[发明专利]一种交互效果良好的机器人在审
申请号: | 201810726815.6 | 申请日: | 2018-07-04 |
公开(公告)号: | CN108858219A | 公开(公告)日: | 2018-11-23 |
发明(设计)人: | 韦德远 | 申请(专利权)人: | 梧州井儿铺贸易有限公司 |
主分类号: | B25J11/00 | 分类号: | B25J11/00 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 543000 广西壮族自治区梧州市银*** | 国省代码: | 广西;45 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 情感交互 语音交互 感知子系统 障碍物信息 麦克风 激光雷达 控制执行 人脸信息 语音信息 机器人 外部环境信息 高清摄像头 控制机器人 摄像头 人本发明 障碍物 高清 移动 | ||
1.一种交互效果良好的机器人,其特征在于,包括感知子系统、语音交互子系统、情感交互子系统、控制执行子系统,所述感知子系统用于获取外部环境信息,所述感知子系统包括麦克风、高清摄像头和激光雷达,所述麦克风用于获取用户的语音信息,所述高清摄摄像头用于获取用户的人脸信息,所述激光雷达用于获取障碍物信息,所述语音交互子系统用于根据语音信息同用户进行语音交互,所述情感交互子系统用于根据人脸信息同用户进行情感交互,所述控制执行子系统用于根据障碍物信息控制机器人移动,对障碍物进行躲避。
2.根据权利要求1所述的交互效果良好的机器人,其特征在于,所述语音交互子系统包括语音识别模块、语音合成模块和扬声器,所述语音识别模块用于提取用户的语音信息,并将其转化为可识别的二进制机器语言,所述语音合成模块用于将字符信息转化为语音信息,所述扬声器用于播放转化的语音信息。
3.根据权利要求2所述的交互效果良好的机器人,其特征在于,所述情感交互子系统包括第一建模模块、第二建模模块、机器视觉模块和情感交互模块,所述第一建模模块用于建立情感空间模型,所述第二建模模块根据情感空间模型确定情感能量,所述机器视觉模块用于根据人脸信息获取用户情感,所述情感交互模块用于机器人根据用户情感做出相应的情感变化。
4.根据权利要求3所述的交互效果良好的机器人,其特征在于,所述第一建模模块用于建立情感空间模型,具体为:
建立二维情感空间模型,二维情感空间的维度分别为快乐度和激活度,所述快乐度用于表示情感的快乐程度,所述激活度用于表示情感的激活程度;
将机器人的情感状态集合表示为:S={s1,s2,…,sn},式中,si表示机器人的第i种情感状态,i=1,2,…,n,n表示机器人的情感状态的数量,将机器人情感状态在二维情感空间中以点的形式进行描述:(ai,bi),其中,ai表示机器人第i种情感状态的快乐度,bi表示机器人第i种情感状态的激活度;
将用户的情感状态集合表示为:R={r1,r2,…,rm},式中,rj表示用户的第i种情感状态,j=1,2,…,m,m表示用户的情感状态的数量,将用户情感状态在二维情感空间中以点的形式进行描述:(aj,bj),其中,aj表示用户第j种情感状态的快乐度,bi表示用户第j种情感状态的激活度。
5.根据权利要求4所述的交互效果良好的机器人,其特征在于,所述第二建模模块根据情感空间模型确定情感能量,具体为:
将各种心理活动源动力定义为心理能量,用E表示:
E=E1+E2
式中,E1表示在适当的条件下自发产生的自由心理能量,E1=δ1E,E2表示在外界刺激作用下产生的受约束的心理能量,E2=δ2E,其中,δ1表示心理唤醒度,δ2表示心理抑制度,δ1、δ2∈[0,1],δ1+δ2=1;
根据情感空间模型确定情感的心理能量:
E=log2(y+1)×D(a+b)
式中,D表示情感强度,y表示情感系数,a、b分别表示情感状态的快乐度、激活度;
采用下式确定情感能量:
Eq=E1+μE2=(1-δ2+μδ2)×log2(y+1)×D(a+b)
式中,Eq表示情感能量,μ表示心理的情感激发参数,μ∈[0,1]。
6.根据权利要求5所述的交互效果良好的机器人,其特征在于,所述情感交互模块用于机器人根据用户情感做出相应的情感变化,具体为:
当机器人的当前情感状态与用户情感状态相同,则机器人的情感状态不发生变化,但机器人的情感能量会翻倍;
当机器人的当前情感状态与用户情感状态不同,则机器人下一情感状态将会改变,下一情感状态不仅与当前机器人的情感状态有关,还与用户情感状态息息相关,设机器人当前情感状态为si(ai,bi),i={1,2,…,n},用户情感状态为rj(aj,bj),j={1,2,…,m},机器人下一时刻任一可能情感状态为sk(ak,bk),k={1,2,…,n},i≠j≠k;
计算从当前情感状态向用户情感状态转移的特征向量为X1:X1=(aj-ai,bj-bi),从当前情感状态向任一可能情感状态转移的特征向量为X2:X2=(ak-ai,bk-bi),从用户情感状态向任一可能情感状态转移的特征向量为X2:X2=(ak-aj,bk-bj),采用下式确定情感转移函数Z:
最小化情感转移函数,得到情感转移函数取最小值时的情感状态sz(az,bz),z∈k,将该情感状态作为机器人下一时刻状态。
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