基于认知的机器人协作

论文摘要

近几年来,对认知机器人的开发正日益成为人工智能领域的研究热点。这类机器人的高层认知活动要求其能够考虑用户的意图和喜好。目前在这方面的研究主要集中在使机器人通过一个特殊的线索或一个由设计者定义的奖励函数被动的进行学习。但是这些方法存在一定的局限性。本篇论文提出了一个主动的机器人学习方法,它使机器人能够通过一个主动探索和收集信息的过程对用户的意图和喜好进行认知。这项研究的重点在于主动学习,而不是被动传授,所以不需要特殊的线索和奖励函数。本文将模糊逻辑引入到设计中,利用两个模糊控制器控制一个机械臂与另一个传统工业机械臂配合,平稳地抬起一个物品,并利用MATLAB软件进行了仿真实验。仿真实验设置了两个机械臂,它们分别抓住一根木棒的两个端点,其中一个机械臂按照已经设定好的轨迹提起(或放下)木棒,另一个认知机械臂通过设置在木棒上的平衡传感器获得信息,并理解对方的意图,完成任务。实验结果表明,机械臂能够积极的配合用户完成任务,并且可以实施探索行动,收集所需信息,并确定用户的意图和喜好。

论文目录

• 致谢
• 中文摘要
• ABSTRACT
• 序
• 1 引言
• 2 认知机器人综述
• 2.1 认知机器人的结构
• 2.1.1 一个三层认知结构
• 2.1.2 Eyemind结构
• 2.1.3 iCub结构
• 2.1.4 一种可复用的层次化模型
• 2.2 如何让认知机器人理解人类意图
• 2.2.1 通过模仿学习
• 2.2.2 通过语言交流学习
• 2.2.3 机器人在线学习展望
• 2.2.4 增强型学习系统
• 2.3 机器人行动方案规划
• 2.3.1 利用Forward Model
• 2.3.2 基于成本函数的行动方案制定
• 2.4 机器人的环境识别
• 2.4.1 基于认知的地图创建
• 2.4.2 利用认知模型对场景进行3D建模
• 2.4.3 路径规划与环境认知
• 3 利用MATLAB建立机械臂数学模型
• 3.1 Siemens Manutec r3机械臂
• 3.1.1 机械臂的动力模型
• 3.1.2 关节摩擦力模型
• 3.2 机械臂的数学模型建立
• 3.2.1 机械臂仿真模型介绍
• 3.2.2 利用Simulink建立机械臂仿真模型
• 3.2.3 关节驱动模块和阻尼模块
• 4 被动认知机器人协作
• 4.1 模糊逻辑概述
• 4.2 模糊控制理论
• 4.3 利用MATLAB设计模糊控制器
• 4.3.1 模糊推理过程
• 4.3.2 模糊控制器设计
• 4.4 被动的机械臂协作
• 4.4.1 两个模糊逻辑控制器
• 4.4.2 仿真结果
• 5 主动认知机器人的协作
• 5.1 主动机器人学习
• 5.2 主动机器人学习系统的结构
• 5.3 利用模糊逻辑模型推测用户意图
• 结论
• 参考文献
• 作者简历
• 学位论文数据集