运动状态的控制方法、装置、设备及可读存储介质与流程

1.本技术实施例涉及机器人控制领域，特别涉及一种运动状态的控制方法、 装置、设备及可读存储介质。


背景技术：

2.轮式机器人是一种通过轮结构对机器人主体进行运动控制的机器人结构， 由于轮式机器人与地面的接触点仅包括车轮与地面的接触点，在轮式结构排布 本身不稳定的情况下，存在平衡控制的问题。相关技术中，通常使用的是传统 的线性化模型进行控制。
3.然而，相关技术中并未考虑到实际中的轮式机器人与理想化的模型有着物 理上的区别。由于安装的失误或者模型近似，实际中的平衡点可能与理想模型 中的平衡点存在差距，导致平衡控制所需的轮子旋转力矩不同。故，通过上述 方式无法对轮式机器人的平衡进行稳定的控制，存在稳定性较差的问题。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种运动状态的控制方法、装置、设备及可读存储介 质，能够提高对轮腿式机器人的控制稳定性和准确率。所述技术方案如下：
5.一方面，提供了一种运动状态的控制方法，应用于轮式机器人中，所述方 法包括：
6.获取基础数据和运动状态数据，所述基础数据用于表示所述轮式机器人的 结构特征，所述运动状态数据用于表示所述轮式机器人的运动特征；
7.基于所述基础数据和所述运动状态数据确定所述轮式机器人的状态矩阵， 所述状态矩阵与所述轮式机器人的干扰参数相关，所述干扰参数对应于所述轮 式机器人的平衡误差；
8.基于所述状态矩阵确定对所述轮式机器人进行控制的力矩；
9.以所述力矩控制所述轮式机器人处于静止站定状态。
10.另一方面，提供了一种用于控制轮式机器人的运动状态的控制装置，所述 装置包括：
11.获取模块，用于获取基础数据和运动状态数据，所述基础数据用于表示所 述轮式机器人的结构特征，所述运动状态数据用于表示所述轮式机器人的运动 特征；
12.确定模块，用于基于所述基础数据和所述运动状态数据确定所述轮式机器 人的状态矩阵，所述状态矩阵与所述轮式机器人的干扰参数相关，所述干扰参 数对应于所述轮式机器人的平衡误差；
13.所述确定模块，还用于基于所述状态矩阵确定对所述轮式机器人进行控制 的力矩；
14.控制模块，用于以所述力矩控制所述轮式机器人处于静止站定状态。
15.另一方面，提供了一种轮式机器人，所述轮式机器人包括处理器和存储器， 所述存储器中存储有至少一段程序，所述至少一段程序由所述处理器加载并执 行以实现如上
述本技术实施例中任一所述的运动状态的控制方法。
16.另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少 一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一 段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现如上述本技术实施例 中任一所述的运动状态的控制方法。
17.另一方面，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上述实施例中任一所述的运动状态的控制 方法。
18.本技术实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
19.在确定对轮式机器人进行控制的力矩之前，首先确定体现机器人平衡误差 的状态矩阵，从而基于状态矩阵确定对轮式机器人进行控制的力矩，以该力矩 对轮式机器人的车轮进行控制，从而将轮式机器人控制处于静止站定状态，提 高了对存在平衡误差的轮式机器人的控制准确率。
附图说明
20.为了更清楚地说明本技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所 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。
21.图1是本技术一个示例性实施例提供的轮式机器人的结构示意图；
22.图2是本技术一个示例性实施例提供的轮式机器人在不同高度下的表现示 意图；
23.图3是本技术一个示例性实施例提供的运动状态的控制方法的流程图；
24.图4是本技术另一个示例性实施例提供的运动状态的控制方法的流程图；
25.图5是本技术一个示例性实施例提供的实验过程的轮式机器人表现示意图；
26.图6是本技术一个示例性实施例提供的对时间-俯仰角的测量状态与观测值 进行对比的曲线图；
27.图7是本技术一个示例性实施例提供的对时间-俯仰角速度的估计值与实际 值进行对比的曲线图；
28.图8是本技术一个示例性实施例提供的对时间-位移的估计值与实际值进行 对比的曲线图；
29.图9是本技术一个示例性实施例提供的对时间-线速度的估计值与实际值进 行对比的曲线图；
30.图10是本技术一个示例性实施例提供的时间-俯仰角误差值的曲线图；
31.图11是本技术一个示例性实施例提供的运动状态的控制装置的结构框图；
32.图12是本技术一个示例性实施例提供的终端的结构框图。
具体实施方式
33.为使本技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本技术 实施方
不同，导致在两种高度下的平衡控制力矩也不同。
43.车轮121为主动轮，也即，车轮121通过马达驱动后能够实现主动转动， 从而实现对轮式机器人100的运动状态控制，如：控制轮式机器人前进、控制 轮式机器人后退、控制轮式机器人转弯，或者控制轮式机器人静止站定。
44.基于轮式机器人100中主体部分110和轮腿部分120的结构，可以将该轮 式机器人100近似为一个小车倒立摆的结构。其中，轮式机器人100的身高即 对应倒立摆结构中的摆长。
45.该轮式机器人100的重量主要集中在主体部分110和车轮121，其中，主体 部分110的重量因素主要包括4台驱动腿部结构122的电机、微型计算机、电 路板、马达、电池等。
46.轮式机器人100的动力学模型可以通过如下公式一表达：
47.公式一：
[0048][0049]
其中，m用于指代轮式机器人车身，也即主体部分的质量，m用于指代轮式 机器人的车轮的质量，l为当前轮式机器人的身高，也即当前腿部结构下轮式机 器人的高度。x表示车轮的旋转距离，表示车轮的旋转线速度，表示旋转线速 度求导，即为旋转线加速度。θ表示轮式机器人的倾角，表示轮式机器人的倾 角速度，表示轮式机器人的倾角加速度。其中，以倾角θ为轮式机器人的俯仰 角为例进行说明。u即表示在轮式机器人上施加的推力，u和施加在车轮上的扭 矩之间存在对应的关系。
[0050]
由于地面与轮式结构之间只有一个接触点(也即车轮与地面之间的接触点)， 当多个轮式结构的排布并不稳定时，轮式机器人存在平衡控制的问题。由于机 器人的质量分布，平衡点往往不是近似模型预测的位置，因此，很难提供一个 平衡控制准确的参考位置。在这种情况下，输出调节可以在未知干扰下将系统 的输出调节到期望的状态。在本技术实施例中，提出了一种可以提高轮式机器 人的平衡控制效果的输出调节控制器。
[0051]
图3是本技术一个实施例提供的运动状态的控制方法的流程图，该方法可 以实现在轮式机器人的微型处理器中。如图3所示，该方法包括：
[0052]
步骤301：获取基础数据和运动状态数据，基础数据用于表示轮式机器人的 结构特征，运动状态数据用于表示轮式机器人的运动特征。
[0053]
基础数据用于表示该轮式机器人的结构特征，结构特征包括机器人多个部 分的物理值。以图一中的轮式双足机器人100为例，结构特征包括：当前腿部 结构呈现的身高、主体部分质量、车轮质量、车轮半径、两个车轮之间的距离 等。结构特征也可以包括各部分间的联动结构。例如，以图一中的轮式双足机 器人100为例，当控制车轮顺时针转动从而向右运动时，主体部分和腿部结构 会通过联动方式相对车轮向左侧运动，这一联动结构也可以体现在基础数据中。 本技术并不对基础数据的具体形式或内容进行限定。
[0054]
在一些实施例中，由于轮式机器人的基础结构为固定的，一部分基础数据 可以是预先设置好的。以图一中的轮式双足机器人100为例，比如主体部分的 第一质量数据，以及轮腿部分中车轮的第二质量数据，腿部结构所呈的角度与 身高之间的对应关系等等。在一些实施例中，一部分基础数据也可以是通过计 算得到的。以图一中的轮式双足机器人100为例，基础数据中的身高可以根据 腿部结构中小腿段和大腿段所呈现的角度根据对应关
系计算得到。
[0055]
运动状态数据用于表示轮式机器人的运动特征，可包括轮式机器人的倾角 数据和车轮的旋转数据，例如：倾角、倾角速度、车轮旋转距离(也即轮式机 器人的移动距离)、车轮旋转线速度等。本技术并不对运动状态数据的具体形式 或内容进行限定。
[0056]
在一些实施例中，运动状态数据需要根据轮式机器人所处的运动状态检测 得到。例如，可以通过传感器对运动状态对应的倾角数据进行采集获取，并通 过电机读取车轮相关的数据。本技术不对运动状态数据获取的具体方式进行限 定。
[0057]
步骤302：基于基础数据和运动状态数据确定轮式机器人的状态矩阵，该状 态矩阵与轮式机器人的干扰参数相关。
[0058]
轮式机器人的状态矩阵是机器人的动力学方程的一种表现形式，可以通过 基础数据与运动状态数据进行确定。干扰参数对应于轮式机器人的平衡误差。 平衡误差是指实际重心点与预测重心点或者标定重心点之间的误差。在一些情 况下，轮式机器人自身组装本身存在误差，或者惯性测量单元的安装位姿存在 误差，或者由于各种各样的原因，导致实际重心的位置与设计或者标定的重心 位置不一致。因此本实施例对体现干扰参数的状态矩阵进行预测，可以方便对 轮式机器人的平衡进行更好的控制。本领域技术人员应当可以理解，在一些实 施例中，状态矩阵可以表示为相互联立的动力学方程组。
[0059]
在一些实施例中，可以直接基于基础数据和运动状态数据得到实际的干扰 参数数值，再根据基础数据，运动状态数据，和干扰参数确定状态矩阵。
[0060]
在另一些实施例中，可以将基础数据与运动状态数据结合，确定轮式机器 人的状态矩阵，从而将干扰参数内涵在状态矩阵中进行体现。
[0061]
下文围绕图4揭示了示例性的具体实施方式，但本技术并不对确定该状态 矩阵的具体实现方式进行限定。
[0062]
步骤303：基于该状态矩阵确定对轮式机器人进行控制的力矩。
[0063]
基于状态矩阵，得到对轮式机器人进行控制的力矩，该力矩是基于控制轮 式机器人处于静止站定状态为目标而计算得到的力矩。
[0064]
在一些实施例中，力矩是根据线性输出调节的计算方式得到的。下文围绕 图4揭示了示例性的具体实施方式，但本技术并不对确定控制力矩的具体方法 进行限定。
[0065]
步骤304：以力矩控制轮式机器人处于静止站定状态。
[0066]
在一些实施例中，将计算得到的力矩传输至电机，由电机对轮式机器人的 车轮进行电力控制，控制车轮以该力矩为目标进行转动，从而带动轮式机器人 的轮结构以及轮式机器人的主体部分趋于静止站定状态。本技术不对施加力矩 的实现方式进行限定，例如基于液压的驱动方式也应被认为包含在本技术中。
[0067]
综上所述，本技术实施例提供的运动状态的控制方法，在确定对轮式机器 人进行控制的力矩之前，首先确定体现机器人平衡误差的状态矩阵，从而基于 状态矩阵确定对轮式机器人进行控制的力矩，以该力矩对轮式机器人的车轮进 行控制，从而将轮式机器人控制处于静止站定状态，提高了对存在平衡误差的 轮式机器人的控制准确率。
[0068]
图4是本技术一些实施例的运动状态的控制方法的流程图，通过观测器对 体现干扰参数的状态矩阵进行估计，包括：
[0069]
步骤401：获取基础数据和运动状态数据，基础数据用于表示轮式机器人的 结构
特征，运动状态数据用于表示轮式机器人的运动特征。
[0070]
此步骤的实施例与步骤301相似，在此省略。
[0071]
步骤402：基于基础数据确定观测器。
[0072]
观测器指的是可以通过观测物理量，迭代更新观测器估计的状态矩阵，并 最终确定状态矩阵的一类公式。
[0073]
在一些实施例中，在基于基础数据确定观测器前，先设计观测器的形式。 观测器的形式可以是根据轮式机器人的状态矩阵的形式决定的。
[0074]
下面以图一中的轮式双足机器人100为例给出状态矩阵的形式，应当理解 其他轮式机器人的状态矩阵可能有不同的形式，该轮式双足机器人100的状态 矩阵也可能近似或表示为其他形式，这些都属于本技术的公开范畴。
[0075]
在一些实施例中，基于基础数据确定观测器中的矩阵参数，根据矩阵参数 获取直接用于确定状态矩阵的观测器。
[0076]
轮式双足机器人100的运动学模型公式一在平衡点附近可以理想的近似表 示为线性的：
[0077]
公式二：
[0078]
其中a和b为矩阵参数， g表示重力加速度。
[0079]
在一些实施例中，俯仰角的最大值是一个与数学模型相匹配的理想值。但 是由于上文已给出的原因，在另一些实施例中，惯性测量单元测量的θ会偏离真 实值。因此，考虑到轮式双足机器人100的平衡误差，即干扰参数，可以对测 量到的俯仰角进行校正：
[0080]
公式三：
[0081]
其中，表示俯仰角的校正值，θ表示测量到的或者理论上的俯仰角，d表示 本技术实施例中的干扰参数，是一个常数。
[0082]
基于该公式三，上述轮式双足机器人100的状态矩阵公式二可以转化为如 下公式四：
[0083]
公式四：
[0084]
其中，用于表示动力学系统的状态，u是施加的力矩也即为动力学系统的 输入，且
[0085]
在一些实施例中，观测器中迭代值的选择是根据物理量的意义决定的。迭 代值的实际值可以通过测量确定，或根据测量到的物理量计算确定。因此，迭 代值形式的选择取决于可以测量到的物理量，或者说运动状态数据的形式或内 容。基于运动状态数据的内容，确定观测器中迭代值的形式。在一些实施例中， 该观测器可从下列物理量中选择迭代
值：轮式机器人的倾角、倾角速度、车轮 旋转距离、车轮旋转线速度等。
[0086]
例如，我们可以定义观测器中的迭代量ym为：
[0087]
公式五：
[0088]
其中，也即，通过这个矩阵将上述中 的第一项和第三项选出。
[0089]
当然，本技术并不限定迭代值的具体选择，例如在一些实施例中也可以选 择迭代值为与
[0090]
下面以轮式双足机器人100举例说明观测器的形式。应当理解，对于有着 不同形式的状态矩阵，观测器可以有多种实施方式。本技术并不对观测器形式 的具体选择进行限制。
[0091]
在一些实施例中，对于公式四中的状态矩阵，观测器可以采用以下形式：
[0092]
公式六：
[0093]
其中，观测器估计的状态矩阵其中，观测器估计的状态矩阵
[0094]
本领域技术人员将理解公式六形式的观测器可以观测公式四形式的状态矩 阵。
[0095]
观测器中的矩阵参数可以根据m,m,l,g等基础数据确定，矩阵参数是 已知的。ym为迭代值的实际值，为迭代值的估计值。l可以是预先人为设置的 参数，表示观测器根据迭代值实际值与估计值差值进行迭代更新的幅度。
[0096]
由此，本实施例示例性的公开了如何基于基础数据确定观测器。
[0097]
步骤403：基于运动状态数据，通过观测器确定状态矩阵。
[0098]
基于运动状态数据，通过观测器确定内含干扰参数的状态矩阵。在一些实 施例中，将观测器估计的状态矩阵根据观测到的运动状态数据进行迭代更新， 最终确定得到状态矩阵。
[0099]
在一些实施例中，首先通过观测器估计状态矩阵，从而根据观测器估计出 的状态矩阵确定迭代值的估计值，以及根据运动状态数据确定迭代值的实际值， 并计算迭代值估计值与实际值之间的差值，通过观测器根据差值更新状态矩阵。 在一些实施例中，多次重复这一过程，使得观测器估计的状态矩阵进行迭代更 新，不断逼近状态矩阵，最终确定状态矩阵。在一些实施例中，以轮式双足机 器人100为例，观测器公式六中的估计状态矩阵根据迭代值差值进行 迭代更新，最终确定状态矩阵包含估计到的以及干扰参数由于迭代更新的方式可以不断适应新的状态矩阵，此实施例可以确定运动过程 中干扰参数发生变化的状态矩阵。例如即使轮式双足机器人100的高度在运动 过程中发生变化导致了平衡点的变化及状态矩阵的变化，观测器仍旧可以根据 状态发生变化后的运动状态数据调整确定的变化后的状态矩阵。
[0100]
由此，本实施例示例性的公开了如何基于运动状态数据，通过观测器确定 内含干扰参数的状态矩阵。
[0101]
步骤404：基于状态矩阵确定对轮式机器人进行控制的力矩。
[0102]
根据观测器得到的状态矩阵，可以确定对机器人进行的控制操作，比如施 加控制力矩。当目标是维持轮式机器人的静止平衡时，系统的目标状态，也即 是动力学系统的目标输出为趋于零的和趋于零的根据系统的目标输出确定 系统的输入。
[0103]
在一个实施例中，确定对轮式机器人进行控制的输入矩阵，将输入矩阵与 状态矩阵的乘积，确定为对轮式机器人进行控制的力矩。
[0104]
以轮式双足机器人100为例，仅当存在输入矩阵k＝[k
x kd]和一个特定向 量xc时，能够使得和趋于零。其中，k
x
和kd为输入矩阵中的元素，k
x
为增益 矩阵，kd为增益系数。示意性的，可以基于如下公式七和公式八计算得到满足 输入矩阵k。
[0105]
公式七：
[0106]
公式八：0＝[c 0]xc[0107]
其中
[0108]
将公式七和公式八连列方程组，从而计算得到输入矩阵k。
[0109]
将输入矩阵k和上述状态矩阵的的乘积作为力矩u输入至电机。
[0110]
由此，通过实施例公开了基于状态矩阵确定对轮式机器人进行控制的力矩 的方法，但本技术并不限定具体确定对轮式机器人进行控制的力矩的具体方法。
[0111]
步骤405：以力矩控制轮式机器人处于静止站定状态。
[0112]
在一些实施例中，基于力矩对轮式机器人的车轮进行控制，将轮式机器人 稳定在静止站定状态。本技术并不限定以力矩控制轮式机器人处于静止站定状 态的具体实施方法。
[0113]
综上所述，本技术实施例提供的运动状态的控制方法，在确定对轮式机器 人进行控制的力矩之前，首先通过观测器确定在当前状态下轮式机器人的状态 矩阵，该状态矩阵内含平衡误差(干扰参数)，从而基于该状态参数确定对轮式 机器人进行控制的力矩，并以该力矩对轮式机器人的车轮进行控制，从而将轮 式机器人控制处于静止站定状态，提高了对存在平衡误差的轮式机器人的控制 准确率。
[0114]
示意性的，本技术应用于轮式双足机器人100的实施例，通过线性输出调 节对轮式机器人进行控制，并通过实验验证了线性输出调节的稳定性和性能。 首先，所有参数汇总在表1中。
[0115]
表一
[0116][0117]
其中，第二行中的robot/ipc表示轮式双足机器人100的基础数据，如：m 为主体部分质量11kg；m为车轮质量3kg；g为重力加速度9.81m/s2；l为身高， 在0.37米到0.7米之间调节(即为在不同使用角度下，主体部分的马达到地面 的距离)；rw表示车轮半径，dw表示两个车轮之间的距离。
[0118]
第三行中的output regulation表示本技术实施例中得到的线性输出调节方法 中使用的参数，其中包括但不仅限于输入矩阵中的增益矩阵k
x
，增益参数kd以 及矩阵l。
[0119]
根据上述参数，通过惯性测量单元(inertial measurement unit，imu)测量 俯仰角θ和横滚角φ和他们的速度。与此同时，通过电机编码器读取右车轮的角 速度ωr(rad/s)和左车轮的角速度ω
l
(rad/s)。然后计算得到轮式双足机器人100 在x方向上的直线速度和偏航速度如下公式九：
[0120]
公式九：
[0121][0122]
基于平衡力u在对轮式双足机器人100进行控制时，通过公式τ＝0.5rwu转 换为力矩，τ即左右两个电机的平均力矩。另一方面，平均力矩τ与偏航力矩平均力矩τ与偏航力矩相加为施加在左电机上的力矩，而平均力矩τ与偏航力矩而平均力矩τ与偏航力矩相减为施加在右电机上的力矩，以此旋转轮式双足机器人100，其中 为一个远程控制器给出的相对偏航速度。由于偏航力矩之和不改变x方向的 总力矩，所以不会破坏机器人的平衡。
[0123]
实验中，使用型号为pico-whu4的中央处理器(central processing unit，cpu)，其处理周期为ts≈0.002s，从而通过计算x，并离散 化观测器。其中，xk表示k时刻的距离，x
k-1
表示k-1时刻的距离，表示 k-1时刻的速度。
[0124]
示意性的，以控制轮式双足机器人100处于站定状态的实验结果为例对本 申请实施例中提供的线性输出调节方法进行说明。
[0125]
如图5所示，其示出了实验过程中轮式双足机器人520的状态，即在高度 不变的情况下控制轮式双足机器人520处于站定状态。
[0126]
在一些实施例中，采用带观测器的线性输出调节，使机器人在最小高度姿 势保持静止。如下图6至图10将观测器估计的物理量与实际观测值进行对比。
[0127]
图6为以时间为横坐标，观测器对俯仰角的估计值与实际值进行对比的曲 线图。如图6所示，轮式双足机器人520在状态调整的过程中，俯仰角的观测 器估计值如曲线620，实际值如曲线630。轮式双足机器人520最终平衡时，俯 仰角的值如曲线610所示。
picture experts group audio layer iv，动态影像专家压 缩标准音频层面4)播放器、笔记本电脑或台式电脑。电子设备1200还可能被 称为用户设备、便携式终端、膝上型终端、台式终端等其他名称。本技术实施 例中，该电子设备1200实现为轮式机器人中的控制设备部分。
[0141]
通常，电子设备1200包括有：处理器1201和存储器1202。
[0142]
处理器1201可以包括一个或多个处理核心，比如4核心处理器、8核心处 理器等。处理器1201可以采用dsp(digital signal processing，数字信号处理)、 fpga(field－programmable gate array，现场可编程门阵列)、pla (programmable logic array，可编程逻辑阵列)中的至少一种硬件形式来实现。 处理器1201也可以包括主处理器和协处理器，主处理器是用于对在唤醒状态下 的数据进行处理的处理器，也称cpu(central processing unit，中央处理器)； 协处理器是用于对在待机状态下的数据进行处理的低功耗处理器。在一些实施 例中，处理器1201可以集成有gpu(graphics processing unit，图像处理器)， gpu用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制。一些实施例中，处理器 1201还可以包括ai(artificial intelligence，人工智能)处理器，该ai处理器用 于处理有关机器学习的计算操作。
[0143]
存储器1202可以包括一个或多个计算机可读存储介质，该计算机可读存储 介质可以是非暂态的。存储器1202还可包括高速随机存取存储器，以及非易失 性存储器，比如一个或多个磁盘存储设备、闪存存储设备。在一些实施例中， 存储器1202中的非暂态的计算机可读存储介质用于存储至少一个指令，该至少 一个指令用于被处理器1201所执行以实现本技术中方法实施例提供的运动状态 的控制方法。
[0144]
在一些实施例中，电子设备1200还可选包括有：外围设备接口1203和至 少一个外围设备。处理器1201、存储器1202和外围设备接口1203之间可以通 过总线或信号线相连。各个外围设备可以通过总线、信号线或电路板与外围设 备接口1203相连。具体地，外围设备包括：射频电路1204、显示屏1205、摄 像头组件1206、音频电路1207、定位组件1208和电源1209中的至少一种。
[0145]
外围设备接口1203可被用于将i/o(input/output，输入/输出)相关的至少 一个外围设备连接到处理器1201和存储器1202。在一些实施例中，处理器1201、 存储器1202和外围设备接口1203被集成在同一芯片或电路板上；在一些其他 实施例中，处理器1201、存储器1202和外围设备接口1203中的任意一个或两 个可以在单独的芯片或电路板上实现，本实施例对此不加以限定。
[0146]
射频电路1204用于接收和发射rf(radio frequency，射频)信号，也称电 磁信号。射频电路1204通过电磁信号与通信网络以及其他通信设备进行通信。 射频电路1204将电信号转换为电磁信号进行发送，或者，将接收到的电磁信号 转换为电信号。可选地，射频电路1204包括：天线系统、rf收发器、一个或 多个放大器、调谐器、振荡器、数字信号处理器、编解码芯片组、用户身份模 块卡等等。射频电路1204可以通过至少一种无线通信协议来与其它终端进行通 信。该无线通信协议包括但不限于：万维网、城域网、内联网、各代移动通信 网络(2g、3g、4g及5g)、无线局域网和/或wi-fi(wireless fidelity，无线保 真)网络。在一些实施例中，射频电路1204还可以包括nfc(near fieldcommunication，近距离无线通信)有关的电路，本技术对此不加以限定。
[0147]
显示屏1205用于显示ui(user interface，用户界面)。该ui可以包括图形、 文本、图标、视频及其它们的任意组合。当显示屏1205是触摸显示屏时，显示 屏1205还具有采集在显示屏1205的表面或表面上方的触摸信号的能力。该触 摸信号可以作为控制信号输入至处理器1201进行处理。此时，显示屏1205还 可以用于提供虚拟按钮和/或虚拟键盘，也称软按钮和/或软键盘。在一些实施例 中，显示屏1205可以为一个，设置在电子设备1200的前面板；在另一些实施 例中，显示屏1205可以为至少两个，分别设置在电子设备1200的不同表面或 呈折叠设计；在另一些实施例中，显示屏1205可以是柔性显示屏，设置在电子 设备1200的弯曲表面上或折叠面上。甚至，显示屏1205还可以设置成非矩形 的不规则图形，也即异形屏。显示屏1205可以采用lcd(liquid crystal display， 液晶显示屏)、oled(organic light-emitting diode,有机发光二极管)等材质制备。
[0148]
摄像头组件1206用于采集图像或视频。可选地，摄像头组件1206包括前 置摄像头和后置摄像头。通常，前置摄像头设置在终端的前面板，后置摄像头 设置在终端的背面。在一些实施例中，后置摄像头为至少两个，分别为主摄像 头、景深摄像头、广角摄像头、长焦摄像头中的任意一种，以实现主摄像头和 景深摄像头融合实现背景虚化功能、主摄像头和广角摄像头融合实现全景拍摄 以及vr(virtual reality，虚拟现实)拍摄功能或者其它融合拍摄功能。在一些 实施例中，摄像头组件1206还可以包括闪光灯。闪光灯可以是单色温闪光灯， 也可以是双色温闪光灯。双色温闪光灯是指暖光闪光灯和冷光闪光灯的组合， 可以用于不同色温下的光线补偿。
[0149]
音频电路1207可以包括麦克风和扬声器。麦克风用于采集用户及环境的声 波，并将声波转换为电信号输入至处理器1201进行处理，或者输入至射频电路 1204以实现语音通信。出于立体声采集或降噪的目的，麦克风可以为多个，分 别设置在电子设备1200的不同部位。麦克风还可以是阵列麦克风或全向采集型 麦克风。扬声器则用于将来自处理器1201或射频电路1204的电信号转换为声 波。扬声器可以是传统的薄膜扬声器，也可以是压电陶瓷扬声器。当扬声器是 压电陶瓷扬声器时，不仅可以将电信号转换为人类可听见的声波，也可以将电 信号转换为人类听不见的声波以进行测距等用途。在一些实施例中，音频电路 1207还可以包括耳机插孔。
[0150]
定位组件1208用于定位电子设备1200的当前地理位置，以实现导航或lbs (location based service，基于位置的服务)。定位组件1208可以是基于美国的 gps(global positioning system，全球定位系统)、中国的北斗系统或俄罗斯的 伽利略系统的定位组件。
[0151]
电源1209用于为电子设备1200中的各个组件进行供电。电源1209可以是 交流电、直流电、一次性电池或可充电电池。当电源1209包括可充电电池时， 该可充电电池可以是有线充电电池或无线充电电池。有线充电电池是通过有线 线路充电的电池，无线充电电池是通过无线线圈充电的电池。该可充电电池还 可以用于支持快充技术。
[0152]
在一些实施例中，电子设备1200还包括有一个或多个传感器1210。该一个 或多个传感器1210包括但不限于：加速度传感器1211、陀螺仪传感器1212、 压力传感器1213、指纹传感器1214、光学传感器1215以及接近传感器1216。
[0153]
加速度传感器1211可以检测以电子设备1200建立的坐标系的三个坐标轴 上的加速度大小。比如，加速度传感器1211可以用于检测重力加速度在三个坐 标轴上的分量。处
理器1201可以根据加速度传感器1211采集的重力加速度信 号，控制显示屏1205以横向视图或纵向视图进行用户界面的显示。加速度传感 器1211还可以用于游戏或者用户的运动数据的采集。
[0154]
陀螺仪传感器1212可以检测电子设备1200的机体方向及转动角度，陀螺 仪传感器1212可以与加速度传感器1211协同采集用户对电子设备1200的3d 动作。处理器1201根据陀螺仪传感器1212采集的数据，可以实现如下功能： 动作感应(比如根据用户的倾斜操作来改变ui)、拍摄时的图像稳定、游戏控 制以及惯性导航。
[0155]
压力传感器1213可以设置在电子设备1200的侧边框和/或显示屏1205的下 层。当压力传感器1213设置在电子设备1200的侧边框时，可以检测用户对电 子设备1200的握持信号，由处理器1201根据压力传感器1213采集的握持信号 进行左右手识别或快捷操作。当压力传感器1213设置在显示屏1205的下层时， 由处理器1201根据用户对显示屏1205的压力操作，实现对ui界面上的可操作 性控件进行控制。可操作性控件包括按钮控件、滚动条控件、图标控件、菜单 控件中的至少一种。
[0156]
指纹传感器1214用于采集用户的指纹，由处理器1201根据指纹传感器1214 采集到的指纹识别用户的身份，或者，由指纹传感器1214根据采集到的指纹识 别用户的身份。在识别出用户的身份为可信身份时，由处理器1201授权该用户 执行相关的敏感操作，该敏感操作包括解锁屏幕、查看加密信息、下载软件、 支付及更改设置等。指纹传感器1214可以被设置在电子设备1200的正面、背 面或侧面。当电子设备1200上设置有物理按键或厂商logo时，指纹传感器1214 可以与物理按键或厂商logo集成在一起。
[0157]
光学传感器1215用于采集环境光强度。在一个实施例中，处理器1201可 以根据光学传感器1215采集的环境光强度，控制显示屏1205的显示亮度。具 体地，当环境光强度较高时，调高显示屏1205的显示亮度；当环境光强度较低 时，调低显示屏1205的显示亮度。在另一个实施例中，处理器1201还可以根 据光学传感器1215采集的环境光强度，动态调整摄像头组件1206的拍摄参数。
[0158]
接近传感器1216，也称距离传感器，通常设置在电子设备1200的前面板。 接近传感器1216用于采集用户与电子设备1200的正面之间的距离。在一个实 施例中，当接近传感器1216检测到用户与电子设备1200的正面之间的距离逐 渐变小时，由处理器1201控制显示屏1205从亮屏状态切换为息屏状态；当接 近传感器1216检测到用户与电子设备1200的正面之间的距离逐渐变大时，由 处理器1201控制显示屏1205从息屏状态切换为亮屏状态。
[0159]
本领域技术人员可以理解，图12中示出的结构并不构成对电子设备1200 的限定，可以包括比图示更多或更少的组件，或者组合某些组件，或者采用不 同的组件布置。
[0160]
本技术的实施例还提供了一种轮式机器人，该轮式机器人包括处理器和存 储器，该存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至 少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述 各方法实施例提供的运动状态的控制方法。
[0161]
本技术的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介 质上存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，至少一条指令、 至少一段程序、代码集或指令集由处理器加载并执行，以实现上述各方法实施 例提供的运动状态的控制方法。
[0162]
本技术的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上述实施例中任一所述的运动状态 的控制方法。
[0163]
可选地，该计算机可读存储介质可以包括：只读存储器(rom，read onlymemory)、随机存取记忆体(ram，random access memory)、固态硬盘(ssd， solid state drives)或光盘等。其中，随机存取记忆体可以包括电阻式随机存取 记忆体(reram,resistance random access memory)和动态随机存取存储器 (dram，dynamic random access memory)。上述本技术实施例序号仅仅为了 描述，不代表实施例的优劣。
[0164]
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步骤可以通过 硬件来完成，也可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于 一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或 光盘等。
[0165]
以上所述仅为本技术的可选实施例，并不用以限制本技术，凡在本技术的 精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本技术的 保护范围之内。