一种基于 Dezert-Smarandache 理论的行星漫游车兴趣建模方法
人工智能
2012-07-17 v1 机器人学
系统与控制
摘要
在本文中，我们提出了一种为行星漫游车的目标分配兴趣水平的方法。为目标分配兴趣水平使得漫游车能够自主地转换和重新分配目标。兴趣水平由融合有效载荷数据和导航信息来定义。这种融合产生了一张“兴趣地图”，量化了漫游车周围每个区域的兴趣程度。通过这种方式，规划器可以在有限的人工干预下选择最有趣的科学目标进行分析，并自主地重新分配其目标。我们使用 Dezert-Smarandache 似然与悖论推理理论 (Dezert-Smarandache Theory of Plausible and Paradoxical Reasoning) 进行信息融合：该理论能够处理模糊和冲突的数据。特别是，它使我们能够直接模拟科学家评估特定目标集相关性的行为。本文展示了所提方法在生成可靠兴趣地图方面的应用。
引用
@article{arxiv.1207.3434,
title = {An Approach to Model Interest for Planetary Rover through Dezert-Smarandache Theory},
author = {Matteo Ceriotti and Massimiliano Vasile and Giovanni Giardini and Mauro Massari},
journal= {arXiv preprint arXiv:1207.3434},
year = {2012}
}
备注
Journal Of Aerospace Computing, Information, And Communication Vol. 5, Month 2008