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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/65193
標題: | 以情境地圖達成在辦公室環境中以人為中心的服務 Human-Context Mapping for Human-Centric Robot Service in Office Environment |
作者: | Kuan-Ting Yu 俞冠廷 |
指導教授: | 傅立成(Li-Chen Fu) |
關鍵字: | 情境地圖建置,情境感知,辦公室機器人, human context mapping,context-aware,office robot, |
出版年 : | 2012 |
學位: | 碩士 |
摘要: | 服務型機器人在服務使用者時,必須能夠考慮到人的情境狀態,才能自主地提供符合情境的服務。在這篇論文中,我們專注於辦公室的使用者情境,因此定義了六種使用者狀態:專注、疲累、放鬆、休息、社交以及其他。為了要讓機器人從影像觀察中推論使用者的情境,我們提出了一些創新且具鑑別力的特徵。這些特徵包含使用者姿態、人與物體的互動和人與人的互動,而後面兩者為目前較少被用於使用者狀態辨識。
此外,為了更有效地推斷使用者情境,我們提出將使用者情境融入地圖建置。所以使用一個空間-時間的格網地圖來記錄使用者情境與地點和時間的關係。我們使用動態貝氏網路 (Dynamic Bayesian Network) 來作為建置地圖與推論的基礎架構。使用情境地圖架構來推測使用者情境,總共有三項優點 1) 機器人可以動態地根據該區域的使用者情境來調整自己的行為,2) 因為在辦公室環境中,使用者通常有固定的行程,所以使用者行為模式可以從先前的情境觀察中累積,3) 當有多個機器人存在於環境中的不同位置時,可以很容易地分享它們的觀察資訊。 另一方面,機器人的行為決策也整合進同一個架構,形成一個動態決策網路,如此機器人可以隨使用者狀況的變動來規劃要提供適當的服務。實驗部分驗證了使用者情境辨識、地圖建置以及整個系統的有效性。 Robot that services humans must consider human context in order to behave and service properly. Here, the context categories we tailor for office environment include concentrating, tired, relaxed, napping, social, and neutral. We design several novel features for inferring human context from visual observation. The features incorporate human pose, human-object interaction, and human-human interaction, of which the last two have rarely been explored in human status estimation. Moreover, to infer human context more efficiently, we propose a novel semantic mapping framework that embeds human context into a map representation. This produces a spatial-temporal grid map that represents the relationship of human context with location and time. We construct the framework using Dynamic Bayesian Network. There are three exclusive advantages for building such map: 1) a service robot can dynamically adjust its behavior and plan services based on the estimated context in an area; 2) because in office environment people tend to have fixed schedules, people’s living patterns can be extracted in the map; and 3) multiple robots can easily share their observations on human context at different places. On the other hand, robot behavior decisions are integrated into the framework, which leads to a unified dynamic decision network. Thus, the robot can plan proper services according to the human-context map. The effectiveness of our proposed context recognition, mapping and decision framework is verified with simulation and real testing scenario. |
URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/65193 |
全文授權: | 有償授權 |
顯示於系所單位: | 資訊工程學系 |
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