用于机器人的数据处理方法和装置、机器人制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种用于机器人的数据处理方法和装置、机器人。其中，该方法包括：获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中关联事件为与待决策事件对应的事件；将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到待决策事件的决策数据；根据决策数据得到待决策事件的决策结果。本发明专利技术解决了现有技术中，机器人在进行决策时，由于接收到的信息不全面导致机器人无法进行决策的技术问题。

Data processing method and device, robot for robot

The invention discloses a data processing method and device for robot, and a robot. The method includes one or more current state data of the associated event, in which the associated event is the event corresponding to the decision event, and one or more current state data are input to the predetermined decision model to get the decision data for the decision event, and the decision making event decision is obtained according to the decision data. Result\u3002 The invention solves the technical problem that the robot can not make decisions in the existing technology when the robot is making decisions, because the information received is not comprehensive.

【技术实现步骤摘要】
用于机器人的数据处理方法和装置、机器人
本专利技术涉及机器人领域，具体而言，涉及一种用于机器人的数据处理方法和装置、机器人。
技术介绍
通常情况下，机器人在获得外部感知信息后，需要对所有的感知信息进行综合的推理判断，然后得出最后的决策。现有技术中，机器人的决策模型大多都是根据接收到的单一的信息给出对应的决策信息。在感知信息不清楚或者感知错误信息时，特别是当多个感知信息对应相互矛盾的决策时，机器人将无从判断具体应该执行的决策。针对现有技术中，机器人在进行决策时，由于接收到的信息不全面导致机器人无法进行决策的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本专利技术实施例提供了一种用于机器人的数据处理方法和装置、机器人，以至少解决现有技术中，机器人在进行决策时，由于接收到的信息不全面导致机器人无法进行决策的技术问题。根据本专利技术实施例的一个方面，提供了一种用于机器人的数据处理方法，包括：获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中关联事件为与待决策事件对应的事件；将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到待决策事件的决策数据；根据决策数据得到待决策事件的决策结果。根据本专利技术实施例的另一方面，还提供了一种用于机器人的数据处理装置，包括：第一获取单元，用于获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中关联事件为与待决策事件对应的事件；输入单元，用于将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到待决策事件的决策数据；决策单元，用于根据决策数据得到待决策事件的决策结果。根据本专利技术实施例的又一方面，还提供了一种机器人，包括上述实施例中的任意一种用于机器人的数据处理装置。在本专利技术实施例中，由上可知，本申请上述方案通过获取关联事件的当前状态数据，其中关联事件为与待决策事件对应的关联事件，将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到待决策事件的决策数据，将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到待决策事件的决策数据。上述方案通过将待决策事件的关联事件的当前状态数据输入至预设的决策模型，来得到最终的决策结果，实现了在获取的信息不全面，或获取的多个信息产生冲突的情况下，采用其他时间的信息来让机器人进行决策，解决了现有技术中，机器人在进行决策时，由于接收到的信息不全面导致机器人无法进行决策的技术问题。附图说明此处所说明的附图用来提供对本专利技术的进一步理解，构成本申请的一部分，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。在附图中：图1是根据本专利技术实施例一的一种用于机器人的数据处理方法的流程图；图2是根据本专利技术实施例一的一种关联事件的网络结构图；图3是根据本专利技术实施例二的一种用于机器人的数据处理装置的示意图；图4是根据本专利技术实施例二的一种可选的用于机器人的数据处理装置的示意图图；图5是根据本专利技术实施例二的一种可选的用于机器人的数据处理装置的示意图图；图6是根据本专利技术实施例二的一种可选的用于机器人的数据处理装置的示意图图；以及图7是根据本专利技术实施例二的一种可选的用于机器人的数据处理装置的示意图图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。根据本专利技术实施例，提供了一种用于机器人的数据处理方法的方法实施例，需要说明的是，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，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。图1是根据本专利技术实施例一的一种用于机器人的数据处理方法，如图1所示，该方法包括如下步骤：步骤S102，获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中，关联事件为与待决策事件对应的事件。具体的，在上述步骤中，关联事件作为与待决策事件对应的事件，用于表示与带觉得事件具有关联关系的事件，例如，可以是根据待决策事件的结果的不同，会具有不同状态的事件，也可以是具有在一定时刻具有一定状态，但在不同状态时待决策事件会有不同决策结果的事件。在一种可选的实施例中，以机器人判断开门的人物是否为主人为例，在该应用场景中，关联事件可以是人物开门的时间、开门的日期、举例上一次开门的时间等。在另一种可选的实施例中，仍以机器人判断开门的人物是否为主人为例，在该应用场景中，关联事件可以是，人物开门后是否关门、开门后是否向机器人发出口令、开门后是否直接进卧室等。可以注意到的是，在上述实施例中，任意一个关联事件都是与待决策事件具有逻辑关系的事件，即会对待决策事件的结果产生影响，或会被待决策事件的结果所影响是事件。此处需要说明的是，对于不同的决策事件，需要选取不同的关联事件，选取的关联事件与待决策事件包含预定的逻辑关系，可以用于机器人通过关联事件对待决策事件进行决策。步骤S104，将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到待决策事件的决策数据。具体的，在上述步骤中，决策模型可以根据人物开门习惯，以及与开门事件相关的关联事件的习惯得到的决策模型。在一种可选的实施例中，决策模型中的任意一个关联事件的分支都与待决策事件构建直接或间接的关联关系，即获知决策模型中的任意一个关联事件的状态，都能得到决策结果，获取多个关联事件的状态，也能够得带待决策事件的决策结果。上述决策数据可以是概率值，也可以是二值化后的数据，可以用于表示待决策时间在一个或多个决策结果下的可能性。在一种可选的实施例中，仍以机器人判断开门的人物是否为主人为例，机器人检测到的声音数据与主人开门的声音数据相似，但检测到的图像数据相互矛盾，无法判断开门的人物是否为主人，因此检测于开门人物是否为主人这一事件相关联的关联事件，例如，机器人检测到人物开门后向其发送了烹饪的口令，将“人物开门后向机器人发送口令”这一状态输入至预设的决策模型，从而得到决策结果，也可以向预设的决策模型输入其余关联事件的当前状态数据。步骤S106，根据决策数据得到待决策事件的决策结果。此处需要说明的是，无论上述步骤中，决策数据为概率值还是，决策结果，例如，在机器人判断开门的人物是否为主人为例，决策数据可以是例如0.153、0.713的概率值，而决策结果可以是例如“开门的人物是主人”、“1”等根据决策数据得到的最终结果。由上可知，本申请上述步骤获取关联事件的当前状态数据，其中关联事件为与待决策事件对应的关联事件，将一个或多个当前状态数据输入至预设的决策本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于机器人的数据处理方法，其特征在于，包括：获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中，所述关联事件为与待决策事件对应的事件；将所述一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到所述待决策事件的决策数据；根据所述决策数据得到所述待决策事件的决策结果。

【技术特征摘要】
1.一种用于机器人的数据处理方法，其特征在于，包括：获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中，所述关联事件为与待决策事件对应的事件；将所述一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到所述待决策事件的决策数据；根据所述决策数据得到所述待决策事件的决策结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到所述待决策事件的决策数据之前，所述方法还包括：获取所述预设的决策模型的决策参数，其中，获取所述预设的决策模型的决策参数包括：获取所述待决策事件的网络结构；获取所述关联事件的历史状态数据以及与所述历史状态数据对应的历史结果数据；根据所述历史状态数据和所述历史结果数据，得到所述网络结构中任意关联事件或相邻多个关联事件的当前状态数据对所述待决策事件进行影响的影响因子；确定所述影响因子为所述决策参数。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述历史状态数据和所述历史结果数据，得到所述网络结构中任意关联事件或相邻多个关联事件的当前状态数据对所述待决策事件进行影响的影响因子包括：将所述历史状态数据和所述历史结果数据输入至预设的网络模型；获取所述预设的网络模型输出的所述影响因子；其中，所述影响因子至少包括任意当前状态数据对应不同决策结果的概率值。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，获取所述待决策事件的网络结构包括：获取与待决策事件对应的关联事件的优先级；按照所述优先级构建所述网络结构。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取关联事件的一个或多个当前状态数据包括：获取与待决策事件对应的关联事件的当前状态；在预设的状态区域中查找所述当前状态；确认所述状态所属的所述状态区域对应的状态数据为所述关联事件的当前状态数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述决策数据得到所述待决策事件的决策结果包括：获取预设的决策区间以及所述预设的决策区间对应的决策结果；确认所述决策数据所属的决策区间对应的决策结果为所述待决策事件的决策结果。7.根据权利...

【专利技术属性】
技术研发人员：不公告发明人，
申请(专利权)人：深圳光启合众科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44