[发明专利]数据处理方法、装置及电子设备

说明书

本发明提供了一种数据处理方法、装置及电子设备，该方法包括获取原始仓储数据；根据点特征和边特征从原始仓储数据中筛选出物理数据；物理数据包括位置数据和/或边径数据；基于物理数据，对原始仓储数据执行数据分离操作。本发明能够有效分离数据，为多团队并行开发提供了条件，同时也有助于进一步提升机器人调试效率。

技术领域

本发明涉及数据处理技术领域，尤其是涉及一种数据处理方法、装置及电子设备。

背景技术

随着科技发展，借助机器人设备(也可称为移动设备或本体设备)进行自动化货物调度的智能仓储物流技术逐渐兴起。在实际应用中，仓储物流自动化的背后离不开数据监控及处理，现有技术中大多是将仓储物流相关的所有数据都耦合在一起，具有不同开发任务的技术团队需要从耦合数据中找出各自所需的数据进行开发利用，尤其对于机器人团队(也可称为本体团队)，从大量的耦合数据中找出自己所需的数据需要耗费较多的时间，导致机器人调试效率不高。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种数据处理方法、装置及电子设备，能够有效分离数据，为多团队并行开发提供了条件，而且有助于进一步提升机器人调试效率。

为了实现上述目的，本发明实施例采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供了一种数据处理方法，包括：获取原始仓储数据；根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中筛选出物理数据；所述物理数据包括位置数据和/或边径数据；基于所述物理数据，对所述原始仓储数据执行数据分离操作。

进一步，所述根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中筛选出物理数据的步骤，包括：根据点特征和边特征从所述原始仓储数据中识别出用于标识仓内单点位置的位置数据以及用于标识仓内可连通路径的边径数据；其中，所述位置数据包括单点位置信息；所述边径数据包括边径起点信息和边径终点信息。

进一步，所述基于所述物理数据，对所述原始仓储数据执行数据分离操作的步骤，包括：导出所述物理数据，将所述原始仓储数据中除所述物理数据之外的数据作为业务数据，以实现所述物理数据和所述业务数据的分离。

进一步，所述导出所述物理数据的步骤，包括：从所述物理数据中抽取出用于构建仓储地图的当前物理数据；将所述当前物理数据与预先导入至所述原始仓储数据的历史物理数据进行比对，基于比对结果生成待导出的标准物理数据；对所述标准物理数据执行数据导出操作。

进一步，所述物理数据还包括用于对位置数据和/或边径数据进行补充说明的扩展数据；所述将所述当前物理数据与预先导入至所述原始仓储数据的历史物理数据进行比对，基于比对结果生成待导出的标准物理数据的步骤，包括：将所述当前物理数据与预先导入至所述原始仓储数据的历史物理数据进行比对，得到所述当前物理数据和所述历史物理数据之间的相同数据和差异数据；判别所述差异数据的类型；所述类型包括第一类物理数据和第二类物理数据；所述第一类物理数据包括位置数据和/或边径数据；所述第二类物理数据包括扩展数据；将所述相同数据、以及所述差异数据中属于所述历史物理数据的第一类物理数据和属于所述当前物理数据的第二类物理数据进行合并，得到待导出的标准物理数据。

进一步，所述方法还包括：如果监测到有物理数据导入，将导入的所述物理数据与当前筛选出的物理数据进行合并，采用合并后的物理数据对所述当前筛选出的物理数据进行替换。

进一步，所述方法还包括：将分离出的所述物理数据提供给第一用户，将分离出的所述业务数据提供给第二用户。

进一步，所述业务数据包括仓内存储区域数据、仓内配置数据和仓库基本数据；所述方法还包括：将所述原始仓储数据以视图形式进行展示，以还原仓内场景。

进一步，所述方法还包括：基于筛选出的所述物理数据对位于所述仓内场景中的目标机器人进行调试。