17、开发具有文化胜任力的社交辅助机器人:场景构建与验证

开发具有文化胜任力的社交辅助机器人:场景构建与验证

在为健康和社会护理领域开发具有文化胜任力的社交辅助机器人时,识别现实生活场景中的交互模式至关重要。研究人员首先为每个场景开发了一个模板,用于涵盖人类和机器人的能力。该模板分为两个部分:人类部分和机器人部分。

模板结构
  • 人类部分 :包含场景标题、场景发生的时间、场景描述(包括文化注释)、涉及的房屋功能区域、相关对象、相关人员、人类护理人员可以做的事情、涉及的文化知识、文化依赖的“定性”护理人员行为以及文化依赖的“定量”护理人员行为。
  • 机器人部分 :包括机器人在该场景中应做或能做的事情(包括“替代”活动)、所需的机器人运动能力、所需的机器人感知能力、所需的机器人语言能力、预期具有文化依赖性的“定性”机器人行为以及因文化而异的“定量”机器人行为。
案例:史密斯夫人的故事

史密斯夫人是一位75岁的英国女士,曾是一名中学科学教师。她患有高胆固醇、甲状腺问题和白内障,视力受损,因此越来越少出门。以下是她一天的生活场景。

时间 活动 详情
上午9点 早餐 吃煮鸡蛋和烤面包,听广播新闻。她想吃培根和香肠,但制作起来有困难,也因视力问题无法看报纸。
早餐后 </
基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍基于NSGA-III算法求解微电网多目标优化调度的研究,并提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于微电网系统中多个相互冲突的目标(如运行成本最小化、碳排放最低、可再生能源利用率最大化等)之间的权衡优化问题,采用NSGA-III(非支配排序遗传算法III)这一先进的多目标进化算法进行求解。文中详细阐述了微电网的数学模型构建、多目标优化问题的定义、NSGA-III算法的核心机制及其在该问题上的具体应用流程,并通过仿真案例验证了算法的有效性和优越性。此外,文档还提及该资源属于一个更广泛的MATLAB仿真辅导服务体系,涵盖智能优化、机器学习、电系统等多个科研领域。; 适合人群:具备一定电系统基础知识和Matlab编程能的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握NSGA-III等先进多目标优化算法的原理实现;②研究微电网能量管理、多目标优化调度策略;③获取可用于科研或课程设计的Matlab代码参考,快速搭建仿真模型。; 阅读建议:此资源以算法实现为核心,建议读者在学习时结合代码理论背景,深入理解目标函数的设计、约束条件的处理以及NSGA-III算法参数的设置。同时,可利用文中提供的网盘链接获取更多相关资源,进行横向对比和扩展研究。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值