基于上下文的人-群体机器人交互技术与系统研究

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近年来,随着智能机器人的发展,机器人的工作方式从单个机器人逐渐转为群体机器人协作完成任务的方式。因此开展移动机器人群体选择、交互和感知推理等技术的研究具有重要作用。本文的主要研究内容包括以下三个方面:(1)三维手势识别与交互技术:采用Leap Motion作为手势传感器捕捉控制者手部信息,作为人-群体机器人人机交互输入数据;基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对静态手势进行识别;基于动态时间规整(Dynamic Time Warping,DTW)对动态手势序列进行识别;对用户连续输入的动态手势序列进行分割,并对分割之后的序列进行识别。(2)基于动态包围盒的三维空间群体选择技术:用户通过创建和控制动态包围盒选择移动中的集群;动态包围盒通过动态变化算法使自身与周围移动集群的相对距离保持稳定,降低用户在选择移动集群时的交互负担;通过三维空间射线法以及集群个体的方向包围盒(Oriented Bounding Box,OBB)来确定动态包围盒包含的物体以及处于动态包围盒边缘的模糊物体。本方法在召回率上达到了97.75%以上,比其他群体选择方法提高了7.42%。在交互效率上比单一的目标选择方法提高了85.84%。在交互准确率上比其他群体选择方法提升了52.13%,综合准确率与召回率的F1指标(式(6-3))上提高了32.71%。(3)基于上下文的人机交互技术:通过提取用户交互的上下文信息推断用户当前的交互意图;使用部分可观察马尔科夫决策过程(Partially Observable Markov Decision Process,POMDP)对用户的交互上下文进行推理;采用基于值迭代的离线训练方式得到POMDP模型的策略,同时扩展多个观察变量路径,增加值迭代的深度,并采用基于概率密度的方式选取迭代过程中的下一个动作等三种改进方式。本方法的收敛效率相比于SARSOP提高了42.7%,短时间内获得的回报值提升了30.9%。本文通过移动群体机器人选择实验和群体机器人任务控制实验验证了技术和系统的可行性与可用性。
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