論文の概要: Scalable Rao-Blackwellized Online Planning for High-Dimensional POMDPs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.01351v1
• Date: Tue, 01 Sep 2026 14:57:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-02 16:31:36.782456
• Title: Scalable Rao-Blackwellized Online Planning for High-Dimensional POMDPs
• Title（参考訳）: 高次元PMDPのためのスケーラブルなラオ黒化オンラインプランニング
• Authors: Jiho Lee, Nisar Ahmed, Kyle Hollins Wray, Zachary Sunberg,
• Abstract要約: 我々は,Rao-Blackwellized Online POMDP (RB-POMDP) フレームワークを拡張し,その高次元設定における一般化性を向上させる。 本稿では,FastSLAM 2.0と統合することで,ロボット検索・救助作業におけるこのフレームワークの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.757434965980124
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Online planning under uncertainty remains a fundamental challenge for robotic systems operating in partially observable environments with high-dimensional state spaces. While sampling-based POMDP solvers enable approximate decision-making in large or continuous domains, their performance degrades as belief dimensionality increases due to the high variance inherent in Monte Carlo-based estimation. In this work, we extend the Rao-Blackwellized online POMDP (RB-POMDP) framework to improve its generalizability in high-dimensional settings through hybrid continuous-discrete belief representations. By analytically propagating uncertainty associated with marginalized state components during tree-based planning, the proposed approach reduces sampling-induced variance in value estimation. We demonstrate the effectiveness of this framework in a robotic search-and-rescue task by integrating it with FastSLAM 2.0. Experimental results show that the proposed planner achieves higher cumulative rewards using significantly fewer particles and planning simulations than purely sampling-based methods under equivalent computational budgets. These results suggest that structured high-dimensional robotic problems admitting tractable sufficient statistics can be effectively leveraged within the RB-POMDP framework for computationally feasible online decision-making.
• Abstract（参考訳）: 不確実性の下でのオンラインプランニングは、高次元の状態空間を持つ部分的に観測可能な環境で動くロボットシステムにとって、依然として根本的な課題である。 サンプリングベースPOMDPソルバは、大域または連続領域における近似決定を可能にするが、モンテカルロ推定に固有の高分散により、信念次元が増加するにつれて、その性能は低下する。 本研究では,Rao-Blackwellized Online POMDP (RB-POMDP) フレームワークを拡張し,ハイブリッド連続離散的信念表現により高次元設定における一般化性を向上させる。 木をベースとした計画において, 余分な状態成分に関連する不確実性を解析的に伝播することにより, サンプリング誘起の値推定のばらつきを低減させる。 本稿では,FastSLAM 2.0と統合することで,ロボット検索・救助作業におけるこのフレームワークの有効性を実証する。 実験結果から,提案したプランナーは,等価な計算予算下での純粋サンプリング法よりも,極めて少ない粒子と計画シミュレーションを用いて,高い累積報酬を達成できることが示唆された。 これらの結果から, 計算可能なオンライン意思決定のためのRB-POMDPフレームワークにおいて, 十分な統計量を有する構造的高次元ロボット問題を効果的に活用できることが示唆された。

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