一种设备控制方法、装置及计算机可读存储介质与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种设备控制方法、装置及计算机可读存储介质。


背景技术：

2.随着计算机技术的发展，智能设备不断普及，在诸多场景中逐步替代了人工作业。随着我国电力输电线路建设不断完善，高压/超高压/特高压长距离输电线路建设大规模推进，传统的以电力工人带电作业为主的检修方式，给线路的维护和检修带来了前所未有的需求和挑战。机器人带电作业作为一种面向未来的全新技术方式，可以有效避免检修人员进入高压电场工作，降低安全隐患，避免带电作业事故的发生。
3.目前，电力机器人在带电作业时多通过视觉反馈和操作手的遥操作进行，操作信道窄，对环境变化的适应性局限。导致电力机器人在作业时效率低下，智能化程度不高。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种设备控制方法、装置及计算机可读存储介质，通过数据的冗余传输，有助于提升对设备控制过程中的数据处理能力与智能化程度。
5.一方面，本技术实施例提供了一种设备控制方法，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台和地面控制终端，所述方法包括：
6.所述数据传输设备获取所述智能设备的工作状态数据；
7.所述数据传输设备向所述云平台和所述地面控制终端发送所述工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
8.所述数据传输设备接收所述地面控制终端发送的所述第二控制指令，并向所述智能设备发送所述第二控制指令，以使得所述智能设备执行所述第二控制指令指示的操作。
9.一方面，本技术实施例提供了一种设备控制方法，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台和远程控制终端，所述方法包括：
10.所述云平台接收所述数据传输设备发送的所述智能设备的工作状态数据；
11.所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
12.所述云平台向所述远程控制终端发送所述评估结果，以使得所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令。
13.一方面，本技术实施例提供了一种设备控制方法，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台、地面控制终端和远程控制终端，所述方法包括：
14.所述数据传输设备获取所述智能设备的工作状态数据；
15.所述数据传输设备向所述云平台和所述地面控制终端发送所述工作状态数据；
16.所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
17.所述云平台向所述远程控制终端发送所述评估结果；
18.所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令；
19.所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令。
20.一方面，本技术实施例提供了一种设备控制装置，所述装置包括：
21.处理单元，用于获取所述智能设备的工作状态数据；
22.通信单元，用于向所述云平台和所述地面控制终端发送所述工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
23.所述通信单元，还用于接收所述地面控制终端发送的所述第二控制指令，并向所述智能设备发送所述第二控制指令，以使得所述智能设备执行所述第二控制指令指示的操作。
24.一方面，本技术实施例提供了一种设备控制装置，所述装置包括：
25.收发单元，用于接收所述数据传输设备发送的所述智能设备的工作状态数据；
26.处理单元，用于对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
27.所述收发单元，还用于向所述远程控制终端发送所述评估结果，以使得所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令。
28.一方面，本技术实施例提供一种电子设备，包括处理器、存储器、通信接口以及一个或多个程序，其中，上述一个或多个程序被存储在上述存储器中，并且被配置由上述处理器执行，上述程序包括用于执行上述方法中的步骤的指令。
29.相应的，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于储存为终端设备所用的计算机程序指令，其包含用于执行上述方法中的步骤所涉及的程序。
30.相应的，本技术实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，计算机指令存储在计算机可读存储介质中，计算机指令被计算机设备的处理器执行时，执行上述各实施例中的方法。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
31.可见，本技术实施例中，增设与智能设备通信连接的数据传输设备以及云平台，一方面，数据传输设备获取该智能设备的工作状态数据之后，向云平台和地面控制终端冗余发送该工作状态数据，以此增加智能设备的工作状态数据的传输通道，同时，为地面控制终端提供冗余数据保障。另一方面通过云平台对工作状态数据强大的处理能力，能快速生成智能设备的评估结果，提升对设备控制过程中的数据处理能力与智能化程度。
附图说明
32.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以
根据这些附图获得其他的附图。
33.图1是本技术实施例提供的一种智能设备控制系统的结构示意图；
34.图2a是本技术实施例提供的一种设备控制方法的流程示意图；
35.图2b是本技术实施例提供的一种电力机器人的结构示意图；
36.图3是本技术实施例提供的另一种设备控制方法的方法流程示意图；
37.图4是本技术实施例提供的另一种智能设备控制系统的结构示意图；
38.图5是本技术实施例提供的另一种设备控制方法的方法流程示意图；
39.图6是本技术实施例提供的一种设备控制装置的功能单元示意图；
40.图7是本技术实施例提供的另一种设备控制装置的功能单元示意图；
41.图8是本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
42.下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
43.本技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
44.在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本技术的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
45.人工智能(artificial intelligence,ai)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。
46.人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。
47.计算机视觉技术(computer vision,cv)计算机视觉是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图形处理，使电脑处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。作为一个科学学科，计算机视觉研究相关的理论和技术，试图建立能够从图像或者多维数据中获取信息的人工智能系统。计算机视觉技术通常包括图像处理、图像识别、图像语义理
解、图像检索、ocr、视频处理、视频语义理解、视频内容/行为识别、三维物体重建、3d技术、虚拟现实、增强现实、同步定位与地图构建等技术，还包括常见的人脸识别、指纹识别等生物特征识别技术。
48.随着人工智能技术研究和进步，人工智能技术在多个领域展开研究和应用，例如常见的智能家居、智能穿戴设备、虚拟助理、智能音箱、智能营销、无人驾驶、自动驾驶、无人机、机器人、智能医疗、智能客服等，相信随着技术的发展，人工智能技术将在更多的领域得到应用，并发挥越来越重要的价值。
49.本技术实施例提供的方案涉及人工智能的机器人控制等技术，与人工智能相结合，云平台利用人工智能的云计算以及大数据处理技术对智能设备的工作状态数据进行解析处理，生成该智能设备的评估结果。并且在解析处理的过程中，采用计算机视觉技术(computer vision,cv)的图像识别、图像处理等技术得到环境图像识别结果。提升智能设备控制过程的智能化程度，以此提高控制效率，提升控制效果。具体通过如下实施例进行说明：
50.本技术实施例提供一种设备控制方法及相关装置，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台和地面控制终端。下面结合附图进行详细介绍。
51.首先，请参看图1所示的一种智能设备控制系统100的结构示意图，包括智能设备110、数据传输设备120、云平台130、地面控制终端140和远程控制终端150。该系统中的各个部分可以采用第五代移动通信技术(5th generation mobile networks，5g或5g技术)进行通信。智能设备110与数据传输设备120也可以采用可插拔式的接口进行通信连接。
52.上述智能设备110，可以为电力机器人，也可以为其他任何具有数据存储、数据传输以及数据处理等功能的智能设备，还可以具有执行具体的操作控制的操作端，以及多种传感器。上述数据传输设备120，可以为任何具有数据存储、数据传输以及数据处理等功能的智能设备，还具有独立的电源，能对本设备供电。上述云平台130，包括多个节点设备。多个节点设备中的每个节点设备可以为分布式存储服务器、传统服务器、大型存储系统、台式电脑等。上述地面控制终端140包括但不限于带通讯功能的设备、遥控设备、智能手机、平板电脑、笔记本电脑、便携式数字播放器、智能手环以及智能手表等。上述远程控制终端150包括但不限于带通讯功能的设备、智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑等。
53.在对智能设备进行控制时，可以按照如下方式进行。数据传输设备120获取智能设备110的工作状态数据，并且向云平台130和地面控制终端140发送工作状态数据。云平台130对工作状态数据进行解析处理，并生成智能设备的评估结果，评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种。云平台向远程控制终端发送评估结果，远程控制终端根据评估结果确定对智能设备的第一控制指令。地面控制终端根据工作状态数据生成对智能设备的第二控制指令。第一控制指令与第二控制指令用于指示智能设备执行对应的操作。
54.本技术实施例的技术方案可以基于图1举例所示架构的通信系统或其形变架构来具体实施。
55.接下来，请参见图2a，图2a是本技术实施例提供的一种设备控制方法的流程示意图，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台和地面控制
终端，这种方法可包括但不限于如下步骤：
56.201、所述数据传输设备获取所述智能设备的工作状态数据。
57.具体的，数据传输设备具备独立的电源，数据处理模块和通讯模块，具备独立的抗电磁和电压的能力，能够与机器人内部线路相连的同时可以方便的安装在机器人机体上，并且能够快速拆卸。数据传输设备获取智能设备的工作状态数据，工作状态数据传感器数据和系统状态数据。其中，传感器数据包括图像数据、流体数据和位姿数据中的一种或多种。系统状态数据包括智能设备的系统电量，运行状态(是否正常运行，响应速度，数据采集速度等)等。
58.并且该数据传输设备可以实时备份以及向云平台发送智能设备的工作状态数据，以确保在突发情况下，云端数据能够真实还原当下机器人的状态，并控制机器人及时做好应急准备。事后，也可以根据云平台备份数据进行失效分析。以智能设备为电力机器人为例，可以不断提升电力机器人在带电场景中的智能处理能力。
59.202、所述数据传输设备向所述云平台和所述地面控制终端发送所述工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种。
60.具体的，数据传输设备获取智能设备的工作状态数据之后，可以实时也可以按照一定的时间间隔向云平台和地面控制终端发送工作状态数据，以使得地面控制终端根据工作状态数据生成对智能设备的第二控制指令。第二控制指令，可以为控制智能设备是否继续前进的指令，行进路线，智能设备的位姿或者操作端关节的弯曲程度以及抓控力等。
61.另外，云平台则可以对工作状态数据进行解析处理，并生成智能设备的评估结果，评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种。控制策略可以为控制智能设备是否继续前进，行进路线，智能设备的位姿或者操作端关节的弯曲程度以及抓控力等；异常检测报告包括智能设备系统状态是否异常，环境是否异常等。环境图像识别结果可以是基于机器视觉识别的结果，从采集的环境图像中识别并且标记出障碍物或者不明物体等。
62.203、所述数据传输设备接收所述地面控制终端发送的所述第二控制指令，并向所述智能设备发送所述第二控制指令，以使得所述智能设备执行所述第二控制指令指示的操作。
63.具体的，数据传输设备接收地面控制终端发送的第二控制指令后，并向智能设备发送第二控制指令，以使得智能设备执行第二控制指令指示的操作，实现对智能设备的控制。比如，以智能设备为电力机器人为例。如图2b所示，电力机器人包括机器人机体、监控单元(或中央控制单元)、机器人吊装运动机构、机械臂以及末端执行器，还可以包括多个传感器。电力机器人的中央控制单元通过流体驱动控制电力机器人的机械臂以及末端执行器的操作，或者，控制机器人吊装运动机构运动，以此执行第二控制指令的操作。
64.可见，本技术实施例中，增设与智能设备通信连接的数据传输设备以及云平台，一方面，数据传输设备获取该智能设备的工作状态数据之后，向云平台和地面控制终端冗余发送该工作状态数据，以此增加智能设备的工作状态数据的传输通道，同时，为地面控制终端提供冗余数据保障。另一方面通过云平台对工作状态数据强大的处理能力，能快速生成
智能设备的评估结果，提升对设备控制过程中的数据处理能力与智能化程度。
65.在一个可能的示例中，所述数据传输设备通过可插拔接口与所述智能设备连接，所述数据传输设备获取所述智能设备的工作状态数据，包括：所述数据传输设备通过所述可插拔接口获取所述智能设备的传感器数据和系统状态数据，所述传感器数据包括图像数据、流体数据和位姿数据中的一种或多种；所述数据传输设备对所述传感器数据和所述系统状态数据进行融合处理，得到所述智能设备的工作状态数据，并存储所述工作状态数据。
66.具体的，数据传输设备获取智能设备的工作状态数据时，可以通过所述可插拔接口获取所述智能设备的传感器数据和系统状态数据，所述传感器数据包括图像数据、流体数据和位姿数据中的一种或多种。系统状态数据包括智能设备的系统电量，运行状态(是否正常运行，响应速度，数据采集速度等)等。
67.在高压电场环境下的电力机器人通过位姿传感器检测机器人关节数据，来自中央控制单元的摄像头数据，以及其他传感器获取的数据，组合成传感器数据。在机器人本体映射上，数据传输设备具有独立电源供电，在电磁信号保护区域内，通过所述可插拔接口获取所述智能设备的传感器数据和系统状态数据，进行包括融合处理，得到所述智能设备的工作状态数据，并存储所述工作状态数据。
68.在一个可能的示例中，融合处理具体可以是将传感器数据和系统状态数据拼接在一起，例如可以是以序列化数据的形式将传感器数据和系统状态数据组合在一起，传感器数据排列在前面，系统状态数据排列在后面，也可以是系统状态数据排列在前面，传感器数据放排列后面。
69.可见，数据传输设备通过可插拔接口与智能设备连接，可插拔接口不仅便于二者及时连接或者断开连接，提升操作的便捷程度。而且可插拔接口可以物理加固二者的连接关系，提升数据传输效率与稳定性，保障极端环境下的数据传输效果。另外，数据传输设备获取传感器数据和系统状态数据后进行融合处理，得到智能设备的工作状态数据，更便于数据的传输。另外，数据传输设备及时存储工作状态数据，便于后续能够真实还原当下机器人的状态，以及对机器人进行异常分析，改进机器人的工作状态。
70.与上述图2a所示的实施例一致，请参阅图3，图3是本技术实施例提供的另一种设备控制方法的流程示意图，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台和远程控制终端，所述方法包括：
71.301、所述云平台接收所述数据传输设备发送的所述智能设备的工作状态数据。
72.具体的，云平台侧要实现对智能设备的控制，需要接收数据传输设备发送的智能设备的工作状态数据，基于智能设备的工作状态数据进行后续的处理。
73.302、所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种。
74.具体的，可以理解为工作状态数据为一个数据包，包含了智能设备的传感器数据和系统状态数据。云平台对工作状态数据进行解析处理，并生成智能设备的评估结果，评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种。控制策略可以为控制智能设备是否继续前进，行进路线，智能设备的位姿或者操作端关节的弯曲程度以及抓控力等；异常检测报告包括智能设备系统状态是否异常，环境是否异常等。环境图像识别结果可以是基于机器视觉识别的结果，从采集的环境图像中识别并且标记出障碍物或者不
明物体等。
75.303、所述云平台向所述远程控制终端发送所述评估结果，以使得所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令。
76.具体的，云平台向远程控制终端发送评估结果，可以是发送评估结果为控制策略时，远程控制终端收到后会对该控制策略进行确认，因此，远程控制确定对智能设备的第一控制指令，即将该控制策略作为第一控制指令。当然评估结果为控制策略时，远程控制终端也可以根据该控制策略确定的第一控制指令，也可以是包含其他策略的指令。
77.另外，远程控制终端也可以根据评估结果包括的异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种确定对智能设备的第一控制指令。
78.可见，云平台根据接收的智能设备的工作状态数据进行解析处理，生成所述智能设备的评估结果，并且向远程控制终端发送所述评估结果。通过云平台强大的数据处理能力，提升远程控制终端确定对所述智能设备的第一控制指令的效率，优化对智能设备的控制效果。
79.在一个可能的示例中，所述系统还包括地面控制终端，所述方法还包括：所述云平台接收所述地面控制终端在所述智能设备工作异常或者对所述数据传输设备发送的工作状态数据进行校验的情况下，发送的数据获取指令；所述云平台响应所述数据获取指令获取所述工作状态数据，并对所述工作状态数据进行预处理；所述云平台向所述地面控制终端发送预处理后的工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述预处理后的工作状态数据确定处理策略，所述处理策略包括生成对所述智能设备的第二控制指令和确定所述智能设备的异常原因中的一种或两种。
80.具体的，可以理解为，地面控制终端既可以基于数据传输设备发送的工作状态数据生成第二控制指令，也可以在所述智能设备工作异常或者对所述数据传输设备发送的工作状态数据进行校验的情况下，比如工作状态数据不完整或者不可用，或者智能设备工作异常，但是地面控制终端的工作人员并不清楚现场情况等，便可以向云平台发送数据获取指令。
81.进一步的，云平台响应数据获取指令获取工作状态数据，并对工作状态数据进行预处理。预处理包括数据集成(统一数据格式、单位、结构、含义等，消除原始数据的矛盾之处)、数据变换(对上一步输出数据进行去噪音、聚类、规范化等处理，生成不同抽象级别的数据集)以及数据清洗(对上一步输出数据中可能存在的数据缺失、噪音、录入异常进行辨识、去除或其他处理，提升数据的质量)，以提升原始采集数据的可用性和实用性。云平台向地面控制终端发送预处理后的工作状态数据，以使得地面控制终端根据预处理后的工作状态数据生成对智能设备的第二控制指令或者确定智能设备的异常原因。此处的第二控制指令与前述方法实施例中的第二控制指令可以为同一概念，即地面控制终端生成的对智能设备的指令。虽然依据的数据不同，但由于生成指令的对象以及指令指示的对象相同，因此命名相同。
82.可见，由于地面控制终端与智能设备在实际场景中，可能也存在较远的距离，比如几十米或者几百米，而且由于地面控制终端的控制者很容易因为外界环境因素或者自身因素，漏掉很多智能设备的关键信息，从而可能会因为信息缺失或者失真导致误判，可能因为误判影响智能设备的作业效果，甚至损坏智能设备。因此，地面控制终端能向云平台获取预
处理后的工作状态数据，能有效提升生成对所述智能设备的第二控制指令的准确程度，及时确定智能设备的异常原因，便于采取善后处理。
83.在一个可能的示例中，所述云平台包括多个节点设备，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，包括：所述云平台向所述多个节点设备中的至少一个节点设备发送所述工作状态数据，以使得所述至少一个节点设备对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果；所述云平台接收所述至少一个节点设备发送的所述智能设备的评估结果。
84.具体的，可以理解为云平台包括多个节点设备，云平台对工作状态数据进行解析处理，并生成智能设备的评估结果，可以是由多个节点设备中的任意一个或多个进行的解析处理，并且生成智能设备的评估结果。
85.可见，由多个节点设备构成云平台，可以有效提升云平台解析处理工作状态数据的效率，还能提升生成智能设备的评估结果的准确程度，以此提升控制过程的智能化程度。
86.在一个可能的示例中，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，包括：所述云平台对所述工作状态数据进行预处理，所述预处理包括数据集成、数据变换和数据清洗中的一种或多种；所述云平台对预处理后的工作状态数据进行分析处理，并生成所述智能设备的评估结果。
87.具体的，云平台对所述工作状态数据进行解析处理包括预处理与分析处理。其中，其中对数据的预处理包括数据集成(统一数据格式、单位、结构、含义等，消除原始数据的矛盾之处)、数据变换(对上一步输出数据进行去噪音、聚类、规范化等处理，生成不同抽象级别的数据集)、以及数据清洗(对上一步输出数据中可能存在的数据缺失、噪音、录入异常进行辨识、去除或其他处理，提升数据的质量)，以提升原始采集数据的可用性和实用性。然后云平台对预处理后的数据进行分析处理，并生成所述智能设备的评估结果。
88.在一个可能的示例中，分析处理具体可以是指对预处理后的数据(包括传感器数据和系统状态数据)进行解析、识别等工作，云平台可以包括作为云计算节点的多个节点设备，每个节点设备负责分析处理一部分数据，例如部分节点设备可以对传感器数据中的图像数据进行障碍物识别，得到环境图像识别结果；部分节点设备可以对系统状态数据进行解析，判断智能设备的系统电量、运行状态等是否正常，并得到异常检测报告；部分节点设备可以对传感器数据中的流体数据和位姿数据等进行检测，并生成控制策略，控制策略可以包括是否继续前进，行进路线，智能设备的位姿或者操作端关节的弯曲程度以及抓控力等，云平台基于得到的控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果等可以生成智能设备的评估结果。
89.可见，云平台在对智能设备的工作状态数据进行解析处理时，先进行预处理再进行分析处理，可以提升工作状态数据(原始采集数据)的可用性和实用性。
90.在一个可能的示例中，所述评估结果包括所述控制策略，所述云平台向所述远程控制终端发送所述评估结果之后，所述方法还包括：所述云平台接收所述远程控制终端发送的针对所述控制策略的确认消息；所述云平台在接收到所述确认消息之后，根据所述控制策略生成第三控制指令；所述云平台向所述数据传输设备发送所述第三控制指令，以使得所述智能设备在接收到所述数据传输设备发送的所述第三控制指令之后，执行所述第三控制指令指示的操作。
91.具体的，可以理解为当评估结果包括所述控制策略时，云平台向远程控制终端发送评估结果之后，远程控制终端会在接收评估结果后向云平台发送的针对控制策略的确认消息。云平台在接收到确认消息之后，根据控制策略生成第三控制指令。比如控制策略为行进路上存在障碍物，智能设备暂停前进。第三控制指令则为禁止前进指令。云平台向数据传输设备发送第三控制指令，以使得智能设备在接收到数据传输设备发送的第三控制指令之后，执行第三控制指令指示的操作，停止前进。
92.可见，云平台可以在接收到远程控制终端的确认消息后自主生成第三控制指令，可以提升决策效率的同时，还可以提升在突发情况下决策的智能化程度。
93.再请参见图4，图4为本技术实施例提供的一种设备控制系统的结构示意图。该示意图中，以电力机器人作为智能设备。在整个控制系统中，电力机器人与数据传输设备位于电磁保护区域。在高压电场环境下的电力机器人通过位姿传感器检测机器人关节数据，来自中央控制单元的摄像头数据，以及其他传感器获取的数据，组合成传感器数据。在机器人本体映射上，数据传输设备具有独立电源供电，在电磁信号保护区域内，通过所述可插拔接口获取所述智能设备的传感器数据和系统状态数据，进行包括融合处理，得到所述智能设备的工作状态数据。中央控制单元获取数据传输设备融合处理后得到的工作状态数据，控制流体驱动器，驱动机器人关节实现对物品的操控。
94.另外，数据传输设备采用数字通信的方式将电力机器人的工作状态数据发送给地面控制终端以及云平台，地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令。地面控制终端根据同时，地面控制终端还可以向云平台获取预处理后的工作状态数据。云平台的云端ai节点可以采用机器视觉实现图像识别与标记、异常检测以及作业规划等。并且还可以将智能云计算的评估结果发送给远程控制终端，以便于远程控制终端根据评估结果确定第一控制指令。
95.同时，作为一个云平台备份和应急响应的数据收发门户，本技术公开的数据传输设备具备独立的电源，数据处理模块和通讯模块，具备独立的抗电磁和电压的能力，能够与机器人内部线路相连的同时，可以方便的安装在机器人机体上，并且能够快速拆卸。该数据传输设备实时地与云平台进行通讯和备份，以确保在突发情况下，云端数据能够真实还原当下机器人的状态，并控制机器人及时做好应急准备。事后，也可以根据云端备份数据进行失效分析，不断提升机器人在带电场景中的智能处理能力。
96.云平台在接收到数据后，对数据进行预处理，并发送至地面控制基站。地面控制基站同时接收来自云端以及机器人的数据后，发送给操作者完成机器人的现场遥操控。这部分数据将发送给远程控制端进行数据备份，并实现远程遥操控。
97.与上述图2a、图3所示的实施例一致，请参阅图5，图5是本技术实施例提供的另一种设备控制方法的流程示意图，应用于智能设备控制系统，应用于智能设备控制系统，所述系统包括智能设备、数据传输设备、云平台、地面控制终端和远程控制终端，所述方法包括：
98.501、所述数据传输设备获取所述智能设备的工作状态数据。
99.502、所述数据传输设备向所述云平台发送所述工作状态数据。
100.503、所述数据传输设备向所述地面控制终端发送所述工作状态数据。
101.504、所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种。
102.505、所述云平台向所述远程控制终端发送所述评估结果。
103.506、所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令。
104.507、所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令。
105.步骤501
‑
507参见前述方法实施例的步骤，在此不再赘述。
106.再请参见图6，是本发明实施例的一种设备控制装置600的功能单元示意图，本技术实施例的设备控制装置600可以为电子设备的内置装置或者也可以为电子设备的外接设备。
107.本发明实施例的所述装置的一个实现方式中，所述装置包括：
108.处理单元610，用于获取所述智能设备的工作状态数据；
109.通信单元620，用于向所述云平台和所述地面控制终端发送所述工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
110.所述通信单元620，还用于接收所述地面控制终端发送的所述第二控制指令，并向所述智能设备发送所述第二控制指令，以使得所述智能设备执行所述第二控制指令指示的操作。
111.在一个可能的实施例中，所述设备控制装置通过可插拔接口与所述智能设备连接，所述处理单元610，用于获取所述智能设备的工作状态数据，具体包括：通过所述可插拔接口获取所述智能设备的传感器数据和系统状态数据，所述传感器数据包括图像数据、流体数据和位姿数据中的一种或多种；对所述传感器数据和所述系统状态数据进行融合处理，得到所述智能设备的工作状态数据，并存储所述工作状态数据。
112.再请参见图7，是本发明实施例的另一种设备控制装置700的功能单元示意图。
113.本发明实施例的所述装置的一个实现方式中，所述装置包括：
114.收发单元710，用于接收所述数据传输设备发送的所述智能设备的工作状态数据；
115.处理单元720，用于对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
116.所述收发单元710，还用于向所述远程控制终端发送所述评估结果，以使得所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令。在一些实施例中，设备控制装置还可包括有输入输出接口、通信接口、电源以及通信总线。
117.在一个可能的示例中，所述系统还包括地面控制终端，所述收发单元710，还用于接收所述地面控制终端在所述智能设备工作异常或者对所述数据传输设备发送的工作状态数据进行校验的情况下，发送的数据获取指令；响应所述数据获取指令获取所述工作状态数据，并对所述工作状态数据进行预处理；向所述地面控制终端发送预处理后的工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述预处理后的工作状态数据确定处理策略，所述处理策略包括生成对所述智能设备的第二控制指令和/或确定所述智能设备的异常原因中的一种或两种。
118.在一个可能的示例中，所述处理单元720，用于对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，具体包括：向多个节点设备中的至少一个节点设备发
送所述工作状态数据，以使得所述至少一个节点设备对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果；接收所述至少一个节点设备发送的所述智能设备的评估结果。
119.在一个可能的示例中，在对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果方面，所述处理单元720，具体用于：对所述工作状态数据进行预处理，所述预处理包括数据集成、数据变换和数据清洗中的一种或多种；对预处理后的工作状态数据进行分析处理，并生成所述智能设备的评估结果。
120.在一个可能的示例中，所述评估结果包括所述控制策略，所述收发单元710，用于向所述远程控制终端发送所述评估结果之后，还用于接收所述远程控制终端发送的针对所述控制策略的确认消息；在接收到所述确认消息之后，根据所述控制策略生成第三控制指令；向所述数据传输设备发送所述第三控制指令，以使得所述智能设备在接收到所述数据传输设备发送的所述第三控制指令之后，执行所述第三控制指令指示的操作。
121.本技术实施例可以根据上述方法示例对设备控制装置进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本技术实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
122.再请参见图8，是本发明实施例的一种电子设备的结构示意图，所述电子设备包括供电模块等结构，并包括处理器801、存储设备802以及通信接口803。所述处理器801、存储设备802以及通信接口803之间可以交互数据。
123.所述存储设备802可以包括易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(random
‑
access memory，ram)；存储设备802也可以包括非易失性存储器(non
‑
volatile memory)，例如快闪存储器(flash memory)，固态硬盘(solid
‑
state drive，ssd)等；所述存储设备802还可以包括上述种类的存储器的组合。所述通信接口803为电子设备的内部设备之间进行数据交互的接口，如：存储设备802与处理器801之间。
124.所述处理器801可以是中央处理器801(central processing unit，cpu)。在一个实施例中，所述处理器801还可以是图形处理器801(graphics processing unit，gpu)。所述处理器801也可以是由cpu和gpu的组合。在一个实施例中，所述存储设备802用于存储程序指令。所述处理器801可以调用所述程序指令，执行如下步骤：
125.所述数据传输设备获取所述智能设备的工作状态数据；
126.所述数据传输设备向所述云平台和所述地面控制终端发送所述工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述工作状态数据生成对所述智能设备的第二控制指令，所述云平台对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
127.所述数据传输设备接收所述地面控制终端发送的所述第二控制指令，并向所述智能设备发送所述第二控制指令，以使得所述智能设备执行所述第二控制指令指示的操作。
128.在一个可能的实施例中，所述设备控制装置通过可插拔接口与所述智能设备连接，在所述获取所述智能设备的工作状态数据方面，所述处理器801，具体用于通过所述可插拔接口获取所述智能设备的传感器数据和系统状态数据，所述传感器数据包括图像数
据、流体数据和位姿数据中的一种或多种；对所述传感器数据和所述系统状态数据进行融合处理，得到所述智能设备的工作状态数据，并存储所述工作状态数据。
129.在一个实施例中，当电子设备作为前文所述的云平台时，所述处理器801可以调用所述程序指令，执行如下步骤：
130.接收所述数据传输设备发送的所述智能设备的工作状态数据；
131.对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果，所述评估结果包括控制策略、异常检测报告和环境图像识别结果中的一种或多种；
132.向所述远程控制终端发送所述评估结果，以使得所述远程控制终端根据所述评估结果确定对所述智能设备的第一控制指令。
133.在一个可能的示例中，所述系统还包括地面控制终端，所述处理器801，还用于接收所述地面控制终端在所述智能设备工作异常或者对所述数据传输设备发送的工作状态数据进行校验的情况下，发送的数据获取指令；响应所述数据获取指令获取所述工作状态数据，并对所述工作状态数据进行预处理；向所述地面控制终端发送预处理后的工作状态数据，以使得所述地面控制终端根据所述预处理后的工作状态数据确定处理策略，所述处理策略包括生成对所述智能设备的第二控制指令和/或确定所述智能设备的异常原因中的一种或两种。
134.在一个可能的示例中，在所述对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果方面，所述处理器801，具体用于向多个节点设备中的至少一个节点设备发送所述工作状态数据，以使得所述至少一个节点设备对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果；接收所述至少一个节点设备发送的所述智能设备的评估结果。
135.在一个可能的示例中，在对所述工作状态数据进行解析处理，并生成所述智能设备的评估结果方面，所述处理器801，具体用于对所述工作状态数据进行预处理，所述预处理包括数据集成、数据变换和数据清洗中的一种或多种；对预处理后的工作状态数据进行分析处理，并生成所述智能设备的评估结果。
136.在一个可能的示例中，所述评估结果包括所述控制策略，所述处理器801，用于向所述远程控制终端发送所述评估结果之后，还用于接收所述远程控制终端发送的针对所述控制策略的确认消息；在接收到所述确认消息之后，根据所述控制策略生成第三控制指令；向所述数据传输设备发送所述第三控制指令，以使得所述智能设备在接收到所述数据传输设备发送的所述第三控制指令之后，执行所述第三控制指令指示的操作。
137.具体实现中，本发明实施例中所描述的处理器801、存储设备802以及通信接口803可执行本技术实施例图2a、图3或图5提供的设备控制方法的相关实施例中所描述的实现方式，也可执行本技术实施例图6或图7提供的设备控制装置相关实施例中所描述的实现方式，在此不再赘述。
138.本技术实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。
139.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的
处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行如上述方法实施例中记载的任一方法的部分或全部步骤。
140.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read
‑
only memory，rom)或随机存储记忆体(random access memory，ram)等。
141.以上所揭露的仅为本发明的部分实施例而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本发明权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。