論文の概要: Expedited Multi-Target Search with Guaranteed Performance via
Multi-fidelity Gaussian Processes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.08434v1
- Date: Mon, 18 May 2020 02:53:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-02 00:23:04.942524
- Title: Expedited Multi-Target Search with Guaranteed Performance via
Multi-fidelity Gaussian Processes
- Title(参考訳): multi-fidelity gaussian プロセスによる性能保証付き高速マルチターゲット探索
- Authors: Lai Wei, Xiaobo Tan, and Vaibhav Srivastava
- Abstract要約: 本研究では,自動運転車が3次元環境下で動作し,環境の2次元フロア上で未知の静止目標を探索するシナリオを考察する。
床面から異なる高度で利用可能なセンシング情報を体系的に記述する多要素ガウス法を用いて、センシング場をモデル化する。
センサモデルに基づいて,マルチターゲット探索 (EMTS) と呼ばれる新しいアルゴリズムを設計し,その適用範囲と精度のトレードオフに対処する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.434133337939496
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We consider a scenario in which an autonomous vehicle equipped with a
downward facing camera operates in a 3D environment and is tasked with
searching for an unknown number of stationary targets on the 2D floor of the
environment. The key challenge is to minimize the search time while ensuring a
high detection accuracy. We model the sensing field using a multi-fidelity
Gaussian process that systematically describes the sensing information
available at different altitudes from the floor. Based on the sensing model, we
design a novel algorithm called Expedited Multi-Target Search (EMTS) that (i)
addresses the coverage-accuracy trade-off: sampling at locations farther from
the floor provides wider field of view but less accurate measurements, (ii)
computes an occupancy map of the floor within a prescribed accuracy and quickly
eliminates unoccupied regions from the search space, and (iii) travels
efficiently to collect the required samples for target detection. We rigorously
analyze the algorithm and establish formal guarantees on the target detection
accuracy and the expected detection time. We illustrate the algorithm using a
simulated multi-target search scenario.
- Abstract(参考訳): 本研究では,下向きカメラを搭載した自律車両が3d環境で動作し,環境の2d階における未知数の静止目標の探索を行うシナリオについて考察する。
重要な課題は、高い検出精度を確保しながら検索時間を最小化することだ。
我々は,床から異なる高度で得られるセンシング情報を体系的に記述する多元性ガウス過程を用いて,センシング場をモデル化する。
センサモデルに基づいて,EMTS(Expeded Multi-Target Search)と呼ばれる新しいアルゴリズムを設計する。
(i)フロアから遠く離れた場所でのサンプリングは広い視野を提供するが、精度は低い。
(ii)床の占有マップを所定の精度で計算し、検索空間から空いている領域を迅速に排除し、
(iii) ターゲット検出に必要なサンプルを効率的に収集する。
アルゴリズムを厳密に解析し,目標検出精度と期待検出時間に関する形式的保証を確立する。
シミュレーションされたマルチターゲット探索シナリオを用いてアルゴリズムを説明する。
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