[发明专利]一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法在审
| 申请号： | 202111553561.0 | 申请日： | 2021-12-17 |
| 公开（公告）号： | CN114219099A | 公开（公告）日： | 2022-03-22 |
| 发明（设计）人： | 金牧;卓汉逵 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06V10/77;G06K9/62;A63F13/67 |
| 代理公司： | 深圳市创富知识产权代理有限公司 44367 | 代理人： | 高冰 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法，该方法包括：基于符号状态映射模块，根据先验知识和数字图像处理将高维图像数据映射为符号状态；基于选项集合模块，根据随机动作和符号状态构建选项集合；基于动作模型学习模块，根据符号状态的变化学习动作模型和更新选项集合，得到新动作模型和规划目标基于规划器模块，根据新动作模型和规划目标求解规划路径，并根据规划结果探索是否存在新的动作模型。通过使用本发明，能够自动学习动作模型和符号选项以及它们之间的对应关系，进行规划和训练探索，以获得解决问题的动作策略。本发明作为一种基于符号选项和动作模型自学习的任务规划方法，可广泛应用于符号规划领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 符号 选项 动作 模型 自学习 任务 规划 方法 | ||
【主权项】：
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