本發(fā)明提出了一種融合作業(yè)體驗(yàn)與效能的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配和調(diào)度方法，屬于人機(jī)協(xié)作輔助裝配領(lǐng)域，特別是涉及面向陣列天線的綜合處理機(jī)架人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配和調(diào)度過程，提出了考慮人機(jī)信任關(guān)系的創(chuàng)新方法。

背景技術(shù)：

1、隨著時(shí)代的進(jìn)步，歐盟委員會(huì)提出了工業(yè)5.0思想，其核心思想是“以人為本”，即在提高生產(chǎn)力、生產(chǎn)效率的同時(shí)，要考慮人在制造業(yè)的主體地位，保證工人的利益。綜合處理機(jī)架不僅包括多種剛性組件，還包括線纜等柔性組件，其在裝配過程中呈現(xiàn)多品種、變批量、更新迭代快和需求波動(dòng)強(qiáng)等特點(diǎn)。傳統(tǒng)的裝配方式主要依賴人工經(jīng)驗(yàn)操作，采用“盲插、盲裝、盲調(diào)”的裝配方式導(dǎo)致工人在裝配過程中難以實(shí)時(shí)校正誤差，并且需要依靠經(jīng)驗(yàn)完成高重復(fù)性的精細(xì)操作。而且裝配過程中存在著大量的重復(fù)性操作，對(duì)操作人員的耐心和精力是極大的考驗(yàn)。這種方式使得裝配質(zhì)量難以得到保證，且易出現(xiàn)精度偏差，增加了返工的可能性，從而影響了產(chǎn)品的一致性和可靠性。

2、人機(jī)協(xié)作是一種新型的工作模式，面向綜合處理機(jī)架在裝配過程中借助機(jī)器人的精準(zhǔn)性與穩(wěn)定性來分擔(dān)部分重復(fù)、繁重且易錯(cuò)的任務(wù)。機(jī)器人末端高精度的自動(dòng)化插線裝置能夠依據(jù)預(yù)設(shè)程序，快速而準(zhǔn)確地完成線纜對(duì)接，有效避免錯(cuò)插情況的發(fā)生；機(jī)器人末端的智能擰緊裝置則可以嚴(yán)格按照標(biāo)準(zhǔn)扭矩對(duì)螺釘進(jìn)行緊固，確保裝配質(zhì)量的一致性。工人能夠從高強(qiáng)度的重復(fù)勞作中解脫出來，將更多精力投入到裝配工藝的優(yōu)化、質(zhì)量把控以及應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況等更具創(chuàng)造性與靈活性的工作環(huán)節(jié)中，從而提升整體裝配作業(yè)的效率與品質(zhì)。

3、人機(jī)協(xié)作過程中，裝配任務(wù)的分配和調(diào)度是非常重要的環(huán)節(jié)，合理的任務(wù)分配能夠充分發(fā)揮人和機(jī)器各自的優(yōu)勢(shì)，人具備靈活性、創(chuàng)造性以及對(duì)復(fù)雜情境的感知與應(yīng)變能力，而機(jī)器則在精度、速度和重復(fù)性操作方面表現(xiàn)卓越。對(duì)于一些高精度的零部件對(duì)接與緊固任務(wù)，可交由自動(dòng)化裝配機(jī)器人完成，其能以極高的精度確保每個(gè)螺絲的擰緊力矩準(zhǔn)確無誤，且能快速地重復(fù)操作，大大提高裝配效率。而對(duì)于那些需要根據(jù)整體布局進(jìn)行靈活調(diào)整，針對(duì)靈活性要求較高的操作任務(wù)，則由人類裝配工人憑借經(jīng)驗(yàn)與靈活操作能力來完成。在調(diào)度方面，需要考慮人機(jī)之間的約束，工人與機(jī)器人的狀態(tài)，結(jié)合多個(gè)優(yōu)化目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)整體作業(yè)時(shí)間最短、人機(jī)協(xié)作效率最高的任務(wù)序列。

4、人的作業(yè)體驗(yàn)感是人機(jī)協(xié)作過程的關(guān)鍵因素，它體現(xiàn)在生理感受和心理認(rèn)知層面上。生理感受包括身體的舒適度和疲勞程度，舒適的人體姿態(tài)能讓作業(yè)人員在工作時(shí)減少身體的不適感，從而更專注于任務(wù)，直接提升作業(yè)效能，合理控制疲勞程度可避免因精力下降而導(dǎo)致的效率損失，同時(shí)也有助于維持良好的作業(yè)體驗(yàn)。在心理認(rèn)知層面人機(jī)信任關(guān)系占據(jù)了主導(dǎo)因素，信任關(guān)系原本代表著一種基于可靠性認(rèn)知與心理預(yù)期的紐帶，它建立在對(duì)對(duì)方能力、意圖以及行為穩(wěn)定性的判斷之上。當(dāng)工人信任機(jī)器人的任務(wù)完成準(zhǔn)確度、操作精準(zhǔn)度和安全性能時(shí)，便會(huì)放心地將一些重復(fù)性任務(wù)交予其處理，并實(shí)現(xiàn)與機(jī)器人的緊密協(xié)作。自身則可將更多精力聚焦于需要人類獨(dú)特思維與創(chuàng)造力的環(huán)節(jié)，比如對(duì)復(fù)雜任務(wù)流程的優(yōu)化設(shè)計(jì)、應(yīng)對(duì)突發(fā)狀況時(shí)的靈活決策等。這種信任也使得機(jī)器人在執(zhí)行任務(wù)過程中，工人不會(huì)過度干預(yù)。穩(wěn)固的人機(jī)信任關(guān)系能使作業(yè)人員更自信地與機(jī)器協(xié)作，減少心理壓力，避免因人為頻繁調(diào)整而可能產(chǎn)生的混亂與延誤，進(jìn)而提升整個(gè)協(xié)作流程的順暢性和作業(yè)效能。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為解決上述提出的問題，因此提出了一種融合作業(yè)體驗(yàn)與效能的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配和調(diào)度，該方法旨在實(shí)現(xiàn)在多目標(biāo)優(yōu)化條件下的任務(wù)分配和調(diào)度序列生成。首先研究了面向綜合處理機(jī)架裝配過程人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度的過程影響因素；其次在影響因素中引入與作業(yè)體驗(yàn)與效能相關(guān)的關(guān)鍵因素，共同構(gòu)建了任務(wù)分配和調(diào)度的約束條件與數(shù)學(xué)模型；最后通過改進(jìn)遺傳算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度的算法流程和框架。

2、方法總體概述：所述方法從約束建模和分配調(diào)度算法兩方面對(duì)人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度過程進(jìn)行研究，包含兩個(gè)部分：考慮人機(jī)信任關(guān)系的任務(wù)分配和調(diào)度約束建模以及結(jié)合改進(jìn)遺傳算法與強(qiáng)化學(xué)習(xí)的分配和調(diào)度。人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度需要滿足來自多方面的約束，這些約束可以被分類為強(qiáng)制約束和優(yōu)化約束。強(qiáng)制約束為在分配和調(diào)度過程必須遵守的約束，例如任務(wù)之間存在先后關(guān)系；作業(yè)體驗(yàn)與效能被融入到優(yōu)化約束中通過評(píng)分等指標(biāo)來衡量對(duì)約束的遵循情況，以實(shí)現(xiàn)優(yōu)化目的，例如人體姿態(tài)舒適度、人體疲勞程度和人機(jī)信任關(guān)系。構(gòu)建約束關(guān)系后，通過改進(jìn)遺傳算法評(píng)估強(qiáng)制約束，生成人機(jī)任務(wù)分配的初步序列；之后構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型根據(jù)優(yōu)化約束進(jìn)行學(xué)習(xí)、尋優(yōu)，以實(shí)現(xiàn)最佳任務(wù)分配和調(diào)度序列。

3、為了說明該方法，需要對(duì)人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度以及強(qiáng)制約束和優(yōu)化約束的建模過程進(jìn)行詳細(xì)解釋。

4、進(jìn)一步的，人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度包含任務(wù)分配和任務(wù)調(diào)度兩方面。任務(wù)分配是指在人機(jī)協(xié)作過程中將不同的任務(wù)分配給指定的工人或者機(jī)器人的過程，需要充分考慮工人和機(jī)器人的能力與偏好等約束；任務(wù)調(diào)度是指將上述分配完成的任務(wù)在時(shí)間和資源利用方面的安排和協(xié)調(diào)的過程，需要充分考慮任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、任務(wù)優(yōu)先關(guān)系等約束。

5、進(jìn)一步的，強(qiáng)制約束是指在開展任務(wù)分配與調(diào)度工作的整個(gè)進(jìn)程中，那些具有不可違背性、必須嚴(yán)格予以遵循的約束性條件。本發(fā)明中將其總結(jié)為三個(gè)約束：強(qiáng)制約束條件主要包括任務(wù)優(yōu)先級(jí)約束、任務(wù)末端匹配約束、資源占用約束。任務(wù)優(yōu)先級(jí)約束是指不同的裝配任務(wù)具有優(yōu)先關(guān)系，某任務(wù)必須在指定任務(wù)完成后才能執(zhí)行，因此在任務(wù)序列中不能存在后置任務(wù)先于前置任務(wù)執(zhí)行的情況。任務(wù)優(yōu)先級(jí)約束可以通過有向無環(huán)圖來描述；任務(wù)末端匹配約束是指對(duì)機(jī)器人而言不同任務(wù)需要不同的執(zhí)行末端，通過對(duì)機(jī)器人末端功能進(jìn)行評(píng)估，要保證分配給機(jī)器人的任務(wù)機(jī)器人能夠執(zhí)行；資源占用約束指的是通過規(guī)定在任務(wù)的執(zhí)行時(shí)間區(qū)間內(nèi)同一個(gè)工人/機(jī)器人不能在同一時(shí)間進(jìn)行多項(xiàng)任務(wù)。以上的約束為任務(wù)執(zhí)行過程中的強(qiáng)制約束，任務(wù)分配和調(diào)度序列不可以違背以上約束。

6、進(jìn)一步的，優(yōu)化約束是指在任務(wù)分配與調(diào)度進(jìn)程中，可依照指標(biāo)的重要程度、相關(guān)評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)等要素進(jìn)行綜合權(quán)衡考量，進(jìn)而對(duì)任務(wù)分配及調(diào)度方案予以優(yōu)化調(diào)整的特定約束條件。本發(fā)明中將其總結(jié)為與作業(yè)效能相關(guān)的裝配過程總時(shí)間約束以及工人機(jī)器人空閑總時(shí)間約束，以及與作業(yè)體驗(yàn)相關(guān)的人體姿態(tài)舒適度約束、人體認(rèn)知疲勞程度約束和人機(jī)信任關(guān)系約束。任務(wù)完成總時(shí)間約束通過統(tǒng)計(jì)裝配任務(wù)過程消耗的總時(shí)長進(jìn)行評(píng)估；工人和機(jī)器人空閑總時(shí)間約束通過統(tǒng)計(jì)工人和機(jī)器人的空閑總時(shí)間來評(píng)估。人體姿態(tài)舒適度約束指的是評(píng)估任務(wù)執(zhí)行過程中的人體姿態(tài)，并根據(jù)姿態(tài)的舒適度進(jìn)行評(píng)分，形成舒適度評(píng)分約束；人體認(rèn)知疲勞程度約束主要是通過腦波采集數(shù)據(jù)，獲取當(dāng)前工人的疲勞狀態(tài)，形成疲勞程度評(píng)分；人機(jī)信任關(guān)系約束主要是指工人對(duì)機(jī)器人的信任程度，為保證任務(wù)順利完成，工人需要評(píng)估機(jī)器人的工作能力以將合適的任務(wù)分配給機(jī)器人，在調(diào)度過程中，工人需要信任機(jī)器人完整的完成任務(wù)，從而保證任務(wù)無縫執(zhí)行；此外還需要信任機(jī)器人的安全性，便于工人與機(jī)器人進(jìn)行緊密協(xié)；結(jié)合上述所有條件以評(píng)估最優(yōu)序列。

7、本發(fā)明提出的一種融合作業(yè)體驗(yàn)與效能的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配和調(diào)度以下五個(gè)重要步驟：

8、第一步：強(qiáng)制約束條件建模。強(qiáng)制約束條件代表了任務(wù)分配和調(diào)度過程中的必須遵守的約束，因此能夠?qū)⒑Ａ康姆峙浜驼{(diào)度序列縮減到符合約束的部分序列。主要包括任務(wù)優(yōu)先級(jí)約束建模、任務(wù)末端匹配約束、資源占用約束。

9、第二步：優(yōu)化約束條件建模。優(yōu)化約束條件能夠根據(jù)各個(gè)約束的評(píng)分實(shí)現(xiàn)對(duì)序列的最優(yōu)評(píng)估，以實(shí)現(xiàn)在多目標(biāo)下的最優(yōu)序列生成。主要包括與作業(yè)效能相關(guān)的任務(wù)完成總時(shí)間、工人機(jī)器人空閑總時(shí)間，以及與作業(yè)體驗(yàn)相關(guān)的人體姿態(tài)舒適度約束、人體認(rèn)知疲勞程度約束和人機(jī)信任關(guān)系約束。

10、第三步：任務(wù)序列目標(biāo)函數(shù)建模。人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度的目標(biāo)為縮短任務(wù)執(zhí)行時(shí)間，減少工人和機(jī)器人的空閑時(shí)間以提高效率。因此目標(biāo)函數(shù)包含任務(wù)完成總時(shí)間、工人和機(jī)器人的空閑時(shí)間以及人體姿態(tài)舒適度、人體疲勞程度和人對(duì)機(jī)器人的能力的信任程度三個(gè)懲罰項(xiàng)，基于此目標(biāo)函數(shù)實(shí)現(xiàn)任務(wù)分配和調(diào)度序列的優(yōu)化。

11、第四步：基于改進(jìn)遺傳算法的強(qiáng)制約束任務(wù)序列優(yōu)化。根據(jù)強(qiáng)制約束條件，使用改進(jìn)遺傳算法過濾不滿足強(qiáng)制約束的任務(wù)序列，將任務(wù)序列的解集限制在合理范圍內(nèi)，降低后續(xù)的序列優(yōu)化過程執(zhí)行難度。

12、第五步：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化約束任務(wù)序列優(yōu)化。根據(jù)優(yōu)化約束條件和目標(biāo)函數(shù)，使用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，構(gòu)建環(huán)境和學(xué)習(xí)機(jī)制，生成多約束條件下的最優(yōu)目標(biāo)的任務(wù)分配和調(diào)度序列。

13、為了實(shí)現(xiàn)上述步驟，本方法中包含如下四個(gè)方法：

14、方法一：強(qiáng)制約束條件建模。強(qiáng)制約束條件包含任務(wù)優(yōu)先級(jí)約束、任務(wù)末端匹配約束、資源占用約束。任務(wù)優(yōu)先級(jí)約束通過有向無環(huán)圖來描述，可以表示為g＝(v，e)，其中v＝{v1，v2，…，vn}是一個(gè)非空有限的集合代表圖中的節(jié)點(diǎn)，實(shí)際意義為子任務(wù)；e＝{(vi，vj)|vi，vj∈v，i≠j}是一個(gè)由有序?qū)M成的集合，表示圖中的由vi指向vj的有向邊，實(shí)際意義為子任務(wù)之間的優(yōu)先關(guān)系，從而構(gòu)成任務(wù)調(diào)度約束。任務(wù)末端匹配約束通過對(duì)機(jī)器人末端功能進(jìn)行評(píng)估，要保證分配給機(jī)器人的任務(wù)機(jī)器人能夠執(zhí)行。資源占用約束通過規(guī)定任務(wù)執(zhí)行時(shí)間區(qū)間和工人/機(jī)器人的工作狀態(tài)來進(jìn)行約束，任務(wù)節(jié)點(diǎn)vi存在執(zhí)行時(shí)間屬性，屬性表達(dá)為任務(wù)開始時(shí)間任務(wù)完成時(shí)間其中開始時(shí)間與任務(wù)實(shí)際調(diào)度相關(guān)，任務(wù)完成時(shí)間與任務(wù)分配給工人或機(jī)器人導(dǎo)致不同，要保證同一個(gè)工人/機(jī)器人不能在同一時(shí)間進(jìn)行多項(xiàng)任務(wù)，從而構(gòu)成任務(wù)分配和調(diào)度的約束。

15、方法二：優(yōu)化約束條件建模。優(yōu)化約束條件包含與作業(yè)效能相關(guān)的任務(wù)完成總時(shí)間約束和工人和機(jī)器人空閑總時(shí)間約束，以及與作業(yè)體驗(yàn)相關(guān)的人體姿態(tài)舒適度約束、人體認(rèn)知疲勞程度約束、人機(jī)信任關(guān)系約束。任務(wù)完成總時(shí)間約束通過統(tǒng)計(jì)裝配任務(wù)過程消耗的總時(shí)長進(jìn)行評(píng)估；工人和機(jī)器人空閑總時(shí)間約束通過統(tǒng)計(jì)工人和機(jī)器人的空閑總時(shí)間來評(píng)估。人體姿態(tài)舒適度約束通過對(duì)執(zhí)行任務(wù)過程的人體姿態(tài)、人體關(guān)節(jié)角度以及姿態(tài)的持續(xù)時(shí)間進(jìn)行評(píng)估，進(jìn)一步優(yōu)化任務(wù)分配情況；人體認(rèn)知疲勞程度約束通過對(duì)工人的腦波監(jiān)測(cè)并進(jìn)行疲勞程度分類；工人的疲勞程度可以分為四個(gè)等級(jí)，不疲勞、輕度疲勞、中度疲勞、重度疲勞，可以表示為fa＝{a，b，c，d}，根據(jù)當(dāng)前的疲勞程度對(duì)任務(wù)分配情況進(jìn)行約束；人機(jī)信任關(guān)系約束通過人對(duì)機(jī)器人的能力的信任程度進(jìn)行評(píng)估，機(jī)器人的能力與工人的信任可以組成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，工人對(duì)機(jī)器人的信任情況為查詢變量y，其具有多個(gè)子節(jié)點(diǎn)，節(jié)點(diǎn)為機(jī)器人的多個(gè)性能和安全指標(biāo)，性能指標(biāo)包含任務(wù)完成準(zhǔn)確率、任務(wù)完成時(shí)間、精度保持能力，安全指標(biāo)包含安全響應(yīng)機(jī)制時(shí)間、歷史安全事故頻率、安全防護(hù)范圍，這些指標(biāo)可以表示為證據(jù)變量集合x＝{x1，x2，...，xi，…，xn}，對(duì)于任何一個(gè)機(jī)器人的指標(biāo)xi，其取值范圍為：

16、

17、進(jìn)一步的，則查詢變量y即工人對(duì)機(jī)器人的信任度相對(duì)于證據(jù)變量x的的后驗(yàn)概率p(yx)可以通過貝葉斯公式進(jìn)行求解：

18、

19、進(jìn)一步的，首先明確各個(gè)變量之間的條件分布關(guān)系，然后再根據(jù)證據(jù)變量x的取值x＝{x1＝x1，x2＝x2，…，xn＝xn}求出x，y變量的聯(lián)合分布p(x，y)，從而求得在證據(jù)變量下的查詢變量y的后驗(yàn)概率，根據(jù)后驗(yàn)概率區(qū)間轉(zhuǎn)化為工人對(duì)機(jī)器人的信任度，通過上述的指標(biāo)構(gòu)建了任務(wù)分配和調(diào)度的優(yōu)化約束。

20、方法三：基于任務(wù)序列最優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)建模，基于任務(wù)完成總時(shí)間、工人機(jī)器人空閑總時(shí)間和人體姿態(tài)舒適度、人體疲勞程度和人機(jī)信任程度三個(gè)懲罰項(xiàng)，建立任務(wù)的執(zhí)行序列構(gòu)建任務(wù)序列最優(yōu)的目標(biāo)函數(shù)：

21、

22、其中，ttotal代表任務(wù)完成總時(shí)間，ω1是其權(quán)重；tidle代表空閑總時(shí)間，ω2是其權(quán)重；和分別代表人體姿態(tài)舒適度、人體疲勞程度和人機(jī)信任程度的懲罰項(xiàng)，cp代表人體姿態(tài)舒適度評(píng)分，cp0是人體姿態(tài)舒適度閾值，λ1是人體姿態(tài)舒適度懲罰項(xiàng)的權(quán)重；f代表工人疲勞程度，fmax是工人疲勞程度閾值，λ2是人體認(rèn)知疲勞程度懲罰項(xiàng)的權(quán)重；pd代表人機(jī)信任度，pd0是人機(jī)信任度閾值，λ3是人機(jī)信任關(guān)系懲罰項(xiàng)的權(quán)重；

23、方法四：基于改進(jìn)遺傳算法的強(qiáng)制約束任務(wù)分配調(diào)度序列生成。根據(jù)上述的強(qiáng)制約束條件，構(gòu)建相應(yīng)的改進(jìn)遺傳算法模型，輸出滿足強(qiáng)制約束的初始任務(wù)序列集，遺傳算法的設(shè)置情況如下：首先初始化任務(wù)序列種群，該任務(wù)序列包含任務(wù)的分配情況和執(zhí)行順序，判斷當(dāng)前的序列是否滿足強(qiáng)制約束，并通過染色體進(jìn)行雜交、變異行為，逐漸生成滿足要求的任務(wù)序列集合。

24、方法五：基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)化約束任務(wù)分配調(diào)度序列優(yōu)化。根據(jù)優(yōu)化約束和目標(biāo)函數(shù)，對(duì)任務(wù)分配和調(diào)度序列進(jìn)行優(yōu)化。首先，構(gòu)建強(qiáng)化學(xué)習(xí)環(huán)境，將任務(wù)分配和調(diào)度的場(chǎng)景抽象為一個(gè)具有特定狀態(tài)空間、動(dòng)作空間和獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制的環(huán)境模型，狀態(tài)空間的定義涵蓋了當(dāng)前任務(wù)隊(duì)列的情況，包括任務(wù)的數(shù)量、優(yōu)先級(jí)、任務(wù)末端需求以及工人/機(jī)器人的當(dāng)前狀態(tài)、工人的姿態(tài)舒適度、工人的認(rèn)知疲勞程度及工人對(duì)機(jī)器人的信任度，這些狀態(tài)變量共同構(gòu)成了一個(gè)多維的狀態(tài)向量；動(dòng)作空間確定了強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體可采取的操作，包括每個(gè)子任務(wù)的執(zhí)行者、任務(wù)的執(zhí)行順序和任務(wù)執(zhí)行時(shí)間；獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制依據(jù)優(yōu)化約束來設(shè)定，基于任務(wù)完成總時(shí)間和空閑總時(shí)間作為所述獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制中的激勵(lì)；基于人體姿態(tài)舒適度、人體認(rèn)知疲勞程度和人機(jī)信任關(guān)系作為所述獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制中的懲罰。

25、本發(fā)明的技術(shù)方案具有以下的優(yōu)點(diǎn)和好處：

26、本發(fā)明提供了一種面向綜合處理機(jī)架人機(jī)協(xié)作裝配的任務(wù)分配和調(diào)度方法，該方法針對(duì)綜合處理機(jī)架裝配過程的工藝特點(diǎn)，工人與機(jī)器人的工作特點(diǎn)，構(gòu)建了結(jié)合強(qiáng)制約束和優(yōu)化約束的綜合約束條件，并分別使用改進(jìn)遺傳算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)，對(duì)任務(wù)序列進(jìn)行初始分配和評(píng)估優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)最佳指標(biāo)的任務(wù)分配和規(guī)劃序列。

27、本發(fā)明提供了一種融合作業(yè)體驗(yàn)與效能的人機(jī)協(xié)同裝配任務(wù)分配和調(diào)度方法，提取了人機(jī)協(xié)作過程中人與機(jī)器人合作過程中與作業(yè)體驗(yàn)相關(guān)的關(guān)鍵要素，即人體姿態(tài)舒適度、人體疲勞程度和人機(jī)信任關(guān)系。其中特別是人機(jī)信任關(guān)系方面結(jié)合了機(jī)器人的性能和安全指標(biāo)，性能指標(biāo)包含任務(wù)完成準(zhǔn)確率、任務(wù)完成時(shí)間、精度保持能力，安全指標(biāo)包含安全響應(yīng)機(jī)制時(shí)間、歷史安全事故頻率、安全防護(hù)范圍。通過歷史數(shù)據(jù)、標(biāo)定數(shù)據(jù)等獲取數(shù)據(jù)，并根據(jù)當(dāng)前任務(wù)的類型、屬性等評(píng)估各項(xiàng)指標(biāo)，通過歸一化，可以轉(zhuǎn)化為概率模型；同時(shí)構(gòu)建人機(jī)信任關(guān)系與多指標(biāo)的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，通過上述的概率模型數(shù)據(jù)，求解工人對(duì)機(jī)器人在當(dāng)前任務(wù)執(zhí)行過程的后驗(yàn)信任概率，并將其作為任務(wù)分配、調(diào)度的關(guān)鍵指標(biāo)，為后續(xù)的任務(wù)執(zhí)行、緊密協(xié)作奠定了基礎(chǔ)。

28、本發(fā)明提供了結(jié)合改進(jìn)遺傳算法和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的人機(jī)任務(wù)分配和調(diào)度方法，首先使用改進(jìn)遺傳算法針對(duì)強(qiáng)制約束對(duì)任務(wù)序列進(jìn)行初始規(guī)劃，在滿足強(qiáng)制約束的情況下，能夠生成大量初始的任務(wù)序列，從而大大減少任務(wù)分配和調(diào)度的序列數(shù)量；在后續(xù)根據(jù)優(yōu)化約束對(duì)任務(wù)序列進(jìn)行優(yōu)化時(shí)，能夠顯著降低強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建難度，提升了其收斂度，能夠生成符合約束要求，保障優(yōu)化約束例如最短作業(yè)時(shí)間，最高作業(yè)效率的任務(wù)序列。