一种智能仓储机器人的安全引导方法及系统与流程

1.本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种智能仓储机器人的安全引导方法及系统。


背景技术：

2.随着网络购物的迅猛发展，使得每到重要节日，各快递公司的货仓均会出现爆仓等现象，但随着仓储机器人的引入，这种爆仓现象已经得到很好的改善，仓储机器人会对仓库货物进行智能拣选、智能调度，在避障的同时，确保货物快速安全的到达目的地。
3.然而，现有技术中存在当多数仓储机器人同时工作移动时，不可避免的会出现重要路径交叉节点的堵塞，使得降低搬运效率，难以对仓储机器人进行安全引导的技术问题。


技术实现要素：

4.本发明的目的是提供一种智能仓储机器人的安全引导方法及系统，用以解决现有技术中的当多数仓储机器人同时工作移动时，不可避免的会出现重要路径交叉节点的堵塞，使得降低搬运效率，难以对仓储机器人进行安全引导的技术问题。
5.鉴于上述问题，本发明提供了一种智能仓储机器人的安全引导方法及系统。
6.第一方面，本发明提供了一种智能仓储机器人的安全引导方法，所述方法通过一种智能仓储机器人的安全引导系统实现，其中，所述方法包括：基于内置路线采集装置，对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，生成历史行进路线集合；根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图；对所述poi线路检索地图进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列，其中，所述热力轨迹交叉点序列呈降序排列；获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合；基于摄像头装置，对目标空间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息；基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，获得所述第一仓储机器人的第一目标行进线路，且进行安全引导。
7.另一方面，本发明还提供了一种智能仓储机器人的安全引导系统，用于执行如第一方面所述的一种智能仓储机器人的安全引导方法，其中，所述系统包括：第一采集单元，所述第一采集单元用于基于内置路线采集装置，对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，生成历史行进路线集合；第一创建单元，所述第一创建单元用于根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图；第一计算单元，所述第一计算单元用于对所述poi线路检索地图进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列，其中，所述热力轨迹交叉点序列呈降序排列；第一获得单元，所述第一获得单元用于获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；第一输入单元，所述第一输入单元用于将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合；第二采集单元，所述第二采集单元用于基于摄像头装置，
对目标空间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息；第一筛选单元，所述第一筛选单元用于基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，获得所述第一仓储机器人的第一目标行进线路，且进行安全引导。
8.第三方面，本发明还提供了一种智能仓储机器人的安全引导系统，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其中，所述处理器执行所述程序时实现上述第一方面所述方法的步骤。
9.第四方面，一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；
10.该存储器，用于存储；
11.该处理器，用于通过调用，执行上述第一方面中任一项所述的方法。
12.第五方面，一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述方法的步骤。
13.本发明中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
14.通过对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，获得历史行进路线集合，创建poi线路检索地图；对其进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列；获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；进而输入线路组合模型进行训练，生成预行进线路集合；基于摄像头装置，对目标空间内的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息，对预行进线路集合进行智能筛选，获得第一目标行进线路，进行安全引导。基于poi线路检索地图的热力轨迹交叉点，对仓储机器人的运行路径进行动态追踪，同时，通过仓储机器人的实时工作图像信息，对运行路径进行动态调整，使得避免停滞于高热量值路径交叉节点，实现对机器人的安全高效引导，进而提升仓储机器人的搬运效率。
15.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
16.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
17.图1为本发明一种智能仓储机器人的安全引导方法的流程示意图；
18.图2为本发明一种智能仓储机器人的安全引导方法中获得各交叉点热量值集合的流程示意图；
19.图3为本发明一种智能仓储机器人的安全引导方法中获得所述通过参数序列对应的所述预行进线路集合的流程示意图；
20.图4为本发明一种智能仓储机器人的安全引导方法中对所述预行进线路集合进行智能筛选的流程示意图；
21.图5为本发明一种智能仓储机器人的安全引导系统的结构示意图；
22.图6为本发明示例性电子设备的结构示意图。
23.附图标记说明：
24.第一采集单元11，第一创建单元12，第一计算单元13，第一获得单元14，第一输入单元15，第二采集单元16，第一筛选单元17，总线300，接收器301，处理器302，发送器303，存储器304，总线接口305。
具体实施方式
25.本发明通过提供一种智能仓储机器人的安全引导方法及系统，解决了现有技术中的当多数仓储机器人同时工作移动时，不可避免的会出现重要路径交叉节点的堵塞，使得降低搬运效率，难以对仓储机器人进行安全引导的技术问题。基于poi线路检索地图的热力轨迹交叉点，对仓储机器人的运行路径进行动态追踪，同时，通过仓储机器人的实时工作图像信息，对运行路径进行动态调整，使得避免停滞于高热量值路径交叉节点，达到了实现对仓储机器人的安全高效引导，进而提升仓储机器人的搬运效率的技术效果。
26.本发明技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
27.下面，将参考附图对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明的一部分实施例，而不是本发明的全部实施例，应理解，本发明不受这里描述的示例实施例的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部。
28.本发明提供了一种智能仓储机器人的安全引导方法，所述方法应用于一种智能仓储机器人的安全引导系统，其中，所述方法包括：基于内置路线采集装置，对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，生成历史行进路线集合；根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图；对所述poi线路检索地图进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列，其中，所述热力轨迹交叉点序列呈降序排列；获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合；基于摄像头装置，对目标空间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息；基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，获得所述第一仓储机器人的第一目标行进线路，且进行安全引导。
29.在介绍了本发明基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本发明的各种非限制性的实施方式。
30.实施例一
31.请参阅附图1，本发明提供了一种智能仓储机器人的安全引导方法，其中，所述方法应用于一种智能仓储机器人的安全引导系统，所述方法具体包括如下步骤：
32.步骤s100：基于内置路线采集装置，对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，生成历史行进路线集合；
33.步骤s200：根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图；
34.具体而言，随着网络购物的迅猛发展，使得每到重要节日，各快递公司的货仓均会出现爆仓等现象，但随着仓储机器人的引入，这种爆仓现象已经得到很好的改善，仓储机器
人会对仓库货物进行智能拣选、智能调度，在避障的同时，确保货物快速安全的到达目的地。然而，当多数仓储机器人同时工作移动时，不可避免的会出现重要路径交叉节点的堵塞，使得降低搬运效率。为此，本技术提出了一种智能仓储机器人的安全引导方法，基于poi线路检索地图的热力轨迹交叉点，对仓储机器人的运行路径进行动态追踪调整，使得避免停滞于高热量值路径交叉节点，实现对机器人的安全高效引导，进而提升仓储机器人的搬运效率。
35.具体的，所述内置路线采集装置中集成了多个设备，包括有相机、传感器等多项设备，通过相机都周围环境和运动路线进行采集，传感器对仓储机器人的外部物品进行距离感知等，实现对仓储机器人的行动轨迹进行采集，所述历史行进路线集合即为对货仓中的多数机器人的搬运路径进行数据采集的结果，进而根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图，其中，所述poi线路检索地图显示了仓库环境内任意物品拾取poi、任意物品释放poi以及任意物品拾取poi和任意物品释放poi中，两两之间的搬运路径信息，相当于监测仓储机器人运行时的“活地图”。
36.步骤s300：对所述poi线路检索地图进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列，其中，所述热力轨迹交叉点序列呈降序排列；
37.进一步的，如图2所示，步骤s300包括：
38.步骤s310：对所述poi线路检索地图中，任意两条相交线路的交叉点进行汇总，生成交叉点集合；
39.步骤s320：对所述交叉点集合中的各交叉点，在历史时间内的通过仓储机器人数量进行统计，获得所述各交叉点的通过仓储机器人数量集合；
40.步骤s330：对所述通过仓储机器人数量集合进行热量值转换，获得各交叉点热量值集合；
41.步骤s340：对所述各交叉点热量值集合进行热量值的降序排列，生成所述热力轨迹交叉点序列。
42.具体而言，在创建所述仓储机器人的poi线路检索地图之后，可基于此，对任意物品释放poi以及任意物品拾取poi和任意物品释放poi中，两两之间的搬运路径进行轨迹热力值计算，即对每条轨迹的通过仓储机器人热量值进行统计。
43.具体的，可对所述poi线路检索地图中，任意两条相交线路的交叉点进行汇总，生成交叉点集合，所述交叉点集合囊括了poi线路检索地图中所有搬运路径的轨迹交叉点，通过对所述交叉点集合中的各交叉点，在历史时间内的通过仓储机器人数量进行统计，可获得所述各交叉点的通过仓储机器人数量集合，示例性的，通过统计一天之内，快递仓库的仓储机器人在各个交叉点的通过数量集合，可有效甄别出哪些交叉点属于高热量值交叉点，便于及时引导后面的机器人对高热量值交叉点进行避开，通过对所述通过仓储机器人数量集合进行热量值转换，获得各交叉点热量值集合，示例性的，若某一交叉点一天之内通过了100个仓储机器人，则对应的将该交叉点的热量值转换为100，所述各交叉点热量值集合即为各个路径交叉点的通过机器人数量集合，进而对所述各交叉点热量值集合进行热量值的降序排列，即将热量值最高的排在序列首位，依次递减，序列末位的热量值最低，最终生成所述热力轨迹交叉点序列。
44.步骤s400：获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；
45.步骤s500：将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合；
46.进一步的，如图3所示，步骤s500包括：
47.步骤s510：基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第一热力轨迹交叉点，组合获得第一预行进线路；
48.步骤s520：基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第二热力轨迹交叉点，组合获得第二预行进线路，以此类推，基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第n热力轨迹交叉点，组合获得第n预行进线路；
49.步骤s530：分别获得所述第一预行进线路的第一通过参数、所述第二预行进线路的第二通过参数以及所述第n预行进线路的第n通过参数；
50.步骤s540：对所述第一通过参数、所述第二通过参数直至所述第n通过参数进行降序排列，生成所述第一仓储机器人的通过参数序列；
51.步骤s550：获得所述通过参数序列对应的所述预行进线路集合。
52.具体而言，在生成所述热力轨迹交叉点序列之后，可基于此对仓储机器人进行安全引导。具体的，可获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置，所述第一仓储机器人即为需要进行安全引导的仓储机器人，所述第一起始位置即为拾取物品的位置，所述第一落脚位置即为释放物品的位置，通过将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，可对所述第一仓储机器人的运行路径进行组合，进而，实现对仓储机器人的安全引导。
53.具体的，可对所述热力轨迹交叉点序列进行一一组合，即基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第一热力轨迹交叉点，所述第一热力轨迹交叉点为所述热力轨迹交叉点序列中的一号交叉点，可组合获得第一预行进线路，所述第一预行进线路表征了所述第一仓储机器人在所述第一起始位置拾取物品，途径所述一号交叉点，最终将物品释放在所述第一落脚位置，以此类推，基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第n热力轨迹交叉点，组合获得第n预行进线路。
54.进而，因仓储机器人的搬运速度以及障碍物数量一定程度上影响了它的搬运效率，因此，通过搬运速度以及障碍物数量对每条预行进线路进行干预，可获得所述第一预行进线路的第一通过参数、所述第二预行进线路的第二通过参数以及所述第n预行进线路的第n通过参数，其中，通过参数表征了仓储机器人在通过对应的预行进路线时的通过可能性大小，一般的，通过参数越大，表明越有可能通过。
55.进而，对所述第一通过参数、所述第二通过参数直至所述第n通过参数进行降序排列，即将通过参数最大的置于序列首位，如此递减排列，形成所述通过参数序列，进而可反向匹配获得所述通过参数序列对应的所述预行进线路集合。
56.步骤s600：基于摄像头装置，对目标空间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息；
57.步骤s700：基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，获得所述第一仓储机器人的第一目标行进线路，且进行安全引导。
58.具体而言，在生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合之后，为了对所述第一仓储机器人进行更为精准的行进路线匹配，实现安全引导，还可基于摄像头装置，对目标空
间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，其中，工作环境包括了货架排列位置、搬运货物大小、仓储机器人数量以及机器人充电桩分布等特征，所述实时工作图像信息对仓储机器人的工作环境进行了动态反馈。
59.进而，可基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，示例性的，当货架的排列位置发生了变化时，使得仓储机器人的运行路径发生了变化，原有的货架排列位置对应的所述预行进线路集合，已不适用于新的货架排列位置，同时，搬运货物的大小也对行进路线产生一定影响，因此，为了对所述第一仓储机器人的运行路径进行精准匹配，安全引导，可根据实时的工作图像信息，对所述预行进线路集合进行动态的智能筛选，直到筛选出所述第一目标行进线路，且所述第一目标行进线路趋于稳定状态之后，可基于所述第一目标行进路线对所述第一仓储机器人进行安全引导，提高获取搬运效率。
60.进一步的，步骤s530包括：
61.步骤s531：基于所述第一仓储机器人的工作环境，确定第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征；
62.步骤s532：通过所述第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征，对所述第一预行进线路进行干预，获得所述第一通过参数；
63.步骤s533：通过所述第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征，对所述第二预行进线路进行干预，获得所述第二通过参数，以此类推，对所述第n预行进线路进行干预，获得所述第n通过参数。
64.具体而言，为了获得所述第一预行进线路的第一通过参数、所述第二预行进线路的第二通过参数以及所述第n预行进线路的第n通过参数，具体的，可基于所述第一仓储机器人的工作环境，确定第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征，其中，所述第一线路通过影响特征可表征为仓储机器人的搬运速度，所述第二线路通过影响特征可表征为行进路径上的障碍区数量，一般的，若机器人在搬运过程中可以加速前进，或行进过程中障碍物较少，机器人可以高效率的将货物搬运到目的地。
65.进而，通过所述第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征，对所述第一预行进线路进行干预，获得所述第一通过参数，即通过对所述第一预行进线路进行搬运速度和障碍物数量的干预，可获得干预过后的所述第一通过参数，以此类推，获得对所述第二预行进线路进行干预之后的所述第二通过参数，直至对所述第n预行进线路进行干预之后的所述第n通过参数。
66.进一步的，如图4所示，所述对所述预行进线路集合进行智能筛选，步骤s700包括：
67.步骤s710：获得所述预行进线路集合的初始排序中的第一优选线路；
68.步骤s720：将所述实时工作图像信息作为第一调整参数，基于希尔排序算法，对所述初始排序进行一次调整，获得一次调整之后的第二排序中的第二优选线路；
69.步骤s730：以此类推，对第n-1排序进行n-1次调整，获得n-1次调整之后的第n排序中的第n优选路线，其中，所述第n排序趋于稳定状态；
70.步骤s740：对所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路的出现次数进行众数求解，获得峰值出现次数；
71.步骤s750：根据所述峰值出现次数，获得对应的所述第一目标行进线路。
72.具体而言，为了基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛
选，具体的，可获得所述预行进线路集合的初始排序中的第一优选线路，所述第一优选线路可表征为，在没有基于实时工作图像对所述预行进线路集合进行调整之前，所述预行进线路集合的首项对应的预行进路线，此时的预行进路线只是规避了高热量值交叉口集合后获得的优选线路，可通过将所述实时工作图像信息作为第一调整参数，基于希尔排序算法，对所述初始排序进行一次调整，进而获得一次调整之后的第二排序中的第二优选线路，其中，所述希尔排序算法，又称为缩小增量排序，其原理是定义一个间隔序列来表示排序过程中进行比较的元素之间有多远的间隔，每次将具有相同间隔的数分为一组，进行插入排序，大部分场景中，间隔是可以提前定义好的，也可以动态生成。所述第二排序即为通过使用所述第一调整参数，对所述初始排序进行希尔排序算法的序列调整，获得的具有新的序列的预行进线路集合，同理，所述第二优选线路即为所述第二排序中的首项对应的预行进线路。需注意，因所述预行进线路集合的初始排序为降序特征，因此，后面基于初始排序的每一次序列调整均保持降序特征，使得每个调整后的新的序列的首项均对应于优选线路。
73.以此类推，对第n-1排序进行n-1次调整，获得n-1次调整之后的第n排序中的第n优选路线，通过不断的进行希尔排序算法的递归特征，可使得最终获得的所述第n优选路线逐渐趋于稳定，因每次序列调整之后获得的所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路均存在或多或少的差异，因此可通过众数求解的方式，获得峰值出现次数，其中，所述峰值出现次数即为所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路中出现最多的次数，因为出现次数最多，说明对应的优选路线最匹配所述第一仓储机器人，进而，可根据所述峰值出现次数，匹配获得对应的所述第一目标行进线路，并基于此，对所述第一仓储机器人进行安全引导，直至将货物搬运到指定位置。
74.进一步的，所述基于希尔排序算法，对所述初始排序进行一次调整，步骤s720包括：
75.步骤s721：将所述初始排序中的m个子项总和进行对半分割，获得前半子项集合a和后半子项集合b；
76.步骤s722：基于所述第一调整参数，分别对所述前半子项集合a中的a1和所述后半子项集合b中的b1进行调整、对所述前半子项集合a中的a2和所述后半子项集合b中的b2进行调整，以此类推，直至对所述前半子项集合a和所述后半子项集合b中的所有子项均调整完毕，获得调整之后的所述第二排序；
77.步骤s723：获得所述第二排序中的所述第二优选线路。
78.进一步的，步骤s720还包括：
79.步骤s724：依次对所述第二排序中的m个子项总和进行22分割、对第三排序中的m个子项总和进行23分割，直至对第p排序中的m个子项总和进行2
p
分割，并基于所述希尔排序算法，对各分割后的子项依次进行二次调整直至n-1次调整；
80.步骤s725：分别获得二次调整之后的第三排序中的第三优选线路，直至n-1次调整之后的第n排序中的第n优选路线，其中，所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路均为对应的排序中的首项对应的预行进线路。
81.具体而言，在基于所述基于希尔排序算法，对所述初始排序进行一次调整时，具体的，可将所述初始排序中的m个子项总和进行对半分割，获得前半子项集合a和后半子项集
合b，即将前的子项总和定义为集合a，将后的子项总和定义为集合b，通过基于所述第一调整参数，分别对所述前半子项集合a中第一子项a1和所述后半子项集合b中的第一子项b1进行调整，同步的，对所述前半子项集合a中的第二子项a2和所述后半子项集合b中的第二子项b2进行调整，以此类推，直至对所述前半子项集合a和所述后半子项集合b中的所有子项均调整完毕，获得调整之后的第二排序，其中，所述第二排序为对所述初始排序进行一次调整之后的新的序列，进而，获得所述第二排序中的所述第二优选线路，所述第二优选线路即为所述第二排序中的首项对应的优选线路。
82.递归的，依次对所述第二排序中的m个子项总和进行22分割，即对m个子项总和进行四等分，且对分割后的子项进行二次调整，获得二次调整之后的第三排序中的第三优选线路；
83.对第三排序中的m个子项总和进行23分割，即对m个子项总和进行八等分，且对分割后的子项进行三次调整，获得三次调整之后的第四排序中的第四优选线路；
84.直至对第p排序中的m个子项总和进行2
p
分割，并基于所述希尔排序算法，对分割后的子项进行n-1次调整，获得n-1次调整之后的第n排序中的第n优选路线，至此，可获得所述第一优选线路、第二优选线路直至第n优选线路，且所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路均为对应的排序中的首项对应的预行进线路。
85.综上所述，本发明所提供的一种智能仓储机器人的安全引导方法具有如下技术效果：
86.1、通过对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，获得历史行进路线集合，创建poi线路检索地图；对其进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列；获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；进而输入线路组合模型进行训练，生成预行进线路集合；基于摄像头装置，对目标空间内的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息，对预行进线路集合进行智能筛选，获得第一目标行进线路，进行安全引导。基于poi线路检索地图的热力轨迹交叉点，对仓储机器人的运行路径进行动态追踪，同时，通过仓储机器人的实时工作图像信息，对运行路径进行动态调整，使得避免停滞于高热量值路径交叉节点，实现对机器人的安全高效引导，进而提升仓储机器人的搬运效率。
87.2、基于希尔排序算法，对仓储机器人的海量预行进路线进行插空排序，通过不断地对目标序列进行递减式的空间分割，使得不断缩小排序，极大的提高了对目标行进线路的筛选效率，使得最终筛选获得的目标行进线路高效准确，用于对仓储机器人的搬运工作进行安全引导。
88.实施例二
89.基于与前述实施例中一种智能仓储机器人的安全引导方法，同样发明构思，本发明还提供了一种智能仓储机器人的安全引导系统，请参阅附图5，所述系统包括：
90.第一采集单元11，所述第一采集单元11用于基于内置路线采集装置，对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，生成历史行进路线集合；
91.第一创建单元12，所述第一创建单元12用于根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图；
92.第一计算单元13，所述第一计算单元13用于对所述poi线路检索地图进行轨迹热
力值计算，生成热力轨迹交叉点序列，其中，所述热力轨迹交叉点序列呈降序排列；
93.第一获得单元14，所述第一获得单元14用于获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；
94.第一输入单元15，所述第一输入单元15用于将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合；
95.第二采集单元16，所述第二采集单元16用于基于摄像头装置，对目标空间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息；
96.第一筛选单元17，所述第一筛选单元17用于基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，获得所述第一仓储机器人的第一目标行进线路，且进行安全引导。
97.进一步的，所述系统还包括：
98.第一汇总单元，所述第一汇总单元用于对所述poi线路检索地图中，任意两条相交线路的交叉点进行汇总，生成交叉点集合；
99.第一统计单元，所述第一统计单元用于对所述交叉点集合中的各交叉点，在历史时间内的通过仓储机器人数量进行统计，获得所述各交叉点的通过仓储机器人数量集合；
100.第一转换单元，所述第一转换单元用于对所述通过仓储机器人数量集合进行热量值转换，获得各交叉点热量值集合；
101.第一排列单元，所述第一排列单元用于对所述各交叉点热量值集合进行热量值的降序排列，生成所述热力轨迹交叉点序列。
102.进一步的，所述系统还包括：
103.第一组合单元，所述第一组合单元用于基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第一热力轨迹交叉点，组合获得第一预行进线路；
104.第二组合单元，所述第二组合单元用于基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第二热力轨迹交叉点，组合获得第二预行进线路，以此类推，基于所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及第n热力轨迹交叉点，组合获得第n预行进线路；
105.第二获得单元，所述第二获得单元用于分别获得所述第一预行进线路的第一通过参数、所述第二预行进线路的第二通过参数以及所述第n预行进线路的第n通过参数；
106.第二排列单元，所述第二排列单元用于对所述第一通过参数、所述第二通过参数直至所述第n通过参数进行降序排列，生成所述第一仓储机器人的通过参数序列；
107.第三获得单元，所述第三获得单元用于获得所述通过参数序列对应的所述预行进线路集合。
108.进一步的，所述系统还包括：
109.第一确定单元，所述第一确定单元用于基于所述第一仓储机器人的工作环境，确定第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征；
110.第一干预单元，所述第一干预单元用于通过所述第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征，对所述第一预行进线路进行干预，获得所述第一通过参数；
111.第二干预单元，所述第二干预单元用于通过所述第一线路通过影响特征和第二线路通过影响特征，对所述第二预行进线路进行干预，获得所述第二通过参数，以此类推，对
所述第n预行进线路进行干预，获得所述第n通过参数。
112.进一步的，所述系统还包括：
113.第四获得单元，所述第四获得单元用于获得所述预行进线路集合的初始排序中的第一优选线路；
114.第一调整单元，所述第一调整单元用于将所述实时工作图像信息作为第一调整参数，基于希尔排序算法，对所述初始排序进行一次调整，获得一次调整之后的第二排序中的第二优选线路；
115.第二调整单元，所述第二调整单元用于以此类推，对第n-1排序进行n-1次调整，获得n-1次调整之后的第n排序中的第n优选路线，其中，所述第n排序趋于稳定状态；
116.第五获得单元，所述第五获得单元用于对所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路的出现次数进行众数求解，获得峰值出现次数；
117.第六获得单元，所述第六获得单元用于根据所述峰值出现次数，获得对应的所述第一目标行进线路。
118.进一步的，所述系统还包括：
119.第一分割单元，所述第一分割单元用于将所述初始排序中的m个子项总和进行对半分割，获得前半子项集合a和后半子项集合b；
120.第三调整单元，所述第三调整单元用于基于所述第一调整参数，分别对所述前半子项集合a中的a1和所述后半子项集合b中的b1进行调整、对所述前半子项集合a中的a2和所述后半子项集合b中的b2进行调整，以此类推，直至对所述前半子项集合a和所述后半子项集合b中的所有子项均调整完毕，获得调整之后的所述第二排序；
121.第七获得单元，所述第七获得单元用于获得所述第二排序中的所述第二优选线路。
122.进一步的，所述系统还包括：
123.第二分割单元，所述第二分割单元用于依次对所述第二排序中的m个子项总和进行22分割、对第三排序中的m个子项总和进行23分割，直至对第p排序中的m个子项总和进行2
p
分割，并基于所述希尔排序算法，对各分割后的子项依次进行二次调整直至n-1次调整；
124.第八获得单元，所述第八获得单元用于分别获得二次调整之后的第三排序中的第三优选线路，直至n-1次调整之后的第n排序中的第n优选路线，其中，所述第一优选线路、所述第二优选线路直至所述第n优选线路均为对应的排序中的首项对应的预行进线路。
125.本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，前述图1实施例一中的一种智能仓储机器人的安全引导方法和具体实例同样适用于本实施例的一种智能仓储机器人的安全引导系统，通过前述对一种智能仓储机器人的安全引导方法的详细描述，本领域技术人员可以清楚的知道本实施例中一种智能仓储机器人的安全引导系统，所以为了说明书的简洁，在此不再详述。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
126.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明
将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
127.示例性电子设备
128.下面参考图6来描述本发明的电子设备。
129.图6图示了根据本发明的电子设备的结构示意图。
130.基于与前述实施例中一种智能仓储机器人的安全引导方法的发明构思，本发明还提供一种智能仓储机器人的安全引导系统，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现前文所述一种智能仓储机器人的安全引导方法的任一方法的步骤。
131.其中，在图6中，总线架构(用总线300来代表)，总线300可以包括任意数量的互联的总线和桥，总线300将包括由处理器302代表的一个或多个处理器和存储器304代表的存储器的各种电路链接在一起。总线300还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口305在总线300和接收器301和发送器303之间提供接口。接收器301和发送器303可以是同一个元件，即收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
132.处理器302负责管理总线300和通常的处理，而存储器304可以被用于存储处理器302在执行操作时所使用的数据。
133.本发明提供了一种智能仓储机器人的安全引导方法，所述方法应用于一种智能仓储机器人的安全引导系统，其中，所述方法包括：基于内置路线采集装置，对仓储机器人的行动轨迹进行遍历采集，生成历史行进路线集合；根据所述历史行进路线集合，创建所述仓储机器人的poi线路检索地图；对所述poi线路检索地图进行轨迹热力值计算，生成热力轨迹交叉点序列，其中，所述热力轨迹交叉点序列呈降序排列；获得第一仓储机器人的第一起始位置和第一落脚位置；将所述第一起始位置、所述第一落脚位置以及所述热力轨迹交叉点序列输入线路组合模型进行训练，生成所述第一仓储机器人的预行进线路集合；基于摄像头装置，对目标空间内的所述仓储机器人的工作环境进行图像采集，生成实时工作图像信息；基于所述实时工作图像信息，对所述预行进线路集合进行智能筛选，获得所述第一仓储机器人的第一目标行进线路，且进行安全引导。解决了现有技术中的当多数仓储机器人同时工作移动时，不可避免的会出现重要路径交叉节点的堵塞，使得降低搬运效率，难以对仓储机器人进行安全引导的技术问题。基于poi线路检索地图的热力轨迹交叉点，对仓储机器人的运行路径进行动态追踪，同时，通过仓储机器人的实时工作图像信息，对运行路径进行动态调整，使得避免停滞于高热量值路径交叉节点，达到了实现对仓储机器人的安全高效引导，进而提升仓储机器人的搬运效率的技术效果。
134.本发明还提供一种电子设备，其中，包括处理器和存储器；
135.该存储器，用于存储；
136.该处理器，用于通过调用，执行上述实施例一中任一项所述的方法。
137.本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序和/或指令，该计算机程序和/或指令被处理器执行时实现上述实施例一中任一项所述方法的步骤。
138.本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、装置、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全软件实施例、完全硬件实施例、或结合软件和硬件方面实施例的形式。此外，本发明为可以在一个或多个包含有计算机可用程序代码的计算机可用存
储介质上实施的计算机程序产品的形式。而所述的计算机可用存储介质包括但不限于：u盘、移动硬盘、只读存储器(read-only memory，简称rom)、随机存取存储器(random access memory，简称ram)、磁盘存储器、只读光盘(compact disc read-only memory，简称cd-rom)、光学存储器等各种可以存储程序代码的介质。
139.本发明是参照本发明的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的系统。
140.这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令系统的制造品，该指令系统实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
141.这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。
142.显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。