18、开发具备文化胜任力的社交辅助机器人编程指南

开发具备文化胜任力的社交辅助机器人编程指南

在当今多元文化社会中,文化对健康的影响日益显著,提供具备文化胜任力的健康和社会护理变得至关重要。为了让社交辅助机器人(SARs)也能在护理工作中实现文化胜任,我们需要制定相应的编程指南。本文将结合实际案例,详细介绍开发这些指南的过程和相关理论。

项目背景与目标

在护理和其他健康专业领域,文化胜任力原则有助于医护人员应对复杂情况,提供合适且安全的护理。同样,SARs 的开发也需要考虑这些原则,以使其能在不同文化背景下胜任护理工作。

以 CARESSES 项目为例,该项目旨在开发首个具备文化胜任力的社交辅助人形机器人,以满足老年人的需求。项目由欧洲和日本合作开展,涵盖了英语、印度和日本三个文化群体。这里主要介绍欧洲团队针对英语和印度文化群体的工作,其目的是为开发具备文化胜任力的 SARs 编程指南提供通用原则和流程,读者也可将这些流程应用于其他文化群体。

开发指南的重要性与挑战

在 SARs 开发中,认识到文化的重要性是关键一步。然而,不同文化间的交流往往面临避免刻板印象的挑战。刻板印象容易导致误解和沟通障碍,而具备文化胜任力的技能则有助于在多元文化交流中成功导航,避免此类问题。因此,SARs 开发者自身必须具备文化胜任力,才能开发出对文化敏感且避免刻板印象的人工智能软件。

指南开发流程

开发具备文化胜任力的 SARs 编程指南的过程如下:

graph LR
    A[创建场景] --> B[制定概念框架]
    B --> C[生成指南]
    C -
内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程的研【状态估计】非线性受控动系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
评论
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