Abstract-I detta dokument behandlar vi problemet med rörelseplanering i närvaro av statlig osäkerhet, även känd som planering i tro utrymme. Arbetet motiveras av planeringsdomäner med icke-trivial dynamik, rumsligt varierande mätegenskaper och hinderbegränsningar. För att göra problemet hanterbart, begränsar vi rörelseplanen till en nominell bana stabiliserad med en linjär estimator och styrenhet. Detta gör att vi kan förutsäga distributioner över framtida stater ges en kandidat nominell bana. Med hjälp av dessa distributioner för att säkerställa en begränsad sannolikhet för kollision, algoritmen gradvis konstruerar en graf av banor genom tillståndsutrymme, samtidigt som effektivt söka över kandidatvägar genom grafen vid varje iteration. Denna process resulterar i ett sökträd i tro utrymme som tydligt konvergerar till den optimala vägen. Vi analyserar algoritmen teoretiskt och ger även simuleringsresultat som visar dess nytta för att balansera informationsinsamling för att minska osäkerhet och hitta billiga vägar.
I REF konstrueras en graf i trosutrymme och beskärs successivt, vilket i slutändan resulterar i ett träd i trosutrymme.
Rapidly-exploring Random Belief Trees for motion planning under uncertainty
{'venue': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}