一种机器人的控制方法、机器人及存储介质

1.本技术属于机器人技术领域，尤其涉及一种机器人的控制方法、机器人及存储介质。


背景技术：

2.随着科技的发展，机器人的应用越来越广，例如，扫地机器人、送餐机器人和领路机器人等。
3.目前，机器人多是根据采集到的一种信息，确定一种控制策略，例如，根据用户的交互信息，确定交互策略；或者，根据检测到的外部环境信息，确定运动策略。根据单一信息确定一个控制策略的机器人智能化程度低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种机器人的控制方法、机器人及存储介质，可以解决机器人智能化程度低的问题。
5.第一方面，本技术实施例提供了一种机器人的控制方法，包括：
6.获取所述机器人中的传感器模块采集的第一数据，其中，所述第一数据包括人机交互信息、所述机器人的性能信息和所述机器人所在环境的环境信息；
7.基于所述第一数据，得到所述机器人的控制策略，其中，所述控制策略包括交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种；
8.基于所述控制策略，控制所述机器人动作。
9.第二方面，本技术实施例提供了一种机器人，包括传感器模块和信息处理模块，所述信息处理模块包括：
10.数据获取模块，用于获取所述机器人中的传感器模块采集的第一数据，其中，所述第一数据包括人机交互信息、所述机器人的性能信息和所述机器人所在环境的环境信息；
11.策略确定模块，用于基于所述第一数据，得到所述机器人的控制策略，其中，所述控制策略包括交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种；
12.控制模块，用于基于所述控制策略，控制所述机器人动作。
13.第三方面，本技术实施例提供了一种机器人，包括：传感器模块、存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面中任一项所述的机器人的控制方法。
14.第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中任一项所述的机器人的控制方法。
15.第五方面，本技术实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的机器人的控制方法。
16.本技术第一方面实施例与现有技术相比存在的有益效果是：本技术先获取机器人
中的传感器模块采集的第一数据，第一数据包括人机交互信息、机器人的性能信息和机器人所在环境的环境信息；基于第一数据，得到机器人控制策略，控制策略包括交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种；基于控制策略，控制机器人动作。本技术中是根据人机交互信息、机器人的性能信息和机器人所在环境的环境信息得到交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种，相较于现有技术中根据一种信息，确定一种控制策略，本技术根据多种信息得到控制策略，提高了机器人的智能化程度。
17.可以理解的是，上述第二方面至第五方面的有益效果可以参见上述第一方面中的相关描述，在此不再赘述。
附图说明
18.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性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
19.图1是本技术一实施例提供的机器人的控制方法的应用场景的示意图；
20.图2是本技术一实施例提供的机器人的控制方法的流程示意图；
21.图3是本技术一实施例提供的机器人的控制策略的获得方法的流程示意图；
22.图4是本技术一实施例提供的根据语音信息确定获取第一数据的方法的流程示意图；
23.图5是本技术一实施例提供的根据触摸信息确定获取第一数据的方法的流程示意图；
24.图6是本技术一实施例提供的根据视频信息确定获取第一数据的方法的流程示意图；
25.图7是本技术一实施例提供的信息处理模块的结构示意图；
26.图8是本技术一实施例提供的机器人的结构示意图。
具体实施方式
27.以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本技术实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本技术。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本技术的描述。
28.应当理解，当在本技术说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
29.还应当理解，在本技术说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
30.如在本技术说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当
……
时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似地，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响
应于确定”或“一旦检测到[所描述条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。
[0031]
另外，在本技术说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0032]
在本技术说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本技术的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0033]
本技术中的机器人集成了多种不同类型的传感器，用于采集不用类型的信息，根据不同类型的信息综合控制机器人，解决了机器人智能化程度低，仅根据一种信息去控制机器人的问题。
[0034]
如图1所示，本技术实施例提供的机器人的控制方法的应用场景示意图，上述机器人的控制方法可以用于对机器人进行控制。其中，机器人上设有多个传感器，多个传感器包括：麦克风阵列、光感应传感器、射频传感器、摄像头、触摸传感器、限位传感器、电流传感器、加速度传感器、温度传感器、红外传感器和超声传感器。麦克风阵列用于采集用户的语音信息。光感应传感器用于采集光感应信息。射频传感器用于采集射频信息。摄像头用于采集视频信息。触摸传感器用于采集用户的触摸信息。限位传感器用于采集机器人自身的动作位置信息。电流传感器用于采集机器人中电源的电流信号。加速度传感器用于采集机器人的加速度信息。温度传感器用于采集机器人所在环境的温度信息。红外传感器用于采集机器人所在环境的障碍物信息。超声传感器用于采集机器人所在环境的第二障碍物信息。机器人将传感器采集的信息进行特征提起和特征融合，得到机器人的控制策略，根据控制策略进行相应的人机交互、避障和运动。
[0035]
具体的，将麦克风阵列采集的第一语音信息、光感应传感器采集的光感应信息、射频传感器采集的射频信息、摄像头采集的第一视频信息和触摸传感器采集的第一触摸信息进行特征提取和特征融合。
[0036]
将限位传感器采集的动作位置信息、电流传感器采集的电流信号、加速度传感器采集的加速度信息、温度传感器采集的温度信息、红外传感器采集的第一障碍物信息和超声传感器采集的第二障碍物信息进行特征提起和特征融合。
[0037]
图2示出了本技术提供的机器人的控制方法的示意性流程图，机器人中的处理器可以用于实现下述方法。参照图2，对该方法的详述如下：
[0038]
s101，获取所述机器人中的传感器模块采集的第一数据。
[0039]
在本实施例中，第一数据包括人机交互信息、机器人的性能信息和机器人所在环境的环境信息。
[0040]
人机交互信息包括用户所发出的指令信息。例如，人机交互信息可以包括用户发出的语音指令、用户发出的动作指令。机器人的性能信息可以包括机器人中电池的电量、电池的电流、机器人头部转动的角度、机器人手部运动的角度等。环境信息可以包括机器人周围的障碍物、所在环境的温度、湿度等。
[0041]
在本实施例中，机器人中的传感器模块可以包括用于采集人机交互信息的麦克风
阵列、光感应传感器、射频传感器、摄像头和触摸传感器等。
[0042]
机器人中的传感器模块可以包括用于采集机器人的性能信息的限位传感器、电流传感器、加速度传感器等。
[0043]
机器人中的传感器模块可以包括用于采集环境信息的温度传感器、红外传感器和超声传感器等。红外传感器和超声传感器均用于采集障碍物的信息。
[0044]
s102，基于所述第一数据，得到所述机器人控制策略。
[0045]
在本实施例中，控制策略包括交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种。
[0046]
具体的，将第一数据输入神经网络模型中得到机器人的控制策略。在使用神经网络模型得到机器人的控制策略之前，还可以包括对神经网络模型进行训练的过程。
[0047]
具体的，对神经网络模型进行训练的过程包括：获取训练参数，训练参数可以包括人机交互信息、机器人的性能信息和机器人所在环境的环境信息。将训练参数输入至待训练的神经网络模型中，得到训练结果数据。将训练结果数据与预设结果数据进行比较，得到差异数据，根据差异数据调整神经网络模型中的参数。利用训练参数对调整参数后的神经网络模型进行训练，直到神经网络模型输出的训练结果数据满足预设要求，得到训练后的神经网络模型。
[0048]
作为举例，若人机交互信息为用户发出的头部向左转动10度的指令，机器人的性能信息为机器人的头部向左转动了30度。机器人可以确定交互策略为“机器人播放：头部已经向左转动10度”。运动策略为“头部向左转动10度”。机器人的避障策略为“不用避障”。
[0049]
若人机交互信息为用户发出的直走指令，机器人检测到环境信息为前方2米处存在障碍物。机器人的性能信息为机器人加速度为b。机器人的运动策略为“非直行”。机器人的避障策略为“避开前方2米处的障碍物”。机器人的交互策略为“机器人播放：前方具有障碍物，不能直行，已重新规划路线”。
[0050]
s103，基于所述控制策略，控制所述机器人动作。
[0051]
在本实施例中，可以根据控制策略控制机器人输出对应的应答信息、控制机器人运动、以及避障等。
[0052]
本技术实施例中，先获取机器人中的传感器模块采集的第一数据，第一数据包括人机交互信息、机器人的性能信息和机器人所在环境的环境信息；基于第一数据，得到机器人控制策略，控制策略包括交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种；基于控制策略，控制机器人动作。本技术中是根据人机交互信息、机器人的性能信息和机器人所在环境的环境信息得到交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种，相较于现有技术中根据一种信息，确定一种控制策略，本技术根据多种信息得到控制策略，提高了机器人的智能化程度。
[0053]
在一种可能的实现方式中，人机交互信息包括所述麦克风阵列采集的第一语音信息、所述光感应传感器采集的光感应信息、所述射频传感器采集的射频信息、所述摄像头采集的第一视频信息、所述触摸传感器采集的第一触摸信息。
[0054]
具体的，步骤s101的实现过程可以包括：
[0055]
s1011，获取所述麦克风阵列采集的第一语音信息。
[0056]
在本实施例中，麦克风阵列可以采集用户的语音信息，并对语音信息进行去噪处理得到第一语音信息。
[0057]
作为举例，第一语音信息可以包括：用户发出的唱歌、抬头、跳舞等指令。
[0058]
s1012，获取所述光感应传感器采集的光感应信息，所述光感应信息用于确定用户的动作指令。
[0059]
在本实施例中，光感应传感器通过光线变化生成光感应信息，光感应信息可以为电平信号。通过光感应信息可以识别用户做的动作，例如，用户的挥手动作等。
[0060]
s1013，获取所述射频传感器采集的射频信息。
[0061]
在本实施例中，射频传感器主要用于采集具有射频芯片的物体上的射频芯片上的信息，本技术中将射频传感器采集到的信息记为射频信息。例如，射频传感器可以通过扫描图书中的射频芯片，得到图书中的内容，机器人在获取到图书中的内容后，可以将图书中的内容通过音视频模块进行展示或播放。
[0062]
s1014，获取所述摄像头采集的第一视频信息。
[0063]
在本实施例中，摄像头主要用于采集机器人周围的视频信息，通过视频信息可以确定机器人周围是否有人、书或障碍物等。
[0064]
s1015，获取所述触摸传感器采集的第一触摸信息。
[0065]
在本实施例中，触摸传感器主要用于采集用户对机器人的触摸，机器人可以根据触摸信息做出相应的动作，例如，用户摸摸机器人的头，机器人可以做出害羞的表情等。
[0066]
在一种可能的实现方式中，所述性能信息包括所述限位传感器采集的所述机器人上与所述限位传感器关联的部件的动作位置信息、所述电流传感器采集的所述机器人中电源的电流信号和所述加速度传感器采集的所述机器人的加速度信息。
[0067]
具体的，步骤s101的实现过程可以包括：
[0068]
获取所述限位传感器采集的所述机器人上与所述限位传感器关联的部件的动作位置信息。
[0069]
获取所述电流传感器采集的所述机器人中电源的电流信号。
[0070]
获取所述加速度传感器采集的所述机器人的加速度信息。
[0071]
在本实施例中，限位传感器可以包括设置在机器人头部用于采集机器人头部运动幅度的第一限位传感器、设置在机器人胳膊处用于采集机器人胳膊运动幅度的第二限位传感器、设置在机器人腿部用于采集机器人腿部运动幅度的第三限位传感器等。
[0072]
作为举例，设置在机器人头部的第一传感器可以采集机器人头部向左运动、向右运动、向上运动或向下运动的角度。
[0073]
在本实施例中，机器人中的电源的电流信号可以反应机器人中电机是否可以正常运行，若机器人中电源的电流大于预设电流，则说明电机的电流过大，对电机有一定的损害，电机处于非正常运行状态。根据电流信号，可以确定对应的运动策略和/或交互策略。
[0074]
在本实施例中，加速度信息可以反应机器人的当前时间的运动情况，进而可以根据加速度以及周围环境信息等，重新确定机器人的运动策略。
[0075]
在一种可能的实现方式中，所述环境信息包括所述温度传感器采集的所述机器人所在环境的温度信息、所述红外传感器采集的所述机器人所在环境的第一障碍物信息和所述超声传感器采集的所述机器人所在环境的第二障碍物信息。
[0076]
具体的，步骤s101的实现过程可以包括：
[0077]
获取所述温度传感器采集的所述机器人所在环境的温度信息。
[0078]
获取所述红外传感器采集的所述机器人所在环境的第一障碍物信息。
[0079]
获取所述超声传感器采集的所述机器人所在环境的第二障碍物信息。
[0080]
在本实施例中，温度传感器采集的温度信息可以在用户需要获取当前温度时，生成交互信息，以便于应对用户的需求。
[0081]
在本实施例中，红外传感器和超声传感器均可以用户检测机器人周围是否存在障碍物，以便于机器人进行避障、与用户交互和/或生成运动策略。
[0082]
如图3所示，在一种可能的实现方式中，步骤s102的实现过程可以包括：
[0083]
s1021，对所述人机交互信息进行特征提取和特征融合，得到第一融合数据。
[0084]
具体的，将人机交互信息输入特征提取模型中，对人机交互信息进行特征提取，得到特征数据。在得到特征数据后，可以将特征数据输入第一特征融合模型中进行数据组合和数据融合，得到第一融合数据。
[0085]
s1022，对所述性能信息和所述环境信息进行特征提取和特征融合，得到第二融合数据。
[0086]
具体的，将性能信息输入特征提取模型中，对性能信息进行特征提取，得到第一特征数据。将环境信息输入特征提取模型中，对环境信息进行特征提取，得到第二特征数据。在得到第一特征数据和第二特征数据后，可以将第一特征数据和第二特征数据输入第二特征融合模型中进行数据组合和数据融合，得到第二融合数据。
[0087]
具体的，可以将性能信息和环境信息输入特征提取模型中进行特征提取，得到第三特征数据，将第三特征数据输入特征融合模型，得到第二融合数据。
[0088]
s1023，基于所述第一融合数据和所述第二融合数据，得到所述机器人的控制策略。
[0089]
在本实施例中，将第一融合数据和第二融合数据输入训练后的神经网络模型中，得到机器人的控制策略。
[0090]
本技术实施例中，通过对多个传感器采集的信息进行融合，得到控制策略，可以提高机器人的智能化程度。
[0091]
可选的，步骤s102的实现过程可以包括：
[0092]
对所述人机交互信息进行特征提取和特征融合，得到第一融合数据；
[0093]
对所述性能信息进行特征提取和特征融合，得到第三融合数据；
[0094]
对所述环境信息进行特征提取和特征融合，得到第四融合数据；
[0095]
基于所述第一融合数据、所述第三融合数据和第四融合数据，得到所述机器人的控制策略。
[0096]
可选的，步骤s102的实现过程可以包括：
[0097]
对所述人机交互信息和性能信息进行特征提取和特征融合，得到第五融合数据；
[0098]
对所述环境信息进行特征提取和特征融合，得到第六融合数据；
[0099]
基于所述第五融合数据和第六融合数据，得到所述机器人的控制策略。
[0100]
可选的，步骤s102的实现过程可以包括：
[0101]
对所述人机交互信息和环境信息进行特征提取和特征融合，得到第七融合数据；
[0102]
对所述性能信息进行特征提取和特征融合，得到第八融合数据；
[0103]
基于所述第七融合数据和第八融合数据，得到所述机器人的控制策略。
[0104]
如图4所示，在一种可能的实现方式中，步骤s101还可以包括：
[0105]
s201，获取所述麦克风阵列采集到的第二语音信息。
[0106]
在本实施例中，机器人在开启后，麦克风阵列实时采集用户发出的语音信息。
[0107]
s202，基于预设的唤醒指令，确定所述第二语音信息是否与所述唤醒指令相匹配。
[0108]
在本实施例中，在获取到第二语音信息后，可以对语音信息进行去噪处理，提取语音信息的关键信息。将第二语音信息的关键信息与预设的唤醒指令相匹配，确定是否需要将机器人从休眠状态切换至工作状态。预设的唤醒指令可以根据需要进行设置。
[0109]
s203，若所述第二语音信息与所述唤醒指令相匹配，获取所述传感器模块采集的第一数据。
[0110]
在本实施例中，若第二语音信息与唤醒指令相匹配，则将机器人从休眠状态切换至工作状态。机器人在工作状态时可以获取传感器模块采集的第一数据，并根据第一数据确定控制策略。
[0111]
作为举例，若第二语音信息的关键信息为“小q小q”，预设的唤醒指令为“小q小q”，则确定第二语音信息与预设的唤醒指令相匹配。
[0112]
如图5所示，在一种可能的实现方式中，步骤s101还可以包括：
[0113]
s301，获取所述触摸传感器采集的第二触摸信息，确定所述第二触摸信息的第一持续时间。
[0114]
在本实施例中，机器人在开启后，触摸传感器实时采集用户的触摸信息。
[0115]
s302，若所述第一持续时间大于第一预设时间，获取所述传感器模块采集的第一数据。
[0116]
在本实施例中，在获取到第二触摸信息后，可以计算用户的触摸时长，本技术中将触摸时长记为第一持续时间。在触摸时长大于第一预设时间时，则可以将机器人从休眠状态切换至工作状态。第一预设时间可以根据需要进行设置，例如，4秒、5秒或6秒等。
[0117]
在本实施例中，若第一持续时间小于或等于第一预设时间，则不会获取传感器模块采集的第一数据，机器人中的触摸传感器继续检测触摸信息。避免了由于用户误触造成机器人启动的现象。
[0118]
如图6所示，在一种可能的实现方式中，步骤s101还可以包括：
[0119]
s401，获取所述摄像头采集的第二视频信息，确定所述第二视频信息中是否存在人脸信息。
[0120]
在本实施例中，机器人在开启后，摄像头实时采集机器人周围的视频信息。本技术记为第二视频信息。处理器在获取到第二视频信息后，对第二视频信息进行分析，确定第二视频信息中是否存在人脸信息，也就是确定机器人附近是否存在用户。
[0121]
具体的，处理器可以将第二视频信息输入检测模型中确定第二视频信息中是否存在人脸信息。
[0122]
s402，若所述第二视频信息中存在所述人脸信息，确定所述第二视频信息存在所述人脸信息的第二持续时间。
[0123]
在本实施例中，若第二视频信息中存在人脸信息，可以计算人脸信息的持续时间，以便于排除用户只是经过此处，而并不是想要与机器人进行交互的情况。
[0124]
s403，若所述第二持续时间大于第二预设时间，获取所述传感器模块采集的第一
数据。
[0125]
在本实施例中，若人脸信息的持续时间大于第二预设时间，则可以确定用户想要与机器人进行交互，可以将机器人从休眠状态切换至运行状态。第二预设时间可以根据需要进行设置。
[0126]
本技术实施例中，设置机器人获取第一数据的触发条件，在满足触发条件时获取第一数据，可以防止机器人误动作，另外，还可以减少机器人中数据处理的数量，延长机器人的使用寿命。
[0127]
应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本技术实施例的实施过程构成任何限定。
[0128]
对应于上文实施例所述的机器人的控制方法，本技术实施例提供机器人，机器人包括传感器模块和信息处理模块。
[0129]
参照图7，该信息处理模块500可以包括：数据获取模块510、策略确定模块520和控制模块530。
[0130]
其中，数据获取模块510，用于获取所述机器人中的传感器模块采集的第一数据，其中，所述第一数据包括人机交互信息、所述机器人的性能信息和所述机器人所在环境的环境信息；
[0131]
策略确定模块520，用于基于所述第一数据，得到所述机器人的控制策略，其中，所述控制策略包括交互策略、避障策略和运动策略中的至少一种；
[0132]
控制模块530，用于基于所述控制策略，控制所述机器人动作。
[0133]
在一种可能的实现方式中，所述传感器模块包括麦克风阵列、光感应传感器、射频传感器、摄像头和触摸传感器；
[0134]
所述人机交互信息包括所述麦克风阵列采集的第一语音信息、所述光感应传感器采集的光感应信息、所述射频传感器采集的射频信息、所述摄像头采集的第一视频信息、所述触摸传感器采集的第一触摸信息；
[0135]
其中，所述光感应信息用于确定用户的动作指令。
[0136]
在一种可能的实现方式中，所述传感器模块包括：限位传感器、电流传感器、加速度传感器、温度传感器、红外传感器和超声传感器；
[0137]
所述性能信息包括所述限位传感器采集的所述机器人上与所述限位传感器关联的部件的动作位置信息、所述电流传感器采集的所述机器人中电源的电流信号和所述加速度传感器采集的所述机器人的加速度信息；
[0138]
所述环境信息包括所述温度传感器采集的所述机器人所在环境的温度信息、所述红外传感器采集的所述机器人所在环境的第一障碍物信息和所述超声传感器采集的所述机器人所在环境的第二障碍物信息。
[0139]
在一种可能的实现方式中，策略确定模块520具体可以用于：
[0140]
对所述人机交互信息进行特征提取和特征融合，得到第一融合数据；
[0141]
对所述性能信息和所述环境信息进行特征提取和特征融合，得到第二融合数据；
[0142]
基于所述第一融合数据和所述第二融合数据，得到所述机器人的控制策略。
[0143]
在一种可能的实现方式中，数据获取模块510具体可以用于：
[0144]
获取所述麦克风阵列采集到的第二语音信息；
[0145]
基于预设的唤醒指令，确定所述第二语音信息是否与所述唤醒指令相匹配；
[0146]
若所述第二语音信息与所述唤醒指令相匹配，获取所述传感器模块采集的第一数据。
[0147]
在一种可能的实现方式中，数据获取模块510具体可以用于：
[0148]
获取所述触摸传感器采集的第二触摸信息，确定所述第二触摸信息的第一持续时间；
[0149]
若所述第一持续时间大于第一预设时间，获取所述传感器模块采集的第一数据。
[0150]
在一种可能的实现方式中，数据获取模块510具体可以用于：
[0151]
获取所述摄像头采集的第二视频信息，确定所述第二视频信息中是否存在人脸信息；
[0152]
若所述第二视频信息中存在所述人脸信息，确定所述第二视频信息存在所述人脸信息的第二持续时间；
[0153]
若所述第二持续时间大于第二预设时间，获取所述传感器模块采集的第一数据。
[0154]
需要说明的是，上述装置/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本技术方法实施例基于同一构思，其具体功能及带来的技术效果，具体可参见方法实施例部分，此处不再赘述。
[0155]
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本技术的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
[0156]
本技术实施例还提供了一种机器人，参见图8，该机器人700可以包括：传感器模块、至少一个处理器710、存储器720以及存储在所述存储器720中并可在所述至少一个处理器710上运行的计算机程序，所述处理器710执行所述计算机程序时实现上述任意各个方法实施例中的步骤，例如图2所示实施例中的步骤s101至步骤s103。或者，处理器710执行所述计算机程序时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能，例如图7所示模块510至模块530的功能。
[0157]
传感器模块包括：麦克风阵列、光感应传感器、射频传感器、摄像头、触摸传感器、限位传感器、电流传感器、加速度传感器、温度传感器、红外传感器和超声传感器；所述麦克风阵列用于采集第一语音信息、所述光感应传感器用于采集光感应信息、所述射频传感器用于采集射频信息、所述摄像头用于采集第一视频信息、所述触摸传感器用于采集第一触摸信息；所述限位传感器用于采集所述机器人上与所述限位传感器关联的部件的动作位置信息、所述电流传感器用于采集所述机器人中电源的电流信号、所述加速度传感器用于采集所述机器人的加速度信息；所述温度传感器用于采集所述机器人所在环境的温度信息、所述红外传感器用于采集所述机器人所在环境的第一障碍物信息、所述超声传感器用于采
集所述机器人所在环境的第二障碍物信息。
[0158]
示例性的，计算机程序可以被分割成一个或多个模块/单元，一个或者多个模块/单元被存储在存储器720中，并由处理器710执行，以完成本技术。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序段，该程序段用于描述计算机程序在机器人700中的执行过程。
[0159]
本领域技术人员可以理解，图8仅仅是机器人的示例，并不构成对机器人的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如输入输出设备、网络接入设备、总线等。
[0160]
处理器710可以是中央处理单元(central processing unit，cpu)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，asic)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，fpga)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
[0161]
存储器720可以是机器人的内部存储单元，也可以是机器人的外部存储设备，例如插接式硬盘，智能存储卡(smart media card，smc)，安全数字(secure digital，sd)卡，闪存卡(flash card)等。所述存储器720用于存储所述计算机程序以及机器人所需的其他程序和数据。所述存储器720还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
[0162]
总线可以是工业标准体系结构(industry standard architecture，isa)总线、外部设备互连(peripheral component，pci)总线或扩展工业标准体系结构(extended industry standard architecture，eisa)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，本技术附图中的总线并不限定仅有一根总线或一种类型的总线。
[0163]
本技术实施例提供的机器人的控制方法可以应用于计算机、平板电脑、笔记本电脑、上网本、个人数字助理(personal digital assistant，pda)等终端设备上，本技术实施例对终端设备的具体类型不作任何限制。
[0164]
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
[0165]
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本技术的范围。
[0166]
在本技术所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的终端设备、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，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，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
[0167]
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显
示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
[0168]
另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。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。
[0169]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被一个或多个处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
[0170]
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被一个或多个处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。
[0171]
同样，作为一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
[0172]
其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、u盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
[0173]
以上所述实施例仅用以说明本技术的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本技术进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本技术各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本技术的保护范围之内。