本发明涉及机器人技术领域，具体涉及基于云计算的智能交互机器人系统。
背景技术：
传统的服务机器人包括物理层(硬件结构)和程序层(软件系统)组成，可以通过自主或人机交互操作模式执行指令，是自成体系的独立架构，其操作和应用等软件均安装于机器人本体内硬件的存储设备中，类似于一台高级的个人PC。
但是，仅仅靠单台服务机器人的独立运作已经无法满足日益多样化和复杂化的用户需求，不难想象，依靠网络进行海量数据的传递已经成为必然。在如此的大背景下，一种名为网络机器人的智能设备随之出现，网络机器人可使用户通过无线或者有线网络接入指定服务，随时随地远程控制异地设备和智能家居、进行危险作业等，但是，由于存在对海量数据处理不够高效等问题，因此一般的网络机器人不够智能和灵活。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明旨在提供基于云计算的智能交互机器人系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了基于云计算的智能交互机器人系统，包括云服务平台、机器人本体、至少一个它体机器人和定位导航模块，所述机器人本体、所述它体机器人分别与所述云服务平台相互通讯；所述机器人本体包括相互连接的远端控制模块和传感器通用接口，所述机器人本体通过网络通讯与所述它体机器人信息互动或服务互动；所述它体机器人包括除了所述机器人本体之外的周边同一空间或远程不同空间的其他机器人或设备；所述云服务平台上设有共享服务存储区，用于与所述机器人本体或所述它体机器人之间实现信息共享；所述定位导航模块能够实现机器人本体和它体机器人的导航与定位。
本发明的有益效果为：数据信息可独立于机器人本体之外由云服务平台提供，提供基于云计算的高速大数据的服务，以满足用户的多样化需求。
附图说明
利用附图对本发明作进一步说明，但附图中的实施例不构成对本发明的任何限制，对于本领域的普通技术人员，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据以下附图获得其它的附图。
图1是本发明的结构连接示意图；
附图标记：
云服务平台1、机器人本体2、它体机器人3、定位导航模块4。
具体实施方式
结合以下实施例对本发明作进一步描述。
参见图1，本实施例基于云计算的智能交互机器人系统，包括云服务平台1、机器人本体2、至少一个它体机器人3和定位导航模块4，所述机器人本体2、所述它体机器人3分别与所述云服务平台1相互通讯；所述机器人本体2包括相互连接的远端控制模块和传感器通用接口，所述机器人本体2通过网络通讯与所述它体机器人3信息互动或服务互动；所述它体机器人3包括除了所述机器人本体2之外的周边同一空间或远程不同空间的其他机器人或设备；所述云服务平台1上设有共享服务存储区，用于与所述机器人本体2或所述它体机器人3之间实现信息共享；所述定位导航模块4能够实现机器人本体2和它体机器人3的导航与定位。
本实施例数据信息可独立于机器人本体之外由云服务平台提供，提供基于云计算的高速大数据的服务，以满足用户的多样化需求。
优选的，所述机器人本体2通过点对点通讯或网格式通讯方式与所述它体机器人3信息互动或服务互动。
本优选实施例实现了多种方式的机器人交互。
优选的，所述机器人本体还包括外观壳体和内部支撑结构。
本优选实施例提供了机器人具体结构。
优选的，所述定位导航模块4通过在机器人本体2和它体机器人3上贴电子标签获取机器人本体2和它体机器人3的准确位置，并通过其他标签位置进行导航，包括机器人定位子模块和机器人定位评估子模块。所述机器人定位子模块用于对未知位置标签进行定位，获取机器人定位结果；所述机器人定位评估子模块用于建立评价指标对该定位结果的精确性进行评估。
所述机器人定位子模块在对未知位置标签进行定位时，利用已知位置标签和阅读器对未知位置标签完成定位，该机器人定位子模块包括第一处理单元、第二处理单元和机器人位置求取单元；
所述第一处理单元用于计算已知位置标签和未知位置标签在各阅读器上接收的信号强度；所述第二处理单元用于求取未知位置标签的信号接收强度和已知位置标签的信号接收强度之间的距离；所述机器人位置求取单元用于求取未知位置标签的位置。
所述第一处理单元在计算已知位置标签和未知位置标签在各阅读器上接收的信号强度时，采用路径损耗模型反映标签发射信号的收信场强在信道传播过程中的强度变化，阅读器的信号接收强度S的计算公式为：
式子中，Pf为标签的信号发射功率，PL(d0′)为阅读器在参考点d0′处接收信号的信号接收强度衰减量，d为阅读器与标签距离，PL(d0)为阅读器在参考点d0处接收信号的信号接收强度衰减量，σ表示环境噪声的标准偏差，单位为dB；
在实际定位前，求取用于修正信号强度的修正系数，采用以下方式求取：
(1)选取若干个测试位置标签，记录该测试位置标签在各阅读器上接收到的信号强度，建立各个测试位置标签上与信号强度的离散关系数据库，
(2)由所述阅读器的信号接收强度S的计算公式得到的该测试位置标签的信号强度与离散关系数据库中的信号强度作为基础，计算出用于修正信号强度的修正系数，
(3)设离散关系数据库中的各个测试位置标签CSρ在各阅读器上的信号强度的标准差为σ(CSρ),ρ＝1,…,m，m为测试位置标签的数量，由所述阅读器的信号接收强度S的计算公式得到的测试位置标签CSρ在各阅读器上的信号强度的标准差为σ*(CSρ)，
(4)则该用于修正信号强度的修正系数为：
实际定位时，阅读器的信号接收强度采用优化后的计算公式进行计算，计算公式为：
S′＝DB×S
优化后的阅读器的信号接收强度的计算公式，计算出的某未知位置标签WZi在各阅读器上的接收的信号强度向量为：
式子中，表示计算得到的WZi在阅读器Rl上的信号接收强度，l＝1,2,…,L；
优化后的阅读器的信号接收强度的计算公式，计算出的某已知位置标签YZj在各阅读器上的接收的信号强度向量为：
式子中，表示计算得到的YZj在阅读器Rl上的信号接收强度，l＝1,2,…,L。
本优选实施例第一处理单元在进行信号接收强度的计算过程中，充分考虑了在环境中电磁波的传输环境复杂性，且结合2个参考点进行计算，能够更为准确的还原发射信号；在进行未知位置标签和已知位置标签的信号强度计算时，引入用于修正信号强度的修正系数，使得信号强度的计算更为精确。
优选的，所述未知位置标签的信号接收强度和已知位置标签的信号接收强度之间的距离按照下列公式进行计算：
式子中，M表示已知位置标签YZj的数量，表示未知位置标签WZi的信号接收强度和已知位置标签YZj的信号接收强度之间的距离。
所述求取未知位置标签的位置，采用以下方式进行：
(1)将未知位置标签的信号接收强度和已知位置标签的信号接收强度之间的距离表示为向量：
计算中最小的k个元素，作为与未知位置标签WZi最近邻的标签，将各距离表示为向量：
根据邻近程度赋予已知位置标签不同权重，从而估算出WZi坐标
式子中，表示已知位置标签YZj的坐标；
本优选实施例第一处理单元在计算信号接收强度距离过程中，充分考虑了阅读器与标签的距离对信号接收强度可信度的影响，获取的标签距离可靠性更高；在求取未知位置标签过程中，充分考虑了已知位置标签和未知位置标签距离，求取的机器人位置更为准确。
优选地，所述建立评价指标对该定位结果的精确性进行评估采用以下方式进行：定期采用定位精度WC对定位精度进行评估，
式子中，为WZi真实位置，E为期望值，为WZi估算位置。
所述机器人定位评估子模块还设有定位故障报警机制，该定位故障报警机制为：
(1)具体设定定位所允许的误差阈值，
(2)记录一段时间定期计算得到的定位精度WC，累积记录大于该误差阈值的定位精度WC的数量β，设某一次计算得到的定位精度为WCλ，η为满足的定位精度的数量，其中，WCmax、WCmin分别为该一段时间定期记录中定位精度WC的平均值、最大值和最小值，
(3)当满足下列评判公式时，判断机器人定位出现定位故障，并进行报警提示：
式子中，为该一段时间定期记录的定位精度WC的数量，λ取值为1,…,ξ。
本优选实施例定位评估子模块对机器人定位精度进行评估，保证了机器人定位的长期可靠性，并且有助于对机器人定位效果进行改进，获得机器人更加可靠的定位；设置定位故障报警机制，使得该定位能够依据历史估计误差数据提示定位的准确性，为对定位精度的改进提供更为科学的依据。
本发明基于云计算的智能交互机器人系统，当阅读器数量分别为20、21、22、23、24时，对机器人的100次定位导航情况进行分析，与未采用本发明相比，本发明产生的有益效果如下表所示：
最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对本发明保护范围的限制，尽管参照较佳实施例对本发明作了详细地说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的实质和范围。