人在回路的混合增强智能在Sawyer的研究与验证
机器学习根据历史数据的模式预测未来,近年来进行了大量研究并得到了应用,但在处理动态、非完整、非结构化信息上与人类相去甚远。为此,引入人的决策,结合机器学习、知识库,构建了一个人在回路的混合增强智能闭环系统。基于 Sawyer 协作机器人搭建了人机融合实验平台,设计了机器人抓取实验。实验结果表明,相比单一机器学习方式,在引入人类智能后,Sawyer在应对非结构化环境下的抓取任务中表现更佳。...
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          | Published in | 智能科学与技术学报 Vol. 1; no. 3; pp. 280 - 286 | 
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| Main Authors | , , , , | 
| Format | Journal Article | 
| Language | Chinese | 
| Published | 
            POSTS&TELECOM PRESS Co., LTD
    
        01.09.2019
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| Subjects | |
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| ISSN | 2096-6652 | 
| DOI | 10.11959/j.issn.2096-6652.201933 | 
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| Summary: | 机器学习根据历史数据的模式预测未来,近年来进行了大量研究并得到了应用,但在处理动态、非完整、非结构化信息上与人类相去甚远。为此,引入人的决策,结合机器学习、知识库,构建了一个人在回路的混合增强智能闭环系统。基于 Sawyer 协作机器人搭建了人机融合实验平台,设计了机器人抓取实验。实验结果表明,相比单一机器学习方式,在引入人类智能后,Sawyer在应对非结构化环境下的抓取任务中表现更佳。 | 
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| ISSN: | 2096-6652 | 
| DOI: | 10.11959/j.issn.2096-6652.201933 |