[发明专利]一种基于大数据的物流仓储的调度方法及系统

说明书

本发明提供一种基于大数据的物流仓储的调度方法及系统，首先获取订单信息，根据订单信息确定货物所在货架位置；然后根据移动机器人和货架位置，利用路径规划算法规划出一条到达出口位置的最短路径；最后调度移动机器人按照规划出的最短路径，将货物送至出口，完成订单任务。本发明通过对仓库内搬运区域有效划分和仓库布局的合理布置，构建总任务最短完工时间最大化的任务调度模型，解决仓储物流中移动机器人与订单任务的分配问题，实现调度系统中移动机器人总任务完工时间最短。同时，本发明能够缩小搜索范围、减少路径节点个数、缩短路径长度，解决路径规划过程中搜索节点过多、计算时间过长等问题，且规划路径为最优路径。

技术领域

本发明涉及大数据技术领域，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。

背景技术

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。

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。

发明内容

鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种基于大数据的物流仓储的调度方法及系统，用于解决对移动机器人的任务分配的问题。

为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种基于大数据的物流仓储的调度方法，所述方法包括以下步骤：

获取订单信息，根据订单信息确定货物所在货架位置；

根据移动机器人和货架位置，利用路径规划算法规划出一条到达出口位置的最短路径；

调度移动机器人按照规划出的最短路径，将货物送至出口，完成订单任务。

可选地，所述调度移动机器人按照规划出的最短路径，将货物送至出口，完成订单任务的过程包括：

确定移动机器人执行订单任务最大化最短完工时间，有：

确定单个移动机器人执行订单任务所需时间，有：

确定移动机器人完成取货所需时间，有：

确定移动机器人完成卸货所需时间，有：

T_ij＞0；ST_ij＞0；FT_ij＞0；

式中，K_i(i＝1，…，k)为订单任务集合；

W_j(j＝1，…，w)为移动机器人集合；

B_v(v＝1，…，b)为仓库出口集合；

T_ij为移动机器人 W_j执行订单任务 K_i所用时间；