基于认知结构SOAR的机器人路径规划

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针对环境未知、目标位置已知情况下机器人路径规划问题,提出了一种基于认知结构SOAR的探索方法。首先,结合箱子移动问题介绍了SOAR的基本概念及求解机制;其次,在讨论了人的行为模型和SOAR的决策过程基础上,设计了基于SOAR-Agent的行为建模方法;最后,利用本文提出的方法,设计长期知识,使机器人能够模拟人在未知动态环境下向目标搜索的行为。通过仿真实验,对比分析了长期知识的完备程度对机器人顺利完成任务的影响,同时也验证了该方法的有效性。
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