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摘要 - 本文解决了在复杂且未知环境中自动机器人检查的问题。即使面对感知不确定性和对环境的先验知识，这种能力对于各种现实世界中的有效和精确检查至关重要。现有的实际自主检查方法典型地依赖于预定义的目标和路点，并且通常无法适应动态或未知设置。在本文中，我们介绍了语义信念行为图（SB2G）框架，作为一种新的语义意识自主机器人检查的方法。sb2g使用行为节点为机器人生成控制策略，该行为节点封装了设计用于检查不同类别对象的各种基于语义的策略。我们设计了一种主动的语义搜索行为，以指导机器人定位对象进行检查，同时降低语义信息不确定性。SB2G中的边缘编码这些行为之间的过渡。我们使用腿部机器人平台通过模拟和现实世界的城市检查来验证我们的方法。我们的结果表明，SB2G实现了更有效的检查政策，表现出与人类经营的检查相当的性能。
语义信念行为图：在未知环境中启用自主机器人检查
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