任务分配的方法和装置

1.本发明涉及计算机技术应用领域，尤其涉及一种任务分配的方法和装置。


背景技术：

2.随着电子技术的不断发展，各种移动设备快速普及并逐渐成为人们日常生活中必不可少的一部分。近十年来，智能手机和各种智能可穿戴设备的功能越来越强大。移动终端设备中内嵌了多种类型的传感器，拥有较强的感知能力和处理数据的能力。同时，随着以5g为代表的通信技术以及嵌入式技术的快速提升，使得物联网技术有了长足发展，具有感知能力的移动设备不再仅限于手机。汽车、无人机、移动机器人等也都拥有了丰富的传感器和联网通信能力。这些因素促进了一种新型感知模式的形成，即移动群智感知(mobile crowd sensing,简称mcs)。人类参与者可凭借人类智能灵活的完成各种复杂任务。而相比于人类参与者，机器人参与者具有可以执行危险、枯燥的任务，控制性强，且不需要复杂的激励机制等优点。
3.但在现实环境中，有许多障碍阻碍机器人完成感知任务。面对复杂的感知任务，往往需要不同形态的机器人合作完成。移动群智感知中的人类参与者和机器人参与者各有优缺点。由于人类与机器人存在诸多方面的不同，传统的任务分配方法将不再适用。
4.针对目前相关技术中由于现有技术技术中不同类型参与者之间存在差异，无法有效实现任务分配的问题，目前尚未得到有效的解决。


技术实现要素：

5.本发明实施例提供了一种任务分配的方法和装置，以至少解决相关技术中由于现有技术技术中不同类型参与者之间存在差异，无法有效实现任务分配的问题。
6.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种任务分配的方法，包括：接收数据请求端发送的任务信息；依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；依据任务的执行更新感知信息图。
7.可选的，在接收数据请求端发送的任务信息之前，该方法还包括：对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型，其中，参与者包括第一类参与者和第二类参与者；建立感知任务模型；依据感知任务模型创建感知信息图。
8.进一步地，可选的，对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型包括：使用三元组表示传感器，其中，三元组包括：感知的数据类型、感知精度和感知范围；使用第一类参与者的标识、传感器类型和移动速度创建第一类感知模型；使用第二类参与者的标识、传感器的类型、移动方式、移动速度和物理特性创建第二类感知模型；依据第一类感知模型和第二类感知模型创建参与者模型。
9.可选的，建立感知任务模型包括：以区域形式将感知区域划分为多个子区域；依据任务的感知数据类型要求和感知精度要求、感知范围和任务要求的感知时间构建感知任务模型，其中，多个子区域组成感知范围。
10.进一步地，可选的，依据感知任务模型创建感知信息图包括：通过多个子区域、时间段和任务的参与者的标识创建感知信息图。
11.可选的，该方法还包括：通过使用先验信息估计各类型参与者的表现对感知信息图进行初始化，得到初始化的感知信息图。
12.可选的，依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者包括：依据感知信息图使用任务分配基算法分配执行任务的参与者，并由参与者执行任务；当需要自修复时，根据预设的自修复范围，收集自修复范围内的参与者信息和尚未完成的任务信息；使用任务分配基算法分配任务，直至所有任务完成。
13.进一步地，可选的，依据任务的执行更新感知信息图包括：当参与者执行任务时，通过通信系统上传执行情况，根据执行情况更新感知信息图。
14.根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种任务分配的装置，包括：接收模块，用于接收数据请求端发送的任务信息；分配模块，用于依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；更新模块，用于依据任务的执行更新感知信息图。
15.可选的，该装置还包括：第一建立模块，用于在接收数据请求端发送的任务信息之前，对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型，其中，参与者包括第一类参与者和第二类参与者；第二建立模块，用于建立感知任务模型；第三建立模块，用于依据感知任务模型创建感知信息图。
16.本发明实施例中，接收数据请求端发送的任务信息；依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；依据任务的执行更新感知信息图。也就是说，本发明实施例能够解决了由于现有技术技术中不同类型参与者之间存在差异，无法有效实现任务分配的问题，从而达到了有效实现任务分配的技术效果。
附图说明
17.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
18.图1为本发明实施例提供的一种任务分配的方法的流程示意图；
19.图2为本发明实施例提供的一种任务分配的方法中人机协作的自修复任务分配的示意图；
20.图3为本发明实施例提供的一种任务分配的方法中感知信息图的示意图；
21.图4为本发明实施例提供的一种任务分配的方法中自修复范围的示意图；
22.图5为本发明实施例提供的一种任务分配的装置的示意图。
具体实施方式
23.为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
24.需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及附图中的术语“第一”、“第二”等
是用于区别不同对象，而不是用于限定特定顺序。
25.根据本发明实施例的一个方面，提供了一种任务分配的方法，图1为本发明实施例提供的一种任务分配的方法的流程示意图。如图1所示，本技术实施例提供任务分配的方法包括：
26.步骤s102，接收数据请求端发送的任务信息；
27.其中，图2为本发明实施例提供的一种任务分配的方法中人机协作的自修复任务分配的示意图，如图2所示，数据请求端发送任务信息。
28.可选的，在步骤s102中接收数据请求端发送的任务信息之前，本技术实施例提供任务分配的方法还包括：
29.step1,对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型，其中，参与者包括第一类参与者和第二类参与者；
30.可选的，对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型包括：使用三元组表示传感器，其中，三元组包括：感知的数据类型、感知精度和感知范围；使用第一类参与者的标识、传感器类型和移动速度创建第一类感知模型；使用第二类参与者的标识、传感器的类型、移动方式、移动速度和物理特性创建第二类感知模型；依据第一类感知模型和第二类感知模型创建参与者模型。
31.具体的，对参与者所使用的传感器建立统一的模型(即，本技术实施例中的对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型)：使用一个三元组表示一个传感器s(sc,sa,sr)，其中sc表示传感器可感知的数据类型(即，本技术实施例中的感知的数据类型)，sa表示传感器的感知精度(即，本技术实施例中的感知精度)，sr表示传感器的感知范围(即，本技术实施例中的感知范围)。
32.对群智感知系统内的人类参与者(即，本技术实施例中的第一类参与者)和机器人参与者(即，本技术实施例中的第二类参与者)建立统一的感知模型。
33.使用一个三元组表示一个人类参与者。其中id代表人类参与者的唯一标识；表示人类参与者w的智能设备中搭载的n种传感器；v表示人类参与者执行任务时的移动速度(即，本技术实施例中的第一类参与者的标识、传感器类型和移动速度)。
34.使用一个五元组表示机器人的感知模型其中id表示该机器人在系统中的唯一标识；表示机器人r搭载的n种传感器；m表示机器人的移动方式；v表示机器人的移动速度；p表示机器人的一系类物理特性，如机器人外形长度、宽度、高度等(即，本技术实施例中的第二类参与者的标识、传感器的类型、移动方式、移动速度和物理特性)。
35.最后，使用p＝{p1,p2,
…
,pn}表示系统中的所有参与者(即，本技术实施例中的依据第一类感知模型和第二类感知模型创建参与者模型)，每一个参与者可以是人类参与者也可以是机器人参与者，即pi＝w|r。
36.step2,建立感知任务模型；
37.可选的，建立感知任务模型包括：以区域形式将感知区域划分为多个子区域；依据任务的感知数据类型要求和感知精度要求、感知范围和任务要求的感知时间构建感知任务
模型，其中，多个子区域组成感知范围。
38.具体的，将感知区域划分为相同大小的子区域reg(即，本技术实施例中的以区域形式将感知区域划分为多个子区域)，即使用三元组描述感知任务t(sr,tr,time)，其中表示该任务的感知数据类型要求和感知精度要求，例如任务要求以一定清晰度收集图像信息。tr表示任务的感知范围，每个任务的感知范围被划分为多个子区域，即time＝[s
t
,e
t
]表示任务t要求的感知时间(即，本技术实施例中的依据任务的感知数据类型要求和感知精度要求、感知范围和任务要求的感知时间构建感知任务模型)。
[0039]
step3,依据感知任务模型创建感知信息图。
[0040]
可选的，依据感知任务模型创建感知信息图包括：通过多个子区域、时间段和任务的参与者的标识创建感知信息图。
[0041]
进一步地，可选的，本技术实施例提供任务分配的方法还包括：通过使用先验信息估计各类型参与者的表现对感知信息图进行初始化，得到初始化的感知信息图。
[0042]
具体的，图3为本发明实施例提供的一种任务分配的方法中感知信息图的示意图，如图3所示，感知信息图构建与初始化。为表达参与者执行感知任务时的表现，需要建立一张4维感知信息图：
[0043][0044]
其中，表示感知区域中的子区域；ts(time slot)表示时间段，感知任务所有可能的总时间平均等分为n个时间段，即id表示执行感知任务的参与者标识(即，本技术实施例中的通过多个子区域、时间段和任务的参与者的标识创建感知信息图)。
[0045]
感知信息图初始化使用先验信息估计不同类型参与者的表现，创建初始的感知区域图(即，本技术实施例中的通过使用先验信息估计各类型参与者的表现对感知信息图进行初始化，得到初始化的感知信息图)。初始化方法利用专家经验和先验知识为每一种情况一一指定一个数值作为机器人的表现数值。这种方法需要大量的先验知识，以城市环境为例，初始化时需要知晓整个城市24小时内所有的静态和动态信息(感知区域中与群智机器人表现相关的信息主要有两类：1)静态信息：如道路状况、细节地形等；2)动态信息：如道路拥堵情况、法规限制等)。并准确估计每一类参与者的表现。此外，还可以简单的将感知信息图初始化为0，表示事先不知道任何先验知识。
[0046]
本技术实施例提供的任务分配的方法中建立了能够实时反映不同类型参与者在不同时间不同地点执行感知任务表现的感知信息图，并将感知信息图用于群智感知的任务分配过程。
[0047]
步骤s104，依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；
[0048]
可选的，步骤s104中依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者包括：依据感知信息图使用任务分配基算法分配执行任务的参与者，并由参与者执行任务；当需要自修复时，根据预设的自修复范围，收集自修复范围内的参与者信息和尚
未完成的任务信息；使用任务分配基算法分配任务，直至所有任务完成。
[0049]
具体的，图4为本发明实施例提供的一种任务分配的方法中自修复范围的示意图，如图4所示，面向异构参与者的任务分配即任务分配方案的自修复。用户发布一组感知任务，并由一组参与者完成感知任务。使用t＝{t1,t2,
…
,tm}表示用户发布的所有感知任务，使用表示感知区域中可能会有感知任务发布的总时间段，即将任务ti的区域子任务分配给参与者pk，当且仅当参与者rk可以在规定时间内完成任务，同时存在一个其搭载传感器感l的感知能力满足任务ti的要求，即参与者拥有一个传感器k，k能感知的数据类型相同且感知精度满足条件
[0050]
为了提高参与者完成感知任务的质量，采用任务的空间覆盖率作为评判度量，并指定γ(γ≥1)个不同的参与者独立收集同一区域的感知数据。对于任务t的空间覆盖率定义为：
[0051][0052]
面向人机协同的自修复任务分配目的在于一个双目标优化问题，即最大化参与者完成任务的空间覆盖率，同时尽可能小的减少参与者完成任务时的移动距离：
[0053][0054][0055][0056]
面向人机协同的自修复任务分配方法在进行任务分配时，首先会使用任务分配基算法分配一次感知任务，之后参与者开始执行任务。当需要自修复时，系统会根据提前设定的自修复范围，收集范围内的参与者信息和尚未完成的任务信息，之后重新使用任务分配基算法再次分配感知任务，直至所有任务完成。
[0057]
在上述过程中有三个主要组成部分：1)自修复时机；2)修复范围；3)任务分配基算法。其具体描述依次为：
[0058]
自修复时机：参与者在现实中执行任务时会遇到很多情况，当发生以下情况时则需要触发自修复机制重新分配感知任务。1)当某一个参与者无法执行该区域任务或机器人参与者损坏时；2)当参与者无法按时完成感知任务时；3)当感知信息图更新超过80％的点时。对于自修复时机2)的直观理解为：参与者在现实中执行任务，由于受到各种因素影响，导致所消耗的时间与分配时的理论时间相差过大，致使该参与者无法按时完成后续任务，此时应该触发自修复机制，重新分配感知任务。对于自修复时机3)的直观理解为：感知信息图反映的是参与者在现实中执行任务的表现，当感知信息图已有80％以上的点更新，则表明现实表现与分配感知任务时的估计表现已经大不相同。此时，也应重新分配感知任务。
[0059]
自修复范围：当需要自修复一个感知任务分配方案时，首先应该确定重新分配的参与者范围和任务范围。定义自修复范围参数k，其表示自修复时涉及到的参与者数量，即参与者范围和任务范围。定义自修复范围参数k，其表示自修复时涉及到的参与者数量，即以某一参与者无法执行某一区域的感知任务为例，此时根据参与者的位置，计算其
他参与者与该参与者之间的欧式距离，取k个最近的参与者重新分配感知任务(即式(23))，而其他参与者不参与自修复过程。当k《|r|时，我们称其为部分自修复。当k＝|r|时，称其为全自修复。
[0060][0061]
选定k个参与者后，这些参与者还未执行的任务将被重新分配。这些任务组成集合重新参与任务分配。
[0062]
任务分配基算法：移动群智感知领域有许多任务分配算法，例如基于遗传算法的分配算法、基于分治的分配算法等。这些算法的输入大多是参与者集合和任务集合，输出为任务分配方案集合，同时有一个评估每一步或整体的效用函数，以及其他限制条件。我们将形如这样的分配算法称为为任务分配的基算法。
[0063]
针对现实情况的复杂性，设计了可以自修复的任务分配算法。该算法可以在特定的时机，使用自修复任务分配基算法，在设定的影响范围内重新分配感知任务。
[0064]
步骤s106，依据任务的执行更新感知信息图。
[0065]
可选的，步骤s106中依据任务的执行更新感知信息图包括：当参与者执行任务时，通过通信系统上传执行情况，根据执行情况更新感知信息图。
[0066]
具体的，任务执行过程中的感知信息图更新过程。更新阶段是通过基于感知信息图的高斯过程方法完成的。高斯过程是一种强大的模型可以表示目标函数的分布，并且高斯过程是一种非参数化的模型，其可以直接对目标函数进行建模。
[0067]
当参与者在现实中执行感知任务后，感知信息图会根据执行表现进行更新，为了度量参与者执行任务的实际表现，定义p(x)为在某一区域内执行任务的时长：
[0068][0069]
其中t
ideal
是参与者在该区域完成感知任务的理想时间，t
real
为实际中参与者完成感知任务的耗时。
[0070]
在感知信息图的初始化阶段，我们为图中的每一个点预估了一个主观的值其尺度可能与p(x)的范围不同，因此我们采用以下公式统一尺度：
[0071][0072]
其中和分别为初始感知信息图中的最大值和最小值。每当一个参与者在现实中完成(或无法完成)感知任务时，参与者通过通信系统上传执行情况，系统根据执行情况更新信息图。假设在相近的区域相近的时间段内相似的参与者执行感知任务的表现相似。因此定义感知信息图中的两个点的距离度量为：
[0073][0074]
其中d1(reg1,reg2)是度量两个区域距离的曼哈顿距离；area(reg)是区域大小。d2(ts1,ts2)是两个时间段的距离；length(ts)是时间段长度；dissimilar(c1,c2)是两个参与者物理特性上的不相似程度。
[0075]
感知信息图更新的计算方法如下：
[0076][0077]
其中
[0078][0079][0080][0081][0082]
其中，是感知信息图中对于x的估计值，是所有已经观测过的点的估计值。p
1:t
是由参与者上传的所有已观测值。
[0083]
本发明实施例中，接收数据请求端发送的任务信息；依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；依据任务的执行更新感知信息图。也就是说，本发明实施例能够解决了由于现有技术技术中不同类型参与者之间存在差异，无法有效实现任务分配的问题，从而达到了有效实现任务分配的技术效果。
[0084]
根据本发明实施例的另一个方面，提供了一种任务分配的装置，图5为本发明实施例提供的一种任务分配的装置的示意图，如图5所示，本技术实施例提供的任务分配的装置包括：接收模块52，用于接收数据请求端发送的任务信息；分配模块54，用于依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；更新模块56，用于依据任务的执行更新感知信息图。
[0085]
可选的，本技术实施例提供的任务分配的装置还包括：第一建立模块，用于在接收数据请求端发送的任务信息之前，对参与者所使用的传感器建立模型，得到参与者模型，其中，参与者包括第一类参与者和第二类参与者；第二建立模块，用于建立感知任务模型；第三建立模块，用于依据感知任务模型创建感知信息图。
[0086]
进一步地，可选的，第一建立模块包括：表示单元，用于使用三元组表示传感器，其中，三元组包括：感知的数据类型、感知精度和感知范围；第一建立单元，用于使用第一类参与者的标识、传感器类型和移动速度创建第一类感知模型；第二建立单元，用于使用第二类参与者的标识、传感器的类型、移动方式、移动速度和物理特性创建第二类感知模型；模型建立单元，用于依据第一类感知模型和第二类感知模型创建参与者模型。
[0087]
可选的，第二建立模块包括：划分单元，用于以区域形式将感知区域划分为多个子区域；第三建立单元，用于依据任务的感知数据类型要求和感知精度要求、感知范围和任务要求的感知时间构建感知任务模型，其中，多个子区域组成感知范围。
[0088]
进一步地，可选的，第三建立模块包括：第四建立单元，用于通过多个子区域、时间段和任务的参与者的标识创建感知信息图。
[0089]
可选的，本技术实施例提供的任务分配的装置还包括：初始化单元，用于通过使用先验信息估计各类型参与者的表现对感知信息图进行初始化，得到初始化的感知信息图。
[0090]
可选的，分配模块54包括：分配单元，用于依据感知信息图使用任务分配基算法分配执行任务的参与者，并由参与者执行任务；自修复单元，用于当需要自修复时，根据预设
的自修复范围，收集自修复范围内的参与者信息和尚未完成的任务信息；执行单元，用于使用任务分配基算法分配任务，直至所有任务完成。
[0091]
进一步地，可选的，更新模块56包括：更新单元，用于当参与者执行任务时，通过通信系统上传执行情况，根据执行情况更新感知信息图。
[0092]
本发明实施例中，接收数据请求端发送的任务信息；依据任务信息结合预先获取的感知信息图将任务分配至对应的参与者；依据任务的执行更新感知信息图。也就是说，本发明实施例能够解决了由于现有技术技术中不同类型参与者之间存在差异，无法有效实现任务分配的问题，从而达到了有效实现任务分配的技术效果。
[0093]
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。