9、健康与社会照护中社交辅助机器人的伦理问题

健康与社会照护中社交辅助机器人的伦理问题

1 引言

随着人们寿命的延长和生育率的下降,现有的社会和经济养老基础设施已明显过时。全球的照护系统在预期寿命增加和专业照护人员数量减少的双重压力下不堪重负。新冠疫情更是加剧了这种压力,并在许多国家暴露出照护方面的巨大不平等。因此,寻找可行的照护危机解决方案是一项紧迫的伦理优先事项。

机器人或许是一种解决方案。照护机器人的支持者认为,机器人可以通过协助正式和非正式照护者完成重复性或体力要求高的任务,缓解照护接受者和照护者之间日益扩大的差距,使照护者有更多时间和精力与照护接受者进行更有意义的互动。对于有认知障碍的老年人来说,机器人技术提供的辅助照护可以让他们更加独立,从而能够更长时间地在家中生活。社交辅助机器人还在改善老年人的总体情绪和幸福感方面显示出潜力。因此,一些国家的政府对机器人在照护领域的可能性持乐观态度,并投入大量资金用于开发老年照护机器人的项目。

然而,伦理学家、照护专家和老年权益倡导者也对照护机器人提出了批评意见。学者们表达了对患者自主权、知情同意、数据管理质量、人际接触、婴儿化以及获取机会平等性等问题的担忧。如何对这些伦理问题进行优先级排序和解释,以及应采取何种策略来有效处理这些问题,在很大程度上仍有待明确。

显然,机器人创新需要有远见和谨慎的指导方针。合适的标准和法规将在利用新技术并确保其对照护接受者和照护者都有益方面发挥关键作用。

2 社交辅助机器人照护中的伦理框架

社交辅助机器人等技术对社会有着深远的影响。如果机器人能够改变我们的生活和思维方式以及我们彼此之间的关系,那么它们的设计必须符合具有伦理重要性的价值观。

在讨论健康和社会照护中社

内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究对比。
内容概要:文章围绕智能汽车新一代传感器的发展趋势,重点阐述了BEV(鸟瞰图视角)端到端感知融合架构如何成为智能驾驶感知系统的新范式。传统后融合前融合方案因信息丢失或算力需求过高难以满足高阶智驾需求,而基于Transformer的BEV融合方案通过统一坐标系下的多源传感器特征融合,在保证感知精度的同时兼顾算力可行性,显著提升复杂场景下的鲁棒性系统可靠性。此外,文章指出BEV模型落地面临大算力依赖高数据成本的挑战,提出“数据采集-模型训练-算法迭代-数据反哺”的高效数据闭环体系,通过自动化标注长尾数据反馈实现算法持续进化,降低对人工标注的依赖,提升数据利用效率。典型企业案例进一步验证了该路径的技术可行性经济价值。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶感知算法研发的工程师,以及关注自动驾驶技术趋势的产品经理和技术管理者;具备一定自动驾驶基础知识,希望深入了解BEV架构数据闭环机制的专业人士。; 使用场景及目标:①理解BEV+Transformer为何成为当前感知融合的主流技术路线;②掌握数据闭环在BEV模型迭代中的关键作用及其工程实现逻辑;③为智能驾驶系统架构设计、传感器选型算法优化提供决策参考; 阅读建议:本文侧重技术趋势分析系统级思考,建议结合实际项目背景阅读,重点关注BEV融合逻辑数据闭环构建方法,并可延伸研究相关企业在舱泊一体等场景的应用实践。
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