CN111768155A - 一种调度控制方法、智能移动设备、服务器和存储介质 - Google Patents

一种调度控制方法、智能移动设备、服务器和存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种调度控制方法、智能移动设备、服务器和存储介质,其方法包括:建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对应的电量消耗均值;获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在当前时刻之前的预设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;根据最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运输任务的接收状态控制自身的工作状态。本发明对智能移动设备的能耗利用更充分,提升电量利用率。

Description

一种调度控制方法、智能移动设备、服务器和存储介质
技术领域
本发明涉及数据处理和智能移动设备调度领域,尤指一种调度控制方法、 智能移动设备、服务器和存储介质。
背景技术
目前,随着社会的发展,机器人、无人车等智能移动设备可以将人们 从繁重的体力劳动解放出来,也能大大降低雇佣成本。
智能移动设备需要自带电池才能正常工作,一旦电池耗尽,智能移动 设备就无法工作,因此必须实时监测电池的剩余电量,当电池的剩余电量 低于一定阈值时,需要及时控制智能移动设备充电。
目前智能移动设备通常都有低电量回充的功能,但智能移动设备的能 耗模型,业内还比较匮乏,通常是设置一个比较保守的电量阈值,比如监 测到剩余电量小于等于20%强制回充。但是20%对应能运行多久,承载什 么样的运输任务,并不清楚。因此,单纯通过设置电量阈值事先电量回充, 如果设置一个较高的电量阈值强制回充,电量利用率不理想。
发明内容
本发明的目的是提供一种调度控制方法、智能移动设备、服务器和存储介 质,实现对智能移动设备的能耗利用更充分,提升电量利用率。
本发明提供的技术方案如下:
本发明提供一种调度控制方法,应用于智能移动设备,包括步骤:
建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对 应的电量消耗均值;
获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在所述当前时刻之前的预 设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运 输任务的接收状态控制自身的工作状态。
本发明还提供一种调度控制方法,应用于服务器,包括步骤:
建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对 应的电量消耗均值;
获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在所述当前时刻之前的预 设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运 输任务的接收状态控制自身的工作状态。
本发明还提供一种智能移动设备,包括:
第一建立模块,用于建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节 点及任务路段分别对应的电量消耗均值;
第一获取模块,用于获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在所 述当前时刻之前的预设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗 值;
第一处理模块,用于根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电 量消耗模型和待办运输任务的接收状态控制自身的工作状态。
本发明还提供一种服务器,包括:
第二建立模块,用于建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节 点及任务路段分别对应的电量消耗均值;
第二获取模块,用于获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信 息,以及在所述当前时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任 务中的最小电量消耗值;
第二处理模块,用于根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电 量消耗模型和运输任务列表控制对应的智能移动设备的工作状态。
本发明还提供一种存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令, 所述指令由处理器加载并执行以实现如应用于智能移动设备的所述的调 度控制方法所执行的操作。
本发明还提供一种存储介质,所述存储介质中存储有至少一条指令, 所述指令由处理器加载并执行以实现如应用于服务器的所述的调度控制 方法所执行的操作。
通过本发明提供的一种调度控制方法、智能移动设备、服务器和存储介质, 能够对智能移动设备的能耗利用更充分,提升电量利用率。
附图说明
下面将以明确易懂的方式,结合附图说明优选实施方式,对一种调度控 制方法、智能移动设备、服务器和存储介质的上述特性、技术特征、优点及 其实现方式予以进一步说明。
图1是本发明一种调度控制方法的一个实施例的流程图;
图2是本发明一种调度控制方法的另一个实施例的流程图;
图3是本发明一种调度控制方法的另一个实施例的流程图;
图4是本发明一种调度控制方法的另一个实施例的流程图;
图5是本发明一种调度控制方法的另一个实施例的流程图;
图6是本发明一种调度控制方法的另一个实施例的流程图。
具体实施方式
以下描述中,为了说明而不是为了限定,提出了诸如特定***结构、技术 之类的具体细节,以便透彻理解本申请实施例。然而,本领域的技术人员应当 清楚,在没有这些具体细节的其他实施例中也可以实现本申请。在其他情况中, 省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明,以免不必要的细节 妨碍本申请的描述。
应当理解,当在本说明书和所附权利要求书中使用时,术语“包括”指示 描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在,但并不排除一个或多 个其他特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或集合的存在或添加。
为使图面简洁,各图中只示意性地表示出了与本发明相关的部分,它们并 不代表其作为产品的实际结构。另外,以使图面简洁便于理解,在有些图中具 有相同结构或功能的部件,仅示意性地绘示了其中的一个,或仅标出了其中的 一个。在本文中,“一个”不仅表示“仅此一个”,也可以表示“多于一个” 的情形。
还应当进一步理解,在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和 /或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合,并 且包括这些组合。
另外,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述, 而不能理解为指示或暗示相对重要性。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对照附 图说明本发明的具体实施方式。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的附图,并获得其他的实施方式。
本发明的第一个实施例,如图1所示,一种调度控制方法,包括:
S100建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对 应的电量消耗均值;
具体的,电量消耗模型包括每一个任务节点及任务路段分别对应的电量消 耗均值。任务节点可以是自动门、电梯、发货站和收货站等等。任务路段则是 任意两个任务节点之间形成的行驶路线,当前智能移动设备在任意任务节点和 任务路段均会有电量损耗,可能是行驶损耗,也可能是与服务器进行通信的交 互损耗,还可能是装卸货物的搬运损耗等等。因此,可以建立电量消耗模型并 实时更新,以便后续进行电量需求预测。
其中,行驶损耗是当前智能移动设备在移动过程中,会因为不同的路况导 致行驶同等距离的电量消耗情况不一样,例如道路平缓等级、路段转弯、拥堵 程度等等,不论何种路况均可以直接以电量消耗均值体现在电量消耗模型中。
S200获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在当前时刻之前的预 设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
具体的,当前智能移动设备定位获取自身的位置信息,定位获取位置信息 为现有技术,在此不再一一赘述。当前智能移动设备可以获取自身所配置蓄电 池的额定容量,检测蓄电池放电电流并记录蓄电池的放电时间,根据额定容量、 放电电流和放电时间计算蓄电池在当前时刻的剩余电量。当然,还可以通过电 压检测电路检测通过蓄电池供电回路在当前时刻的当前负载电压,根据当前负 载电压与负载电阻值采用欧姆定律进行计算得到蓄电池在当前时刻的剩余电 量。获取到蓄电池在当前时刻的剩余电量后,由于当前智能移动设备未通过充 电桩进行充电时时,当前智能移动设备上各器件通过蓄电池供电保证正常工 作,因此,此时蓄电池在当前时刻的剩余电量即为当前智能移动设备在当前时 刻的剩余电量。
此外,当前智能移动设备在每次执行不同的运输任务时,均会有其对应的 电量消耗记录,当前智能移动设备记录各运输任务与其电量消耗记录的关系形 成日志记录在本地储存器中。当前智能移动设备可从本地储存器处获取日志记 录,并以当前时刻为节点查找预设时间段(例如3天、5天或者一周、一个月) 之前的所有历史运输任务及其对应的电量消耗记录,然后,当前智能移动设备 比较每个历史运输任务的电量消耗值,查找出最小电量消耗值。同理,可以查 找出最大电量消耗值,下文不再详细说明。
S300根据最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运 输任务的接收状态控制自身的工作状态。
具体的,当前智能移动设备根据最小电量消耗值,剩余电量,电量消耗模 型,位置信息和待办运输任务的接收状态可以分析得到自身所领取的任务类 型,进而根据领取任务类型控制自身的工作状态。
本发明实施例,智能移动设备自身建立电量消耗模型,对智能移动设备的 功耗预测更精确,并利用不断刷新电量消耗模型的方式,对环境的变化有学习 能力,使得智能移动设备最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模 型和待办运输任务的接收状态,切换控制自身的工作状态,充分安排各个智能 移动设备执行对应的任务,对智能移动设备的能耗利用更充分,提升电量利用 率。
本发明的第二个实施例,如图2所示,一种调度控制方法,包括:
S110获取在当前时刻之前的预设时间段内所有的历史运输任务,以及执行 对应历史运输任务的智能移动设备的实时电量值;
具体的,当前智能移动设备可以延续上述实施例获取所有的历史运输任 务,由于每一个待办运输任务会有开始时刻和结束时刻,因此在当前智能移动 设备通过上述方式获取当前智能移动设备在每一时刻的剩余电量作为执行对 应历史运输任务时当前智能移动设备的实时电量值。
S120根据历史运输任务进行离散划分得到若干个任务节点和任务路段,并 获取智能移动设备在各任务节点和任务路段的时间信息;
具体的,某个待办运输任务可能存在与另一个待办运输任务相同的任务节 点和任务路段,而不同时间段当前智能移动设备在相同的任务节点和任务路段 中的电量消耗值可能不同,当然,导致不同的原因可能是外界环境变化(例如 天气、路况等等)。因此,需要对各个历史运输任务根据时间进行离散划分可 以得到若干个任务节点和任务路段,离散后可以获取当前智能移动设备在每个 任务节点停留的时间信息(包括开始时刻和结束时刻),以及当前智能移动设 备在任务路段行驶的时间信息。
S130根据实时电量值对应时间点、各任务节点和任务路段的时间信息,进 行时间段匹配得到各任务节点和任务路段的电量消耗均值,从而建立对应的电 量消耗模型;
具体的,由于历史运输任务是具有时间属性的,将所有历史运输任务进行 离散划分能够获得当前智能移动设备在各个任务节点停留的时间信息,以及当 前智能移动设备在各个任务路段行驶的时间信息。
这样,当前智能移动设备将当前历史运输任务进行离散划分后,可以根据 当前智能移动设备在各任务节点(或者任务路段)的时间信息,以及实时电量 值对应时间点,查找出与当前历史运输任务中当前任务节点(或者当前任务路 段)的时间信息(即起始时间相同)的时间点,进而获取当前智能移动设备在 当前历史运输任务中当前任务节点(或者当前任务路段)的开始停留时刻(或 者开始行使时刻)的第一剩余电流值,以及结束停留时刻(或者结束行使时刻) 的第二剩余电流值,将第一剩余电流值和第二电流值进行差值计算得到当前智 能移动设备在当前历史运输任务中当前任务节点(或者当前任务路段)的电量消耗值。当然,由于可能在其他历史运输任务也离散划分得到相同的当前任务 节点(或者当前任务路段),延续上述方式获取所有相同任务节点(或者任务 路段)的电量消耗值后,进行均值计算得到同一个任务节点(或者任务路段) 的电量消耗均值。从而根据各任务节点和任务路段的电量消耗均值建立电量消 耗模型。
S200获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在当前时刻之前的预 设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
S310判断当前时刻是否接收到服务器发送的待办运输任务;待办运输任务 包括服务器根据订单数据进行路径规划得到的运输路线;
具体的,待办运输任务是由服务器获取到用户的订单数据后,根据订单信 息中的若干个目的地直接进行路径规划得到的,待办运输任务中包括运输路 线。智能移动设备设置有无线通信模块,以便接收服务器发送的数据。无线通 信模块会与服务器保持连接,智能移动设备获取到服务器发送的数据后,会对 数据进行解析判断该数据是否是待办运输任务。优选的,为了便于智能移动设 备能够尽快识别是否获取到服务器下发的待办运输任务,可以由服务器将待办 运输任务对应数据进行打包,并以特定字符串在数据包的字头进行命名,以区 分服务器下发的其他数据(例如环境地图更新数据)。
S320若当前时刻接收到待办运输任务,则根据位置信息、运输路线和电量 消耗模型计算得到执行待办运输任务的目标电量需求值,根据剩余电量和目标 电量需求值的比较结果,控制智能移动设备领取对应的待执行任务;
具体的,如果在当前时刻获取到待办运输任务时,当前智能移动设备根据 运输路线、位置信息和电量消耗模型进行匹配计算得到执行待办运输任务的目 标电量需求值,然后,再将剩余电量和目标电量需求值进行比较,根据比较结 果领取决定领取对应的待执行任务。待执行任务包括充电任务、待办运输任务 和等待任务。
S330若当前时刻未接收到待办运输任务且剩余电量小于等于最小电量消 耗值时,控制智能移动设备领取充电任务并发送领取结果至服务器。
具体的,当前智能移动设备如果未获取到待办运输任务时,会继续等待接 收服务器下发其他的待办运输任务,如果当前时刻未接收到待办运输任务且剩 余电量小于等于最小电量消耗值的比较结果时,当前智能移动设备会领取服务 器下发的距离自身最近的充电桩的充电任务,根据所领取充电任务的充电路线 移动返回充电桩进行充电。或者,当前智能移动设备自行根据环境地图进行路 径规划查找距离自身最近的充电桩以领取充电任务,并且将领取结果发送给服 务器,在充电结束后再上报给服务器,以便服务器更新各个当前智能移动设备 的状态记录。当然,充电结束可以是电量充满时,也可以是充电后剩余电量达 到最大电量消耗值时,这样,可以使得服务器只给准备接单状态(即电量充满 或者充电后剩余电量达到最大电量消耗值)的当前智能移动设备发送运输任 务,减少运输任务领取的等待时间,提升物品运输效率。
具体的,本实施例是上述实施例相同的部分参见上述实施例,在此不再一 一赘述。本发明实施例,通过智能移动设备自身建立电量消耗模型,对智能移 动设备执行待办运输任务的功耗预测更精确,并利用不断刷新电量消耗模型的 方式,对环境的变化有学习能力,对智能移动设备的能耗利用更充分。另外, 根据最小电量消耗值,位置信息,剩余电量,电量消耗模型和待办运输任务的 接收状态控制智能移动设备的工作状态,减少智能移动设备贸然领取待办运输 任务后因为电量突然耗尽导致无法返回充电的情况,进而减少因为电量中途耗 尽导致物品运输中止以及智能移动设备滞留在场地的现象。此外,由于减少电 量中途耗尽引起的智能移动设备滞留在场地的概率,也降低场地环境地图的变 化频率,进而减少其他智能移动设备绕行滞留智能移动设备的电量消耗,大大 提升待办运输任务有效被智能移动设备一次性执行完成的概率,进而提高物品 的运输效率。将所有历史运输任务离散化,有利于提高后续电量需求值预测的 准确性和合理性,去除偶然事件的影响。
本发明的第三个实施例,如图3所示,一种调度控制方法,包括:
S100建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对 应的电量消耗均值;
S200获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在当前时刻之前的预 设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
S310判断当前时刻是否接收到服务器发送的待办运输任务;待办运输任务 包括服务器根据订单数据进行路径规划得到的运输路线;
S321若当前时刻接收到待办运输任务,将运输路线进行拆分得到对应的目 的地,根据目的地和位置信息得到目标节点及目标路段;
具体的,由于服务器规划的运输路线会包括若干个目的地,因此,如果智 能移动设备获取到待办运输任务,可以进行拆分得到所获取到运输路线对应的 若干个目的地,若干个目的地由首尾目的地(包括出发目的地和终止目的地)、 若干个中间目的地组成。示例性的,运输路线由目的地S1,目的地S2,目的 地S3和目的地S4组成,且移动轨迹为目的地S3→目的地S4→目的地S1→目 的地S2,则首尾目的地为目的地S3和目的地S2。根据当前智能移动设备的位 置信息查找出与移动至出发目的地和终止目的地的两条移动路径,选择移动到 运输路线的首尾目的地中距离最小的移动路径作为最终的移动路线,进而根据 运输路线和最终的移动路线进行拆分得到目标节点及目标路段。
S322根据目标节点及目标路段与电量消耗模型匹配,计算得到执行待办运 输任务的目标电量需求值;
具体的,由于电量消耗模型包括各个任务节点和任务路段,因此,当前智 能移动设备将拆分得到的所有目标节点和目标路段分别与电量消耗模型进行 匹配,可以查找到与各目标节点相同的任务节点及其对应的电量消耗均值,同 理,亦可查找到与各与目标路段相同的任务路段及其对应的电量消耗均值,将 各目标节点和目标路段对应的电量消耗均值进行求和计算得到当前智能移动 设备执行该待办运输任务的目标电量需求值。
S323将剩余电量与目标电量需求值和最小电量消耗值进行大小比较;
S324若剩余电量大于等于目标电量需求值时,控制智能移动设备领取待办 运输任务并发送领取结果至服务器;
具体的,当前智能移动设备将剩余电量分别与目标电量需求值和最小电量 消耗值进行大小比较。如果当前智能移动设备在当前时刻获取到当前待办运输 任务,且剩余电量大于等于目标电量需求值,当前智能移动设备会领取服务器 下发的当前待办运输任务,当前智能移动设备会执行该当前待办运输任务,并 发送领取当前待办运输任务的领取结果至服务器,以便服务器停止继续发送当 前待办运输任务给其他当前智能移动设备。
S325若剩余电量大于最小电量消耗值且小于目标电量需求值时,控制智能 移动设备领取等待任务并发送领取结果至服务器;
具体的,如果当前智能移动设备在当前时刻获取到当前待办运输任务,但 是剩余电量大于最小电量消耗值且小于目标电量需求值,当前智能移动设备领 取等待任务继续等待接收服务器发送下一待办运输任务,这种情况下当前智能 移动设备会保持等待接收服务器下发其他的待办运输任务,直至剩余电量小于 最小电量消耗值进行回充或者领取到待办运输任务并执行为止。当前智能移动 设备领取等待任务后会将该领取结果反馈给服务器,以便通知服务器未领取当 前待办运输任务且处于等待领取任务的状态,使得服务器将下一待办运输任务 发送给当前智能移动设备。
S326若剩余电量小于等于最小电量消耗值,控制智能移动设备领取充电任 务并发送领取结果至服务器;
具体的,如果当前智能移动设备在当前时刻获取到当前待办运输任务,并 且剩余电量小于等于最小电量消耗值,当前智能移动设备会领取充电任务并反 馈至服务器,以便告知服务器自身电量不足以领取电量需求最小的待办运输任 务,这样,服务器就记录当前智能移动设备的设备编号,进而停止发送其他待 办运输任务给当前智能移动设备,直到当前智能移动设备充电结束后才会重新 发送其他待办运输任务给当前智能移动设备。
S330若当前时刻未接收到待办运输任务且剩余电量小于等于最小电量消 耗值时,控制智能移动设备领取充电任务并发送领取结果至服务器。
具体的,本实施例是上述实施例相同的部分参见上述实施例,在此不再一 一赘述。本发明实施例,智能移动设备在接收到待办运输任务,且剩余电量大 于最小电量消耗值且小于目标电量需求值时,控制智能移动设备处于等待状态 直至剩余电量小于最小电量消耗值后强制充电为止,既可以减少智能移动设备 贸然领取待办运输任务后因为电量突然耗尽导致无法返回充电的情况,也能使 得智能移动设备在剩余电量相对充足的情况下,随时等待领取下一待办运输任 务,这样不仅仅减少因为电量中途耗尽导致物品运输中止以及智能移动设备滞 留在场地的现象,也会进一步提高整体的电量利用率。此外,由于减少电量中 途耗尽引起的智能移动设备滞留在场地的概率,也降低场地环境地图的变化频 率,进而减少其他智能移动设备绕行滞留智能移动设备的电量消耗,大大提升 待办运输任务有效被智能移动设备一次性执行完成的概率,进而提高物品的运 输效率。
示例性的,机器人甲进行功耗和运输任务记录,根据当前时间之前预设时 间段的电量消耗值,以及将当前时间之前预设时间段的所有历史运输任务进行 离散划分训练得到自身的电量功耗模型记录如下:通过固定路径X1,X2,…, Xn分别对应的功耗均值为A1,A2,…,An,通过自动门Y1,Y2,…,Yn分别对 应的功耗均值为B1,B2,…,Bn,通过电梯C1,C2,…,Cn分别对应的功耗均 值为M1,M2,…,Mn,在发货站D1,D2,…,Dn进行装货分别对应的功耗均值 为N1,N2,…,Nn个,在收货站E1,E2,…,En进行卸货分别对应的功耗均值 为Z1,Z2…Zn。
优选的,机器人根据时间流逝不断刷新不同任务节点和任务路段的电量消 耗均值,进而实时更新电量消耗模型,这样便于在待办运输任务下达时可以估 算出目标电量需求值,精准预测机器人执行完成该待办运输任务的所需电量。
假设机器人甲某次执行运输任务Φ1对应的运输路线乙包含目标路段X1以 及目标节点Y2,机器人甲执行运输任务Φ1的总功耗即电量消耗值P甲-Φ1=A1+B2。 当然,假设机器人甲另一次执行运输任务Φ2对应的运输路线丙所包括的目标 节点和目标路段与电量消耗模型中的所有任务节点和任务路段相同,则机器人 甲执行运输任务2的总功耗即电量消耗值P甲-Φ2=(A1+A2+…An)+(B1+B2+…Bn)+ (C1+C2+…Cn)+(D1+D2+…Dn)+(E1+E2+…En)。参照上述过程可以获取到 所有机器人执行各运输任务的总功耗并记录到本地储存器中形成历史运输任 务的功耗记录。
从本地储存器处获取当前时刻之前的预设时间段例如一周内的机器人甲 所有历史运输任务的功耗记录,最大一单运输任务的电量消耗值为Pmax,最小 一单运输任务的电量消耗值为Pmin。当机器人甲接到服务器下发的一个待办运 输任务Φ3时,获取当前时刻自身的剩余电量Ps1,并参照上述实施例根据运输 任务中的运输路线计算得到目标电量需求值Pn1,如果当前时刻自身的剩余电 量Ps1>Pn1时才领取该待办运输任务Φ3,否则返回充电或者继续等待领取新的 待执行任务。当然为了避免机器人甲一直没有获取到待办运输任务导致不返回 充电,在自身的剩余电量Ps1<Pmin时强制机器人甲返回充电桩进行充电,当机 器人甲充电后剩余电量Ps1>Pmax时,机器人甲即可接单。
同理,其他智能移动设备亦和当前移动设备一样,均会建立自身的电量消 耗模型,这样,能够根据不同智能移动设备自身的型号、规格以及历史运输任 务建立不同的电量消耗模型,这样,针对性适用于调度控制不同智能移动设备 进行所领取的待办运输任务、充电任务、等待任务,而且能够由不同的智能移 动设备向服务器自主竞争领取对应的待办运输任务,不需要服务器进行统一调 度分配给具体的智能移动设备,减少了智能移动设备的空置率以外,降低服务 器的工作量。
本发明的第四个实施例,如图4所示,一种调度控制方法,包括:
S400建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对 应的电量消耗均值;
S500获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信息,以及在当前 时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任务中的最小电量消 耗值;
S600根据最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和运输任 务列表控制对应的智能移动设备的工作状态。
具体的,由于智能移动设备可以与服务器进行通信交互,因此,服务器可 以从各个智能移动设备处获取其剩余电量、位置信息和历史运输任务,当然, 服务器也可以从本地获取各个智能移动设备的历史运输任务。服务器在获取到 各个智能移动设备的剩余电量、位置信息和历史运输任务后,参照上述实施例 方式由服务器建立针对所有智能移动设备统一使用的电量消耗模型,并从所有 历史运输任务中获取最小电量消耗值。然后,服务器根据最小电量消耗值,剩 余电量,电量消耗模型,位置信息和运输任务列表可以分析得到不同智能移动 设备应该领取的任务类型,从而根据不同智能移动设备领取对应的待执行任务 并切换工作状态。
本发明实施例,通过服务器建立针对所有智能移动设备统一使用的电量消 耗模型,数据量更大从而使得对智能移动设备的功耗预测更精确,由服务器根 据最小电量消耗值,电量消耗模型、运输任务列表、各智能移动设备的剩余电 量和位置信息控制各智能移动设备的工作状态,充分安排各个智能移动设备执 行对应的任务,对智能移动设备的能耗利用更充分,提升对于各智能移动设备 的电量利用率。
本发明的第五个实施例,如图5所示,一种调度控制方法,包括:
S410获取在当前时刻之前的预设时间段内所有的历史运输任务,以及执行 对应历史运输任务的智能移动设备的实时电量值;
S420根据历史运输任务进行离散划分得到若干个任务节点和任务路段,并 获取智能移动设备在各任务节点和任务路段的时间信息;
S430根据实时电量值对应时间点、各任务节点和任务路段的时间信息,进 行时间段匹配得到各任务节点和任务路段的电量消耗均值,从而建立对应的电 量消耗模型;
具体的,服务器建立电量消耗模型的具体内容与智能移动建立电量消耗模 型相同,具体参见上述实施例,在此不再一一赘述。
S500获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信息,以及在当前 时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任务中的最小电量消 耗值;
S610判断当前时刻的运输任务列表是否存在待执行运输任务;
S620若不存在待执行运输任务时,控制剩余电量小于等于最小电量消耗值 的智能移动设备领取充电任务;
具体的,服务器存在一个运输任务列表,可以遍历性查找运输任务列表确 定是否还存在待执行运输任务。待执行运输任务是由服务器获取到用户的订单 信息后生成,待执行运输任务包括若干个目的地。
服务器在确定不存在待执行运输任务时,会根据接收到的各智能移动设备 的剩余电量与最小电量消耗值进行比较,如果存在智能移动设备自身的剩余电 量小于等于最小电量消耗值时,则发送充电任务给这部分自身的剩余电量小于 等于最小电量消耗值的待充电智能移动设备,使得待充电智能移动设备领取充 电任务,待充电智能移动设备会领取服务器下发的距离自身最近的充电桩的充 电任务,根据所领取充电任务的充电路线移动返回充电桩进行充电,并且将领 取结果发送给服务器,在充电结束后再上报给服务器,以便服务器更新各个当 前智能移动设备的状态记录。当然,充电结束可以是电量充满时,也可以是充 电后剩余电量达到最大电量消耗值时,这样,可以使得服务器只给准备接单状态(即电量充满或者充电后剩余电量达到最大电量消耗值)的智能移动设备发 送运输任务,减少运输任务领取的等待时间,提升物品运输效率。
S630若存在待执行运输任务,则根据待执行运输任务的目的地和各智能移 动设备的位置信息进行路线规划得到对应的运输路线,根据运输路线以及电量 消耗模型计算得到各智能移动设备执行待执行运输任务分别对应的目标电量 需求值;
具体的,如果在当前时刻存在待执行运输任务时,由于每个智能移动设备 在同一时刻的位置信息不同,因此,服务器会根据当前待执行运输任务的目的 地、各智能移动设备的位置信息分别进行路径规划,生成各个智能移动设备分 别执行当前待执行运输任务所对应的运输路线,然后,服务器再根据之前建立 的电量消耗模型和各智能移动设备对应的运输路线,进行匹配计算得到各个智 能移动设备执行待执行运输任务分别对应的目标电量需求值。
S640根据剩余电量和目标电量需求值的比较结果,控制对应的智能移动设 备领取对应的待执行任务。
具体的,服务器获取到各智能移动设备执行待执行运输任务分别对应的目 标电量需求值后,将当前智能移动设备的自身剩余电量分别与当前智能移动设 备对应的目标电量需求值进行大小比较,根据当前智能移动设备的比较结果输 出对应控制指令,根据控制指令控制当前智能移动设备领取对应的待执行任 务。待执行任务包括充电任务、待执行运输任务和等待任务。以此类推,服务 器根据下一智能移动设备的的自身剩余电量和目标电量需求值进行大小比较, 根据下一智能移动设备的比较结果,控制下一智能移动设备领取对应的待执行 任务,直至所有智能移动设备接收到服务器下发的待执行任务为止。
具体的,本实施例是上述实施例相同的部分参见上述实施例,在此不再一 一赘述。本发明实施例,通过服务器建立电量消耗模型,对各智能移动设备执 行待执行运输任务的功耗预测更精确,并利用不断刷新电量消耗模型的方式, 对环境的变化有学习能力,对各个智能移动设备的能耗利用更充分。另外,根 据最小电量消耗值,位置信息,剩余电量,电量消耗模型和待执行运输任务的 存在状态控制智能移动设备的工作状态,减少智能移动设备贸然领取待执行运 输任务后因为电量突然耗尽导致无法返回充电的情况,进而减少因为电量中途 耗尽导致物品运输中止以及智能移动设备滞留在场地的现象。
此外,由于减少电量中途耗尽引起的智能移动设备滞留在场地的概率,也 降低场地环境地图的变化频率,进而减少其他智能移动设备绕行滞留智能移动 设备的电量消耗,大大提升待执行运输任务有效被所选择智能移动设备一次性 执行完成的概率,进而提高物品的运输效率。最后,将所有历史运输任务离散 化,有利于提高后续电量需求值预测的准确性和合理性,去除偶然事件的影响。
本发明的第六个实施例,如图6所示,一种调度控制方法,包括:
S400建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对 应的电量消耗均值;
S500获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信息,以及在当前 时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任务中的最小电量消 耗值;
S610判断当前时刻的运输任务列表是否存在待执行运输任务;
S620若不存在待执行运输任务时,控制剩余电量小于等于最小电量消耗值 的智能移动设备领取充电任务;
S631若存在待执行运输任务,则根据待执行运输任务的目的地和各智能移 动设备的位置信息进行路线规划得到对应的运输路线;
S632将运输路线进行拆分得到各智能移动设备分别执行待执行运输任务 所包括的目标节点及目标路段;
具体的,如果在当前时刻存在待执行运输任务时,由于每个智能移动设备 在同一时刻的位置信息不同,因此,服务器会根据当前待执行运输任务的目的 地、各智能移动设备的位置信息分别进行路径规划,生成各个智能移动设备分 别执行当前待执行运输任务所对应的运输路线,然后,服务器会根据当前智能 移动设备的运输路线进行拆分,得到当前智能移动设备执行当前待执行运输任 务所包括的目标节点及目标路段。以此类推,服务器拆分得到下一智能移动设 备执行当前待执行运输任务所包括的目标节点及目标路段。
S633根据目标节点及目标路段与电量消耗模型匹配,计算得到各智能移动 设备分别执行待执行运输任务的目标电量需求值;
具体的,由于电量消耗模型包括各个任务节点和任务路段,因此,服务器 将拆分得到的当前智能移动设备执行当前待执行运输任务所包括的所有目标 节点及目标路段分别与电量消耗模型进行匹配,可以查找到与各目标节点相同 的任务节点及其对应的电量消耗均值,同理,亦可查找到与各与目标路段相同 的任务路段及其对应的电量消耗均值,将当前智能移动设备执行当前待执行运 输任务包括的各目标节点和目标路段对应的电量消耗均值,进行求和计算得到 当前智能移动设备执行当前待执行运输任务所对应的目标电量需求值。以此类 推,服务器匹配计算得到下一智能移动设备执行当前待执行运输任务对应的目 标电量需求值。
S641将各智能移动设备的剩余电量分别与最小电量消耗值进行大小比较, 并将各智能移动设备的剩余电量分别各智能移动设备执行待执行任务分别对 应的目标电量需求值进行大小比较;
S642若剩余电量大于等于目标电量需求值的智能移动设备数量为一个时, 控制该智能移动设备领取待执行运输任务并更新运输任务列表;
具体的,服务器会将各智能移动设备的剩余电量分别与最小电量消耗值进 行大小,同时,服务器还会将各智能移动设备的目标电量需求值分别与最小电 量消耗值进行大小比较。如果只有一个智能移动设备(即目标智能移动设备) 执行当前待执行运输任务的目标电量需求值是大于等于其自身的剩余电量,则 直接将当前待执行运输任务分配给这个目标智能移动设备,由目标智能移动设 备领取服务器下发的当前待执行运输任务并执行。
S643若剩余电量大于等于目标电量需求值的智能移动设备数量为至少两 个时,控制目标电量需求值最小的智能移动设备领取待执行运输任务并更新运 输任务列表;
具体的,如果至少两个智能移动设备执行当前待执行运输任务的目标电量 需求值是大于等于其自身的剩余电量,则对至少两个智能移动设备执行当前待 执行运输任务的目标电量需求值进行大小比较,选择目标电量需求值最小的智 能移动设备作为目标智能移动设备,服务器将当前待执行运输任务分配给这个 目标智能移动设备,由目标智能移动设备领取服务器下发的当前待执行运输任 务并执行。此外,服务器还会更新运输任务列表,将当前待执行运输任务的状 态从待领取状态切换为已领取状态。
当然,未被服务器选中领取当前待执行运输任务的其他智能移动设备,会 继续等待领取服务器分配其他待执行运输任务,直至剩余电量不充足领取充电 任务或者领取到一待执行运输任务为止。
S644控制自身剩余电量大于最小电量消耗值且小于对应目标电量需求值 的智能移动设备领取等待任务;
具体的,服务器查找出剩余电量大于最小电量消耗值且小于目标电量需求 值的所有待机智能移动设备,将等待任务分配给待机智能移动设备,控制所有 待机智能移动设备领取等待任务,以便继续等待接收服务器发送下一待执行运 输任务,这种情况下当前智能移动设备会保持等待接收服务器下发其他的待执 行运输任务,直至剩余电量小于最小电量消耗值进行回充或者领取到待执行运 输任务为止。当前智能移动设备领取等待任务后会将该领取结果反馈给服务 器,以便通知服务器未领取当前待执行运输任务且处于等待领取任务的状态, 使得服务器将下一待执行运输任务发送给当前智能移动设备。
S645控制自身剩余电量小于等于最小电量消耗值的智能移动设备领取充 电任务。
具体的,服务器查找出剩余电量小于等于最小电量消耗值的所有待充电智 能移动设备,将充电任务分配给待充电智能移动设备,控制所有待充电智能移 动设备领取充电任务返回充电桩进行充电。而且待充电智能移动设备领取充电 任务后会反馈给服务器,以便告知服务器自身电量不足以领取电量需求最小的 待执行运输任务,这样,服务器就记录待充电智能移动设备的设备编号,进而 停止发送其他待执行运输任务给待充电智能移动设备,直到待充电智能移动设 备充电结束后才会重新发送其他待执行运输任务给待充电智能移动设备。
具体的,本实施例是上述实施例相同的部分参见上述实施例,在此不再一 一赘述。本发明实施例,各个智能移动设备在执行运输任务输送物品的过程中, 对每一段路径或任务点进行耗电量统计并上报给服务器,服务器根据所有机器 人上报的各路段和任务点的耗电量经计算得到各路段的功耗均值,从而建立针 对所有智能移动设备的电量消耗模型,下发待执行运输任务时根据订单数据的 目的地、各智能移动设备的位置信息和电量消耗模型,计算得到所有智能移动 设备执行当前待执行运输任务的总耗电量即目标电量需求值,从而选择符合要 求的智能移动设备执行当前待执行运输任务以完成该订单数据中物品的派发。 由服务器进行统一调度控制智能移动设备的工作状态,能够合理根据智能移动 设备的位置信息和剩余电量值规划出更全面、高效、低功耗的运输策略,可以 花费更少的整体电量和行驶时间保障待执行运输任务能够完成,进一步提高整 体的运输效率以及电量利用率。
示例性的,延续上述实施例服务器进行功耗和运输任务记录,根据当前时 间之前预设时间段的电量消耗值,以及将当前时间之前预设时间段的所有机器 人的历史运输任务进行离散划分训练得到所有智能移动设备的电量功耗模型。 服务器获取当前时刻之前的预设时间段例如一周内的各机器人所有待执行运 输任务的功耗记录,最大一单运输任务的电量消耗值为Pmax,最小一单运输任 务的电量消耗值为Pmin。按照运输任务列表的任务排列先后顺序存在待执行运 输任务θ1时,获取机器人甲的剩余电量Ps1和机器人乙的剩余电量Ps2,并计 算得到机器人甲完成待执行运输任务θ1的目标电量需求值Pn1,以及机器人乙 完成待执行运输任务θ1的目标电量需求值Pn2。如果Ps1>Pn1且Pmin<Ps2<Pn2时控制机器人甲领取该待执行运输任务θ1,且控制机器人乙领取等待任 务。如果Ps2>Pn2且Pmin<Ps1<Pn1时控制机器人乙领取该待执行运输任务θ 1,且控制机器人甲领取等待任务。如果Ps2>Pn2且Ps1>Pn1,则比较Pn1和Pn2 的大小,若Pn1<Pn2则控制机器人甲领取该待执行运输任务θ1,如果Pn1>Pn2 控制机器人乙领取该待执行运输任务θ1。当然为了避免机器人一直没有获取 到待执行运输任务导致不返回充电,在自身的剩余电量Psi<Pmin时强制机器人 返回充电桩进行充电,当机器人充电后剩余电量Psi>Pmax时,机器人即可接单。
本发明的第七个实施例,一种智能移动设备,包括:
第一建立模块,用于建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及 任务路段分别对应的电量消耗均值;
第一获取模块,用于获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在当 前时刻之前的预设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
第一处理模块,用于根据最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消 耗模型和待办运输任务的接收状态控制自身的工作状态。
具体的,本实施例是上述方法实施例对应的装置实施例,具体效果参见上 述方法实施例,在此不再一一赘述。
本发明的第八个实施例,一种服务器,包括:
第二建立模块,用于建立电量消耗模型;电量消耗模型包括各任务节点及 任务路段分别对应的电量消耗均值;
第二获取模块,用于获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信 息,以及在当前时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任务中 的最小电量消耗值;
第二处理模块,用于根据最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消 耗模型和运输任务列表控制对应的智能移动设备的工作状态。
具体的,本实施例是上述方法实施例对应的装置实施例,具体效果参见上 述方法实施例,在此不再一一赘述。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为了描述的方便和简洁,仅以上 述各程序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 分配由不同的程序模块完成,即将所述装置的内部结构划分成不同的程序单元 或模块,以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各程序模块可以集 成在一个处理单元中,也可是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上 单元集成在一个处理单元中,上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也 可以采用软件程序单元的形式实现。另外,各程序模块的具体名称也只是为了 便于相互区分,并不用于限制本申请的保护范围。
本发明的一个实施例,一种存储介质,存储介质中存储有至少一条指令, 指令由处理器加载并执行以实现上述调度控制方法对应第一至第三任一实施例 所执行的操作。例如,存储介质可以是只读内存(ROM)、随机存取存储器(RAM)、 只读光盘(CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
本发明的一个实施例,一种存储介质,存储介质中存储有至少一条指令, 指令由处理器加载并执行以实现上述调度控制方法对应第四至第六任一实施例 所执行的操作。例如,存储介质可以是只读内存(ROM)、随机存取存储器(RAM)、 只读光盘(CD-ROM)、磁带、软盘和光数据存储设备等。
它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现,从而,可以将它们存储在 存储装置中由计算装置来执行,或者将它们分别制作成各个集成电路模块,或 者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样,本发明 不限制于任何特定的硬件和软件结合。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没 有详细描述或记载的部分,可以参见其他实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到,结合本文中所公开的实施例描述的 各示例的单元及算法步骤,能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件 的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件来执行,取决于技术方案的 特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不 同方法来实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中,应该理解到,所揭露的装置/终端设备 和方法,可以通过其他的方式实现。例如,以上所描述的装置/终端设备 实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块或单元的划分,仅仅为一种逻辑 功能划分,实际时可以有另外的划分方式,例如,多个单元或组件可以结 合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点, 所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些 接口,装置或单元的间接耦合或通讯连接,可以是电性、机械或其他的形 式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的, 作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地 方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的 部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可能集成在一个处理单元 中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在 一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软 件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的 产品销售或使用时,可以存储在一个存储介质中。基于这样的理解,本发 明实现上述实施例方法中的全部或部分流程,也可以通过计算机程序发送 指令给相关的硬件完成,所述的计算机程序可存储于一存储介质中,该计 算机程序在被处理器执行时,可实现上述各个方法实施例的步骤。其中, 所述计算机程序可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述存储介质可以包括:能够携带所述计算机程序的任何实体 或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读 存储器(ROM,Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM,Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是, 所述存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求 进行适当的增减,例如:在某些司法管辖区,根据立法和专利实践,计算 机可读的存储介质不包括电载波信号和电信信号。
应当说明的是,上述实施例均可根据需要自由组合。以上所述仅是本 发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说, 在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和 润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (12)

1.一种调度控制方法,其特征在于,应用于智能移动设备,包括步骤:
建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对应的电量消耗均值;
获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在所述当前时刻之前的预设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运输任务的接收状态控制自身的工作状态。
2.根据权利要求1所述的调度控制方法,其特征在于,所述根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运输任务的接收状态控制自身的工作状态包括步骤:
判断当前时刻是否接收到服务器发送的待办运输任务;所述待办运输任务包括服务器根据订单数据进行路径规划得到的运输路线;
若当前时刻接收到所述待办运输任务,则根据所述位置信息、运输路线和电量消耗模型计算得到执行所述待办运输任务的目标电量需求值,根据所述剩余电量和目标电量需求值的比较结果,控制智能移动设备领取对应的待执行任务;
若当前时刻未接收到所述待办运输任务且所述剩余电量小于等于最小电量消耗值时,控制智能移动设备领取充电任务并发送领取结果至服务器。
3.根据权利要求2所述的调度控制方法,其特征在于,所述根据所述位置信息、运输路线和电量消耗模型计算得到执行所述待办运输任务的目标电量需求值,根据所述剩余电量和目标电量需求值的比较结果,控制智能移动设备领取对应的待执行任务包括步骤:
将所述运输路线进行拆分得到对应的目的地,根据所述目的地和位置信息得到目标节点及目标路段;
根据所述目标节点及目标路段与电量消耗模型匹配,计算得到执行所述待办运输任务的目标电量需求值;
将所述剩余电量与所述目标电量需求值和最小电量消耗值进行大小比较;
若所述剩余电量大于等于所述目标电量需求值时,控制智能移动设备领取所述待办运输任务并发送领取结果至服务器;
若所述剩余电量大于所述最小电量消耗值且小于所述目标电量需求值时,控制智能移动设备领取等待任务并发送领取结果至服务器;
若所述剩余电量小于等于所述最小电量消耗值,控制智能移动设备领取充电任务并发送领取结果至服务器。
4.根据权利要求1-3任一项所述的调度控制方法,其特征在于,所述建立电量消耗模型包括步骤:
获取在所述当前时刻之前的预设时间段内所有的历史运输任务,以及执行对应历史运输任务的智能移动设备的实时电量值;
根据所述历史运输任务进行离散划分得到若干个任务节点和任务路段,并获取智能移动设备在各任务节点和任务路段的时间信息;
根据实时电量值对应时间点、各任务节点和任务路段的时间信息,进行时间段匹配得到各任务节点和任务路段的电量消耗均值,从而建立对应的电量消耗模型。
5.一种调度控制方法,其特征在于,应用于智能移动设备,包括步骤:
建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对应的电量消耗均值;
获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信息,以及在所述当前时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任务中的最小电量消耗值;
根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和运输任务列表控制对应的智能移动设备的工作状态。
6.根据权利要求5所述的调度控制方法,其特征在于,所述根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和运输任务列表控制对应的智能移动设备的工作状态包括步骤:
判断当前时刻的运输任务列表是否存在待执行运输任务;
若不存在待执行运输任务时,控制所述剩余电量小于等于最小电量消耗值的智能移动设备领取充电任务;
若存在所述待执行运输任务,则根据所述待执行运输任务的目的地和各智能移动设备的位置信息进行路线规划得到对应的运输路线,根据所述运输路线以及电量消耗模型计算得到各智能移动设备执行所述待执行运输任务分别对应的目标电量需求值;
根据所述剩余电量和目标电量需求值的比较结果,控制对应的智能移动设备领取对应的待执行任务。
7.根据权利要求6所述的调度控制方法,其特征在于,所述根据所述运输路线以及电量消耗模型,计算得到各智能移动设备执行所述待执行运输任务分别对应的目标电量需求值包括步骤:
将所述运输路线进行拆分得到各智能移动设备分别执行所述待执行运输任务所包括的目标节点及目标路段;
根据所述目标节点及目标路段与电量消耗模型匹配,计算得到各智能移动设备分别执行所述待执行运输任务的目标电量需求值;
所述根据所述剩余电量和目标电量需求值的比较结果,控制对应的智能移动设备领取对应的待执行任务包括步骤:
将各智能移动设备的所述剩余电量分别与最小电量消耗值进行大小比较,并将各智能移动设备的所述剩余电量分别各智能移动设备执行所述待执行任务分别对应的目标电量需求值进行大小比较;
若所述剩余电量大于等于所述目标电量需求值的智能移动设备数量为一个时,控制该智能移动设备领取所述待执行运输任务并更新运输任务列表;
若所述剩余电量大于等于所述目标电量需求值的智能移动设备数量为至少两个时,控制目标电量需求值最小的智能移动设备领取所述待执行运输任务并更新运输任务列表;
控制自身剩余电量大于所述最小电量消耗值且小于对应目标电量需求值的智能移动设备领取等待任务;
控制自身剩余电量小于等于所述最小电量消耗值的智能移动设备领取充电任务。
8.根据权利要求5-7任一项所述的调度控制方法,其特征在于,所述建立电量消耗模型包括步骤:
获取在所述当前时刻之前的预设时间段内所有的历史运输任务,以及执行对应历史运输任务的智能移动设备的实时电量值;
根据所述历史运输任务进行离散划分得到若干个任务节点和任务路段,并获取智能移动设备在各任务节点和任务路段的时间信息;
根据实时电量值对应时间点、各任务节点和任务路段的时间信息,进行时间段匹配得到各任务节点和任务路段的电量消耗均值,从而建立对应的电量消耗模型。
9.一种智能移动设备,其特征在于,应用于权利要求1至权利要求4任一项所述的调度控制方法,包括:
第一建立模块,用于建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对应的电量消耗均值;
第一获取模块,用于获取当前时刻自身的剩余电量和位置信息,以及在所述当前时刻之前的预设时间段内自身的所有历史运输任务中的最小电量消耗值;
第一处理模块,用于根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和待办运输任务的接收状态控制自身的工作状态。
10.一种服务器,其特征在于,应用于权利要求5至权利要求8任一项所述的调度控制方法,包括:
第二建立模块,用于建立电量消耗模型;所述电量消耗模型包括各任务节点及任务路段分别对应的电量消耗均值;
第二获取模块,用于获取当前时刻所有智能移动设备的剩余电量和位置信息,以及在所述当前时刻之前的预设时间段内所有智能移动设备的历史运输任务中的最小电量消耗值;
第二处理模块,用于根据所述最小电量消耗值,剩余电量,位置信息,电量消耗模型和运输任务列表控制对应的智能移动设备的工作状态。
11.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条指令,所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求1至权利要求4任一项所述的调度控制方法所执行的操作。
12.一种存储介质,其特征在于,所述存储介质中存储有至少一条指令,所述指令由处理器加载并执行以实现如权利要求5至权利要求8任一项所述的调度控制方法所执行的操作。
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