基于检测的无人机目标搜索的决策论方法
人工智能
2018-01-08 v1 机器人学
摘要
搜救任务与监视需要在大区域内发现目标。这些任务常使用带相机的无人机(UAV)来检测并飞向目标。然而，常见的无人机方法做了两个简化假设。第一，它们假设从不同高度做出的观测确定正确。实际上，观测是有噪声的，且噪声随观测所用高度增加而增大。第二，它们假设运动指令被正确执行，但由于风和其他环境因素这可能不会发生。为解决这些，我们提出一种序贯算法，基于观测利用部分可观测马尔可夫决策过程(POMDPs)实时决定动作。我们的公式同时处理观测与运动的不确定性和误差。我们运行离线仿真并学习策略。该策略在无人机上运行以高效找到目标。我们采用一种新颖的紧凑公式来表示无人机坐标相对于目标坐标的位置。与启发式策略相比，我们的POMDP策略找到目标的速度最高快3.4倍。
引用
@article{arxiv.1801.01228,
title = {A Decision-theoretic Approach to Detection-based Target Search with a UAV},
author = {Aayush Gupta and Daniel Bessonov and Patrick Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1801.01228},
year = {2018}
}
备注
Published in IEEE IROS 2017. 6 pages