CN106462124A - 一种基于意图识别控制家电的方法、系统及机器人 - Google Patents

一种基于意图识别控制家电的方法、系统及机器人 Download PDF

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邱楠
杨新宇
王昊奋
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Abstract

本发明提供一种基于意图识别控制家电的方法，包括：获取用户的多模态信息；根据所述多模态信息识别用户意图；根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。这样就可以通过用户的多模态信息例如用户语音、用户表情、用户动作等的一种或几种，来识别出用户意图，结合上下文记录和可变参数来对家电进行控制，从而更加智能化了自动调节家电，本发明将人工智能应用到智能家居中，更加便捷、准确的控制家电，使人们的日常生活更加方便，并且还可以增加生活的趣味性和互动性，为生活添加更多精彩，并且使机器人更加拟人化，也提高了人工智能在智能家居方面的用户体验。

Description

一种基于意图识别控制家电的方法、系统及机器人
技术领域
本发明涉及机器人交互技术领域，尤其涉及一种基于意图识别控制家电的方法、系统及机器人。
背景技术
机器人作为与人类的交互工具，使用的场合越来越多，例如一些老人、小孩较孤独时，就可以与机器人交互，包括对话、娱乐等。
智能家居是以住宅为平台，利用综合布线技术、网络通信技术、安全防范技术、自动控制技术、音视频技术将家居生活有关的设施集成，构建高效的住宅设施与家庭日程事务的管理系统，提升家居安全性、便利性、舒适性、艺术性，并实现环保节能的居住环境。
而在智能家居方面，机器人的使用还比较少，因此发明人研究如何既可以与人类进行交互，也可以在智能家居方面使用的机器人，将人工智能应用到智能家居方面的问题，以期提出更好的解决方案，提升用户体验。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于意图识别控制家电的方法、系统及机器人，提升人工智能在智能家居方面的用户体验。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：
一种基于意图识别控制家电的方法，包括：
获取用户的多模态信息；
根据所述多模态信息识别用户意图；
根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。
优选的，所述上下文记录包括在预设时间段内机器人与用户的对话记录；所述结合上下文记录和可变参数对家电进行控制步骤具体包括：结合预设时间段内机器人与用户的对话记录和可变参数对家电进行控制。
优选的，所述可变参数至少包括温度、天气、亮度、洁净度、湿度中的一种或几种。
优选的，所述家电包括空调，所述对话记录中包括用户对温度或天气的评价信息；所述结合上下文记录和可变参数对家电进行控制的步骤具体包括：
结合在预设时间段内用户对温度或天气的评价和可变参数对家电进行控制。
优选的，所述可变参数包括室外实时温度的变化，所述结合上下文记录和可变参数对家电进行控制的步骤包括：结合上下文记录和室外实时温度的变化对家电进行控制。
优选的，所述机器人可变参数的生成方法包括：将机器人的自我认知的参数与可变参数中场景的参数进行拟合，生成机器人可变参数。
优选的，所述可变参数至少包括改变用户原本的行为和改变之后的行为，以及代表改变用户原本的行为和改变之后的行为的参数值。
优选的，所述根据所述多模态信息和可变参数生成交互内容的步骤具体包括：根据所述多模态信息和可变参数以及参数改变概率的拟合曲线生成交互内容。
优选的，所述参数改变概率的拟合曲线的生成方法包括：使用概率算法，将机器人之间的参数用网络做概率估计，计算当生活时间轴上的机器人在生活时间轴上的场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成所述参数改变概率的拟合曲线。
本发明公开一种基于意图识别控制家电的系统，包括：
获取模块，用于获取用户的多模态信息；
意图识别模块，用于根据所述多模态信息识别用户意图；
人工智能模块，用于根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。
优选的，所述上下文记录包括在预设时间段内机器人与用户的对话记录；所述人工智能模块具体用于：结合预设时间段内机器人与用户的对话记录和可变参数对家电进行控制。
优选的，所述可变参数至少包括温度、天气、亮度、洁净度、湿度中的一种或几种。
优选的，所述家电包括空调，所述对话记录中包括用户对温度或天气的评价信息；所述人工智能模块具体用于：
结合在预设时间段内用户对温度或天气的评价和可变参数对家电进行控制。
优选的，所述可变参数包括室外实时温度的变化，所述人工智能模块具体用于：结合上下文记录和室外实时温度的变化对家电进行控制。
优选的，所述系统还包括处理模块，用于将机器人的自我认知的参数与可变参数中场景的参数进行拟合，生成可变参数。
优选的，所述可变参数至少包括改变用户原本的行为和改变之后的行为，以及代表改变用户原本的行为和改变之后的行为的参数值。
优选的，所述人工智能模块具体用于：根据所述多模态信息和可变参数以及参数改变概率的拟合曲线生成交互内容。
优选的，所述系统包括拟合曲线生成模块，用于使用概率算法，将机器人之间的参数用网络做概率估计，计算当生活时间轴上的机器人在生活时间轴上的场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成所述参数改变概率的拟合曲线。
本发明公开一种机器人，包括如上述任一所述的一种基于意图识别控制家电的系统。
相比现有技术，本发明具有以下优点：本发明的基于意图识别控制家电的方法包括：获取用户的多模态信息；根据所述多模态信息识别用户意图；根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。这样就可以通过用户的多模态信息例如用户语音、用户表情、用户动作等的一种或几种，来识别出用户意图，例如用户是想要有点冷想提高室内温度或用户有点热想降低室内温度等，然后根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数来对家电进行控制，从而更加智能化了自动调节家电，本发明将人工智能应用到智能家居中，更加便捷、准确的控制家电，使人们的日常生活更加方便，并且还可以增加生活的趣味性和互动性，为生活添加更多精彩，并且使机器人更加拟人化，也提高了人工智能在智能家居方面的用户体验。
附图说明
图1是本发明实施例一的一种基于意图识别控制家电的方法的流程图；
图2是本发明实施例二的一种基于意图识别控制家电的系统的示意图。
具体实施方式
虽然流程图将各项操作描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
计算机设备包括用户设备与网络设备。其中，用户设备或客户端包括但不限于电脑、智能手机、PDA等；网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算的由大量计算机或网络服务器构成的云。计算机设备可单独运行来实现本发明，也可接入网络并通过与网络中的其他计算机设备的交互操作来实现本发明。计算机设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。
在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制，使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。当一个单元被称为“连接”或“耦合”到另一单元时，其可以直接连接或耦合到所述另一单元，或者可以存在中间单元。
这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施例而不意图限制示例性实施例。除非上下文明确地另有所指，否则这里所使用的单数形式“一个”、“一项”还意图包括复数。还应当理解的是，这里所使用的术语“包括”和/或“包含”规定所陈述的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在，而不排除存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。
下面结合附图和较佳的实施例对本发明作进一步说明。
实施例一
如图1所示，本实施例中公开一种基于意图识别控制家电的方法，包括：
S101、获取用户的多模态信息；
S102、根据所述多模态信息识别用户意图；
S103、根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录300和可变参数400对家电进行控制。
本发明的基于意图识别控制家电的方法包括：获取用户的多模态信息；根据所述多模态信息识别用户意图；根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。这样就可以通过用户的多模态信息例如用户语音、用户表情、用户动作等的一种或几种，来识别出用户意图，例如用户是想要有点冷想提高室内温度或用户有点热想降低室内温度等，然后根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数来对家电进行控制，从而更加智能化了自动调节家电，本发明将人工智能应用到智能家居中，更加便捷、准确的控制家电，使人们的日常生活更加方便，并且还可以增加生活的趣味性和互动性，为生活添加更多精彩，并且使机器人更加拟人化，也提高了人工智能在智能家居方面的用户体验。
本实施例中的多模态信息可以是用户表情、语音信息、手势信息、场景信息、图像信息、视频信息、人脸信息、瞳孔虹膜信息、光感信息和指纹信息等其中的一种或几种。
本实施例中，可变参数具体是：人与机器发生的突发改变，比如时间轴上的一天生活是吃饭、睡觉、交互、跑步、吃饭、睡觉。那在这个情况下，假如突然改变机器人的场景，比如在跑步的时间段带去海边等等，这些人类主动对于机器人的参数，作为可变参数，这些改变会使得机器人的自我认知产生改变。生活时间轴与可变参数可以对自我认知中的属性，例如心情值，疲劳值等等的更改，也可以自动加入新的自我认知信息，比如之前没有愤怒值，基于生活时间轴和可变因素的场景就会自动根据之前模拟人类自我认知的场景，从而对机器人的自我认知进行添加。
例如，按照生活时间轴，在中午12点的时候应该是吃饭的时间，而如果改变了这个场景，比如在中午12点的时候出去逛街了，那么机器人就会将这个作为其中的一个可变参数进行写入，在这个时间段内用户与机器人交互时，机器人就会结合到中午12点出去逛街进行生成交互内容，而不是以之前的中午12点在吃饭进行结合生成交互内容，在具体生成交互内容时，机器人就会结合获取的用户的多模态信息，例如语音信息、视屏信息、图片信息等和可变参数进行生成。这样就可以加入一些人类生活中的突发事件在机器人的生活轴中，让机器人的交互更加拟人化。
本实施例中，家电可以是日常生活中使用的家用电器，例如灯具，冰箱，空调，电视机，洗衣机，微波炉等。本实施例中的可变参数是根据不同的家电进行对应选择的。对应的，可变参数至少包括温度、天气、亮度、洁净度、湿度中的一种或几种。当家电为冰箱、空调等时，可变参数就可以是温度，当家电是空调时，可变参数就可以是温度、天气等，当家电是除湿器时，可变参数就可以是湿度，当家电是扫地机器人时，可变参数就可以是洁净度等。
下面以空调为例进行说明，当为空调时，用户调节的就是空调的温度或空调的开或关。
例如，用户说开空调，人工智能模块判断可变参数，例如天气为下雨，室外温度下降，这样机器人就会根据上下文记录中的温度，会提高空调的温度。
当然，本实施例仅以空调为例进行说明，其余家电也可以应用到本实施例中。
根据其中一个示例，所述对话记录中包括用户对温度或天气的评价信息；所述结合上下文记录和可变参数对空调进行控制的步骤具体包括：
结合在预设时间段内用户对温度或天气的评价和可变参数对空调进行控制。
这样就可以根据之前上下文记录中的温度进行判断空调的温度，例如用户之前说过好热，那么在开启空调的时候，就可以将空调的温度调低。
根据其中一个示例，所述可变参数包括室外实时温度的变化，所述结合上下文记录和可变参数对空调进行控制的步骤包括：结合上下文记录和室外实时温度的变化对空调进行控制。
这样就可以根据室外的温度实时的对空调的温度进行控制。
根据其中一个示例，所述机器人可变参数的生成方法包括：将机器人的自我认知的参数与可变参数中场景的参数进行拟合，生成机器人可变参数。这样通过在结合可变参数的机器人的场景，将机器人本身的自我认知行扩展，对自我认知中的参数与可变参会苏轴中使用场景的参数进行拟合，产生拟人化的影响。
根据其中一个示例，所述可变参数至少包括改变用户原本的行为和改变之后的行为，以及代表改变用户原本的行为和改变之后的行为的参数值。
可变参数就是按照原本计划，是处于一种状态的，突然的改变让用户处于了另一种状态，可变参数就代表了这种行为或状态的变化，以及变化之后用户的状态或者行为，例如原本在下午5点是在跑步，突然有其他的事，例如去打球，那么从跑步改为打球就是可变参数，另外还要研究这种改变的几率。
根据其中一个示例，所述根据所述多模态信息和可变参数生成交互内容的步骤具体包括：根据所述多模态信息和可变参数以及参数改变概率的拟合曲线生成交互内容。
这样就可以通过可变参数的概率训练生成拟合曲线，从而生成机器人交互内容。
根据其中一个示例，所述参数改变概率的拟合曲线的生成方法包括：使用概率算法，将机器人之间的参数用网络做概率估计，计算当生活时间轴上的机器人在生活时间轴上的场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成所述参数改变概率的拟合曲线。其中，概率算法可以采用贝叶斯概率算法。
通过在结合可变参数的机器人的场景，将机器人本身的自我认知行扩展，对自我认知中的参数与可变参会苏轴中使用场景的参数进行拟合，产生拟人化的影响。同时，加上对于地点场景的识别，使得机器人会知道自己的地理位置，会根据自己所处的地理环境，改变交互内容生成的方式。另外，我们使用贝叶斯概率算法，将机器人之间的参数用贝叶斯网络做概率估计，计算生活时间轴上的机器人本身时间轴场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成拟合曲线，动态影响机器人本身的自我认知。这种创新的模块使得机器人本身具有人类的生活方式，对于表情这块，可按照所处的地点场景，做表情方面的改变。
实施例二
如图2所示，本实施例中公开一种基于意图识别控制家电的系统，包括：
获取模块201，用于获取用户的多模态信息；
意图识别模块202，用于根据所述多模态信息识别用户意图，其中可变参数由可变参数模块301生成；
人工智能模块203，用于根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制，其中可变参数由可变参数模块301生成，，其中上下文记录由上下文记录模块401生成。
这样就可以通过用户的多模态信息例如用户语音、用户表情、用户动作等的一种或几种，来识别出用户意图，例如用户是想要有点冷想提高室内温度或用户有点热想降低室内温度等，然后根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数来对空调进行控制，从而更加智能化了自动调节空调，本发明将人工智能应用到智能家居中，更加便捷、准确的控制空调，使人们的日常生活更加方便，并且还可以增加生活的趣味性和互动性，为生活添加更多精彩，并且使机器人更加拟人化，也提高了人工智能在智能家居方面的用户体验。
本实施例中，可变参数具体是：人与机器发生的突发改变，比如时间轴上的一天生活是吃饭、睡觉、交互、跑步、吃饭、睡觉。那在这个情况下，假如突然改变机器人的场景，比如在跑步的时间段带去海边等等，这些人类主动对于机器人的参数，作为可变参数，这些改变会使得机器人的自我认知产生改变。生活时间轴与可变参数可以对自我认知中的属性，例如心情值，疲劳值等等的更改，也可以自动加入新的自我认知信息，比如之前没有愤怒值，基于生活时间轴和可变因素的场景就会自动根据之前模拟人类自我认知的场景，从而对机器人的自我认知进行添加。
例如，按照生活时间轴，在中午12点的时候应该是吃饭的时间，而如果改变了这个场景，比如在中午12点的时候出去逛街了，那么机器人就会将这个作为其中的一个可变参数进行写入，在这个时间段内用户与机器人交互时，机器人就会结合到中午12点出去逛街进行生成交互内容，而不是以之前的中午12点在吃饭进行结合生成交互内容，在具体生成交互内容时，机器人就会结合获取的用户的多模态信息，例如语音信息、视屏信息、图片信息等和可变参数进行生成。这样就可以加入一些人类生活中的突发事件在机器人的生活轴中，让机器人的交互更加拟人化。
本实施例中，家电可以是日常生活中使用的家用电器，例如灯具，冰箱，空调，电视机，洗衣机，微波炉等。下面以空调为例进行说明，当为空调时，用户调节的就是空调的温度或空调的开或关。
例如，用户说开空调，人工智能模块判断可变参数，例如天气为下雨，室外温度下降，这样机器人就会根据上下文记录中的温度，会提高空调的温度。
当然，本实施例仅以空调为例进行说明，其余家电也可以应用到本实施例中。
根据其中一个示例，所述对话记录中包括用户对温度或天气的评价信息；所述人工智能模块具体用于：
结合在预设时间段内用户对温度或天气的评价和可变参数对空调进行控制。
这样就可以根据之前上下文记录中的温度进行判断空调的温度，例如用户之前说过好热，那么在开启空调的时候，就可以将空调的温度调低。
根据其中一个示例，所述可变参数包括室外实时温度的变化，所述人工智能模块具体用于：结合上下文记录和室外实时温度的变化对空调进行控制。
这样就可以根据室外的温度实时的对空调的温度进行控制。
根据其中一个示例，所述系统还包括处理模块，用于将机器人的自我认知的参数与可变参数中场景的参数进行拟合，生成可变参数。
这样通过在结合可变参数的机器人的场景，将机器人本身的自我认知行扩展，对自我认知中的参数与可变参会苏轴中使用场景的参数进行拟合，产生拟人化的影响。
根据其中一个示例，所述可变参数至少包括改变用户原本的行为和改变之后的行为，以及代表改变用户原本的行为和改变之后的行为的参数值。
可变参数就是按照原本计划，是处于一种状态的，突然的改变让用户处于了另一种状态，可变参数就代表了这种行为或状态的变化，以及变化之后用户的状态或者行为，例如原本在下午5点是在跑步，突然有其他的事，例如去打球，那么从跑步改为打球就是可变参数，另外还要研究这种改变的几率。
根据其中一个示例，所述人工智能模块具体用于：根据所述多模态信息和可变参数以及参数改变概率的拟合曲线生成交互内容。
这样就可以通过可变参数的概率训练生成拟合曲线，从而生成机器人交互内容。
根据其中一个示例，所述系统包括拟合曲线生成模块，用于使用概率算法，将机器人之间的参数用网络做概率估计，计算当生活时间轴上的机器人在生活时间轴上的场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成所述参数改变概率的拟合曲线。其中，概率算法可以采用贝叶斯概率算法。
通过在结合可变参数的机器人的场景，将机器人本身的自我认知行扩展，对自我认知中的参数与可变参会苏轴中使用场景的参数进行拟合，产生拟人化的影响。同时，加上对于地点场景的识别，使得机器人会知道自己的地理位置，会根据自己所处的地理环境，改变交互内容生成的方式。另外，我们使用贝叶斯概率算法，将机器人之间的参数用贝叶斯网络做概率估计，计算生活时间轴上的机器人本身时间轴场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成拟合曲线，动态影响机器人本身的自我认知。这种创新的模块使得机器人本身具有人类的生活方式，对于表情这块，可按照所处的地点场景，做表情方面的改变。
本发明公开一种机器人，包括如上述任一所述的一种基于意图识别控制家电的系统。
以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (19)

1.一种基于意图识别控制家电的方法，其特征在于，包括：
获取用户的多模态信息；
根据所述多模态信息识别用户意图；
根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上下文记录包括在预设时间段内机器人与用户的对话记录；所述结合上下文记录和可变参数对家电进行控制步骤具体包括：结合预设时间段内机器人与用户的对话记录和可变参数对家电进行控制。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述可变参数至少包括温度、天气、亮度、洁净度、湿度中的一种或几种。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述家电包括空调，所述对话记录中包括用户对温度或天气的评价信息；所述结合上下文记录和可变参数对家电进行控制的步骤具体包括：
结合在预设时间段内用户对温度或天气的评价和可变参数对空调进行控制。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述可变参数包括室外实时温度的变化，所述结合上下文记录和可变参数对家电进行控制的步骤包括：结合上下文记录和室外实时温度的变化对空调进行控制。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人可变参数的生成方法包括：将机器人的自我认知的参数与可变参数中场景的参数进行拟合，生成机器人可变参数。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述可变参数至少包括改变用户原本的行为和改变之后的行为，以及代表改变用户原本的行为和改变之后的行为的参数值。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述多模态信息和可变参数生成交互内容的步骤具体包括：根据所述多模态信息和可变参数以及参数改变概率的拟合曲线生成交互内容。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述参数改变概率的拟合曲线的生成方法包括：使用概率算法，将机器人之间的参数用网络做概率估计，计算当生活时间轴上的机器人在生活时间轴上的场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成所述参数改变概率的拟合曲线。
10.一种基于意图识别控制家电的系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取用户的多模态信息；
意图识别模块，用于根据所述多模态信息识别用户意图；
人工智能模块，用于根据用户的多模态信息和用户意图，结合上下文记录和可变参数对家电进行控制。
11.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述上下文记录包括在预设时间段内机器人与用户的对话记录；所述人工智能模块具体用于：结合预设时间段内机器人与用户的对话记录和可变参数对家电进行控制。
12.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述可变参数至少包括温度、天气、亮度、洁净度、湿度中的一种或几种。
13.根据权利要求11所述的系统，其特征在于，所述家电包括空调，所述对话记录中包括用户对温度或天气的评价信息；所述人工智能模块具体用于：
结合在预设时间段内用户对温度或天气的评价和可变参数对空调进行控制。
14.根据权利要求13所述的系统，其特征在于，所述可变参数包括室外实时温度的变化，所述人工智能模块具体用于：结合上下文记录和室外实时温度的变化对空调进行控制。
15.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述系统还包括处理模块，用于将机器人的自我认知的参数与可变参数中场景的参数进行拟合，生成可变参数。
16.根据权利要求15所述的系统，其特征在于，所述可变参数至少包括改变用户原本的行为和改变之后的行为，以及代表改变用户原本的行为和改变之后的行为的参数值。
17.根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述人工智能模块具体用于：根据所述多模态信息和可变参数以及参数改变概率的拟合曲线生成交互内容。
18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述系统包括拟合曲线生成模块，用于使用概率算法，将机器人之间的参数用网络做概率估计，计算当生活时间轴上的机器人在生活时间轴上的场景参数改变后，每个参数改变的概率，形成所述参数改变概率的拟合曲线。
19.一种机器人，其特征在于，包括如权利要求10至18任一所述的一种基于意图识别控制家电的系统。
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