[发明专利]地图优化方法、非易失性存储介质以及地图优化系统

说明书

本发明提供了一种地图优化方法、非易失性存储介质以及地图优化系统，地图优化方法用于根据运载机构的运载情况获取运载机构在运输区间的运输地图，地图优化方法包括：获取运输区间的初始地图信息，初始地图为根据运载机构在运输区间的全部停靠站点的位置绘制形成；获取运输区间的全部物料的存放信息，并根据全部物料的存放信息对初始地图的进行标识以形成物料标识地图；获取运载机构的运载信息，并根据运载机构的运载信息对物料标识地图进行筛选以得到运输地图。通过本发明提供的技术方案，能够解决现有技术中的运输效率较低的技术问题。

技术领域

本发明涉及运载地图优化技术领域，具体而言，涉及一种地图优化方法、非易失性存储介质以及地图优化系统。

背景技术

目前，AGV(Automated Guided Vehicle)自动导航小车，指装备有电磁或光学等自动引导装置，AGV接收到指令且沿着指定的路径运行，并能安全高效的完成一系列货物派送、自动充电、自动停靠等任务，且不需要实际驾驶员的运输车。实现现代工业物流的高度自动化、智能化。

然而，为实现高度自动化，原始的AGV调度系统往往只创建一张特定的地图，并在地图规划物料停放区以及AGV可运输区域等所有AGV的固定行驶区域。由于不同AGV的运输状态(带物料/不带物料)不同，实际运行区域的环境不同，为了防止带物料状态AGV和接收了紧急任务的AGV在特殊运行区域行驶会出现各种各样的安全问题(如带物料的AGV在物料停放区域运行会存在物料碰撞的危险)，导致地图的设计可能牺牲掉很多可用的区域,以满足所有的AGV都能通用，但却减少了AGV可运行的线路，牺牲了运输的效率。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种地图优化方法、非易失性存储介质以及地图优化系统，以解决现有技术中的运输效率较低的技术问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种地图优化方法，地图优化方法用于根据运载机构的运载情况获取运载机构在运输区间的运输地图，地图优化方法包括：获取运输区间的初始地图信息，初始地图为根据运载机构在运输区间的全部停靠站点的位置绘制形成；获取运输区间的全部物料的存放信息，并根据全部物料的存放信息对初始地图的进行标识以形成物料标识地图；获取运载机构的运载信息，并根据运载机构的运载信息对物料标识地图进行筛选以得到运输地图。

进一步地，根据全部物料的存放信息对初始地图进行标识以形成物料标识地图，包括：获取运输区间的全部物料的存放位置信息和存放属性信息，存放属性信息包括物料的形态信息、物料的重量信息以及物料的危险程度信息；根据运输区间的全部物料的存放位置信息以及与存放位置信息对应的存放属性信息对初始地图上的全部停靠站点进行标识。

进一步地，根据运输区间的全部物料的存放位置信息以及与存放位置信息对应的存放属性信息对初始地图上的全部停靠站点进行标识，包括：将存放位置信息与停靠站点的位置信息进行比对，根据存放位置信息与停靠站点的位置信息的比对结果判定停靠站点是否存放有物料；当判定停靠站点存放有物料时，将对应的存放属性信息标识在停靠站点处；当判定停靠站点未存放有物料时，放弃对该停靠站点的标识。

进一步地，获取运载机构的运载信息，包括：获取运载机构的运输起点对应的停靠站点位置信息、运载机构的运输终点对应的停靠站点的位置信息以及运载机构的运载物料的物料属性信息。

进一步地，根据运载机构的运载信息对物料标识地图进行筛选以得到运输地图，包括：利用决策树分类算法对物料标识地图进行分类筛选，对分类后的地图与运载机构的运载信息进行结合以得到运输地图。

进一步地，利用决策树分类算法对物料标识地图进行分类筛选，包括：利用决策树分类算法对物料标识地图的停靠站点按照是否被标识、重量的大小、形态情况以及是否为危险品进行分类，并对分类后的停靠站点进行筛选。