研究文章|
杰瑞德伍德,j·卡尔·亨德里克
学习可替换主体规划分区
杰瑞德木
1年代up><年代p一个n>车辆动力学实验室和中心协作控制的无人驾驶车辆,机械工程系,加州大学伯克利分校6141年Etcheverry大厅,伯克利,CA 94720 - 1740,美国年代p一个n>
2年代up><年代p一个n>车辆动力学实验室、机械工程系、加州大学伯克利分校6141年Etcheverry大厅,伯克利,CA 94720 - 1740,美国年代p一个n>
文摘
gydF4y2Ba自动化监测大地理区域和目标跟踪的一组自治代理是一个话题,已经收到了重大的研究和开发工作。标准的方法是将这个问题分解为两个步骤。第一步是目标跟踪估计,第二步是路径规划优化直接在目标跟踪评估。本标准方法适用于许多场景。然而,场景所需的一种改进的方法是当将军,非参数估计是必需的,和目标的数量是未知的。本文的重点是介绍一种新的方法,本质上处理任务搜索和跟踪<我>未知的我>在一个数量的目标<我>大我>地理区域。这种方法是专为搜索是由一组自治代理和目标估计总体要求,非参数方法。因此很少有假设。唯一的假设是一个图示的目标跟踪估计可以和代理之间的共享。这估计是允许通用和非参数。结果提供了这种新方法的性能比较与标准方法。从这些结果得出的结论是,这种新方法能提高搜索和跟踪目标的数目是未知的和目标跟踪是通用和非参数的估计。
<年代p一个ncl作为年代=”end-abs">1。介绍
gydF4y2Ba计算技术的进步使得智能自治系统的实际开发。智能自动系统可用于执行困难感知任务。这样一个传感任务是搜索和跟踪目标在大的地理区域。许多研究已经进入这个任务导致的标准方法。这种标准的方法把问题分解成两个步骤。<年代p一个ncl作为年代=”l是t”><年代pan class="list-item">(1)年代p一个n><年代p一个ncl作为年代="list-content">目标跟踪评估。年代p一个n>年代p一个n>(2)年代p一个n><年代p一个ncl作为年代="list-content">代理路径优化基于目标跟踪评估。年代p一个n>年代p一个n>重要的研究已经完成这些步骤。目标跟踪估计已经在很大程度上解决了(<一个href=”#B1">1一个>- - - - - -<一个href=”#B5">5一个>),本文提出了目标跟踪估计的新方法。代理路径优化基于目标跟踪估计在许多情况下都已经解决了。然而,当目标的数量的一般情况是未知的仍然需要更多的发展。
gydF4y2Ba通用的标准方法效果特别好时可以认为有一个目标(<一个href=”#B6">6一个>- - - - - -<一个href=”#B14">14一个>]。甚至在很多情况下标准方法适用当有多个目标(<一个href=”#B15">15一个>,
gydF4y2Ba本文的重点是在搜索和跟踪的问题<我>未知的我>可能是多个目标的数量<我>大我>地理区域利用一组自治,传感代理。因此,很少假设放在这个问题。所有被认为是目标跟踪估计图示和共享的团队提供自主代理(<一个href=”#B10">10一个>,
gydF4y2Ba这个一般问题的解决方案是由提出一个新方法来执行自动搜索和跟踪,本质上处理的案例数量未知的目标一般,非参数估计。这种新方法的性能与标准方法进行比较。具体的方法,将用于比较直接优化目标估计分布(<一个href=”#B6">6一个>,
gydF4y2Ba本文提出了一种新的方法来执行自动搜索和跟踪在大的地理区域。如此大的地理区域的结合将会称为监视区<年代vg height="10.725" id="M1" style="vertical-align:-0.1254pt;width:11.375px;" version="1.1" viewbox="0 0 11.375 10.725" width="11.375" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg">