CN112388678A - 一种基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人 - Google Patents

一种基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人 Download PDF

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Abstract

本发明公开了基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其包括主控制模块、感知模块、异构计算模块、通信模块、机械结构模块以及电源模块；感知模块感知周围环境数据，并将获取的数据编码后传输至主控制模块；异构计算模块接收感知模块输送的多种传感数据，对数据进行处理，并且生成符合标准规范定义数据结果；通信模块完成对外的数据发送和接收；机械结构模块完成机器人的行走驱动；主控制模块控制其它各模块，协调各模块配合工作，实时响应、处理和分配机器人需要完成的任务；电源模块为检测机器人中各模块提供工作电源。本发明提供的方案具有高效低功耗的行为检测能力；同时标准化程度高、环境适应性强，可有效克服现有技术所存在的问题。

Description

一种基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人
技术领域
本发明涉及视频图像应用技术，具体涉及行为检测技术。
背景技术
现有的机器人在复杂环境执行任务时，经常出现由于视频回传延迟、网络连接失败等问题造成的机器人无法接受遥控命令的情况，对此自主行为检测、自主控制的机器人能够有效解决现有常规机器人使用过程中存在的痛点。
但是在实际的应用过程中，传统的行为检测往往需要大量的计算能力，而常规机器人所具备的计算能力，以及所能够携带的电量都不能支持长时间的使用行为检测功能。
由此可见，针对特殊使用环境的机器人，如何高效的进行电量管理、高效能的进行行为检测为本领域亟需解决的技术问题。
发明内容
针对现有机器人的行为检测方案需要大量计算能力且功耗大等问题，需要一种新的机器人行为检测方案。
为此，本发明的目的在于提供一种基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其功耗低且环境适应性强。
为了达到上述目的，本发明提供的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，包括主控制模块、感知模块、异构计算模块、通信模块、机械结构模块以及电源模块；
所述感知模块与主控制模块数据连接，感知周围环境数据，并将获取的数据编码后传输至主控制模块；
所述异构计算模块与主控制模块数据连接，接收感知模块输送的多种传感数据，对数据进行对象识别、模式识别、行为预测，并且生成符合标准规范定义数据结果；
所述通信模块与主控制模块数据连接，完成对外的数据发送和接收；
所述机械结构模块与主控制模块数据连接，完成机器人的行走驱动；
所述主控制模块控制行为检测机器人中其它各模块，协调各模块配合工作，实时响应、处理和分配机器人需要完成的任务；
所述电源模块为检测机器人中各模块提供工作电源。
进一步地，所述感知模块可至少进行视频采集、温湿度采集和特殊气体分析中的一种或多种。
进一步地，所述感知模块中设置视频传感器，并通过SVAC协议实时传输视频信息到异构计算模块。
进一步地，所述异构计算模块使用动态采用率，针对新图像首先进行差异计算，确定视频采样率；再通过确定的采样率对新视频图像进行采样。
进一步地，所述异构计算模块首先对采样得到的视频图像进行视频识别，已完成对象识别；接着，通过提取特征进行模式识别；接着，结合模式识别生成的特征码和对象识别的结果进行行为预测。
进一步地，所述异构计算模块基于低功耗FPGA芯片构成。
进一步地，所述通信模块基于广域网和自组网形成多条并行通信链路，并自动在多种链路中选择切换最佳通讯链路。
进一步地，所述主控制模块在通信模块链接状态不好时，从异构计算模块获取对象识别、模式识别、行为预测数据，形成自主控制指令，并据此控制机械结构模块。
进一步地，所述主控制模块基于AMD嵌入式处理器构成。。
本发明提供的方案整体功耗低，计算能力需求低，具有高效低功耗的行为检测能力；同时标准化程度高、环境适应性强，可有效克服现有技术所存在的问题。
附图说明
以下结合附图和具体实施方式来进一步说明本发明。
图1为本发明实例中行为检测机器人的硬件结构示例图；
图2为本发明实例中行为检测机器人的工作流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体图示，进一步阐述本发明。
针对现有的机器人在遥控信号不佳的情况下，无法根据现场环境自主控制和操作的问题，本实例给出的一种基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人。
该行为检测机器人具有高效低功耗的行为检测方案，其能够在网络链接良好的情况下进行各项工作，同时也能够在网络环境不佳，甚至于在没有网络的情况下，基于相应的行为检测方案可以自主的完成预设的任务。
参见图1，其所示为本实例给出的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人的一种构成示例。
由图可知，本实例给出的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人100在组成上主要由嵌入式主控制模块110、感知模块120、异构计算模块130、电源模块140、无线通信模块150和机械结构模块160相互配合组成。
本方案中的嵌入式主控制模块110是整个机器人的中枢系统，与其它功能模块数据相连，具备控制和管理其它功能模块进行数据交互的功能。本嵌入式主控制模块110可控制机器人中其它功能模块，以能够实时响应、处理和分配机器人需要完成的任务。
本方案中的感知模块120与嵌入式主控制模块110进行连接，用于与感知机器人所在的环境信息，并在此基础上通过异构计算模块130将传感数据进行分析识别，分析识别的结果用于嵌入式主控制模块110控制和操作机器人的原始依据。嵌入式主控制模块110通过与异构计算模块130进行配合实现行为检测的功能。
具体的，本方案中的感知模块120用于实现感知通信数据的采集，GPS卫星定位及时钟信息采集、模拟音视频信息采集、温湿度和特殊气体信号等。
在实现时，该感知模块120集成和融合的多种传感器，作为举例，可集成气体传感器、温度传感器、湿度传感器、摄像头等等，如此可实现包含视频采集、温湿度采集和特殊气体分析这些传感途径。本感知模块120将传感器获取的数据编码后传输给嵌入式主控制模块110。
本感知模块120上还预留有通讯接口，以用于连接其他传感器，对感知模块120的性能进行拓展。
本感知模块120中针对视频优先采用SVAC协议，以对接收到的视频信息进行数据编码，实现实时传输视频信息到异构计算模块，如此提高数据传输的安全性和便于异构计算模块的帧间对比。
本方案中的异构计算模块130与嵌入式主控制模块110进行数据连接，用于接受感知模块120获取到的各项环境信号，并进行处理以获取当前的环境信息。本异构计算模块130通过算法对信号数据进行对象识别、模式识别、行为预测，并且生成符合标准规范定义数据结果，用于嵌入式主控制模块110的自主决策。
在具体实现时，本异构计算模块130基于FPGA芯片构成，以进行低功耗情况下实现的AI模式识别，同时还支持可变采样，有效的进行能源管理。
本方案中采用低功耗FPGA芯片代替传统GPU芯片来构成，配合相应的模式识别AI算法模型，有效降低整个模块运行的功耗。
具体的，本异构计算模块130使用动态采用率，针对新图像首先进行差异计算，确定视频采样率；再通过确定的采样率对新视频图像进行采样，由此实现不同的视频图像采用不同的视频采用率，有效降低采样率降低功耗。
进一步地，本异构计算模块130采用模式识别AI算法模型对采样得到的视频图像进行视频识别，已完成对象识别，有效的降低算例需求，降低功耗；接着，通过提取特征进行模式识别；接着，结合模式识别生成的特征码和对象识别的结果进行行为预测；并将对象识别结果、行为预测的结果和模式识别生成的特征码中的一种或多种数据传送到主控模块。
本方案中的无线通信模块150与嵌入式主控制模块110进行数据连接，用于实现与应用IP网络的数据传输。该无线通信模块150使用多种通讯方式进行高速稳定网络连接。
具体的，本无线通信模块150同时使用广域网和自组网形成多条并行通信链路，并自动在多种链路中选择切换最佳通讯链路，即在一种网络连接方式效果不佳时能够自主切换通讯方式。
具体，本无线通信模块150针对所构建的多条并行通信链路，通过对每条通信链路质量进行综合计算打分，并对当前使用的通信链路进行评分，当评分低于阈值，则对其他的通信链路进行评分，选择并切换到评分最高的通信链路进行通讯。作为举例，这里的综合计算打分可基于参考延迟和带宽的数据进行。
作为举例，本无线通信模块150可采用2.4G RF模块、WiFi模块、移动互联网通信模块配合构成，这样可根据不同的模块分别实现以太网连接的数据通信、WiFi无线连接的数据通信、2G/3G/4G移动互联网连接的数据通信、2.4G无线自组网通信等。
本方案中的机械结构模块160与嵌入式主控制模块110进行数据连接，由负责机器人运行的物理机械结构组成，用于实现机器人的行走、抓起等基本动作。
该机械结构模块160具体构成可根据实际需求而定，如采用若干的云台、若干的外部机械臂、若干的轮子等等。根据需要可以采用能够保证机器人多地形通过性的设计。
本方案中的电源模块140为检测机器人中各模块提供工作电源。
作为举例，本电源模块140可由多种电源输入转换和保护电路构成，用于实现向所有的板载模块和芯片的供电，以及提供对上述供电的管理和保护功能。具体的通过多路的电源转换电路与嵌入式主控制模块110进行连接，实现板上多路/多类电源的供电和控制功能。
本方案中的嵌入式主控制模块110用于实现对所有其他功能模块的控制和数据通信，协调各模块之间配合工作，以实时响应、处理和分配机器人需要完成的任务。
作为举例，本嵌入式主控制模块110具体可由AMD嵌入式V1000处理器、64G内存芯片、500G高速SSD结合多种接口电路连接器等构成。
如此构成的嵌入式主控制模块110，采用高性能4核心处理器，并且配合使用对应的嵌入式控制软件，控制机器人的各个模块。如此构成的主控模块，针对特殊事件使用断点，能够及时响应。
根据上述方案所形成的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，具有特定环境下进行视频采集、分析判断和自主行动的能力。该行为检测机器人能够通过高速网络连接实时回传经过预处理的视频及其他感知信号，并且接收和执行后台指令；同时该行为检测机器人还能够在无法接收命令的情况下，通过嵌入式系统和低功耗异构计算的方案实现自主模式识别并且自主行动的机器人。
针对本实例给出的行为检测机器人，以下举例说明一下其工作运行过程。
如图2所示，本行为检测机器人在工作时，首先为整个行为检测机器人进行自检，这里的自检过程根据实际情况而定，此处不加以赘述。
接着，通过后台向行为检测机器人输入相应的任务指令。
接着，嵌入式主控制模块110判断无线通信模块150的链接状态，若无线通信模块150的链接状态良好，行为检测机器人中的嵌入式主控制模块110接收任务，在接受任务后进行任务调度，控制基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人的其他模块。嵌入式主控制模块110会优先调用感知模块120来进行环境和状态传感。
感知模块120开启后，将感知数据通过嵌入式主控制模块110将感知数据通过无线通信模块150回传后台，同时将这些感知数据通过异构计算模块130进行主体识别和模式识别。
与此同时，若无线通信模块150的链接状态不好，在无法获取有效后台命令数据时，嵌入式主控制模块110通过对异构计算模块130的识别结果结合需要完成任务，控制机械结构模块160来进行自主操作。作为举例，在消防任务中，通过模式识别发现火情，主控模块打开为本次任务携带的灭火设备。
本实例提供的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人具有高效低功耗的行为检测能力；不同于传统的单独基于视频行为检测，本行为检测机器人中的行为检测数据来源包含了视频、温湿度和特殊气体信息的综合数据来源。
再者，本行为检测机器人具有多种网络通讯能力，如：WiFi、2G/3G/4G无线公网、2.4G自组网等。其可以将不同类型的网络通过其具备的接口连接起来，并实现数据转发，在最大程度上保证网络连接的稳定。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (9)

1.基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，包括主控制模块、感知模块、异构计算模块、通信模块、机械结构模块以及电源模块；
所述感知模块与主控制模块数据连接，感知周围环境数据，并将获取的数据编码后传输至主控制模块；
所述异构计算模块与主控制模块数据连接，接收感知模块输送的多种传感数据，以低功耗模式对数据进行对象识别、模式识别、行为预测，并且生成符合标准规范定义数据结果；
所述通信模块与主控制模块数据连接，完成对外的数据发送和接收；
所述机械结构模块与主控制模块数据连接，完成机器人的行走驱动；
所述主控制模块控制行为检测机器人中其它各模块，协调各模块配合工作，实时响应、处理和分配机器人需要完成的任务；
所述电源模块为检测机器人中各模块提供工作电源。
2.根据权利要求1所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述感知模块可至少进行视频采集、温湿度采集和特殊气体分析中的一种或多种。
3.根据权利要求1所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述感知模块通过SVAC协议实时传输视频信息到异构计算模块。
4.根据权利要求2或3所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述感知模块上预留有通讯接口。
5.根据权利要求1所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述异构计算模块使用动态采用率，针对新图像首先进行差异计算，确定视频采样率；再通过确定的采样率对新视频图像进行采样。
6.根据权利要求5所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述异构计算模块首先对采样得到的视频图像进行视频识别，已完成对象识别；接着，通过提取特征进行模式识别；接着，结合模式识别生成的特征码和对象识别的结果进行行为预测。
7.根据权利要求1所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述通信模块基于广域网和自组网形成多条并行通信链路，并自动在多种链路中选择切换最佳通讯链路。
8.根据权利要求1所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述主控制模块在通信模块链接状态不好时，从异构计算模块获取对象识别、模式识别、行为预测数据，形成自主控制指令，并据此控制机械结构模块。
9.根据权利要求1或8所述的基于低功耗模式识别技术的行为检测机器人，其特征在于，所述主控制模块由AMD嵌入式处理器构成。
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