CN115860366A - 一种社区机器人智慧协调管控方法、***和可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请实施例提供了一种社区机器人智慧协调管控方法、***和可读存储介质。该方法包括：对社区服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并进行任务信息数据分析，分配对应类别的机器人生成机器人社区任务组织树，再统计获得任务密度数据集并生成社区机器人任务数据画像，再提取机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，后根据生成的时间段内机器人任务数据指令条生成任务调配列表对机器人进行任务调配；从而基于大数据和智慧机器人技术对社区服务进行信息采集和数据处理以优化类型机器人的分配，实现根据社区服务需求信息与机器人资源进行功用匹配，使社区机器人资源实现最优分配，提高对社区机器人管理应用的智能化和精准度。
Description
技术领域
本申请涉及大数据和社区机器人服务技术领域，具体而言，涉及一种社区机器人智慧协调管控方法、***和可读存储介质。
背景技术
目前机器人技术发展迅猛，机器人的应用拓宽到生产、生活方方面面，家用小微型多功能机器人和社区机器人研发和应用愈发广泛，但针对社区服务的全领域、全***、全维度的社区机器人服务资源的发展应用较为薄弱缺乏可适配应用于社区和用户的多项功能需求的机器人管理应用技术和调配***，如实现对独居老人、小孩照料、做饭清洁以及防疫、配送服务的社区机器人资源的科学管理及调配，目前社区机器人服务资源还尚不具备全面、多***、多维度的科学管理体系。
因此，如何建立起可实现针对社区服务需求的全面、多方位、***性的机器人资源智慧管理应用技术和***，是未来社区服务机器人资源的主要发展方向，而目前该技术存在空缺。
针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种社区机器人智慧协调管控方法、***和可读存储介质，可以通过大数据和智慧机器人技术对社区服务进行信息采集和数据处理以优化类型机器人的分配，实现根据社区服务需求信息与机器人资源进行功用匹配，使社区机器人资源实现最优分配，提高对社区机器人管理应用的智能化和精准度。
本申请实施例还提供了一种社区机器人智慧协调管控方法，包括以下步骤：
采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表；
根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树；
根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像；
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据；
根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条；
根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控方法中，所述采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表，包括：
分别采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息；
根据公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息；
将所述需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息进行信息条数据分析，分别获得公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据；
根据所述公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据分别对应生成公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表；
根据各单位住户的所述住户服务任务要素列表集合获得单位服务列表。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控方法中，所述根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树，包括：
根据所述公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表提取服务要求信息条，根据服务要求信息条提取服务项目数据，包括服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据；
根据所述服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据进行服务数据分析获得任务信息数据；
根据所述单位服务列表对应的单位住户的任务信息数据集合获得单位任务包数据；
将所述任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比；
根据阈值对比范围对公共和住户的各项服务需求进行服务机器人类型分配；
根据公共和住户的所述服务项目数据以及任务信息数据结合对应服务机器人信息生成机器人社区任务组织树；
所述机器人社区任务组织树还包括所述单位任务包数据对应的各单位住户的服务机器人信息集。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控方法中，所述根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像，包括：
根据所述机器人社区任务组织树提取各预设时间段内公共和住户的机器人任务条数据；
根据所述机器人任务条数据与所述服务难度系数以及服务时间数据结合各任务条的机器人分配数量和机器人类别系数进行计算处理，获得各预设时间段内的机器人任务密度数据；
根据所述机器人任务密度数据与社区服务需求时间进行聚合统计获得机器人任务密度数据集；
根据所述机器人任务密度数据集生成预设机器人服务时段的社区机器人任务数据画像。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控方法中，所述根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，包括：
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据；
所述机器人项目服务数据包括公共和住户的各服务需求项目的机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量；
根据所述机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量在预设的机器人任务调配模型中进行处理获得机器人任务响应数据。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控方法中，所述根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条，包括：
获取任务信息数据的对应优先级系数；
根据所述机器人任务响应数据结合所述优先级系数进行求积获得机器人任务派遣指数；
将所述机器人任务派遣指数与对应所述服务要求信息条进行映射处理，获得各预设时间段的机器人任务数据指令条。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控方法中，所述根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令，包括：
根据各预设时间段的所述机器人任务数据指令条的机器人任务派遣指数按照预设要求进行排序，生成社区机器人任务调配列表；
根据所述社区机器人任务调配列表对机器人按照对应时间段进行任务调配；
根据所述社区机器人任务调配列表的调配任务生成对应任务指令传输给机器人。
第二方面，本申请实施例提供了一种社区机器人智慧协调管控***，该***包括：存储器及处理器，所述存储器中包括社区机器人智慧协调管控方法的程序，所述社区机器人智慧协调管控方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表；
根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树；
根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像；
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据；
根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条；
根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令。
可选地，在本申请实施例所述的社区机器人智慧协调管控***中，所述采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表，包括：
分别采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息；
根据公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息；
将所述需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息进行信息条数据分析，分别获得公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据；
根据所述公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据分别对应生成公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表；
根据各单位住户的所述住户服务任务要素列表集合获得单位服务列表。
第三方面，本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中包括社区机器人智慧协调管控方法程序，所述社区机器人智慧协调管控方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的社区机器人智慧协调管控方法的步骤。
由上可知，本申请实施例提供的一种社区机器人智慧协调管控方法、***和可读存储介质，通过对社区服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并进行任务信息数据分析，分配对应类别的机器人生成机器人社区任务组织树，再统计获得任务密度数据集并生成社区机器人任务数据画像，再提取机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，后根据生成的时间段内机器人任务数据指令条生成任务调配列表对机器人进行任务调配；从而基于大数据和智慧机器人技术对社区服务进行信息采集和数据处理以优化类型机器人的分配，实现根据社区服务需求信息与机器人资源进行功用匹配，使社区机器人资源实现最优分配，提高对社区机器人管理应用的智能化和精准度。
本申请的其他特征和优点将在随后的说明书阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本申请实施例了解。本申请的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，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相关的附图。
图1为本申请实施例提供的社区机器人智慧协调管控方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的社区机器人智慧协调管控方法的生成任务要素列表并构建单位服务列表的流程图；
图3为本申请实施例提供的社区机器人智慧协调管控方法的生成机器人社区任务组织树的流程图；
图4为本申请实施例提供的社区机器人智慧协调管控***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中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申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到，相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，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。
请参照图1，图1是本申请一些实施例中的社区机器人智慧协调管控方法的流程图。该社区机器人智慧协调管控方法用于终端设备中，例如电脑、手机终端等。该社区机器人智慧协调管控方法，包括以下步骤：
S101、采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表；
S102、根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树；
S103、根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像；
S104、根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据；
S105、根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条；
S106、根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令。
需要说明的是，为实现利用社区各类型机器人资源对社区的公共服务需求和住户个***需求的全面、适配、合理的调配管理，以适应社区公共服务，以及住户个性化服务如做饭清洁、小孩照顾、老人看护、采购配送等，需对公共和住户的服务需求进行任务信息分析，并根据信息内容建立任务要素列表和单位服务列表，再对列表进行任务数据分析，以明确服务任务的种类、时长、内容、难度等信息，根据服务任务数据匹配对应的服务机器人，再根据社区服务任务数据信息和对应匹配机器人信息生成机器人社区任务组织树，以明确社区服务内容与机器人资源的数据明细状况，再根据组织树进行机器人任务密度统计，获得不同时间段的社区服务机器人资源的需求量变化和时段需求密度状况，再根据任务时段的密度数据集合生成社区机器人任务数据画像，该画像反映社区任务时间内的机器人使用类型数量分布、使用频次、机器人需求量分布等情况，再提取机器人项目服务数据并根据预设的机器人任务调配模型进行处理获得机器人任务响应数据，即对社区服务机器人需求的响应分配情况，以清洗需求信息，筛选重要和次要、紧急和非紧急的机器人需求任务，再结合任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条，指令条即对机器人需求进行了有效评估生成各时段有效任务指令，筛除无效或异常或非重要紧急的机器人需求，根据各时间段的机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表对机器人进行任务调配并生成任务指令，使机器人资源得到有效的、最大化的、优先性明确的分配应用，实现社区机器人资源的最优分配，以及对社区机器人管理应用的智能化和精准化。
请参照图2，图2是本申请一些实施例中的社区机器人智慧协调管控方法的生成任务要素列表并构建单位服务列表的流程图。根据本发明实施例，所述采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表，具体为：
S201、分别采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息；
S202、根据公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息；
S203、将所述需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息进行信息条数据分析，分别获得公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据；
S204、根据所述公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据分别对应生成公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表；
S205、根据各单位住户的所述住户服务任务要素列表集合获得单位服务列表。
需要说明的是，为更好的实现社区机器人资源分配和管理，首先需明确社区内公共服务和各住户服务的需求情况，根据采集的公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息，再根据信息进行信息条数据分析，即对各条服务需求信息进行数据提取，如对社区卫生，以及住户每日小孩照顾、做饭清洁的服务内容、服务时长、执行时间段的信息数据进行提取，再根据服务信息条数据与服务需求信息相对应，生成服务任务要素列表，其中包括各项服务需求信息和服务项目的内容、时间、时长、难度等要素数据。
请参照图3，图3是本申请一些实施例中的社区机器人智慧协调管控方法的生成机器人社区任务组织树的流程图。根据本发明实施例，所述根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树，具体为：
S301、根据所述公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表提取服务要求信息条，根据服务要求信息条提取服务项目数据，包括服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据；
S302、根据所述服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据进行服务数据分析获得任务信息数据；
S303、根据所述单位服务列表对应的单位住户的任务信息数据集合获得单位任务包数据；
S304、将所述任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比；
S305、根据阈值对比范围对公共和住户的各项服务需求进行服务机器人类型分配；
S306、根据公共和住户的所述服务项目数据以及任务信息数据结合对应服务机器人信息生成机器人社区任务组织树；
S307、所述机器人社区任务组织树还包括所述单位任务包数据对应的各单位住户的服务机器人信息集。
需要说明的是，为获得公共服务或住户服务匹配的机器人类型信息，以便明确对机器人资源的需求情况，根据公共和住户服务任务要素列表提取服务要求信息条，即各项对机器人服务需求的条目信息，根据服务要求信息条提取服务项目数据，在根据服务数据分析程序进行分析获得任务信息数据，该任务信息数据反映该任务信息的评估数据，其中对各住户单位的任务信息数据集合成为单位任务包数据，即反映某住户在一定预设时间段内整体的服务需求数据，将任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比，根据阈值对比所属范围对应匹配各项服务需求的机器人类型分配，获得匹配机器人类型，本实施例中将社区服务机器人分为I引导关照机器人、II智能应变机器人以及III定性任务机器人，三类机器人的对应任务分配阈值范围分别为I对应(0.7，1]，II对应(0.3，0.7]，III对应[0，0.35]，如某住户的做饭清洁的任务信息数据阈值为0.63，则其做饭清洁服务项目分配机器人为II智能应变机器人；再根据公共和住户的服务项目数据以及任务信息数据结合对应服务机器人信息生成机器人社区任务组织树，该组织树明确了社区内公共和住户的服务内容与对应机器人资源的信息和数据明细，同时还包括各单位住户的服务机器人信息集，即各住户在预设时间段内整体机器人需求状况；其中，获得所述任务信息数据的服务数据分析程序为：Rs＝ρf(ηJ+γK+δT)；其中，Rs为任务信息数据，ρf为服务难度系数，J为服务项目数据，K为项目类别数据，T为服务时间数据，η、γ、δ为预设系数(通过预设社区机器人服务管理平台查询获得)。
根据本发明实施例，所述根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像，具体为：
根据所述机器人社区任务组织树提取各预设时间段内公共和住户的机器人任务条数据；
根据所述机器人任务条数据与所述服务难度系数以及服务时间数据结合各任务条的机器人分配数量和机器人类别系数进行计算处理，获得各预设时间段内的机器人任务密度数据；
根据所述机器人任务密度数据与社区服务需求时间进行聚合统计获得机器人任务密度数据集；
根据所述机器人任务密度数据集生成预设机器人服务时段的社区机器人任务数据画像。
需要说明的是，为评估、优化各服务需求的机器人资源分配情况，需获得社区机器人资源需求的需求频次和需求分布情况的社区机器人任务数据画像，以便进行进一步判断和评估，根据机器人社区任务组织树提取各预设时间段内公共和住户的机器人任务条数据，即各时间段内机器人匹配的任务条目数据，再与服务难度系数以及服务时间数据结合各任务条的机器人分配数量和机器人类别系数进行计算处理，获得各预设时间段内的机器人任务密度数据，根据机器人任务密度数据与社区服务需求时间进行聚合统计获得机器人任务密度数据集，最后生成预设机器人服务时段的社区机器人任务数据画像，实现机器人任务密度统计，反映出不同时间段的社区服务机器人资源的需求量变化和时段需求密度状况，该任务数据画像反映社区任务时间内的机器人使用类型数量分布、使用频次、机器人需求量分布等情况；
其中，所述机器人任务密度数据的计算程序公式为：
其中，Pm为机器人任务密度数据，Sei为第i个预设时间段内机器人任务条数据，Ti为第i个预设时间段内的服务时间数据，ρf为服务难度系数，ν为机器人类别系数，Nei为第i个预设时间段内机器人分配数量，n为预设时间段数量。
根据本发明实施例，所述根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，具体为：
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据；
所述机器人项目服务数据包括公共和住户的各服务需求项目的机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量；
根据所述机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量在预设的机器人任务调配模型中进行处理获得机器人任务响应数据。
需要说明的是，根据提取的机器人项目服务数据中的各项数据在预设的机器人任务调配模型中进行处理获得机器人任务响应数据，该响应数据反映对社区服务机器人需求进行统筹分配的分配响应情况，以根据任务响应数据对社区需求信息进行清洗和筛除，剔除非必要或异常或无效的机器人需求信息，实现社区机器人资源利用的最优化；
其中，所述机器人任务响应数据通过机器人任务调配模型进行程序计算的方法为：
B0＝λMσ+ζUd+μGFc/ρf；
其中，B0为机器人任务响应数据，Mσ为机器人任务执行数据，Ud为机器人任务量数据，GF为机器人操作难度数据，c为机器人协同数量，λ、
μ为预设系数(通过预设社区机器人服务管理平台查询获得)。
根据本发明实施例，所述根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条，具体为：
获取任务信息数据的对应优先级系数；
根据所述机器人任务响应数据结合所述优先级系数进行求积获得机器人任务派遣指数；
将所述机器人任务派遣指数与对应所述服务要求信息条进行映射处理，获得各预设时间段的机器人任务数据指令条。
需要说明的是，根据任务信息数据对应的预设优先级系数结合机器人任务响应数据进行做乘法，获得机器人任务派遣指数，再与对应的服务要求信息条进行映射，生成各预设时间段的机器人任务数据指令条，该指令条与机器人任务派遣指数即是反映了对机器人服务需求进行任务派遣的有效性、重要性、必要性的评估，可对无效或非必要或异常的机器人服务需求信息进行清洗和筛除，优化社区机器人资源利用率。
根据本发明实施例，所述根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令，具体为：
根据各预设时间段的所述机器人任务数据指令条的机器人任务派遣指数按照预设要求进行排序，生成社区机器人任务调配列表；
根据所述社区机器人任务调配列表对机器人按照对应时间段进行任务调配；
根据所述社区机器人任务调配列表的调配任务生成对应任务指令传输给机器人。
需要说明的是，为实现社区机器人服务需求的响应派遣的优先度，将各预设时间段的机器人任务数据指令条对应的机器人任务派遣指数，按照预设要求进行排序，生成社区机器人任务调配列表，该调配列表的排序即为对应时间段的机器人任务调配排序，根据调配列表的调配任务生成对应任务指令并传输给机器人，实现社区机器人资源的最优分配，提高社区机器人资源管理应用的精准度。
根据本发明实施例，还包括：
实时采集获取执行社区服务任务的机器人的动态特征数据；
根据所述动态特征数据与所述机器人任务响应数据进行校准获得机器人性能动态识别数据；
根据所述机器人性能动态识别数据和服务任务对应的预设机器人需求性能识别值进行对比；
通过识别值对比判断执行任务的机器人是否满足服务任务的服务要求；
若满足服务要求则不触发任务转派遣响应；
若无法满足服务要求则触发任务转派遣响应，根据所述机器人执行的剩余任务量数据与任务信息数据进行比例修正，获得剩余任务信息数据；
根据所述剩余任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比选取符合阈值对比要求的机器人进行任务转派。
需要说明的是，为实时监测派遣的机器人执行服务任务的状态，以保证机器人在执行命令中无异常，以及保证用户的机器人使用效果和效率，通过实时采集获取执行任务的机器人的动态特征数据进行监测评估其性能状态，通过动态特征数据与机器人任务响应数据进行校准修正获得机器人性能动态识别数据，再与服务任务对应的预设机器人需求性能识别值进行对比，通过识别值的对比判断执行任务的机器人是否满足服务任务的服务要求，若满足服务要求则不触发任务转派遣响应，否则触发任务转派遣响应，根据机器人执行的剩余任务量数据与任务信息数据进行比例修正，获得剩余任务信息数据，再与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比选取符合阈值对比要求的机器人进行任务转派，例如，某型号机器人X的性能动态识别数据小于需求性能识别值，若该机器人X的剩余任务量数据为45％，则任务信息数据按照45％进行比例修正获得剩余任务信息数据，再与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比，若阈值对比结果显示机器人Y符合要求，则改派机器人Y进行任务转派，继续执行剩余任务，保障了任务的完成质量和机器人作业安全性、有效性。
根据本发明实施例，还包括：
对执行社区服务任务的机器人进行动态自检；
获取所述机器人实时的任务执行信息和性能状态信息；
判断所述任务执行信息是否满足服务需求信息的服务检验标准数据；
若不满足，则发出召回指令到所述机器人进行召回；
判断所述机器人性能预设状态数据与所述性能状态信息对应状态数据作差得到的剩余性能状态信息，是否满足服务需求信息的剩余作业信息；
若不满足，则发出召回指令到所述机器人进行召回。
需要说明的是，为监测机器人的自身性能状态，以动态评估机器人能否顺利继续执行任务，通过对执行社区服务任务的机器人进行动态自检，并获取机器人实时的任务执行信息和性能状态信息，分别对任务执行信息和性能状态信息进行判断，判断任务执行信息是否满足服务需求信息的服务检验标准数据，以识别是否发出召回指令，以及根据机器人性能预设状态数据与性能状态信息对应状态数据作差，得到剩余性能状态信息，判断其是否满足服务需求信息的剩余作业信息，若不满足，则发出召回指令召回该机器人，例如，某机器人Z的任务执行信息数据低于服务检验标准数据要求值的80％预设值，则需对机器人Z进行召回；某机器人A的剩余性能状态信息不低于剩余作业信息最低要求值的90％预设值，则机器人A无需召回，可继续执行任务。
如图4所示，本发明还公开了一种社区机器人智慧协调管控***，包括存储器41和处理器42，所述存储器中包括社区机器人智慧协调管控方法程序，所述社区机器人智慧协调管控方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：
采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表；
根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树；
根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像；
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据；
根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条；
根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令。
需要说明的是，为实现利用社区各类型机器人资源对社区的公共服务需求和住户个***需求的全面、适配、合理的调配管理，以适应社区公共服务如物资配送、社区卫生等，以及住户个性化服务如做饭清洁、小孩照顾、老人看护、采购配送等，需对公共和住户的服务需求进行任务信息分析，并根据信息内容建立任务要素列表和单位服务列表，再对列表进行任务数据分析，以明确服务任务的种类、时长、内容、难度等信息，根据服务任务数据匹配对应的服务机器人，再根据社区服务任务数据信息和对应匹配机器人信息生成机器人社区任务组织树，以明确社区服务内容与机器人资源的数据明细状况，再根据组织树进行机器人任务密度统计，获得不同时间段的社区服务机器人资源的需求量变化和时段需求密度状况，再根据任务时段的密度数据集合生成社区机器人任务数据画像，该画像反映社区任务时间内的机器人使用类型数量分布、使用频次、机器人需求量分布等情况，再提取机器人项目服务数据并根据预设的机器人任务调配模型进行处理获得机器人任务响应数据，即对社区服务机器人需求的响应分配情况，以清洗需求信息，筛选重要和次要、紧急和非紧急的机器人需求任务，再结合任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条，指令条即对机器人需求进行了有效评估生成各时段有效任务指令，筛除无效或异常或非重要紧急的机器人需求，根据各时间段的机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表对机器人进行任务调配并生成任务指令，使机器人资源得到有效的、最大化的、优先性明确的分配应用，实现社区机器人资源的最优分配，以及对社区机器人管理应用的智能化和精准化。
根据本发明实施例，所述采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表，具体为：
分别采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息；
根据公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息；
将所述需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息进行信息条数据分析，分别获得公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据；
根据所述公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据分别对应生成公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表；
根据各单位住户的所述住户服务任务要素列表集合获得单位服务列表。
需要说明的是，为更好的实现社区机器人资源分配和管理，首先需明确社区内公共服务和各住户服务的需求情况，根据采集的公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息，再根据信息进行信息条数据分析，即对各条服务需求信息进行数据提取，如对社区卫生，以及住户每日小孩照顾、做饭清洁的服务内容、服务时长、执行时间段的信息数据进行提取，再根据服务信息条数据与服务需求信息相对应，生成服务任务要素列表，其中包括各项服务需求信息和服务项目的内容、时间、时长、难度等要素数据。
根据本发明实施例，所述根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树，具体为：
根据所述公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表提取服务要求信息条，根据服务要求信息条提取服务项目数据，包括服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据；
根据所述服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据进行服务数据分析获得任务信息数据；
根据所述单位服务列表对应的单位住户的任务信息数据集合获得单位任务包数据；
将所述任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比；
根据阈值对比范围对公共和住户的各项服务需求进行服务机器人类型分配；
根据公共和住户的所述服务项目数据以及任务信息数据结合对应服务机器人信息生成机器人社区任务组织树；
所述机器人社区任务组织树还包括所述单位任务包数据对应的各单位住户的服务机器人信息集。
需要说明的是，为获得公共服务或住户服务匹配的机器人类型信息，以便明确对机器人资源的需求情况，根据公共和住户服务任务要素列表提取服务要求信息条，即各项对机器人服务需求的条目信息，根据服务要求信息条提取服务项目数据，在根据服务数据分析程序进行分析获得任务信息数据，该任务信息数据反映该任务信息的评估数据，其中对各住户单位的任务信息数据集合成为单位任务包数据，即反映某住户在一定预设时间段内整体的服务需求数据，将任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比，根据阈值对比所属范围对应匹配各项服务需求的机器人类型分配，获得匹配机器人类型，本实施例中将社区服务机器人分为I引导关照机器人、II智能应变机器人以及III定性任务机器人，三类机器人的对应任务分配阈值范围分别为I对应(0.7，1]，II对应(0.3，0.7]，III对应[0，0.35]，如某住户的做饭清洁的任务信息数据阈值为0.63，则其做饭清洁服务项目分配机器人为II智能应变机器人；再根据公共和住户的服务项目数据以及任务信息数据结合对应服务机器人信息生成机器人社区任务组织树，该组织树明确了社区内公共和住户的服务内容与对应机器人资源的信息和数据明细，同时还包括各单位住户的服务机器人信息集，即各住户在预设时间段内整体机器人需求状况；其中，获得所述任务信息数据的服务数据分析程序为：Rs＝ρf(ηJ+γK+δT)；其中，Rs为任务信息数据，ρf为服务难度系数，J为服务项目数据，K为项目类别数据，T为服务时间数据，η、γ、δ为预设系数(通过预设社区机器人服务管理平台查询获得)。
根据本发明实施例，所述根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像，具体为：
根据所述机器人社区任务组织树提取各预设时间段内公共和住户的机器人任务条数据；
根据所述机器人任务条数据与所述服务难度系数以及服务时间数据结合各任务条的机器人分配数量和机器人类别系数进行计算处理，获得各预设时间段内的机器人任务密度数据；
根据所述机器人任务密度数据与社区服务需求时间进行聚合统计获得机器人任务密度数据集；
根据所述机器人任务密度数据集生成预设机器人服务时段的社区机器人任务数据画像。
需要说明的是，为评估、优化各服务需求的机器人资源分配情况，需获得社区机器人资源需求的需求频次和需求分布情况的社区机器人任务数据画像，以便进行进一步判断和评估，根据机器人社区任务组织树提取各预设时间段内公共和住户的机器人任务条数据，即各时间段内机器人匹配的任务条目数据，再与服务难度系数以及服务时间数据结合各任务条的机器人分配数量和机器人类别系数进行计算处理，获得各预设时间段内的机器人任务密度数据，根据机器人任务密度数据与社区服务需求时间进行聚合统计获得机器人任务密度数据集，最后生成预设机器人服务时段的社区机器人任务数据画像，实现机器人任务密度统计，反映出不同时间段的社区服务机器人资源的需求量变化和时段需求密度状况，该任务数据画像反映社区任务时间内的机器人使用类型数量分布、使用频次、机器人需求量分布等情况；
其中，所述机器人任务密度数据的计算程序公式为：
其中，Pm为机器人任务密度数据，Sei为第i个预设时间段内机器人任务条数据，Ti为第i个预设时间段内的服务时间数据，ρf为服务难度系数，ν为机器人类别系数，Nei为第i个预设时间段内机器人分配数量，n为预设时间段数量。
根据本发明实施例，所述根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，具体为：
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据；
所述机器人项目服务数据包括公共和住户的各服务需求项目的机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量；
根据所述机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量在预设的机器人任务调配模型中进行处理获得机器人任务响应数据。
需要说明的是，根据提取的机器人项目服务数据中的各项数据在预设的机器人任务调配模型中进行处理获得机器人任务响应数据，该响应数据反映对社区服务机器人需求进行统筹分配的分配响应情况，以根据任务响应数据对社区需求信息进行清洗和筛除，剔除非必要或异常或无效的机器人需求信息，实现社区机器人资源利用的最优化；
其中，所述机器人任务响应数据通过机器人任务调配模型进行程序计算的方法为：
其中，B0为机器人任务响应数据，Mσ为机器人任务执行数据，Ud为机器人任务量数据，GF为机器人操作难度数据，c为机器人协同数量，λ、
μ为预设系数(通过预设社区机器人服务管理平台查询获得)。
根据本发明实施例，所述根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条，具体为：
获取任务信息数据的对应优先级系数；
根据所述机器人任务响应数据结合所述优先级系数进行求积获得机器人任务派遣指数；
将所述机器人任务派遣指数与对应所述服务要求信息条进行映射处理，获得各预设时间段的机器人任务数据指令条。
需要说明的是，根据任务信息数据对应的预设优先级系数结合机器人任务响应数据进行做乘法，获得机器人任务派遣指数，再与对应的服务要求信息条进行映射，生成各预设时间段的机器人任务数据指令条，该指令条与机器人任务派遣指数即是反映了对机器人服务需求进行任务派遣的有效性、重要性、必要性的评估，可对无效或非必要或异常的机器人服务需求信息进行清洗和筛除，优化社区机器人资源利用率。
根据本发明实施例，所述根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令，具体为：
根据各预设时间段的所述机器人任务数据指令条的机器人任务派遣指数按照预设要求进行排序，生成社区机器人任务调配列表；
根据所述社区机器人任务调配列表对机器人按照对应时间段进行任务调配；
根据所述社区机器人任务调配列表的调配任务生成对应任务指令传输给机器人。
需要说明的是，为实现社区机器人服务需求的响应派遣的优先度，将各预设时间段的机器人任务数据指令条对应的机器人任务派遣指数，按照预设要求进行排序，生成社区机器人任务调配列表，该调配列表的排序即为对应时间段的机器人任务调配排序，根据调配列表的调配任务生成对应任务指令并传输给机器人，实现社区机器人资源的最优分配，提高社区机器人资源管理应用的精准度。
根据本发明实施例，还包括：
实时采集获取执行社区服务任务的机器人的动态特征数据；
根据所述动态特征数据与所述机器人任务响应数据进行校准获得机器人性能动态识别数据；
根据所述机器人性能动态识别数据和服务任务对应的预设机器人需求性能识别值进行对比；
通过识别值对比判断执行任务的机器人是否满足服务任务的服务要求；
若满足服务要求则不触发任务转派遣响应；
若无法满足服务要求则触发任务转派遣响应，根据所述机器人执行的剩余任务量数据与任务信息数据进行比例修正，获得剩余任务信息数据；
根据所述剩余任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比选取符合阈值对比要求的机器人进行任务转派。
需要说明的是，为实时监测派遣的机器人执行服务任务的状态，以保证机器人在执行命令中无异常，以及保证用户的机器人使用效果和效率，通过实时采集获取执行任务的机器人的动态特征数据进行监测评估其性能状态，通过动态特征数据与机器人任务响应数据进行校准修正获得机器人性能动态识别数据，再与服务任务对应的预设机器人需求性能识别值进行对比，通过识别值的对比判断执行任务的机器人是否满足服务任务的服务要求，若满足服务要求则不触发任务转派遣响应，否则触发任务转派遣响应，根据机器人执行的剩余任务量数据与任务信息数据进行比例修正，获得剩余任务信息数据，再与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比选取符合阈值对比要求的机器人进行任务转派，例如，某型号机器人X的性能动态识别数据小于需求性能识别值，若该机器人X的剩余任务量数据为45％，则任务信息数据按照45％进行比例修正获得剩余任务信息数据，再与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比，若阈值对比结果显示机器人Y符合要求，则改派机器人Y进行任务转派，继续执行剩余任务，保障了任务的完成质量和机器人作业安全性、有效性。
根据本发明实施例，还包括：
对执行社区服务任务的机器人进行动态自检；
获取所述机器人实时的任务执行信息和性能状态信息；
判断所述任务执行信息是否满足服务需求信息的服务检验标准数据；
若不满足，则发出召回指令到所述机器人进行召回；
判断所述机器人性能预设状态数据与所述性能状态信息对应状态数据作差得到的剩余性能状态信息，是否满足服务需求信息的剩余作业信息；
若不满足，则发出召回指令到所述机器人进行召回。
需要说明的是，为监测机器人的自身性能状态，以动态评估机器人能否顺利继续执行任务，通过对执行社区服务任务的机器人进行动态自检，并获取机器人实时的任务执行信息和性能状态信息，分别对任务执行信息和性能状态信息进行判断，判断任务执行信息是否满足服务需求信息的服务检验标准数据，以识别是否发出召回指令，以及根据机器人性能预设状态数据与性能状态信息对应状态数据作差，得到剩余性能状态信息，判断其是否满足服务需求信息的剩余作业信息，若不满足，则发出召回指令召回该机器人，例如，某机器人Z的任务执行信息数据低于服务检验标准数据要求值的80％预设值，则需对机器人Z进行召回；某机器人A的剩余性能状态信息不低于剩余作业信息最低要求值的90％预设值，则机器人A无需召回，可继续执行任务。
本发明第三方面提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中包括社区机器人智慧协调管控方法程序，所述社区机器人智慧协调管控方法程序被处理器执行时，实现如上述任一项所述的社区机器人智慧协调管控方法的步骤。
本发明公开的一种社区机器人智慧协调管控方法、***和可读存储介质，通过对社区服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并进行任务信息数据分析，分配对应类别的机器人生成机器人社区任务组织树，再统计获得任务密度数据集并生成社区机器人任务数据画像，再提取机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，后根据生成的时间段内机器人任务数据指令条生成任务调配列表对机器人进行任务调配；从而基于大数据和智慧机器人技术对社区服务进行信息采集和数据处理以优化类型机器人的分配，实现根据社区服务需求信息与机器人资源进行功用匹配，使社区机器人资源实现最优分配，提高对社区机器人管理应用的智能化和精准度。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其它的方式实现。以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，如：多个单元或组件可以结合，或可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另外，所显示或讨论的各组成部分相互之间的耦合、或直接耦合、或通信连接可以是通过一些接口，设备或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性的、机械的或其它形式的。
上述作为分离部件说明的单元可以是、或也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是、或也可以不是物理单元；既可以位于一个地方，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全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各实施例中的各功能单元可以全部集成在一个处理单元中，也可以是各单元分别单独作为一个单元，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，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述方法实施例的全部或部分步骤可以通过程序指令相关的硬件来完成，前述的程序可以存储于可读取存储介质中，该程序在执行时，执行包括上述方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：移动存储设备、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
或者，本发明上述集成的单元如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分。而前述的存储介质包括：移动存储设备、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
Claims (10)
1.一种社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，包括以下步骤：
采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表；
根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树；
根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像；
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据；
根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条；
根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令。
2.根据权利要求1所述的社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，所述采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表，包括：
分别采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息；
根据公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息；
将所述需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息进行信息条数据分析，分别获得公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据；
根据所述公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据分别对应生成公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表；
根据各单位住户的所述住户服务任务要素列表集合获得单位服务列表。
3.根据权利要求2所述的社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，所述根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树，包括：
根据所述公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表提取服务要求信息条，根据服务要求信息条提取服务项目数据，包括服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据；
根据所述服务项目数据、项目类别数据、服务难度系数以及服务时间数据进行服务数据分析获得任务信息数据；
根据所述单位服务列表对应的单位住户的任务信息数据集合获得单位任务包数据；
将所述任务信息数据与预设机器人任务分配阈值进行阈值对比；
根据阈值对比范围对公共和住户的各项服务需求进行服务机器人类型分配；
根据公共和住户的所述服务项目数据以及任务信息数据结合对应服务机器人信息生成机器人社区任务组织树；
所述机器人社区任务组织树还包括所述单位任务包数据对应的各单位住户的服务机器人信息集。
4.根据权利要求3所述的社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，所述根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像，包括：
根据所述机器人社区任务组织树提取各预设时间段内公共和住户的机器人任务条数据；
根据所述机器人任务条数据与所述服务难度系数以及服务时间数据结合各任务条的机器人分配数量和机器人类别系数进行计算处理，获得各预设时间段内的机器人任务密度数据；
根据所述机器人任务密度数据与社区服务需求时间进行聚合统计获得机器人任务密度数据集；
根据所述机器人任务密度数据集生成预设机器人服务时段的社区机器人任务数据画像。
5.根据权利要求4所述的社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，所述根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据，包括：
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据；
所述机器人项目服务数据包括公共和住户的各服务需求项目的机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量；
根据所述机器人任务执行数据、机器人任务量数据、机器人操作难度数据以及机器人协同数量在预设的机器人任务调配模型中进行处理获得机器人任务响应数据。
6.根据权利要求5所述的社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，所述根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条，包括：
获取任务信息数据的对应优先级系数；
根据所述机器人任务响应数据结合所述优先级系数进行求积获得机器人任务派遣指数；
将所述机器人任务派遣指数与对应所述服务要求信息条进行映射处理，获得各预设时间段的机器人任务数据指令条。
7.根据权利要求6所述的社区机器人智慧协调管控方法，其特征在于，所述根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令，包括：
根据各预设时间段的所述机器人任务数据指令条的机器人任务派遣指数按照预设要求进行排序，生成社区机器人任务调配列表；
根据所述社区机器人任务调配列表对机器人按照对应时间段进行任务调配；
根据所述社区机器人任务调配列表的调配任务生成对应任务指令传输给机器人。
8.一种社区机器人智慧协调管控***，其特征在于，该***包括：存储器及处理器，所述存储器中包括社区机器人智慧协调管控方法的程序，所述社区机器人智慧协调管控方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表；
根据所述任务要素列表以及单位服务列表进行任务信息数据分析，根据任务信息数据分配对应类别的服务机器人，并生成机器人社区任务组织树；
根据所述机器人社区任务组织树进行机器人任务密度统计，并根据任务时段的机器人任务密度数据集生成社区机器人任务数据画像；
根据所述社区机器人任务数据画像提取机器人项目服务数据，并根据预设的机器人任务调配模型对所述机器人项目服务数据进行处理获得机器人任务响应数据；
根据所述机器人任务响应数据结合所述任务信息数据的优先级系数生成预设时间段的机器人任务数据指令条；
根据各时间段的所述机器人任务数据指令条生成社区机器人任务调配列表，根据列表对机器人进行任务调配并生成任务指令。
9.根据权利要求8所述的社区机器人智慧协调管控***，其特征在于，所述采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息，对服务需求信息进行任务量分析生成任务要素列表，并构建单位服务列表，包括：
分别采集社区内公共服务需求信息和住户服务需求信息；
根据公共和住户的服务需求信息提取需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息；
将所述需求类别信息、服务内容信息、需求时长信息以及服务时段需求信息进行信息条数据分析，分别获得公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据；
根据所述公共服务信息条数据以及住户服务信息条数据分别对应生成公共服务任务要素列表和住户服务任务要素列表；
根据各单位住户的所述住户服务任务要素列表集合获得单位服务列表。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中包括社区机器人智慧协调管控方法程序，所述社区机器人智慧协调管控方法程序被处理器执行时，实现如权利要求1至7中任一项所述的社区机器人智慧协调管控方法的步骤。
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