深思式动作

基于规划的控制

深思式系统使用规划来选择动作。

模型

1. 世界模型: 当前和预测状态
2. 规划库: 可用动作
3. 目标规范: 期望结果

动作循环

while not goal_achieved:
    state = perceive()
    if plan_invalid(plan, state):
        plan = replan(state, goal)
    action = next_action(plan)
    execute(action)
    update_state()

Anytime算法

随时间提高解质量的算法：

• 分层任务网络 (HTN)
• 带路径最大的A*
• RA* (随机A*)

与执行集成

• 规划监控: 检测失败
• 规划修复: 失败时修改规划
• 规划执行: 仔细排序动作

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