[发明专利]用于机器人的数据处理方法和装置、机器人有效
| 申请号： | 201610907004.7 | 申请日： | 2016-10-18 |
| 公开（公告）号： | CN107958289B | 公开（公告）日： | 2022-02-01 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 深圳市中吉电气科技有限公司 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00 |
| 代理公司： | 北京中索知识产权代理有限公司 11640 | 代理人： | 商金婷 |
| 地址： | 518100 广东省深圳市宝安区西乡*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 用于 机器人 数据处理 方法 装置 | ||
1.一种用于机器人的数据处理方法，其特征在于，包括：
所述机器人获取关联事件的一个或多个当前状态数据，其中，所述关联事件为与待决策事件对应的事件；
将所述一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到所述待决策事件的决策数据；
所述机器人根据所述决策数据得到所述待决策事件的决策结果；
其中，在将所述一个或多个当前状态数据输入至预设的决策模型，得到所述待决策事件的决策数据之前，所述方法还包括：获取所述预设的决策模型的决策参数，其中，获取所述预设的决策模型的决策参数包括：
获取所述待决策事件的网络结构；
所述机器人获取所述关联事件的历史状态数据以及与所述历史状态数据对应的历史结果数据；
根据所述历史状态数据和所述历史结果数据，得到所述网络结构中任意关联事件或相邻多个关联事件的当前状态数据对所述待决策事件进行影响的影响因子；
确定所述影响因子为所述决策参数；
其中，获取所述待决策事件的网络结构包括：
获取与待决策事件对应的关联事件的优先级；
按照所述优先级构建所述网络结构；
其中，所述优先级用于表征所述关联事件对所述待决策事件的影响程度，所述关联事件对所述待决策事件的影响程度越高，优先级越高；或
所述优先级用于表征所述关联事件对所述待决策事件的影响稳定性，所述关联事件对所述待决策事件的稳定性越高，优先级越高。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述历史状态数据和所述历史结果数据，得到所述网络结构中任意关联事件或相邻多个关联事件的当前状态数据对所述待决策事件进行影响的影响因子包括：
将所述历史状态数据和所述历史结果数据输入至预设的网络模型；
获取所述预设的网络模型输出的所述影响因子；
其中，所述影响因子至少包括任意当前状态数据对应不同决策结果的概率值。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人获取关联事件的一个或多个当前状态数据包括：
所述机器人获取与待决策事件对应的关联事件的当前状态；
所述机器人在预设的状态区域中查找所述当前状态；
所述机器人确认所述状态所属的所述状态区域对应的状态数据为所述关联事件的当前状态数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器人根据所述决策数据得到所述待决策事件的决策结果包括：
所述机器人获取预设的决策区间以及所述预设的决策区间对应的决策结果；
所述机器人确认所述决策数据所属的决策区间对应的决策结果为所述待决策事件的决策结果。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设的决策模型为贝叶斯网络模型。
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