CN114265369A - 一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及机器人控制技术领域，具体地说，涉及一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。包括处理器单元、控制器单元、执行器单元、智能传感模块、数据采集中转模块和云服务单元；其中：处理器单元用于对大数据进行分析，集中管控机器人的运作过程；控制器单元用于接收任务信息并下传指令；执行器单元用于执行动作；云服务单元用于对数据进行管理及存储。本发明设计可以采用一对一的方式，也可以调用其中一个从控制器来控制部分或全部的执行器的控制操作，有效降低对控制器的要求，提高机器人的执行反应速度；利用云服务对数据进行存储和计算，减轻处理器的工作压力，提高计算速度，避免执行指令混乱，提高人工智能机器人的操作精度。
Description
技术领域
本发明涉及机器人控制技术领域，具体地说，涉及一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
背景技术
人工智能的不断发展，大大推进了机器人的发展进程。随着科技迅猛发展，人民生活和工作的自动化、智能化程度越来越高，同时随着人力成本的不断增加，在工业制造、医学治疗、娱乐服务、军事、航空航天等各领域，出现了越来越多的机器人，且越来越多的服务性岗位将被服务机器人取代。
然而，不论人工智能技术如何发达，人工智能机器人的运行动作的基础仍然离不开控制。很多机器人在运行过程中，往往不止一个执行机构进行动作，若只通过单一的处理器/控制器控制多个执行机构的动作，则对处理器的计算能力要求较高、对控制器的精度要求也更高，且仍然会存在执行动作偏差、执行反应速度慢甚至出现指令混乱的问题。同时，人工智能机器人在运行过程中，需要采集大量的反馈信息，处理器需根据对大量数据的处理分析来确定执行动作的效果并及时进行调整修订。但是，对海量的数据进行处理分析，也会给处理器造成很大的工作压力。然而，现有技术中还未有能够有效解决上述问题的人工智能机器人的控制系统。鉴于此，我们提出了一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
发明内容
本发明的目的在于提供了一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述技术问题的解决，本发明的目的之一在于，提供了一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，包括处理器单元、控制器单元、执行器单元、智能传感模块、数据采集中转模块和云服务单元；所述处理器单元、所述控制器单元、所述执行器单元、所述智能传感模块、所述数据采集中转模块与所述云服务单元依次通过网络通信连接；其中：
所述处理器单元用于以经过验证的可信的计算机设备为基础，采用多种大数据算法对从云服务单元中获取的海量大数据进行分析，以便集中管控人工智能机器人的运作过程；
所述控制器单元用于接收来自处理器单元的任务信息，并向执行器单元下传任务指令，包括一个主控制器和若干从控制器；
所述执行器单元用于根据来自控制器单元的任务指令执行相应的动作；所述执行器单元包括若干动作执行机构；动作执行机构与其相对应的从控制器通信连接，或所有的动作执行机构同时与与每一个从控制器通信连接；
所述智能传感模块用于在执行器单元的动作过程中，实时监测各执行器的执行状态，采集相应的状态参数并上报；
所述数据采集中转模块用于汇集来自智能传感模块的数据并转送上传至云端；
所述云服务单元用于通过云服务器强大的计算能力和存储空间对海量的数据进行管理及存储。
作为本技术方案的进一步改进，所述处理器单元包括大数据算法、分析处理模块和集中管控模块；所述大数据算法、所述分析处理模块与所述集中管控模块依次通过网络通信连接；其中：
所述大数据算法用于载入多种大数据的结构及算法，用于对海量的数据进行处理分析，以便快速准确地提取出所需的最有价值的数据；
所述分析处理模块用于调用相应的分析算法，对提取出的最优数据进行统计及分析处理，以便应用于人工智能机器人的控制过程中；
所述集中管控模块用于以分析处理的数据为基础，对人工智能机器人的运行过程进行集中的管理和控制操作。
作为本技术方案的进一步改进，所述大数据算法包括但不限于：Bloom Filter(布隆过滤器)、Hash(哈希散列)、Bit-Map(位图)、堆(Heap)、双层桶划分、数据库优化法、倒排索引、外排序、Trie树、分布式处理MapReduce等；其中：
Bloom Filter(布隆过滤器)可以用于检索一个元素是否在一个集合中；Hash(哈希散列)可以用于查找元素、检测数据对象中的修改及对海量的日志数据进行分析等；Bit-Map(位图)可以用于判断集合中是否存在重复或用于判断集合中某个元素是否存在；堆(Heap)可以用于求取海量数据中的前n大或前n小或中位数；双层桶划分可以用于求取海量数据中的第k大、中位数、不重复或重复的数据；数据库优化法用于优化数据库，包括索引、缓存机制、数据分区、切表、分批处理、用排序来取代非顺序存取、日志分析等；倒排索引作为搜索引擎的基石，可以被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射；外排序可以用于大数据的排序和去重；Trie树可以应用于字符串查找、统计、排序、前缀匹配等方面；分布式处理MapReduce作为云计算的核心技术之一，是一种简化并行计算的分布式编程模型，可以应用于数据量很大的数据处理过程。
作为本技术方案的进一步改进，若干所述从控制器同时与所述主控制器信号连接；所述主控制器用于接收来自处理器单元的任务信息，并根据应用需求调度管理各从控制器的运行作业过程；所述从控制器用于根据处理器单元及/或主控制器的调控指令，分别控制与其相对应的动作执行机构或全部的动作执行机构执行相应的动作指令。
作为本技术方案的进一步改进，若干所述动作执行机构用于根据其对应的从控制器或系统指定分派的上级从控制器下达的任务指令，分别执行相应的命令动作。
作为本技术方案的进一步改进，所述智能传感模块包括图像采集子模块、状态监测子模块、触碰感应子模块和动作反馈子模块；所述图像采集子模块、所述状态监测子模块、所述触碰感应子模块与所述动作反馈子模块依次通过网络通信连接且并列运行；其中：
所述图像采集子模块用于通过具有摄像功能的传感装置采集人工智能机器人执行任务动作过程中的图形影像数据；
所述状态监测子模块用于通过多种状态监测传感器采集人工智能机器人运作过程中的状态参数以监测其工作状态；
所述触碰感应子模块用于通过触碰感应传感器来获取执行器执行动作过程中是否触碰到被执行对象的信号；
所述动作反馈子模块用于将执行器的执行动作是否准确到位的程度信号反馈至系统处理器中。
作为本技术方案的进一步改进，所述云服务单元包括数据管理模块和云端大数据库；所述数据管理模块与所述云端大数据库通信连接；其中：所述数据管理模块用于获取来自外部第三方平台与该人工智能机器人相关及通过数据采集中转模块采集上传的数据，对海量的数据进行处置管理并将处理后的数据存储至云端大数据库。
作为本技术方案的进一步改进，所述数据管理模块包括验证清洗模块、数据整合模块和存储备份模块；所述验证清洗模块、所述数据整合模块与所述存储备份模块依次通过网络通信连接；其中：
所述验证清洗模块用于对大量的数据进行真实性、及时性的验证，并通过清洗去除无效和重复的数据；
所述数据整合模块用于对海量的数据进行汇总整理，并按照一定的规则对数据进行分类归纳处理；
所述存储备份模块用于将海量的数据分布存储至云端大数据库，并定期对重要数据进行备份。
作为本技术方案的进一步改进，还包括通信网关模块，所述通信网关模块用于通过具有多种通信方式的无线传感器网络网关，整合多种通信技术，以便在系统各层面之间提供信号连接和数据传输的通道，并可以根据通信环境及信号强度的情况自动选择和切换相应的通信技术；所述通信网关模块包括移动通信子模块、无线WiFi子模块和ZigBee子模块；所述移动通信子模块、所述无线WiFi子模块与所述ZigBee子模块并列运行。
作为本技术方案的进一步改进，还包括电源管理单元，所述电源管理单元通过电源线与外界供电系统电性连接，所述电源管理单元分别通过信号线与所述处理器单元、所述控制器单元、所述执行器单元、所述智能传感模块、数据采集中转模块及所述通信网关模块信号连接，用于管理分配系统内各单元/模块的供能。
本发明的目的之二在于，提供了一种控制系统的计算运行装置，该装置可以安装于所述处理器单元和/或所述云服务单元中，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序，处理器用于执行计算机程序时实现上述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
本发明的目的之三在于，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，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1.该基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统通过设置多层的主从控制器设计，可以采用一对一的方式进行执行器的控制操作，也可以根据系统需求调用其中一个从控制器来控制其中部分或全部的执行器的控制操作，有效降低对控制器的要求，提高机器人的执行反应速度；
2.该基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统利用云服务强大的计算能力和足够的存储空间，及时采集大量的反馈信息，对海量的数据进行存储和计算，减轻处理器的工作压力，提高计算速度，避免执行器的指令混乱，提高人工智能机器人的操作精度。
附图说明
图1为本发明中整体系统的装置框图；
图2为本发明中局部系统的装置框图之一；
图3为本发明中局部系统的装置框图之二；
图4为本发明中局部系统的装置框图之二；
图5为本发明中的示例性电子计算机产品装置结构示意框图。
图中各个标号意义为：
1、处理器单元；11、大数据算法；12、分析处理模块；13、集中管控模块；
2、控制器单元；21、主控制器；22、从控制器；
3、执行器单元；31、动作执行机构；
4、智能传感模块；41、图像采集子模块；42、状态监测子模块；43、触碰感应子模块；44、动作反馈子模块；
5、数据采集中转模块；
6、云服务单元；61、数据管理模块；611、验证清洗模块；612、数据整合模块；613、存储备份模块；62、云端大数据库；
7、通信网关模块；71、移动通信子模块；72、无线WiFi子模块；73、ZigBee子模块；
8、电源管理单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
如图1-图5所示，本实施例提供了一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，包括处理器单元1、控制器单元2、执行器单元3、智能传感模块4、数据采集中转模块5和云服务单元6；处理器单元1、控制器单元2、执行器单元3、智能传感模块4、数据采集中转模块5与云服务单元6依次通过网络通信连接；其中：
处理器单元1用于以经过验证的可信的计算机设备为基础，采用多种大数据算法对从云服务单元6中获取的海量大数据进行分析，以便集中管控人工智能机器人的运作过程；
控制器单元2用于接收来自处理器单元1的任务信息，并向执行器单元3下传任务指令，包括一个主控制器21和若干从控制器22；
执行器单元3用于根据来自控制器单元2的任务指令执行相应的动作；执行器单元3包括若干动作执行机构31；动作执行机构31与其相对应的从控制器22通信连接，或所有的动作执行机构31同时与与每一个从控制器22通信连接；
智能传感模块4用于在执行器单元3的动作过程中，实时监测各执行器的执行状态，采集相应的状态参数并上报；
数据采集中转模块5用于汇集来自智能传感模块4的数据并转送上传至云端；
云服务单元6用于通过云服务器强大的计算能力和存储空间对海量的数据进行管理及存储。
本实施例中，处理器单元1包括大数据算法11、分析处理模块12和集中管控模块13；大数据算法11、分析处理模块12与集中管控模块13依次通过网络通信连接；其中：
大数据算法11用于载入多种大数据的结构及算法，用于对海量的数据进行处理分析，以便快速准确地提取出所需的最有价值的数据；
分析处理模块12用于调用相应的分析算法，对提取出的最优数据进行统计及分析处理，以便应用于人工智能机器人的控制过程中；
集中管控模块13用于以分析处理的数据为基础，对人工智能机器人的运行过程进行集中的管理和控制操作。
具体地，大数据算法11包括但不限于：Bloom Filter(布隆过滤器)、Hash(哈希散列)、Bit-Map(位图)、堆(Heap)、双层桶划分、数据库优化法、倒排索引、外排序、Trie树、分布式处理MapReduce等；其中：
Bloom Filter(布隆过滤器)可以用于检索一个元素是否在一个集合中；Hash(哈希散列)可以用于查找元素、检测数据对象中的修改及对海量的日志数据进行分析等；Bit-Map(位图)可以用于判断集合中是否存在重复或用于判断集合中某个元素是否存在；堆(Heap)可以用于求取海量数据中的前n大或前n小或中位数；双层桶划分可以用于求取海量数据中的第k大、中位数、不重复或重复的数据；数据库优化法用于优化数据库，包括索引、缓存机制、数据分区、切表、分批处理、用排序来取代非顺序存取、日志分析等；倒排索引作为搜索引擎的基石，可以被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射；外排序可以用于大数据的排序和去重；Trie树可以应用于字符串查找、统计、排序、前缀匹配等方面；分布式处理MapReduce作为云计算的核心技术之一，是一种简化并行计算的分布式编程模型，可以应用于数据量很大的数据处理过程。
本实施例中，若干从控制器22同时与主控制器21信号连接；主控制器21用于接收来自处理器单元1的任务信息，并根据应用需求调度管理各从控制器22的运行作业过程；从控制器22用于根据处理器单元1及/或主控制器21的调控指令，分别控制与其相对应的动作执行机构31或全部的动作执行机构31执行相应的动作指令。
本实施例中，若干动作执行机构31用于根据其对应的从控制器22或系统指定分派的上级从控制器22下达的任务指令，分别执行相应的命令动作。
进一步地，智能传感模块4包括图像采集子模块41、状态监测子模块42、触碰感应子模块43和动作反馈子模块44；图像采集子模块41、状态监测子模块42、触碰感应子模块43与动作反馈子模块44依次通过网络通信连接且并列运行；其中：
图像采集子模块41用于通过具有摄像功能的传感装置采集人工智能机器人执行任务动作过程中的图形影像数据；
状态监测子模块42用于通过多种状态监测传感器采集人工智能机器人运作过程中的状态参数以监测其工作状态；
触碰感应子模块43用于通过触碰感应传感器来获取执行器执行动作过程中是否触碰到被执行对象的信号；
动作反馈子模块44用于将执行器的执行动作是否准确到位的程度信号反馈至系统处理器中。
本实施例中，云服务单元6包括数据管理模块61和云端大数据库62；数据管理模块61与云端大数据库62通信连接；其中：数据管理模块61用于获取来自外部第三方平台与该人工智能机器人相关及通过数据采集中转模块5采集上传的数据，对海量的数据进行处置管理并将处理后的数据存储至云端大数据库62。
进一步地，数据管理模块61包括验证清洗模块611、数据整合模块612和存储备份模块613；验证清洗模块611、数据整合模块612与存储备份模块613依次通过网络通信连接；其中：
验证清洗模块611用于对大量的数据进行真实性、及时性的验证，并通过清洗去除无效和重复的数据；
数据整合模块612用于对海量的数据进行汇总整理，并按照一定的规则对数据进行分类归纳处理；
存储备份模块613用于将海量的数据分布存储至云端大数据库62，并定期对重要数据进行备份。
本实施例中，还包括通信网关模块7，通信网关模块7用于通过具有多种通信方式的无线传感器网络网关，整合多种通信技术，以便在系统各层面之间提供信号连接和数据传输的通道，并可以根据通信环境及信号强度的情况自动选择和切换相应的通信技术；通信网关模块7包括移动通信子模块71、无线WiFi子模块72和ZigBee子模块73；移动通信子模块71、无线WiFi子模块72与ZigBee子模块73并列运行。
本实施例中，还包括电源管理单元8，电源管理单元8通过电源线与外界供电系统电性连接，电源管理单元8分别通过信号线与处理器单元1、控制器单元2、执行器单元3、智能传感模块4、数据采集中转模块5及通信网关模块7信号连接，用于管理分配系统内各单元/模块的供能。
如图5所示，本实施例还提供了一种控制系统的计算运行装置，该装置可以安装于处理器单元1和/或云服务单元6中，包括处理器、存储器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序。
处理器包括一个或一个以上处理核心，处理器通过总线与存储器相连，存储器用于存储程序指令，处理器执行存储器中的程序指令时实现上述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
可选的，存储器可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随时存取存储器(SRAM)，电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)，可擦除可编程只读存储器(EPROM)，可编程只读存储器(PROM)，只读存储器(ROM)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
此外，本发明还提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
可选的，本发明还提供了一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述各方面基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分步骤的过程，可以通过硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。
Claims (10)
1.一种基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：包括处理器单元(1)、控制器单元(2)、执行器单元(3)、智能传感模块(4)、数据采集中转模块(5)和云服务单元(6)；所述处理器单元(1)、所述控制器单元(2)、所述执行器单元(3)、所述智能传感模块(4)、所述数据采集中转模块(5)与所述云服务单元(6)依次通过网络通信连接；其中：
所述处理器单元(1)用于以经过验证的可信的计算机设备为基础，采用多种大数据算法对从云服务单元(6)中获取的海量大数据进行分析，以便集中管控人工智能机器人的运作过程；
所述控制器单元(2)用于接收来自处理器单元(1)的任务信息，并向执行器单元(3)下传任务指令，包括一个主控制器(21)和若干从控制器(22)；
所述执行器单元(3)用于根据来自控制器单元(2)的任务指令执行相应的动作；所述执行器单元(3)包括若干动作执行机构(31)；动作执行机构(31)与其相对应的从控制器(22)通信连接，或所有的动作执行机构(31)同时与与每一个从控制器(22)通信连接；
所述智能传感模块(4)用于在执行器单元(3)的动作过程中，实时监测各执行器的执行状态，采集相应的状态参数并上报；
所述数据采集中转模块(5)用于汇集来自智能传感模块(4)的数据并转送上传至云端；
所述云服务单元(6)用于通过云服务器强大的计算能力和存储空间对海量的数据进行管理及存储。
2.根据权利要求1所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：所述处理器单元(1)包括大数据算法(11)、分析处理模块(12)和集中管控模块(13)；所述大数据算法(11)、所述分析处理模块(12)与所述集中管控模块(13)依次通过网络通信连接；其中：
所述大数据算法(11)用于载入多种大数据的结构及算法，用于对海量的数据进行处理分析，以便快速准确地提取出所需的最有价值的数据；
所述分析处理模块(12)用于调用相应的分析算法，对提取出的最优数据进行统计及分析处理，以便应用于人工智能机器人的控制过程中；
所述集中管控模块(13)用于以分析处理的数据为基础，对人工智能机器人的运行过程进行集中的管理和控制操作。
3.根据权利要求2所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：所述大数据算法(11)包括但不限于：Bloom Filter(布隆过滤器)、Hash(哈希散列)、Bit-Map(位图)、堆(Heap)、双层桶划分、数据库优化法、倒排索引、外排序、Trie树、分布式处理MapReduce等；其中：
Bloom Filter(布隆过滤器)可以用于检索一个元素是否在一个集合中；Hash(哈希散列)可以用于查找元素、检测数据对象中的修改及对海量的日志数据进行分析等；Bit-Map(位图)可以用于判断集合中是否存在重复或用于判断集合中某个元素是否存在；堆(Heap)可以用于求取海量数据中的前n大或前n小或中位数；双层桶划分可以用于求取海量数据中的第k大、中位数、不重复或重复的数据；数据库优化法用于优化数据库，包括索引、缓存机制、数据分区、切表、分批处理、用排序来取代非顺序存取、日志分析等；倒排索引作为搜索引擎的基石，可以被用来存储在全文搜索下某个单词在一个文档或者一组文档中的存储位置的映射；外排序可以用于大数据的排序和去重；Trie树可以应用于字符串查找、统计、排序、前缀匹配等方面；分布式处理MapReduce作为云计算的核心技术之一，是一种简化并行计算的分布式编程模型，可以应用于数据量很大的数据处理过程。
4.根据权利要求1所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：若干所述从控制器(22)同时与所述主控制器(21)信号连接；所述主控制器(21)用于接收来自处理器单元(1)的任务信息，并根据应用需求调度管理各从控制器(22)的运行作业过程；所述从控制器(22)用于根据处理器单元(1)及/或主控制器(21)的调控指令，分别控制与其相对应的动作执行机构(31)或全部的动作执行机构(31)执行相应的动作指令。
5.根据权利要求4所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：若干所述动作执行机构(31)用于根据其对应的从控制器(22)或系统指定分派的上级从控制器(22)下达的任务指令，分别执行相应的命令动作。
6.根据权利要求1所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：所述智能传感模块(4)包括图像采集子模块(41)、状态监测子模块(42)、触碰感应子模块(43)和动作反馈子模块(44)；所述图像采集子模块(41)、所述状态监测子模块(42)、所述触碰感应子模块(43)与所述动作反馈子模块(44)依次通过网络通信连接且并列运行；其中：
所述图像采集子模块(41)用于通过具有摄像功能的传感装置采集人工智能机器人执行任务动作过程中的图形影像数据；
所述状态监测子模块(42)用于通过多种状态监测传感器采集人工智能机器人运作过程中的状态参数以监测其工作状态；
所述触碰感应子模块(43)用于通过触碰感应传感器来获取执行器执行动作过程中是否触碰到被执行对象的信号；
所述动作反馈子模块(44)用于将执行器的执行动作是否准确到位的程度信号反馈至系统处理器中。
7.根据权利要求1所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：所述云服务单元(6)包括数据管理模块(61)和云端大数据库(62)；所述数据管理模块(61)与所述云端大数据库(62)通信连接；其中：所述数据管理模块(61)用于获取来自外部第三方平台与该人工智能机器人相关及通过数据采集中转模块(5)采集上传的数据，对海量的数据进行处置管理并将处理后的数据存储至云端大数据库(62)。
8.根据权利要求7所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：所述数据管理模块(61)包括验证清洗模块(611)、数据整合模块(612)和存储备份模块(613)；所述验证清洗模块(611)、所述数据整合模块(612)与所述存储备份模块(613)依次通过网络通信连接；其中：
所述验证清洗模块(611)用于对大量的数据进行真实性、及时性的验证，并通过清洗去除无效和重复的数据；
所述数据整合模块(612)用于对海量的数据进行汇总整理，并按照一定的规则对数据进行分类归纳处理；
所述存储备份模块(613)用于将海量的数据分布存储至云端大数据库(62)，并定期对重要数据进行备份。
9.根据权利要求1所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：还包括通信网关模块(7)，所述通信网关模块(7)用于通过具有多种通信方式的无线传感器网络网关，整合多种通信技术，以便在系统各层面之间提供信号连接和数据传输的通道，并可以根据通信环境及信号强度的情况自动选择和切换相应的通信技术；所述通信网关模块(7)包括移动通信子模块(71)、无线WiFi子模块(72)和ZigBee子模块(73)；所述移动通信子模块(71)、所述无线WiFi子模块(72)与所述ZigBee子模块(73)并列运行。
10.根据权利要求9所述的基于大数据算法分析的人工智能机器人控制系统，其特征在于：还包括电源管理单元(8)，所述电源管理单元(8)通过电源线与外界供电系统电性连接，所述电源管理单元(8)分别通过信号线与所述处理器单元(1)、所述控制器单元(2)、所述执行器单元(3)、所述智能传感模块(4)、数据采集中转模块(5)及所述通信网关模块(7)信号连接，用于管理分配系统内各单元/模块的供能。
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2021
- 2021-12-22 CN CN202111576922.3A patent/CN114265369A/zh active Pending
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