Problème d'exploration - Exploration problem
En robotique , le problème de l' exploration concerne l'utilisation d'un robot pour maximiser les connaissances sur un domaine particulier. Le problème de l'exploration se pose dans les situations de cartographie robotique et de recherche et sauvetage , où un environnement peut être dangereux ou inaccessible aux humains.
Aperçu
Le problème de l'exploration se pose naturellement dans des situations dans lesquelles un robot est utilisé pour étudier une zone dangereuse ou inaccessible pour l'homme. Le domaine des explorations robotiques s'inspire de divers domaines de la collecte d'informations et de la théorie de la décision , et a été étudié dès les années 1950.
Les premiers travaux d'exploration robotique ont été réalisés dans le contexte de simples automates à états finis connus sous le nom de bandits, où les algorithmes étaient conçus pour distinguer et cartographier différents états dans un automate à états finis . Depuis lors, l'accent a été mis sur le domaine du développement de systèmes robotiques, où des robots guidés par des algorithmes d'exploration ont été utilisés pour étudier les volcans, la recherche et le sauvetage et la cartographie des mines abandonnées. Le système de l'état actuel de la technique comprend des techniques avancées sur la localisation active, l' exploration basée sur la localisation et la cartographie simultanées (SLAM) et l'exploration coopérative multi-agents.
Gain d'informations
Le concept clé du problème d'exploration est la notion de gain d'information, c'est-à-dire la quantité de connaissances acquises en repoussant les frontières. Une mesure probabiliste du gain d'information est définie par l'entropie
La fonction est maximisée si p est une distribution uniforme et minimisée lorsque p est une distribution de masse ponctuelle. En minimisant l' entropie attendue de la croyance, le gain d'information est maximisé comme
![{\ displaystyle I_ {b} (u) = H_ {p} (x) -E_ {z} \ left [H_ {b} (x '| z, u) \ right].}](/criselda-https-wikimedia.org/api/rest_v1/media/math/render/svg/8004d6050506346df2ea602eff66c361d21541de)
