基于分布式智能的網(wǎng)絡機器人系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來,隨著Internet和機器人技術的迅速發(fā)展,網(wǎng)絡機器人已成為具有廣泛學術和應用價值的研究熱點。然而,現(xiàn)有的網(wǎng)絡機器人系統(tǒng)在很大程度上依賴于網(wǎng)絡上傳輸?shù)脑夹畔?shù)據(jù),而網(wǎng)絡中存在隨機的傳輸時延、數(shù)據(jù)丟包現(xiàn)象,嚴重影響了數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和實時性,系統(tǒng)的控制性能極易受到網(wǎng)絡傳輸狀況變化的影響。同時,機器人本身的數(shù)據(jù)處理能力有限,不可能對大量傳感信息進行實時處理。在這種情況下,網(wǎng)絡機器人的系統(tǒng)性能和智能水平都被嚴重的限制和降低。本文在分

2、析了以往的網(wǎng)絡機器人系統(tǒng)研究的基礎上,通過對網(wǎng)絡機器人分布式智能和自主智能的研究,來克服網(wǎng)絡延時對系統(tǒng)性能的影響,增強網(wǎng)絡機器人的智能水平。 具體研究工作包括以下幾個方面: (1) 分布式智能體系提出了一種基于網(wǎng)絡智能的分布式智能體系,構建并實現(xiàn)了基于分布式智能的網(wǎng)絡機器人系統(tǒng)。通過賦予傳感器以智能,將網(wǎng)絡環(huán)境中的不同個體抽象為不同的智能節(jié)點。傳感智能節(jié)點處理和傳輸多種層次的傳感信息,實現(xiàn)傳感智能的交互與共享。機器人節(jié)

3、點以自主感知能力和“網(wǎng)絡即插即用”機制為基礎,根據(jù)任務的需要以及網(wǎng)絡的傳輸狀況,主動從網(wǎng)絡中獲取相應層次的智能和信息。實驗表明,該體系有效地減輕了網(wǎng)絡通信負擔,提高了網(wǎng)絡機器人系統(tǒng)的整體性能和智能水平。 (2)基于貝葉斯推理的用戶意圖建模提出了一種新的方法,即對用戶意圖進行建模,通過移動機器人的自主智能來補償不確定延時對網(wǎng)絡機器人系統(tǒng)性能造成的影響。網(wǎng)絡機器人從一系列用戶控制命令和本地傳感器感知中,對用戶操作機器人的意圖建立模型,

4、利用貝葉斯推理對用戶意圖進行漸進推斷,從而識別用戶賦予的任務,并自主地執(zhí)行該任務,而無需與用戶頻繁交互。這大大減少了數(shù)據(jù)傳輸量,提高了整個控制系統(tǒng)的效率。實驗結果證明了所提方法的有效性和可行性。 (3)基于軌跡分布模式的用戶意圖識別針對移動機器人遙操作系統(tǒng),提出了基于軌跡分布模式的用戶意圖分層識別方法。利用移動機器人的主要特征——運動軌跡,通過聚類和特征比較的方法,預估移動機器人可能的運動方向和任務軌跡,推測用戶期望的意圖。根據(jù)推

5、斷的不同層次的意圖,移動機器人能夠自主的規(guī)劃和執(zhí)行用戶期望的行為或任務。實驗結果表明,此方法改善了人機交互的模式,提高了系統(tǒng)性能,解決了網(wǎng)絡不確定隨機延時或數(shù)據(jù)丟失對移動機器人遙操作系統(tǒng)可操作性和穩(wěn)定性的影響。 (4) 實驗平臺的搭建為驗證理論研究,構建并實現(xiàn)了分布式網(wǎng)絡機器人實驗平臺以及可異地操作并能向公眾開放的網(wǎng)絡機器人遙操作實驗平臺,實現(xiàn)了基于Web瀏覽器的可視化用戶操作接口。在實驗平臺上可進行目標搜尋、目標跟蹤和導航等典型

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