論文の概要: Partially Observable Markov Decision Processes in Robotics: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10342v1
• Date: Wed, 21 Sep 2022 13:24:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 17:09:28.034111
• Title: Partially Observable Markov Decision Processes in Robotics: A Survey
• Title（参考訳）: ロボティクスにおける部分観測可能なマルコフ決定過程:調査
• Authors: Mikko Lauri, David Hsu, Joni Pajarinen
• Abstract要約: この調査は,POMDPモデルとアルゴリズムの一方の端のギャップを埋めることと,他方の多様なロボット決定タスクに適用することを目的としている。 実践者にとって、この調査は、ロボットタスクにPOMDPをいつ、どのように適用するかを決定する上で重要なタスクの特徴をいくつか提供する。 POMDPアルゴリズム設計者にとって、この調査は、POMDPをロボットシステムに適用する際のユニークな課題に関する新たな洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.286897050793435
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Noisy sensing, imperfect control, and environment changes are defining characteristics of many real-world robot tasks. The partially observable Markov decision process (POMDP) provides a principled mathematical framework for modeling and solving robot decision and control tasks under uncertainty. Over the last decade, it has seen many successful applications, spanning localization and navigation, search and tracking, autonomous driving, multi-robot systems, manipulation, and human-robot interaction. This survey aims to bridge the gap between the development of POMDP models and algorithms at one end and application to diverse robot decision tasks at the other. It analyzes the characteristics of these tasks and connects them with the mathematical and algorithmic properties of the POMDP framework for effective modeling and solution. For practitioners, the survey provides some of the key task characteristics in deciding when and how to apply POMDPs to robot tasks successfully. For POMDP algorithm designers, the survey provides new insights into the unique challenges of applying POMDPs to robot systems and points to promising new directions for further research.
• Abstract（参考訳）: ノイズセンシング、不完全な制御、環境変化は多くの現実世界のロボットタスクの特徴を定義している。 部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、不確実性の下でロボットの決定と制御タスクをモデル化し、解決するための基本的な数学的枠組みを提供する。 過去10年間、ローカライゼーションとナビゲーション、検索とトラッキング、自動運転、マルチロボットシステム、操作、人間とロボットのインタラクションなど、多くのアプリケーションが成功してきた。 本調査は,POMDPモデルとアルゴリズムの一方の端におけるギャップを埋めることと,他方の多様なロボット決定タスクに適用することを目的としている。 これらのタスクの特徴を解析し、効果的なモデリングと解法のためにpomdpフレームワークの数学的およびアルゴリズム的特性と結びつける。 実践者にとって、この調査は、ロボットタスクにPOMDPをいつ、どのように適用するかを決定する上で重要なタスクの特徴をいくつか提供する。 POMDPアルゴリズムの設計者にとって、この調査は、ロボットシステムにPOMDPを適用するというユニークな課題に関する新たな洞察を与え、さらなる研究のための新たな方向性を示す。

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