通过多保真高斯过程实现带性能保证的快速多目标搜索
机器人学
2020-05-19 v1 系统与控制
系统与控制
机器学习
摘要
我们考虑如下场景：一辆配备下视摄像头的自主车辆在3D环境中运行，任务是在环境的2D地面上搜索未知数量的静止目标。关键挑战是在确保高检测精度的同时最小化搜索时间。我们使用多保真高斯过程对传感场进行建模，该过程系统地描述了距地面不同高度处可用的传感信息。基于该传感模型，我们设计了一种称为快速多目标搜索（EMTS）的新算法，其（i）解决了覆盖-精度权衡：在距地面较远的位置采样可提供更宽视场但测量精度较低；（ii）在规定的精度内计算地面的占用图，并快速从搜索空间中排除未占用区域；（iii）高效移动以收集目标检测所需的样本。我们严格分析了该算法，并建立了关于目标检测精度和期望检测时间的正式保证。我们使用模拟的多目标搜索场景对算法进行了说明。
引用
@article{arxiv.2005.08434,
title = {Expedited Multi-Target Search with Guaranteed Performance via Multi-fidelity Gaussian Processes},
author = {Lai Wei and Xiaobo Tan and Vaibhav Srivastava},
journal= {arXiv preprint arXiv:2005.08434},
year = {2020}
}