一种物品运输管理方法、装置、系统及存储介质与流程

本发明涉及物流技术领域，更具体地涉及物品运输的处理。

背景技术：

在物流技术方面，仓库中对物品存储以及运输的管理均属于仓库管理流程的重要部分。仓库中物品的入库库位的选取不同，对仓库中物品的出货时间，出货效率都有重要的影响。目前，仓库中对物品运输自动化的普及，需要对物品的出/入库路径以及物品入库的位置进行规划，而出/入库路径以及物品入库的位置在一定程度上决定了仓库的出货效率。目前大多出/入库路径的计算大多数是基于货到人或者订单到人算法而进行设计的，没有基于仓储系统的出/入库推荐算法，仓储系统中物品的出货时间较长，出货效率不高。

因此，现有技术中的物品运输方式不适合立体仓储系统，导致仓储系统中物品的出货时间较长，出货效率不高的问题。

技术实现要素：

考虑到上述问题而提出了本发明。本发明提供了一种物品运输管理方法、装置、系统及计算机存储介质，基于当前仓库中所有的物品信息、历史订单数据、轨道的繁忙程度计算物品运输的最优运输路径，能够减少仓库中物品的出货时间，提高出货效率。

根据本发明的第一方面，提供了一种物品运输管理方法，包括：

获取待运输料箱中的待运输物品信息；

基于历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、所有轨道的当前任务信息以及所述待运输物品信息计算所述待运输料箱的最优运输路径；

根据所述最优运输路径控制搬运机器人运输所述待运输料箱。

根据本发明的第二方面，提供了一种物品运输管理装置，包括：

获取模块，用于获取待运输料箱中的待运输物品信息；

计算模块，用于基于历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、所有轨道的当前任务信息以及所述待运输物品信息计算所述待运输物品的最优运输路径；

运输模块，用于根据所述最优运输路径控制搬运机器人运输所述待运输料箱。

根据本发明的第三方面，提供了一种物品运输管理系统，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上且在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述方法的步骤。

根据本发明的第四方面，提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被计算机执行时实现第一方面所述方法的步骤。

根据本发明的第五方面，提供了一种仓储系统，所述系统包括：

物品运输管理装置，用于执行如第一方面所述的方法；

搬运机器人，用于在所述物品运输管理装置的控制下，根据所述物品运输管理装置计算得到的最优运输路径搬运料箱。

根据本发明实施例的物品运输管理方法、装置、系统及计算机存储介质，基于当前仓库中所有的物品信息、历史订单数据、轨道的繁忙程度计算物品运输的最优运输路径，能够减少仓库中物品的出货时间，提高出货效率。

附图说明

通过结合附图对本发明实施例进行更详细的描述，本发明的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本发明实施例的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或步骤。

图1是用于实现根据本发明实施例的物品运输管理方法和装置的示例电子设备的示意性框图；

图2是根据本发明实施例的物品运输管理方法的示意性流程图；

图3是根据本发明实施例的物品运输管理装置的示意性框图；

图4是根据本发明实施例的物品运输管理装置的另一示意性框图。

具体实施方式

为了使得本发明的目的、技术方案和优点更为明显，下面将参照附图详细描述根据本发明的示例实施例。显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明中描述的本发明实施例，本领域技术人员在没有付出创造性劳动的情况下所得到的所有其它实施例都应落入本发明的保护范围之内。

首先，参考图1来描述用于实现本发明实施例的基于立体仓储的物品运输方法和装置的示例电子设备100。

如图1所示，电子设备100包括一个或多个处理器101、一个或多个存储装置102、输入装置103、输出装置104、图像传感器105，这些组件通过总线系统106或其它形式的连接机构(未示出)互连。应当注意，图1所示的电子设备100的组件和结构只是示例性的，而非限制性的，根据需要，所述电子设备也可以具有其他组件和结构。例如，其中图像传感器105可以根据需要设置或者不设置，在此不做限制。

所述处理器101可以是中央处理单元(cpu)、图形处理单元(gpu)或者具有指令执行能力的其它形式的处理单元，并且可以控制所述电子设备100中的其它组件以执行期望的功能。

所述存储装置102可以包括一个或多个计算机程序产品，所述计算机程序产品可以包括各种形式的计算机可读存储介质，例如易失性存储器或非易失性存储器。所述易失性存储器例如可以包括随机存取存储器(ram)或高速缓冲存储器(cache)等。所述非易失性存储器例如可以包括只读存储器(rom)、硬盘、闪存等。在所述计算机可读存储介质上可以存储一个或多个计算机程序指令，处理器101可以运行所述程序指令，以实现下文所述的本发明实施例中(由处理器实现)的客户端功能以及/或者其它期望的功能。在所述计算机可读存储介质中还可以存储各种应用程序和各种数据，例如所述应用程序使用或产生的各种数据等。

所述输入装置103可以是用户用来输入指令的装置，并且可以包括键盘、鼠标、麦克风和触摸屏等中的一个或多个。

所述输出装置104可以向外部(例如用户)输出各种信息(例如图像或声音)，并且可以包括显示器、扬声器等中的一个或多个。

所述图像传感器105可以拍摄用户期望的图像(例如照片、视频等)，并且将所拍摄的图像存储在所述存储装置102中以供其它组件使用。

示例性地，用于实现根据本发明实施例的物品运输方法和装置的示例电子设备可以被实现为诸如智能手机、平板电脑、计算机设备等。

下面，将参照图2描述根据本发明实施例的物品运输管理方法200。如图2所示，一种物品运输管理方法200，包括：

首先，在步骤s210中，获取待运输料箱中的待运输物品信息；

在步骤s220中，基于历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、所有轨道的当前任务信息以及所述待运输物品信息计算所述待运输料箱的最优运输路径；

最后，在步骤s230中，根据所述最优运输路径控制搬运机器人运输所述待运输料箱。

示例性地，所述运输包括入库或出库。其中，所述入库是指将所述待运输物品从站点运输至物品存储区进行存储；所述出库是指将所述待运输物品从物品存储区运输至站点进行拣选。

根据本发明实施例的物品运输管理方法可以应用于立体仓储中，立体仓储是一种高密度的仓库存储方式，包括堆叠式立体仓储方式。堆叠式立体仓储方式中的仓库包括多层物品存储区域，每层物品存储区域包括若干条轨道，每条轨道下方对应若干个堆塔，该层的每个堆塔对应于一条轨道，每个堆塔包括堆叠的若干料箱，每个料箱中装载有不同类别和不同数量的物品。每条轨道上有搬运机器人，负责搬运所述轨道下方对应的若干堆塔中的料箱。所述堆叠式立体仓储方式中的仓库中还包括站点，所述站点可以作为一种只能放置一个料箱的特殊类型的堆塔；工作人员对位于所述站点的料箱进行物品拣选，将订单中所需要的物品拣出后，搬运机器人会自行将位于站点的该料箱搬回物品存储区。每个轨道可以对应位于所述轨道下方的多个堆塔以及多个站点，每个堆塔和站点对应于一个轨道。

根据本发明实施例的物品运输管理方法，根据历史订单数据、当前物品的位置以及轨道的繁忙程度，通过评估待运输物品的不同运输路径并推荐最优运输路径，即推荐采用哪条轨道运输待运输物品，从而根据历史订单信息将高流动量的物品分配在离拣选物品的站点更近的区域存储，低流动量的物品分配在远离拣选物品的站点的区域(如堆塔的下部)进行存储。而且，通过计算出所要出入库的物品的运输路径和相应的搬运动作，从而实现动态存储，减少之后订单的整体的出货时间，增加仓库的工作效率。适合广泛应用于如立体仓储等仓储系统中的物品运输的各种场合，有利于节省时间和成本，能够实现在充分利用立体仓储的高空间利用率的同时，提高出货效率和加快出货速度。

示例性地，根据本发明实施例的物品运输管理方法可以在具有存储器和处理器的设备、装置或者系统中实现。

根据本发明实施例的物品运输管理方法可以部署在仓库的控制系统中，例如，可以部署在用于控制仓库中物品运输的服务器或个人终端处，诸如计算机、智能电话、平板电脑、个人计算机、可穿戴设备等。

根据本发明实施例的物品运输管理方法可以部署在个人终端处或服务器端(或云端)，所述个人终端处诸如智能电话、平板电脑、个人计算机等。例如，可以在个人终端处或服务器端(或云端)处，获取待运输物品信息，并推荐所述待运输物品的最优运输路径后进行运输。

替代地，根据本发明实施例的物品运输管理方法还可以分布地部署在个人终端处和服务器端(或云端)。例如，可以在个人终端处获取待运输物品信息，并将其传输至服务器端(或云端)，服务器端(或云端)根据所接收的待运输物品信息进行最优运输路径计算后直接控制所述待运输物品基于所述最优运输路径进行运输，或将所述最优运输路径发送至所述个人终端处，由所述个人终端处控制所述待运输物品基于所述最优运输路径进行运输。

根据本发明实施例的物品运输管理方法，基于当前仓库中所有的物品信息、历史订单数据、轨道的繁忙程度计算物品运输的最优运输路径，能够减少仓库中物品的出货时间，提高出货效率。

根据本发明实施例，所述步骤s210中，获取待运输料箱中的待运输物品信息可以包括：基于当前订单的订单信息获取所述待运输物品信息。

在一些实施例中，获取待运输料箱中的待运输物品信息还可以包括：从其他数据源接收所述待运输物品信息。

示例性地，所述订单信息可以包括：至少一个sku(stockkeepingunit，库存量单位)及其数量。

示例性地，所述待运输物品信息可以包括：至少一个待运输物品的sku以及相应的数量。

根据本发明实施例，所述步骤s220中，基于历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、所有轨道的当前任务信息以及所述待运输物品信息计算所述待运输料箱的最优运输路径，包括：

基于历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算每个所述轨道对应的最大堆塔得分，所述最大堆塔得分为每个所述轨道对应的多个堆塔的得分中的最大得分；

基于所有轨道的当前任务信息计算每个所述轨道的当前繁忙度和入库率；

根据所述轨道对应的最大堆塔得分、所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率计算每个所述轨道的得分，将得分最高的所述轨道作为所述最优运输路径。

其中，通过对历史订单数据的分析，以及仓库中存储区内现有物品的摆放信息，计算出所要出入库的物品的最优运输路径和搬运动作，例如，入库时将装有物品的料箱放入到哪条轨道所对应堆塔上；出库时若目标料箱上有其他的料箱(称为障碍料箱)时，障碍料箱需要被机器人搬运到哪个堆塔上等，通过最优路径对出入库的物品进行运输，以减少之后订单的整体的出货时间，增加仓库的工作效率。

示例性地，所述轨道的当前任务信息可以至少包括：当前位于所述轨道上的料箱数量和/或所述轨道所对应的每个站点的任务数量。

示例性地，所述基于所有轨道的当前任务信息计算每个所述轨道的入库率包括：

基于所有轨道的当前任务信息，计算位于所述轨道上的料箱数量占所述轨道能够容纳的料箱数量的比例表示所述轨道的入库率。

其中，每条所述轨道都有高度限制，通过查询当前所述轨道中已经放的料箱数在所述轨道中最多可以放的料箱数中的占比。例如，一条轨道最多可以放置g个料箱，当前已经放置g个料箱，则所述轨道的入库率为g/g。

示例性地，所述基于所有轨道的当前任务信息计算每个所述轨道的当前繁忙度包括：基于所有轨道的当前任务信息，计算所述轨道对应的站点的总任务数量占仓库中所有总任务数量的比例表示每个所述轨道的当前繁忙度。例如，一条轨道所对应的若干个站点当前共有d个任务，仓库当前的总任务数量为d，则所述轨道的当前繁忙度为d/d。

示例性地，根据所述轨道对应的最大堆塔得分、所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率计算每个所述轨道的得分可以包括：

利用估值函数计算得到所述每个轨道的得分，所述估值函数与所述轨道对应的最大堆塔得分、所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率相关。

其中，所述估值函数与所述轨道对应的最大堆塔得分、所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率这三部分相关。所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率可以是递减函数，其得分越小越好，表示所述轨道可以被占用的资源小。所述轨道对应的最大堆塔得分可以是递增函数，分数越大越好，表示所述轨道对应的多个堆塔中物品的相似度高。将所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率变换成递增函数后可以得到所述估值函数。

基于贪心算法(greedyalgorithm)选取所述估值函数的最优解得到每个轨道的得分，并将得分最大的轨道作为最优运输路径进行推荐，减少箱子的搬运次数，有效降低订单的处理时间和物品的出入时间。

示例性地，根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算每个所述轨道对应的最大堆塔得分，包括：

根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算将所述待运输料箱放置于所述轨道对应的每个堆塔上时每个所述堆塔的得分，将所述轨道对应的多个所述堆塔的得分中的最大得分作为所述轨道对应的最大堆塔得分。

由于每个轨道都对应了多个堆塔，将待运输料箱放到每个堆塔上之后每个堆塔的得分都会发生变化，而从每个堆塔的得分可以反映出所述待运输料箱放到该堆塔上是否合适，堆塔的得分越高说明所述运输料箱与该堆塔已有的料箱中的商品相似度很高，适合放到该堆塔上面，所述运输料箱放入该堆塔后可以减少搬运该堆塔下面的料箱次数，有利于进一步降低后续低订单的处理时间和物品的出入时间。

在一些实施例中，如果将所述待运输料箱放到所述堆塔上后，所述堆塔的高度超过堆塔的规定高度则可以不计算该超过规定高度的堆塔的得分。其中，如果所述堆塔的高度超过堆塔的规定高度则可以表示该堆塔不能接受料箱。应了解，所述规定高度可以根据需要进行设置，在此不做限制。

在一些实施例中，以2个轨道l1和l2为例进行说明，其中，轨道l1包括a个堆塔d1，d2，d3，……，da；轨道l2包括b个堆塔t1，t2，t3，……，tb；将所述待运输料箱放到轨道l1中的a个堆塔和轨道l2中的b个堆塔上后，轨道l1中的a个堆塔的得分为sd1，sd2，sd3，……，sda，轨道l2中的b个堆塔的得分为st1，st2，st3，……，stb，那么，轨道l1对应的最大堆塔得分为max{sd1，sd2，sd3，……，sda}，轨道l2对应的最大堆塔得分为max{st1，st2，st3，……，stb}。

续举上述实施例，如果将所述待运输料箱放到轨道l1中的堆塔d1上后，堆塔d1的高度超过堆塔的规定高度则不计算该堆塔d1的得分，那么轨道l1对应的最大堆塔得分为max{sd2，sd3，……，sda}。

示例性地，根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算将所述待运输料箱放置于所述轨道对应的每个堆塔上时每个所述堆塔的得分，包括：

假设将所述待运输料箱放置于所述轨道对应的每个堆塔上，根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息，计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分；

根据所述堆塔中每个所述料箱的得分与每个所述料箱到其所在的堆塔顶部的距离计算得到所述堆塔的得分。

其中，每个堆塔的得分不仅与料箱中的物品有关，而且与堆塔中料箱所占用的空间有关。堆塔中最上面的料箱顶部为堆塔的顶部，当所述待运输料箱放到该堆塔上时堆塔中的料箱增加则整个堆塔的高度增加，每个料箱距离堆塔的顶部的距离增加，那么堆塔的得分增加；进一步地，此时，当所述待运输料箱的商品分布与该堆塔的商品分布越相似则所述待运输料箱的得分越高，那么料箱的得分越高，使得整个堆塔的得分越高。

仓库中可能采用高度不同的料箱，也可能采用高度相同的料箱。当仓库中采用高度不同的料箱时，可以根据料箱的高度计算得到堆塔的高度从而得到料箱到堆塔顶部的距离；当仓库中采用高度相同的料箱时，可以根据料箱的高度计算得到堆塔的高度从而得到料箱到堆塔顶部的距离；还可以替代地采用堆塔包含的料箱数量表示堆塔的高度，采用每个所述料箱到其所在的堆塔顶部之间的料箱数量表示每个所述料箱到其所在的堆塔顶部的距离，这样可以简化运算过程，减少计算量，有利于进一步加快最佳运输路径的推荐。示例性地，所述料箱到其所在堆塔顶部的距离可以是料箱顶部到堆塔顶部的距离，也可以是料箱中部到堆塔顶部的距离，还可以是料箱底部到堆塔顶部的距离，在此不做限制。

示例性地，根据所述堆塔中每个所述料箱的得分与每个所述料箱到其所在的堆塔顶部的距离计算得到所述堆塔的得分，包括：

根据每个所述料箱的高度计算得到其所在的堆塔的高度；

计算每个所述料箱到其所在的堆塔顶部的距离；

根据每个所述料箱的得分与所述距离得到所述堆塔的得分。

示例性地，所述根据每个所述料箱的得分与所述距离得到所述堆塔的得分，包括：根据如下公式计算所述堆塔的得分：

其中，t为所述堆塔的得分，bm为所述堆塔中第m个料箱的得分，m为所述堆塔中所述料箱的数量，hm为第m个料箱到所述堆塔顶部的高度，其中，所述m和所述m均为自然数。

可替代地，上述计算堆塔得分的公式中，可以将hm的平方替代为n次方，n为自然数。应了解，n可以根据需要进行设置，在此不做限制。

其中，每个堆塔内的料箱之间覆盖的物品种类和数量越多，所述该堆塔内的物品的相似度越高，那么该堆塔的得分也就越高。此时，由于该堆塔内的物品相似度高，那么就可以减少料箱的搬运次数，有利于提高物品的出入库效率。

示例性地，所述根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分，包括：

根据历史订单数据计算仓库中每种物品的热度；

基于当前仓库中所有物品的位置信息和所述待运输物品信息得到每个所述料箱中物品的种类、每种物品数量和所有物品的数量；

根据每个所述料箱中物品的种类、每种物品数量和所有物品的数量计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分。

其中，根据当前仓库中所有物品的位置信息可以得到每个堆塔中每个料箱中的物品分布情况，根据待运输物品信息可以得到待运输料箱中的物品分布情况。物品分布情况包括每个料箱中包含的物品种类、每个料箱中每种物品有多少数量，以及每个料箱中一共包含多少数量的物品。

在一些实施例中，当前仓库中所有物品的位置信息可以是物品所在的堆塔和/或料箱的位置信息如堆塔编号和/或料箱编号。例如，堆塔编号为t#001的堆塔中当前有3个料箱，按照从底到上的顺序所述3个料箱的料箱编号分别为b#123，b#234,b#345,料箱编号为b#123的料箱中包含2个物品w1，3个物品w2,料箱编号为b#234的料箱中包含5个物品w1，2个物品w3,料箱编号为b#345的料箱中包含6个物品w4。

续举上述实施例，堆塔编号为t#001的堆塔中当前放置的3个料箱中每个料箱中物品的种类、每种物品数量和所有物品的数量可以包括：

料箱编号为b#123的料箱中包含2种物品w1和w2；物品w1数量为2，物品w2数量为3；料箱中所有物品的数量为2+3＝5；

料箱编号为b#234的料箱中包含2种物品w1和w3；物品w1数量为5，物品w3数量为2；料箱中所有物品的数量为5+2＝7；

料箱编号为b#345的料箱中包含2种物品w4；物品w4的数量为6；料箱中所有物品的数量为6。

示例性地，所述根据每个所述料箱中物品的种类、每种物品数量和所有物品的数量计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分，包括：根据如下公式计算得到每个料箱的得分：

其中，b为所述料箱的得分，wl为所述料箱中第l类物品的热度，l为所述料箱中物品的种类数量，covernuml为所述料箱下方所覆盖的第l类物品的数量；boxnum为所述料箱中所有物品的数量，其中，所述covernuml、所述boxnum、所述l和所述l均为自然数。

其中，所述料箱下方所覆盖的同种类物品数量越多，覆盖物品的热门度越高或流通越多，所述料箱的得分越高。

示例性地，所述根据历史订单数据计算仓库中每种物品的热度包括：

根据所述历史订单数据统计一段时期内每天仓库中每种物品的出货数量；

基于当前时间确定所述每天仓库中每种物品的权重；

根据每天仓库中每种物品的所述权重和所述出货数量计算得到所述一段时期内仓库中每种物品的热度。

其中，物品的热度越高表示该类物品越热门，流通性越高；而基于所述历史订单数据对物品的数据进行分析，可以使得物品的属性会随着所述物品出入库的操作频率慢慢地分化出来，利用物品的属性相似性，将物品放置到相似性较高的库位中，从而在实现高密度存储的同时减少物品出入库中搬运过程中的阻碍次数，实现动态存储，提高仓库的出货效率和拣选效率。

应了解，所述一段时期可以根据需要进行设置，在此不做限制。

在一些实施例中，所述每天可以替代地包括每周，每12个小时，或其它预设的时间段等等，可以根据需要进行设置，在此不做限制。

示例性地，基于当前时间确定所述每天仓库中每种物品的权重包括：第i天仓库中每种物品的权重大于第i+1天库中每种物品的权重，i＝1,2,3，……。

其中，因为离当前时间越远的历史订单数据对当前情况预测的准确度较差，所以离当前时间越远，每种物品的权重越低；当距离当前时间超过一定阈值即距离当前时间较长的历史订单数据对当前情况的预测没有意义，则这部分历史订单数据不参与物品权重的确定，以保证权重的准确性，从而保证后续计算最优运输路径的准确性。

示例性地，所述根据每天仓库中每种物品的所述权重和所述出货数量计算得到所述一段时期内仓库中每种物品的热度，包括：根据如下公式计算得到每种物品的热度：

其中，w为所述物品的热度，daynumi为第i天内所述物品的出货数量，maxdayi为第i天内所有所述物品的出货数量中的最大出货数量，vali为第i天每种物品的权重，其中，所述daynumi和所述maxdayi均为自然数，n为所述一段时期的天数，vali∈[0,1]。

示例性地，所述n个vali之和为1。

示例性地，根据所述历史订单数据计算得到每种物品的热度还可以包括：当所述物品为新品时，则所述新品的热度为预设热度。其中，新品可以是在所述一段时期内均没有出现的物品。应了解，预设热度可以根据需要进行设置，范围处于0到1之间，在此不做限制。

在一个实施例中，以一示例对本发明实施例的物品运输管理方法进行说明，所述方法包括：

首先，基于当前订单的订单信息或从其他数据源获取待运输料箱中的待运输物品信息，包括若干sku以及相应的数量；

然后，根据所述历史订单数据计算得到每种物品的热度，具体包括：当所述物品为新品时，则所述新品的热度为预设热度；

当所述物品为非新品时，根据所述历史订单数据统计一段时期内每天仓库中每种物品的出货数量daynumi；

基于当前时间确定所述每天仓库中每种物品的权重vali；

根据每天仓库中每种物品的所述权重vali和所述出货数量daynumi计算得到所述一段时期内仓库中每种物品的热度w：

其中，daynumi为第i天内所述物品的出货数量，maxdayi为第i天内所有所述物品的出货数量中的最大出货数量；

接着，根据当前仓库中所有物品的位置信息和所述待运输物品信息得到每个所述料箱中物品的种类、每种物品数量和所有物品的数量，并计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分b：

其中，wl为所述料箱中第l类物品的热度，l为所述料箱中物品的种类数量，covernuml为所述料箱下方所覆盖的第l类物品的数量；boxnum为所述料箱中所有物品的数量，其中，所述covernuml、所述boxnum、所述l和所述l均为自然数；接着，根据每个所述料箱的高度计算得到每个所述料箱顶部到所述堆塔顶部的距离hm；根据每个所述料箱的得分与所述距离得到所述堆塔的得分t：

其中，bm为所述堆塔中第m个料箱的得分，m为所述堆塔中所述料箱的数量，hm为第m个料箱到所述堆塔顶部的高度，其中，所述m和所述m均为自然数；

假设将所述待运输料箱放置于所述轨道对应的每个堆塔上，计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分，将所述轨道对应的多个所述堆塔的得分中的最大得分作为所述轨道对应的最大堆塔得分；

接着，基于所有轨道的当前任务信息，计算位于所述轨道上的料箱数量占所述轨道能够容纳的料箱数量的比例表示所述轨道的入库，以及基于所有轨道的当前任务信息，计算所述轨道对应的站点的总任务数量占仓库中所有总任务数量的比例表示每个所述轨道的当前繁忙度；

接着，利用估值函数计算得到所述每个轨道的得分，所述估值函数与所述轨道对应的最大堆塔得分、所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率相关；

最终，选取得分最高的所述轨道作为所述最优运输路径，并根据所述最优运输路径运输所述待运输料箱。

由此可知，根据本发明实施例的物品运输方法，基于当前仓库中所有的物品信息、历史订单数据、轨道的繁忙程度计算物品运输的最优运输路径，能够减少立体仓储中物品的出货时间，提高出货效率。

图3示出了根据本发明实施例的物品运输管理装置300的示意性框图。如图3所示，根据本发明实施例的物品运输管理装置300包括：

获取模块310，用于获取待运输料箱中的待运输物品信息；

计算模块320，用于基于历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、所有轨道的当前任务信息以及所述待运输物品信息计算所述待运输物品的最优运输路径；

运输模块330，用于根据所述最优运输路径控制搬运机器人运输所述待运输料箱。

示例性地，所述计算模块320可以包括：

堆塔计算模块321，用于根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算将所述待运输料箱放置于所述轨道对应的每个堆塔上时每个所述堆塔的得分，和每个所述轨道对应的最大堆塔得分，所述最大堆塔得分为每个所述轨道对应的多个堆塔的得分中的最大得分；

轨道计算模块322，用于基于所有轨道的当前任务信息计算每个所述轨道的当前繁忙度和入库率；以及根据所述轨道对应的最大堆塔得分、所述轨道的当前繁忙度以及所述轨道的入库率计算每个所述轨道的得分，将得分最高的所述轨道作为所述最优运输路径。

示例性地，所述计算模块320还可以包括：

料箱计算模块323，用于所述根据历史订单数据、当前仓库中所有物品的位置信息、以及所述待运输物品信息计算每个堆塔中堆叠的每个料箱的得分。

示例性地，所述计算模块320还可以包括：

物品热度计算模块324，用于所述根据历史订单数据计算仓库中每种物品的热度。

所述各个模块可分别执行上文中结合图2描述的物品运输管理方法的各个步骤/功能。以上仅对该物品运输管理装置300的各部件的主要功能进行描述，而省略上文已经描述过的细节内容。

根据本发明实施例的一种仓储系统，所述系统包括：

物品运输管理装置，用于执行根据本发明实施例的所述的物品运输管理方法；

搬运机器人，用于在所述物品运输管理装置的控制下，根据所述物品运输管理装置计算得到的最优运输路径搬运料箱。

应了解，所述仓储系统中的物品运输管理装置分别执行上文中结合图2描述的物品运输管理方法的各个步骤/功能，省略上文已经描述过的细节内容。

图4示出了根据本发明实施例的物品运输管理装置400的另一示意性框图。物品运输管理装置400包括存储装置410、以及处理器420。

所述存储装置410存储用于实现根据本发明实施例的物品运输方法中的相应步骤的程序代码。

所述处理器420用于运行所述存储装置410中存储的程序代码，以执行根据本发明实施例的物品运输方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的物品运输装置中的获取模块310，计算模块320和运输模块330。

此外，根据本发明实施例，还提供了一种存储介质，在所述存储介质上存储了程序指令，在所述程序指令被计算机或处理器运行时用于执行本发明实施例的物品运输方法的相应步骤，并且用于实现根据本发明实施例的物品运输查找装置中的相应模块。所述存储介质例如可以包括智能电话的存储卡、平板电脑的存储部件、个人计算机的硬盘、只读存储器(rom)、可擦除可编程只读存储器(eprom)、便携式紧致盘只读存储器(cd-rom)、usb存储器、或者上述存储介质的任意组合。所述计算机可读存储介质可以是一个或多个计算机可读存储介质的任意组合，例如一个计算机可读存储介质包含用于随机地生成动作指令序列的计算机可读的程序代码，另一个计算机可读存储介质包含用于进行物品运输的计算机可读的程序代码。

在一个实施例中，所述计算机程序指令在被计算机运行时可以实现根据本发明实施例的物品运输装置的各个功能模块，并且/或者可以执行根据本发明实施例的物品运输方法。

根据本发明实施例的物品运输系统中的各模块可以通过根据本发明实施例的物品运输的电子设备的处理器运行在存储器中存储的计算机程序指令来实现，或者可以在根据本发明实施例的计算机程序产品的计算机可读存储介质中存储的计算机指令被计算机运行时实现。

根据本发明实施例的物品运输方法、装置、系统以及存储介质，基于当前仓库中所有的物品信息、历史订单数据、轨道的繁忙程度计算物品运输的最优运输路径，能够减少立体仓储中物品的出货时间，提高出货效率。

尽管这里已经参考附图描述了示例实施例，应理解上述示例实施例仅仅是示例性的，并且不意图将本发明的范围限制于此。本领域普通技术人员可以在其中进行各种改变和修改，而不偏离本发明的范围和精神。所有这些改变和修改意在被包括在所附权利要求所要求的本发明的范围之内。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个设备，或一些特征可以忽略，或不执行。

在此处所提供的说明书中，说明了大量具体细节。然而，能够理解，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。

类似地，应当理解，为了精简本发明并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该本发明的方法解释成反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如相应的权利要求书所反映的那样，其发明点在于可以用少于某个公开的单个实施例的所有特征的特征来解决相应的技术问题。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。

本领域的技术人员可以理解，除了特征之间相互排斥之外，可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述，本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。

此外，本领域的技术人员能够理解，尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，在权利要求书中，所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。

本发明的各个部件实施例可以以硬件实现，或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现，或者以它们的组合实现。本领域的技术人员应当理解，可以在实践中使用微处理器或者数字信号处理器(dsp)来实现根据本发明实施例的物品分析设备中的一些模块的一些或者全部功能。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的装置程序(例如，计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上，或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到，或者在载体信号上提供，或者以任何其他形式提供。

应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制，并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式或对具体实施方式的说明，本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。