机器人监控方法技术

本申请公开了一种机器人监控方法

【技术实现步骤摘要】
机器人监控方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请涉及机器人
，更具体的说，是涉及一种机器人监控方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]随着科技的发展，机器人在工业
、
医疗
、
家庭等领域的应用越来越广泛，尤其是在物流
、
配送等行业中，移动机器人已经成为了一种重要的运输工具
。
然而，由于移动机器人的复杂性和不确定性，其在实际应用过程中可能会遇到各种问题，如定位不准确
、
路径规划不合理
、
机器人运行状态异常等
。
因此，开发一种能够实时监控移动机器人状态的监控系统具有重要的现实意义
。
[0003]机器人监控可以包括对机器人位姿
、
运行状态等进行监控
。
其中，位姿是进行机器人导航及处理其它任务的基础，因此对机器人位姿的监控尤为重要
。
现有技术提供了许多基于传感器和算法的监控方案，比较常本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种机器人监控方法，其特征在于，包括：采用至少两种位姿检测算法，分别得到机器人当前的位姿检测结果，所述至少两种位姿检测算法包括基于机器人自身传感器的位姿检测算法，以及基于外部传感器的位姿检测算法；对所述至少两种位姿检测算法的位姿检测结果进行融合，得到融合位姿，并基于各所述位姿检测算法的位姿检测结果验证所述融合位姿是否可信；在所述融合位姿可信时，将所述融合位姿保存为所述机器人当前的有效位姿
。2.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少两种位姿检测算法包括：同步定位与地图构建
SLAM
算法
、
基于特殊标记的视觉定位检测算法
。3.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于特殊标记的视觉定位检测算法包括：基于
ArUco
标记的位姿检测算法
。4.
根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述至少两种位姿检测算法还包括：基于深度神经网络模型的位姿检测算法，所述深度神经网络模型训练时的训练样本包括：当前帧训练图片
、
目标位姿及机器人的历史位姿，样本标签为当前时刻机器人的位姿；则采用基于深度神经网络模型的位姿检测算法得到机器人当前的位姿检测结果的过程，包括：获取当前帧图片
、
当前帧对应的目标位姿以及机器人的历史位姿，组成输入状态数据；将所述输入状态数据送入训练后的所述深度神经网络模型，得到模型输出的机器人当前的位姿检测结果
。5.
根据权利要求4所述的方法，其特征在于，采用至少两种位姿检测算法，分别得到机器人当前的位姿检测结果，对所述至少两种位姿检测算法的位姿检测结果进行融合，得到融合位姿，并基于各所述位姿检测算法的位姿检测结果验证所述融合位姿是否可信的过程，包括：采用所述
SLAM
算法得到机器人当前的第一位姿，以及采用基于特殊标记的视觉定位检测算法得到机器人当前的第二位姿；对所述第一位姿和所述第二位姿进行位姿融合投票，得到融合位姿；根据所述融合位姿与所述第一位姿
、
所述第二位姿各自的差异大小，对所述融合位姿进行首次可信性判断；若首次可信性判断确定所述融合位姿可信，则最终确定所述融合位姿可信；若首次可信性判断确定所述融合位姿不可信，则采用基于所述神经网络模型的位姿检测算法得到机器人当前的第三位姿及置信度；对比所述融合位姿信息与所述第三位姿的差异，如果差异处于设定差异范围内，且所述置信度不低于设定置信度阈值，则最终确定所述融合位姿可信，否则，最终确定所述融合位姿不可信
。6.
根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述融合位姿保存为所述机器人当前的有效位姿之前，还包括：在所述融合位姿可信时，根据规划的机器人的目标位姿及历史运动状态，确定当前位姿的合理范围；判断所述融合位姿是否处于所述当前位姿的合理范围内，若是，确定所述融合位姿合
理，执行将所述融合位姿保存为所述机器人当前的有效位姿的步...

【专利技术属性】
技术研发人员：赖嘉骏，张圆，吴嘉嘉，李华清，胡金水，
申请(专利权)人：科大讯飞股份有限公司，
类型：发明
国别省市：