[发明专利]基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法及机器人

权利要求书

1.一种基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法，其特征在于，包括以下步骤：

构建情感-时空本体模型，并基于智能空间实时获取的情感-时空信息对所述本体模型进行实时更新；

为智能空间中的用户的情感-时空信息匹配服务，构建基于情感的服务任务推理规则库；

将所述服务任务推理规则库作为训练样本，训练BP神经网络构建推理机；

根据实时更新的本体模型获取当前的情感-时空信息，采用所述推理机推理机器人要执行的服务；

所述训练BP神经网络构建推理机包括：

将所述服务任务推理规则库采用0-1化方法进行编码；

基于编码后的服务任务推理规则库，以输入状态集作为输入，以输出状态集作为输出，训练BP神经网络；

所述方法还包括：将用户情感状态作为执行服务的奖惩反馈信号，对服务子集中的服务子类进行动态的偏好度调节；

所述基于情感的服务任务推理规则库包括输入状态集和输出状态集，其中，所述输入状态集包括用户行为信息子集、用户生理信息子集、用户情感信息子集、用户位置子集和时间子集，输出状态集包括服务子集。

2.如权利要求1所述的基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法，其特征在于，所述情感-时空本体模型包括用户领域、环境领域和服务领域。

3.如权利要求1所述的基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法，其特征在于，所述编码包括：

对输入状态集和输出状态集中每个特征项0-1编码，每个特征项均由一个二进制数表示，1表示出现，0表示不出现，二进制数位由该特征项所在子集中特征项总数决定。

4.如权利要求3所述的基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法，其特征在于，所述推理机器人要执行的服务包括：

根据实时更新的本体模型获取当前的情感-时空信息并采用0-1化方法进行编码，输入所述推理机；

将输出参数与事实库进行匹配，获取机器人需要执行的服务。

5.如权利要求2所述的基于情感-时空信息的机器人服务自主认知方法，其特征在于，所述用户领域还包括同类服务的偏好子集，记录各种服务子类及偏好度；所述偏好度调节包括：

若智能空间中用户的当前情感信息为压力状态，且基于推理机的服务认知结果包含播放音乐子集，则基于用户音乐偏好子集进行音乐选择；

每隔一段时间检测用户的当前情感信息，若压力有所缓解，则增加所述音乐的偏好度；若没有缓解，则降低所述音乐的偏好度，增加其他音乐的偏好度，基于调整后的偏好度重新进行音乐选择。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储预先建立的服务任务推理规则库以及可在处理器上运行的计算机程序，当处理器执行所述程序时实现以下步骤：

接收智能空间实时获取的情感-时空信息对构建的情感-时空本体模型进行实时更新；

将所述服务任务推理规则库作为训练样本，训练BP神经网络构建推理机；

根据实时更新的本体模型获取当前的情感-时空信息，采用所述推理机推理机器人要执行的服务；

所述训练BP神经网络构建推理机包括：

将所述服务任务推理规则库采用0-1化方法进行编码；

基于编码后的服务任务推理规则库，以输入状态集作为输入，以输出状态集作为输出，训练BP神经网络；

所述方法还包括：将用户情感状态作为执行服务的奖惩反馈信号，对服务子集中的服务子类进行动态的偏好度调节；

所述基于情感的服务任务推理规则库包括输入状态集和输出状态集，其中，所述输入状态集包括用户行为信息子集、用户生理信息子集、用户情感信息子集、用户位置子集和时间子集，输出状态集包括服务子集。

7.一种服务机器人，其特征在于，包括处理器和如权利要求6所述的计算机可读存储介质，当处理器执行时进行服务自主认知，并根据认知结果控制机器人执行相应服务。