CN113110401B - 一种智能生成机器人故障解决方案的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种智能生成机器人故障解决方案的方法，包括以下步骤：为机器人的每个部件定义一系列的故障状态标签，并保存在故障处理装置中；机器人发生故障时，按预设的故障代码标识向故障处理装置发送故障诊断信号；根据所述故障诊断信号执行故障诊断，并收集在执行故障诊断过程中机器人各部件获得的周围环境数据并添加相应的故障状态标签，生成反馈数据包发送给故障处理装置，故障处理装置将反馈数据包发送到服务器；服务器从所述反馈数据包中抽取出故障状态标签，并根据所有故障状态标签生成故障初步解决方案，推送给移动端与管理平台。本发明，基于故障状态标签智能生成解决方案，降低了服务器的压力，提高了处理速度和效率，智能程度高。

Description

一种智能生成机器人故障解决方案的方法

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体涉及一种智能生成机器人故障解决方案的方法。

背景技术

目前，机器人在工业、农业、医疗、服务等行业中得到了广泛的应用。由于机器人众多传感技术、通信技术和控制技术的集成体，因此，出现故障的情况时有发生。一旦机器人出现故障，则需要专业人员进行排查，耗费了大量的精力和成本。

为此，中国发明专利CN 107703922 A公开了一种服务机器人全自动故障分析方法及其装置，当服务机器人为开机启动状态时或当计时时间到达预设周期时，发送故障分析启动信号；在接收到故障分析启动信号时，根据传感器的唯一编号，依次发送对应的故障分析信号至对应的传感器；获取传感器采集的周围环境信息；根据传感器采集的周围环境信息判断传感器的故障原因，根据故障原因匹配传感器的故障类型，确定该传感器的故障诊断结果；将故障诊断结果存储于存储器中，并将每个传感器的故障诊断结果显示在显示器上。该方案能够快速便捷实现服务机器人的故障分析，提高服务机器人的寿命及可用性，提升用户的体验。然而存在以下问题：

1、故障原因匹配传感器的故障类型，从而确定该传感器的故障诊断结果，单纯地依据单一的传感器单独判断，智能化程度低。

2、只能获得故障诊断结果，不能智能化解决故障，即使很容易解决的软件故障，也需要工程师根据故障诊断结果现场解决，效率较低。

有鉴于此，急需对现有的机器人故障诊断技术进行改进，以进一步故障诊断的智能化程度，提高故障解决的速度和效率。

发明内容

针对上述缺陷，本发明所要解决的技术问题在于提供一种智能生成机器人故障解决方案的方法，以解决现有技术在机器人故障诊断方面，智能化程度较低，效率较低的问题。

为此，本发明提供了一种智能生成机器人故障解决方案的方法，包括以下步骤：

为机器人的每个部件定义一系列的故障状态标签，并保存在机器人上的故障处理装置中；

在机器人发生故障时，服务器按预设的故障代码标识向故障处理装置发送故障诊断信号；

根据所述故障诊断信号执行故障诊断，并收集在执行故障诊断过程中机器人各部件获得的周围环境数据，并添加相应的故障状态标签，生成反馈数据包发送给故障处理装置，故障处理装置再将反馈数据包发送到服务器；

服务器从所述反馈数据包中抽取出故障状态标签，并根据所有故障状态标签生成故障初步解决方案，推送给移动端与管理平台。

在上述方法中，优选地，所述故障状态标签按机器人的部件的从属关系分层级定义，形成树状结构。

在上述方法中，优选地，一个故障状态对应一个故障诊断程序，一个故障诊断程序中包含有多项诊断内容，每一个诊断内容对应一个故障状态标签。

在上述方法中，优选地，还包括以下步骤：

根据故障初步解决方案，移动端向服务器发送一键修复指令，服务器将所述一键修复指令发送给所述故障处理装置，并由所述故障处理装置发送相应的控制信号给机器人的各部件执行一键修复。

在上述方法中，优选地，利用所述周围环境数据和故障状态标签对机器人故障再次进行精准分析。

在上述方法中，优选地，在一个周围环境数据上添加多个故障状态标签。

由上述技术方案可知，本发明提供的一种智能生成机器人故障解决方案的方法，解决了现有技术在机器人故障诊断方面，智能化程度较低，效率较低的问题。与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

通过设置在机器人上的故障处理装置，在机器人各部件的反馈数据上添加上故障状态标签，服务器基于故障状态标签智能生成解决方案，降低了服务器的压力，提高了处理速度和效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明的实施例或现有技术中的技术方案，下面将对本发明实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做出简单地介绍和说明。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的部分实施例，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为本发明提供的一种智能生成机器人故障解决方案的方法的流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例附图，对本发明实施例的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，以下所描述的实施例，仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下，所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的实现原理是：

在机器人发生故障时，根据故障诊断信号执行故障诊断，并收集在执行故障诊断过程中机器人各部件获得的周围环境数据，并添加相应的故障状态标签，生成反馈数据包发送给故障处理装置，由故障处理装置再将反馈数据包发送到服务器；

服务器从所述反馈数据包中抽取出故障状态标签，并根据所有故障状态标签生成故障初步解决方案，推送给移动端与管理平台。

为了对本发明的技术方案和实现方式做出更清楚地解释和说明，以下介绍实现本发明技术方案的几个优选的具体实施例。

需要说明的是，本文中“内、外”、“前、后”及“左、右”等方位词是以产品使用状态为基准对象进行的表述，显然，相应方位词的使用对本方案的保护范围并非构成限制。

请参见图1，图1为本发明提供的一种智能生成机器人故障解决方案的方法的流程图，该方法包括以下步骤：

步骤110，为机器人的每个部件定义一系列的故障状态标签，并保存在机器人上的故障处理装置中。

例如，按物业清洁机器人的组成结构，将物业清洁机器人分为头部、主体部和轮子部，对头部定义一系列的故障状态标签，例如：

A101—无视觉，对应摄像机故障。

A102—无听觉，对应扬声器故障。

A103—无法转动，对应头部驱动机构故障，等等。

本发明中，故障状态标签可以按部件的从属关系分层级定义，形成树状结构。例如A101，还可以定义多个下级故障状态标签，例如A10101，摄像机电源故障；A10102，信号传输故障等等；A10103，摄像软件故障等等。这种方式，如果上级的反馈数据是正常的，则无需再向下级部件发送故障诊断信号了，提高了故障诊断的效率。

步骤120，在机器人发生故障时，服务器按预设的故障代码标识向故障处理装置发送故障诊断信号。

故障处理装置设置在机器人上，相当于一个初级故障处理器。机器人发生故障时，例如不能移动、无视频影像等故障时，会生成对应的故障代码标识，并发送给服务器，服务器根据预设的故障代码标识向机器人的故障处理装置发出相应的故障诊断信号，故障处理装置上设有故障诊断程序，当故障处理装置收到故障诊断信号后，触发故障诊断程序运行。

一个故障状态对应一个故障诊断程序，一个故障诊断程序中包含有多项诊断内容，每一个诊断内容对应一个故障状态标签。

例如，机器人发生无视频影像故障时，服务器向故障处理装置发出视频故障诊断信号，故障处理装置收到视频故障诊断信号后，执行视频故障诊断程序，视频故障诊断程序包括：摄像头电源开关控制信号、视频传输控制信号、软件重启控制信号等。

步骤130，机器人的各部件执行故障检测后，将部件ID和采集到的周围环境数据发送给故障处理装置，故障处理装置根据收到的周围环境数据，并添加上相应的故障状态标签，生成反馈数据包发送给故障处理装置，故障处理装置再将反馈数据包发送到服务器。服务器实时响应，并进行储存。

执行故障诊断程序即是给机器人的各部件发送检测控制信号，例如摄像头电源开关控制信号、视频软件重启控制信号、内置图片传输控制信号等。如果执行摄像头电源开关控制信号后，视频正常，则故障处理装置无需添加故障状态标签，也无须发送到服务器。如果，仍然没有视频信号，则需要在视频数据中添加摄像头电源故障状态标签，生成反馈数据包发送到服务器。视频软件重启控制信号和内置图片传输控制信号也会使摄像头再次采到环境影像，同样地，故障解决，则无须处理，故障仍然存在，则添加故障状态标签，生成反馈数据包。

因此，本发明方法，会在一个部件的周围环境数据上添加多个故障状态标签，以减少数据的传输量，提高速度和效率。

步骤140，服务器从反馈数据包中抽取出故障状态标签，并根据所有部件的故障状态标签生成故障初步解决方案，推送给移动端和管理平台。

具体作法是采用关联规则学习算法实现，例如：故障代码1001代表温度过高，3001代表污水箱堵塞，服务器接收到故障状态标签后会马上查找到此故障是温度过高与污水箱堵塞，通过关联规则学习算法能够根据数据中的变量之间的关系，分析出引起故障原因可能就是机器清洁时间过长，导致硬件温度过高，严重影响污水处理过滤装置。并给出需要马上远程关闭机器人，维修员需要到现场去处理的初步解决方案。

本发明方案，只需要对多个故障状态标签共同分析即可，不需要分析周围环境数据，加快了故障诊断的分析速度。因为，对标签进行分析，数据量小，算法简单。与周围环境数据共同保存，目的在于后续精准分析。

并且，如果对故障诊断结果不满意，再次分析时可以基于故障状态标签进行，效率更高。

步骤150，客户端收到服务器推送的故障初步解决方案后，如果结论是软件问题或者是硬件内存、cpu资源占用过多或温度过高、坐标位置计算有误等非严重性故障，可通过客户端发送一键修复指令，实现人工远程一键修复。

客户端将一键修复指令发送到服务器，服务器再发送给故障处理装置，故障处理装置执行一键修复程序，从而解决严重性的故障。例如，对有问题资源进行修复处理，包括重启、清理内存等。

综合以上具体实施例的描述，本发明提供的智能生成机器人故障解决方案的方法，与现有技术相比，具有如下优点：

首先，通过设置在机器人上的故障处理装置，在机器人各部件的反馈数据上添加上故障状态标签，服务器基于故障状态标签智能生成解决方案，降低了服务器的压力，提高了处理速度和效率。

第二、服务器根据所有的故障状态标签生成智能解决方案，准确率高，实用性强。

第三、利用周围环境数据与故障状态标签的组合诊断故障，无须设置大量的传感器，降低了成本。

第四、本申请方案，不仅仅是诊断出机器人的故障，而是基于故障状态标签生成智能解决方案，并且还提供了远程一键修复功能，方便了机器人的维护和管理。

最后，还需要说明的是，在本文中使用的术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个…"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本发明并不局限于上述最佳实施方式，任何人应该得知在本发明的启示下做出的结构变化，凡是与本发明具有相同或相近的技术方案，均落入本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种智能生成机器人故障解决方案的方法，其特征在于，包括以下步骤：

为机器人的每个部件定义一系列的故障状态标签，并保存在机器人上的故障处理装置中；

在机器人发生故障时，服务器按预设的故障代码标识向故障处理装置发送故障诊断信号；

根据所述故障诊断信号执行故障诊断，并收集在执行故障诊断过程中机器人各部件获得的周围环境数据，并添加相应的故障状态标签，生成反馈数据包发送给故障处理装置，故障处理装置再将反馈数据包发送到服务器；服务器实时响应，并进行储存；

服务器从所述反馈数据包中抽取出故障状态标签，并根据所有故障状态标签，生成故障初步解决方案，推送给移动端与管理平台。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障状态标签按机器人的部件的从属关系分层级定义，形成树状结构。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，一个故障状态对应一个故障诊断程序，一个故障诊断程序中包含有多项诊断内容，每一个诊断内容对应一个故障状态标签。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括以下步骤：

根据故障初步解决方案，移动端向服务器发送一键修复指令，服务器将所述一键修复指令发送给所述故障处理装置，并由所述故障处理装置发送相应的控制信号给机器人的各部件执行一键修复。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述周围环境数据和故障状态标签对机器人故障再次进行精准分析。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在一个周围环境数据上添加多个故障状态标签。

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