20、探索机器人伴侣:Paro海豹机器人的实证研究与伦理思考

探索机器人伴侣:Paro海豹机器人的实证研究与伦理思考

1. Paro海豹机器人简介

Paro海豹机器人由Takanori Shibata发明,被美国食品药品监督管理局批准为2类医疗器械。它外形酷似小竖琴海豹,有着吸引人的面孔,黑色闪烁的眼睛,覆盖着柔软可抚摸的皮毛。其身上布满触摸传感器,能检测是否被抚摸或击打,还有姿势传感器检测自身方向。它会对抚摸做出反应,如摆动尾巴和鳍、眨眼;能识别是否被抱起,还会转向声音来源,并用类似海豹的声音吸引注意,甚至能根据待遇不同做出不同反应,还能学习识别自己的名字。

2. Paro在护理机构的应用及早期研究

Paro已在丹麦的一些护理机构得到应用。多项研究证实了它的有益效果:
- Wada和Shibata(2007)发现,在公共区域放置Paro机器人的两个月里,一家护理机构12位老年居民之间的社交互动有所增加。
- Robinson等人(2013)发现,17位护理机构居民在与Paro进行小组互动时,孤独感比参加小组外出活动时显著降低。
- Robinson等人(2015)发现,与机器人互动过的护理机构居民血压有所降低。

然而,早期研究存在方法学上的局限性,如参与者数量有限、缺乏良好的对照条件等。这部分是由于在自然环境中对脆弱老年人进行研究存在伦理和实际限制,同时还缺乏人们与机器人互动的详细记录。

3. 尚未解决的问题

关于Paro的影响,仍有许多问题未得到充分解答:
- 其效果受展示和部署方式以及人们互动方式的影响程度如何?
- 由训练有素的调解人或治疗师使用海豹机器人是否能取得更好的效果,还是训练并不重要?
- 个体差

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 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,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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