**部分 大会报告
1.智能模拟研究中知识表达方法综述与分析
导航信息的特点
导航是移动机器人的基本技能,文献指出机器人具备的导航技能应满足:把机器人放置于一个未知、大规模、复杂以及动态的环境中,在一段时间认知之后机器人可以到达任意指定地点,并且能够尽量减少执行代价。选择合适的知识表达方法是达到这些要求的基础,知识表达方式将决定其后的学习、推理和决策等行为的实时性和鲁棒性。
移动机器人通过传感器来感知环境,对于机器人的感知系统来说,需要完成的任务有对象和路标的识别、自我定位以及环境地图的获取,在这些过程中的任意时刻,机器人获得的信息均具有不确定性和不完备性。由于移动机器人的传感器精度的限制,移动机器人获得的数据总是带有一定的噪声,具有不确定性,目前国内外研究人员已经应用多种概率方法来减少噪声的影响,其中应用*广泛的是卡尔曼滤波方法。另一方��,由于移动机器人对环境认知时间的限制,以及环境的动态性,造成移动机器人获得的信息具有不完备性,造成移动机器人在推理过程中出现知识欠缺的问题,目前对于不完备知识的表达方法以及推理的深入研究尚不多见,比较典型的是Kuipers的博士论文中以及后来的SSH框架中应用框架表示法和经验知识对不完备知识的处理方法。
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