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当前,服务机器人已经开始走进普通家庭,有着巨大的市场潜力。然而,服务机器人产业要想取得进一步发展,还面临着一些以认知障碍为代表的技术挑战,主要体现为机器人的认知理解能力较弱、任务执行效率与操作能力偏低。
由于缺乏对语义知识的获取和利用能力,服务机器人的功能开发及实际应用受到很大限制。例如,当机器人执行相对高级的服务任务时,如食品加工、桌面整理等,就要求机器人能够充分、准确、恰当地进行服务任务规划和执行操作。
通过模仿人脑系统,可以有效提升机器人的智能。在IJAC最新发表的特约专题"先进机器人的智能控制与计算"中,山东大学田国会教授团队提出了一种全新的可应用于服务机器人的语义认知算法。在真实场景下的实验结果表明,该算法可模拟人脑的认知过程,使机器人借助于自身对环境的理解和认知,顺利完成语义认知任务,机器人的工作效率以及整体的智能化水平都得到了很大的提升。以下为文章导读。
A Selective Attention Guided Initiative Semantic Cognition Algorithm for Service Robot
Huan-Zhao Chen, Guo-Hui Tian, Guo-Liang Liu
SpringerLink:
(限时免费下载,截至11月9日)
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-018-1139-6