論文の概要: Efficient Sensor Placement from Regression with Sparse Gaussian Processes in Continuous and Discrete Spaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00028v3
• Date: Fri, 18 Aug 2023 21:10:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 01:23:13.966451
• Title: Efficient Sensor Placement from Regression with Sparse Gaussian Processes in Continuous and Discrete Spaces
• Title（参考訳）: 連続および離散空間における疎ガウス過程による回帰からの効率的なセンサ配置
• Authors: Kalvik Jakkala, Srinivas Akella
• Abstract要約: 相関環境におけるセンサ配置問題を回帰問題に還元することで解決する。 我々は、センサを非点視野で処理し、統合的な観測を行うアプローチを一般化する。 提案手法は,情報経路計画アルゴリズムにおける大規模センサ配置と高速ロボットセンサ配置の両立を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.40560654491339
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The sensor placement problem is a common problem that arises when monitoring correlated phenomena, such as temperature and precipitation. Existing approaches to this problem typically use discrete optimization methods, which are computationally expensive and cannot scale to large problems. We address the sensor placement problem in correlated environments by reducing it to a regression problem that can be efficiently solved using sparse Gaussian processes (SGPs). Our approach can handle both discrete sensor placement problems-where sensors are limited to a subset of a given set of locations-and continuous sensor placement problems-where sensors can be placed anywhere in a bounded continuous region. We further generalize our approach to handle sensors with a non-point field of view and integrated observations. Our experimental results on three real-world datasets show that our approach generates sensor placements that result in reconstruction quality that is consistently on par or better than the prior state-of-the-art approach while being significantly faster. Our computationally efficient approach enables both large-scale sensor placement and fast robotic sensor placement for informative path planning algorithms.
• Abstract（参考訳）: センサ配置問題は温度や降水などの相関現象を監視する際に発生する一般的な問題である。 この問題に対する既存のアプローチでは、計算コストが高く、大きな問題にはスケールできない離散最適化手法が一般的に用いられる。 相関環境におけるセンサ配置問題を,スパースガウス過程(SGP)を用いて効率的に解ける回帰問題に還元することで解決する。 提案手法は,センサが所定の位置のサブセットに制限されるような離散的なセンサ配置問題と,センサを境界のある連続領域に配置できる連続的なセンサ配置問題の両方を扱うことができる。 さらに,センサを扱うアプローチを,非点視野と統合観察で一般化した。 実世界の3つのデータセットに対する実験結果から,我々の手法はセンサ配置を生成し,従来と同等かそれ以上の再現品質を実現し,精度は大幅に向上した。 我々の計算効率の良いアプローチは、情報経路計画アルゴリズムのための大規模センサー配置と高速ロボットセンサ配置の両方を可能にする。

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