通过计划投影对欠定动作描述进行特化
机器人学
2018-12-21 v1
摘要
在真实环境中真实机器人上的计划执行是欠定的，且常导致失败。动作参数化的选择对任务成功至关重要。通过利用本文提出的快速计划投影机制进行提前思考，可通过选择被预测将导致成功执行的动作参数化，使通用计划特化到手边的环境与任务。为发现动作参数化与任务成功之间的因果关系，我们为机器人提供了计划内省的手段，并提出了一种系统的分层计划结构予以支持。我们通过展示装备了所提出系统的PR2机器人能够选择提高真实世界环境中抓取与递送动作的任务执行成功率和整体性能的动作参数化，来评估我们的方法。
引用
@article{arxiv.1812.08224,
title = {Specializing Underdetermined Action Descriptions Through Plan Projection},
author = {Gayane Kazhoyan and Michael Beetz},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.08224},
year = {2018}
}