[发明专利]使用虚拟哺乳动物来模拟哺乳动物的生理行为的设备、方法和计算机程序有效
申请号: | 202080022554.5 | 申请日: | 2020-03-20 |
公开(公告)号: | CN113678183B | 公开(公告)日: | 2023-08-01 |
发明(设计)人: | D·希尼霍维奇;R·卡里略;L·L·博洛尼亚;Y·切瑞弗;李天翼;A·阿里欧;K·巴兰登;A-C·施尔伦;D·崔瓦兹-伯那丁 | 申请(专利权)人: | 依视路国际公司;索邦大学 |
主分类号: | G09B23/30 | 分类号: | G09B23/30 |
代理公司: | 中国贸促会专利商标事务所有限公司 11038 | 代理人: | 汪晶晶 |
地址: | 法国沙*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 使用 虚拟 哺乳动物 模拟 生理 行为 设备 方法 计算机 程序 | ||
1.一种用于通过虚拟哺乳动物(1)来模拟哺乳动物在环境(2)中的生理行为的设备(11),所述虚拟哺乳动物(1)包括:
-相对于所述环境移动(5)的头部(3),
-相对于所述头部(3)旋转移动(6)的至少一只眼睛(4),
所述设备(11)包括:
-至少一个第一输入端,适于接收表示所述至少一只眼睛(4)相对于所述环境(2)的姿势的连续数据,
-至少一个第二输入端,适于接收用于所述虚拟哺乳动物(1)在所述环境(2)中的至少一个移动性动作的指令(9),
-至少一个存储器(13),适于存储关于所述环境的信息(8)以及关于所述至少一只眼睛(4)的运动(6)与所述头部(3)的运动(5)之间的稳定约束的信息(7),
-至少一个处理器(12),被配置用于以下操作:
o根据所述连续数据来评估所述环境(2)的当前部分,并且如果所述当前部分在所述至少一个存储器(13)中未被标识,则将关于所述当前部分的信息(8)记录到所述至少一个存储器(13)中,
o根据所述至少一个移动性动作(9)、所述连续数据和所存储的关于所述环境的信息(8),触发所述头部(3)和所述至少一只眼睛(4)的连续运动(5,6),
o通过使用所述稳定约束(7),根据所述连续数据来控制所述至少一只眼睛(4)的连续运动(6)相对于所述头部(3)的连续运动(5)的动态调整,
所述设备(11)进一步包括:
-至少一个第三输入端,适于在训练阶段接收表示与训练环境相关联的所述头部(3)和所述至少一只眼睛(4)的训练运动序列的训练运动序列数据(23),
并且所述至少一个处理器(12)还被配置用于在所述训练阶段通过以下操作来进行学习所述稳定约束(7)的至少一部分的操作:
-在所述训练环境中触发与所述训练运动序列数据(23)相对应的所述头部(3)的连续运动(5),
-根据所述训练数据(23)来评估所述训练环境的当前部分,并且如果所述当前部分在所述至少一个存储器(13)中未被标识,则将关于所述当前部分的信息(8’)记录到所述至少一个存储器(13)中,
-考虑评估所述训练环境的所述当前部分和记录所述关于所述当前部分的信息,根据所述训练数据和所述头部的所述连续运动,确定关于所述稳定约束的所述至少一部分的信息,并且将所述关于所述稳定约束的所述至少一部分的信息记录到所述至少一个存储器中,
使得所述虚拟哺乳动物(1)在所述环境中执行所述至少一个移动性动作时通过所述头部(3)和所述至少一只眼睛(4)的连续动态调整的当前运动并通过评估所述环境(2),提供待模拟哺乳动物的模拟行为,并且
其中,用于模拟生理行为的所述设备(11)被配置为所述至少一个处理器(12)作为模块化系统来操作,所述模块化系统包括通过消息传递中间件互连的功能模块(17、18、19)、处理装置、辅助工具和数据结构,并且
其中,所述设备的所述虚拟哺乳动物被实施为机器人并且包括实体部位,所述头部是实体的并且所述至少一只眼睛是摄像头,用于模拟生理行为的所述设备(11)适合于控制使所述实体部分移动或激活的效应器。
2.根据权利要求1所述的设备(11),其特征在于,评估所述环境(2)的所述当前部分、记录所述信息(8,8’)和触发所述连续运动(5,6)中的至少一个操作与适合于要模拟的所述哺乳动物的至少一个工作参数相关联,所述至少一个处理器(12)进一步被配置用于在所述训练阶段考虑评估所述训练环境的所述当前部分和记录所述关于所述当前部分的信息,根据所述训练数据和所述头部(3)的所述连续运动(5)来学习所述至少一个工作参数。
3.根据权利要求2所述的设备(11),其特征在于,所述至少一个处理器进一步被配置用于:
-获得与表示所述至少一只眼睛(4)的姿势的所述连续数据相对应的至少一个视觉流(10),根据所述至少一个视觉流(10)评估所述环境的所述当前部分,并且尤其根据所述至少一个视觉流(10)来触发所述连续运动并控制所述动态调整;
-在所述训练阶段,获得与表示所述训练运动序列的所述训练运动序列数据(23)相对应的至少一个训练视觉流(10’),并且评估所述训练环境的所述当前部分并尤其根据所述至少一个训练视觉流(10’)来确定所述信息。
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