AbsIrac-Vi utforskar fördelarna med att representera Hier. arkisk delvis observerbar Markov beslutsprocesser (HPOMMPs) som dynamiska Bayesian nätverk (DBNs). I synnerhet fokuserar vi på specialfallet med att använda H-POMDP för att representera rumsliga kartor med flera upplösningar för robotnavigering inomhus. Våra resultat visar att en DBN representation av H-POMDPs kan träna betydligt snabbare än den ursprungliga inlärningsalgoritmen för HPOMDPs eller motsvarande platt POMDP, och kräver mycket mindre data. Dessutom kan DBN formulering enkelt utökas till parameterbindning och factoring av variabler, vilket ytterligare minskar tiden och prov komplexitet. Detta gör det möjligt för oss att tillämpa H-POMDP-metoder på mycket större problem än vad som tidigare varit möjligt.
MDP+POMDP algoritmen är representativ liknar med hjälp av en dynamisk Bayesian nätverk (DBN) representation av hierarkiska POMDPs REF.
Representing hierarchical POMDPs as DBNs for multi-scale robot localization
{'venue': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'journal': "IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2004. Proceedings. ICRA '04. 2004", 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}