[发明专利]一种基于知识引擎的机器人与环境交互方法

权利要求书

1.一种基于知识引擎的机器人与环境交互方法，其特征是，包括有以下步骤：

S1、建立知识获取机制；具体包括有：

建立关于人类行为的图像视频数据集，基于深度学习语义分割原理对人体动作进行行为分析预测；

通过基于计算机视觉原理的增强现实技术及行为预测算法，在可穿戴透视显示器上进行行为预测并提供多个用于确定行为意图以构成知识图节点的选项；

与多个网络知识源进行授权请求及连接以获取互联网知识；

S2、搭建由点和边组成的知识图，将机器人获取的知识按照逻辑、时间或空间顺序进行连接，形成知识网图；具体包括有：

用节点表示任意对象，用边表示两个节点之间的任务关系，通过节点和边组成知识图；

节点表示的对象包括有人、物体、音频、视频、数据集；

边包括有单向边和双向边；单向边表示对时间顺序、空间顺序有要求的任务；双向边表示需要进行数据交互的任务；

S3、建立知识解释机制，对各个知识来源的不同形式数据进行统一管理；知识解释具体为：

将机器人所获取的知识可按照逻辑、空间或时间顺序进行连接，形成知识网图；

以元数据方式对知识进行管理，以存储从不同源获取的不同形式的数据；

添加逆指针指向各种源中的知识基础；

S4、进行知识存储，以数据存储集群的方式存储不同形式的数据；

S5、建立知识推理机制，对知识图进行修改和重建；

S6、建立机器人查询库，通过查询语言得到实现任务起点到任务终点的可行路径；具体为：

采用图检索函数，从知识图中通过遍历从任务起点到任务终点的所有路径，找到完成任务的路径；

根据该路径上所包含的所有知识点和边，实现指定任务；

所述图检索函数支持对所有路径按照指定条件进行排序。

2.根据权利要求1所述的基于知识引擎的机器人与环境交互方法，其特征是，步骤S4知识存储具体为：通过建立数据存储集群进行存储数据；存储数据包括有各种知识、用户的众包反馈、其他机器学习算法参数；将大型媒体信息包括图片、视频、3D点云置放于分布式存储系统中。

基于数据存储集群，建立以数据存储集群作为唯一信任源的图形数据库。

3.根据权利要求2所述的基于知识引擎的机器人与环境交互方法，其特征是，步骤S5知识推理机制具体为：

将最近更新的知识点采用分布式队列系统进行管理；

管理的知识点可被消耗，用于填充图形数据库；

根据不同来源获取的知识其置信度的差异，将置信度高的新知识插入现有图中，可通过增删或拆分进行知识图的更新。