【技术实现步骤摘要】
本申请涉及数据处理的，具体而言，涉及一种医疗场景中的物流规划方法。
技术介绍
1、在医院等医疗场景下，各业务科室已普遍采用物流机器人对其需求或待丢弃的物品进行自动化运输。但现有技术中，控制物流机器人转运的数字平台，仅根据已有的医院建筑地图为物流机器人规划路径，并未考虑到人员流动性、运输物品特殊性、使用时间限制或是多个物流机器人不能同时进入同一工作节点等情况，这会导致某运输路线或运输节点内人员或机器人较多、或使用时段特殊时，物流机器人被困耽误运输工作；物流机器人还可能在移动时错误闯入污染区或洁净区，给运输工作和医院工作人员增添不必要的麻烦。
技术实现思路
1、本申请的目的在于提供一种医疗场景中的物流规划方法，其基于物流机器人上传的实时探测信息及时更新物流决策，以指导各个物流机器人可靠高效地完成物流运输任务，提高物流决策的合理性与规范性。
2、本申请的实施例是这样实现的：
3、本申请实施例第一方面提供了一种医疗场景中的物流规划方法，该方法包括：基于已知的地图数据与医疗场景基础数据，构建医疗场景下的物流地图，物流地图包括多个通行资源；基于物流地图生成预规划的物流决策；物流机器人按照物流决策作业；基于所有物流机器人上传的实时探测信息，评估通行资源的占用情况；基于占用情况与预规划的物流决策，生成新的物流决策。
4、于一实施例中，基于已知的地图数据与医疗场景基础数据，构建医疗场景下的物流地图，包括：基于地图数据构建矢量路网地图，矢量路网地图包括多个基础图形；
5、于一实施例中，医疗场景基础数据包括通行状态数据，基于矢量路网地图与医疗场景基础数据，生成物流地图，包括：于基础图形上添加与通行状态数据对应的通行状态信息，并得到物流地图；物流地图包括多个与基础图形对应的通行资源。
6、于一实施例中，医疗场景基础数据还包括业务数据，在于基础图形上添加与通行状态数据对应的通行状态信息，并得到物流地图之后，方法还包括：基于业务数据更新物流地图，以使更新后的物流地图中、至少一个通行资源携带有业务信息。
7、于一实施例中，在基于矢量路网地图与医疗场景基础数据，生成物流地图之后，方法还包括：若相邻的两个通行资源之间的第一距离小于预设距离，将相邻的两个通行资源标记为连续通行资源。
8、于一实施例中，基于物流地图生成预规划的物流决策，包括：基于物流机器人的运输物品类型，与各个通行资源携带的业务信息，生成预规划的物流决策；其中，业务信息包括与通行资源相匹配的运输物品类型。
9、于一实施例中，基于所有物流机器人上传的实时探测信息，评估通行资源的占用情况，包括：基于各个物流机器人的实时位置、实时探测信息与物流地图，评估至少一个通行资源容纳的物流机器人数量是否达到满荷；若达到满荷，将数量达到满荷的通行资源标记为受限通行资源。
10、于一实施例中，实时探测信息包括深度图像信息，基于各个物流机器人的实时位置、实时探测信息与物流地图，评估至少一个通行资源容纳的物流机器人数量是否达到满荷，包括：基于实时位置、物流地图与深度图像信息，确定至少一个通行资源中已容纳的物流机器人数量；基于通行资源对应的通行状态信息，判断物流机器人数量是否达到满荷；通行状态信息包括通行资源对物流机器人的最大容量。
11、于一实施例中，实时探测信息包括自身运行信息或激光雷达信息；基于各个物流机器人的实时位置、实时探测信息与物流地图，评估至少一个通行资源容纳的物流机器人数量是否达到满荷，包括：基于自身运行信息或激光雷达信息、以及实时位置与物流地图，判断至少一个通行资源内是否拥堵、运动受限。
12、于一实施例中，预规划的物流决策包括各个物流机器人的初始运输路径的集合；基于占用情况与预规划的物流决策，生成新的物流决策，包括：基于占用情况，确定物流地图中的连续受限通行资源；对连续受限通行资源的集合与初始运输路径的集合取交集；若交集为非空集，基于交集重新生成物流决策。
13、本申请与现有技术相比的有益效果是：
14、本申请能够解决在特殊的医疗环境下，因临时堵塞或通道使用时间不定等因素，物流机器人基于静态地图难以高效规范运输物品的问题。本申请所提供的医疗场景中的物流规划方法，基于已知的地图数据与医疗场景基础数据构建医疗场景下的物流地图。然后，结合物流机器人基于预规划物流决策在运输过程中采集到的实时探测信息，评估物流地图中通行资源的占用情况，以及时更新物流决策尽量缩减停滞时间。本申请能够考虑到医疗场景物流运输的动态变化、运输规范性与特殊要求，有效提高物流运输的工作效率与可靠性，实现医疗场景下对物流工具的合理规划与充分调度。
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1.一种医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述基于已知的地图数据与医疗场景基础数据，构建医疗场景下的物流地图，包括：
3.根据权利要求2所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述医疗场景基础数据包括通行状态数据，所述基于所述矢量路网地图与所述医疗场景基础数据，生成所述物流地图，包括：
4.根据权利要求3所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述医疗场景基础数据还包括业务数据，在所述于所述基础图形上添加与所述通行状态数据对应的通行状态信息，并得到物流地图之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，在所述基于所述矢量路网地图与所述医疗场景基础数据，生成所述物流地图之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述基于所述物流地图生成预规划的物流决策，包括：
7.根据权利要求1所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述基于所有所述物流机
8.根据权利要求7所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述实时探测信息包括深度图像信息，所述基于各个所述物流机器人的实时位置、所述实时探测信息与所述物流地图，评估至少一个所述通行资源容纳的物流机器人数量是否达到满荷，包括：
9.根据权利要求7所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述实时探测信息包括自身运行信息或激光雷达信息；所述基于各个所述物流机器人的实时位置、所述实时探测信息与所述物流地图，评估至少一个所述通行资源容纳的物流机器人数量是否达到满荷，包括：
10.根据权利要求1所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述预规划的物流决策包括各个所述物流机器人的初始运输路径的集合；所述基于所述占用情况与所述预规划的物流决策，生成新的物流决策，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述基于已知的地图数据与医疗场景基础数据，构建医疗场景下的物流地图，包括：
3.根据权利要求2所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述医疗场景基础数据包括通行状态数据，所述基于所述矢量路网地图与所述医疗场景基础数据，生成所述物流地图，包括：
4.根据权利要求3所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述医疗场景基础数据还包括业务数据，在所述于所述基础图形上添加与所述通行状态数据对应的通行状态信息，并得到物流地图之后，所述方法还包括：
5.根据权利要求2所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，在所述基于所述矢量路网地图与所述医疗场景基础数据，生成所述物流地图之后，所述方法还包括：
6.根据权利要求1所述的医疗场景中的物流规划方法，其特征在于，所述基于所述物流地图生成预规划的物...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘晶，沈满，
申请(专利权)人：上海钛米机器人股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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