Abstract-Vi anser att delvis observerbara kontrollproblem där det är potentiellt nödvändigt att utföra komplexa informationssamlande operationer för att lokalisera staten. Ett sätt att lösa dessa problem är att skapa planer i trosrymden, utrymmet för sannolikhetsfördelning över systemets underliggande tillstånd. Tro-rymd planen kodar en strategi för att utföra en uppgift samtidigt få information om nödvändigt. Till skillnad från de flesta metoder i litteraturen som förlitar sig på att representera trostillstånd som en Gaussisk distribution, har vi nyligen föreslagit en strategi för icke-gaussisk tro rymdplanering baserad på att lösa en icke-linjär optimering problem definieras i termer av en uppsättning stat prover [1]. I detta dokument visar vi att även om vår strategi gör optimistiska antaganden om innehållet i framtida observationer för planeringsändamål, är alla lågkostnadsplaner garanterade att få information på ett specifikt sätt under vissa förhållanden. Vi visar att så småningom, algoritmen är garanterad att lokalisera det verkliga tillståndet i systemet och att nå en målregion med hög sannolikhet. Även om algoritmens beräkningskomplexitet domineras av antalet prover som används för att definiera optimeringsproblemet, har vår konvergensgaranti så få som två prover. Dessutom visar vi empiriskt att det är onödigt att använda ett stort antal prover för att uppnå goda resultat.
Nyligen Platt et al. REF föreslog att samtidigt lokalisera och förstå kända objekt under osäkerhet genom att skapa planer i tro-rymd, utrymmet för sannolikhetsfördelning över det underliggande tillståndet i systemet.
Non-Gaussian belief space planning: Correctness and complexity
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}