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龙图腾网获悉之江实验室申请的专利一种基于状态知识图谱的机器人自主行为驱动方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115328129B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210961008.9，技术领域涉及：G05D1/43；该发明授权一种基于状态知识图谱的机器人自主行为驱动方法是由周元海;朱佳凯;宋伟;朱世强;龙沁沁;任杰;穆宗昊设计研发完成，并于2022-08-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于状态知识图谱的机器人自主行为驱动方法在说明书摘要公布了：本发明属于人工智能机器人任务行为规划、知识图谱技术领域，一种基于状态知识图谱的机器人自主行为驱动方法，包括如下步骤：步骤1：构建任务组知识图谱；步骤2：构建三元组知识图谱；步骤3：构建状态知识图谱；步骤4：设计决策和驱动方法；步骤5：设计任务决策闭环控制系统。本发明方法使用知识图谱和动态感知系统，生成一种自动的机器人行为驱动方法。使用该方案能够将机器人的任意行为与动态感知系统结合起来，该结合过程不需要过多的人为编辑和干预，作为技术使用方，只需要进行设置状态的阈值和期望附着状态，即可以完成对机器人行为的自主控制。

本发明授权一种基于状态知识图谱的机器人自主行为驱动方法在权利要求书中公布了：1.一种基于状态知识图谱的机器人自主行为驱动方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤1：构建任务组知识图谱； 将任务知识节点分类为两个种类：基本任务动作节点和任务节点； 对于动作节点，其中的参数有name、motionId、dsp、weight、vars、collection，分别表示任务名称、动作执行原语ID、动作情景描述信息、动作权重、参数变量表、作为集合判定； 对于任务节点，其中参数有name、collection、weight，分别表示节点名称、集合判定、权重； 步骤2：构建三元组知识图谱； 构造一个节点，节点由名词构成，包含名词特征features列表；节点之间关系为及物动词节点vt，表示源节点source通过动作vt作用到target节点；可以出现环路；再次，根据环境变化构建场景中人、物的实时追踪信息； 步骤3：构建状态知识图谱； 状态知识图谱的节点表示两个相对的状态，边为有向边，表示状态之间发生转移的动作，状态之间发生转移动作必须要与任务知识中的节点对应，状态知识必须要提供感知信息的获取方式和由感知到状态变化的算法，通过这样的计算将实时的环境信息改变反馈到场景改变； 所述步骤3的状态知识的定义如下，一个状态知识的知识节点记作S，状态间的关系计算R；其中S记录一个状态符号，R记录一个动作或者任务，由两个S节点和一个有向R构成一个三元组，记作S1–R-S2，通过记录这样的三元组，构成集合{S1–R-S2}，记作状态知识图谱； 步骤4：设计决策和驱动方法： 步骤4.1：将感知信息转化为一种空间曲面分布； 步骤4.1.1：从知识库中取出采样点，获得该种曲面分布的特殊值，然后使用基础二次函数进行插值，形成一个特定的曲面，该曲面必须是一个凸曲面，该曲面认为是一个条件决策空间； 步骤4.1.2：获取实例化的目标在场景中的位置，然后将其曲面中心0,0点置于该目标在场景中的位置； 步骤4.1.3：在场景中出现一个分布曲面，该曲面认为是由状态向整体环境的影响； 步骤4.2：设计一种由感知到状态变化的方法，使用该方法让感知信息按照知识图谱的描述，转化为形成一种知识表征的算法； 步骤4.2.1：对于任意的感知，在感知层面进行分类，依托不同的状态识别算法，归类到状态知识图谱中对应的状态描述，然后附加到对应场景的实例； 步骤4.2.2：实例的强度由感知给出，记作f，周边形成的状态分布由状态知识和感知实时计算得出，曲面将给出每个空间分布点的状态，表示为以下： f＝Fx,y,z 步骤4.2.3：相同状态的曲面可以在空间中进行叠加，这样相对于任意一个点出现决策时将会获得一个标量的状态，该标量从机器人所在位置作为另个一个标量，即可认为存在一个向量，该向量指出了机器人受到该状态的影响和状态作用到机器人的强度： fsum＝∑Fx,y,z； 步骤5：设计任务决策闭环控制系统； 步骤5.1：对于一个在预制集合中的状态s，在场景中的状态曲面中搜索该状态的表达，如果不存在该状态，那么则不进行任何处理； 步骤5.2：如果存在该状态s的实例，那么计算该状态s对机器人的影响，如果该状态s不是处在一个极值状态，那么机器人就会生成这样的决策，使得当前状态s朝着预制状态改变； 步骤5.3：同时，在知识库中可以查询到所有可以使得状态s朝着预制状态改变的事件，该事件将会作为主任务触发自主决策； 步骤5.4：在自主决策时，当出现任务选择，则使用知识库搜索状态，获取到该状态在场景中是否存在实例，如果该状态在场景中存在实例，那么该状态曲面在空间中的分布将会影响到机器人当前的决策。

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