CN106445153A - 一种用于智能机器人的人机交互方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种用于智能机器人的人机交互方法及装置，其中，该方法包括：游戏信息获取步骤，接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，生成游戏指导请求信息，根据游戏指导请求信息，通过视觉装置获取游戏图像，并根据游戏图像确定当前游戏类别和当前游戏进度信息；指导信息生成步骤，根据当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息并输出给用户，以对用户进行游戏指导。本方法能够通过智能机器人的视觉识别功能来获取下线游戏的游戏进度，并根据该游戏进度通过深度学习来较为精确地给出后续的游戏方案，从而帮助用户解决当前所遇到的问题。

Description

一种用于智能机器人的人机交互方法及装置

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体地说，涉及一种用于智能机器人的人机交互方法及装置。

背景技术

随着科学技术的不断发展，信息技术、计算机技术以及人工智能技术的引入，机器人的研究已经逐步走出工业领域，逐渐扩展到了医疗、保健、家庭、娱乐以及服务行业等领域。而人们对于机器人的要求也从简单重复的机械动作提升为具有拟人问答、自主性及与其他机器人进行交互的智能机器人，人机交互也就成为决定智能机器人发展的重要因素。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种用于智能机器人的人机交互方法，其包括：

游戏信息获取步骤，接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，生成游戏指导请求信息，根据所述游戏指导请求信息，通过视觉装置获取游戏图像，并根据所述游戏图像确定当前游戏类别和当前游戏进度信息；

指导信息生成步骤，根据所述当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息并输出给所述用户，以对所述用户进行游戏指导。

根据本发明的一个实施例，在所述游戏信息获取步骤中，还判断所述预设游戏数据库中是否包含所述当前游戏类别，如果包含，则通过对所述游戏图像进行解析获取所述当前游戏进度信息。

根据本发明的一个实施例，在所述游戏信息获取步骤中，如果所述预设游戏数据库中不包含所述当前游戏类别，则生成并输出表征无法进行游戏指导的指示信息。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：

数据库补充步骤，如果所述预设游戏数据库中不包含当前游戏类别，则将所述当前游戏类别标记为待学习游戏类别，并进行机器学习以针对当前游戏类别对所述预设游戏数据库进行补充。

本发明还提供了一种用于智能机器人的人机交互装置，其包括：

游戏信息获取模块，其用于接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，以生成游戏指导请求信息，根据所述游戏指导请求信息，通过视觉装置获取游戏图像，并根据所述游戏图像确定当前游戏类别和当前游戏进度信息；

指导信息生成模块，其用于根据所述当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息并输出给所述用户，以对所述用户进行游戏指导。

根据本发明的一个实施例，所述游戏信息获取模块配置为还判断所述预设游戏数据库中是否包含所述当前游戏类别，如果包含，则通过对所述游戏图像进行解析获取所述当前游戏进度信息。

根据本发明的一个实施例，如果所述预设游戏数据库中不包含所述当前游戏类别，所述游戏信息获取模块则配置为生成并输出表征无法进行游戏指导的指示信息。

根据本发明的一个实施例，所述装置还包括：

数据库补充模块，其用于在所述预设游戏数据库中不包含当前游戏类别时，将所述当前游戏类别标记为待学习游戏类别，并进行机器学习以针对当前游戏类别对所述预设游戏数据库进行补充。

现有的人机交互方法在对用户进行游戏指导时，通常仅能针对线上游戏(例如连连看、消消乐等)来进行相关指导，而对于现实情况下所进行的线下游戏则无法进行相关指导。而本发明所提供的方法通过智能机器人的视觉识别功能来获取下线游戏的游戏进度，并根据该游戏进度通过深度学习来较为精确地给出后续的游戏方案，从而帮助用户解决当前所遇到的问题。

本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要的附图做简单的介绍：

图1是根据本发明一个实施例的补充游戏内容库的实现流程图；

图2是根据本发明一个实施例的用于智能机器人的人机交互方法的实现流程图；

图3是根据本发明另一个实施例的用于智能机器人的人机交互方法的实现流程图；

图4是根据本发明一个实施例的用于智能机器人的人机交互装置的结构示意图。

具体实施方式

以下将结合附图及实施例来详细说明本发明的实施方式，借此对本发明如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本发明中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本发明的保护范围之内。

同时，在以下说明中，出于解释的目的而阐述了许多具体细节，以提供对本发明实施例的彻底理解。然而，对本领域的技术人员来说显而易见的是，本发明可以不用这里的具体细节或者所描述的特定方式来实施。

另外，在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行，并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。

游戏是孩子成长学习中必不可少的一个环节，而孩子在游戏过程中遇到障碍却无法解决时往往会感到心灰气馁，这显然不利于孩子通过游戏来进行学习。针对该问题，本发明提供了一种用于智能机器人的人机交互方法，该方法通过引入人工智能技术，可以使得智能机器人能够识别用于的当前游戏进度，并根据当前游戏进度来对用户进行指导，从而帮助用户解决自身所遇到的问题。

本发明所提供的人机交互方法在根据当前游戏进度来对用户进行指导时，会根据游戏内容库来生成针对当前游戏进度的指导信息。而在上述过程中，游戏内容库是需要事先构建的。图1示出了本实施例中构建游戏内容库的流程示意图。

如图1所示，本实施例中，在构建游戏内容库的过程中，该方法首先在步骤S101中确定待学习游戏类型。其中，在本发明的不同实施例中，该方法既可以通过获取用户所选定的游戏来确定待学习游戏类型，也可以根据所获取的游戏列表来逐个确定待学习游戏类型，本发明不限于此。

在确定出待学习游戏类型后，该方法会在步骤S102中根据步骤S101中所确定出的待学习游戏类型来获取相关的游戏数据。具体地，本实施例中，该方法可以根据待学习游戏类型来进行相关的网络数据检索，从而得到与该待学习游戏类型相关的游戏数据。

需要指出的是，在本发明的其他实施例中，该方法还可以采用其他合理的方式来获取与上述待学习游戏类型相关的游戏数据，本发明不限于此。例如，在本发明的一个实施例中，用户可以将相关的游戏数据存储到移动存储器中，该方法可以通过读取该移动存储器中的数据来获取与上述待学习游戏类型相关的游戏数据。

如图1所示，在获取到相关的游戏数据后，该方法将在步骤S103中根据该游戏数据来生成针对待学习游戏类型的知识数据，并根据该知识数据来对游戏内容库进行补充。

本实施例中，该方法优选地采用机器学习的方式来根据步骤S102中获取到的游戏数据来生成针对待学习游戏类型的知识数据。当然，在本发明的其他实施例中，该方法还可以采用其他合理的方式来根据获取到的游戏数据来生成相关的知识数据，本发明不限于此。例如，在本发明的一个实施例中，该方法还可以利用人工神经网络来根据获取到的游戏数据生成相关的知识数据。

至此，游戏内容库中便包含了上述待学习游戏类型的相关知识数据，这样利用该游戏数据库也就可以对该待学习游戏类型进行相关指导。

为了更加清楚地阐述本发明所提供的用于智能机器人的人机交互方法的实现原理、实现过程以及优点，以下分别结合不同的实施例来对该方法作进一步的说明。

实施例一：

图2示出了本实施例所提供的用于智能机器人的人机交互方法的实现流程示意图。

如图2所示，本实施例中，该方法首先在步骤S201中接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，并根据该输入数据生成游戏指导请求信息。例如，当用户在玩游戏的过程中遇到无法解决的问题时，其可以向智能机器人输入诸如“我不会玩了，你教教我下一步该下哪里吧”的语音数据，该方法在接收到该语音数据后，会对该语音数据进行处理，从而得到表征该用户当前需要游戏指导的游戏指导请求信息。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，该方法所获取到的用户针对当前游戏的输入数据可以为多种形式的数据，本发明不限于此。例如，在本发明的其他实施例中，上述游戏指导请求信息既可以是语音数据，也可以是肢体数据或动作数据等形式的数据。

在得到游戏指导请求信息后，该方法也就可以判断出此时需要对用户进行相关的游戏指导。此时，该方法将获取关于当前游戏的游戏信息。具体地，如图2所示，该方法在获取关于当前游戏的游戏信息时，该方法会在步骤S202中通过智能机器人所配置的视觉装置(例如摄像头)来获取相关游戏图像，随后在步骤S203中对步骤S202中所获取到的游戏图像进行解析，从而得到当前游戏类别和当前游戏进度信息。

例如，如果用户当前在下围棋，当获取到用户针对当前游戏的游戏指导请求信息后，该方法在步骤S202中通过智能机器人所配置的摄像头来对当前游戏场景进行图像采集，从而能够识别到一张放满黑白子的棋盘。该方法在步骤S203中通过对该图像进行分析也就可以得到当前游戏类别为“围棋”。

本实施例中，该方法在步骤S203中通过对游戏图像进行解析还能够得到当前游戏进度信息，游戏进度信息能够表征出当前用户在进行该游戏时所遇到的问题。

在得到当前游戏类别和当前游戏进度信息后，如图2所示，该方法会在步骤S204中根据当前游戏类别、当前游戏进度信息以及预设游戏数据库库，生成针对当前游戏的多模态指导信息，并将该多模态指导信息输出给用户，从而实现对该用户的游戏指导。

本实施例中，由于预设游戏数据库中包含多种游戏类别，因此该方法也就可以利用游戏数据库来确定出对应于当前游戏类别以及当前游戏进度信息的后续方案，根据该后续方案可以生成相应的多模态指导信息来对用户进行相关指导。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，该方法在步骤S206中所生成并输出的多模态指导信息可以为多种不同形式的信息中的某一种或某几种的组合，本发明不限于此。例如，在本发明的一个实施例中，该方法在步骤S206中既可以通过在智能机器人的屏幕上显示后续的落子策略来对用户进行指导，也可以通过输出诸如“将棋子下在XXX位置”的语音信息来对用户进行指导。

实施例二：

图3示出了本实施例所提供的用于智能机器人的人机交互方法的实现流程图。

如图3所示，本实施例所提供的方法首先在步骤S301中接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，并根据该输入数据生成游戏指导请求信息。在得到该游戏指导请求信息后，该方法将在步骤S302中通过智能机器人所配置的视觉装置来获取相关游戏图像。

需要指出的是，本实施例中步骤S301和步骤S302的实现原理以及实现过程分别与上述实施例一中步骤S201和步骤S202的实现原理以及实现过程类似，故在此不再对步骤S301和步骤S302进行赘述。

在得到游戏图像后，该方法会在步骤S303中对该游戏图像进行解析，从而确定出当前游戏类别。例如，该方法在步骤S303中通过对游戏图像进行解析得到一张圆形六色棋盘，这样该方法也就可以确定出当前游戏类别为“跳棋”。需要指出的是，在本发明的其他实施例中，该方法还可以采用其他合理的方式来根据所获取到的游戏图像来确定当前游戏类别，本发明不限于此。

如图3所示，本实施例中，在确定出当前游戏类别后，该方法会在步骤S304中判断预设游戏数据库中是否包含当前游戏类别。如果预设游戏数据库中不包含当前游戏类别，那么也就表示无法利用该游戏数据库对用户进行相关指导，因此此时该方法会在步骤S307中生成表征无法进行游戏知道的指示信息，并将该指示信息输出给用户。

例如，该方法在步骤S303中所确定出的当前游戏类别为“围棋”，而预设数据库中并不包含与“围棋”相关的数据，因此该方法也就可以在步骤S307中生成诸如“我现在还不会下围棋呢，等以后我学会了才能帮你”的语音信息并输出给用户。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，该方法在步骤S307中生成并输出的指示信息可以为多种形式的信息，本发明不限于此。例如，在本发明的一个实施例中，该方法在步骤S307中生成的指示信息既可以为语音信息，也可以为图像信息等其他形式的信息，抑可以为多种不同形式信息的组合。

本实施例中，如果判断出预设数据库中不包含当前游戏类别，那么该方法还会将当前游戏类别标记为待学习游戏类别，并进行相应地机器学习以针对当前游戏类别对预设游戏数据库进行补充。

而如果预设游戏数据库中包含当前游戏类别，那么该方法会在步骤S305中对步骤S302中所获取到的游戏图像进行进一步解析来得到当前游戏进度信息，并在步骤S306中根据步骤S305中所确定出的当前游戏进度信息以及预设游戏数据库来生成多模态指导信息，并将该多模态指导信息输出给用户。

由于预设游戏数据库中包含当前游戏类别，因此该方法也就可以利用该游戏数据库来确定出对应于当前游戏进度的后续方案，根据该后续方案可以生成相应的多模态指导信息来对用户进行相关指导。

现有的人机交互方法在对用户进行游戏指导时，通常仅能针对线上游戏(例如连连看、消消乐等)来进行相关指导，而对于现实情况下所进行的线下游戏则无法进行相关指导。而本发明所提供的方法通过智能机器人的视觉识别功能来获取下线游戏的游戏进度，并根据该游戏进度通过深度学习来较为精确地给出后续的游戏方案，从而帮助用户解决当前所遇到的问题。

本实施例还提供了一种用于智能机器人的人机交互装置，图4示出了该装置的结构示意图。

如图4所示，本实施例所提供的人机交互装置优选地包括：游戏信息获取模块401和指导信息生成模块402。其中，游戏信息获取模块401用于接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，并根据该输入输出生成游戏指导请求信息。需要指出的是，游戏信息获取模块401根据用户针对当前游戏的输入数据生成游戏指导请求信息的实现原理以及实现过程与上述实施例一中步骤S201所涉及的内容类似，故在此不再对游戏信息获取模块401实现上述功能的具体原理进行赘述。

在得到游戏指导请求信息后，游戏信息获取模块401会通过智能机器人的视觉装置来获取相关的游戏图像，并通过对该游戏图像进行解析确定出当前游戏类别和当前游戏进度信息。

在确定出当前游戏类别和当前游戏进度信息后，游戏信息获取模块401会将当前游戏类别和当前游戏进度信息传输至指导信息生成模块402。指导信息生成模块402会根据当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息并输出给用户，从而实现对该用户的游戏指导。

具体地，本实施例中，游戏信息获取模块401确定当前游戏类别和当前游戏进度信息的具体实现原理以及实现过程，以及指导信息生成模块402根据根据当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息的具体实现原理以及实现过程，与上述实施例一中步骤S203和步骤S204所涉及的内容类似，故在此不再对该部分内容进行赘述。

需要指出的是，在本发明的其他实施例中，游戏信息获取模块401和指导信息生成模块402还可以采用如图3所示的原理以及流程来生成针对当前游戏的多模态指导信息来对用户进行游戏指导。其中，如果预设游戏数据库中不包含当前游戏类别，游戏信息获取模块401则会生成并输出表征无法进行游戏指导的指示信息，以提示用户此时无法进行游戏指导。同时，数据库补充模块403还会将当前游戏类别标记为待学习游戏类别，并进行相应的机器学习以针对当前游戏类别对预设游戏数据库进行数据补充。

应该理解的是，本发明所公开的实施例不限于这里所公开的特定结构或处理步骤，而应当延伸到相关领域的普通技术人员所理解的这些特征的等同替代。还应当理解的是，在此使用的术语仅用于描述特定实施例的目的，而并不意味着限制。

说明书中提到的“一个实施例”或“实施例”意指结合实施例描述的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，说明书通篇各个地方出现的短语“一个实施例”或“实施例”并不一定均指同一个实施例。

虽然上述示例用于说明本发明在一个或多个应用中的原理，但对于本领域的技术人员来说，在不背离本发明的原理和思想的情况下，明显可以在形式上、用法及实施的细节上作各种修改而不用付出创造性劳动。因此，本发明由所附的权利要求书来限定。

Claims (8)

1.一种用于智能机器人的人机交互方法，其特征在于，包括：

游戏信息获取步骤，接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，生成游戏指导请求信息，根据所述游戏指导请求信息，通过视觉装置获取游戏图像，并根据所述游戏图像确定当前游戏类别和当前游戏进度信息；

指导信息生成步骤，根据所述当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息并输出给所述用户，以对所述用户进行游戏指导。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述游戏信息获取步骤中，还判断所述预设游戏数据库中是否包含所述当前游戏类别，如果包含，则通过对所述游戏图像进行解析获取所述当前游戏进度信息。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述游戏信息获取步骤中，如果所述预设游戏数据库中不包含所述当前游戏类别，则生成并输出表征无法进行游戏指导的指示信息。

4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

数据库补充步骤，如果所述预设游戏数据库中不包含当前游戏类别，则将所述当前游戏类别标记为待学习游戏类别，并进行机器学习以针对当前游戏类别对所述预设游戏数据库进行补充。

5.一种用于智能机器人的人机交互装置，其特征在于，包括：

游戏信息获取模块，其用于接收智能机器人的用户针对当前游戏的输入数据，以生成游戏指导请求信息，根据所述游戏指导请求信息，通过视觉装置获取游戏图像，并根据所述游戏图像确定当前游戏类别和当前游戏进度信息；

指导信息生成模块，其用于根据所述当前游戏类别、当前游戏进度信息和预设游戏数据库，生成针对当前游戏的多模态指导信息并输出给所述用户，以对所述用户进行游戏指导。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述游戏信息获取模块配置为还判断所述预设游戏数据库中是否包含所述当前游戏类别，如果包含，则通过对所述游戏图像进行解析获取所述当前游戏进度信息。

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，如果所述预设游戏数据库中不包含所述当前游戏类别，所述游戏信息获取模块则配置为生成并输出表征无法进行游戏指导的指示信息。

8.如权利要求6或7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

数据库补充模块，其用于在所述预设游戏数据库中不包含当前游戏类别时，将所述当前游戏类别标记为待学习游戏类别，并进行机器学习以针对当前游戏类别对所述预设游戏数据库进行补充。