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规划是人工智能研究的一个重要方向，具有极其广泛的应用背景.POMDPRS是一种结合了PRS的持续规划机制、POMDP的概率分布信念模型和极大效用原理的持续规划系统.它具有较强的对动态不确定性环境的适应能力.但是在大状态空间下的信念更新是其作为实时系统的瓶颈.该文试图将Monte Carlo滤波引入POMDPRS，从而达到降低信念更新的复杂度的目的，满足系统实时性的要求.