Parametric POMDPs als Buch (kartoniert)
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Parametric POMDPs

Planning in continuous spaces for mobile robot navigation. Paperback. Sprache: Englisch.
Buch (kartoniert)
This book is concerned with planning and acting under
uncertainty in
partially-observable continuous domains. It focusses
on the problem
of mobile robot navigation given a known map. The
dominant paradigm
for robot localisation is to use Bayesian estimatio … weiterlesen
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Parametric POMDPs als Buch (kartoniert)

Produktdetails

Titel: Parametric POMDPs
Autor/en: Alex Brooks

ISBN: 3639156277
EAN: 9783639156270
Planning in continuous spaces for mobile robot navigation.
Paperback.
Sprache: Englisch.
VDM Verlag

Juni 2009 - kartoniert - 216 Seiten

Beschreibung

This book is concerned with planning and acting under
uncertainty in
partially-observable continuous domains. It focusses
on the problem
of mobile robot navigation given a known map. The
dominant paradigm
for robot localisation is to use Bayesian estimation
to maintain a
probability distribution over possible robot poses.
In contrast,
control algorithms often base their decisions on the
assumption that
the most likely state is correct, rather than
considering the entire
distribution.

This book formulates an approach to planning in the
space of
continuous parameterised approximations to
probability distributions.
Theoretical and practical results are presented which
show that, when
compared with similar methods from the literature,
this approach is
capable of scaling to larger and more realistic problems.

The algorithms have been implemented and demonstrated
during real-time
control of a mobile robot in a challenging navigation
task. Results
show that this approach produces significantly more
robust behaviour
when compared with heuristic planners which consider
only the most
likely states and outcomes.

Portrait

Alex Brooks (BA, Adelaide University, 1997, BSc and BE (firstclass honours), Melbourne University, 2000, PhD in FieldRobotics, University of Sydney, 2007) is a researcher at theUniversity of Sydney. Areas of interest include robotnavigation, mapping, and motion-planning, reusablecomponent-based implementations, and distributed inference.
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