[发明专利]一种基于大数据云计算支撑的机器人云平台及工作方法

权利要求书

1.一种基于大数据云计算支撑的机器人云平台，其特征在于：包括

资源层，包括设备层和边缘计算层；所述设备层支持多种机器人型号并采集机器人各项数据；各项数据后经边缘计算层处理上传平台层；

平台层，对数据进行处理和存储，包括大数据存储服务模块、大数据分析服务模块、算法引擎模块、基础管理服务模块，提供大数据存储服务、大数据分析服务、算法引擎、基础管理服务；

应用层，包括云服务平台和移动应用侧，用户通过调用平台层各项服务，为用户提供基于机器人的多种分析应用功能及远程监控；

算法引擎模块包括异常检测单元、故障诊断单元；所述异常检测单元基于IForest孤立森林构建异常检测模型，所述异常检测模型构建完成后，机器人实时数据作为异常检测模型输入，输出为异常度，当异常度值大于阈值时判定数据异常；所述故障诊断单元基于历史异常数据、故障问题以及相应的解决方案构建专家系统库，当机器人出现故障时，专家系统库匹配故障数据并返回相应解决方案；

所述异常检测模型具体构建过程为：

特征数据集生成：对机器人良好运行时的历史数据进行清理，定义处理后的特征数据集为D1；

异常数据集生成：人为设定异常状态机器人多维度数据形成的集合为异常数据集，定义为D2，

训练数据集生成：为特征数据集和异常数据集的集合，即D3=D1∪D2，其中特征数据集数量高于异常数据集数量；

建模：

1）从训练数据集中随机选择n个样本点构成m个子集Ω_i，i∈1,2..m，在m个子集上构建决策树；

2）随机选择Ω_i中的一个特征，随机选择一个阈值进行二分裂；所述阈值产生于当前节点数据中指定特征的最大值和最小值之间；

3）递归2）构建决策树，直到决策树到达设定的高度d或者每个叶子节点中只有一个点；

4）m个决策树建好，根据m个决策树的平均深度来定义其异常阈值。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据云计算支撑的机器人云平台，其特征在于：所述资源层包括设备层和边缘计算层；

所述设备层支持多种机器人型号；

所述边缘计算层包括

协议驱动模块：基于各型号机器人厂商的开放通讯协议，对各型号机器人进行适配，使一套采集程序支持多种机器人的数据采集；

设备认证模块：机器人接入平台前将机器人号提前录入白名单；

数据预处理模块：对机器人单机/群组执行任务时产生的数据进行预处理；

数据加密模块：基于私有秘钥协商的加密算法对数据进行加密；具体流程如下所示：

1）将自身的标识信息和连接请求发送至与所述数据采集设备对应的MQTT server端；

2）接收MQTT server端返回的确定指令以及MQTT server端密钥；

3）将自身具备的设备密钥发送至所述MQTT server端；

4）根据预设的密钥生成函数，根据所述MQTT server端密钥以及所述设备密钥生成目标密钥；

5）使用所述目标密钥对采集的数据进行加密，并将加密后的数据发送至所述MQTTserver端，MQTT server端再向云端发送数据；

断电续传模块：当采集端程序和机器人中断连接时，程序会重新启动线程自动重连机器人。

3.根据权利要求1或2所述的一种基于大数据云计算支撑的机器人云平台，其特征在于：所述大数据存储服务模块具体作业过程为：kafka消息队列接收到经MQTT server传输至平台层的实时机器人的数据后，kafka消费端获取机器人数据并存入基于Hadoop大数据平台的Hbase数据仓库和InfluxDB时序数据库；

大数据分析服务模块包括

实时分析单元，基于平台层异常检测算法引擎，采用spark streaming流式计算，实时分析处理机器人数据并把处理后的数据发送至应用层；

离线分析单元，每天按固定时间或者固定时间间隔计算存储在HBase，InfluxDB中的历史数据信息并存储在关系型数据库中；

基础服务管理模块包括

设备管理单元，管理每台设备的基础信息；

监控系统单元，管理每个摄像头的ip地址、视频推流服务、视频播放功能；

推送服务单元，使用第三方推送平台对消息进行实时的短信、邮件、APP推送。