用于社交机器人的 RDF 语义网络
RDF semantic network for social robotics
我想以 "Subject, predicate, object" 的形式将社交机器人的传入视觉数据保存到语义内存中作为 RDF 三元组。我不确定这种数据结构应该如何用 C++ 编程。我的第一次尝试是这样的：
class RDFentry {
public:
int subject;
std::string predicate;
int object;
};
std::vector<RDFentry> myrdf = {};
myrdf.push_back({i,"infront",3});
一个示例条目是："subect #1 spatial relation is infront of object #3" 的缩写“1 infront 3”。我的问题是，时间范围内缺少一个字段。这个想法不仅存储空间关系，还存储时间信息。另一个问题是，如果有第四个时间码字段，RDF 数据库中的条目数将会激增。正常游戏每秒生成30帧，所以程序一分钟后运行，语义记忆就满了。我如何解决这些问题，是否有任何论文给出了社交机器人上下文中 RDF 三元组存储的示例？
添加 time 字段后，我们得到如下内容：
struct RDFentry {
unsinged int subject;
std::string predicate;
unsinged int object;
unsinged long time;
};
std::vector<RDFentry> myrdf;
myrdf.emplace_back(i, "infront", 3, /*time*/);
要提高内存使用率和性能，请注意：
- 使用
emplace_back 而不是 push_back。
subject和object使用最小的数据类型（这里我使用了unsigned int）。- 如果谓词字段应该包含一些特定的值，您可以用您自己的
enum. 替换那个重量级的 std:string
- 你可能已经知道，
std::vector是一个连续的内存数据结构，每次你insert/remove一个值to/from它，它可能会将整个数组复制到新的地方.所以推荐使用链表
- 如果那些 RDF 条目太多而您的程序的内存无法存储，您应该设置一个文件输出流并将它们保存在磁盘上。
我想以 "Subject, predicate, object" 的形式将社交机器人的传入视觉数据保存到语义内存中作为 RDF 三元组。我不确定这种数据结构应该如何用 C++ 编程。我的第一次尝试是这样的：
class RDFentry {
public:
int subject;
std::string predicate;
int object;
};
std::vector<RDFentry> myrdf = {};
myrdf.push_back({i,"infront",3});
一个示例条目是："subect #1 spatial relation is infront of object #3" 的缩写“1 infront 3”。我的问题是，时间范围内缺少一个字段。这个想法不仅存储空间关系，还存储时间信息。另一个问题是，如果有第四个时间码字段，RDF 数据库中的条目数将会激增。正常游戏每秒生成30帧，所以程序一分钟后运行，语义记忆就满了。我如何解决这些问题，是否有任何论文给出了社交机器人上下文中 RDF 三元组存储的示例？
添加 time 字段后，我们得到如下内容：
struct RDFentry {
unsinged int subject;
std::string predicate;
unsinged int object;
unsinged long time;
};
std::vector<RDFentry> myrdf;
myrdf.emplace_back(i, "infront", 3, /*time*/);
要提高内存使用率和性能，请注意：
- 使用
emplace_back而不是push_back。 subject和object使用最小的数据类型（这里我使用了unsigned int）。- 如果谓词字段应该包含一些特定的值，您可以用您自己的
enum. 替换那个重量级的 - 你可能已经知道，
std::vector是一个连续的内存数据结构，每次你insert/remove一个值to/from它，它可能会将整个数组复制到新的地方.所以推荐使用链表 - 如果那些 RDF 条目太多而您的程序的内存无法存储，您应该设置一个文件输出流并将它们保存在磁盘上。
std:string