本技術(shù)涉及機(jī)器人調(diào)度管理領(lǐng)域，尤其涉及一種四足機(jī)器人智能調(diào)度方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在工廠或倉庫環(huán)境下，多個四足機(jī)器人在執(zhí)行多個裝卸貨點(diǎn)的任務(wù)時，機(jī)器人的任務(wù)分配及調(diào)度管理時的重要環(huán)節(jié)。如公告號為cn112967002b的中國專利申請文件公開的取貨任務(wù)分配方法及其貨品分揀系統(tǒng)中，取貨任務(wù)分配方法包括：根據(jù)取貨任務(wù)的目標(biāo)貨物位置，確定取貨任務(wù)的優(yōu)先級；根據(jù)機(jī)器人的當(dāng)前位置和/或所述取貨任務(wù)的優(yōu)先級，為所述機(jī)器人分配至少一個取貨任務(wù)；計算已經(jīng)完成的取貨任務(wù)指標(biāo)占所述總?cè)∝浫蝿?wù)指標(biāo)的總比例；在所述總比例大于預(yù)設(shè)的第一完成閾值時，為所述機(jī)器人分配優(yōu)先級最高的取貨任務(wù)。

2、在多機(jī)器人場景中，現(xiàn)有技術(shù)的方案中沒有充分考慮機(jī)器人之間的協(xié)同工作。例如，當(dāng)多個機(jī)器人同時接近高優(yōu)先級任務(wù)時，可能出現(xiàn)任務(wù)沖突或資源浪費(fèi)，任務(wù)分配的靈活性不足。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述任務(wù)分類靈活性低的技術(shù)問題，本技術(shù)提供一種四足機(jī)器人智能調(diào)度方法及系統(tǒng)。

2、第一方面，本技術(shù)提供本技術(shù)提供一種四足機(jī)器人智能調(diào)度方法及系統(tǒng)，采用如下的技術(shù)方案：

3、一種四足機(jī)器人智能調(diào)度方法，包括步驟：構(gòu)建并訓(xùn)練圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)表示裝卸貨點(diǎn)坐標(biāo)、貨物重量、機(jī)器人初始電量；圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的邊表示節(jié)點(diǎn)之間的路線，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入為鄰接矩陣及節(jié)點(diǎn)特征矩陣；輸出為耗電量預(yù)測值及任務(wù)的完成時間預(yù)測值；獲取任務(wù)路線，選取與任務(wù)路線經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)直接關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)處的機(jī)器人及任務(wù)路線經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)處的機(jī)器人作為目標(biāo)機(jī)器人；計算目標(biāo)機(jī)器人的出價值；獲取各任務(wù)的優(yōu)先級系數(shù)，將優(yōu)先級系數(shù)與出價值作為任務(wù)與機(jī)器人匹配的邊權(quán)，將邊權(quán)累加和最大的任務(wù)分配方案作為匹配方案，根據(jù)km匹配算法對多個機(jī)器人和多個任務(wù)進(jìn)行全局匹配；出價值的計算方法為：根據(jù)同一任務(wù)下各目標(biāo)機(jī)器人的耗電量預(yù)測值、完成時間預(yù)測值及預(yù)設(shè)的約束函數(shù)，計算各目標(biāo)機(jī)器人對同一任務(wù)的出價值，耗電量預(yù)測值與出價值為反比關(guān)系，完成時間預(yù)測值與出價值為反比關(guān)系；約束函數(shù)表達(dá)了當(dāng)耗電量預(yù)測值大于目標(biāo)機(jī)器人初始電量時，該機(jī)器人的出價值設(shè)置為0。

4、通過各機(jī)器人對各任務(wù)進(jìn)行出價，出價值反映了機(jī)器人在完成任務(wù)的完成成本（完成任務(wù)的耗電量）和完成質(zhì)量（完成任務(wù)的時間），完成成本越低，完成質(zhì)量越高，出價值越高，此時機(jī)器人與該任務(wù)的匹配可能性越高，同時結(jié)合約束函數(shù)計算出價值可以有效避免任務(wù)分配給無法完成任務(wù)的機(jī)器人，使電量不足的機(jī)器人出價值為0。將出價值與任務(wù)優(yōu)先級作為任務(wù)與機(jī)器人匹配的邊權(quán)，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對耗電量與完成時間做預(yù)測，根據(jù)匹配算法進(jìn)行多任務(wù)和多機(jī)器人的全局匹配，可以根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配，任務(wù)分配的靈活性高；

5、通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將機(jī)器人和任務(wù)建模為圖中的節(jié)點(diǎn)和邊，利用節(jié)點(diǎn)特征和邊特征進(jìn)行任務(wù)分配，能夠有效處理多機(jī)器人任務(wù)分配中的復(fù)雜關(guān)系，提高任務(wù)分配的效率和準(zhǔn)確性，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略，例如，在任務(wù)點(diǎn)位置或機(jī)器人狀態(tài)發(fā)生變化時，可以快速重新分配任務(wù)；且圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局信息處理能力，能夠?qū)崿F(xiàn)多機(jī)器人任務(wù)分配的全局優(yōu)化；

6、直接關(guān)聯(lián)任務(wù)路線經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)與機(jī)器人，選擇目標(biāo)機(jī)器人的目的是對機(jī)器人進(jìn)行篩選，快速定位到與任務(wù)直接相關(guān)的機(jī)器人。在機(jī)器人數(shù)量較多的情況下，這種方法可以顯著減少篩選時間以及減少后續(xù)機(jī)器人與任務(wù)匹配時的計算量，減少計算資源的浪費(fèi)，提高計算效率。

7、可選的，出價值的表達(dá)式為：

8、；其中，表示第個目標(biāo)機(jī)器人對任務(wù)的出價值，表示以為底的指數(shù)函數(shù)，表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的完成時間預(yù)測值，表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的耗電量預(yù)測值，表示預(yù)設(shè)的時間調(diào)節(jié)參數(shù)，表示預(yù)設(shè)的耗電量調(diào)節(jié)參數(shù)；表示約束函數(shù)；表示第個目標(biāo)機(jī)器人的初始電量。

9、對于一個任務(wù)，機(jī)器人對應(yīng)的完成時間預(yù)測值越小，耗電量預(yù)測值越小，機(jī)器人對該任務(wù)的出價值越高，此時機(jī)器人與該任務(wù)的匹配可能性越高當(dāng)機(jī)器人的耗電量預(yù)測值超過其初始電量時，出價值直接歸零，確保了機(jī)器人不會被分配到超出其能力范圍的任務(wù)。不僅避免了因電量不足導(dǎo)致的任務(wù)失敗，還提高了任務(wù)分配的可靠性；設(shè)置多個調(diào)節(jié)參數(shù)能夠更適應(yīng)不同的實(shí)際工況。

10、可選的，出價值的表達(dá)式為：

11、；其中，表示第個目標(biāo)機(jī)器人對任務(wù)的出價值，表示以為底的指數(shù)函數(shù)，表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的完成時間預(yù)測值，表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的耗電量預(yù)測值，表示預(yù)設(shè)的時間調(diào)節(jié)參數(shù)，表示預(yù)設(shè)的耗電量調(diào)節(jié)參數(shù)；表示約束函數(shù)；表示第個目標(biāo)機(jī)器人的初始電量；表示預(yù)設(shè)的安全電量；表示預(yù)設(shè)的電量調(diào)節(jié)參數(shù)。

12、在實(shí)際工況中，工廠裝卸貨任務(wù)通常要求機(jī)器人高效完成任務(wù)并安全返回充電，以避免因電量耗盡而停機(jī)，在約束條件的計算中增加了安全電量，給機(jī)器人保留能夠自動回至充電位置的電量。

13、可選的，邊權(quán)累加和的表達(dá)式為：；表示邊權(quán)累加和，表示第個目標(biāo)機(jī)器人對任務(wù)的出價值；表示任務(wù)的優(yōu)先級系數(shù)；為目標(biāo)機(jī)器人的總數(shù)；表示任務(wù)的總數(shù)。

14、每個任務(wù)的優(yōu)先級系數(shù)與對應(yīng)機(jī)器人的出價值相乘，確保了高優(yōu)先級任務(wù)對整體邊權(quán)的貢獻(xiàn)更大。如果一個任務(wù)的優(yōu)先級很高，那么分配給該任務(wù)的機(jī)器人出價值將對整體邊權(quán)產(chǎn)生更大的影響。綜合考慮任務(wù)的重要性和機(jī)器人的執(zhí)行能力。確保了任務(wù)分配方案不僅考慮了任務(wù)的緊急程度，還考慮了機(jī)器人的實(shí)際能力。邊權(quán)累加和的計算方式使得系統(tǒng)能夠從全局角度評估任務(wù)分配方案的質(zhì)量。通過最大化邊權(quán)累加和，能夠找到最優(yōu)的任務(wù)分配方案，確保整體任務(wù)執(zhí)行效率最高。

15、可選的，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括共享特征提取層、相互獨(dú)立的第一輸出層及第二輸出層，共享特征提取層分別與第一輸出層、第二輸出層連接，第一輸出層用于輸出耗電量預(yù)測值，第二輸出層用于輸出完成時間預(yù)測值；共享特征提取層包括：圖卷積層，用于提取節(jié)點(diǎn)的局部特征；圖注意力層，通過注意力機(jī)制為不同鄰節(jié)點(diǎn)分配不同的權(quán)重，門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，通過門控機(jī)制處理節(jié)點(diǎn)之間的動態(tài)傳遞；圖卷積層的輸出作為圖注意力層的輸入，圖注意力層的輸出作為門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的輸入。

16、共享特征提取層的作用是提取所有節(jié)點(diǎn)的通用特征，這些特征可以被后續(xù)的不同任務(wù)（如耗電量預(yù)測和完成時間預(yù)測）共享和利用。圖卷積層提取節(jié)點(diǎn)的局部特征，能夠捕捉節(jié)點(diǎn)自身的屬性信息；圖注意力層通過注意力機(jī)制為不同鄰節(jié)點(diǎn)分配不同的權(quán)重，使得模型能夠更關(guān)注對當(dāng)前節(jié)點(diǎn)更重要的鄰居節(jié)點(diǎn)，從而更好地利用節(jié)點(diǎn)間的關(guān)系信息。門控圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層通過門控機(jī)制處理節(jié)點(diǎn)之間的動態(tài)傳遞，能夠更好地處理圖中的長期依賴關(guān)系，避免信息在傳遞過程中的丟失。共享特征提取層與獨(dú)立輸出層的結(jié)合，使得模型能夠同時輸出耗電量預(yù)測值和完成時間預(yù)測值，這兩個輸出層分別對應(yīng)不同的任務(wù)需求，提高了模型的多功能性和適應(yīng)性。

17、可選的，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的損失函數(shù)為：

18、＋；式中，表示損失函數(shù)，表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的完成時間預(yù)測值，表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的完成時間真實(shí)值；表示目標(biāo)機(jī)器人的總數(shù)；表示第個目標(biāo)機(jī)器人完成任務(wù)的耗電量預(yù)測值，表示第個目標(biāo)機(jī)器人的耗電量真實(shí)值。

19、該損失函數(shù)同時考慮了完成時間預(yù)測值與真實(shí)值的差異以及耗電量預(yù)測值與真實(shí)值的差異。在實(shí)際工況中，準(zhǔn)確預(yù)測機(jī)器人完成任務(wù)的時間和耗電量對于任務(wù)分配至關(guān)重要。通過最小化這個損失函數(shù)，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠更精準(zhǔn)地預(yù)測這兩個關(guān)鍵指標(biāo)，從而提高任務(wù)分配的可靠性。

20、可選的，任務(wù)路線為節(jié)點(diǎn)序列，節(jié)點(diǎn)序列表示機(jī)器人需要依次訪問的裝卸貨點(diǎn)。

21、將任務(wù)路線表示為節(jié)點(diǎn)序列，能夠清晰地定義機(jī)器人需要訪問的順序。

22、可選的，使用路徑規(guī)劃算法計算節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑作為節(jié)點(diǎn)之間的路線。

23、通過路徑規(guī)劃算法計算最短路徑，能夠確保機(jī)器人在完成任務(wù)時走最短的路線。在實(shí)際工況中，工廠環(huán)境復(fù)雜，存在各種障礙物和限制。最短路徑規(guī)劃能夠減少機(jī)器人在任務(wù)執(zhí)行過程中的移動時間和能耗，提高任務(wù)執(zhí)行效率。

24、可選的，路徑規(guī)劃算法為a-star算法或dijkstra算法。

25、第二方面，本技術(shù)提供一種四足機(jī)器人智能調(diào)度系統(tǒng)，采用如下的技術(shù)方案：

26、一種四足機(jī)器人智能調(diào)度系統(tǒng)，包括：處理器和存儲器，所述存儲器存儲有計算機(jī)程序指令，當(dāng)所述計算機(jī)程序指令被所述處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)根據(jù)上述的四足機(jī)器人智能調(diào)度方法。

27、將上述的四足機(jī)器人智能調(diào)度方法生成計算機(jī)程序，并存儲于存儲器中，以被處理器加載并執(zhí)行，從而，根據(jù)存儲器及處理器制作系統(tǒng)，方便使用。

28、本技術(shù)具有以下技術(shù)效果：

29、1、通過各機(jī)器人對各任務(wù)進(jìn)行出價，出價值反映了機(jī)器人在完成任務(wù)的完成成本（完成任務(wù)的耗電量）和完成質(zhì)量（完成任務(wù)的時間），完成成本越低，完成質(zhì)量越高，出價值越高，此時機(jī)器人與該任務(wù)的匹配可能性越高，同時結(jié)合約束函數(shù)計算出價值可以有效避免任務(wù)分配給無法完成任務(wù)的機(jī)器人，使電量不足的機(jī)器人出價值為0。將出價值與任務(wù)優(yōu)先級作為任務(wù)與機(jī)器人匹配的邊權(quán)，結(jié)合圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對耗電量與完成時間做預(yù)測，根據(jù)匹配算法進(jìn)行多任務(wù)和多機(jī)器人的全局匹配，可以根據(jù)實(shí)時數(shù)據(jù)動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配，任務(wù)分配的靈活性高。

30、2、通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以將機(jī)器人和任務(wù)建模為圖中的節(jié)點(diǎn)和邊，利用節(jié)點(diǎn)特征和邊特征進(jìn)行任務(wù)分配，能夠有效處理多機(jī)器人任務(wù)分配中的復(fù)雜關(guān)系，提高任務(wù)分配的效率和準(zhǔn)確性，通過圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠動態(tài)調(diào)整任務(wù)分配策略，例如，在任務(wù)點(diǎn)位置或機(jī)器人狀態(tài)發(fā)生變化時，可以快速重新分配任務(wù)；且圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局信息處理能力，能夠?qū)崿F(xiàn)多機(jī)器人任務(wù)分配的全局優(yōu)化。

31、3、直接關(guān)聯(lián)任務(wù)路線經(jīng)過的節(jié)點(diǎn)與機(jī)器人，選擇目標(biāo)機(jī)器人的目的是對機(jī)器人進(jìn)行篩選，快速定位到與任務(wù)直接相關(guān)的機(jī)器人。在機(jī)器人數(shù)量較多的情況下，這種方法可以顯著減少篩選時間以及減少后續(xù)機(jī)器人與任務(wù)匹配時的計算量，減少計算資源的浪費(fèi)，提高計算效率。