结合原位与遥感测量的非短视行星探测
机器人学
2019-04-30 v1 人工智能
机器学习
摘要
遥感能为行星漫游车提供关键信息。然而，它们必须用原位测量来验证这些轨道观测。通常，这涉及使用车载光谱仪验证高光谱数据。为实现这一点，机器人必须访问采样位置，这些位置在联合改进环境模型的同时满足采样约束。然而，当前的规划器遵循次优的贪婪策略，无法扩展到更大区域。我们展示了如何将该问题有效地定义在MDP（马尔可夫决策过程）框架中，并提出了一种基于蒙特卡洛树搜索的规划算法，该算法没有现有规划器的常见缺陷且性能更优。我们使用内华达州Cuprite一处经过充分研究的地质遗址的高光谱影像评估了我们的方法。
引用
@article{arxiv.1904.12255,
title = {Non-myopic Planetary Exploration Combining In Situ and Remote Measurements},
author = {Suhit Kodgule and Alberto Candela and David Wettergreen},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.12255},
year = {2019}
}
备注
Preprint. Under review for IROS 2019