基于ROS的模塊化機械臂智能作業(yè)系統(tǒng)設計.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科技的發(fā)展，人們希望通過與智能機器人交互，從而讓機器人完成指定的作業(yè)任務。基于案例的推理機制(Case-Based Reasoning，CBR)模仿人類的認識過程，通過檢索算法從案例庫中檢索出與新案例最相似的案例并進行重用，以提供解決方案。因其推理時間短且案例易于學習，被廣泛應用于智能機器中。
　　本文首先研究了CBR推理機制的基礎理論，通過分析CBR推理機制的優(yōu)缺點，結合BDI模型的設計結構，提出了一種CBR-BDI推理機制

2、，描述了該推理機制的運作流程。改進的推理機制添加地圖匹配、期望分析和用戶引導三個部分，使得機器人可以與用戶進行多次對話以了解用戶的意圖，提高了機器人的自主性。隨后將改進的推理機制用于人機交互模塊中，以ROS機器人操作系統(tǒng)為軟件框架，結合語音識別、語音合成、物體識別、方案解析等模塊設計一種基于ROS的模塊化機械臂智能作業(yè)系統(tǒng)。
　　最后搭建實際系統(tǒng)平臺對語音識別與合成效果，系統(tǒng)功能、人機交互推理功能和系統(tǒng)智能性進行驗證、測試、分析和

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