FIG-OP:固定時間予算上の大規模未知環境の探索【JST・京大機械翻訳】

Peltzer Oriana; Bouman Amanda; Kim Sung-Kyun; Senanayake Ransalu; Ott Joshua; Delecki Harrison; Sobue Mamoru; Kochenderfer Mykel; Schwager Mac; Burdick Joel; Agha-mohammadi Ali-akbar

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202203518184302 整理番号：22P0302966

FIG-OP:固定時間予算上の大規模未知環境の探索【JST・京大機械翻訳】

FIG-OP: Exploring Large-Scale Unknown Environments on a Fixed Time Budget

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資料名：
発行年： 2022年03月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月11日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ミッション時間制約の下での大規模未知環境の自律探索法を示した。信頼できる環境モデルの仮定がもはや保持されない,従来の指向問題の一般化である,フロントロード情報利得指向問題(FIG-OP)を提案する。FIG-OPは, greedy欲なインセンティブの追加を通して,前負荷予測情報利得によって,新しい領域が明らかにされる瞬間を,効果的に拡張する。マルチキロメータ環境を横断して,トポロジー的およびメトリックマップからの情報の集約を通して構築した情報効率の良い世界表現上のFIG-OPを解いた。提案手法は,地下鉄システムから鉱山までの様々な複雑な環境にわたって,広範囲にテストされ,フィールド硬化された。比較シミュレーションにおいて,FIG-OP解は, greedy欲および伝統的指向ベースアプローチ(即ち,それぞれ,重度および最小モデル不確実性仮定)によって生成された解に対して,改善されたカバレッジ効率を示すことを観察した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御

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