CN107618034A - 一种机器人的深度学习方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种机器人的深度学习方法,其中包括以下步骤:建立机器人与客户端的连接;接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统;基于云计算模块对数据库处理系统中的数据进行处理和分析并上传到机器人的处理芯片,所述处理芯片对接收的信息进行储存和记忆;通过客户端根据处理和分析的数据对机器人下达指令信息;机器人接收上述的指令信息并进行识别,将识别后的信息与储存的记忆进行对比,然后做出相应的动作,本发明的方法,可以实现与机器人信息的交互,以及机器人根据客户端下达的指令操作相应的动作,并将动作信息反馈到客户端,可以实现机器人的深度学习。
Description
技术领域
本发明涉及机器人领域,尤其涉及一种机器人的深度学习方法。
背景技术
机器人及自动化装备有着广阔的应用市场,以机器人为例,机器人技术作为先进制造技术的典型代表,是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科先进技术于一体的重要的现代制造业自动化装备。具有高度的柔性和适应性,它满足了现代生产模式——小批量、多品种以及产品生命周期短和更新换代快的特点,可改变传统生产模式,提高产品质量和生产效率,实现文明生产和柔性生产。工业机器人已在汽车及零部件、摩托车、工程机械、机床模具、低压电器、烟草、化工、军工等领域得到广泛应用。未来的机器人市场需求也在不断扩大,机器人化智能装备会不断涌现,目前没有理想的机器人与客户端的交互方式。
发明内容
鉴于现有技术存在的上述不足,本发明提供一种机器人的深度学习方法,可以实现与机器人信息的交互,以及机器人根据客户端下达的指令操作相应的动作,并将动作信息反馈到客户端,可以实现机器人的深度学习。
为达到上述目的,本发明的采用如下技术方案:
一种机器人的深度学习方法,包括以下步骤:
建立机器人与客户端的连接;
接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统;
基于云计算模块对数据库处理系统中的数据进行处理和分析并上传到机器人的处理芯片,所述处理芯片对接收的信息进行储存和记忆;
通过客户端根据处理和分析的数据对机器人下达指令信息;
机器人接收上述的指令信息并进行识别,将识别后的信息与储存的记忆进行对比,然后做出相应的动作。
作为本发明的优选技术方案,所述建立机器人与客户端的连接的步骤中,所述机器人包括数据库处理系统、语音系统、视觉采集系统、图像处理系统和第一通信系统,所述数据库处理系统分别与所述语音系统、视觉采集系统和图像处理系统相连;所述数据库处理系统用以管理语音系统、视觉采集系统和图像处理系统;所述视觉采集系统用以对图像的采集;所述图像处理系统,用以对视觉采集系统的图形进行处理和分析,所述第一通信系统分别于所述数据库处理系统、语音系统、视觉采集系统和图像处理系统相连;所述客户端包括第二通信系统和云计算模块,所述第二通信系统与所述第一通信系统相连,所述云计算模块与所述数据库处理系统相连。
作为本发明的优选技术方案,所述接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统的步骤中,通过视觉采集系统进行采集,通过语音系统对语音信息进行采集,通过扫描系统对扫描信息进行采集,通过第一通信系统接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统。
作为本发明的优选技术方案,所述基于云计算模块对数据库处理系统中的数据进行处理和分析并上传到机器人的处理芯片,所述处理芯片对接收的信息进行储存和记忆的步骤包括:
将数据库处理系统中的数据储存到与客户端相连的云储存模块;
基于云计算模块对云储存模块中的数据进行处理和分析;
将分析和处理后的数据发送到机器人的处理芯片,然后处理芯片对接收的信息进行储存和记忆。
作为本发明的优选技术方案,所述图像处理系统包括对比电路、滤波电路和信号放大电路,所述信号放大电路分别与所述对比电路和滤波电路相连。
作为本发明的优选技术方案,所述数据库处理系统包括数据分析模块、数据储存模块和数据反馈模块,所述数据分析模块分别与数据储存模块和数据反馈模块相连。
作为本发明的优选技术方案,所述机器人接收上述的指令信息并进行识别,将识别后的信息与储存的记忆进行对比,然后做出相应的动作的步骤包括;
机器人接收指令信息并进行识别;
将识别后的信息与储存的记忆信息进行对比,然后做出相应的动作。
本发明的一种机器人的深度学习方法具有以下有益效果:可以实现机器人与客户端的双向交流,以及通过客户端可以对机器人的远程控制,并且可以对机器人采集的数据进行查看,以及可以实现机器人的深度学习。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式
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,都属于本发明保护的范围。
如图1为本发明提供一种机器人的深度学习方法,包括以下步骤:
步骤S1:建立机器人与客户端的连接,其中机器人包括数据库处理系统、语音系统、视觉采集系统、图像处理系统和第一通信系统,所述数据库处理系统分别与所述语音系统、视觉采集系统和图像处理系统相连;所述数据库处理系统用以管理语音系统、视觉采集系统和图像处理系统;所述视觉采集系统用以对图像的采集;所述图像处理系统,用以对视觉采集系统的图形进行处理和分析,所述第一通信系统分别于所述数据库处理系统、语音系统、视觉采集系统和图像处理系统相连;客户端包括第二通信系统和云计算模块,第二通信系统与所述第一通信系统相连,云计算模块与所述数据库处理系统相连,也就是说通过通信系统建立机器人与客户端的连接,可以实现信息的交互。
步骤S2:接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统,其中通过视觉采集系统进行采集,通过语音系统对语音信息进行采集,通过扫描系统对扫描信息进行采集,通过第一通信系统接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统。
步骤S3:基于云计算模块对数据库处理系统中的数据进行处理和分析并上传到机器人的处理芯片,所述处理芯片对接收的信息进行储存和记忆,具体包括步骤S3a:将数据库处理系统中的数据储存到与客户端相连的云储存模块;步骤S3b:基于云计算模块对云储存模块中的数据进行处理和分析;步骤S3c:将分析和处理后的数据发送到机器人的处理芯片,然后处理芯片对接收的信息进行储存和记忆。
步骤S4:通过客户端根据处理和分析的数据对机器人下达指令信息,也就是说客户端根据接收的信息对机器人下达指令。
步骤S5: 机器人接收上述的指令信息并进行识别,将识别后的信息与储存的记忆进行对比,然后做出相应的动作,从而实现相互交互和机器人的深度学习,具体步骤为步骤S5a:机器人接收指令信息并进行识别;步骤S5b:将识别后的信息与储存的记忆信息进行对比,然后做出相应的动作。
在本发明一可选实施例中,图像处理系统包括对比电路、滤波电路和信号放大电路,所述信号放大电路分别与所述对比电路和滤波电路相连,其中对比电路用于对分析的图像进行对比,滤波电路用于对信号的滤波,信号放大电路用于对接收的信号进行放大,可以提高对图像处理和分析的精度。
在本发明一可选实施例中,数据库处理系统包括数据分析模块、数据储存模块和数据反馈模块,所述数据分析模块分别与数据储存模块和数据反馈模块相连,其中数据分析模块用于对数据储存模块储存的数据进行分析,数据反馈模块将数据分析模块分析的数据反馈到客户端。
以上所述,仅为本发明的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本领域技术的技术人员在本发明公开的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
Claims (7)
1.一种机器人的深度学习方法,其特征在于,包括以下步骤:
建立机器人与客户端的连接;
接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统;
基于云计算模块对数据库处理系统中的数据进行处理和分析并上传到机器人的处理芯片,所述处理芯片对接收的信息进行储存和记忆;
通过客户端根据处理和分析的数据对机器人下达指令信息;
机器人接收上述的指令信息并进行识别,将识别后的信息与储存的记忆进行对比,然后做出相应的动作。
2.根据权利要求1所述的一种机器人的深度学习方法,其特征在于,所述建立机器人与客户端的连接的步骤中,所述机器人包括数据库处理系统、语音系统、视觉采集系统、图像处理系统和第一通信系统,所述数据库处理系统分别与所述语音系统、视觉采集系统和图像处理系统相连;所述数据库处理系统用以管理语音系统、视觉采集系统和图像处理系统;所述视觉采集系统用以对图像的采集;所述图像处理系统,用以对视觉采集系统的图形进行处理和分析,所述第一通信系统分别于所述数据库处理系统、语音系统、视觉采集系统和图像处理系统相连;所述客户端包括第二通信系统和云计算模块,所述第二通信系统与所述第一通信系统相连,所述云计算模块与所述数据库处理系统相连。
3.根据权利要求2所述的一种机器人的深度学习方法,其特征在于,所述接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统的步骤中,通过视觉采集系统进行采集,通过语音系统对语音信息进行采集,通过扫描系统对扫描信息进行采集,通过第一通信系统接收视觉采集信息、语音信息和扫描信息并上传到数据库处理系统。
4.根据权利要求2所述的一种机器人的深度学习方法,其特征在于,所述基于云计算模块对数据库处理系统中的数据进行处理和分析并上传到机器人的处理芯片,所述处理芯片对接收的信息进行储存和记忆的步骤包括:
将数据库处理系统中的数据储存到与客户端相连的云储存模块;
基于云计算模块对云储存模块中的数据进行处理和分析;
将分析和处理后的数据发送到机器人的处理芯片,然后处理芯片对接收的信息进行储存和记忆。
5.根据权利要求2所述的一种机器人的深度学习方法,其特征在于,所述图像处理系统包括对比电路、滤波电路和信号放大电路,所述信号放大电路分别与所述对比电路和滤波电路相连。
6.根据权利要求5所述的一种机器人的深度学习方法,其特征在于,所述数据库处理系统包括数据分析模块、数据储存模块和数据反馈模块,所述数据分析模块分别与数据储存模块和数据反馈模块相连。
7.根据权利要求1-5任一所述的一种机器人的深度学习方法,其特征在于,所述机器人接收上述的指令信息并进行识别,将识别后的信息与储存的记忆进行对比,然后做出相应的动作的步骤包括;
机器人接收指令信息并进行识别;
将识别后的信息与储存的记忆信息进行对比,然后做出相应的动作。
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