一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法

本发明公开了一种基于图神经网络和空间知识图谱的机器人常识推理方法，具体包括S1通过收集和整理室内家居环境场景中的常识，构建由实体和关系组成的室内常识知识图谱；S2使用视觉关系识别方法构建实例知识图谱，针对机器人运行环境中存在的实际物品空间关系，实时生成物品到空间关系到物品的三元组；S3使用图神经网络中的传播聚合方法学习知识表示，将知识图谱中的实体和关系表示到连续特征空间中，实现空间域知识图谱中实体和关系的语义表示；S4利用空间域知识图谱表示推理室内常识，或设计相关实体查询，利用图神经网络模型中实体表示，推理相似实体。通过引入图神经网络的传播与聚合方法，提升了常识推理的效率。