Abstract-Ett effektivt kollisionsundvikande system för obemannade luftfartyg kommer att göra det möjligt för dem att flyga i civilt luftrum och kraftigt utöka sina tillämpningar. Ett lovande tillvägagångssätt är att modellera undvikande av kollisioner med flygplan som en delvis observerbar Markov-beslutsprocess (POMDP) och automatiskt skapa en hotlösningslogik för kollisionsundvikande systemet genom att lösa POMDP-modellen. Befintliga diskreta POMDP-algoritmer klarar dock inte det högdimensionella tillståndsutrymmet vid kollisionsundvikande POMDP. Med hjälp av en nyligen utvecklad algoritm som heter Monte Carlo Value Iteration (MCVI) konstruerade vi flera kontinuerliga POMDP-modeller och löste dem direkt, utan att diskretisera tillståndsutrymmet. Simuleringsresultat visar att våra 3-D-kontinuerliga modeller minskar kollisionsrisken med upp till 70 gånger jämfört med tidigare 2-D diskreta POMDP-modeller. Framgången visar både fördelarna med kontinuerliga POMDP-modeller för kollisionsundvikande system och de senaste algoritmiska framstegen med att lösa dessa komplexa modeller.
Bai och Al. REF använde delvis observerbar Markov-beslutsprocess (POMDP) för att modellera kollisionsundvikande systemet.
Unmanned Aircraft Collision Avoidance using Continuous-state Pomdps
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}