Prospekteringsproblem - Exploration problem
I robotik , de prospekterings problemet handlar om användningen av en robot för att maximera kunskap över ett visst område. Prospekteringsproblemet uppstår vid robotkartläggning och sök- och räddningssituationer , där en miljö kan vara farlig eller otillgänglig för människor.
Översikt
Prospekteringsproblemet uppstår naturligtvis i situationer där en robot används för att kartlägga ett område som är farligt eller oåtkomligt för människor. Fältet med robotundersökningar hämtar från olika områden för informationsinsamling och beslutsteori och har studerats så långt tillbaka som på 1950-talet.
Det tidigaste arbetet inom robotutforskning gjordes i sammanhanget med enkla slutliga tillståndsautomater som kallas banditer, där algoritmer utformades för att skilja och kartlägga olika tillstånd i en slutlig tillståndsautomat . Sedan dess har den primära tyngdpunkten flyttats till robotens systemutvecklingsdomän, där prospekteringsalgoritmer styrd robot har använts för att kartlägga vulkaner, sökning och räddning och övergiven minkartläggning. Nuvarande toppmoderna system inkluderar avancerade tekniker för aktiv lokalisering, samtidig lokalisering och kartläggning (SLAM) baserad prospektering och multi-agent samarbetsutforskning.
Informationsvinster
Nyckelbegreppet i prospekteringsproblemet är uppfattningen om informationsvinsten, det vill säga mängden kunskap som förvärvats när man driver gränserna. Ett sannolikt mått på informationsvinsten definieras av entropin
Funktionen maximeras om p är en enhetlig fördelning och minimeras när p är en punktmassfördelning. Genom att minimera den förväntade trosentropin maximeras informationsvinsten som
![{\ 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)
