[發明專利]基于AI的機器人服務方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210215015.4
• 申請日: 2022-03-04
• 公開（公告）號: CN114723983A
• 公開（公告）日: 2022-07-08
• 發明（設計）人: 曹小伍;雷銘杰;李德勝;華國明
• 申請（專利權）人: 杭州翔毅科技有限公司
• 主分類號: G06V10/764
• 分類號: G06V10/764;G06K9/62;G06V10/774
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 李幸芳

1.一種基于AI的機器人服務方法，其特征在于，應用于機器人，所述基于AI的機器人服務方法包括：

每間隔第一預設時間段，確定未來第二預設時間段內的天氣信息；

獲取當前所處的季節信息，并獲取機器人內部存儲的目標農田的農作物信息；

根據所述天氣信息、所述季節信息和所述目標農田的農作物信息，確定對所述農作物進行管理的管理策略。

2.如權利要求1所述的基于AI的機器人服務方法，其特征在于，所述管理策略包括灌溉策略，所述灌溉策略包括灌溉范圍以及灌溉時間，所述根據所述天氣信息、所述季節信息和所述目標農田的農作物信息，確定對所述農作物進行管理的管理策略的步驟之后，所述方法包括：

確定是否接收到所述灌溉策略的確認信息，其中，所述確認信息包括所述對所述灌溉范圍以及所述灌溉時間的調整信息；

若接收到對所述灌溉策略的確認信息時，則基于所述確認信息，執行所述灌溉策略。

3.如權利要求1所述的基于AI的機器人服務方法，其特征在于，所述獲取當前所處的季節信息，并獲取機器人內部存儲的目標農田的農作物信息的步驟之前，所述方法包括：

每間隔第三預設時間段采集所述目標農田的農作物的圖像；

將所述農作物圖像輸入至預設識別模型中，基于所述預設識別模型對所述農作物的圖像進行識別，得到所述農作物信息；

其中，所述預設識別模型是基于具有預設標簽的農作物訓練數據，對預設基礎訓練模型，進行迭代訓練得到的。

4.如權利要求3所述的基于AI的機器人服務方法，其特征在于，所述將所述農作物圖像輸入至預設識別模型中，基于所述預設識別模型對所述農作物的圖像進行識別的步驟之前，所述方法包括：

將具有預設標簽的農作物訓練數據輸入至所述預設基礎訓練模型；

利用所述預設基礎訓練模型對所述具有預設標簽的農作物訓練數據進行預測，得到所述農作物訓練數據的預測結果；

將所述預測結果和所述預設標簽進行差異計算，得到訓練誤差結果；

判斷所述訓練誤差結果是否達到滿足預設誤差閾值指示的誤差標準；

如果所述訓練誤差結果未滿足所述預設誤差閾值指示的誤差標準，則更新所述預設基礎訓練模型當前的模型參數，并返回所述利用所述預設基礎訓練模型對所述具有預設標簽的農作物訓練數據進行預測的步驟，直到所述訓練誤差結果滿足所述預設誤差閾值指示的誤差標準后停止訓練；

將停止訓練的所述預設基礎訓練模型作為具有滿足精度條件的所述預設識別模型；

所述訓練誤差結果包括均方誤差結果，所述預設誤差閾值包括預設均方誤差閾值，所述判斷所述訓練誤差結果是否滿足預設誤差閾值指示的誤差標準包括：判斷所述均方誤差結果是否小于預設均方誤差閾值。

5.如權利要求3所述的基于AI的機器人服務方法，其特征在于，所述每間隔第三預設時間段采集所述目標農田的農作物的圖像的步驟，包括：

每間隔第三預設時間段，前行至所述目標農田；

在機器人前行過程中，若檢測到前行路面上存在積水時，確定是否規避所述積水的規避路徑；

若不存在時，則啟動所述預設抽吸裝置，基于所述預設抽吸裝置，對所述積水進行抽吸處理，并按照預設前行軌跡前行，直至采集到所述目標農田的農作物。

6.如權利要求5所述的基于AI的機器人服務方法，其特征在于，所述若不存在時，則啟動所述預設抽吸裝置，基于所述預設抽吸裝置，對所述積水進行抽吸處理，并按照預設前行軌跡前行的步驟，包括：

在機器人前行過程中，若通過預設水位傳感器檢測到前行路面上存在積水時，則啟動預設抽吸裝置；

或者在機器人前行過程中，若檢測到前行路面上存在積水時，確定所述機器人是否處于打滑狀態，若處于打滑狀態時，則啟動預設抽吸裝置。