本發(fā)明涉及機器人領(lǐng)域，具體涉及一種針對兒童的機器人多模態(tài)輸出方法及機器人。

背景技術(shù)：

在傳統(tǒng)的兒童教育應(yīng)用場景中，通常人們按照兒童年齡劃分學(xué)習(xí)區(qū)間，針對不同的學(xué)習(xí)區(qū)間采用不同的教材。但是上述方法忽略了兒童的個體差異，無法向兒童提供符合其自身發(fā)展的針對性的教育輔導(dǎo)。

為了提高兒童的教學(xué)質(zhì)量，在現(xiàn)有技術(shù)中，通常是由教師根據(jù)自己的教學(xué)經(jīng)驗針對不同的兒童進行一定的單獨輔導(dǎo)。但是，受限于教師自身教學(xué)經(jīng)驗水平以及精力，教師的單獨輔導(dǎo)僅僅只能起到很小的輔助作用。

隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展，智能機器人的越來越多的被應(yīng)用到人類日常的生產(chǎn)生活中。尤其的，當前很多智能機器人被應(yīng)用與兒童的教育應(yīng)用場景。機器人應(yīng)用的普及使得有機器人替代一部分教師職能實現(xiàn)單獨輔導(dǎo)教育成為了可能。但是，在現(xiàn)有技術(shù)中，機器人也只能按照兒童年齡劃分學(xué)習(xí)區(qū)間，針對不同的學(xué)習(xí)區(qū)間采用不同的教材。相對于教師的單獨輔導(dǎo)，其進步也只在于單獨輔導(dǎo)的耗時以及強度上，教育質(zhì)量并沒有發(fā)生根本性的提升。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明提供了一種針對兒童用戶的機器人多模態(tài)輸出方法，所述方法包括：

獲取當前兒童用戶的個體特征集；

獲取匹配所述個體特征集的評級問題，并以多模態(tài)輸出模式將所述評級問題輸出給所述兒童用戶；

獲取所述兒童用戶針對所述評級問題的應(yīng)答輸入；

根據(jù)所述應(yīng)答輸入確定所述兒童用戶的能力級別；

基于所述能力級別配置針對所述兒童用戶的行為輸出信息；

在與所述兒童用戶交互時，利用所述行為輸出信息進行多模態(tài)輸出。

在一實施例中，以多模態(tài)輸出模式將所述評級問題輸出給所述兒童用戶，其中：

在輸出所述評級問題的過程中根據(jù)所述兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整所述評級問題的具體內(nèi)容和/或具體輸出模式。

在一實施例中，在輸出所述評級問題的過程中根據(jù)所述兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整所述評級問題的具體內(nèi)容和/或具體輸出模式，包括：

獲取所述兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)并解析，確定所述兒童用戶針對當前的所述評級問題的情緒；

當所述兒童用戶厭煩當前的所述評級問題時終止當前的所述評級問題的輸出。

在一實施例中，獲取匹配所述個體特征集的評級問題，包括：

根據(jù)個體特征集對當前所述兒童用戶所處能力級別進行初步評定；

以所述初步評定的結(jié)果從評級題庫中選取所述評級問題。

在一實施例中，所述方法還包括：

對所述兒童用戶重新進行能力級別檢測以更新所述兒童用戶的能力級別。

在一實施例中，所述方法還包括：

預(yù)先確定適合不同能力級別的兒童用戶的交互應(yīng)用；

在交互過程中根據(jù)當前的所述兒童用戶的能力級別所屬的類別范圍調(diào)用對應(yīng)的交互應(yīng)用。

本發(fā)明還提出了一種針對兒童用戶的機器人，所述機器人包括：

特征采集模塊，其配置為獲取當前兒童用戶的個體特征集；

評級問題輸出模塊，其配置為獲取匹配所述個體特征集的評級問題，并以多模態(tài)輸出模式將所述評級問題輸出給所述兒童用戶；

問題應(yīng)答獲取模塊，其配置為獲取所述兒童用戶針對所述評級問題的應(yīng)答輸入；

能力級別確認模塊，其配置為根據(jù)所述應(yīng)答輸入確定所述兒童用戶的能力級別；

行為輸出配置模塊，其配置為基于所述能力級別配置針對所述兒童用戶的行為輸出信息；

交互輸出模塊，其配置為在與所述兒童用戶交互時，利用所述行為輸出信息進行多模態(tài)輸出。

在一實施例中，所述評級問題輸出模塊還配置為：

在輸出所述評級問題的過程中根據(jù)所述兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整所述評級問題的具體內(nèi)容和/或具體輸出模式。

在一實施例中，所述評級問題輸出模塊還配置為：

根據(jù)個體特征集對當前所述兒童用戶所處能力級別進行初步評定；

以所述初步評定的結(jié)果從評級題庫中選取所述評級問題。

在一實施例中：

所述行為輸出配置模塊配置為以所述能力級別確定適合不同能力級別的兒童用戶的交互應(yīng)用；

所述交互輸出模塊配置為在交互過程中根據(jù)當前的所述兒童用戶的能力級別所屬的類別范圍調(diào)用對應(yīng)的交互應(yīng)用。

根據(jù)本發(fā)明的方法，機器人可以實現(xiàn)匹配兒童個人的能力級別的交互輸出，使得機器人在教育應(yīng)用場景中可以提供更符合兒童自身發(fā)展的教育輔導(dǎo)內(nèi)容，實現(xiàn)因材施教的教育模式。相較于現(xiàn)有技術(shù)，根據(jù)本發(fā)明的方法，不僅大大提高了機器人在與兒童的人機交互過程中的用戶體驗，而且有效提高了機器人教學(xué)的教學(xué)質(zhì)量。

本發(fā)明的其它特征或優(yōu)點將在隨后的說明書中闡述。并且，本發(fā)明的部分特征或優(yōu)點將通過說明書而變得顯而易見，或者通過實施本發(fā)明而被了解。本發(fā)明的目的和部分優(yōu)點可通過在說明書、權(quán)利要求書以及附圖中所特別指出的步驟來實現(xiàn)或獲得。

附圖說明

附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，并且構(gòu)成說明書的一部分，與本發(fā)明的實施例共同用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的限制。在附圖中：

圖1是根據(jù)本發(fā)明一實施例的方法流程圖；

圖2～圖5是根據(jù)本發(fā)明實施例的方法的部分流程圖；

圖6是根據(jù)本發(fā)明一實施例的機器人系統(tǒng)結(jié)構(gòu)簡圖；

圖7以及圖8是根據(jù)本發(fā)明實施例的機器人系統(tǒng)部分結(jié)構(gòu)簡圖。

具體實施方式

以下將結(jié)合附圖及實施例來詳細說明本發(fā)明的實施方式，借此本發(fā)明的實施人員可以充分理解本發(fā)明如何應(yīng)用技術(shù)手段來解決技術(shù)問題，并達成技術(shù)效果的實現(xiàn)過程并依據(jù)上述實現(xiàn)過程具體實施本發(fā)明。需要說明的是，只要不構(gòu)成沖突，本發(fā)明中的各個實施例以及各實施例中的各個特征可以相互結(jié)合，所形成的技術(shù)方案均在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。

在傳統(tǒng)的兒童教育應(yīng)用場景中，通常人們按照兒童年齡劃分學(xué)習(xí)區(qū)間，針對不同的學(xué)習(xí)區(qū)間采用不同的教材。但是上述方法忽略了兒童的個體差異，無法向兒童提供符合其自身發(fā)展的針對性的教育輔導(dǎo)。

為了提高兒童的教學(xué)質(zhì)量，在現(xiàn)有技術(shù)中，通常是由教師根據(jù)自己的教學(xué)經(jīng)驗針對不同的兒童進行一定的單獨輔導(dǎo)。但是，受限于教師自身教學(xué)經(jīng)驗水平以及精力，教師的單獨輔導(dǎo)僅僅只能起到很小的輔助作用。

隨著機器人技術(shù)的不斷發(fā)展，智能機器人的越來越多的被應(yīng)用到人類日常的生產(chǎn)生活中。尤其的，當前很多智能機器人被應(yīng)用與兒童的教育應(yīng)用場景。機器人應(yīng)用的普及使得有機器人替代一部分教師職能實現(xiàn)單獨輔導(dǎo)教育成為了可能。但是，在現(xiàn)有技術(shù)中，機器人也只能按照兒童年齡劃分學(xué)習(xí)區(qū)間，針對不同的學(xué)習(xí)區(qū)間采用不同的教材。相對于教師的單獨輔導(dǎo)，其進步也只在于單獨輔導(dǎo)的耗時以及強度上，教育質(zhì)量并沒有發(fā)生根本性的提升。

針對上述問題，本發(fā)明提出了一種針對兒童的機器人多模態(tài)輸出方法。在本發(fā)明一實施例中，在機器人和兒童用戶進行交互輸出(進行輔導(dǎo)教育)時，根據(jù)當前兒童用戶的相關(guān)具體特征(學(xué)習(xí)理解能力、知識掌握程度等具體的特征信息)來生成匹配當前兒童用戶的交互輸出(匹配當前兒童的輔導(dǎo)教育內(nèi)容形式)。從而實現(xiàn)有針對性的教育輔導(dǎo)，使得機器人在教育應(yīng)用場景中可以提供更符合兒童自身發(fā)展的教育輔導(dǎo)內(nèi)容，實現(xiàn)因材施教的教育模式。相較于現(xiàn)有技術(shù)，根據(jù)本發(fā)明的方法，不僅大大提高了機器人在與兒童的人機交互過程中的用戶體驗，而且有效提高了機器人教學(xué)的教學(xué)質(zhì)量。

進一步的，在實際應(yīng)用場景中，一個人的相關(guān)學(xué)習(xí)能力特征是一個很抽象的概念。為了實現(xiàn)理想的因材施教的教育模式。在本發(fā)明一實施例中，將兒童的學(xué)習(xí)能力量化表示，利用能力級別來量化表示兒童的學(xué)習(xí)能力。利用問答的模式向兒童用戶輸出評級問題，并基于兒童用戶的應(yīng)答來確定其能力級別，然后進行匹配兒童個人的能力級別的交互輸出(教育輔導(dǎo))。

進一步的，在實際應(yīng)用場景中，同一套評級問題不可能適用所有的評級場合。例如適用于5歲兒童的評級問題放到7歲兒童的評級場合就變得不適用。為了保證對兒童用戶能力級別的評定結(jié)果的正確性，在本發(fā)明一實施例中，用于評級的評級問題是根據(jù)當前參加評級的兒童用戶的個人特征所確定的，這樣，就可以保證評級問題與當前兒童用戶匹配，從而保證評級結(jié)果的準確性。

接下來基于附圖詳細描述根據(jù)本發(fā)明實施例的方法的詳細流程，附圖的流程圖中示出的步驟可以在包含諸如一組計算機可執(zhí)行指令的計算機系統(tǒng)中執(zhí)行。雖然在流程圖中示出了各步驟的邏輯順序，但是在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟。

如圖1所示，在一實施例中，機器人首先獲取當前兒童用戶的個體特征集(步驟S100)。在這里，個體特征集為一條或多條個體特征的集合，每條個體特征用于描述兒童用戶的一項特征(例如，年齡、學(xué)習(xí)經(jīng)歷、科目偏向等)。

然后根據(jù)兒童用戶的個體特征集獲取匹配兒童用戶個體特征集的評級問題(步驟S110)，并以多模態(tài)輸出模式將評級問題輸出給兒童用戶(步驟S120)。接著獲取兒童用戶針對評級問題的應(yīng)答輸入(步驟S130)；根據(jù)應(yīng)答輸入確定兒童用戶的能力級別(步驟S140)；基于兒童用戶的能力級別配置針對兒童用戶的行為輸出信息(步驟S150)。最后，在之后的與兒童用戶交互過程中，利用行為輸出信息進行多模態(tài)輸出(步驟S60)。

由于針對兒童用戶進行的多模態(tài)輸出是基于行為輸出信息的，而行為輸出信息的配置是根據(jù)兒童用戶自身的能力級別。因此，機器人可以實現(xiàn)匹配兒童個人的能力級別的交互輸出，使得機器人在教育應(yīng)用場景中可以提供更符合兒童自身發(fā)展的教育輔導(dǎo)內(nèi)容，實現(xiàn)因材施教的教育模式。相較于現(xiàn)有技術(shù)，根據(jù)本發(fā)明的方法，不僅大大提高了機器人在與兒童的人機交互過程中的用戶體驗，而且有效提高了機器人教學(xué)的教學(xué)質(zhì)量。

進一步的，在一實施例中，機器人采用題庫抽取的方式來獲取評級問題。即，預(yù)先構(gòu)造包含多個不同評級問題的評級題庫，在獲取個人特征集后，從評級題庫中搜索抽取匹配當前獲取的個人特征集的評級問題。具體的，為題庫中每個評級問題設(shè)置對應(yīng)的匹配標簽，根據(jù)匹配標簽確認個人特征集中具體的個人特征所對應(yīng)的評級問題。

進一步的，在一實施例中，并不是直接根據(jù)個人特征集從題庫中抽取問題。而是如圖2所示，待機器人獲取到當前兒童用戶的個人特征集(步驟S200)后，首先根據(jù)個體特征集對當前兒童用戶所處能力級別進行初步評定(步驟S211)；然后以初步評定的結(jié)果從評級題庫中選取評級問題(步驟S212)。

進一步的，在實際的交互場景中，一般情況下，成人用戶針對某一問題的應(yīng)答主要包含：

(1)知道答案-給出答案；

(2)不知道答案-無法給出答案或者給出錯誤答案

兩種情況。

但是，兒童用戶的對當前事物的專注程度是一個很不穩(wěn)定的狀態(tài)。其在知道答案的情況下，會因為對當前提問喪失興趣或是被其他事物吸引注意力而無法給出答案或是給出錯誤答案。這就使得機器人在步驟S130中獲取到的應(yīng)答輸出并不能正確的反映兒童用戶的實際能力水平。

針對上述問題，在本發(fā)明一實施例中，機器人在輸出評級問題的過程中根據(jù)兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整評級問題的具體內(nèi)容和/或具體輸出模式。從而盡可能的保證兒童用戶的應(yīng)答輸入是可以正確反映其實際的能力水平的應(yīng)答輸入。

具體的，在一實施例中，機器人在輸出評級問題的過程中獲取兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)并解析，確定兒童用戶針對當前的評級問題的情緒；當兒童用戶厭煩當前的評級問題時終止當前的評級問題的輸出。

如圖3所示，機器人輸出評級問題(步驟S310)；在輸出評級問題的過程中獲取兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)(步驟S320)并解析(步驟S330)，確定兒童用戶針對當前正在輸出的評級問題的情緒(步驟S340)；判斷是否存在厭煩情緒(步驟S350)。

如果兒童用戶對當前正在輸出的評級問題并沒有厭煩情緒，則繼續(xù)輸出評級問題并從問題輸出完畢后的兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)中提取應(yīng)答輸出(步驟S360)。如果兒童用戶對當前正在輸出的評級問題報有厭煩情緒，則停止輸出當前正在輸出的評級問題(步驟S370)。

進一步的，在一實施例中，如圖4所示，機器人輸出評級問題(步驟S410)；在輸出一個評級問題后獲取兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)(步驟S420)并解析(步驟S430)，確定兒童用戶針對已經(jīng)輸出的那個評級問題的情緒(步驟S440)；判斷是否存在厭煩情緒(步驟S450)。

如果兒童用戶對已經(jīng)輸出的評級問題并沒有厭煩情緒，則從當前獲取的兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)中提取應(yīng)答輸出(步驟S460)并輸出下一個評級問題(步驟S470)。

如果兒童用戶對已經(jīng)輸出的評級問題報有厭煩情緒，則不從當前獲取的兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)中提取應(yīng)答輸出(已經(jīng)輸出的評級問題作廢)(步驟S480)。

進一步的，在一實施例中，在步驟S370或步驟S480(兒童用戶對評級行為產(chǎn)生厭煩)之后，機器人停止評級行為。如圖5所示，機器人暫停評級行為(步驟S510)，保存當前的評級問題輸出進度(步驟S520)，然后采用其他的交互策略與兒童用戶進行人機交互(步驟S530)。

在人機交互的過程中，機器人確定兒童用戶的狀態(tài)(步驟S540)，根據(jù)兒童用戶的狀態(tài)判斷是否可以開始評級行為(步驟S550)，如果不可以，則繼續(xù)采用其他的交互策略與兒童用戶進行人機交互(返回步驟S530)。如果可以，則調(diào)出已保存的評級問題輸出進度，基于該進度繼續(xù)輸出未完成輸出的評級問題(步驟S560)。

進一步的，在某些交互場景中，兒童用戶對當前正在輸出或者已經(jīng)輸出的評級問題抱有厭煩情緒可能僅僅是針對這一個評級問題(當前正在輸出或者已經(jīng)輸出的評級問題)，而不是對整個評級行為抱有厭煩情緒。

因此，為了盡可能一次性的完成評級行為，在一實施例中，當兒童用戶對當前正在輸出的評級行為抱有厭煩情緒時，機器人停止輸出當前正在輸出的評級問題，換一個評級問題進行輸出。當兒童用戶連續(xù)兩次對評級問題抱有厭煩情緒時，認定其對評級行為抱有厭煩情緒，暫停評級行為。

進一步的，在另一實施例中，當兒童用戶對已經(jīng)輸出的評級問題抱有厭煩情緒時，將兒童用戶抱有厭煩情緒的評級問題標記為輸出無效，不獲取該問題所對應(yīng)的應(yīng)答輸出，并且按照正常模式繼續(xù)輸出下一個評級問題。當兒童用戶對連續(xù)的兩個評級問題抱有厭煩情緒時，認定其對評級行為抱有厭煩情緒，暫停評級行為。

進一步的，機器人在進行評級問題的輸出時是以多模態(tài)輸出模式將評級問題輸出給兒童用戶的，其多模態(tài)輸出模式的確定基準就是要保證兒童用戶對評級問題的關(guān)注程度，盡量避免兒童用戶對評級問題產(chǎn)生厭煩情緒。因此，在一實施例中，機器人根據(jù)兒童用戶的個體特征(例如喜好等)來確定評級問題的多模態(tài)輸出模式。例如，針對低年齡的兒童用戶采用圖畫加聲音的輸出方式，盡可能的減少文字輸出，并夾雜該年齡段兒童所喜歡的動畫人物。

進一步的，在實際的應(yīng)用場景中，兒童用戶的能力級別是不斷變化的。因此，在一實施例中，定期或是不定期(或者在每個階段的學(xué)習(xí)輔導(dǎo)完成后)對兒童用戶重新進行能力級別檢測以更新兒童用戶的能力級別，并且根據(jù)兒童用戶的新的能力級別配置針對兒童用戶的新的行為輸出信息。在之后的與兒童用戶交互過程中，利用新的行為輸出信息進行多模態(tài)輸出。

進一步的，在一實施例中，行為輸出信息的配置還參考兒童的能力級別的變化情況。例如，當前能力級別的上升情況并沒有達到預(yù)期目標(在一個輔導(dǎo)學(xué)習(xí)階段后，兒童用戶的能力級別并沒有達到預(yù)期的等級)時，說明當前的行為輸出信息的設(shè)置并不理想，因此需要更換行為輸出信息的配置。

進一步的，在一實施例中，采用調(diào)用不同的交互應(yīng)用的方式來實現(xiàn)與兒童用戶的人機交互。具體的，預(yù)先確定適合不同能力級別的兒童用戶的交互應(yīng)用；然后在交互過程中根據(jù)當前的兒童用戶的能力級別所屬的類別范圍調(diào)用對應(yīng)的交互應(yīng)用。

基于本發(fā)明的方法，本發(fā)明還提出了一種針對兒童用戶的機器人。如圖6所示，在一實施例中，機器人包括

特征采集模塊610，其配置為獲取當前兒童用戶600的個體特征集；

評級問題輸出模塊620，其配置為獲取匹配當前兒童用戶600的個體特征集的評級問題，并以多模態(tài)輸出模式將評級問題輸出給兒童用戶600；

問題應(yīng)答獲取模塊630，其配置為獲取兒童用戶600針對評級問題的應(yīng)答輸入；

能力級別確認模塊640，其配置為根據(jù)應(yīng)答輸入確定兒童用戶600的能力級別；

行為輸出配置模塊650，其配置為基于能力級別配置針對兒童用戶600的行為輸出信息；

交互輸出模塊660，其配置為在與兒童用戶600交互時，利用行為輸出信息進行多模態(tài)輸出。

進一步的，在一實施例中評級問題輸出模塊還配置為：在輸出評級問題的過程中根據(jù)兒童用戶的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)調(diào)整評級問題的具體內(nèi)容和/或具體輸出模式。

具體的，如圖7所示，評級問題輸出模塊720包括：

用戶情緒確認模塊721，其配置為獲取兒童用戶700的多模態(tài)輸入數(shù)據(jù)并解析，確定兒童用戶700針對當前的評級問題的情緒；

評級問題確認單元723，其配置為根據(jù)特征采集模塊710獲取的兒童用戶700的個體特征集獲取匹配的評級問題；

評級問題輸出模塊722，其配置為向兒童用戶700輸出評級問題，并且當兒童用戶700厭煩當前的評級問題時終止當前的評級問題的輸出。

進一步的，在一實施例中，評級問題輸出模塊還配置為：

根據(jù)個體特征集對當前兒童用戶所處能力級別進行初步評定；

以初步評定的結(jié)果從評級題庫中選取評級問題。

具體的，如圖8所示，評級問題輸出模塊820包括：

初評單元823，其配置為其配置為根據(jù)特征采集模塊810獲取的兒童用戶800的個體特征集對當前兒童用戶800所處能力級別進行初步評定；

評級問題選取單元822，其配置為以初步評定的結(jié)果從評級題庫中選取評級問題；

評級問題輸出模塊821，其配置為向兒童用戶800輸出評級問題。

進一步的，在一實施例中，行為輸出配置模塊配置為以能力級別確定適合不同能力級別的兒童用戶的交互應(yīng)用；交互輸出模塊配置為在交互過程中根據(jù)當前的兒童用戶的能力級別所屬的類別范圍調(diào)用對應(yīng)的交互應(yīng)用。

雖然本發(fā)明所公開的實施方式如上，但所述的內(nèi)容只是為了便于理解本發(fā)明而采用的實施方式，并非用以限定本發(fā)明。本發(fā)明所述的方法還可有其他多種實施例。在不背離本發(fā)明實質(zhì)的情況下，熟悉本領(lǐng)域的技術(shù)人員當可根據(jù)本發(fā)明做出各種相應(yīng)的改變或變形，但這些相應(yīng)的改變或變形都應(yīng)屬于本發(fā)明的權(quán)利要求的保護范圍。