Abstract-Motion planering som tar hänsyn till osäkerhet i rörelse, avkänning och miljökarta, är avgörande för autonoma robotar att fungera tillförlitligt i våra vardagsrum. Delvis observerbara Markovbeslutsprocesser är en principiell och allmän ram för planering under osäkerhet. Även om den senaste utvecklingen av punktbaserade POMDPs har drastiskt ökat hastigheten för POMDP planering, även den bästa POMDP planerare idag, misslyckas med att generera rimliga rörelse strategier när miljökartan inte är känd exakt. I detta papper presenteras guidad klusterprovtagning (GCS), en ny punktbaserad POMDP-planerare för rörelseplanering med osäker rörelse, avkänning och miljökarta, när roboten har aktiv avkänningsförmåga. Den använder våra observationer att i detta problem, tro utrymme B kan delas in i en samling av mycket mindre sub-rymder, och en optimal politik kan ofta genereras genom tillräcklig provtagning av en liten delmängd av samlingen. GCS-prov B med hjälp av tvåstegs klusterprovtagning, provtas ett subrymdsprov från samlingen och sedan provtas en uppfattning från subrymden. Den använder information från den uppsättning av provtagna delområden och trosföreställningar som vägledning för efterföljande provtagning. Preliminära resultat tyder på att GCS genererar rimliga policyer för rörelseplaneringsproblem med osäker rörelse, känsel och miljökarta, som är olösliga av den bästa punktbaserade POMDP planeraren idag, inom rimlig tid. Dessutom hanterar GCS POMDPs med kontinuerligt tillstånd, åtgärder och observationsutrymmen. Vi visar att för en klass av POMDPs som ofta förekommer i robot rörelseplanering, GCS konvergerar till den optimala politiken, med tanke på tillräckligt med tid. Såvitt vi vet är detta det första konvergensresultatet för punktbaserade POMDP med kontinuerligt handlingsutrymme.
GCS använder den punktbaserade delvis observerbara Markov-beslutsprocessen (POMDP) approach REF.
Global Motion Planning under Uncertain Motion, Sensing, and Environment Map
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}