[發(fā)明專利]面向人機(jī)協(xié)作裝配任務(wù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210539195.1
• 申請(qǐng)日: 2022-05-18
• 公開（公告）號(hào): CN114911951A
• 公開（公告）日: 2022-08-16
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 傅衛(wèi)平;何林濤;高志強(qiáng);杜慧龍;劉波;彭麗霞;陳小虎;楊世強(qiáng);李睿
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 西安理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06F16/36
• 分類號(hào): G06F16/36;G06F16/901;G06F16/904;G06N3/08
• 代理公司: 西安弘理專利事務(wù)所 61214
• 代理人: 王奇

本發(fā)明公開了一種面向人機(jī)協(xié)作裝配任務(wù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，步驟包括：1)建立面向人機(jī)協(xié)作裝配的知識(shí)圖譜構(gòu)建流程圖；2)進(jìn)行裝配知識(shí)資源的采集；3)將采集到的裝配知識(shí)統(tǒng)一預(yù)處理成自然語(yǔ)言文本的形式；4)對(duì)預(yù)處理過(guò)的自然語(yǔ)言文本語(yǔ)料進(jìn)行句法分析；5)采用“基于規(guī)則模板的方法”規(guī)則，從句法分析的結(jié)果中進(jìn)行信息抽取；6)采用“實(shí)體匹配”的方法對(duì)信息抽取得到的三元組數(shù)據(jù)進(jìn)行知識(shí)融合；7)對(duì)數(shù)據(jù)層中的知識(shí)進(jìn)行概念化抽象得到模式層知識(shí)，用本體庫(kù)進(jìn)行管理；8)將數(shù)據(jù)層和模式層知識(shí)以屬性圖模型的方式存儲(chǔ)在圖數(shù)據(jù)庫(kù)Neo4j中，并以圖結(jié)構(gòu)的形式進(jìn)行可視化。本發(fā)明方法簡(jiǎn)介有效，邏輯性強(qiáng)，具有廣泛的應(yīng)用價(jià)值。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于人機(jī)協(xié)作裝配技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種面向人機(jī)協(xié)作裝配任務(wù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法。

背景技術(shù)

在人機(jī)協(xié)作裝配領(lǐng)域，如果要讓協(xié)作機(jī)器人在輔助人類進(jìn)行產(chǎn)品裝配的時(shí)候，能夠正確理解操作者的裝配行為意圖，并像人一樣自然、協(xié)調(diào)、及時(shí)地給予人類幫助，適應(yīng)人類的工作節(jié)奏，那么機(jī)器人就必須對(duì)整個(gè)裝配環(huán)境和裝配過(guò)程形成常識(shí)性認(rèn)知，包括零部件的結(jié)構(gòu)尺寸信息、裝配工具和機(jī)器的屬性信息、裝配工藝信息以及裝配環(huán)境信息等。但是，這些信息大都是以非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的形式出現(xiàn)，通常直接以文字的形式存儲(chǔ)在文本文檔或表格中，這種存儲(chǔ)方式并不能充分挖掘信息之間的語(yǔ)義關(guān)系，且信息管理困難，信息利用率低，然而，近年來(lái)應(yīng)用愈來(lái)愈廣泛的知識(shí)圖譜技術(shù)可以以結(jié)構(gòu)化的方式來(lái)管理和組織這些多源異構(gòu)的裝配知識(shí)，并以圖結(jié)構(gòu)的形式將這些知識(shí)聯(lián)系起來(lái)，充分表達(dá)知識(shí)之間的語(yǔ)義關(guān)系，也為機(jī)器人正確理解操作者的裝配行為意圖提供了可行途徑。

關(guān)于面向人機(jī)協(xié)作的知識(shí)圖譜研究，2021年?yáng)|華大學(xué)的顧星海等人提出了一種針對(duì)總成產(chǎn)品的裝配語(yǔ)義信息建模方法，實(shí)現(xiàn)了CAD模型的幾何信息與裝配工藝文檔的過(guò)程信息的智能集成。該方法采用自頂向下的方式先設(shè)計(jì)知識(shí)圖譜的本體層，包括類與關(guān)系，然后結(jié)合CAD模型和裝配工藝文檔從中抽取并映射相關(guān)語(yǔ)義數(shù)據(jù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)層。這種方式的schema是全人工構(gòu)建，專業(yè)性、準(zhǔn)確性、完備性要求高，因此構(gòu)建成本高、局限性大，且對(duì)中長(zhǎng)尾的知識(shí)收錄比較困難，同時(shí)該文只是將裝配語(yǔ)義信息以知識(shí)圖譜的形式進(jìn)行存儲(chǔ)，并沒有面向?qū)嶋H的人機(jī)協(xié)作裝配過(guò)程。

2020年武漢理工大學(xué)的劉佳宜等人提出了一種面向人機(jī)協(xié)作拆卸任務(wù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法。該方法構(gòu)建了一種人機(jī)協(xié)作拆卸模型，將知識(shí)分為待拆產(chǎn)品信息、拆卸方案信息和過(guò)程數(shù)據(jù)，通過(guò)知識(shí)圖譜構(gòu)建技術(shù)得到結(jié)構(gòu)化三元組信息。該方法并沒有闡明在信息抽取部分的具體處理細(xì)節(jié)，如何得到實(shí)體、關(guān)系和屬性三元組信息，所使用的方法是什么，同時(shí)，在信息融合部分采用了傳統(tǒng)的雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)得到實(shí)體的向量表示，無(wú)法解決長(zhǎng)距離匹配問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是提供一種面向人機(jī)協(xié)作裝配任務(wù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，解決了現(xiàn)有的監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式從多源異構(gòu)信息中抽取結(jié)構(gòu)化三元組知識(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，針對(duì)人機(jī)協(xié)作裝配這種專業(yè)領(lǐng)域，可供利用的數(shù)據(jù)有限，顯著限制了網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練；同時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具備黑盒特性，挖掘信息的過(guò)程不可解釋，從而導(dǎo)致不能對(duì)錯(cuò)誤知識(shí)執(zhí)果索因，進(jìn)行修正的問題。

本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是，一種面向人機(jī)協(xié)作裝配任務(wù)的知識(shí)圖譜構(gòu)建方法，按照以下步驟實(shí)施：

S1：分析實(shí)際的人機(jī)協(xié)作裝配任務(wù)，得到具體的知識(shí)圖譜構(gòu)建流程圖；

S2：從不同渠道采集不同模態(tài)、不同結(jié)構(gòu)的原始裝配數(shù)據(jù)；

S3：將采集到的多源異構(gòu)裝配數(shù)據(jù)統(tǒng)一預(yù)處理成自然語(yǔ)言文本的形式；

S4：采用LTP語(yǔ)言技術(shù)平臺(tái)對(duì)預(yù)處理過(guò)的自然語(yǔ)言文本語(yǔ)料進(jìn)行句法分析，包括分詞、詞性標(biāo)注、命名實(shí)體識(shí)別、依存句法分析和語(yǔ)義角色標(biāo)注；

S5：采用“基于規(guī)則模板的方法”設(shè)計(jì)新規(guī)則，從句法分析的結(jié)果中進(jìn)行信息抽取，包括實(shí)體抽取、關(guān)系抽取和屬性抽取；