【技术实现步骤摘要】
一种机器人时序任务规划方法及装置、电子设备
[0001]本申请涉及机器人任务规划
，尤其涉及一种机器人时序任务规划方法及装置、电子设备。
技术介绍
[0002]任务规划问题在社会生活中广泛存在，如数据采集、持续观测以及智慧物流等领域。近年来，越来越多的研究开始关注复杂时序约束下的机器人任务规划问题，用于解决现实生产中更为复杂的任务需求。基于模型检查理论的任务规划方法，可以借助形式化语言如线性时序逻辑(Linear Temporal Logic,LTL)语言，描述更为复杂的任务时序约束，如任务顺序约束、安全避障约束、响应约束等，因此受到了广泛的关注与研究。
[0003]现有方法难以有效处理以下技术问题：(1)难以有效解决机器人同时具有个体时序任务和全局协同时序任务的情况；(2)未考虑优化多机器人执行协同任务时由于到达时间不同而导致的不必要的等待时间；(3)现有方法大部分假设机器人的协同任务分配关系已知，并且没有考虑保护机器人个体时序任务隐私信息。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例的目的是...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种机器人时序任务规划方法，其特征在于，所述方法包括：获取机器人工作区域的环境信息，对所述工作区域进行离散化建模，获得环境图模型；发送所述环境图模型给所述机器人，以使得机器人根据所述环境图模型以及机器人在工作区域中的移动能力和任务执行能力，构建得到加权切换系统；获取机器人的个体时序任务以及全局协同时序任务；将所述个体时序任务发送给机器人；根据所述全局协同时序任务，计算满足所述全局协同时序任务的协同任务序列，所述协同任务序列由一个或多个协同子任务构成；根据所述协同任务序列，构建协同子任务分配模型；计算所述协同子任务分配模型，得到协同子任务分配结果；将所述协同子任务分配结果发送给机器人，以使得机器人按照所述个体时序任务和所述协同子任务分配结果，构建更新后的个体时序任务，再融合所述加权切换系统，最后机器人个体计算任务执行计划。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述全局协同时序任务，计算满足所述全局协同时序任务的协同任务序列，包括：将所述全局协同时序任务转化为对应的非确定性有限自动机模型并移除中所有超出机器人集合任务执行能力的边；移除后，搜索所述非确定性有限自动机模型中的一条接收路径ρ
F
，并提取接收路径ρ
F
对应的命题序列σ，将其作为多机器人需要完成的协同任务序列。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述协同任务序列，构建协同子任务分配模型，包括：对每个机器人i建立一个布尔变量集合集合中的变量与所述协同任务序列中需要分配的协同子任务一一对应；基于所述布尔变量集合构建协同子任务分配模型；其中所述协同子任务分配模型的约束如下：(1)协同约束，每项所述协同任务序列中需要分配的协同子任务所要求的机器人数量和类型需要被满足；(2)时间约束，每个机器人不能同时参与到两个同时执行的任务；(3)通信约束，对于需要先后连续执行的相邻的协同子任务，若需要连续执行的相邻的协同子任务对应的环境区域相距较远，使得通信链路无法建立，则要求所述相邻的协同子任务被分配到的机器人集合交集非空。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，机器人按照所述个体时序任务和所述协同子任务分配结果，构建更新后的个体时序任务，融合所述加权切换系统，并通过机器人个体计算任务执行计划，包括：根据所述协同子任务分配结果，所述机器人构建新的个体协同任务，其中所述个体协同任务包括分配给机器人i的协同子任务以及所述协同子任务之间的时序约束；将所述个体协同任务融合到所述个体时序任务中，得到更新后的个体时序任务；将所述更新后的个体时序任务与所述加权切换系统相融合，构建得到个体乘积自动
机；根据所述个体乘积自动机，所述机器人在所述个体乘积自动机上搜索一条最短的接收路径，得到所述机器人的任务执行计划。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在个体计算任务执行计划后还包括：(1)基于所述任务执行计划，所述机器人通过通信在所有参与到当前协同子任务的机器人中寻找最晚到达所述当前协同子任务的机器人所述机器人在所述个体乘积自动机中调整自身的接收路径，使所述机器人在更早的时刻到达所述当前协同子任务对应的工作区域，从而降低其他机器人的等待时间；(2)若(1)的调整无法使总任务执行时间变短，所述机器人通过通信在所有参与到当前协同子任务的机器人中，寻找最早到达所述当前协同子任务的机器人所述机器人在个体乘积自动机中调整自身的接收路径，使所述机器人在更晚的时刻到达所述当前协同子任务对应的工作区域，...
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