Abstract-This study beskriver och utvärderar två nya metoder för att hitta och följa människor i urbana miljöer med hjälp av en humanoid servicerobot: Kontinuerlig realtid POMCP metod, och dess förbättrade förlängning kallas Adaptive Högsta Trof Kontinuerlig realtid POMCP följare. De kan köras i realtid, i stora kontinuerliga miljöer. Dessa metoder använder sig av online-sökalgoritmen Delvis observable Monte-Carlo Planning (POMCP), som i motsats till andra tidigare metoder, kan planera under osäkerhet på stora tillstånd utrymmen. Vi jämför våra nya metoder med en heuristisk personföljare och visar att de uppnår bättre resultat genom att testa dem i stor utsträckning i både simulerade och verkliga experiment. Mer än två timmar, över 3 km, av autonom navigering under verkliga experiment har gjorts med en mobil humanoid robot i stadsmiljöer.
I REF utökade vi den till att spela i realtid med kontinuerliga tillstånd (Continuous Real-time POMCP).
Continuous real time POMCP to find-and-follow people by a humanoid service robot
{'venue': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'journal': '2014 IEEE-RAS International Conference on Humanoid Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}