面向服务机器人的智能空间关键技术研究

The intelligent space technology research of the service robot has important social significance and research value. It is a challenge leading direction in the field of service robotics research. This project focuses on the perception of intelligent space and the control of service robots in intelligent space. There are two key problems in the all intelligent space research work. In order to recognize the people, facilities, service robots in the intelligent space, the digital standard source technologies are studied. The "Functional Electronic Mirror" of each element in intelligent space is built. Then the "Mirror Type Virtual Space" is constructed based on the mapping of space elements from physical dimension to information dimension. It can break the time and space constraints in the information dimension to "panoramic perception", real-time access, accurate, complete, global, intelligence space elements and the environment information, percept and understand the events occurred in the intelligence space. It also can be used to "scientifically control", global optimization control the service robot scientifically to provide corresponding support and service for people. That method be wanted to give a novel approach to the perception of elements and environment information, and the control of service robots.It will explore a new method to solve the problems of physical dimension space by rely on the virtual space in information dimension.

面向服务机器人的智能空间技术研究具有重要的社会意义和研究价值，是服务机器人研究领域中一个具有挑战性的前沿方向。本项目针对服务机器人智能空间中对智能空间的感知和对服务机器人的控制这两大具有共性的关键问题展开研究。通过研究识别智能空间中的人、物、服务机器人等要素的数字化标准信源技术着手，建立智能空间中各要素的"泛物电子镜像"，实现空间要素从物理维度到信息维度的映射,在信息维度上构建智能空间的"镜像型虚拟空间"。进而突破时空条件约束，在信息维度上对智能空间进行"全景感知"，实时获取准确、完备、全局的智能空间要素及环境信息并对空间中发生的事件进行感知与理解；从系统全局优化的角度对服务机器人"科学操控"，优化、协调各类服务机器人为人提供支撑和服务。从而破解智能空间对空间要素及环境信息的感知与对服务机器人控制两大难题。探索一种依靠信息维度上的虚拟空间，解决物理维度智能空间中问题的新思路和新方法。

依靠高度发展的信息科技，将家庭智能空间技术与养老、助老问题相结合，为老年人提供日常看护和生活辅助，是缓解社会老龄化压力的主要思路和研究趋势。课题围绕智能空间下的服务机器人定位、图像质量提升、家庭环境下场景识别与异常行为检测与理解四个关键科学问题展开研究。其主要研究内容有：.（1）针对家庭服务机器人定位中算法的运行效率与估计精度等基本问题，从服务机器人定位中的数据关联与状态估计两方面出发，展开服务机器人的定位研究，为实现智能空间下主动服务提供有效的理论与技术支持。首先，在数据关联方面，提出一种改进JCBB的数据关联方法，提高数据关联的运行效率；其次，在状态估计方面，提出采用兼顾精度和时间复杂度的CKF算法对服务机器人的位置状态进行估计；最后，通过对运动过程和观测过程的建模，验证了算法的有效性。.（2）针对图像的采集、存储和传输过程中诸多因素造成的图像退化问题，研究退化图像的质量提升技术，是实现家庭场景识别与人体运动检测、跟踪与识别的基础与关键。针对采集与传输过程中噪声与干扰、运动变形与模糊等问题，结合图像结构和内容的不同属性，从稀疏表示的角度出发，通过学习获取图像自有特征的学习型字典，得到较好地去噪效果，合成期望的高分辨率图像，提出改进的融合规则对稀疏系数进行融合，重建高质量的卡通、纹理分量，从而有效地提升图像的质量。.（3）针对场景分类面临的光照变化、多视角变化、类内与类间的多样性等问题，课题重点围绕类内多样性与较小的类间距离等问题，展开家庭场景分类识别问题的研究，从图像的有效特征提取和分类器的参数优化等方面出发，利用深度学习与SVM等理论，获取复杂家庭场景的标注信息，从而有效地支撑家庭智能空间下的异常行为检测与理解。.（4）自动识别和理解老年人在家庭环境下的日常行为，是实现老年人主动服务的前提与基础。课题围绕人体检测与跟踪、动作识别、高层行为理解三个关键问题展开研究。针对遮挡与光照变化等情况下目标特征的有效选取，及光照变化、遮挡等问题，通过对运动目标的检测和跟踪，获取位置、姿态、轨迹等基本信息，利用动作分割与视点无关的姿态表示等方法，获取人体动作基本语义信息，结合视觉和场景知识，采用高层语义推理的方法，识别和学习人的行为，从而为老年人主动服务提供有效地技术支持。

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