[發(fā)明專利]基于大數(shù)據(jù)具備自主學(xué)習(xí)能力的智能機(jī)器人

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110420024.2
• 申請日: 2021-04-19
• 公開（公告）號: CN113128703A
• 公開（公告）日: 2021-07-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李成華
• 申請（專利權(quán)）人: 深圳市思拓智聯(lián)科技有限公司
• 主分類號: G06N20/00
• 分類號: G06N20/00;G06T1/20;G06T7/00;G06F16/21;G06K9/62
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本發(fā)明屬于智能機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，尤其是基于大數(shù)據(jù)具備自主學(xué)習(xí)能力的智能機(jī)器人，現(xiàn)提出以下方案，包括機(jī)器人本體，所述機(jī)器人本體包括視覺攝像頭、圖像處理模塊、自主學(xué)習(xí)模塊和自主評判模塊，所述的視覺攝像頭、圖像處理模塊、自主學(xué)習(xí)模塊和自主評判模塊依次建立數(shù)據(jù)傳輸連接，所述的圖像處理模塊還與所述的自主評判模塊建立數(shù)據(jù)連接。本發(fā)明通過互聯(lián)聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)來對智能學(xué)習(xí)機(jī)器人進(jìn)行自動(dòng)搜索編程，并啟動(dòng)程序進(jìn)行動(dòng)作，這樣大大提高了學(xué)習(xí)機(jī)器人的人工智能化程度，實(shí)現(xiàn)了很好的人機(jī)無障礙交互，達(dá)到了利用互聯(lián)網(wǎng)龐大的資源為用戶解答疑惑和增長知識的目的，從而大大提高了人們的感官娛樂性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及智能機(jī)器人技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及基于大數(shù)據(jù)具備自主學(xué)習(xí)能力的智能機(jī)器人。

背景技術(shù)

隨著電子技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展，微處理器的計(jì)算能力、存儲(chǔ)器的容量和速度都日新月異，越來越強(qiáng)大；無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)也在飛速發(fā)展之中，特別智能手機(jī)的出現(xiàn)，使得家庭和公共的WiFi覆蓋范圍和速度都有了巨大的提高，各種類型的云服務(wù)器應(yīng)用也越來越廣泛，在技術(shù)強(qiáng)有力的保證之下，市場上也不斷推出各種各樣的智能產(chǎn)品。

目前的智能學(xué)習(xí)機(jī)器人大多是通過在處理器內(nèi)預(yù)先輸入好相應(yīng)的動(dòng)作啟動(dòng)程序，來模仿人們的動(dòng)作，然而，這樣的學(xué)習(xí)機(jī)器人人工智能化程度較低，不能實(shí)現(xiàn)人機(jī)無障礙交互，無法達(dá)到利用互聯(lián)網(wǎng)龐大的資源為用戶解答疑惑和增長知識的目的，不能實(shí)現(xiàn)通過對人們生活的學(xué)習(xí)習(xí)慣進(jìn)行精確的模仿，從而大大降低了機(jī)器人學(xué)習(xí)的精確性。

發(fā)明內(nèi)容

基于背景技術(shù)中提出的這樣的學(xué)習(xí)機(jī)器人人工智能化程度較低，不能實(shí)現(xiàn)人機(jī)無障礙交互，無法達(dá)到利用互聯(lián)網(wǎng)龐大的資源為用戶解答疑惑和增長知識的目的，不能實(shí)現(xiàn)通過對人們生活的學(xué)習(xí)習(xí)慣進(jìn)行精確的模仿，從而大大降低了機(jī)器人學(xué)習(xí)的精確性的技術(shù)問題，本發(fā)明提出了基于大數(shù)據(jù)具備自主學(xué)習(xí)能力的智能機(jī)器人。

本發(fā)明提出的基于大數(shù)據(jù)具備自主學(xué)習(xí)能力的智能機(jī)器人，包括機(jī)器人本體，所述機(jī)器人本體包括視覺攝像頭、圖像處理模塊、自主學(xué)習(xí)模塊和自主評判模塊，所述的視覺攝像頭、圖像處理模塊、自主學(xué)習(xí)模塊和自主評判模塊依次建立數(shù)據(jù)傳輸連接，所述的圖像處理模塊還與所述的自主評判模塊建立數(shù)據(jù)連接；

所述的視覺攝像頭用以采集所述的機(jī)器人本體在鏡前展示相應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本鏡像視覺圖像，并將相應(yīng)的學(xué)習(xí)樣本鏡像視覺圖像的數(shù)據(jù)傳輸給所述的圖像處理模塊；以及所述的視覺攝像頭用以采集所述的機(jī)器人在鏡前展示新的學(xué)習(xí)相應(yīng)的新鏡像視覺圖像，并將相應(yīng)的新鏡像視覺圖像的數(shù)據(jù)傳輸給所述的圖像處理模塊，機(jī)器人可以通過所述視覺攝像頭采集人們的視頻，通過圖像處理和自主學(xué)習(xí)后，將學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)傳輸?shù)綑C(jī)器人本體的數(shù)據(jù)庫中，可以完成自主學(xué)習(xí)。

優(yōu)選地，所述機(jī)器人本體包括有基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)庫，在數(shù)據(jù)詞庫中存儲(chǔ)常用的“主語”、“謂語”、“賓語”、“表語”等樣式詞，同時(shí)存儲(chǔ)有常用的固定句式，通過字符串匹配及句式匹配，對完整語句進(jìn)行識別、劃分，并將主句式標(biāo)注以區(qū)別顯示。

優(yōu)選地，所述基于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)庫還包括優(yōu)化機(jī)制：從互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)庫更新、通過用戶反饋及后臺維護(hù)對數(shù)據(jù)詞庫不斷的擴(kuò)容、優(yōu)化，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)詞庫的自我學(xué)習(xí)、進(jìn)化。

優(yōu)選地，所述自主學(xué)習(xí)模塊用以根據(jù)相應(yīng)的樣本混合特征與自身植入的審美標(biāo)簽構(gòu)成學(xué)習(xí)姿態(tài)樣例集，并基于所述的學(xué)習(xí)姿態(tài)樣例集進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)，建立學(xué)習(xí)姿態(tài)自主評判模型。

優(yōu)選地，所述圖像處理模塊用以將樣本鏡像視覺圖像處理得到相應(yīng)的樣本混合特征，并將相應(yīng)的樣本混合特征的數(shù)據(jù)傳輸給所述的自主學(xué)習(xí)模塊；以及所述的圖像處理模塊用以將新鏡像視覺圖像處理得到相應(yīng)的新混合特征，并將相應(yīng)的新混合特征的數(shù)據(jù)傳輸給所述的自主評判模塊。

優(yōu)選地，所述機(jī)器人本體基于對學(xué)習(xí)信息的統(tǒng)計(jì)及分析，得到學(xué)習(xí)進(jìn)度信息；獲取機(jī)器人本體在學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)過程中的圖像信息；對所述圖像信息進(jìn)行分析，以得到所述學(xué)習(xí)進(jìn)度信息。