CN112947420B - 一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质 - Google Patents
一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112947420B CN112947420B CN202110113834.3A CN202110113834A CN112947420B CN 112947420 B CN112947420 B CN 112947420B CN 202110113834 A CN202110113834 A CN 202110113834A CN 112947420 B CN112947420 B CN 112947420B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- state
- elevator
- acceleration
- inertial measurement
- measurement unit
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 66
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims abstract description 143
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims abstract description 92
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 38
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 11
- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 8
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims description 8
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 abstract description 9
- 230000003993 interaction Effects 0.000 abstract description 7
- 238000006073 displacement reaction Methods 0.000 abstract description 4
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 16
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 230000007704 transition Effects 0.000 description 6
- 230000008859 change Effects 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 4
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 3
- 230000004075 alteration Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 230000007935 neutral effect Effects 0.000 description 2
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000002955 isolation Methods 0.000 description 1
- 230000000750 progressive effect Effects 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0212—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory
- G05D1/0223—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles with means for defining a desired trajectory involving speed control of the vehicle
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
- G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
- G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
- G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
- G05D1/0276—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using signals provided by a source external to the vehicle
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Manipulator (AREA)
Abstract
本发明公开了一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质，包括：获取设备的机器人的惯性测量单元数据；基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度；计算竖直方向加速度获得目标积分值；基于目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息；基于机器人的惯性测量单元数据获得竖直方向加速度后对竖直方向加速度进行积分处理可反应机器人运行速度以及时间段值内的位移距离，判断机器人所在的设备所处状态，在设备与机器人无通讯交互系统的场景下准确获取设备运行状态，降低错误概率。
Description
技术领域
本发明涉及机器人领域，具体涉及一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质。
背景技术
随着科技的发展，如酒店、办公大楼等很多场所已普遍采用机器人代替人工在不同楼层进行日常清洁等作业，但不同楼层的地图有所不同，如使用时忘记切换地图则可能造成事故。
机器人在不同楼层之间移动需要经由电梯进行运载，而目前机器人进出电梯的控制依赖于从电梯控制系统获取电梯运行信息，但由于电梯属于特种设备，有严格的安全标准，楼层信息无法直接由电梯控制系统获得，需要在电梯外部加装隔磁板，测距激光等传感器以支持与机器人建立通讯。
现行方案需要在电梯外部加装多个器件，成本较高，并且通讯效果较差，经常出错导致机器人进出电梯出错和切换错误地图造成事故。
发明内容
本发明目的是：提供一种设备运行状态识别方法，在机器人与设备无通讯交互的场景下能准确识别设备运行状态；
本发明的另一个目的是：提供一种设备运行状态识别装置，能够执行一种设备运行状态识别方法，以准确识别设备运行状态，降低机器人因错误识别所在设备的状况而导致失误的概率；
本发明的再一个目的是：提供一种机器人，能够在其与所在设备不存在通讯交互的情况下对准确判断自身所处位置，从而精确切换工作模式，提高工作效率，降低工作失误率；
本发明还有一个目的是：提供一种计算机可读存储介质，能够快速、高效地执行设备运行状态识别方法。
本发明的技术方案是：第一方面，提供一种设备运行状态识别方法，所述方法包括：
获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据；
基于所述惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度；
以预设时间段值分段积分所述竖直方向加速度获得目标积分值；
基于所述目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息。
在一种较佳的实施方式中，所述获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据之后，所述方法还包括：
对所述惯性测量单元数据进行滤波处理；滤除剧烈变化的测量噪声，提高积分竖直方向加速度获得目标积分值的稳定性。
在一种较佳的实施方式中，所述惯性测量单元数据至少包括：xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角；所述对所述惯性测量单元数据进行滤波处理具体包括：
逐一判断所述惯性测量单元数据中xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角是否大于对应的预设阈值；
若大于，则滤除该组惯性测量单元数据；
若小于或等于，则基于所述惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度；简单、快速地识别判断惯性测量单元数据中的测量噪声，便于后续对竖直方向加速度进行积分获得准确的目标积分值以准确判断设备运行状态。
在一种较佳的实施方式中，所述设备为电梯时，所述以预设时间段值分段积分所述竖直方向加速度获得目标积分值包括：
选取时间段值，所述时间段值等于电梯加速所需时长；
对所述时间段值内的竖直方向加速度积分获得目标积分值；基于电梯本身的特性，选取电梯加速所需时长作为分段积分的时段，从而将积分结果与电梯运行状态进行精准映射。
在一种较佳的实施方式中，所述设备为电梯时，所述基于所述目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息包括：
获取所述目标积分值的数据特征，所述数据特征至少包括正负符号与绝对值；
基于所述目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态；通过目标积分值的正负识别电梯加速或减速的方向，通过目标积分值的绝对值判断所处设备处于加速或减速状态，以达到精确判断设备运行状态的目的。
在一种较佳的实施方式中，所述电梯运行状态包括空置状态、加速状态、匀速状态、减速状态和停止状态；所述基于所述目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态包括：
构建各电梯运行状态间的转移关系；
基于所述目标积分值的数据特征、预设的积分值与电梯运行状态的映射关系以及所述各电梯运行状态间的转移关系识别电梯运行状态；基于电梯本身的物理特性构建各运行状态间的转移关系，从而根据前一状态准确区分当前目标积分值为零时当前状态为停止状态或空置状态。
在一种较佳的实施方式中，所述方法还包括：
记录每种设备运行状态对应的运行时间；
基于所述设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间和预先获得的初始高度信息获得设备当前高度信息；基于运行状态和对应的运行时间能够获得设备运行的距离，从而结合初始高度信息准确获得设备当前的具体高度信息。
在一种较佳的实施方式中，所述设备为电梯时，所述设备运行状态包括空置状态、加速状态、匀速状态、减速状态和停止状态；
所述基于所述设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间和预先获得的初始高度信息获得当前高度信息包括：
基于所述电梯运行状态和每种电梯运行状态的运行时间计算出电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间；
基于所述电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间，以及预先获得的初始楼层信息和预先标定的第一映射关系获得电梯当前楼层信息；当设备为电梯时，基于运行状态和对应的运行时间能够获得电梯运行距离，从而结合初始楼层信息和预先标定的第一映射关系准确识别电梯当前所处楼层，切换对应的楼层地图。
第二方面，本发明提供一种设备运行状态识别装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取设备内机器人的惯性测量单元数据；
计算模块，用于基于所述惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度、以预设时间段值分段积分所述竖直方向加速度获得目标积分值；
识别模块，用于基于所述目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息；能够执行本发明第一方面提供的一种设备运行状态识别方法，以准确识别设备运行状态，降低机器人因错误识别所在设备的状况而导致失误的概率。
在一种较佳的实施方式中，所述装置还包括：
滤波模块，用于对所述惯性测量单元数据进行滤波处理；滤除剧烈变化的测量噪声，提高积分竖直方向加速度获得目标积分值的稳定性。
在一种较佳的实施方式中，所述滤波模块包括：
判断单元，用于逐一判断所述惯性测量单元数据中xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角是否大于对应的预设阈值；
滤除单元，用于当所述判断单元给出的判断结果为大于时，滤除该组惯性测量单元数据；简单、快速地识别判断惯性测量单元数据中的测量噪声，便于后续对竖直方向加速度进行积分获得准确的目标积分值以准确判断设备运行状态。
在一种较佳的实施方式中，当所述设备为电梯时，所述计算模块包括：
选取单元，用于选取时间段值，所述时间段值等于电梯加速所需时长；
计算单元，用于基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度和对所述时间段值内的竖直方向加速度积分获得目标积分值；基于电梯本身的特性，选取电梯加速所需时长作为分段积分的时段，从而将积分结果与电梯运行状态进行精准映射。
在一种较佳的实施方式中，所述设备为电梯时，所述识别模块包括：
第一获取单元，用于获取目标积分值的数据特征，所述数据特征至少包括正负符号与绝对值；
识别单元，用于基于所述目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态；通过目标积分值的正负识别电梯加速或减速的方向，通过目标积分值的绝对值判断所处设备处于加速或减速状态，以达到精确判断设备运行状态的目的。
在一种较佳的实施方式中，所述识别单元包括：
构建子单元，用于构建各电梯运行状态间的转移关系；
识别子单元，用于基于所述目标积分值的数据特征、预设的积分值与电梯运行状态的映射关系以及所述各电梯运行状态间的转移关系识别电梯运行状态；当设备为电梯时，基于运行状态和对应的运行时间能够获得电梯运行距离，从而结合初始楼层信息和预先标定的第一映射关系准确识别电梯当前所处楼层，切换对应的楼层地图。
在一种较佳的实施方式中，所述装置还包括：
记录单元，用于记录每种设备运行状态对应的运行时间；
第二获取单元，用于基于所述设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间、预先获得的初始高度信息获得当前高度信息；基于运行状态和对应的运行时间能够获得设备运行的距离，从而结合初始高度信息和预先标定的第一映射关系准确获得设备当前的具体高度信息。
在一种较佳的实施方式中，所述设备为电梯时，所述第二获取单元包括：
计算子单元，用于基于电梯运行状态和每种电梯运行状态的运行时间计算出电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间；
获取子单元，用于基于所述电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间，以及预先获得的初始楼层信息和预先标定的第一映射关系获得电梯当前楼层信息；当设备为电梯时，基于运行状态和对应的运行时间能够获得电梯运行距离，从而结合初始楼层信息和预先标定的第一映射关系准确识别电梯当前所处楼层，切换对应的楼层地图。
第三方面，本发明提供一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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第一方面任一项所述方法的步骤；能够在其与所在设备不存在通讯交互的情况下对准确判断自身所处位置，从而精确切换工作模式，提高工作效率，降低工作失误率。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤，能够快速、高效地执行设备运行状态识别方法。
与现有技术相比，本发明的优点是：提供一种设备运行状态识别方法，包括：获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据；基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度；以预设时间段值分段积分竖直方向加速度获得目标积分值；基于目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息；基于设备内机器人的惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度，再通过对竖直方向加速度进行积分处理可反映机器人运行速度以及一段时间内的位移距离也是设备的位移距离，通过识别目标积分值的数据特征判断设备所处状态，在不存在设备与机器人通讯交互系统的场景下实现机器人准确获取设备运行状态，降低错误概率。
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为本发明实施例1提供的一种设备运行状态识别方法的流程图；
图2为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法中竖直方向加速度数据图；
图3为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法中分段积分竖直方向加速度获得目标积分值的示意图；
图4为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第一流程图；
图5为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第二流程图；
图6为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第三流程图；
图7为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第四流程图；
图8为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第五流程图；
图9为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第六流程图；
图10为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第七流程图；
图11为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的第八流程图；
图12为本发明中机器人惯性测量单元数据的示意图；
图13为本发明实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的状态转移示意图；
图14为本发明实施例3提供的设备运行状态识别装置的结构图；
图15为本发明实施例4所提供的一种机器人的结构框图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，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。
如背景技术所述，机器人难以准确及时地获知电梯运行状态，从而导致经常进出电梯出错和错误切换地图造成事故。为解决上述问题，本申请提出了一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及计算机可读存储介质，无需对电梯进行部件加装，机器人无需与电梯控制系统通讯即能准确识别电梯状态。
实施例1：本实施例提供一种设备运行状态识别方法，参照图1所示，该方法包括：
S11、获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据。
示例性的，参照图12所示，惯性测量单元数据至少包括：xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角。xy方向为机器人在水平面方向，z方向为机器人在竖直面方向，x方向与y方向相垂直。
S12、基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度。
具体的，通过位姿角度可得到与重力方向一致的加速度分量，减去重力加速度即可得到机器竖直方向的加速度。更具体的：
α*＝R(α-b)-g
其中，R为基于位姿偏航角、俯仰角和翻滚角所求得的旋转矩阵。α为表示xyz三维方向加速度的三维向量；g为重力加速度；b为在惯性测量单元静止时通过公式b＝a-RTg得到的惯性测量单元中惯性测量传感器零偏，RT为R的转置。α*为三维向量，其第三个维度即为竖直方向的加速度。
机器人处于电梯内，与电梯在竖直方向的加速度一致，因而机器人在竖直方向的加速度即为电梯在竖直方向的加速度。
S13、以预设时间段值分段积分竖直方向加速度获得目标积分值。
具体的，以时间为横坐标、竖直方向加速度为纵坐标进行积分，如图2所示，在原始竖直方向加速度数据噪声较大的情况下分段积分结果依然较为稳定。
本实施例提供的提供一种设备运行状态识别方法，基于设备内机器人的惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度，再通过对竖直方向加速度进行积分处理可反映机器人运行速度以及一段时间内的位移距离也是设备的位移距离，通过识别目标积分值的数据特征判断设备所处状态，在不存在设备与机器人通讯交互系统的场景下实现机器人准确获取设备运行状态，降低错误概率。
实施例2：本实施例提供一种设备运行状态识别方法，该方法包括：
S21、获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据。
在一种优选的实施方式中，参照图4所示，该方法包括：
S22、对所述惯性测量单元数据进行滤波处理。
具体的，参照图12所示，惯性测量单元数据至少包括：xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角。xy方向为机器人在水平面方向，z方向为机器人在竖直面方向，x方向与y方向相垂直。本步骤滤除剧烈变化的测量噪声，提高积分竖直方向加速度获得目标积分值的稳定性。
优选的，参照图5所示，本步骤包括：
S221、逐一判断惯性测量单元数据中xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角是否大于对应的预设阈值。
具体的，判断xyz三维方向加速度是否大于预设三维方向加速度阈值，判断位姿偏航角是否大于预设位姿偏航角阈值，判断俯仰角是否大于预设俯仰角阈值，以及判断横滚角是否大于预设横滚角阈值，若判断结果中存在判断结果为大于，进入步骤S222；若判断结果为小于或等于，则进入步骤S23。
S222、滤除该组惯性测量单元数据。
机器人在电梯内一般是处于相对稳定的状态，因而其惯性测量单元中的传感器测量值不应发生过大变化。因此当惯性测量单元中的传感器测量值变化过于剧烈时认为属于测量噪声，不使用该时刻的加速度数据进行积分。
S23、基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度。
具体的，基于滤波处理后惯性测量单元数据获得竖直方向加速度。通过位姿角度可得到与重力方向一致的加速度分量，减去重力加速度即可得到机器竖直方向的加速度。更具体的：
α*＝R(α-b)-g
其中，R为基于位姿偏航角、俯仰角和翻滚角所求得的旋转矩阵。α为表示xyz三维方向加速度的三维向量；g为重力加速度；b为在惯性测量单元静止时通过公式b＝a-RTg得到的惯性测量单元中惯性测量传感器零偏，RT为R的转置。α*为三维向量，其第三个维度即为竖直方向的加速度。
S24、以预设时间段值分段积分竖直方向加速度获得目标积分值。
具体的，以时间为横坐标、竖直方向加速度为纵坐标进行积分，如图2所示，在原始竖直方向加速度数据噪声较大的情况下分段积分结果依然较为稳定。
在一种较佳的实施方式中，参照图6所示，设备为电梯，本步骤具体包括：
S241、选取时间段值，时间段值等于电梯加速所需时长。
具体的，选取特定的时间窗口大小T，T的取值应与电梯加速所需时间相同。在时刻t时对t-T到t的竖直方向加速度进行积分。
S242、对时间段值内的竖直方向加速度积分获得目标积分值。
S25、基于目标积分值和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态。
在一种优选的实施方式中，参照图7所示，设备为电梯，本步骤包括：
S251、获取目标积分值的数据特征，数据特征至少包括正负符号与绝对值。
S252、基于目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态。
所述电梯运行状态包括空置状态、加速状态、匀速状态、减速状态和停止状态；
在一种优选的实施方式中，参照图8所示，本步骤包括：
S2521、构建各电梯运行状态间的转移关系。
具体的，参照图13所示，电梯运行一个周期中的电梯运行状态包括空置状态→加速状态→匀速状态→减速状态→停止状态。其中：空置状态指机器人未处于电梯内，或机器人处于电梯内而电梯静止；加速状态指机器人处于电梯内且电梯正在向上或向下加速；匀速状态指机器人处于电梯内，电梯已完成加速，正在以一定速度匀速行驶；减速状态指机器人处于电梯内，电梯结束加速状态，正在减速行驶；停止状态指机器人处于电梯内，电梯结束减速行驶，处于静止状态。根据当前获取的目标积分值识别出当前状态为加速状态或匀速状态或减速状态，根据前一状态区分识别停止状态或空置状态：前一状态是减速状态则当前状态为停止状态，前一状态为停止状态则当前状态为空置状态。
根据电梯运动状态实际物理含义可构建各电梯运行状态间的转移关系，如下表所示：
| 初始状态 | 目标状态 | 转移条件 |
| 空置状态 | 加速状态 | 积分结果绝对值大于加速状态阈值 |
| 加速状态 | 匀速状态 | 积分结果绝对值大于最大速度阈值 |
| 匀速状态 | 减速状态 | 积分结果绝对值大于加速状态阈值 |
| 减速状态 | 停止状态 | 积分结果绝对值大于最大速度阈值 |
| 停止状态 | 空置状态 | 积分结果绝对值小于加速状态阈值 |
S2522、基于所述目标积分值的数据特征、预设的积分值与电梯运行状态的映射关系以及所述各电梯运行状态间的转移关系识别电梯运行状态。
具体的，预先识别电梯运动状态需设定加速状态阈值和最大速度阈值。加速状态阈值设置的目的是区分机器人正常行驶的数据波动和电梯进入加速状态，示例性的，加速状态阈值设置为0.4。最大速度阈值描述电梯匀速运行时的速度，用于判断电梯何时完成加速。
当目标积分值的绝对值大于加速状态阈值时识别出机器人进入加速或减速状态，通过正负符号识别出加速或减速方向。当目标积分值的绝对值大于最大速度阈值，识别出机器人进入匀速状态或结束减速进入停止状态，如进入匀速状态，目标积分值的符号可代表匀速运动的方向。
在一种较佳的实施方式中，参照图9与图10所示，该方法还包括：
S26、获取设备当前高度信息。具体包括：
S261、记录每种设备运行状态对应的运行时间。
S262、基于设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间和预先获得的初始高度信息获得当前高度信息。
优选的，当设备为电梯时，设备运行状态包括空置状态、加速状态、匀速状态、减速状态和停止状态，参照图11所示，本步骤具体包括：
S2621、基于电梯运行状态和每种电梯运行状态的运行时间计算出电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间。
S2622、基于电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间，以及预先获得的初始楼层信息和预先标定的第一映射关系获得电梯当前楼层信息。
由于电梯在固定楼层之间的运动时间较为稳定，通过记录电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间，其结果可与电梯楼层变化直接映射。通过人工标定获取电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间与电梯楼层变化映射关系的第一映射关系。机器人进入加速状态时，记录该时间点；进入停止状态时将当前时间与进入加速状态的时间点相减，可根据预先标定的第一映射关系获得机器人所处楼层的变化。预先获得机器人初始楼层已知，即可计算获得机器人当前的楼层。
本实施例提供的提供一种设备运行状态识别方法，基于设备内机器人的惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度，再通过对竖直方向加速度进行积分处理可反映机器人运行速度以及一段时间内的位移距离也是设备的位移距离，通过识别目标积分值的数据特征判断设备所处状态，在不存在设备与机器人通讯交互系统的场景下实现机器人准确获取设备运行状态，降低错误概率。
进一步的，滤波处理惯性测量单元数据，滤除惯性测量单元中的传感器测量值的测量噪声，提高加速度积分速度和积分结果的准确度。
进一步的，设备为电梯时，基于电梯运行状态、每种电梯运行状态对应的运行时间、预先获得的初始楼层信息和预先标定的第一映射关系获得电梯当前楼层信息，准确识别机器人当前所在楼层以准确切换对应的地图，防止切换错误地图导致机器人出现事故。
实施例3：本实施例提供一种设备运行状态识别装置，参照图11所示，该装置包括：
获取模块31，用于获取设备内机器人的惯性测量单元数据；
计算模块32，用于基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度、以预设时间段值分段积分所述竖直方向加速度获得目标积分值；
识别模块33，用于基于目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息。
该装置能够执行实施例1所提供的一种设备运行状态识别方法，以准确识别设备运行状态，降低机器人因错误识别所在设备的状况而导致失误的概率。
在一种较佳的实施方式中，该装置还包括：
滤波模块34，用于对惯性测量单元数据进行滤波处理；滤除剧烈变化的测量噪声，提高积分竖直方向加速度获得目标积分值的稳定性。
在一种较佳的实施方式中，滤波模块34包括：
判断单元341，用于逐一判断惯性测量单元数据中xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角是否大于对应的预设阈值；
滤除单元342，用于当判断单元341给出的判断结果为大于时，滤除该组惯性测量单元数据；简单、快速地识别判断惯性测量单元数据中的测量噪声，便于后续对竖直方向加速度进行积分获得准确的目标积分值以准确判断设备运行状态。
在一种较佳的实施方式中，当设备为电梯时，计算模块32包括：
选取单元321，用于选取时间段值，时间段值等于电梯加速所需时长；
计算单元322，用于基于惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度和对时间段值内的竖直方向加速度积分获得目标积分值；基于电梯本身的特性，选取电梯加速所需时长作为分段积分的时段，从而将积分结果与电梯运行状态进行精准映射。
在一种较佳的实施方式中，设备为电梯时，识别模块33包括：
第一获取单元331，用于获取目标积分值的数据特征，数据特征至少包括正负符号与绝对值；
识别单元332，用于基于目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态；通过目标积分值的正负识别电梯加速或减速的方向，通过目标积分值的绝对值判断所处设备处于加速或减速状态，以达到精确判断设备运行状态的目的。
在一种较佳的实施方式中，识别单元332包括：
构建子单元3321，用于构建各电梯运行状态间的转移关系；
识别子单元3322，用于基于目标积分值的数据特征、预设的积分值与电梯运行状态的映射关系以及各电梯运行状态间的转移关系识别电梯运行状态；当设备为电梯时，基于运行状态和对应的运行时间能够获得电梯运行距离，从而结合初始楼层信息和预先标定的第一映射关系准确识别电梯当前所处楼层，切换对应的楼层地图。
在一种较佳的实施方式中，该装置还包括：
记录单元351，用于记录每种设备运行状态对应的运行时间；
第二获取单元352，用于基于设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间、预先获得的初始高度信息获得当前高度信息；基于运行状态和对应的运行时间能够获得设备运行的距离，从而结合初始高度信息和预先标定的第一映射关系准确获得设备当前的具体高度信息。
在一种较佳的实施方式中，所述设备为电梯时，第二获取单元352包括：
计算子单元3521，用于基于电梯运行状态和每种电梯运行状态的运行时间计算出电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间；
获取子单元3522，用于基于电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间，以及预先获得的初始楼层信息和预先标定的第一映射关系获得电梯当前楼层信息；当设备为电梯时，基于运行状态和对应的运行时间能够获得电梯运行距离，从而结合初始楼层信息和预先标定的第一映射关系准确识别电梯当前所处楼层，切换对应的楼层地图。
需要说明的是：上述实施例提供的设备运行状态识别装置在触发设备运行状态识别业务时，仅以上述各功能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模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。另外，上述实施例提供的设备运行状态识别装置与实施例1或实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的实施例属于同一构思，即该装置是基于该方法的，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
实施例4：本实施例提供一种机器人，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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实施例1或实施例2中提供的方法的步骤。
参照图15所示，存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该机器人通过网络接口与其他设备通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种设备运行状态识别方法。
本领域技术人员可以理解，图15中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的机器人的限定，具体的机器人可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
具体的，机器人还包括壳体、分别连接于壳体底部外壁的传送组件和清洁组件以及设置于壳体内部的控制组件。
控制组件与传送组件相连以控制传送组件移动以带动壳体移动，示例性的，传送组件包括若干驱动轮。
清洁组件连接于壳体底部且与控制组件相连以受控制组件控制进行清洁，示例性的，清洁组件包括旋转滚筒刷及驱动旋转滚筒刷转动以清洁底面的驱动器，该驱动器受控制组件控制运行。
控制组件包括传感器部件，该传感器部件感应实施例1或2中的测量惯性测量单元数据，还包括控制部件，其中，控制部件包括存储器、处理器，存储器上存储有可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现实施例1或实施例2所提供的方法的步骤。
本实施例提供的机器人与实施例1或实施例2提供的一种设备运行状态识别方法的实施例属于同一构思，其具体实现过程详见方法实施例，这里不再赘述。
实施例5：本实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法的步骤，能够快速、高效地执行设备运行状态识别方法。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
尽管已描述了本发明实施例中的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明实施例中范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (9)
1.一种设备运行状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：
获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据；所述惯性测量单元数据至少包括：xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角；
基于所述惯性测量单元数据与公式α*＝R(α-b)-g计算获得竖直方向加速度，其中：
R为基于所述位姿偏航角、俯仰角以及所述横滚角所求得的旋转矩阵；α为表示所述xyz三维方向加速度的三维向量；b为在惯性测量单元静止时通过公式b＝α-RTg得到的惯性测量单元中惯性测量传感器零偏；g为重力加速度；α*为三维向量，其第三个维度即为竖直方向的加速度；
以预设时间段值分段积分所述竖直方向加速度获得目标积分值，所述设备为电梯时，包括：
选取时间段值，所述时间段值等于电梯加速所需时长；
对所述时间段值内的竖直方向加速度积分获得目标积分值；
基于所述目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息，包括：
获取所述目标积分值的数据特征，所述数据特征至少包括正负符号与绝对值；
基于所述目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态。
2.根据权利要求1所述的一种设备运行状态识别方法，其特征在于，所述获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据之后，所述方法还包括：
对所述惯性测量单元数据进行滤波处理。
3.根据权利要求2所述的一种设备运行状态识别方法，其特征在于，所述对所述惯性测量单元数据进行滤波处理具体包括：
逐一判断所述惯性测量单元数据中xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角是否大于对应的预设阈值；
若大于，则滤除该组惯性测量单元数据；
若小于或等于，则基于所述惯性测量单元数据计算获得竖直方向加速度。
4.根据权利要求1所述的一种设备运行状态识别方法，其特征在于，所述电梯运行状态包括空置状态、加速状态、匀速状态、减速状态和停止状态；所述基于所述目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态包括：
构建各电梯运行状态间的转移关系；
基于所述目标积分值的数据特征、预设的积分值与电梯运行状态的映射关系以及所述各电梯运行状态间的转移关系识别电梯运行状态。
5.根据权利要求1所述的一种设备运行状态识别方法，其特征在于，所述方法还包括：
记录每种设备运行状态对应的运行时间；
基于所述设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间和预先获得的初始高度信息获得当前高度信息。
6.根据权利要求5所述的一种设备运行状态识别方法，其特征在于，所述设备为电梯时，所述设备运行状态包括空置状态、加速状态、匀速状态、减速状态和停止状态；
所述基于所述设备运行状态、每种设备运行状态对应的运行时间、预先获得的初始高度信息获得当前高度信息包括：
基于电梯运行状态和每种电梯运行状态的运行时间计算出电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间；
基于所述电梯进入加速状态到进入停止状态的运行时间，以及预先获得的初始楼层信息和预先标定的第一映射关系获得电梯当前楼层信息。
7.一种设备运行状态识别装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取设备内机器人惯性测量单元传送的机器人的惯性测量单元数据；所述惯性测量单元数据至少包括：xyz三维方向加速度、位姿偏航角、俯仰角以及横滚角；
计算模块，用于基于所述惯性测量单元数据与公式α*＝R(α-b)-g计算获得竖直方向加速度、以预设时间段值分段积分所述竖直方向加速度获得目标积分值，其中：
R为基于所述位姿偏航角、俯仰角以及所述横滚角所求得的旋转矩阵；α为表示所述xyz三维方向加速度的三维向量；b为在惯性测量单元静止时通过公式b＝α-RTg得到的惯性测量单元中惯性测量传感器零偏；g为重力加速度；α*为三维向量，其第三个维度即为竖直方向的加速度；
所述设备为电梯时，所述计算模块包括：
选取单元，用于选取时间段值，时间段值等于电梯加速所需时长；
计算单元，用于对所述时间段值内的竖直方向加速度积分获得目标积分值；
识别模块，用于基于所述目标积分值和预设的积分值与设备运行状态的映射关系识别设备运行状态的信息，包括：
第一获取单元，用于获取目标积分值的数据特征，数据特征至少包括正负符号与绝对值；
识别单元，用于基于目标积分值的数据特征和预设的积分值与电梯运行状态的映射关系识别电梯运行状态。
8.一种机器人，其特征在于，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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权利要求1至6中任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至6中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110113834.3A CN112947420B (zh) | 2021-01-27 | 2021-01-27 | 一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202110113834.3A CN112947420B (zh) | 2021-01-27 | 2021-01-27 | 一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN112947420A CN112947420A (zh) | 2021-06-11 |
| CN112947420B true CN112947420B (zh) | 2024-05-28 |
Family
ID=76238183
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202110113834.3A Active CN112947420B (zh) | 2021-01-27 | 2021-01-27 | 一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN112947420B (zh) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN113524191B (zh) * | 2021-07-30 | 2022-12-20 | 上海钛米机器人股份有限公司 | 机器人运动控制方法及装置、机器人、存储介质 |
| CN114993304A (zh) * | 2022-06-29 | 2022-09-02 | 北京石头创新科技有限公司 | 一种机器人位置的确定方法、装置、介质和电子设备 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120105616A (ko) * | 2011-03-16 | 2012-09-26 | (주)프라이전트 | 관성센서를 이용한 차량형 무인로봇의 실내위치 추적장치 및 방법 |
| CN107344688A (zh) * | 2016-05-05 | 2017-11-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 机器人乘坐电梯时的楼层监测方法和装置 |
| CN107655471A (zh) * | 2017-08-02 | 2018-02-02 | 北京云迹科技有限公司 | 基于imu的楼层测量方法及机器人跨楼层导航方法 |
| CN110363470A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-22 | 顺丰科技有限公司 | 一种基于机器人的物件派送方法、装置、系统及机器人 |
| CN111678517A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-18 | 天津市微卡科技有限公司 | 智能机器人跨楼层自主导航方法 |
| CN111999721A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 深圳优地科技有限公司 | 楼层识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
| CN112115773A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-22 | 深圳优地科技有限公司 | 楼层识别方法、装置、设备及存储介质 |
-
2021
- 2021-01-27 CN CN202110113834.3A patent/CN112947420B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120105616A (ko) * | 2011-03-16 | 2012-09-26 | (주)프라이전트 | 관성센서를 이용한 차량형 무인로봇의 실내위치 추적장치 및 방법 |
| CN107344688A (zh) * | 2016-05-05 | 2017-11-14 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 机器人乘坐电梯时的楼层监测方法和装置 |
| CN107655471A (zh) * | 2017-08-02 | 2018-02-02 | 北京云迹科技有限公司 | 基于imu的楼层测量方法及机器人跨楼层导航方法 |
| CN110363470A (zh) * | 2019-06-21 | 2019-10-22 | 顺丰科技有限公司 | 一种基于机器人的物件派送方法、装置、系统及机器人 |
| CN111678517A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-09-18 | 天津市微卡科技有限公司 | 智能机器人跨楼层自主导航方法 |
| CN112115773A (zh) * | 2020-08-06 | 2020-12-22 | 深圳优地科技有限公司 | 楼层识别方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111999721A (zh) * | 2020-08-21 | 2020-11-27 | 深圳优地科技有限公司 | 楼层识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN112947420A (zh) | 2021-06-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN112947420B (zh) | 一种设备运行状态识别方法、装置、机器人及存储介质 | |
| US11584614B2 (en) | Elevator sensor system floor mapping | |
| KR102277339B1 (ko) | 로봇이 엘리베이터를 탑승할 때의 층간 감시 방법, 전자 기기, 컴퓨터 저장 매체 | |
| CN104370175A (zh) | 电梯运行参数监测方法及装置 | |
| CN110844726B (zh) | 使用振动确定电梯轿厢位点 | |
| CN110550515A (zh) | 一种基于气压和加速度传感器信号的多源信息融合直梯轿厢运动状态及楼层识别方法 | |
| CN108275529A (zh) | 电梯位置检测装置及平层控制方法 | |
| CN108673510A (zh) | 机器人安全行进系统及方法 | |
| CN108104557A (zh) | 立体车库的移动定位系统及方法 | |
| CN107288394A (zh) | 一种立体车库的控制方法和系统 | |
| CN110921446B (zh) | 设备属性获取系统 | |
| CN117864890B (zh) | 一种非侵入式电梯楼层位置计算方法、系统及设备 | |
| CN112499418B (zh) | 一种磁感应的电梯运行数据采集系统及其采集方法 | |
| CN114524340A (zh) | 测量电梯轿厢楼层变化的方法、系统及相关产品 | |
| CN104165676A (zh) | 通过轴动态监控、轴组秤量的动态车辆高精度称重方法 | |
| CN110968099B (zh) | 一种机器人被困检测方法以及机器人 | |
| CN208037763U (zh) | 电梯位置检测装置 | |
| CN112225027B (zh) | 一种光感应的电梯运行数据采集系统及其采集方法 | |
| CN108975116B (zh) | 一种电梯层高测定方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN115367580B (zh) | 电梯轿厢楼层检测方法、设备及计算机可读介质 | |
| JP6763903B2 (ja) | エレベーターのかご位置管理システム | |
| CN116086429A (zh) | 地图更新方法、装置、设备及计算机可读存储介质 | |
| CN104118782A (zh) | 电梯变频器母线电容容量检测及其诊断预警方法和系统 | |
| CN114380155A (zh) | 一种电梯楼层的识别方法、装置、电子设备和存储介质 | |
| CN111366171B (zh) | 一种陀螺仪姿态自动识别方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |