En ram för inkrementell autonom kartläggning och utforskning av okända miljöer med hjälp av den nyligen framträdde Gaussian Process (GP) kontinuerlig beläggning kartläggning tekniker föreslås i denna artikel. Tekniken kan utnyttja strukturella beroenden som finns i miljön samt hantera glesa sensormätningar. En strategi baserad på ömsesidiga informationsytor mellan den aktuella miljökartan och förutsedda sensoravläsningar med ett steg framåt och makro-action-konceptet används för att generera kontrollåtgärderna. Vi presenterar resultat med hjälp av allmänt tillgängliga Intel Research Lab dataset med kartor som genereras med beläggning rutnät-baserade närmaste gräns, GP-baserade närmaste gräns, och den föreslagna GP och ömsesidig information-baserad prospektering teknik. Kartor jämförs med hjälp av mottagarens karakteristiska kurva och arean under kurvan för att visa noggrannheten hos den föreslagna inkrementella kartläggningstekniken. Test av statistisk signifikans med hjälp av två prov t-test visar den föreslagna teknikens effektivitet när det gäller kartentropireduktionshastighet och producerad kartkvalitet (p ≤ 0,05). * Jobbar
I REF föreslås en metod för online-kartläggning genom Gaussiska processer beläggning kartor (GPOMs).
Gaussian Process Autonomous Mapping and Exploration for Range Sensing Mobile Robots
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}