Ett långvarigt mål med AI är att göra det möjligt för robotar att planera inför osäker och ofullständig information, och att hantera uppgiften fel intelligent. Detta dokument visar hur man kan uppnå detta. Det finns två centrala idéer. Den första idén är att organisera robotens kunskap i tre skikt: exemplifiera kunskap på botten, allmängiltig kunskap över det, och diagnostisk kunskap på toppen. Kunskap i ett lager ovanför kan användas för att ändra kunskap i det eller de skikt nedan. Den andra idén är att roboten ska representera inte bara hur dess handlingar förändrar världen, utan också vad den vet eller tror. Det finns två typer av kunskapseffekter robotens handlingar kan ha: epistemiska effekter (jag tror X eftersom jag såg det) och antaganden (jag antar att X är sant). Genom att kombinera kunskapsskikten med modellerna för kunskapseffekter kan vi samtidigt lösa flera problem inom robotik: (i) uppgiftsplanering och utförande under osäkerhet; (ii) uppgiftsplanering och utförande i öppna världar; (iii) förklara uppgiftsfel; (iv) verifiera dessa förklaringar. Tidningen beskriver hur idéerna implementeras i en treskiktsarkitektur på en mobil robotplattform. Robotens implementering utvärderades i fem olika experiment på objektsökning, kartläggning och rumskategorisering.
Att integrera olika metoder (t.ex. probabilistiska grafer, PDDL eller POMDP-lösare) i ett ramverk kan göra det möjligt för robotar att planera inför osäker och ofullständig information REF, och denna idé har implementerats i en mobil robotplattform.
Robot task planning and explanation in open and uncertain worlds
{'venue': 'Artif. Intell.', 'journal': 'Artif. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}