隨著社會的進(jìn)步和科技的發(fā)展,人工智能已逐步從感知智能向認(rèn)知智能階段邁進(jìn)。自主行為是機器人實現(xiàn)認(rèn)知智能的重要標(biāo)志之一。目前,基于規(guī)則或案例推理成為機器人實現(xiàn)自主行為的主要研究方法。但是,基于推理機制實現(xiàn)自主行為,機器人只能在特定場景執(zhí)行特定任務(wù),不具備自主認(rèn)知能力,無法實現(xiàn)真正的自主決策。因此,研究基于認(rèn)知能力的機器人自主行為已成為人工智能發(fā)展的主要趨勢之一。認(rèn)知語義是機器人實現(xiàn)自主認(rèn)知和自主決策的前提和基礎(chǔ)。機器人為實現(xiàn)類人智能行為,不僅需要靜態(tài)環(huán)境信息來識別自身所處場景,還需要高層語義知識來準(zhǔn)確理解決策場景中的事件及其含義。因此,本文融合時間、人員及其需求偏好、地理位置及其決策屬性、物體及其位置關(guān)系等語義信息構(gòu)建語義信息結(jié)構(gòu)模型,實現(xiàn)機器人環(huán)境認(rèn)知和行為認(rèn)知過程中所需先驗知識的表示、存儲與應(yīng)用。在語義信息結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同區(qū)域的先驗操作知識,利用本體技術(shù)在二維柵格地圖的不同位置關(guān)聯(lián)相應(yīng)的語義描述和認(rèn)知知識構(gòu)建機器人認(rèn)知語義地圖,為機器人實現(xiàn)情境相關(guān)的室內(nèi)位置服務(wù)提供語義信息支持�；谡J(rèn)知語義地圖,機器人在不同位置、不同場景,能夠基于環(huán)境認(rèn)知有針對性的主動感知任務(wù)相關(guān)信息,發(fā)掘當(dāng)前場景中有意義的管理事件,進(jìn)而在情境理解的基礎(chǔ)上自主決策需要執(zhí)行的服務(wù)任務(wù)。知識表示與環(huán)境建模是機器人實現(xiàn)環(huán)境認(rèn)知進(jìn)而實現(xiàn)行為認(rèn)知的先決條件。本文圍繞機器人自主行為問題,主要研究認(rèn)知語義地圖的信息結(jié)構(gòu)模型。模型將機器人地圖知識化表示,實現(xiàn)地理位置與情境模式的緊密關(guān)聯(lián),為機器人基于情境認(rèn)知的自主行為決策奠定基礎(chǔ)。首先,對基于認(rèn)知的自主行為流程進(jìn)行深入分析,著重探討認(rèn)知語義對機器人自主行為實現(xiàn)機理的重要性,構(gòu)建語義信息結(jié)構(gòu)模型。其次,針對機器人在房間不同位置執(zhí)行不同任務(wù)的特性提出任務(wù)分區(qū),并在此基礎(chǔ)上設(shè)計認(rèn)知語義地圖構(gòu)建模型,深入研究位置與情境知識庫之間的信息交互方式。最后,基于環(huán)境信息和場景知識進(jìn)行本體建模,并通過家庭環(huán)境中機器人自主安防的案例闡述了該模型的具體應(yīng)用。
【學(xué)位單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP242
【部分圖文】：

合肥工業(yè)大學(xué)碩士學(xué)位論文3 創(chuàng)建本體模型，利用 OWL 網(wǎng)絡(luò)本體語言對領(lǐng)域本體的形式化規(guī)范說明，為異質(zhì)多智能體間的互操作提供環(huán)境信息和場景信息創(chuàng)建的本體模型為情境知識庫構(gòu)特定場景下通過理解當(dāng)前情境實現(xiàn)服務(wù)認(rèn)知。為了降的開發(fā)和利用知識，將實現(xiàn)自主行為所需的環(huán)境和場區(qū)域、對象、時間和人員 4 個領(lǐng)域，如圖 5.2 所示。各以最簡明的層次結(jié)構(gòu)實現(xiàn)所有信息的完全描述，同時

圖 5.4 家庭安防情境本體關(guān)系圖Fig 5.4 Situation ontology diagram for home security5.3 自主安防的實現(xiàn)自主安防的目的在于轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的反應(yīng)式安防模式，期望機器人在家庭成員外出時能夠基于先驗知識進(jìn)行自主布防。同時，機器人經(jīng)過一段時間的經(jīng)驗積累和自主學(xué)習(xí)，能夠根據(jù)家庭成員的作息規(guī)律進(jìn)行自主布防和主動預(yù)警，最終提供真正自主化、個性化的安防服務(wù)。大門作為家庭出入的重要通道，是非常關(guān)鍵的安防區(qū)域。據(jù)公安部統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析，76%以上的入室盜竊案都是由大門侵入的。因此，本節(jié)以智能家庭中的大門安防任務(wù)為例，闡述機器人如何基于情境認(rèn)知實現(xiàn)自主安防。針對大門區(qū)域的自主安防任務(wù)，根據(jù) 4.3 節(jié)的認(rèn)知語義地圖模型對圖 5.1 所示的大門安防區(qū)域 SR1 進(jìn)行建模。（1） 柵格層?xùn)鸥駥犹峁┤蝿?wù)分區(qū)及其包含對象的位置信息，是機器人實現(xiàn)情境理解不可

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