Resumen

Este documento propone un algoritmo de comprensión de intenciones (KDI) basado en un robot de servicio para personas mayores, que combina una Red Neuronal con un clasificador bayesiano seminaive para inferir la intención de los usuarios. El algoritmo KDI utiliza CNN para analizar la información de gestos y acciones, y se utiliza YOLOV3 para la detección de objetos y proporcionar información del entorno. Luego, introducimos estos datos en un clasificador bayesiano seminaive y establecemos propiedades clave como superpadres para potenciar su contribución a una intención, logrando la comprensión de intenciones basada en el conocimiento previo. Además, introducimos la distancia real entre los usuarios y los objetos y asignamos a cada objeto un propósito diferente para implementar la comprensión de intenciones basada en la distancia objeto-usuario. Estos dos métodos se combinan para mejorar la comprensión de intenciones. Las principales contribuciones de este documento son las siguientes: (1) se propone un modelo de razonamiento de intenciones (KDI)

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Propone; Algoritmo de comprensión de intenciones; Robot de servicio para personas mayores; Red neuronal; Clasificador bayesiano seminaive; Modelo de razonamiento de intenciones
• Keywords:Proposes; Intention understanding algorithm; Elderly service robot; Neural network; Seminaive Bayesian classifier; Intent reasoning model