CN110879594B - 一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理*** - Google Patents

一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理*** Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,用于解决现有技术中机器人路径上有障碍物,而存储的路径无法及时更新,导致经过该障碍物时的运输机器人无法进行路径正常执行的问题;包括数据采集模块、路径输入模块、服务器、路径更换模块、路径管理模块、路径计算模块、员工登录模块和存储分配模块;本发明通过对运输路径上的路径障碍物进行分析计算,可以得到运动机器人的更换路径,同时数据管理模块对障碍物矩形区域进行分析,可以对服务器内经过障碍物矩形区域的运输路径进行变更,通过存储分配模块将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,便于对运输路径的数据进行备份存储。

Description

一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***
技术领域
本发明涉及数据管理技术领域,具体为一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***。
背景技术
随着计算机技术、传感器技术和人工智能等技术的快速发展,机器人技术也变得日趋成熟,而其中的移动机器人类型应用最为广泛,在家用服务、航天、工业等众多的行业中扮演着越来越重要的角色,这些各种各样的机器人能够在特定环境下很好地完成工作。
现有的运输行业通过运输的机器人将货物从起点运输到指定的终端,需要对机器人进行路径规划,而现有的运输的机器人的路径数据在管理时,无法计时更新路径;使得机器人路径上有障碍物,而存储的路径无法及时更新,导致经过该障碍物时的运输机器人无法进行路径正常执行。
发明内容
本发明的目的就在于提出一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***;本发明通过对运输路径上的路径障碍物进行分析计算,可以得到运动机器人的更换路径,同时数据管理模块对障碍物矩形区域进行分析,可以对服务器内经过障碍物矩形区域的运输路径进行变更,从而使运输机器人更好的执行运输路径;通过存储分配模块用于将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,便于对运输路径的数据进行备份存储;
本发明要解决的技术问题:
(1)如何通过对对运输路径上的路径障碍物进行分析计算,得到运动机器人的更换路径以及对障碍物矩形区域进行分析,对服务器内经过障碍物矩形区域的运输路径进行变更,解决了现有技术中机器人路径上有障碍物,而存储的路径无法及时更新,导致经过该障碍物时的运输机器人无法进行路径正常执行的问题;
本发明的目的可以通过以下技术方案实现:一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,包括数据采集模块、路径输入模块、服务器、路径更换模块、路径管理模块、路径计算模块、员工登录模块和存储分配模块;
所述数据采集模块用于采集运输机器人的运输路径再移动过程中的障碍物信息并将其发送至服务器内;障碍物信息包括障碍物的图像视频、位置坐标和尺寸,所述路径更换模块用于获取障碍物信息并进行运输路径更换处理,具体处理步骤如下:
步骤一:设定运输路径为Li,i=1、2、……、n;n为正整数;运输机器人在运输路径行走时,当数据采集模块采集到障碍物信息,同时生成路径更改指令,并将障碍物信息发送至服务器;
步骤二:通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离记为A1;此时的位置坐标记为G1;
步骤三:当A1等于设定阈值时,运输机器人向左移动,当激光测距仪为采集到障碍物信息,则停止移动,此时的向左移动距离为h1,然后运输机器人再向右移动,当激光测距仪为采集到障碍物信息,则停止移动,此时的向右移动总距离为减去向左移动距离得到向右移动距离为h2;
步骤四:当h1>h2;则运动机器人向右移动,设定运动机器人的最大左右宽度记为A2;则运输路径Li上的运动机器人的绕障距离为YHi=h2+A2/2;
步骤五:当运动机器人向右移动的绕着距离为YHi时,则运动小车向前运动,同时运动小车左侧安装的红外线传感器探测障碍物,当红外线传感器探测到障碍物时开始计时,当红外线传感器未检测到障碍物时停止计时,根据计时时长和运动机器人的速度得到障碍物的长度并记为A3,则运输机器人向前运动的距离为QHi=A3+2*A1;
步骤六:当运输机器人向前运动距离QHi后,再向左移动YHi的距离使运动小车使回原运输路径Li;则小车的更换路径标记为1Li,更换路径表示为运输机器人运输路径Li的起点行驶,行驶到位置坐标G1处,运动机器人向右移动YHi,再向前运动QHi后,最后向左移动YHi,并根据运输路径Li运动至终点;根据向左移动距离为h1、向右移动距离h2和障碍物的长度计算面积得到障碍物矩形区域;
步骤七:路径更换模块将更换路径发送至服务器内存储;将障碍物矩形区域发送至数据管理模块;
所述数据管理模块接收到障碍物矩形区域并获取服务器内存储的所有运输路径并进行处理得到新的变更路径;所述数据管理模块将新的变更路径发送至服务器和新的变更路径对应的运动机器人上;当运输机器人再次在G1位置处未检测到障碍物信息时,则将该运动机器人存储的新的变更路径进行删除,同时生成删除指令并发送至服务器内;服务器接收到删除指令后获取该G1处对应的障碍物矩形区域,并将该障碍物矩形区域修改的新的变更路径进行从服务器和对应的运动机器人内删除。
优选的,所述数据采集模块安装在运动机器人上,运动机器人为运输小车;数据采集模块包括安装在运输小车前侧壁和两侧侧壁的三个激光测距仪以及用于检测运动小车速度的速度传感器、采集运动小车行驶时间的计时器和用于存储新的变更路径的存储器;所述路径输入模块用于输入工作人员输入运动机器人的运输路径和对应的图纸。
优选的,所述数据管理模块对所有运输路径并进行处理得到新的变更路径的具体处理步骤如下:
S1:对运输路径进行筛选,获取经过障碍物矩形区域的运输路径;并将其标记为待修改路径;
S2:将障碍物矩形区域的中心点建立与水平线和垂直线;
S3:当待修改路径与水平线平行,则计算待修改路径与水平线之间的平行间距,记为F1;则该待修改路径上对应的运动机器人通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离A1,当距离等于设定阈值,则该运动机器人进行路径变更;变更步骤如下:
SS1:当待修改路径位于水平线的左侧,则向左移动,移动距离为ZD1,ZD1=A3/2-F1+A2/2;在向前运动,运动距离为ZD2,ZD2=h1+h2+2*A1;最后向右运动,运动距离为ZD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
SS2:当待修改路径位于水平线的右侧,则向右移动,移动距离为YD1,YD1=A3/2-F1+A2/2;在向前运动,运动距离为YD2,YD2=h1+h2+2*A1;最后向右运动,运动距离为YD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
S4:当待修改路径与垂直线平行,则计算待修改路径与垂直线之间的平行间距,记为F2;则该待修改路径上对应的运动机器人通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离A1,当距离等于设定阈值,则该运动机器人进行路径变更;变更步骤如下:
SS1:当待修改路径位于垂直线的左侧,则向左移动,移动距离为CD1,CD1=(h1+h2)/2-F2;在向前运动,运动距离为CD2,CD2=A3+2*A1;最后向右运动,运动距离为CD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
SS2:当待修改路径位于垂直线的右侧,则向右移动,移动距离为DD1,DD1=(h1+h2)/2-F2;在向前运动,运动距离为DD2,DD2=A3+2*A1;最后向右运动,运动距离为YD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径。
优选的,所述员工登录模块用于提交员工信息并进行注册及访问服务器将注册成功的员工信息发送至服务器内进行存储;员工信息包括姓名、电脑型号、手机号码和入职时间;员工计算模块用户获取服务器内的员工信息并计算员工的员工值,具体计算步骤如下:
S1:设定员工记为Rk,k=1、……、n;n为正整数;
S2:根据员工的入职时间和***当前时间获取得到用户的入职时长,并标记为TRk
S3:设定电脑型号对应的积分值,将电脑型号与设定电脑型号对应的积分值进行匹配,获取得到员工电脑的积分值,并标记为DRk
S4:利用公式
Figure BDA0002287611010000051
获取得到员工的员工值YRk;其中,h1、h2均为预设比例系数,λ为修正因子,取值0.765398;
S5:将员工的员工值发送至服务器内进行存储。
优选的,所述存储分配模块用于将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,具体分配步骤如下:
SS1:设定存储界限值,获取员工值大于存储界限值的员工,将其标记为待备份员工;设定待备份员工记为URk,
SS2:当运输机器人从起点运动到终点,则该运输路径的执行次数增加一次;统计运输路径的执行次数;
SS3:设定运输路径Li的执行次数记为PLi;利用公式FLi=PLi*h3获取得到运输路径Li的备份值FLi;当备份值FLi大于设定阈值,则将该运输路径标记为待备份路径;
SS4:利用公式PURk=YRk*h4+(1/BURk)*h5计算得到待备份员工的匹配值PURk;其中h4和h5均为预设比例系数;BURk为待备份员工的分配总次数;
SS5:选取匹配值最大的待备份员工为选中员工;同时该选中用户的分配总次数增加一次,将待备份路径进行加密压缩后发送至该选中员工的电脑终端进行备份存储。
优选的,所述数据采集模块还包括次数统计单元;次数统计单元用于采集运输机器人从起点到终点的执行次数,并将执行次数发送至服务器内进行存储。
与现有技术相比,本发明的有益效果是:
1、通过对运输路径上的路径障碍物进行分析计算,可以得到运动机器人的更换路径,同时数据管理模块对障碍物矩形区域进行分析,可以对服务器内经过障碍物矩形区域的运输路径进行变更,从而使运输机器人更好的执行运输路径,解决了现有技术中机器人路径上有障碍物,而存储的路径无法及时更新,导致经过该障碍物时的运输机器人无法进行路径正常执行;
2、通过存储分配模块用于将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,便于对运输路径的数据进行备份存储,避免服务器故障或损坏导致运输路径丢失,导致运输路径的数据无法恢复。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解,下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1为本发明的原理框图;
图2为本发明运输机器人的障碍物信息采集示意图;
图3为本发明障碍物矩形区域的水平线和垂直线划分示意图;
图4为本发明三个激光测距仪的安装示意图。
具体实施方式
下面将结合实施例对本发明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。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例,都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-4所示,一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,包括数据采集模块、路径输入模块、服务器、路径更换模块、路径管理模块、路径计算模块、员工登录模块和存储分配模块;
数据采集模块用于采集运输机器人的运输路径再移动过程中的障碍物信息并将其发送至服务器内;障碍物信息包括障碍物的图像视频、位置坐标和尺寸,路径更换模块用于获取障碍物信息并进行运输路径更换处理,具体处理步骤如下:
步骤一:设定运输路径为Li,i=1、2、……、n;n为正整数;运输机器人在运输路径行走时,当数据采集模块采集到障碍物信息,同时生成路径更改指令,并将障碍物信息发送至服务器;
步骤二:通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离记为A1;此时的位置坐标记为G1;
步骤三:当A1等于设定阈值时,运输机器人向左移动,当激光测距仪为采集到障碍物信息,则停止移动,此时的向左移动距离为h1,然后运输机器人再向右移动,当激光测距仪为采集到障碍物信息,则停止移动,此时的向右移动总距离为减去向左移动距离得到向右移动距离为h2;
步骤四:当h1>h2;则运动机器人向右移动,设定运动机器人的最大左右宽度记为A2;则运输路径Li上的运动机器人的绕障距离为YHi=h2+A2/2;
步骤五:当运动机器人向右移动的绕着距离为YHi时,则运动小车向前运动,同时运动小车左侧安装的红外线传感器探测障碍物,当红外线传感器探测到障碍物时开始计时,当红外线传感器未检测到障碍物时停止计时,根据计时时长和运动机器人的速度得到障碍物的长度并记为A3,则运输机器人向前运动的距离为QHi=A3+2*A1;
步骤六:当运输机器人向前运动距离QHi后,再向左移动YHi的距离使运动小车使回原运输路径Li;则小车的更换路径标记为1Li,更换路径表示为运输机器人运输路径Li的起点行驶,行驶到位置坐标G1处,运动机器人向右移动YHi,再向前运动QHi后,最后向左移动YHi,并根据运输路径Li运动至终点;根据向左移动距离为h1、向右移动距离h2和障碍物的长度计算面积得到障碍物矩形区域;
步骤七:路径更换模块将更换路径发送至服务器内存储;将障碍物矩形区域发送至数据管理模块;
数据管理模块接收到障碍物矩形区域并获取服务器内存储的所有运输路径并进行处理得到新的变更路径;数据管理模块将新的变更路径发送至服务器和新的变更路径对应的运动机器人上;当运输机器人再次在G1位置处未检测到障碍物信息时,则将该运动机器人存储的新的变更路径进行删除,同时生成删除指令并发送至服务器内;服务器接收到删除指令后获取该G1处对应的障碍物矩形区域,并将该障碍物矩形区域修改的新的变更路径进行从服务器和对应的运动机器人内删除;
数据采集模块安装在运动机器人上,运动机器人为运输小车;数据采集模块包括安装在运输小车前侧壁和两侧侧壁的三个激光测距仪以及用于检测运动小车速度的速度传感器、采集运动小车行驶时间的计时器和用于存储新的变更路径的存储器;路径输入模块用于输入工作人员输入运动机器人的运输路径和对应的图纸;
数据管理模块对所有运输路径并进行处理得到新的变更路径的具体处理步骤如下:
S1:对运输路径进行筛选,获取经过障碍物矩形区域的运输路径;并将其标记为待修改路径;
S2:将障碍物矩形区域的中心点建立与水平线和垂直线;
S3:当待修改路径与水平线平行,则计算待修改路径与水平线之间的平行间距,记为F1;则该待修改路径上对应的运动机器人通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离A1,当距离等于设定阈值,则该运动机器人进行路径变更;变更步骤如下:
SS1:当待修改路径位于水平线的左侧,则向左移动,移动距离为ZD1,ZD1=A3/2-F1+A2/2;在向前运动,运动距离为ZD2,ZD2=h1+h2+2*A1;最后向右运动,运动距离为ZD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
SS2:当待修改路径位于水平线的右侧,则向右移动,移动距离为YD1,YD1=A3/2-F1+A2/2;在向前运动,运动距离为YD2,YD2=h1+h2+2*A1;最后向右运动,运动距离为YD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
S4:当待修改路径与垂直线平行,则计算待修改路径与垂直线之间的平行间距,记为F2;则该待修改路径上对应的运动机器人通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离A1,当距离等于设定阈值,则该运动机器人进行路径变更;变更步骤如下:
SS1:当待修改路径位于垂直线的左侧,则向左移动,移动距离为CD1,CD1=(h1+h2)/2-F2;在向前运动,运动距离为CD2,CD2=A3+2*A1;最后向右运动,运动距离为CD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
SS2:当待修改路径位于垂直线的右侧,则向右移动,移动距离为DD1,DD1=(h1+h2)/2-F2;在向前运动,运动距离为DD2,DD2=A3+2*A1;最后向右运动,运动距离为YD1;使回原待修改路径并执行原待修改路径;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
员工登录模块用于提交员工信息并进行注册及访问服务器将注册成功的员工信息发送至服务器内进行存储;员工信息包括姓名、电脑型号、手机号码和入职时间;员工计算模块用户获取服务器内的员工信息并计算员工的员工值,具体计算步骤如下:
S1:设定员工记为Rk,k=1、……、n;n为正整数;
S2:根据员工的入职时间和***当前时间获取得到用户的入职时长,并标记为TRk
S3:设定电脑型号对应的积分值,将电脑型号与设定电脑型号对应的积分值进行匹配,获取得到员工电脑的积分值,并标记为DRk
S4:利用公式
Figure BDA0002287611010000101
获取得到员工的员工值YRk;其中,h1、h2均为预设比例系数,λ为修正因子,取值0.765398;
S5:将员工的员工值发送至服务器内进行存储;
存储分配模块用于将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,具体分配步骤如下:
SS1:设定存储界限值,获取员工值大于存储界限值的员工,将其标记为待备份员工;设定待备份员工记为URk,
SS2:当运输机器人从起点运动到终点,则该运输路径的执行次数增加一次;统计运输路径的执行次数;
SS3:设定运输路径Li的执行次数记为PLi;利用公式FLi=PLi*h3获取得到运输路径Li的备份值FLi;当备份值FLi大于设定阈值,则将该运输路径标记为待备份路径;
SS4:利用公式PURk=YRk*h4+(1/BURk)*h5计算得到待备份员工的匹配值PURk;其中h4和h5均为预设比例系数;BURk为待备份员工的分配总次数;
SS5:选取匹配值最大的待备份员工为选中员工;同时该选中用户的分配总次数增加一次,将待备份路径进行加密压缩后发送至该选中员工的电脑终端进行备份存储;
数据采集模块还包括次数统计单元;次数统计单元用于采集运输机器人从起点到终点的执行次数,并将执行次数发送至服务器内进行存储;
本发明在使用时,数据采集模块采集运输机器人的运输路径再移动过程中的障碍物信息并将其发送至服务器内;路径更换模块用于获取障碍物信息并进行运输路径更换处理,路径更换模块将更换路径发送至服务器内存储;将障碍物矩形区域发送至数据管理模块;数据管理模块接收到障碍物矩形区域并获取服务器内存储的所有运输路径并进行处理得到新的变更路径;数据管理模块将新的变更路径发送至服务器和新的变更路径对应的运动机器人上;当运输机器人再次在G1位置处未检测到障碍物信息时,则将该运动机器人存储的新的变更路径进行删除,同时生成删除指令并发送至服务器内;服务器接收到删除指令后获取该G1处对应的障碍物矩形区域,并将该障碍物矩形区域修改的新的变更路径进行从服务器和对应的运动机器人内删除;通过对运输路径上的路径障碍物进行分析计算,可以得到运动机器人的更换路径,同时数据管理模块对障碍物矩形区域进行分析,可以对服务器内经过障碍物矩形区域的运输路径进行变更,从而使运输机器人更好的执行运输路径,解决了现有技术中机器人路径上有障碍物,而存储的路径无法及时更新,导致经过该障碍物时的运输机器人无法进行路径正常执行;通过存储分配模块用于将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,便于对运输路径的数据进行备份存储,避免服务器故障或损坏导致运输路径丢失,导致运输路径的数据无法恢复。
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节,也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然,根据本说明书的内容,可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例,是为了更好地解释本发明的原理和实际应用,从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。

Claims (6)

1.一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,其特征在于,包括数据采集模块、路径输入模块、服务器、路径更换模块、路径管理模块、路径计算模块、员工登录模块和存储分配模块;
所述数据采集模块用于采集运输机器人在移动过程中运输路径的障碍物信息并将其发送至服务器内;障碍物信息包括障碍物的图像视频、位置坐标和尺寸,所述路径更换模块用于获取障碍物信息并进行运输路径更换处理,具体处理步骤如下:
步骤一:设定运输路径为Li,i=1,2,……,n;n为正整数;当运输机器人在运输路径行走时,数据采集模块采集到障碍物信息,生成路径更改指令,将障碍物信息发送至服务器;
步骤二:通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离,记为A1;此时的位置坐标记为G1;
步骤三:当A1等于设定阈值时,运输机器人向左移动,当激光测距仪未采集到障碍物信息,停止移动,此时的向左移动距离为h1,然后运输机器人再向右移动,当激光测距仪未采集到障碍物信息时,停止移动,此时向右移动距离为总距离减去向左移动距离,即得到向右移动距离为h2;
步骤四:当h1>h2;则运输机器人向右移动,设定运输机器人的最大左右宽度记为A2;则运输路径Li上的运输机器人的绕障距离为YHi=h2+A2/2;
步骤五:当运输机器人向右移动的绕障距离为YHi时,则运动小车向前运动,同时运动小车左侧安装的红外线传感器探测障碍物,当红外线传感器探测到障碍物时开始计时,当红外线传感器未检测到障碍物时停止计时,根据计时时长和运输机器人的速度得到障碍物的长度并记为A3,则运输机器人向前运动的距离为QHi=A3+2*A1;
步骤六:当运输机器人向前运动距离QHi后,再向左移动YHi的距离使运动小车驶回原运输路径Li;则小车的更换路径标记为1Li,更换路径表示为运输机器人从运输路径Li的起点行驶,行驶到位置坐标G1处,运输机器人依次向右移动YHi、向前运动QHi和向左移动YHi,最后沿运输路径Li在位置坐标G1处之后路径行驶至终点;根据向左移动距离为h1、向右移动距离h2和障碍物的长度计算面积得到障碍物矩形区域;
步骤七:路径更换模块将更换路径发送至服务器内存储;将障碍物矩形区域发送至数据管理模块;
所述数据管理模块接收到障碍物矩形区域并获取服务器内存储的所有运输路径并进行处理得到新的变更路径;所述数据管理模块将新的变更路径发送至服务器和新的变更路径对应的运输机器人上;当运输机器人再次在G1位置处未检测到障碍物信息时,则将该运输机器人存储的新的变更路径进行删除,同时生成删除指令并发送至服务器内;服务器接收到删除指令后获取该G1处对应的障碍物矩形区域,并将根据障碍物矩形区域修改的新的变更路径进行从服务器和对应的运输机器人内删除。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,其特征在于,所述数据采集模块安装在运输机器人上,运输机器人为运输小车;数据采集模块包括安装在运输小车前侧壁和两侧侧壁的三个激光测距仪以及用于检测运动小车速度的速度传感器、采集运动小车行驶时间的计时器和用于存储新的变更路径的存储器;所述路径输入模块用于工作人员输入运输机器人的运输路径和对应的图纸。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,其特征在于,所述数据管理模块对所有运输路径进行处理得到新的变更路径的具体处理步骤如下:
S1:对运输路径进行筛选,获取经过障碍物矩形区域的运输路径;并将其标记为待修改路径;
S2:在障碍物矩形区域的中心点建立水平线和垂直线;
S3:当待修改路径与水平线平行,则计算待修改路径与水平线之间的平行间距,记为F1;则该待修改路径上对应的运输机器人通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离A1,当距离等于设定阈值时,则该运输机器人进行路径变更;变更步骤如下:
SS1:当待修改路径位于水平线的左侧,则向左移动,移动距离为ZD1,ZD1=A3/2-F1+A2/2;在向前运动,运动距离为ZD2,ZD2=h1+h2+2*A1;最后向右运动,运动距离为ZD1;驶回原待修改路径并沿原待修改路径行驶;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
SS2:当待修改路径位于水平线的右侧,则向右移动,移动距离为YD1,YD1=A3/2-F1+A2/2;在向前运动,运动距离为YD2,YD2=h1+h2+2*A1;最后向右运动,运动距离为YD1;驶回原待修改路径并沿原待修改路径行驶;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
S4:当待修改路径与垂直线平行,则计算待修改路径与垂直线之间的平行间距,记为F2;则该待修改路径上对应的运输机器人通过激光测距仪采集运输机器人与障碍物之间的距离A1,当距离等于设定阈值,则该运输机器人进行路径变更;变更步骤如下:
SS1:当待修改路径位于垂直线的左侧,则向左移动,移动距离为CD1,CD1=(h1+h2)/2-F2;在向前运动,运动距离为CD2,CD2=A3+2*A1;最后向右运动,运动距离为CD1;驶回原待修改路径并沿原待修改路径行驶;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径;
SS2:当待修改路径位于垂直线的右侧,则向右移动,移动距离为DD1,DD1=(h1+h2)/2-F2;在向前运动,运动距离为DD2,DD2=A3+2*A1;最后向右运动,运动距离为YD1;驶回原待修改路径并沿原待修改路径行驶;路径变更与原待修改路径结合形成新的变更路径。
4.根据权利要求1所述的一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,其特征在于,所述员工登录模块用于提交员工信息并进行注册及访问服务器将注册成功的员工信息发送至服务器内进行存储;员工信息包括姓名、电脑型号、手机号码和入职时间;员工计算模块用于获取服务器内的员工信息并计算员工的员工值,具体计算步骤如下:
S1:设定员工记为Rk,k=1,2,……,n;n为正整数;
S2:根据员工的入职时间和***当前时间获取得到员工的入职时长,并标记为TRk
S3:设定电脑型号对应的积分值,将电脑型号与设定电脑型号对应的积分值进行匹配,获取得到员工电脑的积分值,并标记为DRk
S4:利用公式
Figure 59475DEST_PATH_IMAGE001
获取得到员工的员工值YRk;其中,h'1、h'2均为预设比例系数,λ为修正因子,取值0.765398;
S5:将员工的员工值发送至服务器内进行存储。
5.根据权利要求4所述的一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,其特征在于,所述存储分配模块用于将运输路径分配至员工的电脑终端进行备份存储,具体分配步骤如下:
SS1:设定存储界限值,获取员工值大于存储界限值的员工,将其标记为待备份员工;设定待备份员工记为URk
SS2:当运输机器人从起点运动到终点,则该运输路径的执行次数增加一次;统计运输路径的执行次数;
SS3:设定运输路径Li的执行次数记为PLi;利用公式FLi=PLi*h3获取得到运输路径Li的备份值FLi;当备份值FLi大于设定阈值,则将该运输路径标记为待备份路径;
SS4:利用公式PURk=YRk*h4+(1/BURk)*h5计算得到待备份员工的匹配值PURk;其中h4和h5均为预设比例系数;BURk为待备份员工的分配总次数;
SS5:选取匹配值最大的待备份员工为选中员工;同时该选中员工的分配总次数增加一次,将待备份路径进行加密压缩后发送至该选中员工的电脑终端进行备份存储。
6.根据权利要求1所述的一种基于大数据的机器人路径规划的数据管理***,其特征在于,所述数据采集模块还包括次数统计单元;次数统计单元用于采集运输机器人从起点到终点的执行次数,并将执行次数发送至服务器内进行存储。
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Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111583346A (zh) * 2020-07-06 2020-08-25 深圳市瑞立视多媒体科技有限公司 基于机器人扫场的相机标定***
CN113807680A (zh) * 2021-09-01 2021-12-17 上汽通用五菱汽车股份有限公司 生产物流效率评价方法、装置及可读存储介质

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5886502B2 (ja) * 2012-12-20 2016-03-16 トヨタ自動車株式会社 移動体制御装置、移動体制御方法及び制御プログラム
CN104794214B (zh) * 2015-04-27 2018-06-26 广州大学 一种设计大数据驱动云机器人的方法
TW201805750A (zh) * 2016-08-04 2018-02-16 鴻海精密工業股份有限公司 自動修正環境資訊的自主移動設備及方法
CN106352874A (zh) * 2016-08-15 2017-01-25 杭州阿优文化创意有限公司 室内机器人的路径回归方法
CN107015563A (zh) * 2016-12-29 2017-08-04 北京航空航天大学 移动机器人路径规划方法及装置
CN110286674B (zh) * 2017-04-24 2022-08-16 广州科语机器人有限公司 移动机器人在工作区域内的角度修正方法及移动机器人
CN107450557A (zh) * 2017-09-10 2017-12-08 南京中高知识产权股份有限公司 一种基于云端记忆的扫地机器人寻路方法
CN107643754A (zh) * 2017-09-21 2018-01-30 南京中高知识产权股份有限公司 基于互联网大数据的陪伴机器人及其工作方法
CN107643755B (zh) * 2017-10-12 2022-08-09 南京中高知识产权股份有限公司 一种扫地机器人的高效控制方法
CN108180901A (zh) * 2017-12-08 2018-06-19 深圳先进技术研究院 导盲机器人的室内导航方法、装置、机器人及存储介质
CN108873880A (zh) * 2017-12-11 2018-11-23 北京石头世纪科技有限公司 智能移动设备及其路径规划方法、计算机可读存储介质
CN107894773A (zh) * 2017-12-15 2018-04-10 广东工业大学 一种移动机器人的导航方法、***及相关装置
CN108615388A (zh) * 2018-05-12 2018-10-02 徐州蓝湖信息科技有限公司 一种无人驾驶汽车数据共享***及路线调整方法
CN109101022A (zh) * 2018-08-09 2018-12-28 北京智行者科技有限公司 一种作业路径更新方法
CN109839936A (zh) * 2019-03-04 2019-06-04 中新智擎科技有限公司 一种大环境下的自动导航方法、机器人及存储介质
CN110057360A (zh) * 2019-03-08 2019-07-26 江苏海事职业技术学院 一种基于分布式并行计算的路径规划方法及其***
CN110070307B (zh) * 2019-05-05 2022-07-05 广西路桥工程集团有限公司 一种基于wbs的信息可视化管理***
CN110281242B (zh) * 2019-06-28 2022-02-22 炬星科技(深圳)有限公司 机器人路径更新方法、电子设备及计算机可读存储介质
CN110456791A (zh) * 2019-07-30 2019-11-15 中国地质大学(武汉) 一种基于单目视觉的腿式移动机器人目标测距与识别***
KR20190117421A (ko) * 2019-09-27 2019-10-16 엘지전자 주식회사 운송 로봇 및 그의 제어 방법

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