A Mathematical Characterization of Minimally Sufficient Robot Brains

要約

この論文は、内部システム (ロボットのアルゴリズムまたはソフトウェア) と外部システム (ロボット本体とその環境) の間の相互作用を通じて取得された情報の、行動履歴や観察履歴の符号化と処理の下限について検討します。
どちらも移行システムとしてモデル化されています。
私たちは、パッシブ (フィルタリング) タスクとアクティブ (プランニング) タスクを達成するのに十分な最も弱い内部システムを知りたいと考えています。
我々は、限られたセンシング、記憶、計算、および作動に基づいてロボットまたは他の観察者の視点を反映する情報状態の空間にわたる遷移システムである、内部システムの情報遷移システムの概念を導入します。
情報遷移システムはフィルターとして見なされ、ポリシーまたは計画はこの情報遷移システムの状態にラベルを付ける機能として見なされます。
内部システムが学習アルゴリズム、計画アルゴリズム、または人間の洞察によって取得されるかどうかに関係なく、特定のロボット ハードウェアとタスクの実現可能性の限界を知りたいと考えています。
我々は、一般的な設定において、最小限の情報遷移システムは合理的な等価性の仮定まで存在し、いくつかの一般的な条件下では固有であることを確立します。
次に、理論を適用して、最適なセンサー フュージョン/フィルタリング、基本的な計画タスクの解決、入出力関係が与えられたシステムをモデル化するための最小限の表現の発見など、いくつかの問題に対する新しい洞察を生成します。

要約(オリジナル)

This paper addresses the lower limits of encoding and processing the information acquired through interactions between an internal system (robot algorithms or software) and an external system (robot body and its environment) in terms of action and observation histories. Both are modeled as transition systems. We want to know the weakest internal system that is sufficient for achieving passive (filtering) and active (planning) tasks. We introduce the notion of an information transition system for the internal system which is a transition system over a space of information states that reflect a robot’s or other observer’s perspective based on limited sensing, memory, computation, and actuation. An information transition system is viewed as a filter and a policy or plan is viewed as a function that labels the states of this information transition system. Regardless of whether internal systems are obtained by learning algorithms, planning algorithms, or human insight, we want to know the limits of feasibility for given robot hardware and tasks. We establish, in a general setting, that minimal information transition systems exist up to reasonable equivalence assumptions, and are unique under some general conditions. We then apply the theory to generate new insights into several problems, including optimal sensor fusion/filtering, solving basic planning tasks, and finding minimal representations for modeling a system given input-output relations.

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