动态生成用于更新计划和任务分配策略的解决方案制造技术

本申请涉及动态地生成用于更新现有计划和现有任务分配策略的解决方案。已经描述了一种用于动态地更新云和多个异构自主移动设备(例如，机器人)中的至少一个或多个上的计划和任务分配策略的系统和方法。系统或平台在内部和外部连续地监视各种事件。平台分析关于是否需要更新或替换现有计划和任务分配策略的通知或触发。平台根据各种因素生成解决方案，并且识别可能需要更新的相关计划和任务分配策略。基于所生成的解决方案，可以更新或替换现有计划和所分配的任务分配策略。一旦执行了计划和任务分配策略的更新，平台就在云和多个异构自主移动设备中的至少一个或多个上部署更新的计划和任务分配策略。新的计划和任务分配策略。新的计划和任务分配策略。

【技术实现步骤摘要】
动态生成用于更新计划和任务分配策略的解决方案


[0001]本专利技术一般地涉及由异构自主移动设备和云设备系统进行的计划执 行和任务分配策略的领域，并且更具体地涉及动态地生成用于更新现有 计划和现有任务分配策略的解决方案。

技术介绍

[0002]物联网(IoT)和机器人技术是在过去几年中呈指数增长的两个领域。 IoT包括协作工作以执行特定任务的设备的网络。类似地，在机器人技 术中，若干机器人协作工作以执行多个不同的任务。
[0003]在过去十年中机器人的使用呈指数增长。机器人当前用于所有领域， 包括仓库自动化。今天，对于多机器人协调，存在多个挑战。对多机器 人协调的需要使得系统复杂且难以维护。这些系统也不能够在操作环境 (例如仓库)中进行有效的运行时或动态决策。

技术实现思路

[0004]以下是对在此更详细描述的主题的简要概述。本
技术实现思路
概述并非 旨在限制权利要求的范围。在考虑附图和以下对这些附图的详细描述以 及本专利技术的当前优选和其它实施例时，将更容易理解本专利技术的这些和其 它特征。
[0005]本文描述了与动态地更新云和多个异构自主移动设备(例如，机器 人)中的至少一个或多个上的计划和任务分配策略有关的各种技术。该 系统或平台包括目录存储(包括多个计划和任务分配策略)、在云和多个 异构自主移动设备上运行的计划执行引擎，以及与云中的模块通信的计 划执行引擎执行指令。系统或平台在内部和外部连续地监视各种事件。 平台分析可能需要更新或替换的现有计划和任务分配策略。平台根据各 种因素生成解决方案，并且识别可能需要更新的相关计划和任务分配策 略。基于所生成的解决方案，可以更新或替换现有计划和任务分配策略。 一旦执行了计划和任务分配策略的更新，平台就在云和多个异构自主移 动设备中的至少一个或多个上部署更新的计划和任务分配策略。
[0006]根据本专利技术的实施例，该系统执行现有计划和现有任务分配策略的 分析，包括分析接收到的指示异构自主移动机器人已经获取新能力的通 知，将生成的解决方案对准到新获取的能力，以及基于一个或多个对准 的解决方案识别新计划和新任务分配策略。此外，解决方案的生成包括： 识别自主移动机器人的角色；基于该识别，确定新计划和新任务，该新 计划和新任务对于亲和度因子(affinity factor)的优先级比目录存储的 其它计划高；将新值映射到所确定的计划的新的计划变量，并将所确定 的任务分配给自主移动机器人。
[0007]根据本专利技术的另一实施例，系统验证所识别的新计划与现有计划兼 容，并且所识别的新任务分配策略与一个或多个现有任务分配策略兼容， 以及基于该验证，用新值映射所识别的新计划的计划变量和所识别的新 任务分配策略的任务分配策略变量。此外，该系
统生成解决方案，包括： 将与自主移动机器人相关的平台变量、计划变量和任务分配策略变量中 的至少一个或多个的值与阈值进行比较，基于该比较，识别用于更新自 主移动机器人上的部署的计划和部署的任务分配策略的新计划和新任务 分配策略；以及用新值映射所识别的新计划的变量和所识别的新任务分 配策略的变量。此外，解决方案的生成包括：将与自主移动机器人中的 一个或多个相关的平台变量、计划变量和任务分配策略变量中的至少一 个或多个的一个或多个值与阈值进行比较；基于该比较，识别用于更新 一个或多个自主移动机器人上的部署的计划和部署的任务分配策略的新 计划和新任务分配策略；以及用新值映射所识别的新计划的变量和所识 别的新任务分配策略的变量。
[0008]根据本专利技术的另一实施例，该系统还包括：将新自主移动机器人的 新能力扩展到一个或多个异构自主移动机器人，其中新自主移动机器人 具有不同的机器人类型；识别与新能力兼容的一个或多个新计划和一个 或多个新任务分配策略；以及在一个或多个异构自主移动机器人上部署 所识别的计划和所识别的任务分配策略。
[0009]根据本专利技术的另一实施例，该系统还包括：在计划目录中搜索新计 划并且在任务分配目录中搜索新任务分配策略，更新部署的计划和任务 分配策略；使用代理目录缩小计划目录和任务分配目录的搜索；基于该 缩小，识别新计划和新任务分配策略；确定是否要在计划级和任务分配 策略级中的至少一个或多个上进行映射；以及基于该确定，用新值映射 所识别的计划和所识别的任务分配策略的静态和瞬态变量中的至少一个 或多个。该系统还包括：分析不同类型的新的自主移动机器人已经加入 多个异构自主移动机器人的机群(fleet)的通知；基于对通知的分析来 生成一个或多个附加解决方案；基于所生成的附加解决方案，识别新计 划和新任务分配策略；对新计划的计划变量映射新值，并且对不同类型 的新自主移动机器人映射新任务分配策略；在不同类型的自主移动机器 人上部署新计划和任务分配策略。
[0010]根据本专利技术的另一实施例，该系统还包括：确定与自主移动机器人 中的至少一个或多个相关的亲和度因子；基于所确定的亲和度因子来识 别新计划和新任务分配策略；利用所识别的计划和所识别的任务分配策 略更新部署的计划和部署的任务分配策略；以及在自主移动机器人中的 一个或多个上部署更新的计划和更新的任务分配策略。该系统还包括： 分析来自云、自主移动机器人和自主移动机器人上运行的计划执行引擎 中的至少一个或多个的通知；基于对通知的分析，验证在自主移动机器 人上执行的现有计划和现有任务分配策略支持新行为；基于该验证来识 别用于支持新行为的新计划和任务分配策略；以及对自主移动机器人将 新值映射到所识别的计划的新计划变量并且将新值映射到所识别的任务 分配策略的新任务分配策略变量。
[0011]根据本专利技术的另一实施例，该系统还包括：分析部署在云和多个异 构自主移动设备中的一个或多个上的计划和任务分配策略中的至少一个 或多个的变量的值的变化；基于对变化的分析，将至少一个或多个计划 和任务分配策略部署到异构自主移动设备中的一个或多个上；以及在一 个或多个异构自主移动设备上发起新操作。该系统还包括：基于历史数 据在计划目录中搜索计划并且在任务目录中搜索任务分配策略；分析与 计划目录中的一个或多个搜索到的计划和任务目录中的搜索到的任务分 配策略相关的历史数据；以及基于对历史数据的分析，从计划目录中的 一个或多个搜索到的计划中选择新计划，并且从任务目录中的一个或多 个搜索到的任务分配策略中选择新任务分配策略。
[0012]根据本专利技术的另一实施例，该系统还包括：接收要被跟踪的一个或 多个变量，其中一个或多个变量与一个或多个自主移动设备相关；识别 一个或多个新计划和一个或多个新任务分配策略，该识别至少基于(a) 将所接收的变量与阈值进行比较中以及(b)新计划和新任务分配策略与 部署的计划和部署的任务分配策略的兼容性的一个或多个；以及至少基 于兼容性不匹配和比较所接收的变量低于阈值中的一个或多个来发送警 告通知。此外，该系统包括：接收要由多个异构自主移动设备执行的一 个或多个任务；将与一个或多个部署的计划和一个或多个部署的任务分 配策略相关的变量与阈值进行比较；基于该变量的比较，向多个异构自本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种计算机实现的方法，用于动态地更新在云和多个异构自主移动机器人中的至少一个或多个上部署的一个或多个现有计划和一个或多个现有任务分配策略，所述计算机实现的方法包括：监视云和多个异构自主移动机器人上的至少一个或多个事件；基于所述监视，分析一个或多个现有计划和一个或多个现有任务分配策略以用于更新；基于所述分析，生成用于更新一个或多个现有计划和一个或多个现有任务分配策略的一个或多个解决方案；基于所生成的一个或多个解决方案，识别一个或多个计划和一个或多个任务分配策略；利用一个或多个识别的计划更新所述一个或多个现有计划，并且利用一个或多个识别的任务分配策略更新所述一个或多个现有任务分配策略；以及在所述云和所述多个异构自主移动机器人中的至少一个或多个上部署所述一个或多个更新的计划和所述一个或多个更新的任务分配策略。2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，分析现有计划和现有任务分配策略用于更新包括，分析接收的通知，所述通知指示所述异构自主移动机器人中的一个或多个已经获取新的能力；将一个或多个生成的解决方案对准到新的获取的能力；以及基于所述一个或多个经对准的解决方案来识别一个或多个新计划和一个或多个新任务分配策略。3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，还包括，验证所述一个或多个识别的新计划与一个或多个现有计划兼容，并且一个或多个识别的新任务分配策略与一个或多个现有任务分配策略兼容；以及基于所述验证，用新值映射所识别的新计划的计划变量和所识别的新任务分配策略的任务分配策略变量。4.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述生成用于更新一个或多个现有计划和一个或多个现有任务分配策略的一个或多个解决方案包括：将与自主移动机器人中的一个或多个相关的平台变量、计划变量和任务分配策略变量中的至少一个或多个的一个或多个值与阈值进行比较；基于所述比较，识别用于更新一个或多个自主移动机器人上的部署的计划和部署的任务分配策略的新计划和新任务分配策略；以及用新值映射所识别的新计划的变量和所识别的新任务分配策略的变量。5.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：将新自主移动机器人的新能力扩展到一个或多个异构自主移动机器人，其中所述新自主移动机器人具有不同的机器人类型；识别与所述新能力兼容的一个或多个新计划和一个或多个新任务分配策略；以及在所述一个或多个异构自主移动机器人上部署所识别的计划和所识别的任务分配策略。
6.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：在计划目录中搜索新计划并且在任务分配目录中搜索新任务分配策略以更新部署的计划和部署的任务分配策略；使用代理目录缩小计划目录和任务分配目录的搜索；基于所述缩小，识别所述新计划和所述新任务分配策略；确定是否要在计划级和任务分配策略级中的至少一个或多个上进行映射；以及基于所述确定，用新值映射所识别的计划和所识别的任务分配策略的静态和瞬态变量中的至少一个或多个。7.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：分析不同类型的新自主移动机器人已经加入多个异构自主移动机器人的机群的通知；基于对所述通知的所述分析来生成一个或多个附加解决方案；基于所生成的附加解决方案，识别新计划和新任务分配策略；对所述新计划的计划变量映射新值，并且对所述不同类型的新自主移动机器人映射新任务分配策略；以及在所述不同类型的自主移动机器人上部署所述新计划和所述新任务分配策略。8.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：确定与所述自主移动机器人中的至少一个或多个相关的亲和度因子；基于所确定的亲和度因子来识别新计划和新任务分配策略；利用所识别的计划和所识别的任务分配策略更新部署的计划和部署的任务分配策略；以及在所述自主移动机器人中的一个或多个上部署更新的计划和更新的任务分配策略。9.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，包括：分析来自云、自主移动机器人和自主移动机器人上运行的计划执行引擎中的至少一个或多个的通知；基于对所述通知的分析，验证在所述自主移动机器人上执行的现有计划和现有任务分配策略支持新行为；基于所述验证来识别用于支持所述新行为的新计划和任务分配策略；以及对自主移动机器人将新值映射到所识别的计划的新计划变量并且将新值映射到所识别的任务分配策略的新任务分配策略变量。10.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中所述生成所述一个或多个解决方案包括：识别一个或多个自主移动机器人的角色；基于所述识别，确定新计划和新任务，所述新计划和新任务对于亲和度因子的优先级比所述目录存储的其它计划高；以及将新值映射到所确定的计划的新计划变量，并且将所确定的任务分配给所述自主移动机器人。11.一种用于动态地更新在云和多个异构自主移动设备中的至少一个或多个上部署的一个或多个现有计划和一个或多个现有任务分配策略的系统，包括：目录存储，包括多个计划和任务分配策略；
在所述云和多个异构自主移动设备上运行的一个或多个计划执行引擎；以及与所述云中的一个或多个模块通信的所述一个或多个计划执行...

【专利技术属性】
技术研发人员：A，
申请(专利权)人：睿普育塔机器人株式会社，
类型：发明
国别省市：