Abstract-bayesian filtrering är en allmän ram för rekursivt uppskatta tillståndet i ett dynamiskt system. De vanligaste momentitionerna av Bayes filter är Kalman filter (utökad och odoftande) och partikelfilter. Nyckelkomponenter i varje Bayes filter är probabilistiska förutsägelser och observationsmodeller. Nyligen har Gaussiska processer införts som en icke-parametrisk teknik för att lära sådana modeller från träningsdata. I samband med oparfymerade Kalman-filter har dessa modeller visat sig ge uppskattningar som kan vara överlägsna dem som uppnås med standard, parametriska modeller. I detta papper visar vi hur Gaussiska processmodeller kan integreras i andra Bayes filter, nämligen partikelfilter och utökade Kalman filter. Vi tillhandahåller en komplexitetsanalys av dessa filter och utvärderar alternativa tekniker med hjälp av data som samlats in med en autonom mikroblimp.
I samband med kontrollen av ett enda fordon visade REF att Gaussianska processer förbättrade modellen för ett fordons dynamik.
GP-BayesFilters: Bayesian filtering using Gaussian process prediction and observation models
{'venue': '2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'journal': '2008 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}