仓库自动拣货方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种仓库自动拣货方法、装置、计算机设备及其存储介质。其中，该方法通过接收的订单信息获取商品在货物网格区域的位置，然后查询并获取在行走网格区域内处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及调用未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置，然后通过神经网络计算模型计算得到所有拣货机器人对商品的拣货路线并从中选出耗时最短的最优拣货路线，将最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务，并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使其执行并完成所述拣货任务中的所有拣货操作，实现了根据商品的具体位置，对拣货路径进行计算，确定出最优拣货路线，有效的提升了物流配送效率，节省拣货时间，减少拣货错误率。

【技术实现步骤摘要】
仓库自动拣货方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及仓库物流领域，尤其涉及一种仓库自动拣货方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着网络购物的快速发展，对电商供应配货提出了更高的要求，当前供应商配货大多通过人工操作，但人工拣货的耗时长，效率低，出错率高。为解决上述问题，开始使用自动拣货系统控制机器人来替代人工操作，但是目前的自动拣货系统大部分只是实现了自动拣货，其拣货系统只能遵循设定好的路线进行拣货，不能根据不同货物的不同放置地点采用最优的拣货路线，针对该问题，现有技术对货物进行拣货操作的耗时、效率和准确率还有待提高。
技术实现思路
本专利技术的目的是提供一种仓库自动拣货方法、装置、计算机设备及存储介质，旨在解决现有拣货系统控制机器人对货物进行拣货操作的耗时、效率和准确率还有待提高的问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种仓库自动拣货方法，其包括：接收订单信息；根据所述订单信息确定商品在货物网格区域的位置；查询在行走网格区域内是否有处于工作状态的拣货机器人；若在行走网格区域内有处于工作状态的拣货机器人，则确定所述拣货机器人的位置，并获取所述拣货机器人的拣货负载状态，根据拣货负载状态选取未满载的拣货机器人的位置，同时调取未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置；将所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置传输至神经网络计算模型中，通过神经网络计算模型计算得到多条拣货路线并输出其中的最优拣货路线；根据所述最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使所述拣货机器人执行所述拣货任务并完成所述拣货任务中的所有拣货操作。第二方面，本专利技术实施例提供了一种仓库自动拣货装置，其包括：接收单元，用于接收订单信息；第一确定单元，用于根据所述订单信息确定商品在货物网格区域的位置；查询单元，用于查询在行走网格区域内是否有处于工作状态的拣货机器人；第二确定单元，用于若在行走网格区域内有处于工作状态的拣货机器人，则确定所述拣货机器人的位置，并获取所述拣货机器人的拣货负载状态，根据拣货负载状态选取未满载的拣货机器人的位置，同时调取未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置；计算单元，用于将所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置传输至神经网络计算模型中，通过神经网络计算模型计算得到多条拣货路线并输出其中的最优拣货路线；执行单元，用于根据所述最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使所述拣货机器人执行所述拣货任务并完成所述拣货任务中的所有拣货操作。第三方面，本专利技术实施例又提供了一种计算机设备，其包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的仓库自动拣货方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其中所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的仓库自动拣货方法。本专利技术公开了一种仓库自动拣货方法、装置、计算机设备及存储介质，其中，该方法通过接收的订单信息获取商品在货物网格区域的位置，然后查询并获取在行走网格区域内处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及调用未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置，然后通过神经网络计算模型计算得到所有拣货机器人对商品的拣货路线并从中选出耗时最短的最优拣货路线，将最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务，并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使所述拣货机器人执行所述拣货任务并完成所述拣货任务中的所有拣货操作，该方法实现了根据商品的具体位置，对拣货路径进行计算，确定出最优拣货路线，有效的提升了物流配送效率，节省拣货时间，减少拣货错误率。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例提供的仓库自动拣货方法的流程示意图；图2为本专利技术实施例提供的仓库自动拣货方法的子流程示意图；图3为本专利技术实施例提供的神经网络计算模型的模型图；图4为本专利技术实施例提供的仓库自动拣货装置的示意性框图；图5为本专利技术实施例提供的计算机设备的示意性框图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，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，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。还应当理解，在此本专利技术说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本专利技术。如在本专利技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。还应当进一步理解，在本专利技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。请参阅图1，图1为本专利技术实施例提供的仓库自动拣货方法的流程图；如图1所示，该方法包括步骤S101～S106。S101、接收订单信息。本实施例中，通过拣货控制中心(即仓库自动拣货装置)的订单接收器(即订单接收单元)接收订单信息，所述订单信息包括商品的数量、类型、负载量(即重量)以及位置等信息。S102、根据所述订单信息确定商品在货物网格区域的位置。本实施例中，仓储区分为货物存储区域和行走区域，所述货物存储区域用于存放商品，所述行走区域用于拣货机器人行走。具体可将所述货物存储区域网格化，分为多个货物网格区域，以及将所述行走网格化，分为多个行走网格区域，所述货物网格区域对应设置于所述行走网格区域一侧或两个行走网格区域之间，所述行走网格区域为拣货机器人的拣货行走通道。从所述订单信息中可直接获取商品在货物网格区域的位置，比如A商品的在货物网格区域的位置为02排A侧12号。S103、查询在行走网格区域内是否有处于工作状态的拣货机器人。本实施例中，所述拣货控制中心可监控所有拣货机器人的位置和拣货情况，通过拣货控制中心查询在行走网格区域内是否有处于工作状态的拣货机器人，以便后续对订单信息中的待拣货商品挑选合适的拣货机本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种仓库自动拣货方法，其特征在于，/n接收订单信息；/n根据所述订单信息确定商品在货物网格区域的位置；/n查询在行走网格区域内是否有处于工作状态的拣货机器人；/n若在行走网格区域内有处于工作状态的拣货机器人，则确定所述拣货机器人的位置，并获取所述拣货机器人的拣货负载状态，根据拣货负载状态选取未满载的拣货机器人的位置，同时调取未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置；/n将所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置传输至神经网络计算模型中，通过神经网络计算模型计算得到多条拣货路线并输出其中的最优拣货路线；/n根据所述最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使所述拣货机器人执行所述拣货任务并完成所述拣货任务中的所有拣货操作。/n

【技术特征摘要】
1.一种仓库自动拣货方法，其特征在于，
接收订单信息；
根据所述订单信息确定商品在货物网格区域的位置；
查询在行走网格区域内是否有处于工作状态的拣货机器人；
若在行走网格区域内有处于工作状态的拣货机器人，则确定所述拣货机器人的位置，并获取所述拣货机器人的拣货负载状态，根据拣货负载状态选取未满载的拣货机器人的位置，同时调取未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置；
将所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置传输至神经网络计算模型中，通过神经网络计算模型计算得到多条拣货路线并输出其中的最优拣货路线；
根据所述最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使所述拣货机器人执行所述拣货任务并完成所述拣货任务中的所有拣货操作。


2.根据权利要求1所述的仓库自动拣货方法，其特征在于，所述根据所述最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，使所述拣货机器人执行所述拣货任务并完成所述拣货任务中的所有拣货操作，包括：
根据所述最优拣货路线以及订单信息生成拣货任务并发送给最优拣货路线对应的拣货机器人，并控制所述拣货机器人先执行当前拣货任务中的当前拣货操作，然后执行新接收到的拣货任务，并在执行完新接收到的拣货任务后，继续执行当前拣货任务中的剩余拣货操作。


3.根据权利要求1所述的仓库自动拣货方法，其特征在于，所述根据拣货负载状态选取未满载的拣货机器人的位置，包括：
获取订单信息中商品的负载量，判断未满载的所述拣货机器人能否继续承载商品的负载量，若是则确定未满载的拣货机器人的位置，若否则剔除该拣货机器人。


4.根据权利要求1所述的仓库自动拣货方法，其特征在于，还包括：
若在行走网格区域内没有处于工作状态的拣货机器人，则直接调取未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置，并根据所述商品在货物网格区域上的位置、未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置生成拣货路线，将所述拣货路线作为最优拣货路线。


5.根据权利要求1所述的仓库自动拣货方法，其特征在于，所述将所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置传输至神经网络计算模型中，通过神经网络计算模型计算得到多条拣货路线并输出其中的最优拣货路线，包括：
将所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置以及未处于工作状态的拣货机器人的初始出发位置传输至神经网络计算模型中；
所述神经网络计算模型基于所述商品在货物网格区域的位置、处于工作状态且未满载的拣货机器人的位置，计算得到每一所述拣货机器人的拣货路线和对应拣货路线的耗时；
将各拣货路线的耗时与未处于工作状态的拣货机...

【专利技术属性】
技术研发人员：何云飞，任福平，
申请(专利权)人：深圳市赤狐软件技术有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44