基于 LMDP 的机器人任务规划建模

• 作者: 曹其新 王雯珊
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 机器人 任务 规划 建模 马尔可夫决策过程 不确定性
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 机器人运动学、动力学与控制
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 分类号: TP242
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1014

摘要

针对经典规划模型和马尔可夫决策过程（MDP）模型的不足，提出了一种轻量马尔可夫决策过程（LMDP）模型。此模型在 MDP 模型上作了简化，使其既能描述实际任务中不确定性的特点，又有效降低了状态转移的分支系数，从而适用于大规模的问题。另外，利用经典规划领域的启发函数对 LMDP 问题进行初始化，能够大大加快收敛速度。最后以机器人酒吧任务为例，将此模型与基于 MDP 模型的 Prost 规划器在不同问题规模下进行对比，实验结果表明此模型能有效加快求解速度，并能够更好地适应大规模实际环境。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹其新	上海交通大学机器人研究所	128	1711	24.0	34.0
2	王雯珊	上海交通大学机器人研究所	5	68	3.0	5.0