Thiết kế hệ thống điều khiển robot thông minh dựa trên tương tác người-máy

Springer Science and Business Media LLC - Tập 14 - Trang 558-567 - 2021
Shanrong Pan1
1Changsha University of Science and Technology, Changsha, China

Tóm tắt

Để cải thiện chất lượng dịch vụ và hiệu ứng điều khiển của robot, bài báo này xây dựng một hệ thống điều khiển robot thông minh dựa trên nguyên tắc tương tác người-máy, và thiết kế một thuật toán điều khiển dựa trên mô hình để xác định mô hình động của robot. Nhằm giải quyết vấn đề hiểu biết lệnh tự nhiên bằng ngôn ngữ của robot, một bộ phương pháp hiểu lệnh dựa trên hiểu ý định lệnh và trích xuất thông tin chính được đề xuất. Phương pháp này hiểu ý định lệnh thông qua phân loại văn bản ngắn, và thực hiện trích xuất thông tin chính của lệnh thông qua gán nhãn chuỗi. Ngoài ra, để phục vụ cho tương tác bằng giọng nói giữa robot và con người, bài báo này thiết kế và triển khai một bộ hệ thống tương tác âm thanh từ xa dựa trên mảng microphone, đánh thức bằng giọng nói và nhận diện giọng nói. Cuối cùng, bài báo này thiết kế các thí nghiệm để phân tích hiệu ứng của hệ thống. Từ nghiên cứu thí nghiệm, hệ thống điều khiển robot thông minh dựa trên tương tác người-máy được đề xuất trong bài báo này có khả năng phục vụ tốt.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Bui XN, Nguyen H, Choi Y et al (2020) prediction of slope failure in open-pit mines using a novel hybrid artificial intelligence model based on decision tree and evolution algorithm[J]. Sci Rep 10(1):1–17 Chapi K, Singh VP, Shirzadi A et al (2017) A novel hybrid artificial intelligence approach for flood susceptibility assessment[J]. Environ Model Softw 95(1):229–245 Duong NQK, Duong HT (2015) A review of audio features and statistical models exploited for voice pattern design[J]. Comput Sci 03(2):36–39 Feng W, Wang J, Chen Y et al (2018) UAV-aided MIMO communications for 5G Internet of Things[J]. IEEE Internet Things J 6(2):1731–1740 Hashemi MR, Spaulding ML, Shaw A et al (2016) An efficient artificial intelligence model for prediction of tropical storm surge[J]. Nat Hazards 82(1):471–491 He H, Zhang S, Zeng Y et al (2017) Joint altitude and beamwidth optimization for UAV-enabled multiuser communications[J]. IEEE Commun Lett 22(2):344–347 Laird JE, Lebiere C, Rosenbloom PS (2017) A standard model of the mind: toward a common computational framework across artificial intelligence, cognitive science, neuroscience, and robotics[J]. AI Mag 38(4):13–26 Leeman A, Mixdorff H, O’Reilly M et al (2015) Speaker-individuality in Fujisaki model f0 features: Implications for forensic voice comparison[J]. Int J Speech Lang Law 21(2):343–370 Li B, Zhang S, Zhang X et al (2018) Application and research of scheduling mechanism for UAV cluster launching control system[J]. Xibei Gongye Daxue Xuebao/J Northwestern Polytech Univ 36(2):353–358 Mei W, Wu Q, Zhang R (2019) Cellular-connected UAV: uplink association, power control and interference coordination[J]. IEEE Trans Wireless Commun 18(11):5380–5393 Nourani V, Baghanam AH, Adamowski J et al (2014) Applications of hybrid wavelet–artificial intelligence models in hydrology: a review[J]. J Hydrol 514(9):358–377 Pham BT, Nguyen MD, Van Dao D et al (2019) Development of artificial intelligence models for the prediction of compression coefficient of soil: an application of Monte Carlo sensitivity analysis[J]. Sci Total Environ 679(8):172–184 Rhodes R (2017) Aging effects on voice features used in forensic speaker comparison[J]. Int J Speech Lang Law 24(2):177–199 Sarria-Paja M, Senoussaoui M, Falk TH (2015) The effects of whispered speech on state-of-the-art voice based biometrics systems[J]. Canadian Conf Elect Comput Eng 2015(1):1254–1259 Sun X, Young J, Liu JH et al (2018) Prediction of pork loin quality using online computer vision system and artificial intelligence model[J]. Meat Sci 140(7):72–77 Sustrova T (2016) A suitable artificial intelligence model for inventory level optimization[J]. Trends Econ Manag 10(25):48–55 Wang X, Gursoy MC (2019) Coverage analysis for energy-harvesting UAV-assisted mmWave cellular networks[J]. IEEE J Sel Areas Commun 37(12):2832–2850 Yaseen ZM, El-Shafie A, Jaafar O et al (2015) Artificial intelligence based models for stream-flow forecasting: 2000–2015[J]. J Hydrol 530(7):829–844 Zhu Q, Jiang K, Chen X et al (2018) A novel 3D non-stationary UAV-MIMO channel model and its statistical properties[J]. China Commun 15(12):147–158