CN113844964A - 机器人乘梯的控制方法、装置、电子设备和存储介质 - Google Patents

机器人乘梯的控制方法、装置、电子设备和存储介质 Download PDF

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CN113844964A CN202111181283.0A CN202111181283A CN113844964A CN 113844964 A CN113844964 A CN 113844964A CN 202111181283 A CN202111181283 A CN 202111181283A CN 113844964 A CN113844964 A CN 113844964A
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Abstract

本申请公开了一种机器人乘梯的控制方法、装置、电子设备和存储介质。该方法包括：响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，其中，所述学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到；响应于所述电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示机器人进梯或下梯。本申请的技术方案可以提高机器人乘梯的准确性和成功率。

Description

机器人乘梯的控制方法、装置、电子设备和存储介质
技术领域
本申请涉及机器人技术，尤其涉及一种机器人乘梯的控制方法、装置、电子设备和存储介质。
背景技术
随着机器人技术的快速发展，服务机器人应运而生，并且已在各个领域投入使用。服务机器人的使用，不仅能为用户提供便利，同时，还能够提高人力成本和工作效率。
在不少场景下，都需要服务器人通过乘坐电梯来实现跨楼层服务。因此，如何准确获取电梯的状态，为机器人下达准确的乘梯指令，提高机器人乘梯的准确性和成功率，则成为亟待解决的问题。
发明内容
本申请提供一种机器人乘梯的控制方法、装置、电子设备和存储介质，以提高机器人乘梯的准确性和成功率。
第一方面，本申请提供了一种机器人乘梯的控制方法，该方法包括：
响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，其中，所述学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到；
响应于所述电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示机器人进梯或下梯。
第二方面，本申请还提供了一种机器人乘梯的控制装置，该装置包括：
楼层距离计算模块，用于响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
楼层确认模块，用于将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，其中，所述学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到；
乘梯控制模块，用于响应于所述电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示机器人进梯或下梯。
第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上所述的机器人乘梯的控制方法。
第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上所述的机器人乘梯的控制方法。
本申请的技术方案中，预先通过井道自学习确定电梯井道内各楼层的学习距离，然后，在电梯运行过程中，响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离，并将计算距离与电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，从而根据匹配结果确定电梯当前所处的楼层。而在准确地确认了楼层之后，才会指示机器人进梯或出梯。由此，在确定电梯当前所处楼层的过程中，所依据的是产生楼层检测信号和加速度计传感信号这两种传感器，与仅依赖某一种传感器确定楼层的方式相比，其准确性更高，可以规避因任意传感器输出数据不准确而导致楼层确认出现差错的问题，继而提高机器人乘梯的准确性和成功率。
附图说明
图1是本申请实施例一中的机器人乘梯的控制方法的流程图；
图2是本申请实施例二中的机器人乘梯的控制方法的流程图；
图3是本申请实施例三中的机器人乘梯的控制方法的流程图；
图4是本申请实施例四中的机器人乘梯的控制方法的流程图；
图5是本申请实施例五中的机器人乘梯的控制装置的结构示意图；
图6是本申请实施例六中的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本申请，而非对本申请的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部结构。
实施例一
图1为本申请实施例一提供的机器人乘梯的控制方法的流程图，本实施例可适用于确认电梯所处的楼层，以便准确控制机器人乘梯的情况，该方法可以由机器人乘梯的控制装置来执行，该装置可以采用软件和/或硬件的方式实现，优选是配置于电子设备中，例如计算机设备或电梯轿厢等。如图1所示，该方法具体包括：
S101、响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。
为了使机器人准确乘梯，需要准确地获取电梯所处的楼层，确认电梯已到达机器人所在的楼层，再指示机器人进梯，或者确认电梯已到达机器人想要去的目标楼层，再指示机器人出梯。
电梯中通常配置有RFID(射频识别)传感器，用于检测电梯所到达的楼层，输出楼层检测信号。然而，单独依赖一个RFID来获取电梯到达的楼层信息，容易引起楼层信息不准确的问题。一旦RFID的检测出现误差或故障，就会直接导致机器人进梯或出梯不成功。因此，本申请实施例中，将RFID的楼层检测信号作为参考信号，同时还引入电梯的加速度计传感信号，通过楼层检测信号和加速度计传感信号来确定电梯的楼层信息，相比较于单独依赖某一种传感器的方案，其楼层确认的准确性有所提升。
具体的，当电梯停梯时，也即响应于电梯的停梯信号，先根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。其中，当前楼层检测信号是获取到的RFID传感器对当前电梯所处楼层的检测信号，当前加速度计传感信号是配置于电梯桥箱的加速度计传感器输出的信号，表示当前电梯的加速度信息。
由于电梯到达不同楼层时其加速度信息均不同，因此，通过获取加速度计传感信号，也可以对电梯所处的楼层进行区分，从而结合楼层检测信号确认楼层。还需要说明的是，这里计算出来的电梯当前所处楼层的计算距离，可以是模拟距离，也即通过计算得到的值来表征不同楼层的距离，例如，该楼层到一楼地面之间的距离。同时，计算方法也不限定于某一种，可以通过简单的数学计算，也可以利用相对复杂的函数进行处理，只要通过运算表征出楼层检测信号和加速度计传感信号之间的关系，并且能对不同楼层加以区分即可。
S102、将计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定电梯当前所处的楼层，其中，学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到。
其中，井道自学习的过程可以预先进行，并将学习的结果进行存储。在井道自学习过程中，是按照与S101中相同的计算方法，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到不同楼层的学习距离，且同样的，该学习距离可以是模拟距离，能够通过运算表征出楼层检测信号和加速度计传感信号之间的关系，并且能对不同楼层加以区分即可。
通过井道自学习学习到不同楼层的学习距离，然后在实际控制机器人乘梯的过程中，只需要将当前计算出来的计算距离与预先存储的学习距离进行匹配，根据匹配结果，当前的计算距离与哪一个楼层对应的学习距离相匹配，那么即可确认电梯当前正处于该楼层。
S103、响应于电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示机器人进梯或下梯。
在确认电梯当前所处的楼层正好位于机器人所处的楼层，则可以指示机器人进梯，在确认电梯当前所处的楼层正好位于机器人想要去的目标楼层，则可以指示机器人下梯，从而实现机器人的准确乘梯。
本申请实施例的技术方案中，先通过井道自学习确定电梯井道内各楼层的学习距离，然后，在电梯运行过程中，响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离，并将计算距离与电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，从而根据匹配结果确定电梯当前所处的楼层。而在准确地确认了楼层之后，才会指示机器人进梯或出梯。由此，在确定电梯当前所处楼层的过程中，所依据的是产生楼层检测信号和加速度计传感信号这两种传感器，与仅依赖某一种传感器确定楼层的方式相比，其准确性更高，可以规避因任意传感器输出数据不准确而导致楼层确认出现差错的问题，继而提高机器人乘梯的准确性和成功率。
实施例二
图2为本申请实施例二提供的机器人乘梯的控制方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图2所示，所述方法包括：
S201、判断电梯的门是否处于打开状态，和/或电梯的载重变化值是否超出预设阈值，如果判断为是，则确认获取所述停梯信号，执行S202。
其中，电梯门的开关状态可以利用配置于电梯门上的霍尔检测器进行检测，电梯的载重可以利用配置于电梯桥箱的模拟电压信号检测器进行检测。根据霍尔检测器和模拟电压信号检测器的输出信号，即可判断出电梯的门是否处于打开状态、当前电梯的载重是否发生变化以及载重变化值是否超出预设阈值。
如果电梯门处于打开状态，和/或电梯的载重变化值超出预设阈值，则表示电梯确实正在停梯，或者停梯且正在上下人，此时即可在确认电梯楼层后，指示机器人上下梯。反之，则无需执行后续步骤。由此，可以进一步确保机器人上下梯时，电梯正停在机器人所在楼层或想要到达的目标楼层，从而提高机器人乘梯的准确性和成功率。
S202、根据电梯井道的总长度、当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。
S203、从预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离中，获取与计算距离相匹配的目标学习距离，并将目标学习距离对应的楼层，作为电梯当前所处的楼层。
其中，学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到。电梯井道的总长度则是利用井道自学习获取的各楼层的学习距离确定的。例如，将各楼层的学习距离进行累加，再减去多加进去的部分，即可得到井道总长度。
在本申请实施例中，是根据电梯井道的总长度、当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。例如，将当前加速度计传感信号与当前楼层检测信号作除，再将结果与井道总长度作除，得到的结果即为电梯当前所处楼层的计算距离。
需要说明的是，按照相同的计算楼层距离的方法，先在井道自学习过程中，记录每次停梯时对应的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号，然后按照上述方法计算当前楼层的学习距离，并将该学习距离与当前楼层真值建立关联并存储，从而在电梯实际运行过程中，同样按照上述方法进行计算得到当前的计算距离，即可按照匹配的方法，将计算距离与学习距离进行匹配，如果在各楼层的学习距离中存在与当前计算距离相匹配的距离值，则可以确认该匹配的距离所对应的楼层真值即为当前电梯所处的楼层。此外，为了实现匹配的准确性，上述学习距离可以是一个区间值，那么，即使在实际计算过程中由于电梯的不稳定因素导致在同一楼层的计算结果不唯一，也不会影响匹配的结果。
S204、响应于电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示机器人进梯或下梯。
本申请实施例的技术方案，在确定电梯当前所处楼层的过程中，所依据的是产生楼层检测信号和加速度计传感信号这两种传感器，与仅依赖某一种传感器确定楼层的方式相比，其准确性更高，可以规避因任意传感器输出数据不准确而导致楼层确认出现差错的问题，继而提高机器人乘梯的准确性和成功率。
实施例三
图3为本申请实施例三提供的机器人乘梯的控制方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图3所示，所述方法包括：
S301、响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。
其中，加速度计传感信号包括加速度计X轴信号、Y轴信号和Z轴信号。X轴和Y轴信号分别表征电梯轿厢在水平两个方向上的震动情况，Z轴信号表征电梯轿厢在垂直方向上的震动情况，包括电梯上下行的运动方向，以及加速和减速的情况等。
本申请实施例中，计算距离是根据当前楼层检测信号和当前加速度计Z轴信号计算得到。也就是说，X轴信号和Y轴信号可以作为参考信号，作为后续使用，此处先依据Z轴信号和楼层检测信号计算出电梯当前所处楼层的计算距离。例如，将Z轴信号的输出值与楼层检测信号的值作除，再将其结果与电梯井道总长度作除，最终的结果可以用来表征电梯当前所处楼层的计算距离。
S302、响应于预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离均与计算距离不匹配，从井道自学习过程中学习得到的各楼层的加速度计传感信号中，获取与当前加速度计X轴信号和Y轴信号均匹配的目标加速度计传感信号，并将目标加速度计传感信号对应的楼层，作为电梯当前所处的楼层。
其中，所述学习距离是根据井道自学习过程中，每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计Z轴信号学习得到。自学习后，会存储井道自学习过程中学习得到的各楼层的学习距离和加速度计传感信号，也即，将楼层号与电梯停在每一楼层时学习到的学习距离和加速度计传感信号(包括X轴、Y轴和Z轴信号)建立起关联，以便后续将计算距离与学习距离进行匹配。
经过匹配，如果预先存储的各楼层的学习距离中存在与当前的计算距离相匹配的目标学习距离，那么该目标学习距离对应的楼层，即为电梯当前所处的楼层。然而，如果各楼层的学习距离均与计算距离不匹配，则进一步通过匹配X轴和Y轴信号来确定楼层。也即，从井道自学习过程中学习得到的各楼层的加速度计传感信号中，获取与当前加速度计X轴信号和Y轴信号均匹配的目标加速度计传感信号，并将目标加速度计传感信号对应的楼层，作为电梯当前所处的楼层。由此，将X轴和Y轴信号作为参考信号，当楼层距离的匹配无法确认楼层时，利用X轴和Y轴信号来进一步匹配出楼层，从而提高方法的成功率。
S303、响应于电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示机器人进梯或下梯。
本申请实施例的技术方案，在确定电梯当前所处楼层的过程中，所依据的是产生楼层检测信号和加速度计传感信号这两种传感器，与仅依赖某一种传感器确定楼层的方式相比，其准确性更高，可以规避因任意传感器输出数据不准确而导致楼层确认出现差错的问题。同时，当楼层距离的匹配无法确认楼层时，利用加速度计传感信号中的X轴和Y轴信号来进一步匹配出楼层，从而进一步提高机器人乘梯的成功率，保证方法的可用性。
实施例四
图4为本申请实施例四提供的机器人乘梯的控制方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上进行进一步地优化。如图4所示，所述方法包括：
S401、响应机器人的乘梯请求，获取请求中携带的机器人所处的当前楼层和预到达的目标楼层。
S402、控制电梯上的轿厢按钮，以使电梯向机器人所处的当前楼层运行。
此时，电梯可能位于任意楼层，当电梯接到指令后会向当前楼层运行，而只有确认电梯已经到达当前楼层，并且已经打开电梯门，才可以指示机器人上梯。
S403、响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。
S404、将计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定电梯当前所处的楼层。
其中，学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到。
S405、响应于电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层相同，指示机器人进梯。
S406、响应于机器人反馈的已进梯消息，控制电梯向目标楼层运行。
S407、响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离。
S408、将计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定电梯当前所处的楼层。
其中，计算所述计算距离和匹配的过程，分别与S403和S404相同。
S409、响应于电梯当前所处的楼层与机器人预到达的目标楼层相同，指示机器人下梯。
S410、响应于机器人反馈的已出梯消息，上报机器人当前的乘梯任务信息。
本申请实施例的技术方案，先通过井道自学习确定电梯井道内各楼层的学习距离，然后，在电梯运行过程中，响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和电梯的当前加速度计传感信号，计算电梯当前所处楼层的计算距离，并将计算距离与电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，从而根据匹配结果确定电梯当前所处的楼层。而在准确地确认了楼层之后，才会指示机器人进梯或出梯。由此，在确定电梯当前所处楼层的过程中，所依据的是产生楼层检测信号和加速度计传感信号这两种传感器，与仅依赖某一种传感器确定楼层的方式相比，其准确性更高，可以规避因任意传感器输出数据不准确而导致楼层确认出现差错的问题，继而提高机器人乘梯的准确性和成功率。
实施例五
图5是本实施例中的机器人乘梯的控制装置的结构示意图。本实施例可适用于确认电梯所处的楼层，以便准确控制机器人乘梯的情况。该装置可实现本申请任意实施例所述的机器人乘梯的控制方法。如图5所示，该装置具体包括：
楼层距离计算模块501，用于响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
楼层确认模块502，用于将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，其中，所述学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到；
乘梯控制模块503，用于响应于所述电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示所述机器人进梯或下梯。
可选的，所述装置还包括：
停梯信号确认模块，用于如果检测到所述电梯的门处于打开状态，和/或所述电梯的载重变化值超出预设阈值，则确认获取所述停梯信号。
可选的，所述楼层距离计算模块501，具体用于：
根据所述电梯井道的总长度、当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
其中，所述电梯井道的总长度是利用所述井道自学习获取的各楼层的学习距离确定。
可选的，所述楼层确认模块502，具体用于：
从所述预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离中，获取与所述计算距离相匹配的目标学习距离，并将所述目标学习距离对应的楼层，作为所述电梯当前所处的楼层。
可选的，所述加速度计传感信号包括加速度计Z轴信号；
所述计算距离是根据所述当前楼层检测信号和当前加速度计Z轴信号计算得到；
所述学习距离是根据井道自学习过程中，每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计Z轴信号学习得到。
可选的，所述装置还包括存储模块，用于存储所述井道自学习过程中学习得到的各楼层的学习距离和加速度计传感信号，其中，所述加速度计传感信号包括加速度计X轴信号和Y轴信号；
相应的，所述楼层确认模块502，具体用于：
响应于所述预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离均与所述计算距离不匹配，从所述井道自学习过程中学习得到的各楼层的加速度计传感信号中，获取与当前加速度计X轴信号和Y轴信号均匹配的目标加速度计传感信号，并将所述目标加速度计传感信号对应的楼层，作为所述电梯当前所处的楼层。
可选的，所述装置还包括：
进梯响应模块，用于响应于所述机器人反馈的已进梯消息，控制所述电梯向所述目标楼层运行。
可选的，所述装置还包括：
出梯响应模块，用于响应于所述机器人反馈的已出梯消息，上报所述机器人当前的乘梯任务信息。
本申请实施例所提供的机器人乘梯的控制装置可执行本申请任意实施例所提供的机器人乘梯的控制方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例六
图6为本申请实施例六提供的一种计算机设备的结构示意图。图6示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备12的框图。图N显示的计算机设备12仅仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图N所示，计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图N未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图N中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信，和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现本申请实施例所提供的机器人乘梯的控制方法。
实施例七
本申请实施例七还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所提供的机器人乘梯的控制方法。
本申请实施例的计算机存储介质，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
注意，上述仅为本申请的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本申请不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本申请的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本申请进行了较为详细的说明，但是本申请不仅仅限于以上实施例，在不脱离本申请构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本申请的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (11)

1.一种机器人乘梯的控制方法，其特征在于，包括：
响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，其中，所述学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到；
响应于所述电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示所述机器人进梯或下梯。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
如果检测到所述电梯的门处于打开状态，和/或所述电梯的载重变化值超出预设阈值，则确认获取所述停梯信号。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离，包括：
根据所述电梯井道的总长度、当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
其中，所述电梯井道的总长度是利用所述井道自学习获取的各楼层的学习距离确定。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，包括：
从所述预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离中，获取与所述计算距离相匹配的目标学习距离，并将所述目标学习距离对应的楼层，作为所述电梯当前所处的楼层。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述加速度计传感信号包括加速度计Z轴信号；
所述计算距离是根据所述当前楼层检测信号和当前加速度计Z轴信号计算得到；
所述学习距离是根据井道自学习过程中，每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计Z轴信号学习得到。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：存储所述井道自学习过程中学习得到的各楼层的学习距离和加速度计传感信号，其中，所述加速度计传感信号包括加速度计X轴信号和Y轴信号；
相应的，所述将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，包括：
响应于所述预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离均与所述计算距离不匹配，从所述井道自学习过程中学习得到的各楼层的加速度计传感信号中，获取与当前加速度计X轴信号和Y轴信号均匹配的目标加速度计传感信号，并将所述目标加速度计传感信号对应的楼层，作为所述电梯当前所处的楼层。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
响应于所述机器人反馈的已进梯消息，控制所述电梯向所述目标楼层运行。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
响应于所述机器人反馈的已出梯消息，上报所述机器人当前的乘梯任务信息。
9.一种机器人乘梯的控制装置，其特征在于，包括：
楼层距离计算模块，用于响应于电梯的停梯信号，根据当前楼层检测信号和所述电梯的当前加速度计传感信号，计算所述电梯当前所处楼层的计算距离；
楼层确认模块，用于将所述计算距离与预先存储的电梯井道内各楼层的学习距离进行匹配，根据匹配结果确定所述电梯当前所处的楼层，其中，所述学习距离是在井道自学习过程中，根据每次停梯时的楼层检测信号和电梯的加速度计传感信号学习得到；
乘梯控制模块，用于响应于所述电梯当前所处的楼层与机器人当前所处的楼层或预到达的目标楼层相同，指示所述机器人进梯或下梯。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的机器人乘梯的控制方法。
11.一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，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的机器人乘梯的控制方法。
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