智能机器人控制方法及装置、电子设备、存储介质转让专利
申请号 : CN201811313910.X
文献号 : CN109465823B
文献日 : 2022-03-18
发明人 : 曹洪林
申请人 : 泰康保险集团股份有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种智能机器人控制方法,其特征在于,所述方法包括:接收感觉信号;
从历史信号中调取与所述感觉信号相关的目标历史信号;所述目标历史信号是根据所述感觉信号的频率特性的相似度来确定的;
根据所述感觉信号与所述目标历史信号生成反射信号,并通过所述反射信号控制智能机器人执行指令;
将所述感觉信号添加到所述历史信号中;
所述从历史信号中调取与所述感觉信号相关的目标历史信号包括:提取所述感觉信号的频率特性;
检测所述感觉信号的频率特性与缓存信号的频率特性的相似度;
如果所述相似度达到第一阈值,则将所述缓存信号确定为所述目标历史信号;
如果所述相似度小于所述第一阈值,则调取与所述感觉信号的频率特性相近的历史信号,作为所述目标历史信号。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:将所述缓存信号中与所述感觉信号的频率特性相似度低于第二阈值的信号回收到所述历史信号中;
将与所述感觉信号的频率特性相似度达到所述第二阈值的历史信号释放到缓存中,形成新的缓存信号。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,在将所述缓存信号确定为所述目标历史信号后,所述根据所述感觉信号与所述目标历史信号生成反射信号包括:将所述感觉信号叠加到所述目标历史信号上,以生成所述反射信号。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述智能机器人执行指令的过程中接收反馈信号;
将所述反馈信号与所述缓存信号结合,生成新的缓存信号。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述通过所述反射信号控制智能机器人执行指令包括:
将所述反射信号输入全部执行单元;
根据各所述执行单元的输出结果确定所述指令;
控制所述智能机器人执行所述指令。
6.一种智能机器人控制装置,其特征在于,包括:接收模块,用于接收感觉信号;
调取模块,用于从历史信号中调取与所述感觉信号相关的目标历史信号;所述目标历史信号是根据所述感觉信号的频率特性的相似度来确定的;
控制模块,用于根据所述感觉信号与所述目标历史信号生成反射信号,并通过所述反射信号控制智能机器人执行指令;
添加模块,用于将所述感觉信号添加到所述历史信号中;
所述调取模块,还用于:
提取所述感觉信号的频率特性;
检测所述感觉信号的频率特性与缓存信号的频率特性的相似度;
如果所述相似度达到第一阈值,则将所述缓存信号确定为所述目标历史信号;
如果所述相似度小于所述第一阈值,则调取与所述感觉信号的频率特性相近的历史信号,作为所述目标历史信号。
7.一种电子设备,其特征在于,包括:处理器;以及
存储器,用于存储所述处理器的可执行指令;
其中,所述处理器配置为经由执行所述可执行指令来执行权利要求1‑5任一项所述的方法。
8.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1‑5任一项所述的方法。
说明书 :
智能机器人控制方法及装置、电子设备、存储介质
技术领域
背景技术
机构和感应机构,具有利用传感信息(包括视觉、听觉、触觉、力觉和红外、超声及激光等)进
行传感信息处理、实现控制与操作的能力,受控于外部计算机,在外部计算机上具有智能处
理单元,处理由受控机器人采集的各种信息以及机器人本身的各种姿态和轨迹等信息,然
后发出控制指令,以指挥机器人的行为。又例如交互型机器人,可以通过计算机系统与人类
进行人机对话,虽然具有了部分处理和决策功能,能够独立地实现一些诸如轨迹规划、简单
的避障等功能,但是仍需要受到外部的控制。
发明内容
化的问题。
目标历史信号生成反射信号,并通过所述反射信号控制智能机器人执行指令;将所述感觉
信号添加到所述历史信号中。
的历史信号,作为所述目标历史信号。
达到第一阈值,则将所述缓存信号确定为所述目标历史信号;如果所述相似度小于所述第
一阈值,则执行调取与所述感觉信号的频率特性相近的历史信号的步骤。
的频率特性相似度达到所述第二阈值的历史信号释放到缓存中,形成新的缓存信号。
到所述目标历史信号上,以生成所述反射信号。
令;控制所述智能机器人执行所述指令。
模块,用于根据所述感觉信号与所述目标历史信号生成反射信号,并通过所述反射信号控
制智能机器人执行指令;添加模块,用于将所述感觉信号添加到所述历史信号中。
任意一项所述的方法。
进行下一瞬间的感觉信号接收及处理。一方面,本示例性实施例基于历史信号的管理与调
用,对感觉信号进行分析处理,实现了智能机器人的自主学习,因此控制方法具有较高的自
主性与智能性。另一方面,在处理感觉信号的过程中,通过改变数值采集、信号合成、差异分
析、宏观反射等方式,使各执行单元可以根据感觉信号的整体做出指令,减少了智能机器人
的程序化反应,使其行为更加拟人。
附图说明
的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据
这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
全面和完整,并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。所描述的特征、结
构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施方式中。
接收感觉信号时,可以记录传感器测量的完整数值,也可以记录传感器受到外部环境作用
后的改变数值。特别的,在记录改变数值时,各类传感器可以不单独采集各种感觉信号,而
将各种感觉信号共同作用在各类传感器上,得到改变数值。
然后从相同类型的历史信号中查找相关的历史信号,作为目标历史信号;在查找时,可以根
据感觉信号的类型确定查找的方式,例如感觉信号为视觉信号时,可以通过图像识别查找
图像相似度较高的历史信号,感觉信号为听觉信号时,可以通过语音识别查找与语音文本
或语音声纹相近的历史信号等等。在一个实施例中,还可以查找与感觉信号的频率特性相
近的历史信号。
反射信号,生成新的反射信号,以作用于智能机器人的执行单元。
觉信号与历史信号结合,并输入到智能机器人的处理中枢,处理中枢维护着高维的可变反
射面,可以通过物理反射的原理对信号进行处理,得到反射信号,以输出到智能机器人的执
行单元。
单元生成指令,从而使智能机器人根据指令做出反映行为。
S130是针对于某一瞬间接收到的感觉信号的处理过程,在下一瞬间,该感觉信号可以转化
为历史信号,并可能对下一瞬间的感觉信号产生影响。因此,在每一瞬间,智能机器人根据
接收到的感觉信号执行指令,做出特定的行为,同时该感觉信号可以写入储存历史信号的
数据库或关于历史信号的其他类型存储中,成为新的历史信号。
觉信号的应激处理机制。
以将感觉信号添加到历史信号中,以进行下一瞬间的感觉信号接收及处理。一方面,本示例
性实施例基于历史信号的管理与调用,对感觉信号进行分析处理,实现了智能机器人的自
主学习,因此控制方法具有较高的自主性与智能性。另一方面,在处理感觉信号的过程中,
通过改变数值采集、信号合成、差异分析、宏观反射等方式,使各执行单元可以根据感觉信
号的整体做出指令,减少了智能机器人的程序化反应,使其行为更加拟人。
征向量,同时也记录每个历史信号的特征向量,通过感觉信号与历史信号的特征向量之间
的相似度计算(例如求余弦相似度等),可以查找相近的目标历史信号。在一个实施例中,也
可以绘制感觉信号的频率图像(可以包括频域图像、时域图像等),通过匹配图像特征确定
与其相近的目标历史信号。此外,也可以通过其他方式进行频率特性的相似性匹配,本公开
对此不做特别限定。
关性更高,有利于对智能机器人实现更加精准的控制。
信号。本示例实施方式中,下述历史信号特指非缓存信号的那部分历史信号,通常储存于数
据库及其他长期性存储中(如硬盘、容器等),区别于缓存中所暂时存放的信号。缓存信号具
有更快的读写速度,因此,如果缓存信号与感觉信号的相关性较高,可以直接调取缓存信号
作为目标历史信号。具体而言,可以设置第一阈值作为判断标准,如果缓存信号与感觉信号
的频率特性相似度小于第一阈值,说明两种信号的相关性较低,可以从历史信号中查找并
调取目标历史信号。
图3所示,其中历史信号区是指储存历史信号的数据库或其他类型的长期性存储。第二阈值
即为此而设定的判断标准,可以与第一阈值相同,也可以不同。
信号确定为目标历史信号;在此基础上,可以分别计算每个缓存信号与每个感觉信号的频
率特性相似度,并按照相似度最高的计算结果进行配对或聚类,如果一个或多个缓存信号
与感觉信号计算出的最高的频率特性相似度也低于第二阈值,则可以将其替换为其他历史
信号。
类型且相似或连续性缓慢变化的感受信号,在此过程中,不断更新缓存信号,可以减小信号
差异,提高信号处理速度,有利于智能机器人的精准控制。
一反射信号;另一方面将感觉信号与缓存信号进行作用,此处缓存信号可视为智能机器人
的固有脑电波,缓存信号收到感觉信号的影响,发生改变,形成新的脑电波;将第一反射信
号再作用于新的脑电波,可以形成最终的反射信号,该反射信号用于生成指令。执行单元按
照该指令执行动作,并在执行过程中接收外部刺激,形成新的感觉信号,并重复上述过程,
从而实现了智能机器人的自主性控制。
信号可以较多的维持前一瞬间的反射信号,即智能机器人的行为变化较小。如果叠加感觉
信号对于缓存信号几乎无影响,则反射信号可以完全维持,以此能够过滤掉扰动的感觉信
号。
馈信号与缓存信号线性相加,反馈信号是完整信号时,可以将反馈信号与缓存信号矢量叠
加等。上述过程实际上设置了一种缓存信号的更新机制,使缓存信号可以定量表征智能机
器人最新接收的感受。
程中,可以迅速接收到反馈信号,并进行上述步骤的处理。
果可视为子指令,每个执行单元根据自身的类型输出子指令,从而实现了将反射信号的细
化处理。中枢系统将各执行单元的子指令综合后,生成最终的指令,并将指令传达到执行单
元,使得智能机器人执行指令。由于每个执行单元都有不同的算法,可以输出多种子指令,
再考虑前后相邻瞬间的指令情况,可以产生近乎无限多种可能的子指令组合,从而提高了
智能机器人指令的多样性。此外,中枢系统在做综合处理时,可以将一部分子指令做无效处
理,实际应用中,每个瞬间由各执行单元产生的子指令,最后只保留了其中的一小部分用于
实际执行。
“2018”看到了桌子上的美食“烧鸭”,“烧鸭”的光学视觉信号进入“2018”,即感觉信号。
“2018”在接收这个信号之前,缓存信号是关于食用“猪蹄”的记录数据,这时“烧鸭”的感觉
信号进入,系统判断其与缓存信号相近,并结合两种信号识别出和吃相关;同时感觉信号也
进入历史信号区,并经过中枢系统的可变反射面反射得到吃的结论,产生了吃的反射信号。
反射信号控制执行单元,包括四肢执行器、头部执行器等,移动到“烧鸭”边,开始吃的操作,
吃“烧鸭”时,将“烧鸭”的触感、味觉等形成反馈信号,添加到缓存信号中,并在后续进入历
史信号区,以影响后续感觉信号的处理。从而完成了智能机器人在某一瞬间接收到感觉信
号时的控制过程。
觉信号相关的目标历史信号;控制模块530,用于根据感觉信号与目标历史信号生成反射信
号,并通过反射信号控制智能机器人执行指令;添加模块540,用于将感觉信号添加到历史
信号中。
信号。
如果相似度小于第一阈值,则调取与感觉信号的频率特性相近的历史信号。
频率特性相似度达到第二阈值的历史信号释放到缓存中,形成新的缓存信号。
全的软件实施方式(包括固件、微代码等),或硬件和软件方面结合的实施方式,这里可以统
称为“电路”、“模块”或“系统”。
(包括存储单元620和处理单元610)的总线630、显示单元640。
骤。例如,处理单元610可以执行图1所示的步骤S110~S140等。
程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
的局域总线。
该电子设备600能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调
器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口650进行。并且,电子设备600还可以
通过网络适配器660与一个或者多个网络(例如局域网(LAN),广域网(WAN)和/或公共网络,
例如因特网)通信。如图所示,网络适配器660通过总线630与电子设备600的其它模块通信。
应当明白,尽管图中未示出,可以结合电子设备600使用其它硬件和/或软件模块,包括但不
限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及
数据备份存储系统等。
实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来,该软件产品可以存储在一个非易失
性存储介质(可以是CD‑ROM,U盘,移动硬盘等)中或网络上,包括若干指令以使得一台计算
设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开示例性实施
例的方法。
为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当程序产品在终端设备上运行时,程序代码用于
使终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本公开各种示例性实施方
式的步骤。
备,例如个人电脑上运行。然而,本公开的程序产品不限于此,在本文件中,可读存储介质可
以是任何包含或存储程序的有形介质,该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或
者与其结合使用。
体的系统、装置或器件,或者任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列
表)包括:具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储
器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(CD‑
ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
光信号或上述的任意合适的组合。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介
质,该可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其
结合使用的程序。
程序设计语言‑诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备
上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部
分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设
备的情形中,远程计算设备可以通过任意种类的网络,包括局域网(LAN)或广域网(WAN),连
接到用户计算设备,或者,可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商来通过因
特网连接)。
序。另外,也易于理解,这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之,上文描述的一
个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。
适应性变化遵循本公开的一般性原理并包括本公开未公开的本技术领域中的公知常识或
惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的,本公开的真正范围和精神由权利要求
指出。