CN113703407A - 基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法、系统及设备 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法、系统及系统；该方法包括：设置云端操作系统，接受生产设备的注册；为成功注册的设备部署其工作所需的计算、存储资源；通过云端操作系统连接设备，以使设备在所述云端操作系统中通过驱动程序调用所述计算资源；构建生产线的数字孪生模型，建立针对真实物理生产线控制的虚拟生产线模型；通过云端操作系统的数据映射模块，建立一个数据映射线程，将真实的机器人，PLC以及传感器数据映射到虚拟场景中。通过将机器人，PLC，传感器等设备使用的计算、存储资源部署在云平台上，解决其自身对于计算资源和驱动程序的依赖，从而显著的提高性能、降低功耗，并扩展机器人生产线的功能。
Description
技术领域
本发明属于工业物联网技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法、系统及设备。
背景技术
物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，将各种诸如信息传感设备、信息处理设备等物联网设备与互联网结合起来而形成的一个网络，可以实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。
机器人生产线设备，作为物联网中的重要组成部分，其任务运行、性能、功耗、功能对于工业物联网的整体运行有着重要的影响。工业物联网设备上需要设置操作系统，然而传统操作系统的延时长，功耗高，占用空间大，当应用在物联设备时，会造成工业物联网设备性能低、功耗高的问题，尤其是当引入数字孪生应用时，更需要更小的延迟以及更强的计算能力。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法、系统及设备，解决现有技术中操作系统的延时长，功耗高，占用空间大，当应用在物联设备时，会造成工业物联网设备性能低、功耗高的技术问题。
为了解决上述技术问题，本发明采用如下方案实现：
基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，包括如下步骤：
S01：设置云端操作系统，接受机器人生产线设备的注册；
S02：在云平台为成功注册的机器人生产线设备部署其工作所需的计算、存储资源，并在云端操作系统中为计算存储资源相应的配置驱动程序；
S03：通过云端操作系统连接成功注册的机器人生产线设备，以使机器人生产线设备在云端操作系统中通过驱动程序调用计算资源；
S04：构建生产线的数字孪生模型，建立针对真实物理生产线控制的虚拟生产线模型；通过云端操作系统的数据映射模块，建立一个数据映射线程，将真实的机器人、PLC以及传感器数据映射到虚拟场景中。
进一步优化，所述计算资源包括内存、硬盘、图形处理器、外接输入设备中的至少一种。
进一步优化，所述机器人生产线操作系统为机器人、PLC、以及传感器设备提供如下功能：进程间通信、进程管理、中断管理、任务调度，内存管理、设备性能监测、以及数字孪生扩展应用。
进一步优化，所述机器人生产线设备的注册，具体包括如下步骤：
S011：在云平台上，预先设置有用于注册物联网设备的云端校验码，该云端校验码为云平台的一个唯一身份标识；在物联网设备上，预先设置有用于向云平台注册的终端校验码，该终端校验码为物联网设备的一个唯一身份标识；该终端校验码是在云平台设置云端操作系统时为物联网设备生成的；
S012：云平台获取存储在其本地的云端校验码；向物联网设备获取终端校验码；
S013：对对云端校验码和终端校验码进行一致性判定，当一致性判定通过时，则将物联网设备成功注册至云平台；当一致性判定不通过时，则表明物联网设备的身份存在问题或者是物联网设备与云平台的通信被劫持，此时物联网设备无法注册至云平台，进而无法调用云平台上部署的计算资源；
进一步优化，还包括：通过所述云端操作系统获取所述生产线设备调用所述计算资源的调用状态；根据所述调用状态调整所述生产线设备调用所述计算资源的调用量。
进一步优化，还包括：在所述云端操作系统中构建一种供用户设备上传或下载应用程序的应用程序商店；其中，所述应用程序所对应的业务是通过所述物联网设备实现的。
进一步优化，还包括：通过所述云端操作系统使安装有所述应用程序的用户设备与所述物联网设备进行数据交互，以使所述用户设备控制所述物联网设备。
基于数字孪生的机器人产线操作系统，包括云平台和边缘网关设备；
所述云平台，设置有云端操作系统，被配置为部署所述机器人，PLC、传感器工作所需的计算，存储资源，并在云端操作系统中为所述计算资源配置相应的驱动程序；
所述边缘网关设备用于连接生产线设备和云端操作系统。
进一步优化，还包括用户设备；所述云平台，还被配置为构建数字孪生应用的应用商城，用户可以购买不同的数字孪生应用，包括数字孪生生产线以及生产线设备的数字孪生模型应用(包括设备的预测性维护，设备的运维信息展示)
一种电子设备，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程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
本发明提供的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法、系统及电子设备，基于云原生的设计理念，将对机器人生产线设备的性能和功耗起到决定性影响的计算资源不再部署在物联网设备上，而是改为部署在云平台上，并相应的在操作系统层面配置计算资源对应的驱动程序。这使得机器人生产线设备能够在工作时，基于云平台强大计算资源部署能力、数据传输和数据处理能力，解决其自身对于计算资源和驱动程序的依赖，从而实现了机器人生产线设备的上云，进而显著的提高性能、降低功耗；同时，基于云平台部署的计算资源，使得物联网设备不再受限于计算资源部署在本地而带来的功能限制，这有效的扩展、丰富了机器人生产线设备所能实现的功能。
附图说明
图1为本发明实施例一的应用场景示意图；
图2为本发明所述基于云原生的物联网操作系统构建方法流程图；
图3为本所述电子设备结构示意图。
具体实施方式
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，对本公开进一步详细说明。以下，通过具体的实施例来详细说明本实施例中的基于数字孪生的机器人生产线设备控制方案。
实施例一：
首先，参考图1，本发明所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其应用场景中包括有云平台和机器人生产线设备。其中，云平台位于云端，大量分布式的机器人生产线设备位于用户端，且云平台和机器人生产线设备间通过互联网实现数据交互。在一些具体的实施方式中，可能还会涉及用户使用其用户设备通过云平台与机器人生产线设备，故应用场景中还可以包括用户设备。此外，需要说明的是，在后续各实施例中，在说明云平台与机器人生产线设备的控制交互过程中所涉及的机器人生产线设备，可以理解为大量分布式的物联网设备的任意一个，并非是指应用场景中仅存在一个物联网设备。
参考图2，所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，该机器人生产线设备控制方法是通过云平台实施的，其包括以下步骤：
步骤S201、设置云端操作系统；
步骤S202、接受机器人生产线设备的注册；所述机器人生产线设备上设置有终端操作系统；
步骤S203、部署所述机器人生产线设备工作所需的计算资源，并在所述云端操作系统中为所述计算资源相应的配置驱动程序；
步骤S204、通过所述云端操作系统连接所述终端操作系统，以使所述机器人生产线设备在所述云端操作系统中通过所述驱动程序调用所述计算资源。
本实施例中，首先提供一云平台。该云平台位于云端，其向位于用户端的用户设备提供基于硬件资源和软件资源的服务，具体的如计算、网络和存储能力等。在硬件实现上，云平台可以是服务器或服务器集群。在软件实现上，云平台上设置有云端操作系统。该云端操作系统用于实现云平台的硬件与软件的管理、提供软件的应用环境，以及为访问云平台的用户提供交互操作界面。
本实施例中，云平台的交互对象为能够通过互联网与云平台进行数据交互的机器人生产线设备。具体的，机器人生产线设备可以是具有综合数据处理功能的设备，如手机、个人电脑等，也可以是主要实现数据采集功能的设备，如传感器、摄像头等。机器人生产线设备设置有终端操作系统，该终端操作系统用于实现机器人生产线设备的硬件与软件的管理、提供软件的应用环境；在需要机器人生产线设备直接与用户进行交互时，终端操作系统也可以为操作机器人生产线设备的用户提供交互操作界面。
本实施例中，机器人生产线设备上，仅设置有工作所需的最基本的硬件，如终端操作系统运行所需的基本内存、存储器等。终端操作系统也仅提供进程间通信(IPC通信)、进程管理、中断管理、任务调度和内存管理等基本功能。对于终端操作系统的实现，通过对通用的linux操作系统进行改造即可。相应的，在云平台上部署有机器人生产线设备工作所需的计算资源，并在云端操作系统中还为上述的计算资源相应的配置有驱动程序。其中，所述的计算资源可以包括内存、硬盘、图形处理器、音频处理器、外接输入设备中的至少一种。
本实施例中，云平台能够接受机器人生产线设备的注册，即机器人生产线设备可以通过注册过程注册至云平台，成功注册的机器人生产线设备则可以通过终端操作系统连接云端操作系统，并在工作时调用云平台上部署的计算资源。
本实施例中，基于云平台对于计算资源强大的部署能够和配置能力，根据机器人生产线设备工作时对于计算资源的需要的实时变化，云平台还可以相应的调整供物联网设备调用的计算资源的调用量。具体的，云平台通过云端操作系统获取机器人生产线设备调用计算资源的调用状态，如机器人生产线设备调用的计算资源的调用率、调用时间等，当调用状态无法满足机器人生产线设备的需求时，云平台通过云端操作系统可以调整机器人生产线设备调用计算资源的调用量。例如，机器人生产线设备对计算资源的调用率较低，则可以相应的减小其允许调用的计算资源的调用量，转而供其他机器人生产线设备调用。
可见，本实施例的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，将对机器人生产线设备的性能和功耗影响较大的计算资源及这些计算资源相应的驱动程序不再部署在机器人生产线设备上，而是改为部署在云平台上；机器人生产线设备注册至云平台后，在工作时可以调用云平台上的计算资源，从而实现各种不同的业务。
作为一个示例，机器人生产线设备为视频监视器，其工作中采集的视频数据需要在硬盘上进行存储。作为传统的视频监视器，需要在本地部署容量较大的硬盘，并在本地的操作系统中安装硬盘的驱动程序；在工作中，还需要频繁的进行硬盘的写入操作，这些都严重的影响了视频监视器的性能和功耗。通过本实施例的方法，在硬件上，硬盘和硬盘的驱动程序均部署在云平台，而视频监视器本地不再部分大容量硬盘和硬盘驱动程序；软件上，视频监视器的操作系统仅保留视频采集所需的软件和数据通信功能。在工作时，视频监视器采集到的视频数据实时上传至云平台并存储在云平台为视频监视器分配的硬盘。随着视频监视器工作的进行，其采集到的视频数据的量持续增加，云平台还可以相应的为其分配更多的硬盘存储空间。对于该视频监视器来说，硬件构成被简化，软件也实现了轻量化，性能和功能显著提升。另一方面，由于视频监视器采集到的视频数据存储在云平台为其分配的硬盘中，该视频数据可以后续被提供给其他业务使用，这也一定程度上丰富了视频监视器的功能。
作为一个可选的实施例，所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法中，所述接受机器人生产线设备的注册的步骤，具体包括：从本地获取云端校验码，并从所述物联网设备获取终端校验码；对所述云端校验码和所述终端校验码进行一致性判定，若判定通过，则接受机器人生产线设备的注册。
本实施例中，在云平台上，预先设置有用于注册物联网设备的云端校验码，该云端校验码可以理解为云平台的一个唯一身份标识。相应的，在物联网设备上，预先设置有用于向云平台注册的终端校验码，该终端校验码可以理解为物联网设备的一个唯一身份标识；该终端校验码是在云平台设置云端操作系统时为物联网设备生成的。具体的，云平台获取存储在其本地的云端校验码；此外，向物联网设备获取终端校验码，并对云端校验码和终端校验码进行一致性判定，当一致性判定通过时，则将物联网设备成功注册至云平台；当一致性判定不通过时，则表明物联网设备的身份存在问题或者是物联网设备与云平台的通信被劫持，此时物联网设备无法注册至云平台，进而无法调用云平台上部署的计算资源。此外，为增加数据安全性，云端校验码和终端校验码在传输时还可以进行加密处理。进一步的，云平台的云端操作系统中还可以进一步设置白名单，成功注册的物联网设备将会被加入该白名单。在运行过程中，不在白名单中的物联网设备将不被允许连接云平台。
作为一个可选的实施例，所述的基于数组孪生的机器人生产线操作系统构建方法，还以下包括步骤：在云端操作系统中构建一供用户设备上传或下载应用程序的应用程序商店；其中，所述应用程序所对应的业务是通过机器人生产线设备实现的。
本实施例中，云平台通过其上的云端操作系统构建数字孪生应用程序商店，该应用程序商店向用户提供数字孪生应用程序的上传或下载服务。其中，应用程序商店中的应用程序所对应的业务是通过物联网设备实现的。例如，物联网设备为视频监视器，则应用程序对应的业务为监控业务；物联网设备为生理特征传感器，则应用程序对应的业务为健康监测。所述的用户可以是应用程序开发者(包括个人开发者和企业开发者)，应用程序开发者可以将其开发的应用程序上传到应用程序商店进行发布、交易。所述的用户也可以应用程序的使用者，通过其持有的用户设备访问应用程序商店可以下载应用程序并安装使用。对于用户通过用户设备下载并安装应用程序的情况，云端操作系统能够使安装有所述应用程序的用户设备与对应的物联网设备进行数据交互，以使用户设备控制物联网设备。
作为一个示例，物联网设备为摄像头。应用程序开发者开发了一款基于摄像头采集的视频数据来实现的VR体验软件(VirtualReality，虚拟现实)。该VR体验软件由应用程序开发者上传至云平台的应用程序商店中供使用者下载使用。使用者的用户设备为手机，使用者通过手机访问云平台的应用程序商店，下载并安装该VR体验软件。在使用过程中，使用者通过手机上的VR体验软件实时的控制摄像头，基于摄像头采集到的视频数据构建对应于摄像头所处的实际场景的VR场景，从而实现VR体验功能。实现VR体验功能对于硬盘和内存具有较高的要求，则云平台相应的分配硬盘存储空间和大容量内存。随着VR体验功能的使用，构建的VR场景越来越多和复杂，则云平台能够相应的增加硬盘存储空间和内存容量。
由上述实施例可见，本发明基于数字孪生技术的机器人生产线操作系统构建方法，基于云原生的设计理念，将对生产线设备的性能和功耗起到决定性影响的计算资源不再部署在机器人生产线设备上，而是改为部署在云平台上，并相应的在操作系统层面配置计算资源对应的驱动程序。这使得物联网设备能够在工作时，基于云平台强大计算资源部署能力、数据传输和数据处理能力，解决其自身对于计算资源和驱动程序的依赖，从而显著的提高性能、降低功耗；同时，基于云平台部署的计算资源，使得物联网设备不再受限于计算资源部署在本地而带来的功能限制，这有效的扩展、丰富了物联网设备所能实现的功能。
需要说明的是，本发明所述的方法可以由单个设备执行，例如一台计算机或服务器等。也可以应用于分布式场景下，由多台设备相互配合来完成。在这种分布式场景的情况下，这多台设备中的一台设备可以只执行本发明一个或多个实施例的方法中的某一个或多个步骤，这多台设备相互之间会进行交互以完成所述的方法。
实施例二：
基于实施例一同一发明构思，本实施例供了一种基于云平台的物联网设备控制系统，包括云平台和机器人生产线设备，其中：
所述云平台，设置有云端操作系统，被配置为部署所述机器人生产线设备工作所需的计算资源，并在云端操作系统中为计算资源相应的配置驱动程序；
所述机器人生产线设备在云端操作系统中通过驱动程序调用所述计算资源。
作为一个可选的实施例，该系统还包括：用户设备；
所述云平台，还被配置为构建一供所述用户设备上传或下载应用程序的应用程序商店；其中，所述应用程序所对应的业务是通过所述物联网设备实现的；
所述用户设备，安装有所述应用程序，被配置为通过所述云端操作系统与所述机器人生产线设备进行数据交互，以控制所述物联网设备。
上述实施例的系统用于实现前述实施例中相应的方法，并且具有相应的方法实施例的有益效果，在此不再赘述。
实施例三：
基于同一发明构思，本发明还提供了一种电子设备，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程序时能够实现如上任意一实施例所述的基于数字孪生技术的机器人生产线操作系统构建方法。
图3示出该电子设备硬件结构示意图，该设备可以包括：处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040和总线1050。其中处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040通过总线1050实现彼此之间在设备内部的通信连接。
处理器1010可以采用通用的CPU(CentralProcessingUnit，中央处理器)、微处理器、应用专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、或者一个或多个集成电路等方式实现，用于执行相关程序，以实现本发明实施例所提供的技术方案。
存储器1020可以采用ROM(ReadOnlyMemory，只读存储器)、RAM(RandomAccessMemory，随机存取存储器)、静态存储设备，动态存储设备等形式实现。存储器1020可以存储操作系统和其他应用程序，在通过软件或者固件来实现本发明实施例所提供的技术方案时，相关的程序代码保存在存储器1020中，并由处理器1010来调用执行。
输入/输出接口1030用于连接输入/输出模块，以实现信息输入及输出。输入输出/模块可以作为组件配置在设备中(图中未示出)，也可以外接于设备以提供相应功能。其中输入设备可以包括键盘、鼠标、触摸屏、各类传感器等，输出设备可以包括显示器、指示灯等。
通信接口1040用于连接通信模块(图中未示出)，以实现本设备与其他设备的通信交互。其中通信模块可以通过有线方式(例如USB、网线等)实现通信，也可以通过无线方式(例如移动网络、WIFI、蓝牙等)实现通信。
总线1050包括一通路，在设备的各个组件(例如处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030和通信接口1040)之间传输信息。
需要说明的是，尽管上述设备仅示出了处理器1010、存储器1020、输入/输出接口1030、通信接口1040以及总线1050，但是在具体实施过程中，该设备还可以包括实现正常运行所必需的其他组件。如仿真处理接口1060、扩展模型接口1070等。此外，本领域的技术人员可以理解的是，上述设备中也可以仅包含实现本发明实施例方案所必需的组件，而不必包含图中所示的全部组件。
以上内容仅仅是对本发明结构所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
S01：设置云端操作系统，接受机器人生产线设备的注册；
S02：在云平台为成功注册的机器人生产线设备部署其工作所需的计算、存储资源，并在云端操作系统中为计算存储资源相应的配置驱动程序；
S03：通过云端操作系统连接成功注册的机器人生产线设备，以使机器人生产线设备在云端操作系统中通过驱动程序调用计算资源；
S04：构建生产线的数字孪生模型，建立针对真实物理生产线控制的虚拟生产线模型；通过云端操作系统的数据映射模块，建立一个数据映射线程，将真实的机器人、PLC以及传感器数据映射到虚拟场景中。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，所述计算资源包括内存、硬盘、图形处理器、外接输入设备中的至少一种。
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，所述机器人生产线操作系统为机器人、PLC、以及传感器设备提供如下功能：进程间通信、进程管理、中断管理、任务调度，内存管理、设备性能监测、以及数字孪生扩展应用。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，所述机器人生产线设备的注册，具体包括如下步骤：
S011：在云平台上，预先设置有用于注册物联网设备的云端校验码，该云端校验码为云平台的一个唯一身份标识；在物联网设备上，预先设置有用于向云平台注册的终端校验码，该终端校验码为物联网设备的一个唯一身份标识；该终端校验码是在云平台设置云端操作系统时为物联网设备生成的；
S012：云平台获取存储在其本地的云端校验码；向物联网设备获取终端校验码；
S013：对对云端校验码和终端校验码进行一致性判定，当一致性判定通过时，则将物联网设备成功注册至云平台；当一致性判定不通过时，则表明物联网设备的身份存在问题或者是物联网设备与云平台的通信被劫持，此时物联网设备无法注册至云平台，进而无法调用云平台上部署的计算资源。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，还包括：通过所述云端操作系统获取所述生产线设备调用所述计算资源的调用状态；根据所述调用状态调整所述生产线设备调用所述计算资源的调用量。
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，还包括：在所述云端操作系统中构建一种供用户设备上传或下载应用程序的应用程序商店；其中，所述应用程序所对应的业务是通过所述物联网设备实现的。
7.根据权利要求6所述的基于数字孪生的机器人生产线操作系统构建方法，其特征在于，还包括：通过所述云端操作系统使安装有所述应用程序的用户设备与所述物联网设备进行数据交互，以使所述用户设备控制所述物联网设备。
8.基于数字孪生的机器人产线操作系统，其特征在于，包括云平台和边缘网关设备；
所述云平台，设置有云端操作系统，被配置为部署所述机器人，PLC、传感器工作所需的计算，存储资源，并在云端操作系统中为所述计算资源配置相应的驱动程序；
所述边缘网关设备用于连接生产线设备和云端操作系统。
9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的机器人产线操作系统，其特征在于，还包括用户设备；所述云平台，还被配置为构建数字孪生应用的应用商城，用户可以购买不同的数字孪生应用，包括数字孪生生产线以及生产线设备的数字孪生模型应用(包括设备的预测性维护，设备的运维信息展示。
10.一种电子设备，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程序时实现如权利要求1至7任意一项所述的方法。
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Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114405019A (zh) * | 2022-02-11 | 2022-04-29 | 上海罗博拓机器人科技有限公司 | 一种基于数字孪生的模块化机器人玩具与教具控制系统 |
| CN115098100A (zh) * | 2022-06-24 | 2022-09-23 | 华南理工大学 | 基于云原生面向工业应用场景的数字孪生体组件驱动方法 |
| CN115314505A (zh) * | 2022-07-01 | 2022-11-08 | 青岛海尔科技有限公司 | 设备场景的执行方法和装置、存储介质及电子装置 |
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2021
- 2021-08-29 CN CN202110999380.4A patent/CN113703407A/zh active Pending
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| CN115098100B (zh) * | 2022-06-24 | 2024-03-26 | 华南理工大学 | 基于云原生面向工业应用场景的数字孪生体组件驱动方法 |
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