基于回答集编程的中文家庭服务机器人指令解析与任务规划

该篇论文主要探讨的是"实现家庭服务机器人中文指令解析问题研究"，针对家庭服务机器人在无人干预情况下如何自主理解并执行中文指令中的服务任务提出了创新的方法。研究者采用了回答集编程（Answer Set Programming, ASP）和组块标注技术来解决这一挑战。 首先，论文的核心策略是通过组块标注对中文指令进行预处理。组块标注是一种文本分析技术，它将复杂的语言结构分解成有意义的单元或组块，便于机器理解和处理。通过对指令进行这种形式化的处理，关键信息被转换为一组谓词，这些谓词代表了任务的逻辑结构和参数。 接着，研究者将这些谓词集转化为ASP规则，这是一种强大的逻辑编程语言，用于表示复杂的问题求解。通过ASP，机器人可以理解和规划执行指令的步骤，确保任务的正确执行。论文提供了详细的实验结果，展示了从谓词集到具体机器人动作序列的映射过程，这有助于理解机器如何根据指令指令执行服务任务。 为了进一步提高效率和优化性能，论文引入了回答集的改进方法，通过合并部分原子动作减少了不必要的计算，从而提升了求解速度。此外，还考虑了任务规划中的成本因素，通过加入成本规划，确保得到的是最优的动作序列，这在实际应用中尤为重要，能够最大化机器人的效率并减少资源消耗。 这篇论文不仅推动了自然人-机器人交互技术的发展，也为家庭服务机器人的指令理解和执行提供了一种有效且实用的解决方案。其研究成果对于提升家庭服务机器人的智能化水平以及人机交互体验具有重要意义。关键词包括回答集编程、任务规划、组块标注和谓词集，这些都是论文的核心技术支撑。通过深入研究和实证分析，论文为该领域的研究者和工程师提供了有价值的参考。