【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于机器人领域，尤其涉及一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本公开相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、机器人任务规划能够帮助家用机器人完成不熟悉的家庭任务，受到研究者的广泛关注。针对机器人任务规划设计，研究人员可以根据给定的信息，手动设计特定的动作和规则，从而获得详细而全面的计划。通过这种设计方式获得的任务规划可以用来辅助机器人完成家庭任务，但上述设计方法存在严格的环境限制，即任务计划中的物品和场景必须限制在固定的范式中，以确保机器人可以找到家庭物品。因此，这种方式不能够有效应对多样的家庭环境，随着环境复杂度的提升，任务规划过程中会伴随着大量的人力消耗。针对上述问题研究者通过知识构建的方式为机器人任务规划提供外部信息，辅助任务规划过程。例如，roboearth项目通过对不同的家庭物品进行建模，形成丰富的知识库，此外该项目还针对自身知识库提供相应的行动处方，帮助机器人完成不同家庭服务。tenorth等人构建了语义知识库knowrob,该知识库包含物品不...
【技术保护点】
1.一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，基于多语义属性先验知识的构建具体为：利用本体网络语言对先验知识进行表征，并引入描述逻辑赋予先验知识推理能力。
3.如权利要求2所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，所述多语义属性先验知识以家庭物品为面对对象，具备类别-属性-实例结构。
4.如权利要求1所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，所述物品认知模型为端到端结构，其编码器和生成器为长短时记忆网络
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【技术特征摘要】
1.一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，包括：
2.如权利要求1所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，基于多语义属性先验知识的构建具体为：利用本体网络语言对先验知识进行表征，并引入描述逻辑赋予先验知识推理能力。
3.如权利要求2所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，所述多语义属性先验知识以家庭物品为面对对象，具备类别-属性-实例结构。
4.如权利要求1所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，所述物品认知模型为端到端结构，其编码器和生成器为长短时记忆网络。
5.如权利要求4所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，所述物品认知模型以多模态物品信息为输入，输出家庭物品对应的属性和物品替代物。
6.如权利要求1所述的一种效率驱动的机器人适应性任务规划生成方法，其特征是，形成概率推理形式的环境认知模型具体为：以家庭服务相关文本信息为...
【专利技术属性】
技术研发人员：张梦洋，田国会，张营，崔永成，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：
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