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针对部分可观察马尔可夫决策过程（POMDP）模型在智能轮椅控制上的应用因模型参数难以确定而受到限制的问题，将POMDP模型决策过程中的动作空间分成一系列较小动作子集，进而提出了一种基于分层POMDP模型的智能轮椅行为控制方法。该方法综合了动作的不确定性和状态的部分可观测性，通过对环境的观测和信息的采集，得到不确定环境下的最优策略选择，进而选择相应的最优动作，从而提高了动作的执行效率。在室内家居环境下进行的交互任务与导航控制试验以及对实验结果进行的分析验证了这一方法的实时性、有效性和可靠性。