一种用于自适应机器人感知的逐次消除方法
机器学习
2020-06-25 v3 机器人学
机器学习
摘要
我们研究一个自适应源搜索问题，其中移动机器人必须在具有背景发射的环境中识别信号最强的发射源。背景信号可能高度异构，并会误导基于滚动时域控制的算法。我们提出 AdaSearch，一种用于在异构背景噪声下进行自适应源搜索的通用算法。AdaSearch 将全局轨迹规划与有原则的置信区间相结合，以便在有希望的区域集中测量，同时保证对整个区域的充分覆盖。理论分析表明，当背景信号分布高度可变时，AdaSearch 相比均匀采样策略具有增益。仿真实验表明，当应用于放射性源搜索问题时，AdaSearch 优于均匀采样以及基于现有文献的滚动时域信息最大化方法。我们还在硬件上演示了 AdaSearch，进一步证明了其用于实时实现的潜力。
引用
@article{arxiv.1809.10611,
title = {A Successive-Elimination Approach to Adaptive Robotic Sensing},
author = {Esther Rolf and David Fridovich-Keil and Max Simchowitz and Benjamin Recht and Claire Tomlin},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.10611},
year = {2020}
}