[发明专利]机器人预测的方法和系统

权利要求书

1、一种机器人预测的方法，其特征在于，所述方法包括：

获取当前时刻机器人在作业场景中的位姿信息和多个自由度的角度信息；

采用时间序列算法对所述获取的位姿信息和角度信息进行运算，得到下一时刻机器人的位姿信息和该多个自由度的角度信息；

根据所述下一时刻的位姿信息和角度信息驱动机器人模型在作业场景模型中运动，得到对机器人预测的结果，并显示所述预测的结果。

2、根据权利要求1所述的机器人预测的方法，其特征在于，所述获取当前时刻机器人在作业场景中的位姿信息和多个自由度的角度信息，具体包括：

通过安装于机器人作业场景的位置传感器获取当前时刻机器人的位姿信息，并且通过安装于机器人身体多个关节处的角度传感器获取当前时刻机器人的多个自由度的角度信息。

3、根据权利要求1所述的机器人预测的方法，其特征在于，所述获取当前时刻机器人在作业场景中的位姿信息和多个自由度的角度信息，具体包括：

获取当前时刻和以往时刻机器人在作业场景中的位姿信息和多个自由度的角度信息。

4、根据权利要求1所述的机器人预测的方法，其特征在于，所述时间序列算法具体包括：

采用自回归算法、移动平均算法或自回归-移动平均算法。

5、根据权利要求1所述的机器人预测的方法，其特征在于，

所述机器人模型为使用三维建模软件制作的，具有与机器人相同的外形特征和自由度设置，满足机器人多连杆机构运动学约束条件；

所述作业场景模型为使用三维建模软件制作的，具有与作业场景相同的外形特征和位置关系。

6、一种机器人预测的系统，其特征在于，所述系统包括：

获取模块，用于获取当前时刻机器人在作业场景中的位姿信息和多个自由度的角度信息；

运算模块，用于采用时间序列算法对所述获取模块得到的位姿信息和角度信息进行运算，得到下一时刻机器人的位姿信息和该多个自由度的角度信息；

预测显示模块，用于根据所述运算模块得到的下一时刻的位姿信息和角度信息驱动机器人模型在作业场景模型中运动，得到对机器人预测的结果，并显示所述预测的结果。

7、根据权利要求6所述的机器人预测的系统，其特征在于，所述系统还包括：

位置传感器，安装于机器人的作业场景中，用于采集当前时刻机器人的位姿信息，并发送给所述获取模块；

角度传感器，安装于机器人身体多个关节处，用于采集当前时刻机器人的多个自由度的角度信息，并发送给所述获取模块。

8、根据权利要求6所述的机器人预测的系统，其特征在于，所述获取模块具体用于获取当前时刻和以往时刻机器人在作业场景中的位姿信息和多个自由度的角度信息。

9、根据权利要求6所述的机器人预测的系统，其特征在于，所述时间序列算法具体包括：

采用自回归算法、移动平均算法或自回归-移动平均算法。

10、根据权利要求6所述的机器人预测的系统，其特征在于，

所述机器人模型为使用三维建模软件制作的，具有与机器人相同的外形特征和自由度设置，满足机器人多连杆机构运动学约束条件；

所述作业场景模型为使用三维建模软件制作的，具有与作业场景相同的外形特征和位置关系。