[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

本發明提供了一種飛行陪伴機器人控制方法及裝置，其中方法包括：建立蜂巢層級神經網絡系統，包括底層、中層以及高層蜂巢神經網絡，每層包括多個蜂巢單元，每個蜂巢單元組成一個指令應答模塊，包括六個單元壁，每個蜂巢單元根據互不相同的信息源通過六個單元壁獲取輸入信息；接收指令，判斷指令是自主動作還是指令動作；如果是自主動作，根據蜂巢層級神經網絡系統存儲的預設應答模式控制飛行陪伴機器人對指令進行響應；如果是指令動作，對指令進行指令意圖分析，將指令意圖分析結果融合到中層蜂巢神經網絡的加權系數中，并對指令進行字段分析，將字段分析結果輸入底層蜂巢神經網絡輔助信息采集，根據第三結果控制飛行陪伴機器人對指令進行響應。

技術領域

本發明涉及電子技術領域，尤其涉及一種飛行陪伴機器人控制方法及裝置。

背景技術

隨著智能手機產品的普及以及手機功能的豐富，現代人們對手機的依賴會愈加強烈，隨之而來的負面影響就是造成了嚴重的用眼過度，很難想象長此以往發展下去，未來十年、二十年、三十年后，人類的眼睛將是一個怎樣的狀況，因此如何能夠幫助人們擺脫對手機的依賴成為一個迫在眉睫的研究課題。

隨著智能機器人應用領域的擴大，人們期望機器人可以在更多領域為人類服務，現階段我國機器人行業也是群雄并起、如火如荼，在人機交互、大數據建立以及深度學習等方面技術已經走在了世界同行業的前列，可以說智能機器人行業應該是中國實現彎道超車的重要抓手，因此國家在這方面正在不斷的加大投資和政策傾斜力度。

現階段獲得專利的陪伴機器人大多是利用雙腿行走或者是輪式以及履帶式行走機構實現運動的，這類機器人大多體積龐大，行動緩慢，靈活性較低，因此對使用環境的要求就會比較高，成本也居高不下，造成了智能機器人普及率還比較低的現實情況。

另外，現有的智能機器人的學習效率較低，不能滿足人們的陪伴需求。

發明內容

本發明旨在解決上述問題之一。

本發明的主要目的在于提供一種飛行陪伴機器人控制方法；

本發明的另一目的在于提供一種飛行陪伴機器人控制裝置。

為達到上述目的，本發明的技術方案具體是這樣實現的：

本發明一方面提供了一種飛行陪伴機器人控制方法，包括：建立蜂巢層級神經網絡系統，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，每個蜂巢單元組成一個指令應答模塊，包括六個單元壁，每個蜂巢單元根據互不相同的信息源通過六個單元壁獲取輸入信息，其中，六個單元壁對應六條信息源，每個單元壁對應的信息源互不相同，六條信息源分別為六個信息條件，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，判斷指令是自主動作還是指令動作；如果是自主動作，根據蜂巢層級神經網絡系統存儲的預設應答模式控制飛行陪伴機器人對指令進行響應；如果是指令動作，對指令進行指令意圖分析，將指令意圖分析結果融合到中層蜂巢神經網絡的加權系數中，并對指令進行字段分析，將字段分析結果輸入底層蜂巢神經網絡輔助信息采集，根據第三結果控制飛行陪伴機器人對指令進行響應；其中，第三結果通過如下方式獲得：底層蜂巢神經網絡根據指令結合字段分析結果以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中層蜂巢神經網絡；中層蜂巢神經網絡結合指令意圖分析結果對第一結果中的每個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高層蜂巢神經網絡；高層蜂巢神經網絡將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第三結果。

此外，第三結果通過如下公式計算：