隨著社會(huì)的發(fā)展,社交型服務(wù)機(jī)器人(Social Robot)逐漸進(jìn)入人們的日常生活,他們通過(guò)在日常環(huán)境中與用戶進(jìn)行近距離交互,引起用戶的社交行為來(lái)提供服務(wù)。與人交互的能力是這類機(jī)器人的重要能力,交互能力不僅體現(xiàn)在機(jī)器人具有豐富的感知能力和響應(yīng)能力,還要求機(jī)器人能夠在不同的場(chǎng)合做出合適的交互行為。目前這類機(jī)器人往往只能由專業(yè)技術(shù)人員針對(duì)特定的應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行研發(fā),而機(jī)器人的智能水平還沒(méi)有達(dá)到自主適應(yīng)不同場(chǎng)合的程度,因此影響了機(jī)器人的普及。本文以在公共場(chǎng)合提供服務(wù)的社交型服務(wù)機(jī)器人與人交互(Human-Robot Interaction,HRI)作為研究對(duì)象,從兩個(gè)方面開(kāi)展研究來(lái)提高服務(wù)機(jī)器人的人機(jī)交互能力:(1)研究如何提高機(jī)器人的感知能力,包括人體檢測(cè)、人體跟蹤和交互狀態(tài)識(shí)別的能力;(2)研究如何由用戶根據(jù)應(yīng)用場(chǎng)合的需要更新交互知識(shí)來(lái)更新機(jī)器人的交互功能,使機(jī)器人適應(yīng)不同的交互場(chǎng)合。zui終實(shí)現(xiàn)了將機(jī)器人作為一個(gè)具有豐富感知能力和響應(yīng)能力的平臺(tái),讓用戶通過(guò)直觀描述交互知識(shí)的方式去開(kāi)發(fā)機(jī)器人的交互功能,提高機(jī)器人的交互能力。主要的研究?jī)?nèi)容和成果概括如下:(1)為了增強(qiáng)機(jī)器人與人交互過(guò)程中前景檢測(cè)的魯棒性,對(duì)現(xiàn)有的背景減除方法進(jìn)行了改進(jìn)。以圖像顏色、亮度和邊緣特征的變化作為圖像參數(shù)來(lái)評(píng)估輸入圖像和前景檢測(cè)結(jié)果。通過(guò)避免使用可能破壞背景模型的圖像進(jìn)行背景模型的更新、使用系統(tǒng)檢測(cè)狀態(tài)更新背景模型被破壞的概率、以及及時(shí)重建被破壞的背景模型等三種方式保證背景減除法能夠使用正確的背景模型來(lái)檢測(cè)人體前景。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在人機(jī)交互的人體前景檢測(cè)中,該方法能夠有效降低背景模型被破壞的概率并提高現(xiàn)有背景減除法的魯棒性。(2)針對(duì)機(jī)器人在與人交互過(guò)程中對(duì)人體目標(biāo)的跟蹤容易受到周圍其它人體干擾的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的融合均值偏移的粒子濾波跟蹤算法。該算法將所有干擾區(qū)域看作候選目標(biāo),通過(guò)建立基于重疊率的粒子分布模型,確保粒子集可以通過(guò)均值偏移收斂到所有的候選目標(biāo),并減少粒子數(shù)量。以權(quán)重距離總誤差和目標(biāo)尺寸作為聚類條件,將粒子劃分到相應(yīng)的候選目標(biāo)粒子集中,zui后選擇*的候選目標(biāo)作為跟蹤結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠避免周圍相似物體的干擾并準(zhǔn)確跟蹤目標(biāo),具有較好的魯棒性和實(shí)時(shí)性。(3)針對(duì)多人交互環(huán)境下攝像頭的移動(dòng)會(huì)容易導(dǎo)致錯(cuò)誤跟蹤到其它相似人體的問(wèn)題,提出了基于局部背景特征點(diǎn)的人體目標(biāo)定位和跟蹤算法。通過(guò)對(duì)特征點(diǎn)模型、特征點(diǎn)匹配方法和特征點(diǎn)與目標(biāo)位置關(guān)系的研究,利用相鄰兩幀之間目標(biāo)與周圍特征點(diǎn)的位置關(guān)系對(duì)目標(biāo)的位置進(jìn)行初步定位,然后以該位置為搜索起點(diǎn),結(jié)合粒子濾波和均值偏移方法獲取目標(biāo)的候選區(qū)域,zui后根據(jù)候選區(qū)域和位置的距離對(duì)候選區(qū)域的相似度加權(quán),將加權(quán)后相似度zui高的候選區(qū)域作為跟蹤結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,結(jié)合局部背景特征定位的跟蹤算法具有更好地跟蹤效果,并且滿足實(shí)時(shí)性的要求。(4)提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的人機(jī)交互狀態(tài)識(shí)別方法,使機(jī)器人能夠及時(shí)識(shí)別交互狀態(tài)的變化,提前做好準(zhǔn)備來(lái)改善交互體驗(yàn)。首先,建立人機(jī)交互狀態(tài)遷移模型并定義了交互狀態(tài)遷移條件,得到人機(jī)交互狀態(tài)的計(jì)算方法;然后建立基于人臉朝向和人臉運(yùn)動(dòng)信息的交互趨勢(shì)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)人臉朝向狀態(tài)節(jié)點(diǎn)、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)狀態(tài)概率計(jì)算方法進(jìn)行了研究后,根據(jù)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)推理方法得到交互趨勢(shì)的狀態(tài)概率;zui后研究了人機(jī)交互狀態(tài)遷移模型所需的人臉和運(yùn)動(dòng)等特征數(shù)據(jù)的獲取方法。通過(guò)對(duì)人機(jī)交互狀態(tài)識(shí)別的研究,為下文的人機(jī)交互系統(tǒng)框架在感知方面的應(yīng)用做了準(zhǔn)備。(5)提出了面向用戶編程的服務(wù)機(jī)器人人機(jī)交互系統(tǒng)框架,實(shí)現(xiàn)由用戶編寫(xiě)交互知識(shí)的方式更新機(jī)器人的交互功能。首先,提出了基于抽象環(huán)境的人機(jī)交互軟件體系結(jié)構(gòu),對(duì)體系結(jié)構(gòu)的組成和抽象環(huán)境的運(yùn)行機(jī)制進(jìn)行了研究。然后,在該體系結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)基于交互知識(shí)的場(chǎng)景文件及其解析器,并研發(fā)了面向用戶編程的機(jī)器人交互功能開(kāi)發(fā)平臺(tái)。zui后,研發(fā)了實(shí)驗(yàn)平臺(tái),對(duì)用戶更新機(jī)器人功能以及人機(jī)交互狀態(tài)識(shí)別的算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。結(jié)果表明,平臺(tái)所提供的交互狀態(tài)識(shí)別結(jié)果符合實(shí)際交互狀態(tài)的變化,用戶能夠通過(guò)編輯交互知識(shí)的方式更新機(jī)器人的功能。