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Modeling of sensor-based robotic task plans using fuzzy Petri nets

机译:基于模糊Petri网的基于传感器的机器人任务计划建模

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摘要

This paper proposes a fuzzy Petri net (FPN) model of sensor-based execution of robotic task plans. A fuzzy Petri net consists of three types of fuzzy variables: local fuzzy variables, fuzzy marking variables, and global fuzzy variables, which are used to model object attributes, system states, and degrees of completion of global tasks. An executable fuzzy Petri net, a subnet of the FPN for sequence planning, is obtained using a feasible, complete, and correctly ordered sequence. An example which incorporates modeling and error detection and recovery using these concepts is given.
机译:本文提出了一种基于传感器执行机器人任务计划的模糊Petri网(FPN)模型。模糊Petri网由三种类型的模糊变量组成:局部模糊变量,模糊标记变量和全局模糊变量,用于对对象属性,系统状态和全局任务的完成程度进行建模。使用可行,完整且正确排序的序列,可以获得可执行的模糊Petri网(FPN的子网用于序列规划)。给出了一个包含使用这些概念的建模以及错误检测和恢复的示例。

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