[发明专利]一种基于Kernel采样策略在不确定性环境下的在线规划方法有效
| 申请号： | 202011220903.2 | 申请日： | 2020-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN112356031B | 公开（公告）日： | 2022-04-01 |
| 发明（设计）人： | 陈彦杰;黄益斌;林依凡;吴铮;何炳蔚;林立雄 | 申请（专利权）人： | 福州大学 |
| 主分类号： | B25J9/16 | 分类号： | B25J9/16 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 郭东亮;蔡学俊 |
| 地址： | 350108 福建省福州市*** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于Kernel采样策略在不确定性环境下的在线规划方法，用于对机器人执行任务时的规划，在该不确定性环境中，表示为POMDP模型的不确定性是制约机器人可靠运行的主因；所述POMDP模型中，机器人可观测自身的部分状态，机器人通过不断的与环境进行交互来获得回报最大的策略；在所述在线规划方法中，处理可观测部分时，把机器人的状态表示为一个信念，记为belief，其属于一个状态的集合，以POMDP算法通过构建信念树的方式执行前向搜索，以此来获得当前信念下的最优策略；所述信念树的每一个节点代表一个信念，父节点与子节点通过行为‑观测分支连接；所述POMDP算法是在线POMDP规划算法Kernel‑DESPOT；本发明算法性能优于DESPOT和POMCP，在收敛速度以及质量上具有优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 kernel 采样 策略 不确定性 环境 在线 规划 方法 | ||
【主权项】：
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