部分可观测马尔可夫决策过程( POMDP )为不确定性环境下机器人决策与控制任务的建模与求解提供了一种原则性的数学框架。在过去的十年中,它已经出现了许多成功的应用,涵盖了定位与导航、搜索与跟踪、自动驾驶、多机器人系统、操纵和人机交互等领域。 本研究旨在弥补POMDP模型和算法的发展与应用于不同机器人决策任务之间的...
部分可观测马尔可夫决策过程（pa... 部分可观测马尔可夫决策过程(partially observable Markov decision processes ,POMDP) 模型是马尔可夫决策过程(MDP)模型的扩展。MDP 模型根据系统当前实际状态做出决策,但是很多情况下,系统的精确状态难以获取。例如,对复杂的机械系统,测量系统状态的传感器信号常受到噪声污染,难以获得系统...
向马尔可夫决策过程(MDP)添加部分可观察性(partially observable)并不是一件容易的事。CO-MDP的解决方案过程为每个状态提供了价值(values)或策略(policies)。这些解决方案的使用要求状态在任何时候都是完全已知的,并且具有完全可观测性,这没有问题。部分可观察性就像使当前状态的概念蒙上了一层阴影。不再有关于当前状态...
决策问题往往是局部可观测、奖赏信号全局共享的,一般可以用分布式部分可观测马尔可夫决策过程(Decentralized Partial Observable Markov Decision Process, Dec-POMDP)来描述这样一个决策问题。一个 Dec-POMDP 是一个元组G=⟨I,S,A,P,R,Ω,O,n,γ⟩。其中: ...
近似算法精确算法部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)是马尔可夫决策过程(MDP)的扩展,它允许系统的状态信息部分可知.但POMDP的可能应用大部分没有实现,这主要是因为缺乏有效的算法.POMDP的算法分为近似算法和精确算法,精确算法是构造近似算法的基础.桂林国防科学技术大学武小悦国防科学技术大学信息系统与管理学院VIP中国学术...
首先,我们需要了解部分可观测性(POMDP)是什么意思。POMDP 是指在马尔可夫决策过程中,状态并不完全可观测,而只能通过观测到的一部分信息来推断系统的状态。这使得决策过程变得更加困难,因为我们不能准确地知道系统的真实状态。在这种情况下,我们需要采取一些策略来处理部分可观测性,以便更好地进行决策。 其一,我们可以利...
噪声感知、不完美控制和环境变化是许多实际机器人任务的定义特征。部分可观测马尔可夫决策过程( POMDP )为不确定性环境下机器人决策与控制任务的建模与求解提供了一种原则性的数学框架。在过去的十年中,它已经出现了许多成功的应用,涵盖了定位与导航、搜索与跟踪、自动驾驶、多机器人系统、操纵和人机交互等领域。
在机器人技术的复杂世界中，部分可观测的马尔可夫决策过程（Partially Observable Markov Decision Processes, POMDP）起着至关重要的作用。这些理论源于学术论文《机器人学中部分可观测的马尔可夫决策过程综述》，由汉堡大学、新加坡国立大学和阿尔托大学的研究者共同完成，发表在2023年的《机器人技术与操作》(TRO...
马尔可夫决策过程(MDP)是一种用于描述决策问题的数学框架,它包括状态、动作、奖励和状态转移概率等要素。在MDP中,智能体根据当前的状态和动作来决定下一步的行为,以最大化长期累积奖励。然而,在实际问题中,很多情况下状态并不是完全可观测的,这就引入了部分可观测性(POMDP)的问题。如何在POMDP中处理部分可观测性...