一致性约束的检测机器人任务分配方法
2025-02-27 12:19
No.1344766048305684480
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本技术涉及检测机器人技术领域,特别是涉及一致性约束的检测机器人任务分配方法,包括:确定待检测任务和检测机器人数量;将所述待检测任务和检测机器人数量输入任务分配模型,获取所述检测机器人的任务分配结果,其中,所述任务分配模型基于一致性约束算法构建;基于所述任务分配结果驱动检测机器人进行检测工作,并在检测过程中实时更新待检测任务和检测机器人数量,不断输入所述任务分配模型中,对所述任务分配结果进行更新,直至检测结束。本发明基于一致性束的检测机器人任务分配方法对任务进行分配后更为实际,在检测过程中可动态调节检测任务的分配,大大减小资源浪费。
背景技术
随着全球安全形势的复杂化和人们对公共安全需求的提升,对违禁品的检测需求日益增加。尤其是在人流密集、物品繁多的场所,违禁品的检测任务变得日益复杂和繁重。这些场所不仅人流量大,而且携带的物品种类繁多,都可能隐藏着潜在的威胁。因此,如何实现高效、全面且准确的违禁品检测,成为了安检工作面临的一大挑战。为了应对这一挑战,检测机器人的引入成为了安检领域的一大创新。检测机器人通过集成先进的传感器技术、计算机视觉、人工智能算法等,能够实现对违禁品的高效、精准检测。它们能够自主导航、识别目标、分析数据,并根据预设的规则或算法执行相应的操作。与人工检测相比,检测机器人具有更高的准确性、效率和稳定性,能够大大降低漏检和误检的风险,提升安检工作的质量和效率。 然而,随着机器人数量的增加,如何合理、有效地分配任务,确保每个机器人都能充分发挥其作用,成为了一个亟待解决的问题。特别是在大型安检场所,检测任务繁重且复杂,单个检测机器人已经难以满足高效、全面的检测要求。在传统检测过程中,每个检测检测机器人仅仅执行一个检测任务就结束,无疑会造成巨大的资源浪费。现有的机器人任务分配方法存在任务独立处理、缺乏协调和状态变化适应性差的缺陷,许多任务分配方法假定每个机器人可以独立地完成任务,因此这些方法通常将任务独立分配给各个机器人,而不考虑机器人之间的合作。结果是每个机器人只关注自身任务的完成情况,难以协调解决需要协作的任务,在多机器人系统中,某些机器人可能在任务执行过程中发生故障,缺乏适应性的方法不能迅速响应这些故障,导致系统效率下降。 因此,如何实现多机器人的协同工作,优化任务分配策略,成为了当前安检领域研究的热点和难点,因此本发明提出一致性约束的检测机器人任务分配方法。
实现思路
本技术的目的是针对检测机器人对违禁品检测时的任务分配问题,提供一致性约束的检测机器人任务分配方法,实现多检测机器人的协同工作,优化任务分配策略。 为实现上述目的,本技术提供了如下方案: 一致性约束的检测机器人任务分配方法,包括: 确定待检测任务和检测机器人数量; 将所述待检测任务和检测机器人数量输入任务分配模型,获取所述检测机器人的任务分配结果,其中,所述任务分配模型基于一致性约束算法构建; 基于所述任务分配结果驱动检测机器人进行检测工作,并在检测过程中实时更新待检测任务和检测机器人数量,不断输入所述任务分配模型中,对所述任务分配结果进行更新,直至检测结束。 可选地,所述任务分配模型包括第一任务分配模型和第二任务分配模型,其中,所述第一任务分配模型用于当所述检测机器人数量小于待检测任务时,以所述检测机器人的执行任务时间进行最优分配;所述第二任务分配模型用于当所述检测机器人数量大于或等于待检测任务时,以所述检测机器人的执行任务收益进行最优分配。 可选地,所述任务分配模型的目标函数为: 其中,N为检测机器人数量,M为待检测任务数量,xi 是检测机器人i当前的状态,pi 是检测机器人i预计执行的待检测任务列表向量,cij (xi ,pi )是检测机器人i执行列表pi 后所获收益,xij 是二元决策变量,表示检测机器人i的任务执行情况,当xij 等于1时,表示检测机器人i被分配执行待检测任务j;当xij 等于0时,表示待检测任务j没有被分配给检测机器人i执行。 可选地,所述任务分配模型的约束条件为:
其中,m为检测机器人i的执行任务上限,I为检测机器人的集合,J为待检测任务集合,Lmin 为检测机器人至少被分配的任务量。 可选地,基于所述一致性约束算法构建的任务分配模型对检测机器人进行任务分配包括: 基于每个检测机器人的自身条件制定个人任务序列; 将所有检测机器人进行信息交互,在交互过程中基于所述个人任务序列进行相同任务竞标,若竞标成功则在所述个人任务序列中保留任务,若竞标失败则在所述个人任务序列中去除任务及后续任务,重新进行个人任务序列制定。 可选地,制定所述检测机器人的个人任务序列包括: 步骤1、输入检测机器人的任务序列、任务执行路径、中标者出价集合和中标者集合; 步骤2、判断检测机器人的任务序列是否达到存储上限,若达到,则进入步骤,若未达到,则进入步骤3; 步骤3、检查待检测任务是否存在于任务执行路径中,若存在,则检查下一待检测任务;若不存在,则进行步骤4; 步骤4、判断待检测任务的价值是否超出中标者出价集合中的单次最高出价,若超出,则进入步骤5,若未超出,则进入步骤6; 步骤5、查看中标者集合中待检测任务的已分配机器人是否达到上限,若达到,则查看下一待检测任务;若未达到,则进入步骤6; 步骤6、根据任务执行路径收益最高原则,将待检测任务插入到任务执行路径中的最佳位置,记录当前位置信息、当前位置所获收益值和任务开始时间; 步骤7、进入下一待检测任务,转入步骤2,直至获取所有待检测任务的当前位置信息、当前位置所获收益值和任务开始时间; 步骤8、根据所有待检测任务的当前位置所获收益值,将收益值最大的待检测任务加入任务序列,并根据相应信息对任务执行路径、中标者出价集合和中标者集合进行更新; 步骤9、进入下一检测机器人,转入步骤1,直至所有检测机器人遍历结束,输出检测机器人更新后的任务序列、任务执行路径、中标者出价集合和中标者集合。 可选地,所述步骤6中根据任务执行路径收益最高原则,将待检测任务插入到任务执行路径中的最佳位置包括: 在所述任务执行路径中随机确定所述待检测任务的插入位置; 计算所述插入位置和所述插入位置的上一位置处的收益,若所述插入位置处的收益大于所述插入位置的上一位置处的收益,则所述插入位置为执行路径中的最佳插入位置;若所述插入位置处的收益小于所述插入位置的上一位置处的收益,则更换插入位置,再次进行收益计算和对比,直至找到最佳插入位置。 本技术的有益效果为: 本技术采用一致性约束算法对检测任务进行分配,分配后更符合实际需求;在检测任务执行过程中,可动态调节检测任务的分配,大大减小资源浪费;具有较好的通用性,可适用于大多数任务分配问题。
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该技术已申请专利,如用于商业用途,请联系技术所有人!
技术研发人员:
郑德智  毛杜芃  李中翔  胡纯  赵岩
技术所属: 北京理工大学
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