論文の概要: Navigating in Uncertain Environments with Heterogeneous Visibility
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.03495v1
- Date: Tue, 03 Mar 2026 20:10:28 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-03-23 08:17:41.87027
- Title: Navigating in Uncertain Environments with Heterogeneous Visibility
- Title（参考訳）: 異種視認性のある不確実な環境でのナビゲーション
- Authors: Jongann Lee, Melkior Ornik,
- Abstract要約: 本稿では,情報収集に対する高可視位置へのデツーリングコストのバランスをとるアルゴリズムを提案する。
実世界の地形データに基づく地図を含む,不確実なナビゲーションタスクに対して,本手法を検証した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5684305805304426
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Navigating an environment with uncertain connectivity requires a strategic balance between minimizing the cost of traversal and seeking information to resolve map ambiguities. Unlike previous approaches that rely on local sensing, we utilize a framework where nodes possess varying visibility levels, allowing for observation of distant edges from certain vantage points. We propose a novel heuristic algorithm that balances the cost of detouring to high-visibility locations against the gain in information by optimizing the sum of a custom observation reward and the cost of traversal. We introduce a technique to sample the shortest path on numerous realizations of the environment, which we use to define an edge's utility for observation and to quickly estimate the path with the highest reward. Our approach can be easily adapted to a variety of scenarios by tuning a single hyperparameter that determines the importance of observation. We test our method on a variety of uncertain navigation tasks, including a map based on real-world topographical data. The method demonstrates lower mean cost of traversal compared to a shortest path baseline that does not consider observation and has exponentially lower computational overhead compared to an existing method for balancing observation with path cost minimization.
- Abstract（参考訳）: 不確実な接続で環境をナビゲートするには、トラバーサルのコストを最小限に抑えることと、地図の曖昧さを解決するための情報を求めることの間の戦略的バランスが必要である。
局所的なセンシングに依存する従来のアプローチとは異なり、ノードが様々な視認性レベルを持つフレームワークを使用して、特定のベタージュポイントから離れたエッジを観測する。
本稿では,従来の観測報酬の和とトラバーサルのコストを最適化することにより,情報収集と高可視位置への探索コストのバランスをとる新しいヒューリスティックアルゴリズムを提案する。
本稿では,環境の多くの実現に最も短い経路をサンプリングする手法を提案する。これは,観測のためのエッジの有用性を定義し,最も高い報酬を得られる経路を迅速に推定するために用いられる。
本手法は,観測の重要性を決定する1つのハイパーパラメータをチューニングすることで,様々なシナリオに容易に適応できる。
実世界の地形データに基づく地図を含む,不確実なナビゲーションタスクに対して,本手法を検証した。
本手法は,観測を考慮せず,計算オーバーヘッドが指数関数的に低い最短経路ベースラインに比べてトラバース平均コストが低いことを示す。
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