第15章智能機(jī)器人

1、第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.1 15.1 智能機(jī)器人的概念智能機(jī)器人的概念15.2 15.2 機(jī)器人感知機(jī)器人感知15.3 15.3 機(jī)器人規(guī)劃機(jī)器人規(guī)劃15.4 15.4 機(jī)器人控制機(jī)器人控制15.5 15.5 機(jī)器人系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)機(jī)器人系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)15.6 機(jī)器人程序設(shè)計與語言機(jī)器人程序設(shè)計與語言 習(xí)題十五習(xí)題十五 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.1 智能機(jī)器人的概念智能機(jī)器人的概念 一般將機(jī)器人的發(fā)展分為三個階段。第一階段的機(jī)器人只有“手”, 以固定程序工作, 不具有外界信息的反饋能力；第二階段的機(jī)器人具有對外界信息的反饋能力, 即

2、有了感覺, 如力覺、觸覺、視覺等；第三階段, 即所謂“智能機(jī)器人”階段,這一階段的機(jī)器人已經(jīng)具有了自主性,有自行學(xué)習(xí)、推理、決策、 規(guī)劃等能力。 這也正符合Agent的條件, 所以, 現(xiàn)在把智能機(jī)器人也作為一種Agent。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 智能機(jī)器人至少應(yīng)具備四種機(jī)能：感知機(jī)能獲取外部環(huán)境信息以便進(jìn)行自我行動監(jiān)視的機(jī)能；運(yùn)動機(jī)能施加于外部環(huán)境的相當(dāng)于人的手、腳的動作機(jī)能；思維機(jī)能求解問題的認(rèn)識、推理、判斷機(jī)能；人-機(jī)通信機(jī)能理解指示命令、 輸出內(nèi)部狀態(tài), 與人進(jìn)行信息交換的機(jī)能。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.2 機(jī)機(jī) 器器 人人 感感 知知 機(jī)器人的感知包括對外界

3、和對自身的感知。感知機(jī)能是靠傳感器來實現(xiàn)的。因而,機(jī)器人傳感器可分為內(nèi)部傳感器和外部傳感器兩大類。內(nèi)部傳感器用來感知機(jī)器人的內(nèi)部狀態(tài)信息,包括關(guān)節(jié)位置、速度、加速度、姿態(tài)和方位等。常見的內(nèi)部傳感器有軸角編碼器、加速度計、陀螺系統(tǒng)等。外部傳感器用來感知機(jī)器人外部環(huán)境信息,它又分為接觸型和非接觸型兩種。前者有觸覺、壓覺、力覺、滑覺、熱覺等, 后者有視覺、聽覺、接近覺、距離覺等。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 機(jī)器人傳感器直接模仿人或生物的感覺器官。如根據(jù)人和昆蟲眼睛的成像原理研制的視覺傳感器,它能感受物體的形狀、特征、顏色、位置、距離和運(yùn)動等。還有聽覺傳感器、 觸覺傳感器、 味覺傳感器等也是用

4、相應(yīng)的仿生原理制作的。 立體攝像機(jī)和激光測距儀是機(jī)器人獲得三維視覺的兩類實用傳感器。 在機(jī)器人感知研究中,視覺方面的成果最為突出,機(jī)器人視覺已經(jīng)成為一門新興的獨立學(xué)科。機(jī)器人視覺的主要目的是從整體上理解一個給定的三維景物,為此,圖像處理、模式識別、知識工程和三維視覺等技術(shù)特別是智能技術(shù)在機(jī)器人視覺的研制中得到了應(yīng)用。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.3 機(jī)機(jī) 器器 人人 規(guī)規(guī) 劃劃 機(jī)器人規(guī)劃也稱機(jī)器人問題求解。感知能力使機(jī)器人能夠感知對象和環(huán)境, 但要解決問題,即產(chǎn)生適應(yīng)對象和環(huán)境的動作, 還要依靠規(guī)劃功能。規(guī)劃就是擬定行動步驟。 實際上它就是一種問題求解技術(shù),即從某個特定問題的初始

5、狀態(tài)出發(fā), 尋找或構(gòu)造一系列操作(也稱算子)步驟,達(dá)到解決問題的目標(biāo)狀態(tài)。例如, 給定工件裝配任務(wù), 機(jī)器人按照什么步驟去操作每個工件？在雜亂的環(huán)境下,機(jī)器人如何尋求避免與障礙碰撞的路徑, 去接近某個目標(biāo)？規(guī)劃功能的強(qiáng)弱反映了智能機(jī)器人的智能水平。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 機(jī)器人規(guī)劃的基本任務(wù)是：在一個特定的工作區(qū)域中自動地生成從初始狀態(tài)到目標(biāo)狀態(tài)的動作序列、運(yùn)動路徑和軌跡的控制程序。規(guī)劃系統(tǒng)可分為兩級：任務(wù)規(guī)劃子系統(tǒng)和運(yùn)動規(guī)劃子系統(tǒng)。 任務(wù)規(guī)劃子系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)命令,自動生成相應(yīng)的機(jī)器人執(zhí)行程序, 如將任務(wù)理解為工作區(qū)的狀態(tài)變化,則它生成的即為把初始狀態(tài)變?yōu)槟繕?biāo)狀態(tài)的一個操作序列。 運(yùn)

6、動規(guī)劃子系統(tǒng)首先將任務(wù)規(guī)劃的結(jié)果變成一個無碰撞的操作器運(yùn)動路徑, 這一步稱為路徑規(guī)劃；然后再將路徑變?yōu)椴僮髌鞲麝P(guān)節(jié)的空間坐標(biāo), 形成運(yùn)動軌跡, 這一步稱為軌跡規(guī)劃。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 任務(wù)規(guī)劃需要解決三個基本技術(shù)問題：問題或狀態(tài)的表示、 搜索策略和子目標(biāo)沖突問題。經(jīng)過多年的探索, 現(xiàn)在,至少已提出了四種有關(guān)任務(wù)規(guī)劃問題的方法, 這就是非層次規(guī)劃、 層次規(guī)劃、估價式規(guī)劃和機(jī)遇式規(guī)劃。 路徑規(guī)劃一般分解為尋空間和尋路徑兩個子問題。尋空間是指在某個指定的區(qū)域R中,確定物體A的安全位置,使它不與區(qū)域中的其他物體相碰撞。尋路徑是指在某個指定的區(qū)域R中, 確定物體A從初始位置移動到目標(biāo)位置

7、的安全路徑, 使得移動過程不會發(fā)生與其他物體的碰撞。路徑規(guī)劃的方法有假設(shè)-測試法、 罰函數(shù)法、 位姿空間法、 旋轉(zhuǎn)映射圖法等。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 近年來, 隨著計算智能技術(shù)的飛速發(fā)展, 人們也把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引入了機(jī)器人規(guī)劃。例如, 利用一種并列連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以實時地進(jìn)行無碰撞路徑規(guī)劃。 該網(wǎng)絡(luò)對一系列的路徑點進(jìn)行規(guī)劃, 其目標(biāo)使得整個路徑的長度盡量短, 同時又要盡可能遠(yuǎn)離障礙物。從數(shù)學(xué)的觀點看, 它等效于一個代價函數(shù), 該代價函數(shù)為路徑長度和碰撞次數(shù)的函數(shù)。這種方法的優(yōu)點是： (1) 算法固有的并行性可用并行硬件來實現(xiàn),對于有較多障礙物、有較多路徑點以及物體上有較多測試點的情

8、況,可達(dá)到實時應(yīng)用的程度。(2) 算法的并行性使得所規(guī)劃的路徑可以達(dá)到任意高的精度而不增加計算時間。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.4 機(jī)機(jī) 器器 人人 控控 制制 機(jī)器人控制即運(yùn)動控制, 包括位置控制和力控制。位置控制就是對于運(yùn)動規(guī)劃給出的運(yùn)動軌跡,控制機(jī)器人的肢體(如機(jī)械手)產(chǎn)生相應(yīng)的動作。力控制則是對機(jī)器人的肢體所發(fā)出的作用力(如機(jī)械手的握力和推力)大小的控制。 運(yùn)動控制涉及機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)特性, 所以,運(yùn)動控制研究需要許多運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)知識?？偟膩碚f, 機(jī)器人運(yùn)動控制比較困難, 主要原因在于要求的運(yùn)動軌跡是在直角坐標(biāo)空間中給定的,而實際的運(yùn)動卻是通過安裝在關(guān)節(jié)上的驅(qū)動部

9、件來實現(xiàn)的。因而需要將機(jī)械手末端在直角坐標(biāo)空間的運(yùn)動變換到關(guān)節(jié)的運(yùn)動, 也就是需要進(jìn)行逆運(yùn)動學(xué)的計算。這個計算取決于機(jī)器人的手臂參數(shù)以及所使用的算法。我們知道,具有四肢的動物(包括人類), 運(yùn)動時會很自然地完成從目標(biāo)空間到驅(qū)動器(肌肉)的轉(zhuǎn)換。這個轉(zhuǎn)換能力一方面是先天遺傳的, 另一方面也是通過后天學(xué)習(xí)不斷完善的。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 生物系統(tǒng)的運(yùn)動控制為機(jī)器人的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制提供了很好的參考模型。這種控制不需要各個變量之間的準(zhǔn)確的解析關(guān)系模型, 而只要通過大量的例子的訓(xùn)練即可實現(xiàn)。 因此, 在機(jī)器人控制中廣泛采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)。 在運(yùn)動學(xué)的控制方法中, 分解運(yùn)動速度的方法是比較典

10、型的一種。它是一種在直角坐標(biāo)空間而不是在關(guān)節(jié)坐標(biāo)空間進(jìn)行閉環(huán)控制的方法。對于那些需要準(zhǔn)確運(yùn)動軌跡的跟蹤的任務(wù),如弧焊等, 必須采用這樣的控制方法。分解運(yùn)動速度的方法的關(guān)鍵是速度逆運(yùn)動學(xué)計算, 這個計算不僅需要有效的雅可比矩陣求逆算法,而且需要知道機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)參數(shù)。 如果采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 則可不必知道這些參數(shù),因此它可作為求解速度逆運(yùn)動學(xué)的另一種頗具吸引力的方法。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 通常的機(jī)器人運(yùn)動學(xué)控制主要是基于正、逆運(yùn)動學(xué)的計算。這種控制方法不但計算繁瑣,而且需要經(jīng)常校準(zhǔn)才能保持精度。為此,人們提出了一種雙向映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 進(jìn)行機(jī)器人運(yùn)動學(xué)控制。這種網(wǎng)絡(luò)主要由一個前饋網(wǎng)組成,

11、 隱層為正弦激勵函數(shù)。從網(wǎng)絡(luò)的輸出到輸入有一個反饋連接, 形成循環(huán)回路。正向網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)正運(yùn)動學(xué)方程, 反饋連接起修改網(wǎng)絡(luò)的輸入(關(guān)節(jié)變量), 以使網(wǎng)絡(luò)的輸出(末端位姿)向著期望的位姿點運(yùn)動。 這種雙向映射網(wǎng)絡(luò)不但能夠提供精確的正、逆運(yùn)動學(xué)計算, 并且只需要簡單的訓(xùn)練。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 在動力學(xué)控制中, 關(guān)鍵是逆動力學(xué)計算。這里主要有兩方面的問題, 一是計算工作量很大,難以滿足實時控制的要求； 二是需要知道機(jī)器人的運(yùn)動學(xué)和動力學(xué)參數(shù)。要獲得這些參數(shù), 尤其是動力學(xué)參數(shù)往往是很困難的。采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)逆動力學(xué)的計算, 原則上可以克服上述兩個問題。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計算的特點, 它

12、完全滿足實時性的要求, 同時它是通過輸入輸出的數(shù)據(jù)樣本經(jīng)過學(xué)習(xí)而獲得動力學(xué)的非線性關(guān)系, 因而它并不依賴于機(jī)器人參數(shù)。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 在力控制中, 無論是采用經(jīng)典控制還是現(xiàn)代控制, 都存在建模難題。 因此,人們將智能控制技術(shù)引入機(jī)器人力控制中, 產(chǎn)生了智能力控制方法。該方法應(yīng)用遞階協(xié)調(diào)控制、模糊控制和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)來實現(xiàn)力控制系統(tǒng)。在這類系統(tǒng)中, 力/位反饋并行輸入, 模糊、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制對輸入信息進(jìn)行并行非線性處理和綜合,將處理結(jié)果(位置量)輸出給位置伺服子系統(tǒng)。 這種控制系統(tǒng)具有高速響應(yīng), 能夠完成機(jī)器人在行走中與剛性表面接觸而產(chǎn)生位移時的實時控制。 第 15 章 智

13、能 機(jī) 器 人 智能機(jī)器人的控制結(jié)構(gòu)通常被設(shè)計成多處理機(jī)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò), 并采用智能控制的分層遞階結(jié)構(gòu)。如在縱向, 自頂向下分為四層, 每一層完成不同級別的功能。第一層負(fù)責(zé)任務(wù)規(guī)劃, 把目標(biāo)任務(wù)分解為初級任務(wù)序列。第二層負(fù)責(zé)路徑規(guī)劃, 把初級移動命令分解為一系列字符串, 這些字符串定義了一條可避免碰撞和死點的運(yùn)動路徑。第三層的基本功能是計算慣量動力學(xué)并產(chǎn)生平滑軌跡, 在基本坐標(biāo)系中控制末端執(zhí)行器。 第四層為伺服和坐標(biāo)變換,完成從基本坐標(biāo)到關(guān)節(jié)坐標(biāo)系的坐標(biāo)變換以及關(guān)節(jié)位置、 速度和力的伺服控制。第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.5 機(jī)器人系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)機(jī)器人系統(tǒng)的軟件結(jié)構(gòu)到目前為止最流行的混合

14、體系結(jié)構(gòu)是三層體系結(jié)構(gòu), 它由一個反應(yīng)層、一個執(zhí)行層和一個思考層組成。 反應(yīng)層為機(jī)器人提供低層次的控制。它的特征是具有緊密的傳感器-行動循環(huán)。 它的決策循環(huán)通常是以毫秒計的。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 執(zhí)行層(或序列化層)起著反應(yīng)層和思考層之間的粘合劑的作用。它接收由思考層發(fā)出的指令, 序列化以后傳送給反應(yīng)層。例如, 執(zhí)行層將會處理一系列由思考式路徑規(guī)劃器生成的通過點, 并作出采取哪種反應(yīng)行為的決策。 執(zhí)行層的決策循環(huán)通常是以秒計的。執(zhí)行層還負(fù)責(zé)將傳感器的信息整合到一個內(nèi)部狀態(tài)表示中。例如, 它將掌管機(jī)器人定位和聯(lián)機(jī)繪制地圖等任務(wù)。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 思考層利用規(guī)劃生成

15、復(fù)雜問題的全局解。因為生成這一類解的過程中涉及計算復(fù)雜度, 它的決策循環(huán)通常是以分鐘計的。 思考層(或規(guī)劃層)使用模型進(jìn)行決策。 這些模型可以事先提供或者從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)得到, 它們通常利用了在執(zhí)行層收集到的狀態(tài)信息。 三層體系結(jié)構(gòu)的各種變體可以在大多數(shù)現(xiàn)代機(jī)器人軟件系統(tǒng)中找到。當(dāng)然, 三個層次的劃分并不是非常嚴(yán)格的。一些機(jī)器人軟件系統(tǒng)具有更多的層次, 例如還可有用于控制人機(jī)交互的用戶接口層,或者負(fù)責(zé)協(xié)調(diào)機(jī)器人與在同一環(huán)境下運(yùn)轉(zhuǎn)的其他機(jī)器人的行動的軟件層等。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.6 機(jī)器人程序設(shè)計與語言機(jī)器人程序設(shè)計與語言 15.6.1 15.6.1 機(jī)器人程序設(shè)計機(jī)器人程序設(shè)

16、計1. 1. 直接示教方式直接示教方式直接示教方式也稱示教再現(xiàn)方式,其具體做法是,使用示教盒根據(jù)作業(yè)的需要把機(jī)器人的手爪送到作業(yè)所需要的位置上去, 并處于所需要的姿態(tài), 然后把這一位置、姿態(tài)存儲起來。對作業(yè)空間的各軌跡點重復(fù)上述操作, 機(jī)器人就把整個作業(yè)程序記憶了下來。 工作時, 再現(xiàn)上述操作就能使機(jī)器人完成預(yù)定的作業(yè), 同時可以反復(fù)同樣的作業(yè)過程。 直接示教法的優(yōu)點是不需要預(yù)備知識,不需要復(fù)雜的計算機(jī)裝置。所以被廣泛使用,尤其適合單純的重復(fù)性作業(yè),例如搬運(yùn)、噴漆、焊接等。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 直接示教法的缺點是: (1) 示教時間長、速度慢。(2) 不同的機(jī)器人,或者即使同一個

17、機(jī)器人, 對于不同的任務(wù)都需要重新示教。(3) 無法接受感覺信息的反饋。(4) 無法控制多臺機(jī)器人的協(xié)調(diào)動作。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 2. 2. 離線數(shù)據(jù)程序設(shè)計方式離線數(shù)據(jù)程序設(shè)計方式離線數(shù)據(jù)程序設(shè)計方式就是使用計算機(jī)輔助設(shè)計軟件設(shè)計數(shù)據(jù), 計算出為了完成某一作業(yè), 機(jī)器人手爪應(yīng)該運(yùn)動的位置和姿態(tài), 即用CAD的方法產(chǎn)生示教數(shù)據(jù)。這一方式克服了直接示教法的缺點, 對于復(fù)雜的作業(yè), 或許要給出連續(xù)的數(shù)據(jù)時, 采用此方法是比較合適的。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 3. 3. 機(jī)器人語言方式機(jī)器人語言方式機(jī)器人語言方式就是使用機(jī)器人程序設(shè)計語言編程, 使機(jī)器人按程序完成作業(yè)。 這

18、種方式的優(yōu)點是: (1) 由于用計算機(jī)代替了手動示教,提高了編程效率。(2) 語言編程與機(jī)器人型號無關(guān),編好的程序可供多臺機(jī)器人或不同型號的機(jī)器人使用。(3) 可以接受感覺信息。(4) 可以協(xié)調(diào)多臺機(jī)器人工作。(5) 可以引入邏輯判斷、決策、規(guī)劃功能以及人工智能的其他方法。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 15.6.2 15.6.2 機(jī)器人程序設(shè)計語言機(jī)器人程序設(shè)計語言機(jī)器人程序設(shè)計語言一般是一種專用語言, 即用符號來描述機(jī)器人的動作。這種語言類似于通常的計算機(jī)的程序設(shè)計語言, 但有所區(qū)別。一般所說的計算機(jī)語言, 只指語言本身, 而機(jī)器人語言實際上是一個語言系統(tǒng)。機(jī)器人語言系統(tǒng)既包含語言本身

19、給出作業(yè)的指示和動作指示,又包含處理系統(tǒng)根據(jù)上述指示來控制機(jī)器人系統(tǒng), 另外還包括了機(jī)器人的工作環(huán)境模型。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 根據(jù)作業(yè)描述水平的高低, 機(jī)器人語言通常分為三級: 動作水平級、對象物水平級和作業(yè)目標(biāo)水平級(也稱任務(wù)級)。 動作水平級語言是以機(jī)械手的運(yùn)動作為作業(yè)描述的中心, 由使手爪從一個位置到另一個位置的一系列命令組成。對象物水平級語言是以部件之間的相互關(guān)系為中心來描述作業(yè)的,與機(jī)器人的動作無關(guān)。作業(yè)目標(biāo)水平級語言則是以作業(yè)的最終目標(biāo)狀態(tài)和機(jī)器人動作的一般規(guī)則的形式來描述作業(yè)的。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 這種分類法較好地反映了語言的水平和功能, 但在級與

20、級之間還有些模糊或混亂, 所以,另一種分類法將機(jī)器人語言分為五級: 操作水平級、 原始動作水平級、 結(jié)構(gòu)性動作水平級、對象物狀態(tài)水平級和作業(yè)目標(biāo)水平級。 機(jī)器人程序設(shè)計語言研究是智能機(jī)器人研究的重要方面。 這方面現(xiàn)在也有不少成果, 人們已經(jīng)開發(fā)出了許多機(jī)器人語言。這些語言有匯編型的, 如VAL語言;有解釋型的,如AML; 有編譯型的,如AL、LM語言; 還有自然語言型的,如AUTOPASS等。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 近年來, 機(jī)器人程序設(shè)計語言有了很大發(fā)展, 簡介如下: 通用機(jī)器人語言GRL(Generic Robot Language, Horswill, 2000)。該語言是一

21、種用于編寫大型模塊化控制系統(tǒng)的函數(shù)程序設(shè)計語言。正如在行為語言中一樣,GRL采用有限狀態(tài)機(jī)作為它的基本建造模塊。在此之上, 它比行為模型提供了范圍更廣的結(jié)構(gòu)用于定義通信流, 以及不同模塊之間的同步約束。用GRL寫的程序可以被編譯成高效的指令語言, 如C語言。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 反應(yīng)式行動規(guī)劃系統(tǒng)RAPS。該語言是一種用于并發(fā)機(jī)器人軟件的重要程序設(shè)計語言,它使程序員能夠?qū)δ繕?biāo)、與這些目標(biāo)相關(guān)的規(guī)劃(或不完全策略)和那些有可能使規(guī)劃成功的條件進(jìn)行指定。重要的是,RAPS還提供了一些措施用于處理那些在實際機(jī)器人系統(tǒng)中不可避免發(fā)生的失敗。程序員可以指定檢測各種失敗的例行程序,并為每一種

22、失敗提供處理異常的過程。在三層體系結(jié)構(gòu)中, RAPS通常用在執(zhí)行層, 處理那些不需要重新進(jìn)行規(guī)劃的偶發(fā)事件。 第 15 章 智 能 機(jī) 器 人 GOLOG。該語言是一種將思考式問題求解(規(guī)劃)和反應(yīng)式控制的直接確定進(jìn)行無縫結(jié)合的程序設(shè)計語言。用GOLOG寫的程序通過情景演算進(jìn)行形式化表示,并使用了非確定性的行動算子的附加選項。除了用可能的非確定性行動制定控制程序以外,程序員還必須提供機(jī)器人及其環(huán)境的完整模型。 一旦控制程序到達(dá)一個非確定性的選擇點, 一個規(guī)劃器(具有理論證明機(jī)的形式)就被觸發(fā),用來決定下一步該做什么。 這樣, 程序員就能夠指定部分控制器,并依靠內(nèi)置的規(guī)劃器來做出最終的控制選擇。GOLOG的優(yōu)美性體現(xiàn)在它對反應(yīng)和思考的無縫整合上。盡管GOLOG需要很強(qiáng)的條件(完全可觀察性、離散的狀態(tài)、完整的模型), 但它已經(jīng)為一系列室內(nèi)移動機(jī)器