一种基于云平台的网络机器人数据控制系统

摘要

本发明公开了一种基于云平台的网络机器人数据控制系统，包括云平台、与云平台连接的网络机器人，所述的云平台获取网络机器人的数据，并控制网络机器人。所述的数据控制系统还包括与云平台连接的客户端，所述的云平台获取网络机器人的数据和客户端的控制指令，并控制网络机器人执行所述控制指令；所述的客户端与网络机器人相对应，其对应关系储存在云平台中。本发明解决了传统机器人内嵌复杂软件程序实现所需功能问题，实现了利用云平台对网络机器人的控制，本发明结构简单，适合推广。

说明书

技术领域

本发明涉及机器人领域，尤其是一种基于云平台的网络机器人数据控制系统。

背景技术

现有技术中传统的机器人技术都是在机器人本机安装软件程序，利用内嵌的软件程序来达到实现机器人的各种功能。

并且，原有机器人内嵌程序一般都是固定在硬件中，有的机器人没有操作系统或是有简单的操作系统，也有的利用机器人操作系统ROS，在ROS的基础上运行各种机器人应用程序。

同时，云计算技术是一种新型的商业平台，带来了新的信息服务模式。云计算是分布式计算，并行处理、网格计算等计算模式的最新发展。云计算通过将各种互联的计算、存储、数据、应用等资源进行有效整合来实现多层次的虚拟化与抽象。

进一步地，随着google bigtable和Amazon′s Dynamo的发布完善，传统关系型数据库不能解决的问题已经被新诞生的Nosql解决，类似产品如mongodb等普及度越来越高。利用非关系型数据库技术，原有的云数据中心架构被打破，数据提取存储变得更加容易，成本更低，大数据的实现成为可能。

更进一步地，近年来云数据仓库的发展己能够大规模并行处理海量数据并对分析数据进行高效管理，而受到Map/Reduce框架强力支持的Hadoop是一种基于集群分布式架构，不论海量数据处理、成本、运算速度还是稳定性都优于数据仓库。

由于，使用机器人内嵌的软件程序实现对机器人各种功能的控制系统计算速率慢、成本高昂。

有鉴于此，特提出本发明。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于克服现有技术的不足，提供一种基于云平台的网络机器人数据控制系统，解决机器人复杂的内嵌的软件程序控制的问题，实现了利用云平台实现对机器人各种功能的控制，提高了机器人控制的精确性。

为了实现该目的，本发明采用如下技术方案：一种基于云平台的网络机器人数据控制系统，包括云平台、与云平台连接的网络机器人，所述的云平台获取网络机器人的数据，并控制网络机器人。

进一步地，所述的数据控制系统还包括与云平台连接的客户端，所述的云平台获取网络机器人的数据和客户端的控制指令，并控制网络机器人执行所述控制指令；

所述的客户端与网络机器人相对应，其对应关系储存在云平台中。

更进一步地，所述的客户端通过网络组件连接到所述云平台，并实现了客户端和云平台的远程数据交互；其中网络组件包括集线器、宽带路由器、网关和网桥等。所述的客户端与网络组件无线或者有线连接。

进一步地，所述的数据管理系统还包括至少一个消息服务器模块，所述的消息服务器模块建立网络机器人和云平台之间、和/或客户端和云平台之间的通信连接。

进一步地，所述的数据控制系统还包括第三方智能终端，所述的第三方智能终端通过消息服务器模块建立与云平台的通信连接。

进一步地，：所述的网络机器人包括远程控制模块和传感器连接模块；

所述的远程控制模块与云平台连接，接收云平台发送的控制指令并控制网络机器人执行该指令；

所述的传感器连接模块与云平台以及设置于网络机器人上的传感器连接，并且所述的云平台通过传感器连接模块获取传感器的数据。

进一步地，所述的数据控制系统还包括数据采集模块，所述的数据采集模块分别与传感器连接模块和云平台连接；

其中，所述的数据采集模块通过传感器连接模块获取传感器的数据，并将所获取的数据转换为云平台所需的数据格式发送给云平台。

进一步地，所述的云平台包括云平台服务器模块和数据存储模块，所述的云平台服务器模块与数据存储模块连接，并与数据存储模块进行数据交互。

进一步地，所述的云平台服务器模块包括数据访问层模块，所述的数据访问层模块建立与数据存储模块之间的数据通信连接。

进一步地，所述的云平台服务器模块还包括数据处理模块，所述的处理模块与数据访问层模块连接；

其中，所述的数据处理模块将数据访问层模块获取的数据进行判断处理。

进一步地，所述的数据存储模块包括数据库模块和文件服务器模块；所述的数据库模块与文件服务器模块分别与云平台服务器模块连接。

采用上述技术方案后，本发明与现有技术相比具有以下有益效果：

1、本发明基于云平台的网络机器人数据控制系统利用云平台实现了对网络机器人的控制，解决了传统机器人内嵌复杂软件程序实现所需功能，提高了网络机器人响应速率，节省了成本，适合推广。

2、本发明基于云平台的网络机器人数据控制系统利用数据库模块的结构实现了在超大数据量的情况下对请求和指令做出快速精准的操作。

3、本发明基于云平台的网络机器人数据控制系统利用云平台对网络机器人的统一控制，降低了用户使用智能设备的风险。

附图说明

图1、本发明实施例中基于云平台的网络机器人数据控制系统的结构图；

图2、本发明实施例中云平台的结构图；

图3、本发明另一实施例中云平台的结构图；

图4、本发明实施例中数据交互流程；

图5、本发明实施例中基于云平台的网络机器人数据控制系统的流程图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

在本发明实施例中提及客户端包括客户所使用的移动终端或个人计算机等设备，例如智能手机、个人数码助力(PDA)、平板电脑、笔记本电脑、车载电脑、掌上游戏机、智能眼镜、智能手表、可穿戴设备、虚拟显示设备或显示增强设备(如Google Glass、Oclus Rift、Hololens、Gear VR)等。

本发明实施例中提及的DAO：Data Access Objects；

SQL：Structured Query Language；

MVC：Model View Controller；

XML：Extensible Markup Language；

RDBMS：Relational Database Management System；

HTML：Hyper Text Markup Language；

UI：User Interface；

CSS：Cascading Style Sheets。

实施例一

本实施例所述的一种基于云平台的网络机器人数据控制系统，包括云平台、与云平台连接的网络机器人，所述的云平台获取网络机器人的数据，并控制网络机器人。

进一步地，所述的数据控制系统还包括与云平台连接的客户端，所述的云平台获取网络机器人的数据和客户端的控制指令，并控制网络机器人执行所述控制指令；

所述的客户端与网络机器人相对应，其对应关系储存在云平台中。

更进一步地，所述的客户端通过网络组件连接到所述云平台，并实现了客户端和云平台的远程数据交互；其中网络组件包括集线器、宽带路由器、网关和网桥等。所述的客户端与网络组件无线或者有线连接。

进一步地，所述的数据管理系统还包括至少一个消息服务器模块，所述的消息服务器模块建立网络机器人和云平台之间、和/或客户端和云平台之间的通信连接。

进一步地，所述的数据控制系统还包括第三方智能终端，所述的第三方智能终端通过消息服务器模块建立与云平台的通信连接。

进一步地，所述的云平台包括云平台服务器模块和数据存储模块，所述的云平台服务器模块与数据存储模块连接，并与数据存储模块进行数据交互。

进一步地，所述的数据存储模块包括数据库模块和文件服务器模块；所述的数据库模块与文件服务器模块分别与云平台服务器模块连接。

如图1所示，本实施例中所述的消息服务器模块为ActiveMQ消息服务器或者MQ消息服务器。

例如，客户端、网络机器人、第三方智能终端在产生数据之后将数据提交ActiveMQ消息服务器，ActiveMQ消息服务器将数据提交请求进行分发到不同的云平台服务器模块，云平台服务器模块对数据进行处理后存入数据库模块或将文件上传至文件服务器模块。

同时，客户端、网络机器人、第三方智能终端在需要读取数据时将数据获取请求至ActiveMQ消息服务器，ActiveMQ消息服务器将请求分发到不同的云平台服务器模块，云平台服务器模块对请求进行解析之后会从数据库模块或文件服务器模块中得到结果并且原路返回至请求端。

综上所述，本实施例所述的基于云平台的网络机器人数据控制系统有以下优点：

1、本实施例基于云平台的网络机器人数据控制系统利用云平台实现了对网络机器人的控制，解决了传统机器人内嵌复杂软件程序实现所需功能，提高了网络机器人响应速率，节省了成本，适合推广。

2、本实施例基于云平台的网络机器人数据控制系统利用数据库模块的结构实现了在超大数据量的情况下对请求和指令做出快速精准的操作。

3、本实施例基于云平台的网络机器人数据控制系统利用云平台对网络机器人的统一控制，降低了用户使用智能设备的风险。

实施例二

本实施例中，所述的云平台包括云平台服务器模块和数据存储模块，所述的云平台服务器模块与数据存储模块连接，并与数据存储模块进行数据交互。

进一步地，所述的云平台服务器模块包括数据访问层模块，所述的数据访问层模块建立与数据存储模块之间的数据通信连接。

进一步地，所述的云平台服务器模块还包括数据处理模块，所述的处理模块与数据访问层模块连接；

其中，所述的数据处理模块将数据访问层模块获取的数据进行判断处理。

进一步地，所述的数据存储模块包括数据库模块和文件服务器模块；所述的数据库模块与文件服务器模块分别与云平台服务器模块连接。

如图2所示，本实施例中所述的云平台服务器模块采用开源的持久化框架SpringMVC+MyBatis，SpringMVC实现了模型、业务逻辑和展示层的分离，提高了代码的可重用性，所述的数据访问层模块为MyBatis，其中，所述的MyBatis实现了DAO接口与XML映射文件的绑定，自动为我们生成接口的具体实现，所述的云平台服务器模块的结构简单清晰、易用。并且所述的数据访问层模块

如图3所示，本实施例中所述的云平台服务器模块还包括SpringMVC，即Spring框架提供了构建Web应用程序的全功能MVC模块，具有开源、与其它框架无缝集成等有点。

本实施例中所述的数据访问层模块MyBatis是一个基于Java的持久层框架，提供持久层框架包括SQL Maps和DAO，支持普通SQL查询、存储过程和高级映射的优秀框架，其优点有开源、简单、实用、灵活、执行速度快以及可维护性强。

具体的，本实施例所述的数据访问层模块MyBatis应用程序根据XML配置文件创建SQLSessionFactory，SQLSessionFactory在根据配置，配置来源于两个地方，一处是配置文件，一处是Java代码的注解，获取一个SQLSession。SQLSession包含了执行SQL所需要的所有方法，可以通过SQLSession实例直接运行映射的SQL语句，完成对数据的增删、改查和事务提交等，用完之后关闭SQLSession。

本实施例中所述的云平台服务器模块还包括Bootstrap是现阶段主流的HTML5开发框架，开发者平台使用Bootstrap开发前端页面，于美观性，兼容性方面会处理的很好，其响应式开发则能够使前端界面在不同的设备和浏览器下呈现出相同的展示效果；

本实施例中所述的云平台服务器模块还包括easyUI是一组基于JQuery的UI插件集合体，而JQuery EasyUI的目标就是帮助WEB开发者更轻松的打造出功能丰富并且美观的UI界面。云平台管理后台使用easyUI来开发界面，则不需要再编写复杂的Javascript，也不需要对CSS样式有深入的开发，大大减少了开发者的工作，并且能够使精力更多的放在逻辑处理上。

本实施例中所述的数据库模块为MySQL，其中MySQL是一个关系型数据库管理系统，是WEB应用方面最好的RDBMS即关系数据库管理系统，其优点有开源、体积小、速度快、总体拥有成本低且在构建分布式数据库集群时MySQL拥有难以超越的优势。

综上所述，本实施例所述的云平台为网络机器人提供了一个向云端传输信息并获得反馈的闭环。云数据库接收网络机器人采集的信息，并通过网络机器人可读的格式进行存储。存储在本地网络机器人底层的信息包括软件组件、导航地图(例如，物体定位、世界模型)、任务知识(例如，行动方法、操作策略)以及模式识别模型(例如，图像识别、物体识别)。云端引擎提供强大的计算能力，每个网络机器人通过云端使用，因此，它们自身不用再额外装载繁重的计算功能。云端引擎的计算环境具备海量带宽，使网络机器人可以非常迅捷的从云端分享和获取信息。并且本实施例中所述的云平台结构简单，能够对客户端、网络机器人和第三方智能终端所获取的数据进行快速的处理并执行相应的请求，提高了网络机器人的控制速度，节省了网络机器人的控制成本。

实施例三

进一步地，所述的网络机器人包括远程控制模块和传感器连接模块；

所述的远程控制模块与云平台连接，接收云平台发送的控制指令并控制网络机器人执行该指令；

所述的传感器连接模块与云平台以及设置于网络机器人上的传感器连接，并且所述的云平台通过传感器连接模块获取传感器的数据。

进一步地，所述的数据控制系统还包括数据采集模块，所述的数据采集模块分别与传感器连接模块和云平台连接；

其中，所述的数据采集模块通过传感器连接模块获取传感器的数据，并将所获取的数据转换为云平台所需的数据格式发送给云平台。

如图4所示，本实施例中网络机器人和第三方智能终端中设置的智能硬件与云平台数据交互，是通过开源的ActiveMQ消息服务器实现，ActiveMQ息服务器负责帮助完成数据格式的校验，消息的订阅和分发，并有效的缓解云平台服务器的压力，帮助实现客户端与服务器以及智能硬件之间的数据交互。具体步骤如下：

S1、获取传感器采集的数据；

S2、将所获取的数据转换为云平台所需的数据格式；

S3、判断数据是否转换成所需的数据格式；如果是，则执行执行S4；如果否，则执行不走S5；

S4、发送给消息服务器模块；

S5、执行协议格式化验证，验证成功后将消息服务器模块接受的信息反馈给服务器或者客户端。

本实施例中所述的消息服务器能够快速的提取，并通过各种硬件接口取得对应硬件的数据；还能够将云平台的控制指令发送给对应的网络机器人，提高了信息获取的速度，进而提高了基于云平台的网络机器人数据控制系统的响应速率。

实施例四

如图5所示，本实施例中基于云平台的网络机器人数据控制系统的控制步骤如下：

S1、访问云平台，登录用户名；

S2、验证用户信息，并判断是否验证成功，如果否，则结束；如果是，则执行下一步；

S3、进入网络机器人数据控制系统；

S4、选择执行对应的控制管理功能。

上述实施例中的实施方案可以进一步组合或者替换，且实施例仅仅是对本发明的优选实施例进行描述，并非对本发明的构思和范围进行限定，在不脱离本发明设计思想的前提下，本领域中专业技术人员对本发明的技术方案做出的各种变化和改进，均属于本发明的保护范围。