多乘客机器人的最优序贯随机部署
机器人学
2021-10-22 v1
摘要
我们提出一种在袋鼠式机器人系统中部署乘客机器人的新算法。袋鼠式机器人系统由一辆能力强大且任务时长长的运载机器人（如地面车辆）以及至少一辆由运载机器人运输的乘客机器人（如短时长的空中飞行器）组成。我们通过提出一种利用环境中感兴趣特征的先验概率分布信息对不确定性进行推理的算法，优化乘客机器人部署的性能。我们的算法被表述为序贯随机分配问题（SSAP）的一个解。该算法的关键特征是一个递推关系，其定义了一组用于决定何时部署乘客机器人的观测阈值。我们的算法在 时间内计算出最优策略，其中 为部署决策点数量， 为待部署的乘客机器人数量。我们利用来自 DARPA 地下挑战赛的真实世界数据进行了无人机部署探索实验以测试 SSAP 算法。结果表明，我们的部署算法优于其他竞争算法，如经典秘书方法及基线划分方法，并与离线预言算法相当。
引用
@article{arxiv.2110.10236,
title = {Optimal Sequential Stochastic Deployment of Multiple Passenger Robots},
author = {Chris and Lee and Graeme Best and Geoffrey A. Hollinger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2110.10236},
year = {2021}
}