一种面向机器人AI算法训练的仿真系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向机器人AI算法训练的仿真系统，AI算法包括机器人运动控制算法和机器人导航算法，面向机器人AI算法训练的仿真系统包括算法训练仿真平台、数据资源库、计算中心、机器人真实运行环境，算法训练仿真平台包括场景管理模块、模型管理模块、算法管理模块和仿真模拟模块。本发明专利技术可有效提高仿真通用性，客观性和执行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种面向机器人AI算法训练的仿真系统
本申请属于机器人仿真训练领域，具体涉及一种面向机器人AI算法训练的仿真系统。
技术介绍
仿真技术是机器人研究领域中的一个重要部分。随着机器人研究的不断深入和机器人领域的不断发展，机器人仿真系统作为机器人设计和研究过程中安全可靠、灵活方便的工具，发挥着越来越重要的作用。通过仿真试验来研究机器人的各种性能和特点，已经是机器人理论研究必备方法之一。同时，仿真试验结果也为制造机器人提供了有效的参考依据。机器人仿真系统对理论和实践的价值、意义及作用都是显而易见的。但是在机器人研究过程中通常存在以下问题：例如：1)缺乏基于算法训练的机器人场景创建流程，导致场景创建过程复杂且执行效率较低；2)不同仿真平台使用的数据结构具有差异性，存在不同平台数据迁移兼容性问题；3)缺乏算法的评估测试体系，无法对算法的执行效率进行客观评估。
技术实现思路
本申请的目的在于提供一种面向机器人AI算法训练的仿真系统，提高仿真通用性，客观性和执行效率。为实现上述目的，本申请所采取的技术方案为：一种面向机器人AI算法训练的仿真系统，所述机器人AI算法包括机器人运动控制算法和机器人导航算法，所述面向机器人AI算法训练的仿真系统包括算法训练仿真平台、数据资源库、计算中心、机器人真实运行环境，所述算法训练仿真平台包括场景管理模块、模型管理模块、算法管理模块和仿真模拟模块，其中：所述算法训练仿真平台的模型管理模块，用于从数据资源库导入机器人模型、静态物体模型的模型数据，将模型数据转化为指定格式的模型数据结构，并基于机器人模型的模型数据结构中的运动约束条件对机器人模型进行运动检测，根据运动检测结果确定机器人模型的异常运动节点进行展示；所述算法训练仿真平台的算法管理模块，用于从数据资源库导入机器人运动控制算法或/和机器人导航算法，并在仿真时和仿真后对机器人运动控制算法或/和机器人导航算法的运行效率进行评估；所述算法训练仿真平台的场景管理模块，用于构建仿真时的场景，并建立关系树形结构，所述关系树形结构中以场景为根节点，以当前机器人模型正在执行的任务为根节点的子节点，以机器人模型、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法为子节点的叶子节点；所述算法训练仿真平台的仿真模拟模块，加载模型管理模块导入的机器人模型、静态物体模型，算法管理模块导入的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法，以及场景管理模块建立的树形结构在场景中进行仿真运行，监测并记录仿真时产生的当前机器人模型正在执行的任务的状态、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型各运动节点的运行状态；所述计算中心，用于在仿真后将算法训练仿真平台经过验证的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型对应的运动约束条件下发到机器人真实运行环境；所述机器人真实运行环境，用于接收计算中心下发的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型对应的运动约束条件，根据接收的算法和参数控制机器人运动，并采集机器人的运动数据。以下还提供了若干可选方式，但并不作为对上述总体方案的额外限定，仅仅是进一步的增补或优选，在没有技术或逻辑矛盾的前提下，各可选方式可单独针对上述总体方案进行组合，还可以是多个可选方式之间进行组合。作为优选，所述将模型数据转化为指定格式的模型数据结构，包括：将.obj、.stl格式的模型数据转化为以SDF为标准的模型数据结构，或者将.stl格式的模型数据转化为以URDF为标准的模型数据结构；采用模型树形结构表示以SDF或URDF为标准的模型数据结构，模型树形结构中包含可视化节点和/或运动节点，所述可视化节点用于表述模型的坐标点信息、材质信息和组件外观信息，所述运动节点用于表述模型各个运动节点的运动约束条件。作为优选，所述基于机器人模型的模型数据结构中的运动约束条件对机器人模型进行运动检测，根据运动检测结果确定机器人模型的异常运动节点，包括：根据机器人模型的模型数据结构中的运动约束条件基于ammo.js物理引擎对机器人模型进行运动检测，检测机器人模型的各运动节点是否超出合理范围得到运动检测结果；获取运动检测结果，若运动检测结果中不存在超出隔离范围的运动节点，则机器人模型对应的运动约束条件正常；否则确定超出隔离范围的运动节点为异常运动节点，并可视化展示异常运动节点以及运动约束条件中与异常运动节点对应的条件数值。作为优选，所述模型管理模块采用HTTP异步传输模式从数据资源库导入机器人模型、静态物体模型的模型数据；导入的机器人模型、静态物体模型的模型数据存储在模型管理模块预先构建模型缓存池中，并且静态物体模型采用一次导入多次使用的形式，即只从数据资源库获取一次静态物体模型的模型数据，加载时从模型缓存池中读取模型数据；机器人模型采用一次导入多次更新状态的形式，即只从数据资源库获取一次机器人模型的模型数据，后续通过主动订阅与被动接收的方式获取机器人模型各运动节点的运行状态来更新模型数据。作为优选，所述在仿真时和仿真后对机器人运动控制算法或/和机器人导航算法的运行效率进行评估，包括：设定仿真时的评估指标包括：任务平均成功率、任务平均完成时间，以及训练过程中的局数；仿真后的评估指标包括：泛化能力、成功率、资源消耗率、健壮性、稳定性；在仿真时，实时获取当前机器人模型正在执行的任务的状态计算仿真时的各评估指标的评估值；在仿真后，接收测评人员输入的仿真后的各评估指标的评估值；将仿真时的各评估指标的评估值累加后乘以第一权重作为仿真时总评估值，将仿真后的各评估指标的评估值累加后乘以第二权重作为仿真后总评估值；将仿真时总评估值和仿真后总评估值相加作为算法运行效率的最终评估值。作为优选，所述关系树形结构中，同一个机器人模型上绑定一个或多个算法，且一个当前机器人模型正在执行的任务中绑定一个或多个机器人模型。本申请提供的面向机器人AI算法训练的仿真系统，通过建立以具体任务为基础、模型和算法为一体的场景，形成模型、算法、场景的关联关系，通过在场景中进行模拟从而发现设计缺陷并进行修复，达到解决机器人算法训练场景创建效率较低的问题。建立标准化的模型结构检查机制及早发现模型创建过程中出现的问题，从而提升模型在算法训练过程中的执行效率并能解决不同平台数据兼容性问题。通过建立算法评估体系，通过收集算法在运行时与运行后的评估指标从而发现算法在设计、执行、资源管理方面的缺陷，从而帮助算法使用人员优化算法结构，提升算法使用效能。附图说明图1为本申请的面向机器人AI算法训练的仿真系统的结构示意图。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清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向机器人AI算法训练的仿真系统，所述机器人AI算法包括机器人运动控制算法和机器人导航算法，其特征在于，所述面向机器人AI算法训练的仿真系统包括算法训练仿真平台、数据资源库、计算中心、机器人真实运行环境，所述算法训练仿真平台包括场景管理模块、模型管理模块、算法管理模块和仿真模拟模块，其中：/n所述算法训练仿真平台的模型管理模块，用于从数据资源库导入机器人模型、静态物体模型的模型数据，将模型数据转化为指定格式的模型数据结构，并基于机器人模型的模型数据结构中的运动约束条件对机器人模型进行运动检测，根据运动检测结果确定机器人模型的异常运动节点进行展示；/n所述算法训练仿真平台的算法管理模块，用于从数据资源库导入机器人运动控制算法或/和机器人导航算法，并在仿真时和仿真后对机器人运动控制算法或/和机器人导航算法的运行效率进行评估；/n所述算法训练仿真平台的场景管理模块，用于构建仿真时的场景，并建立关系树形结构，所述关系树形结构中以场景为根节点，以当前机器人模型正在执行的任务为根节点的子节点，以机器人模型、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法为子节点的叶子节点；/n所述算法训练仿真平台的仿真模拟模块，加载模型管理模块导入的机器人模型、静态物体模型，算法管理模块导入的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法，以及场景管理模块建立的树形结构在场景中进行仿真运行，监测并记录仿真时产生的当前机器人模型正在执行的任务的状态、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型各运动节点的运行状态；/n所述计算中心，用于在仿真后将算法训练仿真平台经过验证的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型对应的运动约束条件下发到机器人真实运行环境；/n所述机器人真实运行环境，用于接收计算中心下发的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型对应的运动约束条件，根据接收的算法和参数控制机器人运动，并采集机器人的运动数据。/n...

【技术特征摘要】
1.一种面向机器人AI算法训练的仿真系统，所述机器人AI算法包括机器人运动控制算法和机器人导航算法，其特征在于，所述面向机器人AI算法训练的仿真系统包括算法训练仿真平台、数据资源库、计算中心、机器人真实运行环境，所述算法训练仿真平台包括场景管理模块、模型管理模块、算法管理模块和仿真模拟模块，其中：
所述算法训练仿真平台的模型管理模块，用于从数据资源库导入机器人模型、静态物体模型的模型数据，将模型数据转化为指定格式的模型数据结构，并基于机器人模型的模型数据结构中的运动约束条件对机器人模型进行运动检测，根据运动检测结果确定机器人模型的异常运动节点进行展示；
所述算法训练仿真平台的算法管理模块，用于从数据资源库导入机器人运动控制算法或/和机器人导航算法，并在仿真时和仿真后对机器人运动控制算法或/和机器人导航算法的运行效率进行评估；
所述算法训练仿真平台的场景管理模块，用于构建仿真时的场景，并建立关系树形结构，所述关系树形结构中以场景为根节点，以当前机器人模型正在执行的任务为根节点的子节点，以机器人模型、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法为子节点的叶子节点；
所述算法训练仿真平台的仿真模拟模块，加载模型管理模块导入的机器人模型、静态物体模型，算法管理模块导入的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法，以及场景管理模块建立的树形结构在场景中进行仿真运行，监测并记录仿真时产生的当前机器人模型正在执行的任务的状态、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型各运动节点的运行状态；
所述计算中心，用于在仿真后将算法训练仿真平台经过验证的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型对应的运动约束条件下发到机器人真实运行环境；
所述机器人真实运行环境，用于接收计算中心下发的机器人运动控制算法或/和机器人导航算法、机器人运动控制算法或/和机器人导航算法实时产生的机器人模型的运行参数、机器人模型对应的运动约束条件，根据接收的算法和参数控制机器人运动，并采集机器人的运动数据。


2.如权利要求1所述的面向机器人AI算法训练的仿真系统，其特征在于，所述将模型数据转化为指定格式的模型数据结构，包括：
将.obj、.stl格式的模型数据转化为以SDF为标准的模型数据结构，或者将.stl格式的模型数据转化为以URDF为标准的模型数据结构；
采用模型树形结构表示以SDF或URDF为标准的模型数据结构，模型树形结构中包含可视化节点和/...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈思远，胡青阳，王瑞琰，叶晶晶，高昕，
申请(专利权)人：中电海康集团有限公司，
类型：发明
国别省市：浙江;33