CN115016511A - 一种基于人工智能的机器人控制方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明涉及机器人控制相关领域，公开了一种基于人工智能的机器人控制方法及系统，通过传感采集模块、模拟建立模块、姿态分析模块以及输出校正模块的设置，实现了对清洁对象表面的空间信息获取，进而通过孪生模型实现了对机器人经过清洁对象表面对应位置时的运动姿态分析，基于运动姿态分析的结果，能够实现自动的清洁相关结构在清洁对应位置识别的清洁姿态校正，从而有效的解决了因清洁对象表面对象附着物干扰机器人行进姿态导致的清洁不到位的问题。

Description

一种基于人工智能的机器人控制方法及系统
技术领域
本发明涉及机器人控制相关领域，具体是一种基于人工智能的机器人控制方法及系统。
背景技术
在高楼玻璃幕墙等大量光面设置的场景中，对于光面表面的清洁工作是一项长期的且重要的内容，及时的清理可以避免附着物长期存在后无法完全清除的问题发生，过去对于此类场景的清洁工作多由人工完成，但随着需要清洁对象的总量快速增加，传统人工已经无法有效的满足清洁工作。
而现有技术中的机器人清洁方式，因这些待清洁表面通常对清洁的要求较高，而其表面的附着物在清洁的过程中可能发生支撑起机器人的行进轮等情况，造成清洁机器人的行进过程中的姿态发生变化，从而可能造成待清洁表面一端因机器人被撑起导致的清洁不到位等问题，虽然可以采用压力冗余的方式进行应对，但是长时间的较高压力不适用于部分待清理表面较为脆弱的使用场景，甚至可能破坏待清理表面的光面结构或损坏待清理物件。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于人工智能的机器人控制方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于人工智能的机器人控制系统，包括：
传感采集模块，用于通过传感设备获取待处理表面的空间分布数据，所述空间分布数据包括平面分布数据以及基于所述平面分布数据的垂向高度数据，所述空间分布数据用于表征所述待处理表面上物体的三维空间分布情况；
模拟建立模块，用于建立孪生模拟空间，并根据所述空间分布数据在所述孪生模拟空间内建立所述待处理表面的孪生模型，所述孪生模拟空间包括机器人结构数据以及运动姿态分析程序；
姿态分析模块，用于执行运动姿态分析程序，根据预设的工作行进路径以及所述机器人结构数据在所述孪生模型上进行运动姿态分析，获取所述机器人在所述工作行进路径各处位置处的运动姿态信息，所述运动姿态信息用于表征所述机器人相对于所述待处理表面的位置以及倾角变化；
输出校正模块，用于根据所述运动姿态信息以及预设的有效清洁姿态计算生成输出补正数据，所述输出补正数据用于当所述机器人行进时对应输出，以调节所述机器人的运动姿态至所述有效清洁姿态，所述输出补正数据与所述工作行进路径相对应。
作为本发明的进一步方案：所述输出补正数据包括定位特征数据，所述定位特征数据与所述工作行进路径相对应，所述定位特征数据用于表征所述工作行进路径上各处所述待处理表面的特征信息，还包括输出定位模块，所述输出定位模块包括：
当前特征获取单元，用于通过预设的定位传感器获取当前所处的所述工作行进路径位置处的局部空间分布数据，并对所述局部空间分布数据进行空间特征的提取，获取当前定位特征；
相对定位判断单元，用于根据所述当前定位特征对所述定位特征数据进行判断，以获取相对应的所述输出补正数据并输出。
作为本发明的再进一步方案：还包括清洁辅助模块；
所述清洁辅助模块，用于根据预设的清洁液使用标准对所述空间分布数据的所述平面分布数据与所述垂向高度数据进行分析，生成数个垂直于所述工作行进路径方向上的清洁液输出控制信息，所述清洁液输出控制信息与所述工作行进路径相对应。
作为本发明的再进一步方案：所述姿态分析模块设有障碍避让单元；
所述障碍避让单元，用于根据预设的最高通过限制对预设范围内所述工作行进路径上最大的所述垂向高度数据进行判断，若所述垂向高度数据大于等于所述最高通过限制，则模拟生成行进避让路径，所述行进避让路径用于连接最大的所述垂向高度数据所对应平面分布数据两端的所述工作行进路径，根据所述行进避让路径替换更新所述工作行进路径。
作为本发明的再进一步方案：所述姿态分析模块包括：
姿态路径单元，用于根据所述机器人结构数据以及所述工作行进路径获取所述机器人的行进支撑路径，所述行进支撑路径用于表征所述机器人与所述待处理表面的直接接触区域；
姿态分析单元，用于获取所述行进支撑路径所对应的垂向高度数据，根据垂直于所述工作行进路线方向上的多个所述垂向高度数据建立平面姿态干扰因素，通过所述平面姿态干扰因素，模拟生成所述机器人的运动姿态信息，所述平面姿态干扰因素用于表示在所述机器人与所述待处理表面的直接接触区域间的支撑效果分布状态。
本发明实施例旨在提供一种基于人工智能的机器人控制方法，包含步骤：
通过传感设备获取待处理表面的空间分布数据，所述空间分布数据包括平面分布数据以及基于所述平面分布数据的垂向高度数据，所述空间分布数据用于表征所述待处理表面上物体的三维空间分布情况；
建立孪生模拟空间，并根据所述空间分布数据在所述孪生模拟空间内建立所述待处理表面的孪生模型，所述孪生模拟空间包括机器人结构数据以及运动分析程序；
执行运动姿态分析程序，根据预设的工作行进路径以及所述机器人结构数据在所述孪生模型上进行运动姿态分析，获取所述机器人在所述工作行进路径各处位置处的运动姿态信息，所述运动姿态信息用于表征所述机器人相对于所述待处理表面的位置以及倾角变化；
根据所述运动姿态信息以及预设的有效清洁姿态计算生成输出补正数据，所述输出补正数据用于当所述机器人行进时对应输出，以调节所述机器人的运动姿态至所述有效清洁姿态，所述输出补正数据与所述工作行进路径相对应。
作为本发明的进一步方案：所述输出补正数据包括定位特征数据，所述定位特征数据与所述工作行进路径相对应，所述定位特征数据用于表征所述工作行进路径上各处所述待处理表面的特征信息，还包括步骤：
通过预设的定位传感器获取当前所处的所述工作行进路径位置处的局部空间分布数据，并对所述局部空间分布数据进行空间特征的提取，获取当前定位特征；
根据所述当前定位特征对所述定位特征数据进行判断，以获取相对应的所述输出补正数据并输出。
作为本发明的再进一步方案：还包括步骤：
根据预设的清洁液使用标准对所述空间分布数据的所述平面分布数据与所述垂向高度数据进行分析，生成数个垂直于所述工作行进路径方向上的清洁液输出控制信息，所述清洁液输出控制信息与所述工作行进路径相对应。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：通过传感采集模块、模拟建立模块、姿态分析模块以及输出校正模块的设置，实现了对清洁对象表面的空间信息获取，进而通过孪生模型实现了对机器人经过清洁对象表面对应位置时的运动姿态分析，基于运动姿态分析的结果，能够实现自动的清洁相关结构在清洁对应位置识别的清洁姿态校正，从而有效的解决了因清洁对象表面对象附着物干扰机器人行进姿态导致的清洁不到位的问题。
附图说明
图1为一种基于人工智能的机器人控制系统的结构组成框图。
图2为一种基于人工智能的机器人控制系统中输出定位模块的组成框图。
图3为一种基于人工智能的机器人控制方法的流程框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
以下结合具体实施例对本发明的具体实现方式进行详细描述。
如图1所述，为本发明一个实施例提供的一种基于人工智能的机器人控制系统，包括：
传感采集模块100，用于通过传感设备获取待处理表面的空间分布数据，所述空间分布数据包括平面分布数据以及基于所述平面分布数据的垂向高度数据，所述空间分布数据用于表征所述待处理表面上物体的三维空间分布情况。
模拟建立模块300，用于建立孪生模拟空间，并根据所述空间分布数据在所述孪生模拟空间内建立所述待处理表面的孪生模型，所述孪生模拟空间包括机器人结构数据以及运动姿态分析程序。
姿态分析模块500，用于执行运动姿态分析程序，根据预设的工作行进路径以及所述机器人结构数据在所述孪生模型上进行运动姿态分析，获取所述机器人在所述工作行进路径各处位置处的运动姿态信息，所述运动姿态信息用于表征所述机器人相对于所述待处理表面的位置以及倾角变化。
输出校正模块700，用于根据所述运动姿态信息以及预设的有效清洁姿态计算生成输出补正数据，所述输出补正数据用于当所述机器人行进时对应输出，以调节所述机器人的运动姿态至所述有效清洁姿态，所述输出补正数据与所述工作行进路径相对应。
本实施例中，提供了一种基于人工智能的机器人控制系统，具体的来说，是一种用于在玻璃幕墙表面、玻璃表面等光面表面进行较为细致的清洁工作的清洁机器人的控制系统，因这些待清洁表面通常对清洁的要求较高，而其表面的附着物在清洁的过程中可能发生支撑起机器人的行进轮等情况，造成清洁机器人的行进过程中的姿态发生变化，从而可能造成待清洁表面一端因机器人被撑起导致的清洁不到位等问题（部分场景下，现有技术可以通过采用增加清洁件的施加压力来解决，但是长时间的较高压力设置不适用于部分待清理表面较为脆弱的使用环境），而本申请则通过智能的控制系统的设置，有效的解决了这一问题（或者说主动校正了这一问题）；在使用时，传感采集模块100用于通过摄像头阵列或是传感器阵列对待处理表面进行信息的获取，通过数据可以了解到待处理表面各处的污渍附着情况（或是本身结构凸起凹陷等）（通过摄像头阵列和传感器阵列可以获得其相对于机器人的大致位置信息），然后通过模拟建立模块300进行建立采集到范围内的孪生的数字空间模型（即孪生模型），姿态分析模块500可以基于该孪生数字空间模型对机器人沿着预设的清洁路径（即工作行进路径）对各处的附着污渍对机器人行进姿态的影响进行分析，也就是路过每一处位置时，机器人相对于待处理表面的距离以及倾角变化，从而输出校正模块700可以根据最优的有效清洁姿态（距离待处理表面的最佳距离）计算差值，用于在机器人运动至对应位置处时控制相对应的清洁结构进行位置的微调校正，以达到最好的清洁状态。
如图2所示，作为本发明另一个优选的实施例，所述输出补正数据包括定位特征数据，所述定位特征数据与所述工作行进路径相对应，所述定位特征数据用于表征所述工作行进路径上各处所述待处理表面的特征信息，还包括输出定位模块900，所述输出定位模块900包括：
当前特征获取单元901，用于通过预设的定位传感器获取当前所处的所述工作行进路径位置处的局部空间分布数据，并对所述局部空间分布数据进行空间特征的提取，获取当前定位特征。
相对定位判断单元902，用于根据所述当前定位特征对所述定位特征数据进行判断，以获取相对应的所述输出补正数据并输出。
进一步的，还包括清洁辅助模块；
所述清洁辅助模块，用于根据预设的清洁液使用标准对所述空间分布数据的所述平面分布数据与所述垂向高度数据进行分析，生成数个垂直于所述工作行进路径方向上的清洁液输出控制信息，所述清洁液输出控制信息与所述工作行进路径相对应。
本实施例中，这里新引入了输出定位模块900，在系统使用的过程中，对于输出补正数据的生成，是基于孪生模型所生成的，且与工作行进路径的各处是一一对应的，因此在输出使用时需要在实际待处理表面的对应位置处对应输出，而输出定位模块900的作用则是对机器人行进到的位置进行定位，从而保证输出补正数据能够被在正确的位置处输出，同时清洁辅助模块中清洁液输出控制信息的输出也是基于输出定位模块900的定位而实现的，这里的清洁辅助模块的作用是基于待处理表面污渍的状态对应输出一定量的清洁液，可以有效的起到最大化利用清洁液以节省清洁液的目的。
作为本发明另一个优选的实施例，所述姿态分析模块500设有障碍避让单元；
所述障碍避让单元，用于根据预设的最高通过限制对预设范围内所述工作行进路径上最大的所述垂向高度数据进行判断，若所述垂向高度数据大于等于所述最高通过限制，则模拟生成行进避让路径，所述行进避让路径用于连接最大的所述垂向高度数据所对应平面分布数据两端的所述工作行进路径，根据所述行进避让路径替换更新所述工作行进路径。
本实施例中，障碍避让单元的作用是在机器人工作的过程中对工作行进路径前方路径的判断，判断机器人自身是否可以安全的通过，或是直接通过时，机器人能否以有效清洁姿态进行清洁工作（基于最高通过限制体现），并在无法实现上述目的时，规划避让路径并更新的工作行进路径。
作为本发明另一个优选的实施例，所述姿态分析模块500包括：
姿态路径单元，用于根据所述机器人结构数据以及所述工作行进路径获取所述机器人的行进支撑路径，所述行进支撑路径用于表征所述机器人与所述待处理表面的直接接触区域。
姿态分析单元，用于获取所述行进支撑路径所对应的垂向高度数据，根据垂直于所述工作行进路线方向上的多个所述垂向高度数据建立平面姿态干扰因素，通过所述平面姿态干扰因素，模拟生成所述机器人的运动姿态信息，所述平面姿态干扰因素用于表示在所述机器人与所述待处理表面的直接接触区域间的支撑效果分布状态。
本实施例中，对姿态分析模块500进行了进一步的说明，主要包括对于机器人通过时，支撑轮组的行进支撑路径确定，以及行进支撑路径上附着物的信息获取，进而对机器人进行姿态的分析。
如图3所示，本发明还提供了一种基于人工智能的机器人控制方法，其包含步骤：
S200，通过传感设备获取待处理表面的空间分布数据，所述空间分布数据包括平面分布数据以及基于所述平面分布数据的垂向高度数据，所述空间分布数据用于表征所述待处理表面上物体的三维空间分布情况。
S400，建立孪生模拟空间，并根据所述空间分布数据在所述孪生模拟空间内建立所述待处理表面的孪生模型，所述孪生模拟空间包括机器人结构数据以及运动分析程序。
S600，执行运动姿态分析程序，根据预设的工作行进路径以及所述机器人结构数据在所述孪生模型上进行运动姿态分析，获取所述机器人在所述工作行进路径各处位置处的运动姿态信息，所述运动姿态信息用于表征所述机器人相对于所述待处理表面的位置以及倾角变化。
S800，根据所述运动姿态信息以及预设的有效清洁姿态计算生成输出补正数据，所述输出补正数据用于当所述机器人行进时对应输出，以调节所述机器人的运动姿态至所述有效清洁姿态，所述输出补正数据与所述工作行进路径相对应。
作为本发明另一个优选的实施例，所述输出补正数据包括定位特征数据，所述定位特征数据与所述工作行进路径相对应，所述定位特征数据用于表征所述工作行进路径上各处所述待处理表面的特征信息，还包括步骤：
通过预设的定位传感器获取当前所处的所述工作行进路径位置处的局部空间分布数据，并对所述局部空间分布数据进行空间特征的提取，获取当前定位特征。
根据所述当前定位特征对所述定位特征数据进行判断，以获取相对应的所述输出补正数据并输出。
作为本发明另一个优选的实施例，还包括步骤：
根据预设的清洁液使用标准对所述空间分布数据的所述平面分布数据与所述垂向高度数据进行分析，生成数个垂直于所述工作行进路径方向上的清洁液输出控制信息，所述清洁液输出控制信息与所述工作行进路径相对应。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（ROM）、可编程ROM（PROM）、电可编程ROM（EPROM）、电可擦除可编程ROM（EEPROM）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM（SRAM）、动态RAM（DRAM）、同步DRAM（SDRAM）、双数据率SDRAM（DDRSDRAM）、增强型SDRAM（ESDRAM）、同步链路（Synchlink） DRAM（SLDRAM）、存储器总线（Rambus）直接RAM（RDRAM）、直接存储器总线动态RAM（DRDRAM）、以及存储器总线动态RAM（RDRAM）等。
本领域技术人员在考虑说明书及实施例处的公开后，将容易想到本公开的其它实施方案。本申请旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由权利要求指出。
应当理解的是，本公开并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本公开的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种基于人工智能的机器人控制系统，其特征在于，包括：
传感采集模块，用于通过传感设备获取待处理表面的空间分布数据，所述空间分布数据包括平面分布数据以及基于所述平面分布数据的垂向高度数据，所述空间分布数据用于表征所述待处理表面上物体的三维空间分布情况；
模拟建立模块，用于建立孪生模拟空间，并根据所述空间分布数据在所述孪生模拟空间内建立所述待处理表面的孪生模型，所述孪生模拟空间包括机器人结构数据以及运动姿态分析程序；
姿态分析模块，用于执行运动姿态分析程序，根据预设的工作行进路径以及所述机器人结构数据在所述孪生模型上进行运动姿态分析，获取所述机器人在所述工作行进路径各处位置处的运动姿态信息，所述运动姿态信息用于表征所述机器人相对于所述待处理表面的位置以及倾角变化；
输出校正模块，用于根据所述运动姿态信息以及预设的有效清洁姿态计算生成输出补正数据，所述输出补正数据用于当所述机器人行进时对应输出，以调节所述机器人的运动姿态至所述有效清洁姿态，所述输出补正数据与所述工作行进路径相对应。
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机器人控制系统，其特征在于，所述输出补正数据包括定位特征数据，所述定位特征数据与所述工作行进路径相对应，所述定位特征数据用于表征所述工作行进路径上各处所述待处理表面的特征信息，还包括输出定位模块，所述输出定位模块包括：
当前特征获取单元，用于通过预设的定位传感器获取当前所处的所述工作行进路径位置处的局部空间分布数据，并对所述局部空间分布数据进行空间特征的提取，获取当前定位特征；
相对定位判断单元，用于根据所述当前定位特征对所述定位特征数据进行判断，以获取相对应的所述输出补正数据并输出。
3.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的机器人控制系统，其特征在于，还包括清洁辅助模块；
所述清洁辅助模块，用于根据预设的清洁液使用标准对所述空间分布数据的所述平面分布数据与所述垂向高度数据进行分析，生成数个垂直于所述工作行进路径方向上的清洁液输出控制信息，所述清洁液输出控制信息与所述工作行进路径相对应。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机器人控制系统，其特征在于，所述姿态分析模块设有障碍避让单元；
所述障碍避让单元，用于根据预设的最高通过限制对预设范围内所述工作行进路径上最大的所述垂向高度数据进行判断，若所述垂向高度数据大于等于所述最高通过限制，则模拟生成行进避让路径，所述行进避让路径用于连接最大的所述垂向高度数据所对应平面分布数据两端的所述工作行进路径，根据所述行进避让路径替换更新所述工作行进路径。
5.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的机器人控制系统，其特征在于，所述姿态分析模块包括：
姿态路径单元，用于根据所述机器人结构数据以及所述工作行进路径获取所述机器人的行进支撑路径，所述行进支撑路径用于表征所述机器人与所述待处理表面的直接接触区域；
姿态分析单元，用于获取所述行进支撑路径所对应的垂向高度数据，根据垂直于所述工作行进路线方向上的多个所述垂向高度数据建立平面姿态干扰因素，通过所述平面姿态干扰因素，模拟生成所述机器人的运动姿态信息，所述平面姿态干扰因素用于表示在所述机器人与所述待处理表面的直接接触区域间的支撑效果分布状态。
6.一种基于人工智能的机器人控制方法，其特征在于，包含步骤：
通过传感设备获取待处理表面的空间分布数据，所述空间分布数据包括平面分布数据以及基于所述平面分布数据的垂向高度数据，所述空间分布数据用于表征所述待处理表面上物体的三维空间分布情况；
建立孪生模拟空间，并根据所述空间分布数据在所述孪生模拟空间内建立所述待处理表面的孪生模型，所述孪生模拟空间包括机器人结构数据以及运动分析程序；
执行运动姿态分析程序，根据预设的工作行进路径以及所述机器人结构数据在所述孪生模型上进行运动姿态分析，获取所述机器人在所述工作行进路径各处位置处的运动姿态信息，所述运动姿态信息用于表征所述机器人相对于所述待处理表面的位置以及倾角变化；
根据所述运动姿态信息以及预设的有效清洁姿态计算生成输出补正数据，所述输出补正数据用于当所述机器人行进时对应输出，以调节所述机器人的运动姿态至所述有效清洁姿态，所述输出补正数据与所述工作行进路径相对应。
7.根据权利要求6所述的一种基于人工智能的机器人控制方法，其特征在于，所述输出补正数据包括定位特征数据，所述定位特征数据与所述工作行进路径相对应，所述定位特征数据用于表征所述工作行进路径上各处所述待处理表面的特征信息，还包括步骤：
通过预设的定位传感器获取当前所处的所述工作行进路径位置处的局部空间分布数据，并对所述局部空间分布数据进行空间特征的提取，获取当前定位特征；
根据所述当前定位特征对所述定位特征数据进行判断，以获取相对应的所述输出补正数据并输出。
8.根据权利要求7所述的一种基于人工智能的机器人控制方法，其特征在于，还包括步骤：
根据预设的清洁液使用标准对所述空间分布数据的所述平面分布数据与所述垂向高度数据进行分析，生成数个垂直于所述工作行进路径方向上的清洁液输出控制信息，所述清洁液输出控制信息与所述工作行进路径相对应。
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