【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人海上巡逻调度领域，尤其涉及一种多机器人海上巡逻调度方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、海洋灾害具有种类多、分布广、频率高、损失重的特点，风暴潮、浒苔、溢油等重大海洋灾害与突发环境事件威胁着沿海经济社会发展和人民群众的生命财产安全，受到高度重视。其中，对海洋安全进行及时有效的巡逻，能够有效的减少海洋安全危机事件造成的人员伤亡以及财产损失。
2、相关技术中，随着人工智能技术的高速发展，智能机器人的功能越来越多样，应用需求越来越复杂。例如，在海上安全巡逻、海上遇难人员搜救等场景下，通常需要多机器人配合完成相应功能，这增加了机器人调度的难度，尤其是对机器人集群的远程调度，更是需要在服务端进行复杂的部署和程序开发。目前，对多个机器人的调度需要由服务端实现，用户端无法自主地远程调度，并且用户需要分别指定不同机器人执行不同的操作，这就造成了机器人调度不及时、调度准确率低下的问题，所以机器人调度的灵活性有待提高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，针对指令发送不精准，无法实现精准调度，容易造成销调度回报率低，成本高的问题，提供一种多机器人海上巡逻调度方法、装置、设备及存储介质。
2、本专利技术的目的是通过以下技术方案来实现的：
3、第一方面，本专利技术提供一种多机器人海上巡逻调度方法，所述方法应用于机器人控制端，包括：
4、步骤s1、获取机器人的历史巡逻数据，利用adaboost算法或lookali
5、步骤s2、获取所述空置机器人集群，利用超图神经网络算法对所述空置机器人集群进行无故障机器人数据处理，获得无故障机器人集群；
6、步骤s3、获取所述无故障机器人集群，利用usercf算法对所述无故障机器人集群进行可调度机器人数据处理，获得可调度机器人集群；
7、步骤s4、获取所述可调度机器人集群，利用所述机器人控制端对所述可调度机器人集群发送对应的个性化巡逻线路指令；
8、步骤s5、获取个性化巡逻线路指令完成率，并将所述个性化巡逻线路指令完成率利用朴素贝叶斯算法对其进行海上巡逻调度优化，得到海上巡逻调度数据集；对所述海上巡逻调度数据集进行优先级划分，获得分类后海上巡逻调度数据集；
9、步骤s6、获取所述分类后海上巡逻调度数据集，对所述分类后海上巡逻调度数据集中的可调度机器人集群提供巡逻机器人时段与数量需求信息，完成机器人精准调度。
10、进一步地，所述步骤s1具体包括：
11、获取所述历史巡逻数据，利用所述历史巡逻数据进行数据整合，获得机器人巡逻指令计划表；
12、基于所述机器人巡逻指令计划表进行显示巡逻路径，获得潜在机器人任务信息，所述潜在机器人任务信息包括：巡逻频率、调度速度、巡逻时段、任务可完成性难度；
13、利用模糊综合评价法对所述潜在机器人任务信息进行评估，计算所述潜在机器人任务信息的重复指令，找出所述潜在机器人任务信息的任务等级；
14、对所述任务等级进行调度时段划分，获得所述空置机器人集群。
15、进一步地，所述步骤s2具体包括：
16、获取所述空置机器人集群和所述机器人控制端中的非空置机器人集群，将空置机器人集群作为闲置序列，非空置机器人集群为交互序列；将所述闲置序列和交互序列输入预置的超图神经网络算法模型中进行训练，获得无故障机器人集群。
17、进一步地，所述步骤s4具体包括：
18、获取所述可调度机器人集群，获得所述可调度机器人集群的机器人待完成任务信息，并对所述机器人待完成任务信息进行任务特征细分，得到多个机器人特征任务信息；
19、对所述机器人特征任务信息进行分类，得到多个分类结果，并对所述分类结果进行数据脱敏处理，得到个性化巡逻线路数据，对所述个性化巡逻线路数据发送指令为所述个性化巡逻线路指令。
20、进一步地，所述步骤s5具体包括：
21、利用机器人控制端，获取个性化巡逻线路指令完成率和个性化巡逻线路，将所述个性化巡逻线路和个性化巡逻线路指令完成率分别做成人机交互端调度判断信号和调度优化信号，并计算出多机器人的可调度因子；
22、通过不断迭代，计算出人机交互端中所有巡逻风险分布点，得到所述海上巡逻调度数据集；
23、对所述海上巡逻调度数据集进行优先级划分，分为立刻巡逻、24小时内巡逻、24小时以外巡逻三个优先级，并获取所述分类后海上巡逻调度数据集。
24、进一步地，所述步骤s6具体包括：
25、获取所述分类后海上巡逻调度数据集中的可调度机器人，对所述可调度机器人制订调度方案，所述调度方案包括：单一机器人调度、多机器人调度、多功能机器人协调调度、机器人分批调度、机器人分时段调度；
26、利用所述调度方案对所述可调度机器人提供巡逻机器人时段与数量需求信息，完成机器人精准调度。
27、第二方面，本专利技术提供一种多机器人海上巡逻调度装置，包括：
28、空置机器人集群模块，用于获取机器人的历史巡逻数据，利用adaboost算法对所述历史巡逻数据进行空置机器人数据处理，建立空置机器人集群；
29、无故障机器人集群模块，用于获取所述空置机器人集群，利用超图神经网络算法对所述空置机器人集群进行无故障机器人数据处理，获得无故障机器人集群；
30、可调度机器人集群模块，用于获取所述无故障机器人集群，利用usercf算法对所述无故障机器人集群进行可调度机器人数据处理，获得可调度机器人集群；
31、个性化巡逻线路指令传输模块，用于获取所述可调度机器人集群，利用所述机器人控制端对所述可调度机器人集群发送对应的个性化巡逻线路指令；
32、海上巡逻调度数据集分类模块，用于获取个性化巡逻线路指令完成率，并将所述个性化巡逻线路指令完成率利用朴素贝叶斯算法对其进行海上巡逻调度优化，得到海上巡逻调度数据集；对所述海上巡逻调度数据集进行优先级划分，获得分类后海上巡逻调度数据集；
33、巡逻需求服务模块，用于获取所述分类后海上巡逻调度数据集，对所述分类后海上巡逻调度数据集中的可调度机器人集群提供巡逻机器人时段与数量需求信息，完成机器人精准调度。
34、第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现第一方面任一项所述的多机器人海上巡逻调度方法。
35、第四方面，本专利技术提供一种存储介质，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现第一方面任一项所述的多机器人海上巡逻调度方法。
36、本专利技术的有益效果是：
37、本专利技术公开了一种多机器人海上巡逻调度方法、装置、设备及存储介质，通过机器人控制端机器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于，所述方法应用于机器人控制端，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤S2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤S4具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤S5具体包括：
6.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤S6具体包括：
7.一种多机器人海上巡逻调度装置，其特征在于：包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现权利要求1~6任一项所述的多机器人海上巡逻调度方法。
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由处理器加载并执行以实现权利要求1~6任一项所述的多机器
...【技术特征摘要】
1.一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于，所述方法应用于机器人控制端，包括：
2.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤s2具体包括：
4.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤s4具体包括：
5.根据权利要求1所述的一种多机器人海上巡逻调度方法，其特征在于：所述步骤s5具体包括：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈阳，吕淋蓬，张杰，肖洪成，
申请(专利权)人：四川航天职业技术学院四川航天高级技工学校，
类型：发明
国别省市：
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