本发明涉及多机器人通信领域，具体涉及用于多机器人的智能数据采集系统。
背景技术
在当前工业生产中，为节约人力成本及提高生产质量，自动化产线通常配备多机器人以通过协同工作完成生产工序。为保障生产稳定进行，需要采集多机器人现场工作参数并对其进行实时监测，以便观察者针对多机器人的操作工况及时做出合理安排，避免意外状况发生。
技术实现要素：
针对上述问题，本发明提供用于多机器人的智能数据采集系统。
本发明的目的采用以下技术方案来实现：
提供了用于多机器人的智能数据采集系统，该系统包括无线传感器网络监测模块和数据处理分析平台，无线传感器网络监测模块用于采集机器人的现场工作参数，并将现场工作参数传送至数据处理分析平台；数据分析处理平台用于实时监控所接收的机器人的现场工作参数，并对现场工作参数进行分析处理，在现场工作参数超出设定的阈值范围时输出相应的报警信号；无线传感器网络监测模块包括基站和部署于设定监测区域内的多个传感器节点，基站和传感器节点共同构成无线传感器网络，其中多个传感器节点协同地采集、处理和传输现场工作参数至基站，基站用于汇聚所接收的现场工作参数并传输至数据处理中心；传感器节点通过分簇产生簇首，簇首用于接收簇内各传感器节点每经过一个设定监测周期发送的现场工作参数。
优选地，所述的数据处理分析平台包括依次连接的数据收发模块、数据异常检测模块、数据融合模块；其中所述数据收发模块用于接收和存储无线传感器网络监测模块发送的现场工作参数；并将现场工作参数发送至数据异常检测模块；所述数据异常检测模块用于对数据收发模块发送的现场工作参数进行异常检测，并对检测出的异常数据进行修复；所述数据融合模块用于对现场工作参数进行融合处理。
优选地，传感器节点包括用于采集所监测机器人的现场工作参数的传感器。
进一步地，还包括供电模块，用于对各传感器进行供电。
本发明的有益效果为：通过无线传感器网络技术实现了多机器人现场工作参数的采集，并通过对现场工作参数进行分析处理，在现场工作参数超出设定的阈值范围时输出相应的报警信号，能够在现场工作参数超出设定的阈值范围时进行报警，以便观察者针对多机器人的操作工况及时做出合理安排，避免意外状况发生。
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是本发明一个示例性实施例的用于多机器人的智能数据采集系统的结构示意框图；
图2是本发明一个示例性实施例的数据处理分析模块的结构示意框图。
附图标记：
无线传感器网络监测模块1、数据处理分析模块2、供电模块3、数据收发单元10、数据异常检测单元20、数据融合单元30。
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，本发明实施例提供了用于多机器人的智能数据采集系统，该系统包括无线传感器网络监测模块1和数据处理分析模块2，无线传感器网络监测模块1用于采集机器人的现场工作参数，并将现场工作参数传送至数据处理分析模块2；数据分析处理平台用于实时监控所接收的机器人的现场工作参数，并对现场工作参数进行分析处理，在现场工作参数超出设定的阈值范围时输出相应的报警信号；无线传感器网络监测模块1包括基站和部署于设定监测区域内的多个传感器节点，基站和传感器节点共同构成无线传感器网络，其中多个传感器节点协同地采集、处理和传输现场工作参数至基站，基站用于汇聚所接收的现场工作参数并传输至数据处理中心；传感器节点通过分簇产生簇首，簇首用于接收簇内各传感器节点每经过一个设定监测周期发送的现场工作参数。
其中，传感器节点包括用于采集所监测机器人的现场工作参数的传感器。
其中，智能数据采集系统还包括供电模块3，用于对各传感器进行供电。
在一种可能实施的方式中，如图2所示，数据处理分析模块2包括依次连接的数据收发单元10、数据异常检测单元20、数据融合单元30；其中所述数据收发单元10用于接收和存储无线传感器网络监测模块1发送的现场工作参数；并将现场工作参数发送至数据异常检测单元20；所述数据异常检测单元20用于对数据收发单元10发送的现场工作参数进行异常检测，并对检测出的异常数据进行修复；所述数据融合单元30用于对现场工作参数进行融合处理。
本发明上述实施例通过无线传感器网络技术实现了多机器人现场工作参数的采集，并通过对现场工作参数进行分析处理，在现场工作参数超出设定的阈值范围时输出相应的报警信号，能够在现场工作参数超出设定的阈值范围时进行报警，以便观察者针对多机器人的操作工况及时做出合理安排，避免意外状况发生。
在一种可能实施的方式中，只有当新采集的现场工作参数满足设定的变化条件时，传感器节点才将所述新采集的现场工作参数发送至对应簇首，否则不发送；设新采集的现场工作参数为xm+1，所述设定的变化条件为：
式中，xi表示第i个监测周期所述采集的现场工作参数，
本实施例创新性地设定了变化条件，满足变化条件表明新采集的现场工作参数较之前的现场工作参数产生变化达到了设定的程度；本实施例中传感器节点只有当其新采集的现场工作参数满足设定的变化条件时，才将新采集的现场工作参数发送至对应簇首，能够避免将不必要的现场工作参数也发送至簇首，从而减少了现场工作参数传输的能耗，能够节省传感器节点的能量，降低网络通信量，进而在整体上节省了系统的通信成本。
在一个实施例中，簇首定期对簇内的各传感器节点进行故障检测，并根据故障检测结果向相应的故障节点发送休眠指令，传感器节点接收到休眠指令后进入休眠状态；其中，簇首定期对簇内的各传感器节点进行故障检测，具体包括：
(1)设定检测单位k，获取前k个监测周期的传感器节点a以及其自然邻居节点采集的现场工作参数，分别计算平均值，得到现场工作参数平均值序列
(2)对
(3)设前k个监测周期的传感器节点a采集的现场工作参数的平均值为
式中，ρ为设定的概率阈值。
如果一个传感器节点采集的现场工作参数明显偏离其通信范围内的其他传感器节点的现场工作参数，则可以认为该传感器节点故障。基于该原理，本实施例设定了节点故障判定机制。该机制中利用voronoi图的划分方法获取传感器节点的自然邻居节点。voronoi图是计算几何学领域中的一个非常重要研究内容之一，voronoi图依据所关注的空间对象的邻近属性将它们所在的区域划分成许多子区域。每个子区域
在一个实施例中，按照下列标准方差改进公式计算标准方差
式中，
现有的标准方差的计算方式为一组数据中的每一个数与这组数据的平均数的差的平方的和再除以数据的个数。传感器节点发生故障时，会跟其他传感器节点偏离一个较大的值，基于此，本实施例对现有的标准方差的计算方式进行改进，采用中值和平均值的中间值来替代平均值，由于中值和平均值的中间值相对于平均值更能代表其实际中心，按照上述计算公式计算标准方差，能够减少故障节点的误判，提高故障节点检测的准确率。
上述实施例中簇首根据故障检测结果向相应的故障节点发送休眠指令，传感器节点接收到休眠指令后进入休眠状态，能够使得发生故障的传感器节点截止采集现场工作参数，从而能够相对减少现场工作参数采集和传输能耗，且能避免故障节点对现场工作参数的精度造成影响。
通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解应当理解，可以以硬件、软件、固件、中间件、代码或其任何恰当组合来实现这里描述的实施例。对于硬件实现，各模块可以在一个或多个下列单元中实现：专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、设计用于实现这里所描述功能的其他电子单元或其组合。对于软件实现，实施例的部分或全部流程可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成。实现时，可以将上述程序存储在计算机可读介质中或作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码进行传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括便于从一个地方向另一个地方传送计算机程序的任何介质。存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质。计算机可读介质可以包括但不限于ram、rom、eeprom、cd-rom或其他光盘存储、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质。
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。