申请/专利权人：壹号智能科技(南京)有限公司

申请日：2024-03-21

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117933666A

主分类号：G06Q10/0631

分类号：G06Q10/0631;B65G1/04;G06N3/045;G06N3/08;G06Q10/087

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种密集仓储机器人调度方法、装置、介质、设备及系统。该方法包括仓库整体状态监测步骤、机器人调度分析步骤以及机器人调度执行。仓库整体状态监测步骤用于跟踪和监测仓库内各个仓储单元的货物状态和各个机器人载货状态和所处的仓储单元。机器人调度分析步骤通过仓库整体状态监测步骤获取仓库整体状态数据，并据此构建各个机器人的Q值神经网络输入向量，输入至Q值神经网络计算各个机器人执行不同动作得到的Q值，然后基于动作Q值和贪婪策略确定下一步动作，最后通过机器人调度执行指令各机器人执行下一步动作。本发明的Q值神经网络所做的调度评估基于所有机器人的协同作业，使得仓库内所有机器人整体效率最高。

主权项：1.一种密集仓储机器人调度方法，其特征在于，该方法包括机器人调度分析步骤；所述机器人调度分析步骤包括如下步骤：步骤S11：获取仓库整体状态数据；所述仓库整体状态数据包括仓库内各个仓储单元存货状态数据、各个机器人的载货状态以及各个机器人在仓库内当前所处的仓储单元；步骤S12：根据仓库内各个仓储单元存货状态数据、各个机器人的载货状态以及各个机器人在仓库内当前所处的仓储单元为各个机器人构建机器人Q值神经网络输入向量；步骤S13：将各个机器人的机器人Q值神经网络输入向量输入至Q值神经网络得到各个机器人的动作Q值评估向量；所述动作Q值评估向量是由若干动作Q值评估值所组成的向量；所述动作Q值评估值对应机器人下一步动作，是机器人执行该下一步动作的Q值的评估值；所述机器人下一步动作至少包括方位移动和存取货；步骤S14：根据机器人在仓库内行走避免冲突的规则对各个机器人的动作Q值评估向量进行下一步动作过滤得到各个机器人的过滤后的动作Q值评估向量；步骤S15：为各个机器人选取一个随机值；若该随机值小于ε，则在过滤后的动作Q值评估向量中随机选取一个下一步动作作为该机器人的下一步动作，否则在在过滤后的动作Q值评估向量中选取Q值评估值最大的元素所对应的下一步动作作为该机器人的下一步动作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 壹号智能科技(南京)有限公司 一种密集仓储机器人调度方法、装置、介质、设备及系统

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