利用动态信念网络进行传感器验证
人工智能
2013-03-25 v1
摘要
在受限动态环境中，利用光束传感器数据监控机器人的轨迹。我们拥有一个基于领域离散模型的动态信念网络 (DBN)，它提供类似于传统定量滤波技术的离散监控。传感器观测以特定证据的形式添加到基本 DBN 中。然而，传感器数据经常部分或完全不正确。我们展示了如何修改仅推断出不可能证据组合的基本 DBN，以处理领域中可能发生的特定类型的不正确数据。随后，我们提出了对 DBN 的扩展，即添加一个失效节点，该节点对传感器的工作或故障状态进行建模。该节点为不一致数据提供了定性解释：其由故障传感器引起。连续失效节点实例的连接对传感器随时间的状态进行建模，使 DBN 能够处理持久性故障和间歇性故障。
引用
@article{arxiv.1303.5419,
title = {Sensor Validation Using Dynamic Belief Networks},
author = {Ann Nicholson and J. M. Brady},
journal= {arXiv preprint arXiv:1303.5419},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Eighth Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1992)