一种机器人肢体语言的生成方法及生成装置制造方法及图纸

本申请涉及机器人领域，具体涉及一种机器人肢体语言的生成方法以及生成装置，该生成方法包括：接收需要表达的语言内容；对所述语言内容进行分析，获得所述语言内容包含的分句；以获得的所述分句为依据，使用预先生成的分类器分析确定各个分句对应的肢体动作；使用各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言，与现有技术相比，本发明专利技术实现了通过分类器为机器人表达的语言内容确定对应的肢体动作，避免了机器人表达未标注的语言内容时没有对应的肢体动作的输出，从而使得机器人能够展现出更丰富的身体语言。

A generating method and device of robot body language

【技术实现步骤摘要】
一种机器人肢体语言的生成方法及生成装置
本申请涉及机器人领域，具体涉及一种机器人肢体语言的生成方法以及生成装置。
技术介绍
肢体语言又称身体语言，是指通过身体的各种动作来代替语言，进而达到沟通的目的。从狭义方面来说，肢体语言只包括身体和四肢的动作变化所表达的语言意义。广义方面来讲，人们理解的肢体语言还包括面部表情在内，如高兴时通过微笑来表达，生气时会皱起眉头；人们之间进行语言交流时，会辅助很多肢体惯用动作，对方在与我们进行交谈时，根据我们使用的肢体动作就更容易明白我们向对方表达的信息内容。人与人交流时，通常会伴随着身体的动作，同样的，人与机器人交流时，机器人若也伴随肢体动作，会使得交流更加人性化，能够拉近人与机器人之间的关系。目前，人与机器人进行交流时，是采用“一问一答”的方式进行语言的交流。机器人进行语言应答时，若想同时辅助肢体语言，通常是通过对机器人的语言应答进行标注，经过标注后的语言机器人能够同时给出身体反馈。例如标注了“再见”的身体语言为“挥手”，机器人在回答“再见”时，就会同时做出“挥手”的肢体动作。这种表达肢体语言的方式存在诸多缺陷，若没有对机器人的语言应答标注对应的肢体动作时，机器人就无法进行肢体语言的反馈。例如，若没有对机器人的应答“明天见”时标注“挥手”的动作，则机器人回答“明天见”时就没有“挥手”的肢体动作。现有的技术中，通过对机器人应答进行大量标注，可以实现机器人对应答语句辅助肢体语言进行表达，但是这种大量标注的方式缺少泛化能力，只对有标注的应答能够给出身体反馈，而且需要标注的肢体动作的数量也会大量的增加，增加了人员的负担。
技术实现思路
本专利技术提供一种机器人身体语言生成方法，以解决上述机器人只对有标注的应答进行肢体语言反馈的问题。本专利技术提供一种机器人肢体语言的生成方法，包括：机器人接收需要表达的语言内容；对所述语言内容进行分析，获得所述语言内容包含的分句；以获得的所述分句为依据，使用预先生成的分类器分析确定各个分句对应的肢体动作；根据最终确定的各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言；并根据最终获得的肢体语言，机器人执行对应的肢体动作。可选的，所述分类器通过机器学习算法或深度学习算法训练获得，用于将所述分句进行分类或者对所述分句进行分句特征提取后进行分类，从而为每个所述分句配置相关的肢体动作。可选的，为每个所述分句配置相关的肢体动作包括：配置所述分句对应的肢体部位，并按照所述肢体部位配置相关的部位动作或直接配置所述分句对应的肢体动作。可选的，所述分类器的训练方式包括如下步骤：获得可能提供给分类器的分句；对上述各个分句标注对应的肢体动作；将上述各个分句以及各个分句对应的肢体动作作为训练样本提供给待训练的分类器；所述分类器使用所述训练样本进行内部参数调整，获得训练后的分类器作为分析确定各个分句对应的肢体动作的所述分类器。可选的，所述分类器分析确定各个分句对应的肢体动作的步骤包括：获得每个所述分句对应的所述肢体动作的集合；建立所述肢体动作的集合中每一所述肢体动作与所述分句的关联度；判断所述关联度与预设的肢体语言阈值的大小，若小于所述阈值，则过滤掉所述肢体动作；若大于所述阈值，则保留所述肢体动作。可选的，所述根据最终确定的各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言包括执行如下步骤：按照各个分句在所述需要表达的语言内容中的次序，依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作；所述依次执行的肢体动作即为所述需要表达的语言内容对应的肢体语言。可选的，所述依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作之前，还包括执行如下步骤：在有对应多个保留的肢体动作的分句的情况下，对于具有多个保留的肢体动作的分句，若所述多个保留的肢体动作之间没有冲突，则执行所述多个保留的肢体动作；若所述多个保留的肢体动作之间有冲突，则执行关联度最高的肢体动作。可选的，所述依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作之前，还包括执行如下步骤：在有对应多个保留的肢体动作的分句的情况下，对于具有多个保留的肢体动作的分句之间，若所述分句之间有多个保留的肢体动作的冲突，则在前一分句对应的所述肢体动作执行完成后，增加复位动作。本专利技术还提供一种机器人肢体语言的生成装置，包括：接收模块，用于机器人接收需要表达的语言内容；获取模块，用于对所述语言内容进行分析，获得所述语言内容包含的分句；分析模块，用于以获得的所述分句为依据，使用预先生成的分类器分析确定各个分句对应的肢体动作；生成模块，用于根据最终确定的各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言；并根据最终获得的肢体语言，机器人执行对应的肢体动作。可选的，还包括分类器，所述分类器通过机器学习算法或深度学习算法获得，用于将所述分句进行分类或者对所述分句进行分句特征提取后进行分类，从而为每个所述分句配置相关的肢体动作。可选的，所述为每个所述分句配置相关的肢体动作包括：配置所述分句对应的肢体部位，并按照所述肢体部位配置相关的部位动作或直接配置所述分句对应的肢体动作。可选的，还包括，训练模块，所述训练模块包括：获取单元，用于获得可能提供给分类器的分句；标注单元，用于对上述各个分句标注对应的肢体动作；训练单元，用于将上述各个分句以及各个分句对应的肢体动作作为训练样本提供给待训练的分类器；生成单元，用于分类器使用所述训练样本进行内部参数调整，获得训练后的分类器作为分析确定各个分句对应的肢体动作的所述分类器。可选的，所述分类器包括：肢体动作确定单元，用于获得每个所述分句对应的所述肢体动作的集合；关联度确定单元，用于建立所述肢体动作的集合中每一所述肢体动作与所述分句的关联度；判断单元，用于判断所述关联度与预设的肢体语言阈值的大小，若小于所述阈值，则过滤掉所述肢体动作；若大于所述阈值，则保留所述肢体动作。可选的，所述生成模块用于按照各个分句在所述需要表达的语言内容中的次序，依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作；所述依次执行的肢体动作即为所述需要表达的语言内容对应的肢体语言。可选的，还包括：动作决策模块，所述动作决策模块用于在有对应多个保留的肢体动作的分句的情况下，对于具有多个保留的肢体动作的分句，若所述多个保留的肢体动作之间没有冲突，则执行所述多个保留的肢体动作；若所述多个保留的肢体动作之间有冲突，则执行关联度最高的肢体动作。可选的，还包括：冲突过滤模块，所述冲突过滤模块用于在有对应多个保留的肢体动作的分句的情况下，对于具有多个保留的肢体动作的分句之间，若所述分句之间有多个保留的肢体动作的冲突，则在前一分句对应的所述肢体动作执行完成后，增加复位动作。本专利技术还提供一种机器人肢体语言的生成方法，包括：获得机器人需要表达的本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，包括：/n机器人接收需要表达的语言内容；/n对所述语言内容进行分析，获得所述语言内容包含的分句；/n以获得的所述分句为依据，使用预先生成的分类器分析确定各个分句对应的肢体动作；/n根据最终确定的各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言；并根据最终获得的肢体语言，机器人执行对应的肢体动作。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，包括：
机器人接收需要表达的语言内容；
对所述语言内容进行分析，获得所述语言内容包含的分句；
以获得的所述分句为依据，使用预先生成的分类器分析确定各个分句对应的肢体动作；
根据最终确定的各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言；并根据最终获得的肢体语言，机器人执行对应的肢体动作。


2.根据权利要求1所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，所述分类器通过机器学习算法或深度学习算法训练获得，用于将所述分句进行分类或者对所述分句进行分句特征提取后进行分类，从而为每个所述分句配置相关的肢体动作。


3.根据权利要求2所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，为每个所述分句配置相关的肢体动作包括：配置所述分句对应的肢体部位，并按照所述肢体部位配置相关的部位动作或直接配置所述分句对应的肢体动作。


4.根据权利要求2所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，所述分类器的训练方式包括如下步骤：
获得可能提供给分类器的分句；
对上述各个分句标注对应的肢体动作；
将上述各个分句以及各个分句对应的肢体动作作为训练样本提供给待训练的分类器；
所述分类器使用所述训练样本进行内部参数调整，获得训练后的分类器作为分析确定各个分句对应的肢体动作的所述分类器。


5.根据权利要求4所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，所述分类器分析确定各个分句对应的肢体动作的步骤包括：
获得每个所述分句对应的所述肢体动作的集合；
建立所述肢体动作的集合中每一所述肢体动作与所述分句的关联度；
判断所述关联度与预设的肢体语言阈值的大小，若小于所述阈值，则过滤掉所述肢体动作；若大于所述阈值，则保留所述肢体动作。


6.根据权利要求5所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，所述根据最终确定的各个分句对应的肢体动作，获得针对所述需要表达的语言内容对应的肢体语言包括执行如下步骤：
按照各个分句在所述需要表达的语言内容中的次序，依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作；所述依次执行的肢体动作即为所述需要表达的语言内容对应的肢体语言。


7.根据权利要求6所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，所述依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作之前，还包括执行如下步骤：
在有对应多个保留的肢体动作的分句的情况下，对于具有多个保留的肢体动作的分句，若所述多个保留的肢体动作之间没有冲突，则执行所述多个保留的肢体动作；若所述多个保留的肢体动作之间有冲突，则执行关联度最高的肢体动作。


8.根据权利要求7所述的机器人肢体语言的生成方法，其特征在于，所述依次执行最终确定的各个分句对应的肢体动作包括执行如下步骤：
在有对应多个保留的肢体动作的分句的情况下，对于具有多个保留的肢体动作的分句之间，若所述分句之间有多个保留的肢体动作的冲突，则在前一分句对应的所述肢体动作执行完成后，增加复位动作。


9.一种机器人肢体语言的生成装置，其特征在于，包括：
接收模块，...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢韬，
申请(专利权)人：科沃斯商用机器人有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32