79、决策理论规划与感知不确定性下的规划

决策理论规划与感知不确定性下的规划

在机器人领域，决策理论规划以及感知不确定性下的规划是非常重要的研究方向。下面将详细介绍相关的内容，包括地标分类、基于可见性的追捕 - 逃逸问题以及存在感知不确定性的操作规划。

地标分类与环境表示

地标在机器人定位中起着关键作用。若地标能被正确分类，可显著提升定位效果。在某些研究中，地标由用户在机器人行进过程中指定。分类和定位误差都能通过概率模型进行建模，并纳入 EM 方法。

为简化环境表示，可采用高分辨率网格来近似环境。每个网格单元关联一个概率，形成一种名为占用网格的数据结构。在机器人首次移动时，必须谨慎定义环境，以确保能为 p(e) 设定合理的先验分布，从而初始化 EM 算法。

基于可见性的追捕 - 逃逸问题

基于可见性的追捕 - 逃逸问题可看作一场捉迷藏游戏，它很好地展示了信息空间（I - space）概念的强大之处。

问题描述

该问题的具体描述如下：
1. 环境区域 ：给定一个连续的环境区域 R ⊂ R²，它是由简单封闭曲线界定的开放集合。边界 ∂R 通常为多边形，但也可以是分段解析的封闭曲线。
2. 时间区间 ：无界时间区间 T = [0, ∞)。
3. 逃逸者 ：逃逸者是 R 中的一个移动点，其在时间 t ∈ T 的位置 e(t) 由连续位置函数 ˜e : [0, 1] → R 确定。
4. 追捕者 ：追捕者也是 R 中的一个移动点，但追捕者不知道逃逸者的位置