論文の概要: Multi-Agent Active Search using Detection and Location Uncertainty
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.04524v1
- Date: Wed, 9 Mar 2022 04:53:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-10 16:58:27.796709
- Title: Multi-Agent Active Search using Detection and Location Uncertainty
- Title（参考訳）: 検出と位置不確かさを用いたマルチエージェントアクティブサーチ
- Authors: Arundhati Banerjee, Ramina Ghods, Jeff Schneider
- Abstract要約: アクティブサーチ(アクティブサーチ)とは、自律型ロボット(エージェント)が探索空間内の対象物(ターゲット)を検出するタスクである。
捜索救助任務、野生生物のパトロール、環境モニタリングに重要な用途がある。
アクティブ検索アルゴリズムは、検出の不確実性と位置不確実性という2つのタイプの不確実性とを競合しなければならない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.587280549237275
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Active search refers to the task of autonomous robots (agents) detecting
objects of interest (targets) in a search space using decision making
algorithms that adapt to the history of their observations. It has important
applications in search and rescue missions, wildlife patrolling and environment
monitoring. Active search algorithms must contend with two types of
uncertainty: detection uncertainty and location uncertainty. Prior work has
typically focused on one of these while ignoring or engineering away the other.
The more common approach in robotics is to focus on location uncertainty and
remove detection uncertainty by thresholding the detection probability to zero
or one. On the other hand, it is common in the sparse signal processing
literature to assume the target location is accurate and focus on the
uncertainty of its detection. In this work, we propose an inference method to
jointly handle both target detection and location uncertainty. We then build a
decision making algorithm on this inference method that uses Thompson sampling
to enable efficient active search in both the single agent and multi-agent
settings. We perform experiments in simulation over varying number of agents
and targets to show that our inference and decision making algorithms
outperform competing baselines that only account for either target detection or
location uncertainty.
- Abstract（参考訳）: アクティブサーチ(active search)とは、自律ロボット(agents)が、観察履歴に適応する意思決定アルゴリズムを用いて、探索空間内の興味のある対象(ターゲット)を検出するタスクである。
捜索救助任務、野生生物のパトロール、環境モニタリングに重要な用途がある。
アクティブ検索アルゴリズムは、検出の不確実性と位置不確実性という2つのタイプの不確実性と競合する必要がある。
以前の作業は、一般的にこれらのうちの1つに焦点を合わせ、他方を無視したり、エンジニアリングしたりしていました。
ロボット工学におけるより一般的なアプローチは、位置不確実性に注目し、検出確率を0または1に閾値付けすることで検出不確実性を取り除くことである。
一方,ターゲット位置の正確性を仮定し,検出の不確実性に注目することが,スパース信号処理文献では一般的である。
本研究では,目標検出と位置不確実性の両方を共同処理する推論手法を提案する。
次に、トンプソンサンプリングを用いて、単一のエージェントとマルチエージェント設定の両方で効率的な能動探索を可能にする決定アルゴリズムを構築する。
種々のエージェントやターゲットに対するシミュレーション実験を行い、我々の推論と決定アルゴリズムが、ターゲット検出と位置不確実性の両方を考慮に入れた競合するベースラインを上回っていることを示す。
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