【摘 要】
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针对现有智能机器人决策子系统启发式算法控制逻辑复杂和修改困难,以及学习类算法实时性差的问题,提出了基于规则的正向推理决策子系统方案。由于其知识与控制相分离的特点,
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针对现有智能机器人决策子系统启发式算法控制逻辑复杂和修改困难,以及学习类算法实时性差的问题,提出了基于规则的正向推理决策子系统方案。由于其知识与控制相分离的特点,只需维护知识库就可以实现控制子系统性能的提升。同时引入平行结论优先级,采用分区搜索和简单冲突消解等措施来提高系统的实时性能。最终以避障为例,搭建避障平台,实现具有基于规则的决策推理子系统,用于智能机器人的避障路线选择的策略推理,经运行情况良好。该系统同基于回溯法和势场法的机器人决策子系统,分别在障碍物少(4个)、中(8个)、多(16个)三种情况下进行比较。由实验数据得出,基于规则推理的决策子系统在路径选择过程中,选择的路径长度较短,决策效果优于其它两种方法。
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