중 방법은,
태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었는지 여부를 판단하는 단계 S30; 및
태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었을 경우, 새로운 태스크 패키지를 전송하도록 요청하는 단계 S31를 더 포함한다.
본 실시예에서, 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었는지 여부를 판단하고, 태스크를 클레임한 후 서버 사이드로 새로운 태스크 패키지를 전송하도록 요청함으로써, 클러스터 로봇이 연속으로 작동하도록 제어하는 기술적 효과를 구현한다.
설명해야 할 것은, 단계 S31 및 단계 S31에서, 클러스터 로봇 중 임의의 하나의 로봇이 수신된 전송 태스크 클레임 패키지 중 태스크 전부가 클레임된 것으로 표기된 것을 판독하면, 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료된 것으로 판단하며, 이 경우, 상기 로봇은 서버 사이드와 통신하여 새로운 태스크 패키지를 전송하도록 요청하기 위해 서버 사이드와 통신하는 로봇으로 전송될 때까지, 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송의 방식에 의해 상기 전송 태스크 클레임 패키지를 다른 로봇으로 전송할 수 있음으로써, 클러스터 로봇이 연속으로 작동하도록 제어하는 기술적 효과를 구현한다.
도 4는 일 실시예에서 제공된 전자기기의 구조도이며, 컴퓨터 프로그램을 처리 및 저장하기 위한 전자기기를 도시한다.
도 4를 참조하면, 전자기기는 메모리 및 프로세서를 포함하되, 메모리에는 컴퓨터 프로그램이 저장되고, 컴퓨터 프로그램은 프로세서에서 실행되어 도 1 내지 도 3에 도시된 임의의 하나의 방법을 구현할 수 있다.
일 실시예에서, 컴퓨터 프로그램을 저장하되, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로세서에서 실행되어 도 1 내지 도 3에 도시된 임의의 하나의 방법을 구현할 수 있는 저장매체를 더 제공한다.
도 5는 일 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템의 아키텍처 다이어그램이며, 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템을 도시하고, 상기 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템은,
적어도 2대의 로봇을 포함하되, 로봇 사이는 통신 인터페이스를 통해 서로 통신하는 클러스터 로봇(50); 및
클러스터 로봇(50)과 통신하며, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하기 위해 클러스터 로봇(50) 중 임의의 하나로 전송하는 서버 사이드(51)를 포함하고;
클러스터 로봇(50)은 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하여, 수행하기 적합한 태스크를 수행한다.
본 실시예에서, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 다시 태스크 패키지를 클러스터 로봇(50) 중 다른 로봇으로 전송하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하고, 다시 수행하기 적합한 태스크를 수행하여, 클러스터 로봇(50)이 서로 통신하여 태스크를 전송할 수 있도록 하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하도록 의사결정함으로써, 클러스터 로봇(50)이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
설명해야 할 것은, 본 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법은 임의의 분야에서 클러스터 로봇(50)이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용될 수 있으며, 바람직하게, 당해 방법을 물류 분야에서 물류 클러스터 로봇(50)이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용할 수 있으며, 또한, 당해 방법을 물류 창고에서 물류 클러스터 로봇(50)이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용할 수 있다.
설명해야 할 것은, 클러스터 로봇(50)은 2대의 로봇을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 여기서, 각각의 로봇은 소형 컴퓨터를 핵심으로 하는 자율 컴퓨팅 기능과 자율 네비게이션 기능을 갖는 이동 로봇일 수 있다. 이밖에, 각각의 로봇의 내부에 다수의 통신 인터페이스를 장착할 수 있고, 각각의 로봇은 모두 본체의 하나의 통신 인터페이스를 통해 다른 로봇 본체의 통신 인터페이스와 서로 통신할 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 태스크 패키지는 적어도 하나의 태스크를 포함하는 데이터 패킷이며, 데이터 패킷은 네트워크를 통해 전송될 수 있다. 여기서, 태스크 패키지가 적어도 하나의 태스크를 포함한다는 것은 태스크 패키지가 태스크 그룹인 것으로 이해할 수 있으며, 상기 태스크 그룹은 내비게이션 태스크, 이동 태스크, 피킹 태스크 및 제시 태스크를 포함할 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 다수의 통신 인터페이스는 WiFi 네트워크 인터페이스 및 4G IoT 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 여기서, WiFi 네트워크 인터페이스는 다수의 로봇 사이의 연결 통신에 사용될 수 있다. 이밖에, 4G IoT 네트워크 인터페이스는 서버 사이드(51)와 다수의 로봇 중 임의의 하나의 연결 통신에 사용될 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 클러스터 로봇(50) 중 임의의 하나는 서버 사이드(51)로부터 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신한 다음 태스크 패키지를 클러스터 로봇(50) 중 다른 로봇으로 전송한다.
여기서, 전송 방식은 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송일 수 있으며, 본 실시예에서, 바람직하게는 점대점 전송으로 태스크 패키지의 전송을 구현한다. 예를 들어, 태스크 패키지는 서버 사이드로부터 클러스터 로봇(50) 중 하나로 전송된 후, 선 수신자가 다시 후 수신자에게 전송하는데, 이와 같이 순차적으로 전달하여 클러스터 로봇(50)이 태스크 패키지를 수신할 수 있도록 구현된다.
이밖에, 클러스터 로봇(50)이 태스크 패키지를 수신한 후 각자 저장하며, 이 경우 각각의 로봇이 수신한 태스크 패키지의 태스크 상태는 완전히 일치하다.
더 설명해야 할 것은, 클레임 의사결정 변수는 로봇의 정지 상태, 작동 상태, 현재 위치 상태, 자가 운반 도구 또는 용기, 전기량 상태, 클레임된 태스크의 태스크 양 상태 및 클레임될 태스크의 태스크 양 상태를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
이밖에, 수행하기 적합한 태스크는 로봇이 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 태스크 콘텐츠가 자체적으로 클레임하여 수행하는 것이 적합한지 여부를 판단한 것이다. 예를 들어, 클러스터 로봇(50) 중 하나의 로봇에 의해 판독된 태스크 패키지 중 하나의 태스크 콘텐츠는, 근처의 피킹 지점으로 이동하여 피킹하라는 것이다. 이 경우, 상기 로봇은 자기 현재 위치를 추출하여, 자기 현재 위치와 근처의 피키 지점의 거리가 임계값을 초과하였는지 여부를 판단하며, 초과하지 않으면, 상기 태스크가 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 태스크인 것으로 인식한다.
이밖에, 클러스터 로봇(50)은 자기 의사결정 변수에 따라 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 테스크를 클레임하여 수행함으로써, 클러스터 로봇(50)이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
도 6은 일 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치의 아키텍처 다이어그램이며, 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치를 도시하고, 상기 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치는,
적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하는 수신 전송 모듈(60);
클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하는 의사결정 클레임 모듈(61); 및
수행하기 적합한 태스크를 수행하는 수행 모듈(62)을 포함한다.
본 실시예에서, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 다시 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하고, 다시 수행하기 적합한 태스크를 수행하여, 클러스터 로봇이 서로 통신하여 태스크를 전송할 수 있도록 하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하도록 의사결정함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
설명해야 할 것은, 본 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법은 임의의 분야에서 클러스터 로봇이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용될 수 있으며, 바람직하게, 당해 방법을 물류 분야에서 물류 클러스터 로봇이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용할 수 있으며, 또한, 당해 방법을 물류 창고에서 물류 클러스터 로봇이 태스크를 수행하도록 디스패치하는데 사용할 수 있다.
설명해야 할 것은, 클러스터 로봇은 2대의 로봇을 포함하지만 이에 한정되지 않는다. 여기서, 각각의 로봇은 소형 컴퓨터를 핵심으로 하는 자율 컴퓨팅 기능과 자율 네비게이션 기능을 갖는 이동 로봇일 수 있다. 이밖에, 각각의 로봇의 내부에 다수의 통신 인터페이스를 장착할 수 있고, 각각의 로봇은 모두 본체의 하나의 통신 인터페이스를 통해 다른 로봇 본체의 통신 인터페이스와 서로 통신할 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 태스크 패키지는 적어도 하나의 태스크를 포함하는 데이터 패킷이며, 데이터 패킷은 네트워크를 통해 전송될 수 있다. 여기서, 태스크 패키지가 적어도 하나의 태스크를 포함한다는 것은 태스크 패키지가 태스크 그룹인 것으로 이해할 수 있으며, 상기 태스크 그룹은 내비게이션 태스크, 이동 태스크, 피킹 태스크 및 제시 태스크를 포함할 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 다수의 통신 인터페이스는 WiFi 네트워크 인터페이스 및 4G IoT 네트워크 인터페이스를 포함할 수 있다. 여기서, WiFi 네트워크 인터페이스는 다수의 로봇 사이의 연결 통신에 사용될 수 있다. 이밖에, 4G IoT 네트워크 인터페이스는 서버 사이드와 다수의 로봇 중 임의의 하나의 연결 통신에 사용될 수 있다.
더 설명해야 할 것은, 클러스터 로봇 중 임의의 하나는 서버 사이드로부터 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신한 다음 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송한다.
여기서, 전송 방식은 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송일 수 있으며, 본 실시예에서, 바람직하게는 점대점 전송으로 태스크 패키지의 전송을 구현한다. 예를 들어, 태스크 패키지는 서버 사이드로부터 클러스터 로봇 중 하나로 전송된 후, 선 수신자가 다시 후 수신자에게 전송하는데, 이와 같이 순차적으로 전달하여 클러스터 로봇이 태스크 패키지를 수신할 수 있도록 구현된다.
이밖에, 클러스터 로봇이 태스크 패키지를 수신한 후 각자 저장하며, 이 경우 각각의 로봇이 수신한 태스크 패키지의 태스크 상태는 완전히 일치하다.
더 설명해야 할 것은, 클레임 의사결정 변수는 로봇의 정지 상태, 작동 상태, 현재 위치 상태, 자가 운반 도구 또는 용기, 전기량 상태, 클레임된 태스크의 태스크 양 상태 및 클레임될 태스크의 태스크 양 상태를 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
이밖에, 수행하기 적합한 태스크는 로봇이 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 태스크 콘텐츠가 자체적으로 클레임하여 수행하는 것이 적합한지 여부를 판단한 것이다. 예를 들어, 클러스터 로봇 중 하나의 로봇에 의해 판독된 태스크 패키지 중 하나의 태스크 콘텐츠는, 근처의 피킹 지점으로 이동하여 피킹하라는 것이다. 이 경우, 상기 로봇은 자기 현재 위치를 추출하여, 자기 현재 위치와 근처의 피킹 지점의 거리가 임계값을 초과하였는지 여부를 판단하며, 초과하지 않으면, 상기 태스크가 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 태스크인 것으로 인식한다.
이밖에, 클러스터 로봇은 자기 의사결정 변수에 따라 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 테스크를 클레임하여 수행함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.
도 7은 도 6 중 장치의 개선 장치의 아키텍처 다이어그램이며, 개선된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치를 도시한다.
도 7을 참조하면, 도 6 중 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치는,
수행하기 적합한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고 로컬에 저장하며, 다른 로봇에 의해 전송된 클레임된 태스크에 대해 업데이트 표기한 태스크 패키지를 수신하는 표기 수신 모듈(70);
업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류하는 업데이트 의사결정 모듈(71);
우선순위가 높은 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하는 전송 모듈(72)을 더 포함한다.
본 실시예에서, 수행하기 적합한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고 로컬에 저장하며, 다시 다른 로봇에 의해 전송된 클레임된 태스크에 대해 업데이트 표기한 태스크 패키지를 수신하고, 또한 업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류하며, 다시 우선순위가 높은 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하여, 우선순위 판단에 의해 태스크 수행 충돌을 해결하는 기술적 효과를 구현한다.
설명해야 할 것은, 클러스터 로봇은 자기 의사결정 변수에 따라 자체적으로 클레임하여 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하므로, 따라서, 클러스터 로봇 중 적어도 2대의 의사결정에 의해 동일한 태스크 콘텐츠를 클레임한 경우, 예를 들어, 임의의 3대의 로봇이 근처 피킹 지점으로 가서 피킹하는 태스크를 클레임하면, 태스크 수행이 충돌되는 경우가 발생하게 된다.
더 설명해야 할 것은, 클러스터 로봇 중 각각의 로봇이 자체적으로 클레임한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고, 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하므로, 따라서, 각각의 로봇은 모두 자체 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지(설명의 편이상, “자체 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지”를 로컬 태스크 클레임 패키지로 약칭함)와 다른 로봇에 의해 전송된 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지(설명의 편이상, “다른 로봇에 의해 전송된 표기된 태스크를 클레임한 후의 태스크 패키지”를 전송 태스크 클레임 패키지로 약칭함)를 저장한다.
더 설명해야 할 것은, 업데이트된 의사결정 변수는 로봇의 현재 위치 상태, 전기량 상태 및 태스크 클레임 시간을 포함하지만 이에 한정되지 않는다.
이밖에, 상이한 태스크 패키지는 로컬 태스크 클레임 패키지 및 전송 태스크 클레임 패키지이다.
이밖에, 업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류한다. 로컬 태스크 클레임 패키지 및 전송 태스크 클레임 패키지 모두 T1 태스크를 클레임하는 것을 예로, 하기와 같은 업데이트된 의사결정 변수를 포함하지만 이에 한정되지 않는 것에 의해 우선순위를 판단한다.
첫째, 태스크 클레임 시간에 의해 우선순위를 판단한다.
로봇이 판독한 로컬 태스크 클레임 패키지의 T1 태스크 클레임 시간을 t1로, 판독한 전송 태스크 클레임 패키지의 T1 태스크 클레임 시간을 t2로 가정하여, t1이 먼저이고 t2가 다음이면, 후에 클레임한 T1 태스크의 우선순위가 먼저 클레임한 T1 태스크의 우선순위보다 높은 것으로 판단할 수 있다.
둘째, 현재 위치 상태에 의해 우선순위를 판단한다.
로봇이 판독한 그 현재 위치에서 T1 태스크 수행까지의 거리를 s1로, 다른 로봇의 현재 위치에서 T1 태스크 수행까지의 거리를 s2로 가정하여, s1이 s2보다 크면, 전송 태스크 클레임 패키지의 T1 태스크 우선순위가 높은 것으로 판단할 수 있다.
이밖에, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류한 다음 우선순위가 높은 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하여, 의사결정 우선순위를 하나씩 판단하며, 특정된 로봇이 T1 태스크를 수행 완료하는 경우를 최종 결정할 수 있음으로써, 태스크 수행 충돌을 방지할 뿐만 아니라, 또한 최적화 리소스에 의해 구성된 기술적 효과를 구현한다. 여기서, 전송 방식은 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송일 수 있으며, 본 실시예에서, 바람직하게는 점대점 전송으로 태스크 패키지의 전송을 구현한다. 예를 들어, 태스크 패키지는 하나의 로봇으로부터 다른 하나의 로봇으로 전송하고, 다시 다른 하나의 로봇으로부터 다른 로봇으로 전송하는데, 이와 같이 순차적으로 전달하여 클러스터 로봇이 태스크 패키지를 최종 수신할 수 있도록 구현된다.
도 8은 도 7 중 장치의 개선 장치의 아키텍처 다이어그램이며, 개선된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치를 도시한다.
도 8을 참조하면, 도 7 중 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치는,
태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었는지 여부를 판단하는 클레임 완료 판단 모듈(80); 및
태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료된 판단 결과에 따라, 새로운 태스크 패키지를 전송하도록 요청하는 요청 모듈(81)을 더 포함한다.
본 실시예에서, 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었는지 여부를 판단하고, 태스크를 클레임한 후 서버 사이드로 새로운 태스크 패키지를 전송하도록 요청함으로써, 클러스터 로봇이 연속으로 작동하도록 제어하는 기술적 효과르 구현한다.
설명해야 할 것은, 단계 S31 및 단계 S31에서, 클러스터 로봇 중 임의의 하나의 로봇이 수신된 전송 태스크 클레임 패키지 중 태스크 전부가 클레임된 것으로 표기된 것을 판독하면, 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료된 것으로 판단하며, 이 경우, 상기 로봇은 서버 사이드와 통신하여 새로운 태스크 패키지를 전송하도록 요청하기 위해 서버 사이드와 통신하는 로봇으로 전송될 때까지, 브로드 캐스트 전송 또는 점대점 전송의 방식에 의해 상기 전송 태스크 클레임 패키지를 다른 로봇으로 전송할 수 있음으로써, 클러스터 로봇이 연속으로 작동하도록 제어하는 기술적 효과를 구현한다.
이상 서술은 단지 본 발명의 비교적 바람직한 실시예일 뿐, 본 발명을 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상과 원칙 내에서 이루어진 모든 임의의 수정, 등가 교체 및 개선은 모두 본 발명의 보호 범위 이내에 포함되어야 한다.
본 발명의 실시예에서 제공된 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 다시 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하고, 다시 수행하기 적합한 태스크를 수행하여, 클러스터 로봇이 서로 통신하여 태스크를 전송할 수 있도록 하며, 또한 클레임 의사결정 변수에 따라 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하여 수행하도록 의사결정함으로써, 클러스터 로봇이 독립적으로 의사결정할 수 있고, 집중 의사결정, 중앙 제어 의사결정 방식에 더이상 의존하지 않도록 하여, 서버가 쉽게 오버로드되는 것을 효과적으로 방지하는 기술적 효과에 달성하였을 뿐만 아니라, 또한 수행 태스크를 지능적으로 선택하고 수행 효율을 향상시키는 기술적 효과에 달성한다.

Claims (10)

  1. 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법으로서,
    적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 상기 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하는 단계;
    클레임 의사결정 변수에 따라 상기 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하는 단계; 및
    상기 수행하기 적합한 태스크를 수행하는 단계를 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 수행하기 적합한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고 로컬에 저장하며, 상기 다른 로봇에 의해 전송된 클레임된 태스크에 대해 업데이트 표기한 태스크 패키지를 수신하는 단계;
    업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류하는 단계; 및
    상기 우선순위가 높은 태스크 패키지를 상기 다른 로봇으로 전송하는 단계를 더 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었을 경우, 새로운 상기 태스크 패키지를 전송하도록 요청하는 단계를 더 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 클레임 의사결정 변수는, 로봇의 정지 및 작동 상태 및/또는 로봇의 현재 위치 상태 및/또는 자가 운반도구 및 용기 및/또는 로봇의 클레임된 태스크 또는 클레임될 태스크의 태스크 양을 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법.
  5. 제2항에 있어서,
    상기 업데이트된 의사결정 변수는, 로봇의 현재 위치 상태 및/또는 로봇의 전기량 상태 및/또는 태스크 클레임 시간을 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법.
  6. 전자기기로서,
    메모리 및 프로세서를 포함하되, 상기 메모리에는 컴퓨터 프로그램이 저장되고, 상기 컴퓨터 프로그램은 상기 프로세서에서 실행되어 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법을 구현할 수 있는 전자기기.
  7. 저장매체로서,
    컴퓨터 프로그램을 저장하되, 상기 컴퓨터 프로그램은 프로세서에서 실행되어 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 따른 분산 로봇의 디스패치 의사결정 방법을 구현할 수 있는 저장매체.
  8. 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템으로서,
    적어도 2대의 로봇을 포함하되, 상기 로봇 사이는 통신 인터페이스를 통해 서로 통신하는 클러스터 로봇; 및
    상기 클러스터 로봇과 통신하며, 적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 다른 로봇으로 전송하기 위해 상기 클러스터 로봇 중 임의의 하나로 전송하도록 설치되는 서버 사이드를 포함하고;
    상기 클러스터 로봇은 클레임 의사결정 변수에 따라 상기 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하여, 상기 수행하기 적합한 태스크를 수행하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 시스템.
  9. 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치로서,
    적어도 하나의 태스크를 포함하는 태스크 패키지를 수신하고, 상기 태스크 패키지를 클러스터 로봇 중 다른 로봇으로 전송하도록 설치되는 수신 전송 모듈;
    클레임 의사결정 변수에 따라 상기 태스크 패키지 중 수행하기 적합한 태스크를 클레임하도록 의사결정하는 의사결정 클레임 모듈; 및
    상기 수행하기 적합한 태스크를 수행하도록 설치되는 수행 모듈을 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 수행하기 적합한 태스크를 클레임된 태스크로 표기하고 로컬에 저장하며, 상기 다른 로봇에 의해 전송된 클레임된 태스크에 대해 업데이트 표기한 태스크 패키지를 수신하도록 설치되는 표기 수신 모듈;
    업데이트된 의사결정 변수에 따라, 상이한 태스크 패키지 중 동일한 클레임된 태스크의 우선순위를 판단하여, 우선순위가 높은 태스크 패키지를 업데이트하여 보류하도록 설치되는 업데이트 의사결정 모듈;
    상기 우선순위가 높은 태스크 패키지를 상기 다른 로봇으로 전송하도록 설치되는 전송 모듈;
    상기 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료되었는지 여부를 판단하도록 설치되는 클레임 완료 판단 모듈; 및
    상기 태스크 패키지 중 태스크가 클레임 완료된 판단 결과에 따라, 새로운 상기 태스크 패키지를 전송하도록 요청하는 요청 모듈을 더 포함하는 분산 로봇의 디스패치 의사결정 장치.
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109901578B (zh) * 2019-03-01 2022-07-05 深圳优地科技有限公司 一种控制多机器人的方法、装置及终端设备
CN110377038A (zh) * 2019-07-15 2019-10-25 深圳优地科技有限公司 一种机器人避让行驶方法、装置及机器人
CN112621738A (zh) * 2019-10-08 2021-04-09 炬星科技（深圳）有限公司 机器人控制方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN110780651B (zh) * 2019-11-01 2022-07-08 四川长虹电器股份有限公司 Agv调度系统及方法
CN113050614B (zh) * 2019-12-26 2022-07-26 炬星科技（深圳）有限公司 机器人自主管理执行能力的方法、设备及存储介质
CN111367277A (zh) * 2020-03-03 2020-07-03 上海有个机器人有限公司 一种移动机器人的任务实现方法和系统
CN112862270B (zh) * 2021-01-20 2023-08-11 西北工业大学 分布式多机器人的个体任务选择方法、装置及系统
CN113799139A (zh) * 2021-10-09 2021-12-17 北京云迹科技有限公司 一种机器人的控制方法、装置、计算机介质和计算机设备
CN117047784B (zh) * 2023-10-11 2024-01-26 大扬智能科技(北京)有限公司 确定机器人拣选货物位置的方法及装置、机器人系统

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009018409A (ja) * 2007-07-13 2009-01-29 Ind Technol Res Inst 協調ロボットを協調させる方法

Family Cites Families (21)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4651645B2 (ja) 2001-09-13 2011-03-16 シャープ株式会社 群ロボットシステム
JP4007940B2 (ja) * 2003-05-15 2007-11-14 シャープ株式会社 群ロボットシステム、当該群ロボットシステムに含まれるセンシングロボット、当該群ロボットシステムに含まれるベースステーション、および当該群ロボットシステムに含まれる制御ロボット
JP4713846B2 (ja) 2004-04-30 2011-06-29 独立行政法人科学技術振興機構 ロボット遠隔制御システム
JP4460411B2 (ja) * 2004-10-01 2010-05-12 本田技研工業株式会社 ロボット制御装置
CN101551661B (zh) * 2009-05-12 2013-04-24 广东工业大学 一种面向多机器人系统的控制方法
CN102033536B (zh) * 2010-12-22 2012-12-26 大连理工大学 一种多机器人系统的调度组织协作系统及方法
US10022867B2 (en) * 2014-11-11 2018-07-17 X Development Llc Dynamically maintaining a map of a fleet of robotic devices in an environment to facilitate robotic action
CN105807734B (zh) * 2014-12-30 2018-11-20 中国科学院深圳先进技术研究院 一种多机器人系统的控制方法及多机器人系统
US9821455B1 (en) * 2015-08-08 2017-11-21 X Development Llc Replacing a first robot with a second robot during performance of a task by the first robot
JP6761293B2 (ja) 2015-09-15 2020-09-23 パナソニック インテレクチュアル プロパティ コーポレーション オブ アメリカＰａｎａｓｏｎｉｃ Ｉｎｔｅｌｌｅｃｔｕａｌ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｃｏｒｐｏｒａｔｉｏｎ ｏｆ Ａｍｅｒｉｃａ 移動制御方法、自律移動制御システム、自律移動ロボット及び自律移動制御プログラム
US9682481B2 (en) * 2015-10-26 2017-06-20 X Development Llc Communication of information regarding a robot using an optical identifier
JP6884413B2 (ja) * 2015-10-28 2021-06-09 バー−イラン ユニバーシティ ロボット連携システム
JP6649480B2 (ja) 2016-06-06 2020-02-19 学校法人東京電機大学 群ロボットおよび群ロボットの集団移動制御方法
CN106529776B (zh) * 2016-10-31 2017-11-24 合肥工业大学 多智能体自主协同任务分配方法
JP2018073367A (ja) 2016-11-04 2018-05-10 株式会社豊田中央研究所 ロボットシステム
CN106843031A (zh) * 2016-12-15 2017-06-13 北京光年无限科技有限公司 用于智能机器人的协同处理方法及系统
WO2019036932A1 (zh) * 2017-08-23 2019-02-28 深圳蓝胖子机器人有限公司 机器人调度方法、服务器、电子设备及可读存储介质
CN107479552B (zh) * 2017-08-29 2023-05-23 烟台大学 基于Agent的轨道机器人自组织控制系统
CN108227654A (zh) * 2017-12-28 2018-06-29 顺丰科技有限公司 一种调度服务端、调度装置、机器人系统及调度方法
CN108527367B (zh) * 2018-03-28 2021-11-19 华南理工大学 一种多机器人协同作业任务的描述方法
CN108805404B (zh) * 2018-05-02 2020-10-09 大国创新智能科技(东莞)有限公司 基于区块链的机器人调度方法和系统

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2009018409A (ja) * 2007-07-13 2009-01-29 Ind Technol Res Inst 協調ロボットを協調させる方法

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