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Dissertação

Towards a General Purpose Service Robot Task Planning System - Reasoning in a Petri Net Model with Labeled Real-Time Dynamic Programming Planning EVALUATED

Detalhes: O avanço dos Robôs de Serviço de Propósito Geral requer um planeamento de tarefas eficaz, especialmente ao interpretar instruções em linguagem natural e considerar incertezas. Este trabalho utiliza as capacidades de modelação das Generalized Stochastic Petri Nets (GSPN), incorporando tempos de execução de ação. Para uma tomada de decisão aprimorada em situações de incerteza, o modelo GSPN é convertido numa Markov Decision Process (MDP) correspondente. A estrutura criada detalha cada passo necessário para o robô completar rapidamente e autonomamente instruções num ambiente doméstico, desde a interpretação do comando de voz até à execução da política derivada. Para melhorar o processo de planeamento, algoritmos baseados em heurística, como Labeled Real-Time Dynamic Programming (LRTDP) e Monte Carlo Tree Search (MCTS), são explorados como alternativas ao Value Iteration (VI), que é conhecida por convergir lentamente em espaços de estado expansivos. Avaliações da competição no RoboCup e outros estudos de caso demonstram o potencial da estrutura criada em melhorar a eficiência e adaptabilidade de robôs de serviço em ambientes dinâmicos.
Keywords: Planeamento Sob Incerteza, Redes de Petri Estocásticas Generalizadas, Processo de Decisão de Markov, Robô de Serviço de Propósito Geral.

Discussão: novembro 29, 2023, 9:0