智能机器人系统：智能机器人任务规划、决策与学习PPT教学课件.pptx

智能机器人系统-智能机器人任务规划、决策与学习1

目录10.1、智能机器人任务规划方法10.2、智能机器人决策方法10.3、智能机器人学习方法10.4、多机器人协作210.5、实例

10.1概述3智能机器人的任务规划、决策与学习是实现高度自主性和适应性的关键技术；这三项技术共同协作,才能够使机器人在复杂的、动态变化的环境中执行各种任务，从工业自动化到家庭服务，从医疗辅助到灾难救援，应用前景广阔。因此,将任务规划、决策和学习集成到一个连贯的框架中对于开发高度自主的智能机器人至关重要。图1智能机器人

10.2智能机器人任务规划方法4任务规划涉及为机器人设计一系列动作以达成特定目标,通常包括评估当前环境状态,确定达到目标状态所需的步骤,以及规划出一条执行这些步骤的最优或次优路径。将复杂任务细化为多个可操作的子任务,从而使机器人控制系统能够生成相应的操作序列,实现特定功能的自主性。规划方法：STRIPS算法：处理复杂规划问题时效率不高。启发式算法：会忽略最优解,导致结果的不稳定性。分层任务网络(HTN)规划方法：将目标任务在不同层级上递归分解成更细小的任务,显著提高了规划的效率。规划领域定义语言(PDDL规划器)：解决智能任务规划问题的一种标准定义语言。任务规划概述

5HTN系统HTN的核心概念是将所有的非原子任务,通过已有的分解方法进行分解和递归,递归成更小一个级别的子任务,当所有的非原子任务都被递归成原子任务时,得到规划的结果序列。HTN的出现打破了经典规划的传统方法,任务网络表示任务的不同层次,逐层细化任务的思想很好的体现了“自上而下”的思维模式。图2HTN系统概述10.2智能机器人任务规划方法

6把任务序列中的所有任务逐一细分,直到最后的结果序列中有且仅有原子任务为止。HTN规划的目标就是得到一个原子任务的集合。HTN算法流程图3HTN算法流程10.2智能机器人任务规划方法

7规划领域定义语言(PDDL)是用于解决智能任务规划问题的一种标准定义语言。PDDL作为一种对物理世界进行抽象表达的标准,只是提供一种描述和表达的能力,其语言设计不会影响实际规划流程。一个基本的PDDL规划任务定义包括几个部分:对象,谓词,初始状态,目标和动作。这些基本组成的含义分别为:1.对象:世界上令我们感兴趣的事物;2.谓词:我们感兴趣的对象的属性,可以是对或错;3.初始状态:我们开始的世界状态;4.目标:我们想要成为现实的事情;5.行动或操作符:改变世界状况的方式。PDDL定义10.2智能机器人任务规划方法

8基于PDDL的自主原子动作序列规划算法包括以下三个主要步骤:1.定义领域描述:领域描述包括了所有服务机器人能够执行的原子动作,以及每一种动作对应的参数、前置条件与动作影响。2.定义问题描述:问题描述包括了服务机器人常见的基本子任务的信息,包括完成该子任务的初始状态与目标状态。3.自主任务规划:将领域描述与问题描述输入到任务规划器,其中问题描述根据服务策略自主生成,然后规划器在各个原子任务组合中有哪些信誉好的足球投注网站一条合法的路径,得到从初始状态到目标状态的原子动作序列。主要步骤10.2智能机器人任务规划方法

10.3智能机器人决策方法9行为决策概述机器人行为决策是机器人系统中的核心功能,它使机器人能够根据其感知到的环境信息自主做出反应和执行任务。这一过程涉及到多个步骤,包括环境感知、数据处理、决策制定和行为执行。行为决策常用方法包含两大类:基于统计学的方法和贝叶斯网络方法。机器人利用预设的算法或学习到的知识来制定决策。这可能包括路径规划、目标选择、避障和任务分配等。决策过程中,机器人需要考虑当前的目标、可能的行动方案、行动的后果以及环境的变化。决策制定是机器人根据当前环境和可用信息做出选择的过程。这包括识别可用的行动选项,评估每个选项的潜在结果,并选择一个最佳行动方案。

10行为决策概述部分可观测马尔科夫决策法部分可观测马尔科夫决策法（POMDP），是一种描述机器人在不确定性环境中序贯决策问题的数学模型，是一种描述机器人在不确定性：行动效果的随机性和状态的部分可观察性。POMDP模型可定义为七元组:1.状态集合;2.行动集合;3.观察集合;4.状态转移函数;5.回报函数,表示在状态采取行动转移到状态的概率;6.观察函数,表示在状态采取行动能获得的期望立即回报;7.折扣因子,表示机器人在采取行动转移到状态后得到观察的概率。10.3智能机器人决策方法

11行为决策概述部分可观测马尔科夫决策法在