移动操作机器人何时做决策：面向任务充分性的主动感知框架

研究者提出一种神经-符号混合框架，让移动操作机器人在未知环境中判断已有信息是否足以支撑行动。该框架在解读任务后生成初始计划，并随新信息迭代重估，每轮可选择获取更优视角、检查或操作候选物体、向用户请求澄清或直接执行任务；神经感知模块维护以物体为中心的信念状态，符号决策层判断剩余不确定性是否值得继续收集信息。框架将部署在由人形躯干与移动底座组成的移动操作机器人上，并在仿真中做补充评估。