다중 센서를 활용한 적응형 정보 경로 계획을 위한 궤적 최적화

Основні поняття

자율 에이전트가 다양한 센서를 활용하여 제한된 자원 하에서 미지의 환경을 탐사하고 정보를 수집하는 문제를 다룹니다. 이를 위해 가우시안 프로세스 기반의 궤적 최적화 기법을 제안합니다.

Анотація

이 논문은 자율 에이전트가 다중 센서를 활용하여 미지의 환경을 탐사하고 정보를 수집하는 문제를 다룹니다. 에이전트는 제한된 자원 하에서 환경에 대한 불확실성을 최소화하는 것을 목표로 합니다.

논문의 주요 내용은 다음과 같습니다:

1. 다중 센서를 활용한 적응형 정보 경로 계획(AIPPMS) 문제를 궤적 최적화 문제로 정식화합니다. 목적 함수는 가우시안 프로세스 기반의 환경 믿음 분산 감소입니다.

2. 투영 기반 궤적 최적화 방법을 제안하여 가우시안 프로세스 정보 목적 함수를 최적화합니다. 이 방법은 전체 궤적을 고려하여 계획을 수립합니다.

3. 시뮬레이션 실험을 통해 제안 방법의 성능을 평가하고, 기존 AIPPMS 방법들과 비교합니다. 제안 방법은 장기 궤적에서 최대 85%의 분산 감소와 50%의 RMSE 감소를 달성합니다.

4. 제안 방법의 구현체를 오픈소스로 공개하여 커뮤니티에서 활용 및 확장할 수 있도록 합니다.

Статистика

제안 방법은 기존 MCTS-DPW 방법 대비 최대 85%의 분산 감소를 달성했습니다.
제안 방법은 기존 MCTS-DPW 방법 대비 최대 50%의 RMSE 감소를 달성했습니다.

Цитати

"자율 에이전트가 다중 센서를 활용하여 제한된 자원 하에서 미지의 환경을 탐사하고 정보를 수집하는 문제를 다룹니다."
"가우시안 프로세스 기반의 궤적 최적화 기법을 제안합니다."
"제안 방법은 장기 궤적에서 최대 85%의 분산 감소와 50%의 RMSE 감소를 달성합니다."

Ключові висновки, отримані з

Trajectory Optimization for Adaptive Informative Path Planning with Multimodal Sensing

by Joshua Ott,E... о arxiv.org 04-30-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.18374.pdf

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