1. 题目来源
近年来，人工智能技术发展迅速，并在各个领域展现出巨大的应用潜力。
其中，示教学习作为一种重要的机器人学习方法，能够使机器人通过观察和模仿人类演示来学习新的技能，具有intuitive（直观）、efficient（高效）等优点，受到了学术界和工业界的广泛关注。
然而，传统的示教学习方法通常依赖于单一模态的数据，例如仅依靠视觉信息或仅依靠运动信息，这限制了机器人的学习能力和泛化能力。
2. 应完成的主要内容
本论文旨在研究多模态融合的高效示教学习方法，主要内容包括以下几个方面：
1.多模态数据采集与预处理:研究如何有效地采集和处理多模态数据，例如视觉、语音、力觉等，为后续的示教学习提供高质量的数据基础。
这包括设计合理的多模态数据采集方案，以及开发相应的数据预处理算法，例如数据清洗、特征提取等，以消除噪声和冗余信息的影响。
2.多模态信息融合机制:研究如何有效地融合不同模态的信息，例如基于特征级融合和基于决策级融合等方法，以获得更全面、更准确的环境表示和任务理解。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.基本要求:掌握机器学习、深度学习、计算机视觉、机器人学等相关领域的知识。
具备良好的编程能力，熟悉Python等编程语言，以及TensorFlow、PyTorch等深度学习框架。
具备较强的文献阅读和写作能力，能够独立完成学术论文的撰写。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 王鹏,李清,陈俊,等.基于多模态示教的机器人技能学习研究进展[J].自动化学报,2022,48(11):2563-2583.
2. 孙茂松,陈宝权.人工智能与人类语言[J].中国科学院院刊,2022,37(10):1277-1289.
3. 郑南宁.人工智能的热潮与反思[J].中国科学院院刊,2016,31(6):645-653.
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