12、养老场景下机器人技术与注意力测试系统的创新研究

养老场景下机器人技术与注意力测试系统的创新研究

随着全球老龄化趋势的加剧，养老问题日益受到关注。在科技的推动下，机器人技术和虚拟现实技术在养老领域展现出巨大的应用潜力。本文将介绍两种具有创新性的研究，一是养老环境中服务机器人的当前位置置信度计算算法，二是基于虚拟现实和眼动追踪技术的注意力稳定性测试系统。

服务机器人位置置信度计算算法

在养老环境中，移动服务机器人的定位准确性至关重要。传统的定位方法可能会受到各种因素的干扰，导致机器人定位错误。为了解决这个问题，研究人员提出了一种当前位置置信度计算算法（CLCA）。

该算法通过将激光数据与地图信息进行匹配，能够快速识别错误定位，并描述当前位置数据的准确性。具体来说，算法将位置置信度的计算分为在线和离线两部分，以减少系统运行所需的内存。同时，根据空间场景的复杂度调整激光的采样数量，进一步加快计算速度，提高系统的安全性和鲁棒性。

为了验证算法的有效性，研究人员进行了模拟实验。实验结果表明，当机器人被“绑架”（即位置发生意外改变）时，如果不进行当前位置可靠性的估计，机器人可能会在绑架结束后继续移动，增加碰撞障碍物的风险。而CLCA算法能够在机器人的位置置信度（LCG）低于阈值时及时制动，降低了碰撞风险，证明了该算法的正确性和可行性。

以下是机器人被绑架时的速度和距离变化对比实验：
|实验内容|描述|
| ---- | ---- |
|速度变化|图7（a）展示了机器人向障碍物移动时的速度变化，t1为绑架开始时间，t2为绑架结束时间。蓝色线代表机器人正常运动，红色线代表使用CLCA算法的机器人运动。|
|距离变化|图7（b）显示了机器人与障碍物之间的距离变化。dr