| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 1 引言 | 第10-12页 |
| 2 综述 | 第12-25页 |
| ·服务型机器人介绍及其发展现状 | 第12-19页 |
| ·服务机器人的基本组成部分 | 第12页 |
| ·影响服务机器人发展的关键技术 | 第12-13页 |
| ·服务机器人的现状 | 第13-18页 |
| ·服务机器人领域展望 | 第18-19页 |
| ·几种机器人获得用户意图的方法 | 第19-25页 |
| ·基于语言识别的用户意图理解 | 第19-21页 |
| ·基于合成贝叶斯网络的动作试探机器人与用户协作 | 第21-22页 |
| ·通过模仿学习 | 第22-23页 |
| ·增强型学习系统 | 第23-24页 |
| ·机器人主动学习 | 第24-25页 |
| 3 机器人的主动学习(ARL)和试探动作库(TAB) | 第25-30页 |
| ·ARL介绍 | 第25-27页 |
| ·主动机器人学习系统的结构 | 第25-26页 |
| ·ARL的工作方式 | 第26-27页 |
| ·TAB介绍 | 第27-30页 |
| ·使用TAB的优势 | 第27-28页 |
| ·TAB的存储结构 | 第28-30页 |
| 4 基于动词特征向量的任务分类器 | 第30-44页 |
| ·动词的特征向量 | 第30-33页 |
| ·词语的特征向量 | 第30-32页 |
| ·通过相应的名词来定义动词的特征向量 | 第32-33页 |
| ·动词间距离的计算 | 第33-35页 |
| ·判断词语相似性方法介绍 | 第33-34页 |
| ·Cosine相似法 | 第34-35页 |
| ·任务分类器 | 第35-42页 |
| ·任务分类器的基本组成 | 第36-37页 |
| ·任务分类器的具体实现 | 第37-42页 |
| ·任务的树状结构 | 第42-44页 |
| 5 TAB的结构与建立 | 第44-56页 |
| ·典型任务 | 第44-46页 |
| ·机器人递物体给用户 | 第44-45页 |
| ·机器人扶用户走路 | 第45页 |
| ·机器人与用户一起移动物体 | 第45-46页 |
| ·机器人给用户喂饭 | 第46页 |
| ·典型任务中的用户意图及其测试动作 | 第46-52页 |
| ·递物体 | 第46-47页 |
| ·扶用户行走 | 第47-49页 |
| ·一起移动物体 | 第49-51页 |
| ·喂食物 | 第51-52页 |
| ·如何建立试探动作库 | 第52-56页 |
| ·任务的描述 | 第52-53页 |
| ·TAB的建立 | 第53-56页 |
| 6 仿真测试试探动作库 | 第56-78页 |
| ·仿真工具的介绍 | 第56-59页 |
| ·ODE(Open Dynamics Engine)介绍 | 第56-58页 |
| ·如何安装ODE | 第58-59页 |
| ·仿真环境的建立 | 第59-72页 |
| ·三维动态环境的建立 | 第59-62页 |
| ·碰撞检测 | 第62-65页 |
| ·机器人以及用户模型的建立 | 第65-72页 |
| ·仿真测试与分析 | 第72-78页 |
| ·用户和机器人模型的控制 | 第72-74页 |
| ·仿真结果及分析 | 第74-78页 |
| 7 结论 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-81页 |
| 作者简历 | 第81-83页 |
| 学位论文数据集 | 第83页 |