Resumen

Presentamos un algoritmo estimador de intenciones que puede manejar el cambio dinámico del entorno en un sistema hombre-máquina y que podrá ser utilizado para un sistema de asistencia humana autárquico. En el algoritmo, la relación de transición de estados de intenciones se forma utilizando un mapa autoorganizado () a partir de los datos medidos de la operación y variables ambientales con la secuencia de intenciones de referencia. Los modos de intención operativa son identificados mediante cálculos estocásticos utilizando un filtro de partículas bayesiano con el entrenado . Este método permite omitir el proceso problemático de especificar los tipos de información que se deben utilizar para construir el estimador. Aplicando el método propuesto a la tarea de operación remota, se analizó el comportamiento del estimador, se investigaron los pros y los contras del método y se discutieron formas de mejora. Como resultado, se confirmó que el estimador puede identificar los modos de intención con un 4494 por ciento de ratios de concordancia frente a los modos de intención normales cuy

• Materias:Sistema de robot Redes de conectividad funcional Teléfonos inteligentes Interacción intuitiva
• Subjects:Robot system Functional connectivity networks Smart phones Intuitive interaction
• Palabras claves:Algoritmo; Estimador de intenciones; Entorno; Sistema autárquico de asistencia humana; Mapa autoorganizado; Modos operativos de intención
• Keywords:Algorithm; Intention estimator; Environment; Autarkical human-assisting system; Self-organizing map; Operational intention modes