CN114237137A - 一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备 - Google Patents

一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备，方法包括：获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；若确定各传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；基于安全控制策略对机器人进行安全控制；如此，本申请可以基于实际的危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类来自动确定对应的安全控制策略，进而对机器人进行相应的安全控制；相比现有技术中通过人工调整安全控制策略来说，本申请可以实时根据当前工作场景的情况和/或传感器的工作状态实时动态调整安全控制策略，提高机器人的工作效率。

Description

一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备
技术领域
本发明涉及机器人安全控制技术领域，尤其涉及一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备。
背景技术
机器人(Robot)是自动执行工作的机器装置。它既可以接受人的指令，与人交流，又可以运行预先编排的程序，也可以根据以人工智能技术定制的策略行动。目前在工业、医学、农业甚至军事等领域中均等有重要用途。
机器人在实际场景运行时，会受到场景内各种危险地物带来的影响，比如跌落坑、扶梯等。因此需要对机器人进行安全控制，确保机器人行驶安全。
现有技术中，通常是人工手动为机器人设置对应场景的安全控制策略，检测出某个传感器出现故障，还是需要手动对安全控制策略进行调整，当确定传感器恢复正常，依然需要人工将安全控制策略再调整过来。这种方式在很大程度上降低机器人的工作效率，同时也降低了用户的体验度。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供了一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备，用于解决现有技术中对机器人进行安全控制时，降低机器人的工作效率的技术问题。
本发明的第一方面，提供一种机器人安全控制方法，所述方法包括：
获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；
若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
上述方案中，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述存在异常的传感器类别为激光雷达传感器或里程传感器时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
上述方案中，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别至少包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为摄像头时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
上述方案中，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别至少包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为定位传感器时，获得所述机器人的当前定位偏等级；
若确定所述当前定位偏等级为高等级定位偏时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
上述方案中，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别未包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为定位传感器时，获得所述机器人的当前定位偏等级；
若确定所述当前定位偏等级为中等级定位偏时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
上述方案中，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别未包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为定位传感器及摄像头时，将所述机器人的当前定位偏等级提升为高等级定位偏；
并将当前安全控制策略调整为所述高等级定位偏对应的安全控制策略；所述高等级定位偏对应的安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
上述方案中，所述方法还包括：
当确定存在异常的传感器恢复正常时，则解除对应的安全控制策略，恢复所述机器人的正常移动。
本发明的第二方面，提供一种机器人安全控制装置，所述装置包括：
获取单元，用于获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
确定单元，用于根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
控制单元，用于基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
本发明的第三方面，提供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第一方面中任一项所述的方法。
本发明的第四方面，提供一种计算机设备，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第一方面中任一项所述的方法。
本发明提供了一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备，方法包括：获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制；如此，本申请可以基于实际的危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类来自动确定对应的安全控制策略，进而对机器人进行相应的安全控制；本申请相比现有技术中通过人工调整安全控制策略来说，本申请可以实时根据当前工作场景的情况和/或传感器的工作状态实时动态调整安全控制策略，提高机器人的工作效率。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
图1为本发明实施例提供的机器人安全控制方法流程示意图；
图2为本发明实施例提供的机器人安全控制装置结构示意图；
图3为本发明实施例提供的计算机设备结构示意图；
图4为本发明实施例提供的计算机可读存储介质结构示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本实施例提供一种机器人安全控制方法，如图1所示，方法包括：
S110，获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；
本实施例中，在获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态之前，方法还包括：
绘制当前工作场景对应的地图；
在地图中标记机器人的点位及各危险区域。
具体来讲，当机器人部署到当前工作环境中时，需要利用建图算法绘制当前工作场景对应的地图，并在地图中标记机器人的点位，同时绘制机器人行走区域内的危险区域。其中，危险区域可以包括：自动扶梯、跌落区域(比如跌落坑)、坡/坎区域、升降电梯区域级充电桩等等。
本实例中可以分将工作场景分为四种风险等级的场景，第一种是至少包含自动扶梯的工作场景，这种工作场景的风险等级是最高的。
第二种是“跌落区域+坡/坎区域”的工作场景，第三种是“跌落区域+升降电梯区域”的工作场景，第四种是“跌落区域+充电桩区域”的工作场景。其中，第二种、第三种和第四种工作场景的风险等级低于第一种工作场景的风险等级，第二种、第三种和第四种工作场景的风险等级是相同的。
在实际应用中，当机器人在当前工作场景中工作时，可以获取到自身传感器在当前工作场景中的工作状态，并把各传感器的工作状态上报至安全控制服务器中。
其中，机器人包括很多传感器，比如激光雷达传感器、里程计传感器、摄像头、IMU测量传感器，定位传感器等。主要传感器包括：激光雷达传感器和里程计传感器；非主要传感器包括：摄像头、IMU测量传感器，定位传感器等。
值得注意的是，当确定当前危险区域与跌落区域之间的距离小于或等于第一距离阈值时，会进一步根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略。当确定当前危险区域与跌落区域之间的距离大于第一距离阈值时，则不会启动安全控制策略。
也即，在第二种工作场景中，当跌落区域与坡/坎区域之间的距离小于预设的第一距离阈值时，会进一步根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略。
在第三种工作场景中，当跌落区域与升降电梯区域之间的距离小于预设的第一距离阈值时，会进一步根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略。
在第四种工作场景中，当跌落区域与充电桩区域之间的距离小于预设的第一距离阈值时，会进一步根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略。其中，预设的第一距离阈值为1～2m。
S111，若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
若确定各传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别。
需要说明的是，当工作状态存在异常的传感器为主要传感器时，本实施例后续可以只基于主要传感器的类别来确定对应的安全控制策略。
当工作状态存在异常的传感器为非主要传感器时，本实施例后续可以基于非主要传感器的类别以及当前工作场景中包含的危险区域类别来确定对应的安全控制策略。
基于此，本实施例需要获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别。
S112，根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
然后根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略。
在一种实施方式中，根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定存在异常的传感器类别为激光雷达传感器或里程传感器时，确定安全控制策略为：控制机器人降为零速度。
具体来说，如上文所述，因激光雷达传感器和里程计传感器在所有工作场景中均为主要传感器，若这两个传感器其中之一存在异常，那么机器人是无法进行工作的。因此无论在任何工作场景中，当确定存在异常的传感器类别为激光雷达传感器或里程传感器时，会立即控制机器人的速度降至零速。
在一种实施方式中，根据所述危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定危险区域类别至少包括有自动扶梯，且存在异常的传感器类别为摄像头时，确定安全控制策略为：控制机器人降为零速度。
如上文所述，包含有自动扶梯的工作场景风险等级是最高的，因此当确定危险区域类别至少包括有自动扶梯，且摄像头出现故障时，也会控制机器人降为零速度。
或者，当确定危险区域类别至少包括有自动扶梯，且存在异常的传感器类别为定位传感器时，获取机器人的当前定位偏等级；
若确定当前定位偏等级为高等级定位偏时，确定安全控制策略为：控制机器人降为零速度。
这里，定位偏可以理解为当机器人无法识别出自己的当前位置，此时会向服务器上报自身所处的位置的情形。
比如：若机器人在1m内上报1～2次位置，此时定位偏等级可以视为高等级定位偏；若机器人在2m内上报4～5次位置，此时定位偏等级可以视为中等级定位偏；若机器人在5m内上报8～9次位置，此时定位偏等级可以视为低等级定位偏。
因此若确定当前定位偏等级为高等级定位偏时，说明机器人已经迷失方向，在有扶梯的场景中会存在跌落的风险，因此会控制机器人降为零速度。
另外，若在有扶梯的工作场景中，也有可能出现机器人一直没有达到高等级定位偏的情况，但是若机器人本身距离自动扶梯已经很近，那么也会有跌落的风险。因此当确定机器人本身与自动扶梯之间的距离小于预设的第二距离阈值，且确定当前定位偏等级为中等级定位偏或低等级定位偏时，也会控制机器人的速度降为零速度。其中，预设的第二距离阈值可以为0.5～0.8m。
在一种实施方式中，所述根据危险区域类别和/或存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定危险区域类别未包括有自动扶梯，且存在异常的传感器类别为定位传感器时，获得机器人的当前定位偏等级；
若确定当前定位偏等级为中等级定位偏时，确定安全控制策略为：控制机器人降为零速度。
同样的，虽然危险区域不包含自动扶梯，但是包含有跌落区域，此时机器人也会有跌落风险。因此在摄像头工作正常，定位传感器出现异常的情况下，若确定当前定位偏等级为中等级定位偏时，也会控制机器人的速度立即降为零速，停止移动。
但是一旦确定摄像头也出现故障，定位传感器也出现故障，此时会将当前定位偏等级提高，将安全控制策略调整为高等级定位偏对应的安全控制策略。
也即，在一种实施方式中，当确定危险区域类别未包括有自动扶梯，且存在异常的传感器类别为定位传感器及摄像头时，将机器人的当前定位偏等级提升为高等级定位偏；
并将当前安全控制策略调整为高等级定位偏对应的安全控制策略；高等级定位偏对应的安全控制策略为：控制机器人降为零速度。
在一种实施方式中，方法还包括：
在任一种工作场景中，若出现传感器的工作状态出现异常或者出现定位偏，均会记录到告警工单中，以便研发人员后续对故障进行查看、分析。
本实施例中，上述任一种情形下，控制机器人降为零速后，当确定存在异常的传感器恢复正常时，则解除对应的安全控制策略，恢复机器人的正常移动。
另外，当确定当前工作场景中不存在上述危险区域，那么获取正常的安全控制策略即可。比如正常的安全控制策略可以包括：若存在定位偏，即控制机器人降为零速。
本步骤中根据当前工作场景的危险区域类别和/或传感器的工作状态实时动态调整安全控制策略，进而提高机器人的工作效率。
S113，基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
在当前工作场景中，获取到对应的安全策略后，基于安全策略对机器人进行安全控制，避免机器人出现跌落。
本实施例中可以基于实际的危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类来自动确定对应的安全控制策略，进而对机器人进行相应的安全控制；本申请相比现有技术中通过人工调整安全控制策略来说，本申请可以实时根据当前工作场景的情况和/或传感器的工作状态实时动态调整安全控制策略，提高机器人的工作效率，也提高了用户的体验度。
基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种机器气安全控制装置，如图2所示，装置包括：
获取单元21，用于获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；
确定单元22，用于若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
控制单元23，用于基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
需要说明的是，该装置可以为计算机、服务器等有计算或存储功能的设备装置。该装置可以为独立的服务器，在此不作限制。
由于本发明实施例所介绍的装置，为实施本发明实施例的方法所采用的装置，故而基于本发明实施例所介绍的方法，本领域所属人员能够了解该装置的具体结构及变形，故而在此不再赘述。凡是本发明实施例的方法所采用的装置都属于本发明所欲保护的范围。
基于同样的发明构思，本实施例提供一种计算机设备300，如图3所示，包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器320上运行的计算机程序311，处理器320执行计算机程序311时实现以下步骤：
获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；
若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
在具体实施过程中，处理器320执行计算机程序311时，可以实现前述实施例中任一实施方式。
由于本实施例所介绍的计算机设备为实施本申请实施例一种机器人安全控制方法所采用的设备，故而基于本申请实施例一中所介绍的方法，本领域所属技术人员能够了解本实施例的计算机设备的具体实施方式以及其各种变化形式，所以在此对于该服务器如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中的方法所采用的设备，都属于本申请所欲保护的范围。
基于同一发明构思，本实施例还提供一种计算机可读存储介质400，如图4所示，其上存储有计算机程序411，该计算机程序411被处理器执行时实现以下步骤：
获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；
若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
在具体实施过程中，该计算机程序411被处理器执行时，可以实现前述实施例中任一实施方式。
本发明实施例提供的机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备能带来的有益效果至少是：
本发明提供一种机器人安全控制方法、装置、介质及计算机设备，方法包括：获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制；如此，本申请可以基于实际的危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类来自动确定对应的安全控制策略，进而对机器人进行相应的安全控制；本申请相比现有技术中通过人工调整安全控制策略来说，本申请可以实时根据当前工作场景的情况和/或传感器的工作状态实时动态调整安全控制策略，提高机器人的工作效率。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本申请的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本申请范围的所有变更和修改。
以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种机器人安全控制方法，其特征在于，所述方法包括：
获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；
若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述存在异常的传感器类别为激光雷达传感器或里程传感器时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别至少包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为摄像头时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别至少包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为定位传感器时，获得所述机器人的当前定位偏等级；
若确定所述当前定位偏等级为高等级定位偏时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别未包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为定位传感器时，获得所述机器人的当前定位偏等级；
若确定所述当前定位偏等级为中等级定位偏时，确定所述安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略，包括：
当确定所述危险区域类别未包括有自动扶梯，且所述存在异常的传感器类别为定位传感器及摄像头时，将所述机器人的当前定位偏等级提升为高等级定位偏；
并将当前安全控制策略调整为所述高等级定位偏对应的安全控制策略；所述高等级定位偏对应的安全控制策略为：控制所述机器人降为零速度。
7.如权利要求2～6任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
当确定存在异常的传感器恢复正常时，则解除对应的安全控制策略，恢复所述机器人的正常移动。
8.一种机器人安全控制装置，其特征在于，所述装置包括：
获取单元，用于获取机器人各传感器在当前工作场景中的工作状态；若确定各所述传感器的工作状态存在异常，则获取存在异常的传感器类别和/或当前工作场景中包含的危险区域类别；
确定单元，用于根据所述危险区域类别和/或所述存在异常的传感器类别确定对应的安全控制策略；
控制单元，用于基于所述安全控制策略对所述机器人进行安全控制。
9.一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权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机设备，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，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现权利要求1至7任一项所述的方法。
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