基于虛擬化的數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航算法研究

摘要：針對巡檢機器人設(shè)計自動導(dǎo)航數(shù)據(jù)中心時，若能應(yīng)用虛擬化技術(shù)，能夠在虛擬化算法輔助下，實現(xiàn)高效巡檢，自此降低巡檢人力投入成本。在此之上，本文簡要分析了數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航運行原理，經(jīng)由明晰路徑參數(shù)設(shè)計思路、確定動作參數(shù)設(shè)計步驟等參數(shù)設(shè)計方法，為自動巡檢導(dǎo)航機器人的優(yōu)化改造指明方向，利用科學(xué)導(dǎo)入應(yīng)用模型參數(shù)、加強自動巡檢導(dǎo)航實驗、實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心資源配置算法，確保自動巡檢機器人在該算法主導(dǎo)下，擁有穩(wěn)定的虛擬化導(dǎo)航功能。

關(guān)鍵詞：虛擬化;數(shù)據(jù)中心;巡檢機器人;自動導(dǎo)航

一、引言

巡檢機器人之所以能夠?qū)崿F(xiàn)自動化操作，是因為在其設(shè)計階段充分采用了導(dǎo)航技術(shù)，繼而為其巡檢路徑帶來了重要指引，以便在自動導(dǎo)航功能作用下，順利完成避障任務(wù)。據(jù)相關(guān)調(diào)查：導(dǎo)航技術(shù)多有激光雷達導(dǎo)航以及視覺導(dǎo)航、電磁導(dǎo)航等多項技術(shù)，為了進一步優(yōu)化巡檢機器人運行效果，專門借助虛擬化技術(shù)提出對應(yīng)的自動導(dǎo)航虛擬化算法，滿足當(dāng)前數(shù)據(jù)中心設(shè)備使用需求。

二、數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航運行原理

（一）自動躲避障礙物

巡檢機器人在數(shù)據(jù)中心有著廣泛的應(yīng)用價值，為了進一步緩解巡檢人員的工作壓力，現(xiàn)已在巡檢業(yè)務(wù)開展中推廣巡檢機器人，借此達成省本增效的效果。在數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航技術(shù)實際應(yīng)用環(huán)節(jié)，較為關(guān)鍵的是要求巡檢機器人能夠?qū)崿F(xiàn)自動避障。首先，在功能模塊設(shè)計中，要求依據(jù)巡檢機器人運行特點，確定自動導(dǎo)航控制方式。通常情況下，巡檢機器人多設(shè)有紅外探測儀以及速度傳感器等結(jié)構(gòu)，而且為了實現(xiàn)自動行進，還利用滑輪，輔助巡檢機器人保持穩(wěn)態(tài)行進。無論是遇到上下坡路段還是障礙物，都能持續(xù)保持規(guī)范的行進步驟，進而使其具備緩沖、監(jiān)測、采集信息多項功能;其次，于巡檢機器人中采用自動導(dǎo)航技術(shù)，還需要保證在行進途中隨時獲取有用數(shù)據(jù)，并對障礙物種類、范圍進行綜合分析，便于隨時從模型庫中調(diào)取指定動作，用于杜絕與障礙物的碰撞;再者，應(yīng)依據(jù)虛擬化技術(shù)，在控制器與數(shù)據(jù)中心之間建立連接關(guān)系，由此達成自動避障的目的;最后，在巡檢機器人行進期間，還可以借助對滑輪結(jié)構(gòu)矢量信息的采集分析，促使巡檢機器人能夠按照事先設(shè)定好的具體動作完成行進路徑的糾正操作，以免直接按照直線行進，造成行進路線中的障礙物危及巡檢機器人的運行安全。

匯總相關(guān)運行數(shù)據(jù)，能夠?qū)ψ詣颖苷瞎δ艿膶崿F(xiàn)給出明確步驟。其中應(yīng)在紅外探測儀以及傳感器、攝像機等工具指引下，自動識別障礙物，之后依據(jù)地圖數(shù)據(jù)庫獲取路線參數(shù)。若識別出障礙物，則從動做模型庫中獲取運行動作，而后采集路徑參數(shù)與動作參數(shù)形成虛擬化算法，依靠控制器促進巡檢機器人的自動控制，這樣方可保證巡檢機器人在自動導(dǎo)航功能下實現(xiàn)自動化控制[1]。

（二）自動設(shè)計航線

巡檢機器人運行中，在自動導(dǎo)航技術(shù)輔助下，還要通過自動設(shè)計航線，促使巡檢機器人在自動避障的同時，也能重新建立規(guī)范的導(dǎo)航路徑，最終確保巡檢機器人在改進后的航線中繼續(xù)完成自動巡檢任務(wù)。關(guān)于自動航線的設(shè)計，是從動作模型庫中，獲取對應(yīng)動作，再次與目的地搭建連接關(guān)系，使之在避障后可以按照新航線保持持續(xù)行進狀態(tài)。無論是自動避障還是自動設(shè)計航線，都要在虛擬化算法參與下，為數(shù)據(jù)中心設(shè)備提供有利的巡檢條件，以此維護數(shù)據(jù)中心安全?；诖?，應(yīng)在虛擬化技術(shù)指引下進行優(yōu)化設(shè)計[2]。

三、數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航參數(shù)設(shè)計方法

（一）明晰路徑參數(shù)設(shè)計思路

數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航算法的設(shè)計，還需要從參數(shù)設(shè)計層面上，為巡檢機器人的巡檢路徑進行合理設(shè)置。由于巡檢機器人基本上處于平面行進狀態(tài)，此時可以借助二維坐標(biāo)圖，對行進位置提出明確規(guī)定，以便在確定好巡檢機器人巡檢位置后，為其重新設(shè)定巡檢路徑，經(jīng)過坐標(biāo)點的調(diào)整，增加行進路徑規(guī)范性。尤其在其躲避障礙物以后，需要按照新的坐標(biāo)點實現(xiàn)自動導(dǎo)航。相關(guān)人員可以在行進路徑與二維坐標(biāo)圖上建立互通關(guān)系，而后將坐標(biāo)圖進行劃分，根據(jù)行進路徑繪制坐標(biāo)圖后，能夠形成曲線圖，之后按照曲線圖的微積分原理，提出對應(yīng)的行進路徑位移矩陣算法。其中位移矩陣可以利用Tx→y表示，而曲線斜率則以K表示。此外，在計算曲線斜率時，可以依據(jù)微積分原理，獲取橫縱坐標(biāo)變化差值，之后以計算斜率，并依據(jù)斜率與路徑位移矩陣的關(guān)系，順利的求取路徑矢量參數(shù)，即F0=K·Tx→y，式中F0代表的即為路徑矢量參數(shù)?？紤]到巡檢機器人在自動導(dǎo)航中，需要隨時根據(jù)障礙物的分布情況重調(diào)行進路徑，故此造成行進路徑多有偏差，此時可以經(jīng)過對巡檢路徑的細(xì)致分割，判定最適宜的實際行進路徑，便于調(diào)節(jié)后的巡檢機器人能在虛擬化數(shù)據(jù)指引下，迅速按照對應(yīng)動作實現(xiàn)行進路徑的合理變化。鑒于此，按照行進路徑參數(shù)的合理設(shè)計，可以為巡檢機器人的穩(wěn)步前行帶來輔助保障[3]。

（二）確定動作參數(shù)設(shè)計步驟

在自動導(dǎo)航中，要想保證巡檢機器人實現(xiàn)自動避障，還需要在其行進途中，隨時根據(jù)障礙物信息，從動做模型庫中調(diào)取對應(yīng)動作，之后按照新動作，促使巡檢機器人在動作參數(shù)指引下，實現(xiàn)大范圍巡檢操作。在動作參數(shù)模型建立中，它主要是以三維坐標(biāo)圖為基礎(chǔ)，由于機器人滑輪除了具有前行后退動作外，還能進行旋轉(zhuǎn)。所以，需要參照不同動作下坐標(biāo)圖顯示的夾角變化幅度，規(guī)范動作參數(shù)。其中可以依據(jù)旋轉(zhuǎn)動作設(shè)計動作矩陣，具體可將旋轉(zhuǎn)后與原始坐標(biāo)軸產(chǎn)生的角度設(shè)定為β、ɑ以及θ，此時點位坐標(biāo)即為（x，y，z），整理好相關(guān)坐標(biāo)變化數(shù)據(jù)后，按照下列動作矩陣確定動作參數(shù)。

即動作矩陣中X軸可利用動作矩陣表示為：

按照動作矩陣可以為巡檢機器人的旋轉(zhuǎn)角度以及旋轉(zhuǎn)方向提供指引，便于旋轉(zhuǎn)后，可以繼續(xù)朝著巡檢路徑開展自動巡檢工作。

例如在消防系統(tǒng)自動巡檢業(yè)務(wù)，于巡檢范圍內(nèi)，可以針對障礙物進行躲避，之后通過發(fā)送消防巡檢指令，實現(xiàn)程序的響應(yīng)，此時一旦在巡檢中發(fā)現(xiàn)潛在火災(zāi)風(fēng)險，則立即終止巡檢動作，并從系統(tǒng)界面上發(fā)布預(yù)警信息，而且也可以直接同消防設(shè)施建立互通關(guān)系。另外，還可以通過巡檢動作的糾正優(yōu)化，重新制定巡檢路徑，致使巡檢機器人在虛擬化算法下建立對應(yīng)的動作參數(shù)模型，達成自動導(dǎo)航目標(biāo)。在虛擬化數(shù)據(jù)中心中采用動作參數(shù)，可以保證自動巡檢機器人在動作指令傳遞中，實現(xiàn)自動行進[4]。

四、基于虛擬化數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航算法要點

（一）科學(xué)導(dǎo)入應(yīng)用模型參數(shù)

1.路徑參數(shù)

在虛擬化算法研究中，要想保證機器人具備自動巡檢導(dǎo)航功能，應(yīng)科學(xué)導(dǎo)入并靈活應(yīng)用模型參數(shù)。結(jié)合上述研究成果，關(guān)于路徑參數(shù)的應(yīng)用導(dǎo)入，需要從多個路徑數(shù)據(jù)篩選中選出最貼近巡檢目標(biāo)的路徑參數(shù)。所謂的虛擬化算法，是從參數(shù)分析中針對不貼合參數(shù)做出相應(yīng)的排除操作，之后引領(lǐng)巡檢機器人于自動導(dǎo)航功能作用下完成避障操作。在實際導(dǎo)入路徑參數(shù)環(huán)節(jié)，常秉承著低成本、少路程的原則，在多個路徑參數(shù)中擇優(yōu)而選。在巡檢路徑分析中，可不斷記錄避障前后路徑曲線斜率變化情況，之后參照原始路徑坐標(biāo)點位，對其偏移量加以計算。如若計算后產(chǎn)生偏移量，且偏移量誤差是“0”，此時路徑參數(shù)需要根據(jù)全新的路徑參數(shù)函數(shù)予以運行。如若在實際運行階段，巡檢機器人處于復(fù)雜的巡檢環(huán)境下，且障礙物分布范圍廣泛，在導(dǎo)入路徑參數(shù)時，可以從多個坐標(biāo)集合中求職權(quán)值平均值，并對現(xiàn)有路徑加以微調(diào)，直到產(chǎn)生的偏移量復(fù)合路徑調(diào)整要求后，即可在新路徑繼續(xù)開展巡檢工作[5]。

從目前巡檢業(yè)務(wù)規(guī)模能夠了解到：隨著數(shù)據(jù)中心設(shè)備量的增加，巡檢人員工作負(fù)擔(dān)隨之增大，這就導(dǎo)致在巡檢工作中，投入的人力成本更大。要想保證數(shù)據(jù)中心設(shè)備均能保持穩(wěn)定狀態(tài)，可以充分借助自動巡檢機器人，代替人力進行巡檢，不但可以節(jié)省投入成本，而且也能在遇到障礙物時實現(xiàn)自動導(dǎo)航。從虛擬化算法中，針對路徑參數(shù)加以應(yīng)用，是為了優(yōu)化自動巡檢機器人自動導(dǎo)航功能使用效果。自動巡檢導(dǎo)航在虛擬化算法中，能夠直觀地從參數(shù)模型庫中采集正確的參數(shù)指標(biāo)。在路線模型中可以依據(jù)地圖數(shù)據(jù)庫整理出對應(yīng)的路徑參數(shù)，之后利用虛擬化算法，重新向控制器傳遞行進指令，自此利用路徑參數(shù)的應(yīng)用導(dǎo)入，重新規(guī)劃行進路線，從而避免在混亂且漫長的路程中持續(xù)開展巡檢工作，影響巡檢機器人巡檢效率。

2.動作參數(shù)

巡檢機器人在巡檢作業(yè)中，最為主要的是利用路徑參數(shù)與動作參數(shù)，制定明確的行進路線，最終促使行進過程中展現(xiàn)設(shè)備檢測功能。從機器人動作表現(xiàn)出能夠發(fā)現(xiàn)：在其旋轉(zhuǎn)指令執(zhí)行期間，其旋轉(zhuǎn)方向以及旋轉(zhuǎn)次數(shù)存在差異性，并且能夠在循環(huán)中利用多組重復(fù)動作，達到旋轉(zhuǎn)效果。但在重復(fù)動作中不但會過多消耗機器人儲備能量，而且也會降低巡檢效率。所以，在巡檢動作參數(shù)應(yīng)用中，需要充分借助虛擬化算法，盡量將巡檢動作的操作時間乃至操作方式控制在最佳范圍內(nèi)，這樣方可節(jié)約巡檢作業(yè)整體時間。為了促成動作參數(shù)的導(dǎo)入應(yīng)用，在巡檢動作中，可以建立動作模型庫。一旦出現(xiàn)重復(fù)動作，將予以剔除。另外，還可以對動作變化夾角予以控制。在巡檢機器人行進階段，可以模擬不同夾角下動作變化狀態(tài)，之后根據(jù)夾角變量與所需時間的關(guān)系求取最佳夾角，并按照最佳夾角的達成方式完成旋轉(zhuǎn)，以免出現(xiàn)旋轉(zhuǎn)時間較長情況。隨著最佳夾角與最優(yōu)動作的虛擬匹配，可得出最適合巡檢機器人的旋轉(zhuǎn)動作，之后指引滑輪結(jié)構(gòu)依照最優(yōu)動作參數(shù)發(fā)送相關(guān)指令。在虛擬化算法中，可以將數(shù)據(jù)庫中存儲的旋轉(zhuǎn)動作納入集合中，而后若判定此動作屬于重復(fù)動作，則按照新函數(shù)予以操作，并對坐標(biāo)位置加以調(diào)整，便于機器人旋轉(zhuǎn)后，朝著上述得出的最優(yōu)路徑繼續(xù)進行巡檢。虛擬化技術(shù)參與下建立的虛擬化算法，是在旋轉(zhuǎn)動作、行進路徑參數(shù)應(yīng)用導(dǎo)入中，為機器人帶來更可靠的輔助保障，促使巡檢機器人在自動導(dǎo)航中高效完成巡檢任務(wù)。

（二）加強自動巡檢導(dǎo)航實驗

數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航虛擬化算法，要想全面了解此種算法的推廣價值，還要積極設(shè)計實驗活動，以此憑借實驗結(jié)果，客觀評估虛擬化算法可行性。具體可從以下兩項實驗予以分析：

第一項實驗是避障實驗，在數(shù)據(jù)中心設(shè)備自動巡檢作業(yè)中，常遇到各種障礙物，此時要求巡檢機器人自動避障且保持原始狀態(tài)。其中虛擬化算法下能夠在自動避障中調(diào)整旋轉(zhuǎn)角度，自此抑制傾倒現(xiàn)象的產(chǎn)生。在所設(shè)計的對比實驗中，能夠發(fā)現(xiàn)在常規(guī)算法（特征提取算法）下巡檢機器人能夠自動檢測障礙物，而后執(zhí)行躲避動作，但與虛擬化算法下的巡檢機器人比較，傾倒與側(cè)滑率較高，而且在滑輪夾角數(shù)值記錄結(jié)果中，虛擬化算法的誤差更小，甚至與實測值貼合度更高，由此證實虛擬化算法可以優(yōu)化避障功能，使之在行進途中始終保持穩(wěn)定狀態(tài)，無論是在避障還是旋轉(zhuǎn)動作下，誤差值都較小，甚至無限接近“0誤差”。在對比試驗中，還可以在數(shù)據(jù)中心中設(shè)計不同位置的實驗地點，而后從實驗數(shù)據(jù)分析中確定虛擬化算法的適應(yīng)性，為數(shù)據(jù)中心巡檢業(yè)務(wù)提供明確的優(yōu)化思路。

第二項實驗，在數(shù)據(jù)中心除了障礙物數(shù)量存在差異外，障礙物類型以及障礙物分布長度亦有不同。此時，可以將障礙物類型以及長度設(shè)定為因變量，之后對比常規(guī)算法與虛擬化算法兩組巡檢機器人的巡檢時長，其中對比后發(fā)現(xiàn)虛擬化算法可以縮短巡檢時間，而在通過坑路以及垃圾桶等不同障礙物時，巡檢速度也以虛擬化算法為最優(yōu)算法。經(jīng)過上述兩項實驗分析成果，確定虛擬化算法比常規(guī)算法應(yīng)用效果更好，在踐行高效巡檢目標(biāo)的基礎(chǔ)上，也可以提升巡檢穩(wěn)定性。正因為虛擬化算法可靠性更突出，自動導(dǎo)航輔助效果更優(yōu)，才要在數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航設(shè)計中，依靠虛擬化算法優(yōu)化原有算法，改善自動巡檢導(dǎo)航現(xiàn)狀。

（三）實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心資源配置

于數(shù)據(jù)中心中研究自動巡檢導(dǎo)航算法，還應(yīng)當(dāng)加強資源配置設(shè)計，確保自動巡檢機器人在數(shù)據(jù)中心表現(xiàn)出顯著的應(yīng)用優(yōu)勢。經(jīng)由虛擬化算法的導(dǎo)入，可針對機器人巡檢資源實現(xiàn)集中配置。首先，可以在虛擬化技術(shù)輔助下聯(lián)合大數(shù)據(jù)技術(shù)，對數(shù)據(jù)中心巡檢信息予以采集，并在信息處理技術(shù)干預(yù)下獲取有用數(shù)據(jù)，之后可以設(shè)定巡檢目標(biāo)。在特征提取算法的資源配置方式中，以隨機配置為主，這樣會造成數(shù)據(jù)中心設(shè)備巡檢業(yè)務(wù)很難達到預(yù)期巡檢效果。若能將集中配置方式應(yīng)用在虛擬化算法中，能夠提升資源配置質(zhì)量，對自動巡檢機器人服務(wù)水平的提高也會帶來積極影響。所以，務(wù)必在數(shù)據(jù)中心自動巡檢導(dǎo)航算法分析中，依據(jù)資源集中配置形式，增加巡檢業(yè)務(wù)精準(zhǔn)性。

五、結(jié)束語

綜上所述，在設(shè)計巡檢機器人導(dǎo)航方法時，經(jīng)過虛擬化算法的參與，能夠為自動化巡檢導(dǎo)航業(yè)務(wù)的開展帶來保障，借此規(guī)范巡檢機器人行進路徑。對此，應(yīng)依托動作參數(shù)、路徑參數(shù)，從模型參數(shù)應(yīng)用導(dǎo)入、自動巡檢導(dǎo)航實驗、數(shù)據(jù)中心資源配置等方面著手，以便巡檢機器人獲取穩(wěn)定的巡檢數(shù)據(jù)，在較短時間內(nèi)迅速完成巡檢任務(wù)，增加巡檢效率，符合新時代數(shù)據(jù)中心設(shè)備自動巡檢實際要求。

作者單位：卓威? ? 成都天府國際機場

參? 考? 文? 獻

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