Dieser Artikel untersucht das Problem der informativen Pfadplanung für ein mobiles Robotersensornetzwerk bei der räumlich-zeitlichen Kartierung. Die Roboter können verrauschte Messungen aus einem Interessengebiet während ihrer Bewegungen sammeln, um ein Gaussian-Prozess-Modell eines räumlich-zeitlichen Feldes zu erstellen. Dieses Modell wird dann verwendet, um das räumlich-zeitliche Phänomen an verschiedenen Punkten vorherzusagen.
Um die Gruppe von Robotern räumlich und zeitlich so zu navigieren, dass sie optimal Informationsgewinne erzielen können, während ihre Konnektivität erhalten bleibt, schlagen die Autoren eine neuartige mehrstufige Vorhersage-informative Pfadplanungsoptimierungsstrategie vor, die ihre neu definierten lokalen Kostenfunktionen verwendet. Durch Verwendung der Dual-Dekompositionsmethode ist es praktisch und effizient möglich, das Optimierungsproblem in verteilter Weise zu lösen.
Der vorgeschlagene Ansatz wurde durch synthetische Experimente unter Verwendung von Echtzeitdatensätzen validiert.
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by Binh Nguyen,... ที่ arxiv.org 03-26-2024
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