基于需求预测的机器人调度系统与方法与流程

本发明涉及机器人调度技术领域，尤其涉及一种基于需求预测的机器人调度系统。

背景技术：

随着技术发展和人口结构的变化，机器人将逐渐进入人们的日常生活。对于面向公共服务的机器人，需要一个调度系统来安排机器人的行程和任务。传统的机器人调度系统往往依靠用户发送的服务请求(预约)或固定的运行计划进行调度安排。

但是，基于用户请求(预约)的调度系统只能在用户需求发布后才能对机器人进行调度，造成用户等待机器人到位或需用户“寻找”机器人的时间过程。这种方式会导致服务不及时或需要大量的机器人进行密集部署，造成资源浪费。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种基于需求预测的机器人调度系统与方法，通过对用户使用机器人需求的预测，先于用户请求，将机器人调度到用户需要的目标地点，满足用户对机器人服务的即时需求，实现机器人“等”人。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一种基于需求预测的机器人调度系统，包括：调度分析模块、调度执行模块与调度学习模块；其中：

所述调度分析模块，用于根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划，以及根据调度执行模块反馈的调度结果实时形成新的调度计划；

所述调度执行模块，用于根据接收到的调度计划对机器人进行动态调度，并将调度结果反馈给调度分析模块与调度学习模块；

所述调度学习模块，用于根据调度结果和机器人实际使用率进行分析，挖掘提高机器人实际使用率的调度方法和机器人分布方案，进而优化调度分析模块。

所述调度分析模块的工作过程如下：

机器人分布初始化：根据机器人运营的历史数据和先验知识构建机器人在空间和时间上的初始化分布；

根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划：a、根据计划事件对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到可能影响机器人使用的计划事件时，根据对计划事件的参与人数和对机器人使用数量的预估，提前将预估使用率低于第一阈值地区的机器人调配到计划事件所需区域，形成相应的第一调度计划；b、根据所服务的目标用户的密度对机器人分布进行调整：当能够利用历史数据对用户使用机器人的概率进行预测时，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；当无法对用户使用机器人的概率进行预测时，默认为每个用户使用机器人的概率相等，此时用户使用概率密度与用户人群密度相等，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；根据上述方式，形成相应的第二调度计划；c、根据用户的预约请求对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到用户的机器人预约请求时，将附近的机器人调度到用户的预约目的地，此时，根据用户请求，形成相应的第三调度计划；

全局评价：根据上述第一调度计划、第二调度计划和/或第三调度计划，形成机器人预期分布；进行全局机器人分布评价，计算各区域用户使用概率密度与机器人密度之比，并进行动态调整，使各个区域的比值处于目标区间内，再形成最终的调度计划输出给调度执行模块。

所述机器人为具有自主移动能力的机电系统，包括：机器人、无人车、无人机与无人船。

一种基于需求预测的机器人调度方法，该方法基于前述系统实现，包括：

调度分析与调度计划生成：根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划，以及根据反馈的调度结果实时形成新的调度计划；

调度执行：根据接收到的调度计划对机器人进行动态调度，并向外输出调度结果；

调度学习：根据调度结果和机器人实际使用率进行分析，挖掘提高机器人实际使用率的调度方法和机器人分布方案，进而优化调度分析与调度计划生成过程。

所述调度分析与调度计划生成的工作过程如下：

机器人分布初始化：根据机器人运营的历史数据和先验知识构建机器人在空间和时间上的初始化分布；

根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划：a、根据计划事件对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到可能影响机器人使用的计划事件时，根据对计划事件的参与人数和对机器人使用数量的预估，提前将预估使用率低于第一阈值地区的机器人调配到计划事件所需区域，形成相应的第一调度计划；b、根据所服务的目标用户的密度对机器人分布进行调整：当能够利用历史数据对用户使用机器人的概率进行预测时，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；当无法对用户使用机器人的概率进行预测时，默认为每个用户使用机器人的概率相等，此时用户使用概率密度与用户人群密度相等，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；根据上述方式，形成相应的第二调度计划；c、根据用户的预约请求对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到用户的机器人预约请求时，将附近的机器人调度到用户的预约目的地，此时，根据用户请求，形成相应的第三调度计划；

全局评价：根据上述第一调度计划、第二调度计划和/或第三调度计划，形成机器人预期分布；进行全局机器人分布评价，计算各区域用户使用概率密度与机器人密度之比，并进行动态调整，使各个区域的比值处于目标区间内，再形成最终的调度计划输出给调度执行模块。

所述机器人为具有自主移动能力的机电系统，包括：机器人、无人车、无人机与无人船。

由上述本发明提供的技术方案可以看出，该方案根据用户使用数据和先验知识在用户发出使用请求前将机器人调度到位，缩短了用户使用机器人所需的预约和等待时间；同时，实时根据用户需求的预测，动态调度机器人分布，减少机器人盲目等待服务预约的情况，提高了机器人的使用效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。

图1为本发明实施例提供的基于需求预测的机器人调度系统的示意图；

图2为本发明实施例提供的基于需求预测的机器人调度系统的工作流程图；

图3为本发明实施例提供的调度分析模块的工作流程图；

图4为本发明实施例提供的基于需求预测的机器人调度方法的流程图。

具体实施方式

下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。

图1为本发明实施例提供的基于需求预测的机器人调度系统的示意图。如图1所示，其主要包括：调度分析模块、调度执行模块与调度学习模块。

如图2所示，系统各个模块的功能以及工作过程如下：

1、调度分析模块。根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划，以及根据调度执行模块反馈的调度结果实时形成新的调度计划。

2、调度执行模块。根据接收到的调度计划对机器人进行动态调度，并将调度结果反馈给调度分析模块与调度学习模块。

本发明实施例中，所述的机器人包括但不限于任何具有自主移动能力的机电系统，如机器人，无人车，无人机，无人船等。

3、调度学习模块。根据调度结果和机器人实际使用率进行分析，挖掘提高机器人实际使用率的调度方法和机器人分布方案，进而优化调度分析模块。此处的优化调度分析模块可以包含改进机器人的初始化分布供调度分析模块使用。

本发明实施例中，调度分析模块与调度执行模块会实时进行分析与执行操作，也就是说，实时的对机器人的分布情况进行调整，以减少机器人盲目等待服务预约的情况，提高了机器人的使用效率。

本发明实施例中，调度分析模块的工作过程如图3所示，主要包括如下几个部分：

1、机器人分布初始化：根据机器人运营的历史数据和先验知识构建机器人在空间和时间上的初始化分布。

2、根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划：

a、事件预判调整。

根据计划事件对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到可能影响机器人使用的计划事件时，根据对计划事件的参与人数和对机器人使用数量的预估，提前将预估使用率低于第一阈值地区的机器人调配到计划事件所需区域，形成相应的第一调度计划。

b、用户密度调整。

根据所服务的目标用户的密度对机器人分布进行调整：当能够利用历史数据对用户使用机器人的概率进行预测时(如通过注册用户的使用习惯等历史数据进行预测)，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；当无法对用户使用机器人的概率进行预测时，默认为每个用户使用机器人的概率相等，此时用户使用概率密度与用户人群密度相等，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；根据上述方式，形成相应的第二调度计划。

c、预约请求调整。

根据用户的预约请求对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到用户的机器人预约请求时，将附近的机器人调度到用户的预约目的地，此时，根据用户请求，形成相应的第三调度计划。

本领域技术人员可以理解，上述第一阈值、第二阈值、第三阈值可以根据需求来设定，同时，关于调度计划前的第一、第二、第三仅用于标识不同的调度计划，并非构成限制。此外，上述列举了三种调度计划，在实际情况中可以只出现其中一种，当然也可以同时出现上述三种。

3、全局评价：根据上述第一调度计划、第二调度计划和/或第三调度计划，形成机器人预期分布；进行全局机器人分布评价，计算各区域用户使用概率密度与机器人密度之比，并进行动态调整，使各个区域的比值处于目标区间内，再形成最终的调度计划输出给调度执行模块。

本发明实施例提供的上述系统，根据用户使用数据和先验知识在用户发出使用请求前将机器人调度到位，缩短了用户使用机器人所需的预约和等待时间；同时，实时根据用户需求的预测，动态调度机器人分布，减少机器人盲目等待服务预约的情况，提高了机器人的使用效率。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，仅以上述各功能模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将系统的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。

本发明另一实施例还提供一种基于需求预测的机器人调度方法，该方法基于前述实施例提供的系统实现，如图4所示，其主要包括如下步骤：

调度分析与调度计划生成：根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划，以及根据反馈的调度结果实时形成新的调度计划；

调度执行：根据接收到的调度计划对机器人进行动态调度，并向外输出调度结果；

调度学习：根据调度结果和机器人实际使用率进行分析，挖掘提高机器人实际使用率的调度方法和机器人分布方案，进而优化调度分析与调度计划生成过程。

本发明实施例中，所述调度分析与调度计划生成的工作过程如下：

机器人分布初始化：根据机器人运营的历史数据和先验知识构建机器人在空间和时间上的初始化分布；

根据计划事件、用户密度和/或预约请求来生成相应的调度计划：a、根据计划事件对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到可能影响机器人使用的计划事件时，根据对计划事件的参与人数和对机器人使用数量的预估，提前将预估使用率低于第一阈值地区的机器人调配到计划事件所需区域，形成相应的第一调度计划；b、根据所服务的目标用户的密度对机器人分布进行调整：当能够利用历史数据对用户使用机器人的概率进行预测时，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；当无法对用户使用机器人的概率进行预测时，默认为每个用户使用机器人的概率相等，此时用户使用概率密度与用户人群密度相等，将处于使用概率低于第二阈值区域的机器人调度到使用概率高于第三阈值的区域，使调度后区域内用户使用概率密度与机器人密度匹配；根据上述方式，形成相应的第二调度计划；c、根据用户的预约请求对机器人分布进行调整：当调度分析模块收到用户的机器人预约请求时，将附近的机器人调度到用户的预约目的地，此时，根据用户请求，形成相应的第三调度计划；

全局评价：根据上述第一调度计划、第二调度计划和/或第三调度计划，形成机器人预期分布；进行全局机器人分布评价，计算各区域用户使用概率密度与机器人密度之比，并进行动态调整，使各个区域的比值处于目标区间内，再形成最终的调度计划输出给调度执行模块。

需要说明的是，上述方法中的具体实现方式在前面的系统实施例已经有详细描述，故在这里不再赘述。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例可以通过软件实现，也可以借助软件加必要的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，上述实施例的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但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披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。