Bài báo này trình bày RUMI (Rummaging Using Mutual Information), một phương pháp tạo chuỗi hành động của robot trực tuyến để định vị các vật thể di chuyển đã biết trong môi trường bị che khuất thị giác. Tập trung vào việc lục lọi có độ tiếp xúc cao, phương pháp của chúng tôi khai thác thông tin tương hỗ giữa phân bố vị trí vật thể và quỹ đạo của robot để lập kế hoạch hành động. Từ các đám mây điểm cục bộ quan sát được, RUMI suy ra các phân bố vị trí vật thể tương thích và ước tính thông tin tương hỗ với mức độ chiếm dụng không gian tác vụ theo thời gian thực. Dựa trên điều này, chúng tôi phát triển các hàm chi phí thu thập thông tin và hàm chi phí khả năng tiếp cận để giữ các vật thể trong tầm với của robot. Chúng được tích hợp vào khuôn khổ điều khiển dự đoán mô hình (MPC) sử dụng mô hình động xác suất để cập nhật phân bố vị trí trong một vòng kín. Những đóng góp chính bao gồm một khuôn khổ niềm tin mới để ước tính vị trí vật thể, một chiến lược tính toán thu thập thông tin hiệu quả và một lược đồ điều khiển dựa trên MPC mạnh mẽ. RUMI thể hiện hiệu suất vượt trội trên cả các tác vụ mô phỏng và thực tế so với các phương pháp cơ sở.
