什么是机器人规划

协作机器人能够通过观察和学习人类操作员的动作路径，来执行相同的任务。这种机器人可以与人类协作完成复杂的工作，提高生产效率。协作机器人的规划系统需要能够实时感知环境变化，并根据人类行为做出相应调整。

基于数据驱动的机器学习模型，机器人可以对设备的运行状态进行预测和分析，从而实现预测性维护和预防性维护。这种应用场景对机器人规划系统的可靠性和透明度提出了很高的要求，需要机器人能够在虚拟和现实环境中进行高效的交互。

在未知或动态变化的环境中，机器人需要自主探索并构建内部地图模型，然后基于该模型进行路径规划和导航。强化学习等模型无需建立精确的环境模型，可以通过不断试错来优化机器人的行为策略，使其能够在复杂环境中高效导航。 无论是在工业生产、物流运输还是服务机器人领域，机器人规划技术都发挥着关键作用，为人类创造了更高效、更智能的解决方案。随着人工智能技术的不断发展，机器人规划的应用场景也将越来越广泛。

通用自主机器人能够独立执行多种功能，如导航已知空间、自主充电以及与其他系统交互。这类机器人规划需要建立和推理“认知”模型，以表示机器人、环境及其相互作用。这可能涉及模式识别、计算机视觉、制图技术和人工智能方法（如运动规划），以避免碰撞、保持稳定性等问题。

专用机器人被设计用于执行特定任务，或在有限范围内执行多项任务。它们的物理形态较为局限。这类机器人规划侧重于特定任务的优化，如工业机器人的装配线作业规划等。

在基于模型的强化学习规划中，机器人会构建环境的内部模型或地图，然后在该环境中开发不同的策略以实现期望目标。例如，机器人可能会先自由探索以构建新建筑的内部地图，然后使用该地图规划不同位置之间的最短路径。

无模型强化学习规划最适合于大型、复杂且未知的环境，在这种情况下机器人不构建内部模型。相反，它在环境中采用试错方法来评分和学习最佳动作序列。当环境处于变化之中且环境测试没有显著缺点时，这种方法就很理想。

机器人规划需要在现实物理世界中运作，而传统规划通常只涉及符号表示。机器人需要与真实环境进行交互，感知和操作实际物体，因此规划过程必须考虑现实世界的复杂性和不确定性。相比之下，传统规划往往在抽象的符号环境中进行。

机器人规划需要具备诸如模式识别、计算机视觉、运动规划等认知能力，以便感知环境、构建地图、规避障碍等。机器人需要建立关于自身、环境及其相互作用的“认知模型”。而传统规划则更侧重于符号推理，对感知和行为能力的要求较低。

机器人规划需要直接处理物理世界的连续状态和动作，而传统规划往往采用符号化的离散表示方式。符号表示虽然简化了问题，但也带来了信息丢失和不确定性的问题。机器人规划则需要直接应对现实世界的复杂性。

机器人规划的研究重点在于感知、行为和符号表示的局限性，以及如何利用这些技术实现机器人的自主规划和决策。而传统规划则更侧重于符号推理本身及其在数学和逻辑上的性质。