一种导览机器人的自主巡游控制方法及装置制造方法及图纸

本说明书公开了一种导览机器人的自主巡游控制方法及装置，可以获取实时的视觉数据，并根据该视觉数据，确定各用户的位姿信息，而后，根据该位姿信息以及机器人当前的任务状态信息，判断机器人是否处于闲暇状态。若该机器人处于闲暇状态，则可以判断机器人的电量是否能够满足执行巡游任务，若是，根据位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，并确定机器人到达各展点的最短路径。最后，根据各展点对应的感兴趣程度以及机器人到达各展点的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，并根据该输出结果，对该机器人进行控制，以执行自主巡游任务，从而提高了用户的业务执行效率。从而提高了用户的业务执行效率。从而提高了用户的业务执行效率。

【技术实现步骤摘要】
一种导览机器人的自主巡游控制方法及装置


[0001]本说明书涉及人工智能机器人视觉感知、自主决策
，尤其涉及一种导览机器人的自主巡游控制方法及装置。

技术介绍

[0002]导览机器人是一种利用人工智能和机器人技术设计和制造的具有导航、语音交互、视觉识别和智能问答等功能的机器人，主要用于博物馆、展览馆、旅游景点等场所的导览和服务。
[0003]展厅场景下的导览机器人，是直接面向客户针对展厅展品进行介绍和演示的机器人。一般具有问答、讲解、带路、送别等多重能力。
[0004]目前，导览机器人在服务过程中，只能被动式接收用户下发的指令，根据指令执行相应任务，任务执行完成后，如果没有新的指令输入，则机器人会一直处于待命状态，不再提供服务，这可能会影响到用户的业务执行效率。
[0005]因此，如何提高用户的业务执行效率。

技术实现思路

[0006]本说明书提供一种导览机器人的自主巡游控制方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
[0007]本说明书采用下述技术方案：本说明书提供了一种导览机器人的自主巡游控制方法，包括：获取实时的视觉数据；根据所述视觉数据，确定各用户的位姿信息；根据所述位姿信息以及机器人当前的任务状态信息，判断所述机器人是否处于闲暇状态；若所述机器人处于闲暇状态，判断所述机器人的电量是否能够满足执行巡游任务，若是，根据所述位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，并确定所述机器人到达各展点的最短路径；根据所述各展点对应的感兴趣程度以及所述机器人到达各展点的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，并根据所述输出结果，对所述机器人进行控制，以执行自主巡游任务。
[0008]可选的，所述视觉数据包括通过机器人采集得到的视频数据以及通过各展点中布置的摄像头采集得到的视频数据，所述位姿信息包括用户的实际位置以及人脸朝向；根据所述视觉数据，确定各用户的位姿信息，具体包括：针对每个视频数据，对该视频数据进行检测，得到该视频数据中每个人对应的人物图像和图像位置；对该视频数据中每个人对应的人物图像进行人脸检测，得到该视频数据中每个人
对应的人脸图像；根据各视频数据中每个人对应的图像位置，确定每个用户的实际位置，根据各视频数据中每个人对应的人脸图像，确定出每个用户的人脸朝向。
[0009]可选的，根据所述位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，具体包括：针对每个用户，根据该用户的位姿信息，确定该用户与各展点之间的距离以及该用户的人脸相对于各展点之间的夹角；根据该用户与各展点之间的距离以及该用户的人脸相对于各展点之间的夹角，确定出该用户对各展点的感兴趣程度；根据各用户对各展点的感兴趣程度，确定各展点对应的感兴趣程度。
[0010]可选的，确定机器人到达各展点的最短路径，具体包括：根据机器人当前位置、知识库中获取的展厅地图、展厅中各个展点的位置信息，通过A*算法，计算出机器人到各个展点的最短路径；根据机器人到各个展点的最短路径，确定机器人从当前位置到各个展点的距离，根据机器人的转向角速度、前进速度以及机器人从当前位置到各个展点的距离，计算出机器人到各个站点的时间数据。
[0011]可选的，根据所述各展点对应的感兴趣程度以及所述机器人到各展点到达的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，具体包括：搭建prompt工程，设计输入输出规范，以通过基于GPT的推理决策模型进行推荐展点的决策；将各展点对应的感兴趣程度和机器人到各个展点的距离、时间数据，作为prompt工程的输入，所述基于GPT的推理决策模型的输出结果为无推荐展点或至少一个推荐展点。
[0012]可选的，根据所述输出结果，对所述机器人进行控制，以执行自主巡游任务，具体包括：若推理决策模型的输出结果为无推荐展点，则从知识库中获取默认巡游路线，并根据默认巡游路线，对机器人进行控制；若推理决策模型的输出结果为至少一个推荐展点，根据得到的推荐展点，从知识库中查询出所述推荐展点的机器人讲解点坐标以及讲解内容；根据所述机器人讲解点坐标和讲解内容生成指令，将所述指令发送到机器人端，以使所述机器人根据所述指令运行到指定讲解点，执行展点讲解任务。
[0013]本说明书提供了一种导览机器人的自主巡游控制装置，包括：获取模块，用于获取实时的视觉数据；位姿确定模块，用于根据所述视觉数据，确定各用户的位姿信息；状态确定模块，用于根据所述位姿信息以及机器人当前的任务状态信息，判断所述机器人是否处于闲暇状态；兴趣程度确定模块，用于若所述机器人处于闲暇状态，判断所述机器人的电量是否能够满足执行巡游任务，若是，根据所述位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，并确定所述机器人到达各展点的最短路径；控制模块，用于根据所述各展点对应的感兴趣程度以及所述机器人到各展点到达的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，并根据所述输出结果，对所述机器
人进行控制，以执行自主巡游任务。
[0014]可选地，所述视觉数据包括通过机器人采集得到的视频数据以及通过各展点中布置的摄像头采集得到的视频数据，所述位姿信息包括用户的实际位置以及人脸朝向；所述位姿确定模块，具体用于针对每个视频数据，对该视频数据进行检测，得到该视频数据中每个人对应的人物图像和图像位置；对该视频数据中每个人对应的人物图像进行人脸检测，得到该视频数据中每个人对应的人脸图像；根据各视频数据中每个人对应的图像位置，确定每个用户的实际位置，根据各视频数据中每个人对应的人脸图像，确定出每个用户的人脸朝向。
[0015]本说明书提供了一种计算机可读存储介质，所述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导览机器人的自主巡游控制方法。
[0016]本说明书提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述导览机器人的自主巡游控制方法。
[0017]本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：从上述导览机器人的自主巡游控制方法中可以看出，该方法可以获取实时的视觉数据，并根据该视觉数据，确定各用户的位姿信息，而后，根据该位姿信息以及机器人当前的任务状态信息，判断机器人是否处于闲暇状态。若该机器人处于闲暇状态，则可以判断机器人的电量是否能够满足执行巡游任务，若是，根据位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，并确定机器人到达各展点的最短路径。最后，根据各展点对应的感兴趣程度以及机器人到达各展点的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，并根据该输出结果，对该机器人进行控制，以执行自主巡游任务。
[0018]从上述内容中可以看出，本方法中展厅中的机器人，可以通过部署的各摄像头以及机器人自身安装的摄像头获取各用户的位姿信息，包括了用户的位置以及人脸朝向，从而能够判断出机器人当前是否空闲可以执行自主巡游任务，并且，可以通过用户的位置以及人脸朝向确定出用户对各展点的感兴趣程度，以及确定出机器人到达各展点的最短路径，能够通过两者确定出为机器人推荐的展本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种导览机器人的自主巡游控制方法，其特征在于，包括：获取实时的视觉数据；根据所述视觉数据，确定各用户的位姿信息；根据所述位姿信息以及机器人当前的任务状态信息，判断所述机器人是否处于闲暇状态；若所述机器人处于闲暇状态，判断所述机器人的电量是否能够满足执行巡游任务，若是，根据所述位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，并确定所述机器人到达各展点的最短路径；根据所述各展点对应的感兴趣程度以及所述机器人到达各展点的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，并根据所述输出结果，对所述机器人进行控制，以执行自主巡游任务。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视觉数据包括通过机器人采集得到的视频数据以及通过各展点中布置的摄像头采集得到的视频数据，所述位姿信息包括用户的实际位置以及人脸朝向；根据所述视觉数据，确定各用户的位姿信息，具体包括：针对每个视频数据，对该视频数据进行检测，得到该视频数据中每个人对应的人物图像和图像位置；对该视频数据中每个人对应的人物图像进行人脸检测，得到该视频数据中每个人对应的人脸图像；根据各视频数据中每个人对应的图像位置，确定每个用户的实际位置，根据各视频数据中每个人对应的人脸图像，确定出每个用户的人脸朝向。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述位姿信息，确定各展点对应的感兴趣程度，具体包括：针对每个用户，根据该用户的位姿信息，确定该用户与各展点之间的距离以及该用户的人脸相对于各展点之间的夹角；根据该用户与各展点之间的距离以及该用户的人脸相对于各展点之间的夹角，确定出该用户对各展点的感兴趣程度；根据各用户对各展点的感兴趣程度，确定各展点对应的感兴趣程度。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定机器人到达各展点的最短路径，具体包括：根据机器人当前位置、知识库中获取的展厅地图、展厅中各个展点的位置信息，通过A*算法，计算出机器人到各个展点的最短路径；根据机器人到各个展点的最短路径，确定机器人从当前位置到各个展点的距离，根据机器人的转向角速度、前进速度以及机器人从当前位置到各个展点的距离，计算出机器人到各个站点的时间数据。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述各展点对应的感兴趣程度以及所述机器人到各展点到达的最短路径，通过预设的推理决策模型，得到输出结果，具体包括：搭建prompt工程，设计输入输出规范，以通过基于GPT的推理决策模型进行推荐展点的决策；
将各展...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜娜，宛敏红，朱世强，宋伟，尹越，王雨菡，
申请(专利权)人：之江实验室，
类型：发明
国别省市：