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申请/专利权人：维布络有限公司

摘要：本发明公开了一种在动态异构机器人环境内执行任务的方法和系统。所述方法包括提取与多个数据类别相关联的数据，并从所提取的数据中获得多个因素。该方法进一步包括通过深度学习网络，确定所述多个因素之间的多个关联关系。该方法还包括根据所述多个关联关系，获得所述多个因素当中一组因素的多个情感参数。该方法可进一步包括使用多个机器人来模拟执行所述至少一个当前任务。该方法可进一步包括通过对所述模拟的结果进行强化学习而对所述多个情感参数中的至少一个情感参数进行迭代式重新调节。该方法可进一步包括使用所述多个机器人来执行所述至少一个当前任务。

主权项：1.一种在动态异构机器人环境内执行任务的方法，其特征在于，所述方法包括：由任务执行装置响应于识别至少一个当前任务，提取与多个数据类别相关联的数据，其中，所述数据从多个数据源中提取，所述多个数据类别当中的每一个类别均与所述多个数据源当中的至少一个数据源相关联；由所述任务执行装置通过深度学习网络从所提取的数据中获得多个因素；由所述任务执行装置通过所述深度学习网络确定所述多个因素之间的多个关联关系，其中，所述多个关联关系包括所述多个因素当中的两个或更多个因素之间的加权关系；由所述任务执行装置根据所述多个关联关系获得所述多个因素当中的一组因素的多个情感参数，其中，所述多个情感参数具有层次且所述多个情感参数当中的每一个情感参数由数值表示；由所述任务执行装置根据施加至所述一组因素中的至少一个关联因素的所述多个情感参数当中的每一个情感参数，使用多个机器人来模拟执行所述至少一个当前任务，其中，所述任务执行装置将最佳协作方式的特性映射至所述多个机器人的可用组合，其中，所述最佳协作方式选自强化学习模拟中之前计算出的模拟模式；由所述任务执行装置通过对所述模拟的结果进行强化学习而对所述多个情感参数中的至少一个情感参数进行迭代式重新调节，其中，所述迭代式重新调节进行至所述多个情感参数当中的每一个情感参数均大于预设阈值为止；以及由所述任务执行装置响应于所述迭代式重新调节，根据施加至所述一组因素中的至少一个关联因素的所述多个情感参数当中的每一个情感参数，使用所述多个机器人来执行所述至少一个当前任务。

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