Value of Assistance for Mobile Agents

要約

モバイル ロボット エージェントは、時間の経過やエージェントの移動に応じて増大する位置不確実性を抱えていることがよくあります。
これにより、タスクを達成する能力が妨げられる可能性があります。
一部の設定では、ロボットの位置に関する不確実性を軽減する支援アクションを実行できる場合があります。
たとえば、協調的なマルチロボット システムでは、車輪付きロボットがドローンに支援を要求し、ドローンが推定位置まで飛行して正確な位置を地図上に表示したり、目的の場所まで同行したりすることができます。
支援には費用がかかり、制限があり、チームのさまざまなメンバーが要求する可能性があるため、エージェントにどの支援をいつ提供するか、またどのエージェントを支援するかを決定するための原則に基づいた方法が必要です。
チーム内で。
この目的のために、特定の実行時点で支援によって得られる予想コスト削減を表す支援価値 (VOA) を提案します。
私たちは、ガウス過程としてモデル化されたロボットの将来の不確実性の推定に基づいて VOA を計算する方法を提供します。
当社は、VOA 測定が有効である条件を特定し、シミュレーションと現実世界のロボット設定の両方で支援を受ける際のエージェントの平均コスト削減を予測する当社の測定の能力を経験的に実証します。

要約(オリジナル)

Mobile robotic agents often suffer from localization uncertainty which grows with time and with the agents’ movement. This can hinder their ability to accomplish their task. In some settings, it may be possible to perform assistive actions that reduce uncertainty about a robot’s location. For example, in a collaborative multi-robot system, a wheeled robot can request assistance from a drone that can fly to its estimated location and reveal its exact location on the map or accompany it to its intended location. Since assistance may be costly and limited, and may be requested by different members of a team, there is a need for principled ways to support the decision of which assistance to provide to an agent and when, as well as to decide which agent to help within a team. For this purpose, we propose Value of Assistance (VOA) to represent the expected cost reduction that assistance will yield at a given point of execution. We offer ways to compute VOA based on estimations of the robot’s future uncertainty, modeled as a Gaussian process. We specify conditions under which our VOA measures are valid and empirically demonstrate the ability of our measures to predict the agent’s average cost reduction when receiving assistance in both simulated and real-world robotic settings.

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