一种基于本体语义的机器人认知发育方法技术

本发明专利技术公开了一种基于本体语义的机器人认知发育方法，步骤包括基于属性功能与物品定义的本体信息表征，构建机器人物品识别专业知识库；基于属性判别与语义搜索的信息判定；基于属性信息添加的机器人认知发育。本发明专利技术基于本体语义知识库，模仿人类记忆、学习、认知物品的流程，通过机器学习及传感器属性信息，使机器人根据信息数据进行主动的认知、学习、扩展和积累学到的知识和经验；促使机器人通过学习不断发育自己的认知能力，自动构建未知物品的机器人物品识别专业知识库，并基于三元组的语义结构，进行人机操作间的知识共享与作业逻辑交流，提高机器人的认知水平，提升操作人的操作体验。作体验。作体验。

【技术实现步骤摘要】
一种基于本体语义的机器人认知发育方法


[0001]本专利技术属于机器人智能认知领域，具体涉及一种基于本体语义的机器人认知发育方法。

技术介绍

[0002]近年来，人工智能技术在机器人领域的应用研究受到越来越多的关注，其目的在于让机器人能更加智能化的完成人们所要求的任务。在应对人类日常生活中的各种任务和动态环境时，机器人面临的主要挑战是如何像人一样快速学习且记忆新物品的特征，并与人类进行有效的沟通反馈。同时，让机器人能够像人一样对物品实现认知化识别与学习发育，是其在未知环境下进行复杂作业的基础，也是提升机器人智能化水平的重要技术方法。
[0003]当前，一些研究已经将类人的认知发育理论和大脑机理应用到机器人的认识发育中。比如一种基于增量式关联神经网络和动态视听融合的自主认知发育方法，基于自组织神经网络，能够让机器人自主发育物体概念和实现视听融合；一种具有终身学习能力的机器人自组织
‑
反思认知发育方法，可以自主识别和在线学习突然出现的新类型模态。但是这些方法存在如下缺点：(1)人赋予机器人相关经验知识的过程十分复杂，过程逻辑性和人机互动性不足；(2)对方法的知识内容存在先验知识利用效率不高、拓展性和共享性不足。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术中存在的缺点，提供一种基于本体语义的机器人认知发育方法，能够模拟人的认知记忆及发育过程，通过物体的多属性间关联关系实现新旧物体的认知与记忆，实现机器人对物品的认知识别与学习发育。
[0005]本专利技术的目的通过下述技术方案实现：
[0006]一种基于本体语义的机器人认知发育方法，包括以下步骤：
[0007](1)基于属性功能与物品定义的本体信息表征，构建机器人物品识别专业知识库：在认知经验的指导下，根据机器人具有的属性判别分类能力与物品认知识别的关系，搭建属性信息与物品间的本体三元组；
[0008](2)基于属性判别与语义搜索的信息判定：对于输入的物品信息分别进行属性判别，然后基于本体的信息融合搜索判断物品是否为未知物品；
[0009](3)基于属性信息添加的机器人认知发育：对未知物品的属性信息进行数据存储，在将未知物品信息补充后，扩充至机器人物品识别专业知识库，实现机器人物品认知的完整发育扩展。
[0010]步骤(1)中，所述基于属性功能与物品定义的本体信息表征，包括以下步骤：
[0011](1
‑
1)基于认知经验的物品属性信息描述分析：以人对物品的认知信息为基础，用各基础感知属性对物品进行描述，并在物品属性信息唯一性的前提下，进行认知识别物品的信息描述分析；所述物品属性信息唯一性是指在物品描述大集合中不存在相同元素，满足集合的互异性；
[0012](1
‑
2)基于知识图谱技术的机器人物品识别专业知识库建立：在protege可视化平台上，基于骨架构建法，以机器人为认知感知的本体对象，各属性信息和物品为一级子类，在步骤(1
‑
1)的描述分析基础上，添加物品实例对象和基于描述实例对象的各属性信息实例，建立机器人物品识别专业知识库。
[0013]步骤(1
‑
2)中，是以机器人为认知主体建立集合R，集合R中包含物品W、属性S、物品与属性关系的物品描述大集合P。通过添加物品实例即物品A、物品B、物品C、
…
，使得W＝{物品A，物品B，物品C，
…
}；同时，基于属性的类别，将属性分为属性1、属性2、属性3、
…
，使得S＝{属性1，属性2，属性3，
…
}，并添加相关属性实例a、b、c
…
,使得S＝{a，b，c，
…
}，此外基于属性实例与属性间的实际对应关系，如a属于属性1，构建元素从属关系，<属性1，has individual，a>；其余属性实例也同理依次进行从属关系对应；然后，根据步骤(1
‑
1)中分析得到的物品描述关系，进行本体三元组描述，所述本体三元组是指物品、属性、物品与属性之间的关系表达，本体三元组<物品A，属性1，a>表示物品A的属性1状态为a，即描述物品A的一个三元组为A1，基于i个不同属性，可以得到i个描述物品A的三元组集合，即物品A的描述集合A＝{A1，A2，A3，
…
，Ai}；同样的，可以构建物品B、物品C、
…
的属性描述集合，形成一个物品描述大集合P＝{A，B，C，
…
}。将集合W与集合S使用谓语描述词进行关系相连，即基于物品描述大集合P对集合W与集合S进行映射，得到机器人认知主体集合R＝{W，S，P}，集合R即为机器人物品识别专业知识库的集合表示。
[0014]步骤(2)中，所述基于属性判别与语义搜索的信息判定包括以下步骤：
[0015](2
‑
1)基于机器人物品识别专业知识库的属性信息获取：使用机器学习、统计学习、传感器信息源获取等方法途径，令机器人获得诸如颜色属性、形状属性、三维重构信息、重量属性、质感属性等类人认知属性能力；
[0016](2
‑
2)基于信息输入的语义搜索规则制定：当物品信息输入，经属性能力单元判断后，其属性信息信号均转为三元组数据记录；同时，使用SPARQL查询将各属性信息使用“与”关系进行合并，然后基于本体知识库的搜索语言在所建立的机器人物品识别专业知识库内进行查找搜索，得到满足条件的物品数N及搜索结果F＝{f1,...,fN}，若物品数N＝1，即可判断F为未知物品X唯一对应结果对象，输出：“物品为F”，表明该物品机器人已学习过；若N＞1，则说明在认知库中存在多个满足属性描述的物品，需再加入属性进行判断，输出“物品可能为：F，需添加属性判断”；若N＜1，则说明在现有的机器人物品识别专业知识库中不存在完全符合描述的物品，为未知物品，机器人需进行补充学习。
[0017]步骤2中，未知物品的信息判定与描述记录可描述为：获得未知物品X的属性信息，并形成对应本体三元组<物品X，属性1，x>后，记为X1，同理获得物品X的描述集合X＝{X1，X2，X3，
…
，Xi}；然后基于SPARQL的本体三元组搜索规则，进行物品描述集合间的严格匹配；若在物品描述大集合P中可以找到物品F的属性描述集合与物品X的描述集合完全相等，即F＝X，其中F1＝X1，F2＝X2，F3＝X3，
…
，Fi＝Xi，则说明物品X为物品D，基于先验知识的输入，机器人可以知道物品X的名称和相关信息；当物品描述大集合P中无法找到可以和X集合严格相等的物品描述集合时，则可以判定物品X为机器人未知物品，需在机器人物品识别专业知识库内添加。
[0018]步骤(3)中，所述的基于信息添加的机器人认知发育，包括以下步骤：
[0019](3
‑
1)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于本体语义的机器人认知发育方法，其特征在于包括以下步骤：(1)基于属性功能与物品定义的本体信息表征，构建机器人物品识别专业知识库：在认知经验的指导下，根据机器人具有的属性判别分类能力与物品认知识别的关系，搭建属性信息与物品间的本体三元组；(2)基于属性判别与语义搜索的信息判定：对于输入的物品信息分别进行属性判别，然后基于本体的信息融合搜索判断物品是否为未知物品；(3)基于属性信息添加的机器人认知发育：对未知物品的属性信息进行数据存储，在将未知物品信息补充后，扩充至机器人物品识别专业知识库，实现机器人物品认知的完整发育扩展。2.根据权利要求1所述的基于本体语义的机器人认知发育方法，其特征在于：步骤(1)中，所述基于属性功能与物品定义的本体信息表征，包括以下步骤：(1
‑
1)基于认知经验的物品属性信息描述分析：以人对物品的认知信息为基础，用各基础感知属性对物品进行描述，并在物品属性信息唯一性的前提下，进行认知识别物品的信息描述分析；所述物品属性信息唯一性是指在物品描述大集合中不存在相同元素，满足集合的互异性；(1
‑
2)基于知识图谱技术的机器人物品识别专业知识库建立：在protege可视化平台上，基于骨架构建法，以机器人为认知感知的本体对象，各属性信息和物品为一级子类，在步骤(1
‑
1)的描述分析基础上，添加物品实例对象和基于描述实例对象的各属性信息实例，建立机器人物品识别专业知识库。3.根据权利要求2所述的基于本体语义的机器人认知发育方法，其特征在于：步骤(1
‑
2)中，是以机器人为认知主体建立集合R，集合R中包含物品W、属性S、物品与属性关系的物品描述大集合P，通过添加物品实例即物品A、物品B、物品C、
…
，使得W＝{物品A，物品B，物品C，
…
}；同时，基于属性的类别，将属性分为属性1、属性2、属性3、
…
，使得S＝{属性1，属性2，属性3，
…
}，并添加相关属性实例a、b、c
…
,使得S＝{a，b，c,
…
}，此外基于属性实例与属性间的实际对应关系，如a属于属性1，构建元素从属关系，<属性1，has individual，a>；其余属性实例也同理依次进行从属关系对应；然后，根据步骤(1
‑
1)中分析得到的物品描述关系，进行本体三元组描述，所述本体三元组是指物品、属性、物品与属性之间的关系表达，本体三元组<物品A，属性1，a>表示物品A的属性1状态为a，即描述物品A的一个三元组为A1，基于i个不同属性，可以得到i个描述物品A的三元组集合，即物品A的描述集合A＝{A1，A2，A3，
…
，Ai}；同样的，可以构建物品B、物品C、
…
的属性描述集合，形成一个物品...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊俊涛，廖世盛，梁俊浩，王潇，黄启寅，陈浩然，汤崇健，林毓翰，容为，
申请(专利权)人：华南农业大学，
类型：发明
国别省市：