运力调度方法、电子设备及存储介质技术

本申请实施例提供了一种运力调度方法、电子设备及存储介质，该方法包括：根据待执行的多个任务的目的地，确定多个任务的冲突区域，冲突区域的出口和入口相同，且在同一时间允许一个运力进入或走出；确定执行多个任务的多个运力；根据冲突区域中的多个点位、目的地和多个运力，建立时间步扩展网络流模型，点位表示储位或者与储位对应的道路点位，时间步扩展网络流模型中的时间步为运力从一个点位运动至相邻的下一个点位所需要的时间，在同一时间步中允许一个运力在相邻两个点位之间运动；对时间步扩展网络流模型进行求解，得到每个待执行任务所对应的运力以及运力执行待执行任务时的运动路径。本申请实施例可以提高运力执行任务的效率。务的效率。务的效率。

【技术实现步骤摘要】
运力调度方法、电子设备及存储介质


[0001]本申请实施例涉及物流
，特别是涉及一种运力调度方法、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在一些自动仓库(机器人仓库)中，尤其是密集存储的仓库中，由于地理或者规划的限制，往往会存在一些死胡同或者死角，这些死胡同或者死角在同一时间只能允许一个运力进入或走出。
[0003]现有技术中，针对死角或者死胡同，可以通过运力分配中对任务之间依赖关系的充分条件来解除，比如，在进行运力分配过程中，将位于外面的托盘在被顶起或者出巷道口后，再将运力分配给位于里面的托盘，以避免运力在执行过程中的冲突，这样虽然避开了拥堵，但是损失了效率；或者，当发生运力冲突时依靠运力解拥堵来使流程进行下去。但是，这个并没有直接解决，当问题发生时间接损失了效率。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，提出了本申请实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种运力调度方法、电子设备及存储介质。
[0005]依据本申请实施例的第一方面，提供了一种运力调度方法，包括：
[0006]根据待执行的多个任务的目的地，确定所述多个任务的冲突区域，其中，所述冲突区域的出口和入口相同，且在同一时间允许一个运力进入或走出；
[0007]确定执行所述多个任务的多个运力；
[0008]根据所述冲突区域中的多个点位、所述目的地所对应的目标点位和所述多个运力，建立时间步扩展网络流模型，所述点位表示储位或者与储位对应的道路点位，所述时间步扩展网络流模型中的时间步为所述运力从所述多个点位中的一个点位运动至相邻的下一个点位所需要的时间，在同一时间步中允许一个运力在相邻两个点位之间运动；
[0009]对所述时间步扩展网络流模型进行求解，得到每个待执行任务所对应的运力以及所述运力执行所述待执行任务时的运动路径。
[0010]依据本申请实施例的第二方面，提供了一种电子设备，包括：处理器、存储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如第一方面中所述的运力调度方法。
[0011]依据本申请实施例的第三方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的运力调度方法。
[0012]依据本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序或计算机指令，所述计算机程序或计算机指令被处理器执行时实现如第一方面所述的运力调度方法。
[0013]本申请实施例提供的运力调度方法、电子设备及存储介质，通过根据待执行的多个任务的目的地，确定多个任务的冲突区域，确定执行多个任务的多个运力，根据冲突区域中的多个点位、目的地和多个运力，建立时间步扩展网络流模型，对时间步扩展网络流模型进行求解，得到每个待执行任务所对应的运力以及运力执行待执行任务时的运动路径，由于时间步扩展网络流模型约束了在同一时间步中允许一个运力在相邻两个点位之间运动，对时间步扩展网络流模型进行求解，可以得到满足花费时间最少的最优解，也就是得到在执行多个任务花费时间最少时运力与待执行任务的对应关系以及运力执行待执行任务时的运动路径，实现了在调度阶段同时规划各个运力需要执行的任务以及执行任务的路径，这样在规划阶段就尽可能的避免了冲突情况的发生，从而可以提高在死角或死胡同等冲突区域内运力执行多个任务的效率。
[0014]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0015]通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。
[0016]图1是本申请实施例提供的一种运力调度方法的步骤流程图；
[0017]图2是本申请实施例中的冲突区域内点位的示意图；
[0018]图3是本申请实施例提供的一种运力调度方法的步骤流程图；
[0019]图4是本申请实施例中时间步扩展网络流模型的示意图；
[0020]图5是本申请实施例中一个网络层的示意图；
[0021]图6a是本申请实施例中一个冲突区域的示例图；
[0022]图6b是本申请实施例中与图6a所示冲突区域对应的时间步扩展网络流模型的示例图；
[0023]图7是本申请实施例提供的一种运力调度装置的结构框图；
[0024]图8是本申请实施例提供的一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0025]下面将参照附图更详细地描述本申请的示例性实施例。虽然附图中显示了本申请的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本申请而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本申请，并且能够将本申请的范围完整的传达给本领域的技术人员。
[0026]近年来，基于人工智能的计算机视觉、深度学习、机器学习、图像处理、图像识别等技术研究取得了重要进展。人工智能(Artificial Intelligence，AI)是研究、开发用于模拟、延伸人的智能的理论、方法、技术及应用系统的新兴科学技术。人工智能学科是一门综合性学科，涉及芯片、大数据、云计算、物联网、分布式存储、深度学习、机器学习、神经网络等诸多技术种类。计算机视觉作为人工智能的一个重要分支，具体是让机器识别世界，计算
机视觉技术通常包括人脸识别、活体检测、指纹识别与防伪验证、生物特征识别、人脸检测、行人检测、目标检测、行人识别、图像处理、图像识别、图像语义理解、图像检索、文字识别、视频处理、视频内容识别、三维重建、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建(SLAM)、计算摄影、机器人导航与定位等技术。随着人工智能技术的研究和进步，该项技术在众多领域展开了应用，例如安全防控、城市管理、交通管理、楼宇管理、园区管理、人脸通行、人脸考勤、物流管理、仓储管理、机器人、智能营销、计算摄影、手机影像、云服务、智能家居、穿戴设备、无人驾驶、自动驾驶、智能医疗、人脸支付、人脸解锁、指纹解锁、人证核验、智慧屏、智能电视、摄像机、移动互联网、网络直播、美颜、美妆、医疗美容、智能测温等领域。本申请实施例也是涉及计算机视觉技术，具体是一种运力调度方法，用于对仓库中需进入同一冲突区域执行任务的运力进行调度。
[0027]对于密集存储的仓库，例如四向穿梭车仓库，有不少“死胡同”式的巷道分布在每层仓库的边或角落里，这种巷道只有巷道一侧可行，且巷道深度很深。这种巷道会存在这样的问题：这一巷道有两个连续存储的托盘需要出库，假如托盘A在托盘B的外面，通过运力分配托盘A和托盘B都被分配了运力来接，但是接托盘B的运力先于接托盘A的运力进入巷道，那么两个运力之间就会发生死锁，直到接托盘A的运力被接托盘B的运力顶出巷道，接托盘A的运力才能再次本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种运力调度方法，其特征在于，包括：根据待执行的多个任务的目的地，确定所述多个任务的冲突区域，其中，所述冲突区域的出口和入口相同，且在同一时间允许一个运力进入或走出；确定执行所述多个任务的多个运力；根据所述冲突区域中的多个点位、所述目的地所对应的目标点位和所述多个运力，建立时间步扩展网络流模型，所述点位表示储位或者与储位对应的道路点位，所述时间步扩展网络流模型中的时间步为所述运力从所述多个点位中的一个点位运动至相邻的下一个点位所需要的时间，在同一时间步中允许一个运力在相邻两个点位之间运动；对所述时间步扩展网络流模型进行求解，得到每个待执行任务所对应的运力以及所述运力执行所述待执行任务时的运动路径。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述时间步扩展网络流模型包括：超级源点、超级汇点、中间点、中间汇点、最终汇点和网络主体；所述根据所述冲突区域中的多个点位、所述目的地所对应的目标点位和所述多个运力，建立时间步扩展网络流模型，包括：根据所述多个运力中的第一个运力到达所述冲突区域的出入口点位的第一预计时间以及最后一个运力进入所述冲突区域后完成所述冲突区域中最后一个中间任务并返回所述出入口点位的第二预计时间，确定待建立的时间步扩展网络流模型中的时间步数量，其中，所述中间任务是所述冲突区域内的子任务；根据所述时间步数量和所述多个点位，建立所述网络主体，并确定所述网络主体中每一有向边的容量和代价，每一有向边的容量用于约束同一时间步中允许一个运力沿着该有向边运动，所述网络主体中所有有向边的容量相同，同一点位在相邻两个时间步之间有向边的代价大于相邻两个点位之间有向边的代价，所述代价表征所述运力在同一点位等待时浪费的时间；根据所述目标点位和所述多个运力，建立所述超级源点到所述网络主体的有向边、所述网络主体到所述中间点的有向边、所述中间点到所述中间汇点的有向边、所述中间汇点到所述超级汇点的有向边、所述网络主体到所述最终汇点的有向边、以及所述最终汇点到所述超级汇点的有向边，并确定各有向边的容量和代价。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述多个运力中的第一个运力到达所述冲突区域的出入口点位的第一预计时间以及最后一个运力进入所述冲突区域后完成所述冲突区域中最后一个中间任务并返回所述出入口点位的第二预计时间，确定待建立的时间步扩展网络流模型中的时间步数量，包括：确定所述第二预计时间与所述第一预计时间之间的预计时间长度；确定所述预计时间长度中所包括的时间步数量，得到待建立的时间步扩展网络流模型中的时间步数量。4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述时间步数量和所述多个点位，建立所述网络主体，包括：将所述时间步数量的时间步按照时间顺序纵向排列，并将所...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭瑞，
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：