可扩展的模块化人工智能物联网设备及物联网系统的制作方法

1.本发明涉及物联网与人工智能技术领域，尤其涉及一种可扩展的模块化人工智能物联网设备及物联网系统。


背景技术：

2.随着科技的进步，物联网作为一种先进的计算机技术应运而生，物联网应用了多元化的接入技术并且采用智能化的措施处理信息，大大提升了信息处理的时效性，具有良好的发展空间和前景。目前，人工智能技术的研究和开发也取得了较大进展，人工智能技术的开发和应用为物联网技术提供极大的网络能力和计算能力。
3.物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中。但是现有的物联网开发板，多为集成化设计，只针对某一确定功能进行开发和编程，多为定制的开发板，只能满足某一个特定的应用场景，而且，传统上，一支经验丰富的团队对物联网产品需要大约一年的时间来设计、创建和批量生产，加大了开发成本和研发周期。另外，大多数开发板在电源供电方面，只采用单一的usb供电方式，不能满足物联网应用场景下低功耗的环境需求。


技术实现要素：

4.本发明提出了一种可扩展的模块化人工智能物联网设备及物联网系统，以解决现有集成化设计物联网开发板，适用场景单一，开发成本大，研发周期长的问题。
5.本发明的一个方面，提供了一种可扩展的模块化人工智能物联网设备，包括物联网母版以及设置于物联网母版的ai模块、电源模块扩展端口、通信模块扩展端口以及传感器模块扩展口；
6.所述电源模块扩展端口、通信模块扩展端口以及传感器模块扩展口通过热插拔方式将对应的电源功能模块、通信功能模块以及传感器功能模块安装在所述物联网母版，以实现对应功能。
7.所述ai模块，还用于对传感器功能模块获取的数据信息进行异常判断，若存在数据异常情况，则发出警报信号。
8.进一步地，可扩展的模块化人工智能物联网设备，还包括gps模块扩展端口，所述gps模块扩展端口通过热插拔方式将gps功能模块安装在所述物联网母版。
9.进一步地，可扩展的模块化人工智能物联网设备，还包括gpio扩展端口，所述gpio扩展端口通过热插拔方式将gpio通用输入输出模块安装在所述物联网母版。
10.进一步地，可扩展的模块化人工智能物联网设备，还包括ac/dc模块扩展端口，所述ac/dc模块扩展端口通过热插拔方式将ac/dc功能模块安装在所述物联网母版。
11.进一步地，所述物联网母版以及电源功能模块、通信功能模块、传感器功能模块、gps功能模块、ac/dc功能模块均为低功耗物联网硬件。
12.进一步地，所述通信功能模块包括3g模块、蓝牙模块和wifi模块。
13.此外，本发明另一方面，还提供一种物联网系统，所述物联网系统包括如上所述的可扩展的模块化人工智能物联网设备。
14.本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备及物联网系统，基于物联网母版以及设置于物联网母版的各个模块扩展口，以热插拔模块化组件来快速构建可以量产的智能物联网产品，使得传感器工程师能够快速完成一个智能传感器原型，降低开发成本和研发周期，本发明使得用户可根据实际需要调整人工智能物联网核心母板上的模块，通过可扩展和可堆叠的类似乐高积木的方式组拼需要的功能模块，适用各种应用场景。而且，本发明以单片微型计算机的形式嵌入人工智能(ai)模型，使人工智能物联网设备能够识别并检测出最短网络路径，从而提高物联网硬件联接效能。
15.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
16.通过阅读下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中，用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中：
17.图1为本发明实施例提供的一种可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图；
18.图2为人工智能网状网络中2个人工智能物联网硬件的通信模式示意图；
19.图3为本发明另一实施例提供的一种可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图；
20.图4为本发明另一实施例提供的一种可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图；
21.图5为本发明另一实施例提供的一种可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图。
具体实施方式
22.下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
23.本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)，具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语，应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非被特定定义，否则不会用理想化或过于正式的含义来解释。
24.图1示意性示出了本发明一个实施例的可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图。本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备，包括物联网母版10以及设置于物联网母版10的ai模块、电源模块扩展端口30、通信模块扩展端口40以及传感器
模块扩展口50，其中：
25.电源模块扩展端口、通信模块扩展端口以及传感器模块扩展口通过热插拔方式将对应的电源功能模块、通信功能模块以及传感器功能模块安装在所述物联网母版，以实现对应功能；
26.ai模块内嵌入有ai模型，用于对传感器功能模块获取的数据信息进行转换与处理，并基于处理后的数据通过ai群体智能算法自动寻找物联网系统中与目标传感器之间的最短网络路径并将所述最短网络路径存储到网络路径信息。具体的，最短网络路径是以群体智能算法来进行选择性的数据重播从而寻找出最短路径。
27.其中，传感器功能模块获取的数据信息，包括遥测数据、传感器数据、控制数据、物联网数据、自动化数据、警报数据。当点广播发出信号时，会有若干个点收到广播发出的信号数据，此时通过ai以自动选择的方式来选择下一个信号点并发送数据。
28.ai模块以单片微型计算机的形式嵌入ai模型。其中，ai模型是预先利用大量学习数据，通过深度学习方式构建的人工智能模型，其能够识别并检测出当前传感器异常检测。
29.本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备，简称为blupulse，使得用户能够在物联网母版的基础上通过“组拼乐高玩具的模式”将各个功能模块连接到母板上，来快速进行原型设计。本实施例中将ai模型嵌入到无需配置的ai核心模块中。通过插入模块，用户可以快速利用基于传感器读数的边缘ai决策。本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备以一种一站式的解决方案来快速交付可批量生产的原型，以减少执行数字化转型计划所需的时间和成本。
30.本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)，其物联网母板能够嵌入并兼容众多类型的ai模型。本实施例中所嵌入的ai模型，其作用是通过人工智能技术来检测硬件间的最短路径。
31.本实施例中，可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)通过传感器功能模块获取的数据信息，发现并收集人工智能网状网络中所有人工智能物联网设备的位置信息，并通过ai群体智能算法自动寻找物联网系统中与目标传感器之间的最短网络路径，模拟和存储当前人工智能物联网设备到各个目标传感器即其他人工智能物联网设备的最短网络路径。每一人工智能物联网设备都维护有记录当前设备到其他人工智能物联网设备的最短网络路径的网络路径信息。
32.需要说明的是，本发明实施例提供的物联网母版可以放置与拼接不同的传感器模块以及ai模型。
33.本发明能够使智能传感器做到从数据转换到数据处理输出，经过实际测试，可以保证数小时内便完成一个智能传感器原型，让传感器工程师的小型试制品(mvp)在不到一天的时间内启动并运行，从而尽快实现批量生产。常规的智能传感器原型制作需要1年左右时间，而应用本发明可扩展的模块化人工智能物联网设备后只需1个月时间，也就是说，常规的做法，即使研发顺利，产品上市需1年时间，而应用本发明提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备后，只需1个月，使其效率和效益得到有效提高。
34.本发明通过提供可扩展、可堆叠的模块化工业级原型套件，使用户能对人工智能物联网产品进行快速原型化和批量生产，并显著缩短产品的生产时间。而且，能够根据用户需求通过可扩展和可堆叠的类似乐高积木的方式组拼需要的功能模块，适用各种应用场
景。
35.本发明实施例中，ai模块，具体用于在进行数据传输时，查找设备当前存储的网络路径信息中是否存在与目标传感器之间的最短网络路径，若存在则选择所述最短网络路径进行数据传输，若设备当前存储的网络路径信息中不存在与目标传感器之间的最短网络路径，则通过ai群体智能算法自动寻找与目标传感器之间的最短网络路径，并进行数据传输。
36.图2为人工智能网状网络中2个人工智能物联网硬件的通信模式示意图。人工智能网状网络是由多个硬件点形成的，其中a点和b点分别为人工智能物联网硬件所在位置。核心从a点开始传送数据到b点时将使用分布式ai模型来计算和搜索下一个最短网络路径，判断是否存在最短网络路径，若所搜索到的网络节点是最短网络路径便会选择传送数据，若不是最短网络路径则会搜索另一个最短的网络节点来传送数据到达b点。
37.进一步地，ai模块，还用于对传感器功能模块获取的数据信息进行异常判断，若存在数据异常情况，则发出警报信号。
38.在本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)上能够完成以下4大环节：
39.1、对传感器获取的数据信息进行转换与处理，以方便ai模型读取数据；
40.2、处理后的数据信息会成为ai模型的输入数据来进行计算与检测；
41.3、如发现异常情况，该发明就会发出警报信号数据；
42.4、如没有发现异常，该发明会照常发出正常信号数据。
43.图3示意性示出了本发明另一个实施例的可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图。参见图3，本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)，还包括gps模块扩展端口60，所述gps模块扩展端口通过热插拔方式将gps功能模块安装在所述物联网母版。
44.图4示意性示出了本发明另一个实施例的可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图。参见图4，本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)，还包括gpio扩展端口70，所述gpio扩展端口通过热插拔方式将gpio通用输入输出模块安装在所述物联网母版。
45.图5示意性示出了本发明另一个实施例的可扩展的模块化人工智能物联网设备的结构框图。参见图5，本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)，还包括ac/dc模块扩展端口80，所述ac/dc模块扩展端口通过热插拔方式将ac/dc功能模块安装在所述物联网母版。
46.本发明实施例中，物联网母版以及电源功能模块、通信功能模块、传感器功能模块、gps功能模块、ac/dc功能模块均为低功耗物联网硬件。
47.本发明实施例中，通信功能模块包括3g模块、蓝牙模块和wifi模块。可理解的，3g模块、蓝牙模块和wifi模块仅是通信功能模块的优先示例，除此之外还可以设置其他网络通信模块，本发明对此不作具体限定。
48.本发明实施例中利用低功耗蓝牙(ble)无线电为物联网母版进行超低功耗通信。而且本实施例中物联网母版以及它的功能模块，如电源模块，模拟输入模块，通信模块，gps模块，电源模块和传感器模块均采用低功耗物联网硬件实现。本发明拥有自己的低功耗网络协议和定制的低功耗物联网硬件，可用于任何物联网应用程序。据实际测算，本发明实施
例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备能节省90％的网络总能源，一个电池可持续使用时间长达5年。并且，它能够通过蓝牙实现长距离传输(600米)，因此可以部署在任何地方。。
49.在本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备(blupulse)，具有以下技术优势。
50.1、可堆叠的模块化设计，允许用户根据需要调整人工智能物联网核心物联网母版上的模块。优选地，可连接7个模块，包括但不限于3g、wifi、gps、传感器(15v及以下)、可充电电池模块、ac/dc适配器等。
51.具体的，核心物联网母版上搭载的功能模块，主要分别为电源模块，模拟输入模块，通信模块，gps模块，电源模块和pi blupulse连接器模块。用户能根据自身需求来对模块进行调整，并且用户对模块的操作及修改不会对原模块带来任何影响。用户若不想使用某部分的功能，只需把那部分的功能模块取下，就可以让物联网母版失去那个功能，实现可扩展和可堆叠的模块化设计。
52.pi是raspberry pi-iot板，本发明实施例提供的核心物联网母版blupulse能连接raspberry pi的人工智能物联网板。其中，raspberry pi板是一种单板机，它能将计算机的各个部分都组装在一块印制电路板上，包括微处理器/存储器/输入输出接口，还有简单的七段发光二极管显示器、小键盘、插座等其他外部设备。由于其体积小且功能齐全，非常适合自由组装人工智能物联网设备。不同型号的raspberry pi板具有不同的端口和传感器组合。pi blupulse连接器模块能够连接raspberry pi的人工智能物联网板，以实现以上功能。
53.2、配备可在超低功耗模式下运行的处理器。
54.核心物联网母版使用人工智能技术进行最短路径检测，通过选择性重播来节省能源。传统模式的重播方式是当人工智能物联网硬件之间点对点成功连接后就会开始进行非指向性的数据重播，会消耗大量的电力资源。而本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备，能够通过检测出人工智能物联网硬件间的最短路径后进行数据重播，从而大大减少电力资源上的浪费，体现出其超低功耗的特点。
55.3、配备超低功耗蓝牙。
56.在本发明另一实施例中，还提供一种物联网系统，所述物联网系统包括如上所述的可扩展的模块化人工智能物联网设备。
57.可以采用本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备构建超低功耗物联网系统网络，且构建的超低功耗物联网系统网络是一个动态且可以不断扩展的网络架构，能够实现无线设备之间的传输。具体的，传感器部署是根据用户需求来设定的，应用本发明提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备，在无障碍条件下节点距离可达到600m-1000m。由于设备的物联网母板是模块化设计，只需把对的传感器模块安装在母板上就可以实现数据读取，适得其在无需人为的看护下发现并通知用户异常状况，以更快地解决问题根源。
58.在本发明实施例提供的超低功耗物联网系统网络，具有以下技术优势。
59.1、蓝牙设备的通信协议，通过选定的网络设备而不是所有连接的设备智能地路由数据。具体的，该通信协议使用人工智能技术进行指向性重播检测出硬件间的最短路径来
实现路由数据。其中路由数据包括：遥测数据、传感器数据、控制数据、物联网数据、自动化数据和警报数据。
60.2、利用人工智能检测最短网络路径
61.网络路径是指数据传送从发送点到最终点需经过的路线。最短网络路径是以群体智能来进行选择性的数据重播从而寻找出最短路径。该创新技术相比传统的重播方式可达到90％的节电效果，解决电源消耗过大的问题，其通过纽扣电池就可以续电长达1-5年。可理解的，最短网络路径无法被人为改变。只有当最短路径上的物联网硬件发生故障时，设备才会通过人工智能技术来寻找其他路径进行数据传输。
62.3、允许高度可扩展和强大的超低功耗设备网络。
63.4、部署低功耗边缘设备，无需布线，电池续航时间长。
64.5、比传统网状技术节省90％以上的通信能耗。
65.本发明实施例提供的可扩展的模块化人工智能物联网设备及物联网系统，基于物联网母版以及设置于物联网母版的各个模块扩展口，以热插拔模块化组件来快速构建可以量产的智能物联网产品，使得传感器工程师能够快速完成一个智能传感器原型，降低开发成本和研发周期，本发明使得用户可根据实际需要调整人工智能物联网核心母板上的模块，通过可扩展和可堆叠的类似乐高积木的方式组拼需要的功能模块，适用各种应用场景。而且，本发明以单片微型计算机的形式嵌入人工智能(ai)模型，使人工智能物联网设备能够识别并检测出最短网络路径，从而提高物联网硬件联接效能。
66.本领域的技术人员能够理解，尽管在此的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征，但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如，本技术所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
67.最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。