一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法

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	一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法
	封锡盛2 ; 阎述学1,2 ; 李一平2
刊名	机器人
	2019
卷号	41 期号:2 页码:232-241
关键词	高斯过程回归自主水下机器人自适应采样在线路径规划热点区域观测
ISSN号	1002-0446
其他题名	An AUV Adaptive Sampling Method Based on Gaussian Process Regression
产权排序	1
英文摘要	针对区域海洋特征环境快速观测的需求,提出了一种基于高斯过程回归的小型自主水下机器人(AUV)自适应采样方法.首先,通过比较高斯过程回归(GPR)中使用不同的回归推理方法的估计准确度和计算效率,确定AUV的合适采样间隔时间;在此基础上,根据AUV实时观测的数据进行GPR分析,预测未观测区域环境数据,并通过计算预测区域梯度极值和预测不确定度引导AUV进行在线路径规划;最后使用该方法,对具有不同特征分布的区域环境观测过程进行仿真.结果显示,本方法与常规方法相比,能够更高效地获得观测区域的低误差特征分布估计,更快地获得观测区域热点区特征,更好地适应观测区域特征分布不同的情况.
语种	中文
资助机构	国家重点研发计划（2017YFC0305901） ; 国家自然科学基金（91648204）
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.sia.cn/handle/173321/22751]
专题	沈阳自动化研究所_水下机器人研究室
通讯作者	阎述学
作者单位	1.中国科学院大学 2.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室
推荐引用方式 GB/T 7714	封锡盛,阎述学,李一平. 一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法[J]. 机器人,2019,41(2):232-241.
APA	封锡盛,阎述学,&李一平.(2019).一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法.机器人,41(2),232-241.
MLA	封锡盛,et al."一种基于高斯过程回归的AUV自适应采样方法".机器人 41.2(2019):232-241.