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View planning via maximal C-space entropy reduction.

机译:通过最大的C空间熵减少来进行视图规划。

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摘要

This thesis is concerned with sensor-based motion planning problem for general robot-sensor systems, where an eye type of sensor, or a range sensor, is mounted on a robot with non-trivial geometry and kinematics. In this kind of system, unlike a simple mobile robot, where the robot can move and what it should sense have a very complex relationship. The next sensing action of the sensor should be planned to give maximum information of C-space, the robot's configuration space, instead of the knowledge of physical space the sensor actually scans.; The notion of C-space entropy was recently introduced as a measure of the knowledge of C-space for view planning problems of this kind [31, 34, 35]. The next best sensing action of the sensor is then the one that maximizes the expected C-space entropy reduction (MER criterion). Algorithms based on MER criterion for a point sensor showed great improvement over former simple physical space based geometrical strategies. (Abstract shortened by UMI.)
机译:本文涉及一般机器人-传感器系统中基于传感器的运动计划问题,其中眼型传感器或距离传感器安装在具有非平凡几何和运动学特性的机器人上。在这种系统中,与简单的移动机器人不同,该机器人可以移动并且应该感知的东西具有非常复杂的关系。应该计划传感器的下一个传感动作,以提供C空间(机器人的配置空间)的最大信息,而不是传感器实际扫描的物理空间的知识。最近引入了C空间熵的概念,作为对这种视图规划问题的C空间知识的一种度量[31,34,35]。那么,传感器的下一个最佳传感动作就是使预期的C空间熵减少(MER准则)最大化的动作。基于MER准则的点传感器算法比以前基于简单物理空间的几何策略有了很大的改进。 (摘要由UMI缩短。)

著录项

  • 作者

    Wang, Pengpeng.;

  • 作者单位

    Simon Fraser University (Canada).;

  • 授予单位 Simon Fraser University (Canada).;
  • 学科 Engineering Mechanical.; Artificial Intelligence.
  • 学位 M.A.Sc.
  • 年度 2003
  • 页码 75 p.
  • 总页数 75
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 机械、仪表工业;人工智能理论;
  • 关键词

  • 入库时间 2022-08-17 11:45:46

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