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【24h】

Using simple scenarios for wheelchair driving assistance

机译：使用简单的场景进行轮椅驾驶辅助

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摘要

Artificial intelligence can be used to recognize and anticipate dynamic situations. Several computational methods based on mathematical tools already exist, but most of the time their implementation is complex and takes a long time to execute. In this article, we propose another learning and anticipation method in order to assist users in dynamic situations. We call it 'scenario-based reasoning' algorithm. It is inspired by case-based reasoning. It works with symbolic data and its aim is to make real-time predictions. To do so, manipulated knowledge is specially designed to limit our solution's complexity and to facilitate learning and anticipation.
机译：人工智能可用于识别和预测动态情况。已经存在几种基于数学工具的计算方法，但是大多数情况下，它们的实现很复杂并且执行时间很长。在本文中，我们提出了另一种学习和预期方法，以在动态情况下帮助用户。我们称其为“基于场景的推理”算法。它是基于案例推理的启发。它可以处理符号数据，其目的是进行实时预测。为此，经过特殊设计的可操纵知识可限制我们解决方案的复杂性并促进学习和预期。

著录项

  • 来源
    《Expert Systems》 |2013年第3期|255-269|共15页
  • 作者

    Baptiste Cable; Sophie Loriette; Jean-Marc Nigro;

  • 作者单位

    Institut Charles Delaunay, Universite de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie, BP 2060, 10010 Troyes Cedex, France;

    Institut Charles Delaunay, Universite de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie, BP 2060, 10010 Troyes Cedex, France;

    Institut Charles Delaunay, Universite de Technologie de Troyes, 12 rue Marie Curie, BP 2060, 10010 Troyes Cedex, France;

  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类
  • 关键词

    ynamic situations; anticipation; wheelchair; case-based reasoning; scenarios; real time;

    机译：动态情况;预期;轮椅;基于案例的推理;场景;即时的;

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