An Efficient Path Planning Algorithm for Partially Observable Maps Based on Value Iteration Algorithm

부분관측가능 환경의 경로 계획을 위한 효율적인 가치 반복 알고리즘

경로 계획은 에이전트가 로봇이 특정 목적지에 도착할 수 있도록 에이전트가 수집한 정보를 바탕으로 경로를 설정하는 작업을 뜻한다. 부분 관측만 가능한 맵인 경우 에이전트 이동마다 새로 수집되는 정보들을 바탕으로 마르코프 의사결정 과정을 사용한 가치 반복 알고리즘이 널리 사용되지만, 제안된 가치 반복 알고리즘 사용 시 매 행동마다 모든 공간의 최적 경로를 계산하기 때문에 시간이 오래 걸리는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 에이전트가 한 번에 탐색하는 범위가 제한되어 있다는 점에 착안하여 탐색 반경 내에 속하는 공간의 가치 함수 값을 미리 추정하여 효율적으로 최적의 경로를 추정하는 가치 반복 알고리즘을 제안한다.