[发明专利]一种传感数据映射、服务组合和智能服务方法及装置

说明书

本发明公开了一种传感数据映射、服务组合和智能服务方法及装置，利用SSN本体技术建立智能空间中的传感器数据本体模型，通过传感器标注和语义映射语言(SASML)自动将动态传感器数据映射进SSN本体文件，实现物理－信息的转换。在此基础上，利用面向服务计算的思想，采用Web服务技术将空间设备功能封装成统一的接口，建立智能空间服务模型。最后，采用无回溯反向链算法实现动态Web服务组合，以实现提供复杂服务的能力。构建的SSN本体模型能够有效融合传感器数据信息，实现的服务组合算法能够将单个简单服务组件组合成具有复杂功能的服务序列，从而进一步提高机器人服务的智能性。

技术领域

本发明属于智能服务的技术领域，涉及一种传感数据映射、服务组合和智能服务方法及装置，尤其是涉及一种智能服务空间传感数据映射方法及装置、一种智能服务空间服务组合方法及装置以及一种智能服务空间智能服务方法及装置。

背景技术

目前，智能服务空间中的设备和传感器种类不断增加，传感器源源不断地产生大量传感数据。独立的传感数据由于缺乏语义信息而难以集成在一起共同为服务机器人系统提供环境信息支持。实现数据信息的有效利用，为智能机器人提供周围环境理解成为机器人服务系统研究开发者需要考虑的问题。此外，在人机共融服务环境下，人们希望机器人具备提供复杂服务的能力，能够在对用户任务请求进行分析的基础上，结合当前实际环境信息，为用户提供更加智能化的服务。单一的服务功能有时难以完成用户任务，服务机器人需要根据当前环境信息以及系统服务池中已有的服务，抽取出可以满足用户需求的服务序列，用以完成用户提出的任务。

近年来，围绕智能服务空间中环境信息集成和机器人服务组合问题，众多学者进行了大量的研究。为了使智能空间中不同格式的传感数据能够被用户有效应用，利用语义Web为传感网增加语义信息成为传感数据通用化的方式。现阶段的研究多使用如R2RML(RDBto RDF mapping language)、D2RQ(Database to RDF query)等特定映射语言将传感器数据映射到已存在的领域本体中，这类映射语言虽然对不同的数据源和不同的领域本体具有通用性，但均不是专门设计用于支持传感数据到本体的映射语言，使用方式比较繁琐。

在机器人系统服务智能化领域，Dalal T等人认为泛在环境包含各种智能设备，设备之间的交互通信形成了一个泛在信息处理系统，将基于AI规划的方法用于解决服务组合问题，设计了一个包含事件演算推理系统的服务组合框架。现有技术中还提出了基于组件化方式构建机器人系统的思路，将泛在计算环境与机器人结合，对组件化机器人软件系统做了一定的实现，并尝试在这样的组件化系统中研究各种服务的智能性。“基于参数驱动机制的服务机器人任务自动组合方法”一文利用基于参数驱动的方法，通过对空间信息和环境上下文感知的分析，使机器人能根据场景来自动实现任务组合分配。但是，机器人对环境空间信息等知识的获取和利用有限，这制约了机器人对用户提供服务的智能性。“智能空间下基于本体的机器人服务自主认知及规划”一文中采用本体语义规则和JSHOP2任务规划的方法，使服务机器人能够根据环境信息和用户信息实现对任务的自主认知，主动为用户提供个性化的服务。但表达用户习惯和喜好的语义规则属于硬性约束，无法实现规则的自适应调整，服务认知的智能化水平较低。

针对机器人服务环境数据利用和提高服务智能问题，当前的大多数研究以特定的方式进行数据的存储和利用，构建的数据信息系统无法与外部智能机器人服务系统相融合；机器人服务多针对特定的用户请求，服务接口不具备通用性，功能也较为单一。

综上所述，针对现有技术中机器人服务环境数据利用和提高服务智能的问题，如何提高传感器数据信息可利用性和机器人服务的智能性，尚缺乏行之有效的解决方案。

发明内容