論文の概要: Ensemble of Sparse Gaussian Process Experts for Implicit Surface Mapping with Streaming Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.04911v1
• Date: Wed, 12 Feb 2020 11:06:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-01 19:37:04.917132
• Title: Ensemble of Sparse Gaussian Process Experts for Implicit Surface Mapping with Streaming Data
• Title（参考訳）: ストリーミングデータを用いた入射表面マッピングのためのスパースガウス過程エキスパートの集合
• Authors: Johannes A. Stork and Todor Stoyanov
• Abstract要約: 我々は、既知のポーズを持つ範囲データのストリームから、環境のコンパクトで連続的な暗黙の表面マップを学習する。 GPモデルに到着するすべてのデータを挿入する代わりに、モデルの複雑さと予測エラーの間に鮮やかにトレードオフがあります。 その結果、異なる条件下で、コンパクトで正確な暗黙曲面モデルを学習できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.56926815833324
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating maps is an essential task in robotics and provides the basis for effective planning and navigation. In this paper, we learn a compact and continuous implicit surface map of an environment from a stream of range data with known poses. For this, we create and incrementally adjust an ensemble of approximate Gaussian process (GP) experts which are each responsible for a different part of the map. Instead of inserting all arriving data into the GP models, we greedily trade-off between model complexity and prediction error. Our algorithm therefore uses less resources on areas with few geometric features and more where the environment is rich in variety. We evaluate our approach on synthetic and real-world data sets and analyze sensitivity to parameters and measurement noise. The results show that we can learn compact and accurate implicit surface models under different conditions, with a performance comparable to or better than that of exact GP regression with subsampled data.
• Abstract（参考訳）: 地図の作成はロボティクスの重要なタスクであり、効果的な計画とナビゲーションの基盤を提供する。 本稿では,既知のポーズを持つ距離データのストリームから,環境のコンパクトで連続的な暗黙的表面マップを学習する。 このために,マップの異なる部分に対してそれぞれ責任を負う近似ガウス過程(gp)の専門家のアンサンブルを作成し,段階的に調整する。 gpモデルに到着したすべてのデータを挿入する代わりに、モデルの複雑さと予測エラーをゆるやかにトレードオフします。 したがって, このアルゴリズムでは, 幾何学的特徴が少なく, 環境が多種多様である地域では資源の消費が少ない。 合成および実世界のデータセットに対する我々のアプローチを評価し,パラメータに対する感度と測定ノイズを分析した。 その結果、異なる条件下ではコンパクトで正確な暗黙的表面モデルを学習でき、サブサンプルデータによるgp回帰と同等かそれ以上の性能が得られることがわかった。

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