一种智能机器人的硬件平台的制作方法

本申请涉及智能设备，特别是涉及智能机器人的硬件平台。

背景技术：

随着人工智能和机器人技术的发展，服务类机器人的应用已经越来越广泛，如餐厅服务机器人，企业前台引导机器人、商场促销机器人等。这些机器人的基本框架包括可自主移动轮式底盘，和加装在该自主移动轮式底盘上部的一个平板电脑。自主移动轮式底盘内部的人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元相连接，平板电脑内部的人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元相连接，将自主移动轮式底盘和负责交付的平板电脑完全独立开来，因此，有些可以共用的器件无法共用，导致系统的成本上升，且部份功能不能进行联合优化。

技术实现要素：

鉴于此，本实用新型旨在提出一种智能机器人的硬件平台，基于智能机器人的硬件平台，解决了智能机器人的硬件平台分体构成的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种智能机器人的硬件平台，包括：外壳，在所述外壳内部安装有人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元，所述人机交互单元与所述核心控制单元连接，所述人机交互单元与所述实时处理单元连接；其中，所述人机交互单元的第一信号输出端与所述核心控制单元的第一信号接收端连接，所述核心控制单元的第一信号输出端与所述实时处理单元的第一信号接收端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述人机交互单元与显示屏、喇叭连接；其中，所述人机交互单元的第二信号输出端与所述显示屏的信号接收端连接，所述人机交互单元的第三信号输出端与所述喇叭的信号接收端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述核心控制单元与双目摄像机、麦克风阵列连接；其中，所述核心控制单元的第二信号接收端与所述双目摄像机的信号输出端连接，所述核心控制单元的第三信号接收端与所述麦克风阵列的信号输出端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述核心控制单元与传感组件连接；其中，所述核心控制单元的第四信号接收端与所述传感组件的信号输出端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述传感组件包括激光雷达、红外传感器和超声传感器。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述实时处理单元与舵机连接；其中，所述实时处理单元的第一信号输出端与所述舵机的信号接收端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述实时处理单元与电机连接；其中，所述实时处理单元的第二信号输出端与所述电机信号接收端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述实时处理单元与运动测量码盘连接；其中，所述实时处理单元的第二信号接收端与所述运动测量码盘的信号输出端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述实时处理单元与接近传感器连接；其中，所述实时处理单元的第三信号接收端与所述接近传感器的信号输出端连接。

可选地，在上述的智能机器人的硬件平台中，所述实时处理单元与碰撞传感器连接；其中，所述实时处理单元的第四信号输出端与所述碰撞传感器的信号接收端连接。

本申请的智能机器人的硬件平台，采用一体化的设计思路，将智能机器人的硬件平台的人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元相连接，该人机交互单元的第一信号输出端与核心控制单元的第一信号接收端连接实现大量的数据交互，核心控制单元的第一信号输出端与实时处理单元的第一信号接收端连接实现小量的数据交互，硬件平台作为一个完整的部份来处理，无需增加平板电脑，因此人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元可以共用，方便进行完整的系统优化，从而提高系统性能，同时，减少了外围部件的重复使用，可以达到降低整机成本的目的。

根据下文结合附图对本申请的具体实施例的详细描述，本领域技术人员将会更加明了本申请的上述以及其他目的、优点和特征。

附图说明

后文将参照附图以示例性而非限制性的方式详细描述本申请的一些具体实施例。附图中相同的附图标记标示了相同或类似的部件或部份。本领域技术人员应该理解，这些附图未必是按比例绘制的。附图中：

图1是根据本申请一个实施例的智能机器人的硬件平台的结构框图；

图2是图1所示的智能机器人的硬件平台的工作流程图；

图3是图2中视觉识别流程图。

具体实施方式

下面通过具体的实施例结合附图对本申请做进一步的详细描述。

考虑到目前服务类机器人的自主移动轮式底盘和负责交付的平板电脑完全独立开来，因此，有些可以共用的器件无法共用，导致系统的成本上升，且部份功能不能进行联合优化的问题，本申请提供了智能机器人的硬件平台。

一种智能机器人的硬件平台，其包括：外壳，在外壳内部安装有人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元，人机交互单元与核心控制单元连接，人机交互单元与实时处理单元连接；其中，人机交互单元的第一信号输出端与核心控制单元的第一信号接收端连接，核心控制单元的第一信号输出端与实时处理单元的第一信号接收端连接。

采用一体化的设计思路，将智能机器人的硬件平台的人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元相连接，该人机交互单元的第一信号输出端与核心控制单元的第一信号接收端连接实现大量的数据交互，核心控制单元的第一信号输出端与实时处理单元的第一信号接收端连接实现小量的数据交互，硬件平台作为一个完整的部份来处理，无需增加平板电脑，因此人机交互单元、核心控制单元和实时处理单元可以共用，方便进行完整的系统优化，从而提高系统性能，同时，减少了外围部件的重复使用，可以达到降低整机成本的目的。

下面对该技术进行详细的介绍：

实施例1：

智能机器人的硬件平台，如图1所示，包括了外壳，在外壳内部安装有人机交互单元13、核心控制单元11和实时处理单元9，人机交互单13元与核心控制单元11连接，人机交互单元13与实时处理单元9连接；其中，人机交互单元13的第一信号输出端与核心控制单元11的第一信号接收端连接，核心控制单元11的第一信号输出端与实时处理单元9的第一信号接收端连接。

在该实施例中，实时处理单元9和核心控制单元11之间的信息交互数据量较小，因此采用简单串行接口进行连接。核心控制单元11和人机交互单元 13之间会有大量的数据交互，因此采用千兆以太网接口进行连接。

在一个实施例中，人机交互单元13与显示屏1、喇叭12连接；其中，人机交互单元13的第二信号输出端与显示屏1的信号接收端连接，人机交互单元13的第三信号输出端与喇叭12的信号接收端连接。显示屏1和喇叭12作为信息输出单元和人机交互单元13直接相连，显示屏1接口为标准显示接口，如：LVDS接口，喇叭12为标准两线模拟接口。

在一个实施例中，核心控制单元11与双目摄像机2、麦克风阵列10连接；其中，核心控制单元11的第二信号接收端与双目摄像机2的信号输出端连接，核心控制单元11的第三信号接收端与麦克风阵列10的信号输出端连接。核心控制单元11与传感组件连接；其中，核心控制单元11的第四信号接收端与传感组件的信号输出端连接。双目摄像机2、麦克风阵列10、激光雷达、红外传感器、超声传感器作为信息采集入口，是整个核心控制算法的信息来源，和核心控制单元11直接相连，其中双目摄像机2接口可以为标准USB接口，麦克风阵列10为标准的Nx两线模拟麦克风接口。传感组件包括激光雷达、红外传感器和超声传感器，其中，激光雷达接口为标准串口，红外传感器和超声传感器也都为相应的标准模拟接口。

在一个实施例中，实时处理单元9与舵机4连接；其中，实时处理单元9 的第一信号输出端与舵机4的信号接收端连接。实时处理单元9与电机5连接；其中，实时处理单元9的第二信号输出端与电机5信号接收端连接。实时处理单元9与运动测量码盘6连接；其中，实时处理单元9的第二信号接收端与运动测量码盘6的信号输出端连接。实时处理单元9与接近传感器7连接；其中，实时处理单元9的第三信号接收端与接近传感器7的信号输出端连接。实时处理单元9与碰撞传感器8连接；其中，实时处理单元9的第四信号输出端与碰撞传感器9的信号接收端连接。舵机4、电机5、运动测量码盘6、接近传感器 7、碰撞传感器8是处理机器人的实时运动的动作和反应外设，因此和实时处理单元9直接连接，其中舵机4为标准PWM接口或者数字接口，电机5为标准PWM接口，运动测量码盘6为标准脉冲接口，接近传感器7和碰撞传感器 8也都为相应的标准接口。

在一个实施例中，整体的机器人硬件平台由三个部分组成：核心处理模块、传感器、控制部件。其中，核心处理模块包含三个子单元：

1.实时处理单元为单片机或处理器：该单元的核心为外部接口丰富的单片机，一般可采用STM32系列单片机，用于处理和基本外部设备的接口，包括电机、舵机、接近传感器、碰撞传感器等；

2.核心控制单元为单片机或处理器：该单元的核心为运行Linux嵌入式操作系统的ARM架构CPU，具有强大的计算能力和图像处理能力，用于运行核心控制算法，包括一些基于视觉和听觉的定位控制算法；

3.人机交互单元为单片机或处理器：该单元的核心为运行Android操作系统的ARM架构CPU，可在其上运行各种第三方开发的应用软件。该单元处理人机交互，包括图像识别、视觉控制、语音识别、语音合成等，并处理各种业务级别的应用，如促销、迎宾、导引等。

如图2所示，具体处理时：

1.实时控制单元为单片机或处理器：

实时控制单元是处理整个机器人运动的最底层的单元，该单元接受运动控制模块给出的控制指令(如机器人速度命令)，将其转换为对各个外设单元的具体操作指令(如电机PWM指令)，并将操作指令发给相应的外设。运动测量码盘测量当前的电机角速度并反馈给实时控制单元，实时控制单元可通过PID等闭环控制算法实现对电机的实时稳态控制；接近传感器和碰撞传感器可以实时的获取机器人是否和周围的障碍物相撞，并及时通知实时控制单元，实时控制单元可及时的调整机器人的速度，防止碰撞；姿态传感器给出机器人的当前姿态，并通知实时控制单元进行姿态控制；

2.声源信息处理：

智能机器人的硬件平台还包括声源信息处理模块，该声源信息处理模，用于处理麦克风阵列给出的多路声源，进行会聚运算，从而计算得出声源的方向，并会聚该方向的声音，同时抑制其他方向的声音。运算完毕后，一方面将会聚后的声音信息传送给人机交互单元，另一方面把计算得出的声源方向发送给运动控制模块。

3.图像信息HUB：

图像信息HUB模块的输入为双路摄像头给出的两路视频数据，该模块将其中一路视频数据发送给人机交互单元，同时将两路视频数据传送给深度信息提取模块。

4.图像信息HUB：

深度信息提取模块读取两路视频数据，同时读取机器人当前的位置姿态信息，通过视觉分析算法得出机器人所在环境中外部物体的距离信息，并传送给运动控制模块；

5.运动控制：

运动控制模块是整个核心控制单元的核心算法所在，该模块处理声源信息处理模块给出的声源方向、深度信息提取模块给出的距离信息、激光雷达、红外传感器、超声传感器给出的距离信息，并根据从上层应用收到的命令进行运算，给出速度命令的控制指令，发给实时控制单元。在这一过程中，该模块还不断获取实时控制单元给出的位置状态，以形成闭环调整。

6.视觉识别(离线+在线)：

视觉识别模块读取一路视频数据，进行人脸检测、人脸识别、二维码识别等相应的业务级别所需要的视觉功能，并将相应的结果发给上层应用；为了减少网络传输，视觉识别模块采用离线+在线结合的方式进行，具体如图3所示：其中，人脸检测、人脸跟踪和二维码识别功能都是由机器人内部的离线算法完成，人脸检测部分在完成离线的检测后，如果检测到人脸，则将该人脸的特征值(而不是图像数据)通过网络发送到后台的在线人像识别模块，再由该在线模块将识别后的匹配结果发回给视觉识别模块，从而避免了无谓的将图像发送给云端所造成的流量消耗。

7.语音识别(离线)：

语音识别模块读取会聚后的声音数据，进行语音识别，并将识别结果发送给上层应用；为了提高交互速度，语音识别采用离线识别模式，所有识别的算法均在机器人内部完成，不需要进行网络连接；

8.上层应用：

上层应用是基于Android的应用程序，该应用程序主要处理人机交互过程中的一些界面以及业务级别的功能，并可以通过指令控制机器人的运动。

采用本技术方案，可以在以下三个方面带来有益效果：

本技术方案采用一体化的设计思路，将机器人的核心处理部分作为一个完整的部分来处理，方便进行完整的系统优化，从而提高系统性能；

同时，由于减少了外围部件的重复使用，本技术方案可以达到降低整机成本的目的；

另一方面，本技术方案中，外围部件采用模块化设计，不同的产品可以选用不同的模块，从而做到同一个硬件平台支撑多种档次的终端产品。

以上所述，仅为本申请较佳的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。