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[發(fā)明專利]一種物聯(lián)網(wǎng)多點應答互動智能機器人系統(tǒng)在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010770621.3 申請日: 2020-08-04
公開(公告)號: CN111881261A 公開(公告)日: 2020-11-03
發(fā)明(設計)人: 胡瑞艇 申請(專利權(quán))人: 胡瑞艇
主分類號: G06F16/33 分類號: G06F16/33;G06F16/332;G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G10L15/22;H04L29/08;B25J11/00
代理公司: 北京盛凡智榮知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11616 代理人: 李洪波
地址: 310000 浙江*** 國省代碼: 浙江;33
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 聯(lián)網(wǎng) 多點 應答 互動 智能 機器人 系統(tǒng)
【說明書】:

發(fā)明涉及一種物聯(lián)網(wǎng)多點應答互動智能機器人系統(tǒng),包括主應答互動智能機器人和輔助應答互動智能機器人,所述主應答互動智能機器人采用語音識別模塊、視覺模塊、人機顯示交互模塊,所述輔助應答互動機器人采用人體動作識別模塊和人臉表情識別模塊,通過所述主應答互動智能機器人跟使用者進行人機對話,所述輔助應答互動機器人識別人體動作,表情對使用者的問題進行補充說明;本發(fā)明有益效果:通過采用多點應答互動智能機器人的使用,是一種人機交互形式上的突破,消除人和機器的距離感,通過主應答機器人和輔助應答機器人互補填充,使得機器人對答更加生動、豐滿,提高咨詢者和學習者的興趣和愛好。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能機器人領(lǐng)域,具體是一種物聯(lián)網(wǎng)多點應答互動智能機器人系統(tǒng)。

背景技術(shù)

隨著智能機器人的快速發(fā)展,各種不同功能的機器人已經(jīng)充實了人們的生活空間,并且為人們的生活作出調(diào)節(jié)性的實質(zhì)貢獻,觀察當前世界上的機器人研究領(lǐng)域可知,將人工智能與機器人技術(shù)相融合,繼而賦予機器人人類的思維和行動力已經(jīng)成為機器人領(lǐng)域中的重要研究方向,以物聯(lián)網(wǎng)作為核心背景,對人工智能機器人在未來的發(fā)展趨勢進行深入研究分析,然而現(xiàn)有的機器人功能單一,尤其在人機交互應答領(lǐng)域,語音識別精度,且應對單一枯燥,使得使用者無法更有效接收傳輸?shù)男畔ⅰ?/p>

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題就是克服以上的技術(shù)缺陷,提供一種物聯(lián)網(wǎng)多點應答互動智能機器人系統(tǒng),通過采用多點應答互動智能機器人的使用,是一種人機交互形式上的突破,消除人和機器的距離感,通過主應答機器人和輔助應答機器人互補填充,使得機器人對答更加生動、豐滿,提高咨詢者和學習者的興趣和愛好。

為了解決上述問題,本發(fā)明的技術(shù)方案為:一種物聯(lián)網(wǎng)多點應答互動智能機器人系統(tǒng),包括主應答互動智能機器人和輔助應答互動智能機器人,所述主應答互動智能機器人采用語音識別模塊、視覺模塊、人機交互顯示模塊,所述輔助應答互動機器人采用人體動作識別模塊和人臉表情識別模塊,通過所述主應答互動智能機器人跟使用者進行人機對話,所述輔助應答互動機器人識別人體動作、表情對使用者的問題進行補充說明。

作為改進,所述語音識別模塊包括語音輸入部分、語音處理部分和語音輸出部分;所述語音輸入部分是將使用者的語音轉(zhuǎn)化為可供軟件識別的關(guān)鍵詞拼音串;所述語音處理部分是將測接收到的信息通過數(shù)據(jù)庫處理運算查詢匹配到相應的輸出信息;所述語音輸出部分是將所述輸出信息轉(zhuǎn)化為相應的語音進行輸出。

作為改進,所述視覺模塊采用立體視覺觀察方式,所述立體視覺基本原理是從兩個或多個視點觀察使用者,以獲取在不同視角下的感知圖象,通過三角測量原理計算圖象象素問的位置偏差來獲取使用者的三維信息。

作為改進,所述立體視覺至少包括圖象獲取部分、攝象機定標特征提取部分、立體匹配部分和深度確定部分及內(nèi)插部分;所述圖象獲取部分是通過高性能攝像機沿周圍空間陣列拍攝圖象;所述攝像定標特征提取部分是通過確定攝象機的位置、屬性參數(shù)和建立成象模型,以便確定空間坐標系中物體點同它在圖象平面上象點之間的對應關(guān)系;所述立體匹配部分是通過匹配算法尋找特征的本質(zhì)屬性及建立能正確匹配所選特征模型;所述深度確認部分是確定空間位置坐標點時的誤差來源,以及圖象量化效應對立體測量精度的影響進行了詳細的分析形成立體模型;所述內(nèi)插部分是通過所述表面內(nèi)插重建算法,恢復使用者及周圍景物可視表面的完整信息。

作為改進,所述人機交互顯示模塊是采用HMI智能串口觸摸屏實現(xiàn)人機交互。

作為改進,所述人體動作識別模塊是對人體動作進行捕獲識別,并使機器人通過藍牙與外界進行通信,指令發(fā)送至控制器,控制器控制機器人實現(xiàn)相應的功能并執(zhí)行相應的動作,從而實現(xiàn)人機交互功能。

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