2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、現(xiàn)今機器人越來越多地應用到人們的日常生活服務等非工業(yè)領域中。相比工業(yè)領域的應用,提供非工業(yè)領域服務的機器人通常是部署在更加動態(tài)的環(huán)境中,相應地需要對現(xiàn)有的任務規(guī)劃進行適時地調整以應對其所面對的意料之外地變化。因此,在執(zhí)行任務的過程中,機器人需要及時地通過任務重規(guī)劃來調整當前的任務規(guī)劃以應對環(huán)境的變化,從而提高實現(xiàn)用戶任務目標的成功率。
  目前重規(guī)劃方法主要集中于解決控制層的規(guī)劃問題(如運動或者軌跡規(guī)劃)。這些規(guī)劃通常是由底層的動

2、作序列組成,這些動作序列可以直接地控制關節(jié)電機和機器人的其他物理執(zhí)行機構。任務重規(guī)劃的研究也主要是在限定機器人任務序列后,將任務描述為機器人的運動過程,利用控制層的運動重規(guī)劃方法與技術來解決任務重規(guī)劃問題。這些方法通常依賴于特定的場景和數(shù)學模型,缺乏對與目標、資源和任務結構相關聯(lián)的高層知識的表示。
  為克服這些缺點,本文提出一種新的任務層重規(guī)劃方法,使用事件來表示觸發(fā)重規(guī)劃的意料之外的問題,用一系列的高層復雜動作來描述單個任務,

3、同時依據(jù)執(zhí)行動作的兩種主要機器人部件—操作器和移動部件,將任務分為操作類任務和移動類任務。文章的主要貢獻總結如下:
  1)設計了基于事件的任務重規(guī)劃機制ETRM以及支持任務選擇的任務可行性評估算法TFEA。
  2)設計并實現(xiàn)了基于ROS平臺的支持ETRM的框架SAPE。該框架基于ROS的分布式通信架構,利用ROS中的主題(topic)來實現(xiàn)不同的事件,使用兩個不同的Actor模塊對兩類不同的任務進行可行性預評估,提高任務

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