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基于自然语言的分拣机器人解析器技术研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:-
  • 分类:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉科技大学冶金自动化与检测技术教育部工程研究中心,武汉430081
  • 相关基金:国家自然科学基金(No.61175094).
  • 相关项目:Multi-Agent架构智能机器人推理机实时性研究
中文摘要:

工业机器人通常采用特定的机器人语言进行示教编程与控制,对于操作人员需要具有较高专业与技能要求,并且示教周期长导致工作效率降低。为了提高工业机器人使用效率与易用性,提出一种基于受限自然语言解析器的设计方法。该系统通过对受限自然语言进行词法解析、语法解析、语义解析,得到所需求的工作意图,然后与实时生成的三维空间语义地图进行匹配,结合机械臂轨迹规划,生成能够完成工作任务的机器人作业程序,并完成了机器人作业程序的解析与实际机械臂的控制。通过实验证明设计的基于受限自然语言处理的分拣机器人解析器能够正确解析自然语言命令,实现对机械臂的控制。

英文摘要:

Industrial robots usually adopt specific robot language to teach programming and controlling,which needs high professional skills for operators.In addition,longer period of teaching programming can reduce the efficiency.In order to raise the efficiency and the applicability of industrial robots,this essay presents a kind of design approach based on constrained natural language parser.By lexical parsing,grammar parsing and semantic parsing to constrained natural language,this system can get the needed working intent,afterwards,it matches with real-time producing three-dimensional semantic map.Combing manipulator trajectory planning,it eventually generates robot operating program that can finish the targets.Besides,it finishes parsing the robot operating program and controlling the actual manipulator.By doing experiment,it appears that the robot parser handled based on limited natural language in this essay can correctly parse natural language commands,finally can achieve the controlling to the manipulator.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887