基于共区域化高斯过程与时空核的标量动态场重构信息路径规划
机器人学
2023-09-15 v1
摘要
无人车辆的普及为解决资源监测与精准农业等应用中的环境采样任务带来了诸多机遇。信息路径规划（IPP）包含一类方法，相较于传统勘测技术在建议观测采集位置方面具有改进。在本工作中，我们提出一种 IPP 问题的新解法，利用共区域化高斯过程来估计随空间和时间变化的动态标量场。我们的方法通过使用考虑时空相关性的复合核改进了先前的方法，同时可轻易融入现有 IPP 算法中。通过大量仿真，我们表明与先前未考虑时间维度的方法相比，这种新颖的建模方法能得出更精确的估计。
引用
@article{arxiv.2309.07340,
title = {Informative path planning for scalar dynamic reconstruction using coregionalized Gaussian processes and a spatiotemporal kernel},
author = {Lorenzo Booth and Stefano Carpin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.07340},
year = {2023}
}
备注
Accepted to IROS 2023