CN113867165A - 机器人优化智能设备服务的方法、装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本公开提供了一种机器人优化智能设备服务的方法、装置和电子设备，其中所述方法包括：通过服务器获取智能设备的状态和位置；采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器；建立所述机器人与所述智能设备的网络连接；获取所述智能设备的服务模式和可调节参数；根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。通过本公开的机器人与智能设备交互的方法，能够通过机器人与智能硬件的交互，检测智能硬件的工作状态，及时发现故障，调整智能设备的服务模式，辅助智能设备来增强服务品质，以及提升用户体验。
Description
技术领域
本公开涉及人工智能领域，尤其涉及一种机器人优化智能设备服务的方法、装置及电子设备。
背景技术
随着人工智能和智能家居的发展，智能机器人可以按照人类的需求解决越来越多的实际问题，例如智能推荐、餐厅送餐、智能跟踪等，还能与用户进行各种智能交互，在解答问题的同时增加趣味性，目前来说，机器人的交互属性应用越来越得到重视和发展。
现有的机器人一般独立完成任务，与家庭、办公区或公共场合中的智能设备交互性很差，不能解决用户的各种需求。因而如何通过机器人检测智能设备故障，辅助智能设备来增强服务品质，以及提升用户体验成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明实施方式的目的在于提供一种机器人优化智能设备服务的方法，在机器人执行任务的过程中，如果遇到智能设备故障、清洗设备需要辅助服务、照明设备照明不灵活、投影设备不能合理投影以及监控设备不能继续等，此时，将机器人与智能设备进行联网交互，智能控制联网的智能设备，优化智能设备的服务，解决上述问题。
为了实现上述目的，第一方面，本发明的实施例提供了一种机器人优化智能设备服务的方法，包括：
通过服务器获取智能设备的状态和位置；
将机器人导航至所述智能设备的位置；
采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器；
建立所述机器人与所述智能设备的网络连接；
获取所述智能设备的服务模式和可调节参数；
根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。
进一步的，所述方法还包括：
通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；和/或
通过所述任务图像判断所述智能设备的对应服务模式。
进一步的，所述方法还包括：
基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；
如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；
控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务。
进一步的，所述获取智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器，包括：
通过所述机器人上的视觉传感器采集所述智能设备的设备图像；
对所述设备图像进行训练学习；
获得识别状态图像和/或任务图像数据；
将所述状态图像和/或任务图像数据上传至服务器。
进一步的，根据所述状态图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：
基于所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；
将所述工作状态上传服务器；
将所述工作状态与服务器中的所述智能设备对应的当前目标状态进行对比；
如果所述工作状态与所述当前目标状态不同，则获取所述智能设备的服务模式和可调节参数，根据所述当前目标状态选择所述智能设备的服务模式，调整所述智能设备的可调节参数；
如果所述工作状态与所述当前目标状态一致，不实施对所述智能设备的调整。
进一步的，根据所述任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：
基于所述任务图像获取所述智能设备对应的服务模式；
根据所述服务模式和所述任务图像判断是否需要所述机器人辅助；
如果需要机器人辅助，获取所述智能设备对应的服务模式和可调节参数以及所述机器人的任务参数；
根据所述服务模式和可调节参数以及所述任务参数生成机器人辅助任务；
控制所述机器人按照所述任务参数执行所述辅助任务；
所述任务参数包括所述机器人的运动参数和所述机器人对所述智能设备的调整参数。
进一步的，所述智能设备为照明设备时，包括：
通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；
根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的目标物；
获取所述照明设备的位置和照明方向；
当所述目标物移动时，对所述照明设备的可调节参数进行调整，使所述照明方向锁定所述目标物。
进一步的，所述智能设备为投影设备时，包括：
通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；
根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的中心位置；
获取所述投影设备的位置和投射位置；
根据所述中心位置和所述投射位置的偏差实时计算所述投影设备的最佳可调节参数；
根据所述最佳可调节参数实时调整所述投影设备的位置和投射角度。
进一步的，所述智能设备为监控设备时，包括：
所述监控设备确定监控范围内的活动物体为监控目标时，对所述监控目标进行图像跟踪；
所述监控目标离开所述监控设备的监控范围时，向服务器发送求助指令；
服务器根据所述监控目标离开监控范围的位置和机器人的位置，对机器人发出跟踪指令；
所述机器人根据所述跟踪指令对所述监控目标进行继续监视或发出警告。
进一步的，所述方法还包括：
通过图像识别检测人体不适特征；
根据所述不适特征获取所述智能设备的服务模式；
获取所述服务模式中对应智能设备的可调节参数；
根据所述可调节参数对所述智能设备进行控制。
第二方面，本公开实施例提供一种机器人优化智能设备服务的装置，包括：
第一获取模块，用于通过服务器获取智能设备的状态和位置；
导航模块，用于将机器人导航至所述智能设备的位置；
采集模块，用于采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器；
连接模块，用于建立所述机器人与所述智能设备的网络连接；
第二获取模块，用于获取所述智能设备的服务模式和可调节参数；
调整模块，用于根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。
第三方面，本公开实施例提供一种电子设备，包括：
存储器，用于存储计算机可读指令；以及
处理器，用于运行所述计算机可读指令，使得所述电子设备实现上述第一方面中任意一项所述的方法。
第四方面，本公开实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，用于存储计算机可读指令，当所述计算机可读指令由计算机执行时，使得所述计算机实现上述第一方面中任意一项所述的方法。
本公开实施例公开了一种机器人优化智能设备服务的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，其中所述方法包括：通过服务器获取智能设备的状态和位置；将机器人导航至所述智能设备的位置；采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器；建立所述机器人与所述智能设备的网络连接；获取所述智能设备的服务模式和可调节参数；根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。通过本公开的机器人与智能设备交互的方法，能够通过机器人与智能硬件的交互，检测智能硬件的工作状态，及时发现故障，调整智能设备的服务模式，辅助智能设备来增强服务品质，以及提升用户体验。
上述说明仅是本公开技术方案的概述，为了能更清楚了解本公开的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为让本公开的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举较佳实施例，并配合附图，详细说明如下。
附图说明
图1为本公开一实施例提供的机器人优化智能设备服务的方法流程示意图；
图2为本公开一实施例提供的机器人优化智能设备服务的场景示意图；
图3为本公开另一实施例提供的机器人优化智能设备服务的装置示意图；
图4为本公开另一实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更清楚地描述本发明的技术内容，下面结合具体实施例来进行进一步的描述。
以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
应当理解，本公开的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本公开的范围在此方面不受限制。
本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
在本公开使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本申请。在本公开和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。下面参考附图详细描述公开的各实施方式。
图1为本公开实施例提供的机器人优化智能设备服务的方法的流程示意图，本实施例提供的方法可以由一机器人优化智能设备服务的装置来执行，该装置可以实现为软件，或者实现为软件和硬件的组合，该装置可以集成设置在机器人与智能设备交互系统中的某设备中，比如终端设备中。如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤S101：通过服务器获取智能设备的状态和位置。
在步骤S101中，本公开实施例中，家庭中、办公区或公共场合中的智能设备是联网的，且与服务器通过网线、Wifi或蓝牙连接。服务器可以通过网络或智能连接获取所述智能设备的各种数据，包括设备的状态和位置，以及智能设备的服务模式、各种可调节参数等。服务器可以通过网络获取机器人的GPS定位信息，以及获取智能设备的位置。
结合附图2，该附图2示出了本公开一实施例提供的机器人与智能设备交互的场景示意图，其中机器人上设置有视觉传感器，例如图像摄像头和/ 或深度摄像头，其中图像摄像头用于拍照或摄像，实时采集机器人想要采集的环境图像或目标图像。深度摄像头用于采集机器人周围的深度图像，并计算目标物的尺寸。例如ToF摄像头，ToF全称是Time ofFlight，深度摄像头有很多不同的方式去实现，例如双摄像头的视差，单个摄像头通过移动在不同角度捕捉同一场景，photometric stereo等等，可以根据图像数据和深度数据重建场景模型，或者通过多次不同距离的对焦计算距离。如图2，机器人与环境中的各智能设备是通过网络进行连接，智能设备可以为照明设备、空调、清洗设备(如洗衣机、甩干机、洗碗机等)、监控设备(如摄像头)、投影设备、电动窗帘、电视、电脑、扫地机器人、智能插座，智能开关等，以上智能设备仅是作为示例，不限于此。例如智能设备还可以是无人机、智能汽车、平衡车等。
步骤S102：采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器。
在步骤S102中，机器人在执行任务的过程中，实时采集周围环境的图像及目标物，而机器人所在的场景有可以是正常光线的环境，也可能是光线不足的环境或者光线过强的环境，拍摄的图像可能是视觉可识别的图像，可能是视觉不可识别的图像，其中拍摄的图像主要针对的是智能设备的图像，包括能够反应智能设备工作状态的状态图像和用于智能设备执行服务任务的任务图像。该方案主要通过获取和训练得到状态图和任务图，其中，状态图像为表征设备状态的图，例如报警灯、运行状态灯暂停灯、结束灯、或设备的动态运行图像；任务图像为机器人根据图像生成需要执行的任务，比如按照特定位置识别出需要传送/抓取/调整的物品图像，例如识别出洗衣筐中需要洗的衣物、送餐位置具有餐品等。其中，工作状态图像中能够反映智能设备工作状态的例如，状态图中智能设备的开起灯、灯的颜色、闪烁状态等。任务图像中能够反映智能设备需要完成的任务，例如洗衣机旁边放置了要洗的衣物，衣物的数量和衣物种类等。
所述获取智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器，包括：通过所述机器人上的视觉传感器采集所述智能设备的设备图像；对所述设备图像进行训练学习；获得识别状态图像和/ 或任务图像数据；将所述状态图像和/或任务图像数据上传至服务器。
本公开实施例中，机器人上具有GPS定位装置，服务器可以通过网络获取机器人的GPS定位信息，根据服务器获取的智能设备的位置，通过路径规划将机器人导航至所述智能设备的位置，机器人上同时具备各种测距传感器，例如图像传感器、超声传感器、雷达和/或激光等，机器人在遇到障碍物时及时避障，然后进行导航，直至所述智能设备。
机器人在拍摄图像时，通过网络获取拍照当时环境中的智能硬件对应的可调节参数，例如照明设备的亮度、照射角度、位置等，空调的温度、湿度、空调模式等，窗帘的遮光比例、窗帘拉上的位置等，扫地机器人的位置、运动方向和轨迹等，各个智能开关和智能插座的状态等等。通过对这些图像结合拍照时对应的智能设备参数进行数据标记，从而形成具有智能设备参数标识的图像分类，通过将这些图像分类数据进行卷积神经网络学习训练，生成对应的智能设备的可调节参数训练模型，其中选取满足用户需求最优的视觉可识别图像，其对应的智能设备的调节参数作为目标调节参数。通过该训练模型，可以将机器人新采集到的图像对应得到采集时的智能硬件设备的可调节参数。用于机器人后续会根据目标调节参数将对应的智能设备的可调节参数向目标调节参数进行调节控制。
本实施例中，通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；和/或通过所述任务图像判断所述智能设备的对应服务模式。基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务。
步骤S103：建立所述机器人与所述智能设备的网络连接。
在步骤S103中，本公开实施例中，通过WiFi无线网络、蓝牙、Zigbee网关和多模网中的至少其中之一对所述机器人、服务器以及智能设备建立网络连接。机器人通过服务器获取网络内相关智能设备的控制权，用于调节控制所述智能设备的服务模式以及各种相关参数。
步骤S104：获取所述智能设备的服务模式和可调节参数
在步骤S104中，本公开实施例中，机器人可以通过服务器获得智能设备的服务模式和可调节参数，也可以直接与智能设备进行蓝牙连接获得其服务模式和可调节参数。所述服务模式包括状态检测模式、照明调整模式、机器人辅助任务模式、投影调整模式、监控模式、显示调节模式、空调模式、声音控制模式以及组合模式中的至少其中之一。可调节参数包括智能设备的档位参数、模式参数、温度参数、湿度参数、角度参数、位置参数、亮度参数、声音参数等。
结合附图2，所述服务模式包括对应场景中的至少一个智能设备的位置和可调节参数。其中智能设备可以为一个，也可以为多个，智能设备都可控制，具有可调节参数，例如，在照明调整模式中，对应的智能设备可以单独为照明设备，也可以包括电动窗帘等。而且机器人在经过不同的场景位置时可以根据场景切换照明条件。机器人根据采集到的视觉图像对应于采集时该组智能设备的相关可调节参数，根据采集到的图像与关联的智能设备的类型，进行数据训练标记，训练得到对应的服务模式，例如照明调整模式、位置调整模式、角度调整模式、显示调节模式、温度调节模式、声音控制模式以及组合模式等，本公开中的模式不限于此。每个模式都对应不同的设备参数，这些设备参数在条件最优的情况下可以设置对应的目标参数，每个模式都具有一个目标参数，该目标参数根据条件最优的场景情况下设置的智能设备参数，为对应服务模式中预先设置的基准智能设备参数，机器人获取的可调节参数为根据所述机器人所属场景对应的所述智能设备参数。
以洗衣机为例，服务器获取洗衣机的服务模式包括：日常洗模式/快速洗模式/轻柔模式/清洗羽绒服模式/大件洗模式/自定义洗模式/单漂洗模式/单脱水模式/清洗棉麻模式/清洗化纤模式/清洗衬衫模式/高温洗模式/清洗羊毛模式/自洁模式/清洗婴儿衣服模式/强力洗模式/清洗冲锋衣模式/清洗内衣模式/ 烘干模式/空气洗模式，状态包括打开/关闭状态。
步骤S105：根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。
在步骤S105中，本公开中根据场景和需求设置不同的控制模式或服务模式，例如状态检测模式、照明调整模式、机器人辅助任务模式、投影调整模式、监控模式、显示调节模式、空调模式、声音控制模式以及组合模式等。结合图2的各种场景，下面介绍对应不同的控制模式或服务模式。
首先，机器人拍摄到设备图像时，优先进行对智能设备的状态进行检测，检测是否出现故障。具体的，通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态，基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务。
具体的，根据所述状态图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：基于所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；将所述工作状态上传服务器；将所述工作状态与服务器中的所述智能设备对应的当前目标状态进行对比；如果所述工作状态与所述当前目标状态不同，则获取所述智能设备的服务模式和可调节参数，根据所述当前目标状态选择所述智能设备的服务模式，调整所述智能设备的可调节参数；如果所述工作状态与所述当前目标状态一致，不实施对所述智能设备的调整。
根据所述任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：基于所述任务图像获取所述智能设备对应的服务模式；根据所述服务模式和所述任务图像判断是否需要所述机器人辅助；如果需要机器人辅助，获取所述智能设备对应的服务模式和可调节参数以及所述机器人的任务参数；根据所述服务模式和可调节参数以及所述任务参数生成机器人辅助任务；控制所述机器人按照所述任务参数执行所述辅助任务；所述任务参数包括所述机器人的运动参数和所述机器人对所述智能设备的调整参数。例如机器人可以辅助洗衣机进行任务执行，具体的：机器人视觉识别的方式，检测用户穿的衣服，识别出衣服数量，衣服材质/污渍，标记上次清洗时间和所选择清洗模式；当用户把衣服给了机器人，机器人移动身体或者摄像头，通过视觉识别，识别到衣服数量/及对应的衣服材质/污渍/上次清洗时间/清洗模式；机器人把衣服放到智能洗衣机，并与智能洗衣机通信，告知洗衣机所使用的模式，包括不限于：用水量，洗衣用料，脱水次数，清洗次数，清洗时间，烘干时间等。进一步的，智能洗衣机内部洗衣桶旁配搭摄像头，当用户或者机器人直接把衣服放到洗衣机里面时，洗衣机通过内部滚筒的晃动进行视觉识别的方式，对衣服进行识别；洗衣机与机器人通信，获取机器人视觉识别的信息，告知洗衣机所使用的模式。进一步的，并告知晾衣架在什么时间降落，当洗衣机被打开时，告知智能晾衣架落下，根据衣服数量决定降落几个晾衣架。智能晾衣机视觉识别到衣服数量，当衣服数量达到时，自动升起晾衣杆。
所述智能设备为照明设备时，包括：通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的目标物；获取所述照明设备的位置和照明方向；当所述目标物移动时，对所述照明设备的可调节参数进行调整，使所述照明方向锁定所述目标物。具体的，所述照明设备为台灯机器人为例：一个智能台灯，台灯的关节可以随意旋转和位移，调节高度；机器人通过视觉识别到人所在的位置和头部朝向/偏向，灯的位置，灯光投出光源的位置；当人移动或者人眼所注视的区域目标物体移动时；机器人把所获得的信息上传到服务器，服务器通过深度学习/神经网络算法，实时反馈最佳的灯光投射位置/亮度/高度/旋转角度/位移给机器人，机器人与台灯通信，台灯机器人的关节进行相应的移动和旋转，实现台灯所投射的光源随着目标的移动而调整位置/高度/亮度/灯光颜色。进一步，台灯配置摄像头，当用户开启灯光时，台灯摄像头开启，通过深度摄像头追踪人眼所注视的区域目标物体，当目标物体被移动时，台灯机器人的关节进行相应的移动和旋转。
所述智能设备为投影设备时，包括：通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的中心位置；获取所述投影设备的位置和投射位置；根据所述中心位置和所述投射位置的偏差实时计算所述投影设备的最佳可调节参数；根据所述最佳可调节参数实时调整所述投影设备的位置和投射角度。具体的：一个智能投影仪，投影仪配置可移动位置的装置，机器人通过视觉识别/SLAM地图/VSLAM地图/三维数字孪生场景地图/蓝牙等通讯方法获取投影仪位置，投影仪投出画面的位置/中心位置，视觉识别人所在的位置和头部朝向/偏向，机器人实时跟踪人头部朝向获取人眼所注视的中心位置，机器人把所获得的信息(还包括机器人的信息，包括所在位置等)上传到服务器，服务器通过深度学习/神经网络算法，实时反馈最佳的投影位置/角度/偏移给机器人，机器人与智能移动投影仪通信，智能投影仪实时调整位置/投影角度/对焦，实现投影仪屏幕位置/角度/对焦跟着人眼变化。
所述智能设备为监控设备时，包括：所述监控设备确定监控范围内的活动物体为监控目标时，对所述监控目标进行图像跟踪；所述监控目标离开所述监控设备的监控范围时，向服务器发送求助指令；服务器根据所述监控目标离开监控范围的位置和机器人的位置，对机器人发出跟踪指令；所述机器人根据所述跟踪指令对所述监控目标进行继续监视或发出警告。具体的：一个智能安保摄像头，发现了可疑人/目标离开了监控范围，智能安保摄像头发送信息到服务器，其中，信息包括不限于：可疑人/目标+照片+朝向+时间，服务器根据智能安保摄像头，其他可监控智能设备(例如视觉/听觉/探测传感器)，机器人所在的位置，预估可疑人/目标所在的位置。根据任务/距离等因素，发出指令给机器人，智能安保摄像头所获信息，任务执行指令。机器人朝向预估位置前进，继续监视或者发出警告。
当机器人获取的场景对应控制交互模式为人体服务模式时，根据获取到的智能设备中的可调节参数(环境参数)，以目标参数进行调节。此模式下，通过图像识别检测人体不适特征；根据所述不适特征获取对应的控制交互模式；获取所述控制交互模式中对应智能设备的可调节参数；根据所述可调节参数对所述智能设备进行控制。具体的，根据环境和目标需求控制智能设备，例如智能驱蚊器风扇转速/开启和关闭，空调，加湿器数据。机器人视觉识别到人流汗时，基于所在位置和天气，自动调节空调温度，可选的，语音交互的方式询问是否开启并调节空调温度。机器人视觉识别看到人嘴干时，基于所在位置和天气，自动调节加湿器。机器人视觉识别到蚊子时，自动开启驱蚊器，根据蚊子所在位置，增加减少驱蚊器风扇转速。
此外，等机器人执行任务离开或检测到没有人体在所属环境时，将智能设备都恢复到之前的状态。
图3为本公开另一实施例提供的音频驱动虚拟人像行为的装置示意图。该音频驱动虚拟人像行为的装置包括：第一获取模块301、采集模块302、连接模块303、第二获取模块304和调整模块305。其中：
所述第一获取模块301，用于通过服务器获取智能设备的状态和位置。
本实施例中的机器人和智能设备是通过服务器进行网络连接的，家庭中、办公区或公共场合中的智能设备是联网的，且与服务器通过网线、Wifi或蓝牙连接。服务器可以通过网络或智能连接获取所述智能设备的各种数据，包括设备的状态和位置，以及智能设备的服务模式、各种可调节参数等。服务器可以通过网络获取机器人的GPS定位信息，以及获取智能设备的位置信息。
所述采集模块302，用于采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器。
机器人在执行任务的过程中，实时采集周围环境的图像及目标物，而机器人所在的场景有可以是正常光线的环境，也可能是光线不足的环境或者光线过强的环境，拍摄的图像可能是视觉可识别的图像，可能是视觉不可识别的图像，其中拍摄的图像主要针对的是智能设备的图像，包括能够反应智能设备工作状态的状态图像和用于智能设备执行服务任务的任务图像。其中，工作状态图像中能够反映智能设备工作状态的例如，状态图中智能设备的开起灯、灯的颜色、闪烁状态等。任务图像中能够反映智能设备需要完成的任务，例如洗衣机旁边放置了要洗的衣物，衣物的数量和衣物种类等。
所述获取智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器，包括：通过所述机器人上的视觉传感器采集所述智能设备的设备图像；对所述设备图像进行训练学习；获得识别状态图像和/ 或任务图像数据；将所述状态图像和/或任务图像数据上传至服务器。
本实施例中，通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；和/或通过所述任务图像判断所述智能设备的对应服务模式。基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务，排除设备故障。
所述连接模块303，用于建立所述机器人与所述智能设备的网络连接。
本公开实施例中，通过WiFi无线网络、蓝牙、Zigbee网关和多模网中的至少其中之一对所述机器人、服务器以及智能设备建立网络连接。机器人通过服务器获取网络内相关智能设备的控制权，用于调节控制所述智能设备的服务模式以及各种相关参数。
所述第二获取模块304，用于获取所述智能设备的服务模式和可调节参数。
本公开实施例中，机器人可以通过服务器获得智能设备的服务模式和可调节参数，也可以直接与智能设备进行蓝牙连接获得其服务模式和可调节参数。所述服务模式包括状态检测模式、照明调整模式、机器人辅助任务模式、投影调整模式、监控模式、显示调节模式、空调模式、声音控制模式以及组合模式中的至少其中之一。可调节参数包括智能设备的档位参数、模式参数、温度参数、湿度参数、角度参数、位置参数、亮度参数、声音参数等。
结合附图2，所述服务模式包括对应场景中的至少一个智能设备的位置和可调节参数。其中智能设备可以为一个，也可以为多个，智能设备都可控制，具有可调节参数。各个模式都对应不同的设备参数，这些设备参数在条件最优的情况下可以设置对应的目标参数，每个模式都具有一个目标参数，该目标参数根据条件最优的场景情况下设置的智能设备参数，为对应服务模式中预先设置的基准智能设备参数，机器人获取的可调节参数为根据所述机器人所属场景对应的所述智能设备参数。
所述调整模块305，用于根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。
本公开中根据场景和需求设置不同的控制模式或服务模式，例如状态检测模式、照明调整模式、机器人辅助任务模式、投影调整模式、监控模式、显示调节模式、空调模式、声音控制模式以及组合模式等。结合图2的各种场景，下面介绍对应不同的控制模式或服务模式。
首先，机器人拍摄到设备图像时，优先进行对智能设备的状态进行检测，检测是否出现故障。具体的，通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态，基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务，排除设备故障。
具体的，根据所述状态图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：基于所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；将所述工作状态上传服务器；将所述工作状态与服务器中的所述智能设备对应的当前目标状态进行对比；如果所述工作状态与所述当前目标状态不同，则获取所述智能设备的服务模式和可调节参数，根据所述当前目标状态选择所述智能设备的服务模式，调整所述智能设备的可调节参数；如果所述工作状态与所述当前目标状态一致，不实施对所述智能设备的调整。
根据所述任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：基于所述任务图像获取所述智能设备对应的服务模式；根据所述服务模式和所述任务图像判断是否需要所述机器人辅助；如果需要机器人辅助，获取所述智能设备对应的服务模式和可调节参数以及所述机器人的任务参数；根据所述服务模式和可调节参数以及所述任务参数生成机器人辅助任务；控制所述机器人按照所述任务参数执行所述辅助任务；所述任务参数包括所述机器人的运动参数和所述机器人对所述智能设备的调整参数。例如机器人可以辅助洗衣机进行任务执行。
所述智能设备为照明设备时，所述模块具体用于，包括：通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的目标物；获取所述照明设备的位置和照明方向；当所述目标物移动时，对所述照明设备的可调节参数进行调整，使所述照明方向锁定所述目标物。
所述智能设备为投影设备时，所述模块具体用于，包括：通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的中心位置；获取所述投影设备的位置和投射位置；根据所述中心位置和所述投射位置的偏差实时计算所述投影设备的最佳可调节参数；根据所述最佳可调节参数实时调整所述投影设备的位置和投射角度。
所述智能设备为监控设备时，所述模块具体用于，包括：所述监控设备确定监控范围内的活动物体为监控目标时，对所述监控目标进行图像跟踪；所述监控目标离开所述监控设备的监控范围时，向服务器发送求助指令；服务器根据所述监控目标离开监控范围的位置和机器人的位置，对机器人发出跟踪指令；所述机器人根据所述跟踪指令对所述监控目标进行继续监视或发出警告。
当机器人获取的场景对应控制交互模式为人体服务模式时，所述模块具体用于，包括：根据获取到的智能设备中的可调节参数(环境参数)，以目标参数进行调节。此模式下，通过图像识别检测人体不适特征；根据所述不适特征获取对应的控制交互模式；获取所述控制交互模式中对应智能设备的可调节参数；根据所述可调节参数对所述智能设备进行控制。
此外，等机器人执行任务离开或检测到没有人体在所属环境时，将智能设备都恢复到之前的状态。
所述装置还包括：
所述导航模块，用于将机器人导航至所述智能设备的位置。
本公开实施例中，机器人上具有GPS定位装置，服务器可以通过网络获取机器人的GPS定位信息，根据服务器获取的智能设备的位置，通过路径规划将机器人导航至所述智能设备的位置，机器人上同时具备各种测距传感器，例如图像传感器、超声传感器、雷达和/或激光等，机器人在遇到障碍物时及时避障，然后进行导航，直至所述智能设备。
所述装置还包括：
判断模块，具体用于：通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；和/或通过所述任务图像判断所述智能设备的对应服务模式。。
故障处理模块，具体用于：基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务，排除设备故障。
图3所示装置可以执行图1所示实施例的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1所示实施例的相关说明。该技术方案的执行过程和技术效果参见图1所示实施例中的描述，在此不再赘述。
下面参考图4，其示出了适于用来实现本公开另一实施例的电子设备 400的结构示意图。本公开实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图4示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，电子设备400可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)401，其可以根据存储在只读存储器(ROM)402中的程序或者从存储装置408加载到随机访问存储器(RAM)403中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 403中，还存储有电子设备400操作所需的各种程序和数据。处理装置401、ROM 402以及RAM 403通过通信线路404彼此相连。输入/输出(I/O)接口405也连接至通信线路404。
通常，以下装置可以连接至I/O接口405：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置406；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置407；包括例如磁带、硬盘等的存储装置408；以及通信装置409。通信装置409可以允许电子设备400与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图4示出了具有各种装置的电子设备400，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置409从网络上被下载和安装，或者从存储装置408被安装，或者从ROM 402被安装。在该计算机程序被处理装置401执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本公开上述的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(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。在本公开中，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。而在本公开中，计算机可读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，该计算机可读信号介质可以发送、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：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：执行上述实施例中的交互方法。
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公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于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)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器 (CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有能被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行前述第一方面中的任一所述方法。
根据本公开的一个或多个实施例，提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，该非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行前述第一方面中的任一所述方法。
以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (12)
1.一种机器人优化智能设备服务的方法，其特征在于，包括：
通过服务器获取智能设备的状态和位置；
采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器；
建立所述机器人与所述智能设备的网络连接；
获取所述智能设备的服务模式和可调节参数；
根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；和/或
通过所述任务图像判断所述智能设备的对应服务模式。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述状态图像判断所述智能设备是否处于正常状态；
如果所述智能设备的状态为非正常状态，将所述非正常状态信息发送给用户；
控制机器人执行将所述智能设备恢复至所述正常状态的任务。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器，包括：
通过所述机器人上的视觉传感器采集所述智能设备的设备图像；
对所述设备图像进行训练学习；
获得识别状态图像和/或任务图像数据；
将所述状态图像和/或任务图像数据上传至服务器。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述状态图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：
基于所述状态图像判断所述智能设备的工作状态；
将所述工作状态上传服务器；
将所述工作状态与服务器中的所述智能设备对应的当前目标状态进行对比；
如果所述工作状态与所述当前目标状态不同，则获取所述智能设备的服务模式和可调节参数，根据所述当前目标状态选择所述智能设备的服务模式，调整所述智能设备的可调节参数；
如果所述工作状态与所述当前目标状态一致，不实施对所述智能设备的调整。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整，包括：
基于所述任务图像获取所述智能设备对应的服务模式；
根据所述服务模式和所述任务图像判断是否需要所述机器人辅助；
如果需要机器人辅助，获取所述智能设备对应的服务模式和可调节参数以及所述机器人的任务参数；
根据所述服务模式和可调节参数以及所述任务参数生成机器人辅助任务；
控制所述机器人按照所述任务参数执行所述辅助任务；
所述任务参数包括所述机器人的运动参数和所述机器人对所述智能设备的调整参数。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能设备为照明设备时，包括：
通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；
根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的目标物；
获取所述照明设备的位置和照明方向；
当所述目标物移动时，对所述照明设备的可调节参数进行调整，使所述照明方向锁定所述目标物。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能设备为投影设备时，包括：
通过所述机器人上的视觉传感器识别人物的位置和头部朝向；
根据所述人的位置和头部朝向获取所述人物注视的中心位置；
获取所述投影设备的位置和投射位置；
根据所述中心位置和所述投射位置的偏差实时计算所述投影设备的最佳可调节参数；
根据所述最佳可调节参数实时调整所述投影设备的位置和投射角度。
9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述智能设备为监控设备时，包括：
所述监控设备确定监控范围内的活动物体为监控目标时，对所述监控目标进行图像跟踪；
所述监控目标离开所述监控设备的监控范围时，向服务器发送求助指令；
服务器根据所述监控目标离开监控范围的位置和机器人的位置，对机器人发出跟踪指令；
所述机器人根据所述跟踪指令对所述监控目标进行继续监视或发出警告。
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
通过图像识别检测人体不适特征；
根据所述不适特征获取所述智能设备的服务模式；
获取所述服务模式中对应智能设备的可调节参数；
根据所述可调节参数对所述智能设备进行控制。
11.一种机器人与智能设备交互的装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于通过服务器获取智能设备的状态和位置；
采集模块，用于采集智能设备的状态图像和/或任务图像，并将所述状态图像和/或任务图像上传至服务器；
连接模块，用于建立所述机器人与所述智能设备的网络连接；
第二获取模块，用于获取所述智能设备的服务模式和可调节参数；
调整模块，用于根据所述状态图像和/或任务图像对所述智能设备进行服务模式的选择和可调节参数的调整。
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
存储器，用于存储计算机可读指令；以及
处理器，用于运行所述计算机可读指令，使得所述电子设备实现根据权利要求1-10中任意一项所述的方法。
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