用于环境分析分位数估计的信息化路径规划

研究自然现象的科学家常从环境中各位置采集物理样本以供后续分析。这些分析位置通常由专家启发式方法指定。相反，我们提出利用机器人执行信息化路径规划勘测来选择科学分析位置。该勘测得到一组对应于感兴趣现象分位数值的位置。我们开发了一种机器人规划器，使用新颖的目标函数随时间改进分位数值的估计，并提出了一种寻找对应于分位数值位置的方法。我们在四种不同环境中使用先前采集的水生数据测试了该方法，并在一次野外试验中进行了验证。与试图最大化空间覆盖的基线方法相比，我们提出的分位数估计方法在中位数误差上实现了 10.2% 的平均降低。此外，在环境中定位这些值时，使用交叉熵结合我们的损失函数相较于基线在中位数误差上实现了 15.7% 的平均降低。