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智能服务机器人分层任务规划:非单调理论赋能与实践突破
一、引言
1.1研究背景与动机
近年来,智能服务机器人在社会生活的各个领域得到了广泛应用,从家庭服务、医疗护理到物流配送、教育娱乐等,其能够承担重复性、危险性或对人类来说较为困难的任务,显著提高了生产效率和生活质量。随着应用场景的日益复杂多样,智能服务机器人的任务规划面临着诸多挑战。在现实环境中,机器人常常需要在不完全信息、动态变化的环境以及不确定的任务需求下进行决策。传统的任务规划方法多基于单调逻辑,即新的知识只会增加结论,而不会改变或撤销已有的结论。但在实际情况中,当机器人获取到新的信息时,例如环境突然变化、任务优先级改变或者发现之前
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