論文の概要: Autonomous sPOMDP Environment Modeling With Partial Model Exploitation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12203v1
- Date: Tue, 22 Dec 2020 17:48:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-26 07:25:35.319849
- Title: Autonomous sPOMDP Environment Modeling With Partial Model Exploitation
- Title（参考訳）: 部分モデル活用による自律的なspmdp環境モデリング
- Authors: Andrew Wilhelm, Aaron Wilhelm, Garrett Fosdick
- Abstract要約: 独自のサプライズに基づく部分観測可能なマルコフ決定過程(sPOMDP)を拡張した新しい状態空間探索アルゴリズムを提案する。
提案手法は,学習速度が31～63%向上した元のsPOMDP学習手法の効率性とスケーラビリティを著しく向上することを示す。
以上の結果から,SPOMDPソリューションをより広い環境に拡張する道を開いた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: A state space representation of an environment is a classic and yet powerful
tool used by many autonomous robotic systems for efficient and often optimal
solution planning. However, designing these representations with high
performance is laborious and costly, necessitating an effective and versatile
tool for autonomous generation of state spaces for autonomous robots. We
present a novel state space exploration algorithm by extending the original
surprise-based partially-observable Markov Decision Processes (sPOMDP), and
demonstrate its effective long-term exploration planning performance in various
environments. Through extensive simulation experiments, we show the proposed
model significantly increases efficiency and scalability of the original sPOMDP
learning techniques with a range of 31-63% gain in training speed while
improving robustness in environments with less deterministic transitions. Our
results pave the way for extending sPOMDP solutions to a broader set of
environments.
- Abstract（参考訳）: 環境の状態空間表現は、多くの自律ロボットシステムが効率的かつしばしば最適なソリューション計画のために使用している古典的で強力なツールである。
しかし、これらの表現を高性能で設計するには、自律ロボットのための自律的な状態空間を生成するための効果的で汎用的なツールが必要である。
本稿では,サプライズに基づく部分観測可能なマルコフ決定プロセス(spomdp)を拡張し,様々な環境における長期探査計画性能を実証する新しい状態空間探索アルゴリズムを提案する。
広範なシミュレーション実験により,本モデルでは,学習速度が31～63%向上し,学習速度が31～63%向上し,学習効率と拡張性が大幅に向上することを示す。
以上の結果から,SPOMDPソリューションをより広い環境に拡張する道を開いた。
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