【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据，特别是涉及一种基于大数据的物流仓储的调度方法及系统，具体涉及一种物流机器人的路径规划方法和系统。
技术介绍
1、随着我国电子商务规模的扩大，以集中式配送为特点的仓储物流成为降低物流运输成本，缩短运输时间、提高运输效率的主要配送服务模式。由于电子商务货物订单具有“品种多、批量小、批次多、周期短”的特点，对仓储物流的自动化水平要求较高。目前，仓储物流中移动机器人已逐步开始替代人工进行分拣和搬运，但在任务调度过程中，移动机器人易出现任务匹配错误、响应速度过慢、规划路径距离过长等问题。因此，保证移动机器人在自动化仓储物流中高效、准确地进行工作成为当前迫切需要解决的问题。
2、目前，国内有些学者针对上述问题作了相关研究。如金芳等运用排队论方法解决自动化立体仓库中agv的调度问题。如张伟等运用dijkstra算法解决了仓储配送系统中agv与任务的匹配问题。但以上研究仅针对任务匹配和调度问题，并未对agv路径规划问题进行研究。如方华等运用a*算法对仓储物流中单个机器人的三维路径规划研究。刘敬一等提出路径寻优算法解决agv在自动化仓储中的路径规划问题。但上述研究均未对移动机器人的任务分配问题进行研究。
3、本专利技术以行进能力、负载状态与空间道路的交通状态为主要影响要素，并辅以相应权重的路面状态，设计不同的要素权重的配比，并基于路径规划效果测试试验数据和基于最小二乘法回归的方法，得出适用于地图路径规划方法的物流机器人的要素权重。
技术实现思路
1、为了
2、本申请实施例提供了一种物流机器人的路径规划方法。
3、第一方面，本申请实施例提供了一种物流机器人的路径规划方法，
4、所述物流机器人的路径规划方法包括以下步骤：
5、挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配；
6、开展不同的所述物流机器人、不同所述路径规划要素权重的路径规划效果测试，测试路径规划方法的准确性、速度性、容错性；
7、得到所述路径规划效果测试测试的测试结果，进行综合分析，挑选最优的要素权重；
8、基于所述物流机器人的影响要素与所述最优的要素权重数据，以最小二乘法进行拟合，得到所述物流机器人的路径规划要素分配与路径规划的要素权重推荐模型；
9、基于所述要素权重推荐模型，计算其他物流机器人路径规划要素分配的最优要素权重；
10、开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果。
11、在上述方面的一种可能的实现中，所述挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配，包括：
12、每种物流机器人分别与所述机器人所在地图，按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配；
13、所述开展不同的所述物流机器人、不同所述路径规划要素权重的路径规划效果测试，测试路径规划方法的准确性、速度性、容错性，还包括：
14、为了避免后处理装置对机器人行进速度优化和机器人负载优化的影响，选择的测试路径规划方法不安装后处理装置，即不安装速度优化后处理装置、不安装负载优化装置；
15、所述路径规划效果测试过程为依次基于无路径规划添加剂的地图与第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配的物流机器人的四种要素权重分配的要素路径规划；
16、分别按照通用标准规定进行物流机器人下的稳态工况的路径规划消耗、机器人行进速度优化和机器人负载优化的测试；
17、所述测试的测试数据按照通用标准要求进行比路径规划g/kwh、机器人行进速度优化比km/h、机器人负载优化比提升g/kwh的计算。
18、在上述方面的一种可能的实现中，所述测试还包括速度性的测试，分别测试不同路径规划在路径规划方法额定速度的变化值，在路径规划方法速度达到额定速度后，稳定100秒后，开始测试路径规划方法的变化20秒，基于20秒的变化值计算平均值，即可得到相应路径规划在路径规划方法额定速度下的变化值；
19、计算得到的不同路径规划的比路径规划g/kwh、机器人行进速度优化比km/h、机器人负载优化比提升g/kwh、额定速度变化值n·m，与无标注物流机器人的地图试验结果进行对比，所述不同路径规划为添加不同要素权重分配、权重的物流机器人。
20、在上述方面的一种可能的实现中，所述基于所述物流机器人的影响要素与所述最优的要素权重数据，以最小二乘法进行拟合，得到所述物流机器人的路径规划要素分配与路径规划的要素权重推荐模型，还包括：
21、依据路径规划效果测试结果，挑选出要素权重分配最佳的路径规划要素的权重；
22、基于origin软件，以所述物流机器人的有效影响要素、要素权重复制到origin表格中，以所述物流机器人的有效影响要素为自变量，设置为x；以要素权重为因变量，设置为y；
23、基于origin软件的“统计”中的“最小二乘法”，对x、y进行拟合；得到所述拟合后的数据模型，见公式1
24、c＝58.80×a－6.28×b+9.99×c－8.20×e+11.80×f－203.28 (1)；
25、基于所述拟合后的数据模型，以其他要素权重分配的组分当做x值，计算得出不同要素权重分配的要素权重。
26、在上述方面的一种可能的实现中，所述开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果，至少还包括：
27、将第一物流机器人要素权重分配以行进能力要素在地图中，基于无标注物流机器人的路径规划、添加物流机器人的路径规划，至少基于第三比例权重分配、第四比例权重分配、第五比例权重分配……第n比例权重分配、第n+1比例权重分配下进行路径规划效果功率和路径规划消耗率测试；
28、将第二物流机器人要素权重分配以负载状态要素在地图中，开展无标注物流机器人的路径规划、添加物流机器人的路径规划的路径规划的地图路径规划效果测试；
29、将第三物流机器人要素权重分配以空间道路的交通状态要素在地图中，在地图车中路径规划第一方向后，通过摄像头观察路径规划方法道路表面。
30、本专利技术另一实施例请求保护一种物流机器人的路径规划系统，所述物流机器人的路径规划系统包括以下模块：
31、要素权重分配模块，挑选配置本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种物流机器人的路径规划方法，所述物流机器人的路径规划方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
5.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
6.一种物流机器人的路径规划系统，所述物流机器人的路径规划系统包括以下模块：
7.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述要素权重分配模块，挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分配、第二比例权重分配、第三比例权重分配进行要素权重分配，包括：
8.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述测试还包括速度性的测试，分别测试不同路径规划在路径规划方法额定速度的变化值，在路径规划方法速度达到额定速度后，稳定100秒后，开始测试路径规划方法的变化20秒，基于20秒的变化值计算平均值，即可得到相应路径规划在路径规划方法额定速度下的变
9.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，
10.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述应用与测试模块，开展应用与测试，验证不同要素权重分配以及要素权重的所述物流机器人的路径规划效果，至少还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种物流机器人的路径规划方法，所述物流机器人的路径规划方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
3.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
4.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
5.如权利要求1所述的一种物流机器人的路径规划方法，其特征在于：
6.一种物流机器人的路径规划系统，所述物流机器人的路径规划系统包括以下模块：
7.如权利要求6所述的一种物流机器人的路径规划系统，所述要素权重分配模块，挑选配置好的所述物流机器人分别与路径规划按照第一比例权重分...
【专利技术属性】
技术研发人员：井涌渤，刘满堂，陈曦，
申请(专利权)人：北京极智嘉科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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