CN114952867A - 工业机器人的控制方法、装置、电子设备及可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请公开了一种工业机器人的控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,应用于大数据技术领域,所述工业机器人的控制方法包括:获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。本申请解决了工业机器人的控制安全性低的技术问题。
Description
技术领域
本申请涉及大数据技术领域,尤其涉及一种工业机器人的控制方法、装置、电子设备及可读存储介质。
背景技术
随着科技的高速发展,机器人技术也发展地越来越成熟,目前,工业机器人已广泛应用于工厂,工业机器人以预设的固定路径行进工作,而在环境比较特殊的工厂,例如,污水厂、生产车间等,在工厂地面上可能存在大量的油污,如工业机器人仍以固定路径行进,容易出现由于工业机器人的行进装置沾满过多油污,导致工业机器人侧翻的情况,以及容易出现由于工业机器人的行进使得油污四溅,从而导致其它工业机器人侧翻的情况,进而导致工业机器人的控制安全性低。
发明内容
本申请的主要目的在于提供一种工业机器人的控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,旨在解决现有技术中工业机器人的控制安全性低的技术问题。
为实现上述目的,本申请提供一种工业机器人的控制方法,应用于工业机器人的控制设备,所述工业机器人的控制方法包括:
获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;
若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;
依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;
根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
为实现上述目的,本申请还提供一种工业机器人的控制装置,所述工业机器人的控制装置应用于工业机器人的控制设备,所述工业机器人的控制装置包括:
检测模块,用于获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;
预测模块,用于若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;
确定模块,用于依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;
控制模块,用于根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
本申请还提供一种电子设备,所述电子设备包括:存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的所述工业机器人的控制方法的程序,所述工业机器人的控制方法的程序被处理器执行时可实现如上述的工业机器人的控制方法的步骤。
本申请还提供一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质上存储有实现工业机器人的控制方法的程序,所述工业机器人的控制方法的程序被处理器执行时实现如上述的工业机器人的控制方法的步骤。
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的工业机器人的控制方法的步骤。
本申请提供了一种工业机器人的控制方法、装置、电子设备及可读存储介质,相比于工业机器人以预设的固定路径行进工作,本申请通过获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进,通过在检测到油污时,对工业机器人的侧翻风险进行预测,从而确定工业机器人的目标规划路径信息,实现了根据油污的信息进行工业机器人的路径规划信息,避免了在工厂地面上存在大量的油污时,仍以固定路径行进,容易出现由于工业机器人的行进装置沾满过多油污,导致工业机器人侧翻的情况,以及容易出现由于工业机器人的行进使得油污四溅,从而导致其它工业机器人侧翻情况的技术缺陷,从而提高了工业机器人的控制安全性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本申请的实施例,并与说明书一起用于解释本申请的原理。
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请工业机器人的控制方法第一实施例的流程示意图;
图2为本申请实施例中工业机器人的控制方法涉及的硬件运行环境的设备结构示意图。
本申请目的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为使本申请的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请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申请一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动的前提下所获得的所有其它实施例,均属于本申请保护的范围。
实施例一
本申请实施例提供一种工业机器人的控制方法,在本申请工业机器人的控制方法的第一实施例中,参照图1,所述工业机器人的控制方法包括:
步骤S10,获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;
在本实施例中,需要说明的是,所述待行进区域为所述工业机器人的即将行进的区域。
示例性地,步骤S10包括:配置有摄像头的工业机器人通过所述摄像头采集所述工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污,其中,所述摄像头可以配置于所述工业机器人的任意部位,也可以配置于所述工业机器人的机械臂,从而可以随意调整摄像头与待行进区域的地面的拍摄角度和拍摄距离,以提高地面图像的清晰度和写实性,从而提高检测油污的准确性。
步骤S20,若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;
示例性地,步骤S20包括:将所述地面图像对应的像素矩阵输入预设地面图像分类模型,对所述地面图像进行二分类,得到二分类标签,根据所述二分类标签,判断所述待行进区域是否存在油污,例如,可设置二分类标签为1时,代表待行进区域存在油污,二分类标签为0时,代表待行进区域不存在油污,若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息和预设侧翻风险预测模型,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;若所述待行进区域不存在油污,则控制所述工业机器人以所述工业机器人对应的原始规划路径信息行进。
其中,在步骤S20中,所述油污特征信息包括油污特征向量,所述侧翻风险预测结果包括侧翻风险预测概率,所述依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果的步骤包括:
步骤S21,提取所述地面图像中的油污特征向量;
示例性地,步骤S21包括:通过将所述地面图像对应的像素矩阵输入预设特征提取器,对所述地面图像进行特征提取,得到油污特征向量。
其中,在步骤S21中,所述提取所述地面图像中的油污特征向量的步骤包括:
步骤A10,对所述地面图像进行油污面积特征提取,得到油污面积特征向量;
步骤A20,对所述地面图像进行油污类型特征提取,得到油污类型特征向量;
步骤A30,对所述地面图像进行油污深度特征提取,得到油污深度特征向量;
步骤A40,将所述油污面积特征向量、所述油污深度特征向量以及所述油污类型特征向量拼接得到所述油污特征向量。
在本实施例中,需要说明的是,所述预设特征提取器包括油污面积特征提取模型、油污类型特征提取模型以及油污深度特征提取模型,所述油污类型特征提取模型包括油污反光度特征提取模型、油污亮度特征提取模型以及油污颜色特征提取模型。
作为一种示例,步骤A10至步骤A30包括:将所述地面图像对应的像素矩阵输入所述油污面积特征提取模型,得到所述油污对应的油污面积信息,将所述地面图像对应的像素矩阵输入所述油污反光度特征提取模型,得到所述油污对应的油污反光度特征向量,将所述地面图像对应的像素矩阵输入所述油污亮度特征提取模型,得到所述油污对应的油污亮度特征向量,将所述地面图像对应的像素矩阵输入所述油污颜色特征提取模型,得到所述油污对应的油污颜色特征向量,将所述油污亮度特征向量、所述油污颜色特征向量以及所述油污反光度特征向量拼接为油污类型特征向量,并通过所述油污类型特征提取模型将所述油污类型特征向量映射为所述油污对应的油污类型特征向量,将所述地面图像对应的像素矩阵输入所述油污深度特征提取模型,得到所述油污对应的油污深度信息。
作为一种示例,步骤A10至步骤A40包括:依据所述地面图像中所述油污的位置信息,计算得到待行进区域中油污对应的油污面积信息、对应的水油比例以及对应的油污深度信息;依据所述油污对应的水油比例,确定所述油污的油污类型,依据所述油污面积信息,得到所述油污对应的油污面积特征向量,依据所述油污深度信息,得到所述油污对应的油污深度特征向量,依据所述油污类型,得到所述油污对应的油污类型特征向量,例如水油比例为0.7时,确定油污类型为汽油,水油比例为0.8时,确定油污类型为柴油;将所述油污面积特征向量、所述油污深度特征向量以及所述油污类型特征向量拼接得到所述油污特征向量。
通过多个训练好的特征提取模型,对各信息进行特征提取,相比于通过图像进行各信息的计算,得到的油污特征向量更准确,而由于油污特征向量为用于预测侧翻概率的输入值,从而提高了侧翻风险预测的准确度,进而提高了工业机器人的控制安全性。
作为一种示例,当所述油污类型对应的水油比例过大时,水油比例影响油污的粘性和滑性,水油比例过大时,油污的滑性大,从而导致工业机器人的侧翻风险增大。当所述油污面积信息为油污面积较大和/或油污深度信息为油污深度较大时,油污面积的大小和/或影响行进时油污的四溅范围,从而导致工业机器人以及其它工业机器人的侧翻风险较大。
由于工业机器人的侧翻风险受到多种因素影响,本申请实施例依据所述油污对应的油污面积信息、对应的水油比例以及对应的油污深度信息,为工业机器人动态匹配对应的油污特征向量,充分考虑了油污的各种因素对侧翻风险的影响,而油污特征向量为用于预测侧翻概率的输入值,所以为预测工业机器人的侧翻风险提供了更多的决策依据,提升了侧翻风险预测的准确度。
步骤S22,通过预设侧翻风险预测模型将所述油污特征向量映射为工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险预测概率。
在本实施例中,需要说明的是,所述预设侧翻风险预测模型为预设的用于预测工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险预测概率。
示例性地,步骤S22包括:通过预设侧翻风险预测模型将所述油污特征向量映射为工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险预测概率,将所述侧翻风险预测概率作为侧翻风险预测结果。
步骤S30,依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;
在本实施例中,需要说明的是,所述原始规划路径信息为所述工业机器人根据作业任务规划的路径。
示例性地,步骤S30包括:依据所述侧翻风险预测结果对应的路径规划参数,对所述原始规划路径信息进行调整优化,得到所述工业机器人的目标规划路径信息,根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进,其中,所述目标规划路径信息可以与原始规划路径信息一致。
步骤S40,根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
示例性地,步骤S40包括:根据所述目标规划路径信息中的各落点位置坐标,控制所述工业机器人行进,其中,所述行进方式可以为滑行,也可以为行走。
本申请实施例提供了一种工业机器人的控制方法,相比于工业机器人以预设的固定路径行进工作,本申请实施例通过获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息,根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进,通过在检测到油污时,对工业机器人的侧翻风险进行预测,从而确定工业机器人的目标规划路径信息,实现了根据油污的信息进行工业机器人的路径规划信息,避免了在工厂地面上存在大量的油污时,仍以固定路径行进,容易出现由于工业机器人的行进装置沾满过多油污,导致工业机器人侧翻的情况,以及容易出现由于工业机器人的行进使得油污四溅,从而导致其它工业机器人侧翻情况的技术缺陷,从而提高了工业机器人的控制安全性。
实施例二
进一步地,基于本申请第一实施例,在本申请另一实施例中,与上述实施例一相同或相似的内容,可以参考上文介绍,后续不再赘述。在此基础上,其中,在步骤S30中,所述侧翻风险预测结果包括高侧翻风险结果和低侧翻风险结果,所述依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤包括:
步骤S31,当所述侧翻风险预测结果为所述高侧翻风险结果时,依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息;
示例性地,步骤S31包括:判断所述侧翻风险预测结果的侧翻风险值是否超过预设侧翻风险阈值,若所述侧翻风险值超过预设侧翻风险阈值,则判定所述侧翻风险预测结果为高侧翻风险结果,依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息,其中,所述预设侧翻风险阈值为判定所述工业机器人在下一时间步发生侧翻风险较高的侧翻风险临界值,所述预设侧翻风险阈值可以为0.8,也可以为0.5,所述预设侧翻风险阈值可以由工业机器人的历史侧翻数据生成,也可以由用户设置。
步骤S32,当所述侧翻风险预测结果为所述低侧翻风险结果时,将所述工业机器人对应的原始规划路径信息作为所述工业机器人的目标规划路径信息。
示例性地,步骤S32包括:若所述侧翻风险值不超过预设侧翻风险阈值,则判定所述侧翻风险预测结果为低侧翻风险结果,将所述工业机器人对应的原始规划路径信息作为所述工业机器人的目标规划路径信息,将所述原始行进数据作为所述工业机器人的目标行进数据。
其中,在步骤S31中,所述行进装置包括轮胎,所述油污特征信息包括油污位置信息和油污类型信息,所述依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤包括:
步骤B10,获取各所述轮胎之间的轮胎间距以及各所述轮胎的轮胎材质类型;
步骤B20,依据所述轮胎间距、所述轮胎材质类型、所述油污位置信息和所述油污类型信息,调整所述原始规划路径信息中所述轮胎对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
示例性地,步骤B10至步骤B20包括:获取各所述轮胎之间的轮胎间距和各所述轮胎的轮胎材质,将所述轮胎间距对应的轮胎间距特征向量和所述轮胎材质对应的轮胎材质特征向量拼接为所述工业机器人的轮胎装置特征向量;将所述油污位置信息对应的油污位置特征向量以及所述油污类型信息对应的油污类型特征向量与所述轮胎装置特征向量拼接为所述工业机器人的轮胎路径特征向量,通过预设轮胎路径调整模型将所述轮胎路径特征向量映射为轮胎路径调整向量,依据所述轮胎路径调整向量调整所述原始规划路径信息中所述轮胎对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
其中,在步骤S31中,所述行进装置还包括机械腿,所述油污特征信息包括油污位置信息和油污类型信息,所述依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤,还包括:
步骤C10,获取所述机械腿的行进幅度范围信息和机械腿高度信息;
步骤C20,依据所述行进幅度范围信息、所述机械腿高度信息、所述油污位置信息和所述油污类型信息,调整所述原始规划路径信息中所述机械腿对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
在本实施例中,需要说明的是,所述行进幅度范围信息为所述工业机器人的机械腿的跨步行进的幅度范围。
示例性地,步骤C10至步骤C20包括:获取所述机械腿的行进幅度范围信息和机械腿高度信息;将所述行进幅度范围信息对应的行进幅度范围特征向量以及所述机械腿高度信息对应的高度特征向量拼接为所述工业机器人的机械腿装置特征向量;将所述油污位置信息对应的油污位置特征向量以及所述油污类型信息对应的油污类型特征向量与所述机械腿装置特征向量拼接为所述工业机器人的机械腿路径特征向量,通过预设机械腿路径调整模型将所述机械腿路径特征向量映射为机械腿路径调整向量,依据所述机械腿路径调整向量调整所述原始规划路径信息中所述机械腿对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
作为一种示例,步骤C20包括:依据所述行进幅度范围信息,确定所述工业机器人的跨步行进区域面积,例如获取所述行进幅度范围信息对应的行进距离范围,将所述行进距离范围作为所述跨步行进区域;判断所述油污面积是否小于所述跨步行进区域面积,若所述油污面积小于所述跨步行进区域面积,则依据所述油污面积,调整所述机械腿的行进幅度和跨步方位,得到所述工业机器人的目标规划路径信息;若所述油污面积大于或等于所述跨步行进区域面积,则依据所述油污位置信息,调整所述工业机器人的原始规划路径信息,得到所述工业机器人的目标规划路径信息。
其中,在步骤B30中,在所述依据所述地面图像中油污的位置信息对应的路径规划参数,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤之后,还包括:
步骤B40,获取所述工业机器人的机器人型号;
步骤B50,将所述目标规划路径信息发送至所述机器人型号的其它工业机器人,以供其它工业机器人对所述油污进行规避。
在本实施例中,需要说明的是,同一机器人型号的所有机器人互相通信连接。
示例性地,步骤B40至步骤B50包括:获取所述工业机器人的装置信息,生成所述工业机器人的机器人型号;将所述目标规划路径信息发送至所述机器人型号的其它工业机器人,以供其它工业机器人对所述油污进行规避。
在本实施例中,需要说明的是,各工业机器人分别与服务器通信连接。
作为一种示例,步骤B50包括:将所述目标规划路径信息上传至所述服务器中的预设规划路径库,其中,所述预设规划路径库包括规划路径和机器人型号之间的对应关系,以供其他机器人查询所述机器人型号,得到所述目标规划路径信息,并以所述目标规划路径信息行进,以对所述油污进行规避。
通过各工业机器人之间的数据互传,实现了多个工业机器人规避油污,有效降低了规避油污的处理工作量,从而提高了工业机器人的控制安全性和躲避油污的效率。
在所述若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果的步骤之后,还包括:
通过所述工业机器人将地面图像中的油污的位置信息发送至用户或者清洁机器人,以供所述用户或者所述清洁机器人对所述油污进行清理,在所述油污清理完毕后,将所述油污清理完毕信息发送至所述工业机器人,以供所述工业机器人删除所述目标规划路径信息,并在后续工作中以原始规划路径信息行进。
可以理解的是,所述原始规划路径信息为所述工业机器人完成作业的最短路径,在所述原始规划路径信息上的油污清理完毕后,进行路径规划的复原,从而兼顾了工业机器人的控制安全性和作业效率。
本申请实施例提供了一种工业机器人的控制方法,相比于工业机器人以预设的固定路径行进工作,本申请实施例通过获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息,根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进,通过在检测到油污时,对工业机器人的侧翻风险进行预测,从而确定工业机器人的目标规划路径信息,实现了根据油污的信息进行工业机器人的路径规划信息,避免了在工厂地面上存在大量的油污时,仍以固定路径行进,容易出现由于工业机器人的行进装置沾满过多油污,导致工业机器人侧翻的情况,以及容易出现由于工业机器人的行进使得油污四溅,从而导致其它工业机器人侧翻情况的技术缺陷,从而提高了工业机器人的控制安全性。
实施例三
本申请实施例还提供一种工业机器人的控制装置,所述工业机器人的控制装置应用于工业机器人的控制设备,所述工业机器人的控制装置包括:
检测模块,用于获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;
预测模块,用于若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;
确定模块,用于依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;
控制模块,用于根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
可选地,所述油污特征信息包括油污特征向量,所述侧翻风险预测结果包括侧翻风险预测概率,所述预测模块还用于:
提取所述地面图像中的油污特征向量;
通过预设侧翻风险预测模型将所述油污特征向量映射为工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险预测概率。
可选地,所述预测模块还用于:
对所述地面图像进行油污面积特征提取,得到油污面积特征向量;
对所述地面图像进行油污类型特征提取,得到油污类型特征向量;
对所述地面图像进行油污深度特征提取,得到油污深度特征向量;
将所述油污面积特征向量、所述油污深度特征向量以及所述油污类型特征向量拼接得到所述油污特征向量。
可选地,所述侧翻风险预测结果包括高侧翻风险结果和低侧翻风险结果,所述确定模块还用于:
当所述侧翻风险预测结果为所述高侧翻风险结果时,依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息;
当所述侧翻风险预测结果为所述低侧翻风险结果时,将所述工业机器人对应的原始规划路径信息作为所述工业机器人的目标规划路径信息。
可选地,所述行进装置包括轮胎,所述油污特征信息包括油污位置信息和油污类型信息,所述确定模块还用于:
获取各所述轮胎之间的轮胎间距以及各所述轮胎的轮胎材质类型;
依据所述轮胎间距、所述轮胎材质类型、所述油污位置信息和所述油污类型信息,调整所述原始规划路径信息中所述轮胎对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
可选地,所述行进装置还包括机械腿,所述油污特征信息包括油污位置信息和油污类型信息,所述确定模块还用于:
获取所述机械腿的行进幅度范围信息和机械腿高度信息;
依据所述行进幅度范围信息、所述机械腿高度信息、所述油污位置信息和所述油污类型信息,调整所述原始规划路径信息中所述机械腿对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
可选地,在所述依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤之后,所述工业机器人的控制装置还用于:
获取所述工业机器人的机器人型号;
将所述目标规划路径信息发送至所述机器人型号的其它工业机器人,以供其它工业机器人对所述油污进行规避。
本申请提供的工业机器人的控制装置,采用上述实施例中的工业机器人的控制方法,解决了工业机器人的控制安全性低的技术问题。与现有技术相比,本申请实施例提供的工业机器人的控制装置的有益效果与上述实施例提供的工业机器人的控制方法的有益效果相同,且该工业机器人的控制装置中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同,在此不做赘述。
实施例四
本申请实施例提供一种电子设备,所述电子设备包括:至少一个处理器;以及,与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行上述实施例中的工业机器人的控制方法。
下面参考图2,其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备的结构示意图。本公开实施例中的电子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2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2所示,电子设备可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等),其可以根据存储在只读存储器(ROM)中的程序或者从存储装置加载到随机访问存储器(RAM)中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM中,还存储有电子设备操作所需的各种程序和数据。处理装置、ROM以及RAM通过总线彼此相连。输入/输出(I/O)接口也连接至总线。
通常,以下系统可以连接至I/O接口:包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、图像传感器、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置;包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置;包括例如磁带、硬盘等的存储装置;以及通信装置。通信装置可以允许电子设备与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图中示出了具有各种系统的电子设备,但是应理解的是,并不要求实施或具备所有示出的系统。可以替代地实施或具备更多或更少的系统。
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从网络上被下载和安装,或者从存储装置被安装,或者从ROM被安装。在该计算机程序被处理装置执行时,执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。
本申请提供的电子设备,采用上述实施例中的工业机器人的控制方法,解决了工业机器人的控制安全性低的技术问题。与现有技术相比,本申请实施例提供的电子设备的有益效果与上述实施例提供的工业机器人的控制方法的有益效果相同,且该电子设备中的其他技术特征与上述实施例方法公开的特征相同,在此不做赘述。
应当理解,本公开的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式的描述中,具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
以上所述,仅为本申请的具体实施方式,但本申请的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此,本申请的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
实施例五
本实施例提供一种计算机可读存储介质,具有存储在其上的计算机可读程序指令,计算机可读程序指令用于执行上述实施例中的工业机器人的控制方法的方法。
本申请实施例提供的计算机可读存储介质例如可以是U盘,但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、系统或器件,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。在本实施例中,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、系统或者器件使用或者与其结合使用。计算机可读存储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。
上述计算机可读存储介质可以是电子设备中所包含的;也可以是单独存在,而未装配入电子设备中。
上述计算机可读存储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电子设备执行时,使得电子设备:获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
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,图示了按照本申请各种实施例的系统、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模块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,模块的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
本申请提供的计算机可读存储介质,存储有用于执行上述工业机器人的控制方法的计算机可读程序指令,解决了工业机器人的控制安全性低的技术问题。与现有技术相比,本申请实施例提供的计算机可读存储介质的有益效果与上述实施提供的工业机器人的控制方法的有益效果相同,在此不做赘述。
实施例六
本申请还提供一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的工业机器人的控制方法的步骤。
本申请提供的计算机程序产品解决了工业机器人的控制安全性低的技术问题。与现有技术相比,本申请实施例提供的计算机程序产品的有益效果与上述实施例提供的工业机器人的控制方法的有益效果相同,在此不做赘述。
以上仅为本申请的优选实施例,并非因此限制本申请的专利范围,凡是利用本申请说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本申请的专利处理范围内。
Claims (10)
1.一种工业机器人的控制方法,其特征在于,所述工业机器人的控制方法包括:
获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;
若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;
依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;
根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
2.如权利要求1所述工业机器人的控制方法,其特征在于,所述油污特征信息包括油污特征向量,所述侧翻风险预测结果包括侧翻风险预测概率,所述依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果的步骤包括:
提取所述地面图像中的油污特征向量;
通过预设侧翻风险预测模型将所述油污特征向量映射为工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险预测概率。
3.如权利要求2所述工业机器人的控制方法,其特征在于,所述提取所述地面图像中的油污特征向量的步骤包括:
对所述地面图像进行油污面积特征提取,得到油污面积特征向量;
对所述地面图像进行油污类型特征提取,得到油污类型特征向量;
对所述地面图像进行油污深度特征提取,得到油污深度特征向量;
将所述油污面积特征向量、所述油污深度特征向量以及所述油污类型特征向量拼接得到所述油污特征向量。
4.如权利要求1所述工业机器人的控制方法,其特征在于,所述侧翻风险预测结果包括高侧翻风险结果和低侧翻风险结果,所述依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤包括:
当所述侧翻风险预测结果为所述高侧翻风险结果时,依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息;
当所述侧翻风险预测结果为所述低侧翻风险结果时,将所述工业机器人对应的原始规划路径信息作为所述工业机器人的目标规划路径信息。
5.如权利要求4所述工业机器人的控制方法,其特征在于,所述行进装置包括轮胎,所述油污特征信息包括油污位置信息和油污类型信息,所述依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤包括:
获取各所述轮胎之间的轮胎间距以及各所述轮胎的轮胎材质类型;
依据所述轮胎间距、所述轮胎材质类型、所述油污位置信息和所述油污类型信息,调整所述原始规划路径信息中所述轮胎对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
6.如权利要求1所述工业机器人的控制方法,其特征在于,所述行进装置还包括机械腿,所述油污特征信息包括油污位置信息和油污类型信息,所述依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤,还包括:
获取所述机械腿的行进幅度范围信息和机械腿高度信息;
依据所述行进幅度范围信息、所述机械腿高度信息、所述油污位置信息和所述油污类型信息,调整所述原始规划路径信息中所述机械腿对应的至少一个落点位置坐标,得到所述目标规划路径信息。
7.如权利要求4所述工业机器人的控制方法,其特征在于,在所述依据所述工业机器人的行进装置对应的行进装置信息和所述地面图像中油污的油污特征信息,对所述工业机器人对应的原始规划路径信息进行调整,得到所述工业机器人的目标规划路径信息的步骤之后,还包括:
获取所述工业机器人的机器人型号;
将所述目标规划路径信息发送至所述机器人型号的其它工业机器人,以供其它工业机器人对所述油污进行规避。
8.一种工业机器人的控制装置,其特征在于,所述工业机器人的控制装置包括:
检测模块,用于获取工业机器人的待行进区域对应的地面图像,依据所述地面图像,检测所述待行进区域是否存在油污;
预测模块,用于若所述待行进区域存在油污,则依据所述地面图像中的油污特征信息,预测所述工业机器人在下一时间步发生侧翻的侧翻风险,得到侧翻风险预测结果;
确定模块,用于依据所述侧翻风险预测结果和所述工业机器人对应的原始规划路径信息,确定所述工业机器人的目标规划路径信息;
控制模块,用于根据所述目标规划路径信息,控制所述工业机器人行进。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
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,
所述存储器存储有可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权利要求1至7中任一项所述的工业机器人的控制方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质上存储有实现工业机器人的控制方法的程序,所述实现工业机器人的控制方法的程序被处理器执行以实现如权利要求1至7中任一项所述工业机器人的控制方法的步骤。
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