任务剩余时长预测方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本发明涉及自动化物流，尤其涉及一种任务剩余时长预测方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、在现代化生产车间中，通常分布着大量自动导引运输车（automated guidedvehicle，agv）进行协同物料转运，调度系统需要根据各agv执行当前任务所需的精确耗时来合理分配新任务，因此，精准预测各agv的任务剩余时长是优化调度决策、保障整个物流流转系统高效运行的核心技术需求。

2、为了满足上述需求，现有的任务剩余时长预测方案通常依赖于历史统计数据与理论设定指标进行时间估算，该类方案主要通过提前获取agv的规划路径的总长度，并结合提取到的agv的平均行驶速度，将agv的行驶过程抽象推演为理想状态下的匀速运动过程，从而依据简单的距离除以速度的数学关系来估算各agv完成任务所需的总时长。

3、现有的预测方案将agv的行驶简单抽象为匀速运动，难以反映实际受限空间内复杂的道路拓扑走向对通行节奏造成的固有物理损耗。同时，当复杂路网环境中呈现出动态波动的交通拥堵状况时，现有技术无法有效量化处于不同空间维度的交通异常状态对当前行驶过程所造成的差异化影响，导致在路网工况频繁变动的应用场景下，预估时段与实际任务耗时之间存在显著失真，极易引发调度系统分配失调或死锁。

技术实现思路

1、本发明提供一种任务剩余时长预测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术将agv的行驶过程理想化为匀速运动而忽视受限路网空间拓扑损耗，且缺乏对动态拥堵空间差异化影响的量化能力而导致预测失真的缺陷，实现对行驶路径上的空间细节阻碍与实时路况演变影响的精细化刻画，从而高保真地动态评估agv执行任务的实际所需耗时，赋能多agv的物流系统的高效协同与最优任务调度。

2、本发明提供一种任务剩余时长预测方法，应用于多自动导引运输车物流系统，包括如下步骤：

3、获取目标自动导引运输车的规划路径以及当前路网的拥堵点集合，所述规划路径包括由当前位置至目标位置的序列化节点；

4、计算各目标拥堵点与所述当前位置之间的路径距离，所述目标拥堵点是所述序列化节点中与所述拥堵点集合重合的节点；

5、根据所述规划路径上的路径转弯数量得到转弯耗时，所述路径转弯数量是基于所述序列化节点的分布特征识别所述规划路径中的转弯位置后确定；

6、根据各所述目标拥堵点与所述当前位置之间的路径距离，确定各所述目标拥堵点对应的惩罚权重，所述惩罚权重随所述路径距离的增大而衰减；

7、基于各目标拥堵点的所述惩罚权重以及预设的基础拥堵惩罚，确定拥堵额外耗时；

8、根据所述规划路径的基础行驶时间、所述转弯耗时以及所述拥堵额外耗时，得到所述目标自动导引运输车的任务剩余时长。

9、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，所述根据各所述目标拥堵点与所述当前位置之间的路径距离，确定各所述目标拥堵点对应的惩罚权重，包括：

10、获取预设的拥堵遗忘因子，所述拥堵遗忘因子用于表征路网中拥堵状态对车辆行驶影响的空间衰减速率；

11、将所述拥堵遗忘因子与所述目标拥堵点到所述当前位置的路径距离相乘，得到所述目标拥堵点的影响衰减度；

12、根据所述影响衰减度，确定所述目标拥堵点对应的惩罚权重，以使所述惩罚权重随所述路径距离的增加呈指数级递减。

13、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，所述基于各目标拥堵点的所述惩罚权重以及预设的基础拥堵惩罚，确定拥堵额外耗时，包括：

14、聚合所述规划路径上所有所述目标拥堵点的所述惩罚权重，得到所述规划路径的整体拥堵影响系数；

15、获取预设的基础拥堵惩罚，所述基础拥堵惩罚表征在单点拥堵状态下的基准延迟时间；

16、将所述整体拥堵影响系数与所述基础拥堵惩罚进行加权计算，确定所述规划路径对应的拥堵额外耗时。

17、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，所述根据所述规划路径上的路径转弯数量得到转弯耗时，包括：

18、在所述规划路径的序列化节点中，依次提取连续的至少三个路径节点；

19、根据所述三个路径节点中的前两个路径节点和后两个路径节点，分别确定目标自动导引运输车的驶入方向矢量和驶出方向矢量；

20、获取所述驶入方向矢量与所述驶出方向矢量之间的转向夹角；

21、若所述转向夹角处于预设的转弯判定范围内，则将所述三个路径节点中的中间路径节点标记为所述转弯位置，以统计得到所述路径转弯数量；

22、将所述路径转弯数量与预设的单次转弯基准耗时进行关联计算，得到所述规划路径对应的转弯耗时。

23、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，在基于各目标拥堵点的所述惩罚权重以及预设的基础拥堵惩罚，确定拥堵额外耗时之后，还包括：

24、判断所述当前位置是否为所述拥堵点集合中的目标拥堵点；

25、若所述当前位置为所述目标拥堵点，则将所述拥堵额外耗时更新为预设的常量惩罚值，所述常量惩罚值大于沿所述规划路径累积得到的拥堵额外耗时阈值；

26、基于更新后的所述拥堵额外耗时，触发所述多自动导引运输车物流系统的调度系统针对所述目标自动导引运输车的任务规避策略。

27、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，在所述获取目标自动导引运输车的规划路径以及当前路网的拥堵点集合之前，还包括：

28、获取所述当前路网中各个路段基元上的车辆数量，以及各个所述路段基元上车辆的平滑行驶速度；

29、若所述路段基元对应的所述车辆数量大于或等于预设的第一阈值，且对应的所述平滑行驶速度的平均值小于预设的第二阈值，则将所述路段基元上满足预设低速条件的车辆所在位置确定为多车拥堵点；

30、若检测到单辆车在非允许长时间停留节点上的停留时间超过预设的第三阈值，则将所述单辆车所在位置确定为单车异常拥堵点；

31、汇总所述多车拥堵点以及所述单车异常拥堵点，生成所述拥堵点集合。

32、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，获取当前路网中各个所述路段基元上车辆的平滑行驶速度，包括：

33、提取各所述车辆在预设时长的滑动时间窗口内的多帧历史状态数据，所述历史状态数据包含时间戳与位置坐标；

34、根据所述多帧历史状态数据中相邻帧之间的时间戳差异和位置坐标差异，分别计算各所述车辆的单步时间差以及基于曼哈顿距离的单步位移差；

35、汇总各所述单步时间差得到时间累积量以及汇总各所述单步位移差得到位移累积量；

36、基于所述位移累积量与所述时间累积量，确定各所述车辆的平滑行驶速度。

37、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，在获取所述当前路网中各个路段基元上的车辆数量之前，还包括：

38、获取所述当前路网的地图拓扑数据，并构建以路径节点为顶点、节点连线为连接关系的无向图；

39、统计所述无向图中各个路径节点的相连连线数量，确定各所述路径节点的节点度数；

40、识别所述无向图中所述节点度数不等于2的路径节点，并将识别出的路径节点标记为分岔口节点；

41、沿着所述节点度数等于2的路径节点链路，在相邻的两个分岔口节点之间进行路径追踪，将得到的连续无分叉路径段确定为各个所述路段基元。

42、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，在所述得到所述目标自动导引运输车的任务剩余时长之后，还包括：

43、获取当前待分配任务的已等待时间以及预设的最迟分配时间阈值；

44、判断所述已等待时间是否达到所述最迟分配时间阈值，并判断所述拥堵额外耗时是否超过预设的耗时上限阈值；

45、若所述已等待时间达到所述最迟分配时间阈值，且所述拥堵额外耗时超过所述耗时上限阈值，则在所述任务剩余时长中剔除所述拥堵额外耗时；

46、基于剔除所述拥堵额外耗时后的所述任务剩余时长，触发所述多自动导引运输车物流系统的调度系统向所述目标自动导引运输车强制分配所述当前待分配任务。

47、根据本发明提供的一种任务剩余时长预测方法，所述基础行驶时间是基于以下方式确定的：

48、确定所述规划路径的总路径长度；

49、获取所述目标自动导引运输车的当前载重状态，所述当前载重状态包括空载状态和满载状态；

50、根据所述当前载重状态，在预设的空载行驶速度与预设的满载行驶速度中确定对应的目标行驶速度；

51、将所述总路径长度与所述目标行驶速度进行比值计算，得到所述规划路径的基础行驶时间。

52、本发明还提供一种任务剩余时长预测装置，应用于多自动导引运输车物流系统，包括：

53、数据获取模块，用于获取目标自动导引运输车的规划路径以及当前路网的拥堵点集合，所述规划路径包括由当前位置至目标位置的序列化节点；

54、距离计算模块，用于计算各目标拥堵点与所述当前位置之间的路径距离，所述目标拥堵点是所述序列化节点中与所述拥堵点集合重合的节点；

55、转弯耗时确定模块，用于根据所述规划路径上的路径转弯数量得到转弯耗时，所述路径转弯数量是基于所述序列化节点的分布特征识别所述规划路径中的转弯位置后确定；

56、权重确定模块，用于根据各所述目标拥堵点与所述当前位置之间的路径距离，确定各所述目标拥堵点对应的惩罚权重，所述惩罚权重随所述路径距离的增大而衰减；

57、额外耗时确定模块，用于基于各目标拥堵点的所述惩罚权重以及预设的基础拥堵惩罚，确定拥堵额外耗时；

58、时长预测模块，用于根据所述规划路径的基础行驶时间、所述转弯耗时以及所述拥堵额外耗时，得到所述目标自动导引运输车的任务剩余时长。

59、本发明还提供一种电子设备，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，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述任务剩余时长预测方法。

60、本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述任务剩余时长预测方法。

61、本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述任务剩余时长预测方法。

62、本发明提供的任务剩余时长预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过引入转弯耗时并构建基于距离衰减的拥堵耗时量化机制，精确评估了空间路网细节及实时拥堵对车辆运行的动态影响，克服了传统匀速预测的失真缺陷，显著提升了复杂受限场景下多车任务预测的精确度与调度系统的整体协同效率。