Abstract-Exploration är ett avgörande problem i säkerheten i livet applikationer, såsom sök-och räddningsuppdrag. Gaussiska processer utgör en intressant underliggande datamodell som utnyttjar de rumsliga korrelationer av processen som ska utforskas för att minska den erforderliga provtagningen av data. Dessutom erbjuder multiagentmetoder välkända fördelar för prospektering. Tidigare decentraliserade multiagentprospekteringsalgoritmer som använder Gaussianska processer som underliggande datamodell, har endast validerats genom simuleringar. Genomförandet av en prospekteringsalgoritm medför dock svårigheter som ännu inte åtgärdats. I detta arbete föreslår vi en prospekteringsalgoritm som behandlar följande utmaningar: (i) vilken information som ska överföras för att uppnå multiagentisk samordning; (ii) hur man ska genomföra en lätt kollisionsundvikande; (iii) hur man lär sig datamodellen utan föregående information. Vi validerar vår algoritm med två experiment med riktiga robotar. Först utforskar vi magnetfältets intensitet med en markbaserad robot. För det andra, två quadcoppers utrustade med en ultraljudssensor utforska en terrängprofil. Vi visar att vår algoritm överträffar en meander och en slumpmässig bana, samt att vi kan lära oss datamodellen online medan vi utforskar.
En andra online-inlärning metod använde Gaussian Processes REF.
Decentralized multi-agent exploration with online-learning of Gaussian processes
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}