基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法、装置及可读介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法、装置及可读介质，获取在第t个时间区间之前的历史搬运数据，历史搬运数据包括前L组在第t‑k个时间区间内的所有起始点与目标点组合对的运输需求量，其中，k＝1,2,…,L，L为滑动窗口的长度；对历史搬运数据进行规范化处理，得到输入数据；构建基于ConvLSTM的搬运任务需求预测模型并进行训练，搬运任务需求预测模型中采用遗忘系数矩阵替代ConvLSTM结构中的遗忘门，将输入数据输入经训练的搬运任务需求预测模型，得到输出数据；将输出数据进行处理，得到当前第t个时间区间的起始点与目标点组合对的运输需求量。有助于将当前和未来的运输任务需求纳入一体化调度，从而为物流机器人集群在时空上的协同作业奠定基础。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及工厂物流搬运任务预测领域，具体涉及一种基于convlstm的工厂物流搬运任务需求预测方法、装置及可读介质。

技术介绍

1、随着制造业产业升级，无论是国外还是国内，都在积极布局机器人产业。其中，以agv(automated guided vehicles)和amr(autonomous mobile robots)为代表的物流机器人因其自动、柔性的特点，在智能制造的标准和非标物料搬运场景中具有广阔的应用前景。

2、物流机器人可分为本体和调度系统两个部分。目前，国内外本体的研发和制造已经较为成熟，例如作为核心的定位导航技术，已经经历了电磁、磁条、磁钉、惯性、二维码导航等多次技术迭代，进入当前以激光slam导航和视觉slam导航为主的技术阶段。而作为“大脑”的调度系统，在实际中仍以基于规则或确定性优化的被动响应为主，缺少跨时间和空间的深度协同。随着物流机器人投入数量的增多，运输范围的扩大，以及生产对物料运输效率要求水平的提高，已有调度系统越来越不能满足企业内部生产物流的需求，必须开展深入的协同调度研究。

3、然而，已有的研究本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述步骤S1中具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述步骤S11中，还包括：

4.根据权利要求1所述的基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于ConvLSTM的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述搬运任务需求预测模型的计...

【技术特征摘要】

1.一种基于convlstm的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于convlstm的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述步骤s1中具体包括：

3.根据权利要求2所述的基于convlstm的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述步骤s11中，还包括：

4.根据权利要求1所述的基于convlstm的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：

5.根据权利要求1所述的基于convlstm的工厂物流搬运任务需求预测方法，其特征在于，所述搬运任务需求...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵集民，刘源岗，
申请(专利权)人：厦门博睿智造物联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：