Måligenkänning är problemet med att dra slutsatsen om målet med en agent, baserat på dess observerade handlingar. En inspirerande strategi-plan erkännande genom planering (PRP)-använder off-the-shelf planerare för att dynamiskt generera planer för givna mål, eliminera behovet av den traditionella plan biblioteket. Befintlig PRP-formulering är dock i sig ineffektiv i online-igenkänning, och kan inte användas med rörelseplanerare för kontinuerliga utrymmen. I detta papper använder vi en annan PRP formulering som möjliggör online måligenkänning, och för tillämpning i kontinuerliga utrymmen. Vi presenterar en online-igenkänningsalgoritm, där två heuristiska beslutspunkter kan användas för att förbättra körtiden avsevärt över befintligt arbete. Vi specificerar heuristik för kontinuerliga domäner, bevisar garantier för deras användning, och empiriskt utvärdera algoritmen över n hundratals experiment i både en 3D-navigeringsmiljö och en kooperativ robotgrupp uppgift.
I REF utvecklar Vered och Kaminka en heuristisk strategi för online-måligenkänning som behandlar kontinuerliga domäner.
Heuristic Online Goal Recognition in Continuous Domains
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}