論文の概要: Simplifying Complex Observation Models in Continuous POMDP Planning with Probabilistic Guarantees and Practice

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07745v4
• Date: Sat, 27 Jan 2024 12:43:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-30 21:24:11.995429
• Title: Simplifying Complex Observation Models in Continuous POMDP Planning with Probabilistic Guarantees and Practice
• Title（参考訳）: 確率的保証と実践による連続pomdp計画における複雑観測モデルの簡略化
• Authors: Idan Lev-Yehudi, Moran Barenboim, Vadim Indelman
• Abstract要約: 我々は,簡易観測モデルを計画に用いた場合,どのような意味があるのかという問題に対処する。 我々の主な貢献は、単純化されたモデルの統計的全変動距離に基づく新しい確率的境界である。 計算はオフラインとオンラインに分かれることが可能で、計画中にコストのかかるモデルにアクセスすることなく、正式な保証に到達します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.444784653236157
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Solving partially observable Markov decision processes (POMDPs) with high dimensional and continuous observations, such as camera images, is required for many real life robotics and planning problems. Recent researches suggested machine learned probabilistic models as observation models, but their use is currently too computationally expensive for online deployment. We deal with the question of what would be the implication of using simplified observation models for planning, while retaining formal guarantees on the quality of the solution. Our main contribution is a novel probabilistic bound based on a statistical total variation distance of the simplified model. We show that it bounds the theoretical POMDP value w.r.t. original model, from the empirical planned value with the simplified model, by generalizing recent results of particle-belief MDP concentration bounds. Our calculations can be separated into offline and online parts, and we arrive at formal guarantees without having to access the costly model at all during planning, which is also a novel result. Finally, we demonstrate in simulation how to integrate the bound into the routine of an existing continuous online POMDP solver.
• Abstract（参考訳）: カメラ画像のような高次元かつ連続的な観察で部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)を解くことは、多くの実生活ロボットや計画問題に必要である。 近年の研究では、観測モデルとして機械学習確率モデルが提案されているが、オンライン展開には計算コストが大きすぎる。 我々は,ソリューションの品質に関する正式な保証を維持しつつ,簡易な観測モデルを計画に使用することがどのような意味を持つのかという問題に対処する。 我々の主な貢献は、単純化モデルの統計総変動距離に基づく新しい確率的境界である。 提案手法は,PMDP値w.r.t.オリジナルモデルと経験的計画値と簡易モデルとのバウンドを示し,近年の粒子信頼性MDP濃度バウンドの結果を一般化した。 私たちの計算はオフラインとオンラインの2つに分けることができ、計画中にコストのかかるモデルに全くアクセスすることなく正式な保証を得ることができます。 最後に,既存の連続オンラインpomdpソルバのルーチンにバウンドをどのように統合するかをシミュレーションで示す。

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