一种用于机器人的交互输出方法技术

本发明专利技术公开了一种用于机器人的交互输出方法以及机器人。方法包括：获取多模态输入信息并解析，确认当前交互场景的场景描述、当前交互参与者的参与者属性以及目标物；获取所述目标物在所述场景描述以及所述参与者属性限定下所对应的情绪信息；结合所述情绪信息生成多模态输出数据并输出。根据本发明专利技术的方法，在机器人面对目标物时，可以在机器人的交互输出中体现模拟人类的情绪信息，从而大大提高机器人的拟人化水平，增强机器人的用户体验。

【技术实现步骤摘要】
一种用于机器人的交互输出方法
本专利技术涉及机器人领域，具体涉及一种用于机器人的交互输出方法。
技术介绍
随着机器人技术的不断发展，智能机器人的越来越多的被应用到人类日常的生产生活中。为了提高机器人的用户体验，需要不断提高机器人的拟人化水平。在现有技术中，通常采用不断精细化模仿人类行为的方式来提高机器人的拟人化水平，例如复制人类说话的语气、模仿人类的一些习惯性小动作等。然而，人类行为的一个重要特征是人类的各种日常行为往往是伴随着特定情绪的。在不同的环境中、面对不同的对象，人类会产生不同的情绪并基于该情绪采用不同的行为模式，情绪指向的千变万化导致了人类行为的不确定性。但是，现有技术中，机器人对人类的模仿仅停留在单纯的外部表象模仿，在实际上并无法模仿人类的情绪，这就导致机器人最终的行为输出十分干涩生硬，拟人化水平不高，大大影响了机器人的用户体验。
技术实现思路
本专利技术提供了一种用于机器人的交互输出方法，所述方法包括：获取多模态输入信息并解析，确认当前交互场景的场景描述、当前交互参与者的参与者属性以及目标物；获取所述目标物在所述场景描述以及所述参与者属性限定下所对应的情绪信息；结合所述情绪信息生成多模态输出数据并输出。在一实施例中，所述交互场景的场景描述包含多个维度的场景信息元素，所述场景描述包含但不限于时间、地点、当前环境总人数。在一实施例中，所述交互参与者为当前交互对象或机器人自身。在一实施例中，获取所述目标物对应的情绪信息，其中：从预存的目标物关联情绪体系中提取所述目标物对应的情绪信息。在一实施例中，所述方法还包括：获取当前交互场景的场景描述以及当前交互对象的交互对象属性；确定所述当前交互对象的关注对象，获取所述关注对象的关注对象描述；确定所述当前交互对象针对所述关注对象的情绪信息；关联记录所述当前交互场景的场景描述、所述当前交互对象的交互对象属性、所述关注对象描述以及所述情绪信息获取关联记录数据；积累所述关联记录数据，分析整理所述关联记录数据获取所述目标物关联情绪体系。在一实施例中，所述目标物关联情绪体系可以表示为F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn其中：F{An,Bn,Sn}为场景描述Sn、参与者属性An以及目标物Bn；{Cn,Dn}表示对应F{An,Bn,Sn}的情绪信息，Cn为情绪类型，Dn为情绪值；Pn为情绪信息{Cn,Dn}出现的概率值。本专利技术还提出了一种智能机器人，所述机器人包括：采集模块，其配置为获取多模态输入信息；交互解析模块，其配置为解析所述多模态输入信息，确认当前交互场景的场景描述、当前交互参与者的参与者属性以及目标物；情绪解析模块，其配置为获取所述目标物在所述场景描述以及所述参与者属性限定下所对应的情绪信息；输出模块，其配置为结合所述情绪信息生成多模态输出数据并输出。在一实施例中，所述情绪解析模块包含存储有目标物关联情绪体系的存储单元，其中：所述情绪解析模块配置为从预存的目标物关联情绪体系中提取所述目标物对应的情绪信息。在一实施例中，所述机器人还包括情绪体系构造模块，所述情绪体系构造模块包含：场景采集单元，其配置为获取当前交互场景的场景描述；交互对象采集单元，其配置为获取当前交互对象的交互对象属性；关注对象采集单元，其配置为确定所述当前交互对象的关注对象，获取所述关注对象的关注对象描述；情绪信息采集单元，其配置为确定所述当前交互对象针对所述关注对象的情绪信息；关联记录单元，其配置为关联记录所述当前交互场景的场景描述、所述当前交互对象的交互对象属性、所述关注对象描述以及所述情绪信息获取关联记录数据；记录保存单元，其配置为保存并积累所述关联记录数据；数据整理单元，其配置为分析整理所述关联记录数据获取所述目标物关联情绪体系。在一实施例中，保存在所述存储单元的所述目标物关联情绪体系可以表示为F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn，其中：F{An,Bn,Sn}为场景描述Sn、参与者属性An以及目标物Bn；{Cn,Dn}表示对应F{An,Bn,Sn}的情绪信息，Cn为情绪类型，Dn为情绪值；Pn为情绪信息{Cn,Dn}出现的概率值。根据本专利技术的方法，在机器人面对目标物时，可以在机器人的交互输出中体现模拟人类的情绪信息，从而大大提高机器人的拟人化水平，增强机器人的用户体验。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3以及图4是根据本专利技术实施例的方法的部分流程图；图5以及图6是根据本专利技术实施例的机器人系统结构简图；图7是根据本专利技术一实施例的机器人系统部分结构简图。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。为了提高机器人的用户体验，需要不断提高机器人的拟人化水平。人类行为的一个重要特征是人类的各种日常行为往往是伴随着特定情绪的。在不同的环境中、面对不同的对象，人类会产生不同的情绪并基于该情绪采用不同的行为模式，情绪指向的千变万化导致了人类行为的不确定性。但是，现有技术中，机器人对人类的模仿实际上无法模仿人类的情绪，这就导致机器人最终的行为输出十分干涩生硬，拟人化水平不高，大大影响了机器人的用户体验。为了进一步提高机器人的拟人化水平，增强机器人的用户体验，本专利技术提出了一种用于机器人的交互输出方法。在本专利技术的方法中，机器人在进行交互输出时通过交互输出体现特定的情绪从而使得交互输出更加接近人类的交互输出。在此步骤中，关键点之一在于确保机器人所体现的情绪与正常人类在同样的交互环境下所体现出的情绪一致。因此，进一步的，在本专利技术一实施例中，通过模拟人类情绪的确定方式来确定在特定交互环境下机器人该体现的情绪。接下来基于附图详细描述根据本专利技术实施例的方法的详细流程，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。在通常的交互环境中，人类面对不同的目标物时会抱有不同的情绪(例如，一般的：面对玩具或者图画书，儿童会表现出喜欢的情绪；而面对全是字的书籍，儿童则会表现出不喜欢或无视的情绪)，也就是说，目标物会直接影响到所要体现出的情绪。因此，在一实施例中，机器人首先需要确定当前所要面对的目标物是什么，而后再确定对应的情绪。如图1所示，在一实施例中，机器人首先解析多模态输入数据(步骤S100)，然后根据解析结果确定目标物(步骤S111)。进一步的，在正常的交互场景中，不同的人类面对相同的目标物时会抱有不同的情绪(例如，一般的：面对洋娃娃，女孩会表现本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于机器人的交互输出方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态输入信息并解析，确认当前交互场景的场景描述、当前交互参与者的参与者属性以及目标物；获取所述目标物在所述场景描述以及所述参与者属性限定下所对应的情绪信息；结合所述情绪信息生成多模态输出数据并输出。

【技术特征摘要】
1.一种用于机器人的交互输出方法，其特征在于，所述方法包括：获取多模态输入信息并解析，确认当前交互场景的场景描述、当前交互参与者的参与者属性以及目标物；获取所述目标物在所述场景描述以及所述参与者属性限定下所对应的情绪信息；结合所述情绪信息生成多模态输出数据并输出。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互场景的场景描述包含多个维度的场景信息元素，所述场景描述包含但不限于时间、地点、当前环境总人数。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述交互参与者为当前交互对象或机器人自身。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，获取所述目标物对应的情绪信息，其中：从预存的目标物关联情绪体系中提取所述目标物对应的情绪信息。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：获取当前交互场景的场景描述以及当前交互对象的交互对象属性；确定所述当前交互对象的关注对象，获取所述关注对象的关注对象描述；确定所述当前交互对象针对所述关注对象的情绪信息；关联记录所述当前交互场景的场景描述、所述当前交互对象的交互对象属性、所述关注对象描述以及所述情绪信息获取关联记录数据；积累所述关联记录数据，分析整理所述关联记录数据获取所述目标物关联情绪体系。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标物关联情绪体系可以表示为F{An,Bn,Sn}＝{Cn,Dn}*Pn其中：F{An,Bn,Sn}为场景描述Sn、参与者属性An以及目标物Bn；{Cn,Dn}表示对应F{An,Bn,Sn}的情绪信息，Cn为情绪类型，Dn为情绪值；Pn为情绪信息{Cn,Dn}出现的概率值。7.一种智能机器人，其特征在于，所述机器人包括：采集模块，其配置为获取...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄钊，
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