[发明专利]一种应用神经网络的智能机器人参数优化系统及方法

摘要

本发明涉及一种应用神经网络的智能机器人参数优化系统及方法，涉及智能机器人参数优化领域。通过云端服务器完成参数优化和压缩过程，从而减少终端机器人的运算量。该系统包括至少一个云端服务器和至少一个终端机器人，所述终端机器人与云端服务器通过网络连接，终端机器人内部嵌入有用于正向传输计算的终端神经网络模块，云端服务器内嵌入有用于根据样本库进行优化参数的云端神经网络模块。该方法包括以下步骤：终端机器人对环境信息和动作指令进行识别和采集；不同云端神经网络模块对不同种类的信息进行参数优化并存储；判断是否对神经网络模块的参数优化过程进行压缩；对优化后的参数进行压缩。本发明适用于智能机器人神经网络模块参数优化。

主权项

1.一种应用神经网络的终端机器人参数优化系统，其特征在于，所述系统包括至少一个云端服务器(2)和至少一个终端机器人(1)，所述终端机器人(1)与云端服务器(2)通过网络连接；所述云端服务器(2)还包括：用于根据样本库进行优化参数的云端神经网络模块(3)；用于根据优化后的参数集以及终端机器人(1)中各模块的硬件信息对经云端神经网络模块(3)优化后的参数进行压缩的压缩模块(9)；用于对优化后的参数进行存储的数据存储模块(10)；所述压缩模块(9)进一步包括：用于获取终端机器人(1)的硬件信息的硬件信息获取模块，所述硬件信息包括型号、计算能力以及内存信息；用于设定是否进行参数压缩的条件的压缩条件设定模块；当参数压缩条件介于压缩上限和压缩下限之间时进行参数压缩，所述压缩上限为终端机器人(1)的最大运算能力或内存的可用百分比，所述压缩下限为云端神经网络模块(3)对参数压缩的最大容错率；用于根据终端机器人(1)硬件信息对神经网络的参数位数、神经网络的层数、神经网络每层的节点或连接数量中的一种或几种参数进行压缩的参数压缩模块；所述压缩模块(9)还包括：用于根据压缩后的参数和样本库信息获得预算错误率，并将该预算错误率发送至终端机器人(1)的错误率预算模块；用于判断预算错误率是否大于参数压缩的最大容错率的错误率判断模块，是，则发出警告信息，否，则不作出任何操作。