[发明专利]一种机器人情感数据更新方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及机器人情感数据的处理。

背景技术

近年来随着智能机器人技术的迅速发展，机器人的智能化成为目前人们关注的焦点。智能机器人，简单来说是能够理解人类语言，用人类语言实现与操作者之间的对话的一种机器人。它能分析出现的情况，能调整自己的动作以达到操作者所提出的全部要求，能拟定所希望的动作，并在信息不充分的情况下和环境迅速变化的条件下完成这些动作。当然，要它和我们人类思维一模一样，这是不可能办到的，通常都是通过预先设定的模型，使机器人对操作者的要求做出适当的回应。

现有的机器人自我认知训练通常是对客观事实的认知。例如机器人对是谁、来自哪里、家庭成员等等信息的认知，机器人的自我认知训练均是基于用户的指令完成的，不会根据操作者的情感进行自我认知，进而做出带感情的回应，且机器人的自我认知训练方式单一，机器人的自我认知不会不断进行更新。

因此，现有技术中的缺陷是，机器人不能根据用户的情感，进行自我的认知更新，给出带感情的回应，且机器人的自我认知训练方式单一，机器人的自我认知不能进行不断地更新。

发明内容

本发明提供一种机器人情感数据更新方法及系统，采用了基于用户的情感识别数据对机器人的情感数据进行更新的方式，使机器人对用户可做出适当的情感反馈，并且可以实现对机器人情感数据的不断更新，进一步提升了用户体验。

为解决上述技术问题，本发明提供的技术方案是：

第一方面，本发明提供一种机器人情感数据更新方法，包括：

步骤S1，获取多模输入数据，所述多模输入数据为用户输入的多种形式的数据；

步骤S2，根据所述用户输入的多种形式的数据，进行情感识别，得到识别后用户的多模情感数据；

步骤S3，将所述识别后用户的多模情感数据进行融合，得到所述用户的情感数据预测结果；

步骤S4，获取机器人情感属性表，所述机器人情感属性表用来描述机器人的情感数据，根据所述用户的情感数据预测结果，对所述机器人的情感数据进行更新。

本发明一种机器人情感数据更新方法的技术方案为，先获取多模输入数据，所述多模输入数据为用户输入的多种形式的数据；然后根据所述用户输入的多种形式的数据，进行情感识别，得到识别后用户的多模情感数据；接着将所述识别后用户的多模情感数据进行融合，得到所述用户的情感数据预测结果；最后获取机器人情感属性表，所述机器人情感属性表用来描述机器人的情感数据，根据所述用户的情感数据预测结果，对所述机器人的情感数据进行更新。

本发明中的机器人情感数据更新方法，采用了基于用户的情感识别数据对机器人的情感数据进行更新的方式，通过识别用户输入的多种形式数据进行情感识别，得到用户的多模情感数据，然后将用户的多模情感数据进行融合，其中，机器人的情感数据是从机器人情感属性表中获得，是预先人为设定的情感数据，经融合处理后，得到预测的人的情感数据，最后通过预测的人的情感数据，对预先设定的机器人情感属性表中的机器人情感数据进行了更新，根据人的情感数据更新机器人的情感数据，使机器人的情感更贴近人的情感；通过多模输入数据的不断增加，可不断对机器人的情感数据进行更新，使机器人的自我认知能力不断提高，给用户提供相应的情感反馈，并且通过不断的更新，提升了用户体验。

进一步地，所述机器人的情感数据包括机器人的语言数据和表情数据。机器人的情感数据包括机器人的语言数据和表情数据，机器人表达感情，与人相似，可通过语言和表情表达感情。

进一步地，所述步骤S4中，还包括：

步骤S41，获取机器人情感属性表，并通过所述机器人情感属性表获得机器人的语言数据和表情数据，所述机器人情感属性表用来描述机器人的情感数据；

步骤S42，根据所述用户的情感数据预测结果，对所述机器人的语言数据进行更新，得到所述机器人的语言数据更新结果；

步骤S43，根据所述用户的情感数据预测结果，对所述机器人的表情数据进行更新，得到所述机器人的表情数据更新结果。

如果机器人可以同时通过语言和表情表达感情，那么就要将机器人的语言数据和表情数据分别都进行更新，将机器人的语言数据和表情数据根据用户的情感数据预测结果进行更新，使机器人的情感数据以人的情感数据作为基础，更接近人的情感。