基于博弈论的机器人鲁棒自主探索 An Active Perception Game for Robust Autonomous Exploration

[视频作者] 我大20

[视频时长] 4:56

[视频类型] 计算机技术

摘要：我们将自主机器人在未知环境中探索的主动感知问题形式化为一个双人零和游戏：机器人旨在最大化从环境中获得的信息量，而环境则试图最小化机器人获取的信息量。在每个剧情中，环境揭示一组动作及其可能错误的信息增益。为了选择最佳动作，机器人需要从错误的信息增益中恢复真实的信息增益。机器人通过最小化其信息增益估计与采取行动后观察到的真实信息增益之间的差异来实现这一目标。我们提出了一种在线凸优化算法，该算法实现了预期遗憾的亚线性增长O(T^{3/4})，用于估计信息增益。我们还提供了任何（接近）最优预测和轨迹选择算法

基于博弈论的机器人鲁棒自主探索 An Active Perception Game for Robust Autonomous Exploration