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2011 | OriginalPaper | Buchkapitel

Monte Carlo Value Iteration for Continuous-State POMDPs

verfasst von : Haoyu Bai, David Hsu, Wee Sun Lee, Vien A. Ngo

Erschienen in: Algorithmic Foundations of Robotics IX

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Partially observable Markov decision processes (POMDPs) have been successfully applied to various robot motion planning tasks under uncertainty. However, most existing POMDP algorithms assume a discrete state space, while the natural state space of a robot is often continuous. This paper presents

Monte

Carlo

Value

Iteration

(MCVI) for continuous-state POMDPs. MCVI samples both a robot’s state space and the corresponding belief space, and avoids inefficient a priori discretization of the state space as a grid. Both theoretical results and preliminary experimental results indicate that MCVI is a promising new approach for robot motion planning under uncertainty.

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Metadaten
Titel
Monte Carlo Value Iteration for Continuous-State POMDPs
verfasst von
Haoyu Bai
David Hsu
Wee Sun Lee
Vien A. Ngo
Copyright-Jahr
2011
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-17452-0_11

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