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文檔簡介
1、在服務(wù)機(jī)器人研究領(lǐng)域里,如何使服務(wù)機(jī)器人獲得用戶意圖是當(dāng)前研究的熱點之一,如果機(jī)器人能夠在協(xié)作過程中掌握用戶的意圖那么機(jī)器人就能夠更好的與用戶協(xié)作,提供更高效的服務(wù)。機(jī)器人的主動學(xué)習(xí)(Activerobotlearning,ARL)是一種研究如何使機(jī)器人能夠理解用戶的意圖的方法,這種方法使機(jī)器人在與用戶協(xié)作的過程中能夠主動的采取一些試探動作,并根據(jù)用戶對這些試探動作的反應(yīng)獲得用戶的意圖。如何設(shè)計試探動作是實現(xiàn)機(jī)器人主動學(xué)習(xí)(ARL)的關(guān)
2、鍵部分之一,本文就是關(guān)于如何建立用于ARL的試探動作庫(Testactionbank,TAB)。這些試探動作必須具有代表性,能夠把用戶對試探動作的反應(yīng)與最終的用戶意圖自然的聯(lián)系起來。由于機(jī)器人所能做的動作很多,但其中有很多是相似的,而對于相似的動作,其測試動作也會是相似的,因此,對測試動作分類分層是必須的,并且很關(guān)鍵,對測試動作不科學(xué)的組織將會影響機(jī)器人主動學(xué)習(xí)的效率。本文將介紹如何將機(jī)器人所做的任務(wù)分類,并討論任務(wù)類別的樹狀結(jié)構(gòu)圖,然
3、后介紹針對相應(yīng)的任務(wù)如何確定用戶意圖及其相應(yīng)的試探動作。主要內(nèi)容有,首先介紹了服務(wù)機(jī)器人方面的背景知識和ARL及其試探動作庫;之后建立基于動詞特征向量的任務(wù)分類器,使用該分類器將命令與任務(wù)類對應(yīng)起來;在任務(wù)分離器的基礎(chǔ)之上歸納了服務(wù)機(jī)器人的幾種典型的服務(wù),并分析了這些服務(wù)中涉及的機(jī)器人與用戶之間的協(xié)作,指出了每個協(xié)作任務(wù)中相關(guān)的用戶意圖及其試探動作,然后在這些典型服務(wù)的基礎(chǔ)上建立了TAB的結(jié)構(gòu);文章最后介紹了仿真環(huán)境的建立和機(jī)器人和用戶
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