機器人學校及其機器人知識獲取方法

2023-05-27 15:01:41

機器人學校及其機器人知識獲取方法
【專利摘要】本發明公開了一種機器人學校及其機器人知識獲取方法，是應用於雲系統中，其特徵是，雲系統向機器人學校的機器人發送服務命令，機器人學校的機器人接收服務命令並執行，同時記錄服務成功次數與服務失敗次數，並反饋給機器人學校；機器人學校的組成包括：機器人層級鑑定模塊、知識創生模塊、能力認證模塊、服務反饋模塊T和報廢認證模塊。本發明能使用於大規模、流水線型的機器人知識獲取任務，提升了機器人知識獲取的效率，節省了不必要的機器人硬體開銷，提高了機器人獲取知識的靈活性。
【專利說明】機器人學校及其機器人知識獲取方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及智能機器與知識工程領域，尤其涉及一種機器人學校及其機器人知識獲取方法。
【背景技術】
[0002]智慧機器人的研發幾乎沒有統一的標準，大部分機器人研究者都讓機器人用自己研發的方式和標準來積累數據與資源，機器人都採用自己的方式來看待周圍的世界，這就讓機器人很難共享人類已經創造的豐富知識。運行中的機器人也沒有一個完備的知識檢測、服務跟蹤、升級再檢測、報廢收回流程，大量的機器人在使用中出現了因過多的障礙而得不到及時修復的問題。
[0003]傳統的機器人是單機知識拷貝模式，且為完全知識拷貝，對於某些低端機器人，拷貝了很多不需要乃至完全無法運行的知識程序，不僅浪費了設備資源，更延長了機器人出廠時間，延緩了生產效率。

【發明內容】

[0004]本發明為了克服現有技術的不足之處，提出了一種機器人學校及其機器人知識獲取方法，能使用於大規模、流水線型的機器人知識獲取任務，提升了機器人知識獲取的效率，節省了不必要的機器人硬體開銷，提高了機器人獲取知識的靈活性。
[0005]本發明為了解決以上技術問題採用如下技術方案:
[0006]本發明一種機器人學校，是應用於雲系統中，其特點是，所述雲系統向所述機器人學校的機器人發送服務命令，所述機器人學校的機器人接收所述服務命令並執行，同時記錄服務成功次數與服務失敗次數，並反饋給所述機器人學校；所述機器人學校的組成包括:機器人層級鑑定模塊A、知識創生模塊Q、能力認證模塊E、服務反饋模塊T和報廢認證模塊D ；
[0007]利用式(I)將所述機器人學校School_Robot描述為一個五兀組:
[0008]School_Robot = (A, Q, E, T, D) (I)。
[0009]本發明所述的機器人學校，其特點也在於，
[0010]所述機器人層級鑑定模塊A的組成包括:機器人類別鑑定模塊和機器人能力等級鑑定模塊；
[0011]利用式(2)表示所述機器人層級鑑定模塊A:
[001 2] A {R initial，R junior? R bachelor，R master，R doctor-^ (2)
[0013]式(2)中， i表示機器人類別，並通過所述機器人類別鑑定模塊獲得；initial，junior, bachelor, master和doctor分別表示機器人的能力等級由低到高依次為:機器人萌芽士、機器人初學士、機器人學士、機器人碩士和機器人博士，並由所述機器人能力等級鑑定模塊獲得；且低能力等級的機器人從屬於高能力等級的機器人，即((((initial e junior) e bachelor) e master) e doctor) !R1initial表示類別為i且能力等級為機器人萌芽士 initial的機器人；紀__表示類別為i且能力等級為機器人初學士 junior的機器人；Ribach610r表示類別為i且能力等級為機器人學士 bachelor的機器人Jimaste表示類別為i且能力等級為機器人碩士 master的機器人表示類別為i且能力等級為機器人博士doctor的機器人。
[0014]所述知識創生模塊Q的組成包括:知識分級映射模塊與知識裝配模塊；
[0015]利用式(3)表示所述知識分級映射模塊:
[0016]Level = {(Lvl, initial), (Lv2, junior), (Lv3, bachelor), (Lv4, master), (Lv5,doctor)} (3)
[0017]式(3)中，Level表示知識分級映射模塊；Lvl, Lv2, Lv3, Lv4和Lv5分別表示機器人知識分級級別由低到高依次為I級、2級、3級、4級和5級；且低級別的機器人的知識分級從屬於高級別的機器人的知識分級，即((((initial e junior) e bachelor) e master) edoctor) ； (Lvl, initial)、(Lv2, junior)、(Lv3, bachelor)、(Lv4, master)、(Lv5, doctor)分別表示知識分級級別與機器人的能力等級的分級映射結果；(Lvl，initial)表示知識分級級別為I級的知識所對應的能力等級為機器人萌芽士 initial ； (Lv2, junior)表示知識分級級別為2級的知識所對應的能力等級為機器人初學士 junior ； (Lv3, bachelor)表示知識分級級別為3級的知識所對應的能力等級為機器人學士bachelor ;(Lv4，master)表示知識分級級別為4級的知識所對應的能力等級為機器人碩士master ； (Lv5, doctor)表示知識分級級別為5級的知識所對應的能力等級為機器人博士 doctor。
[0018]所述能力認證模塊E的組成包括:模擬測試模塊、專業監督模塊和證書頒發模塊；
[0019]利用式(4)表示所述能力認證模塊E:
[0020]E= (Similarity, Certification, Supervisor) (4)
[0021]式(4)中，Similarity表示所述模擬測試模塊，Certification表示所述證書頒發模塊！Supervisor表示所述專業監督模塊,並利用二進位打分方式表示監督的測試結果；
[0022]利用式(5)表示所述模擬測試模塊Similarity:
[0023]Similarity = Sim (Data, Lvi), I ^ i ^ 5 (5)
[0024]式(5)中，Data為模擬環境數據；Lvi表示所述機器人知識分級級別；且測試結果的範圍為:0 ^ Sim (Data, Lvi) ^ I。
[0025]所述服務反饋模塊T的組成包括:反饋接收模塊Feedback及錯誤統計模塊Se?OT ；
[0026]利用式(6)表示所述服務反饋模塊T:
[0027]T = (Feedback, Serror) (6)
[0028]式(6)中，所述反饋接收模塊Feedback接受機器人反饋的服務成功次數與服務失敗次數，並將所述服務成功次數與服務失敗次數傳送給所述錯誤統計模塊Sotot ；
[0029]利用式(7)表示所述錯誤統計模塊Sotot:
[0030]Serror = Sign(Perror-P) (7)
[0031]式(7)中，P表示標準錯誤概率；Pemff表示由所述服務成功次數與服務失敗次數計算獲得的錯誤概率，並由所述錯誤統計模塊Sotot統計獲得；SignO為符號函數，若Sign(Pemr-P) =-1,則表示機器人執行服務命令成功；若Sign(Pemr-P) =0或sign (Perror-P) = I,則表示機器人執行服務命令失敗。
[0032] 所述報廢認證模塊D的組成包括:報廢機器人登記模塊及報廢機器人證書收回模塊。
[0033]本發明一種利用如上所述的任一特點的機器人學校的機器人知識獲取方法的特點是按如下步驟進行:
[0034]步驟1、待獲取知識的機器人r通過所述機器人層級鑑定模塊A獲得機器人類別和機器人的能力等級，並根據所述機器人類別和機器人的能力等級確定機器人r為Riinitial或
η?ρ-- η?ρ-- η?ρ-- ni.八 junior 八 bachelor 八 master 八 doctor ;
[0035]步驟2、根據所述機器人的能力等級通過所述知識創生模塊Q判斷機器人r的知識分級級別為Lvl或Lv2或Lv3或Lv4或Lv5 ；
[0036]步驟3、根據所述機器人的能力等級和知識分級級別獲得機器人r的分級映身寸結果為(Lvl, initial)或(Lv2, junior)或(Lv3, bachelor)或(Lv4, master)或(Lv5, doctor)；
[0037]步驟4、所述知識裝配模塊根據所述分級映射結果為機器人r裝配對應的知識和能力；
[0038]步驟5、裝配好知識和能力的機器人r向所述能力認證模塊E提交測試申請；
[0039]步驟6、所述能力認證模塊E接受所述測試申請，並利用所述模擬測試模塊Similarity對機器人r進行模擬測試獲得模擬測試結果；
[0040]步驟7、若所述測試結果為O ≤Sim (Data, Lvi) < 0.95,則表示機器人r未通過模擬測試，並返回步驟I執行；若測試結果為0.95 ≤ Sim (Data, Lvi) ( 1，則表示機器人r通過模擬測試，並執行步驟8;
[0041]步驟8、所述專業監督模塊Supervisor對所述步驟7中的模擬測試結果進行確認，若所述專業監督模塊Supervisor給出的監督的測試結果為0，則表示所述模擬測試結果無效，並返回步驟5執行；若所述專業監督模塊Supervisor給出的監督的測試結果為1，則表示所述模擬測試結果有效，所述證書頒發模塊Certification將為機器人r頒發全球唯一的身份識別ID，從而完成機器人r的知識與能力裝配，並記為畢業機器人R ;令所述畢業機器人R的年齡為Y ；
[0042]步驟9、畢業機器人R執行所述雲系統發出的服務命令，並記錄服務成功次數與服務失敗的次數，同時將所述服務成功次數與服務失敗次數反饋所述服務反饋模塊T ；
[0043]步驟10、所述服務反饋模塊T利用所述反饋接收模塊Feedback接收所述畢業機器人R反饋的服務成功次數與服務失敗的次數，並利用所述錯誤統計模塊Sotot統計由所述服務成功次數與服務失敗次數計算獲得的錯誤概率Pctot ；
[0044]步驟11、所述服務反饋模塊T利用所述錯誤統計模塊Sotot判斷機器人R對所述服務命令的執行結果；若sign(P_OT-P) = -1，則表示機器人R執行服務命令成功，並執行步驟12 ;若sign (Perror-P) = O或sign (Perror-P) = I,則表示機器人R執行服務命令失敗,並返回步驟I執行；
[0045]步驟12、若機器人R的年齡Y達到所設定的標準使用年限Numit,則通過所述報廢認證模塊D進行機器人報廢認證；
[0046]步驟13、所述機器人R向所述報廢認證模塊D上報自身的機器人身份識別ID ；
[0047]步驟14、所述報廢機器人登記模塊登記所述上報的機器人身份識別ID，並將機器人R進行報廢回收處理；[0048]步驟15、所述報廢機器人證書收回模塊向所述證書頒發模塊Certification發送建立連結請求，所述證書頒發模塊Certification接收所述建立連接請求並接受所述上報的機器人身份識別ID ；
[0049]步驟16、所述證書頒發模塊Certification銷毀所述上報的機器人身份識別ID，從而完成報廢認證，由此完成機器人知識獲取。
[0050]與已有技術相比，本發明的有益效果體現在:
[0051]1、本發明通過機器人學校所包含的機器人層級鑑定模塊、知識創生模塊、能力認證模塊、服務反饋模塊和報廢認證模塊建立了完備的知識檢測安裝、服務跟蹤、升級再檢測和報廢收回流程的一系列機器人知識獲取方式，系統地規範了機器人的知識獲取及使用更新流程；從而節約了機器人生產與分配資源，提高了機器人知識獲取效率。
[0052]2、本發明通過機器人層級鑑定模塊和知識創生模塊建立5級知識分級和5級能力等級分級，合理地劃分了機器人知識使用範圍，避免了不必要的知識獲取帶來的硬體成本及機器人能力獲取效率的拖延。
[0053]3、本發明通過知識分級映射模塊構建了完整的能力等級和知識分級級別的分級映射，合理的連結了機器人知識與能力的關係；從而為機器人的知識獲取提供可靠保障。
[0054]4、本發明通過能力認證模塊構建了有效的知識能力認證模式，實現了機器人知識獲取過程中的動態檢測、循環驗證，有效地提高了機器人知識獲取過程中的錯誤發現概率，顯著的減少了機器人出廠後的故障次數。
[0055]5、本發明通過服務反饋模塊搭建了高效的服務反饋機制，實現了機器人服務中的實時知識評估，提高了故障檢測效率，增加知識更新的敏感性。
[0056]6、本發明通過報廢認證模塊突破了以往對於機器人使用過後的處理尷尬，採用積極的報廢認證制度，檢測機器人報廢使用狀況，及時更新機器人的使用動態。
[0057]7、本發明通過機器人學校及其機器人知識獲取方法，實現了機器人知識獲取中的類別檢測、能力分級、知識安裝、模擬測試、專業監督、全球認證、服務反饋、知識及時更新、報廢認證制度，完美的解決了機器人知識獲取中的安裝、復用、更新問題，提高了機器人知識獲取的效率，加速了機器人的產業化開發進程。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0058]圖1為本發明整體結構與流程示意圖。
【具體實施方式】
[0059]本實施例中，如圖1所示，一種機器人學校為一種機器人知識獲取系統，是應用於雲系統中，雲系統向機器人學校的機器人發送服務命令，機器人學校的機器人接收服務命令並執行，同時記錄服務成功次數與服務失敗次數，並反饋給機器人學校；機器人學校的組成包括:機器人層級鑑定模塊A、知識創生模塊Q、能力認證模塊E、服務反饋模塊T和報廢認證模塊D ；
[0060]利用式(I)將機器人學校School_Robot描述為一個五兀組:
[0061]School_Robot = (A, Q, E, T, D) (I)。
[0062]其中，機器人層級鑑定模塊A的組成包括:機器人類別鑑定模塊和機器人能力等級鑑定模塊，此部分機器人向機器人學校申請獲取知識，機器人學校通過層級鑑定模塊A鑑定機器人的知識分級級別及能力等級，此部分也被成為機器人申請入學；
[0063]利用式(2)表示機器人層級鑑定模塊A:
[0064]A {R initial，R junior? R bachelor? R master，R doctor-^ (2)
[0065]式(2)中，i表示機器人類別，比如燒水機器人、砌牆機器人、料理機器人等等，並通過機器人類別鑑定模塊獲得；initial, junior, bachelor, master和doctor分別表示機器人的能力等級由低到高依次為:機器人萌芽士、機器人初學士、機器人學士、機器人碩士和機器人博士，並由機器人能力等級鑑定模塊獲得；機器人萌芽士 initial為最低級，機器人博士 doctor為最聞級；且低能力等級的機器人從屬於聞能力等級的機器人，即聞等級的機器人擁有低等級機器人的能力，低等級機器人只擁有高等級機器人部分能力，即((((initial e junior) e bachelor) e master) e doctor) !R1initial表示類別為第 i 類別且能力等級為機器人萌芽士 initial的機器人表示類別為第i類別且能力等級為機器人初學士 junior的機器人表示類別為第i類別且能力等級為機器人學士 bachelor的機器人表示類別為第i類別且能力等級為機器人碩士 master的機器人洱、。-表示類別為第i類別且能力等級為機器人博士 doctor的機器人。
[0066]知識創生模塊Q的組成包括:知識分級映射模塊與知識裝配模塊；
[0067]利用式(3)表示知識分級映射模塊:
[0068]Level = {(Lvl, initial), (Lv2, junior), (Lv3, bachelor), (Lv4, master), (Lv5,doctor)} (3)
[0069] 式(3)中，Level表示知識分級映射模塊；Lvl, Lv2, Lv3, Lv4和Lv5分別表示機器人知識分級級別由低到高依次為I級、2級、3級、4級和5級；且低級別的機器人的知識分級從屬於高級別的機器人的知識分級，即高等級的機器人擁有低等級機器人的知識，低等級機器人只擁有高等級機器人部分知識，即((((initial e junior) e bachelor) e master)e doctor) ； (Lvl, initial)、(Lv2, junior)、(Lv3, bachelor)、(Lv4, master)、(Lv5, doctor)分別表示知識分級級別與機器人的能力等級的分級映射結果；(Lvl，initial)表示知識分級級別為I級的知識所對應的能力等級為機器人萌芽士 initial ； (Lv2, junior)表示知識分級級別為2級的知識所對應的能力等級為機器人初學士 junior ； (Lv3, bachelor)表示知識分級級別為3級的知識所對應的能力等級為機器人學士 bachelor ； (Lv4, master)表示知識分級級別為4級的知識所對應的能力等級為機器人碩士master ； (Lv5, doctor)表示知識分級級別為5級的知識所對應的能力等級為機器人博士 doctor。
[0070]能力認證模塊E的組成包括:模擬測試模塊、專業監督模塊和證書頒發模塊；
[0071]利用式(4)表示能力認證模塊E:
[0072]E= (Similarity, Certification, Supervisor) (4)
[0073]式(4)中，Similarity表示模擬測試模塊；Certification表示證書頒發模塊；Supervisor表示專業監督模塊,並利用二進位打分方式表示監督的測試結果，本實施例中，用I表示監督的測試結果有效，用O表示監督的測試結果無效；
[0074]利用式(5)表示模擬測試模塊Similarity:
[0075]Similarity = Sim (Data, Lvi), I ^ i ^ 5 (5)
[0076]式(5)中，Data為模擬環境數據，此數據為搜集到的物理環境數據，包括模擬環境的場景數據、路徑數據、物體結構數據、待服務數據、服務結果數據，其中待服務數據為機器人需要服務對象的數據，服務結果數據表示機器人對服務對象服務完成後的該服務對象狀態數據；Lvi表示機器人知識分級級別，分別對應Lvl, Lv2, Lv3, Lv4, Lv5 ;且測試結果的範圍為:0 ^ Sim (Data, Lvi) < I,當0.95 < Sim (Data, Lvi) ^ I表示通過模擬測試，當O ^ Sim (Data, Lvi) < 0.95表示不通過模擬測試。
[0077]服務反饋模塊T的組成包括:反饋接收模塊Feedback及錯誤統計模塊Semff ;
[0078]利用式(6)表示服務反饋模塊T:
[0079]T = (Feedback, Serror) (6)
[0080]式(6)中，反饋接收模塊Feedback接受機器人反饋的服務成功次數與服務失敗次數，並將服務成功次數與服務失敗次數傳送給錯誤統計模塊SOTra，比如服務共3次，服務成功2次，服務失敗I次；
[0081]利用式(7)表示錯誤統計模塊Semr: [0082]Serror = Sign(Perror-P) (7)
[0083]式(7)中，P表示標準錯誤概率#?_表示由服務成功次數與服務失敗次數計算獲得的錯誤概率，並由錯誤統計模塊Se?OT統計獲得；signO為符號函數，Sign(Perror-P)表示錯誤概率Potot與標準錯誤概率P之間的差值的符號函數，若sign (Perror-P) = -1，則表示機器人執行服務命令成功；若為sign(PelTOT-P) = O或Sign(Pemff-P) = I,則表示機器人執行服務命令失敗，需返回機器人層級鑑定模塊A重新申請入學。
[0084]報廢認證模塊D的組成包括:報廢機器人登記模塊及報廢機器人證書收回模塊。
[0085]機器人學校的機器人知識獲取方法按如下步驟進行:
[0086]步驟1、待獲取知識的機器人r通過機器人層級鑑定模塊A獲得機器人類別和機器人的能力等級，並根據機器人類別和機器人的能力等級確定機器人r為Riinitial或Rijunim或或Rimasto或;此步驟表示機器人r申請入學，機器人學校對機器人r進行入學測試:獲得機器人類別及能力等級，為知識獲取做準備；
[0087]步驟2、根據機器人的能力等級通過知識創生模塊Q判斷機器人r的知識分級級別為 Lvl 或 Lv2 或 Lv3 或 Lv4 或 Lv5 ；
[0088]步驟3、根據機器人的能力等級和知識分級級別獲得機器人r的分級映射結果為(Lvl, initial)或(Lv2, junior)或(Lv3, bachelor)或(Lv4, master)或(Lv5, doctor)；
[0089]步驟4、知識裝配模塊根據分級映射結果為機器人r裝配對應的知識和能力；本實施例中，Lvl的知識為底層作業系統，Lv2的知識為在Lvl的基礎上增加可供滑鼠或鍵盤進行的人機互動，Lv3的知識為在Lv2的基礎上提升人機互動到可進行語音、手勢、觸控交互的人機互動並提供反饋，Lv4為在Lv3的基礎上增加了正負極性情感認知、正負極性情感創生、知識學習與共享，Lv5為在Lv4的基礎上提升情感認知、情感創生到8類情感認知、8類情感創生，並可以進行智能決策、自我防護，並具有知識學習能力；initial的能力為具有簡單的命令執行部件，junior的能力為在initial的基礎上具有可利用履帶或輪機進行前後左右移動的行進功能，並具有可在24小時內完成自主能量補充的能力，即初級能量補充,bachelor的能力為在junior的基礎上提升行走部件功能到可以穿越障礙或攀爬樓梯，具有可在6小時內完成自主能量補充的能力，即中級自主能量補充，具有單條故障檢測與報警能力，並可以進行10條以內的故障自我修復，master能力為在bachelor的基礎上提升行走能力到擁有可供抓取、直立行走的仿生學部件，具有可在2小時內完成自主能量補充的能力，即高級自主能量補充，並具有自我故障檢測報警和故障自我修復能力，doctor能力為在master的基礎上具有完全的類人上下肢功能，可以進行抓取、抱、跑、跳等運動，具有全故障檢測與修復能力，同時具有機體破損再生功能和硬體自我進化能力。
[0090]步驟5、裝配好知識和能力的機器人r向能力認證模塊E提交測試申請；
[0091 ] 步驟6、能力認證模塊E接受測試申請,並利用模擬測試模塊Simi Iarity對機器人r進行模擬測試獲得模擬測試結果；
[0092]步驟7、若測試結果為O ( Sim (Data, Lvi) < 0.95，則表示機器人r未通過模擬測試，並返回步驟I執行；若測試結果為0.95 ( Sim (Data, Lvi) ( I,則表示機器人r通過模擬測試，並執行步驟8;
[0093]步驟8、專業監督模塊Supervisor對步驟7中的模擬測試結果進行確認,若專業監督模塊Supervisor給出的監督的測試結果為0，則表示所述模擬測試結果無效，並返回步驟5執行；若專業監督模塊Supervisor給出的監督的測試結果為1，則表示模擬測試結果有效，證書頒發模塊Certification將為機器人r頒發全球唯一的身份識別ID,從而完成機器人r的知識與能力裝配，並記為畢業機器人R ;令所述畢業機器人R的年齡為Y ；
[0094]步驟9、畢業機器人R執行雲系統發出的服務命令，並記錄服務成功次數與服務失敗的次數，同時將服務成功次數與服務失敗次數反饋服務反饋模塊T ；
[0095]步驟10、服務反饋模塊T利用反饋接收模塊Feedback接收畢業機器人R反饋的服務成功次數與服務失敗的次數，並利用錯誤統計模塊Sotot統計由服務成功次數與服務失敗次數計算獲得的錯誤概率Potot ;
[0096]步驟11、服務反饋模塊T利用錯誤統計模塊Sotot判斷機器人R對服務命令的執行結果；若sign (Potot-P) = -1，則表示機器人R執行服務命令成功，並執行步驟12 ;若sign (Perror-P) = O或Sign(Penw-P) = I,則表示機器人R執行服務命令失敗，並返回步驟I執行；
[0097]步驟12、若機器人R的年齡Y達到所設定的標準使用年限Numit,則通過報廢認證模塊D進行機器人報廢認證；機器人的年齡增加按照人類自然年齡方式累計，即剛畢業的機器人為O歲，一個自然年後為I歲，依次累加；
[0098]步驟13、機器人R向報廢認證模塊D上報自身的機器人身份識別ID ；
[0099]步驟14、報廢機器人登記模塊登記上報的機器人身份識別ID，並將機器人R進行報廢回收處理，此步驟為硬體上的報廢回收機器人；
[0100]步驟15、報廢機器人證書收回模塊向證書頒發模塊Certification發送建立連結請求，所述證書頒發模塊Certification接受建立連接請求並接收上報的機器人身份識別ID ；
[0101]步驟16、證書頒發模塊Certification銷毀上報的機器人身份識別ID，即在註冊系統層面註銷此報廢機器人，完成硬體報廢后的身份報廢，從而完成報廢認證，由此完成機器人知識獲取，機器人獲取不單單是知識獲取並使用的過程，還包括使用過程中的知識反饋更新、修正，並最終在無法繼續修正後的整個機器人的報廢過程。
【權利要求】
1.一種機器人學校，是應用於雲系統中，其特徵是，所述雲系統向所述機器人學校的機器人發送服務命令，所述機器人學校的機器人接收所述服務命令並執行，同時記錄服務成功次數與服務失敗次數，並反饋給所述機器人學校；所述機器人學校的組成包括:機器人層級鑑定模塊A、知識創生模塊Q、能力認證模塊E、服務反饋模塊T和報廢認證模塊D ； 利用式(I)將所述機器人學校School_Robot描述為一個五兀組:
School_Robot = (A, Q, E, T, D) (I)。
2.根據權利要求書I所述的機器人學校，其特徵在於，所述機器人層級鑑定模塊A的組成包括:機器人類別鑑定模塊和機器人能力等級鑑定模塊； 利用式(2)表示所述機器人層級鑑定模塊A: A = (Ri Di DlDl Dl 丨 (P 彳
八^^ initial，八 junior，八 bachelor，八 master，八 doctorJ\^) 式(2)中，i表示機器人類別，並通過所述機器人類別鑑定模塊獲得；initial ,junior，bachelor, master和doctor分別表示機器人的能力等級由低到高依次為:機器人萌芽士、機器人初學士、機器人學士、機器人碩士和機器人博士，並由所述機器人能力等級鑑定模塊獲得；且低能力等級的機器人從屬於高能力等級的機器人，即((((initial e junior) e bachelor) e master) e doctor) !R1initial表示類別為i且能力等級為機器人萌芽士 initial的機器人政_,表示類別為i且能力等級為機器人初學士 junior的機器人；紀—表示類別為i且能力等級為機器人學士 bachelor的機器人Aimaste表示類別為i且能力等級為機器人碩士 master的機器 人洱、。-表示類別為i且能力等級為機器人博士 doctor的機器人。
3.根據權利要求書I所述的機器人學校，其特徵在於，所述知識創生模塊Q的組成包括:知識分級映射模塊與知識裝配模塊； 利用式(3)表示所述知識分級映射模塊:
Level = {(Lvl, initial), (Lv2, junior), (Lv3, bachelor), (Lv4, master), (Lv5, doctor)} (3) 式(3)中，Level表示知識分級映射模塊；Lvl, Lv2, Lv3, Lv4和Lv5分別表示機器人知識分級級別由低到高依次為I級、2級、3級、4級和5級；且低級別的機器人的知識分級從屬於高級別的機器人的知識分級，即((((initial e junior) e bachelor) e master) e doctor) ； (Lvl, initial)、(Lv2, junior)、(Lv3, bachelor)、(Lv4, master)、(Lv5, doctor)分別表示知識分級級別與機器人的能力等級的分級映射結果；(Lvl，initial)表示知識分級級別為I級的知識所對應的能力等級為機器人萌芽士 initial ;(Lv2，junior)表示知識分級級別為2級的知識所對應的能力等級為機器人初學士 junior ； (Lv3, bachelor)表示知識分級級別為3級的知識所對應的能力等級為機器人學士 bachelor ； (Lv4, master)表示知識分級級別為4級的知識所對應的能力等級為機器人碩士master ； (Lv5, doctor)表示知識分級級別為5級的知識所對應的能力等級為機器人博士 doctor。
4.根據權利要求書I所述的機器人學校，其特徵在於，所述能力認證模塊E的組成包括:模擬測試模塊、專業監督模塊和證書頒發模塊； 利用式(4)表示所述能力認證模塊E:
E= (Similarity, Certification, Supervisor) (4) 式(4)中，Similarity表示所述模擬測試模塊,Certification表示所述證書頒發模塊；Supervisor表示所述專業監督模塊,並利用二進位打分方式表示監督的測試結果； 利用式(5)表示所述模擬測試模塊Similarity:
Similarity = Sim (Data, Lvi), 1≤ i≤ 5 (5) 式(5)中，Data為模擬環境數據；Lvi表示所述機器人知識分級級別；且測試結果的範圍為:0 ≤ Sim (Data, Lvi) ≤ 1。
5.根據權利要求書I所述機器人學校，其特徵在於，所述服務反饋模塊T的組成包括:反饋接收模塊Feedback及錯誤統計模塊Senw ; 利用式(6)表示所述服務反饋模塊T:
T = (Feedback, Serror) (6) 式(6)中，所述反饋接收模塊Feedback接受機器人反饋的服務成功次數與服務失敗次數，並將所述服務成功次數與服務失敗次數傳送給所述錯誤統計模塊Sotot ； 利用式(7)表示所述錯誤統計模塊Swra:
Serror = sign (Perror-P) (7) 式⑵中，P表示標準錯誤概率；Potot表示由所述服務成功次數與服務失敗次數計算獲得的錯誤概率，並由所述錯誤統計模塊Sotot統計獲得；SignO為符號函數，若sign (Perror-P) = -1,則表示機器人執行服務命令成功；若sign (Perror-P) = O或sign (Perror-P) = I,則表示機器人執行服務命令失敗。
6.根據權利要求書I所述的機器人學校，其特徵在於，所述報廢認證模塊D的組成包括:報廢機器人登記模塊及報廢機器人證書收回模塊。
7.一種利用權利要求書1-6中任一權利要求所述的機器人學校的機器人知識獲取方法，其特徵是按如下步驟進行: 步驟1、待獲取知識的機器人r通過所述機器人層級鑑定模塊A獲得機器人類別和機器人的能力等級，並根據所述機器人類別和機器人的能力等級確定機器人r為Riinitial或η?ρ-- η?ρ-- η?ρ-- ni.八 junior 八 bachelor 八 master 八 doctor ; 步驟2、根據所述機器人的能力等級通過所述知識創生模塊Q判斷機器人r的知識分級級別為Lvl或Lv2或Lv3或Lv4或Lv5 ； 步驟3、根據所述機器人的能力等級和知識分級級別獲得機器人r的分級映射結果為(Lvl, initial)或(Lv2, junior)或(Lv3, bachelor)或(Lv4, master)或(Lv5, doctor)；步驟4、所述知識裝配模塊根據所述分級映射結果為機器人r裝配對應的知識和能力；步驟5、裝配好知識和能力的機器人r向所述能力認證模塊E提交測試申請； 步驟6、所述能力認證模塊E接受所述測試申請,並利用所述模擬測試模塊Similarity對機器人r進行模擬測試獲得模擬測試結果； 步驟7、若所述測試結果為O ( Sim (Data, Lvi) < 0.95，則表示機器人r未通過模擬測試，並返回步驟I執行；若測試結果為0.95 < Sim (Data, Lvi) ( I,則表示機器人r通過模擬測試，並執行步驟8; 步驟8、所述專業監督模塊Supervisor對所述步驟7中的模擬測試結果進行確認,若所述專業監督模塊Supervisor給出的監督的測試結果為0，則表示所述模擬測試結果無效，並返回步驟5執行；若所述專業監督模塊Supervisor給出的監督的測試結果為1，則表示所述模擬測試結果有效，所述證書頒發模塊Certification將為機器人r頒發全球唯一的身份識別ID，從而完成機器人r的知識與能力裝配，並記為畢業機器人R ;令所述畢業機器人R的年齡為Y ； 步驟9、畢業機器人R執行所述雲系統發出的服務命令，並記錄服務成功次數與服務失敗的次數，同時將所述服務成功次數與服務失敗次數反饋所述服務反饋模塊T ； 步驟10、所述服務反饋模塊T利用所述反饋接收模塊Feedback接收所述畢業機器人R反饋的服務成功次數與服務失敗的次數，並利用所述錯誤統計模塊Sotot統計由所述服務成功次數與服務失敗次數計算獲得的錯誤概率Potot ; 步驟11、所述服務反 饋模塊T利用所述錯誤統計模塊Swra判斷機器人R對所述服務命令的執行結果；若Sign(Pwra-P) = -1，則表示機器人R執行服務命令成功，並執行步驟12 ；若sign(PelTOT-P) = O或Sign(Penw-P) = I,則表示機器人R執行服務命令失敗，並返回步驟I執行； 步驟12、若機器人R的年齡Y達到所設定的標準使用年限Numit,則通過所述報廢認證模塊D進行機器人報廢認證； 步驟13、所述機器人R向所述報廢認證模塊D上報自身的機器人身份識別ID ； 步驟14、所述報廢機器人登記模塊登記所述上報的機器人身份識別ID，並將機器人R進行報廢回收處理； 步驟15、所述報廢機器人證書收回模塊向所述證書頒發模塊Certification發送建立連結請求，所述證書頒發模塊Certification接收所述建立連接請求並接受所述上報的機器人身份識別ID ； 步驟16、所述證書頒發模塊Certification銷毀所述上報的機器人身份識別ID，從而完成報廢認證，由此完成機器人知識獲取。
【文檔編號】G06N5/02GK104008421SQ201410258795
【公開日】2014年8月27日 申請日期:2014年6月11日 優先權日:2014年6月11日
【發明者】任福繼 申請人:合肥工業大學