Abstract-I detta dokument anser vi problemet med att lära sig en tvådimensionell rumslig modell av en gasdistribution med en mobil robot. Bygga kartor som kan användas för att exakt förutsäga gaskoncentrationen på frågeplatser är en utmanande uppgift på grund av den kaotiska karaktären av gasspridning. Vi presenterar en strategi som formulerar denna uppgift som ett regressionsproblem. För att hantera de specifika egenskaperna hos typiska gasdistributioner föreslår vi en sparsam Gaussisk processblandningsmodell. Detta gör det möjligt för oss att korrekt representera den släta bakgrundssignalen samt områden med hög koncentration. Vi integrerar sparifieringen av utbildningsdata i ett EM-förfarande som används för att lära sig blandningskomponenterna och gatingfunktionen. Vår strategi har implementerats och testats med hjälp av dataset inspelade med en riktig mobil robot utrustad med en elektronisk näsa. Vi visar att våra modeller är väl lämpade för att förutsäga gaskoncentrationer på nya frågeplatser och att de överträffar alternativa metoder som används i robotik för att utföra denna uppgift.
Stachniss och medförfattare presenterade ett tillvägagångssätt baserat på Gaussian Process Mixing (GPM) modeller REF.
Gas Distribution Modeling using Sparse Gaussian Process Mixture Models
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}