第八章 自动规划

到达新状态M1
INROOM(ROBOT，R2) INROOM(BOX1，R2) CONNECTS(D1，R1，R2)
执行OP2： pushthru(BOX1,D1,R2,R1) 到达新状态M2 INROOM(ROBOT，R1) INROOM(BOX1，R1) CONNECTS(D1，R1，R2) 此时，G0=M2，最后得到的规划为 {OP1， OP2}即 {gothru(D1,R1,R2) ，pushthru(BOX1,D1,R2,R1)}
8.2 积木世界的机器人规划
目标：ON(A，B) ∧ON(B，C)
8.2.2用F规则求解规划序列 用 规则求解规划序列
F规则是 规则是STRIPS规划系统的规则，由3 规划系统的规则， 规则是 规划系统的规则 部分组成： 部分组成： 第一部分是先决条件 第二部分是一个叫做删除表的谓词 第三部分叫做添加表
8.4 具有学习能力的规划系统
规划方式 当某个命令句子 模型 送入系统时， PULP-Ⅰ就进入 规划方式。右图 表示PULP-Ⅰ系统在 规划方式下的结构。
过程 目标检 验匹配 检索 单一规划 混合规划 方块
输入命令
规划
响应
图8.16 规划方式下PULP-Ⅰ系统的结构
8.4.2 PULP-Ⅰ的世界模型和规划结果 一个具体任务下的世界模型
8.2 积木世界的机器人规划
{unstack(C,A),putdown(C),pickup(B),stack(B,C),p ickup(A), stack(A,B)} 就把这个动作序列叫做达到这个积木世界机器 人问题目标的规划。
8.3 STRIPS规划系统
STRIPS的介绍 STRIPS是由Fikes、Hart和Nilsson3人在1981及 1982研究成功的，它是夏凯(Shakey)机器人程序控制 系统的一个组成部分。 STRIPS系统组成 世界模型：为一阶谓词演算公式； 操作符(F规则)：包括先决条件、删除表和添加表； 操作方法：应用状态空间表示和中间-结局分析。
8.4 具有学习能力的规划系统
PULP-Ⅰ系统的操作方式 PULP-Ⅰ系统具有两种操作方式： 过程 学习方式 存储 在学习方式下，输入 至系统的知识是由操作人 分解 任务分析 员或者所谓“教师”提供 的。图8.15表示出在学习 教师 学习 输入任务知识 响应 方式下的系统操作。
方块
匹配
图8.15 学习方式下PULP-Ⅰ系统的结构
这个问题的差别表如下表所示
M0：INROOM(ROBOT，R1)∧ INROOM(BOX1,R2)∧CONNECTS(D1，R1，R2) G0：INROOM(ROBOT,R1)∧INROOM(BOX1，R1)∧ CONNECTS(D1，R1，R2)
基于中间结局分析方法的规划求解
循环做一下步骤，直到匹配为止
找差别d=INROOM(BOX1，R1) 选操作符OP2：pushthru(BOX1,d,r1,R1) 消除差别d，为OP2设置先决条件G1为： d OP2 G1
G1：INROOM(BOX1,r1)∧INROOM(ROBOT,r1)∧ CONNECTS(d,r1,R1)
如果 r1=R2, d=D1，当前数据库含有 INROOM(ROBOT，R1) ，则
8.2 积木世界的机器人规划 机械手
B
C A
A B C
机械手
（a）初始布局
（b）目标布局
初始布局可由下列谓词公式的合取来表示： CLEAR(B)：积木B顶部为空 CLEAR(C)：积木C顶部为空 ON(C，A)：积木C堆在积木A上 ONTABLE(A)：积木A置于桌面上 ONTABLE(B)：积木B置于桌面上 HANDEMPTY：机械手为空手
8.2 积木世界的机器人规划
研究内容在某个给定初始情况下，经过某个动作序 列而达到指定的目标。 机器人问题的状态描述和目标描述均可用谓词逻辑 公式构成： ON(a,b)：积木a在积木b之上。 ONTABLE(a)：积木a在桌面上。 CLEAR(a)：积木a顶上没有任何东西。 HOLDING(a)：机械手正抓住积木a。 HANDEMPTY：机械手为空手。
PULP-Ⅰ系统的结构
字典 输入 SENEF 程序 模型 过程 方块
规划与学习 “字典”是英语词 响应 汇的集合。 图 8.14 PULP-Ⅰ系统的总体结构 “模型”部分包括模型世界内物体现有状态的事实。 “过程”集中了予先准备好的过程知识。 “方块”集中了LISP程序，它配合“规划”对“模型” 进行搜索和修正。 “SENEF程序”：用语义网络来表示知识。
执行上述任务的方法
选择和应用规则
首先要查出期望目标状态与现有状态之间 的差别集合，然后辨别出那些与减少这些 差别有关的规则。如果找到多种，则用各 种启发信息进行挑选 应用规则
记录每一个状态分量的变化及不变的事物 应用框架公理（大多数不变） 按照某个操作符序列修改某个单一的状态分量
检验解答与空端
当规划系统找到一个能够把初始问题状态 变换为目标状态的操作符序列时，此系统 就成功地求得问题的一个解答——匹配 如果搜索过程是从初始状态正向推理的， 那么可以删去任何导致无法达到目标状态 的某种状态的路径。如单源最短路径问题 如果搜索过程是从目标状态逆向推理的， 那么当确信无法达到初始状态，或者搜索 过程进展甚微时，可以终止该路径的搜索。 如机械手不可能同时既是空手又是抓住积 木
8.1自动规划的作用与任务
规划的作用
提高效率 来监控问题求解过程 并能够在造成较大的危害之前发现差错。 简化搜索、为解决目标矛盾以及为差错补偿提 供基础。
问题分解途径及方法
第一条重要途径是当从一个问题状态移动到下一 个状态时，无需计算整个新的状态，而只要考虑 状态中可能变化了的那些部分。（如汉诺塔） 第二条重要途径是把单一的困难问题分割为几个 有希望的较为容易解决的子问题。
CLEAR(X) CLEAR(Z) ON(X,Y) ONTABLE(Y) ONTABLE(Z) CLEAR(X) CLEAR(Y) ON(X,Z) ONTABLE(Y) ONTABLE(z)
move(X,Y,Z)
图8.5 表示move动作的搜索树
8.2 积木世界的机器人规划
机器人的4个动作(或操作符)可用STRIPS形式表示如下：
修正殆正确解
注意有关出错的知识，然后加以直接修正。 更好办法不是对解答进行全面修正，而是 不完全确定地将它们保留到最后的可能时 刻。然后，当有尽可能多的信息可以利用 时再用一种不产生矛盾的方法完成对解答 的详细说明。——最少约定策略
8.2 积木世界的机器人规划
8.2.1 积木世界的机器人问题
机械手
8.2 积木世界的机器人规划
例：表示堆积木的例子中move这个动作，如下： move(x,y,z)：把物体x从物体y上面移到物体z上面。 先决条件：CLEAR(x), CLEAR(z)，ON(x,y) 删除表： ON(x,y)， CLEAR(z) 添加表： ON(x,z)， CLEAR(y) 如果move为此机器人仅有的操作符或适用动作，那 么，可以生成如图8.5所示的搜索图或搜索树。
第八章 自动规划
8.1 机器人规划的作用与任务 8.2 积木机器的机器人规划 8.3 STRIPS规划系统 规划系统 8.4 具有学习能力的规划系统 8.5 分层规划 8.6 基于专家系统的机器人规划
什么是自动规划？
自动规划是一种重要的问题求解技术，它从 某个特定的问题状态出发，寻求一系列行为 动作，并建立一个操作序列，直到求得目标 状态为止。
stack(X,Y)
先决条件和删除表： HOLDING(X)∧CLEAR(Y) 添加表： HANDEMPTY，ON(X，Y)
unstack(X,Y)
先决条件： HANDEMPTY∧ON(X，Y)∧CLEAR(X) 删除表： ON(X，Y)，HANDEMPTY 添加表： HOLDING(X)，CLEAR(Y)
C B A
8.2 积木世界的机器人规划
unstack(a,b)：把堆放在积木b上的积木a拾起。 在进行这个动作之前，要求机器人的手为空 手，而且积木a的顶上是空的 stack(a,b)：把积木a堆放在积木b上。动作之 前要求机械手必须已抓住积木a，而且积木b 顶上必须是空的。 pickup(a)：从桌面上拾起积木a，并抓住它 不放。在动作之前要求机械手为空手，而且 积木a顶上没有任何东西。 putdown(a)：把积木a放置到桌面上。要求动 作之前机械手已抓住积木a。
机械手
（aack(C,A) 和pickup(B)两个动作可以应用F规 则。
CLEAR(B) CLEAR(C) ON(C，A) ONTABLE(A) ONTABLE(B) HANDEMPTY stack(C,A) unstack(C,A) pickup(B) CLEAR(B) CLEAR(A) HANDING(C) ONTABLE(A) ONTABLE(B) ON(C,A) CLEAR(C) HANDING(B) ONTABLE(A) putdown(B)
G1：INROOM(BOX1,R2)∧INROOM(ROBOT,R2)∧ CONNECTS(D1,R2,R1)
找差别d1=INROOM(ROBOT，R2) 选操作符OP1：gothru(d,r1,R2) 消除差别d1，为OP1设置先决条件G2为：
G2：INROOM(ROBOT，R1)∧CONNECTS(d,r1,R2) 如果 r1=R1, d=D1 G2：INROOM(ROBOT，R1)∧CONNECTS(D1,R1,R2) 系统能够到达G2 执行OP1：gothru(D1,R1,R2)
为什么自动规划可称为机器人规划？
机器人规划是自动规划的主要研究对象 机器人规划能够得到形象的和直观的检验 机器人规划的原理、方法、和技术可以推广 应用到其他规划对象或系统。
8.1 机器人规划的作用与任务