この記事では、自律的なインテリジェントエージェントのためのアクティブインファレンスによるルート計画メソッドを提案しています。この方法は、特定の地理的エリアを偵察し、共通の運用状況を維持することを目的としています。実際の状況を反映した証拠マップを構築し、時間の経過とともに収集されたポジティブおよびネガティブなセンサー観測を組み込みます。アクティブインファレンスの生成モデルでは、ダンプスター・シェーファー理論とガウスセンサーを使用し、ベイズ的アプローチで事後確率分布を更新します。フリーエネルギーを計算し、それを基にエージェントの移動を指示し、探索と利用をバランスさせることができます。この研究は、探査や対象物の追跡に関する課題に取り組んでいます。