基于子任务的机器人潜在动作预测

• 作者: 易长安 罗荣华 闵华清
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 发育机器人 潜在动作 子任务 分层强化学习 状态抽象
• 年，卷（期）: 2015,（z1）
• 所属期刊栏目: 仿生机器人、服务医疗机器人、语音识别
• 页码范围: 412-415,419
• 页数: 5页
• 分类号: TP242.6
• 语种: 中文
• DOI: 10.13245/j.hust.15S1098

摘要

以动态环境下的机器人导航为例，研究了机器人在任务复杂、物体随机出现等情形下的潜在动作预测方案。采用层次结构描述机器人的任务，提出了一种新的形式化描述模型，将潜在动作的影响范围从原子动作提升到子任务层次。提出的潜在动作预测框架集成了分层强化学习、状态抽象机制、任务图和物体属性。迷宫环境下的导航实验表明：机器人能够根据当前子任务、自身的感知能力和行为能力以及物体的动作属性来预测潜在动作，基于潜在动作的方案比传统方案的效率更高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闵华清	华南理工大学软件学院	65	728	13.0	25.0
2	罗荣华	华南理工大学计算机科学与工程学院	19	463	7.0	19.0
3	易长安	华南理工大学计算机科学与工程学院	2	4	2.0	2.0