論文の概要: A Mathematical Characterization of Minimally Sufficient Robot Brains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09041v1
- Date: Thu, 17 Aug 2023 15:22:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-21 16:14:23.318668
- Title: A Mathematical Characterization of Minimally Sufficient Robot Brains
- Title（参考訳）: 最小限のロボット脳の数学的特徴付け
- Authors: Basak Sakcak, Kalle G. Timperi, Vadim Weinstein, and Steven M. LaValle
- Abstract要約: 本稿では,内部システムのための情報遷移システムについて紹介する。
情報遷移システムをフィルタとみなし、この情報遷移システムの状態をラベル付けする機能としてポリシーまたは計画とみなす。
一般的な設定では、最小限の情報遷移系は妥当な等価性の仮定まで存在すると断定する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.10609794373612
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper addresses the lower limits of encoding and processing the
information acquired through interactions between an internal system (robot
algorithms or software) and an external system (robot body and its environment)
in terms of action and observation histories. Both are modeled as transition
systems. We want to know the weakest internal system that is sufficient for
achieving passive (filtering) and active (planning) tasks. We introduce the
notion of an information transition system for the internal system which is a
transition system over a space of information states that reflect a robot's or
other observer's perspective based on limited sensing, memory, computation, and
actuation. An information transition system is viewed as a filter and a policy
or plan is viewed as a function that labels the states of this information
transition system. Regardless of whether internal systems are obtained by
learning algorithms, planning algorithms, or human insight, we want to know the
limits of feasibility for given robot hardware and tasks. We establish, in a
general setting, that minimal information transition systems exist up to
reasonable equivalence assumptions, and are unique under some general
conditions. We then apply the theory to generate new insights into several
problems, including optimal sensor fusion/filtering, solving basic planning
tasks, and finding minimal representations for modeling a system given
input-output relations.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,内部システム(ロボットアルゴリズムやソフトウェア)と外部システム(ロボット本体とその環境)とのインタラクションを通じて得られる情報を,動作や観察履歴の観点から符号化・処理する際の限界を低くする。
どちらも遷移系としてモデル化されている。
パッシブ(フィルタ)タスクとアクティブ(計画)タスクを達成するのに十分な最も弱い内部システムを知りたいと思っています。
本稿では,ロボットや他のオブザーバの視点を反映した情報状態の空間上の遷移システムである内部システムのための情報遷移システムの概念を紹介する。
情報遷移システムをフィルタとみなし、この情報遷移システムの状態をラベル付けする機能としてポリシーまたは計画とみなす。
学習アルゴリズムや計画アルゴリズム,あるいは人間の洞察によって内部システムが得られるかどうかに関わらず,ロボットハードウェアやタスクの実現可能性の限界を知りたいと思っています。
一般的な設定では、最小限の情報遷移系は妥当な等価性を前提として存在し、いくつかの一般的な条件下では特異である。
次に,この理論を応用して,センサ融合/フィルタの最適化,基本計画課題の解決,入出力関係を考慮したシステムモデリングのための最小表現の探索など,いくつかの問題に対する新たな洞察を生成する。
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