多场景下的机器人适应性测试方法及平台技术

本申请提供了多场景下的机器人适应性测试方法及平台，涉及机器人测试技术领域，包括：构建模拟火灾场景并获取其场景信息，进一步划分子场景为废墟空间、狭窄空间和烟雾环境；基于这些子场景的场景复杂度评级，生成基础评级标识，并建立映射任务；依据映射任务配置监测传感器组，实时监测机器人并获取实时数据集；构建评价网络，包含三个子网络，分别对应三个子场景，并进行适应性测试评价；最后，根据适应性评价结果进行机器人控制管理。通过本申请可以解决现有技术缺乏对环境和任务多样性的考虑，导致在复杂多变场景下机器人的适应性评价不准确的技术问题，提高了机器人评价的全面性和准确性，增强了机器人的适应性，优化了机器人的控制管理。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及机器人测试，尤其涉及多场景下的机器人适应性测试方法及平台。

技术介绍

1、随着人工智能、计算机科学、电子技术与控制理论等领域的高水平发展，机器人技术取得了显著的进步。这些技术的融合推动了智能机器人技术的快速发展，使机器人具备了更强的感知能力、决策能力和执行能力。同时，机器人技术不仅在制造业、农业等传统领域得到广泛应用，还在医疗、教育、服务等领域展现出巨大的潜力。在多场景下，机器人的适应性成为衡量其性能的重要指标之一。适应性测试旨在评估机器人在不同环境和条件下的表现，以确保其能够在各种复杂环境中稳定、可靠地运行。通过适应性测试，可以发现机器人设计中存在的问题和不足，进而对其进行优化和改进。这对于提高机器人的整体性能、拓展其应用范围具有重要意义。

2、目前，现有的技术方案在多个方面存在局限性，具体来说，现有技术在处理复杂多变的环境和任务时，往往采用单一的评价标准和方法，缺乏针对性和灵活性。同时，实时监测数据的采集和利用也显得不足，导致对机器人性能的评估不够全面和准确。

3、综上所述，现有技术由于采用单一的评价标准和方法，缺乏对本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，所述将所述实时数据集、基础评级标识、映射任务发送至所述评价网络之后，还包括：

3.如权利要求2所述的多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，所述第一评价子网络的评价特征包括地形适应性评价特征、机动性评价特征、负载能力评价特征、自主决策评价特征、稳定性评价特征，所述第一评价子网络如下：

4.如权利要求2所述的多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，所述第三评价子网络的评价特征包括视觉清晰度特征、环境感知特征、通信维持特征，所述...

【技术特征摘要】

1.多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，包括：

2.如权利要求1所述的多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，所述将所述实时数据集、基础评级标识、映射任务发送至所述评价网络之后，还包括：

3.如权利要求2所述的多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，所述第一评价子网络的评价特征包括地形适应性评价特征、机动性评价特征、负载能力评价特征、自主决策评价特征、稳定性评价特征，所述第一评价子网络如下：

4.如权利要求2所述的多场景下的机器人适应性测试方法，其特征在于，所述第三评价子...

【专利技术属性】
技术研发人员：邹新京，
申请(专利权)人：江苏宁昆机器人智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：