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机器人任务理解与软件自组装方法研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
目录第8-11页
第一章 绪论第11-18页
    1.1 论文研究背景第11-12页
    1.2 国内外研究现状第12-14页
    1.3 论文研究问题第14-17页
        1.3.1 任务预处理方法第15页
        1.3.2 任务理解方法第15-16页
        1.3.3 构件描述方法第16页
        1.3.4 构件的组装策略第16-17页
    1.4 论文的主要贡献第17页
    1.5 论文组织结构第17-18页
第二章 任务理解与软件自组装方法总体设计第18-24页
    2.1 MiniROS平台简介第18-20页
        2.1.1 MiniROS总体介绍第18页
        2.1.2 MiniROS构件模型第18-19页
        2.1.3 MiniROS构件组装问题第19-20页
    2.2 系统概要介绍第20-23页
        2.2.1 任务理解与自组装方法过程第20-21页
        2.2.2 详细过程介绍第21-22页
        2.2.3 系统的体系结构第22-23页
    2.3 本章小结第23-24页
第三章 基于相似度计算的任务预处理方法第24-35页
    3.1 本体概述第24-27页
        3.1.1 本体的定义第24-25页
        3.1.2 本体的分类第25页
        3.1.3 本体的描述语言第25页
        3.1.4 WordNet简介第25-27页
    3.2 基于WordNet词汇语义相似度计算第27-29页
        3.2.1 基于边长度计算的计算方法第27页
        3.2.2 基于信息统计的方法第27-28页
        3.2.3 上述两种方法的比较分析第28页
        3.2.4 边长度和语义信息相结合的计算方法第28-29页
    3.3 句子相似度的预处理方法第29-34页
        3.3.1 任务库的描述第29-30页
        3.3.2 语义相似度处理方法第30-32页
        3.3.3 语序相似度处理方法第32-33页
        3.3.4 预处理的结果第33-34页
    3.4 本章小结第34-35页
第四章 基于人机对话的任务理解方法第35-45页
    4.1 任务理解方法分析第35页
    4.2 人机对话技术第35-37页
        4.2.1 人机对话技术概述第35-36页
        4.2.2 人机对话流程第36-37页
    4.3 对话管理基本问题第37-38页
        4.3.1 对话策略第37-38页
        4.3.2 领域的可移植性第38页
        4.3.3 系统健壮性和校验第38页
    4.4 对话管理方法介绍第38-41页
        4.4.1 基于状态图的对话管理方法第38-39页
        4.4.2 基于填充槽的对话管理方法第39页
        4.4.3 基于任务树的对话管理方法第39-41页
    4.5 对话管理方法设计第41-44页
        4.5.1 对话管理状态图第41-43页
        4.5.2 任务树结构设计第43-44页
    4.6 本章小结第44-45页
第五章 组件描述与组装方法第45-54页
    5.1 组件描述模型第45页
    5.2 组件描述方法第45-47页
    5.3 基于本体的组件描述第47-49页
    5.4 组件的查找与组装第49-53页
        5.4.1 复合组件的查找第49页
        5.4.2 复合组件的合并第49-53页
        5.4.3 组件的实例化第53页
    5.5 本章小结第53-54页
第六章 机器人任务理解与软件自组装方法实现与应用第54-62页
    6.1 系统的具体实现第54-57页
        6.1.1 系统实现的总体类图第54-55页
        6.1.2 系统的对话控制实现过程第55页
        6.1.3 组件合并实现过程第55-57页
    6.2 系统的一个应用例子第57-61页
    6.3 本章小结第61-62页
总结第62-63页
参考文献第63-65页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第65-66页
致谢第66-67页
答辩委员会的答辩决议书第67页

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