ROS

Knowrob簡單概念

最近開始把心力放在knowrob跟knowledge processing上面(我的recognition要哭了)

看了一些東西覺得機器人的知識處理是一個龐大的議題,如果沒有先建好幾層抽象層,可能會見樹不見林.

所以整理一下目前有的概念

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Highest systematic layer.(Knowrob基本上由這四個子系統組成)

*知識的表示與基本推理系統
*能處理機器人特別的知識需求的系統
*整合網路知識的系統
*整合人類行為代表的知識的系統

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Highest conceptual layer.

機器人需要在動態環境中處理各式各樣的工作,
為了完成工作,機器人需要理解工作,制定完成工作的計畫,補足達成此計畫的一切知識,最後完成工作

Second conceptual layer.

*在理解工作這個階段,機器人需要大量的common sense跟自然語言處理的能力,
並將此工作在心中記下來,這時就需要一個表示的方法,
所以knowrob包含了一個知識表示系統,能夠將工作指示嚴謹正確地表達

*理解要做的工作之後,下一步要制定計畫,但是要無中生有一個計畫對於機器人來說是困難的,所以可以上教人做事情的網站(例如ehow.com)先得到一份初步完整的計畫,然後只要有知識不足而使得計畫無法達成的部份就上網查詢或根據人類行為來學習,而在制定計畫途中大量的reasoning由knowrob基本系統的reasoning機制來cover

*在實作計畫時除了需要網路的知識之外,還要能夠知道做了某個動作之後會發生甚麼事,對世界的影響是什麼,所以需要滿足機器人特別的知識需求,

*延伸想一下
人類之所以厲害就在於抽象化和類推
我們只要學會走路,就知道所有類似的行為都叫做走路,這是抽象化思考的能力,若沒有抽象化思考的能力,我就算會走路,你走路的這個行為我依然不能理解,他對我來說就只是另外一個獨立的,跟我走路不相關的事件.
類推則是將能力發展擴充的一項機制,我只要會走路,我就能在各式各樣的地面上走路,例如斜坡,雪地,泥地等等,這些因素不干擾我走路.

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有幾個初步可以玩的範例
1.semantic map
看完這個問題,這個問題再加上這個問題應該就會對要怎麼串應用有點概念.

2.寫程式query knowrob
可以看看這個問題裡的程式碼.
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