[发明专利]基于语义理解和回答集编程的服务机器人自主售货方法

摘要

本发明提出了一种基于语义理解和回答集编程的服务机器人自主售货方法，主要包括，第一，基于机器学习的grounding技术。Grounding问题在学术用词上简单概括为机器人怎么把用户的语言对应到真实环境。具体方法分为三步：第一步就是语言的语义解析，技术要点是对数线性模型和PCCG结合。第二步就是环境的获取，技术要点是linemod物体识别和空间关系的计算。第三步就是将这前两步的结果结合利用lambda规则运算得出最终用户语言所指的商品。第二，物体操作任务规划。以前的规划技术大部分使用的是语言处理生成的语言学知识库，这样当处理不同环境设置的情况下会减弱规划的能力。所以这部分技术方案将会引入grounding结果中的环境状态，同时采用ASP推理机制计算得出行动系列。

主权项

一种基于语义理解和回答集编程的服务机器人自主售货方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1、基于机器学习大数据的语义理解(1.1)：预处理1：通过网上获取已经标注的训练集，在此训练集上，用对数线性模型训练并通过PCCG生成语义树得出训练集的语义词典；(1.2)预处理2：标注大量所要出售物体，用linemod模型训练得出物体识别模型；(1.3)语义理解grounding的技术步骤：获取用户的请求，机器人生成该请求的语义，机器人获取当前的环境，机器人计算出该用户所需的物体；步骤2、物体操作任务规划机器人知道用户需要的物体时，如果机器人无法抓取到这个物体，机器人就会调用操作任务规划模块来为用户抓取该物体并递交给用户；具体步骤如下：(2.1)预处理：编写规划程序；(2.2)机器人获取当前的状态，获取柜台上摆放的物体以及位置关系；机器人获取当前的目标，即用户所需的物体，然后用iclingo执行规划程序以及机器人获取的信息，从而得出行动序列。