《智能机器人学导论》课件.ppt

*************************************深度学习在机器人视觉中的应用卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是深度学习中处理图像数据的核心模型，它通过卷积层、池化层和全连接层等组件自动学习层次化特征表示。CNN在机器人视觉中的应用包括：图像分类：识别图像所属类别语义分割：为图像中每个像素分配类别标签实例分割：区分同一类别的不同物体实例深度估计：从单目图像预测场景深度目标检测网络目标检测是机器人视觉的核心任务，深度学习目标检测器可分为两阶段和单阶段两类：两阶段检测器（R-CNN系列）：先提取候选区域，再进行分类和边界框回归单阶段检测器（YOLO、SSD系列）：直接预测目标类别和位置，速度更快近年来，目标检测领域引入了Transformer架构（如DETR），通过注意力机制简化了检测流程，取得了优异性能。视觉-语言模型视觉-语言模型（如CLIP、VLM）通过对齐图像和文本表示，使机器人能够理解自然语言指令和视觉内容之间的关系。这类模型使机器人能够：根据语言描述识别和定位物体回答关于视觉场景的问题执行语言指令描述的视觉任务视觉-语言模型极大地增强了机器人与人类交互的能力，是未来机器人系统的关键组件。强化学习在机器人控制中的应用Q-learning基础值函数方法深度强化学习结合深度学习的高级方法模仿学习从人类示范中学习分层强化学习处理复杂长期任务4强化学习使机器人能够通过与环境交互学习最优控制策略，特别适合于难以精确建模的复杂系统。Q-learning是强化学习的基础算法，通过学习状态-动作值函数（Q函数）来指导决策。对于高维状态空间，深度Q网络（DQN）使用深度神经网络近似Q函数，实现了从原始感知数据到控制的端到端学习。在机器人控制领域，策略梯度方法（如DDPG、PPO）更受欢迎，因为它们能处理连续动作空间并直接优化控制策略。这些方法已成功应用于机器人步行、操作、飞行等复杂任务。模型预测强化学习（MBRL）通过学习环境动力学模型，提高了样本效率，使机器人能更快地学习控制策略。迁移学习在机器人中的应用源任务学习在数据丰富或模拟环境中预训练模型知识迁移提取通用知识并适应目标任务目标任务适应使用少量数据快速适应新环境或任务迁移学习旨在将从一个任务或领域学到的知识应用到相关但不同的任务上，解决机器人学习中的数据效率问题。在机器人领域，迁移学习特别有价值，因为真实机器人数据收集成本高、风险大，而且不同机器人和环境之间存在差异。常见的迁移学习策略包括：从模拟到现实（sim-to-real）迁移，通过域随机化和域适应技术减少模拟与现实差距；跨任务迁移，将一个任务的表示或策略迁移到相关任务；多机器人之间的知识共享，使机器人群体能够协同学习并分享经验。元学习（learningtolearn）是迁移学习的高级形式，通过学习学习的过程，使机器人能够快速适应新任务，只需几次尝试就能掌握新技能。第十章：人机交互人机交互的重要性人机交互（HRI）研究人类与机器人之间的信息交换和协作方式，是机器人走出实验室、进入社会的关键。良好的交互界面使非专业用户也能轻松使用机器人，扩大了机器人的应用范围。随着服务机器人和协作机器人的普及，人机交互的重要性日益凸显。交互方式分类按交互距离可分为远程交互和近距离交互；按交互形式可分为物理交互和社交交互；按交互模态可分为视觉交互、语音交互、触觉交互和多模态交互。不同场景下需选择合适的交互方式，考虑用户熟悉度、环境限制和任务需求等因素。交互评估指标评估人机交互质量的指标包括客观指标（如任务完成时间、错误率）和主观指标（如用户满意度、信任度）。社会接受度、使用直觉性、学习曲线等维度也是重要考量因素。设计人机交互系统时需均衡功能性和用户体验，针对特定用户群体优化交互方式。语音交互语音识别技术语音识别是将人类语音转换为文本的技术，是机器人语音交互的基础。现代语音识别系统主要基于深度学习方法，通常包含以下模块：语音信号预处理：降噪、特征提取（如MFCC）声学模型：将语音特征映射到音素序列语言模型：估计单词序列的概率解码器：搜索最可能的文本转录端到端语音识别模型（如Transformer-Transducer）直接从音频输入预测文本输出，简化了系统架构并提高了性能。然而，在嘈杂环境和远场语音识别场景中仍面临挑战。语音合成技术语音合成（Text-to-Speech,TTS）是将文本转换为人类语音的技术，使机器人能够通过语音与人类沟通。现代TTS系统主要基于以下方法：拼接式合成：从预录制语音片段库中选择和连接单元参数式合成：基