A selective attention-based contextual perception approach for a humanoid robot

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当察觉到环境时,一个类人动物机器人被察觉到的信息总是充满,;计算通常需要重要时间;处理察觉到的信息。在这篇论文,一条选择基于注意的上下文的感觉途径被建议让类人动物机器人与高效率察觉到环境。首先,注意窗户(AW ) 的涵义被扩大做一个更多的将军;AW 的抽象定义,;它的四种操作;声明转变也被讨论。第二,注意控制政策被描述,它集成指导目的的感性的对象选择;错误答案抑制,;能处理突现的问题。错误答案抑制被用来过滤无关的信息。最后,注意政策被看作机器人的感性的模式,罐头控制它;调整感觉效率。试验性的结果证明介绍途
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