机器人自然语言编程的研究国家自然科学基金资助项目

摘要

该论文提出了一种借助于自然语言的机器人编程方案，完成任务编程、运动编程、行为编程与控制.该方案采用人类自身所用的自然语言交流方式进行指令理解、新任务学习及机器人程序修改，使人们不必了解专门知识就可以用语言自由地训练机器人.由于通常机器人运动行为可以分解为三个层面：抽象化的运动目标、具体化的运动目标序列、基本的运动行为单元，故基本的运动行为是高层任务实现的基础.我们首先训练机器人学会基本的运动行为，如接近目标、避障等，为此我们设计了一个语言训练的基本行为控制器，该基本行为控制器采用模糊神经网络以自组织方式获取教师的语言指令知识，不同的行为对应于不同的模糊神经网络.仿真和实验均表明该基本行为控制器能有效地学会基本运动行为，通过对基本行为控制器的训练，我们的机器人已具备了一些基本运动技能.在此基础上，我们提出了利用基于指导指令的学习，要求机器人通过与人的对话，完成更高一级任务运动目标序列的自然语言编程.我们设计了一个机器人导航任务，并在未知环境中通过机器人与教师间的自然语言对话进行导航实验，验证机器人完成复杂任务的能力.

目录

文摘

英文文摘

第一章绪论

1.1引言

1.2本课题的目的和意义

1.3国内外研究现状

1.4本课题的工作

第二章语音识别技术及Nuance语音识别系统

2.1语音识别技术简介

2.2 Nuance语音以别系统

2.3 Nuance语法

2.4 Nuance SpeechObject

2.5小结

第三章自然语言训练的机器人基本行为控制器

3.1模糊控制、神经网络控制以及神经模糊控制

3.2自然语言编程

3.3系统结构

3.4模糊神经网络的训练算法

3.5小结

第四章语言训练的实验研究

4.1仿真研究

4.2实验

4.3小结

第五章移动机器人的抽象化任务编程

5.1地理空间的表示和路径规划

5.2系统结构

5.3具体实现

5.4仿真实验

5.5小结

第六章结束语

6.1本文总结

6.2未来展望

参考文献

作者在攻读硕士学位期间完成的论文

致谢