移动机器人人机交互与运动控制研究

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1、－〇．：密级：分类号ＵＤＣ：编号：工学硕士学位论文移动机器人人机交互与运动控制研究硕士研究生：张皓天指导教师：朱齐丹教授学科、专业：控制科学与工程论文主审人：张智副研究员哈尔滨工程大学２０１８年３月分类号：密级：_________________UDC：编号：_________________工学硕士学位论文移动机器人人机交互与运动控制研究硕士研究生：张皓天指导教师：朱齐丹教授学位级别：工学硕士学科、专业：控制科学与工程所在单位：自动化院论文提交日期：2018年1月论文答

2、辩日期：2018年3月学位授予单位：哈尔滨工程大学ClassifiedIndex:U.D.C:ADissertationfortheDegreeofM.EngResearchonHumanRobotInteractionandMotionControlofMobileRobotCandidate:ZhangHaotianSupervisor:Prof.ZhuQidanAcademicDegreeAppliedfor:MasterofEngineeringSpecialty:ControlTheoryandEngin

3、eeringDateofSubmission:Jan,2018DateofOralExamination:Mar,2018University:HarbinEngineeringUniversity摘要随着智能服务机器人的逐渐进普及，一种更自然的人--机器人交互方式成为了机器人必备的功能。在人与人的交流方式中，“说话”，即基于语音与自然语言的交互方式无疑是最自然、直接和简便的交互方式。因此一个智能的服务机器人也应该采用这种方式来实现人与机器人的交互。本文针对智能服务机器人的人机交互问题，设计了一套基于语音和自然语言

4、的机器人人机交互与控制系统。首先，针对机器人人机交互与控制系统的功能需求将系统分为三个子系统，分别是语音人机交互系统、自然语言指令理解系统和机器人控制系统，并分别进行了子系统的设计。其次，针对人机交互系统中的核心问题，即机器人自然语言指令理解问题，提出了一种基于指令意图理解和关键信息抽取的机器人自然语言指令理解方法。该方法主要包括两个部分，基于短文本分类的指令意图理解和基于序列标注的指令关键信息提取。前者通过将指令意图理解问题转化为短文本分类问题，利用自然语言处理中基于机器学习和深度学习的短文本分类模型实现了指令意

5、图理解。后者则通过将指令关键信息提取问题转化为序列标注问题，利用自然语言处理领域中的序列标注方法和条件随机场模型，实现了指令关键信息抽取。同时，本文还针对家庭服务机器人环境收集了大量自然语言指令语料，并进行了分析处理，作为指令理解模型的训练语料。最后，利用ROS机器人操作系统和云服务器完成了智能服务机器人人机交互与控制系统的搭建。语音人机交互系统部分包括远场语音交互方式和微信语音交互方式。自然语言指令理解系统部分则部署在云服务器端，通过网络调用。而机器人控制系统部分则通过ROS实现了一套分布式、多层级、模块化的机器

6、人控制系统，并以运动控制任务模块为例详细阐述实现过程。三部分的有机整合，构成了一套完整的智能服务机器人人机交互与控制系统。关键词：智能服务机器人；人机交互；指令理解；自然语言处理；机器学习；深度学习；ABSTRACTWiththegradualpopularizationofintelligentservicerobots,amorenaturalhuman-robotinteractionhasbecomeanecessaryfunctionoftherobot.Inthewayofcommunicationbe

7、tweenpeopleandpeople,"talking",whichisbasedontheinteractionbetweenspeechandnaturallanguage,isundoubtedlythemostnatural,directandsimpleinteractiveway.Therefore,anintelligentservicerobotshouldalsousethiswaytorealizetheinteractionbetweenmanandrobot.Inthispaper,ar

8、obothuman-robotinteractionandcontrolsystembasedonspeechandnaturallanguageisdesignedtosolvethehuman-robotinteractionproblemofintelligentservicerobot.First,accordingtothefunctionalre