[發明專利]一種飛行陪伴機器人控制方法及裝置

有效

• 申請號: 201710507100.7
• 申請日: 2017-06-28
• 公開（公告）號: CN107219861B
• 公開（公告）日: 2020-02-07
• 發明（設計）人: 段煒
• 申請（專利權）人: 段煒
• 主分類號: G05D1/12
• 分類號: G05D1/12
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種飛行陪伴機器人控制方法，其特征在于，包括：

建立蜂巢層級神經網絡系統，所述蜂巢層級神經網絡系統至少包括底層蜂巢神經網絡、中層蜂巢神經網絡以及高層蜂巢神經網絡，每層蜂巢神經網絡包括多個蜂巢單元，每個所述蜂巢單元組成一個指令應答模塊，包括六個單元壁，每個所述蜂巢單元根據互不相同的信息源通過所述六個單元壁獲取輸入信息，其中，所述六個單元壁對應六條信息源，每個所述單元壁對應的信息源互不相同，所述六條信息源分別為六個信息條件，所述六個信息條件包括：環境、大數據、云平臺、應用市場、情緒分析和信息提存；

接收指令，判斷所述指令是自主動作還是指令動作；

如果是自主動作，根據所述蜂巢層級神經網絡系統存儲的預設應答模式控制所述飛行陪伴機器人對所述指令進行響應；

如果是指令動作，對所述指令進行指令意圖分析，將指令意圖分析結果融合到所述中層蜂巢神經網絡的加權系數中，并對所述指令進行字段分析，將字段分析結果輸入所述底層蜂巢神經網絡輔助信息采集，根據第三結果控制所述飛行陪伴機器人對所述指令進行響應；

其中，所述第三結果通過如下方式獲得：

所述底層蜂巢神經網絡根據所述指令結合所述字段分析結果以所述蜂巢單元為單位按照各自的信號采集路徑和采集方式采集輸入信息，組合成以底層蜂巢單元為單位的底層指令應答模塊，將每個所述蜂巢單元采集的輸入信號進行整合形成底層蜂巢單元信息總和值數據，將所述底層蜂巢單元信息總和值數據代入激勵函數進行運算，并將第一結果輸出到所述中層蜂巢神經網絡；

所述中層蜂巢神經網絡結合所述指令意圖分析結果對所述第一結果中的每個所述底層蜂巢單元中的每一個信息數據增加不同的加權系數并進行整合形成中層蜂巢單元信息總和值數據，將所述中層蜂巢單元信息總和值數據代入激勵函數進行運算，并將第二結果輸出到所述高層蜂巢神經網絡；

所述高層蜂巢神經網絡將所述第二結果中的每個中層蜂巢單元中的數據根據預設分析方式進行分析，選取理想的蜂巢單元中的數據代入激勵函數進行運算并輸出所述第三結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第三結果通過如下公式計算：

O_j＝f(f(f(X_ai+X_bi+Y_ai+Y_bi+Z_ai+Z_bi)+(X_an+X_bn+Y_an+Y_bn+Z_an+Z_bn)W_ij)+X_aj+X_bj+Y_aj+Y_bj+Z_aj+Z_bj)

其中，X_ai、X_bi、Y_ai、Y_bi、Z_ai、Z_bi表示所述底層蜂巢神經網絡的各個輸入，X_an、X_bn、Y_an、Y_nn、Z_an、Z_bn表示所述中層蜂巢神經網絡的各個輸入，W_ij為加權系數，X_aj、X_bj、Y_aj、Y_bj、Z_aj、Z_bj表示所述高層蜂巢神經網絡的各個輸入，f(·)為激勵函數。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述接收指令包括：

通過傳感器接收多模態的輸入信號，對所述輸入信號進行模數轉換，得到所述指令。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，如果是自主動作，且缺少輔助動作執行的參數，則請求補充所述指令中的參數，重新執行接收指令的操作。