机器人任务规划方法、装置及终端设备制造方法及图纸

本申请适用于机器人技术领域，提供了机器人任务规划方法、装置及终端设备，包括：根据当前场景存在的物体确定上述当前场景存在的物体的初始状态，接收用户发出的任务指令，上述任务指令包括上述机器人需执行的任务所涉及的目标物体的信息，其中，上述目标物体存在上述当前场景，根据上述任务指令确定上述目标物体的最终状态，根据上述当前场景存在的物体的初始状态以及上述目标物体的最终状态，结合上述当前场景存在的物体之间的功能关系确定机器人的步骤执行序列，其中，当上述机器人的步骤执行序列被执行后，上述机器人需执行的任务将被执行。本申请可以提高机器人的自主任务规划能力。划能力。划能力。

【技术实现步骤摘要】
机器人任务规划方法、装置及终端设备


[0001]本申请属于机器人
，尤其涉及机器人任务规划方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着机器人的快速发展，服务机器人也开始广泛应用到生活中，而任务规划作为机器人领域的重要研究方向之一，是服务机器人实现任务、完成服务的重要支撑。任务规划是指根据机器人的任务生成一系列有序的行为指令以使机器人可以实现单个动作不能实现的目标，任务规划在一定程度上反映了机器人的智能程度，机器人具备良好的任务规划能力，才能更好地运用于服务场所。
[0003]现有机器人的任务规划通常基于根据任务匹配预先设定的相应任务的执行序列，或人工辅助控制执行序列的方式实现任务规划，不能根据任务自主规划执行序列，使得机器人的自主任务规划能力有限。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了机器人任务规划方法、装置及终端设备，可以基于物体之间的功能关系进行机器人的任务规划，从而提高机器人自主任务规划能力。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种机器人任务规划方法，包括：
[0006]根据当前场景存在的物体确定上述当前场景存在的物体的初始状态；
[0007]接收用户发出的任务指令，上述任务指令包括上述机器人需执行的任务所涉及的目标物体的信息，其中，上述目标物体存在上述当前场景；
[0008]根据上述任务指令确定上述目标物体的最终状态；
[0009]根据上述当前场景存在的物体的初始状态以及上述目标物体的最终状态，结合上述当前场景存在的物体之间的功能关系确定机器人的步骤执行序列，其中，当上述机器人的步骤执行序列被执行后，上述机器人需执行的任务将被执行。
[0010]第二方面，本申请实施例提供了一种机器人任务规划装置，包括：
[0011]状态获取模块，用于根据当前场景存在的物体确定上述当前场景存在的物体的初始状态；
[0012]任务获取模块，用于接收用户发出的任务指令，上述任务指令包括上述机器人需执行的任务所涉及的目标物体的信息，其中，上述目标物体存在上述当前场景；
[0013]目标模块，用于根据上述任务指令确定目标物体的最终状态，上述最终状态是指机器人执行上述任务指令后上述目标物体最终达到的状态；
[0014]规划模块，用于根据上述当前场景存在的物体的初始状态以及上述目标物体的最终状态，结合上述当前场景存在的物体之间的功能关系确定机器人的步骤执行序列，其中，当上述机器人的步骤执行序列被执行后，上述机器人需执行的任务将被执行。
[0015]第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所
述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述第一方面所述的机器人任务规划方法的步骤。
[0016]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面中所述的机器人任务规划方法的步骤。
[0017]第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行上述第一方面中任一项所述的机器人任务规划方法。
[0018]本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：根据当前场景存在的物体确定上述当前场景存在的物体的初始状态，并接收用户发出的任务指令，根据上述任务指令确定机器人需执行任务所涉及的目标物体在执行所述任务指令后最终达到的状态，以根据上述当前场景存在的物体的初始状态和上述目标物体的最终状态，确定机器人的步骤执行序列，以执行机器人所需执行的任务。由于基于当前场景中存在的物体之间的功能关系进行机器人的任务规划，考虑到物体之间的交互，从而能够更准确、高效地自主规划机器人在当前场景实现目标物体的最终状态时的可行的步骤执行序列，进而提高机器人的任务规划效率。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
[0020]图1是本申请一实施例提供的一种机器人任务规划方法的流程示意图；
[0021]图2是本申请实施例提供的第一特征提取示意图；
[0022]图3是本申请实施例提供的功能关系检测流程图；
[0023]图4是本申请实施例提供的机器人任务规划装置的结构示意图；
[0024]图5是本申请实施例提供的终端设备的结构示意图。
具体实施方式
[0025]以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
[0026]应当理解，当在本申请说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。
[0027]还应当理解，在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
[0028]另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
[0029]在本申请说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本申请的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书
中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。
[0030]实施例一：
[0031]图1示出了本专利技术实施例提供的一种机器人任务规划方法的流程示意图，详述如下：
[0032]步骤S101，根据当前场景存在的物体确定上述当前场景存在的物体的初始状态。
[0033]具体的，根据当前场景中存在的所有物体，确定各个物体当前的状态，从而确定当前场景中存在的所有物体的初始状态。
[0034]可选的，在确定当前场景中各个物体当前的状态时，为了更清楚地对上述各个物体的状态进行描述，可预先建立当前场景中通用的坐标系，从而根据当前场景的各个物体的位置坐标和当前状态确定上述各个物体的初始状态。
[0035]步骤S102，接收用户发出的任务指令，上述任务指令包括上述机器人需执行的任务所涉及的目标物体的信息。
[0036]可选的，上述用户发出的任务指令采用模板化语言进行描述，如“使用刀切青菜”，“使用杯子喝水”等。
[0037]具体地，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机器人任务规划方法，其特征在于，包括：根据当前场景存在的物体确定所述当前场景存在的物体的初始状态；接收用户发出的任务指令，所述任务指令包括所述机器人需执行的任务所涉及的目标物体的信息，其中，所述目标物体存在所述当前场景；根据所述任务指令确定所述目标物体的最终状态，所述最终状态是指机器人执行所述任务指令后所述目标物体最终达到的状态；根据所述当前场景存在的物体的初始状态以及所述目标物体的最终状态，结合所述当前场景存在的物体之间的功能关系确定机器人的步骤执行序列，其中，当所述机器人的步骤执行序列被执行后，所述机器人需执行的任务将被执行。2.如权利要求1所述的机器人任务规划方法，其特征在于，还包括：根据所述当前场景存在的物体确定所述当前场景存在的物体之间的功能关系。3.如权利要求2所述的机器人任务规划方法，其特征在于，所述根据所述当前场景存在的物体确定所述当前场景存在的物体之间的功能关系，包括：采集当前场景的图像；基于所述图像进行检测，根据检测结果生成三元组，所述三元组用于指示物体之间的功能关系。4.如权利要求3所述的机器人任务规划方法，其特征在于，所述基于所述图像进行检测，根据检测结果生成三元组，包括：基于所述图像检测所述当前场景中存在的物体，得到候选物体；将所述候选物体进行两两组合，得到候选组合；将所述候选组合作为已训练的功能预测模型的输入进行预测，得到所述已训练的功能预测模型输出的预测的三元组。5.如权利要求4所述的机器人任务规划方法，其特征在于，还包括：基于自注意力机制对所述候选物体和所述候选组合进行特征提取，得到第一特征；相应的，所述将所述候选组合作为已训练的功能预测模型的输入进行预测，得到所述已训练的功能预测模型输出的预测的三元组，包括：将所述第一特征作为已训练的功能预测模型的输入进行预测，得到所述已训练的功能预测模型输出的预测的三元组。6.如权利要求5所述的机器人任务规划方法，其特征在于，所述基于自注意力机制对所述候选物体和所述候选组合进行特征提取，得到第一特征，包括：分别对所述候选物体和所述候选组合进行特征提取，得到候选物体特征向量和候选组合特征图；计算所述候选物体特征向量在所述候选组合特征图中...

【专利技术属性】
技术研发人员：张宏，唐潮，何力，陈炜楠，
申请(专利权)人：南方科技大学，
类型：发明
国别省市：