基于自诊模型的直角机器人闭环检测系统研发

为满足市场对直角机器人相关检测需求,该文研发了基于自诊模型的直角机器人闭环检测系统。首先调研已有检测标准和新需求,确定闭环检测系统的关键技术和目标,搭建基于知识库的自诊模型架构。然后在自诊模型中,分别引入故障树、功能列表和数学模型构建知识库管理系统;引入规则推理、功能验证和实时计算实现检测系统关键技术。最后通过搭建实验平台验证检测系统符合设计目标,能满足直角坐标类智能装备分析与检测的需求。

焊接智能化与智能化焊接机器人技术研究进展

展示了上海交通大学机器人焊接智能化技术实验室近十年来关于电弧焊动态过程以及机器人焊接系统中的若干智能科学问题与智能化技术应用方向的研究工作进展,包括电弧焊过程的多信息传感技术,例如熔池信息的视觉特征,焊接电压、电流、声音及光谱特征提取;基于多信息融合算法的焊接熔透状态预测;焊接动态过程的智能化建模;焊接动态过程的智能控制方法;机器人焊接的智能化技术,例如机器人焊接过程中的焊缝导引及跟踪技术,焊接熔池和熔透状态的智能化控制;特殊环境下的自主焊接机器人系统的发展等。提出"智能化焊接制造技术——IWMT"及"智能化焊接制造工程——WIME"的概念,以期推动智能化科学技术在现代焊接制造业中的系统性研究与运用。期望展示的智能化焊接研究结果为现代焊接智能制造技术发展抛砖引玉。

基于对象模型的全腕式电动假肢的控制和诊断专家系统

我们研制了一个基于对象模型的全腕式电动假肢专家系统,在该系统里,我们通过对假肢进行模型化建立了假肢对象的知识库,并根据控制目标和故障诊断目的设计了推理程序,因此,系统能控制假肢各个关节协调动作,使完成目标作业,并能诊断出假肢的故障。本文介绍对象模型的概念,有关假肢对象模型的阶层构造,知识表示方法。

基于对象模型的YGR-1机器人智能任务规划和控制

研制了一个基于对象模型的机器人智能任务规划与控制系统 ,对系统中的对象进行模型化 ,建立对象模型知识库 ,在设计任务规划时 ,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法 ,在设计控制软件时 ,根据控制目标 ,设计了推理程序 ,因此 ,系统根据一用句子给出的请求 ,规划出一系列相关联的基本任务 ,从而控制机器人各关节协调动作 。

开放式机器人智体——宿主“软件人”的构建

针对机器人功能的更新、修改、升级、维护等工作,普遍只能采用离线、静态方式进行的问题,将"软件人"引入机器人平台中,搭建了以宿主"软件人"为管理中心的机器人系统架构,并重点对宿主"软件人"进行了研究。首先,构造了宿主"软件人"的体系结构;然后,提出了宿主"软件人"知识行为一体化描述模型,并对其知识模型进行了基于数据结构的构造和实现,对其主要服务类行为给出了相应的设计规范及算法的参考实现;最后,将引入宿主"软件人"的机器人系统与网络平台中的"软件人"系统进行合一,经测试,机器人功能的在线、动态更替取得成功,同时也验证了对宿主"软件人"设计、实现方法的正确性和可行性。

基于对象模型的不确定环境下服务性机器人系统模型研究

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统模型 ,描述了模型的实现方法 ,并介绍了在动态不确定环境下实现任务规划的一种方法 ,这种任务规划方法模仿了人任务规划方式 ,选择最有可能成功执行的任务执行 ,当环境发生意外变化或目标被改变时 ,它能够作出相应的反应 ,改变任务选择 ,同时这种任务规划方法对实现人机接口特别有用。

基于对象模型的一种服务性机器人系统

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统及系统结构 ,对系统中的对象进行模型化 ,建立对象模型知识库。在设计任务规划时 ,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法 ,在设计控制软件时 ,根据控制目标 ,设计了推理程序。因此 ,系统根据一用句子给出的请求 ,规划出一系列相关联的基本任务 ,从而控制机器人各关节协调动作 ,完成目标任务。

合一机制下附体软件人构造与设计

现阶段,机器人嵌入式系统普遍存在封闭、动态演化性差的问题。针对此种情况,着力于机器人嵌入式系统的改进,以机器人与软件人合一机制为基础,搭建了以附体软件人为控制中心的机器人系统架构,重点对合一机制下的附体软件人进行了研究。首先,以机器知行学理论为引导,提出了软件人知行模型和相应的行为规范;然后,构造了附体软件人的体系结构,并以软件人知行模型为基础对其进行了设计;最后,将理论研究工作物化为一种非线性节点探测机器人进行了应用。实践证明,改造后以附体软件人为控制中心的机器人系统能实现任务的动态、实时更替,且不影响其使用性能。

基于对象模型的自组织专家系统

在研制的一个基于对象模型的自组织专家系统中 ,通过对机器人的行走装置进行模型化 ,建立了对象的模糊知识库 ,并根据控制的目标 ,设计了推理机。系统无需精确的数学模型 ,能根据输入、输出变量 ,自动修改控制规则 ,达到优化控制的目的。

基于对象模型的机器人规划生成系统及并行推理

提出了一种机器人规划生成系统的结构，该系统对机器人物理世界进行了模型化，建立了对象模型知识库，在控制机器人动作序列的生成中，模仿了人的思维方式，将最基本、最简单的最先处理，采用差异减小法逐步减小当前状态与目标状态之间的差距而逼近在达到目标状态，并提出了一种能较好解决画面问题的方法，用该方法解决画面问题比较完美。此外，提出了一种将并行推理技术应用于机器人任务规划的方法，并设计了推理程序。

基于深知识的YGR-1型自动机器人系统

提出了一种自动机器人系统的结构，在该系统里对处理世界进行了模型化，建立了对象模型深知识库，在控制机器人动作序列的生成中，模访了人的思维方式，提出了一种将基于模型的推理和并行推理技术应用于机器人任务规划与控制的方法，并设计了推理程序。

一种面向机器人的超市形态建模方法

结合超市经营客观实际,围绕环境、商品、货架形态建模过程遇到的体系结构、关键症结解决对策等展开深入讨论,给出了问题处置策略、指导原则与技术路线。

虚拟组织在国防科技工业中的实施研究

针对农业果树采摘手段原始和机械落后状况，首次提出面向虚拟农业智能移动机器人采摘行为的知识建模。首先研究虚拟环境（VE）下机器人采摘行为，提出了层次结构和行为的知识建模方法。对VE中的机器人结构和行为进行知识分类和表达。其次。建立了关联知识库和知识模型。然后．提出基于粗糙集的行为知识分类处理，把农业智能移动机器人的作业行为分为三类行为，通过分类对冗余知识进行属性约简。最后，通过知识建模，实现了VE下机器人的行为推理和仿真。

机器人修磨中融合先验知识的适应学习建模方法

针对机器人修磨磨削量建模中处理突变因素的难题,本文首先从机器学习建模方法的角度指出该问题与统计学习的不同点,并把问题形式化,然后在此基础上提出了融合先验知识的适应学习建模方法.该方法基于半经验公式生成虚拟样本,不但弥补了适应学习建模中新样本不足的问题,而且把半经验公式中的信息更充分地融合到学习机模型中.实验结果证明,该方法使适应建模具有更快的速度和更高的精度,在实际应用中可提高加工效率,降低由于动态因素变化带来的废品率.

智能教育机器人系统构建及关键技术——以“智慧学伴”机器人为例

智能教育机器人正处于发展初级阶段,面临着教学性不足、反馈性差、感知力欠缺等诸多问题。本研究基于人工智能领域的多项关键支撑技术,采用经典心理学的自我决定理论作为理论基础,设计并实现了“智慧学伴”智能教育机器人的系统架构。本研究首先基于知识图谱技术构建了教育认知地图,基于机器学习技术构建了学习者模型,基于自然语言处理技术构建了问答与对话系统,利用情感计算技术估计学习者的学习情绪和专注度等关键状态信息。在此基础上,本研究针对家庭教育与环境的特点,设计了五类典型的智能机器人应用模式,以帮助学习者完成不同阶段的学习目标,并满足其自主感、胜任感及归属感等核心需求。本研究将有助于人工智能技术与教育机器人领域的融合与发展。

轻量型简约人脸线条画生成方法

目前的肖像绘画机器人普遍存在画像质量较低、艺术风格单一、绘制时间较长、运算复杂度高等问题,针对这些问题,提出了一种基于知识蒸馏的简约人脸线条画生成方法。首先,使用大模型作为教师网络,通过知识蒸馏思想,提出一种蒸馏损失来指导轻量型学生网络的训练过程,从而使轻量型模型达到较好的生成效果。其次,引入风格损失,提升了生成线条的连续性。实验结果表明:该方法可以生成简洁、美观的人脸线条画,并且机器人能够在2 min内绘制完成。相比于教师模型计算量减少了约65.3%,参数量减少了约97.1%,且显著优于基准学生模型。

SECI模型视角下师范生机器人课程教学技能培训模式的研究

为了有效提升师范生机器人课程教学技能,确保师范生机器人课程教学技能培训效果,以SECI模型为基础,配合调查问卷了解目前机器人教学过程和师范生教学技能培训中的模式现状,分析其中存在的问题并深入了解导致问题产生的原因。根据调查问卷结果,分析教学技能培训目标需求与影响因素,为保证结果的可靠性、确定问卷信度,分别计算影响因素权值。在设计培训模式时,分别基于社会化、外显化、内化以及组合化,详细设计教学技能培训活动,有效提高师范生机器人课程教学技能,确保教学技能培训效果。

基于知识图谱的药物转运机器人结构设计

近年来,传染病例愈发增加,医护人员被感染的风险较高,在传染病房内,护理人员给病患送药时被感染的风险极高。基于此,设计了一款基于知识图谱技术的机器人代替护士送药。从实际问题的背景及意义出发,概述了目前医院搬运机器人的研究现状,构建了转运机器人的知识图谱,设计了一款能够代替护理人员送药的机器人。利用三维软件SolidWorks完成了该机器人的结构建模及装配,最后运用UG进行运动仿真,仿真结果验证了该机器人的可用性。

Cloud-assisted cognition adaptation for service robots in changing home environments

Robots need more intelligence to complete cognitive tasks in home environments.In this paper,we present a new cloud-assisted cognition adaptation mechanism for home service robots,which learns new knowledge from other robots.In this mechanism,a change detection approach is implemented in the robot to detect changes in the user’s home environment and trigger the adaptation procedure that adapts the robot’s local customized model to the environmental changes,while the adaptation is achieved by transferring knowledge from the global cloud model to the local model through model fusion.First,three different model fusion methods are proposed to carry out the adaptation procedure,and two key factors of the fusion methods are emphasized.Second,the most suitable model fusion method and its settings for the cloud–robot knowledge transfer are determined.Third,we carry out a case study of learning in a changing home environment,and the experimental results verify the efficiency and effectiveness of our solutions.The experimental results lead us to propose an empirical guideline of model fusion for the cloud–robot knowledge transfer.

基于知识的机器人规划系统KBROPS-2及其规划结果的对比分析

本文从模块化系统结构、基于知识的层次规划机理及面向三维复杂模型的规划实现思想等几个方面,讨论了一个采用OPS83和C语言设计实现的更具一般性和更复杂的基于知识的三维复杂世界模型下的机器人规划系统KBROPS-2,并通过与历史上其它几个著名规划系统在求解同样模型下几个典型问题的规划步骤、规划时间等性能方面的对比,及在不同模型和实现环境下的规划求解速度的比较,分析得出KBROPS-2系统是一个比较成功的机器人规划系统的结论。