一种实物信息采集方法、设备及计算机可读存储介质技术

本发明专利技术公开了一种实物信息采集方法、设备及计算机可读存储介质，其中，该方法包括：在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；然后，对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；再然后，在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；最后，若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。实现了一种高效率的机器人作业干预方案，避免了机器人作业过程中因为实物信息缺失而造成的作业流程阻塞，提高了作业效率，节省了作业干预成本。

【技术实现步骤摘要】
一种实物信息采集方法、设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及移动通信领域，尤其涉及一种实物信息采集方法、设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
现有技术中，随着现代物流业的快速发展，仓储机器人扮演着越来越重要的角色，随着机器人技术的日益进步，在仓储作业效率方面，会极大提升物流行业的整体竞争力。目前，机器人系统的运行需要很多必要的数据，而且各项数据在整个作业流程中重要性较高，每个环节都需要一些必要的数据作为系统运行的依据。因此，在机器人系统的整个作业流程的每个阶段开始之前，都需要预先输入这些具体的数据，系统才能继续往下执行。但是，目前机器人作业流程中，不可避免地会存在一些信息缺失的情况，在这些信息缺失的情况下可能对整个作业流程的某些阶段造成阻塞，因此，现有技术中，亟需一种能够解决机器人作业流程中因为信息缺失而造成的工作阻塞问题的技术方案。
技术实现思路
为了解决现有技术中的上述技术缺陷，本专利技术提出了一种实物信息采集方法，该方法包括：在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。可选地，所述在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息，包括：在所述初始阶段，确定与所述作业的类型对应的至少一项所述实物信息；依次检查所述实物信息是否具备初始赋值，若所述实物信息未具备初始赋值，则将所述实物信息标记为赋值缺失状态。可选地，所述对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据，包括：搜集与所述作业相关的历史记录数据或者未来推算数据；确定与所述作业对应的取值概率，并根据所述取值概率确定所述历史记录数据和或未来推算数据的取值优先级；根据所述取值优先级，在所述历史记录数据和或未来推算数据中选择所述相关数据对所述实物信息进行赋值。可选地，所述在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求，包括：确定与所述作业、所述实物信息相关的校验算法或者预演算法；通过所述校验算法和或所述预演算法检查所述赋值是否符合所述作业需求。可选地，所述若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求，包括：确定与所述赋值对应的更替次数；若达到所述更替次数后的赋值仍未符合所述作业需求，则对所述实物信息进行人工赋值；在所述相关数据中记录符合所述作业需求的更替赋值或人工赋值。本专利技术还提出了一种实物信息采集设备，该设备包括存储器、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，所述计算机程序被所述处理器执行时实现：在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时实现：在所述初始阶段，确定与所述作业的类型对应的至少一项所述实物信息；依次检查所述实物信息是否具备初始赋值，若所述实物信息未具备初始赋值，则将所述实物信息标记为赋值缺失状态。可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时实现：搜集与所述作业相关的历史记录数据或者未来推算数据；确定与所述作业对应的取值概率，并根据所述取值概率确定所述历史记录数据和或未来推算数据的取值优先级；根据所述取值优先级，在所述历史记录数据和或未来推算数据中选择所述相关数据对所述实物信息进行赋值。可选地，所述计算机程序被所述处理器执行时实现：确定与所述作业、所述实物信息相关的校验算法或者预演算法；通过所述校验算法和或所述预演算法检查所述赋值是否符合所述作业需求；确定与所述赋值对应的更替次数；若达到所述更替次数后的赋值仍未符合所述作业需求，则对所述实物信息进行人工赋值；在所述相关数据中记录符合所述作业需求的更替赋值或人工赋值。本专利技术还提出了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有实物信息采集程序，实物信息采集程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的实物信息采集方法的步骤。实施本专利技术的实物信息采集方法、设备及计算机可读存储介质，通过在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；然后，对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；再然后，在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；最后，若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。实现了一种高效率的机器人作业干预方案，避免了机器人作业过程中因为实物信息缺失而造成的作业流程阻塞，提高了作业效率，节省了干预成本。附图说明下面将结合附图及实施例对本专利技术作进一步说明，附图中：图1是本专利技术实物信息采集方法第一实施例的流程图；图2是本专利技术实物信息采集方法第二实施例的流程图；图3是本专利技术实物信息采集方法第三实施例的流程图；图4是本专利技术实物信息采集方法第四实施例的流程图；图5是本专利技术实物信息采集方法第五实施例的流程图。具体实施方式应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本专利技术的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。实施例一图1是本专利技术实物信息采集方法第一实施例的流程图。一种实物信息采集方法，该方法包括：S1、在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；S2、对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；S3、在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；S4、若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。在本实施例中，首先，在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息，其中，本实施例的实物信息是指机器人信息系统外部的所有跟作业有关的信息，例如，在仓库拣货场景下，该实物信息包括所拣商品的图片信息、所拣商品适应的容器类型信息等；然后，对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据，例如，在上述仓库拣货场景下，若机器人信息系统缺失商品适应的容器类型信息，且该商品必须需要一个跟它相匹配的容器才能完成拣货过程，由此，该实物信息的缺失可能会造成机器人作业阻塞，因此，在本实施例中，将根据相关数据对该缺失的实物信息进行赋值，从而避免上述作业阻塞的情况发生；再然后，在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求，例如，当上述赋值的容器类本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种实物信息采集方法，其特征在于，所述方法包括：/n在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；/n对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；/n在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；/n若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。/n

【技术特征摘要】
1.一种实物信息采集方法，其特征在于，所述方法包括：
在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息；
对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据；
在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求；
若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求。


2.根据权利要求1所述的实物信息采集方法，其特征在于，所述在机器人作业的初始阶段检测缺失的实物信息，包括：
在所述初始阶段，确定与所述作业的类型对应的至少一项所述实物信息；
依次检查所述实物信息是否具备初始赋值，若所述实物信息未具备初始赋值，则将所述实物信息标记为赋值缺失状态。


3.根据权利要求2所述的实物信息采集方法，其特征在于，所述对所述缺失的实物信息进行赋值，其中，所述赋值源于相关数据，包括：
搜集与所述作业相关的历史记录数据或者未来推算数据；
确定与所述作业对应的取值概率，并根据所述取值概率确定所述历史记录数据和或未来推算数据的取值优先级；
根据所述取值优先级，在所述历史记录数据和或未来推算数据中选择所述相关数据对所述实物信息进行赋值。


4.根据权利要求3所述的实物信息采集方法，其特征在于，所述在所述机器人作业的执行阶段，检查所述赋值是否符合作业需求，包括：
确定与所述作业、所述实物信息相关的校验算法或者预演算法；
通过所述校验算法和或所述预演算法检查所述赋值是否符合所述作业需求。


5.根据权利要求4所述的实物信息采集方法，其特征在于，所述若所述赋值不符合所述作业需求，则更替所述赋值直至更替后的赋值符合所述作业需求，包括：
确定与所述赋值对应的更替次数；
若达到所述更替次数后的赋值仍未符合所述作业需求，则对所述实物信息进行人工赋值；
在所述相关数据中记录符合所述作业需求的更替赋值或人工赋值。


6.一种实物信息采集设备...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志钦，王翔宇，其他发明人请求不公开姓名，
申请(专利权)人：炬星科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44