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 Sensor Network

 불확실한 위치 정보를 고려한 GPR

 

 Robot Navigation

  Truncated observations [1]

 

 

  Sparse Gaussian process [3]

 

 

  Bio-inspired Control [4, 5]

 

 

  ICRA_crwodNavi_2014

 


 

[1] Mobile Sensor Network Navigation Using Gaussian Processes With Truncated Observations 

 - Spatio-temporal GP를 이용해서 mobile sensor network navigation에 이용하였다. 특히 모든 데이터를 다 사용하는 것이 아니라 최근 몇 개의 truncated data 만을 사용하였고, 이에 대한 error bound를 계산하였다. 


[2] Distributed Gaussian Process Regression for Mobile Sensor Networks Under Localization Uncertainty

 - 기존의 Gaussian process는 output의 에러만 고려할 수 있었다. 이 논문에서는 Mobile sensor network 상황에서 input (위치) 오차를 고려한 GPR을 제안하였다. 특히 기존의 centralized 방법이 아닌 decentralized consensus algorithm을 이용한 연구를 하였다. 


[3] Explorative navigation of mobile sensor networks using sparse Gaussian processes

 - Sparse Gaussian process를 이용한 mobile sensor network navigation 방법을 제안하였다. 특히 subset을 적적하게 잡게 되면 near-optimal approximation이 가능함을 보였다. 


[4] Biologically-inspired navigation strategies for swarm intelligence using spatial Gaussian processes

 - Spatial Gaussian process의 variance를 줄이는 방향으로 로봇을 제어한다. 특히 각 agent는 주변 agent들의 정보만을 이용해서 control algorithm을 고안하였다. 


[5] Swarm intelligence for achieving the global maximum using spatio-temporal Gaussian processes

 - [4]와 비슷한 논문 




[1] Y. Xu, J. Choi, and S. Oh. "Mobile sensor network navigation using gaussian processes with truncated observations." Robotics, IEEE Transactions on 27.6 (2011): 1118-1131.

[2] S. Choi, M. Jadaliha, J. Choi, S. Oh. "Distributed Gaussian Process Regression for Mobile Sensor Networks Under Localization Uncertainty."

[3] S. Oh, Y. Xu, and J. Choi. "Explorative navigation of mobile sensor networks using sparse Gaussian processes." Decision and Control (CDC), 2010 49th IEEE Conference on. IEEE, 2010.

[4] J. Choi, J. Lee, and S. Oh. "Biologically-inspired navigation strategies for swarm intelligence using spatial Gaussian processes." Proceedings of the 17th International Federation of Automatic Control (IFAC) World Congress. 2008.

[5] J. Choi, J. Lee, and S. Oh. "Swarm intelligence for achieving the global maximum using spatio-temporal Gaussian processes." American Control Conference, 2008. IEEE, 2008.


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