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Map partitioning to approximate an exploration strategy in mobile robotics

机译：地图分区近似于移动机器人中的探索策略

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In this paper, an approach is presented to automatically allocate a set of exploration tasks between a fleet of mobile robots. The approach combines a Road-Map technique and Markovian Decision Processes (MDPs). The addressed problem consists of exploring an area where a set of points of interest characterizes the main positions to be visited by the robots. This problem induces a long term horizon motion planning with a combinatorial explosion. The Road-Map allows the robots to represent their spatial knowledge as a graph of way-points connected by paths. It can be modified during the exploration mission requiring the robots to use on-line computations. By decomposing the Road-Map into regions, an MDP allows the current group leader to evaluate the interest of each robot in every single region. Using those values, the leader can assign the exploration tasks to the robots.
机译：在本文中，提出了一种在一组移动机器人之间自动分配一组探索任务的方法。该方法结合了路线图技术和马尔可夫决策过程（MDP）。解决的问题包括探索一个区域，其中一组兴趣点表征了机器人要访问的主要位置。这个问题导致长期的地平线运动计划，并伴随爆炸。道路图允许机器人将其空间知识表示为通过路径连接的航点的图形。可以在探索任务期间对其进行修改，要求机器人使用在线计算。通过将路线图分解成区域，MDP允许当前的组长评估每个机器人在每个区域中的兴趣。领导者可以使用这些值将探索任务分配给机器人。

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