本公开总体上涉及一种方法，其中，为了改进传感器的无线电通信而更新机器人设备的移动路径；一种系统，被配置为执行该方法；以及一种计算机程序产品，包括用于执行该方法的程序代码部分。
背景技术：
云机器人技术是一个这样的领域，其中，鉴于提供机器人技术应用共享的服务，可以利用云技术，例如，云计算、云存储和其他基于互联网的技术。
将机器人技术和自动化算法迁移到云中可能需要促进这种过渡的框架。云可以提供可以实施框架的不同可能的级别。最低级别是基础架构即服务(iaas)，其中，可以在云中的(可能是虚拟化的)机器上提供裸操作系统。第二级别，平台即服务(paas)，可以提供更多结构，包括应用框架和数据库接入，同时限制对可以使用的编程语言、系统体系结构和数据库模型的选择。目前缺少最高结构级别的软件即服务(saas)。
基于云的机器人技术的当前重点是利用大数据计算来加快处理从许多传感器收集的输入数据。另一方法是在集中位置收集各种知识库，例如，各种3d物体的可能抓取姿势。
当前的工业机器人部署包括，例如，机器人臂和非常靠近其部署的控制器。控制器可以具有可能必须执行的预定义命令。控制器和机器人臂可以通过专有的工业协议连接。
现有技术可以在例如us7,130,718b2中找到，其总体上涉及一种用于工业机器人以增加机器人的移动精度的方法。通过使由机器人支持的工具采用多个生成位置来形成第一路径。确定沿第一路径移动的工具的多个观察位置。第二路径由确定的工具位置形成。通过第一路径和第二路径中的在几何上确定的位置之间的路径偏差来确定校正。
us2007/0238985a1总体上涉及一种利用射频信号用于在插入体内期间跟踪和改进细长仪器的导航的系统。本公开涉及一种用于利用射频信号在整个过程中动态地确定医疗设备的位置并改进医疗设备的导航的系统。为了这些目的，多个rf接收机被安装在手术室中的操作位置处并且以相同的时钟信号操作。该系统还利用诊断医学图像(例如，mri)，并将位置反馈信号覆盖在该图像上。例如，这允许外科医生在诊断图像上拾取所需的地点，然后使机器人臂驱动的设备移动到人体内部的特定地点。
cn106426189a总体上涉及一种用于研磨和抛光机器人的工件夹持的自动偏差校正方法。该方法包括：首先通过操作员的手动演示方式为要研磨的每批工件选择标准零件，并通过检测器测量该标准零件的位置数据；通过控制计算机发送命令以使机器人自动夹持待校正的工件，并通过检测器测量待校正的工件的位置数据；基于标准零件和要由控制计算机校正的工件的位置数据计算偏差，以获得待校正的工件相对于标准零件的位移和角度偏斜，并向机器人控制器发送它们；根据位移和角度偏差，调整要由机器人控制器校正的工件的坐标，控制操纵器按照调整后的坐标位置进行研磨和抛光，并完成工件的在线偏差校正。自动偏差校正方法可以完成工件的在线偏差校正，大大提高了产品的处理质量，并且降低了次品率。
然而，需要对控制机器人设备的进一步改进。
技术实现要素：
由于缺乏可信赖的低时延无线/有线链接和战略决策，从云中控制机器人目前在机器人行业的范围外。已经认识到，在工业环境中无线接入致动器、传感器和/或控制器是有前途的用例。例如，机器人臂(或通常为机器人设备)可以包括可更换的末端执行器。例如，可以首先将工具安装在机器人设备上以执行特定工作(例如，焊接)，并且在完成该工作之后，可以使用安装在该机器人设备上的相机模块或另一传感器来检查执行的工作的质量。
然而，由于当前的解决方案从无线电通信的角度来看没有使用工业机器人单元的基于云的协调控制的潜力，所以根据本公开的示例实现的目的是提供一种具有使用云机器人平台的新功能的方法和系统。
因此，提供了如独立权利要求中阐述的方法、系统和计算机程序产品。在从属权利要求中概述了其优选实现。
根据本公开的第一方面，提供了一种方法，包括：处理与机器人设备的移动路径有关的数据，该机器人设备包括与云平台进行无线电通信的传感器或与其耦合；以及基于处理后的数据，更新移动路径以改进无线电通信。
由此，要处理的数据是指与机器人设备的原始(即，初始意图的)移动路径有关的数据。在一些示例中，可以通过包括在机器人设备中或与其耦合的传感器来获得与初始意图的移动路径有关的该数据，或者可以使用机器人设备的另一特征或与该机器人设备耦合或与其通信的另一传感器来获得与初始意图的移动路径有关的数据。这些中的一个或多个可以与处理器通信(特别是无线电通信)(该处理器可以与一个或多个以上识别的设备耦合，用于获得与初始意图的移动路径有关的数据)，在该处理器处，可以处理与初始意图的移动路径有关的数据。
由此，在一些示例中，机器人设备可以涉及或包括机器人臂。此外，附加地或备选地，在一些示例实现中，传感器可以涉及或包括相机，例如可以使用该相机以检查使用机器人设备执行的工作的质量。
由此，云平台可以指例如可以由机器人设备接入并且可以提供例如iaas、paas和saas中的一项或多项的基础架构(其可以包括硬件和/或软件)。
在一些变型中，无线电通信的改进包括指示该无线电通信质量的无线电通信参数的改变。由此，无线电通信参数可以涉及例如与该无线电通信相关联的信号强度、与该无线电通信相关联的带宽、以及在传感器与云平台之间发送的信号的信噪比中的一项或多项。指示无线电通信质量的无线电通信参数的附加或备选类型对于本领域技术人员将是容易知道的。
在一些示例中，如上所述，无线电通信的改进可以包括：例如实现无线电通信的更好质量，以及作为上述(类型的)无线电通信参数的附加或备选，与该无线电通信相关联的无线电信道的优化的(例如，增加的)无线电信道容量，以及在周期(例如，机器人设备的移动路径的移动周期)期间或通常在与机器人设备一起移动时，由传感器收集的数据量的可行性。将理解的是，备选或附加特性可以被考虑为与无线电通信的改进相关，如先前可以确定的。
还将理解，在一些示例中，机器人设备的移动路径可以涉及机器人设备的总体，即，总移动路径。附加地或备选地，移动路径可以涉及机器人设备沿特定路径移动或沿该路径访问特定点的特定位置、工具或零件(例如，执行器)。
使用如本文中所描述的示例实现，处理移动路径(即，与移动路径有关的数据)可以允许更新或校正该移动路径，以提高包括在具有云平台的机器人设备中或与其耦合(例如，安装在机器人设备(例如，机器人臂)一端)的传感器的无线电通信效率。通过更新机器人设备的移动路径来改进传感器与云平台之间的无线电通信，例如可以允许更好地控制利用云平台的机器人设备。
云平台的技术可以涉及例如云计算和云存储。
在该方法的一些变型中，该处理在云平台中执行。因此，与机器人设备的移动路径有关的数据处理可以外包给具有大计算容量和计算能力的云平台。
在该方法的一些其他示例实现中，与待处理的移动路径有关的数据由与机器人设备耦合或集成的机器人应用生成，并由该机器人应用向云平台发送以进行处理。由此，为了效率，可以在机器人设备处本地获得与待处理的移动路径有关的数据。
在该方法的一些变型中，更新移动路径基于正在云平台中生成的更新的移动路径数据。这可以允许使用云的强大计算能力和容量来生成数据。然后，新的移动路径数据可以被发送给机器人设备，即，被发送给包括在机器人设备中、与机器人设备耦合或与其通信的控制单元，使得机器人设备可以基于更新的移动路径数据来执行更新的移动路径。
在一些示例实现中，该方法还包括向云平台发送针对无线电通信的通信需求，并且基于处理后的数据来确定是否满足该通信需求。由此，通信需求可以包括例如可能需要实现的并且在某些示例中可以基于带宽和轨迹的定时(即，机器人设备的移动路径)计算或估计的所需带宽(即，比预定级别高的带宽)和/或某个数据量。
在该方法的一些变型中，如果(例如仅当)没有满足通信需求，移动路径被更新。
在一些其他示例实现中，如果没有满足通信需求，则该方法包括以下中的一项或多项：修改传感器的取向；修改与传感器耦合的机器人设备的工具的取向；修改机器人设备的移动速度；以及在预定范围内修改移动路径的坐标。
由此，当机器人设备在两个工作位置之间行进和/或传感器不收集任何信息或数据时，可以特别地修改传感器的取向。
传感器的取向、传感器与其耦合的机器人设备的工具的取向、机器人设备的移动速度以及预定范围内的移动路径的坐标的任何修改可以导致无线电通信的改进。
在该方法的一些变型中，修改机器人设备的移动速度包括：当机器人设备行进通过无线电通信质量高于预定阈值的区域时，或者当机器人设备位于无线电通信质量高于预定阈值的位置时，减慢移动速度。由此，可以例如在更长的时间段内建立改进的无线电通信，以在改进的无线电通信条件期间从传感器向云平台(并且同样地在另一个方向上)发送数据。
在该方法的一些其他示例实现中，以预定顺序执行修改传感器和/或工具的取向、速度和坐标，并且其中，仅当先前的修改(先前的多个修改)未导致满足通信需求时才执行修改传感器和/或工具的取向、速度和坐标中的一项或多项。由此，可以在如上所述的修改的可能性之间建立某些优先级，同时旨在改进传感器与云平台之间的无线电通信。将理解的是，这些优先级可以涉及与修改中的每一个相关联的一个或多个无线电通信特性，例如，能量消耗或其他特性。
在该方法的一些变型中，更新移动路径包括：将路径段插入到该移动路径中，其中，当机器人设备位于所插入的路径段内时，无线电通信的质量是已知的。由此，可以在改进的或足够的无线电通信条件期间在传感器和云平台之间传输数据。
在一些变型中，其中，修改传感器的取向、传感器与其耦合的机器人设备的工具的取向、机器人设备的移动速度以及(在预定范围内的)移动路径的坐标中的一项或多项，只有在改传感器的取向、工具的取向、移动速度和坐标中的任何一项都未能导致满足通信需求的情况下，才将路径段插入移动路径。由此，将路径段插入移动路径中可能是确保满足特定通信需求的最后手段，例如，这可以导致传感器和云平台之间的足够的无线电通信质量。
在一些示例实现中，该方法还包括：确定与该无线电通信相关联的无线电通信信道的无线电信道容量，并且其中，确定是否满足通信需求取决于该无线电信道容量。特别是鉴于给定的无线电信道容量在某些示例中影响传感器与云平台之间的无线电通信，这可以是优选的。
在该方法的一些变型中，确定是否满足通信需求基于针对移动路径的路径点确定无线电通信的路径损耗。将理解的是，由此可以根据需要，仅针对单个路径点或针对多个路径点确定路径损耗。由此，路径损耗可以是用于确定是否满足通信需求的度量。
在一些变型中，确定路径损耗包括：将针对路径点的无线电通信的第一当前带宽与针对路径点的无线电通信的第二先前确定的带宽进行比较，其中，与第二先前确定的带宽相关的数据被存储在无线电通信数据库中。在一些示例中，无线电通信数据库可以被存储在存储器中，所述存储器被包括在机器人设备或传感器中、与机器人设备或传感器耦合或与机器人设备或传感器通信。在一些示例实现中，无线电通信数据库可以被存储在云中，从而利用云的大存储容量。
在该方法的一些其他变型中，与移动路径有关的数据包括以下中的一项或多项：移动路径的笛卡尔点；机器人设备的执行器的取向；以及执行器或机器人设备的另一部分到达移动路径上的一个或多个预定点的时间。由此，包括笛卡尔点、效应器的取向以及效应器或机器人设备的另一部分到达移动路径上的一个或多个预定点的时间在内的初始移动路径可以由路径生成单元生成，该路径生成单元被包括在机器人设备中、与机器人设备耦合或与机器人设备通信。
在该方法的一些示例实现中，更新移动路径仅在与笛卡尔点的初始值的预定偏差内、执行器的取向的初始值的预定偏差内以及执行器或机器人设备的另一部分到达移动路径上的一个或多个预定点的时间的初始值的预定偏差内执行。由此，机器人设备可以仅在某些限制内执行移动，这可以确保满足例如一个或多个边界条件。这些边界条件例如可以涉及其中布置有机器人设备的机器人单元的物理限制。其他边界条件对于本领域技术人员将是容易知道的。
在该方法的一些变型中，与针对移动路径的控制点和控制路径中的一个或两者相比，针对移动路径的连接路径的允许更大的偏差，其中，机器人设备必须至少分别在预定控制点范围和控制路径范围内访问控制点和控制路径。这意味着在某些示例中，机器人设备在移动期间可能由此需要在仅预定连接路径范围内访问连接路径上的某些点，从而分别与控制点范围或控制路径相比，连接路径范围更大。由此，例如可以分别通过使用与理想点或路径的相对偏差来比较不同的范围。
我们还描述了一种方法，特别是根据本文概述的变型和示例实现中的任何一个所描绘的，其中，该方法包括在云平台中处理与机器人设备的移动路径有关的数据，该机器人设备包括传感器或与传感器耦合；以及基于处理后的数据，更新机器人设备的移动路径，以改进传感器的无线电通信。
在一些变型中，无线电通信的改进包括指示以下中的一项或二者的无线电通信参数的改变：(i)传感器与第三设备(例如，云平台，可以使用该云平台以控制机器人设备或机器人设备的另一控制器)的无线电通信的质量，以及(ii)传感器固有的无线电通信性质。由此，无线电通信参数可以涉及例如与传感器与第三设备(和/或云平台)的无线电通信相关联的信号强度、与该无线电通信相关联的带宽、以及在传感器与第三设备和/或云平台之间发送的信号的信噪比中的一项或多项。由此，传感器固有的无线电通信性质可以涉及例如传感器的设置，其中，该设置涉及例如传感器的无线电通信能力。
因此，改进的无线电通信可以涉及传感器的或使用传感器的无线电通信特性。在一些示例中，如上所述，改进的无线电通信特性可以涉及：传感器与云平台和/或与另一设备(例如，但不限于用于机器人设备的控制设备)的更好的无线电通信质量；以及在一些示例中，与传感器与云平台和/或其他设备(例如，机器人设备控制器)的无线电通信相关联的无线电信道的优化的(例如，增加的)无线电信道容量；以及在周期(例如，机器人设备的移动路径的移动周期)中或通常在与机器人设备一起移动时由传感器收集的数据量的可行性。将理解的是，备选或附加特性可以被考虑为涉及传感器的无线电通信特性的改进。
由此，传感器的无线电通信特性可以涉及传感器固有的无线电通信特性(例如，能力)，和/或涉及传感器与云和第三设备(例如但不限于机器人设备的控制器)中的一个和两者之间的无线电通信信道的无线电通信特性。
如上所述，在云平台中处理与机器人设备的移动路径有关的数据可以利用云的强大计算(即，处理)能力。
假设改进了传感器的无线电通信特性，可以通过控制器(其可以与机器人设备进行无线电通信)更好地控制机器人设备。
在本公开的相关方面，我们描述了一种系统，该系统包括机器人设备，该机器人设备包括在其上运行的或与其(直接地或间接地)耦合的机器人应用；以及与该机器人应用通信的云平台；其中，系统被配置为执行本文所述的变型和示例实现中的任一个的方法。
我们还描述了一种计算机程序产品，包括程序代码部分，所述程序代码部分用于当在一个或多个计算设备上执行该计算机程序产品时执行本文所述的变型和示例实现中的任何一个的方法，特别是其中，所述一个或多个计算设备与云平台耦合或集成。
在一些变型中，计算机程序产品存储在计算机可读记录介质上。备选地或附加地，在一些示例实现中，计算机程序产品存储在云中，从而利用云的强大能力和存储容量。
附图说明
现在将参照附图，仅通过示例的方式进一步描述本公开的这些和其它方面，求中，相似的附图标记指代相似的部分，并且在附图中：
图1示出了根据本文所述的一些示例实现的系统的示意图；
图2示出了根据本文所述的一些示例性实现的机器人设备的移动路径的示意图；
图3示出了根据本文所述的一些示例实现的方法的流程图；
图4示出了根据本文所述的一些示例实现的路径更新装置的示意性框图；
图5示出了根据本文所述的一些示例实现的系统的另一示意性框图；以及
图6示出了根据本文所述的一些示例实现的方法的流程图。
具体实施方式
我们在本文中总体上描述了一种方法(和相应的系统)，该方法预处理机器人设备(其可以是机器人臂)的移动路径，并校正该移动路径，以提高与该机器人设备附接或耦合的传感器的无线电通信效率。由此，预处理可以指代与机器人设备的初始意图的移动路径有关的数据的处理，使得该与初始意图的移动路径有关的数据的预处理的结果(或输出)可以是在机器人设备实际经过初始意图的移动路径之前偏离初始意图的移动路径。
在一些示例中，机器人臂路径校正可以用于利用和改进传感器的无线电通信。由此，在一些示例中，传感器可以被安装在机器人臂的末端部分上。因此，机器人臂可以利用传感器(例如，安装在机器人臂末端部分上以在线观察工件的相机)延伸。在本文所述的示例实现中，传感器通过无线连接与云连接，并且在一些情况下，可以具有有限的缓冲能力。
图1示出了根据本文所述的一些示例实现的系统100的示意图。
从图1的示例架构可以看出，提供了云机器人平台(云平台112)的新功能，即，具有无线电通信的路径更新(purc)114。
在该示例中，系统100包括机器人应用102(或多个机器人应用)和云平台112(被称为云机器人平台)。
在该示例中，在机器人应用102中处理必须由机器人臂访问的控制点或路径的条件。此外，在机器人应用102中处理与机器人臂的工具或附接至机器人臂的传感器的输入或输出操作有关的信息或数据。在该示例中，在工作处理104期间获得该信息或数据(在一些示例中，该信息或数据可以与通过机器人臂的工具进行加工的工件有关)。
在该示例中，处理与工作处理104有关的数据，以在处理步骤108处确定附接至机器人臂的传感器和/或致动器的通信需求。
在该示例中，在机器人应用102中的路径生成单元106处生成移动路径。
然后，机器人应用102向purc114发送生成的路径，并且在该示例中，发送通信需求(例如，一个周期期间传感器收集的估计的数据量)。
然后，向云平台112提供与在机器人应用102中生成的路径有关的数据，并且在该示例中，在云平台112中对其进行预处理，以评估无线电信道上所需通信需求的可行性。如果必要，purc114提议对初始移动路径的校正。
在评估期间，在该示例中，使用了在云平台112中建立的无线电覆盖数据库116，以确定在机器人臂沿移动路径行进时的无线电信道容量。在一些示例中，基于测量和/或基于模型的无线电覆盖图可以被接入以用于无线电信道容量的前述确定。
在该示例中，并且如将在下文进一步概述的，purc114首先检查通信需求在不对移动路径做任何改变的情况下是否可行。如果通信需求不可行，则purc114提议对移动路径进行校正。在第一实例中，当机器人臂122在两个工作位置之间行进并且传感器124不收集任何信息时，purc114试图修改传感器124的取向(在该示例中，传感器124安装在机器人臂122的末端部分上)。
在该示例中，如果上述操作不足以满足传感器的通信需求，则purc114试图在机器人臂122行进通过具有足够或所需无线电条件(例如，无线电通信质量)的区域时修改(在一些示例中，减慢)机器人臂122的移动速度。
在该示例中，如果上述过程仍不足以满足通信需求，则purc114提议修改传感器收集信息的移动路径。
最终，在该示例中，如果以上指定的过程没有导致满足通信需求，则如果有必要，purc114建议出于无线电通信目的而插入新的路径段(具有已知良好，即，足够的无线电质量)。
在该示例实现中，从云平台112向机器人应用102发送与更新的路径有关的数据。在该机器人应用102中，在该示例中，在处理步骤110处生成关节轨迹(例如，使用逆运动学和样条)。
在该示例中，从机器人应用102向云平台112发送生成的关节轨迹。在该示例中，向包括在云平台112中的轨迹执行器118提供数据，由此，轨迹执行器118可以是例如pid控制器。
在该示例中，云平台112还包括与轨迹执行器118耦合的机器人驱动器120。然后，机器人驱动器120基于轨迹执行器118向它提供的数据来控制机器人臂122。
图2示出了根据本文所述的一些示例性实现的机器人设备的移动路径200的示意图。
在该示例中，存在通常由机器人设备或由机器人设备的某些部件或组件(例如，致动器)必须访问的控制点和控制路径。在一些示例中，必须访问某些控制点和/或控制路径的机器人设备或其部件或组件可能意味着该设备、部件或组件必须在预定范围或误差余量内访问控制点和/或控制路径。根据任务，可以用一个或多个目标值和一个或多个可接受的范围指定不同的路径参数。
在该示例中，控制元件(即，点/路径)包括以下中的一项或多项：笛卡尔姿势、工具取向、速度分布、(机器人设备或其部件或组件在某些位置的)访问时间、相对于例如将由机器人设备处理的工件的接近方向、以及相对于例如工件的接近速度。也可以规定确切的值和可接受的范围。
在该示例中，为了连接控制元件，使用最短和/或最快和/或最节能和/或最平滑的路径。
在图2中，识别某些控制点和路径。此外，指示了传感器必须能够发送数据的位置。更进一步，在图2的下部，指示命令数据必须可获得的点。
上述范围对于各种原因可能很重要。例如，对于焊接过程，工具的速度可能很重要，从而可以在目标速度周围的较小可接受范围内规定目标速度。
此外，特别是当要由机器人设备的工具处理的物体处于隐藏区域中时，接近方向可能很重要。
如上所述，在两个控制元件之间，机器人设备可以使用最短和/或最快和/或最节能和/或最平滑的路径通过，并且在一些实例中可以不规定特定路径。
图3示出了根据本文所述的一些示例实现的方法的流程图300。
在一些变型中，该方法试图在保持笛卡尔位置不变的同时修改初始路径的特性(例如，传感器或机器人没备的工具的取向、或机器人设备的速度分布)。
在该示例中，路径生成单元106(参见图1)在步骤s302处提供与到云平台112的初始路径有关的数据，该数据包含与一系列(i)笛卡尔点、(ii)机器人臂末端执行器的取向、以及(iii)机器人设备到达这些点的时间有关的数据。
除此之外，在该示例中，对于每个点，也可以给出公差范围，该公差范围描述了距初始值的最大可接受偏差。
路径的示例可以是：
公差范围的示例可以是：
在该示例中，t由此指代时间参数，x、y和z是笛卡尔点，并且rx、ry和rz指代机器人臂末端执行器的取向。
在该示例中，前两个时间参数的公差范围为[-25％，0％]意味着通过这些点，机器人臂的速度允许减慢最多至25％，但不允许以较高的速度(“ 0”)通过它们。通常，对于控制点和控制路径，可以规定更严格的范围。同时，对于连接路径，可以规定较小的限制范围。
如在图3中可以看出，在步骤s304处(例如，在云平台112中)预处理所生成的路径。如上所述，换句话说，处理与初始意图的移动路径有关的数据。
然后，在步骤s306处，确定是否满足通信需求。
如果满足通信需求，则该方法继续进行到步骤s322，在该步骤处，在该示例中，相对于初始路径没有参数被修改。
然而，如果如步骤s306所确定的，初始路径不能满足通信需求，则在该示例中，在机器人设备沿连接路径移动期间，在步骤s308处修改工具取向。在一些示例中，在步骤s308处修改的是末端执行器的取向。
然后，在步骤s310处确定是否找到了更好的取向。更好的取向可以指无线电通信的提高的质量。如果找到了更好的取向，则该方法返回到步骤s304，在该步骤处生成预处理路径，并且可以最终更新移动路径。然而，如果没有找到更好的取向，则在机器人设备沿连接路径移动期间，在步骤s312处修改速度分布。
然后，在步骤s314处，确定是否已经找到更好的速度分布。这种更好的速度分布可以与无线电通信的提高的质量有关。
如果已经找到了更好的速度分布，则在该示例中，该方法返回到步骤s304，在该步骤处生成预处理路径，并且可以最终更新移动路径。然而，如果没有找到更好的速度分布，则在步骤s316处在预定范围内修改控制元件。
然后，在步骤s318处，确定是否已经找到用于控制元件的更好的参数(上面概述了其列表)。用于控制元件的更好的参数可以指无线电通信的提高的质量。
如果已经找到了更好的参数，则该方法返回到步骤s304，在该步骤处生成预处理路径，并且可以最终更新移动路径。然而，如果没有找到更好的参数，则在步骤s320处将路径段插入到连接路径中以用于通信目的。由此可以知道，当机器人设备或其组件或部件行进通过插入的路径段时，满足了通信需求。
然后，基于插入的路径段，该方法继续至步骤s322，在该步骤中，鉴于改进的无线电通信来更新移动路径。
如本文所述的方法的示例实现可以以“贪婪”的方式工作，其中，在每个步骤处，例如，通过采用具有在每个(时间和/或位置和/或取向)点允许的范围内的最佳无线电质量的取向，该方法从一个或多个允许的参数范围中取得无线电最优值。
备选地，该方法可以集成在迭代方法中。
为了检查通信需求的可行性，可以使用无线电和通信信道模型。除此之外，可以使用由机器人应用提供的估计的上传/下载数据量。例如，对于每个路径点，可以确定路径损耗(例如，从无线电覆盖数据库116中查询)，由此可以计算出可达到的无线电通信带宽。基于所计算的带宽和轨迹的定时，可以估计可达到的数据量。
为了实现上述和其他功能以用于更新机器人设备的移动路径以改进无线电通信，如本文所述，在示例实现中提供了路径更新装置402，如图4的框图所示。
在该示例中，路径更新装置402包括：处理模块404，被配置为用于处理与(例如，初始)机器人设备的移动路径有关的数据；以及更新模块406，被配置为基于处理后的数据来更新移动路径以改进传感器的无线电通信。
在另一示例性实现中，如图5的框图所示，该系统包括机器人应用单元502和云508。在该示例中，机器人应用单元502包括处理器504和存储器506。此外，在该示例中，云508包括处理器510和存储器512。
根据各种示例实现，通常如本文所述，存储器506与处理器504耦合，并且包括程序代码部分，该程序代码部分允许机器人应用单元502特别地生成初始路径的数据，向云508提供该初始路径的数据以用于(预)处理。
根据如本文所述的各种示例实现，存储器512与处理器510耦合，并且包括程序代码部分，该程序代码部分允许特别地在云508中(预)处理所生成的路径数据(初始路径数据和/或更新的路径数据)。
图6示出了根据本文所述的一些示例实现的方法的流程图600。
在步骤s602处，处理与机器人设备的移动路径有关的数据。在一些示例中，可以在云(平台)中执行(例如，初始)数据的处理。在步骤s604处，基于处理后的数据来更新移动路径，以改进传感器的无线电通信。
从本公开中可以看出，本文描述的方法和系统的示例实现可以允许例如在可以从云部署和控制机器人单元的工厂区域中高效且更协调地使用无线接入。
可以在云机器人平台中处理例如由机器人臂移动的无线传感器的无线电通信方面，并作为服务向机器人应用提供。
由此，提供了云机器人平台中的新功能。该功能向机器人应用提供服务，以优化(这样的传感器和/或具有云的传感器和/或第三设备(例如，机器人设备的控制器)的)无线电通信。可以预处理和校正由机器人应用生成的路径，以提高无线电通信效率。
毫无疑问，技术人员将会想到很多其它有效的备选。将理解的是：本公开不限于描述的变体，并且包括在本文所附权利要求的范围内且对于技术人员明显的修改。
1.一种方法，包括：
处理(s602)与机器人设备(122)的移动路径有关的数据，所述机器人设备包括与云平台(112)进行无线电通信的传感器(124)或与其耦合；以及
基于处理后的数据，更新(s604)所述移动路径以改进所述无线电通信。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述无线电通信的改进包括指示所述无线电通信的质量的无线电通信参数的改变。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述处理在所述云平台(112)中执行。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，与待处理的移动路径有关的数据由与所述机器人设备(122)耦合或集成的机器人应用(102)生成(s302)，并由所述机器人应用(102)向所述云平台(112)发送以进行处理。
5.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，更新所述移动路径基于正在所述云平台(112)中生成(s304)的更新的移动路径数据。
6.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，还包括：向所述云平台(112)发送针对所述无线电通信的通信需求，并且基于处理后的数据确定(s306)是否满足所述通信需求。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，如果没有满足所述通信需求，则更新(s322)所述移动路径。
8.根据权利要求6或7所述的方法，其中，如果没有满足所述通信需求，则所述方法包括以下中的一项或多项：
修改所述传感器的取向；
修改(s308)与所述传感器(124)耦合的所述机器人设备(122)的工具的取向；
修改(s312)所述机器人设备(122)的移动速度；以及
在预定范围内修改(s316)所述移动路径的坐标。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，修改(s312)所述机器人设备(122)的移动速度包括：当所述机器人设备(122)行进通过所述无线电通信的质量高于预定阈值的区域时，或者当所述机器人设备(122)位于所述无线电通信的质量高于所述预定阈值的位置时，减慢所述移动速度。
10.根据权利要求8或9所述的方法，其中，以预定顺序执行修改所述传感器和/或所述工具的所述取向、修改所述速度和修改所述坐标，并且其中，仅当先前的修改未导致满足所述通信需求时才执行修改所述传感器和/或所述工具的所述取向、修改所述速度和修改所述坐标中的一项或多项。
11.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，更新所述移动路径包括：将路径段插入(s320)到所述移动路径中，其中，当所述机器人设备(122)位于所插入的路径段内时，所述无线电通信的质量是已知的。
12.根据权利要求11当从属于权利要求8-10中的任一项时所述的方法，其中，只有在修改所述传感器和/或所述工具的所述取向、修改所述速度和修改所述坐标中的任一项都未能导致满足所述通信需求的情况下，才将所述路径段插入到所述移动路径中。
13.根据权利要求6-12中的任一项所述的方法，还包括：确定与所述无线电通信相关联的无线电通信信道的无线电信道容量，并且其中，确定是否满足所述通信需求取决于所述无线电信道容量。
14.根据权利要求6-13中的任一项所述的方法，其中，确定是否满足所述通信需求基于针对所述移动路径的路径点确定所述无线电通信的路径损耗。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，确定所述路径损耗包括：将针对所述路径点的无线电通信的第一当前带宽与针对所述路径点的无线电通信的第二先前确定的带宽进行比较，其中，与所述第二先前确定的带宽相关的数据被存储在无线电通信数据库或无线电覆盖数据库(116)中。
16.根据前述权利要求中的任一项所述的方法，其中，与所述移动路径有关的数据包括以下中的一项或多项：
所述移动路径的笛卡尔点；
所述机器人设备(122)的执行器的取向；以及
所述执行器或所述机器人设备(122)的另一部分到达所述移动路径上的一个或多个预定点的时间。
17.根据权利要求16所述的方法，其中，更新所述移动路径仅在与所述笛卡尔点的初始值的预定偏差内、所述执行器的取向的初始值的预定偏差内以及所述执行器或所述机器人设备(122)的另一部分到达所述移动路径上的一个或多个预定点的时间的初始值的预定偏差内执行。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，与针对所述移动路径的控制点和控制路径中的一个或两者相比，针对所述移动路径的连接路径的允许更大的偏差，其中，所述机器人设备(122)必须至少分别在预定控制点范围和控制路径范围内访问所述控制点和控制路径。
19.一种方法，特别是根据前述权利要求中的任一项所要求的，所述方法包括：
在云平台(112)中处理(s602)与包括传感器(124)或与传感器(124)耦合的机器人设备(122)的移动路径有关的数据；以及
基于处理后的数据，更新(s604)所述机器人设备(122)的移动路径，以改进所述传感器(124)的无线电通信。
20.根据权利要求19所述的方法，其中，对所述无线电通信的改进包括指示以下中的一项或二者的无线电通信参数的改变：(i)所述传感器与第三设备的无线电通信的质量；以及(ii)所述传感器固有的无线电通信性质。
21.一种系统(100)，包括：
机器人设备(122)，包括在其上运行或与其耦合的机器人应用(102)；以及
云平台(112)，与所述机器人应用(102)通信；
其中，所述系统(100)被配置为执行前述权利要求中的任一项所述的方法。
22.一种计算机程序产品，包括程序代码部分，所述程序代码部分用于当在一个或多个计算设备上执行所述计算机程序产品时执行根据权利要求1-20中任一项所述的方法，特别是其中，所述一个或多个计算设备与所述云平台(112)耦合或集成在一起。
23.根据权利要求22所述的计算机程序产品，其存储在计算机可读记录介质上。
24.根据权利要求22或23所述的计算机程序产品，其存储在所述云平台(112)中或与所述云平台(112)耦合。
技术总结