用于移动机器人的控制网络

技术领域

本发明涉及移动机器人控制领域。特别是，公开了一种用于支持一个或多个移动机器人在设施中可操作的控制网络，其中该控制网络包括车队管理系统和网络管理系统。

背景技术

移动机器人(MR)包括自动导引车(AGV)和自动移动机器人(AMR)。当大量的MR被部署在工业设施(例如工厂、仓库、港口或货柜码头)中时，车队管理系统(FMS)可以被用于集体控制和管理MR。MR通过无线网络被连接到FMS。为了满足对可靠性、时延控制、安全性和覆盖范围的增长的需求，越来越复杂的无线网络被应用，该无线网络又可以由网络管理系统(NMS)来管理。通用技术5G(3GPP NR)和Wi-Fi 6(IEEE 802.11ax)是合适的无线网络的示例，一些工业专用无线技术也是如此，包括WIA-FA(工业自动化无线网络-工厂自动化，在IEC PAS 62948等中规定)。

在上述类型的环境中，WO2019134733A1涉及支持远程机器人控制服务的移动网络中的机器人控制监控和优化。分析系统提供服务质量信息到云远程控制系统，云远程控制系统向本地控制单元发出控制请求以控制机器人设施，以及移动通信网络将云远程控制系统与本地控制单元连接一起。服务事件信息被收集并与由基于云的远程控制系统发出的控制请求关联。基于收集的服务事件信息，处理单元将服务事件信息与所关联的控制请求相互关联，根据相互关联的结果计算出至少一个关键性能指标，分析至少一个关键性能指标，用于不良服务质量发生率的识别，并基于分析不良服务质量发生率发生时的结果生成服务质量报告。

由于MR固有的移动性和每个MR周围环境的可变性，无线通信的性能受到车队的变化状态的迅速而显著的影响。例如，如果太多的MR聚集在单个无线接入点附近，网络拥塞可能发生。在另一种情况下，因为当MR移动到网络覆盖较差的区域时，无线链路的服务质量(QoS)可能会下降，例如，由附近障碍物引起的阴影或吸收，设施角落的不足的信号强度，或由于反射表面引起的多径传播。

US20200050206A1公开了一种移动机器人，被配置为在商业或工业环境中操作，例如办公楼或零售商店。机器人可以巡逻建筑物内的一条或多条路线，并且它可以检测由物体、建筑物基础设施和安全系统或个人的安全政策的违规行为。作为对检测到的违规行为的响应，机器人可以执行一个或多个安全操作。机器人可以生成或更新一个或多个语义地图，用于机器人在导航区域和测量安全策略的遵从性时使用。特别是，它可以基于建筑物信息选择路线，例如一个或多个楼层地图和描述楼层内无线或Wi-Fi

因此，US20200050206A1呈现了允许机器人物理地避开无线电基础设施未充分覆盖的区域的技术，但它不解决例如网络拥塞或QoS波动的问题。此外，现有的路径选择被委托给每个移动机器人的设置不适合用于有效地管理机器人的车队。

发明内容

本公开的一个目的是使实现网络的合理确定性(例如，有限的延迟，有限的抖动量)性能的方法和设备可用，并从而不限制舰队的生产力。另一个目的是允许由FMS实施的控制策略与NMS决定的网络配置协调，可能考虑到车队、网络和环境的状态。进一步的目的是提出可以被有效(减少网络通信开销)和及时(适应更动态的条件和更快的操作)地交换NMS和FMS中相关信息的方法和设备。这种及时交换的信息可以涉及移动机器人未来的位置。最后，它是确保提出的设备的互操作性的对象，例如，来自不同制造商的移动机器人、FMS和NMS之间的互操作性。

如独立权利要求所定义的，由本发明实现了至少这些目的的一些。从属权利要求涉及有利的本发明的实施例。

在本发明的第一方面中，提供了用于支持在设施中可操作的一个或多个移动机器人的控制网络。控制网络包括被授权用于移动机器人执行路径规划和路径执行的FMS和被授权在接入网络中配置和执行资源分配的NMS，该接入网络可操作以提供在设施中具有无线连接的移动机器人。FMS和NMS各自的权限是相互排斥的，例如，NMS无权规划和执行路径，FMS无权分配网络资源。FMS被配置为基于其路径规划生成预测网络资源请求，并与NMS共享该请求。

预测网络资源请求的共享允许NMS以这种方式适应网络配置和/或资源分配，使得接入网络根据路径规划在移动机器人将占用的位置上为机器人提供连接。这样可以更有效地利用接入网络，因为可用资源可以集中到需要和消耗这些资源的位置。

在一些实施例中，网络资源请求可包括移动机器人身份和QoS要求。通过被包含在网络资源请求中，所识别的移动机器人的位置可以由NMS知道。备选地，NMS可以订阅所识别的移动机器人的位置信息。

在一些实施例中，FMS从NMS获取网络相关的信息，并因此适应其路径规划。例如，NMS可以生成QoS预测并与FMS共享。

在一些实施例中，控制网络包括发布订阅服务，被配置为便于在FMS和NMS之间共享信息。特别是，网络资源请求和/或QoS预测可以通过发布订阅服务被交换。

在本发明的第二方面，提供了一种计算机实现的方法，用于支持在装备接入网络的设施中可操作的一个或多个移动机器人。该方法包括：基于指定移动机器人的至少一个任务的输入执行路径规划过程；授权路径规划过程控制移动机器人的运动；从路径规划过程的输出中导出预测网络资源请求；基于预测网络资源请求，执行独立于路径规划过程的网络资源分配过程；以及授权网络资源分配过程以配置接入网络。

在第三个方面，提供了一个垂直应用层(VAL)服务器，被配置为与网络资源管理(NRM)服务器共享网络资源请求。网络资源请求属于一个或多个VAL用户设备(VAL UE)并指定：VAL服务器的身份，所述一个或多个VAL UE的至少一个身份，QoS要求以及所述一个或多个VAL UE的未来位置。

在本发明的第四个方面，提供了NRM服务器，被配置为生成QoS预测并与VAL服务器共享。QoS预测指定：QoS指标和一个或多个与QoS指标相关的VAL UE的至少一个身份，和/或QoS指标相关的位置。

本发明的第二、第三和第四个方面与第一个方面共享它们的许多优点和效果。这些方面可以与对应的技术变化的程度被实现。

本发明还涉及一种计算机程序，包含用于使计算机或特别是移动机器人控制网络执行上述方法的指令。计算机程序可以在数据载体上被存储或分发。如本文所用，“数据载体”可以是暂态数据载体，例如调制的电磁波或光波，或非暂态数据载体。非暂态数据载体包括易失性和非易失性存储器，例如磁性、光学或固态类型的永久和非永久存储介质。这种存储器仍然属于“数据载体”的范畴，可以是被固定安装的，也可以是便携式的。

除非本文另有明确规定，一般来说，权利要求书中使用的所有术语应根据其在技术领域的通常含义被解释。除非另有明确说明，否则所有提及“一/一个元件、设备、部件、手段、步骤等”的内容应公开解释为提及元件、设备、部件、手段、步骤等的至少一个实例。除非明确说明，本文公开的任何方法的步骤不必按照公开的确切顺序执行。

附图说明

现在通过示例的方式，参考附图描述各方面和实施例，其中：

图1示出了控制网络，包括用于支持多个移动机器人的FMS和NMS；

图2图示了移动机器人的路径规划，其中考虑了障碍物、无线电覆盖差的区域和具有拥堵风险的区域；

图3是根据本发明的方法的流程图。

具体实施方式

下面将参考附图更充分地描述本公开的各个方面，其中本发明的某些实施例已被示出。然而，这些方面可以被以许多不同的形式体现并且不应该被解释为限制；相反，通过示例的方式提供这些实施例，以便本公开将是彻底的和完整的，并充分传达本发明的所有方面的范围到那些本领域技术人员。贯穿描述，相似的数字指代相似的元件。

图1是用于支持在设施中操作的多个移动机器人130的控制网络100的框图。设施可以是建筑物、工厂、厂房、仓库、(部分室外)工业环境、矿井等。在一些实施例中，公共道路网络不是这种意义上的“设施”。控制网络100包括车队管理系统(FMS)110和网络管理系统(NMS)120。

NMS120的基本职责是配置接入网络并在其中执行资源分配。NMS120可以具有在运行时配置接入网络的专有权限。接入网络包括安装在设施中的无线接入点(WAP)125，以为移动机器人130提供无线连接。连接可以通过空中接口被提供，每个从WAP125中的一个延伸到移动机器人130中的无线现场设备(WFD)135。WFD135可以构成Wi-Fi

NMS120的内部结构示例如图1所示。这种结构——就像下面将要描述的FMS110一样——应当被理解为一种功能性结构。更准确地说，它可以与物理部件的布置或执行软件代码的部分的布置相对应。图1中的连接器表示当NMS120根据本公开操作时发生的典型信息流。通常就是这样，这些流的布局并不排除信息可以沿着内部结构中的其它路径传播，例如，当多个部件被连接到具有星形或网状拓扑结构的公共网络时。

在NMS120中，网络监控器122从设施中的WAP125和MR130中的WFD135收集状态信息，并将其存储在网络数据库123中。在许多情况下，即使WAP125和WFD135与MR130和设施由同一实体部署和拥有，FMS110也不能具有到低级状态信息的直接访问，低级状态信息是用于预测性网络QoS的更好的基础。在较新的无线技术中，限制对这种低级状态信息的访问尤其常见，包括5G、WIA-FA和Wi-Fi6。

此外，在NMS120中，网络配置器121根据资源分配规划配置WAP125和WFD135。网络配置器121可以访问网络数据库123中的资源分配规划。

NMS120中的网络资源分配器127基于所收集的涉及无线网络的状态信息生成资源分配规划，所收集的状态信息从网络数据库123检索。此外，鉴于通过地图数据库124提供的设施地图，可以生成资源分配规划。此外，鉴于从FMS110接收到的预测网络资源请求，可以生成资源分配规划，如下文更详细地描述。网络资源分配器127将生成的资源分配规划存储在网络数据库123中。

在NMS120中，还提供了网络QoS预测器126。QoS预测器126被配置为基于资源分配规划和可选地基于涉及设施的地图信息来预测可实现的网络QoS。

转向FMS110，控制网络100的该系统负责关于MR130的路径规划和路径执行。FMS110可以将任务规划作为进一步的职责，其中实用任务(生产、加工、物料搬运、运输等)被分配给一个或多个移动机器人130。这种任务可以是FMS110将执行的高级任务或项目的元件。路径规划可以支持所分配的任务，或者可以是非生产性的，例如，涉及MR130的维护或存放。路径执行可以包括通过接入网络向移动机器人130提供运动命令。FMS110可以在运行时期间具有专有权限以执行路径规划和路径执行。FMS110或其某些部分可以执行机器人操作系统1或2(ROS1，ROS2)。

在FMS110内，提供了船队监控器112，其从MR130收集状态信息并将其存储在船队数据库113中。

任务规划器118根据更高级别的输入，例如，来自制造执行系统的生产规划(未示出)，生成由MR130执行的任务。

路径规划器117生成用于MR130的路径并将其存储在车队数据库113中。路径规划器117可以被配置为根据MR130所收集的状态信息(其可以从车队数据库113检索)，以及根据由任务规划器118指派给MR130的任务生成路径。路径规划还可以基于从地图数据库114可供使用的设施的地图。备选地或额外地，路径规划还可以基于由NMS120中的QoS预测器126指示的无线网络的可实现(预测的)QoS。

此外，在FMS110中，路径执行器111控制MR130，以便实现由路径规划器117(见上文)生成的来自车队数据库113的路径，同时也考虑到来自车队数据库113的MR130的状态。

还提供了网络需求预测器116，其可操作以预测所需网络资源的数量、类型和/或位置。网络需求预测器116可以基于在由路径规划器117和设施地图确定的MR路径上的预测，后者能够从地图数据库114中获得。

为了促进FMS110和NMS120之间有效和安全的通信，控制网络100还包括发布订阅(或PubSub)服务140，150。发布订阅服务140，150被配置为至少促进在FMS110和NMS120之间的预测网络资源请求和/或QoS预测的共享。

发布订阅服务140，150是由异步消息交换为特点的，也就是说，接收侧可以在独立于发送侧投递消息的时间的时间接收消息，并可能在发送侧投递消息的时间之后很久接收消息。与传统的单播或广播传输(由发送侧发起)通信以及在接收侧实例处的消息轮询相比，发布订阅服务140，150可以由发送侧和接收侧之间更大的解耦为进一步特点。实际上，发送侧(或发布者)可以将消息发布到既不属于自己也不属于接收侧(或订阅者)，而是由中介(例如中间件)提供的存储中。本发明的实现可以符合数据分发服务(DDS)标准或开放平台通信统一结构(OPC UA)PubSub协议，或者备选地如果蜂窝连接框架被应用，也可以符合3GPP NR的网络暴露功能(NEF)北向接口规范。一般来说，发布订阅服务的另一个特点是，发布者不知道订阅者的身份的情况并不少见，订阅者可以凭借其角色(参见基于角色的访问控制)被授予对某类消息的访问权限。

发布订阅服务140，150可以按主题或分类进行组织。图1图示了两个示例主题，即网络需求主题140和网络QoS主题150。一般来说，网络需求主题140描述了从FMS110到NMS120对与无线网络资源(例如带宽和QoS)对于某一WFD135的预测性请求；请求可以被限制在某一时间段和/或某一空间区域。网络QoS主题150，对于其部分，描述了无线网络对于某一WFD135从NMS120到FMS110可预测性实现的QoS；这种预测或预报可以被限制于某一时间段或某一空间区域，或两者兼而有之。

在具体实施中，FMS110实例化网络需求主题140中的发布者141和网络QoS主题150中的订阅者152。同样地，NMS120实例化网络QoS主题150中的发布者151和网络需求主题140中的订阅者142。通过这种设置，FMS110中的路径规划器117可以通过所订阅的网络QoS主题150，更准确地经由订阅者152访问涉及可实现的QoS的信息。网络需求预测器116预测所需的网络资源，并发布对应的信息，以便其通过网络需求主题140对NMS120有用。此外，NMS120中的网络资源分配器127基于来自FMS110的预测性资源请求生成资源分配规划，FMS110通过所订阅的网络需求主题140接收。网络QoS预测器126使用网络QoS主题150发布其输出，供FMS110使用。

如上所述，控制网络100的元件可以遵循3GPP NR的当前和未来版本被实现，并且现在将更详细地描述这样的一种实现。在3GPP规范的主体中，一些特别感兴趣的概念是：

通用API框架(CAPIF)，其促进针对不同蜂窝网络功能的北向应用程序编程接口(API)的规范；参见不同版本的3GPP技术规范(TS)23.222“3GPP北向API通用API框架”，

服务能力暴露功能(SCEF)，其通过蜂窝网络接口提供的服务和能力暴露给第三方；参见TS22.101“服务方面；服务原则”，TS23.682“结构增强以促进与分组数据网络和应用程序的通信”，TS29.122“北向API的T8参考点”，

网络暴露功能(NEF)，其通过蜂窝网络功能提供的服务和能力暴露给第三方和其它网络功能；参见TS22.261“5G系统的服务需求”、TS23.501“5G系统(5GS)的系统结构”、TS23.502“5G系统(5GS)的程序”、TS29.522“5G系统；网络暴露功能北向API；第三阶段”,

垂直领域的服务能力结构层(SEAL)，其指定了由不同垂直应用程序可重用的通用5G系统服务，例如，使核心能力和功能能够在不同的垂直领域中被使用；参见TS23.434“垂直领域的服务能力结构层(SEAL)；功能结构和信息流”，TS29.549“垂直领域的服务能力结构层(SEAL)；应用程序编程接口(API)规范；第三阶段”。

在这种情况下，正如TS29.549中所讨论的，垂直应用程序可以是迎合特定垂直领域的应用程序，例如MR的车队或工厂自动化系统；垂直应用层(VAL)服务器可以是特定VAL服务的服务器应用程序功能；北向API可以是向更高层API调用者暴露的服务API，如TS23.222所示。

在TS23.434(例如，Release17)和相关规范的框架中，FMS110可以被配置为作为垂直应用层(VAL)服务器，或包括物理或虚拟实体。由MR130携带的WFD135可以作为VAL UE、VAL客户端或两者兼而有之。NMS120可以被配置为作为网络资源管理(NRM)服务器，或包括物理实体或虚拟实体。使用符合标准的实体保障互操作性，并且允许MR130和控制网络100的各种部件来源于不同的制造商和/或在部署后轻松更换。使用符合标准的实体还可以提高控制网络100的数据完整性和安全性，以及其对外部攻击的恢复力。

转向这些实体之间交换的信息，来自FMS110的网络资源请求可以具有对TS23.434条款14中指定的SS_NetworkResourceAdaptation API的网络资源适配请求的格式。SS_NetworkResourceAdaptation API通常使VAL服务器能够通过NRM-S接口与网络资源管理服务器通信，用于网络资源适配。操作例如目前为API定义了Reserve_Network_Resource和Request_Unicast_Resource。Reserve_Network_Resource操作由来自VAL服务器的网络资源适配请求发起，该请求可能具有以下格式：

状态码“M”表示强制信息元素(IE)。因此，在网络资源适配请求中，FMS110可使VAL服务器指定单个MR身份、单个MR身份列表或引用多个MR130的组MR身份。NRM服务器返回网络资源适配响应，如下所示：

应当注意的是，同一API的Request_Unicast_Resource操作中的消息资源请求和响应可以具有相同的用途。资源保留操作也可以相关。

当处理网络资源请求时，NMS120可以以不同的方式来获得有关的MR130的位置。第一个选项是用于NMS120实例化VAL服务器，其订阅由TS23.434条款9中指定的SS_LocationInfoEvent API提供的MR130的实时位置信息。如上所述，在MR130中的WFD135可以作为VAL UE。位置信息可以基于网络辅助定位，或可以由VAL UE自行报告。对这个API的订阅请求可以有以下格式：

当接入网络可以在没有重要的早期规划的情况下运行时，特别是当NMS120能够快速可靠地响应VAL UE位置的变化时，第一个选择是可行的。

第二个定位选项利用了这样一个事实，即请求的网络资源的MR130的未来位置可从FMS110中执行的路径规划的输出导出。在本实施例中，表1所示的网络资源适配请求扩展如下：

新的信息元素VAL UE位置应通过参考网络的适当区域(例如，小区、扇区、波束方向)或VAL服务器(此处：FMS110)和NRM服务器可用的地图信息的两者之一，被NRM服务器识别，。例如，位置可以是设施的预先商定或预先确定的区域之一，具有所需的粒度。有关这种区域的资料可以被存入各自的地图数据库114和124，可选择在运行时或按预定间隔同步。由于VAL UE位置与未来的位置有关，与网络资源适配生效的时间相对应，因此可以具有近似性或预测性。如果FMS110(VAL服务器)意识到MR位置发生了显著变化，并因此VAL UE位置元素中的信息可以是过时的—它可能决定提交新的网络资源适配请求，该请求重写了初始请求，或者资源修改请求。备选地，可以指定网络资源适配请求应该具有有限的有效时间，在此之后，允许NRM服务器恢复到有关VAL UE的默认配置，尽管之前有积极的网络资源适配响应。有限的有效时间可以是恒定的，或者可以是用于新IE中的每个网络资源适配请求的指定。

NMS120中的网络QoS预测器126通过发布网络QoS预测使其输出数据对FMS110可用。这种信息交换可以由SS_NetworkResourceAdaptation API支持，并且可以构成新的操作。在此操作中，FMS110的VAL服务器可以生成具有以下示例IE结构的网络QoS预测请求：

这里，状态码“O”表示可选IE。NMS120内的NRM服务器可以通过网络QoS预测来响应。如果IE VAL服务在网络QoS预测请求中为空，则网络QoS预测可以具有以下外观：

备选地，如果VAL服务器希望关于IE VAL服务中指定的服务确认预测的QoS，则NRM服务器应产生包含以下内容的网络QoS预测：

例如，IE VAL服务QoS可以是布尔值，其中值TRUE对应于等式中服务的足够QoS。无论哪种方式，IE VAL服务QoS都可以被理解为QoS指示符。

在一些实施例中，网络QoS预测可以被指定为在一定持续时间内有效。当网络QoS预测不再有效时，接收方(包括VAL服务器)应将其视为不可靠的，并避免将其作为重要决策(如路径规划)的基础。在其它实施例中，网络QoS预测格式被扩展为可选的IE QoS有效时间，如下所示：

IE QoS有效时间可以是网络QoS预测到期的持续时间或绝对时间(参考网络时间基数)。如果预见到网络QoS预测的接收者难以准确确定其发布的时间，则使用绝对到期时间的选择可以特别方便。

作为NMS120和FMS110之间消息交换的备选的方案，网络QoS预测可以由NMS120自己的运动生成。NMS120可以被配置为经由NRM服务器在PubSub服务的适当主题中发布网络QoS预测。例如，可以使用图1中所示的网络QoS主题150。由于NRM服务器通常不知道网络QoS预测的接收者(订阅者)，因此它的内容不能针对特定的接收者定制。因此，与表6相比，网络QoS预测的格式可以被减少。更准确地说，网络QoS预测可能不包括VAL UE ID的IE列表，并且IE VAL UE位置可以是可选的。IE VAL服务(见表7)可以保留为可选的IE，如果NRM服务器定期发布一个或多个有代表性的VAL服务的网络QoS预测，用户可以使用它们来开发对网络当前运行状况的实际有用的理解。代表性服务可以包括一个高通量服务、一个低延迟服务、一个高可靠性服务等等。

如上所述，FMS110在执行其路径规划时可以考虑网络QoS预测的内容，例如，避免指示MR130通过NMS120认为当前网络拥塞非常严重，以至于QoS波动(或抖动)的设施区域可以被预料。让MR130绕行的额外能源成本可以是合理的，鉴于更高的目的，例如保障无事故的运作和提高MR车队的整体生产力。

图2图示了控制网络对于MR130的100条路径规划，其中考虑了障碍物221，222，无线电覆盖率差的区域230和设施中存在拥堵风险的区域240。图2的上部示出了FMS110、NMS120和相互连接的发布订阅服务140，150。用实线示出的逻辑通信连接一方面在FMS110和MR130之间，另一方面在NMS120和WAP125之间。物理上，来自FMS110到MR130的数据最初可经由全球因特网、经由与接入网相关联的核心网、经由WAP125之一并最终通过WAP 125和MR130中的WFD135之间的无线接口传递。应当理解的是，WFD135有时可以接收来自核心网或与涉及网络操作的接入网络的控制数据

MR130的暂定运动路径210在图2中绘制为曲线线段。所有三条路径都要经过该设施的特定区域，因此可能会拥堵。第二路径210-2穿过区域230，例如，基于网络QoS预测，该区域230已知具有差的无线覆盖。这些因素往往会减少路径的适合性，特别是第二路径210-2的适合性，并可一在FMS110的路径规划过程中与其它因素平衡。此外，第二路径210-2还干扰障碍物222；路径规划器可以自己将这种干扰视为取消第二条路径210-2执行资格的事实，无论其在其它方面多么适合。然后路径规划过程可以被重新启动以生成第二MR130 -2的可执行路径。

区域240的网络拥塞可以是网络接近局部过载状态的情况，这是由于经过该区域的MR路径210数量相对较多。从因果关系上讲，该网络拥塞至少间接涉及由FMS110执行的路径规划，并且如果FMS110基于部分不同的输入数据重新运行路径规划，以改变MR路径210，则也可以减轻或治愈该网络拥塞。实际上，如上所述的几个实施例所示，FMS110可以在生成MR路径210时考虑到采用预测的网络性能(例如QoS)。它可以是来自NMS120的网络QoS预测，通知潜在拥塞区域240的存在的FMS110。相反，NMS120中的活动(特别是资源分配)可以被设计为抵消或补偿本地网络资源的短缺。正如这些示例所示，在FMS的110路径规划和NMS向接入网络分配的120资源之间，可以发生相互交互，甚至可以具有自我参考行为。

通过调整控制网络100的适当设置，可以减少或放大这种自我参考行为，如果存在的话。当自我参考行为导致收敛到高度精确的路径规划结果时，它有时可以是有价值的。在其它时候，它可能导致振荡和/或不必要地占用计算资源。为了确保FMS的110路径规划和NMS向接入网分配的120资源之间达到所需的交互程度，微协议可以指定以下动作的重复顺序和次数：

(1)NMS120生成网络QoS预测；

(2)FMS110基于更高级别的需求(例如，要执行的实用任务)、地图信息和/或来自NMS120的最新的网络QoS预测执行路径规划；

(3)FMS110基于路径规划的最新(可能是暂定的)输出生成网络资源请求；

(4)NMS120根据最新的网络资源请求分配网络资源；

(5)FMS110执行规划路径。

在这个符号中，一些可能的微协议是：A＝(2,3,4,5)，B＝(1,2,3,4,5)，C＝(2,3,4,1,2,3,4,5),D＝(1,2,3,4,1,2,3,4,5),E＝(2,1,2,1…,2,1s,5)。微协议D可以在动作5之前用序列(1,2,3,4)的额外副本扩展。实际的重复次数可以基于收敛准则在运行时确定。在微协议E中，其中“1”表示布尔值的特定于服务的网络QoS预测(见表7)，FMS110迭代(“…”)路径规划步骤，直到网络QoS预测指示有足够的QoS被预测为暂定路径。迭代的次数可以被限制不超过预先定义的最大次数。

图3是用于支持在装配有接入网络125的设施中可操作的一个或多个移动机器人130的方法300的流程图。方法300可以通过图1所示类型的控制网络100中的处理电路或通过独立的可编程计算机来实现。

在方法300的第一步310中，基于指定移动机器人130的至少一个任务的输入执行路径规划过程(例如，计算程序)。

在第二步312中，将控制移动机器人130的运动的授权给予路径规划过程。

在第三步314中，从路径规划过程的输出导出预测网络资源请求。

在第四步316中，基于预测网络资源请求执行网络资源分配过程(例如，计算程序)。网络资源分配过程最好独立于路径规划过程。

在方法300的第五步318中，将配置接入网络的权限给予网络资源分配过程。

相对于第二312和第五318步，优选对具有排他性的路径规划过程和网络资源分配过程给予相应的授权。要避免责任重叠。

可以期望本文公开的实施例借助于逻辑集中的FMS110(其可以以物理分布式方式实现)来管理较大的MR车队，并通过逻辑集中的NMS120(其也可以物理分布式)来管理更复杂的网络基础设施。在操作中，FMS110和NMS120可以通过使用发布订阅以更实时的方式和更有效地交换信息。这样可以对控制和优化的相互作用程序感兴趣，因为太慢的反馈可以导致不必要的共振或所涉及的控制回路的振荡。

通过PubSub，MR车队和网络基础设施被功能和/或结构地解耦。这可以导致不需要NMS120访问涉及MR130的状态的低级信息。解耦还可以导致FMS110不需要访问涉及无线接入网的低级信息。从而，控制网络100与5G的结构和生态系统更加兼容。

本文的实施例可以有助于在FMS110和NMS120之间进行更深层次的协调和闭环优化。FMS110可以主动响应它从NMS120接收到的信息。通过更智能的路径规划可以避免网络拥塞或差的QoS。差的QoS可以通过适当的适配来容忍或处理，例如调整MR速度、任务执行速度(例如，周期时间)、精度等。考虑到超可靠的低延迟通信(URLLC)和大带宽需求(如视频流)，FMS110还可以预测MR130对于网络资源和QoS的需求。NMS120则可以通过保留必要的网络资源、预测QoS的潜在退化和/或更新网络性能的关键性能指标(KPI)来主动响应来自于FMS110的信息。

本公开的各个方面主要参考在上面已经描述的几个实施例。然而，正如本领域技术人员容易理解的那样，在本发明的范围内，如所附专利权利要求所定义的，除上述公开的实施例之外的其它实施例同样是可能的。

附图标记

100 控制网络

110 车队管理系统(FMS)

111 路径执行器

112 车队监控器

113 车队数据库

114 地图数据库

116 网络需求预测器

117 路径规划器

118 任务规划器

120 网络管理系统(NMS)

121 网络配置器

122 网络监控器

123 网络数据库

124 地图数据库

125 无线接入点(WAP)

126 网络服务质量(QoS)预测器

127 网络资源分配器

130 移动机器人(MR)

135 无线现场设备(WFD)

140 网络需求主题

141，151 发布者

142，152 订阅者

150 网络QoS主题

210 MR路径

221，222 障碍物

230 具有无线覆盖的区域

240 具有潜在拥塞的区域