CN109623848A - 一种酒店服务机器人 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及一种酒店服务机器人，包括：人机交互模块、移动模块和机器人外壳；人机交互模块安装在机器人外壳上，机器人外壳安装在移动模块上；人机交互模块包括互相连接的触控式主机和深度语音摄像头；移动模块包括移动模块外壳、安装在移动模块外壳上的激光雷达、安装在移动模块外壳内的处理器模块、电源、舵机、无线充电模块以及安装在移动模块外壳底部的移动装置；电源分别与舵机、处理器模块和激光雷达电连接；触控式主机与处理器模块相连接。本发明提供的酒店服务机器人，智能化程度高，能够通过手势识别和语音询问准确了解顾客意图，能够实现路径规划及避障从而将顾客带到指定场所，起到引导客流的作用，提高顾客的使用体验。

Description

一种酒店服务机器人
技术领域
本发明属于机器人技术领域，具体涉及一种用于在酒店环境下服务顾客的酒店服务机器人。
背景技术
随着人工智能，SLAM、物联网等技术的发展，“智能”两个字已经不断融人们的生活中，“智能电场”、“智能餐厅”等各种名词出现在我们的视野中。而将机器人投入到服务行业，实现服务行业的智能化，已经越来越被人所关注。其中对于酒店这种客流量大，需要大量服务人员的环境下，用机器人代替人工完成一些简单繁琐的工作，将提高服务人员工作效率，从而缓解客流压力，让顾客有更好的入住体验，提高酒店的流畅性和舒适性是非常有必要的。
我国今年来针对上述需求做了诸多研究，中国发明专利CN 201810375878.1申请公开了一种智能酒店服务机器人，包括底座，所述底座的上端固定连接有机器人身体，所述机器人身体的上端设有转动轴，所述转动轴的上端设有机器人头部，所述机器人头部的前侧设有摄像头，所述机器人头部的上端设有扬声器。但是其仅单纯的为顾客提供了登记信息和一些简单服务，主要针对顾客识别为主，对于缓解客流的压力起到交小的作用，且需要人工充电，增加了酒店工作人员的工作量。综上所述，服务机器人已经有大量产品。但是一般设计以多功能和单纯登记、打扫为主，而能够起到引导客流、外形精简的酒店服务机器人目前还是比较缺乏的。所以一款能够自主运行、起到引流的酒店服务机器人，是目前酒店服务业比较需求的。
发明内容
针对上述现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种可避免出现上述技术缺陷的酒店服务机器人。
为了实现上述发明目的，本发明提供的技术方案如下：
一种酒店服务机器人，包括：人机交互模块、移动模块和机器人外壳；人机交互模块安装在机器人外壳上，机器人外壳安装在移动模块上；人机交互模块包括互相连接的触控式主机和深度语音摄像头；移动模块包括移动模块外壳、安装在移动模块外壳上的激光雷达、安装在移动模块外壳内的处理器模块、电源、舵机、无线充电模块以及安装在移动模块外壳底部的移动装置；电源分别与舵机、处理器模块和激光雷达电连接；触控式主机与处理器模块相连接。
进一步地，机器人外壳上设置有挂钩和包槽。
酒店服务机器人带顾客去指定位置的方法，包括以下步骤：深度语音摄像头采集顾客手势数据并将其发送给触控式主机，触控式主机识别手势；接收到顾客需求后，触控式主机发送带有指定位置特定序号信息的协议包通过CAN总线给处理器模块，处理器模块解析协议包中的特定序号后，在数据库中取出相应位置在地图的坐标后，通过轨迹规划带领顾客去指定位置。
进一步地，所述方法包括以下步骤：
步骤1)通过深度语音摄像头采集顾客的手势，将采集到的手势数据发送到触控式主机中，触控式主机识别顾客的手势，然后控制机器人接近顾客并通过深度语音摄像头语音询问顾客是否需要帮助；
步骤2)若需要帮助，触控式主机内置UI弹出服务界面，顾客选择要去的指定位置；
步骤3)触控式主机接收到顾客需求后，发送带有指定位置特定序号信息的协议包通过CAN总线给处理器模块，处理器模块解析协议包中的特定序号后，在数据库中取出相应位置在酒店地图的坐标后，通过轨迹规划带领顾客去指定位置。
进一步地，触控式主机识别手势的方法，包括以下步骤：
步骤(1)数据集制作；获取人体骨骼数据，采集多组不同动作的动作序列数据；
步骤(2)特征提取；将每一个动作序列关节点映射到RGB颜色空间，作为动作中每一帧的特征；构造动作编码图，动作编码图中每一列为不同关节的特征，每一行为同一个动作的特征序列；用k-means算法将每一行进行特征聚类，提取30个数据，然后按时序排列；最后得到一个动作的多个关节动作编码图矩阵；
步骤(3)动作识别；首先用主成分分析法对编码图特征进行降维，其次使用支持向量机法进行动作识别，利用降维后的训练集训练支持向量机分类模型，然后在测试时，将降维后的测试样本作为输入数据，供一训练好的SVM分类模型识别动作类别。
进一步地，主成分分析法包括以下步骤：
(1)从已知动作数据集中随机选取M个样本，每个样本是d维向量，记作并组成训练集
将原始数据集Strain按列组成d行M列矩阵Xd×M，Xd×M的每一列为一个样本，每一动作一个字段；
(2)计算样本均值
为d维向量，
将矩阵Xd×M中每一列减去得到矩阵X’d×M；
(3)求协方差矩阵
(4)求协方差矩阵Cd×d的特征值对角矩阵σM×M和特征向量矩阵Wd×M，将特征向量按照对应特征值大小降序排列的顺序排列成矩阵，提取前k行组成矩阵Pk×d；矩阵Pk×d就是原始数据从原始坐标系映射到低维坐标系下的投影矩阵；
Yk×M＝Pk×dXd×M
Yk×M即训练集降到k维后的数据集。
进一步地，原始关节点从笛卡尔空间向RGB颜色空间映射公式为：
其中，为人体坐标系基向量，x，y，z为关节点笛卡尔系坐标，x0，y0，z0为肩部关节中心点，xneglim，yneglim，zneglim为极限点，ku，kv，kw为缩放系数；
动作编码图R、G、B三通道的取值分别由 计算得出。
进一步地，酒店机器人的路径规划及避障方法，包括以下步骤：
步骤1)离线建立酒店栅格地图，机器人利用此地图进行全局路径规划；建立酒店的三维模型，根据三维模型建立精确的静置障碍物的栅格地图；
步骤2)获取自身定位信息；通过UWB基站，获取机器人自身位置；
步骤3)路径规划；利用逆向D*算法通过寻找目标代价估计最小的中间目标位置，自动规划目标路径；目标势能函数为Emin为机器人从起点到目标点目标势能最小值，机器人向外搜索目标函数小于Emin-ε的中间节点M(x，y)；当搜索到满足条件的中间节点后，从节点出发，按机器人到节点M(x，y)距离减小的梯度方向，找到机器人当前位置到达节点M(x，y)的路径；机器人通过不断的搜索M(x，y)，实现机器人的动态路径规划；
步骤4)避障；机器人利用激光雷达建立局部地图，将机器人用激光雷达扫描到的周围一定范围内的障碍物信息映射到栅格地图上，出现障碍物的时候自动规划局部路径，绕过障碍物。
本发明提供的酒店服务机器人，设计科学，功能全面，智能化程度高，能够通过手势识别和语音询问准确了解顾客意图，能够实现路径规划及避障从而将顾客带到指定场所，起到引导客流的作用，提高顾客的使用体验，可以很好地满足实际应用的需要。
附图说明
图1是本发明的服务机器人的外观图；
图2是本发明的服务机器人的立体结构示意图；
图3是本发明的服务机器人的另一视角的示意图；
图4是本发明的服务机器人的移动模块外壳内部的结构示意图；
图5是本发明的手势识别算法流程图；
图6是本发明的路径规划算法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。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-图4所示，一种酒店服务机器人，包括人机交互模块A、移动模块C和机器人外壳B；所述人机交互模块A安装在机器人外壳B上，方便人与机器人进行交互。机器人外壳B安装在移动模块C上，机器人外壳B通过3个连接柱与移动模块C相连，移动模块C用于实现机器人整体的移动。人机交互模块A与移动模块C通过CAN总线进行通信，从而将大量的地图信息储存和复杂的轨迹控制集成在移动模块C的处理器模块12中，减少人机交互模块的负荷，提高机器人运行效率。
如图2所示，所述的人机交互模块A包括：触控式主机1和深度语音摄像头2；其中深度语音摄像头2能够读取人的骨架信息和语音信息，随后通过CAN总线发送给触控式主机1，让触控式主机1对信息进行处理并识别顾客的动作和语音，比如请求服务的手势或者“需要帮助”的语音等，并且对于跌倒的顾客或者行动诡异者通过无线网络通知总服务台。同时触控式主机1通过软件和语音与顾客互动，实现机器人与人的人机互动；所述触控式主机1软件界面可以显示地图，每个地图储存酒店各个地点的特定序号，顾客可以通过点击软件地图上的地点选择需要去的地方，随后触控式主机1通过CAN总线将特定的地点序号发送给移动模块C，让机器人规划出指定路线给顾客带路。触控式主机1为平板电脑或其他种类的带触摸屏的电脑。
所述的机器人外壳B上设置有挂钩6和包槽7。
机器人外壳B作为机器人的机架，用于放置触控式主机1和深度语音摄像头2，机器人外壳B上的挂钩6可以用于帮助顾客拖动旅行箱，包槽7用于顾客放置杂物或者手提包等小物件，从而释放顾客的双手，提高顾客的入住体验。
所述的移动模块C，如图4所示，包括：移动模块外壳5、安装在移动模块外壳5上的激光雷达8、安装在移动模块外壳5内的处理器模块12、电源10、舵机11、无线充电模块9、以及安装在移动模块外壳5底部的两个万向轮3和两个驱动轮4；激光雷达8设置在移动模块外壳5上，位于机器人外壳B的下方；移动模块外壳5前端设置有一个开关，用于实现对机器人的紧急关闭；其中处理器模块12通过CAN总线接收触控式主机1的命令和激光雷达8的地点数据，随后控制舵机11转动驱动轮4让机器人进行路径规划和避障；其中电源10给机器人的舵机11、处理器模块12和激光雷达8等设备进行供电，当电源不足时，处理器模块12可以通过计算电源提供的电压计算出机器人电力不足，从而提前到达指定充电位置，通过无线充电模块9给电源11充电，实现完全自动化。
本机器人所采用的一种酒店服务机器人带顾客去指定位置的方法，包括以下步骤：
步骤1)通过深度语音摄像头2采集顾客的手势，将采集到的手势数据发送到触控式主机1中，触控式主机1识别顾客的手势，然后控制机器人接近顾客并通过深度语音摄像头2语音询问顾客是否需要帮助；
步骤2)若需要帮助，触控式主机1内置UI弹出服务界面，顾客选择要去的指定位置；
步骤3)触控式主机1接收到顾客需求后，发送带有指定位置特定序号信息的协议包通过CAN总线给处理器模块12，处理器模块12解析协议包中的特定序号后，在数据库中取出相应位置在酒店地图的坐标后，通过轨迹规划带领顾客去指定位置。
如图5所示，本机器人所采用的一种识别手势的方法，包括以下步骤：
步骤(1)数据集制作；利用深度语音摄像头2获取人体骨骼数据，采集多组不同动作的动作序列数据，其中80％作为训练集，20％作为测试集；
步骤(2)特征提取；将每一个动作序列关节点映射到RGB颜色空间，作为动作中每一帧的特征；构造动作编码图，动作编码图中每一列为不同关节的特征，每一行为同一个动作的特征序列；用k-means算法将每一行进行特征聚类，提取30个数据，然后按时序排列；最后得到一个动作的多个关节动作编码图矩阵；
原始关节点从笛卡尔空间向RGB颜色空间映射公式：
其中，为人体坐标系基向量，x，y，z为关节点笛卡尔系坐标，x0，y0，z0为肩部关节中心点，xneglim，yneglim，Zneglim为极限点，ku，kv，kw为缩放系数。
动作编码图R、G、B三通道的取值分别由 计算得出；
步骤(3)动作识别；首先用主成分分析法对编码图特征进行降维，其次使用支持向量机法(SVM)进行动作识别，利用降维后的训练集训练支持向量机分类模型，然后在测试时，将降维后的测试样本作为输入数据，供一训练好的SVM分类模型识别动作类别。
主成分分析法包括以下步骤：
(1)从已知动作数据集中随机选取M个样本，每个样本是d维向量，记作并组成训练集
将原始数据集Strain按列组成d行M列矩阵Xd×M，Xd×M的每一列为一个样本，每一动作一个字段。
(2)计算样本均值
为d维向量
将矩阵Xd×M中每一列减去得到矩阵X’d×M，定义矩阵X’d×M的零均值化矩阵。
(3)求协方差矩阵
(4)求协方差矩阵Cd×d的特征值对角矩阵σM×M和特征向量矩阵Wd×M，使得：
将特征向量按照对应特征值大小降序排列的顺序排列成矩阵，提取前k行组成矩阵Pk×d。矩阵Pk×d就是原始数据从原始坐标系映射到低维坐标系下的投影矩阵。
Yk×M＝Pk×dXd×M
Yk×M即训练集降到k维后的数据集。
如图6所示，本机器人所采用的一种路径规划及避障方法，包括以下步骤：
步骤1)离线建立酒店栅格地图，机器人利用此地图进行全局路径规划；建立酒店的三维模型，根据三维模型建立精确的静置障碍物的栅格地图；
步骤2)获取自身定位信息；通过酒店安装UWB基站，获取机器人自身位置；
步骤3)路径规划；利用逆向D*算法通过寻找目标代价估计最小的中间目标位置，自动规划目标路径；目标势能函数为Emin为机器人从起点到目标点目标势能最小值，机器人向外搜索目标函数小于Emin-ε的中间节点M(x,y)；当搜索到满足条件的中间节点后，从节点出发，按机器人到节点M(x,y)距离减小的梯度方向，找到机器人当前位置到达节点M(x,y)的路径；机器人通过不断的搜索M(x,y)，实现机器人的动态路径规划；
步骤4)避障；机器人利用激光雷达建立局部地图，将机器人用激光雷达扫描到的周围一定范围内的障碍物信息映射到栅格地图上，出现障碍物的时候自动规划局部路径，绕过障碍物。
本发明提供的酒店服务机器人，设计科学，功能全面，智能化程度高，能够通过手势识别和语音询问准确了解顾客意图，能够实现路径规划及避障从而将顾客带到指定场所，起到引导客流的作用，提高顾客的使用体验，可以很好地满足实际应用的需要。
以上所述实施例仅表达了本发明的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (9)

1.一种酒店服务机器人，其特征在于，包括：人机交互模块、移动模块和机器人外壳；人机交互模块安装在机器人外壳上，机器人外壳安装在移动模块上；人机交互模块包括互相连接的触控式主机和深度语音摄像头；移动模块包括移动模块外壳、安装在移动模块外壳上的激光雷达、安装在移动模块外壳内的处理器模块、电源、舵机、无线充电模块以及安装在移动模块外壳底部的移动装置；电源分别与舵机、处理器模块和激光雷达电连接；触控式主机与处理器模块相连接。
2.根据权利要求1所述的酒店机器人，其特征在于，机器人外壳上设置有挂钩和包槽。
3.权利要求1所述的酒店服务机器人带顾客去指定位置的方法，其特征在于，包括以下步骤：深度语音摄像头采集顾客手势数据并将其发送给触控式主机，触控式主机识别手势；接收到顾客需求后，触控式主机发送带有指定位置特定序号信息的协议包通过CAN总线给处理器模块，处理器模块解析协议包中的特定序号后，在数据库中取出相应位置在地图的坐标后，通过轨迹规划带领顾客去指定位置。
4.根据权利要求3所述的酒店服务机器人去指定位置的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1)通过深度语音摄像头采集顾客的手势，将采集到的手势数据发送到触控式主机中，触控式主机识别顾客的手势，然后控制机器人接近顾客并通过深度语音摄像头语音询问顾客是否需要帮助；
步骤2)若需要帮助，触控式主机内置UI弹出服务界面，顾客选择要去的指定位置；
步骤3)触控式主机接收到顾客需求后，发送带有指定位置特定序号信息的协议包通过CAN总线给处理器模块，处理器模块解析协议包中的特定序号后，在数据库中取出相应位置在酒店地图的坐标后，通过轨迹规划带领顾客去指定位置。
5.根据权利要求4所述的酒店服务机器人去指定位置的方法，其特征在于，触控式主机识别手势的方法，包括以下步骤：
步骤(1)数据集制作；获取人体骨骼数据，采集多组不同动作的动作序列数据；
步骤(2)特征提取；将每一个动作序列关节点映射到RGB颜色空间，作为动作中每一帧的特征；构造动作编码图，动作编码图中每一列为不同关节的特征，每一行为同一个动作的特征序列；用k-means算法将每一行进行特征聚类，提取30个数据，然后按时序排列；最后得到一个动作的多个关节动作编码图矩阵；
步骤(3)动作识别；首先用主成分分析法对编码图特征进行降维，其次使用支持向量机法进行动作识别，利用降维后的训练集训练支持向量机分类模型，然后在测试时，将降维后的测试样本作为输入数据，供一训练好的SVM分类模型识别动作类别。
6.根据权利要求5所述的识别手势的方法，其特征在于，主成分分析法包括以下步骤：
(1)从已知动作数据集中随机选取M个样本，每个样本是d维向量，记作并组成训练集
将原始数据集Strain按列组成d行M列矩阵Xd×M，Xd×M的每一列为一个样本，每一动作一个字段；
(2)计算样本均值
为d维向量，
将矩阵Xd×M中每一列减去得到矩阵X’d×M；
(3)求协方差矩阵
(4)求协方差矩阵Cd×d的特征值对角矩阵σM×M和特征向量矩阵Wd×M，将特征向量按照对应特征值大小降序排列的顺序排列成矩阵，提取前k行组成矩阵Pk×d；矩阵Pk×d就是原始数据从原始坐标系映射到低维坐标系下的投影矩阵；
Yk×M＝Pk×dXd×M
Yk×M即训练集降到k维后的数据集。
7.根据权利要求5-6所述的识别手势的方法，其特征在于，原始关节点从笛卡尔空间向RGB颜色空间映射公式为：
其中，为人体坐标系基向量，x,y,z为关节点笛卡尔系坐标，x0，y0，z0为肩部关节中心点，xneglim，yneglim，zneglim为极限点，ku，kv，kw为缩放系数；
动作编码图R、G、B三通道的取值分别由 计算得出。
8.权利要求1所述的酒店机器人的路径规划及避障方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1)离线建立酒店栅格地图，机器人利用此地图进行全局路径规划；建立酒店的三维模型，根据三维模型建立精确的静置障碍物的栅格地图；
步骤2)获取自身定位信息；通过UWB基站，获取机器人自身位置；
步骤3)路径规划；利用逆向D*算法通过寻找目标代价估计最小的中间目标位置，自动规划目标路径；
步骤4)避障；机器人利用激光雷达建立局部地图，将机器人用激光雷达扫描到的周围一定范围内的障碍物信息映射到栅格地图上，出现障碍物的时候自动规划局部路径，绕过障碍物。
9.根据权利要求8所述的酒店机器人的路径规划及避障方法，其特征在于，在所述步骤3)中，目标势能函数为Emin为机器人从起点到目标点目标势能最小值，机器人向外搜索目标函数小于Emin-ε的中间节点M(x,y)；当搜索到满足条件的中间节点后，从节点出发，按机器人到节点M(x,y)距离减小的梯度方向，找到机器人当前位置到达节点M(x,y)的路径；机器人通过不断的搜索M(x,y)，实现机器人的动态路径规划。
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