一种机器人动态学习方法、系统、机器人以及云端服务器技术方案

一种机器人动态学习方法，包括训练学习模式，该训练学习模式包括以下步骤：对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；获取规则库，基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注；确认建立的新规则与该规则库中的规则无冲突时，更新该新规则至该规则库以及更新该新标注至该标注库。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】一种机器人动态学习方法、系统、机器人以及云端服务器
本专利技术涉及机器人交互领域，具体涉及一种机器人动态学习方法、系统、机器人以及云端服务器。
技术介绍
随着网络传输和大数据科技的发展以及硬件处理能力的提升，越来越多的机器人走进了人们的家庭生活。现有的机器人在功能上聚焦在人工智能上，比如人脸识别、物体检测、智能语音对答、文字识别等。如百度、Google、SoundHound等研发机构的语音识别准确率在2015年已超过90％。在2016第四届国际多通道语音分离和识别大赛中，大部分参赛团队在六麦克风条件下识别错误率已低于7％，国内龙头科大讯飞甚至已降至2.24％，准确率正在接近99％的人际交互质变阈值。另外，在计算机视觉方面：以ImageNet图像识别赛作为观测窗口，其冠军团队的识别错误率自2015年下降至人类平均水平以下后，于2016年进一步降至2.99％。虽然，机器人在音频识别和图像识别上已日臻成熟。但在机器人使用体验上，当前的人机交互方式基本是人问机器答，尽管回答方式多种多样，且越来越智能，但大多是机器人被动接收用户的提问信息。机器人与用户之间没有建立深度的人工智能。因此，现有的机器人还无法完整的执行人类指定的较为复杂的任务，或完成一次相对复杂的交互。比如用户对机器人说：“HiXXX，去隔壁房间用我的杯子接杯水然后拿给我，我要吃药”。这个里面就涉及到，机器人需要理解这句话，并得出以下信息：隔壁房间在哪里？隔壁房间有杯子吗？哪个是属于用户的唯一杯子，接水的地方在哪里，用户要吃的药放在哪里？然后还需要知道借助系列的规则，比如，杯子口朝上才能接到水；需要找到这位用户所有的药给他等等。才能进行任务规划、路径规划、定位，并移动和执行一系列动作完成规划的任务。这些都是现有的机器人还无法完成的。中国专利申请号201610970633.4公开了一种机器人人机交互方法及系统，所述机器人人机交互系统包括：第一获取模块，用于获取激光信号；第二获取模块，用于获取语音信号；第一执行模块，用于根据所述激光信号对应的不同激光接收器，激发不同的预设动作；第二执行模块，用于根据所述语音信号，执行对应的预设动作和/或对应的预设语音。以上专利披露的机器人虽然可以实现机器人动作和语音的协调一致但是不能对人和环境的进行动态学习，无法建立深度人工智能。因此，现有技术的机器人还有待于改进。
技术实现思路
本专利技术主要解决的技术问题是提供一种机器人动态学习方法、系统、机器人以及云端服务器，设置训练学习模式，通过交互示范行为对机器人进行训练学习，使机器人可以理清人物和环境特征和归属关系，并不断更新人物和环境的变化，并分类形成标注库和规则库，基于该标注库和规则库完成与用户下达的较为复杂的任务或者完成与用户之间较为复杂的交互，提升用户体验。第一方面，本专利技术实施例提供了一种机器人动态学习方法，包括训练学习模式，该训练学习模式包括以下步骤：对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；获取规则库，基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注；确认建立的新规则与该规则库中的规则无冲突时，更新该新规则至该规则库以及更新该新标注至该标注库。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种机器人动态学习系统，包括训练学习模块，该训练学习模块用于执行以下步骤：对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；获取规则库，基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注；确认建立的新规则与该规则库中的规则无冲突时，更新该新规则至该规则库。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种动态学习机器人，包括训练学习模块，该训练学习模块包括动态标注模块、获取模块、规则更新模块以及任务执行模块，该动态标注模块用于对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，并存储至标注库；获取模块用于获取规则库；该规则更新模块用于基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则，并存储至规则库；该动态标注模块还用于基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立新标注，并存储至标注库；任务执行模块用于基于该标注库以及规则库，完成用户指定的任务和交互。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种云端服务器，包括存储模块、接收模块以及确认模块，该存储模块用于存储来自机器人的对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注的标注，形成标注库；该存储模块还用于存储机器人的规则库；该接收模块用于接收机器人基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立的新规则；该接收模块用于接收机器人基于该规则库与标注库通过交互示范行为建立的新标注；该确认模块用于确认该新规则与该规则库中的规则以及新标注与该标注库中标注有无冲突，无冲突时将该新规则更新至该规则库以及将新标注更新至该标注库。第五方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及，与该至少一个处理器通信连接的存储器，通信组件、音频数据采集器以及视频数据采集器；其中，该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行时调用音频数据采集器与视频数据采集器的数据，通过通信组件与云端服务器建立连接，以使该至少一个处理器能够执行如上所述的方法。第六方面，本专利技术实施例还提供了一种非易失性计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使计算机执行如上所述的方法。本专利技术的有益效果在于，本专利技术实施例提供的机器人动态学习方法、系统以及动态学习机器人和云端服务器，设置训练学习模式，通过交互示范行为对机器人进行训练学习，基于图像视觉和机器人语义理解，建立和不断更新标注库以及规则库，使机器人可以理清人物和环境特征和归属关系，并不断更新人物和环境的变化，从而实现基于标注库和规则库完成与用户下达的较为复杂的任务或者完成与用户之间较为复杂的交互，提升用户体验。附图说明一个或多个实施例通过与之对应的附图中的图片进行示例性说明，这些示例性说明并不构成对实施例的限定，附图中具有相同参考数字标号的元件表示为类似的元件，除非有特别申明，附图中的图不构成比例限制。图1是本专利技术实施例提供的机器人动态学习系统的系统原理图；图2是本专利技术实施例提供的机器人动态学习系统的系统工作关系图；图3是本专利技术实施例提供的机器人动态学习系统的系统模块图；图4是本专利技术实施例提供的机器人动态学习方法的训练学习模式下的主要流程图；图5是本专利技术实施例提供的机器人动态学习方法的标注更新流程图；图6是本专利技术实施例提供的机器人动态学习方法的工作模式下的流程图；以及；图7是本专利技术实施例提供的机器人动态学习方法的电子设备的硬件结构示意图。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本专利技术进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。本专利技术实施例提供的机器人动态学习方法、系统、机器人以及云端服务器，将机器人设置为工作模式和训练学习模式。在训练学习模式中，通过交互示范行为对机器人进行训练学习，使机器人可以理清人物和环境特征和归属关系，并不断更新人物和环境的变化，并分类形成标注库和规则库，基于该标注库和规则库完成与用户下达的较为复杂的任务或者完成与用户之间较为复杂的交互，提升用户体验。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人动态学习方法，其特征在于，包括训练学习模式，所述训练学习模式包括以下步骤：对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；获取规则库，基于所述规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注；确认建立的新规则所述规则库中的规则无冲突时，更新所述新规则至所述规则库。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种机器人动态学习方法，其特征在于，包括训练学习模式，所述训练学习模式包括以下步骤：对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；获取规则库，基于所述规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注；确认建立的新规则所述规则库中的规则无冲突时，更新所述新规则至所述规则库。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：确认建立的新标注与所述标注库中的标注无冲突时，更新所述新标注至所述标注库；以及基于所述标注库以及规则库，完成用户指定的任务和交互。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注的步骤还包括：基于机器视觉和自然语言理解，调用机器人三维环境语义地图；获取当前场景的语义地图或者所述交互示范行为，识别当前场景的语义地图或者交互示范行为中是否有新的归属使用关系，解析和标注所述新的归属使用关系，并存储至所述标注库。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述规则库的每一规则以及交互示范行为包括四要素：主体、客体、执行的动作以及是否被允许，所述规则库包括默认场景规则和学习规则。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括工作模式，所述工作模式包括以下步骤：接收用户语音指令，识别所述语音指令；根据识别的语音指令以及所述规则库进行任务规划，判断所述任务规划是否存在冲突规则，存在冲突规则时，建立与用户的询问交互。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述询问交互包括：继续执行的询问交互，用户选择继续执行时忽略所述冲突规则；取消的询问交互，用户选择取消时切换至工作模式；以及进入训练学习模式的询问交互。7.一种机器人动态学习系统，其特征在于，包括训练学习模块，所述训练学习模块用于执行以下步骤：对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；获取规则库，基于所述规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注；确认建立的新规则与所述规则库中的规则无冲突时，更新所述新规则至所述规则库。8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，还包括任务执行模块，所述训练学习模块还用于确认建立的新标注与所述标注库中的标注无冲突时，更新所述新标注至所述标注库；所述任务执行模块用于基于所述标注库以及规则库，完成用户指定的任务和交互。9.根据权利要求7或8所述的系统，其特征在于，所述训练学习模块还包括标注更新模块，所述标注更新模块用于：基于机器视觉和自然语言理解，调用机器人三维环境语义地图；获取当前场景的语义地图或者所述交互示范行为，识别当前场景的语义地图或者交互示范行为中是否有新的归属使用关系，解析和标注所述新的归属使用关系，并存储至所述标注库。10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述规则库的每一规则以及交互示范行为包括四要素：主体、客体、执行的动作以及是否被允许；所述规则库包括默认场景规则和学习规则。11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，还包括工作模块，所述工作模块用于执行以下步骤：接收用户语音指令，识别所述语音指令；根据识别的语音指令以及所述规则库进行任务规划，判断所述任务规划是否存在冲突规则，存在冲突规则时，建立与用户的询问交互。12.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，还包括询问交互模块，所述询问交互模...

【专利技术属性】
技术研发人员：张站朝，
申请(专利权)人：深圳前海达闼云端智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44