Sammanfattning Vi presenterar en ny metod för rörelseplanering under avkänning och rörelseosäkerhet genom att beräkna en lokalt optimal lösning på en kontinuerlig delvis observerbar Markov-beslutsprocess (POMDP). Vår strategi representerar övertygelser (distributionen av robotens tillståndsuppskattning) av Gaussiska distributioner och är tillämplig på robotsystem med icke-linjär dynamik och observationsmodeller. Metoden följer den allmänna POMDP-lösningsramen där vi approximerar trosdynamiken med hjälp av ett utökat Kalman-filter och representerar värdefunktionen genom en kvadratisk funktion som är giltig i närheten av en nominell bana genom trosutrymme. Med hjälp av en tro utrymme variant av iterativ LQG (iLQG), vår strategi itererar med andra ordningen konvergens mot en linjär kontroll politik över tro utrymme som är lokalt optimal med avseende på en användardefinierad kostnadsfunktion. Till skillnad från tidigare arbete, antar vår strategi inte maximal liknande observationer, inte antar fasta uppskattning eller kontroll vinster, tar hänsyn till hinder i miljön, och kräver inte diskretisering av tillstånd och åtgärd utrymmen. Algoritmens körtid är polynom (O[n 6 ]) i dimensionen n i tillståndsutrymmet. Vi demonstrerar potentialen i vårt tillvägagångssätt i simuleringen för holonomiska och icke-holonomiska robotar som manövrerar genom miljöer med hinder med bullriga och partiella avkänningar och med icke-linjära dynamiks- och observationsmodeller. Rörelseplanering under osäkerhet, icke-holonomisk rörelseplanering, trosplanering, delvis observerbar Markov beslutsprocess (POMDP), integrerad planering och kontroll
Dessa behandlades av REF, som beräknar en lokalt optimal lösning på grund av en inledande väg.
Motion planning under uncertainty using iterative local optimization in belief space
{'venue': None, 'journal': 'The International Journal of Robotics Research', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}