[发明专利]机器人控制脚本生成方法及装置有效
| 申请号: | 201380039487.8 | 申请日: | 2013-07-16 |
| 公开(公告)号: | CN104487208A | 公开(公告)日: | 2015-04-01 |
| 发明(设计)人: | 宋世经;李元涌 | 申请(专利权)人: | (株)未来机器人 |
| 主分类号: | B25J9/16 | 分类号: | B25J9/16;G06F9/445 |
| 代理公司: | 北京冠和权律师事务所 11399 | 代理人: | 朱健 |
| 地址: | 韩国京畿道城南市盆*** | 国省代码: | 韩国;KR |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 机器人 控制 脚本 生成 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及利用与人类相类似的情况认知方法和表现方法,从而易于一般使用者,而非机器人工程师(engineer)对机器人的动作及表现控制脚本(scenario)进行直观生成的方法及装置。
背景技术
在现实生活及工厂自动化等各个领域中,各种种类的机器人得以利用,并且机器人根据各个领域的特有目的,分别具有固有的控制脚本,从而根据所述控制脚本进行操作。
工厂自动化领域的机器人具有执行反复操作的操作控制脚本,以便适合进行反复作业。但是,对于在日常生活或各种场所中所使用的宣传机器人、教育机器人、娱乐机器人等服务机器人领域,不适合单纯地进行反复操作的脚本,而是根据所属场所及服务,要求进行各种操作及反应的控制脚本。此外,即使是相同的机器人,如果所使用的场所及服务不同,则需要修正操作所述机器人的控制脚本。
由此,需要一种机器人控制脚本的生成及修正方法,所述方法可根据机器人的使用场所及服务,即使是不具备专业知识的一般机器人使用者,而非机器人工程师,在服务现场也能够通过认知信息间的组合认知多种且复杂的情况,并将机器人具备的操作及表现功能(面部表情、语音、效果音响、发光二极管(LED)、发话、动作、显示)进行组合,从而提供匹配于所述认知情况的表现,所述认知信息是通过机器人具备的传感器(sensor)(超音波、激光(laser)、相机(camera)、话筒(mike)、触摸(touch)、运动传感器(Motion sensor)等)所认知的。
现有技术中存在内容开发用著作工具或机器人内容(contents)著作系统等,所述内容开发用著作工具可使一般使用者在非代码级的水准中生成机器人的操作控制方法,所述机器人内容(contents)著作系统可在互联网环境内,使多个使用者各自分别进行机器人内容著作。
机器人为了进行类似于人类的认知,并进行匹配于根据所述认知的情况的具有自然生动感的表现,对人类的情况认知方法及表现方法进行类似模仿在提高服务机器人制品的价值和提高使用者满足度的方面非常重要。此外,并非机器人工程师,而是无法得知服务现场情况和使用者需求的在服务现场使用机器人的一般使用者,为了根据机器人的场所及服务来生成及修正控制脚本,如果也可以以人类的情况认知方法及表现方法为基础修正所述控制脚本,则一般使用者可更为容易且直观地生成及修正机器人控制脚本。
人类利用通过感官的复合信息来认知特定情况,所述感官包括通过眼睛的视觉、皮肤等的触觉、通过声音的听觉等。例如,利用作为“小孩从正面朝我的前面向我走来,所述小孩的视线并非看向正面而是看向其他地方”的多个感官的复合认知信息,从而认知情况并进行根据所述情况的行动或表现。
人的表现方法并非通过某一工具的单一操作或表现,而是通过多个工具进行复合表现。例如,如上所述,根据所认知的情况,判断冲突可能性并应对,通过“说小心,并停止,或避开所述小孩的移动路径并移动”等多个工具进行复合表现。
由此,在模仿人类的机器人的情况下,也为了与如上所述的人的情况认知及表现方法相类似地进行制作,并非机器人工程师,而是了解现场情况和机器人服务需求的一般使用者,以人类的情况认知及表现方法为基础,应能够对机器人控制脚本进行生成及修正。
但是,现有技术的问题在于,使用者单纯地摸机器人的头部,或摸手臂等,以选择所属于特定单一传感器的输入的条件的定型化,且反复的方式来修正机器人的内容,从而难以提供适合非常复杂且多样的人类的情况认知方法的机器人内容,并且问题在于,在利用复合表现工具的人类表现方法基础中,并非制作并再使用机器人的内容,而是在每次制作脚本时,使用者需要分别一一选择单一的表现工具的操作,从而对表现进行生成。
此外,现有技术问题在于,为了生成机器人的控制脚本,需在所属于机器人操作的时间分量的时间轴(timeline)中一一配置所述机器人操作或内容。
换句话说,如图1(a)所示,现有技术的问题在于,每次制作机器人控制脚本时,使用者需一一选择机器人的传感器的输入条件,并对根据其的单一表现工具的表现方法进行连接,并且需根据机器人的场所和服务方法对所述作业进行反复。
此外,将如图1(a)所示的单一传感器的输入使用为直接的认知工具的机器人控制脚本方式与人类的复合情况认知方法及表现方法不同,作为低级(level)的认知方法及表现方法,一般使用者而非机器人工程师在生成及修正机器人控制脚本时有不便之处,并且机器人工程师也需要每次设计复杂的逻辑。
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