基于ACT-R认知架构的助老、助残服务机器人人机协同作业机制

与以往人机系统研究强调人类定性判断决策智能与机器定量计算推理智能相结合的人机界面和体系不同，该项研究从具有基本认知行为能力的行动不便老人、肢残人士、运动和语障患者的认知行为特征出发，构建以神经生物学为基础的ACT-R认知架构下的服务机器人人机一体化协同作业体系，强调通过用户的认知行为实现人机智能的结合，具有不同于以往人机系统研究思路和方法上的特色。在研究内容上，通过ACT-R认知行为建模，强调人机协作和相互适应性：一方面针对用户认知行为特点，开展人机功效和认知心理试验，优化系统设计和ACT-R认知模型；另一方面，研究机器感知和智能，包括简单、自然人机交互效应通道的机器主动引导、基于遗传算法的机器学习、基于约束卡尔曼滤波器的多感知预测控制、基于拓扑地图的机器人局部自主定位和导航等。预计将取得不同于一般人机系统的创新研究成果。该项研究对于助老、助残服务机器人技术的应用和发展将起一定的推动作用。

该项目从具有基本认知行为能力的行动不便老人、肢残人士、运动和语障患者的认知行为特征出发，研究和构建以神经生物学为基础的ACT-R认知架构下的Robot-Human协作机制和实验系统。主要研究成果和结论：（1）提出人机协作ACT-R认知模型，建立起一种助老、助残服务机器人Robot-Human人机协作工作体系和实验系统，实现共同感知、共同决策，协同完成作业任务；（2）提出通过认知推理构成的语义网络推动人与机器人之间的作业进程，整个过程中，机器人的局部自主智能得以发挥，人的认知智能得以体现，人机智能得以融合；（3）建立起适合行动不便老人、肢残人士、运动和语障患者使用的Robot -Human交互（RHI）平台，该平台以语音、听觉、视线跟踪、机械接触按钮等简单人机效应通道为基础，具有自然、双向特点，通过试验优化人机工效参数，提高了人机交互的可靠性；（4）研究Robot-Human人机协作框架下机器人恰当的局部自主智能及感知技术。在机器人自主智能方面，采用以势场法为主体的局部路径规划方法，实现机器人实时运动规划与控制；提出修正的“生物触角”模型，实现机器人室内移动自主避撞智能；建立移动作业服务机器人统一运动学模型，实现机器人手眼协调自主抓取作业智能。在机器人环境感知技术方面，针对结构光机器视觉测量感知技术，提出了摄像机图像空间的投影机标定算法，实现了稳定、高精度的系统标定；针对复杂动态物面，建立了单幅图像高效高质量调制解调方法体系；针对运动背景下的运动目标感知，提出一种光流分析和基于SIFT特征匹配和差分相乘的运动目标检测方法；在机器人运动视觉方面，针对传统光流运动图像分析精度低且易受各种干扰等缺点，提出一种基于梯度阈值的五置信点约束的改进光流算法；（5）Robot-Human人机协作试验结果表明，基于ACT-R认知架构的人机协作认知模型建立的Robot-Human协作体系，人与机器人共同感知、共同决策、平等协作完成某项单纯依靠机器智能不能完成的作业任务是完全可行的。该项研究解决了目前助老、助残、助患服务机器人应用中迫切需要解决的一个重要问题，即机器人、人（服务对象）、作业环境之间的关系问题，包括人与机器各自的任务分工、互助形式、任务完成过程中机器对作业环境的自主智能及感知、人机之间命令及信息的传递方式等。

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