Långsiktig drift av resursanpassade robotar kräver vanligtvis svåra beslut om vilka data som ska behandlas och/eller bevaras. Frågan uppstår då om hur man väljer vilka uppgifter som är mest användbara för att hålla för att uppnå den aktuella uppgiften. Allteftersom spacialskalan växer, kommer kartans storlek att växa utan gräns, och allteftersom temporalskalan växer, kommer antalet mätningar att växa utan gräns. I detta arbete presenterar vi den första kända strategin för att ta itu med båda dessa frågor. Tillvägagångssättet har två steg. För det första väljs en undergrupp av variablerna (fokuserade variabler) som är mest användbara för en viss uppgift. För det andra föreslås en uppgiftsagnostisk och principiell metod (fokuserad slutsats) för att välja en delmängd av mätningarna som maximerar informationen över de fokuserade variablerna. Tillvägagångssättet tillämpas sedan på robotnavigeringens specifika uppgift i en hinderfylld miljö. En sevärdhetsmetod föreslås för att minimera risken för kollision och sedan välja den uppsättning mätningar som bäst lokaliserar dessa landmärken. Det visas att tvåstegsmetoden överträffar både att välja mätning och endast att välja landmärken när det gäller att minimera sannolikheten för kollision. Prestandaförbättringen valideras genom detaljerad simulering och verkliga experiment på en Pioneer robot.
Mu m.fl. REF föreslår en tvåstegsmetod för att välja en delmängd av landmärken för att minimera sannolikheten för kollision, och en delmängd av mätningar för att korrekt lokalisera dessa landmärken.
Two-Stage Focused Inference for Resource-Constrained Collision-Free Navigation
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}