本文關(guān)鍵詞： 服務(wù)機器人 智能空間 本體技術(shù) 服務(wù)認知 任務(wù)規(guī)劃　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：服務(wù)機器人逐漸融入人類的日常生活,在家庭、醫(yī)療、辦公等領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色,因此人們對機器人的服務(wù)能力提出了更高的要求,希望機器人能夠主動地為人類提供更加智能、個性化的服務(wù)。機器人對知識的獲取和利用能力是機器人實現(xiàn)正確的場景感知、理解用戶需求從而主動提供智能化服務(wù)的保障。智能空間技術(shù)使機器人的感知能力和信息處理能力得到了極大的提升,但是空間資源的多樣性、異構(gòu)性和動態(tài)性阻礙了知識的融合和共享,使機器人難以實現(xiàn)對空間知識的充分利用,因此如何對知識進行有效的組織,提高智能空間知識的表示能力,為機器人的服務(wù)決策和任務(wù)執(zhí)行提供有力的支持成為一個重要的研究內(nèi)容。本文在智能空間環(huán)境下,設(shè)計了基于智能空間本體的機器人服務(wù)自主決策及規(guī)劃執(zhí)行方法,使機器人在無需人為干預(yù)的條件下,主動地為用戶提供個性化的服務(wù),主要工作如下:1、研究本體建模技術(shù),根據(jù)智能空間的資源及機器人的服務(wù)能力,為智能空間劃分本體領(lǐng)域:環(huán)境領(lǐng)域、用戶領(lǐng)域和服務(wù)領(lǐng)域,將空間中的對象信息在各領(lǐng)域中進行匹配,得到智能空間本體。利用關(guān)系數(shù)據(jù)庫作為智能空間本體的存儲工具,形成智能空間本體庫,并在本體庫的基礎(chǔ)上,實現(xiàn)知識的動態(tài)更新。2、考慮到智能空間本體庫中知識的局限性,利用Jena對本體庫中的知識進行擴展。通過建立自定義規(guī)則的方式,挖掘空間中隱藏的邏輯知識;利用模糊集的思想,建立"數(shù)據(jù)-概念"轉(zhuǎn)換機制,將本體庫中的數(shù)據(jù)信息映射為能夠反映用戶喜好或者服務(wù)質(zhì)量的概念表示。擴展后的智能空間本體庫,能夠為機器人的服務(wù)推理提供更完備的場景信息。3、分析機器人服務(wù)的特征和決定性因素,采用SWRL本體規(guī)則描述語言建立服務(wù)推理規(guī)則庫,通過事實與規(guī)則相匹配的方法,實現(xiàn)機器人服務(wù)的自主推理、決策。結(jié)合服務(wù)推理結(jié)果和智能空間本體庫中的空間狀態(tài)知識,生成JSHOP2規(guī)劃器的問題描述,利用分層任務(wù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃算法,完成服務(wù)任務(wù)的規(guī)劃,為機器人提供需要執(zhí)行的動作列表。4、將本文所提出的方法,加載到山東大學(xué)服務(wù)機器人實驗室自主研發(fā)的服務(wù)機器人上,在智能空間場景下進行實驗測試,對方法的有效性和實時性進行驗證。
[Abstract]:Service robots are gradually integrated into human daily life and play more and more important roles in the fields of family, medical treatment, office and so on. Therefore, people put forward higher demands on the service ability of robots. It is hoped that robots can actively provide more intelligent and personalized services for human beings. The ability of robots to acquire and utilize knowledge is to realize the correct perception of the scene. Understanding the needs of users in order to actively provide intelligent services. Intelligent space technology has greatly improved the perception and information processing ability of robots, but the diversity of space resources, Heterogeneity and dynamics hinder the integration and sharing of knowledge, which makes it difficult for robots to make full use of spatial knowledge. Therefore, how to organize knowledge effectively and improve the representation ability of intelligent spatial knowledge. It has become an important research content to provide powerful support for robot service decision and task execution. In the intelligent space environment, an autonomous decision making and planning method for robot service based on intelligent space ontology is designed in this paper. Under the condition of no human intervention, the robot can provide personalized service to the user actively. The main work is as follows: 1. Research ontology modeling technology, according to the resources of intelligent space and the service ability of robot. The domain of ontology is divided into three parts: environment domain, user domain and service domain. The object information in the space is matched in each domain to get the intelligent space ontology. The relational database is used as the storage tool of the intelligent space ontology. The intelligent space ontology library is formed, and on the basis of the ontology library, the knowledge is dynamically updated. Considering the limitation of the knowledge in the intelligent space ontology library, the knowledge in the ontology library is extended by Jena. Mining the hidden logic knowledge in the space, using the idea of fuzzy set, establishing the conversion mechanism of "data-concept", Mapping the data information in the ontology library to the concept representation that can reflect the user's preferences or the quality of service. It can provide more complete scene information for robot service reasoning, analyze the characteristics and decisive factors of robot service, establish the service inference rule base by SWRL ontology rule description language, and use the method of matching the facts and rules. In order to realize autonomous reasoning and decision making of robot service, the problem description of JSHOP2 planner is generated by combining the result of service reasoning with the knowledge of spatial state in intelligent space ontology library, and the service task planning is accomplished by using hierarchical task network planning algorithm. The method proposed in this paper is loaded into the service robot developed independently by the service robot laboratory of Shandong University, and the experimental test is carried out in the intelligent space scene. The validity and real-time of the method are verified.
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP242

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