家庭環(huán)境下,服務(wù)機(jī)器人物品搜索是執(zhí)行物品傳送、抓取等任務(wù)的重要基礎(chǔ)和前提,對(duì)提高機(jī)器人智能化水平和服務(wù)能力具有重大意義。目前,針對(duì)家庭環(huán)境下服務(wù)機(jī)器人物品搜索的研究,大多采用構(gòu)建環(huán)境語義地圖進(jìn)行物品搜索的方法,但是由于不同家庭環(huán)境存在差異,面對(duì)未知家庭環(huán)境需要重新構(gòu)建語義地圖來獲取物品信息,這降低了機(jī)器人物品搜索的效率和適應(yīng)性。為了解決這個(gè)問題,本文以未知家庭環(huán)境為應(yīng)用背景,對(duì)服務(wù)機(jī)器人物品搜索問題展開深入研究,以物品搜索先驗(yàn)知識(shí)為指導(dǎo),以家庭室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別模型和物品檢測(cè)模型為工具,提出了一種未知家庭環(huán)境下服務(wù)機(jī)器人高效物品搜索方法。服務(wù)機(jī)器人根據(jù)目標(biāo)物品在家庭物品搜索知識(shí)庫中進(jìn)行查詢,得到關(guān)于目標(biāo)的場(chǎng)景知識(shí)和物品知識(shí);在場(chǎng)景知識(shí)的指導(dǎo)下,通過室內(nèi)場(chǎng)景識(shí)別模型機(jī)器人完成目標(biāo)場(chǎng)景的識(shí)別,以此來縮小搜索空間;在目標(biāo)場(chǎng)景中,機(jī)器人在物品知識(shí)的指導(dǎo)下使用物品檢測(cè)模型檢測(cè)到目標(biāo)物品,完成物品搜索任務(wù)。本文的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新之處如下:1、構(gòu)建了家庭物品搜索知識(shí)庫,可為服務(wù)機(jī)器人執(zhí)行物品搜索提供物品共現(xiàn)知識(shí)和物品場(chǎng)景共現(xiàn)知識(shí),在提高未知家庭環(huán)境下物品搜索效率的同時(shí),還能夠滿足不同家庭環(huán)境下物品搜索的要求... 

【文章來源】：山東大學(xué)山東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：85 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－２場(chǎng)景識(shí)別圖片（左）與圖像分類圖片（右）??

其中仏表示被搜索的目標(biāo)物品，表示目標(biāo)的共現(xiàn)物品，Ｐ（０ｔ｜０ｅ）表示以共現(xiàn)物品??〇ｃ為線索找到目標(biāo)物品０ｔ的概率。一般情況下，一個(gè)目標(biāo)物品往往對(duì)應(yīng)多個(gè)共現(xiàn)物??品，例如圖２－１中物品０；對(duì)應(yīng)的共現(xiàn)物品有〇２、Ｃ＾、ｆｔ、〇６，會(huì)產(chǎn)生４個(gè)條件概??率值，從中選出最大概率值所對(duì)應(yīng)的物品作為最優(yōu)共現(xiàn)物品，該選取策略用公式??（２－２）來進(jìn)行表示：??０Ｃｂ?＝?ａｒｇｍａｘ［Ｐ（＿Ｏｔ＼〇ｉ）］，?〇ｉ?Ｅ?Ｏｃ?（２－２）??其中Ｏｅ?＝?ＯＪ表示與Ｏｔ存在共現(xiàn)關(guān)系的所有物品。使用概率值越大的共現(xiàn)??物品作為線索，搜索到目標(biāo)物品的可能性越大。??圖２－１物品共現(xiàn)關(guān)系的圖模型??２．２物品場(chǎng)景共現(xiàn)關(guān)系描述??在單一密閉的空間內(nèi)，僅依據(jù)物品共現(xiàn)關(guān)系服務(wù)機(jī)器人可以較好地完成物品搜??索任務(wù)。但是在復(fù)雜的家庭環(huán)境下往往存在多不同的家庭場(chǎng)景，如臥室、客廳、餐??廳、廚房、書房、衛(wèi)生間等，因此機(jī)器人執(zhí)行物品搜索任務(wù)需要考慮家庭場(chǎng)景產(chǎn)生??的影響，特別是當(dāng)機(jī)器人的起始位置與目標(biāo)物品不在同一場(chǎng)景內(nèi)時(shí)，僅利用物品共??現(xiàn)關(guān)系往往難以高效地完成物品搜索任務(wù)

（３）知識(shí)自動(dòng)生成：自動(dòng)生成物品共現(xiàn)知識(shí)與物品場(chǎng)景共現(xiàn)知識(shí)；??（４）知識(shí)存儲(chǔ)與更新：使用“．ＣＳＶ”文件儲(chǔ)存生成的知識(shí)，同時(shí)基于權(quán)重的??方法知識(shí)庫能夠進(jìn)行更新。??２．３．１?Ｏｐｅｎ?Ｉｍａｇｅｓ?Ｖ４?與數(shù)據(jù)處理??谷歌公司于２０１８年４月３０日公開發(fā)布了?Ｏｐｅｎ?Ｉｍａｇｅｓ?Ｖ４５１］數(shù)據(jù)集，該數(shù)據(jù)集??擁有９，１７８，２７５張帶有標(biāo)注的圖片，這些標(biāo)注信息包含３０，１１３，０７８?jìng)�(gè)圖片標(biāo)簽、??１５，４４０，１３２個(gè)邊界框標(biāo)簽和３７４，７６８?jìng)�(gè)視覺關(guān)系元組，其中圖片標(biāo)簽有１９，７９４類，??邊界框標(biāo)簽有６００種不同物品。表２－１給出了關(guān)于邊界框標(biāo)注的數(shù)量信息。如此多??的標(biāo)注信息使得Ｏｐｅｎ?Ｉｍａｇｅｓ?Ｖ４成為現(xiàn)在最大規(guī)模的具有物品位置標(biāo)注的數(shù)據(jù)集，??每張圖片平均有８?jìng)�(gè)帶有標(biāo)注的物品框，充分表現(xiàn)了該數(shù)據(jù)集圖像的復(fù)雜性和物品??標(biāo)注信息的豐富性。圖２－４展示了該數(shù)據(jù)集不同的標(biāo)注信息和不同的應(yīng)用領(lǐng)域，圖??像層面的標(biāo)注是用于圖像分類，而帶有物品標(biāo)記框的用于物品檢測(cè)。??表２－１?Ｏｐｅｎ?Ｉｍａｇｅｓ?Ｖ４數(shù)據(jù)集邊界框標(biāo)注的數(shù)量信息??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]一種基于CLM的服務(wù)機(jī)器人室內(nèi)功能區(qū)分類方法[J]. 吳培良,李亞南,楊芳,孔令富,侯增廣.  機(jī)器人. 2018(02)
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碩士論文
[1]家庭服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)服務(wù)目標(biāo)搜索研究[D]. 張洋.燕山大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3242332