Ny forskning inom prospektering och kartläggning av multirobotar har fokuserat på provtagning av miljöområden, som typiskt modelleras med hjälp av Gaussianprocessen (GP). Befintliga informations-teoretiska prospekteringsstrategier för att lära GP-baserade miljö fältkartor antar den icke-Markovian problemstrukturen och följaktligen skala dåligt med längden på historien av observationer. Därför blir det beräkningsmässigt opraktiskt att använda dessa strategier för aktiv provtagning på plats i realtid. För att underlätta denna beräkningsbörda presenterar detta dokument ett Markov-baserat tillvägagångssätt för effektiv informations-teoretisk vägplanering för aktiv provtagning av GP-baserade fält. Vi analyserar tids komplexiteten i att lösa Markov-baserade vägplanering problem, och visar analytiskt att det skalar bättre än att härleda icke-Markoviska strategier med ökande längd planering horisont. För en klass av prospekteringsuppgifter som kallas transektprovtagningsuppgift ger vi teoretiska garantier för den aktiva provtagningsprestandan i vår Markov-baserade policy, från vilken idealiska miljöförhållanden och provtagningsuppgiftsinställningar kan fastställas för att begränsa dess prestandanedbrytning på grund av brott mot Markovs antagande. Empirisk utvärdering av verkliga temperatur och plankton densitet fältdata visar att vår Markov-baserade policy i allmänhet kan uppnå aktiv provtagning prestanda jämförbar med den av de allmänt använda icke-Markoviska giriga politik under mindre gynnsamma realistiska fältförhållanden och uppgiftsinställningar samtidigt som du har betydande beräkningsvinst över dem.
REF diskuterade effektiv informations-teoretisk vägplanering för provtagning av GP-baserade fält med hjälp av en Markov-policy baserad på entropi, med empiriska resultat på realtidstemperatur och planktondensitetsfältdata.
Active Markov Information-Theoretic Path Planning for Robotic Environmental Sensing
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}