基于语义理解和回答集编程的服务机器人自主售货方法

1.一种基于语义理解和回答集编程的服务机器人自主售货方法，其特征在于包括如下步骤：
步骤1、基于机器学习大数据的语义理解
(1.1)：预处理1：通过网上获取已经标注的训练集，在此训练集上，用对数线性模型训练并通过PCCG生成语义树得出训练集的语义词典；
(1.2)预处理2：标注大量所要出售物体，用linemod模型训练得出物体识别模型；
(1.3)语义理解grounding的技术步骤：获取用户的请求，机器人生成该请求的语义，机器人获取当前的环境，机器人计算出该用户所需的物体；
步骤2、物体操作任务规划
机器人知道用户需要的物体时，如果机器人无法抓取到这个物体，机器人就会调用操作任务规划模块来为用户抓取该物体并递交给用户；具体步骤如下：
(2.1)预处理：编写规划程序；
(2.2)机器人获取当前的状态，获取柜台上摆放的物体以及位置关系；机器人获取当前的目标，即用户所需的物体，然后用iclingo执行规划程序以及机器人获取的信息，从而得出行动序列。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于所述Grounding具体如下：实现自然语言句子内容和真实环境的连接，使用规则对视觉的结果和语义理解的结果进行匹配得出句子指代的物体；第一步是句子的语义解析，第二步是环境的获取；环境的获取是通过机器人传感器得到并对物体进行识别和计算每两物体间的空间关系；第三步就是把前两步得到的结果结合起来，生成最终句子的grounding；结合的规则根据lambda演算的变量来用环境获取得到的数据库替代。

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