【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及巡检机器人调度管理，具体为一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法。
技术介绍
1、当前，传统的巡检方式主要依赖人工，不仅效率低下，而且容易出错，特别是在需要覆盖多个巡检区域时，人工巡检的难度和风险都会显著增加，但当巡检机器人进行巡检过程中，会发生巡检路径重复、巡检调度不能高效管理等问题，会导致巡检机器人不能够高效、准确地完成巡检任务，最终无法对多路巡检区域进行高效、全面的巡检工作。
2、例如公告号为cn115640924b的专利公开了一种巡检机器人智能调度管理方法及系统，涉及巡检机器人管理领域，其中，所述方法包括：采集目标巡检区域的基础参数信息，获取目标巡检区域的基础参数集合，并根据其对多个巡检机器人进行筛选，获得目标巡检机器人；获得巡检区域分配结果；获得目标巡检机器人的分配结果；通过巡检参数设置模型，获得目标巡检参数信息；结合目标巡检机器人的分配结果进行巡检，获得巡检数据；对其进行巡检风险评价，获得巡检风险数据；通过巡检调度管理模型，获得巡检调度参数；并根据其对目标巡检机器人进行调度管理。达到了提高对巡检机器人进行调度管理的准确性，从而提高巡检机器人的巡检质量等技术效果。
3、结合上述技术方案发现，上述申请在进行巡检机器人智能调度管理的过程中，并未对巡检区域的具体路面情况做出详细分析，同时缺乏对巡检区域的巡检路径进行筛选比对，不仅会使得巡检机器人的巡检工作出现重复或未进行巡检的负面情况，还会导致路径筛选管理人员无法及时获取巡检路径的优劣程度，最终巡检机器人无法高效、准确地完成巡检
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，能够有效解决上述
技术介绍
中涉及的问题。
2、为实现以上目的，本专利技术通过以下技术方案予以实现：一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，包括：s1.巡检数据收集：对巡检机器人的各路巡检区域进行信息采集，由此获得各路巡检区域的路面相关数据、各路巡检区域的环境相关数据以及各路巡检区域的潜在障碍物相关数据，分别评估出各路巡检路面影响指数、各路巡检环境影响指数以及各路巡检障碍物影响指数。
3、s2.巡检路径规划：通过各路巡检路面影响指数、各路巡检环境影响指数以及各路巡检障碍物影响指数，综合分析出巡检机器人的多路巡检区域的最佳巡检调度路径。
4、s3.巡检管理优化：根据巡检机器人的多路巡检区域的最佳巡检调度路径，评估出巡检机器人调度管理指标，并与设定的调度管理预置指标进行比对，最终对巡检机器人的调度管理状态进行优化。
5、作为进一步的方法，所述巡检机器人的多路巡检区域的最佳巡检调度路径，具体分析过程为：
6、通过各路巡检路面影响指数、各路巡检环境影响指数以及各路巡检障碍物影响指数，综合分析得到巡检机器人的多路巡检区域的路径选择优置度。
7、将巡检机器人的多路巡检区域的路径选择优置度，与设定的各路径选择优置度区间对应的最佳巡检调度路径进行匹配，最终得到巡检机器人的多路巡检区域的最佳巡检调度路径。
8、作为进一步的方法，所述巡检机器人调度管理指标，具体分析过程为：
9、将巡检机器人的多路巡检区域的最佳巡检调度路径随机布设为各巡检采集点，获取巡检机器人在各巡检采集点下的行驶速度，与设定的行驶参考速度进行数据分析，并通过平均值处理最终得到巡检机器人在最佳巡检调度路径下的行驶速度影响指标。
10、采集巡检机器人在设定的路径巡检周期内的躲避障碍物次数、拐角次数以及各拐角对应的行驶曲率。
11、将巡检机器人在设定的路径巡检周期内的拐角次数与对应的拐角次数单位数值的影响因子相乘，得到的数值记为巡检机器人在最佳巡检调度路径下的拐角影响指标。
12、将巡检机器人在各拐角对应的行驶曲率，与设定的各行驶曲率区间对应的稳定行驶度进行匹配，得到巡检机器人在各拐角对应的稳定行驶度，通过求和处理最终得到巡检机器人在最佳巡检调度路径下的稳定行驶度。
13、通过对巡检机器人在最佳巡检调度路径下的行驶速度影响指标、躲避障碍物次数、拐角影响指标以及稳定行驶度进行综合分析，得到巡检机器人调度管理指标。
14、作为进一步的方法，所述对巡检机器人的调度管理状态进行优化，具体优化过程为：
15、将巡检机器人调度管理指标，与设定的调度管理预置指标进行比对，若巡检机器人调度管理指标低于设定的调度管理预置指标，则对巡检机器人的调度管理状态进行优化。
16、相对于现有技术，本专利技术的实施例至少具有如下优点或有益效果：
17、（1）本专利技术通过获得各路巡检区域的路面相关数据，评估出各路巡检路面影响指数，能够实时获取多路巡检区域的路面相关情况，确保巡检机器人能够因路况不同而及时调整巡检信息，使得合理分配巡检资源，尽可能减少由于不良路面条件导致巡检机器人的故障概率增加的负面问题。
18、（2）本专利技术通过各路巡检区域的环境相关数据，评估出各路巡检环境影响指数，通过评估巡检区域的环境相关情况可以帮助巡检管理人员制定更有效的巡检计划，以此及时调整巡检机器人的巡检功能来适应不同的环境条件，同时有助于识别潜在的环境影响因素从而及时采取应对措施，保障巡检机器人的巡检安全。
19、（3）本专利技术通过获得各路巡检区域的潜在障碍物相关数据，评估出各路巡检障碍物影响指数，巡检机器人可以及时采取避障措施并做出最优躲避路径以准确躲避障碍物，同时减少巡检机器人的绕行和停滞时间，最终提高巡检机器人的巡检效率。
20、（4）本专利技术通过将巡检机器人调度管理指标，与设定的调度管理预置指标进行比对，若巡检机器人调度管理指标低于设定的调度管理预置指标，则对巡检机器人的调度管理状态进行优化，定期的比对和优化可以保证巡检任务的质量，并有助于发现潜在的巡检问题和风险，及时采取措施进行处理，从而更合理地对巡检区域进行巡检分配，以确保巡检区域的全面、巡检机器人的高效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检路面影响指数，具体数据获取过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检路面影响指数，具体分析过程是：
4.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检环境影响指数，具体数据获取过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检环境影响指数，具体分析过程是：
6.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检障碍物影响指数，具体数据获取过程为：
7.根据权利要求6所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检障碍物影响指数，具体分析过程为：
8.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检
9.根据权利要求8所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述巡检机器人调度管理指标，具体分析过程为：
10.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述对巡检机器人的调度管理状态进行优化，具体优化过程为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检路面影响指数，具体数据获取过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检路面影响指数，具体分析过程是：
4.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检环境影响指数，具体数据获取过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于多路巡检数据的巡检机器人智能调度管理方法，其特征在于：所述各路巡检环境影响指数，具体分析过程是：
6.根据权利要求1所述的一种基于多路巡检数...
【专利技术属性】
技术研发人员：李承东，岳增辉，刘杰，焦述迪，陈福泉，丁世明，苏允恒，
申请(专利权)人：山东道万电气有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。