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由实际到逻辑再到实践：从原始数据中创造符号词汇、行动和模型的规划方法
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种自主学习的方法，通过无标注的机器人轨迹，自动学习抽象状态和动作的关系表示，形成了类似 PDDL 的领域模型。实证结果表明，仅凭少量机器人轨迹就可以学习到强大的抽象表示，并且学习的模型使得规划算法能够扩展到以前超出手工构思抽象的任务范围。
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关键要点
- 本文介绍了一种自主学习的方法，利用无标注的机器人轨迹进行学习。
- 该方法自动学习抽象状态和动作的关系表示，形成类似 PDDL 的领域模型。
- 实证结果表明，仅凭少量机器人轨迹就可以学习到强大的抽象表示。
- 学习的关系表示超越了经典的高级动作概念。
- 所学模型使得规划算法能够扩展到以前超出手工构思的任务范围。
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