机器人高层规划：自动规划与问题分解

"本资源是蔡自兴主编的《机器人学》第三版的授课PPT，主要探讨了机器人高层规划这一主题。内容涵盖了机器人规划的基本概念、作用、问题分解途径、规划系统的任务与方法等，旨在阐述如何通过智能规划实现机器人的有效行动。" 在《机器人学》的第八章“机器人高层规划”中，作者蔡自兴详细讲解了自动规划的原理，它从初始状态出发，通过一系列动作达到目标状态。规划不仅关注结果，更重视求解过程。机器人规划作为机器人学的重要组成部分，是人工智能与机器人学交叉研究的关键。 规划的作用在于提供一个行动过程的描述，如示例中的工作日规划，可以被分解为上午、中午和下午的子规划。问题分解途径有两种主要方式：一是仅关注状态变化的部分，二是将复杂问题拆分为可解决的子问题。同时，规划的执行依赖于对问题域的预测能力，以及在规划过程中随时进行的修正。 机器人规划系统需具备多种功能，包括依据启发式信息选择最佳规则、应用规则计算新状态、检验解答的正确性、处理空端和殆正确的解答。在选择和应用规则时，系统会找出当前状态与目标状态之间的差距，并找到能减少这些差距的规则。此外，检验解答时，如果发现错误，系统会采用最少约定策略，尽可能保留不确定的部分，直到有足够信息再做出无矛盾的决定。 以简单的积木世界为例，规划系统构建搜索树，通过不断探索和尝试找到最优路径。这一过程体现了机器人规划在解决实际问题时的逻辑和策略。 机器人高层规划涉及多个层面，包括问题建模、状态转换、决策制定和反馈修正。这一领域的深入研究对于提升机器人的自主性和智能化程度具有重要意义，是推动机器人技术发展的重要驱动力。通过学习和理解这些概念，我们可以更好地设计和控制机器人在复杂环境下的行为。