混合可观测 RRT：部分可观测环境中的多智能体任务规划
机器人学
2022-11-15 v3
摘要
本文研究异构多智能体系统的集中式任务规划，旨在定位一个隐藏目标。我们提出一种混合可观测设定，由一个完全可观测状态空间和一个基于隐马尔可夫模型的部分可观测环境组成。首先，我们构建快速扩展随机树（RRTs），引入混合可观测 RRT 以寻找为每个智能体提供路径点的合理任务规划。利用该构造，我们提出了一种基于动态规划方法的路径选择策略，该策略考虑了部分观测带来的不确定性并最小化期望代价。最后，我们将高层规划与模型预测控制算法相结合，在一个由四足机器人和无人机组成的实验平台上评估该方法。结果表明，智能体能够做出智能决策以高效探索区域并通过协作行动定位目标。
引用
@article{arxiv.2110.01002,
title = {Mixed Observable RRT: Multi-Agent Mission-Planning in Partially Observable Environments},
author = {Kasper Johansson and Ugo Rosolia and Wyatt Ubellacker and Andrew Singletary and Aaron D. Ames},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.01002},
year = {2022}
}