CN111152219B - 一种机器人状态的监控方法及机器人状态的监控设备 - Google Patents

Abstract

本申请适用于机器人技术领域，提供了一种机器人状态的监控方法，包括：获取机器人的充电上桩运动信息；比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。上述方法，每次充电时，都可以获取机器人的相关数据，可以对机器人自身状态进行整体的监控和分析，降低了机器人的运营维护成本，提高了机器人的运营效率。

Description

一种机器人状态的监控方法及机器人状态的监控设备

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人状态的监控方法及机器人状态的监控设备。

背景技术

机器人作为智能设备能够代替人工自主完成现场服务，可减轻人们的劳动，带来很大的便利。但是当机器人出现“健康”状况时，如果不能及时发现会直接影响机器人的服务能力，严重时甚至会造成事故带来损失。特别是在大量机器人处于无人监督的服务场合，及时获取机器人的状态并作出评估和处理响应尤其重要。现有的机器人的工作场所中存在监控系统，但不是为机器人所设的，机器人远程运维系统，能获取的主要是机器人系统运行状态、工作任务，进行机器人系统升级和任务调度，但是无法实时的对机器人自身状态进行整体的监控和分析，导致机器人的运营维护成本高、效率低。

发明内容

本申请实施例提供了一种机器人状态的监控方法及装置，可以解决无法实时的对机器人自身状态进行整体的监控和分析，机器人的运营维护成本高、效率低的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种机器人状态的监控方法，包括：

获取机器人的充电上桩运动信息；

比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；

基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息；

所述比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息，包括：

获取所述充电上桩运动轨迹信息与基准充电上桩运动轨迹信息之间的轨迹偏移信息；

当所述轨迹偏移信息满足预设轨迹异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为轨迹异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动控制指令信息；

所述比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息，包括：

获取所述充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的指令差异信息；

当所述指令差异信息满足预设指令异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为运动控制异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括运动关键位置图像信息；

所述比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息，包括：

基于所述运动关键位置图像信息确定所述机器人位于运动关键位置的姿态信息；

获取所述姿态信息和基准姿态信息之间的姿态差异信息；

当所述姿态差异信息满足预设姿态异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为姿态异常。

进一步地，在所述基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息之后，还包括：

获取机器人的系统运行信息；

所述基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息，包括：

基于所述系统运行信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，在所述基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息之后，还包括：

获取机器人的充电状态信息；

比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息；

所述基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息，包括：

基于所述充电状态监控信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息，包括：

获取所述充电状态信息与预设充电状态信息的充电差异信息；

当所述充电差异信息满足预设充电异常条件时，确定所述机器人的充电状态监控信息为充电异常。

进一步地，在所述基于所述系统运行信息、所述运动状态监控信息和所述充电状态监控信息，确定所述机器人的当前状态信息之后，还包括：

当获取到多个所述机器人的当前状态信息时，对所有所述机器人的当前状态信息进行分析处理，得到风险预测信息。

第二方面，本申请实施例提供了一种机器人状态的监控方法，应用于机器人，包括：

获取充电上桩指令，并且检测到达预设起始位置时，开启摄像头；

当检测到达预设运动关键位置时，控制所述摄像头拍摄运动关键位置图像信息；

当检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息；所述充电上桩运动轨迹信息为所述机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置的轨迹信息；所述充电上桩运动控制指令信息为机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置过程中生成的控制指令信息；

基于所述充电上桩运动轨迹信息、所述充电上桩运动控制指令信息和所述运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息；

将所述充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。

第三方面，本申请实施例提供了一种机器人状态的监控设备，包括：

第一获取单元，用于获取机器人的充电上桩运动信息；

第一处理单元，用于比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；

第一确定单元，用于基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息；

所述第一处理单元，具体用于：

获取所述充电上桩运动轨迹信息与基准充电上桩运动轨迹信息之间的轨迹偏移信息；

当所述轨迹偏移信息满足预设轨迹异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为轨迹异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动控制指令信息；

所述第一处理单元，具体用于：

获取所述充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的指令差异信息；

当所述指令差异信息满足预设指令异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为运动控制异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括运动关键位置图像信息；

所述第一处理单元，具体用于：

基于所述运动关键位置图像信息确定所述机器人位于运动关键位置的姿态信息；

获取所述姿态信息和基准姿态信息之间的姿态差异信息；

当所述姿态差异信息满足预设姿态异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为姿态异常。

进一步地，所述机器人状态的监控设备，还包括：

第二获取单元，用于获取机器人的系统运行信息；

所述第一确定单元，具体用于：

基于所述系统运行信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述机器人状态的监控设备，还包括：

第三获取单元，用于获取机器人的充电状态信息；

第二处理单元，用于比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息；

所述第一确定单元，具体用于：

基于所述充电状态监控信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述第二处理单元，具体用于：

获取所述充电状态信息与预设充电状态信息的充电差异信息；

当所述充电差异信息满足预设充电异常条件时，确定所述机器人的充电状态监控信息为充电异常。

进一步地，所述机器人状态的监控设备，还包括：

第三处理单元，用于当获取到多个所述机器人的当前状态信息时，对所有所述机器人的当前状态信息进行分析处理，得到风险预测信息。

第四方面，本申请实施例提供了一种机器人，包括：

第一获取单元，用于获取充电上桩指令，并且检测到达预设起始位置时，开启摄像头；

控制单元，用于当检测到达预设运动关键位置时，控制所述摄像头拍摄运动关键位置图像信息；

第二获取单元，用于当检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息；所述充电上桩运动轨迹信息为所述机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置的轨迹信息；所述充电上桩运动控制指令信息为机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置过程中生成的控制指令信息；

生成单元，用于基于所述充电上桩运动轨迹信息、所述充电上桩运动控制指令信息和所述运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息；

发送单元，用于将所述充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。

第五方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面或者第二方面所述的方法。

第六方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面或者第二方面所述的方法。

本申请实施例中，获取机器人的充电上桩运动信息；比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。上述方法，每次充电时，都可以获取机器人的相关数据，可以对机器人自身状态进行整体的监控和分析，降低了机器人的运营维护成本，提高了机器人的运营效率。

另一方面，当检测到完成充电时，获取机器人的本次充电对应的系统运行信息；将所述机器人的充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。上述方法，每次充电时，都将机器人的相关数据发送至机器人状态的监控设备，机器人状态的监控设备可以对机器人自身状态进行整体的监控和分析，降低了机器人的运营维护成本，提高了机器人的运营效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请第一实施例提供的一种机器人状态的监控方法的示意流程图；

图2是本申请第一实施例提供的一种机器人状态的监控方法中S102的细化的示意流程图；

图3是本申请第一实施例提供的一种机器人状态的监控方法中S102的细化的示意流程图；

图4是本申请第一实施例提供的一种机器人状态的监控方法中S102的细化的示意流程图；

图5是本申请第二实施例提供的另一种机器人状态的监控方法的示意流程图；

图6是本申请第三实施例提供的另一种机器人状态的监控方法的示意流程图；

图7是本申请第三实施例提供的另一种机器人状态的监控方法中S304细化的示意流程图；

图8是本申请第四实施例提供的一种机器人状态的监控方法的示意流程图；

图9是本申请第五实施例提供的机器人状态的监控设备的示意图；

图10是本申请第六实施例提供的机器人的示意图；

图11是本申请第七实施例提供的机器人状态的监控设备的示意图；

图12是本申请第八实施例提供的机器人的示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当...时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。

请参见图1，图1是本申请第一实施例提供的一种机器人状态的监控方法的示意流程图。本实施例中机器人状态的监控方法的执行主体为具有机器人状态的监控功能的设备，可以为台式电脑，服务器等等。如图1所示的机器人状态的监控方法可包括：

S101：获取机器人的充电上桩运动信息。

在本实施例中，机器人与机器人状态的监控设备进行交互，由于需要对机器人的状态进行监控，只需要获取机器人的相关参数即可，机器人需要定期进行充电，所以充电上桩的过程是必须的，充电桩用于为机器人充电，充电桩的输入端与交流电网直接连接，输出端都装有充电插头用于为机器人充电。充电桩可以放置在地面上，也可以安装在墙面上。机器人可以自动运动到充电桩的位置进行充电。本实施例中，当机器人每次到充电桩充电时，就对机器人进行一次状态评估。机器人接到充电指令时，开始运动至充电桩，机器人将充电上桩运动信息发送给机器人状态的监控设备，机器人状态的监控设备基于系统运行信息、充电上桩运动信息、充电状态信息对机器人的状态进行分析，从而实现对机器人状态的监控。

机器人状态的监控设备获取由机器人发送的充电上桩运动信息。充电上桩运动信息为机器人在充电上桩的过程中的运动数据，为了方便对机器人的相关数据进行分析，在本实施例中，充电上桩运动信息可以包括充电上桩运动轨迹信息、运动过程中的运动姿态信息等等。

S102：比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息。

机器人状态的监控设备中预先存储基准充电上桩运动信息，基准充电上桩运动信息为机器人在正常状态下的充电上桩的运动数据，基准充电上桩运动信息用于判断机器人的运动状态监控信息。机器人状态的监控设备可以获取机器人发送的当前的充电上桩运动信息，将充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息进行比较，获取两者之间的差异信息，基于差异信息确定机器人的运动状态监控信息。可以理解的是，当差异信息标识充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息差异比较大时，说明机器人当前的状态存在异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息，为了进一步准确的判断运动状态监控信息，S102可以包括S1021～S1022，如图2所示， S1021～S1022具体如下：

S1021：获取所述充电上桩运动轨迹信息与基准充电上桩运动轨迹信息之间的轨迹偏移信息。

在本实施例中，充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息，其中，机器人记录的充电上桩运动轨迹信息的起点和终点可以预先设置。机器人在检测到充电指令时，不管机器人在任何位置，可以让机器人运动到一个充电桩附近的预设位置，当机器人检测自己当前在预设位置时，开始记录充电上桩运动轨迹信息，当机器人确定达到终点，即充电桩时，完成充电上桩运动轨迹信息的记录，并且得到完整的充电上桩运动轨迹信息。

机器人状态的监控设备获取充电上桩运动轨迹信息与基准充电上桩运动轨迹信息之间的轨迹偏移信息。机器人状态的监控设备中预先存储基准充电上桩运动轨迹信息，基准充电上桩运动轨迹信息为机器人状态完好正常时采集记录的充电上桩运动轨迹信息。如果机器人在实际运动过程中的充电上桩运动轨迹与基准轨迹比对，出现明显轨迹偏差的情况，说明机器人此时在运动机构可能出现了异常情况。

S1022：当所述轨迹偏移信息满足预设轨迹异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为轨迹异常。

机器人状态的监控设备中预先设置轨迹异常条件，轨迹异常条件用于判断机器人的运动状态监控信息是否出现轨迹异常的情况。举例来说，当轨迹偏移信息标识充电上桩运动轨迹信息与设置好的基准轨迹信息之间的差异过大时，说明机器人此时一定存在轨迹异常的问题。设备获取到轨迹偏移信息，基于预设轨迹异常条件判断轨迹偏移信息是否满足预设轨迹异常条件，当轨迹偏移信息满足预设轨迹异常条件时，确定机器人的运动状态监控信息为轨迹异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动控制指令信息，为了进一步准确的判断运动状态监控信息，S102可以包括S1023～S1024，如图3所示，S1023～S1024具体如下：

S1023：获取所述充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的指令差异信息。

机器人状态的监控设备获取充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的指令差异信息。在本实施例中，充电上桩运动信息包括充电上桩运动控制指令信息，其中，充电上桩运动控制指令信息是机器人自主导航系统实时生成的，充电上桩运动控制指令信息可以理解包括加速、减速、转弯这样的控制指令。机器人的自主导航功能，让它会在目标确定后，规划合适的路径，不断调整运动状态最终到达目标。机器人在到达充电桩的过程中，如果机器人在正常的状态下，沿着预设的充电上桩路径运动，那么得到的充电上桩运动控制指令信息也应该是与基准运动控制指令信息比较接近。所以，机器人状态的监控设备中预先存储了这种按照预设路径运动、正常状态下确定的充电上桩运动控制指令信息。但是，当机器人部件有偏差时，它的导航控制会自主纠偏，也会到达充电桩，但是由于轨迹出现偏差，机器人就会自主生成用于纠正的控制指令。例如，机器人走偏再纠回来，表现为轨迹的左右摇摆，对应的指令就会有多个左右转向。所以，在机器人出现异常时，充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的就会存在多个指令差异信息。

S1024：当所述指令差异信息满足预设指令异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为运动控制异常。

机器人状态的监控设备中预先存储指令异常条件，轨迹异常条件用于判断机器人的运动状态监控信息是否出现运动控制异常的情况。举例来说，当指令差异信息标识充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的差异过大时，说明机器人此时一定存在运动控制异常的问题。监控设备获取到指令差异信息，基于预设指令异常条件判断指令差异信息是否满足预设指令异常条件，当指令差异信息满足基准指令异常条件时，确定机器人的运动状态监控信息为运动控制异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括上桩运动路径关键位置图像信息，为了进一步准确的判断运动状态监控信息，S102可以包括S1025～S1027，如图 4所示，S1025～S1027具体如下：

S1025：基于所述运动关键位置图像信息确定所述机器人位于运动关键位置的姿态信息。

在本实施例中，充电上桩运动信息包括上桩运动路径关键位置图像信息，机器人在运动时，开启摄像头，由于机器人去充电的路线是固定的，所以机器人导航地图中可以预先设置关键位置，当机器人位于预设关键位置时，机器人的摄像头是可以获取到标识物的图像的，例如，获取到充电桩的图像、充电桩附近的标识物的图像或者充电桩正后方墙壁上的贴纸等等。一种实施方式中，当机器人检测到位于预设关键位置时，开启摄像头进行拍照，获取关键位置图像信息；另一种实施方式中，也可以通过摄像头进行录像，获取整个运动过程中的视频信息，并记录运动到关键位置的时刻，从视频信息中获取对应时间图像信息。其中，预设关键位置可以是机器人在预定时间内应该到达的位置，预设关键位置也可以是机器人的固定路径上的始点、结束点及中间的转弯点等。

机器人状态的监控设备基于上桩运动路径关键位置图像信息确定机器人位于关键位置的姿态信息。其中，机器人状态的监控设备中可以预先设置基准姿态信息，机器人状态完好时在正常状态下位于预设关键位置拍摄图像，得到基准姿态信息。机器人当下在关键位置拍摄图像信息，可得到本次运动到关键位置是的姿态。

S1026：获取所述姿态信息和基准姿态信息之间的姿态差异信息。

机器人状态的监控设备中预先存储基准姿态信息，基准姿态信息为机器人状态完好时在预设关键位置时，正常工作状态下的姿态信息。机器人状态的监控设备获取当前姿态信息和基准姿态信息之间的姿态差异信息。

S1027：当所述姿态差异信息满足预设姿态异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为姿态异常。

机器人状态的监控设备中预先存储姿态异常条件，姿态异常条件用于判断机器人的运动状态监控信息是否出现姿态异常的情况。举例来说，当姿态差异信息标识姿态信息和预设姿态信息之间的差异过大时，说明机器人此时一定存在姿态异常的问题。设备获取到姿态差异信息，基于预设姿态异常条件判断姿态差异信息是否满足预设姿态异常条件，当姿态差异信息满足预设姿态异常条件时，确定机器人的运动状态监控信息为姿态异常。

其中，可以理解的是，S1021～S1022、S1023～S1024和S1025～S1027是可以同时执行的。在三种实施例中的预设基准数据都是基于对机器人的状态数据收集得到的，在机器人状态完好时采集数据，且当数据有较好的一致性时，可以作为基准数据。

S103：基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

机器人状态的监控设备基于运动状态监控信息确定机器人的当前状态信息。进一步地，在S104之后还可以包括：当获取到多个所述机器人的当前状态信息时，对所有所述机器人的当前状态信息进行分析处理，得到风险预测信息。机器人状态的监控设备可以对多个机器人的当前状态信息进行分析，得到变化的趋势、风险预测信息等等。其中，风险预测信息为在对多台机器人的状态数据统计分析得到的一些结果，比如出现异常的机器人的数量变化，如果近期比较明显增加，可能预示了一个趋势，显示一批机器人可能需要检修，也可能预示了设备的质量问题，这些都是对风险的提示。进一步地，机器人状态的监控设备端可以将获取到的数据和机器人的当前状态信息进行可视化展示。

本申请实施例中，获取机器人的充电上桩运动信息；比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。上述方法，每次充电时，都可以获取机器人的相关数据，可以对机器人自身状态进行整体的监控和分析，降低了机器人的运营维护成本，提高了机器人的运营效率。

请参见图5，图5是本申请第二实施例提供的另一种机器人状态的监控方法的示意流程图。本实施例中机器人状态的监控方法的执行主体为具有机器人状态的监控功能的设备，可以为台式电脑，服务器等等。为了更全面的对机器人的状态进行监控，本实施例与第一实施例之间的区别在于S203～S204，其中，本实施例中S201～S202与第一实施例中的S101～S102相同。如图5所示， S203～S204具体如下：

S203：获取机器人的系统运行信息。

机器人状态的监控设备获取由机器人发送的系统运行信息，其中，系统运行信息为机器人在工作过程中机器人系统的所有的运行状态信息，可以包括软件系统运行状态信息、内部模块间通信状态信息、器件工作状态信息等等，此处不做限制。机器人中可以定义一个专用接口，用来接收系统运行信息并且发送至机器人状态的监控设备。

S204：基于所述系统运行信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

机器人状态的监控设备基于系统运行信息和运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

请参见图6，图6是本申请第三实施例提供的另一种机器人状态的监控方法的示意流程图。本实施例中机器人状态的监控方法的执行主体为具有机器人状态的监控功能的设备，可以为台式电脑，服务器等等。为了更全面的对机器人的状态进行监控，本实施例与第一实施例之间的区别在于S303～S305，其中，本实施例中S301～S302与第一实施例中的S101～S102相同。如图6所示， S303～S305具体如下：

S303：获取机器人的充电状态信息。

机器人状态的监控设备获取由机器人发送的充电状态信息，充电状态信息是机器人在成功上桩，开始充电之后，记录的充电过程中的相关数据，可以包括机器人的电池电量、机器人的充电时间和机器人电池故障信息等等。

S304：比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息。

机器人状态的监控设备中预先存储充电状态信息，预设充电状态信息为机器人在正常状态下的充电上桩的充电状态信息，预设充电状态信息用于判断机器人的充电状态监控信息。机器人状态的监控设备可以获取机器人发送的当前的充电状态信息，将充电状态信息与预设充电状态信息进行比较，获取两者之间的差异信息，基于差异信息确定机器人的充电状态监控信息。可以理解的是，当差异信息标识充电状态信息与预设充电状态信息差异比较大时，说明机器人当前的充电状态存在异常。

进一步地，为了进一步准确的判断充电状态监控信息，S103可以包括 S3041～S3042，如图7所示，S3041～S3042具体如下：

S3041：获取所述充电状态信息与预设充电状态信息的充电差异信息。

机器人状态的监控设备获取充电状态信息与预设充电状态信息的充电差异信息，其中，充电状态信息可以包括机器人的电池电量、机器人的充电时间和机器人电池故障信息等等。举例来说，预设充电状态信息为机器人正常状态下充满电的时间为1个小时，机器人状态的监控设备获取到的充电状态信息为机器人本次充电充满电的时间为3个小时，此时可以获取的充电差异信息为充满电的时间多出2个小时。

S3042：当所述充电差异信息满足预设充电异常条件时，确定所述机器人的充电状态监控信息为充电异常。

机器人状态的监控设备中预先设置充电异常条件，当充电差异信息满足预设充电异常条件时，确定机器人的充电状态监控信息为充电异常。例如，充电差异信息为充满电的时间多出2个小时，可以确定机器人的充电状态监控信息为充电异常，即充电时长过长。

S305：基于所述充电状态监控信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

机器人状态的监控设备基于充电状态监控信息和运动状态监控信息确定机器人的当前状态信息。

进一步地，机器人状态的监控设备是可以基于充电状态监控信息、系统运行信息和运动状态监控信息共同确定机器人的当前状态信息的。

请参见图8，图8是本申请第四实施例提供的一种机器人状态的监控方法的示意流程图。本实施例中机器人状态的监控方法的执行主体为机器人。如图 6所示的机器人状态的监控方法可包括：

S401：获取充电上桩指令，并且检测到达预设起始位置时，开启摄像头。

机器人获取充电上桩指令，其中，充电上桩指令可以当电量小于预设阈值时触发生成，也可以由用户手动触发生成。机器人在检测到充电指令时，不管机器人在任何位置，可以让机器人运动到一个预设位置，当机器人检测自己当前在预设位置时，开启摄像头。

S402：当检测到达预设运动关键位置时，控制所述摄像头拍摄运动关键位置图像信息。

由于机器人去充电的路线是固定的，所以机器人中可以预先设置关键位置，当机器人位于预设关键位置时，机器人的摄像头是可以获取到标识物的图像的。当机器人检测到达预设运动关键位置时，控制摄像头拍摄运动关键位置图像信息。

S403：当检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息；所述充电上桩运动轨迹信息为所述机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置的轨迹信息；所述充电上桩运动控制指令信息为机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置过程中生成的控制指令信息。

当机器人检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息，充电上桩运动轨迹信息为机器人从预设起始位置移动到充电目标位置的轨迹信息，充电上桩运动控制指令信息为机器人从预设起始位置移动到充电目标位置过程中生成的控制指令信息。充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息可以参阅第一实施例中的相关描述，此处不再赘述。

S404：基于所述充电上桩运动轨迹信息、所述充电上桩运动控制指令信息和所述运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息。

机器人基于充电上桩运动轨迹信息、充电上桩运动控制指令信息和运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息，充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息、充电上桩运动控制指令信息和运动关键位置图像信息。

S405：将所述充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。

机器人将机器人充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。

进一步地，机器人当检测到完成充电时，可以获取机器人的本次充电对应的系统运行信息和充电状态信息。并且将获取到的系统运行信息和充电状态信息一起发送至机器人状态的监控设备。

本实施例中，当检测到完成充电时，获取机器人的本次充电对应的系统运行信息；将所述机器人的充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。上述方法，每次充电时，都将机器人的相关数据发送至机器人状态的监控设备，机器人状态的监控设备可以对机器人自身状态进行整体的监控和分析，降低了机器人的运营维护成本，提高了机器人的运营效率。

应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

请参见图9，图9是本申请第五实施例提供的机器人状态的监控设备的示意图。包括的各单元用于执行图1～图7对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图1～图7各自对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图9，机器人状态的监控设备9包括：

第一获取单元910，用于获取机器人的充电上桩运动信息；

第一处理单元920，用于比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；

第一确定单元930，用于基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息；

第一处理单元920，具体用于：

获取所述充电上桩运动轨迹信息与基准充电上桩运动轨迹信息之间的轨迹偏移信息；

当所述轨迹偏移信息满足预设轨迹异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为轨迹异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动控制指令信息；

第一处理单元920，具体用于：

获取所述充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的指令差异信息；

当所述指令差异信息满足预设指令异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为运动控制异常。

进一步地，所述充电上桩运动信息包括运动关键位置图像信息；

第一处理单元920，具体用于：

基于所述运动关键位置图像信息确定所述机器人位于运动关键位置的姿态信息；

获取所述姿态信息和基准姿态信息之间的姿态差异信息；

当所述姿态差异信息满足预设姿态异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为姿态异常。

进一步地，机器人状态的监控设备9，还包括：

第二获取单元，用于获取机器人的系统运行信息；

第一确定单元930，具体用于：

基于所述系统运行信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，机器人状态的监控设备9，还包括：

第三获取单元，用于获取机器人的充电状态信息；

第二处理单元，用于比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息；

第一确定单元930，具体用于：

基于所述充电状态监控信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

进一步地，所述第二处理单元，具体用于：

获取所述充电状态信息与预设充电状态信息的充电差异信息；

当所述充电差异信息满足预设充电异常条件时，确定所述机器人的充电状态监控信息为充电异常。

进一步地，机器人状态的监控设备9，还包括：

第三处理单元，用于当获取到多个所述机器人的当前状态信息时，对所有所述机器人的当前状态信息进行分析处理，得到风险预测信息。

请参见图10，图10是本申请第六实施例提供的机器人的示意图。包括的各单元用于执行图8对应的实施例中的各步骤。具体请参阅图8对应的实施例中的相关描述。为了便于说明，仅示出了与本实施例相关的部分。参见图10，机器人10包括：

第一获取单元1010，用于获取充电上桩指令，并且检测到达预设起始位置时，开启摄像头；

控制单元1020，用于当检测到达预设运动关键位置时，控制所述摄像头拍摄运动关键位置图像信息；

第二获取单元1030，用于当检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息；所述充电上桩运动轨迹信息为所述机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置的轨迹信息；所述充电上桩运动控制指令信息为机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置过程中生成的控制指令信息；

生成单元1040，用于基于所述充电上桩运动轨迹信息、所述充电上桩运动控制指令信息和所述运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息；

发送单元1050，用于将所述机器人的系统运行信息、所述充电上桩运动信息、所述充电状态信息发送至机器人状态的监控设备。

图11是本申请第七实施例提供的机器人状态的监控设备的示意图。如图 11所示，该实施例的机器人状态的监控设备11包括：处理器110、存储器111 以及存储在所述存储器111中并可在所述处理器110上运行的计算机程序112，例如机器人状态的监控方法程序。所述处理器110执行所述计算机程序112时实现上述各个机器人状态的监控方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤101 至104。或者，所述处理器110执行所述计算机程序112时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图7所示模块710至740的功能。

示例性的，所述计算机程序112可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器111中，并由所述处理器110执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序112在所述机器人状态的监控设备11中的执行过程。例如，所述计算机程序112可以被分割成第一获取单元、第一处理单元、第一确定单元，各单元具体功能如下：

第一获取单元，用于获取机器人的充电上桩运动信息；

第一处理单元，用于比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；

第一确定单元，用于基于所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息。

所述机器人状态的监控设备可包括，但不仅限于，处理器110、存储器111。本领域技术人员可以理解，图11仅仅是机器人状态的监控设备11的示例，并不构成对机器人状态的监控设备11的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人状态的监控设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器110可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器111可以是所述机器人状态的监控设备11的内部存储单元，例如机器人状态的监控设备11的硬盘或内存。所述存储器111也可以是所述机器人状态的监控设备11的外部存储设备，例如所述机器人状态的监控设备11上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述机器人状态的监控设备11还可以既包括所述机器人状态的监控设备11的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器111用于存储所述计算机程序以及所述机器人状态的监控设备所需的其他程序和数据。所述存储器111还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

图12是本申请第八实施例提供的机器人的示意图。如图12所示，该实施例的机器人12包括：处理器120、存储器121以及存储在所述存储器121中并可在所述处理器120上运行的计算机程序122，例如机器人状态的监控程序。所述处理器120执行所述计算机程序122时实现上述各个机器人状态的监控方法实施例中的步骤，例如图6所示的步骤201至206。或者，所述处理器120 执行所述计算机程序122时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图8所示模块812至860的功能。

示例性的，所述计算机程序122可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器121中，并由所述处理器120执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序122在所述机器人12中的执行过程。例如，所述计算机程序122可以被分割成第一获取单元、控制单元、第二获取单元、生成单元、第三获取单元、发送单元，各单元具体功能如下：

第一获取单元，用于获取充电上桩指令，并且检测到达预设起始位置时，开启摄像头；

控制单元，用于当检测到达预设运动关键位置时，控制所述摄像头拍摄运动关键位置图像信息；

第二获取单元，用于当检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息；所述充电上桩运动轨迹信息为所述机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置的轨迹信息；所述充电上桩运动控制指令信息为机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置过程中生成的控制指令信息；

生成单元，用于基于所述充电上桩运动轨迹信息、所述充电上桩运动控制指令信息和所述运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息；

发送单元，用于将所述充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备。

所述机器人可包括，但不仅限于，处理器120、存储器121。本领域技术人员可以理解，图12仅仅是机器人12的示例，并不构成对机器人12的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述机器人还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器120可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

所述存储器121可以是所述机器人12的内部存储单元，例如机器人12的硬盘或内存。所述存储器121也可以是所述机器人12的外部存储设备，例如所述机器人12上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述机器人12还可以既包括所述机器人12的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器121用于存储所述计算机程序以及所述机器人所需的其他程序和数据。所述存储器121还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本申请方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

本申请实施例还提供了一种网络设备，该网络设备包括：至少一个处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述至少一个处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在移动终端上运行时，使得移动终端执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质至少可以包括：能够将计算机程序代码携带到拍照装置/终端设备的任何实体或装置、记录介质、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM， RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质。例如U 盘、移动硬盘、磁碟或者光盘等。在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不可以是电载波信号和电信信号。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/网络设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/网络设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分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申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种机器人状态的监控方法，其特征在于，包括：

当机器人每次到充电桩充电时，对机器人进行一次状态评估；获取机器人的充电上桩运动信息，其中，基于充电上桩运动轨迹信息、充电上桩运动控制指令信息和运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息；

比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息；

获取机器人的系统运行信息和充电状态信息；

比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息；

基于所述系统运行信息、所述充电状态监控信息和所述运动状态监控信息确定所述机器人的当前状态信息，所述当前状态信息包括状态正常以及状态异常；

当获取到多个所述机器人的当前状态信息时，对所有所述机器人的当前状态信息进行分析处理，得到风险预测信息。

2.如权利要求1所述的机器人状态的监控方法，其特征在于，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动轨迹信息；

所述比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息，包括：

获取所述充电上桩运动轨迹信息与基准充电上桩运动轨迹信息之间的轨迹偏移信息；

当所述轨迹偏移信息满足预设轨迹异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为轨迹异常。

3.如权利要求1所述的机器人状态的监控方法，其特征在于，所述充电上桩运动信息包括充电上桩运动控制指令信息；

所述比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息，包括：

获取所述充电上桩运动控制指令信息与基准充电上桩运动控制指令信息之间的指令差异信息；

当所述指令差异信息满足预设指令异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为运动控制异常。

4.如权利要求1所述的机器人状态的监控方法，其特征在于，所述充电上桩运动信息包括运动关键位置图像信息；

所述比较所述充电上桩运动信息与基准充电上桩运动信息，确定所述机器人的运动状态监控信息，包括：

基于所述运动关键位置图像信息确定所述机器人位于运动关键位置的姿态信息；

获取所述姿态信息和基准姿态信息之间的姿态差异信息；

当所述姿态差异信息满足预设姿态异常条件时，确定所述机器人的运动状态监控信息为姿态异常。

5.如权利要求1所述的机器人状态的监控方法，其特征在于，所述比较所述充电状态信息与预设充电状态信息，确定所述机器人的充电状态监控信息，包括：

获取所述充电状态信息与预设充电状态信息的充电差异信息；

当所述充电差异信息满足预设充电异常条件时，确定所述机器人的充电状态监控信息为充电异常。

6.一种机器人状态的监控方法，应用于机器人，其特征在于，包括：

当机器人每次到充电桩充电时，对机器人进行一次状态评估；获取充电上桩指令，并且检测到达预设起始位置时，开启摄像头；

当检测到达预设运动关键位置时，控制所述摄像头拍摄运动关键位置图像信息；

当检测到达充电目标位置时，获取充电上桩运动轨迹信息和充电上桩运动控制指令信息；所述充电上桩运动轨迹信息为所述机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置的轨迹信息；所述充电上桩运动控制指令信息为机器人从所述预设起始位置移动到所述充电目标位置过程中生成的控制指令信息；

基于所述充电上桩运动轨迹信息、所述充电上桩运动控制指令信息和所述运动关键位置图像信息，生成充电上桩运动信息；

获取机器人的系统运行信息和充电状态信息；

将所述系统运行信息、充电状态信息和充电上桩运动信息发送至机器人状态的监控设备，以使所述监控设备基于系统运行信息、充电状态信息和充电上桩运动信息确定所述机器人的当前状态信息，并使所述监控设备在获取到多个所述机器人的当前状态信息时，对所有所述机器人的当前状态信息进行分析处理，得到风险预测信息；所述当前状态信息包括状态正常以及状态异常。

7.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项或者权利要求6所述的方法。

Images