Abstract-This paper presenterar en integrerad strategi för prospektering, kartläggning och lokalisering. Vår algoritm använder en mycket effektiv Rao-Blackwellized partikelfilter för att representera den bakre om kartor och poser. Det tillämpar en besluts-teoretisk ram som samtidigt beaktar osäkerheten i kartan och i fordonets ställning för att utvärdera potentiella åtgärder. Därmed går den av med kostnaden för att genomföra en åtgärd med den förväntade informationsvinsten och tar hänsyn till eventuella sensormätningar som samlats in längs robotens väg. Vi beskriver vidare hur man kan utnyttja egenskaperna hos Rao-Blackwellization för att effektivt beräkna den förväntade informationsvinsten. Vi presenterar experimentella resultat som erhållits i den verkliga världen och i simulering för att visa effektiviteten i vår strategi.
I REF användes Rao-Blackwellized partikelfilter för att beräkna karta och robot pose posteriors.
Information Gain-based Exploration Using Rao-Blackwellized Particle Filters
{'venue': 'Robotics: Science and Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}