本发明涉及协同控制，具体涉及一种基于智能家居和智能服务机器人的协同控制系统。
背景技术：
1、近年来，随着通信技术、智能技术、移动互联网技术的发展，智能家居已成为今后家居和住宅发展的必然方向，同时家庭服务型机器人将成为其中重要的设备。但现有的家庭服务型机器人大多不具备控制家居环境的功能，即使具备也只是简单的机械式控制，缺乏自主性与智能性。另外，智能家居的设备往往分散在房间的不同空间，需要布线和施工，且有些设备虽可通过无线传输和传感技术实现无线遥控，但这些设备并不兼容，设备与设备之间无法实现协调工作。
2、目前现有的协同工作控制系统在使用的过程中都是通过智能服务机器人先接收智能家居控制信号，再发送控制信号至智能家居，但是不同的智能家居接收的控制信号频率不同，从而导致不同的控制信号在发送的过程中存在信号间的干扰，同时由于不同的智能家居的控制信号接收距离不同，从而导致智能服务机器人在工作过程中由于工作顺序安排的不合理从而降低智能服务机器人工作效率。
技术实现思路
1、本发明的目的是提供一种基于智能家居和智能服务机器人的协同控制系统，以解决现有技术中的上述不足之处。
2、为了实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于智能家居和智能服务机器人的协同控制系统，包括信息录入模块、机器人定位模块、路径识别模块、障碍物识别模块、信号干扰识别模块、机器人移动路径规划模块、任务接收模块，其特征在于：
3、所述信息录入模块用于录入智能服务机器人信息以及多个智能家居对应的智能家居信息，所述智能家居信息包括智能家居位置信息、智能家居控制信号接收频率、智能家居控制信号穿墙衰减信息以及智能家居控制信号接收距离；
4、所述任务接收模块设置于智能服务机器人信号接收模块内部，用于接收使用者发送的对智能家居的控制信号；
5、所述机器人定位模块用于通过gps定位模型对智能服务机器人在家里的位置进行实时定位，并将智能服务机器人的位置信息发送至路径识别模块以及机器人移动路径规划模块；
6、所述路径识别模块用于基于机器人定位模块定位的智能服务机器人的位置信息以及信息录入模块录入的智能家居位置信息，并通过路径计算模型计算智能服务机器人距离各智能家居的移动路径；
7、所述障碍物识别模块用于通过障碍物识别模型实时识别智能服务机器人与智能家居之间的障碍物信息，并计算障碍物对智能家居控制信号的穿透干扰，所述障碍物信息包括障碍物形状信息以及障碍物材质信息；
8、所述信号干扰识别模块用于基于障碍物识别模块识别的障碍物信息以及信息录入模块录入的多个智能家居对应的智能家居信息，对智能家居控制信号传输过程中的信号干扰进行识别，并将识别结果传输至机器人移动路径规划模块；
9、所述机器人移动路径规划模块用于基于信号干扰识别模块识别的信号干扰、机器人定位模块确定的智能服务机器人实时定位、信息录入模块录入的智能家居对应的智能家居信息以及路径识别模块识别的智能服务机器人距离各智能家居的距离，并通过机器人路径规划模型对机器人运动路径进行规划。
10、进一步的，所述障碍物识别模块包括：
11、红外信息采集模块，所述红外信息采集模块用于通过红外检测装置检测智能服务机器人在运动过程中遇到的障碍物的红外检测信息，并基于网络数据以及数据匹配模型，判断红外检测信息对应的障碍物材质信息数据；
12、三维信息扫描模块，所述三维信息扫描模块用于基于三维激光扫描仪扫描智能服务机器人在运动过程中遇到的障碍物形状信息数据；
13、信号穿透计算模块，所述信号穿透计算模块用于基于红外信息采集模块采集的障碍物材质信息数据以及三维信息扫描模块扫描的障碍物形状信息数据，通过数据抓取模型抓取网络信息中关于不同物材质的信号穿透参数，并将抓取的信号穿透参数与三维信息扫描模块扫描的障碍物形状信息数据进行卷积计算，从而得出不同形状以及材质的障碍物对应的信号穿透干扰信息。
14、进一步的，所述信号干扰识别模块包括：
15、信号分类模块，所述信号分类模块用于基于信号分类模型将多个智能家居控制信号中可被干扰的信号分类为干扰信号，所述信号分类模块还用于将多个智能家居控制信号中不可被干扰的信号分类为抗干扰信号；
16、数据选取模块，所述数据选取模块用于随机选择信号分类模块中分类为干扰信号的智能家居控制信号a，
17、信号干扰分析模型，所述信号干扰分析模型用于通过干扰分析模型分析其他智能家居控制信号与智能家居控制信号a的干扰。
18、进一步的，所述信号干扰识别模块，包括以下工作步骤：
19、a1，接收信息录入模块录入的智能家居信息中的智能家居控制信号接收频率、智能家居控制信号穿墙衰减信息以及智能家居控制信号接收距离；
20、a2，接收障碍物识别模块计算完成的各障碍物对信号穿透的干扰；
21、a3，基于信号分类模型，将多个智能家居控制信号中可被干扰的信号分类为干扰信号，将多个智能家居控制信号中不可被干扰的信号分类为抗干扰信号；
22、a4，随机选择步骤a3中分类为干扰信号的智能家居控制信号a，通过干扰分析模型分析其他智能家居控制信号与智能家居控制信号a的干扰。
23、进一步的，所述机器人移动路径规划模块包括：
24、数据关联模块，基于数据关联模型将路径识别模块识别的智能服务机器人距离各智能家居的距离以及信号干扰识别模块识别的信号穿透干扰信息进行数据关联，得出在距离智能家居不同距离的情况下的信号穿透干扰信息；
25、数据卷积模块，将信号干扰识别模块识别的其他智能家居控制信号与智能家居控制信号a的干扰信息以及数据关联模块中得出的控制信号控制强度排序数据进行卷积计算，得出在信号相互干扰条件下不同距离的信号穿透强度排序数据；
26、数据选取模块，通过数据选取模型选取数据卷积模块中不同信号的信号穿透强度的距离作为智能家居控制信号发送点；
27、数据匹配模块，基于数据匹配模型将数据选取模块中选取的智能家居控制信号发送点与路径识别模块识别的移动路径进行匹配，并基于数据矫正模型将匹配结果不符的智能家居控制信号发送点进行矫正，保证所有的智能家居控制信号发送点均位于路径识别模块识别的移动路径。
28、进一步的，所述机器人移动路径规划模块，包括以下工作步骤：
29、b1，基于数据关联模型将路径识别模块识别的智能服务机器人距离各智能家居的距离以及信号干扰识别模块识别的信号穿透干扰信息进行数据关联，得出在距离智能家居不同距离的情况下的信号穿透干扰信息；
30、b2，将步骤b1中得出的信号穿透干扰信息，基于干扰程度的大小进行排序，从而得出控制智能家居的控制信号穿透强度排序数据；
31、b3，将信号干扰识别模块识别的其他智能家居控制信号与智能家居控制信号a的干扰信息以及步骤b2中得出的控制信号控制强度排序数据进行卷积计算，得出在信号相互干扰条件下不同距离的信号穿透强度排序数据；
32、b4，通过数据选取模型选取步骤b3中不同信号的信号穿透强度的距离作为智能家居控制信号发送点，其中数据选取模型的选取标准为不同信号的信号穿透强度的距离之和最小原则；
33、b5，基于数据匹配模型将步骤b4中选取的智能家居控制信号发送点与路径识别模块识别的移动路径进行匹配，并基于数据矫正模型将匹配结果不符的智能家居控制信号发送点进行矫正，保证所有的智能家居控制信号发送点均位于路径识别模块识别的移动路径；
34、b6，通过路径规划模型将步骤b5中矫正完成的智能家居控制信号发送点进行路径规划。
35、进一步的，包括以下工作步骤：
36、s1，录入智能服务机器人信息以及多个智能家居对应的智能家居信息；
37、s2，智能服务机器人通过内部的任务接收模块接收使用者发送的对智能家居的控制信号；
38、s3，通过gps定位模型对智能服务机器人在家里的位置进行实时定位；
39、s4，基于机器人定位模块定位的智能服务机器人的位置信息以及信息录入模块录入的智能家居位置信息，并通过路径计算模型计算智能服务机器人距离各智能家居的移动路径；
40、s5，通过障碍物识别模型实时识别智能服务机器人与智能家居之间的障碍物信息以及不同形状以及材质的障碍物对应的信号穿透干扰信息；
41、s6，通过信号干扰识别模块分析其他智能家居控制信号与智能家居控制信号a的干扰；
42、s7，将信号干扰识别模块识别的其他智能家居控制信号与智能家居控制信号a的干扰信息以及机器人移动路径规划模块中得出的控制信号控制强度排序数据进行卷积计算，得出在信号相互干扰条件下不同距离的信号穿透强度排序数据；
43、s8，通过数据选取模型选取步骤s7中不同信号的信号穿透强度的距离作为智能家居控制信号发送点；
44、s9，基于数据匹配模型将步骤s8中选取的智能家居控制信号发送点与路径识别模块识别的移动路径进行匹配；
45、s10，通过路径规划模型将步骤b5中矫正完成的智能家居控制信号发送点进行路径规划。
46、与现有技术相比，本发明提供的一种基于智能家居和智能服务机器人的协同控制系统，通过障碍物识别模块的设置可以根据障碍物形状信息数据以及障碍物材质信息数据，得出不同形状以及材质的障碍物对应的信号穿透干扰信息，进行有针对的信号穿透性能计算，同时通过机器人移动路径规划模块的设置可以保证在进行智能家居控制信号发送时保证信号传输强度的条件下，信号通信距离最小，减少智能服务机器人的移动距离，增加智能服务机器人工作效率。