基于CVaR的在线POMDP风险规避规划
原文标题：Risk-Averse Online POMDP Planning via CVaR of the Immediate Cost with Performance Guarantees
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论文提出对每步即时成本在信念分布上施加CVaR，直接针对当前状态的不确定性，而非修改价值函数。该方法保留标准期望累积回报目标，使任何基于期望的POMDP规划器只需改动成本计算即可获得风险敏感性。作者给出策略评估与稀疏采样的有限时间保证，并证明粒子信念MDP代理与原始POMDP之间的有限时间误差界，形成端到端保证。
- 问题
- 在线 POMDP 规划优化期望累积成本，会掩盖信念中高成本的危险状态。
- 方法
- 对每步即时成本在信念上施加 CVaR，保留标准期望回报目标，使现有期望型规划器仅改成本计算即可风险敏感。
- 结果
- 给出策略评估与稀疏采样的有限时间保证，并证明粒子信念 MDP 与原始 POMDP 的有限时间误差界。
- 影响
- 让风险规避无需重写规划算法，机器人、自动驾驶等安全敏感场景可直接复用现有 POMDP 规划器。
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