[发明专利]一种移动机器人中的任务优化方法及设备

说明书

本申请的目的是提供一种移动机器人中的任务优化方法及设备，本申请通过获取移动机器人中的至少一个任务类型和所有用户使用每个任务类型对应的任务时的使用信息；分别对每个任务类型对应的所有用户的使用信息进行机器学习，得到每个任务类型对应的至少一个用户使用习惯信息及其使用概率，实现对所有用户使用任务类型对应的任务时的使用信息进行机器学习；基于每个任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率和实时使用信息，对用户实时使用的任务类型对应的任务进行优化，从而能够帮助移动机器人更加高效智能地完成相应任务类型对应的任务的执行，而且能够减少用户实时使用移动机器人中的任务类型对应的任务所花费的时间和资源。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，尤其涉及一种移动机器人中的任务优化方法及设备。

背景技术

随着科学技术的不断进步，移动机器人的相关技术越来越成熟，其使用场景也越来越普遍，给人们的生活带来了极大的便利。在移动机器人执行每一项任务功能的时候，由于用户使用习惯的多种多样，移动机器人也就面临这样或那样的挑战。因此，如何提高移动机器人的运行效率，帮助移动机器人更智能地完成任务的需求日益突出。当前移动机器人的任务功能的内容设定主要由开发人员提供，用户只能被动的选择最符合自己当前需求的任务功能，这样既无法提供用户友好的使用习惯，也会在一定程度上造成用户时间和资源的浪费。

因此，如何使移动机器人更加高效智能地完成任务的同时，能够减少用户使用移动机器人该任务时所花费的时间和资源成为业界主要研究的课题。

发明内容

本申请的一个目的是提供一种移动机器人中的任务优化方法及设备，以使移动机器人能够在智能高效地完成用户所需其执行的任务的同时，能够减少用户使用移动机器人该任务时所花费的时间和资源。

根据本申请的一个方面，提供了一种移动机器人中的任务优化方法，其中，所述方法包括：

获取移动机器人中的至少一个任务类型和所有用户使用每个所述任务类型对应的任务时的使用信息；

分别对每个所述任务类型对应的所有用户的使用信息进行机器学习，得到每个所述任务类型对应的至少一个用户使用习惯信息及其使用概率；

获取用户实时使用所述移动机器人中的任务类型对应的任务的实时使用信息；

基于每个所述任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率和所述实时使用信息，对所述用户实时使用的任务类型对应的任务进行优化。

进一步地，上述方法中，所述基于每个所述任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率和所述实时使用信息，对所述用户实时使用的任务类型对应的任务进行优化，包括：

基于每个所述任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率，对所述实时使用信息进行分析匹配，得到与所述实时使用信息匹配的用户使用习惯信息；

基于与所述实时使用信息匹配的用户使用习惯信息，对用户实时使用的任务类型进对应的任务进行优化。

进一步地，上述方法中，所述基于每个所述任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率，对所述实时使用信息进行分析匹配，得到与所述实时使用信息匹配的用户使用习惯信息，包括：

基于所述用户实时使用的任务类型，从每个所述任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率中，获取所述用户实时使用的任务类型对应的至少一个使用习惯信息及其使用概率；

分别计算所述实时使用信息与所述用户实时使用的任务类型对应的每个使用习惯信息之间的相似度；

基于所述相似度和所述使用概率，得到与所述实时使用信息匹配的用户使用习惯信息。