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认知机器人潜在动作模型的研究与应用

作　者: 钟智鹏
导　师: 闵华清; 奉继承
学　校: 华南理工大学
专　业: 软件工程
关键词: 认知机器人潜在动作模型分析函数分层强化学习
分类号: TP242
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 16次
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内容摘要

随着人工智能领域不断的发展，机器人开始从各个方面向人类靠齐并在某些方面超越了人类。但是在面对复杂多变的环境时，机器人执行任务的能力却远远不如人类。认知机器人领域就是为了改变这一现状而出现的。生物是机器人的最佳模仿对象，建立仿生模型是提升机器人认知能力的重要途径。心理学家J.J.Gibson提出的affordance（潜在动作）理论为认知机器人研究提供了新的思路。不过，目前的认知机器人研究还在初始阶段，执行任务的效果还不够理想。因此，对认知机器人的研究是既有理论意义、又有应用价值的。本文的研究工作主要有以下几个方面：第一，系统的介绍了本课题的研究背景和意义，发展历程以及国内外研究现状。第二，详细介绍了affordance（潜在动作）理论，相关研究工作以及五种主要的理论形式化体系和两种潜在动作模型。第三，根据视觉关注机制引入了分析函数的概念、并进行了深入介绍，然后在此基础上建立了基于分析函数的认知机器人潜在动作模型、并对模型进行了验证。第四，介绍了分层强化学习理论，并将其中的任务分解理论引入到潜在动作模型中，并在机器人救援实验中对模型的可行性和效果进行了验证和说明。第五，对本文提出的认知机器人的两种潜在动作模型以及实验结果进行了总结，两种模型在各自的实验场景中取得了不错的效果，具有一定的实用性。

全文目录

摘要  5-6
Abstract  6-7
目录  7-9
第一章绪论  9-13
  1.1 课题研究背景及意义  9
  1.2 认知机器人发展概述  9-11
    1.2.1 发展历程  9-10
    1.2.2 国外发展现状  10-11
    1.2.3 国内发展现状  11
  1.3 本文研究内容与结构说明  11-13
第二章 AFFORDANCE 理论  13-28
  2.1 AFFORDANCE 概述  13-19
    2.1.1 概念的提出  13
    2.1.2 Affordance 介绍  13-15
    2.1.3 Affordance 相关研究  15-19
  2.2 AFFORDANCE 在认知机器人的研究及应用  19-27
    2.2.1 理论形式化  19-23
    2.2.2 Affordance 模型及应用  23-27
  2.3 本章小结  27-28
第三章基于分析函数的认知机器人潜在动作模型  28-44
  3.1 分析函数的引入  28-29
  3.2 理论形式化  29-31
  3.3 形式化中的四元组  31-32
  3.4 基于分析函数的机器人自主控制架构  32-35
    3.4.1 基于分析函数的 affordance 学习  32-34
    3.4.2 基于 affordance 的机器人控制架构  34-35
  3.5 实验和结果  35-43
    3.5.1 Webots 介绍  35-38
    3.5.2 实验简介  38-39
    3.5.3 实验内容  39-42
    3.5.4 实验结果  42-43
  3.6 本章小结  43-44
第四章基于分层强化学习的认知机器人潜在动作模型  44-55
  4.1 分层强化学习概述  44-48
    4.1.1 分层强化学习背景和介绍  44-47
    4.1.2 分层强化学习相关研究  47-48
  4.2 基于任务分解的潜在动作模型  48-50
  4.3 实验和结果  50-54
    4.3.1 实验简介  50-51
    4.3.2 实验内容  51-53
    4.3.3 实验结果  53-54
  4.4 本章小结  54-55
总结与展望  55-56
参考文献  56-59
攻读硕士学位期间取得的研究成果  59-60
致谢  60-61
附件  61

认知机器人潜在动作模型的研究与应用

内容摘要

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