蛇形机器人移动和连接方式的研究状况

首先,分析了蛇形机器人常见的4种移动方式,即蜿蜒运动、行波运动、侧向运动和螺旋运动,以及各自的运动机理和特点。然后,针对蛇形机器人关节的连接方式,比较分析了较为成熟的平行连接、正交连接、万向节连接和P-R连接的各自特点和应用范围。最后,展望了蛇形机器人连接方式未来的发展趋势。     

仿人机器人多传感器定位系统

为了提高仿人机器人SHFR-III人机交互系统的定位精度和定位可靠性,设计多传感器定位系统,包括基于热释电红外传感器垂直阵列的红外定位系统、基于听觉传感器三角形阵列的听觉定位系统和基于立体双目视觉的视觉定位系统.提出权重随目标位置和外部环境可变的加权平均融合算法,将3种定位数据的融合结果作为最终定位结果.实验结果证明:多传感器定位系统的限制条件比单传感器定位系统更少,环境适应性更强,有效提高了交互系统的整体定位精度和可靠性.     

基于RCNN的问题相似度计算方法

在搜索引擎、问答系统中利用深度学习的方法计算问题相似度是NLP领域研究的热点。结合卷积神经网络（CNN）和长短记忆网络（LSTM）,提出了递归卷积神经网络（RCNN）问句相似度的计算方法,首先利用双向递归神经网络提取上下文信息,然后采用1D卷积神经网络将词嵌入信息与上下文信息进行融合;再利用全局最大池化提取关键信息来完成问句的语义表示;最后通过匹配层判断问句对的相似度。在Quora Question Pairs数据集上的实验结果表明,该相似度计算方法准确率为83.57%,优于其他方法。     

仿人面部表情机器人连续表情运动控制系统设计

为使仿人面部表情机器人SHFR -1实现连续的表情动作,该文设计了一个由主控计算机和驱动控制单元两部分组成连续表情运动控制系统,主控计算机与驱动控制单元之间通过RS232串口进行数据通信.研究了一种基于表情运动脚本的机器人连续面部表情实现方法,通过对面部表情运动进行运动分析,将其分解为多个典型面部表情动作单元,然后对所要实现的一段连续表情进行运动规划,生成表情运动脚本指令,机器人根据脚本指令应用运动缝合技术生成连续的面部表情动作.最后在仿人面部表情机器人SHFR -1上进行了实验验证,试验结果表明,机器人实现了较为流畅的连续表情动作,为今后进一步研究人与机器人进行动态情感交互提供了研究平台.     

基于LabVIEW和FPGA的串口通信舵机控制系统

舵机是仿人机器人的重要组成部分,为控制舵机实现仿人机器人表情再现,设计了一种基于LabVIEW和现场可编程逻辑门阵列(FPGA)的串口通信舵机控制系统,首先在SolidWorks中完成模型的建立,然后采用可编程片上系统(SOPC)的设计方法,进行硬件设计,该系统以实现4路舵机的控制为例,能够根据实际情况增加或减少脉宽调制(PWM)模块,改变舵机的数量。然后通过软件编程设计,可以改变舵机的转速,软件编程是在Nios II环境下编写的。最后通过LabVIEW中的VISA控件实现了PC机与FPGA的串口通信,控制舵机的运行。     

基于LabVIEW可选择通道加热的扩散炉炉温测试系统的开发

以台达PLC及其扩展DVP 04AD为硬件核心,以LabVIEW2009为软件开发平台,设计一套基于LabVIEW通道可选择加热的扩散炉炉温测试系统.阐述了该系统的工作原理,介绍了PLC与IPC之间的通信,详细说明了软件的工作流程与编程方法,并且由实验验证了该系统的可行性.     

具有个人信息的对话生成模型研究

赋予聊天机器人个人信息对于提供自然的对话至关重要,对此提出具有个人信息的对话模型,包括问题分类、个人信息回复和开放域对话三个模块。在问题分类模块中,分析测试不同分类方法的效果;个人信息回复模块利用BiLSTM进行语义信息编码,训练采用对比损失函数,同时实验对比多种匹配模型;开放域对话模型以最大互信息为目标函数,减少无意义回复。实验表明该对话模型的自然性、逻辑性、多样性和一致性均优于传统模型。     

基于HyperWorks仿人机器人面部表情仿真

仿人机器人面部表情的实现是人机交互的重要组成部分,为了实现仿人机器人的面部表情,首先通过观察日本女性JAFFE的大量照片,分析面部表情的动作特征,在原有的7种基本表情模型的基础上,增加感兴趣这种表情,将人的基本表情分为8种。然后根据基本表情的面部动作特征,设计机器人面部表情特征点。在Solid Works中建立三维模型,借助于Hyper Works有限元软件对8种基本面部表情仿真分析,得出在弹性皮肤上驱动的载荷参数,为机器人样机表情的实现提供了一定的依据。     

仿人面部表情机器人的控制系统设计

介绍了基于AT89S52单片机的仿人面部表情机器人的运动控制系统硬、软件结构.通过对人类个性面部表情的分析,设计了面部机构的控制算法.通过实验完成了7路舵机的运动控制并实现了各个不同的面部表情.为进一步研究智能面部表情机器人提供了一定的基础.