本論文は、視覚的に隠された環境で知られている可動物体の位置を特定するためにロボット行動順序をオンラインで生成する方法であるRummaging Using Mutual Information（RUMI）を提示します。接触の多い遅れを中心に、本アプローチは、物体位置分布とロボット軌道との間の相互情報を行動計画に利用する。観察された部分点雲から、RUMIは互換性のある物体位置分布を推論し、ワークスペースシェアとの相互情報をリアルタイムで近似します。これに基づいて、物体をロボットの到達範囲内に維持するための情報利得コスト関数と到達可能性コスト関数を開発します。これらは確率的ダイナミクスモデルを使用するモデル予測制御（MPC）フレームワークに統合され、閉ループ内の位置分布を更新します。主な貢献には、物体位置推定のための新しい信念フレームワーク、効率的な情報利得計算戦略、および強力なMPCベースの制御システムが含まれます。 RUMIは、基準方法と比較して、シミュレートされたタスクと実際のタスクの両方で優れたパフォーマンスを示しています。
