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不再犹豫！新算法消除自主机器人的不确定性
6286-12-23 14:33:40 慕雪发布 来源:益择网
益择网讯（慕雪/编译）在机器人界，马尔可夫部分分散可观测决策过程（Dec-POMDPs）是一种自主机器人们在没有相互沟通和对外部世界完全判断的情况下对其行为进行建模的方法。Dec-POMDPs存在的问题与它的名字一样复杂，它能为机器人等自主网络设备提供最严格的可替换主体系统不确定性数学模型，但除了最简单的情况，其建模运算非常耗时。为此，麻省理工学院的研究人员发明了一种新算法，提高了Dec-POMDPs对机器人系统的实用性，新算法能从头生成底层控制系统，并可在合理时间内解决Dec-POMDP模型。
研究人员通过模仿亚马逊或谷歌的无人机递送包裹的场景，用一小群机器人直升机测试了他们的系统。Dec-POMDPs如此复杂的原因是其不确定性，自主机器人通过传感器读数来确定位置，但其传感器容易出错，因此机器人需要通过传感器读数的概率分布来建立一个可能位置的概率分布，然后选择一个位置进行移动；如果机器人参与协作任务，它还必须考虑其他机器人位置的影响并采取特定行动。因此，新算法通过将上述问题分解成两个图形问题，创建了一套图形边界控制程序，可实现机器人之间的相互沟通的状态。
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