[发明专利]任务机器人的测试方法、装置、电子设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202210635736.0 申请日: 2022-06-07
公开(公告)号: CN114880241A 公开(公告)日: 2022-08-09
发明(设计)人: 周毅 申请(专利权)人: 北京来也网络科技有限公司;来也科技(北京)有限公司
主分类号: G06F11/36 分类号: G06F11/36
代理公司: 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 代理人: 罗岚
地址: 100080 北京市海淀*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 任务 机器人 测试 方法 装置 电子设备 存储 介质
【说明书】:

本申请涉及一种任务机器人的测试方法、装置、电子设备及存储介质,方法包括:获取任务机器人的待测试流程中的多个状态节点以及各状态节点之间的转移条件;根据多个状态节点以及各状态节点之间的转移条件,生成对应的状态树;根据状态树,生成至少一个测试用例;基于测试用例对任务机器人进行测试,并得到测试结果。实现了自动对任务机器人进行测试,降低了任务机器人测试所需的人工成本,提高了任务机器人的测试效率,且相比通过人为查看任务机器人给出的答案是否符合预期来得到测试结果,本申请得到的测试结果的准确性更高。本申请还能结合RPA和AI实现IA的对任务机器人进行测试,以进一步降低任务机器人测试所需的人工成本。

技术领域

本申请涉及机器人流程自动化及人工智能技术领域,特别涉及一种任务机器人的测试方法及装置。

背景技术

机器人流程自动化(Robotic Process Automation,简称RPA),是通过特定的“机器人软件”,模拟人在计算机上的操作,按规则自动执行流程任务。

人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门技术科学。

智能自动化(Intelligent Automation,IA)是一系列从机器人流程自动化到人工智能的技术总称,将RPA与光学字符识别(Optical Character Recognition,OCR)、智能字符识别(Intelligent Character Recognition,ICR)、流程挖掘(Process Mining)、深度学习(Deep Learning,DL)、机器学习(Machine Learning,ML)、自然语言处理(NaturalLanguage Processing,NLP)、语音识别(Automatic Speech Recognition,ASR)、语音合成(Text To Speech,TTS)、计算机视觉(Computer Vision,CV)等多种AI技术相结合,以创建能够思考、学习及自适应的端到端的业务流程,涵盖从流程发现、流程自动化,到通过自动而持续的数据收集、理解数据的含义,使用数据来管理和优化业务流程的整个历程。

通常,任务机器人在正常工作之前,需要经过性能测试。相关技术,在对任务机器人进行测试时,可以通过用户界面交互的方式,由工作人员在用户交互界面输入问题,然后人为的查看任务机器人给出的答案是否符合预期。这种任务机器人的测试方法,不仅耗费人工成本,且效率低,准确性差。

发明内容

本申请提供一种任务机器人的测试方法、装置、电子设备及存储介质,以解决相关技术中的任务机器人的测试方法存在的耗费人工成本、效率低且准确性差的技术问题。

本申请第一方面实施例提供一种任务机器人的测试方法,包括:获取任务机器人的待测试流程中的多个状态节点以及各状态节点之间的转移条件;根据多个状态节点以及各状态节点之间的转移条件,生成对应的状态树;根据状态树,生成至少一个测试用例;基于测试用例对任务机器人进行测试,并得到测试结果。

在一些实施例中,根据多个状态节点以及各状态节点之间的转移条件,生成对应的状态树,包括:将各状态节点作为状态树中的节点,将各状态节点之间的转移条件,作为状态树中对应节点之间的边,以生成对应的状态树。

在一些实施例中,将各状态节点作为状态树中的节点,将各状态节点之间的转移条件,作为状态树中对应节点之间的边,以生成对应的状态树,包括:将各状态节点中的起始状态节点,作为状态树的根节点,根节点位于状态树的第1层;根据各状态节点以及各状态节点之间的转移条件,确定状态树的第2层至第N层的节点以及相邻层的节点之间的边,其中,将第n-1层的节点中第一节点对应的转移节点,作为第一节点的子节点,子节点位于状态树的第n层,并将第一节点与对应的转移节点之间的转移条件,作为第一节点与第一节点的子节点之间的边;其中,n为大于1且小于或等于N的整数;第N层的节点与第1层至第N-1层中任意节点对应同一状态节点,或者第N层的节点不存在对应的转移节点。

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