云端机器人调度控制方法、装置、存储介质及电子设备与流程

1.本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种云端机器人调度控制方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备。


背景技术：

2.云端机器人就是云计算与机器人学的结合；就像其它网络终端一样，机器人本身不需要存储所有资料信息，或具备超强的计算能力；只需要对于云端提出需求，云端进行相应响应并满足。
3.现有云端机器人是一对一明确的指令调度或者简单的匹配调度模式，不能对大规模云端机器人进行统一接入及管理，不能根据能力需求自动调度匹配云端机器人，效率较低及造成资源浪费。
4.需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

5.本公开提供一种云端机器人调度控制方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，至少在一定程度上克服相关技术中调度远端机器人效率低的问题。
6.本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。
7.根据本公开的一个方面，提供了一种云端机器人调度控制方法，包括：
8.接收来源于多模态任务的能力需求；
9.从能力池中获得各个机器人的能力，其中，机器人的能力由智能机器人通过云端能力网关进行注册；
10.将所述能力需求及所述各个机器人能力进行能力匹配，生成综合优化调度结果，所述综合优化调度结果包括目标机器人；
11.将所述综合优化调度结果输出到控制网关，以便所述控制网关根据所述综合优化调度结果与指令集，完成对所述目标机器人的控制；其中，根据所述能力需求生成控制机器人的所述指令集。
12.在本公开的一个实施例中，所述能力包括静态能力和动态能力；
13.所述将所述能力需求及所述各个机器人能力进行能力匹配，生成综合优化调度结果包括：
14.所述能力需求与所述各个机器人的静态能力进行静态能力匹配；
15.获取满足静态能力匹配的机器人的动态能力指标，更新动态能力；
16.将所述满足静态能力匹配的机器人的动态能力与所述能力需求进行动态能力匹配，生成综合优化调度结果。
17.在本公开的一个实施例中，，所述接收来源于多模态任务的能力需求包括：
18.接收用户下发的多模态任务；
19.对用户下发的多模态任务进行综合解析，生成完成任务所需要的功能集；
20.根据所述功能集和能力规范库生成所述能力需求。
21.在本公开的一个实施例中，还包括：
22.接收机器人发送的功能集；
23.根据功能集和所述能力规范库生成所述能力池。
24.在本公开的一个实施例中，还包括：
25.将能力测试和评估需求发送至所述控制网关，以便所述控制网关根据所述评估需求控制机器人完成能力测试生成的能力测试结果，并反馈至所述云端能力网关核对所述各个机器人的能力。
26.在本公开的一个实施例中，还包括：
27.设置静态匹配度参数；
28.根据所述静态匹配度参数及所述能力需求确定所述满足静态能力匹配的机器人。
29.在本公开的一个实施例中，所述静态能力包括：语音能力或视觉能力或移动能力或抓握能力。
30.在本公开的一个实施例中，所述动态能力包括：实时位置或实时电量或实时任务状态。
31.根据本公开的另一个方面，还提供了一种云端机器人调度控制装置，包括：
32.需求接收模块，接收来源于任务的能力需求；
33.能力获取模块，从能力池中获得各个机器人的能力，其中，机器人的能力由智能机器人通过云端能力网关进行注册；
34.能力匹配模块，将所述能力需求及所述各个机器人能力进行能力匹配，生成综合优化调度结果，所述综合优化调度结果包括目标机器人；
35.机器人控制模块，将所述综合优化调度结果输出到控制网关，以便所述控制网关根据所述综合优化调度结果与指令集，完成对所述目标机器人的控制；其中，根据所述能力需求生成控制机器人的所述指令集。
36.根据本公开的另一个方面，还提供了一种电子设备，包括：处理器；以及存储器，用于存储所述处理器的可执行指令；其中，所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行上述任意一项所述云端机器人调度控制方法。
37.根据本公开的另一个方面，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述任意一项所述的云端机器人调度控制方法。
38.本公开的实施例所提供的云端机器人调度控制方法、装置、计算机可读存储介质及电子设备，接收来源于多模态任务的能力需求；从能力池中获得各个机器人的能力，将能力需求及各个机器人能力依次进行静态能力匹配与动态能力匹配，生成综合优化调度结果，控制网关根据综合优化调度结果与指令集，调度控制目标机器人，能够自动根据能力需求综合优化调度目标机器人，节约资源及提高调度效率。
39.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。
附图说明
40.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，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。
41.图1示出本公开实施例中一种云端机器人调度控制方法流程图；
42.图2示出本公开实施例中一种将能力需求及各个机器人能力进行能力匹配生成综合优化调度结果方法流程图；
43.图3示出本公开实施例中一种根据功能集和能力规范库生成能力池方法流程图；
44.图4示出本公开实施例中一种机器人能力反馈方法流程图；
45.图5示出本公开实施例中一种云端机器人调度控制装置示意图；
46.图6示出本公开实施例中又一种云端机器人调度控制方法流程图；
47.图7示出本公开实施例中一种云端机器人能力接入方法流程图；
48.图8示出本公开实施例中一种生成完成多模态任务所需要的能力需求方法流程图；
49.图9示出本公开实施例中一种能力匹配方法流程图；
50.图10示出本公开实施例中一种综合优化调度方法流程图，如图10所示；
51.图11示出本公开实施例中一种云端机器人能力接入系统图；和
52.图12示出本公开实施例中一种电子设备的结构框图。
具体实施方式
53.现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本公开将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
54.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。
55.下面结合附图及实施例对本示例实施方式进行详细说明。
56.首先，本公开实施例中提供了一种云端机器人调度控制方法，该方法可以由任意具备计算处理能力的电子设备执行。
57.图1示出本公开实施例中一种云端机器人调度控制方法流程图，如图1所示，本公开实施例中提供的云端机器人调度控制方法包括如下步骤：
58.s102，接收来源于多模态任务的能力需求。
59.在一个实施例中，接收来源于多模态任务的能力需求可通过以下步骤实现：接收用户下发的多模态任务；对用户下发的多模态任务进行综合解析，生成完成任务所需要的功能集；根据功能集和能力规范库生成能力需求。
60.需要说明的是，多模态任务包括但不限于多模态机器人助理传递的多模态任务，本公开实施例以多模态机器人助理传递的多模态任务为例进行介绍。
61.在一个实施例中，通过自然语言处理，语义识别等功能借助能力规范库将多模态任务输入分解为能力需求。
62.需要说明的是，功能集为机器人的功能列表；能力规范库可将不同类型多模态任务输入规范成统一标准，便于后续识别处理多模态任务数据，及调度控制机器人；能力需求是机器人完成多模态任务所需要的能力。
63.s104，从能力池中获得各个机器人的能力，其中，机器人的能力由智能机器人通过云端能力网关进行注册。
64.需要说明的是，能力池中存储各个机器人的能力；能力包括静态能力和动态能力。
65.需要说明的是，静态能力包括但不限于语音能力或视觉能力或移动能力或抓握能力。
66.需要说明的是，动态能力包括但不限于实时位置或实时电量或实时任务状态。
67.s106，将能力需求及各个机器人能力进行能力匹配，生成综合优化调度结果，综合优化调度结果包括目标机器人。
68.在一个实施例中，将能力需求中的静态能力与各个机器人的静态能力进行静态能力匹配；控制满足静态能力匹配的机器人进行动态能力更新，并与能力需求中的动态能力进行动态能力匹配，根据静态能力匹配结果及动态能力匹配结果选定目标机器人。
69.s108，将综合优化调度结果输出到控制网关，以便控制网关根据综合优化调度结果与指令集，完成对目标机器人的控制；其中，根据能力需求生成控制机器人的指令集。
70.需要说明的是，指令集是根据能力需求生成的控制机器人的指令列表。
71.在一个实施例中，能力适配层将综合优化匹配结果对应到目标机器人实体，目标机器人实体即为综合优化匹配对象；能力适配层将综合优化匹配对象输出到控制网关；控制网关结合指令集向综合优化匹配对象下发控制指令；目标机器人实体完成指令执行，并将结果反馈至控制网关。
72.上述实施例中，接收来源于多模态任务的能力需求；从能力池中获得各个机器人的能力，将能力需求及各个机器人能力依次进行静态能力匹配与动态能力匹配，生成综合优化调度结果，控制网关根据综合优化调度结果与指令集，调度控制目标机器人，能够自动根据能力需求综合优化调度目标机器人，节约资源及提高调度效率。
73.图2示出本公开实施例中一种将能力需求及各个机器人能力进行能力匹配生成综合优化调度结果方法流程图，如图2所示，本公开实施例中提供的将能力需求及各个机器人能力进行能力匹配生成综合优化调度结果方法包括如下步骤：
74.s202，能力需求与各个机器人的静态能力进行静态能力匹配。
75.在一个实施例中，设置静态匹配度参数；根据静态匹配度参数及能力需求确定满足静态能力匹配的机器人。
76.s204，获取满足静态能力匹配的机器人的动态能力指标，更新动态能力；
77.s206，将满足静态能力匹配的机器人的动态能力与能力需求进行动态能力匹配，生成综合优化调度结果。
78.在一个实施例中，动态能力匹配是在静态能力匹配结果的基础上，实时获得已匹
配机器人动态能力指标，完成动态能力更新；能力适配模块结合静态能力和动态能力再次进行综合能力匹配，获得综合优化调度结果，并将综合优化调度结果输出到控制网关。
79.在一个实施例中，能力适配层将满足静态能力匹配的机器人列表发送至控制网关，由控制网关从云端连线这些机器人本体，发起动态能力更新请求；机器人本地收到请求后，实时更新动态能力参数，并反馈至控制网关；控制网关将更新后的动态能力参数发送至云端能力网关；云端能力网关更新动态能力，并输入到能力池；能力池中满足静态能力匹配的机器人所属的动态能力在能力适配层中再次与能力需求进行匹配；静态能力匹配和动态能力匹配两次能力匹配，获得综合优化匹配结果。
80.上述实施例中，统一接入大规模机器人，通过静态能力匹配及动态能力匹配生成综合优化调度结果，根据综合优化调度结果调度控制目标机器人，提高调度控制目标机器人的效率。
81.图3示出本公开实施例中一种根据功能集和能力规范库生成能力池方法流程图，如图3所示，本公开实施例中提供的根据功能集和能力规范库生成能力池方法包括如下步骤：
82.s302，接收机器人发送的功能集。
83.需要说明的是，机器人向云端能力网关发送机器人本体的功能集。
84.s304，根据功能集和能力规范库生成能力池。
85.需要说明的是，云端能力网关结合能力规范库，完成功能集到能力集的转换，并将能力集划分为静态能力和动态能力。
86.上述实施例中，云端能力网关将各机器人上传的功能集通过能力规范库规范成统一标准，便于云端能力网关管理各机器人的能力信息。
87.图4示出本公开实施例中一种机器人能力反馈方法流程图，如图4所示，本公开实施例中提供的机器人能力反馈方法包括如下步骤：
88.s402，云端能力网关将能力测试和评估需求发送至控制网关；
89.s404，控制网关根据评估需求控制机器人完成能力测试生成的能力测试结果；
90.s406，控制网关将能力测试结果反馈至云端能力网关核对各个机器人的能力。
91.上述实施例中，云端能力网关完成能力的接入认证、能力测试及评估需求，对各个机器人的能力进行评估及核对。
92.基于同一发明构思，本公开实施例中还提供了一种云端机器人调度控制装置，如下面的实施例。由于该装置实施例解决问题的原理与上述方法实施例相似，因此该装置实施例的实施可以参见上述方法实施例的实施，重复之处不再赘述。
93.图5示出本公开实施例中一种云端机器人调度控制装置示意图，如图5所示，本公开实施例中提供的云端机器人调度控制装置5包括：需求接收模块501、能力获取模块502、能力匹配模块503及机器人控制模块504；
94.需求接收模块501，接收来源于任务的能力需求；
95.能力获取模块502，从能力池中获得各个机器人的能力，其中，机器人的能力由智能机器人通过云端能力网关进行注册；
96.能力匹配模块503，将能力需求及各个机器人能力进行能力匹配，生成综合优化调度结果，综合优化调度结果包括目标机器人；
97.机器人控制模块504，将综合优化调度结果输出到控制网关，以便控制网关根据综合优化调度结果与指令集，完成对目标机器人的控制；其中，根据能力需求生成控制机器人的指令集。
98.上述实施例中，接收来源于多模态任务的能力需求；从能力池中获得各个机器人的能力，将能力需求及各个机器人能力依次进行静态能力匹配与动态能力匹配，生成综合优化调度结果，控制网关根据综合优化调度结果与指令集，调度控制目标机器人，能够自动根据能力需求综合优化调度目标机器人，节约资源及提高调度效率。
99.图6示出本公开实施例中又一种云端机器人调度控制方法流程图，如图6所示，本公开实施例中提供的云端机器人调度控制方法包括如下步骤：
100.s602，通过自然语言处理，语义识别等功能借助能力规范库将多模态任务输入分解为能力需求。
101.需要说明的是，能力规范库将所有能力划分为静态能力和动态能力两个集合；静态能力包括但不限于语音能力、视觉能力、移动能力、抓握能力。动态能力包括但不限于实时位置、实时电量、实时任务状态。
102.s604，机器人集合连接云端能力网关，借助能力规范库进行能力接入与能力注册。
103.需要说明的是，机器人集合包括多个机器人。
104.在一个实施例中，机器人集合发送功能集至云端能力网关，云端能力网关接收功能集，通过能力规范库进行能力接入与能力注册。
105.s606，接入并认证后的能力进入能力池，能力池的能力同样划分为静态能力和动态能力；
106.s608，云端能力网关将能力测试和评估需求发送至控制网关，以便控制网关根据评估需求控制机器人完成能力测试生成的能力测试结果，并反馈至云端能力网关核对各个机器人的能力；
107.s610，来源于多模态任务的能力需求和能力池里的能力在能力适配模块中完成匹配，并将生成的综合优化调度结果输出到控制网关。
108.在一个实施例中，能力匹配分两个阶段，第一阶段为静态能力匹配；第二阶段为动态能力匹配；动态能力匹配是在静态能力匹配结果的基础上，实时获得已匹配机器人动态能力指标，完成动态能力更新；能力适配模块结合静态能力和动态能力再次进行综合能力匹配，获得综合优化调度结果，并将综合优化调度结果输出到控制网关。
109.s612，控制网关根据综合最优调度结果与指令集，完成对目标机器人的控制。
110.上述实施例中，接收来源于多模态任务的能力需求；从能力池中获得各个机器人的能力，将能力需求及各个机器人能力依次进行静态能力匹配与动态能力匹配，生成综合优化调度结果，控制网关根据综合优化调度结果与指令集，调度控制目标机器人，能够自动根据能力需求综合优化调度目标机器人，节约资源及提高调度效率。
111.图7示出本公开实施例中一种云端机器人能力接入方法流程图，如图7所示，本公开实施例中提供的云端机器人能力接入方法包括如下步骤：
112.s702，机器人集合向云端能力网关发送机器人本体的功能集；
113.s704，云端能力网关结合能力规范库，完成功能集到能力集的转换，并将能力集划分为静态能力和动态能力；
114.s706，云端能力网关完成能力集中能力的接入认证、能力测试及评估需求；云端能力网关将能力测试及评估需求发送至控制网关；
115.s708，控制网关根据需求控制机器人本体完成能力测试；机器人本体将能力测试结果反馈至控制网关，控制网关反馈至云端能力网关；
116.s710，云端能力网关将完成分类的静态能力、动态能力及能力测试结果包括的评估能力集输入到能力池。
117.上述实施例中，云端能力网关完成能力的接入认证、能力测试及评估需求，对各个机器人的能力进行评估及核对。
118.图8示出本公开实施例中一种生成完成多模态任务所需要的能力需求方法流程图，如图8所示，本公开实施例中提供的生成完成多模态任务所需要的能力需求方法包括如下步骤：
119.s802，用户向机器人下达多模态任务；
120.s804，对多模态任务进行综合解析，生成完成多模态任务所需要的功能集；
121.s806，功能集与能力规范库共同生成完成多模态任务所需要的能力需求。
122.上述实施例中，可快速对多模态任务进行分解及综合解析，生成完成多模态任务所需要的功能集，并与能力规范库共同生成完成多模态任务所需要的能力需求。
123.图9示出本公开实施例中一种能力匹配方法流程图，如图9所示，本公开实施例中提供的能力匹配方法包括如下步骤：
124.s902，能力需求与能力池里的能力在能力适配里完成静态能力匹配。
125.在一个实施例中，能力池中的静态能力与能力需求优先进行匹配；静态能力匹配时可以通过设置匹配度参数，获得一个或多个满足静态能力匹配的机器人终端。
126.s904，能力需求与能力池里的能力在能力适配里完成动态能力匹配。
127.在一个实施例中，能力适配将满足静态能力匹配的机器人列表发送至控制网关，由控制网关从云端连线这些机器人本体，发起动态能力更新请求；机器人本地收到请求后，实时更新动态能力参数，并反馈至控制网关；控制网关将更新后的动态能力参数发送至云端能力网关；云端能力网关更新动态能力，并输入到能力池；能力池中满足静态能力匹配的机器人所属的动态能力在能力适配中再次与能力需求进行匹配；静态能力匹配和动态能力匹配两次能力匹配，获得综合优化匹配结果。
128.s906，控制网关根据需求控制机器人本体完成能力测试；机器人本体将能力测试结果反馈至控制网关，控制网关反馈至云端能力网关；
129.s908，云端能力网关将完成分类的静态能力、动态能力及能力测试结果包括的评估能力集输入到能力池。
130.上述实施例中，统一接入大规模机器人，通过静态能力匹配及动态能力匹配生成综合优化调度结果，根据综合优化调度结果调度控制目标机器人，提高调度控制目标机器人的效率。
131.图10示出本公开实施例中一种综合优化调度方法流程图，如图10所示，本公开实施例中提供的综合优化调度方法包括如下步骤：
132.s1002，能力适配将综合优化匹配结果对应到目标机器人实体，目标机器人实体即为综合优化匹配对象；能力适配将综合优化匹配对象输出到控制网关；
133.s1004，控制网关结合指令集向综合优化匹配对象下发控制指令；其中根据能力需求生成指令集；
134.s1006，目标机器人实体完成指令执行，并将结果反馈至控制网关。
135.上述实施例中，能力适配将综合优化匹配结果对应到目标机器人，能快速的调控目标机器人。
136.图11示出本公开实施例中一种云端机器人能力接入系统图，如图11所示，本公开实施例中提供的云端机器人能力接入系统包括：多模态任务1101、能力需求集、指令集1103、能力适配1104、能力接入集1105、机器人集合1106；
137.多模态任务1101通过能力规范库转换成能力需求集1102，能力需求集1102生成指令集1103，能力适配模块1104根据能力需求集1102生成能力适配结果，根据能力适配结果与指令集1103将控制信号发送至机器人集合1106，机器人集合1106通过能力接入集1105接入能力适配模块1104。
138.上述实施例中，能够自动根据能力需求综合优化调度机器人，节约资源及提高调度效率。
139.需要说明的是，系统架构可以包括机器人，网络和服务器。
140.网络用以在机器人和服务器之间提供通信链路的介质，可以是有线网络，也可以是无线网络。
141.可选地，上述的无线网络或有线网络使用标准通信技术和/或协议。网络通常为因特网、但也可以是任何网络，包括但不限于局域网(local area network，lan)、城域网(metropolitan area network，man)、广域网(wide area network，wan)、移动、有线或者无线网络、专用网络或者虚拟专用网络的任何组合)。在一些实施例中，使用包括超文本标记语言(hyper text mark-up language，html)、可扩展标记语言(extensible markuplanguage，xml)等的技术和/或格式来代表通过网络交换的数据。此外还可以使用诸如安全套接字层(secure socket layer，ssl)、传输层安全(transport layer security，tls)、虚拟专用网络(virtual private network，vpn)、网际协议安全(internet protocolsecurity，ipsec)等常规加密技术来加密所有或者一些链路。在另一些实施例中，还可以使用定制和/或专用数据通信技术取代或者补充上述数据通信技术。
142.可选地，不同的机器人中安装的应用程序的客户端是相同的，或基于不同操作系统的同一类型应用程序的客户端。基于终端平台的不同，该应用程序的客户端的具体形态也可以不同，比如，该应用程序客户端可以是手机客户端、pc客户端等。
143.服务器可以是提供各种服务的服务器，例如对用户利用机器人所进行操作的装置提供支持的后台管理服务器。后台管理服务器可以对接收到的请求等数据进行分析等处理，并将处理结果反馈给机器人。
144.可选地，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、cdn(content delivery network，内容分发网络)、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。机器人以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，本技术在此不做限制。
145.本领域技术人员可以知晓，机器人、网络和服务器的数量仅仅是示意性的，根据实
际需要，可以具有任意数目的机器人、网络和服务器。本公开实施例对此不作限定。
146.所属技术领域的技术人员能够理解，本公开的各个方面可以实现为系统、方法或程序产品。因此，本公开的各个方面可以具体实现为以下形式，即：完全的硬件实施方式、完全的软件实施方式(包括固件、微代码等)，或硬件和软件方面结合的实施方式，这里可以统称为“电路”、“模块”或“系统”。
147.下面参照图12来描述根据本公开的这种实施方式的电子设备1200。图12显示的电子设备1200仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。
148.如图12所示，电子设备1200以通用计算设备的形式表现。电子设备1200的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元1210、上述至少一个存储单元1220、连接不同系统组件(包括存储单元1220和处理单元1210)的总线1230。
149.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元1210执行，使得所述处理单元1210执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。例如，所述处理单元1210可以执行上述方法实施例的如下步骤：接收来源于多模态任务的能力需求；从能力池中获得各个机器人的能力，其中，机器人的能力由智能机器人通过云端能力网关进行注册；将所述能力需求及所述各个机器人能力进行能力匹配，生成综合优化调度结果，所述综合优化调度结果包括目标机器人；将所述综合优化调度结果输出到控制网关，以便所述控制网关根据所述综合优化调度结果与指令集，完成对所述目标机器人的控制；其中，根据所述能力需求生成控制机器人的所述指令集。
150.例如，所述处理单元1210可以执行上述方法实施例的如下步骤：通过自然语言处理，语义识别等功能借助能力规范库将多模态任务输入分解为能力需求；机器人集合连接云端能力网关，借助能力规范库进行能力接入与能力注册；接入并认证后的能力进入能力池，能力池的能力同样划分为静态能力和动态能力；云端能力网关将能力测试和评估需求发送至控制网关，以便控制网关根据评估需求控制机器人完成能力测试生成的能力测试结果，并反馈至云端能力网关核对各个机器人的能力；来源于多模态任务的能力需求和能力池里的能力在能力适配模块中完成匹配，并将生成的综合优化调度结果输出到控制网关；控制网关根据综合最优调度结果与指令集，完成对目标机器人的控制。
151.例如，所述处理单元1210可以执行上述方法实施例的如下步骤：机器人集合向云端能力网关发送机器人本体的功能集；云端能力网关结合能力规范库，完成功能集到能力集的转换，并将能力集划分为静态能力和动态能力；云端能力网关完成能力集中能力的接入认证、能力测试及评估需求；云端能力网关将能力测试及评估需求发送至控制网关；控制网关根据需求控制机器人本体完成能力测试；机器人本体将能力测试结果反馈至控制网关，控制网关反馈至云端能力网关；云端能力网关将完成分类的静态能力、动态能力及能力测试结果包括的评估能力集输入到能力池。
152.存储单元1220可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)12201和/或高速缓存存储单元12202，还可以进一步包括只读存储单元(rom)12203。
153.存储单元1220还可以包括具有一组(至少一个)程序模块12205的程序/实用工具12204，这样的程序模块12205包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
154.总线1230可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储
单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
155.电子设备1200也可以与一个或多个外部设备1240(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备1200交互的设备通信，和/或与使得该电子设备1200能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口1250进行。并且，电子设备1200还可以通过网络适配器1260与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器1260通过总线1230与电子设备1200的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备1200使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、raid系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
156.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
157.在本公开的示例性实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。其上存储有能够实现本公开上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本公开的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方式的步骤。
158.本公开中的计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
159.在本公开中，计算机可读存储介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了可读程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
160.可选地，计算机可读存储介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
161.在具体实施时，可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本公开操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c 等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执
行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
162.应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本公开的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
163.此外，尽管在附图中以特定顺序描述了本公开中方法的各个步骤，但是，这并非要求或者暗示必须按照该特定顺序来执行这些步骤，或是必须执行全部所示的步骤才能实现期望的结果。附加的或备选的，可以省略某些步骤，将多个步骤合并为一个步骤执行，以及/或者将一个步骤分解为多个步骤执行等。
164.通过以上实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、移动终端、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
165.本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本公开的其它实施方案。本公开旨在涵盖本公开的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本公开的真正范围和精神由所附的权利要求指出。