Nov, 2022

使用功能对象导向网络的机器人烹饪任务树检索算法

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TL;DR论文使用功能面向对象网络，实现了三种搜索算法，为给定目标节点生成任务树，论文详细介绍了该方法、过程和结果。
发现论文，激发创造
  • 机器烹饪的任务树检索

    开发算法生成给定目标节点（食谱）的任务树规划，以及通过 FOON 进行智能烹饪的知识表达和任务规划。

    Nov, 2023

  • 利用知识检索搜索算法在功能面向对象网络中提取任务树

    本文介绍了用于机器人任务规划的功能面向对象网络 (FOON) 及其在提取任务树过程中使用的迭代加深搜索 (IDS) 和贪心最佳优先搜索 (GBFS) 算法在不同烹饪食谱中的表现比较。初步结果表明，根据所提供的配方，每种算法都可能比另一种更好。

    Nov, 2022

  • 机器人烹饪中的任务树检索

    通过使用 FOON 知识表示法和三个算法，为厨房中的机器人技术赋予了更高的创造力，成功率也得到了保证。

    Nov, 2022

  • 机器烹饪知识检索

    本文主要介绍了针对机器人执行任务时需要的数据检索和算法设计，提出了一些加权功能对象网络和任务规划算法，能够使机器人和人类成功地共同完成比人类单独完成更复杂的任务。

    Nov, 2022

  • Foon Creation

    本文介绍了使用功能面向对象网络设计任务树的三种搜索方法，包括策略、程序和结果。

    Nov, 2022

  • 从 FOON 使用搜索算法检索任务树

    通过使用智能机器人和通用函数面向对象网络（FOON）以及算法 IDS 和 GBFS，本文旨在研究厨房中的任务和目标的特定步骤与执行过程，以及不同算法的性能比较。

    Dec, 2023

  • 知识检索

    这篇论文主要研究使用功能面向对象网络和不同的算法遍历任务树来实现机器人在危险环境和人类重复性任务中的应用。

    Oct, 2022

  • 使用功能化面向对象网络进行知识检索

    本文描述了一种用于机器人任务的知识表示模型 FOON，定义了其结构和主要组件，并介绍了创建通用 FOON 数据集的过程。同时，讨论了在 FOON 中使用的各种搜索算法和启发式函数以及它们的效果。

    Nov, 2022

  • 配方生成的 FOON 创造和遍历

    通过使用功能对象导向网络（FOON）来解释信息以完成任务，可以帮助机器人进行任务竞争，网络中的几种方法包括迭代深化搜索或启发式方法，可以遍历网络并确定完成任务所需的步骤。

    Oct, 2022

  • 从烹饪食谱到机器人任务树 - 通过利用带有知识网络的 LLM 提高规划准确性和任务效率

    本研究介绍了一种新颖的任务树生成流程，用于机器人烹饪中的任务规划。通过利用大型语言模型 (LLM) 检索食谱说明，并利用经过微调的 GPT-3 将其转化为任务树，捕捉子任务之间的顺序和并行依赖关系，该流程可以减轻 LLM 输出的不确定性和不可靠特征，并通过任务树检索将多个 LLM 任务树输出组合成图形，以提高规划准确性和执行效率。评估结果表明，与先前的任务规划方法相比，其表现优异，具有更高的准确性和效率。

    Sep, 2023