面向智慧機器人的信息處理方法及系統與流程
2023-10-30 23:43:28 5
本發明涉及智慧機器人技術領域，尤其涉及一種面向智慧機器人的信息處理方法，還涉及一種面向智慧機器人的信息處理系統。
背景技術：
隨著科學技術的不斷發展，信息技術、計算機技術以及人工智慧技術的引入，機器人的研究已經逐步走出工業領域，逐漸擴展到了醫療、保健、家庭、娛樂以及服務行業等領域。人們對於機器人的要求也從簡單重複的機械動作提升為具有高度智能型、自主性及與其他智能體交互的智慧機器人。對於智慧機器人來說，其不僅需要具有完成指定工作的能力，還需要能夠在許多場合與人協助完成任務。
為了實現與用戶較好的交互，智慧機器人在輸出交互的過程中，需要結合情緒進行輸出，以提高智慧機器人的類人性，提升用戶的交互體驗。
技術實現要素：
根據本發明的一個方面，提供了一種面向智慧機器人的信息處理方法，所述智慧機器人配置有當前交互性格特徵，所述當前交互性格特徵由預設的性格特徵參量表述；所述方法包括：
接收多模態交互數據；
對所述多模態交互數據進行解析；
根據解析結果，結合所述性格特徵參量，得到情緒參量；
基於所述情緒參量，生成並輸出多模態輸出數據。
優選的是，上述面向智慧機器人的信息處理方法還包括：
結合時間參量和所述性格特徵參量，對所述情緒參量進行負反饋調節，以降低所述情緒參量的級別。
優選的是，基於所述情緒參量，生成並輸出多模態輸出數據，包括：
判斷所述情緒參量的級別是否達到預設的宣洩級別；
在判斷出所述情緒參量的級別達到所述宣洩級別時，生成並輸出用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據。
優選的是，基於所述情緒參量，生成並輸出多模態輸出數據，還包括：
在輸出所述用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據後，結合所述性格特徵參量，對所述情緒參量進行負反饋調節，以降低所述情緒參量的級別。
優選的是，所述多模態輸出數據是基於所述性格特徵參量個性定製而成的。
根據本發明的另一個方面，提供了一種面向智慧機器人的信息處理系統，所述智慧機器人配置有當前交互性格特徵，所述當前交互性格特徵由預設的性格特徵參量表述；所述系統包括：
數據接收模塊，設置為接收多模態交互數據；
解析模塊，設置為對所述多模態交互數據進行解析；
情緒參量確定模塊，設置為根據解析結果，結合所述性格特徵參量，得到情緒參量；
輸出模塊，設置為基於所述情緒參量，生成並輸出多模態輸出數據。
優選的是，上述面向智慧機器人的信息處理系統還包括負反饋調節模塊，設置為：
結合時間參量和所述性格特徵參量，對所述情緒參量進行負反饋調節，以降低所述情緒參量的級別。
優選的是，所述輸出模塊包括：
級別判斷單元，設置為判斷所述情緒參量的級別是否達到預設的宣洩級別；
輸出單元，設置為在所述級別判斷單元判斷出所述情緒參量的級別達到所述宣洩級別時，生成並輸出用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據。
優選的是，所述輸出模塊還包括：
通知單元，設置為在所述輸出單元輸出所述用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據後，通知所述負反饋調節模塊結合所述性格特徵參量，對所述情緒參量進行負反饋調節，以降低所述情緒參量的級別。
優選的是，所述多模態輸出數據是基於所述性格特徵參量個性定製而成的。
與現有技術相比，上述方案中的一個或多個實施例可以具有如下優點或有益效果：
應用本發明，基於由多模態交互數據得到的情緒參量來與用戶進行交互，即將情緒參量引入人機互動的過程中，使智慧機器人具有類人的情緒特徵，從而為整個多模態交互提供了情緒基礎，大大提升了用戶體驗。另外，本發明為智慧機器人配置固有的性格參量，智慧機器人個體之間具有性格差別，有效避免了智慧機器人的趨同性。智慧機器人能夠根據多模態交互數據以及自身的性格特徵得到情緒參量，並基於該情緒參量與用戶進行交互，充分反映出智慧機器人的性格差異性，使得人機互動更加類人化，從而大大增加了用戶的使用粘性。
本發明的其它特徵和優點將在隨後的說明書中闡述，並且部分地從說明書中變得顯而易見，或者通過實施本發明而了解。本發明的目的和其他優點可通過在說明書、權利要求書以及附圖中所特別指出的結構來實現和獲得。
附圖說明
附圖用來提供對本發明的進一步理解，並且構成說明書的一部分，與本發明的實施例共同用於解釋本發明，並不構成對本發明的限制。在附圖中：
圖1示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理方法的一種流程示意圖；
圖2示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理方法的另一種流程示意圖；
圖3示出了本發明實施例基於情緒參量來生成並輸出多模態輸出數據的方法的一種流程示意圖；
圖4示出了本發明實施例基於情緒參量來生成並輸出多模態輸出數據的方法的另一種流程示意圖；
圖5示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理系統的一種結構示意圖；
圖6示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理系統的另一種結構示意圖；
圖7示出了本發明實施例中輸出模塊的一種結構示意圖；以及
圖8示出了本發明實施例中輸出模塊的另一種結構示意圖。
具體實施方式
以下將結合附圖及實施例來詳細說明本發明的實施方式，藉此對本發明如何應用技術手段來解決技術問題，並達成技術效果的實現過程能充分理解並據以實施。需要說明的是，只要不構成衝突，本發明中的各個實施例以及各實施例中的各個特徵可以相互結合，所形成的技術方案均在本發明的保護範圍之內。
智慧機器人在與用戶進行交互時，針對同一多模態輸入信息反饋出的情緒特徵通常是統一的，智慧機器人的情緒缺乏個性化區別，本申請提供了一種面向智慧機器人的信息處理方法和系統，以解決智慧機器人的情緒輸出的趨同性的問題，賦予了智慧機器人的個性差異，提升了用戶的交互體驗，提高了智慧機器人的類人性。
實施例一
在本實施例中，為智慧機器人賦予固有的性格特徵，即當前交互性格特徵。這裡，智慧機器人的當前交互性格特徵由預設的性格特徵參量來表述，該預設的性格特徵參量會對智慧機器人的輸出產生影響，進而影響人機互動。例如，某智慧機器人配置有暴躁的性格特徵，此類智慧機器人大多表現為不好相處。某智慧機器人配置有溫和謙遜的性格特徵，此類智慧機器人大多表現為好相處、愛說愛笑。
本實施例所涉及的性格決策是賦予智慧機器人獲得差異化表達的能力，其所有參數均可被控制與調整，從而便於消費者或商家根據偏好進行選擇。
圖1示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理方法的一種流程示意圖。如圖1所示，本實施例面向智慧機器人的信息處理方法，主要包括步驟101至步驟104。
在步驟101中，接收多模態交互數據。
具體地，系統首先接收前端模塊傳來的多模態交互數據。在本實施例中，多模態數據主要包括語音信息、視覺信息和觸覺信息等，並不局限，還可包括環境信息等。
例如，對於視覺信息，系統首先檢測圖像或視頻信息，然後對檢測到的圖像、視頻信息進行圖像識別處理，得到圖像表達的意思以及觸發的事件。
對於語音信息，系統首先拾取用戶輸入的語音，然後對拾取到的語音進行語音識別，得到與該語音相對應的文本。
對於觸覺信息，系統首先檢測用戶作用於智慧機器人的觸摸力度信息，然後從觸摸力度信息中提取力度大小及受力點。
值得注意的是，可採用本領域技術人員慣常採用的技術手段來實現針對上述視覺信息、語音信息和觸摸信息的檢測和處理，故本文不對這些技術手段進行展開說明。
在步驟102中，對多模態交互數據進行解析。
在步驟103中，根據解析結果，結合性格特徵參量，得到情緒參量。
在步驟104中，基於情緒參量，生成並輸出多模態輸出數據。
具體地，智慧機器人對獲取的多模態交互數據進行解析，根據解析結果判斷用戶情緒，然後結合該智慧機器人固有的性格特徵參量生成情緒參量。最後，智慧機器人基於該情緒參量與用戶進行交互或者主動交互。
舉例來說，智慧機器人配置有溫和的性格特徵。某用戶一邊重拍智慧機器人，一邊說「在這次期末考試中我又是最後一名，氣死我了」。在這種情況下，智慧機器人獲取到的多模態交互數據包括：語音信息「在這次期末考試中我又是最後一名，氣死我了」對應的數據，觸覺信息「重拍智慧機器人」對應的數據。這樣，對多模態交互數據進行解析後，並結合溫和的性格特徵，得到的情緒參量可以為「不開心」。於是，性格溫和的智慧機器人會邊拍用戶的肩膀邊表示「沒事，失敗是成功之母，從現在開始努力，下次考試一定會取得好成績的。另外，親，你剛才都把我拍疼了，下次注意哦」。
然而，如果上述智慧機器人配置有暴躁易怒的性格特徵，那麼在相同狀況下，對多模態交互數據進行解析後，並結合暴躁易怒的性格特徵，得到的情緒參量可以為「嘲諷與憤怒」。於是，性格暴躁易怒的智慧機器人會大聲對用戶說「你的成績關我什麼事，下次別再重拍我了，小心我對你不客氣」。
應用本實施例所述的面向智慧機器人的信息處理方法，基於由多模態交互數據得到的情緒參量來與用戶進行交互，即將情緒參量引入人機互動的過程中，使智慧機器人具有類人的情緒特徵，從而為整個多模態交互提供了情緒基礎，大大提升了用戶體驗。另外，本實施例為智慧機器人配置固有的性格參量，智慧機器人個體之間具有性格差別，有效避免了智慧機器人的趨同性。智慧機器人能夠根據多模態交互數據以及自身的性格特徵得到情緒參量，並基於該情緒參量與用戶進行交互，充分反映出智慧機器人的性格差異性，使得人機互動更加類人化，從而大大增加了用戶的使用粘性。
在本發明一優選的實施例中，多模態輸出數據是基於性格特徵參量個性定製而成的。配置有不同性格特徵的智慧機器人針對同一事件輸出的多模態輸出數據不同。比如，針對情緒參量「生氣」，性格溫和的智慧機器人會輸出「請你別再重拍我了，我已經生氣了」；而性格暴躁的智慧機器人則會輸出「別碰我了，小心我對你不客氣」。
本實施例為不同性格特徵的智慧機器人個性定製相應的多模態輸出，進一步表現出各個智慧機器人的性格差異，有利於增加用戶的使用粘性。
實施例二
本實施例給出了面向智慧機器人的信息處理方法的另一種流程示意圖。
圖2示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理方法的另一種流程示意圖。如圖2所示，本發明實施例面向智慧機器人的信息處理方法，除了實施例一中的步驟101至步驟104之外，還包括步驟201。
在步驟201中，結合時間參量和性格特徵參量，對情緒參量進行負反饋調節，以降低情緒參量的級別。
具體地，負反饋調節指的是：將系統的輸出返回到輸入端並以某種方式改變輸入，進而影響系統功能。最終使生態系統達到或保持平衡或穩態，結果是抑制和減弱最初發生變化的那種成分的變化。
在本實施例中，在智慧機器人與用戶進行交互的過程中，隨著時間的推移，當沒有新的交互或話題轉移時，智慧機器人的情緒值會在負反饋調節機制的作用下逐漸回歸正常值(調節機制以時間參數、性格特徵設定作為輸入值)，智慧機器人的情緒回歸平靜。
延續上述考試成績的示例，在性格暴躁易怒的智慧機器人向用戶反饋「你的成績關我什麼事，下次別再重拍我了，小心我對你不客氣」之後，如果接下來的一個小時內未出現人機互動或者用戶未招惹機器人，則智慧機器人的情緒逐漸回升。在一個小時之後，當用戶輸入「我好餓呀」時，回歸平靜的智慧機器人則會輸出類似「那我們去找點吃點的吧」的溫和的反饋。這裡，固有的性格特徵對機器人情緒回歸的影響在於：一般來講，性格溫和的智慧機器人(即好脾氣的機器人)，情緒回歸(升高或降低)得較快，性格暴躁的智慧機器人(即壞脾氣的機器人)，情緒回歸(升高或降低)得較慢。
本實施例將負反饋調節機制引入面向智慧機器人的信息處理方法中，結合時間參量和性格特徵參量對智慧機器人的情緒參量進行負反饋調節，以使智慧機器人的情緒逐漸回升。可以看出，負反饋調節機制使人機互動更加類人化，進一步提高了智慧機器人的交互能力，從而進一步增加了用戶的使用體驗和使用粘度。
實施例三
本實施例在上述實施例一或者實施例二的基礎上，對基於情緒參量來生成並輸出多模態輸出數據的方法做進一步優化。
圖3示出了本發明實施例基於情緒參量來生成並輸出多模態輸出數據的方法的一種流程示意圖。如圖3所示，本實施例基於情緒參量來生成並輸出多模態輸出數據的方法，主要包括步驟301和步驟302。
在步驟301中，判斷情緒參量的級別是否達到預設的宣洩級別。
在步驟302中，在判斷出情緒參量的級別達到(大於或者等於)宣洩級別時，生成並輸出用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據。在判斷出情緒參量的級別未達到(小於)預設的宣洩級別時，返回步驟301進行下一輪判斷。
具體地，情緒宣洩指的是：將過去某場景或某時候受到的批評、指責等發洩出來，以達到緩解和消除消極情緒的目的。當智慧機器人的情緒值達到宣洩點時，智慧機器人進行宣洩。例如，如果當前的情緒狀態為極端消極時，智慧機器人會拒絕進一步的交互。此時，如果用戶表達出交互意願，智慧機器人會回應諸如「我不太想理你，讓我靜靜吧」等類似言語，並做出拒絕的表情與姿態。這裡，由於性格十分溫和的智慧機器人很難達到情緒宣洩的狀態，於是在識別到用戶的負面情緒時，更多反饋以「鼓勵、安慰」；而具備相反性格的智慧機器人在面對用戶表達傷心難過時，會反饋以「不屑、嘲諷」。
延續上述考試成績的示例，如果用戶一邊持續重拍智慧機器人一邊說「在這次期末考試中我又是最後一名，氣死我了」，那麼情緒值達到宣洩點後，智慧機器人例如會向用戶發飆，喊著說「別再拍我啦，我才不關心你的成績呢」。
本實施例將情緒宣洩引入面向智慧機器人的信息處理方法中，使智慧機器人在情緒值達到宣洩點時進行適當宣洩。可以看出，情緒宣洩機制使人機互動更加類人化，進一步提高了智慧機器人的交互能力，從而進一步增加了用戶的使用體驗和使用粘度。
在本發明一優選的實施例中，參照圖4，上述基於情緒參量來生成並輸出多模態輸出數據的方法還包括步驟401。
在步驟401中，在輸出用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據後，結合性格特徵參量，對情緒參量進行負反饋調節，以降低情緒參量的級別。
在本實施例中，在情緒宣洩後，利用負反饋調節機制使智慧機器人的情緒逐漸回升。這裡，固有的性格特徵對機器人宣洩後情緒回升的影響在於：一般來講，性格溫和的智慧機器人(即好脾氣的機器人)，情緒回升得較快，性格暴躁的智慧機器人(即壞脾氣的機器人)，情緒回升得較慢。
本實施例將負反饋調節機製作用於宣洩後的智慧機器人的情緒，使進行宣洩後的智慧機器人的情緒能夠得到回升。可以看出，負反饋調節機制使情緒宣洩後的智慧機器人與用戶的交互更加類人化，進一步提高了智慧機器人的交互能力，從而進一步增加了用戶的使用體驗和使用粘度。
實施例四
對應於上述實施例一至實施例三，本發明實施例提供了一種面向智慧機器人的信息處理系統。在本實施例中，智慧機器人配置有當前交互性格特徵，當前交互性格特徵由預設的性格特徵參量表述。
圖5示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理系統的一種結構示意圖。如圖5所示，本實施例面向智慧機器人的信息處理系統主要包括順次連接的數據接收模塊501、解析模塊502、情緒參量確定模塊503和輸出模塊504。
具體地，數據接收模塊501，設置為接收多模態交互數據。
解析模塊502，設置為對多模態交互數據進行解析。
情緒參量確定模塊503，設置為根據解析結果，結合性格特徵參量，得到情緒參量。
輸出模塊504，設置為基於情緒參量，生成並輸出多模態輸出數據。
應用本實施例所述的面向智慧機器人的信息處理系統，基於由多模態交互數據得到的情緒參量來與用戶進行交互，即將情緒參量引入人機互動的過程中，使智慧機器人具有類人的情緒特徵，從而為整個多模態交互提供了情緒基礎，大大提升了用戶體驗。另外，本實施例為智慧機器人配置固有的性格參量，智慧機器人個體之間具有性格差別，有效避免了智慧機器人的趨同性。智慧機器人能夠根據多模態交互數據以及自身的性格特徵得到情緒參量，並基於該情緒參量與用戶進行交互，充分反映出智慧機器人的性格差異性，使得人機互動更加類人化，從而大大增加了用戶的使用粘性。
在本發明一優選的實施例中，多模態輸出數據是基於性格特徵參量個性定製而成的。配置有不同性格特徵的智慧機器人針對同一事件輸出的多模態輸出數據不同。
可以看出，本實施例為不同性格特徵的智慧機器人個性定製相應的多模態輸出，進一步表現出各個智慧機器人的性格差異，有利於增加用戶的使用粘性。
實施例五
本實施例提供了另一種面向智慧機器人的信息處理系統。
圖6示出了本發明實施例面向智慧機器人的信息處理系統的另一種結構示意圖。如圖6所示，本實施例面向智慧機器人的信息處理系統除了實施例四中的數據接收模塊501、解析模塊502、情緒參量確定模塊503和輸出模塊504之外，還包括與情緒參量確定模塊503相連接的負反饋調節模塊601。
具體地，負反饋調節模塊601，設置為結合時間參量和性格特徵參量，對情緒參量進行負反饋調節，以降低情緒參量的級別。
本實施例將負反饋調節機制引入面向智慧機器人的信息處理系統中，結合時間參量和性格特徵參量對智慧機器人的情緒參量進行負反饋調節，以使智慧機器人的情緒逐漸回升。可以看出，負反饋調節機制使人機互動更加類人化，進一步提高了智慧機器人的交互能力，從而進一步增加了用戶的使用體驗和使用粘度。
實施例六
本實施例在實施例五和實施例六的基礎上對輸出模塊504的結構做進一步優化。
圖7示出了本發明實施例中輸出模塊504的一種結構示意圖。如圖7所示，本實施例中輸出模塊504主要包括彼此相連接的級別判斷單元701和輸出單元702。
具體地，級別判斷單元701，設置為判斷情緒參量的級別是否達到預設的宣洩級別。
輸出單元702，設置為在級別判斷單元701判斷出情緒參量的級別達到宣洩級別時，生成並輸出用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據。
本實施例將情緒宣洩引入面向智慧機器人的信息處理系統中，使智慧機器人在情緒值達到宣洩點時進行適當宣洩。可以看出，情緒宣洩機制使人機互動更加類人化，進一步提高了智慧機器人的交互能力，從而進一步增加了用戶的使用體驗和使用粘度。
在本發明一優選的實施例中，參照圖8，本實施例中的輸出模塊504還包括分別與輸出單元702和負反饋調節模塊601相連接的通知單元801。
具體地，通知單元801設置為在輸出單元702輸出用於體現情緒宣洩的多模態輸出數據後，通知負反饋調節模塊601結合性格特徵參量，對情緒參量進行負反饋調節，以降低情緒參量的級別。
本實施例將負反饋調節機製作用於宣洩後的智慧機器人的情緒，使進行宣洩後的智慧機器人的情緒能夠得到回升。可以看出，負反饋調節機制使情緒宣洩後的智慧機器人與用戶的交互更加類人化，進一步提高了智慧機器人的交互能力，從而進一步增加了用戶的使用體驗和使用粘度。
值得注意的是，實施例四至實施例六中各個模塊及單元中的操作的具體細化，可參見上面結合圖1至圖4對本發明方法(具體參見實施例一至實施例三)的說明，在此不再詳細贅述。
本領域的技術人員應該明白，上述的本發明的各模塊或各步驟可以用通用的計算裝置來實現，它們可以集中在單個的計算裝置上，或者分布在多個計算裝置所組成的網絡上，可選地，它們可以用計算裝置可執行的程序代碼來實現，從而，可以將它們存儲在存儲裝置中由計算裝置來執行，或者將它們分別製作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟製作成單個集成電路模塊來實現。這樣，本發明不限制於任何特定的硬體和軟體結合。
雖然本發明所公開的實施方式如上，但所述的內容只是為了便於理解本發明而採用的實施方式，並非用以限定本發明。任何本發明所屬技術領域內的技術人員，在不脫離本發明所公開的精神和範圍的前提下，可以在實施的形式上及細節上作任何的修改與變化，但本發明的保護範圍，仍須以所附的權利要求書所界定的範圍為準。