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公开(公告)号：CN119369408A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411754450.X
申请日：2024-12-02
Applicant: 东南大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于分层蒙特卡洛树搜索的工业机器人路径规划与执行方法。通过将全局性的复杂线性时序逻辑任务转化为有限状态自动机，实现了对任务的简化和清晰表示，使工业机器人能够更容易地理解和执行。在此基础上，进一步构建了有限状态自动机和多智能体马尔科夫决策过程的交叉乘积模型，以更有效地处理多个工业机器人之间的协同问题。进一步地，为了压缩历史状态空间，提出包含任务选择和任务分配的分层蒙特卡洛树搜索(MCTS)算法，该算法包含任务选择和任务分配两个层次，能够显著降低算法复杂度并提高搜索效率。综上所述，本发明为工业机器人提供了一种高效、准确且灵活的在线路径规划与执行解决方案，特别适用于各种具有时序逻辑特性的长程任务。
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