【技术实现步骤摘要】
一种导游方法
[0001]本专利技术涉及导航
，更具体地说，涉及一种导游方法。
技术介绍
[0002]对于大型景区，游客不仅难以掌握景区的全貌、地形、路径，也较难把握游览路线。为了提高游客的游览体验，景区通常提供便携的讲解设备，用于指示游客的大致位置，播放对应位置的讲解词等；使用时，游客仍然需要主动地探索游览路线，经常出现重复游览、迷路、遗漏景点等问题，整体游览体验较差。
[0003]现有技术中，中国专利技术专利申请201310715227.X公开了一种智能导游机器人的导游方法，其技术方案中，智能导游机器人主要根据WIFI实现导航定位，通过识别物品来讲解等；而由于WIFI布局会涉及到大量的网点，其面对于大场景模式时，需要投入大量的网点布局，这种只是适合于小规模场景应用，面对大场景模式下的特定场景模式讲解，比如一个景区内若干个场景馆或者大范围内的景点，其无法实现精准识别和定位，实现自适应场景匹配。
[0004]为了解决上述不足，中国专利技术专利申请201611004729.1公开了一种智能机器人导游的方法，其技术方案中，基于GPS定位地图设置导游区域内的路线；驱动智能机器人按照所述设置的路线进行导游服务；在导游服务的路线上基于结构相似度的视觉跟踪方法获取导游区域内的目标对象图片；判断所述目标对象图片是否构建有导游讲解场景数据库；在判断所述目标对象图片构建有导游讲解场景数据库时，基于语音输出单元将导游讲解场景内容输出。
[0005]所述的专利技术专利申请基于GPS定位，无法适用于任何有遮挡的...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种导游方法，其特征在于，对游客进行身份识别，并获取游客的位置信息；交互平台通过人工智能导游与游客的交互，获取游客的路线需求；基于游客的身份识别结果，匹配行走设备与游客，行走设备获取匹配的游客实时的位置信息与路线需求，并移动至与游客汇合，基于当前游客实时的位置信息和路线需求、其他游客的位置信息和路线需求实时计算最优导航路线，对当前游客进行互动式引导。2.根据权利要求1所述的导游方法，其特征在于，获取行走设备的位置信息，结合匹配的游客实时的位置信息，实时计算行走设备移动至与游客汇合的行进路线。3.根据权利要求1所述的导游方法，其特征在于，获取游客的动作数据、神态数据、表情数据，利用通过机器学习进行预先训练的预判模型，预判游客下一步动作，包括停留、游玩、休息、加速行走、减速行走或跑动，从而生成行走设备控制指令，控制行走设备调整运动姿态、动作和速度；如果对于游客的下一步动作预判不准确，则基于游客实时的动作数据修正控制命令，并将周边人员密度、环境信息、游玩内容、交互内容、游客的动作数据、神态数据、表情数据作为训练样本，加入样本库，用于进一步训练和调整预判模型。4.根据权利要求1或3所述的导游方法，其特征在于，行走设备与游客汇合后，判断行走设备与游客之间的距离，并结合行走设备与游客之间的环境因素，如果行走设备与游客之间的距离过大，或者环境因素在行走设备与游客之间形成视线遮挡或行走障碍，则行走设备等待游客接近，或者游客接近至视线遮挡消除；或者行走设备停止移动直至视线遮挡或行走障碍消除；或者在视线遮挡或行走障碍形成之前，行走设备等待游客接近至视线遮挡无法形成的距离。5.根据权利要求4所述的导游方法，其特征在于，所述环境因素包括移动的物体、固定的物体；当移动的物体在行走设备与游客之间形成视线遮挡时，行走设备等待游客接近至视线遮挡消除，或者行走设备停止移动直至视线遮挡消除；当移动的物体在行走设备与游客之间形成行走障碍时，行走设备停止移动直至视线遮挡消除；当固定的物体在行走设备与游客之间形成视线遮挡时，行走设备等待游客接近至视线遮挡消除；在移动的物体在行走设备与游客之间形成视线遮挡或行走障碍形成之前，行走设备等待游客接近至视线遮挡无法形成的距离；在固定的物体在行走设备与游客之间形成视线遮挡形成之前，行走设备等待游客接近至视线遮挡无法形成的距离。6.根据权利要求5所述的导游方法，其特征在于，当移动的物体移动至行走设备与游客之间，形成视线遮挡或行走障碍；当行走设备移动与游客分别位于固定的物体的两侧，且固定的物体对游客朝向行走设备的视觉区域形成视觉盲区，则形成视线遮挡。7.根据权利要求1所述的导游方法，其特征在于，如果游客通过与人工智能导游进行交互，更改路线需求，则行走设备获取最新的路线需求，并基于游客实时的位置信息及最新的路线需求实时计算最优导航路线。8.根据权利要求1所述的导游方法，其特征在于，或者，交互平台不直接获取游客的路线需求；交互平台根据人工智能导游与游客的交互，基于交互信息，为当前游客定制路线需
求，包括景点的选择、景点的游览顺序、各个景点的预计游玩时长。9.根据权利要求1或8所述的导游方法，其特征在于，根据所有游客的路线需求，结合所有游客实时的位置信息、路线需求，以及当前排队人数，计算当前游客的路线需求包含的景点，在当前游客预计到达时刻的排队人数；如果当前游客预计到达时刻的排队人数对应的预计等待时长大于等待时长阈值，则向游客提出路线需求更改建议，调整景点游玩的顺序，用于将游客引导至预计等待时长小于原下一个景点的其他景点。10.根据权利要求9所述的导游方法，其特征在于，或者，如果当前游客预计到达时刻的排队人数对应的预计等待时长大于等待时长阈值，则交互平台主动修改路线需求，人工智能导游对导游词进行调整，将衔接原下一个景点的衔接词，调整为对应最新的路线需求的下一个景点的衔接词，将游客引导至最新的路线需求的下一个景点。11.根据权利要求10所述的导游方法，其特征在于，所述的导游词与衔接词根据游客的性格特征、兴趣数据、知识背景、旅游经验进行实时匹配生成。12.根据权利要求9所述的导游方法，其特征在于，基于多位游客的组合进行所述的路线需求更改建议、修改路线需求对应的导航路线优化，具体地，根据游客的授权，获取以下信息中的部分或者全部的游客信息：游客社交平台公开信息、从政府平台、企业平台获取游客年龄、常住地域、工作类型、学历背景、旅游史，结合游客交互的语言习惯、交互内容，利用通过机器学习进行预先训练的路线调整模型判断多位游客最可能接受的路线调整方案，生成针对多位游客的路线需求更改建议。13.根据权利要求12所述的导游方法，其特征在于，游客与交互平台通过人工智能导游关于路线需求更改建议进行第一轮交互后，对于接受路线需求更改建议的游客以及表达完全不接受路线需求更改建议的游客，在预设时间或者路线调整模型根据前述获取的游客信息判断的最佳时间内，不再主动提出路线需求更改建议；第二轮交互中，将未接受路线需求更改建议的游客反馈意见，以及被接受的路线需求更改建议、被表达完全不接受的路线需求更改建议作为导航路线优化的参数，结合各景点的排队情况、区域密度、道路密度、游客信息，在不同意前次路线需求更改建议但是未表达完全不接受路线需求更改建议的游客基础上，增选一批游客，作为本轮导航路线优化的目标，针对各个游客生成针对性的最佳说服语句，用于说服游客接受路线需求更改建议。14.根据权利要求11或12所述的导游方法，其特征在于，游客的性格特征、兴趣数据、知识背景、旅游经验，或者游客信息，通过与人工智能导游的交互获得；或者，浏览游客能够被浏览的网上公开信息而获得；或者，通过游客授权，以无障碍数据交互方式获得。15.根据权利要求1或5所述的导游方法，其特征在于，利用对等网络对目标进行非特定特征识别及位置识别，所述的目标包括游客、行走设备或移动的物体；对等网络包括多个节点设备，所有节点设备之间无主次关系；节点设备设置数据采集装置、运算模块，数据采集装置包括至少一种类型传感器，用于采集不同对应类型的感知数据；设置于不同的采集位置的节点设备采集消费者的至少一种点样本，点样本为对应传感器类型的感知数据；对于某一个节点设备，对采集的感知数据进行处理，得到结果数据，并向其他节点设备传播所述的结果数据；接收到所述的结果数据的其他节点设备，将所述的结果数据作为采集的原始数据之一，通过所述的结果数据对其他节点设备的结果数据形成影响；基于此，在
不需要获取目标的身份信息的情况下，对等网络中的多个节点设备进行协同计算，确定每个唯一性的目标为其自身，实现非特定特征识别，以及对游客、行走设备或移动的物体进行位置识别。16.根据权利要求15所述的导游方法，其特征在于，当前节点设备接收其他节点设备输出的结果数据；对于当前节点设备，将采集的感知数据结合来自其他节点设备的结果数据，计算得到当前节点设备的结果数据，并发送至其他节点设备；对等网络中的节点设备随着感知数据的采集与结果数据的计算，进行协同计算。...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈飞，
申请(专利权)人：耀灵人工智能浙江有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。