CN113183152B - 运动异常判定方法、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于机器人技术领域，提供了运动异常判定方法、电子设备及存储介质，包括：获取机器人的运动数据，以及确定所述机器人当前所在的位置区域；根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准；根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果。本申请实施例能够提高机器人运动异常判定的准确性。

Description

运动异常判定方法、电子设备及存储介质

技术领域

本申请属于机器人技术领域，尤其涉及一种运动异常判定方法、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，随着人力成本的提高，机器人被广泛应用。机器人在工作过程中，有时会发生一些意外情况，导致机器人运动异常。通常，机器人需要及时准确地判定自身是否存在运动异常，并根据该运动异常判定结果，准确地作出相应的措施，以避免机器人损坏。然而，由于机器人的运动环境通常比较复杂，导致现有的机器人通常难以准确地进行运动异常判断。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了运动异常判定方法、电子设备及存储介质，以解决现有技术中如何准确地实现机器人运动异常判定的问题。

本申请实施例的第一方面提供了一种运动异常判定方法，包括：

获取机器人的运动数据，以及确定所述机器人当前所在的位置区域；

根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准；

根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果。

可选地，所述运动数据包括所述机器人运动时的质心指数和/或驱动参数，所述驱动参数为用于驱动所述机器人移动的驱动单元的工作参数。

可选地，所述机器人包括至少两个驱动单元，所述运动数据包括第一驱动单元对应的第一驱动参数和第二驱动单元对应的第二驱动参数，所述运动异常判定标准包括驱动参数差值阈值；对应地，所述根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果，包括：

若所述第一驱动参数与所述第二驱动参数的差值大于所述驱动参数差值阈值，则确定当前的运动异常判定结果为：所述机器人存在运动异常。

可选地，所述根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准，包括：

根据所述位置区域的人流量，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准。

可选地，所述根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准，包括：

根据所述位置区域和所述机器人当前的目标任务，确定运动异常判定标准。

可选地，在所述确定当前的运动异常判定结果之后，还包括：

若所述运动异常判定结果为所述机器人存在运动异常，则执行所述位置区域对应的异常处理动作。

可选地，若所述位置区域为特殊区域，则所述异常处理动作包括停止运动；所述特殊区域包括非平地区域或者通行节点区域。

可选地，若所述位置区域为行人密集区域，则所述异常处理动作包括：发出警示信息，所述警示信息用于警示行人远离所述机器人。

本申请实施例的第二方面提供了一种运动异常判定装置，包括：

运动数据获取单元，用于获取机器人的运动数据，以及确定所述机器人当前所在的位置区域；

标准确定元，用于根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准；

结果确定单元，用于根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果。

本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，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，当所述处理器执行所述计算机程序时，使得电子设备实现如所述运动异常判定方法的步骤。

本申请实施例的第四方面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，当所述计算机程序被处理器执行时，使得电子设备实现如所述运动异常判定方法的步骤。

本申请实施例的第五方面提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在电子设备上运行时，使得电子设备执行上述第一方面中任一项所述的运动异常判定方法。

本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本申请实施例中，运动异常判定方法包括：获取机器人的运动数据及机器人当前所在的位置区域，根据位置区域确定对应的运动异常判定标准，并根据该运动数据及该运动异常判定标准，确定该机器人的运动异常判定结果。由于能够根据机器人当前实际所在的位置区域，确定与该位置区域对应的运动异常判定标准，使得即使机器人运动的位置区域复杂多变，都能够因地制宜地确定与该位置区域对应匹配的运动异常判定标准，因此，相对于现有的通过统一判定标准进行机器人运动异常判断的方法，本申请实施例能够提高机器人运动异常判断的准确性。

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。

图1是本申请实施例提供的一种运动异常判定方法的实现流程示意图；

图2是本申请实施例提供的一种运动异常判定装置的示意图；

图3是本申请实施例提供的电子设备的示意图。

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。

为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

应当理解，当在本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，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，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，在本申请的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

目前，随着人力成本的提高，机器人被广泛应用。机器人在工作过程中，有时会发生一些意外情况，导致机器人运动异常。通常，机器人需要及时准确地判定自身是否存在运动异常，并根据该运动异常判定结果，准确地作出相应的措施，以避免机器人损坏。然而，由于机器人的运动环境通常比较复杂，导致现有的机器人通常难以准确地进行运动异常判断。

为了解决上述的技术问题，本申请实施例提供了一种运动异常判定方法、电子设备及存储介质，该运动异常判定方法包括：获取机器人的运动数据及机器人当前所在的位置区域，根据位置区域确定对应的运动异常判定标准，并根据该运动数据及该运动异常判定标准，确定该机器人的运动异常判定结果。由于能够根据机器人当前实际所在的位置区域，确定与该位置区域对应的运动异常判定标准，使得即使机器人运动的位置区域复杂多变，都能够因地制宜地确定与该位置区域对应匹配的运动异常判定标准，因此，相对于现有的通过统一判定标准进行机器人运动异常判断的方法，本申请实施例能够提高机器人运动异常判断的准确性。

实施例一：

图1示出了本申请实施例提供的一种运动异常判定方法的流程示意图，本申请实施例的执行主体为电子设备，具体为机器人，详述如下：

在S101中，获取机器人的运动数据，以及确定所述机器人当前所在的位置区域。

本申请实施例中，可以每隔预设时间段，或者机器人每行走了预设路程，获取该机器人的运动数据，并确定该机器人当前所在的位置区域。

具体地，本申请实施例中，机器人的运动数据，可以通过机器人自身携带的传感器进行获取，例如电动机编码器、陀螺仪、惯性测量单元等。

具体地，本申请实施例中，机器人当前所在的位置区域，可以通过机器人的定位模块或者识别模块进行获取。在一个实施例中，机器人可以安装全球定位系统(GlobalPositioning System，GPS)模块，通过该GPS模块确定机器人当前所在的位置坐标，并根据机器人本端或者服务器预存的每个位置区域对应的位置坐标范围，确定当前机器人所在的位置坐标落在哪个位置坐标范围，从而确定机器人当前所在的位置区域。在另一个实施例中，机器人的工作场所中的每个位置区域，均分别设置了对应的特定标识物，机器人可以通过自身的识别模块，识别该特定标识物，从而确定该机器人当前所在的位置区域。例如，该特定标识物可以为，在该位置区域中设置的包含了位置区域名称(例如“楼梯”)或者图形标识(例如楼梯图像)的指示牌，对应地，机器人的识别模块可以为摄像头；或者，该特定识别物体可以为电子标签，该电子标签写入了该位置区域的名称，对应地，机器人的识别模块可以为电子标签阅读器。

在S102中，根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准。

在确定了机器人当前所在的位置区域之后，可以从机器人本端或者服务器的预设数据库中，查找与该位置区域对应存储的运动异常判定标准，作为当前的运动异常判定标准。其中，该预设数据库中，提前存储了各个位置区域对应的运动异常判定标准，每个位置区域的运动异常判定标准具体可以通过实验确定。具体地，该运动异常判定标准可以包括标准运动数据值以及变化阈值。例如，本申请实施例中的运动数据可以包括机器人的移动速度，则该标准运动数据值可以为机器人正常行走时的平均移动速度，或者是机器人根据当前执行任务所设定的移动速度，该变化阈值可以为机器人正常行走时与该平均移动速度可允许的速度变化的最大值。进一步地，该运动异常判定标准还可以包括变化持续时间，即该机器人当前的运动数据与该标准运动数据值的差值大于该变化阈值的持续时间。

在S103中，根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果。

在获取了运动数据以及确定了运动异常判定标准后，将该运动数据与该运动异常判定标准进行比较，从而判定当前该机器人是否存在运动异常，得到当前的运动异常判定结果。例如，若该运动数据为机器人当前的移动速度，该运动异常标准包括标准运动数据值以及变化阈值，则将机器人当前的移动速度与该标准运动数据值的大小进行比较，若该移动速度与该标准运动数据值的差值大于变化阈值，则确定当前的运动异常判定结果为：机器人存在运动异常；否则，确定当前的运动异常判定结果为，机器人不存在运动异常。

可选地，所述运动数据包括所述机器人运动时的质心指数和/或驱动参数，所述驱动参数为用于驱动所述机器人移动的驱动单元的工作参数。

在一个实施例中，运动数据可以包括机器人当前的质心指数。具体地，可以通过设置于机器人的三轴传感器，获取位姿数据，从而确定机器人当前的质心指数。对应地，该运动异常判定标准可以包括机器人正常行走时的质心标准值，以及预设的质心变化阈值，当获取到机器人当前的质心指数与该质心标准值的差值大于该质心变化阈值时，则确定当前的运动异常判定结果为：该机器人存在运动异常。

在另一个实施例中，该运动数据可以包括机器人运动时的驱动参数。具体地，该驱动参数为用于驱动该机器人移动的驱动单元的工作参数。示例性地，该机器人可以具有轮式或者履带式的驱动结构，以电机作为驱动单元，驱动机器人的轮子或者履带进行运动，从而驱动机器人移动；对应地，驱动参数即为该电机的编码器参数，具体可以包括电机的转速、转矩等。对应地，该运动异常判定标准可以包括机器人正常行走时的平均转速和/或转矩等，以及预设的转速变换阈值和/或转矩变换阈值，当机器人当前的转速与该平均转速的差值大于该转速变化阈值，或者该机器人当前的转矩与该平均转矩的差值大于该转矩变换阈值时，则确定当前的运动异常判定结果为：该机器人存在运动异常。

在又一个实施例中，该运动数据可以同时包含机器人运动时的质心指数和驱动参数。在一些场景中，单一获取机器人的质心指数或者驱动参数，无法准确地确定当前的机器人运动状态是否异常。例如，在斜坡场景中，由于斜坡的倾斜角度固定，因此机器人在斜坡上移动时，即使斜坡中出现油脂，导致机器人存在运动打滑的异常时，其质心指数仍不会发生变化，而该打滑异常可以通过驱动参数的变化检测确定；或者在机器人被肇事者推动时，可能短时间内其质心指数并不会发生变化，然而由于推动的作用力，可能导致机器人的电机转速等驱动参数发生急剧变化。而在另一场景中，若机器人存在瞬时跌倒，跌倒后机器人的轮子或者履带仍在空转，其驱动参数短时间内不会发生变化；而该瞬时跌倒异常可以通过质心指数的变化检测确定。在再一场景中，当机器人装载了货物时，可能由于装载位置不合适，导致机器人存在倾覆隐患，机器人的质心指数和驱动参数均会存在一定的变化，因此可以同时检测机器人的质心指数和驱动参数变化来准确地确定机器人是否存在倾覆隐患。因此，当运动数据既包含机器人运动时的质心指数，又包含机器人的驱动参数时，可以使得机器人既能够通过质心变化的检测及时判断机器人本身的姿态是否发生瞬时异常，又能够通过驱动参数变化的检测及时判断机器人的行进速度、路径是否存在异常，从而能够更加全面、及时、准确地确定当前的运动异常判定结果。

本申请实施例中，运动数据具体包括机器人的质心指数和/或驱动参数，通过机器人的质心指数和/或驱动参数的检测，能够准确地判定机器人当前是否存在运动异常，得到准确的运动异常判定结果。

可选地，所述机器人包括至少两个驱动单元，所述运动数据包括第一驱动单元对应的第一驱动参数和第二驱动单元对应的第二驱动参数，所述运动异常判定标准包括驱动参数差值阈值；对应地，所述根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果，包括：

若所述第一驱动参数与所述第二驱动参数的差值大于所述驱动参数差值阈值，则确定当前的运动异常判定结果为：所述机器人存在运动异常。

本申请实施例中，机器人能够获取的运动数据至少包括第一驱动单元对应的第一驱动参数和第二驱动单元对应的第二驱动参数，例如，该第一驱动单元可以为机器人前轮的电机，该第一驱动参数可以为机器人的前轮电机参数，该第二驱动单元可以为机器人后轮的电机，该第二驱动参数可以为机器人的后轮电机参数，通常，在机器人正常运动时，该第一驱动参数及该第二驱动参数基本保持一致。对应地，本申请实施例中，运动异常判定标准包括驱动参数差值阈值，即，机器人同一时刻两个不同的驱动参数之间所允许的最大差值。

示例性地，设该实施例中，若在步骤S101中具体确定机器人当前的位置区域为斜坡区域，则对应地，在步骤S102中确定该位置区域对应的运动异常判定标准包括与该斜坡区域提前对应预存的驱动参数差值阈值。对应地，在步骤S103中，求取获取到的第一驱动参数与第二驱动参数之间的差值，若该第一驱动参数与第二驱动参数之间的差值大于该驱动参数差值，则说明当前第一驱动单元和第二驱动单元中其中一个存在运动打滑异常，例如，机器人的前轮存在打滑异常，因此，此时可以确定当前的运动异常判定结果为：该机器人存在运动异常，且该运动异常具体为机器人运动打滑。

本申请实施例中，具体通过第一驱动参数、第二驱动参数与驱动参数差值阈值进行运动异常判定，能够提高运动一次判定结果的准确性。

可选地，上述的步骤S102，包括：

根据所述位置区域的人流量，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准。

本申请实施例中，具体通过各个位置区域的人流量情况，相应确定该位置区域对应的运动异常判定标准。具体地，该随着该位置区域的人流量越多，则由于有人员的辅助监控，则该运动异常判定标准的要求可以相对较低。例如，在人流量较少的地方(例如仓库)，肇事者可能会随意地对机器人进行推搡，且机器人在被推倒或者意外碰撞后，可能无人发现，因此，在人流量较少的地方需要指定较为严格的运动异常判定标准；而在人流量较多的地方(例如商场)，较少会出现机器人被恶意推倒的情况，并且，即使机器人被推倒和意外碰撞后，周围的行人也可以及时将机器人扶起，因此，在人流量较多的地方，可以指定较为宽松的运动异常判定标准。示例性地，机器人以第一变化阈值作为第一运动异常判定标准，以第二变化阈值作为第二运动异常判定标准，该第一变化阈值第一变化阈值大于第二变化阈值，即，第一运动异常判定标准允许的运动数据变化范围大于第二运动异常判定标准允许的运动数据变化范围，即，第一运动异常判定标准的要求相对较低、较宽松，而第二运动异常判定标准的要求相对较高、较严格。

本申请实施例中，由于能够根据人流量的大小，确定不同位置区域的运动异常判定标准，因此能够视具体情况设定运动异常判定标准的宽松或者严格程度，因此能够在保证准确地完成运动异常判定的情况下减少过多的被判定为运动异常的情况，从而减少后续的运动异常处理次数。

可选地，上述的步骤S102，包括：

根据所述位置区域和所述机器人当前的目标任务，确定运动异常判定标准。

本申请实施例中，运动异常判定标准具体结合机器人当前所在的位置区域及当前的目标任务而确定。该目标任务为机器人当前所要执行的任务，可以包括：巡场任务、搬运任务、配送任务、救援任务等。示例性地，设机器人的运动数据可以包括移动速度和/或质心指数，对应的标准运动数据值可以包括根据当前的位置区域及目标任务对应确定的移动速度标准值和/或质心指数标准值。例如，若机器人所在的位置区域为平缓路面区域，当目标任务为巡场任务时，该巡场任务的目标是随意移动以检测周围环境是否存在异常情况或者是否有需要提供服务的顾客，因此当任务为巡场任务时，其速度不宜过大，可以将平缓路面区域中巡场任务对应的移动速度标准值设为：0～2米/秒；而当目标任务为配送任务或者救援任务时，由于需要保证机器人高效率地完成配送或者救援，因此相应的速度可以大一些，例如可以将平缓路面区域中配送任务或者救援任务对应的移动速度标准值设为：0～6米/秒。若机器人所在的位置区域为崎岖路面区域，则其速度需要小于机器人在平缓路面时的速度，以保证机器人在崎岖路面区域移动时的安全性，对应地，可以将崎岖路面区域中的巡场任务对应的移动速度标准值设为0～1米/秒，将崎岖路面区域中配送任务或者救援任务对应的移动速度标准值设为0～4米/秒。在一些实施例中，若机器人所在的位置区域为斜坡区域，则由于斜坡的影响，机器人通常的质心指数有所下降，因此可以将斜坡区域对应的质心指数标准值小于平面区域的质心指数标准值；并且，由于机器人在执行巡场任务时通常为直立行走，而搬运任务时需要曲身搬运，因此机器人在执行搬运任务时对应的质心指数标准值小于其在执行巡场任务时的质心指数标准值。

本申请实施例中，由于除了根据位置区域，还进一步结合机器人当前的目标任务共同确定当前的运动异常判定标准，因此能够进一步提高运动异常判定标准的准确性，从而提高运动异常判定的准确性。

可选地，在步骤S101之前，还包括：

获取设定指令，设定位置区域与运动异常判定标准的对应关系。

在步骤S101之前，可以根据实际需要，设定位置区域和运动异常判定标准的对应关系。具体地，在机场、厂房、道路等对安全性要求较高的位置区域，其运动异常判定标准可以设定为较为严格，例如变化阈值较小，即容许的变化范围较窄；而在商场、市场等对安全性要求较低的位置区域，其运动判定标准可以较为宽松，例如变化阈值较大，即容许的变化范围较宽。

可选地，在上述的步骤S103之后，还包括：

若所述运动异常判定结果为所述机器人存在运动异常，则执行所述位置区域对应的异常处理动作。

具体地，本申请实施例中，预设数据库除了存储了各个位置区域对应的运动异常判定标准外，还存储了各个位置区域分别对应的异常处理动作。在确定了机器人当前的运动异常判定结果后，若确定机器人当前存在运动异常，则从该预设数据库中查找与该位置区域对应存储的异常处理动作，并执行该异常处理动作。

本申请实施例中，由于能够在判定机器人当前存在运动异常时，相应执行该机器人当前所在位置区域对应的异常处理动作，因此能够更因地制宜地准确处理当前的异常情况，提高机器人运动的智能性及安全性。

可选地，若所述位置区域为特殊区域，则所述异常处理动作包括停止运动；所述特殊区域包括非平地区域或者通行节点区域。

本申请实施例中，特殊区域包括非平地区域或者通行节点区域。其中，非平地区域包括楼梯、电梯、斜坡等；通行节点区域包括门口、电梯口、十字路口等多数行人或者其它机器人经常通行时必经的位置区域。当机器人当前在这些不便于机器人移动或者工作的特殊区域中存在运动异常时，为了保证机器人自身的安全以及不给其他通行人员和机器人造成安全隐患，该机器人的异常处理动作至少包括停止运动，从而避免造成二次损坏。

本申请实施例中，在位置区域属于特殊区域时，机器人通过停止运动来作为的异常处理方式，能够提高机器人运动的安全性。

可选地，若所述位置区域为行人密集区域，则所述异常处理动作至少包括：发出警示信息，所述警示信息用于警示行人远离所述机器人。

具体地，若当前机器人的所在的位置区域为行人密集区域，例如人流量大于预设阈值的区域，或者直接为指定的商场区域、市场区域时，则当前的异常处理动作至少包括发出警示信息，该警示信息具体用于警示行人远离该机器人，以免对行人造成危险。具体地，该机器人可以通过声音、光照、屏幕显示或者其它无线数据形式，输出反映该机器人当前存在运动异常的信息作为警示信息。例如，可以发出警报声、亮红灯，或者，直接以语音或文字显示的方式输出例如“请注意，该机器人存在异常”的信息。

本申请实施例中，由于机器人能够在行人密集区域，通过发出警示信息来警示行人远离该机器人，因此能够提高机器人工作的安全性。

在一些实施例中，该异常处理动作还可以包括：向该机器人当前所在位置区域对应的管理服务器发送异常消息，以指示管理人员到现场或者呼叫现场人员对该机器人进行异常修复，或者指示管理人员远程修复该机器人。

在另一些实施例中，若当前的位置区域为离斜坡或者升降机的距离小于预设距离的位置区域，则该异常处理动作包括发出提示信息指示斜坡上的人员进行避让或者在到达斜坡或者升降机前停止移动，以避免在斜坡或者升降机较为容易发生意外的区域发生碰撞。

示例性地，本申请实施例中的运动异常判定方法可以应用于以下场景：本申请实施例中的机器人通过轮式或者履带式的驱动结构进行移动，以电机元件作为驱动单元，在移动过程中具体可以获取该电机的电机参数作为驱动参数，通过该驱动参数，可以监测机器人的轮子或者履带的运动状态。在运动过程中，该机器人具体以声呐或者摄像头等方式进行寻址和导航。在机器人正常移动过程中，以设定的质心指数标准值和驱动参数标准值按照设定好的路径进行移动。在移动过程中，每隔预设时间段自动获取该机器人的质心指数和驱动参数，并确定该机器人所在的位置区域；接着，根据该位置区域确定对应的运动异常判定标准；之后，将该运动数据与当前位置区域对应的运动异常判定标准进行比较，确定当前的运动异常判定结果。当运动异常判定结果为机器人存在运动异常时，将停止运动、发出警示信息、发出异常消息中的任意一项或者多项作为当前位置区域对应的异常处理动作，实现机器人准确地运动异常检测及处理。

本申请实施例中，由于能够根据机器人当前实际所在的位置区域，确定与该位置区域对应的运动异常判定标准，使得即使机器人运动的位置区域复杂多变，都能够因地制宜地确定与该位置区域对应匹配的运动异常判定标准，因此，相对于现有的通过统一判定标准进行机器人运动异常判断的方法，本申请实施例能够提高机器人运动异常判断的准确性。

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。

实施例二：

图2示出了本申请实施例提供的一种运动异常判定装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分：

该运动异常判定装置包括：运动数据获取单元31、标准确定单元32、结果确定单元33。其中：

运动数据获取单元31，用于获取机器人的运动数据，以及确定所述机器人当前所在的位置区域；

标准确定单元32，用于根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准；

结果确定单元33，用于根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果。

可选地，所述运动数据包括所述机器人运动时的质心指数和/或驱动参数，所述驱动参数为用于驱动所述机器人移动的驱动单元的工作参数。

可选地，所述机器人包括至少两个驱动单元，所述运动数据包括第一驱动单元对应的第一驱动参数和第二驱动单元对应的第二驱动参数，所述运动异常判定标准包括驱动参数差值阈值；对应地，所述结果确定单元33，具体用于若所述第一驱动参数与所述第二驱动参数的差值大于所述驱动参数差值阈值，则确定当前的运动异常判定结果为：所述机器人存在运动异常。

可选地，所述标准确定单元32，具体用于根据所述位置区域的人流量，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准。

可选地，所述标准确定单元32，具体用于根据所述位置区域和所述机器人当前的目标任务，确定运动异常判定标准。

可选地，所述运动异常判定装置还包括：

异常处理单元，用于若所述运动异常判定结果为所述机器人存在运动异常，则执行所述位置区域对应的异常处理动作。

可选地，若所述位置区域为特殊区域，则所述异常处理动作包括停止运动；所述特殊区域包括非平地区域或者通行节点区域。

可选地，若所述位置区域为行人密集区域，则所述异常处理动作包括：发出警示信息，所述警示信息用于警示行人远离所述机器人。

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。

实施例三：

图3是本申请一实施例提供的电子设备的示意图。如图3所示，该实施例的电子设备3包括：处理器30、存储器31以及存储在所述存储器31中并可在所述处理器30上运行的计算机程序32，例如运动异常判定程序。所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各个运动异常判定方法实施例中的步骤，例如图1所示的步骤S101至S103。或者，所述处理器30执行所述计算机程序32时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图2所示运动数据获取单元21至结果确定单元23的功能。

示例性的，所述计算机程序32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31中，并由所述处理器30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32在所述电子设备3中的执行过程。

所述电子设备3可以是机器人、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑等计算设备。所述电子设备可包括，但不仅限于，处理器30、存储器31。本领域技术人员可以理解，图3仅仅是电子设备3的示例，并不构成对电子设备3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，例如所述电子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30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)、现场可编程门阵列(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31可以是所述电子设备3的内部存储单元，例如电子设备3的硬盘或内存。所述存储器31也可以是所述电子设备3的外部存储设备，例如所述电子设备3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，所述存储器31还可以既包括所述电子设备3的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器31用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器31还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

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。

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/电子设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/电子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。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元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。

所述集成的模块/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，也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可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

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 (9)

1.一种运动异常判定方法，其特征在于，包括：

获取机器人的运动数据，以及确定所述机器人当前所在的位置区域；其中，所述机器人包括至少两个驱动单元，所述运动数据包括第一驱动单元对应的第一驱动参数和第二驱动单元对应的第二驱动参数；

根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准；

根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果；

其中，所述运动异常判定标准包括驱动参数差值阈值，所述根据所述运动数据及所述运动异常判定标准，确定当前的运动异常判定结果，包括：

若所述第一驱动参数与所述第二驱动参数的差值大于所述驱动参数差值阈值，则确定当前的运动异常判定结果为：所述机器人存在运动异常。

2.如权利要求1所述的运动异常判定方法，其特征在于，所述运动数据还包括所述机器人运动时的质心指数。

3.如权利要求1所述的运动异常判定方法，其特征在于，所述根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准，包括：

根据所述位置区域的人流量，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准。

4.如权利要求1所述的运动异常判定方法，其特征在于，所述根据所述位置区域，确定所述位置区域对应的运动异常判定标准，包括：

根据所述位置区域和所述机器人当前的目标任务，确定运动异常判定标准。

5.如权利要求1至4任意一项所述的运动异常判定方法，其特征在于，在所述确定当前的运动异常判定结果之后，还包括：

若所述运动异常判定结果为所述机器人存在运动异常，则执行所述位置区域对应的异常处理动作。

6.如权利要求5所述的运动异常判定方法，其特征在于，若所述位置区域为特殊区域，则所述异常处理动作包括停止运动；所述特殊区域包括非平地区域或者通行节点区域。

7.如权利要求5所述的运动异常判定方法，其特征在于，若所述位置区域为行人密集区域，则所述异常处理动作包括：发出警示信息，所述警示信息用于警示行人远离所述机器人。

8.一种电子设备，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，其特征在于，当所述处理器执行所述计算机程序时，使得电子设备实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

9.一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，当所述计算机程序被处理器执行时，使得电子设备实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。

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