本发明涉及物流建模，具体为基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法、系统及介质。
背景技术：
1、物流建模是一种通过数学、统计学和计算机技术，根据物流运作的数据和规则，建立模型来描述和优化物流运作过程的方法；这种方法旨在提高物流效率，降低成本，并提升客户满意度； 四向穿梭车是一个集四向行驶、原地换轨、自动搬运、智能监控和交通动态管理等功能于一体的智能穿梭车搬运设备，能够在物流运作时作为高效进行物流运输的载体。
2、现有的用于四向穿梭车物流建模方面的方法，通常是用于四向穿梭车的精准定位，通过对车间内的设备进行建模，得到实际物流运输时的最短路径，从而规划高效经济的物流调度路径，这种方法虽能通过物流建模提高物流运输的效率，但通常车间内的设备以及货架繁多且较为密集，导致建模时得到的模型较为繁杂，而在物流建模时若始终使用复杂的模型，导致即使计算一条较短的路径，在进行物流建模时仍需要消耗较多运行资源以及时间对路径进行分析，比如在公开号为cn109408921a的专利申请中，公开了基于物流路径网络的复杂离散制造系统物流建模仿真方法，该方案就是通过提出了物流路径网络模型，对复杂系统中的物流设备、物流路径和物流控制逻辑进行了统一建模，从而规划高效经济的物流调度路径，而其他的用于四向穿梭车的物流建模方面的改进中，通常是在复杂仓储的仿真方面进行优化，使现有技术能够满足对复杂仓储的仿真需求，这种改进方法虽能使物流建模更加真实，但是因模型较为复杂导致每次分析启动的基础运行资源较大，运行分析资源浪费，分析时间较长以及运行效率较低的问题，鉴于此，有必要对现有的用于四向穿梭车物流建模的方法进行改进。
技术实现思路
1、本发明旨在至少在一定程度上解决现有技术中的技术问题之一，通过提出基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法、系统及介质，用于解决现有的物流建模过程中使用复杂的模型，导致即使计算一条较短的路径，在进行物流建模时仍需要消耗较多时间对路径进行分析，使用的复杂模型在一次简单的路径分析时启动的基础运行资源较多，造成分析资源浪费以及整体分析效率较低的问题。
2、为实现上述目的，第一方面，本技术提供基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，包括如下步骤：
3、基于物流仓库的尺寸数据以及物流仓库内四向穿梭车的所有可移动路径建立基础物流模型；
4、基于数字孪生对基础物流模型使用路径筛选方法在基础物流模型内设置多个检查点jc；
5、当物流仓库内的四向穿梭车处于运作状态时，基于四向穿梭车的位置数据以及检查点jc将基础物流模型更新为流动物流模型。
6、进一步地，基于物流仓库的尺寸数据以及物流仓库内四向穿梭车的所有可移动路径建立基础物流模型包括：
7、获取物流仓库的尺寸数据，其中，物流仓库的尺寸数据包括物流仓库内货架的长度数据、宽度数据以及高度数据，货架内所有用于放置货物的货物格的长度数据以及宽度数据和货架内用于四向穿梭车移动的路径的长度数据以及宽度数据；
8、建立空间坐标系，记为基础模型坐标系，其中，基础模型坐标系的x轴、y轴以及z轴的单位均为米；基于物流仓库的尺寸数据在基础模型坐标系内搭建物流仓库内的货架，记为基础物流模型；
9、将基础物流模型内仅用于四向穿梭车移动的路径记为连接路径；将基础物流模型内四向穿梭车移动的路径中与货物格所在的位置重合的路径记为经过路径。
10、进一步地，基于数字孪生对基础物流模型使用路径筛选方法在基础物流模型内设置多个检查点jc包括：
11、基于基础模型坐标系内的基础物流模型使用数字孪生搭建物流仓库内货架的仿真模型，记为仿真物流模型；
12、基于仿真物流模型使用路径筛选方法获取多个实际可选路径。
13、进一步地，路径筛选方法包括常规筛选子法、变动筛选子法以及实际筛选子法，常规筛选子法包括：
14、基于数字孪生对四向穿梭车进行仿真，并映射在仿真物流模型内；
15、在仿真物流模型的货物格内不设置任何货物，使用四向穿梭车依次向仿真物流模型内每一个货物格进行货物运输，并记录每条货物运输的路径，记为常规运输路径；将仿真物流模型的所有连接路径中与经过路径连接的部分记为路径接口；
16、对于任意一个路径接口，将所有常规运输路径中四向穿梭车经过路径接口的总次数记为路径接口的常规次数，并将所有常规运输路径中四向穿梭车经过路径接口的每条路径均记为路径接口的常规路径；获取所有路径接口的常规次数以及常规路径。
17、进一步地，变动筛选子法包括：
18、将仿真物流模型内货架的任意一层记为货架层，将货架层内货物格的数量记为m；向货架层内依次放入1至m-1个货物，对于放入的任意一个数量m1，获取m1个货物能够在货架层内的货物格中进行排列的所有排列情况，并依次记为初始货物情况m11至初始货物情况m1n；对于任意一个初始货物情况m1n1，通过四向穿梭车向初始货物情况m1的货架层内所有能够进行货物放置的货架格依次进行货物放置，并在每次放置且将放置的货物移除后再进行下一次放置，获取四向穿梭车在所有放置时经过的路径，记为变动路径bd，对于任意一个路径接口，获取所有变动路径bd中四向穿梭车经过路径接口的总次数，记为路径接口的变动次数bcn1，将所有变动路径bd中四向穿梭车经过路径接口的每条路径均记为路径接口的接口路径bln1；获取所有初始货物情况m1对应的所有路径接口的变动次数bc以及接口路径bl，使用优选路径算法获取初始货物情况m1对应的货架层内每个路径接口的优选参数，优选路径算法包括：，其中，f为路径接口的优选参数，f1为路径接口的常规次数，gi为路径接口的第i个常规路径经过的路径接口的数量，dj为路径接口在初始货物情况m1j时的变动次数bcj，hjk为路径接口在初始货物情况m1j时的第k个接口路径bl内路径接口的数量，pj为路径接口在初始货物情况m1j时的接口路径bl的数量，m1为小于等于m-1且大于等于1的正整数，n1为小于等于n且大于等于1的正整数；
19、获取所有路径接口的优选参数，将所有路径接口中优选参数大于所有优选参数的平均值的路径接口记为优选接口，将所有初始货物情况m1的接口路径bl中含有优选接口的接口路径bl记为可选路径；基于向货架层放入m1个货物时的分析方式，获取向货架层内依次放入1至m-1个货物时的所有可选路径。
20、进一步地，实际筛选子法包括：
21、对应物流仓库内的任意一个四向穿梭车，获取四向穿梭车在最近一个工作日内在货架层中移动的所有路径，并依次记为实际移动路径；当任意一个可选路径未处于实际移动路径内时，将可选路径在所有可选路径中剔除；获取所有未被剔除的可选路径，记为实际可选路径。
22、进一步地，基于数字孪生对基础物流模型使用路径筛选方法在基础物流模型内设置多个检查点jc还包括：
23、对于任意一个处于实际可选路径内的路径接口，将路径接口所处的实际可选路径的数量记为实际经过值；获取处于实际可选路径内的所有路径接口的实际经过值，并基于实际经过值由大至小，将所有处于实际可选路径内的路径接口依次记为检查点jc1至检查点jcq。
24、进一步地，当物流仓库内的四向穿梭车处于运作状态时，基于四向穿梭车的位置数据以及检查点jc将基础物流模型更新为流动物流模型包括：
25、当物流仓库内的四向穿梭车处于运作状态时，建立基础物流模型对物流仓库内的货架以及四向穿梭车的运作进行模拟，对于任意一个四向穿梭车，将四向穿梭车进行货物运输的货架层记为实时层，获取实时层内已被存储的货物的数量，记为z；将初始货物情况z对应的所有可选路径内的检查点jc记为实时检查点sj；当四向穿梭车经过任意一个实时检查点sj时，获取实时检查点sj对应的所有接口路径bl，记为实时检查路径；将此时基础物流模型中实时层内除实时检查路径以外的且不为其他四向穿梭车的实时检查路径的区域删除；每当一个四向穿梭车经过一个实时检查点sj时，对基础物流模型进行一次更新，并将此时的基础物流模型记为流动物流模型。
26、第二方面，本技术还提供基于数字孪生的四向穿梭车物流建模系统，包括基础模型建立模块、检查点jc分析模块以及流动模型建立模块；
27、基础模型建立模块用于基于物流仓库的尺寸数据以及物流仓库内四向穿梭车的所有可移动路径建立基础物流模型；
28、检查点jc分析模块用于基于数字孪生对基础物流模型使用路径筛选方法在基础物流模型内设置多个检查点jc；
29、流动模型建立模块用于当物流仓库内的四向穿梭车处于运作状态时，基于四向穿梭车的位置数据以及检查点jc将基础物流模型更新为流动物流模型。
30、第三方面，本技术提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，运行如上述方法中的步骤。
31、本发明的有益效果：本发明首先通过建立基础物流模型；基于数字孪生对基础物流模型使用路径筛选方法在基础物流模型内设置多个检查点jc，这样的好处在于，通过在基础物流模型中使用路径筛选方法设置多个检查点jc，能够得到基础物流模型中四向穿梭车在每次运输时基本会经过路段以及经过该路段后四向穿梭车能够行驶的路径，从而有助于在实际的四向穿梭车经过检查点jc时获取基础物流模型内仍需分析的区域，为后续分析提供有效的数据支撑；
32、本发明还通过在物流仓库内的四向穿梭车处于运作状态时，基于四向穿梭车的位置数据以及检查点jc将基础物流模型更新为流动物流模型，这样的好处在于，通过基于四向穿梭车的位置数据以及检查点jc将基础物流模型更新为流动物流模型，能够在实际的四向穿梭车进行货物运输时，基于检查点jc对四向穿梭车能够行驶的路径进行筛查，从而将基础物流模型中需要进行分析的区域缩小为四向穿梭车能够行驶的路径，进而将无需分析的区域进行删除，以减少基础物流模型的复杂度，确保在物流建模过程中仅对基础物流模型内需要进行分析的区域进行分析，即对获取的流动物流模型进行分析，从而减少进行物流建模时在对模型分析过程中消耗的时间。
1.基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，基于物流仓库的尺寸数据以及物流仓库内四向穿梭车的所有可移动路径建立基础物流模型包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，变动筛选子法包括：
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，实际筛选子法包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，基于数字孪生对基础物流模型使用路径筛选方法在基础物流模型内设置多个检查点jc还包括：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，当物流仓库内的四向穿梭车处于运作状态时，基于四向穿梭车的位置数据以及检查点jc将基础物流模型更新为流动物流模型包括：
7.基于数字孪生的四向穿梭车物流建模系统，用于实现权利要求1-6任意一项所述的基于数字孪生的四向穿梭车物流建模方法，其特征在于，包括基础模型建立模块、检查点jc分析模块以及流动模型建立模块；
8.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器存储有计算机可读取指令，当所述计算机可读取指令由所述处理器执行时，运行如权利要求1-6任一项所述方法中的步骤。
