嘈杂的传感,不完美的控制和环境变化是许多现实世界机器人任务的定义特征。部分可观察到的马尔可夫决策过程(POMDP)提供了一个原则上的数学框架,用于建模和解决不确定性下的机器人决策和控制任务。在过去的十年中,它看到了许多成功的应用程序,涵盖了本地化和导航,搜索和跟踪,自动驾驶,多机器人系统,操纵和人类机器人交互。这项调查旨在弥合POMDP模型的开发与算法之间的差距,以及针对另一端的不同机器人决策任务的应用。它分析了这些任务的特征,并将它们与POMDP框架的数学和算法属性联系起来,以进行有效的建模和解决方案。对于从业者来说,调查提供了一些关键任务特征,以决定何时以及如何成功地将POMDP应用于机器人任务。对于POMDP算法设计师,该调查为将POMDP应用于机器人系统的独特挑战提供了新的见解,并指出了有希望的新方向进行进一步研究。
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