【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机器人自动化控制，具体涉及一种基于云边端计算的机器人规则实时计算方法和装置。
技术介绍
1、机器人(robot)是一种能够半自主或全自主工作的智能机器。机器人能够通过编程和自动控制来执行诸如作业或移动等任务，被广泛应用于医疗行业、教育行业、地铁巡检以及生产生活各方面。
2、机器人行为控制是指通过计算机程序控制机器人做出不同的反应或动作。机器人行为控制需要根据机器人感知到的环境信息，决定机器人下一步应该采取的行动，这些行动包括运动、抓取物体等。机器人行为控制的发展，正朝着更加灵活和高效的方向发展。现在，一些机器人已经可以进行自主性决策，并能够在复杂环境中进行任务执行。例如，在医疗领域中，机器人可以执行手术操作，或协助医生进行病情诊断等。
3、在机器人行为控制领域，近年来的一个重要发展方向是深度强化学习。深度强化学习是指通过深度神经网络结合强化学习算法，进行智能机器人的控制，这种方法能够帮助机器人更好地适应复杂环境，并能更加高效地执行各种任务。
4、目前机器人行为控制还多依赖于规则约束进行控制，但是机器人的行为受到各种动态变化的环境、状态、逻辑控制因素引导，这样会导致冗余复杂的系统，和反复的机器人设计逻辑。因此，对于一种机器人设计系统，需要针对这些问题设计一种能够与机器人决策系统独立的机器人功能子系统。该方法的先进性在于：能够实现通过伪代码的方式表达复杂的规则，提供实时、响应式的规则计算、提供长期的规则计算记录系统和线上追踪系统。
5、机器人系统是一个复合多种功能模块的总
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于云边端计算的机器人规则实时计算方法和装置，能够实现机器人整体系统的高效传输和发送，实现实时机器人运行状态与规则的监控，实现机器人的高效信息处理。
2、为实现上述专利技术目的，实施例还提供了一种基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，包括可视化模块、计算模块、事件模块以及存储模块；
3、所述可视化模块用于提供规则和事件的编辑功能，并将编辑的规则数据和事件数据于存储模块中存储，还用于展示规则计算结果和事件发送结果；
4、所述存储模块用于存储规则数据、事件数据以及规则计算结果；
5、所述计算模块用于从存储模块中读取规则数据，并通过实时获取的特征数据进行规则计算得到规则计算结果；
6、所述事件模块用于从存储模块中读取事件数据，并确定事件的发送信道，在获得规则计算完成时且达到发送事件的条件时，被计算模块触发后依据事件的发送通道发送事件，该事件携带规则计算结果。
7、优选地，所述事情是一种规则通知机制，每个事件与规则绑定，一个规则绑定至少一个事件，事件按照默认绑定次序，在被规则触发后发出，每个事件被定义为包括事件名称、存储了触发规则的机器人实时数据的数据表和发送信道。
8、优选地，所述事件通过基于信道的事件传输机制进行事件发送，其中，事件传输机制包括：
9、同一规则触发的事件队列只能在一个信道中传输，外接机器人仅对应一个信道，且在对应的信道上监听传输事件；
10、在传输时，事件id作为唯一的规则标志符，由外接机器人和规则简述构成，且还包括事件参数，该事件参数携带规则计算结果。
11、优选地，规则数据包括一个规则树列表和规则节点列表，所述规则树为嵌套结构，表示当前规则应用了其他规则，规则树拥有逻辑符号表示规则计算结果的组合逻辑；
12、每个规则树还拥有规则节点，每个规则节点对应一个规则，且用于存放规则的计算表达式，每个规则用于唯一的名称和id，通过逻辑符号连接不同规则的id形成规则树。
13、优选地，所述机器人规则实时计算装置基于规则引擎实现，所述规则引擎包括服务接口层、规则与事件map，数据库、管理模块、调度器、线程池与通信协议模块；
14、所述服务接口层用于前端调用或主动调用，包括：事件与规则的查询、修改、创建、删除，主动触发规则计算，获取实时规则计算结果，获取事件的发送记录，切换规则的计算状态；
15、所述规则与事件map内存有规则事件实例并相互引用；
16、所述数据库用于长期存储规则、事件、日志、计算备份；
17、所述管理模块用于提供权限访问约束，控制引擎中规则的运行和暂停，增删改查规则和事件；
18、所述调度器用于调度规则的计算时机；
19、所述线程池用于抽象cpu的计算资源并进行规则计算；
20、所述通信协议模块用于将绑定的事件发送到使用方或者将规则计算结果同步到特征管理平台。
21、优选地，所述实时计算装置基于规则引擎实现的规则计算与事件调用通知的流程包括：
22、录入事件：按照事件定义注册事件，注册的事件被保存到存储模块的数据库中，并形成事件队列；
23、录入规则：按照规则定义注册规则，注册的规则被保存到存储模块的数据库中；
24、规则引擎监听特征平台的特征数据更新；
25、按照规则的轮询周期依次从规则队列中提取规则，或在监测特征数据更新时从规则队列中提取规则；
26、对获得规则进行判断，并在从特征平台读取特征数据时，进行规则计算得到计算结果，存储该计算结果到存储模块或者特征平台；
27、当规则绑定事件时，在满足绑定规则的触发条件后将数据表打包，并将事件进入事件队列；
28、监听方从事件队列中获得时间后执行事件对应规则的响应策略。
29、优选地，在规则计算时，按照不同规则轮训时间，将规则分组，每组设定定时器，当定时器到期后触发一组规则的实时更新计算。
30、优选地，对于规则计算，在限定深度的情况下，使用深度遍历方式遍历转化为规则树并记录。
31、优选地，所述规则树被存储为json数据结构。
32、为实现上述专利技术目的，实施例还提供了一种基于云边端计算的机器人规则实时计算方法，所述方法采用基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，包括以下步骤：
33、利用可视化模块编辑规则和事件，并将编辑的规则数据和事件数据于存储模块中存储，还展示计算结果和事件发送结果；
34、利用存储模块存储规则数据和事件数据；
35、利用计算模块从存储模块中读取规则数据，并通过实时获取的特征数据进行规则计算得到计算结果；
36、利用事件模块从存储模块中读取事件数据，并确定事件的发送信道，在获得规则计算完成时且达到发送事件的条件时，被计算模块触发后依据事件的发送通道发送事件，该事件携带规则计算结果。
37、与现本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，包括可视化模块、计算模块、事件模块以及存储模块；
2.根据权利要求1所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述事情是一种规则通知机制，每个事件与规则绑定，一个规则绑定至少一个事件，事件按照默认绑定次序，在被规则触发后发出，每个事件被定义为包括事件名称、存储了触发规则的机器人实时数据的数据表和发送信道。
3.根据权利要求1或2所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述事件通过基于信道的事件传输机制进行事件发送，其中，事件传输机制包括：
4.根据权利要求1所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，规则数据包括一个规则树列表和规则节点列表，所述规则树为嵌套结构，表示当前规则应用了其他规则，规则树拥有逻辑符号表示规则计算结果的组合逻辑；
5.根据权利要求1所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述机器人规则实时计算装置基于规则引擎实现，所述规则引擎包括服务接口层、规则与事件map，数据库、管理模块、调度器、
6.根据权利要求1或5所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述实时计算装置基于规则引擎实现的规则计算与事件调用通知的流程包括：
7.根据权利要求1或5所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，在规则计算时，按照不同规则轮训时间，将规则分组，每组设定定时器，当定时器到期后触发一组规则的实时更新计算。
8.根据权利要求1或5所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，对于规则计算，在限定深度的情况下，使用深度遍历方式遍历转化为规则树并记录。
9.根据权利要求1或5所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述规则树被存储为json数据结构。
10.一种基于云边端计算的机器人规则实时计算方法，其特征在于，所述方法采用基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，包括可视化模块、计算模块、事件模块以及存储模块；
2.根据权利要求1所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述事情是一种规则通知机制，每个事件与规则绑定，一个规则绑定至少一个事件，事件按照默认绑定次序，在被规则触发后发出，每个事件被定义为包括事件名称、存储了触发规则的机器人实时数据的数据表和发送信道。
3.根据权利要求1或2所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述事件通过基于信道的事件传输机制进行事件发送，其中，事件传输机制包括：
4.根据权利要求1所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，规则数据包括一个规则树列表和规则节点列表，所述规则树为嵌套结构，表示当前规则应用了其他规则，规则树拥有逻辑符号表示规则计算结果的组合逻辑；
5.根据权利要求1所述的基于云边端计算的机器人规则实时计算装置，其特征在于，所述机器人规则实时计算装置基于规...
【专利技术属性】
技术研发人员：周元海，宋伟，尹越，朱世强，吴钦，聂孝奇，赵勇，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：
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