Abstract-Deployment av robotar inom praktiska områden innebär viktiga kunskapsrepresentation och resonemang utmaningar. Robotar måste representera och resonera med ofullständig domänkunskap, förvärva och använda sensoringångar baserat på behov och tillgänglighet. I detta dokument presenteras en arkitektur som utnyttjar de kompletterande styrkorna hos deklarativ programmering och probabilistiska grafiska modeller som ett steg mot att ta itu med dessa utmaningar. Svar Set Prolog (ASP), ett deklarativt språk, används för att representera, och utföra slutsatser med, ofullständig domän kunskap, inklusive standardinformation som innehåller i alla utom några exceptionella situationer. En hierarki av delvis observerbara Markov-beslutsprocesser (POMDP) modellerar probabilistiskt osäkerheten i bearbetning och navigering av sensorindata. Icke-monotonisk logisk inferens i ASP används för att generera en multinomisk prejudikat för probabilistisk statsuppskattning med hierarkin av POMDPs. Det används också med historiska data för att konstruera en beta (meta) densitet modell av tidigare för metaresonemang och tidigt avslutande av prövningar när så är lämpligt. Robotar utrustade med denna arkitektur skräddarsyr automatiskt sensorinmatning och navigering till uppgifter som finns till hands, reviderar befintlig kunskap med hjälp av information som utvinns från sensoringångar. Arkitekturen utvärderas empiriskt i simulering och på en mobil robot som visuellt lokaliserar objekt i inomhusdomäner.
ASP och POMDPs kan också kombineras för att automatiskt skräddarsy sensorinmatnings- och navigeringsmetoder för robotar som används inom partiella domäner REF.
Mixed Logical Inference and Probabilistic Planning for Robots in Unreliable Worlds
{'venue': 'IEEE Transactions on Robotics', 'journal': 'IEEE Transactions on Robotics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}