[发明专利]用于识别和处理异常情况的机器人和方法

权利要求书

1.一种机器人，包括：

感测单元，用于感测机器人的内部信息和外部信息；

存储单元，用于存储由感测单元感测的信息、推断模型、学习模型、机器人可提供的服务、用于提供服务的子任务以及用于处理异常情况的处理任务；

控制器，用于根据用户命令或通过推断模型来选择将由机器人提供的服务，选择用于提供选择的服务的子任务，并通过学习模型确定在选择的子任务正被执行时是否发生异常情况。

2.根据权利要求1所述的机器人，其中，控制器确定将由机器人提供的服务是否被选择，如果将由机器人提供的服务没有被选择，则在存储单元中检索所述信息、推断模型和机器人可提供的服务，并确定所述信息是否满足推断模型中包括的规则，从而选择将由机器人提供的服务。

3.根据权利要求1所述的机器人，其中，控制器确定与所述子任务相应的学习模型是否在存储单元中，如果在存储单元中存在与所述子任务相应的学习模型，则从存储单元检索与选择的子任务相应的学习模型并从存储单元检索与学习模型的输入相应的信息，将检索的信息输入到学习模型，并基于来自学习模型的结果确定是否发生异常情况。

4.根据权利要求3所述的机器人，其中，如果在存储单元中不存在与所述子任务相应的学习模型，则控制器在存储单元中检索所述信息，通过将所述信息映射到异常情况的发生/未发生来训练学习模型，并将经过训练的学习模型存储在存储单元中，从而创建与所述子任务相应的学习模型。

5.根据权利要求1所述的机器人，其中，如果确定发生异常情况，则控制器通过推断模型选择用于处理异常情况的处理任务。

6.根据权利要求5所述的机器人，其中，控制器检索存储单元中的所述信息、推断模型和用于处理异常情况的处理任务，并确定所述信息是否满足推断模型中包括的规则，以选择用于处理异常情况的处理任务。

7.一种用于在机器人中识别和处理异常情况的方法，所述方法包括：

感测机器人的内部信息和外部信息；

根据用户命令或通过机器人的存储单元中的推断模型来选择将由机器人提供的服务；

选择用于提供选择的服务的子任务；

通过存储单元中的学习模型来确定在所述子任务正被执行时是否发生异常情况。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，选择服务的步骤包括：

确定将由机器人提供的服务是否被选择；

如果将由机器人提供的服务没有被选择，则在存储单元中检索机器人的所述信息、推断模型和机器人可提供的服务；

确定所述信息是否满足推断模型中包括的规则，从而选择将由机器人提供的服务。

9.根据权利要求7所述的方法，其中，确定的步骤包括：

确定与所述子任务相应的学习模型是否在存储单元中；

如果在存储单元中存在与所述子任务相应的学习模型，则从存储单元检索与选择的子任务相应的学习模型并从存储单元检索与学习模型的输入相应的信息；

将检索的信息输入到学习模型，

基于来自学习模型的结果确定是否发生异常情况。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，确定是否发生异常情况的步骤还包括：

如果在存储单元中没有与所述子任务相应的学习模型，则在存储单元中检索机器人的内部信息和外部信息；

通过将所述信息映射到异常情况的发生/未发生来训练学习模型；

将经过训练的学习模型存储在存储单元中，从而创建与所述子任务相应的学习模型。

11.根据权利要求7所述的方法，还包括：如果确定发生异常情况，则通过存储单元中的推断模型选择用于处理异常情况的处理任务。

12.根据权利要求11所述的方法，其中，选择处理任务的步骤包括：

检索存储单元中的机器人的内部信息和外部信息、推断模型和用于处理异常情况的处理任务；

确定所述信息是否满足推断模型中包括的规则，以选择用于处理异常情况的处理任务。