基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统技术方案

本申请公开了一种基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统。本发明专利技术降低了数据和指令在系统边缘侧与云端反复交互带来的通信开销，降低了服务的延迟，提升了响应速度，而且让智能机器人更为适应任务现场的场景和环境，对任务进行自适应性地调整和决策，充分简化了云端系统的构成。系统的构成。系统的构成。

【技术实现步骤摘要】
基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统


[0001]本申请涉及机器人领域，特别涉及基于边缘计算的机器人任务解析方法和系统。

技术介绍

[0002]随着信息化时代的发展以及智能机器人技术的进步，智能机器人已经被广泛应用于多个领域。
[0003]例如，在物流配送领域，物流机器人可以实现包裹、信件、餐饮、物料等物品在居民社区、工业园区、写字楼的物流配送。在卫生与环境维护方面，利用配装了清扫装置、喷雾装置的智能机器人可以实现垃圾清理、空气净化、防疫消毒等功能。在医院、检疫检验等单位，智能机器人可以实现样本的采集、寄存以及实验室送检，可以提高样本配送管理效率，降低人与人接触的交叉感染风险。在大型商圈等场景下应用的智能机器人，可以实现室内引路、商品承载的功能。在停车场，智能机器人可以实现空余车位的停车引导。
[0004]随着应用领域日益丰富、机器人数量和种类增多以及智能机器人自身功能的日趋强大，在智能机器人工作任务的解析过程中，如何能够适应功能的多样性、工作流的复杂性、实际工作场景和环境因素多变性，增强任务解析的效率、准确率以及可执行性，成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算的机器人任务解析方法，其特征在于，包括：步骤S1：由机器人系统的云端后台服务器向系统边缘侧的智能机器人下达基本任务项；步骤S2：由智能机器人将所述基本任务项转化为工作流，所述工作流由时序性的作业任务单元组成；步骤S3：通过智能机器人感知识别工作场景模式和工作环境参数，并检测智能机器人自身状态信息；步骤S4：将所述工作流与所述工作场景模式、工作环境参数、机器人自身状态信息进行适配，生成所述工作流的适配因素项；步骤S5：根据所述工作流的适配因素项执行专家决策调度，基于专家决策对时序性的作业任务单元进行执行调度，向智能机器人下达动作和功能控制指令。2.根据权利要求1所述的基于边缘计算的机器人任务解析方法，其特征在于，步骤S2包括：根据基本任务项中的服务请求类型，调用预设的工作流模板；根据所述服务请求位置以及服务描述信息，对工作流模板中的作业任务单元原型进行赋值；进而，对赋值后的作业任务单元进行时序性排列。3.根据权利要求2所述的基于边缘计算的机器人任务解析方法，其特征在于，步骤S3包括：通过智能机器人搭载的激光雷达、视觉摄像头、测距仪等设备，实现点云数据、视觉数据、空间数据的感知，并利用目标提取和识别技术，进行空间目标的类型、尺寸、相对位置、空间面积、空间结构等场景特征的分析识别；进而，根据实时所在空间范围内的场景特征，确定工作场景模式；以及，利用智能机器人自身搭载的传感器，以及利用NFC通信从工作场所布设的传感器网络当中，获得工作环境参数。4.根据权利要求3所述的基于边缘计算的机器人任务解析方法，其特征在于，步骤S4包括：根据工作流中的每一个作业任务单元，确定与该作业任务单元相关的工作场景模式、工作环境参数以及机器人自身状态信息的因素集合；根据作业任务单元属性槽位中的属性赋值，评估所述因素集合中每个因素的适配度；根据所述因素集合中每个因素的适配度，加和确定对作业任务单元的适配度。5.根据权利要求4所述的基于边缘计算的机器人任务解析方法，其特征在于，步骤S5包括：采用基于BP神经网络的架构，针对工作流全部作业任务单元的总体适配度组成的的输入量，决策该工作流中各个作业任务单元的是否予以执行。6.一种基于边缘计算的机器人任务解析系统，包括：云端后台服务器以及边缘侧的智能机器人；其特征在于：所述云...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙贇，姚郁巍，苏瑞，衡进，
申请(专利权)人：重庆特斯联智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：