[發明專利]AI行為調用方法和裝置

在審

• 申請號: 201711116847.6
• 申請日: 2017-11-13
• 公開（公告）號: CN107890674A
• 公開（公告）日: 2018-04-10
• 發明（設計）人: 沈沛鼎
• 申請（專利權）人: 杭州電魂網絡科技股份有限公司
• 主分類號: A63F13/56
• 分類號: A63F13/56;A63F13/55
• 代理公司: 北京超凡志成知識產權代理事務所(普通合伙)11371
• 代理人: 楊奇松

1.一種AI行為調用方法，其特征在于，應用于終端設備，所述終端設備中存儲有AI行為數據庫和多個AI行為執行體，且各AI行為執行體預設有對應的性格標簽，所述AI行為調用方法包括：

檢測并獲取AI行為執行體的當前狀態參數，并從所述AI行為數據庫中選取符合所述AI行為執行體的性格標簽的多個AI行為，作為第一AI行為集；

針對該第一AI行為集中的每個AI行為，根據預設評估規則對第一AI行為集中的每個AI行為進行評分，從各評分中選取符合預設閾值的評分；

將該符合預設閾值的評分對應的AI行為作為AI行為執行體所要執行的AI行為。

2.根據權利要求1所述的AI行為調用方法，其特征在于，該狀態參數包括自身狀態參數和環境參數。

3.根據權利要求1或2所述的AI行為調用方法，其特征在于，根據預設評估規則對第一AI行為集中的每個AI行為進行評分的步驟包括：

針對所述第一AI行為集中的每個AI行為，調用與當前狀態參數匹配的權重值；

針對各AI行為對應的權重值計算其在當前狀態參數下的評分值。

4.根據權利要求2所述的AI行為調用方法，其特征在于，根據預設評估規則對第一AI行為集中的每個AI行為進行評分的步驟包括：

根據所述自身狀態參數分析所述AI行為執行體當前狀態；

從所述第一AI行為集中選取與所述AI行為執行體的自身狀態參數匹配的AI行為，作為第二AI行為集；

針對所述第二AI行為集中的每個AI行為，調用與環境參數匹配的權重值；

根據各AI行為對應的權重值分別計算其在當前環境參數下的評分值。

5.根據權利要求1所述的AI行為調用方法，其特征在于，從各評分中選取符合預設閾值的評分的步驟包括：

對各評分進行比較并選取最大值對應的AI行為作為符合預設閾值的評分。

6.根據權利要求1所述的AI行為調用方法，其特征在于，所述性格標簽包括激進型、沖動型、中庸型、保守型、冒險型、刻板型、穩重型、理智型中的一種或多種。

7.一種AI行為調用裝置，其特征在于，應用于終端設備，所述終端設備中存儲有AI行為數據庫和多個AI行為執行體，且各AI行為執行體預設有對應的性格標簽，所述AI行為調用裝置包括：

行為選取模塊，用于檢測并獲取AI行為執行體的當前狀態參數，并從所述AI行為數據庫中選取符合所述AI行為執行體的性格標簽的多個AI行為，作為第一AI行為集；

評分計算模塊，用于針對該第一AI行為集中的每個AI行為，根據預設評估規則對第一AI行為集中的每個AI行為進行評分，從各評分中選取符合預設閾值的評分；

行為執行模塊，用于將該符合預設閾值的評分對應的AI行為作為AI行為執行體所要執行的AI行為。

8.根據權利要求7所述的AI行為調用裝置，其特征在于，該狀態參數包括自身狀態參數和環境參數。

9.根據權利要求7或8所述的AI行為調用裝置，其特征在于，所述評分計算模塊包括：

第一調用單元，用于針對所述第一AI行為集中的每個AI行為，調用與當前狀態參數匹配的權重值；

第一計算單元，用于針對各AI行為對應的權重值計算其在當前狀態參數下的評分值。

10.根據權利要求8所述的AI行為調用裝置，其特征在于，所述評分計算模塊包括：

狀態分析單元，用于根據所述自身狀態參數分析所述AI行為執行體當前狀態；

選取單元，用于從所述第一AI行為集中選取與所述AI行為執行體的自身狀態參數匹配的AI行為，作為第二AI行為集；

第二調用單元，用于針對所述第二AI行為集中的每個AI行為，調用與環境參數匹配的權重值；

第二計算單元，用于根據各AI行為對應的權重值分別計算其在當前環境參數下的評分值。