[發明專利]一種基于5g網絡的機器人遠程控制指令下發方法及系統

有效

• 申請號: 202211064918.3
• 申請日: 2022-09-01
• 公開（公告）號: CN115129430B
• 公開（公告）日: 2022-11-22
• 發明（設計）人: 趙勝林;亓洪建;張偉;李紅領;侯曉鵬;孫成斌;侯玉忠;郭慶武;李岳;季東朝
• 申請（專利權）人: 山東德晟機器人股份有限公司
• 主分類號: G06F9/455
• 分類號: G06F9/455;G06F9/30;G06F9/54;H04L67/025;H04L67/1095
• 代理公司: 濟南立木專利代理事務所(特殊普通合伙) 37281
• 代理人: 張清東

1.一種基于5g網絡的機器人遠程控制指令下發方法，其特征在于，所述方法包括：

基于5g網絡平臺，結合遠程診斷調用指令，修改機器人的運行程序的變量；

同步采集機器人的運行參數，獲取運行參數集；

使用監控攝像頭實時監控機器人的運行狀態，獲取運行狀態集；

將所述運行參數集與所述運行狀態集導入到仿真軟件中，進行指標還原設置，搭建機器人數字孿生平臺；

隨機變更機器人的變量個數，通過所述遠程診斷調用指令，獲取運行參數隨機調整集與運行狀態隨機調整集；

同步記錄機器人的面板顯示信息，獲取面板顯示信息集；

將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成機器人的遠程診斷報告；

基于所述機器人數字孿生平臺，將所述遠程診斷報告發送至設備端，獲取遠程診斷結果；

其中，將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成機器人的遠程診斷報告，所述方法包括：

獲取數據備份歸檔信息；

通過所述數據備份歸檔信息，對所述運行參數隨機調整集對應的程序進行歸檔整理，獲取運行程序備份數據包；

將所述運行程序備份數據包導入至云處理器中，對所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成機器人的遠程診斷報告；

其中，將所述運行程序備份數據包導入至云處理器中，對所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成機器人的遠程診斷報告，所述方法包括：

將所述運行程序備份數據包導入至云處理器后，在Node.js環境中，通過所述機器人數字孿生平臺，獲取Node信號；

基于所述Node信號，通過非阻塞I/O接口，對所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成數字孿生模型；

通過所述云處理器，接收客戶端的運行狀態請求；

通過所述運行狀態請求與所述數字孿生模型，生成機器人的遠程診斷報告；

其中，基于所述Node信號，通過非阻塞I/O接口，對所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成數字孿生模型，所述方法包括：

以RBF網絡為模型基礎，將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集輸入至RBF網絡的輸入端，將面板顯示信息集作為監督數據，進行有監督訓練；

設定所述RBF網絡的節點中心及節點基寬參數；

通過所述RBF網絡前端的辨識網絡，將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與所述面板顯示信息集進行輸入；

基于所述節點中心及節點基寬參數，進行數據迭代運算，在誤差閾值滿足預設誤差閾值后，生成數字孿生模型。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，隨機變更機器人的變量個數，通過所述遠程診斷調用指令，獲取運行參數隨機調整集與運行狀態隨機調整集，所述方法包括：

定位標記機器人的運行程序的變量，生成變量標記信息；

通過隨機算法，生成隨機數，其中，所述隨機數的個數與所述運行程序變量的個數一致；

通過隨機數變更規則與所述隨機數，對所述變量標記信息進行修改，同步進行信息采集，獲取運行參數隨機調整集與運行狀態隨機調整集。

3.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于Node.js環境，由Node.js作為http server提供web訪問接口，通過云處理器接收到客戶端的運行狀態請求；

將所述遠程診斷報告推送至客戶端，客戶端基于Echarts庫，將所述遠程診斷報告動態輸出。

4.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

通過所述遠程診斷結果，判斷所述機器人是否出現故障；

若出現故障，通過異常報警模塊，對故障進行定位標記，獲取故障異常標記結果；

通過云處理器，將所述故障異常標記結果輸出至遠程調試端，輔助遠程調試端的專業工程師進行調試。

5.一種基于5g網絡的機器人遠程控制指令下發系統，其特征在于，所述系統包括：

變量修改單元，所述變量修改單元用于基于5g網絡平臺，結合遠程診斷調用指令，修改機器人的運行程序的變量；

參數獲取單元，所述參數獲取單元用于同步采集機器人的運行參數，獲取運行參數集；

運行狀態獲取單元，所述運行狀態獲取單元用于使用監控攝像頭實時監控機器人的運行狀態，獲取運行狀態集；

數字平臺搭建單元，所述數字平臺搭建單元用于將所述運行參數集與所述運行狀態集導入到仿真軟件中，進行指標還原設置，搭建機器人數字孿生平臺；

隨機調整單元，所述隨機調整單元用于隨機變更機器人的變量個數，通過所述遠程診斷調用指令，獲取運行參數隨機調整集與運行狀態隨機調整集；

同步記錄單元，所述同步記錄單元用于同步記錄機器人的面板顯示信息，獲取面板顯示信息集；

診斷報告生成單元，所述診斷報告生成單元用于將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成機器人的遠程診斷報告；

診斷結果獲取單元，所述診斷結果獲取單元用于基于所述機器人數字孿生平臺，將所述遠程診斷報告發送至設備端，獲取遠程診斷結果；

備份歸檔單元，所述備份歸檔單元用于獲取數據備份歸檔信息；

歸檔整理單元，所述歸檔整理單元用于通過所述數據備份歸檔信息，對所述運行參數隨機調整集對應的程序進行歸檔整理，獲取運行程序備份數據包；

診斷報告生成單元，所述診斷報告生成單元用于將所述運行程序備份數據包導入至云處理器中，對所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成機器人的遠程診斷報告；

信號獲取單元，所述信號獲取單元用于將所述運行程序備份數據包導入至云處理器后，在Node.js環境中，通過所述機器人數字孿生平臺，獲取Node信號；

孿生模型生成單元，所述孿生模型生成單元用于基于所述Node信號，通過非阻塞I/O接口，對所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與面板顯示信息集進行整合，生成數字孿生模型；

請求接收單元，所述請求接收單元用于通過所述云處理器，接收客戶端的運行狀態請求；

診斷報告生成單元，所述診斷報告生成單元用于通過所述運行狀態請求與所述數字孿生模型，生成機器人的遠程診斷報告；

有監督訓練單元，所述有監督訓練單元用于以RBF網絡為模型基礎，將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集輸入至RB F網絡的輸入端，將面板顯示信息集作為監督數據，進行有監督訓練；

參數設定單元，所述參數設定單元用于設定所述RBF網絡的節點中心及節點基寬參數；

數據輸入單元，所述數據輸入單元用于通過所述RBF網絡前端的辨識網絡，將所述運行參數隨機調整集、運行狀態隨機調整集與所述面板顯示信息集進行輸入；

迭代運算單元，所述迭代運算單元用于基于所述節點中心及節點基寬參數，進行數據迭代運算，在誤差閾值滿足預設誤差閾值后，生成數字孿生模型。