본 논문은 시각적으로 가려진 환경에서 알려진 움직일 수 있는 물체의 위치를 파악하기 위해 로봇 행동 순서를 온라인으로 생성하는 방법인 RUMI(Rummaging Using Mutual Information)를 제시합니다. 접촉이 많은 뒤지기를 중심으로, 본 접근 방식은 물체 위치 분포와 로봇 궤적 간의 상호 정보를 행동 계획에 활용합니다. 관찰된 부분 점 구름으로부터 RUMI는 호환 가능한 물체 위치 분포를 추론하고 작업 공간 점유율과의 상호 정보를 실시간으로 근사합니다. 이를 바탕으로, 물체를 로봇의 도달 범위 내에 유지하기 위한 정보 이득 비용 함수와 도달 가능성 비용 함수를 개발합니다. 이들은 확률적 동역학 모델을 사용하는 모델 예측 제어(MPC) 프레임워크에 통합되어 폐쇄 루프에서 위치 분포를 업데이트합니다. 주요 기여는 물체 위치 추정을 위한 새로운 신념 프레임워크, 효율적인 정보 이득 계산 전략 및 강력한 MPC 기반 제어 체계를 포함합니다. RUMI는 기준 방법과 비교하여 시뮬레이션된 작업과 실제 작업 모두에서 우수한 성능을 보여줍니다.
