基于对象模型的一种服务性机器人系统

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统及系统结构 ,对系统中的对象进行模型化 ,建立对象模型知识库。在设计任务规划时 ,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法 ,在设计控制软件时 ,根据控制目标 ,设计了推理程序。因此 ,系统根据一用句子给出的请求 ,规划出一系列相关联的基本任务 ,从而控制机器人各关节协调动作 ,完成目标任务。     

基于对象模型的不确定环境下服务性机器人系统模型研究

提出了一个基于对象模型的服务性机器人系统模型 ,描述了模型的实现方法 ,并介绍了在动态不确定环境下实现任务规划的一种方法 ,这种任务规划方法模仿了人任务规划方式 ,选择最有可能成功执行的任务执行 ,当环境发生意外变化或目标被改变时 ,它能够作出相应的反应 ,改变任务选择 ,同时这种任务规划方法对实现人机接口特别有用。     

基于对象模型的机器人规划生成系统及并行推理

提出了一种机器人规划生成系统的结构,该系统对机器人物理世界进行了模型化,建立了对象模型知识库,在控制机器人动作序列的生成中,模仿了人的思维方式,将最基本、最简单的最先处理,采用差异减小法逐步减小当前状态与目标状态之间的差距而逼近在达到目标状态,并提出了一种能较好解决画面问题的方法,用该方法解决画面问题比较完美。此外,提出了一种将并行推理技术应用于机器人任务规划的方法,并设计了推理程序。     

基于对象模型的YGR—1机器人智能任务规划和控制

研究了一个基于对象模型的机器人智能任务规划与控制系统,对系统中的对象进行模型化,建立对象模型知识库,在设计任务规划时,模仿了人在日常生活中完成普通任务时进行任务规划的方法,在设计控制软件时,根据控制目标,设计了推理程序,因此,系统根据一用句子给出的请求,规划出一系列相关联的基本任务。从而控制机器人各关节协调动作,使之完成目标任务。     

基于对象模型的自组织专家系统

在研制的一个基于对象模型的自组织专家系统中 ,通过对机器人的行走装置进行模型化 ,建立了对象的模糊知识库 ,并根据控制的目标 ,设计了推理机。系统无需精确的数学模型 ,能根据输入、输出变量 ,自动修改控制规则 ,达到优化控制的目的。     

基于对象模型的自适应模糊专家控制系统

文中介绍了一个基于对象模型的自适应模糊专家控制系统。在该系统里,能动地机器人的行走装置进行模型化,建立了对象的模糊知识库,并根据自适应模糊控制的目标设计了推理机。系统无需铁数学模型,能根据输入、输出变量自动个性控制规则,达到优化控制钵文还介绍了对象模型的模糊知识表示方法和模糊知识库的结构以及对象模型的模糊控制推理。     

基于深知识的YGR-1型自动机器人系统

提出了一种自动机器人系统的结构,在该系统对处理世界进行了模型化,建立了对象模型深知识库,在控制机器人动作序列的生成中,模仿了人的思维方式,提出了一种将基于模型的推理和并行推理技术应用于机器人任务规划与控制的方法,并设计了推理程序。