本發明涉及機器人技術領域，具體涉及基于云計算的智能交互機器人系統。

背景技術：

傳統的服務機器人包括物理層(硬件結構)和程序層(軟件系統)組成，可以通過自主或人機交互操作模式執行指令，是自成體系的獨立架構，其操作和應用等軟件均安裝于機器人本體內硬件的存儲設備中，類似于一臺高級的個人PC。

但是，僅僅靠單臺服務機器人的獨立運作已經無法滿足日益多樣化和復雜化的用戶需求，不難想象，依靠網絡進行海量數據的傳遞已經成為必然。在如此的大背景下，一種名為網絡機器人的智能設備隨之出現，網絡機器人可使用戶通過無線或者有線網絡接入指定服務，隨時隨地遠程控制異地設備和智能家居、進行危險作業等，但是，由于存在對海量數據處理不夠高效等問題，因此一般的網絡機器人不夠智能和靈活。

技術實現要素：

針對上述問題，本發明旨在提供基于云計算的智能交互機器人系統。

本發明的目的采用以下技術方案來實現：

提供了基于云計算的智能交互機器人系統，包括云服務平臺、機器人本體、至少一個它體機器人和定位導航模塊，所述機器人本體、所述它體機器人分別與所述云服務平臺相互通訊；所述機器人本體包括相互連接的遠端控制模塊和傳感器通用接口，所述機器人本體通過網絡通訊與所述它體機器人信息互動或服務互動；所述它體機器人包括除了所述機器人本體之外的周邊同一空間或遠程不同空間的其他機器人或設備；所述云服務平臺上設有共享服務存儲區，用于與所述機器人本體或所述它體機器人之間實現信息共享；所述定位導航模塊能夠實現機器人本體和它體機器人的導航與定位。

本發明的有益效果為：數據信息可獨立于機器人本體之外由云服務平臺提供，提供基于云計算的高速大數據的服務，以滿足用戶的多樣化需求。

附圖說明

利用附圖對本發明作進一步說明，但附圖中的實施例不構成對本發明的任何限制，對于本領域的普通技術人員，在不付出創造性勞動的前提下，還可以根據以下附圖獲得其它的附圖。

圖1是本發明的結構連接示意圖；

附圖標記：

云服務平臺1、機器人本體2、它體機器人3、定位導航模塊4。

具體實施方式

結合以下實施例對本發明作進一步描述。

參見圖1，本實施例基于云計算的智能交互機器人系統，包括云服務平臺1、機器人本體2、至少一個它體機器人3和定位導航模塊4，所述機器人本體2、所述它體機器人3分別與所述云服務平臺1相互通訊；所述機器人本體2包括相互連接的遠端控制模塊和傳感器通用接口，所述機器人本體2通過網絡通訊與所述它體機器人3信息互動或服務互動；所述它體機器人3包括除了所述機器人本體2之外的周邊同一空間或遠程不同空間的其他機器人或設備；所述云服務平臺1上設有共享服務存儲區，用于與所述機器人本體2或所述它體機器人3之間實現信息共享；所述定位導航模塊4能夠實現機器人本體2和它體機器人3的導航與定位。

本實施例數據信息可獨立于機器人本體之外由云服務平臺提供，提供基于云計算的高速大數據的服務，以滿足用戶的多樣化需求。

優選的，所述機器人本體2通過點對點通訊或網格式通訊方式與所述它體機器人3信息互動或服務互動。

本優選實施例實現了多種方式的機器人交互。

優選的，所述機器人本體還包括外觀殼體和內部支撐結構。

本優選實施例提供了機器人具體結構。

優選的，所述定位導航模塊4通過在機器人本體2和它體機器人3上貼電子標簽獲取機器人本體2和它體機器人3的準確位置，并通過其他標簽位置進行導航，包括機器人定位子模塊和機器人定位評估子模塊。所述機器人定位子模塊用于對未知位置標簽進行定位，獲取機器人定位結果；所述機器人定位評估子模塊用于建立評價指標對該定位結果的精確性進行評估。

所述機器人定位子模塊在對未知位置標簽進行定位時，利用已知位置標簽和閱讀器對未知位置標簽完成定位，該機器人定位子模塊包括第一處理單元、第二處理單元和機器人位置求取單元；

所述第一處理單元用于計算已知位置標簽和未知位置標簽在各閱讀器上接收的信號強度；所述第二處理單元用于求取未知位置標簽的信號接收強度和已知位置標簽的信號接收強度之間的距離；所述機器人位置求取單元用于求取未知位置標簽的位置。

所述第一處理單元在計算已知位置標簽和未知位置標簽在各閱讀器上接收的信號強度時，采用路徑損耗模型反映標簽發射信號的收信場強在信道傳播過程中的強度變化，閱讀器的信號接收強度S的計算公式為：

式子中，P_f為標簽的信號發射功率，PL(d₀′)為閱讀器在參考點d₀′處接收信號的信號接收強度衰減量，d為閱讀器與標簽距離，PL(d₀)為閱讀器在參考點d₀處接收信號的信號接收強度衰減量，σ表示環境噪聲的標準偏差，單位為dB；

在實際定位前，求取用于修正信號強度的修正系數，采用以下方式求取：

(1)選取若干個測試位置標簽，記錄該測試位置標簽在各閱讀器上接收到的信號強度，建立各個測試位置標簽上與信號強度的離散關系數據庫，

(2)由所述閱讀器的信號接收強度S的計算公式得到的該測試位置標簽的信號強度與離散關系數據庫中的信號強度作為基礎，計算出用于修正信號強度的修正系數，

(3)設離散關系數據庫中的各個測試位置標簽CS_ρ在各閱讀器上的信號強度的標準差為σ(CS_ρ),ρ＝1,…,m，m為測試位置標簽的數量，由所述閱讀器的信號接收強度S的計算公式得到的測試位置標簽CS_ρ在各閱讀器上的信號強度的標準差為σ^*(CS_ρ)，

(4)則該用于修正信號強度的修正系數為：

實際定位時，閱讀器的信號接收強度采用優化后的計算公式進行計算，計算公式為：

S′＝DB×S

優化后的閱讀器的信號接收強度的計算公式，計算出的某未知位置標簽WZ_i在各閱讀器上的接收的信號強度向量為：

式子中，表示計算得到的WZ_i在閱讀器R_l上的信號接收強度，l＝1,2,…,L；

優化后的閱讀器的信號接收強度的計算公式，計算出的某已知位置標簽YZ_j在各閱讀器上的接收的信號強度向量為：

式子中，表示計算得到的YZ_j在閱讀器R_l上的信號接收強度，l＝1,2,…,L。

本優選實施例第一處理單元在進行信號接收強度的計算過程中，充分考慮了在環境中電磁波的傳輸環境復雜性，且結合2個參考點進行計算，能夠更為準確的還原發射信號；在進行未知位置標簽和已知位置標簽的信號強度計算時，引入用于修正信號強度的修正系數，使得信號強度的計算更為精確。

優選的，所述未知位置標簽的信號接收強度和已知位置標簽的信號接收強度之間的距離按照下列公式進行計算：

式子中，M表示已知位置標簽YZ_j的數量，表示未知位置標簽WZ_i的信號接收強度和已知位置標簽YZ_j的信號接收強度之間的距離。

所述求取未知位置標簽的位置，采用以下方式進行：

(1)將未知位置標簽的信號接收強度和已知位置標簽的信號接收強度之間的距離表示為向量：

計算中最小的k個元素，作為與未知位置標簽WZ_i最近鄰的標簽，將各距離表示為向量：

根據鄰近程度賦予已知位置標簽不同權重，從而估算出WZ_i坐標

式子中，表示已知位置標簽YZ_j的坐標；

本優選實施例第一處理單元在計算信號接收強度距離過程中，充分考慮了閱讀器與標簽的距離對信號接收強度可信度的影響，獲取的標簽距離可靠性更高；在求取未知位置標簽過程中，充分考慮了已知位置標簽和未知位置標簽距離，求取的機器人位置更為準確。

優選地，所述建立評價指標對該定位結果的精確性進行評估采用以下方式進行：定期采用定位精度WC對定位精度進行評估，

式子中，為WZ_i真實位置，E為期望值，為WZ_i估算位置。

所述機器人定位評估子模塊還設有定位故障報警機制，該定位故障報警機制為：

(1)具體設定定位所允許的誤差閾值，

(2)記錄一段時間定期計算得到的定位精度WC，累積記錄大于該誤差閾值的定位精度WC的數量β，設某一次計算得到的定位精度為WC_λ，η為滿足的定位精度的數量，其中，WC_max、WC_min分別為該一段時間定期記錄中定位精度WC的平均值、最大值和最小值，

(3)當滿足下列評判公式時，判斷機器人定位出現定位故障，并進行報警提示：

式子中，為該一段時間定期記錄的定位精度WC的數量，λ取值為1,…,ξ。

本優選實施例定位評估子模塊對機器人定位精度進行評估，保證了機器人定位的長期可靠性，并且有助于對機器人定位效果進行改進，獲得機器人更加可靠的定位；設置定位故障報警機制，使得該定位能夠依據歷史估計誤差數據提示定位的準確性，為對定位精度的改進提供更為科學的依據。

本發明基于云計算的智能交互機器人系統，當閱讀器數量分別為20、21、22、23、24時，對機器人的100次定位導航情況進行分析，與未采用本發明相比，本發明產生的有益效果如下表所示：

最后應當說明的是，以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對本發明保護范圍的限制，盡管參照較佳實施例對本發明作了詳細地說明，本領域的普通技術人員應當理解，可以對本發明的技術方案進行修改或者等同替換，而不脫離本發明技術方案的實質和范圍。