一种问答机器人及其实现方法技术

本发明专利技术一种问答机器人及其实现方法，所述机器人包括：本地问答库构建单元，用于构建本地问答库；地图构建单元，首先判断是否有地图，若没有地图，则利用地图构建技术构建地图，若已有地图，则加载已有地图；语义分析单元，获取语音信号，将获得的语音信号转换为文字信息，并对转换后的文字信息进行语义分析，根据语义分析结果匹配本地问答库；自主导览单元，根据匹配结果抽取出导览的目的地信息，根据目的地信息获取目的地的位置坐标，并根据机器人当前所在的位置和目的地，规划路径，驱动机器人到指定位置，本发明专利技术引入同时定位与地图构建技术实现机器人自动导览，并通过语义分析匹配提高了人机交互对话的灵活性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种问答机器人及其实现方法
本专利技术涉及语音导览
，特别是涉及一种能实现语音导览的问答机器人及其实现方法。
技术介绍
随着机器人技术的发展，机器人被应用于各个领域，现有的机器人分为两类，即工业机器人和特种机器人。所谓工业机器人就是面向工业领域的多关节机械手或多自由度机器人。而特种机器人则是除工业机器人之外的、用于非制造业并服务于人类的各种先进机器人，包括：、水下机器人、娱乐机器人、军用机器人、农业机器人、机器人化机器等。而服务机器人常常用于在银行、商场、酒楼、售房部、酒店等场合迎宾接待、导游服务以及广告宣传等服务性行业，该种服务机器人可以设定迎宾、问询、送餐、结账、娱乐等工作模式，服务机器人具有智能替代人力的特点，此外，具有与人互动的功能，相比生活中的服务员，服务机器人能够更好地取悦和吸引顾客或者客户等，并且能给顾客或者客户带来全新的服务体验，同时服务机器人可以节省商家的人工成本；可以满足长时间工作的同时还能够保证优质服务，避免了人工服务由于长时间工作产生疲倦导致顾客或者客户的满意度下降的情况，大大提高了工作效率。服务机器人的一个重要应用是在博物馆、展销会场、培训机构等需要实时与用户交互特别是向其提供导览内容的场景。现有的服务机器人在与用户交互时，堆用户的问答处理比较简单，在匹配问题时没有采用语义分析，而只是采用简单的字符串比较或正则表达式比较，问题匹配的准确性和灵活性较差；问答库一般采用远程库或本地库的单一方式；且不方便特定场景问答库的定制。
技术实现思路
为克服上述现有技术存在的不足，本专利技术之一目的在于提供一种问答机器人及其实现方法，引入同时定位与地图构建技术(SLAM)实现机器人自动导览，并通过语义分析匹配提高人机交互对话的灵活性和准确性。本专利技术之另一目的在于提供一种问答机器人及其实现方法，通过使用本地库和远程库相结合的方式，便于为特定需求定制问答库。为达上述及其它目的，本专利技术提出一种问答机器人，包括：本地问答库构建单元，用于构建本地问答库；地图构建单元，判断是否有地图，若没有地图，则利用地图构建技术构建地图，若已有地图，则加载已有地图；语义分析单元，用于获取语音信号，将获得的语音信号转换为文字信息，并对转换后的文字信息进行语义分析，根据语义分析结果匹配本地问答库；自主导览单元，根据匹配结果抽取出导览的目的地信息，根据目的地信息获取目的地的位置坐标，并根据机器人当前所在的位置和目的地，规划路径，驱动机器人到指定位置。优选地，所述地图构建单元进一步包括：定位单元，用于实时对所述问答机器人进行定位，获取问答机器人的位置信息；建图单元，先判断是否有地图，若没有地图，则通过同时定位与地图构建技术构建地图，否则加载已有地图。优选地，所述判断结果处理单元使用激光扫描仪作为探测器，于所述问答机器人运动过程中，不断获取该激光扫描仪的数据，结合机器人所在的位置信息，构建二维网格地图。优选地，所述语义分析单元进一步包括：词法句法分析单元，用于对转换后的文字信息进行词法和句法分析，形成语义树；语义抽取单元，用于通过语义树抽取所述文字信息的基本语义，并将问题的修饰和限定部分作为基本语义的属性。语义匹配单元，用于将所述语义抽取单元抽取的基本语义与本地问答库进行匹配，获得匹配结果。优选地，所述词法句法分析单元首先对该文字信息的句子进行分词得到多个分词；然后从该多个分词中识别出实体词；对该多个分词进行词性标注，并根据标注的词性对该实体词和多个分词进行依存分析得到语义结构，形成语义树。优选地，于语义匹配时，所述语义匹配单元计算基本语义与所述本地问答库中每个问题的属性距离，将其作为语义匹配的度量；根据语义匹配的度量计算可信度；若可信度大于一预设阈值，则于本地问答库中匹配成功，获得匹配结果。优选地，所述问答机器人还包括：远程问答库构建单元，用于构建远程问答库，并将其存放于远程服务器上，所述语义匹配单元于本地问答库中没有匹配到合适的结果时，转向搜索远程问答库获得匹配结果。优选地，所述自主导览单元还根据预先设置的解说文本进行导览解说。为达到上述目的，本专利技术还提供一种问答机器人的实现方法，包括如下步骤：步骤S1，构建本地问答库；步骤S2，根据问答机器人当前的定位信息判断是否有地图，若没有地图，则利用地图构建技术构建地图，若已有地图，则加载已有地图；步骤S3，获取语音信号，将获得的语音信号转换为文字信息，并对转换后的文字信息进行语义分析，根据语义分析结果匹配本地问答库；步骤S4，根据匹配结果抽取出导览的目的地信息，根据目的地信息获取目的地的位置坐标，并根据机器人当前所在的位置和目的地，规划路径，驱动机器人到指定位置。优选地，所述方法还包括如下步骤：构建远程问答库，并将其存放于远程服务器上；于本地问答库中没有匹配到合适的结果时，根据获得的基本语义转向搜索所述远程问答库。与现有技术相比，本专利技术一种问答机器人及其实现方法通过引入同时定位与地图构建技术(SLAM)实现了机器人自动导览，并通过语义分析匹配提高了人机交互对话的灵活性和准确性，同时本专利技术通过使用本地问答库和远程问答库相结合的方式，便于为特定需求定制问答库。附图说明图1为本专利技术一种问答机器人的结构示意图；图2为本专利技术具体实施例中语义树的示意图；图3为本专利技术一种问答机器人的实现方法的步骤流程图。具体实施方式以下通过特定的具体实例并结合附图说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本专利技术的其它优点与功效。本专利技术亦可通过其它不同的具体实例加以施行或应用，本说明书中的各项细节亦可基于不同观点与应用，在不背离本专利技术的精神下进行各种修饰与变更。图1为本专利技术一种问答机器人的结构示意图。如图1所示，本专利技术一种问答机器人，包括：本地问答库构建单元10，用于构建本地问答库。在本专利技术具体实施例中，所述本地问答库中存储有若干条根据用户需求预设好的问答记录，例如“你要去哪里？”、“我要去天河体育馆”等，所述本地问答库保存在问答机器人的存储模块中，以方便根据用户需求进行修改和定制，其采用文本文件的形式存放。地图构建单元11，用于根据定位信息判断是否有地图，若没有地图，则利用地图构建技术(SLAM)构建地图，若已有地图，则加载地图。也就是说，为了实现自动导览功能，首先必须得构建地图。具体地，地图构建单元10进一步包括：定位单元，用于实时对问答机器人进行定位，获取问答机器人的位置信息；建图单元，用于根据问答机器人的定位信息判断是否已存储了该定位信息对应区域的地图，也就是说，当用户携带该问答机器人来过此处，则可能于问答机器人中已存储了该区域的地图；若判断结果为没有该定位信息对应的地图，则利用地图构建技术进行地图构建，否则若判断结果为已存在该定位信息对应的地图，则直接加载该地图。具体地，所述地图构建单元11使用激光扫描仪作为探测器，于所述问答机器人运动过程中，不断获取该激光扫描仪的数据，结合机器人所在的位置信息，构建二维网格地图。语义分析单元12，用于获取语音信号，将获得的语音信号转换为文字信息，并对转换后的文字信息进行语义分析，根据语义分析结果匹配本地问答库，获得匹配结果。在本专利技术具体实施例中，语义分析单元12每获得一句话的语音信息，则将该句话对应的语音信息转换为文字信息，即该文本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种问答机器人，包括：本地问答库构建单元，用于构建本地问答库；地图构建单元，判断是否有地图，若没有地图，则利用地图构建技术构建地图，若已有地图，则加载已有地图；语义分析单元，用于获取语音信号，将获得的语音信号转换为文字信息，并对转换后的文字信息进行语义分析，根据语义分析结果匹配本地问答库；自主导览单元，根据匹配结果抽取出导览的目的地信息，根据目的地信息获取目的地的位置坐标，并根据机器人当前所在的位置和目的地，规划路径，驱动机器人到指定位置。

【技术特征摘要】
1.一种问答机器人，包括：本地问答库构建单元，用于构建本地问答库；地图构建单元，判断是否有地图，若没有地图，则利用地图构建技术构建地图，若已有地图，则加载已有地图；语义分析单元，用于获取语音信号，将获得的语音信号转换为文字信息，并对转换后的文字信息进行语义分析，根据语义分析结果匹配本地问答库；自主导览单元，根据匹配结果抽取出导览的目的地信息，根据目的地信息获取目的地的位置坐标，并根据机器人当前所在的位置和目的地，规划路径，驱动机器人到指定位置。2.如权利要求1所述的一种问答机器人，其特征在于，所述地图构建单元进一步包括：定位单元，用于实时对所述问答机器人进行定位，获取问答机器人的位置信息；建图单元，先判断是否有地图，若没有地图，则使用同时定位与地图构建技术构建地图，否则加载已有地图。3.如权利要求2所述的一种问答机器人，其特征在于：所述地图构建单元使用激光扫描仪作为探测器，于所述问答机器人运动过程中，不断获取该激光扫描仪的数据，结合机器人所在的位置信息，构建二维网格地图。4.如权利要求1所述的一种问答机器人，其特征在于，所述语义分析单元进一步包括：词法句法分析单元，用于对转换后的文字信息进行词法和句法分析，形成语义树；语义抽取单元，用于通过语义树抽取所述文字信息的基本语义，并将问题的修饰和限定部分作为基本语义的属性。语义匹配单元，用于将所述语义抽取单元抽取的基本语义与本地问答库进行匹配，获得匹配结果。5.如权利要求4所述的一种问答机器人，其特征在于：所述词法句法分析单元首先对该文字信息的句子进行分词得到多个分词；然后从该多个分词中识别...

【专利技术属性】
技术研发人员：余承健，洪洲，
申请(专利权)人：广州城市职业学院，
类型：发明
国别省市：广东,44