16、人工智能驱动下的人机协作：算法与优化策略

人工智能驱动下的人机协作：算法与优化策略

在人机协作领域，机器人通过传感器从工作空间收集的信息主要包括人体姿势、手部动作和语音命令。手势作为手部在一定时间内的动态动作，是人机交互的重要组成部分。人机协作手势识别模型包含四个关键技术组件：传感器技术、手势识别、手势跟踪和手势分类。常见用于手势分类的算法有K - 均值聚类、K - 近邻（KNN）、隐马尔可夫模型（HMM）、支持向量机（SVM）、多层前馈神经网络和深度学习网络等。

常见分类算法介绍

• K - 近邻（KNN）算法 ：这是一种基础的分类算法，它根据最接近的训练示例对输入数据进行分类。有研究利用KNN、SVM和人工神经网络（ANN）分类器自动分割人类抓握动作。
• 隐马尔可夫模型（HMM） ：由不可观测的马尔可夫链和随机过程组合而成。其特征包括模型中的状态数量、每个状态的不同观测符号数量、状态转移概率分布、观测符号概率分布和初始状态分布。HMM是一种常用的手势分类和语音识别算法。
• 支持向量机（SVM） ：是一种由分离超平面定义的判别式分类器，最优分离超平面可最大化训练数据的间隔并对新示例进行分类。SVM核通过非线性方法将低维训练数据转换为高维特征空间。SVM与其他分类方法结合可提高手势分类性能。
• 人工神经网络（ANN） ：能够学习网络输入和输出之间的复杂非线性关系。学习过程是从经验模式中提取隐含规则。常用的反向传播（BP）学习算法网络通过输出与对应期望值的偏差来校正和更新前一层的权重，使用Levenberg - Mar