面向智能机器人的信息处理方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种面向智能机器人的信息处理方法及系统，方法包括：获取输入的多模态输入数据；从情绪知识库中提取当前用户的历史情绪参量；根据多模态输入数据和历史情绪参量，得到当前情绪参量；基于当前情绪参量得到输出结果。应用本发明专利技术，智能机器人能够根据当前获取的多模态输入数据以及积累的历史情绪参量得到当前情绪参量，然后基于当前情绪参量与用户进行交互。可见，本发明专利技术能够利用历史情绪参量来影响当前的交互过程，从而使智能机器人的情绪表达具备循序渐进的过程，连贯性好，拟人化程度高，大大提高了用户的使用体验。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及智能机器人
，尤其涉及一种面向智能机器人的信息处理方法，还涉及一种面向智能机器人的信息处理系统。
技术介绍
随着科学技术的不断发展，信息技术、计算机技术以及人工智能技术的引入，机器人的研究已经逐步走出工业领域，逐渐扩展到了医疗、保健、家庭、娱乐以及服务行业等领域。人们对于机器人的要求也从简单重复的机械动作提升为具有高度智能型、自主性及与其他智能体交互的智能机器人。对于智能机器人来说，其不仅需要具有完成指定工作的能力，还需要能够在许多场合与人协助完成任务，这就要求智能机器人能够与人进行有效的情感和信息交流。然而，现有技术中绝大多数的智能机器人不能表达情绪和感情，例如问答机器人Siri。对于业界已研究出的能够表达情绪的智能机器人来说，其情绪完全随用户被动地瞬间改变，拟人化程度低。也就是说，这部分智能机器人无法主动调整其情绪输出，即情绪表达不具备循序渐进的过程，跳跃性大，不连贯。可以看出，现有的智能机器人无法提供最佳的用户体验。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是：对于现有技术中能够进行情绪表达的智能机器人来说，其无法主动调整其情绪输出，情绪完全随用户被动地瞬间改变，跳跃性大，不连贯，拟人化程度低。为了解决上述技术问题，本专利技术提供了一种面向智能机器人的信息处理方法及系统。根据本专利技术的一个方面，提供了一种面向智能机器人的信息处理方法，其包括：获取输入的多模态输入数据；从所述情绪知识库中提取当前用户的历史情绪参量；根据所述多模态输入数据和所述历史情绪参量，得到当前情绪参量；基于所述当前情绪参量得到输出结果。优选的是，根据所述多模态输入数据和所述历史情绪参量，得到当前情绪参量，包括：根据所述多模态输入数据，得到中间情绪参量；利用所述历史情绪参量修改所述中间情绪参量；将经修改的中间情绪参量作为所述当前情绪参量。优选的是，所述历史情绪参量、中间情绪参量和当前情绪参量均配置有情绪类别属性和情绪级别属性。优选的是，所述多模态输入数据包括环境变化数据、用户对智能机器人的评价数据和用户自身的情绪参量中的一项或多项。优选的是，上述面向智能机器人的信息处理方法还包括，利用所述当前情绪参量更新该用户的历史情绪参量。根据本专利技术的另一个方面，提供了一种面向智能机器人的信息处理系统，其包括：数据获取模块，设置为获取输入的多模态输入数据；情绪知识库，设置为存储历史情绪参量；提取模块，设置为从所述情绪知识库中提取当前用户的历史情绪参量；当前情绪参量确定模块，设置为根据所述多模态输入数据和所述历史情绪参量，得到当前情绪参量；输出结果确定模块，设置为基于所述当前情绪参量得到输出结果。优选的是，所述当前情绪参量确定模块包括：中间情绪参量确定单元，设置为根据所述多模态输入数据，得到中间情绪参量；修改单元，设置为利用所述历史情绪参量修改所述中间情绪参量；当前情绪参量确定单元，设置为将经修改的中间情绪参量作为所述当前情绪参量。优选的是，所述历史情绪参量、中间情绪参量和当前情绪参量均配置有情绪类别属性和情绪级别属性。优选的是，所述多模态输入数据包括环境变化数据、用户对智能机器人的评价数据和用户自身的情绪参量中的一项或多项。优选的是，上述面向智能机器人的信息处理系统还包括更新模块，该更新模块设置为利用所述当前情绪参量更新该用户的历史情绪参量。与现有技术相比，上述方案中的一个或多个实施例可以具有如下优点或有益效果：应用本专利技术，智能机器人能够根据当前获取的多模态输入数据以及积累的历史情绪参量得到当前情绪参量，然后基于当前情绪参量与用户进行交互。可见，本专利技术能够利用历史情绪参量来影响当前的交互过程，从而使智能机器人的情绪表达具备循序渐进的过程，连贯性好，拟人化程度高，大大提高了用户的使用体验。本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解。本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。附图说明附图用来提供对本专利技术的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本专利技术的实施例共同用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的限制。在附图中：图1示出了本专利技术实施例面向智能机器人的信息处理方法的一种流程示意图；图2示出了本专利技术实施例中根据多模态输入数据和历史情绪参量来得到当前情绪参量的方法的流程示意图；图3示出了本专利技术实施例面向智能机器人的信息处理方法的另一种流程示意图；图4示出了本专利技术实施例面向智能机器人的信息处理系统的一种结构示意图；图5示出了本专利技术实施例中当前情绪参量确定模块的结构示意图；以及图6示出了本专利技术实施例面向智能机器人的信息处理系统的另一种结构示意图。具体实施方式以下将结合附图及实施例来详细说明本专利技术的实施方式，借此对本专利技术如何应用技术手段来解决技术问题，并达成技术效果的实现过程能充分理解并据以实施。需要说明的是，只要不构成冲突，本专利技术中的各个实施例以及各实施例中的各个特征可以相互结合，所形成的技术方案均在本专利技术的保护范围之内。对于现有的能够表达情绪的智能机器人来说，其情绪完全随用户被动地瞬间改变，拟人化程度低。也就是说，这部分智能机器人无法主动调整其情绪输出，即情绪表达不具备循序渐进的过程，跳跃性大，不连贯。可以看出，现有的智能机器人无法提供最佳的用户体验。针对上述技术问题，本专利技术实施例提供了一种面向智能机器人的信息处理方法及系统，其能够利用历史情绪参量来影响当前的交互过程，从而使智能机器人的情绪表达具备循序渐进的过程，连贯性好，大大提高了用户的使用体验。实施例一图1示出了本专利技术实施例面向智能机器人的信息处理方法的一种流程示意图。如图1所示，本专利技术实施例面向智能机器人的信息处理方法主要包括步骤101至步骤104。在步骤101中，获取输入的多模态输入数据。具体地，多模态输入数据一般由前端模块获得。多模态输入数据主要涉及视觉信息数据、语音信息数据和触觉信息数据等交互信息数据中的一类或几类。系统接收视觉信息、语音信息、触觉信息等信息后，对各类信息进行相应的处理，得到多模态输入数据。例如，对于视觉信息，系统首先检测图像或视频信息，然后对检测到的图像、视频信息进行图像识别处理，得到图像表达的意思以及触发的事件。对于语音信息，系统首先拾取用户或用户所在环境输入的语音，然后对拾取到的语音进行语音识别，得到与该语音相对应的文本。对于触觉信息，系统首先检测用户作用于智能机器人的触摸力度信息，然后从触摸力度信息中提取力度大小及受力点。本文中称为触摸描述，是标准格式的文本，其包含描述、力度大小、受力点等。可采用本领域技术人员惯常采用的技术手段来实现针对上述视觉信息、语音信息和触摸信息的检测和处理，故本文不对这些技术手段进行展开说明。这里，需要说明的是，本步骤所接收的多模态输入数据不限定为仅为用户输入的多模态输入数据，其还可以包括环境信息或者场景信息等。举例来说，多模态输入数据包括表示用户正在看电视的场景信息(此场景信息通过采集的视觉信息得到)、用户所在环境的广播信息(此广播信息通过采集的语音信息得到)、用户所在环境的天气信息等等。在步骤102中，从情绪知识库中提取当前用户的历史情绪参量。具体地，情绪知识库中保存有当前用户所有的或者主要的历史情绪参量。这里对情绪本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种面向智能机器人的信息处理方法，其特征在于，包括：获取输入的多模态输入数据；从情绪知识库中提取当前用户的历史情绪参量；根据所述多模态输入数据和所述历史情绪参量，得到当前情绪参量；基于所述当前情绪参量得到输出结果。

【技术特征摘要】
1.一种面向智能机器人的信息处理方法，其特征在于，包括：获取输入的多模态输入数据；从情绪知识库中提取当前用户的历史情绪参量；根据所述多模态输入数据和所述历史情绪参量，得到当前情绪参量；基于所述当前情绪参量得到输出结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述多模态输入数据和所述历史情绪参量，得到当前情绪参量，包括：根据所述多模态输入数据，得到中间情绪参量；利用所述历史情绪参量修改所述中间情绪参量；将经修改的中间情绪参量作为所述当前情绪参量。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述历史情绪参量、中间情绪参量和当前情绪参量均配置有情绪类别属性和情绪级别属性。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述多模态输入数据包括环境变化数据、用户对智能机器人的评价数据和用户自身的情绪参量中的一项或多项。5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括，利用所述当前情绪参量更新该用户的历史情绪参量。6.一种面向智能机器人的信息处理系统，其特征在于，包括：数据获取模块，设置为获取输入的多模...

【专利技术属性】
技术研发人员：栗安，王辰，
申请(专利权)人：北京光年无限科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11