ASPIRe：基于互信息近似的信息性轨迹规划器用于目标搜索与跟踪
机器人学
2024-03-05 v1
摘要
本文提出了一种信息性轨迹规划方法，即“自适应粒子滤波树与基于sigma点的互信息奖励近似”（ASPIRe），用于在具有有限传感视场的杂乱环境中进行移动目标搜索与跟踪（SAT）。我们开发了一种新颖的基于sigma点的近似方法，利用信念状态的粒子表示，准确估计一般非高斯分布的互信息（MI），同时保持高计算效率。基于MI近似，我们开发了以MI为奖励的自适应粒子滤波树（APFT）方法，该方法具有信念状态树节点，用于在连续状态和测量空间中进行信息性轨迹规划。APFT中提出了一个自适应准则，根据期望信息增益调整规划时域。仿真和物理实验表明，ASPIRe实现了实时计算，并且在搜索效率和估计精度方面均优于基准方法。
引用
@article{arxiv.2403.01674,
title = {ASPIRe: An Informative Trajectory Planner with Mutual Information Approximation for Target Search and Tracking},
author = {Kangjie Zhou and Pengying Wu and Yao Su and Han Gao and Ji Ma and Hangxin Liu and Chang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.01674},
year = {2024}
}
备注
accepted to ICRA 2024