28、人机协作模型的细节丰富化探索

人机协作模型的细节丰富化探索

在人机协作的场景中，如何让机器人更精准地执行任务，以及如何优化任务模型以提高成功率是关键问题。本文将围绕机器人任务执行、任务优化以及相关实验验证展开探讨。

1. 机器人任务执行

为了让机器人应对任务中的模糊性，采用了一种将未充分指定的技能进行锚定的方法。具体步骤如下：
- 构建世界状态 ：机器人利用对象识别技术检测工作空间中的所有零件，并构建世界状态 ˆP。
- 匹配零件模板与状态 ：将每个零件模板 p ∈P 与满足 p 的零件状态 ˆp ∈ˆP 进行匹配。为了找到合适的分配方案，每个模板至少需要一个零件状态（| ˆP| ≥|P|），这会产生 O(| ˆP|!) 种可能的分配。
- 解决分配问题 ：使用高效算法，如 Kuhn - Munkres 算法（运行时复杂度为 O(| ˆP|3)）来解决分配问题。构建一个 |P| × | ˆP| 的成本矩阵 A = (ai,j)，如果 ˆpj 满足 pi，则 ai,j = 0，否则 ai,j = ∞。Kuhn - Munkres 算法输出一个单射映射 f，使成本项 i ai,f(i) 最小化。
- 执行技能 ：给定分配方案，将优先级图安排成技能序列，并指定通用技能参数。例如，基于网格的放置规划器确定从通用目标位置的具体转换。然后，一个完全指定的技能可以由典型的先进技能架构执行。

以下是成本矩阵 A 的定义代码：

import numpy as