智能规划方法及系统技术方案

本申请实施例提供了一种的智能规划方法及系统，涉及人工智能技术领域，可以通过智能规划的方法，从宏观层面实现对多机器人的全局调度，同时考虑机器人与包裹之间的距离并相应设置优先级，从而使各个机器人之间能够有效进行协同工作，进而采取最优的方案完成仓储作业任务，有效降低物流成本。此外，上述方法及系统中涉及的领域描述是用于描述仓储场景的通用模型，该模型在创建后通常可以反复使用，很少需要修改的情况，用户只需要针对具体的仓储问题修改问题描述即可，因此上述方法及系统相较于现有的规划方法具有良好的可移植性和可扩展性，并且可以高效地完成对仓储问题的规划。

Intelligent Planning Method and System

The embodiment of this application provides an intelligent planning method and system, which relates to the field of artificial intelligence technology. Through the intelligent planning method, the global scheduling of multi-robots can be realized at the macro level, taking into account the distance between the robot and the package and setting the priority accordingly, so that each robot can effectively cooperate with each other, and then take the optimum approach. The case completes the warehousing task and effectively reduces the logistics cost. In addition, the above method and the domain description involved in the system are general models for describing warehousing scenarios, which can be used repeatedly after being created, and rarely need to be modified. Users only need to modify the problem description for specific warehousing problems. Therefore, the above methods and systems have good portability and scalability compared with the existing planning methods. And it can efficiently complete the warehousing planning.

【技术实现步骤摘要】
智能规划方法及系统
本专利技术涉及人工智能
，具体而言，涉及一种智能规划方法及系统。
技术介绍
随着电子商务的飞速发展，传统的仓储物流已无法适应现代物流批次多，批量小，周期短的特点。仓储物流机器人的应用可以有效提高物流效率。目前对于仓储物流机器人的研究主要集中于使用二维码、RFID和室内GPS技术对单机机器人行进路径规划。主要依靠地面二维码或距离传感器等技术来避免机器人的碰撞冲突，而对于多机器人协同工作则缺乏相应的解决方案，且在对机器人行进路径规划时为随机规划，无法应对复杂的情况，导致规划的效率低以及规划结果的质量低。
技术实现思路
第一方面，本专利技术实施例提供了一种智能规划方法，所述方法包括：获得仓储领域的领域描述，所述领域描述为基于所述仓储领域的领域知识构建的用于描述仓储场景的模型；获得待规划的仓储问题的问题描述，所述仓储问题为利用仓库中的机器人对所述仓库中的包裹进行处理的问题，所述问题描述包括针对所述机器人与所述包裹之间的不同距离对应设置的不同优先级；将所述领域描述与所述问题描述输入至规划器进行规划，生成全局规划解；从所述全局规划解中提取出所述机器人的规划调度序列并将所述规划调度序列发送至所述机器人。在上述实现过程中，首先获得仓储领域的领域描述，然后获得待规划的仓储问题的问题描述，之后将领域描述以及包括优先级的问题描述输入至规划器，利用规划器中的规划算法对仓储问题进行全局规划，获得全局规划解，最后将全局规划解中的调度序列发送至机器人，以使机器人根据调度序列执行相应的动作，完成仓仓储作业任务，从而可以从宏观层面实现对多机器人的全局调度，使其能够有效进行协同工作，完成仓储作业任务，有效降低物流成本。此外，上述方法及系统中涉及的领域描述是用于描述仓储场景的通用模型，该模型在创建后通常可以反复使用，很少需要修改的情况，用户只需要针对具体的仓储问题修改问题描述即可，因此上述方法及系统具有良好的可移植性和可扩展性，并且可以高效地完成对仓储问题的规划，进而可以提高规划的效率和规划结果质量。进一步地，所述获得待规划的仓储问题的问题描述，包括：获得所述仓库的地形描述，所述地形描述包括所述仓库的功能区域以及各个功能区域间的位置关系；获得所述机器人的初始状态和/或所述包裹的初始状态；将所述地形描述，以及所述机器人的初始状态和/或所述包裹的初始状态确定为所述问题描述的初始状态；获得所述机器人的目标状态和/或所述包裹的目标状态；将所述机器人的目标状态和/或所述包裹的目标状态确定为所述问题描述的目标状态。在上述实现过程中，问题描述包括仓库的地形描述，可以对仓库的整个地形以及功能区域等情况进行详细的体现，地形描述以及机器人的初始状态和/或包裹的初始状态确定为问题描述的初始状态，可以准确的掌握待规划的仓储问题中的初始状态。进一步地，所述获得待规划的仓储问题的问题描述，还包括：获取所述问题描述的初始状态对应的初始状态参数，其中，所述初始状态参数包括优先级参数、阈值参数和动态参数。在上述实现过程中，需要获取问题描述的初始状态对应的初始状态参数，初始状态参数能够将初始状态具体的通过数据的方式体现出来，且可以通过对初始状态参数的计算等方式，来实现对问题描述的初始状态的掌控。进一步地，所述获得待规划的仓储问题的问题描述，还包括：获取所述问题描述的目标状态对应的目标状态参数，其中，所述目标状态参数包括多个必选目标状态参数和多个可选目标状态参数。在上述实现过程中，需要获取问题描述的目标状态对应的目标状态参数，目标状态对应的目标状态参数可以通过具体的数据将初始状态表示出来，而且在规划过程中，目标状态参数的设置可以使规划程序实现局部解的求解，实现规划的灵活性。进一步地，所述将所述领域描述与所述问题描述输入至规划器进行规划，生成全局规划解之后，还包括：判断所述全局规划解是否为满足所述多个必选目标状态参数以及所述多个可选目标状态参数，若是，则表明所述全局规划解为全局解；判断所述全局规划解为满足所述多个必选目标状态参数以及所述多个可选目标状态参数的部分可选目标状态参数，若是，则表明所述全局规划解为局部解。进一步地，所述领域描述以及所述问题描述均通过PDDL语言进行描述，在所述领域描述中声明所述问题描述中所要使用的对象、谓词以及动作。第二方面，本专利技术实施例提供了一种智能规划系统，包括：主机以及与所述主机通信连接的机器人，所述机器人设置在仓库中；所述主机用于获得仓储领域的领域描述，以及获得待规划的仓储问题的问题描述，并将所述领域描述与所述问题描述输入至规划器进行规划，生成全局规划解，从所述全局规划解中提取出所述机器人的规划调度序列并将所述规划调度序列发送至所述机器人，其中，所述领域描述为基于所述仓储领域的领域知识构建的用于描述仓储场景的模型，所述仓储问题为利用仓库中的机器人对所述仓库中的包裹进行处理的问题，所述问题描述包括针对所述机器人与所述包裹之间的不同距离对应设置的不同优先级；所述机器人用于基于所述调度序列执行相应的动作，完成所述仓储问题对应的仓储作业任务。进一步地，所述主机用于获得所述仓库的地形描述，以及获得所述机器人的初始状态和/或所述包裹的初始状态，并将所述地形描述，以及所述机器人的初始状态和/或所述包裹的初始状态确定为所述问题描述的初始状态，其中，所述地形描述包括所述仓库的功能区域以及各个功能区域间的位置关系，所述主机还用于获得所述机器人的目标状态和/或所述包裹的目标状态，并将所述机器人的目标状态和/或所述包裹的目标状态确定为所述问题描述的目标状态。进一步地，所述主机还用于获取所述问题描述的初始状态对应的初始状态参数，其中，所述初始状态参数包括优先级参数、阈值参数和动态参数。进一步地，所述主机还用于获取所述问题描述的目标状态对应的目标状态参数，其中，所述目标状态参数包括多个必选目标状态参数和多个可选目标状态参数。本专利技术的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术实施例了解。本专利技术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。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本专利技术的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。图1为本申请实施例提供的一种智能规划方法的流程框图；图2为本申请实施例提供的一种智能规划系统的结构框图；图3为本申请实施例提供的一种智能规划方法步骤S120的流程框图；图4为本申请实施例提供的一种仓库的地形图；图5为本申请实施例提供的一种智能规划方法的工作原理图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本专利技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本专利技术的范围，而是仅仅表示本专利技术的选定实施例。基于本专利技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能规划方法，其特征在于，所述方法包括：获得仓储领域的领域描述，所述领域描述为基于所述仓储领域的领域知识构建的用于描述仓储场景的模型；获得待规划的仓储问题的问题描述，所述仓储问题为利用仓库中的机器人对所述仓库中的包裹进行处理的问题，所述问题描述包括针对所述机器人与所述包裹之间的不同距离对应设置的不同优先级；将所述领域描述与所述问题描述输入至规划器进行规划，生成全局规划解；从所述全局规划解中提取出所述机器人的规划调度序列并将所述规划调度序列发送至所述机器人。

【技术特征摘要】
1.一种智能规划方法，其特征在于，所述方法包括：获得仓储领域的领域描述，所述领域描述为基于所述仓储领域的领域知识构建的用于描述仓储场景的模型；获得待规划的仓储问题的问题描述，所述仓储问题为利用仓库中的机器人对所述仓库中的包裹进行处理的问题，所述问题描述包括针对所述机器人与所述包裹之间的不同距离对应设置的不同优先级；将所述领域描述与所述问题描述输入至规划器进行规划，生成全局规划解；从所述全局规划解中提取出所述机器人的规划调度序列并将所述规划调度序列发送至所述机器人。2.根据权利要求1所述的智能规划方法，其特征在于，所述获得待规划的仓储问题的问题描述，包括：获得所述仓库的地形描述，所述地形描述包括所述仓库的功能区域以及各个功能区域间的位置关系；获得所述机器人的初始状态和/或所述包裹的初始状态；将所述地形描述，以及所述机器人的初始状态和/或所述包裹的初始状态确定为所述问题描述的初始状态；获得所述机器人的目标状态和/或所述包裹的目标状态；将所述机器人的目标状态和/或所述包裹的目标状态确定为所述问题描述的目标状态。3.根据权利要求2所述的智能规划方法，其特征在于，所述获得待规划的仓储问题的问题描述，还包括：获取所述问题描述的初始状态对应的初始状态参数，其中，所述初始状态参数包括优先级参数、阈值参数和动态参数。4.根据权利要求2所述的智能规划方法，其特征在于，所述获得待规划的仓储问题的问题描述，还包括：获取所述问题描述的目标状态对应的目标状态参数，其中，所述目标状态参数包括多个必选目标状态参数和多个可选目标状态参数。5.根据权利要求4所述的智能规划方法，其特征在于，所述将所述领域描述与所述问题描述输入至规划器进行规划，生成全局规划解之后，还包括：判断所述全局规划解是否为满足所述多个必选目标状态参数以及所述多个可选目标状态参数，若是，则表明所述全局规划解为全局解；判断所述全局规划解为满足所述多个必选目标状态参数以及所述多个可选目标状态参数的部分...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁瑞仕，黄卓，邬涨财，熊仲宇，屈小杰，易晓莲，
申请(专利权)人：电子科技大学中山学院，
类型：发明
国别省市：广东,44