合作环境中的机器人意图识别:状态表示与推断
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更新于2024-06-18
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"这篇博士学位论文来自勃艮第大学科技学院,作者是Craig Schlenooff,研究主题聚焦在合作人机环境中通过状态表示推断意图。论文的评审委员会由多位知名教授组成,包括Benoît Eynard、Bernard Grabot、Salima Hassas、Dominique Michelucci和Sebti Foufou,导师是Sebti Foufou教授。这篇论文旨在解决人机协作中的安全问题,尤其是在共享工作空间中的无缝合作。
论文指出,人类和机器人共同执行安全的协作任务是机器人技术的重要目标,这涵盖了从协作装配到物料处理等多种应用场景。现有的安全标准主要关注限制两者之间的物理接触,然而,这些标准缺乏对代理(人类)未来行为的预测能力。因此,论文提出了一个创新的意图识别方法,它不是基于传统的活动识别,而是通过识别和表示状态信息来推断代理的意图。
该方法利用区域连接演算(RCC-8)来分析环境中的状态关系,进而推理出整体状态。接着,通过贝叶斯方法关联这些状态与可能的意图,预测接下来可能的动作。论文通过对比实验数据验证了这种方法的有效性,结果表明,该算法在多数情况下能与人类表现相当,甚至更优。
简历部分再次强调了人机协作安全的重要性,指出机器人需要具备监控工作环境、理解人类意图以及预防潜在危险的能力。现有的合作标准虽然关注物理隔离,但忽略了对未来状态和任务相关信息的预测,而这正是本文研究的意图识别方法所弥补的。
这篇论文提出了一个基于状态表示的意图识别框架,为实现更安全、高效的合作人机环境提供了理论和技术支持。"
2019-07-22 上传
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2024-10-27 上传
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cpongm
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