本發(fā)明涉及物業(yè)智能交互管理領(lǐng)域，尤其涉及一種基于智能體的物業(yè)服務(wù)智能交互系統(tǒng)及方法。
背景技術(shù)：
1、隨著智能化技術(shù)的快速發(fā)展，人工智能和機(jī)器人技術(shù)已經(jīng)逐漸滲透到各行各業(yè)，尤其在物業(yè)服務(wù)領(lǐng)域，智能機(jī)器人被廣泛應(yīng)用于提升服務(wù)效率和客戶(hù)體驗(yàn)。傳統(tǒng)的物業(yè)服務(wù)大多依賴(lài)人工操作，如巡檢、設(shè)備維護(hù)、清潔、安保等，這些服務(wù)方式不僅效率低下，而且受限于人力資源的局限，存在成本高、服務(wù)質(zhì)量不穩(wěn)定等問(wèn)題。為了提高物業(yè)服務(wù)的智能化水平，許多公司開(kāi)始研究和嘗試應(yīng)用智能機(jī)器人系統(tǒng)來(lái)代替人工，提供自動(dòng)化、高效、精準(zhǔn)的服務(wù)。
2、基于機(jī)器人技術(shù)的物業(yè)服務(wù)系統(tǒng)多采用預(yù)定的路徑進(jìn)行工作，通常依賴(lài)于靜態(tài)路徑規(guī)劃方法來(lái)實(shí)現(xiàn)任務(wù)的自動(dòng)執(zhí)行。然而，現(xiàn)有技術(shù)中，機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)時(shí)仍面臨一些技術(shù)難題。首先，傳統(tǒng)的路徑規(guī)劃方法通常是基于靜態(tài)地圖生成的路徑，無(wú)法實(shí)時(shí)適應(yīng)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)變化，如動(dòng)態(tài)障礙物的出現(xiàn)、環(huán)境數(shù)據(jù)的變化等。其次，現(xiàn)有技術(shù)中的智能體之間缺乏有效的協(xié)同與信息共享，導(dǎo)致多個(gè)智能體在執(zhí)行任務(wù)時(shí)無(wú)法有效合作，難以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的任務(wù)場(chǎng)景。再者，現(xiàn)有的任務(wù)調(diào)度策略主要依賴(lài)于固定的規(guī)則，無(wú)法根據(jù)環(huán)境和任務(wù)的變化動(dòng)態(tài)優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行的優(yōu)先級(jí)、路徑規(guī)劃和資源分配，從而影響了任務(wù)的執(zhí)行效率和靈活性。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于智能體的物業(yè)服務(wù)智能交互系統(tǒng)及方法。本發(fā)明充分利用了多智能體系統(tǒng)、同步定位與地圖構(gòu)建、目標(biāo)檢測(cè)算法以及改進(jìn)ctde模型，詳細(xì)描述了物業(yè)服務(wù)機(jī)器人通過(guò)多智能體協(xié)同工作、實(shí)時(shí)路徑規(guī)劃和動(dòng)態(tài)任務(wù)調(diào)度策略?xún)?yōu)化來(lái)提高物業(yè)服務(wù)效率。該系統(tǒng)能夠在復(fù)雜和動(dòng)態(tài)環(huán)境中實(shí)時(shí)更新路徑、識(shí)別障礙物并調(diào)整任務(wù)執(zhí)行順序，具備高效、靈活、智能化的優(yōu)點(diǎn)，能夠顯著提升物業(yè)服務(wù)的自動(dòng)化水平和客戶(hù)體驗(yàn)。
2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于智能體的物業(yè)服務(wù)智能交互方法，包括如下步驟：
3、由物業(yè)服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)中的主控智能體接收物業(yè)服務(wù)任務(wù)請(qǐng)求，生成任務(wù)調(diào)度指令；
4、部署在物業(yè)服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)中的機(jī)器人智能體在接收任務(wù)調(diào)度指令后，向部署在物業(yè)服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)中路徑規(guī)劃智能體發(fā)送包含配送起點(diǎn)與配送終點(diǎn)的路徑規(guī)劃請(qǐng)求；
5、路徑規(guī)劃智能體基于柵格地圖和語(yǔ)義地圖構(gòu)建小區(qū)語(yǔ)義地理數(shù)據(jù)，并利用dijkstra算法生成全局任務(wù)執(zhí)行路徑；
6、根據(jù)全局任務(wù)執(zhí)行路徑控制物業(yè)服務(wù)機(jī)器人執(zhí)行自主移動(dòng)，并通過(guò)激光slam和視覺(jué)slam進(jìn)行同步定位與地圖構(gòu)建，得到環(huán)境地圖信息并更新；
7、基于更新后的環(huán)境地圖信息，利用ssd目標(biāo)檢測(cè)方法識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物，生成路徑阻塞判定結(jié)果；
8、基于路徑阻塞判定結(jié)果，機(jī)器人智能體更新當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行路徑，并控制物業(yè)服務(wù)機(jī)器人按照更新后的任務(wù)執(zhí)行路徑執(zhí)行物業(yè)服務(wù)任務(wù)；
9、當(dāng)物業(yè)服務(wù)機(jī)器人到達(dá)配送終點(diǎn)后，機(jī)器人智能體控制物業(yè)服務(wù)機(jī)器人進(jìn)行語(yǔ)音播報(bào)、指令接收和信息顯示，完成貨物交付；
10、機(jī)器人智能體根據(jù)物業(yè)服務(wù)任務(wù)中任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)和歷史反饋數(shù)據(jù)，生成任務(wù)調(diào)度策略，并采用改進(jìn)ctde模型進(jìn)行優(yōu)化。
11、可選的，所述物業(yè)服務(wù)任務(wù)請(qǐng)求包括任務(wù)類(lèi)型、配送起點(diǎn)、配送終點(diǎn)及貨物信息，所述任務(wù)調(diào)度指令是由物業(yè)服務(wù)任務(wù)請(qǐng)求、歷史任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)以及當(dāng)前機(jī)器人狀態(tài)信息構(gòu)成。
12、可選的，所述路徑規(guī)劃請(qǐng)求的生成與發(fā)送具體包括：
13、機(jī)器人智能體在接收到任務(wù)調(diào)度指令后，對(duì)任務(wù)調(diào)度指令進(jìn)行解析，獲取與物業(yè)服務(wù)任務(wù)對(duì)應(yīng)的配送起點(diǎn)、配送終點(diǎn)以及任務(wù)類(lèi)型信息；
14、機(jī)器人智能體基于配送起點(diǎn)、配送終點(diǎn)以及任務(wù)類(lèi)型信息，構(gòu)建路徑規(guī)劃的請(qǐng)求參數(shù)集合；
15、將請(qǐng)求參數(shù)集合進(jìn)行結(jié)構(gòu)化處理，生成路徑規(guī)劃請(qǐng)求，并將所述路徑規(guī)劃請(qǐng)求發(fā)送至路徑規(guī)劃智能體。
16、可選的，所述全局任務(wù)執(zhí)行路徑的生成具體包括：
17、路徑規(guī)劃智能體利用柵格地圖和語(yǔ)義地圖構(gòu)建小區(qū)語(yǔ)義地理數(shù)據(jù)；
18、基于小區(qū)語(yǔ)義地理數(shù)據(jù)構(gòu)建路徑搜索圖，所述路徑搜索圖包括由道路信息、樓棟信息、單元門(mén)信息及電梯位置信息構(gòu)成的路徑節(jié)點(diǎn)，以及所述路徑節(jié)點(diǎn)之間通行關(guān)系的連接路徑；
19、為連接路徑分配路徑代價(jià)參數(shù)，并采用dijkstra算法在路徑搜索圖中計(jì)算最小代價(jià)路徑；
20、將最小代價(jià)路徑對(duì)應(yīng)的路徑節(jié)點(diǎn)序列轉(zhuǎn)換為連續(xù)的空間路徑點(diǎn)序列，形成全局任務(wù)執(zhí)行路徑。
21、可選的，所述環(huán)境地圖信息的得到與更新具體包括：
22、機(jī)器人智能體根據(jù)全局任務(wù)執(zhí)行路徑中路徑段和路徑點(diǎn)信息，控制物業(yè)服務(wù)機(jī)器人本體執(zhí)行自主移動(dòng)，并通過(guò)激光slam和視覺(jué)slam技術(shù)進(jìn)行同步定位與地圖構(gòu)建，所述激光slam和視覺(jué)slam模塊分別通過(guò)激光雷達(dá)和攝像頭傳感器掃描小區(qū)環(huán)境，獲取環(huán)境數(shù)據(jù)，并基于所述環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)定位，生成局部地圖；
23、將局部地圖與路徑規(guī)劃智能體中的全局地圖進(jìn)行對(duì)比，得到環(huán)境地圖信息并進(jìn)行實(shí)時(shí)修正，生成更新后的環(huán)境地圖信息。
24、可選的，所述路徑阻塞判定結(jié)果的生成具體包括：
25、機(jī)器人智能體從更新后的環(huán)境地圖信息中提取與動(dòng)態(tài)障礙物關(guān)聯(lián)的空間區(qū)域數(shù)據(jù)；
26、采用ssd目標(biāo)檢測(cè)方法對(duì)空間區(qū)域數(shù)據(jù)進(jìn)行識(shí)別，生成障礙物邊界框信息；
27、基于障礙物邊界框信息，判斷動(dòng)態(tài)障礙物與物業(yè)服務(wù)機(jī)器人之間的距離，形成路徑阻塞判定結(jié)果。
28、可選的，機(jī)器人智能體根據(jù)路徑阻塞判定結(jié)果判斷當(dāng)前路徑是否被障礙物阻塞，當(dāng)路徑被判定為阻塞，機(jī)器人智能體將當(dāng)前路徑分解為路徑段，并根據(jù)當(dāng)前環(huán)境信息重新選擇路徑，生成更新后的任務(wù)執(zhí)行路徑，所述更新后的路徑信息被發(fā)送至物業(yè)服務(wù)機(jī)器人，并控制按照更新后的路徑繼續(xù)執(zhí)行任務(wù)。
29、可選的，所述貨物交付的完成具體包括：
30、當(dāng)物業(yè)服務(wù)機(jī)器人到達(dá)配送終點(diǎn)時(shí)，機(jī)器人智能體確認(rèn)配送終點(diǎn)的位置并觸發(fā)貨物交付流程；
31、機(jī)器人智能體通過(guò)語(yǔ)音播報(bào)取貨提示，所述提示包含訂單信息和取貨碼，機(jī)器人智能體通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別接收用戶(hù)的取貨確認(rèn)指令和取貨碼，驗(yàn)證用戶(hù)指令的有效性；
32、在驗(yàn)證通過(guò)后，機(jī)器人智能體控制物業(yè)服務(wù)機(jī)器人打開(kāi)艙門(mén)，并通過(guò)紅外傳感器檢測(cè)貨物是否被取走，當(dāng)貨物取走并且艙門(mén)關(guān)閉到位后，機(jī)器人智能體確認(rèn)交付完成，完成貨物交付。
33、可選的，所述任務(wù)調(diào)度策略的優(yōu)化具體包括：
34、機(jī)器人智能體接收物業(yè)服務(wù)任務(wù)的執(zhí)行數(shù)據(jù)和歷史反饋數(shù)據(jù)，所述執(zhí)行數(shù)據(jù)包括任務(wù)類(lèi)型、任務(wù)狀態(tài)、執(zhí)行時(shí)間、資源消耗、任務(wù)成功率等信息，歷史反饋數(shù)據(jù)包括任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中的反饋信息、任務(wù)調(diào)度效果及資源分配效率；
35、機(jī)器人智能體基于執(zhí)行數(shù)據(jù)和歷史反饋數(shù)據(jù)，生成任務(wù)調(diào)度策略，所述策略包括任務(wù)的優(yōu)先級(jí)、資源分配和任務(wù)執(zhí)行順序的優(yōu)化安排，并采用改進(jìn)ctde模型進(jìn)行更新，所述改進(jìn)ctde模型進(jìn)行更新包括集中訓(xùn)練模塊、分布執(zhí)行模塊和反饋機(jī)制模塊，所述改進(jìn)ctde模型的改進(jìn)點(diǎn)在于通過(guò)引入排名優(yōu)先反饋機(jī)制，在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中根據(jù)任務(wù)反饋信息優(yōu)化任務(wù)調(diào)度策略；
36、在集中訓(xùn)練模塊中，機(jī)器人智能體根據(jù)任務(wù)調(diào)度策略，通過(guò)集中學(xué)習(xí)對(duì)各智能體的任務(wù)執(zhí)行過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化，并生成全局最優(yōu)任務(wù)調(diào)度策略；
37、在分布執(zhí)行模塊中，機(jī)器人智能體基于全局最優(yōu)任務(wù)調(diào)度策略，控制各智能體獨(dú)立執(zhí)行任務(wù)，在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，機(jī)器人智能體生成當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行反饋信息；
38、在反饋機(jī)制模塊中，機(jī)器人智能體基于當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行反饋信息，引入排名優(yōu)先反饋機(jī)制，生成優(yōu)化后的任務(wù)調(diào)度策略，所述排名優(yōu)先反饋機(jī)制是指機(jī)器人智能體在任務(wù)執(zhí)行過(guò)程中，通過(guò)實(shí)時(shí)分析任務(wù)執(zhí)行反饋信息，按照當(dāng)前任務(wù)的緊急性、優(yōu)先級(jí)、資源消耗，對(duì)當(dāng)前任務(wù)進(jìn)行優(yōu)先級(jí)排名，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)的優(yōu)先級(jí)和執(zhí)行順序。
39、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于智能體的物業(yè)服務(wù)智能交互系統(tǒng)，包括：
40、任務(wù)接收模塊：接收物業(yè)服務(wù)任務(wù)請(qǐng)求，并生成任務(wù)調(diào)度指令；
41、路徑規(guī)劃請(qǐng)求模塊，用于接收任務(wù)調(diào)度指令后，向路徑規(guī)劃智能體發(fā)送包含配送起點(diǎn)與配送終點(diǎn)的路徑規(guī)劃請(qǐng)求；
42、路徑規(guī)劃模塊，用于基于柵格地圖和語(yǔ)義地圖構(gòu)建小區(qū)語(yǔ)義地理數(shù)據(jù)，并生成全局任務(wù)執(zhí)行路徑；
43、自主移動(dòng)控制模塊，用于根據(jù)全局任務(wù)執(zhí)行路徑控制機(jī)器人執(zhí)行自主移動(dòng)，并通過(guò)激光slam和視覺(jué)slam進(jìn)行同步定位與地圖構(gòu)建，實(shí)時(shí)更新環(huán)境地圖信息；
44、障礙物識(shí)別模塊，用于基于更新后的環(huán)境地圖信息，利用ssd目標(biāo)檢測(cè)方法識(shí)別動(dòng)態(tài)障礙物，生成路徑阻塞判定結(jié)果；
45、路徑更新模塊，用于基于路徑阻塞判定結(jié)果更新當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行路徑，并控制機(jī)器人按照更新后的路徑執(zhí)行任務(wù)；
46、貨物交付模塊，用于當(dāng)機(jī)器人到達(dá)配送終點(diǎn)后，控制語(yǔ)音播報(bào)、指令接收、信息顯示，完成貨物交付；
47、任務(wù)調(diào)度優(yōu)化模塊，用于根據(jù)任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)和歷史反饋數(shù)據(jù)，生成任務(wù)調(diào)度策略，并采用改進(jìn)ctde模型進(jìn)行優(yōu)化。
48、本發(fā)明的有益效果是：
49、本發(fā)明通過(guò)引入基于智能體的物業(yè)服務(wù)智能交互系統(tǒng)及方法，成功解決了現(xiàn)有技術(shù)中在動(dòng)態(tài)環(huán)境下路徑規(guī)劃的局限性，顯著提高了任務(wù)執(zhí)行的效率和準(zhǔn)確性。傳統(tǒng)的物業(yè)服務(wù)機(jī)器人大多依賴(lài)于靜態(tài)路徑規(guī)劃和單一智能體執(zhí)行，缺乏對(duì)動(dòng)態(tài)障礙物的應(yīng)對(duì)能力以及任務(wù)調(diào)度的靈活性。而本發(fā)明通過(guò)激光slam和視覺(jué)slam同步定位與地圖構(gòu)建，能夠?qū)崟r(shí)更新環(huán)境地圖信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整路徑規(guī)劃，避免了靜態(tài)路徑規(guī)劃方法在復(fù)雜和變化環(huán)境中的不足。
50、此外，本發(fā)明采用了改進(jìn)ctde模型，通過(guò)集中訓(xùn)練與分布執(zhí)行相結(jié)合，優(yōu)化了多智能體的協(xié)同工作。智能體之間能夠共享任務(wù)調(diào)度信息并在執(zhí)行過(guò)程中獨(dú)立作出決策，提高了系統(tǒng)的整體協(xié)作效率。排名優(yōu)先反饋機(jī)制的引入，使得任務(wù)調(diào)度更加靈活和高效。機(jī)器人智能體能夠根據(jù)實(shí)時(shí)的任務(wù)執(zhí)行數(shù)據(jù)和歷史反饋信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整任務(wù)的優(yōu)先級(jí)、執(zhí)行順序和資源分配，從而確保任務(wù)調(diào)度更加合理，資源得到充分利用。
51、在動(dòng)態(tài)障礙物檢測(cè)方面，本發(fā)明利用ssd目標(biāo)檢測(cè)方法，通過(guò)精確的圖像識(shí)別技術(shù)，能夠有效識(shí)別環(huán)境中的動(dòng)態(tài)障礙物，并生成精準(zhǔn)的障礙物邊界框信息。這樣，機(jī)器人智能體可以根據(jù)實(shí)際情況及時(shí)調(diào)整路徑，避免碰撞，提升了路徑執(zhí)行的安全性與效率。
52、綜上所述，本發(fā)明通過(guò)集成多種先進(jìn)技術(shù)，使物業(yè)服務(wù)機(jī)器人能夠更加智能、高效、靈活地完成復(fù)雜環(huán)境中的任務(wù)，顯著提升了任務(wù)執(zhí)行效率和精度，減少了人工干預(yù)的需要，為智慧物業(yè)服務(wù)系統(tǒng)提供了更加創(chuàng)新和高效的解決方案。