机器人控制方法和装置与流程

本发明涉及机器人技术领域，特别是涉及一种机器人控制方法和装置。

背景技术：

由于机器人(尤其是人形机器人)的交互方式多样，交互方式包括通过语音、屏幕及行为等多种方式，且机器人工作场景较为复杂多样，所以机器人控制方法也复杂多样。传统方法在实现对机器人的肢体行为进行控制中，主要依靠python/c++等编程语言实现，开发人员需要记住复杂的序列和命令，因此极为复杂且学习成本高，一般仅有经过了较长时间专业训练的机器人软件工程师或算法科研人员才可以掌握。这便导致了机器人控制方法的开发成本很高。因此，急需开发一种能够降低开发成本的机器人控制方法。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够降低开发成本的机器人控制方法和装置。

一种机器人控制方法，所述方法包括：

接收输入信息；

根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的包含表情符号的答案；

获取所述答案中的表情符号，并根据所述表情符号获取预设行为库中与所述表情符号相应的预设行为；

执行所述预设行为。

在其中一个实施例中，所述根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的包含表情符号的答案，包括：

根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的第一答案，所述第一答案包含与所述输入信息匹配的表情符号。

在其中一个实施例中，所述根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的包含表情符号的答案，包括：

根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的第二答案；

对所述输入信息进行特征提取，并对提取的特征进行情感分析；

根据情感分析的结果获取与所述情感分析的结果匹配的表情符号，将所述表情符号插入所述第二答案中。

在其中一个实施例中，所述根据情感分析的结果获取与所述情感分析的结果匹配的表情符号，将所述表情符号插入所述第二答案中，包括：

根据情感分析的结果，获取与所述情感分析的结果匹配的预设表情符号组；

在所述匹配的预设表情符号组中获取达到预设匹配度的表情符号，将所述表情符号插入所述第二答案中。

在其中一个实施例中，所述根据所述表情符号获取预设行为库中与所述表情符号相应的预设行为，包括：

根据预设的包含表情符号标识和行为标识的映射表，查找与答案中的表情符号的表情符号标识具有映射关系的行为标识，根据查找到的行为标识获取预设行为库中与所述表情符号相应的预设行为。

一种机器人控制装置，所述装置包括：

输入信息接收模块，用于接收输入信息；

答案获取模块，用于根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的包含表情符号的答案；

预设行为获取模块，用于获取所述答案中的表情符号，并根据所述表情符号获取预设行为库中与所述表情符号相应的预设行为；

预设行为执行模块，用于执行所述预设行为。

在其中一个实施例中，所述答案获取模块还用于根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的第一答案，所述第一答案包含与所述输入信息匹配的表情符号。

在其中一个实施例中，所述答案获取模块包括：

第二答案获取模块，用于根据所述输入信息获取与所述输入信息匹配的第二答案；

特征提取及情感分析模块，用于对所述输入信息进行特征提取，并对提取的特征进行情感分析；

匹配模块，用于根据情感分析的结果获取与所述情感分析的结果匹配的表情符号，将所述表情符号插入所述第二答案中。

在其中一个实施例中，所述匹配模块还用于根据情感分析的结果，获取与所述情感分析的结果匹配的预设表情符号组；在所述匹配的预设表情符号组中获取达到预设匹配度的表情符号，将所述表情符号插入所述第二答案中。

在其中一个实施例中，所述预设行为获取模块还用于根据预设的包含表情符号标识和行为标识的映射表，查找与答案中的表情符号的表情符号标识具有映射关系的行为标识，根据查找到的行为标识获取预设行为库中与所述表情符号相应的预设行为。

上述机器人控制方法和装置，机器人接收输入信息，根据输入信息获取与输入信息匹配的包含表情符号的答案。获取答案中的表情符号，并根据表情符号获取预设行为库中与表情符号相应的预设行为，执行预设行为。因为机器人获取的与输入信息匹配的答案中包含了表情符号，且预设行为库中存储了与表情符号对应的预设行为，所以机器人可根据该表情符号直接获取并执行与该表情符号对应的预设行为。不需要用复杂的序列和命令去实现对机器人肢体行为的控制，从而大大降低了开发成本。

附图说明

图1为一个实施例中机器人控制方法的流程图；

图2为图1中获取与输入信息匹配的包含表情符号的答案的流程图；

图3为图2中获取与情感分析的结果匹配的表情符号并将表情符号插入第二答案中的流程图；

图4为一个实施例中机器人控制装置的结构示意图；

图5为图4中答案获取装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施的限制。

除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本发明的技术领域的技术人员通常理解的含义相同。本文中在本发明的说明书中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本发明。以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

在一个实施例中，如图1所示，提供了一种机器人控制方法，包括：

步骤110，接收输入信息。

机器人指有一定的肢体运动能力及语言表达能力的机器人。输入信息指用户向机器人发出的语音、文本、图像及视频等其中任何一种或多种信息，当然，在其他实施例中，输入信息也可以是其他信息。机器人接收用户向机器人发出的输入信息。

步骤120，根据输入信息获取与输入信息匹配的包含表情符号的答案。

机器人中预先将各种表情符号存储在了表情符号库。并预先给机器人录入了一些基本问题的问答数据，机器人根据用户的输入信息获取答案，答案中包含了与输入信息匹配的表情符号。表情符号就是emoji表情，是一种视觉情感符号，用生动的小图案(icon)来表达不同的情感。例如用户说“你好”，机器人获取对应的答案，答案中包含了与“你好”匹配的表情符号，比如是伸出手去握手的表情符号。

步骤130，获取答案中的表情符号，并根据表情符号获取预设行为库中与表情符号相应的预设行为。

在机器人的预设行为库中存储了每个表情符号所对应的机器人行为，以及表情符号与每个表情符号所对应的机器人行为之间的对应关系。机器人行为包括肢体动作及语音，当然，在其他实施例中，机器人行为也可以包括其他行为。获取答案中的表情符号，根据表情符号与每个表情符号所对应的机器人行为之间的对应关系，在预设行为库中获取与该表情符号对应的预设行为，例如执行执行相应的肢体动作和/或发出相应的语音。

步骤140，执行预设行为。

根据表情符号获取到与表情符号相应的预设行为后，控制机器人执行预设行为。例如根据“伸出手去握手”的表情符号，获取到“伸出手去握手”的预设行为，则控制机器人执行“伸出手去握手”的肢体动作，并发出“你好”的语音。

本实施例中，因为机器人获取的与输入信息匹配的答案中包含了表情符号，且预设行为库中存储了与表情符号对应的预设行为，所以机器人可根据该表情符号直接获取并执行与该表情符号对应的预设行为。不需要用复杂的序列和命令去实现对机器人肢体行为的控制，从而大大降低了开发成本。

在一个实施例中，根据输入信息获取与输入信息匹配的包含表情符号的答案，包括：根据输入信息获取与输入信息匹配的第一答案，第一答案包含与输入信息匹配的表情符号。

在本实施例中，对于有些输入信息，机器人对应的答案中已经预先写入了表情符号。所以当机器人接收用户的这些输入信息时，则直接获取的答案中就包含了与输入信息匹配的表情符号，包含与输入信息匹配的表情符号的答案即为第一答案。

在一个实施例中，如图2所示，根据输入信息获取与输入信息匹配的包含表情符号的答案，具体包括：

步骤121，根据输入信息获取与输入信息匹配的第二答案。

对于有些输入信息，机器人预设的答案中不包含与输入信息匹配的表情符号。即机器人根据用户的输入信息，获取的与输入信息匹配的答案中不包含与输入信息匹配的表情符号，不包含与输入信息匹配的表情符号的答案即为第二答案。

步骤122，对输入信息进行特征提取，并对提取的特征进行情感分析。

当机器人获取的答案中不包含与输入信息匹配的表情符号时，那么就需要对用户的输入信息进行特征提取。具体为，对用户向机器人发出的语音、文本、图像及视频等其中任何一种或者多种输入信息，采用神经语言程序学(nlp，neuro-linguisticprogramming)和计算机视觉技术，直接对输入信息提取客观特征。例如，可以提取语音中的部分关键字词及语气语调、文本中的关键字词、获取的用户面部图像的面部表情及用户的肢体动作等特征。

对提取到的上述特征进行情感分析(sentimentanalysis)，情感分析的主要目的就是识别用户对事物或人的看法，可以是评价观点如喜欢、讨厌、爱、渴望等，也可以是具体的评价内容，从而得出情感分析的结果。

例如，用户向机器人发出“我找到了男朋友”的语音及一个面部表情的输入信息，机器人预设的答案中不包含匹配的表情符号。那么就需要对用户的输入信息进行特征提取，将语音转化为文本，从文本中提取出“找到了”及“男朋友”的关键字词，从面部表情中提取出了“嘴角上扬”、“脸颊上扬鼓起”等特征。采用神经语言程序学对提取出的上述特征进行情感分析，对“找到了”及“男朋友”这两个关键字词进行分析，得出情感为“开心”，对嘴角上扬”、“脸颊上扬鼓起”等特征进行分析，得出面部正在做“笑”的动作，所以分析出情感也为“开心”。

步骤123，根据情感分析的结果获取与情感分析的结果匹配的表情符号，将表情符号插入第二答案中。

根据情感分析的结果在表情符号库中进行情感的匹配，获取与情感分析的结果匹配的表情符号，将表情符号插入到第二答案中，如此第二答案中便包含了表情符号。例如，根据情感分析出的“开心”的情感，将“开心”在表情符号库中进行匹配，获取表示“开心”的表情符号，将表示“开心”的表情符号插入第二答案中即可。

在本实施例中，对于有些输入信息，机器人预设的答案中不包含表情符号。此时通过对用户输入信息进行特征提取及情感分析，最后根据情感分析的结果在表情符号库中进行情感的匹配，获取与情感分析的结果匹配的表情符号。通过机器人的计算为不包含表情符号的答案添加了表情符号，为后续根据表情符号调用执行与表情符号相应的预设行为打好了基础。

在一个实施例中，如图3所示，根据情感分析的结果获取与情感分析的结果匹配的表情符号，将表情符号插入第二答案中，具体包括：

步骤123a，根据情感分析的结果，获取与情感分析的结果匹配的预设表情符号组。

预先对表情符号库中的表情符号按照情感进行分类，分为不同的预设表情符号组。按照不同的情感例如开心、伤心、沮丧、愤怒、尴尬等，分为不同的预设表情符号组，每一个预设表情符号组都对应一种情感。将情感分析的结果与预设表情符号组所对应的情感进行匹配，从而获取与情感分析的结果匹配的预设表情符号组。

步骤123b，在匹配的预设表情符号组中获取达到预设匹配度的表情符号，将表情符号插入第二答案中。

获取与情感分析的结果匹配的预设表情符号组之后，在该预设表情符号组中选出一个最匹配的表情符号。具体为每个表情符号有一个对应的文本信息，将该文本信息与情感分析的结果进行相似度匹配，生成匹配度，预设匹配度可以设置为匹配度最高。因此获取达到预设匹配度的表情符号即为获取匹配度最高的表情符号。

在本实施例中，将表情符号库中的表情符号按照不同的情感分为不同的表情符号组，先将情感分析的结果与不同的表情符号组进行匹配，选出匹配的表情符号组。先粗略地找到大的类别，然后在该大的类别下找到最匹配的表情符号，逐步缩小寻找范围，便于高效快速精准的找到最匹配的表情符号。

在一个实施例中，根据表情符号获取预设行为库中与表情符号相应的预设行为，包括：根据预设的包含表情符号标识和行为标识的映射表，查找与答案中的表情符号的表情符号标识具有映射关系的行为标识，根据查找到的行为标识获取预设行为库中与表情符号相应的预设行为。

在机器人中提前预设了包含表情符号标识和行为标识的映射表，表情符号标识对应相应的表情符号，行为标识对应相应的预设行为，表情符号标识和行为标识是一一对应的。当获取了答案中的表情符号之后，根据表情符号对应的表情符号标识在映射表中查询到对应的行为标识，获取行为标识后，再根据行为标识获取对应的预设行为。

在本实施例中，映射表中的表情符号标识与行为标识是一一对应的，即表情符号和预设行为是一一对应的。通过表情符号就可以准确的找到对应的预设行为，预设行为包含机器人的肢体动作及语音等。将用户输入信息与机器人行为的对应关系，简化为表情符号和与表情符号相应的预设行为的对应关系。用表情符号将机器人行为规范化，不需要用复杂的序列和命令根据输入信息来对机器人的行为进行控制。

在一个实施例中，如图4所示，还提供了一种机器人控制装置，该装置包括：输入信息接收模块410、答案获取模块420、预设行为获取模块430、预设行为执行模块440。

输入信息接收模块410，用于接收输入信息。

答案获取模块420，用于根据输入信息获取与输入信息匹配的包含表情符号的答案。

预设行为获取模块430，用于获取答案中的表情符号，并根据表情符号获取预设行为库中与表情符号相应的预设行为。

预设行为执行模块440，用于执行预设行为。

在一个实施例中，答案获取模块420还用于根据输入信息获取与输入信息匹配的第一答案，第一答案包含与输入信息匹配的表情符号。

在一个实施例中，如图5所示，答案获取模块420包括：第二答案获取模块421、特征提取及情感分析模块422、匹配模块423。

第二答案获取模块421，用于根据输入信息获取与输入信息匹配的第二答案，第二答案中不包含与输入信息匹配的表情符号。

特征提取及情感分析模块422，用于对输入信息进行特征提取，并对提取的特征进行情感分析。

匹配模块423，用于根据情感分析的结果获取与情感分析的结果匹配的表情符号，将表情符号插入第二答案中。

在一个实施例中，匹配模块423还用于根据情感分析的结果，获取与情感分析的结果匹配的预设表情符号组；在匹配的预设表情符号组中获取达到预设匹配度的表情符号，将表情符号插入第二答案中。

在一个实施例中，预设行为获取模块430还用于根据预设的包含表情符号标识和行为标识的映射表，查找与答案中的表情符号的表情符号标识具有映射关系的行为标识，根据查找到的行为标识获取预设行为库中与表情符号相应的预设行为。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。