I aktiv perception uppgifter, ett medel syftar till att välja sensoriska åtgärder som minskar dess osäkerhet om en eller flera dolda variabler. Till exempel vidtar en mobil robot sensoriska åtgärder för att effektivt navigera i en ny miljö. Medan delvis observerbara Markov beslutsprocesser (POMDPs) ger en naturlig modell för sådana problem, belöning funktioner som direkt bestraffa osäkerhet i agentens tro kan ta bort bitvis-linjär och konvex (PWLC) egenskap av värdefunktionen som krävs av de flesta POMDP planerare. I takt med att antalet sensorer som finns tillgängliga för agenten ökar ökar dessutom beräkningskostnaden för POMDP-planering exponentiellt, vilket gör POMDP-planering ogenomförbar med traditionella metoder. I den här artikeln tar vi upp en dubbel utmaning när det gäller modellering och planering för aktiva perceptionsuppgifter. Vi analyserar ρPOMDP och POMDP-IR, två ramverk för modellering av aktiva perceptionsuppgifter, som återställer PWLC egenskapen hos värdefunktionen. Vi visar den matematiska ekvivalensen av dessa två ramar genom att visa att de kan reduceras till en POMDP-IR och en motsvarande politik (och vice versa) med tanke på ett ρPOMDP tillsammans med en politik. Vi bevisar att värdefunktionen för den givna ρPOMDP (och den givna politiken) och den reducerade POMDP-IR (och den reducerade politiken) är densamma. För att effektivt planera för aktiva perceptionsuppgifter identifierar och utnyttjar vi POMDP-IR:s självständighetsegenskaper för att minska beräkningsarbetet Detta är en av flera artiklar som publicerats i Autonoma Robotar som innehåller specialfrågan om aktiv perception. B Yash Satsangi kostnad för att lösa POMDP-IR (och ρPOMDP). Vi föreslår girig punktbaserad värderetering (PBVI), en ny POMDP-planeringsmetod som använder girig maximering för att avsevärt förbättra skalbarheten i handlingsutrymmet för en aktiv perception POMDP. Dessutom visar vi att den värdefunktion som beräknas med hjälp av giriga PBVI under vissa förhållanden, inklusive submodulitet, är garanterad att ha begränsat fel i förhållande till den optimala värdefunktionen. Vi fastställer under vilka förhållanden värdefunktionen för en aktiv perception POMDP garanteras vara submodulär. Slutligen presenterar vi en detaljerad empirisk analys av ett dataset som samlats in från ett multikameraspårningssystem som används i ett köpcentrum. Vår metod uppnår liknande prestanda som befintliga metoder men till en bråkdel av beräkningskostnaden vilket leder till bättre skalbarhet för att lösa aktiva perceptionsuppgifter.
I REF utnyttjar författarna värdefunktionens submodulitet för ρPOMDP och POMDP-IR för att utforma en girig maximeringsteknik för att hitta en nästan optimal politik för aktiv perception.
Exploiting submodular value functions for scaling up active perception
{'venue': None, 'journal': 'Autonomous Robots', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}