基于动作的完备传感器

在研究机器人与规划问题时，一个基本问题是机器人必须获取的最小信息量以保证任务完成。Erdmann 的基于动作的传感器理论是刻画基本信息需求的经典方法。该方法利用规划导出一种虚拟传感器，其规定可推进目标达成的动作。我们指出既有理论是不完备的：先前利用反向链式规划获取此类传感器的方法忽略了部分传感器。此外，存在一些保证达成目标的规划，而现有方法无法提供任何基于动作的传感器。我们识别出所有此类规划共有的底层特征。进而，我们展示了即便对于现有处理不足的规划，也能生成基于动作的传感器，尽管在这些情形下它们不存在唯一规范传感器。因此，该方法被推广以生成传感器集合。最后，我们证明了这是对规划问题中基于动作的传感器的完备刻画，并讨论了基于动作的传感器如何转化为传统的传感器概念。