論文の概要: Large-scale magnetic field maps using structured kernel interpolation
for Gaussian process regression
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16574v1
- Date: Wed, 25 Oct 2023 11:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 15:02:34.373979
- Title: Large-scale magnetic field maps using structured kernel interpolation
for Gaussian process regression
- Title（参考訳）: ガウス過程回帰のための構造化カーネル補間を用いた大規模磁場マップ
- Authors: Clara Menzen and Marnix Fetter and Manon Kok
- Abstract要約: そこで本研究では,屋内環境における大規模磁場マップを計算するためのマッピングアルゴリズムを提案する。
シミュレーションでは, マッピング面積が増大する磁場マップにおいて, 現在の最先端手法よりも精度がよいことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9208007322096532
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a mapping algorithm to compute large-scale magnetic field maps in
indoor environments with approximate Gaussian process (GP) regression. Mapping
the spatial variations in the ambient magnetic field can be used for
localization algorithms in indoor areas. To compute such a map, GP regression
is a suitable tool because it provides predictions of the magnetic field at new
locations along with uncertainty quantification. Because full GP regression has
a complexity that grows cubically with the number of data points,
approximations for GPs have been extensively studied. In this paper, we build
on the structured kernel interpolation (SKI) framework, speeding up inference
by exploiting efficient Krylov subspace methods. More specifically, we
incorporate SKI with derivatives (D-SKI) into the scalar potential model for
magnetic field modeling and compute both predictive mean and covariance with a
complexity that is linear in the data points. In our simulations, we show that
our method achieves better accuracy than current state-of-the-art methods on
magnetic field maps with a growing mapping area. In our large-scale
experiments, we construct magnetic field maps from up to 40000
three-dimensional magnetic field measurements in less than two minutes on a
standard laptop.
- Abstract（参考訳）: 近似ガウス過程(gp)回帰を用いた屋内環境における大規模磁場マップ計算のためのマッピングアルゴリズムを提案する。
環境磁場の空間変化のマッピングは、屋内領域における局所化アルゴリズムに使用できる。
そのような写像を計算するために、GP回帰は不確実な定量化とともに新しい場所での磁場の予測を提供するため、適切なツールである。
完全なGP回帰は、データポイントの数とともに立方的に増加する複雑さを持つため、GPの近似は広く研究されている。
本稿では,効率的なKrylov部分空間法を用いた推論を高速化する,構造化カーネル補間(SKI)フレームワークを構築した。
具体的には、SKIと導関数(D-SKI)を磁場モデリングのためのスカラーポテンシャルモデルに組み込み、データポイントに線形な複雑性を伴う予測平均と共分散を計算する。
シミュレーションでは, 拡大するマッピング領域を持つ磁場マップにおいて, 最先端の手法よりも精度が向上することを示す。
大規模な実験では、標準のラップトップ上で2分以内で最大40000個の3次元磁界計測から磁場マップを構築した。
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