17、通用世界实体（GWEs）范式：物联网语义丰富之路

通用世界实体（GWEs）范式：物联网语义丰富之路

1. GWEs范式的实现

1.1 背景分类与一致性验证

在GWEs范式中，背景分类阶段至关重要。以NKRL Move:ForcedChangeOfState模板为例，其SUBJ（主体）角色的填充者需对应世界模型静态/背景组件中human_being或robot_概念的实例；OBJ（客体）角色的填充者则必须是artefact_概念的GWE实例。

同时，要验证新的动态/前景GWE相对于全局情况的整体一致性。例如，需确认该GWE是否真正对应发给John的消息内容，或者后续是否对应John因之前消息而采取的行动。

在处理前景实体分类的复杂情况时，单纯的认知驱动方法可能不够。此时可结合基于时间约束传播原理的机器人解决方案（如PEIS中用于情况识别的方法）与认知方法，以获得优化结果。

1.2 从完全识别的情况进行推理

当所有GWEs（对应对象、代理、事件、情况、环境、复杂事件和场景、行为、上下文等）创建完成后，可利用丰富了这些实例的通用世界描述来做决策，如处理事件以选择要追求的目标或更改当前计划，甚至可预见对外部环境的物理操作（如开关门、允许/禁止切换等）。

在GWEs框架中，这些推理活动主要以推理程序的形式呈现，可视为一组服务的实现。这些服务应具备以下特点：
- 了解上下文和可用资源；
- 能根据给定信息自主决策和反应；
- 可协同工作。

此外，它们应具有足够的通用性，以便在各种GWEs应用中使用（必要时稍作调整），并永久存储在平台上。

1.3 推理的一般原则