基于不完全状态观测的时空模型在栅格地图上的探索估计与规划
机器人学
2021-06-28 v2
摘要
基于时空模型的路径规划可应用于多种场景，例如无人机在山中搜寻蔓延的野火，或部署于时变大气中的气球网络以提供廉价互联网服务。此类应用的一个显著特点是环境动态变化。然而，路径规划算法常假设静态环境，仅考虑探索环境的载体动力学。我们提出一种使用互相关算子以考虑时空依赖的时空模型。同时，我们提出一种用于路径规划的自适应状态估计器。由于状态估计依赖于载体路径，路径规划需权衡探索与利用。我们使用高层决策者选择探索路径或利用路径。所提整体框架由自适应状态估计器、短期路径规划器与高层决策者组成。我们在时空模型仿真中测试该框架，其中每个栅格的状态在正常、潜伏与着火状态间转移。针对访问着火栅格的任务目标，所提框架优于随机游走（基线）与单一利用（或探索）路径。
引用
@article{arxiv.2103.02840,
title = {Estimation and Planning of Exploration Over Grid Map Using A Spatiotemporal Model with Incomplete State Observations},
author = {Hyung-Jin Yoon and Hunmin Kim and Kripash Shrestha and Naira Hovakimyan and Petros Voulgaris},
journal= {arXiv preprint arXiv:2103.02840},
year = {2021}
}