Abstract-I detta dokument föreslår vi en ny nätbaserad strategi för att modellera en dynamisk miljö. Varje rutnätscell antas vara en oberoende Markovkedja (iMac) med två tillstånd. Parametrarna för statsövergång lärs ut online och modelleras som två Poisson-processer. Som ett resultat, vår representation kodar inte bara den förväntade beläggningen av cellen, men också modellerar den förväntade dynamiken i cellen. I dokumentet presenteras också en strategi baserad på recency viktning för att lära sig modellparametrar från observationer som kan hantera icke-stationär celldynamik. Dessutom presenteras en tolkning av modellparametrarna med diskussion om cellernas konvergenstal. Den föreslagna modellen valideras experimentellt med hjälp av offlinedata som registrerats med ett laserstyrda fordon (LGV) som körs i produktionsbruk.
I REF är varje cell modellerad som en oberoende två-state Markov kedja, och övergångssannolikheterna modelleras som två Poisson processer och lärs på ett online sätt, approximativt av frekvensen av "exit" och "enter" händelser.
Independent Markov chain occupancy grid maps for representation of dynamic environment
{'venue': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2012 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}