具有智能交互学习能力的机械臂写字系统

来源：软件学报杂志2018年第S2期北京时间：

作者：杨明浩,张珂,赵博程,朱庆杰,潘航,那燊若阳,湛永松,陶建华

单位：杨明浩，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 100190;中国科学院 自动化研究所 脑科学与智能技术卓越创新中心, 北京 10019011,张珂，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 100190;桂林电子科技大学, 广西 桂林 54100402,赵博程，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10019003,朱庆杰，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 100190;桂林电子科技大学, 广西 桂林 54100404,潘航，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 100190;桂林电子科技大学, 广西 桂林 54100405,那燊若阳，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 10019006,湛永松，桂林电子科技大学, 广西 桂林 54100407,陶建华，模式识别国家重点实验室(中国科学院 自动化研究所), 北京 100190;中国科学院 自动化研究所 脑科学与智能技术卓越创新中心, 北京 100190;中国科学院大学, 北京 10019008

摘要：基于Uarm机械臂构建了一个学习人类写字顺序的机械臂智能写字系统，该系统首先具有对陌生汉字的自动笔画拆分和书写能力，然后基于语音对话和图像分析技术，能够根据用户教授的笔画和笔顺来学习汉字的正确书写方式.首先，系统根据输入的语音信息以及摄像头观察到的文字的图像信息，获得用户想要写的关键字及对话意图；然后通过对摄像头看到的图像信息进行分析，对检测到的汉字进行自动笔画拆分和笔顺提取，对于正在教授中的字，跟踪笔迹顺序，学习汉字笔顺的正确写法.通过对话管理，机械臂会以对话的形式进行书写反馈并与用户交互，学习人类书写顺序并实现正确书写.通过实验分析及测试者主观评测，该系统取得了不错的评价.

关键词：写字机器人;智能机械臂;交互学习;智能系统

基金资助：国家重点研发项目（2017YFB1002804）；国家自然科学基金（61873269，61332017）；广西壮族自治区自然科学基金（2017GXNSFAA198226）；广西科技计划（桂科AB17195053）；广西高校图像图形智能处理重点实验室课题（GIIP201602）；广西可信软件重点实验室研究课题（KX201601）；广西云计算与大数据协同创新中心、广西高校云计算与复杂系统重点实验室资助项目（YD16E11）；广西密码学与信息安全重点实验室研究课题（CIS201602）；桂林电子科技大