[發明專利]一種面向機器人AI算法訓練的仿真系統

有效

• 申請號: 202110441653.3
• 申請日: 2021-04-23
• 公開（公告）號: CN113311724B
• 公開（公告）日: 2022-06-21
• 發明（設計）人: 陳思遠;胡青陽;王瑞琰;葉晶晶;高昕
• 申請（專利權）人: 中電?？导瘓F有限公司
• 主分類號: G05B17/02
• 分類號: G05B17/02
• 代理公司: 杭州君度專利代理事務所(特殊普通合伙) 33240
• 代理人: 楊天嬌

1.一種面向機器人AI算法訓練的仿真系統，所述機器人AI算法包括機器人運動控制算法和機器人導航算法，其特征在于，所述面向機器人AI算法訓練的仿真系統包括算法訓練仿真平臺、數據資源庫、計算中心、機器人真實運行環境，所述算法訓練仿真平臺包括場景管理模塊、模型管理模塊、算法管理模塊和仿真模擬模塊，其中：

所述算法訓練仿真平臺的模型管理模塊，用于從數據資源庫導入機器人模型、靜態物體模型的模型數據，將模型數據轉化為指定格式的模型數據結構，并基于機器人模型的模型數據結構中的運動約束條件對機器人模型進行運動檢測，根據運動檢測結果確定機器人模型的異常運動節點進行展示；

所述算法訓練仿真平臺的算法管理模塊，用于從數據資源庫導入機器人運動控制算法或/和機器人導航算法，并在仿真時和仿真后對機器人運動控制算法或/和機器人導航算法的運行效率進行評估；

所述算法訓練仿真平臺的場景管理模塊，用于構建仿真時的場景，并建立關系樹形結構，所述關系樹形結構中以場景為根節點，以當前機器人模型正在執行的任務為根節點的子節點，以機器人模型、機器人運動控制算法或/和機器人導航算法為子節點的葉子節點；

所述算法訓練仿真平臺的仿真模擬模塊，加載模型管理模塊導入的機器人模型、靜態物體模型，算法管理模塊導入的機器人運動控制算法或/和機器人導航算法，以及場景管理模塊建立的樹形結構在場景中進行仿真運行，監測并記錄仿真時產生的當前機器人模型正在執行的任務的狀態、機器人運動控制算法或/和機器人導航算法實時產生的機器人模型的運行參數、機器人模型各運動節點的運行狀態；

所述計算中心，用于在仿真后將算法訓練仿真平臺經過驗證的機器人運動控制算法或/和機器人導航算法、機器人運動控制算法或/和機器人導航算法實時產生的機器人模型的運行參數、機器人模型對應的運動約束條件下發到機器人真實運行環境；

所述機器人真實運行環境，用于接收計算中心下發的機器人運動控制算法或/和機器人導航算法、機器人運動控制算法或/和機器人導航算法實時產生的機器人模型的運行參數、機器人模型對應的運動約束條件，根據接收的算法和參數控制機器人運動，并采集機器人的運動數據。

2.如權利要求1所述的面向機器人AI算法訓練的仿真系統，其特征在于，所述將模型數據轉化為指定格式的模型數據結構，包括：

將.obj、.stl格式的模型數據轉化為以SDF為標準的模型數據結構，或者將.stl格式的模型數據轉化為以URDF為標準的模型數據結構；

采用模型樹形結構表示以SDF或URDF為標準的模型數據結構，模型樹形結構中包含可視化節點和/或運動節點，所述可視化節點用于表述模型的坐標點信息、材質信息和組件外觀信息，所述運動節點用于表述模型各個運動節點的運動約束條件。

3.如權利要求1所述的面向機器人AI算法訓練的仿真系統，其特征在于，所述基于機器人模型的模型數據結構中的運動約束條件對機器人模型進行運動檢測，根據運動檢測結果確定機器人模型的異常運動節點，包括：

根據機器人模型的模型數據結構中的運動約束條件基于ammo.js物理引擎對機器人模型進行運動檢測，檢測機器人模型的各運動節點是否超出合理范圍得到運動檢測結果；

獲取運動檢測結果，若運動檢測結果中不存在超出隔離范圍的運動節點，則機器人模型對應的運動約束條件正常；否則確定超出隔離范圍的運動節點為異常運動節點，并可視化展示異常運動節點以及運動約束條件中與異常運動節點對應的條件數值。

4.如權利要求1所述的面向機器人AI算法訓練的仿真系統，其特征在于，所述模型管理模塊采用HTTP異步傳輸模式從數據資源庫導入機器人模型、靜態物體模型的模型數據；

導入的機器人模型、靜態物體模型的模型數據存儲在模型管理模塊預先構建模型緩存池中，并且靜態物體模型采用一次導入多次使用的形式，即只從數據資源庫獲取一次靜態物體模型的模型數據，加載時從模型緩存池中讀取模型數據；機器人模型采用一次導入多次更新狀態的形式，即只從數據資源庫獲取一次機器人模型的模型數據，后續通過主動訂閱與被動接收的方式獲取機器人模型各運動節點的運行狀態來更新模型數據。