Abstract-Motion planering i osäkra och dynamiska miljöer är en viktig förmåga för autonoma robotar. Delvis observerbara Markov beslutsprocesser (POMDP) ger en principiell matematisk ram för att lösa sådana problem, men de är ofta undvikas i robotik på grund av hög computational komplexitet. Vårt mål är att skapa praktiska POMDP-algoritmer och mjukvara för gemensamma robotiska uppgifter. I detta syfte har vi utvecklat en ny punktbaserad POMDP-algoritm som utnyttjar begreppet optimalt nåbara trosytor för att förbättra beräkningseffektiviteten. I simuleringen har vi framgångsrikt tillämpat algoritmen på en uppsättning gemensamma robotiska uppgifter, inklusive fall av kustnavigering, grepp, mobil robotprospektering och målspårning, alla modellerade som POMDPs med ett stort antal stater. I de flesta av de undersökta fallen överträffade vår algoritm avsevärt en av de snabbaste befintliga punktbaserade algoritmerna. Ett programpaket som implementerar vår algoritm kommer snart att släppas på http://motion.comp.nus.edu.sg/projects/pomdp/pomdp.html.
Delvis observerbara Markov beslutsprocesser (POMDPs) ger en principiell matematisk ram som gör det möjligt för autonoma robotar att lösa rörelseplaneringsproblem i osäkra och dynamiska miljöer REF.
SARSOP: Efficient point-based POMDP planning by approximating optimally reachable belief spaces
{'venue': 'In Proc. Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}