基于机器人的智能陪护系统及方法技术方案

本发明专利技术涉及机器人技术领域，具体公开了

【技术实现步骤摘要】
基于机器人的智能陪护系统及方法


[0001]本专利技术涉及机器人
，特别涉及基于机器人的智能陪护系统及方法
。

技术介绍

[0002]当前，各国都一定程度上面临着老龄化问题，加之子女外出工作成为常态，老人独自在家的情况越发普遍
。
尽管老年人口众多，但适应的养老设施却显得不足，这给家庭和个人带来了不小的负担
。
而且，老年人存在身体机能减弱
、
平衡协调能力下降以及视力等方面的问题，他们更容易发生跌倒等意外，这使得老人的安全问题变得尤为突出，急需解决
。
[0003]近年来人工智能技术
、
人机交互技术
、
通信技术以及传感器技术的快速发展，已经推动了服务机器人领域的巨大进步
。
这些机器人不仅在工作领域展现出了潜力，还逐渐渗透到日常生活的各个方面
。
因此，将养老问题与人工智能技术
、
互联网技术相结合，为解决养老难题提供了新的可能性
。
[0004]为此，需要一种能够有效监测用户情况，做出针对性处理的基于机器人的智能陪护系统及方法
。

技术实现思路

[0005]本专利技术提供了基于机器人的智能陪护系统及方法，能够有效监测用户情况，做出针对性处理
。
[0006]为了解决上述技术问题，本申请提供如下技术方案：
[0007]基于机器人的智能陪护方法，包括如下内容：
[0008]S1、
>录入用户数据，用户数据包括用户身份
、
用户对应的人脸特征以及声纹特征；用户身份包括主用户和副用户；
[0009]S2、
机器人采集图像数据和声音数据；
[0010]S3、
根据图像数据识别当前的用户，标记用户身份；根据图像数据分析主用户的行为，判断主用户是否存在跌倒情况，如果存在跌倒情况，生成报警信息；
[0011]S4、
从声音数据中分离出人声，判断人声中是否存在任务指令，如果存在任务指令，根据任务指令执行对应的任务
。
[0012]基础方案原理及有益效果如下：
[0013]本方案中，通过录入用户的身份
、
人脸特征和声纹特征，机器人能够准确地识别用户，区分主用户和副用户
。
这允许机器人提供个性化的陪护服务，满足用户的个性化需求
。
[0014]机器人利用图像数据分析主用户的行为，可以及时检测到主用户是否存在跌倒情况
。
一旦检测到跌倒情况，机器人能够生成报警信息，这对于老年人或有健康问题的用户来说，可以提供及时的紧急救援，有效减少事故风险
。
[0015]通过声音数据中的任务指令识别，机器人能够响应用户的指令并执行相应的任务
。
这使得用户可以通过语音与机器人进行互动，如请求帮助
、
提出问题或者执行家庭任务，增强了用户与机器人之间的沟通和互动性
。
[0016]综上，本方案能够有效监测用户情况并采取相应的针对性处理，有助于提高用户的生活质量和安全性
。
[0017]进一步，所述步骤
S4
中，任务指令包括新闻播报，用药提醒
、
联系家人和联系医护人员
。
[0018]进一步，所述步骤
S4
中，还确定人声对应的用户；
[0019]还包括：
[0020]S5、
根据当前用户的身份以及人声的数量识别当前的场景，场景包括对话场景和独自居家场景；如果处于对话场景，转跳至步骤
S6
；如果处于独居场景，转跳至步骤
S8
；
[0021]S6、
判断对话场景中，是否符合存在主用户和至少一个副用户参与的条件，如果符合条件，根据各用户的人声以及用户身份，整理出用户之间的对话内容；
[0022]S7、
对对话内容进行语义识别；判断是否存在辅助任务，如果存在，记录辅助任务的信息，并标记为未处理的辅助任务；
[0023]S8、
判断是否存在未处理的辅助任务，如果存在，基于未处理的辅助任务信息，生成辅助内容；
[0024]S9、
将辅助内容转换为语音播报，并播放；
[0025]S10、
将对应未处理的辅助任务标记为已处理的辅助任务
。
[0026]通过采集图像数据和声音数据识别家庭成员的对话内容，通过识别家庭成员的对话，可以理解他们的需求和感受，以及检测潜在的辅助任务，记录并处理这些任务
。
由于语言表达，态度
、
看待事情的角度等问题，家庭成员对老人的劝说可能存在老人不接受的情况，例如劝说老年人改善饮食等，这些问题便成为了需要系统辅助解决的辅助任务
。
本方案可以针对辅助任务，从第三方的角度生成辅助内容，更好地劝说老人或提供建议
。
这种内容的个性化和情感敏感性可以提高其影响力，使老人更容易接受，也有助于老年人更好地理解家庭成员的关心
。
[0027]进一步，所述步骤
S7
具体包括：
[0028]S701、
获取预设的辅助任务识别信息，辅助任务识别信息包括任务类型以及对应的任务条件，任务类型包括事项劝阻
、
事项解释；条件包括发起方
、
执行方
、
主题以及结果；
[0029]S702、
将辅助任务识别信息输入预设的大语言模型，通过大语言模型对对话内容进行语义识别，判断是否存在辅助任务；如果存在辅助任务，转跳转步骤
S703
，如果不存在辅助任务，结束识别；
[0030]S703、
记录识别结果和对应的对话内容，并标记为未处理的辅助任务，识别结果包括具体的任务类型以及对应的任务条件
。
[0031]进一步，所述步骤
S8
具体包括：
[0032]S801、
根据识别结果确定辅助任务的类型，发起方
、
执行方以及主题；判断辅助任务的类型是否为事项劝阻或事项解释，如果是，转跳至步骤
S802
；
[0033]S802、
根据辅助任务的类型，发起方
、
执行方
、
主题以及对应的对话内容通过大语言模型生成辅助内容，转跳至步骤
S9
；其中，事项劝阻对应的辅助内容为劝阻内容，事项解释对应的辅助内容为解释内容
。
[0034]进一步，所述步骤
S701
中，事项劝阻对应的主题包括出行劝阻
、
交友劝阻
、
服药劝阻
、
穿着劝阻
、
饮食劝阻和儿童教育劝阻；事项解释对应的主题包括事件本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于机器人的智能陪护方法，其特征在于，包括如下内容：
S1、
录入用户数据，用户数据包括用户身份
、
用户对应的人脸特征以及声纹特征；用户身份包括主用户和副用户；
S2、
机器人采集图像数据和声音数据；
S3、
根据图像数据识别当前的用户，标记用户身份；根据图像数据分析主用户的行为，判断主用户是否存在跌倒情况，如果存在跌倒情况，生成报警信息；
S4、
从声音数据中分离出人声，判断人声中是否存在任务指令，如果存在任务指令，根据任务指令执行对应的任务
。2.
根据权利要求1所述的基于机器人的智能陪护方法，其特征在于：所述步骤
S4
中，任务指令包括新闻播报，用药提醒
、
联系家人和联系医护人员
。3.
根据权利要求2所述的基于机器人的智能陪护方法，其特征在于：所述步骤
S4
中，还确定人声对应的用户；还包括：
S5、
根据当前用户的身份以及人声的数量识别当前的场景，场景包括对话场景和独自居家场景；如果处于对话场景，转跳至步骤
S6
；如果处于独居场景，转跳至步骤
S8
；
S6、
判断对话场景中，是否符合存在主用户和至少一个副用户参与的条件，如果符合条件，根据各用户的人声以及用户身份，整理出用户之间的对话内容；
S7、
对对话内容进行语义识别；判断是否存在辅助任务，如果存在，记录辅助任务的信息，并标记为未处理的辅助任务；
S8、
判断是否存在未处理的辅助任务，如果存在，基于未处理的辅助任务信息，生成辅助内容；
S9、
将辅助内容转换为语音播报，并播放；
S10、
将对应未处理的辅助任务标记为已处理的辅助任务
。4.
根据权利要求3所述的基于机器人的智能陪护方法，其特征在于：所述步骤
S7
具体包括：
S701、
获取预设的辅助任务识别信息，辅助任务识别信息包括任务类型以及对应的任务条件，任务类型包括事项劝阻
、
事项解释；条件包括发起方
、
执行方
、
主题以及结果；
S702、
将辅助任务识别信息输入预设的大语言模型，通过大语言模型对对话内容进行语义识别，判断是否存在辅助任务；如果存在辅助任务，转跳转步骤
S703
，如果不存在辅助任务，结束识别；
S703、
记录识别结果和对应的对话内容，...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵向前，
申请(专利权)人：重庆宗灿科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：