I denna uppsats ger vi en systematisk studie av uppgiften att sensorplanering för objektsökning. Sökagentens kunskap om objektets plats kodas som en diskret sannolikhetstäthet som uppdateras när en avkänning sker. Varje sensorisk åtgärd hos agenten definieras av en synvinkel, en visningsriktning, ett synfält och tillämpning av en igenkänningsalgoritm. Formuleringen kastar sensorplanering som ett optimeringsproblem: målet är att maximera sannolikheten för att upptäcka målet med minsta möjliga kostnad. Detta problem har visat sig vara NP-Complete, vilket gynnar en heuristisk strategi. För att anpassa den teoretiska ramen till ett verkligt arbetssystem föreslår vi en sensorplaneringsstrategi för en robot utrustad med en kamera som kan panorera, luta och zooma. För att effektivt bestämma avkänningsåtgärder över tid, det enorma utrymmet av möjliga åtgärder med fast kameraposition bryts ner i en ändlig uppsättning åtgärder som måste beaktas. Nästa åtgärd väljs sedan ut bland dessa genom att man jämför sannolikheten för upptäckt och kostnaden för varje åtgärd. När det är osannolikt att det ska upptäckas vid den aktuella positionen flyttas roboten till en annan position där sannolikheten för detektion av mål är högst.
Verk utförda av Ye och Tsotsos REF tar sig an fältet sensorplanering för 3D-objektsökning.
Sensor Planning for 3D Object Search
{'venue': 'CVIU', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}