基于高斯过程的人机协作合作者意图识别开题报告

 2024-06-27 19:57:24

1. 本选题研究的目的及意义

随着人工智能和机器人技术的飞速发展,人机协作作为一种新型的工作模式,正逐渐渗透到各个领域。

在人机协作系统中,准确识别合作者的意图是实现高效协同作业的关键。

意图识别旨在通过对合作者的生理、行为等多模态信息的感知和分析,推断其当前的目标、计划和下一步行动,从而使机器能够更好地理解和预测人类行为,进而实现更自然、流畅的人机交互。

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2. 本选题国内外研究状况综述

人机协作合作者意图识别是近年来人工智能领域的研究热点,国内外学者从不同的角度对此问题展开了深入研究,并取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内在人机协作合作者意图识别领域的研究起步相对较晚,但近年来取得了一些进展。

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3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将围绕基于高斯过程的人机协作合作者意图识别方法展开深入研究,主要内容包括以下几个方面:1.人机协作系统框架与意图识别问题:研究人机协作系统的基本架构和交互模式,分析人机协作过程中合作者意图识别的重要性。

明确合作者意图识别的研究目标、任务和挑战,为后续研究提供理论基础。

2.高斯过程理论与意图识别模型构建:研究高斯过程的基本原理、模型表示和参数学习方法。

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4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型构建、实验验证和案例分析相结合的研究方法。

1.理论分析阶段:深入研究人机协作和意图识别的相关理论,分析现有方法的优缺点,为模型构建提供理论依据。

研究高斯过程的基本原理和应用,探索其在人机协作意图识别中的可行性和优势。

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5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面:1.方法创新:提出基于高斯过程的人机协作合作者意图识别方法,利用高斯过程强大的概率建模能力和非线性拟合能力,捕捉合作者意图的潜在模式和动态变化,提高意图识别的精度和效率。

2.特征融合:探索适用于人机协作场景的多模态意图识别特征,例如结合语音、姿态、眼动等信息,构建多模态意图识别模型,提高识别的鲁棒性和可靠性。

3.应用创新:将所提出的意图识别方法应用于实际的人机协作系统中,例如人机协同装配、人机共驾等,验证方法的有效性和实用性,推动人机协作技术的应用和发展。

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6. 计划与进度安排

第一阶段 (2024.12~2024.1)确认选题,了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段(2024.1~2024.2)查询阅读相关文献,列出提纲

第三阶段(2024.2~2024.3)查询资料,学习相关论文

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7. 参考文献(20个中文5个英文)

[1] 刘伟, 王硕, 谭浩, 等. 人机协作装配过程的人因建模与优化[J]. 机械工程学报, 2021, 57(18): 1-12.

[2] 王国栋, 赵晓光, 刘澄玉. 基于深度学习的人机协作意图识别研究综述[J]. 自动化学报, 2022, 48(6): 1265-1282.

[3] 张宪民, 王硕, 程颖, 等. 人机协作柔性装配关键技术研究进展[J]. 制造业自动化, 2022, 44(1): 1-8.

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