T-LQGによる準最適信念空間プランニング
Near-Optimal Belief Space Planning via T-LQG
観測・運動の不確実性下での非線形ロボット計画をPOMDPとして扱い、T-LQGで準最適解を効率的に求める手法を提案した論文。
著者: Mohammadhussein Rafieisakhaei, Suman Chakravorty, P. R. Kumar
分類: cs.RO, cs.SY, eess.SY
原文アブストラクト
We consider the problem of planning under observation and motion uncertainty for nonlinear robotics systems. Determining the optimal solution to this problem, generally formulated as a Partially Observed Markov Decision Process (POMDP), is computationally intractable. We propose a Trajectory-optimized Linear Quadratic Gaussian (T-LQG) approach that leads to quantifiably near-optimal solutions for the POMDP problem. We provide a novel "separation principle" for the design of an optimal nominal open-loop trajectory followed by an optimal feedback control law, which provides a near-optimal feedback control policy for belief space planning problems involving a polynomial order of calculations of minimum order.
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