Core Concepts
다중 로봇 시스템에서 각 로봇의 비모수적 주변 분포를 추론하기 위한 Stein 변분 신념 전파 알고리즘을 제안한다.
Abstract
이 논문에서는 다중 로봇 시스템을 위한 Stein 변분 신념 전파(SVBP) 알고리즘을 소개한다. SVBP는 Markov 랜덤 필드(MRF)에서 노드의 비모수적 주변 분포를 추론하는 새로운 알고리즘이다.
SVBP는 각 로봇을 노드로 나타내고 통신 범위 내의 로봇들을 연결하는 그래프 모델을 사용한다. 이를 통해 각 로봇은 이웃 로봇의 정보를 활용하여 분산 계산을 수행할 수 있다. SVBP는 Stein 변분 경사 하강법(SVGD)을 사용하여 그래프의 노드 분포를 비모수적으로 추론한다.
실험 결과, SVBP는 샘플링 기반 또는 가우시안 기반 기준선보다 다중 모드 분포를 더 잘 나타내며, 지각 및 계획 작업에서 향상된 성능을 보였다. 특히 SVBP는 분산 다중 로봇 계획에서 다양한 경로를 나타낼 수 있어 교착 상태 시나리오에 덜 취약한 것으로 나타났다.
Stats
각 로봇의 2D 위치는 관측치의 혼합 가우시안 분포로 표현된다.
이웃 로봇 간 관측된 변위는 인접 노드 간 잠재 함수로 정의된다.
Quotes
"다중 로봇 조정은 많은 에이전트로 인해 도입되는 고차원성으로 인해 어려운 문제이다."
"분산 제어 알고리즘은 교착 상태 시나리오에 취약하며, 이는 각 로봇이 고려해야 하는 다중 모드 솔루션에서 비롯된다."