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

關鍵詞：虛擬化;數據中心;巡檢機器人;自動導航

一、引言

巡檢機器人之所以能夠實現自動化操作，是因為在其設計階段充分采用了導航技術，繼而為其巡檢路徑帶來了重要指引，以便在自動導航功能作用下，順利完成避障任務。據相關調查：導航技術多有激光雷達導航以及視覺導航、電磁導航等多項技術，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提出對應的自動導航虛擬化算法，滿足當前數據中心設備使用需求。

二、數據中心自動巡檢導航運行原理

（一）自動躲避障礙物

巡檢機器人在數據中心有著廣泛的應用價值，為了進一步緩解巡檢人員的工作壓力，現已在巡檢業(yè)務開展中推廣巡檢機器人，借此達成省本增效的效果。在數據中心自動巡檢導航技術實際應用環(huán)節(jié)，較為關鍵的是要求巡檢機器人能夠實現自動避障。首先，在功能模塊設計中，要求依據巡檢機器人運行特點，確定自動導航控制方式。通常情況下，巡檢機器人多設有紅外探測儀以及速度傳感器等結構，而且為了實現自動行進，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航技術，還需要保證在行進途中隨時獲取有用數據，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取指定動作，用于杜絕與障礙物的碰撞;再者，應依據虛擬化技術，在控制器與數據中心之間建立連接關系，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構矢量信息的采集分析，促使巡檢機器人能夠按照事先設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。

匯總相關運行數據，能夠對自動避障功能的實現給出明確步驟。其中應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，之后依據地圖數據庫獲取路線參數。若識別出障礙物，則從動做模型庫中獲取運行動作，而后采集路徑參數與動作參數形成虛擬化算法，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航功能下實現自動化控制[1]。

（二）自動設計航線

巡檢機器人運行中，在自動導航技術輔助下，還要通過自動設計航線，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。關于自動航線的設計，是從動作模型庫中，獲取對應動作，再次與目的地搭建連接關系，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計航線，都要在虛擬化算法參與下，為數據中心設備提供有利的巡檢條件，以此維護數據中心安全?；诖?，應在虛擬化技術指引下進行優(yōu)化設計[2]。

三、數據中心自動巡檢導航參數設計方法

（一）明晰路徑參數設計思路

數據中心自動巡檢導航算法的設計，還需要從參數設計層面上，為巡檢機器人的巡檢路徑進行合理設置。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，為其重新設定巡檢路徑，經過坐標點的調整，增加行進路徑規(guī)范性。尤其在其躲避障礙物以后，需要按照新的坐標點實現自動導航。相關人員可以在行進路徑與二維坐標圖上建立互通關系，而后將坐標圖進行劃分，根據行進路徑繪制坐標圖后，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，可以依據微積分原理，獲取橫縱坐標變化差值，之后以計算斜率，并依據斜率與路徑位移矩陣的關系，順利的求取路徑矢量參數，即F0=K·Tx→y，式中F0代表的即為路徑矢量參數?？紤]到巡檢機器人在自動導航中，需要隨時根據障礙物的分布情況重調行進路徑，故此造成行進路徑多有偏差，此時可以經過對巡檢路徑的細致分割，判定最適宜的實際行進路徑，便于調節(jié)后的巡檢機器人能在虛擬化數據指引下，迅速按照對應動作實現行進路徑的合理變化。鑒于此，按照行進路徑參數的合理設計，可以為巡檢機器人的穩(wěn)步前行帶來輔助保障[3]。

（二）確定動作參數設計步驟

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

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角度以及旋轉方向提供指引，便于旋轉后，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，于巡檢范圍內，可以針對障礙物進行躲避，之后通過發(fā)送消防巡檢指令，實現程序的響應，此時一旦在巡檢中發(fā)現潛在火災風險，則立即終止巡檢動作，并從系統(tǒng)界面上發(fā)布預警信息，而且也可以直接同消防設施建立互通關系。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的動作參數模型，達成自動導航目標。在虛擬化數據中心中采用動作參數，可以保證自動巡檢機器人在動作指令傳遞中，實現自動行進[4]。

四、基于虛擬化數據中心自動巡檢導航算法要點

（一）科學導入應用模型參數

1.路徑參數

在虛擬化算法研究中，要想保證機器人具備自動巡檢導航功能，應科學導入并靈活應用模型參數。結合上述研究成果，關于路徑參數的應用導入，需要從多個路徑數據篩選中選出最貼近巡檢目標的路徑參數。所謂的虛擬化算法，是從參數分析中針對不貼合參數做出相應的排除操作，之后引領巡檢機器人于自動導航功能作用下完成避障操作。在實際導入路徑參數環(huán)節(jié)，常秉承著低成本、少路程的原則，在多個路徑參數中擇優(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點位，對其偏移量加以計算。如若計算后產生偏移量，且偏移量誤差是“0”，此時路徑參數需要根據全新的路徑參數函數予以運行。如若在實際運行階段，巡檢機器人處于復雜的巡檢環(huán)境下，且障礙物分布范圍廣泛，在導入路徑參數時，可以從多個坐標集合中求職權值平均值，并對現有路徑加以微調，直到產生的偏移量復合路徑調整要求后，即可在新路徑繼續(xù)開展巡檢工作[5]。

從目前巡檢業(yè)務規(guī)模能夠了解到：隨著數據中心設備量的增加，巡檢人員工作負擔隨之增大，這就導致在巡檢工作中，投入的人力成本更大。要想保證數據中心設備均能保持穩(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自動導航。從虛擬化算法中，針對路徑參數加以應用，是為了優(yōu)化自動巡檢機器人自動導航功能使用效果。自動巡檢導航在虛擬化算法中，能夠直觀地從參數模型庫中采集正確的參數指標。在路線模型中可以依據地圖數據庫整理出對應的路徑參數，之后利用虛擬化算法，重新向控制器傳遞行進指令，自此利用路徑參數的應用導入，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

巡檢機器人在巡檢作業(yè)中，最為主要的是利用路徑參數與動作參數，制定明確的行進路線，最終促使行進過程中展現設備檢測功能。從機器人動作表現出能夠發(fā)現：在其旋轉指令執(zhí)行期間，其旋轉方向以及旋轉次數存在差異性，并且能夠在循環(huán)中利用多組重復動作，達到旋轉效果。但在重復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，在巡檢動作參數應用中，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，這樣方可節(jié)約巡檢作業(yè)整體時間。為了促成動作參數的導入應用，在巡檢動作中，可以建立動作模型庫。一旦出現重復動作，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)，之后根據夾角變量與所需時間的關系求取最佳夾角，并按照最佳夾角的達成方式完成旋轉，以免出現旋轉時間較長情況。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動作，之后指引滑輪結構依照最優(yōu)動作參數發(fā)送相關指令。在虛擬化算法中，可以將數據庫中存儲的旋轉動作納入集合中，而后若判定此動作屬于重復動作，則按照新函數予以操作，并對坐標位置加以調整，便于機器人旋轉后，朝著上述得出的最優(yōu)路徑繼續(xù)進行巡檢。虛擬化技術參與下建立的虛擬化算法，是在旋轉動作、行進路徑參數應用導入中，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航中高效完成巡檢任務。

（二）加強自動巡檢導航實驗

數據中心自動巡檢導航虛擬化算法，要想全面了解此種算法的推廣價值，還要積極設計實驗活動，以此憑借實驗結果，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，在數據中心設備自動巡檢作業(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整旋轉角度，自此抑制傾倒現象的產生。在所設計的對比實驗中，能夠發(fā)現在常規(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，傾倒與側滑率較高，而且在滑輪夾角數值記錄結果中，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，還可以在數據中心中設計不同位置的實驗地點，而后從實驗數據分析中確定虛擬化算法的適應性，為數據中心巡檢業(yè)務提供明確的優(yōu)化思路。

第二項實驗，在數據中心除了障礙物數量存在差異外，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)算法應用效果更好，在踐行高效巡檢目標的基礎上，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，自動導航輔助效果更優(yōu)，才要在數據中心自動巡檢導航設計中，依靠虛擬化算法優(yōu)化原有算法，改善自動巡檢導航現狀。

（三）實現數據中心資源配置

于數據中心中研究自動巡檢導航算法，還應當加強資源配置設計，確保自動巡檢機器人在數據中心表現出顯著的應用優(yōu)勢。經由虛擬化算法的導入，可針對機器人巡檢資源實現集中配置。首先，可以在虛擬化技術輔助下聯合大數據技術，對數據中心巡檢信息予以采集，并在信息處理技術干預下獲取有用數據，之后可以設定巡檢目標。在特征提取算法的資源配置方式中，以隨機配置為主，這樣會造成數據中心設備巡檢業(yè)務很難達到預期巡檢效果。若能將集中配置方式應用在虛擬化算法中，能夠提升資源配置質量，對自動巡檢機器人服務水平的提高也會帶來積極影響。所以，務必在數據中心自動巡檢導航算法分析中，依據資源集中配置形式，增加巡檢業(yè)務精準性。

五、結束語

綜上所述，在設計巡檢機器人導航方法時，經過虛擬化算法的參與，能夠為自動化巡檢導航業(yè)務的開展帶來保障，借此規(guī)范巡檢機器人行進路徑。對此，應依托動作參數、路徑參數，從模型參數應用導入、自動巡檢導航實驗、數據中心資源配置等方面著手，以便巡檢機器人獲取穩(wěn)定的巡檢數據，在較短時間內迅速完成巡檢任務，增加巡檢效率，符合新時代數據中心設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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