基于智能体非线性运动的环境静力场表示
机器学习
2019-09-10 v1 统计计算
机器学习
摘要
本文提出一种方法,旨在以吸引力形式对环境内区域进行增量式表示。该方法提出一种参数化速度场表示,用以支配运动智能体的动力学。假设环境中的吸引点负责改变智能体的运动。采用切换模型描述近处与远处速度场,并借此学习环境的吸引特征。此类区域的影响在整个场景上被视为径向的。基于吸引区域的估计,以在线方式导出一张地图,以其定位、作用范围和强度来描述其影响。静态吸引区域的信息被动态添加到一组滤波器中,这些滤波器描述运动智能体与环境之间可能的交互。所提方法先在合成数据上评估,随后应用于室内环境中运动行人的真实轨迹。
引用
@article{arxiv.1909.04010,
title = {Static force field representation of environments based on agents nonlinear motions},
author = {Damian Campo and Alejandro Betancourt and Lucio Marcenaro and Carlo Regazzoni},
journal= {arXiv preprint arXiv:1909.04010},
year = {2019}
}