論文の概要: A Unified View of Algorithms for Path Planning Using Probabilistic Inference on Factor Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10442v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 07:13:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-24 10:43:13.102880
• Title: A Unified View of Algorithms for Path Planning Using Probabilistic Inference on Factor Graphs
• Title（参考訳）: 因子グラフ上の確率的推論を用いた経路計画アルゴリズムの統一的展望
• Authors: Francesco A.N. Palmieri and Krishna R. Pattipati and Giovanni Di Gennaro and Giovanni Fioretti and Francesco Verolla and Amedeo Buonanno
• Abstract要約: この研究は、様々なコスト関数から生じる特定の再帰について考察し、スコープに類似しているように見えるが、少なくとも典型的な経路計画問題に適用した場合に違いがある。 確率空間とログ空間の両方で提示されるこの統一されたアプローチは、Sum-product、Max-product、Dynamic Programming、混合Reward/Entropy基準に基づくアルゴリズムを含む非常に一般的なフレームワークを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4874504720536317
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Even if path planning can be solved using standard techniques from dynamic programming and control, the problem can also be approached using probabilistic inference. The algorithms that emerge using the latter framework bear some appealing characteristics that qualify the probabilistic approach as a powerful alternative to the more traditional control formulations. The idea of using estimation on stochastic models to solve control problems is not new and the inference approach considered here falls under the rubric of Active Inference (AI) and Control as Inference (CAI). In this work, we look at the specific recursions that arise from various cost functions that, although they may appear similar in scope, bear noticeable differences, at least when applied to typical path planning problems. We start by posing the path planning problem on a probabilistic factor graph, and show how the various algorithms translate into specific message composition rules. We then show how this unified approach, presented both in probability space and in log space, provides a very general framework that includes the Sum-product, the Max-product, Dynamic programming and mixed Reward/Entropy criteria-based algorithms. The framework also expands algorithmic design options for smoother or sharper policy distributions, including generalized Sum/Max-product algorithm, a Smooth Dynamic programming algorithm and modified versions of the Reward/Entropy recursions. We provide a comprehensive table of recursions and a comparison through simulations, first on a synthetic small grid with a single goal with obstacles, and then on a grid extrapolated from a real-world scene with multiple goals and a semantic map.
• Abstract（参考訳）: 動的プログラミングと制御の標準的な手法で経路計画が解けるとしても、確率論的推論を用いても問題に対処できる。 後者のフレームワークを使って現れるアルゴリズムは、より伝統的な制御の定式化の強力な代替品として確率論的アプローチを許容する魅力的な特徴を持っている。 確率モデルを用いて制御問題を解くという考え方は新しいものではなく、ここで考慮される推論アプローチは、アクティブ推論(AI)とコントロール・アズ・インスペクション(CAI)のルーリックに該当する。 本稿では、様々なコスト関数から生じる特定の再帰について検討し、スコープに類似しているように見えるが、少なくとも典型的な経路計画問題に適用した場合は、顕著な違いが認められる。 まず、確率的因子グラフに経路計画問題を設定し、様々なアルゴリズムがどのように特定のメッセージ合成ルールに変換されるかを示す。 次に、確率空間とログ空間の両方で提示されたこの統一アプローチは、sum-product、max-product、dynamic programming、mixed reward/entropy criteria-basedアルゴリズムを含む非常に一般的なフレームワークを提供する。 このフレームワークはまた、一般化されたSum/Max-productアルゴリズム、Smooth Dynamicプログラミングアルゴリズム、Reward/Entropy再帰の修正版を含む、よりスムーズでシャープなポリシー分布のためのアルゴリズム設計オプションを拡張する。 まず,障害のある単一目標の合成された小さなグリッド上で,次に,複数の目標とセマンティックマップを持つ実世界のシーンから外挿されたグリッド上で,シミュレーションによる再帰の包括的表と比較を行う。

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