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国内刊号：21-1137/TP
国际刊号：1002-0446
发布日期:
作者：阎述学, 李一平, 封锡盛
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
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.
来源：2019年第2期
《机器人》期刊编辑部
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