(57)【要約】ロボットの動的学習方法であって、トレーニング学習モードを含み、前記トレーニング学習モードは、３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップと、ルールライブラリを取得し、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップと、作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新し、且つ前記新しいタグを前記タグライブラリに更新するステップとを含む。【選択図】なし
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
トレーニング学習モードを含み、前記トレーニング学習モードは、
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップと、
ルールライブラリを取得し、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップと、
作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新するステップとを含む、ことを特徴とするロボットの動的学習方法。
【請求項２】
前記方法は、さらに、
作成された新しいタグが前記タグライブラリ内のタグと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいタグを前記タグライブラリに更新することと、
前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成することとを含む、ことを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けした前記ステップは、
マシンビジョン及び自然言語理解に基づいて、ロボットの３次元環境意味マップを呼び出すことと、
現在のシーンの意味マップ又は前記対話教示行為を取得し、現在のシーンの意味マップ又は対話教示行為に新しい帰属・使用関係があるか否かを認識し、前記新しい帰属・使用関係を解析してタグ付けし、そして前記タグライブラリに格納することとを含む、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記ルールライブラリの各ルール及び対話教示行為は、少なくとも４つの要素、すなわち主体、客体、実行する動作、及び許可されているか否かを含み、前記ルールライブラリは、デフォルトシーンのルール及び学習ルールを含む、ことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
動作モードをさらに含み、前記動作モードは、
ユーザの音声命令を受信し、前記音声命令を認識するステップと、
認識した音声命令及び前記ルールライブラリに基づいて、タスクプランニングを行うステップと、
前記タスクプランニングに矛盾ルールがあるか否かを判断し、矛盾ルールがある場合、ユーザとのクエリ対話を構築するステップとを含む、ことを特徴とする請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記クエリ対話は、
引き続き実行のクエリ対話で、ユーザが引き続き実行することを選択した場合、前記矛盾ルールを無視することと、
キャンセルのクエリ対話で、ユーザがキャンセルすることを選択した場合、動作モードに切り替えることと、
トレーニング学習モードに入るクエリ対話とを含む、ことを特徴とする請求項５に記載の方法。
【請求項７】
トレーニング学習モジュールを含み、前記トレーニング学習モジュールは、
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップと、
ルールライブラリを取得し、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップと、
作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新するステップとを実行するために用いられる、ことを特徴とするロボットの動的学習システム。
【請求項８】
タスク実行モジュールをさらに含み、
前記トレーニング学習モジュールは、さらに、作成された新しいタグが前記タグライブラリ内のタグと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいタグを前記タグライブラリに更新するために用いられ、
前記タスク実行モジュールは、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成するために用いられる、ことを特徴とする請求項７に記載のシステム。
【請求項９】
前記トレーニング学習モジュールは、タグ更新モジュールをさらに含み、前記タグ更新モジュールは、
マシンビジョン及び自然言語理解に基づいて、ロボットの３次元環境意味マップを呼び出すことと、
現在のシーンの意味マップ又は前記対話教示行為を取得し、現在のシーンの意味マップ又は対話教示行為に新しい帰属・使用関係があるか否かを認識し、前記新しい帰属・使用関係を解析してタグ付けし、そして前記タグライブラリに格納することとに用いられる、ことを特徴とする請求項７又は８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記ルールライブラリの各ルール及び対話教示行為は少なくとも４つの要素、すなわち主体、客体、実行する動作、及び許可されているか否かを含み、前記ルールライブラリは、デフォルトシーンのルール及び学習ルールを含む、ことを特徴とする請求項９に記載のシステム。
【請求項１１】
動作モジュールをさらに含み、前記動作モジュールは、
ユーザの音声命令を受信し、前記音声命令を認識するステップと、
認識した音声命令及び前記ルールライブラリに基づいて、タスクプランニングを行うステップと、
前記タスクプランニングに矛盾ルールがあるか否かを判断し、矛盾ルールがある場合、ユーザとのクエリ対話を構築するステップとを含む、ことを特徴とする請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
クエリ対話モジュールをさらに含み、前記クエリ対話モジュールのクエリ対話内容は、
引き続き実行のクエリ対話で、ユーザが引き続き実行することを選択した場合、前記矛盾ルールを無視することと、
キャンセルのクエリ対話で、ユーザがキャンセルすることを選択した場合、動作モジュールに切り替えることと、
トレーニング学習モードに入るクエリ対話とを含む、ことを特徴とする請求項１１に記載のシステム。
【請求項１３】
トレーニング学習モジュールを含み、前記トレーニング学習モジュールは、動的タグ付けモジュール、取得モジュール、ルール更新モジュール、及びタスク実行モジュールを含み、
前記動的タグ付けモジュールは、３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けし、そしてタグライブラリに格納するために用いられ、
前記取得モジュールは、ルールライブラリを取得するために用いられ、
前記ルール更新モジュールは、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルールを作成し、そしてルールライブラリに格納するために用いられ、
前記動的タグ付けモジュールは、さらに、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいタグを作成し、そしてタグライブラリに格納するために用いられ、
前記タスク実行モジュールは、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成するために用いられる、ことを特徴とする動的学習ロボット。
【請求項１４】
タグ更新モジュールをさらに含み、前記タグ更新モジュールは、
マシンビジョン及び自然言語理解に基づいて、ロボットの３次元環境意味マップを取得することと、
現在のシーンの意味マップ又は前記対話教示行為を取得し、現在のシーンの意味マップ又は対話教示行為に新しい帰属・使用関係があるか否かを認識し、前記新しい帰属・使用関係を解析してタグ付けし、そして前記タグライブラリに格納することとに用いられる、ことを特徴とする請求項１に記載の動的学習ロボット。
【請求項１５】
前記ルールライブラリの各ルール及び対話教示行為は少なくとも４つの要素、すなわち主体、客体、実行する動作、及び許可されているか否かを含み、前記ルールライブラリは、デフォルトシーンのルール及び学習ルールを含むことを特徴とする請求項３に記載の動的学習ロボット。
【請求項１６】
動作モジュールをさらに含み、前記動作モジュールは、認識モジュール、タスク作成モジュール、矛盾判断モジュール、及びクエリ対話モジュールを含み、
前記認識モジュールは、ユーザの音声命令を受信し、前記音声命令を認識するために用いられ、
前記タスク作成モジュールは、認識した音声命令及び前記ルールライブラリに基づいて、タスクプランニングを行うために用いられ、
前記矛盾判断モジュールは、前記タスクプランニングに矛盾ルールがあるか否かを判断するために用いられ、
前記クエリ対話モジュールは、矛盾ルールがある場合、ユーザとのクエリ対話を構築するために用いられる、ことを特徴とする請求項４に記載の動的学習ロボット。
【請求項１７】
格納モジュール、受信モジュール、及び確認モジュールを含み、
前記格納モジュールは、ロボットからの３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けしたタグを格納して、タグライブラリを形成するために用いられ、
前記格納モジュールは、さらに、ロボットのルールライブラリを格納するために用いられ、
前記受信モジュールは、ロボットが前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して作成した新しいルールを受信するために用いられ、
前記受信モジュールは、さらに、ロボットが前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して作成した新しいタグを受信するために用いられ、
前記確認モジュールは、前記新しいルールと前記ルールライブラリ内のルールが及び新しいタグと前記タグライブラリ内のタグが矛盾するか否かを確認し、矛盾しない場合に前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新し及び新しいタグを前記タグライブラリに更新するために用いられる、ことを特徴とするクラウドサーバ。
【請求項１８】
最適化モジュール及び送信モジュールをさらに含み、前記送信モジュールは、ロボットのリクエストに応じて対応するタグ及びルールを送信するために用いられ、前記最適化モジュールは、ロボットのタスクプランニングを受信し、且つ前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、前記タスクプランニングを最適化するために用いられる、ことを特徴とする請求項１７に記載のクラウドサーバ。
【請求項１９】
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリ、通信部品、オーディオデータコレクタ及びビデオデータコレクタとを含み、ここで、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行できる命令が格納され、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されるときにオーディオデータコレクタ及びビデオデータコレクタのデータを呼び出し、通信部品を介してクラウドサーバとのリンクを構築することにより、前記少なくとも１つのプロセッサに請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法を実行させる、電子機器。
【請求項２０】
請求項１〜６のいずれか１項に記載の方法をコンピュータに実行させるためのコンピュータ実行可能な命令が格納されている、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、ヒューマンロボットインタラクション分野に関し、具体的には、ロボットの動的学習方法、システム、ロボット及びクラウドサーバに関する。
【背景技術】
【０００２】
ネットワーク伝送及びビッグデータ技術の発展並びにハードウェア処理能力の向上に伴い、益々多くのロボットが人々の家庭生活に入っていく。
【０００３】
従来のロボットについて、機能面では、顔認識、物体検出、スマート音声応答、文字認識などのような人工知能に焦点を当てる。バイドゥ、Ｇｏｏｇｌｅ、Ｓｏｕｎｄ  Ｈｏｕｎｄ等の研究開発機構による音声認識の正確率は、２０１５年に既に９０％を超えた。２０１６年の第４回国際マルチチャンネル音声分離及び認識コンテストでは、６つのマイクロフォンを使用している条件で大部分の参加チームの認識エラー率がすでに７％を下回り、中国国内のリーダー企業である科大訊飛は、すでに２．２４％まで下げ、その正確率が９９％のヒューマンマシンインタラクションの質的変化閾値に接近している。また、コンピュータビジョン面では、ＩｍａｇｅＮｅｔ画像認識コンテストを観察窓口として、その優勝チームの認識エラー率は、２０１５年に人間の平均レベル以下まで低下し、２０１６年にはさらに２．９９％まで低下した。
【０００４】
ただし、ロボットのオーディオ認識及び画像認識は益々成熟していくが、ロボットの使用体験の面において、現在のヒューマンマシンインタラクションは、基本的に人が質問して機械が回答する方式であり、回答方式が様々で、益々スマートになっていても、その多くは、ロボットがユーザの質問メッセージを従動的に受信する方式である。ロボットとユーザとの間に人工知能をよく活用した関係が構築されていない。
【０００５】
そのため、従来のロボットは、人間に指定された複雑なタスクを完全に実行することも、比較的複雑な対話を完成することもできない。例えば、ユーザがロボットに「Ｈｉ  ＸＸＸ、隣の部屋に行って私のコップに水を入れて持って来てください。私は薬を飲みたい」と言う。この内容は、ロボットがこの話を理解して取得する必要がある情報に関わり、すなわち隣の部屋はどこだ、隣の部屋にはコップがあるか、ユーザ専用コップとはどれか、どこで水を受け取るか、ユーザが飲む薬はどこにあるかという情報を取得する必要があり、そしてコップの口が上を向いていないと水を受け取れないのようなサポートシリーズのルールを知る必要があり、このユーザの薬を見つけて渡す必要がある。それから、タスクプランニング、ルートプランニング、位置決めを行え、且つ移動して一連の動作を実行して、プランニングしたタスクを完成することができる。これらは、いずれも従来のロボットが完成できないことである。
【０００６】
中国特許出願第２０１６１０９７０６３３．４号には、ロボットのヒューマンマシンインタラクション方法及びシステムが開示されており、前記ロボットのヒューマンマシンインタラクションシステムは、レーザ信号を取得するための第１の取得モジュールと、音声信号を取得するための第２の取得モジュールと、前記レーザ信号に対応する異なるレーザ受光器に基づいて、異なるプリセット動作をトリガするための第１の実行モジュールと、前記音声信号に基づいて、対応するプリセット動作及び／又は対応するプリセット音声を実行するための第二執行モジュールとを含む。
【０００７】
以上の特許に開示されたロボットは、ロボットの動作と音声の調和及び一致を実現できるが、人と環境について動的学習することができず、人工知能をよく活用した関係を構築することができない。
【０００８】
従って、従来技術におけるロボットは、まだ改良する必要がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本願が主に解決しようとする技術的問題は、ロボットの動的学習方法、システム、ロボット及びクラウドサーバを提供することであり、トレーニング学習モードが設定され、対話教示行為を通してロボットをトレーニングして学習させることにより、ロボットが人物、環境特徴、及び帰属関係を明確にすることができ、また人物と環境の変化を常に更新し、且つ分類してタグライブラリとルールライブラリを形成し、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザが与えた比較的複雑なタスクを完成するか又はユーザとの比較的複雑な対話を完成して、ユーザ体験を向上させる。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
第１の態様では、本願の実施例はロボットの動的学習方法を提供し、前記方法はトレーニング学習モードを含み、前記トレーニング学習モードは、
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップと、
ルールライブラリを取得し、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップと、
作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新し、且つ前記新しいタグを前記タグライブラリに更新するステップとを含む。
【００１１】
第２の態様では、本願の実施例はロボットの動的学習システムをさらに提供し、前記システムはトレーニング学習モジュールを含み、前記トレーニング学習モジュールは、
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップと、
ルールライブラリを取得し、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップと、
作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新するステップとを実行するために用いられる。
【００１２】
第３の態様では、本願の実施例は動的学習ロボットをさらに提供し、前記ロボットはトレーニング学習モジュールを含み、前記トレーニング学習モジュールは、動的タグ付けモジュール、取得モジュール、ルール更新モジュール及びタスク実行モジュールを含み、
前記動的タグ付けモジュールは、３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けし、そしてタグライブラリに格納するために用いられ、
取得モジュールは、ルールライブラリを取得するために用いられ、
前記ルール更新モジュールは、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルールを作成し、そしてルールライブラリに格納するために用いられ、
前記動的タグ付けモジュールは、さらに、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいタグを作成し、そしてタグライブラリに格納するために用いられ、
タスク実行モジュールは、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成するために用いられる。
【００１３】
第４の態様では、本願の実施例はクラウドサーバをさらに提供し、前記サーバは格納モジュール、受信モジュール及び確認モジュールを含み、
前記格納モジュールは、ロボットからの３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けしたタグを格納し、タグライブラリを形成するために用いられ、
前記格納モジュールは、さらに、ロボットのルールライブラリを格納するために用いられ、
前記受信モジュールは、ロボットが前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して作成した新しいルールを受信するために用いられ、
前記受信モジュールは、ロボットが前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して作成した新しいタグを受信するために用いられ、
前記確認モジュールは、前記新しいルールと前記ルールライブラリ内のルール及び新しいタグと前記タグライブラリ内のタグには矛盾があるか否かを確認し、矛盾がない場合に前記新しいルールをルールライブラリに更新し及び新しいタグを前記タグライブラリに更新するために用いられる。
【００１４】
第５の態様では、本願の実施例は電子機器をさらに提供し、前記電子機器は、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサと通信可能に接続されるメモリ、通信部品、オーディオデータコレクタ及びビデオデータコレクタとを含み、ここで、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行できる命令が格納され、前記命令が前記少なくとも１つのプロセッサにより実行されるときにオーディオデータコレクタ及びビデオデータコレクタのデータを呼び出し、通信部品を介してクラウドサーバとのリンクを構築することにより、前記少なくとも１つのプロセッサに上記の方法を実行させる。
【００１５】
第６の態様では、本願の実施例は、コンピュータが上記の方法を実行させるためのコンピュータ実行可能な命令が格納されている、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体を提供する。
【発明の効果】
【００１６】
本願の有益な効果は、本願の実施例に係るロボットの動的学習方法、システム、動的学習ロボット及びクラウドサーバは、トレーニング学習モードが設定され、対話教示行為を通してロボットをトレーニングして学習させることにより、画像ビジョン及びロボットの意味理解に基づいて、タグライブラリとルールライブラリを作成し且つ常に更新することにより、ロボットが人物、環境特徴、及び帰属関係を明確にすることができ、また人物と環境の変化を常に更新し、それによってタグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザが与えた比較的複雑なタスクを完成し又はユーザとの比較的複雑な対話を完成し、ユーザ体験を向上させる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
１つ又は複数の実施例では、対応する添付図面を参考して例示的に説明したもので、これらの例示的な説明は実施例を限定するものではなく、添付図面において、類似部品を同じ符号で表示し、特別な説明がない限り、添付図面内の図は比例を限定するものではない。
【図１】本願の実施例に係るロボットの動的学習システムのシステム原理図である。
【図２】本願の実施例に係るロボットの動的学習システムのシステム動作関係図である。
【図３】本願の実施例に係るロボットの動的学習システムのシステムモジュール図である。
【図４】本願の実施例に係るロボットの動的学習方法のトレーニング学習モードでの主要フローチャートである。
【図５】本願の実施例に係るロボットの動的学習方法のタグを更新するフローチャートである。
【図６】本願の実施例に係るロボットの動的学習方法の動作モードでのフローチャートである。
【図７】本願の実施例に係るロボットの動的学習方法の電子機器のハードウェアの構造概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本願の目的、技術的解決手段及び長所をより明確にするために、以下では添付図面及び実施例を参考しながら、本願についてさらに詳細に説明する。なお、本明細書に記載された具体的な実施例は本願を説明するものにすぎず、本願を限定するものではないことは理解されたい。
【００１９】
本願の実施例に係るロボットの動的学習方法、システム、ロボット及びクラウドサーバにおいて、ロボットは動作モードとトレーニング学習モードに設定される。トレーニング学習モードでは、対話教示行為を通してロボットをトレーニングして学習させることにより、ロボットが人物、環境特徴、及び帰属関係を明確にすることができ、また人物と環境の変化を常に更新し、且つ分類してタグライブラリとルールライブラリを形成し、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザが与えた比較的複雑なタスクを完成するか又はユーザとの比較的複雑な対話を完成して、ユーザ体験を向上させる。
【００２０】
図１に示す原理図のとおり、トレーニング学習モードでは、ロボットが画像情報を取得して、３次元環境の変化を認識すること、又はユーザがロボットと対話教示を行うことにより、ロボットが３次元環境における人物又は物体に対して帰属関係の動的タグ付け及びルール学習を行う。ロボットは、３次元環境又は対話教示中に動的にタグ付けされた人物又は物体の帰属関係の意味、及び対話教示から学習したルールをクラウドサーバに対応するデータベースに更新する。
【００２１】
ロボットが動作モードにある場合、ロボットはインテリジェントビジョン及び自然意味理解等のインテリジェント技術に基づいて、ロボットが位置する環境の空間、物体に対するクラウドサーバ内の３Ｄ意味マップの説明等の特徴情報と合わせて、人物又は物体の特徴に対して動的タグ付け及び新しい行動ルールの学習を行うことにより、ロボットは比較的複雑なタスクをよりスマートに実行できるか、又は人間との比較的複雑な対話を完成できる。
【００２２】
ここで、ロボットのルールライブラリは、デフォルトシーンのルール及び学習ルールを含む。デフォルトシーンのルールとは、あるシーンで、このタイプのロボットの実行可能な又は実行不可能なデフォルト又は隠しタスクに対するもので、人間の生活の常識的なルールに対応する。学習ルールとは、ロボットがトレーニング学習モードにあり、ユーザが対話教示行為を通してロボットに学習させて得たものである。
【００２３】
ロボットにとってタグライブラリとルールライブラリをより実行可能なものにするために、前記ルールライブラリの各ルール及び対話教示行為は少なくとも４つの要素、すなわち主体、客体、実行する動作、及び許可されているか否かを含む。主体は人であり、客体は環境の対象物体である。
【００２４】
ロボットが行動するとき及びタスクを実行するときに従うルールは人間のルールに似ており、ロボットの行動ルールにおいて、動作又はタスクを実行した後の責任者はロボットのユーザであり、ロボットは人の行動又は動作の実行者にすぎない。前記ロボットルールライブラリの各ルールはさらに１つの要素、つまり優先順位付けを含み、ここで、デフォルト又は隠しルールの優先順位は一般的にロボットが学習した行動ルールより高く、例えばデフォルトシーンのルールの優先順位が学習ルールより高い。
【実施例１】
【００２５】
図２に示すとおり、本実施例は動的学習ロボットに関し、本実施例において、前記ルールライブラリとタグライブラリはロボットの端末に設定される。前記動的学習ロボットは、トレーニング学習モジュール２０、動作モジュール３０、タスク実行モジュール４０、送信モジュール１４、及び取得モジュール１２を含む。
【００２６】
トレーニング学習モジュール２０は、動的タグ付けモジュール２２、ルール更新モジュール２６、及びタグ更新モジュール２４を含む。
【００２７】
ここで、動的タグ付けモジュール２２は、３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けし、そしてタグライブラリに格納する。
【００２８】
動的タグ付けモジュール２２は、マシンビジョン方式で３Ｄ環境に対してポイントクラウド特徴の抽出を行い、ポイントクラウド及びビジョン画像を認識することにより、物体の外観属性（色、材質を含むがそれらに限らない）、幾何モデル（物体の形）、空間位置属性（前後、左右、上下等の関係に対応する）を取得し、認識された上記属性を自動的にタグ付けする。またデフォルトシーンのルールの学習又はユーザとの対話型教示の学習に基づいて、３次元環境での物体とユーザの帰属又は使用関係を取得し、且つ動的にタグ付けする。
【００２９】
取得モジュール１２は、ロボットのルールライブラリからタスク実行に対応するルールを取得する。ルール更新モジュール２６は、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルールを作成し、そしてルールライブラリに格納する。
【００３０】
動的タグ付けモジュール２２は、さらに、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいタグを作成し、そしてタグライブラリに格納する。
【００３１】
前記トレーニング学習モジュールは、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するために用いられる。前記トレーニング学習モジュールは、さらに、作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新するために用いられ、また作成された新しいタグが前記タグライブラリ内のタグと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいタグを前記タグライブラリに更新するために用いられる。
【００３２】
タスク実行モジュール４０は、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成する。
【００３３】
まず、ロボットの動的タグ付けモジュール２２を介して３次元環境における物体と人物の帰属関係又は使用関係を動的にタグ付けする。
【００３４】
図２に示すとおり、ロボットの３Ｄ意味マップを基に、シーンのデフォルトルールに基づいて、物体又は人物の帰属関係をタグ付けする。例えば、ユーザがカップを使用して水を飲んだ場合、ロボット１０−ｎは、３Ｄ意味マップにより提供される家庭での室内生活のシーンに基づいて、赤色のカップを認識した後、赤色で、陶磁製のカップがユーザのものであると自動的にタグ付けする。また、タグ付けされた帰属関係情報と現在環境の３Ｄ意味マップにおける物体情報を融合して、赤色で、丸く、陶磁製の、テーブルの一番前に置かれているカップＣがユーザのものであるというタグを形成する。
【００３５】
カップＣ又は人物、人物Ａ１とＡ２のような環境物体への動的タグ付けは、ユーザとの対話教示行為に基づいて、認識して更新することができる。対話教示行為のタグ付けは、ロボットがトレーニング学習モードでルールを学習すると同時にタグ付けを同期で行うことである。例えば、あるカップを指しながら、ロボットに「これが私のカップです」を言う。ロボットはカップを認識した後、取得した３Ｄ意味マップにおける赤色で、丸く、陶磁製のカップに自動的にマッチングし且つ動的にタグ付けする。
【００３６】
完全な動的タグ付けプロセスは以下のとおりである。ロボットは、ユーザが音声又はタッチ型ボタンでトリガすることによりトレーニング学習モードに入り、マシンビジョンを基に取得した３Ｄ意味マップに含まれている物体の外観属性、幾何モデル属性、空間位置属性等の特徴情報に基づいて、またデフォルトシーンのルールの学習又はユーザとの対話教示の学習で取得した物体とユーザとの帰属関係又は使用関係に基づいて、すなわちルールライブラリとタグライブラリに基づいて、動的にタグ付けする。
【００３７】
タグ更新モジュール２４の動作フローは以下のとおりである。マシンビジョン及び自然言語理解に基づいて、ロボットの３次元環境意味マップを取得し、現在のシーンの意味マップ又は前記対話教示行為を取得し、現在のシーンの意味マップ又は対話教示行為に新しい帰属・使用関係があるか否かを認識し、前記新しい帰属・使用関係を解析してタグ付けし、そして前記タグライブラリに格納する。
【００３８】
次に、ロボットのルールの動的学習プロセスを説明する。前記ルールライブラリは、デフォルトシーンのルール及び学習ルールを含む。例えば、ロボットがエンティティを移動することができるか、現在のシーンでエンティティの機能を使用することができるか、ロボットの使用できる環境での空間位置はどれか、一般ユーザではなくロボットの所有者だけ実行できるタスクはどれか、他の家族も実行できるタスクはどれか、知らない人が実行できるタスクはどれか等がある。
【００３９】
ロボットのルール学習プロセスは、
ユーザは、ロボットが特定のシーンにおいて一定のルールに従う必要があることを発見し、このとき、ユーザはロボットのデフォルト行動ルール、すなわち前記ロボットに内蔵のルールライブラリを取得することができ、
ユーザがトリガして、ロボットがトレーニング学習モード且つ対話教示行為に入り、ロボットはマシンビジョンによって対話教示行為の特徴を取得することができる。前記対話教示行為は、行動ルールの４つの要素を含む必要があり、ここで、行動が許可されているか否か又は受け入れられるか否か等を指定する必要がある。
【００４０】
例えば、前記ロボットが、教示行動に対応する主体の帰属が欠如していることを発見した場合、ユーザに主体のタグを学習するように提示する。上記行動ルールの４つの要素をいずれも満たし、且つロボットのデフォルトルールと矛盾しない場合、ユーザに新しいルールの作成を完成したと提示する。
【００４１】
ロボットが新しいルールとデフォルトルールが矛盾すると判断する場合、ユーザに対話教示行為方法で矛盾しないルールを再形成するか又はより高い権限を持つユーザにデフォルトルールを修正するように提示する。
【００４２】
さらに、図３に示すとおり、前記動作モジュールは、認識モジュール３５、タスク作成モジュール３４、矛盾判断モジュール３３、及びクエリ対話モジュール３２を含む。
【００４３】
認識モジュール３５は、ユーザの音声命令を受信し、前記音声命令を認識する。タスク作成モジュール３４は、認識した音声命令及び前記ルールライブラリに基づいて、タスクプランニングを行う。矛盾判断モジュール３３は、前記タスクプランニングに矛盾ルールがあるか否かを判断する。クエリ対話モジュール３２は、矛盾ルールがある場合、ユーザとのクエリ対話を構築する。
【００４４】
ロボットは動作するとき、ユーザの音声命令を受信し、分析・理解を行い、タスクプランニングを行えない場合、ロボットがタスク命令情報を取得して正確に理解するまで、又は既知情報によってタスクプランニングを明確に行うことができるまで、ロボットはユーザとの質問応答型対話を繰り返してもよい。
【００４５】
ロボットは、ロボットのルールライブラリに基づいて、部分タスク及び全体タスクに対して判断及び二次最適化を行うことができ、ルールに矛盾が生じたとき、ロボットがユーザに提示し、且つ自然言語でシーンと状況を記述し、データベースの操作に対して、推薦事項１から推薦事項３を提供することができる。推薦事項１、引き続き実行し、結果を受けいれる。推薦事項２、今回のタスクの実行をキャンセルする。推薦事項３、トレーニング学習モードに入り、ルールを修正して更新する。厳禁するルールとの矛盾が生じた時、タスクのキャンセルを実行し、且つユーザに通知する。
【００４６】
ユーザの対話フィードバックに基づいて、推薦事項１を選択すると、ロボットは引き続きタスクを実行し、それと矛盾する行動ルールを無視し、推薦事項２を選択すると、今回のタスクをキャンセルし、ロボットは引き続き動作モード待機状態にあり、推薦事項３を選択すると、ロボットは上記トレーニング学習モードに入る。
【００４７】
ロボットが人間命令のタスクを実行する時、行動ルールの優先順位モデルに準じる。
【実施例２】
【００４８】
図３に示すとおり、本実施例は、さらにクラウドサーバに関する。本実施例において、前記ルールライブラリとタグライブラリはクラウドサーバに設定され、それによってロボット側のデータ処理量を減少し、且つ統一的な人工知能処理フレームを構築する。
【００４９】
前記クラウドサーバは、受信モジュール１０２、送信モジュール１０４、格納モジュール１２０、ルールライブラリ１２２、タグライブラリ１２４、確認モジュール１４０、及び最適化モジュール１３０を含む。
【００５０】
格納モジュール１２０は、ロボットからの３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けしたタグを格納して、タグライブラリ１２４を形成する。前記格納モジュールは、ロボットのルールライブラリ１２２をさらに格納する。
【００５１】
受信モジュール１０２は、ロボットの前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して作成された新しいルールを受信する。受信モジュール１０２は、さらに、ロボットの前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して作成された新しいタグを受信する。確認モジュール１４０は、前記新しいルールと前記ルールライブラリ内のルール及び新しいタグと前記タグライブラリ内のタグに、矛盾があるか否かを確認し、矛盾がない場合に前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新し且つ新しいタグを前記タグライブラリに更新する。
【００５２】
送信モジュール１０４は、ロボットのリクエストに応じて、対応するタグ及びルールを送信する。最適化モジュール１３０は、ロボットのタスクプランニングを受信し、且つ前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、前記タスクプランニングを最適化する。
【００５３】
本実施例において、前記ロボットは、マシンビジョン及び自然言語理解によってユーザとの対面式対話を実現し且つユーザが与えたタスクを完成する。前記データベースの形成、更新及び分析はクラウドサーバに設定され、図２と併せて参考してください。
【００５４】
同時に、クラウドサーバは、ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、ロボットの部分タスク及び全体タスクに対して判断及び二次最適化を行い、ルールが矛盾する場合、ロボットを介してユーザに提示し、且つ自然言語でシーンと状況を記述し、且つ可能な推薦事項を提供する。例えば、推薦事項１、引き続き実行し、結果を受けいれる。推薦事項２、今回のタスクの実行をキャンセルする。推薦事項３、トレーニング学習モードに入り、ルールを修正し更新する。厳禁ルールとの矛盾が生じる時、タスクのキャンセルを実行し、且つユーザに通知する。
【実施例３】
【００５５】
図２に示すとおり、本実施例は、ロボットの動的学習システムに関し、前記動的学習システムは、ロボット側に単独設けられてもよく、具体的な内容は、実施例１を参考してください。ロボット１０とクラウドサーバ１００が前記動的学習システムを分業して行ってもよい。クラウドサーバ１００がタグライブラリとルールライブラリの構築と更新動作を完成し、具体的な技術内容は実施例２を参考してください。
【００５６】
総じていえば、前記ロボットの動的学習システムは、主にトレーニング学習モジュール、動作モジュール、タスク実行モジュール、及びクエリ対話モジュールを含む。
【００５７】
前記トレーニング学習モジュールは、３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップと、ルールライブラリを取得し、前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップと、作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新し、且つ前記新しいタグを前記タグライブラリに更新するステップとを実行するために用いられる。
【００５８】
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けする実施例は、マシンビジョン方式で３Ｄ環境に対してポイントクラウド特徴の抽出を行い、ポイントクラウド及びビジョン画像を認識することにより、物体の外観属性（色、材質を含むがそれらに限らない）、幾何モデル（物体の形）、空間位置属性（前後、左右、上下等の関係に対応する）を取得し、認識された上記属性を自動的にタグ付けすることである。またデフォルトシーンのルールの学習又はユーザとの対話型教示の学習に基づいて、３次元環境での物体とユーザの帰属又は使用関係を取得し、且つ動的にタグ付けする。
【００５９】
前記タスク実行モジュールは、前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成する。
【００６０】
前記トレーニング学習モジュールは、タグ更新モジュールをさらに含み、前記タグ更新モジュールは、
マシンビジョン及び自然言語理解に基づいて、ロボットの３次元環境意味マップを呼び出すことと、
現在のシーンの意味マップ又は前記対話教示行為を取得し、現在のシーンの意味マップ又は対話教示行為に新しい帰属・使用関係があるか否かを認識し、前記新しい帰属・使用関係を解析してタグ付けし、そして前記タグライブラリに格納することとのために用いられる。
【００６１】
動作モジュールをさらに含み、前記動作モジュールは、ユーザの音声命令を受信し、前記音声命令を認識するステップと、認識した音声命令及び前記ルールライブラリに基づいて、タスクプランニングを行うステップと、前記タスクプランニングに矛盾ルールがあるか否かを判断し、矛盾ルールがある場合、ユーザとのクエリ対話を構築するステップとを実行するために用いられる。
【００６２】
前記クエリ対話モジュールが含むクエリ対話内容は、引き続き実行のクエリ対話で、ユーザが引き続き実行することを選択した場合、前記矛盾ルールを無視することと、キャンセルのクエリ対話で、ユーザがキャンセルすることを選択した場合、動作モードに切り替えることと、トレーニング学習モードに入るクエリ対話とである。
【００６３】
前記ロボットは、ユーザ命令のタスクを実行するとき、行動ルールの優先順位モデルに準じる。
【実施例４】
【００６４】
本実施例は、ロボットの動的学習方法に関し、トレーニング学習モードと動作モードとを含む。
【００６５】
図４に示すとおり、前記トレーニング学習モードは、
３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けして、タグライブラリを形成するステップ１０１と、
ルールライブラリを取得するステップ１０２と、
前記ルールライブラリとタグライブラリに基づいて、対話教示行為を通して新しいルール及び新しいタグを作成するステップ１０３と、
作成された新しいルールが前記ルールライブラリ内のルールと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいルールを前記ルールライブラリに更新するステップ１０４と、を含む。
【００６６】
前記トレーニング学習モードは、新しいタグを確認することをさらに含み、
作成された新しいタグと前記タグライブラリ内のタグとは矛盾しないと確認した場合、前記新しいタグを前記タグライブラリに更新する。
【００６７】
動作モードで、ロボットは前記タグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザに指定されたタスクと対話を完成する。
【００６８】
図５に示すとおり、３次元環境における物体と人の帰属・使用関係を動的にタグ付けした前記ステップは、マシンビジョン及び自然言語理解並びに呼び出されたロボット３Ｄ意味マップ（又は３次元環境意味マップという）に基づいて、完成される。
【００６９】
前記タグ付けの更新確認フローは、
現在のシーンの意味マップ又は前記対話教示行為を取得するステップ２０１と、
現在のシーンの意味マップ又は対話教示行為に新しい帰属・使用関係があるか否かを認識するステップ２０２と、
前記新しい帰属・使用関係を解析してタグ付けし、そして前記タグライブラリに格納すするステップ２０３と、
作成された新しいタグが前記タグライブラリ内のタグと矛盾しないことが確認された場合、前記新しいタグを前記タグライブラリに更新するステップ２０４と、を含む。
【００７０】
図６に示すとおり、ロボットが動作モードにある場合のフローチャートが示され、前記動作モードは、
ユーザの音声命令を受信し、前記音声命令を認識するステップ３０１と、
認識した音声命令及び前記ルールライブラリに基づいて、タスクプランニングを行うステップと、
前記タスクプランニングに矛盾ルールがあるか否かを判断するステップ３０３と、
前記タスクプランニングに矛盾ルールがない場合、前記タスクプランニングを実行するステップ３０５と、
矛盾ルールがある場合、ユーザとのクエリ対話を構築するステップ３０６と、を含む。
【００７１】
前記クエリ対話プロセスは、
引き続き実行するか否かのクエリに対して、前記ロボットが、引き続き実行するクエリ対話を提出し、ユーザが引き続き実行することを選択した場合、前記矛盾ルールを無視するステップ３０７と、
キャンセルするか否かのクエリに対して、前記ロボットが、キャンセルするクエリ対話を提出し、ユーザがキャンセルを選択した場合、動作モードに切り換えステップ３０８と、
トレーニング学習するか否かのクエリに対して、前記ロボットが、トレーニング学習と動作モードとを切り替えるクエリ対話を提出し、ユーザがトレーニング学習モードに入ることを選択した場合、トレーニング学習モードに切り替えるステップ３０９と、を含む。
【００７２】
本願に係るロボットの動的学習方法、システム及び動的学習ロボット並びにクラウドサーバは、トレーニング学習モードが設定され、対話教示行為を通してロボットをトレーニングして学習させることにより、画像ビジョン及びロボットの意味理解に基づいて、タグライブラリとルールライブラリを作成し且つ常に更新することにより、ロボットが人物、環境特徴、及び帰属関係を明確にすることができ、また人物と環境の変化を常に更新し、それによってタグライブラリとルールライブラリに基づいて、ユーザが与えた比較的複雑なタスクを完成し又はユーザとの比較的複雑な対話を完成し、ユーザ体験を向上させる。
【実施例５】
【００７３】
図７は、本願の実施例に係るロボットの動的学習方法の電子機器６００のハードウェア構造概略図であり、図７に示すとおり、電子機器６００は、
１つ又は複数のプロセッサ６１０、メモリ６２０、オーディオデータコレクタ６３０、ビデオデータコレクタ６４０、通信部品６５０、及び表示ユニット６６０を含み、図７では、１つのプロセッサ６１０を例とする。前記オーディオデータコレクタの出力はオーディオ認識モジュールの入力であり、前記ビデオデータコレクタの出力はビデオ認識モジュールの入力である。メモリ６２０は、すくなくとも１つのプロセッサにより実行されるときにオーディオデータコレクタとビデオデータコレクタのデータを呼び出す、前記すくなくとも１つのプロセッサ６１０により実行できる命令を格納し、前記少なくとも１つのプロセッサが前記ロボットの動的学習方法を実行できるように、通信部品６５０を介してクラウドサーバに接続される。
【００７４】
プロセッサ６１０、メモリ６２０、表示ユニット６６０、及びヒューマンマシンインタラクションユニット６３０は、バス又は他の手段によって接続されることができ、図７にでは、バスによる接続を例とする。
【００７５】
メモリ６２０は、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体として、不揮発性ソフトウェアプログラム、不揮発性コンピュータ実行可能なプログラム、及びモジュールを格納するために用いられることができ、例えば、本願の実施例におけるロボットの動的学習方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図３に示すトレーニング学習モジュール２０、動作モジュール３０、動的タグ付けモジュール２２、タグ更新モジュール２４、ルール更新モジュール２６、クエリ対話モジュール３２、確認モジュール１４０、及び最適化モジュール１３０）がある。プロセッサ６１０は、メモリ６２０に記憶された不揮発性ソフトウェアプログラム、命令、及びモジュールを実行することにより、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、すなわち上記方法の実施例におけるロボットの動的学習方法を実施する。
【００７６】
メモリ６２０は、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを格納できるプログラム格納領域と、ロボットの使用に基づいて作成されたデータ等を格納できるデータ格納領域とを含んでもよい。また、メモリ６２０は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、さらに不揮発性メモリを含んでもよく、例えば、少なくとも１つの磁気ディスク記憶装置、フラッシュメモリ装置、又は他の不揮発性固体記憶装置がある。一部の実施例において、メモリ６２０は、ネットワークを介してロボットの対話用電子機器に接続できる、プロセッサ６１０に対して遠隔に設けられたメモリを含む。上記ネットワークの例として、インターネット、企業のインナーネットワーク、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信、及びその組み合わせなどがあるが、これらに限定されない。
【００７７】
前記１つ又は複数のモジュールは、メモリ６２０に記憶され、前記１つ又は複数のプロセッサ６１０により実行されるとき、上記任意の方法の実施例におけるロボットの動的学習方法、例えば、上記の図２における方法のステップ１０１〜ステップ１０４、図４における方法のステップ２０１〜ステップ２０４、図５における方法のステップ３０１〜ステップ３０９を実行する。図３に示すトレーニング学習モジュール２０、動作モジュール３０、動的タグ付けモジュール２２、タグ更新モジュール２４、ルール更新モジュール２６、クエリ対話モジュール３２、確認モジュール１４０、及び最適化モジュール１３０等の機能を実施する。
【００７８】
上記製品は、本願の実施例に係る方法を実行することができ、方法を実行するための機能モジュールと有益な効果を備える。本実施例において、詳しく説明されていない技術的内容について、本願の実施例に係る方法を参考してください。
【００７９】
本願の実施例は、１つ又は複数のプロセッサにより実行されるコンピュータ実行可能な命令が格納されている、不揮発性コンピュータ可読記憶媒体を提供し、例えば、上記の図２における方法のステップ１０１〜ステップ１０４、図４における方法のステップ２０１〜ステップ２０４、図５における方法のステップ３０１〜ステップ３０９を実行する。図３に示すトレーニング学習モジュール２０、動作モジュール３０、動的タグ付けモジュール２２、タグ更新モジュール２４、ルール更新モジュール２６、クエリ対話モジュール３２、確認モジュール１４０、及び最適化モジュール１３０等の機能を実施する。
【００８０】
上述の装置の実施例は例示的なものにすぎず、前記の分離部材として説明したユニットは、物理的に分離しても分離しなくてもよく、ユニットとして図示された部材は、物理的ユニットであってもなくてもよく、すなわち、一箇所に位置してもよく、又は複数のネットワークユニットに分布してもよい。実際のニーズに応じて、本実施例の手段と目的を実施するために一部又は全部のユニットを選択することができる。
【００８１】
以上の実施形態についての説明により、当業者であれば、ソフトウェアと汎用ハードウェアプラットフォームとを合わせて使用する方法で各実施形態を実現することができ、当然のことながら、ハードウェアででも実現できることは明確に理解できるだろう。当業者であれば、コンピュータプログラムが関連するハードウェアに命令することにより、上記各方法の実施例におけるフローの全て又は一部を完成することができ、前記プログラムはコンピュータ可読記憶媒体に格納されてもよく、前記プログラムが実行される場合、上記各方法の実施例のフローも実行することを含むことは理解できるだろう。前記の記憶媒体は、磁気ディスク、光ディスク、読み取り専用メモリ（Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、又はランダムアクセスメモリ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）等であってもよい。
【００８２】
最後に、以上の各実施例は本願の技術的解決手段を説明するものにすぎず、それを限定するものではなく、本願の概念では、以上の実施例又は異なる実施例における技術的特徴を組み合わせてもよく、任意の順番でステップを実施してもよく、且つ上記の本願の異なる態様のような多くの変化があり、簡潔のために、それらについて詳しく説明してないことに留意されたい。前述の各実施例を参照しながら本願について詳細に説明したが、当業者であれば、依然として前述の各実施例に記載される技術的解決手段を修正することができ、又はそのうちの一部もしくはすべての技術的特徴について同価置換を行うことができ、これらの修正又は置換は、対応する技術的解決手段の本質が本願の各実施例の技術的解決手段の趣旨及び範囲から逸脱するものではないと理解すべきである。
【図１】
2020533708.tif 000003
【図２】
2020533708.tif 000004
【図３】
2020533708.tif 000005
【図４】
2020533708.tif 000006
【図５】
2020533708.tif 000007
【図６】
2020533708.tif 000008
【図７】
2020533708.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和2年3月12日(2020.3.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００７４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００７４】
プロセッサ６１０、メモリ６２０、表示ユニット６６０、及びオーディオデータコレクタ６３０は、バス又は他の手段によって接続されることができ、図７にでは、バスによる接続を例とする。
【国際調査報告】
2020533708.tif 000010
2020533708.tif 000011
2020533708.tif 000012
2020533708.tif 000013