【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置及电子设备
本专利技术涉及数据处理
,尤其是涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着科技发展,借助机器人设备(也可称为移动设备或本体设备)进行自动化货物调度的智能仓储物流技术逐渐兴起。在实际应用中,仓储物流自动化的背后离不开数据监控及处理,现有技术中大多是将仓储物流相关的所有数据都耦合在一起,具有不同开发任务的技术团队需要从耦合数据中找出各自所需的数据进行开发利用,尤其对于机器人团队(也可称为本体团队),从大量的耦合数据中找出自己所需的数据需要耗费较多的时间,导致机器人调试效率不高。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提供一种数据处理方法、装置及电子设备,能够有效分离数据,为多团队并行开发提供了条件,而且有助于进一步提升机器人调试效率。为了实现上述目的,本专利技术实施例采用的技术方案如下:第一方面,本专利技术实施例提供了一种数据处理方法,包括:获取原始仓储数据;根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中筛选出物理数据;所述物理数据包括位置数据和/ ...
【技术保护点】
1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:/n获取原始仓储数据;/n根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中筛选出物理数据;所述物理数据包括位置数据和/或边径数据;/n基于所述物理数据,对所述原始仓储数据执行数据分离操作。/n
【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法,其特征在于,包括:
获取原始仓储数据;
根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中筛选出物理数据;所述物理数据包括位置数据和/或边径数据;
基于所述物理数据,对所述原始仓储数据执行数据分离操作。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中筛选出物理数据的步骤,包括:
根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中识别出用于标识仓内单点位置的位置数据以及用于标识仓内可连通路径的边径数据;其中,所述位置数据包括单点位置信息;所述边径数据包括边径起点信息和边径终点信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述物理数据,对所述原始仓储数据执行数据分离操作的步骤,包括:
导出所述物理数据,将所述原始仓储数据中除所述物理数据之外的数据作为业务数据,以实现所述物理数据和所述业务数据的分离。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述导出所述物理数据的步骤,包括:
从所述物理数据中抽取出用于构建仓储地图的当前物理数据;
将所述当前物理数据与预先导入至所述原始仓储数据的历史物理数据进行比对,基于比对结果生成待导出的标准物理数据;
对所述标准物理数据执行数据导出操作。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述物理数据还包括用于对位置数据和/或边径数据进行补充说明的扩展数据;所述将所述当前物理数据与预先导入至所述原始仓储数据的历史物理数据进行比对,基于比对结果生成待导出的标准物理数据的步骤,包括:
将所述当前物理数据与预先导入至所述原始仓储数据的历史物理数据进行比对,得到所述当前物理数据和所述历史物理数据之间的相同数据和差异数据;
判别所述差异数据的类型;所述类型包括第一类物理数据和第二类物理数据;所述第一类物理数据包...
【专利技术属性】
技术研发人员:赵涵宇,
申请(专利权)人:北京旷视机器人技术有限公司,
类型:发明
国别省市:北京;11
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。