一种智能设备的主动交互方法及服务机器人与流程

本发明涉及人机交互领域，更具体的说，涉及一种智能设备的主动交互方法。本发明同时还揭示了一种服务机器人。

背景技术：

随着人工智能、传感器等技术的发展，以智能服务机器人为代表的智能设备发展迅速，但在服务的形式上，仍以被动服务为主，多需用户发起语音、触摸等行为，然后智能设备进行意图判定并做出被动的响应和服务。

现有技术方案的缺点主要体现在：在场景上受限大，需要检测到用户的触发行为才能执行响应进行下一步动作；服务的能力有限，仅能进行简单的问候，无法主动的进行意图判定，智能设备的价值无法得到充分发挥。

技术实现要素：

本发明为解决上述现有技术中存在的技术问题，提供了一种智能设备的主动交互方法，该方法能够使智能设备在感知和识别用户的基础上，进一步为用户主动服务，差异化的根据用户身份信息进行主动交互。本发明同时还揭示了一种服务机器人，能够与用户主动进行交互并提供服务。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种智能设备的主动交互方法，包括：用户感知步骤，通过传感器感知周围环境中第一用户的存在；身份识别步骤，获取第一用户的第一身份信息并进行识别；主动交互步骤，根据第一身份信息为第一用户推荐用于主动交互的交互信息。

进一步地，主动交互步骤包括：判断第一用户是否为注册用户；若否，则根据第一身份信息在注册用户中筛选确定第二用户，根据第二用户的第二身份信息按照预设推荐算法为第一用户推荐兴趣事项信息；其中，该第二用户的第二身份信息为注册用户中最接近第一身份信息的。

进一步地，判断第一用户是否为注册用户的步骤还包括：若是，则根据第一身份信息按照预设推荐算法为第一用户推荐兴趣事项信息；或者，根据第一身份信息为第一用户推荐预设的待办事项信息。

进一步地，推荐算法包括：

其中p(u，i)为用户u对事项i的兴趣度，rvi表示用户v选中过事项i，s(u，k)表示与用户u兴趣最接近的k个用户，β表示时间衰减参数，t0表示当前时间点，tvi表示用户v最近一次做事项i的时间点。

进一步地，其中：

wuv表示用户u和用户v的兴趣相似度，n(v)为用户v所喜欢的事项，n(u)为用户u所喜欢的事项，tui表示用户u做事项i的累积时间长度，tvi表示用户v做事项i的累积时间长度，α为时间长度系数。

进一步地，方法还包括：交互信息筛选步骤，根据智能设备的设备能力确定相匹配的交互信息。

进一步地，智能设备为服务机器人，方法还包括：方位确定步骤，通过传感器获知第一用户的方位信息并控制服务机器人转向第一用户。

进一步地，传感器至少包括拾音传感器、红外传感器以及摄像头中之一，方位确定步骤至少包括以下之一：通过拾音传感器确定第一用户相对于服务机器人所在的半平面；通过红外传感器确定第一用户相对于服务机器人所在的象限；通过摄像头将第一用户锁定于摄像头的视场角范围内。

进一步地，第一用户身份信息至少包括第一用户的声纹信息、人脸信息、步态信息中之一；第二用户身份信息至少包括第二用户的声纹信息、人脸信息、步态信息中之一。

本发明同时还揭示了一种服务机器人：

一种服务机器人，包括：传感器模块，用于感知周围环境中第一用户的存在；身份识别模块，用于获取第一用户的第一身份信息并进行识别；主动交互模块，用于根据第一身份信息为第一用户推荐用于主动交互的交互信息。

本发明技术方案的有益效果如下：

本发明所揭示的一种智能设备的主动交互方法，能够在感知和识别用户的基础上，为用户提供主动服务，并根据兴趣的相似程度为用户推送交互信息。本发明还揭示了一种服务机器人，该服务机器人能够感知和识别用户，并为用户提供差异化的服务或交互信息。

附图说明

图1是本发明所述方法其中一实施例的步骤框图；

图2是本发明所述方法又一实施例的流程示意图；

图3是本发明所述服务机器人其中一实施例的模块示意图；

图4是本发明所述服务机器人其中一实施例的结构示意图。

具体实施方式

以下通过附图和具体实施例对本发明所提供的技术方案做更加详细的描述：

附图1揭示了本发明所述方法的具体实施例。如图1所示的，是本发明所述方法的步骤框图，该实施例中揭示了一种电子卡券的共享方法，包括：

步骤101，用户感知步骤，通过传感器感知周围环境中第一用户的存在；

步骤102，身份识别步骤，获取第一用户的第一身份信息并进行识别；

步骤103，主动交互步骤，根据第一身份信息为第一用户推荐用于主动交互的交互信息。

该实施例中所述的方法，不仅能够使智能设备感知到用户的存在，而且还能够对用户的身份进行识别，并根据用户身份主动发起交互，推荐用于主动交互的交互信息，从而使整个交互过程的发起完全由智能设备自动进行，大大改善了人机交互的用户体验。同时，该实施例中的方法不仅能够在感知和识别用户之后主动响应，而且能够根据用户的身份信息推荐用于主动交互的交互信息，在主动响应的基础上进一步解决了推荐合适交互内容的问题，从而能够为主动交互提供用户所感兴趣的话题。相反，如果不根据用户的身份信息而进行无差别的信息推荐，则很容易导致用户对主动交互产生厌烦情绪，从而影响主动交互的用户体验。该实施例所述的方法，集合了用户感知、身份识别以及智能推荐等多项功能，在无用户干预的情况下一体化地实现了人机之间的主动交互。

作为本发明所述方法的其中一实施例，所述主动交互步骤包括：

判断所述第一用户是否为注册用户；

若否，则根据所述第一身份信息在所述注册用户中筛选确定第二用户，根据所述第二用户的第二身份信息按照预设推荐算法为所述第一用户推荐兴趣事项信息；其中，该第二用户的第二身份信息为所述注册用户中最接近所述第一身份信息的。

在本发明所述方法的其中一实施例中，所述判断所述第一用户是否为注册用户的步骤还包括：

若是，则根据所述第一身份信息按照预设推荐算法为所述第一用户推荐兴趣事项信息；或者，

根据所述第一身份信息为所述第一用户推荐预设的待办事项信息。

该实施例中的主动交互步骤，首先将判断当前的第一用户是否为注册用户，如果第一用户不是智能设备的注册用户，则此时无法直接通过第一用户的第一身份信息进行主动推荐，需要由第二用户的第二身份信息对第一用户的第一身份信息进行替换，来实现主动推荐，完成主动交互，其中，该第二用户的第二身份信息为所述注册用户中最接近所述第一身份信息的。具体而言，例如一台智能冰箱，若其通过人脸识别技术判断出当前用户并未在用户列表中注册，此时可以将当前用户的人脸信息与用户列表中各个用户的人脸信息进行比对，从中筛选出面部特征最接近当前用户的一位注册用户作为第二用户，使用该第二用户的第二身份信息获取历史数据，代入该第二用户的历史数据按照预设的推荐算法进行推荐，从而实现对于非注册用户的主动交互。能够采用第二用户的第二身份信息对第一用户的第一身份信息进行替代的原因在于，在家居环境下，注册用户通常为该智能设备所属的家庭的家庭成员，而该非注册用户既然能够在家居环境下使用该智能设备，则说明该非注册用户应该为某位家庭成员的好友，一般情况下既然互为好友，则两者通常为同龄人，在面部光泽度、皱纹等身份信息特征上应该相差不大，而且两个人的兴趣相似度也应该比较接近，例如年轻女主人的好友通常也为年轻女性，两个人的面部特征应该相差不大，且既然互为好友那么两个人很可能具有相近似的兴趣爱好，这样就可以使用年轻女主人的身份信息去替代年轻女性访客的身份信息，然后按照年轻女主人的身份信息获取历史数据，根据年轻女主人的历史数据进行主动推荐，按照这样的逻辑所推荐的交互信息将比较迎合年轻女性访客的，从而解决了非注册用户的主动推荐难题。另外所述的第一身份信息、第二身份信息也可以为声纹信息或步态信息，通过声纹信息、步态信息通常也能够判断出当前用户的性别、年龄等，因而可以进行信息的比对，从注册用户中筛选出与当前的非注册用户最接近的一位，根据最接近的注册用户的历史数据按照预设推荐算法进行推荐，实现主动交互。

而如果第一用户为注册用户，则会根据该注册用户的一些历史数据通过预设的推荐算法为第一用户推荐用于主动交互的交互信息。例如，通常用户所购买的智能设备需要用户进行注册以实现用户绑定，在绑定之后可以通过本地记录或调取云平台数据等方式获得与该用户相关的历史数据作为推荐依据，根据推荐算法为用户进行推荐，而且对于智能家电设备，其注册用户往往不止一个，通常为全体家庭成员都会进行注册，因此如果第一用户为注册用户，则其历史数据将非常容易获取，在取得第一用户的第一身份信息后，可以直接根据第一身份信息按照预设推荐算法推荐交互信息，启动主动交互流程。所推荐的交互信息可以包括根据推荐算法获得的兴趣事项信息，或者该第一用户预设的待办事项信息。该实施例中，注册用户如果有设置好的日程，则智能设备可以根据预设的日程主动推荐该注册用户预设的待办事项信息的相关内容，从而确保所推荐的话题是该用户所关心的，以避免用户的反感。

目前的人机交互技术，由于没有采用主动交互方法，也并不通过身份识别步骤区分注册用户和非注册用户，因而无法实现基于身份信息的主动响应和主动推荐功能。因此，本发明所述实施例中的方法相较现有技术具有明显的优势。

在本发明所述方法的其中一实施例中，所述推荐算法包括：

其中p(u，i)为用户u对事项i的兴趣度，rvi表示用户v选中过事项i，s(u，k)表示与用户u兴趣最接近的k个用户，β表示时间衰减参数，t0表示当前时间点，tvi表示用户v最近一次做事项i的时间点。该实施例中，通过兴趣度算法来计算用户对某一事项的感兴趣程度，然后根据兴趣度对各个事项进行排序，从中筛选排序靠前的事项为用户进行推荐。其中的推荐算法，首先通过用户的身份信息获取历史数据，根据用户的历史数据筛选与用户u兴趣最接近的用户群体，然后依据式(1)计算用户u对事项i的兴趣度，以对具体感兴趣的事项进行筛选并推荐。式(1)中还引入了时间点参数β、t0和tvi，当(t0-tvi)的时间间隔越短，则v用户对p(u，i)的影响越大；相反，当(t0-tvi)的时间间隔越长，则v用户对p(u，i)的影响越小，其中β的取值范围为0＜β＜1。通过引入时间点参数，能够降低用户v兴趣迁移所带来的兴趣度计算误差，尽可能增大(t0-tvi)的时间间隔较短的用户v的计算权重。举例而言，若当前的第一用户u为注册用户，则直接根据第一用户u的历史数据(如观影数据、听歌数据、饮食数据等)筛选与第一用户u兴趣最接近的用户群体，例如根据历史数据确定第一用户u属于白领群体，则从数据库中挑选出白领群体的样本进行计算，根据式(1)计算用户u对事项i的兴趣度。其中，以当前时间点t0计算，某一白领样本v1在一年前曾观影而目前其兴趣可能已经迁移至游戏方面，而另一白领样本v2在一周前曾观影，一般情况下目前其兴趣应该仍为观影，则在计算用户u兴趣度时，通过时间点参数的影响，v1计算权重相较v2而言将被自然地调低。

在本发明所述方法的其中一实施例中，其中：

wuv表示用户u和用户v的兴趣相似度，n(v)为用户v所喜欢的事项，n(u)为用户u所喜欢的事项，tui表示用户u做事项i的累积时间长度，tvi表示用户v做事项i的累积时间长度，α为时间长度系数。其中α的取值范围为0＜α＜1。该实施例中，在计算用户u和用户v的兴趣相似度时，引入了时间长度参数α、tui和tvi，从而能够使用户u和用户v的兴趣相似度更精确。原因在于，如果用户u和用户v都做过事项i且两人在事项i上所花费的时长相接近，则更能说明二者对事项i的兴趣度趋同；相反，则说明二者对事项i的兴趣度可能存在较大差异。例如，如果用户u和用户v都听过歌，但是用户u累积听歌达10小时，而用户v累积听歌仅5分钟，则很可能用户u和用户v对听歌这一事项的兴趣相似度较低。

如图2所示的，是本发明所述方法其中一实施例的流程示意图。在本发明所述方法的其中一实施例中，所述方法还包括：交互信息筛选步骤，根据所述智能设备的设备能力确定相匹配的交互信息。该实施例中，由于不同的智能设备具有不同的功能或能力，因而需要根据智能设备的设备能力对所推荐的交互信息进行筛选，从中挑选出于智能设备的设备能力相匹配且能够迎合用户需求的交互信息来实现主动交互。例如，对于没有屏幕的智能家电、可穿戴设备等，其不具备播放视频的设备能力，此时即使推荐算法计算出当前用户的兴趣点更加偏向于观影，设备也无法提供播放视频的主动交互方式，因而可以从用户的次选兴趣点中进行筛选，例如播放音乐，来取悦用户，实现与设备能力相匹配的主动交互。

在本发明所述方法的其中一实施例中，所述智能设备为服务机器人，所述方法还包括：

方位确定步骤，通过所述传感器获知第一用户的方位信息并控制服务机器人转向所述第一用户。

该实施例中，智能设备为服务机器人，由于机器人可以搭载多种传感器，并配置转向以及移动模块，因此该服务机器人不仅能够感知到用户的存在，而且还能够通过传感器确定用户所在的方位，并进行转向以及移动，从而更加主动地进行交互，实现感知、定位、识别以及推荐的一条龙服务。

在本发明所述方法的其中一实施例中，所述传感器至少包括拾音传感器、红外传感器以及摄像头中之一，所述方位确定步骤至少包括以下之一：

通过所述拾音传感器确定所述第一用户相对于所述服务机器人所在的半平面；通过所述红外传感器确定所述第一用户相对于所述服务机器人所在的象限；

通过所述摄像头将所述第一用户锁定于所述摄像头的视场角范围内。

该实施例中，优选地，首先通过拾音传感器确定第一用户位于服务机器人的前方(包括前侧方)还是后方(包括后侧方)，然后通过红外传感器确定第一用户相对于所述服务机器人所在的象限，最后再通过摄像头锁定第一用户，以逐步缩小范围，准确地确定第一用户的位置，以提供主动服务。

作为本发明所述方法的其中一实施例，所述服务机器人包括：两组拾音传感器，分别设置于所述服务机器人的左右两侧；四组红外传感器，等间隔地均匀设置于所述服务机器人的四周；一组摄像头，设置于所述服务机器人的正前方。

如图2所示的，揭示了本发明所述方法其中一实施例的完整流程步骤。该实施例中揭示了本发明所述的智能设备的主动交互方法的其中一实施例，包括：

步骤201，声源定位：通过声源定位技术确定用户的大致方位；

步骤202，人体红外检测：通过红外传感器确定用户所在的象限；

步骤203，转动装置驱动视觉传感器转向人体：通过摄像头将用户锁定于视场角范围内；

步骤204，识别用户身份：通过人脸识别、声纹识别等技术对用户身份进行识别；

步骤205，识别出用户身份信息：判断是否为注册用户；

步骤206，为注册用户进行推荐：若为注册用户，则获取注册用户的历史数据，按照预设算法推荐；

步骤209，生成注册用户的兴趣事项：根据兴趣相似度推荐该用户的兴趣事项；步骤210，与注册用户的待办事项进行合并：若注册用户预设有待办事项，则将兴趣事项与待办事项合并；

步骤207，为非注册用户进行推荐：以注册用户的身份信息对非注册用户的身份信息进行替换，获取注册用户的历史数据，按照预设算法进行推荐；

步骤208，生成非注册用户的兴趣事项：根据兴趣相似度推荐该用户的兴趣事项；

步骤211，生成推荐事项队列：对所推荐的兴趣事项和/或待办事项进行筛选排序，生成推荐事项队列；

步骤212，根据设备能力进行主动推荐：推荐事项队列中挑选出与设备能力相匹配的事项为用户进行推荐；

步骤213，用户选中推荐事项：判断用户是否选中了所推荐的事项；

步骤214，是否达到最大推荐数量：判断所推荐的事项队列中所有事项都未被用户选中；

步骤215，用户是否提出明确意图：判断用户是否提出明确意图，若是，则直接按照用户的明确意图进行响应；

步骤216，继续下一项推荐：按照推荐事项队列继续推荐。

在本发明所述方法的其中一实施例中，所述第一用户身份信息至少包括所述第一用户的声纹信息、人脸信息、步态信息中之一；所述第二用户身份信息至少包括所述第二用户的声纹信息、人脸信息、步态信息中之一。所述智能设备至少包括智能家电、服务机器人以及可穿戴设备中之一。

如图3和图4所示的，本发明还揭示了一种服务机器人，其中图3是所述服务机器人的模块示意图，该服务机器人包括：传感器模块301，用于感知周围中第一用户的存在；身份识别模块302，用于获取第一用户的第一身份信息并进行识别；主动交互模块303，用于根据第一身份信息为第一用户推荐用于主动交互的交互信息。该实施例中的服务机器人能够在感知到用户存在的情况下，对用户身份进行识别，并根据用户身份提供个性化的主动推荐服务。该服务机器人属于一种具有主动交互功能的机器人，具有良好的用户体验。

作为本发明所述服务机器人的其中一实施例，还包括：

判断模块，用于判断所述第一用户是否为注册用户；

若否，则根据所述第一身份信息在所述注册用户中筛选确定第二用户，根据所述第二用户的第二身份信息按照预设推荐算法为所述第一用户推荐兴趣事项信息；其中，该第二用户的第二身份信息为所述注册用户中最接近所述第一身份信息的；若是，则根据所述第一身份信息按照预设推荐算法为所述第一用户推荐兴趣事项信息；或者，

根据所述第一身份信息为所述第一用户推荐预设的待办事项信息。

作为本发明所述服务机器人的其中一实施例，还包括：推荐模块，所述推荐模块能够根据推荐算法为所述第一用户推荐兴趣事项信息。

作为本发明所述服务机器人的其中一实施例，还包括筛选模块，用于根据所述智能设备的设备能力确定相匹配的交互信息。

作为本发明所述服务机器人的其中一实施例，还包括方位确定模块，用于通过所述传感器获知第一用户的方位信息并控制服务机器人转向所述第一用户。

图4是本发明所述服务机器人的结构示意图，该服务机器人包括机器人本体401，摄像头402、红外传感器403、触摸屏404以及驱动轮405，另外机器人本体401内还内置有麦克风阵列。其中，服务机器人能够通过麦克风阵列、红外传感器403以及摄像头402感知用户的存在，并在驱动轮405的驱动下进行转向，在探测到用户存在时向用户行进并面向用户进行交互。摄像头402还用于对用户进行人脸识别，服务机器人的还设置有主控芯片和无线网络单元，能够获取用户的历史数据，并主动为用户推荐交互信息。

上述具体实施方式只是用于说明本发明的设计方法，并不能用来限定本发明的保护范围。对于在本发明技术方案的思想指导下的变形和转换，都应该归于本发明保护范围以内。