Abstract Delvis observerbara Markov beslutsprocesser (POMDP) har framgångsrikt tillämpats på olika robot rörelseplanering uppgifter under osäkerhet. De flesta existerande POMDP-algoritmer antar dock ett diskret tillståndsutrymme, medan en robots naturliga tillståndsutrymme ofta är kontinuerligt. I detta dokument presenteras Monte Carlo Value Iteration (MCVI) för kontinuerliga POMDPs. MCVI tar prover på både en robots tillståndsutrymme och motsvarande trosutrymme, och undviker ineffektiv diskretisering på förhand av tillståndsutrymmet som rutnät. Både teoretiska resultat och preliminära experimentella resultat indikerar att MCVI är ett lovande nytt tillvägagångssätt för robotrörelseplanering under osäkerhet.
Bai och Al. REF presenterar Monte Carlo värde iteration för kontinuerliga POMDP-enheter med diskreta aktions- och observationsutrymmen.
Monte Carlo Value Iteration for Continuous-State POMDPs
{'venue': 'WORKSHOP ON THE ALGORITHMIC FOUNDATIONS OF ROBOTICS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}