Information Gain Is Not All You Need

要約

モバイルロボット工学の自律的な調査には、多くの場合、環境カバレッジの最大化と合計パス長の最小化という2つの目的の間のトレードオフが含まれます。
広く使用されている情報のゲインパラダイムでは、探索は観察の期待値に導かれます。
このアプローチは、限られた数の観測のみを行うことができる予算制約の設定の下で効果的ですが、ロボットは環境を望ましいレベルの確実性または品質に完全に探索する必要がある品質制約のシナリオと一致しません。
そのような場合、総情報ゲインは効果的に修正され、ステップごとに最大化すると、非効率的で貪欲な行動と不必要なバックトラッキングにつながる可能性があります。
このペーパーでは、情報の利益は、品質に制約のある探査の最適化目標として役立つべきではないと主張しています。
代わりに、実行可能な候補アクションをフィルタリングするために使用する必要があります。
私たちは、ロボットへの近接性と他のフロンティアからの遠隔性とのトレードオフに基づいて、候補のフロンティアを選択する新しいヒューリスティックな距離の優位性を提案します。
このヒューリスティックは、ロボットが効率的に訪問する機会が経過する前に、孤立した地域の探索に優先順位を付けることにより、将来の迂回を減らすことを目指しています。
古典的なフロンティアベースの探索とゲイン最大化アプローチに対して、シミュレートされた環境での方法を評価します。
結果は、距離の優位性が、以前のマップ予測にアクセスする場合となしの両方で、さまざまな環境の総パス長を大幅に削減することを示しています。
私たちの調査結果は、より正確なゲインの推定がパフォーマンスを改善し、品質に制約のある探査パラダイムに適した代替手段を提供するという仮定に挑戦します。

要約(オリジナル)

Autonomous exploration in mobile robotics often involves a trade-off between two objectives: maximizing environmental coverage and minimizing the total path length. In the widely used information gain paradigm, exploration is guided by the expected value of observations. While this approach is effective under budget-constrained settings–where only a limited number of observations can be made–it fails to align with quality-constrained scenarios, in which the robot must fully explore the environment to a desired level of certainty or quality. In such cases, total information gain is effectively fixed, and maximizing it per step can lead to inefficient, greedy behavior and unnecessary backtracking. This paper argues that information gain should not serve as an optimization objective in quality-constrained exploration. Instead, it should be used to filter viable candidate actions. We propose a novel heuristic, distance advantage, which selects candidate frontiers based on a trade-off between proximity to the robot and remoteness from other frontiers. This heuristic aims to reduce future detours by prioritizing exploration of isolated regions before the robot’s opportunity to visit them efficiently has passed. We evaluate our method in simulated environments against classical frontier-based exploration and gain-maximizing approaches. Results show that distance advantage significantly reduces total path length across a variety of environments, both with and without access to prior map predictions. Our findings challenge the assumption that more accurate gain estimation improves performance and offer a more suitable alternative for the quality-constrained exploration paradigm.

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