論文の概要: Simultaneous Perception-Action Design via Invariant Finite Belief Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05073v1
• Date: Fri, 10 Sep 2021 19:17:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-18 22:42:22.590564
• Title: Simultaneous Perception-Action Design via Invariant Finite Belief Sets
• Title（参考訳）: 不変有限信念集合による同時知覚行動設計
• Authors: Michael Hibbard, Takashi Tanaka, Ufuk Topcu
• Abstract要約: 我々は、自律システムのための新しい同時認識-行動設計フレームワークを開発する。 エージェントは行動選択のポリシーだけでなく、信念に依存した観察機能を自由に合成できる。 サンプル密度が増加するにつれて、値関数が連続状態空間値に収束することが証明される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.59493611017851
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Although perception is an increasingly dominant portion of the overall computational cost for autonomous systems, only a fraction of the information perceived is likely to be relevant to the current task. To alleviate these perception costs, we develop a novel simultaneous perception-action design framework wherein an agent senses only the task-relevant information. This formulation differs from that of a partially observable Markov decision process, since the agent is free to synthesize not only its policy for action selection but also its belief-dependent observation function. The method enables the agent to balance its perception costs with those incurred by operating in its environment. To obtain a computationally tractable solution, we approximate the value function using a novel method of invariant finite belief sets, wherein the agent acts exclusively on a finite subset of the continuous belief space. We solve the approximate problem through value iteration in which a linear program is solved individually for each belief state in the set, in each iteration. Finally, we prove that the value functions, under an assumption on their structure, converge to their continuous state-space values as the sample density increases.
• Abstract（参考訳）: 認知は、自律システム全体の計算コストの中でますます支配的になっているが、認識される情報のほんの一部が現在のタスクに関係している可能性が高い。 これらの知覚コストを軽減するために,エージェントがタスク関連情報のみを検知する新しい同時認識行動設計フレームワークを開発する。 この定式化は、部分的に観測可能なマルコフ決定過程とは異なる、なぜならエージェントは行動選択のポリシーだけでなく、信念に依存した観察関数も自由に合成できるからである。 この方法により、エージェントは、その環境下での操作によって生じるものと知覚コストのバランスをとることができる。 計算的に抽出可能な解を得るために、不変有限信念集合の新しい方法を用いて値関数を近似し、エージェントは連続信念空間の有限部分集合にのみ作用する。 本稿では,各反復において,集合の各信念状態に対して線形プログラムを個別に解いた値反復による近似問題を解く。 最後に,その構造を仮定した値関数が,試料密度が増加するにつれて連続的な状態空間値に収束することを示す。

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