Abstract-In probabilistic mobile robotics spelar utvecklingen av mätmodeller en avgörande roll eftersom det direkt påverkar effektiviteten och robustheten i robotens prestanda i en mängd olika uppgifter, inklusive lokalisering, spårning och kartbyggnad. I detta papper presenterar vi en ny probabilistisk mätmodell för områdessökare, kallad Gaussian balken processer, som behandlar mätning modellering uppgift som en icke-parametrisk Bayesian regressionsproblem och löser det med Gaussian processer. Den största fördelen med vår strategi är dess förmåga att generalisera över hela räckvidd skannar direkt. På så sätt kan vi lära oss fördelningen av avståndsmätningar för hela regioner av robotens konfigurationsutrymme från endast några få inspelade eller simulerade områdesskanningar. Särskilt i approximativa metoder för att ange uppskattning som partikelfiltrering eller histogramfiltrering, leder detta till en bättre approximation av den verkliga sannolikhetsfunktionen. Experiment på verkliga världen och syntetiska data visar att Gaussiska strålprocesser kombinerar fördelarna med två populära mätmodeller.
REF sammanfattar på ett fint sätt fördelarna och nackdelarna med de olika modellerna av mätsensorer.
Gaussian beam processes: A nonparametric bayesian measurement model for range finders
{'venue': 'In Robotics: Science and Systems (RSS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}