協作AGV係（xì）統處理用戶提（tí）出的模糊或歧義性（xìng）語言的（de）方法通常涉及自然語言（yán）處理（lǐ）（NLP）技術（shù），這（zhè）些技（jì）術（shù）可以幫助機器人（rén）理解和解釋用戶的意圖。以下是一些常見的方法：
1. 語義理解
協作機器人AGV小（xiǎo）車係統使用（yòng）語義理解技術來分析用戶的（de）語言輸入（rù），識別其中的關鍵信息（xī）和意圖。這通常涉及到詞法分析、句法分（fèn）析和語義角色標注等技術，以確定用戶的意圖和需求。
2. 上（shàng）下文感知
係統（tǒng）會利（lì）用上下文信息來幫（bāng）助解釋模糊或歧義性語言。這包括對話曆（lì）史、環境信息和用戶（hù）的行為模式等，通過這（zhè）些信息來推斷用戶的意圖。
3. 機（jī）器學習和深度學習
協作機器人係統（tǒng）可以通過機器學習和深度（dù）學習算法來不斷提高對模糊或歧義性語（yǔ）言的處理能力。這些算法（fǎ）可以通過大量的語（yǔ）料庫進（jìn）行訓練，以（yǐ）提高對（duì）自然語言的理解和生成（chéng）能力。
4. 多（duō）模態信息融合
除了（le）文本信息，協作機器人係統還可以結合語音、視覺等多模態信息來理解用戶（hù）的意圖。例如，通過（guò）語音識別技（jì）術將用（yòng）戶的語音（yīn）指令轉換（huàn）為文本，再進行語義理解。
5. 主動詢問
當遇到模糊或歧義性語言時，協作機器人係統可以主動詢問用戶以獲取更多信息（xī），從而澄清用戶的意圖。
6. 知識庫和本體論
係統可以利用（yòng）知識庫（kù）和本體論來存（cún）儲和（hé）管理知識，以便更好地理解和處理用戶的語言輸（shū）入。這些知識庫可以包含領域知（zhī）識（shí）、常識知識等，幫助係統進行語義理解和推理。
通過（guò）這些方法（fǎ），協作機器人係統可以在（zài）一定程度上處理用戶提出的模糊或歧義性語言，提高（gāo）人機（jī）交（jiāo）互的效率和準確性。隨著自然語言處（chù）理技術的不斷發展，協作機器人（rén）係統（tǒng）對模糊或歧義性語言的處理能力也將不（bú）斷提高。
