本發(fā)明涉及機(jī)器人調(diào)度技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

隨著技術(shù)發(fā)展和人口結(jié)構(gòu)的變化，機(jī)器人將逐漸進(jìn)入人們的日常生活。對(duì)于面向公共服務(wù)的機(jī)器人，需要一個(gè)調(diào)度系統(tǒng)來安排機(jī)器人的行程和任務(wù)。傳統(tǒng)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)往往依靠用戶發(fā)送的服務(wù)請(qǐng)求(預(yù)約)或固定的運(yùn)行計(jì)劃進(jìn)行調(diào)度安排。

但是，基于用戶請(qǐng)求(預(yù)約)的調(diào)度系統(tǒng)只能在用戶需求發(fā)布后才能對(duì)機(jī)器人進(jìn)行調(diào)度，造成用戶等待機(jī)器人到位或需用戶“尋找”機(jī)器人的時(shí)間過程。這種方式會(huì)導(dǎo)致服務(wù)不及時(shí)或需要大量的機(jī)器人進(jìn)行密集部署，造成資源浪費(fèi)。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是提供一種基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)與方法，通過對(duì)用戶使用機(jī)器人需求的預(yù)測(cè)，先于用戶請(qǐng)求，將機(jī)器人調(diào)度到用戶需要的目標(biāo)地點(diǎn)，滿足用戶對(duì)機(jī)器人服務(wù)的即時(shí)需求，實(shí)現(xiàn)機(jī)器人“等”人。

本發(fā)明的目的是通過以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

一種基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)，包括：調(diào)度分析模塊、調(diào)度執(zhí)行模塊與調(diào)度學(xué)習(xí)模塊；其中：

所述調(diào)度分析模塊，用于根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃，以及根據(jù)調(diào)度執(zhí)行模塊反饋的調(diào)度結(jié)果實(shí)時(shí)形成新的調(diào)度計(jì)劃；

所述調(diào)度執(zhí)行模塊，用于根據(jù)接收到的調(diào)度計(jì)劃對(duì)機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，并將調(diào)度結(jié)果反饋給調(diào)度分析模塊與調(diào)度學(xué)習(xí)模塊；

所述調(diào)度學(xué)習(xí)模塊，用于根據(jù)調(diào)度結(jié)果和機(jī)器人實(shí)際使用率進(jìn)行分析，挖掘提高機(jī)器人實(shí)際使用率的調(diào)度方法和機(jī)器人分布方案，進(jìn)而優(yōu)化調(diào)度分析模塊。

所述調(diào)度分析模塊的工作過程如下：

機(jī)器人分布初始化：根據(jù)機(jī)器人運(yùn)營(yíng)的歷史數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建機(jī)器人在空間和時(shí)間上的初始化分布；

根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃：a、根據(jù)計(jì)劃事件對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到可能影響機(jī)器人使用的計(jì)劃事件時(shí)，根據(jù)對(duì)計(jì)劃事件的參與人數(shù)和對(duì)機(jī)器人使用數(shù)量的預(yù)估，提前將預(yù)估使用率低于第一閾值地區(qū)的機(jī)器人調(diào)配到計(jì)劃事件所需區(qū)域，形成相應(yīng)的第一調(diào)度計(jì)劃；b、根據(jù)所服務(wù)的目標(biāo)用戶的密度對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)能夠利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；當(dāng)無法對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，默認(rèn)為每個(gè)用戶使用機(jī)器人的概率相等，此時(shí)用戶使用概率密度與用戶人群密度相等，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；根據(jù)上述方式，形成相應(yīng)的第二調(diào)度計(jì)劃；c、根據(jù)用戶的預(yù)約請(qǐng)求對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到用戶的機(jī)器人預(yù)約請(qǐng)求時(shí)，將附近的機(jī)器人調(diào)度到用戶的預(yù)約目的地，此時(shí)，根據(jù)用戶請(qǐng)求，形成相應(yīng)的第三調(diào)度計(jì)劃；

全局評(píng)價(jià)：根據(jù)上述第一調(diào)度計(jì)劃、第二調(diào)度計(jì)劃和/或第三調(diào)度計(jì)劃，形成機(jī)器人預(yù)期分布；進(jìn)行全局機(jī)器人分布評(píng)價(jià)，計(jì)算各區(qū)域用戶使用概率密度與機(jī)器人密度之比，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使各個(gè)區(qū)域的比值處于目標(biāo)區(qū)間內(nèi)，再形成最終的調(diào)度計(jì)劃輸出給調(diào)度執(zhí)行模塊。

所述機(jī)器人為具有自主移動(dòng)能力的機(jī)電系統(tǒng)，包括：機(jī)器人、無人車、無人機(jī)與無人船。

一種基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度方法，該方法基于前述系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，包括：

調(diào)度分析與調(diào)度計(jì)劃生成：根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃，以及根據(jù)反饋的調(diào)度結(jié)果實(shí)時(shí)形成新的調(diào)度計(jì)劃；

調(diào)度執(zhí)行：根據(jù)接收到的調(diào)度計(jì)劃對(duì)機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，并向外輸出調(diào)度結(jié)果；

調(diào)度學(xué)習(xí)：根據(jù)調(diào)度結(jié)果和機(jī)器人實(shí)際使用率進(jìn)行分析，挖掘提高機(jī)器人實(shí)際使用率的調(diào)度方法和機(jī)器人分布方案，進(jìn)而優(yōu)化調(diào)度分析與調(diào)度計(jì)劃生成過程。

所述調(diào)度分析與調(diào)度計(jì)劃生成的工作過程如下：

機(jī)器人分布初始化：根據(jù)機(jī)器人運(yùn)營(yíng)的歷史數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建機(jī)器人在空間和時(shí)間上的初始化分布；

根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃：a、根據(jù)計(jì)劃事件對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到可能影響機(jī)器人使用的計(jì)劃事件時(shí)，根據(jù)對(duì)計(jì)劃事件的參與人數(shù)和對(duì)機(jī)器人使用數(shù)量的預(yù)估，提前將預(yù)估使用率低于第一閾值地區(qū)的機(jī)器人調(diào)配到計(jì)劃事件所需區(qū)域，形成相應(yīng)的第一調(diào)度計(jì)劃；b、根據(jù)所服務(wù)的目標(biāo)用戶的密度對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)能夠利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；當(dāng)無法對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，默認(rèn)為每個(gè)用戶使用機(jī)器人的概率相等，此時(shí)用戶使用概率密度與用戶人群密度相等，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；根據(jù)上述方式，形成相應(yīng)的第二調(diào)度計(jì)劃；c、根據(jù)用戶的預(yù)約請(qǐng)求對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到用戶的機(jī)器人預(yù)約請(qǐng)求時(shí)，將附近的機(jī)器人調(diào)度到用戶的預(yù)約目的地，此時(shí)，根據(jù)用戶請(qǐng)求，形成相應(yīng)的第三調(diào)度計(jì)劃；

全局評(píng)價(jià)：根據(jù)上述第一調(diào)度計(jì)劃、第二調(diào)度計(jì)劃和/或第三調(diào)度計(jì)劃，形成機(jī)器人預(yù)期分布；進(jìn)行全局機(jī)器人分布評(píng)價(jià)，計(jì)算各區(qū)域用戶使用概率密度與機(jī)器人密度之比，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使各個(gè)區(qū)域的比值處于目標(biāo)區(qū)間內(nèi)，再形成最終的調(diào)度計(jì)劃輸出給調(diào)度執(zhí)行模塊。

所述機(jī)器人為具有自主移動(dòng)能力的機(jī)電系統(tǒng)，包括：機(jī)器人、無人車、無人機(jī)與無人船。

由上述本發(fā)明提供的技術(shù)方案可以看出，該方案根據(jù)用戶使用數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)在用戶發(fā)出使用請(qǐng)求前將機(jī)器人調(diào)度到位，縮短了用戶使用機(jī)器人所需的預(yù)約和等待時(shí)間；同時(shí)，實(shí)時(shí)根據(jù)用戶需求的預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)度機(jī)器人分布，減少機(jī)器人盲目等待服務(wù)預(yù)約的情況，提高了機(jī)器人的使用效率。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對(duì)實(shí)施例描述中所需要使用的附圖作簡(jiǎn)單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對(duì)于本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他附圖。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)的示意圖；

圖2為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)的工作流程圖；

圖3為本發(fā)明實(shí)施例提供的調(diào)度分析模塊的工作流程圖；

圖4為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對(duì)本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例僅僅是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。

圖1為本發(fā)明實(shí)施例提供的基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度系統(tǒng)的示意圖。如圖1所示，其主要包括：調(diào)度分析模塊、調(diào)度執(zhí)行模塊與調(diào)度學(xué)習(xí)模塊。

如圖2所示，系統(tǒng)各個(gè)模塊的功能以及工作過程如下：

1、調(diào)度分析模塊。根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃，以及根據(jù)調(diào)度執(zhí)行模塊反饋的調(diào)度結(jié)果實(shí)時(shí)形成新的調(diào)度計(jì)劃。

2、調(diào)度執(zhí)行模塊。根據(jù)接收到的調(diào)度計(jì)劃對(duì)機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，并將調(diào)度結(jié)果反饋給調(diào)度分析模塊與調(diào)度學(xué)習(xí)模塊。

本發(fā)明實(shí)施例中，所述的機(jī)器人包括但不限于任何具有自主移動(dòng)能力的機(jī)電系統(tǒng)，如機(jī)器人，無人車，無人機(jī)，無人船等。

3、調(diào)度學(xué)習(xí)模塊。根據(jù)調(diào)度結(jié)果和機(jī)器人實(shí)際使用率進(jìn)行分析，挖掘提高機(jī)器人實(shí)際使用率的調(diào)度方法和機(jī)器人分布方案，進(jìn)而優(yōu)化調(diào)度分析模塊。此處的優(yōu)化調(diào)度分析模塊可以包含改進(jìn)機(jī)器人的初始化分布供調(diào)度分析模塊使用。

本發(fā)明實(shí)施例中，調(diào)度分析模塊與調(diào)度執(zhí)行模塊會(huì)實(shí)時(shí)進(jìn)行分析與執(zhí)行操作，也就是說，實(shí)時(shí)的對(duì)機(jī)器人的分布情況進(jìn)行調(diào)整，以減少機(jī)器人盲目等待服務(wù)預(yù)約的情況，提高了機(jī)器人的使用效率。

本發(fā)明實(shí)施例中，調(diào)度分析模塊的工作過程如圖3所示，主要包括如下幾個(gè)部分：

1、機(jī)器人分布初始化：根據(jù)機(jī)器人運(yùn)營(yíng)的歷史數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建機(jī)器人在空間和時(shí)間上的初始化分布。

2、根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃：

a、事件預(yù)判調(diào)整。

根據(jù)計(jì)劃事件對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到可能影響機(jī)器人使用的計(jì)劃事件時(shí)，根據(jù)對(duì)計(jì)劃事件的參與人數(shù)和對(duì)機(jī)器人使用數(shù)量的預(yù)估，提前將預(yù)估使用率低于第一閾值地區(qū)的機(jī)器人調(diào)配到計(jì)劃事件所需區(qū)域，形成相應(yīng)的第一調(diào)度計(jì)劃。

b、用戶密度調(diào)整。

根據(jù)所服務(wù)的目標(biāo)用戶的密度對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)能夠利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)(如通過注冊(cè)用戶的使用習(xí)慣等歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè))，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；當(dāng)無法對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，默認(rèn)為每個(gè)用戶使用機(jī)器人的概率相等，此時(shí)用戶使用概率密度與用戶人群密度相等，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；根據(jù)上述方式，形成相應(yīng)的第二調(diào)度計(jì)劃。

c、預(yù)約請(qǐng)求調(diào)整。

根據(jù)用戶的預(yù)約請(qǐng)求對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到用戶的機(jī)器人預(yù)約請(qǐng)求時(shí)，將附近的機(jī)器人調(diào)度到用戶的預(yù)約目的地，此時(shí)，根據(jù)用戶請(qǐng)求，形成相應(yīng)的第三調(diào)度計(jì)劃。

本領(lǐng)域技術(shù)人員可以理解，上述第一閾值、第二閾值、第三閾值可以根據(jù)需求來設(shè)定，同時(shí)，關(guān)于調(diào)度計(jì)劃前的第一、第二、第三僅用于標(biāo)識(shí)不同的調(diào)度計(jì)劃，并非構(gòu)成限制。此外，上述列舉了三種調(diào)度計(jì)劃，在實(shí)際情況中可以只出現(xiàn)其中一種，當(dāng)然也可以同時(shí)出現(xiàn)上述三種。

3、全局評(píng)價(jià)：根據(jù)上述第一調(diào)度計(jì)劃、第二調(diào)度計(jì)劃和/或第三調(diào)度計(jì)劃，形成機(jī)器人預(yù)期分布；進(jìn)行全局機(jī)器人分布評(píng)價(jià)，計(jì)算各區(qū)域用戶使用概率密度與機(jī)器人密度之比，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使各個(gè)區(qū)域的比值處于目標(biāo)區(qū)間內(nèi)，再形成最終的調(diào)度計(jì)劃輸出給調(diào)度執(zhí)行模塊。

本發(fā)明實(shí)施例提供的上述系統(tǒng)，根據(jù)用戶使用數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)在用戶發(fā)出使用請(qǐng)求前將機(jī)器人調(diào)度到位，縮短了用戶使用機(jī)器人所需的預(yù)約和等待時(shí)間；同時(shí)，實(shí)時(shí)根據(jù)用戶需求的預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)調(diào)度機(jī)器人分布，減少機(jī)器人盲目等待服務(wù)預(yù)約的情況，提高了機(jī)器人的使用效率。

所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡(jiǎn)潔，僅以上述各功能模塊的劃分進(jìn)行舉例說明，實(shí)際應(yīng)用中，可以根據(jù)需要而將上述功能分配由不同的功能模塊完成，即將系統(tǒng)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)劃分成不同的功能模塊，以完成以上描述的全部或者部分功能。

本發(fā)明另一實(shí)施例還提供一種基于需求預(yù)測(cè)的機(jī)器人調(diào)度方法，該方法基于前述實(shí)施例提供的系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)，如圖4所示，其主要包括如下步驟：

調(diào)度分析與調(diào)度計(jì)劃生成：根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃，以及根據(jù)反饋的調(diào)度結(jié)果實(shí)時(shí)形成新的調(diào)度計(jì)劃；

調(diào)度執(zhí)行：根據(jù)接收到的調(diào)度計(jì)劃對(duì)機(jī)器人進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)度，并向外輸出調(diào)度結(jié)果；

調(diào)度學(xué)習(xí)：根據(jù)調(diào)度結(jié)果和機(jī)器人實(shí)際使用率進(jìn)行分析，挖掘提高機(jī)器人實(shí)際使用率的調(diào)度方法和機(jī)器人分布方案，進(jìn)而優(yōu)化調(diào)度分析與調(diào)度計(jì)劃生成過程。

本發(fā)明實(shí)施例中，所述調(diào)度分析與調(diào)度計(jì)劃生成的工作過程如下：

機(jī)器人分布初始化：根據(jù)機(jī)器人運(yùn)營(yíng)的歷史數(shù)據(jù)和先驗(yàn)知識(shí)構(gòu)建機(jī)器人在空間和時(shí)間上的初始化分布；

根據(jù)計(jì)劃事件、用戶密度和/或預(yù)約請(qǐng)求來生成相應(yīng)的調(diào)度計(jì)劃：a、根據(jù)計(jì)劃事件對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到可能影響機(jī)器人使用的計(jì)劃事件時(shí)，根據(jù)對(duì)計(jì)劃事件的參與人數(shù)和對(duì)機(jī)器人使用數(shù)量的預(yù)估，提前將預(yù)估使用率低于第一閾值地區(qū)的機(jī)器人調(diào)配到計(jì)劃事件所需區(qū)域，形成相應(yīng)的第一調(diào)度計(jì)劃；b、根據(jù)所服務(wù)的目標(biāo)用戶的密度對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)能夠利用歷史數(shù)據(jù)對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；當(dāng)無法對(duì)用戶使用機(jī)器人的概率進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)，默認(rèn)為每個(gè)用戶使用機(jī)器人的概率相等，此時(shí)用戶使用概率密度與用戶人群密度相等，將處于使用概率低于第二閾值區(qū)域的機(jī)器人調(diào)度到使用概率高于第三閾值的區(qū)域，使調(diào)度后區(qū)域內(nèi)用戶使用概率密度與機(jī)器人密度匹配；根據(jù)上述方式，形成相應(yīng)的第二調(diào)度計(jì)劃；c、根據(jù)用戶的預(yù)約請(qǐng)求對(duì)機(jī)器人分布進(jìn)行調(diào)整：當(dāng)調(diào)度分析模塊收到用戶的機(jī)器人預(yù)約請(qǐng)求時(shí)，將附近的機(jī)器人調(diào)度到用戶的預(yù)約目的地，此時(shí)，根據(jù)用戶請(qǐng)求，形成相應(yīng)的第三調(diào)度計(jì)劃；

全局評(píng)價(jià)：根據(jù)上述第一調(diào)度計(jì)劃、第二調(diào)度計(jì)劃和/或第三調(diào)度計(jì)劃，形成機(jī)器人預(yù)期分布；進(jìn)行全局機(jī)器人分布評(píng)價(jià)，計(jì)算各區(qū)域用戶使用概率密度與機(jī)器人密度之比，并進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整，使各個(gè)區(qū)域的比值處于目標(biāo)區(qū)間內(nèi)，再形成最終的調(diào)度計(jì)劃輸出給調(diào)度執(zhí)行模塊。

需要說明的是，上述方法中的具體實(shí)現(xiàn)方式在前面的系統(tǒng)實(shí)施例已經(jīng)有詳細(xì)描述，故在這里不再贅述。

通過以上的實(shí)施方式的描述，本領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到上述實(shí)施例可以通過軟件實(shí)現(xiàn)，也可以借助軟件加必要的通用硬件平臺(tái)的方式來實(shí)現(xiàn)?；谶@樣的理解，上述實(shí)施例的技術(shù)方案可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該軟件產(chǎn)品可以存儲(chǔ)在一個(gè)非易失性存儲(chǔ)介質(zhì)(可以是cd-rom，u盤，移動(dòng)硬盤等)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述的方法。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù)人員在本發(fā)明披露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)該以權(quán)利要求書的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。