[发明专利]一种云机器人实现方法有效

专利信息
申请号: 201611102770.2 申请日: 2016-12-05
公开(公告)号: CN106534338B 公开(公告)日: 2019-05-21
发明(设计)人: 张磊;张华希;刘腾飞;方正;黄纯鑫 申请(专利权)人: 东北大学
主分类号: H04L29/08 分类号: H04L29/08;G06F9/54;G06F9/455
代理公司: 沈阳东大知识产权代理有限公司 21109 代理人: 梁焱
地址: 110819 辽宁*** 国省代码: 辽宁;21
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摘要: 发明提供一种云机器人实现方法,涉及云机器人技术领域。包括基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块,首先利用基于RabbitMQ的消息中间件接收、存储、转发机器人请求信息,再利用基于JSON的消息解析器解析该请求消息,得到创建配置云中虚拟资源的参数,最后基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块根据解析出的参数信息自动创建配置网络、虚拟机等云中资源,使虚拟机与机器人能相互连接、相互通信,进而根据云中虚拟资源对机器人进行控制。本发明能接收机器人发出的请求消息,自动创建配置云中虚拟资源,使机器人按需使用云中资源。
搜索关键词: 一种 机器人 系统 实现 方法
【主权项】:
1.一种云机器人实现方法,其特征在于,该方法采用一种云机器人系统实现,该系统包括基于RabbitMQ的消息中间件、基于JSON的消息解析器和基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块;所述基于RabbitMQ的消息中间件用于接收机器人请求消息,并根据机器人上消息生产者中的队列声明和路由规则,将机器人请求消息存储到不同的消息队列,通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者;所述消息生产者即消息发送程序,所述消息消费者即消息接收程序;所述基于JSON的消息解析器用于解析RabbitMQ消息消费者接收的请求信息,得到有用信息,并将该有用信息作为虚拟资源的参数传递给可执行函数;所述虚拟资源的参数包括创建配置计算资源、存储资源和网络资源;所述JSON即JavaScript Object Notation,是一种轻量级的数据交换格式;所述基于OpenStack SDK虚拟资源自动配置模块包括多个基于0penStack SDK的可执行函数,用于根据基于JSON的消息解析器解析出的有用信息参数,调用OpenStack API自动创建配置云中虚拟资源,利用该云中虚拟资源对机器人进行控制;云机器人实现方法包括以下步骤:步骤1、利用基于RabbitMQ的消息中间件接收机器人发出的请求消息,根据机器人上消息生产者中的队列声明和路由规则,将机器人请求消息存储到不同的消息队列,通过RabbitMQ将机器人请求消息转发给相应的消息消费者,具体方法为:步骤1.1、导入消息生产者相应的RabbitMQ的客户端模块;步骤1.2、根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接;步骤1.3、在连接内部建立相互隔离的消息通道,消息通道内创建指定名称的队列;步骤1.4、指定交换器和路由键,将请求消息主体发送到指定的队列中,关闭连接,等待消息消费者接收此请求消息;步骤1.5、导入消息消费者相应的RabbitMQ的客户端模块;步骤1.6、根据IP地址、端口号、虚拟主机名、用户名和密码建立与RabbitMQ服务器的连接;步骤1.7、在连接内部建立相互隔离的消息通道,消息通道内创建指定名称的队列;步骤1.8、通过内置的回调函数将相应队列上的请求消息传递给消息消费者,完成机器人请求消息的转发;步骤2、利用所述基于JSON的消息解析器解析RabbitMQ转发来的机器人请求消息,解析出有用信息,作为虚拟资源的参数传递给可执行函数,具体方法为:步骤2.1、导入json模块;步骤2.2、将机器人请求消息载入json.loads()函数;步骤2.3、得到请求消息中键的列表;步骤2.4、对键的列表循环解析,得到键值对数据,即解析出的创建配置虚拟资源参数;步骤3、利用所述基于OpenStack SDK的虚拟资源自动配置模块,根据解析器解析出的参数,运行可执行函数,自动创建、配置云中虚拟资源,利用云中虚拟资源实现对机器人的复杂控制,每个可执行函数实现的方法相同,具体方法为:步骤3.1、导入OpenStack相应服务的客户端模块,系统时间模块,其中包含认证信息,声明使用OpenStack各模块客户端的版本信息;步骤3.2、判断所述认证信息是否取得了认证,即判断是否取得了相应的权限,如果取得了相关认证,则运行可执行函数主体,通过调用相应OpenStackAPI,创建、配置相应云中虚拟资源,执行步骤3.3,否则,发出错误提示信息,结束本次执行过程;步骤3.3、根据创建配置的云中虚拟资源对机器人进行控制。
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