論文の概要: Contingency Planning Using Bi-level Markov Decision Processes for Space Missions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16342v1
• Date: Mon, 26 Feb 2024 06:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 14:24:17.359342
• Title: Contingency Planning Using Bi-level Markov Decision Processes for Space Missions
• Title（参考訳）: バイレベルマルコフ決定プロセスを用いた宇宙ミッションの緊急計画
• Authors: Somrita Banerjee and Edward Balaban and Mark Shirley and Kevin Bradner and Marco Pavone
• Abstract要約: この研究は、科学ミッションのための自律的な緊急計画に焦点を当てている。 これは、名目上のミッション計画からの遅延や逸脱が発生した場合に、州空間の任意の非正規点からの迅速なポリシー計算を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.62956274851929
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work focuses on autonomous contingency planning for scientific missions by enabling rapid policy computation from any off-nominal point in the state space in the event of a delay or deviation from the nominal mission plan. Successful contingency planning involves managing risks and rewards, often probabilistically associated with actions, in stochastic scenarios. Markov Decision Processes (MDPs) are used to mathematically model decision-making in such scenarios. However, in the specific case of planetary rover traverse planning, the vast action space and long planning time horizon pose computational challenges. A bi-level MDP framework is proposed to improve computational tractability, while also aligning with existing mission planning practices and enhancing explainability and trustworthiness of AI-driven solutions. We discuss the conversion of a mission planning MDP into a bi-level MDP, and test the framework on RoverGridWorld, a modified GridWorld environment for rover mission planning. We demonstrate the computational tractability and near-optimal policies achievable with the bi-level MDP approach, highlighting the trade-offs between compute time and policy optimality as the problem's complexity grows. This work facilitates more efficient and flexible contingency planning in the context of scientific missions.
• Abstract（参考訳）: この研究は、名目上のミッション計画からの遅延や逸脱が発生した場合に、国家空間の任意の非公理点からの迅速な政策計算を可能にすることによって、科学ミッションのための自律的緊急計画に焦点を当てる。 コンティンジェンシー計画の成功には、確率的シナリオにおいて、しばしば行動と確率的に関連づけられるリスクと報酬の管理が伴う。 マルコフ決定プロセス(MDP)は、そのようなシナリオにおける意思決定を数学的にモデル化するために用いられる。 しかし、惑星ローバーの横断計画の特定の場合、広大な活動空間と長い計画時間地平線は計算上の問題を引き起こす。 計算トラクタビリティの向上に加えて、既存のミッション計画プラクティスと整合し、AI駆動型ソリューションの説明可能性と信頼性を高めるため、双方向のMDPフレームワークが提案されている。 ミッションプランニング MDP を二段階 MDP に転換することについて議論し、ローバーミッションプランニングのための改良された GridWorld 環境である RoverGridWorld 上でフレームワークをテストする。 両レベルのMDPアプローチで実現可能な計算トラクタビリティと準最適ポリシを実証し,問題の複雑性が増大するにつれて,計算時間と政策最適性のトレードオフを明らかにする。 この研究は、科学的ミッションの文脈におけるより効率的で柔軟な緊急計画を促進する。

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