We study the problem of distributed multi-robot coverage over an unknown, nonuniform sensory field. Modeling the sensory field as a realization of a Gaussian Process and using Bayesian techniques, we devise a policy which aims to balance the tradeoff between learning the sensory function and covering the environment. We propose an adaptive coverage algorithm called Deterministic Sequencing of Learning and Coverage (DSLC) that schedules learning and coverage epochs such that its emphasis gradually shifts from exploration to exploitation while never fully ceasing to learn. Using a novel definition of coverage regret which characterizes overall coverage performance of a multi-robot team over a time horizon $T$, we analyze DSLC to provide an upper bound on expected cumulative coverage regret. Finally, we illustrate the empirical performance of the algorithm through simulations of the coverage task over an unknown distribution of wildfires.


翻译:我们研究了在未知、非统一感官场上分布多机器人覆盖的问题。将感官场建模成高山进程,并使用巴耶斯技术,我们设计了一种政策,旨在平衡学习感官功能和覆盖环境之间的权衡。我们建议采用适应性覆盖算法,称为“学习和覆盖的决定因素(DSLC) ” (DSLC), 将学习和覆盖的阶段安排成一个适应性覆盖算法,使其重点从探索逐渐转向开发,同时永不停止学习。我们使用新颖的覆盖遗憾定义,将多机器人团队在时间跨度上的总体覆盖性能定性为$T$,我们分析DSLC,以提供预期累积覆盖的遗憾的上限。最后,我们通过对未知野火分布的覆盖任务进行模拟,来说明算法的经验性表现。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年8月7日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Arxiv
0+阅读 · 2021年3月6日
Arxiv
4+阅读 · 2019年1月14日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
42+阅读 · 2020年12月18日
专知会员服务
50+阅读 · 2020年12月14日
【DeepMind】强化学习教程,83页ppt
专知会员服务
151+阅读 · 2020年8月7日
深度强化学习策略梯度教程,53页ppt
专知会员服务
178+阅读 · 2020年2月1日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
MIT新书《强化学习与最优控制》
专知会员服务
275+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
RL 真经
CreateAMind
5+阅读 · 2018年12月28日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
强化学习族谱
CreateAMind
26+阅读 · 2017年8月2日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员