Resource-Constrained Robotic Planning in the face of Mixed Uncertainty
面对混合不确定性的资源受限机器人规划
机构 * Hangzhou Institute for Advanced Study (HIAS), UCAS, China(杭州先进研究院(HIAS),UCAS,中国) ; Key Laboratory of System Software (Chinese Academy of Sciences), Institute of Software Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(系统软件重点实验室(中国科学院),软件研究所,中国科学院,北京,中国) ; University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China(中国科学院大学,北京,中国) ; University College London, London, UK(伦敦大学学院,伦敦,英国)
专题命中 其他机器人 :robotic(title,abstract);分类 cs.RO
AI总结 本文提出基于CMDPST和LTLf的框架,解决机器人在资源受限条件下鲁棒策略合成问题,通过直接展开和优化方法提升效率,实验验证有效性。