[發(fā)明專利]一種教育可編程的人工智能機器人系統(tǒng)及控制方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010130138.9
• 申請日: 2020-02-24
• 公開（公告）號: CN111354241A
• 公開（公告）日: 2020-06-30
• 發(fā)明（設計）人: 劉建波;李俊;梁旭;翟瑋;王迎軍;法永
• 申請（專利權）人: 劉建波
• 主分類號: G09B19/00
• 分類號: G09B19/00
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種用于教育可編程的人工智能機器人的控制方法，包括：

電子設備經(jīng)由所述電子設備的觸摸顯示器顯示用于機器人的編程界面；

所述電子設備接收用戶在所述編程界面上輸入的運動指令的列表，所述運動指令包括前進、后退、左轉(zhuǎn)、右轉(zhuǎn)中的任一項；

所述電子設備響應于確定接收到用戶在所述編程界面輸入的發(fā)送指令，將所述運動指令的所述列表發(fā)送給機器人；

所述電子設備將所述編程界面切換為機器人視角界面；以及

所述機器人基于所接收的所述運動指令的所述列表控制所述機器人的運動裝置進行運動，所述運動裝置包括4個馬達和4個輪子；

所述機器人在運動過程中經(jīng)由所述機器人的相機拍攝關于前方環(huán)境的視頻；

所述機器人將關于所述前方環(huán)境的所述視頻發(fā)送給所述電子設備；

所述電子設備在所述機器人視角界面上顯示所接收的所述視頻；

所述電子設備接收用戶在所述視頻的一幀中標記的跟蹤目標；

所述電子設備將所述跟蹤目標的圖像發(fā)送給所述機器人；

所述機器人在拍攝的視頻中跟蹤所接收的跟蹤目標，以預測所述跟蹤目標的運動軌跡；以及

基于所述運動軌跡，控制所述運動裝置跟隨所述跟蹤目標。

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其中所述機器人在拍攝的所述視頻中跟蹤所接收的所述跟蹤目標包括：

所述機器人從所述跟蹤目標的圖像中獲取127x127x3的目標圖像；

所述機器人從所述拍攝的視頻的視頻幀中獲取255x255x3的待搜索圖像；

所述機器人將127x127x3的目標圖像和255x255x3的待搜索圖像輸入到相同的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，得到15x15x256的目標圖像的特征圖和31x31x256的待搜索圖像的特征圖

所述機器人對目標圖像的特征圖和待搜索圖像的特征圖進行卷積，得到17x17x256的響應得分圖，響應得分圖的每個像素值就代表了待搜索圖像中每個位置與目標圖像的相似程度，像素值越高，證明兩者越相似；以及

所述機器人將像素值最大的位置乘以預定步長即可得到跟蹤目標的當前位置。

3.根據(jù)權利要求2所述的方法，其中神經(jīng)網(wǎng)絡模型是通過以下過程訓練的：

利用正負樣本來訓練所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型，訓練時采用所有候選位置的平均損失來表示，公式如下：

其中D表示最后得到的響應得分圖，u表示響應圖得分中的所有位置，其中l(wèi)(y，v)＝log(1+exp(-yv))，其中y∈(+1,-1)表示真值，v表示樣本–搜索圖像的實際得分，正樣本的概率為sigmoid函數(shù)，負樣本的概率為1-sigmoid函數(shù)；以及

通過隨機梯度下降最小化所述平均損失來確定所述神經(jīng)網(wǎng)絡模型中的參數(shù)。

4.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括：

所述機器人響應于確定在所述拍攝的視頻中未跟蹤到所述跟蹤目標，識別所述跟蹤目標；

確定識別出的所述跟蹤目標是否為狗；

如果確定識別出的所述跟蹤目標為狗，則獲取周圍環(huán)境中的聲音；

在所獲取的所述聲音中識別狗的叫聲；

如果在所述聲音中識別出狗的叫聲，則確定所述狗的所述叫聲的方位；以及

控制所述機器人的所述運動裝置轉(zhuǎn)向所確定的所述方位，以便所述機器人的相機拍攝到包含狗的視頻。

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，還包括：

所述機器人響應于確定在所述拍攝的視頻中未跟蹤到所述跟蹤目標，轉(zhuǎn)動所述機器人的可轉(zhuǎn)動相機；以及

在轉(zhuǎn)動所述機器人的所述可轉(zhuǎn)動相機的同時，捕獲關于周圍環(huán)境的視頻，以便重新跟蹤所述跟蹤目標。