SP-POMDP:堆疊物體抓取場景中的任務(wù)規(guī)劃方法
關(guān)鍵詞:機器人抓??;堆疊場景;POMDP;任務(wù)規(guī)劃;狀態(tài)空間修正中圖分類號:TP391 文獻標志碼:A 文章編號:1001-3695(2025)07-019-2064-08doi:10.19734/j. issn.1001-3695.2024.11.0495
Abstract:Inthe workingscenarioof robots grasping stackedobjects,due tosensorsampling afectedbyclutter andpartial observabilitycaused byobjectocclusion intheenvironment,robotsareunable toachieveaccurateand complete modeling, making itdificulttoeficientlycompletetasks.ThispaperdesignedastatepatchedbasedpartiallyobservableMarkovdecision proceses (SP-POMDP)model to addressthe above isues,and proposed arobot grasping task planning method based on this model.This methodabstractly extracted discrete states,actions,andobservation spaces basedonsamplingresults.Through a statespacecoectionmethod,stateinformationthatcouldn’tbesampledandrecognizedduetopartialobservabilityintheenvironment wasadded tothestate spacebasedonthe inherentcharacteristicsofthecurent stackedscene.Itconstructedabelief treetosolvethemodel.Theresultsofexperimentsshowthatinthegraspingtaskofstackedobjects,thismethodcansignificantly reduce computation time and improve work eficiency while ensuring success rate.
Key words:robot grasping;stacking scene;POMDP;task planning;state space patching
0 引言
在雜亂的物體堆疊場景中搜索并抓取特定物體是工業(yè)場景中的場景任務(wù)。(剩余20310字)
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