CN103425863B - 用于对环境中的物体进行分类的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于使用温度分布进行自动物体分类的方法和系统。对环境（例如示例性数据中心）中的物体进行分类，方式为：获得所述物体的表面温度分布；以及根据所获得的表面温度分布将所述物体分类为特定类型的设备。可以将所述物体的所述表面温度分布和均与给定类型设备关联的多个预定特征表面温度分布相比较。

Description

用于对环境中的物体进行分类的方法和装置

技术领域

本发明涉及对物体(例如数据中心或其它环境中的设备)进行自动分类的自动化技术。

背景技术

数据中心容纳信息技术(IT)设备和其它物体，例如服务器、电信系统和存储系统。此类IT设备通常容纳在机架中。数据中心还包括辅助设备以保持IT设备运行，而且在可接受的环境条件(例如可接受的热度和湿度范围)下运行。此类辅助设备通常称为“设施设备”，并且包括配电单元(PDU)、计算机房空调器(CRAC)和不间断电源。在大型计算设施或数据中心中对设备进行定位和分类通常具有挑战性。

当计算机数据中心被构建或投入使用时，通常具有附带的布局文档或蓝图，其标识中心中的每个设备的位置和类型。该文档通常使用计算机辅助设计(CAD)工具或类似的软件创建。布局显示建立数据中心时的初始设备位置，并且通常仅在对中心进行重大重新设计之后才被更新。当更换设备以及对中心进行任何无数的不重要布局更改时，很少更新这些图。维护此类文档比较繁琐，因此通常被忽略。

建议或提出了多种技术，以便采用一个或多个机器人对数据中心进行自动导航、绘图和监视。例如，J.Lenchner等人的“Towards Data Center Self-Diagnosis Using aMobile Robot”(转向使用移动机器人进行数据中心自诊断)(ACM自主计算国际会议(ICAC’11)，2011年，在此引入作为参考)公开了一种机器人，其用作物理自主元件以便对数据中心进行自动导航、绘图和监视。所公开的机器人借助少许人为帮助(如果有)导航数据中心，绘制其布局并监视其温度和其它感兴趣的量。此外，2010年9月28日提交的序号为12/892,532、标题为“Detecting Energy and Environmental Leaks in Indoor EnvironmentsUsing a Mobile Robot”（使用移动机器人在室内环境中检测能量和环境泄漏，在此引入作为参考）的美国专利申请公开了使用一个或多个移动机器人在室内环境中进行能量和环境泄漏检测的技术。

虽然使用机器人极大地提高了自动监视室内环境的能力，但是它们受到许多限制。如果克服这些限制，则可进一步提高监视室内环境的机器人的效用和效率。例如，机器人不能对数据中心设备的类型进行自动分类。

建议或提出了多种标记技术，以便对数据中心设备的位置和/或类型进行自动分类。例如，使用条形码和RFID标签来允许自动标识设备。但是，条形码和RFID标签需要预先使用条形码和/或RFID标签标记设备，这是一个劳动密集型过程，因此成本高昂。

仍需要自动化技术，以便对物体（例如数据中心或其它环境中的设备）进行标识、定位和/或分类。还需要自动化技术，以便在不必以某种方式标记设备的情况下，对物体进行标识、定位和/或分类。

发明内容

总体上，提供了用于使用温度分布（profile）进行自动物体分类的方法和装置。根据本发明的一个方面，对环境（例如示例性数据中心）中的物体进行分类，方式为：获得所述物体的表面温度分布；以及根据所获得的表面温度分布将所述物体分类为特定类型的设备。可以将所述物体的所述表面温度分布和均与给定类型设备关联的多个预定特征表面温度分布相比较。

可以将所述预定特征表面温度分布例如存储为规则和/或特征向量。可以可选地使用人工标记的实例，随着时间的推移而学习与给定类型的设备关联的所述预定特征表面温度分布。

所述预定特征表面温度分布评估所述物体的温度特征，例如所述物体 的从底部到顶部的温度梯度、所述物体在一个或多个进气口处的温度，以及所述物体在一个或多个出气口处的温度。所述预定特征表面温度分布可以可选地将所述物体的表面温度与空气温度相比较。在另一变型中，所述预定特征表面温度分布可以评估通电设备所填充的大致高度。另一分类准则可以基于所述物体的物理范围。

例如可以使用具有至少一个温度测量设备的机器人和/或多个红外线成像设备获得所述物体的所述表面温度分布。所述机器人可选地进一步包括位置读出能力。

通过参考以下详细描述和附图，将更全面地理解本发明以及本发明的其他特性和优点。

附图说明

图1示出了其中可以采用本发明的示例性室内环境（例如，数据中心）；

图2是描述示例性数据中心资产分类过程的示例性实施方式的流程图；以及

图3是可以实现本发明的过程的机器人导航系统的框图。

具体实施方式

本发明提供了用于对物体（例如数据中心或其它环境中的设备）进行标识、定位和/或分类的自动化技术。例如，数据中心容纳信息技术（IT）设备（容纳在机架中）以及辅助“设施设备”以保持IT设备运行，而且在可接受的环境条件下运行。

本发明认识到多种类型的物体中的许多物体具有有区别性的表面温度分布。当使用热测量设备（例如红外线测温仪或红外线照相机）检测时，表面温度分布是显而易见的。根据本发明的一个方面，数据中心监视机器人配备了用于对物体类型（例如，设备类型）进行分类的红外线读出能力，以及用于确定物体位置的位置读出能力。通过此方式，数据中心监视机器人可以对此类物体进行分类，并且还确定所分类的设备的位置。在一种变 型中，可以采用部署的红外线照相机的配置以便对数据中心或其它环境中的物体进行分类和定位。

例如，本发明认识到，计算机房空调单元类似于冰箱，触感冰冷。尽管CRAC具有可检测的从底部到顶部的温度梯度（温度随着高度而增加），但CRAC在其底部均匀地较冷（换言之，沿所有其底部侧均较冷），这与服务器或其它IT设备的机架相反，机架通常仅在进气口侧较冷，尤其是如果该IT设备的定位（典型做法）使得其进气侧面向排出冷气的多孔砖。

配电单元（或PDU）可能触感温暖，但PDU通常具有良好的隔热性，各壁之间没有明显不同的表面温度。但是，PDU可不同于房间墙壁，因为它们是三维的（具有一定的厚度或深度）并且没有形成房间的边界。如果在房间内部，则PDU不会像墙壁那样薄、窄、长。PDU可不同于支柱或圆柱，因为它们通常没有延伸到天花板，并且宽度通常超过几英尺。

根据本发明的另一方面，可以标识设备或其它物体（电源开启）填充机架的大致高度，因为在机架内部，在机架的进气侧和排气侧的温度通常在这些点达到平稳状态。将形成温度平稳状态，因为相对静止的气团倾向于在机架内部积聚在此类高度之处或之上，且没有空气主动进入进气侧，也没有空气从排气侧排出。

如在下文中所讨论的，在一种示例性实施方式中，机器人可以例如使用计算机视觉系统或其它同时定位与建图（SLAM）系统（例如基于激光测距的系统）来确定其在环境中的位置。此外，根据本发明，可以为机器人部署红外线传感器，其对准所有障碍物以获得红外线分布（例如从底部到顶部的红外线分布）。

如在下文中所讨论的，每次机器人遇到物体时，将评估所检测到的物体的表面温度分布，以便确定是否可以根据该物体的表面温度分布将其分类为特定类型的设备。在一种变型中，如果无法根据该物体的表面温度分布将其分类为特定类型的设备，则可选地使用视觉或激光系统进一步评估该物体，以便确定该物体的物理范围以区分特定类型的设备与墙壁或其它障碍物。

例如，可以以规则库中的一个或多个规则或过程的形式，或者在一个或多个特征向量中记录所述特征表面温度分布。所述特征表面温度分布可以由人员手动创建/输入，或者由学习系统使用人工标记的实例自动学习。例如，可以为人员提供数据中心内的资产的图片以便分类。之后，学习系统例如可以根据人员指定的资产类型，形成包含关联温度和从前到后/从底部到顶部的温度梯度的群集。当遇到新的未知资产时，系统则可以查找最接近的匹配群集，并根据所关联的群集指定资产类型。

术语“建筑物”如在此所使用的，旨在指各种设施，包括但不限于数据中心、制造设施产业办公场所和居住建筑物。

如前所述，在一种示例性实施方式中，机器人配备了用于对设备类型进行分类的红外线读出能力，以及用于确定设备位置的位置读出能力。有关对合适的示例性机器人的详细讨论，例如参见2010年9月28日提交的序号为12/892,532、标题为“Detecting Energyand Environmental Leaks in Indoor Environments Using a Mobile Robot”（使用移动机器人在室内环境中检测能量和环境泄漏）的美国专利申请，以及/或者2012年1月12日提交的序号为13/348,846、标题为“Discovery and Monitoring of an Environment Usinga Plurality of Robots”（使用多个机器人发现和监视环境）的美国专利申请（全部在此引入作为参考）。

术语“机器人”如在此所使用的，通常指任何形式的移动机电设备，其可以由电子或计算机编程控制。在此基本形式中，如下面详细描述的那样，示例性机器人在建筑物100的指定部分到处移动，并获得温度、气流和/或空气中的物质测量以及时间和定位数据（以便允许将温度、气流和/或空气中的物质数据与特定时刻的建筑物100中的给定位置关联）。机器人应能够沿建筑物的地板以各种方向移动，以便导航机器人需要去往的位置，并绕过建筑物100中的障碍物（例如设备、家具、墙壁等）。

在本发明的一种变型中，可以采用部署的红外线照相机的配置，以便在不使用机器人的情况下对数据中心或其它环境中的设备进行分类和定位。

图1示出了其中可以采用本发明的示例性室内环境100，例如数据中心。虽然在示例性数据中心的上下文中例示本发明，但是可以在任何具有表面温度分布变化明显的设备的环境（例如其中制造设备具有特征表面温度分布的制造环境）中采用本发明，这对本领域的技术人员来说将是显而易见的。

图1的示例性室内环境100包括由12×12块地砖（tile）组成的示例性阵列。示例性数据中心包括具有信息技术设备的三个机架110-1至110-3、两个计算机房空调器（CRAC）120-1和120-2、配电单元（PDU）130、墙壁140（包括中心的外边界），以及单个支柱150。

图2是描述结合本发明的各方面的示例性数据中心资产分类过程200的一种示例性实施方式的流程图。如图2中所示，在示例性数据中心资产分类过程200的步骤210中，机器人开始使用某种形式的SLAM（同时定位与建图）绘制计算机数据中心的地图。

当机器人在步骤220中遇到障碍物时，机器人将其红外线传感器（多个）或照相机对准该障碍物以获得所检测的物体的从上到下温度分布。在步骤230中执行测试以判定该物体的表面温度（尤其在底部附近）是否比附近空气温度低至少10华氏度（F）。如果在步骤230中判定该物体的表面温度比附近空气温度低至少10华氏度，则在步骤240中将该物体分类为CRAC。之后，示例性数据中心资产分类过程200返回到步骤220，以便继续绘制环境100的其它部分。

但是，如果在步骤230中判定该物体的表面温度并不比附近空气温度低至少10华氏度，则在步骤250中执行进一步测试以判定该障碍物是否从地板延伸到天花板。如果在步骤250中判定该物体从地板延伸到天花板，则在步骤260中执行进一步测试以判定该障碍物是否具有不包围任何空间的独立范围（即，从此类意义上说，房间周围的墙壁140包围空间）。

如果在步骤260中判定该物体具有不包围任何空间的独立范围，则在步骤265中将该物体分类为支柱。之后，示例性数据中心资产分类过程200返回到步骤220，以便继续绘制环境100的其它部分。

但是，如果在步骤260中判定该物体没有独立范围，则在步骤270中将该物体分类为墙壁。之后，示例性数据中心资产分类过程200返回到步骤220，以便继续绘制环境100的其它部分。

如果在步骤250中判定该物体未从地板延伸到天花板，则在步骤280中执行进一步测试以判定该障碍物是否在其从前到后热分布中具有至少10华氏度的不对称性或者在其前门或后门上具有钻孔。如果在步骤280中判定该物体在其从前到后热量分布中具有至少10华氏度的不对称性或者在其前门或后门上具有钻孔，则在步骤285中将该物体分类为机架。之后，示例性数据中心资产分类过程200返回到步骤220，以便继续绘制环境100的其它部分。

但是，如果在步骤280中判定该物体在其从前到后热分布中没有至少10华氏度的不对称性或者在其前门或后门上没有钻孔，则在步骤290中将该物体分类为PDU。之后，示例性数据中心资产分类过程200返回到步骤220，以便继续绘制环境100的其它部分。

根据一个示例性实施例，每个机器人还具有视觉组件，例如安装的照相机。在整齐网格状（例如，铺有地砖）的房间（例如数据中心）的上下文中，机器人的视觉组件负责检测机器人相对于地砖中心的“姿势”，并负责确定机器人希望调查的下一块地砖是可查看还是被阻挡（例如，因为地砖由设备占据或以其他方式被阻挡）。机器人的姿势是机器人相对于地砖中心处的向前“正交”方向的位置和方向。向前正交方向是与机器人的预期计算完全对齐的方向（从一块地砖的中心到第二块相邻地砖的中心），以便如果机器人一直向前移动，则它将沿着与地砖边界垂直（正交）的路径穿过地砖之间的边界，并到达第二块地砖的中心，机器人意欲到达该中心或意欲检查该中心（目的是判定是否可到达第二块地砖）。这假设连接两块相邻地砖的中心的（理论）直线与两块地砖之间的边界垂直（正交），数据中心和许多其它室内环境中通常是此类情况。

在数据中心上下文中，所述视觉组件专用于检测地砖边界，确定机器人与地砖边界的距离（由此确定机器人与地砖中心的距离），确定机器人 当前与下一块地砖边界正交的直线所成的角度，并判定沿着机器人前进的方向的下一块地砖是被占据还是可到达。根据一个示例性实施例，机器人自动确定例如地砖边界以及地砖是可到达还是被阻挡。用于执行该任务的机器人编程对于本领域的技术人员来说显而易见，因此在此不进一步描述。出于定向目的，机器人具有向前方向，其由所述视觉组件（例如，照相机）面对的方向确定。当指示机器人向前移动时，此向前方向也与前轮方向对齐（即，当机器人旋转时，不仅轮子旋转，而且整个组件也旋转）。

在不保证地砖网格状布局的更常见的设施中，机器人可以使用同时定位与建图（SLAM）的方法，这些方法不完全基于视觉，但此外或备选地基于激光测距、声纳、检测反射的模式化红外光或其它方法。

虽然图2示出了示例性步骤序列，但是在本发明的一个实施例中，这些序列也可以变化。构想了算法的各种改变作为本发明的备选实施例。

虽然针对软件程序中的处理步骤描述了本发明的示例性实施例，如所属领域的技术人员显而易见的那样，但是各种功能可以在数字领域中实现为软件程序中的处理步骤，由编程的通用计算机、电路元件或状态机以硬件实现，或者以软件和硬件的组合实现。例如，可以在硬件设备（例如数字信号处理器、专用集成电路、微处理器或通用计算机）中采用此类软件。可以在集成电路内实现的电路中包含此类软件和硬件。

所属技术领域的技术人员知道，本发明的各个方面可以实现为系统、方法或计算机程序产品。因此，本发明的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式（包括固件、驻留软件、微代码等），或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。此外，本发明的各个方面还可以实现为在一个或多个计算机可读介质中的计算机程序产品的形式，该计算机可读介质中包含计算机可读的程序代码。

可以采用一个或多个计算机可读介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是—但不限于—电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、 装置或器件，或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子（非穷举的列表）包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。

计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。此类传播的数据信号可以采用多种形式，包括—但不限于—电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。

计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括—但不限于—无线、有线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。

可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明的各个方面的操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向物体的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络—包括局域网（LAN）或广域网（WAN）—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

下面将参照根据本发明实施例的方法、装置（系统）和计算机程序产品的流程图和/或框图描述本发明的各个方面。应当理解，流程图和/或框图的每个方框以及流程图和/或框图中各方框的组合，都可以由计算机程序 指令实现。这些计算机程序指令可以提供给通用计算机、专用计算机或其它可编程数据处理装置的处理器，从而生产出一种机器，使得这些计算机程序指令在通过计算机或其它可编程数据处理装置的处理器执行时，产生了实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的装置。

也可以把这些计算机程序指令存储在计算机可读介质中，这些指令使得计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备以特定方式工作，从而，存储在计算机可读介质中的指令就产生出包括实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的指令的制造品（article of manufacture）。

也可以把计算机程序指令加载到计算机、其它可编程数据处理装置、或其它设备上，使得在计算机、其它可编程装置或其它设备上执行一系列操作步骤，以产生计算机实现的过程，从而使得在计算机或其它可编程装置上执行的指令提供实现流程图和/或框图中的一个或多个方框中规定的功能/动作的过程。

图3是可以实现本发明的过程的设备分类系统300的框图。如图3中所示，存储器330配置处理器320，以实现在此公开的机器人导航和设备分类方法、步骤以及功能（在图3中统一示为380）。存储器330可以是分布式或本地的，处理器320可以是分布式或单个处理器。存储器330可以实现为电、磁或光存储器，或者这些或其它类型存储设备的任意组合。应当注意，构成处理器320的每个分布式处理器通常包含它自己的可寻址存储器空间。也应当注意，计算机系统300的部分或全部可以结合到个人计算机、膝上型计算机、手持式计算设备、专用电路或通用集成电路中。

附图中的流程图和框图显示了根据本发明的各实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实施方式的体系结构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实 际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

要理解的是，在此示出和描述的实施例和变型只是例示本发明的原理，并且所属领域的技术人员可以实现各种修改而不偏离本发明的范围和精神。

Claims (22)

1.一种用于对环境中的物体进行分类的方法，所述方法包括：

获得所述物体的多个表面点的表面温度分布；

评估所述物体的物理范围；以及

响应于判定所述物体未从地板延伸到天花板，根据所获得的表面温度分布和所述物理范围，将所述物体分类为特定类型的一个或多个信息技术设备或设施设备。

2.根据权利要求1的方法，还包括以下步骤：将所述物体的所述表面温度分布和均与给定类型设备关联的多个预定特征表面温度分布相比较。

3.根据权利要求2的方法，其中将所述预定特征表面温度分布存储为规则和特征向量中的一个或多个。

4.根据权利要求2的方法，其中所述预定特征表面温度分布评估所述物体的温度特征。

5.根据权利要求4的方法，其中所述物体的所述温度特征包括以下项中的一个或多个：所述物体的从底部到顶部的温度梯度、所述物体在一个或多个进气口处的温度，以及所述物体在一个或多个出气口处的温度。

6.根据权利要求2的方法，其中所述预定特征表面温度分布将所述物体的表面温度与空气温度相比较。

7.根据权利要求2的方法，其中所述预定特征表面温度分布评估通电设备所填充的大致高度。

8.根据权利要求1的方法，还包括确定所述物体的位置的步骤。

9.根据权利要求8的方法，其中使用同时定位与建图系统确定所述物体的位置。

10.根据权利要求1的方法，其中使用具有至少一个温度测量设备的机器人获得所述物体的所述表面温度分布。

11.根据权利要求10的方法，其中所述机器人进一步包括位置读出能力。

12.根据权利要求1的方法，其中使用多个红外线成像设备获得所述物体的所述表面温度分布。

13.根据权利要求1的方法，其中所述环境包括数据中心和制造环境中的一个或多个。

14.根据权利要求2的方法，其中使用人工标记的实例，随着时间的推移而学习与给定类型设备关联的所述多个预定特征表面温度分布。

15.一种用于对环境中的物体进行分类的装置，所述装置包括：

存储器；以及

至少一个硬件设备，其耦合到所述存储器并可操作以：

获得所述物体的多个表面点的表面温度分布；

评估所述物体的物理范围；以及

响应于判定所述物体未从地板延伸到天花板，根据所获得的表面温度分布和所述物理范围，将所述物体分类为特定类型的一个或多个信息技术设备或设施设备。

16.根据权利要求15的装置，其中所述至少一个硬件设备被进一步配置为将所述物体的所述表面温度分布和均与给定类型设备关联的多个预定特征表面温度分布相比较。

17.根据权利要求16的装置，其中将所述预定特征表面温度分布存储为规则和特征向量中的一个或多个。

18.根据权利要求16的装置，其中所述预定特征表面温度分布评估所述物体的温度特征。

19.根据权利要求18的装置，其中所述物体的所述温度特征包括以下项中的一个或多个：所述物体的从底部到顶部的温度梯度、所述物体在一个或多个进气口处的温度，以及所述物体在一个或多个出气口处的温度。

20.根据权利要求15的装置，其中所述至少一个硬件设备被进一步配置为确定所述物体的位置。

21.根据权利要求15的装置，其中所述环境包括数据中心和制造环境中的一个或多个。

22.根据权利要求16的装置，其中使用人工标记的实例，随着时间的推移而学习与给定类型设备关联的所述多个预定特征表面温度分布。