[发明专利]一种基于多层神经网络进行机器人行为预判的系统及方法有效
| 申请号： | 201910938220.1 | 申请日： | 2019-09-30 |
| 公开（公告）号： | CN110705682B | 公开（公告）日： | 2023-01-17 |
| 发明（设计）人： | 左国玉;潘婷婷;刘洪星 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G06N3/00 | 分类号： | G06N3/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京劲创知识产权代理事务所(普通合伙) 11589 | 代理人： | 杨金贤 |
| 地址： | 100020 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于多层神经网络进行机器人行为预判的系统及方法，所述系统包括：感知预处理模块、SOAR逻辑规划模块、智能数据融合模块和多层神经网络决策模块；感知预处理模块用于获取各个物体的特征信息；SOAR逻辑规划模块用于根据特征信息中与抓取相关的特征确定各个物体对应的抓取概率，得到逻辑序列；智能数据融合模块用于提取特征信息中与任务目标相关的特征信息，并将提取的所述特征信息与所述逻辑序列进行融合；多层神经网络决策模块用于根据融合后的数据进行机器人行为预判。本发明能够使得智能机器人能学习并模仿人类处理信息的认知心理以具备完善的逻辑推理能力，实现多步的行为预判或操作控制。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 神经网络 进行 机器人 行为 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多层神经网络进行机器人行为预判的系统，其特征在于，包括：感知预处理模块、SOAR逻辑规划模块、智能数据融合模块和多层神经网络决策模块；/n所述感知预处理模块用于获取各个物体的特征信息；/n所述SOAR逻辑规划模块用于根据所述特征信息中与抓取相关的特征确定各个物体对应的抓取概率，得到逻辑序列，所述逻辑序列为所述抓取概率组成的序列；/n所述智能数据融合模块用于提取所述特征信息中与任务目标相关的特征信息，并将提取的所述特征信息与所述逻辑序列进行融合；/n所述多层神经网络决策模块用于根据融合后的数据进行机器人行为预判。/n
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