一种移动机器人的行径作业智能规划方法及装置

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种移动机器人的行径作业智能规划方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

随着信息科技的不断发展，机器人发展速度的不断提升，应用的范围也不断拓展，出现很多类型的机器人，例如操作机器人、信息机器人、移动机器人等，对于移动机器人来说，行走路径规划是近年来移动机器人领域的核心算法，通过智能为移动机器人规划出一条当由前位置到任务目标点的最优路径，可以显著的提升移动机器人的工作效率。

目前，移动机器人在进行作业任务时，通常是根据预先设置好的行径导航程序实现，但是在实际业务场景中，会出现许多外界干扰，使得移动机器人在进行作业任务时环境发生变化，导致预先设置好的行径导航程序无法做出及时调整，从而无法准确的保障移动机器人处于最优的行径作业路径中。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种移动机器人的行径作业智能规划方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，可以动态实时调整移动机器人的行径路径，保障移动机器人实时处于最优作业路径。

第一方面，本发明提供了一种移动机器人的行径作业智能规划方法，包括：

获取移动机器人的行径作业环境，并根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图；

接收所述移动机器人的行径调度任务，根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，并基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径；

实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值；

根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，并基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，得到所述移动机器人的最终行走路径。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图，包括：

根据所述行径作业环境，确定所述移动机器人在行径作业时的作业起始位置、作业终止位置以及作业区域信息；

根据所述作业起始位置和所述作业终止位置，构建所述移动机器人的平面直角坐标系；

根据所述作业区域信息，在所述平面直角坐标系中创建所述移动机器人的作业栅格，生成所述移动机器人的行径环境地图。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述作业区域信息，在所述平面直角坐标系中创建所述移动机器人的作业栅格，生成所述移动机器人的行径环境地图，包括：

根据所述作业区域信息，在所述平面直角坐标系中确定所述移动机器人的作业栅格数量，得到初始作业栅格；

对所述初始作业栅格中数据进行编码，得到编码作业栅格，并对所述编码作业栅格进行障碍物标记后，生成所述移动机器人的行径环境地图。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，包括：

根据所述行径调度任务，确定所述移动机器人的行径方向和行径长度；

根据所述行径方向和所述行径长度，在所述行径环境地图中标记所述移动机器人所经过的行径区域，并将所述行径区域作为所述行径节点。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径，包括：

获取所述行径节点的初始权重，并计算所述移动机器人经过所述行径节点的时间窗；

根据所述初始权重和所述时间窗，利用所述预设的行径规划模型中的时间最优函数计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的最短行径时间；

根据所述最短行径时间，利用所述预设的行径规划模型中的激活函数输出所述移动机器人的初始行走路径。

在第一方面的一种可能实现方式中，所述计算所述移动机器人经过所述行径节点的时间窗，包括：

利用下述公式计算所述移动机器人经过所述行径节点的时间窗：

其中，

在第一方面的一种可能实现方式中，所述时间最优函数包括：

其中，min

在第一方面的一种可能实现方式中，所述实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值，包括：

利用下述公式实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值：

其中，F(g)表示节点热度值，m

在第一方面的一种可能实现方式中，所述根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，包括：

获取所述行径节点的初始权重，根据所述节点热度值，对所述初始权重进行加权，得到加权权重，根据所述加权权重，生成加权行径节点。

第二方面，本发明提供了一种移动机器人的行径作业智能规划装置，所述装置包括：

行径环境地图构建模块，用于获取移动机器人的行径作业环境，并根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图；

初始行走路径检测模块，用于接收所述移动机器人的行径调度任务，根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，并基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径；

节点热度值计算模块，用于实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值；

最终行走路径生成模块，用于根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，并基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，得到所述移动机器人的最终行走路径。

与现有技术相比，本方案的技术原理及有益效果在于：

本方案通过获取移动机器人的行径作业环境，以构建移动机器人的行径环境地图，可以确定所述移动机器人在进行自主作业时的作业区域，保障后续移动机器人的路径规划前提，并通过接收移动机器人的行径调度任务，以在行径环境地图中划分移动机器人的行径节点，可以细粒度的拆分出所述移动机器人所要经过的工作区域，从而可以更为准确的计算出所述移动机器人在执行所述行径调度任务所需要的时间，进一步保障后续移动机器人的路径规划准确性，并基于行径节点，采用预设的行径规划模型检测移动机器人在执行行径调度任务过程的初始行走路径，以获取所述移动机器人在静态状态下执行所述行径调度任务时的初始行走路径；其次，本发明实施例通过实时计算移动机器人在执行行径调度任务时行径节点的节点热度值，以实时了解所述移动机器人的行径环境，从而可以及时作出路径动态调整，保障所述移动机器人实时处于最优行走路径，提高移动机器人的工作效率；进一步地，本发明实施例通过根据节点热度值，对行径节点进行加权，得到加权行径节点，以更新移动机器人的初始行走路径，得到移动机器人的最终行走路径，保障移动机器人实时处于最优作业路径。因此，本发明实施例提出的一种移动机器人的行径作业智能规划方法、装置、电子设备以及计算机可读存储介质，可以动态实时调整移动机器人的行径路径，保障移动机器人实时处于最优作业路径。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并与说明书一起用于解释本发明的原理。

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明一实施例提供的一种移动机器人的行径作业智能规划方法的流程示意图；

图2为本发明一实施例中图1提供的一种移动机器人的行径作业智能规划方法的其中一个步骤的流程示意图；

图3为本发明一实施例中图1提供的一种移动机器人的行径作业智能规划方法的另外一个步骤的流程示意图；

图4为本发明一实施例提供的一种移动机器人的行径作业智能规划装置的模块示意图；

图5为本发明一实施例提供的实现移动机器人的行径作业智能规划方法的电子设备的内部结构示意图。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施方式仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例提供一种移动机器人的行径作业智能规划方法，所述移动机器人的行径作业智能规划方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本发明实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之，所述移动机器人的行径作业智能规划方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行，所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于：单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。所述服务器可以是独立的服务器，也可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、内容分发网络(ContentDelivery Network，CDN)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。

实施例1：

参阅图1所示，是本发明一实施例提供的移动机器人的行径作业智能规划方法的流程示意图。其中，图1中描述的移动机器人的行径作业智能规划方法包括：

S1、获取移动机器人的行径作业环境，并根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图。

本发明实施例中，所述移动机器人是指能够自主进行工作的机器装置，如搬运机器人、扫地机器人以及端菜机器人等，所述行径作业环境是指所述移动机器人在进行自主工作时所处的工作环境，其基于不同的业务场景产生，如在物流挑拣场景中，所述行径作业环境可以为物流搬运仓库，在扫地场景中，所述行径作业环境可以为待打扫区域。

进一步地，本发明实施例通过根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图，以确定所述移动机器人在进行自主作业时的作业区域，保障后续移动机器人的路径规划前提。

作为本发明的一个实施例，参阅图2所示，所述根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图，包括：

S201、根据所述行径作业环境，确定所述移动机器人在行径作业时的作业起始位置、作业终止位置以及作业区域信息；

S202、根据所述作业起始位置和所述作业终止位置，构建所述移动机器人的平面直角坐标系；

S203、根据所述作业区域信息，在所述平面直角坐标系中创建所述移动机器人的作业栅格，生成所述移动机器人的行径环境地图。

其中，所述作业起始位置、作业终止位置可以理解为所述移动机器人在执行自主作业过程中的开始位置序列信息和目标位置序列信息，所述作业区域信息是指所述移动机器人在执行自主作业过程中所经过位置区域的环境信息，如障碍物信息、地面参数信息等，所述平面直角坐标系是指用于表征所述移动机器人在执行自主作业过程中的作业平面图，所述作业栅格用于将所述移动机器人在执行自主作业过程中所经过的作业区域按照栅格进行划分，以方便后续计算所述移动机器人在行径作业时的区域数值，保障后续所述移动机器人的行径路径规划效率。

进一步地，本发明一可选实施例中，所述平面直角坐标系可以通过二维坐标系进行构建，即可以将所述作业起始位置的位置序列作为二维坐标系的原点，及将所述作业终止位置的位置序列作为二维坐标系的终点，以生成所述平面直角坐标系。

进一步地，本发明一可选实施例中，所述根据所述作业区域信息，在所述平面直角坐标系中创建所述移动机器人的作业栅格，生成所述移动机器人的行径环境地图，包括：根据所述作业区域信息，在所述平面直角坐标系中确定所述移动机器人的作业栅格数量，得到初始作业栅格，对所述初始作业栅格中数据进行编码，得到编码作业栅格，并对所述编码作业栅格进行障碍物标记后，生成所述移动机器人的行径环境地图。

进一步地，本发明又一可选实施例中，所述作业栅格数量可以通过所述平面直角坐标系中X轴和Y轴分别除以栅格预设边长后取整得到，所述初始作业栅格中数据的编码通过计算所述初始作业栅格中每个栅格在所述平面直角坐标系中的坐标得到，所述编码作业栅格的障碍物标记通过根据所述作业区域信息中是否存在障碍物实现。

S2、接收所述移动机器人的行径调度任务，根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，并基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径。

本发明实施例中，所述行径调度任务是指向所述移动机器人下发需要执行的工作任务，如货物搬运任务、餐厅上菜任务以及卫生打扫业务。应该了解的是，在所述移动机器人执行所述行径调度任务时，由于其工作环境的复杂性，为保障更好的细分出所述移动机器人的工作路径，本发明实施例通过根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，以细粒度的拆分出所述移动机器人所要经过的工作区域，从而可以更为准确的计算出所述移动机器人在执行所述行径调度任务所需要的时间，进一步保障后续移动机器人的路径规划准确性。其中，所述行径节点可以理解为在所述行径环境地图中所述移动机器人所经过的行径区域。

作为本发明的一个实施例，所述根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，包括：根据所述行径调度任务，确定所述移动机器人的行径方向和行径长度，根据所述行径方向和所述行径长度，在所述行径环境地图中标记所述移动机器人所经过的行径区域，并将所述行径区域作为所述行径节点。

其中，所述行径方向是指所述移动机器人在执行所述行径调度任务时的行驶方向，如正南、正北、正东以及正西等方向，所述行径长度是指述移动机器人在执行所述行径调度任务时的行驶距离大小，其可以通过在所述行径调度任中设置所述移动机器人的行驶速度得到。

进一步地，本发明实施例通过基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径，以获取所述移动机器人在静态状态下(即不受到外界干扰状态)执行所述行径调度任务时的初始行走路径。其中，所述预设的行径规划模型可以通过Dijkstra算法进行构建，其通过迭代的方法寻找出所述移动机器人从起始位置到终止位置的最短行径时间，从而获取所述移动机器人的最优行径路径。

作为本发明的一个实施例，参阅图3所示，所述基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径，包括：

S301、获取所述行径节点的初始权重，并计算所述移动机器人经过所述行径节点的时间窗；

S302、根据所述初始权重和所述时间窗，利用所述预设的行径规划模型中的时间最优函数计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的最短行径时间；

S303、根据所述最短行径时间，利用所述预设的行径规划模型中的激活函数输出所述移动机器人的初始行走路径。

其中，所述初始权重是指所述行径节点在所述行径环境地图中移动机器人执行所述行径调度任务时所占的难易程度，其可以基于所述行径节点所处作业环境进行设置，所述时间窗是指所述移动机器人在所述行径节点中任意两个节点路段所需要的执行时间。

进一步地，本发明一可选实施例中，利用下述公式计算所述移动机器人经过所述行径节点的时间窗：

其中，

进一步地，本发明一可选实施例中，所述时间最优函数包括：

其中，min

S3、实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值。

应该了解，上述S2中的初始行走路径是在所述移动机器人未受到外界干扰下而检测出的最优路径，即在所述行径节点的权重未发生变化的前提下得到的，而可以理解的是在实际业务场景下，所述行径节点会受到外界干扰使得移动机器人的行径环境变得复杂，如在所述行径节点出现不明物体而导致移动机器人的行径环境变得复杂，因此，本发明实施例通过实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值，以实时了解所述移动机器人的行径环境，从而可以及时作出路径动态调整，保障所述移动机器人实时处于最优行走路径，提高移动机器人的工作效率。

作为本发明的一个实施例，利用下述公式实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值：

其中，F(g)表示节点热度值，m

S4、根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，并基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，得到所述移动机器人的最终行走路径。

本发明实施例通过所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，以更新所述行径节点的权重，从而可以保障后续移动机器人的最优行走路径确定的前提。

作为本发明的一个实施例，所述根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，包括：获取所述行径节点的初始权重，根据所述节点热度值，对所述初始权重进行加权，得到加权权重，根据所述加权权重，生成加权行径节点。

进一步地，本发明一可选实施例中，利用下述公式对所述初始权重进行加权：

W＝w

其中，W表示加权权重，w

进一步地，本发明实施例通过基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，以获取所述移动机器人的最终行走路径，保障所述移动机器人实时处于最优行走路径中，需要说明的是，所述移动机器人的初始行走路径更新与上述初始行走路径检测所实现的原理相同，在此不做进一步地赘述。

可以看出，本方案通过获取移动机器人的行径作业环境，以构建移动机器人的行径环境地图，可以确定所述移动机器人在进行自主作业时的作业区域，保障后续移动机器人的路径规划前提，并通过接收移动机器人的行径调度任务，以在行径环境地图中划分移动机器人的行径节点，可以细粒度的拆分出所述移动机器人所要经过的工作区域，从而可以更为准确的计算出所述移动机器人在执行所述行径调度任务所需要的时间，进一步保障后续移动机器人的路径规划准确性，并基于行径节点，采用预设的行径规划模型检测移动机器人在执行行径调度任务过程的初始行走路径，以获取所述移动机器人在静态状态下执行所述行径调度任务时的初始行走路径；其次，本发明实施例通过实时计算移动机器人在执行行径调度任务时行径节点的节点热度值，以实时了解所述移动机器人的行径环境，从而可以及时作出路径动态调整，保障所述移动机器人实时处于最优行走路径，提高移动机器人的工作效率；进一步地，本发明实施例通过根据节点热度值，对行径节点进行加权，得到加权行径节点，以更新移动机器人的初始行走路径，得到移动机器人的最终行走路径，保障移动机器人实时处于最优作业路径。因此，本发明实施例提出的一种移动机器人的行径作业智能规划方法可以动态实时调整移动机器人的行径路径，保障移动机器人实时处于最优作业路径。

实施例2：

如图4所示，是本发明移动机器人的行径作业智能规划装置的功能模块图。

本发明所述移动机器人的行径作业智能规划装置400可以安装于电子设备中。根据实现的功能，所述移动机器人的行径作业智能规划装置可以包括行径环境地图构建模块401、初始行走路径检测模块402、节点热度值计算模块403以及最终行走路径生成模块404。本发明所述模块也可以称之为单元，是指一种能够被电子设备处理器所执行，并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段，其存储在电子设备的存储器中。

在本发明实施例中，关于各模块/单元的功能如下：

所述行径环境地图构建模块401，用于获取移动机器人的行径作业环境，并根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图；

所述初始行走路径检测模块402，用于接收所述移动机器人的行径调度任务，根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，并基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径；

所述节点热度值计算模块403，用于实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值；

所述最终行走路径生成模块404，用于根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，并基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，得到所述移动机器人的最终行走路径。

详细地，本发明实施例中所述移动机器人的行径作业智能规划装置400中的所述各模块在使用时采用与上述的图1至图3中所述的移动机器人的行径作业智能规划方法一样的技术手段，并能够产生相同的技术效果，这里不再赘述。

实施例3：

如图5所示，是本发明实现移动机器人的行径作业智能规划方法的电子设备的结构示意图。

所述电子设备可以包括处理器50、存储器51、通信总线52以及通信接口53，还可以包括存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序，如移动机器人的行径作业智能规划程序。

其中，所述处理器50在一些实施例中可以由集成电路组成，例如可以由单个封装的集成电路所组成，也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成，包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit，CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器50是所述电子设备的控制核心(ControlUnit)，利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件，通过运行或执行存储在所述存储器51内的程序或者模块(例如执行移动机器人的行径作业智能规划程序等)，以及调用存储在所述存储器51内的数据，以执行电子设备的各种功能和处理数据。

所述存储器51至少包括一种类型的可读存储介质，所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如：SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器51在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元，例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器51在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备，例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card，SMC)、安全数字(Secure Digital，SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据，例如移动机器人的行径作业智能规划程序的代码等，还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所述通信总线52可以是外设部件互连标准(peripheral componentinterconnect，简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standardarchitecture，简称EISA)总线等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线被设置为实现所述存储器51以及至少一个处理器50等之间的连接通信。

所述通信接口53用于上述电子设备与其他设备之间的通信，包括网络接口和用户接口。可选地，所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等)，通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard))，可选地，所述用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地，在一些实施例中，显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管)触摸器等。其中，显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元，用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。

图5仅示出了具有部件的电子设备，本领域技术人员可以理解的是，图5示出的结构并不构成对所述电子设备的限定，可以包括比图示更少或者更多的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

例如，尽管未示出，所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池)，优选地，电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器50逻辑相连，从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等，在此不再赘述。

应该了解，所述实施例仅为说明之用，在专利发明范围上并不受此结构的限制。

所述电子设备中的所述存储器51存储的移动机器人的行径作业智能规划程序是多个计算机程序的组合，在所述处理器50中运行时，可以实现：

获取移动机器人的行径作业环境，并根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图；

接收所述移动机器人的行径调度任务，根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，并基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径；

实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值；

根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，并基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，得到所述移动机器人的最终行走路径。

具体地，所述处理器50对上述计算机程序的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述，在此不赘述。

进一步地，所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个非易失性计算机可读取存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的，也可以是非易失性的。例如，所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)。

本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时，可以实现：

获取移动机器人的行径作业环境，并根据所述行径作业环境，构建所述移动机器人的行径环境地图；

接收所述移动机器人的行径调度任务，根据所述行径调度任务，在所述行径环境地图中划分所述移动机器人的行径节点，并基于所述行径节点，采用预设的行径规划模型检测所述移动机器人在执行所述行径调度任务过程的初始行走路径；

实时计算所述移动机器人在执行所述行径调度任务时所述行径节点的节点热度值；

根据所述节点热度值，对所述行径节点进行加权，得到加权行径节点，并基于所述加权行径节点，采用所述预设的行径规划算法更新所述移动机器人的初始行走路径，得到所述移动机器人的最终行走路径。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。

需要说明的是，在本文中，诸如“第一”和“第二”等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。