复杂环境下泛在机器人系统的任务规划研究

基金项目类型：

国家自然科学基金

基金项目编号：

61673261

来源网站：

国家自然科学基金委员会

来源网址：

http://www.nsfc.gov.cn/

负责人：

曹其新

完成单位：

上海交通大学

中文关键词：

任务规划; 任务分解; 在线学习; 分层规划; 泛在机器人;

项目类型：

面上项目

语种：

中文

开始日期：

2017-01-01

结束日期：

2020-12-31

中文摘要：

泛在机器人技术将机器人的传感和执行组件广泛分布在环境中，通过分布式的组件基于网络的协作完成任务。这一技术用环境智能来弥补当下服务机器人智能技术的不足。在泛在机器人技术中，如何协同不同的组件完成任务，以优化时间与资源的耗费是一个很重要的问题。针对泛在机器人高维度、非确定性的特点，提出新的任务建模方法，以满足非确定性表达能力并降低模型复杂度。在此基础上，设计面向非确定性环境的在线自适应学习算法，建立一个能够学习进化的泛在机器人系统。同时，针对泛在机器人系统的任务超高维度特点，开发自动分层方法，提取变量之间的依赖关系，自底向上依次对每一层任务进行求解，并合并相似的子问题复用其结果。在仿真系统和实际系统中进行任务规划实验，验证理论算法。本项研究有望缓解服务机器人发展对智能技术的依赖，推动服务机器人进入家庭的步伐。