CN114137966A - 一种移动装置的控制方法、装置、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请一些实施例提供了一种移动装置的控制方法、装置、系统及存储介质,该方法包括:确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数;根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。本申请实施例提供的技术方案的移动装置能够自动快速准确的调节自身的运行参数,减少人为参与,提升了移动装置的工作效率。
Description
技术领域
本申请涉及智能控制技术领域,具体而言,涉及一种移动装置的控制方法、装置、系统及存储介质。
背景技术
随着人工智能的不断发展,智能移动装置(例如,机器人)被广泛应用到各个领域(例如,酒店服务型机器人)。
由于每台移动装置(例如,酒店机器人等机器人)在出厂时默认的运行参数是一样的,导致在不同的环境中移动装置(例如,机器人)的使用体验很差。例如,目前,机器人在实际的应用中需要通过客服或售后人员将相关问题反馈给研发人员,之后研发人员再制定处理方案,最后人为根据方案来调整机器人的运行参数。由于机器人数量较多,每台机器人的调控参数不一致,需要耗费大量的人力和较长的时间周期,而且调控效率很低。
因此,如何提供一种高效的移动装置的控制方法的技术方案成为亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请实施例的目的在于提供一种移动装置的控制方法、装置、系统及存储介质,通过本申请的实施例的技术方案能够自动,且快速的调节移动装置的运行参数,进而提升移动装置的工作效率节省人工维护成本。
第一方面,本申请一些实施例提供了一种移动装置的控制方法,包括:确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数;根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。
本申请实施例可以自动确认移动装置在运行过程中发生的异常并根据异常情况生成调控策略,进而自主生成用于调整移动装置运行状态的运行策略。该控制方法极大的减少了人工参与,而且能够在一定时间周期内自我优化,准确快速的生成调整策略,效率较高,调控效果较好。
在一些实施例,所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:确认所述移动装置在运行过程中发生打滑,并获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:打滑时刻、打滑区域、打滑程度和环境数据;所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:根据所述打滑程度和/或所述环境数据,生成目标轮圈半径和目标速度,以使所述移动装置根据所述目标轮圈半径和所述目标速度在所述打滑时刻或所述打滑区域内执行下一次运行。
本申请一些实施例可以自主识别移动装置在运行中发生的打滑现象并即时根据打滑情况生成调整参数,有效避免了打滑,保证移动装置高效的完成移动任务。
在一些实施例,所述确认所述移动装置在运行过程中发生打滑,包括:若确认所述移动装置的电流大于设定的电流阈值,则确认所述移动装置在运行过程中发生打滑。
本申请实施例通过移动装置的电流精准确认移动装置发生打滑,进而针对该打滑具体情况生成调控策略,精准判定发生打滑,避免对移动装置发生的异常的误判。
在一些实施例,所述移动装置为机器人,其中,所述获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数,包括:根据所述机器人的运行方向和轮子的转速预测机器人在第一时段内的潜在覆盖区域;采集所述机器人在本次运行过程中在所述第一时间段内的实际覆盖区域;根据所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度确认所述轮子的打滑程度。
本申请实施例可以通过对机器人预测的潜在覆盖区域和实际覆盖区域进行对比,判定机器人的打滑程度,进而可以根据获取的精确的打滑程度生成较精准的调控参数,有效避免机器人下一次发生打滑。
在一些实施例,所述根据所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度确认所述轮子的打滑程度,包括:若确认所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度越小,则判定所述打滑程度越严重。
本申请一些实施例通过判定潜在覆盖区域和实际覆盖区域的重叠程度来确定打滑程度的严重性,提升了打滑程度判断的准确性。
在一些实施例,所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为非反射类障碍物,并获取用于调整所述非反射类障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:遇障碍物时刻、障碍物位置和障碍物尺寸;所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置,生成目标速度和目标避障距离,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇障碍物时刻执行下一次运行,或者根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置,生成目标移动路径,以使所述移动装置根据所述目标移动路径执行下一次运行。
本申请一些实施例可以自主识别移动装置在运行中遭遇障碍物并即时根据障碍物的具体情况生成调整参数,使得移动装置在下一次运行中灵活的避开障碍物,保持继续运行状态。
在一些实施例,所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为动态障碍物,并获取用于调整所述动态障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:动态障碍物尺寸;所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:根据所述障碍物尺寸,生成目标速度和目标避障距离,以使所述移动装置根据所述目标速度和所述目标避障距离执行下一次运行。
本申请一些实施例可以自主识别移动装置在运行中遭遇动态障碍物并即时根据动态障碍物的情况生成调整参数,在下次遇到动态障碍物的时候可以自动调整自身参数,避开动态障碍物继续运行,保证其运行效率。
在一些实施例,在所述移动装置根据所述目标速度和所述目标避障距离执行下一次运行之前,所述控制方法还包括:根据所述移动装置内的探测设备确认存在所述动态障碍物。
由于动态障碍物处于移动的状态,本申请一些实施例通过探测设备确认存在动态障碍物,才会优化自身参数,实现了对移动装置的精准高效控制。
在一些实施例,所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为台阶障碍物,并获取用于调整所述台阶障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:台阶位置、遇台阶时刻、台阶高度和防跌落阈值;所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:若确认所述台阶高度小于或等于所述防跌落阈值,则生成目标速度,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇台阶时刻或所述台阶位置执行下一次运行;若确认所述台阶高度大于所述防跌落阈值且不大于所述移动装置的移动高度,则生成目标速度,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇台阶时刻或所述台阶位置执行下一次运行;若确认所述台阶高度大于所述移动装置的移动高度,则生成目标移动路径,以使所述移动装置根据所述目标移动路径执行下一次运行。
本申请一些实施例通过确认移动装置在运行中遭遇台阶障碍物,并获取台阶障碍物的关联参数,根据关联参数生成调控策略,在运行中的相关位置及时调整运行参数,使得移动装置能够安全的通过台阶,确保了移动装置在运行中的安全性。
在一些实施例,所述获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:通过所述移动装置中的深度摄像头和红外测距传感器获取所述台阶高度;根据所述台阶高度和所述移动装置的移动高度确定所述防跌落阈值。
由于移动装置可通过台阶坎高度的能力不同,本申请一些实施例通过获取到台阶的高度,并根据各台移动装置的单次最大移动高度合理的确定防跌落阈值,有效保证了移动装置在运行中的安全。
在一些实施例,所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为镜面反射类障碍物,并获取用于调整所述镜面反射类障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:遇镜面时刻、镜面位置、避镜面时段、镜面尺寸和危险程度;所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:根据所述镜面尺寸和/或所述危险程度,生成目标轮圈半径和目标速度,以使所述移动装置根据所述目标轮圈半径和所述目标速度在所述遇镜面时刻、所述镜面位置或者所述避镜面时段内执行下一次运行。
本申请一些实施例可以自主识别移动装置在运行中遭遇镜面反射类障碍物并即时根据镜面反射类障碍物的情况生成调整参数,避免移动装置与镜面反射类障碍物相撞,为移动装置运行的安全有效性提供保障。
在一些实施例,所述获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:根据所述移动装置的探测设备的探测区域内镜面反射类障碍物的数量确认所述危险程度,其中,所述镜面反射类障碍物的数量越多,危险程度越大。
本申请一些实施例的探测区域内的镜面反射类障碍物的数量与危险程度成正相关,根据危险程度生成对应的调控策略,使得移动装置安全通过镜面反射类障碍物区域。
第二方面,本申请实施例提供了一种移动装置的控制装置,包括:参数获取模块,被配置为确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数;策略生成模块,被配置为根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。
第三方面,本申请一些实施例提供了一种系统,所述系统包括一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备,当所述指令由所述一个或多个计算机执行时,使得所述一个或多个计算机执行第一方面中的任意实施例所述的相应方法的操作。
第四方面,本申请一些实施例提供了存储指令的一个或多个计算机存储介质,当所述指令由一个或多个计算机执行时,使得所述一个或多个计算机执行第一方面中的任意实施例所述的相应方法的操作。
第五方面,本申请一些实施例提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器读取并运行时,执行第一方面中的任意实施例所述的相应方法的操作。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案,下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍,应当理解,以下附图仅示出了本申请的某些实施例,因此不应被看作是对范围的限定,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种移动装置的控制方法的系统图;
图2为本申请实施例提供的一种移动装置的控制方法流程图;
图3为本申请实施例提供的潜在覆盖区域和实际覆盖区域示意图;
图4为本申请实施例提供的酒店服务型机器人(作为移动装置的一个具体示例)的控制方法流程图;
图5为本申请实施例提供的一种移动装置的控制装置的组成框图。
具体实施方式
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描述。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述,而不能理解为指示或暗示相对重要性。
相关技术例中,由于每台移动装置(例如,机器人)在出厂时的默认参数是一样的,所以在被应用到不同的公共场所时需要根据自身的硬件环境和周边环境参数进行自身优化。现有技术中是首先采集大量的样本数据,然后联系客服和售后人员将机器人存在的问题反馈给研发人员,之后研发人员给出处理方案,最后相关人员根据处理方案对每台机器人调整优化。由上述相关技术可知采用上述方法,需要耗费大量的时间和人力,效率较低。
鉴于此,本申请的一些实施例提供了一种移动装置的控制方法、装置、系统及存储介质,该控制方法通过移动装置程序的内定策略(例如,开发人员根据历史采集的数据样本来设定一些策略)和自主学习(例如,移动装置在运行过程中通过多个传感器实时或周期性采集的各类关联参数的值,如系统定位偏差,打滑次数,台阶过坎成功率,避障碍物失败等得出需要调整的参数)的方式,根据移动装置上的传感器采集的周边环境数据以及运行中的参数等条件,自动生成调控策略来调整自身的模块参数,本申请一些实施例对移动装置的控制方式可以以一定周期由移动装置自身不断的自我优化,减少人为参与,可以自动高效的解决在运行中遇到的问题。
下面示例性介绍本申请的一些实施例提供的一种移动装置的控制方法的实现过程。
如图1所示,该图提供了一种可以应用在本申请一些实施例的一种移动装置的控制方法的系统图,该图包括移动装置110以及控制服务器120。其中,移动装置110与控制服务器120通过无线网络或有线网络建立连接,控制服务器120可以通过无线网络或有线网络获取移动装置110发生异常时采集的关联参数,并根据关联参数生成调控策略,之后移动装置110获取到上述调控策略,控制自身的运行状态,以避免异常。
另外,需要说明的是,在本申请另一些实施例中,移动装置110内部也可以安装控制平台,由移动装置110自身执行上述的控制方法。
如图2所示,本申请的一些实施例提供了一种移动装置的控制方法流程图,该控制方法可以包括:S210,确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数。S220,根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。
例如,在本申请的一些实施例中,由于每台移动装置所处的周边环境不一样,人为调整运行参数需要对大量的样本数据进行分析后,才可以制定策略并实施,造成人力物力的浪费。本实施例提供的移动装置控制方法,移动装置可以根据监测到发生的异常,然后通过移动装置自身采集相关参数,生成调控策略,自动反馈到自身的控制台,调整其下一次运行的参数。
下面示例性阐述上述过程。
在本申请的一些实施例中,S210中的异常包括打滑和遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型包括:非反射类障碍物、动态障碍物、台阶障碍物和镜面反射类障碍物。
例如,在本申请的一些实施例中,由于移动装置所处的周边环境的复杂性,遭遇障碍物的类型有很多种。其中,非反射类障碍物可以是花盆、广告牌、垃圾桶、沙发和桌椅等等。动态障碍物可以是行人、各种类型的推车(例如行李车和布草车)和临时放置的物品等等。镜面反射类障碍物可以是具有反射功能的物品,例如镜子。
下面结合几个示例阐述本申请一些实施例的异常,以及对应于相应异常的调控策略。
为了有效避免移动装置在移动过程中发生打滑而影响行进过程,在本申请的一些实施例中,S210中可以包括确认所述移动装置在运行过程中发生打滑,并获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:打滑时刻、打滑区域、打滑程度和环境数据;S220可以根据所述打滑程度和/或所述环境数据,生成目标轮圈半径和目标速度,以使所述移动装置根据所述目标轮圈半径和所述目标速度在所述打滑时刻或所述打滑区域内执行下一次运行。
在本申请的一些实施例中,由于打滑程度和/或地面的环境因素会对移动装置的轮子产生影响,因此本实施例生成目标轮圈半径和目标速度的策略,在下一次运行中调整其轮圈半径和移动速度。S210中的打滑区域可以确认机器人发生打滑的起点位置和终点位置。打滑程度可以确认机器人是轻微打滑还是比较严重的打滑。环境数据可以是通过机器人自带的激光或雷达采集到的地面的数据,例如地面铺设的地砖的摩擦系数、地面铺设的毛毯的薄厚程度和材质。这些因素都会影响机器人实际运行的里程计数据,因此为了机器人能够高效的完成运行任务,需要生成调控策略,避免机器人在下一次运行中在打滑区域或者发生打滑时刻发生打滑。
为了准确的判定移动装置发生打滑,在本申请的一些实施例中,S210可以通过确认电流的方式,若确认所述移动装置的电流大于设定的电流阈值,则确认所述移动装置在运行过程中发生打滑。
需要说明的是,电流是通过移动装置内部的传感器采集得到的。
为了生成精准的调控策略,需要获取较精确的关联参数。在本申请的一些实施例中,S210的移动装置为机器人,其中,所述获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数,包括:根据所述机器人的运行方向和轮子的转速预测机器人在第一时段内的潜在覆盖区域;采集所述机器人在本次运行过程中在所述第一时间段内的实际覆盖区域;根据所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度确认所述轮子的打滑程度。其中,若确认所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度越小,则判定所述打滑程度越严重。
在本申请一些实施例中,为了便于理解重叠程度,如图3所示的潜在覆盖区域和实际覆盖区域示意图,图中310为机器人,箭头为机器人310运行方向,实线320与机器人310间的四边形区域为机器人预测的潜在覆盖区域,虚线330与机器人310间的四边形区域为机器人310的实际覆盖区域,重叠程度为图中斜线阴影区域。为了便于理解,例如,机器人在单位时间段内的预测覆盖区域(也就是潜在覆盖区域)应该是1米,在单位时间段内采集的实际覆盖区域是0.5米,此时重叠程度是0.5米;如果在单位时间段内采集的实际覆盖区域是0.2米,此时重叠程度是0.2米。由此易知,重叠程度0.5米大于0.2米,因此重叠程度是0.2米的机器人轮子的打滑程度更严重。
在本申请的一些实施例中,S210中可以包括确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为非反射类障碍物,并获取用于调整所述非反射类障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:遇障碍物时刻、障碍物位置和障碍物尺寸。S220可以根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置,生成目标速度和目标避障距离,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇障碍物时刻执行下一次运行;或者,根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置,生成目标移动路径,以使所述移动装置根据所述目标移动路径执行下一次运行。
例如,在本申请的一些实施例中,由于周边环境的复杂性,移动装置在运行的过程中遇到障碍物阻碍其前进。此时需要根据障碍物的关联参数,针对性的生成对应的调控策略。移动装置可以根据自身的激光、雷达或者其他探测设备检测并识别出非反射类障碍物。由于非反射类障碍物的位置是固定的,因此移动装置可以根据检测到障碍物的大小,生成对应的目标策略,以使移动装置在下次运行时在目标避障距离内安全避开该障碍物。
在本申请的一些实施例中,S210中可以包括确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为动态障碍物,并获取用于调整所述动态障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:动态障碍物尺寸。S220可以根据所述障碍物尺寸,生成目标速度和目标避障距离,以使所述移动装置根据所述目标速度和所述目标避障距离执行下一次运行。
在本申请的一些实施例中,由于动态障碍物是处于移动的状态,因此在移动装置根据所述目标速度和所述目标避障距离执行下一次运行之前,所述控制方法还包括:根据所述移动装置内的探测设备确认存在所述动态障碍物。
例如,在本申请的一些实施例中,由于在公共场所环境复杂可能会出现动态障碍物,此时,移动装置也可以根据动态障碍物的尺寸生成对应的调控策略。动态障碍物可以是行人或者推车。当移动装置检测到动态障碍物是行人时,可以根据相关参数生成内定策略,当移动装置下次运行中遇到行人时会调整自身参数,避开行人。当移动装置检测到动态障碍物是推车时,可以根据相关参数生成内定策略,当移动装置下次运行中遇到推车时会调整自身参数,避开推车。由于动态障碍物的尺寸可能存在区别,移动装置在遇到动态障碍物时若内部存在避开该动态障碍物的经验策略则直接优化自身参数,若内部没有避开该动态障碍物的策略则需要根据动态障碍物的相关参数生成优化自身参数的策略,以备下次遇到该类障碍物时安全有效的避开。
在本申请的一些实施例中,S210中可以包括确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为台阶障碍物,并获取用于调整所述台阶障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:台阶位置、遇台阶时刻、台阶高度和防跌落阈值。S220可以若确认所述台阶高度小于或等于所述防跌落阈值,则生成目标速度,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇台阶时刻或所述台阶位置执行下一次运行;若确认所述台阶高度大于所述防跌落阈值且不大于所述移动装置的移动高度,则生成目标速度,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇台阶时刻或所述台阶位置执行下一次运行;若确认所述台阶高度大于所述移动装置的移动高度,则生成目标移动路径,以使所述移动装置根据所述目标移动路径执行下一次运行。
在本申请的一些实施例中,由于移动装置的能力不同,因此在S210获取参数时可以通过所述移动装置中的深度摄像头和红外测距传感器获取所述台阶高度;根据所述台阶高度和所述移动装置的移动高度确定所述防跌落阈值。
例如,在本申请的一些实施例中,由于台阶高度设置有不同的尺寸,移动装置需要由设定的防跌落阈值来判断是否可以安全通过。机器人(作为移动装置的一个具体示例)在出厂的时候其硬件性能已经确定。由于机器人本身的硬件环境不同,导致机器人单次跨越台阶的高度也不同。例如,机器人的最大过坎能力(也就是移动高度)是8cm,则可以设定防跌落阈值为6cm。若检测到台阶每坎的高度为5cm,此时小于6cm,则生成的目标速度就是机器人当前的运行速度,表示机器人可以正常通行,若检测到台阶每坎的高度为7cm,此时大于6cm但小于8cm则机器人的目标速度会调整为比当前运行速度较小的值,以使机器人缓慢安全通行,若检测到台阶每坎的高度为9cm,此时大于8cm,则机器人会被提示禁止通行,重新规划路径。机器人下一次运行时就会根据上述策略在台阶位置调整参数。
在本申请的一些实施例中,S210中可以包括确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为镜面反射类障碍物,并获取用于调整所述镜面反射类障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:遇镜面时刻、镜面位置、避镜面时段、镜面尺寸和危险程度。S220可以根据所述镜面尺寸和/或所述危险程度,生成目标轮圈半径和目标速度,以使所述移动装置根据所述目标轮圈半径和所述目标速度在所述遇镜面时刻、所述镜面位置或者所述避镜面时段内执行下一次运行。
为了生成精准的调控策略,需要获取较精确的关联参数。在本申请的一些实施例中,S210中获取危险程度参数时可以根据所述移动装置的探测设备的探测区域内镜面反射类障碍物的数量确认所述危险程度,其中,所述镜面反射类障碍物的数量越多,危险程度越大。
例如,在本申请的一些实施例中,由于镜面反射类障碍物具有反射特性,因此移动装置需要根据特定的策略避开此类障碍物。不同的场所镜子(也就是镜面反射类障碍物)安装的位置或数量也不相同。例如可能会安装在走廊的尽头,可能安装在大厅某一面墙上,也可能多面镜子均安装在电梯内部的各个面上。机器人为了避免相撞,需要贴防反射的薄膜。当机器人遇到这些具有反射功能的镜子时,会根据机器人内激光反射面或者雷达数据获取镜面尺寸和判定镜面的危险程度。当机器人检测到多个方位(例如封闭式电梯内的三个面)安装有镜子时危险程度就很高,此时会生成相应的策略,使得机器人在下一次运行时在镜子的位置或遇镜子的时刻安全的避过镜子,继续运行。
下面以机器人为例示例性介绍本申请一些实施例的移动装置的控制过程。
请参见附图4,图4为本申请实施例提供的酒店服务型机器人(作为移动装置的一个具体示例)的控制方法流程图。需要说明的是,作为本申请实施例的一个示例,酒店服务型机器人可以根据客户的需求为客户完成配送服务。当前机器人已经接收到客户的配送需求,并根据设定好的路径开始执行配送任务。
下面示例性阐述上述过程。
S1、机器人在执行配送任务的过程中,确认发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数。
例如,作为本申请的第一个示例,机器人的激光探测设备检测到前方存在广告牌(也就是非反射类障碍物),并获取关联参数。例如,机器人通过激光设备扫描该广告牌,获取广告牌的尺寸,并利用定位模块定位该广告牌的位置以及遇到广告牌的时刻。
S2、根据至少一个关联参数,生成调控策略。
例如,上述S1的一些实施例中机器人遭遇到广告牌,根据记录的广告牌的尺寸和广告牌的位置,生成目标速度和目标避障距离。
S3、机器人继续执行配送任务的过程中,确认发生打滑,并获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数。
例如,在本申请一些实施例中,机器人的传感器检测到机器人的电流大于设定的电流阈值,此时确认机器人发生打滑,并获取关联参数。例如,记录发生打滑时刻,利用定位模块定位到打滑区域并获取打滑时段,利用激光或雷达获取地板材质(也就是环境数据)以及根据机器人的单位时间内的实际里程计数据(也就是实际覆盖区域)和定位里程计数据(也就是潜在覆盖区域)得到打滑程度。
S4、根据至少一个关联参数,生成调控策略。
例如,上述S3中机器人在执行配送任务过程中发生打滑。根据打滑程度和地板材质,生成目标轮圈半径和目标速度。由于地板的材质不同,其光滑程度和摩擦系数存在区别,此时也会使得机器人的实际里程计数据与定位里程计数据之间存在误差,因此也可以通过目标轮圈半径来克服这一缺陷。
S5、机器人继续执行配送任务的过程中,确认发生异常,并获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数。
例如,机器人继续执行配送任务的过程中需要乘坐封闭式电梯,当机器人进入电梯内部前,通过激光检测到电梯的三面墙上均安装有镜子,此时机器人判断危险程度较高。机器人会记录遇镜面时刻,利用定位模块定位到镜面位置,然后利用视觉传感器获取镜面尺寸。
S6、根据至少一个关联参数,生成调控策略。
例如,上述S5中机器人在继续执行配送任务过程中遇到镜面。根据危险程度,生成目标轮圈半径和目标速度,保证机器人在下一次执行任务时可以移动到安全位置。
S7、机器人继续执行配送任务的过程中,确认发生异常,并获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数。
例如,机器人继续执行配送任务的过程中需要过台阶。通过机器人中的深度摄像头和红外测距传感器获取台阶高度。利用定位模块定位到台阶的具体位置,并记录遇台阶时刻。根据台阶高度和机器人的单次可移动的高度得到防跌落阈值。
S8、根据至少一个关联参数,生成调控策略。
例如,上述S7中机器人在继续执行配送任务过程中需要过台阶。根据台阶高度和机器人的单次可移动的高度对比确认机器人是否可以通过。如果不可以通过,就需要生成目标移动路径,保证下一次执行任务的完成效率。如果可以通过,就根据台阶高度和防跌落系数,生成目标速度,以使机器人安全通过台阶。
S9、机器人继续执行配送任务直至完成任务。
S10、将上述生成的调控策略反馈给机器人自身控制平台,以使机器人在下一次执行任务的过程中在记录的位置或发生异常时调整执行任务的参数,有效避免异常。
可以理解的是,由于周边环境的不确定性,机器人在执行任务的过程中发生异常的类型也是随机的。根据不同的异常,采用该异常对应的调控策略,使得机器人快速安全准确的避免异常。另外,机器人在运行中可以根据上一次的调控策略来调整运行参数避免本次异常。当机器人整体过程的运行效率大于或等于设定阈值时,可以利用当前的调控策略继续在下一次运行中调整机器人的运行参数。当采用当前的调控策略时,机器人整体过程的运行效率小于设定阈值时,需要重新生成调控策略,保证机器人的运行效率。
请参考图5,图5示出了本申请实施例提供的一种移动装置的控制装置的组成框图。应理解,该控制装置与上述图2方法实施例对应,能够执行上述方法实施例涉及的各个步骤,该控制装置的具体功能可以参见上文中的描述,为避免重复,此处适当省略详细描述。
图5的控制装置包括至少一个能以软件或固件的形式存储于存储器中或固化在控制装置中的软件功能模块,该控制装置包括:参数获取模块510,被配置为确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数;策略生成模块520,被配置为根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。
本申请的一些实施例还提供了一种系统,所述系统包括一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备,当所述指令由所述一个或多个计算机执行时,使得所述一个或多个计算机执行图2中任意实施例所述的相应方法的操作。
本申请的一些实施例还提供了一种存储指令的一个或多个计算机存储介质,当所述指令由一个或多个计算机执行时,使得所述一个或多个计算机执行执行图2中任意实施例所述的相应方法的操作。
本申请的一些实施例还提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器读取并运行时,执行图2中的任意实施例所述的相应方法的操作。
以上所述仅为本申请的实施例而已,并不用于限制本申请的保护范围,对于本领域的技术人员来说,本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本申请的保护范围之内。应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
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所述以权利要求的保护范围为准。
需要说明的是,在本文中,诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来,而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且,术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含,从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素,而且还包括没有明确列出的其他要素,或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个……”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (16)
1.一种移动装置的控制方法,其特征在于,包括:
确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数;
根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。
2.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于,
所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
确认所述移动装置在运行过程中发生打滑,并获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:打滑时刻、打滑区域、打滑程度和环境数据;
所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:
根据所述打滑程度和/或所述环境数据,生成目标轮圈半径和目标速度,以使所述移动装置根据所述目标轮圈半径和所述目标速度在所述打滑时刻或所述打滑区域内执行下一次运行。
3.如权利要求2所述的控制方法,其特征在于,所述确认所述移动装置在运行过程中发生打滑,包括:
若确认所述移动装置的电流大于设定的电流阈值,则确认所述移动装置在运行过程中发生打滑。
4.如权利要求2所述的控制方法,其特征在于,所述移动装置为机器人,其中,所述获取用于调整所述打滑对应的至少一个关联参数,包括:
根据所述机器人的运行方向和轮子的转速预测所述机器人在第一时段内的潜在覆盖区域;
采集所述机器人在本次运行过程中在所述第一时间段内的实际覆盖区域;
根据所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度确认所述轮子的打滑程度。
5.如权利要求4所述的控制方法,其特征在于,所述根据所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度确认所述轮子的打滑程度,包括:
若确认所述潜在覆盖区域和所述实际覆盖区域的重叠程度越小,则判定所述打滑程度越严重。
6.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于,
所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为非反射类障碍物,并获取用于调整所述非反射类障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:遇障碍物时刻、障碍物位置和障碍物尺寸;
所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:
根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置,生成目标速度和目标避障距离,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇障碍物时刻执行下一次运行;或者,根据所述障碍物尺寸和所述障碍物位置,生成目标移动路径,以使所述移动装置根据所述目标移动路径执行下一次运行。
7.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于,
所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为动态障碍物,并获取用于调整所述动态障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:动态障碍物尺寸;
所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:
根据所述障碍物尺寸,生成目标速度和目标避障距离,以使所述移动装置根据所述目标速度和所述目标避障距离执行下一次运行。
8.如权利要求7所述的控制方法,其特征在于,在所述移动装置根据所述目标速度和所述目标避障距离执行下一次运行之前,所述控制方法还包括:
根据所述移动装置内的探测设备确认存在所述动态障碍物。
9.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于,
所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为台阶障碍物,并获取用于调整所述台阶障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:台阶位置、遇台阶时刻、台阶高度和防跌落阈值;
所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:
若确认所述台阶高度小于或等于所述防跌落阈值,则生成目标速度,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇台阶时刻或所述台阶位置执行下一次运行;
若确认所述台阶高度大于所述防跌落阈值且不大于所述移动装置的移动高度,则生成目标速度,以使所述移动装置根据所述目标速度在所述遇台阶时刻或所述台阶位置执行下一次运行;
若确认所述台阶高度大于所述移动装置的移动高度,则生成目标移动路径,以使所述移动装置根据所述目标移动路径执行下一次运行。
10.如权利要求9所述的控制方法,其特征在于,所述获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
通过所述移动装置中的深度摄像头和红外测距传感器获取所述台阶高度;
根据所述台阶高度和所述移动装置的移动高度确定所述防跌落阈值。
11.如权利要求1所述的控制方法,其特征在于,
所述确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
确认所述移动装置在运行过程中遭遇障碍物,其中,所述障碍物的类型为镜面反射类障碍物,并获取用于调整所述镜面反射类障碍物对应的至少一个关联参数,其中,所述关联参数包括:遇镜面时刻、镜面位置、避镜面时段、镜面尺寸和危险程度;
所述根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,包括:
根据所述镜面尺寸和/或所述危险程度,生成目标轮圈半径和目标速度,以使所述移动装置根据所述目标轮圈半径和所述目标速度在所述遇镜面时刻、所述镜面位置或者所述避镜面时段内执行下一次运行。
12.如权利要求11所述的控制方法,其特征在于,所述获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数,包括:
根据所述移动装置的探测设备的探测区域内镜面反射类障碍物的数量确认所述危险程度,其中,所述镜面反射类障碍物的数量越多,危险程度越大。
13.一种移动装置的控制装置,其特征在于,包括:
参数获取模块,被配置为确认移动装置在运行过程中发生异常,并获取用于调整所述异常对应的至少一个关联参数;
策略生成模块,被配置为根据所述至少一个关联参数,生成调控策略,其中,所述调控策略用于控制所述移动装置的运行状态,以避免所述异常。
14.一种系统,所述系统包括一个或多个计算机和存储指令的一个或多个存储设备,当所述指令由所述一个或多个计算机执行时,使得所述一个或多个计算机执行根据权利要求1-12中任一项所述的相应方法的操作。
15.一种存储指令的一个或多个计算机存储介质,当所述指令由一个或多个计算机执行时,使得所述一个或多个计算机执行根据权利要求1-12中任一项所述的相应方法的操作。
16.一种计算机程序产品,其特征在于,包括计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器读取并运行时,执行如权利要求1-12中任一项所述的方法。
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