一种运动控制方法和装置、人工智能设备的制造方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及智能设备技术，特别涉及一种运动控制方法和装置、人工智能设备。
【背景技术】
[0002] 随着科技的不断发展，当前已经可以通过人工智能设备例如机器人来代替人类执 行一些任务，比如机器人可以做饭，或者机器人也可以洗衣服，或者机器人也可以在工厂中 做一些对人类来说具有危险性的动作，以避免人类的危险。因此，机器人对人类生活或工作 具有很大的帮助。
[0003] 但是，目前的技术中，机器人的运动控制方式相对简单，例如在机器人中嵌入固定 的执行程序，机器人内部的控制器在接收到传感器采集的外界数据后，将该采集数据与执 行程序中的相关条件做比较，通过简单的逻辑判断而得到对应执行的动作，并且该动作的 执行是依据预先存储在机器人中的动作参数，例如依据存储的行走步距值来进行行走。可 是机器人依据该参数执行的动作不一定能得到较好的运动效果，例如由于行走步距值不合 适使得机器人正在执行的任务并不能很好的完成。此时可以通过修改机器人的内部程序和 对应的动作参数来优化其动作，使得机器人自身的运动能够得到完善和提高，但是很显然 的，这种方式需要进行程序修改和调试，有可能多次的修改和调试才能达到一个较好的运 动效果，繁琐复杂，使得机器人的动作优化效率很低，影响业务执行。
【发明内容】
[0004] 有鉴于此，本发明提供一种运动控制方法和装置、人工智能设备，以提高人工智能 设备的优化效率。
[0005] 具体地，本发明是通过如下技术方案实现的：
[0006] 第一方面，提供一种运动控制方法，包括：
[0007] 获取传感器采集的多个运动信息，该多个运动信息分别对应多个样本个体；
[0008] 根据所述多个运动信息，确定用于优化对应运动的目标运动信息；
[0009] 将所述目标运动信息发送至人工智能设备，以使得所述人工智能设备根据所述目 标运动信息执行对应的运动。
[0010] 第二方面，提供一种运动控制方法，包括：
[0011] 获取目标运动信息，所述目标运动信息是运动控制装置根据传感器采集的多个运 动信息得到，所述多个运动信息分别对应多个样本个体；
[0012] 根据所述目标运动信息执行对应的运动，以通过所述目标运动信息优化所述多个 运动信息对应的运动。
[0013] 第三方面，提供一种运动控制装置，包括：
[0014] 信息接收模块，用于接收传感器采集的多个运动信息，所述多个运动信息分别对 应多个样本个体；
[0015] 信息处理模块，用于根据所述多个运动信息，确定用于优化对应运动的目标运动 信息；
[0016] 信息发送模块，用于将所述目标运动信息发送至人工智能设备，以使得所述人工 智能设备根据所述目标运动信息执行对应的运动。
[0017] 第四方面，提供一种人工智能设备，包括：
[0018] 信息获取模块，用于获取目标运动信息，所述目标运动信息是运动控制装置根据 传感器采集的多个运动信息得到，所述多个运动信息分别对应多个样本个体；
[0019] 运动执行模块，用于根据所述目标运动信息执行对应的运动，以通过所述目标运 动信息优化所述多个运动信息对应的运动。
[0020] 本发明实施例提供的运动控制方法和装置、人工智能设备，是根据传感器采集的 多个样本个体的运动信息，来得到优化运动的该目标运动信息，由于有了优化的依据，使得 该目标运动信息能够较快的得到，并且也更加符合样本个体的运动，相对于现有技术中的 单个设备的不断修改调试，提高了人工智能设备的优化效率。
【附图说明】
[0021] 图1是本发明实施例提供的运动控制方法的应用场景一；
[0022] 图2是本发明实施例提供的一种运动控制方法的流程图；
[0023] 图3是本发明实施例提供的另一种运动控制方法的流程图；
[0024] 图4是本发明实施例提供的运动控制方法的应用场景二；
[0025] 图5是本发明实施例提供的运动控制方法中的数据耦合原理图；
[0026] 图6是本发明实施例提供的运动控制装置的结构示意图；
[0027] 图7是本发明实施例提供的人工智能设备的结构示意图；
[0028] 图8是本发明实施例提供的运动控制装置的实体结构示意图；
[0029] 图9是本发明实施例提供的人工智能设备的实体结构示意图。
【具体实施方式】
[0030] 人工智能设备例如机器人，在执行某个动作时，是需要依据一些动作数据的，例 如，假设机器人要将其手臂抬起，需要依据手臂抬起的高度、手臂抬起的角度等参数；假设 机器人要进行行走，需要依据行走的步距、行走的速度等参数。上述的高度、速度等参数是 存储在机器人内部中，比如存储在用于控制机器人运动的控制器中的存储模块。
[0031] 但是现有的常规技术中，用于控制机器人运动的上述参数是相对固定的，一旦将 该参数设置在机器人中，机器人就需要按照该参数来运动，而且修改参数也比较繁琐。本申 请实施例的运动控制方式，就是要尽快的得到用于优化机器人运动的上述动作参数，使得 机器人得到快速的提高和完善。需要说明的是，在后续本申请的各个实施例中，人工智能设 备以机器人为例进行说明，实际实施中不局限于此，也可以是其他控制原理类似的人工智 能设备。
[0032] 本申请实施例的运动控制方法，通过采集大量的样本个体的运动信息，并综合根 据这些信息来快速得到机器人运动的控制参数。具体的，参见图1，示出了本实施例的运动 控制方法的一种可选的应用场景，首先简单说明下该场景。
[0033] 选取用于采集运动信息的样本个体，该样本个体例如是人体，例如图1中所示的 三个人11、12和13。实际实施中，选用哪些人作为样本个体，可以根据待优化的机器人的运 动为依据。例如，假设要使用机器人进行烹饪，那可以选择一些厨师作为样本个体，或者，也 可以是普通人不一定是厨师，但是要选择普通人在做饭时的运动进行采集（后续将详述）； 又例如，假设要使用机器人进行工厂的工件搬运，可以选择一些搬运工人作为样本个体。 [0034] 此外，所选择的样本个体的数量也可以灵活设定，图1中仅示例性的示出了三个 人，实际上用于选作样本个体的人的数量可以很多，比如50个人，100个人。通常情况下，样 本数量越多得到的目标数据就越符合人体实际的运动情况，例如，选取10个搬运工人测试 得到的搬运动作参数，与选取2个搬运工作得到的搬运动作参数相比，将更容易准确的总 结出搬运动作的较好的动作参数。
[0035] 如图1所示，还设置了服务器14,上述样本个体采集的数据需要传送到服务器14， 由服务器14对数据进行处理得到目标数据。例如，上述的例子中，采集的很多搬运工人的 搬运动作数据传送到服务器14,服务器14根据这些数据进行分析处理，得到这些工人通用 的搬动动作参数，比如大家在搬运时基本上都是将胳膊上扬a角度，并且抬起b高度，甚至 可能还采集到搬运时大家通常所施加的胳膊力量是c牛顿，相当于总结出大多数人运动的 一些共性，作为要得到的目标数据。该目标数据由服务器14传输至机器人15,机器人15根 据该目标数据运动时，就可以取得较好的运动效果了，机器人得到快速提高。
[0036] 由上述描述，如图2所示，服务器14可以执行如下流程：
[0037] 201、接收传感器采集的分别对应多个样本个体的多个运动信息；
[0038] 202、根据多个运动信息，得到用于优化运动信息对应运动的目标运动信息；
[0039] 203、将所述目标运动信息发送至人工智能设备，以使得所述人工智能设备根据所 述目标运动信息执行对应的运动。
[0040] 如图3所示，机器人15可以执行如下流程：
[0041] 301、获取目标运动信息，所述目标运动信息是运动控制装置根据传感器采集的分 别对应多个样本个体的多个运动信息得到；
[0042] 302、根据所述目标运动信息执行对应的运动，以通过所述目标运动信息优化所述 多个运动信息对应的运动。
[0043] 具体的，如下将结合一些实际的应用场景或者应用方式，对上述服务器和机器人 的处理进行详细说明：
[0044] 应用一：假设机器人是专用于洗衣服的（也许该例子并不是很恰当，但仅用于说