使用MEBN的水下机器人上下文推理
机器人学
2017-06-23 v1
摘要
本文介绍了SWARMs项目中旨在促进水下机器人上下文感知的持续研究。特别地，本文的重点放在上下文推理部分。水下环境在上下文数据中引入了不确定性，这导致上下文推理阶段出现困难。由于概率是计算科学推理中处理不确定性最广为人知的形式化方法，我们探索了新兴且有效的概率推理方法，即多实体贝叶斯网络（MEBN），在SWARMs项目中用于不确定性下推理的可行性。一个简单的溢油监测用例被用来验证MEBN的有效性。结果表明，MEBN是在水下机器人领域存在不确定性时进行上下文推理的一种有前景的方法。
引用
@article{arxiv.1706.07204,
title = {Context Reasoning in Underwater Robots Using MEBN},
author = {Xin Li and José-Fernán Martínez and Gregorio Rubio and David Gómez},
journal= {arXiv preprint arXiv:1706.07204},
year = {2017}
}
备注
Presented at the Third International Conference on Cloud and Robotics (ICCR 2016), 2016 (arXiv:1706.05424)