机器人通过互联网自主学习生成新指令的方法和装置与流程

本发明实施例涉及机器人控制领域，尤其是一种机器人通过互联网自主学习生成新指令的的方法和装置。

背景技术：

随着机器人行业的迅猛发展，通过语音来控制的机器人越来越多，也是人们目前主要的研发方向，虽然目前的语音控制机器人对语音的质量及环境要求较高，但是当进行人机对话时，由于输出动作已经进行程序化，所以会出现不能自主智能规划动作的情况，而且在复杂环境下，语音识别的准确率低，机器人也很难对语音的语句进行智能识别。

技术实现要素：

本发明的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是机器人不能自主智能规划动作的技术缺陷，而提供一种机器人通过互联网自主学习生成新指令的的方法和装置，

基于上述目的，本发明采取如下技术方案：

本发明实施例提供一种机器人通过互联网自主学习生成新指令的方法，包括如下步骤：

接收使用者发出的语音信息，并将其转化为文字信息输出；

根据接收到的文字信息匹配生成机器人的控制指令，所述控制指令包括对机器人的视觉识别控制；

若所述控制指令的识别出现错误，则连接互联网搜索所述语音信息中的关键词；

根据搜索到的信息重新识别物体并生成新的控制指令。

在其中一个实施例中，所述根据接收到的文字信息匹配生成机器人的控制指令包括：

提取所述文字信息中的关键词；

通过关键词对比匹配出指令库中对应的控制指令。

在其中一个实施例中，所述若所述控制指令的识别出现错误包括关键词与指令的不完全匹配导致的错误动作输出。

在其中一个实施例中，所述根据搜索到的信息重新识别物体并生成新的控制指令包括:

将搜索到的信息进行整合处理；

根据所述信息自主规划动作并生成相应的控制指令数据。

在其中一个实施例中，所述生成相应的控制指令数据后还包括：若生成的控制指令仍未完成相应的动作，则将其定义为相应的偏差数据并继续重构控制指令直至动作完成。

本发明实施例还提供一种机器人通过互联网自主学习生成新指令的的装置，包括：

语音处理模块，用于接收使用者发出的语音信息，并将其转化为文字信息输出；

指令匹配模块，用于根据接收到的文字信息匹配生成机器人的控制指令，所述控制指令包括对机器人的视觉识别控制；

网络连接模块，用于若所述控制指令的识别出现错误，则连接互联网搜索所述语音信息中的关键词；

指令生成模块，用于根据搜索到的信息重新识别物体并生成新的控制指令。

在其中一个实施例中，所述指令匹配模块包括：

提取模块，用于提取所述文字信息中的关键词；

对比模块，用于通过关键词对比匹配出指令库中对应的控制指令。

在其中一个实施例中，所述网络连接模块中若所述控制指令的识别出现错误包括关键词与指令的不完全匹配导致的错误动作输出。

在其中一个实施例中，所述指令生成模块包括:

信息处理模块，用于将搜索到的信息进行整合处理；

控制生成模块，用于根据所述信息自主规划动作并生成相应的控制指令数据。

在其中一个实施例中，所述指令生成模块生成相应的控制指令数据后还包括：若生成的控制指令仍未完成相应的动作，则将其定义为相应的偏差数据并继续重构控制指令直至动作完成。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果：

本方案通过对语音信息的处理，在避免了机器人无法识别语音输入信息问题的同时，也提高了语音识别的准确度，而且机器人与互联网连接，使其自主学习并规划新的控制指令和执行动作，一方面解决了内置指令库收录信息不全面的缺陷，另一方面也使机器人变的更加的智能化。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对本发明实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据本发明实施例的内容和这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的机器人通过互联网自主学习生成新指令的方法流程图。

图2为本发明实施例提供的机器人通过互联网自主学习生成新指令的装置的结构示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

如图1所示是本发明实施例提供的机器人通过互联网自主学习生成新指令的方法第一实施例的方法流程图，包括如下步骤：

S101:接收使用者发出的语音信息，并将其转化为文字信息输出。

当使用者向机器人发出语音指令，机器人接收该语音信息，并将接收到的语音信息转换为音波信号，该音波信号可生成音频文件，获取该音频文件再将其转换成文字信息输出。提取出该文字信息中的关键词，并通过关键词对比匹配出指令库中对应的控制指令。该指令库收录了大量的控制指令并且都有其对应的多个关键词，通过对比找到最匹配的关键词，即可以确定该关键词对应的控制指令。该控制指令包括对机器人行为动作的控制，例如行走、抓取、坐卧等。

S102：根据接收到的文字信息匹配生成机器人的控制指令，所述控制指令包括对机器人的视觉识别控制。

通过关键词对比可以确定语音信息对应的控制指令，该控制指令包括对机器人的视觉识别控制。例如指令控制机器人向前行走，如果直行路线中出现障碍物导致直行指令无法继续执行，则机器人的视觉识别系统会暂停执行该直行指令并调用避障指令，等待避障完成之后，再继续执行该直行指令，直到指令完成。

S103：若所述控制指令的识别出现错误，则连接互联网搜索所述语音信息中的关键词。

如果机器人对用户的的语音信息解析错误，例如因为用户吐字不清或指令库中收录的关键词不足导致指令的匹配出现误差，进而输出了错误的动作。或者机器人获取了该语音信息但完全识别不出用户传递的指令从而不作为，则用户可以立即通过语音控制使机器人连接到互联网对上述不能准确识别的语音信息进行相关搜索。通过对关键词的分析和联网搜索获取到新的算法和相应的配置程序。

S104：根据搜索到的信息重新识别物体并生成新的控制指令。

联网搜索与语音信息中关键词相关的内容并将搜索到的所有信息进行整合处理筛选出匹配度最高的信息，根据所述信息自主规划动作并生成相应的控制指令数据。机器人根据该控制指令进行学习训练，重新识别语音信息并控制该指令所传递的动作的执行。当生成相应的控制指令数据后，如果生成的控制指令仍未能完成相应的动作，则将其定义为相应的偏差数据并继续重构控制指令，自主规划新的动作直至动作准确的完成。

本方案通过对语音信息的处理，在避免了机器人无法识别语音输入信息问题的同时，也提高了语音识别的准确度，而且机器人与互联网连接，使其自主学习并规划新的控制指令和执行动作，一方面解决了内置指令库收录信息不全面的缺陷，另一方面也使机器人变的更加的智能化。

图2为一个实施例的机器人通过互联网自主学习生成新指令的装置的结构示意图。

基于上述的机器人通过互联网自主学习生成新指令的方法，本发明还提供一种机器人通过互联网自主学习生成新指令的装置，其包括：语音处理模块201、指令匹配模块202、网络连接模块203以及指令生成模块204。

语音处理模块201，用于接收使用者发出的语音信息，并将其转化为文字信息输出；指令匹配模块202，用于根据接收到的文字信息匹配生成机器人的控制指令，所述控制指令包括对机器人的视觉识别控制；网络连接模块203，用于若所述控制指令的识别出现错误，则连接互联网搜索所述语音信息中的关键词；指令生成模块204，用于根据搜索到的信息重新识别物体并生成新的控制指令。

语音处理模块201，接收使用者发出的语音信息，并将其转化为文字信息输出。

当使用者向机器人发出语音指令，语音处理模块201接收该语音信息，并将接收到的语音信息转换为音波信号，该音波信号可生成音频文件，语音处理模块201获取该音频文件再将其转换成文字信息输出。语音处理模块201提取出该文字信息中的关键词，并通过关键词对比匹配出指令库中对应的控制指令。该指令库收录了大量的控制指令并且都有其对应的多个关键词，通过对比找到最匹配的关键词，即可以确定该关键词对应的控制指令。该控制指令包括对机器人行为动作的控制，例如行走、抓取、坐卧等。

指令匹配模块202，根据接收到的文字信息匹配生成机器人的控制指令，所述控制指令包括对机器人的视觉识别控制。

指令匹配模块202通过关键词对比可以确定语音信息对应的控制指令，该控制指令包括对机器人的视觉识别控制。例如指令控制机器人向前行走，如果直行路线中出现障碍物导致直行指令无法继续执行，则机器人的视觉识别系统会暂停执行该直行指令并调用避障指令，等待避障完成之后，再继续执行该直行指令，直到指令完成。

网络连接模块203，若所述控制指令的识别出现错误，则连接互联网搜索所述语音信息中的关键词。

如果机器人对用户的的语音信息解析错误，例如因为用户吐字不清或指令库中收录的关键词不足导致指令的匹配出现误差，进而输出了错误的动作。或者机器人获取了该语音信息但完全识别不出用户传递的指令从而不作为，则用户可以立即通过语音控制使机器人的网络连接模块203连接到互联网对上述不能准确识别的语音信息进行相关搜索。网络连接模块203通过对关键词的分析和联网搜索获取到新的算法和相应的配置程序。

指令生成模块204，用于根据搜索到的信息重新识别物体并生成新的控制指令。

联网搜索与语音信息中关键词相关的内容并将搜索到的所有信息进行整合处理筛选出匹配度最高的信息，指令生成模块204根据所述信息自主规划动作并生成相应的控制指令数据。指令生成模块204根据该控制指令进行学习训练，重新识别语音信息并控制该指令所传递的动作的执行。当指令生成模块204生成相应的控制指令数据后，如果生成的控制指令仍未能完成相应的动作，则指令生成模块204将其定义为相应的偏差数据并继续重构控制指令，自主规划新的动作直至动作准确的完成。

本方案通过对语音信息的处理，在避免了机器人无法识别语音输入信息问题的同时，也提高了语音识别的准确度，而且机器人与互联网连接，使其自主学习并规划新的控制指令和执行动作，一方面解决了内置指令库收录信息不全面的缺陷，另一方面也使机器人变的更加的智能化。

本技术领域技术人员可以理解，本发明包括涉及用于执行本发明中所述操作中的一项或多项的设备。这些设备可以为所需的目的而专门设计和制造，或者也可以包括通用计算机中的已知设备。这些设备具有存储在其内的计算机程序，这些计算机程序选择性地激活或重构。这样的计算机程序可以被存储在设备(例如，计算机)可读介质中或者存储在适于存储电子指令并分别耦联到总线的任何类型的介质中，所述计算机可读介质包括但不限于任何类型的盘(包括软盘、硬盘、光盘、CD-ROM、和磁光盘)、ROM(Read-Only Memory，只读存储器)、RAM(Random Access Memory，随即存储器)、EPROM(Erasable Programmable Read-Only Memory，可擦写可编程只读存储器)、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、闪存、磁性卡片或光线卡片。也就是，可读介质包括由设备(例如，计算机)以能够读的形式存储或传输信息的任何介质。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。