[发明专利]一种仓库拣选系统下的机器人拥堵预防方法和装置

说明书

本发明属于机器人技术领域，本发明提供一种仓库拣选系统下的机器人拥堵预防方法，包括：根据实时地图数据，获取实时地图中的最大流节点；通过所述实时地图中的最大流节点确定每一个巷道的巷道容量特征，同时更新所述巷道容量特征的实时巷道流量；基于所述实时巷道流量，得出满足初始巷道容量约束的最短节点路径；根据所述最短节点路径，以预防仓库拣选系统下的机器人拥堵。本发明公开的方法，协同性高，适应性好，显著降低整个库区内的机器人拥堵概率，提升了仓库拣选系统的拣选效率与搬运效率。

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，尤指一种仓库拣选系统下的机器人拥堵预防方法和装置。

背景技术

仓库拣选系统(Goods to person或者Goods to man，简称G2P或者G2M)是一种在智能仓储、物流行业广泛应用的货物拣选系统。“货到人”即在货物拣选过程中，拣选人在工作站保持静止，货物被自动运送到拣选人面前，供人拣选。一种货到人运送方式即智能搬运机器人在仓库中穿梭，将货物从货架中拣出，穿过货架间的巷道，最终运送到位于工作站拣选人员。对于两列连续的、互相平行货架，这两列互相平行的货架间的一列或两列路径点组成的区域，被称为巷道。

由于智能仓库里的空间限制与为满足拣选任务数需求产生的时间限制，智能搬运机器人常常在仓库系统的巷道内发生拥堵，进而降低了拣选效率。

发明内容

本发明提供一种仓库拣选系统下的机器人拥堵预防方法和装置，克服上述问题。

本发明提供的技术方案如下：

在一些实施例中，本发明提供一种仓库拣选系统下的机器人拥堵预防方法，包括：

根据实时地图数据，获取实时地图中的最大流节点；

通过所述实时地图中的最大流节点确定每一个巷道的巷道容量特征，同时更新所述巷道容量特征的实时巷道流量；

基于所述实时巷道流量，得出满足初始巷道容量约束的最短节点路径；

根据所述最短节点路径，以预防仓库拣选系统下的机器人拥堵。

在一些实施例中，本发明提供一种仓库拣选系统下的机器人拥堵预防方法，包括：

获取实时地图数据、机器人的位置数据、实时任务数据。

在一些实施例中，所述更新所述巷道容量特征的实时巷道流量，包括：

根据机器人的位置数据，更新实时巷道流量，公式如下：

其中，所述巷道内机器人的数量包括基于所述机器人的位置数据判断得到的机器人数量。

在一些实施例中，所述根据所述最短节点路径，以预防仓库拣选系统下的机器人拥堵，包括：

利用所述实时巷道流量、所述机器人的速度，计算所述巷道的动态代价；

基于初始巷道容量和实时巷道流量，计算所述巷道的拥堵程度值；

根据所述巷道的拥堵程度值和动态代价，依据巷道的进口节点与出口节点，利用Ford-Fulkerson算法求解，得出满足容量约束的最短节点路径。

在一些实施例中，所述基于初始巷道容量和实时巷道流量，计算所述巷道的拥堵程度值，包括：

计算初始巷道容量，公式如下：

其中，所述码点数指所述巷道内二维码的个数；方向码间距指沿着巷道的方向两个码点之间的物理距离；拥堵冗余系数为实际拥堵情况与计算拥堵情况的误差范围；

计算所述巷道的拥堵程度值，公式如下：