清扫系统实现清洁任务调度的核心在于智能预测需求、动态分配资源与实时响应变化，以下是基于多行业实践的技术框架与实现方式：

一、预测清洁需求：数据驱动的调度基础

多源数据融合分析

历史数据：收集作业时间、区域、清洁类型等记录，构建清洁需求模型。

环境属性：整合区域面积、功能分区、人流量、气象条件等动态与静态因素。

实时监测：通过传感器或视频监控捕捉突发污染事件（如洒落液体）。

例：社区系统通过人流量+节假日预测公共区域清洁峰值。

AI预测模型生成任务

基于机器学习算法，输出未来时段各区域的清洁需求分布图，自动生成任务清单38。

二、动态任务分配与优化

资源匹配策略

属性权重计算：根据清洁人员技能、任务复杂度（如油污处理）、区域动线距离，分配最优执行者38。

多设备协同调度：在大型场景中，由中央处理器规划扫地机、洗地机等设备的协作路径，避免冲突8。

智能路径规划技术

采用SLAM导航算法，结合双目视觉避障（如云鲸逍遥001的136°视场角），实时规划高效清洁路径。

针对复杂区域（如桌椅密集区），启动“扭臀模式”贴近边缘清洁。

三、任务执行与实时调控

自动化任务派发与追踪

系统通过APP/微信自动推送任务详情、时效要求至清洁人员。

保洁员扫码签到并上传完成状态，管理者可实时查看进度。

动态响应偏差机制

阈值监控：实时比较计划进度与实际执行偏差（如延迟超30%）。

智能调整策略：

若为可控偏差（如人员效率低），自动重新分配任务3；

若为不可控事件（如突发污染），启动应急清洁模块并调整后续任务顺序。

例：伊所科技系统遇突发污染时，优先调度最近设备处理。

四、标准化与质量控制

任务执行规范化

预设清洁项目清单（如除尘→消毒→自检），强制逐项完成并拍照上传。

自动匹配清洁参数：根据地材（木地板/瓷砖）动态调整下压力（7-12N）和湿度。

数据闭环优化

记录任务耗时、质量评分、资源消耗，用于迭代调度算法。

生成报表分析人员效率，优化排班与成本结算。

五、典型场景应用差异

场景 调度重点 案例技术

民宿/写字楼 订单驱动型调度 百居易系统联动订单平台自动派单1

社区公共区域 多变量预测+动态响应 视频监控识别偏差类型并调整方案3

光伏电站 毫秒级响应清洁指令 算控一体方案提升清洗效率14

六、核心技术支持

边缘计算芯片：4TOPS算力实现5mm精度避障（如云鲸双芯架构）。

物联网（IoT）：设备状态实时回传，支持远程启停与参数调整。

多目标优化算法：平衡时间、成本、能耗等约束（借鉴电力系统调度模型）。

通过上述技术，现代清扫系统将被动响应转化为主动预测-执行-优化闭环，提升效率30%-50%的同时降低人力成本。实际部署需根据场景规模选择方案——中小场景适用规则引擎（如凡尔码二维码调度2），大型场景需结合AI预测与实时调控38。