[发明专利]机器人学校及其机器人知识获取方法

说明书

技术领域

本发明涉及智能机器与知识工程领域，尤其涉及一种机器人学校及其机器人知识获取方法。

背景技术

智能机器人的研发几乎没有统一的标准，大部分机器人研究者都让机器人用自己研发的方式和标准来积累数据与资源，机器人都采用自己的方式来看待周围的世界，这就让机器人很难共享人类已经创造的丰富知识。运行中的机器人也没有一个完备的知识检测、服务跟踪、升级再检测、报废收回流程，大量的机器人在使用中出现了因过多的障碍而得不到及时修复的问题。

传统的机器人是单机知识拷贝模式，且为完全知识拷贝，对于某些低端机器人，拷贝了很多不需要乃至完全无法运行的知识程序，不仅浪费了设备资源，更延长了机器人出厂时间，延缓了生产效率。

发明内容

本发明为了克服现有技术的不足之处，提出了一种机器人学校及其机器人知识获取方法，能使用于大规模、流水线型的机器人知识获取任务，提升了机器人知识获取的效率，节省了不必要的机器人硬件开销，提高了机器人获取知识的灵活性。

本发明为了解决以上技术问题采用如下技术方案：

本发明一种机器人学校，是应用于云系统中，其特点是，所述云系统向所述机器人学校的机器人发送服务命令，所述机器人学校的机器人接收所述服务命令并执行，同时记录服务成功次数与服务失败次数，并反馈给所述机器人学校；所述机器人学校的组成包括：机器人层级鉴定模块A、知识创生模块Q、能力认证模块E、服务反馈模块T和报废认证模块D；

利用式(1)将所述机器人学校School_Robot描述为一个五元组：

School_Robot＝(A,Q,E,T,D)     (1)。

本发明所述的机器人学校，其特点也在于，

所述机器人层级鉴定模块A的组成包括：机器人类别鉴定模块和机器人能力等级鉴定模块；

利用式(2)表示所述机器人层级鉴定模块A：

A＝{Rⁱ_initial,Rⁱ_junior,Rⁱ_bachelor,Rⁱ_master,Rⁱ_doctor}     (2)

式(2)中，i表示机器人类别，并通过所述机器人类别鉴定模块获得；initial，junior，bachelor，master和doctor分别表示机器人的能力等级由低到高依次为：机器人萌芽士、机器人初学士、机器人学士、机器人硕士和机器人博士，并由所述机器人能力等级鉴定模块获得；且低能力等级的机器人从属于高能力等级的机器人，即((((initial∈junior)∈bachelor)∈master)∈doctor)；Rⁱ_initial表示类别为i且能力等级为机器人萌芽士initial的机器人；Rⁱ_junior表示类别为i且能力等级为机器人初学士junior的机器人；Rⁱ_bachelor表示类别为i且能力等级为机器人学士bachelor的机器人；Rⁱ_master表示类别为i且能力等级为机器人硕士master的机器人；Rⁱ_doctor表示类别为i且能力等级为机器人博士doctor的机器人。

所述知识创生模块Q的组成包括：知识分级映射模块与知识装配模块；

利用式(3)表示所述知识分级映射模块：

Level＝{(Lv1,initial),(Lv2,junior),(Lv3,bachelor),(Lv4,master),(Lv5,doctor)}     (3)