Plan-Based Control of Robotic Agents
Lingua: inglese
Editore: Springer Berlin Heidelberg Dez 2002, 2002
- Brossura
- Nuovo
Da: BuchWeltWeit Ludwig Meier e.K., Bergisch Gladbach, GermaniaBuchWeltWeit Ludwig Meier e.K.
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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Robotic agents, such as autonomous office couriers or robot tourguides, must be both reliable and efficient. Thus, they have to flexibly interleave their tasks, exploit opportunities, quickly plan their course of action, and, if necessary, revise their intended activities.This book makes three major contributions to improving the capabilities of robotic agents:- first, a plan representation method is introduced which allows for specifying flexible andreliable behavior - second, probabilistic hybrid action models are presented as a realistic causal model for predicting the behavior generated by modern concurrent percept-driven robot plans - third, the system XFRMLEARN capable of learning structured symbolic navigation plans is described in detail. 208 pp. Englisch.
Codice articolo 9783540003359
- Titolo
- Plan-Based Control of Robotic Agents
- Autore
- Michael Beetz
- Editore
- Springer Berlin Heidelberg Dez 2002
- Anno di pubblicazione
- 2002
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3540003355
- ISBN 13
- 9783540003359
- Peso dell'articolo
- 324 grammi
- Dimensioni
- 235x155x12 mm
Robotic agents, such as autonomous office couriers or robot tourguides, must be both reliable and efficient. Thus, they have to flexibly interleave their tasks, exploit opportunities, quickly plan their course of action, and, if necessary, revise their intended activities.
This book makes three major contributions to improving the capabilities of robotic agents:
- first, a plan representation method is introduced which allows for specifying flexible and reliable behavior
- second, probabilistic hybrid action models are presented as a realistic causal model for predicting the behavior generated by modern concurrent percept-driven robot plans
- third, the system XFRMLEARN capable of learning structured symbolic navigation plans is described in detail.
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