Loading article…
ロボット工学において、探索問題はロボットを使って特定の領域に関する知識を最大化することです。探索問題は、環境が危険であったり人間にとってアクセスできない可能性があるロボットマッピングや捜索救助の状況で発生します。[1]
概要
探索問題は、人間にとって危険な場所やアクセスできない場所を調査するためにロボットが利用される状況で自然に発生します。ロボットによる探索の分野は、情報収集や意思決定理論のさまざまな分野から派生しており、1950 年代にまで遡って研究されてきました。
ロボット探査における最も初期の研究は、バンディットと呼ばれる単純な有限状態オートマトンの観点から行われ、有限状態オートマトン内の異なる状態を区別してマッピングするアルゴリズムが設計されました。それ以来、主な重点はロボットシステム開発分野に移り、探査アルゴリズム誘導ロボットは火山の調査、[2]捜索救助、廃鉱山のマッピングに使用されています。[3]現在の最先端システムには、アクティブローカリゼーション、同時ローカリゼーションおよびマッピング(SLAM) ベースの探査、およびマルチエージェント協調探査に関する高度な技術が含まれています。
情報獲得
探索問題における鍵となる概念は情報利得の概念、つまり、限界を押し広げる際に得られる知識の量である。情報利得の確率的尺度はエントロピーによって定義される。
この関数は、 pが一様分布の場合には最大となり、 pが質点分布の場合には最小となる。信念の期待エントロピーを最小化することで、情報利得は次のように最大化される。
![{\displaystyle I_{b}(u)=H_{p}(x)-E_{z}\left[H_{b}(x'|z,u)\right].}](https://wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8004d6050506346df2ea602eff66c361d21541de)
参照
参考文献
- ^ Thrun, S. ; Burgard, W. ; Fox, D. (2005).確率論的ロボティクス. ケンブリッジ: MIT プレス. ISBN 978-0-262-20162-9。
- ^ Bares, JE; Wettergreen, DS (1999). 「Dante II: 技術的説明、結果、および教訓」.国際ロボット研究ジャーナル. 18 (7): 621. CiteSeerX 10.1.1.41.8358 . doi :10.1177/02783649922066475. S2CID 9772668.
- ^ Thrun, S.; Hahnel, D.; Ferguson, D.; Montemerlo, M.; Triebel, R.; Burgard, W.; Baker, C.; Omohundro, Z.; Thayer, S.; Whittaker, W. (2003)。「廃坑の容積測定ロボットマッピングシステム」。Robotics and Automation、2003 年。議事録。ICRA'03。IEEE 国際会議。第 3 巻。doi :10.1109/ROBOT.2003.1242260。