[发明专利]一种机器人动态学习方法、系统、机器人以及云端服务器

权利要求书

1.一种机器人动态学习方法，其特征在于，包括训练学习模式，所述训练学习模式包括以下步骤：

对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；

获取规则库，基于所述规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注，所述规则库的每一规则以及交互示范行为包括四要素：主体、客体、执行的动作以及是否被允许，所述规则库包括默认场景规则和学习规则；

确认建立的新规则与所述规则库中的规则无冲突时，更新所述新规则至所述规则库。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

确认建立的新标注与所述标注库中的标注无冲突时，更新所述新标注至所述标注库；以及

在工作模式下，基于所述标注库以及规则库，完成用户指定的任务和交互。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注的步骤还包括：

基于机器视觉和自然语言理解，调用机器人三维环境语义地图；

获取当前场景的语义地图或者所述交互示范行为，识别当前场景的语义地图或者交互示范行为中是否有新的归属使用关系，解析和标注所述新的归属使用关系，并存储至所述标注库。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括工作模式，所述工作模式包括以下步骤：

接收用户语音指令，识别所述语音指令；

根据识别的语音指令以及所述规则库进行任务规划，

判断所述任务规划是否存在冲突规则，存在冲突规则时，建立与用户的询问交互。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述询问交互包括：

继续执行的询问交互，用户选择继续执行时忽略所述冲突规则；

取消的询问交互，用户选择取消时切换至工作模式；以及

进入训练学习模式的询问交互。

6.一种机器人动态学习系统，其特征在于，包括训练学习模块，所述训练学习模块用于执行以下步骤：

对三维环境中物体和人的归属使用关系进行动态标注，形成标注库；

获取规则库，基于所述规则库与标注库通过交互示范行为建立新规则以及新标注，所述规则库的每一规则以及交互示范行为包括四要素：主体、客体、执行的动作以及是否被允许；所述规则库包括默认场景规则和学习规则；

确认建立的新规则与所述规则库中的规则无冲突时，更新所述新规则至所述规则库。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括任务执行模块，

所述训练学习模块还用于确认建立的新标注与所述标注库中的标注无冲突时，更新所述新标注至所述标注库；

所述任务执行模块用于基于所述标注库以及规则库，完成用户指定的任务和交互。

8.根据权利要求6或7所述的系统，其特征在于，所述训练学习模块还包括标注更新模块，所述标注更新模块用于：

基于机器视觉和自然语言理解，调用机器人三维环境语义地图；

获取当前场景的语义地图或者所述交互示范行为，识别当前场景的语义地图或者交互示范行为中是否有新的归属使用关系，解析和标注所述新的归属使用关系，并存储至所述标注库。

9.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，还包括工作模块，所述工作模块用于执行以下步骤：

接收用户语音指令，识别所述语音指令；

根据识别的语音指令以及所述规则库进行任务规划，

判断所述任务规划是否存在冲突规则，存在冲突规则时，建立与用户的询问交互。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，还包括询问交互模块，所述询问交互模块包括以下询问交互内容：

继续执行的询问交互，用户选择继续执行时忽略所述冲突规则；

取消的询问交互，用户选择取消时切换至工作模块；以及

进入训练学习模块的询问交互。