控制机器人的方法、服务器、存储介质及云服务平台技术

本发明专利技术公开了一种控制机器人的方法，该方法包括：接收来自用户或机器人的请求指令；判断用户或机器人的权限与请求指令是否匹配；当用户或机器人的权限与请求指令匹配时，获取对应请求指令的样本数据，样本数据来自于不同机器人的预设资源；处理样本数据，以得到推荐数据；基于推荐数据生成发送至目标机器人的控制指令。通过上述方法，实现向机器人推荐更准确的数据。本申请还公开一种服务器，该服务器包括处理器、存储器和通信接口，处理器连接存储器和通信接口。本申请还提供一种存储介质及云服务平台。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】控制机器人的方法、服务器、存储介质及云服务平台
本申请涉及机器人领域，特别是涉及一种控制机器人的方法、服务器、存储介质及云服务平台。
技术介绍
机器人是集机械、电子、控制、计算机、传感器、人工智能等多学科技术于一体的自动化装备。随着机器人在国内的广泛应用，机器人集群协作模式对控制中心的运算、协调能力提出了更高的要求。在机器人集群协作模式中，如何向机器人推荐更为契合机器人属性的数据，是机器人集群控制中需要解决的问题。
技术实现思路
本申请主要解决的技术问题是提供一种控制机器人的方法、服务器、存储介质及云服务平台。能够向机器人推荐更加契合机器人属性的数据。为解决上述技术问题，本申请采用的一个技术方案是：提供一种控制机器人的方法，所述方法包括：接收来自用户或机器人的请求指令；判断所述用户或机器人的权限与所述请求指令是否匹配；当所述用户或机器人的权限与所述请求指令匹配时，获取对应所述请求指令的样本数据，所述样本数据来自于不同机器人的预设资源；处理所述样本数据，以得到匹配目标机器人的推荐数据本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种控制机器人的方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收来自用户或机器人的请求指令；/n判断所述用户或机器人的权限与所述请求指令是否匹配；/n当所述用户或机器人的权限与所述请求指令匹配时，获取对应所述请求指令的样本数据，所述样本数据来自于不同机器人的预设资源；/n处理所述样本数据，以得到匹配目标机器人的推荐数据；/n基于所述推荐数据生成发送至所述目标机器人的控制指令。/n

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】一种控制机器人的方法，其特征在于，所述方法包括：
接收来自用户或机器人的请求指令；
判断所述用户或机器人的权限与所述请求指令是否匹配；
当所述用户或机器人的权限与所述请求指令匹配时，获取对应所述请求指令的样本数据，所述样本数据来自于不同机器人的预设资源；
处理所述样本数据，以得到匹配目标机器人的推荐数据；
基于所述推荐数据生成发送至所述目标机器人的控制指令。



根据权利要求1所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述当所述用户或机器人的权限与所述请求指令匹配时，获得对应所述请求指令的样本数据的步骤包括：
当所述用户或机器人的权限与所述请求指令匹配时，分析所述请求指令，以提取出用于获取所述样本数据的至少一个限定信息；
获取匹配所述限定信息的预设数量的样本数据；
其中，所述样本数据来自于云端数据库，所述限定信息包括：工种类型、工件类型、工件规格、场景类型、机器人品牌中的一种或两种以上的组合。


根据权利要求1所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述处理所述样本数据，以得到匹配目标机器人的推荐数据的步骤进一步包括：
解析所述请求指令，以得到任务要求；调用预设算法，并按照所述任务要求，处理所述样本数据，以得到所述匹配目标机器人的推荐数据。


根据权利要求3所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述调用预设算法，并按照所述任务要求，处理所述样本数据进一步包括：
调用第一类预设算法，并按照所述任务要求，对所述样本数据进行排序分析，以得到与所述目标机器人属性匹配度最高的部分样本数据作为所述推荐数据；
其中，所述第一类预设算法包括：归并排序、冒泡排序、选择排序中的至少一种；所述目标机器人属性包括：工种类型、工件类型、工件规格、场景类型、机器人品牌中的一种或两种以上的组合。



根据权利要求4所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述基于所述推荐数据生成发送至目标机器人的控制指令的步骤之前还包括：
将与所述目标机器人属性匹配度最高的部分样本数据发送给所述用户；
所述处理所述样本数据，以得到推荐数据进一步包括：处理所述用户所选择的至少一组用于生成所述控制指令的样本数据，以得到所述推荐数据。


根据权利要求1所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述基于所述推荐数据生成发送至目标机器人的控制指令的步骤包括：
判断所述目标机器人所支持的协议类型；
基于所述推荐数据生成用于发送至所述目标机器人、且与所述协议类型匹配的所述控制指令。


根据权利要求1所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取机器人上传的预设资源，根据所述预设资源得到所述样本数据；
其中，所述预设资源包括：软件组件、导航地图、任务知识、模式识别模型、故障信息、机器人状态信息中的一种或两种以上的组合。



根据权利要求7所述的控制机器人的方法，其特征在于，所述获取机器人上传的预设资源的步骤之后还包括：
校验所述预设资源是否存在传输错误；
当所述预设资源不存在传输错误时，审核所述预设资源的有效性，以得到有效预设资源；
将所述有效预设资源转换成预设格式并保存为所述样本数据。


根据权利要求8所述的控制机器人的方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：佟荣磊，
申请(专利权)人：深圳配天智能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44