具有不确定输入的扭曲高斯过程占用建图
机器人学
2017-06-05 v1
摘要
在本文中，我们研究高斯过程连续占用建图问题的扩展。我们特别研究了两类占用建图问题。第一个问题与位姿不确定性下的建图有关，以及如何将位姿估计的不确定性传播到地图推断中。我们开发了期望核和期望子图的概念来处理不确定输入。在第二个问题中，我们使用扭曲高斯过程来应对机器人感知噪声的复杂性。该方法允许观测空间中存在非高斯噪声，并且比标准 GPs 更好地捕捉该空间中可能的非线性。所开发的技术可以分别或同时应用于标准 GP 占用建图问题。根据我们的实验结果，尽管考虑位姿不确定性会如预期那样导致地图不确定性增加，但通过对观测空间中存在的非线性进行建模，WGPs 提高了地图质量。
引用
@article{arxiv.1701.00925,
title = {Warped Gaussian Processes Occupancy Mapping with Uncertain Inputs},
author = {Maani Ghaffari Jadidi and Jaime Valls Miro and Gamini Dissanayake},
journal= {arXiv preprint arXiv:1701.00925},
year = {2017}
}
备注
Accepted for IEEE Robotics and Automation Letters (RA-L)