隨著社會(huì)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(jī)器人實(shí)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(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主行為的主要研究方法。但是,基于推理機(jī)制實(shí)現(xiàn)自主行為,機(jī)器人只能在特定場(chǎng)景執(zhí)行特定任務(wù),不具備自主認(rèn)知能力,無法實(shí)現(xiàn)真正的自主決策。因此,研究基于認(rèn)知能力的機(jī)器人自主行為已成為人工智能發(fā)展的主要趨勢(shì)之一。認(rèn)知語(yǔ)義是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)自主認(rèn)知和自主決策的前提和基礎(chǔ)。機(jī)器人為實(shí)現(xiàn)類人智能行為,不僅需要靜態(tài)環(huán)境信息來識(shí)別自身所處場(chǎng)景,還需要高層語(yǔ)義知識(shí)來準(zhǔn)確理解決策場(chǎng)景中的事件及其含義。因此,本文融合時(shí)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(yǔ)義信息構(gòu)建語(yǔ)義信息結(jié)構(gòu)模型,實(shí)現(xiàn)機(jī)器人環(huán)境認(rèn)知和行為認(rèn)知過程中所需先驗(yàn)知識(shí)的表示、存儲(chǔ)與應(yīng)用。在語(yǔ)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(yàn)操作知識(shí),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(yǔ)義描述和認(rèn)知知識(shí)構(gòu)建機(jī)器人認(rèn)知語(yǔ)義地圖,為機(jī)器人實(shí)現(xiàn)情境相關(guān)的室內(nèi)位置服務(wù)提供語(yǔ)義信息支持�；谡J(rèn)知語(yǔ)義地圖,機(jī)器人在不同位置、不同場(chǎng)景,能夠基于環(huán)境認(rèn)知有針對(duì)性的主動(dòng)感知任務(wù)相關(guān)信息,發(fā)掘當(dāng)前場(chǎng)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(shí)表示與環(huán)境建模是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)環(huán)境認(rèn)知進(jìn)而實(shí)現(xiàn)行為認(rèn)知的先決條件。本文圍繞機(jī)器人自主行為問題,主要研究認(rèn)知語(yǔ)義地圖的信息結(jié)構(gòu)模型。模型將機(jī)器人地圖知識(shí)化表示,實(shí)現(xiàn)地理位置與情境模式的緊密關(guān)聯(lián),為機(jī)器人基于情境認(rèn)知的自主行為決策奠定基礎(chǔ)。首先,對(duì)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(yǔ)義對(duì)機(jī)器人自主行為實(shí)現(xiàn)機(jī)理的重要性,構(gòu)建語(yǔ)義信息結(jié)構(gòu)模型。其次,針對(duì)機(jī)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(jì)認(rèn)知語(yǔ)義地圖構(gòu)建模型,深入研究位置與情境知識(shí)庫(kù)之間的信息交互方式。最后,基于環(huán)境信息和場(chǎng)景知識(shí)進(jìn)行本體建模,并通過家庭環(huán)境中機(jī)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(jí)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(yǔ)言對(duì)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(chǎng)景信息創(chuàng)建的本體模型為情境知識(shí)庫(kù)構(gòu)特定場(chǎng)景下通過理解當(dāng)前情境實(shí)現(xiàn)服務(wù)認(rèn)知。為了降的開發(fā)和利用知識(shí)，將實(shí)現(xiàn)自主行為所需的環(huán)境和場(chǎng)區(qū)域、對(duì)象、時(shí)間和人員 4 個(gè)領(lǐng)域，如圖 5.2 所示。各以最簡(jiǎn)明的層次結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)所有信息的完全描述，同時(shí)

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(shí)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(jī)器人在家庭成員外出時(shí)能夠基于先驗(yàn)知識(shí)進(jìn)行自主布防。同時(shí)，機(jī)器人經(jīng)過一段時(shí)間的經(jīng)驗(yàn)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(dòng)預(yù)警，最終提供真正自主化、個(gè)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(jì)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(jī)器人如何基于情境認(rèn)知實(shí)現(xiàn)自主安防。針對(duì)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(yǔ)義地圖模型對(duì)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(duì)象的位置信息，是機(jī)器人實(shí)現(xiàn)情境理解不可

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