[發明專利]調度算法仿真方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202211330482.8
• 申請日: 2022-10-27
• 公開（公告）號: CN115829226A
• 公開（公告）日: 2023-03-21
• 發明（設計）人: 陳文成;呂朝順;元志剛;林鑫志;張倩玉
• 申請（專利權）人: 勱微機器人科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06Q10/0631
• 分類號: G06Q10/0631;G06Q10/067;G06Q10/083
• 代理公司: 深圳市恒程創新知識產權代理有限公司 44542
• 代理人: 李晶

1.一種調度算法仿真方法，應用于仿真系統，其特征在于，所述調度算法仿真方法包括以下步驟：

從調度系統獲取原始狀態參數，所述原始狀態參數用于表征小車的當前情況和規劃情況；

基于所述原始狀態參數以及調度算法進行仿真，得到優化狀態變量；

基于所述優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論。

2.如權利要求1所述的調度算法仿真方法，其特征在于，所述基于所述原始狀態參數以及調度算法進行仿真，得到優化狀態變量的步驟包括：

對所述原始狀態參數進行提取處理，得到圖模型、運動模型、調度資源分配模型；

基于所述圖模型、所述運動模型、所述調度資源分配模型以及調度算法進行仿真，得到優化狀態變量。

3.如權利要求2所述的調度算法仿真方法，其特征在于，所述原始狀態參數包括當前位置、當前速度、當前加速度、規劃路徑、規劃速度、規劃加速度、小車輪廓、資源集合，所述圖模型包括有向圖，所述運動模型包括當前狀態參數、規劃狀態變量，所述調度資源分配模型包括占用資源集合、申請資源集合，所述對所述原始狀態參數進行提取處理，得到圖模型、運動模型、調度資源分配模型的步驟包括：

根據所述規劃路徑，確定有向圖；

根據所述當前位置、所述當前速度、所述當前加速度、所述有向圖、所述規劃速度、所述規劃加速度，確定當前狀態參數、規劃狀態變量；

根據所述當前位置、所述有向圖、所述小車輪廓、所述資源集合，確定占用資源集合、申請資源集合。

4.如權利要求3所述的調度算法仿真方法，其特征在于，所述申請資源集合包括有向圖對應的資源和碰撞對應的資源。

5.如權利要求4所述的調度算法仿真方法，其特征在于，所述原始狀態參數還包括最大加速度上限值、最大速度上限值，所述有向圖包括路徑節點，所述基于所述圖模型、所述運動模型、所述調度資源分配模型以及調度算法進行仿真，得到優化狀態變量的步驟包括：

建立以所述路徑節點為圓心的碰撞區域，根據所述碰撞區域、所述當前狀態參數、所述規劃狀態變量，確定調度規劃變量；

根據所述調度規劃變量，定義無沖突條件；

根據所述無沖突條件、所述運動模型、所述最大加速度上限值、所述最大速度上限值以及調度算法進行仿真，得到優化狀態變量。

6.如權利要求1所述的調度算法仿真方法，其特征在于，所述基于所述優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論的步驟包括：

對所述優化狀態變量進行離散處理，得到以離散時間周期為單位的優化狀態變量；

基于所述以離散時間周期為單位的優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論。

7.如權利要求6所述的調度算法仿真方法，其特征在于，所述基于所述以離散時間周期為單位的優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論的步驟之前，包括：

將所述以離散時間周期為單位的優化狀態變量對應到時間窗上，得到以時間窗為單位的優化狀態變量，其中，所述時間窗包括多個離散時間周期；

所述基于所述以離散時間周期為單位的優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論的步驟包括：

基于所述以時間窗為單位的優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論。

8.一種調度算法仿真裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，用于從調度系統獲取原始狀態參數，所述原始狀態參數用于表征小車的當前情況和規劃情況；

仿真模塊，用于基于所述原始狀態參數以及調度算法進行仿真，得到優化狀態變量；

顯示模塊，用于基于所述優化狀態變量進行顯示，得到所述調度算法的仿真結論。

9.一種調度算法仿真設備，其特征在于，所述設備包括：存儲器、處理器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序配置為實現如權利要求1至7中任一項所述的調度算法仿真方法的步驟。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1至7任一項所述的調度算法仿真方法的步驟。