公开(公告)号：CN114781652B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210700832.9

申请日：2022-06-21

Applicant: 济南大学

Inventor： 冯志全 ,  蔡泽源

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态强化学习的人机协同框架，涉及人机协同技术领域，包括多模态强化学习意图理解模块和任务分配模块，所述的多模态强化学习意图理解模块中机器人通过收集用户的三种模态的特征通过强化学习在反复的迭代中学习用户的行为习惯，进而消除由于不同用户的行为习惯差异而产生的误差，实现对用户的更加鲁棒的意图理解，所述的任务分配模块根据用户的行为获取用户的意图之后指定机器人的动作序列。本发明消除了用户个体之间习惯的差异性而导致的协作效果偏差的问题，具有用户感知实时性好、适应性强的有益效果。

公开(公告)号：CN114781652A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210700832.9

申请日：2022-06-21

Applicant: 济南大学

Inventor： 冯志全 ,  蔡泽源

IPC: G06N20/00 ,  G06N3/00 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于多模态强化学习的人机协同框架，涉及人机协同技术领域，包括多模态强化学习意图理解模块和任务分配模块，所述的多模态强化学习意图理解模块中机器人通过收集用户的三种模态的特征通过强化学习在反复的迭代中学习用户的行为习惯，进而消除由于不同用户的行为习惯差异而产生的误差，实现对用户的更加鲁棒的意图理解，所述的任务分配模块根据用户的行为获取用户的意图之后指定机器人的动作序列。本发明消除了用户个体之间习惯的差异性而导致的协作效果偏差的问题，具有用户感知实时性好、适应性强的有益效果。