{“状态”:“确定”,“消息类型”:“工作”,“信息版本”:“1.0.0”,“短信”:{“索引”:{“日期部分”:[[2022,5,20]],“日期时间”:“2022-05-20T02:13:46Z”,“时间戳”:1653012826224},“参考计数”:20,“出版商”:“富士科技出版社”,“问题”:“3”,“资助者”:[{“DOI”:“10.13039\/501100001809”,“名称”:“国家自然科学基金”,“doi-asserted-by”:“publisher”,“award”:[“61973192”,“62773239”,“6197387”,“2021GXRC026”,“U1813215”]},{“doi”:“10.13039\/501100007129”,”name“:山东省自然科学基金会”,”doi-assert-by“:”publisher“,”award“:[”ZR2020 MF085“]}],“内容域”:{“域”:[],“crossmark-restriction”:false},“short-container-title”:[“JACIII”,“J.Adv.Compute.Intell.Intell.Inform.”],“published-print”:{“date-parts”:[2022,5,20]]},”抽象“:”在非结构化家庭环境中,环境信息大多是杂乱无章的。服务机器人很难获得足够的服务信息,这严重阻碍了任务的执行。为了解决这个问题,提出了一种新的对象搜索策略,以提高复杂家庭环境中对象搜索的速度和准确性。该方法利用真实的环境信息和人类知识构建家庭环境知识图,对任务执行起指导作用。家庭环境分为三个级别:功能房间、静态对象和动态对象。共现概率是从开放知识源中获得的,包括静态对象与动态对象之间、静态对象与功能室之间的概率。它们与基于家的本体知识相结合,形成服务机器人的先验知识。受人类搜索过程的启发,引入距离函数来计算机器人与目标物体之间的距离,以优化搜索策略。为了提高机器人服务的鲁棒性,我们设计了一个基于服务任务和知识库的概率更新模型。实验结果表明,与没有先验知识和距离函数的方法相比,该搜索策略可以显著缩短搜索时间,提高搜索精度<\/jats:p>“,”DOI“:”10.20965\/jacii.2022.p0315“,”type“:”journal-article“,”created“:{”date-parts“:[[2022,5,19]],”date-time“:”2022-05-19T15:02:09Z“,”timestamp“:1652972529000},”page“:“315-324”,“source”:“Crossref”,“is-referenced-by-count”:0,“title”:[“动态家庭环境中机器人的快速搜索策略”],“前缀”:“10.20965”,“卷”:“26”,“作者“:[{”给定“:”余浩“,”家庭“:”王“,”序列“:”第一“,”隶属关系“:[]},{”名称“:”山东大学控制科学与工程学院,山东省济南市历下区经世路17923号,250061,中国山东,“sequence”:“first”,“affiliation”:[]],{“given”:“Hao”,“family”:“Wu”,“se序列”:“additional”,“ability”:[]},“givent”:“Guohui”,“家族:“田”,“序列”:“附加”,“从属”:[]},{“给定”:“国梁”,“家族”:“刘”,“顺序”:“额外”,“隶属”:[]},}“给定的”:“飞”,“家庭”:“鲁”,“排序”:“添加”,“附属”:[[]}.,{”给定“:“燕燕”,“家人”:“王”,“序号”:“新增”,“归属”:[]}],“成员”:“8550”,“在线发布”:{“日期部分”:[[2022,5,20]]},“reference“:[{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-1”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“M.Cho,S.Kwak,I.Laptev,C.Schmid,and J.Ponce,\u201cUnsupervised object discovery and localization in image and videos,\u201 d Int.Conf.on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence(URAI),pp.292-2932015。”,“doi”:“10.1109 \/URAI.2015.7358956“},{“key”:“key-10.20965 \/jacii.2022.p0315-2”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“J.Wilches,Y.Huang,and Y.Sun,\u201c实践中总结掌握的操作技能,IEEE \/RSJ Int.Conf.on Intelligent Robots and Systems(IROS),第9322-9328页,2020年。”,“doi”:“10.1109\/IROS45743.2020.9340739”},}“key“:”key-10.20965\/jacii.222.p0315-3“,”doi断言“:”crossref“,”非结构化“:”P.Khandelwal et al.,\u201cBwibots:A platform for bridge between gap between AI and human-robot interaction research,\u201d the Int.J.of Robotics research,Vol.36,Issue 5-7,pp.635-6592017。“,”doi“:”10.1177\/02736646688949“},{”key“:”key-10.20965 \/jacii.2022.p0315-4“,”doi-asserted-by“:”crossref“,”unstructured“:”A.Aydemir,A.Pronobis,M.G\u00f6belbecker,and P.Jensfelt,\u201cActive visual object search in unknown environments using unterminated semantics,\u201 d IEEE Trans。《机器人学》,第29卷,第4期,第986-1002页,2013年。“,“DOI”:“10.1109\/TRO.2013.2256686”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-5”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“T.R.Sch\u00e4fle,M.Mitschke,and N.Uchiyama,\u201c使用混合遗传算法为移动机器人生成最佳覆盖路径,\u201 d J。机器人。机电一体化。,第33卷,第1期,第11-23页,2021年。“,“DOI”:“10.20965\/jrm.2021.p0011”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-6”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“R.Toris and S.Chernova,\u201cTemporal persistence modeling for object search,\u201 d IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation(ICRA),第3215-3222页,2017年。”,“DOI:”10.1109\/ICRA.2017.7989365“}”,{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-7”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“M.Lorbach,S.H\u00f6fer和O.Brock,\u201cPrior-assisted propagation of spatial information for object search,\u201 d IEEE\/RSJ Int.Conf.on Intelligent Robots and Systems,pp.2904-29092014.”,“doi”:“10.1109\/IROS.2014.6942962”},{:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-8”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“Z.Zeng,A.R\u00f6fer和O.C.Jenkins,用于主动视觉对象搜索的u201c语义链接图,IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation(ICRA),第1984-1990页,2020年。”,“doi”:“10.1109\/ICRA45.2020.9196830”},{“key”:“key-10.20965\/jaciii.2022.p0315-9”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“A.Aydimer,K.Sj\u00f6\u00f 6,J.Folkesson,A.Pronobis,and P.Jensfelt,\u201cSearch in the real world:Active visual object search based based spatial relations,\u201 d IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation(ICRA),pp.2828242011。”,“doi”:“10.1109\/ICRA.2011.5980495”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-10”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“P.Chumtong,Y.Mae,K.Ohara等人,使用源自web内容挖掘的对象共生关系进行对象搜索,\u201d智能服务机器人,第7卷,第1期,第1-13页,2014年。”,“doi”:“10.1007\/s11370-013-0139-1”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-11”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“C.Landsiedel、V.Rieser、M.Walter和D.Wollherr,《现实世界机器人空间推理和交互综述》,《高级机器人学》,第31卷,第5期,第222-242页,2017年。”,“doi”:“10.1080\/01691864.2016.1277554”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-12”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“J.Elfring,S.Jansen,R.Molengraft,and M.Steinbuch,\u201cActive object search explouding probability object-object relationships,\u201 d Robot Soccer World Cup,pp.13-242013,2013”,“doi”:“10.1007\/978-3662-4468-9_2”},{“key”:“key-10,1965 \/jachii.2022.p0315-13”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“W.Li,H.Wu,G.Tian,\u201c基于归属关系的室内服务机器人对象识别与定位,《计算机辅助设计与计算机图形学》,第30卷,第12期,第2335-2343页,2018年(中文)。”,“doi”:“10.3724\/SP.J.1089.2018.17188”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-14”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“B.C.Russell,A.Torralba,K.P.Murphy,and W.T.Freeman,\u201cLabelme:用于图像注释的数据库和网络工具,《计算机视觉国际期刊》,第77卷,第1期,第157-173页,2008年。”,“doi”:“10.1007\/s11263-007-0090-8”},{“key”:“key-10.20965 \/jacii.2022.p0315-15”,“doi-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“L.Kunze,M.Beetz,M.Saito,H.Azuma,K.Okada,and M.Inaba,《在大型室内环境中搜索物体:决策理论方法》,IEEE Int.Conf.on Robotics and Automation(ICRA),第4385-4390页,2012年。”,“doi”:“10.1109\/ICRA.2012.6224965”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-16”,“unstructured”:“R.Gupta和M.J.Kochenderfer,室内移动机器人常识数据采集,人工智能促进会(AAAI),第605-610页,2004年。Pages,L.Marchionni和F.Ferro,《适应不同研究需求的模块化机器人》,《机器人模块化国际研讨会》,2016年第1-4页。Burgard,\u201c《使用Rao-Blackwellized粒子过滤器改进栅格映射技术》,IEEE Trans。《机器人学》,第23卷,第1期,第34-46页,2007年。“,“DOI”:“10.1109\/TRO.2006.889486”},{“key”:“key-10.20965\/jacii.2022.p0315-19”,“DOI-asserted-by”:“crossref”,“unstructured”:“S.Ren,K.He,R.Girshick,and J。Sun,\u201cFaster R-CNN:《利用区域提议网络实现实时目标检测》,IEEE Trans。关于模式分析和机器智能,第39卷,第6期,第1137-1149页,2017年。“,“DOI”:“10.1109”,“TPAMI.2016.2577031”},{“key”:“key-10.20965”,jacii.2022.p0315-20”,“unstructured”:“N.Koenig和A.Howard,\u201c为Gazebo设计和使用范例,一个开源多机器人模拟器,\u201 d IEEE/RSJ Int。智能机器人与系统(IROS)会议,第3卷,第2149-2154页,2004年。“}],“容器-时间”:[“高级计算智能与智能信息学杂志”],“原始标题”:[],“语言”:“en”,“链接”:[{“URL”:“https:\/\/www.fujipress.jp\/main\/wp-content\/themes\/fujipress\/hyosetsu.php?ppno=JACIL002600030006”,“内容类型”:“未指定“,”content-version“:”vor“,”intended-application“:”similarity-checking“}],”deposed“:{”date-parts“:[[2022,5,20]],”date-time“:”2022-05-2T01:32:00Z“,”timestamp“:1653010320000},”score“:1,”resource“:{primary“:[],“已发布”:{“date-parts“:[[2022,5,20]]},“references-count”:20,“journal-issue”:{“issue”:“3”,“published-on-line”:{“date-part”:[[2022,5,20]]}、“publishedprint”:{-“date-ports”:[2022,5,20]};“URL”:“http://\/dx.doi.org\/10.20965\/jacii.2022.p0315”,“relation”:{},”ISSN“:[”1883-8014“,”1343-0130“],“ISSN-type”:[{“value”:“1883-8014”,“type”:“electronic”},{“value”:“1343-0130“,”type“:”print“}],”subject“:[],”published“:{”date-parts“:[2022,5,20]]}}