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论文分享 TRO 2023
机器人学中部分可观测的马尔可夫决策过程概览
在机器人技术领域，噪声感知、不完美控制和环境变化是众多实际任务的核心特征。部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）为这类充满不确定性的环境下机器人决策与控制问题提供了强有力的数学支撑。
近十年来，POMDP在多个领域展现了其强大的应用能力，如定位与导航、搜索与、自动驾驶、多机器人协同、操作以及人机交互等。它为这些领域的决策和控制问题提供了一个原则性的数学框架。
本次研究致力于填补POMDP模型和算法在机器人决策任务中的应用差距。研究深入分析了不同机器人决策任务的特点，并将其与POMDP的数学和算法特性相联系，从而实现有效的建模和求解。
对于实践者而言，这份综述提供了关键的任务特征指引，帮助他们明确何时以及如何将POMDP有效地应用于机器人任务中。而对于POMDP算法的研究者，该调查报告也为他们在机器人系统应用POMDP提供了新的洞察，并指明了未来研究的新方向。
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