基于AI与数字孪生的档案机器人调度方法及装置与流程

本申请属于机器人调度，更具体地说，是涉及一种基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法及装置。

背景技术：

1、在智慧档案管理领域，随着档案数字化与智能化建设的推进，档案库房逐步采用机器人完成物理档案的自动化存取作业，多机器人协同调度成为提升档案存取效率、实现库房智能化管理的核心技术方向。

2、现有技术中，大多数档案机器人调度方案仅依靠固定指令完成机器人的存取档控制，这导致现有档案机器人调度方式存在关联关系表征缺失、调度效率低的问题，进而造成调度决策缺乏精准数据支撑，多机器人协同性差，易出现路径冲突、任务分配不合理、档案存取响应效率低等情况，无法满足智慧档案库的高效调度需求。

3、因此，亟需一种可以精准表征调度对象关联关系实现多机器人精准协同调度的方法。

技术实现思路

1、本申请实施例提供一种基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法及装置，以解决现有技术中存在的关联关系表征缺失、调度效率低下以及难以实现精准协同调度的技术问题，实现精准表征调度对象关联关系与多机器人精准协同调度的目标。

2、本申请实施例的第一方面，提供了一种基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，包括：

3、获取当前时序知识图谱，当前时序知识图谱是基于档案数字孪生体和机器人数字孪生体构建的，用于表征各档案数字孪生体的状态信息、各机器人数字孪生体的状态信息，以及档案数字孪生体与机器人数字孪生体之间、机器人数字孪生体与机器人数字孪生体之间的关联关系；关联关系通过当前时序知识图谱中的动态边来表征；

4、针对每一机器人数字孪生体节点，将该机器人数字孪生体节点作为中心节点，提取以该节点为中心的局部子图，将该局部子图内任一节点的多个属性值组合为该节点的特征向量，并对该局部子图内除中心节点之外的各节点的特征向量进行加权聚合，得到该中心节点的增强特征；局部子图包含该机器人数字孪生体节点、该机器人数字孪生体节点的邻居机器人数字孪生体节点以及存在任务关联或空间关联的档案数字孪生体节点；机器人数字孪生体节点的属性值包括：机器人数字孪生体所对应的物理机器人的当前位置、剩余电量以及当前动作状态；档案数字孪生体节点的属性值包括：档案数字孪生体所对应的物理档案的存储位置以及借阅状态；

5、基于所有增强特征确定待调控机器人数字孪生体以及对应的协同调控指令；

6、基于协同调控指令对待调控机器人数字孪生体对应的物理机器人进行协同调度，以执行物理档案的存取操作。

7、本申请实施例的第二方面，提供了一种基于ai与数字孪生的档案机器人调度装置，包括：

8、获取知识图谱模块，用于获取当前时序知识图谱，当前时序知识图谱是基于档案数字孪生体和机器人数字孪生体构建的，用于表征各档案数字孪生体的状态信息、各机器人数字孪生体的状态信息，以及档案数字孪生体与机器人数字孪生体之间、机器人数字孪生体与机器人数字孪生体之间的关联关系；关联关系通过当前时序知识图谱中的动态边来表征；

9、获取增强特征模块，用于针对每一机器人数字孪生体节点，将该机器人数字孪生体节点作为中心节点，提取以该节点为中心的局部子图，将该局部子图内任一节点的多个属性值组合为该节点的特征向量，并对该局部子图内除中心节点之外的各节点的特征向量进行加权聚合，得到该中心节点的增强特征；局部子图包含该机器人数字孪生体节点、该机器人数字孪生体节点的邻居机器人数字孪生体节点以及存在任务关联或空间关联的档案数字孪生体节点；机器人数字孪生体节点的属性值包括：机器人数字孪生体所对应的物理机器人的当前位置、剩余电量以及当前动作状态；档案数字孪生体节点的属性值包括：档案数字孪生体所对应的物理档案的存储位置以及借阅状态；

10、确定调控指令模块，用于基于所有增强特征确定待调控机器人数字孪生体以及对应的协同调控指令；

11、协同调度模块，用于基于协同调控指令对待调控机器人数字孪生体对应的物理机器人进行协同调度，以执行物理档案的存取操作。

12、本申请实施例的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法的步骤。

13、本申请实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法的步骤。

14、本申请实施例提供的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法及装置的有益效果在于：

15、获取基于档案数字孪生体和机器人数字孪生体构建的当前时序知识图谱，通过动态边表征各类关联关系，实现了物理档案与物理机器人调度全要素状态及关联关系的一体化、动态化的表征，为后续档案机器人的调度提供完整的基础数据；以机器人数字孪生体为中心提取局部子图，并得到该机器人数字孪生体的增强特征，整合了机器人自身及周边关联对象的多维特征，形成了能全面反映机器人运行状态与环境的特征数据；基于所有增强特征确定待调控机器人数字孪生体及协同调控指令，让调度更贴合实际调度场景，保障了调度决策的精准性与合理性；基于协同调控指令调度物理机器人执行存取操作，实现了数字孪生虚拟调度到物理机器人实际执行的无缝衔接，让多档案机器人按照精准指令协同作业，大幅提升了机器人协同性，有效避免路径冲突等问题。本申请实施例将ai与数字孪生技术融合于档案机器人调度过程，显著提升了档案存取作业效率和机器人资源利用效率，实现了精准表征调度对象关联关系与多机器人精准协同调度的效果。

1.一种基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，所述当前时序知识图谱是通过以下方式得到的：

3.如权利要求1所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，在将该机器人数字孪生体节点作为中心节点，提取以该节点为中心的局部子图，将该局部子图内任一节点的多个属性值组合为该节点的特征向量，并对该局部子图内除所述中心节点之外的各节点的特征向量进行加权聚合，得到该中心节点的增强特征之前，还包括：

4.如权利要求1所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，在所述获取当前时序知识图谱之后，还包括：

5.如权利要求1所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，所述基于所有所述增强特征确定待调控机器人数字孪生体以及对应的协同调控指令，是通过训练后的多智能体协同调度模型得到的；

6.如权利要求1所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，在物理机器人执行物理档案的存取操作过程中，所述方法还包括：

7.如权利要求1所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度方法，其特征在于，在所述基于所述协同调控指令对所述待调控机器人数字孪生体对应的物理机器人进行协同调度，以执行物理档案的存取操作之后，还包括：

8.一种基于ai与数字孪生的档案机器人调度装置，其特征在于，包括：

9.如权利要求8所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度装置，其特征在于，所述当前时序知识图谱是通过以下方式得到的：

10.如权利要求8所述的基于ai与数字孪生的档案机器人调度装置，其特征在于，还包括：