机器人对未知环境的探索从根本上是一个不确定性下决策的问题，在这种情况下，机器人必须考虑传感器测量，本地化，动作执行以及许多其他因素的不确定性。对于大规模勘探应用，自治系统必须克服依次确定哪些环境区域的挑战，可以探索哪些区域，同时安全地评估与障碍和危险地形相关的风险。在这项工作中，我们提出了一个风险意识的元级决策框架，以平衡与本地和全球勘探相关的权衡。元级决策是基于经典的等级覆盖计划者，通过在本地和全球政策之间进行切换，其总体目标是选择最有可能在随机环境中最大化奖励的政策。我们使用有关环境历史，穿术风险和动力学约束的信息，以推理成功执行本地和全球政策之间的策略执行的可能性。我们已经在模拟和各种大规模现实世界硬件测试中验证了解决方案。我们的结果表明，通过平衡本地和全球探索，我们可以更有效地显着探索大规模的环境。
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