机器人云平台操控装置制造方法及图纸

本发明专利技术提供一种机器人云平台操控装置，属于数据识别，数据表示，记录载体，记录载体的处理，包括数据库、云引擎端及使用终端，数据库包括服务器A、服务器B、服务器C及服务器D，所述的服务器A、服务器B、服务器C及服务器D相互连接，云引擎端包括云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C，所述的云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C相互连接，其中云引擎端A与APLS相连接，云引擎端B与服务器D相连接，云引擎端C与服务器C相连接，使用终端包括使用终端A、使用终端B及使用终端C，所述的使用终端A与云引擎端A连接，云数据下这部为机器人量身定做的“维基百科”上，机器人可以在一种理想状态下进行信息共享、加工和获取。

Robot cloud platform manipulating device

The invention provides a robot cloud platform control device, belonging to the data identification, data representation, record carrier, a record carrier, including database, cloud engine and end use of the terminal, including database server A, B server, C server and D server, the A server, B server, C server and D server connect with each other, including cloud cloud engine engine end end A, cloud and cloud B engine engine end end C and the end A cloud cloud engine, engine and engine end C end B cloud connected, the cloud engine end A connected with the APLS engine, cloud end B and D server connected cloud engine the server end C and C connected, using terminal including the use of terminal A, using terminal B and terminal C, using terminal A and cloud terminal A is connected with the engine, the cloud data for the robot tailored \Wikipedia\, The robot can share, process and obtain information in an ideal state.

【技术实现步骤摘要】
机器人云平台操控装置
本专利技术属于数据识别，数据表示，记录载体，记录载体的处理，尤其涉及一种机器人云平台操控装置。
技术介绍
1.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。2.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。3.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。4.随着googlebigtable和Amazon'sDynamo的发布完善，传统关系行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。5.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。为了解决上述技术问题，特提出一种新的技术方案。
技术实现思路
本专利技术的目的是为了克服上述现有技术存在的不足之处，而提供一种机器人云平台操控装置，它使用方便、操作简单、易于大规模推广应用。本专利技术所解决的技术问题采用以下技术方案来实现：一种机器人云平台操控装置，包括数据库、云引擎端及使用终端，数据库包括服务器A、服务器B、服务器C及服务器D，所述的服务器A、服务器B、服务器C及服务器D相互连接，云引擎端包括云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C，所述的云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C相互连接，其中云引擎端A与APLS相连接，云引擎端B与服务器D相连接，云引擎端C与服务器C相连接，使用终端包括使用终端A、使用终端B及使用终端C，所述的使用终端A与云引擎端A连接，使用终端B与云引擎端B连接，使用终端C与云引擎端C连接，同时使用终端C与服务器A相连接。所述的服务器数量不少于4个。所述的云引擎端数量不少于3个。所述的使用终端数量不少于3个。本专利技术的有益效果为：此种云端架构为机器人提供了一个向云端传输信息并获得反馈的闭环。云数据库接收机器人采集的信息，并通过机器可读的格式进行存储。存储在本地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，使机器人可以非常迅捷的从云端分享和获取信息。此方法为机器人提供了一个巨大的网络和数据库来帮助其共享信息，并互相学习各自的行为、技能和环境，以达到一种经验共享、互相学习的理想状态。此方法之于机器人就是互联网之于我们。互联网为我们提供了一个效率最高的信息传递和交互工具，每个人都可以将自己的认知盈余通过互联网与其他人共享，我们每个人也在时刻通过接收别人上传到互联网的各种技能、经验和知识来不断学习。我们阅读文章、图片和视频等高质量素材来提升自己，我们通过社区来解答难题并学习技能，这说到底都是信息的共享和交换。就像印刷术的专利技术和书籍的出现，将原本只能口口相传的知识带到了更容易传播的书本上，使更多的人更加高效的获取信息和学习，而互联网是将这一方式提升到了极致。虽然互联网带来了高效的信息共享方式，但说到底也仅仅是被我们所使用的一种工具，达到的效果和效率因人而异。同样是写作者发布一篇文章，或者是一部教学视频，不同的受众从中汲取的知识也会大不相同，学习的效果也因此出现较大差异，一些人眼中有价值的信号可能成为另一部分人眼中干扰的噪音，对于人类来说，互联网的信息传播依然是一种受摩擦力限制的非理想状态，能量消耗不可避免。而对于机器人来说完全不存在这个问题，因为它们拥有共同的灵魂——代码。当云端的数据设定统一的信息格式之后，所有信息对于接入的机器人来说是完全没有差异的。一个机器人将所获得的技能上传到云端，其他机器人就可以通过下载完全掌握该项技能，且熟练程度与最初的贡献者丝毫不会发生偏离。对机器人而言，所有的信息、知识和技能在传递过程中绝不会出现干扰和衰变，所见即所得。所以在云数据下这部为机器人量身定做的“维基百科”上，机器人可以在一种理想状态下进行信息共享、加工和获取。附图说明图1是本专利技术的结构示意图。图2是本专利技术的传输示意图。具体实施方式参照各图，一种机器人云平台操控装置，包括数据库、云引擎端及使用终端，数据库包括服务器A1、服务器B2、服务器C3及服务器D4，所述的服务器A1、服务器B2、服务器C3及服务器D4相互连接，云引擎端包括云引擎端A6、云引擎端B6及云引擎端C11，所述的云引擎端A6、云引擎端B7及云引擎端C11相互连接，其中云引擎端A6与APLS5相连接，云引擎端B7与服务器D4相连接，云引擎端C11与服务器C3相连接，使用终端包括使用终端A8、使用终端B9及使用终端C10，所述的使用终端A8与云引擎端A6连接，使用终端B8与云引擎端B7连接，使用终端C10与云引擎端C11连接，同时使用终端C10与服务器A1相连接。所述的服务器数量不少于4个。所述的云引擎端数量不少于3个。所述的使用终端数量不少于3个。建立数据库集群：数据库采用非关系型数据库(Nosql)，它的特点是它不是一个数据库，而是由一堆数据库节点共同构成的一个分布式网络服务，对它的一个写操作，会被复制到其他节点上去，对它的读操作，也会被路由到某个节点上面去读取。对于一个数据库群集来说，扩展性能是比较简单的事情，只管在群集里面添加节点就可以了。云引擎端建立：可采用现有各大云计算解决方案，然后将ROS核心库安装在云引擎中。开放API，通过开放应用程序接口，第三方人员可以通过api调用机器人数据中心中的数据然后供使用终端机器人使用。使用终端：利用安装Linux和ROS的机器人终端来实现服务性操作，机器人不断和数据中心进行数据交互(读取和写入)。构成方式：该系统由不同的软件组件组成，主要由数据库为核心的云计算基础设施和云引擎(rapyuta)构成。另有额外的软件组件可以访问DB查询和存储数据，可以部署在rapyuta和机器人端，根据所需的实际情况，可选择不同的部署方式。所有的组件也可单独使用。所有软件组件在开源许可下可用。此种云端架构为机器人提供了一个向云端传输信息并获得反馈的闭环。云数据库接收机器人采集的信息，并通过机器可读的格式进行存储。存储在本地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，使机器人可以非常迅捷的从云端分享和获取信息。此方法为机器人提供了一个巨大的网络和数据库来帮助其共享信息，并互相本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种机器人云平台操控装置，包括数据库、云引擎端及使用终端，其特征在于：数据库包括服务器A、服务器B、服务器C及服务器D，所述的服务器A、服务器B、服务器C及服务器D相互连接，云引擎端包括云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C，所述的云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C相互连接，其中云引擎端A与APLS相连接，云引擎端B与服务器D相连接，云引擎端C与服务器C相连接，使用终端包括使用终端A、使用终端B及使用终端C，所述的使用终端A与云引擎端A连接，使用终端B与云引擎端B连接，使用终端C与云引擎端C连接，同时使用终端C与服务器A相连接。

【技术特征摘要】
1.一种机器人云平台操控装置，包括数据库、云引擎端及使用终端，其特征在于：数据库包括服务器A、服务器B、服务器C及服务器D，所述的服务器A、服务器B、服务器C及服务器D相互连接，云引擎端包括云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C，所述的云引擎端A、云引擎端B及云引擎端C相互连接，其中云引擎端A与APLS相连接，云引擎端B与服务器D相连接，云引擎端C与服务器C相连接，使用终端包括使用终端A、使用终端B...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：长沙瑞晓知识产权服务有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南,43