具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台的制作方法

1.本发明涉及一种云机器人平台。


背景技术：

2.目前的云机器人平台可以看作是“云端”+“机器人”。“云端”作为云机器人平台的软件设施，指有云数据中心的云机器人环境。“机器人”则是云机器人平台的硬件设施。实现前述的云机器人平台时，设计一个自治的低维护的云基础设施，提供基于供应和需求的资源。同时，在云基础设施中创建一个智能引擎，对机器人进行实时资源调度与管理，以达到简化机器人的硬件设施的目的。机器人通过云进行知识共享，最终形成云机器人平台。
3.该云机器人平台将大部分复杂的计算和存储任务移至云端，但不加强云机器人自身的能力，所以在云机器人平台中的机器人层，机器人相对孤立，削减了云机器人平台的自主性和可靠性。
4.在机器人硬件设施方面，不同制造商的设备和传感器可能使输出数据的结构有所不同，即使来自同一制造商的不同型号的产品也可能输出不同结构的数据，因此不同制造商或者同一个制造商的不同型号的产品的输出数据结构存在相当大的差异。云平台不同类型用户产生的请求/相应数据(如视频、音乐、文本等)的存储传输方式也有很大差异。为了解决这个问题，目前主流的云平台往往为各种类型的数据格式提供多种接口。但是由于能够提供的接口数量有限，在处理上传和下载数据时，带来了数据格式转换的挑战。向云平台上传数据时，必须进行适当的预处理，数据交换的鲁棒性和实时性能对从一种形式到另一种数据格式的转换有很大的影响。同时，现阶段的云机器人平台受困于不同类型和格式数据交互的困难，主要是以所有的机器人执行同样的指令和相同的任务为主，在多机器人协作领域有很大不足。


技术实现要素：

5.本发明要解决的技术问题：现阶段的云机器人平台受困于不同类型和格式数据交互的困难，主要是以所有的机器人执行同样的指令和相同的任务为主，在多机器人协作领域有很大不足。
6.为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，自下而上包括服务机器人层、网络通信层、云平台层以及应用层，其中：
7.服务机器人层由多个机器人组成，每个机器人包括机器人硬件以及运行于机器人硬件上的机器人软件，机器人硬件所产生的各类数据被机器人软件统一封装为标准格式；
8.网络通信层是服务机器人层中机器人相互交互和协作以及服务机器人层与云平台层进行交互和协作的基础。网络通信层为具有下层结构、映射层及上层结构的分层结构。下层结构用于向下提供标准的数据接口，下层结构与上层结构的数据通过映射层实现相互映射，上层结构用于向上实现数据的交互；
9.云平台层为服务机器人层的机器人提供大量的数据信息，并且服务机器人层中各机器人的所有计算、融合分析、行为控制、资源调度都在云平台层执行；云平台层根据机器人的实时需求弹性分配云端资源，利用云基础设施不断简化服务机器人层中各机器人的硬件设施以及控制机器人；
10.应用层运行于云平台层上，其使用云平台层作为一类云计算平台，为服务机器人层中各机器人提供与云计算类似的云服务。
11.优选地，所述机器人软件为机器人操作系统ros，则所述机器人硬件所产生的各类数据统一封装为标准ros格式。
12.优选地，所述映射层是可变的，在相关的配置文件中动态修改机器人管理配置，从而对机器人云系统中的云机器人进行灵活的管理。
13.优选地，根据服务机器人层中各机器人在执行任务过程中所使用的云资源类型的不同，将云平台层分为：
14.基于远程云模式的云平台层：云平台层基于远程云资源实现，服务机器人层中各机器人通过广域网络经由网络通信层访问远程云资源；
15.基于本地云模式的云平台层：云平台层基于本地云资源实现，服务机器人层中各机器人通过本地网络经由网络通信层访问本地云资源；
16.基于机器人自组织模式的云平台层：由服务机器人层中的多个机器人自组织构成云计算资源，云平台层基于该云计算资源实现，云平台层经由网络通信层为机器人自身或其他终端设备提供云计算服务。
17.优选地，所述应用层提供的所述云服务包括：
18.硬件服务：服务机器人层中的机器人通过应用层提供的硬件服务卸载计算密集型任务到云平台层，减少服务机器人自身的处理负担；
19.数据库服务：服务机器人层中的机器人通过数据库服务上传资源信息到云基础设施数据中心，实现多对象共享虚拟资源池；
20.交流服务：服务机器人层中的机器人通过交流服务根据需要与云平台层进行实时交互，更好地进行协作；
21.监控服务：云平台层通过监控服务对服务机器人层中的机器人对象进行实时监控与量测，基于虚拟化技术实现快速重新部署，提高灵活度；
22.附着服务：每个用户应用自身都有一定功能，它们可以不时地通过附着服务访问云平台层中针对该当前用户应用提供的服务；
23.高级应用服务：服务机器人层中的机器人通过高级应用服务实现高级应用。
24.优选地，当云平台层为基于机器人自组织模式的云平台层时，服务机器人层中的机器人通过应用层提供的硬件服务卸载计算密集型任务到自组织构成云计算资源的其他机器人。
25.优选地，在所述云机器人平台的数据模式下，服务机器人层中的多个机器人能够实现多机器人协同工作，其中，多机器人协作的过程视为协同计算网络。
26.优选地，云机器人平台中的多机器人协同工作时，所述云机器人平台通过由移动设备组成的群智感知网络实现大规模、细粒度的感知，进行网络数据传输。
27.优选地，所述群智感知网络分为集中式感知、分布式感知和混合式感知三种模式。
28.本发明基于一种低交互成本的数据模式提出“智能机器人云”结构，来桥接机器人和云计算的力量。本发明提供的系统同时具备机器人和云计算的优势以及独特的智能机器人云的特点，系统中的机器人可以相互联系并且与远程云服务器交换数据。系统中的自主机器人代理能够与云计算基础设施进行通信和协作，解决异步通信、多机器人系统的相容性问题。通过对机器人系统访问和存储数据的接口进行标准化，有助于解决机器人中的基准测试。远程控制、大数据和共享知识库、集体学习、智能行为等独特特征在没有云数据中心的情况下，多个机器人可以构成自组织云环境，相比于现有的云机器人平台，本发明的任务领域更广泛、鲁棒性更好、经济成本更低、效率更高。
附图说明
29.图1示意了本发明提出的云机器人平台的系统结构；
30.图2示意了本发明的应用场景。
具体实施方式
31.下面结合具体实施例，进一步阐述本发明。应理解，这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本技术所附权利要求书所限定的范围。
32.结合图1及图2，本发明提供的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台的系统架构主要基于机器人即服务的设计思想来进行构建。一方面，将云机器人平台的本地资源配置成云服务供用户直接调用，另一方面也可以利用云端资源供用户使用。
33.本发明自下而上主要包括服务机器人层、网络通信层、云平台层以及应用层。
34.服务机器人层由多个机器人组成，每个机器人包括机器人硬件以及运行于机器人硬件上的机器人软件，所有机器人的机器人软件包括机器人操作系统ros。机器人硬件所产生的各类数据(例如各类传感器所产生的各类数据)统一封装为标准ros格式，使各类数据在服务机器人层的交互有统一类型的接口。
35.网络通信层是服务机器人层中机器人相互交互和协作以及服务机器人层与云平台层进行交互和协作的基础。网络通信层为具有下层结构、映射层及上层结构的分层结构。下层结构用于向下提供标准的数据接口，下层结构与上层结构的数据通过映射层实现相互映射，上层结构用于向上实现数据的交互，上层结构不需要关心下层结构执行任务的方式。同时，映射层是可变的，在相关的配置文件中可以动态修改机器人管理配置，从而对机器人云系统中的云机器人进行灵活的管理
36.云机器人之间进行交互和协作的基础，通信层中有一映射层的分层结构，下层提供标准的接口，高层不需要关心低层执行任务的方式。同时该映射层是可变的，在相关的配置文件中可以动态修改机器人管理，从而实现对服务机器人层中的机器人灵活的管理。
37.云平台层可以认为是服务机器人层中各机器人的外部“大脑”。云平台层可以为机器人提供大量的数据信息，并且服务机器人层中各机器人的所有计算、融合分析、行为控制、资源调度等都在云平台层执行。云平台层会根据云机器人的实时需求弹性分配云端资源，利用云基础设施不断简化服务机器人层中各机器人的硬件设施以及控制机器人。根据
服务机器人层中各机器人在执行任务过程中所使用的云资源类型的不同，可以进一步将云平台层分为：
38.基于远程云模式的云平台层：云平台层基于远程云资源实现，服务机器人层中各机器人通过广域网络经由网络通信层访问远程云资源；
39.基于本地云模式的云平台层：云平台层基于本地云资源实现，服务机器人层中各机器人通过本地网络经由网络通信层访问本地云资源；
40.基于机器人自组织模式的云平台层：由服务机器人层中的多个机器人自组织构成云计算资源，云平台层基于该云计算资源实现，云平台层经由网络通信层为机器人自身或其他终端设备提供云计算服务。
41.应用层运行于云平台层上，其使用云平台层作为一类云计算平台，为服务机器人层中各机器人提供与云计算类似的云服务，包括：
42.硬件服务：服务机器人层中的机器人通过应用层提供的硬件服务卸载计算密集型任务到云平台层(当云平台层为基于机器人自组织模式的云平台层时，卸载到自组织构成云计算资源的其他机器人)，减少服务机器人自身的处理负担。
43.数据库服务：服务机器人层中的机器人通过数据库服务上传资源信息到云基础设施数据中心，实现多对象共享虚拟资源池。
44.交流服务：服务机器人层中的机器人通过交流服务根据需要与云平台层进行实时交互，更好地进行协作。
45.监控服务：云平台层通过监控服务对服务机器人层中的机器人对象进行实时监控与量测，基于虚拟化技术实现快速重新部署，提高灵活度等。
46.附着服务：每个用户应用自身都有一定功能，它们可以不时地通过附着服务访问云平台层中针对该当前用户应用提供的服务，以增强其功能。
47.高级应用服务：服务机器人层中的机器人通过高级应用服务可以实现自主学习、知识共享(云机器人教云机器人)、大数据挖掘、语音识别、slam、导航、抓握等高级应用。
48.在上述云机器人平台的数据模式下，服务机器人层中的多个机器人能够实现多机器人协同工作，其中，多机器人协作的过程视为协同计算网络，协同计算网络的主要优点是：(1)一个协同计算网络可以收集、计算和存储资源，并可以根据具体的工作要求动态地分配这些资源；(2)由于信息相互交换，机器之间可以进行协同工作决策。
49.协同计算网络大大扩展了云机器人平台可管理任务的复杂性以及提高了特定工作任务的效率。
50.同时，由于移动设备使用的普遍性、分布的广泛性和自然移动性，可以由移动设备组成群智感知网络。云机器人平台中的多机器人协同工作可以通过群智感知网络实现大规模、细粒度的感知，进行网络数据传输。云机器人平台中的群智感知网络可以分为集中式感知、分布式感知和混合式感知三种模式。

技术特征：
1.一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，自下而上包括服务机器人层、网络通信层、云平台层以及应用层，其中：服务机器人层由多个机器人组成，每个机器人包括机器人硬件以及运行于机器人硬件上的机器人软件，机器人硬件所产生的各类数据被机器人软件统一封装为标准格式；网络通信层是服务机器人层中机器人相互交互和协作以及服务机器人层与云平台层进行交互和协作的基础。网络通信层为具有下层结构、映射层及上层结构的分层结构。下层结构用于向下提供标准的数据接口，下层结构与上层结构的数据通过映射层实现相互映射，上层结构用于向上实现数据的交互；云平台层为服务机器人层的机器人提供大量的数据信息，并且服务机器人层中各机器人的所有计算、融合分析、行为控制、资源调度都在云平台层执行；云平台层根据机器人的实时需求弹性分配云端资源，利用云基础设施不断简化服务机器人层中各机器人的硬件设施以及控制机器人；应用层运行于云平台层上，其使用云平台层作为一类云计算平台，为服务机器人层中各机器人提供与云计算类似的云服务。2.如权利要求1所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，所述机器人软件为机器人操作系统ros，则所述机器人硬件所产生的各类数据统一封装为标准ros格式。3.如权利要求1所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，所述映射层是可变的，在相关的配置文件中动态修改机器人管理配置，从而对机器人云系统中的云机器人进行灵活的管理。4.如权利要求1所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，根据服务机器人层中各机器人在执行任务过程中所使用的云资源类型的不同，将云平台层分为：基于远程云模式的云平台层：云平台层基于远程云资源实现，服务机器人层中各机器人通过广域网络经由网络通信层访问远程云资源；基于本地云模式的云平台层：云平台层基于本地云资源实现，服务机器人层中各机器人通过本地网络经由网络通信层访问本地云资源；基于机器人自组织模式的云平台层：由服务机器人层中的多个机器人自组织构成云计算资源，云平台层基于该云计算资源实现，云平台层经由网络通信层为机器人自身或其他终端设备提供云计算服务。5.如权利要求4所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，所述应用层提供的所述云服务包括：硬件服务：服务机器人层中的机器人通过应用层提供的硬件服务卸载计算密集型任务到云平台层，减少服务机器人自身的处理负担；数据库服务：服务机器人层中的机器人通过数据库服务上传资源信息到云基础设施数据中心，实现多对象共享虚拟资源池；交流服务：服务机器人层中的机器人通过交流服务根据需要与云平台层进行实时交互，更好地进行协作；监控服务：云平台层通过监控服务对服务机器人层中的机器人对象进行实时监控与量
测，基于虚拟化技术实现快速重新部署，提高灵活度；附着服务：每个用户应用自身都有一定功能，它们可以不时地通过附着服务访问云平台层中针对该当前用户应用提供的服务；高级应用服务：服务机器人层中的机器人通过高级应用服务实现高级应用。6.如权利要求5所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，当云平台层为基于机器人自组织模式的云平台层时，服务机器人层中的机器人通过应用层提供的硬件服务卸载计算密集型任务到自组织构成云计算资源的其他机器人。7.如权利要求1所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，在所述云机器人平台的数据模式下，服务机器人层中的多个机器人能够实现多机器人协同工作，其中，多机器人协作的过程视为协同计算网络。8.如权利要求7所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，云机器人平台中的多机器人协同工作时，所述云机器人平台通过由移动设备组成的群智感知网络实现大规模、细粒度的感知，进行网络数据传输。9.如权利要求8所述的一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，所述群智感知网络分为集中式感知、分布式感知和混合式感知三种模式。

技术总结
本发明提供了一种具有不同类型的数据储存及传输模式的云机器人平台，其特征在于，自下而上包括服务机器人层、网络通信层、云平台层以及应用层。本发明提供的系统同时具备机器人和云计算的优势以及独特的智能机器人云的特点，系统中的机器人可以相互联系并且与远程云服务器交换数据。系统中的自主机器人代理能够与云计算基础设施进行通信和协作，解决异步通信、多机器人系统的相容性问题。通过对机器人系统访问和存储数据的接口进行标准化，有助于解决机器人中的基准测试。本发明的任务领域更广泛、鲁棒性更好、经济成本更低、效率更高。效率更高。效率更高。


技术研发人员：占华程 王国鹏 刘杰 吴东旭 张幼谦
受保护的技术使用者：上海机器人产业技术研究院有限公司
技术研发日：2023.03.03
技术公布日：2023/7/19