【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开总体上涉及管理用于各种操作的任务分配，例如，自动、半自动或手动操作的作业机器的任务分配。更具体地，本公开涉及结合机器学习技术来管理向多个作业机器(例如，无温室气体的机器和/或电池供电的电机)分配任务的系统和方法。
技术介绍
1、建筑场地、采矿场地和/或大型挖掘场地可以使用导向作业机器，例如，挖掘、装载和/或拖运机，来从挖掘区域移除和运送挖掘材料(例如，矿石或覆盖层)到处理位置。许多因素会影响在这些场地的作业机器的生产率和效率，包括机器操作状况(例如，荷电状态数据、健康状态数据、使用统计、维护数据、行驶速度数据、温度数据、部件的磨损、有效载荷、轮胎压力等)、场地状况(例如，天气、能见度、材料成分、地形轮廓、路线状况和交通、地面湿度等)、机器操作者的技能或经验水平。由于将各种任务有效地分配给这些作业机器可能是复杂的和计算密集型的，所以需要施行详细的计划来管理场地的作业机器和活动。
2、大型建筑、采矿和/或挖掘操作希望最大限度地利用作业机器来使利润最大化。最大限度地利用作业机器要求高效地将作业机器调度到各个挖掘、装载和/或卸载站。人工调度可能不如执行相同功能的自动调度有效，例如，受限的自动调度，其中，作业机器基于由场地控制器定义的限制被自动调度。共有的美国专利2021/0334720a1公开了受限自动调度的另一种实现方式，该专利通过引用整体结合于此。
3、虽然这种受限自动调度可以在较大的场地有效地使用，但是这种解决方案可能需要场地控制器保持警惕并持续管理限制，以优化生产。因此，更自动化或完全自动化的调度可
4、于2020年5月28日公布的美国专利申请公开号2020/0166928a1(“’928公开”)描述了一种通过基于特定位置的风险数据向无人驾驶车辆分配任务来提高用户安全的系统和方法。特定位置的风险数据指示特定事件(例如，对用户来说困难或危险的事件)在地理区域内发生的估计可能性。’928公开的系统和方法可能没有考虑在建筑、采矿和/或挖掘操作中可能存在的独特挑战和复杂性，更不用说教导或公开基于无人驾驶车辆的各种部件的操作状况和场地中的材料的特征数据向无人驾驶车辆分配任务的方法。
5、本公开的技术可以解决一个或多个上述问题和/或本领域中的其他问题。然而，本公开的范围由所附权利要求限定，而不是由解决任何特定问题的能力限定。本文提供的背景描述是为了总体呈现本公开的背景。除非本文另有说明，否则本节中描述的材料不是本申请中权利要求的现有技术，也不因包含在本节中而被承认为现有技术或现有技术的暗示。
技术实现思路
1、在一个方面，一种用于管理场地处的多个作业机器的任务分配的计算机实现的方法可以包括：经由分配引擎系统的一个或多个处理器接收在场地操作的至少一个作业机器的第一状态数据，其中，第一状态数据包括至少一个作业机器的历史数据、至少一个作业机器的至少一个部件的一个或多个操作状况、至少一个作业机器的实时或接近实时的位置数据或其组合；经由分配引擎系统的一个或多个处理器接收场地的第二状态数据，其中，第二状态数据包括场地中的材料的特征数据和在场地的多个可用任务，其中，多个任务与场地中的材料的操纵相关联，并且特征数据指示与至少一个作业机器对材料的操纵相关联的能量消耗；为任务预测至少一个作业机器的性能数据和能量消耗数据；以及经由分配引擎系统的一个或多个处理器，通过将第一状态数据和第二状态数据输入到经训练的强化学习模型中，来从多个可用任务中为至少一个作业机器选择至少一个任务，其中，经训练的强化学习模型已经基于训练第一状态数据和训练第二状态数据被训练，以：学习优化场地的奖励函数的分配策略，使得经训练的强化学习模型被配置为将学习的分配策略应用于第一状态数据、第二状态数据和至少一个作业机器的性能数据和能量消耗数据中的一个或多个预测，以从场地的多个可用任务中为至少一个作业机器选择至少一个任务；以及经由分配引擎系统的一个或多个处理器使得至少一个作业机器根据至少一个选择的任务进行操作。
2、在另一方面，一种用于训练机器学习模型以管理场地处的多个作业机器的任务分配的计算机实现的方法可以包括：经由分配引擎系统的一个或多个处理器接收在场地操作的至少一个作业机器的第一状态数据，其中，第一状态数据包括至少一个作业机器的历史数据、至少一个作业机器的至少一个部件的一个或多个操作状况、至少一个作业机器的实时或接近实时的位置数据或其组合；经由分配引擎系统的一个或多个处理器接收场地的第二状态数据，其中，第二状态数据包括场地中的材料的特征数据和在场地的多个可用任务，其中，多个任务与场地中的材料的操纵相关联，并且特征数据指示与至少一个作业机器对材料的操纵相关联的能量消耗；经由分配引擎系统的一个或多个处理器，通过将第一状态数据和第二状态数据输入到包括任务分配策略和奖励函数的经训练的强化学习模型中，来从多个任务中为至少一个作业机器分配至少一个任务；经由分配引擎系统的一个或多个处理器，使得至少一个作业机器根据至少一个任务分配进行操作；经由分配引擎系统的一个或多个处理器，在完成至少一个任务分配之后，接收另外的第一状态数据和另外的第二状态数据；经由分配引擎系统的一个或多个处理器，基于另外的第一状态数据和另外的第二状态数据，使用奖励函数生成分数；以及至少部分地基于生成的分数来更新任务分配策略。
3、在另一方面，一种用于操作场地处的多个作业机器的系统可以包括：无温室气体且自主的多个作业机器；中央控制器，包括存储指令的至少一个存储器；以及可操作地连接到至少一个存储器的至少一个处理器。该处理器可以被配置为执行指令，以实现：生产计划器，该生产计划器被配置为确定场地处的多个作业机器的至少一个任务分配；以及调度器，该调度器被配置为将至少一个任务分配分配给至少一个作业机器。调度器可以具有经训练的强化学习模型，该模型已经基于训练第一状态数据和训练第二状态数据被训练，该第一状态数据包括至少一个作业机器的历史数据、至少一个作业机器的至少一个部件的一个或多个操作状况、至少一个作业机器的实时或接近实时的位置数据或其组合，该第二状态数据包括指示与至少一个作业机器对材料的操纵相关联的能量消耗的场地中的材料的特征数据以及与场地中的材料的操纵相关联的多个可用任务，以学习优化场地的奖励函数的分配策略，使得经训练的强化学习模型被配置为应用所学习的分配策略，来输入作业机器的第一状态数据和场地的第二状态数据，以选择至少一个任务来分配给作业机器和分配引擎。分配引擎可以被配置为执行操作，包括：接收第一状态数据；接收第二状态数据；通过将第一状态数据和第二状态数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种用于管理场地(100)处的多个作业机器(107)的任务分配(214)的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一状态数据(206)还包括所述至少一个作业机器(107)的电池的操作状况和所述至少一个作业机器(107)的用于接合所述场地(100)中的所述材料的表面的地面接合工具的操作状况。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，针对任务预测所述至少一个作业机器(107)的所述性能数据和所述能量消耗数据包括：
4.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述第一状态数据(206)还包括电池的荷电状态，并且其中，所述第二状态数据(206)还包括静态或动态充电站(140)处的充电器的可用性，所述方法包括：
5.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，历史数据包括与所述至少一个作业机器(107)相关联的过去性能数据、生产率数据、功耗数据、健康状态数据、行驶速度数据、温度数据、操作成本数据或其组合。
6.根据前述权利要求中任一项所
7.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述第二状态数据(206)还包括与所述场地(100)相关联的道路状况、与所述场地(100)相关联的天气状况、关于静态充电站(140)的状态信息、关于动态充电站(150)的状态信息或其组合。
8.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述场地(100)中的所述材料的所述特征数据包括材料类型信息、材料密度信息、材料纹理信息、材料硬度信息、材料的含水量或其组合。
9.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，至少一个所述任务分配(214)包括挖掘分配、装载分配、拖运分配、清理分配、道路坡度分配、充电分配或其组合，并且其中，路线指令、速度指令或其组合被提供给至少一个作业机器，以完成至少一个所述任务分配(214)。
10.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述奖励函数(232)考虑所述多个作业机器(107)上的电荷平衡、所述多个作业机器(107)的荷电状态、所述多个作业机器(107)的机会性充电量、所述场地(100)的总操作成本、所述场地(100)处理的总材料、所述场地(100)的功耗或其组合。
...【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】
1.一种用于管理场地(100)处的多个作业机器(107)的任务分配(214)的计算机实现的方法，所述计算机实现的方法包括：
2.根据权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述第一状态数据(206)还包括所述至少一个作业机器(107)的电池的操作状况和所述至少一个作业机器(107)的用于接合所述场地(100)中的所述材料的表面的地面接合工具的操作状况。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，其中，针对任务预测所述至少一个作业机器(107)的所述性能数据和所述能量消耗数据包括：
4.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，所述第一状态数据(206)还包括电池的荷电状态，并且其中，所述第二状态数据(206)还包括静态或动态充电站(140)处的充电器的可用性，所述方法包括：
5.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，历史数据包括与所述至少一个作业机器(107)相关联的过去性能数据、生产率数据、功耗数据、健康状态数据、行驶速度数据、温度数据、操作成本数据或其组合。
6.根据前述权利要求中任一项所述的计算机实现的方法，其中，操作状况包括与所述至少一个作业机器(107)的所述至少一个部件相关联的使用数据、维...
【专利技术属性】
技术研发人员：斯特凡·J·伍尔夫，卡梅伦·T·莱恩，安德鲁·S·尤恩，
申请(专利权)人：卡特彼勒公司，
类型：发明
国别省市：
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