[發明專利]一種移動機器人中的任務優化方法及設備

有效

• 申請號: 201710823805.X
• 申請日: 2017-09-13
• 公開（公告）號: CN107544248B
• 公開（公告）日: 2019-12-13
• 發明（設計）人: 陸祎;白靜;李宇翔
• 申請（專利權）人: 上海思嵐科技有限公司
• 主分類號: G05B13/04
• 分類號: G05B13/04
• 代理公司: 31243 上海百一領御專利代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 王奎宇;甘章乖

1.一種移動機器人中的任務優化方法，其中，所述方法包括：

獲取移動機器人中的至少一個任務類型和所有用戶使用每個所述任務類型對應的任務時的使用信息；

分別對每個所述任務類型對應的所有用戶的使用信息進行機器學習，得到每個所述任務類型對應的至少一個用戶使用習慣信息及其使用概率；

獲取用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務的實時使用信息；

基于每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率和所述實時使用信息，對所述用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務進行優化。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率和所述實時使用信息，對所述用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務進行優化，包括：

基于每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率，對所述實時使用信息進行分析匹配，得到與所述實時使用信息匹配的用戶使用習慣信息；

基于與所述實時使用信息匹配的用戶使用習慣信息，對用戶實時使用的任務類型進對應的任務進行優化。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率，對所述實時使用信息進行分析匹配，得到與所述實時使用信息匹配的用戶使用習慣信息，包括：基于所述用戶實時使用的任務類型，從每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率中，獲取所述用戶實時使用的任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率；

分別計算所述實時使用信息與所述用戶實時使用的任務類型對應的每個使用習慣信息之間的相似度；

基于所述相似度和所述使用概率，得到與所述實時使用信息匹配的用戶使用習慣信息。

4.根據權利要求1所述的方法，其中，所述分別對每個所述任務類型對應的所有用戶的使用信息進行機器學習，得到每個所述任務類型對應的至少一個用戶使用習慣信息及其使用概率，包括：

基于預設的機器學習模型，分別對每個所述任務類型對應的所有用戶的使用信息進行機器學習，得到每個所述任務類型對應的至少一個用戶使用習慣信息及其使用概率。

5.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率和所述實時使用信息，對所述用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務進行優化之后，還包括：

將優化后的用戶實時使用的任務類型對應的任務，通過消息提醒的方式告知所述用戶。

6.根據權利要求1所述的方法，其中，所述方法還包括：

基于獲取的用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務的使用狀態信息，對所述任務類型對應的用戶使用習慣信息的使用概率進行更新。

7.根據權利要求1至6中任一項所述的方法，其中，所述使用習慣信息包括使用時間、使用地點、使用范圍及使用次數中的一項或多項。

8.一種移動機器人中的任務優化設備，其中，所述設備包括：

第一獲取裝置，用于獲取移動機器人中的至少一個任務類型和所有用戶使用每個所述任務類型對應的任務時的使用信息；

學習裝置，用于分別對每個所述任務類型對應的所有用戶的使用信息進行機器學習，得到每個所述任務類型對應的至少一個用戶使用習慣信息及其使用概率；

第二獲取裝置，用于獲取用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務的實時使用信息；

優化裝置，用于基于每個所述任務類型對應的至少一個使用習慣信息及其使用概率和所述實時使用信息，對所述用戶實時使用所述移動機器人中的任務類型對應的任務進行優化。