通过高斯过程对环境磁场进行建模与插值

环境磁场中的异常可作为室内定位与导航的特征。通过使用麦克斯韦方程组，我们推导并提出了一种用于磁场插值和外推的贝叶斯非参数概率建模方法。我们通过对磁场的潜在标量势施加高斯过程 (GP) 先验来联合建模磁场分量。通过以 Hilbert 空间表示重写 GP 模型，我们规避了与 GP 建模相关的计算陷阱，并为环境磁场提供了一个计算高效且物理上合理的建模工具。该模型允许对估计进行序贯更新以及磁场随时间的变化。该模型在实践中被证明在不同应用中效果良好：我们展示了使用廉价的 Raspberry Pi 驱动机器人和使用标准智能手机步行进行磁场建图。