Abstract-I detta papper anser vi en probabilistisk metod för att kartlägga en rumslig process över ett distribuerat multi-agent system och en samordnad nivå kurva spårning algoritm för adaptiv provtagning. I motsats till antagandet att rumsliga funktioner är oberoende (t.ex. en rutnätsmodell), antar vi en ny modell av rumsligt beroende baserat på rutnätetstrukturerat Markov slumpmässigt fält som utnyttjar rumslig struktur för att förbättra kartläggningen. Den multiagent Markov slumpmässiga fältramverket används för att distribuera modellen över systemet och för att bryta ner problemet med global inferens i lokala trosförökning problem i kombination med granne-wise interagent meddelande passerar. En Lyapunov stabil kontroll lag för spårning nivå kurvor i planet härleds och en metod för lutning och Hessian uppskattning presenteras för att tillämpa kontrollen i en probabilistisk karta över processen. Simuleringsresultat över en verklig datauppsättning med målet att kartlägga en plymliknande oceanografisk process visar effekten av de föreslagna algoritmerna. Skalbarhet och komplexa resultat tyder på att metoden är genomförbar när det gäller realistiska utbyggnader av flera agenser.
Till exempel har Markov slumpmässiga fält använts för att modellera den rumsliga korrelationen av en oceanografisk process med målet att härleda en nivåkurva spårning algoritm REF.
Probabilistic spatial mapping and curve tracking in distributed multi-agent systems
{'venue': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'journal': '2012 IEEE International Conference on Robotics and Automation', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}