基于加权功能面向对象网络的任务规划

现实中，要让机器人能够完全自主地执行操作动作，仍有许多工作要做。诸如烹饪之类的复杂操作任务，可能仍需要人来执行某些对机器人而言风险很高的动作。另一方面，另一些动作对肢体残障人士而言可能非常危险。因此，在协作机器人（cobot）配置中，有必要根据机器人与人的局限来平衡二者工作量，同时最小化人的所需付出。本文提出了我们功能面向对象网络（FOON）的新版本，其在功能单元中集成权重以反映机器人成功执行该功能单元动作的概率。本文还提出了一种针对加权 FOON 的任务规划算法，将操作动作负载分配给机器人和人，以在最小化人力付出的同时实现最优性能。通过大量实验，本文展示了若干成功案例：使用所提出的加权 FOON 与任务规划算法，机器人与人能以高于机器人单独作业的成功率共同完成复杂任务。