CN106534338B - 一种云机器人实现方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种云机器人实现方法，涉及云机器人技术领域。包括基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块，首先利用基于RabbitMQ的消息中间件接收、存储、转发机器人请求信息，再利用基于JSON的消息解析器解析该请求消息，得到创建配置云中虚拟资源的参数，最后基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块根据解析出的参数信息自动创建配置网络、虚拟机等云中资源，使虚拟机与机器人能相互连接、相互通信，进而根据云中虚拟资源对机器人进行控制。本发明能接收机器人发出的请求消息，自动创建配置云中虚拟资源，使机器人按需使用云中资源。

Description

一种云机器人实现方法
技术领域
本发明涉及云机器人技术领域，尤其涉及一种云机器人实现方法。
背景技术
随着机器人技术的发展，机器人的用途越来越广。同时，机器人的概念也越来越宽，已从狭义的机器人，开始向机器人技术扩展。传统机器人在处理需求大量数据和高计算量的任务时，由于其自身计算能力、存储能力等方面的限制，表现通常不够理想。当今时代是云计算的时代，只有把机器人和云计算结合起来，才能顺应时代发展的潮流，才能突破传统机器人发展中遇到的瓶颈——计算能力、存储能力、学习能力，使机器人发展到一个全新的时代，即云机器人时代。云机器人可以按需得到资源(计算资源、存储资源等)，可以更便利地共享信息。
云机器人就是云计算(Cloud Computing)与机器人学的结合，机器人本身不需要存储所有资料信息或具备超强的计算能力，只是在需要的时候可以连接相关服务器并获得所需信息。云机器人不仅可以卸载复杂的计算任务到云端，还可以接收海量数据，并分享信息和技能。而目前，对于云计算的定义有很多种说法。广为接受的是美国国家标准与技术研究院(NIST)的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池，这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。
云机器人的研究目前尚处于起步阶段。部分研究机构已经开始从实验仿真和验证平台的角度研究云机器人，也有一些大型科技公司开始试用云机器人。RoboEarth是一个由荷兰Eindhoven大学主导的欧盟项目，该项目的主要目标是开发一个“机器人万维网”，它可以被看做是一个网上的大型数据库，在这个数据库中机器人可以共享通用对象、环境以及其他各种任务的数据库。欧洲的科学家们于2013年推出了Raptuya——个帮助机器人应付人类世界的在线信息数据库，Raptuya的推出是RoboEarth项目的第一步。该项目旨在让机器人可以下载互联网上的信息，以学习它们的环境、软件组件、对象、图像以及如何执行某些任务。
DavinCi是由新加坡ASORO实验室承担的云机器人项目，以提供认知机器人服务为目标。DAvinCi是一个PaaS系统，它主要的组成部分为分布式ROS架构、Hadoop分布式文件系统(HDFS)和Map/Reduce框架。在Map/Reduce中实现FastSLAM算法，地图通过SaaS与环境中的其他机器人共享。该系统目前处于早期发展阶段，它在减少地图构建和探索时间以及减少额外的传感器方面取得了一定的成功。
Google公司的无人驾驶汽车原型于2014年5月28日发布。该车上除了具有各种先进的传感器外，最重要的是其收集到的所有数据都要发送到它的数据中心即云上，并通过云上的海量数据和超强计算能力，来保证其行驶的安全与准确。
与国外相比，国内对云机器人领域的研究并不多。北京理工大学的王全玉等人将云计算的理念应用到机器人遥操作中，设计了机器人云操作平台。浙江大学的姚敏教授及其团队研究了异构多机器人系统协同技术，以SOA的方式设计实现异构机器人的服务，重点放在服务的构造和重构算法。清华大学的都志辉教授、浙江大学的胡华梁教授与美国亚利桑那州立大学的陈以农教授合作，利用微软的机器人开发工具MRDS和可视化编程语言VPL(Visual Programming Language)实现了若干RaaS原型系统。
尽管国内外在云机器人领域取得了一系列成果，但是如何才能使传统机器人高效地变为云机器人，这一问题已成为全世界专家技术人员新的挑战。
发明内容
针对现有技术的缺陷，本发明提供一种云机器人实现方法，能接收机器人发出的请求消息，自动创建配置云中虚拟资源，使机器人按需使用云中资源。
一方面，本发明提供一种云机器人系统，包括基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块；
基于RabbitMQ的消息中间件用于接收机器人请求消息，并根据机器人上消息生产者(即消息发送程序)中的队列声明和路由规则，将机器人请求消息存储到不同的消息队列，通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者(即消息接收程序)；
基于JSON(JavaScript Object Notation，一种轻量级的数据交换格式)的消息解析器用于解析RabbitMQ消息消费者接收的请求信息，得到有用信息，并将该有用信息作为虚拟资源的参数传递给可执行函数；所述虚拟资源的参数包括创建配置计算资源、存储资源和网络资源；
基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块包括多个基于OpenStack SDK的可执行函数，用于根据基于JSON的消息解析器解析出的有用信息参数，调用OpenStack API自动创建配置云中虚拟资源，实现利用该云中虚拟资源对机器人进行控制。
另一方面，本发明还提供一种云机器人实现方法，采用上述的云机器人系统实现，包括以下步骤：
步骤1、利用基于RabbitMQ的消息中间件接收机器人发出的请求消息，根据机器人上消息生产者(即消息发送程序)中的队列声明和路由规则，将机器人请求消息存储到不同的消息队列，通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者(即消息接收程序)，具体方法为：
步骤1.1、导入消息生产者相应的RabbitMQ的客户端模块；
步骤1.2、根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接；
步骤1.3、在连接内部建立相互隔离的消息通道，消息通道内创建指定名称的队列；
步骤1.4、指定交换器和路由键，将请求消息主体发送到指定的队列中，关闭连接，等待消息消费者接收此请求消息；
步骤1.5、导入消息消费者相应的RabbitMQ的客户端模块；
步骤1.6、根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接；
步骤1.7、在连接内部建立相互隔离的消息通道，消息通道内创建指定名称的队列；
步骤1.8、通过内置的回调函数将相应队列上的请求消息传递给消息消费者，完成机器人请求消息的转发；
步骤2、利用基于JSON的消息解析器解析RabbitMQ转发来的机器人请求消息，解析出有用信息，作为虚拟资源的参数传递给可执行函数，具体方法为：
步骤2.1、导入json模块；
步骤2.2、将机器人请求消息载入json.loads()函数；
步骤2.3、得到请求消息中键的列表；
步骤2.4、对键的列表循环解析，得到键值对数据，即解析出的创建配置虚拟资源参数；
步骤3、利用基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块，根据解析器解析出的参数，运行可执行函数，自动创建、配置云中虚拟资源，利用云中虚拟资源实现对机器人的复杂控制，每个可执行函数实现的方法相同，具体方法为：
步骤3.1、导入OpenStack相应服务的客户端模块，系统时间模块，其中包含认证信息，声明使用OpenStack各模块客户端的版本信息；
步骤3.2、判断所述认证信息是否取得了认证，即判断是否取得了相应的权限，如果取得了相关认证，则运行可执行函数主体，通过调用相应OpenStackAPI，创建、配置相应云中虚拟资源，执行步骤3.3，否则，发出错误提示信息；
步骤3.3、根据创建配置的云中虚拟资源对机器人进行控制。
由上述技术方案可知，本发明的有益效果在于：本发明提供的一种云机器人实现方法，系统结构简单稳定，有良好的实际效果和较高的实用价值，所述实现方法能接收机器人发出的请求消息，自动创建配置云中虚拟资源。当机器人需要运行不同的控制算法时，通过修改机器人请求消息，可动态调整云中的虚拟资源，实现机器人按需使用云中资源，是一种全新的云机器人实现方法，有效促进云机器人的发展。
附图说明
图1为本发明实施例提供的云机器人系统结构框图；
图2为本发明实施例提供的云机器人系统结构示意图；
图3为本发明实施例提供的云机器人实现方法流程图；
图4为本发明实施例提供的基于RabbitMQ的消息中间件消息生产者流程图；
图5为本发明实施例提供的基于JSON的消息解析器解析流程图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
一种云机器人系统，如图1所示，包括三部分：基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块。
基于RabbitMQ的消息中间件用于接收机器人请求消息，并根据机器人上消息生产者(即消息发送程序)中的队列声明和路由规则，将机器人请求消息存储到不同的消息队列，通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者(即消息接收程序)。
基于JSON的消息解析器用于解析RabbitMQ消息消费者接收的请求信息，得到有用信息，并将该有用信息作为虚拟资源的参数传递给可执行函数；所述虚拟资源的参数包括创建配置计算资源、存储资源和网络资源。
基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块包括多个基于OpenStack SDK的可执行函数，用于根据基于JSON的消息解析器解析出的有用信息参数，调用OpenStack API自动创建配置云中虚拟资源，利用该云中虚拟资源对机器人进行控制。
一种云机器人实现方法，如图3所示，首先利用基于RabbitMQ的消息中间件接收、存储、转发机器人请求信息，再利用基于JSON的消息解析器解析请求消息，得到创建配置云中虚拟资源的参数，最后基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块根据解析出的参数信息自动创建配置网络、虚拟机等云中资源，使虚拟机与机器人能相互连接、相互通信，进而根据云中虚拟资源对机器人进行控制。虚拟机内部集成了Ubuntu操作系统和ROS(RobotOperating System)，可运行相应的机器人算法，实现机器人的复杂控制，本实施例中的云机器人系统如图2所示。
如图4所示，为基于RabbitMQ的消息中间件消息生产者流程图。本实施例中有多个消息生产者(请求消息的发送程序)和消息消费者(请求消息的接收程序)。首先要在RabbitMQ服务器上创建虚拟主机，并设定用户名和密码，为之后生产者、消费者与服务器建立连接作准备。消息生产者流程如下：
(1)导入消息生产者相应的RabbitMQ的客户端模块，导入的模块是程序的集合，可以直接调用使用；
(2)根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接；
(3)在连接内部建立相互隔离的消息通道，在消息通道内创建指定名称的队列；
(4)指定交换器和路由键，将请求消息主体发送到指定的队列中；
(5)关闭连接。
消息生产者通过上面的流程将消息发送至指定的队列上，等待消息消费者接收此消息。
本实施例中，消息消费者的流程与消息生产者大致相同，在导入相应模块后，通过IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码与RabbitMQ服务器建立连接，创建通道，指定名称创建队列，通过内置的回调函数callback()函数将该队列上的消息被传递给此消费者，完成消息的转发。消息消费者要一直等待请求消息的到来，所以不需要关闭连接等操作，具体实施中，按CTRL+C键可以人为强制关闭连接。
如图5所示，为基于JSON的消息解析器进行解析的流程图，其流程如下：
(1)导入json模块；
(2)将机器人请求消息载入json.loads()函数；
(3)得到请求消息中键的列表；
(4)由键的列表进行循环解析，得到键值对数据，即解析出的创建配置虚拟资源参数。
本实施例中，基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块主要包含5个可执行函数，涵盖了对云平台基本的操作，其名称、所需参数和对应的功能如表1所示.
表1可执行函数信息表
每个可执行函数实现的总体流程大致类似：先导入相应模块，包含认证信息，声明使用OpenStack各模块客户端的版本信息等，其次判断是否取得了认证，即判断是否取得了相应的权限，如果取得了相关认证，则执行函数主体，通过调用相应OpenStack API，创建配置相应虚拟资源，否则发出错误提示信息。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明权利要求所限定的范围。

Claims (1)

1.一种云机器人实现方法，其特征在于，该方法采用一种云机器人系统实现，该系统包括基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块；
所述基于RabbitMQ的消息中间件用于接收机器人请求消息，并根据机器人上消息生产者中的队列声明和路由规则，将机器人请求消息存储到不同的消息队列，通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者；所述消息生产者即消息发送程序，所述消息消费者即消息接收程序；
所述基于JSON的消息解析器用于解析RabbitMQ消息消费者接收的请求信息，得到有用信息，并将该有用信息作为虚拟资源的参数传递给可执行函数；所述虚拟资源的参数包括创建配置计算资源、存储资源和网络资源；所述JSON即JavaScript Object Notation，是一种轻量级的数据交换格式；
所述基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块包括多个基于0penStack SDK的可执行函数，用于根据基于JSON的消息解析器解析出的有用信息参数，调用OpenStack API自动创建配置云中虚拟资源，利用该云中虚拟资源对机器人进行控制；
云机器人实现方法包括以下步骤：
步骤1、利用基于RabbitMQ的消息中间件接收机器人发出的请求消息，根据机器人上消息生产者中的队列声明和路由规则，将机器人请求消息存储到不同的消息队列，通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者，具体方法为：
步骤1.1、导入消息生产者相应的RabbitMQ的客户端模块；
步骤1.2、根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接；
步骤1.3、在连接内部建立相互隔离的消息通道，消息通道内创建指定名称的队列；
步骤1.4、指定交换器和路由键，将请求消息主体发送到指定的队列中，关闭连接，等待消息消费者接收此请求消息；
步骤1.5、导入消息消费者相应的RabbitMQ的客户端模块；
步骤1.6、根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接；
步骤1.7、在连接内部建立相互隔离的消息通道，消息通道内创建指定名称的队列；
步骤1.8、通过内置的回调函数将相应队列上的请求消息传递给消息消费者，完成机器人请求消息的转发；
步骤2、利用所述基于JSON的消息解析器解析RabbitMQ转发来的机器人请求消息，解析出有用信息，作为虚拟资源的参数传递给可执行函数，具体方法为：
步骤2.1、导入json模块；
步骤2.2、将机器人请求消息载入json.loads()函数；
步骤2.3、得到请求消息中键的列表；
步骤2.4、对键的列表循环解析，得到键值对数据，即解析出的创建配置虚拟资源参数；
步骤3、利用所述基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块，根据解析器解析出的参数，运行可执行函数，自动创建、配置云中虚拟资源，利用云中虚拟资源实现对机器人的复杂控制，每个可执行函数实现的方法相同，具体方法为：
步骤3.1、导入OpenStack相应服务的客户端模块，系统时间模块，其中包含认证信息，声明使用OpenStack各模块客户端的版本信息；
步骤3.2、判断所述认证信息是否取得了认证，即判断是否取得了相应的权限，如果取得了相关认证，则运行可执行函数主体，通过调用相应OpenStackAPI，创建、配置相应云中虚拟资源，执行步骤3.3，否则，发出错误提示信息，结束本次执行过程；
步骤3.3、根据创建配置的云中虚拟资源对机器人进行控制。
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