摘要
本发明涉及一种基于双层模糊策略的人机协同权重分配方法,属于人机协同技术领域。构建模糊交互系统,所述模糊交互系统包括两层,第一层包括冲突情况模糊决策器、人机水平模糊决策器和运动风险模糊决策器;第二层为权重输出模糊决策器;获取人机数据,对人机数据进行模糊化转换成语言变量的模糊子集作为状态量输入到模糊交互系统中;模糊交互系统输出人机协同控制权重分配系数。采用两层模糊控制器的方式,充分考虑多方面的影响因素,并使得权重输出的全过程可解释化,有助于在协同任务中的人机互信。采用强化学习的方式训练模糊交互系统,降低了传统方法中通过经验设计所带来的问题,可以有效的解决在不同场景下的人机协同权重分配问题。
技术关键词
模糊决策
权重分配方法
交互系统
模糊策略
模糊神经网络
模糊规则
参数
计算机可执行指令
神经模糊推理系统
人机协同技术
风险
强化学习算法
控制权
模糊控制器
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梯度算法
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