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梅丽，丹尼尔;莫汉·斯里德哈兰;保罗·菲奥里尼

自主手术任务规划答案集程序的归纳学习。申请外科医生培训任务。 （英语） Zbl 07465654号

机器。学习。 110，第7期，1739-1763（2021）。
小结：通过增强机器人操作的自主性和可靠性，可以提高机器人辅助手术的质量，优化医院资源的使用。逻辑编程是机器人辅助手术中任务规划的一个好选择，因为它支持领域知识的可靠推理，并增加决策的透明度。然而，任务和领域的先验知识通常是不完整的，并且通常需要从正在考虑的手术任务的执行中进行改进，以避免出现次优性能。在本文中，我们研究了归纳逻辑编程在学习控制领域动力学的未知公理方面的适用性。我们在一个基准手术训练任务的答案集语义下进行，即环形传输。我们扩展了之前关于学习动作和约束的直接前提条件的工作，还学习了在事件演算形式下，对原子之间的任意时间延迟进行编码的公理。我们提出了一种在答案集语义下学习通用机器人任务规范的系统方法，允许通过迭代学习进行简单的知识求精。在1000个模拟场景的背景下，我们证明了与手工编写的公理相比，使用学习的公理所获得的性能显著提高；具体来说，所学的公理解决了与计划计算时间相关的一些关键问题，这对于手术期间的可靠实时性能很有希望。

MSC公司：

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

归纳逻辑程序设计;外科机器人;答案集编程

软件：

扣环;格林戈;克林戈;Metaopt公司;iClingo公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{D.Meli}等人，马赫。学习。110，第7号，1739-1763（2021；Zbl 07465654）
全文： 内政部
OA许可证

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