CN106446141B - 面向智能机器人系统的交互数据处理方法及机器人系统 - Google Patents

Abstract

一种面向智能机器人系统的交互数据处理方法，其中，智能机器人系统包括至少两台装配有机器人操作系统的智能机器人，方法包括：交互数据获取步骤，第一智能机器人获取第二智能机器人传输来的多模态交互数据；数据更新步骤，第一机器人根据多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充。该方法在实现机器人与用户之间有效交互的基础上，还能够实现机器人与机器人之间的有效交互，还可以使得智能机器人之间进行相互学习，从而拓宽了智能机器人的应用场景，提高了智能机器人的智能化程度。

Description

面向智能机器人系统的交互数据处理方法及机器人系统

技术领域

本发明涉及机器人技术领域，具体地说，涉及一种面向智能机器人系统的交互数据处理方法及机器人系统。

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。如何使得机器人能够更加智能化、人性化地与用于进行交互成为目前机器人领域的主要研究目标。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种面向智能机器人系统的交互数据处理方法，其中，该智能机器人系统包括至少两台装配有机器人操作系统的智能机器人，所述方法包括：

交互数据获取步骤，第一智能机器人获取第二智能机器人传输来的多模态交互数据；

数据更新步骤，第一智能机器人根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充。

根据本发明的一个实施例，在所述交互数据获取步骤中，第一智能机器人接收来自用户的多模态交互数据。

根据本发明的一个实施例，所述第一智能机器人根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充，包括：

从所述多模态数据中提取学习内容；

将所述学习内容存储，以更新或补充自身所存储的相关数据。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：

第二智能机器人在第一智能机器人接收来自用户的多模态交互数据的同时接收来自用户的多模态交互数据；

所述第一智能机器人与第二智能机器人根据来自用户的多模态交互数据中提取问题信息，并根据所述问题信息生成答案信息，当第二智能机器人的答案信息优于第一智能机器人的答案信息，所述第一智能机器人根据所述第二智能机器人的答案信息对自身所存储的相关数据进行更新或补充。

根据本发明的一个实施例，利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来控制系统中其他一个或多个智能机器人执行不同的指令，或利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来使用其他一个或多个智能机器人的相关资源。

根据本发明的一个实施例，所述第一智能机器人和/或第二智能机器人还对所述答案信息进行评分，并将得到的评分信息上传到预设社交网络。

根据本发明的一个实施例，所述方法还包括：

数据训练步骤，所述第一智能机器人获取用户输入的训练数据，并根据所述训练数据更新或补充自身的所存储的相关数据。

本发明还提供了一种智能机器人系统，所述智能机器人系统包括至少两台装配有机器人操作系统的智能机器人，其中，

第一智能机器人配置为能够获取第二智能机器人传输来的多模态交互数据，并根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充。

根据本发明的一个实施例，所述第一智能机器人配置为能够接收来自用户的多模态交互数据。

根据本发明的一个实施例，所述第一智能机器人根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充，包括：

从所述多模态数据中提取学习内容；

将所述学习内容存储，以更新或补充自身所存储的相关数据。

根据本发明的一个实施例，所述第二智能机器人配置为能够在第一智能机器人接收来自用户的多模态交互数据的同时接收来自用户的多模态交互数据，所述第一智能机器人与第二智能机器人配置为根据来自用户的多模态交互数据中提取问题信息，并根据所述问题信息生成答案信息，当第二智能机器人的答案信息优于第一智能机器人的答案信息，所述第一智能机器人根据所述第二智能机器人的答案信息对自身所存储的相关数据进行更新或补充。

根据本发明的一个实施例，所述智能机器人系统配置为用户利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来控制系统中其他一个或多个智能机器人执行不同的指令，或利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来使用其他一个或多个智能机器人的相关资源。

根据本发明的一个实施例，所述第一智能机器人和/或第二智能机器人还配置为对所述答案信息进行评分，并将得到的评分信息上传到预设社交网络。

根据本发明的一个实施例，所述第一智能机器人配置为获取用户输入的训练数据，并根据所述训练数据更新或补充自身的所存储的相关数据。

本发明所提供的智能机器人系统以及面向智能机器人系统的交互数据处理方法在实现机器人与用户之间有效交互的基础上，还能够实现机器人与机器人之间的有效交互，使得智能机器人之间进行相互学习，从而拓宽了智能机器人的应用场景，提高了智能机器人的智能化程度。

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面向智能机器人系统的交互数据处理方法的实现流程图；

图2是根据本发明一个实施例的第一智能机器人向第二智能机器人学习的实现流程图。

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。

现有的用于智能机器人的交互数据处理方法所处理的是智能机器人与用户之间的交互数据，这大大限制了智能机器人的应用场景，不利于机器人产业的长远发展。

针对现有技术中所存在的上述问题，本发明提供了一种新的智能机器人系统以及新的面向智能机器人系统的交互数据处理方法。其中，智能机器人系统包括至少两台装配有机器人操作系统的智能机器人，该方法在实现智能机器人与用户之间的有效交互的基础上，还能够实现智能机器人之间的有效交互。该方法扩展了智能机器人的交互方式，有效拓宽了智能机器人的应用场景，提高了智能机器人的适用性。

图1示出了本实施例所提供的面向智能机器人系统的交互数据处理方法的实现流程图。以下结合图1来对该智能机器人系统以及面向该系统的交互数据处理方法作进一步的说明。

如图1所示，本实施例中，智能机器人系统中的第一智能机器人在步骤S101中获取第二智能机器人传输来的多模态交互数据。具体地，本实施例中，第一智能机器人和第二智能机器人有装配有机器人操作系统，第一智能机器人与第二智能机器人可以通过机器人操作系统所规定的通讯协议来进行握手建立通讯。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，第一智能机器人与第二智能机器人之间的连接方式既可以采用有线连接(例如光纤等)，也可以采用无线连接(例如移动通讯网络等)，本发明不限于此。

当所述第一智能机器人接收到第二智能机器人传输来的多模态交互数据后，第一智能机器人将在步骤S102中根据所接收到的多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充。

本实施例中，第一智能机器人根据所接收到的多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充既可以是第一智能机器人向第二智能机器人学习相应知识，也可以指第一智能机器人根据第二智能机器人所传输来的数据执行相应的操作：

例如，第一智能机器人与第二智能机器人建立通讯后，第二智能机器人能够将自身所存储的一些知识数据传输至第一智能机器人。第一智能机器人在接收到第二智能机器人所传输来的知识数据后，会将这些知识数据存储到自身存储中，这样也就实现了第一智能机器人向第二智能机器人学习的功能。

再例如，第一智能机器人与第二智能机器人建立通讯后，如图2所示，第一智能机器人会在步骤S201中接收第二智能机器人传输来的多模态交互数据，第一智能机器人会在步骤S202中从所接收到的多模态交互数据中提取出相应的学习内容，并在步骤S203中将所提取出的学习内容进行存储，从而实现对自身存储的相关数据的更新或补充。

需要指出的是，第二智能机器人向第一智能机器人传输数据的过程既可以是有第一智能机器人主动触发的，也可以是由第二智能机器人的用户来触发的，本发明不限于此。

通过上述方法，用户还可以通过智能机器人系统中的某一智能机器人来控制其他一个或多个智能机器人执行相应操作，或使用其他一个或多个智能机器人的相关资源。

例如，当第二智能机器人的用户向第二智能机器人输入诸如“连接机器人A”时，第二智能机器人便会建立与第一智能机器人的通讯。当第一智能机器人的用户已经授权第二智能机器人可以使用自身的相关硬件和/或软件资源时，第二智能机器人的用户也就可以进一步输入诸如“显示机器人A的目视图像”的交互数据，第二智能机器人根据用户输入的该交互数据生成相应的控制指令，并将该控制指令传输给第一智能机器人。第一智能机器人接收到该控制指令后，便会开启自身所配置的图像采集装置(例如摄像头)来进行图像采集，并将采集到的图形数据传输给第二智能机器人，这样第二智能机器人也就可以将该图像数据显示给其用户。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，在具有对方授权的情况下，用户可以利用智能机器人系统中某一智能机器人来控制系统中其他一个或多个智能机器人执行不同的指令(例如呈现某一个动作和/或输出某一段语音等)，本发明不限于此。

同时，还需要指出的是，在本发明的其他实施例中，第一智能机器人还可以接收来自用户的多模态交互数据，并根据所接收到的来自用户的多模态交互数据对第一智能机器人自身所存储的相关数据进行更新或补充，本发明同样不限于此。

具体地，第一智能机器人根据所接收到的来自用户的多模态交互数据自身所存储的相关数据进行更新或补充时，首先从用户输入的多模态交互数据中提取学习内容，随后对提取出的学习内容进行存储，从而实现对自身存储器中所存储的相关数据的更新或补充。

此外，第一智能机器人还可以接收用户输入的训练数据，并根据所接收到的训练数据对第一智能机器人自身所存储的相关数据进行更新或补充。例如，用户可以在手举苹果的同时向第一智能机器人输入“这是什么东西”的语音信息，第一智能机器人根据自身所存储的数据并不能生成对应的答案信息，那么该机器人就可以输入诸如“我不知道，你能教我认识一下吗”的反馈信息，用户可以继续输入“这是苹果”的语音信息。此时，该机器人会对苹果拍摄多张照片，并在本地根据所拍摄到的苹果照片进行一次物体识别训练，这样后续交互过程中该机器人见到苹果也能够准确识别。该种训练也适用于用户对智能机器人的动作识别及多模态数据意图识别的情况。

通过这种方式，用户可以向智能机器人输入相应的对话数据来使得智能机器人变得更加聪明和人性化。例如用户可以教智能机器人对不同的物体进行识别，从而使得智能机器人具有识别这些物体的能力，并在智能机器人有与其他智能机器人有交互需求时，根据所训练的得到的知识，与其他智能机器人完成交互，如：

第二智能机器人已获得打招呼多模态输出这一知识，而多数第一智能机器人并不具备，所述第一智能机器人接收第二智能机器人所摆出的打招呼的姿势：

如S101步骤所示，该打招呼姿势作为第一智能机器人获取的第二智能机器人的多模态数据，而第一智能机器人并无该知识；

从而通过机器人社交机制向第二智能机器人学习，通过握手通讯及多模态交互，获得第二智能智能机器人通过训练获得的打招呼姿势，以此第一智能机器人将打招呼姿势的多模态数据进行存储，以丰富自身动作库并在多模态交互的输出数据。

更进一步地，本实施例中，智能机器人系统中的智能机器人还可以进行社交式交互，具体地，系统中的不同智能机器人可以比较竞争，从而激发用于与智能机器人进行交互的动力：

例如，本实施例中，上述第一智能机器人和第二智能机器人还可以同时接收来自用户的多模态交互数据，并分别从来自用户的多模态交互数据中提取问题信息，并根据该问题信息生成答案信息，并将这些答案信息上传到预设社交网络上。

由于不同的智能机器人很可能处于不同的位置，因此为了获取到同一用户所输入的多模态交互信息，本实施例中，智能机器人系统中的相应智能机器人还可以进行数据传输来将自身接收到的用户直接输入的多模态交互信息传输至其他智能机器人。

具体地，例如，用户举着樱桃向第一智能机器人问“这是什么”，第一智能机器人通过自身所配置麦克风接收到用户输入的交互信息后，会利用自身配置的摄像头采集到对应的图像信息。第一智能机器人会根据用户的交互信息“这是什么”来生成相应的问题信息(例如“确定物体种类”)，并根据该问题信息对采集到的图像信息进行图像分析，从而确定出当前物体的种类为“苹果”，这样也就可以进一步生成诸如“这是苹果”的答案信息。

第一智能机器人在获取到用户输入的交互信息和图像信息后，还会将该交互信息和图像信息传输至第二智能机器人。类似地，第二智能机器人也可以根据该交互信息生成相应的问题信息(例如“确定物体种类”)，并根据该问题信息对采集到的图像信息进行图像分析，从而确定出当前物体的种类(例如确定出该物体的种类为“樱桃”)，这样也就可以进一步生成诸如“这是樱桃”的答案信息。

本实施例中，在需要的情况下，第一智能机器人和/或第二智能机器人还可以对所生成的答案信息进行评分(即可根据用户评价第一智能机器人你真笨，而评价第二智能机器人你真聪明，以反映生成答案信息的正确率)，此时，第二智能机器人的答案信息优于第一智能机器人的答案信息，所述第一智能机器人根据所述第二智能机器人的答案信息对自身所存储的相关数据进行更新或补充。

更进一步，也可以将答案信息通过预设PK系统进行评分，即所述用户可为为能使第一智能机器人与第二智能机器人优劣比较的预设PK系统，各个智能机器人的实际用户可根据PK系统的评分信息来知晓自己所拥有的智能机器人的状态。为了能够使得自己的智能机器人能够在答案正确率方面超过其他智能机器人，用户可针对性地训练该机器人，这样也就可以提高智能机器人的多模态交互技能，进而提高了智能机器人的用户粘度。

需要指出的是，在本发明的不同实施例中，各个智能机器人的答案信息的正确率既可以由各个智能机器人通过网络信息检索等方式确定，也可以由云端服务器来进行确定，本发明不限于此。

从上述描述中可以看出，本发明所提供的智能机器人系统以及面向智能机器人系统的交互数据处理方法在实现机器人与用户之间有效交互的基础上，还能够实现机器人与机器人之间的有效交互，还可以使得智能机器人之间进行相互学习，从而拓宽了智能机器人的应用场景，提高了智能机器人的智能化程度。

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)

1.一种面向智能机器人系统的交互数据处理方法，其特征在于，智能机器人系统包括至少两台装配有机器人操作系统的智能机器人，所述方法包括：

交互数据获取步骤，第一智能机器人获取第二智能机器人传输来的多模态交互数据；

数据更新步骤，第一智能机器人根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充；

所述方法还包括：

第二智能机器人在第一智能机器人接收来自用户的多模态交互数据的同时接收来自用户的多模态交互数据；

所述第一智能机器人与第二智能机器人根据来自用户的多模态交互数据中提取问题信息，并根据所述问题信息生成答案信息，当第二智能机器人的答案信息优于第一智能机器人的答案信息，所述第一智能机器人根据所述第二智能机器人的答案信息对自身所存储的相关数据进行更新或补充；

利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来控制系统中其他一个或多个智能机器人执行不同的指令，或利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来使用其他一个或多个智能机器人的相关资源。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一智能机器人根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充，包括：

从所述多模态数据中提取学习内容；

将所述学习内容存储，以更新或补充自身所存储的相关数据。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一智能机器人和/或第二智能机器人还对所述答案信息进行评分，并将得到的评分信息上传到预设社交网络。

4.如权利要求1～3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

数据训练步骤，所述第一智能机器人获取用户输入的训练数据，并根据所述训练数据更新或补充自身的所存储的相关数据。

5.一种智能机器人系统，其特征在于，所述智能机器人系统包括至少两台装配有机器人操作系统的智能机器人，其中，

第一智能机器人配置为能够获取第二智能机器人传输来的多模态交互数据，并根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充；

所述第二智能机器人配置为能够在第一智能机器人接收来自用户的多模态交互数据的同时接收来自用户的多模态交互数据，所述第一智能机器人与第二智能机器人配置为根据来自用户的多模态交互数据中提取问题信息，并根据所述问题信息生成答案信息，当第二智能机器人的答案信息优于第一智能机器人的答案信息，所述第一智能机器人根据所述第二智能机器人的答案信息对自身所存储的相关数据进行更新或补充；

所述智能机器人系统配置为用户利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来控制系统中其他一个或多个智能机器人执行不同的指令，或利用所述智能机器人系统中某一智能机器人来使用其他一个或多个智能机器人的相关资源。

6.如权利要求5所述的智能机器人系统，其特征在于，第一智能机器人根据所述多模态交互数据对自身所存储的相关数据进行更新或补充，包括：

从所述多模态数据中提取学习内容；

将所述学习内容存储，以更新或补充自身所存储的相关数据。

7.如权利要求5所述的智能机器人系统，其特征在于，所述第一智能机器人和/或第二智能机器人还配置为对所述答案信息进行评分，并将得到的评分信息上传到预设社交网络。

8.如权利要求5～7中任一项所述的智能机器人系统，其特征在于，所述第一智能机器人配置为获取用户输入的训练数据，并根据所述训练数据更新或补充自身的所存储的相关数据。

Images