家庭服务机器人决策系统设计.ppt

1、家庭服务机器人决策系统,2016-01,目录,人工智能（AI） 人工智能系统 家庭服务机器人决策系统,AI的研究内容,搜索技术 知识表示 规划方法 机器学习 认知科学 自然语言理解与机器翻译 专家系统与知识工程,定理证明 博弈 机器人 数据挖掘与知识发现 多Agent系统 复杂系统 足球机器人 人机交互技术,人工智能系统,基于知识的智能系统 专家系统 基于规则 不确定性（概率论、贝叶斯推理） 模糊 基于框架 机器学习 神经网络 多层神经网络 Hopfield网络 自组织神经网络 进化计算 遗传算法 进化策略,混合智能系统,神经专家系统 神经-模糊系统 自适应的神经-模糊推理系统（ANFIS）

2、进化神经网络 模糊进化系统,智能系统应用范围,专家系统 擅长解决诊断和故障排除问题。 模糊专家系统 适合模拟人类的决策过程。重要的决策通常基于人们的直觉、常识和经验，而不是基于数据的可用性和精确性。模糊技术提供了处理“软标准”和“模糊数据”的方法。,神经网络 用于解决预测、分类、聚类问题。（语音和字符识别、医疗诊断、过程控制、机器人技术、雷达目标识别、汇率预测、交易欺诈检测） 多层反向传播神经网络：适合解决预测和分类问题。 竞争学习神经网络：适合解决聚类和分类问题 遗传算法 适合解决复杂的优化问题。（寻找问题的最优解决方案） 智能混合系统 神经-模糊系统（决策支持领域）,知识工程,构建基于知识

3、的智能系统的过程为知识工程。 知识工程的6个基本步骤： 问题评估 数据和知识获取 原型系统开发 完整系统开发 系统评价和修订 系统集成和维护,决策研究方法,场景模式分类： 对家庭服务机器人面向的服务场景归纳总结，尽可能地全面定义出场景模式，并对场景模式进行进行分类，实现场景模式的profile. 感知能力分类： 对家庭服务机器人面向的服务场景归纳总结，尽可能地全面定义出感知能力，并对感知能力进行进行分类，实现感知能力的profile. 场景感知: 采用多种传感交互方式，结合感知能力获取意图信息和环境信息。 场景模式认知： 根据场景模式分类中的profile，通过演绎（预设规则）和归纳（反馈学习

4、）方法，分析场景感知的意图信息和环境信息，实现场景模式认知，进而触发场景模式profile，实现服务。,决策堆栈： 家庭服务机器人在实现服务过程中面临着外部环境的变化，随时都有可能进行服务的切换和服务场景的切换。 决策执行： 根据场景模式profile，定义profile的相关特征characteristic。决策执行过程即为characteristic的实现过程。 决策反馈： 决策执行过程中，根据场景改变的characteristic特征值、profile的执行状态（优先级、互斥、否定、并行等因素）需要反馈。 决策学习： 根据决策反馈信息，训练学习评估新的决策，指导决策堆栈。,决策流程框图,决策模型,谢谢！,