Abstract-Pipe tjocklek kartor används för att bedöma tillståndet i rörledningar. Tjocklekskartor är en 2.5D-representation som liknar höjdkartor i robotik. Probabilistiska ramar har emellertid knappt använts i detta sammanhang. I detta dokument presenteras en allmän metod för att generera probabilistiska kartor från heterogena sensordata. Den viktigaste idén är att lära sig den rumsliga korrelationen av en sensor genom Gaussian Process modeller och använda den som tidigare för Bayesian fusion. Detta tillvägagångssätt tillämpas på den nya tillämpningen av rörtjocklekskartläggning. Data från en 3D-laserskanner på rörets yttre yta och tjockleksmätningar från en kontaktlasersensor sammansmältes till en enda tjocklekskarta med tillhörande osäkerhet. Dessutom föreslås en särskild algoritm för att modellera ultraljudssensorn med hjälp av kerneldensitetsuppskattning. Den övergripande strategin utvärderas med hjälp av den fullständiga 3D-profilen (yttre och inre ytor) i rörsektionen som marksanning.
Vi tar itu med denna fråga genom att använda den rumsliga korrelationen av GP-modellen som en tidigare för Bayesian data fusion REF, vilket upphandlar snabbare kartuppdateringar samtidigt accomodating flera sensor modaliteter.
Learning spatial correlations for Bayesian fusion in pipe thickness mapping
{'venue': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}