基于特征引导搜索的工具构建创造性问题求解
机器人学
2020-12-29 v2
摘要
现实世界中的机器人应能够适应不可预见的情况。尤其在工具使用情境下，机器人可能无法获取完成任务所需的工具。本文关注任务规划背景下的工具构建问题。我们致力于使机器人能利用可用物体构建缺失工具的替代品，以完成给定任务。我们引入特征引导搜索（FGS）算法，该算法将现有启发式搜索方法应用于任务规划中以高效执行工具构建。FGS在搜索有效任务计划时考虑物体的物理属性（如形状、材料）。我们的结果表明，在工具构建中，FGS相较标准启发式搜索方法将搜索代价显著降低约93%。
引用
@article{arxiv.2008.10685,
title = {Feature Guided Search for Creative Problem Solving Through Tool Construction},
author = {Lakshmi Nair and Sonia Chernova},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.10685},
year = {2020}
}
备注
NOTE: This paper has been published with Frontiers in Robotics and AI. Please see the following link for the most updated version: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/frobt.2020.592382/full