基于承担特质模型的机器人动作序列生成方法

被引：1

作者：

刘春阳 ^{[1
]}

张敬伟 ^{[2
]}

郑雪峰 ^{[1
]}

涂序彦 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京科技大学计算机与通信工程学院

[2] 华北电力大学控制与计算机工程学院

来源：

计算机仿真 | 2014年 / 31卷 / 07期

基金：

中央高校基本科研业务费专项资金资助;

关键词：

机器人; 承担特质模型; 贝叶斯网络; 动作序列;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP242 [机器人];

学科分类号：

1111 ;

摘要：

针对核电站检修机器人所搭载的机械手臂在执行作业任务过程中,如何得到一个操作任务的基元动作序列这一关键问题,提出了一种承担特质模型与贝叶斯网络相结合的推理方法。首先,根据承担特质模型分析构建机器人操作的贝叶斯网络所需的节点,由经验数据搭建初始的贝叶斯网络;然后,机器人在此基础上通过与周围环境的交互实践进行学习,提供完善初始贝叶斯网络所需的学习数据,以弥补构建初始贝叶斯网络时人为给定经验数据的不足;最后,通过检验动作集合的边缘分布值,来验证提出的方法在动作序列生成问题中的可行性和有效性。

引用

页码：334 / 337+411 +411

页数：5