检索结果-南通市图书馆

控制与决策 2001年第4期16卷 447-451页

作者：田国会山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

基于面向对象着色 Petri网模型和时态逻辑方法 ,对自动化仓库输送系统运行过程的调度问题进行研究。建立了系统的面向对象着色 Petri网模型 ,讨论了该过程的死锁分析问题 ,给出了系统行为的时态逻辑规范和死锁避免的最大允许反馈控制策略。

关键词：自动化仓库输送系统离散事件动态系统 Petri网建模调度

用多种群并行自适应遗传算法求解多机多阶段Flowshop提前/拖期调度问题

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电工技术学报 2005年第4期20卷 58-61页

作者：路飞田国会山东大学控制科学与工程学院济南250061

多机多阶段流水车间(Flowshop)提前/拖期调度问题的目标是使工件的提前/拖期惩罚成本最小,这是一个NP完全问题,很难用一般的方法解决。本文首先给出了问题的数学模型, 然后构造并采用多种群并行自适应遗传算法求解该问题。仿真结果表明... 详细信息

多机多阶段流水车间(Flowshop)提前/拖期调度问题的目标是使工件的提前/拖期惩罚成本最小,这是一个NP完全问题,很难用一般的方法解决。本文首先给出了问题的数学模型, 然后构造并采用多种群并行自适应遗传算法求解该问题。仿真结果表明此算法不仅具有较强的全局收敛性,而且有更快的寻优速度,是求解复杂调度问题的有效算法。

关键词：多机多阶段Flowshop调度提前/拖期多种群并行自适应遗传算法

信息素修改策略求解固定货架动态拣选问题的研究

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系统仿真学报 2005年第8期17卷 2041-2043页

作者：田伟田国会山东大学控制科学与工程学院济南250061

提出并讨论了蚂蚁算法中通过信息素修改策略求解固定货架货位点插入/删除变动问题的两种方案。一种方案是不考虑其插入/删除货位点的位置,在货位点变动后进行信息素全局更新,另一种方案是信息素的局部更新,充分考虑了其插入/删除货位点... 详细信息

提出并讨论了蚂蚁算法中通过信息素修改策略求解固定货架货位点插入/删除变动问题的两种方案。一种方案是不考虑其插入/删除货位点的位置,在货位点变动后进行信息素全局更新,另一种方案是信息素的局部更新,充分考虑了其插入/删除货位点的位置。实验仿真结果对比评价了不同参数的设定对于两种策略求解过程和结果的影响。

关键词：固定货架动态拣选优化蚂蚁算法信息素修改策略

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基于行为的机器人足球智能主体系统研究

哈尔滨工业大学学报 2004年第7期36卷 940-942页

作者：李晓磊路飞田国会山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

给出了机器人足球系统基于行为的智能主体系统的模型结构.将足球机器人的行为分为3个层次,并描述了行为在各层之间的变迁,引入了再励学习机制,使得足球机器人主体具有行为学习和行为评价能力.系统具有简单易行、鲁棒性强、实时性好等特点.

关键词：基于行为的人工智能智能主体再励学习

基于情感-时空信息的机器人服务自主认知及个性化选择

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机器人 2018年第4期40卷 448-456页

作者：路飞姜媛田国会山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

为了提高机器人的人机交互能力,针对家庭服务机器人在认知服务任务时往往忽略用户情感因素的弊端,提出了以用户情感为核心的机器人服务任务自主认知方法以及个性化服务选择策略.首先,利用智能空间本体技术结合用户情感状态与时间空间信... 详细信息

为了提高机器人的人机交互能力,针对家庭服务机器人在认知服务任务时往往忽略用户情感因素的弊端,提出了以用户情感为核心的机器人服务任务自主认知方法以及个性化服务选择策略.首先,利用智能空间本体技术结合用户情感状态与时间空间信息建立情感一时空本体模型,消除智能空间中的信息异构性.在此基础上,将与情感一时空相关的服务规则库编码并训练BP(逆向传播)神经网络构建推理机,将实时更新的智能空间信息与神经网络相匹配,推理出机器人需要执行的服务,实现机器人对以用户情感为核心的服务任务自主认知.最后,将用户情感状态作为执行服务的奖惩反馈信号,对服务集合中的子类服务进行动态的偏好度调节,完成有针对性的服务选择.仿真结果表明,基于该方法能够实现以用户情感为核心的机器人服务任务自主认知,同时可以根据用户偏好变化提供个性化的服务,有效提高了家庭服务机器人的智能性和灵活性,增强了用户的服务体验.

关键词：服务机器人情感-时空信息本体技术 BP(逆向传播)神经网络服务认知

智能机器人服务环境下传感数据映射及服务组合方法研究

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机器人 2019年第1期41卷 30-39页

作者：路飞刘硕田国会山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

为了提高传感器数据信息可利用性和机器人服务的智能性,针对动态异构智能空间提出基于SSN(语义传感器网络)本体的传感器数据映射方法和Web服务组合方法.首先,利用SSN本体技术建立智能空间中的传感器数据本体模型,通过传感器标注和语义... 详细信息

为了提高传感器数据信息可利用性和机器人服务的智能性,针对动态异构智能空间提出基于SSN(语义传感器网络)本体的传感器数据映射方法和Web服务组合方法.首先,利用SSN本体技术建立智能空间中的传感器数据本体模型,通过传感器标注和语义映射语言(SASML)自动将动态传感器数据映射进SSN本体文件,实现物理-信息的转换.在此基础上,利用面向服务计算的思想,采用Web服务技术将空间设备功能封装成统一的接口,建立智能空间服务模型.最后,采用无回溯反向链(NBBC)算法实现动态Web服务组合,以实现提供复杂服务的能力.智能空间背景下的系统运行实验结果表明,构建的SSN本体模型能够有效融合传感器数据信息,实现的服务组合算法能够将单个简单服务组件组合成具有复杂功能的服务序列,从而进一步提高机器人服务的智能性.

关键词：服务机器人智能空间语义传感器网络传感器数据映射 Web服务组合

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服务空间中人的定位与跟踪

中国激光 2014年第11期41卷 220-226页

作者：段朋田国会张伟山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

针对人与机器人共存的服务空间中人的定位跟踪问题,提出了一种基于分布式激光雷达协作感知的全局定位跟踪方法。分别对各台激光雷达获取的数据进行统计检验,将其分为静态数据和动态数据,利用静态数据完成各台激光雷达的位置标定,实现背... 详细信息

针对人与机器人共存的服务空间中人的定位跟踪问题,提出了一种基于分布式激光雷达协作感知的全局定位跟踪方法。分别对各台激光雷达获取的数据进行统计检验,将其分为静态数据和动态数据,利用静态数据完成各台激光雷达的位置标定,实现背景消除。动态数据通过无线网络传送到服务器,将来自同一时刻不同激光雷达的动态数据组成观测数据的一帧,实现数据的同步与融合。对获取的每帧数据进行基于迭代最近点算法的轮廓模型匹配,区分各个目标。采用基于位置-速度的关联门对相邻两帧的检测目标进行关联,实现对各动态目标的跟踪。实验验证了该方法在解决人的定位与跟踪问题的有效性,与基于视觉的定位跟踪方法相比,本系统在定位精度和跟踪成功率上优势明显。

关键词：传感器激光雷达定位跟踪数据同步与融合迭代最近点算法关联门

智能空间环境下基于本体的机器人服务自主认知及规划

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机器人 2017年第4期39卷 423-430页

作者：路飞田国会李擎山东大学控制科学与工程学院山东济南250061

为了提高机器人服务的自主性,针对动态家庭环境提出基于本体的机器人服务自主认知及规划方法.首先,利用本体技术为智能空间系统建立本体模型,并通过构建语义规则的方法,建立以用户为中心自适应调整的数据-概念转换机制,实现智能空间信... 详细信息

为了提高机器人服务的自主性,针对动态家庭环境提出基于本体的机器人服务自主认知及规划方法.首先,利用本体技术为智能空间系统建立本体模型,并通过构建语义规则的方法,建立以用户为中心自适应调整的数据-概念转换机制,实现智能空间信息的整合.在此基础上,建立服务任务推理规则库对本体模型进行扩展,通过匹配实时更新的智能空间本体与规则库中的知识,推理出机器人需要执行的服务序列,实现机器人对用户所需服务的自主认知.最后,利用分层任务网络的思想,在JSHOP2规划器上实现服务任务的具体规划.智能空间环境下的任务执行实验结果表明,利用该方法服务机器人能够根据环境信息和用户信息实现对任务的自主认知,进而主动地为用户提供个性化的服务,其服务的智能化水平得以显著提高.

关键词：服务机器人智能空间本体技术服务认知任务规划

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一种服务机器人选择性认知方法

东南大学学报（自然科学版） 2019年第1期49卷 82-87页

作者：陈焕朝田国会山东大学控制科学与工程学院济南250061

针对现阶段服务机器人面向日常家居环境的认知能力较低,缺乏以相关服务任务作为先验知识、进行深度认知的能力问题,基于视觉认知和语义分析相结合的思路,利用智能空间平台分布式感知系统,结合深度神经网络下图像处理与语义分析等相关手... 详细信息

针对现阶段服务机器人面向日常家居环境的认知能力较低,缺乏以相关服务任务作为先验知识、进行深度认知的能力问题,基于视觉认知和语义分析相结合的思路,利用智能空间平台分布式感知系统,结合深度神经网络下图像处理与语义分析等相关手段,提出了一种服务机器人选择性语义认知方法.设计了一种智能空间下选择性注意策略,选择显著性高、服务任务相关联的区域作为兴趣区域;提出了一种改进的区域卷积神经网络,将所选择兴趣区域作为先验知识来引导卷积神经网络;构建了语义分析模型,利用物品检测输出进行深度语义认知.实验结果表明,该方法可以提取服务任务相关的空间显著性信息,引导区域卷积神经网络进行物品检测,物品检测过程过滤了无关物品,与传统区域卷积神经网络相比,检测速度较快、准确率高,最终结合语义分析的方法提高了服务机器人日常家居环境下的认知能力.

关键词：视觉注意目标检测区域卷积神经网络语义分析

基于视觉SLAM的物体实例识别与语义地图构建

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华中科技大学学报（自然科学版） 2019年第9期47卷 48-54页

作者：吴皓迟金鑫田国会山东大学控制科学与工程学院

针对目前面向语义同步定位与地图构建(SLAM)研究大多需要已知三维对象模型作为先验知识,或者只对有限的几种物体的类别进行语义分割,而没有区分对象的个体的问题,结合目前先进的基于深度学习的实例分割算法和视觉SLAM算法提出了一种面... 详细信息

针对目前面向语义同步定位与地图构建(SLAM)研究大多需要已知三维对象模型作为先验知识,或者只对有限的几种物体的类别进行语义分割,而没有区分对象的个体的问题,结合目前先进的基于深度学习的实例分割算法和视觉SLAM算法提出了一种面向实例个体的物体识别和语义地图构建方法,使得机器人不仅获得了面向导航的环境几何信息,而且掌握了面向物体个体的属性和位置信息.该方法利用由视觉SLAM算法获得的图像帧间几何一致性约束来促进连续图像帧中物体匹配与识别结果,提高物体实例识别的精度,同时结合实例识别结果完成语义建图的任务.最后实现了基于视觉SLAM算法的物体实例识别与语义地图构建系统,并在ICL-NUIM数据集上进行实验,实验结果表明该系统能够基本完整地识别场景中的各种物体并生成环境的语义地图,验证了本方法的有效性.

关键词：同步定位与地图构建目标检测实例分割实例识别物体跟踪三维语义地图构建