机器人异常分析方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种机器人异常分析方法及装置，方法包括：收集机器人的业务数据以及运行日志；其中，所述业务数据为所述机器人接收的任务的数据，所述运行日志为用于保存所述机器人运行记录的日志；收集所述机器人的基本状态数据以及传感器检测数据；对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，判断是否存在异常状态；在存在异常状态时，生成异常告警信息。达到了形成了一套完整的数据收集、异常状态分析体系的目的，从而实现了确保机器人能长期稳定的提供服务的技术效果，进而解决了由于相关技术中的机器人系统化、自动化的技术比较空缺造成的监控大都仍处在机器人通过专人盯着进而达到有效监控的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
机器人异常分析方法及装置
本申请涉及机器人
，具体而言，涉及一种机器人异常分析方法及装置。
技术介绍
近年来，商用服务机器人逐渐被大众接受，越来越多的出现在酒店、商场、写字楼、机场、小区公寓等各个地方。商用服务机器人与工业机器人或家用机器人相比——它的运行环境复杂多变、不确定因素非常多、经常会有各种突发状况，但它的服务稳定可靠性要求又非常高。因此需求建立一套完善的数据收集、监控/告警和针对机器人的异常情况进行及时分析的体系，以确保能够准确获知机器人的异常信息，进而使机器人能长期稳定的提供服务。数据收集、监控/告警和异常分析等相关技术在互联网行业已经使用得非常成熟，但在服务机器人领域，由于目前有大量服务机器人在外面提供服务，但是能够提供机器人监控的公司并不多，大都仍处在少量机器人并安排专人盯着的阶段，因此这方面系统化、自动化的技术比较空缺。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种机器人异常分析方法及装置，以解决相关技术中未实现机器人监控系统化、自动化的技术问题。为了实现上述目的，根据本申请的一个方面，提供了一种机器人异常分析方法。根据本申请的机器人异常分析方法包括：收集机器人的业务数据以及运行日志；其中，所述业务数据为所述机器人接收的任务的数据，所述运行日志为用于保存所述机器人运行记录的日志；收集所述机器人的基本状态数据以及传感器检测数据；对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，判断是否存在异常状态；在存在异常状态时，生成异常告警信息。进一步的，如前述的机器人异常分析方法，对所述业务数据和运行日志进行分析及处理，包括：对业务数据和运行日志中相关的数据进行清洗，并得到清洗后的业务数据和运行日志；对所述清洗后的业务数据和运行日志初步处理，得到初步处理后的业务数据和运行日志；将所述初步处理后的业务数据和运行日志进行存储。进一步的，如前述的机器人异常分析方法，对所述基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，包括：预先确定所述机器人的正常状态数据以及正常的传感器检测数据；将所述基本状态数据以及传感器检测数据分别与所述正常状态数据以及正常的传感器检测数据进行对比，并得到比对结果；根据所述比对结果判断所述基本状态数据以及传感器检测数据是否存在问题，并且当存在问题时，生成告警信息。进一步的，如前述的机器人异常分析方法，在对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理之后，还包括：通过数据挖掘及机器学习的方法对进行分析及处理之后的业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行挖掘分析；将进行挖掘分析后的数据作为经验数据。进一步的，如前述的机器人异常分析方法，在生成异常告警信息之后，还包括：通过应用程序、微信公众号或微信小程序将所述异常告警信息发送至相应的智能终端。为了实现上述目的，根据本申请的另一方面，提供了一种机器人异常分析装置。根据本申请的机器人异常分析装置包括：第一收集单元，用于收集机器人的业务数据以及运行日志；其中，所述业务数据为所述机器人接收的任务的数据，所述运行日志为用于保存所述机器人运行记录的日志；第二收集单元，用于收集所述机器人的基本状态数据以及传感器检测数据；异常分析单元，用于对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，判断是否存在异常状态；告警生成单元，用于在存在异常状态时，生成异常告警信息。进一步的，如前述的机器人异常分析装置，所述异常分析单元，包括：数据清洗模块，用于对业务数据和运行日志中相关的数据进行清洗，并得到清洗后的业务数据和运行日志；初步处理模块，用于对所述清洗后的业务数据和运行日志初步处理，得到初步处理后的业务数据和运行日志；存储模块，用于将所述初步处理后的业务数据和运行日志进行存储。进一步的，如前述的机器人异常分析装置，所述异常分析单元，包括：正常数据预设模块，用于预先确定所述机器人的正常状态数据以及正常的传感器检测数据；比对模块，用于将所述基本状态数据以及传感器检测数据分别与所述正常状态数据以及正常的传感器检测数据进行对比，并得到比对结果；告警模块，用于根据所述比对结果判断所述基本状态数据以及传感器检测数据是否存在问题，并且当存在问题时，生成告警信息。进一步的，如前述的机器人异常分析装置，还包括：数据分析单元；所述数据分析单元包括：挖掘分析模块，用于通过数据挖掘及机器学习的方法对进行分析及处理之后的业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行挖掘分析；经验数据模块，用于将进行挖掘分析后的数据作为经验数据。进一步的，如前述的机器人异常分析装置，还包括：发送单元，用于通过应用程序、微信公众号或微信小程序中的一种或多种将所述异常告警信息发送至相应的智能终端。在本申请实施例中，采用一种系统化、自动化的机器人异常分析方法及装置的方式，通过收集机器人的业务数据以及运行日志；其中，所述业务数据为所述机器人接收的任务的数据，所述运行日志为用于保存所述机器人运行记录的日志；收集所述机器人的基本状态数据以及传感器检测数据；对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，判断是否存在异常状态；在存在异常状态时，生成异常告警信息。达到了形成了一套完整的数据收集、异常状态分析体系的目的，从而实现了确保机器人能长期稳定的提供服务的技术效果，进而解决了由于相关技术中的机器人系统化、自动化的技术比较空缺造成的监控大都仍处在机器人通过专人盯着进而达到有效监控的技术问题。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请一种实施例的机器人异常分析方法流程示意图；以及图2是根据本申请一种实施例的机器人异常分析装置的功能模块连接示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，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的实施例，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做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。在本申请中，术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”、“顶”、“底”、“内”、“外”、“中”、“竖直”、“水平”、“横向”、“纵向”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系。这些术语主要是为了更好地描述本申请及其实施例，并非用于限定所指示的装置、元件或组成部分必须具有特定方位，或以特定方位进行构造和操作本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人异常分析方法，其特征在于，包括：收集机器人的业务数据以及运行日志；其中，所述业务数据为所述机器人接收的任务的数据，所述运行日志为用于保存所述机器人运行记录的日志；收集所述机器人的基本状态数据以及传感器检测数据；对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，判断是否存在异常状态；在存在异常状态时，生成异常告警信息。

【技术特征摘要】
1.一种机器人异常分析方法，其特征在于，包括：收集机器人的业务数据以及运行日志；其中，所述业务数据为所述机器人接收的任务的数据，所述运行日志为用于保存所述机器人运行记录的日志；收集所述机器人的基本状态数据以及传感器检测数据；对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，判断是否存在异常状态；在存在异常状态时，生成异常告警信息。2.根据权利要求1所述的机器人异常分析方法，其特征在于，对所述业务数据和运行日志进行分析及处理，包括：对业务数据和运行日志中相关的数据进行清洗，并得到清洗后的业务数据和运行日志；对所述清洗后的业务数据和运行日志初步处理，得到初步处理后的业务数据和运行日志；将所述初步处理后的业务数据和运行日志进行存储。3.根据权利要求1所述的机器人异常分析方法，其特征在于，对所述基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理，包括：预先确定所述机器人的正常状态数据以及正常的传感器检测数据；将所述基本状态数据以及传感器检测数据分别与所述正常状态数据以及正常的传感器检测数据进行对比，并得到比对结果；根据所述比对结果判断所述基本状态数据以及传感器检测数据是否存在问题，并且当存在问题时，生成告警信息。4.根据权利要求1所述的机器人异常分析方法，其特征在于，在对所述业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行分析及处理之后，还包括：通过数据挖掘及机器学习的方法对进行分析及处理之后的业务数据、运行日志、基本状态数据以及传感器检测数据进行挖掘分析；将进行挖掘分析后的数据作为经验数据。5.根据权利要求1所述的机器人异常分析方法，其特征在于，在生成异常告警信息之后，还包括：通过应用程序、微信公众号或微信小程序将所述异常告警信息发送至相应的智能终端。6.一种机器人异常分析装置，其特征在于，包括：第一收集单元...

【专利技术属性】
技术研发人员：支涛，应甫臣，
申请(专利权)人：北京云迹科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11