[发明专利]基于智能感知的高速搬运系统决策方法及装置

说明书

本发明属于计算机技术领域，具体涉及基于智能感知的高速搬运系统决策方法及装置，所述方法包括以下步骤：步骤1：设置多个传感器，随机分布于一个固定大小的空间中，将这些传感器彼此互联，构成传感器网络；同时，以传感器网络中的传感器的连接路线为蓝本，搭建运输轨道，构建搬运系统；所述运输轨道的每个连接节点即为传感器；步骤2：传感器节点实时感知获取搬运系统的运行数据；所述运行数据包括：搬运物的运行速度和搬运物的数量。其通过将搬运系统映射抽象为虚拟决策网，来为搬运系统进行决策优化，使得搬运系统能够以最大的效率进行工作，具有智能化程度高、决策效率高和决策制定准确率高的优点。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，具体涉及基于智能感知的高速搬运系统决策方法及装置。

背景技术

一般来说，一个有效的人工智能系统是基于其感知、记忆和思维能力，以及学习、自适应及自主的行为能力等。具有在复杂场景中的动态智能感知能力，就需要利用多源信息融合技术，将跨时空的同类和异类传感信息进行汇集和融合，才能通过记忆、学习、判断和推理，以达到认知环境和对象类别与属性的目的。在此基础上，才能使基于经验判断和智能处理的决策成为可能。

机器人作为人类20世纪最伟大的发明之一，在短短的40年内发生了日新月异的变化。机器人已经不仅成为先进制造业不可缺少的自动化装备，而且正以惊人的速度向海洋、航空、航天、军事、农业、服务、娱乐等各个领域渗透。基于多源信息融合的智能感知是机器人的现代支撑技术之一，它根据多传感器所提供的多源同构或异构信息，经过智能信息处理，可以综合地认知环境和对象的类别与属性，以达到智能感知的目的，从而可按行为准则实现应有的行为决策。

现代智能感知系统需要模仿人和动物的认知机理，来完成对象的特征提取和智能推理等过程。自然界人和动物认识客观对象的多传感信息融合机理还远远没有揭示出来，但人工智能可以用机器视觉-机器听觉-机器触觉，以及感知信息融合的全过程来模拟人和动物的认知过程，这也需要建立新的理论框架来描述认知的本质。建立判断和推理的方法很多，如概率推理、模糊判定、证据理论等。

发明内容

本发明的主要目的在于提供基于智能感知的高速搬运系统决策方法及装置，其通过将搬运系统映射抽象为虚拟决策网，再通过搬运系统中的传感器实时感知搬运系统中的数据，结合设定的搬运条件和搬运优先权等因素，来为搬运系统进行决策优化，使得搬运系统能够以最大的效率进行工作，具有智能化程度高、决策效率高和决策制定准确率高的优点。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

基于智能感知的高速搬运系统决策方法，所述方法执行以下步骤：

步骤1：设置多个传感器，随机分布于一个固定大小的空间中，将这些传感器彼此互联，构成传感器网络；同时，以传感器网络中的传感器的连接路线为蓝本，搭建运输轨道，构建搬运系统；所述运输轨道的每个连接节点即为传感器；

步骤2：传感器节点实时感知获取搬运系统的运行数据；所述运行数据包括：搬运物的运行速度和搬运物的数量；

步骤3：以搬运系统的运输轨道和传感器为蓝本，以一对一映射的关系，构建虚拟决策网；运输轨道映射为虚拟决策网的连接线，传感器映射为虚拟决策网的分流点；设定一个预设值，将数量等于预设值的一个或多个相邻的分流点进行分组，得到分流点组，该分流点组作为虚拟决策网的流量节点；传感器实时获取的数据也将实时传输至虚拟决策网；

步骤4：在虚拟决策网中设置多个搬运条件、多个搬运优先权类别和多个有效流量上限；所述搬运条件定义为搬运时间和搬运速度，两者的值通过预先设定来决定；搬运优先权定义为搬运的优先级别，其包含三个优先级别，分别为：一级、二级和三级，三级的优先级别最高，一级的优先级别最低；每个优先级别都对应一个有效流量上限；

步骤5：虚拟决策网基于搬运条件、搬运优先权类别和有效流量上限，通过负载平衡决策作用于分流点，使得每个流量节点保持稳态；所述稳态定义为同一时刻进入流量等于流出流量。