一种用于智能机器人的动作对比方法以及机器人技术

技术编号:13891389 阅读:72 留言:0更新日期:2016-10-24 11:27
本发明专利技术公开了一种用于智能机器人的动作对比方法以及机器人,本发明专利技术的方法包括以下步骤:采集交互对象的当前动作行为;获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为;对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据;根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示。根据本发明专利技术的方法,可以使用智能机器人完成动作对比从而指导用户完成动作行为的学习和模仿,其不仅大大提高了动作行为的学习和模仿的执行效率并降低了执行成本,而且扩展了智能机器人的应用范围,提高了智能机器人的用户体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及机器人领域,具体说涉及一种用于智能机器人的动作对比方法以及机器人
技术介绍
在人类生产生活过程中,经常会遇到需要进行动作行为学习和模仿的场合,尤其是幼儿成长过程中,动作行为的学习和模仿过程更是必不可少。但是在人们学习和模仿动作的时候,如果没有专业老师的指导,往往不知道是否动作做的是否标准,比如文艺类如跳舞,体育类如高尔夫球的击球动作,在学习和模仿动作的时候,如果没有监督,往往也容易懈怠。这就使得在学习和模仿动作的过程中,老师的作用尤为突出。随着机器人技术的不断发展,智能机器人的拟人化程度不断提高,智能机器人在家用领域的应用也不断扩展。因此,为了提高动作行为的学习和模仿的效率、减少学习成本,并进一步扩展智能机器人的应用范围,需要一种用于智能机器人的动作比对方法。
技术实现思路
为了提高动作行为的学习和模仿的效率、减少学习成本,并进一步扩展智能机器人的应用范围,本专利技术提供了一种用于智能机器人的动作对比方法,所述方法包括以下步骤:采集交互对象的当前动作行为;获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为;对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据;根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示。在一实施例中,获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为,其中,从预置的标准动作库中调出与所述当前动作行为对应的所述标准动作行为,所述标准
动作库配置为存储多种不同的标准动作行为。在一实施例中,对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据,其中,所述偏差数据包含所述当前动作行为与所述标准动作行为相差的空间参量和/或时间参量。在一实施例中,所述方法还包括:确定当前的动作对比场景;获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为,其中,获取与所述动作对比场景匹配的标准动作行为;根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示,其中,生成并输出与所述动作对比场景匹配的动作调整指示。在一实施例中,所述方法还包括:获取当前的交互需求并基于所述交互需求确定当前的动作对比场景;或采集所述交互对象的当前动作行为并基于所述当前动作行为确定当前的动作对比场景。本专利技术还提出了一种可进行动作对比的智能机器人,所述机器人包括:动作采集装置,其配置为采集交互对象的当前动作行为;标准行为获取模块,其配置为获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为;动作对比模块,其配置为对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据;动作指示模块,其配置为根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示。在一实施例中,所述标准行为获取模块包括:标准动作库,其配置为存储多种不同的标准动作行为;标准动作调用单元,其配置为从所述标准动作库中调出与所述当前动作行为对应的所述标准动作行为。在一实施例中,所述动作对比模块还配置为获取所述当前动作行为与所述标准动作行为相差的空间参量和/或时间参量。在一实施例中:所述机器人还包括对比场景获取模块,所述对比场景获取模块其配置为确定当前的动作对比场景;所述标准行为获取模块配置为获取与所述动作对比场景匹配的标准动作行为;所述动作指示模块配置为生成并输出与所述动作对比场景匹配的动作调整指示。在一实施例中,所述对比场景获取模块配置为:获取当前的交互需求并基于所述交互需求确定当前的动作对比场景;或基于所述当前动作行为确定当前的动作对比场景。根据本专利技术的方法,可以使用智能机器人完成动作对比从而指导用户完成动作行为的学习和模仿,其不仅大大提高了动作行为的学习和模仿的执行效率并降低了执行成本,而且扩展了智能机器人的应用范围,提高了智能机器人的用户体验。本专利技术的其它特征或优点将在随后的说明书中阐述。并且,本专利技术的部分特征或优点将通过说明书而变得显而易见,或者通过实施本专利技术而被了解。本专利技术的目的和部分优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的步骤来实现或获得。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解,并且构成说明书的一部分,与本专利技术的实施例共同用于解释本专利技术,并不构成对本专利技术的限制。在附图中:图1是根据本专利技术一实施例的方法流程图;图2-图5是根据本专利技术不同实施例的部分方法流程图;图6是根据本专利技术一实施例的机器人结构框图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式,借此本专利技术的实施人员可以充分理解本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题,并达成技术效果的实现过程并依据上述实现过程具体实施本专利技术。需要说明的是,只要不构成冲突,
本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合,所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。为了提高动作行为的学习和模仿的效率、减少学习成本,并进一步扩展智能机器人的应用范围,本专利技术提出了一种用于智能机器人的动作比对方法。在本专利技术的方法中,首先采集交互对象的当前动作行为并获取与当前动作行为对应的标准动作行为;然后对比当前动作行为与标准动作行为以获取偏差数据;最后根据偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示。基于本专利技术的方法,不需要依靠第三方,机器人自身就可以完成对人的动作指导,从而在降低学习成本的同时提高用户动作行为的学习和模仿的效率。尤其是针对幼儿,不仅可以纠正幼儿的不标准动作,辅助家长指导幼儿的动作学习,而且可以避免幼儿执行危险动作,在家长不在的时候实现看护功能。根据本专利技术的方法,可以使用智能机器人完成动作对比从而指导用户完成动作行为的学习和模仿,其不仅大大提高了动作行为的学习和模仿的执行效率并降低了执行成本,而且扩展了智能机器人的应用范围,提高了智能机器人的用户体验。接下来基于附图详细描述根据本专利技术一实施例的具体执行流程。附图的流程图中示出的步骤可以在包含诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。虽然在流程图中示出了各步骤的逻辑顺序,但是在某些情况下,可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。在本专利技术一实施例中,如图1所示,首先采集用户当前动作行为(步骤S110),然后获取标准动作行为(步骤S110)。在这里,标准动作行为是用来与用户当前动作行为做对比的,简单的说,标准动作行为就是一个正确的范本。在本专利技术一实施例中,一套标准动作行为是用于详细描述一整套(一个)动作的执行过程的,其包含在执行动作行为过程中肢体在每个时间节点的具体位置(位置范围)。例如一套标准的舞蹈动作行为,其包含每个时间节点手、脚、腰部等肢体部位的具体位置。通过对比标准动作行为与用户当前的动作行为,就可以了解用户当前的动作行为和正确范本之间的差别。在本专利技术另一实施例中,标准动作行为也可以是用户肢体的正确(安全)位移范围。通过对比标准动作行为与用户当前的动作行为,就可以了解用户当前的
动作行为是否超出了安全范围。在本专利技术另一实施例中,标准动作行为是预先保存好的。具体的,如图2所示,首先构造用于保存标准动作行为的标准动作库(步骤S210),在获取标准动作行为的过程中(步骤S120),从标准动作库中调用标准动作行为(步骤S220)。不难理解,用户具有众多不同的动作行为。针对不同的动作行为,其对应的标准动作行为也是不同的。因此,在步骤S210中构造的标准动作库中包含多个不同的标准动作行为,在步骤S220中,从标准动作库中的多个标准动作行为中调用与用户当前的动作行为对应的(用于本文档来自技高网
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【技术保护点】
一种用于智能机器人的动作对比方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:采集交互对象的当前动作行为;获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为;对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据;根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示。

【技术特征摘要】
1.一种用于智能机器人的动作对比方法,其特征在于,所述方法包括以下步骤:采集交互对象的当前动作行为;获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为;对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据;根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为,其中,从预置的标准动作库中调出与所述当前动作行为对应的所述标准动作行为,所述标准动作库配置为存储多种不同的标准动作行为。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,对比所述当前动作行为与所述标准动作行为以获取偏差数据,其中,所述偏差数据包含所述当前动作行为与所述标准动作行为相差的空间参量和/或时间参量。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:确定当前的动作对比场景;获取与所述当前动作行为对应的标准动作行为,其中,获取与所述动作对比场景匹配的标准动作行为;根据所述偏差数据生成并输出多模态的动作调整指示,其中,生成并输出与所述动作对比场景匹配的动作调整指示。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取当前的交互需求并基于所述交互需求确定当前的动作对比场景;或采集所述交互对象的当前动作行为并基于所述当前动作行为确定当前的动作对比场景。6.一种可...

【专利技术属性】
技术研发人员:郭家俞志晨
申请(专利权)人:北京光年无限科技有限公司
类型:发明
国别省市:北京;11

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