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申请/专利权人：厦门大学

摘要：本申请公开了一种基于深度强化学习的机器人任务管理系统，涉及机器人技术领域，解决了目前存在被限制为单一任务的机器人在没有任务的时候会被闲置，使得机器人利用率较低的问题。该系统包括：任务发布子系统、任务分配子系统和任务调度子系统；任务发布子系统，用于获得任务流，并发送任务流；任务分配子系统，用于为任务流中每个待执行子任务选择目标机器人，并生成每个目标机器人对应的调度信息，将每个调度信息分配至对应目标机器人的任务调度子系统；任务调度子系统，用于基于至少一个调度信息确定对应目标机器人的任务列表，以及对任务列表进行动态优化，以使目标机器人按照更新后的任务列表执行任务。

主权项：1.一种基于深度强化学习的机器人任务管理系统，其特征在于，包括：任务发布子系统、任务分配子系统和任务调度子系统；所述任务发布子系统，用于获得任务流，并将所述任务流发送至所述任务分配子系统；所述任务分配子系统，用于接收所述任务流，并为所述任务流中每个待执行子任务选择目标机器人，基于待执行子任务的任务信息生成每个所述目标机器人对应的调度信息，将每个所述调度信息分配至对应目标机器人的任务调度子系统；所述任务调度子系统，用于接收至少一个所述调度信息，基于至少一个所述调度信息确定对应目标机器人的任务列表，以及对所述任务列表进行动态优化，实时更新任务列表，以使所述目标机器人按照所述更新后的任务列表执行任务；所述任务分配子系统包括：第二通信模块和机器人选择模块，所述第二通信模块和所述机器人选择模块连接；所述第二通信模块，用于接收所述任务流，并将所述任务流发送至所述机器人选择模块；所述机器人选择模块，用于在接收到所述任务流时，获取多个机器人的环境状态信息，基于环境状态信息利用目标DQN算法在所述多个机器人中为每个待执行子任务选择目标机器人，确定每个所述目标机器人对应的任务调度子系统的系统标识，从所述任务流中提取每个所述待执行子任务对应的任务信息，基于待执行子任务的任务信息和系统标识生成每个所述目标机器人对应的调度信息，并将每个所述目标机器人对应的调度信息发送至所述第二通信模块；所述第二通信模块，还用于将每个所述目标机器人对应的调度信息分配至对应任务调度子系统；所述任务调度子系统包括：第三通信模块和任务优化模块，所述第三通信模块与所述任务优化模块连接；所述第三通信模块，用于接收至少一个所述调度信息，并将至少一个所述调度信息发送至所述任务优化模块；所述任务优化模块，用于从各所述调度信息中提取所述待执行子任务的任务信息，得到至少一个所述待执行子任务的任务信息，基于至少一个所述待执行子任务的任务信息生成对应所述目标机器人的任务列表，以及采用目标近端策略优化算法对所述任务列表进行动态优化，实时更新任务列表，以使所述目标机器人按照所述更新后的任务列表执行任务。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 厦门大学 一种基于深度强化学习的机器人任务管理系统