【摘 要】
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随着社会的发展和科技的进步,人们对机器人的需求不再满足于示教及娱乐的功能,如何让机器人更加自主、智能化的提供日常服务成为研究热点。对人的行为进行识别与理解是服务机
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随着社会的发展和科技的进步,人们对机器人的需求不再满足于示教及娱乐的功能,如何让机器人更加自主、智能化的提供日常服务成为研究热点。对人的行为进行识别与理解是服务机器人提供智能化服务的前提,是辅助老人生活、提高老人生活品质的保证。本文在山东大学服务机器人实验室所搭建的家庭服务机器人智能空间环境中,利用智能空间技术与专家系统成功实现了对老人一些日常基本活动的识别和一些潜在情况的预测。本文主要开展了如下工作:(1)设计了一种基于智能空间上下文感知系统与专家系统的人体行为识别与理解方案。通过构造上下文感知系统以及设计智能空间异构网络模型,获取了与用户行为有关的上下文信息;通过构造CLIPS专家系统来实现上下文信息的推理。上下文感知系统与专家系统的结合有效实现了高层行为的理解。(2)针对用于行为理解的知识的特点,本文采用可信度来度量知识的不确定性,通过多次上下文信息的采集实验,获取了各信息的可信度,并根据人日常活动准则的可信度水平,提出了一种基于可信度的推理方式;鉴于用于行为推理的CLIPS推理机的特点,分别采用产生式表示法和三元组对用于行为理解的规则和信息进行了表示;在此基础上,设计了一种用于行为理解的规则库和事实库实现行为理解规则和事实的合理存储。(3)针对固定数量的规则对行为理解准确性的限制,本文采用粗糙集理论实现了规则库的自动扩充。先后采用属性约简算法以及属性值约简算法对规则库中的规则进行了约简,最终生成了新的简单规则。通过知识约简方式,在一定程度上扩充了规则库,提高了行为理解的准确性。(4)集成了行为理解各个功能模块,形成一个用于行为理解的软件系统,并利用该系统对人的日常行为进行了仿真实验。
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