本發(fā)明涉及機(jī)器人，具體是一種基于萬物互聯(lián)的機(jī)器人自主響應(yīng)決策系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、在當(dāng)今工業(yè)生產(chǎn)領(lǐng)域，隨著科技的飛速發(fā)展，工廠的智能化轉(zhuǎn)型成為大勢所趨，萬物互聯(lián)技術(shù)的興起為工廠的高效運(yùn)作帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。在工廠物料搬運(yùn)環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的搬運(yùn)方式主要依賴人工操作，不僅效率低下、成本高昂，而且容易出現(xiàn)錯誤和安全隱患。

2、隨著機(jī)器人技術(shù)的不斷進(jìn)步，機(jī)器人在工廠物料搬運(yùn)中的應(yīng)用越來越廣泛，然而，現(xiàn)有的機(jī)器人物料搬運(yùn)系統(tǒng)往往存在一些問題：一方面，雖然機(jī)器人能夠在一定程度上提高搬運(yùn)效率，但它們大多獨立運(yùn)行，與工廠的其他系統(tǒng)和設(shè)備缺乏有效的互聯(lián)，這使得機(jī)器人無法及時獲取準(zhǔn)確的物料訂單信息，難以全面了解工廠的生產(chǎn)進(jìn)度和需求變化；同時，由于缺乏與其他設(shè)備的交互，機(jī)器人在面對復(fù)雜的工廠環(huán)境時，難以做出最優(yōu)的決策，導(dǎo)致搬運(yùn)路徑不合理、資源浪費(fèi)等問題；另一方面，現(xiàn)有的機(jī)器人響應(yīng)決策機(jī)制不夠智能和靈活，在面對突發(fā)情況，如物料需求變更、設(shè)備故障、環(huán)境變化等時，機(jī)器人往往不能迅速做出調(diào)整，影響了工廠的生產(chǎn)效率和穩(wěn)定性。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的目的在于提供一種基于萬物互聯(lián)的機(jī)器人自主響應(yīng)決策系統(tǒng)及方法，以解決上述背景技術(shù)中提出的問題。

2、為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于萬物互聯(lián)的機(jī)器人自主響應(yīng)決策方法，所述方法包括：

3、步驟s100：機(jī)器人與工廠的物料管理系統(tǒng)互聯(lián)，從中獲取物料訂單的相關(guān)信息，并通過藍(lán)牙、麥克風(fēng)、攝像頭和多種傳感器采集周圍環(huán)境的多源數(shù)據(jù)，將獲取的各項數(shù)據(jù)存儲到對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中；

4、步驟s200：從各個數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)分別進(jìn)行有效性分析，包括對物料訂單信息進(jìn)行校驗和對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，根據(jù)有效性分析的過程與結(jié)果構(gòu)建多個對應(yīng)的模型庫，并對各模型庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作，最終構(gòu)建成為一個數(shù)據(jù)庫鏈大模型；

5、步驟s300：機(jī)器人結(jié)合訂單校驗信息，明確當(dāng)前物料搬運(yùn)任務(wù)的具體內(nèi)容和要求，根據(jù)任務(wù)分析結(jié)果，利用數(shù)據(jù)庫鏈大模型制定物料搬運(yùn)的決策方案；

6、步驟s400：機(jī)器人按照決策方案執(zhí)行物料搬運(yùn)任務(wù)，實時監(jiān)控機(jī)器人的搬運(yùn)過程、物料的狀態(tài)以及環(huán)境的變化，并將任務(wù)執(zhí)行結(jié)果及運(yùn)行過程中的所有數(shù)據(jù)和反饋信息發(fā)送給各模型庫，更新相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

7、進(jìn)一步的，所述步驟s100包括：

8、步驟s101:機(jī)器人通過tcp/ip與工廠的物料管理系統(tǒng)連接，獲取物料訂單信息，包括物料編號mid、物料名稱mn、物料類型ml、物料數(shù)量mq、物料重量mw、交付時間dt、起始位置坐標(biāo)(xs,ys,zs)以及目標(biāo)位置坐標(biāo)(xt,yt,zt)，其中xs,ys,zs分別表示三維空間中的起始位置坐標(biāo)，xt,yt,zt分別表示三維空間中的目標(biāo)位置坐標(biāo)，根據(jù)獲取的物料信息構(gòu)建物料訂單數(shù)據(jù)庫，并將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中；

9、步驟s102：機(jī)器人通過藍(lán)牙與物料搬運(yùn)工具上的傳感器連接，實時獲取搬運(yùn)工具的狀態(tài)信息，包括工具的剩余電量e、使用時長t、承載重量的測量序列w=[w1,w2,...,wn]以及最大承載能力的測量序列c=[c1,c2,...,cm]，其中wn表示第n次測量的承載重量，cm表示第m次測量的最大承載能力，根據(jù)獲取的狀態(tài)信息構(gòu)建搬運(yùn)工具狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，并將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中；

10、步驟s103：機(jī)器人通過麥克風(fēng)采集語音指令的原始信號s(t)，表示t時刻的語音信號；構(gòu)建語音數(shù)據(jù)庫存儲語音信號；

11、步驟s104：通過攝像頭實時捕捉圖像數(shù)據(jù)，包括物料圖像、環(huán)境圖像；構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)庫用于存儲圖像數(shù)據(jù)；

12、步驟s105：機(jī)器人通過內(nèi)置的溫度傳感器、濕度傳感器和壓力傳感器，實時采集物料的溫度ts、濕度hs和壓力數(shù)據(jù)ps，構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)庫存儲獲取的傳感器相關(guān)數(shù)據(jù)。

13、進(jìn)一步的，所述步驟s200包括：

14、步驟s201：對接收到的物料數(shù)據(jù)檢查數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性校驗、格式校驗和邏輯校驗，所述完整性校驗用于檢查接收數(shù)據(jù)是否包含物料訂單的全部信息，所述格式校驗用于檢查數(shù)據(jù)是否符合預(yù)定的格式要求；所述邏輯校驗用于訪問物料管理系統(tǒng)，檢查物料編號和物料名稱是否存在于物料主數(shù)據(jù)中，檢查物料數(shù)量和交付時間是否合理，檢查起始位置和目標(biāo)位置是否不同；根據(jù)上述過程構(gòu)建物料訂單模型庫，用于處理和分析訂單數(shù)據(jù)；

15、步驟s202：對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：

16、對于承載重量數(shù)據(jù)，使用滑動平均濾波法去除噪聲干擾得到最終承載重量wavg；對于最大承載能力數(shù)據(jù)，取多次測量的平均值，得到最大承載重量為cw，結(jié)合剩余電量e和使用時長數(shù)據(jù)t，最終得到物料搬運(yùn)工具的狀態(tài)信息集合tols={wavg，e，t，cw}；根據(jù)上述過程構(gòu)建工具狀態(tài)模型庫，用于實時監(jiān)測各搬運(yùn)工具的狀態(tài)信息，并設(shè)置安全閾值，當(dāng)各數(shù)據(jù)超過對應(yīng)的安全閾值后發(fā)出風(fēng)險預(yù)警信號；

17、對采集到的語音信號進(jìn)行傅里葉變換，提取聲音的頻率及其幅值，表示為nf={(f1,a1),(f2,a2),...,(fn,an)}，其中fn表示第n個聲音的頻率，an表示與fn相對應(yīng)的幅值；設(shè)置聲音幅值閾值at，將超過閾值的頻率判定為環(huán)境異常聲音a(t)，表示t時刻的環(huán)境異常聲音信號；根據(jù)上述過程構(gòu)建語音識別模型庫，用于識別語音信號中的環(huán)境異常聲音，通過提取的頻率成分和幅值數(shù)據(jù)，判斷異常聲音的類型；

18、對攝像頭獲取的物料圖像進(jìn)行識別，通過yolo檢測算法識別圖像中物料的類型、數(shù)量和位置信息；將攝像頭獲取的環(huán)境圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖像，進(jìn)行去噪處理和對比度增強(qiáng)處理，通過圖像的灰度分布和對比度設(shè)置分割閾值，將圖像灰度與設(shè)定的閾值進(jìn)行比較，生成二值圖像；將像素值大于閾值的區(qū)域判定為障礙物區(qū)域，并通過輪廓檢測將圖像劃分為a個區(qū)域，計算區(qū)域內(nèi)像素的數(shù)量得到障礙物面積，并通過計算障礙物區(qū)域的質(zhì)心得到障礙物的位置信息；根據(jù)上述過程構(gòu)建圖像識別模型庫，用于識別獲取圖像中的物料信息以及搬運(yùn)過程中的障礙信息；

19、對溫度傳感器、濕度傳感器和壓力傳感器的數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波處理，去除噪聲，根據(jù)預(yù)設(shè)的閾值判斷物料是否處于適宜的環(huán)境條件，根據(jù)上述過程構(gòu)建傳感器監(jiān)測模型庫，用于實時監(jiān)測物料的環(huán)境條件；

20、步驟s203：對各模型庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作，物料訂單模型庫中的物料數(shù)量和重量信息關(guān)聯(lián)到工具狀態(tài)模型庫，用于根據(jù)訂單要求篩選出承載能力足夠的工具；語音識別模型庫與圖像識別模型庫關(guān)聯(lián)，當(dāng)語音識別模型庫檢測到環(huán)境異常聲音時，識別出異常聲音強(qiáng)度，傳遞給圖像識別模型庫，觸發(fā)圖像識別模型庫對圖像進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整；傳感器監(jiān)測模型庫的環(huán)境條件關(guān)聯(lián)物料訂單的執(zhí)行時間和方式，根據(jù)環(huán)境數(shù)據(jù)和不同物料的適宜條件，通過數(shù)據(jù)庫中的觸發(fā)器調(diào)整物料訂單的任務(wù)安排，通過上述各模型庫間的關(guān)聯(lián)操作，構(gòu)建一個數(shù)據(jù)庫鏈大模型。

21、進(jìn)一步的，所述步驟s300包括：

22、步驟s301：根據(jù)步驟s200中圖像識別模型庫提供的障礙物位置信息，構(gòu)建路徑規(guī)劃地圖；將工廠地圖劃分為n個網(wǎng)格，每個網(wǎng)格代表一個節(jié)點，若網(wǎng)格中存在障礙物，則標(biāo)記為不可通行節(jié)點；通過蟻群算法進(jìn)行路徑規(guī)劃，首先設(shè)置螞蟻數(shù)量m，信息素重要程度因子α、啟發(fā)函數(shù)重要程度因子β，信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ；將所有路徑上的初始信息素濃度設(shè)置為一個常數(shù)g0；

23、步驟s302：每只螞蟻從物料訂單數(shù)據(jù)庫中獲取起始位置，并根據(jù)概率選擇下一個節(jié)點，直到達(dá)到目標(biāo)位置，根據(jù)概率公式：

24、；

25、其中，k是一個用于標(biāo)識蟻群中每一只螞蟻個體的索引，k=1,2,...,m；i表示當(dāng)前螞蟻所在的節(jié)點，j表示螞蟻下一步選擇的節(jié)點；表示在t時刻，螞蟻k從節(jié)點i選擇節(jié)點j的概率，表示t時刻節(jié)點i到節(jié)點j路徑上的信息素濃度；表示節(jié)點i到節(jié)點j的距離的倒數(shù)，，其中dij表示節(jié)點i到節(jié)點j的實際距離，ak表示螞蟻k下一步選擇的節(jié)點集合，所述節(jié)點集合為沒有障礙物且距離在螞蟻移動范圍內(nèi)的節(jié)點；

26、步驟s303：當(dāng)所有螞蟻完成一次路徑構(gòu)建后，根據(jù)以下公式更新路徑上的信息素濃度：

27、；

28、其中表示在t+1時刻，節(jié)點i到節(jié)點j路徑上的信息素濃度，表示所有螞蟻在本次迭代中在節(jié)點i到節(jié)點j路徑上釋放的信息素總量；表示螞蟻k在本次迭代中在節(jié)點i到節(jié)點j路徑上釋放的信息素量，，其中q表示螞蟻釋放的信息素總量，lk表示螞蟻k在本次迭代中走過的路徑長度；

29、重復(fù)步驟s301與步驟s302，直至達(dá)到預(yù)設(shè)的迭代次數(shù)；在所有迭代完成后，選擇信息素濃度最高的路徑作為最終的搬運(yùn)物料路徑輸出；

30、步驟s304：根據(jù)步驟s202中的工具狀態(tài)模型庫得到搬運(yùn)工具的剩余電量e和最大承載能力cw數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整螞蟻選擇路徑的概率，在路徑選擇中，設(shè)置，其中，elow是一個預(yù)設(shè)的電量閾值，當(dāng)剩余電量e低于elow時，通過增加的值，增加選擇短路徑的概率；同時利用步驟s202中獲取聲音的頻率和對應(yīng)的幅值數(shù)據(jù)，動態(tài)調(diào)整信息素?fù)]發(fā)系數(shù)ρ，當(dāng)異常聲音強(qiáng)度超過設(shè)置的閾值時，提高ρ的值，通過增加信息素的揮發(fā)速度，減少螞蟻在異常聲音位置的停留時間，根據(jù)調(diào)整公式：ρn=ρ+ks×(an-at),其中ρn表示調(diào)整后的信息素?fù)]發(fā)系數(shù)，ks表示一個預(yù)設(shè)的調(diào)整系數(shù)，ks∈[0,0.5]，用于控制因異常聲音導(dǎo)致的信息素?fù)]發(fā)系數(shù)的增加幅度；結(jié)合圖像識別模型庫得到的障礙物位置信息，若兩個節(jié)點之間存在障礙物，則將它們之間的距離設(shè)置為無窮大，使螞蟻在路徑規(guī)劃時自動避開已識別的障礙物。

31、進(jìn)一步的，所述步驟s400機(jī)器人按照決策的物料搬運(yùn)路徑以及物料搬運(yùn)工具執(zhí)行物料搬運(yùn)任務(wù)，并實時監(jiān)測搬運(yùn)過程；當(dāng)機(jī)器人將物料搬運(yùn)到目標(biāo)位置并完成放置后，與目標(biāo)位置的傳感器交互獲取物料交付反饋信息，確認(rèn)任務(wù)是否完成；將任務(wù)執(zhí)行結(jié)果，包括搬運(yùn)時間、路徑長度，以及物料搬運(yùn)工具使用情況和運(yùn)行過程中的所有數(shù)據(jù)和反饋信息，包括異常聲音、圖像識別結(jié)果、傳感器數(shù)據(jù)，進(jìn)行收集和整理，發(fā)送給各模型數(shù)據(jù)庫，更新相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

32、一種基于萬物互聯(lián)的機(jī)器人自主響應(yīng)決策系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)分析模塊、自主決策模塊和決策響應(yīng)模塊；

33、所述數(shù)據(jù)采集模塊用于將機(jī)器人與工廠的物料管理系統(tǒng)互聯(lián)，從中獲取物料訂單的相關(guān)信息，并通過藍(lán)牙、麥克風(fēng)、攝像頭和多種傳感器采集周圍環(huán)境的多源數(shù)據(jù)，將獲取的各項數(shù)據(jù)存儲到對應(yīng)的數(shù)據(jù)庫中；

34、所述數(shù)據(jù)分析模塊從各個數(shù)據(jù)庫中提取數(shù)據(jù)分別進(jìn)行有效性分析，包括對物料訂單信息進(jìn)行校驗和對多源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，根據(jù)有效性分析的過程與結(jié)果構(gòu)建多個對應(yīng)的模型庫，并對各模型庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作，最終構(gòu)建成為一個數(shù)據(jù)庫鏈大模型；

35、所述自主決策模塊用于結(jié)合訂單校驗信息，明確當(dāng)前物料搬運(yùn)任務(wù)的具體內(nèi)容和要求，根據(jù)任務(wù)分析結(jié)果，利用數(shù)據(jù)庫鏈大模型制定物料搬運(yùn)的決策方案；

36、所述決策響應(yīng)模塊用于按照決策方案執(zhí)行物料搬運(yùn)任務(wù)，實時監(jiān)控機(jī)器人的搬運(yùn)過程、物料的狀態(tài)以及環(huán)境的變化，并將任務(wù)執(zhí)行結(jié)果及運(yùn)行過程中的所有數(shù)據(jù)和反饋信息發(fā)送給各模型庫，更新相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

37、所述數(shù)據(jù)采集模塊包括物料信息單元和多源數(shù)據(jù)單元，所述物料信息單元通過tcp/ip將機(jī)器人與工廠的物料管理系統(tǒng)連接，獲取物料訂單信息，并根據(jù)獲取的物料信息構(gòu)建物料訂單數(shù)據(jù)庫，并將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中；

38、所述多源數(shù)據(jù)單元機(jī)器人通過藍(lán)牙與物料搬運(yùn)工具上的傳感器連接，實時獲取搬運(yùn)工具的狀態(tài)信息，并根據(jù)獲取的狀態(tài)信息構(gòu)建搬運(yùn)工具狀態(tài)數(shù)據(jù)庫，并將數(shù)據(jù)存儲到數(shù)據(jù)庫中；

39、機(jī)器人通過麥克風(fēng)采集語音指令的原始信號，并構(gòu)建語音數(shù)據(jù)庫存儲語音信號；

40、通過攝像頭實時捕捉圖像數(shù)據(jù)，包括物料圖像、環(huán)境圖像，并構(gòu)建圖像數(shù)據(jù)庫用于存儲圖像數(shù)據(jù)；

41、機(jī)器人通過內(nèi)置的溫度傳感器、濕度傳感器和壓力傳感器，實時采集物料的溫度ts、濕度hs和壓力數(shù)據(jù)ps，并構(gòu)建傳感器數(shù)據(jù)庫存儲獲取的傳感器相關(guān)數(shù)據(jù)。

42、所述數(shù)據(jù)分析模塊包括數(shù)據(jù)校驗單元、數(shù)據(jù)處理單元和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)單元；所述數(shù)據(jù)校驗單元對接收到的物料數(shù)據(jù)檢查數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性校驗、格式校驗和邏輯校驗，并構(gòu)建物料訂單模型庫，用于處理和分析訂單數(shù)據(jù)；

43、所述數(shù)據(jù)預(yù)處理單元對搬運(yùn)工具的狀態(tài)信息、語音信號數(shù)據(jù)、圖像數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理并分別構(gòu)建模型庫：

44、所述數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)單元對各模型庫進(jìn)行關(guān)聯(lián)操作，最終構(gòu)成一個數(shù)據(jù)庫鏈大模型。

45、所述自主決策模塊包括路徑規(guī)劃模塊和路徑?jīng)Q策模塊；所述路徑規(guī)劃模塊用于利用蟻群算法進(jìn)行物料搬運(yùn)路徑規(guī)劃；所述路徑?jīng)Q策模塊通過數(shù)據(jù)庫鏈大模型根據(jù)各模型庫的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)對搬運(yùn)路徑進(jìn)行優(yōu)化，制定最終的物料搬運(yùn)的決策方案；

46、所述決策響應(yīng)模塊用于執(zhí)行決策方案并實時監(jiān)測搬運(yùn)過程；收集運(yùn)行過程中的所有數(shù)據(jù)和反饋信息，發(fā)送給各模型數(shù)據(jù)庫，更新相關(guān)數(shù)據(jù)信息。

47、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所達(dá)到的有益效果是：

48、本發(fā)明通過萬物互聯(lián)技術(shù)，將機(jī)器人系統(tǒng)與工廠的物料管理系統(tǒng)、多種傳感器、搬運(yùn)工具等緊密連接，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)的實時共享與交互；

49、本發(fā)明通過對物料訂單、工具狀態(tài)、語音信號、圖像數(shù)據(jù)以及傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行有效性分析和模型化處理，構(gòu)建了多個小模型庫，并進(jìn)行了關(guān)聯(lián)操作，形成了一個完整的數(shù)據(jù)庫鏈大模型；基于這些信息構(gòu)建數(shù)據(jù)庫鏈大模型，自主制定并執(zhí)行物料搬運(yùn)決策方案，提高了決策的準(zhǔn)確性和效率；同時，這種模型化的處理方式不僅提高了數(shù)據(jù)的處理效率，還能夠通過關(guān)聯(lián)分析發(fā)現(xiàn)潛在的問題和風(fēng)險，為機(jī)器人的自主決策提供有力支持。