[发明专利]购物车返还方法、终端设备及计算机可读存储介质

说明书

本公开提供一种购物车返还方法、终端设备及计算机可读存储介质，其中，所述方法包括：在接收到用户的返还购物车指令后，基于预设的路线规划算法为购物车规划最优返还路径；以及，将所述最优返还路径发送至所述购物车，以使所述购物车基于所述最优返还路径自行返回至购物车存放区域。本公开实施例通过对购物车进行最优路径规划，购物车根据接收到的最优路径后进行自主返回，用户无需自己返还购物车，超市也无需人工对购物车进行返回管理，从根本上解决了人力问题。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种购物车返还方法、一种终端设备以及一种计算机可读存储介质。

背景技术

随着经济水平的不断提高，越来越多的用户习惯逛大型超市。当前用户逛完超市后，需要自己将超市购物车放回购物车领取地点，或者由专门的人员进行购物车回收，购物车的返还及管理过程相对繁琐，影响用户体验，同时增加了人工成本。

发明内容

本公开提供了一种购物车返还方法、终端设备及计算机可读存储介质，以至少解决上述问题。

根据本公开实施例的一方面，提供一种购物车返还方法，包括：

在接收到用户的返还购物车指令后，基于预设的路线规划算法为购物车规划最优返还路径；以及，

将所述最优返还路径发送至所述购物车，以使所述购物车基于所述最优返还路径自行返回至购物车存放区域。

在一种实施方式中，所述基于预设路线规划算法为购物车规划最优返还路径，包括：

获取所述购物车当前位置；

分析所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的路径返还信息；以及，

基于预设路线规划算法按照所述路径返还信息为所述购物车规划最优返还路径。

在一种实施方式中，所述路径返还信息包括：所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的距离、所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的路障信息以及所述购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的人流量。

在一种实施方式中，所述基于预设路线规划算法按照所述路径返还信息为所述购物车规划最优返还路径，包括：

设置迭代初始参数和最大迭代次数；

基于最优路径线性方程对所述路径返还信息进行计算，得到路径相关系数；

对所述路径相关系数进行深度分析，得到匹配度最优的路径相关系数；

判断进行深度分析的当前迭代次数是否不大于所述最大迭代次数；

若不大于所述最大迭代次数，则对所述路径相关系数进行无监督学习，得到迭代次数加1后的路径相关系数，然后返回对迭代次数加1后的路径相关系数进行深度分析的步骤，直至当前迭代次数大于所述最大迭代次数；

若大于所述最大迭代次数，则基于与当前迭代次数相对应的匹配度最优的路径相关系数获取最优返还路径。

在一种实施方式中，所述基于最优路径线性方程对所述路径返还信息进行计算，得到路径相关系数，根据以下公式得到：

式中，表示第k次迭代时购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的距离；表示第k次迭代时购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的路障信息；表示第k次迭代时购物车当前位置与所述购物车存放区域之间的人流量；i、j、t为维度，且i∈[1,m],j∈[1,n],t∈[1,q]，m、n、q分别表示维度最大值；α,β,γ为权值，α,β,γ∈(0,1)，且α+β+γ＝1；表示呈现线性相关的路径相关系数。

在一种实施方式中，对所述路径相关系数进行深度分析，得到匹配度最优的路径相关系数，根据以下公式得到：