房芳 马旭东 钱堃 梁志伟

(1东南大学复杂工程系统测量与控制教育部重点实验室，南京 210096)(2南京邮电大学自动化学院，南京 210046)

未来移动机器人真正成为人类便捷友好的助手，首先需要能够适应在与人共存、高度动态的应用环境中与人和谐共处［1-2］.这对于机器人能够在已知应用环境模型中根据任务需求进行任务规划起着关键的作用.同时，为了有效降低机器人成本、提高机器人执行任务的能力，智能环境或智能空间［3-5］与机器人相结合已成为必然趋势.

机器人规划研究主要在于机器人处于有噪音的各类环境模型中，各种感知信息都在一定程度上具有不确定性，这样机器人就需要将感知和执行进行整合来进行直接规划.Hoffman 和 Breazeal［6-7］的研究表明机器人对人的行为识别和推理以及机器人据此进行自身任务规划及执行能够有效提高人机合作与交互能力.而智能环境恰好能够通过其复杂联合感知和执行能力对其空间中的服务对象人行为进行监控识别和推测.在Montreuil等［8］提出的人机联合任务规划器HATP(human aware task planner)，以及 Galindo 等［9］提出的人机协作规划方法中，机器人并没有考虑服务对象人的行为动作习惯，而只是简单预测人的行为规划提供给机器人规划器.Mausam［10］提出的 CoMDPs(concurrent markov processes)方法是完全可观的MDPs(markov decision processes)扩展，同时提出如何计算得到一系列能够被同时安全执行且具有一定持续时间的规划行为，但该方法仅针对机器人单一智能体且随机的行为动作执行时间大大增……