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/2303.00028v6
- Date: Thu, 26 Oct 2023 02:39:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-28 05:22:12.495800
- 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: センサ配置問題は、相関現象を監視する際に発生する一般的な問題である。
センサ配置問題とスパースプロセス(SGP)の新たな接続を明らかにする。
提案手法は,従来の最先端手法と同等以上のセンサ配置を常に生成する。
- 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, precipitation, and salinity.
Existing approaches to this problem typically formulate it as the maximization
of information metrics, such as mutual information~(MI), and use optimization
methods such as greedy algorithms in discrete domains, and derivative-free
optimization methods such as genetic algorithms in continuous domains. However,
computing MI for sensor placement requires discretizing the environment, and
its computation cost depends on the size of the discretized environment. This
limitation restricts these approaches from scaling to large problems. We have
uncovered a novel connection between the sensor placement problem and sparse
Gaussian processes~(SGP). Our approach leverages SGPs and is gradient-based,
which allows us to efficiently find solution placements in continuous
environments. We generalize our method to also handle discrete environments.
Our experimental results on four real-world datasets demonstrate that our
approach generates sensor placements consistently on par with or better than
the prior state-of-the-art approaches in terms of both MI and reconstruction
quality, all 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、降水量、塩分濃度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は、相互情報~(mi)のような情報メトリクスの最大化として定式化され、離散領域における欲望アルゴリズムのような最適化法や、連続領域における遺伝的アルゴリズムのような微分なし最適化法を用いる。
しかし、センサ配置のためのmiの計算には環境の離散化が必要であり、計算コストは離散化環境の大きさに依存する。
この制限は、これらのアプローチをスケーリングから大きな問題に制限する。
我々は,センサ配置問題とスパースガウス過程-(sgp)との新たな関係を発見した。
我々のアプローチはSGPを活用し、勾配に基づくので、継続的環境における解の配置を効率的に見つけることができる。
我々はこの手法を一般化して離散環境も扱う。
4つの実世界のデータセットを用いた実験結果から,miと再構成品質の両面で,従来と同等かそれ以上のセンサ配置を,いずれも大幅に高速で生成できることが判明した。
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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