[发明专利]一种云脑机器人系统

权利要求书

1.一种云脑机器人系统，其特征在于，包括机器人智库，机器人云脑，机器人；其中，

所述机器人智库，用于对不同数据模态进行有效编码和表征，以实现将非结构化数据转换成结构化数据；所述机器人智库包括机器人大数据以及人类社会大数据；

所述机器人云脑为N个机器人的大脑在云中的镜像和服务；

所述机器人智库通过所述机器人云脑指导所述机器人执行任务，所述机器人的行动触发所述机器人的传感器；其中；所述机器人大数据由所述机器人的传感器产生；

所述机器人智库中的技术策略和知识通过机器人云脑在机器人执行任务中加以检验和改进。

2.根据权利要求1所述的云脑机器人系统，其特征在于，所述机器人智库包括：

HDFS分布式存储存系统，用于存储所述人类社会大数据和所述机器人大数据；其中，在所述HDFS分布式存储系统中，每个离散存储结点部署DataNode节点，用于存放数据块，每个所述数据块根据设定的数值分别配置副本；存储集群部署一个NameNode中心节点，用于管理文件系统命名空间，处理客户端发起的文件访问操作；

计算模块，所述计算模块采用Map/Reduce分布式计算模式对所述人类社会大数据和机器人大数据进行大数据计算；其中，所述计算的算法包括聚类分析算法、关联分析算法和分类分析算法。

3.根据权利要求2所述的云脑机器人系统，其特征在于，所述机器人大数据根据用户与机器人交互的数据和机器人与环境交互的数据形成的，其中，所述用户与机器人交互的数据包括用户对机器人表现的评价的数据，所述机器人与环境交互的数据包括环境对机器人反馈的数据。

4.根据权利要求3所述的云脑机器人系统，其特征在于，所述机器人智库中的技术策略和知识根据所述机器人大数据和所述人类社会大数据生成。

5.根据权利要求4所述的云脑机器人系统，其特征在于，所述机器人包括位置识别装置，所述位置识别装置包括：

M个传感器，用于周期性地采集设定区域内由K个目标发射的信号，并将在该周期内收到的信号强度值做累加；其中，所述设定区域为方形区域，所述方形区域划分为N个网格，所述方形区域中随机布设M个传感器且每个所述传感器的位置为已知，所述方形区域中有K个目标；其中，M大于等于1，K大于等于1，N大于等于1；

定位模块，用于在周期时间片结束后，根据每个传感器的信号强度值累加结果和压缩感知定位算法定位出所述K目标在所述N个网格中的哪些位置。

6.根据权利要求5所述的云脑机器人系统，其特征在于，K个所述目标周期性地发射信号，发送周期为T，K个所述目标之间相互独立。

7.根据权利要求6所述的云脑机器人系统，其特征在于，第m个传感器接收到的位于第n个网格中的目标的信号强度由以下公式确定：

其中，也为测量矩阵Φ∈R^M×N(MN)中的元素，P_m,n为第n个网格中的目标发出的信号到第m个传感器处衰减后的信号强度；

P_m,n＝P₀-10n_plg(D_m,n/D₀)

D_m,n为第m个传感器和第n个网格中的目标的欧式距离，P₀为在参考传输距离为D₀时的接收信号强度，n_p为路径衰减指数。